## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4149
Submitted: 24/05/2022 ; Accepted: 03/07/2022 ; Published: 25/07/2022

## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Peserta Beasiswa Magister Menggunakan Metode SAW
Neni Mulyani * , Jeperson Hutahaean, Zulfi Azhar, Aulia Kartika
Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1,* neni.muliani@gmail.com , 2 jepersonhutahean@gmail.com, 3 zulfi_azhar@yahoo.co.id, 4 auliagalaxy7@gmail.com Email Penulis Korespondensi: neni.muliani@gmail.com
Abstrak- Beasiswa merupakan hadiah yang diberikan oleh pemerintahan maupun sebuah perguruan tinggi untuk membantu biaya mengurangi beban biaya  pendidikan dimana  semakin tinggi jenjang  pendidikan yang  ditempuh  maka  semakin  besar uang yang harus disediakan dalam memenuhi, kesempatan untuk dapat melanjutkan pendidikan magister merupakan impian banyak sarjana muda. Setiap kesempatan yang terbuka dalam mendapatkan beasiswa magister membuat banyak calon peserta penerima beasiswa berlomba-lomba  mendaftarkan diri  sebagai  peserta,  tetapi tidak semua peserta  yang  mengajukan  diri untuk  menerima beasiswa mendapatkan kesempatan yang sama karena kuota terbatas. Perlu dilakukan seleksi dalam penentuan pemberian beasiswa kepada orang-orang yang tepat dan menghindari kecurangan dalam proses seleksi, hal tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan penerapan  ilmu  komputer  yaitu  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dibantu  dengan  menerapkan  metode  SAW  dalam mendapatkan hasil yang lebih tersistem berdasarkan penelitian terdahulu. hasil yang di dapatkan pada penelitian ini
Kata Kunci: SPK; Beasiswa Magister; SAW
Abstract- A scholarship is a gift given by the government or a university to help reduce the cost of education where the higher the level of education taken, the more money that must be provided to fulfill, the opportunity to be able to continue master's education is  the  dream  of  many  young  scholars.  Every  opportunity  that  is  open  to  get  a  master's  scholarship  makes  many  prospective scholarship recipients compete to register themselves as participants, but not all participants who apply to receive scholarships get the same opportunity because the quota is limited. It is necessary to make a selection in determining the award of scholarships to the right people and avoid fraud in the selection process, this can be solved by using the application of computer science, namely a decision support system assisted by applying the SAW method in obtaining more systematic results based on previous research. the results obtained in this study
Keywords: DSS; Masters Scholarships; SAW

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan sebuah kegiatan yang wajib ditempuh dan dimiliki oleh setiap lapisan masyarakat, pendidikan merupakan kebutuhan utama setiap orang untuk mencapai masa depan yang lebih baik dan dengan pendidikan dapat menciptakan ilmu pengetahuan dimana dengan ilmu tersebut dapat mempermudah seseorang dalam menentukan baik dan buruk sebuah tindakan. Pendidikan dapat mencapai cita-cita sebuah negara untuk dapat maju dan sejahtera dalam segala bidang aspek. Pentingnya sebuah pendidikan menyebabkan banyak negara-negara besar memberikan fasilitas terhadap  warga  negaranya  untuk  dapat  menikmati  pendidikan  setiap  jenjang  secara  gratis,  bahkan beberapa  negara memberikan gaji kepada warganya yang memiliki kompetensi yang lebih karena kecerdasan merupakan gerbang dalam mencapai tujuan yang lebih besar. Pendidikan dianggap sebagai akar terkuat terhadap kekuatan suatu negara[1].
Indonesia merupakan negara yang mengutamakan dan mewajibkan pendidikan kepada anak bangsanya, setiap kegiatan pendidikan pemerintah indonsia melakukan cover semaksimal mungkin untuk membantu anak bangsa dalam menuntaskan masalah pendidikan. Fenomena yang terjadi pada pengalaman pendidikan adalah semakin tinggi jenjang pendidikan  yang  ditempuh  maka  semakin  besar  pula  biaya  yang  harus  disediakan  terutama  menempuh  pendidikan dijenjang  magister  [2],  hal  tersebut  mengakibatkan  banyak  peserta  didik  mengurungkan  niat  untuk  melanjutkan pendidikan magister, pentingnya menempuh pendidikan kejenjang yang lebih tinggi juga menunjukan sebuah negara fokus membangun citra bangsa yang menjunjung tinggi pendidikan dan peradapan modern.
Pendidikan yang tinggi merupakan aspek penting dengan nilai tersendiri bagi sebuah peruahaan maupun sebuah tempat kerja terkemuka, pendidikan juga merupakan salah satu dari program pemerintahan, karena biaya yang sangat tinggi  dalam  menempuh  pendidikan  banyak  orang  yang  memutuskan  berhenti  melanjutkan  pendidiknnya  terutama dalam  mengenyam  pendidikan  ke  jenjang  yang  lebih  tinggi.  Angka  kemiskinan  dari  sebuah  daerah  juga  menjadi penyebab  kurangnya  minat  dan  kemampuan  seseorang  untuk  melanjutkan  cita-cita  yang  lebih  tinggi.  Beberapa pekerjaan  membutuhkan  syarat  pendidikan  yang  tinggi  tetapi  negara  Indonesia  salah  satu  negara  yang  tidak kekurangan  banyak  orang-orang  baik  yang  membantu  meringankan  beban  dalam  tanggungan  menyelesaikan pendidikan [3].
Bantuan dalam mengurangkan beban biaya pendidikan disebut  dengan beasiswa, hal  tersebut  dapat diterima melalui pengambilan program  pemerintahaan baik itu beasiswa karena miskin  maupun beasiswa karena berprestasi [4]. Tidak hanya pemerintahan yang menyediakan beasiswa tetapi banyak pihak swasta yang juga membantu dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4149
Submitted: 24/05/2022 ; Accepted: 03/07/2022 ; Published: 25/07/2022
mewujudkan  kesejahteraan  pendidikan  bagi  anak  bangsa  tetapi  kuota  yang  teredia  tidak  sebanyak  jumlah  peminat beasiswa  sehingga  perlu  dilakukan  seleksi  yang  tepat  untuk  menentukan  pilihan.  Banyak  terjadi  pada  penerimaan beasiswa  dalam  sebuah  perguruan  tinggi,  penerima  beasiswa  merupakan  orang-orang  yang  tidak  tepat  dan  hanya berdasarkan pemilihan secara acak sehingga menyebabkan tidak berdirinya keadilan sosial untuk orang yang benar- benar berhak mendapatkan beasiswa, hal tersebut terjadi karena pimpinan yang kurang peka dan jeli terhadap tanggung jawabnya sehingga perlu dilakukan pemilihan secara komputerisais agar tidak terjadi penentuan penerima beasiswa yang dipilih secara subjektif.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  salah  satu  dari  cabang  penerapan  ilmu  komputer  dimana  logika pengambilan  keputusan  berdasarkan  bantuan  metode  yang  telah  diteliti  oleh  para  pakar  pengambil  keputusan  yang tidak terlepas dari kriteria sebagai parameter pendukung pengambian keputusan [5]. Pada penelitian ini menggunakan metode SAW yang membantu dalam menemukan pola dan nilai  yang tepat  untu menentukan penerimaan beasiswa magister  pada  kampus  universitas  Budi  Darma  medan,  penggunaan  metode  SAW  berdasrkan  proses  pemantauan penggunaan  metode  dari  beberapa  penelitian  terdahulu  dimana  metode  SAW  mampu  memecahkan  masalah  dalam sebuah pengambilan keputusan [6].
Penelitian  terdahulu  menunjukan  metode  SAW  membantu  dalam  memecahkan  permasalahan  pemilihan penerapan MIPA untuk anak tingkatan sekolah dasar dengan memiliki beberapa objek pilihan menggunakan teknik survey dengan orang tua dengan tetap melihat acuan yang menjadi standart pendidikan negara Indonesia dengan hasil presentasi melebihi 50 % dari keseluruhan data yang terpilih, nilai tertinggi yang menjadi data pilihan utama sebagai alternatif  terbaik  yang  akan  dipilih  untuk  diterapkan  kepada  peserta  didik  sekoah  dasar  [7].  Penelitian  terdahulu dilakukan dalam pemilihan jurusan pada sekolah menengah  Kejuran (SMK)  untuk mempermudah seseorang dalam mendapatkan hal yang dia inginkan dan jurusan berdasarkan keinginan [8]j.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun tahapan penelitian yang akan dilakukan pada penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut ini:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan data
Pengumpulan data sebuah penelitian adalah hal yang paling dibutuhkan dalam penelitian dan merupakan bagian yang pang penting, karena adanya data membuat adanya sebuah kasus yang harus diselesaikan dan membentuk pengetahuan baru.  Penelitian  ini  juga  merupakan  sebuah  penelitian  yang  bersifat  kuantitatif  sehingga  hasil  membentuk  hasil matematik.  Adapun  penelitian  dalam  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  observasi  dimana  melihat  secara langsung  kasus  dan  tempat  terjadinya,  selanjutnya  dilakukan  dokumentasi  terhadap  hal-hal  yang  diperkan  dalam mengetahi  hal  apa  saja  yang  akan  menjadi  bukti  dan  pertimbangan  dalam  sebuah  penelitian  dan  membuat  sebuah penelitian menjadi lebih tearah, menggunakan tahapan studi pustaka dimana dalam mendapatkan hasil penelitian yang lebih baik diperukan review data dengan melihat penelitian-penelitian terdahulu [9][10].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan digunakan dalam membantu pengambilan keputusan dengan menerapkan teknologi dan metode logika penyelesaian permasalahan yang bertujuan untuk mempermudah proses pengambilan keputusan mulai
Tahap Analisa dan Pengujian
1. Menentuka Alternatif dan Rating 2. Menormalisasikan Matriks Keputusan 3. Menghitung Preferensi
4. Perangkingan

## Tahap Studi Pustaka dan Pengumpulan Data
pengumpulan sumber dan refereni penelitian

## Tahap Akhir
Penetapan penerima beasiswa dan penulisan lapiran

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4149
Submitted: 24/05/2022 ; Accepted: 03/07/2022 ; Published: 25/07/2022
dari  pengolahan  data  yang  sangat  banyak  yaitu  data  kriteria,  alternatif  dan  nilai  yang  dimiliki  oleh  para  alternatif. Sistem  pendukung  keputusan  disebut  sebagai  salah  satu  pengembangan  dari  cabang ilmu  teknologi  informasi  yang dikembangan dan dianggap mampu menyelesaikan berbagai masalah pengambilan keputusan [11].

## 2.3 Beasiswa Magister
Beasiswa  magister  merupakan  salah  satu  jenis  beasiswa  yang  tersedia  dalam  program  membantu  beban  biaya pendidikan pada jenjang magister atau strata 2 (S2). Beasiswa diberikan terhadap mahasiswa berprestasi dan memiliki kualitas-kualitas yang diinginkan sebuah perguruan tinggi baik di dalam negeri maupun taraf internasional. Beasiswa juga diberikan oleh dua sumber dimaan sumber pertama merupakan beasiswa dari dalam negeri atau yang diberikan oleh  pemerintahan  setempat  dan  sumber  kedua  diberikan  oleh  pihak  swasta  baik  asing,  perusahaan  maupun  suatu kelompok tertentu. Banyaknya sumber beasiswa yang dapat diakses membuat banyak orang-orang peminat beasiswa untuk mewujudkan cita-cita peserta didik [12].

## 2.4 SAW
Metode SAW atau singkatan dari simple additive weight merupakan salah satu dari sekian banyak jenis metode yang diterapkan dari ilmu pengetahuan sistem pendukung keputusan yang memiliki tahapan sederhana, adapun rumus yang digunakan dalam menggunakan metode SAW adalah sebagai berikut ini [13]–[15] :
1. Membuat matrik keputusan
Dalam membuat matriks keputusan yang merupakan hasil dari nilai yang sudah diprocesing menjadi data angka/numerik agar bisa diproses oleh
2. Melakukan pencarian nilai normalisasi dengan rumus sebagai  berikut in:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑑𝑖𝑔𝑢𝑛𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
(1)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑑𝑖𝑔𝑢𝑛𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑐𝑜𝑠𝑡
(2)
3. Mencari nilai rangking
Pada tahapan ini dilakukan dengan cara hasil nilai normalisasi dikalikan dengan masing-masing bobot kriteria dan hasil dari perkaian tersebut lalu dijumlahkan.
𝑉𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 × 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=0 (3)
Keterangan: Vi : Nilai Preferensi 𝑤𝑗 : Bobot 𝑟𝑖𝑗 : Matrik yang ternormalisasi j n : Jumlah Kriteria/Atribu 4.  Perangkingan Tentukan nilai tertinggi dari keseluruhan nilai alternatif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan untuk melihat cara kerja dari metode simple additive weight dalam proses pemilihan peserta beasiswa  magister,  beasiswa  magister  atau  strata-2  ini  diperutukan  kepada  pegawai  perusahaan  yang  memiliki kualifikasi  yang  sesuai  untuk  ditempatkan  kepada  posisi  yang  dibutuhkan  perusahaan,  penggunaan  metode  untuk mengetahui  proses  nilai  secara  adil  terhadap  peserta  dan  akumulasi  dari  perhitungan  menggunakan  metode simple additive weight akan diambil nilai kandidat yang paling tertinggi untuk sebagai kandidat yang berhak mendapatkan beasiswa S2.
Tabel 1. Tabel Alternatif Alternatif Nama Pegawai Masa kerja/ Tahun Nilai akademik Etika Loyalitas Gaji A 1 Nurwati 4 3,43 Cukup Baik 3.500.000 A 2 Herman Saputra 2 4,00 Sangat Baik Sangat Baik 3.200.000 A 3 Jeperson 2 2,90 Baik Baik 2.500.000 A 4 Iqbal Kamil 3 3,20 Sangat Baik Sangat Baik 7.000.000 A 5 Fauriatun 5 3.00 Cukup Cukup 4.500.000 A 6 Jhonson Efendi 6 3,70 Baik Baik 3.000.000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4149
Submitted: 24/05/2022 ; Accepted: 03/07/2022 ; Published: 25/07/2022
Penggunaan metode SAW harus dalam bentuk angka sehigga pada data keterangan kriteria yang masih dalam bentuk huruf harus dilakukan penyesuaian menjadi data angka atau numerik, adapun data kriteria yang masih dalam keterangan yaitu pada kriteria C3 dan C4, berikut ini merupakan parameter keterangan dalam bentuk huruf : 1. Sangat buruk 20 2. Buruk 40 3. Cukup 60 4. Baik 80 5. Sangat Baik 100 Tabel 2. Kriteria ID Keterangan Jenis Bobot C1 Masa Kerja Benefit 25% C2 Nilai Akademik Benefit 30% C3 Etika Benefit 15% C4 Loyalitas Benetif 20% C5 Gaji Cost 10%
Sehingga nilai yang dimiliki oleh masing-masing alteratif setelah diubah dalam bentuk angka adalah sebagai berikut ini
Tabel 3. Nilai Setiap Alternatif
Setelah medapatkan nilai maka tahapan awal dalam penyelesaian permasalahan menggunakan metode SAW adalah:: 1. Membuat matrik keputusan
2. Mencari Nilai Normalisasi
Jika nilai benefit maka niai krtiteria akan dibagi dengan nilai maksimal, dari masing-masing kriteria. Sementara cost nilai minimum dibagi dengan nilai kriteria. Sehingga nilai sebagai berikut ini:
Alternatif Nama Pegawai Masa kerja/ Tahun Nilai akademik Etika Loyalitas Gaji A 7 Riki Yusda 3 2,90 Cukup Cukup 2.500.000 A 8 M. Amin 1 3,43 Buruk Sangat Buruk 2.500.000 A 9 Bactiar 1 3.60 Cukup Cukup 2.500.000 A10 Ada Udi 2 2,20 Sangat Buruk Cukup 2.500.000 Alternatif Nama Pegawai Masa kerja/ Tahun Nilai akademik Etika Loyalitas Gaji A 1 Nurwati 4 3,43 60 80 3.500.000 A 2 Herman Saputra 2 4,00 100 100 3.200.000 A 3 Jeperson 2 2,90 80 80 2.500.000 A 4 Iqbal Kamil 3 3,20 100 100 7.000.000 A 5 Fauriatun 5 3.00 60 60 4.500.000 A 6 Jhonson Efendi 6 3,70 80 80 3.000.000 A 7 Riki Yusda 3 2,90 60 60 2.500.000 A 8 M. Amin 1 3,43 40 20 2.500.000 A 9 Bactiar 1 3.60 60 60 2.500.000 A10 Ada Udi 2 2,20 20 60 2.500.000
4 3,43 60 80 3.500.000 2 4,00 100 100 3.200.000 2 2,90 80 80 2.500.000 3 3,20 100 100 7.000.000 5 3.00 60 60 4.500.000 6 3,70 80 80 3.000.000 3 2,90 60 60 2.500.000 1 3,43 40 20 2.500.000 1 3.60 60 60 2.500.000 2 2,20 20 60 2.500.000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4149
Submitted: 24/05/2022 ; Accepted: 03/07/2022 ; Published: 25/07/2022
a. Masa kerja = Benefit
R 1,2 = 4/6= 0,6667 R 2,2 =2/6 =  0,3333
R 3,1 =2/6 = 0,3333
R 4,1 = 3/6 = 0,5
R 5,1 = 5/6 = 0.8333
R 6,1 = 6/6 = 1
R 7,1 = 3/6 =  0,5
R 8,1 = 1/6= 0.1666
R 9,1 = 1/6 = 0,1666
R 10,1 = 2/6= 0.3333
b. Nilai Akademik = Benefit
R 1,2 = 3,43/4,00= 0,8575 R 2,2 =4,00/4,00 =  1 R 3,2 =2,90/4,00 = 0,725 R 4,2 = 3,20/ 4,00 = 0,8 R 5,2 = 3.00 /4 ,00= 0,75 R 6,2 = 3,70/4,00 = 0,925 R 7,2 = 2,90/4,00 =  0,725 R 8,2 = 3,43/4,00= 0,8575 R 9,2 = 3.60/4,00 = 0,9 R 10,2 = 2,20 /  4,00= 0.55
c. Etika = Benefit
R 1,3 = 60 / 100= 0,6 R 2,3 =100 / 100 =  1
R 3,3 =80 / 100 = 0,8
R 4,3 = 100 / 100 = 1
R 5,3 = 60 /100 = 0,6 R 6,3 = 80 /100 = 0,8 R 7,3 = 60 / 100 =  0,6
R 8,3 = 40 / 100= 0,4 R 9,3 = 60 / 100 = 0,6 R 10,3 = 20 / 100 = 0.2
d. Loyalitas = Benefit
R 1,4 = 80 / 100= 0,8 R 2,4 =100 / 100 =  1 R 3,4 =80 / 100 = 0,8 R 4,4 = 100 / 100 = 1 R 5,4 = 60 /100 = 0,6 R 6,4 = 80 /100 = 0,8 R 7,4 = 60 /100 =  0,6 R 8,4 = 20 / 100= 0,2 R 9,4 = 60 / 100 = 0,6 R 10,4 = 60 / 100 = 0.6
e. Gaji = Cost
R 1,5 = 2.500.000 / 3.500.000 = 0,714286 R 2,5 = 2.500.000 / 3.200.000 =  0,78125 R 3,5 =2.500.000 / 2.500.000 = 1 R 4,5 = 2.500.000 / 7.000.000 = 0,357143 R 5,5 = 2.500.000 /4.500.000 = 0,555556 R 6,5 = 2.500.000 / 3.000.000 = 0,833333 R 7,5 = 2.500.000  /2.500.000   =  1 R 8,5 = 2.500.000  / 2.500.000  = 1 R 9,5 = 2.500.000  / 2.500.000  = 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4149
Submitted: 24/05/2022 ; Accepted: 03/07/2022 ; Published: 25/07/2022
R 10,5 = 2.500.000 / 2.500.000 = 1
Hasil dari kelesuruhan nilai dibentuk matriks kembali untuk mempermudah membaca hasil normalisasi, hasil sebagai berikut:
0,666667  0,8575  0,6  0,8  0,714286 0,333333 1 1 1 0,78125 0,333333 0,725  0,8  0,8 1 0,5 0,8 1 1  0,357143 0,833333 0,75  0,6  0,6  0,555556 1 0,925  0,8  0,8  0,833333 0,5 0,725  0,6  0,6 1 0,166667  0,8575  0,4  0,2 1 0,166667 0,9  0,6  0,6 1 0,333333 0,55  0,2  0,6 1
3. Menetapkan nilai preferensi
Nilai preferensi merupakan tahapan akhir dari penggunaan metode simple additive weight dimana pada fungsi rumus ini melakukan proses nilai normalisasi dikalikan dengan nilai bobot kriteria.
0,666667 (0,25) 0,8575 (0,30) 0,6 (0,15) 0,8 (0,20) 0,714286 (0,10) 0,333333 (0,25) 1 (0,30) 1 (0,15) 1 (0,20) 0,78125 (0,10) 0,333333 (0,25) 0,725 (0,30) 0,8 (0,15) 0,8 (0,20) 1 (0,10) 0,5 (0,25) 0,8 (0,30) 1 (0,15) 1 (0,20) 0,357143 (0,10) 0,833333 (0,25) 0,75 (0,30) 0,6 (0,15) 0,6 (0,20) 0,555556 (0,10) 1 (0,25) 0,925 (0,30) 0,8 (0,15) 0,8 (0,20) 0,833333 (0,10) 0,5 (0,25) 0,725 (0,30) 0,6 (0,15) 0,6 (0,20) 1 (0,10) 0,166667 (0,25) 0,8575 (0,30) 0,4 (0,15) 0,2 (0,20) 1 (0,10) 0,166667 (0,25) 0,9 (0,30) 0,6 (0,15) 0,6 (0,20) 1 (0,10) 0,333333 (0,25) 0,55 (0,30) 0,2 (0,15) 0,6 (0,20) 1 (0,10)
Berikut merupakan hasil perkalian antara nilai normalisasi dengan nilai bobot kriiteria:
0,166667  0,25725  0,09  0,16  0,071429 0,083333 0,3  0,15 0,2  0,078125 0,083333 0,2175  0,12  0,16 0,1 0,125 0,24  0,15 0,2  0,035714 0,208333 0,225  0,09  0,12  0,055556 0,25 0,2775  0,12  0,16  0,083333 0,125 0,2175  0,09  0,12 0,1 0,041667  0,25725  0,06  0,04 0,1 0,041667 0,27  0,09  0,12 0,1 0,083333 0,165  0,03  0,12 0,1
4. Perangkingan
Pemberian rangking atau nomor urutan terbaik terhadap beberapa kandidat yang telah diusulkan dilakukan dengan cara  menjumlahkan  nilai  perbaris  terhadap  semua  nilai  kriteria  yang  telah  dihitung  nilai  preferensinya,  adapun caranya adalah sebagai berikut ini:
A1   = 0,166667 + 0,25725 + 0,09 + 0,16 + 0,071429 =0,745345 A2  = 0,083333 + 0,3 +0,15 + 0,2 + 0,078125 = 0,811458 A3  = 0,083333 + 0,2175 + 0,12 + 0,16 + 0,1 = 0,680833 A4  = 0,125 + 0,24 + 0,15 +0,2 + 0,034714 = 0,750714 A5  = 0,208333 + 0,225 + 0,09 + 0,12 + 0,055556 = 0,698889 A6  = 0,125 + 0,2175 + 0,12 + 0,16 + 0,083333 = 0,8908333 A7  = 0,125 + 0,2175 + 0,09 + 0,12 + 0,1 = 0,6525 A8  = 0,041667 + 0,25725 + 0,06 + 0,04 + 0,1 = 0,498917 A9  = 0,041667 + 0,27 + 0,09 + 0,12 + 0,1 = 0,621667 A10  = 0,083333 + 0,165 + 0,03 + 0,12 + 0,1 = 0,498333 Hasil dari penggunaan metode simple additive weight dapat dilihat pada tabel berikut ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4149
Submitted: 24/05/2022 ; Accepted: 03/07/2022 ; Published: 25/07/2022
Tabel 4. Rangking
Pada penelitian alternatif ke 6 atas nama Jhonson Efendi merupakan peserta yang berhak menerima beasiswa belajar magister atau S2.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan bahwa metode simple additive weight membantu dengan sangat mudah dan memberikan  akurasi  yang  tinggi,  metode simple  additive  weight digunakan  penelitian  ini  berdasarkan  rujuan  dan penelitian  terdahulu  yang  menyebutkan  metode  ini  sangat  baik  dengan  tahapan  sederhana.  Hasil  pada  penelitian terdapat  alternatif  ke-6  yang  memiliki  jumlah  nilai  keseluruhan  perhitungan  kriteria  yang  paling  tinggi  sebesar 0,8908333 atau dari 100% nilai kriteria yang harus dipenuhi alternatif dengan nama Okta sudah memenuhi sebanyak 89%  dan  merupakan  nilai  tertinggi  dari  alternatif  lainnya  sehingga  Okta  berhak  mendapatkan  beasiswa  untuk melanjutkan strata-2 atau magister.

## REFERENCE
[1] Assrani dkk., “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1–5, 2018.
[2] R.  R.  et  all  Aliyyah,  “Bidikmisi: Analisis  Pelaksanaan  Program  Beasiswa  Pendidikan Tinggi,” Alignment  J.  Adm.  Educ. Manag. , vol. 3, no. 1, pp. 37–54, 2020, [Online]. Available:
https://journal.ipm2kpe.or.id/index.php/ALIGNMENT/article/view/1282.
[3] R.  K.  Hondro,  “MABAC:  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Rastra  Menggunakan  Metode  Multi-Attributive  Border Approximation Area Comparison,” J. Mahajana Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 41–52, 2018, [Online]. Available: http://e-journal.sari- mutiara.ac.id/index.php/7/article/view/339.
[4] M.  Mariko  and  A.  Yaqin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Calon  Penerima  Beasiswa  Prestasi  di  Universitas Amikom Yogyakarta,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 3, p. 172, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i3.1180.
[5] R.  Romindo  and  S.  Hardianti,  “Penerapan  Metode  SMART  (  Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique  )  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Pada Bank Sumut ( Studi Kasus : KCP Pasar Martubung ),” J. Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 1, no. 2, pp. 1–9, 2019, [Online]. Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/CNAPC/article/view/63/50.
[6] R. T. Utami, D. Andreswari, and Y. Setiawan, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan pembobotan Rank Order Centroid(ROC) Dalam Pengambilan Keputusan Untuk Seleksu Jasa Leasing Mobil,” J. Rekursif , vol. 4, no. 2, pp. 209–221, 2016.
[7] L.  N.  Hayati  and  R.  Anugrah,  “MIPA  TINGKAT  SD  MENGGUNAKAN  METODE  SAW  (  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING ),” vol. 3, no. 2, pp. 82–88, 2020.
[8] E. Sugiyarti and A. Maseleno, “Sistem Pendukung Keputusan (Dss) Penyeleksian Pemilihan Penerima Beasiswa Sma N 1 Ulubelu Tanggamus Mengunakan Data Mining,” Konf. Mhs. Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 62–69, 2018.
[9] D. Prasada, “KREATIF Jurnal Ilmiah Prodi Manajemen Universitas Pamulang, Volume 7, No 1 Juni 2019,” Kreat. J. Ilm. Prodi Manaj. Univ. Pamulang , vol. 7, no. 1, pp. 55–65, 2019, doi: 2406-8616.
[10]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[11]  R. Mohemad, A. R. Hamdan, Z. A. Othman, and N. M. M. Noor, “Decision Support Systems (DSS) in Construction Tendering Processes,” Int. J. Comput. Sci. Issues , vol. 7, no. 2, pp. 35–45, 2010, doi: 10.1109/ICSSSM.2008.4598482.
[12]  K.  Arizona,  Z.  Abidin,  and  R.  Rumansyah,  “Pembelajaran  Online  Berbasis  Proyek  Salah  Satu  Solusi  Kegiatan  Belajar Mengajar  Di  Tengah  Pandemi  Covid-19,” J.  Ilm.  Profesi  Pendidik. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  64–70,  2020,  doi: 10.29303/jipp.v5i1.111.
[13]  Z. Chen, P. Zhong, M. Liu, H. Sun, and K. Shang, “A novel hybrid approach for product concept evaluation based on rough
Alternatif Nama Pegawai Total Nilai Rangking A 1 Nurwati 0,7453452 4 A 2 Herman Saputra 0,8114583 2 A 3 Jeperson 0,6808333 6 A 4 Iqbal Kamil 0,7507143 3 A 5 Fauriatun 0,6988889 5 A 6 Jhonson Efendi 0,8908333 1 A 7 Riki Yusda 0,6525 7 A 8 M. Amin 0,4989167 9 A 9 Bactiar 0,6216667 8 A10 Ada Udi 0,4983333 10

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4149
Submitted: 24/05/2022 ; Accepted: 03/07/2022 ; Published: 25/07/2022
numbers, shannon entropy and TOPSIS-PSI,” J. Intell. Fuzzy Syst. , vol. 40, no. 6, pp. 12087–12099, 2021, doi: 10.3233/JIFS- 210184.
[14]  M. E. Saputri, “Pengaruh Perilaku Konsumen Terhadap Pembelian Online Produk Fashion Pada Zalora Indonesia the Effect of Consumer Behavior Toward the Online Purchase of Fashion Product of Zalora Indonesia,” Sosioteknologi , vol. 15, no. 2, pp. 291–297, 2016.
[15]  M. Badaruddin, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menerapkan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting  (SAW)  dengan  Rank  Order  Centroid  (ROC),” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  3,  no.  4,  p.  366,  2019,  doi: 10.30865/mib.v3i4.1508.