## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol. 21, No.2, Januari 2024, pp. 1 - 14 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■page 1-14 Kombinasi Analytical Hierarchy Process dengan Weighted  Product  untuk  Penerima  Beasiswa  Prestasi Sistem Pendukung Keputusan
Zamzam Fathony 1 , Eko Rachmat Slamet .H Saputra 2 , Arvin Claudy Frobenius 3
1 Universitas Budi Luhur, Teknologi Informasi Jl. Cileduk Raya, 0215853753, e-mail:1911600912@student.budiluhur.ac.id
2 Universitas Amikom Yogyakarta, Informatika JL. Ring Road Utara, 0274884201, e-mail:erachmat@amikom.ac.id.
3 Universitas Amikom Yogyakarta, Teknik Informatika JL. Ring Road Utara, 0274884201, e-mail:arvinclaudy@amikom.ac.id.

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 22 Juni 2023 Received in revised form 10 Oktober 2023 Accepted 8 Desember 2023 Available online 31 Januari 2023

## Keywords:
Analytical  Hierarchy  Process;  Weighted  Product; User acceptance test; Universitas Mercu Buana;
* Correspondece:
Telephone: 081226238890
E-mail: arvinclaudy@amikom.ac.id

## ABSTRACT
Scholarships  are  an  appreciation  given  by universities  in  the  form  of  educational  assistance,
one of which is for prospective students who have achievements in non-academic fields. Mercu Buana University  Jakarta  provides  as  many  as  20  quotas per  year  for  merit  scholarships.  The  decision- making  process  for  merit  scholarship  recipients  is still  focused  on  manual  calculation  using  the average  value  method  process.  Based  on  these problems,  a  study  was  conducted  to  design  a decision support system using analytical hierarchy process  and  weighted  product  methods.  Variables used  in  achievement  weighting,  level,  test  scores. The process of weighting the AHP method produces an  achievement  priority  value  of  0.260,  a  level  of 0.633, and a test score of 0.106 and the results on the consistency criteria matrix are 0.033. The results of the WP ranking are the scores on the achievement criteria,  namely  -0.260,  the  level  is  0.633  and  the test  score  is  0.106.  The  results  on  the  user acceptance  test  are  84.4%,  it  can  be  concluded, functionality can be accepted by users.

## 1. INTRODUCTION
Beasiswa merupakan sebuah subsidi yang dibagikan ke peserta didik sebagai bentuk dukungan biaya belajar [1]. Program beasiswa dimana setiap perguruan tinggi mengacu pada perundang-undangan No 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional, pada Bab lima pada  pasal  12  ayat  (satu.c),  bahwa  setiap  peserta  didik  setiap  satuan  pendidikan  berhak mendapatkan  beasiswa  untuk  peserta  didik  berprestasi  dan  orang  tua  tidak  berdaya melakukan  pembiayaan  pendidikan.  Terdapat  beberapa  beasiswa  yang  ditawarkan  oleh kemdikbud  di  antaranya  adalah:  Beasiswa  S1/D4,  Beasiswa  S2/S3  LPDP  NonDosen  [2]. Dalam  beasiswa  pun  ada  beberapa  program  dan  salah  satunya  adalah  program  beasiswa
prestasi. Melaui program beasiswa prestasi yang dimana program ini mencoba mencari calon mahasiswa yang memiliki bakat di bidang non akademik, namun menaruh minat untuk mau mengembangkan pengetahuan dalam bidang akademik. Dalam pemberian beasiswa prestasi ini ada beberapa kriteria yang ditetapkan oleh beberapa Universitas. Pada program beasiswa Universitas  Mercu  Buana  adalah  pemberian  beasiswa  prestasi.  Universitas  Mercu  Buana Jakarta memberikan kuota sebanyak 20 beasiswa prestasi per tahunnya. Universitas Mercu Buana  memiliki  ketetapan  penilaian  hasil  tes  yaitu  dengan  nilai  maksimal  720  dan  nilai minimal 400, nilai ini berlandaskan dengan ketetapan seleksi SBMPTN tahun 2019, nilai ini di  dapat  dari  hasil  rata-rata  tes  calon  mahasiswa  baik  itu  tes  prestasi maupun  akademik. Dalam melakukan penilaian harus diperhatikan objektif hasil yang disajikan dari penentuan penerima beasiswa. Seperti yang saat ini, ketika calon mahasiswa sudah mengikuti rangkaian tes  yang  ada  namun  dalam  proses  perhitungan masih  mengalami  kendala  dan  hasil akhir penilaian masih kurang objektif. Maka dari permasalah tersebut peneliti ingin melaksanakan penelitian dengan menerapkan kombinasi dua metode sekaligus untuk dapat menyelesaikan masalah yang ada. Pada penelitaian ini menggunakan kombinasi metode Analytical Hierarchy Process  serta  metode  Weighted  Product,  diharapkan  dengan  menerapkan  kombinasi  dua metode ini mendapatkan hasil yang lebih baik dan objektif

## RESEARCH METHODS
SMK Negeri 2 Mataram melaksanakan proses penerimaan beasiswa untuk siswa dengan memiliki  kreteria  seperti  nilai  akademik  dan  segi  ekonomi.  Permasalahan  yang  dihadapi  SMK Negeri 2 Mataram yaitu proses dilakukan secara manual yaitu verifikasi secara manual.  Kriteria penerimaam dalam seleksi penerima beasiswa menggunakan beban keduanorang tua, penghasilan kedua  orang  tua,  jauh  lokasi  tempat  tinggal,  nilai  rata-rata,  dan  presensi.  Penelitian  ini menggunakan  metode  kombinasi  AHP  dan  TOPSIS  untuk  pembuatan  SPK.  Pada  penelitian  ini membangun dengan model MADM digunakan untuk menentukan hubungan antar kriteria dengan alternatif [3]. UPTD Pendidikan Kecamatan Sukahaji melakukan penerimaan beasiswa. Pemberian beasiswa diberikan kepada peserta didik yang layak mendapatkan. Metode pada SPK menggunakan Analytic Hierarchy Process. Penggunaan kriteria yang digunakan adalah pendapatan orang tua dan jumlah  beban  orang  tua  [4].  MTsN  2  Padang  Pariaman  sebuah  sekolah  memiliki  penerimaan pemberian  beasiswa  dengan  cara  melakukan  seleksi  penerima  beasiswa  tetapi  terdapat  kendala yaitu seleksi dilakukan secara manual. Kreteria yang digunakan adalah prngguna KIP, pendapatan kedua orang tua, dan jarak rumah. Hasil prioritas kreteria adalah pengguna KIP 0.525, pendapatan ortu  0.334,  jarak  lokasi  rumah  0.141  [5].  Penyeleksian  dilakukan  dengan  cara  manual  pada penerimaan beasiswa masih terjadi sebuah kesalahan yang disengaja ataupun tidak disengaja. Oleh sebab itu, SPK pada penelitian yang dilakukan menggunakan kombinasi Fuzzy Multiple Attribute Decision Making dan Weighted Product metode dalam pembuatan sistem pendukung keputusan. Kriteria  adalah  nilai  IPK,  SKS,  prestasi,  dan  kesanggupan  ekonomi  [6].  Pada  penelitian  ini menentukan  keputusan  dalam  pemberian  bantuan  kepada  peserta  didik  berupa  bantuan  BBM (Bantuan  Belajar  Mahasiswa)  dan  PPA  (Peningkatan  Potensi  Akademik).  Faktor  penilaian digunakan  adalah  IPK,  SKS,  Kegiatan  Kemahasiswaan,  dan  Kemampuan  Ekonomi.  Hasil  dari penelitian ini adalah penerapan sistem menggunakan bahasa pemograman PHP, dengan freamwork CodeIgniter  dengan  database  MySQL.  Nilai  pengujian  dengan  penilaian  SUS  adalah  73.75  [7]. Dalam  penerimaan  calon  mahasiswa  yang  mendaftar  beasiswa  Bidikmisi,  Universitas  masih menggunakan metode manual dengan mengecek data mahasiswa satu per satu di Microsoft Excel. Berdasarkan latar belakang tersebut dikembangkan sebuah SPK dengan metode Weighted Product. Kriteria menggunakan pendapatan seorang ayah, pendapatan seorang, jumlah beban, status pemilik rumah, luasan lahan, luasan bangunan, jarak lokasi pusat kota, tempat mandi, tempat cuci, listrik,
dan sumber air. Hasil dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan menggunakan bahasa pemograman CodeIgniter dengan database MySQL dan hasil dari pengujian menggunakan metode MOS  didapatkan  nilai  4.48  atau  kategori  sangat  bagus  [8].  STMIK  Bina  Sarana  Global melaksanakan  seleksi  beasiswa  bidikmisi  secara  manual.  Dikarenakan  kendala  yang  dihadapi secara  manual  dikembangkan  sistem  keputusan  dengan  menerapkan  metode  Analytic  Hierarchy Process  dan  TOPSIS.  Kriteria  yang  digunakan  adalah  gaji,  rata  nilai,  nilai  test,  prestasi  dan tanggungan Hasil dari penelitian ini pembobotan ini didapatkan nilai gaji 0.407, rata nilai 0.159, nilai test 0.246, prestasi 0.096, tanggungan 0.092 [9]. Pada penelitian fokus membuat SPK untuk penerima  beasiswa  bidikmisi  dengan  menerapkan  SAW  dan  TOPSIS.  Kriteria  yang  digunakan dalam penilaian adalah pendapatan ayah/papa/bapak, pendapatan ibu/mama, beban orang tua, rata skor  raport,  prestasi  dari  akademik,  lokasi  tempat  tinggal,  pendidikan  terakhir  ayah/papa, pendidikan  terakhir  ibu/mama,  luas  ukuran  tanah  dan  luas  ukuran  bangunan  bangunan.  Hasil penelitian adalah pengambilan keputusan dalam pemberian beasiswa memiliki akurasi dengan nilai 90 persen [10]. Pada penelitian berfokus pada pemberian beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik Universitas Semarang. Penelitian berfokus pada SPK dengan menerapkan metode TOPSIS. kriteria yang digunakan pada penelitian adalah nilai IPK, pendapatan orang tua, jumlah tanggungan, dan jumlah  prestasi.  Hasil  dari  uji  coba  yang  dilakukan  adalah  tingkat  akurasi  yang  diperoleh  dari sistem 90.93% [11]. Pada penelitian ini melakukan penentuan pemilihan beasiswa kepada Sekolah Menengah  Kejuruan,  dimana  dalam  penentuan  pemilihan  siswa  yang  mendapatkan  beasiswa dikembangakan sebuah pendukung keputusan sistem dengan penerapan metode Fuzzy dengan nilai kriteria  yang  dipergunakan  antara  lain  skor  kecerdasan;  logika  matematika;  nilai  spasial  ruang; kecocokan  dan  hasil  variable  berupa  penentuan.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  akurasi  yang diberikan sistem pada data testing adalah 93% [12].

## 1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem yang digunakan dalam menentukan kepastian pada suatu persoalan yang bersifat semi  struktur  dan  juga  tidak  mengubah  fungsionalitas  pengambilan  penentuan  keputusan. Sistem pendukum keputusan dapat juga sebagai bagian dari Management Information System (MIS),  tetapi  keduanya  tetap  memiliki  perbedaan  yaitu  MIS  lebih  rutin  dan  terprogram sedangkan SPK proses pengambilan keputusan spesifik  [13].
2. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Berguna dalam menyelesaikan permasalahan dengan kondisi yang rumit dan tidak teratur kedalam  susunan  hirarki,  memberi  nilai  subjektif  dan  menetapkan  variable  yang  memiliki priotitas paling tinggi [14]. Hierarki didefinisikan pada penggambaran dari sebuah masalah yang rumit didalam komposisi multilevel. Pada tahap pertama merupakan tujuan, level faktor, kreteria, sub kriteria hinggal tahap terakhir dari alternatif [15].
3. Reference Weight Product (WP)
Mengatasi masalah  pada metode  Multi-Criteria  Decision  Analysis  dapat  dalam  bentuk memberikan  alternatif  kepastian  yang  dapat  menjelaskan  didalam  pada  jumlah  kriteria alternatif  kepastian  masing-masing.  Selanjutnya  dilakukan  pembanding  dengan  melakukan perkalian bobot dan kriteria [16]. Menentukan pengambilan keputusan metode dapat dengan melakukan  perkalian  yang  berhubungan  dengan  rating  pada  atribut.  Rating  pada  atribut dilakukan  pemangkatan  pada  bobot  atribut  yang  berhubungan  [17].  Berikut  persamaan alternatif Ai diberikan [18].
s : Preferensi Alternatif Sebagai Vektor S xij : Nilai Dari Alternatif Setiap Atribut wj : Nilai Dari Bobot Pada Kriteria n : Total Kriteria i : Nilai Dari Alternatif j : Nilai Dari Kriteria
Dengan I = 1, 2…, m. W j adalah pangkat bernilai positif pada atribut manfaat dan bernilai negatif pada atribut biaya oleh persamaan berikut:
Pada nilai preferensi relatif dari alternative, diberikan oleh persamaan berikut:
V : Preferensi relatif setiap alternatif sebagai vektor V
Xij : Variable alternatif atribut wj : Bobot kriteria n : Total  kriteria
i : Alternatif
j : Kriteria
*
: Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S.

## 4. User Acceptence Test
Adalah  sebuah  metode  uji  dipergunakan  untuk  pengguna  aplikasi.  Tujuan  dari  uji pengguna adalah mendapatkan sebuah data, selanjutnya data tersebut diolah untuk dijadikan menjadi alat bukti bahwa perangkat lunak yang dibuat dan diuji sudah diterima atau tidak [18].

## 5. Metode Penelitian
Alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Alur Penelitian

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  datayang  digunakan  peneliti  adalah  primer  serta  sekunder.  Data primer didapatkan dari data calon mahasiswa penerima beasiswa prestasi Universita Mercu Buana  Jakarta.  Pada  data  sekunder  diperoleh  dari  beberapa  data  yang  dapat  mendukung dalam penelitian.

## Perhitungan Bobot dengan AHP
Setelah  pengumpulan  data  telah  dilakukan  proses  berikutnya  adalah  melakukan proses perhitungan bobot dengan menggunakan metode AHP.

## Perengkingan dengan WP
Tahap berikutnya, setelah proses pembobotan selesai maka akan dilanjut ke proses perhitungan perangkingan dengan metode WP.

## Implementasi
Tahapan  Implementasi  merupakan  tahapan  perancangan  model  dengan menggunakan  UML  diantaranya  pembuatan  Use  Case,  pembuatan  Diagram  Activity  dan pembuatan program sistem pendukung keputusan dengan 2 tahap: a. Pembobotan kriteria menggunakan Analitycal Hierarchy Process (AHP). b. Perengkingan dari hasil pada pembobotan menggunkan Weighted Product (WP)

## Tahap Pengujian
Pada  proses  ini  dapat  diperoleh  hasil  pengujian  performance  program  pendukung keputusan  penerima  beasiswa  prestasi  menggunakan  metode  UAT.  Kuisioner  dibuat  dan disebarkan  kepada  pakar,  dimana  ada  dua  responden.  Kuisoner  ini  menggambarkan hubungan antar kriteria. Kuisoner dibuat bertujuan untuk mengetahui seberapa besar bobot kriteria yang diperoleh.

## Hasil dan Kesimpulan
Hasil  yang  didapat  adalah  berupa  perengkingan  tyang  nantinya  dapat  membantu pihak penyelenggara beasiswa prestasi Universitas Mercubuana Jakarta dalam mengambil keputusan.

## RESULTS
1. Diagram aktifitas Sistem
Gambar 2 . Aktifitas diagram sistem
Gambar 2 merupakan diagram activity sistem berjalan, dimana sistem yang digunakan saat ini  dalam  proses  penerima  beasiswa  prestasi  di  Universitas  Mercu  Buana  Jakarta  yaitu  pertama calon mahasiswa mendaftarkan diri dalam seleksi beasiswa prestasi ke bagian marketing, kemudian pihak  penyelenggara  beasiswa  prestasi  memproses/verifikasi  berkas-berkas.  Selanjutnya  jika dinyatakan  lengkap  penyelenggara  akan  memberikan  jadwal  tes  akademik  dan  nonakademik, langkah  berikutnya  calon  mahasiswa  mengikuti  tes  akademik  maupun  non  akademik,  tahap selanjutnya pihak penyelenggara memproses hasil tes, dan tahap akhir calon mahasiswa mendapat hasil dari tes, apabila dinyatakan lolos maka konfirmasi kembali ke bagian marketing.

## Basis Data
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  data  calon  penerima  beasiswa  prestasi Univerisitas Mercu  Buana Jakarta  tahun  2021,  dengan  jumlah calon  penerima  beasiswa  prestasi sebanyak 100 orang. Yang dimana dalam data tersebut terdiri dari Nama, Event, Prestasi, Tingkat dan Nilai Tes, yang dimana data tersebut menjadi dasar kriteria yang digunakan.

## Penentuan Kriteria
Penggunaan  kriteria  untuk  penentuan  perangkingan  alternatif  untuk  calon  mahasiswa penerima  beasiswa  prestasi  dilakukan  melalui  proses  wawancara  dan  pengambilan  keputusan antara Kepala Biro Marketing dan Kepala Bagian Marketing yaitu yaitu : Prestasi, Tingkat, Nilai Tes, yaitu sebagi berikut Pada Tabel 1 Penilaian Prestasi:
Tabel 1. Penilaian Prestasi Penilaian Prestasi Nilai Keterangan 1 Juara 3 2 Juara 2 3 Juara 1

## Tingkat Event
Tingkat  yang  ditetapkan  dalam  event  yang  diikuti  oleh  para  calon  mahasiswa  penerima beasiswa  prestasi  yaitu  internasional,  nasional  dan  provinsi.  Dalam  penentuan  pemilihan  calon mahasiswa yaitu memilih tingkat event paling tinggi dengan melihat kelengkapan berkas terkait dengan kejuaraan yang diikuti.
Tabel 2. Penilaian Tingkat Event
Penilaian Tingkat Nilai Keterangan 1 Provinsi 2 Nasional 3 Internasional
.

## Nilai Tes
Nilai test pada calon Mahasiswa Universitas Mercu Buana memiliki ketentuan yaitu nilai maksimal 720 dan minimal 400, nilai ini berdasarkan ketetapan oleh seleksi SBMPTN tahun 2019
Tabel 3 . Nilai Tes Penilaian Tingkat Nilai Keterangan 1 400-520 2 521-620 3 621-720
TRANSFORMATIKA , Vol.21, No.2, januari 2024, pp. 1 -  14
Gambar 4 . Hasil Analisis Kriteria

## DISCUSSION

## 1. Pembobotan Metode AHP Matriks Perbandingan Kriteria
Pada  proses  ini  kuesioner  diberikan  peneliti  ke  pakar  pada  penelitian  ini.  Tujuan  ini dilakukan  untuk  menetapkan  nilai  bobot  kriteria  yang  digunakan  di  metode  AHP.  Dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Kriteria Menurut Pakar Penilaian Tingkat Prestasi Tingkat Nilai Test Prestasi 1 0.333 3 Tingkat 3 1 5 Nilai Test 0.333 0.2 1 Total 4.333 1.533 9
Gambar 5. Hasil Analisis Penilaian Tingkat
Nilai pada table 4 didapatkan berdasarkan intensitas kepentingan

## dibawah ini
Tabel 5. Intensitas Kepentingan Kepentingan Definis 1. sama penting dg yang lain 3. sedikit lebih penting dg lainnya 5. cukup penting dg lainnya 7. sangat penting dg lainnya 9. ekstrim pentingnya dg lainnya 2,4,6,8. nilai diantara 2 penilaian

## Matriks Bobot Prioritas Kriteria
Pada  tahap  ini  normalisasi  matriks  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  perbandingan berpasangan dibagi dari hasil penjumlahan dari kriteria. Setelah itu nilai dijumlahkan kekananm selanjutnya dibagi jumlah kriteria, hal ini digunakan untuk menghitung bobot prioritas. Selanjutnya Nilai bobot prioritas dilakukan uji konsistensinya sebelum digunakan dalam perengkingan dengan metode WP
Tabel 6. Bobot Prioritas Kriteria Bobot Prioritas Kriteria Prestasi Tingkat Nilai Test Jml Prioritas Prestasi 0.231 0.217 0.333 0.781 0.260 Tingkat 0.692 0.652 0.556 1.900 0.633 Nilai Test 0.077 0.130 0.111 0.318 0.106 Total 1 1 1 3 0.75
Gambar 6. Nilai Bobot Kriteria

## Matriks Konsistensi Kriteria
Pada  tahap  ini  melakukan  perhitungan  CM  (Consistency  Measure)  guna  mendapatkan lamda max.
Tabel 7. Lamda Max Lamda Max Prioritas CM 0.260 3.033 0.633 3.072 0.106 3.011 Lamda MAX 3.039
Tahap  berikutnya  menghitung  nilai index  konsistensi  (CI)  digunakan  untuk menghitung nilai ratio konsistensi. Tujuan dari uji konsistensi adalah untuk mengetahui apakah jawaban yang telah diisi oleh para responden yang akan berpengaruh terhadap kestabilan hasil yang didapatkan. Setelah  dilakukan  perhitungn  maka  nilai  CI  adalah  0.067.  berikutnya  melihat  tabel  IR  sebagai berikut.
Tabel 8. Nilai IR Nilai IR Ukuran Matriks Nilai IR 1,2 0.00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1.48 13 1.56 14 1.57 15 1.59
Selanjutnya  menghitung  ration  konsistensi  (CR)  dengan  rumus  CR  =  CI/IR,  CR  = 0.019/0.58 = 0.333. Berdasarkan nilai CR yang didapatkan, nilai rasio konsistensi kurng dari sama dengan 0.1 dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya.
Gambar 7. Mengukur Konsistensi Kriteria AHP

## 2. Perengkingan Metode WP

## Nilai Bobot Kepentingan
Bobot kepentingan didapatkan dari hasil prioritas, kemudian mentukan atribut dari masing- masing kriteria. Benefit adalah kriteria prestasi, tingkat dan nilai tes, sedangkan cost adalah event. Untuk  kriteria  menjadi  cost  maka  nilai  dikalikan  dengan  (-1)  dan  benefit  dikalikan  dengan  1. Berikut tabel nilai bobot kepentingan
Tabel 9. Bobot Kepentingan Bobot Kepentingan Kriteria Prestasi Tingkat Nilai Test Kepentingan 0.260 0.633 0.106 Bobot 0.260 0.633 0.106 Pangkat -0.260 0.633 0.106 Kriteria C1 C2 C3 Atribut Cost Benefit Benefit
Gambar 8. Kriteria Bobot
Gambar 9. Nilai perhitungan WP Bobot Kepentingan

## Nilai Bobot Atribut
Hasil  Analisa  didapat  dari  nilai  bobot  alternatif,  yang  dimana  dalam  penentuan  nilai berdasarkan tingkat kepentingan (bobot) kriteria yang diberi angka 1 hingga 5, dengan status dari angka 1= sangat rendah hingga angka 5 = sangat tinggi

## Nilai Bobot S
Nilai  bobot  didapatkan  dari  nilai  bobot  atribut  dipangkatkan  dengan  nilai  bobot kepentingan yang sesuai dengan kriteria masing-masing.

## Nilai Vektor S
Nilai vector S didapatkan dari hasil perkalian antara kolom kriteria Nilai Vektor V
Nilai  vektor  V  diperoleh  dari  nilai  vector  S  masing-masing,  selanjutnya  dibagi  dengan jumlah nilai vector S itu sendiri dan hasil perengkinangan didapatkan dari nilai akhir vector V.
Gambar 10. Nilai Vector S dan Vektor V

## Gambar 11. Hasil Perengkingan

## Pengujuan Sistem User Acceptence Test (UAT)
Pengujuan  sistem  dilakukan  untuk  memastikan  software  dikembangkan  dapat  berjalan sesuai yang diharapkan. Tahap proses pengujian ini menggunakan metode User Acceptence Test (UAT).  Cara  pengujian  sistem  dilakukan  dengan  cara  membagikan  kuisioner  kepada  beberapa pihak yang terkait dengan penerimaan beasiswa prestasi Universitas Mercu Buana Jakarta.
Tabel 10. Pilihan Jawaban Kuesioner Pilihan Jawaban Kuesioner Nilai A.  Sangat Sesuai 5 B.  Sesuai 4 C.  Biasa Saja 3 D.  Cukup Sesuai 2 E.  Sangat Tidak Sesuai 1
Setelah mendapatkan data proses selanjutnya dilakukan perhitungan untuk mendapatkan keputusan  sistem  yang  dikembangkan  diterima  ataupun  tidak  sama  sekali.  Responden  yang digunakan pada proses pengujian adalah 10 responden. Berikut hasil dari User Acceptence Test (UAT).
Tabel  11. Hasil Pengujian
No  A B C  D  E  Jml  Rata  % 1 25  20 45 4.5 90% 2 20  16  6 42 4.2 84% 3 10  28  3 41 4.1 82% 4 25  16 2 33 3.3 66% 5 30  16 46 4.6 92% 6 30  12  3 45 4.5 90% 7 20  16  6 42 4.2 84% 8 10  20  9 39 3.9 78% 9 30  12  3 45 4.5 90% 10 25  16  3 44 4.4 88% Total 422  42.2 84.4

## CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Penerima beasiswa dengan penerapan kombinasi analitycal hierarchy process(AHP) dan weighted  product(WP)  pada  sistem  pendukung  kepastian,  dinilai  dapat  digunakan  dalam pengelolaan data dalam memutuskan penerimaan calon beasiswa Univeristas Mercu Buana Jakarta secara  objektif.  Variable  yang  digunakan  pada  pembobotan  prestasi,  tingkat,  nilai  test.  Proses pembobotan metode AHP menghasilkan nilai prioritas prestasi 0.260, tingkat 0.633, dan nilai test 0.106  dan  hasil  pada  matrix  konsisitensi kreteria  adalah  0.033.  Hasil  pemeringkatan WP  adalah nilai pada kreteria prestasi yaitu -0.260, tingkat 0.633 dan nilai test 0.106. Hasil pada pengujuan user acceptance  test pada perancangan  aplikasi  yaitu  84,4%,  sehingga  dapat  disimpulkan  secara fungsionalitas dapat diterima oleh pengguna.

## REFERENCES
[1] [1] D.  Alita,  I.  Sari,  A.  R.  Isnain  and  Styawati,  "Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier  untuk Pendukung Keputusan Beasiswa," Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 1, pp. 17-23, 2021.
[2] [2] "Beasiswa  Pendidikan  Indonesia,"  Kemendikbud,  2021.  [Online].  Available: https://beasiswa.kemdikbud.go.id/. [Accessed 2023 03 28].
[3] [3] M.  R.  Ridho,  H.  Hairani,  K.  A.  Latif  and  R.  Hammad,  "Kombinasi  Metode  AHP  dan TOPSIS  untuk  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  SMK  Berbasis  Sistem  Pendukung Keputusan," Jurnal Teknokompak, vol. 15, no. 1, pp. 26-39, 2021.
[4] [4] J.  D.  Putra,  D.  Zaliluddin  and  D.  Abdurahman,  "PerancanganSistem  Pendukung KeputusanKelayakanPenerima  Beasiswa  Untuk  Siswa  TidakMampu  DenganMetode AHPMenggunakanVisual Basic 2010," Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 2, pp. 74-80, 2018.
[5] [5] F.  Hadi  and  Gushelmi,  "Sistem  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Siswa  yang  Berhak Mendapatkan Beasiswa Miskin dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)," Jurnal Teknologi dan Informasi Bisnis, vol. 3, no. 1, pp. 157-166, 2021.
[6] [6] N.  Rasjid,  S.  Cokrowibowo,  D.  M.  Sari  and  Ridwan,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Beasiswa  Menggunakan  Metode  FMADM  dan  WP,"  Journal  of  Computer  and Information System, vol. 1, no. 2, pp. 45-51, 2019.
[7] [7] D. Apriliani, S. Wiyono and S. Mahardhika, "Penerapan Metode Weighted Product Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Politeknik Harapan Bersama Tegal," Jurnal Pengembangan IT , vol. 3, no. 2, pp. 136-142, 2018.
[8] [8] F. Wahyudi, M. A. Albar and R. Afwani, "Implementasi Metode Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Mataram," JTIKA, vol. 3, no. 1, pp. 1-12, 2021.
[9] [9] R. Tullah, A. R. Mariana and D. Baskoro, "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Beasiswa Bidikmisi Menggunakan Metode AHP Dan TOPSIS Pada STMIK Bina Sarana Global," Jurnal Sisfotek Global, vol. 8, no. 2, pp. 31-39, 2018.
[10] [10] I. G. T. Heriawan and I. G. B. Subawa, "Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa  Bidikmisi  Menggunakan  Metode  Saw-Topsis  Di  Stah  Mpu  Kuturan  Singaraja," Jurnal sains dan Teknologi, vol. 8, no. 2, pp. 116-126, 2019.
[11] [11] Ikmah and A. S. Widawati, "Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Beasiswa Mahasiswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Topsis,"  Pengembangan  Rekayasa  dan Teknologi, vol. 12, no. 1, pp. 10-16, 2021.
[12] [12] Y.  I.  Kurniawan  and  P.  A.  Windiasani,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Penentuan Kelolosan Beasiswa Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Menggunakan Metode Fuzzy," Jurnal Teknik Elektro, vol. 9, no. 1, 2017.
[13] [13] W.  Setiyaningsih,  Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Malang:  Yayasan Edelweis, 2015.
[14] [14] J. Parhusip, "Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada Desain Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Di Kota Palangka Raya," Jurnal Teknologi Informasi, vol. 13, no. 2, pp. 18-29, 2019.
[15] [15] A. E. Munthafa and H. Mubarok, "penerapan metode analytical hierarchy process dalam sistem pendukung keputusan penentuan mahasiswa berprestasi," Jurnal Siliwangi, vol. 3, no. 2, pp. 192- 201, 2017.
[16] [16] Ermin, Sunardi and A. Fadlil, "Penerapan Metode Weight Product Pada Penentuan Penerimaan Karyawan," cybernetics, vol. 4, no. 1, pp. 9-18, 2020.
[17] [17] F.  Laila  and  A.  Sindar,  "Penentuan  Supplier  Bahan  Baku  Restaurant XOSukiMenggunakanMetodeWeightProduct," Jurnal Teknik Informatika Komputer, vol. 2, no. 2, pp. 272-275, 2019.
[18] [18] Y.  I.  Kurniawan  and  A.  F.  S.  Kusuma,  "Aplikasi  augmented  reality  untuk pembelajaran salat bagi siswa sekolah dasar," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , vol. 8, no. 1, pp. 7-14, 2021.
[19] [19] A.  Jalil,  I.  P.  Ningrum  and  M.  Muchtar,  "spk  pemberian  kredit  menggunakan metode WP pada BMT Muamalah Sejahtera Kendari," semanTIK, vol. 3, no. 1, pp. 173-180, 2017.