## Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa Menggunakan Metode SAW dan AHP

## Rakhma Sarita*, Lukman Bachtiar
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1,* rakhmasarita155@email.com, 2 lukman.bachtiar@email.com Email Penulis Korespondensi: rakhmasarita155@email.com Submitted: 27/07/2022 ; Accepted: 05/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak –Beasiswa  merupakan salah  satu tunjangan  yang diberikan kepada  pelajar  atau  mahasiswa  sebagai  bantuan biaya belajar yang diberikan oleh pemerintah. Begitu juga halnya dengan pemerintah Kota waringin Timur, yang dimana pada setiap tahunnya  memberikan  bantuan  beasiswa  kepada  pelajar  atau  mahasiswadenganmemilikisyaratketentuan  dan  kuotaterbatas. Lembaga  pendidikan  formal  yang  berada  di  bawah  naungan  Dinas  Pendidikan  Kabupaten  Kotim,  pelajar  atau  mahasiswa mendapatkan kuota bagi yang mengikuti program beasiswa untuk kriteria yang kurang mampu dan berprestasi dari pemerintah. Oleh karena itu, beasiswa seharusnya diberikan kepada pelajar atau mahasiswa yang layak dan pantas untuk mendapatkannya sesuai dengan peraturan yang telah ditetapkan pada kantor Sekretariat Daerah Kotim. Proses penyeleksian ini membutuhkan ketelitian dan waktu yang lama, karena setiap data dibandingkan satu persatu sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  akhir  perbandingan  antara  metode  SAW  dan  AHP.  Hasil  akhir  dengan  metode  SAW alternative tertinggi didapat oleh Alternatif kelimadengan nilai 100. Sedangkan hasil akhir dengan metode AHP didapat nilai tertinggi oleh A1 dengan nilai 0,4734.
Kata Kunci: Seleksi Beasiswa; Sistem Pendukung Keputusan; SAW; AHP; Perbandingan
Abstract– Scholarship is one of the allowances given to students as study aid provided by the government. Likewise with the Kotawaringin  Timur  government,  which  annually  provides  scholarship  assistance  to  students  with  limited  conditions  and quotas. Formal educational institutions under the auspices of the Kotim Regency Education Office, students or college students get  a  quota  for  those  participating  in  the  scholarship  program  for  underprivileged  and  high  achieving  criteria  from  the government.  Therefore,  scholarships  must  be  given  to  students  who  deserve  and  deserve  to  get  it  in  accordance  with  the regulations that have been set at the Kotim Regional Secretariat office. This selection process requires accuracy and a long time, because each data is compared with each other according to predetermined criteria. This study resulted in the final value of the comparison between the SAW and AHP methods. The final result with the SAW method the highest value obtained by the fifth alternative with 100. While the final result with the AHP method obtained the highest value by A1 with a value of 0.4734.
Keywords : Scholarship Selection; Decision Support System; SAW; AHP; Comparison

## 1. PENDAHULUAN
Beasiswa merupakan salah satu tunjangan yang diberikan kepada pelajar atau mahasiswa sebagai bantuan biaya belajar yang diberikan oleh pemerintah. Begitu juga halnya dengan pemerintah Kota waringin Timur, yang dimana pada  setiap  tahunnya  memberikan  bantuan  beasiswa  kepada  pelajar  atau  mahasiswa  dengan  memiliki  syarat ketentuan dan kuota terbatas[1].
Lembaga pendidikan formal yang berada di bawah naungan Dinas Pendidikan Kabupaten Kotim, pelajar atau mahasiswa mendapatkan kuota bagi yang mengikuti program beasiswa untuk kriteria yang kurang mampu dan berprestasi dari pemerintah. Oleh karena itu, beasiswa seharusnya diberikan kepada pelajar atau mahasiswa yang  layak  dan  pantas  untuk  mendapatkannya  sesuai  dengan  peraturan  yang  telah  ditetapkan  pada  kantor Sekretariat Daerah Kotim. Proses penyeleksian ini membutuhkan ketelitian dan waktu yang lama, karena setiap data dibandingkan satu persatu sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan.
Sistem pendukung keputusan adalah sebuah algoritma yang mempermudah dan dapat membantu pengambil keputusan dalam menentukan pilihan. Keputusan yang dibuat berdasarkan beberapa criteria penilaian, maupun itu sudah ditetapkan atau belum ditetapkan. Selain itu, system pendukung keputusan juga dapat membantu mencari alternative  terbaik  dari  beberapa  alternative  untuk  dipilih  sebagai  alternative  terbaik  dalam  bentuk perangkingan[2].
Dalam menentukan siapa yang berhak mendapatkan beasiswa maka setiap data pelajar akan diseleksi satu persatu  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditetapkan.  Namun,  setiap  kali  dalam  proses  penyeleksian  sering  terjadi kesalahan  seperti  banyaknya  pelajar  yang  tidak  memenuhi  syarat  dan  terkadang  bagian  penyeleksi  kewalahan dalam  melihat  berkas  yang  telah  di  dapatkan  karena  ada  beberapa  kriteria  yang  berbeda  untuk  menunjang keberhasilan dalam mendapatkan beasiswa. Disini juga kita sering tidak bisa memastikan seberapa kuatnya berkas yang sudah diberikan pelajar dengan sistem yang ada dalam hal penilaian dan juga kelengkapan berkas. Maka dari itu  dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  baik  untuk  membantu  bagian  penyeleksi  dalam  proses penerima  beasiswa  berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan.  Karena  jumlah  pendaftar  calon  penerima  beasiswa tersebut sangat banyak. Untuk itu diperlukan sistem pendukung yang dapat membantu proses seleksi agar lebih mudah, cepat, serta mengurangi kesalahan dalam menentukan penerima beasiswa, sistem yang didasarkan pada komputasi yang dapat membantu membuat keputusan menggunakan data untuk memecahkan masalah.
Dari permasalahan tersebut, adapun metode yang akan digunakan pada penelitian ini untuk sistem pembuat keputusan penentuan penerima beasiswa adalah metode SAW dan AHP. Metode SAW adalah Salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dari Fuzzy Multiple Attribute Decision Making ( FMADM ) adalah metode Simple Additive Weighting (SAW) yaitu suatu  metode yang digunakan untuk mencari  alternatif optimal dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu. Definisi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) sering  juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode ini membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan  X  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Sedangkan metode AHP adalah suatu metode pengambilan keputusan dengan melakukan perbandingan berpasangan antara kriteria pilihan dan juga perbandingan berpasangan antara pilihan yang ada. Permasalahan pengambilan keputusan dengan AHP umunya dikomposisikan menjadi kriteria, dan alternative pilihan.
Adapun beberapa penelitian terdahulu yang dijadikan sebagai referensi diantaranya adalah penelitian yang dilakukan  oleh  Tiya  Noviyanti  2019,    yaitu  menerapkan  metode  AHP  untuk  menunjang  keputusan  dalam penerimaan  beasiswa  PPA[3].  Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Maulana  Asharidkk  2021, menggunakan  metode  AHP  dan  SAW  dalam  penerimaan  murid  baru[4].  Lalu,  penelitian Erikson Marbun  dkk 2019, menggunakan metode SAW dan AHP untuk pemilihan program studi[5]. Penelitian A Busyra Fuadi dkk 2020,  melakukan  perbandingan metode  AHP  dan  Topsis  untuk  melakukan  seleksi  calon  penerima beasiswa  di SMA  Muhammadiyah[6].  Terakhir  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  Dinar  Ajeng  Kristianti  2021,  menerapkan metode SAW untuk penentuan beasiswa dan rekomendasi magang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada bagian ini merupakan rangkaian tahapan dan metode yang digunakan untuk menganalisis dan mengumpulkan data yang diperlukan untuk menyusun atau menyelesaikan masalah dalam penelitian. Berikut diagram alir desain penelitian pada studi kasus tugas akhir ini :
Mulai
Pengamatan di Instansi Identifikasi Masalah Perumusan Masalah Pengumpulan Data Data Primer: - Observasi - Wawancara - Dokumentasi Data Sekunder: - Studi Literatur Analisis Data Analisis Data dengan Metode SAW Analisis Data dengan Metode AHP Hasil Analisis Penarikan Kesimpulan dan Saran Selesai Analisis Perbandingan Metode SAW dan AHP Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Berikut adalah penjelasan mengenai diagram diatas :

## 1. Pengamatan di Instansi
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  penelitian  pada  kantor  Sekretariat  Daerah  Kotawaringin  Timur  terutama subbagian Kesra. Pada tahap pengamatan di instansi pendekatan yang dilakukan seperti :
a. Identifikasi  masalah,  melakukan  analisa  untuk  mengetahui  apa  saja  permasalahan  yang  ada  pada  objek penelitian.
b. Perumusan  masalah,  melakukan  rancangan  pertanyaan  terkait  permasalahan  yang  ada  agar  sesuai  dengan tujuan yang hendak dicapai. Dengan metode yang akan digunakan yaitu metode SAW dan AHP.
2. Pengumpulan Data
Adapun pendekatan yang dilakukan untuk mendapatkan data-data ini dibutuhkan dalam menyelesaikan masalah pada penelitian ini, yaitu :
a. Data Primer
Data ini didapatkan melalui beberapa teknik, seperti :
a) Observasi
Mengumpulkan  data  dengan  cara  pengamatan  secara  langsung  di  kantor  Sekretariat  Daerah  Kotim. Sehingga penulis akan mendapatkan data yang kebenarannya sesuai dengan keadaan.
b) Wawancara
Mengumpulkan data dengan cara wawancara secara langsung dengan pegawai pada bagian Kesra yang mengurus penerimaan beasiswa.
c) Dokumentasi
Mengumpulkan  data  dengan  cara  mengumpulkan  dokumen  yang  penting  untuk  menyelesaikan permasalahan yang terkait dengan penelitian.
b. Data Sekunder
Data  sekunder,  yaitu  data  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung  yang  bisa  berasal  dari literatur  review seperti jurnal, artikel, website, dan referensi yang terkait dengan penerimaan beasiswa.
3. Analisis Data
Analisis data merupakan tahap lanjutan dari pengumpulan data. Tahap ini, dilakukan analisis yang sudah diperoleh sebelumnya  melalui  teknik  observasi,  wawancara,  dan  studi  literatur  terkait  topik  penelitian  yaitu  penerimaan beasiswa  pada  kantor  Sekretariat  Daerah  Kotim  dengan  pengolahan  data  menggunakan  metode  SAW (Simple Additive  Weighting) dan  AHP (Analytical  Hierarchy  Process) dengan  memperhatikan  tiap  kriteria  dan  bobot penilaian yang sudah ditetapkan.
4. Hasil Analisis
Hasil  analisis  pembahasan  menggambarkan  bagaimana  hasil  akhir  atau  output  yang  telah  di  teliti dari  tahapan tahapan sebelumnya, serta hasil analisis melalui analisis data dengan metode TOPSIS dan SAW.
5. Kesimpulan dan Saran
Penelitian ini menarik kesimpulan dari hasil analisis yang telah dilakukan dan saran-saran yang membangun untuk penelitian selanjutnya agar lebih baik lagi.

## 2.2 Simple Addative Weighting
Metode  SAW  merupakan  salah  satu  metode  dalam  sistem  pendukung  keputusan,  dan  metode  yang  digunakan untuk mencari alternatif paling ideal dari beberapa alternatif lain dengan kriteria tertentu yang sudah ditetapkan. Metode  SAW  juga  banyak  digunakan  dalam  permasalahan  yang  memerlukan  penunjang  keputusan,  karena kemampuannya  untuk  melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot preferensi yang telah ditentukan[7]. Berikut ini adalah tahapan-tahapan dari metode SAW : Berikut ini adalah tahapan-tahapan dari metode SAW[8] :
1. Analisis
Menentukan kriteria dan bobot  yang diperlukan dalam proses perhitungan, dan menyesuaikan dengan jenis kriteria yang akan digunakan dalam penilaian.
2. Normalisasi Matriks
Matriks normalisasi dibuat berdasarkan kriteria (Ci) untuk menyesuaikan dengan jenis atribut (keuntungan atau biaya) sehingga diperoleh matriks normalisasi R.

## 3. Perangkingan Alternatif
Hasil normalisasi dan bobot akan di jumlahkan untuk memperoleh hasil akhir, dengan rumus sebagai berikut :
V i =   ∑ ( 𝒏 𝒌 )w j r ij n j=1 (1)
Hasil Nilai akhir (Vi) yang paling tinggi akan menjadi alternatif (Ai) dengan nilai yang terbaik, diperoleh melalui penjumlahan dari perkalian normalisasi matriks dengan bobot sehingga diperoleh alternatif terbaik dengan nilai  tertinggi.  Berikut  diagram  alir  langkah-langkah  penyelesaian  dengan  metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting ) :
M u lai M emasu k kan  D ata K ri ter i a  dar i  Set i ap A lt ern at if M emb uat  M at ri k s K epu t us an N or mal is asi  M atr ik s K epu t usan Per kal i an  M at r ik s Ter no mal i sasi Pr efer en si  S elu r uh  A l ter nat i f Sel esai
Gambar 2. Flowchart Metode SAW

## 2.3 Analytical Hierarchy Process
Analytic  Hierarchy    (AHP)  menciptakan  situasi    tidak  terstruktur  yang  kompleks  dengan  menetapkan  nilai subjektif pada kepentingan relatif setiap variabel dan menentukan variabel prioritas tertinggi yang memengaruhi hasil situasi  untuk  menyelesaikan beberapa komponen dalam pengaturan hierarki[9]. Adapun Langkah-langkah penyelesaian metode AHP yaitu :
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
2. Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan utama.
3. Membuat  matrik  perbandingan  berpasangan  yang  menggambarkan  kontribusi  relatif  atau  pengaruh  setiap elemen terhadap tujuan atau kriteria yang setingkat di atasnya.
4. Mendefinisikan perbandingan berpasangan sehingga diperoleh jumlah penilai seluruhnya sebanyak n x [(n- 1)/2] buah, dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan.
5. Menghitung nilai eigen dan menguji konsistensinya. Jika tidak konsisten maka pengambilan data diulangi
6. Mengulangi langkah 3,4, dan 5 untuk seluruh tingkat hierarki.
7. Menghitung vektor eigen dari setiap matriks perbandingan berpasangan yang merupakan bobot setiap elemen untuk penentuan prioritas elemen-elemen pada tingkat hierarki terendah sampai mencapai tujuan.
8. Memeriksa konsistensi hirarki.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sekertariat daerah Kotawaringin Timur ingin melakukan penerimaan beasiswa kepada setiap pelajar. Maka dari itu ada beberapa Kriteria yang akan dijadikan patokan dalam menentukan penerimaan tersebut.

## 3.1 Simple Addative Weighting
a. Menentukan Alternatif
Tabel ini menentukan data yang sudah lengkap data kriteria dan siap untuk di alternatifkan dalam pembanding data lainnya.
Tabel 1. Alterantif No Nama Alternatif 1 Rudi A1 2 Risna A2 3 Kamila A3 4 Jefri A4 5 Amat A5
b. Menentukan Kriteria dan Bobot
Tabel ini menentukan data kriteria dalam pembobotan dan jenis kriteria untuk pembanding data nantinya.
Tabel 2. Kriteria dan Bobot No  Kode Kriteria Keterangan Bobot Bobot Jenis Kriteria 1 C1 Pendidikan 10% 10 Benefit 2 C1 Pekerjaan 10% 10 Cost 3 C3 Penghasilan 10% 10 Cost 4 C4 Status Kepemilikan Rumah 10% 10 Cost
c. Data Alternatif yang sudah disesuaikan
Tabel ini membuat Kode Alternatif yang dimana untuk memudahkan dalam mengurutkan perhitungan sebuah kriteria dari setiap pelajar yang ikut/mendaftar untuk mendapatkan beasiswa.
Tabel 3. Data Alternatif dan Kriteria No  Alternatif Nim/Npm Pendidikan  Pekerjaan  Pengahasilan  SKR 1 A1 18672653426759 1 2 1 3 2 A2 18635736262720 2 3 3 1 3 A3 18436276208355 2 1 4 2 4 A4 18253936252882 3 2 3 2 5 A5 18345272897354 4 4 2 3
d. Normalisasi Tabel ini Melakukan Normalisasi Nilai Kriteria di setiap alternatif : Jika Benefit = Nilai Kriteria / Nilai Max. Kriteria (Kriteria yang dipilih). Jika Cost = Nilai Kriteria / Nilai Min. Kriteria (Kriteria yang dipilih).
Tabel 4. Normalisasi
No Alternatif Nim/Npm Pendidikan Pekerjaan Pengahasilan SKR 1 A1 18672653426759 0,25 2 1 3 2 A2 18635736262720 0,5 3 3 1 3 A3 18436276208355 0,5 1 4 2 4 A4 18253936252882 0,75 2 3 2 5 A5 18345272897354 1 4 2 3 Bobot 10 10 10 10
e. Perangkingan
Tabel ini Melakukan Perangkingan /Nilai Akhir dari sebuah Metode. Setiap Kriteria yang sudah di normalisasikan diatas  dikalikan  dengan  bobot  kriteria  kemudian  akan  di  jumlahkan  semua  nilai  semua  kriteria  di  setiap alternatifnya untuk mendapatkan nilai akhir dari nilai akhir ini akan di tentukan nilai tertinggi untuk melakukan perangkingan. Perhitungan :
d) Pendidikan = 2,5*10 (Hasil normalisasi*bobot Kriteria)
e) Pekerjaan = 2*10 (Hasil normalisasi*bobot Kriteria)
f) Penghasilan 1*10 (Hasil normalisasi*bobot Kriteria)
g) SKR = 3*10 (Hasil normalisasi*bobot Kriteria)
h) Hasil Penilaian = Pendidikan+Pekerjaan+Penghasilan+SKR (menjumlahkan semua nilai kriteria yang sudah kalikan)
i) Rangking = Mengambil Nilai Tertinggi dari Hasil Penilaian dan diurutkan
Tabel 5. Perangkingan
No  Alternatif  Pendidikan  Pekerjaan  Penghasilan  SKR  Hasil Penilaian  Rangking
1 A1 2,5 20 10 30 62,5 4 2 A2 5 30 30 10 75 3 3 A3 5 10 40 20 75 3 4 A4 7,5 20 30 20 77,5 2 5 A5 10 40 20 30 100 1

## 3.2 Analitycal Hirarchy Process
Sekertariat daerah Kotawaringin Timur ingin Melakukan penerimaan beasiswa kepada setiap pelajar. Maka dari itu ada Beberapa Kriteria yang akan dijadikan patokan dalam menentukan penerimaan tersebut. Metode ini untuk mebandingkan data yang ada dengan mencari kepentingan (data yang layak untuk diutamakan) data setiap pelajar dari poin kriteria tersebut. a. Perhitungan Kriteria 1 : Pendidikan
1. Berpasangan Antar Alternatif
Tabel ini melakukan pemberian scor/poin untuk hal kepentingan. Setelah menentukan scor/poin tersebut nanti akan langsung di jumlahkan di secara vertical. Langkah Pengambilan Perbandingan dari scor/point yang sudah dibuat sebelumnya:
a) Nilai Awal : 1 (Untuk nilai yang sama)
b) Rudi yang terpenting, terus diikuti Kamila dan terakhir Risna
c) Jumlah : (1+0,1667+0,3333) dst. (Mengitung Jumlah Nilai Setiap Alternatif secara vertical).
Tabel 7. Perbandingan Antar Alternatif Pendidikan [C] Rudi Risna Kamila Rudi 1,0000 6,0000 3,0000 Risna 0,1667 1,0000 0,3333 Kamila 0,3333 3,0000 1,0000 Jumlah 1,5000 10,0000 4,3333
2. Normalisasi Matriks
Tabel  ini  melakukan  normalisasi  setiap  nilai  tersebut.  Dimana  pada  kolom  alternatif  (alternatif  /  jumlah alternatif) dan Weights menghitung rata-rata dari alternatif yang sudah di hitung. Perhitungan :
a) Rudi = 1/1,5, 0,1667/1,5, 0,3333/1,5
b) Risna = 6/10, 1/10, 3/10
c) Kamila = 3/4,3333, 0,3333/4,3333, 1/4,3333
d) Weights (W) = (Rudi+Risna+Kamila)
Tabel 8. Normalisasi Matriks Pendidikan Rudi Risna Kamila  Weights (W) Rudi 0,6667  0,6000 0,6923 0,6530
Pendidikan Rudi Risna Kamila  Weights (W) Risna 0,1111  0,1000 0,0769 0,0960 Kamila 0,2222  0,3000 0,2308 0,2510 3. Perhitungan Consistency Ratio
Table ini melakukan perhitungan konsistensi rasio nilai tersebut.
a) Dimana pada kolom Ws untuk menjumlahkan semua alternatif dan Weights yang sudah di dapatkan : ((alternatif*weights)+ (alternatif*weights)+ (alternatif*weights)) dst.
b) Pada kolom 1/w membagikan dari hasil weights yang sudah di dapatkan : (1/weigths).
c) Pada kolom CV mengalikan nilai Ws dan 1/W tersebut : (Ws*(1/w)).
Tabel 9. Perhitungan Consistency Ratio
Pendidikan Rudi Risna Kamila Ws = [C] X W 1/W CV = Ws*(1/W) Rudi 1,0000  6,0000 3,0000 1,9821 1,5314 3,0353 Risna 0,1667  1,0000 0,3333 0,2885 10,4154 3,0049 Kamila 0,3333  3,0000 1,0000 0,7567 3,9841 3,0148
b. Hasil Akhir
Table ini Menentukan nilai hasil dari alternatif yang sudah kita bandingkan dan di  gabung dengan kriteria yang sudah di bandingkan. Pada Kolom Weights mengitung nilai rata-rata dari baris kriteria tersbut di setiap alternatif dan  pada  baris  perengkingan  menentukan  jumlah  nilai  dari  setiap  alternatif  dan  menjumlahkan  hasil  dari  nilai weights tersebut. Dengan hasil ini bisa di ketahui siapa yang lebih penting untuk mendapatkan beasiswa tersebut.
Tabel 10. Hasil Akhir Krit er ia
Alternatif Rudi Risna Kamila Weights (W) Pendidikan 0,6530 0,0960 0,2510 0,5579 Pekerjaan 0,2605 0,1062 0,6333 0,2633 Penghasilan 0,2828 0,0738 0,6434 0,1219 Status Kepemilikan Rumah 0,1062 0,6333 0,2605 0,0569 Perangkingan 0,4734 0,1265 0,4000 1

## 3.3 Rancangan Use Case Diagram
Use Case merupakan diagram yang bekerja dengan cara mendeskripsikan tipikal interaksi antara user (pengguna) sebuah sistem dengan  suatu  sistem tersendiri melalui sebuah cerita  bagaimana sebuah  sistem dipakai. Use case diagram terdiri dari sebuah aktor dan interaksi yang dilakukannya, actor tersebut dapat berupa manusia, perangkat keras, sistem lain, ataupun yang berinteraksi dengan sistem[10].
Use  case  pada  sistem  ini  terdiri  dari  satu  actor  yaitu  admin,  admin  memiliki  akses  untuk  melakukan perhitungan pada sistem, sampai dengan melakukan perangkingan akhir. Dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini:
Gambar 2. Use Case Diagram SAW

## 3.4 Implementasi Perhitungan Pada Program
Pada  saat  pengguna  mengakses  website  initampilan  awal  yang  muncul  adalah  tampilan  login,  pengakses diharuskan untuk memasukkan username dan password.
Gambar 4. Halaman Login
Selanjutnya pengakses akan dibawa kehalaman utama, seperti pada gambar dibawah ini:
Gambar 5. Halaman Utama Dibawah ini merupakan halaman input data admin
Gambar 6. Halaman Input Data Admin
Jika ingin menambahkan data kriteria, bisa dilakukan langkah seperti pada gambar dibawah ini:
Gambar 7. Tambah Data Kriteria
Dibawah ini adalah tampilan input data mahasiswa, jika ingin menambah data alternatif
Jika ingin menambah data sub-kriteria, bisa dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 9. Tambah Data Sub-Kriteria

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  perancangan  dan  pengujian  yang  dilakukan  sebagaimana  pada  hasil  pengujian  sistem,  didapatkan kesimpulan bahwa, sistem dapat menerapkan penerimaan beasiswa pada kantor sekertariat daerah kotawaringin timur. Sistem pendukung keputusan ini dapat mampu memberikan hasil perbandingan dengan mengunakan kedua metode  tersebut.  Berdasarkan  kesimpulan  tersebut,  terdapat  saran  yang  dapat  dikembangkan  untuk  penelitian selanjutnya  yaitudalam  penelitian  selanjutnya,  sistem  informasi  ini  bisa  di  terapakan  diberbagai  bidang pemerintahan  dan  instasi  dalam  penelitian  di  harapkan  dapat  menerapkan  metode  lain  yang  lebih  memeiliki keaukurasian dan efesien.

## REFERENCES
[1] L. Liesnaningsih, R. Taufiq, R. Destriana, and A. P. Suyitno, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Berbasis WEB Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Pondok Pesantren Daarul Ahsan,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 1, p. 54, 2020, doi: 10.32493/informatika.v5i1.4664.
[2] Anonim, “TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI (Skripsi UMY),” Το Βημα Του Ασκληπιου , vol. 9, no. 1, pp. 76–99, 2010.
[3] T. Noviyanti, “Sistem Penunjang Keputusan Dalam Penerimaan Beasiswa Ppa Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (Ahp) (Studi Kasus: Universitas Gunadarma),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 24, no. 1, pp. 35–45, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i1.1932.
[4] M. Ashari, S. H. Jannah, S. Fadli, and Saikin, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Murid Baru Menggunakan Metode Ahp Dan Saw,” Pixel J. Ilm. Komput. Graf. , vol. 14, no. 2, pp. 287–299, 2021, doi: 10.51903/pixel.v14i2.592.
[5] E. Marbun and S. Hansun, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Dengan Metode Saw Dan Ahp,” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no. 3, pp. 175–183, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.432.175-183.
[6] B. Fuadi, S. Calon, P. Beasiswa, D. I. Sma, and M. Ciledug, “PENERIMA BEASISWA DI SMA MUHAMMADIYAH ...,” 2015.
[7] R. T. Subagio, M. T. Abdullah, and Jaenudin, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerima Beasiswa,” Pros.  SAINTIKS  FTIK  UNIKOM ,  vol.  2,  pp.  61–68, 2017.
[8] F. Frieyadie, “Penerapan Metode Simple Additive Weight (Saw) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, pp. 37–45, 2016, doi: 10.33480/pilar.v12i1.257.
[9] A. E. Munthafa, H. Mubarok, J. Teknik, and I. Universitas, “PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM Kata Kunci : Analytical Hierarchy Process , Consistency Index , Mahasiswa Berprestasi . Keywords : Analytical Hierarchy Process , Consistency Index , Achievement Student b . Kelebihan dan Kelemaha,” J. Siliwangi , vol. 3, no. 2, pp. 192–201, 2017.
[10]  S. Kurniawan, T. Bayu, “Perancangan Sistem Aplikasi Pemesanan Makanan dan Minuman Pada Cafetaria NO Caffe di TAnjung Balai Karimun Menggunakan Bahasa Pemrograman PHP dan My.SQL,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2020.