## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA BIDIKMISI MENGGUNAKAN METODE SAW-TOPSIS DI STAH MPU KUTURAN SINGARAJA
I Gede Teguh Heriawan 1 , I Gede Bendesa Subawa 2
1 Prodi Ilmu Komunikasi, Sekolah Tinggi Agama Hindu Negeri Mpu Kuturan Singaraja, Indonesia
2 Prodi Pendidikan Teknik Informatika, Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Indonesia
e-mail: teguhheriawan@stahnmpukuturan.ac.id 1 , bendesa.subawa@undiksha.ac.id 2

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sebuat  sistem  pendukung  keputusan  (SPK) dalam  memberikan  rekomendasi  calon  mahasiswa  penerima  bantuan  beasiswa bidikmisi.  Studi  kasus  penelitian  ini  adalah  Sekolah  Tinggi  Agama  Hindu  Mpu  Kuturan Singaraja. Adapun metode pendukung keputusan yang digunakan adalah kombinasi dari metode SAW ( Simple Additive Weighting ) dan TOPSIS. Data penelitian  yang digunakan adalah  30  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa  dan  dicari  10  orang  rekomendasi. Kriteria penilaian yang digunakan adalah penghasilan ayah, penghasilan ibu, tanggungan orang  tua,  rata-rata  nilai  raport,  prestasi  akademik,  tempat  tinggal,  pendidikan  ayah, pendidikan  ibu,  luas  tanah  dan  luas  bangunan.  Akurasi  atau  tingkat  kemiripan  hasil rekomendasi  oleh  sistem  pendukung  keputusan  terhadap  perhitungan  manual  sebesar 90%.
Kata kunci: SPK, Simple Additive Weighting, TOPSIS, Bidikmisi

## Abstract
This  research  aimed  to  create  a  Decision  Support  System  (SPK)  in  providing recommendations for prospective students receiving Bidikmisi scholarship assistance. The case study of this research was the Sekolah Tinggi Agama Hindu Mpu Kuturan Singaraja. As for the Decision Support method used was a combination of the SAW (Simple Additive Weighting) and TOPSIS method. The research data used were 30 prospective scholarship recipients and sought 10 persons that were recommended. The criteria of assessment that was used were father's income, mother's income, dependents of parents, average values of  report  card,  academic  achievement,  residence,  father's  educational  background, mother's educational background, surface area and building area. The accuracy or degree of  similarity  from  the  results  of  recommendations  by  the  Decision  Support  System  to manual calculations was 90%.
Keywords : SPK, Simple Additive Weighting, TOPSIS, Bidikmisi

## PENDAHULUAN
Melanjutkan  pendidikan  ke  perguruan tinggi  setelah  menyelesaikan  pendidikan  di sekolah  menengah atas  /  kejuaruan merupakan cita-cita sebagian besar pelajar. Akan  tetapi  tidak  semua  pelajar  bisa melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi, salah  satu  penyebabnya  adalah  kendala biaya. Tidak dapat dipungkiri untuk melanjutkan pendidikan ke perguruan tinggi dibutuhkan  biaya  pendidikan  yang  tidak
sedikit,  oleh  karena  itu  ketersediaan beasiswa  sangat  membantu  bagi  para pelajar  tersebut.  Salah  satu  beasiswa  yang yang  banyak  diincar  oleh  para  pelajar adalah beasiswa bidikmisi. Bidikmisi adalah bantuan biaya pendidikan dari pemerintah bagi lulusan Sekolah Menengah Atas  (SMA)  atau  sederajat  yang memiliki potensi  akademik  baik  tetapi  memiliki keterbatasan ekonomi (Kemenristekdikti, 2019). Pemerintah  melalui  Direktorat
Jenderal Pembelajaran dan Kemahasiswaan, Kementerian Riset
Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  mulai tahun  2010  meluncurkan  Program  Bantuan Biaya  Pendidikan  Bidikmisi  yaitu  bantuan biaya  pendidikan  bagi  calon  mahasiswa tidak  mampu  secara  ekonomi  dan  memiliki potensi  akademik  baik  untuk  menempuh pendidikan  di  perguruan  tinggi  pada program  studi  unggulan  sampai  lulus  tepat waktu.
Sekolah  Tinggi  Agama  Hindu  Negeri Mpu  Kuturan  Singaraja  sebagai  salah  satu perguruan tinggi negeri di Bali melaksanakan pemilihan pemberian beasiswa  Bidikmisi  bagi  mahasiswa  baru. Dalam  menentukan  pemberian  beasiswa Bidikmisi  mahasiswa  di  Sekolah  Tinggi Agama Hindu Negeri Mpu Kuturan Singaraja,  proses  yang  dilakukan  oleh  tim penyeleksi  berupa tes  wawancara  serta tes penilian  langsung  yang  dilakukan  kepada calon mahasiswa penerima Bidikmisi. Namun saat ini mekanisme penilaian masih bersifat  manual,  tim  seleksi  mahasiswa Bidikmisi  cenderung  dihadapkan  pada penilaian  yang  bersifat  subjektif.  Untuk menghindari  hasil  yang  kurang  objektif maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan  yang  terkomputerisasi  untuk menjadi  acuan  keputusan  yang  diambil. Menurut  Keen  dan  Scoot  Morton  (dalam (Mahendra &
Subawa, 2019) mendefinisikan sistem pendukung
keputusan merupakan penggabungan sumber-sumber kecerdasan individu dengan  kemampuan komponen untuk memperbaiki  kualitas  keputusan.  Metode pengambilan keputusan ada banyak seperti Analytical Hierarchy  Process (AHP), Simple Additive  Weighting (SAW),  TOPSIS,  dan sebagainya. Adapun penelitian yang pernah dilakukan terkait sistem pendukung keputusan  adalah  sebagi  berikut.  1)  Sistem pendukung  keputusan  pemilihan  pegawai terbaik  di  PT.  Tirta  Mumbul  Jaya  Abadi menggunakan  Metode Simple  Additive Weighting (Subawa  et  al  ,  2015).  2) Penerapan  sistem  pendukung  keputusan berbasis  logika  fuzzy  ke  dalam  sistem penentuan  kelayakan  penerima  bidikmisi mampu memberikan solusi dan inovasi baru di  bagian  kemahasiswaan  STMIK  Amikom
Yogyakarta. Target luaran dari dari penelitian  ini  adalah  meningkatkan  tingkat akurasi  penentuan  kelayakan  bidikimisi (Yaqin,  2016).    3)  Sistem  pendukung keputusan  lomba  desa/kelurahan  dapat mengatasi  kelemahan  dan  kekurangan  dari pelaksanaan  lomba  sebelumnya.  Sistem yang baru ini dapat dilakukan dengan cepat, terbuka  dan  kompetitif  meskipun  jumlah data  relatif  banyak  tetapi  keakuratan perhitungan  serta  laporan  dapat  dicapai semaksimal mungkin (Arfida, 2013).
Metode TOPSIS adalah  metode  yang didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya  memiliki jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif, namun juga memiliki jarak terpanjang solusi ideal  negative  (Kusumadewi  et  al,  2006). Metode SAW sering  dikenal  dengan  istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar  metode SAW (Simple  Additive Weighting) adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif pada semua atribut. Menurut Iriane &  Wisnubhadra  (2013)  metode  SAW  dan TOPSIS  konsepnya  sederhana,  mudah dipahami, komputasinya efisien dan memiliki  kemampuan  untuk  mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan  dalam  bentuk  matematis  yang sederhana.berdasarkan hal tersebut di atas, pada penelitian ini akan dilakukan pengkombinasian  metode  SAW  dengan TOPSIS dalam  menentukan  pemberian beasiswa  Bidikmisi  dengan  studi  kasus Sekolah  Tinggi  Agama  Hindu  Negeri  Mpu Kuturan.  Penggunaan  metode  TOPSIS    ini dapat digunakan dalam menentukan perangkingan alternatif dengan memperhitungkan  solusi  ideal  dari  suatu masalah.
Metode TOPSIS akan dipertimbangkan  solusi  terbaik  dan  solusi terburuk  dari  tiap  alternatif  sehingga alternatif  terpilih  merupakan  solusi  yang mampu  menghasilkan  kombinasi  objektif terbaik dan penentuan bobot setiap kriteria. Namun,  kurang  baik  jika  digunakan  dalam mendapatkan bobot yang memperhitungkan hubungan  antara  kriteria.  Oleh  karena  itu diperlukan  penggabungan  dengan  metode lain  untuk  pembobotan  seperti  metode SAW. Penggunaan metode SAW dikarenakan metode ini mampu
memberikan  penilaian  lebih  tepat  karena didasarkan  pada  nilai  kriteria  dari  bobot preferensi  yang  sudah  ditentukan  serta adanya  perhitungan  normalisasi  matriks sesuai dengan nilai atribut yang memperhatikan  antara  nilai benefit dan cost dari  kriteria  yang  digunakan.  Dengan adanya  penggunaan  sistem  pendukung keputusan  diharapkan  dapat  membantu STAHN  Mpu  Kuturan  dalam  menyeleksi penerimaan  beasiswa  bidik  misi  yang  lebih objektif.

## KAJIAN TEORI
A.  Sistem Pendukung Keputusan Pada  dasarnya  sistem  pendukung keputusan
(SPK) merupakan pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem informasi  managemen  terkomputerisasi yang  dirancang  sedemikian  rupa  sehingga bersifat  interaktif  dengan  pemakainya (Subawa,  et  al,  2015).  Interaktif  dengan tujuan  untuk  memudahkan  integrasi  antara berbagai komponen dalam proses pengambilan  keputusan  seperti  prosedur, kebijakan analisis, pengalaman, dan wawasan manager untuk mengambil keputusan  dengan  baik.  Surya  (2015) menerangkan Sistem pendikung keputusan merupakan sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  yang  semiterstrutur  dan situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat.

## B.  Simple Additive Weighting
Metode  SAW  dikenal  sebagai  metode penjumlahan tebobot.
Metode ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan  bobot  lagi  untuk  setiap  atribut. Skor  total  untuk  sebuah  alternatif  diperoleh dengan  menjumlahkan  seluruh  perkalian antara  rating  (yang  dapat  dibandingkan lintas  atribut)  dan  bobot  tiap  atribut.  Rating tiap  atribut  haruslah  bebas  dimensi  yang artinya  telah  melewati  normalisasi  terlebih dahulu.  Metode SAW mengenal  adanya  2 (dua)  atribut  yaitu  kriteria  keuntungan ( benefit ) dan kriteria biaya ( Cost ).
Perbedaan  mendasar  dari  kedua  kriteria  ini
adalah  dalam  pemilihan  kriteria  ketika mengambil keputusan.
Adapun  langkah-langkah  penyelesaian dalam menggunaknnya adalah:
1.  Menentukan Alternatif, yaitu A i
2.  Menetukan  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan  dalam  pengambilan  keputusan yaitu C j
3.  Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap criteria
4.  Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.
W= [W 1 W 2 W 3 ... W j ] Persamaan 1.
5.  Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6.  Membuat matrik keputusan yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai setiap  alternatif  (A i )  pada  setiap  kriteria (C j )  yang  sudah  ditentukan,  dimana i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n.
𝑋 =
[ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 13 … 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 23 … 𝑥 2𝑛 𝑥 31 𝑥 32 𝑥 33 … 𝑥 3𝑛 … … … … … 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 𝑥 𝑚3 … 𝑥 𝑚𝑛 ]
7.  Melakukan  normalisasi matrik keputusan dengan  cara  menghitung  nilai  rating kinerja ternormalisasi (r ij ) dari alternatif A i pada kriteria C j 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 𝑖 ,  jika  j  adalah  atribut
keuntungan (benefit) Persamaan  2
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 ,  jika  j  adalah  atribut  biaya
(cost) Persamaan 3
8.  Hasil dari rating kriteria ternormalisasi (r ij ) membentuk matrik ternormalisasi (R).
𝑅 = [ 𝑟 11 𝑟 12 𝑟 13 … 𝑟 1𝑛 𝑟 21 𝑟 22 𝑟 23 … 𝑟 2𝑛 𝑟 31 𝑟 32 𝑟 33 … 𝑟 3𝑛 … … … … … 𝑟 𝑚1 𝑟 𝑚2 𝑟 𝑚3 … 𝑟 𝑚𝑛 ] 9.  Hasil  akhir  nilai  preferensi  (V i )  diperoleh dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen baris  matrik  ternormalisasi  (R)  dengan bobot  preferensi  (W)  yang  bersesuaian elemen kolom matrik (W).
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 Persamaan 4 10. Hasil  perhitungan  nilai  V i yang  paling besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif A i merupakan alternatif yang terbaik.

## C. TOPSIS
TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negative (Kusumadewi et al, 2006)  Konsep  ini  banyak  digunakan  pada beberapa model MADM untuk menyelesaikan  masalah  keputusan  secara praktis.  Hal  ini  disebabkan  konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan  untuk  mengukur  kinerja  relatif dari  alternatif-alternatif  keputusan  dalam bentuk matematis yang sederhana.
Secara umum, prosedur TOPSIS mengikuti langkah-langkah sebagai berikut:
a.    Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi;
b.  Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi terbobot;
c.    Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif;
d.  Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal positif dan matriks solusi ideal negatif;
Menentukan  nilai  preferensi  untuk setiap alternatif.

## METODE
Pada  penelitian  ini,  yang  menjadi obyek  penelitian  adalah  Sekolah  Tinggi Agama Hindu Negeri Mpu Kuturan
Singaraja. Langkah  atau  tahapan  penelitian ini sebagai berikut.
1.  Studi Literatur
Melakukan  studi  literatur  terhadap berbagai  referensi  yang  berkaitan  dengan penelitian  yang  dilakukan.  Dalam  tahap  ini dipelajari  literatur  tentang  konsep  Sistem
Pendukung Keputusan penerimaan beasiswa Bidikmisi menggunakan
kombinasi  metode SAW  -  TOPSIS dalam berbagai  sumber  berupa  buku,  artikel  dan jurnal 2.  Pengumpulan data
Berdasarkan  studi  literatur  data  yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data
yang meliputi data diri mahasiswa. sedangkan  data kelulusan  yang  digunakan adalah  seluruh  data  mahasiswa  yang melamar  beasiswa  Bidikmisi  di  STAHN Mpu Kuturan. 3.  Penentuan Kriteria
Adapun  kriteria  yang  akan  digunakan dalam  penilaian  calon  penerima  beasiswa Bidikmisi  diantaranya:  (1)  Penghasilan Ayah  Mahasiswa,  (2)  Penghasilan  Ibu Mahasiswa,  (3)  Tanggungan  Orang  Tua, (4)  Rata  Rata  Nilai  Raport,  (5)  Prestasi Akademik,  (6)  Tempat  Tinggal  Mahasiswa, (7)  Pendididikan  Ayah,  (8)  Pendidikan  Ibu, (9)  Luas  Tanah,  (10)  Luas  Bangunan. Kreteria  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  diperoleh  dari  hasil  wawancara  dengan panitia seleksi penerimaan beasiswa Bidikmisi dan berdasarkan pedoman penyelenggaraan
bantuan beasiswa
pendidikan Bidikmisi tahun 2017. 4.  Pembobotan
Pembobotan  yang  digunakan  dalam penelitian ini diperoleh dari hasil wawancara dengan panitia seleksi penerimaan beasiswa Bidikmisi dan berdasarkan  pedoman  penyelenggaraan bantuan  biaya  pendidikan  Bidikmisi  tahun 2017.  Adapun  pembobotan  yang  diberikan pada masing-masing kriteria sebagai berikut. a.   Penghasilan  Ayah  Calon  Mahasiswa (C1) Penghasilan ayah mahasiswa
merupakan besarnya penghasilan rata-rata bulanan dari ayah calon penerima beasiswa  Bidikmisi.  Adapun  klasifikasi penghasilan ayah calon mahasiswa adalah seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi penghasilan ayah calon mahasiswa Besarnya Penghasilan Ayah (Rp.) Bobot <= 700.000 5 700.000 < dan <= 1.200.000 4 1.200.000 < dan <= 1.700.000 3 1.700.00 < dan <= 2.200.000 2 2.200.000 < dan <= 3.000.000 1
b.  Penghasilan Ibu Calon Mahasiswa (C2)
Penghasilan Ibu mahasiswa merupakan besarnya  penghasilan  rata-rata  bulanan dari Ibu calon penerima beasiswa Bidikmisi. Adapun  klasifikasi  penghasilan  Ibu  calon mahasiswa adalah seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi penghasilan ibu calon mahasiswa Besarnya Penghasilan Ayah (Rp.) Bobot <= 700.000 5 700.000 < dan <= 1.200.000 4 1.200.000 < dan <= 1.700.000 3 1.700.00 < dan <= 2.200.000 2 2.200.000 < dan <= 3.000.000 1
c.  Tanggungan Orang Tua (C3)
Tanggungan  orang  tua  merupakan jumlah  tanggungan  dari  orang  tua  calon penerima  beasiswa  Bidikmisi.  Adapun klasisfikasi  tanggungan  orang  tua  adalah seperti pada Tabel 3
Tabel 3. Klasifikasi jumlah tanggungan orang tua Jumlah Tanggungan Orang Tua (Rp.) Bobot > 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1
d.  Rata-rata nilai raport (C4)
Rata-rata  nilai  raport  merupakan  rata- rata  nilai  raport  yang  dicapai  mahasiswa ketika  SMA/SMK.  Adapun  klasisfikasi  Rata rata nilai raport adalah seperti pada Tabel 4.
Tabel 4 Klasifikasi rata-rata nilai raport Nilai Rapor Bobot 91 -100 5 86 – 90 4 81 – 85 3 75 – 80 2 70 -74 1 e.  Prestasi Akademik (C5)
Prestasi  akademik  merupakan  prestasi yang  dicapai  calon  mahasiswa  ketika
SMA/SMK.  Adapun  klasisfikasi  prestasi akademik adalah seperti pada Tabel 5.
Tabel 5 Klasisfikasi prestasi akademik Prestasi Akademis Bobot Rangking 1 5 Rangking 2 4 Rangking 3 3 Rangking 4 2 Rangking 5 1
f.  Tempat tinggal orang tua (C6)
Tempat  tinggal  orang  tua  merupakan jenis  tempat  tinggal  dari  calon  penerima beasiswa  Bidikmisi.  Adapun  klasifikasi tempat  tinggal  orang  tua  calon  penerima beasiswa Bidikmisi adalah seperti Tabel 6.
Tabel 6 Klasifikasi tempat tinggal orang tua
Tempat tinggal Orang Tua Bobot Tidak Memiliki 5 Menumpang 4 Sewa Bulanan 3 Sewa Tahunan 2 Rumah Sendiri 1 g.  Pendidikan terakhir ayah (C7) Pendidikan ayah merupakan
pendidikan terakhir ayah dari colon penerima  beasiswa  Bidikmisi.  Adapun klasisfikasi  pendidikan  ayah  adalah  seperti pada Tabel 7
Tabel 7 Klasifikasi Pendidikan Terakhir Ayah Tingkat pendidikan Bobot Tidak sekolah 5 SD 4 SMP 3 SMA 2 Diploma/ Strata 1
h.  Pendidikan terakhir ibu (C8)
Pendidikan  ibu  merupakan  pendidikan terakhir ayah dari colon penerima beasiswa Bidikmisi. Adapun klasisfikasi pendidikan ibu adalah seperti pada Tabel 8.
Tabel 8 Klasifikasi Pendidikan Terakhir Ibu Tingkat pendidikan Bobot Tidak sekolah 5 SD 4 SMP 3 SMA 2 Diploma/ Strata 1
i.  Luas tanah (C9) Luas  tanah  yang  dimaksud  adalah  luas tanah rumah calon mahasiswa yang dimiliki orang  tua.  Adapun  klasisfikasi  luas  tanah adalah seperti pada Tabel 9.
Tabel 9 Klasifikasi Luas Tanah Luas Tanah Bobot >200 m 2 1 100 - 200 m 2 2 50 - 99 m 2 3 <25-50 m 2 4 < 25 m 2 5
j.  Luas bangunan (C10)
Luas  Bangunan  yang  dimaksud  adalah luas  bangunan  rumah  mahasiswa  yang dimiliki.  Adapun  klasisfikasi  luas  bangunan adalah seperti pada Tabel 10.
Tabel 10 Klasifikasi Luas Bangunan Luas Bangunan Bobot >200 m 2 1 100 - 200 m 2 2 50 - 99 m 2 3 <25-50 m 2 4 < 25 m 2 5
Selain melakukan pembobotan pada klasifikasi  masing-masing  kriteria.  Seluruh kriteria  juga  diberikan  pembobotan  secara umum. Nilai bobot untuk setiap kriteria bisa dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11 Pembobotan setiap kriteria Kriteria Bobot Kreteria Bobot C1 Penghasilan Ayah Mahasiswa 9% C2 Penghasilan Ibu Mahasiswa 9% C3 Tanggungan Orang Tua 8%
Kriteria Bobot Kreteria Bobot C4 Rata  rata  nilai raport 18% C5 Prestasi akademik 17% C6 Tempat  tinggal orang tua 7% C7 Pendidikan ayah 8% C8 Pendidikan Ibu 7% C9 Luas Tanah 9% C10 Luas Bangunan 8% 5.  Implementasi Pada  tahap  ini  data  yang  sudah ditransformasi nantinya
akan dimplementasikan ke dalam Sistem Pendukung  Keputusan  yang  dirancang peneliti.  Metode  yang  diimplementasian adalah kombinasi SAW - TOPSIS. Adapun alur  /  flowchart  penerapan  metode  SAW  - TOPSIS  dalam  pengambilan  keputusan penentuan  penerima  beasiswa  Bidikmisi seperti pada Gambar.
Gambar 1 Implementasi Metode SAW dan TOPSIS
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  diperoleh informasi  bahawa  metode  pertama  yang digunakan  adalah  metode  SAW  hingga memperoleh normalisasi matrik R kemudian hasilnya dilanjutkan dengan metode
TOPSIS untuk perankingan hasil rekomendasi. 6.  Pengujian Pengujian  akurasi  dilakukan  dengan membandingkan hasil yang direkomendasikan oleh sistem pendukung keputusan pemberian beasiswa bidikmisi menggunkan metode  SAW-TOPSIS  dengan  hasil dari perhitungan manualnya.
Perhitungan  manual  yang  dimaksud adalah  hasil  dari  seluruh  nilai  yang diperoleh calon mahasiswa pada setiap kriteria.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan mengumpulkan  data  di  Sekolah  Tinggi Agama Hindu Negeri Mpu Kuturan Singaraja serta melakukan penelitian guna mengimplementasikan program yang
dirancang.  Data  yang  diperoleh  adalah data  kriteria  untuk  penerimaan  beasiswa Bidikmisi  dan  30  data  calon  mahasiswa
yang melakukan pendaftaran pada pemberian Bidikmisi pada kampus STAHN Mpu Kuturan Singaraja.
Pada  proses  implementasi  Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode  SAW  -  TOPSIS  ada  beberapa proses  perhitungan  guna  mendapatkan hasil  penilaian  menurut  metode  tersebut. Proses  perhitungan  untuk  no  1  dan  2 menggunakan metode SAW, setelah proses  tersebut  dilanjutkan  menggunakan metode TOPSIS sampai akhir perhitungan. Adapun implementasi
SAW-TOPSIS sebagai berikut. 1.  Data nilai calon mahasiswa dimasing-masing  kriteria  disajikan pada Tabel 12.
2.  Melakukan  proses  normalisai  nilai menggunakan  Persamaan  2  dan Persamaan  3  sehingga  membentuk matrik  ternomalisasi  (R).    Hasil normalisasi disajikan pada Tabel 13
3.  Proses perhitungan perkalian antara hasil  normalisasi  (Tabel 13)  dengan nilai  bobot  per-kriteria  (Tabel  11). Hasil perkalian disajikan pada Tabel 14.  Kemudian melakukan  pencarian nilai tertinggi dan nilai terendah dari hasil tersebut. Hasil perkalian disajikan pada Tabel 15. Tabel 12 Data nilai calon mahasiswa pada setiap kriteria Nilai per-kreteria Calon C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 4 5 5 3 0 1 2 4 2 2 2 5 5 4 2 0 1 4 4 4 4 3 5 5 3 3 0 1 2 2 1 1 …. … … … … … … … … … … 29 3 4 1 1 0 1 1 1 1 1 30 5 5 4 2 0 1 3 4 2 4 Tabel 13 Normalisasi nilai calon mahasiswa pada setiap kriteria Nilai per-kreteria Calon C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 0.8 1.0 1.0 0.8 0.0 0.3 0.4 1.0 0.5 0.5 2 1.0 1.0 0.8 0.5 0.0 0.3 0.8 1.0 1.0 1.0 3 1.0 1.0 0.6 0.8 0.0 0.3 0.4 0.5 0.3 0.3 …. … … … … … … … … … …
Nilai per-kreteria Calon C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 29 0.6 0.8 0.2 0.3 0.0 0.3 0.2 0.3 0.3 0.3 30 1.0 1.0 0.8 0.5 0.0 0.3 0.6 1.0 0.5 1.0 4.  Proses  pencarian  jarak  solusi  ideal positif dari hasil perhitungan
normalisasi R dan kemudian dilakukan  penjumlahan  total  dari setiap  calon  yang  ada  (A + ).  Hasil disajikan pada Tabel 16.
5.  Proses  pencarian  jarak  solusi  ideal negatif dari hasil perhitungan
normalisasi R dan kemudian dilakukan  penjumlahan  total  dari
setiap  calon  yang  ada  (A - ).  Hasil disajikan pada Tabel 17.
6.  Proses  pencarian  nilai  preferensi untuk setiap calon yang ada. Proses ini  dilakukan  pada  gambar  3.3 proses  no  8.  (proses  perhitungan menggunakan  Metode TOPSIS ).
Hasil disajikan pada Tabel 18. Tabel 14 Data perkalian antara tabel ternomalisasi dengan bobot kriteria Nilai per-kreteria Calon C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 0.072  0.090  0.080  0.135  0.000  0.0175  0.032 0.070 0.045  0.040 2 0.090  0.090  0.064  0.090  0.000  0.0175  0.064 0.070 0.090  0.080 3 0.090  0.090  0.048  0.135  0.000  0.0175  0.032  0.0350  0.0225  0.020 …. … … … … … … … … … … 29 0.054  0.072  0.016  0.045  0.000  0.0175  0.016  0.0175  0.0225  0.020 30 0.090  0.090  0.064  0.090  0.000  0.0175  0.048 0.070 0.045  0.080 Tabel 15 Nilai maksimal dan nilai minimal pada setiap kriteria Calon C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 nilai max 0.090 0.090 0.080 0.180 0.170 0.070 0.080 0.070 0.090 0.080 nilai min 0.036 0.036 0.016 0.045 0.000  0.0175 0.016 0.0175  0.0225 0.020
Tabel 16 Jarak solusi ideal positif (A + ) dan jumlah total dari setiap calon yang ada. Nilai R di kurangi max Cal on C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 0.0003 24 0.0000 00 0.0000 00 0.0020 25 0.0289 00 0.0027 56 0.0023 04 0.0000 00 0.0020 25 0.0016 00 2 0.0000 00 0.0000 00 0.0002 56 0.0081 00 0.0289 00 0.0027 56 0.0002 56 0.0000 00 0.0000 00 0.0000 00 3 0.0000 00 0.0000 00 0.0010 24 0.0020 25 0.0289 00 0.0027 56 0.0023 04 0.0012 25 0.0045 56 0.0036 00 …. … … … … … … … … … … 29 0.0012 96 0.0003 24 0.0040 96 0.0182 25 0.0289 00 0.0027 56 0.0040 96 0.0027 56 0.0045 56 0.0036 00 30 0.0000 00 0.0000 00 0.0002 56 0.0081 00 0.0289 00 0.0027 56 0.0010 24 0.0000 00 0.0020 25 0.0000 00
Tabel 17 Jarak solusi ideal positif (A+) dan jumlah total dari setiap calon yang ada
Nilai R di kurangi min Cal on C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 0.0012 96 0.0029 16 0.0040 96 0.0081 00 0.0000 00 0.0000 00 0.0002 56 0.0027 56 0.0005 06 0.0004 00
2
0.0029 16 0.0029 16 0.0023 04 0.0020 25 0.0000 00 0.0000 00 0.0023 04 0.0027 56 0.0045 56 0.0036 00
3
0.0029 16 0.0029 16 0.0010 24 0.0081 00 0.0000 00 0.0000 00 0.0002 56 0.0003 06 0.0000 00 0.0000 00 …. … … … … … … … … … … 29 0.0003 24 0.0012 96 0.0000 00 0.0000 00 0.0000 00 0.0000 00 0.0000 00 0.0000 00 0.0000 00 0.0000 00 30 0.0029 16 0.0029 16 0.0023 04 0.0020 25 0.0000 00 0.0000 00 0.0010 24 0.0027 56 0.0005 06 0.0036 00 Tabel 18 Nilai Preferensi Untuk Setiap Calon Yang Ada Calon Hasil Akhir Calon Hasil akhir 1 0.5836206483082    16 0.6142903272903 2 0.5675579790198    17 0.6575852535751 3 0.6335644257029    18 0.5687462499144 4 0.6350184147291    19 0.5541827114436 5 0.3015310825690    20 0.4764607361695 6 0.5297194831668    21 0.6746047747208 7 0.6475934111066    22 0.6506027410404 8 0.5824296926381    23 0.5593308756538 9 0.5650339798677    24 0.5986880442057 10 0.3536156978357    25 0.6084687257066 11 0.7380967631291    26 0.6306288468657 12 0.6700952197889    27 0.5557961807833 13 0.5619820094716    28 0.7004827640789 14 0.5764778067319    29 0.8684522520114 15 0.7497787645447    30 0.6070212298068
Berdasarkan  Tabel  18  diperoleh  informasi bahwa  semakin  kecil  nilai  referensi  maka calon mahasiswa
tersebut paling direkomendasikan oleh sistem untuk diberikan  beasiswa  bidikmisi.  Jadi  setelah disortir  berdasarkan  perolehan  hasil  akhir pada  Tabel  18  diperoleh  10  calon mahasiswa  yang  direkomendasikan  oleh sistem untuk mendapatkan beasiswa bidikmisi pada Tabel 19.
Tabel 19 Rekomendasi dari sistem Nomor Calon Hasil Akhir 1 5  0.301531083 2 10  0.353615698 3 20  0.476460736 4 6  0.529719483 5 19  0.554182711 6 27  0.555796181
Nomor Calon Hasil Akhir 7 23  0.559330876 8 13  0.561982009 9 9 0.56503398 10 2  0.567557979 Akurasi sistem dicari dengan
membandingkan hasil rekomendasi menggunakan metode SAW-TOPSIS dengan  hasil  perhitungan  manual  (tanpa metode  apapun).  Adapun  rekomendasi  10 besar  perhitungan  manual  disajikan  dalam Tabel 20.
Tabel 20 Rekomendasi Perhitungaan Manual Nomor Calon Hasil Akhir 1 5 35 2 2 33 3 10 31 4 13 31 5 19 31 6 23 31 7 9 30 8 18 30 9 20 30 10 27 30
Dengan  membandingkan  10  orang rekomendasi  dari  sistem  (metode  SAW- TOPSIS)  terdapat  9  orang  yang  sama dengan  yang  diperoleh  pada  perhitungan tanpa  manual.  Jadi  dapat  disimpulkan akurasi sistem pendukung keputusan dengan metode SAW-TOPSIS dalam memberikan rekomendasi beasiswa bidikmisi  di  STAH  Mpu  Kuturan  sebesar 90%.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian tersebut diperoleh kesimpulan bahwa sistem pendukung  keputusan  dengan  kombinasi metode  SAW-TOPSIS  dapat  membantu pengambil  keputusan  dalam  pemberian
beasiswa  bidikmisi  di  Sekolah  Tinggi Agama  Hindu  (STAH)  Mpu  Kuturan dengan akurasi sistem sebesar 90%.

## DAFTAR PUSTAKA
Arfida,  S.  (2013).  PENERAPAN  METODE
TOPSIS
DALAM
SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK MENENTUKAN  PEMENANG  LOMBA DESA/KELURAHAN.
Jurnal Informatika , 140 – 148.
Iriane,  G.  R.,  &  Wisnubhadra,  I.  (2013).
ANALISIS PENGGABUNGAN METODE SAW DAN METODE TOPSIS UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN DOSEN. Seminar
Nasional  Informatika  2013  (SemnasIF 2013) , D1 – D7. Kemenristekdikti, S. K. dan K. D. B. (2019).
Petunjuk Teknis Pengelolaan Bidikmisi 2019 . Jakarta: Ditjen Belmawa Kemenristekdikti.
Kusumadewi,  Sri;  Hartati,  Sri;  Harjoko,
Agus;  Wardoyo,  R.  (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision  Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Mahendra,  Gede  surya;  Subawa,  I.  G. bendesa. (2019). Perancangan
Metode  AHP-WASPAS  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Penempatan ATM. Seminar  Nasional  Pendidikan Teknik  Informatika  (SENAPATI) ,  122 – 128.  Singaraja:  Pendidikan  Teknik Informatika.
Subawa, I Gede Bendesa; Wirawan, I Made
Agus;  Sunarya,  I.  M.  G.  (2015). PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  DI  PT TIRTA  JAYA  ABADI  SINGARAJA. Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika (KARMAPATI) , 517 – 526.
Surya,  C.  (2015).  Sistem  Pendukung Keputusan  Rekomendasi  Penerima Beasiswa  Menggunakan  Fuzzy  Multi Attribut Decision Making (FMADM) dan Simple  Additive  Weighting  (SAW). Jurnal Rekayasa Elektrika , 149 – 156.
Yaqin,  A.  (2016).  Sistem  Pendukung
Keputusan Kelayakan Pemberian
Bidikmisi  Dengan  Fuzzy  Logic  (Studi Kasus  STMIK  AMIKOM  Yogyakarta). Cogito Smart Journal , 69 – 81.