Abstrak  : Dalam  penentuan penerima  dana  bantuan  pendidikan  santri  merupakan  upaya  yang  dilakukan  oleh Pesantren Al-Jihad Surabaya untuk meningkatkan kesejahteraan pendidikan santri kurang mampu. Fokus utama untuk menentukan calon penerima dana bantuan Pendidikan adalah ketepatan sasaran kepada penerimanya. Banyak santri  dengan  status  ekonomi  menengah  kebawah  menjadi  alasan  utama  terhambatnya  pelunasan  kewajiban syahriah.  Namun,  pada  kenyataanya  persiapan  untuk  pemilihan  calon  penerima  dana  bantuan  santri  masih dilakukan dengan kriteria dan kesiapan apa adanya status tersebut. Hal tersebut terjadi permasalahan kurang tepat sasaran sehingga diperlukan untuk merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk menjalankan program ini dengan sebaik-baiknya. Penelitian ini mengunakan jenis model penelitian yaitu Multi Criteria Decision Making (MCDM)  yang  mengutamakan  penilaian  berdasarkan  kriteria  yang  diinginkan.  Adapun  kriteria  penilaianya meliputi: pendapatan wali santri dalam satu bulan, beban biaya keluarga dalam satu bulan, jumlah saudara, dan lama waktu menyantri. Untuk penentuan pembobotan kriteria dengan menggunakan metode Technique for Others Reference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  Sehingga,  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dengan metode  TOPSIS  dalam  menentukan  calon  penerima  dana  bantuan  pendidikan  santri  berdasarkan  kriteria  yang ditentukan  dengan  hasil  nilai  preferensi  A1  dengan  nilai  1 rangking  1,  A2  dengan  nilai  0,7913  rangking  2,  A3 dengan nilai 0,6125 rangking 3.

## Kata Kunci : Syahriah, SPK, Santri, TOPSIS, MCDM
Abstract : Determining the recipients of the student education assistance fund, it is an effort made by the Al-Jihad Islamic Boarding School in Surabaya to improve the educational welfare of underprivileged students. The main focus  for  the  determining  potential  recipients  of  education  assistance  funds  is  the  accuracy  of  targeting  the recipients. Many students with middle to lower economic status are the main reason for delaying the payment of sharia obligations. However, in reality preparations for the selection of prospective recipients of student aid funds are still being carried out with the criteria and readiness for what the status is. The problem is not right on target for the  recipient. So, it is necessary to design a Decision Support System (DSS) to run this program as well as possible. This research uses a type of research model, namely Multi Criteria Decision Making (MCDM) which prioritizes assessment based on the desired criteria. The assessment criteria include: the income of the guardian of the santri in one month, the burden of family costs in one month, the number of relatives, and the length of time in line. To determine the weighting of the criteria using the Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method. Thus, the results of research that have been carried out using the TOPSIS method in determining prospective recipients of student educational assistance funds based on the criteria determined by the results of the preference value A1 with a value of 1 ranking 1, A2 with a value of 0.7913 ranking 2, A3 with a value of 0.6125 ranking 3.
Keywords : Shariah, SPK, Santri, TOPSIS, MCDM

## I. P ENDAHULUAN
ONDOK pesantren merupakan lembaga pendidikan yang mempelajari Ilmu Agama Islam dengan tujuan mencetak generasi islami yang berwawasan luas juga berbudi pekerti yang baik dan benar. Pondok  pesantren  merupakan  rujukan  paling  tepat  untuk  mereka  yang  memliki  keinginan mendalami ilmu Agama Islam. Lebih jelasnya, makna pondok pesantren adalah sebuah asrama tempat

## I MPLEMENTASI T OPSIS PADA S ISTEM P ENDUKUNG K EPUTUSAN P ENERIMAAN B ANTUAN D ANA P ENDIDIKAN S ANTRI
Moh Mufarijul Hammi 1) , Latipah 2) , Achmad Muchayan 3)
1, 2) Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Narotama Surabaya
3) Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Narotama Surabaya
1, 2, 3) Jl. Arif Rahman Hakim No 51 Kec.Sukolilo, Kota Surabaya, Prov. Jawa Timur, 60117 e-mail: 1 hammimi20@gmail.com , 2 latifah.rifani@narotama.ac.id , 3 Achmad.muchayan@narotama.ac.id
P
tinggal dan belajar ilmu Agama Islam yang di asuh dan di awasi oleh seorang atau lebih ahli ilmu Agama Islam (kyai).
Dana bantuan pendidikan santri merupakan bantuan berupa dana tunai yang diberikan kepada anak didik pesantren (santri) kurang mampu. Dana tersebut dipergunakan untuk membayar kewajiban syahriah dan kebutuhan santri  meliputi sandang  dan pangan. Bantuan dana pendidikan santri  akan berlangsung selama 1 tahun yang akan diberikan secara berangsur setiap bulannya. Program dana bantuan pendidikan santri  ini  adalah  program  yang  dibuat  oleh  pondok  pesantren  Al-Jihad  Surabaya.  Program  ini  dibuat berdasarkan  persoalan  yang  tengah  terjadi  di  lingkungan  pesantren.  Permasalahan  tersebut  ada  pada macetnya pelunasan kewajiban syahriah yang dibebankan pada santri. Permasalahan tersebut merupakan dampak nyata dari pandemi COVID-19 yang melanda tanah air. Hal tersebut menjadikan para wali santri merasakan dampaknya terutama pada sektor perekonomian. Atas permasalahan tersebut pihak pesantren berinisiatif untuk mengadakan program bantuan dana pendidikan santri ini.
Dalam pengadaan program ini masih terdapat banyak kekurangan diantaranya adalah pemilihan calon penerima dana bantuan pendidikan santri dilakukan secara manual. Sehingga, dalam perhitungan dan perangkingan alternatif dinilai terlalu memakan banyak waktu dan membutuhkan tingkat konsentrasi yang tinggi agar terhindar dari kesalahan.
Pada penelitian terdahulu “Sistem Penunjang Keputusan Penentuan bantuan Dana Pembangunan Rumah  Tidak  Layak  Huni  (RTLH)  Dengan  Metode Multi  Factor  Evoluation  Process (MFEP)”  yang menjelaskan metode MFEP  terlebih  dahulu  melakukan  penentuan  sejumlah  nilai  antara  1-10  sebagai parameter  nilai  baik  buruknya  dan  layak  atau  tidaknya  sebagai  parameter  keputusan.  Kemudian menentukan faktor beserta bobotnya bernilai antara ( ∑ pembobotan = 1 ) faktor ini ditentukan oleh 3 jenis dengan masing-masing berisi presentase pembobotan dan evaluasi bobotnya yaitu atap 35% dengan nilai 0,35 ,dinding 35% dengan nilai 0,35, & lantai 30% dengan nilai 0,30 sehinga nilai tersebut memenuhi jumlah 100% dan ∑ pembobotan = 1 [1].
Pada  penelitian  lain  yaitu  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bantuan  Dana  Koperasi Desa  Menggunakan  Algoritma Interactive  Dichotomiser  3(ID3) Studi  kasus  :  Desa  Galang  Suka Kecamatan  Galang”  yang  menjelaskan  penerepan  metodoe ID3 bekerja  dengan  melakukan  pencarian menyeluruh  terhadap  seluruh  kemungkinan  pohon  keputusan  yang  terbangun  secara  urut  dari  atas kebawah.  Sedangkan  metode  ID3  dalam  kerangkanya  dinilai  lebih  banyak  penggunaan  istilah-istilah seperti Entropy, values, dan turunanya, dibandingkan dengan metode TOPSIS [2].
Berdasarkan  persoalan  tersebut  maka  akan  dilakukan  perancangan  dan  pembangunan  sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  mempermudah  pemilihan  calon  penerima  dana  bantuan  pendidikan santri. Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan metode Technique For Others Reference by Similarity to  Ideal  Solution ( TOPSIS ).  Peneliti  mengunakan  metode  TOPSIS  karena  perhitungan  TOPSIS pembobotannya dapat ditentukan dengan nilai 1 sampai 5.  Angka tersebut dinilai lebih ringkas karena pembobotan nilai dinyatakan dengan nilai ( ∑ pembobotan = 1 ) yang kemudian disamakan sebagai nilai 100% dan dari nilai 100% tersebut akan dibagi kesetiap nilai krieria yang akan ditentukan.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System  (DSS), merupakan  ilmu pengetahuan  berbasis  komputer  dengan  algortima  berformula  analitik  yang  digunakan  dalam pengambilan sebuah keputusan dari sejumlah alternatif  yang ada untuk menemukan solusi terbaik  [3]. Pengembangan sistem pendukung keputusan menggabungkan intelektual dan kemapuan komputer yang bertujuan untuk mempermudah dalam menganalisis sebuah data dan memberikan keputusan yang cepat dan tepat berdasarkan ketersediaan informasi yang dimiliki [4].
Konsep  SPK  pertama  kali  dibawakan  oleh  Michael  S.Scott  pada  tahun  1970  dengan  istilah Management  Decision  System [5].  Dalam  konsepnya,  tahapan  SPK  memiliki  beberapa  tahapan diantaranya  yaitu  tahap  pemahaman,  dimanan  pada  tahap  ini    dilakukan  pengidentifikasian  terhadap masalah  yang  kemudian  menghasilkan  data  yang  dapat  diuji.  kedua  tahap  perancangan,  dimana  pada tahap ini dilakukan pengembangan, analisa, dan pencarian beberapa alternatif. ke tiga tahap pemilihan, dalam tahap ini dilakukan pemilihan alternatif terbaik dengan perhitungan kriteria yang ada.

## B. Model Perancangan Sistem Waterfall
Model Perancangan Sistem Waterfall adalah merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam  pengembangan  dan  pemeliharaan  sebuah  sistem  atau  biasa  disebut  dengan  istilah Sistem Development  Live  Cycle ( SDLC )  [6]. Waterfall memiliki  sistem  kerangka  lurus  terurut  yang  harus diselesaikan tahap demi tahap agar dapat menuju pada tahap selanjutnya. Waterfall tersusun dari proses analisis kebutuhan, desain, kode program, pengujian, dan pemeliharaan. Metode waterfall memiliki beberapa tahapan sebagai berikut:
1. Analisis kebutuhan
Pada tahapan ini dilakukan pengumpulan data terkait sistem yang akan dibangun. Menganalisis alur bisnis konvensional perusahaan atau organisasi terkait yang akan dibangunkan menjadi sebuah sistem. 2. Desain
Setelah data diperoleh tahap selanjutnya akan dibuatkan rancangan desain sistem yang akan dibangun.
Dalam hal ini desain yang dibuat terbagi menjadi 2 bagian. Desain UI ( User Interface ) dan UX ( User Experience ). 3. Kode Program
Tahap ke-3 dilakukan penulisan kode program sistem. Kode program yang akan dibuat mengikuti data analisis  sistem  secara  proses  bisnis  yang  telah  didapat  dan  mengikuti  desian  UI  dan  UX  secara visualnya.
4. Pengujian
Setelah sistem telah selesai dibuat, selanjutnya akan dilakukan proses uji coba. Proses ini dilakukan untuk  mengecek  keberhasilan  dan  menemukan  kesalahan  terhadap  sistem  yang  terbangun.  Pada tahapan ini terdapat 2 cara pengujian.
5. Pemeliharaan
Tahap terakhir adalah melakukan perawatan sistem secara berkala untuk mencegah adanya bug atau error yang bisa terjadi sewaktu-waktu. Apabila terjadi maka akan dilakukan pemeliharaan agar sistem dapat berjalan kembali.

## C. Unified Modeling Language (UML)
Unified  Modeling  Language ( UML )  merupakan  salah  satu  bahasa  permodelan  yang  banyak digunakan dalam perancangan sebuah sistem. Dalam kata lain, UML adalah teknik penggambaran visual proses sebuah sistem  yang akan dibangun ( blueprint )  [7]. Penggambaran  visual sebuah sistem dengan metode  UML  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai  macam  jenis  diagram  yang  terdiri  dari usecase diagram, activity diagram, squence diagram, dan class diagram . Berikut merupakan jenis-jenis diagram dalam metode UML [8]:
1) Usecase diagram
Usecase  diagram digunakan  untuk  menggambarkan  aktor-aktor  atau  user  yang  terlibat  dalam sistem. Usecase diagram juga menggambarkan hak akses apa saja yang dapat dilakukan setiap user yang terlibat dalam sebuah sistem. Penggambaran aktor dalam diagram usecase digambarkan dalam ikon manusia kemudian dihubungkan garis ke simbol lingkaran yang berisikan proses bisnis sebuah sitem. Pengguna sistem ini memiliki 3 user dimana setiap usernya memiliki hak akses masing-masing. User yang pertama adalah pengurus, pengurus dapat menambahkan, menghapus, dan mengedit kriteria beserta  bobot  nilainya.  Pengurus  juga  dapat  melihat  jumlah  daftar  calon  penerima  dana  bantuan pendidikan  santri  dan  melihat  laporan  hasil  uji  data.  User  yang  kedua  adalah  admin  yang  dapat melakukan penambahan, edit, dan hapus data kriteria penilaian beserta bobot nilainya Admin  dapat melakukan  uji  data  dan  mencetak  laporan  uji.  User  ketiga  adalah  user  yang  sebagai  pendaftar  atau calon penerima dana bantuan pendidikan santri. Akses yang hanya digunakan adalah pengisisan form berisikan data diri dan kriteria penilaian berupa C1 yaitu pendapat orang tua perbulan, C2 merupakan pengeluaran orang tua perbulan, C3  sebagai Jumlah Saudara, dan C4 untuk  Lama tahun menyantri. User juga dapat melihat jumlah pendaftar dan hasil uji.
2) Activity Diagram
Activity Diagram adalah merupakan diagram yang menggambarkan keseluruhan alur bisnis pada sebuah sistem yang sedang dirancang mulai dari awal proses bisnis, keputusan-keputusan yang akan
terjadi, dan bagaimana  alur tersebut  akan berakhir. Penggambaran interaksi  dalam activity  diagram disusun secara pararel dengan garis penghubung dan simbol-simbol.

## 3) Sequence Diagram
Sequence diagram adalah diagram yang menggambarkan interaksi aktor terkait alur bisnis yang dijalankan  pada  objek  sebuah  sistem.  Diagram  ini  dibuat  untuk  memodelkan  alur  komunikasi permintaan dan respon terhadap objek sistem.
4) Class Diagram
Class  diagram merupakan  penggambaran  alur  interaksi  sistem  terhadap  sebuah  data  base. Menghubungkan dan menjelaskan alur interaksi sebuah sistem dengan memuat atribut-atribut database didalamnya.

## D. Santri
Santri  adalah  pelajar  yang  mendalami  dan  menekuni  ilmu  Agama  Islam.  Bermukim  di  pondok pesantren  dibawah  bimbingan  seorang  kyai,  ustadz,  atau  ahli  Agama  Islam.  Tidak  hanya  mempelajari ilmu agama santri juga mempelejari ilmu adab budi pekerti. Hal yang menjadi fokus seorang santri untuk mencari ilmu sebanyak-banyaknya sehingga nanti dapat diajarkan kembali kepada generasi selanjutnya. Hal tersebut bertujuan sebagai bentuk dakwah melestarikan kemurnian ajaran Agama Islam agar tidak di campur aduk dan di ubah-ubah oleh pihak yang tidak bertanggung jawab.

## E. Technique For Others Reference By Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  merupakan  motode  penyelesaian  keputusan  yang  diperkenalkan  oleh  Yon  dan  Hwang  pada tahun 1981 dengan konsep penyelesaian jarak terjauh terhadap solusi ideal negatif (A-) dan jarak terdekat terhadap solusi ideal positif (A+) [9]. Solusi ideal negatif didefinisikan sebagai hasil nilai terkecil yang tercapai oleh setiap alternatif dan solusi ideal positif didefinisikan sebagai hasil nilai terbesar yang dicapai oleh setiap alternatif dari kriteria-kriteria yang telah terbobot [10][11][12].
TOPSIS  adalah  merupakan  metode  yang  populer  digunakan  karena  dinilai  efektif  dan  efisien  dalam penerapanya.  TOPSIS  digunakan  untuk  memecahan  persoalan  MCDM  yang  akan  ditentukan  sesuai persoalan yang akan di uji.
Berikut langkah-langkah prosedur metode TOPSIS sebagai berikut [13][14]:
1) Menentukan  kriteria-kriteria  (C)  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan  dan diberikan nilai bobot untuk setiap kriteria (W) dan nilai bobot kepentingan pada setiap alternatif. Untuk datanya, dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Poin Kepentingan Poin Kepentingan 1 Sangat kurang 2 Kurang 3 Cukup 4 Cukup penting 5 Sangat penting Tabel 2. Bobot Nilai Kriteria (C) Nilai Kriteria  1 4 Kriteria  2 3 Kriteria  3 2 Kriteria  4 1
2) Menentukan  kategori  pada  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan  kedalam  katgori Cost atau Benefit . Kategori cost didefinisikan sebagai kategori yang mengambil nilai paling kecil pada sebuah peluang dan kategori benefit didefinisikan sebagai kategori yang mengambil nilai terbesar pada sebuah peluang. datanya, dapat dilihat pada Tabel 3
Tabel 3. Kategori Kriteria KRITERIA (C) KATEGORI C1 COST C2 BENEFIT
KRITERIA (C) KATEGORI C3 BENEFIT C4 BENEFIT
3) Mengkonversikan data uji (alternatif) yang telah terbobot nilai kedalam bentuk matriks (1)
X  [ C1 C2 C3 Cn … ⋯ ⋯ … … ⋯ ⋯ … … … … … ] (1)
Dengan  penjelasan  X  adalah  matriks  dan  C1,C2,...Cn  adalah  Jumlah  kriteria  sebanyak  yang  telah ditentukan.
4) Menghitung matriks yang ternormalisasi menggunakan rumus berikut :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2)
5) Dalam menemukan nilai Rij, terlebih dahulu diperlukan mengetahui nilai Xij dengan menggunakan rumus berikut:
|𝑥 𝑛 | =   √Σ 𝑖=1 𝑚 𝑥 𝑖𝑗 2 (3)
Untuk  menemukan  nilai  Xn  dilakukan  dengan  cara  melakukan  penjumlahan  hasil  kuadrat  setiap alternatif pada setiap kriteria kemudian di akarkan:
|𝑋1| =   √(C1.1) 2 +   (C2.1) 2 , … (Cn. 1) 2 (4)
6) Setelah menemukan nilai Xn kemudian dilakukan pencarian terhadap nilai Rij dengan menggunakan rumus diatas (2). dalam penejelasanya setiap nilai alternatif ( 𝐶 𝑖𝑗 ) dibagi dengan setiap nilai ( 𝑥 𝑛 ) yang telah ditemukan.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝐶 𝑛𝑚 𝑥 𝑛𝑚 (5)
7) Menghitung matriks  yang ternormalisasi  yang terbobot (Y) dengan bobot  pada setiap kriteria (W) yang telah ditentukan: [14]
𝑌 𝑖𝑗 = 𝑊 𝑖 ∗   𝑅 𝑖𝑗 (6)
8) Menentukan solusi ideal positif (A+) yang berisikan nilai-nilai terbaik yang telah dicapai dan solusi ideal negatif (A-) yang berisikan nilai-nilai terburuk yang telah dicapai dengan menggunakan rumus.
𝐴 + = (𝑦 1 +, 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑗 +)  𝑑𝑎𝑛 𝐴 − = (𝑦 1 −, 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑗 −) (7)
9) Dalam pengelompokan nilai-nilai solusi ideal positif dan negatif (7) juga memperhatikan ketentuan kategori benefit dan cost . nilai solusi ideal positif dengan kategori cost adalah nilai terbaik dengan jumlah nilai terkecil sedangkan nilai solusi ideal negatif dengan kategori benefit adalah nilai terburuk dengan jumlah nilai terbesar. Pengelompokan Nilai Solusi Ideal [4]
NILAI MAX (A+) 𝐴 𝑛 + 𝐴 𝑛 + 𝐴 𝑛 +
NILAI MIN (A-)
𝐴 𝑛 −
𝐴 𝑛 − 𝐴 𝑛 − 𝑦 𝑗 + = { 𝑦 𝑖𝑗 ,𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗= 𝐾𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 𝑚𝑎𝑥 𝑦 𝑖𝑗 ,𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗=𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑖 𝑚𝑖𝑛 (2.8)
𝑦 𝑗 − = { 𝑦 𝑖𝑗 ,𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗= 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑖 𝑚𝑎𝑥
𝑦 𝑖𝑗 ,𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗=𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 𝑚𝑖𝑛 (2.9)
10) Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif  berdasarkan solusi ideal positif ( 𝐷 + ) dan solusi ideal negatif ( 𝐷 − ) yang telah di kelompokan dengan mengunakan rumus sebagai berikaut (9)
𝐷 + =   √Σ 𝑖=1 𝑚 ( y 𝑖 + −   𝑦 𝑖𝑗 ) 2 dan 𝐷 − =   √Σ 𝑖=1 𝑚 (𝑦 𝑖𝑗 −    y 𝑖 + ) 2 (9)
11) Menentukan  nilai preferensi (V)  berdasarkan  nilai  jarak  solusi  ideal  Positif  ( 𝐷 + )  dan  solusi  ideal negatif ( 𝐷 − ) dengan menggunakan rumus berikut:
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +   𝐷 𝑖 + (10)
12) Langkah  terakhir  adalah  melakukan  perangkingan  terhadap  nilai preferensi (V)  yang  telah ditemukan. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4. Sehingga, Berdasarkan Tabel 4 yaitu Alternatif 2 (A2) terpilih menjadi solusi terbaik.
Tabel 4. Perangkingan Nilai Preferences.
ALTERNATIF NILAI RANGKING A1 14 2 A2 21 1 A3 7 4 A4 11 3

## F. Website
Website merupakan kumpulan halaman dalam suatu domain yang berisi informasi berupa teks, foto, video, animasi yang dapat diakses pengguna internet dengan menggunakan mesin pencari. Website memiliki beberapa unsur yakni Hypertext Markup Languange ( HTML ) adalah bahasa program yang berfungsi  sebagai markup atau  tapilan  halaman  pada  sebuah website . Uniform  Resource  Locator ( URL ) berfungsi untuk mengidentifikasi sumber daya yang termuat dalam halaman yang kemudian akan  dijadikan  sebagai  alamat website . Hypertext  Transfer  Protocol ( HTTP )  berfungsi  untuk memungkinkan  pentransferan  data  dapa  dijalankan  pada  sebuah website .  Proses  transfer  ini  dapat mencakup upload dan download .

## G. PHP
Hypertext  Prepocessor ( PHP )  yang mulanya kependekan dari Personal Home Page mreupakan salah satu bahasa pemrograman sistem yang sudah lama populer. Bahasa pemrograman PHP banyak digunakan programer untuk mengolah data form dari sebuah website karena dinilai ringkas dalam penulisan  kode  perintah.  Penggunaan  bahasa  pemrograman PHP sering  dikolaborasikan  dengan bahasa  pemrograman Hypertext  Markup  Languange ( HTML )  dalam  pembangunan  sistem. HTML akan berperan sebagai markup visual sebuah halaman sistem dan PHP sebagai penulis kode perintah yang akan dijalankan oleh sistem.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Untuk dapat melakukan penelitian dibutuhkan persiapan-persiapan sebagai bentuk kesiapan mental dan materi sehingga dapat mempermudah jalanya penelitian. Berikut merupakan diagram skema penelitian dari awal hingga akhir yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Metodologi Penelitian
Metode TOPSIS dalam penelitian ini digunakan sebagai rumus perhitungan dalam menentukan calon penerima dana bantuan santri. Kerangka kerja metode TOPSIS dimulai dengan identifikasi terhadap studi kasus yang sedang dilakukan untuk menentukan kriteria-kriteria yang dijadikan acuan dalam penilaian. Pada  setiap  kriteria  yang  ditentukan  dilakukan  pembobotan  nilai  berdasarkan  poin  kepentingan.  Nilai kepentingan antara 1 sampai 5. Menentukan kriteria kedalam 2 kategori yaitu cost dan benefit dimana sifat cost adalah nilai yang dicari adalah nilai yang terkecil dan benefit adalah nilai yang dicari adalah niai yang terbesar. Melakukan perkalian antara bobot kepentingan dengan nilai setiap alternatif. Menentukan nilai solusi ideal positif dan nilai solusi ideal negatif. Menentukan jarak nilai setiap alternatif dengan nilai solusi ideal positif dan negatif. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. Perangkingan nilai dari hasil perhitungan preferensi.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Gambaran Umum Sistem
Sistem pendukung keputusan penerimaan dana bantuan pendidikan santri menggunakan metode TOPSIS merupakan  sebuah  sistem  penentuan  keputusan  untuk  menemukan  calon  penerima  dana  bantuan pendidikan santri terbaik. Penentuan tersebut dilakukan dengan membuat kriteria-kriteria penilaian yang terbobot nilai dan memilki tingkat level nilai setiap kriterianya. Tingkat nilai tersebut bernilai 1 sampai 5.

## B. Usecase Diagram
Usecase diagram adalah merupakan rangkaian aktor dengan setiap hak akses yang di miliki yang digambarkan dengan lingkaran aktivitas dan garis relasi yang terhubung pada setiap aktornya. Penelitian ini memiliki 3 aktor yaitu admin, user, dan pengurus.

## Gambar 2 Usecase diagram
Gambar  2  adalah  merupakan  tamilan  usecase  dari  sistem  dimana  usecase  memiliki  3  level  user yaitu Admin, Pengurus, User.
Pada sistem ini aktor admin dapat melakukan :
1) Login
2) Melihat daftar pendaftar
3) Mengolah data kriteria
4) Mengolah data kepentingan
5) Mengolah data uji
6) Melihat hasil uji
7) logout
Aktor user dapat melakukan :
1) Signup
2) login
3) Input data diri
4) Melihat hasil uji
5) logout
Aktor pengurus dapat melakukan :
1) Login
2) Melihat daftar pendaftar
3) Melihat hasil uji
4) Accept/reject daftar penerima
5) Logout
C. Implementasi Sistem
Index adalah merupakan halaman awal dari sistem yang dibangun. Pada halaman index terdapat 2 page yakni home dan about . Pada sudut header nya terdapat button login dan sign up .

## Gambar 3 Index
Pada Gambar 3 adalah merupakan halaman login. Dimana pengguna diharuskan untuk menginputkan username dan password agar dapat mengoperasikan sistem.

## Gambar 4 halaman Login
Pada Gambar 4 halaman dashboard merupakan halaman utama untuk user admin dimana pada halaman tersebut terdapat sidebar menu dan content dari halaman dashboard sendiri.
Pada  Gambar  5  adalah  merupakan  halaman  kriteria  penilaian  dimana  halaman  tersebut  merupakan halaman kriteria dengan setiap bobot nilai yang dimiliki dan poin level pada setiap kriterianya.

## Gambar 6 Halaman kriteria

## Gambar 7 Halaman uji data

## D. Pengujian
Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan metode black box testing . Dimana tujuan pengujian sendiri dilakukan untuk memvaliadasi kinerja sistem dan untuk menemukan bug atau error yang terjadi pada sistem. Hasil pengujiannya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian Sekenario Pengujian Kasus Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan Login Menginputkan Data username , password, level akun Data berhasil inputkan Sesuai Normal Logout Klik icon panah (logout) Berhasil logout Sesuai Normal Signup Menginputkan data nama lengkap, username, password Data berhasil di inputkan Bug Bug
Sekenario Pengujian Kasus Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan Email verifikasi Menerima email verifikasi Email diterima Sesuai Sesuai Verifikasi Email Menginputkan kode verifikasi Kode diferivikasi Sesuai Normal Tambah Kriteria Menginputkan nama kriteria, bobot, poin, dan sifat Data berhasil di inputkan Sesuai Normal Edit Kriteria Mengedit nama kriteria, bobot, poin, dan sifat Data berhasil di edit Sesuai Normal Delete Kriteria Hapus kriteria, bobot, poin, dan sifat Data berhasil di hapus Sesuai Normal Uji Data Pilih button uji data Data berhasil di uji Sesuai Normal Approval Pilih approve / reject data penerima Data berhasil di Approve/ reject Sesuai Normal Cetak Pilih cetak laporan Popup cetak berhasil tampil Sesuai Normal Tambah Data Diri Menginputkan data diri Data diri berhasil diinputkan Sesuai Normal Edit Data Diri Mengedit data diri yang telah di input Data diri berhasil di edit Sesuai Normal Hapus Data Diri Menghapus data diri Data berhasil di hapus Sesuai Normal
Berikut adalah merupakan nilai preferensi  yang di ambil dari perhitungan Jarak terdekat solusi ideal positif D+ dan Jara terjauh dari solusi ideal negatif D- dengan rumus perhitungan D- / D- + D+  .

## 1) Matriks Nilai
Matriks  nilai  adalah  data  nilai  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  diperoleh  dari  data pendaftar.  Data  nilai  tersebut  disusun  secara  matriks.  C1  adalah  Criteria  1  dan  C4  adalah  Criteria  4. Berdasarkan  pengkategorian  tersebut,  hasilnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  6  untuk  matriks  kriteria  dan alternatif. Sedangkan Tabel 7 adalah hasil kesesuaian matriks nilai yang menggunakan hasil perhitungan dengan Microsoft Excel.
Tabel 6. Matriks Nilai Kriteria dan Alternatif. ALTERNATIF KRITERIA C1 C2 C3 C4 A1 3 2 2 2 A2 4 1 1 4 A3 2 2 2 2 A4 2 2 4 4 A5 3 1 2 3 A6 2 2 3 4 A7 2 2 2 3 Tabel 7. Hasil Kesesuaian matriks nilai Nama C1 C2 C3 C4 Abedul R 3 2 2 2 Adari Niz 4 1 1 4 Aldan A 2 2 2 2 Aefi M 2 2 4 4 Afla N 3 1 2 3 Mahta L 2 2 3 4 Amun F 2 2 2 3

## 2) Bobot ternormalisasi
Untuk hasil pada bobot ternormalisasi dapat dilihat pada Tabel 8. Sedangkan pengujian hasil akurasi dari perhitungan Microsoft Excel dapat dilihat pada Gambar 8.
Tabel 8. Bobot Ternormalisasi ALTERNATIF KRITERIA C1 C2 C3 C4 A1 1.697 1.706 0.926 0.465 A2 2.263 0.853 0.463 0.93 A3 1.131 1.706 0.926 0.465 A4 1.131 1.706 1.852 0.93 A5 1.697 0.853 0.962 0.697 A6 1.131 1.706 1.389 0.93 A7 1.131 1.706 0.926 0.697
Gambar 8. Kesesuaian bobot ternormalisasi

## 3) Matriks Ideal Positif & Negatif (A)
Untuk hasil pada Matriks Ideal Positif dan Negatif dapat dilihat pada Tabel 9. Sedangkan pengujian hasil akurasi dari perhitungan Microsoft Excel dapat dilihat pada Gambar 9.

## Tabel 9. Matriks Ideal Positif
Pendapatan Wali Santri (y 1 ) Pengeluaran Wali Santri ( y 2 ) Jumlah Saudara ( y 3 ) Lama Tahun Menyantri ( y 4 ) Positif 1.1314 1.7056 1.8516 0.93 Negatif 2.2627 0.8528 0.4629 0.465

## Gambar 9. Kesesuaian Matriks Positif  Negatif

## 4) Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif
Untuk  hasil pada Jarak  Solusi  Ideal  Positif pada Tabel  10  dan Jarak  Solusi  Ideal  Negatif dapat  dilihat pada Tabel 11. Sedangkan pengujian hasil akurasi dari perhitungan Microsoft Excel dapat dilihat pada Gambar 10.
Tabel 10. Jarak Solusi Ideal Positif Nomor Nama D+ A1 Abedul R 1.1804 A2 Adari 1.9838 A3 Aldan 1.036 A4 Aefi 0 A5 Afla 1.3994 A6 Mahta 0.4629 A7 Amun 0.9545
Tabel 11. Jarak Solusi Ideal Negatif Nomor Nama D+ A1 Abedul R 1.1231 A2 Adari 0.465 A3 Aldan 1.4904 A4 Aefi 2.0376 A5 Afla 0.767 A6 Mahta 1.7551 A7 Amun 1.5085
Gambar 10. Kesesuaian jarak solusi ideal positif dan negatif

## 5) Menentukan Nilai Preferensi
Untuk hasil penentuan Nilai Preferensi dapat dilihat pada Tabel 12. Sedangkan pengujian hasil akurasi dari perhitungan Microsoft Excel dapat dilihat pada Gambar 11.
Tabel 12. Nilai Preferensi
Nomor Nama Vi A1 Abedul R 1 A2 Adari 0.7913 A3 Aldan 0.6125 A4 Aefi 0.5899 A5 Afla 0.4876 A6 Mahta 0.354 A7 Amun 0.1899
Gambar 11. Hasil Excel Nilai Preferensi

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dari hasil implementasi dan uji coba aplikasi sistem informasi pendukung keputusan menggunakan metode TOPSIS dapat disimpulkan sebagai berikut :
1) Metode  TOPSIS  dapat  memberikan  rekomendasi  dalam  menentukan  calon  penerima  dana pendidikan santri berdasarkan kriteria pendapatan, pengeluaran, lama tahun menyantri, jumlah saudara.
2) Hasil  uji  yang  diperoleh  dari  perancangan  sistem  yang  dibuat  dapat  membantu  dalam pengambilan keputusan penentuan penerima dana bantuan secara ringkas.
3) Kefektifan penguaan metode TOPSIS dinilai efektif karena dalam pernyataan hasil perhitungan diperkuat  dengan  perhitungan  manual  menggunakan software  Microsoft  excel yang  telah  di lampirkan.
Penelitian hasil implementasi metode TOPSIS pada sistem pendukung keputusan penerimaan dana bantuan pendidikan santri dapat dikembangkan dengan saran menggunakan lebih banyak fitur dan kriteria penilaian sehingga pertimbangan dalam pemilihan dapat lebih akurat.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Purnamasari  D.  S  and  Panjaitan  F.  2019,  “ Pemodelan  Sistem  Informasi  Sebaran  Pasar Menggunakan Unified Modeling Language ,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 4, no. 2, p. 10, doi: 10.29100/jipi.v4i2.1402.
[2] Nasrul  A.,  2020  ,“ Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bantuan  Dana  Koperasi  Desa Menggunakan  Algoritma  Interative  Dichotomiser  3  (  ID3  )  (  Studi  Kasus :  Desa  Galang  Suka Kecamatan Galang ), ” Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 1, pp. 17–25.
[3] Kumar Senthil T. 2020, “ Data Mining Based Marketing Decision Support System Using Hybrid Machine Learning Algorithm ,” J. Artif. Intell. Capsul. Networks , vol. 2, no. 3, pp. 185–193, doi: 10.36548//jaicn.2020.3.006.
[4] Santiary  W.  A.  P,  Ciptayani  I.  P,  Saptarini  N.  G.  A.  P.  H,  and  Swardika  K.  I,  2018  “ Jurnal Pengertian Topsis, ” vol. 5, no. 5, pp. 621–628, doi: 10.25126/jtiik2018551120.
[5] Sianturi M., Tarigan J, Rizanti P. N, and Cahyadi, D. A. 2018 “ Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan  Jurusan  Terbaik  Pada  SMK  Menerapkan  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product Assesment ( WASPAS ), ” Sensasi , vol. 10, no. 20, pp. 160–164.
[6] Sasmito  W.  G,  2017  “ Penerapan  Metode  Waterfall  Pada  Desain  Sistem  Informasi  Geografis Industri Kabupaten Tegal ,” J. Inform. Pengemb. IT , vol. 2, no. 1, pp. 6–12,.
[7] Fatmasari  F.  and  Sauda  S,  2022  “ Pemodelan  Unified  Modeling  Language  Sistem  Informasi Enterprise Resource Plannining ,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 429, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.
[8] Puspita  D.  and  Anggita  M,  2020  “ Penerapan  Unified  Modeling  Language  (Uml)  Dalam Membangun Sistem Pengenalan Usaha Kecil Menengah (Ukm) Kota Pagaralam ,” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas) , vol. 5, no. 02, pp. 103–110, doi: 10.32767/jusim.v5i02.805.
[9] J. Matematika et al. 2021, “ KRITERIA MENERIMA TRANSFER TUNAI LANGSUNG, ” vol. 2, no.
1, pp. 13–20,.
[10]  Kristiana  T,  2018  “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Menggunakan  Metode  TOPSIS, ” vol. XX, no. 1, pp. 8–12.
[11]  Muzakkir  I,  2017  “ Penerapan  Metode  Topsis  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Keluarga  Miskin  Pada  Desa  Panca  Karsa  Ii, ” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  274–281,  doi: 10.33096/ilkom.v9i3.156.274-281.
[12]  Sembiring  O.  B et  al. ,  2021.“ Analisis  Penentuan  Kelayakan  Judul  Skripsi  Mahasiswa  dengan Metode Profile Matching dan TOPSIS, ” Algoritm.  J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 6341, no. April, pp. 127–136.
[13]  Khomsatun K, Ikhsan D.  Ali M., and Kursini K, 2020 ,“ Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Lahan  Tanam  Di  Kabupaten  Wonosobo  Dengan  K-Means  Clustering  Dan  Topsis, ” J.  Nas.
Pendidik. Tek. Inform. , vol. 9, no. 1, p. 55 , doi: 10.23887/janapati.v9i1.23073.
[14]  Maria  E  and  Junirianto  E,  2021  “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Karet Menggunakan Metode TOPSIS, ” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 16, no. 1, p. 7, 2021, doi: 10.30872/jim.v16i1.5132.
[15]  Jogiyanto,  2018  “ Desain  Algorithma  Operasi  Perkalian  Matriks  Menggunakan  Metode Flowchart, ” J. Tek. Komput. Amik Bsi , vol. 1, no. 1, pp. 144–15.