Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Implementasi Metode AHP TOPSIS pada Pemilihan Santri Berprestasi
Sahrul Adi Amanatulloh 1 , R. Soelistijadi 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank, Jawa Tengah, Indonesia e-mail: sahruladiamanatulloh00@gmail.com 1 , r.soelistijadi@edu.unisbank.ac.id 2
Abstract
Islamic boarding schools are one of the traditional educational institutions that study Islamic values  daily,  the  selection  of  student  scholarships  still  uses  manual  so  that  it  will  affect  the results of scholarship selection and data input still uses handwriting so that storing files for a long time is likely to be damaged due to exposure to water. or torn, it is necessary to create a system  that  helps  the  scholarship  selection  process  using  the  AHP  (Analytical  Hierarchy Process) and TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) methods. In AHP there are 4 (four) stages, including: determining the criteria, determining the pairwise comparison table, calculating the criterion value matrix and the consistency ratio. The criteria used refer to the requirements for the selection of students at the al-Madani Islamic boarding school. AHP is used to calculate the weight of each criterion and TOPSIS for ranking, the first step is to calculate the AHP method by inputting criteria and determining pairwise comparison tables  to  produce  weights between  criteria.  The  TOPSIS  implementation  includes:  alternative data, alternative assessments, weighted normalization, determining positive and negative ideal solutions, and calculating the distance of positive and negative ideal solutions so as to produce a  ranking,  a  decision  support  system  for  selecting  outstanding  santri  scholarships  with  the highest  preference  value,  namely:  0.69123910870266  so  that  the  results  This  can  be  a benchmark for scholarship recipients based on predetermined criteria.
Keywords : ahp, topsis, scholarship, waterfall, decision support system

## Abstrak
Pondok  pesantren  merupakan  salah  satu  lembaga  pendidikan  tradisional  yang  dalam keseharianya  mempelajari  nilai-nilai  islam,  pemilihan  beasiswa  santri  masih  menggunakan manual  sehingga  akan  mempengaruhi  hasil  seleksi  beasiswa  dan  penginputan  data  masih menggunakan tulisan tangan sehingga penyimpanan berkas dalam jangka waktu lama besar kemungkinan  berkas rusak  karena  terkena  air  atau  sobek  maka,  perlu  dibuat  sebuah  sistem yang  membantu  proses  seleksi  beasiswa  dengan  menggunakan  metode  AHP  (Analytical Hierarchy  Process)  dan  TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution).  Pada  AHP  terdapat  4  (empat)  tahapan  antara  lain:  menentukan  kriteria, menentukan  tabel  perbandingan  berpasangan,  menghitung  matriks  nilai  kriteria  dan  rasio konsistensi.  Kriteria  yang  digunakan  mengacu  pada  persyaratan  pemilihan  abeasiswe  di pondok  pesantren  al-madani.  AHP  digunakan  untuk  perhitungan  bobot  tiap  kriteria  dan TOPSIS  untuk  perangkingan,  langkah  pertama  perhitungan  metode  AHP  dengan menginputkan kriteria dan menentukan tabel perbandingan berpasangan guna menghasilkan bobot  antar  kriteria.  Implementasi  TOPSIS  mempunyai  meliputi:  data  alternatif,  penilaian alternatif, normalisasi terbobot, menentukan solusi ideal positif dan negatif, serta menghitung jarak  solusi  ideal  positif  dan  negatif  sehingga  menghasilkan  sebuah  perangkingan,  sistem pendukung keputusan pemilihan beasiswa santri berprestasi dengan nilai preferensi tertinggi yaitu:  0.69123910870266  sehingga  hasil  ini  dapat  menjadi  tolak  ukur  penerima  beasiswa berdasarkan krteria yang sudah ditetapkan.
Kata kunci : ahp, topsis, beasiswa, waterfall, decision support system
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  sangat  penting  bagi  keidupan,  bahkan  tuntutan  akan pentingnya pendidikan semakin besar mengingat arus perkembangan dunia yang  semakin  cepat.  Pendidikan  merupakan  keseluruhan  proses  dimana seseorang  mengembangkan  kemampuan,  sikap  dan  bentuk-bentuk  tingkah laku  yang  bernilai  positif.  Umat  islam  diwajibkan  untuk  mengenyam pendidikan baik formal maupun  non-formal. Pendidikan merupakan sarana yang  efektif  untuk  membangun  manusia  seutuhnya,  salah  satu  lembaga pendidikan disebut dengan sekolah [1].
Sistem pembelajaran di pesantren berbeda dengan pembelajaran yang ada di sekolah ataupun diperguruan tinggi dimana pengembangan kurikulum pesantren  berdasarkan  al-quran,  hadist  dan  kitab-kitab  karangan  ulama salafi  sehingga  munculah  suatu  proses  pembelajaran  tradisional  tanpa menggunakan  teknologi  informasi,  namun  pada  zaman  sekarang  banyak pesantren  yang  sudah  menggabungkan  Kurikulum  Pesantren  dengan Kurikulum  Kemendikbud,  melalui  penggabungan  kurikulum  tersebut diharapkan  akan  tercipta  generasi  manusia  yang  mampu  menghadapi tantangan  zaman.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  proses pembelajaran  di  pesantren  diharapkan  menumbuhkan  karakter  yang berakhlakul karimah dan mempunyai pola pikir intelektual . Pondok  pesantren  merupakan  salah  satu  lembaga  pendidikan tradisional yang dalam kesehariannya mempelajari, memahami, mendalami, menghayati  dan  mengamalkan  ajaran  maupun  nilai-nilai  Islam  dengan menitikberatkan  pada urgensi moral  keagamaan  sebagai  pedoman  perilaku sehari-hari [2]. Pembelajaran pesantren juga menerapkan beberapa kegiatan yang  menunjang  bakat  minat    siswa  atau  santri  yang  nantinya  bisa mendapatkan  kesempatan  memperoleh  beasiswa  untuk  menunjang pendidikannya,  salah  satu  beasiswa  tersebut  adalah  beasiswa  santri berprestasi pondok pesantren al-madani.
Beasiswa  santri  berprestasi  adalah  suatu  program  apresisasi  atau penghargaan yang diberikan oleh suatu lembaga pendidikan pesantren untuk para santri yang mempunyai prestasi baik dalam bidang akademik atau non akademik.  setiap  santri  ingin  mendapatkan  beasiswa  tersebut,  dengan mendapatkan beasiswa dari pesantren tentu akan meringankan beban orang tua,  salah  satu  lembaga  yang  mengimplementasikan  beasiswa  santri berprestasi  adalah  pondok  pesantren  al-madani,  dalam  memutuskan penerima  beasiswa  memiliki  beberapa  kriteria  diantaranya:  mampu menghafal nadhom nahwu, mampu membaca kitab kuning, mampu membaca al-quran dengan tartil, mampu menghafal Juz 30 serta memiliki kepribadian yang mencerminkan akhlakul karimah.
Pondok  pesantren  al-madani    dalam  menyimpan  data  santri  dan penginputan  data  masih  menggunakan  tulisan  tangan  tanpa  menggunakan bantuan komputer sehingga dalam penyimpanan berkas dalam jangka waktu lama  besar  kemungkinan  berkas  hilang  dan  rusak  karena  terkena  air  atau sobek,  disisi  lain  pondok  pesantren  sedang  dalam  proses  pembangunan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
asrama  atau  gedung  yang  masih  terus  berjalan,  ketika  ada  renovasi  kantor yang  didalamnya  terdapat  berkas  berisi  data  para  santri  otomatis  sebelum gedung  di  renovasi  data  akan  dipindahkan  terlebih  dahulu,  ketika dipindahkan  banyak  berkas  ditaruh  sembarangan  tempat,  hal  ini menimbulkan  data-data  hilang.  Dari  permasalahan  diatas  penulis berpendapat  bahwa  untuk  mengamankan  data-data  agar  tidak  hilang  dan rusak perlu dibuatkan sebuah sistem untuk mengelola pemberkasan data.
Salah  satu  dari  pemanfaatan  sistem  pengolah  data  adalah  pemilihan santri berprestasi, dengan bantuan sistem pendukung keputusan membantu menentukan  santri  yang  berhak  mendapatkan  beasiswa, oleh  karena  itu salah  satu  cara  yang  paling  efektif  dan  akurat  untuk  mengolah  dan menentukan  penerima  beasiswa  adalah  dengan  membuat  pengolah  data sistem  pendukung  keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) merupakan sistem berbasis komputer interaktif yang membantu pengambil keputusan  memanfaatkan  data  dan  model  untuk  menyelesaikan  suatu masalah.  SPK  terdiri  dari  tiga  komponen  utama,  yakni  manajemen  model, manajemen data, dan antarmuka. Terdapat empat fase dalam pembangunan sistem  pendukung  keputusan,  yaitu intelligence,  design,  choice ,  dan implementation [3]. Dengan adanya suatu sistem pendukung keputusan akan mempermudah  dalam  mengolah  data  untuk  menentukan  suatu  keputusan terutama pada pemilihan santri berprestasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penyusunan penelitian diperlukan sebuah kerangka kerja untuk mempermudah  proses  penelitian  dan  membantu  menguraikan  masalah- masalah  pada  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  beasiswa  santri berprestasi, kerangka kerja yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
Gambar 1 . Kerangka penelitian
Proses  kerangka  kinerja  sistem  pada  gambar  1,  melalui  tahapan  ini dapat  dijelaskan  bahwa  indentifikasi  masalah  ini  digunakan  untuk memecahkan masalah  dalam  pemilihan beasiswa santri berprestasi pondok
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pesantren al-madani semarang, pada tahapan selanjutnya yaitu studi pustaka mencari referensi tentang landasan teori dan beberapa penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya melalui sumber yang terkait dengan penelitian seperti buku referensi, jurnal, artikel dan beberapa pustaka tentang masalah sistem pendukung  keputusan  pemilihan  beasiswa  santri  berprestasi  menggunakan metode  AHP  dan  TOPSIS.  Pengumpulan  data  ini  sangat  penting  dilakukan karena  pada  tahapan  inilah  faktor  utama  yang  dibutuhkan  untuk mengmpulkan  data  dalam  penelitian,  pengumpulan  data  ini  diperoleh  dari hasil wawancara dari pengasuh dan analisa dokumen data santri pesantren al-madani,  untuk  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  ini menggunakan  metode waterfall dikarenakan  metode  ini  dalam implementasinya  yang  sistematis.  Laporan  hasil  penelitian  merupakan sebuah hasil dari sistem untuk menyelesaikan masalah di pondok pesantren al-madani semarang.
Dalam  proses  implementasi  metode  AHP  terdapat  4  langkah  antara lain:  menentukan  perbandingan  antar  kriteria,  menentukan  tabel perbandingan berpasangan, menghitung nilai kriteria, matriks penjumlahan setiap  baris,  perhitungan  rasio  konsistensi.  Untuk  penentuan  kiteria  dan jumlah  kriteria  sesuai  dengan  persyaratan  penerimaan  beasiswa  santri berprestasi dalam hal ini pondok pesantren al-madani mempunyai 4 kriteria yang  terdiri  dari  hafalan  nadhom  nahwu,  membaca  kitab  kuning,  tartil qur`an,  hafalan  juz  ke-30,  akhlakul  karimah.  Langkah  selanjutnya  untuk menenentukan  tabel  perbandingan  berpasangan  dilakukan  dengan  cara membandingkan nilai setiap kriteria kedalam bentuk matriks yang diisi dari angka  1  (satu)  sampai  dengan  9  (sembilan),  untuk  perbandingan  yang nilainya  sama  diisi  dengan  angka  1  (satu)  kemudian  dijumlahkan  setiap kolom,  untuk  mengetahui  nilai  prioritas  dilakukan  perhitungan  isi  matriks hasil  perbandingan  dibagi  dengan  total  jumlah  pada  kolom  setelah  itu dilakukan  penjumlahan  setiap  baris,  hasil  dari  penjumlahan  dibagi  dengan jumlah  kriteria  sehingga  akan  menghasilkan  nilai  prioritas,  untuk mengetahui nilai konsistensi kriteria dengan cara mengalikan semua isi pada kolom  perbandingan  kriteria  1  dengan  bobot  kriteria  1  dan  seterusnya, kemudian  setiap  baris  dijumlahkan  dan  dibagi  dengan  penjumlahan  baris bobot prioritas.
Metode Analitical  Hierarcy  Process (AHP)  dikembangkan  awal  tahun 1970-an  oleh  Thomas  L.  Saaty,  seorang  ahli  matemaika  dari  Universitas Pittsburg.  AHP  memiliki  suatu  spesifikasi  tersendiri  dalam  memunculkan data  dari  satu  atau  banyak  ahli  dengan  menggunakan  skala  rasio berpasangan, mengatur struktur hirarkis perbandingan dengan  kriteria dan sub-kriteria  antara  alternatif,  menemukan  vektor  prioritas  dalam  setiap kelompok  item  yang  dibandingkan,  dan  menyusun  preferensi  lokal  dengan dukungan  subkriteria  dan  kriteria  dari  semua  tingkat  hierarki  untuk mendapatkan  prioritas  global  di  antara  semua  alternatif  [4].  Menurut  [5] penelitian dengan metode AHP ini tidak membutuhkan jumlah sampel besar tapi  cukup  orang-orang  kunci  ( key  person )  yang  mempunyai  peranan  dan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
mengetahui dengan baik tentang bidang yang jadi objek penelitian. Menurut [6]  metode  TOPSIS  ( Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution )  karena  metode  ini  dapat  digunakan  sebagai  upaya  untuk menyelesaikan  permasalahan multi  criteria  decision  making (MCDM),  disisi lain  memang  metode  TOPSIS  mudah  dipahami  dan  efisien,  metode  TOPSIS salah satu metode yang digunakan dalam pengembangan system pendukung keputusan pemilihan beasiswa santri berprestasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan ini dilakukan pembuatan aplikasi dan penerapan metode AHP dan TOPSIS pada sistem penerimaan beasiswa santri berprestasi.

## 3.1. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Menurut  [7]  menyatakan  bahwa  terdapat  beberapa  prinsip  yang  harus dipahami dalam menyelesaikan persoalan dengan AHP, diantaranya:
a) Decomposition (membuat hierarki ).
Sistem bisa dipahami dengan membangun sebuah yang kompleks dengan cara memecahkannya menjadi elemen-elemen yang lebih kecil dan mudah dipahami.
b) Comparative judgment (penilaian kriteria dan alternatif). Untuk  mengetahui  skala  kepentingan  dari  kriteria  satu  dengan  kriteria lainya dengan melakukan perbandingan berpasangan seperti pada tabel 1
Tabel 1. Random konsistensi Intensitas Kepentingan Definisi Keterangan 1 Equal Importance (sama penting) Kedua kriteria sama penting 3 Weak importance of one over (sedikit lebih penting) Kriteria yang satu sedikit lebih penting daripada kriteria lainnya 5 Essential or strong importance (lebih penting) Kriteria yang satu lebih penting daripada kriteria lainnya 7 Demonstrated importance (sangat penting) Kriteria yang satu lebih penting daripada kriteria lainnya 9 Extreme importance (mutlak lebih penting) Kriteria yang satu lebih penting daripada kriteria lainnya 2,4,6,8 Intermediate values between the two adjacent judgements Nilai-nilai di antara dua nilai pertimbangan kriteria yang berdekatan Respirokal Kebalikan Jika aktivitas x mendapat satu angka dibandingkan dengan aktivitas y, maka y memiliki nilai kebalikan dari x.
c) Synthesis of priority (menentukan prioritas).
d) Logical Consistency (konsistensi logis).
Secara  umum  dalam  menggunakan  metode  AHP  ada  beberapa  langkah yang harus dipahami yaitu:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
1) Menjelaskan  mengenai  masalah  yang  sedang  dihadapi  dan  menentukan suatu  solusi  untuk  memecahkan  masalah  tersebut,  dan  melakukan penyusunan  hierarki  masa  pada  sistem  secara  keseluruhan  lah  yang bertujuan untuk menetapkan sasaran.
2) Menentukan prioritas elemen
Langkah-langkah  yang  digunakan  untuk  menentukan  prioritas  elemen sebagai berikut:
a) Membuat perbandingan berpasangan  dengan membandingkan elemen berpasangan sesuai kriteria yang sudah ditentukan
b) Matriks  yang  digunakan  dalam  perbandingan  berpasangan menggunakan bilangan dengan tujuan untuk menjelaskan kepentingan relatif dari satu elemen terhadap elemen yang lainya.
3) Sintesis
Pada  tahapan  ini  melakukan  pertimbangan  terhadap  perbandingan berpasangan sintesis untuk memperoleh nilai seluruh prioritas. Tahapan yang dilakukan dalam langkah ini sebagai berikut:
a) Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  kolom  pada  matriks  yang  sudah ditentukan.
b) Membagi  setiap  nilai  kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.
c) Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membagi dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata.
4) Mengukur konsistensi
Tahapan ini dilakukan untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang berdasarkan  pertimbangan  dengan  konsistensi  yang  rendah.  Tahapan yang dilakukan dalam langkah ini sebagai berikut:
a) Mengalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama  dengan  prioritas  relatif elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif kedua dan nilai selanjutnya.
b) Menjumlahkan setiap baris.
c) Hasil  penjumlahkan  dari  baris  dibagi  dengan  elemen  prioritas  relatif yang sudah ditentukan.
d) Jumlahkan  hasil  bagi  diatas  dengan  banyaknya  elemen  yang  ada, hasilnya nanti disebut dengan ʎ maks.
5) Melakukan perhitungan Consistency Ratio Index (CI) dengan menggunakan rumus: CI = (ʎmax – n) /n (1) Dimana n  = banyaknya elemen. 6) Menghitung consistency ratio (CR) dengan rumus: CR = CI/IR (2) Dimana CR = Consistency Ratio CI  = Consistency Index IR = Index Random Consistency
7) Memeriksa  konsistensi hierarki .  Jika  nilainya  lebih  dari  10%,  maka penilaian  data  pertimbangan  harus  diulang  atau  diperbaiki.  Namun  jika
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Rasio  Konsistensi  (CI/CR) kurang  atau  sama  dengan  0,1,  maka  hasil perhitungan  bisa  dinyatakan  benar,  dimana  nilai  RI  atau random  index, seperti pada tabel 2.
Tabel 2. nilai RI atau random index Ukuran Matriks Nilia 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
3.2. Technique  For  Order  Preference  By  Similiarity  To  An  Ideal  Solution (TOPSIS)
Menurut  [8]  TOPSIS  ( Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal  Solution )  adalah  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan multikriteria  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang  pada tahun  1981.  Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam  penggunaan  metode TOPSIS:
a) Normalisasi Matriks Keputusan
Setiap  elemen  pada  matriks  D  dinormalisasikan  untuk  mendapatkan matriks  normalisasi  R,  dimana  setiap  normalisasi  dari  nilai  r ij dapat dilakukan perhitungan dengan rumus:
r ij = ∑ (3)
Dimana:
r ij = matriks ternormalisasi
x ij = nilai/harga alternatif i untuk j kriteria
b) Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasikan Dengan diberikan bobot W = (w1,w2,…,wn), sehingga weighted normalize d matriks V dapat dihasilkan seperti pada rumus:
V  = [ ] (4)
Dengan i= 1,2,3,..,m dan j=1,2,…,n
c) Menghitungkan matriks solusi ideal positif dan matriks negative Solusi ideal positif dan solusi ideal nergatif dapat ditentukan berdasarkan rating  bobot  ternormalisasi,  hal  yang  perlu  diperhatikan  dalam perhitungan  ini  yaitu  syarat  pada  persamaan  3  dan  4  agar  dapat menghitung nilai solusi ideal dengan terlebih dahulu menentukan apakah bersifat keuntungan ( benefit ) atau bersifat biaya ( cost ).
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
A + = (Y 1+ , Y 2+ , Y 3+ ,……, Y n+) (5)
A- = (Y 1- , Y 2- , Y 3- , ……, Y n- ) (6)
Dimana : A + = solusi ideal positif
A- = solusi ideal negative
y = matriks ternirmalisasi terbobot

## d) Menghitung Separation Measure
Merupakan  pengukuran  jarak  dari  suatu  alternatif  ke  solusi  ideal  positif dan  solusi  ideal  negatif,  perhitungan  matematisnya  seperti  pada  rumus berikut:
Separation Measure untuk solsi ideal positif
S i+ = √∑ (7)
Dengan I = 1,2,3,…,n
Separation Measure untuk solsi ideal negatif
S i- = √∑ (8)
Dimana : i   = 1,2,3,…..,m y ij = nilai terbobot A +j = nilai solusi ideal negative
e) Menghitung kedekatan relative dengan ideal positif Kedekatan  relatif  dari  A + dengan  solusi  ideal  A - digambarkan  pada rumus berikut:
C i = (9)
Dimaan C i = kedekatan relative terhadap solusi ideal
f) Mengurutkan Pilihan
Alternatif  dapat  dirangking  berdasarkan  urutan  CI.  Maka  dari  itu, alternatif  terbaik  adalah  salah  satu  yang  berjarak  terpendek  terhadap solusi ideal dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif
Penerapan  metode  AHP-TOPSIS  dalam  penentuan  hasil  penerima beasiswa  santri  dapat  mempercepat  dan  akurasi  untuk  informasi pemeringatan  santri  guna  seleksi  penerima  beasiswa,  sebelum  proses perhitungan  terlebih  dahulu  dilakukan  perbandingan  antar  kriteria  yang ditentukan oleh pengelola beasiswa santri di pondok pesantren al-madani.
1) Hafalan nadhom nahwu - Membaca kitab kuning : 1, kedua kriteria sama penting.
2) Hafalan nadhom nahwu - Tartil al-qur`an : 5, kriteria satu lebih penting.
3) Hafalan nadhom nahwu - Hafalan juz ke-30 : 3, kriteria satu sedekit lebih penting.
4) Hafalan nadhom nahwu - Akhlakul Karimah : 3, kriteria satu lebih penting.
5) Membaca  kitab  kuning  -  Tartil  Al-Qur`an  :  2,  kriteria  satu  mendekati sedikit lebih penting
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
6) Membaca  kitab  kuning  -  Hafalan  juz  ke-30  :  6,  kriteria  satu  mendekati sangat penting
7) Membaca kitab kuning - Akhlakul karimah : 3 kriteria satu lebih penting.
8) Tartil al-qur`an - Hafalan juz ke-30 : 3, kriteria satu lebih penting.
9) Tartil al-qur`an - Akhlakul karimah : 1, kedua kriteria sama penting.
10) Hafalan juz ke-30 - Akhlakul karimah : 5, kriteria satu lebih penting
Dari penilaian perbandingan antar kriteria dapat dibuat matriks berpasangan seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan antar kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 1 5 3 3 C2 1 1 2 6 3 C3 0.2 0.5 1 3 1 C4 0.33333 0.16667 0.33333 1 5 C5 0.33333 0.33333 1 0.2 1 Jumlah 286.666 3 933.333 13.2 13
a) Perbandingan  matriks  berpasangan  angka  1  (satu)  ditempatkan  secara diagonal  dari  pojok  kiri  atas  sampai  poko  kanan  bawah  karena perbandingan terhadap dua hal yang sama adalah 1 (satu)
b) Perbandingan  CI  (Hafalan  nadhom  nahwu)  dengan  C2  (Membaca  kitab kuning) menghasilkan 1 karena antara nilai C1=1 dan  C2=1 maka 1/1 = 1
Selanjutnya  membuat  matriks  nilai  kriteria  ini  diperoleh  dari  perhitungan nilai baris kolom dibagi dengan jumlah masing-masing kolom
Tabel 4 . Matriks nilai kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Jumlah Prioritas C1 0.34884 0.33333 0.53571 0.22727 0.23077 167.592 0.33518 C2 0.34884 0.33333 0.21429 0.45455 0.23077 158.178 0.31636 C3 0.06977 0.16667 0.10714 0.22727 0.07692 0.64777 0.12955 C4 0.11628 0.05556 0.03571 0.07576 0.38462 0.66793 0.13359 C5 0.11628 0.11111 0.10714 0.01515 0.07692 0.4266 0.08532
Untuk baris berikutnya caranya tetap sama sesuai perhitugan diatas a) Nilai 0.34884 pada kolom C1 (Hafalan nadhom nahwu)  baris C1 (Hafalan nadhom  nahwu)  diperoleh  dari  nilai  baris  C1  kolom  C1  dibagi  dengan jumlah kolom C1
b) Untuk  baris  pertama  nilai  167.592  merupakan  hasil  penjumlahan  dari 0.34884 + 0.33333 + 0.53571 + 0.22727 + 0.23077
c) Sedangkan  nilai  pada  kolom  prioritas  diperoleh  dari  nilai  pada  kolom jumlah dibagi dengan jumlah kriteria dalam sistem in ada 5 (lima)
Kemudian  dilakukan  matriks  penjumlahan  setiap  baris  dengan  mengalikan nilai prioritas dengan matriks perbandingan berpasangan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 5. Matriks perbandingan berpasangan C1 C2 C3 C4 C5 Jumlah C1 0.33518 0.31636 0.64775 0.40077 0.25596 195.602 C2 0.33518 0.31636 0.25910 0.80154 0.25596 196.814 C3 0.06704 0.15818 0.12955 0.40077 0.08532 0.84086 C4 0.11173 0.05273 0.04318 0.13359 0.42660 0.76783 C5 0.11173 0.10545 0.12955 0.02672 0.08532 0.45877
a) Nilai  0.33518  pada  baris  C1  kolom  C1  diperoleh  dari  prioritas  baris  C1 (0.33518) dikalikan dengan nilai baris C1 kolom C1 (1)
b) Kolom jumlah diperoleh dengan menjumlahkan nilai pada masing-masing baris
Kemudian  dilakukan  perhitungan  rasio  konsistensi  digunakan  untuk memastikan bahwa bilai rasio konsistensi (CR) <= 0,1 jika ternyata nilai CR lebih  beasr  dari  0,1  maka  matriks  perbandingan  berpasangan  harus diperbaiki seperti pada tabel
Tabel 6. Random index N 1 2 3 4 5 R1 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12
N (jumlah kriteria) = 5 ʎ max (jumlah hasil/N) = 6.99162 / 5 = 1.39832 CI = 1.39832 - 5 =  -0.90042
Pada tabel  RI diatas dari 5 kriteria =  1,12 CR (CI/RI) = -0.90042 / 1,12 = -0.80395 Karena  CR  <=  0,1  maka  rasio  konsistensi  bisa  diterima,  selanjutnya  pada perhitungan  TOPSIS  langkah  pertama  yang  dilakukan  dengan  menentukan penilaian  terhadap  masing-masing  data  calon  penerima  beasiswa  seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Tabel penilaian No Nama C1 C2 C3 C4 C5 1 Ahmad Zian Nafis 3 3 4 1 4 2 Fajar Sidiq Nurajis  3
3 3 5 5 3 Akmal Barka 2 2 5 1 5 4 Abdul Latif 1 2 5 4 4 5 Ikhlasul Akmal 1 2 5 5 5
Kemudian dicari rating kinerja data alternatif atau calon penerima beasiswa santri pada setiap kriteria yang ternormalisasi seperti pada tabel 8
Tabel 8. Nilai pangkat Nama C1 C2 C3 C4 C5 Ahmad Zian Nafis 9 9 16 1 16 Fajar Sidiq Nurajis 9 9 9 25 25
5-1 1
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Nama C1 C2 C3 C4 C5 Akmal Barka 4 4 25 1 25 Abdul Latif 1 4 25 16 16 Ikhlasul Akmal 1 4 25 25 25 JUMLAH 24 30 100 68 107 AKAR 2 4,898979 5 5,4772256 10 8,246211 10,3440 8
a) Nilai baris C1 kolom C1 pada tabel  nama alternatif 1 (Ahmas Zian Nafis) diperoleh dari nilai pangkat dari tabel penilaian kinerja alternatif
b) Untuk nilai jumlah pada kolom C1 diperoleh dari penjumlahan setiap nilai pada baris C1
c) Selanjutnya nilai akar 2 pada kolom C1 diperoleh dari akar pangkat 2 dari nilai jumlah pada kolom C1
Kemudian  cara  diatas  dilakukan  dengan  cara  yang  sama    sehingga menghasilkan matriks R.
Tabel 9. Matriks R No Nama C1 C2 C3 C4 C5 1 Ahmad Zian Nafis 0,612372435 695795 0,547722557 505166 0,4 0,121267812 518166 0,3866945956 18265 2 Fajar Sidiq Nurajis 0,612372435 695795 0,547722557 505166 0,3 0,606339062 590832 0,4833682445 22832 3 Akmal Barka 0,408248290 463863 0,365148371 670111 0,5 0,121267812 518166 0,4833682445 22832 4 Abdul Latif 0,204124145 231932 0,365148371 670111 0,5 0,485071250 072666 0,3866945956 18265 5 Ikhlasul Akmal 0,204124145 231932 0,365148371 670111 0,5 0,606339062 590832 0,4833682445 22832 a) Nilai baris pada kolom C1 (0.61237243569579) diperoleh dari kriteria 1 pada  tabel  penilaian  baris  pertama  kolom  C1  (3)  dibagi  nilai  angkar pangkat  2  tabel  nilai  pangkat  kolom  C1  (4,8989795) sesuai  dengan persamaan rumus TOPSIS.
b) Dan seterusnya sehingga diperoleh matriks Y pada tabel 10.
Tabel 10. Matriks Y No Nama C1 C2 C3 C4 C5 1 Ahmad Zian Nafis 0,2052549929 96516 0,173277508 292334 0,0518 2 0,016200167 0743019 0,032992782 8981504 2 Fajar Sidiq Nurajis 0,2052549929 96516 0,173277508 292334 0,0388 65 0,081000835 3715093 0,041240978 622688 3 Akmal Barka 0,1368366619 97678 0,115518338 861556 0,0647 75 0,016200167 0743019 0,041240978 622688 4 Abdul Latif  0,0684183309 988388 0,115518338 861556 0,0647 75 0,064800668 2972074 0,032992782 8981504 5 Ikhlasul Akmal 0,0684183309 988388 0,0647 75 0,081000835 3715093 0,041240978 622688
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) Untuk  nilai  baris  kolom  C1  (0,2489906)  diperoleh  dari  hasil  nilai  baris kolom C1 tabel ternormalisasi R (0.61237243569579) dikali dengan nilai bobot kriteria ( cost atau benefit ).
b) Kemudian langkah selanjutnya dicari ideal positif A + dan ideal negatife A - sehingga diperoleh nilai sesuai pada tabel 12 dan tabel 13
Tabel 11. Matriks ideal positif A + C1 C2 C3 C4 C5 0,20525499299651 6 0,17327750829 2334 0,064775  0,081000835 3715093 0,0412409786 22688
a) Hasil nilai baris pada kolom C1 diperoleh nilai setiap baris pada kolom C1 karena C1 masuk dalam kategori benefit maka diambil nilai tetinggi pada nilai setiap baris pada kolom C1 (0.20525498688220978).
b) Selanjutnya diacari nilai solusi ideal negatif.
Tabel 12. Matriks ideal positif A - C1 C2 C3 C4 C5 0,068418330998 8388 0,115518338 861556 0,038865  0,016200167074 3019 0,0329927828 981504
a) Hasil nilai baris pada kolom C1 diperoleh nilai setiap baris pada kolom C1 karena C1 masuk dalam kategori benefit maka diambil nilai terendah pada nilai setiap baris pada kolom C1 (0.06841833144426346)
b) Sedagkan  untuk  bobot  kriteria  yang  masuk  dalam  kategori  cost  maka diambil  nilai  tertinggi  pada  setiap  baris  pada  kolom  C5 (0.04124097898602486)
c) Selanjutnya dicari jarak antara nilai terbobot setiap altenatif (S i+ dan S i+ ) terhadap solusi ideal positif
Tabel 13. Matriks Jarak solusi positif S i+ No Nama Jarak Ideal Positif 1 Ahmad Zian Nafis 0,066082967826549 2 Fajar Sidiq Nurajis 0,027191190351110 3 Akmal Barka 0,110834782511967 4 Abdul Latif 0,149408296734938 5 Ikhlasul Akmal 0,148756265255317 a) Nilai jarak ideal positif diperoleh dari perhitungan D 1+ = y ij - y i hasil dari pengurangan dikuadratkan kemudian hasil kuadrat setiap baris dijumlah lalu dikuadratkan akan menghasilkan nilai S i+ , nilai y ij diperoleh dari baris pertama  kolom  pertama  sedangkan  y i diperoleh  dari  baris  pertama  nilai idela positif
b) Untuk cara S 1+ dilakukan dengan cara yang sama sampai perhitungan S 5+ c) Kemudian langkah selanjutnya dicari nilai solusi ideal negatif (S i+ )
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 14. Matriks Jarak solusi positif S i+ No Nama Jarak Ideal Negatif 1 Ahmad Zian Nafis 0,149319317161948 2 Fajar Sidiq Nurajis 0,162047895178446 3 Akmal Barka 0,073160071874395 4 Abdul Latif 0,055689941208695 5 Ikhlasul Akmal 0,069788643143170
a) Nilai jarak ideal  positif diperoleh dari perhitungan  S 1+ = y ij - y i hasil dari pengurangan dikuadratkan kemudian hasil kuadrat setiap baris dijumlah lalu dikuadratkan akan menghasilkan nilai S 1+ , nilai y ij diperoleh dari baris pertama  kolom  pertama  sedangkan  y i diperoleh  dari  baris  pertama  nilai ideal negatif
b) Untuk cara S 2+- dilakukan dengan cara yang sama sampai perhitungan S 5+ Kemudian dilakukan perhitungan kedekatan relatif terhadap solusi ideal (V).
Tabel 15. Kedekatan relatif terhadap solusi (V) No Nama Nilai 1 Ahmad Zian Nafis 0,693211388960 2 Fajar Sidiq Nurajis 0,856313032400 3 Akmal Barka 0,397620205839 4 Abdul Latif 0,271528130944 5 Ikhlasul Akmal 0,319333191766
a) Hasil  nilai  kedekatan  relatif  terhadap  solusi  ideal  diperoleh  dari perhitungan hasil nilai ideal negatif dibagi dengan penjumlahan hasil ideal negatif dijumlahkan dengan hasil ideal positif.
b) Sehingga menghasilkan data nilai preferensi perangkingan tertinggi.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  perancangan  sistem  pendukung keputusan  beasiswa  santri  berprestasi    metode  AHP-TOPSIS  di  pondok pesantren al-madani semarang, dari sistem yang dibuat menghasikan sebuah sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  beasiswa  santri  berupa pemeringkatan  nilai preferensi tertinggi  yaitu  (0,693211388960)  yang  bisa menentukan santri yang berhak menerima beasiswa, nilai tersebut diperoleh dari  perhitungan  metode  AHP-TOPSIS,  sistem  ini  dapat  digunakan  oleh  2 (dua)  pengguna  diantara  admin  yang  berfungsi  untuk  mengatur  data  user atau  pengelola  sistem  pendukung  keputusan  ini  sedangkan  user  pengelola mempunyai fungsi mengolah data calon peserta beasiswa dan kriteria yang digunakan untuk mengolah perhitungan. Saran untuk pengembangan sistem pendukung  keputusan  ini  bisa  ditambahkan  user  khusus  untuk  siswa  atau santri,  dikarenakan  di  pondok  pesantren  al-madani  santri  tidak diperkenankan  membawa  handphone  maka  penulis  tidak  membuat  user
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 726-739 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
untuk  santri  dan  bisa  juga  aplikasi  ini  dikembangkan  menjadi  android sehingga interface lebih user-friendly .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rouf,  Abd.  2015.  Potret  Pendidikan  Agama  Islam  di  Sekolah  Umum. Jurnal Pendidikan Agama Islam, 03, 190-206.
[2] Mastuhu,  1994.  Dinamika  Sistem  Pendidikan  Pesantren.  Jakarta:  INS. pp.55.
[3] Turban,  E.  Sharda,  R.  Dele,  D.  2011.  Decision  Support  and  Business Intelligence Systems. New Jersey : Pearson Education Inc.
[4] Lipovetsky,  Stan.  2009.    Comparison  of  a  Dozen  AHP  Techniques  for Global Vectors in Multiperson Decision Making and Complex Hierarchy. Makalah  disajikan  dalam  10  th  International  Symposium  on  the Analytic Hierarchy Process, Pittsburgh, EUA.
[5] Saaty,  Thomas  L.  2008.  Decision  making  with  the  analytic  hierarchy process. International journal of services sciences, 1(1), 83-98.
[6] Nofriansyah,  Dicky.  2014.  Konsep  Data  Mining  Vs  Sistem  Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Deepublish.
[7] Faisol,  Ahmad,  M  Aziz  Muslim,  dan  Hadi  Suyono.  2014.  Komparasi Fuzzy  AHP  dengan  AHP  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Investasi Properti. Jurnal EECCIS, 8(2), 123-128.
[8] Tzeng,  G.H.,  dan  J.J.  Huang.  2011.  Multiple  Attribute  Decision  Making: Methods and Applications. Boca Raton: Taylor & Francis Group.