SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN DALAM PENGKLASIFIKASIAN MAHASISWA PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DI UNIVERSITAS WIDYAGAMA MALANG
Misbahul Munir 1) , Fitri Marisa 2) , Dwi Purnomo 3)
1 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Widyagama Malang Email : bahulrenaldo27@gmail.com 1) , fitrimarisa@widyagama.ac.id 2) , purnomo@widyagama.ac.id 3)
Abstract  : Lembaga  pendidikan  khususnya  universitas  banyak  sekali  beasiswa  yang  ditawarkan  kepada  calon  mahasiswa, pemberian  beasiswa  juga diberika  kepada  calon  mahasiswa  di  univeristas  widyagama malang  yaitu berupa  beasiswa  unggul mulia,  beberapa  permasalahan  yang  sering  terjadi  misal  proses  seleksi  yang  tidak  akurat  karena  banyaknya  pendaftar  yang harus  sesuai  dengan  kriteria  yang  ada,  sehingga  proses  menyeleksi  membutuhkan  ketelitian  dan  waktu  maka  hal  ini  tidak efektif.  Aplikasi  pendukung  keputusan  merupakan  cara  menangani  masalah  penentuan  beasiswa  di  universitas  tersebut. Aplikasi ini menggunakan (SAW) Simple Additive Weigthing.  dipilih karena metode ini menentuksn bobot dari setiap kriteria yang  telah  ditentukan  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  normalisasi  dan  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  untuk menyeleksi  alternatif  terbaik.  Hasil  penelitian  ini  berupa  sistem  penunjang  keputusan  dalam  pengklasifikasian  mahasiswa penerima beasiswa dengan metode simple additive weighting (SAW) di universitas widyagama malang berbasis desktop dengan hasil  kriteria  yang  dipilih  C1  nilai  raport,  C2  nilai  ujian  nasional,  C3  nilai  prestasi  /  minat  bakat,  C4  hafalan  al-quran,  C5 nilai tes tulis, C6 nilai tes interview, C7 penghasilan orang tua . Berdasarkan hasil penelitian dari aplikasi sistem penunjang keputusan  dalam  pengklasifikasian  mahasiswa  penerima  beasiswa  dengan  metode  simple  additive  weighting  (SAW)  ini memudahkan Universitas dibagian penerimaan mahasiswa baru untuk menentukan penerima beasiswa sesuai dengan kriteria yang ada, lebih cepat dan tepat sasaran sesuai yang diharapkan.
Kata Kunci : Simple Additive Weighting, Beasiswa, Mahasiswa, Sistem penunjangan keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  Widyagama  Malang  merupakan salah satu perguruan tinggi yang memiliki beberapa jenis  beasiswa  yang  ditawarkan  kepada  calon mahasiswa.  Namun  peneliti  memfokuskan  untuk Beasiswa  Unggul  Mulia. Dalam  proses  penentuan penerima  beasiswa  tersebut  dibutuhkan  proses seleksi  yang  efektif  untuk  memudahkan  dalam menentukan penerima beasiswa yang sesuai dengan kriteria dari lembaga tersebut.
Namun  dengan  banyaknya  jumlah  mahasiswa yang mengajukan diri untuk mendapatkan beasiswa, membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  untuk menetukan  siapa  yang  berhak  menerima  beasiswa. Masalah lain yang timbul dengan cara yang selama ini  dilakukan  yaitu  kurang    tepatnya    porsi    bagi calon   penerima    beasiswa,    penempatan    beasiswa kurang  tepat  dan  adanya  kecendrungan  penilaian yang  tidak  objektif.  Dalam  proses  pemilihan  calon mahasiswa  penerima  beasiswa  diperlukan  suatu metode  untuk  menentukan  mahasiswa  mana  yang paling  tepat  sebagai  penerima  beasiswa  dalam perguruan tinggi tersebut secara efektif dan efisien. Sehingga pelaksanaannya  dapat  ditujukan  pada mahasiswa  yang  sesuai  dengan  kriteria  penilaian dan persyaratan secara objektif.
Dalam kasus ini peneliti membandingkan dengan Jurnal milik (Nahdia, 2010) dalam pemilihan calon penerima  beasiswa  menggunakan  kriteria-kriteria, antara  lain  :  penghasilan  orang  tua,  pengeluaran orang  tua,  IPK,  dan  tanggungan  orang  tua.  Namun sering  terjadi  keluhan  dari  mahasiswa  yang  lain ketika calon penerima tidak layak untuk mendapatkan  beasiswa.  Selain  itu  pemilihan  masih dilakukan  secara  manual  sehingga  cenderung memakan waktu yang lama dalam proses penentuan penerima  beasiswa  tersebut.  Penelitian  ini  hanya berfokus  untuk  mengetahui  pengaruh  matriks perbandingan  terhadap  akurasi  sistem  dalam memilih penerima beasiswa.
Dengan penelitian ini yaitu peneliti menggunakan  metode  SAW  yang  membahas tentang sistem penunjang keputusan dalam pengklasifikasian  mahasiswa  penerima  beasiswa dengan  metode Simple  Additive  Weighting dengan kriteria  nilai  Nilai Raport  (C1),  Ujian  Nasional (C2), Prestasi Minat dan Bakat (C3), Penghafal Al- Quran (C4), Tes Tulis (C5), Tes Interviwe (C6) dan Besarnya  Penghasilan  Orang  Tua  (C7),  yang dilakukan pada studi kasus yang berbeda pula yaitu bertempat  di  Universitas  Widyagama  Malang.
dikarnakan  sangat  cocok  dalam  mengatasi  masalah tersebut,  dan  harapannya  pengklasifikasian  ini bertujuan   untuk  memperoleh data calon penerima beasiswa  yang  efektif  dan  efisien  sesuai  dengan kriteria  dan  penilaian  secara  objektif.  Selain  itu secara  tidak  langsung  dapat  membantu  perguruan tinggi  dalam  meningkatkan  jumlah  penerimaan mahasiswa baru.

## 2. KAJIAN LITERATUR

## 2.1 Simple Additive Weigthing (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Fishburn  dalam (Meriano,  2014) Konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua  atribut  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating alternatif  yang  ada.  Metode  ini  merupakan  metode yang  paling  terkenal  dan  paling  banyak  digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision  Making (MADM).  MADM  itu  sendiri merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternative dengan kriteria tertentu
Metode  SAW  ini  mengharuskan  pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh  hasil  perkalian  antara  rating  (yang  dapat dibandingkan  lintas  atribut)  dan  bobot  tiap  atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya  Proses  pengambilan  keputusan  adalah memilih  suatu  alternatif.  Metode  SAW  sering  juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar  merode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada.

## 2.2 Kelebihan Metode Simple Additive Weigthing
(SAW)
1. Menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses
perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
2. Penilaian  akan  lebih  tepat  karena  didasarkan pada  nilai  kriteria  dari  bobot  preferensi  yang sudah ditentukan.
3. Adanya  perhitungan  normalisasi  matriks  sesuai dengan  nilai  atribut  (antara  nilai benefit dan cost).
2.3 Kekurangan dari metode SAW
1. Digunakan pada pembobotan local
2. Perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan bilangan crisp maupun fuzzy.

## 2.4Langkah  Penyelesaian Simple  Additive  Weighting (SAW)
Konsep  dasar    rmetode  SAW  adalah  mencari  hasil terbaik  dari  proses  normaliasasi  sesuai  dengan persamaan rumus  SAW dengan kriteria yang ada pada setiap  alternative  untuk    ditentukan  alternatif  terbaik (Savitha, 2011).
Langkah Penyelesaian SAW sebagai berikut :
1.  Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi R  dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Rumus  untuk  melakukan  normalisasi  tersebut adalah :
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) Jika j adalah atribut biaya (cost)
Dimana : Rij = rating kinerja ternormalisasi Max  ij  =  nilai  maksimum  dari  setiap  baris  dan kolom
Min  ij  =  nilai  minimum  dari  setiap  baris  dan kolom
X ij    = baris dan kolom dari matriks Dengan  r  ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,...m dan j = 1,2,...,n.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai :
dikarnakan  sangat  cocok  dalam  mengatasi  masalah tersebut,  dan  harapannya  pengklasifikasian  ini bertujuan   untuk  memperoleh data calon penerima beasiswa  yang  efektif  dan  efisien  sesuai  dengan kriteria  dan  penilaian  secara  objektif.  Selain  itu secara  tidak  langsung  dapat  membantu  perguruan tinggi  dalam  meningkatkan  jumlah  penerimaan mahasiswa baru.

## 2. KAJIAN LITERATUR

## 2.1 Simple Additive Weigthing (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Fishburn  dalam (Meriano,  2014) Konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua  atribut  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating alternatif  yang  ada.  Metode  ini  merupakan  metode yang  paling  terkenal  dan  paling  banyak  digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision  Making (MADM).  MADM  itu  sendiri merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternative dengan kriteria tertentu
Metode  SAW  ini  mengharuskan  pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh  hasil  perkalian  antara  rating  (yang  dapat dibandingkan  lintas  atribut)  dan  bobot  tiap  atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya  Proses  pengambilan  keputusan  adalah memilih  suatu  alternatif.  Metode  SAW  sering  juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar  merode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada.

## 2.2 Kelebihan Metode Simple Additive Weigthing
(SAW)
1. Menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses
perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
2. Penilaian  akan  lebih  tepat  karena  didasarkan pada  nilai  kriteria  dari  bobot  preferensi  yang sudah ditentukan.
3. Adanya  perhitungan  normalisasi  matriks  sesuai dengan  nilai  atribut  (antara  nilai benefit dan cost).
2.3 Kekurangan dari metode SAW
1. Digunakan pada pembobotan local
2. Perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan bilangan crisp maupun fuzzy.

## 2.4Langkah  Penyelesaian Simple  Additive  Weighting (SAW)
Konsep  dasar    rmetode  SAW  adalah  mencari  hasil terbaik  dari  proses  normaliasasi  sesuai  dengan persamaan rumus  SAW dengan kriteria yang ada pada setiap  alternative  untuk    ditentukan  alternatif  terbaik (Savitha, 2011).
Langkah Penyelesaian SAW sebagai berikut :
1.  Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi R  dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Rumus  untuk  melakukan  normalisasi  tersebut adalah :
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) Jika j adalah atribut biaya (cost)
Dimana : Rij = rating kinerja ternormalisasi Max  ij  =  nilai  maksimum  dari  setiap  baris  dan kolom
Min  ij  =  nilai  minimum  dari  setiap  baris  dan kolom
X ij    = baris dan kolom dari matriks Dengan  r  ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,...m dan j = 1,2,...,n.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai :
dikarnakan  sangat  cocok  dalam  mengatasi  masalah tersebut,  dan  harapannya  pengklasifikasian  ini bertujuan   untuk  memperoleh data calon penerima beasiswa  yang  efektif  dan  efisien  sesuai  dengan kriteria  dan  penilaian  secara  objektif.  Selain  itu secara  tidak  langsung  dapat  membantu  perguruan tinggi  dalam  meningkatkan  jumlah  penerimaan mahasiswa baru.

## 2. KAJIAN LITERATUR

## 2.1 Simple Additive Weigthing (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Fishburn  dalam (Meriano,  2014) Konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua  atribut  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating alternatif  yang  ada.  Metode  ini  merupakan  metode yang  paling  terkenal  dan  paling  banyak  digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision  Making (MADM).  MADM  itu  sendiri merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternative dengan kriteria tertentu
Metode  SAW  ini  mengharuskan  pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh  hasil  perkalian  antara  rating  (yang  dapat dibandingkan  lintas  atribut)  dan  bobot  tiap  atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya  Proses  pengambilan  keputusan  adalah memilih  suatu  alternatif.  Metode  SAW  sering  juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar  merode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada.

## 2.2 Kelebihan Metode Simple Additive Weigthing
(SAW)
1. Menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses
perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
2. Penilaian  akan  lebih  tepat  karena  didasarkan pada  nilai  kriteria  dari  bobot  preferensi  yang sudah ditentukan.
3. Adanya  perhitungan  normalisasi  matriks  sesuai dengan  nilai  atribut  (antara  nilai benefit dan cost).
2.3 Kekurangan dari metode SAW
1. Digunakan pada pembobotan local
2. Perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan bilangan crisp maupun fuzzy.

## 2.4Langkah  Penyelesaian Simple  Additive  Weighting (SAW)
Konsep  dasar    rmetode  SAW  adalah  mencari  hasil terbaik  dari  proses  normaliasasi  sesuai  dengan persamaan rumus  SAW dengan kriteria yang ada pada setiap  alternative  untuk    ditentukan  alternatif  terbaik (Savitha, 2011).
Langkah Penyelesaian SAW sebagai berikut :
1.  Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi R  dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Rumus  untuk  melakukan  normalisasi  tersebut adalah :
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) Jika j adalah atribut biaya (cost)
Dimana : Rij = rating kinerja ternormalisasi Max  ij  =  nilai  maksimum  dari  setiap  baris  dan kolom
Min  ij  =  nilai  minimum  dari  setiap  baris  dan kolom
X ij    = baris dan kolom dari matriks Dengan  r  ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,...m dan j = 1,2,...,n.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai :
Dimana :
Vi = Nilai akhir dari alternatif Wj= Bobot yang telah ditentukan Rij= Normalisasi matriks Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternative Ai lebih terpilih.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Analisis Sistem
Analisis sistem merupakan suatu proses mengumpulkan  dan  menginterpretasikan  kenyataan- kenyataan  yang  ada,  mendiagnosa persoalan  / permasalahan  dan  menggunakan  keduanya  untuk memperbaiki  sistem.  Analis  sistem  secara  sistematis menilai  bagaimana  fungsi  dapat  mengamati  proses input  dan  pengolahan  data  serta  proses  output informasi  untuk  membantu  peningkatan  proses organisasional.
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  Universitas Widyagama Malang, permasalahan yang terjadi yaitu tidak  sedikit  mahasiswa  yang  mengalami  kendala dalam penentuan calon mahasiswa penerima beasiswa.  Peran  Universitas  mempermudah  dalam penentuan
perima beasiswa agar tidak memperlambat proses yang lain.
Dengan  demikian    diperlukan  suatu  solusi  dari permasalahan  yang  dapat  membantu  Univeristas dalam  penseleksian.  Sehingga  mempermudah  suatu lembaga  untuk  menentukan    calon  mahasiwa  yang berhak  menerima  beasiswa  sesuai  kriteria  yang ditentukan lembaga tersebut.

## 3.2 Perancangan Sistem
Berdasarkan  analisis  permasalahan  diatas,  maka diperoleh  suatu  usulan  solusi  untuk  mengatasi permasalahan  pada  Universitas  Widyagama  yaitu dengan  menggunakan  teknik  pengklasifikasian dengan aturan Simple Additive Weigthing.
Pada tahap perancangan simple additive weigthing bertujuan  untuk menemukan  semua aturan simple  additive  weigthing yang  memenuhi syarat seperti cost dan benefit . Langkah awal dalam perhitungan Simple Additive Weigthing yaitu dengan melakukan  penentuan  kriteria.  Pada  tahap  ini dilakukan pemilihan data sesusai ketuntuan lembaga.  Kemudian  dilakukan  pembobotan  nilai tiap  kriteria  data  yang  ditentukan  untuk  calon mahasiswa penerima beasiswa.
Setelah  itu  nilai  kriteria  yang  ada  dilakukan pembobotan  dan  diperoleh  nilai  kriteria  untuk dilakukan penghitungan matriks, perhitungan matriks  tersebut  dikumpulkan  untuk  dilakukan perangkingan  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa
yang lulus dan tidak lulus setelah melihat hasil dari rangking  data  akan  ditemukan  nama  calon mahasiswa  yang  berhak  menerima  beasiswa  akan memperoleh nilang rangking 1 dan seterusnya.

## 3.2.1 Flowchart Algoritma
Pada  tahap  pengklasifikasian  data  terlebih
dahulu melakukan identifikasi masalah yang ada untuk kemudian  mendeskripsikan  masalah- masalah  tersebut  untuk  diperoleh  solusinya. Bagan alir (flowchart) simple additive weigthing adalah sebagai berikut :

## Gambar 3.1 : Flowchart Algoritma

## 1. Scan data
a. Nilai Raport
b. Nilai Ujian Nasional
c. Nilai Prestasi / Minat Bakat
d. Hafal Al Qur’an
e. Nilai Tes Tulis
f. Nilai Tes Inteview
g. Penghasilan Orang Tua

## 2. Menentukan Kriteria
Menentukan kriteria-kriteria dalam proses seleksi  beasiswa.  Berikut  kriteria  yang  diperlukan dalam sistem beserta atribut penentuan dalam metode SAW.
Dimana :
Vi = Nilai akhir dari alternatif Wj= Bobot yang telah ditentukan Rij= Normalisasi matriks Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternative Ai lebih terpilih.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Analisis Sistem
Analisis sistem merupakan suatu proses mengumpulkan  dan  menginterpretasikan  kenyataan- kenyataan  yang  ada,  mendiagnosa persoalan  / permasalahan  dan  menggunakan  keduanya  untuk memperbaiki  sistem.  Analis  sistem  secara  sistematis menilai  bagaimana  fungsi  dapat  mengamati  proses input  dan  pengolahan  data  serta  proses  output informasi  untuk  membantu  peningkatan  proses organisasional.
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  Universitas Widyagama Malang, permasalahan yang terjadi yaitu tidak  sedikit  mahasiswa  yang  mengalami  kendala dalam penentuan calon mahasiswa penerima beasiswa.  Peran  Universitas  mempermudah  dalam penentuan
perima beasiswa agar tidak memperlambat proses yang lain.
Dengan  demikian    diperlukan  suatu  solusi  dari permasalahan  yang  dapat  membantu  Univeristas dalam  penseleksian.  Sehingga  mempermudah  suatu lembaga  untuk  menentukan    calon  mahasiwa  yang berhak  menerima  beasiswa  sesuai  kriteria  yang ditentukan lembaga tersebut.

## 3.2 Perancangan Sistem
Berdasarkan  analisis  permasalahan  diatas,  maka diperoleh  suatu  usulan  solusi  untuk  mengatasi permasalahan  pada  Universitas  Widyagama  yaitu dengan  menggunakan  teknik  pengklasifikasian dengan aturan Simple Additive Weigthing.
Pada tahap perancangan simple additive weigthing bertujuan  untuk menemukan  semua aturan simple  additive  weigthing yang  memenuhi syarat seperti cost dan benefit . Langkah awal dalam perhitungan Simple Additive Weigthing yaitu dengan melakukan  penentuan  kriteria.  Pada  tahap  ini dilakukan pemilihan data sesusai ketuntuan lembaga.  Kemudian  dilakukan  pembobotan  nilai tiap  kriteria  data  yang  ditentukan  untuk  calon mahasiswa penerima beasiswa.
Setelah  itu  nilai  kriteria  yang  ada  dilakukan pembobotan  dan  diperoleh  nilai  kriteria  untuk dilakukan penghitungan matriks, perhitungan matriks  tersebut  dikumpulkan  untuk  dilakukan perangkingan  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa
yang lulus dan tidak lulus setelah melihat hasil dari rangking  data  akan  ditemukan  nama  calon mahasiswa  yang  berhak  menerima  beasiswa  akan memperoleh nilang rangking 1 dan seterusnya.

## 3.2.1 Flowchart Algoritma
Pada  tahap  pengklasifikasian  data  terlebih
dahulu melakukan identifikasi masalah yang ada untuk kemudian  mendeskripsikan  masalah- masalah  tersebut  untuk  diperoleh  solusinya. Bagan alir (flowchart) simple additive weigthing adalah sebagai berikut :

## Gambar 3.1 : Flowchart Algoritma

## 1. Scan data
a. Nilai Raport
b. Nilai Ujian Nasional
c. Nilai Prestasi / Minat Bakat
d. Hafal Al Qur’an
e. Nilai Tes Tulis
f. Nilai Tes Inteview
g. Penghasilan Orang Tua

## 2. Menentukan Kriteria
Menentukan kriteria-kriteria dalam proses seleksi  beasiswa.  Berikut  kriteria  yang  diperlukan dalam sistem beserta atribut penentuan dalam metode SAW.
Dimana :
Vi = Nilai akhir dari alternatif Wj= Bobot yang telah ditentukan Rij= Normalisasi matriks Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternative Ai lebih terpilih.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Analisis Sistem
Analisis sistem merupakan suatu proses mengumpulkan  dan  menginterpretasikan  kenyataan- kenyataan  yang  ada,  mendiagnosa persoalan  / permasalahan  dan  menggunakan  keduanya  untuk memperbaiki  sistem.  Analis  sistem  secara  sistematis menilai  bagaimana  fungsi  dapat  mengamati  proses input  dan  pengolahan  data  serta  proses  output informasi  untuk  membantu  peningkatan  proses organisasional.
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  Universitas Widyagama Malang, permasalahan yang terjadi yaitu tidak  sedikit  mahasiswa  yang  mengalami  kendala dalam penentuan calon mahasiswa penerima beasiswa.  Peran  Universitas  mempermudah  dalam penentuan
perima beasiswa agar tidak memperlambat proses yang lain.
Dengan  demikian    diperlukan  suatu  solusi  dari permasalahan  yang  dapat  membantu  Univeristas dalam  penseleksian.  Sehingga  mempermudah  suatu lembaga  untuk  menentukan    calon  mahasiwa  yang berhak  menerima  beasiswa  sesuai  kriteria  yang ditentukan lembaga tersebut.

## 3.2 Perancangan Sistem
Berdasarkan  analisis  permasalahan  diatas,  maka diperoleh  suatu  usulan  solusi  untuk  mengatasi permasalahan  pada  Universitas  Widyagama  yaitu dengan  menggunakan  teknik  pengklasifikasian dengan aturan Simple Additive Weigthing.
Pada tahap perancangan simple additive weigthing bertujuan  untuk menemukan  semua aturan simple  additive  weigthing yang  memenuhi syarat seperti cost dan benefit . Langkah awal dalam perhitungan Simple Additive Weigthing yaitu dengan melakukan  penentuan  kriteria.  Pada  tahap  ini dilakukan pemilihan data sesusai ketuntuan lembaga.  Kemudian  dilakukan  pembobotan  nilai tiap  kriteria  data  yang  ditentukan  untuk  calon mahasiswa penerima beasiswa.
Setelah  itu  nilai  kriteria  yang  ada  dilakukan pembobotan  dan  diperoleh  nilai  kriteria  untuk dilakukan penghitungan matriks, perhitungan matriks  tersebut  dikumpulkan  untuk  dilakukan perangkingan  calon  mahasiswa  penerima  beasiswa
yang lulus dan tidak lulus setelah melihat hasil dari rangking  data  akan  ditemukan  nama  calon mahasiswa  yang  berhak  menerima  beasiswa  akan memperoleh nilang rangking 1 dan seterusnya.

## 3.2.1 Flowchart Algoritma
Pada  tahap  pengklasifikasian  data  terlebih
dahulu melakukan identifikasi masalah yang ada untuk kemudian  mendeskripsikan  masalah- masalah  tersebut  untuk  diperoleh  solusinya. Bagan alir (flowchart) simple additive weigthing adalah sebagai berikut :

## Gambar 3.1 : Flowchart Algoritma

## 1. Scan data
a. Nilai Raport
b. Nilai Ujian Nasional
c. Nilai Prestasi / Minat Bakat
d. Hafal Al Qur’an
e. Nilai Tes Tulis
f. Nilai Tes Inteview
g. Penghasilan Orang Tua

## 2. Menentukan Kriteria
Menentukan kriteria-kriteria dalam proses seleksi  beasiswa.  Berikut  kriteria  yang  diperlukan dalam sistem beserta atribut penentuan dalam metode SAW.

## Tabel 3.1 Atribut Penentuan Kriteria

## 3. Menentukan Nilai Bobot Kriteria
Menentukan bobot pada setiap himpunan kriteria dalam proses seleksi beasiswa. Pembobotan dilakukan berdasarkan penelitian / jurnal ilmiah.
Berikut nilai bobot pada masing-masing himpunankriteria. (Donny, 2016)
a. Nilai Raport
Tabel 3.2 Nilai Raport
b. Nilai Ujian Nasional
Tabel 3.3 Nilai Ujian Nasional
c. Prestasi/Minat Bakat
Tabel 3.4 Prestasi/Minat Bakat
d. Halafan Al-Quran
Tabel 3.5 Hafaan Al- Qur’an
e. Nilai Tes Tulis Tabel 3.6 Tes Tulis
f. Nilai Tes Interview
Tabel 3.7 Tes Interview

## Tabel 3.1 Atribut Penentuan Kriteria

## 3. Menentukan Nilai Bobot Kriteria
Menentukan bobot pada setiap himpunan kriteria dalam proses seleksi beasiswa. Pembobotan dilakukan berdasarkan penelitian / jurnal ilmiah.
Berikut nilai bobot pada masing-masing himpunankriteria. (Donny, 2016)
a. Nilai Raport
Tabel 3.2 Nilai Raport
b. Nilai Ujian Nasional
Tabel 3.3 Nilai Ujian Nasional
c. Prestasi/Minat Bakat
Tabel 3.4 Prestasi/Minat Bakat
d. Halafan Al-Quran
Tabel 3.5 Hafaan Al- Qur’an
e. Nilai Tes Tulis Tabel 3.6 Tes Tulis f. Nilai Tes Interview
Tabel 3.7 Tes Interview

## Tabel 3.1 Atribut Penentuan Kriteria

## 3. Menentukan Nilai Bobot Kriteria
Menentukan bobot pada setiap himpunan kriteria dalam proses seleksi beasiswa. Pembobotan dilakukan berdasarkan penelitian / jurnal ilmiah.
Berikut nilai bobot pada masing-masing himpunankriteria. (Donny, 2016)
a. Nilai Raport
Tabel 3.2 Nilai Raport
b. Nilai Ujian Nasional
Tabel 3.3 Nilai Ujian Nasional
c. Prestasi/Minat Bakat
Tabel 3.4 Prestasi/Minat Bakat
d. Halafan Al-Quran
Tabel 3.5 Hafaan Al- Qur’an
e. Nilai Tes Tulis Tabel 3.6 Tes Tulis
f. Nilai Tes Interview
Tabel 3.7 Tes Interview
g. Penghasilan Orang Tua
Tabel 3.8 Penghasilan Orang Tua
h. Bobot Preferensi
Tabel 3.9 Bobot Preferensi

## 4. Menghitung Bobot Kriteria
Membuat  matriks  berdasarkan  contoh  masukan data,  kemudian  melakukan  proses  normalisasi  sesuai dengan  persamaan  yang  telah  ditentukan  jenis atributnya  (benefit atau cost)  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi  R. Berikut  masukan  data  pada tabel 3.10.
Keterangan : Sangat Baik (SB), Baik (B), Cukup (C), Kurang Baik (KB)

## Tabel 3.10 Data Mahasiswa Yang Mengajukan Beasiswa
Data  diatas  kemudian  dilakukan  proses  konversi sesuai  dengan  masing-masing  himpunan  kriteria yang telah ditentukan nilai bobotnya. Berikut Tabel 3.11  konversi  dari  setiap  mahasiswa  yang mengajukan beasiswa.
Tabel 3.11 Konversi Nilai Mahasiswa Mengajukan Beasiswa

## 5. . Perhitungan Matriks dengan Metode SAW
Kemudian dibuat matriks X sesuai dengan nilai bobot awal  W  sama  dengan  Nilai  bobot  preferensi  yang telah  ditentukan.  Bobot  nilai  dari  setiap  kriteria  W  = (7,  6  ,  4  ,  3,  1  ,  2  ,  5).  Berikut  matriks  X  masing- masing alternatif.
g. Penghasilan Orang Tua
Tabel 3.8 Penghasilan Orang Tua
h. Bobot Preferensi
Tabel 3.9 Bobot Preferensi

## 4. Menghitung Bobot Kriteria
Membuat  matriks  berdasarkan  contoh  masukan data,  kemudian  melakukan  proses  normalisasi  sesuai dengan  persamaan  yang  telah  ditentukan  jenis atributnya  (benefit atau cost)  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi  R. Berikut  masukan  data  pada tabel 3.10.
Keterangan : Sangat Baik (SB), Baik (B), Cukup (C), Kurang Baik (KB)

## Tabel 3.10 Data Mahasiswa Yang Mengajukan Beasiswa
Data  diatas  kemudian  dilakukan  proses  konversi sesuai  dengan  masing-masing  himpunan  kriteria yang telah ditentukan nilai bobotnya. Berikut Tabel 3.11  konversi  dari  setiap  mahasiswa  yang mengajukan beasiswa.
Tabel 3.11 Konversi Nilai Mahasiswa Mengajukan Beasiswa

## 5. . Perhitungan Matriks dengan Metode SAW
Kemudian dibuat matriks X sesuai dengan nilai bobot awal  W  sama  dengan  Nilai  bobot  preferensi  yang telah  ditentukan.  Bobot  nilai  dari  setiap  kriteria  W  = (7,  6  ,  4  ,  3,  1  ,  2  ,  5).  Berikut  matriks  X  masing- masing alternatif.
g. Penghasilan Orang Tua
Tabel 3.8 Penghasilan Orang Tua
h. Bobot Preferensi
Tabel 3.9 Bobot Preferensi

## 4. Menghitung Bobot Kriteria
Membuat  matriks  berdasarkan  contoh  masukan data,  kemudian  melakukan  proses  normalisasi  sesuai dengan  persamaan  yang  telah  ditentukan  jenis atributnya  (benefit atau cost)  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi  R. Berikut  masukan  data  pada tabel 3.10.
Keterangan : Sangat Baik (SB), Baik (B), Cukup (C), Kurang Baik (KB)

## Tabel 3.10 Data Mahasiswa Yang Mengajukan Beasiswa
Data  diatas  kemudian  dilakukan  proses  konversi sesuai  dengan  masing-masing  himpunan  kriteria yang telah ditentukan nilai bobotnya. Berikut Tabel 3.11  konversi  dari  setiap  mahasiswa  yang mengajukan beasiswa.
Tabel 3.11 Konversi Nilai Mahasiswa Mengajukan Beasiswa

## 5. . Perhitungan Matriks dengan Metode SAW
Kemudian dibuat matriks X sesuai dengan nilai bobot awal  W  sama  dengan  Nilai  bobot  preferensi  yang telah  ditentukan.  Bobot  nilai  dari  setiap  kriteria  W  = (7,  6  ,  4  ,  3,  1  ,  2  ,  5).  Berikut  matriks  X  masing- masing alternatif.
Setelah  itu  dibuat  sebuah  matriks  hasil  normalisasi R dari matriks X yang dibuat berdasarkan persamaan 1. Hasil perhitungan matriks R sebagai berikut .
Kemudian  dilakukan  perhitungan  hasil akhir sesuai  dengan  persamaan  2 dengan  nilai  bobot preferensi  (W)  diatas.  Hasil  yang  diperoleh  dari perkalian  matriks  berdasarkan  persamaan  2  sebagai berikut

## 6. Hasil Perangkingan
Untuk mengetahui siapa yang layak
mendapatkan beasiswa dilakukan proses perangkingan  berdasarkan  hasil  akhir  dengan  nilai terbesar sebagai alternatif terbaik.
Berikut  hasil  proses  perangkingan  pada  setiap alternatif.

## Tabel 3.12 Hasil Proses Perangkingan
Pada tabel 6.11 diatas, dilakukan perangkingan dengan menggunakan  kriteria-kriteria  yang  terdiri  atas  ditulis dengan C1, C2, C3, C4, C5, C6,C7 dan pada C6 dan C7  keterangan  :  Sangat  Baik  (SB),  Baik  (B),  Cukup (C), Kurang Baik (KB)
Perhitungan dilakukan dengan menghitung matriks menggunakan  metode  SAW.  Dari  data  tersebut diperoleh  data  rangking  tertinggi  yaitu Nur  Wahyu Riduan dengan hasil nilai 22,2 Dan rangking terendah adalah Taufiqur Rahman dengan nilai 0.

## 3.2.2 Flowchart Sistem
Setelah  mendapatkan  data  yang  dibutuhkan tahap  selanjutnya  adalah  membuat flowchart atau  diagram  alir.  Tujuan  pembuatan  ini  adalah untuk  memudahkan  dalam  memahami  sitem kerja proses in i.
Gambar 3.2 : Flowchart Sistem
Setelah  itu  dibuat  sebuah  matriks  hasil  normalisasi R dari matriks X yang dibuat berdasarkan persamaan 1. Hasil perhitungan matriks R sebagai berikut .
Kemudian  dilakukan  perhitungan  hasil akhir sesuai  dengan  persamaan  2 dengan  nilai  bobot preferensi  (W)  diatas.  Hasil  yang  diperoleh  dari perkalian  matriks  berdasarkan  persamaan  2  sebagai berikut

## 6. Hasil Perangkingan
Untuk mengetahui siapa yang layak
mendapatkan beasiswa dilakukan proses perangkingan  berdasarkan  hasil  akhir  dengan  nilai terbesar sebagai alternatif terbaik.
Berikut  hasil  proses  perangkingan  pada  setiap alternatif.

## Tabel 3.12 Hasil Proses Perangkingan
Pada tabel 6.11 diatas, dilakukan perangkingan dengan menggunakan  kriteria-kriteria  yang  terdiri  atas  ditulis dengan C1, C2, C3, C4, C5, C6,C7 dan pada C6 dan C7  keterangan  :  Sangat  Baik  (SB),  Baik  (B),  Cukup (C), Kurang Baik (KB)
Perhitungan dilakukan dengan menghitung matriks menggunakan  metode  SAW.  Dari  data  tersebut diperoleh  data  rangking  tertinggi  yaitu Nur  Wahyu Riduan dengan hasil nilai 22,2 Dan rangking terendah adalah Taufiqur Rahman dengan nilai 0.

## 3.2.2 Flowchart Sistem
Setelah  mendapatkan  data  yang  dibutuhkan tahap  selanjutnya  adalah  membuat flowchart atau  diagram  alir.  Tujuan  pembuatan  ini  adalah untuk  memudahkan  dalam  memahami  sitem kerja proses in i.
Gambar 3.2 : Flowchart Sistem
Setelah  itu  dibuat  sebuah  matriks  hasil  normalisasi R dari matriks X yang dibuat berdasarkan persamaan 1. Hasil perhitungan matriks R sebagai berikut .
Kemudian  dilakukan  perhitungan  hasil akhir sesuai  dengan  persamaan  2 dengan  nilai  bobot preferensi  (W)  diatas.  Hasil  yang  diperoleh  dari perkalian  matriks  berdasarkan  persamaan  2  sebagai berikut

## 6. Hasil Perangkingan
Untuk mengetahui siapa yang layak
mendapatkan beasiswa dilakukan proses perangkingan  berdasarkan  hasil  akhir  dengan  nilai terbesar sebagai alternatif terbaik.
Berikut  hasil  proses  perangkingan  pada  setiap alternatif.

## Tabel 3.12 Hasil Proses Perangkingan
Pada tabel 6.11 diatas, dilakukan perangkingan dengan menggunakan  kriteria-kriteria  yang  terdiri  atas  ditulis dengan C1, C2, C3, C4, C5, C6,C7 dan pada C6 dan C7  keterangan  :  Sangat  Baik  (SB),  Baik  (B),  Cukup (C), Kurang Baik (KB)
Perhitungan dilakukan dengan menghitung matriks menggunakan  metode  SAW.  Dari  data  tersebut diperoleh  data  rangking  tertinggi  yaitu Nur  Wahyu Riduan dengan hasil nilai 22,2 Dan rangking terendah adalah Taufiqur Rahman dengan nilai 0.

## 3.2.2 Flowchart Sistem
Setelah  mendapatkan  data  yang  dibutuhkan tahap  selanjutnya  adalah  membuat flowchart atau  diagram  alir.  Tujuan  pembuatan  ini  adalah untuk  memudahkan  dalam  memahami  sitem kerja proses in i.
Gambar 3.2 : Flowchart Sistem

## 4. Data Flow Diagram / Dfd
Diagram  Aliran  Data  merupakan    suatu  diagram yang  menggunakan  notasi-notasi  untuk  menggambarkan arus  dari  data  sistem,  yang  penggunaannya  sangat membantu  untuk  memahami  sistem  secara  logika, tersruktur dan jelas.
DFD  ini  merupakan  alat perancangan  sistem  yang berorientasi  pada  alur  data  dengan  konsep  dekomposisi dapat  digunakan  untuk  penggambaran  analisa  maupun rancangan  sistem  yang  mudah  dikomunikasikan  oleh profesional  sistem  kepada  pemakai  maupun  pembuat program (Phalevy, 2011)
Gambar 4.1 : DFD level 0
Gambar 4.2 : DFD level 1
Gambar 4.3 : DFD level 2

## 5. Entity Relationship Diagram (ERD)
Menurut  salah  satu  para  ahli  Entity  Relationship diagram (ERD) merupakan teknik yang digunakan untuk memodelkan  kebutuhan data  dari  suatu  organisasi, biasanya  oleh  Sistem Analis  dalam  tahap  analisis persyaratan  proyek  pengembangan  system.  Sementara seolah-olah teknik diagram atau alat peraga memberikan dasar  untuk  desain  database  relasional  yang  mendasari sistem  informasi  yang  dikembangkan.  ERD  bersama- sama  dengan  detail  pendukung  merupakan  model  data yang  pada  gilirannya  digunakan  sebagai  spesifikasi untuk  database Entity  Relationship  Diagram (ERD) adalah diagram yang dipakai untuk mendokumentasikan data  yang  direpresentasikan  dalam  bentuk: (Brady, 2011) .
Gambar 5.1 : Tabel Relasi
Gambar 5.2 : ERD

## 6. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Implementasi
Implementasi  sistem  adalah  tahap  penerapan sistem  yang  akan dilakukan  jika  sistem  disetujui termasuk  program  yang  telah  dibuat  pada  tahap perancangan  sistem  agar  siap  untuk  dioperasikan. Implementasi Sistem penunjang keputusan
menggunakan  simple  additive  wighting  untuk
Jurnal SPIRIT Vol. 10 No. 2 Nopember 2018, hal 32- 40

## 4. Data Flow Diagram / Dfd
Diagram  Aliran  Data  merupakan    suatu  diagram yang  menggunakan  notasi-notasi  untuk  menggambarkan arus  dari  data  sistem,  yang  penggunaannya  sangat membantu  untuk  memahami  sistem  secara  logika, tersruktur dan jelas.
DFD  ini  merupakan  alat perancangan  sistem  yang berorientasi  pada  alur  data  dengan  konsep  dekomposisi dapat  digunakan  untuk  penggambaran  analisa  maupun rancangan  sistem  yang  mudah  dikomunikasikan  oleh profesional  sistem  kepada  pemakai  maupun  pembuat program (Phalevy, 2011)
Gambar 4.1 : DFD level 0
Gambar 4.2 : DFD level 1
Gambar 4.3 : DFD level 2

## 5. Entity Relationship Diagram (ERD)
Menurut  salah  satu  para  ahli  Entity  Relationship diagram (ERD) merupakan teknik yang digunakan untuk memodelkan  kebutuhan data  dari  suatu  organisasi, biasanya  oleh  Sistem Analis  dalam  tahap  analisis persyaratan  proyek  pengembangan  system.  Sementara seolah-olah teknik diagram atau alat peraga memberikan dasar  untuk  desain  database  relasional  yang  mendasari sistem  informasi  yang  dikembangkan.  ERD  bersama- sama  dengan  detail  pendukung  merupakan  model  data yang  pada  gilirannya  digunakan  sebagai  spesifikasi untuk  database Entity  Relationship  Diagram (ERD) adalah diagram yang dipakai untuk mendokumentasikan data  yang  direpresentasikan  dalam  bentuk: (Brady, 2011) .
Gambar 5.1 : Tabel Relasi
Gambar 5.2 : ERD

## 6. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Implementasi
Implementasi  sistem  adalah  tahap  penerapan sistem  yang  akan dilakukan  jika  sistem  disetujui termasuk  program  yang  telah  dibuat  pada  tahap perancangan  sistem  agar  siap  untuk  dioperasikan. Implementasi Sistem penunjang keputusan
menggunakan  simple  additive  wighting  untuk
Jurnal SPIRIT Vol. 10 No. 2 Nopember 2018, hal 32- 40

## 4. Data Flow Diagram / Dfd
Diagram  Aliran  Data  merupakan    suatu  diagram yang  menggunakan  notasi-notasi  untuk  menggambarkan arus  dari  data  sistem,  yang  penggunaannya  sangat membantu  untuk  memahami  sistem  secara  logika, tersruktur dan jelas.
DFD  ini  merupakan  alat perancangan  sistem  yang berorientasi  pada  alur  data  dengan  konsep  dekomposisi dapat  digunakan  untuk  penggambaran  analisa  maupun rancangan  sistem  yang  mudah  dikomunikasikan  oleh profesional  sistem  kepada  pemakai  maupun  pembuat program (Phalevy, 2011)
Gambar 4.1 : DFD level 0
Gambar 4.2 : DFD level 1
Gambar 4.3 : DFD level 2

## 5. Entity Relationship Diagram (ERD)
Menurut  salah  satu  para  ahli  Entity  Relationship diagram (ERD) merupakan teknik yang digunakan untuk memodelkan  kebutuhan data  dari  suatu  organisasi, biasanya  oleh  Sistem Analis  dalam  tahap  analisis persyaratan  proyek  pengembangan  system.  Sementara seolah-olah teknik diagram atau alat peraga memberikan dasar  untuk  desain  database  relasional  yang  mendasari sistem  informasi  yang  dikembangkan.  ERD  bersama- sama  dengan  detail  pendukung  merupakan  model  data yang  pada  gilirannya  digunakan  sebagai  spesifikasi untuk  database Entity  Relationship  Diagram (ERD) adalah diagram yang dipakai untuk mendokumentasikan data  yang  direpresentasikan  dalam  bentuk: (Brady, 2011) .
Gambar 5.1 : Tabel Relasi
Gambar 5.2 : ERD

## 6. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Implementasi
Implementasi  sistem  adalah  tahap  penerapan sistem  yang  akan dilakukan  jika  sistem  disetujui termasuk  program  yang  telah  dibuat  pada  tahap perancangan  sistem  agar  siap  untuk  dioperasikan. Implementasi
Sistem penunjang keputusan
menggunakan  simple  additive  wighting  untuk
menentukan  pengelompokan  data  dan  perangkingan data diuniversitas widyagama malang .

## 6.1.1 Tampilan Input Data Mahasiswa

## Gambar 6.1 Input Data Mahasiswa
Pada  input  data  mahasiwa  digunakan  untuk menginputkan  data  data  seperti  nama mahasiswa, tanggal  lahir,  jenis  kelamin,  alamat,  nomer  telpon, agama program studi atau menyimpan atau merubah dan menghapuskan data tersebut.

## 6.1.2 Pembobotan
Gambar 6.2 Pembobotan
Pada form pembobotan diatas dilakukan pembobotan  dari  setiap  nilai  kriteria  maka  akan muncul  hasil  yang  berbeda  dari  hasil  nilai mahasiswa.

## 6.1.3 Normalisasi

## Gambar 6.3 Normalisasi
Pada form normalisasi merupakan hitungan yang dilakukan setelah pembobotan nilai sebelumnya dari pembobotan dan akan dinormalisasi .

## 6.1.4 Hasil Perangkingan

## Gambar 6.4 Hasil Perangkingan
Pada  form  hasil  perangkingan  merupakan  hasil dari  setiap  proses  pembobotan  dan  normalisasi sehingga  memperoleh  hasil  seperti  gambar  diatas contohnya  adalah  Nur  Wahyu  Riduan  :  Nilai  Raport 78,  Nilai  UN  6.8,  Prestasi  Regional,  Hafidz  Tidak ada,  Tes  Tulis  Kurang  Baik,  Interview  Sangat  Baik, Penghasilan  Orang  tua  Rp  700,000  dan  Hasil Merupakan  Nilai  akhir  dengan  angka  22,2  sehingga nur wahyu menduduki peringkat pertama dari sepuluh calon mahasiswa penerima beasiswa yang terdaftar.
Jurnal SPIRIT Vol. 10 No. 2 Nopember 2018, hal 32- 40
menentukan  pengelompokan  data  dan  perangkingan data diuniversitas widyagama malang .

## 6.1.1 Tampilan Input Data Mahasiswa

## Gambar 6.1 Input Data Mahasiswa
Pada  input  data  mahasiwa  digunakan  untuk menginputkan  data  data  seperti  nama mahasiswa, tanggal  lahir,  jenis  kelamin,  alamat,  nomer  telpon, agama program studi atau menyimpan atau merubah dan menghapuskan data tersebut.

## 6.1.2 Pembobotan
Gambar 6.2 Pembobotan
Pada form pembobotan diatas dilakukan pembobotan  dari  setiap  nilai  kriteria  maka  akan muncul  hasil  yang  berbeda  dari  hasil  nilai mahasiswa.

## 6.1.3 Normalisasi

## Gambar 6.3 Normalisasi
Pada form normalisasi merupakan hitungan yang dilakukan setelah pembobotan nilai sebelumnya dari pembobotan dan akan dinormalisasi .

## 6.1.4 Hasil Perangkingan

## Gambar 6.4 Hasil Perangkingan
Pada  form  hasil  perangkingan  merupakan  hasil dari  setiap  proses  pembobotan  dan  normalisasi sehingga  memperoleh  hasil  seperti  gambar  diatas contohnya  adalah  Nur  Wahyu  Riduan  :  Nilai  Raport 78,  Nilai  UN  6.8,  Prestasi  Regional,  Hafidz  Tidak ada,  Tes  Tulis  Kurang  Baik,  Interview  Sangat  Baik, Penghasilan  Orang  tua  Rp  700,000  dan  Hasil Merupakan  Nilai  akhir  dengan  angka  22,2  sehingga nur wahyu menduduki peringkat pertama dari sepuluh calon mahasiswa penerima beasiswa yang terdaftar.
Jurnal SPIRIT Vol. 10 No. 2 Nopember 2018, hal 32- 40
menentukan  pengelompokan  data  dan  perangkingan data diuniversitas widyagama malang .

## 6.1.1 Tampilan Input Data Mahasiswa

## Gambar 6.1 Input Data Mahasiswa
Pada  input  data  mahasiwa  digunakan  untuk menginputkan  data  data  seperti  nama mahasiswa, tanggal  lahir,  jenis  kelamin,  alamat,  nomer  telpon, agama program studi atau menyimpan atau merubah dan menghapuskan data tersebut.

## 6.1.2 Pembobotan
Gambar 6.2 Pembobotan
Pada form pembobotan diatas dilakukan pembobotan  dari  setiap  nilai  kriteria  maka  akan muncul  hasil  yang  berbeda  dari  hasil  nilai mahasiswa.

## 6.1.3 Normalisasi

## Gambar 6.3 Normalisasi
Pada form normalisasi merupakan hitungan yang dilakukan setelah pembobotan nilai sebelumnya dari pembobotan dan akan dinormalisasi .

## 6.1.4 Hasil Perangkingan

## Gambar 6.4 Hasil Perangkingan
Pada  form  hasil  perangkingan  merupakan  hasil dari  setiap  proses  pembobotan  dan  normalisasi sehingga  memperoleh  hasil  seperti  gambar  diatas contohnya  adalah  Nur  Wahyu  Riduan  :  Nilai  Raport 78,  Nilai  UN  6.8,  Prestasi  Regional,  Hafidz  Tidak ada,  Tes  Tulis  Kurang  Baik,  Interview  Sangat  Baik, Penghasilan  Orang  tua  Rp  700,000  dan  Hasil Merupakan  Nilai  akhir  dengan  angka  22,2  sehingga nur wahyu menduduki peringkat pertama dari sepuluh calon mahasiswa penerima beasiswa yang terdaftar.

## 6.1.5 Coding Aplikasi
Coding Metode SAW Private Sub BtnNext_Click( ByVal sender As System.
Object , ByVal e As System. EventArgs ) Handles BtnNext.Click tampil2()
GB.Location = New Point (12, 436) GB2.Location = New Point (12, 27) btnKembali.Location = New Point (12, 430) BtnNext.Location = New Point (12, 430) Me .Width = 845 Me .Height = 418 Me .MaximumSize = New Size btnKembali2.Location = New Point (12, 355) btnKembali2.Width = 818 btnKembali2.Height = 23 Me .MaximumSize = New Size (845, 418)
Me .MinimumSize = New Size (845, 418) End Sub
Private Sub DGtampil2_RowPostPaint( ByVal sender As Object , ByVal
e As
System.Windows.Forms. DataGridViewRowPostPaintEventArgs ) Handles DGtampil2.RowPostPaint Dim dg As DataGridView = DirectCast (sender, DataGridView ) Dim rowNumber As String = (e.RowIndex + 1).ToString() While rowNumber.Length
< dg.RowCount.ToString().Length rowNumber = "0" & rowNumber End While
Dim size As SizeF = e.Graphics.MeasureString(rowNumber,
Me .Font) If dg.RowHeadersWidth < CInt (size.Width + 20) Then dg.RowHeadersWidth = CInt (size.Width + 20)
End If Dim b As Brush = SystemBrushes .ControlText e.Graphics.DrawString(rowNumber, dg.Font,
b,
e.RowBounds.Location.X + 15,
e.RowBounds.Location.Y + ((e.RowBounds.Height - size.Height) / 2)) End Sub

## Tabel 6.1 Coding Simple Additive Weigthing

## 7. KESIMPULAN DAN SARAN

## 7.1Kesimpulan
Penerapan simple additive wighting yang lebih tepat dan efisien digunakan dalam pengelompokkan data dan perangkingan data calon mahasiswa penerima beasiswa dengan  pengisian  kuesioner  uji  coba  aplikasi  di universitas widyagama malang.

## 7.2Saran
a. Peneliti  dapat menggunakan  penelitian  ini  sebagai referensi dalam mengelompokkan data dan perangkingan    calon  mahasiswa  penerima  beasiswa menggunakan  pendekatan simple  additive  wighting sehingga  dapat  mengembangkan  dalam  penerapan pada kasus yang berbeda.
b. Perlu  dilakukan  pengembangan  aplikasi  secara berkala ketika mengganti  kriteria perangkingan atau nilai  bobot  kriteria  seleksi  calon  mahasiswa penerima beasiswa.

## 8. Daftar Pustaka
[1] Brady,  (2011).  EXPLORING  THE  USE  OF ENTITY-RELATIONSHIP  DIAGRAMMING  AS  A TECHNIQUE TO SUPPORT
GROUNDED THEORY  INQUIRY.  Dalam  Bradford, Emerald Group Publishing.
[2] Donny,  H.  (2016). SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN SAW. SURAKARTA: UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA. [3] Meriano,  S.  (2014).  PENERAPAN  METODE  SAW (SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHT)  PADA  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMBERIAN  BEASISWA  PADA  SMA  NEGERI  1 CEPU JAWA TENGAH. Jurnal Ilmiah , 1-12. [4] Nahdiah 2010). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENENTUAN  CALON  PENERIMA BEASISWA BBP-PPA MENGGUNAKAN
METODE  AHP-PROMETHEE  I  STUDI  KASUS  : FILKOM UNIVERSITAS BRAWIJAYA Vol 2 No 7 Jurnal Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu Komputer,Malang
[5]Pahlevy,(2011). RANCANG  BANGUN  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPELE ADDITIVE WEIGHTING (SAW). [6]Savitha (2011). VERTICAL HANDOVER DECISION SCEMES USING SAW AND  WPM  FOR  NETWORK  SELECTION  IN HETEROGENEOUS WIRELESS NETWORK.

## GLOBAL
Journal of Computer Science and Technology, 11(9)