Analisis Perbandingan Metode SAW, WP, dan TOPSIS Untuk Optimasi Sistem Pendukung Keputusan Proses Seleksi Beasiswa Lazizmu
Ike Yunia Pasa 1 , Nur Wachid Adi Prasetya 2* , Ratih Hafsarah Maharrani 2
1 Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Purworejo, Purworejo 54111, Indonesia
2 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Cilacap, Cilacap 53212, Indonesia ikeypasa@umpwr.ac.id, nwap.pnc@pnc.ac.id, ratih.hafsarah@pnc.ac.id

## Abstrak
Sistem  pendukung  keputusan  seleksi  beasiswa  yang  berjalan  saat  ini  di  Universitas  Muhammadiyah Purworejo (UMP)menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Berdasarkan pengujian sis- tem, tingkat akurasi sistem sebesar 80%. Hasil ini dirasa kurang efisien, sehingga perlu ditingkatkan, agar  hasil  keputusan  pemilihan  seleksi  beasiswa  Lazizmu  lebih  optimal.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu membandingkan  beberapa metode,  antara  lain Simple  Additive  Weighting (SAW), Weighted  Product (WP), dan Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution ( TOPSIS), untuk  menen- tukan metode yang paling relevan dari tiga metode tersebut, melalui pengujian sensitivitas. Hasil pen- gujian sensitivitas terhadap 3 metode tersebut menunjukkan nilai sensitivitas dari metode SAW adalah -0,009  %,  metode  WP  adalah  0,003  %,  dan  metode  TOPSIS  adalah  0,085  %.  Sehingga,  metode TOPSIS merupakan metode yang paling optimal untuk diterapkan pada sistem pendukung keputusan seleksi beasiswa Lazizmu di Universitas Muhammadiyah Purworejo (UMP), karena tingkat sensitivi- tasnya yang lebih tinggi dari metode lainnya.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan , SAW , WP , TOPSIS , Uji Sensitivitas

## Abstract
The current scholarship selection decision support system  at Universitas Muhammadiyah Purworejo (UMP) applies the Simple Additive Weighting (SAW) method. Based on system testing, the system ac- curacy rate is 80%. This result is felt to be lacking, so it needs to be improved, so that the decision to select the Lazizmu scholarship selection is more optimal. The purpose of this study is to compare sev- eral  methods,  including  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  Weighted  Product  (WP),  and  Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), to determine the most relevant of the three methods, through sensitivity testing. The results of the sensitivity test for the 3 methods showed that  the  sensitivity  value  of  the  SAW  method  was  -0.009%,  the  WP  method  was  0.003%,  and  the TOPSIS method was 0.085%. Thus, the TOPSIS method is the most optimal method to be applied to the  Lazizmu  scholarship  selection  decision  support  system  at  Muhammadiyah  University  Purworejo (UMP), because of its higher sensitivity level than other methods.
Keywords: Decision Support System, SAW, WP, TOPSIS, Sensitivity Test

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Berdasarkan Surat Keputusan Rektor Universitas Muhammadiyah Purworejo Nomor 069/KEP/II.3.AU/F/2020  mengenai  Peraturan Beasiswa Mahasiswa Universitas
Muhammadiyah  Purworejo  (UMP),  universitas diwajibkan
untuk melaksanakan proses penyeleksian beasiswa Lazizmu bagi mahasiswa
UMP.  Proses  seleksi  harus  dapat  menghasilkan prioritas mahasiswa berdasarkan kriteria yang di miliki.
Adanya  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  di UMP  membantu  dalam  proses  seleksi  beasiswa Lazizmu, dan dapat membantu keputusan terkait penentuan mahasiswa yang berhak mendapatkan beasiswa. Pengertian sistem pendukung keputusan sendiri merupakan sebuah sistem ber-
basis  komputer  yang  mampu  memberikan dukungan  dalam  pengambilan  keputusan  pihak manajer  pada  problematika  yang  terstruktur, tidak  terstruktur  atau  semi  terstruktur  (Magrisa et al., 2018). Sistem pendukung keputusan dapat memberikan  bantuan  kepada  pihak  manajer  da- lam  proses  pengambilan  keputusan  yang  di- harapkan  dapat  memperbaiki  kualitas  keputusan yang  diambil,  akan  tetapi  tidak  sampai menggantikan keputusan tersebut (Septilia et al., 2020).
Pada  sebuah  sistem  pendukung  keputusan, metode pengambilan keputusan harus diterapkan, yang bertujuan meningkatkan kualitas  keputusan  yang  dihasilkan.  Metode  ter- sebut  adalah  metode Multi-Attribute  Decision Making (MADM),  yaitu  metode  keputusan  da- lam  proses  pemilihan/penetapan  sekumpulan alternatif  berdasarkan  sekumpulan  kriteria, dengan peluang yang sama  (Ridho et al., 2021). Metode Technique  For  Others  Reference  by Similarity  to  Ideal  Solution ( TOPSIS), Analytic Hierarchy  Process (AHP), Weighted  Product (WP),  dan Simple  Additive  Weighting (SAW) adalah  beberapa  contoh  metode  yang  sering digunakan pada sebuah sistem pendukung kepu- tusan.
Sistem pendukung keputusan seleksi beasiswa di UMP  menerapkan  metode  SAW.  Pada  penera- pan  metode  tersebut,  sistem  pendukung  kepu- tusan  memiliki  beberapa  kriteria  yang  telah ditentukan.  Berdasarkan  pengujian  sistem  yang telah  dibangun  di  UMP,  menunjukkan  tingkat akurasi  sistem  sebesar  80%  (Pasa  et  al.,  2022). Hasil  ini  dirasa  kurang,  sehingga  perlu  diting- katkan,  agar  keputusan  pemilihan  seleksi beasiswa Lazizmu lebih optimal.

## 1.2 Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  membandingkan  be- berapa  metode  MADM,  antara  lain  metode SAW,  WP,  dan  TOPSIS,  dalam  penerapannya pada  sistem  pendukung  keputusan  penyeleksian beasiswa  Lazizmu  di  UMP.  Tujuan  per- bandingan  ini  adalah  untuk  menentukan  metode yang  paling  optimal  dari  tiga  metode  tersebut, melalui  uji  sensitivitas  terhadap  ketiga  metode tersebut.
Pemilihan  tiga  metode  yang  telah  ditentukan, yaitu SAW, WP, dan TOPSIS, adalah karena ke- tiga  metode  tersebut  sering  diterapkan  pada  se-
buah  sistem  pendukung  keputusan  (Pasa  et  al., 2022) (Diana & Seprina, 2019) .

## 2. METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode  sesuai Gambar 1 berikut.
Gambar 1 Metode penelitian

## 2.1   Tinjauan Pustaka
2.1.1 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  adalah  metode  dengan  mencari jumlah  terbobot  dengan  melakukan  pe-rating-an kriteria,  yang  dilakukan  pada  tiap-tiap  alternatif terhadap  atribut  yang  tersedia  (Qiyamullailiy  et al., 2020). Langkah-langkah perhitungan dengan penerapan  metode  SAW  adalah  (Penta  et  al., 2019) (Sari et al., 2021):
1. Memastikan alternatif
2. Memastikan kriteria acuan (C i ), serta memas- tikan kriteria bernilai biaya ( cost ) dan kriteria bernilai keuntungan ( benefit )
3. Mengkonversi  nilai  alternatif  yang  ada  ke nilai rating kecocokan tiap kriteria
4. Menghitung  bobot  tingkat  kepentingan  (W), di mana W = [W 1 , W 2 , W 3 , … W j ]
5. Membuat  matriks  keputusan  X  yang  berasal dari  tabel  rating  kecocokan  pada  tiap-tiap kriteria pada tiap-tiap kriteria
6. Melakukan proses normalisasi matriks keputusan X, menggunakan rumus: { …….( 1 ) Keterangan: r ij : nilai rating kriteria ternormalisasi X ij : nilai atribut dari masing-masing kriteria max(X ij )  :  nilai  maksimal  dari  kriteria  W masing-masing alternatif min(X ij )  :  nilai  minimal  dari  kriteria  W masing-masing alternatif
7. Membuat  matriks  ternormalisasi  (R),  ber- dasarkan  hasil  rating  kinerja  ternormalisasi, menggunakan rumus:
[ ] …..………. ( 2 )
Keterangan: R   : matriks ternormalisasi R r ij : nilai rating kriteria ternormalisasi
8. Menghitung hasil akhir (V), dengan menjumlahkan  hasil  perkalian  antara  matriks ternormalisasi R dan bobot tingkat kepentingan W, menggunakan rumus:
∑ …..………. ( 3 )
Keterangan:
V i : rangking masing-masing alternatif W j : bobot masing-masing kriteria r ij : nilai rating kriteria ternormalisasi
9. Mengurutkan  hasil  (V i )  dari  tertinggi  sampai terendah.
2.1.2 Weighted Product (WP)
Weighted  Product (WP)  merupakan  metode yang  dihasilkan  dari  perkalian  antara  nilai atribut,  di  mana  atribut  tersebut  sebelumnya  te- lah dipangkatkan dengan bobot-bobotnya (Murtina et al., 2022) (Laila & RMS, 2019). Langkah  dari  penentuan Weighted  Product ada- lah  (Diana  &  Seprina,  2019)  (Laila  &  RMS, 2019) (Murtina et al., 2022) (Fransiska, 2023):
1. Menentukan alternatif
2. Memastikan  kriteria,  sekaligus  menentukan kriteria tersebut bernilai keuntungan ( benefit ) atau bernilai pengeluaran ( cost )
3. Memastikan  bobot  tiap-tiap  kriteria  (W), kemudian  melakukan  normalisasi  terhadap bobot tersebut, menggunakan rumus:
∑
…..……….( 4 )
Keterangan: W j : bobot dari setiap kriteria
Hasil  normalisasi  bobot  harus  memenuhi syarat yaitu jumlah normalisasi bobot seluruh kriteria adalah 1.
4. Menghitung  nilai  vektor  (S)  tiap  alternatif, dengan  memangkatkan  nilai  atribut  alternatif pada setiap kriteria dengan bobot dari kriteria yang sama, kemudian mengalikan semuanya, dengan menggunakan rumus:
∏
…..……….( 5 )
Keterangan: S i : nilai vektor pada alternatif tertentu X ij : nilai kriteria W j :  bobot  dari  setiap  kriteria,  di  mana  jika kriteria bernilai keuntungan, maka bobot ber- nilai  positif,  sedangkan  jika  kriteria  bernilai biaya, maka bobot bernilai negatif
5. Menghitung  nilai  vektor  (V)  tiap  alternatif (preferensi  alternatif),  dengan  membagi  nilai vektor S tiap alternatif dengan jumlah seluruh nilai vektor S, menggunakan rumus:
∏ ( ) …..……….( 6 )
Keterangan:
V i : preferensi alternatif X : nilai kriteria W j : bobot masing-masing kriteria
6. Mengurutkan  nilai  vektor  (V)  seluruh  alter- natif, dari nilai tertinggi ke terendah
2.1.3 Technique  For  Others  Reference  by
Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Technique For Others Reference by Similarity to Ideal  Solution atau  TOPSIS  adalah  salah  satu
metode  MADM  di  mana  alternatif  terbaik haruslah  mempunyai  jarak  terpendek  dari  solusi ideal  positif,  sekaligus  mempunyai  jarak terpanjang dari solusi  ideal  negatif (Widiyawati et al., 2022).
Adapun  langkah-langkah  penentuan  dengan metode TOPSIS adalah sebagai berikut (Widiyawati  et  al.,  2022)  (Fauzi  et  al.,  2020) (Jayawardani & Maryam, 2022):
1. Menentukan alternatif
2. Menentukan kriteria dan bobot
3. Membuat  matriks  keputusan  ternormalisasi
(R), menggunakan rumus:
√∑ …..………. ( 7 )
Keterangan: r ij :  elemen  dari  matriks  keputusan  yang ternormalisasi R x ij : elemen dari matriks keputusan X
4. Menentukan
matriks keputusan ternormalisasi terbobot, menggunakan rumus:
…..………. ( 8 )
Keterangan:
y ij : elemen dari matriks keputusan ternormalisasi terbobot W i : bobot masing-masing kriteria r ij :  elemen  dari  matriks  keputusan  yang ternormalisasi R
5. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan solusi  ideal  negatif,  dengan  melihat  nilai matriks ternormalisasi berbobot, antara lain:

## …..………. ( 9 )
dan

## …..……. ( 10 )
Keterangan: A + : matriks solusi ideal positif
A - : matriks solusi ideal negatif
di mana:
{ ( )
( )

## dan
{ ( )
( )
6. Menghitung jarak antara nilai setiap alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks  solusi  ideal  negatif,  menggunakan rumus:
√∑
…..……. ( 11 ) dan √∑ …..……. ( 12 )
Keterangan:
D + :  nilai  jarak  alternatif  dengan  matriks solusi ideal positif
D - :  nilai  jarak  alternatif  dengan  matriks solusi ideal negatif
7. Menentukan nilai preferensi tiap-tiap alternatif (V), menggunakan rumus:

## …..……. ( 13 )
Keterangan:
V i : nilai preferensi tiap-tiap alternatif
8. Mengurutkan  nilai  preferensi  seluruh  alter- natif, dari nilai tertinggi ke terendah.

## 2.1.4  Uji Sensitivitas
Pengujian  sensitivitas  merupakan  pengujian untuk mengetahui tingkat kesensitivitasan metode  pada  sebuah  kasus.  Pengujian  ini dilakukan dalam rangka membandingkan beberapa  metode,  sehingga  dapat  diketahui tingkat  sensitivitas  metode-metode  tersebut. Apabila  perubahan  rangking  pada  sebuah metode  semakin  sensitif,  maka  metode  tersebut yang  akan  dipilih  daripada  metode  lainnya (Fauzi et al., 2020).
Langkah-langkah  dari  penerapan  uji  sensitivitas adalah  sebagai  berikut  (Fauzi  et  al.,  2020) (Jayawardani & Maryam, 2022):
1. Menentukan semua bobot atribut, di mana Wj = 1, dengan j = 1,2,3,..., n (jumlah atribut)
2. Mengubah bobot atribut tertentu dengan jarak nilai 1-2, sedangkan bobot lainnya sama
3. Menormalisasi bobot kriteria sehingga menjadi 1
4. Menerapkan  hasil  normalisasi  bobot  kriteria pada langkah 3 pada metode yang
dibandingkan
5. Menghitung  prosentase  perubahan  rangking yang  terjadi  pada  metode-metode  tersebut, dengan  membandingkannya  terhadap  kondisi awal ketika bobot belum diubah/sama.

## 2.2   Pengumpulan Data
Data penelitian ini terdiri dari beberapa data, yai- tu data alternatif dan data kriteria. Data alternatif diperoleh dari  hasil seleksi beasiswa Lazizmu di UMP  Tahun  Akademik  2021/2022,  berdasarkan
Surat Keputusan Rektor Universitas Muhammadiyah Purworejo Nomor 616/KEP/II.3.AU/F/2021  (Pasa  et  al.,  2022). Adapun hasil seleksi sesuai Tabel 2 berikut. Tabel 1. Daftar Mahasiswa Beasiswa Lazizmu UMP No Inisial Nama Kode Alternatif 1 AM A01 2 SM A02 3 SL A03 4 SA A04 5 TY A05 6 NA A06 7 SW A07 8 VA A08 9 AF A09 10 AS A10 11 SZ A11 12 AK A12 13 AP A13 14 AA A14 15 TF A15 16 MR A16 17 DP A17 18 RD A18 19 DN A19 20 RM A20
Sedangkan  data  kriteria  diperoleh  dari  proses wawancara oleh pihak kemahasiswaan, dan ber- dasarkan  Surat  Keputusan  Rektor  Universitas
Muhammadiyah Purworejo Nomor 069/KEP/II.3.AU/F/2020 tentang Peraturan
Beasiswa Mahasiswa
Universitas Muhammadiyah  Purworejo  (Pasa  et  al.,  2022). Data kriteria yang diperoleh seperti pada Tabel 3 berikut.

## Tabel 2. Kriteria, atribut dan nilai atribut
No Kriteria Atribut Nilai 1 K1 Hasil Proses Wawancara >95 5 81 - 95 4 66 - 80 3 50 - 65 2 <50 1 2 K2 Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) > 3,75 5 3,51 - 3,75 4 3,26 - 3,50 3 3,00 - 3,25 2 <3 1 3 K3 Status Kepemilikan KIP Ada 5 Tidak 1 4 K4 Status Kepemilikan KKS Ada 5 Tidak 1 5 K5 Penghasilan Orangtua (Ayah) > 1.500.000 5 1000.000 - 1.499.000 4 500.000 - 999.000 3 < 500.0000 2 0 1 6 K6 Penghasilan Orangtua (Ibu) > 1.500.000 5 1000.000 - 1.499.000 4 500.000 - 999.000 3 < 500.0000 2 0 1 7 K7 Status Kepemilikan Rumah Sendiri 4 Sewa Tahunan 3 Sewa Bulanan 2 Menumpang 1 8 K8 Besaran Daya Listrik >1300 W 4 1300 W 3 900 W 2 450 W 1 9 K9 Besaran Luas Tanah >200 5 100-200 4 50-99 3 25-50 2 <25 1 10 K10 Jenis Sumber Air Air PAM 3 Air Sumur 2 Air Sungai 1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Penentuan Alternatif
Data  alternatif  pada  penelitian  ini  dari  daftar mahasiswa  yang  mengikuti  seleksi  beasiswa Lazizmu,  berdasarkan  Surat  Keputusan  Rektor Universitas  Muhammadiyah  Purworejo  (UMP). Adapun data alternatif sesuai pada Tabel 2.

## 3.2   Penentuan Kriteria
Data kriteria didapatkan sesuai SK rektor UMP, seperti  pada  Tabel  3.  yang  telah  disebutkan (Pasa  et  al.,  2022).  Data  kriteria  dibagi  menjadi kriteria  keuntungan  ( benefit ),  atau  biaya  (cost), seperti pada Tabel 3.

## Table 3. Pembagian Kriteria
No Kriteria Nilai kriteria 1 K1 Hasil Proses Wawancara Keuntungan 2 K2 Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) Keuntungan 3 K3 Status Kepemilikan KIP Keuntungan 4 K4 Status Kepemilikan KKS Keuntungan 5 K5 Penghasilan Orang Tua (Ayah) Biaya 6 K6 Penghasilan Orang Tua (Ibu) Biaya 7 K7 Status Kepemilikan Rumah Biaya 8 K8 Besaran Daya Listrik Biaya 9 K9 Besaran Luas Tanah Biaya 10 K10 Jenis Sumber Air Biaya
Adapun nilai atribut pada tiap alternatif di setiap kriteria adalah sebagai berikut:

## Tabel 4. Nilai atribut
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 A01 4 3 5 5 1 1 4 1 4 2 A02 4 3 1 1 3 1 1 1 1 2 A03 4 4 5 5 3 1 1 1 4 1 A04 4 2 1 1 2 1
4 1 4 2 A05 4 3 5 5 3 2
4 1 1 2 A06 4 4 1 1 5 1 4 1 4 2 A07 4 3 1 1 1 1 4 1 2 2 A08 3 3 5 5 5 1 3 1 3 3 A09 4 3 1 5 3 1 4 1 4 2 A10 4 3 1 1 2 1 1 1 4 2 A11 4 2 1 1 2 1 4 1 1 2 A12 4 2 5 5 3 3
4 1 1 2 A13 4 2 1 1 3
1 4 1 3 2 A14 4 5 5 5 1 2 4 1 5 2 A15 4 3 1 1 3 3 4 1 3 2 A16 4 4 1 1 5 1 1 1 3 3 A17 4 5 1 1 1 3
4 2 3 2 A18 4 4 1 1 3 1 4 2 4 2 A19 4 3 1 1 5 1 4 1 1 2 A20 4 4 1 1 3 4 4 1 5 2

## 3.3   Menentukan Bobot dan Normalisasi Bobot

## 3.3.1  Menentukan Bobot
Bobot  yang  digunakan  pada  10  kriteria  secara berurutan  adalah  W  =  [5,3,2,2,2,2,1,1,1,1].  Bo- bot  ini  berlaku  pada  semua  metode  yang dibandingkan, yaitu SAW, WP, dan TOPSIS.

## 3.3.2  Normalisasi Bobot
Bobot  yang  ditentukan  kemudian  dinormalisasi dalam penerapan metode WP, dengan menggunakan  rumus  (4).  Misalkan  untuk  bobot kriteria K1, maka perhitungannya adalah:
Adapun  hasil  normalisasi  seperti  Tabel  5.  beri- kut.

## Tabel 5. Normalisasi bobot pada WP
Kriteria Bobot Bobot ternormalisasi K1 5 0,25 K2 3 0,15 K3 2 0,1 K4 2 0,1 K5 2 0,1 K6 2 0,1 K7 1 0,05 K8 1 0,05 K9 1 0,05 K10 1 0,05 Total bobot 20 1

## 3.4   Membuat  Matriks  Keputusan  Nor- malisasi Pada SAW
Matriks  keputusan  disusun  menggunakan  rumus (1),  dengan  permisalan  perhitungan  untuk  alter- natif A01 pada kriteria K1 dan K7.
Untuk kriteria K1 (bernilai keuntungan), sebagai berikut:
Untuk  kriteria  K7  (bernilai  biaya), sebagai  beri- kut:
Hasil  perhitungan  matriks  keputusan  pada  tiap- tiap alternatif A01-A20 adalah sebagai berikut:

## Table 6. Matriks Keputusan Kriteria 1-5
K1 K2 K3 K4 K5 A01 1 0,6 1 1 1 A02 1 0,6 0,2 0,2 0,33333 A03 1 0,8 1 1 0,33333 A04 1 0,4 0,2 0,2 0,5 A05 1 0,6 1 1 0,33333 A06 1 0,8 0,2 0,2 0,2 A07 1 0,6 0,2 0,2 1 A08 0,75 0,6 1 1 0,2 A09 1 0,6 0,2 1 0,33333 A10 1 0,6 0,2 0,2 0,5 A11 1 0,4 0,2 0,2 0,5 A12 1 0,4 1 1 0,33333 A13 1 0,4 0,2 0,2 0,33333 A14 1 1 1 1 1 A15 1 0,6 0,2 0,2 0,33333 A16 1 0,8 0,2 0,2 0,2 A17 1 1 0,2 0,2 1 A18 1 0,8 0,2 0,2 0,33333 A19 1 0,6 0,2 0,2 0,2 A20 1 0,8 0,2 0,2 0,33333

## Table 7. Matriks Keputusan Kriteria 6-10
K6 K7 K8 K9 K10 A01 1 0,25 1 0,25 0,5 A02 1 1 1 1 0,5 A03 1 1 1 0,25 1 A04 1 0,25 1 0,25 0,5 A05 0,5 0,25 1 1 0,5 A06 1 0,25 1 0,25 0,5 A07 1 0,25 1 0,5 0,5 A08 1 0,33333 1 0,33333 0,33333 A09 1 0,25 1 0,25 0,5 A10 1 1 1 0,25 0,5 A11 1 0,25 1 1 0,5 A12 0,33333 0,25 1 1 0,5 A13 1 0,25 1 0,33333 0,5 A14 0,5 0,25 1 0,2 0,5 A15 0,33333 0,25 1 0,33333 0,5 A16 1 1 1 0,33333 0,33333 A17 0,33333 0,25 0,5 0,33333 0,5 A18 1 0,25 0,5 0,25 0,5 A19 1 0,25 1 1 0,5 A20 0,25 0,25 1 0,2 0,5

## 3.5  Menghitung Nilai Akhir Pada SAW
Perhitungan  nilai  akhir  (V)  dilakukan  untuk menghasilkan  nilai  acuan  perangkingan  alter- natif.  Perhitungan  nilai  akhir  menggunakan  ru- mus  (3),  dengan  contoh  perhitungan  sebagai berikut:
1x5) + (0,6x3) + (1x2) +  (1x2) + (1x2) +
(1x2)  +  (0,25x1)  +  (1x1)  +  (0,25x1)  + (0,5x1) = 16,80
Hasil  dari  perhitungan  nilai  akhir  pada  SAW adalah sebagai berikut:

## Tabel 8. Hasil Akhir SAW
Alternatif V A01 16,80 A02 13,77 A03 17,32 A04 12,00 A05 15,22 A06 12,60 A07 13,85 A08 13,95 A09 13,87 A10 13,35 A11 12,75 A12 14,28 A13 11,75 A14 16,95 A15 11,02 A16 13,27 A17 13,05 A18 12,37 A19 12,75 A20 11,32

## 3.6   Menghitung  Nilai  Vektor  (S)  Pada WP
Perhitungan  nilai  vektor  (S)  pada  metode  WP dilakukan  menggunakan  rumus  (5).  Contoh perhitungan untuk alternatif A01 (S 1 ) adalah se- bagai berikut:
S 1 = (4 0,25 ) * (3 0,15 ) * (5 0,1 ) * (5 0,1 ) * (1 -0,1 ) * (1 -0,1 ) * (4 -0,05 )  *  (1 -0,05 )  *  (4 -0,05 )  *  (2 -0,05 ) = 1,93
Adapun  hasil  perhitungan  nilai  vektor  (S)  pada semua alternatif seperti Tabel 9.

## Tabel 9. Hasil Perhitungan Nilai Vektor (S)
K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 K 7 K 8 K 9 K 10 S A 01 1, 41 1, 18 1, 17 1, 17 1, 00 1, 00 0, 93 1, 00 0, 93 0, 97 1,9 3 A 02 1, 41 1, 18 1, 00 1, 00 0, 90 1, 00 1, 00 1, 00 1, 00 0, 97 1,4 4 A 03 1, 41 1, 23 1, 17 1, 17 0, 90 1, 00 1, 00 1, 00 0, 93 1, 00 2,0 1 A 04 1, 41 1, 11 1, 00 1, 00 0, 93 1, 00 0, 93 1, 00 0, 93 0, 97 1,2 3 A 05 1, 41 1, 18 1, 17 1, 17 0, 90 0, 93 0, 93 1, 00 1, 00 0, 97 1,7 3 A 06 1, 41 1, 23 1, 00 1, 00 0, 85 1, 00 0, 93 1, 00 0, 93 0, 97 1,2 5 A 07 1, 41 1, 18 1, 00 1, 00 1, 00 1, 00 0, 93 1, 00 0, 97 0, 97 1,4 5 A 08 1, 32 1, 18 1, 17 1, 17 0, 85 1, 00 0, 95 1, 00 0, 95 0, 95 1,5 5 A 09 1, 41 1, 18 1, 00 1, 17 0, 90 1, 00 0, 93 1, 00 0, 93 0, 97 1,4 8 A 10 1, 41 1, 18 1, 00 1, 00 0, 93 1, 00 1, 00 1, 00 0, 93 0, 97 1,4 0 A 11 1, 41 1, 11 1, 00 1, 00 0, 93 1, 00 0, 93 1, 00 1, 00 0, 97 1,3 2
A
12 1,
41 1,
11 1,
17 1,
17 0,
90 0,
90 0,
93 1,
00 1, 00 0, 97 1,5 7 A 13 1, 41 1, 11 1, 00 1, 00 0, 90 1, 00 0, 93 1, 00 0, 95 0, 97 1,2 0 A 14 1, 41 1, 27 1, 17 1, 17 1, 00 0, 93 0, 93 1, 00 0, 92 0, 97 1,9 3 A 15 1, 41 1, 18 1, 00 1, 00 0, 90 0, 90 0, 93 1, 00 0, 95 0, 97 1,1 4 A 16 1, 41 1, 23 1, 00 1, 00 0, 85 1, 00 1, 00 1, 00 0, 95 0, 95 1,3 3 A 17 1, 41 1, 27 1, 00 1, 00 1, 00 0, 90 0, 93 0, 97 0, 95 0, 97 1,3 3 A 18 1, 41 1, 23 1, 00 1, 00 0, 90 1, 00 0, 93 0, 97 0, 93 0, 97 1,2 7 A 19 1, 41 1, 18 1, 00 1, 00 0, 85 1, 00 0, 93 1, 00 1, 00 0, 97 1,2 8 A 20 1, 41 1, 23 1, 00 1, 00 0, 90 0, 87 0, 93 1, 00 0, 92 0, 97 1,1 3 Total Nilai Vektor (S) 28, 96

## 3.7   Menghitung  Nilai  Vektor  (V)  Pada WP
Nilai  vektor  (V)  merupakan  nilai  preferensi  al- ternatif,  yang  digunakan  sebagai  acuan  perang- kingan  pengurutan  alternatif.  Perhitungan  nilai vektor (V) menggunakan rumus (6), dengan con- toh perhitungan sebagai berikut:
Hasil  dari  penentuan  nilai  vektor  (V)  pada metode WP adalah pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Nilai Vektor (V) WP Alternatif V A01 0,066806 A02 0,049833 A03 0,069343 A04 0,042512 A05 0,059856 A06 0,04304 A07 0,050127 A08 0,05338 A09 0,050958 A10 0,04842 A11 0,045563 A12 0,054086 A13 0,041414 A14 0,06655 A15 0,039432 A16 0,045858 A17 0,045897 A18 0,043752 A19 0,04418 A20 0,038994

## 3.8   Membuat  Matriks  Keputusan  Ter- normalisasi (R) Pada TOPSIS
Rumus  (7)  digunakan  untuk  membuat  matriks keputusan  ternormalisasi  (R).  Contoh  perhi- tungan  nilai  elemen  matriks  keputusan  ternor- malisasi pada alternatif A01 adalah sebagai beri- kut:

## √
Tabel  11.  menunjukkan  matriks  keputusan  ter- normalisasi (R).
Tabel 11. Matriks Keputusan Ternormalisasi
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K1 0 A0 1 0,2 3 0,2 0 0,3 9 0,3 6 0,0 7 0,1 2 0,2 5 0,2 0 0,2 7 0,2 1 A0 2 0,2 3 0,2 0 0,0 8 0,0 7 0,2 1 0,1 2 0,0 6 0,2 0 0,0 7 0,2 1 A0 3 0,2 3 0,2 7 0,3 9 0,3 6 0,2 1 0,1 2 0,0 6 0,2 0 0,2 7 0,1 1 A0 4 0,2 3 0,1 3 0,0 8 0,0 7 0,1 4 0,1 2 0,2 5 0,2 0 0,2 7 0,2 1 A0 5 0,2 3 0,2 0 0,3 9 0,3 6 0,2 1 0,2 5 0,2 5 0,2 0 0,0 7 0,2 1 A0 6 0,2 3 0,2 7 0,0 8 0,0 7 0,3 6 0,1 2 0,2 5 0,2 0 0,2 7 0,2 1 A0 7 0,2 3 0,2 0 0,0 8 0,0 7 0,0 7 0,1 2 0,2 5 0,2 0 0,1 4 0,2 1 A0 8 0,1 7 0,2 0 0,3 9 0,3 6 0,3 6 0,1 2 0,1 9 0,2 0 0,2 0 0,3 2 A0 9 0,2 3 0,2 0 0,0 8 0,3 6 0,2 1 0,1 2 0,2 5 0,2 0 0,2 7 0,2 1 A1 0 0,2 3 0,2 0 0,0 8 0,0 7 0,1 4 0,1 2 0,0 6 0,2 0 0,2 7 0,2 1
A1 1 0,2 3 0,1 3 0,0 8 0,0 7 0,1 4 0,1 2 0,2 5 0,2 0 0,0 7 0,2 1 A1 2 0,2 3 0,1 3 0,3 9 0,3 6 0,2 1 0,3 7 0,2 5 0,2 0 0,0 7 0,2 1 A1 3 0,2 3 0,1 3 0,0 8 0,0 7 0,2 1 0,1 2 0,2 5 0,2 0 0,2 0 0,2 1 A1 4 0,2 3 0,3 3 0,3 9 0,3 6 0,0 7 0,2 5 0,2 5 0,2 0 0,3 4 0,2 1 A1 5 0,2 3 0,2 0 0,0 8 0,0 7 0,2 1 0,3 7 0,2 5 0,2 0 0,2 0 0,2 1 A1 6 0,2 3 0,2 7 0,0 8 0,0 7 0,3 6 0,1 2 0,0 6 0,2 0 0,2 0 0,3 2 A1 7 0,2 3 0,3 3 0,0 8 0,0 7 0,0 7 0,3 7 0,2 5 0,3 9 0,2 0 0,2 1 A1 8 0,2 3 0,2 7 0,0 8 0,0 7 0,2 1 0,1 2 0,2 5 0,3 9 0,2 7 0,2 1 A1 9 0,2 3 0,2 0 0,0 8 0,0 7 0,3 6 0,1 2 0,2 5 0,2 0 0,0 7 0,2 1 A2 0 0,2 3 0,2 7 0,0 8 0,0 7 0,2 1 0,5 0 0,2 5 0,2 0 0,3 4 0,2 1

## 3.9  Menentukan  Matriks  Keputusan Ternormalisasi Terbobot
Matriks keputusan ternormalisasi terbobot dibentuk  dengan  mengalikan  elemen  dari matriks  keputusan  ternormalisasi  dengan  bobot kriteria  yang  telah  ditentukan,  menggunakan rumus  (8).  Salah  satu  contoh  perhitungannya adalah sebagai berikut:
Hasil dari penentuan matriks keputusan ternormalisasi terbobot terdapat pada Tabel 12.
Tabel 12. Matriks Keputusan Ternormalisai Terbobot
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K1
0 A0 1 1,1 3 0,6 0 0,7 8 0,7 3 0,1 4 0,2 5 0,2 5 0,2 0 0,2 7 0,2 1 A0 2 1,1 3 0,6 0 0,1 6 0,1 5 0,4 3 0,2 5 0,0 6 0,2 0 0,0 7 0,2 1 A0 3 1,1 3 0,8 0 0,7 8 0,7 3 0,4 3 0,2 5 0,0 6 0,2 0 0,2 7 0,1 1 A0 4 1,1 3 0,4 0 0,1 6 0,1 5 0,2 8 0,2 5 0,2 5 0,2 0 0,2 7 0,2 1 A0 5 1,1 3 0,6 0 0,7 8 0,7 3 0,4 3 0,5 0 0,2 5 0,2 0 0,0 7 0,2 1 A0 6 1,1 3 0,8 0 0,1 6 0,1 5 0,7 1 0,2 5 0,2 5 0,2 0 0,2 7 0,2 1 A0 7 1,1 3 0,6 0 0,1 6 0,1 5 0,1 4 0,2 5 0,2 5 0,2 0 0,1 4 0,2 1 A0 8 0,8 5 0,6 0 0,7 8 0,7 3 0,7 1 0,2 5 0,1 9 0,2 0 0,2 0 0,3 2 A0 9 1,1 3 0,6 0 0,1 6 0,7 3 0,4 3 0,2 5 0,2 5 0,2 0 0,2 7 0,2 1 A1 0 1,1 3 0,6 0 0,1 6 0,1 5 0,2 8 0,2 5 0,0 6 0,2 0 0,2 7 0,2 1 A1 1 1,1 3 0,4 0 0,1 6 0,1 5 0,2 8 0,2 5 0,2 5 0,2 0 0,0 7 0,2 1 A1 2 1,1 3 0,4 0 0,7 8 0,7 3 0,4 3 0,7 4 0,2 5 0,2 0 0,0 7 0,2 1 A1 3 1,1 3 0,4 0 0,1 6 0,1 5 0,4 3 0,2 5 0,2 5 0,2 0 0,2 0 0,2 1 A1 4 1,1 3 1,0 0 0,7 8 0,7 3 0,1 4 0,5 0 0,2 5 0,2 0 0,3 4 0,2 1 A1 5 1,1 3 0,6 0 0,1 6 0,1 5 0,4 3 0,7 4 0,2 5 0,2 0 0,2 0 0,2 1 A1 6 1,1 3 0,8 0 0,1 6 0,1 5 0,7 1 0,2 5 0,0 6 0,2 0 0,2 0 0,3 2 A1 7 1,1 3 1,0 0 0,1 6 0,1 5 0,1 4 0,7 4 0,2 5 0,3 9 0,2 0 0,2 1 A1 8 1,1 3 0,8 0 0,1 6 0,1 5 0,4 3 0,2 5 0,2 5 0,3 9 0,2 7 0,2 1 A1 9 1,1 3 0,6 0 0,1 6 0,1 5 0,7 1 0,2 5 0,2 5 0,2 0 0,0 7 0,2 1
A2 0 1,1 3 0,8 0 0,1 6 0,1 5 0,4 3 0,9 9 0,2 5 0,2 0 0,3 4 0,2 1

## 3.10  Menentukan  Matriks  Solusi  Ideal Positif  Dan  Solusi  Ideal  Negatif  Pa- da TOPSIS
Matriks  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif  ditentukan  dengan  melihat  nilai  kriteria, apakah  kriteria  tersebut  merupakan  keuntungan atau  biaya.  Berdasarkan  Tabel  12.  Matriks Keputusan Ternormalisai Terbobot,  dapat  diten- tukan  matriks  untuk  solusi  ideal  positif  dan solusi ideal negatif, sebagai berikut:
Tabel 13. Matriks Solusi Ideal Positif Dan Solusi
Ideal Negatif Alternatif Nilai alternatif A + A - K1 Keuntungan 1,13 0,85 K2 Keuntungan 1,00 0,40 K3 Keuntungan 0,78 0,16 K4 Keuntungan 0,73 0,15 K5 Biaya 0,14 0,71 K6 Biaya 0,25 0,99 K7 Biaya 0,06 0,25 K8 Biaya 0,20 0,39 K9 Biaya 0,07 0,34 K10 Biaya 0,11 0,32

## 3.11  Menghitung  Jarak  Antara  Nilai  Se- tiap  Alternatif  Dengan  Matriks  So- lusi Ideal  Pada TOPSIS
Perhitungan  jarak  antara  nilai  alternatif  dengan nilai  solusi  ideal  positif  menggunakan  rumus (11),  dan  solusi  ideal  negatif  menggunakan rumus (12). Contoh perhitungan untuk menentukan  jarak  nilai  alternatif  A01  dengan solusi ideal positif adalah sebagai berikut:

## √ 0,497
Adapun  hasil  perhitungan  jarak  antara  nilai alternatif  dengan  nilai  solusi  ideal  positif terdapat  pada  Tabel  14,  sedangkan  jarak  antara nilai  alternatif  dengan  nilai  solusi  ideal  negatif terdapat pada Tabel 15.
Tabel 14. Tabel Jarak Alternatif Dengan Solusi Ideal Positif
K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 K 7 K 8 K 9 K 10 D + A 01 0, 00 0, 16 0, 00 0, 00 0, 00 0, 00 0, 04 0, 00 0, 04 0, 01 0, 50 A 02 0, 00 0, 16 0, 39 0, 34 0, 08 0, 00 0, 00 0, 00 0, 00 0, 01 0, 99 A 03 0, 00 0, 04 0, 00 0, 00 0, 08 0, 00 0, 00 0, 00 0, 04 0, 00 0, 40 A 04 0, 00 0, 36 0, 39 0, 34 0, 02 0, 00 0, 04 0, 00 0, 04 0, 01 1, 09 A 05 0, 00 0, 16 0, 00 0, 00 0, 08 0, 06 0, 04 0, 00 0, 00 0, 01 0, 59 A 06 0, 00 0, 04 0, 39 0, 34 0, 32 0, 00 0, 04 0, 00 0, 04 0, 01 1, 09 A 07 0, 00 0, 16 0, 39 0, 34 0, 00 0, 00 0, 04 0, 00 0, 00 0, 01 0, 97 A 08 0, 08 0, 16 0, 00 0, 00 0, 32 0, 00 0, 02 0, 00 0, 02 0, 05 0, 80 A 09 0, 00 0, 16 0, 39 0, 00 0, 08 0, 00 0, 04 0, 00 0, 04 0, 01 0, 85 A 10 0, 00 0, 16 0, 39 0, 34 0, 02 0, 00 0, 00 0, 00 0, 04 0, 01 0, 98 A 11 0, 00 0, 36 0, 39 0, 34 0, 02 0, 00 0, 04 0, 00 0, 00 0, 01 1, 07 A 12 0, 00 0, 36 0, 00 0, 00 0, 08 0, 25 0, 04 0, 00 0, 00 0, 01 0, 86 A 13 0, 00 0, 36 0, 39 0, 34 0, 08 0, 00 0, 04 0, 00 0, 02 0, 01 1, 11 A 14 0, 00 0, 00 0, 00 0, 00 0, 00 0, 06 0, 04 0, 00 0, 07 0, 01 0, 43 A 15 0, 00 0, 16 0, 39 0, 34 0, 08 0, 25 0, 04 0, 00 0, 02 0, 01 1, 13 A 16 0, 00 0, 04 0, 39 0, 34 0, 32 0, 00 0, 00 0, 00 0, 02 0, 05 1, 08 A 17 0, 00 0, 00 0, 39 0, 34 0, 00 0, 25 0, 04 0, 04 0, 02 0, 01 1, 04 A 18 0, 00 0, 04 0, 39 0, 34 0, 08 0, 00 0, 04 0, 04 0, 04 0, 01 0, 99 A 19 0, 00 0, 16 0, 39 0, 34 0, 32 0, 00 0, 04 0, 00 0, 00 0, 01 1, 12 A 20 0, 00 0, 04 0, 39 0, 34 0, 08 0, 55 0, 04 0, 00 0, 07 0, 01 1, 24

## Tabel 15. Tabel Jarak Alternatif Dengan Solusi Ideal Negatif
K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 K 7 K 8 K 9 K 10 D- A 01 0, 08 0, 04 0, 39 0, 34 0, 32 0, 55 0, 00 0, 04 0, 00 0, 01 1, 34 A 02 0, 08 0, 04 0, 00 0, 00 0, 08 0, 55 0, 04 0, 04 0, 07 0, 01 0, 96 A 03 0, 08 0, 16 0, 39 0, 34 0, 08 0, 55 0, 04 0, 04 0, 00 0, 05 1, 31 A 04 0, 08 0, 00 0, 00 0, 00 0, 18 0, 55 0, 00 0, 04 0, 00 0, 01 0, 93 A 05 0, 08 0, 04 0, 39 0, 34 0, 08 0, 25 0, 00 0, 04 0, 07 0, 01 1, 14 A 06 0, 08 0, 16 0, 00 0, 00 0, 00 0, 55 0, 00 0, 04 0, 00 0, 01 0, 92 A 07 0, 08 0, 04 0, 00 0, 00 0, 32 0, 55 0, 00 0, 04 0, 04 0, 01 1, 04 A 08 0, 00 0, 04 0, 39 0, 34 0, 00 0, 55 0, 00 0, 04 0, 02 0, 00 1, 18 A 09 0, 08 0, 04 0, 00 0, 34 0, 08 0, 55 0, 00 0, 04 0, 00 0, 01 1, 07 A 10 0, 08 0, 04 0, 00 0, 00 0, 18 0, 55 0, 04 0, 04 0, 00 0, 01 0, 97 A 11 0, 08 0, 00 0, 00 0, 00 0, 18 0, 55 0, 00 0, 04 0, 07 0, 01 0, 97 A 12 0, 08 0, 00 0, 39 0, 34 0, 08 0, 06 0, 00 0, 04 0, 07 0, 01 1, 04 A 13 0, 08 0, 00 0, 00 0, 00 0, 08 0, 55 0, 00 0, 04 0, 02 0, 01 0, 89 A 14 0, 08 0, 36 0, 39 0, 34 0, 32 0, 25 0, 00 0, 04 0, 00 0, 01 1, 34 A 15 0, 08 0, 04 0, 00 0, 00 0, 08 0, 06 0, 00 0, 04 0, 02 0, 01 0, 58 A 16 0, 08 0, 16 0, 00 0, 00 0, 00 0, 55 0, 04 0, 04 0, 02 0, 00 0, 94
A 17 0, 08 0, 36 0, 00 0, 00 0, 32 0, 06 0, 00 0, 00 0, 02 0, 01 0, 92 A 18 0, 08 0, 16 0, 00 0, 00 0, 08 0, 55 0, 00 0, 00 0, 00 0, 01 0, 94 A 19 0, 08 0, 04 0, 00 0, 00 0, 00 0, 55 0, 00 0, 04 0, 07 0, 01 0, 89 A 20 0, 08 0, 16 0, 00 0, 00 0, 08 0, 00 0, 00 0, 04 0, 00 0, 01 0, 61

## 3.12  Menentukan  Nilai  Preferensi  Tiap- Tiap Alternatif (V) Pada TOPSIS
Nilai preferensi pada metode TOPSIS ditentukan dengan  mengimplementasikan  rumus  (13)  pada hasil perhitungan jarak alternatif pada solusi ide- al positif dan solusi ideal negatif. Contoh proses perhitungan  pada  alternatif  A01  adalah  sebagai berikut:
Tabel  16.  menunjukkan  nilai  preferensi  tiap  al- ternatif (V) pada metode TOPSIS.

## Tabel 16.  Nilai Preferensi Tiap Alternatif
Alternatif V A01 0,728656 A02 0,491060 A03 0,765337 A04 0,460397 A05 0,659030 A06 0,458221 A07 0,518355 A08 0,594643 A09 0,558432 A10 0,497844 A11 0,474355 A12 0,548282 A13 0,443418 A14 0,757800 A15 0,336822 A16 0,466242 A17 0,470457 A18 0,488074 A19 0,442941 A20 0,329795 3.13  Mengurutkan  Nilai  Preferensi  Se- luruh Alternatif Pada Semua

## Metode
Berdasarkan hasil nilai preferensi atau nilai akhir pada tiap-tiap metode, dan dengan mengurutkan nilai  preferensi  dari  terbesar  ke  terkecil,  maka didapat urutan alternatif sebagai berikut:
Tabel 17. Pengurutan Alternatif Tiap Metode
Alternatif SAW WP TOPSIS V Rank V Rank V Rank A01 16,80 3 0,067 2 0,73 3 A02 13,77 9 0,050 9 0,49 10 A03 17,32 1 0,069 1 0,77 1 A04 12,00 17 0,043 17 0,46 15 A05 15,22 4 0,060 4 0,66 4 A06 12,60 15 0,043 16 0,46 16
A07 13,85 8 0,050 8 0,52 8 A08 13,95 6 0,053 6 0,59 5 A09 13,87 7 0,051 7 0,56 6 A10 13,35 10 0,048 10 0,50 9 A11 12,75 13 0,046 13 0,47 12 A12 14,28 5 0,054 5 0,55 7 A13 11,75 18 0,041 18 0,44 17 A14 16,95 2 0,067 3 0,76 2 A15 11,02 20 0,039 19 0,34 19 A16 13,27 11 0,046 12 0,47 14 A17 13,05 12 0,046 11 0,47 13 A18 12,37 16 0,044 15 0,49 11 A19 12,75 14 0,044 14 0,44 18 A20 11,32 19 0,039 20 0,33 20

## 3.14   Pengujian Sensitivitas
Setelah  semua  nilai  preferensi  alternatif  pada tiap  metode  dihitung  dan  diurutkan,  maka langkah  berikutnya  adalah  menguji  tiap  metode dengan pengujian sensitivitas, untuk mengetahui seberapa sensitif urutan nilai preferensi alternatif akan berubah jika bobot diubah.
Pada penelitian ini, skenario pengujian sensitivi- tas dilakukan dengan mengubah bobot salah satu kriteria,  dengan  ditambah  0,5  dan  1,  sedangkan bobot kriteria lainnya tetap. Hal ini berlaku ber- giliran, sampai semua kriteria mendapatkan sce- nario tersebut.
Adapun hasil dari pengujian sensitivitas terhadap 3  metode,  yaitu  SAW, WP,  dan TOPSIS  adalah sebagai berikut.
Tabel 18. Hasil Pengujian Sensitivitas SAW,

## WP, dan TOPSIS
Kriteria SAW WP TOPSIS Kriteria 1 + (0,5) 0,327 -0,050 0,087 Kriteria 1 + (1) 0,639 -0,097 0,180 Kriteria 2 + (0,5) -0,161 -0,013 -0,121 Kriteria 2 + (1) -0,313 -0,026 0,546 Kriteria 3 + (0,5) 0,327 0,119 1,056 Kriteria 3 + (1) 0,639 0,233 2,158 Kriteria 4 + (0,5) 0,327 0,328 2,844 Kriteria 4 + (1) 0,639 0,204 1,918 Kriteria 5 + (0,5) -1,299 -0,089 0,128 Kriteria 5 + (1) -1,107 -0,058 1,074 Kriteria 6 + (0,5) 0,327 -0,003 1,455 Kriteria 6 + (1) 0,639 -0,007 2,888 Kriteria 7 + (0,5) 0,327 0,130 0,227 Kriteria 7 + (1) 0,327 -0,042 0,245 Kriteria 8 + (0,5) 0,327 -0,042 0,245 Kriteria 8 + (1) 0,639 -0,082 0,575 Kriteria 9 + (0,5) -1,502 -0,125 -2,555 Kriteria 9 + (1) -2,933 -0,243 -5,419 Kriteria 10 + (0,5) 0,327 0,063 0,292 Kriteria 10 + (1) 0,639 0,124 0,682 Jumlah (%) -0,009 0,003 0,085
Berdasarkan Tabel 18. di atas, maka nilai sensi- tivitas dari metode SAW adalah -0,009 %. Nilai sensitivitas dari metode WP adalah 0,003 %, dan
nilai  sensitivitas  dari  metode  TOPSIS  adalah 0,085 %.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  sensitivitas  terhadap  3  metode, yaitu  SAW,  WP,  dan  TOPSIS  menunjukkan tingkat sensitivitas tertinggi didapat oleh metode TOPSIS  dengan  nilai  0,085  %.  Dengan demikian,  metode  TOPSIS  merupakan  metode yang  paling  optimal  untuk  diterapkan  pada  sis- tem pendukung keputusan seleksi beasiswa Laz- izmu  di  Universitas  Muhammadiyah  Purworejo (UMP), karena tingkat sensitivitasnya yang lebih tinggi dari metode lainnya,  yaitu SAW dan WP.

## REKOMENDASI
Pada  penelitian  selanjutnya,  sistem  pendukung keputusan  yang  telah  diimplementasikan  dapat diukur  tingkat  usabilitasnya,  sehingga  dapat diketahui  kebermanfaatan  dan  kebergunaannya terhadap pengguna sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Diana,  D.,  &  Seprina,  I.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan Penerima  Bantuan  Sosial  Menerapkan
Weighted  Product  Method  (WPM). Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN) , 5 (3),
370. https://doi.org/10.26418/jp.v5i3.34971
Fauzi,  A.  A.,  Zahro’,  H.  Z.,  &  Prasetya,  R.  P.
(2020).  ANALISIS  PERBANDINGAN METODE  TOPSIS  DAN  SAW  DALAM
PENENTUAN PRIORITAS PERBAIKAN JALAN    DI  KABUPATEN  REMBANG. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 4 (2), 29–36. https://doi.org/10.36040/JATI.V4I2.2676 Fransiska,  D.  (2023).  Sistem  Pendukung Keputusan Menentukan E-Commerce Terbaik  Menggunakan  Metode  Weighted Product. PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset Dan Observasi Sistem Komputer , 10 (1), 41–48.
https://doi.org/10.30656/PROSISKO.V10I
1.5957
Jayawardani,  W.  R.  K.,  &  Maryam,  M.  (2022). Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerima  Program  Keluarga  Harapan dengan  Implementasi  Metode  SAW  dan Pembobotan  ROC. Emitor:  Jurnal  Teknik
Elektro , 22 (2), 99–109. https://doi.org/10.23917/EMITOR.V22I2.1 8411
Laila,  F.,  &  RMS,  A.  S.  (2019).  Penentuan Supplier  Bahan  Baku  Restaurant  XO  Suki Menggunakan  Metode  Weighted  Product.

## JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU
KOMPUTER  PRIMA  (JUTIKOMP) , 2 (1), 272–275. https://doi.org/10.34012/jutikomp.v2i1.412
Magrisa,  T.,  Wardhani,  K.  D.  K.,  &  Saf,  M.  R.
A.  (2018).  Implementasi  Metode  SMART pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Kegiatan  Ekstrakurikuler  untuk Siswa  SMA. Informatika  Mulawarman : Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer , 13 (1),  49– 55.
https://doi.org/10.30872/JIM.V13I1.648
Murtina,  H.,  Hidayatun,  N.,  &  Susafa’ati,  S.
(2022). IMPLEMENTASI MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT DALAM PEMILIHAN SUPERVISOR. Jurnal Teknoinfo , 16 (2), 435–442.
https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/tek noinfo/article/view/2006
Pasa, I. Y., Prasetya, N. W. A., & Maharrani, R. H.  (2022).  Penerapan  Metode  SAW  Pada Penentuan  Penerima  Beasiswa  Lazizmu. INTEK : Jurnal Informatika Dan Teknologi
Informasi , 5 (1), 81–89. https://doi.org/10.37729/INTEK.V5I1.1971
Penta, M. F., Siahaan, F. B., & Sukamana, S. H.
(2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik
Menggunakan  Metode  SAW  pada  PT. Kujang  Sakti  Anugrah. JSAI  (Journal Scientific  and  Applied  Informatics) , 2 (3). https://doi.org/10.36085/jsai.v2i3.410
Qiyamullailiy,  A.,  Nandasari,  S.,  &  Amrozi,  Y.
(2020). PERBANDINGAN
PENGGUNAAN  METODE  SAW  DAN AHP  UNTUK  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN BARU. Teknika:
Engineering  and  Sains  Journal , 4 (1),  7. https://doi.org/10.51804/tesj.v4i1.487.7-12
Ridho,  M.  R.,  Hairani,  H.,  Latif,  K.  A.,  & Hammad,  R.  (2021).  Kombinasi  Metode AHP  dan  TOPSIS  untuk  Rekomendasi Penerima  Beasiswa  SMK  Berbasis  Sistem
Pendukung  Keputusan. Jurnal  Tekno Kompak , 15 (1), 26–39. https://doi.org/10.33365/JTK.V15I1.905
Sari,  W.  E.,  B,  M.,  &  Rani,  S.  (2021).
Perbandingan  Metode  SAW  dan  Topsis pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi
Penerima Beasiswa. Jurnal Sisfokom (Sistem  Informasi  Dan  Komputer) , 10 (1), 52–58.
https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i1.10
27
Septilia,  H.  A.,  Parjito,  P.,  &  Styawati,  S. (2020). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN DANA
BANTUAN MENGGUNAKAN METODE  AHP. Jurnal  Teknologi  Dan Sistem Informasi , 1 (2), 34–41.
https://doi.org/10.33365/JTSI.V1I2.369
Widiyawati,  D.,  Dedih,  D.,  &  Wahyudi,  W.
(2022).  Implementasi  Metode  Maut  Dan Saw  Dalam  Pemilihan  Tempat  Wisata  Di Kabupaten  Karawang. Jurnal  Interkom: Jurnal  Publikasi  Ilmiah  Bidang  Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi , 17 (2),  71–80. https://doi.org/10.35969/INTERKOM.V17I 2.231