## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 8 No 2 Jul – Des 2022, 105 - 116

## SISTEM PENGAMBIL KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA BBM DAN PPA MENGGUNAKAN ANALIYTICAL HIERARCHY PROCESS
F.X. Wisnu Yudo Untoro 1 , Nuroh Istighfarin Hariyani 2 , Arvin Claudy Frobenius 3 1,2 Prodi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Wijaya Kusuma, Surabaya
3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom, Yogyakarta
1 wisnuyudo@uwks.ac.id , 3 anclaudy@amikom.ac.id

## Abstrak
Salah satu  tugas bagian kemahasiswaan di perguruan tinggi adalah memilih calon mahasiswa penerima beasiswa BBM dan PPA. Setiap calon penerima beasiswa harus mendapat salah satu jenis beasiswa yang ditawarkan dan tidak diperbolehkan untuk  menerima kedua jenis beasiswa BBM maupun  PPA.  Memperhatikan  persyaratan dan kreteria  yang  berlaku  pada  beasiswa  BBM  dan  PPA  ada  perbedaan  dan  calon  yang  mengajukan  cukup  banyak, barang tentu waktu yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan penerima beasiswa dengan cara manual akan lama.  Oleh  karena  itu,  diusulkan  algoritma  pengambilan  keputusan  penerima  beasiswa  BBM  dan  PPA menggunakan konsep analytical hierarchy process yang mampu melakukan pertimbangan berdasarkan kriteria yang ada pada setiap individu. Algoritma yang diusulkan diimplementasikan menggunakan pemrograman dengan bahasa PHP  dengan  menyimpan  baik  data  masukan  maupun  hasil  pengolahan  data  pada  basis  data  MySQL.  Hasil eksperimen menunjukan bahwa algoritma pengambil keputusan penerima beasiswa BBM dan penerima beasiswa PPA menghasilkan pengambilan keputusan yang sesuai harapan dan dapat digunakan sebagai pengambil keputusan yang bebas dari tindakan kolusi, korupsi, nepotisme, dan penyalahgunaan wewenang.
Kata Kunci: pengambil keputusan, beasiswa, kolusi, korupsi, nepotisme, penyalahgunaan wewenang

## Abstract
One of the tasks of the student affairs department at tertiary institutions is to select prospective students who receive the BBM and PPA scholarships. Each prospective scholarship recipient must receive one of the types of scholarships offered  and  are  not  allowed  to  receive  both  types  of  BBM  and  PPA  scholarships.  Taking  into  account  the requirements and criteria that apply to the BBM and PPA scholarships there are differences and there are quite a number of candidates who submit them, of course the time needed to make a decision on scholarship recipients manually will be long. Therefore, it is proposed that a decision making algorithm for BBM and PPA scholarship recipients uses the concept of an analytical hierarchy process that is able to make judgments based on the criteria that exist in each individual. The proposed algorithm is implemented using PHP programming by storing both the input  data  and  the  results  of  data  processing  in  the  MySQL  database.  The  experimental  results  show  that  the decision-making algorithms for BBM scholarship recipients and PPA scholarship recipients produce decisions that are as expected and can be used as decision makers that are free from acts of collusion, corruption, nepotism, and abuse of authority.
Keywords: decision-making, scholarship, collusion, corruption, nepotism, abuse of authority

## I. PENDAHULUAN
Setiap  perguruan  tinggi  swasta,  khususnya,  dapat dipastikan  mensosialisasikan  kepada mahasiswa tentang  tawaran  penerimaan  beasiswa.  Beasiswa merupakan  penghargaan  untuk  perseorangan  guna kelangsungan  mentuntaskan  pendidikan  yang  sedang ditempuh  maupun  untuk  melanjutkan  sekolah  ke jenjang pendidikan lanjut [1].
Secara  umum,  di  perguruan  tinggi  swasta  beasiswa yang ditawarkan kepada mahasiswa ada dua jenis, yaitu pertama,  bagi  orang  tua  atau  wali  mahasiswa  dengan kemampuan  pendapatan  yang  masuk  dalam    kategori
kurang  bisa  mengajukan  jenis  bantuan  belajar mahasiswa  atau  lebih  sering  disebut  dengan  istilah beasiswa  BBM.  Kedua,  bagi  mahasiswa  yang  punya prestasi akademik guna meningkatkan dalam prestasinya  dan  meratakan  kesempatan  untuk  belajar bisa  mengajukan  jenis  peningkatan  prestasi  akademik atau lebih sering disebut dengan istilah beasiswa PPA [2, 3, 4, 5, 6].
Untuk  memberikan  beasiswa  BBM  ataupun  PPA kepada  mahasiswa,  perguruan  tinggi  swasta  memiliki panduan  dasar  pertimbangan  ketetapan  penerima beasiswa  yang  baku  adalah  berupa  kreteria  [7].  Pada

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 8 No 2 Jul - Des 2022, 106 - 116
umumnya,  kreteria  yang  diberlakukan  oleh  perguruan tinggi  swasta  diantaranya  sebagai  berikut:  indeks prestasi  kumulatif,  kurikuler,  ektrakurikuler,  total saudara  kandung,  total  anak  yang  ditanggung  oleh orang tua, dan pendapatan yang dihasilkan oleh orang tua mahasiswa.
Di  perguruan  tinggi  swasta,  banyaknya  mahasiswa yang memenuhi kreteria yang diberikan tersebut untuk menerima  beasiswa  jumlahnya  tidak  sedikit.  Oleh karena  itu,  bila  cara  dalam  menetapkan  mahasiswa sebagai  calon  penerima  beasiswa  BBM  ataupun  PPA menggunakan  manual  bisa  jadi  membutuhkan  waktu yang  lama,  tindakan  pelanggaran  hukum  yang  sangat mungkin terjadi, yaitu tindak kolusi, korupsi, nepotisme (KKN) [8, 9] dan penyalahgunaan wewenang [10, 11] bisa menjadi kepercayaan mahasiswa kurang terhadap perguruan  tinggi  dalam  penetapan  penerima  beasiswa bagi  mahasiswa  yang  tidak  menerima  beasiswa  BBM atau PPA.
Untuk  mengantisipasi  terhadap  kekurang-percayaan mahasiswa atas keputusan yang diambil oleh perguruan tinggi dalam menetapan penerima beasiswa BBM dan PPA perlu menggunakan sistem pengambil keputusan berbasis komputer [1, 7].
Sistem pengambil keputusan berbasis komputer ini juga dapat  dikatakan  sebagai  peralatan  pembantu  pejabat berwewenang  dalam  pengambilan  kepitusan  bagi mahasiswa  yang  menerima  beasiswa  BBM  dan  PPA tanpa  ada  orang  yang  tahu.  Karena  pada  sistem pengambil keputusan ini bekerja berdasarkan data dan model  analisis  yang  merupakan  komponen  utamanya [12].
Dalam  [13]  menulis  bahwa  teori  pengukuran  yang berlaku  secara  umum  yang  dapat  digunakan  untuk mengecilkan  skala  rasio  dari  perbandingan  secara berpasangan  diskrit  dan  kontinu  dapat  menggunakan AHP  ( analytical  hierarchy  process ).  Perbandingan tersebut  dapat  diperoleh  melalui  pengukuran  aktual atau  melalui  skala  dasar  yang  menjelaskan  kekuatan preferensi  relatif  dan  perasaan.  Perhatian  khusus  dari AHP adalah memulai dari konsistensi, pengukuran, dan ketergantungan baik di dalam maupun antar kelompok elemen di dalam struktur yang di bangun. Temuan ini berguna  dalam  pengambilan  keputusan  multikriteria [14].
Penggunaan AHP sebagai pengambil keputusan dalam masalah  dengan  multikriteria  atau  memiliki  masalah dengan  struktur  belum  jelas.  Untuk  itu,  mekanisme kerja  yang  diterapkan  AHP  adalah  dengan  cara memilah-milah kekomplekan dari suatu situasi menjadi bagian-bagian komponen dan menyusunnya kembali ke dalam  suatu  hierarki  serta  memberikan  nilai  bobot numerik  pada  pertimbangan  di  setiap  kriteria  guna menghasilkan prioritas tertinggi dari kriteria.
Mengutip  penggunaan  AHP  untuk  pengambilan keputusan  ini  telah  digunakan  oleh  beberapa  peneliti pendahulu  yang  mana  AHP  telah  digunakan  untuk
pengambilan keputusan nama perguruan tinggi swasta yang menerima beasiswa BBM dan PPA [4] dan AHP telah  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dalam penerimaan  karyawan  baru  [15,  16, 17]  menunjukkan bahwa  penggunakan  AHP  telah  bekerja  dengan  baik, memberikan  hasil  keluaran  keputusan,  yang  sesuai dengan  keinginan  peneliti,  dan  AHP  dapat  bekerja dengan baik pada multi-kriteria.
Atas  dasar  kemampuan  AHP  yang  ditunjukkan  oleh kedua peneliti terdahulu muncul gagasan permasalahan dalam menentukan mahasiswa sebagai calon penerima beasiswa BBM dan PPA mengusulkan penyelesaiannya menggunakan  AHP.  Diharapkan  usulan  penyelesaian ini dapat membantu  mengambil keputusan mahasiswa sebagai  calon  penerima  beasiswa  BBM  dan  PPA dengan cepat, tepat dan penuh tanggung jawab.
Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  mendapatkan algoritma untuk mengambil keputusan bagi mahasiswa pemohon  penerimaan  beasiswa  BBM  dan  PPA  pada perguruan  tinggi  swasta  menggunakan  AHP  untuk menghindari tindakan pelanggaran hukum.
Konstribusi  dari  penelitian  ini  adalah  pengambilan keputusan  yang  dikerjakan  AHP  dapat  memilih mahasiswa pemohon beasiswa secara otomatis sebagai penerima beasiswa BBM dan penerima beasiswa PPA di perguruan tinggi swasta.

## II. METODE
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah penelitan eksperimen. Pada penelitian eksperimen,  perlakuan  (treatment)  tertentu  terhadap subyek  yang  diteliti  untuk  mendapatkan  temuan- temuan tentang bagaimana akibatnya atau kejadian/keadaan yang sedang diselidiki yang dilakukannya  dengan  secara  sengaja  oleh  peneliti sendiri [18].

## 2.1. Data skunder
Dalam proses pengambil keputusan penerima beasiswa BBM  dan  PPA  ini  menggunakan  data  skunder.  Data sekunder  yang  digunakan  diantaranya:  indek  prestasi kumulatif (IPK), kegiatan kurikuler, kegiatan ekstrakurikuler, pendapatan orang tua/wali, banyaknya saudara  kandung,  banyaknya  saudara  kandung, banyaknya orang yang ditanggung oleh orang tua/wali.
Supaya  data  skunder  dapat  diproses  di  dalam  sistem pengambil  keputusan  penerima  beasiswa  BBM  dan PPA  analisis  secara  deskriptif  kualitatif  terhadap  data skunder  tersebut  dilakukan  guna  menjawab  masalah penerima beasiswa BBM dan PPA.

## 2.2. Teknik Pengambil Keputusan
Teknik  yang  diterapkan  dalam  proses  pengambil keputusan  penerima  beasiswa  BBM  dan  PPA  bagi mahasiswa  yang  mengajukan  beasiswa  menggunakan AHP.  Dalam  penelitian  ini,  mekanisme  kerja  AHP mengikuti  petunjuk  yang  dikembangkan  oleh  Saaty

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 8 No 2 Jul – Des 2022, 105 - 116
yaitu  melalui  tahapan  menyusun  struktur  hirarki masalah dan menetapkan bobot prioritas.

## a. Menyusun struktur hiraki
Untuk  menyusun  struktur  hirarki  dilakukan  dengan menggunakan dua tahapan. Pada tahap pertama adalah mendiskripsikan masalah berdasarkan level, yaitu level pertama adalah tujuan, level kedua adalah kriteria, dan level  ketiga  adalah  alternatif.  Sedangkan  pada  tahap kedua  adalah  menterjemahkan  hasil  pekerjaan  yang telah  dilakukan  pada  tahap  pertama  ke  dalam  bentuk struktur pohon level hierarki.
Gambar 1 adalah hasil dari struktur pohon level hierarki untuk  AHP  untuk  pengambil  keputusan  penerima beasiswa BBM dan PPA yang diteliti.

## Gambar 1. Struktur hierarki AHP

## b. Menentukan bobot prioritas
Dalam  menentukan  bobot  prioritas,  terlebih  dahulu menyusun matriks perbandingan berpasangan ( pairwise comparison ).  Berdasarkan hasil matriks yang diperoleh, selanjutnya melakukan pengolahan terhadap matriks tersebut, yaitu:
1. Hasil  matriks  perbandingan  berpasangan  yang sudah diperoleh dikuadratkan.
2. Setiap nilai pada baris matriks tersebut dijumlahkan.  Selanjutnya  melakukan  normalisasi matriks.
3. Hitung eigenvector. Untuk mendapatkan eigenvectot  hasil  penjumlahan  setiap  nilai  pada baris  matriks  dibagi  dengan  hasil  penjumlahan nilai pada matriks.

## c. Menghitung konsistensi logis
Untuk mendapatkan nilai  konsistensi logis, mengikuti langkah-langkah yang ditunjukkan berikut ini.
1. Nilai  pada  matriks  perbandingan  berpasangan diubah ke nilai desimal.
2. Kalikan point 1 dengan matriks bobot prioritas.
3. Lakukan pembagian tiap elemen dari matriks pada point  2  dengan  elemen  pada  matriks  bobot prioritas.
4. Hitung  rata-rata  dari  consistency  vector  dengan menggunakan persamaan matematik berikut:
  = n cv  (1)
dengan  cv  merupakan  hasil  penjumlahan  dari consistency vector dan n adalah banyaknya faktor yang dibandingkan.
5. Hitung consistency indeks (ci), dengan menggunakan persamaan matematik berikut:
1 − − = n n ci  (2)
6. Hitung consistency ratio (cr), dengan menggunakan persamaan matematik berikut:
ri ci cr = (3)
dengan  ri  adalah  random  index  (lihat  tabel).  Jika hasil hitung cr lebih kecil sama dengan 0.1 proses dilanjutkan. Namun jika hasil hitung cr lebih besar dari  0.1  proses  pengambilan  keputusan  penerima beasiswa diulang.
Tabel1. Kesusuaian Ukuran Matriks Random Index n Random Index n 0.00 1 1.24 6 0.00 2 1.32 7 0.58 3 1.41 8 0.90 4 1.45 9 1.12 5 1.49 10

## 2.3. Angka Interval Kriteria
Pengambilan keputusan penerima berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan sebelumnya. Dari kreteria yang diperoleh  digunakan  untuk  merancang  tingkat kepentingan  kriteria  berdasarkan  nilai  bobot  berupa bilangan yang  sudah ditentukan.  Peringkat kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria pada penelitian ini adalah sebagai berikut: (1) nilai 0 untuk Sangat Rendah, (2) nilai 2.5 untuk Rendah, (3) nilai 5.0 untuk Cukup, (4)  nilai  7.5  untuk  Tinggi,  dan  (5)  Sangat  Tinggi diberikan nilai 10.
Tiap  alternatif  untuk  tiap  kriteria  dikonversikan  ke dalam  bentuk  bilangan  atas  dasar  jenis  kriteria  dan peringkat  kecocokannya.  Dalam  penelitian  ini, penggunaan hasil angka interval yang telah dikonversikan  ke  bilangan  dinyatakan  dalam  tabel  2 sampai dengan tabel 7; yang secara berturut-turut untuk interval  kriteria  nilai  IPK,  kurikuler,  ektrakulikuler, banyaknya tanggunan orang tua/wali, pendapatan orang tua/wali, dan banyajnya saudara kandung.

## Tabel 2. Interval Kriteria Nilai IPK
Nilai IPK Angka Interval Nilai IPK ≤ 2.50 0.0 2.50 ≤ Nilai IPK ≤ 3.00 2.5 3.00 ≤ Nilai IPK ≤ 3.50 5.0

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 8 No 2 Jul - Des 2022, 108 - 116

## Nilai IPK
Angka Interval Nilai IPK ≥ 3.50 7.5 Tabel 3. Interval Kriteria Kurikuler Kurikuler Angka Interval Tidak ikut kurikuler 0 1 kurikuler 2 2 kurikuler 4 3 kurikuler 6 4 kurikuler 8 5 kurikuler 10

## Tabel 4. Interval Kriteria Ektrakulikuler
Ektrakulikuler Angka Interval Tidak ikut ektrakulikuler 0 1 ektrakulikuler 2 2 ektrakulikuler 4 3 ektrakulikuler 6 4 ektrakulikuler 8 5 ektrakulikuler 10

## Tabel 5. Interval Kriteria Banyaknya Tanggungan Orang Tua/Wali
Banyaknya Tanggungan Orang Tua/Wali Angka Interval Tidak ada tanggungan 0 1 tanggungan 2 2 tanggungan 4 3 tanggungan 6 4 tanggungan 8 ≥ 5 Tanggungan 10 Tabel 6. Interval Kriteria Pendapatan Orang Tua/Wali Pendapatan Orang Tua/wali Angka Interval Pendapatan ≤ 500.000 10 500.000 < Pendapatan ≤ 1.000.000 7.5 1.000.000 < Pendapatan ≤ 1.500.000 5.0 1.500.000 < Pendapatan ≤ 2.000.000 2.5

## Tabel 7. Interval Kriteria Banyaknya Saudara Kandung
Banyaknya Saudara Kandung Angka Interval Tidak punya saudara kandung 0 1 orang 2 2 orang 4 3 orang 6 4 orang 8 ≥ 5 orang 10
Angka interval kriteria yang dinyatakan dalam tabel 1 sampai  dengan  yang  dinyatakan  dalam  tabel  6  akan dipergunakan untuk keperluan analisis dalam perhitungan AHP.
2.4. Algoritma  Pengambil  Keputusan  Penerima Beasiswa BBM dan PPA
Pengambil  keputusan  penerima  beasiswa  BBM  dan PPA  memiliki  variabel  model  matematik  dan  model non-matematik.  Oleh  karena  itu  untuk  membangun sistem pengambil keputusan penerima beasiswa BBM dan  PPA  berbasis  komputer  yang  diusulkan  pada penelitian ini memerlukan algoritma [19]. Algoritma ini digunakan untuk pembelajaran pada mesin supaya bisa menyelesaikan variabel model matematik maupun non- matematik.
Pembuatan  algoritma  untuk  keperluan  pembelajaran kepada  mesin  perlu  disusun  terlebih  dahulu  sebelum menulis programnya. Maksud dan tujuan dari algoritma disusun  lebih  awal  adalah  untuk  mempermudah  dan mempercepat ketika program mulai ditulis. Selain itu, ketika keluaran yang ditampilkan algoritma tidak sesuai dengan  yang  diharapkan,  algoritma  dapat  diperbaiki secara langsung..
Dalam  penelitian  ini,  algoritma  pengambil  keputusan penerima  beasiswa  BBM  dan  PPA  yang  diusulkan terdiri  dua  algoritma,  yaitu  algoritma  pengajuan beasiswa  dan  algoritma  seleksi  penerima  beasiswa BBM dan PPA.

## 2.4.1. Algoritma Pengajuan Beasiswa
Algoritma  pengajuan  beasiswa  merupakan  langkah- langkah  pernyataan  yang  dikerjakan  mesin  untuk menghasilkan  sebuah  form  dinamis  guna  menyimpan data masukan yang dimasukkan oleh mahasiswa yang mengajukan  beasiswa.  Dalam  algoritma  dilengkapi dengan pernyataan perbandingan atau pencarian untuk menemukan  kesesuaian  informasi  masukan  dengan status daripada mahasiswa yang mengajukan beasiswa.
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  pernyataan  yang digunakan  untuk  membuat  form  dinamis  pengajuan beasiswa BBM dan PPA yang diusulkan.

## Form untuk mahasiswa
Langkah 1 : Mahasiswa  memasukan  nomor  pokok mahasiswa (NPM).
Langkah 2 : Perbandingan atau pencarian NPM dalam basis data mahasiswa
Jika  tidak  ada  kesesuaian  atau  tidak  ditemukan ulangi  langkah  1.  Jika  ada  kesesuaian  atau ditemukan lanjut ke langkah 3.
Langkah 3 : Tampilkan  form dinamis  pengajuan beasiswa BBM dan PPA.
Langkah 4 : Lengkapi data permintaan yang ada pada form dinamis.
Langkah 5 : Mahasiswa  menyerahkan  kelengkapan data pengajuan beasiswa BBM dan PPA ke bagian kemahasiswaan  yang  akan  dilayani  hingga  batas akhir  pengumpulan  kelengkapan  yang  sudah ditentukan.
Kelengkapan pengajuan beasiswa BBM dan PPA diantaranya adalah surat keterangan tidak mampu

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 8 No 2 Jul – Des 2022, 105 - 116
dari  kepala  desa,  surat  keterangan  pendapatan orang tua/wali dari bagian keuangan bagi pegawai swasta/negeri,  fotocopy  sertifikat  prestasi  bagi mahasiswa  yang  pernah  mengikuti  kegiatan kurikuler  atau  ekstrakurikuler,  fotocopy  KTM, bukti pembayaran SPP terakhir dan kartu susunan keluarga.
Pada  langkah  5  ini  dikerjakan  manual  oleh mahasiswa yang mengajukan beasiswa BBM dan PPA.

## Form untuk bagian kemahasiswaan
Langkah 6 : Mecentang  kecocokan  kelengkapan  data masukan  dari  mahasiswa  dengan  kelengkapan bukti fisik yang mahasiswa kumpulkan di bagian kemahasiswaan.
Langkah 7 : Jika  bukti  fisik  kelengkapan  mahasiswa yang  dikumpulkan  dibagian  kemahasiswaan cocok  dengan  data  kelengkapan  pengajuan beasiswa,  data  disimpan  pada  tabel  kelengkapan pengajuan  beasiswa  untuk  keperluan  proses seleksi.
Langkah 8 : Jika  kelengkapan  tidak  cocok  maka pengajuan beasiswa mahasiswa yang bersangkut- an  dinyatakan  gugur  dan  tidak  bisa  melanjutkan ke proses seleksi selanutnya.

## 2.4.2. Algoritma Seleksi Penerima Beasiswa
Algoritma  seleksi  penerima  beasiswa  merupakan langkah-langkah  pernyataan  yang  dikerjakan  mesin untuk mengolah data masukan dan menampilkan hasil pengambilan  keputusan  penerima  beasiswa  BBM  dan PPA pada layar monitor maupun bentuk hardcopy pdf.
Pengolahan  data  untuk  pengambilan  keputusan penerima  beasiswa  BBM  dan  PPA  dilakukan  oleh AHP. Data yang diolah AHP adalah data pribadi, data pendukung, data angka interval kriteria.
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  pernyataan  yang digunakan  untuk  melaksanakan  seleksi  penerima beasiswa BBM dan PPA yang diusulkan.
Langkah 1 : Baca  data  masukan.  Data  pemohon, kelengkapan  pengajuan,  jenis beasiswa,  IPK, dan angka interval kriteria.
Langkah 2 : Buat  matriks  perbandingan  berpasangan pada  setiap  jenis  kriteria  dengan  memberi  nilai bobot pada kriteria tersebut.
Langkah 3 : mengkwadratkan matriks perbandingan.
Langkah 4 : Hitung  normalisasi  matriks.  Menjumlah- kan    hasil  kwadrat  matriks  pada  masing-masing kriteria.
Langkah 5 : Membagi  jumlah  baris  dari  hasil  total baris.
Langkah 6 : Hitung  eigen  vector.  Perhitungan  eigen vektor  diperoleh  dari  proses  hitung  normalisasi. Setelah  proses  hitung  normalisasi  berakhir  akan mendapatkan keluaran peringkat kriteria berdasarkan  eigen  vektor.  Langkah  1  sampai langkah  6  digunakan  juga  untuk  perhitungan matriks  alternatif  sampai  memperoleh  nilai minimum dari masing-masing alternatif.
Langkah 7 : Hitung  weighted  sum  vector.  Mengkali- kan  baris  pertama  matriks  peringkat  kriteria berdasarkan eigen  vektor dengan  kolom  pertama matriks  perbandingan  berpasangan,  kemudian baris kedua matriks peringkat kriteria berdasarkan eigen  vektor dengan  kolom  kedua  matriks perbandingan berpasangan, dan seterusnya. Setelah  itu  hasil  perkalian  tersebut  dijumlahkan untuk setiap baris.
Langkah 8 : Jumlahkan tiap baris dari perkalian matriks peringkat  kriteria  dengan  matriks  perbandingan pasangan tersebut.
Langkah 9 : Hitung consistensy  vector (CV).  CV diperoleh dengan cara membagi hasil penjumlahan setiap  baris  dari weighted  sum  vector dengan matriks  peringkat  kriteria  berdasarkan eigen vektor .
Langkah 10 : Hitung lamda maksimum. Cara menghitung  Lamda  maksimum  menggunakan persamaan matematik pada persamaan (1).
Langkah 11 : Hitung consistency  index (CI).  Cara menghitung  CI  dengan  menggunakan  persamaan matematik pada persamaan (2).
Langkah 12 : Hitung consistency  ratio (CR).  Cara menghitung CR dengan menggunakan persamaan matematik pada persamaan (3).
Langkah 13 : Memeriksa konsistensi hierarki (menbandingkan  nilai  CR  dengan  0.1.  Jika  hasil hitung  CR  ≤  0.1  maka  pengambil  keputusan menyatakan  sebagai  penerima  beasiswa.  Selain hasil  hitung  CR  tersebut  ulang  perhitungan  CR dengan  menentukan  nilai  bobot  pada  tiap-tiap kriteria).

## 2.5. Implementasi Algoritma Pengambil Keputusan Penerima Beasiswa
Implementasi algoritma pengambil keputusan penerima beasiswa  BBM  dan  PPA  di  perguruan  tinggi  swasta yang  diusulkan  ini  diimplementasikan  menggunakan web programming dinamis. Penerapan web programming  dinamis  ini  telah  digunakan  oleh penelitian  terdahulu  untuk  menyelesaikan  masalah antrian  penonton  pertandingan  sepak  bola  [20], pencarian  kepemilikan  tanah  berdasarkan  nomor sertifikat  tanah  [21]  maupun  untuk  promosi  sekolah [23].

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 8 No 2 Jul - Des 2022, 110 - 116
Oleh  karena  itu,  web  programing  dinamis  untuk implementasi algoritma pengambil keputusan penerima beasiswa  BBM  dan  PPA  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  untuk  menulis  programnya  dan basis data MySQL digunakan untuk menyimpan data- data  yang  diperlukan  untuk  pengolahan  data  dengan keluaran keputusan penerima beasiswa BBM dan PPA.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  AHP  yang  diusulkan  untuk  pengambilan keputusan  penerima  beasiswa  BBM  dan  PPA  dalam penyedidikan  saat  ini  diuji  pada  dua  model  simulasi [24],  yaitu  halaman  pengajuan  beasiswa  dan  halaman bagian  kemahasiswaan.  Pengujian  program  pada penelitian yang diusulkan ini difokuskan pada tampilan keluaran  yang  digasilkan  oleh  program  berdasarkan perlakuan (treatment) nilai yang dimasukan pada form- form masukan [25, 26].
Untuk  menjawab  apakah  algoritma  pengambil keputusan  penerima  beasiswa  BBM  dan  PPA  yang telah  diusulkan  dalam  penelitian  ini,  maka  peneliti melakukan pengujian terhadap hasil implementasi dari algoritma itu.

## 3.1. Data Masukan
Untuk  memeriksa  keluaran  dari  setiap  model  dalam penyelidikan  pada  usulan  ini,  data  masukan  uji  yang digunakan ditunjukan pada tabel 8.
Tabel 8. Data Mahasiswa Untuk Simulasi Sistem
NPM Nama Mahasiswa 08120011 Petrus Klaver Kapo 09120000 Sofie_Riandini 07120001 Aan Hariyono 10110003 Rian rachmad mukarim Kurniawan 10110004 Sena Aditya 07120002 Djatmiko 09110023 Ika Rahmawati 09110021 Hendra Patiung 09120001 Dedy Suharjo 07120046 Santy Putri Yulianti 09120024 Nuroh Istihgfarin Hariyani 07120002 Suparmanto
Dalam penelitian yang diusulkan ini, data uji coba pada tabel  8  disimpan  dalam  basis  data  dengan  nama mahasiswa.

## 3.2. Halaman Pengajuan Beasiswa
Halaman  pengajuan  beasiswa  merupakan  halaman yang diperuntukkan bagi mahasiswa yang mempunyai keinginan  mengajukan  beasiswa  BBM  dan  PPA. Halaman ini berisi menu Home dan Daftar.
Menu  Home  berisi  tentang  panduan  pengajuan beasiswa  dan  dilihat  pertama  kali  oleh  mahasiswa. Sedangkan menu Daftar digunakan untuk menampilkan form  pengajuan  beasiswa  yang  diawali  dengan mahasiswa  memasukan  Nomor  Pokok  mahasiswa (NPM), selanjutnya sistem melakukan pencarian untuk memastikan  bahwa  mahasiswa  dengan  NPM  tersebut
adalah  mahasiswa  aktif.  Adapun  menu  Home  dan Daftar  berserta  turunannya  berupa  form  isian  untuk mahasiswa ditunjukkan pada gambar 2 sampai dengan gambar 4.
Gambar 2. Halaman pengajuan beasiswa menu Home

## Gambar 3. Menu Daftar untuk pencarian NPM

## Gambar 4. Form isian data mahasiswa

## 3.2.1 Uji menu daftar
Pada bagian ini  akan menjelaskan pengujian terhadap halaman pengajuan beasiswa. Uji coba yang dilakukan terdiri  atas:  (1)  pencarian  NPM,  dan  (2)  pegajuan beasiswa.

## 3.2.1.1 Uji pencarian NPM
Pencarian  NPM  digunakan  untuk  mendapatkan informasi  bahwa  mahasiswa  dengan  NPM  yang dimasukkan  adalah  benar-benar  mahasiswa  dalam status aktif. Adapun textbox pencarian seperti ditunjuk- kan gambar 5.
Gambar 5. Textbox pencarian NPM mahasiswa

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 8 No 2 Jul – Des 2022, 105 - 116
Pada  pencarian  NPM  mahasiswa  ini  diuji  dengan menggunakan dua data uji NPM, yaitu (1) NPM benar, (2) NPM salah, dan (3) NPM kosong.

## o Uji dengan NPM benar
Pada  pengujian  ini,  NPM  yang  dimasukan  adalah 09120000. Mahasiswa dengan NPM 09120000 adalah mahasiswa aktif yang ada dalam database mahasiswa. Pada  textbox  pencarian  menghasilkan  tampilan keluaran seperti ditunjukkan gambar 6.
Gambar 6. Masukan NPM benar

## o Uji dengan NPM salah
Pada  pengujian  ini,  NPM  yang  dimasukan  adalah 091200000. Mahasiswa dengan NPM 091200000 tidak ada dalam database mahasiswa. Dengan masukan data NPM  tersebut  pada  textbox  pencarian  Pada  textbox pencarian  menghasilkan  tampilan  keluaran  seperti ditunjukkan gambar 7.
Gambar 7. Masukan dengan NPM salah
Pada gambar 7 menjelaskan bahwa apabila NPM  yang dimasukan mahasiswa adalah salah maka pada texbox pencarian  menampilkan  warning  berupa  tulisan  NPM tidak terdaftar
o Uji dengan NPM kosong
Pada  pengujian  ini,  NPM  yang  dimasukan  adalah kosong.  Dengan  masukan  data  NPM  tersebut  maka pada  textbox  pencarian  menghasilkan  tampilan keluaran seperti ditunjukkan gambar 8.
Gambar 8. Masukan dengan NPM kosong
Pada gambar 8 menjelaskan bahwa apabila NPM  yang dimasukan  mahasiswa  adalah  kosong  maka  pada texbox pencarian menampilkan warning berupa tulisan Isikan NPM.

## 3.2.1.2 Uji Pengajuan Beasiswa
Pengajuan beasiswa BBM dan PPA diperuntukkan bagi mahasiswa  dengan  ststus  aktif.  Mahasiswa  dengan status aktif, dalam usulan penelitian ini seperti ditunjuk- kan pada gambar 6.
Dalam  pengajuan  beasiswa,  pada  penelitian  yang diusulkan  ini  untuk  isian  data  pribadi  dirancang  di- disable dan tidak dapat diubah oleh mahasiswa karena data  tersebut  mengambil  langsung  dari  database  hasil studi mahasiswa selama kuliah di perguruan tinggi.
Untuk  data  pendukung  berisi  tentang  data  pada  saat registrasi  mahasiswa,  data  pendukung  dapat  diubah sesuai dengan kenyataan yang nantinya diperjelas pada halaman dengan menyerahkan hard copy kelengkapan ke bagian kemahasiswaan.
Pada  penelitian  yang  diusulkan  ini,  pada  data pendukung  untuk  data  penghasilan  orang  tua  dengan batasan range maksimumnya adalah 2.000.000.

## Data uji untuk pengajuan beasiswa
Pada  pengujian  form  pengajuan  beasiswa,  data pendukung  pada  tabel  9    merupakan  data  uji  yang digunakan pada penelitian ini.

## Tabel 9. Data Pendukung NPM 09120000
Banyaknya Saudara Pekerjaan Pendapatan   Tanggungan Buruh Tani 5 3
Langkah-langkah menguji pengajuan beasiswa sebagai berikut:
1) Klik tombol Daftar
2) Pada textbok Pengajuan Beasiswa, ketik 09120000
3) Klik tombol Search .
Keluaran  yang  dihasilkan  adalah  form  isian  yang harus  diisi  oleh  mahasiswa  seperti  ditunjukkan gambar 9.
Gambar 9. Form isian bagi pendaftar
4) Mengisi Pekerjaan Orang Tua : Buruh Tani
5) Mengisi Penghasilan Orang Tua :  ( Tidak Diisi )
6) Mengisi Jumlah Saudara Kandung : 5
7) Mengisi Tanggungan Orang Tua : 3
8) Mengisi Kurikuler : ( Tidak Diisi )

## Melek IT
Information Technology Journal. Vol 8 No 2 Jul - Des 2022, 112 - 116
9) Mengisi Ekstrakurikuler : ( Tidak Diisi )
Hasil  masukan  data  pendukung  NPM  09120000 pada form pengajuan beasiswa seperti ditunjukkan gambar10.
Gambar 10. Form isian data pendukung pendaftar
10) Klik tombol Daftar
Keluaran yang dihasilkan seperti ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar 11. Warning pada textbox penghasilan orang tua.
Gambar  11  menjelaskan  bahwa  pada  textbox penghasilan orang tua belum diisi oleh mahasiswa sehingga  sistem  memberi  respon  warning  untuk mengisi angka pada textbox penghasilan orang tua.
Jika  pada  textbox  penghasilan  orang  tua  diisi dengan  angka  2.250.000,  selanjunya  klik  tombol Daftar, keluaran yang diberikan oleh sistem seperti ditunjukkan pada gambar 12.
Gambar 12. Warning pada textbox penghasilan orang tua
Gambar 12 menjelaskan bahwa oleh karena pada textbox penghasilan orang tua diisi dengan angka 2.250.000 oleh mahasiswa dan angka yang diisikan itu  lebih besar  dari  angka  2.000.000 maka  sistem memberi respon warning.
Jika  pada  textbox  penghasilan  orang  tua  diisi dengan  angka  780.000  seperti  yang  ditunjukkan pada gambar 13.
Gambar 13. Textbox penghasilan orang tua mahasiswa diisi angka 780000
Gambar 14. Pendaftar NPM 09120000 disimpan
Selanjunya  dengan  meng-klik  tombol  Daftar, keluaran  yang  diberikan  oleh  sistem  seperti ditunjukkan pada gambar 14

## 3.3. Halaman Bagian Kemahasiswaan
Halaman  bagian  kemahasiswaan  merupakan  halaman yang  dapat  diakses  oleh  bagian  kemahasiswaan  saja. Pada  halaman  bagian  kemahasiswaan  ini  berisi  link- link  menu  utama  meliputi  menu  Beranda,  Pemohon Beasiswa,  dan  Penerima  Beasiswa  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 14.

## Gambar 14. Halaman bagian kemahasiswaan

## 3.3.1. Menu Beranda
Menu  Beranda  pada  penelitian  ini  dirancang  berisi sekilas  informasi  tentang  sistem  serta  pemberitahuan kepada  bagian  kemahasiswaan  tentang  ada  atau tidaknya  mahasiswa  yang  mendaftarkan  diri  sebagai calon penerima beasiswa baru yang masuk ke sistem.
Untuk  mengetahui  halaman  bagian  kemahasiswaan tersebut  menampilkan  hasil  yang  sesuai  dengan  yang diharapkan  oleh  peneliti  pengujian  halaman  bagian kemahasiswaan  perlu  dilakukan.  Pengujian  halaman bagian  kemahasiswaan  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  memberikan  sebanyak  dua  data  mahasiswa pendaftar.  Pendaftaran  kedua  mahasiswa  tersebut

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 8 No 2 Jul – Des 2022, 105 - 116
melalui form pengajuan beasiswa. Hasil keluaran  dari kedua  mahasiswa  yang  mendaftar  tersebut  tampil  di halaman  bagian  kemahasiswa  pada  menu  Beranda sebagai  informasi  pada  saat  ini  ada  dua  mahasiswa sebagai pendaftar baru calon penerima beasiswa BBM dan  PPA  lihat  gambar  14.    Hasil  keluaran  ini  sudah sesuai dengan harapan peneliti.
Gambar 15. Pemberitahuan ada dua pendaftar baru

## 3.3.2. Menu Pemohon Beasiswa
Menu  pemohon  beasiswa  dirancang  guna  mengetahui rincian  detail  data  pribadi  dan  data  pendukung  yang sudah diisi dalam form pengajuan penerima beasiswa. Pada halaman pemohon beasiswa ini semua isian tidak dapat  diubah  oleh  bagian  kemahasiswaan  seperti ditunjukkan pada gambar 16.
Gambar 16. Form cheklist kelengkapan data pendukung oleh bagian kemahasiswaan
Pada gambar 16 menunjukkan bagian kemahasiswaan hanya  memiliki  peran  pengecekan  kesesuaian  data pendukung  yang  sudah  diisi  mahasiswa  dengan  data kelengkapan  berupa  hard  copy  yang  diterima  oleh bagian kemahasiswaan.
Bagian  kemahasiswaan  selanjutnya  menandai  dengan cheklist pada kelengkapan data pendukung yang sesuai dengan hard copy. Sedangkan apabila kelengkapan data pendukung  tidak  ada,  maka  pada  kelengkapan  data pendungkung tersebut cheklist tidak dilakukan. Setelah bagian  kemahasiswaan  melakukan  proses  cheklist, langkah  berikutnya  bagian  kemahasiswaan  menekan tombol Simpan.
Pada  saat  bagian  kemahasiswaan  menekan  tombol Simpan,  secara  otomatis  melakukan  empat  proses penyimpanan,  yaitu  (1)  menyimpan  data  kelengkapan pada tabel kelengkapan pengajuan, (2) menyimpan nilai
dari  masing-masing  bobot  kriteria  pada  tabel  detail kriteria dari pemohon yang telah dikalikan dengan nilai interval sampai menghasilkan nilai rata-rata dari setiap pemohon  beasiswa,  (3)  menyimpan  data  mahasiswa yang lolos seleksi dan berhak menerima beasiswa pada tabel  penerima  beasiswa,  dan  (4)  menyimpan  data mahasiswa yang tidak lolos seleksi dan tidak mendapat beasiswa pada tabel gugur seleksi.

## a. Uji seleksi tidak lolos
Pada  uji  tidak  lolos  seleksi  ini  peneliti  melakukan perlakukan  secara  sengaja  terhadap  data  pendukung supaya  hasil  hitung  dari  data  tersebut  mendapat  nilai AHP  yang  rendah  pada  dua  NPM  data  uji,  yaitu 07120045  dan  09120024.  Hasil  uji  coba  seleksi pemohon beasiswa tidak lolos seperti ditunjukkan pada gambar 17.
Gambar 17. Daftar mmahasiswa tidak lolos menerima beasiswa.
Pada gambar 17 menunjukkan bahwa perlakuan secara sengaja  terhadap  data  pribadi  dan  pendukung  pada mahasiswa  dengan  NPM  07120045  dan  NPM 09120024 yang peneliti gunakan untuk menguji proses ketidak-lolosan mahasiswa sebagai penerima beasiswa sudah bekerja sesuai dengan yang peneliti harapan.

## b. Uji tabel pemohon beasiswa
Tabel  pemohon  digunakan  untuk  mengetahui  semua data  pemohon  yang  mengajukan  beasiswa.  Selain  itu pada tabel pemohon beasiswa terdapat rincian nilai dari masing-masing  kriteria  yang  dimiliki  oleh  pemohon, rincian  penilaian  AHP  serta  niai  rata-rata  AHP  yang telah diperoleh dari masing-masing mahasiswa.
Pada  pengujian  tabel  pemohon  beasiswa,  dalam penelitian  ini  menggunakan  tiga  data  mahasiswa pemohon yang diperlihatkan di gambar 19.
Gambar 19. Hasil uji tabel pemohon beasiswa
Untuk  menampilkan detail rincian pemohon beasiswa pilih tombol kotak detail rincian yang berada di sebelah kanan.  Hasil  detail  rincian  pemohon  beasiswa  untuk mahasiswa  dengan  NPM  09120000  atas  nama  Sofie Riandini seperti yang diperlihatkan pada gambar 20.

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 8 No 2 Jul - Des 2022, 114 - 116
Gambar 20. Hasil uji rincian pemohon beasiswa
Pada  gambar  20  menjelaskan  bahwa  pengambilan keputusan  untuk  mahasiswa  dengan    NPM  09120000 atas  nama  Sofie  Riandini  adalah  menerima  beasiswa PPA.  Pengambilan  keputusan  tersebut  berdasarkan rata-rata nilai AHP yang diperoleh adalah 0.88593901852755.  berdasarkan  proses  perhitungan AHP  nilai  tersebut  masih  dalam  kategori  PPA  karena batas nilai minimum beasiswa PPA yaitu 0.62172343906176.  Sedangkan  untuk  batas  nilai minimum beasiswa BBM yaitu 0.37827656093824.

## 3.3.3. Uji Penerima Beasiswa
Pada  bagian  ini  menjelaskan  tentang  pengujian pengambilan  keputusan  penerima  beasiswa  BBM  dan PPA  berdasarkan  algoritma  yang  diusulkan  peneliti. Data uji pada bagian ini menggunakan data pendukung dengan perlakuan yang dilakukan  secara  sengaja oleh peneliti  (NPM  yang  sama  dengan  isi  data  pendukung berbeda).    Data  yang  dipergunakan  untuk  menguji pengambilan  keputusan  penerima  beasiswa  BBM  dan PPA  berdasarkan  tampilan  pemberitahuan  Pendaftar Baru  yang  muncul  di  Beranda  pada  halaman  Bagian Kemahasiswaan. Untuk menampilkan Pendaftar Baru, cukup  menekan  (meng-klik)  Pendaftar  Baru.  Dengan meng-klik  Pendaftar  Baru  akan  tampil  form  rincian pendaftar yang diperlihatkan di gambar 21.
Gambar 21. Data pendaftar baru untuk uji algoritma pengambilan keputusan penerima beasiswa BBM dan

## PPA
Pada  gambar  21  menjelaskan  tentang  banyaknya pemohon  beasiswa  sebanyak  11  mahasiswa.  Setiap pemohon  beasiswa  yang  masuk  dalam  daftar  seleksi, sistem  secara  otomatis  menghitung  nilai  AHP berdasarkan  data  pribadi  (khususnya  IPK)  dan  data pendukung  yang  sudah  diuji  pada  kelengkapan  data pendukung. Untuk menampilkan form rincian pemohon dapat dilakukan dengan memilih dan menekan tombol rincian berwarna hijau.
Berikut adalah contoh hasil rincian pemohon beasiswa dari  mahasiswa  dengan  NPM  09120000  atas  nama Sofie Riandini seperti yang diperlihatkan pada gambar 22.
Pada  gambar  22  menjelaskan  bahwa  dalam  halaman rincian  pemohon  beasiswa,  sistem  mengolah  dari  dua jenis data, yaitu data probadi dan data pendukung.
Untuk  melakukan  perbandingan  penilaian  AHP,  dari data  pribadi yang digunakan adalah data IPK, sedang- kan  dari  data  pendukung  yang  digunakan  adalah  data pendapatan  orang  tua/wali,  banyaknya  saudara kandung,  banyaknya  tanggungan  orang  tua,  kegiatan kurikuler, dan kegiatan ekstrakulikuler.
Dalam gambar 22 juga menjelaskan tentang nilai bobot masing-masing  kriteria  yang  dihasilkan  dari  matriks perbandingan  berpasangan  yang  dihitung  mengguna- kan  rumus  AHP  dengan  bobot  prioritas  yang  telah ditentukan oleh  peneliti (di  dalam kotak  warna  meah) serta  nilai  hasil  perkalian  antara  nilai interval yang dimiliki  masing-masing  kriteria  dikalikan  nilai  bobot kriteria yang sudah dihitung dengan rumusan AHP (di dalam kotak warna biru).
Gambar 22. Hasil uji rincian pemohon beasiswa

## 3.3.4. Uji Cetak Keputusan Penerima Beasiswa
Setiap  sistem  informasi  menyediakan  fasilitas  cetak laporan. Oleh karena itu, pada penelitian yang diusul- kan juga menyediakan fasilitas tersebut guna peloporan untuk  pimpinan  fakultas  maupun  rektor  serta  untuk ditempel  pada  papan  pengumuman  supaya  semua mahasiswa mengetahuinya.
Hasil  pengujian  uji  mencetak  keputusan  penerima beasiswa seperti yang ditunjukkan pada gambar 23.
Gambar 23. Daftar mahasiswa penerima beasiswa BBM dan PPA

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 8 No 2 Jul – Des 2022, 105 - 116
Pada  gambar  23  menjelaskan  bahwa  untuk  mencetak daftar  mahasiswa yang menerima beasiswa  BBM dan PPA, pengguna perlu meng-klik tombol cetak penerima beasiswa. Saat tombol cetak penerima beasiswa dipilih maka laporan mahasiswa penerima beasiswa disimpan dalam file ber-ektension pdf supaya dapat diperbanyak dan file tersebut juga tampil pada layar monitor seperti yang ditunjukkan pada gambar 24.
Gambar 24. Laporan mahasiswa penerima beasiswa BBM dan PPA
Gambar 23 dan 24 telah menunjukkan bahwa algoritma untuk  menampilkan  keluaran  dalam  bentuk  pdf  yang dihasilkan oleh sistem sudah sesuai dengan harapan.

## IV. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Penerimaan  beasiswa  BBM  dan  PPA  pada  perguruan tinggi swasta sangat rawan terhadap tidakan pelanggar- an  hukum,  seperti  korupsi,  kolusi,  nepotisme,  dan penyalahgunaan  wewenang  apabila  diterapkan  secara manual.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  kelemahan  penerimaan beasiswa  BBM  dan  PPA  pada  cara  manual  ini  dapat diatasi  dengan  menggunakan  algoritma  pengambil keputusan  penerima  beasiswa  BBM  dan  PPA  dengan metode  AHP.  Mekanisme  kerja  dari  algoritma  yang diusulkan  adalah  mengunci  data  pribadi  dan  data pendukung  pemohon  yang  masuk  dalam  sistem  dan data-data  tersebut  sudah  tidak  bisa  diubah  lagi  oleh siapapun.
Algoritma  yang  diusulkan  juga  dapat  mengambil keputusan  pada  mahasiswa  pemohon  beasiswa  untuk menerima beasiswa BBM atau PPA ataupun tidak lolos seleksi secara otomatis.
Selain  dari  pada  itu,  pengambilan  keputusan  yang diputuskan  oleh  algoritma  pada  mahasiswa  pemohon beasiswa  sebagai  penerima  beasiswa  BBM  atau penerima  beasiswa  PPA  ataupun  tidak  lolos  seleksi sudah dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah dan bebas dari tindakan pelanggaran hukum.

## 4.2. Saran
Untuk  kedepannya  data  uji  coba  untuk  pemohon beasiswa  disarankan  menggunakan  data  yang  lebih banyak  (misal  150    mahasiswa  pemohon  biasiswa) dengan harapan mendapat gambaran yang jelas tentang
informasi-informasi  yang  ditemukan  dalam  data pemohon  beasiswa  tersebut.  Saran  yang  lain  adalah membangun  user  interface  yang  user  friendly  tidak seperti yang ditunjukkan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Gagang Prakoso, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Beasiswa  Mahasiswa  Di  Universitas Muhammadiyah Gresik Mengguna-kan Decision Tree  C4.5”, Undergraduate  Thesis,  Universitas
Muhammadiyah Gresik. 2017. [2]  Sumarlin,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest Neighbor Sebagai Pendukung Keputusan Klasifikasi Penerima Beasiswa PPA dan BBM” ,
Jurnal  Sistem  Informasi  Bisnis  (JSINBIS), Volume: 5, Nomor: 1, pp. 52-62, 2015. [3]  M.  Safii,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima Beasiswa PPA dan BBM Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”, Jurnal Riset Sistem Informasi  Dan  Teknik  Informatika  (JURASIK). Volume: 2, Nomor: 1, pp. 75-83, 2017.
[4]  Heru  Saputra,  “Beasiswa  PPA  Dan  BBM  Pada Perguruan Tinggi Swasta Provinsi Sumbar, Riau, Jambi Dan Kepri Di Kopertis Wilayah X Padang Menggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy  Process  Analytical Hierarchy  Process Analytical  Hierarchy  Process)”,  Jurnal  Nasional Teknologi  &  Sistem  Informasi  (Teknosi),  Vol. 02, No. 03. Hal: 175-188, 2016.
[5]   Tiya  Noviyanti,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Dalam Penerimaan Beasiswa PPA Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus:  Universitas  Gunadarma)”,  Jurnal  Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, Volume 24, No. 1, pp. 35-45, 2019.
[6]  Ade  Rizki  Susanti  and  M.  Fikri  Hidayattullah, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Beasiswa  PPA Dan BBP-PPA Pada Politeknik  Muhammadiyah Pekalongan  Berbasis  Web”,  Surya  Informatika Vol. 2 No. 1. Hal: 20-26, 2016.
[7]  Djoko Santoso, “Pedoman Umum Beasiswa Dan Bantuan  Biaya  Pendidikan  Peningkatan  Prestasi Akademik  2013”,  Direktorat  Pembelajaran  dan Kemahasiswaan  Direktorat  Jenderal  Pendidikan Tinggi, 2013.
[8]  Laili  Pujihartini,  “Penanggulangan  Korupsi, Kolusi  Dan  Nepotiseme  Dalam  Penerimaan CPNS”, Jurnal Mentari Publika, Volume 02, No 02, pp. 256-259, 2022.
[9]  Dwi  Sulistiani,  “Good  Government  Governance Menuju Pemerintah Yang Bebas Korupsi, Kolusi

## Melek IT
Information Technology Journal. Vol 8 No 2 Jul - Des 2022, 116 - 116
Dan Nepotisme (KKN)”, El – Muhasaba, Volume
8, No 1, pp. 1-15, 2017.
[10]  Firna Novi Anggoro, “Penyalahgunaan
Wewenang  oleh  Pegawai  Negeri  Sipil  (Ratio Legis  Pasal  36  Peraturan  Pemerintah  Nomor 94 Tahun  2021  Tentang  Disiplin  Pegawai  Negeri Sipil)”, Jurnal RechtsVinding: Media Pembinaan Hukum  Nasional,  Vol.  11,  No.  2,  pp.  211–228, 2022.
[11]  Barhamudin.  “Penyalahgunaan  Kewenangan Pejabat  Pemerintahan  Dan  Ruang  Lingkupnya Menurut Undang-Undang Administrasi
Pemerintahan”, Solusi, Volume 17, Nomor 2, pp. 175-192, 2019.
[12]  Istam  Chaidir  Ishak,  Alicia  A.E.  Sinsuw  and Virginia Tulenan, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Sertifikasi Guru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”, E- Journal Teknik Informatika Vol. 10, No. 1, pp. 1- 10, 2017.
[13]  R.W.  Saaty,  “The  Analytic  Hierarchy  Process- What It Is and How It Is Used”, Mathl Modelling, Vol. 9, No. 3-5, pp. 161-176, 1987.
[14]  Thomas  L.  Saaty,  “Decision-making  with  the AHP:  Why  is  the  principal  eigenvector necessary”,  European  Journal  of  Operational Research 145, pp: 85–91, 2003.
[15]  Aji  Sasongko,  Indah  Fitri  Astuti  and  Septya Maharani,  “Pemilihan  Karyawan  Baru  Dengan Metode  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process)”, Jurnal Informatika Mulawarman. Vol. 12, No. 2, pp. 88-93, 2017.
[16]  Fitriyani  and  Elly  Yanuarti,  “Seleksi  Calon Karyawan  Pada  Perusahaan  Menggunakan Metode AHP Di STMIK
Atma Luhur Pangkalpinang’,  Jurnal  SISFOKOM  (Sistem Informasi dan Komputer), Volume 08, Nomor 01, pp. 79-84, 2019.
[17]  M.  Irsyad  Fu'Adi,  Anita  Diana,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Untuk Pemilihan Karyawan Terbaik Pada Toko Sepatu Saman  Shoes”,  Jurnal  Pewradapan  Sains,
Rekayasa dan Teknologi (RADIAL). Vol. 9 No. 2, pp. 265-280, 2021.
[18]  Ike  Retna  Kusumawati  and  F.X.  Wisnu  Yudo Untoro,  “Model  Sistem  Buka/Tutup  Pelindung Tanaman  Hidroponik  Otomatis  Menggunakan Raspberry Pi Pico”, Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering (JJEEE), Volume 4, Nomor 2, pp. 175-181, 2022.
[19]  F.X.  Wisnu  Yudo  Untoro,  “Algoritma  dan Pemrograman  Dengan  Bahasa  JAVA”,  Graha Ilmu, Yogyakarta, pp. 12-45, 2010.
[20]  R. Fadila and F.X. Wisnu Yudo Untoro, “Sistem Penjualan  Tiket  Pertandingan  Sepak  Bola Berbasis Web”, MelekIT, vol. 2, no. 1, pp. 17–26, 2016.
[21]  D.  I.  Pertiwi  and  F.X.  Wisnu  Yudo  Untoro, “Sistem  Informasi  Kepemilikan  Tanah  Berbasis WEB”, MelekIT, vol. 1, no. 1, pp. 33–44, 2021.
[22]  R. D. Darmawan, T. N. . Irawan, and S. Syidada, “Rancang  Bangun  Web  Profil  Sekolah  Sebagai
Media Promosi SMP Kartika IV-10 Surabaya”, MelekIT, vol. 8, no. 1, pp. 67–76, Jun.
2022.
[23]  Tazkia Shabrina Az-zahra, Trisha Aida Syahputri,  Niken Ayu Setifani, Kinanti Prawita Ningrum, and Dwi Rolliawati, 2020. Pemodelan dan  Simulasi  Proses  Produksi  Peralatan  Bayi Pada  Home  Industri  Puppy  Putra  Perdana . Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informatika dan Komputer (JUST IT), Volume 11, Nomor 1, pp. 24-31, 2020.
[24]  Fadhila  Cahya  Ningrum,  Dandi  Suherman,  Sita Aryanti,  Handika  Angga  Prasetya  and  Aries Saifudin,  “Pengujian  Black  Box  pada  Aplikasi Sistem  Seleksi  Sales  Terbaik  Menggunakan
Teknik Equivalence Partitions”. Jurnal Informatika Universitas Pamulang. Vol. 4, No. 4, pp. 125-130, 2019.
[25]  Yahya  Dwi  Wijaya  and  Muna  Wardah  Astuti. “Pengujian Blackbox Sistem Informasi Penilaian Kinerja  Karyawan  PT  INKA  (Persero)  Berbasis Equivalence Partitions”, Jurnal Digital Teknologi Informasi, Vol.  4, No. 1, pp. 22-26, 2021.