## SPK UNTUK MEREKOMENDASIKAN PENERIMA BEASISWA  PADA AMIK SIGMA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SMART DAN MOORA
Andriansyah 1* , Edi Surya Negara2 Program Studi Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang 1,2
e-mail: andriansyah860602@gmail.com

## Abstrak
Beasiswa  diberikan  bagi  mahasiswa  yang  tidak  mampu  dan  berprestasi  dengan  tujuan mahasiswa tersebut dapat melanjutkan pendidikan tanpa perlu memikirkan biaya. AMIK Sigma merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  yang  memberikan  beasiswa  kepada  mahasiswanya dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sendiri,  Akan  tetapi  dalam  menentukan  calon  penerima beasiswa  haruslah  mahasiswa  yang  benar  benar  memenuhi  kriteria  sehingga  penyaluran beasiswa  lebih  tepat  sasaran  untuk  itu  diperlukan  sebuah  analisis  dan  perhitungan  yang  tepat dalam  memecahkan  masalah  yang  ada  dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan dengan  menggunakan  metode  smart  dan  moora.  Metode  SMART  (Simple  Multi  Attribute Rating  Technique)  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  yang  multiatribut  SMART (Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique)  menggunakan  skala  antara  0  sampai  1,  sehingga mempermudah  perhitungan  dan  perbandingan  nilai  pada  masing-masing  alternatif  sedangkan metode  MOORA  merupakan  metode  multi  atribut  yang  digunakan  untuk  memilih  beberapa alternatif.  Setiap  alternatif  terdiri  dari  beberapa  atribut  yang  memiliki  nilai  bobot  yang menunujukkan  perbandingan  antar  atribut.  Hasil  Penelitian  Dari  hasil  analisis  kriteria  dan perhitungan    yang  peneliti  lakukan  dengan  menggunakan  metode  moora  dan  smart  ternyata memiliki perbedaan yaitu metode moora yang mendapatkan peringkat utama adalah alternative 2  sedangkan  metode  smart  adalah  alternative  4.  Dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  metode  ini memproses  kriteria  dalam  pengambilan  keputusan,  serta  perbandingan  kedua  metode  dapat memberikan keputusan yang beragam bagi seseorang dalam mengambil sebuah keputusan.
Kata Kunci : SPK; Beasiswa; Smart Moora

## Abstract
Scholarships are given to students who cannot afford and excel with the aim that these students can  continue  their  education  without  the  need  to  think  about  costs.  AMIK Sigma  is  one  of  the universities  that  provides  scholarships  to  students  with  predetermined  criteria,  However,  in determining prospective scholarship recipients, students must truly meet the criteria so that the distribution of scholarships is more targeted, for that we need a proper analysis and calculation in  solving  existing  problems  by  using  a  decision  support  system  using  the  smart  and  moora method.  The  SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique)  method  is  a  multi-attribute decision-making  method.  SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique)  uses  a  scale between 0 to 1, making it easier to calculate and compare values for each alternative, while the MOORA  method  is  a  multi-attribute  method  used.  to  select  several  alternatives.  Each alternative  consists  of  several  attributes  that  have  a  weight  value  that  shows  the  comparison between  attributes.  Research  Results  From  the  results  of  the  analysis  of  criteria  and calculations that the researchers did using the moora and smart methods, it turns out that there are  differences,  namely  the  moora  method  which  gets  the  main  rank  is  alternative  2  while  the smart method is alternative 4. It can be concluded that these two methods process the criteria in decision making, and the comparison of the two methods can provide a variety of decisions for someone in making a decision
Keywords : DSS; Scholarship; Smart Moora
I. PENDAHULUAN
Beasiswa merupakan bantuan
pendidikan  yang  diberikan  bukan  hanya untuk  orang  yang  kurang  mampu,  tetapi juga  untuk  orang  yang  memiliki  prestasi. Beasiswa  diperuntukan  bagi  siswa  ataupun mahasiswa  disemua  instansi  pendidikan baik pendidikan menengah maupun pendidikan  tinggi  atau  perguruan  tinggi yang ada di Indonesia bahkan seluruh dunia [1].  Banyak  jenis  beasiswa  tergantung  dari instansi  itu  sendiri  diantaranya  adalah adanya  beasiswa  prestasi  akademik  yang biasanya  beasiswa  tersebut  diberikan  oleh yayasan ataupun oleh Negara bagi mahasiswa yang nilai akademik nya terbaik, ada  juga  beasiswa  yang  diberikan  kepada mahasiswa  yang  berprestasi  dalam  olahraga dan  juga  beasiswa  yang  bersifat  tidak mampu bagi mahasiswa.
Sebagai salah satu lembaga
pendidikan  formal  yang  berada  di  bawah naungan  yayasan  siguntang  mahaputra palembang  lembaga  layanan  pendidikan tinggi wilayah  II  kota Palembang,  Akademi Manajemen  Informatika  dan  Komputer (AMIK)  Sigma  mendapatkan  kuota  bagi siswanya untuk mengikuti program pemberian  beasiswa  bagi  maha  siswa  yang kurang  mampu  dan  siswa  yang  berprestasi dari  pemerintah.  Oleh  karena  itu,  beasiswa seharusnya  diberikan  kepada  mahasiwa yang layak dan pantas untuk mendapatkannya  sesuai  dengan  peraturan pemerintah. Pada setiap tahun, bagian wakil direktur kemahasiswaan menyeleksi mahasiswa  yang  telah  mendaftar  sebagai penerima  beasiswa.  Proses  penyeleksian  ini membutuhkan  ketelitian  dan  waktu  yang lama  dan  sering  kali  proses  seleksi menghasilkan  mahasiswa  yang  kurang pantas  mendapatkan  beasiswa  tersebut dikarenakan beberapa hal misalnya mahasiswa  bersangkutan  telah  bekerja  dan memiliki  penghasilan  lebih  dari  UMR  atau
mahasiswa  yang  orang  tuanya  mempunyai pekerjaan  yang  baik  misalnya  pegawai negeri  sipil  sehingga  jika  dilihat  dan diperhatikan  kelayakan  pemberian  beasiswa masih  dalam  kategori  kurang  tepat  [2], diharapkan  dengan  menggunakan  SPK metode moora dan smart mampu menganalisis  dan  mendapatkan  data  yang real. Tentunya dalam menentukan mahasiswa  yang  benar  benar  berhak  dalam menerima beasiswa sangat dibutuhkan
Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  baik untuk  membantu  pihak  AMIK  SIGMA Palembang dalam melakukan seleksi penerima beasiswa berdasarkan criteria yang telah  ditetapkan  oleh  pihak  kampus[3], dikarenakan pendaftar calon penerima beasiswa  cukup  banyak  maka  system pendukung keputusan memang sangat diperlukan dalam menentukan proses seleksi agar lebih mudah, cepat dan tepat sasaran [4] Selain itu penelitian ini juga menganalisis  kedua  metode  yang  digunakan dalam menentukan calon penerima beasiswa, mencari  metode  terbaik  yang  sehingga  hasil yang  didapat  benar  benar  dapat  diterapkan [5]. Dari latar belakang diatas , maka peneliti akan menganalisis system pendukung keputusan  dengan  menggunakan  metode smart dan moora dalam mengatasi permasalahan  dalam  menentukan  penerima beasiswa pada AMIK SIGMA Palembang

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pengambilan Keputusan
Pihak  manajemen  bertugas  untuk mempertahankan dan mengingkatkan kinerja  organisasi  yang  dikelolanya.  Untuk itulah  manajemen  mengambil  keputusan mengenai  langkah-langkah  yang  harus diambil,  baik  strategi  taktik  maupun operasional.  Pengambilan  keputusan  adalah suatu  proses  pemilihan  dari  berbagai alternatif  baik  kualitatif  maupun  kuantitatif
untuk  mendapat  suatu  alternatif  terbaik
guna menjawab masalah atau menyelesaikan konflik (pertentangan) [6]. 2.2 Proses Pengambilan Keputusan Proses pengambilan keputusan meliputi empat fase yaitu [7] : a. Face Inteligensi Fase Inteligensi dimulai dengan
mengidentifikasi  tujuan  dan  sasaran organisasional  yang  berkaitan  dengan isu utama dan determinasi tujuan.
b. Fase Desain
Fase desain meliputi penemuan,
pengembangan  dan  analisis  tindakan yang  mungkin  dilakukan.  Hal  ini meliputi  pemahaman  terhadap  masalah dan mnguji solusi yang layak.
c. Fase Pilihan Pilihan merupakan tindakan mengambil keputusan kritis. Fase
pilihan  adalah  fase  membuat  keputusan nyata  dan  komitmen  untuk  menjalani tindakan tertentu.
d. Fase Implementasi Defenisi  implementasi  sedikit  rumit karena implementasi merupakan sebuah proses panjang dan melibatkan batasan- batasan tidak jelas.

## 2.3 Metode SMART dan MOORA
Metode  MOORA  merupakan  suatu metode yang mempunyai perhitungan dengan kalkulasi yang minimum dan sangat sederhana.  Metode  ini  memiliki  tingkat selektifitas  yang  baik  untuk  menentukan suatu solusi atau saran. SMART merupakan metode dalam pengambilan keputusan multi kriteria  yang  dikembangkan  oleh  Edward pada  tahun  1997.  Teknik  pengambilan keputusan multi kriteria ini didasarkan pada teori  bahwa  setiap  alternatif  terdiri  dari sejumlah  kriteria  yang  memiliki  nilai-nilai dan  setiap  kriteria  memiliki  bobot  yang menggambarkan  seberapa  penting  dan dibandingkan dengan kriteria lain. Pembobotan  ini  dapat  digunakan  dalam menilai  setiap  alternatif  supaya  diperoleh
alternatif terbaik [8].
Metode SMART merupakan suatu model pengambilan keputusan dengan  memperhatikan  hal-hal  bersifat kualitatif dan kuantitatif. Parameter menjadi  penentu  keputusan  dan  memiliki range nilai dan bobot yang berbeda beda [9].
Adapun  langkah-langkahnya  sebagai  berikut
:
a. Menghitung normalisasi kriteria dengan  membandingkan  nilai  bobot kriteria  dengan  jumlah  bobot  kriteria, dengan persamaan :
𝑊𝑗 𝐸𝑚𝑗=1 𝑤𝑗 𝑤𝑗 b. dimana : W j =  normalisasi  bobot  kriteria  ke j w j =  nilai  bobot  kriteria  ke j j = jumlah kriteria
c. Menentukan nilai utility setiap kriteria.  Nilai utiliti ini  tergantung pada sifat kriteria itu sendiri, yaitu :
1) Kriteria  yang  bersifat  “lebih diinginkan nilai yang lebih kecil”
2) Kriteria  yang  bersifat  “lebih diinginkan nilai yang lebih besar”,
3) Menghitung nilai akhir

## 2.4 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  sistem  pendukung  keputusan pertama  kali  diperkenalkan  pada  tahun 1970-an  oleh  Michael  S.  Scoott  Morton dengan istilah Management Decision System .  Sistem  tersebut  adalah  sistem berbasis komputer yang bertujuan membantu  mengambil  keputusan  dalam memanfaatkan  data  dan  model  tertentu, untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak teratur. Mcleod mendefenisikan Sistem  Pendukung  Keputusan  sebagai sistem  yang  mendukung  seseorang  atau sekelompok  kecil  manajer  yang  bekerja sebagai  tim  pembuat  keputusan,  untuk
membuat  keputusan  mengenai  masalah semiterstruktur  dengan  cara  menyediakan sejumlah informasi spesifik [7].

## Gambar 1 Fase Proses Pengambilan Keputusan

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Desain Penelitian
Dengan  menggunakan  metode  studi
kasus  penelitian  ini  bertempat  di  Akademi Manajemen  Informatika  dan  Komputer Sigma Palembang dengan desain penelitian
sebagai berikut :
1. Perencanaan yaitu merencanakan kegiatan penelitian dengan cara mengidentifikasi  latar  belakang  masalah dan melakukan analisis terhadap
masalah yang dihadapi.
2. Pelaksanaan  yaitu  peneliti  mencari informasi dan data yang dibutuhkan.
3. Analisis  Data  yaitu  pada  bagian  ini peneliti  melakukan  analisis  data  setelah melakukan mengumpulkan data dilakukan  dengan  cara  membuat  dan menentukan  kriteria  dan  memberikan masing  masing  bobot  untuk  criteria tersebut, selanjutnya memberikan penilaian  terhadap  criteria  yang  telah dibuat  untuk  masing  masing  mahasiswa sehingg  dip  roses  menggunakan  metode smart  dan  moora  sehingga  didapatkan
hasil.
4. Hasil  analisis yaitu  dengan memberikan rekomendasi  hasil  yang  didapatkan  dari hasil metode moora dan smart. 3.2 Flowchat Penelitian SPK 1 Flowchat Metode Moora Gambar 2 Flowchat Metode Moora 2 Flowchat Metode Smart

## 3.3 Sumber data
Sumber  Penelitian  ini,  Data  yang digunakan  peneliti  adalah  secara  langsung dari  sumber  respondennya  sebagai  objek dengan  menggunakan  penyebaran  angket secara  daring  kepada    mahasiswa  melalui google form pada link https://forms.gle/F7vuuf9ZUFkaeTgx5
yang  menjadi  sampel  dalam  penelitian  ini. Angket  tersebut  berisikan  komponen  yang berhubungan  dengan  kriteria  yang  peneliti buat.

## 3.4 Variabel Penelitian
1. Alternative Variabel  alternative  yang  digunakan adalah  mahasiswa  AMIK  SIGMA  itu sendiri  sebagai  objek  yang  ikut  partisipasi mengisi  form  goole  yang  telah  peneliti sediakan.
2.   Kriteria Kriteria ( Cj ) Variabel  kriteria  yang  peneliti  buat  adalah sebagai berikut :
C1 = Penghasilan Orang Tua C2 = Penghasilan Mahasiswa C3 = Prestasi Akademik C4 = Prestasi Non Akademik C5 = Tanggungan Orang Tua
3.5 Penentuan Bobot Kriteria
Langkah pertama yang dapat dilakukan  dengan  dengan  perhitungan maka  harus  menentukan  criteria-kriteria penilaian  yang  sudah  ditentukan  ,  criteria yang dapat dipakai dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Bobot Kriteria
No  Nama kriteria Keterangan Nilai Bobot 1 Penghasilan orang tua Kurang Sekali 1 20% Kurang 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5 2 Penghasilan Mahasiswa Kurang Sekali 1 10% Kurang 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5 3 Prestasi Akademik Kurang Sekali 1 50% Kurang 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5 4 Prestasi Non Akademik Kurang Sekali 1 10% Kurang 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5 5 Tanggungan Orang Tua Kurang Sekali 1 10% Kurang 2 Cukup 3
Baik 4 Sangat Baik 5

## 3.6 Fase Penelitian
Dalam  membuat  laporan  proposal  ini menghasilkan  rincian  setiap  aktivitas  yang dilakukan  pada  metode  penelitian  yang terlihat pada Gambar 1 yaitu fase intelegensi, fase desain dan fase pilihan . 1 Fase Intelegensi
Pada  fase  intelegensi  menentukan peluang  penerima  beasiswa  yang  tepat yang terdiri atas:
a. Sasaran organisasional Menentukan  peluang  mahasiswa yang  tepat  untuk admin perguruan tinggi  yang  akan  menentukan calon penerima beasiswa.
b. Pengumpulan data Pada hasil pengumpulan data yang dilakukan  pada  AMIK  SIGMA Palembang dengan teknik observasi  dan  wawancara  kepada 10  orang  mahasiswa  ditemukan  5 kriteria  yang  menjadi  pendukung untuk menentukan penerima beasiswa yang tepat. c. Identifikasi masalah Bagaimana membuat sistem pendukung keputusan untk menentukan  penerima  beasiswa dengan menggunakan metode
smart dan moora?
d. Kepemilikan masalah
Pemilik masalah ini adalah seorang wakil kemahasiswaan wakil  direktur  III  yang  akan memberikan beasiswa kepada
mahasiswa.
e. Klasifikasi masalah dan pernyataan masalah Klasifikasi masalah pada penelitian  ini  adalah  menentukan calon penerima beasiswa. 2 Fase Pilihan
Pada fase pilihan ini dalam menentukan peluang  menentukan  penerima  calon beasiswa  yang  tepat  terdiri  dari  solusi model  dan  analisis,  memilih  alternatif yang terbaik dengan menentukan perhitungan  smart  dan  moora  untuk menentukan alternative terbaik kemudian  akan  dilakukan  berbagai tahapan untuk rencana implemetasinya.
a. Solusi model yaitu dengan menggunakan  metode  smart  dan moora.
b. Menentukan  pemilihan  alternatif terbaik, hasil observasi dan wawancara  terhadap  mahasiswa yang dilakukan pada AMIK SIGMA, criteria yang dipilih  untuk menentukan peluang calon penerima  beasiswa  yang  tepat adalah C1 = Analisis Penghasilan Orang Tua C2 = Anallisis Penghasilan Mahasiswa C3 = Analisis Prestasi Akademik C4  =  Analisis  Prestasi  Non Akademik C5 = Analisi Jumlah saudara/Tanggungan orang tua. 3 Fase Desain Pada fase desain terdiri atas 2 yaitu :
a. Desain Antarmuka
b. Desain Database
3.7 Perhitungan Smart dan Moora
1 Perhitungan Metode Moora Perhitungan  manual  dengan  metode moora menggunakan 10 sampel
mahasiswa.  Data  sampel  tersebut  akan dihitung  berdasarkan  kriteria-kriteria  untuk
menentukan  kelayakan  hasil  penerima beasiswa. Proses perhitungan yang dilakukan dengan sistem pendukung keputusan kelayakan hasil dapat dijelaskan sebagai berikut
langkah-langkah
perhitungan metode moora:
a. Pembentukan Matriks
x  adalah  nilai  kriteria  masing-masing kriteria  yang  direpresentasikan  sebagai matriks.
b. Menentukan Matrik Normalisasi
Rasio  Xij  menunjukan  ukuran  ke  i dari  alternatif  pada  kriteria  ke  j,  m menunjukan  banyaknya  jumlah  alternatif dan  n  menunjukan  jumlah kriteria.  Brauers et al. (2008) menyimpulkan   bahwa   untuk denominator,      pilihan  terbaik  dari  akar kuadrat  dari  penjumlahan  kuadrat  dari setiap alternatif perkriteria.
c. Menentukan Matriks Normalisasi
terbobot. d. Menentukan nilai Preferensi

## 2 Perhitungan Metode smart
Pembobotan  dan  pemberian  peringkat ini digunakan untuk menilai setiap  alternatif agar  diperoleh  alternatif  terbaik.  Dijelaskan oleh  V.  Amalia  dan  S.  Hamidani    bahwa pembobotan  pada  SMART (Simple  Multi Attribute  Rating  Technique) menggunakan skala antara 0 sampai 1, sehingga mempermudah perhitungan
dan perbandingan  nilai  pada  masing-masing
alternatif.  Model  yang  digunakan  dalam SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating Technique) yaitu :
Keteangan :
wj  =  nilai  pembobotan  kriteria  ke-j  dan  k kriteria u(ai)  =  nilai  utility  kriteria  ke-i  untuk kriteria ke-i  Dimana i=1,2….m Algoritma proses penyelesaian dari system  pendukung  keputusan  metode smart adalah : 1. Menentukan  jumlah  kriteria  dari keputusan yang akan diambil 2. System secara otomatis akan memberikan nilai 0-100 berdasarkan    prioritas    dengan melakukan normalisasi (wj / ∑wj)
3. Memberikan    nilai    kriteria    untuk setiap alternative
4. Menghitung      nilai      utility      untuk setiap kriteria masing-masing
( 𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑜𝑢𝑡 𝑖 ) 𝑢 !( 𝑎 !) = 100 ( 𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝐶𝑚𝑖𝑛 ) % … …
… ….
Keterangan : u_i  (a_i  )  =  nilai  utility  kriteria  ke-1
untuk kriteria ke-i
Cmax = nilai kriteria maksimal
Cmin = nilai kriteria minimal
Cout i = nilai kriteria ke – i

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1

## Simulasi  Perhitungan  Moora  dan smart
Pada  bagian  ini  peneliti  membuat
alternative  yang  terdiri  dari  alternative  = C1,  C2,C3,C4  dan  C5  serta  kriteria  yang telah peneliti buat.
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
Tabel 2. Tabel Alternatif ALTERNATIF Pengahsilan Orang Tua C1 Penghasilan Mahasiswa C2 Prestasi Akademik C3 Prestasi Non Akademik C4 Tanggungan Orang Tua C5 4.2

## Perhitungan metode Moora
Dari  hasil  pengisian  data  mahasiswa berupa  angket  melalui  google  form  maka diambil sampel data  yang digunakan untuk dilakukan analisis yaitu sebagai berikut :

## Tabel 3. Sampel Data mahasiswa
Nama Mahasiswa NIM Prodi Pekerjaan Orang Tua Penghasilan orang Tua Anda Bekera? Ya/Tidak Penghasi lan Anda Prestasi Tanggun gan Orang Tua Nilai IP Semeste r Riska Agustina  20211200 05 D3 MI Tukang Becak 2.200.000 Tidak - Tidak Ada 2 3,27 Neng Suni 20211100 04 D3 TK  Meninggal - Tidak - Tidak Ada Tidak Ada 2,80 Dea Putri Agustin 20211200 04 D3 MI Ibu  Rumah Tangga 500.000 Ya 600.000 Tidak Ada 2 3,40 April Yansyah 20201200 03 D3 MI Wiraswasta  2.000.000 Tidak - Putra  Batik SUMSEL 3 3,70 Dianazihah Salsabila 20201200 55 D3 MI Swasta 3.000.000 Tidak - Juara 1 selama pendidik an di sekolah 2 3,82
Dari  hasil  sampel  data  di  atas  ,  maka  peneliti  mamasukkan  ke  dalam  tabel  kriteria sebagai berikut :

## Tabel 4.
Kriteria Mahasiswa(AL T) Penghasila nn Orang Tua (C1) Penghasilan Mahasiswa(C 2) Prestasi AKademik(C 3) Prestasi Non Akademik(C 4) Tanggunga n Orang Tua(C5) ALTERNATI F Riska Agustina (C1) 4 3 5 1 2 1 Neng   suni    ( C2) 5 3 4 1 2 2 Dea Putri Agustin (C3) 1 4 5 1 1 3 April Yansyah(C4) 3 3 4 1 1 4 Dianazihah Salsabila (C5) 4 1 5 1 2 5 Selanjutnya adapun diperoleh perubahan alternative Tabel 5. Tabel perubahan alternative ALT C1 C2 C3 C4 C5 ALTERN ATIF A1 4 3 5 1 2 1 A2 5 3 4 1 2 2 A3 1 4 5 1 1 3 A4 3 3 4 1 1 4 A5 4 1 5 1 2 5 Tabel 6. Hasil Normalisasi Terbobot
C1
C2 C3 C4 C5 JUMLAH 0,03089 3 0,03566 2 0,01981 3 0,0843 54 0,0674 31 0,238153 0,03861 0,03566 0,01585  0,0843 0,0674 0,241915
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
8 2
54 31
0,00772
6 0,04755 0,01981
3 0,0843 54 0,0337
15 0,193158 0,02317
2 0,03566 2 0,01585 0,0843
54 0,0337 15 0,192753 0,03089 3 0,01188 9 0,01981 3 0,0843 54 0,0674 31 0,21438 Tabel 7. Pencarian Nilai Yi
ALTER NETIF MAX  (  C1+  C2 +C3+C4+C5 ) Min Yi  =  Max- Min A1 0,238153 0 0,238153 A2 0,241915 0 0,241915 A3 0,193158 0 0,193158 A4 0,192753 0 0,192753 A5 0,21438 0 0,21438 Dari  hasil  Pencarian  Nilai  Yi  ,  maka dibuat peringkat dari masing-masing alternative sebagai berikut tabel peringkat :
Tabel 8. Peringkat ALTERN ETIF MAX ( C1+ C2 +C3+C4+C5 ) Peringkat Keterangan A1 0,238153 2 Tidak Layak A2 0,241915 1 Layak Mendapatkan Beasiswa A3 0,193158 4 Tidak Layak A4 0,192753 5 Tidak Layak A5 0,21438 3 Tidak Layak Dari Hasil analisis perhitungan dengan  menggunakan  metode  moora  maka didapatkan  hasil  peringkat  yang  utama adalah  alternatif  ke A2  dan  layak mendapatkan beasiswa.

## 4.3 Perhitungan Metode SMART
1 Menentukan  criteria  yang  telah  dibuat sebelumnya
Tabel 9. Bobot Kriteria NO  KRiTERIA BOBOT (wj) 1 Penghasilan orang tua 20%
2 Penghasilan Mahasiswa  10%
3 Prestasi Akademik 50%
4 Prestasi Non Akademik  10%
5 Tanggungan Orang Tua  10%
Menghitung  Normalisasi  bobot  (wj) pada  perhitungan  manual  metode  smart berdasarkan  rumus  normalisasi  diatas,  maka nilai  bobot  wj  setiap  criteria  dibagi  jumlah total bobot criteria, maka didapatkan hasil.

## Tabel 10. Bobot Ternormalisasi
NO KRiTERIA BOBOT (wj) NORMA LISASI 1 Penghasilan orang tua 20% 0,2 2 Penghasilan Mahasiswa  10% 0,1 3 Prestasi Akademik 50% 0,5 4 Prestasi Non Akademik  10% 0,1 5 Tanggungan Orang Tua  10% 0,1
Maka  dari  hasil  analisis  perhitungan dengan  menggunakan  metode  smart  yang layak  untuk  mendapatkan  beasiswa  adalah alternatif 4 dengan nilai 17.
Tabel 11. Hasil Analisis Perhitungan Dengan  Menggunakan  Metode Smart Alternatif Nilai Peringkat Keterangan Alternatif 1 3 5 Tidak Layak Alternatif 2 11,72  3 Tidak Layak Alternatif ke 3 13,5 2 Tidak Layak Alternatif ke 4 17 1 Layak Mendapatkan Beasiswa Alternatif ke 5 7,17 4 Tidak Layak

## 4.4 Uji Sensitifitas
Uji  Sensitifitas  adalah  sebuah  proses yang  digunakan  jika  terjadi  perbedaan  , sehingga  untuk  menguji  derajat  sensitifitas setiap  kriteria  dan  mendapatkan  hasil  dari  2 metode  yang  digunakan  yaitu  moora  dan smart  yang  merupakan  nilai  perubahan peringkat  setelah  menaikan  nilai  bobot  pada salah satu kriteria kemudian diterapkan pada setiap  metode.  Selanjutnya  dibandingkan saat bobot awal, derajat sensitifitas diperoleh melalui langkah-langkah berikut :
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
1 Ubah  bobot  suatu  kriteria  dengan menaikkan bobot sebesar 0,1
2 Selanjutnya  normalisasi  bobot  kriteria tersebut  dengan  cara  membagi  bobot sebesar  1,1  sehingga  membentuk  nilai bobot ∑ 𝑤 𝑗 = 1 3 Mengaplikasikan  bobot  moora  dan smart
4 Menghitung presentasi perubahan rangking  (  derajat  sensitifitas  )  untuk masing-masing moora dan smart
dengan  cara  membandingkan  berapa banyak perubahan peringkat yang terjadi jika dibandingkan dengan kondisi pada saat bobot awal.
5 Setelah  dilakukan  perubahan  bobot dengan  cara  menambahkan  nilai  0,1 pada  bobot  tiap-tiap  kriteria,  maka didapatkan  hasil  prosentase  sebagai berikut :
Tabel 12. Metode Moora
C1 C2 C3 C4 C5 JUMLAH DITAMBA HKAN 0,1 TOT AL 0,0597 0,06818 0,046729 0,2 0,142857 0,52 0,1 0,62 0,07463 0,06818 0,037383 0,2 0,142857 0,52 0,1 0,62 0,01493 0,09091 0,046729 0,2 0,071429 0,42 0,1 0,52 0,04478 0,06818 0,037383 0,2 0,071429 0,42 0,1 0,52 0,0597 0,02273 0,046729 0,2 0,142857 0,47 0,1 0,57
Tabel 13. Metode Smart
C1 C2 C3 C4 C5 WJ tambah 0,1 Jumlah A1 0,25 0 0,25 0 0,5 0,2 0,1 0,3 A2 0 0 0,75 0,25 0,5 0,1 0,1 0,2 A3 0,75 0 0,75 0 0,5 0,5 0,1 0,6 A4 0,75 0,25 0,75 0,25 0,5 0,1 0,1 0,2 A5 0,75 0 1 0,75 0,5 0,1 0,1 0,2 C1 C2 C3 C4 C5 u Cout(i) * Wj A1  0,033333 0 0 0 0,1 0,1333 A2 0 0 0,4 0,067 0,1 0,5667 A3 0,1 0 0,4 0 0,1 0,6 A4 0,1 0,2 0,4 0,067 0,1 0,8667 A5 0,1 0 0,6 0,2 0,1 1 JUMLAH 3,1667 PROSENTASE 3,17%
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
Hasil Perbandingan analisis sensitifitas metode moora dan smart Tabel 14. Tabel Perbandingan analisis sensitifitas  metode  moora  dan smart Metode Prosentase Metode Moora 1,48 % Metode Smart 3,17 %

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  kriteria  dan perhitungan    yang  peneliti  lakukan  dengan menggunakan  metode  moora  dan  smart ternyata  memiliki  perbedaan  yaitu  metode moora  yang  mendapatkan  peringkat  utama adalah alternative 2 sedangkan metode smart adalah  alternative  4.  Dapat  disimpulkan bahwa kedua metode ini memproses kriteria dalam pengambilan keputusan, serta perbandingan kedua metode dapat memberikan  keputusan  yang  beragam  bagi seseorang dalam mengambil sebuah keputusan.

## VI. SARAN
Dari  hasil  analisis  kriteria  dan perhitungan  yang  peneliti  lakukan  maka dapat  disarankan  penelitian  serupa  dapat dikembangkan dengan menggunakan sebuah metode  pendekatan  pembobotan  sehingga diharapkan dapat menghasilkan sebuah hasil keputusan yang lebih baik lagi.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Dyah,  S.  Wiyono,  and  S. Mahardhika,  “Penerapan  Metode Weighted  Product  Untuk  Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Politeknik Harapan Bersama  Tegal,” J.  Inform.  J. Pengemb.  IT ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  136– 142, 2018, doi: 10.30591/jpit.v3i2.902. [2] I.  Fitriani,  “Sistem  Penunjang Keputusan  Pada  Solusi  Penerimaan
Beasiswa Bagi Mahasiswa Menggunakan  Fuzzy  Mamdani,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris.  dan Inov.  Teknol. ,  vol.  2,  no.  3,  p.  289, 2018, doi: 10.30998/string.v2i3.2438. [3] R. Helilintar, W. W. Winarno, and H. Al  Fatta,  “Penerapan  Metode  SAW dan  Fuzzy  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Beasiswa,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  vol.  3,  no.  2, p. 89, 2016, doi: 10.24076/citec.2016v3i2.68. [4] D.  Eriskawati,  K.  P.  Sari,  L.  B. Masalah,  and  A.  W.  Rahardjo, “Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan  Pegawai  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (
Saw  )  Pada  Koperasi  Gentiaras,”
Media  Inform.  -  STMIK  Pringsewu ,
2006. [5] R. Umar, A. Fadlil, and Y. Yuminah, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP untuk Penilaian
Kompetensi  Soft  Skill  Karyawan,”
Khazanah  Inform.  J.  Ilmu  Komput. dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  27,
2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5978. [6] P.  E.  S.  dan  L.  S.  Sudjiman, “KOMPUTER  DALAM  PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN Paul  Eduard  Sudjiman  dan  Lorina Siregar Sudjiman COMPUTER BASED MANAGEMENT INFORMATION SYSTEM,” J. TeIKa, vol. 8, pp. 55–67, 2018. [7] F.  Syahputra,  M.  Mesran,  I.  Lubis, and  A.  P.  Windarto,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Guru Berprestasi Kota Medan Menerapkan Metode Preferences Selection  Index  (Studi  Kasus :  Dinas Pendidikan  Kota  Medan),” KOMIK (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  147– 155, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.921. [8] W.  Riansah et  al. ,  “Pengembangan
Hotel  Menggunakan  Perbandingan
Metode  Simple  Multi Attribute Retting  Tech  (  Smart  )  Dan  Multi Objective  Optimization  on  the  Basis
of Ratio Analysis ( Moora ),” vol. 10, no. 1, pp. 8–12, 2022. [9] S.  Sukamto,  Y.  Andriyani,  and  A. Lestari, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Bidikmisi Menggunakan Metode Smart,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 3, pp. 285–292, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i3.549.