## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA PENINGKATAN PRESTASI AKADEMIK MENGGUNAKAN METODE PREFERENCE SELECTION INDEX
Rizal 1) , Hafizh Al Kautsar Aidilof 2) , Ali Imran Nasution 3)
12 Dosen Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh
3 Mahasiswa Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh
123 Jl. Batam Kampus Bukit Indah Gedung Teknik Informatika, Lhokseumawe Email: 1 rizal@unimal.ac.id , 2 hafizh@unimal.ac.id , 3 ali.170170061@mhs.unimal.ac.id
Abstract
The rapid development of information technology is in line with the development of computational methods that help solve various problems, one of which is the method of decision support systems. Higher education institutions, especially Malikussaleh University, have many scholarship programs like the Academic Achievement Improvement Scholarship or PPA. PPA is a scholarship that has existed since 2012 which was launched and allocated by the Ministry of Research, Technology and Higher Education with a focus on aspects of improving academic achievement. However, the selection system is still conventional or manual, so it takes longer. This study aims to implement a decision-making system in an application  to  recommend  PPA  scholarship  recipients  automatically.  The  existence  of  an  automatic  decision-making system will be more efficient and effective to help speed up the process of making decisions based on the criteria they have.  Some  of  the  assessment  criteria  used  include  GPA,  semester,  the  total  income  of  parents,  and  the  number  of dependents of parents. Also, the alternative data used are 825 data. The method applied to the system is the Preference Selection Index (PSI) method, which is used as a reference for ranking results and measuring accuracy. In this method, it is not necessary to determine the relative importance between the criteria. In addition, this method does not have certain conditions that require calculating the weight of the related criteria in decision-making problems. The research steps used are the waterfall model with several main stages, namely planning, modeling, implementation, and testing. This system is built using PHP as the programming language and MySQL as the database. Based on system testing, it is found that the  system  is  following  the  design  and  can  provide  ranking  results  in  the  form  of  recommendations  for  scholarship recipients with a comparison of stakeholder decisions and that the system using the PSI method is 66%. The PSI method can be implemented by displaying each alternative's most considerable PSI value by displaying the ranking results. This PPA Scholarship Acceptance DSS application can be used as an alternative to making it easier for related parties to determine who is entitled to receive the scholarship.
Keyword: DSS, Scholarship, PPA, PSI, Recommendation.

## Abstrak
Pesatnya  perkembangan  teknologi  informasi  sejalan  dengan  perkembangan  metode  komputasi  yang  membantu menyelesaikan berbagai masalah, salah satunya adalah metode sistem pendukung keputusan. Institusi pendidikan tinggi khususnya Universitas Malikussaleh memiliki banyak program beasiswa, salah satunya  adalah Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA). Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) adalah beasiswa yang sudah ada sejak tahun 2012 yang diluncurkan dan dialokasikan dana oleh Kemenristekdikti dengan berfokus pada aspek peningkatan prestasi akademik. Walau  demikian,  sistem  penyeleksian  yang  dilakukan  masih  bersifat  konvensional  atau  manual  sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama. Tujuan dari penelitian ini  adalah menerapkan sistem pengambilan keputusan dalam sebuah  aplikasi  agar dapat merekomendasikan penerima beasiswa PPA secara otomatis. Adanya sebuah sistem pengambilan  keputusan  secara  otomatis  akan  lebih  efisien  dan  efektif  untuk  membantu  mempercepat  proses  dalam pengambilan keputusan berdasarkan kriteria-kriteria yang dimiliki. Adapun beberapa kriteria penilaian yang digunakan seperti  IPK,  semester,  jumlah  penghasilan  orang  tua  dan  jumlah  tanggungan  orang  tua  dengan  data  alternatif  yang digunakan sebanyak 825 data. Metode yang diterapkan ke dalam sistem adalah metode Preference Selection Index (PSI) yang  digunakan  sebagai  acuan  hasil  perangkingan  dan  mengukur  tingkat  akurasi.  Dalam  metode  ini,  tidak  perlu menentukan kepentingan relatif antara kriteria. Selain itu, metode ini tidak ada syarat-syarat tertentu yang mengharuskan untuk menghitung bobot kriteria yang terkait dalam masalah pengambilan keputusan. Langkah penelitian yang dipakai menggunakan  waterfall  model  dengan  beberapa  tahapan  utama  yaitu  perencanaan,  pemodelan,  implementasi  dan pengujian. Sistem ini dibangun dengan menggunakan PHP sebagai bahasa pemrogramannya dan MySQL sebagai basis data. Berdasarkan pengujian sistem diperoleh bahwa sistem telah sesuai rancangan dan dapat memberikan keluaran hasil perangkingan  berupa  rekomendasi  penerima  beasiswa  dengan  perbandingan  keputusan stakeholder dan  sistem menggunakan metode PSI sebesar 66%. Metode Preference Selection Index dapat diimplementasikan ke dalam sistem

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
dengan menampilkan hasil perangkingan sesuai dengan nilai PSI terbesar dari masing-masing alternatif. Aplikasi SPK Penerimaan Beasiswa PPA ini dapat dijadikan sebagai alternatif untuk lebih memudahkan pihak terkait dalam menentukan yang berhak menerima beasiswa.
Kata Kunci: SPK, Beasiswa, PPA, PSI, Rekomendasi.

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  teknologi  informasi  sejalan  dengan  perkembangan  metode  komputasi  yang  membantu menyelesaikan berbagai masalah[1]. Salah satunya adalah metode sistem pendukung keputusan yang merupakan sistem berbasis komputer yang dibangun dengan serangkaian program tertentu untuk membantu pengambilan keputusan[2], baik itu dalam menyelesaikan masalah yang sebelumnya sudah ada dengan menggunakan metode baru ataupun menggunakan metode  lama  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  baru.  Perkembangan  metode  sistem  pendukung  keputusan  saat  ini semakin pesat terutama dalam melakukan evaluasi.  Dalam mengambil keputusan yang  harus dipertimbangkan  adalah alternatif agar nantinya dapat menghasilkan keputusan yang optimal.
Ada beberapa metode sistem pendukung keputusan yang bisa diterapkan untuk memecahkan permasalahan terutama yang berdasarkan pada beberapa kriteria seperti metode Preference Selection Index (PSI). Pada tahun 2010 Maniya dan Bhatt mengembangkan metode PSI untuk menyelesaikan masalah Multi Criteria Decision Making (MCDM), sehingga metode ini tergolong masih relatif baru. Kelebihan dari metode Prefence Selection Index adalah efektif secara khusus ketika terjadi konflik dalam pengambilan keputusan kepentingan relatif antara atribut[3].
Pendidikan merupakan kebutuhan yang tidak terpisahkan dalam keberlangsungan hidup bernegara. Dengan adanya pendidikan, tentunya dapat mengubah paradigma global sehingga negara dapat dipandang berharga di mata dunia karena memiliki kualitas pendidikan yang baik dan berdaya saing tinggi.  Negara wajib memberikan kemudahan dan pelayanan yang baik terhadap warga negaranya agar dapat memperoleh ilmu pendidikan setinggi-tingginya tanpa harus memikirkan biaya. Sebagaimana tertera dalam Pasal 31 UUD 1945, pemerintah Indonesia sendiri mendukung pendidikan yang layak bagi warganya. Ayat pertama menyebut bahwa setiap warga negara berhak atas pendidikan, dan ayat kedua menyebut bahwa setiap warga negara wajib mengenyam pendidikan dasar dan pemerintah wajib membiayainya.
Berdasarkan UUD 1945 pasal 31 ayat 1 dan 2 tersebut maka Pemerintah Indonesia memberikan beragam program beasiswa terhadap berbagai institusi pendidikan. Institusi pendidikan tinggi khususnya Universitas Malikussaleh memiliki banyak program beasiswa, salah satunya adalah Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA). Beasiswa Peningkatan Prestasi  Akademik  (PPA)  merupakan  beasiswa  yang  disediakan  oleh  pemerintah  kepada  mahasiswa  yang  sedang berkuliah  pada  perguruan  tinggi  yang  mengelola  beasiswa  maupun  bantuan  biaya  pendidikan  pada  lingkungan Kemenristekdikti.  Hal  ini  bertujuan  memberikan  dorongan  kepada  mahasiswa  penerima  supaya  dapat  meningkatkan prestasinya baik secara kurikuler, ko-kurikuler, ataupun ekstrakurikuler serta memotivasi mahasiswa lainnya untuk lebih berprestasi  lagi  dan  juga  mencegah drop-out karena  ketidakmampuan  untuk  membayar  biaya  perkuliahan  serta meningkatkan  akses  maupun  pemerataan  kesempatan  untuk  studi  di  perguruan  tinggi.  Beasiswa  ini  didasarkan  pada pertimbangan utama yaitu prestasi atau potensi akademik, dan diberikan kepada mahasiswa untuk berpartisipasi dalam menyelesaikan  studinya  agar  memotivasi  mahasiswa  lainnya  untuk  terus  meningkatkan  kinerja  prestasi  baik  secara kurikuler ataupun ekstrakurikuler[4].
Di Universitas Malikussaleh sendiri, sistem penyeleksian yang dilakukan untuk menetapkan penerima beasiswa PPA masih bersifat konvensional atau manual yakni beasiswa diumumkan kepada mahasiswa via website , kemudian data-data mahasiswa yang telah mendaftar beasiswa dipilih dan ditetapkan siapa yang berhak menerima beasiswa sehingga menyita waktu yang cukup lama serta tingkat human of error yang masih tinggi. Melihat permasalahan tersebut, penulis mencoba membantu  dengan  menerapkan  sistem  pengambilan  keputusan  dalam  sebuah  aplikasi  agar  dapat  merekomendasikan penerima beasiswa PPA secara otomatis. Adanya sebuah sistem pengambilan keputusan secara otomatis akan lebih efisien dan  efektif  untuk  membantu  mempercepat  proses  dalam  pengambilan  keputusan  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang dimiliki.  Untuk  itu  dengan  adanya  syarat-syarat  dan  ketentuan  yang  berlaku  dalam  pemilihan  tersebut,  sangat  cocok dijadikan sebagai nilai kriteria.
Penelitian tentang sistem pengambilan keputusan penerimaan beasiswa sudah pernah dilakukan sebelumnya dengan beberapa metode, diantaranya pada sistem pendukung keputusan penerima beasiswa PPA yang menerapkan metode SAW dengan hasil uji akurasi yang diperoleh sebesar 67% dengan menggunakan 9 data uji[5]. Selanjutnya pada penelitian yang membandingkan metode TOPSIS dan SAW dalam kasus sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa pada SMA diperoleh hasil uji akurasi metode SAW sebesar 65% dan TOPSIS sebesar 50% dengan menggunakan 20 data uji[6]. Kemudian pada penelitian dalam sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa BPP-PPA pada studi kasus FILKOM Universitas  Gunadarma  yang  menggunakan  metode AHP-PROMETHEE  I  dengan  rata-rata  akurasi  yang  didapatkan sebesar 78% dan 85% menggunakan 40 data uji[7]. Pada penelitian ini, penulis mencoba menggunakan metode Preference

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Selection Index (PSI) untuk diterapkan ke dalam sistem pendukung keputusan seperti pada penelitian yang menerapkan metode PSI pada penilaian kinerja dan evaluasi karyawan[8]. Dengan demikian, nantinya sistem pengambilan keputusan penerimaan beasiswa PPA diterapkan menggunakan metode PSI dengan sistem otomatis serta seberapa persen akurasi yang didapatkan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Prefence Selection Index (PSI)
Metode preference selection index (PSI )merupakan metode pengukuran indeks preferensi yang banyak digunakan dan dikembangkan  dalam  bidang  ekonomi,  komputer,  teknik  dan  sebagainya.  Pada  tahun  2010  Maniya  dan  Bhatt memperkenalkan metode preference selection index sebagai salah satu metode yang lebih baru, tentunya digunakan untuk menyelesaikan  masalah  yang  berhubungan  dengan  MCDM.  Dalam  metode  ini,  tidak  perlu  menentukan  kepentingan relatif antara kriteria/atribut. Selain itu, metode ini tidak ada syarat-syarat tertentu yang mengharuskan untuk menghitung bobot  kriteria  yang  terkait  dalam  masalah  pengambilan  keputusan.  Metode  ini  berguna  ketika  ada  konflik  dalam menentukan kepentingan relatif antara kriteria[9]. Penentuan bobot kriteria dalam metode PSI dilakukan secara otomatis hanya  dengan  menggunakan  informasi  yang  disediakan  dalam  matriks  keputusan  dengan  pendekatan  objektif  seperti metode  standar  deviasi  atau  entropi.  Hasil  diperoleh  dengan  perhitungan  sederhana  dan  minimal  karena  berdasarkan konsep statistika tanpa memerlukan bobot atribut[10]. Kelemahan dari metode PSI adalah tidak memungkinkan pengguna untuk mempertimbangkan  faktor kualitatif. Hal ini terkait dengan metode berdasarkan  perhitungan yang menentukan bobot kriteria dalam sistematikanya sendiri[11][12].
Adapun beberapa langkah–langkah untuk menyelesaikan perhitungan dengan metode preference selection index sebagai berikut[13]:
1. Identifikasi masalahnya
Mengidentifikasikan kriteria dan alternatif terkait yang berperan dalam masalah pengambilan keputusan yang dalam pertimbangan.
2. Merumuskan matriks keputusan
Pada langkah ini melibatkan susunan matriks berdasarkan semua informasi yang tersedia dengan menggambarkan kriteria masalah. Setiap baris dari matriks keputusan dialokasikan ke dalam satu alternatif, dan setiap kolom dialokasikan ke dalam satu kriteria. Matriks keputusan dapat dipresentasikan ke dalam bentuk tabel seperti pada gambar berikut:
Gambar 1. Representasi Matriks Keputusan Dalam Bentuk Tabel
3. Normalisasi data
Ada  dua  jenis  tipe  atribut  yaitu benefit (keuntungan)  dan cost (harga).  Benefit  merupakan  kriteria  yang menguntungkan bagi perhitungan dengan nilai yang lebih besar lebih baik ( the larger the better ), sedangkan cost merupakan  kriteria  dengan  nilai  yang  lebih  kecil  lebih  baik  ( the  smaller  the  better )  pada  perhitungan.  Jika atributnya bertipe benefit dapat dinormalisasikan sebagai berikut:
ij ij max j X N X =
(1)
Jika atributnya bertipe cost dapat dinormalisasi sebagai:
min
j ij ij X N X =
(2)
4. Hitung nilai rata-rata dari data yang dinormalisasi dari setiap kriteria, dihitung dengan persamaan berikut:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
1 1 n ij i N n = =  (3) 5. Hitung nilai variasi preferensi antara nilai setiap kriteria dihitung menggunakan persamaan berikut:
2 1 n j ij i N  =   = −    N (4) 6. Tentukan penyimpangan pada nilai preferensi untuk setiap atribut menggunakan persamaan berikut:
7.
j j Ω     1    = −   (5) 8. Tentukan bobot kriterianya untuk setiap kriteria menggunakan persamaan berikut:
j j 1 Ω Ω j m j  = =  (6) 9. Hitung nilai PSI untuk setiap alternatif menggunakan persamaan berikut:
ij 1 . M i j j N   = = 
(7)
10. Pilih alternatif yang sesuai
Setiap alternatif diberi peringkat menurut nilai hasil perhitungan PSI. Alternatif yang memiliki nilai PSI tertinggi akan diperingkat pertama dan seterusnya.

## 2.2 Metode Penelitian
Metode penelitian adalah langkah terstruktur untuk memperoleh data, mengolahnya menjadi informasi yang diperlukan, dan kemudian mengolahnya menjadi informasi yang sesuai dengan masalah penelitian. Metode penelitian yang dipakai menggunakan metode waterfall . Metode waterfall merupakan proses pengembangan software yang berkelanjutan dengan melalui  beberapa  tahapan  utama  yaitu  perencanaan,  pemodelan,  implementasi  dan  pengujian  yang  dimana  proses peningkatan dapat dilihat terus mengalir ke bawah layaknya air terjun[14]. Adapun tahapan pada penelitian ini sebagai berikut:

## 1. Identifikasi Masalah
Berdasarkan  pada  permasalahan  yang  telah  dijabarkan  sebelumnya,  maka  perlu  untuk  membuat  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode  preference  selection  index  dalam  menentukan  alternatif  terbaik untuk penerimaan beasiswa peningkatan prestasi akademik (PPA).
2. Studi Literatur
Di tahapan ini, penulis mengumpulkan berbagai referensi dan pemahaman yang berhubungan dengan metode preference selection index dari jurnal-jurnal terkait.
3. Pengumpulan Data
Di tahapan ini, penulis mengumpulkan data yang berkaitan dengan penelitian yang bertujuan untuk membantu dalam menguji metode PSI. Pada penelitian ini, penulis mengumpulkan data menggunakan dua jenis sumber data yaitu:
a. Data Primer adalah data yang didapatkan secara langsung dari pihak sumber yaitu Biro Akademik berupa data sampel penerima beasiswa PPA dari tahun 2019 sebanyak 595 penerima.
b. Data Sekunder adalah data yang didapatkan secara tidak langsung yang diambil dari dari website universitas malikussaleh sebanyak 230 penerima.
4. Analisis Sistem
Analisis sistem ialah suatu aktivitas untuk mengamati sistem yang sedang berjalan, melihat bagian-bagian yang mana termasuk baik dan buruk, kemudian mencatat dan mengumpulkan kebutuhan yang harus dipenuhi pada sistem[15]. Setelah melakukan pengumpulan data, maka dilakukan analisis sistem dengan menerapkan metode Preference Selection Index (PSI). Analisis sistem berguna untuk memperoleh spesifikasi kebutuhan umum dari sistem yang dibangun.
5. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  dilakukan  dengan  tahap  perancangan  model  dan  perancangan  basis  data.  Sistem  yang dikembangkan ini  mengadopsi model diagram alir data atau  DFD pada  perancangan model yang diterapkan untuk  menjelaskan  bagaimana  cara  kerja  dari  sistem.  Pada  perancangan  basis  data  mengadopsi  ERD  yang kemudian dikonversi ke Pada tabel. Selanjutnya konsep desain ini diterapkan pada tahap implementasi dengan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## menulisnya ke dalam bahasa pemrograman.
6. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  tahapan  untuk  mewujudkan  sistem  sesuai  dari  perancangan  pada  tahap sebelumnya. Perancangan sistem yang telah dibuat selanjutnya dilakukan pengkodean ke dalam perangkat lunak sistem ( source code ) dengan bahasa pemrograman yang diinginkan. Pada penelitian ini PHP versi 7.4 digunakan sebagai bahasa pemrograman dan MySQL versi 15.1 sebagai basis data.
7. Pengujian Sistem
Pengujian sistem adalah metode yang mengkonfirmasi bahwa sistem yang dibangun telah memenuhi kebutuhan pengguna. Adapun  metode  yang  dipakai  adalah  metode Blackbox  Testing karena  lebih  berfokus  pada  unit program yang sesuai dengan kebutuhan spesifikasi. Metode pengujian dalam blackbox testing hanya sebatas melakukan  perintah  atau  melaksanakan  suatu  modul  atau  unit,  setelah  itu  memantau  apakah  hasil  dari  unit tersebut telah serupa dengan cara kerja sistem yang dibutuhkan[16]. Adapun untuk menghitung akurasi hasil dari sistem  yang  menggunakan  metode  PSI  dengan  hasil  dari  stakeholder  memakai confusion  matrix . Confusion matrix adalah metode yang dipakai untuk menghitung akurasi yang menunjukkan klasifikasi prediksi dan aktual. Perhitungan confusion matrix seperti pada tabel berikut ini[17]:

## Tabel 1. Confusion Matrix
↓Aktual \ Prediksi→  Negatif  Positif Negatif TN FN Positif FP TP Adapun untuk menghitung rumus akurasi sebagai berikut: ( )
( ) TN TP A TN FN FP TP + = + + +
(8)

## 8. Kesimpulan
Kesimpulan dibuat dengan tujuan untuk menjawab permasalahan yang telah disebutkan sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  literatur  dalam  sistem  penunjang  keputusan,  untuk  mengaplikasikan  perhitungan  metode Preference Selection  Index (PSI)  dibutuhkan  alternatif  dan  kriteria  untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Dari  data  yang  telah dikumpulkan selanjutnya dilakukan proses pengolahan data untuk memilih alternatif dan kriteria yang bisa digunakan. Adapun alternatif yang digunakan sebanyak 825 data yang terdiri dari data utama yang digunakan sebagai data diterima sebanyak  595  data  dan  data  tambahan  sebanyak  230  data  yang  digunakan  sebanyak  data  ditolak.  Kriteria  sangat berpengaruh dalam proses pengambilan keputusan, untuk kriteria yang dipertimbangkan dalam pemilihan beasiswa PPA pada sistem yang dibangun sebagai berikut:
Tabel 2. Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Tipe C1 Semester Benefit C2 IPK Benefit C3 Tanggungan Orang Tua Benefit C4 Gaji Orang Tua Cost
Pada tabel 2 jumlah kriteria yang dipakai sebanyak empat buah dengan tipe yang berbeda. Kriteria semester, IPK, dan  tanggungan  orang  tua  bertipe benefit karena  semakin  tinggi  nilai  dari  tiap-tiap  kriteria  tersebut  maka  sangat disarankan. Sedangkan kriteria gaji orang tua bertipe cost karena semakin rendah nilai dari kriteria tersebut maka sangat disarankan.  Dalam tiap kriteria terdapat beberapa subkriteria beserta berapa nilai bobot yang digunakan. Untuk penentuan nilai bobot dari subkriteria, tiap kriteria dibagi ke dalam lima subkriteria dengan keterangan nilai bobot sebagai berikut:
1. Sangat rendah dinilai sebagai 1.
2. Rendah dinilai sebagai 2.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
3. Cukup dinilai sebagai 3.
4. Tinggi dinilai sebagai 4.
5. Sangat tinggi dinilai sebagai 5.
Adapun subkriteria beserta nilai bobotnya sebagai berikut:
1. Semester
Tabel 3. Kriteria Semester No  Semester  Nilai 1 2 2 2 3 – 4 3 3 5 – 6 4 4 7 – 8 5
Pada tabel 3 ada empat subkriteria dengan semester paling rendah adalah semester dua dan yang teratas adalah semester delapan. Kriteria semester bertipe benefit sehingga semakin tinggi semester maka semakin disarankan.
2. IPK
Tabel 4. Kriteria IPK No IPK Nilai 1 < 3.00 1 2 >= 3.00 < x < 3.25 2 3 >= 3.25 < x < 3.5 3 4 >= 3.5 < x < 3.75 4 5 >= 3.75 – 4.00 5
Pada tabel 4 ada lima subkriteria dengan IPK paling kecil adalah dibawah 3,00 dan yang paling besar adalah kurang lebih sama dengan dari 3,75 sampai 4.00. Kriteria IPK bertipe benefit sehingga semakin tinggi nilai IPK maka semakin disarankan.

## 3. Tanggungan Orang Tua
Tabel 5. Kriteria Tanggungan Orang Tua No  Jumlah Tanggungan  Nilai 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 >= 5 5
Pada tabel 5 ada lima subkriteria dengan jumlah tanggugan paling sedikit adalah 1 dan yang banyak adalah lebih besar sama dengan dari 5 orang. Kriteria tanggungan bertipe benefit sehingga semakin tinggi nilai IPK maka semakin disarankan.
4. Pendapatan Orang Tua
Tabel 6. Kriteria Pendapatan Orang Tua No Jumlah Gaji Nilai 1 =< 500.000 1 2 > 500.000 < x =< 2.000.000 2 3 > 2.000.000 < x =< 4.000.000 3 4 > 4.000.000 < x =< 7.500.000 4 5 > 7.500.000 5

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Pada  tabel  6  ada  lima  subkriteria  dengan  jumlah  pendapatan  paling  sedikit  adalah  lebih  kecil  sama  dengan 500.000  dan  yang  paling  besar  adalah  lebih  besar  dari  7.500.000.  Kriteria  pendapatan  bertipe cost sehingga semakin rendah pendapatan orang tua maka semakin disarankan.

## 3.1 Perhitungan Metode PSI
Adapun contoh yang digunakan  untuk perhitungan dalam metode Preference Selection  Index adalah 14 data pengaju beasiswa sebagai alternatif seperti berikut:
Tabel 7. Data Sampel Alternatif Alternatif NIM Semester  IPK  Tanggungan Pendapatan A1 160620087 6 3,83 3 4.000.000 < x <= 5.000.000 A2 160620020 6 3,72 3 2.000.000 < x <= 2.500.000 A3 160620024 6 3,67 3 1.500.000 < x <= 2.000.000 A4 160620086 6 3,52 2 0 s/d 500.000 A5 160620028 6 3,49 3 0 s/d 500.000 A6 160620070 6 3,33 3 1.500.000 < x <= 2.000.000 A7 170620003 4 3,85 1 2.500.000 < x <= 3.000.000 A8 170620005 4 3,83 2 3.000.000 < x <= 4.000.000 A9 170620015 4 3,78 1 0 s/d 500.000 A10 180620025 2 3,55 4 1.000.000 < x <= 1.500.000 A11 180620046 2 3,55 3 1.500.000 <x <= 2.000.000 A12 180620054 2 3,21 2 1.000.000 < x <= 1.500.000 A13 180620093 2 3,13 4 0 s/d 500.000 A14 180620077 2 3,18 2 1.000.000 < x <= 1.500.000
Agar  dapat  dilakukan  perhitungan,  alternatif  tersebut  harus  ditransformasikan  ke  dalam  nilai  bobot  yang  sesuai rating kecocokan pada masing-masing kriteria sehingga bentuknya menjadi seperti berikut ini:
Tabel 8. Pembobotan Data Sampel Alternatif Alternatif NIM Semester  IPK  Tanggungan  Pendapatan A1 160620087 4 5 3 4 A2 160620020 4 4 3 3 A3 160620024 4 4 3 2 A4 160620086 4 4 2 1 A5 160620028 4 3 3 1 A6 160620070 4 3 3 2 A7 170620003 3 5 1 3 A8 170620005 3 5 2 3 A9 170620015 3 5 1 1 A10 180620025 2 4 4 2 A11 180620046 2 4 3 2 A12 180620054 2 2 2 2 A13 180620093 2 2 4 1 A14 180620077 2 2 2 2
a. Mencari nilai minimum dan nilai maksimum dari kritera.
Tabel 9. Representasi Matriks Keputusan Dalam Bentuk Tabel
Alternatif (A i )
Kriteria (C j )
C1  C2  C3  C4
A1 4 5 3 4 A2 4 4 3 3 A3 4 4 3 2
A4 4 4 2 1 A5 4 3 3 1 A6 4 3 3 2

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 9. Representasi Matriks Keputusan Dalam Bentuk Tabel (Lanjutan)
Alternatif (A i ) Kriteria (C j ) C1  C2  C3  C4 A7 3 5 1 3 A8 3 5 2 3 A9 3 5 1 1 A10 2 4 4 2 A11 2 4 3 2 A12 2 2 2 2 A13 2 2 4 1 A14 2 2 2 2 MIN 2 2 1 1 MAX 4 5 4 4
b. Normalisasi data sesuai jenis kriteria. Hasil yang diperoleh normalisasi data dari matriks keputusan sebagai berikut:
N ij = [ 1 1 0,75 0,25 1 0,8 0,75 0,333 1 0,8 0,75 0,5 1 0,8 0,5 1 1 0,6 0,75 1 1 0,6 0,75 0,5 0,75 1 0,25 0,333 0,75 1 0,5 0,333 0,75 1 0,25 1 0,5 0,8 1 0,5 0,5 0,8 0,75 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 1 1 0,5 0,4 0,5 0,5 ]
c. Menghitung nilai rata-rata dari Matriks N ij
Hasil yang diperoleh dari total perhitungan tiap kriteria N ij pada masing-masing kolom j:
∑ N ij n i=1 = [ 10,75 10,4 9 8,25 ]
Adapun untuk menghitung nilai rata-rata matriks N ij Pada setiap kriteria sebagai berikut:
N = 1 n ∑ N ij n i=1 N1 = 1 n ∑ N i1 n i=1 = 1 14 * 10,75 = 0,7678 N2 = 1 n ∑ N i2 n i=1 = 1 14 * 10,4 = 0,7428 N3 = 1 n ∑ N i1 n i=1 = 1 14 * 9 = 0,6428 N4 = 1 n ∑ N i1 n i=1 = 1 14 * 8,25 = 0,5892
Maka diperoleh matriks N sebagai berikut: N = [ 0,7678 0,7428 0,6428 0,5892 ]
d. Menghitung nilai variasi preferensi
Adapun hasil perhitungan nilai variasi preferensi sebagai berikut:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
ϕ ij = [ 0,05389 0,066122 0,01148 0,115115 0,05389 0,003265 0,01148 0,065512 0,05389 0,003265 0,01148 0,007972 0,05389 0,003265 0,02041 0,168686 0,05389 0,020408 0,01148 0,168686 0,05389 0,020408 0,01148 0,007972 0,00032 0,066122 0,15434 0,065512 0,00032 0,066122 0,02041 0,065512 0,00032 0,066122 0,15434 0,168686 0,07175 0,003265 0,12755 0,007972 0,07175 0,003265 0,01148 0,007972 0,07175 0,117551 0,02041 0,007972 0,07175 0,117551 0,12755 0,168686 0,07175 0,117551 0,02041 0,007972 ]
Sehingga diperoleh matriks ϕ j sebagai berikut: ϕ j = [ 0,6830 0,6742 0,7142 1,0342 ]
e. Menghitung penyimpangan pada nilai preferensi
Adapun perhitungan dari penyimpangan pada nilai preferensi dari masing-masing kriteria sebagai berikut:
Ω j = [1 - ϕ j ]
Ω 1 = [1 - 0,6830 ] = 0,3169  Ω 3 = [1 - 0,7142 ] = 0,2857
Ω 2 = [1 - 0,6742 ] = 0,3257  Ω 4 = [1 - 1,0342 ] = -0,0342 Maka ∑ Ω j = 0,3169 + 0,3257 + 0,2857 - 0,0342 = 0,8941
f. Menentukan bobot pada masing-masing kriteria
ω j = Ω j ∑ Ω j m j=1 ω 1 = 0,3169 0,8941 =0,3544 ω 3 = 0,2857 0,8941 =0,3195
ω 2 = 0,3257 0,8941 =0,3642  ω 4 = -0,0342 0,8941 =-0,0382
g. Menghitung Nilai PSI
Total perhitungan dari nilai PSI pada masing-masing kriteria sebagai berikut:
θ ij = [ 0,3544 0,3642 0,2396 -0,0095
0,3544 0,2914 0,2396 -0,0127 0,3544 0,2914 0,2396 -0,0191 0,3544 0,2914 0,1597 -0,0382 0,3544 0,2185 0,2396 -0,0382 0,3544 0,2185 0,2396 -0,0191 0,265 0,3642 0,0798 -0,0127 0,265 0,3642 0,1597 -0,0127 0,265 0,3642 0,0798 -0,0382 0,1772 0,2914 0,3195 -0,0191 0,1772 0,2914 0,2396 -0,0191 0,1772 0,1457 0,1597 -0,0191 0,1772 0,1457 0,3195 -0,0382 0,1772 0,1457 0,1597 -0,0191 ]
Sehingga nilai PSI keseluruhan dari masing-masing alternatif sebagai berikut:
θ 1 = 0,3544 + 0,3642 + 0,2396 - 0,0095 = 0,9488 θ 2 = 0,3544 + 0,2914 + 0,2396 - 0,0127 = 0,8727

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
θ 3 = 0,3544 + 0,2914 + 0,2396 - 0,0191 = 0,8664 θ 4 = 0,3544 + 0,2914 + 0,1597 - 0,0382 = 0,7673 θ 5 = 0,3544 + 0,2185 + 0,2396 - 0,0382 = 0,7744 θ 6 = 0,3544 + 0,2185 + 0,2396 - 0,0191 = 0,7935 θ 7 = 0,265 + 0,3642 + 0,0798 - 0,0127 = 0,6972 θ 8 = 0,265 + 0,3642 + 0,1597 - 0,0127 = 0,7771 θ 9 = 0,265 + 0,3642 + 0,0798 - 0,0382 = 0,6717 θ 10 = 0,1772 + 0,2914 + 0,3195 - 0,0191 = 0,769 θ 11 = 0,1772 + 0,2914 + 0,2396 - 0,0191 = 0,6891 θ 12 = 0,1772 + 0,1457 + 0,1597 - 0,0191 = 0,4635 θ 13 = 0,1772 + 0,1457 + 0,3195 - 0,0382 = 0,6042
θ 14 = 0,1772 + 0,1457 + 0,1597 - 0,0191 = 0,4635
h. Perangkingan
Setelah menghitung total nilai PSI dari masing-masing alternatif, maka  urutan berdasarkan nilai PSI terbesar sebagai berikut:
Tabel 10. Tabel Hasil Perangkingan Alternatif  Nilai PSI  Rangking A1 0,9488 1 A2 0,8728 2 A3 0,8664 3 A6 0,7935 4 A8 0,7771 5 A5 0,7744 6 A10 0,769 7 A4 0,7674 8 A7 0,6972 9 A11 0,6892 10 A9 0,6717 11 A13 0,6042 12 A12 0,4636 13 A14 0,4636 13

## 3.2 Implementasi Sistem
a. Halaman Masuk Mahasiswa
Halaman  masuk  mahasiswa  adalah  tempat  pengguna  meminta  izin  untuk  masuk  menggunakan  sistem.  Jika pengguna memasukkan informasi yang diminta dengan benar, sistem akan mengalihkan ke halaman pengguna.
Gambar 2. Halaman Masuk Pengguna
b. Halaman Daftar Beasiswa
Halaman daftar beasiswa adalah halaman untuk pengguna mendaftar beasiswa. Disini pengguna harus  mengisi data-data kriteria yang sesuai dengan disertai bukti.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 3. Halaman Daftar Beasiswa
c. Halaman Masuk Admin
Halaman masuk admin adalah tempat admin meminta akses ke sistem agar dapat mengelola data-data. Sistem langsung mengalihkan admin ke halaman admin jika berhasil memasukkan data yang dibutuhkan.
Gambar 4. Halaman Masuk Admin
d. Halaman Kriteria
Halaman kriteria adalah halaman untuk admin mengelola data kriteria untuk pemilihan beasiswa yang diusulkan.
Gambar 5. Halaman Kriteria
e. Halaman Subkriteria
Halaman untuk admin mengelola data subkriteria beserta masing-masing bobotnya untuk penyeleksian beasiswa yang diusulkan.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 6. Halaman Subkriteria
f. Halaman Perhitungan
Halaman  perhitungan  menampilkan  langkah-langkah  perhitungan  menggunakan  metode  PSI  sampai mendapatkan hasil perangkingan.

## Gambar 7. Halaman Perhitungan
g. Halaman Cetak
Halaman cetak adalah halaman print out pada masing-masing modul yang bisa dicetak seperti hasil seleksi.

## Gambar 8. Halaman Cetak

## 3.3 Pengujian Blackbox
Berikut hasil pengujian sistem menggunakan blackbox testing :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 11. Tabel Pengujian Blackbox
No Skenario Test Case Hipotesis Kesimpulan 1 Form masuk mahasiswa Mengisi NIM dan Password yang sesuai dan menekan tombol login Apabila sukses, maka dialihkan ke dalam sistem untuk mendaftar beasiswa Valid 2 Form daftar beasiswa Mengisi formulir pendaftaran dan menekan tombol daftar Sistem memberikan keterangan bahwa telah sukses mendaftar Valid 3 Form masuk admin Akses login sebagai admin dengan mengisi username dan password .
Apabila sukses, maka akan dialihkan ke dalam sistem untuk mengelola data-data selanjutnya Valid 4 Form kriteria Menekan menu kriteria Menampilkan halaman untuk mengelola kriteria Valid 5 Form subkriteria
Menekan menu subkriteria Menampilkan halaman untuk mengelola subkriteria Valid 6 Form hasil perhitungan Menekan tombol analisa Menampilkan halaman hasil proses perhitungan Valid 7 Cetak laporan Menekan tombol cetak laporan Memberikan keluaran berupa cetak hasil perangkingan Valid

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 3.4 Pengujian Akurasi
Hasil pengujian akurasi dibandingkan dengan hasil dari stakeholder dan hasil seleksi sistem menggunakan metode PSI. Berikut ini hasil pengujian akurasi dari sistem dengan diambil kuota dari data utama sebanyak 595 orang.
Tabel 12. Tabel Hasil Perbandingan Manual dan Sistem Alternatif  Nilai PSI  Manual Sistem A109 0,9106 Diterima  Diterima A208 0,8918 Diterima  Diterima A439 0,8918 Diterima  Diterima A606 0,8918 Ditolak Diterima A779 0,8918 Ditolak Diterima A262 0,8678 Diterima  Diterima A691 0,8678 Ditolak Diterima A434 0,8284 Diterima  Diterima A425 0,8271 Diterima  Diterima A516 0,8251 Diterima  Diterima A690 0,8231 Ditolak Diterima A194 0,8138 Diterima  Diterima A309 0,8064 Diterima  Diterima A376 0,8044 Diterima  Diterima A440 0,8044 Diterima  Diterima A382 0,7898 Diterima  Diterima ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ A646 0,3202 Ditolak Ditolak A717 0,3202 Ditolak Ditolak A579 0,3164 Diterima  Ditolak A281 0,2997 Diterima  Ditolak A506 0,2997 Diterima  Ditolak
Dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa prediksi True Positive sebesar 454, prediksi True Negative sebesar 89, dan prediksi False Postive dan False Negative masing-masing sebesar 141. Maka diperoleh perbandingan keputusan stakeholder dengan sistem menggunakan metode PSI sebagai berikut:
Tabel 13. Tabel Pengujian Confusion Matrix
↓Aktual \ Prediksi→  Negatif  Positif Negatif 89 141 Positif 141 454 Akurasi= ( 454+89 ) ( 454+141+141 +89 ) * 100 % = 66 %
Dalam  perhitungan confusion  matrix didapatkan  hasil  sebesar  66%  sehingga  sistem  pendukung  keputusan penerimaan beasiswa dengan metode PSI ini termasuk dalam kategori  cukup baik. Dengan demikian sistem ini  dapat dijadikan sebagai alternatif bagi pihak terkait.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang bisa diperoleh berdasarkan dari hasil pembahasan sebelumnya bahwa metode preference selection index (PSI) dapat diimplementasikan ke dalam sistem dengan menampilkan hasil perangkingan sesuai dengan nilai PSI terbesar dari masing-masing alternatif berupa rekomendasi penerima beasiswa. Dari pengujian sistem diperoleh bahwa aplikasi

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 198-212 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
telah berjalan sesuai rancangan dengan perbandingan hasil keputusan stakeholder dan sistem yang menggunakan metode PSI sebesar 66%. Pembobotan kriteria dalam metode PSI bersifat otomatis atau dalam kata lain berdasarkan nilai yang terkandung dalam matriks keputusan sehingga banyaknya data alternatif dan jumlah kriteria mempengaruhi bobot pada tiap-tiap  kriteria  yang  berdampak  pada  hasil  dari  nilai  PSI  pada  masing-masing  alternatif. Aplikasi  SPK  penerimaan beasiswa PPA ini dapat dijadikan sebagai alternatif untuk lebih memudahkan pihak terkait dalam menentukan yang berhak menerima beasiswa. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya diharapkan untuk mengembangkan sistem yang lebih baik lagi seperti menambah atau mengembangkan data kriteria dalam penentuan penerima beasiswa agar mendapat hasil yang lebih akurat ataupun bisa juga mencoba membandingkan dengan metode baru atau metode yang lebih baik dari segi akurasi atau efesiensinya serta bisa mengatasi nilai rangking yang sama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rizal,  R.  Kesuma  Dinata,  and  A.  Ditha,  “Online  Newspaper  Clustering  in  Aceh  using  the  Agglomerative  Hierarchical Clustering Method,” Int. J. Eng. Sci. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 70–75, 2021, doi: 10.52088/ijesty.v2i1.206.
[2] Rizal,  “SELEKSI  CALON  PESERTA  OLIMPIADE  SAINS  MENGGUNAKAN  FUZZY  MULTIPLE  ATTRIBUTE DESICION MAKING ( FMADM ) ( Study Kasus : Fatih Bilingual School ),” TECHSI  J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 189–297, 2014.
[3] S. Jian and S. Ying, “Preference selection index method for machine selection in a flexible manufacturing cell,” MATEC Web Conf. , vol. 139, pp. 4–7, 2017, doi: 10.1051/matecconf/201713900167.
[4] Kemenristekdikti, Panduan Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik . Jakarta, 2019.
[5] F. N. Khasanah and S. Rofiah, “Sistem Seleksi Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Pendukung Keputusan Simple Additive Weighting,” Semin. Nas. APTIKOM , pp. 118–125, 2019.
[6] J.  Y.  Augusto,  B.  Mulyawan,  and  T.  Sutrisno,  “Perbandingan  Metode  Topsis  Dan  Simple  Ad ditive  Weighting  Untuk Rekomendasi Penentu Penerima Beasiswa Sma Dy,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 73–76, 2019.
[7] N. N. Satriani, I. Cholissodin, and M. A. Fauzi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Calon Penerima Beasiswa BBP- PPA Menggunakan Metode AHP-PROMETHEE I Studi Kasus : FILKOM Universitas Brawijaya,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 7, pp. 2780–2788, 2018.
[8] S.  R.  Nasution,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  dan  Evaluasi  Terhadap  Kinerja  Karyawan  Dengan  Metode Preference Selection Index (PSI) Pada Industri Primer Pengolahan Kayu UD Maju Rezeki,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 383–392, 2020.
[9] K. Maniya and M. G. Bhatt, “A selection of material using a novel type decision-making method: Preference selection index method,” Mater. Des. , vol. 31, no. 4, pp. 1785–1789, 2010, doi: 10.1016/j.matdes.2009.11.020.
[10] R. Attri and S. Grover, “Application of preference selection index method for decision making  over the design stag e of production  system  life  cycle,” J.  King  Saud  Univ.  -  Eng.  Sci. ,  vol.  27,  no.  2,  pp.  207–216,  2015,  doi: 10.1016/j.jksues.2013.06.003.
[11] M.  Noryani,  S.  Sapuan,  and  M.  Mastura,  “Multi-criteria  decision-making  tools  for  material  selection  of  natural  fibre composites: A review,” J. Mech. Eng. Sci. , vol. 12, no. 1, pp. 3330–3353, 2018.
[12] R. Chauhan, T. Singh, N. S. Thakur, and A. Patnaik, “Optimization of parameters in solar thermal collector provided with impinging  air  jets  based  upon  preference  selection  index  method,” Renew.  Energy ,  vol.  99,  pp.  118–126,  2016,  doi: 10.1016/j.renene.2016.06.046.
[13] M. Stanujkic, D. Stanujkic, D. Karabasevic, and G. Popovic, “Comparison Of Tourism Potentials Using Preference Selection Index,” QUAESTUS Multidiscip. Res. J. Comp. , pp. 177–187, 2020.
[14] C.  Tristianto,  “Penggunaan  Metode  Waterfall  Untuk  Pengembangan  Sistem  Monitoring  Dan  Evaluasi  Pembangunan Pedesaan,” J. Teknol. Inf. ESIT , vol. 01, pp. 8–22, 2018, doi: 10.1093/nq/182.23.321-a.
[15] R. A. Sukamto and M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek) . Bandung: Informatika, 2018.
[16] M.  Muslihudin  and  Oktafianto, Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi  Menggunakan  Model  Terstruktur  dan  UML . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2016.
[17] Rizal, Fikry, Muhammad, and U. Khalil, “News Opinion Classification Application with Support Vector Machine Algorithm Using Framework Codeigniter,” JITE (Journal Informatics Telecommun. Eng. , vol. 5, no. July, pp. 160–166, 2021.