Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Pemberian Beasiswa Kepada Mahasiswa dengan Metode Preference Selection Index (PSI)
Juniar Hutagalung 1 , Ahmad Fitri Boy 2 , Hendra Jaya 3 , Iskandar Zulkarnain 4
STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
Juniarhutagalung991@gmail.com 1 , ahmadfitriboy@gmail.com 2 , hendrajaya.tgd73@gmail.com 3 , iskandarzulkarnain.tgd@gmail.com 4
Abstract
Stikes Santa Elisabeth is an institution in the field of education, especially health. Stikes Santa Elisabeth  has  many  students  who  come  from  various  regions  where  many  students  have difficulty  paying  tuition  due  to  economic  problems.  Therefore,  many  agencies  or  companies cooperate with Stikes Santa Elisabeth to provide assistance to underprivileged students such as love,  single  tuition  fees  (UKT)  and  the  Eka  Tjita  Foundation.  The  provision  of  assistance certainly  has  rules  that  must  be  met  by  students.  Because  of  the  many  rules  or  criteria  that must be checked to determine which students will receive assistance, it can often result in the wrong  choice  as  there  is  a  limit  to  the  number  of  recipients.  To  overcome  these  problems,  a Decision Support System (DSS) is needed in determining the provision of assistance to students. By applying the PSI method, Stikes Santa  Elisabeth can be considered to provide information about  the  requirements  that  must  be  met  in  receiving  assistance.  Thus  helping  Stikes  Santa Elisabeth to determine the provision of assistance to students. This study aims to analyze the problems  that  occur  in  determining  the  priority  of  providing  assistance  to  Stikes  Santa Elisabeth  students by  applying the  PSI  method  based  on  alternative  data  and  predetermined criteria.  Based  on  the  ranking  table  above,  the  student  who  is  most  prioritized  to  get  a scholarship is Irene Permatasari with a preference selection index value of 0.8765. So it can be concluded that the application of the PSI method results in a ranking so that it can help Stikes Santa Elisabeth to choose students who are the most prioritized in receiving scholarships.
Keywords : scholarships, criteria, students, preference selection index, decision support system
Abstrak
Stikes Santa Elisabeth adalah sebuah instansi dibidang pendidikan khususnya kesehatan. Stikes Santa  Elisabeth  memiliki  banyak  mahasiswa  yang  berasal  dari  berbagai  daerah  dimana banyak  mahasiswa  mengalami  kewalahan  dalam  pembayaran  uang  kuliah  karena  masalah ekonomi. Oleh karena itu banyak instansi atau perusahaan yang bekerja sama dengan Stikes Santa  Elisabeth  untuk  memberikan  bantuan  kepada  mahasiswa  yang kurang mampu  seperti cinta  kasih,  uang  kuliah  tunggal  (UKT)  dan  Eka  Tjita  Foundation.  Pemberian  bantuan tentunya memiliki aturan yang harus dipenuhi oleh mahasiswa. Akibat banyaknya aturan atau kriteria  yang  harus  diperiksa  untuk  menentukan  siapa  mahasiswa  yang  akan  menerima bantuan  tersebut  dapat  mengakibatkan  sering  terjadi  salah  pilih  karena  terdapat  batasan jumlah penerima bantuan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dibutuhkan sebuah Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  dalam  menentukan  pemberian  bantuan  kepada  mahasiswa. Dengan menerapkan metode PSI dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pihak Stikes Santa Elisabeth  untuk  memberikan  informasi  tentang  persyaratan  yang  harus  dipenuhi  dalam menerima  bantuan.  Sehingga  membantu  pihak  Stikes  Santa  Elisabeth  untuk  menentukan pemberian  bantuan  kepada  mahasiswa.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa permasalahan  yang  terjadi  dalam  menentukan  prioritas  pemberian  bantuan  kepada mahasiswa Stikes Santa Elisabeth dengan menerapkan metode PSI berdasarkan data alternatif dan kriteria yang telah ditentukan. Berdasarkan tabel perangkingan diatas maka mahasiswa yang paling diprioritaskan untuk menerima beasiswa adalah Irene Permatasari dengan nilai indeks  pemilihan  preferensi    0,8765.  Maka  dapat  disimpulkan  penerapan  metode  PSI
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menghasilkan perangkingan sehingga dapat membantu Stikes Santa Elisabeth untuk memilih mahasiswa yang paling diprioritaskan dalam menerima beasiswa.
Kata  kunci :  beasiswa,  kriteria,  mahasiswa,  preference  selection  index,  sistem  pendukung keputusan
1. PENDAHULUAN
Pemberian  beasiswa  atau  bantuan  kepada  mahasiswa  merupakan program yang ada di setiap lembaga pendidikan. Untuk meringankan beban mahasiswa  dalam  menempuh  masa  studi  khususnya  masalah  biaya, diberikan  program  beasiswa  secara  selektif  [1].  Beasiswa  adalah  suatu bentuk  penghargaan  kepada  seseorang  yang  masih  sekolah  ataupun  kuliah untuk  dapat  terus  sekolah  ke  jenjang  lebih  tinggi.  Biasanya  beasiswa diberikan  oleh  Yayasan  ataupun  pemerintah  sebagai  apresiasi  atas  prestasi siswa atau mahasiswa, namun memiliki keterbatasan biaya [2].
Stikes  Santa  Elisabeth  adalah  sebuah  instansi  dibidang  pendidikan khususnya  kesehatan.  Stikes  Santa  Elisabeth  memiliki  banyak  mahasiswa yang  berasal  dari  berbagai  daerah  dimana  banyak  mahasiswa  mengalami kewalahan  dalam  pembayaran  uang  kuliah  karena  masalah  ekonomi.  Oleh karena itu banyak instansi atau perusahaan yang bekerja sama dengan Stikes Santa Elisabeth untuk memberikan bantuan kepada mahasiswa yang kurang mampu  seperti  cinta  kasih,  uang  kuliah  tunggal  (UKT)  dan Eka  Tjita Foundation .  Pemberian  bantuan  tentunya  memiliki  aturan  yang  selektif. Akibat  banyaknya  aturan  atau  kriteria  yang  harus  diperiksa  untuk menentukan siapa mahasiswa yang akan menerima bantuan tersebut dapat mengakibatkan  sering  terjadi  salah  pilih  karena  terdapat  batasan  jumlah penerima bantuan.
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  sebuah  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menentukan pemberian bantuan kepada mahasiswa.  Salah  satu  metode  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat digunakan dalam menentukan pemberian bantuan kepada mahasiswa adalah Preference  Selection  Index (PSI).  Dengan  menerapkan  metode  PSI  dapat menjadi  bahan  pertimbangan  bagi  pihak  Stikes  Santa  Elisabeth  untuk memberikan  informasi  tentang  persyaratan  yang  harus  dipenuhi  dalam menerima bantuan. Sehingga membantu pihak Stikes Santa Elisabeth untuk menentukan pemberian bantuan kepada mahasiswa.
SPK  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan informasi,  pemodelan  dan  pemanipulasi  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk mengambil suatu keputusan yang semiterstruktur dan tidak terstruktur [3]. Untuk  keputusan  yang  tidak  dapat  didukung  oleh  algoritma  atau  yang memerlukan  penilaian  maka  diperlukan  SPK  [4].  Sistem  pendukung keputusan  akan  sangat  membantu  dalam  memberikan  rekomendasi  dan pertimbangan serta mengurangi tingkat kesalahan dalam pemilihan melalui data  perangkingan  dari  hasil  yang  telah  diolah  dan  dapat  diterapkan  pada studi  kasus  yang  lain  [5].  SPK  merupakan  sistem  berbasis  komputer  yang menghasilkan  berbagai  alternatif  keputusan  untuk  membantu  manajemen
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dalam menyelesaikan berbagai masalah yang bersifat semi terstruktur atau terstruktur, bagaimana keputusan seharusnya dibuat tidak seorangpun tahu secara  pasti  [6]. Kombinasi  metode  dalam  SPK  bisa  diterapkan  ke  dalam berbagai  masalah,  sehingga  bisa  mendapatkan  hasil  keputusan  yang  lebih optimal [7].
Preference  Selection  Index (PSI)  merupakan  metode  yang  dapat digunakan    untuk  memecahkan  multi-kriteria  pengambilan  keputusan  [8]. Ketika ada konflik dalam menentukan kepentingan relatif antar atribut maka diperlukan  PSI.  Proses  perhitungan  dimana  informasi  yang  terkandung dalam  matriks  keputusan  ditentukan  oleh  bobot  kriteria  dengan  standar deviasi  atau  entropi  sehingga  mengidentifikasikan  bobot  kriteria  secara obyektif  [9].  Menganalisa  permasalahan  yang  terjadi  dalam  menentukan prioritas  pemberian  bantuan  kepada  mahasiswa  Stikes  Santa  Elisabeth dengan  menerapkan  metode  PSI  berdasarkan  data  alternatif  dan  kriteria yang telah ditentukan merupakan tujuan dari penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Proses Pengumpulan Data
Metode  penelitian  adalah  langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk mengumpulkan informasi atau data sebagai gambaran rancangan penelitian. Dalam metode ini ada perancangan percobaan berdasarkan data yang telah didapatkan.  Didalam  melakukan  penelitian  terdapat  beberapa  cara  yaitu sebagai berikut:
a) Data Collecting
Teknik  data collecting adalah  proses  pengumpulan  data  yang  berguna untuk  memastikan  informasi  yang  didapat.  Teknik  pengumpulan  data terdiri dari 2 jenis yaitu:
1) Observasi
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  melalui  tinjauan  langsung  ke tempat studi kasus yaitu di Stikes Santa Elisabeth.
2) Wawancara
Wawancara  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  tambahan dari pihak-pihak yang memiliki wewenang dan berinteraksi langsung dengan  tata  usaha  Stikes  Santa  Elisabeth  (Posma  Sibombing). Wawancara yang dilakukan mendapatkan data mahasiswa yang telah melakukan pendaftaran beasiswa.
b) Studi Literatur
Dalam  studi  literatur,  penelitian  ini  banyak  menggunakan  jurnal-jurnal baik  jurnal  internasional,  jurnal  nasional,  jurnal  lokal,  maupun  buku sebagai  sumber  referensi.  Diharapkan  dengan  literatur  tersebut  dapat membantu didalam menyelesaikan permasalahan yang terjadi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Tahapan Penelitian
Di  dalam  penelitian  ini,  di  adopsi  sebuah  metode  perancangan  sistem yaitu  waterfall  algoritma.  Berikut  ini  adalah  tahap  yang  dilakukan  dalam penelitian ini yaitu:
a) Analisis Masalah Dan Kebutuhan
Analisis  masalah  dan  kebutuhan  merupakan  tahap  awal  dalam perancangan sistem. Menentukan titik masalah sebenarnya dan elemen- elemen  apa  saja  yang  dibutuhkan  untuk  penyelesaian  masalah  dalam menentukan pemberian bantuan kepada mahasiswa.
b) Desain Sistem Dalam  fase  ini  dibagi  beberapa  indikator  atau  elemen  yaitu  pemodelan sistem dengan Unified Modelling Language , dari aplikasi data untuk sitem pendukung  keputusan  dalam  menentukan  pemberian  bantuan  kepada mahasiswa.
c) Pembangun Sistem Fase  ini  menjelaskan  tentang  bagaimana  melakukan  pengkodingan terhadap  desain  sistem  yang  dirancang  dan  menggunakan  bahasa pemograman berbasis dekstop .
d) Uji Coba Sistem
Melakukan testing terhadap  keseluruhan  aspek  aplikasi  baik coding , desain sistem dan pemodelan dari aplikasi sistem pendukung keputusan untuk menentukan pemberian bantuan kepada mahasiswa.
e) Implementasi atau Pemeliharaan Dalam penelitian ini pengguna atau end user -nya adalah Tata Usaha yang memiliki  kewenangan  dalam  mengolah  data    di  dalam  menentukan pemberian bantuan kepada mahasiswa.

## 2.3 . Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Pengambilan  keputusan  dalam  menangani  suatu  masalah  dengan aplikasi  interaktif  berbasis  komputer,  mengkombinasikan  data  dan  model matematis  disebut  SPK  [10].  Sekumpulan  prosedur  berbasis  model pemrosesan  dan  penilaian  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan dengan sistem sederhana, mudah dimonitoring, adaptif, cepat, kompleks dan mudah berkomunikasi merupakan sistem pendukung keputusan [11].

## 2.4. Metode Preference Selection Index (PSI)
Jika  ada  konflik  ketika  menentukan  kepentingan  relatif  antar  atribut maka  digunakan  metode  PSI  dengan  perhitungan  minimal  dan  sederhana tanpa  keharusan  bobot  atribut  sesuai  konsep  statistik  [12].  PSI  merupakan metode  yang  tanpa  memutuskan  kepentingan  relatif  antara  atribut  untuk memilih alternatif terbaik dari alternatif yang diberikan [13].
Berikut  adalah  algoritma  atau  langkah-langkah  dalam  menyelesaikan permasalahan dengan metode Preference slection index [14]:
a) Identifikasi  masalah,  menentukan  alternatif  bersama  dengan  atribut terkait dalam pengambilan keputusan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
b) Identifikasi  matriks  keputusan,  menggunakan  persamaan  (1)  di  bawah ini.
[ ] (1)
m  di  matriks  Xij  adalah  jumlah  alternatif  untuk  seleksi  dan  n  adalah jumlah atribut. Sementara Xij adalah matrik keputusan dari alternatif ke- i dengan j-kriteria.
c) Normalisasikan matriks keputusan
Menggunakan  persamaan  (2)  dan  (3),  dimana  persamaan  2  untuk atribut keuntungan ( benefit ).
(2)
Persamaan 3 untuk  atribut biaya (cost), sebagai berikut.
(3)
d) Nilai  rata-rata  dari  normalisasi  matriks  keputusan,  seperti  dalam persamaan (4).
∑ (4) e) Hitung nilai variasi preferensi (∅𝑗) menggunakan persamaan (5) berikut. ∑ (5) f) Tentukan  penyimpangan  nilai  preferensi,  dengan  menggunakan persamaan (6) berikut.
(6) g) Tentukan bobot kriteria, dengan menggunakan persamaan (7) berikut. ∑ (7)
h) Penetuan indeks pemilihan preferensi, dengan menggunakan persamaan (8) berikut. ∑ (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Identifikasi Data Kriteria
Kriteria  penilaian  dalam  menentukan  pemberian  bantuan  kepada mahasiswa terdiri dari 4 kriteria dengan bobot/nilai, sesuai tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Kode Kriteria Kriteria Optimum K01 Surat Keterangan Tidak Mampu Benefit K02 Indeks Prestasi Komulatif (IPK) Benefit K03 Perilaku Benefit K04 Jumlah Organisasi Aktif Benefit
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2. Rating Kecocokan Nilai Alternatif
Berikut  tabel  2  merupakan rating kecocokan  nilai  alternatif  terhadap kriteria yang diberikan untuk setiap mahasiswa.
Tabel 2. Rating kecocokan nilai alternatif No NIM Penilaian K01  K02  K03  K04 1 032018012 2 3 4 2 2 032018017 1 4 2 3 3 032018021 1 3 3 2 4 032018023 2 4 4 1 5 032018025 2 4 2 2 6 032018028 1 4 3 3 7 032018029 1 3 2 1 8 032018032 2 4 3 2 9 032018035 1 3 4 3 10  032018038 2 2 3 2 11  032018039 2 2 3 1 12  032018041 1 4 2 2 13  032018045 2 3 4 2 14  032018047 2 3 3 1 15  032018049 1 3 2 2 Max 2 4 4 3 Min 1 2 2 1

## 3.3. Penerapan Metode PSI
a) Identifikasi Matriks Keputusan
Identifikasi  matriks  keputusan  dihasilkan  dengan  mengubah rating kecocokan nilai alternatif menjadi matriks, dengan persamaan (1). Berikut hasil dari matrik keputusan
[ ]
b) Normalisasi Matriks Keputusan
Karena  jenis  semua  kriteria  penentuan  pemberian  bantuan  kepada mahasiswa  adalah  keuntungan  (benefit)  maka  persamaan  yang digunakan adalah persamaan (2).
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Proses  yang  sama  dilakukan  untuk  semua  nilai  alternatif  terhadap kriteria. Dari perhitungan diproleh matriks Rij.
[ ]
c) Penentuan Nilai Rata-Rata Normalisasi Matriks Menghitung nilai mean atau rata-rata dari data yang telah dinormalisasi. Pada  tahap  ini  melakukan  penjumlahan  matriks  Nij  dari  setiap  atribut, persamaan (4).
∑ ∑
∑ ∑
Hasil yang diproleh dari perhitungan di atas adalah sebagai berikut : ∑
Hasil dari perhitungan di atas mendapatkan nilai mean atau rata-rata.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## d) Hitung Nilai Variasi Preferensi
Nilai variasi preferensi (∅𝑗) menggunakan persamaan (5) berikut.
Hal  yang  sama  dilakukan  untuk  menghitung  semua  data  alternatif berdasarkan nilai normalisasi.
[ ]
Kemudian  menjumlahkan  hasil  nilai  pangkat  pada  matriks  ∅𝑗,  Hasil matriks ∅𝑗
e) Menentukan Penyimpangan Nilai Preferensi Menentukan  penyimpangan  nilai  preferensi  dapat  diselesaikan  dengan persamaan (6).
(9) =  -66,6094 =  -75,0898
=  -60,5625 =  -46,8819 Hasil perhitungan nilai preferensi menghasilkan matriks
Menghitung total nilai keseluruhan pada matriks Ωj
∑
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
f) Tentukan Bobot kriteria
Untuk  mengetahui  nilai  bobot  kriteria,  dapat  diperoleh  menggunakan persamaan (7) berikut:
∑ (10)
g) Menentukan Indeks Pemilihan Preferensi
Menentukan  indeks  pemilihan  preferensi  dapat  diselesaikan  dengan persamaan (8) sebagai berikut: ∑ (11)
Hal  yang  sama  dilakukan  untuk  semua  nilai  alternatif  berdasarkan perkalian nilai normalisasi dengan bobot kriteria.
[ ] 1 =  0,2674  +  0,2260  +  0,2431  +  0,1254 = 0,8619 2 =  0,1337  +  0,3014  +  0,1215  +  0,1882 = 0,7448 3 =  0,1337  +  0,2260  +  0,1823  +  0,1254 = 0,6675 4 =  0,2674  +  0,3014  +  0,2431  +  0,0627 = 0,8746 5 =  0,2674  +  0,3014  +  0,1215  +  0,1254 = 0,8157 6 =  0,1337  +  0,3014  +  0,1823  +  0,1882 = 0,8056 7 =  0,1337  +  0,2260  +  0,1215  +  0,0627 = 0,5440 8 =  0,2674  +  0,3014  +  0,1823  +  0,1254 = 0,8765 9 =  0,1337  +  0,2260  +  0,2431  +  0,1882 = 0,7910 10 =  0,2674  +  0,1507  +  0,1823  +  0,1254 = 0,7258 11 =  0,2674  +  0,1507  +  0,1823  +  0,0627 = 0,6631 12 =  0,1337  +  0,3014  +  0,1215  +  0,1254 = 0,6821
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
13 =  0,2674  +  0,2260  +  0,2431  +  0,1254 = 0,8619 14 =  0,2674  +  0,2260  +  0,1823  +  0,0627 = 0,7384 15 =  0,1337  +  0,2260  +  0,1215  +  0,1254 = 0,6067
Berdasarkan hasil perhitungan indeks pemilihan preferensi di atas, maka diperoleh perangkingan dari semua alternatif, sesuai dengan tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Perangkingan NIM Nama Nilai Rangking 32018032 Irene Permatasari 0,8765 1 32018023 Raynaldy Saragih 0,8746 2 32018012 Crista F Sihombing 0,8619 3 32018045 Janri Anugrah Siagian 0,8619 4 32018025 Azwan Lumbanraja 0,8157 5 32018028 Handoko Silaen 0,8056 6 32018035 Rynaldi Tampubolon 0,791 7 32018017  Zulvan Ambrosius Sihaloho  0,7448 8 32018047  Rico Ricardo Tinambunan 0,7384 9 32018038 Ely Sawato Saro Zebua 0,7258 10 32018041 Mutiara Anggreni Sirait 0,6821 11 32018021 Eviyanti Novita Purba 0,6675 12 32018039 Tulusman 0,6631 13 32018049  Jhon Fernando Sitanggang  0,6067 14 32018029 Evalentina Nainggolan 0,544 15
Berdasarkan  tabel  perangkingan  diatas  maka  mahasiswa  yang  paling diprioritaskan  untuk  menerima  beasiswa  adalah  Irene  Permatasari  dengan nilai indeks pemilihan preferensi  0,8765.

## 3.4. Pemodelan Sistem
Berikut  gambar  1  pemodelan use  case  diagram perancangan  aplikasi sistem pendukung keputusan dalam menentukan pemberian bantuan kepada mahasiswa Stikes Santa Elisabeth menggunakan metode Preference Selection Index .
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Melakukan Login Mengelola Data Kriteria Hitung Nilai Indeks  Preferensi Tata Usaha Proses Input Data Kriteria Edit Data Kriteria Hapus Data Kriteria Tampil Has il Perangkingan Mengelola Data Range Nilai Input Data Range Nilai Edit Data Range Nilai Hapus Data Range Nilai Mengelola Data Nilai Alternatif Input Data Nilai Alternatif Edit Data Nilai Alternatif Hapus Data Nilai Alternatif Validasi Simpan Hasil Perangkingan Memasukkan Username dan Pass word Tampil Laporan Hasil Perangkingan Cetak L aporan Perangkingan <<Extend>> <<Include>> <<Include>> <<Include>> <<Include>> Gambar 1 . Use Case Diagram Penentuan Pemberian Beasiswa
3.5. Implementasi Sistem a) Form Proses
Form proses berisi  perhitungan  nilai  indeks  preferensi  untuk  setiap data alternatif, dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. Rancangan Form Proses
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## b) Laporan
Form Laporan adalah form yang berisi tentang hasil akhir perangkingan data alternatif dari yang rangking tertinggi hingga terendah, dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3. Laporan Pemberian Bantuan

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  penerapan  metode Preference  Selection  Index dalam menentukan  prioritas  pemberian  bantuan  kepada  mahasiswa  Stikes  Santa Elisabeth  maka  mahasiswa  dapat  diberikan  penilaian  berdasarkan  kriteria yang ada dan menghasilkan perangkingan sehingga dapat membantu Stikes Santa Elisabeth untuk memilih mahasiswa yang paling diprioritaskan dalam menerima beasiswa. Hasil perhitungan perangkingan maka mahasiswa yang paling  diprioritaskan  untuk  menerima  beasiswa  adalah  Irene  Permatasari dengan nilai indeks pemilihan preferensi  0,8765.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. D.  P.  Ramadhani  and  H.  Februariyanti,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Mahasiswa  Penerima  Beasiswa  Menggunakan  Metode  Saw  (Simple Additive Weighting)," Proceeding SINTAK, vol. 7, pp. 1-8, 2019.
[2]. M.  Hatta,  "Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  Pada Sistem DSS Seleksi Penerimaan Beasiswa Perguruan Tinggi," Intech, vol. 2, pp. 31-40, 2020.
[3]. J. Hutagalung, and U. F. Sari, “Penerapan Metode K-Means dan MOORA Dalam  Penerimaan  Bantuan  Stimulan  Perumahan  Swadaya  (BSPS),” InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan T. Jaringan , vol. 6 no.1, pp. 30-42, 2021.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 648-660 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[4]. Ernawati,  "Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan Jabatan  Pegawai  Dengan  Metode  Profile  Matching  (Studi  Kasus: Kementerian  Agama  Kantor  Wilayah  Dki  Jakarta)," Jurnal  Informatika, vol. 10, pp. 127-134, 2017.
[5]. J.  Hutagalung,  “Studi  Kelayakan  Pemilihan  Supplier  Perlengkapan  Dan ATK Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 356-371, 2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.154.
[6]. M.  K.  Siahaan,  M.  Mesran,  S.  A.  Hutabarat,  and  J.  Afriany,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas  Pembangunan  Daerah Menerapkan  Metode  Preference  Selection  Index  (Psi),” KOMIK (Konferensi  Nas. Teknol.  Inf. dan Komputer) ,  vol.  2, no. 1, pp. 370–375, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.961.
[7]. J.  Hutagalung  and  M.  T.  Indah  R,  “Pemilihan  Dosen  Penguji  Skripsi Menggunakan M. Aras, Copras and  Waspas,” vol. 10, no.3, pp. 354–367, 2021.
[8]. M. Rizki and G. Ginting, “Penerapan Metode Preference Selection Index Dalam Pemilihan Teller Terbaik,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 127–134, 2020.
[9]. N.  P.  Rizanti,  L.  T.  Sianturi  and  M.  Sianturi,  "Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Siswa  Pertukaran  Pelajar  Menggunakan  Metode Psi (Preference Selection Index)," Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), vol. 1, pp. 263-269, 2019
[10]. N.  Nursobah,  “Penerapan  Metode  Preference  Selection  Index  (PSI) Dalam Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Program Studi IT di Provinsi Kalimantan  Timur,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  3,  p.  1045, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3081.
[11]. S. H. Sahir et al. , “The Preference Selection Index method in determining the location of used laptop marketing,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 3.4 Special Issue 4, 2018.
[12]. Mesran,  K.  Tampubolon,  R.  D.  Sianturi,  F.  T.  Waruwu,  and  A.  P.  U. Siahaan,  “Determination  of  Education  Scholarship  Recipients  Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.
[13]. R.  Panggabean  and  N.  A.  Hasibuan,  “Penerapan  Preference  Selection Index  (  PSI  )  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengangkatan Supervisor Housekeeping,” Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 85–93, 2020, [Online]. Available:
http://djournals.com/resolusi/article/view/70.
[14]. R.  K.  Hondro,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Klinik  Hewan Terbaik Menggunakan Metode PSI ( Preference Selection Index ),” vol. 9, no. 3, pp. 58–64.