## Perbandingan Metode SAW dan Topsis pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa
Wahyuni Eka Sari [1]* ,Muslimin B [2] , Selvia Rani [3]
Program Studi Teknologi Rekayasa Komputer, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Samarinda [1] Program Studi Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Jurusan Manajemen Pertanian, Politeknik Pertanian Negeri samarinda [1],[2],[3]
Samarinda, Indonesia wahyunisari52@gmail.com [1] , muslimin@politanisamarinda.ac.id [2] , seselvia93@gmail.com [3]
Abstract— SMK TI LABBAIKA provides scholarships every semester  to  students  who  meet  the  requirements.  The  selection process still uses the manual method based on the Headmaster's knowledge. The suitable decision support systems and methods are needed to minimize errors in decision making and get fair decision results. In this study, two decision support system methods were chosen, namely Simple Additive Weighting (SAW) and Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The  SAW  and  TOPSIS  methods  were  chosen  because  they  have simple calculations. A comparison of the two methods is carried out to determine the best method for selecting scholarships. The criteria  used  in  this  study  are  student  status,  number  of  family members,  parent's  occupation,  parent's  income,  and  semester grades. The 20 alternative data is used for testing. Based on the results of testing the accuracy for the SAW method is 45% while for TOPSIS is 60%.
Keywords— DSS , Decision Support System , Scholarship , SAW, TOPSIS
Abstrak— SMK TI LABBAIKA memberikan beasiswa setiap semester kepada mahasiswa yang memenuhi persayaratan. Proses seleksinya  masih  menggunakan  cara  manual  yaitu  melalui pertimbangan  Kepala  Sekolah.  Demi  meminimalisir  kesalahan dalam  pengambil  keputusan  dan  mendapatkan  hasil  keputusan yang  adil  maka  diperlukan  sistem  dan  metode  pendukung keputusan yang baik. Pada penelitian ini dipilih dua metode sistem pendukung  keputusan  yaitu  Simple  Additive  Weighting  (SAW) dan  Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution  (TOPSIS).  Metode  SAW  dan  TOPSIS  dipilih  karena kedua  metode  ini  memiliki  perhitungan  yang  tidak  rumit. Perbandingan kedua metode dilakukan untuk mengetahui metode yang  terbaik  dalam  seleksi  beasiswa.  Kriteria  yang  digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  status  siswa,  jumlah  tanggungan, pekerjaan  orangtua,  penghasilan  orangtua,  dan  nilai  semester. Data alternatif yang digunakan untuk uji coba sebanyak 20 data alternatif.  Berdasarkan  hasil  uji  coba,  diperoleh  akurasi  untuk metode SAW yaitu 45%, sedangkan untuk TOPSIS yaitu 60%.
Kata Kunci— SPK, SMK, Beasiswa, SAW, TOPSIS

## I. PENDAHULUAN
SMK TI Labbaika merupakan salah satu sekolah swasta di Samarinda Seberang. Salah satu bantuan dari pemilik yayasan terhadap siswa yang kurang mampu di sekolah ini yaitu dengan pemberian beasiswa. Beasiswa dalam bentuk keringanan biaya SPP(gratis)  selama  6  bulan  (1  semester).  Seleksi  penerimaan beasiswa tersebut diadakan setiap semester dimana setiap wali kelas  menyetorkan  data  siswa  di  kelasnya  untuk  didaftarkan sebagai peserta penerima beasiswa. Kegiatan seleksi penerima beasiswa  di  SMK  TI  Labbaika  masih  menggunakan  cara manual  oleh  admin  tata  usaha  dimana  belum  ada  sistem  dan metode  penilaian  yang  jelas  sehingga  dapat  menghasilkan keputusan  yang  kurang  akurat  dan  dapat  terjadi  pemilihan penerima  beasiswa  yang  bersifat  subyektif  dari  panitia  atau petugas  seleksi  pemilihan  penerima  beasiswa.  Proses penyeleksian  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  data siswa satu  persatu  sehingga memakan waktu  yang lebih lama sehingga dapat mengganggu kegiatan tata usaha yang lainnya.
Oleh  karena  itu,  beasiswa  seharusnya  diberikan  kepada siswa  yang  layak  dan  pantas  untuk  mendapatkannya  sesuai dengan  peraturan  sekolah.  Hal  ini  juga  bertujuan  untuk meminimalkan kesalahan input data pada pengambil keputusan sehingga diperoleh hasil keputusan yang adil. Oleh sebab itu, pada penelitian ini dibuat sebuah sistem pendukung keputusan seleksi  penerima  beasiswa  yang  akan  membantu  dalam pengolahan  data  alternatif  dengan  kriteria  yang  ada  sehingga bisa  mempercepat  proses  penentuan  siswa  yang  berhak mendapatkan beasiswa serta mendapatkan hasil yang akurat.
Metode SAW dipilih untuk penentuan beasiswa. Kelebihan dari metode SAW yaitu karena komputasinya dapat dilakukan dengan cepat. Penelitian tentang seleksi beasiswa menggunakan  SAW  telah  banyak  dilakukan  oleh  eniyati  [2], Sari  [8],  Setyawan  [9].  Namun  SAW  sendiri  beberapa kelemahan yaitu hanya dapat melakukan penjumlahan terbobot sehingga  perlu  perbandingan  dengan  metode  pengambilan keputusan lain untuk mengidentifikasi metode yang terbaik.
Metode  TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  pengambilan yang  keputusan  yang  dapat  memilih  alternatif  yang  terbaik
tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif tetapi  juga  memiliki jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif yang  dalam  hal  ini  akan  memberikan  rekomendasi  penerima beasiswa  yang  sesuai  dengan  yang  diharapkan  [1].  Penelitian tentang perbandingan SAW dan TOPSIS yang dilakukan oleh Manullang [3] untuk seleksi beasiswa masuk perguruan tinggi. Hasil  yang  diperoleh  yaitu  kedua  metode  cukup  baik  dalam menyeleksi  keputusan.  Kemudian  Manurung  [4]  membangun sistem  pendukung  keputusan  dengan  AHP  dan  TOPSIS. Metode  AHP  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  tiap krtieria,  kemudian  TOPSIS  untuk  proses  perankingan.  Pada penelitian  ini  akan  dilakukan  perbandingan  metode  SAW dengan  TOPSIS.  Penentuan  kriteria  didasarkan  pada pertimbangan pakar yaitu Kepala Sekolah SMK TI Labbaika. Tujuan  dari  penelitian  antara  lain  untuk  membandingkan metode yang paling tepat digunakan dalam seleksi penerimaan beasiswa  sehingga  diperoleh  alternatif  pemecahan  masalah yang tepat.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Tahapan penyelesaian metode SAW [6] adalah:
1. Menentukan alternatif.
2. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam pengambilan keputusan.
3. Mengonversikan  nilai  alternatif  kedalam  nilai  rating kecocokan pada setiap kriteria.
4. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan
(W) setiap kriteria W=[ W_1  W_2  W_3….W_j]           (1)
5. Membuat  matriks  keputusan  X  yang  dibentuk  dari  tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  dengan  cara menghitung  nilai  rating  kinerja  ternormalsasi  r_ij  dari alternatif A_i pada kriteria C_j.
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑚𝑖𝑛 𝑖 (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑥 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (2)
7. Hasil dari rating kinerja ternormalisasi membentuk matriks ternormalisasi (R)
𝑅 = [ 𝑟 11 𝑟 12 … 𝑟 1𝑗 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2 … 𝑟 𝑖𝑗 (3)
8. Hasil akhir nilai preferensi diperoleh dari penjumlahan dari perkalian  elemen  baris  matrik  ternormalisasi  (R)  dengan bobot  preferensi  (W)  yang  bersesuaian  elemen  kolom matriks (W).
Hasil  perhitungan  bila  nilai  preferensi  dari  alternatif  yang lebih  besar  mengidentifikasikan  bahwa  alternatif  merupakan alternatif terbaik.

## B. Metode TOPSIS
Langkah-langkah  penyelesaian  masalah  MADM  dengan TOPSIS [10] :
1. Membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi,  dengan rumus.
𝒓 𝒊𝒋 = 𝒙 𝒊𝒋 √∑ 𝒙 𝒊𝒋𝟐 𝒎 𝒊=𝟏 (4)
Keterangan : rij adalah hasil dari normalisasi matriks keputusan R dengan i=1,2,......m; dan j=1,2,....n
Xij adalah nilai dari suatu alternatif (i) terhadap kriteria (j) dengan i=1,2,...,m; dan j=1,2,....n
2. Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi  terbobot, ditujukan
𝒚 𝒊𝒋 =   𝒘 𝒊 𝒓 𝒊𝒋 (5)
Keterangan : yij  adalah  elemen  dari  matriks  keputusan  yang ternormalisasi terbobot Y.
wj adalah bobot kriteria ke-j.
rij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R.
3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi negatif a. Solusi  ideal  positif  dinotasikan  A+  sedangkan  solusi negatif  dinotasikan  A-.  Solusi  ideal  positif  (dari  hasil tiap  kriteria  diambil  dari  nilai  Y  terbesar)  Berikut  ini adalah rumus
A + = ( 𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … . , 𝑦 𝑛 + ); (6)
b. Solusi ideal negatif (dari hasil tiap kriteria diambil dari nilai Y terkecil). Dengan rumus
A - = ( 𝑦 1 _ , 𝑦 2 − , … . , 𝑦 𝑛 − ); (7)
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan matriks  solusi  ideal  positif  dan  negatif.  Jarak  adalah alternatif  Ai  dengan  solusi  positif  dirumuskan  sebagai berikut:
𝑺 𝒊 + =   √∑ (𝒚 𝒊𝒋 𝒏 𝒋=𝟏 −   𝒚 𝒊 + ) 𝟐 ; 𝒊 = 𝟏, 𝟐, … . , 𝒎 (8)
5. Jarak  adalah  alternatif  Ai  dengan  solusi  ideal  negatif dirumuskan sebagai berikut:
𝑺 𝒊 − =   √∑ (𝒚 𝒊𝒋 𝒏 𝒋=𝟏 −   𝒚 𝒊 − ) 𝟐 ; 𝒊 = 𝟏, 𝟐, … ., (9)
6. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif. Kedekatan relatif dari alternatif A+ dengan solusi ideal A- dipresentasikan dengan rumus:
𝑪 𝒊 = 𝑺 𝒊 − 𝑺 𝒊 − + 𝑺 𝒊 + (10)
7. Merangking alternatif. Alternatif dapat dirangking berdasarkan urutan. Maka dari itu, alternatif terbaik adalah salah  satu  yang  berjarak  terpendek  terhadap  solusi  ideal positif dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Alur Penelitian
Pada  Gambar  1,  pertama  dilakukan  persiapan  input  data kriteria  dan  alternatif. Tahap  input  data  kriteria  dan  alternatif hingga normalisasi matriks untuk kedua metode sama. Setelah melalui  proses  normalisasi,  kemudian  dilakukan  perhitungan antara dua metode sistem pendukung keputusan yaitu SAW dan TOPSIS.  Nilai  perhitungan  dari  metode  SAW  dan  TOPSIS dibandingkan  sehingga  menghasilkan  keputusan  akhir  untuk tiap  alternatif.  Peringkat  nilai  tertinggi  adalah  alternatif  yang lolos seleksi beasiswa.
Gambar 1. Alur Penelitian

## B. Kriteria
Berikut  ini  adalah  kriteria  yang  digunakan  sebagai  acuan
untuk  menyeleksi  penerima  beasiswa.  Kelima  kriteria  dapat dilihat  pada  Tabel  1  berikut.  Kriteria  dengan  bobot  terbesar yaitu kriteria status siswa. Status siswa terdiri dari tiga kategori yaitu  orangtua  lengkap,  yatim/piatu,  dan  yatim  piatu.  Kriteria yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ditentukan  oleh  pihak Kepala Sekolah.
TABEL 1. KRITERIA Kode Nama Kriteria Sifat Kriteria Presentase Desimal K1 Status Siswa Keuntungan 35% 0,35 K2 Penghasilan orangtua/wali Biaya 30% 0,30 K3 Pekerjaan orangtua/wali Biaya 20% 0,20 K4 Jumlah tanggungan orangtua/wali Keuntungan 10% 0,10 K5 Rata-rata nilai ujian semester terakhir Keuntungan 5% 0,05

## C. Nilai skala kriteria
Pada skala kriteria, terdapat perbedaan jumlah skala likert . Perbedaan  jumlah  skala likert ini  didasarkan  pada  data real yang diperoleh pihak sekolah. Skala kriteria seperti pada Tabel 2.

## TABEL 2. SKALA KRITERIA
Kriteria Bobot Kriteria Sifat Kriteria Skala Nilai Status Siswa 0,35 Benefit yatim piatu 5 yatim/piatu 3 Lengkap 1 Penghasilan orangtua/wali 0,3 Cost < 2.000.000 5 2.000.000 - 4.000.000 4 4.000.001 - 6.000.000 3 6.000.001 - 8.000.000 2 > 8.000.000 1 Pekerjaan orangtua/wali 0,2 Cost tidak memiliki pekerjaan tetap 5 buruh/pegawa i honor 4 PNS/TNI/Polr i 3 swasta 2 Wiraswasta 1 Jumlah tanggungan orangtua/wali 0,1 Benefit >= 5 5 4 anak 4 3 anak 3 2 anak 2 1 anak 1 Rata-rata nilai ujian semester terakhir 0,05 Benefit >  95 5 86 – 95 4 76 – 85 3 65 – 75 2 < 65 1

## D. Alternatif
Alternatif  yang  digunakan  yaitu  siswa  siswi  SMK  TI Labbaika. Data alternatif dipilih dari 20 siswa terbaik pada satu
angkatan  yaitu  kelas  X  (sepuluh).  Perkelas  diwakili  oleh  5 siswa terbaik untuk diajukan sebagai calon penerima beasiswa. Pada penelitian ini digunakan dua puluh data alternatif. Daftar data alternatif dapat dilihat pada Tabel 3.

## TABEL 3. ALTERNATIF
No Nama Status Siswa Penghasilan Orangtua/Wali Pekerjaan Orangtua/Wali Jumlah Tanggungan Orangtua/Wali Rata2 Nilai Semester 1 FR Yatim Piatu Rp. 2,000,000 - Rp. 4,000,000 Karyawan Swasta 3 85 2 Y Lengkap Kurang Dari Rp. 2,000,000 Buruh 2 80 3 AH Lengkap Rp. 2,000,000 - Rp. 4,000,000 Karyawan Swasta 2 87 4 AK Lengkap Kurang Dari Rp. 2,000,000 Wiraswasta 3 85 5 AR Lengkap Rp. 2,000,000 - Rp. 4,000,000 Buruh 4 90 6 A Lengkap Kurang Dari Rp. 2,000,000 Tidak Memiliki Pekerjaan Tetap 3 85 7 AIH Yatim Rp. 2,000,000 - Rp. 4,000,000 PNS/TNI/Polri 2 80 8 ASH Yatim Rp. 4,000,001 - Rp. 6,000,000 Karyawan Swasta 2 85 9 AP Yatim Kurang Dari Rp. 2,000,000 Buruh 3 85 10 AA Lengkap Rp. 4,000,001 - Rp. 6,000,000 PNS/TNI/Polri 3 85 11 AR Piatu Rp. 4,000,001 - Rp. 6,000,000 Karyawan Swasta 2 85 12 AAW Lengkap Kurang Dari Rp. 2,000,000 Wiraswasta 2 90 13 AA Yatim Rp. 4,000,001 - Rp. 6,000,000 Wiraswasta 3 80 14 AG Piatu Kurang Dari Rp. 2,000,000 Wiraswasta 4 95 15 AAS Lengkap Kurang Dari Rp. 2,000,000 Karyawan Swasta 2 83 16 AE Lengkap Kurang Dari Rp. 2,000,000 Buruh 3 80 17 AF Lengkap Rp. 4,000,001 - Rp. 6,000,000 Wiraswasta 2 82 18 AHA Lengkap Rp. 2,000,000 - Rp. 4,000,000 Wiraswasta 3 80 19 AM Lengkap Kurang Dari Rp. 2,000,000 Wiraswasta 2 85 20 AAAK Lengkap Rp. 2,000,000 - Rp. 4,000,000 Wiraswasta 3 80 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  dijelaskan  tentang  hasil  perhitungan metode SAW, TOPSIS dan akurasi hasil metode.
A. Hasil

## 1. Perhitungan Metode SAW
Pada  perhitungan  dengan  metode  SAW,  tahap  awal  yaitu menentukan  kriteria  dan  alternatif.  kemudian  menormalisasi matriks keputusan dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalsasi 𝑟 𝑖𝑗 dari  alternatif 𝑨 𝒊 pada  kriteria 𝑪 𝒋 .  Apabila berupa kriteria keuntungan maka nilai 𝑥 𝑖𝑗 dibagi dengan nilai Max 𝑥 𝑖𝑗 dari setiap kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai Min 𝑥 𝑖𝑗 dari  setiap  kolom  dibagi  dengan  nilai 𝑥 𝑖𝑗 .  Proses normalisasi seperti pada Tabel 4.
a) Normalisasi
Tabel 4. Matriks Ternormalisasi
No Alternatif
Kriteria
Status siswa Pengh asilan orangt ua/wal i Pekerj aan orangt ua/wal i Jumlah tanggun gan orangtua /wali Rata2 nilai semest er terakh ir 1 FR 1 0.75 0.5 0.75 0.75 2 Y 0.2 0.6 0.25 0.5 0.75
No Alternatif Kriteria Status siswa Pengh asilan orangt ua/wal i Pekerj aan orangt ua/wal i Jumlah tanggun gan orangtua /wali Rata2 nilai semest er terakh ir 3 AH 0.2 0.75 0.5 0.5 1 4 AK 0.2 0.6 1 0.75 0.75 5 AR 0.2 0.75 0.25 1 1 6 A 0.2 0.6 0.2 0.75 0.75 7 AIH 0.6 0.75 0.333 0.5 0.75 8 ASH 0.6 1 0.5 0.5 0.75 9 AP 0.6 0.6 0.25 0.75 0.75 10 AA 0.2 1 0.333 0.75 0.75 11 AR 0.6 1 0.5 0.5 0.75 12 AAW 0.2 0.6 1 0.5 1 13 AA 0.6 1 1 0.75 0.75 14 AG 0.6 0.6 1 1 1 15 AAS 0.2 0.6 0.5 0.5 0.75 16 AE 0.2 0.6 0.25 0.75 0.75 17 AF 0.2 1 1 0.5 0.75 18 AHA 0.2 0.75 1 0.75 0.75 19 AM 0.2 0.6 1 0.5 0.75 20 AAAK 0.2 0.75 1 0.75 0.75

## b) Perkalian Bobot
Pada proses ini mengalikan matriks ternormalisasi  dengan bobot  kriteria  seperti  pada  Tabel  2.  Matriks  hasil  perkalian bobot dapat dilihat pada Tabel 5.

## TABEL 5. PERKALIAN BOBOT
No Alternati f Kriteria
Status siswa Pengh asilan orangt ua/wal i Pekerj aan orangt ua/wal i Jumlah tanggun gan orangtua /wali Rata2 nilai semest er terakh ir 1 FR 0.35 0.225 0.1 0.075 0.0375 2 Y 0.07 0.18 0.05 0.05 0.0375 3 AH 0.07 0.225 0.1 0.05 0.05 4 AK 0.07 0.18 0.2 0.075 0.0375 5 AR 0.07 0.225 0.05 0.1 0.05 6 A 0.07 0.18 0.04 0.075 0.0375 7 AIH 0.21 0.225 0.0666 0.05 0.0375 8 ASH 0.21 0.3 0.1 0.05 0.0375 9 AP 0.21 0.18 0.05 0.075 0.0375 10 AA 0.07 0.3 0.0666 0.075 0.0375 11 AR 0.21 0.3 0.1 0.05 0.0375 12 AAW 0.07 0.18 0.2 0.05 0.05 13 AA 0.21 0.3 0.2 0.075 0.0375 14 AG 0.21 0.18 0.2 0.1 0.05 15 AAS 0.07 0.18 0.1 0.05 0.0375 16 AE 0.07 0.18 0.05 0.075 0.0375 17 AF 0.07 0.3 0.2 0.05 0.0375 18 AHA 0.07 0.225 0.2 0.075 0.0375 19 AM 0.07 0.18 0.2 0.05 0.0375 20 AAAK 0.07 0.225 0.2 0.075 0.0375

## c) Nilai preferensi
Hasil akhir nilai preferensi diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matrik ternormalisasi (R) bobot seperti pada rumus 3. Nilai preferensi hasil dari metode SAW seperti pada Tabel 6.

## TABEL 6. NIAI PREFERENSI METODE SAW
No Alternatif Preferensi Ranking 1 FR 0.788 2 2 Y 0.388 20 3 AH 0.495 15 4 AK 0.563 10 5 AR 0.495 16 6 A 0.403 19 7 AIH 0.589 9 8 ASH 0.698 4 9 AP 0.553 11 10 AA 0.549 13 11 AR 0.698 4 12 AAW 0.550 12 13 AA 0.823 1 14 AG 0.740 3 15 AAS 0.438 17 16 AE 0.413 18 17 AF 0.658 6 18 AHA 0.608 7 19 AM 0.538 14 20 AAAK 0.608 7
Berdasarkan perhitungan dengan metode SAW, peringkat 1 diperoleh pada alternatif 13.

## 2. Perhitungan Metode TOPSIS
a) Normalisasi
Setelah  mendapatkan  nilai  preferensi  dari  metode SAW, kemudian selanjutnya menghitung matriks keputusan  ternormalisasi  menggunakan  metode  TOPSIS. Nilai pada matriks R adalah hasil perhitungan dari data di Tabel 4 dengan Rumus 4.
R =
[ 0,521 0,209 0,172 0,254 0,208 0,104 0,261 0,344 0,169 0,208 0,104 0,209 0,172 0,169 0,277 0,104 0,261 0,086 0,254 0,208 0,104 0,209 0,344 0,338 0,277 0,104 0,261 0,430 0,254 0,208 0,313 0,209 0,258 0,169 0,208 0,313 0,157 0,172 0,169 0,208 0,312 0,261 0,344 0,254 0,208 0,104 0,157 0,258 0,254 0,208 0,313 0,157 0,172 0,169 0,208 0,104 0,261 0,086 0,169 0,277 0,313 0,157 0,086 0,254 0,208 0,313 0,261 0,086 0,338 0,277 0,104 0,261 0,172 0,169 0,208 0,104 0,261 0,344 0,254 0,208 0,104 0,157 0,086 0,169 0,208 0,104 0,209 0,086 0,254 0,208 0,104 0,261 0,086 0,169 0,208 0,104 0,209 0,086 0,254 0,208]

## b) Normalisasi matriks terbobot
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  matriks  R dengan bobot, seperti pada rumus 5. Hasil perhitungan dari rumus 5 seperti pada matriks Y.
Y = [ 0,182 0,063 0,034 0,025 0,010 0,036 0,078 0,069 0,017 0,010 0,036 0,063 0,034 0,017 0,014 0,036 0,078 0,017 0,025 0,010 0,036 0,063 0,069 0,034 0,014 0,036 0,078 0,086 0,025 0,010 0,109 0,063 0,052 0,017 0,010 0,109 0,047 0,034 0,017 0,010 0,109 0,078 0,069 0,025 0,010 0,036 0,047 0,052 0,025 0,010 0,109 0,047 0,034 0,017 0,010 0,036 0,078 0,017 0,017 0,014 0,109 0,047 0,017 0,025 0,010 0,109 0,078 0,017 0,034 0,014 0,036 0,078 0,034 0,017 0,010 0,036 0,078 0,069 0,025 0,010 0,036 0,047 0,017 0,017 0,010 0,036 0,063 0,017 0,025 0,010 0,036 0,078 0,017 0,017 0,010 0,036 0,063 0,017 0,025 0,010]

## c) Menentukan nilai ideal positif
Berikut ini pada Tabel 7 adalah nilai solusi ideal positif dan negatif. Nilai pada Tabel 7 akan dihitung menggunakan rumus 6 dan 7 metode TOPSIS.
Tabel 7. Solusi Ideal Positif dan Negatif
Solusi Ideal Positif Solusi Ideal Negatif 0.182 0.036
0.047 0.078 0.017 0.086 0.033 0.016 0.014 0.010

## d) Menentukan jarak ideal positif dan negatif
Berikut ini pada Tabel 8 merupakan hasil perhitungan jarak ideal positif dan negatif dari solusi ideal pada Tabel 7. Hasil perhitungan pada Tabel 8 diperoleh dari rumus 8 dan 9.

## TABEL 8. JARAK IDEAL POSITIF DAN NEGATIF
Jarak Ideal Positif Jarak Ideal Negatif D1 0.025 D1 0.156 D2 0.159 D2 0.017 D3 0.149 D3 0.054 D4 0.150 D4 0.069 D5 0.156 D5 0.029 D6 0.165 D6 0.008 D7 0.084 D7 0.082 D8 0.077 D8 0.095 D9 0.095 D9 0.075 D10 0.150 D10 0.047 D11 0.077 D11 0.095 D10 0.150 D12 0.069 D13 0.074 D13 0.105 D14 0.079 D14 0.102 D15 0.151 D15 0.052 D16 0.158 D16 0.019 D17 0.147 D17 0.076 D18 0.147 D18 0.071 D19 0.150 D19 0.069 D20 0.147 D20 0.071

## e) Nilai preferensi
Tahap selanjutnya adalah menghitung nilai preferensi berdasarkan rumus 10. Jarak ideal negatif dibagi dengan jarak ideal  negatif  ditambah  jarak  solusi  ideal  positif.  Hal  ini berlaku untuk setiap data alternatif seperti pada Tabel 9.

## TABEL 9. NILAI PREFERENSI METODE TOPSIS
No Alternatif Preferensi Peringkat 1 FR 0.862 1 2 Y 0.098 19 3 AH 0.267 14 4 AK 0.317 11 5 AR 0.157 17 6 A 0.049 20 7 AIH 0.495 6 8 ASH 0.552 4 9 AP 0.442 7 10 AA 0.240 16 11 AR 0.552 4 12 AAW 0.315 12 13 AA 0.589 2 14 AG 0.562 3 15 AAS 0.254 15 16 AE 0.108 18 17 AF 0.340 8 18 AHA 0.326 9 19 AM 0.314 13 20 AAAK 0.326 9

## B. Pembahasan
1. Pengujian metode SAW dan TOPSIS
Berikut  adalah  perbandingan  Berdasarkan  hasil  pengujian hasil akhir  metode SAW dan TOPSIS dengan dua puluh  data siswa yang mendaftar beasiswa SMK TI Labbaika tahun 2017 dimana dari dua puluh data terdapat sepuluh siswa yang lolos beasiswa.

## TABEL 10. PENGUJIAN METODE DENGAN DATA LAPANGAN
No Alternatif Hasil Perankin gan dengan metode SAW Hasil Perankinga n dengan metode TOPSIS Hasil Peranking an dengan cara manual Penerima Beasiswa 1 FR 2 1 1 Ya 2 Y 20 19 19 Tidak 3 AH 15 14 14 Tidak 4 AK 10 11 11 Tidak 5 AR 16 17 10 Ya 6 A 19 20 20 Tidak 7 AIH 9 6 9 Ya 8 ASH 5 5 5 Ya 9 AP 11 7 16 Tidak 10 AA 13 16 13 Tidak 11 AR 4 4 4 Ya 12 AAW 12 12 12 Tidak 13 AA 1 2 2 Ya 14 AG 3 3 3 Ya 15 AAS 17 15 17 Tidak 16 AE 18 18 18 Tidak 17 AF 6 8 8 Ya 18 AHA 8 10 6 Ya 19 AM 14 13 15 Tidak 20 AAAK 7 9 7 Ya
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  10,  dilakukan perbandingan  hasil  antara  hasil  perhitungan  dengan  metode SAW, TOPSIS, dan dengan cara manual (tanpa metode SPK). Berdasarkan perbandingan ketiga cara tersebut diperoleh hasil bahwa 9 dari 20 data dinyatakan sesuai menggunakan metode SAW. Pada metode TOPSIS, 12 dari 20 data dinyatakan sesuai.

## 2. Akurasi metode SAW dan TOPSIS
Akurasi = 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑎𝑚𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑟𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑠𝑖𝑠𝑤𝑎 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎
x 100%
Akurasi SAW = 9 20 x 100%
Akurasi TOPSIS = 12 20 x 100%
Berdasarkan  Tabel  10,  perbandingan  metode  SAW  dan TOPSIS perlu diuji akurasinya. Pada metode SAW, terdapat 9 data  yang  sesuai,  sedangkan  TOPSIS  terdapat  12  data  yang sesuai.  Berdasarkan  perhitungan  akurasi  SAW  dan  TOPSIS diatas, maka diperoleh hasil akurasi  45% untuk metode SAW dan 60% untuk metode TOPSIS.
Akurasi  hasil  perbandingan  metode  SAW  dan  TOPSIS
dipengaruhi  oleh  banyak  faktor,  salah  satunya  yaitu  dengan mengonversikan  nilai  skala  dapat  mempengaruhi  perbedaan hasil  ranking  dan  hasil  akurasi  yang  jauh  diantara  kedua metode,  dan  tahapan  penyelesaian  pada  TOPSIS lebih  efektif digunakan  pada  kasus  seleksi  penerima  beasiswa  SMK  TI Labbaika  dibandingkan  dengan  SAW  dilihat  dari  hasil pengujian metode dengan data di lapangan, nilai akurasi metode TOPSIS lebih tinggi dari metode SAW.

## V. PENUTUP
Dari  hasil  pengujian  metode  secara  manual  dan  secara sistem,  terdapat  perbedaan  hasil  perbandingan  metode  SAW dan  TOPSIS.  Berdasarkan  20  siswa  pendaftar  beasiswa diperoleh  hasil  bahwa  metode  SAW  memberikan  akurasi sebesar  45%  sedangkan  metode  TOPSIS  menunjukan  akurasi sebesar 60%.
Pada kasus seleksi penerima beasiswa di SMK TI Labbaika, metode TOPSIS telah disetujui  oleh SMK TI Labbaika untuk menjadi  metode  yang  digunakan  untuk  menyeleksi  penerima beasiswa dikarenakan hasil akurasi yang lebih tinggi dibanding SAW. Pengembangan sistem agar lebih baik, dapat digunakan metode  sistem  pendukung  keputusan  lain.  Jenis  data  inputan dan  bobot  kriteria  serta  skala  likert  dari  data  alternatif  sangat mempengaruhi akurasi hasil.
Pemberian  bobot  kriteria  dengan  mengkombinasikan metode machine learning seperti naïve bayes atau fuzzy pada proses  analisa  data  agar  didapat  hasil  yang  lebih  akurat. Mengubah  nilai  interval  ke  skala  likert  harus teliti  dan  penuh pertimbangan  karena  dapat  menyebabkan  hasil  ranking  yang berbeda  jauh  antara  kedua  metode.  Sistem  pendukung keputusan seleksi penerima beasiswa bisa dikembangkan dalam aplikasi mobile sehingga para siswa dapat menggunakan lebih mudah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Azhari.,  Achmad  Azhar.,  Yusni  Nyura.,  Dan  Abdul  Najib.  2018. Perbandingan Metode Saw Dan Topsis Pada Penerimaan Siswa Praktek Kerja  Lapangan.  Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu  Komputer  Dan Teknologi Informasi 3(1): 71–77.
[2] Eniyati,  Sri.  2011.  Perancangan  Sistem  Pendukung  Pengambilan Keputusan  Untuk  Penerimaan Beasiswa  Dengan  Metode  SAW  (Simple Additive  Weighting).  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dinamik  16(2):  171– 76.
[3] Manullang, Helen Yenifer Silvia. 2014. “Perguruan Tinngi Negeri Sinar Mas Dengan Metode TOPSIS ( Studi Kasus : Smk Negeri 1 Galang ).” Informasi Dan Teknologi Ilmiah (Inti) (September): 82–90.
[4] Manurung,  Pangeran.  2010.  “Beasiswa  Dengan  Metode  AHP  Dan TOPSIS.” Skripsi (Pangeran Manurung): 1–74.
[5] Marlina, Marlina, Wina Yusnaeni, And Novita Indriyani. 2017. “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Yang  Berhak  Mendapatkan Beasiswa Dengan Metode Topsis.” None 14(2): 147–52.
[6] Mude,  Muhammad  Aliyazid.  2016.  “Perbandingan  Metode  SAW  Dan TOPSIS Pada Kasus Umkm.” Ilkom Jurnal Ilmiah 8(2): 76.
[7] Muzakkir,  Irvan.  2017.  “Penerapan  Metode  TOPSIS  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Keluarga  Miskin  Pada  Desa  Panca Karsa Ii.” Ilkom Jurnal Ilmiah 9(3): 274–81.
[8] Sari, Wahyuni Eka, And Fauziati Silmi. 2019. “The Selection Of Periodic Salary  Increment  Of  Civil  Servants  Using  Fuzzy  Madm.”  2019  4th International  Conference  On  Information  Technology,  Information Systems And Electrical Engineering, Icitisee 2019: 51–56.
[9] Setyawan,  Tantowi  Budi.  2015.  “Penerima  Beasiswa  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  Berbasis  Java  Desktop  Application.” Https://Lib.Unnes.Ac.Id/28022/.
[10] Yulianto,  Aan.  2014.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Mahasiswa  Berprestasi  Di  Fakultas  Matematika  Dan  Ilmu  Pengetahuan Alam  Universitas  Negeri  Yogyakarta  Dengan  Metode  AHP  Dan TOPSIS.” (August): 1–43.