JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 179 – 186                                     ISSN 2550-0201 (Online) DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.597 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## KOMBINASI METODE AHP DAN MFEP DALAM UPAYA MENINGKATKAN KUALITAS PENERIMA BANTUAN SISWA MISKIN
Andri Nata 1 , Yori Apridonal 1
1 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Infromatika dan Komputer Royal email : andrinata0202@gmail.com
Abstract: The Poor Student Assistance Program is a government program aimed at removing barriers  to  poor  students  from  participating  in  school  to  support  the  Nine-Year  Compulsory Basic  Education  Program.  According  to TNP2K,  the target  of  BSM recipients is  based  on  the criteria of students' economic conditions and not on the achievements of students. The problem so far is not a few are found that BSM recipients are those who are classified as capable so that this  program  is  not  well-targeted.  The  purpose  of  applying  the  combination  of  2  AHP  and MFEP methods is to apply Decision Support System (SPK) technology in determining students who receive poor student assistance at Tamansiswa Sukadamai SMPS so that it helps decision- makers to get objective decisions. The combination is based on the superiority of each method in analyzing each criterion and alternatives related to the selection of BSM recipients. AHP is used  to  analyze  criteria  to  produce  criteria  that  have  a  good  consistency.  Then  an  alternative ranking process is carried out using the MFEP method. Based on the results of the analysis of the  combination  of  the  AHP  and  MFEP  methods  that  have  been  carried  out  that  the  AHP method can help schools in determining the main factors that are very priority in receiving poor student  assistance,  while  the  MFEP  method  can  determine  the  best  alternative  for  eligible students as recipients of poor student assistance in the form of ranking the highest value is A9 with 1,097.
Keywords : AHP Method; MFEP Method; Poor Student Assistance; SPK.
Abstrak: Program  Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM)  merupakan  program  pemerintah  yang ditujukan  untuk  menghilangkan  halangan  siswa  miskin  berpartisipasi  untuk  bersekolah mendukung  program  Wajib  Belajar  Pendidikan  Dasar  Sembilan  Tahun.  Menurut  TNP2K adapun yang menjadi sasaran penerima BSM yaitu berdasarkan kriteria kondisi ekonomi siswa dan  bukan  berdasarkan  prestasi  siswa.  Permasalahan  selama  ini  justru  tidak  sedikit  dijumpai bahwa  penerima  BSM  merupakan  mereka  yang  tergolong  mampu,  sehingga  program  ini menjadi  kurang  tepat  sasaran.  Adapun  tujuan  dari  penerapan  kombinasi  2  metode  AHP  dan MFEP  ini  adalah  untuk  menerapkan  teknologi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dalam penentuan  siswa  penerima  bantuan  siswa  miskin  di  SMPS  Tamansiswa  Sukadamai  sehingga membantu  pengambil  keputusan  untuk  mendapatkan  keputusan  yang  objektif.  Kombinasi dilakukan  berdasarkan  keunggulan  dari  masing-masing  metode  dalam  menganalisis  setiap kriteria  dan  alternative  terkait  pemilihan  penerima  BSM.  AHP  digunakan  untuk  menganilis kriteria  sehingga  menghasilkan  kriteria  yang  memiliki  konsistensi  yang  baik.  Selajutnya dilakukan  proses  perangkingan  alternatif  menggunakan  metode  MFEP.  Berdasarkan  hasil analisis dari kombinasi metode AHP dan MFEP yang telah dilakukan bahwa metode AHP dapat membantu  sekolah  dalam  menentukan  faktor  utama  yang  sangat  prioritas  dalam  penerima bantuan siswa miskin, sedangkan metode MFEP dapat menentukan alternatif terbaik siswa yang layak sebagai penerima bantuan siswa miskin dalam bentuk perangkingan dengan nilai tertinggi yaitu A9 dengan 1,097.
Kata Kunci : Bantuan Siswa Miskin; Metode AHP; Metode MFEP; SPK.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 179 – 186                                     ISSN 2550-0201 (Online) DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.597 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Bantuan  Siswa  Miskin  (BSM) merupakan  kebijakan  pemerintah  yang ditujukan  untuk  siswa  yang  tidak memiliki  kemampuan  secara  ekonomi (siswa  miskin)  sehingga  mendapatkan kesempatan  sekolah  selayaknya  siswa lainnya. Kebijakan ini diharapkan berhasil  meningkatkan  partisipasi  siswa dalam pendidikan yang memadai, sehingga siswa-siswa yang putus sekolah dapat  kembali  bersekolah.  Selain  itu, melalui  program  ini    segala  kebutuhan dalam  proses  belajar  juga  diperhatikan [1]–[4].  Berdasarkan  data  yang  dirilis oleh Tim Nasinal Percepatan Penanggulangan  Kemiskinan  (TNP2K), dana bantuan yang siswa yang mendapatkan  program  ini  yaitu  dari mulai  SD  sampai  pendidikan  tinggi diberikan  dana  sejumlah      Rp    225.000 per  semester  sekolah  dasar,  Rp  375.000 per  semester  untuk  sekolah  menengah pertama,  dan  Rp  500.000  per  semester untuk  sekolah  menengah  atas.  Menurut TNP2K  yang  menjalankan  program  ini, program  BSM  diarahkan  bagi  siswa yang  tidak  mampu  secara  ekonomi dalam membiayai kebutuhan yang berkaitan dengan pendidikannya.
Sehingga siswa yang memiliki kemapuan  secara  ekonomi  meskipun pintar,  bukanlah  yang  dimaksudkan dalam program ini.
Akan tetapi, permasalahannya selama  ini  justru  tidak  sedikit  dijumpai bahwa penerima BSM merupakan mereka  yang  tergolong  mampu.  Selain itu  masih  dijumpai  mereka  yang  layak menerima bantuan justru tidak mendapatkannya[5],  [6],  Sehingga  pro- gram  ini  menjadi  kurang  tepat  sasaran. Hal  ini  terjadi  akikbat  pengambilan keputusan  yang  cenderung  subyektif, kedekatan  kekeluargaan  dan  lainnya.
Untuk  itu  perlu  adanya  penerapan teknologi yang dapat membantu pengambil  keputusan  untuk  mendapat- kan keputusan yang tepat sasaran. Berdasarkan observasi
yang dilakukan  di  sekolah  SPM  Swasta Tamansiswa  Sukadamai,  pihak  sekolah selama  ini  terus  berupaya  memberikan bantuan BSM kepada siswa supaya tepat sasaran. Namun terkadang masih mengalami kesulitan dalam proses seleksi  karena  banyaknya  siswa  yang akan dinilai kelayakannya. Berdasarkan  permasalahan  yang terjadi peneliti tertarik untuk menerapakan teknologi Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  dalam penentuan  siswa  perima  bantuan  siswa miskin di SMPS Tamansiswa Sukadamai. Adapun metode yang digunakan  adalah  kombinasi  2  metode yaitu Analitycal Hierarcy Process
(AHP)  dan Method  Multy  Factor Evaluation  Process (MFEP).  Kombinasi dilakukan  berdasarkan  keunggulan  dari masing-masing metode dalam menganalisis setiap kriteria dan alternative  terkait  pemilihan  penerima BSM. AHP digunakan untuk  menganilis kriteria  sehingga  menghasilkan  kriteria yang  memiliki  konsistensi  yang  baik. Setelah  itu,    selajutnya  dilakukan  proses perangkingan  alternatif  menggunakan metode  MFEP.  Sejauh  ini  teknik kombinasi  metode  ini  belum  ada dijumpai,  sehingga  diharapkan  hasil yang didapatkan jauh lebih optimal.
Menurut  Dwika  Assrani  dalam penelitiannya menjelaskan bahwa bantuan  siswa  miskin  adalah  program pemerintah  dalam  bidang  pendidikan untuk  memberikan  hak  pendidikan kepada  siswa  yang  tidak  memiliki kemampuan secara ekonomi [2]. Ukuran ketercapaian program ini adalah meningkatnya  angka  pastisipasi    murni
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 179 – 186                                     ISSN 2550-0201 (Online) DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.597 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dan kasar (APM dan APM). Sistem Pendukung Keputusan adalah  sebuah  sistem  yang  ditujukan untuk  membantu  pengambil  keputusan dalam sebuah pertimbangan yang kompleks,  sehingga  diharapkan  dapat memudahkan  dalam  proses  pengam- bilan keputusan. Dalam pelaksanaannya, sebuah  sistem  pendukung  keputusan dirancang  secara  komputerisasi  agar memiliki  fleksibilitas  dalam  melakukan analisis  terhadap  pertimbangan  yang kompleks tersebut[7].
Analitycal Hierarchy Process (AHP)  adalah  metode  dalam  sistem pendukung  keputusan  yang  melakukan identifikasi masalah hingga proses analisis  secara  hirarki.  Pertama  kali  di perkenalkan  oleh  Thomas  L  Saaty  di tahun  1980.  Melalui  konsep  hirarki  dan perbandingan  berpasanagan,  metode  ini mampu  menyajikan  nilai  konsistensi sebuah  perbadingan  sehingga  memung- kinkan  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih baik[8].
Dalam  Prosesnya  metode  AHP memiliki beberapa prosedur yaitu [9]:
1. Membuat  indentifikasi  masalah  yang disusun  secara  hirarki  dimulai  dari goal(tujuan),  kriteria  dan  sub  kriteria hingga  altarnatif  yang  akan  dinilai. Penyusunan  secara  hirarki  ditujukan untuk  mempermudah  dalam  mema- hami sebuah permasalahan.
2. Menyusun sebuah matriks per-
bandingan antar pasangan yang menunjukan    hubungan  kepentingan dalam mempengaruhi pencapain goal. Dalam  AHP  memiliki  nilai  yang dijadikan ukuran perbandingan dimulai  dari  1  hingga  9.  Setiap  nilai memiliki  makna  tersendiri.  Semakin besar sebuah nilai perbandingan maka semakin besar sebuah elemen mempengaruhi pencapaian goal.
3. Menentukan  nilai  eigen  dari  matriks
perbandingan yang selanjutnya
mengukur  nilai  konsistensi  rasio  dari matriks  tersebut  hingga  nilai  target konsistensi  terpenuhi
4. Mengulangi  langkah  2  dan  3  untuk untuk setiap tahapan hirarki.
5. Melakukan  pemeriksaan  konsistensi hirarki.  Rumus  Untuk  Menentukan Consistensi Ratio (CR) dengan rumus CR= CI/IR
Nilai  Consistensi  Index  dari  matriks berordo  n  dapat  diperoleh  dengan rumus:
CI=(λmaks-n)/n dimana:
CI=  Indek  konsistensi  (Consistency Index) λ  =    Nilai  eigen  terbesar  dari  matrik berordo n λ maksimum didapat dengan  menjumlahkan  hasil perkalian jumlah kolom dengan eigen vektor utama.
Tabel 1. Tabel Indeks Random N RI 1 0.00 2 0.00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1.58
Apabila  CR  =  0,1  matriks berpasangan  dinyatakan  konsisten,  jika tidak maka proses harus diulangi. Untuk
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 179 – 186                                     ISSN 2550-0201 (Online) DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.597 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
nilai indeks random(RI) yang ditetapkan oleh  Saaty  yang  bergantung  pada  ordo matrik n pada tabel 1.
Metode  MFEP  ( Multi  Factor Evaluation  Process )  merupakan  salah satu  dari  metode  multi  faktor  yang mampu melakukan proses analisis
terhadap  elemen  yang  besar.  Karena kemudahan dan kecepatan dalam prosesnya,  metode  MFEP  menjadi  salah satu  metode  yang  popular  dalam  sistem pendukung keputusan. Dalam prosesnya, sebuah  factor/elemen  terlebih  dahulu dinilai  secara  kuantitatif  pengaruhnya dengan  menimbang  subjektifitas  dan intuitif  terhadap  alternative  pilihannya [10].  Sehingga  metode  MFEP  tepat digunakan  dalam  sebuah  pengambilan keputusan  yang  memiliki  elemen  yang besar  yang  bersifat  kuantitatif.  Dalam perhitungannya,  metode  MFEP  memilki prosedur sebagai berikut:
1. Penentuan  kriteria  Penting  ( Weight
Factor )
Kriteria    ditentukan  oleh  manajemen berdasarkan kepentingan suatu
promosi jabatan.
2. Pemberian Bobot
3. Menentukan  nilai  bobot  pada  setiap faktor kepentingan dengan rumus WF 1 + WF 2 + WF 3 +…..+ WF n =1 Dimana: WF n = Weight Factor ke-n
Dengan  ketentuan  bahwa  nilai    total pembobotan setiap factor kepentingan adalah 1 (Σ pembobotan= 1).
4. Evaluasi Factor  Weight Data evaluasi  faktor  penting  dari  tiap alternatif  dapat  dianalisis  dengan menggunakan rumus x=(WF 1 *a 11 )+(WF 2 *a 21 )+(WF 3 *a 31 )+ …+(WF n *a n ) Di mana: x    = Weight Evaluation WF = Weighted Factor a     = Evaluation Factor
n= Jumlah Faktor
5. Menghitung  Total  Weighted  Eva- luation  X = (x1+x2+x3+……)/n dimana:
X = Total Weighted Evaluation
x = Weighted Evaluation n = Jumlah Faktor

## METODE
Berikut ini adalah prosedur pelaksanaan dalam penelitian agar pelaksananan berjalan sistematis.
1. Studi Pendahuluan
Kegiatan  penelitian  diawali  dari melakukan  kajian  kepustakaan  dan melakukan  observasi  awal  terkait dengan  bantuan  siswa  miskin  dan SPK  metode  AHP  dan  MFEP. Penyusunan Instrumen
2. Penyusunan instrumen Penyusunan  instrumen  didasarkan sebagai  alat  yang  akan  digunakan dalam pengumpulan data. 3. Pengumpulan Data Pegumpulan data dilakukan menggunakan instrument yang tekah dilakkukan  ujicoba.  Pengumpulan data  dilakukan  untuk  mendapatkan data  bobot  kriteria  dan  bobot alternatif.
4. Analisis Data
Analisis dilakukan melalui 2 metode SPK yaitu AHP dan MFEP. Analisis menggunakan  metode  AHP  untuk mendapatkan informasi berupa kriteria  yang  tingkat  kepentingan suatu  kriteria  dalam  mempengaruhi keputusan dalam penentuan penerima  bantuan  siswa  miskin. Metode  MFEP  untuk  mendapatkan nilai  preferensi  dari  alternatif  yang disusun dalam bentuk perangkingan.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 179 – 186                                     ISSN 2550-0201 (Online) DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.597 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan   hasil  observasi  dan pengumpulan  data  di SMPS  Tamansiswa Sukadamai ,  ada  beberapa  4  faktor  atau kriteria  yang  menjadi  acuan  dalam peningkatan  kualitas  penerima  bantuan siswa  miskin  yang  akan  dilakukan analisis melalui penerapan metode AHP. Adapun  kriteria  penerima  BSM  tersebut pada tabel 2.

## Tabel 2. Kriteria
Kriteria Keterangan C1 Penghasilan Ortu C2 Jumlah Tanggungan C3 Absensi C4 Nilai Rata-Rata Rapor Berikutnya  dalam  menganalisa kriteria  tersebut  dalam  metode  AHP
dimulai dari membentuk matriks perbandingan  kriteria    seperti    pada tabel 3.
Tabel 3. Matriks Perbandingan Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 1,000 7,000 0,333 4,000 C2 0,143 1,000 0,125 0,333 C3 3,000 8,000 1,000 7,000 C4 0,250 3,000 0,143 1,000 4,393 19,000 1,601 12,333 Tabel 4. Sistesis Perbandingan Kriteria Jumlah Setiap Elemen Jumlah Rata- Rata 0,228  0,368  0,208  0,324 1,129 0,282 0,033  0,053  0,078  0,027 0,190 0,048 0,683  0,421  0,625  0,568 2,296 0,574 0,057  0,158  0,089  0,081 0,385 0,096
Berikutnya melakukan perhi- tungan  setiap  elemen  dengan  jumlah elemen  dan  rata-rata  yang  membentuk tabel sintesis yang  akan  menjadi landasan  dalam  perankingan  kriteria seperti pada tabel 4.
Selanjutnya  melakukan  perhi- tungan Consistensi Rasio (CR).  CI  = ( λ maks-n)/n,  Di  mana  n  =  banyaknya elemen λmaks=(0,282*4,393)+(0,048*19,000)+
(0,574*1,601)+(0,096*12,333) =4,250 n      = 4 CI =(4,250-4) / (4-1) = 0,083
IR = 0,90 karena n = 4 CR=CI / IR = 0,083 / 0,90 = 0,092 Dari  nilai  CR=0,092  tersebut,  maka dapat  dipastikan  telah  memenuhi  syarat CR<0,1  bahwa  proses  analisa  prioritas kriteria  yang  mempengaruhi  penerima bantuan siswa miskin dikatakan konsisten.
Tahapan  berikutnya  dari  hasil proses  metode  AHP  yang  membentuk faktor  prioritas  akan  menjadi Weight Factor (WF) dalam metode MFEP.
Tabel 5. Weight Factor (WF) Factor C1 C2 C3 C4 WF Weight 0,282  0,048  0,574  0,096 1 Tahapan  penelitian  berikutnya adalah  menentukan  alternatif-alternatif pene-rima bantuan siswa miskin. Adapun  Sampel  alternatif  yang  diambil berjumlah  20  dan  diuraikan  dalam  A1 sampai  A20  yang  menjadi  acuan  proses penerapan  MFEP  untuk  perankingan tertuang pada tabel 6.
Langkah  berikutnya  menghitung
Weighted Evaluation (x) dengan mengalikan nilai alternatif dengan Weight Factor (WF) seperti pada tabel 7.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 179 – 186                                     ISSN 2550-0201 (Online) DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.597 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 6. Nilai Alternatif A/C C1 C2 C3 C4 A1 4 5 4 4
A2 2 5 3 5 A3
3 4 3 5
A4 3 3 3 5 A5 2 2 2 4
A6 5 3 4 5 A7 4 4
3 3 A8 3 3 4 5
A9 3 4 5 5 A10 2 4 5 5 A11 3 3 2 4 A12 4 2 3 3 A13 5 2 3 4 A14 3 3 4 4 A15 2 4 5 3 A16 2 3 5 4 A17 3 4 4 5 A18 3 5 4 5 A19 5 4 3 4 A20 2 3 3 5
Berdasarkan hasil Weighted Evaluation (x)  pada  tabel  7,  langkah akhir dari metode MFEP adalah menghitung  total Weighted  Evaluation (x)  seperti  pada  tabel  8.  Metode  MFEP dapat  menentukan  alternatif  terbaik siswa  yang  layak  sebagai  penerima bantuan  siswa  miskin  dengan  nilai tertinggi yaitu A9 dengan 1,097. Hasil  analisis  ini  juga  didukung oleh penelitian sebelumnya yang menyatakan  dengan  penggunaan  metode AHP  dan  MFEP  dapat  membantu peternak  alam  menentukan  factor  utama dalam  pemilihan  bibit  sapi  potong terbaik [11].
Tabel 7. Weighted Evaluation (x) A/C C1 C2 C3 C4 A1 1,128 0,24 2,296 0,384 A2 0,564 0,24 1,722 0,48 A3 0,846 0,192 1,722 0,48 A4 0,846 0,144 1,722 0,48 A5 0,564 0,096 1,148 0,384 A6 1,41 0,144 2,296 0,48 A7 1,128 0,192 1,722 0,288 A8 0,846 0,144 2,296 0,48 A9 0,846 0,192 2,87 0,48 A10 0,564 0,192 2,87 0,48 A11 0,846 0,144 1,148 0,384 A12 1,128 0,096 1,722 0,288 A13 1,41 0,096 1,722 0,384 A14 0,846 0,144 2,296 0,384 A15 0,564 0,192 2,87 0,288 A16 0,564 0,144 2,87 0,384 A17 0,846 0,192 2,296 0,48 A18 0,846 0,24 2,296 0,48 A19 1,41 0,192 1,722 0,384 A20 0,564 0,144 1,722 0,48
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 179 – 186                                     ISSN 2550-0201 (Online) DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.597 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 8. Weighted Evaluation (x) X WE Ranking XA1 =(1,128+0,24+2,296+0,384)/4 = 1,012 4 XA2 =(0,564+0,24+1,722+0,48)/4 = 0,752 17 XA3 =(0,846+0,192+1,722+0,48)/4 = 0,810 14 XA4 =(0,846+0,144+1,722+0,48)/4 = 0,798 16 XA5 =(0,564+0,096+1,148+0,384)/4 = 0,548 20 XA6 =(1,41+0,144+2,296+0,48)/4 = 1,083 2 XA7 =(1,128+0,192+1,722+0,288)/4 = 0,833 13 XA8 =(0,846+0,144+2,296+0,48)/4 = 0,942 9 XA9 =(0,846+0,192+2,87+0,48)/4 = 1,097 1 XA10 =(0,564+0,192+2,87+0,48)/4 = 1,027 3 XA11 =(0,846+0,144+1,148+0,384)/4 = 0,631 19 XA12 =(1,128+0,096+1,722+0,288)/4 = 0,809 15 XA13 =(1,41+0,096+1,722+0,384)/4 = 0,903 12 XA14 =(0,846+0,144+2,296+0,384)/4 = 0,918 11 XA15 =(0,564+0,192+2,87+0,288)/4 = 0,979 6 XA16 =(0,564+0,144+2,87+0,384)/4 = 0,991 5 XA17 =(0,846+0,192+2,296+0,48)/4 = 0,954 8 XA18 =(0,846+0,24+2,296+0,48)/4 = 0,966 7 XA19 =(1,41+0,192+1,722+0,384)/4 = 0,927 10 XA20  =(0,564+0,144+1,722+0,48)/4 = 0,728 18

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dibiayai  sepenuh- nya  oleh  Kementerian  Riset  Dan Teknologi/Badan  Riset  Dan  Inovasi
Nasional melalui
Deputi Bidang
Penguatan  Riset  Dan  Pengembangan Sesuai dengan Kontrak Penelitian Tahun Anggaran 2020.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dari kombinasi metode AHP dan MFEP yang telah  dilakukan  yaitu  Peneliti  dapat mengambil  sebuah  kesimpulan  bahwa metode  AHP  dapat  membantu  sekolah dalam  menentukan  faktor  utama  yang sangat prioritas dalam penerima bantuan siswa  miskin.  Metode  MFEP  dapat
menentukan alternatif terbaik siswa yang layak  sebagai  penerima  bantuan  siswa miskin  dengan  nilai  tertinggi  yaitu  A9 dengan 1,097.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Suryani,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode WASPAS dan MOORA,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 719–727, 2018.
[2] D. Assrani, N. Huda, R.
Sidabutar,  I.  Saputra,  and  O.  K. Sulaiman,  “Penentuan  Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 179 – 186                                     ISSN 2550-0201 (Online) DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.597 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Objective  Optimization  on  The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” JURIKOM  (Jurnal Ris.  Komputer) ,  vol.  5,  no.  1,  pp. 1–5, 2018.
[3] S. Suginam, E. S. Nasution, S. U. Lubis,  and  M.  Mesran,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan  Metode  WASPAS dan  MOORA,”  in Seminar Nasional  Sains  dan  Teknologi Informasi (SENSASI) , 2018. [4] N.  Rubiati,  R.  Kurniawan,  and  L.
Septiana, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA  BANTUAN  SISWA MISKIN  (BSM)  DI  SDN  005 BUKIT TIMAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCY PROCESS  (AHP),” Informatika , vol. 11, no. 2, pp. 37–43, 2019.
[5] K.  Fasya,  F.,  Arifin,  M.  Z., Muttaqin,  Z.,  Sukur,  R.  S.,  & Kusrini, “Penerapan Metode Profile  Matching  Pada  Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih Calon Penerima Beasiswa Bidikmisi,” CAHAYAtech ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 50–61, 2018.
[6] E.  Yulianti  and  Y.  A.  Nurdin,
“SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BANTUAN SISWA MISKIN (BSM) BERBASIS ONLINE DENGAN  METODE  KNN  (K- NEAREST NEIGHBOR)(Studi
kasus: SMPN 1 Koto XI
Tarusan),” J.  TeknoIf ,  vol.  6,  no.
1, 2018.
[7] A.  P.  Windarto,  “Implementasi Metode  Topsis  Dan  Saw  Dalam Memberikan  Reward  Pelanggan,”
Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. ,
vol. 4, no. 1, p. 88, 2017.
[8] J. Lemantara, N. A. Setiawan, and M.  N.  Aji,  “Rancang  Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi Menggunakan  Metode  AHP  dan Promethee,” Jnteti ,  vol.  2,  no.  4,
pp. 20–28, 2013.
[9] S. H. Saragih, “Penerapan Metode Analitycal  Hierarchy  Process  (
Ahp  )  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Laptop,”
Sylvia Hartati Saragih , pp. 82–88,
2013.
[10]  M.  R.  Okaviana  and  R.  Susanto, “Sistem  Pendukung  Keputusan
Rekomendasi  Pemilihan  Program Studi Menggunakan Metode Multifactor Evaluation Process Di Sma Negeri 1 Bandung,” Komputa    J.  Ilm.  Komput.  dan
Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  50–57,
2014.
[11]  A.  Afrisawati  and  I.  Irianto, “PEMILIHAN  BIBIT  TERNAK
SAPI

## POTONG MELALUI
KOMBINASI  METODE  AHP
DAN METODE MFEP,” Jurteksi , vol. 6, no. 1, pp. 43–50, 2019.