## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 554−561 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4789

## Seleksi Penerimaan KIP Mahasiswa Menggunakan Weighted Aggregated Sum Product Assesment
Rio * , Muhamad Muhamad Fadli
Fakultas Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universitas PGRI Silampari, Lubuklinggau Jl. Mayor Toha, Air Kuti, Kec. Lubuk Linggau Tim. I, Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan, Indonesia Email: 1,* riounpari@gmail.com, 2 muhamad.fadli797@gmail.com Email Penulis Korespondensi: riounpari@gmail.com Submitted: 10/01/2024; Accepted: 25/01/2024; Published: 27/01/2024
Abstrak −Kartu Indonesia Pintar atau dikenal dengan KIP Kuliah, merupakan bantuan pendidikan perkuliahan yang diberikan dengan tujauan untuk membebaskan pendaftaran seleksi masuk perguruan tinggi dan biaya kuliah atau Pendidikan. Program ini  merupakan  program  pemerintah  yang  bertujuan  untuk  membatu  mahasisw  yang  ignin  melanjutkan  pendidiakn  namun terkendala biaya. Namun untuk mendapatkan beasiswa harus memenuhuhi syarat-syarat sesuai deangan ketetepan pada kampus masing-masing. Salah satu perguruan tinggi yang mendapatkan kesempatan mendapatkan kuota KIP Kuliah adalah Universitas PGRI Silampari. Terbatasnya jumlah kuato KIP yang diterima oleh Universitas PGRI Silampari membuat pihak pengelola KIP kewalahan  dalam  menentukan  data  mahasiswa  yang  layak  menerima  KIP  Kuliah.    Untuk  itu  pihak  Universitas  berusaha menseleksi  dengan  ketat  mahasiswa-mahasiswa  yang  di  nyatakan  layak  untuk  menerima  beasiswa  tersebut.  Mengatasi  hal tersebut maka dari itu diperlukan sebuah sistem penunjang keputusan yang dapat memberikan masukan berupa nilai terbaik kepada  pengelola  KIP,  untuk  menseleksi  siapa-siapa  saja  mahasiswa  yang  dinyatakan  layak  menerima  bantuan  tersebut. Dengan  memanfaatkan  Metode  WASPAS  diharapakan  dapat  memberikan  hasil  yang  terbaik  dan  dapat  membantu  pihak pengelola KIP Kuliah Universitas PGRI dalam menentukan mahasiswa yang layak dan tidak laak menerima bantu KIP Kuliah secara  objektif.  Adapun  Hasil dari penelitian  ini berupa perangkina dari nilia  yang sudah  di  normalisasikan dengan  metode WASPAS. Mahasiswa tersebut adalah M2 atas nama Sugi dengan nilai 13.78443387, mahasiswa M5 atas nama Wina dengan nilia  11.64127542  memperoleh  peringkat  2,  mahasiswa  M3  atas  nama  Tejo  mendaptkan  nilai  11.64127542  mendapatkan peringkat 3. Ketiga mahasiswa dengan nilai tertinggi yang masuk dalam rangking 1, rangking 2, rangking 3 ini dinayatakan layak untuk menerima beasiswa KIP Kuliah.
Kata Kunci ; KIP Kuliah; Metode WASPAS; Mahasiswa
Abstract −Indonesia Smart Card or known as KIP Lecture, is a college education assistance provided with the aim of exempting college entrance selection registration and tuition fees or education. This program is a government program that aims to help students who want to continue their education but are constrained by costs. However, to get a scholarship, you must fulfill the requirements in accordance with the provisions on each campus. One of the universities that has the opportunity to get a KIP Lecture quota is PGRI Silampari University, with a limited number of KIP quotas, the University tries to strictly select students who are declared eligible to receive the scholarship. Therefore, a decision support system is needed that can provide input in the form  of the  best value to the  KIP  manager, to select  which students are  declared  eligible to receive this assistance. By utilizing the WASPAS Method, it is hoped that it can provide the best results and can help the PGRI University Lecture KIP manager in determining students who are eligible and not eligible to receive Lecture KIP assistance objectively. The results of this study are in the form of a ranking of scores that have been normalized by the WASPAS method. The student is M2 on behalf of Sugi with a value of 13.78443387, M5 student on behalf of Vienna with a value of 11.64127542 getting a rank 2, M3 student on behalf of Tejo getting a value of 11.64127542 getting a rank 3. The three students with the highest scores who are included in the rank 1, rank 2, rank 3 are declared eligible to receive the KIP Lecture scholarship.
Keywords : Lecture KIP; WASPAS Method; Students

## 1. PENDAHULUAN
Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-K) merupakan program beasiswa yang keluarkan oleh pemerintah Indonesia untuk membantu mendanai pendidikan mahasiswa dari golongan yang kurang mampu. Keputusan Menteri Agama Republik Indonesia Nomor 361 Tahun 2020 tentangPedoman KIP Kuliah mengartikan KIP sebagai bantuan sosial berupa biaya pendidikan yang diberikan oleh pemerintah kepada mahasiswa yang tidak mampu secara ekonomi dan memiliki potensi akademik baik untuk melanjutkan studi pada jenjang program diploma (D3) dan program Sarjana (S1).  Tujuan dari progaram ini demi meningkatkanakses dan kesempatan belajar diperguruan tinggi bagi peserta didik yang tidak mampu secara ekonomi dan berpotensi akademik baik. Meningkatkan  motivasi  belajar dan berprestasi  mahasiswa,  khususnya  mereka  yang  menghadapi  keterbatasan  ekonomi, sealin itu juga dapat menjamin  keberlangsungan  studi  mahasiswa  sampai  selesai  dan tepat waktu, serta mampu berprestasi  baik secara  akademik  maupun  non  akademik dan melahirkan lulusan PTK yang  berkarakter,  mandiri,  produktif dan  memiliki  kepedulian  sosial  sehingga  mampu memutus mata rantai kemiskinan [1]–[3].
Universitas  PGRI  Silampari  atau  yang  dikenal  dengan  UNPARI  merupakan  salah  satu  universitas  yang yang  berada  di  kota  Lubuklingau.  Setiap  tahunnya  UNPARI  selalu  memberikan  beasiswa  berupa  KIP  kuliah kepada mahasiswa yang akan malanjutkan studinya di Uiversitas PGRI, namun minimnya kuota yang diberikan pemerintah menyebabkan pihak pengelola harus benar-benar selektif dalam menentukan mana mahasiswa yang layak untuk menerima  bantaun tersebut.  Jumlah mahasiswa  yang terus meningkat setiap tahunya menyebabkan pihak pengelola  kewalahan dalam  mengelola dana  bantun  KIP Kuliah  yang akan diberikan kepada  mahasiswa.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Dana  hal  ini  tentunya  akan  menimbulkan  polemik  jika  tidak  ditangani  dneagn  baik,  bisa  saaj  terjadi  kesalahan penyaluran KIP Kuliah tersebut. Mahasiswa yang seharusnya layak mendapatkan bantuan KIP Kuliah justru malah tidak  mendapatkan  bantuan  tersebut  dan  mahasiswa  ang  masuk  kategori  mampu  malah  mendapatkan  bantuan tersebut. Untuk mengatasi hal ini maka dari itu perlu ada sebuah sistem yang dapat menjadi tolak ukur pengelola KIP Kuliah ini agar dapat menentukan dengan baik dan bersifat objektif.
Sistem ini dikenal dengan Sistem Penunjang Keputusan atau disingkat SPK. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  ini  merupakan  suatu  sistem  pemilihan  dari  berbagai  alternatif  tindakan  yang  mungkin  dipilih,  dengan harapan akan menghasilkan sebuah keputusan yang terbaik. Berdasarkan pada defenisi yang bervariasi, SPK dapat dijelaskan sebagai sebuah sistem pembuat keputusan manusia komputer interaktif yang dapat mendukung dalam pembuatan keputusan dari pada menggantinya dengan yang baru [4]–[6]. Ada banyak metode di dalam SPK  yang dapat  dijadikan  referensi  untuk  membantu  memberikan  nilai  terbaik,  diantaranya  Simple  Additive  Weighting Method  (SAW  Method),  Weighted  Product  Method  (WP  Method),  Technique  for  Order  by  Similarity  to  Ideal Solution  Method  (TOPSIS  Method),  Analytic  Hierarchy  Process  Method  (AHP  Method),  Multi-Objective Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis  (MOORA  Method),  A  New  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS), EDAS  Method,  Preference  Selection  Index  (PSI)  Method,  Multi-Attributive  Border  Approximation  area Comparison  (MABAC  Method),  Cmplex  PRoportional  ASsessment  (COPRAS  Method),  serta  masih  banyak metode lainya[7]. Penelitian ini menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS). Metode WASPAS  merupakan integrasi dari dua model yaitu model penjumlahan tertimbang (Weight Sum) dan model produk tertimbang (Weight Product) [8]–[12].
Metode WASPAS digunakan untuk mencari  nilai berdasarkan bobot sesuai dengan pilihan prioritas yang paling sesuai sehingga diharapkan mampu menangani dan mengoptimalkan permasalahan dan mengurutkan nilai tertinggi hingga terendah berdasarkan kriteria yang ada. Penelitian terkait yang pernah di lakukan adalah penelitian oleh  Ginting  dan  kawan-kawan  pada  tahun  2020  dimana  penelitian  tersebut  menjelaskan  tentang  seleski penerimaan beasiswa menggunakan metode WASPAS dan hasilnnya adalah nilai tertinggi mencapai 1, 304155 dan  berada  di  peringkat1[13].  Selanjutanya  penelitian  oleh  Beni  dan  kawan-kawan  pada  tahun  2022  tentang kelayakan pemberian vaksin covid-19 dengan metode WASPAS dan hasilnya berupa nilia tertinggi dan rangking 1 adalah nilia 1000 di peringkat 2 dan 3 dengan nilai sama yaitu 0,988[14].
Berikutnya penelitian oleh nisa tentang pennetuan prioritas untuk peningkatan kualitas pembelajaran. Nisa menggunakan dua metode dalam penelitianya yaitu metode MOORA dan WASPAS, hasil dari penelitianya adalah diperoleh  2  mata  pelajaran  yang  perlu  diperbaiki  kualitasnya,  yaitu  Bahasa  Arab  dan  Matematika.  Dua  mata pelajaran tersebut nilainya kurang dari 50% nilai mata pelajaran terbaik[15]. Tujuan penelitian ini adalah untuk membantu  Tim  Pengelola  KIP  dalam  menentukan  mahasiswa-mahasiswa  yang  laak  dan  tidak  layak  manerima bantuan KIP. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya adalah dari segi metodenya. Dimana untuk menentukan penilaian akhir atau perangkingan menggunakan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment atau disingkat WASPAS dan hasil dari penelitian ini berupa perangkingan dari 1, 2 dan seterusnya dengan nilai tertinggi 13.78443387.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitin merupakan tahapan apa saja yang akan di lakukan pada penelitian. Pada penelitian  ini   beberapa tahapan yang akan dilakukan yang pertama adalah menganalisa permasalahan yang terjadi di lapangan, dalam hal ini permasalahan yang di hadapi adalah terbatasnya kuoata KIP Kuliah yang dapat diberikan kepada mahasiswa sehingga penerima harus benar-benar di seleksi. Tahapan selanjutnya adalah pengumpulan data, dan sumber data tentunya sebagain besar di peroleh dari bagian Pengelola KIP pada Universitas PGRI Silampari ditambah dengan data  pendukung  lainya  dari  berbagai  sumber.  Tahapan  berikutnya  menentukan  Metode  yang  sesuai,  dalam penelitian  ini  metode  WASPAS  menjadi  pilihan.  Setelah  penentuan  metode  maka  proses  berikutnya  adalah menerapkan dan mengolah metode tersebut sesuai dengan algoritma dan modelnya sampai dengan memperoleh hasil. Kemudian metode tersebut akan di uji dan dieavalusi apakah sistem tersebut dapat memberikan hasil sesuai yang di harapkan. Langkah-langkah tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar di 1 bawah ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 2.2 Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS)
Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) merupakan metode  yang dapat mengurangi kesalahan-kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran untuk pemilihan nilai  tertinggi  dan  terendah [16]– [19]. Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesmen (WASPAS) merupakan metode gabungan yang terdiri dari metode SAW dan metode WP [20][21].
1. Menentukan Normalisasi Matrix dalam Pengambilan Keputusan
x = [ x 11 x 11 . x 1n x 21 x 12 . x 2n . . . . x m1 x m1 . x mn ] (1)

## 2.  Melakukan normalisasi terhadap matrik X Kriteria Benefit
x ij= Minx ij x ij (2)
Kriteria Cost
x ij= Minx ij x ij (3)

## 3. Menghitung nilai Qi
Qi = 0.5 ∑ X ijw + 0.5  ∏ = n j (xij) wj n j=1 (4)
Dimana: Qi = Nilai dari Q ke I,  Xijw = Perkalian nilai Xij dengan bobot (w), 0,5 = Ketetapan Alternatif yang terbaik merupakan alternatif yang memiliki nilai Qi tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  pertama  yang  di  lakukan  pada  proses  seleksi  kelayakan  mahasiswa  penerima  bantuan  KIP  Kuliah menggunakan  metode  WASPAS  ini,  adalah  dengan  memasuk  data  mahasiswa  yang  akan  di  jadikan  data  awal Mahasiwa penerima bantuan KIP Kuliah. Pada tahap ini ada 8 mahasiswa yang namnya dijadikan sampel pada proses perhiituangan menggunakan Metode WASPAS. Tabel 1 di bawah ini menujukan data kriteria nama-nama mahasiswa tersebut:
Tabel 1 Alternatif Nama mahasiswa Alternatif Nama M1 Andre M2 Sugi M3 Doni M4 Weni M5 Wina M6 Desi M7 Muin M8 Laela
Langkah  kedua  menentukan  tabel  4  kriteria,  kriteria  yanga  di  gunakan  ada  4  yaitu  pemegang  Kartu Indonesia Pintar,  pemegang Kartu PKH/KKS,  pekerjaan orang tua, dan penghasilan orang tua. Semua kriteria ini merupakan sarat ang harus di  miliki oleh  mahasiswa  yang akan  mendaftarkan dirinya sebagai penerima bantua beasiswa KIP Kuliah. Setiap kriteria akan di beri kode dan bobo nilai masing-masing, bobot nilai ini menjadi dasar dalam  menghitung  normalisasi  matrik dalam  metode yang akan di gunakan  nantinaya  yaitu  metode WASPAS. Adapun  data kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dan dibawah ini:
Tabel 2 . Data Kriteria
No Kode Nama Kriteria Bobot  Keterangan 1 C1 KIP 35% Benefit 2 C2 Kartu PKH/KKS 15% Benefit 3 C3 Pekerjaan Orang Tua 25% Benifit 4 C4 Penghasilan Orang Tua 25% Cost

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 554−561 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4789
Berdasarkan tabel kriteria maka akan di urutkan pembobotan pagi pemeganag Kartu KIP, kartu PKH/KKS, pekerjaan orang tua dan penghasilan orang tua. Salah satu syarat untuk memperoleh bantuan KIP adalah  harus memilki kartu KIP dan Pemegang Kartu PKH. Data  Konversi  Kriteria Pemegang  Kartu Indonesia Pintar (KIP) dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3 . Koversi Kriteria Pemegang KIP No KIP Bobot Alternatif 1 Ada 2 2 Tidak 1
Tabel 4 dibawah ini merupakan kriteria dengan pembobotan nilai dimana jika peserta memilki kartu maka bobot nilainya adalah 2 sementara jika tidak ada maka nilanya adalah 1.
Tabel 4 . Koversi Kriteria Pemegang PKH No Pemegang Kartu PKH/KKS Bobot Alternatif 1 Ada 2 2 Tidak 1
Pekerjaan orang tua menjadi pertimbangan dalam penentuan penerimaan KIP, jika orang tua tidak bekerja maka diberi poin 5 sedangkan jika pekerjaan orang tua pegawai negeri sipil maka akan diberikan nilaian 0. Data criteria pekerjaan orang tua dapat dilihat pada tabel 5 di bawah ini:
Tabel 5 . Konversi Kriteria Pekerjaan Orang Tua
No Pekerjaan Ayah Bobot Alternatif 1 Tidak bekerja 5 2 Buruh 4 3 Wiraswasta 3 4 Pedagang 2 5 Petani 1 6 PNS 0
Berdasarkan  pekerjaan  orang  tua,  maka  harus  ada  penghasilan  yang  menjadi  tolak  ukurnya.  Jika penghasilan dibawah Rp 600.000 maka akan diberikan nilai tinggi 5, jika diatas Rp 2.400.000 maka akan diberi nilai rendah yaitu 1. Tabel penghasilan orang tua dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. Konversi Kriteria Penghasilan Orang Tua
No Penghasilan Orang Tua Bobot Alternatif 1 <600.000 5 2 600.000-1.200.000 4 3 1.200.000-1.800.000 3 4 1.800.000-2.400.000 2 5 >2.400.000 1
Berdasarkan  nilai  kriterian diatas  maka  akan  dilakukan proses  normalisasi.  Pembobotan nilai di  berikan kepada mahasiswa. Adapun nilai keputusan ternormaliasi dapat dilihat pada tabel  7 dibawah ini:
Tabel 7. Nilai keputusan Ternormalisasi Alternatif Nama C1 C2 C3 C4 M1 Andre 2 2 5 5 M2 Sugi 2 1 5 4 M3 Doni 1 2 4 2 M4 Weni 1 1 1 3 M5 Wina 1 2 3 3 M6 Desi 2 2 2 2 M7 Muin 2 1 3 2 M8 Laela 1 1 2 5 M9 Tejo 1 2 3 3 M10 Naimah 2 2 0 1
Setelah  proses  normalisiasi  maka  akan  di  terapkan  kedalam  metode  WASPAS.  Langkah-langkah penerapan dalam metode WASPAS adalah sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
1. Tahap  pertama  membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  nilai  tabel  yang  sudah  ternormalisasi  seperti  yang terlihat pada uraian dai bawah ini, nilai Max merupakan nilai bobot ang nantinya akan di di  kalikan dengan nilai matrik pada saat normalisasi:
𝑋 𝑖𝑗=
| | | 2 2 5 5 2 1 5 4 1 2 4 2 1 1 1 3 1 2 3 3 2 2 2 2 2 1 3 2 1 1 2 5 1 2 3 3 2 2 0 1 | | | Max = 35 15 25 25
2.  Tahapan kedua melakukan normalisasi terhadap matrik.  Untuk tahapan menormalisasikan matrik keputusan, disesuaikan  dengan  jenis  pada  tiap-tiap  kriteria  apakah  merupakan  kriteria  keuntungan  atau  biaya.  Bila merupakan kriteria keuntungan, maka menggunakan persamaan ke 2, namun bila kriteria biaya menggunakan persamaan ke 3.
𝐶1 = {𝑀𝑎𝑥 2; 2; 1; 1; 1; 2; 2; 1; 1: 2} = 35% (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) X 11  = 2/35% = 5.714285714 X 21  = 2/35% = 5.714285714 X 31  = 1/35% = 2.857142857 X 41  = 1/35% = 2.857142857 X 51  = 1/35% = 2.857142857 X 61  = 2/35% = 5.714285714 X 71  = 2/35% = 5.714285714 X 81  = 1/35% = 2.857142857 X 91  = 1/35% = 2.857142857 X 101 = 2/35% = 5.714285714 𝐶2 = {𝑀𝑎𝑥 2; 1; 2; 1; 2; 2; 1; 1; 2; 2} = 15% (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) X 11  = 2/15% = 13.33333333 X 21  = 1/15% = 6.666666667 X 31  = 2/15% = 13.33333333 X 41  = 1/35% = 6.666666667 X 51  = 2/35% = 13.33333333 X 61  = 2/15% = 13.33333333 X 71  = 1/35% = 6.666666667 X 81  = 1/35% = 6.666666667 X 91  = 2/35% = 13.33333333 X 101  = 2/15% = 13.33333333 𝐶3 = {𝑀𝑎𝑥 5; 5; 4; 1; 3; 2; 3; 2; 3; 0} = 25% (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) X 11   = 5/25% = 20 X 21   = 5/25% = 20 X 31   = 4/25% = 16 X 41   = 1/25% = 4 X 51   = 3/25% = 12 X 61   = 2/25% = 8 X 71   = 3/25% = 12 X 81   = 2/25% = 8 X 91   = 3/25% = 12 X 101 = 0/25% = 0 𝐶4 = {𝑀𝑎𝑥 5; 4; 2; 3; 3; 2; 2; 5; 3; 1} = 25% (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) X 11  = 5/25% = 20 X 21  = 4/25% = 16 X 31  = 2/25% = 8 X 41  = 3/25% = 12 X 51  = 3/25% = 12 X 61  = 2/25% = 8 X 71  = 2/25% = 8 X 81  = 5/25% = 20 X 91  = 3/25% = 12 X 101 = 1/25% = 40

## Journal of Information System Research (JOSH)
Setelaha melakukan normalisasi terhadap nilia matrik matriks X maka diperoleh nilian matrik 𝑿 𝒊𝒋 sebagai berikut:
𝑋 𝑖𝑗= | | | 5.714285714 13.33333333 20 20
5.714285714 6.666666667 20 16 2.857142857 13.33333333 16 8 2.857142857 6.666666667 4 12 2.857142857 13.33333333 12 12 5.714285714 13.33333333 8 8 5.714285714 6.666666667 12 8 2.857142857 6.666666667 8 20 2.857142857 13.33333333 12 12 5.714285714 13.33333333 0 4 | | |
Setelah di peroleh nilai matrik Xij  maka langkah selanjutnya adalah mengoptimalkan nilai setiap atribut dengan mengalikan terhadap bobot dari setiap  kriteria seperti pada ulasan di bawah ini:
Q1 =   0,5 ∑((5.714285714 ∗ 0,35)  +  (13.33333333 ∗ 0,15)  + ( 20 ∗ 0,25)  +  (20 ∗ 0,25)) + 0.5 ∏((5.714285714) 0,35 +  (13.33333333) 0,15 +   (20) 0,25 +   (20) 0,25
= 7 + 3.772407395 =  10.77240739 Q2 =   0,5 ∑((5.714285714 ∗ 0,35)  +  (6.666666667 ∗ 0,15)  + ( 20 ∗ 0,25)  +  (16 ∗ 0,25)) + 0.5 ∏((5.714285714) 0,35 +  (6.666666667) 0,15 +   (20) 0,25 +   (16) 0,25
= 6+ 7.784433868 = 13.78443387 Q3 =   0,5 ∑((2.857142857 ∗ 0,35)  +  (13.33333333 ∗ 0,15)  + (16 ∗ 0,25)  +  (8 ∗ 0,25)) + 0.5 ∏((2.857142857) 0,35 +  (13.33333333) 0,15 +   (16) 0,25 +   (8) 0,25
= 4.5+ 7.100648812 =  11.60064881
Q4 =   0,5 ∑((2.857142857 ∗ 0,35)  +  (6.666666667 ∗ 0,15)  + (4 ∗ 0,25) +   (12 ∗ 0,25)) + 0.5 ∏((2.857142857) 0,35 +  (6.666666667) 0,15 +   (4) 0,25 +  (12) 0,25
= 3+ 6.548640868 =  9.548640868 Q5 =   0,5 ∑((2.857142857 ∗ 0,35)  +  (13.33333333 ∗ 0,15)  + (12 ∗ 0,25)  +  (12 ∗ 0,25)) + 0.5 ∏((2.857142857) 0,35 +  (13.33333333) 0,15 +   (12) 0,25 +   (12) 0,25
= 4.5+ 7.141275418 = 11.64127542 Q6 =   0,5 ∑((5.714285714 ∗ 0,35)  +   (13.33333333 ∗ 0,15) + (8 ∗ 0,25)  +  (8 ∗ 0,25)) + 0.5 ∏((5.714285714) 0,35 +  (13.33333333) 0,15 +   (12) 0,25 +   (8) 0,25
= 4+ 7.178915396 = 11.1789154 Q7 =   0,5 ∑((5.714285714 ∗ 0,35)  +  (6.666666667 ∗ 0,15)  + (8 ∗ 0,25) +   (8 ∗ 0,25)) + 0.5 ∏((5.714285714) 0,35 +  (6.666666667) 0,15 +   (12) 0,25 +   (8) 0,25
= 4+ 7.21269389 = 11.21269389 Q8 =   0,5 ∑((2.857142857 ∗ 0,35)  +  (6.666666667 ∗ 0,15)  + (8 ∗ 0,25) +   (20 ∗ 0,25)) +
0.5 ∏((2.857142857) 0,35 +  (6.666666667) 0,15 +   (8) 0,25 +  (20) 0,25
= 4.5+ 7.069752945 = 11.56975294 Q9 =   0,5 ∑((2.857142857 ∗ 0,35)  +  (13.33333333 ∗ 0,15)  + (12 ∗ 0,25)  +  (12 ∗ 0,25)) + 0.5 ∏((2.857142857) 0,35 +   (13.33333333) 0,15 +   (12) 0,25 +   (12) 0,25 = 4.5+ 7.141275418 = 11.64127542 Q10 =   0,5 ∑((5.714285714 ∗ 0,35)  +  (13.33333333 ∗ 0,15)  + (0 ∗ 0,25) +   (4 ∗ 0,25)) +
0.5 ∏((5.714285714) 0,35 +   (13.33333333) 0,15 +   (0) 0,25 +  (4) 0,25 = 2.5+ 5.229543298 = 7.729543298

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 554−561 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4789
Dari hasil optimalisasi atribut maka di dapat nilai akhir dari setiap Mahasiswa seperti yang terlihat pada tabel 8 di bawah ini:
Tabel 8. Nilai Akhir setiap Mahasiswa Alternatif Nama Nilai Akhir M1 Andre 10.77240739 M2 Sugi 13.78443387 M3 Doni 11.60064881 M4 Weni 9.548640868 M5 Wina 11.64127542 M6 Desi 11.1789154 M7 Muin 11.21269389 M8 Laela 11.56975294 M9 Tejo 11.64127542 M10 Naimah 7.729543298
Dari data diatas  terlihat bawahwa angak tertinggi  dari proses  normlisasi adalalah 13.78443387, dan  dapat dilakukan  proses  pemmberian  rangking  atau  perangkingan.  Perhitungan  rangking   secara  lengkap  dapat  dilihat pada tabel 9 berikut ini:
Tabel 9 . Nilai  Rangking  setiap Mahsiswa Alternatif Nama Nilai Akhir Rangking M2 Sugi 13.78443387 1 M5 Wina 11.64127542 2 M9 Tejo 11.64127542 3 M3 Doni 11.60064881 4 M8 Laela 11.56975294 5 M7 Muin 11.21269389 6 M6 Desi 11.1789154 7 M1 Andre 10.77240739 8 M4 Weni 9.548640868 9 M10 Naimah 7.729543298 10
Darai tabel perangkingan maka dapt di perloh hasil kelaakan mahasiswa penerima KIP Kuliah adalaha dari peringkat 1 sampai peringkat 3. Nilai mahasiswa rangking 1 adalah mahasiswa M2 atas nama Sugi dengan nilai 13.78443387, mahasiswa M5 atas nama Wina dengan nilia 11.64127542 memperoleh peringkat 2, mahasiswa M3 atas nama Tejo mendaptkan nilai 11.64127542 mendapatkan peringkat 3. Ketiga mahasiswa dengan nilai tertinggi yang masuk dalam rangking 1, rangking 2, rangking 3 ini dinayatakan layak untuk menerima beasiswa KIP Kuliah. Sementara mahasiswa dengan rangking 5 sampau 10 dinyatakan tidak layak menerima bantuan KIP Kuliah dari Universitas PGRI Silampari.  Tabel kelayakan dapat dilihat pada tabel 10 dibawah ini:
Tabel 9 . Nilai  Rangking  setiap Mahsiswa Alternatif Nama Nilai Akhir Rangking Kelayakan M2 Sugi 13.78443387 1 Layak M5 Wina 11.64127542 2 Layak M9 Tejo 11.64127542 3 Layak M3 Doni 11.60064881 4 Tidak Layak M8 Laela 11.56975294 5 Tidak Layak M7 Muin 11.21269389 6 Tidak Layak M6 Desi 11.1789154 7 Tidak Layak M1 Andre 10.77240739 8 Tidak Layak M4 Weni 9.548640868 9 Tidak Layak M10 Naimah 7.729543298 10 Tidak Layak

## 4. KESIMPULAN
Sistem pendukung keputusan yang dibuat saat ini dirancang untuk membantu pihak pengelola KIP Kuliah dalam menentukan mahasiswa yang layak dan tidak layak menerima bantuan beasiswa KIP Kuliah.   SPK memberikan nilai  terbaik  bedasarkan  perangkingan,  dimana  nilai  tertinggi  otomatis  akan  mendapatkan  peringkat  1  dan dinatakan laak menerima bantuan KIP Kuliah. Tidak hanay peringkat satu atau rangking 1, peringkat 2 dan 3 pun diberikan  kesempatan  untuk  menerima  bantuan  KIP  Kuliah.    Hasil  dari  perangkingan  di  dapa  nilai  mahasiswa rangking  1  adalah  mahasiswa  M2  atas  nama  Sugi  dengan  nilai  13.78443387,  mahasiswa  M5  atas  nama  Wina

## Journal of Information System Research (JOSH)
dengan nilia 11.64127542 memperoleh peringkat 2, mahasiswa M3  atas nama Tejo mendaptkan nilai 11.64127542 mendapatkan peringkat 3. Ketiga mahasiswa tersebut dinyatakan layak menerima bantun beasiswa KIP Kuliah, sementara rangking 4,5,6,7,8,9,10 dinatakan tidak laak menerima bantuan tersebut karena dianggap masuk dalam kategori mahasiswa mampu.

## REFERENCES
[1] E.  Haryono,  “Analisis  Pengaruh  Beasiswa  KIP  Terhadap  Prestasi  Mahasiswa  IAI  Al  Muhammad  Cepu  Dengan Pendekatan Variabel Dummy,” RIEMANN Res. Math. Math. Educ., vol. 5, no. 2, pp. 35–43, 2023.
[2] Gagan  Suganda,  Marsani  Asfi,  Ridho  Taufiq  Subagio,  and  Ricky  Perdana  Kusuma,  “Penentuan  Penerima  Bantuan Beasiswa Kartu Indonesia Pintar (Kip) Kuliah Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 193–199, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i2.4376.
[3] E. Y. W. Sari, “Pengaruh Beasiswa KIP Uang Kuliah Tunggal (UKT) Terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Program Studi  Pendidikan  Ekonomi  Fakultas  Keguruan  Dan  Ilmu  Pendidikan  Universitas  Muhammadiyah,”  J.  Multidisiplin Dehasen, vol.
1, no. 3, pp. 189–196, 2022, [Online]. Available:
https://jurnal.unived.ac.id/index.php/mude/article/view/2496/2005.
[4] I. P. W. P. Ni Wayan Ari Ulandari, Ni Luh Gede Pivin Suwirmayanti, “Seleksi Penerima Beasiswa pada ITB STIKOM Bali dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment,” vol. 08, pp. 2657–1501, 2023.
[5] M. Syahrizal and S. Aripin, “Penerapan Metode ROC Dan Metode WASPAS Untuk Menentukan Penerima Beasiswa KIP Kuliah,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 260–268, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i1.1996.
[6] G. S. Mahendra and K. Y. Ernanda Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.49-56.
[7] R. D. S. Murdani, “Penerapan Metode Waspas untuk Pengambilan Keputusan Penerimaan Siswa/i Baru,” … Teknol. Inf. Komput. dan Sains 2019 …, pp. 66–71, 2019, [Online]. Available:
https://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/sintaks/article/view/819%0Ahttps://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/sintaks/articl e/download/819/642.
[8] T. H. B. Aviani and A. T. Hidayat, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemberian Uang Kuliah Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 1, pp. 102–109, 2020, doi: 10.30865/json.v2i1.2482.
[9] V. I. Sayed Fachrurrazi , Ikhwanul Muslim, “Implementasi metode waspas dalam menentukan penerima bantuan berbasis web,” pp. 22–28.
[10]  C. Priatama and I. Pratama, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Blt Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum  Product  Assesment  (Waspas),”  J.  Sist.  Inf.  dan  Bisnis  Cerdas,  vol.  15,  no.  2,  pp.  9–18,  2022,  doi: 10.33005/sibc.v15i2.19.
[11]  R. S. Dwitama, “Pemilihan Metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan Pendekatan Rank Similarity Simulation (RSS),” Semin. Nas. Has. Penelit. dan Pengabdi., vol. 1, pp. 27–37, 2019.
[12]  K. A. Chandra and S. Hansun, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Laptop Dengan Metode Waspas,” J. Ecotipe (Electronic, Control. Telecommun. Information, Power Eng., vol. 6, no. 2, pp. 76–81, 2019, doi: 10.33019/ecotipe.v6i2.1019.
[13]  K. Ihsan and G. L. Ginting, “Penerapan Metode WASPAS Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Pada Perguruan Tinggi Negeri,”  TIN    Terap.  Inform.  Nusant.,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–7,  2020,  [Online].  Available:  https://ejurnal.seminar- id.com/index.php/tin/article/view/231.
[14]  P. A. Situmorang, B. Andika, and S. Yakub, “Implementasi Metode WASPAS Menentukan Kelayakan Pemberian Vaksin Covid-19,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, p. 294, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5274.
[15]  K. Nisa, “Metode Moora Dan Waspas Untuk Pengambilan Keputusan Penentuan Prioritas Dalam Peningkatan Kualitas Mata Pelajaran,” J. Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 22–27, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1173.
[16]  A. P. Gusman, R. R. Linostu, and  S. Surmayanti, “Implementasi Metode Waspas Untuk Menentukan  Ikan Teri  Asin Kering  Berkualitas  Terbaik,”  JOISIE  (Journal  Inf.  Syst.  Informatics  Eng.,  vol.  4,  no.  1,  p.  36,  2020,  doi: 10.35145/joisie.v4i1.601.
[17]  M. B. K. Nasution, K. Kusmanto, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[18]  H. Gulo, “Sistem Pendukung  Keputusan Pemilihan  Kantor Pos Terbaik Menerapkan Metode WASPAS,”  J.  Inf. Sist. Res., vol. 1, no. 2, pp. 81–86, 2020.
[19]  L. A. Veradilla Amalia, Dedy Syamsuar, “KOMPARASI METODE WP SAW DAN WASPAS DALAM PENENTUAN PENERIMA  BEASISWA  PMDK,”  J.  Bina  Komput.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  122–132,  2019,  [Online].  Available: http://eprints.binadarma.ac.id/11058/.
[20]  R.  M.  Muhammad  Fathin  ,  Yopi  Hendro  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Prioritas Pembangunan Infrastruktur di Desa Tobing Jae Kecamatan Sorkam Barat Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product  Assessment  (WASPAS),”  J.  Cyber  Tech,  no.  x,  pp.  1–15,  2022,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/3583%0Ahttps://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/ download/3583/793.
[21]  L. W. Wahyu Saptha Negoro, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN KENAIKAN GAJI PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE WASPAS,” IT J., vol. 9, no. 1, pp. 1–12, 2021.