## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI SISWA PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP
Florentina Kaba Leilu, Friden Elefri  Neno, Maria Wilda Malo Teknik Informatika, STIMIKOM Stella Maris Sumba
Jalan Karya Kasih No 5 Tambolaka nenofriden.e@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam ilmu komputer terdapat suatu sistem yang dapat membantu perusahaan atau lembaga instansi dalam pengambilan keputusan untuk mengatasi masalah yang semi struktur dan tidak terstuktur. Proses seleksi penerima beasiswa  di  SDN  Waiwiruk  saat  ini  masih  mengalami  kendala,  yaitu  penentuan  penerima  beasiswa  yang dilakukan secara manual atau konvensional. Penelitian ini bertujuan agar membantu pihak sekolah SDN Waiwiruk dalam  penentuan  penerima  beasiswa  agar  tepat  sasaran.  Dengan  melihat  masalah  yang  ada  dalam  pemilihan penerima beasiswa, sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode AHP dirasa tepat untuk digunakan dalam  membantu  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  penerima  beasiswa.  Hasil  dari  penelitian  ini memberikan  alternatif data  kepada pihak sekolah  untuk menentukan penerima  beasiswa.  Diharapkan hasil  dari penelitian  ini  dapat  membantu  pihak  sekolah  SDN  Waiwiruk  dalam  pengambilan  keputusan  menentukan penerima beasiswa.
Kata kunci: Sistem pendukung keputusan, seleksi penerima beasiswa, metode ahp

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu program pemerintah agar terciptanya pendidikan  yang  merata  adalah  pemberian  beasiswa kepada  siswa  kurang  mampu  ataupun  pemberian beasiswa  kepada  siswa  berprestasi.  Pada  dasarnya beasiswa  merupakan  pemberian  secara  cuma-cuma agar  mendorong  orang  tua  murid  atapun  siswa  itu sendiri  dalam  menyelesaikan  studinya.  Pemberian beasiswa  merupakan  pemberian  dana  dalam  bentuk uang  untuk  keperluan  proses  pendidikan  terutama untuk siswa yang berasal dari keluarga kurang mampu dan  atau  berprestasi.  Pemberian  beasiswa  berprestasi merupakan  bentuk  penghargaan  kepada  pencapaian prestasi  siswa,  baik  dalam  bidang  akademik  maupun dalam bidang lainnya[1].
Pemberian  beasiswa  yang  tidak  tepat  sasaran akan  menjadi  dasar  kesenjangan  sosial  antara  murid dengan murid, murid dengan guru, guru dengan orang tua siswa, orang tua siswa dengan orang tua siswa dan problem internal di dalam sekolah itu sendiri. Melihat akar  permasalahan  di  atas,  maka  perlu  dilakukan penelitian  yang  dapat  membantu  mengoptimalkan sasaran beasiswa agar tepat sasaran[2].
SDN  Waiwiruk  merupakan  salah  satu  sekolah dasar yang terletak di jln Waingapu, Desa Soba Rade Kabupaten  Sumba  Barat  yang  juga  mendapatkan bantuan program beasiswa pemerintah, baik pemerintah pusat maupun pemerintah daerah. Namun kenyataannya,  pihak  sekolah  mengalami    kendala dalam menyalurkan beasiswa agar tepat sasaran. Oleh karna  itu,  diperlukanlah  sebuah  metode  akurat  yang dapat  mengklasifikasikan  penerima  beasiswa  agar penyaluran beasiswa tepat sasaran[3].
Agar  memperoleh  hasil  klasifikasi  penerima beasiswa,  penulis  menggunakan  metode  AHP (Analytical Hierarchy Process) yang dapat digunakan dalam  menguraikan  sistem  kompleks  sehingga  dapat
mengerucutkan  daftar  alternatif  yang  ada  agar  dapat dipertimbangkan[4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Untuk    meningkatkan    strategi    penjualan Merduati Bakery     melalui     analisisdata     penjualan roti  menggunakan      metode      algoritma      apriori. Dengan  menggunakan  metode  ini,  mereka  dapat mengidentifikasi    pola    pembelian    pelanggan    dan menentukan   target   pasar   yang   lebih   tepat,   serta meningkatkan   efisiensi   pemasaran   dan   penjualan. Selain itu,sistem yang dikembangkan juga membantu dalam  menentukan  persediaan  roti  dengan  mengatur stok   berdasarkan   pola   pembelian   dan   permintaan pelanggan.   penelitian   ini   bertujuan   meningkatkan strategi penjualan, menentukan target pasar yang lebih tepat, dan mengoptimalkan persediaan roti[5].
Analisa    Association    Rules    Untuk    Pola Penjualan  Cake    Pada    Ratu    Bakery    Menggunakan Algoritma  Apriori    bertujuan    untuk    mencari    pola penjualan  cake  berdasarkan   data   penjualan   dari setiap      transaksi  menggunakan  algoritma  apriori. Tujuan  penelitian  ini  adalah        membantu        pemilik Ratu        Bakery        dalam  merencanakan  strategi penjualan  yang  efektif  dan  juga  dapat  membantu dalam strategi produksi cake[6].
Implementasi    Algoritma    Apriori    Terhadap Data Penjualan di Toko Roti Ganda Pematangsiantar. Dalam penelitian  tersebut berfokus  pada  membangun sistem penjualan   dengan   penerapan   metode   data mining algoritma  apriopri  dalam   menghitung  data penjualan dan    pemasukan    omset    dari    konsumen melalui pemilihan   produk   yang   paling   banyak   di minati konsumen. Sumber data dari penelitian   ini di peroleh melalui  wawancara  dan  observasi  langsung terhadap konsumen[7].

## 3.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan system yang  berbasis  komputer  yang  ditujukan  untuk membantu pengambil keputusan dalam memanfaatkan data dan  model tertentu untuk memecahkan  berbagai masalah yang semi terstruktur dan tidak terstruktur[8].
Hermawan (2005) Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem  yang  mendukung kerja seorang manajer maupun sekelompok manajer dalam memecahkan  masalah  semi  terstruktur  dengan  cara memberikan  informasi  ataupun  usulan  menuju  pada keputusan tertentu. Menurut Hermawan, SPK harus:
a) Membantu  manajer  membuat  keputusan  untuk memecahkan masalah semi terstruktur.
b) Mendukung  penilaian  manajer  bukan  mencoba menggantikannya.
c) Analytical
Meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan manajer daripada efisiensinya
Tujuan-tujuan  ini  berhubungan  dengan  tiga prinsip dasar dari konsep SPK yaitu struktur masalah, dukungan keputusan, dan efektivitas keputusan. SPK terdiri dari tiga subsistem utama yaitu:
a) Data Management Yaitu  Data  manajemen  meliputi  database,  yang mengandung  data  yang  relevan  untuk  berbagai situasi  dan  diatur  oleh  software  yang  disebut database Management Systems (DBMS).
b) Model Management Yaitu  Model  manajemen  melibatkan  model finansial,  statistikal,  manajemen  science,  atau berbagai  model  kuantitatif  lainnya,  sehingga dapat memberikan keThird-Level Heading.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Hierarchy Process (AHP) AHP adalah sebuah metode memecah permasalahan yang komplek/ rumit dalam situasi yang tidak terstruktur menjadi bagian-bagian komponen[9]. Mengatur  bagian  atau  variabel  ini  menjadi  suatu bentuk susunan hierarki, kemudian  memberikan  nilai numeric untuk penilaian subjektif terhadap kepentingan relatif dari setiap variabel dan mensintesis penilaian untuk variabel mana yang memiliki prioritas tertinggi  yang  akan  mempengaruhi  penyelesaian  dari situasi tersebut[10].
Dalam menyelesaikan permasalahan dalam AHP ada  beberapa  prosedur  yang  harus  dilakukan  yaitu Analisa Sistem Yang Sedang Berjalan. Tujuan analisa sistem yang berjalan adalah agar sistem yang dibangun tidak  berbedah  dengan  sistem  yang  sebelumnya. Adapun  sistem  yang  digunakan  untuk  seleksi penerimah  beasiswa  di  Sekolah  Dasar  Negeri Waiwiruk:
Mulai Berkas Seleksi Rekap Data Laporan Selesai Ya Tidak Gambar 1. Sistem yang sedang berjalan
3.2. Analisa  Metode  AHP  ((Analytic  Hierarchy Process) Flowchart seleksi
penerima beasiswa medeskripsikan  tahapan-tahapan  untuk  menentukan nilai  kriteria  seleksi  penerima  beasiswa  sampai menetukan  nilai  perangkingan  untuk  pengambilan keputusan.

## Start
Menyusun Hierarki Menghitung Prioritas IF CR <0,1 Tid ak K on sis ten K on sis ten Menjumlahkan nilai dari masing-masing kriteria Menentukan hasil seleksi

## Selesai
Gambar 2. Analisa metode ahp ((analytic hierarchy process)
Rumus Consistency Index (CI):
Keterangan: n= Jumlah Banyak Kriteria Consistensi Ratio (CR) dengan rumus:
Keterangan:
CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency
Jika  Nilai  CI/CR=  nilai  dibahwa  dari  0,1 konsistensi hierarki diterima atau konsisten sedangkan  CI/CR  nilai  diatas  dari  0,1  maka  nilai diperbaiki.
a) Tabel Daftar Indek Nilai Berpasangan
Pada  metode  Analitycal  Hierarchy  Process, terdapat  nilai  skala  yang  merepresentasikan bobot perbandingan suatu kriteria atau alternatif seperti pada tabel berikut :
Tabel 1. Skala perbandingan
Tingkat Kepentingan Definisi Keterangan 1 Sama Penting Kedua elemen sama pentingnya 3 Sedikit Lebih Penting Elemen yang satu sedikit lebih penting 5 Lebih penting Elemen yang satu esensial atau sangat penting (lebih penting) ketimang elemen yang lainnya 7 Sangat Penting Satu elemen jelas lebih penting dari elemen yang lainnya 9 Mutlak sangat penting Satu elemen mutlak lebih penting ketimang elemen yang lainnya 2,4,6,8 Nilai Tengah Nilai-nilai diantara dua pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika aktivitas i mendapat suatu angka bila dibandingkan dengan suatu aktivitas j. Maka j mempunyai nilai kebalikannya bila dibandingkan dengan aktivitas i.
b) Tabel Index Random Konsistensi Tabel  Nilai Random Indeks
Tabel 2. Nilai random index Ukuran Matrix Nilai Random 1,2 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 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login Admin
Halaman login merupakan halaman akses admin. Bentuk  halaman  login  dapat  dilihat  pada  gambar berikut :
Gambar 3. Halaman admin

## 4.2. Tampilan Form Menu Utama
Pada  halaman  menu  utama  sistem  penunjang keputusan  ini  sebagai  halaman  pertama  kali  saat aplikasi  ini  dijalankan  akan  seperti  gambar  form dibahwa ini :
Gambar 4. Halaman menu utama
Pada  Halaman  Menu  utama  terdapat  beberapa menu inputan yang terdiri dari :
a) Tampilan Form  Halaman Kriteria Halaman  Kriteria  merupakan  halaman  untuk menginputkan serta menampilkan data keterangan  kriteria  siswa  penerima  beasiswa pada SDN Waiwiruk
Gambar 5. Tampilan form kriteria
b) Halaman Form Edit Kriteria
Halaman  edit  data  kriteria  merupakan halaman  untuk  mengedit  data  kriteria penerima beasiswa.
Gambar 6. Form edit kriteria
c) Tampilan Form Nilai Preferensi
Halaman  info  nilai  kriteria  merupakan halaman untuk menampilkan tingkat kepentingan  yang  akan  ditentukan  pada kriteria penerima beasiswa.
Gambar 7. Tampilan nilai prefensi
d) Tampilan Form Alternatif
Halaman  data  siswa  merupakan  halaman untuk menampilkan  data  siswa  calon penerima beasiswa.
Gambar 8. Tampilan form alternatif
e) Tampilan Halaman Form Create Alternatif
Halaman  create  siswa  merupakan  halaman untuk  menginputkan  data  siswa  penerima
beasiswa
Gambar 9. Halaman form create alternatif
f) Halaman Form Edit Alternatif Halaman  edit  data  alternatif  merupakan halaman  untuk  mengedit  data  alternatif penerima beasiswa
Gambar 10. Halaman form edit alternatif
g) Form Analisa Alternatif Halaman form alternatif  merupakan halaman untuk  melihat  alternatif    pilihan  penerima beasiswa Gambar 11. Form analisa alternatif
h) Form Analisa Kriteria
Halaman  form  kriteria  merupakan  halaman untuk melihat kriteria penerima beasiswa
Gambar 12. Form analisa kriteria
i) Data Perangkingan
Halaman perengkingan adalah halaman untuk melihat peringkat terbaik siswa
Gambar 13. Data perengkingan

## 4.3. Tabel Hasil Analisis System
Berikut tabel dari hasil analisis system
a. Matriks Kriteria Perbandingan Berpasangan Tabel 3. Matriks kriteria perbandingan berpasangan Kriteria Nilai Raport Pengasi lan Tanggun gan Prest asi Nilai Raport 1 0,33 0,20 0,50 Penghasi lan 3 1 0,50 0,33 Tanggun gan 5 2 1 0,50 Prestasi 2 3 2 1 Total 11 6,33 3,70 2,33 b. Matriks Ternormalisasi i. Matriks ternormalisasi merupakan menjumlahkan nilai kolom setiap kriteria pada matriks perbandingan berpasangan
ii. Membagi nilai setiap kolom dengan total  nilai setiap kriteria
iii. Menjumlahkan nilai setiap baris dan membagi dengan  jumlah  kriteria  untuk  mendapatkan nilai rata-rata.
Tabel 4. Matriks nilai kriteria atau normalisasikan Nilai Raport Pengha silan Tanggu ngan Prest asi Juml ah Priori tas Eigen Value Nilai Raport 0,091  0,053  0,054  0,214  0,41  0,10  1,133 Pengha silan 0,273  0,158  0,135  0,143  0,71  0,18  1,122 Tanggu ngan 0,455  0,316  0,270  0,214  1,04  0,26  0,963 Prestasi  0,182  0,474  0,541  0,429  1,62  0,41  0,948 Total 1,00 1,00 1,00  1,00  3,79  0,95  4,165
Priorotas  didapatkan  nilai  dari  rata-rata  jumlah nilai  pada  matriks  kriteria  ternormalisasikan    dibagi dengan  jumlah  total  nilai  kriteria  pada  setiap  kolom baris  dibagi dengan jumlah kriteria.
Tabel 5. Nilai konsisten CI (Consistensi) 0,055 RI(Random Index) 0,90 CR 0,061 KONSISTEN
Nilai  konsisten  index  didapatkan  dari  total  nilai dari  eigen  value  dikurangi  dengan  jumlah  kriteria dibagi dengan jumlah kriteria dikurangi 1.
Nilai Consistensi C1 diabagi dengan random index
c. Kriteria Sub Penghasilan
Tabel 6. Tabel matriks perbandingan Matriks Perbandingan Penghasilan 100.000-500.000 1000.000-2.500.000 2.500.000-3.500.000 >=3.500.000 100.000-500.000 1 0,33 0,50 0,09 1000.000-2.500.000 3 1 0,33 0,25 2.500.000-3.500.000 2 3 1 3 >=3.500.000 5 3 4 1 Total 11 7,33 5,83 3,34 Tabel 7. Matriks kriteria ternormalisasi Kriteria 100.000- 500.000 1000.000- 2.500.000 2.500.000- 3.500.000 >=3.500.0 00 Juml ah Priorit as Eigen Value 100.000-500.000 0,091 0,045 0,086 0,027 0,249 0,06 0,69 1000.000- 2.500.000 0,273 0,136 0,057 0,075 0,541 0,14 0,99 2.500.000- 3.500.000 0,182 0,409 0,171 0,898 1,660 0,42 2,42 >=3.500.000 0,455 0,409 0,686 0,299 1,849 0,46 1,54 Total 0,55 0,59 1,00 0,31 2,45 0,61 4,10 CI (Consistensi) 0,033 RI(Random Index) 0,90 CR 0,037 KONSISTEN d. Sub Kriteria Nilai Raport
Tabel 8. Matrik perbandingan nilai raport Matriks Perbandingan Nilai Raport  70-79  80-89  90-100 70-79 1 0,33 0,20 80-89 3 1 0,50 90-100 5 2 1 9 3,33 1,70 e. Tabel Matriks Nilai Kriteria atau Normalisasikan
Tabel 9. Matriks Nilai Kriteria atau Normalisasikan 70-79 80-89  90-100  Jumlah  Prioritas  Eigen Value 70-79 0,111 0,100 0,118 0,329 0,11 0,99 80-89 0,333 0,300 0,294 0,927 0,31 1,03 90-100 0,556 0,600 0,588 1,744 0,58 0,99 Total 1,00 1,00 1,00 3,00 1,00 3,00 CI (Consistensi) 0,002 RI(Random Index) 0,58 CR 0,004 KONSISTEN
f. Sub Kriteria Tanggungan Tabel 10. Matriks perbandingan Matriks Perbandingan Tanggungan  1-2 3-5 >6 1-2 1 0,33  0,20 3-5 3 1 0,50 >6 5 2 1 Total 9 3,33  1,70 Tabel 11. Matriks nilai kriteria atau normalisasikan 70-79 80-89 90-100 Jumlah  Prioritas  Eigen Value 1-2 0,111 0,100 0,118 0,329 0,11 0,99 3-5 0,333 0,300 0,294 0,927 0,31 1,03 >6 0,556 0,600 0,588 1,744 0,58 0,99 Total 1,00 1,00 1,00 3,00 1,00 3,00 CI (Consistensi) 0,002 RI(Random Index) 0,58 CR 0,004  KONSISTEN
g. Sub Kriteria Prestasi
Tabel 12. Matriks perbandingan Matriks Perbandingan Lokal  Nasional  Internasional Non Prestasi 1 0,20 0,14 0,33 5 1 0,33 1,67 Matriks Perbandingan Lokal  Nasional  Internasional Non Prestasi 7 3 1 2,33 3 3 1 1,00 16 4,20 1,48 5,33 Tabel 13. Matriks nilai kriteria atau normalisasikan Lokal Nasional Internasional Jumlah Prioritas Eigen Value Lokal 0,063 0,048 0,097 0,207 0,05 0,83 Nasional 0,313 0,238 0,226 0,776 0,19 0,82 Internasional 0,438 0,714 0,677 1,829 0,46 0,68 Non Prestasi 0,188 0,714 0,677 0,188 0,05 0,25 Total 0,81 1,00 1,00 2,81 0,70 2,32 CI (Consistensi) -0,341 RI(Random Index) 0,58 CR -0,588 KONSISTEN
Nilai Prioritas
h. Nilai Alternatif Tabel 14. Nilai alternatif Alternatif NIS Alternatif Nilai  Raport Penghasilan Tanggungan Prestasi 1 Agea Jundago Totti 70-79 100.000-500.000 3-5 Non Prestasi 2 Agrin B Ina 80-89 1000.000-2.500.000 3-5 Non Prestasi 3 Anisto Demitrius U Dingu 70-79 100.000-500.000 >6 Lokal 4 Apilus Princus Gopa 80-89 2.500.000-3.500.000 1-2 Non Prestasi 5 Apina Puti Gopa 90-100 100.000-500.000 3-5 Non Prestasi 6 Apliana Lali Lera 70-79 >=3.500.000 >6 Non Prestasi 7 Ardelia Ilensaskia Dada Lego 80-89 1000.000-2.500.000 3-5 Non Prestasi 8 Araiska Yohanes Deta 90-100 100.000-500.000 3-5 Lokal 9 Arjuna Warata Dasalaku 70-79 100.000-500.000 1-2 Non Prestasi 10 Arnesta Lian Bira 80-89 1000.000-2.500.000 1-2 Non Prestasi 11 Arni Ngaji Lero 80-89 1000.000-2.500.000 3-5 Non Prestasi 12 Arsindia Rabi Rewa 70-79 >=3.500.000 1-2 Non Prestasi 13 Aurelia Cantika Dasa Laku 70-79 100.000-500.000 3-5 Lokal 14 Celsian Abigael Ngadu 80-89 100.000-500.000 >6 Non Prestasi 15 Cintenian Lixensia Tamo Ina 90-100 100.000-500.000 1-2 Lokal
i. Nilai Perangkingan Alternatif
Tabel 15. Perengkingan alternatif Alternatif Total Rangking Ket NIS Alternatif Nilai Raport Penghasilan Tanggungan Prestasi 1 Agea Jundago Totti 0,011 0,0108 0,0806 0,1025 0,2049 9 Layak 2 Agrin B Ina 0,031 0,0252 0,0806 0,1025 0,2393 4 Layak 3 Anisto Demitrius U Dingu 0,011 0,0108 0,1508 0,0287 0,2013 10 Layak 4 Apilus Princus Gopa 0,031 0,0756 0,0286 0,1025 0,2377 7 Layak 5 Apina Puti Gopa 0,058 0,0108 0,0806 0,1025 0,2519 3 Layak 6 Apliana Lali Lera 0,011 0,0828 0,1508 0,1025 0,3471 1 Layak 7 Ardelia Ilensaskia Dada Lego 0,031 0,0252 0,0806 0,1025 0,2393 4 Layak 8 Araiska Yohanes Deta 0,058 0,0108 0,0806 0,0287 0,1781 12 Tidak Layak 9 Arjuna Warata Dasalaku 0,011 0,0108 0,0286 0,1025 0,1529 13 Tidak Layak 10 Arnesta Lian Bira 0,031 0,0252 0,0286 0,1025 0,1873 11 Tidak Layak 11 Arni Ngaji Lero 0,031 0,0252 0,0806 0,1025 0,2393 4 Layak 12 Arsindia Rabi Rewa 0,011 0,0828 0,0286 0,1025 0,2249 8 Layak 13 Aurelia Cantika Dasa Laku 0,011 0,0108 0,0806 0,0287 0,1311 14 Tidak Layak 14 Celsian Abigael Ngadu 0,031 0,0108 0,1508 0,1025 0,2951 2 Layak 15 Cintenian Lixensia Tamo Ina 0,058 0,0108 0,0286 0,0287 0,1261 15 Tidak Layak
Keterangan: Jumlah alternatif data yang dibutuhkan untuk terimah beasiswa adala 1-10

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  untuk  penentuan    penerima beasiswa dengan memprioritaskan kriteria nilai raport, penghasilan,  tanggungan,  dan  prestasi  dengan alternatif  yang  digunakan  nilai  setiap  kriteria  untuk menentukan  siswa    yang  menerimah  beasiswa berdasarkan  nilai  tertinggi  yang  akan  dilakukan perangkingan      berdasarkan  nilai  bobot  yang  paling tinggi  dari  hasil  metode  AHP  (Analitycal  Hierarchy Process).
Pengembangan lanjutan dari penelitian ini adalah mempertimbangkan  faktor  lain  (kriteria)  apabila terdapat  penambahan  kriteria,  juga  dapat  digunakan untuk  menentukan  siswa  yang  menerimah  beasiswa. Selain  itu,  dapat  juga  membandingkan  hasil  yang diperoleh jika menggunakan metode sistem pendukung keputusan lainnya selain AHP untuk dapat menerapkan sistem pendukung keputusanPengembangan  lanjutan  dari  penelitian  ini adalah  mempertimbangkan  faktor  lain  (kriteria) apabila  terdapat  penambahan  kriteria,  juga  dapat digunakan untuk  menentukan siswa  yang  menerimah beasiswa. Selain itu, dapat juga membandingkan hasil yang  diperoleh  jika  menggunakan  metode  sistem pendukung keputusan lainnya selain AHP untuk dapat menerapkan sistem pendukung keputusan

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Mhd,  R.  Pradana,  K.  Suryani,  R.  Amelia,  J. Pendidikan,  and  T.  Informatika,  “Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima Beasiswa Perguruan Tinggi dengan Metode AHP dan TOPSIS ( FKIP UBH ),” pp. 1–11.
[2]  R.  B.  Syadewo  and  N.  Riza,  “KLASIFIKASI PENERIMAAN  DANA  BANTUAN  PADA DUSUN JATI BENING,” vol. 7, no. 2, pp. 1220– 1226, 2023.
[3]  R.  D.  Mainingsih  and  M.  Hamka,  “Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerima  Bantuan  Beasiswa  dengan  Metode AHP  dan TOPSIS Decision Support System  for Determining  the  Scholarity  Recipients  Using,”
Sainteks , vol. 18, no. 1, pp. 65–74, 2021.
[4]  S.  Lestari,  N.  Novriyenni,  and  H.  Khair, “Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Pola Pembelian  Roti  Oleh  Pelanggan  Pada  Merduati Bakery  Menggubakan  Metode  Apriori,” Semin. Nas. … , vol. 6, no. 3, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/SENATI KA/article/view/1046%0Ahttp://jurnal.kaputam a.ac.id/index.php/SENATIKA/article/download/ 1046/714.
[5]  N.  Hapipah et  al. ,  “DENGAN  ALGORITMA APRIORI,” vol. 7, no. 2, pp. 1144–1150, 2023.
[6]  N. Triyuliani, M. Syahril, and Y. H. Syahputra, “Analisa  Association  Rules  Untuk  Pola Penjualan Cake Pada Ratu Bakery Menggunakan Algoritma Apriori,” J. CyberTech , vol. 3, no. 9, pp.  1433–1444,  2020,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/.
[7]  T.  A.  Lestari,  R.  Ramadhanti,  and  A.  P. Windarto,  “Implementasi  Algoritma  Apriori Terhadap  Data  Penjualan  di  Toko  Roti  Ganda Pematangsiantar,” Media  Online) ,  vol.  1,  no.  2, pp. 37–41, 2021, [Online]. Available: https://hostjournals.com/bulletincsr.
[8]  A.  K.  Nasution,  R.  Oktaviandi,  and  E.  Bu, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk
Mengetahui  Pola  Jenis  Kejahatan  Yang  Sering Terjadi ( Studi Kasus : Polsek Percut Sei Tuan ),” Sensasi , no. 1, pp. 117–120, 2021.
[9]  S.  Sunarti,  F.  Handayanna,  and  E.  Irfiani, “Analisa  Pola  Penjualan  Makanan  Dengan Penerapan Algoritma Apriori,” Techno.Com , vol. 20, no. 4, pp. 478–488, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i4.4715.
[10]  M. Hamka and H. Harjono, “Sistem Pendukung
Keputusan Prioritas Perbaikan Gedung Menggunakan  Metode  Analytic  Hierarchy Process Dan Profile Matching,” Techno  (Jurnal Fak.  Tek.  Univ.  Muhammadiyah  Purwokerto) , vol. 20, no. 1, p. 41, 2019, doi:
10.30595/techno.v20i1.4366.