## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3268

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Mahasiswa KIP Kuliah dengan Penerapan Metode TOPSIS dan PROMETHEE
Noni Apriliani Yulia Putri 1,* , Ridho Taufiq Subagio 1 , Marsani Asfi 2
1 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Catur Insan Cendekia, Cirebon, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Catur Insan Cendekia, Cirebon, Indonesia Email: 1,* noniaprilianiyp@gmail.com, 2 ridho.taufiq@cic.ac.id, 3 marsani.asfi@cic.ac.id Email Penulis Korespondensi: noniaprilianiyp@gmail.com
Abstrak− Penilaian kinerja mahasiswa khususnya untuk mahasiswa penerima beasiswa di Universitas CIC Cirebon merupakan suatu  bentuk  kegiatan  yang  sangat  penting  untuk  mengevaluasi  kinerja  dalam  meningkatkan  kualitas  kinerja  mahasiswa penerima  beasiswa  tersebut  dan  sebagai  bentuk  pertanggung  jawaban  terukur  sebagai  mahasiswa  penerima  beasiswa  baik secara akademik maupun non akademik. Namun terdapat permasalahan yaitu proses pengumpulan berkas laporan kinerja masih dilakukan dengan pengumpulan berkas hardcopy dan proses penilaian berkas laporan kinerja tersebut masih dilakukan secara manual dengan membandingkan satu per satu berkas dari setiap mahasiswanya. Oleh karena itu diperlukannya suatu sistem untuk  menangani  permasalahan  tersebut.  Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun  sistem  pendukung  keputusan penilaian  kinerja  Mahasiswa  KIP  Kuliah  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  dan  PROMETHEE.  Setelah  sistem diimplementasikan, Admin dapat menentukan kriteria dan nilai bobot yang akan digunakan dalam perhitungan dan Mahasiswa KIP Kuliah dapat mengirimkan berkas laporan kinerja secara online ( softcopy ) dengan login terlebih dahulu pada aplikasi. Sistem akan menghasilkan analisis berupa perangkingan kinerja dari setiap Mahasiswa KIP Kuliah dalam bentuk nilai Net Flow pada proses metode PROMETHEE yang dapat menjadi bahan pertimbangan dalam mengevaluasi kinerja dan tanggung jawab dari Mahasiswa KIP Kuliah. Berdasarkan hasil pengujian user acceptance test terhadap 26 responden yang terdiri dari 25 user dan 1 administrator didapatkan presentase sebesar 91,54% yang artinya sistem sudah sesuai dengan kebutuhan.
Kata Kunci: SPK; Kinerja, KIP Kuliah, TOPSIS, PROMETHEE
Abstract− CIC  University  is  one  of  the  Private  Universities  (PTS)  in  the  Computer  Sector  which  is  located  in  the  city  of Cirebon. CIC University's consistency in the field of IT (Information Technology) so that college students in it can apply IT knowledge to campus facilities. One of the systems currently not owned by CIC University is a decision support system for assessing the performance of college students receiving KIP Kuliah. Assessment of college student performance, especially for scholarship recipients at a university, is a very important form of activity to evaluate performance in improving the quality of performance of scholarship recipients, as a form of measurable responsibility as scholarship recipients both academically and non-academicly and as a form of assessing whether students is still eligible to be awarded a scholarship in the next semester or year. This study discusses the performance assessment of KIP Lecturer recipients using UML (Unified Modeling Language) as a tool in analysis and design, the PHP Hypertext Preprocessor programming language with the CodeIgniter framework, and MySQL  as  data  storage  media.  Performance  appraisal  is  calculated  by  a  combination  of  the  TOPSIS  method  and  the PROMETHEE method. TOPSIS method is used to calculate the weight of each criterion, while the PROMETHEE method is used to analyze alternative ranking calculations. Testing this application is done by the Black Box method. The result of this research is the Application of Performance Assessment of College Students receiving KIP Kuliah at Catur Insan Cendekia University which aims to assist the Student Affairs Bureau  in assessing the performance of college students receiving KIP Kuliah quickly.
Keywords : DSS; Performance; KIP Kuliah, TOPSIS; PROMETHEE

## 1. PENDAHULUAN
Permendikbud No 10 Tahun 2020 tentang Program Indonesia Pintar (PIP), Pemerintah Indonesia  mengeluarkan Program  Kartu  Indonesia  Pintar  Kuliah  (KIP  Kuliah).  KIP  Kuliah  memberikan  bantuan  berupa  program kesempatan belajar dari pemerintah untuk peserta didik dan mahasiswa dari keluarga miskin atau rentan miskin untuk membiayai pendidikan [1]. Program KIP Kuliah terdiri atas 2 program yaitu Beasiswa KIP Kuliah dan KIP UKT. Beasiswa KIP Kuliah atau pengganti Beasiswa Bidikmisi adalah bantuan pendidikan kepada siswa lulusan SMA,  SMK  atau  sederajat  dari  keluarga  kurang  mampu  agar  dapat  melanjutkan  ke  jenjang  perguruan  tinggi. Program KIP Kuliah mengalokasikan KIP UKT atau pengganti Beasiswa PPA untuk mahasiswa PTN dan PTS Semester  3,5,  dan  7  dalam  meringankan  biaya  pendidikan  dimasa  pandemi  Covid-19  [2].  Penilaian  kinerja mahasiswa khususnya untuk mahasiswa penerima beasiswa disebuah perguruan tinggi merupakan suatu  bentuk kegiatan  yang  sangat  penting  untuk  mengevaluasi  dan  meningkatkan  kualitas  kinerja  mahasiswa  penerima beasiswa tersebut dan sebagai bentuk pertanggung jawaban terukur sebagai mahasiswa penerima beasiswa baik secara akademik maupun non akademik.
Proses penilaian kinerja dan evaluasi Mahasiswa penerima KIP Kuliah di Universitas Catur Insan Cendekia masih dilakukan secara manual dengan menyeleksi dan membandingkan berkas penilaian kinerja antar mahasiswa, sehingga membutuhkan waktu yang lama untuk membuat keputusan dikarenakan banyaknya jumlah mahasiswa Salah satu upaya untuk membantu pihak perguruan tinggi dalam melakukan penilaian kinerja mahasiswa dengan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan pihak terkait adalah menggunakan sistem berbasis komputer dengan metode tertentu.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3268
Noni Apriliani Yulia Putri , Copyright ©2021, MIB , Page 1395 Submitted: 30/08/2021 ; Accepted: 11/10/2021 ; Published: 26/10/2021
Salah  satu  metode  SPK  (Sistem  Pendukung  Keputusan)  adalah  metode  TOPSIS  yang  digunakan  oleh beberapa penelitian terdahulu, seperti penelitian Susliansyah [3] pada penilaian kinerja guru tetap menghasilkan sistem  yang  berfungsi  dengan  baik  dan  cepat  dalam  menghasilkan  pembobotan  kriteria  penilaian  maupun informasi hasilnya. Hal itu dikarenakan alternatif  terpilih mempunyai solusi ideal positif karena jarak terdekat dan solusi  ideal  negatif  karena  memiliki  jarak  terjauh.  Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS diperoleh  perhitungan  tertinggi  sebesar  0,789.  Selain  itu,  pada  penelitian  lain  oleh  Candra  Surya  [4]  yang menerapkan metode TOPSIS  dapat disimpulkan bahwa metode ini berdasarkan nilai preferensi (Vi) tertinggi dari masing-masing alternatif dapat memberikan rekomendasi dalam mengevaluasi dosen. Nilai tertinggi  merupakan hasil  dari  perhitungan  sistem  yang  ditetapkan  sebagai  dosen  yang  memiliki  kinerja  dosen  tertinggi.  Hasil perhitungan menggunakan metode TOPSIS diperoleh perhitungan tertinggi sebesar 0,5341.
Sedangkan  dalam  penelitian  terdahulu  yang  menerapkan  metode  PROMETHEE  oleh  Dewi  Suranti  [5] dapat disimpulkan dari hasil pengujian yang telah dilakukan di UPT BPP menggunakan hitungan manual diperoleh hasil  sebesar  70,32%.  Penggunaan  metode  ini  pun  dapat  membantu  tim  evaluasi  kinerja  dalam  menentukan penyuluh  yang  baik  dalam  melaksanakan  tanggung  jawabnya  dan  penerapan  metode  ini  secara  tepat  dapat meminimalisir kesalahan. Selain itu, pada penelitian lain oleh Burhanuddin Damanik [6] yang menerapkan metode PROMETHEE  pada  evaluasi  kinerja  dosen  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  PROMETHEE  merupakan perhitungan yang memiliki kemampuan mengukur kinerja berdasarkan perbandingan dari kriteria setiap alternatif dalam bentuk perhitungan matematis sederhana. Metode ini juga memiliki konsep bahwa alternatif yang terpilih tidak hanya memiliki jarak terpendek sebagai solusi ideal positif, namun memiliki juga jarak terpanjang sebagai solusi  ideal  negatif.  Hasil  penelitian  ini  yaitu  alternatif  A  dengan  nilai net  flow 0.1669  yang  memperoleh perangkingan  tertinggi.  Terdapat  satu  lagi  penelitian  oleh  Ronal  Watrianthos  [7]  yang  membahas  penggunaan metode  PROMETHEE  pada  sistem  pendukung  keputusan  pemeringkatan  siswa,  dapat  disimpulkan  metode PROMETHEE  ini  sangat  baik  dikarenakan  menghasilkan  data  yang  akurat.  Hasil  pemeringkatan  bergantung kepada nilai kriteria, nilai bobot, serta nilai preferensi. Berdasarkan hasil perhitungan penelitian tersebut, diperoleh peringkat  tertinggi  dimiliki  oleh  alternatif  A16  dengan  nilai  0,739.  Penelitian  lainnya  yang  fokus  pada  kinerja mahasiswa [8], [9], [10], dosen [11] serta pemilihan program studi [12] dengan menggunakan metode SAW,AHP dan Profile Macthing.
Dari kelima jurnal penelitian yang digunakan sebagai referensi untuk membantu mempermudah penelitian, hanya  sebatas  teori  dan  membantu  dalam  memberikan  penilaian  kinerja  yang  didalamnya  menerapkan  suatu metode. Namun pada kelima penelitian tersebut, perhitungan kriteria dengan hasil akhir hanya terpatok pada satu metode saja. Pengabungan 2 metode diatas dapat diterapkan pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode TOPSIS untuk menghitung bobot setiap kriteria berdasarkan kriteria  yang diajukan oleh pihak perguruan tinggi dan hasil perhitungan bobot kriteria tersebut akan digunakan sebagai perhitungan peringkat alternatif pada metode PROMETHEE.  Sedangkan  metode  PROMETHEE  digunakan  untuk  analisis  perhitungan  peringkat  alternatif, sehingga menghasilkan rangking alternatif.
Perancangan dan pembuatan aplikasi penilaian kinerja ini bertujuan untuk dapat membantu pihak perguruan tinggi  dalam  melakukan  penilaian  kinerja  Mahasiswa  penerima  KIP  Kuliah  secara  cepat  dan  mempermudah Mahasiswa penerima KIP Kuliah dalam melaporkan setiap tanggung jawab mereka sebagai mahasiswa penerima beasiswa, dengan menerapkan metode TOPSIS dan PROMETHEE dalam sistem pendukung keputusan penilaian kinerja  Mahasiswa  penerima  KIP  Kuliah  di  Universitas  CIC.  Penelitian  ini  diharapkan  mempermudah  pihak perguruan tinggi dalam melakukan pemantauan kegiatan dari Mahasiswa penerima KIP Kuliah dan mempermudah dalam melakukan evaluasi mahasiswa terhadapat hasil nilai yang telah diperoleh.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Tahapan Penelitian
Tahapan penelitan mengacu pada model pengembangan perangkat lunak, yaitu model waterfall . Model waterfall berisi  tahapan  analisa,  perancangan  serta  implementasi  serta  pengujian  sistem.  Gambar  1.  merupakan  model waterfall dalam pengembangan sistem SPK ini. Model waterfall merupakan model dalam pengembangan sistem informasi secara sistematik dan sekuensial [13].
ANALISA KEBUTUHAN SISTEM
PERANCANGAN SISTEM
IMPLEMENTASI SISTEM
PENGUJIAN SISTEM
Gambar 1 . Metodologi pengembangan sistem SPK [13]
Langkah-langkah pengembangan sistem dalam Gambar 1 dapat diuraikan seperti berikut : 1. Analisis Sistem

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3268
Noni Apriliani Yulia Putri , Copyright ©2021, MIB , Page 1396 Submitted: 30/08/2021 ; Accepted: 11/10/2021 ; Published: 26/10/2021
Analisis sistem merupakan tahap untuk mengetahui kebutuhan sistem apa saja yang akan digunakan dalam merancang dan membangun sistem penilaian kinerja Mahasiswa KIP Kuliah di Universitas CIC. Kebutuhan sistem yang digunakan adalah kriteria, subkriteria, beserta nilai bobotnya masing-masing. Dalam tahapan ini dilakukan analisa manual dengan menerapkan metode TOPSIS dan PROMETHEE. Gambar 2. Menunjukkan tahapan analisa sistem yang dilakukan.
Menentukan Kriteria, Sub Kriteria dan Nilai Bobot Penilaian
Menentukan Kriteria setiap alternatif
Pemberian  Nilai  Bobot  untuk masing-masing  Kriteria  setiap alternatif Matrik Keputusan Normalisasi Matrik Keputusan Pembobotan pada Matrik Ternormalisasi Menghitung  Nilai  Preferensi  Setiap Kriteria Menghitung Nilai Indeks Preferensi setiap kriteria
Menghitung Nilai Leaving Flow dan Entering Flow Menghitung Nilai Net Flow Menampilkan hasil perangkingan dari Nilai Net Flow ANALISA TOPSIS ANALISA PROMETHEE
Gambar 2. Analisa Sistem terkait Metode TOPSIS dan PROMETHEE
Metode  TOPSIS  ( Technique  for  Order  Preference  by  Similiarity  to  Ideal  Solution )  adalah  metode  yang menyatakan bahwa alternatif yang terpilih harus memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terjauh  dari  solusi  ideal  negatif.[14].  Sedangkan  menurut  [3],  metode  TOPSIS  merupakan  metode  Sistem Pendukung Keputusan yang  membantu proses pengambilan keputusan dengan prosedur pemrosesan data dan informasi dalam menyelesaikan permasalahan keputusan secara praktis.
Metode Preference Ranking Organization Methods for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) merupakan metode yang mengelola kriteria dan bobot untuk masing-masing kriteria agar dapat ditentukan peringkat dari setiap alternatif [15]. PROMETHEE adalah suatu metode dalam Multiple-criteria Decision Analysis (MCDM) dimana  pada  metode  ini  akan  menentukan  peringkat  dari  setiap  alternatif  dari  alternatif  dengan  peringkat terbaik hingga alternatif peringkat terendah untuk membantu dalam pengambilan keputusan [14].
2. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  adalah  tahapan  untuk  menggambarkan  sistem  yang  akan  dibangun  nantinya.  Hasil Keluaran dari tahapan perancangan sistem ini adalah Use Case Diagram, Flow of Event, Activity Diagram, Class Diagram, Sequence Diagram, serta perancangan user interface dari tampilan input output sistem dalam membangun sistem penilaian kinerja Mahasiswa KIP Kuliah.
3. Implementasi Sistem
Tahapan implementasi sistem adalah tahapan dalam membuat dan mengembangkan ( coding ) sistem penilaian kinerja Mahasiswa KIP Kuliah di Universitas CIC sesuai dengan hasil analisis dan perancangan sistem yang telah  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya,  dimana  didalamnya  diterapkan  metode Technique  for  Order Preference  by  Similiarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  dan Preferences  Ranking  Organization  Methods  for Enrichment Evaluation (PROMETHEE).
4. Pengujian Sistem
Pada  tahap  pengujian  sistem  ini  akan  dilakukan  dengan  metode User  Acceptance  Test (UAT). User Acceptance Test (UAT) merupakan pengujian yang dilakukan secara objektif dengan cara program aplikasi diuji  secara  langsung  oleh  pihak  yang  menggunakan  aplikasi  penilaian  kinerja  ini  secara  langsung  [16]. Pengujian  ini  dilakukan  oleh  26  responden  yang  terdiri  dari  25 user dan  1  administrator . Pengujian  ini dilakukan sebagai bentuk uji kelayakan apakah aplikasi yang dibuat telah sesuai dengan kebutuhan user dan administrator .
2.2  Kriteria, Sub Kriteria, dan Data Alternatif Kinerja

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3268
Kriteria  dan  nilai  bobot  presentasi  setiap  kriterianya  untuk  dipergunakan  dalam  menentukan  sub  kriteria  dan dipergunakan  dalam  perhitungan  nilai  bobot  dengan  metode  TOPSIS.  Kriteria  ini  ditentukan  berdasarkan keputusan  dengan  bagian  terkait  meliputi  data  berdasarkan  BAN-PT  dan  kebijakan  internal  (pihak  Universitas CIC). Sedangkan nilai bobot presentasi ditentukan berdasarkan wewenang pihak internal Universitas CIC, seperti yang terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Penentuan Presentase Nilai Bobot Kriteria Kriteria Presentase Nilai Bobot % IPS 10 Prestasi 20 Kegiatan Mahasiswa 10 Kegiatan MBKM 10 Hibah Program Kreativitas Mahasiswa 10 Publikasi Ilmiah 15 Pameran 5 Sertifikasi 10 Produk/Jasa yang di Adopsi 5 HKI 5 Jumlah 100
Sub  kriteria  dan  nilai  bobot  setiap  sub  kriterianya  untuk  dipergunakan  dalam  memberikan  nilai  bobot terhadap berkas laporan kinerja yang dikirimkan oleh Mahasiswa KIP Kuliah. Sub kriteria dan nilai bobotnya ini ditentukan berdasarkan keputusan dengan bagian terkait meliputi data berdasarkan BAN-PT dan kebijakan internal (pihak Universitas CIC).
Keterangan : Untuk setiap data kinerja yang kosong akan diberi nilai bobot sub kriteria = 1. Tabel  2.  merupakan bobot  sub kriteria indeks prestasi  semester (IPS) yang menjadi  kinerja prestasi  mahasiswa KIP dalam 1 semester.
Tabel 2. Nilai Bobot Sub Kriteria IPS (C1) IPS Nilai Bobot 3.75 - 4.00 40 3.50 - 3.74 30 3.25 - 3.49 20 3.00 - 3.24 10 < 3.00 1
Tabel  3.  merupakan  bobot  sub  kriteria  kinerja  prestasi  mahasiswa  yang  dicapai  dalam  berbagai  tingkat capaian prestasi.
Tabel 3. Nilai Bobot Sub Kriteria Prestasi (C2) Skala Juara 1 Juara 2 Juara 3 Internasional 18 16 14 Nasional 13 11 9 Wilayah/Lokal 8 6 5
Tabel 4. merupakan bobot kinerja untuk kriteria kegiatan mahasiswa yang diikuti oleh mahasiswa penerima KIP.  Keikutsertaan  mahasiswa  dalam  berbagai  tingkatan  serta  cakupan  posisi  yang  dicapai  dalam  kegiatan kemahasiswaan tersebut.
Tabel 4. Nilai Bobot Sub Kriteria Kegiatan Mahasiswa (C3) Skala Pemateri Panitia Peserta Internasional 20 17 12 Nasional 15 11 7 Wilayah/Lokal 8 6 4
Tabel 5. merupakan bobot sub kinerja kegiatan Merdeka Belajar Kampus Merdeka(MBKM). Nilai Bobot MBKM menyesuaikan dengan jenis MBKM yang sudah ditentukan.
Tabel 5. Nilai Bobot Sub Kriteria Kegiatan MBKM (C4) Jenis Nilai Bobot Pertukaran Pelajar 30 Magang/Praktik Kerja 10 Asistensi Mengajar di Satuan Pendidikan 10

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3268
Jenis Nilai Bobot Penelitian/Riset 10 Proyek Kemanusiaan (PMI) 10 Kegiatan Wirausaha 10 Studi/Proyek Independen (Start-Up) 10 Membangun Desa/Kuliah Kerja Tematik 10
Tabel  6.  merupakan  bobot  sub  kriteria  kinerja  PKM    yang  diikuti  mahasiswa.  Skala  penilaian  PKM mengacu pada tingkatan yang tentukan.
Tabel 6. Nilai Bobot Sub Kriteria Hibah Program Kreativitas Mahasiswa (C5)
Skala Nilai Bobot Internasional 60 Nasional 40
Tabel 7. merupakan nilai bobot sub kriteria kinerja publikasi ilmiah yang diikuti mahasiswa.
Tabel 7. Nilai Bobot Sub Kriteria Publikasi Ilmiah (C6 ) Kegiatan Nilai Bobot Publikasi di Jurnal Nasional Tidak Terakreditasi 6 Publikasi di Jurnal Nasional Terakreditasi 12 Publikasi di Jurnal Internasional 12 Publikasi di Jurnal Internasional Bereputasi 17 Publikasi di Seminar Wilayah/Lokal/PT 6 Publikasi di Seminar Nasional 12 Publikasi di Seminar Internasional 17 Tulisan di Media Massa Wilayah 6 Tulisan di Media Massa Nasional 12
Tabel 8. dan Tabel 9. merupakan nilai bobot kinerja untuk sub kriteria pameran serta sertfikasi yang diikuti oleh mahasiswa KIP.
Tabel 8. Nilai Bobot Sub Kriteria Pameran (C7) Skala Nilai Bobot Internasional 60 Nasional 30 Wilayah/Lokal 10 Tabel 9 . Nilai Bobot Sub Kriteria Sertifikasi (C8) Skala Jumlah > 1 Jumlah = 1 Internasional 45 20 Nasional 25 10
Sedangkan untuk Tabel 10. dan Tabel 11., merupakan kinerja untuk sub kriteria produk/jasa yang diadopsi dan HKI yang telah dicapai oleh mahasisa penerima beasiswa KIP.
Tabel 10. Nilai Bobot Sub Kriteria Produk atau Jasa yang di Adopsi (C9)
Kriteria Jumlah > 1 Jumlah = 1 Produk/Jasa yang di Adopsi 70 30 Tabel 11 . Penentuan Nilai Bobot Sub Kriteria HKI (C10) Kriteria Jumlah > 1 Jumlah = 1 HKI Produk 70 30
Sample data kinerja (data alternatif) yang digunakan merupakan data kinerja random yang disimulasikan dalam perhitungan secara manual. Hal ini dikarenakan, data kinerja untuk penilaian kinerja Mahasiswa penerima KIP Kuliah belum dimiliki oleh Biro Kemahasiswaan Universitas CIC.

## 2.3 Nilai Kriteria setiap Alternatif
Dari sample data yang telah diperoleh, dilakukan pemberian nilai  kriteria setiap alternatifnya pada data kinerja berdasarkan  nilai  bobot  sub  kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Hasil  pengolahan  nilai  kriteria  setiap alternatif terlihat pada Tabel 12. dan Tabel 13.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3268
Tabel 12. Pemberian Nilai Kriteria Pada Setiap Alternatif (bagian 1)
No. Alternatif IPS Prestasi Kegiatan Mahasiswa MBKM 1 A1 20 6 6+6+6+4+4+7 30+10+10+10 2 A2 40 5 6+8+6+4+4 30+10 3 A3 10 18+13+8 4+4+4 30+10+10 4 A4 1 1 4+4+4+4 30 5 A5 40 6 4+4+7 30+10 Tabel 13. Pemberian Nilai Kriteria Pada Setiap Alternatif (bagian 2) Hibah Publikasi Ilmiah Pameran Sertifikasi Produk/Jasa yang di Adopsi HKI Produk 40 12+6 10+10 25 30 70 40 12+6 10 1 1 30 1 12 1 20 1 70 1 1 1 10 1 1 1 1 10+30 1 30 1

## 2.4 Matrik Keputusan
Tabel  14.  dan Tabel  15  merupakan matriks  keputusan  dibentuk  berdasarkan  hasil  dari  pemberian  nilai  kriteria setiap alternatif pada data kinerja sebelumnya.
Tabel 14. Pembentukan Matriks Keputusan No. Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 A1 20 6 33 60 40 18 20 25 30 70 2 A2 40 5 28 40 40 18 10 1 1 30 3 A3 9 39 12 50 1 12 1 20 1 70 4 A4 1 1 16 30 1 1 1 10 1 1 5 A5 40 6 15 40 1 1 40 1 30 1
Hasil dari matriks keputusan akan diperkecil nilainya dengan pembagian 10.
Tabel 15. Nilai Hasil Pembagian Matriks Keputusan No. Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 A1 2 0.6 3.3 6 4 1.8 2 2.5 3 7 2 A2 4 0.5 2.8 4 4 1.8 1 0.1 0.1 3 3 A3 0,9 3.9 1.2 5 0.1 1.2 0.1 2 0.1 7 4 A4 0.1 0.1 1.6 3 0.1 0.1 0.1 1 0.1 0.1 5 A5 4 0.6 1.5 4 0.1 0.1 4 0.1 3 0.1

## 2.5 Normalisasi
Perhitungan nilai normalisasi alternatif dilakukan berdasarkan kriteria. Tabel 16 dan Tabel 17.
|𝑥1| = √(2) 2 + (4) 2 + (0,9) 2 + (0,1) 2 + (4) 2 = 6,0679 R 11 =
2 6,0679 = 0.3296
R 12 = 4 6,0679 = 0.6592
R 13 = 0,9 6,0679 = 0.1483 R 14 = 0,1 6,0679 = 0.0165
R 15 = 4 6,0679 = 0.6592
Tabel 16. Hasil Matriks Keputusan yang Ternormalisasi (bagian 1)
No. Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 A1 0.3296 0.1491 0.6603 0.5941 0.7068 0.6388 0.4362 0.7447 0.7065 0.6767 2 A2 0.6592 0.1243 0.5602 0.3961 0.7068 0.6388 0.2181 0.0298 0.0236 0.2900 3 A3 0.1483 0.9693 0.2401 0.4951 0.0177 0.4259 0.0218 0.5958 0.0236 0.6767 4 A4 0.0165 0.0249 0.3201 0.2970 0.0177 0.0355 0.0218 0.2979 0.0236 0.0097 5 A5 0.6592 0.1491 0.3001 0.3961 0.0177 0.0355 0.8725 0.0298 0.7065 0.0097 2.6. Pembobotan Matrik Keputusan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3268
Pada metode TOPSIS, pembobotan ini merupakan hasil matriks keputusan ternormalisasi yang dikalikan dengan presentase nilai bobot kriteria. Diperoleh sebagian hasilnya adalah sebagai berikut:
y 11 = (0,3296) * (10%) = 0.0330 y 12 = (0,6592) * (10%) = 0.0659 y 13 = (0,1483) * (10%) = 0.0148 y 14 = (0,0165) * (10%) = 0.0016 y 15 = (0,6592) * (10%) = 0.0659
Maka didapatkan hasil pembobotan matriks keputusan yang ternormalisasi pada tabel 17 berikut :
Tabel 17. Hasil Pembobotan Matriks Keputusan yang Ternormalisasi (bagian 1)
No. Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 A1 0.0330 0.0298 0.0660 0.0594 0.0707 0.0958 0.0218 0.0745 0.0353 0.0338 2 A2 0.0659 0.0249 0.0560 0.0396 0.0707 0.0958 0.0109 0.0030 0.0012 0.0145 3 A3 0.0148 0.1939 0.0240 0.0495 0.0018 0.0639 0.0011 0.0596 0.0012 0.0338 4 A4 0.0016 0.0050 0.0320 0.0297 0.0018 0.0053 0.0011 0.0298 0.0012 0.0005 5 A5 0.0659 0.0298 0.0300 0.0396 0.0018 0.0053 0.0436 0.0030 0.0353 0.0005

## 2.7 Nilai Preferensi dari Kriteria Setiap Alternatif
Preferensi  dari  setiap  kriteria  dihitung  berdasarkan  perbandingan  antara  setiap  pasang  alternatif d yaitu  selisih antara  nilai  evaluasi  dari  dua  buah  alternatif  terhadap  kriteria tertentu.  Berdasarkan  Persamaan  3.  pada  metode PROMETHEE, jika selisih tersebut ≤ 0 maka H(d) = 0 dan jika selisih tersebut > 0 maka H(d) = 1. Berikut Tabel 18.
Tabel 18. Nilai Preferensi No. Kriteria A1 A2 A3 A4 A5 1 C1 0.0330 0.0659 0.0148 0.0016 0.0659 2 C2 0.0298 0.0249 0.1939 0.0050 0.0298 3 C3 0.0660 0.0560 0.0240 0.0320 0.0300 4 C4 0.0594 0.0396 0.0495 0.0297 0.0396 5 C5 0.0707 0.0707 0.0018 0.0018 0.0018 6 C6 0.0958 0.0958 0.0639 0.0053 0.0053 7 C7 0.0218 0.0109 0.0011 0.0011 0.0436 8 C8 0.0745 0.0030 0.0596 0.0298 0.0030 9 C9 0.0353 0.0012 0.0012 0.0012 0.0353 10 C10 0.0338 0.0145 0.0338 0.0005 0.0005
Tabel  19  berikut  merupakan  tabel  hasil  perhitungan  metode  PROMETHEE  yang  mencantumkan  hasil perbandingan A1 dengan Alternatif lainnya [17].
Tabel 19. Hasil Perhitungan Nilai Preferensi (bagian A1) Kriteria (A1,A2) (A1,A3) (A1,A4) (A1,A5) d H(d) d H(d) d H(d) d H(d) C1 -0.0330 0 0.0181 1 0.0313 1 -0.0330 0 C2 0.0050 1 -0.1640 0 0.0249 1 0.0000 0 C3 0.0100 1 0.0420 1 0.0340 1 0.0360 1 C4 0.0198 1 0.0099 1 0.0297 1 0.0198 1 C5 0.0000 0 0.0689 1 0.0689 1 0.0689 1 C6 0.0000 0 0.0319 1 0.0905 1 0.0905 1 C7 0.0109 1 0.0207 1 0.0207 1 -0.0218 0 C8 0.0715 1 0.0149 1 0.0447 1 0.0715 1 C9 0.0341 1 0.0341 1 0.0341 1 0.0000 0 C10 0.0193 1 0.0000 0 0.0333 1 0.0333 1
2.8 Nilai Indeks Preferensi dari Kriteria Setiap Alternatif
Berdasarkan nilai hasil dari perhitungan preferensi sebelumnya, maka dihitung nilai indeks preferensi seperti pada Tabel 20 dimana nilai total H(d) dari setiap perbandingan dibagi jumlah kriteria.
Tabel 20. Hasil Perhitungan Nilai Indeks Preferensi dari Setiap Kriteria
A1 A2 A3 A4 A5 A1 0.7000 0.8000 1.0000 0.6000 A2 0.1000 0.5000 0.8000 0.4000 A3 0.1000 0.4000 0.6000 0.5000 A4 0.0000 0.1000 0.1000 0.2000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3268
A5 0.2000 0.3000 0.4000 0.5000

## 2.9 Nilai Leaving Flow, Entering Flow dan Net Flow
Nilai Leaving Flow merupakan jumlah dari tiap sel pada baris, nilai Entering Flow merupakan jumlah dari tiap sel pada kolom, sedangkan nilai Net Flow merupakan selisih dari nilai Leaving Flow dan Entering Flow terdapat pada tabel 21.
Tabel 21. Hasil Perangkingan Nilai Net Flow No. Alternatif Leaving Flow Entering Flow Net Flow 1 A1 0.7750 0.1000 0.6750 2 A2 0.4500 0.3750 0.0750 3 A3 0.4000 0.4500 -0.0500 4 A4 0.3500 0.4250 -0.0750 5 A5 0.1000 0.7250 -0.6250

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Perancangan Sistem
Sistem penilaian kinerja Mahasiswa KIP Kuliah di Universitas CIC ini terdiri dari 2 aktor yaitu Administrator dan Mahasiswa penerima KIP Kuliah. Setiap aktor memiliki peran masing-masing yaitu Administrator pada Gambar 3. berperan dalam mengelola kriteria, sub kriteria, beserta nilai bobot masing-masingnya yang akan dipergunakan dalam perhitungan analisis penilaian kinerja serta melihat hasil analisis perhitungannya. sedangkan Mahasiswa penerima  KIP  Kuliah  pada  Gambar  4.  berperan  dalam  mengirimkan  berkas  laporan  kinerja  dengan  melakukan login terlebih dahulu. Use case diagram sistem digambarkan pada gambar berikut :
Gambar 3. Use Case Diagram Mahasiswa Penerima KIP Kuliah
Gambar 4. Use Case Diagram Biro Kemahasiswaan

## 3.2 Implementasi Sistem
Hasil  implementasi  dari  perancangan user  interface terlihat  seperti  pada  tampilan  Gambar  5  dan  Gambar  6. Gambar 5 adalah halaman pengiriman berkas laporan kinerja. Halaman ini dapat diakses oleh user (Mahasiswa KIP  Kuliah)  setelah user melakukan login dan  mengisi form kinerja  yang  pengisisannya  dilakukan  1  semester sekali. Pada halaman ini user dapat mengirimkan berkas kinerja sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan dan dapat melakukan pengiriman berkas sesuai dengan batas waktu yang telah ditentukan administrator

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3268
Gambar 5. Halaman pengiriman berkas laporan kinerja
Tampilan Gambar 6. adalah halaman analisis perhitungan penilaian kinerja menggunakan metode TOPSIS dan PROMETHEE yang hanya dapat diakses oleh administrator. Pada halaman ini ditampilkan tabel-tabel hasil perhitungan  penilaian  kinerja  dari  setiap  langkah-langkah  perhitungan  baik  menggunakan  metode  TOPSIS maupun  metode  PROMETHEE,  sehingga  menghasilkan  hasil  akhir  berupa  nilai Net  Flow pada  metode PROMETHEE.
Gambar 6 . Halaman analisis perhitungan penilaian kinerja

## 3.3 Pengujian User Acceptance Test
User  Acceptance  Test adalah  pengujian  yang  dilakukan  secara  objektif  dimana  program  aplikasi  diuji  secara langsung oleh pihak yang menggunakan sistem secara langsung [16]. Pada pengujian sistem penilaian kinerja ini dilakukan oleh 26 responden yang terdiri dari 25 user dan 1 administrator.  Tabel 21 hasil pengujian pada sistem ini:
Tabel 21. Rekapitulasi Penilaian No Pertanyaan Presentase Penilaian (Skor) 4 3 2 1 1 Apakah aplikasi mudah digunakan ? 80 (77%) 18 (23%) 0 (0%) 0 (0%) 2 Apakah fungsi dan menu pada aplikasi sudah sesuai ? 72 (69%) 24 (31%) 0 (0%) 0 (0%) 3 Apakah menu pada aplikasi dapat dimengerti dengan baik ? 72 (69%) 24 (31%) 0 (0%) 0 (0%) 4 Apakah fungsionalitas aplikasi sudah menggambarkan kegiatan pelaporan kegiatan yang dilakukan oleh Mahasiswa ? 60 (58%) 27 (34%) 4 (8%) 0 (0%)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3268
Dari hasil pengujian didapatkan presentase tingkat kesesuaian sistem yang dihasilkan dari pembagian skor penilaian dengan skor ideal, sebagai berikut :
𝐾𝑒𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖𝑎𝑛   = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑆𝑘𝑜𝑟 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑥 100% = ((20𝑥4)+(6𝑥3)+⋯+(18𝑥4)+(7𝑥4))
(26𝑥4)𝑥5
= 476 520 𝑥 100
=   91,54%
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan User  Acceptance  Test (UAT)  dengan  total  26  responden, diperoleh  presentase  tingkat  kesesuaian  sebesar  91,54%.  Hasil  tersebut  menunjukan  bahwa  aplikasi  yang  telah dibangun telah sesuai dengan perancangan dan kebutuhannya.

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi penilaian kinerja Mahasiswa KIP Kuliah dapat digunakan untuk penilaian kinerja Mahasiswa penerima KIP  Kuliah  secara  cepat  dan  penyimpanan  berkas  pertanggung  jawaban.  Analisa  sistem  menggunakan  UML (Unified Modeling Language ) sebagai tools dalam analisis dan perancangan, bahasa pemrograman PHP Hypertext Preproccessor dengan framework CodeIgniter , dan MySQL sebagai  media penyimpanan datanya. Sistem dapat menghitung  penilaian  kinerja  dengan  menggunakan  kombinasi  metode  TOPSIS  dan  metode  PROMETHEE. Metode TOPSIS digunakan untuk menghitung bobot setiap kriteria, sedangkan metode PROMETHEE digunakan untuk analisis perhitungan peringkat alternatif. Hasil perhitungan manual dengan hasil perhitungan pada sistem diperoleh hasil yang sama dengan hasil tertinggi sebasar 0,675 oleh A1. Hasil pengujian aplikasi  ini  dilakukan dengan metode Black Box dan UAT (User Acceptance Testing). Hasil pengujian menggunakan User Acceptance Test (UAT) dengan total 26 responden, diperoleh presentase tingkat  kesesuaian sebesar 91,54%. Hasil tersebut menunjukan bahwa aplikasi yang telah dibangun telah sesuai dengan perancangan dan kebutuhannya .

## REFERENCES
[1] “Panduan dan FAQ • Kartu Indonesia Pintar Kuliah.” https://kip-kuliah.kemdikbud.go.id/panduan (accessed Oct. 05, 2021).
[2] “BANTUAN BIAYA PENDIDIKAN MELALUI KIP KULIAH DAN BANTUAN UKT/SPP MAHASISWA - Barito Post.” https://www.baritopost.co.id/bantuan-biaya-pendidikan-melalui-kip-kuliah-dan-bantuan-ukt-spp-mahasiswa/ (accessed Oct. 05, 2021).
[3] S.  Susliansyah,  I.  R.  Rahadjeng, H.  Sumarno,  and  C. M.  Deleaniara.  M,  “PENERAPAN  DATA  MINING  DALAM PENILAIAN  KINERJA  GURU  TETAP  SD  NEGERI KEBALEN  07  DENGAN  METODE  TOPSIS,” J.  Pilar  Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 7–14, Mar. 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.2.
[4] C.  Surya,  “Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus :  Amik  Mitra  Gama),” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 322–329, Apr. 2018, doi: 10.29207/resti.v2i1.119.
[5] D. Suranti, “Penerapan metode promethee dalam evaluasi kinerja penyuluh pertanian pada unit pelaksana teknis balai penyuluh pertanian,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 13–23, 2019, doi: 10.26594/register.v5i1.1271.
[6] B.  Damanik  and  M.  Bangun,  “EVALUASI  KINERJA  DOSEN  UNIV.SARI  MUTIARA  INDONESIA  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  PREFERENCE  RANKING  ORGANIZATION  METHOD  FOR  ENRICHMENT EVALUATION  (PROMETHEE),” Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  122,  Aug.  2018,  doi: 10.24114/cess.v3i2.10033.
[7] R. Watrianthos, K. Kusmanto, E. F. S. Simanjorang, M. Syaifullah, and I. R. Munthe, “Penerapan Metode Promethee Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Pemeringkatan Siswa,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 3, no. 4, p. 381, Oct. 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1546.
[8] F. Ervan, M. Asfi, and C. Lukita, “SISTEM PENILAIAN INDEKS KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE  ADDITIVE,” Digit  (Digital  Inf.  Technol. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  92–101,  2020,  [Online].  Available: http://jurnaldigit.org/index.php/DIGIT/article/download/160/122.
[9] M.  Asfi,  C.  Lukita,  and  Amroni,  “SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN  SELEKSI  DOSEN  BERPRESTASI MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  (AHP),”  in Konferensi  Nasional  Sistem Informasi(KNSI) 2013 , 2013, pp. 1732–1736.
[10]  R. Taufiq, “PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA MENGUNAKAN METODE SAW PADA SMP YUPPENTEK 1 LEGOK,” J. Tek. , vol. 6, no. 2, Dec. 2017, doi: 10.31000/JT.V6I2.447.
[11]  M. Asfi and R. Purnamasari, “Sistem Penunjang Keputusan Seleksi Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode AHP (Studi Kasus STMIK CIC),” J. Inform. Maranatha , vol. 6, no. 2, pp. 131–144, 2010.
[12]  Y. Renatalia, M. Asfi, and R. Fahrudin, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN  METODE  PROFIL  MATCHING,” J.  Digit ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  148–160,  Dec.  2020,  doi: 10.51920/JD.V10I2.166.
[13]  S. P. Roger, Software engineering: a practitioner’s approach . McGraw-Hill Education, 2019.
[14]  B. Firmanto, H. Soekotjo, and H. Suyono, “PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA PROMETHEE DAN TOPSIS UNTUK  PEMILIHAN  GURU  TELADAN,” J.  Penelit.  Pendidik.  IPA ,  vol.  2,  no.  1,  Jan.  2016,  doi: 10.29303/jppipa.v2i1.31.
[15]  A. M. Arif, K. Kusrini, and E. Pramono, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENILAIAN KINERJA PERAWAT  MENGGUNAKAN  METODE  PROMETHEE    PADA  PUSKESMAS  RENA  KANDIS  KABUPATEN BENGKULU  TENGAH,” J.  Inf.    J.  Penelit.  dan  Pengabdi.  Masy. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  7–15,  Aug.  2019,  doi: 10.46808/INFORMA.V5I1.62.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3268
[16]  A. Halim and H. Aksad, “Aplikasi Penerapan Customer Satisfaction Index Pada Pelayanan Kepuasan  Masyarakat Di Pengadilan Negeri Kotabaru,” Jutisi , vol. 5, pp. 1257–1266, 2016.
[17]  A.  Wanto,  “Analisis  Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Terhadap  Seleksi  Penerima  Beasiswa  BBM  (Bantuan Belajar  Mahasiswa)  Pada  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),”  2018,  doi: 10.31227/OSF.IO/BVJM9.