Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 359-366

## Penerapan Metode SAW Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Yayasan
Sundari Retno Andani 1 , Sumarlin 2 , Romulo P. Aritonang 3
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2,3 Institut Teknologi dan Bisnis Indonesia, Medan, Indonesia E-mail: 1 sundari.ra@amiktunasbangsa.ac.id, 2 sumarlin@itbi.ac.id,
3 romuloaritonang@gmail.com

## Abstract
One very effective way to avoid dropping out of school is by providing scholarships. In increasing  the  quantity  of  human  resources  in  Indonesia,  scholarships  can  be used  as  a solution.  A  university  can  also  participate  in  improving  human  resources  in  Indonesia, namely  through  providing  foundation  scholarships.  Foundation  scholarships  are scholarships whose funding comes from a university foundation. Foundation scholarships are  given  to  students  who  excel  and  are  economically  disadvantaged.  In  determining foundation  scholarship  recipients,  a  decision  support  system  (SPK)  is  needed  to  obtain more objective results based on the criteria  used. The Simple Additive  Weighting (SAW) method  is  one  of  the  methods  used  in  the  decision  making  process.  The  SAW  method  is also called the weighted sum method, because the SAW method seeks a weighted sum of the  performance  ratings  for  each  alternative  for  all  attributes.  The  criteria  used  in  this research  are  the  Grade  Point  Average  (GPA),  parental  income  and  number  of dependents.  Calculations  using  the  SAW  method  will  produce  weight  values,  criteria, alternatives  and  the  final  result  is  a  ranking  of  scholarship  recipients  as  a recommendation for decision making.
Keywords: Decision Support System, Simple Additive Weighting, Scholarship

## Abstrak
Salah  satu  cara  yang  sangat  efektif  guna  menghindari  putus  sekolah  adalah pemberian beasiswa. Dalam meningkatkan kuantitas sumber daya manusia di Indonesia, beasiswa dapat dijadikan sebagai salah satu solusi. Sebuah perguruan tinggi juga dapat berpartisipasi  dalam  peningkatan  sumber  daya  manusia  di  Indonesia,  yaitu  melalui pemberian  beasiswa  yayasan.  Beasiswa  yayasan  adalah  beasiswa  yang  pembiayaannya berasal  dari  yayasan  sebuah  perguruan  tinggi.  Beasiswa  yayasan  diberikan  kepada mahasiswa  yang  berprestasi  dan  kurang  mampu  dari  segi  ekonomi.  Dalam  menentukan penerima  beasiswa  yayasan  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  untuk memperoleh  hasil  yang  lebih  objektif  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  digunakan. Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu metode yang digunakan dalam  proses  pengambilan  suatu  keputusan.  Metode  SAW  disebut  juga  sebagai  metode penjumlahan  terbobot,  karena  metode  SAW  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  semua  atribut.  Kriteria-kriteria  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Penghasilan orang tua dan Jumlah tanggungan.  Perhitungan  dengan  metode  SAW  akan  menghasilkan  nilai  bobot,  kriteria, alternatif  dan  hasil  akhir  merupakan  perangkingan  penerima  beasiswa  sebagai rekomendasi pengambilan keputusan.
Keywords: Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Beasiswa

## 1. Pendahuluan
Beasiswa  atau  darmasiswa  merupakan  salah  satu  bentuk  bantuan  keuangan  yang diberikan kepada penerima untuk membantu dalam pembiayaan pendidikan sesuai dengan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 359-366
bidang  yang  dikuasai  oleh  penerima.  Beasiswa  yayasan  merupakan  beasiswa  yang pendanaannya  berasal  dari  yayasan  yang  diperuntukkan  bagi  mahasiswa  berprestasi  dan kurang  mampu  dari  segi  ekonomi,  yang  bertujuan  agar  tidak  terjadi  putus  kuliah  bagi mahasiswa  [1].  Biaya  tersebut  diberikan  kepada  yang  berhak  menerima,  terutama berdasarkan klasifikasi, kualitas, dan kompetensi bagi penerima beasiswa, sehingga untuk mendapatkan  beasiswa  tersebut  maka  harus  sesuai  dengan  aturan-aturan  yang  telah ditetapkan [2]. Dalam menentukan penerima beasiswa harus dilaksanakan secara objektif dan prefesional berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan oleh pemberi beasiswa, sehingga output yang dihasilkan nantinya merupakan penerima beasiswa yang tepat. Oleh karena  itu,  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu  dalam proses  seleksi  beasiswa  dengan  menggunakan  metode  yang  objektif  dan  akurat  [3]. Sistem pendukung keputusan (SPK) sangat diperlukan agar dapat membantu memberikan rekomendasi  penerima  beasiswa  secara  objektif  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditetapkan,  sehingga  dapat  meningkatkan  kualitas  keputusan  dan  mempersingkat  waktu penyeleksian [4].
Berdasarkan  masalah  yang  telah  diuraikan  di  atas,  maka  diperlukan  sebuah  sistem pendukung  keputusan  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  yayasan.  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) digunakan pada penelitian ini, karena metode SAW memiliki beberapa  kelebihan.  Kelebihannya  terletak  pada  kemampuannya  untuk  melakukan penilaian  secara  lebih  dekat  dan  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan perangkingan  yang  sudah  ditentukan  [5].  Konsep  dasar  metode  Simple  Additive Weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari ranting kinerja pada setiap alternatif dan semua atribut [6]. Simple Additive Weighting dipilih karena metode ini menentukan nilai bobot untuk setiap atribut [6]. Selain itu metode SAW (Simple Additive Weighting) juga  dapat  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada  karena  adanya proses  perangkingan  setelah  menentukan  bobot  untuk  setiap  atribut  dan  waktu  yang dibutuhkan untuk melakukan proses penghitungan relatif lebih mudah dan singkat [7].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dan  dapat  dijadikan  referensi  dengan penelitian ini adalah penelitian oleh Joko Kuswanto [8] menyatakan bahwa dengan sistem pendukung  keputusan  dalam  penentuan  pemberian  beasiswa  kepada  mahasiswa menghasilkan  keputusan  yang  lebih  efektif  dan  efisien.  Penelitian  oleh  Puspita  Deri Syahfitri  [9]  menyatakan  bahwa  dengan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  penerimaan beasiswa pada kantor BAZNAS Kabupaten asahan menghasilkan perhitungan yang akurat dalam  pemilihan  beasiswa.  Penelitian  oleh  Rahmat  Musfikar  [10]  menyatakan  bahwa Sistem  Pendukung  Keputusan  diperlukan  dalam  menghasilkan  rekomendasi  keputusan penerima  beasiswa  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan.  Penelitian  oleh  Sundari Retno  Andani  [11]  kriteria  yang  digunakan  sama  dengan  penelitian  ini,  namun perbedaannya  adalah pada menentuan nilai konversian alternatif  data Pendapatan Orang Tua.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot  merupakan  metode  yang  memiliki  konsep  dasar  yaitu  nilai ternormalisasi kriteria untuk alternatif harus dikalikan dengan bobot kriteria [12]. Berikut adalah langkah-langkah penghitungan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) [13]:
a) Menentukan kriteria yang digunakan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan (Cj).
b) Menentukan Alternatif (Ai)
c) Menentukan  bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan  (W)  dari  masing-masing kriteria
d) Menentukan nilai kecocokan dari masing-masing kriteria

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
e) Membuat  matrik  keputusan  (X)  yang  didapat  dari  rating  kecocokan  dari  alternatif (Ai) dengan masing-masing kriteria (Cj).
f) Melakukan  langkah  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  dengan  menghitung  nilai rating  kinerja  ternormalisasi  (r_ij)  dari  alternatif  (Ai)  pada  kriteria  (Cj)  dengan rumus :
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) :
(1)
Jika j adalah atribut biaya (cost)
{ (2)
g) Hasil dari normalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R).
[ ]
h) Hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris  matrik  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  preferensi  (W)  yang  bersesuaian elemen kolom matrik (W).
∑ (3)

## 2.2. Metode Penetilian
Tahapan-tahapan pada penelitian ini adalah :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut ini merupakan penjelasan dari tahapan penelitian [11] :
a) Identifikasi masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  bagian  dari  tahapan  penelitian  yang  bertujuan mendefinisikan masalah secara terukur sebagai tahap awal sebuah penelitian.
b) Studi Pustaka Studi  pustaka  merupakan  tahapan  dalam  mencari  dan  membaca  sejumlah referensi, dapat berupa buku, artikel, jurnal, dan lain-lain yang nantinya dijadikan sebagai sumber rujukan untuk tulisan yang disusun.
c) Pengumpulan Data Pada tahapan ini dilakukan pencarian data alternatif dan  kriteria yang digunakan untuk menjawab permasalahan penelitian.
d) Analisis Data Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis  data  dengan  menggunakan  metode  simple additive weighting (SAW) untuk menentukan penerima beasiswa.
e) Hasil dan Kesimpulan
f) Tahapan  akhir  yaitu  dengan  menarikan  kesimpulan  dari  hasil  analisa  data menggunakan metode SAW.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 4. Hasil dan Pembahasan
Sampel data yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  sebanyak 10 data. Berikut  ini merupakan sampel data yang digunakan:
Tabel 4. Tabel Data Sampel No NIM Nama IPK Pendapatan Orang Tua (juta) Jlh Tanggungan 1 201701030082 ABDULLAH AHMAD 3.91 3.5 4 2 201701030096 DYAH AYU SAFITRI 3.73 3 3 3 201701030031 SRI WULANDIKA 3.68 2 2 4 201701030050 FRENDY SISKO SIMBOLON 3.64 2 3 5 201701030041 ALVIN SIJABAT 3.59 2 3 6 201701030065 NURANNISA PULUNGAN 3.55 2.5 2 7 201701030026 PIPIT MUTIARA DEWI 3.55 2.7 2 8 201701030027 RIKA ASMA DEWI 3.55 1.2 2 9 201701030008 DEVI MONIKA 3.55 1.3 2 10 201701030013 ENJELICA RUMAPEA 3.5 2.3 3
Langkah-langkah perhitungan metode SAW adalah sebagai berikut :
a) Menentukan kriteria Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Tipe C1 IPK Benefit C2 Pendapatan Orang Tua Cost C3 Jumlah Tanggungan Benefit b) Menentukan data alternatif
Tabel 3. Data Alternatif Kode Alternatif Nama Alternatif A1 ABDULLAH AHMAD A2 DYAH AYU SAFITRI A3 SRI WULANDIKA A4 FRENDY SISKO SIMBOLON A5 ALVIN SIJABAT A6 NURANNISA PULUNGAN A7 PIPIT MUTIARA DEWI A8 RIKA ASMA DEWI A9 DEVI MONIKA A10 ENJELICA RUMAPEA
c) Memberikan nilai bobot dari setiap kriteria Tabel 4. Nilai Bobot Setiap Kriteria Kriteria Keterangan Tipe Bobot C1 IPK Benefit 40 C2 Pendapatan Orang Tua Cost 30 C3 Jumlah Tanggungan Benefit 30
Terdapat data crips pada pendapatan orang tua sehingga perlu dilakukan konversi nilai. Pengkonversian alternatif data pendapatan orang tua adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Konversian Alternatif Data Pendapatan Orang Tua Pendapatan Orang Tua Nilai <= 1.500.000 1 1.500.001 – 2.500.000 2 2.500.001 – 3.500.000 3 3.500.001 – 4.500.000 4 >4.500.000 5

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
d) Pemberian  nilai  rating  kecocokan  pada  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria, alternatifnya adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Tabel Nilai Rating Kecocokan Data Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 A1 3.91 3 4 A2 3.73 3 3 A3 3.68 2 2 A4 3.64 2 3 A5 3.59 2 3 A6 3.55 2 2 A7 3.55 3 2 A8 3.55 1 2 A9 3.55 1 2 A10 3.5 2 3 e) Membuat matriks keputusan (X)
[ ]
f) Melakukan  perhitungan  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan  dengan  jenis  kriteria.  Jika  kriteria  adalah  benefit,  maka  nilai  atribut dibagi  nilai  terbesar  dari  semua  atribut  pada  kritera.  Namun,  jika  kriteria  adalah cost, maka nilai terkecil dari semua atribut pada kriteria dibagi nilai atribut.
1. Untuk kriteria C1 (benefit): max(3.91, 3.73, 3.68, 3.64, 3.59, 3.55, 3.55, 3.55,
3.55, 3.5) = 3.91 r 11 = 3.91/3.91 = 1 r 12 = 3.73/3.91 = 0.95 r 13 = 3.68/3.91 = 0.94 r 14 = 3.64/3.91 = 0.93 r 15 = 3.59/3.91 = 0.91 r 16 = 3.55/3.91 = 0.9 r 17 = 3.55/3.91 = 0.9 r 18 = 3.55/3.91 = 0.9 r 19 = 3.55/3.91 = 0.9 r 110 = 3.5/3.91 = 0.89 2. Untuk kriteria C2 (Cost) : min(3, 3, 2, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 2) = 1 r 21 = 1/3 = 0.33 r 22 = 1/3 = 0.33 r 23 = 1/2 = 0.5 r 24 = 1/2 = 0.5 r 25 = 1/2 = 0.5 r 26 = 1/2 = 0.5 r 27 = 1/3 = 0.33 r 28 = 1/1 = 1 r 29 = 1/1 = 1 r 210 = 1/2 = 0.5
3. Untuk kriteria C3 (Benefit) : max(4, 3, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 3) = 4 r 31 = 4/4 = 1 r 32 = 3/4 = 0.75 r 33 = 2/4 = 0.5 r 34 = 3/4 = 0.75 r 35 = 3/4 = 0.75 r 36 = 2/4 = 0.5 r 37 = 2/4 = 0.5 r 38 = 2/4 = 0.5 r 39 = 2/4 = 0.5 r 310 = 3/4 = 0.75
Tabel 7. Normalisasi Keputusan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 A1 1 0.33 1 A2 0.95 0.33 0.75 A3 0.94 0.5 0.5 A4 0.93 0.5 0.75 A5 0.91 0.5 0.75 A6 0.9 0.5 0.5 A7 0.9 0.33 0.5 A8 0.9 1 0.5 A9 0.9 1 0.5 A10 0.89 0.5 0.75 g) Matriks hasil normalisasi
[ ]
h) Pada  tahap  perangkingan,  bobot  kriteria  dikalikan  dengan  setiap  baris  matriks nilai  normalisasi  dan  selanjutnya  dijumlahkan.  Nilai  terbesar  adalah  alternatif terbaik (Ai), yang merupakan solusi dari penelitian ini.
V1  = (1 x 40) + (0.33 x 30) + (1 x 30) = 79.9 V2  = (0.95 x 40) + (0.33 x 30) + (0.75 x 30) = 70.4 V3  = (0.94 x 40) + (0.5 x 30) + (0.5 x 30) = 67.6 V4  = (0.93 x 40) + (0.5 x 30) + (0.75 x 30) = 74.7 V5  = (0.91 x 40) + (0.5 x 30) + (0.75 x 30) = 73.9 V6  = (0.9 x 40) + (0.5 x 30) + (0.5 x 30) = 66 V7  = (0.9 x 40) + (0.33 x 30) + (0.5 x 30) = 60.9 V8  = (0.9 x 40) + (1 x 30) + (0.5 x 30) = 81 V9  = (0.9 x 40) + (1 x 30) + (0.5 x 30) = 81 V10  = (0.89 x 40) + (0.5 x 30) + (0.75 x 30) = 73.1 Tabel 8. Hasil Perangkingan Kode Alternatif Nama Alternatif Hasil (V) Perangkingan A1 ABDULLAH AHMAD 79.9 3 A2 DYAH AYU SAFITRI 70.4 7 A3 SRI WULANDIKA 67.6 8

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 1, Januari (2024), pp. 359-366
Kode Alternatif Nama Alternatif Hasil (V) Perangkingan A4 FRENDY SISKO SIMBOLON 74.7 4 A5 ALVIN SIJABAT 73.9 5 A6 NURANNISA PULUNGAN 66 9 A7 PIPIT MUTIARA DEWI 60.9 10 A8 RIKA ASMA DEWI 81 1 A9 DEVI MONIKA 81 2 A10 ENJELICA RUMAPEA 73.1 6
Hasil  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  SAW,  alternatif  A8 merupakan alternatif terbaik dengan nilai V8 adalah 81.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif A8  merupakan  alternatif  terbaik  dengan  nilai  81.   Kriteria,  bobot  kriteria,  tipe kriteria  dan  juga  nilai  konversi  alternatif  merupakan  indikator  penting  guna menghasilkan  rekomendasi  penerima  beasiswa  yayasan  yang  akurat,  karena  sangat mempengaruhi hasil perhitungan. Hasil akhir dari perhitungan dengan metode SAW adalah berupa perangkingan.

## Daftar Pustaka
[1] S. R. Andani, “Penerapan Metode Smart Dalam Pengambilan Keputusan Penerima Beasiswa Yayasan Amik Tunas Bangsa,” J.  Sist.  Dan  Teknol.  Inf. , Vol. 7, No. 3, P. 166, 2019, Doi: 10.26418/Justin.V7i3.30112.
[2] A.  Irfan,  Nursakti,  Z.  Rachmat,  And  W.  S,  “Implementasi  Sistem  Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Pada Sdn 165 Asanae,” Minfo Polgan , Vol. 12, No.
2, Pp. 812–818, 2023, Doi: Https://Doi.Org/10.33395/Jmp.V12i2.12512.
[3] F.  Ramadhani,  Y.  Tandi,  A.  Nurhuda,  And  A.  Franz,  “Implementasi  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Kurang  Mampu  Dengan Menggabungkan Metode Ahp Dan Saw Implementation Of The Decision Support System For Underprivileged Scholarship Acceptance By Co,” J. Sist. Dan Teknol.
Inf. Indones. , Vol. 8, No. 1, Pp. 36–46, 2023, Doi: Https://Doi.Org/10.32528/Justindo.V8i1.202.
[4] S. R. Andani And S. Wibowo, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Penerima Beasiswa Dengan Fuzzy Sugeno,” Open J. Unimal , Vol. 10, No. 1, Pp. 63–79, 2018, Doi: Https://Doi.Org/10.29103/Techsi.V10i1.580.
[5] A.  Dylan  And  A.  Bari,  “Kajian  Keputusan  Pemberian  Beasiswa  Dengan Menggunakan  Metode  Simple  Additive,” J.  Tek.  Sipil ,  Vol.  1,  No.  1,  Pp.  26–35,
2023.
[6] M.  P.  T.  Seran,  Y.  Malelak,  And  G.  R.  Iriane,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Kartu  Indonesia  Pintar  Berdasarkan  Kriteria  Kesejahtraan  Keluarga Dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting,” Infact  Sains  Dan Komput. , Vol. 7, No. 3, Pp. 10–14, 2023.
[7] C.  Kemal  And  D.  Fahreza,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa Menggunakan Metode Simple Additive,” J. Kendali Tek. Dan Sains , Vol. 1, No. 1, Pp. 25–34, 2023.
[8] J.  Kuswanto,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  Untuk  Seleksi Penerimaan Beasiswa,” Bull. Comput. Sci. Res. , Vol. 3, No. 2, Pp. 203–207, 2023, Doi: 10.47065/Bulletincsr.V3i2.230.
[9] P.  D.  Syahfitri,  H.  Saputra,  And  W.  M.  Kifti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa Baznas Kabupaten  Asahan Dengan Metode Saw,” Jutsi  J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf. ,  Vol.  3,  No.  2,  Pp.  97–106,  2023,  Doi: Https://Doi.Org/10.33330/Jutsi.V3i2.2249.
[10] R.  Musfikar,  D.  Maulida,  And  Hazrullah,  “Implementasi  Algoritma  Simple
Additive  Weighting  Dalam  Pemilihan  Penerima  Beasiswa  Di  Uin  Ar-Raniry,” J. Manaj. Inform. , Vol. 13, No. 1, Pp. 52–61, 2023, Doi:
10.34010/Jamika.V13i1.8837.
[11] S.  R.  Andani  And  Sumarlin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa Yayasan Dengan Simple Additive Weighting,” J. Mach. Learn. Artif. Intell. , Vol. 2, No. 2, Pp. 83–88, 2023, Doi: 10.55123/Jomlai.V2i2.2067.
[12] M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, And Mesran, “Penerapan Metode Saw (  Simple Additive  Weighting  )  Dalam  Pemilihan  Siswa-Siswi  Berprestasi  Pada  Sekolah Smk  Swasta  Mustafa,” Tin  Terap.  Inform.  Nusant. ,  Vol.  1,  No.  9,  Pp.  459–471, 2021.
[13] R.  Fauzan,  Y.  Indrasary,  And  N.  Muthia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi Di Poliban Dengan Metode Saw Berbasis Web,”
J. Online Inform. , Vol. 2, No. 2, P. 79, 2018, Doi: 10.15575/Join.V2i2.101.