## Sistem Pendukung Keputusan Untuk Mempermudah Kinerja Dalam Proses Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Berbasis Web
(Studi Kasus: SMAS Empat Lima 1 Babat)
Muhammad Rizki Wicaksono 1 , Setiabudi Sakaria 2 , Chaulina Alfianti Oktavia 3
1,2,3 Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia (STIKI)
1 151131017@mhs.stiki.ac.id, 2 setiabudi@stiki.ac.id, 3 chaulina@stiki.ac.id

## ABSTRAK
Banyaknya  siswa  yang  mengajukan  beasiswa  Prestasi  dan  BKSM  (Bantuan  Khusus  Siswa  Miskin)  membuat kinerja pihak sekolah masih belum optimal dikarenakan semua proses penginputan pada penerimaan beasiswa masih  manual.  Sistem  pendukung  keputusan  berguna  untuk  memperluas  kemampuan  pengambil  keputusan dalam memproses data atau informasi serta dapat membantu memecahkan masalah, terutama dalam berbagai isu  yang  sangat  kompleks  dan  tidak  terstruktur.  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  dalam  sistem pendukung  keputusan  mampu  memproses  hasil  seleksi  beasiswa  secara  otomatis  melalui  sistem  yang  telah dibuat  sehingga  hasilnya  menjadi  lebih  cepat  dan akurat. Penelitian  ini  dilaksanakan  di  SMAS  Empat  Lima 1 Babat.  Peneliti  mengumpulkan  data  melalui  wawancara,  observasi  dan  studi  pustaka.  Analisa  sistem menggunakan  metode  analisa  sebab  akibat  berdasarkan  data  yang  telah  ditentukan.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Proses  Penerimaan  Beasiswa  yang  menggunakan metode  SAW  berhasil  menentukan  urutan  (prioritas)  siswa  yang  berhak  dan  layak  untuk  menerima  beasiswa dengan  menggunakan  metode  SAW.  Nilai  akhir  tertinggi  yang  diproses  oleh  Sistem  Pendukung  Keputusan merupakan  siswa  yang  direkomendasikan  dan  layak  untuk  menerima  beasiswa,  sedangkan  siswa  dengan  nilai akhir  terendah  merupakan  siswa  yang  tidak  direkomendasikan  atau  tidak  layak  untuk  menerima  beasiswa. Selain  itu,  penggunaan  program  web  penginputan  data  lebih  efektif  dan  efisien  jika  dibandingkan  dengan menggunakan Microsoft Excel dikarenakan data yang diinput telah diolah oleh sistem.
Kata Kunci: Beasiswa, SAW, Sistem

## ABSTRACT
The  large  number  of  students  applying  for  Achievement  scholarships  and  BKSM  (Special  Assistance  for  Poor Students) at SMAS Empat Lima 1 Babat makes the performance of schools still not optimal. That is because all the  inputting  processes  for  receiving  scholarships  are  still  manual.  Decision  support  systems  are  useful  for expanding decision makers' ability to process data or information and can help solve problems, especially in a variety  of  very  complex  and  unstructured  issues.  One  method  in  a  decision  support  system  is  SAW  (Simple Additive  Weighting),  the  method  is  able  to  process  the  scholarship  selection  results  automatically  through  a system  that  has  been  created  so  that  the  results  are  faster  and  more  accurate.  The  results  showed  that  the Decision  Support  System  in  the  Scholarship  Acceptance  Process  that  used  the  SAW  method  succeeded  in determining the order (priority) of students who were eligible and eligible to receive scholarships using the SAW method. The highest final grades processed by Decision Support System are students who are recommended and are  eligible  to  receive  scholarships,  while  students  with  the  lowest  final  grades  are  students  who  are  not recommended  or  are  not  eligible  to  receive  scholarships.  In  addition,  the  use  of  a  data  input  web  program  is more  effective  and  efficient  when  compared  to  using  Microsoft  Excel  because  the  data  entered  has  been processed by the system.
Keywords: scholarships, SAW, System

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pendukung  keputusan  berguna  untuk memperluas  kemampuan  pengambil  keputusan dalam  memproses  data  atau  informasi  serta  dapat membantu  memecahkan  masalah,  terutama  dalam berbagai  isu  yang  sangat  kompleks  dan  tidak terstruktur.
Salah  satu  metode  dalam  sistem  pendukung keputusan adalah SAW (Simple Additive Weighting), metode SAW (Simple Additive
Weighting) pada umumnya adalah mencari penjumlahan  terbobot  yang  terdapat  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  disemua  atribut,  rating atau  nilai  disetiap  atribut  sebelumnya  harus melewati proses  normalisasi  dan normalisasi  matrik keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  nantinya  bisa dilakukan  proses  perbandingan  pada  semua  nilai alternatif yang ada.
Pada SMAS Empat Lima 1 Babat yang terletak di  Kabupaten  Lamongan,  sekolah  ini  memiliki  tiga jenis  program  beasiswa  yaitu  beasiswa  Prestasi,
BKSM  (Bantuan  Khusus  Siswa  Miskin)  dan  PIP (Program  Indonesia  Pintar).  Pihak  sekolah  hanya dapat  menentukan  beasiswa  Prestasi  dan  BKSM, sedangkan untuk beasiswa PIP telah ditentukan oleh pemerintah.
Banyaknya  siswa  yang  mengajukan  beasiswa mengakibatkan  kinerja  pihak  sekolah  masih  belum optimal dikarenakan semua proses pada penerimaan beasiswa  penginputannya  masih  manual  seperti pengisian form data  oleh  siswa  yang  belum terkomputerisasi.  Banyaknya form data  siswa  yang diterima  oleh  tim  penyeleksi  mengakibatkan lambatnya  proses  penerimaan  beasiswa,  selain menerima  banyak form data  dari  siswa  tim penyeleksi juga masih menginputkan data-data calon penerima  beasiswa  lewat microsoft excel untuk diseleksi. Dikarenakan penyeleksian calon penerima beasiswa  masih  manual  menggunakan microsoft excel tentu  saja  hasil  seleksi  dan  laporan  tidak diketaui keakuratannya.
Oleh  sebab  itu,  untuk  memudahkan  kinerja pihak  sekolah  dalam  proses  beasiswa  maka  perlu adanya  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  untuk mempermudah  kinerja  dalam  proses  penerimaan beasiswa  menggunakan  metode  SAW (Simple Additive  Weighting) dalam  pengelolaan  dua  jenis beasiswa serta mengembangkan sistem pada peneliti terdahulu  yang  hanya  melakukan  satu  jenis beasiswa. Kelebihan dari aplikasi ini adalah mampu memproses  penginputan  data  siswa,  hasil  seleksi beasiswa  dan  laporan  beasiswa  secara  otomatis melalui  sistem  beasiswa  yang  telah  dibuat  sehingga semua hasil menjadi lebih cepat dan akurat.

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN
Setelah  melakukan  identifikasi  masalah  dan menemukan permasalahan dari sistem yang digunakan saat ini dilanjutkan dengan proses analisa masalah. Analisa masalah dilakukan untuk menemukan solusi yang tepat dari tiap permasalahan yang  ditemukan.  Model  analisa  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  analisa  sebab  akibat, analisa  sebab  akibat  menggunakan  sebuah  tabel yang  terdiri  dari  beberapa  kolom  yang  menjelaskan permasalahan  dari  sistem  yang  digunakan  saat  ini, kemudian akibat dari permasalahan yang terjadi, dan solusi  pembangunan  sistem  yang  tepat  untuk mengatasi  permasalahan  yang  ada.  Berikut  adalah analisa  sebab  akibat  dari  permasalahan  yang ditemukan dalam identifikasi masalah.
Tabel 1. Analisa Masalah Masalah Akibat Lambatnya proses pengisian form beasiswa. Waktu yang lama pada proses pengisian form beasiswa dikarenakan banyaknya siswa yang mengajukan beasiswa serta banyaknya form siswa yang harus dicek dulu.
Lambatnya proses penginputan dan seleksi beasiswa oleh tim seleksi untuk pengambilan keputusan bagi penerima beasiswa.
Hasil seleksi tidak akurat dikarenakan banyaknya data siswa yang harus diinputkan dan diseleksi melalui microsoft excel Laporan dan hasil seleksi tidak akurat. Hasil seleksi dan laporan tidak sesuai sebagaimana siswa yang seharusnya mendapatkan beasiswa ternyata tidak mendapatkan beasiswa.
Berdasarkan  tabel  analisa  sebab  akibat  diatas, dapat disimpulkan bahwa terdapat beberapa permasalahan  dalam  penerimaan  beasiswa  yang membutuhkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan dengan  metode  yang  sesuai  dengan  permasalahan diatas.  Metode SAW  (Simple  Additive  Weighting) merupakan sebuah algoritma yang dapat memprediksi  sebuah  keputusan  yang  akan  diambil dengan  menjumlahkan  bobot  sesuai  dengan  kriteria yang telah ditentukan dan juga membutuhkan proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada,  selain  itu  algoritma  dalam metode  tersebut  mudah  diimplementasikan  serta telah  dibuktikan  oleh  peneliti  sebelumnya  dapat menyelesaikan masalah dalam menentukan keputusan.  Oleh  karena  itu,  dengan  adanya  aplikasi sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan penerima beasiswa menghasilkan:
 Aplikasi  sistem  beasiswa  ini  memiliki  fitur  data yang  dapat  menginputkan  data  lewat  komputer secara  otomatis  sehingga  tidak  memperlukan waktu yang lama.
 Hasil  seleksi  beasiswa  lebih  cepat  dan  akurat dikarenakan aplikasi tersebut mampu memproses secara otomatis melalui sistem beasiswa.
 Mempercepat  pembuatan  laporan  hasil  seleksi yang akurat karena sudah diolah secara otomatis melalui aplikasi sistem beasiswa.

## Beasiswa Prestasi
Pada  proses  pengambilan  keputusan  Prestasi dengan  metode  SAW,  langkah  awal  adalah menentukan  kriteria  dan  bobot  masing-masing alternatif  siswa.  Kriteria-kriteria  yang  digunakan adalah  (1)  Rata-rata  nilai  rapor  30%,  (2)  Nilai ekstrakulikuler  10%,  (3)  Jumlah  sertifikat  20%,  (4) Kepemilikan  Prestasi  40%.  Setelah  menentukan
kriteria-kriteria  dan  bobot  setiap  kriteria,  maka dibuat variabelnya dari bobot.
Tabel 2. Nilai Bobot Pada Beasiswa Prestasi
Keterangan Nilai Sangat Rendah (SR) 0 Rendah (R) 0,25 Cukup Tinggi (CT) 0,5 Tinggi (T) 0,75 Sangat Tinggi (ST) 1
Setelah  menentukan  nilai  bobot,  langkah selanjutnya adalah mengkonversikan setiap kriteria.
 Interval  pada  kriteria  rata-rata  nilai  rapor  yang telah dikonversikan sebagai berikut :
Tabel 3. Nilai Bobot Pada Kriteria Rata-Rata Nilai Rapor
Kriteria rata-rata nilai rapor (C1) Nilai Rata-rata nilai < 80 0 Rata-rata nilai 80 s/d < 85 0,25 Rata-rata nilai 85 s/d < 90 0,5 Rata-rata nilai 90 s/d < 95 0,75 Rata-rata nilai > 95 1
 Interval  pada  kriteria  nilai  ekstrakulikuler  yang telah dikonversikan dengan sebagai berikut :
Tabel 4. Nilai Bobot Pada Kriteria Nilai Ekstrakulikuler
Kriteria nilai ekstrakulikuler (C2) Nilai Nilai ekstrakulikuler C 0 Nilai ekstrakulikuler BC 0,25 Nilai ekstrakulikuler B 0,5 Nilai ekstrakulikuler AB 0,75 Nilai ekstrakulikuler A 1
 Interval pada kriteria jumlah sertifikat yang telah dikonversikan sebagai berikut :
Tabel 5. Nilai Bobot Pada Kriteria Jumlah Sertifikat
Kriteria jumlah sertifikat (C3) Nilai Jumlah sertifikat 0 0 Jumlah sertifikat 1 0,25 Jumlah sertifikat 2 0,5 Jumlah sertifikat 3 0,75 Jumlah sertifikat > 3 1
 Interval  pada  kriteria  kepemilikan  prestasi  yang telah dikonversikan sebagai berikut :
Tabel 6. Nilai Bobot Pada Kriteria Kepemilikan Prestasi
Kriteria kepemilikan prestasi (C4) Nilai Tidak memiliki Prestasi 0 Prestasi tingkat sekolah 0,25 Prestasi tingkat daerah 0,5 Prestasi tingkat nasional 0,75 Prestasi tingkat internasional 1
Setelah  membuat  variabel,  tahap  selanjutnya adalah  membuat  tabel  calon  penerima  beasiswa berdasarkan kriteria nilai intervalnya.
Tabel 7. Calon Penerima Beasiswa Berdasarkan Nilai Kriteria Nama C1 Rata-rata nilai rapor C2 Nilai ekstrakuli kuler C3 Jumlah sertifikat C4 Kepemilikan prestasi Rizki (A1) 0,75 1 0,25 0,25 Ciki (A2) 1 0,25 0,5 0,5 Efita (A3) 0,5 0,25 1 0,75 Rara (A4) 1 0,5 0,5 1 Rehan (A5) 0,25 0,75 1 0,5 Setelah membuat tabel calon penerima beasiswa  berdasarkan  kriteria,  selanjutya  dibuat normalisasi untuk pembuatan matriks.
r11=
0,75 max(0,75;1;0,5;1;0,25) = 0,75 1 = 0,75 r33= 1 max(0,25;0,5;1;0,5;1) = 1 1 = 1
r12= 1 max(1;0,25;0,25;0,5;0,75) = 1 1 = 1 r34= 0,75 max(0,25;0,50;0,75;1;0,5) =
0,75 1 =0,75
r13= 0,25 max(0,25;0,5;1;0,5;1) = 0,25 1 = 0,25 r41= 1 max(0,75;1;0,5;1;0,25) = 1 1 =
1 r14= 0,25 max(0,25;0,5;0,75;1;0,5) = 0,25 1 =0,25 r42= 0,5 max(1;0,25;0,25;0,5;0,75) = 0,5
1 = 0,5 r21= 1
max(0,75;1;0,5;1;0,25) = 1 1 = 1 r43= 0,5
max(0,25;0,5;1;0,5;1) = 0,5 1 = 0,5 r22= 0,25 max(1;0,25;0,25;0,5;0,75) =
0,25
1 =0,25
r44=
1 max(0,25;0,5;0,75;1;0,5) = 1 1 =
1
r23= 0,5 max(0,25;0,5;1;0,5;1) = 0,5 1 =
0,5
r51= 0,25 max(0,75;1;0,5;1;0,25) = 0,25 1 = 0,25 r24= 0,5 max(0,25;0,5;0,75;1;0,5) = 0,5 1 =0,5 r52= 0,75 max(1;0,25;0,25;0,5;0,75) =
0,75 1 =0,75 r31= 0,5 max(0,75;1;0,5;1;0,25) = 0,5 1 = 0,5 r53= 1 max(0,25;0,5;1;0,5;1) = 1 1 = 1
r32= 0,25 max(1;0,25;0,25;0,5;0,75) = 0,25
1 =0,25 r54=
0,5 max(0,25;0,5;0,75;1;0,5) = 0,5 1 =0,5 Setelah membuat matriks normalisasi, selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  akhir alternatifnya. Setelah dinormalisasikan, maka tahapan  selanjutnya  adalah  penyusunan  nilai-nilai yang  sudah  dinormalisasikan  ke  dalam  bentuk matriks :
Gambar 1. Hasil nilai-nilai yang telah dinormalisasikan
Bobot yang telah ditentukan :

## Tabel 8. Bobot Setiap Kriteria Beasiswa Prestasi
C1 Rata-rata nilai rapor C2 Nilai ekstrakulikuler C3 Jumlah sertifikat C4 Kepemilikan prestasi 0,30 0,10 0,20 0,40  Hasil Nilai Rizki (A1)
(0,30)(0,75)+(0,10)(1)+(0,20)(0,25)+(0,40)(0,25)
= 0,475
 Hasil Nilai Ciki (A2)
(0,30)(1)+(0,10)(0,25)+(0,20)(0,5)+(0,40)(0,5)
= 0,625
 Hasil Nilai Efita (A3)
(0,30)(0,5)+(0,10)(0,25)+(0,20)(1)+(0,40)(0,75)
= 0,675
 Hasil Nilai Rara (A4)
(0,30)(1)+(0,10)(0,5)+(0,20)(0,5)+(0,40)(1)
= 0,85
 Hasil Nilai Rehan (A5)
(0,30)(0,25)+(0,10)(0,75)+(0,20)(1)+(0,40)(0,5) = 0,55
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  alternatif, maka  nilai  dengan  jumlah  maksimum  yang diperoleh  adalah  Rara  dengan  nilai  0,85.  Perolehan nilai  maksimum  adalah  kandidat  yang  paling  kuat untuk  memperoleh  beasiswa  prestasi.  Berikut  ini adalah  tabel  calon  penerima  beasiswa  prestasi berdasarkan rangking :
Tabel 9. Calon Penerima Beasiswa Prestasi Berdasarkan
Rangking Rangking Nama Nilai 1 Rara 0,85 2 Efita 0,675 3 Ciki 0,625 4 Rehan 0,55 5 Rizki 0,475

## Beasiswa BKSM
Pada  proses  pengambilan  keputusan  beasiswa BKSM  dengan  metode  SAW,  langkah  awal  adalah menentukan  kriteria  dan  bobot  masing-masing alternatif  siswa.  Kriteria-kriteria  yang  digunakan adalah  (1)  Penghasilan  orang  tua  40%,  (2)  Jumlah tanggungan  orangtua  30%,  (3)  Kepemilikan  kartu miskin  atau  asuransi  30%.  Setelah  menentukan kriteria-kriteria  dan  bobot  setiap  kriteria,  maka dibuat variabelnya dari bobot.
Tabel 10. Nilai Bobot Pada Beasiswa BKSM Keterangan Nilai Sangat Rendah (SR) 0 Rendah (R) 0,25 Cukup Tinggi (CT) 0,5 Tinggi (T) 0,75 Sangat Tinggi (ST) 1
Setelah  menentukan  nilai  bobot,  langkah selanjutnya adalah mengkonversikan setiap kriteria.
 Interval pada kriteria penghasilan orang tua yang telah dikonversikan sebagai berikut :
Tabel 11. Nilai Bobot Pada Kriteria Penghasilan Orang
tua Keterangan penghasilan orangtua (C1) Nilai Penghasilan > 2.500.000 0 Penghasilan 2.000.000 s/d 2.500.000 0,25 Penghasilan 1.500.000 s/d <  2.000.000 0,5 Penghasilan 1.000.000 s/d < 1.500.000 0,75 Penghasilan < 1.000.000 1
 Interval  pada  kriteria  jumlah  tanggungan  orang tua yang telah dikonversikan sebagai berikut :
Tabel 12. Nilai Bobot Pada Kriteria Tanggungan Orang
Tua Keterangan tanggungan orang tua (C2) Nilai Tanggungan 1 anak 0 Tanggungan 2 anak 0,25 Tanggungan 3 anak 0,5 Tanggungan 4 anak 0,75 Tanggungan 5 anak 1
 Interval  kepemilikan  kartu  miskin  yang  telah dikonversikan sebagai berikut :
Tabel 13. Nilai Bobot Pada Kepemilikan Kartu Miskin
Keterangan kepemilikan kartu miskin (C3) Nilai Kepemilikan 0 kartu miskin 0 Kepemilikan 1 kartu miskin 0,25 Kepemilikan 2 kartu miskin 0,5 Kepemilikan 3 kartu miskin 0,75 Kepemilikan > 3 kartu miskin 1
Setelah  membuat  variabel,  tahap  selanjutnya adalah  membuat  tabel  calon  penerima  beasiswa berdasarkan kriteria nilai intervalnya.
.
Tabel 14. Calon Penerima Beasiwa Berdasarkan Nilai Kriteria Nama C1 Penghasilan orang tua C2 Tanggungan orang tua C3 Kepemilikan kartu miskin Karin (A1) 0,25 0,75 1 Eva (A2) 0,5 0,25 0,5 Doni (A3) 0,75 0,5 0,25 Faisal (A4) 0,5 0,5 1 Nisa (A5) 1 0,5 0,5
Setelah membuat  tabel calon  penerima beasiswa  berdasarkan  kriteria,  selanjutnya  dibuat normalisasi untuk pembuatan matriks.
r11=
0,25 max(0,25;0,5;0,75;0,5;1) = 0,25 1 = 0,25 r33= 0,25
max(1;0,5;0,25;1;0,5) = 0,25 1 = 0,25
r12= 0,75 max(0,75;0,25;0,5;0,5;0,5) =
0,75 0,75 = 1
r41= 0,5 max(0,25;0,5;0,75;0,5;1) = 0,5 1 = 0,5 r13= 1 max(1;0,5;0,25;1;0,5) = 1 1 = 1 r42= 0,5 max(0,75;0,25;0,5;0,5;0,5) = 0,5 0,75 =0,67 r21= 0,5 max(0,25;0,5;0,75;0,5;1) = 0,5 1 = 0,5 r43= 1 max(1;0,5;0,25;1;0,5) = 1 1 = 1
r22= 0,25 max(0,75;0,25;0,5;0,5;0,5) =
0,25
0,75 =0,33 r51= 1 max(0,25;0,5;0,75;0,5;1) = 1 1 = 1
r23=
0,5 max(1;0,5;0,25;1;0,5) = 0,5 1 = 0,5
r52= 0,5 max(0,75;0,25;0,5;0,5;0,5) = 0,5 0,75 =0,67
r31= 0,75 max(0,25;0,5;0,75;0,5;1) = 0,75 1 = 0,75 r53= 0,5 max(1;0,5;0,25;1;0,5) = 0,5 1 =
0,5
r32= 0,5 max(0,75;0,25;0,5;0,5;0,5) =
0,5
0,75 =0,67
Setelah membuat
matriks normalisasi, selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  akhir alternatifnya. Setelah dinormalisasikan, maka tahapan  selanjutnya  adalah  penyusunan  nilai-nilai yang  sudah  dinormalisasikan  ke  dalam  bentuk matriks.
Gambar 2. Hasil nilai-nilai yang telah dinormalisasikan
Bobot yang telah ditentukan :
Tabel 15. Bobot Setiap Kriteria Beasiswa BKSM
C1 Penghasilan orang tua C2 Tanggungan orang tua C3 Kepemilikan kartu miskin 0,40 0,30 0,30  Hasil Nilai Karin (A1) (0,40)(0,25) + (0,30)(1) + (0,30)(1) = 0,7
 Hasil Nilai Eva (A2)
(0,40)(0,5) + (0,30)(0,33) + (0,30)(0,5) = 0,45
 Hasil Nilai Doni (A3)
(0,40)(0,75) + (0,30)(0,67) + (0,30)(0,25) = 0,575
 Hasil Nilai Faisal (A4)
(0,40)(0,5) + (0,30)(0,67) + (0,30)(1) = 0,7
 Hasil Nilai Nisa (A5)
(0,40)(1) + (0,30)(0,67) + (0,30)(0,5) = 0,75
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  alternatif, maka  nilai  dengan  jumlah  maksimum  yang diperoleh adalah Nisa dengan nilai 0,751. Perolehan nilai  maksimum  adalah  kandidat  yang  paling  kuat untuk  memperoleh  beasiswa  BKSM.  Berikut  ini adalah  tabel  calon  penerima  beasiswa  BKSM berdasarkan rangking :
Tabel 16. Calon Penerima Beasiswa BKSM Berdasarkan
Rangking Rangking Nama Nilai 1 Nisa 0,75 2 Faisal 0,7 3 Karin 0,7 4 Doni 0,575 5 Eva 0,45

## Perancangan
Context Diagram
Gambar 3. Context Diagram Sistem Informasi
Pendukung Keputusan Beasiswa
Sistem informasi pendukung keputusan beasiswa memiliki 4 entitas yakni tim seleksi, siswa, wakasis dan kepala sekolah dimana siswa mengirim data atau input data, kemudian tim seleksi menerima laporan  data  siswa  dan  menginputkan  input  kriteria
siswa  untuk  diseleksi,  lalu  wakasis  menerima laporan data siswa dari tim seleksi sehingga wakasis dapat  melakukan  proses  seleksi  dan  kepala  sekolah berperan  untuk  menerima  laporan  hasil  beasiswa lalu  mengvalidasi  laporan  tersebut  yang  nantinya hasil tersebut diterima oleh siswa.

## Data Flow Diagram (DFD)
DFD level 1 Sistem Informasi Pendukung
Keputusan Beasiswa
Gambar 4. DFD level 1 Sistem Informasi Pendukung Keputusan Beasiswa
Pada DFD level 1 sistem informasi pendukung keputusan  beasiswa  terdapat  empat  proses  yaitu pendaftaran  siswa  (entitas  siswa),  penilaian  (entitas tim  seleksi),  pembuatan  kriteria  (entitas  wakasis) dan  validasi  (entitas  kepala  sekolah)  dimana  pada setiaap proses mempunyai user/entitas yang berbeda untuk menjalankan sistemnya.

## DFD level 2 Pendaftaran Siswa
Gambar 5. DFD level 2 Pendaftaran Siswa
Pada  gambar  diatas  merupakan  DFD  level  2 untuk  pendaftaran  siswa  dimana  siswa  akan menginputkan  data  ke  proses  pendaftran  siswa, setelah  terisi  data  tersebut  tersimpan  ke  tabel  siswa lalu  tim  seleksi  menerima  laporan  data  siswa  dari proses  pendaftaran  siswa  yang  akan  menampilkan table  pendaftran_beasiswa,  selain  itu  siswa  dapat menerima informasi berita, persyaratan dan memilih jenis beasiswa yang sudah diatur oleh tim seleksi.

## DFD Level 2 Penilaian Siswa
Gambar 6. DFD level 2 Penilaian Siswa
Pada  DFD  level  2  penilaian  siswa  untuk  tim seleksi  setelah  menerima  data  siswa  pada  tabel pendaftaran  beasiswa  tim  seleksi  melakukan  input nilai  kriteria  siswa  yang  akan  dimasukan  ke  dalam proses  penilaian  dimana  pada  proses  tersebut  akan menyimpan  tabel  detail  pendaftaran  yang  nantinya tabel  kriteria  dan  himpunan  kriteria  akan  mengecek pada  proses  pengecekan  lalu  proses  tersebut menampilkan nilai kriteria pada user wakasis.

## Entity Relationship Diagram (ERD)
Berikut  adalah  ERD  dari  sistem  pendukung keputusan beasiswa menggunakan metode SAW.

## Gambar 7. Entity Relationship Diagram
Pada  Gambar  7 Entity  Relationship  Diagram menunjukan  terdapat  4  entitas  wakasis,  tim  seleksi, kepala  sekolah  dan  siswa  yang  saling  berhubungan antar relasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pembahasan Program
Berikut adalah pembahasan program mulai user siswa, tim seleksi, wakasis dan kepala sekolah.

## Gambar 8. Tampilan Program Login
Halaman  ini  adalah  halaman  login  untuk  user Siswa  dimana  siswa  harus  mengisi  NISN  dan password untuk masuk ke beranda.
Beasiswa Prestasi dan BKSM, untuk memudahkan  siswa  dalam  memilih  jenis  Beasiswa Prestasi atau BKSM.
Gambar 10. Tampilan Input Formulir Beasiswa
Form  untuk  menampilkan  data  pengajuan Beasiswa  Prestasi  dan  BKSM  meliputi  Nama Lengkap,  Alamat,  Jenis  Kelamin,  Tanggal  Lahir, Kelas, Foto dan Berkas.
Gambar 11. Tahapan Data Peminat Beasiswa
Halaman  ini  menampilkan  data  peminat beasiswa  dimana  terdapat  NISN,  Nama,  Jenis Kelamin,  Kelas,  Jenis  Beasiswa  serta  Detail  untuk menampilkan detail data per siswa.
Gambar 12. Tahapan Data Klasifikasi
Gambar 13. Tahapan Data Seleksi Beasiswa
Gambar 14. Tahapan Hasil Seleksi Beasiswa (Matriks Awal)
Gambar 15. Tahapan Hasil Seleksi Beasiswa (Matriks Normalisasi)
Gambar 16. Laporan Hasil Seleksi Beasiswa
Halaman ini menampilkan laporan hasil seleksi dan perangkingan beasiswa Prestasi maupun BKSM, terdapat  juga  view  untuk  menampilkan  data  siswa dan  grafik  hasil  seleksi  serta  tombol  validasi  atau persetujuan dari kepala sekolah.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Berdasarkan hasil pembahasan dapat disimpulkan bahwa:  Sistem Pendukung Keputusan untuk Mempermudah Kinerja dalam Proses
Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode  SAW pada  SMAS  Empat  Lima  1  Babat  berhasil menentukan  urutan  (prioritas)  siswa  yang berhak  dan  layak  untuk  menerima  beasiswa dengan  menggunakan  metode  SAW.  Nilai akhir  tertinggi  yang  diproses  oleh  SPK (Sistem  Pendukung  Keputusan)  merupakan siswa  yang  direkomendasikan  dan  layak  untk menerima  beasiswa,  sedangkan  siswa  dengan nilai  akhir  terendah  merupakan  siswa  yang tidak direkomendasikan atau tidak layak untuk menerima beasiswa.
 Terdapat perbedaan hasil uji coba penerimaan beasiswa  dengan  metode  SAW (Simple
Additive  Weighting) antara microsoft  excel dengan  program  web,  yakni  pada microsoft excel mengharuskan user tim seleksi menginput semua nilai dan data kriteria siswa dengan  rumus SUM dan MAX sebagai perhitungan , sedangkan  untuk  program  web penginputan  data  lebih  efektif  dan  efisien dikarenakan  data  yang  diinput  telah  diolah oleh sistem.
Saran
Sebagai bahan pertimbangan dalam penyempurnaan  dan  pengembangan  sistem  lebih lanjut peneliti memberikan saran, yaitu :
 Penambahan  fitur  notifikasi  pengumuman beasiswa dan  pengingat  jadwal  beasiswa melalui media sms atau email ke setiap siswa.
 Penambahan  fitur scan berkas  kriteria  dan  cek perizinan  untuk  siswa  yang  berkasnya  kurang lengkap dari persyaratan beasiswa.

## 5. REFERENSI
[1] Kristanto,  A.  (2018). Perancangan  Sistem Informasi dan Aplikasinya. rev.ed. Yogyakarta: Gava Media. [2]  Ari  Basuki  &  Andharini  D.  C.  (2016). Sistem Pendukung  Keputusan. Yogyakarta:  CV.  Budi Utama.
[3]  Kusumadewi,  Sri  Dkk  (2006). Fuzzy  Multi Attribute  Decision  Making  (FUZZY  MADM).
Yogyakarta: Graha Ilmu [4]  Kristanto,  Andri  (2008). Perancangan  Sistem
Informasi
dan Aplikasinya . rev.ed. Yogyakarta: Gava Media. [5]  Kadir, Abdul. (2009). Dasar Perancangan dan Implementasi  Database  Relasion ,  Edisi  1. Yogyakarta: Andi Offset.
[6]  Zefriyenni  &  Budi.  (2015).  Sistem  Informasi Penjualan dan Pengendalian Persediaan Barang  Menggunakan  Metode  Economic Order  Quantity  (EQQ)  Menggunakan  Bahasa Pemrograman  Java  dan  Database  MySQL Pada  Toko  Kansa  Elpiji. Jurnal  KomTekInfo Fakultas Ilmu Komputer , 2(2). online, (http://lppm.upiyptk.ac.id/komtekinfo/index.ph p/KOMTEKINFO/article/download/38/39), diakses 24 Juli 2019 [7]  Buana, I. K. (2014). Jago Pemrograman PHP Untuk Pemula & Orang Awam. Jakarta Timur:
Dunia Komputer.
[8] Mara  D.  &  Qadhli  J.  A.  (2017).  Sistem
Informasi  Penjadwalan  Dokter  Berbasis  Web dengan Menggunakan Framework  Codeigniter (Studi  Kasus:  Rumah  Sakit  Yukum  Medical Centre. Jurnal  Teknoinfo, 11(2).  online, (https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/tekno info/article/download/24/24),  diakses  30  Juli
2019
[9] Supono  &  Putratama  V.  (2016). Pemrogaman Web dengan Menggunakan PHP dan Framework Codelgniter. Yogyakarta: Deepublish.