## SISTEM INFORMASI BEASISWA YAYASAN AMAL ABADI BEASISWA ORANG TUA BIMBING TERPADU HASRI AINUN HABIBIE

## Priatmoko, Indriyati
Ilmu Komputer / Informatika FSM Universitas Diponegoro priatmoko.informatics@gmail.com, indri52@yahoo.com

## ABSTRAK
Yayasan  Amal  Abadi  Beasiswa  Orang  Tua  Bimbing  Terpadu  Hasri  Ainun  Habibie merupakan yayasan sosial yang memberikan dana bantuan berupa beasiswa studi kepada pelajar tingkat SD, SMP, SMA, dan perguruan  tinggi.  Proses  penyaluran  dana  beasiswa  yang  berjalan  saat  ini  seperti  pemberitaan, pendaftaran,  dan  seleksi  penerima  beasiswa  masih  belum  memanfaatkan  teknologi  informasi  sehingga proses berjalan kurang optimal. Dengan adanya teknologi internet saat ini, dapat dibangun sebuah sistem informasi  beasiswa  berbasis web untuk  melakukan  pemberitaan,  pendaftaran,  dan  seleksi  penerima beasiswa  secara online. Sistem  informasi  ini  dikembangkan  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP dan sistem manajemen basis data MySQL. Proses pengembangan sistem informasi menggunakan metode pengembangan  perangkat  lunak Unified  Process ,  sedangkan  proses  perangkingan  pendaftar  beasiswa sebagai pertimbangan pengambilan keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting. Sistem informasi ini dapat digunakan untuk melakukan pendaftaran beasiswa secara online , pengelolaan konten website, dan menghasilkan perangkingan pendaftar beasiswa.
Kata kunci : Sistem Informasi, Beasiswa, Unified Process , Simple Additive Weighting

## I. PENDAHULUAN
Yayasan  Amal  Abadi  Beasiswa  Orang Tua  Bimbing  Terpadu  Hasri  Ainun  Habibie (Yayasan  AAB  ORBIT  HAH)  merupakan sebuah  organisasi  sosial  yang  memiliki  tujuan utama  ikut  berperan  serta  menunjang  program pemerintah  republik  Indonesia  dalam  bidang pendidikan,  pengembangan,  dan  peningkatan sumber  daya  manusia.  Perwujudan  dari  peran serta  yayasan  dalam  menunjang  program pemerintah  dilakukan  dengan  memberikan pendidikan dan pelatihan, merancang, membiayai dan melaksanakan berbagai program untuk  meningkatkan  kemampuan  sumber  daya manusia [1].
Salah  satu  tugas  utama  yayasan  dalam menunjang program pemerintah adalah menyalurkan  dana  beasiswa  kepada  siswa  atau mahasiswa  di  seluruh  Indonesia.  Dalam menyalurkan  dana  beasiswa,  yayasan  memiliki beberapa  perwakilan  yayasan  di  daerah  untuk membantu  melakukan  pendataan  dan  seleksi terhadap siswa atau mahasiswa yang membutuhkan  dana  beasiwa.  Proses  pendataan dan  seleksi  dimulai  dengan  melakukan pemberitaan  dana  beasiswa  di  sekolah-sekolah atau  perguruan  tinggi.  Pemberitaan  akan memberikan  informasi  mengenai  tatacara
melakukan pendaftaran beasiswa dan persyaratan-persyaratan  yang  harus  dipenuhi oleh siswa atau mahasiswa yang berminat untuk melakukan pendaftaran beasiswa.
Dengan  melihat  kondisi  yang  ada sekarang  ini,  sekretariat  yayasan  sebagai penyelenggara  program  beasiswa  bermaksud untuk  memulai  membangun  sistem  informasi yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  proses-proses penyaluran dana beasiswa.
Unified  Process merupakan  salah  satu software development process yang menerapkan konsep  berorientasi  objek  yang  dikembangkan oleh  Ivar  Jacobson,  Grady  Booch,  dan  James Rumbaugh. Unified  Process bersifat open,  free , dan  tidak  terikat  dengan  vendor  tertentu  .  Oleh karena  itu,  proses  pengembangan  sistem informasi  ini  menggunakan Unified  Process sehingga  diharapkan  dihasilkan  perangkat  lunak yang  berkualitas  tinggi, reusable ,  dan  mudah untuk dipelihara [5].
Pembangunan
sistem pendukung keputusan,  penulis  memilih  salah  satu  metode dari model Multiple Attribute Decission Making (MADM)  yaitu Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  ini  dipilih  karena  mampu menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah
alternatif  berdasarkan  pada  kriteria-kriteria tertentu [8],

## II. DASAR TEORI

## 2.1. Sistem Informasi
Sistem  adalah  kumpulan  dari  komponen yang  saling  berhubungan  satu  dengan  yang lainnya  membentuk  satu  kesatuan  untuk mencapai  tujuan  tertentu.  Informasi  adalah  data yang  diolah  menjadi  bentuk  yang  berguna  bagi para pemakainya. Suatu informasi dapat berguna jika  memenuhi  tiga  pilar  yaitu  tepat  kepada orangnya  atau  relevan,  tepat  waktu,  dan  tepat nilai atau akurat [6].
Sistem  informasi  merupakan  sekumpulan elemen  yang  terintegrasi  yang  digunakan  untuk mengubah  data  menjadi  informasi  .  Sistem informasi  terbentuk  dari  beberapa  komponen yang saling berhubungan. Komponen-komponen tersebut  meliputi input ,  model,  basis  data, output, teknologi, dan kontrol [6].

## 2.2. Multiple Attribute Decission Making (MADM)
Multiple  Atribut  Decission  Making merupakan  suatu  pendekatan  yang  digunakan untuk  mengambil  keputusan  diantara  alternatif- alternaif  yang  terbatas  atau  telah  diketahui jumlahnya.  Tabel  keputusan  atau  matrik keputusan  pada  MADM  memiliki  empat  bagian utama,  yakni alternatives (A), attributes (B), weight (W)  , measures  of  performance  of alternatives with respect to the attributes (M) [8] . 2.3. Simple Additive Weighting (SAW) Method Simple  additive  weighting  method atau weighted  sum  method merupakan  salah  satu metode  pengambil  keputusan  dari Multiple Atribute Decision Making . Pada awalnya metode SAW  hanya  digunakan  untuk  memberikan perangkingan  pada  alternatif  dengan  atribut- atribut  yang  memiliki  satuan  sama,  misalnya hanya rupiah, hanya meter, hanya liter, dan lain- lain.
Pada  perkembangannya  metode  SAW dapat  digunakan  untuk  alternatif-alternatif dengan  berbagai  atribut  asalkan  semua  elemen matrik  keputusan  atau  tabel  keputusan  telah dinormalisasi.  Rumus  perangkingan  yang digunakan adalah persamaan 2.1.
( ) normal ij M = j j i m w = P ∑ 1 (2.1)
Proses  normalisasi  matriks  keputusan dilakukan dengan mendefinisikan atribut
beneficial dan  atribut non-beneficial .  Rumus normalisasi matrik keputusan adalah:
( ) ij ij ijnormal m MAX m = m beneficial attribute (2.2) ( )
ij ij ijnormal m m MIN = m non-beneficial atribute (2.3) Keterangan: P i = nilai alternatif w = bobot atribut m ij = nilai rating atribut m ijnormal =  nilai rating atribut ternormalisasi M = jumlah atribut
Nilai  Pi  yang  tertinggi  adalah  nilai  alternatif yang terbaik.

## 2.4. Unified Process
Unified  Software  Development  Process atau  biasa  disebut  sebagai Unified  Process merupakan suatu proses pengembangan perangkat  lunak  [5],  terutama  untuk  perangkat lunak yang dibuat berorientasi objek.
Unified  Process memiliki  dua  dimensi yaitu  dimensi horizontal dan  dimensi vertical . Dimensi  horizontal  mewakili  aspek-aspek dinamis  dari  pengembangan  perangkat  lunak. Aspek ini dijabarkan dalam tahapan pengembangan  atau  fase.  Setiap  fase  akan memiliki suatu major milestone yang menandakan  akhir  dari  awal  dari  fase selanjutnya.  Dimensi  ini  terdiri  atas Inception , Elaboration , Construction ,  dan Transition . Dimensi  vertikal  mewakili  aspek-aspek  statis dari proses pengembangan perangkat lunak yang dikelompokkan ke dalam beberapa disiplin yang meliputi requirement , analysis , design , implementation , dan test .
III. ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1. Fase Inception
3.1.1. Activity Diagram Gambar  3.1  merupakan activity  diagram sistem  informasi  yang  menggambarkan  proses-
proses  bisnis  pengelolaan  beasiswa,  sedangkan gambar  3.2  merupakan activity  diagram yang menggambarkan  proses  bisnis  pengelolaan konten website yayasan.
3.1.2. Use Case Diagram 3.2. Fase Elaboration
3.2.1. Use Case Diagram 3.2.2. Penentuan Kriteria Perangkingan Penerapan metode simple additive
weighting membutuhkan  kriteria-kriteria  untuk menentukan rangking di tiap-tiap alternatif yang ada.  Kriteria  utama  yang  digunakan  sebagai dasar penentuan beasiswa pada Yayasan ORBIT HAH  meliputi  rata-rata  nilai  semester  atau  IP, pendapatan  ayah,  pendapatan  ibu,  jumlah saudara, dan jumlah semester yang telah dijalani.
Gambar 3.1 Activity Diagram Sistem Informasi
Beasiswa
Gambar 3.3 Use Case Diagram Sistem Informasi pada Fase Inception
Gambar 3.2 Activity Diagram Manajemen Konten Website Gambar 3.4 Use Case Diagram Sistem Informasi Beasiswa Fase Elaboration
Berdasarkan  pada  kriteria-kriteria  yang digunakan dalam menentukan penerima beasiswa maka diperoleh kriteria-kriteria perangkingan sebagai berikut:
1) C 1 =  rata-rata  nilai  semester  atau  IP  di  tiap semester
2) C 2 = pendapatan ayah
3) C 3 = pendapatan ibu
4) C 4 = jumlah saudara
5) C 5 = jumlah semester yang pernah dijalani.

## 3.2.3. Penentuan Nilai Rentang Kriteria Perangkingan
Setiap  alternatif  atau  pendaftar  beasiswa memiliki  nilai  pada  tiap  kriteria  yang  ada. Berikut  merupakan  penilaian  untuk  setiap kriteria.
1) Kriteria rata-rata nilai semester atau IP  (C 1 )
Tabel 3.1 Nilai kecocokan Rata-rata nilai
Tabel 3.2 Nilai Kecocokan IP
2) Jumlah saudara (C 4 ) Tabel 3.3 Nilai Keocokan Jumlah Saudara.
3) Jumlah semester yang pernah dijalani (C 5 ) Tabel 3.34 Nilai Kecocokan Jumlah Semester
4) Kriteria pendapatan ayah dan ibu (C 2 dan C 3 ) Tabel 3.2 Nilai Kecocokan Pendapatan Ayah dan Ibu

## 3.2.4. Penentuan Bobot Perangkingan Simple
Additive Weighting Penentuan  bobot  perangkingan  dilakukan dengan melakukan perbandingan poin kepentingan  di  tiap  kriteria  dengan  jumlah keseluruhan  poin.  Berikut  merupakan  poin kepentingan dari tiap-tiap kriteria 1) C 1 = 5 poin 2) C 2 = 3 poin 3) C 3 = 3 poin 4) C 4 = 2 poin 5) C 5 = 1 poin Berdasarkan  poin  kepentingan  di  tiap kriteria  maka  diperoleh  bobot  (w)  sebagai berikut:
1) w 1 = 5 / (5 + 3 + 3 + 2 + 1) = 5 / 14 = 0.36 2) w 2 = 3 / (5 + 3 + 3 + 2 + 1) = 3 / 14 = 0.21 3) w 3 = 3 / (5 + 3 + 3 + 2 + 1) = 3 / 14 = 0.21
4) w 4 = 2 / (5 + 3 + 3 + 2 + 1)=  2 / 14 = 0.14
5) w 5 = 1 / (5 + 3 + 3 + 2 + 1) = 1 / 14 = 0.07.

## IV. IMPLEMENTASI
4.1. Perhitungan Perangkingan
Menggunakan Simple Additive Weighting Perhitungan simple  additive  weighting dilakukan  pada  dua  puluh  pendaftar  beasiswa
No Pendapatan Rating kriteria Nilai rating 1 Di bawah Rp. 500.000 rendah 2 2 Rp. 500.000 - Rp. 999.999 sedang 4 3 Rp. 1000.000 - Rp. 1499.999  tengah 6 4 Rp. 1500.000 - Rp. 1999.999  tinggi 8
5 Rp. 2000.000 atau lebih sangat tinggi 10 No Jumlah semester Rating kriteria Nilai rating 1 Jumlah semester = 1 Sangat rendah 0 2 Jumlah semester = 2 rendah 2.5 3 Jumlah semester = 3 cukup 5 4 Jumlah semester = 4 tinggi 7.5 5 Jumlah semester >= 5 Sangat tinggi 10
No Jumlah saudara Rating kriteria Nilai rating 1 Jumlah saudara = 1 Sangat rendah 0 2 Jumlah saudara = 2 rendah 2.5 3 Jumlah saudara = 3 cukup 5 4 Jumlah saudara = 4 tinggi 7.5 5 Jumlah saudara >= 5 Sangat tinggi 10
No IP dalam rentang 4.00 Rating kriteria  Nilai rating 1 IP <= 2.50 Sangat rendah 0 2 2.50 < IP <= 2.75 rendah 2.5 3 2.75 < IP <= 3.00 cukup 5.0 4 3.00 < IP <=3.25 tinggi 7.5
5 IP > 3.25 Sangat tinggi 10 No Nilai dalam Rentang 10 Rating kriteria Nilai rating 1 Nilai <= 6 Sangat rendah 0 2 6 < Nilai <= 7 rendah 2.5 3 7 < Nilai <= 8 cukup 5.0 4 8 < Nilai <= 9 tinggi 7.5 5 Nilai > 9 Sangat tinggi 10
orbit  periode  2010-2011    perwakilan  yayasan Semarang.
Tabel 4.1 Pendaftar Beasiswa Periode 2010 -
2011 Nama IP Penghasilan Ayah Penghasilan Ibu Jml Saud ara Jml SMT Yang analisa 3.10  Rp. 500.000 - Rp. 999.999 Di bawah Rp. 500.000 4 6 Ridwan zia kusumah 3.36  Rp. 2000.000 atau lebih Di bawah Rp. 500.000 6 6 Arieyani widyarti indrakusum a 3.19  Di bawah Rp. 500.000 Rp. 500.000 - Rp. 999.999 3 8 Dewi sri kurniawati 3.59  Rp. 1500.000 - Rp. 1999.999 Di bawah Rp. 500.000 7 4 Maula mar'atus 3.65  Rp. 1500.000 - Rp. 1999.999 Di bawah Rp. 500.000 2 4 Okma noviana 3.29  Rp. 500.000 - Rp. 999.999 Di bawah Rp. 500.000 5 6 Anita hadi saputri 3.25  Rp. 500.000 - Rp. 999.999 Di bawah Rp. 500.000 5 6 Muhammad adytia yanuardi 3.90  Rp. 2000.000 atau lebih Di bawah Rp. 500.000 3 4 Siti sulisetyo wati 3.37  Rp. 500.000 - Rp. 999.999 Di bawah Rp. 500.000 2 6 Mustinah 3.61  Di bawah Rp. 500.000 Di bawah Rp. 500.000 4 6 Eny rohmawati 3.77  Rp. 1000.000 - Rp. 1499.999 Di bawah Rp. 500.000 3 6 Ahmad zaini 3.42  Di bawah Rp. 500.000 Rp. 500.000 - Rp. 999.999 2 4 Sudarto 3.23  Di bawah Rp. 500.000 Di bawah Rp. 500.000 4 6 Agung wibawa 3.24  Rp. 500.000 - Rp. 999.999 Rp. 500.000 - Rp. 999.999 3 4 Nor hayati 3.29  Di bawah Rp. 500.000 Di bawah Rp. 500.000 7 4 Tuti aliyah 3.69  Rp. 500.000 - Rp. 999.999 Rp. 500.000 - Rp. 999.999 9 8 Dwi laela sari 3.63  Di bawah Rp. 500.000 Di bawah Rp. 500.000 3 6 Ali ma'ruf 3.70  Rp. 1000.000 - Rp. 1499.999 Rp. 1500.000 - Rp. 1999.999 4 4 Hendrik khomaruddi n 3.04  Rp. 500.000 - Rp. 999.999 Di bawah Rp. 500.000 1 6 Nuryanti 3.12  Rp. 500.000 - Rp. 999.999 Di bawah Rp. 500.000 2 6
Berdasarkan  nilai  rentang  kecocokan kriteria maka diperoleh matriks keputusan X.
X = 7.5 4 2 7.5 10 10 10 2 10 10 7.5 2 4 5 10 10 8 2 10 7.5 10 8 2 2.5 7.5 10 4 2 10 10 7.5 4 2 10 10 10 10 2 5 7.5 10 4 2 2.5 10 10 2 2 7.5 10
10 6 2 5 10 10 2 4 2.5 7.5 7.5 2 2 7.5 10
7.5 4 4 5 7.5
10 2 2 10 7.5
10 4 4 10 10
10 2 2 5 10 10 6 8 7.5 7.5
7.5 4 2 0 10
7.5 4 2 2.5 10 Pengambilan keputusan memberikan vektor bobot sebagai berikut :
w =  0.36  0.21  0.21  0.14  0.07
Berdasarkan  matrik  keputusan  X  maka proses perangkingan selanjutnya adalah normalisasi  matrik  X,  hasil  normalisasi  matriks X sebagai berikut:
X normal =
0.750  0.500  1.000  0.750  1.000
1.000  0.200  1.000  1.000  1000
0.750  1.000  0.500  0.500  1.000 1.000  0.250  1.000  1.000  0.750 1.000  0.250  1.000  0.250  0.750 1.000  0.500  1.000  1.000  1.000 0.750  0.500  1.000  1.000  1.000
1.000  0.200  1.000  0.500  0.750
1.000  0.500  1.000  0.250  1.000
1.000  1.000  1.000  0.750  1.000
1.000  0.333  1.000  0.500  1.000
1.000  1.000  0.500  0.250  0.750
0.750  1.000  1.000  0.750  1.000
0.750  0.500  0.500  0.500  0.750
1.000  1.000  1.000  1.000  0.750
1.000  0.500  0.500  1.000  1.000
1.000  1.000  1.000  0.500  1.000
1.000  0.333  0.250  0.750  0.750
0.750  0.500  1.000  0.000  1.000
0.750  0.500  1.000  0.250  1.000
Setelah  diperoleh  matrik  keputusan  yang ternormalisasi,  tahap  selanjutnya  melakukan perkalian  matrik  w  *  Xnormal  dan  nilai  dari penjumlahan  hasil  perkalian  digunakan  untuk menentukan rangking alternatif.
1) Yang Analisa =(0.750  x0.36)  +  (0.500  x0.21)  +  (1.000 x0.21) + (0.750 x0.14) + (1.000 x 0.07) =  0.760
2) Ridwan Zia Kusumah =(1.000  x0.36)  +  (0.200x0.21)  +  (1.000
x0.21) + (1.000 x0.14) + (1.000 x 0.07)
=  0.822
3) Arieyani Widyarti Indrakusuma =(0.750 x 0.36) + (1.000 x 0.21) + (0.500 x
0.21) + (0.500 x 0.14) + (1.000 x 0.07)
=  0.725
4) Dewi Sri Kurniawati = (1.000 x 0.36) + (0.250 x 0.21) + (1.000 x 0.21) + (1.000 x 0.14) + (0.750 x 0.07)
=  0.815 5) Maula Mar'atus =(1.000 x 0.36) + (0.250 x 0.21) + (1.000 x 0.21) + (0.250 x 0.14) + (0.750 x 0.07) =  0.710
6) Okma Noviana
=(1.000 x 0.36) + (0.500 x 0.21) + (1.000 x
0.21) + (1.000 x 0.14) + (1.000x 0.07) =  0.885 7) Anita Hadi Saputri
=(0.750 x 0.36) + (0.500 x 0.21) + (1.000 x 0.21) + (1.000 x 0.14) + (1.000 x 0.07) =  0.795 8) Muhammad Adytia Yanuardi
=(1.000 x 0.36) + (0.200 x 0.21) + (1.000 x 0.21) + (0.500 x 0.14) + (0.750 x 0.07)
=  0.735 9) Siti Sulisetyo Wati
=(1.000 x 0.36) + (0.500 x 0.21) + (1.000 x
0.21) + (0.250 x 0.14) + (1.000 x 0.07) =  0.780 10) Mustinah
=(1.000 x 0.36) + (1.000 x 0.21) + (1.000 x
0.21) + (0.750 x 0.14) + (1.000 x 0.07) =  0.955 11) Eny Rohmawati
= (1.000 x 0.36) + (0.333 x 0.21) + (1.000 x
0.21) + (0.500 x 0.14) + (1.000 x 0.07) =  0.780 12) Ahmad Zaini
=(1.000 x 0.36) + (1.000 x 0.21) + (0.500 x
0.21) + (0.250 x 0.14) + (0.750 x 0.07) =  0.763 13) Sudarto
=(0.750 x 0.36) + (1.000 x 0.21) + (1.000 x
0.21) + (0.750 x 0.14) + (1.000 x 0.07) =  0.865 14) Agung Wibawa =(0.750 x 0.36) + (0.500 x 0.21) + (0.500 x 0.21) + (0.500 x 0.14) + (0.750 x 0.07)
=  0.603
15) Nor Hayati =(1.000 x 0.36) + (1.000 x 0.21) + (1.000 x
0.21) + (1.000 x 0.14) + (0.750 x 0.07) =  0.973 16) Tuti Aliyah =(1.000 x 0.36) + (0.500 x 0.21) + (0.500 x
0.21) + (1.000 x 0.14) + (1.000 x 0.07) =  0.780
17) Dwi Laela Sari =(1.000 x 0.36) + (1.000 x 0.21) + (1.000 x
0.21) + (0.500 x 0.14) + (1.000 x 0.07) =  0.920
18) Ali Ma'ruf =(1.000 x 0.36) + (0.333 x 0.21) + (0.250 x
0.21) + (0.750 x 0.14) + (0.750 x 0.07) =  0.640
19) Hendrik Khomaruddin =(0.750 x 0.36) + (0.500 x 0.21) + (1.000 x
0.21) + (0.000 x 0.14) + (1.000 x 0.07)
=  0.655 20) Nuryanti
= (0.750 x 0.36) + (0.500 x 0.21) + (1.000 x 0.21) + (0.250 x 0.14) + (1.000 x 0.07) =  0.690 Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari penjumlahan hasil perkalian w *  Xnormal maka Nor Hayati merupakan alternatif terbaik sebagai penerima  beasiswa.  Alternatif  yang  memliki nilai tertinggi merupakan alternatif terbaik untuk menerima beasiswa.
4.2. Penerapan Simple Additive Weighting pada Sistem Informasi
V. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Penyusunan  jurnal  ini  menghasilkan kesimpulan sebagai berikut:
1) Dihasilkan  Sistem  Informasi  Beasiswa Yayasan  Amal  Abadi  Beasiswa  Orang  Tua Bimbing  Terpadu  Hasri  Ainun  Habibie  yang dapat digunakan untuk melakukan pendaftaran beasiswa secara online .
2) Pengembangan sistem informasi
menggunakan metode pengembangan
perangkat  lunak unified  process (UP) menjadikan  proses  pengembangan  perangkat lunak  lebih  mudah  untuk  ditelusuri  dengan karakteristik use case driven.
3) Penerapan  metode simple  additive  weighting menghasilkan  perangkingan  yang  dapat digunakan  sebagai  pertimbangan  pengambil keputusan.

## 5.2. Saran
Saran-saran  sebagai  bahan  pertimbangan untuk  pengembangan  sistem  informasi  lebih lanjut adalah sebagai berikut:
1) Penambahan  forum  pada  sistem  informasi sebagai  sarana  komunikasi  antar  penerima beasiswa  dan  pengurus  yayasan  sehingga muncul  ide-ide  dalam  pengembangan  diri penerima beasiswa.
2) Penambahan  fasilitas  import  dan eksport file pada data beasiswa sehingga memudahkan  dalam  pengolahan  data  yang lebih lanjut seperti pengolahan menggunakan aplikasi office . 3) Penambahan fasilitas kirim file dan validasi hasil  scan  data  pendaftaran  dan  lampiran- lampiran  penunjang  sehingga  mempercepat proses pendaftaran beasiswa dan menghilangkan  ketergantungan  terhadap pihak ketiga seperti jasa pengiriman.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] ________.2001.Anggaran  Dasar  Yayasan Amal Abadi Beasiswa ORBIT,   Jakarta. [2] Ambler,  Scott  W.  2004. The  Object Primer, Third Edition. Cambridge :Cambridge University Press [3] Daqiqil, Ibnu, Id.2011. Framework CodeIgniter,  S ebuah  Panduan  dan Best
Practice .Pekanbaru.
[4] Hunt,  John.  2003. Guide  to  the  Unified Process featuring UML, Java and Design Patterns . London : Springer.
[5] Jacobson,  Ivar,  dkk.  1999. The  Unified Software  Development  Process .  Addison Wesley : Boston. [6]   Jogiyanto.2003. Sistem Teknologi
Informasi. Yogyakarta: Penerbit Andi.

## Gambar 4.2 Perangkingan Tabel Keputusan Gambar 4.1  Hasil Perangkingan Simple Additive

## Weighting
[7] Pressman RS. 2001. Software Engineering :  A  Practitioner’s  Approach. New  York: McGraw – Hill.
[8] Rao,  R.  Venkata.2007. Decision  Making in  the  Manufacturing  Environment . London : Springger.
[9] Rumbaugh.James.et all. 1999. The Unified
Modelling  Language  Reference  Manual.
Boston : Addison Wesley
[10]  Turban,  Efraim,  dkk.  2005. Decision Support  System  and  Intelligent  Systems .
Yogyakarta : Penerbit Andi.
[11] Welling, Luke, et all. 2009. PHP and
MySQL Web Development, Fourth Edition .
Boston : Addison Wesley