## KAJIAN LITERATUR SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA
Bagus Fajariyanto 1) , Rima Tri Wahyuningrum* 2)
1,2 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang, PO BOX 2 Kamal, Bangkalan
E-mail : 1 170411100045@student.trunojoyo.ac.id,
2 rimatriwahyuningrum@trunojoyo.ac.id

## ABSTRAK
Beasiswa merupakan bentuk bantuan atau penghargaan, biasanya disalurkan kepada seseorang yang ingin  menempuh  pendidikan  dengan  keterbasan  ekonomi  atau  kepada  seseorang  yang  memiliki prestasi.  Dibutuhkan  sebuah  sistem  untuk  membantu  menentukan  seseorang  yang  layak  dalam menerima beasiswa. Pada artikel ini telah melakukan kajian beberapa artikel yang membahas topik Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa.  Berdasarkan  artikel-artikel  tersebut  dengan menggunakan  metode  yang  berbeda  untuk  membuat  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  harus menyesuaikan dengan kriteria-kriteria yang dibutuhkan serta kebutuhan lain yang ada. Metode yang digunakan pada artikel yaitu SAW, FMADM, RAD, TOPSIS, ANN, Backpropagation, Decision Tree, AHP,  VIKOR dan SMARTER. Hasil  dari  kajian  literatur  bahwa  metode TOPSIS lebih  banyak digunakan    karena  prosesnya  yang  objektif,  sistematis  dan  fleksibel  dalam  program  penerimaan beasiswa ini sehingga mendapatkan hasil yang optimal dalam pemilihan penerimaan beasiswa untuk mahasiswa.
Kata kunci : Beasiswa, Penghargaan,Sistem Pendukung Keputusan, Review Artikel

## ABSTRACT
Scholarships are a form of assistance or appreciation, usually given to someone who wants to study with economic limitations or to someone who has good achievements. A system is needed to help determine someone who is eligible to receive a scholarship. In this article, we have reviewed several articles that discuss the topic of Scholarship Acceptance Decision Support Systems. Based on these articles,  using different  methods  to create a  Decision  Support System  must  adapt to the  required criteria and other existing needs. The methods used in the article are SAW, FMADM, RAD, TOPSIS, ANN, Backpropagation, Decision Tree, AHP, VIKOR and SMARTER. The results of the literature review  show  that  the  TOPSIS  method  is  more  widely  used  because  the  process  is  objective, systematic and flexible in this scholarship acceptance program so as to get optimal results in the selection of scholarship admissions for students.
Keywords: Scholarships, Awards, Decision Support Systems, Review Papers
* sebagai corresponding author.

## PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  hal  yang sangat penting, banyak negara yang mulai mengembangkan sumber daya manusianya  melalui  pendidikan.  Salah satu program yang dibuat oleh pemeritah untuk  meningkatkan  kualitas  pendidikan dalam  suatu  negara  yaitu  memberikan beasiswa  dalam  negeri  atau  luar  negeri [1].  Beasiswa  yaitu  sebuah bantuan yang diberikan kepada seseorang yang menempuh  pendidikan  baik  di  tingkat
SMP,  SMA  atau  bahkan  saat  menempuh kuliah  di  Universitas  Negeri.  Beasiswa sendiri  merupakan  bentuk  bantuan  atau penghargaan, biasanya disalurkan kepada seseorang yang ingin menempuh pendidikan dengan keterbatasan ekonomi atau  kepada  seseorang  yang  memiliki prestasi. Bentuk bantuan ini dapat berupa bantuan keuangan atau bantuan pendidikan  khusus  untuk  meningkatkan skill atau  kemampuan  yang  dimiliki  [2]. Bantuan  program  beasiswa  memiliki kriterianya  sendiri  untuk  mendapatkan seseorang yang layak  menerima  program beasiswa tersebut.
Penyeleksian  program  beasiswa yang  dilakukan  secara  manual  hingga menghabiskan  waktu  yang  lama  ketika proses seleksi berkas mulai dari slip gaji, transkrip  nilai,  surat  keterangan  tidak mampu,  berapa  bersaudara  dan  masih banyak berkas lainnya yang menyesuaikan  dengan  program  beasiswa yang  diikuti  [1].  Dengan  banyaknya kriteria  yang  diberikan  serta  waktu  yang terkadang terlalu sedikit untuk menyeleksi siapa  yang  akan  menjadi  penerima beasiswa, serta alat-alat yang di butuhkan seperti  komputer  namun  penggunaannya kurang  optimal,  sehingga  mengakibatkan pengelolaan  data  beasiswa  jadi  kurang efisien  dalam  segi  waktu  dan  bisa  saja untuk  terjadi  suatu  kesalahan  [3].  Jadi dibutuhkannya  sebuah sistem  yang dapat merekomendasikan  penerima  program beasiswa secara efisien dan tepat.
Sistem pendukung keputusan merupakan  sebuah  sistem  yang  dapat membantu  dalam merekomendasikan seseorang  yang  layak  atau  cocok  sesuai
dengan kriteria yang telah ditentukan pada suatu  instansi.  SPK  dapat  disebut  sistem informasi yang dapat mengolah data yang berguna  untuk  mendukung  pengambilan suatu keputusan yang tepat.
Berdasarkan  kajian  literatur  ini terdapat  lebih  dari  satu  metode  yang  ada diantaranya  adalah FMADM [2] , [4] , VIKOR [5], RAD & TOPSIS [6] , TOPSIS [7] ,  ANN  &  Backpropagation [8],
Decision  Tree [9] ,  AHP [10] ,  SAW [11] , SMARTER [12] .

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dengan metode  kualitatif  yang  berfokus  dalam memecahkan rumusan permasalahan berlandaskan konsep dari sistem pendukung keputusan [13]. Tujuan artikel ini  yaitu  mengeksplorasi  penelitian- penelitian yang membahas tentang Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa  yang  sudah  dilakukan  oleh peneliti sebelumnya yang meneliti dengan menggunakan  metode,  tujuan  serta  hasil penelitian yang berbeda-beda.
Kumpulan  artikel  yang  penulis analisa merupakan artikel yang
memfokuskan  pada  sistem  pendukung keputusan  penerimaan  beasiswa  dengan berbagai  macam  metode  yang  diambil dari  situs  Google  Scholar  dengan  URL https://scholar.google.co.id/.  Gambar  1 merupakan  proses  pengerjaan  artikel penulis dalam membuat kajian literatur.
Gambar 1. Proses pengerjaan kajian literatur
TOPIK MENCARI PAPER ANALISIS ARTIKEL REVIEW
Pada  Gambar  1  dapat  diketahui bahwa proses penelitian ada 4 tahap yakni tahap (1) menentukan sebuah topik, topik apa  yang  akan  dilanjutkan  dalam  sebuah kajian literatur; (2) mencari literature/artikel,  ketika  penulis  sudah menentukan  topik  maka  selanjutnya mencari artikel yang berhubungan dengan topik  yang  sudah  ditentukan  di  langkah sebelumnya; (3) Analisis, penulis melakukan sebuah analisis setelah mengumpulkan  beberapa  artikel  dengan topik yang sudah ditentukan, Analisa yang dilakukan  yaitu  membaca  seluruh  artikel dan  membuat  sebuah  (4) Review artikel yang di dalamnya berisikan tentang topik dengan  mengaitkan  seluruh  artikel  yang dicari  sebelumnya.  Kemudian  disusun sebuah  laporan  yang  di  dalamnya membahas  tentang  analisis,  hasil  serta kesimpulan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sesuai  dengan  tujuan  penelitian yakni  mereview  artikel  tentang  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa,  penulis  mengambil  beberapa artikel  nasional  yang  dijelaskan  sebagai berikut: 1. Tujuan Penelitian Sebelumnya Dari  berbagai  artikel  dapat  dibuat rangkuman tujuan penelitian sebelumnya dalam Tabel 1. Tabel 1. Tujuan penelitian sebelumnya No Tujuan Penelitian Sebelumnya 1 Menentukan  penerima  beasiswa dengan menerapkan metode FMADM dan SAW [2] . 2 Membuat sistem penentuan penerima  beasiswa  menggunakan metode FMADM dan SAW berdasarkan kriteria dan bobot [4].
3 Membuat sistem
pendukung keputusan  agar  dapat  menentukan mahasiswa yang layak mendapatkan beasiswa dengan menerapkan rumus sehingga hasil  yang  diperoleh  lebih akurat  berdasarkan  kriteria  yang ditentukan [5].
4 Penelitian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan SPK dalam menentukan  penerima  beasiswa dengan  kualifikasi  terbaik  yang sistematis dan objektif [6]. 5 Menentukan  penerima  beasiswa dengan menerapkan metode TOPSIS dengan  menyeleksi  berdasarkan ketentuan [7].
6 Mencari  solusi  dalam  menentukan penerima  beasiswa  di  Universitas AMIKOM Yogyakarta menggunakan metode Neural Network dan Backpropagation [8]. 7 Membuat  spesifikasi  mahasiswa calon  penerima  beasiswa  dengan menerapkan  metode Decision  Tree dimana sistem pendukung keputusan  dibuat  berdasarkan  hasil klasifikasi  untuk  menentukan  yang layak menerima beasiswa [9]. 8 Penelitian  ini  dilakukan  dengan tujuan membantu pihak pengelola di ITS  dalam  menentukan  alternatif terbaik untuk memilih calon penerima beasiswa [10].
9 Membantu  penentuan  penerimaan beasiswa  dengan  kriteria  yang  ada menggunakan metode SAW [11]. 10 Dalam penyeleksian penerima beasiswa  pengganti  yang  ada  pada Universitas Tanjungpura menggunakan  metode SMARTER [12]. Dapat dilihat pada Tabel 1 bahwa dari kajian literatur yang sudah dilakukan maka disusun tujuan penelitian sebelumnya  dan  didapatkan  sebanyak 80% artikel berfokus dalam hal membantu penentuan  dalam  menetapkan  seseorang yang  layak  sesuai  dengan  kriteria  untuk menerima  beasiswa.  Sedangkan  20% sisanya menyeleksi penerimaan beasiswa dan sebagian membahas untuk menyeleksi penerima beasiswa pengganti.
Gambar 2. Persentase tujuan penelitian
2. Metode penelitian sebelumnya Berdasarkan artikel yang sudah dipilih, penulis merangkum metode penelitian sebelumnya pada Tabel 2.

## Tabel 2. Metode penelitian
sebelumnya No Metode Penelitian Sebelumnya 1 Menggunakan metode FMADM dan SAW untuk  melakukan  perhitungan [2] [4].
2 Menggunakan metode VIKOR dalam menentukan mahasiswa calon
penerima beasiswa [5]. 3 Metode TOPSIS dan Rapid Application  Development  (RAD) [6]. 4 Dalam  penelitian  ini  menggunakan metode TOPSIS [7].
5 Model  algoritma Neural  Network Backpropagation [8]. 6 Metode Decision Tree yang
menggunakan Algoritma C4.5 [9]. 7 Metode Analytical Herarchy
Process (AHP) [10]. 8 Penelitian ini menggunakan metode SAW [11].
9 Pada  penelitian  ini  menggunakan metode SMARTER [12].
Pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa dari  kajian  literatur  yang  dilakukan metode  paling  banyak  digunakan  yaitu metode SAW dan  FMADM  karena prosesnya  yang  objektif,  sistematis  dan fleksibel  dalam  program  penerimaan beasiswa  sehingga  mendapatkan  hasil yang optimal dalam pemilihan penerimaan  beasiswa  untuk  mahasiswa.
Untuk melihat visualisasi pie chart seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Persentase Jumlah Metode Yang Banyak Digunakan 3. Hasil penelitian sebelumnya Berdasarkan  artikel  yang  sudah dipilih, penulis merangkum hasil penelitian  dari  artikel  yang  dilakukan peneliti  sebelumnya  seperti  ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil penelitian sebelumnya
No Metode Penelitisan Sebelumnya 1 Dengan menggunakan metode SAW dan Fuzzy MADM dapat memberikan  rekomendasi  untuk calon penerima beasiswa [2]. 2 Dengan menerapkan metode FMADM dan SAW hasil  yang didapatkan  yaitu  semakin  banyak sampel  yang  digunakan  maka semakin tinggi hasil validasinya dan penelitian  ini  menghasilkan  suatu alternatif  yang  lebih  baik  dari sebelumnya [4]. 3 Menangani permasalahan yang multi  kriteria    dapat  diselesaikan menggunakan metode VIKOR [5].
4 Pada  penelitian  ini  menggunakan metode TOPSIS yang  memberikan hasil optimal dalam pemilihan calon penerima beasiswa. Hal ini berdasarkan  pada  hasil  pengujian fungsi,  menunjukkan  bahwa  fungsi proses  sistematis,  fleksibel  dan objektif  untuk  program  beasiswa [6].
5 Berdasarkan  hasil  penelitian dalam memilih  seseorang  yang  layak menerima beasiswa dengan macam-
80% 20% Presentase Tujuan Penelitian Membantu menetapkan seseorang untuk menerima beasiswa Menyeleksi penerima beasiswa 10% 20% 10% 10% 10% 10% 10% 10% 10% Jumlah Metode SAW SAW & FMADM RAD & TOPSIS TOPSIS ANN & BACKPROPRAGATION DECISION TREE AHP VIKOR SMARTER
macam  kriteria yang  berbeda dapat menerapkan metode TOPSIS [7].
6 Hasil  penelitian  ini  telah  sukses dalam melakukan perancangan SPK untuk  memprediksi  seseorang  yang layak  dalam  menerima  beasiswa menggunakan  metode Algoritma Neural  Network  Backpropagation [8]. 7 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan menggunakan metode Decision  Tree algoritma  C4.5 memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 71,43%. Penerapan sistem pendukung  keputusan  ini  dilakukan di kampus AMIK "BSI YOGYAKARTA" untuk menentukan  penerimaan  beasiswa [9]. 8 Diketahui  bahwa sistem pendukung keputusan dapat merekomendasikan calon  penerima  beasiswa  kepada pengelola beasiswa ITS menggunakan  metode AHP dengan kriteria  tertentu  untuk  menentukan prioritas terpilih dari seleksi beasiswa [10].
9 Hasil akhir dari penelitian ini berupa aplikasi  penerima  beasiswa  dengan banyak  indikator  penentuan  yang memiliki  bobot  di  setiap  calon penerima  beasiswa.  Dalam  aplikasi tersebut memiliki banyak fitur yakni menu  nilai,  fuzzy,  dan  cetak  SPK [11]. 10 Sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode SMARTER memiliki tingkat validasi sebesar  71,43%  untuk  menyeleksi penerima pengganti beasiswa penuh bidikmisi di Universitas Tanjungpura [12]. Berdasarkan Tabel 3 dapat dilihat bahwa  hasil  yang  diperoleh  setelah melakukan kajian literatur dapat dinyatakan  sangat  baik  namun  ada beberapa  metode  yang  telah  berhasil dikembangkan seperti artikel [11] berhasil menggunakan metode SAW dalam merancang  sebuah  sistem.  Sedangkan artikel [2] dan [4] berhasil mengembangkan  metode SAW dengan Fuzzy MADM
untuk melakukan perhitungan.  Ada  pula  metode RAD & TOPSIS pada  artikel  [6]  dan  artikel  [7] dengan  metode TOPSIS dapat  dikatakan
bahwa
terlihat perbedaan dan perkembangan  jika  dibandingkan  dengan metode  yang  menambahkan  metode  lain. Sedangkan  untuk  artikel  yang  lain  dapat dikatakan baik dalam menentukan penerimaan beasiswa dengan perhitungan dan caranya masing-masing.

## SIMPULAN
Dari kajian literatur ini didapatkan sebanyak 80% paper berfokus dalam  hal  membantu  penentuan  dalam menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa sesuai dengan kriteria. Sedangkan 20% sisanya menyeleksi  penerimaan  beasiswa  dan sebagian  membahas  untuk  menyeleksi penerima  beasiswa  pengganti.  Dalam hasil analisis  metode yang paling banyak digunakan yaitu metode SAW dan FMADM karena prosesnya yang objektif, sistematis dan fleksibel  dalam  program  penerimaan beasiswa  sehingga  mendapatkan  hasil yang optimal dalam pemilihan
penerimaan beasiswa untuk mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Helilintar, W. W. Winarno, and H.  Al  Fatta,  “Penerapan  Metode SAW  dan  Fuzzy  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan
Beasiswa,” Creat.  Inf.  Technol.  J. , vol.  3,  no.  2,  p.  89,  2016,  doi:
10.24076/citec.2016v3i2.68. [2] C.  Surya,  “Sistem  Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Beasiswa Menggunakan Fuzzy  Multi  Attribut  Decision Making  (FMADM)  dan  Simple
Additive  Weighting  (SAW),” J. Rekayasa Elektr. , vol. 11, no. 4, p. 149, 2015, doi: 10.17529/jre.v11i4.2364. [3] W.  Supriyanti,  “Rancang  Bangun Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan  Penerima  Beasiswa dengan  Metode  SAW,” Citec  J. , vol. 1, no. 1, pp. 67–75, 2013, doi: 10.24076/citec.2013v1i1.11.
[4] H.  Wibowo,  R.  Amalia,  A.  F.  M, and K. Arivanty, “Sistem
Pendukung Keputusan Untuk Menentukan  Penerima  Beasiswa Bank BRI Menggunakan FMADM (Studi Kasus: Mahasiswa Fakultas Teknologi  Industri  Universitas Islam  Indonesia),”  in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi  2009  (SNATI  2009) Yogyakarta,  20  Juni  2009 ,  2009, vol.,  no.,  pp.  B62–B67,  [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/Snati/articl
e/view/1073.
[5] S.  Nurhalimah,  T.  Tampubolon, W.  B.  Berutu,  J.  Simarmata,  and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan  Penerimaan  Beasiswa Pada  AMIK STIEKOM  Sumatera Utara Menggunakan Metode VIKOR,”  in Seminar  Nasional Sains  &  Teknologi  Informasi (SENSASI) ,  2018,  pp.  753–758, [Online]. Available:
https://seminar-id.com/semnas- sensasi2018.html. [6] K.  Wijaya,  H.  Wowor,  and  V. Tulenan, “Sistem Pendukung Keputusan  Penerima  Beasiswa Dengan  Metode  Technique  for Order Preference By Similarity To Ideal Solution Di Universitas Sam Ratulangi Manado,” J. Tek. Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  1–6, 2015, doi: 10.35793/jti.5.1.2015.8312. [7] N.  G.  Perdana  and  T.  Widodo, “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Beasiswa Kepada Peserta  Didik  Baru  Menggunakan Metode  TOPSIS,”  in Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  & Komunikasi Terapan (SEMANTIK 2013) ,  2013,  vol.,  no.,  pp.  265– 272, [Online]. Available:
https://core.ac.uk/download/pdf/3 5371375.pdf. [8] A.  Pujianto,  Kusrini,  and  A. Sunyoto,  “Perancangan  Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural
Network  Backpropagation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol.
5,  no.  2,  p.  157,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201852631. [9] A.  Andriani,  “Sistem  Pendukung Keputusan Berbasis Decision Tree Dalam  Pemberian  Beasiswa  Studi Kasus : Amik ‘ BSI Yogyakarta ,’” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan
Komun.  2013  (SENTIKA  2013) ,
no. SENTIKA, pp. 163–168, 2013,
[Online]. Available: https://repository.bsi.ac.id/index.p hp/unduh/item/48930/Sentika_20 13Anik-Andriani.pdf. [10] D.  N.  Kirom,  Y.  Bilfaqih,  and  R. Effendie, “Sistem Informasi Manajemen Beasiswa ITS Berbasis Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Analytical  Hierarchy  Process,” J. Tek. ITS , vol. 1, no. 1, pp. A154– A159, 2012, doi: 10.12962/j23373539.v1i1.1258. [11] S.  Eniyati,  “Perancangan  Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa  dengan  Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting),” J. Teknol. Inf. Din. , vol. 16, no. 2, pp. 171–176, 2011, doi: 10.34012/jutikomp.v2i2.668. [12] D.  Haryanti,  H.  Nasution,  and  A. S.  Sukamto,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerimaan Mahasiswa  Pengganti  Beasiswa Penuh Bidikmisi Universitas Tanjungpura Dengan Menerapkan Metode  SMARTER,” J.  Sist.  dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2016, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.ph p/justin/article/view/12876/0 [13] M.  Megawaty  and  M.  Ulfa, “Decision Support System Methods:  A  Review,” J.  Inf. Syst. Informatics , vol. 2, no. 1, pp. 192– 201, 2020, doi: 10.33557/journalisi.v2i1.63.