Go-Integratif : Jurnal Teknik Sistem dan Industri  Vol. 05, No. 01, (Mei 2024) 52-66
*Corresponding author Alamat email: aenunsyahruni@gmail.com https://doi.org/10.35261/gijtsi.v5i01.11386
Diterima 21 Mei 2024; Disetujui 4 Juni 2024; Terbit online 06 Juni 2024

## Proses Pengambilan Keputusan Bantuan Beasiswa SEHATI di Yayasan Senyum Kita dengan Metode DEMATEL dan F-AHP
Aenun Syahruni 1* , V. Reza Bayu Kurniawan 1 , Syamsul Ma’arif 1 1 Program Studi Teknik Industri, Universitas Sarjanawiyata Tamansiswa, Yogyakarta Jl. Batikan, Umbulharjo, Kota Yogyakarta, Daerah Istimewa Yogyakarta 55167

## Abstrak
Proses  pengambilan  keputusan  dalam  penentuan  penerima  Beasiswa  SEHATI  oleh Yayasan  Senyum  Kita  sering  kali  dihadapkan  pada  tantangan  dalam  memastikan transparansi  dan  keadilan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  sistem pengambilan  keputusan  dengan  menerapkan  metode  MCDM  antara  lain  DEMATEL ( Decision Making Trial and Evaluation Laboratory ) dan F-AHP ( Fuzzy Analytic Hierarchy Process ). Penelitian ini melibatkan 20 anak pada tahun ajaran 2023/2024 semester ganjil dengan mengkaji tiga kriteria utama, yaitu pendapatan orang tua/wali (K1), status anak yatim/piatu  (K2),  dan  penyandang  disabilitas  (K3).  Hasil  dari  kedua  metode menunjukkan  dominasi  kriteria  K2  dalam  proses  seleksi.  Hasil  analisis  DEMATEL mengungkapkan  bahwa  K2  memiliki  pengaruh  paling  signifikan  dalam  pengambilan keputusan, sementara F-AHP mengkonfirmasi pengaruh ini dengan memberikan bobot tertinggi sebesar 0.37 dari total 1.00. Selanjutnya, kedua metode mengindikasikan jumlah anak yang memenuhi kualifikasi hampir sama, yaitu 11 anak menurut DEMATEL dan 10  anak  menurut  F-AHP.  Penerapan  metode  DEMATEL  dan  F-AHP  berhasil meningkatkan  transparansi  dan  objektivitas  dalam  seleksi,  serta  memberikan rekomendasi  sebuah  kerangka  kerja  yang  lebih  sistematis  untuk  penilaian  kelayakan penerima beasiswa.
Kata kunci : Beasiswa; DEMATEL; F-AHP; MCDM; Yayasan Senyum Kita.

## Abstract
The  decision-making  process  for  selecting  recipients  of  the  SEHATI  Scholarship  by  the Yayasan Senyum Kita frequently faces challenges in ensuring transparency and fairness. This  study  aims  to  enhance  the  decision-making  system  by  applying  the  DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) and F-AHP (Fuzzy Analytic Hierarchy Process)  methods.  The  research  involved  20  children  for  the  2023/2024  academic  year during  the  odd  semester,  examining  three  main  criteria:  parental  income  (K1),  orphan status (K2), and disability (K3). Results from both methods indicated that the K2 criterion dominates the selection process. The DEMATEL analysis revealed that K2 has the most significant  influence  on  decision-making,  while  F-AHP  confirmed  this  influence  by assigning it the highest weight of 0.37 out of 1.00. Furthermore, both methods suggested a nearly identical number of qualified children, with DEMATEL identifying 11 and F-AHP 10.  The  application  of  DEMATEL  and  F-AHP  successfully  increased  transparency  and objectivity  in  the  selection  process  and  recommended  a  more  systematic  framework  for evaluating scholarship eligibility.
Keywords : DEMATEL; F-AHP; MCDM; Scholarship; Yayasan Senyum Kita.

## Pendahuluan
Sesuai  dengan  Undang-Undang  Nomor  20  tahun  2003  tentang  Sistem  Pendidikan Nasional  pasal  1  ayat  1,  pendidikan  didefinisikan  sebagai  usaha  yang  direncanakan untuk  menciptakan  suasana  belajar  dan  proses  pembelajaran  yang  memungkinkan peserta  didik  mengembangkan  potensi  mereka  secara  aktif.  Hal  ini  mencakup pengembangan  kekuatan  spiritual  keagamaan,  pengendalian  diri,  kepribadian, kecerdasan,  akhlak  mulia,  dan  keterampilan  yang  diperlukan  untuk  diri  sendiri, masyarakat,  bangsa,  dan  negara  [1].  Pasal  tersebut  menguraikan  manfaat  pendidikan yang  dapat  mendukung  peningkatan  kualitas  kehidupan  individu  dan  masyarakat  di masa depan. Sebagai hak asasi manusia, pendidikan dianggap sebagai alat penting untuk mencapai  kesetaraan,  pengembangan,  dan  kedamaian.  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan pada tahun 2013 menegaskan bahwa pendidikan harus dapat diakses oleh semua  orang  tanpa  memandang  latar  belakang  sosial,  ekonomi,  gender,  usia,  agama, suku, dan faktor diskriminatif lainnya [2].
Meskipun  pemerintah  telah  berupaya  meningkatkan  akses  terhadap  pendidikan, kesempatan untuk mengenyam pendidikan yang layak di Indonesia masih belum merata. Data dari tahun 2023 menunjukkan bahwa 0,67% anak usia 7-12 tahun, 6,93% anak usia 13-15  tahun,  dan  21,61%  anak  usia  16-18  tahun  tidak  bersekolah  [3],  dengan  faktor ekonomi sebagai penyebab utama [4]. Untuk mengatasi hal tersebut, Kemendikbudristek menginisiasi Program Indonesia Pintar (PIP) yang bertujuan untuk mengurangi angka putus  sekolah  dan  mengatasi  hambatan  finansial  bagi  keluarga  miskin  melalui pendidikan  formal  maupun  nonformal  [5].  Di  sektor  swasta,  yayasan  dan  organisasi nirlaba turut berkontribusi dalam memberikan bantuan pendidikan kepada anak yatim dan dhuafa [6], [7]. Meskipun demikian, penyaluran bantuan pendidikan masih belum sepenuhnya  optimal  dan  tepat  sasaran  [8].  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  metode identifikasi  penerima  bantuan  yang  lebih  efektif  untuk  memastikan  dana  tersalurkan secara akurat.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memecahkan  permasalahan  tersebut adalah Multi-Criteria Decision Making (MCDM), yang secara luas telah digunakan dalam berbagai  kasus,  terutama  dalam  bidang  humaniora,  untuk  mengidentifikasi  kriteria kelayakan  atau  memprioritaskan  penerima  bantuan  sosial  dan  beasiswa.  Beberapa metode  MCDM  yang  telah  diterapkan  dalam  isu  beasiswa  antara  lain  adalah  SWING ( Simple Weighting Method ) dan VIKOR ( VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje atau  Optimisasi  Multikriteria  dan  Resolusi  Kompromi)  [9].  Metode  lainnya termasuk  MOORA  ( Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis ),  SAW ( Simple Additive Weighting ), dan ROC ( Relative Operational Characteristics ) [10], [11]. Metode PSI ( Preference Selection Index ) juga digunakan untuk memilih calon penerima beasiswa  [12].  Sedangkan  metode  yang  digunakan  untuk  penyaluran  bantuan  sosial, antara  lain  seperti  CPI  ( Composite  Performance  Index) [13],  WRM  ( Weighted  Rank Method ) [14], VIKOR [15], PROMETHEE ( Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations ) [16], dan ELECTRE ( Elimination Et Choix Traduisant la Realité atau  Eliminasi  dan  Pilihan  yang  Menunjukkan  Kenyataan)  serta  CRITIC  ( Criteria Importance Through Intercriteria Correlation ) [17]. Selain itu, penelitian yang bertujuan menentukan  teknologi Real-Time  Location  System (RTLs)  yang  tepat  untuk Humanitarian  Relief  Logistics juga  menggunakan  metode  IVIF  dan  VIKOR  [18]. Berdasarkan  penelitian-penelitian  tersebut  masih  terdapat  beberapa  metode  MCDM yang belum diujicobakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, antara lain yaitu metode  DEMATEL  ( Decision  Making  Trial  and  Evaluation  Laboratory )  dan  metode  F- AHP ( Fuzzy Analytic Hierarchy Process ). Metode DEMATEL memiliki keunggulan dapat
menerapkan  pendekatan  sistematis  untuk menemukan  hubungan dan  pengaruh  antar masing-masing kriteria [19]. Selain itu, F-AHP mampu meminimalisasi ketidakpastian sehingga diharapkan hasil yang diperoleh lebih akurat [20]
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  sistem  pengambilan  keputusan  dalam penentuan  penerima  beasiswa  pendidikan  di  Yayasan  Senyum  Kita  yang  berlokasi  di Kota Yogyakarta, menggunakan metode DEMATEL dan F-AHP. Yayasan Senyum Kita adalah lembaga sosial swasta yang berfokus pada pendidikan dan pemberdayaan anak yatim, dhuafa, dan difabel melalui Beasiswa SEHATI (Senyum Sahabat Sejati). Program ini  berada  di  bawah  naungan  Lembaga  Kesejahteraan  Sosial  (LKS)  Yayasan  Senyum Kita,  menyediakan  bantuan  pendidikan  dan  kebutuhan  lainnya  kepada  Adik  Senyum, yaitu  calon  penerima  beasiswa.  Metode  seleksi  penerima  beasiswa  yang  diterapkan sejauh  ini  dilakukan  secara  kualitatif  berdasarkan  pertimbangan  dan  diskusi  antar pengurus Yayasan Senyum Kita, yang mana metode ini dinilai masih kurang transparan dan  berpotensi  terdapat  bias  atau  keberpihakan  dalam  keputusan  yang  diambil. Penelitian ini diharapkan dapat membantu Yayasan dalam memilih Adik Senyum yang tepat  sasaran  dari  para  peserta  yang  memenuhi  kualifikasi  untuk  menerima  bantuan tersebut.

## Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua  bagian  utama,  yaitu  desain  penelitian  dan prosedur  penelitian  untuk  mempermudah  pemahaman  terhadap  gambaran  umum penelitian ini.

## Desain Penelitian
Desain penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif untuk mengkaji efektivitas proses pemilihan penerima beasiswa [10] dalam Program Adik Senyum yang dijalankan oleh Yayasan Senyum Kita. Subyek penelitian melibatkan 20 anak yang terdaftar sebagai Calon Adik Senyum untuk semester gasal tahun ajaran 2023/2024 yang terdiri dari anak- anak penyandang disabilitas, yatim-piatu, dan/atau berasal dari keluarga kurang mampu yang  sedang  menempuh  pendidikan  dari  tingkat  SD  hingga  Sarjana.  Informasi  detail mengenai setiap subyek, termasuk status sosial, ekonomi, dan pendidikan, dihimpun dari database Yayasan Senyum Kita.
Pengurus  yayasan  mengisi  kuesioner  untuk  mengukur  dan  menganalisis  kelayakan setiap  kandidat.  Kuesioner  ini  dirancang  sebagai  instrumen  penelitian  untuk mengumpulkan data spesifik yang relevan dengan kriteria penilaian beasiswa yang telah ditetapkan.  Kriteria  ini  meliputi  aspek-aspek  seperti  kondisi  sosial,  ekonomi,  dan kebutuhan khusus anak. Berdasarkan data yang terkumpul, dilakukan penilaian bobot pada masing-masing kriteria menggunakan matriks perbandingan kepentingan. Proses ini  memungkinkan  tim  peneliti  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  yang  paling signifikan yang mempengaruhi keputusan pemberian beasiswa, sehingga menyediakan dasar  yang  objektif  untuk  analisis  lebih  lanjut  menggunakan  metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM).

## Prosedur Penelitian
Berikut ini adalah prosedur penelitian ini yang diilustrasikan oleh Gambar 1.

## Gambar 1. Prosedur Penelitian
Pada  prosedur  penelitian  yang  dilaksanakan  untuk  mengevaluasi  dan  menentukan penerima Beasiswa SEHATI di Yayasan Senyum Kita menggunakan metode DEMATEL ( Decision Making Trial and Evaluation Laboratory ) dan F-AHP ( Fuzzy Analytic Hierarchy Process ).

## Metode DEMATEL
Setelah pengumpulan data, metode DEMATEL diimplementasikan untuk menganalisis hubungan  kausal  antara  berbagai  kriteria  yang  mempengaruhi  keputusan  pemberian beasiswa. Proses ini diawali dengan pembuatan matriks hubungan langsung berdasarkan evaluasi  dari  pengurus  yayasan,  yang  kemudian  dinormalisasi  untuk  menghasilkan matriks hubungan total. Metode ini, yang dikembangkan oleh The Science and Human Affairs  Program dari Battelle  Memorial  Institute  of  Geneva antara  tahun  1972  hingga 1976, bertujuan untuk memahami dan menyelesaikan masalah kompleks melalui analisis pengaruh relatif antar objek dalam suatu sistem [21], [22], [23]. DEMATEL tidak hanya menimbang  bobot  variabel,  tetapi  juga  menentukan  variabel  yang  paling  signifikan berpengaruh,  sehingga  sangat  efektif  dalam  menilai  dan  menyeleksi  berbagai  situasi kompleks, termasuk dalam penyeleksian karyawan terbaik dan calon barista [23], [24]. Langkah-langkah  dalam  penggunaan  metode  DEMATEL,  sebagai  berikut berikut  [23], [24]:
a. Memilih intensitas relasi antara faktor (skala penilaian), seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala perbandingan DEMATEL Skala perbandingan Definisi 0 Tidak mempengaruhi 1 Kurang mempengaruhi 2 Cukup mempengaruhi 3 Kuat mempengaruhi 4 Sangat mempengaruhi
b. Membuat  matriks  hubungan  langsung.  Matriks  X ij merupakan  nilai  kriteria  dari baris ke- i dan kolom ke- j dengan diagonal utama bernilai 0.
𝑋 𝑖𝑗 = [ 0 … … 𝑋 1𝑛 𝑋 21 0 … 𝑋 2𝑛 … 𝑋 𝑛1 … 𝑋 𝑛2 0 … … 0 ] (1)
c. Menormalisasi  matriks  hubungan  langsung  ( X ij )  menjadi  matriks  Z  dengan mengalikan matriks X dengan konstanta K.
𝑍  = 𝑘. X (2) 𝐾 = 𝑚𝑖𝑛 [ 1 𝑚𝑎𝑥𝑖 ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 , 1 𝑚𝑎𝑥𝑖 ∑ 𝑥𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ] , J = 1, 2, …, n (3)
d. Menentukan matriks hubungan total antar kriteria ( T ).
𝑇 = 𝑍 + 𝑋 2 +𝑋 3 + ⋯ + 𝑋 𝐼 = 𝑍 (𝐼 + 𝑋 + 𝑋 2 + ⋯ + 𝑋 𝐼−1 (𝐼 − 𝑋) (𝐼 − 𝑋) −1 = 𝑍 (𝐼 − 𝑋 1 ) (𝐼 − 𝑋) −1 = 𝑍 (𝐼 − 𝑋) −1 , dimana I : matriks identitas (4)
e. Menghitung jumlah keseluruhan baris dan kolom untuk mendapatkan vektor D dan vektor R .
𝐷 𝑖 =   [∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ] (i = 1, 2, …, n ) (5) 𝑅 𝑖 =   [∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ] (i = 1, 2, …, n ) (6)
f. Membuat diagram kausal dengan mencari koordinat 𝑥 dan 𝑦 . 𝑥 = 𝐷 + 𝑅𝑡 (7) 𝑦 = 𝐷 − 𝑅𝑡 (8)
g. Membuat  peta impact-digraph dari  koordinat  x  dan  y  untuk  dikonversikan  pada diagram cartesius . Jika ( D – Rt ) > 0, maka kriteria tersebut mempengaruhi kriteria yang lainnya. Sedangkan, jika ( D – Rt ) < 0, maka kriteria tersebut dipengaruhi oleh kriteria yang lainnya.

## Metode F-AHP
F-AHP  ( Fuzzy  Analytic  Hierarchy  Process )  digunakan  untuk  menentukan  bobot  relatif dari  setiap  kriteria  dalam  pengambilan  keputusan  akhir.  Proses  ini  diawali  dengan pembuatan matriks perbandingan berpasangan, yang menggabungkan nilai-nilai fuzzy untuk  mengakomodasi  ketidakpastian  dan  subjektivitas  dalam  penilaian.  Nilai  dalam matriks ini diuji konsistensinya dan kemudian didefuzzifikasi untuk mendapatkan bobot akhir  yang  akan  digunakan  dalam  penentuan  kelayakan.  F-AHP  mengatasi  beberapa kelemahan dari metode AHP konvensional, khususnya dalam menangani kriteria yang bersifat  subjektif.  Fungsi  keanggotaan  segitiga  atau Triangular  Fuzzy  Number (TFN) digunakan  dalam  F-AHP  untuk  mengukur  aspek  subjektif  melalui  ekspresi  linguistik, yang  memungkinkan  evaluasi  yang  lebih  dalam  menganalisis  berbagai  kriteria  [25]. Langkah-langkah  pengambilan  keputusan  berdasarkan  metode  F-AHP  adalah  sebagai berikut [20]:
a. Merancang  struktur  hierarki masalah  yang  akan diselesaikan  dan  mendefinisikan matriks perbandingan berpasangan antar kriteria menggunakan skala TFN (Tabel 2).
b. Mencari nilai sintesis fuzzy ( S i ) dengan menggunakan persamaan (9), (10), dan (11)
S 𝑖 = ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑥 1 ∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 𝑚 𝑗=1 (9)
∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 = [ ∑ 𝑙𝑗,    ∑ 𝑚𝑗, ∑ 𝑢𝑗 ] 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑗=1 (10)
1 ∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 = [ 1 ∑ 𝑢𝑖 𝑛 𝑖=1 , 1 ∑ 𝑚𝑖 𝑛 𝑖=1 , 1 ∑ 𝑙𝑖 𝑛 𝑖=1 ] (11)
S i : Nilai sintesis fuzzy M : Triangular Fuzzy Number I : Indeks pada baris J : Indeks ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1
:  Total  nilai dari  setiap  kolom  yang  dimulai  dari kolom  1  disetiap baris pada matriks ∑ 𝑙𝑗 𝑚 𝑗=1 : Total Nilai l pada setiap kolom pertama ( lower )
∑ 𝑚𝑗 𝑚 𝑗=1 : Total Nilai m pada setiap kolom pertama ( median )
∑ 𝑢𝑗 𝑚 𝑗=1
: Total Nilai u pada setiap kolom pertama ( upper )
c. Menghitung  nilai  vektor  ( V )  dengan  persamaan  (12),  kemudian  nilai  ordinat defuzzifikasi ( d’ ) dengan persamaan (13). Setelah itu diperoleh nilai bobot vektor  ( W’ ) dengan menggunakan persamaan (14).
𝑉 ( 𝑀 2 ≥ 𝑀 1 ) = { 1, if 𝑚 1 ≥   𝑚 2 0, if 𝑙 1 ≥   𝑢 2 𝑙 1 −𝑢 2 (𝑚 2 −𝑢 2 )−(𝑚 1 −𝑙 1 ) , if 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (12)
𝑑 ′( 𝐴 𝑖 ) = min 𝑉 ( 𝑆 𝑖 ≥ 𝑆 𝑘 ) (13)
𝑊 ′  = ( 𝑑 ′( 𝐴 1 ), 𝑑 ′( 𝐴 2 ), …, 𝑑 ′( 𝐴 𝑛 )) 𝑇 (14)
Tabel 2. Skala fuzzy AHP Intensitas/skala kepentingan AHP Skala fuzzy Invers skala fuzzy Keterangan 1 (1, 1, 1,) (1, 1, 1) Perbandingan  elemen  yang sama ( just equally ) 2 (1/2, 1, 3/2) (2/3, 1, 2) Pertengahan (i ntermediate ) 3 (1, 3/2, 2) (1/2, 2/3, 1) Elemen satu cukup penting dari yang lainnya ( moderately important ) 4 (3/2, 2, 5/2) (2/5, 1/2, 2/3) Pertengahan  ( intermediate ) elemen  yang  satu  lebih cukup  penting  dari  yang lainnya. 5 (2, 5/2, 3) (1/3, 2/5, 1/2) Elemen satu kuat pentingnya  dari  yang  lain ( strongly important ) 6 (5/2, 3, 7/2) (2/7, 1/3, 2/5) Pertengahan ( intermediate ) 7 (3, 7/2, 4) (1/4, 2/7, 1/3) Elemen  satu  lebih  kuat pentingnya dari yang lainnya ( very strong ) 8 (7/2, 4, 9/2) (2/9, 1/4, 2/7) Pertengahan ( intermediate ) 9 (4, 9/2, 9/2) (2/9, 2/9, 1/4) Elemen  satu  mutlak  lebih penting  dari  yang  lainnya (extremely strong )
d. Normalisasi nilai bobot vektor fuzzy ( W ) dengan menggunakan persamaan (15). Maka diperoleh  nilai  bobot  vektor  setelah  normalisasi  menggunakan  persamaan  (16). Dimana W adalah bobot global.
𝑑(𝐴 𝑛 ) = 𝑑′(𝐴 𝑛 ) ∑ 𝑑′(𝐴 𝑛 ) 𝑛 𝑖=1 (15)
𝑊 = ( 𝑑 ( 𝐴 1 ), 𝑑 ( 𝐴 2 ), …, 𝑑 ( 𝐴 𝑛 )) 𝑇 (16)

## Hasil dan Pembahasan
Dalam rangka meningkatkan keakuratan dan keadilan dalam pengambilan keputusan pasa  seleksi  penerima  beasiswa  oleh  Yayasan  Senyum  Kita,  maka  diterapkan  metode yang  lebih  sistematis  dan  objektif.  Penelitian  ini  diawali  dengan  mengumpulkan  data kriteria  dan  sub-kriteria  kualifikasi  anak  penerima  bantuan  beasiswa,  yang  mana kriteria dan sub-kriteria ini ditetapkan oleh pengurus LKS Yayasan Senyum Kita (Tabel 3).  Berikutnya,  data  mengenai  calon  penerima  beasiswa  beserta  nilai  masing-masing alternatif  dikumpulkan  dan  disajikan  dalam  Tabel  4.  Data  tersebut  kemudian  diolah dengan menggunakan metode DEMATEL dan F-AHP untuk menentukan kelayakan Adik Senyum sebagai penerima beasiswa, yang akan diulas lebih lanjut.
Tabel 3. Keterangan kode kriteria Kriteria Nama Variabel Kode Kriteria Utama Penghasilan Orang Tua/Wali K1 Status (Yatim/Piatu, Yatim Piatu) K2 Penyandang Disabilitas/Bukan K3 Sub- Kriteria K1 <Rp. 500.000 K1-A Rp.500.000 - Rp.1.000.000 K1-B Rp.1.000.000 - Rp.1.500.000 K1-C Rp.1.500.000 - Rp.2.000.000 K1-D K2 Yatim/Piatu K2-A Yatim Piatu K2-B Bukan Yatim & Piatu K2-C K3 Penyandang Disabilitas K3-A Bukan Penyandang Disabilitas K3-B Tabel 4. Data Adik Senyum No. Nama Adik Senyum Penghasilan Orang Tua/Wali Status (Yatim/Piatu, Yatim Piatu) Penyandang Disabilitas/Bukan 1 SM K1-B K2-B K3-B 2 SA K1-B K2-B K3-B 3 MWA K1-B K2-B K3-B 4 NQC K1-B K2-B K3-B 5 JGP K1-C K2-A K3-B 6 RA K1-B K2-A K3-B 7 MFS K1-B K2-A K3-B 8 KAY K1-B K2-A K3-A 9 ANA K1-B K2-B K3-B 10 EH K1-B K2-B K3-B
No. Nama Adik Senyum Penghasilan Orang Tua/Wali Status (Yatim/Piatu, Yatim Piatu) Penyandang Disabilitas/Bukan 11 MS K1-B K2-A K3-B 12 AN K1-B K2-A K3-B 13 AJ K1-B K2-A K3-B 14 ARN K1-C K2-A K3-B 15 AM K1-C K2-A K3-B 16 SF K1-C K2-B K3-B 17 IA K1-B K2-B K3-B 18 TAPI K1-B K2-B K3-B 19 GNA K1-B K2-C K3-A 20 RQB K1-C K2-A K3-B

## Metode DEMATEL
Metode  DEMATEL  dimulai  dengan  pembuatan  dan  penentuan  matriks  pengaruh langsung untuk setiap kriteria, seperti yang tertera pada Tabel 5. Langkah berikutnya adalah normalisasi nilai-nilai dalam Tabel 5, yang dilakukan dengan menentukan nilai konstanta (K) terlebih dahulu menggunakan persamaan (3).
Dari nilai K ini, diperoleh nilai normalisasi dan bobot kriteria sesuai dengan persamaan (2),  yang  dijabarkan  pada  Tabel  6.  Nilai  normalisasi  ini  selanjutnya  digunakan  untuk menghitung matriks hubungan total antar kriteria dengan bantuan Software Microsoft Excel , sesuai dengan persamaan (4), yang ditampilkan pada Tabel 7. Dari data di Tabel 7, vektor D dan R dihitung menggunakan persamaan (5) dan (6). Langkah selanjutnya adalah  menentukan  koordinat  x  dan  y  melalui  persamaan  (7)  dan  (8),  yang  hasilnya dipaparkan  dalam  Tabel  8.  Akhirnya,  koordinat  tersebut  dikonversi  menjadi  diagram kausal pada Gambar 2.
Tabel 5. Direct influence matrix
Tabel 6. Normalisasi matriks Tabel 7. Hubungan total kriteria Tabel 8. Nilai vektor & koordinat x dan y Kriteria K1 K2 K3 K1 0.28 0.25 0.47 K2 0.94 0.25 0.81 K3 0.50 0.25 0.25 Kriteria K1 K2 K3 Rata- rata (Bobot) K1 0.00  0.14  0.29 0.14 K2 0.57  0.00  0.43 0.33 K3 0.29  0.14  0.00 0.14 Kriteria K1 K2 K3 Total K1 0 1 2 3 K2 4 0 3 7 K3 2 1 0 3 Total 6 2 5 Kriteria D i R i D i +R i (x) D i -R i (y) K1 1.00  1.72 2.72 -0.72 K2 2.00  0.75 2.75 1.25 K3 1.00  1.53 2.53 -0.53

## Gambar 2. Diagram kausal
Berdasarkan  Gambar  1,  terlihat  bahwa  K2,  atau  Status  Anak,  memberikan  pengaruh paling dominan terhadap  kriteria  lain  dalam proses  pengambilan keputusan.  Langkah selanjutnya adalah pembobotan sub-kriteria dengan menggunakan konsep pembobotan DEMATEL,  seperti  yang  ditunjukkan  dalam  Tabel  9.  Setelah  nilai  bobot  keseluruhan dihitung, nilai-nilai ini kemudian dikalikan dengan bobot kriteria untuk setiap alternatif yang  terdaftar  dalam  Tabel  4,  yaitu  Data  Adik  Senyum.  Hal  ini  dilakukan  untuk menghitung  total  bobot  masing-masing  alternatif,  yang  akan  menjadi  acuan  dalam menentukan kelayakan Adik Senyum, baik yang memenuhi syarat maupun yang tidak. Hasil  dari  metode  DEMATEL  seperti  tercantum  dalam  Tabel  10,  yang  menunjukkan bahwa terdapat 11 anak yang memenuhi kualifikasi untuk menerima beasiswa.
Tabel 9. Bobot masing-masing kriteria Nama Kode Bobot Kriteria Utama K1 0.14 K2 0.33 K3 0.14 K1 K1-A 0.25 K1-B 0.17 K1-C 0.11 K1-D 0.08 K2 K2-A 0.14 K2-B 0.33 K2-C 0.10 K3 K3-A 0.50 K3-B 0.125 Tabel 10. Hasil perhitungan jumlah bobot dan kualifikasi No Nama Adik Senyum K1 K2 K3 Bobot Keterangan 0.14 0.33 0.14 1 SM 0.17 0.33  0.125 0.15 Memenuhi kualifikasi 2 SA 0.17 0.33  0.125 0.15 Memenuhi kualifikasi 3 MWA 0.17 0.33  0.125 0.15 Memenuhi kualifikasi 4 NQC 0.17 0.33  0.125 0.15 Memenuhi kualifikasi 5 JGP 0.11 0.14  0.125 0.08 Tidak memenuhi kualifikasi 6 RA 0.17 0.14  0.125 0.09 Tidak memenuhi kualifikasi 7 MFS 0.17 0.14  0.125 0.09 Tidak memenuhi kualifikasi
No Nama Adik Senyum K1 K2 K3 Bobot Keterangan 0.14 0.33 0.14 8 KAY 0.17 0.14  0.500 0.14 Memenuhi kualifikasi 9 ANA 0.17 0.33  0.125 0.15 Memenuhi kualifikasi 10 EH 0.17 0.33  0.125 0.15 Memenuhi kualifikasi 11 MS 0.17 0.14  0.125 0.09 Tidak memenuhi kualifikasi 12 AN 0.17 0.14  0.125 0.09 Tidak memenuhi kualifikasi 13 AJ 0.17 0.14  0.125 0.09 Tidak memenuhi kualifikasi 14 ARN 0.11 0.14  0.125 0.08 Tidak memenuhi kualifikasi 15 AM 0.11 0.14  0.125 0.08 Tidak memenuhi kualifikasi 16 SF 0.11 0.33  0.125 0.14 Memenuhi kualifikasi 17 IA 0.17 0.33  0.125 0.15 Memenuhi kualifikasi 18 TAPI 0.17 0.33  0.125 0.15 Memenuhi kualifikasi 19 GNA 0.17 0.10  0.500 0.13 Memenuhi kualifikasi 20 RQB 0.11 0.14  0.125 0.08 Tidak memenuhi kualifikasi

## Metode F-AHP
Proses  pembobotan  menggunakan  metode  F-AHP  ( Fuzzy  Analytic  Hierarchy  Process ) diawali dengan pembuatan matriks perbandingan berpasangan untuk setiap kriteria dan sub-kriteria  yang  terlibat  dalam  penelitian.  Pembobotan  dilakukan  langsung  oleh pengurus  Yayasan  yang  memiliki  tugas  sebagai  penanggungjawab  dalam  program beasiswa ini. Bobot yang diberikan didasarkan pada tingkat kepentingan atau prioritas masing-masing  kriteria  dalam  menentukan  keputusan  yang  akan  diambil.  Matriks- matriks bobot terdokumentasi dalam Tabel 11, Tabel 12, Tabel 13, dan Tabel 14.
Tabel 11. Perbandingan berpasangan kriteria Tabel 12. Perbandingan berpasangan K1
Tabel 13. Perbandingan berpasangan K2
Tabel 14. Perbandingan berpasangan K3
Sebelum  melanjutkan  perhitungan  menggunakan  metode  Fuzzy  AHP,  penting  untuk memverifikasi  konsistensi  nilai  yang  terdapat  dalam  masing-masing  matriks perbandingan berpasangan. Hal ini dilakukan dengan menghitung Consistency Rate (CR), yang detailnya ditampilkan dalam Tabel 15. CR digunakan untuk menilai apakah nilai dalam  matriks  konsisten  sesuai  dengan  metode  AHP.  Jika  CR  >  0,1  maka  matriks tersebut  dianggap  belum  konsisten  dan  memerlukan  koreksi.  Setelah  memastikan konsistensi,  nilai  perbandingan  berpasangan  yang  telah  ditetapkan  kemudian  diubah menjadi  skala Triangular  Fuzzy  Number (TFN)  sesuai  dengan  yang  disajikan  dalam Tabel 2. Transformasi ini memungkinkan penggunaan nilai fuzzy yang lebih akurat untuk mewakili penilaian subjektif, dan hasilnya disajikan dalam Tabel 16.
K1 K1-A K1-B K1-C  K1-D K1-A 1.00 3.00 5.00 7.00 K1-B 0.33 1.00 3.00 5.00 K1-C 0.20 0.33 1.00 3.00 K1-D 0.14 0.20 0.33 1.00 Kriteria K1 K2 K3 K1 1.00 3.00 5.00 K2 0.33 1.00 3.00 K3 0.20 0.33 1.00 K2 K2-A K2-B K2-C K2-A 1.00 3.00 5.00 K2-B 0.33 1.00 3.00 K2-C 0.20 0.33 1.00 K3 K3-A K3-B K3-A 1.00 7.00 K3-B 0.14 1.00
Tabel 15. Hasil perhitungan CR
Matriks Λ max CI CR Keterangan Kriteria 3.06 0.03 0.05 Konsisten K1 4.18 0.06 0.07 Konsisten K2 3.06 0.03 0.05 Konsisten K3 2.00 0.00 0.00 Konsisten Tabel 16. Nilai perbandingan F-AHP Kriteria Kriteria K1 K2 K3 L M u L M u L M u K1 1.00  1.00  1.00  0.50  0.67  1.00  1.00  1.50  2.00 K2 1.00  1.50  2.00  1.00  1.00  1.00  2.00  2.50  3.00 K3 0.50  0.67  1.00  0.33  0.40  0.50  1.00  1.00  1.00
Setelah  konversi  nilai  perbandingan  berpasangan  ke  dalam  skala  TFN,  langkah selanjutnya  adalah menentukan  nilai fuzzy extent .  Proses  ini melibatkan  penjumlahan semua  nilai fuzzy dalam  setiap  baris,  yang  kemudian  total  dari  tiap  baris  ini diakumulasikan  kembali  pada  setiap  kolom,  seperti  yang  dijelaskan  dalam  Tabel  17. Hasil  dari  penjumlahan  ini,  yang  dikenal  sebagai  nilai fuzzy  extent ,  digunakan  untuk menghitung  nilai  sintesis fuzzy menggunakan  persamaan  (9),  sebagaimana  tercatat dalam Tabel 18.
Tabel 17. Nilai fuzzy extent kriteria
Tabel 18. Nilai sintesis fuzzy kriteria Kriteria Jumlah l M u K1 2.00 2.47 2.88 K2 0.79 1.00 1.26 K3 0.35 0.41 0.50 Jumlah 3.14 3.87 4.64
Nilai  sintesis  fuzzy  yang  diperoleh  menjadi  dasar  dalam  menentukan  nilai  vektor  dan nilai ordinat melalui persamaan (12) dan (13). Nilai ordinat yang dihasilkan selanjutnya digunakan untuk menghitung nilai bobot akhir melalui persamaan (14) dan normalisasi bobot dengan persamaan (3.7). Langkah-langkah ini dilaksanakan untuk semua variabel yang terlibat, termasuk sub-kriteria, untuk menetapkan bobot yang akurat dan relevan untuk setiap aspek yang dinilai. Detail dari hasil perhitungan bobot ini disajikan dalam Tabel 19, memberikan gambaran komprehensif mengenai bobot relatif dari setiap kriteria dan sub-kriteria yang digunakan dalam analisis keputusan.
Setelah  menentukan  bobot  untuk  masing-masing  kriteria  dan  sub-kriteria,  langkah berikutnya  adalah  mengalokasikan  bobot  ini  kepada  masing-masing  alternatif  sesuai dengan kriteria yang relevan. Proses ini melibatkan penghitungan bobot masing-masing alternatif dengan mengalikan bobot sub-kriteria dengan bobot kriteria yang terkait. Hasil dari  perhitungan  ini  memberikan  gambaran  total  bobot  untuk  setiap  alternatif,  yang ditampilkan dalam Tabel 20. Dari hasil yang ditampilkan di Tabel 20, kita dapat melihat bahwa sebanyak 10 anak memenuhi kriteria kelayakan untuk menerima beasiswa, sesuai dengan analisis yang dilakukan menggunakan metode Fuzzy AHP.
Kriteria
S i
L M u K1 0.43 0.64 0.92 K2 0.17 0.26 0.40 K3 0.07 0.10 0.16
Tabel 19. Nilai Ordinat dan Nilai Bobot Kriteria Sub-Kriteria Bobot Kriteria K1 0.42 K2 1.00 K3 0.17 K1 K1-A 1.00 K1-B 0.48 K1-C 0.22 K1-D 0.10 K2 K2-A 1.00 K2-B 0.42 K2-C 0.17 K3 K3-A 1.00 K3-B 0.14 Tabel 20. Hasil Perhitungan Jumlah Bobot dan Kualifikasi No Nama Adik Senyum K1 K2 K3 Bobot Keterangan 0.42 1.00 0.17 1 SM 0.48 1.00 0.14 1.22 Memenuhi kualifikasi 2 SA 0.48 1.00 0.14 1.22 Memenuhi kualifikasi 3 MWA 0.48 1.00 0.14 1.22 Memenuhi kualifikasi 4 NQC 0.48 1.00 0.14 1.22 Memenuhi kualifikasi 5 JGP 0.22 0.42 0.14 0.53 Tidak memenuhi kualifikasi 6 RA 0.48 0.42 0.14 0.64 Tidak memenuhi kualifikasi 7 MFS 0.48 0.42 0.14 0.64 Tidak memenuhi kualifikasi 8 KAY 0.48 0.42 1.00 0.79 Tidak memenuhi kualifikasi 9 ANA 0.48 1.00 0.14 1.22 Memenuhi kualifikasi 10 EH 0.48 1.00 0.14 1.22 Memenuhi kualifikasi 11 MS 0.48 0.42 0.14 0.64 Tidak memenuhi kualifikasi 12 AN 0.48 0.42 0.14 0.64 Tidak memenuhi kualifikasi 13 AJ 0.48 0.42 0.14 0.64 Tidak memenuhi kualifikasi 14 ARN 0.22 0.42 0.14 0.53 Tidak memenuhi kualifikasi 15 AM 0.22 0.42 0.14 0.53 Tidak memenuhi kualifikasi 16 SF 0.22 1.00 0.14 1.11 Memenuhi kualifikasi 17 IA 0.48 1.00 0.14 1.22 Memenuhi kualifikasi 18 TAPI 0.48 1.00 0.14 1.22 Memenuhi kualifikasi 19 GNA 0.48 0.17 1.00 0.54 Memenuhi kualifikasi 20 RQB 0.22 0.42 0.14 0.53

## Tidak memenuhi kualifikasi

## Analisis Pengambilan Keputusan
Dalam proses pengambilan keputusan untuk pemberian Beasiswa SEHATI oleh Yayasan Senyum  Kita,  metode  DEMATEL  dan  Fuzzy  AHP  digunakan  untuk  menilai  pengaruh berbagai  kriteria  terhadap  seleksi  penerima  beasiswa.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa kriteria status anak (K2) memiliki pengaruh yang paling dominan dalam proses seleksi, yang memvalidasi pentingnya memprioritaskan anak yatim, dhuafa, dan difabel dalam pemberian beasiswa. Metode DEMATEL melalui diagram kausal terlihat bahwa kriteria K2 menunjukkan nilai pengaruh yang lebih tinggi dalam pengambilan keputusan dibandingkan  dengan kriteria-kriteria  yang  lain.  Begitu  juga  pada metode  Fuzzy  AHP mempertegas dominasi kriteria K2 dengan menunjukkan bobot kepentingan yang paling
besar,  yaitu  sebesar  0.37  dari  total  bobot  yang  bernilai  1.  Selain  itu,  pada  metode DEMATEL  mengungkapkan  bahwa  11  anak  memenuhi  kualifikasi  untuk  menerima beasiswa,  sedangkan  pada  metode  Fuzzy  AHP  menentukan  bahwa  ada  10  anak  yang memenuhi kualifikasi. Perbedaan ini, terutama pada anak ke-8, menunjukkan perlunya penyesuaian  dalam  penggunaan  metode  penilaian  untuk  mencapai  hasil  yang  lebih konsisten dan objektif.
Konsistensi hasil antara kedua metode dan jumlah anak yang memenuhi kualifikasi yang hampir  sama  memberikan  kerangka  kerja  yang  sistematis  dan  kuantitatif  untuk mengintegrasikan persepsi subjektif dalam pengambilan keputusan yang lebih objektif dan  terukur.  Analisis  ini  penting  dalam  mendesain  proses  seleksi  yang  adil  dan transparan. Berdasarkan hasil analisis ini, menunjukkan perlunya Yayasan Senyum Kita memprioritaskan  anak-anak  yatim/piatu  dalam  pemberian  beasiswa,  mengingat pengaruh  signifikan  status  ini.  Selain  itu,  temuan  ini  menyediakan  dasar  yang  kuat untuk merevisi atau memperkuat kriteria seleksi yang ada, memastikan bahwa beasiswa disalurkan kepada mereka yang paling membutuhkan.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  berhasil  mencapai  tujuannya  untuk  meningkatkan  sistem  pengambilan keputusan  dalam  pemberian  Beasiswa  SEHATI  oleh  Yayasan  Senyum  Kita,  dengan menggunakan  metode  DEMATEL  dan  Fuzzy  AHP.  Berdasarkan  hasil  analisis  kedua metode  tersebut  menunjukkan  bahwa  kriteria  status  anak  (K2)  memiliki  pengaruh dominan dalam proses seleksi. Kriteria K2 memiliki dominasi dari tiga kriteria utama yang  menjadi  prioritas  pemberian  beasiswa,  yaitu  anak  yatim,  dhuafa,  dan  difabel. Sedangkan  hasil  dari  kedua  metode  tersebut  juga  mengindikasikan  kesamaan  dalam menilai  kelayakan,  dengan  metode  DEMATEL  mengidentifikasi  11  anak  memenuhi kualifikasi  dan  dengan  metode  Fuzzy  AHP  mengidentifikasi  10  anak  memenuhi kualifikasi. Hasil penelitian ini mendukung untuk pengimplementasian sebuah kerangka kerja  yang  lebih  sistematis  dan  memfokuskan  dukungan  pada  anak-anak  yang  paling rentan.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  juga  dapat  digunakan  untuk  merevisi  kriteria seleksi  yang  memastikan  distribusi  beasiswa  yang  adil  sesuai  dengan  misi  Yayasan Senyum Kita.

## Daftar Pustaka
[1] UU RI, “Undang -Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional,” Jakarta, 2003.
[2]  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan, Selayang  Pandang  Penyelenggaraan Pendidikan  Nasional  Tahun  2011/2012 .  Jakarta:  Pusat  Data  dan  Statistik Pendidikan, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan, 2013.
[3]  BPS, Statistik Pendidikan 2023 , vol. 12. 2023.
[4] S. Senowarsito, A. Handayani, I. Purnamasari, dan A. Bukhori, “Studi Eksplorasi Faktor  Penyebab  Anak  Putus  Sekolah  di  Kabupaten  Jepara,” REFLEKSI EDUKATIKA: Jurnal Ilmiah Kependidikan , vol. 13, no. 2, hlm. 162 – 171, 2023.
[5] H. Syaukat dan A. B. Susanto, “Strategies for Achieving Under School (ATS) through Smart Indonesia Programs (PIP),” Jurnal Penelitian Kebijakan Pendidikan , vol. 12, no. 1, hlm. 65 – 88, Des 2019, doi: 10.24832/jpkp.v12i1.284.
[6] S. Hapsari, N. A. Setiawati, N. Syifa, dan A. Munir, “Upaya Pemerataan Pendidikan Bagi Anak Yatim dan Dhuafa di SMA Terbuka,” Sosio e-Kons , vol. 14, no. 3, hlm. 309 – 314, Des 2022, doi: 10.30998/sosioekons.v14i3.15048.
[7] G.  J.  Pramono  dan  T.  A.  Napitulu,  “User  Acceptance  in  Non -Profit  Organization Applications: The Role of Intention to Use, Perceived Usefulness, and Community Commitment,” ITEJ (Information Technology Engineering Journals) , vol. 7, no. 1, hlm. 53 – 76, Agu 2022, doi: 10.24235/itej.v7i1.94.
[8] N. Salike dan B. Ao, “Determinants of bank’s profitability: role of poor asset quality in Asia,” China Finance Review International , vol. 8, no. 2, hlm. 216 – 231, Mei 2018, doi: 10.1108/CFRI-10-2016-0118.
[9] K.  Akilli  dan  E.  I.  Cetin,  “Selection  of  Scholarship  Students  in  Higher  Education with VIKOR Method,” International Journal of Assessment Tools in Education , vol. 7, no. 3, hlm. 379 – 391, 2020, doi: 10.21449/ijate.684360.
[10] R.  T.  Aldisa,  A.  Priyatna,  F.  Saidah,  K.  Y.  Siahaan,  dan  M.  Mesran,  “Analisis Perbandingan Penerapan Metode MOORA dan SAW dalam Kelayakan Pemberian Bantuan Uang Kuliah Tunggal,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 3, no. 4, hlm. 393 – 404, Jun 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4281.
[11] B. Suprapty, L. D. Utami, dan A. B. W. Putra, “Seleksi Calon Penerima Beasiswa PT.  Adimitra  Baratama  Nusantara  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting,” POSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi , vol. 5, no. 2, hlm. 55 – 64, Des 2019, doi: 10.31961/positif.v5i2.791.
[12] N. Arifin dan P. H. Saputro, “Selection Index (PSI) Method in Developing a Student Scholarship  Decision  Support  System,” International  Journal  of  Computer  and Information  System  (IJCIS) ,  vol.  3,  no.  1,  hlm.  12 – 16,  Jan  2022,  doi: 10.29040/ijcis.v3i1.55.
[13] S.  F.  Azzahra,  S.  Bahri,  dan  U.  Ristian,  “Implementasi  Metode  Composite Performance Index (CPI) Dalam Penentuan Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai  (BPNT)  (Studi  Kasus:  Kelurahan  Tambelan  Sampit),” CODING:  Jurnal Komputer  dan  Aplikasi ,  vol.  11,  no.  1,  hlm.  1 – 10,  2023,  doi: 10.26418/coding.v11i1.57847.
[14] E. Budiman, “Importance Weighted Ranking Methods for Preference the Covid 19 Pandemic Social Assistance,” Int J Eng Adv Technol , vol. 10, no. 1, hlm. 108 – 115, Okt 2020, doi: 10.35940/ijeat.A1743.1010120.
[15] P.  N.  Sianipar  dan  H.  Cipta,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan Sosial  Program Keluarga  Harapan  (PKH) Kelurahan  Titi  Kuning dengan  Metode VIKOR,” Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) , vol. 8, no. 1, hlm. 18 – 27, 2023, doi: 10.30645/jurasik.v8i1.537.
[16] M. Wati, B. Cahyono, dan M. B. Firdaus, “Evaluation of Poverty Society for Social Assistance  Recipients  using  PROMETHEE  Method  Based  on  Entropy  Weight,” dalam 2nd  East  Indonesia  Conference  on  Computer  and  Information  Technology (EIConCIT) , IEEE, Nov 2018, hlm. 197 – 202. doi: 10.1109/EIConCIT.2018.8878646.
[17] M.  Wati,  F.  Fitriani,  A.  Aksenta,  A.  Septiarini,  dan  N.  Puspitasari,  “Penerapan Metode  ELECTRE  pada  Penentuan  Prioritas  Kesejahteraan  Masyarakat Menggunakan  Entropy  Weighting  dan  CRITIC,”  dalam Seminar  Nasional CORISINDO  2022 ,  Bali:  Institut  Teknologi  dan  Bisnis  STIKOM  Bali,  2022,  hlm. 358 – 363.
[18] A.  Budak,  İ.  Kaya,  A.  Karaşan,  dan  M.  Erdoğan,  “Real -time  location  systems selection by using a fuzzy MCDM approach: An application in humanitarian relief logistics,” Appl  Soft  Comput ,  vol.  92,  hlm.  106322,  Jul  2020,  doi: 10.1016/j.asoc.2020.106322.
[19 R. Sukwadi, “PENERAPAN MODEL IS -DEMATEL DALAM ANALISIS KUALITAS LAYANAN RESTORAN SOLARIA DI JAKARTA TIMUR,” Spektrum Industri , vol. 17, no. 1, hlm. 69 – 78, Apr 2019, doi: 10.12928/si.v17i1.10192.
[20] MM. Farid, E. Suhendar, “ANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (FAHP) PADA PT XYZ,”
Faktor Exacta , vol. 12, no. 4, hlm. 244 – 253, Dec 2019, doi:
10.30998/faktorexacta.v12i4.5025.
[21] N.  Y.  Saragih  dan  B.  Nadeak,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  JSK  di Ramayana  Menerapkan  Metode  DEMATEL  dan  ARAS,” Bulletin  of  Computer Science Research , vol. 2, no. 1, hlm. 11 – 17, Des 2021, doi:
10.47065/bulletincsr.v2i1.123.
[22] A.  S.  Pambudi,  “Pemilihan  Engineering  Contractor  Proyek  Dana  Hibah  Energi Terbarukan dengan Metode Dematel dan ANP (Studi Kasus Lembaga ‘Y’),” BISMA: Jurnal  Bisnis  dan  Manajemen ,  vol.  12,  no.  2,  hlm.  145 – 157,  Jun  2018,  doi: 10.19184/bisma.v12i2.7878.
[23] Y.  K.  Gulo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Barista  dengan Menggunakan  Metode  DEMATEL  dan  WASPAS  (Studi  Kasus:  Coffee  Corner Medan),” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 1, no. 5, hlm. 210 – 217, 2021, doi: 10.30865/klik.v1i5.168.
[24] W.  N.  Zai,  “Perbandingan  Metode  Dematel  dan  Edas  Pada  Pemilihan  Karyawan Kerok Terbaik,” Jurnal Sains dan Teknologi Informasi , vol. 3, no. 1, hlm. 36 – 44, Des 2023, doi: 10.47065/jussi.v3i1.4798.
[25] S. Setiono, K. Koosdaryani, S. Suryoto, dan N. Ulyanisa, “Selera Masyarakat dalam Menentukan  Perumahan  di  Kabupaten  Sukoharjo  dengan  Metode  Fuzzy- AHP,” Matriks  Teknik  Sipil ,  vol.  8,  no.  2,  hlm.  264 – 272,  Jun  2020,  doi: 10.20961/mateksi.v8i2.44178.