## Expert
Jurnal  Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi
Volume 09, Nomor 01, Juni 2019
JUDUL HAL SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  (DECISION  SUPPORT  SYSTEM) PENILAIAN  KEDISIPLINAN  SISWA  MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS (STUDI KASUS: SMK MA’ARIF SUKOHARJO) 1 - 7 METODE  AUDIT  TATA  KELOLA  TEKNOLOGI  INFORMASI  PADA  BADAN USAHA MILIK NEGARA 8 - 12 METODE  TOPSIS  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMAAN BEASISWA DI STMIK PRINGSEWU 14 - 18 METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PENENTUAN LOKASI HOME INDUSTRI DI KABUPATEN PRINGSEWU 19 - 26 SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  PADA  AYAM  BROILER  DENGAN METODE FORWARD CHAINING 27 - 32 PENERAPAN  METODE  SAW  (SIMPLE  ADDITEVE  WIEGHT)  DALAM PENENTUAN  KONSUMEN  KREDIT  KENDARAAN  BERMOTOR  (STUDI KASUS FIF GROUP) 33- 42 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung JMSIT  Volume 09  Nomor 01 Lampung, Juni 2019 ISSN 2088-5555
TIM PENYUNTING

## Penanggung Jawab
Ahmad Cucus, S.Kom., M.Kom.
Ketua Tim Redaksi: Taqwan Thamrin, ST, M.Sc.

## Penyunting Ahli (Mitra Bestari):
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Dra. Wamiliana, MA., Ph.D (Universitas Lampung) Iing Lukman, M.Sc., Ph. D (Universitas Malahayati)

## Penyunting:
Fenty Ariani, S.Kom, M.Kom Robby Yuli Endra, S.Kom.,M.Kom Ayu Kartika Puspa, S.Kom, M.TI Erlangga, S.Kom, M.Kom Wiwin Susanty, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kusuma, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung M Lt.2
Jl. ZA Pagar Alam No.89, Gedong Meneng, Rajabasa Bandar Lampung e-mail: jurnalfik@ubl.ac.id

## METODE TOPSIS DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMAAN BEASISWA DI STMIK PRINGSEWU
Riki Renaldo #1 , Elisabet Yunaeti Anggraeni *2 , Elieser Rudi HC #3
Prodi Sistem Informasi Prodi Manajemen Informatika STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 pringsewu Lampung
1 riki.stebi@gmail.com
2 elisabet.sugianto@yahoo.co.id
3 elieser.rudhy@gmail.com

## ABSTRAK
Pendidikan di perguruan tinggi adalah usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses  pembelajaran  agar  peserta  didik  dapat  menambah  potensi  yang  dimiliki  oleh  dirinya.  Fungsi pendidikan sangat penting sebagai salah satu faktor pendorong pembangunan sumber daya manusia dengan tujuan  meningkatkan  kemampuan  pada  masyarakatnya  dalam  mengembangkan  ilmu  pengetahuan.  Tidak banyak  yang  dapat  dilakukan  oleh  mahasiswa  yang  memiliki  pontensi  namun  tergolong  kedalam  status ekonomi yang rendah. STMIK Pringsewu berdiri sejak tahun 1995. Pada perguruan tinggi ini memiliki visi dan misi dapat menghasilkan mahasiswayang unggul dalam bidang teknologi informasi, dan mampu bersaing di  era  moderen  dengan  persaingan  yang  ketatdengan  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerimaan beasiswa dengan metode TOPSIS menemukan hasil jumlah tertinggi dari setiap kriteria yang telah ditentukan menyatakan  bahwa  alternative  A  dengan  jumlah  nilai  0,54.  Ini  dinyatakan  bahwa  Sistem  Pendukung Keputusan Dapat Digunakan dalam Penentuan Penerimaan Beasiswadi perguruan tinggi lainya.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Beasiswa, metode TOPSIS.

## 1. Pendahuluan

## 1.1 Latar Belakang Masalah
Dalam  Jurnal  Masyarakat  Informatika,  (Afrian, dkk, 2015).“Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan  Minat  Peserta  Didik  di  SMA Menggunakan  Metode  TOPSIS”.  Perguruan Tinggi  adalah  sebuah  proses  pendidikan  lanjut bagi  mahasiswa  untuk  mewujudkan  suasana belajar dan proses pembelajaran agar peserta didik dapat  menambah  potensi  yang  dimiliki  oleh dirinya. Fungsi pendidikan sangat penting sebagai salah satu faktor pendorong pembangunan sumber daya  manusia  dengan  tujuan  meningkatkan kemampuan pada masyarakatnya dalam mengembangkan ilmu pengetahuan. Tidak banyak  yang  dapat  dilakukan  oleh  para mahasiswa  yang  memiliki  pontensi  namun tergolong  kedalam  status  ekonomi  yang  rendah. STMIK Pringsewu memberikan program beasiswa  bagi  mahasiswa  yang  berprestasi  dan tidak mampu untuk membantu mereka tetap dapat berkarya dan mengembangkan potensi di kampus. Beasiswa  diberikan  untuk  membantu  mahasiswa dalam  memenuhi  kebutuhan  belajarnya  selama berkampus. Tujuan diberikannya beasiswa adalah untuk  mengurangi  jumlah  mahasiswa  yang dropout akibat  permasalahan  biaya  pendidikan, meningkatan  motivasi  belajar  mahasiswa,  dan memberikan  bantuan  dana  kepada  mahasiswa yang  mengalami  kendala  secara  ekonomi.
Kemudian beamahasiswa yang diberikan dimanfaatkan untuk membeli perlengkapan yang menunjang  kebutuhan  belajar  dan  kampus mahasiswa  termasuk  untuk  membantu  biaya transportasi mahasiswa.
Dalam  pendistribusian  beasiswa  masih terdapat ketidaksesuaian diataranya adalah pemberian beasiswa yang tidak tepat sasaran dan beasiswa  yang  diberikan  tidak  dimanfaatkan sebaik  mungkin  oleh  mahasiswa.  Padahal pemberian  beasiswa  yang  tepat  sasaran  akan memberikan  pemerataan  kepada  mahasiswa untuk dapat mencapai hasil belajar yang baik.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  Latar  Belakang  masalah, maka  dapat  diambil  rumusan  masalah  yaitu bagaimana  Sistem  pendukung  Keputusan  untuk penentuan  beasiswa  di  STMIK  Pringsewu menggunakan metode TOPSIS ?

## 1.3 Tujuan dan manfaat Penelitian
Adapun  tujuan  dan  manfaat  diadakannya penelitian ini, yaitu:
1. Untuk  membantu  menentukan  penerimaan beasiswa di STMIK Pringsewu
2. Supaya  beasiswadapat  tersalurkan  tepat  pada sasarannya.
2. Tinjauaan Pustaka
2.1 Sistem Pendukung Keputusan (Daihani, 2001) Dalam Jurnal Sukiman.2014  Menjelaskan Sistem    Pendukung Keputusan (SPK)  merupakan  sistemi  nformasi komputeryang  menghasilkan  berbagai  alernatif keputusan  untuk  membantu  pemimpin  dalam menangani berbagai permasalahan semi terstruktur  ataupun  tidak  terstruktur  dengan menggunakan  data  dan  model.
Menurut  (Turban,
2005),
sistem pendukung  keputusan  dapat  dibagi  menjadi beberapa subsistem :
1. Subsistem Manajemen Data
Subsistem menajemen data memasukkan satu database yang berisi data   yang  relevan  untuk situasi  dan dikelola   oleh   perangkat   lunak yang  disebut Sistem  Manajement  Basis  Data (DBMS).
2. Subsistem Manajemen Model Subsistem  ini  terdidri  atas: Basis  Model (Model  Base), Sistem  Manajemen  Basis Model (Model  Base  Management)  Bahasa Pemodelan, Direktori Model, Eksekusi Model, Intergritas dan Prosesor Perintah.
3. Subsistem Antarmuka Pengguna Penguna  berkomunikasi  dengan  memerintah system penunjang keputusan
melalui subsistem  ini.  Para  peneliti  menegaskan bahwa beberapa kontribusi unik dari sistem ini berasal  dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan.
4. Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan Subsistem  ini  dapat  mendukung  semua subsistem  lain  atau  bertindak  sebagai suatu komponen indepedent . Ia memberikan intelegensi untuk  memperbesar  pengetahuan si pengambil keputusan. Susistem ini dapat di interkoneksikan dengan
repository
pengetahuan perusahaan, yang kadang-kadang disebut  basis  pengetahuan  organisasional. Pengetahuan dapat disediakan via server Web .

## 2.2 Definisi Beasiswa
Beasiswa  merupakan  suatu  bantuan  untuk membantu  pelajar  atau  mahasiswa  yang  masih sekolah  atau  kuliah  supaya  mereka  bisa menyelesaikan  tugasnya  dalam  mencari  ilmu pengetahuan  sampai  selesai.  Beasiswa  dalam bentuk  bantuan  dapat  berupa  dana  sebagai penunjang  biaya  yang  harus  dikeluarkan  oleh pelajar  atau  mahasiswa  selama  menempuh  masa pendidikan di tempat belajar.Menurut (Murniasih, 2009)mengemukakan  beasiswa  adalah  bentuk penghargaan yang diberikan kepada individu agar dapat  melanjutkan  pendidikan  ke  jenjang  yang lebih tinggi.
Penghargaan  tersebut  bisa  berbentuk  akses tertentu  pada  suatu  instansi  atau  penghargaan berupa bantuan keuangan.
2.3 Proses pengambilan keputusan
Menurut  (Turban,  2011)  dalam  buku Decision Support System And Intellegent Systems , Pengambilan keputusan merupakan proses pemilihan  beberapa  tindakan  alternatif  untuk mencapai  satu  atau  lebih  tujuan.  Melihat  dari tugas  bagian  manajerial  yang  melibatkan perencanaan,  dan  untuk  merencanakan  sesuatu dibutuhkan  keputusan,  disimpulkan  dalam  satu perusahaan  bahwa  pembuat  keputusan  adalah tingkat manajerial ke atas.
Para manajer biasanya mengambil keputusan  dengan  mengikuti  proses  yang  terdiri dari empat langkah, yaitu: 1. Definisikan masalah (misal: situasi keputusan  yang  mungkin  menghadapi kesulitan atau yang memiliki peluang).
2. Bangun  model  yang  mendeskripsikan masalah sebenarnya atau dalam dunia nyata.
3. Identifikasikan  solusi  yang  memungkinkan pada masalah yang dimodelkan dan evaluasi solusi tersebut.
4. Bandingkan,  pilih,  dan  rekomendasikan solusi potensial bagi masalah tersebut.

## 3. Metode Penelitian

## 3.1  TOPSIS
TOPSIS  adalah  metode  beberapa  kriteria untuk  mengidentifikasi  solusi  dari  satu  set alternatif terbatas.
Metode TOPSIS adalah teknik untuk urutanpreferensi  oleh  kesamaan  untuk  solusi ideal.  Solusi  ideal  (juga  disebut  solusi  ideal positif) merupakan solusi yang dapat memaksimalkan  kriteria/  atr  ibut  manfaat  dan meminimalkan  kriteria/  atribut  biaya,  sedangkan solusi ideal negatif (juga disebut solusi anti-ideal) memaksimalkan  kriteria/  atribut  biaya  dan meminimalkan kriteria/ atr ibut manfaat.
Alternatif  terbaik  adalah  salah  satu  yang  paling dekat dengan solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif. (Olson,  2004).
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria atau alternative  pilihan  yang  merupakan  alternatif yang  mempunyai  jarak  terkecil  dari  solusi  ideal positif dan jarak terbesar dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean . Namun, alternatif yang  mempunyai  jarak  terkecil  dari  solusi  ideal positif, tidak harus mempunyai jarak terbesar dari solusi  ideal  negatif.  Maka  dari  itu,  TOPSIS mempetimbangkan  keduanya,  jarak  terhadap
solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif  secara  bersamaan.  Solusi  optimal  dalam metode  TOPSIS  didapat  dengan  menentukan kedekatan  relatif  suatu  altenatif  terhadap  solusi ideal positif. TOPSIS akan merangking alternatif berdasarkan prioritas nilai kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi ideal positif. Alternatif- alternatif  yang  telah  dirangking  kemudian dijadikan  sebagai  referensi  bagi  pengambil keputusan  untuk  memilih  solusi  terbaik  yang diinginkan.
Adapun langkah-langkah dari metode TOPSIS ini sebagai berikut :
1. Topsis  dimulai  dengan  membangun sebuah matriks keputusan Matriks keputusan  X  mengacu  terhadap    m alternatif yang akan
dievaluasi berdasarkan criteria.
𝑋 = { 𝐴 1 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 … . 𝑋 1𝑛 𝐴 2 𝑋 11 𝑋 22 𝑋 23 … . 𝑋 2𝑛 𝐴 3 𝑋 31 𝑋 32 𝑋 33 … . 𝑋 3𝑛 𝐴 𝑚 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 𝑋 𝑚3 … . 𝑋 𝑚𝑛
}
Dimana  A i (i=1,2,3,  ….m)  adalah  alternatif yang  mungkin,  X j (j=1,2,3,….n)  adalah  atribut dimana performansi alternative diukur, X ij adalah performansi alternatif Ai dengan acuan atribut Xj.
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 dengan  i= 1,2,…,m j = 1,2,…,n Dimana :
r ij = matrik ternormalisasi [i][j] X ij = matrik keputusan [i][j]
3. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot
V ij = w i r ij ;
dengan i= 1,2,…,m; dan  j = 1,2,…,n.
Dimana : V ij = Elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V w i = Bobot dari criteria ke-j r ij = Elemen matriks keputusan yang ternormalisasi R
4. Solusi  ideal  positif  A + dan  solusi  ideal negatif  A - dapat  ditentukan  berdasarkan rating bobot ternormalisasi (y ij ) sebagai: 𝐴 + =   (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , . . , 𝑦 𝑛 + ) ; 𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , . . , 𝑦 𝑛 − ) ;
Dimana : 𝑉 𝑗 + = 𝑚𝑎𝑥𝑌 𝑖𝑗 jika j adalah atribut Keuntungan Min Y ij jika j adalah atribut biaya 𝑉 𝑗 − =  min  yij,  jika  j  adalah  atribut keuntungan max yij, jika j adalah atribut biaya
5. Jarak antara alternative Ai dengan solusi ideal positif :
𝐷 𝑖 + = √∑( 𝑉 𝑖 + − 𝑉 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑖−1 Dimana : 𝐷 𝑖 + = Jarak  alternative  Ai  dengan solusi ideal positif 𝑌 𝑗 + = Solusi ideal positif [i]
Y ij = matriks normalisasi [i][j]
6. Jarak  antara  alternatif  Ai  dengan  solusi ideal negatif
𝐷 𝑖 − = √∑( 𝑉 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑖−1 i = 1,2,…m Dimana : 𝐷 𝑖 − = Jarak alternative Ai dengan solusi ideal negatif 𝑌 𝑗 − = Solusi ideal negatif [i] Y ij = matriks normalisasi [i][j]
7. Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif (V i ) diberikan sebagai :
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + i = 1,2,…m Vi = kedekatan tiap alternative terhadap solusi ideal 𝐷 𝑖 + = Jarak alternati Ai dengan solusi ideal positif 𝐷 𝑖 − = Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif
Nilai V i yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif A i lebih dipilih

## 3.2  Kriteria dan bobot
Proses metode
Topsis yang pertama menentukan    kriteria  yang  akan  dijadikan bahan pertimbangan
pada proses perangkingan.  Kriteria  yang  menjadi  bahan pertimbangan pada rekomendasi penerimaan beasiswaseperti  yang  ditunjukkan  pada beberapa penyelesaian dibawah ini:
Tabel 1. Kriteria No Keterangan Kriteria 1 Semester aktif C1 2 IPK C2
3 Penghasilan orangtua C3 4 Aktif berorganisasi C4
Menentukan  rangking  setiap  alternatif  pada setiap kriteria dinilai dengan 1 sampai 5.
Tabel 2. Bobot Nilai Bobot Nilai Sangat Baik 1 Buruk 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5
Topsis  dimulai  dengan  membangun  sebuah matriks  keputusan.  Pada  matriks  keputusan, kolom matriks menyatakan atribut yaitu  kriteria- kriteria  yang  ada,  sedangkan  baris  matriks menyatakan alternatif yaitu yang akan dibandingkandan  tipe  kriteria  adalah  benefit. Matriks  keputusan  dapat  dilihat  pada  tabel  di bawah ini.
Tabel 3. Semester Aktif (C1) Kriteria semester Bobot Semester II 1 Semester IV 2 Semester VI 3 Semester VIII 4
Dibawah  ini  merupakan  bobot  dari  kriteria IPK.
Tabel 4. IPK (C2) Kriteria IPK Bobot 3.00-3.25 1 3.25-3.50 2
3.50-3.75 3 3.75-4.00 4
Dibawah  ini  merupakan  bobot  kriteria  dari penghasilan orangtua.
Tabel 5 . Penghasilan orangtua (C3) Kriteria Penghasilan orangtua Bobot 1.000.000 1 1.500.000 2 2.000.000 3 3.000.000 4
Dibawah  ini  merupakan  bobot  kriteria  dari aktif berorganisasi.
Tabel 6 . Aktif Berorganisasi (C5) Kriteria Penghasilan orangtua Bobot Tidak Aktif 1 Cukup Aktif 2 Aktif 3 Sangat Aktif 4
Dari  beberapa  kriteria  yang  ada  diatas,  maka dilakukan  sampel  dalam  pembobotan  yang dimana  mahasiswa  dilibatkan  dalam  membuat suatu  matriks  dalam  penentuan  penerima beasiswa.

## Tabel 7. Matriks Keputusan
Alternat if C 1 C 2 C 3 C 4 A 3 3 3 2 B 3 3 2 2 C 4 4 1 1 D 1 4 2 1

## 4.  Hasil dan Pembahasan

## 4.1  Menghitiung matriks ternormalisasi
Matriks keputusan ternormalisasi dapat dilihat pada penyelesaian berikut :
X 1 = 5.92 𝑟 11 = 3 5,92 = 0,51 𝑟 21 = 3 5,92 = 0,51 𝑟 31 = 4 5,92 = 0,67
𝑟 41 = 1 5,92 = 0,17
X 2 = 7.07 𝑟 12 = 3 7,07 = 0,42
𝑟 22 = 3 7,07 = 0,42
𝑟 32 = 4 7,07 = 0,56
𝑟 42 = 4 7.07 = 0,56
X 3 = 3,60 𝑟 13 = 3 3,60 = 0,83
𝑟 23 = 2 3,60 = 0,55
𝑟 33 = 1 3,60 = 0,28
𝑟 43 = 2 3,60 = 0,55
X 1 = 3,60 𝑟 14 = 2 3,60 = 0,55 𝑟 24 = 2 3,60 = 0,55 𝑟 34 = 1 3,60 = 0,28 𝑟 44 = 1 3,60 = 0,28
Matriks keputusan ternormalisasi dapat dilihat pada penyelesaian berikut :
C1 C2 C3 C4 A 0.51 0.42 0.83 0.55 B 0.51 0.42 0.55 0.55 C 0.67 0.56 0.28 0.28 D 0.17 0.56 0.55 028

## 4.2   Menghitung Matriks Ternormalisasi Terbobot
Matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot dapat di lihat pada penyelesaian berikut.
y 11 = (2)(0,51) = 1,02 y 12 = (2)(0,51) = 1,02 y 13 = (3)(0,67) = 2,01
y 14 = (3)(0,17) = 2,01
y 21 = (2)(0,42) =   0,84 y 22 = (2)(0,42) =   0,84
y 23 = (3)(0,56) =   1,68 y 24 = (3)(0,56) =   1,68
y 31 = (2)(0,83) =   1,66
y 32 = (2)(0,55) =   1,1 y 33 = (3)(0,28) =   0,84 y 34 = (3)(0,55) =   1,65
y 41 = (2)(0,55) = 1,1 y 42 = (2)(0,55) = 1,1
y 43 = (3)(0,28) = 0,84 y 44 = (3)(0,28) = 0,84
Sehingga diperoleh hasil perhitungan matriks keputusan ternormalisasi sebagai berikut :
Tabel 8. R ternormalisasi C1 C2 C3 C4 A 1.02 0.84 1.66 1.1 B 1.02 0.84 1.1 1.1 C 2.01 1.68 0.84 0.84 D 2.01 1.68 1.65 0.84

## 4.3  Menghitung matriks solusi ideal positif
Solusi ideal positif (A+)
Y1 + = 2.01 Y2 + = 1.68
Y3 + = 1.66
Y4 + = 1.1

## 4.4   Menghitung matriks solusi ideal negatif
Solusi ideal negatif (A-) Y1 - = 1.02 Y2 - = 0.84 Y3 - = 0.84
Y4 - = 0.84

## 4.5  Menghitung  jarak  antara  nilai  terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dan negatif
Jarak  solusi  idea  positif  dapat  di  lihat  pada penyelesaian berikut.
𝐷 1 + = √ (2,01 − 1,02) 2 + (1,68 − 1,02) 2 + (1,66 − 2,01) 2 + (1,1 − 2,01) 2
= 1,54 𝐷 2 + = √ (2,01 − 0,84) 2 + (1,68 − 084) 2 + (1,66 − 1,68) 2 + (1,1 − 1,68) 2 +
= 1,55
𝐷 3 + = √ (2,01 − 1,66) 2 + (1,68 − 1,1) 2 + (1,66 − 0,84) 2 + (1,1 − 1,65) 2 +
= 1,19 𝐷 4 +
√ (2,01 − 1,1) 2 + (1,68 − 1,1) 2 +
(1,66 − 0,84) 2 + (1,1 − 0,84) 2 +
= 1,38
Jarak solusi idea negatif dapat di lihat pada penyelesaian berikut.
𝐷 1 − = √ (1,02 − 1.02) 2 + (0,84  − 1,02) 2 +
(0,84 − 2,01) 2 + (0,84 − 2,01) 2 = 1,66 𝐷 2 + = √ (1,02  − 0,84) 2 + (0,84 − 084) 2 + (0,84 − 1,68) 2 + (0,84 − 1,68) 2 = 1,18 𝐷 3 + = √ (1,02 − 1,66) 2 + (0,84 − 1,1) 2 + (0,84 − 0,84) 2 + (0,84 − 1,65) 2 = 1,06 𝐷 4 + = √ (1,02 − 1,1) 2 + (0,84 − 1,1) 2 +
(0,84 − 0,84) 2 + (0,84 − 0,84) 2
= 0,27

## 4.6  Menghitung nilai preferensi untuk setiap Alternatif
Nilai preferensi untuk setiap Alternatif dapat di lihat pada penyelesaian be rikut.
V 1 = 1,66 1,54 + 1,66 = 0,54 V 2 = 1,18 1,55 + 1,18 = 0,43 V 3 = 1,06 1,19 + 1,06 = 0,47 V 4 = 0,27 1,38 + 0,27 = 0,16
Setelah menghitung separatif negatif alternatif  dari  solusi  ideal  positif  (A+)  dan  jarak alternatif  solusi  ideal  negatif  (A-),  selanjutnya adalah  menghitung  kedekatan  relatif  terhadap solusi ideal positif.
Tabel 9. pengurutan alternatif

## 4.7 Analisa Pembahasan dan Hasil
Dengan  demikian  alternatif  A  mahasiswa  yang mendapat beasiswa di STMIK Pringsewu dengan nilai 0.54.

## 5.   Kesimpulan dan saran

## 5.1    Kesimpulan
Dari hasil pembahasan diatas bahwa Metode Topsis  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Beasiswa di STMIK Pringsewu dapat diterapkan  untuk  membantu  dan  menentukan penerimaan beaasiswa pada STMIK Pringsewu.

## 5.2  Saran
Metode  ini  harus  diberikan  kepada  pihak kampus yang membutuhkan agar dapat terealisasi tepat pada sasaran dan untuk para peneliti lainya dapat  mengembangkan  penelitian  ini  dengan kriteria-kriteria dan metode lainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Afrian,  S,  &  Indriyati,  (2015),  Sistem
Pendukung  Keputusan  untuk  Penentuan Minat  Peserta  Didik  diSMA  Menggunakan Metode TOPSIS, Jurnal Masyarakat Informatika, vol. 6, No. 11.
[2]. Daihani, D,U. (2001). Komputerisasi Pengambilan  Keputusan,  Jakarta:  PT  Elex Media Komputindo Gramedia.
[3]. Turban, E.,Aronson; & J.E.; & Liang. (2005). Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems. New Jersey: Pearson Education Inc.
[4]. Murniasih,  Erny  .(2009). Buku  Pintar Beasiswa . Jakarta: Gagas Media [5]. OlsonD,L .(2004). Comparison of Weightsin TOPSIS Models, Mathematicaland Computer Modelling. vol. 40,hh. 721-727. Alternatif Nilai A 0.54 B 0.43 C 0.47 D 0.16