Abstrak —  Pemberian  Beasiswa  merupakan  program  kerja yang  ada  di  setiap  sekolah.  Program  beasiswa  diadakan  untuk meringankan  beban  siswa  dalam  menempuh  masa  studi khususnya  dalam  masalah  biaya.  Pemberian  beasiswa  kepada siswa dilakukan secara selektif sesuai dengan jenis beasiswa yang diadakan,  penerima  beasiswa  berprestasi  dalam  lingkup  peserta akademik,  nilai  rata-rata  raport  terakhir,  absensi  kehadiran, berprilaku baik, berakhlak baik, aktif dalam organisasi.Pemberian  Beasiswa  merupakan  penghasilan  bagi yang  menerima  dan  tujuan  beasiswa  adalah  untuk  membantu meringankan  beban  biaya  pendidikan  siswa  yang  mendapatkan beasiswa.Dalam  perhitungan  penulis  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting ,  karena  metode  ini  cocok  digunakan untuk  perhitungan  yang  akurat  dan  sangat  membantu  dalam perhitungan setiap data yang diperoleh.
Kata  Kunci — beasiswa,  prestasi  akademik,  SAW  (Simple Additive Weighting)

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Pemberian Beasiswa merupakan program kerja yang ada di setiap sekolah. Program beasiswa diadakan untuk meringankan beban  siswa  dalam  menempuh  masa  studi  khususnya  dalam masalah  biaya.  Pemberian  beasiswa  kepada  siswa  dilakukan secara  selektif  sesuai  dengan  jenis  beasiswa  yang  diadakan. Beasiswa  merupakan  penghasilan  bagi  yang  menerima  dan tujuan  beasiswa  adalah  untuk  membantu  meringankan  beban biaya  pendidikan  siswa  yang  mendapatkan  beasiswa. Pembagian  beasiswa  dilakukan  oleh  beberapa  lembaga  untuk membantu seseorang yang kurang mampu ataupun berprestasi selama  menempuh  studinya.  Sesuai  dengan  peraturan  yang sudah  ditentukan  oleh  pihak  SMPI-ASYSYAKIRIN  untuk memperoleh beasiswa,  maka diperlukan  kriteria-kriteria untuk menentukan  siapa  yang  akan  terpilih  untuk  menerima beasiswa.
Berdasarkan  hal  tersebut  selama  proses  pengambilan keputusan  penerima  beasiswa  masih  dilakukan  secara konvensional, sering adanya kerangkapan data dan tidak valid. Hasil  berupa  keputusan  penerima  beasiswa  tidaklah  sesuai dengan  harapan,  misalnya  siswa  yang  kurang  berprestasi malah  mendapatkan  beasiswa  dan  siswa  yang  seharusnya mendapatkan  beasiswa  malah  tidak  mendapatkan  beasiswa. Proses  penyeleksian  ini  membutuhkan  ketelitian  dan  waktu karena data siswa akan dibandingkan dengan kriteria beasiswa satu per satu. Model yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan  ini  adalah  Simple  Additive  Weighting.  Metode Simple  Additive Weighting  sering juga dikenal dengan istilah metode  penjumlahan  terbobot,  konsep  dasar  metode  Simple
Additive Weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
Masing-masing  sekolah  pasti  memiliki  kriteria-kriteria untuk  menentukan  siapa  yang  akan  terpilih  untuk  menerima beasiswa.  Pembagian  beasiswa  dilakukan  oleh  beberapa lembaga  untuk  membantu  seseorang  yang  kurang  mampu ataupun  berprestasi  selama  menempuh  studinya  (Eniyati, 2011:1).

## B. Rumusan Masalah
Permasalahan  yang  akan  dibahas  dalam  penulisan  ini adalah sebagai berikut :
1. Mengganti  sistem  pengambilan  keputusan  penerima beasiswa yang dilakukan secara konvensional
2. Adanya  kerangkapan  data  penerima  beasiswa  dan  tidak tepat sasaran.
3. Proses penyeleksian ini membutuhkan ketelitian dan waktu lama karena data siswa akan dibandingkan dengan kriteria beasiswa satu per satu.

## C. Tujuan Pembahasan
Berdasarkan rumusan permasalahan yang telah diuraikan di atas, tujuan pembahasan yang akan dikaji:
1. Dapat  membantu  pihak  sekolah  SMPI-  ASYSYAKIRIN dalam pemilihan beasiswa murid berprestasi.
2. Memberi kemudahan dalam  menghasilkan  solusi alternatif dalam  penentuan  beasiswa  murid  berprestasi  SMPI- ASYSYAKIRIN.
3. Untuk  menerapkan Simple  Additing  Weighting (SAW)
dalam penilaian calon peserta beasiswa .

## D. Metodologi
Metode  penelitian  adalah  kegiatan  atau  cara  mendapatkan data  dan  informasi  dari  objek  yang  diteliti,  disini  penulis menggunakan beberapa metode penelitian diantaranya : 1. Pengamatan (Observasi) secara langsung kelokasi penelitian di sekolah SMPI- ASYSYAKIRIN Jakarta Barat untuk  memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan  secara langsung.
2. Wawancara,  berkomunikasi  dengan  pihak-pihak  yang terkait  dengan  pokok  permasalahan,  yaitu  kepala  sekolah, guru, murid dan orang tua.
3. Literatur Studi Pustaka Sebagai sarana mengumpulkan data untuk  mempelajari  teori  pembuatan  keputusan  dengan metode Simple Additing Weighting (SAW) dan mempelajari dari jurnal dan buku pendukung sebagai bahan referensi.

## Rachmat Hidayat
Dosen Akademi Bina Sarana Informatika
Email : danoe315@gmail.com

## Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Murid Berprestasi dengan Metode Simple Additive Weighting
𝑉 𝑖 =     𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 =1
Keuntungan  yang  di  dapat  dari  penelitian  ini  adalah Mampu  membuat  aplikasi  yang  menerapkan  steganorafi  dan kriptografi,  menambah    pengetahuan    dan    wawasan    dalam memahami  sistem    keamanan  pertukaran  informasi  dengan menerapkan steganografi dan kriptografi..

## II. LANDASAN TEORI

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Turban  (2005:  137),  “mendefinisikan  sistem pendukung  keputusan  sebagai  sistem  berbasis  komputer  yang terdiri  dari  tiga  komponen  yang  saling  berinteraksi,  yaitu sistem  bahasa,  sistem  pengetahuan  dan  sistem  pemrosesan masalah.”

## B. Beasiswa
Pada  dasarnya,  beasiswa  adalah  penghasilan  bagi  yang menerimanya.  Beasiswa  ini  sesuai  dengan  ketentuan  pasal  4 (ayat  1)  UU  PPh/2000.  Disebutkan  pengertian  penghasilan adalah  tambahan  kemampuan  ekonomis  dengan  nama  dan dalam bentuk apapun yang diterima atau diperoleh dari sumber indonesia  atau  luar  indonesia  yang  dapat  digunakan  untuk konsumsi atau menambah kekayaaan wajib pajak (WP), karena biasiswa  bisa  diartikan  menambah  kemampuan  ekonomi  bagi penerimanya,  berarti  beasiswa  merupakan  penghasilan. (Hasanah, 2013 : 2)
C. Simple Additive Weighting (SAW)
Menurut    Nofriansyah  (2014:  11)  metode Simple  Additive Weighting sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  dari Simple  Additive Weighting adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternative  pada  semua  atribut.  Metode Simple  Additive  Weighting membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Adapun  langkah  penyelesaian  suatu  masalah  menggunkan metode Simple Additive Weighting yaitu :
1. Menentukan  kriteria  yang  akan  diajadikan  acuan  dalam pengambilan keputusan yaitu Ci.
2. Memberikan  nilai  bobot  untuk  masing-masing  kriteria sebagai W.
3. Memberikan  nilai  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap alternatif.
4. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (C i ), kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi R.
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 Keterangan : r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi.
X ij = nilai atribut yang dimiliki darisetiap kriteria. Max X ij = nilai terbesar dari setiap kriteria. Min X ij = nilai terkecil dari setiap kriteria.
Benefit  = jika nilai terbesar adalah terbaik. 5. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu penjumlahan  dan  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan  vector  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar yang dipilih  sebagai alternative  yang terbaik (Ai)  sebagai solusi.

## III. PEMBAHASAN
Dalam Penentuan beasiswa murid berprestasi pada sekolah SMPI-  ASYSYAKIRIN  pihak  sekolah  melakukan  pendataan siswa  pada  penentuan  beasiswa  murid  berprestasi  dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Salah satu penyelesaian masalah  penentuan  beasiswa  murid  berprestasi  pada  sekolah SMPI-  ASYSYAKIRIN,  maka  diperlukan  kriteria  dan  bobot dalam  melakukan  perhitungannya  sehingga  memperoleh  hasil alternative  terbaik  dengan  metode Simple  Additive  Weighting sebagai berikut :

## 1. Ketentuan Masing – masing Kriteria
Tabel 1. Kode dan Ketentuan Kriteria Kode Kriteria C1 Nilai Rata-rata Raport Terakhir C2 Absensi Kehadiran C3 Berprilaku Baik C4 Berakhlak Baik C5 Aktif Dalam Organisasi ( Ekstrakulikuler )
2. Selanjutnya  memberikan  nilai  bobot  untuk  masing-masing kriteria.
Tabel 2. Penentuan Nilai Kriteria Range(%) Bobot C1 30 0,3 C2 25 0,25 C3 20 0,2 C4 15 0,15 C5 10 0,1
Adapun  kriteria  dan  pembobotan  yang  dilakukan  penulis dalam  penelitian  penentuan  beasiswa  murid  berprestasi,  yaitu sebagai berikut :

## A. Nilai Rata-rata Raport Terakhir
Penelitian  menggunakan  nilai  rata-rata  raport  terakhir siswa sebagai kriteria yang pertama dimana kriteria nilai rata- rata raport terakhir sangat berpengaruh terhadap penilaian guru terhadap calon penerima beasiswa.
Tabel 3. Nilai Rata-rata Raport Terakhir.
Nilai rata-rataraport terakhir (c1) Keterangan Nilai >50 Sangat Rendah 1 >50-60 Rendah 2 >60-70 Sedang 3 >70-85 Tinggi 4 >85-100 Sangat Tinggi 5 Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )
Jika j adalah atribut biaya ( cost )
Keterangan : V i = ranking untuk setiap alternative. W j = nilai bobot dari setiap kriteria. r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi

## B. Absensi Kehadiran
Penelitian  menggunakan  Absensi  Kehadiran  sebagai kriteria  yang  kedua  seperti  yang  diketahui  Absensi  Kehadiran juga  mempengaruhi  dalam  pengambilan  keputusan  calon penerima beasiswa.
Tabel 4. Kriteria Absensi Kehadiran. Absensi Kehadiran Keterangan Nilai 10%-20% Sangat Rendah 1 30%-40% Rendah 2 50%-60% Sedang 3 70%-80% Tinggi 4 90%-100% Sangat Tinggi 5

## C. Berperilaku Baik
Penelitian  menggunakan  Perilaku  Baik  sebagai  kriteria yang  ketiga  dalam  hal  ini  kriteria  Perilaku  Baik  juga  dapat mempengaruhi  salah  satu  syarat  penerima  beasiswa  murid berprestasi.
N O Kode Sisw a KRITERIA Nilai Rata- rata Rapor t Absensi Kehadira n Berprilak u Baik Berakhla k Baik Aktif Organ isasi (eskul) 1. A 1 4 4 4 4 2
2. A 2 4 3 3 3
1 3. A 3 5 5
5 4
2 4. A 4 5 5
5 3 1 Tabel 5. Kriteria Berprilaku Baik. Berprilaku Baik Keterangan Nilai 1-6 Sangat Rendah 1 7-12 Rendah 2 13-18 Sedang 3 19-24 Tinggi 4 25-30 Sangat Tinggi 5

## a. Berakhlak Baik
Penenlitian menggunakan Berakhlak Baik sebagai kriteria yang  keempat  dalam  hal  ini  kriteria  Berakhlak  Baik  juga berpengaruh terhadap salah satu syarat bagi penerima beasiswa murid berprestasi.
Tabel 6. Kriteria Berakhlak Baik. Berakhlak Baik Keterangan Nilai 1-6 Sangat Rendah 1 7-12 Rendah 2 13-18 Sedang 3 19-24 Tinggi 4 25-30 Sangat Tinggi 5

## D. Aktif dalam Organisasi (Ekstrakulikuler)
Penelitian  menggunakan  Aktif  dalam  Organisasi ( Ekstrakulikuler )  sebagai  kriteria  yang  terakhir  dimana kriteria Aktif dalam Organisasi ( Ekstrakulikuler )
berpengaruh  terhadap  penilaian  guru  terhadap  calon penerima beasiswa.
Tabel 7. Kriteria Aktif dalam Organisasi (Ekstrakulikuler). Aktif dalam Organisasi Keterangan Nilai 1-6 Sangat Rendah 1 7-12 Rendah 2 13-18 Sedang 3 19-24 Tinggi 4 25-30 Sangat Tinggi 5
Menentukan nilai rating kecocokan dari setiap nama siswa pada setiap kriteria.
3. Langkah selanjutnya membuat matriks keputusan yang dibentuk dari table Rating Kecocokan sebagai berikut :
Χ = [ 4 4 4 3 4 4 2 3 3 1 5 5 5 5 5 4 2 5 3 1 ] Tabel 9. Penggolongan Kriteria Kriteria Keuntungan (benefit) Biaya (cost) Nilai Rata-rata Raport √ Absensi Kehadiran √ Berprilaku Baik √ Berakhlak Baik √ Aktif Organisasi √ Sumber : SMPI-Asysyakirin
Pertama-tama melakukan normalisasi matriks X : 4. Untuk kriteria nilai rata-rata raport termasuk ke dalam atribut keuntungan (benefit). Jadi :
𝑅 11 = 4 Max{4; 4; 5; 5} = 4 5 = 0,8 𝑅 21 = 4 Max{4; 4; 5; 5} = 4 5 = 0,8 𝑅 31 = 5 Max{4; 4; 5; 5} = 5 5 = 1 𝑅 41 = 5 Max{4; 4; 5; 5} = 5 5 = 1
5. Untuk  kriteria  berprilaku  baik  termasuk  ke  dalam  atribut biaya ( cost ). Jadi :
𝑅 13 = Min{4; 3; 5; 5} 4 = 3 4 = 0,75 𝑅 23 = Min{4; 3; 5; 5} 3 = 3 3 = 1 𝑅 33 = Min{4; 3; 5; 5} 5 = 3 5 = 0,6 𝑅 43 = Min{4; 3; 5; 5} 5 = 3 5 = 0,6
6. Kemudian  hasil  dari  normalisasi  di  atas  dibuat  dalam matriks ternormalisasi (R) sebagai berikut :
Χ = [ 0,8 0,8 0,8 0,6 0,75 0,75 0,5 1 1 1 1     1 1     1 0,6 0,75 0,5 0,6 1 1 ]
JURNAL SISFOTEK GLOBAL                                                        ISSN : 2088 – 1762 Vol. 7 No. 2, September 2017
7. Langkah  terakhir  adalah  proses  pencarian  perangkingan atau  nilai  terbaik  dengan  memasukan  setiap  kriteria  dan nilai  bobot  yang  digunakan  dalam  perangkingan  ini  yaitu W  = [0,3 0,25 0,2    0,15 0,1] maka  proses perangkingan adalah sebagai berikut :
V 1 = (0,8)(0,3) + (0,8)(0,25) + (0,75)(0,2) + (0,75)(0,15) + (0,5)(0,1) = 0,24 + 0,2 + 0,15 + 0,1125 + 0,05 = 0,752
V 2 = (0,8)(0,3) + (0,6)(0,25) + (1)(0,2) +
(1)(0,15) + (1)(0,1) = 0,24 + 0,15 + 0,2 + 0,15 + 0,1 = 0,84
V 3 = (1)(0,3) + (1)(0,25) + (0,6)(0,2) +
(0,75)(0,15) + (0,5)(0,1)
= 0,3 + 0,25 + 0,12 + 0,1125 + 0,05 = 0,832
V 4 = (1)(0,3) + (1)(0,25) + (0,6)(0,2) +
(1)(0,15) + (1)(0,1)
= 0,3 + 0,25 + 0,12 + 0,15 + 0,1 = 0,92
Nilai  perhitungan  untuk  setiap  siswa  dengan  nilai  V i dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 10. Hasil Perankingan Nama Siswa Kode Siswa Hasil Perangkingan Muhammad Zidan A 1 0,752 Lisa Apriyanti A 2 0,84 M. Fachri A 3 0,832 Humairoh A 4 0,92
Selanjutnya  siswa  diurutkan  dari  nilai  V  terbesar  ke  nilai  V terkecil, siswa dengan nilai V terbesar merupakan solusi yang terbaik sebagai berikut :
Tabel 11. Hasil Pengurutan Nama Siswa Kode Siswa Hasil Perangkingan Humairoh A 4 0,92 Lisa Apriyanti A 2 0,84 M. Fachri A 3 0,832 Muhammad Zidan A 1 0,752
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  dapat  di  tentukan  enam  orang siswa  yang  berhak  mendapatkan  beasiswa  murid  berprestasi sesuai hasil dari nilai V 1 -V 30 dengan nilai sebagai berikut:
Tabel 12. Data Penerima Beasiswa Nama Siswa Kode Siswa Hasil Perangkingan Humairoh A 4 0,92 Lisa Apriyanti A 2 0,84 M. Fachri A 3 0,832 Muhammad Zidan A 1 0,752

## IV. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  Sistem  Pendukung  Keputusan penerima  beasiswa  murid  berprestasi  SMPI-  ASYSYAKIRIN Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dapat diambil beberapa kesimpulan diantaranya sebagai berikut:
1. Dengan  adanya  penelitian  ini,  penulis  memahami bagaimana prosedur-prosedur dalam memenuhi persyaratan pemilihan penerima beasiswa murid berprestasi.
2. Dengan  penerapan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)    menghasilkan  keputusan  yang  baik  dalam penyelesaian  dan  perhitungan  nilai-nilai  kriteria  yang dimiliki murid, sehingga diketahui hasil yang akurat dalam proses penerima beasiswa murid berprestasi.
3. Proses  penerima  beasiswa  murid  berprestasi  yang dilakukan  melalui  perhitungan  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW) dimulai dengan pemberian nilai kriteria  untuk  masing-masing  kriteria,  pembobotan,  rating kecocokan, normalisasi dan perankingan sehingga meghasilkan nilai dari masing-masing kriteria.
Adapun  kelemahan  penerima  beasiswa  murid  berprestasi pada  SMPI-  ASYSYAKIRIN  dengan  metode Simple  Additive Weighting (SAW) ini  masih jauh dari sempurna karena hanya menggunakan  satu  metode  saja  dan  sistem  yang  ada  masih bersifat manual.

## D AFTAR P USTAKA
[1].   S. Arikunto. Prosedur Penelitian (Suatu Pendekatan Praktik). Jakarta : Rineka Cipta. 2006.
[2].   T.  Efraim. Decision  Support  Systems  and  Intelligent  System . Yogyakarta : Andi, 2005.
[3].   S.  Eniyati. Perancangan  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan untuk  Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting). 2011.  Jurnal  Teknoligi  Informasi.  Vol  16.  No  2.  ISSN 0854-9524.
[4].   R.  Hasanah. Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan Penerima Beasiswa Dengan Metode Simple Additive Weighting . 2013.. Vol.5 No 3.ISSN 2301-9425.
[5].   M.  J.  Lexy. Metodologi  Penelitian  Kualitatif .  Bandung  :  Remaja Rosdakarya. 2007.
[6].   D. Nofriansyah. Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta : Deepublish. 2014.
[7].   Sugiyono. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung : Penerbit Alfabeta. 2009.
[8].   S.  O.  Turnip. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa Terbaik Untuk Memperoleh Mahasiswa Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting. 2014.. Vol 8. No 3. ISSN 2301-9425.