Abstrak —  SMP  Negeri  22  Tangerang  merupakan  SMP Negeri  yang  berada  di  Kota  Tangerang.  Sekolah  ini memberikan beasiswa bagi siswa yang tidak mampu ditujukan untuk  membantu  meringankan  beban  biaya  siswa/i  yang mendapatkannya. Dalam menyeleksi pemberian beasiswa siswa miskin,  pihak  sekolah  dalam  proses  pengumpulan  data  masih menggunakan secara manual sehingga sering terjadi kesalahan dan  tidak  adanya  kriteria  yang  jelas  untuk  siswa  yang  dapat memperoleh  beasiswa  tersebut.  Metode  pengumpulan  data yang digunakan yaitu wawancara, studi literatur dan observasi. Metode  analisisnya  menggunakan  UML (Unified  Modeling Language ), dan rancangannya menggunakan bahasa pemrograman PHP, dan HTML serta basis data menggunakan MySQL.  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  dibuat  dengan menggunakan software :  Xampp,  Sublime  dan  Admin  LTE, serta  Microsoft  Visio  2010  dan  Visual  Paradigm  untuk perancangan  diagram.  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini mampu  dapat  membantu  pihak  sekolah  khususnya  dalam menyeleksi  siswa  dalam  pemberian  beasiswa  siswa  miskin dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  menggunakan  metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) dan TOPSIS ( Technique for Order  Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution )  sebagai tool untuk  menyeleksi  siswa  dengan  beberapa  kriteria  yaitu  yatim piatu,  penghasilan  orang  tua,  jumlah  tanggungan  orang  tua, persentase kehadiran/absensi, dan pemegang kartu KIP.
Kata Kunci — Sistem Pendukung Keputusan, AHP, TOPSIS, Beasiswa Siswa Miskin, Kriteria.

## I . PENDAHULUAN
Di  setiap  lembaga  pendidikan  khususnya  SMP  banyak sekali  beasiswa  yang  ditujukan  kepada  siswa/i,  baik  yang berprestasi maupun yang kurang mampu. Beasiswa ditujukan untuk  membantu  meringankan  beban  biaya  siswa/i  yang mendapatkannya.  Untuk  memperoleh  beasiswa  tersebut tentunya  harus  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan, seperti  jumlah  penghasilan  orang  tua,  jumlah  tanggungan orang  tua,  yatim  piatu,  nilai  rata-rata  pelajaran,  penyandang cacat/disabilitas dan persentase kehadiran siswa/i yang mana kriteria tersebut itu ditujukan untuk siswa/i.
SMP  Negeri  22  Tangerang  saat  ini  mempunyai  keadaan siswa/i  tahun  pelajaran  2017-2018  yaitu  1096  siswa/i.  Dari data tersebut didapat 80% siswa berasal dari keluarga miskin dengan  rincian  di  antaranya  yatim-piatu  sebanyak  30%, penghasilan  orang  tua  sebanyak  50%,  jumlah  tanggungan
orang tua sebanyak 30%, dan pemegang kartu KIP sebanyak 70%.
Dengan  demikian  dibutuhkan  suatu  Sistem  Pendukung Keputusan dalam  mengambil  kebijakan pemberian beasiswa pada  siswa/i,  karena  saat  ini  pihak  Sekolah  mengalami kesulitan  dalam  menentukan  calon  penerima  sesuai  kriteria penerimaan  beasiswa [1] yang  telah  ditentukan  karena  sistem yang digunakan masih manual sehingga menyebabkan calon penerima kurang tepat sasaran (calon penerima beasiswa dari keluarga  mampu),  lamanya  proses  penyeleksian  calon penerima  beasiswa,  dan  data  ganda.  Selain  itu  untuk menghindari  ketidakefektifan  data  dengan  menghasilkan laporan  data  penerima  beasiswa  yang  akurat  serta  menjaga keamanan dan kualitas data dalam jangka panjang.

## II . LANDASAN TEORI

## A. Pengertian Sistem
Sistem [2] adalah  kumpulan  dari  elemen-elemen  yang berinteraksi untuk mencapai suatu tujuan tertentu. Sistem ini menggambarkan  suatu  kejadian-kejadian  dan  kesatuan  yang nyata  adalah  suatu  objek  nyata,  seperti  tempat,  benda,  dan orang-orang yang betul-betul ada terjadi.
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan,  bahwa  sistem merupakan suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang saling  berhubungan,  berkumpul  bersama-sama  untuk melakukan kegiatan atau melakukan sasaran tertentu . .

## B. Sistem Pendukung Keputusan
Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu  sistem  interaktif yang  mendukung  keputusan  dalam  proses  pengambilan keputusan  melalui  alternatif-alternatif  yang  diperoleh  dari hasil  pengolahan  data,  informasi  dan  rancangan  model  atau sistem  berbasis  komputer  yang  interaktif,  yang  membantu pengambil  keputusan  dalam  menggunakan  data  dan  model untuk menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur. [3] .
C. Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP  adalah  sebuah  hierarki  fungsional  dengan  input utamanya persepsi  manusia.  Dengan  hierarki,  suatu  masalah kompleks  dan  tidak  terstruktur  dipecahkan  ke  dalam kelompok-kelompok  tersebut  diatur  menjadi  suatu  bentuk hierarki.  Model  AHP  memakai  persepsi  manusia  yang dianggap  “pakar”  sebagai  input  utamanya.  Kriteria  “pakar”

## Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Siswa Miskin pada SMP Negeri 22 Tangerang Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS
Yanti Kirana 1 , Muchammad Iqbal 2 , Ika Hendriawan Ferdi Yanto 3 1,2 Dosen STMIK Bina Sarana Global, 3 Mahasiswa STMIK Bina Sarana Global Email : 1 yantikirana@stmikglobal.ac.id, 2 miqbal@stmikglobal.ac.id, 3 ferdyawan91@gmail.com
disini  bukan  berarti  bahwa  orang  tersebut  haruslah  jenius, pintar,  bergelar  doktor  dan  sebagainya  tetapi  lebih  mengacu pada  orang  yang  mengerti  benar  permasalahan  yang diajukan,  merasakan  akibat  suatu  masalah  atau  punya kepentingan terhadap masalah tersebut. [4].
D. Metode TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution)
Multiple  criteria  decision  making merupakan  bagian  dari sebuah  cara  pengambilan  keputusan  yang  relatif  kompleks dengan  mengikutsertakan  beberapa  orang  pengambil keputusan, dengan kriteria beragam yang harus dipertimbangkan,  kemudian  masing-masing  kriteria  tersebut memiliki  nilai  bobot  tertentu,  dengan  tujuan  untuk mendapatkan  solusi  optimal  atas  suatu  permasalahan.  Salah satu metode yang digunakan untuk menangani permasalahan ini adalah Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). [5].

## E. Definisi Pendidikan
Pendidikan diartikan sebagai proses pengubahan sikap dan tata  laku  seseorang  atau  kelompok  orang  dan  usaha mendewasakan  manusia,  melalui  upaya  pengajaran  dan latihan,  proses  perbuatan,  cara  mendidik.  Di  samping  itu, banyak  para  ahli  pendidikan  yang  mendefinisikan  arti pendidikan  dari  berbagai  sudut  pandang  yang  dapat bersumber  dari  aliran  falsafah,  pandangan  hidup,  ataupun ilmu-ilmu  pengetahuan  yang  berkaitan  dengan  tingkah  laku manusia.
Pengertian  dalam Dictionary  of  Education menyebutkan bahwa  Pendidikan  ialah  proses  di  mana  seseorang mengembangkan  kemampuan  sikap  dan  bentuk-bentuk tingkah  laku  lainnya  di  dalam  masyarakat  di  mana  ia hidup/proses sosial di mana orang dihadapkan pada pengaruh lingkungan  yang  terpilih  dan  terkontrol  (khususnya  yang datang  dari  sekolah),  sehingga  dia  dapat  memperoleh  atau mengalami perkembangan kemampuan sosial dan kemampuan individu yang optimum. [6].

## F. Unified Modeling Language
Unified  Modelling  Language atau  biasa  disingkat  UML merupakan  bahasa  visual  untuk  pemodelan  dan  komunikasi mengenai  sebuah  sistem  dengan  menggunakan  diagram  dan teks-teks  pendukung.  UML hanya  berfungsi untuk melakukan pemodelan. Jadi penggunaan UML tidak terbatas pada  metodologi  tertentu,  meskipun  pada  kenyataannya UML paling banyak digunakan pada metodologi berorientasi objek. [7].

## G. Definisi Siswa
Siswa/siswi merupakan istilah bagi peserta didik terutama pada  jenjang  pendidikan  dasar  dan  menengah,  yang  secara spesifik adalah komponen masukan dalam sistem pendidikan,  yang  selanjutnya  diteruskan  pada  proses pendidikan  belajar  mengajar,  sehingga  menjadi  manusia
yang  berkualitas  sesuai  dengan  tujuan  pendidikan  nasional. [6].

## III . METODE PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini, yaitu:
1. Studi Literatur Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  mengambil referensi  dari  berbagai  buku  ilmiah,  jurnal  dan  karya ilmiah lainnya.
2. Studi Lapangan Pengumpulan data yang dilakukan dengan cara melakukan pencatatan  dengan  melihat  langsung  dan  mengamati kegiatan  yang  terselenggara  pada  SMP  Negeri  22 Tangerang.
3. Wawancara / Interview Wawancara  dilakukan  untuk  mengetahui  masalah  yang timbul atau dialami langsung oleh yang bersangkutan.

## B. Metode Analisis dan Rancangan

## 1. Metode Analisis
Melakukan  analisa  terhadap  sistem  yang  berjalan  pada Kantor Kecamatan Karawaci lalu membuat spesifikasi sistem diantaranya  adalah: rincian input , database yang digunakan, selanjutnya output yang dihasilkan oleh sistem tersebut. 2. Metode Perancangan
Perancangan  sistem  sendiri  bertujuan  memberikan gambaran  secara  umum  kepada user tentang  sistem  yang akan  dibuat.  Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah  sebuah  metode  yang  berorientasi  objek  atau  yang dikenal dengan istilah OOAD ( Object Oriented Analysis and Design ), yaitu dengan cara membuat diagram-diagram UML (Unified  Modeling  Language ),  seperti Use  Case  Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram , dan Class Diagram .

## IV . ANALISIS SISTEM BERJALAN

## A. Objek Penelitian
Sekolah  Menengah  Pertama  Negeri  22  Tangerang  adalah Lembaga Pendidikan yang berstatus Negeri dan berakreditasi A.  SMP  Negeri  22  Tangerang  dibangun  mulai  tahun  2005 sampai tahun 2006, yang beralamat Jl. AMD Manunggal X, Kelurahan  Kedaung  Wetan,  Kecamatan  Neglasari,  Kota Tangerang, Provinsi Banten dengan  luas tanah 6394  m 2 dan luas  bangunan  1560  m 2 ,  yang  diresmikan  oleh  Bapak  Wali Kota  Tangerang  Bapak  Wahidin  Halim  tepatnya  pada tanggal  21  Februari  2007,  kemudian  dibuka  pendaftaran siswa  baru  di  SMP  Negeri  22  Tangerang  dan  anak-anak lulusan  SD  di  wilayah  ini  hampir  90%  dapat  ditampung untuk melanjutkan ke jenjang SMP. Nomor Statistik Sekolah SMP  Negeri  22  Tangerang  adalah  201286113157  dan Nomor  Pokok  Sekolah  Nasional  adalah  20607919.  Saat  ini SMP  Negeri  22  Tangerang  dikepala  sekolahi  oleh  Bapak.
Mahpad  Halili,  S.Pd,  M.Pd  dengan  jumlah  tenaga pendidik/guru  46  orang  dan  tenaga  kependidikan/tata  usaha 14  orang.  Letak  Sekolah  ini  sangat  strategis,  karena berdekatan  dengan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Negeri  6 Tangerang,  Puskesmas,  dan  Kantor  Kelurahan  serta  akses jalan  yang  mudah  dilalui  kendaraan  baik  motor  maupun mobil.  Sekolah  ini  juga  memiliki  fasilitas  yang  cukup memadai  seperti  perpustakaan,  lab  komputer,  lab  IPA, mushola,  taman,  lahan  parkir  yang  cukup  dan  lapangan olahraga (futsal dan basket).
Berdasarkan  peraturan  pemerintah,  terhitung  mulai  tahun 2015  sekolah  ini  sudah  menggunakan  kurikulum  2013  yang telah  diterapkan  pada  siswa  angkatan  kelas  7  dan  8, sedangkan  kelas  9  masih  menggunakan  kurikulum  Tingkat Satuan Pendidikan atau yang lebih dikenal dengan kurikulum KTSP.  Sekolah  ini  memiliki  jumlah  rombongan  belajar  29 dengan rincian kelas 7  memiliki 9 rombongan belajar, kelas 8  memiliki  10  rombongan  belajar  dan  kelas  9  memiliki  10 rombongan  belajar,  dengan  jumlah  siswa  keseluruhan mencapai 1096 siswa.

## B. Tata Laksana Sistem yang Berjalan
Gambar 1. Use Case Dia gram Sistem yang Berjalan

## C. Masalah yang Dihadapi
Melihat  keadaan  sistem  yang  berjalan  dapat  diketahui bahwa  data-data  yang  masuk  sangatlah  banyak  sehingga terjadi  penumpukkan  berkas  yang  mengakibatkan  kurang efisien  dan  efektif  dalam  sistem  penyeleksian  penerimaan beasiswa.  Hal  tersebut  menyebabkan  calon  penerima  yang kurang  tepat  sasaran,  lamanya  proses  penentuan  calon penerima  beasiswa,  dan  kesulitan  dalam  menentukan  calon penerima sesuai bobot kriteria.

## D. Alternatif Pemecahan Masalah
Berdasarkan  dari  uraian-uraian  permasalahan  yang  ada, penulis akan memberikan suatu solusi dari yang sebelumnya
sistem  manual  akan  diusulkan  menjadi  sistem  yang terkomputerisasi untuk memudahkan pembuatan pelaporan.
Sistem  terkomputerisasi  yang  diusulkan  oleh  penulis adalah  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS  yang digunakan  untuk  menentukan  siswa/i  yang  layak  menerima beasiswa  dan  pelaporannya.  Melihat  keadaan  dilapangan metode  AHP  dan  TOPSIS  akan  lebih  cepat  ditangkap  dan diterima oleh pihak sekolah.

## V . HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Usulan Prosedur Yang Baru
Setelah  mengadakan  penelitian  dan  analisa  sistem  yang berjalan maka selanjutnya akan dibahas mengenai rancangan usulan  sistem  yang  akan  dibangun.  Prosedur  yang  baru bertujuan  memperbaiki  dan  menyempurnakan  sistem  yang berjalan.
Yaitu  dengan  merancang  sebuah  Sistem  Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Siswa Miskin menggunakan Metode AHP dan Topsis. Tujuannya agar dapat mempercepat  proses  pengolahan  data-data  laporan  siswa yang  akan  diusulkan  dan  agar  arsip-arsip  dokumen  terkait pemberian  beasiswa  siswa  miskin  dapat  sesuai  kriteria, tersimpan  aman  dan  terorganisir  di database server ,  serta mampu  memberikan  informasi  status  pengusulan  yang akurat.
Urutan  langkah-langkah  pemecahan  masalah  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Menentukan  Kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam menentukan  pengambilan  keputusan.  Berdasarkan  hasil observasi  dan  wawancara,  diperoleh  5  Kriteria  untuk menentukan  siswa  miskin  yang  berhak  mendapatkan beasiswa siswa miskin.
Tabel 1. Kriteria yang digunakan Kode Kriteria Sub Kriteria Nilai Konversi C1 Yatim Piatu Piatu 1 Yatim 2 Yatim-Piatu 3 C2 Penghasilan Orang Tua > 3 Juta 1 2 Juta – 3 Juta 2 < 2 Juta 3 C3 Jumlah Tanggungan Orang Tua 1 - 3 1 4 - 6 2 > 6 3 C4 Persentasi Kehadiran < 50% 1 50% - 70% 2 > 70% 3 C5 Pemegang Kartu KIP KPS 1 PKH 2 KIP 3
b. Perhitungan AHP
1) Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan
Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Yatim Piatu Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Persentasi Pemegang
Orang Tua Kehadiran Kartu KIP Yatim Piatu 1 4,00 3,00 4,00 0,50 Penghasilan Orang Tua 0,25 1 4,00 3,00 0,33 Jumlah Tanggungan Orang Tua 0,33 0,25 1 2,00 0,20 Persentasi Kehadiran 0,25 0,33 0,50 1 0,25 Pemegang Kartu KIP 2,00 3,00 5,00 4,00 1 Jumlah 3,83 8,58 13,50 14,00 2,28

## 2) Menormalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan
Rumus:

## Nilai tiap kolom
Jumlah keseluruhan tiap kolom Tabel 3. Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Yatim Piatu Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Orang Tua Persentasi Kehadiran Pemegang Kartu KIP Yatim Piatu 0,26 0,47 0,22 0,29 0,22 Penghasilan Orang Tua 0,07 0,12 0,30 0,21 0,15 Jumlah Tanggungan Orang Tua 0,09 0,03 0,07 0,14 0,09 Persentasi Kehadiran 0,07 0,04 0,04 0,07 0,11 Pemegang Kartu KIP 0,52 0,35 0,37 0,29 0,44 Jumlah 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
3) Menghitung Eigen Vektor
Rumus:  Jumlah  nilai  keseluruhan  tiap  baris  /  jumlah
baris
Tabel 4. Eigen Vektor Kriteria Yatim Piatu Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Orang Tua Persentasi Kehadiran Pemegang Kartu KIP Eigen Vektor Yatim Piatu 0,26 0,47 0,22 0,29 0,22 0,29 Penghasilan Orang Tua 0,07 0,12 0,30 0,21 0,15 0,17 Jumlah Tanggungan Orang Tua 0,09 0,03 0,07
0,14 0,09 0,08 Persentasi Orang Tua 0,07 0,04 0,04 0,07 0,11 0,06 Pemegang Kartu KIP 0,52 0,35 0,37 0,29 0,44 0,39

## 4) Menghitung Konsistensi Rasio
Tabel 5. Nilai Index Random Ukuran Matriks Nilai IR 1 0
2 0 3 0,58
4 0,90
5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49
Karena matriks yang dipakai 5x5, maka diperoleh nilai IR = 1,12
Tabel 6. Jumlah Matriks Perbandingan Berpasangan dan Eigen Vektor No Kriteria Jumlah Eigen Vektor 1 Yatim Piatu 3,83 0,29 2 Penghasilan Orang Tua 8,58 0,17 3 Jumlah Tanggungan Orang Tua 13,50 0,08 4 Persentasi Kehadiran 14,00 0,06 5 Pemegang Kartu KIP 2,28 0,39
Maksimum = ((3,83*0,29) + (8,58*0,17) + (13,50*0,08) +
(14,00*0,06) + (2,28*0,39))
= 1,11 + 1,46 + 1,08 + 0,84 + 0,89
= 5,377
Consistency Index (CI)    = (Maksimum – n) / (n – 1) = (5,38 – 5) / (5 – 1) = 0,38 / 4 = 0,094
Consistency Ratio (CR) = CI / IR = 0,094 / 1,12 = 0,084
Nilai  CR  ≤  0,1  maka  konsistensi  rasio  dinyatakan layak/diterima.

## c. Perhitungan TOPSIS

## Tabel 7. Sampel Data Siswa
Yatim Piatu Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Orang Tua Persentasi Kehadiran Pemegang Kartu KIP Siswa 1 (A1) Yatim < 2 Juta 4 - 6 50% - 70% KIP Siswa 2 (A2) Piatu 2 Juta - 3 Juta 1 - 3 > 70% KPS Siswa 3 (A3) Piatu 2 Juta - 3 Juta 1 - 3 > 70% PKH Siswa 4 (A4) Yatim- Piatu < 2 Juta 1 - 3 > 70% KIP Siswa 5 (A5) Yatim < 2 Juta 4 - 6 > 70% PKH
Dari  data  tersebut  kemudian  dikonversi  untuk  mendapatkan nilai matriks keputusan dari setiap sampel.

## 1) Menentukan Matriks Keputusan dari Setiap Alternatif
Tabel 8. Matriks Keputusan dari Setiap Alternatif Yatim Penghasilan Jumlah Persentasi Pemegang
Piatu Orang Tua Tanggungan Orang Tua Kehadiran Kartu KIP Siswa 1 (A1) 2 3 2 2
3 Siswa 2 (A2) 1 2 1 3 1
Siswa 3 (A3) 1 2 1 3 2 Siswa 4 (A4) 3 3
1 3 3 Siswa 5 (A5) 2 3 2 3
2
2) Menentukan Matriks Keputusan Ternormalisasi
a. Kriteria Yatim Piatu (C1)
|C1| = √2 2 + 1 2 + 1 2 + 3 2 + 2 2 = √4 + 1 + 1 + 9 + 4 = √19 = 4,358
R 11 = 𝑥11 |C1| R 21 = 𝑥21 |C1| R 31 = 𝑥31 |C1|
= 2 4,358 = 1
4,358 = 1
4,358
= 0,458       = 0,229      = 0,229
R 41 = 𝑥41 |C1| R 51 = 𝑥51 |C1| = 3 4,358 = 2 4,358
= 0,688          = 0,458
b. Kriteria Penghasilan Orang Tua (C2) |C2| = √3 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2
= √9 + 4 + 4 + 9 + 9 = √35 = 5,916
R 12 = 𝑥12 |C2| R 22 = 𝑥22 |C2| R 32 = 𝑥32 |C2|
= 3 5,916 = 2
5,916 = 2
5,916
= 0,507        = 0,338     = 0,338
R 42 = 𝑥42 |C2| R 52 = 𝑥52 |C2| = 3
5,916 = 3 5,916
= 0,507       = 0,507
c. Kriteria Jumlah Tanggungan Orang Tua (C3) |C3| = √2 2 + 1 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 = √4 + 1 + 1 + 1 + 4 = √11 = 3,316
R 13 = 𝑥13 |C3| R 23 = 𝑥23 |C3| R 33 = 𝑥33 |C3|
= 2 3,316 = 1 3,316 = 1 3,316
= 0,603       = 0,301      = 0,301
R 43 = 𝑥43 |C3| R 53 = 𝑥53 |C3| = 1 3,316 = 2
3,316
= 0,301       = 0,603
d. Kriteria Persentasi Kehadiran (C4) |C4| = √2 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = √4 + 9 + 9 + 9 + 9 = √40
= 6,324
R 14 = 𝑥14 |C4| R 24 = 𝑥24 |C4| R 34 = 𝑥34 |C4|
= 2 6,324 = 3 6,324 = 3 6,324
= 0,316          = 0,474    = 0,474
R 44 = 𝑥44 |C4| R 54 = 𝑥54 |C4| = 3
6,324 = 3
6,324
= 0,474      = 0,474
e. Kriteria Pemegang Kartu KIP (C5) |C5| = √3 2 + 1 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2
= √9 + 1 + 4 + 9 + 4 = √27
= 5,196
R 15 = 𝑥15 |C5| R 25 = 𝑥25 |C5| R 35 = 𝑥35 |C5|
=
3 5,196 = 1 5,196 = 2
5,196
= 0,577          = 0,192    = 0,384
R 45 = 𝑥45 |C5| R 55 = 𝑥55 |C5| = 3
5,196 = 2
5,196
= 0,577      = 0,384
Tabel 9. Matriks Keputusan Ternormalisasi Yatim Piatu Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Orang Tua Persentasi Kehadiran Pemegang Kartu KIP 0,458 0,507 0,603 0,316 0,577 0,229 0,338 0,301 0,474 0,192 0,229 0,338 0,301 0,474 0,384 0,688 0,507 0,301 0,474 0,577 0,458 0,507 0,603 0,474 0,384

## 3) Mengurutkan Hasil Pemeringkatan pada Nilai Eigen Vektor Secara Menurun
Tabel 10. Pemeringkatan pada Nilai Eigen Vektor Secara Menurun Peringkat Kriteria Eigen Vektor 1 Pemegang Kartu KIP 0,39
2 Yatim Piatu 0,29 3 Penghasilan Orang Tua 0,17 4 Jumlah Tanggungan Orang Tua 0,08 5 Persentasi Kehadiran 0,06
4) Menentukan Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot
Bobot Preferensi Setiap Kriteria, W = (0,39 ; 0,29 ; 0,17 ; 0,08 ; 0,06)
a) Untuk Kriteria Pemegang Kartu KIP ==  0,39 Y 11 = 0,577 x 0,39 = 0,225 Y 21 = 0,192 x 0,39 = 0,074 Y 31 = 0,384 x 0,39 = 0,149 Y 41 = 0,577 x 0,39 = 0,225 Y 51 = 0,384 x 0,39 = 0,149
b) Untuk Kriteria Yatim Piatu ==  0,29 Y 12 = 0,458 x 0,29 = 0,132
Y 22 = 0,229 x 0,29 = 0,066
Y 32 = 0,229 x 0,29 = 0,066 Y 42 = 0,688 x 0,29 = 0,199 Y 52 = 0,458 x 0,29 = 0,132
c) Untuk Kriteria Penghasilan Orang Tua ==  0,17
Y 13 = 0,507 x 0,17 = 0,086
Y 23 = 0,338 x 0,17 = 0,057
Y 33 = 0,338 x 0,17 = 0,057 Y 43 = 0,507 x 0,17 = 0,086
Y 53 = 0,507 x 0,17 = 0,086
d) Untuk Kriteria Jumlah Tanggungan Orang Tua == 
0,08
Y 14 = 0,603 x 0,08 = 0,048
Y 24 = 0,301 x 0,08 = 0,024
Y 34 = 0,301 x 0,08 = 0,024
Y 44 = 0,301 x 0,08 = 0,024
Y 54 = 0,603 x 0,08 = 0,048
e) Untuk Kriteria Persentasi Kehadiran ==  0,06 Y 15 = 0,316 x 0,06 = 0,018 Y 25 = 0,474 x 0,06 = 0,028
Y 35 = 0,474 x 0,06 = 0,028
Y 45 = 0,474 x 0,06 = 0,028
Y 55 = 0,474 x 0,06 = 0,028
Tabel 11. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot
Pemegang Kartu KIP Yatim Piatu Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Orang Tua Persentasi Kehadiran 0,225 0,132 0,086 0,048 0,018 0,074 0,066 0,057 0,024 0,028 0,149 0,066 0,057 0,024 0,028 0,225 0,199 0,086 0,024 0,028 0,149 0,132 0,086 0,048 0,028
5) Menentukan Solusi Ideal Positif
Y1+ = MAX {0,225 ; 0,132 ; 0,086 ; 0,048 ; 0,018} = 0,225 Y2+ = MAX {0,074 ; 0,066 ; 0,057 ; 0,024 ; 0,028} = 0,074 Y3+ = MAX {0,149 ; 0,066 ; 0,057 ; 0,024 ; 0,028} = 0,149 Y4+ = MAX {0,225 ; 0,199 ; 0,086 ; 0,024 ; 0,028} = 0,225
Y5+ = MAX {0,149 ; 0,132 ; 0,086 ; 0,048 ; 0,028} = 0,149 A+ = {0,225 ; 0,074 ; 0,149 ; 0,225 ; 0,149}
6) Menentukan Solusi Ideal Negatif
Y1- = MIN {0,225 ; 0,132 ; 0,086 ; 0,048 ; 0,018} = 0,018
Y2- = MIN {0,074 ; 0,066 ; 0,057 ; 0,024 ; 0,028} = 0,024 Y3- = MIN {0,149 ; 0,066 ; 0,057 ; 0,024 ; 0,028} = 0,024 Y4- = MIN {0,225 ; 0,199 ; 0,086 ; 0,024 ; 0,028} = 0,024 Y5- = MIN {0,149 ; 0,132 ; 0,086 ; 0,048 ; 0,028} = 0,028
A- = {0,018 ; 0,024 ; 0,024 ; 0,024 ; 0,028}
Tabel 12. Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
7) Menghitung Jarak Alternatif Solusi Ideal Positif
D1 + = √(0,225 − 0,225) 2 + (0,132 − 0,074) 2 + (0,086 − 0,149) 2 + √(0,048 − 0,225) 2 + (0,018 − 0,149) 2 = √0 + (0,058) 2 + (−0,063) 2 + (−0,177) 2 + (−0,131) 2 = √0 + 0,003 + 0,004 + 0,031 + 0,017
= √0,055 =  0,234520 D2 + = √(0,074 − 0,225) 2 + (0,066 − 0,074) 2 + (0,057 − 0,149) 2 + √(0,024 − 0,225) 2 + (0,028 − 0,149) 2
= √(−0,151) 2 + (−0,008) 2 + (−0,092) 2 + (−0,201) 2 + (−0,121) 2 = √0,022 + 0,000064 + 0,008 + 0,040 + 0,014 = √0,084 =  0,289827
D3 + = √(0,149 − 0,225) 2 + (0,066 − 0,074) 2 + (0,057 − 0,149) 2 + √(0,024 − 0,225) 2 + (0,028 − 0,149) 2
= √(−0,076) 2 + (−0,008) 2 + (−0,092) 2 + (−0,201) 2 + (−0,121) 2
= √0,005 + 0,000064 + 0,008 + 0,040 + 0,014
= √0,067
=  0,258843
D4 + = √(0,225 − 0,225) 2 + (0,199 − 0,074) 2 + (0,086 − 0,149) 2 + √(0,024 − 0,225) 2 + (0,028 − 0,149) 2
= √0 + (0,125) 2 + (−0,063) 2 + (−0,201) 2 + (−0,121) 2
= √0, +0,015 + 0,003 + 0,040 + 0,014
= √0,072
=  0,268328
D5 + = √(0,149 − 0,225) 2 + (0,132 − 0,074) 2 + (0,086 − 0,149) 2 + √(0,048 − 0,225) 2 + (0,028 − 0,149) 2
= √(−0,076) 2 + (0,058) 2 + (−0,063) 2 + (−0,177) 2 + (−0,121) 2 = √0,005 + 0,003 + 0,004 + 0,031 + 0,014
= √0,057
=  0,238746
8) Menghitung Jarak Alternatif Solusi Ideal Negatif
D1 - = √(0,225 − 0,018) 2 + (0,132 − 0,024) 2 + (0,086 − 0,024) 2 + √(0,048 − 0,024) 2 + (0,018 − 0,028) 2 = √(0,207) 2 + (0,108) 2 + (0,062) 2 + (0,024) 2 + (−0,01) 2 = √0,042 + 0,011 + 0,003 + 0,0005 + 0,0001
= √0,0566
Y 1 Y 2 Y 3 Y 4 Y 5 Solusi Ideal (+) 0,225 0,074 0,149 0,225  0,149 Solusi Ideal (-) 0,018 0,024 0,024 0,024  0,028
=  0,237907
D2 - = √(0,074 − 0,018) 2 + (0,066 − 0,024) 2 + (0,057 − 0,024) 2 + √(0,024 − 0,024) 2 + (0,028 − 0,028) 2
= √(0,056) 2 + (0,042) 2 + (0,033) 2 + 0 + 0 = √0,003 + 0,0017 + 0,001 + 0 + 0 = √0,0057
=  0,075498 D3 - = √(0,149 − 0,018) 2 + (0,066 − 0,024) 2 + (0,057 − 0,024) 2 + √(0,024 − 0,024) 2 + (0,028 − 0,028) 2 = √(0,131) 2 + (0,042) 2 + (0,033) 2 + 0 + 0 = √0,017 + 0,0017 + 0,0010 + 0 + 0
= √0,0197 =  0,140356 D4 - = √(0,225 − 0,018) 2 + (0,199 − 0,024) 2 + (0,086 − 0,024) 2 +
√(0,024 − 0,024) 2 + (0,028 − 0,028) 2 = √(0,207) 2 + (0,175) 2 + (0,062) 2 + 0 + 0 = √0,042 + 0,030 + 0,003 + 0 + 0
= √0,075 =  0,273861 D5 - = √(0,149 − 0,018) 2 + (0,132 − 0,024) 2 + (0,086 − 0,024) 2 +
√(0,048 − 0,024) 2 + (0,028 − 0,028) 2 = √(0,131) 2 + (0,108) 2 + (0,062) 2 + (0,024) 2 + 0
= √0,017 + 0,011 + 0,003 + 0,0005 + 0 = √0,0315 =  0,177482
9) Menentukan Nilai Preferensi dari Setiap Alternatif
A1 = 𝐷1− 𝐷1−+ 𝐷1+ A2 = 𝐷2− 𝐷2−+ 𝐷2+
=
0,237907 0,237907+0,234520 = 0,075498 0,075498+0,289827
= 0,237907 0,472427 = 0,503584      = 0,075498
0,365325 = 0,206659
A3 = 𝐷3− 𝐷3−+ 𝐷3+ A4 = 𝐷4−
𝐷4−+ 𝐷4+
= 0,140356 0,140356+0,258843 = 0,273861 0,273861+0,268328
= 0,140356 0,399199 = 0,351594      = 0,273861
0,542189 = 0,505102 A5 = 𝐷5− 𝐷5−+ 𝐷5+
= 0,177482 0,177482+0,238746
= 0,177482 0,416228 = 0,426405

## 10) Meranking Setiap Alternatif
Tabel 11. Ranking Setiap Alternatif Rangking Alternatif / Sampel Nilai 1 Siswa 4 (A4) 0,505102
2 Siswa 1 (A1) 0,503584 3 Siswa 5 (A5) 0,426405 4 Siswa 3 (A3) 0,351594 5 Siswa 2 (A2) 0,206659

## B. Diagram Rancangan Sistem
Rancangan  sistem  ini  adalah  tahapan  perancangan  sistem yang  akan  dibentuk  yang  dapat  berupa  penggambaran proses-proses  suatu  elemen-elemen  dari  suatu  komponen, proses  perancangan  ini  merupakan  suatu  tahapan  awal  dari perancangan  aplikasi  dari  sistem  informasi  laporan  SPPT PBB.
Untuk  menganalisis  sistem  yang  diusulkan,  pada penelitian  ini  digunakan Use  Case  Diagram,  Activity Diagram, Sequence Diagram, dan Class Diagram. Use  case diagram  merupakan  pemodelan  untuk  kelakuan (behavior) sistem  informasi  yang  akan  dibuat. Use  case mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibuat. Secara kasar, use case digunakan  untuk  mengetahui  fungsi  apa  saja  yang  ada di dalam sebuah sistem informasi dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi-fungsi itu. [7].
Gambar 2. Use Case Diagram yang diusulkan
Pada  gambar  2,  ada  1  aktor  yang  terlibat  dalam  sistem yaitu admin.
Tabel 22. Deskripsi Aktor dalam Use Case Actor Deskripsi Admin Admin merupakan actor yang memiliki hak akses penuh  terhadap  pengelolaan  sistem  prndukung keputusan.  Fungsi  admin  diantaranya  adalah pengelolaan  data  laporan  pemberian  beasiswa siswa  miskin.  Syarat  untuk  mengakses  fungsi tersebut adalah harus melalui fungsi login sebagai admin  terlebih  dahulu.  Kemudian  pada  setiap fungsi  terdapat  beberapa  fungsi  tambahan  sesuai dengan kebutuhannya masing-masing.
Diagram  aktivitas  atau activity  diagram menggambarkan workflow (aliran  kerja)  atau  aktivitas  dari  sebuah  sebuah sistem atau proses bisnis atau menu yang ada pada perangkat lunak. [7].
Gambar 3. Activity Diagram Login
Deskripsi gambar 3. aktor petugas melakukan klik aplikasi lalu  sistem  akan  menampilkan  halaman login, selanjutnya aktor  memasukkan username dan password lalu  mengklik tombol login. Kemudian, jika username dan password benar maka sistem akan menampilkan halaman utama.

## Gambar 4. Activity Diagram Perhitungan AHP
Deskripsi gambar 4, Berdasarkan diagram tersebut (aktor) admin  melakukan  proses  perhitungan  AHP  dengan  memilih metode AHP , lalu sistem akan memproses dan menampilkan form  perbandingan  kriteria  dan  kemudian  admin  melakukan input  nilai  preferensi  pada  setiap  masing-masing  kolom kriteria  tersebut  untuk  diproses.  Jika  hasil  nilai  CR  diterima pada  tabel  normalisasi  matriks  maka  sistem  akan menampilkan  nilai  bobot  setiap  kriteria,  jika  tidak  maka
sistem  akan  mengarahkan  kembali  ke  halaman  form perbandingan  kriteria  untuk  kembali  di  input  nilai preferensinya .
Gambar 5. Activity Diagram Perhitungan TOPSIS
Deskripsi  gambar  5,  Berdasarkan  diagram  tersebut  aktor (admin) melakukan perhitungan TOPSIS pada menu metode , lalu  sistem  akan  menampilkan  tabel  data  siswa  sesuai kriteria.  Kemudian  aktor  melakukan  konversi  pada  setiap nilai  kriteria siswa lalu sistem akan  menampilkan nilai hasil konversi,  selanjutnya  sistem  menampilkan  tabel  matriks keputusan ternormalisasi. Setelah itu sistem akan menghitung  matriks  keputusan  ternormalisasi  dengan  bobot kriteria  yang  telah  dihitung  pada  langkah  perhitungan  AHP, lalu ditampilkan pada tabel matriks keputusan ternormalisasi terbobot.  Kemudian  sistem  akan  menghitung  kembali  dan menampilkan  tabel  solusi  ideal  positif  dan  negatif.  Yang terakhir sistem kemudian menghitung jarak alternatif dengan solusi  ideal  positif  dan  negatif  yang  ditampilkan  pada  tabel separation  measure (D),  lalu  sistem  menampilkan  tabel rangking siswa hasil perhitungan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
Sequence  diagram atau  diagram  sekuen  menggambarkan kelakuan  objek  pada use  case dengan  mendeskripsikan waktu  hidup  objek  dengan massage yang  dikirimkan  dan diterima antar objek. [3].
Gambar 6. Sequence Diagram Sistem Usulan
Deskripsi  gambar  6,  Berdasarkan sequence  diagram di atas,  dapat  dilihat  aktor  (admin)  menggambarkan  bahwa sebelum mengelola sistem admin harus login terlebih dahulu, setelah  itu  admin  dapat  mengelola  menu  halaman  utama, data  kriteria,  data  siswa,  perhitungan  AHP,  perhitungan TOPSIS dan laporan.
Diagram  kelas  menggambarkan  struktur  sistem  dari  segi pendefinisian kelas-kelas yang akan dibuat untuk membangun sistem. Kelas memiliki apa yang disebut atribut dan method atau operasi . [3].
Gambar 7. Class Diagram Sistem Usulan

## C. Tampilan Sistem
Gambar 8. Tampilan Login
Deskripsi  gambar  8,  halaman login adalah  halaman  yang ini  digunakan  untuk  masuk  ke  dalam  sistem  dengan  cara memasukkan username dan password .  Jika user berhasil login, maka  sistem  akan  otomatis  mengarahkanke  halaman home.

## Gambar 9. Tampilan Form AHP 1
Deskripsi  gambar  9,  Halaman  form  AHP  1  adalah halaman  yang  menampilkan  form  perbandingan  kriteria matriks berpasangan.

## Gambar 10. Tampilan form AHP 2
Deskripsi  gambar  10,  Halaman  form  AHP  2  adalah halaman  yang  menampilkan  form  normalisasi  matriks perbandingan berpasangan dan eigen vector serta nilai CR.
Jika nilai CR tidak ≤ 0,1 maka form menampilkan seperti gambar berikut.
Deskripsi  gambar  11,  Halaman  form  TOPSIS  1  adalah halaman  yang  menampilkan  form  data  siswa  dan  data  hasil konversi.
Gambar 12. Tampilan Form TOPSIS 2
Deskripsi  gambar  12,  Halaman  form  TOPSIS  2  adalah halaman  yang  menampilkan  hasil  perhitungan  form  matriks keputusan ternormalisasi dan matriks keputusan ternormalisasi terbobot.

## Gambar 13. Tampilan Form TOPSIS 3
Deskripsi  gambar  13,  Halaman  form  TOPSIS  3  adalah halaman  yang  menampilkan  hasil  perhitungan  form  solusi ideal dan jarak alternatif.
Gambar 14. Tampilan Form TOPSIS 4
Deskripsi  gambar  14, Halaman  form  TOPSIS  4  adalah halaman yang menampilkan laporan hasil perhitungan.
VI . PENUTUP

## A. Kesimpulan
Dalam  sistem  yang  sudah  dibuat  oleh  penulis,  sejauh  ini dapat  memudahkan  petugas  dalam  menyeleksi  data  siswa untuk  pemberian  beasiswa  siswa  miskin.  Sistem  ini  juga dapat  mengurangi  resiko  rusak  bahkan  hilangnya  berkas laporan  beasiswa  siswa  miskin.  Sistem  ini  juga  dapat meminimalisir  kesalahan  pemberian  beasiswa  siswa  miskin kepada para siswa.

## B. Saran
1. Untuk  pengembangan  selanjutnya  disarankan  agar menambahkan menu ganti password.
2. Sebelum  sistem  diimplementasikan  diperlukan  adanya pelatihan  untuk user tentang  mengelola  sistem pendukung keputusan tersebut.
3. Perlu  adanya  evaluasi  secara  berkala  untuk  aplikasi sistem  tersebut,  selanjutnya  diadakan  perbaikan  sesuai dengan perubahan dan perkembangan.
4. Dan  disarankan  untuk  memperindah  tampilan  sistem tersebut,  karena  penulis  menyadari  masih  banyak kekurangan  dari  sistem  pendukung  keputusan  beasiswa siswa miskin yang penulis buat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dalu  Nuzlum  Kirom,  Yusuf  Bilfaqih  dan  Rusdhianto  Effendie. Sistem Informasi  Manajemen  Beasiswa  ITS  Berbasis  Sistem  Pendukung Keputusan  Menggunakan  Analytical  Hierarchy  Process, Surabaya  : Jurnal TEKNIK ITS Vol.1, 2013.
[2] Yeyen  Wahyuni. Rancangan  Sistem  Informasi  Pendataan  Keluarga Miskin  Desa  Klebet  Kec.  Kemiri .  JURNAL  SISFOTEK  GLOBAL. ISSN:2088-1762 Vol.6 No.2, 2016.
[3] Ari Basuki dan Andharini Dwi Cahyani. Sistem Pendukung Keputusan , Yogyakarta : Deepublish, 2016.
[4]  Eva Yulianti dan Riska Damayanti. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan  Penerimaan  Beasiswa  Bagi  Siswa  SMA  N  9  Padang
Dengan  Menggunakan  Metode  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process) , Padang : Jurnal TEKNOIF Vol.3, 2015. [5]  Heny  Pratiwi. Sistem  Pendukung  Keputusan, Yogyakarta  :  Deepublish, 2016.
[6]  Kementrian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia. Kamus Besar  Bahasa  Indonesia. https://kbbi.kemdikbud.go.id/,  diakses  17 Desember 2017.
[7]  A.S. Rosa dan M. Shalahuddin. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek, Bandung: Informatika, 2015.