## Penerapan Metode SAW Pada Penentuan Penerima Beasiswa Lazizmu
Ike Yunia Pasa 1 , Nur Wachid Adi Prasetya 2* , Ratih Hafsarah Maharrani 2
1 Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Purworejo, Purworejo 54111, Indone- sia
2 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Cilacap, Cilacap 53212, Indonesia ikeypasa@umpwr.ac.id, *nwap.pnc@pnc.ac.id, ratih.hafsarah@pnc.ac.id

## Abstrak
Beasiswa adalah pemberian penghargaan berupa bantuan keuangan kepada orang atau organisasi atas prestasi  kerja  yang  dilakukan.  Universitas  Muhammadiyah  Purworejo  (UMP)  sebagai  salah  satu institusi pendidikan, juga memberikan beasiswa kepada mahasiswanya. Salah satunya adalah beasiswa Lazizmu.  Dalam  prosesnya,  pihak  kampus  perlu  memprioritaskan  mahasiswa  sesuai  kriteria  yang mereka  miliki.  Namun,  tingkat  akurasi  pemilihan  mahasiswa  masih  rendah.  Sehingga  perlu diimplementasikan metode yang efisien untuk membantu proses seleksi penerimaan beasiswa Lazizmu di  UMP.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  perhitungan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  pada  masalah seleksi  penerimaan  beasiswa  Lazizmu,  dengan  pengujian menggunakan confu- sion  matrix .  Hasil  pengujian confusion  matrix menunjukkan  tingkat  akurasi  pada  perhitungan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah sebesar 80%, sehingga dapat dikem- bangkan  menjadi  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerimaan  beasiswa  Lazizmu  di Universitas Muhammadiyah Purworejo (UMP).
Kata kunci: beasiswa, UMP, Lazizmu, Simple Additive Weighting , confusion matrix

## Abstract
Scholarships  are  awards  in  the  form  of  financial  aid  to  individuals  or  organizations  for  their  work performance.  Purworejo  Muhammadiyah  University  (UMP)  as  an  educational  institution,  also  pro- vides scholarships to its students. One of them is the Lazizmu scholarship. In the process, the campus needs to prioritize students according to their criteria. However, the accuracy of student selection is still low; therefore it is necessary to implement an efficient method to assist the selection process for the acceptance of the Lazizmu scholarship at UMP. This research aims to apply the calculation of the Simple Additive Weighting (SAW) method to the selection problem of the Lazizmu scholarship recipi- ent, by conducting a test using a confusion matrix. The results of the confusion matrix test show that the level of accuracy in calculations using the Simple Additive Weighting (SAW) method is 80%, thus it can be developed into a decision support system to determine the acceptance of the Lazizmu schol- arship at the Muhammadiyah University of Purworejo (UMP).
Keywords: scholarship, UMP, Lazizmu, Simple Additive Weighting, confusion matrix

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Beasiswa adalah pemberian penghargaan berupa bantuan  keuangan  kepada  orang  atau  organisasi atas prestasi kerja yang dilakukan (Muqorobin et al.,  2019).  Beasiswa  dapat  diberikan  untuk keperluan pendidikan, atau melanjutkan pendidikan.  Adapun  asal  beasiswa  dapat  dari
pemerintah,  swasta,    atau  lembaga  pendidikan (Sibyan, 2020).
Universitas  Muhammadiyah  Purworejo  (UMP) sebagai  salah  satu  institusi  pendidikan,  juga memberikan  beasiswa  kepada  mahasiswanya untuk  meningkatkan  kesejahteraan  mahasiswa dan  menjamin  agar  tidak  ada  mahasiswa  yang berhenti karena masalah biaya kuliah. Salah satu beasiswa yang diselenggarakan oleh UMP setiap
tahun  adalah  beasiswa  Lazizmu.  Lazizmu merupakan  lembaga  di  lingkungan  organisasi Muhammadiyah  yang  memiliki  peran  untuk mengelola  dana  zakat,  infaq,  dan  shadaqah (Huda,  2019).  Sesuai  Surat  Keputusan  Rektor Universitas  Muhammadiyah  Purworejo  Nomor 069/KEP/II.3.AU/F/2020 tentang Peraturan Beasiswa Mahasiswa Universitas
Muhammadiyah  Purworejo,  beasiswa  lazizmu diperuntukkan bagi mahasiswa UMP.
Oleh karena itu, dalam proses seleksi mahasiswa untuk  memperoleh  beasiswa,  pihak  kampus perlu memprioritaskan mahasiswa sesuai kriteria yang  mereka  miliki,  sehingga  pada  beasiswa Lazizmu,  nantinya  memiliki  daftar  mahasiswa yang memiliki potensi untuk mendapat beasiswa tersebut,  yang  sesuai  persyaratan.  Namun, tingkat  akurasi  pemilihan  mahasiswa  masih rendah,  sehingga  menimbulkan  kasus,  di  mana mahasiswa yang seharusnya berpotensi mendapatkan  beasiswa,  menjadi  tidak  dapat karena hasil proses seleksi yang kurang tepat dan objektif.
Pemanfaatan
sebuah sistem pendukung keputusan  sangat  diperlukan  untuk  membantu pihak  kampus  dalam  mengambil  keputusan terkait  penentuan  mahasiswa  yang  lolos  seleksi penerimaan
beasiswa
Lazizmu. Sistem pendukung keputusan adalah sistem
terkomputerisasi  yang  mendukung  pengambilan keputusan  manajerial  dalam  masalah  tidak terstruktur  atau  semi  terstruktur  (Magrisa  et  al., 2018).  Sistem  pendukung  keputusan  membantu pihak  manajerial  dalam  mengambil  keputusan sebagai  perbaikan  kualitas  keputusan,  namun tidak  menggantikan  penilaian  mereka  terhadap keputusan  itu  (Septilia  et  al.,  2020).  Namun, sistem  pendukung  keputusan  perlu  menerapkan sebuah  metode  pengambilan  keputusan,  untuk meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan.
Oleh
karena itu, perlu diimplementasikan  metode  yang  efisien  untuk membantu  proses  seleksi  penerimaan  beasiswa Lazizmu di UMP.
Metode  yang  dimaksud  adalah  metode Multi- Attribute  Decision  Making (MADM).  MADM merupakan  suatu  metode  keputusan  untuk memilih beberapa alternatif berdasarkan beberapa  kriteria,  dengan  peluang  yang  sama (Ridho  et  al.,  2021).  Adapun  beberapa  metode terkait  sistem  pendukung  keputusan  antara  lain Simple  Additive  Weighting (SAW), Weighted Product (WP)  TOPSIS, Analytic  Hierarchy Process (AHP).

## 1.2 Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan perhi- tungan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  pada  masalah  seleksi  penerimaan beasiswa
Lazizmu di
Universitas Muhammadiyah  Purworejo  (UMP),  sehingga diketahui  tingkat  akurasi  metode  SAW  pada seleksi  penerimaan  beasiswa  Lazizmu  di  UMP, khususnya  untuk  mahasiswa  lama.  Pengujian dilakukan  dengan  pengukuran performance , menggunakan confusion matrix .
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dipilih  karena  metode  ini  sering  digunakan dalam pengembangan sistem pendukung keputusan,  di  mana  SAW  mencari  penjumlahan terbobot  setiap  alternatif  di  semua  kriteria  pada masalah pengambilan multi proses. (Nafi’ et al., 2021).

## 2. METODE
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merujuk pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1 Metode penelitian

## 2.1   Studi Pustaka
2.1.1 Simple Additive Weighting (SAW)
SAW  merupakan  metode  dalam  pencarian jumlah  terbobot  dari  pe-rating-an  kriteria,  yang dilakukan pada masing-masing alternatif terhadap  semua  atribut  yang  ada  (Qiyamullailiy et al., 2020).
Adapun  tahapan  dalam  perhitungan  metode SAW  adalah  sebagai  berikut  (Sari  et  al.,  2021) (Penta et al., 2019) (Salim, 2018):
1. Tentukan alternatif
2. Tentukan  kriteria  yang  digunakan  sebagai acuan  (C i ),  dan  tentukan  kriteria cost (biaya) dan benefit (keuntungan)
3. Konversi  nilai  alternatif  yang  ada  ke  nilai rating kecocokan tiap kriteria
4. Tentukan  bobot  tingkat  kepentingan  (W),  di mana W = [W 1 , W 2 , W 3 , … W j ]
5. Buat  matriks  keputusan  X  yang  berasal  dari tabel  rating  kecocokan  pada  masing-masing kriteria pada masing-masing kriteria
6. Lakukan normalisasi pada matriks keputusan X, dengan persamaan:
{ …..……….( 1 ) Di mana:
r ij : nilai rating kriteria ternormalisasi X ij : nilai atribut dari masing-masing kriteria max(X ij )  :  nilai  maksimal  dari  kriteria  W masing-masing alternatif min(X ij )  :  nilai  minimal  dari  kriteria  W masing-masing alternatif
7. Buat  matriks  ternormalisasi  R,  dari  hasil rating  kinerja  yang  telah  dinormalisasi, dengan persamaan:
[ ] …..………. ( 2 )
Di mana:
R   : matriks ternormalisasi R r ij : nilai rating kriteria ternormalisasi
8. Hitung nilai akhir, dengan menjumlahkan dan mengalikan  matriks  ternormalisasi  R  dengan
bobot  tingkat  kepentingan  W,  dengan  persa- man:
∑
…..………. ( 3 )
Di mana:
V i : rangking masing-masing alternatif W j : bobot masing-masing kriteria r ij : nilai rating kriteria ternormalisasi
9. Urutkan  hasil  (V i )  dari  yang  tertinggi  hingga terendah.

## 2.1.2  Uji Confusion Matrix
Pengujian confusion matrix merupakan pengujian  untuk  menghitung  tingkat  akurasi pada  sistem  pendukung  keputusan  atau  data mining (Serelia et al., 2020).
Perhitungan confusion  matrix berdasarkan  tabel perbandingan  hasil  klasifikasi  sistem  dan klasifikasi  sebenarnya.  Tabel  tersebut  seperti pada Tabel 1. berikut.
Table 1. Confusion matrix (Satria & Tambunan, 2020)
Yes No Yes TP FN No FP TN Total Positive Negative
Keterangan: TP  : True  Positive ,  kasus  di  mana  calon penerima  beasiswa  diprekdiksi  layak  menurut sistem dan kenyataannya FP  : False  Positive ,  kasus  di  mana  calon penerima  beasiswa  diprekdiksi  layak  menurut sistem, tapi tidak layak menurut kenyataannya TN  : True  Negative ,  kasus  di  mana  calon penerima  beasiswa  diprekdiksi  tidak  layak menurut sistem dan kenyataannya FN  : False  Negative ,  kasus  di  mana  calon penerima  beasiswa  diprekdiksi  tidak  layak menurut sistem, tapi layak menurut
kenyataannya
Adapun  persamaan  untuk  menghitung  tingkat akurasi  menggunakan confusion  matrix di  atas adalah  sebagai  berikut  (Satria  &  Tambunan, 2020) (Wanti & Puspitasari, 2022):
…..……….( 4 )
Di mana:

## A : tingkat akurasi

## 2.2   Pengumpulan Data
Data  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini  di- peroleh  dengan  melakukan  wawancara  kepada bagian  kemahasiswaan  Universitas  Muham- madiyah  Purworejo  (UMP),  serta  analisis  doku- men  beasiswa  yang  ada,  yaitu  Surat  Keputusan Rektor  Universitas  Muhammadiyah  Purworejo Nomor 069/KEP/II.3.AU/F/2020 tentang Peraturan  Beasiswa  Mahasiswa  Universitas Muhammadiyah  Purworejo.  Penelitian  ini  ber- fokus pada seleksi beasiswa Lazizmu, khususnya untuk mahasiswa lama UMP.
Selain  itu,  untuk  data  alternatif,  diperoleh  dari Surat Keputusan Rektor Universitas Muhammadiyah Purworejo Nomor 616/KEP/II.3.AU/F/2021 tentang Penetapan Mahasiswa Penerima Beasiswa Lazizmu Universitas  Muhammadiyah  Purworejo  Tahun Akademik 2021/2022.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Penerapan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW)

## 3.1.1 Penentuan Alternatif
Alternatif  diperoleh  dari  daftar  mahasiswa  pen- erima  beasiswa  Lazizmu  secara  nyata,  sesuai dengan Surat Keputusan Rektor Universitas Mu- hammadiyah  Purworejo  (UMP),  serta  data  pen- daftar  beasiswa  Lazizmu.  Data  mahasiswa  pen- erima  dan  pendaftar  yang  digunakan  sebanyak 20 mahasiswa. Data ini akan dijadikan alternatif pada  metode  SAW.  Tabel  2.  di  bawah  menun- jukkan data mahasiswa tersebut.
Table 2. Daftar Mahasiswa Penerima Beasiswa
dan Pendaftar Lazizmu UMP No Inisial Nama Kode Alter- natif Status Ma- hasiswa 1 AM A1 Penerima 2 SM A2 Penerima 3 SL A3 Penerima 4 SA A4 Penerima 5 TY A5 Pendaftar 6 NA A6 Pendaftar 7 SW A7 Pendaftar 8 VA A8 Pendaftar 9 AF A9 Pendaftar 10 AS A10 Pendaftar 11 SZ A11 Pendaftar 12 AK A12 Pendaftar
13 AP A13 Pendaftar 14 AA A14 Pendaftar 15 TF A15 Pendaftar 16 MR A16 Pendaftar 17 DP A17 Pendaftar 18 RD A18 Pendaftar 19 DN A19 Pendaftar 20 RM A20 Pendaftar

## 3.1.2 Penentuan Kriteria
Berdasarkan  SK  rektor  tentang  beasiswa  di UMP,  maka  diperoleh  kriteria  dan  atribut,  serta nilainya, seperti pada Tabel 3. berikut.

## Table 3. Kriteria, atribut dan nilai atribut
No  Kriteria Atribut Nilai 1 C1 Hasil Wawancara >95 5 81 - 95 4 66 - 80 3 50 - 65 2 <50 1 2 C2 IPK > 3,75 5 3,51 - 3,75 4 3,26 - 3,50 3 3,00 - 3,25 2 <3 1 3 C3 Kepemilikan KIP Ada 5 Tidak 1 4 C4 Kepemilikan KKS Ada 5 Tidak 1 5 C5 Penghasilan Ayah > 1.500.000 5 1000.000 - 1.499.000 4 500.000 - 999.000 3 < 500.0000 2 0 1 6 C6 Penghasilan Ibu > 1.500.000 5 1000.000 - 1.499.000 4 500.000 - 999.000 3 < 500.0000 2 0 1 7 C7 Kepemilikan Rumah Sendiri 4 Sewa Tahunan 3 Sewa Bulanan 2 Menumpang 1 8 C8 Daya Listrik >1300 W 4 1300 W 3 900 W 2 450 W 1 9 C9 Luas Tanah >200 5 100-200 4 50-99 3 25-50 2 <25 1 10 C10 Sumber Air Air PAM 3
Air Sumur 2 Air Sungai 1
Tabel  3.  menunjukkan  kriteria  yang  dijadikan acuan  seleksi  penerimaan  beasiswa  Lazizmu  di Universitas  Muhammadiyah  Purworejo  (UMP), serta  atribut  dan  bobot  masing-masing  atribut- nya.
Kriteria  yang  ada,  kemudian  ditentukan  keco- cokannya,  apakah  termasuk  kriteria benefit (ke- untungan),  atau cost (biaya).  Berdasarkan  hasil analisis,  maka  hasil  penentuan  kriteria,  tercan- tum pada Tabel 4.
Table 4. Kriteria acuan dan kecocokannya
No Kriteria Kecocokan 1 C1 Hasil Wawancara Benefit 2 C2 IPK Benefit 3 C3 Kepemilikan KIP Benefit 4 C4 Kepemilikan KKS Benefit 5 C5 Penghasilan Ayah Cost 6 C6 Penghasilan Ibu Cost 7 C7 Kepemilikan Rumah Cost 8 C8 Daya Listrik Cost 9 C9 Luas Tanah Cost 10 C10  Sumber Air Cost
Pada  Tabel  4.  di  atas,  kriteria  yang  termasuk benefit (keuntungan)  adalah  hasil  wawancara (C1),  IPK  (C2),  kepemilikan  KIP  (C3),  dan kepemilikan KKS (C4). Sedangkan kriteria yang termasuk  cost  (biaya)  adalah  penghasilan  ayah (C5),  penghasilan  ibu  (C6),  kepemilikan  rumah (C10),  daya  listrik  (C7),  luas  tanah  (C8),  dan sumber air (C9).

## 3.1.3 Konversi Nilai Alternatif
Konversi  nilai  alternatif  yang  ada  dengan  me- masukkan nilai kriteria dan atribut, pada masing- masing alternatif. Adapun hasil konversi nilai al- ternatif, terdapat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Konversi nilai alternatif
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 A1 4 3 5 5 1 1 4 1 4 2 A2 4 3 1 1 3 1 1 1 1 2 A3 4 4 5 5 3 1 1 1 4 1 A4 4 2 1 1 2 1 4 1 4 2 A5 4 3 5 5 3 2 4 1 1 2 A6 4 4 1 1 5 1 4 1 4 2 A7 4 3 1 1 1 1 4 1 2 2 A8 3 3 5 5 5 1 3 1 3 3 A9 4 3 1 5 3 1 4 1 4 2
A10 4 3 1 1 2 1 1 1 4 2 A11 4 2 1 1 2 1 4 1 1
2 A12 4 2 5 5 3 3 4 1 1
2 A13 4 2 1 1 3 1 4 1 3 2
A14 4 5 5 5 1 2 4 1 5 2 A15 4 3 1 1 3 3
4 1 3 2 A16 4 4 1 1 5 1
1 1 3 3 A17 4 5 1 1 1 3 4 2 3 2 A18 4 4 1 1 3 1 4 2 4 2 A19 4 3 1 1 5 1 4 1 1 2 A20 4 4 1 1 3 4 4 1 5 2

## 3.1.4 Penentuan Bobot
Bobot dari kriteria seleksi penentuan penerimaan beasiswa menunjukkan seberapa penting kriteria tersebut  dalam  proses  seleksi.  Tabel  6.  menun- jukkan bobot dari tiap kriteria yang ada.

## Tabel 6. Kriteria dan bobotnya
No Kriteria Bobot 1 C1 Hasil Wawancara 25% 2 C2 IPK 15% 3 C3 Kepemilikan KIP 10% 4 C4 Kepemilikan KKS 10% 5 C5 Penghasilan Ayah 10% 6 C6 Penghasilan Ibu 10% 7 C7 Kepemilikan Rumah 5% 8 C8 Daya Listrik 5% 9 C9 Luas Tanah 5% 10 C10  Sumber Air 5%
Tabel  6.  menunjukkan  bahwa  C1  merupakan kriteria  yang  paling  penting  (25%),  disusul  C2 (15%).  Kriteria  C3,  C4,  C5,  dan  C6  sama-sama mempunyai  bobot  10%.  Sedangkan  C7-C10 mempunyai  tingkat  kepentingan  (bobot)  yang sama, yaitu 5%.

## 3.1.5 Membuat Matriks Keputusan
Matriks  keputusan  dibuat  dengan  menggunakan persamaan  1. Misalkan untuk kriteria C2, perhi- tungan  matriks  keputusan  pada  masing-masing alternatif A1-A20 adalah sebagai berikut:
r 12 = 3 / maxC2 = 3 / 5 = 0,60
r 22 = 3 / maxC2 = 3 / 5 = 0,60 r 32 = 4 / maxC2 = 4 / 5 = 0,80 r 42 = 2 / maxC2 = 2 / 5 = 0,40 r 52 = 3 / maxC2 = 3 / 5 = 0,60 r 62 = 4 / maxC2 = 4 / 5 = 0,80 r 72 = 3 / maxC2 = 3 / 5 = 0,60 r 82 = 3 / maxC2 = 3 / 5 = 0,60 r 92 = 3 / maxC2 = 3 / 5 = 0,60
r 102 = 3 / maxC2 = 3 / 5 = 0,60 r 112 = 2 / maxC2 = 2 / 5 = 0,40 r 122 = 2 / maxC2 = 2 / 5 = 0,40 r 132 = 2 / maxC2 = 2 / 5 = 0,40 r 142 = 5 / maxC2 = 5 / 5 = 1,00 r 152 = 3 / maxC2 = 3 / 5 = 0,60 r 162 = 4 / maxC2 = 4 / 5 = 0,80
Di  mana  maxC2  adalah  nilai  maksimal  dari semua  nilai  alternatif  A1-A20  pada  kriteria  C2, yaitu 5.
Adapun hasil perhitungan matriks keputusan pa- da  masing-masing  kriteria  secara  lebih  lengkap
tercantum  pada  matriks  ternormalisasi  R,  pada Tabel 7. berikut.
Tabel 7. Matriks Ternormalisasi
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C1 0 A1 1, 00 0, 60 1, 00 1, 00 1, 00 1, 00 0, 25 1, 00 0, 25 0, 50 A2 1, 00 0, 60 0, 20 0, 20 0, 33 1, 00 1, 00 1, 00 1, 00 0, 50 A3 1, 00 0, 80 1, 00 1, 00 0, 33 1, 00 1, 00 1, 00 0, 25 1, 00 A4 1, 00 0, 40 0, 20 0, 20 0, 50 1, 00 0, 25 1, 00 0, 25 0, 50 A5 1, 00 0, 60 1, 00 1, 00 0, 33 0, 50 0, 25 1, 00 1, 00 0, 50 A6 1, 00 0, 80 0, 20 0, 20 0, 20 1, 00 0, 25 1, 00 0, 25 0, 50 A7 1, 00 0, 60 0, 20 0, 20 1, 00 1, 00 0, 25 1, 00 0, 50 0, 50 A8 0, 75 0, 60 1, 00 1, 00 0, 20 1, 00 0, 33 1, 00 0, 33 0, 33 A9 1, 00 0, 60 0, 20 1, 00 0, 33 1, 00 0, 25 1, 00 0, 25 0, 50 A1 0 1, 00 0, 60 0, 20 0, 20 0, 50 1, 00 1, 00 1, 00 0, 25 0, 50 A1 1 1, 00 0, 40 0, 20 0, 20
0, 50 1, 00
0, 25 1, 00 1, 00 0, 50 A1 2 1, 00 0, 40 1, 00 1, 00 0, 33 0, 33 0, 25 1, 00 1, 00 0, 50 A1 3 1, 00 0, 40 0, 20 0, 20 0, 33 1, 00 0, 25 1, 00 0, 33 0, 50 A1 4 1, 00 1, 00 1, 00 1, 00 1, 00 0, 50 0, 25 1, 00 0, 20 0, 50 A1 5 1, 00 0, 60 0, 20 0, 20 0, 33 0, 33 0, 25 1, 00 0, 33 0, 50 A1 6 1, 00 0,
80 0, 20 0, 20 0, 20 1, 00 1, 00 1, 00 0, 33 0, 33 A1 7 1, 00 1, 00 0, 20 0, 20 1, 00 0, 33 0, 25 0, 50 0, 33 0, 50 A1 8 1, 00 0, 80 0, 20 0, 20 0, 33 1, 00 0, 25 0, 50 0, 25 0, 50 A1 9 1, 00 0,
60 0, 20 0, 20 0, 20 1, 00 0, 25 1, 00 1, 00 0, 50 A2 0 1, 00 0, 80 0, 20 0, 20 0, 33 0, 25 0, 25 1, 00 0, 20 0, 50

## 3.1.6  Menghitung Nilai Akhir
Setelah membuat matriks ternormalisasi, langkah  berikutnya  adalah  menghitung  nilai akhir  V  dari  setiap  alternatif.  Nilai  akhir  V  ini yang  akan  menjadi  acuan  perangkingan  alter- natif.  Perhitungan  nilai  akhir  V  menggunakan Persamaan 3.
Perhitungan  nilai  akhir  V  dari  setiap  alternatif adalah sebagai berikut:
V 1 = (1,00x0,25)+(0,60x0,15)+(1,00x0,10)+(1,00x0,1 0)+(1,00x0,10)+(1,00x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x
0,05)+(0,25x0,05)+(0,50x0,05) = 1,9
V 2 = (1,00x0,25)+(0,60x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1 0)+(0,33x0,10)+(1,00x0,10)+(1,00x0,05)+(1,00x
0,05)+(1,00x0,05)+(0,50x0,05) = 1,708333333
V 3 = (1,00x0,25)+(0,80x0,15)+(1,00x0,10)+(1,00x0,1 0)+(0,33x0,10)+(1,00x0,10)+(1,00x0,05)+(1,00x 0,05)+(0,25x0,05)+(1,00x0,05) = 2,095833333 V 4 =
(1,00x0,25)+(0,40x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1 0)+(0,50x0,10)+(1,00x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x 0,05)+(0,25x0,05)+(0,50x0,05) = 1,325 V 5 =
(1,00x0,25)+(0,60x0,15)+(1,00x0,10)+(1,00x0,1 0)+(0,33x0,10)+(0,50x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x 0,05)+(1,00x0,05)+(0,50x0,05) = 1,795833333 V 6 =
(1,00x0,25)+(0,80x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1 0)+(0,20x0,10)+(1,00x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x 0,05)+(0,25x0,05)+(0,50x0,05) = 1,35 V 7 =
(1,00x0,25)+(0,60x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1 0)+(1,00x0,10)+(1,00x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x 0,05)+(0,50x0,05)+(0,50x0,05) = 1,5625 V 8 = (0,75x0,25)+(0,60x0,15)+(1,00x0,10)+(1,00x0,1 0)+(0,20x0,10)+(1,00x0,10)+(0,33x0,05)+(1,00x 0,05)+(0,33x0,05)+(0,33x0,05) = 1,6375
V 9 = (1,00x0,25)+(0,60x0,15)+(0,20x0,10)+(1,00x0,1 0)+(0,33x0,10)+(1,00x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x 0,05)+(0,25x0,05)+(0,50x0,05) = 1,533333333 V 10 = (1,00x0,25)+(0,60x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1 0)+(0,50x0,10)+(1,00x0,10)+(1,00x0,05)+(1,00x 0,05)+(0,25x0,05)+(0,50x0,05) = 1,5625 V 11 = (1,00x0,25)+(0,40x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1 0)+(0,50x0,10)+(1,00x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x 0,05)+(1,00x0,05)+(0,50x0,05) = 1,5125 V 12 = (1,00x0,25)+(0,40x0,15)+(1,00x0,10)+(1,00x0,1 0)+(0,33x0,10)+(0,33x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x 0,05)+(1,00x0,05)+(0,50x0,05) = 1,704166667 V 13 = (1,00x0,25)+(0,40x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1
0)+(0,33x0,10)+(1,00x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x 0,05)+(0,33x0,05)+(0,50x0,05) = 1,304166667 V 14 =
(1,00x0,25)+(1,00x0,15)+(1,00x0,10)+(1,00x0,1
0)+(1,00x0,10)+(0,50x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x 0,05)+(0,20x0,05)+(0,50x0,05) = 1,8625 V 15 =
(1,00x0,25)+(0,60x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1
0)+(0,33x0,10)+(0,33x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x 0,05)+(0,33x0,05)+(0,50x0,05) = 1,1875 V 16 = (1,00x0,25)+(0,80x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1 0)+(0,20x0,10)+(1,00x0,10)+(1,00x0,05)+(1,00x 0,05)+(0,33x0,05)+(0,33x0,05) = 1,516666667 V 17 = (1,00x0,25)+(1,00x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1 0)+(1,00x0,10)+(0,33x0,10)+(0,25x0,05)+(0,50x 0,05)+(0,33x0,05)+(0,50x0,05) = 1,329166667 V 18 = (1,00x0,25)+(0,80x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1 0)+(0,33x0,10)+(1,00x0,10)+(0,25x0,05)+(0,50x 0,05)+(0,25x0,05)+(0,50x0,05) = 1,258333333 V 19 = (1,00x0,25)+(0,60x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1 0)+(0,20x0,10)+(1,00x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x 0,05)+(1,00x0,05)+(0,50x0,05) = 1,4875 V 20 = (1,00x0,25)+(0,80x0,15)+(0,20x0,10)+(0,20x0,1 0)+(0,33x0,10)+(0,25x0,10)+(0,25x0,05)+(1,00x 0,05)+(0,20x0,05)+(0,50x0,05) = 1,183333333 3.1.7  Pengurutkan/perangkingan Hasil Akhir
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  akhir  V, maka  diperoleh  hasil  perangkingan  menurut perhitungan menggunakan metode SAW, seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Nilai Akhir V dan Perangkingan

## Menurut Metode SAW
Alternatif Nilai V Rangking SAW A1 1,9000 2 A2 1,7083 5 A3 2,0958 1 A4 1,3250 16 A5 1,7958 4 A6 1,3500 14 A7 1,5625 8 A8 1,6375 7 A9 1,5333 10 A10 1,5625 9 A11 1,5125 12 A12 1,7042 6 A13 1,3042 17 A14 1,8625 3 A15 1,1875 19 A16 1,5167 11 A17 1,3292 15 A18 1,2583 18 A19 1,4875 13 A20 1,1833 20
Sesuai dengan Surat Keputusan Rektor Universitas  Muhammadiyah  Purworejo  Nomor 616/KEP/II.3.AU/F/2021 tentang Penetapan Mahasiswa Penerima Beasiswa Lazizmu
Universitas  Muhammadiyah  Purworejo  Tahun Akademik  2021/2022,  maka  hanya  rangking  1 sampai  4  akan  diterima  sebagai  penerima beasiswa.

## 3.1.8  Pengujian Confusion Matrix
Hasil  akhir  V  dan  perangkingannya,  kemudian diuji dengan metode Confusion Matrix , sehingga diperoleh nilai True Positive (TP), False Positive (FP), True  Positive (TP),  dan False  Negative (FN).  Pengujian confusion  matrix dilakukan dengan membandingkan hasil realita (kenyataan) dengan hasil perhitungan metode SAW.
Adapun  perbandingan  hasil  realita  (kenyataan) dengan  hasil  perhitungan  metode  SAW  terdapat pada Tabel 9.

## Tabel 9. Perbandingan Hasil Kenyataan Dan Metode SAW
Alter- natif Rangking Realita Hasil Realita Rangking SAW Hasil SAW A1 1 L 2 L A2 2 L 5 TL A3 3 L 1 L A4 4 L 16 TL A5 5 TL 4 L A6 6 TL 14 TL A7 7 TL 8 TL A8 8 TL 7 TL A9 9 TL 10 TL A10 10 TL 9 TL A11 11 TL 12 TL A12 12 TL 6 TL A13 13 TL 17 TL A14 14 TL 3 L A15 15 TL 19 TL A16 16 TL 11 TL A17 17 TL 15 TL A18 18 TL 18 TL A19 19 TL 13 TL A20 20 TL 20 TL
Di  mana  L  adalah  alternatif  tersebut  dinyatakan “Lolos”  dan  berhak  menerima  beasiswa,  ,  se- dangkan TL adalah alternatif tersebut dinyatakan “Tidak lolos”, baik menurut hasil kenyataan dan perhitungan metode SAW.
Sedangkan  nilai  TP,  TN,  FP,  dan  FN  terdapat pada Tabel 10.
Tabel 10. Penentuan nilai TP, TN, FP, dan FN
Alter- natif Rangking Realita Rangking SAW TP TN FP FN A1 1 2 Y T T T A2 2 5 T T T Y A3 3 1 Y T T T
A4 4 16 T T T Y A5 5 4 T T Y T A6 6 14 T Y T T A7 7 8 T Y T T A8 8 7 T Y T T A9 9 10 T Y T T A10 10 9 T Y T T A11 11 12 T Y T T A12 12 6 T Y T T A13 13 17 T Y T T A14 14 3 T T Y T A15 15 19 T Y T T A16 16 11 T Y T T A17 17 15 T Y T T A18 18 18 T Y T T A19 19 13 T Y T T A20 20 20 T Y T T Jumlah 2 14 2 2
Di  mana  Y  adalah  “Ya”,  artinya  hasil  per- bandingan  rangking  secara  kenyataan  (realita) dan  rangking  menurut  metode  SAW  sesuai.  Se- dangkan  T  adalah  “Tidak”,  artinya  hasil  per- bandingan  rangking  secara  kenyataan  (realita) dan rangking menurut metode SAW tidak sesuai.
Penentuan sesuai dan tidak sesuai mempengaruhi  nilai  TP,  TN,  FP,  dan  FN. True Positive (TP)  bernilai  Y  jika  alternatif  dinya- takan  “Lolos”,  baik  menurut  hasil  kenyataan maupun  perhitungan  metode  SAW. True Positive (TP)  bernilai  Y  jika  alternatif  dinya- takan  “Tidak  lolos”  baik  menurut  hasil  ken- yataan maupun perhitungan metode SAW. False Positive (FP)  bernilai  Y  jika  alternatif  dinya- takan “Tidak lolos” menurut hasil kenyataan, ta- pi  dinyatakan  “Lolos”  menurut  perhitungan metode  SAW. False  Negative (FN)  bernilai  Y jika  alternatif  dinyatakan  “Lolos”  menurut  hasil kenyataan,  tapi  dinyatakan  “Tidak  lolos” menurut perhitungan metode SAW.
Berdasarkan  nilai  TP,  TN,  FP,  dan  FN  pada Tabel  10,  maka  dapat  diperoleh  tingkat  akurasi pada  perhitungan  menggunakan  metode  SAW, dengan memakai Persamaan 4.
A = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN) x 100%
= 16 / 20 x 100%
= 80%

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pengujian confusion  matrix menunjukkan tingkat  akurasi  pada  perhitungan  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  ada- lah  sebesar  80%.  Dengan  demikian,  metode SAW  dapat  dikembangkan  menjadi  sebuah  sis- tem  pendukung  keputusan  penentuan  pen- erimaan  beasiswa  Lazizmu  di  Universitas  Mu- hammadiyah Purworejo (UMP).

## REKOMENDASI
Pada  penelitian  selanjutnya,  dapat  dicari  tingkat akurasi  pada  perhitungan  menggunakan  metode Multi-Attribute  Decision  Making (MADM) lain, seperti Weighted  Product (WP)  TOPSIS,  mau- pun Analytic Hierarchy Process (AHP). Kemudian  dapat  dilakukan  perbandingan  hasil antara  beberapa  metode  tersebut,  sehingga metode  terbaik  dapat  diimplementasikan  dalam pengembangan  sistem  pendukung  keputusan, khususnya  pada  permasalahan  penentuan  pen- erimaan  beasiswa  Lazizmu  di  Universitas  Mu- hammadiyah Purworejo (UMP).

## DAFTAR PUSTAKA
Huda,  N.  (2019).  Pemberdayaan  Ekonomi Mustahik  Di  Lazismu  Surakarta. SUHUF , 31 (2),
161–178. https://journals.ums.ac.id/index.php/suhuf/
article/view/9042
Magrisa,  T.,  Wardhani,  K.  D.  K.,  &  Saf,  M.  R. A.  (2018).  Implementasi  Metode  SMART pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Kegiatan  Ekstrakurikuler  untuk Siswa  SMA. Informatika  Mulawarman : Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer , 13 (1),  49–
55.
https://doi.org/10.30872/JIM.V13I1.648
Muqorobin,  M.,  Apriliyani,  A.,  &  Kusrini,  K.
(2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan
Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode SAW. Respati , 14 (1). https://doi.org/10.35842/JTIR.V14I1.274
Nafi’, D. N., Mulyanto, A., & Wonoseto, M. G. (2021).  Perbandingan  Sensitivitas  Metode SAW  Dan  TOPSIS  Dalam  Pemilihan Ustadz  Teladan  Ponpes  Wahid  Hasyim Yogyakarta. Fountain of Informatics Journal , 6 (1), 35–44. https://doi.org/10.21111/FIJ.V6I1.4670
Penta, M. F., Siahaan, F. B., & Sukamana, S. H.
(2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan
Karyawan
Terbaik
Menggunakan  Metode  SAW  pada  PT.
Kujang  Sakti  Anugrah. JSAI  (Journal Scientific  and  Applied  Informatics) , 2 (3).
https://doi.org/10.36085/jsai.v2i3.410
Qiyamullailiy,  A.,  Nandasari,  S.,  &  Amrozi,  Y.
(2020). PERBANDINGAN PENGGUNAAN  METODE  SAW  DAN AHP  UNTUK  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN BARU. Teknika: Engineering  and  Sains  Journal , 4 (1),  7. https://doi.org/10.51804/tesj.v4i1.487.7-12
Ridho,  M.  R.,  Hairani,  H.,  Latif,  K.  A.,  & Hammad,  R.  (2021).  Kombinasi  Metode AHP  dan  TOPSIS  untuk  Rekomendasi Penerima  Beasiswa  SMK  Berbasis  Sistem Pendukung  Keputusan. Jurnal  Tekno Kompak , 15 (1), 26–39. https://doi.org/10.33365/JTK.V15I1.905
Salim,  M.  A.  (2018).  Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Penerima  Bantuan Perbaikan  Rumah  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Wieghting  (SAW)  Studi
Kasus  Kelurahan  Tambelan  Sampit  Kota Pontianak. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi , 7 (2), 120–131. https://doi.org/10.32520/STMSI.V7I2.293
Sari,  W.  E.,  B,  M.,  &  Rani,  S.  (2021).
Perbandingan  Metode  SAW  dan  Topsis pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa. Jurnal Sisfokom (Sistem  Informasi  Dan  Komputer) , 10 (1), 52–58.
https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i1.10
27
Satria,  B.,  &  Tambunan,  L.  (2020).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan Rumah Layak Huni Menggunakan FMADM  dan  SAW. JOINTECS  (Journal of  Information  Technology  and  Computer Science) , 5 (3), 167. https://doi.org/10.31328/jointecs.v5i3.1361
Septilia,  H.  A.,  Parjito,  P.,  &  Styawati,  S.
(2020). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN DANA BANTUAN MENGGUNAKAN METODE  AHP. Jurnal  Teknologi  Dan Sistem Informasi , 1 (2), 34–41. https://doi.org/10.33365/JTSI.V1I2.369
Serelia,  E.,  Serelia,  E.  B.,  &  Saf,  M.  R.  A.
(2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan
Penentuan Peminatan Siswa Dengan
Menggunakan  Metode  SAW  (Simple Additive  Weighting)  Pada  SMA  Negeri Dharma  Pendidikan. Techno.Com , 19 (3),
227–236. https://doi.org/10.33633/tc.v19i3.3498
Sibyan,  H.  (2020).  Implementasi  Metode
SMART pada Sistem Pendukung Keputusan  Penerima  Beasiswa  Sekolah. Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ , 7 (1), 78–83. https://doi.org/10.32699/PPKM.V7I1.1055
Wanti,  L.  P.,  &  Puspitasari,  L.  (2022). Optimization  of  the  Fuzzy  Logic  Method for  Autism  Spectrum  Disorder  Diagnosis. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi Informasi) , 6 (1), 16–24. https://doi.org/10.29207/RESTI.V6I1.3599