Abstrak —  Beasiswa  merupakan  pemberian  bantuan keuangan  yang  diberikan  kepada  perorangan  yang  bertujuan untuk  digunakan  demi  keberlangsungan  pendidikan  yang ditempuh. Demikian halnya dengan Sekolah Tinggi Manajemen dan  Ilmu  Komputer  Bina  Sarana  Global  yang  telah  memiliki program  pemberian  beasiswa  bidikmisi  terhadap  calon mahasiswa  baru.  Akan  tetapi,  dalam  melakukan  seleksi beasiswa  bidikmisi  tersebut  sistem  yang  berjalan  masih  secara manual  dalam  penyeleksiannya.  Sistem  Pendukung  Keputusan menjadi alternatif dalam pemecahan masalah tersebut. Metode Analitical  Hierarchy  Process  (AHP) adalah  sebuah  konsep untuk  pembuatan  keputusan  berbasis multicriteria (kriteria yang  banyak).  Beberapa  kriteria  yang  dibandingkan  satu dengan  lainnya  (tingkat  kepentingannya)  adalah  penekanan utama pada konsep AHP ini. Kemudian metode Technique For Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak terpanjang  (terjauh)  dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak Euclidean (jarak  antara  dua  titik)  untuk  menentukan  kedekatan  relatif dari  suatu  alternatif.  Dengan  memanfaatkan  sistem  yang diusulkan  ini,  akan  membantu  pihak  marketing  dalam menyeleksi Calon penerima Beasiswa Bidikmisi.
Kata Kunci — Sistem Pendukung Keputusan, AHP, TOPSIS, Beasiswa, Bidikmisi

## I. P ENDAHULUAN
Salah satu hak asasi manusia yang paling mendasar adalah memperoleh pendidikan yang layak seperti tercantum dalam UUD  1945.  Ketika  seseorang  memperoleh  pendidikan  yang baik,  akan  terbuka  baginya  untuk  mendapatkan  kehidupan yang  lebih  baik.  Menyadari  bahwa  pendidikan  sangat penting,  negara  sangat  mendukung  setiap  warga  negaranya untuk  meraih  pendidikan  setinggi-tingginya.  Beberapa  di antaranya  melakukan  program  pendidikan  gratis  dan program beasiswa.
Beasiswa  merupakan  pemberian  bantuan  keuangan  yang diberikan  kepada  perorangan  yang  bertujuan  untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Pemberian  beasiswa  dapat  dikategorikan  pada  pemberian cuma-cuma  ataupun  pemberian  dengan  ikatan  kerja  (biasa
disebut  ikatan  dinas)  setelah  selesainya  pendidikan.  Lama ikatan dinas ini berbeda-beda, tergantung pada lembaga yang memberikan beasiswa tersebut sesuai dengan peraturan yang sudah  ditentukan  oleh  sekolah  untuk  memperoleh  beasiswa, maka  diperlukan  kriteria-kriteria  untuk  menentukan  siapa yang akan terpilih untuk menerima beasiswa.
Demikian  halnya  dengan  Sekolah  Tinggi  Manajemen  dan Ilmu  Komputer  Bina  Sarana  Global  yang  telah  memiliki program  pemberian  beasiswa  bidikmisi  terhadap  calon mahasiswa  baru.  Maka  dari  itu  beasiswa  bidikmisi  hanya diberikan  kepada  penerima  yang  layak  dan  pantas  untuk mendapatkannya.  Akan  tetapi,  dalam  melakukan  seleksi beasiswa  bidikmisi  tersebut  sistem  yang  berjalan  masih secara  manual  dalam  penyeleksiannya,  seperti  memilih  dan menggabungkan  antara  nilai  test  dengan  kriteria  yang lainnya,  hal  ini  tentu  akan  menimbulkan  ketidak  objektifan dalam  penyeleksian  dan  akan  mengalami  kesulitan  karena banyaknya  pelamar  beasiswa  bidikmisi  dan  banyaknya kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan  keputusan penerima  beasiswa  bidikmisi  yang  sesuai  dengan  yang diharapkan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  Pemilihan  Calon Penerima  Beasiswa  Bidikmisi menggunakan metode Analitical  Hierarchy  Process  (AHP) dan Technique  For Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) ini memberikan hasil yaitu metode AHP sebagai perhitungan kriteria  kemudian  metode  TOPSIS  digunakan  sebagai perankingannya.

## A. Pengertian Sistem
Sistem  adalah  kumpulan  semua  unsur  yang  ada  dalam suatu  lingkup  permasalahan  yang  saling  berintegrasi, sehingga setiap informasi yang ada akan dapat dimanfaatkan oleh  pihak-pihak  yang  ada  dalam  lingkup  permasalahan untuk mencapai suatu tujuan tertentu. [1]

## B. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah sistem  (termasuk  perhitungan,  parameter-parameter  yang terlibat,  penentuan  besaran  nilai-nilainya,  dan  interaksi didalamnya;  atau  apa  pun  itu)  mendukung/menunjang
Rahmat Tullah 1 , Arni Retno Mariana 2 , Dwi Baskoro 3 1,2 Dosen STMIK Bina Sarana Global, 3 Mahasiswa STMIK Bina Sarana Global Email : 1 rahmattullah@stmikglobal.ac.id, 2 arni.mariana@stmikglobal.ac.id, 3 dwibaskorobaz@gmail.com

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Beasiswa Bidikmisi Menggunakan Metode AHP Dan TOPSIS Pada STMIK Bina Sarana Global
(support)  para  pengambil  keputusan  (decision  maker)  di dalam  membuat  keputusan  (yang  logis,  rasional,  dan terstruktur;  benar)  atas  permasalahan  yang  kompleks  (atau semi kompleks) yang terdapat begitu banyak parameter yang musti dipertimbangkan”. [2]

## C. Beasiswa
Beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan  yang tidak bersumber dari pendanaan sendiri atau orang tua, akan tetapi diberikan  oleh  pemerintah,  perusahaan  swasta,  kedutaan, universitas,  serta  lembaga  pendidik  atau  peneliti,  atau  juga dari  kantor  tempat  bekerja  yang  karena  prestasi  seorang karyawan  dapat  diberikan  kesempatan  untuk  meningkatkan kapasitas  sumber  daya  manusianya  melalui  pendidikan. [3] . Penghargaan  itu  dapat  berupa  akses  tertentu  pada  satu institusi  atau  penghargaan  yang  berupa  bantuan  keuangan. Dari  pengertian  tersebut,  dapat  kita  tarik  kesimpulan  kalau beasiswa  diberikan  kepada  individu  tertentu  atau  organisasi tertentu yang memiliki keunggulan tertentu.

## D. Bidikmisi
Bidikmisi adalah bantuan biaya pendidikan dari Kementerian  Riset  Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi Republik  Indonesia  yang  memberikan  fasilitas  pembebasan biaya pendidikan dan subsidi biaya hidup.

## E. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP  adalah  sebuah  konsep  untuk  pembuatan  keputusan berbasis multicriteria (kriteria  yang  banyak). [4] .  Beberapa kriteria  yang  dibandingkan  satu  dengan  lainnya  (tingkat kepentingannya) adalah penekanan utama pada konsep AHP ini. AHP menjadi sebuah metode penentuan atau pembuatan keputusan, yang menggabungkan prinsip-prinsip subjektifitas  dan  objektifitas  si  pembuat  sistem  pendukung keputusan atau keputusannya.

## F. Metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang  pada  tahun  1981.  TOPSIS  menggunakan  prinsip bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus  mempunyai  jarak terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terpanjang (terjauh)  dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang geometris  dengan  menggunakan  jarak Euclidean (jarak antara  dua  titik)  untuk  menentukan  kedekatan  relatif  dari suatu alternatif. [5]

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Objek Penelitian
Penelitian dilakukan pada STMIK Bina Sarana Global, Jl. Gatot  Subroto  No.  43-45  (Perempatan  Cimone)  Tangerang, Banten.
Berasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  penulis, tentang  pemilihan  calon  penerima  beasiswa  bidikmisi  maka
berdasarkan  hasil  di  lapangan  mengenai  prosedur  pemilihan calon penerima beasiswa bidikmisi yang sedang berjalan saat ini di antaranya:
Gambar 1. Activity Dia gram Sistem yang Sedang Berjalan
Tabel 1. Skenario Activity Diagram Calon Mahasiswa Baru Aktor Calon Mahasiswa Baru Skenario Siswa mendaftar bidikmisi disekolah  masing-masing  melalui website bidikmisi resmi, kemudian siswa  datang  kekampus  STMIK
Bina Sarana Global untuk mengikuti test dan juga wawancara
dengan bagian marketing .
Tabel 2. Skenario Activity Diagram Marketing Aktor Marketing Skenario Mewawancara siswa yang mengikuti  test  lalu  kemudian memilih  siapa  saja  yang  berhak menerima  beasiswa  selanjutnya memeriksa kelengkapan persyaratan  beasiswa  bidikmisi pada  website  bidikmisi  resmi apakah sudah sesuai dengan persyaratan  yang  ada  dikampus atau belum, apabila sudah lengkap selanjutnya  membuat  laporan  dan menyerahkannya  kepada  ketua STMIK Global.
Tabel 3. Skenario Activity Diagram Ketua STMIK Global Aktor Ketua STMIK Global Skenario Menerima laporan kemudian menyetujuinya.

## B. Masalah yang Dihadapi
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis  pada sistem  yang  berjalan  mengenai  pemilihan  mahasiswa penerima  beasiswa  di  STMIK  Bina  Sarana  Global,  Berikut ini merupakan masalah-masalah yang dihadapi:
a. Hasil  dari  analisa  masukan  yang  ada  pada  sistem berjalan di bagian Marketing sudah cukup baik, hanya saja  disini  pada  proses  penyeleksian  penerimaan beasiswa  bidikmisi  masih  menggunakan  sistem manual,  hal  ini  tentu  akan  mengalami  kesulitan karena  banyaknya  pelamar  beasiswa  dan  banyaknya kriteria yang digunakan untuk menentukan keputusan penerima  beasiswa  bidikmisi  yang  sesuai  dengan yang diharapkan.
b. Dikhawatirkan  tidak  objektifnya  dalam  penyeleksian calon mahasiswa baru  penerima beasiswa bidikmisi.

## C. Alternatif Pemecahan Masalah
Berdasarkan permasalahan diatas maka dapat disimpulkan beberapa  alternatif  pemecahan  masalah  salah  satunya menggunakan  metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process ) dan TOPSIS ( Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) dengan rincian sebagai berikut:
a. Membangun  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat membantu bagian Marketing dalam melakukan  penyeleksian  kandidat  calon  penerima beasiswa  bidikmisi  untuk  menjadi  pemilihan  calon penerima  beasiswa  bidikmisi  berbasis web dan database mysql.
b. Metode sistem pendukung keputusan yang digunakan AHP ( Analytical Hierarchy Process ) dan TOPSIS  ( Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution )  dengan  menghitung bobot  pada  kriteria  kemudian  menentukan  hasil secara perankingan

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Usulan Prosedur Yang Baru
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya,  penulis  melihat  bahwa  dalam  proses  sistem pemilihan calon penerima beasiswa bidikmisi masih bersifat manual  dan  belum  terdapat  sistem  yang  dapat  membantu bagian marketing dalam  memutuskan  siapa  yang  berhak menerima  beasiswa  bidikmisi,  karena  banyaknya  pelamar beasiswa  dan  persyaratan  maka  dikhawatirkan  tidak obyektifnya proses penyeleksian.
Untuk  memecahkan  masalah-masalah  yang  penulis temukan  pada  saat  penelitian  berlangsung  maka  penulis mengusulkan  agar  dalam  proses  pemilihan  penerima beasiswa menggunakan sebuah sistem pendukung keputusan. Salah satu pilihan metode yang dapat digunakan dan penulis gunakan  untuk  sistem  pendukung  Keputusan  ini  adalah metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  dan  TOPSIS ( Technique  For  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal
Solution )  dengan  menghitung  bobot  pada  kriteria  kemudian menentukan hasil secara perankingan.

## 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  pendukung  keputusan pemilihan  calon  penerima  beasiswa  bidikmisi  pada  STMIK Bina Sarana Global.
Gambar 2. Use Case Diagram yang diusulkan
Pada  gambar  2. Use  Case  Diagram ,  ada  beberapa  aktor yang  terlibat  dalam  sistem.  Diantaranya  adalah Marketing (Pengguna) dan Ketua STMIK Global.
Tabel 4. Deskripsi Aktor dalam Use Case No. Aktor Deskripsi 1. Marketing
Aktor yang mempunyai hak untuk mengakses sistem yang tersedia di dalam aplikasi.
2. Ketua STMIK Global
Aktor yang hanya menerima laporan berupa printout hasil perankingan penerima beasiswa bidikmisi.
Activity  Diagram adalah  diagram  yang  menggambarkan fungsionalitas  dari  sistem.  Pada  tahap  pemodelan  bisnis, diagram aktivitas dapat digunakan untuk menunjukkan aliran kerja  bisnis (Business  Work  Flow). Dapat  juga  digunakan untuk menggambarkan aliran kejadian (Flow of Events).
Gambar 3. Activity Diagram Login
Berdasarkan  gambar  3. Activity  Diagram di  atas  terdapat penjelasan Marketing yang  membuka  sistem  kemudian memasukkan Username dan Password selanjutnya  terdapat validasi  data  pada  sistem,  apabila  sesuai  maka  akan  masuk ke  menu  utama  tetapi  apabila  gagal  kembali  ke  menu login untuk memasukkan Username dan Password .
Gambar 4. Activity Diagram Kelola Nilai Bobot Alternatif
Pada  gambar  4  menjelaskan  tentang  menentukan  Nilai Bobot dari tiap-tiap Alternatif sesuai dengan data yang sudah diperoleh.
Gambar 5. Activity Diagram Kelola Nilai Bobot Kriteria
Pada  gambar  5  menjelaskan  tentang  menentukan  Nilai Bobot dari tiap-tiap Kriteria.
Gambar 6. Activity Diagram Perhitungan AHP dan TOPSIS
Pada  gambar  6  menampilkan  perhitungan  AHP  dan TOPSIS sampai pada pencetakan laporan.
Sequence Diagram adalah suatu diagram yang menggambarkan  interaksi  antar  objek  dan  mengindikasikan komunikasi  diantara  objek-objek  tersebut.  Pada  setiap sequence  diagram terdapat  aksi actor yang  pertama  adalah terhadap interface. Sequence  diagram digunakan  untuk menggambarkan  interaksi  antar  objek  dalam  waktu  yang berurutan
Gambar 7. Sequence Diagram Perhitungan AHP dan TOPSIS
Pada gambar 7  menjelaskan interaksi Marketing terhadap sistem  untuk  dapat  melihat  perhitungan  AHP  dan  TOPSIS sampai pada proses pencetakan laporan.

## C. Rancangan Tampilan
4. Tampilan Login
Gambar 8. Tampilan Login
Pada  gambar  8  menampilkan  menu  untuk  login,  dimana terdapat  kolom username dan password yang  harus  di  input untuk  Admin  agar  dapat  mengakses  masuk  ke  dalam  sistem menu utama.
Gambar 9. Tampilan Halaman Kelola Data Lokasi
Pada gambar 9 terdapat halaman Utama  setelah selesai melakukan Login , pada halaman ini terdapat beberapa menu untuk dapat mengakses banyak menu lainnya.
Gambar 10. Inputan Data yang Diisi Pada  gambar  10  terdapat  hasil  perankingan  dari Perhitungan  AHP  dan  TOPSIS,  lalu  terdapat  tombol  cetak untuk mencetak laporan hasil perankingan.
Perhitungan Manual: Tabel Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Gaji Rat a nilai Nilai test Prestas i Tanggunga n Gaji 1 7 2 5 2 Rata nilai 0.14 3 1 2 1 2
Nilai test 0.5 0.5 1 7 3 Prestasi 0.2 1 0.14 3 1 2 Tanggunga n 0.5 0.5 0.33 3 0.5 1 Total 2.34 3 10 5.47 6 14.5 10 Penjelasan:
Jumlah dari matriks perbandingan berpasangan 1+0.143+0.5+0.2+0.5= 2.343 7+1+0.5 +1+0.5= 10 2+2+1+0.143+0.333= 5.476 5+1+7+1+0.5= 14.5 2+2+3+2+1= 10
Tabel Matriks Konsistensi Kriteria Matriks konsistensi kriteria Bobot Prioritas (w) Kriteria Gaji Rata nilai Nilai test Prestasi Tanggungan Gaji 0.427 0.7 0.365 0.345 0.2 0.407 Rata nilai 0.061 0.1 0.365 0.069 0.2 0.159 Nilai test 0.213 0.05 0.183 0.483 0.3 0.246 Prestasi 0.085 0.1 0.026 0.069 0.2 0.096 Tanggungan 0.213 0.05 0.061 0.034 0.1 0.092 Penjelasan:
a. Pada Gaji (Gaji – Gaji) / Total =  1 : 2.343 = 0.427 (Rata nilai – Gaji) / Total = 0.143 : 2.343 = 0.061 (Nilai test – Gaji) / Total = 0.5 : 2.343 = 0.213
(Prestasi – Gaji) / Total = 0.2 : 2.343 = 0.085
(Tanggungan – Gaji) / Total = 0.5 : 2.343 = 0.213
b. Pada Rata Nilai (Gaji – Rata nilai) / Total =  7 : 10 = 0.7 (Rata nilai – Rata nilai) / Total = 1 : 10 = 0.1 (Nilai test – Rata nilai) / Total = 0.5 : 10 = 0.05
(Prestasi – Rata nilai) / Total = 1 : 10 = 0.1 (Tanggungan – Rata nilai) / Total = 0.5 : 10 = 0.05
c. Pada Nilai Test (Gaji – Nilai test) / Total =  2 : 5.476 = 0.365
(Rata nilai – Nilai test) / Total = 2 : 5.476  = 0.365 (Nilai test – Nilai test) / Total = 1 : 5.476  = 0.183 (Prestasi  –  Nilai  test)  /  Total  =  0.143  :  5.476    =
0.026 (Tanggungan  –  Nilai  test)  /  Total=0.333:5.476= 0.061
d. Pada Prestasi (Gaji – Prestasi) / Total =  5 : 14.5 = 0.345
(Rata nilai – Prestasi) / Total = 1 : 14.5   = 0.069 (Nilai test – Prestasi) / Total = 7 : 14.5   = 0.483 (Prestasi – Prestasi) / Total = 1 : 14.5   = 0.069
(Tanggungan  –  Prestasi)  /  Total  =  0.5  :  14.5      = 0.034
e. Pada Tanggungan (Gaji – Tanggungan) / Total =  2 : 10 = 0.2 (Rata nilai – Tanggungan) / Total = 2 : 10   = 0.2 (Nilai test – Tanggungan) / Total = 3 : 10   = 0.3 (Prestasi – Tanggungan) / Total = 2 : 10   = 0.2 (Tanggungan – Tanggungan) / Total = 1 : 10   = 0.1
f. Bobot Prioritas Gaji = (0.427+0.7+0.365+0.345+0.2)/5 = 0.407 Rata  nilai  =  (0.061+0.1+0.365+0.069+0.2)/5=
0.159 Nilai test =(0.213+0.05+0.183+0.483+0.3)/5= 0.246 Prestasi = (0.085+0.1+0.026+0.069+0.2)/5 = 0.096 Tanggungan=(0.213+0.05+0.061+0.034+0.1)/5=
0.092
g. Pengecekan konsistensi MMULT : C1 = 1* 0.407 + 7* 0.159 + 2* 0.246 + 5* 0.096+ 2* 0.092 = 2.676
C2  =  0.143*  0.407  +  1*  0.159  +  2*  0.246  +  1* 0.096+ 2* 0.092 = 0.988
C3  =  0.5*  0.407  +  0.5*  0.159  +  1*  0.246  +  7* 0.096+ 3* 0.092 = 1.476
C4  =  0.2*  0.407  +  1*  0.159  +  0.143*  0.246  +  1* 0.096+ 2* 0.092 = 0.555
C5 = 0.5* 0.407 + 0.5* 0.159 + 0.333* 0.246 + 0.5*
0.096+ 1* 0.092 =0.504
C1 = 2.676 : 0.407 = 6.568 C2 = 0.988 : 0.159 = 6.214
C3 = 1.476 : 0.246 = 6.009 C4 = 0.555 : 0.096 = 5.778
C5 = 0.504 : 0.092 = 5.502
Average  =  (6.568+6.214+6.009+5.778+5.502)/5=
6.014
Konsistensi Indeks = (6.014-5)/(5-1) = 0.254 Ratio Index = 5 = 1.12 Konsistensi  Rasio  =  0.254  :  1.12  =  0.227  (tidak konsisten) Standart Konsisten : 2.343 * 0.407 = 0.954 10 * 0.159 = 1.590
5.476 * 0.246 = 1.345
14.5 * 0.096 = 1.393 10 * 0.092 = 0.917 Jumlah (0.954+1.590+1.345+1.393+0.917) = 6.201 (6.201-5)/(5-1) = 0.300
Tabel Hasil Analisa Kriteria Alternatif  C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 8 8 1 4 A2 3 8 7 1 2 A3 3 8 6 1 6 A4 3 8 8 1 2 A5 3 8 6 1 3 A6 6 7 7 1 2 A7 4 8 7 1 3 A8 3 8 8 9 2 =(5^2+3^2+3^2+3^2+3^2+6^2+4^2+3^2)^0.5 = 11.045 =(8^2+8^2+8^2+8^2+8^2+7^2+8^2+8^2)^0.5 = 22.293 =(8^2+7^2+6^2+8^2+6^2+7^2+7^2+8^2)^0.5 = 20.273 =(1^2+1^2+1^2+1^2+1^2+1^2+1^2+9^2)^0.5 = 9.380 =(4^2+2^2+6^2+2^2+3^2+2^2+3^2+2^2)^0.5 = 9.273 Tabel Ternormalisasi Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.45268 0.35885 0.39461 0.10660 0.43133 A2 0.27161 0.35885 0.34528 0.10660 0.21567 A3 0.27161 0.35885 0.29596 0.10660 0.64700 A4 0.27161 0.35885 0.39461 0.10660 0.21567 A5 0.27161 0.35885 0.29596 0.10660 0.32350 A6 0.54321 0.31399 0.34528 0.10660 0.21567 A7 0.36214 0.35885 0.34528 0.10660 0.32350 A8 0.27161 0.35885 0.39461 0.95940 0.21567
Nilai yang terdapat pada tabel Ternormalisasi adalah nilai dari hasil analisa yang dibagi dengan jumlah keseluruhan nilai Alternatif pada Kriteria yang sama.
Penjelasan : (A1-C1) = 5 : 11.045 = 0.45268
(A2-C1) = 3 : 11.045 = 0.27161 (A3-C1) = 3 : 11.045 = 0.27161 (A4-C1) = 3 : 11.045 = 0.27161 (A5-C1) = 3 : 11.045 = 0.27161 (A6-C1) = 6 : 11.045 = 0.54321 (A7-C1) = 4 : 11.045 = 0.36214 (A8-C1) = 3 : 11.045 = 0.27161
(A1-C2) = 8 : 22.293= 0.35885 (A2-C2) = 8 : 22.293= 0.35885 (A3-C2) = 8 : 22.293= 0.35885 (A4-C2) = 8 : 22.293= 0.35885 (A5-C2) = 8 : 22.293= 0.35885 (A6-C2) = 7 : 22.293= 0.31399 (A7-C2) = 8 : 22.293= 0.35885 (A8-C2) = 8 : 22.293= 0.35885
(A1-C3) = 8 : 20.273= 0.39461 (A2-C3) = 7 : 20.273= 0.34528 (A3-C3) = 6 : 20.273= 0.29596 (A4-C3) = 8 : 20.273= 0.39461 (A5-C3) = 6 : 20.273= 0.29596 (A6-C3) = 7 : 20.273= 0.34528 (A7-C3) = 7 : 20.273= 0.34528 (A8-C3) = 8 : 20.273= 0.39461
(A1-C4) = 1 : 9.380= 0.10660 (A2-C4) = 1 : 9.380= 0.10660 (A3-C4) = 1 : 9.380= 0.10660 (A4-C4) = 1 : 9.380= 0.10660 (A5-C4) = 1 : 9.380= 0.10660 (A6-C4) = 1 : 9.380= 0.10660 (A7-C4) = 1 : 9.380= 0.10660 (A8-C4) = 9 : 9.380= 0.95940
(A1-C5) = 4 : 9.273= 0.43133 (A2-C5) = 2 : 9.273= 0.21567 (A3-C5) = 6 : 9.273= 0.64700 (A4-C5) = 2 : 9.273= 0.21567 (A5-C5) = 3 : 9.273= 0.32350 (A6-C5) = 2 : 9.273= 0.21567 (A7-C5) = 3 : 9.273= 0.32350 (A8-C5) = 2 : 9.273= 0.21567
Tabel Normalisasi Terbobot Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.18441 0.05707 0.09698 0.01024 0.03958 A2 0.11065 0.05707 0.08486 0.01024 0.01979 A3 0.11065 0.05707 0.07273 0.01024 0.05936 A4 0.11065 0.05707 0.09698 0.01024 0.01979 A5 0.11065 0.05707 0.07273 0.01024 0.02968 A6 0.22129 0.04993 0.08486 0.01024 0.01979 A7 0.14753 0.05707 0.08486 0.01024 0.02968 A8 0.11065 0.05707 0.09698 0.09218 0.01979
Nilai yang terdapat pada tabel Normalisasi Terbobot adalah perkalian antara nilai yang terdapat pada Normalisasi sebelumnya dengan bobot prioritas pada perhitungan AHP. Penjelasan : 0.45268 * 0.407 = 0.18441
0.27161 * 0.407 = 0.11065 0.27161 * 0.407 = 0.11065 0.27161 * 0.407 = 0.11065 0.27161 * 0.407 = 0.11065 0.54321 * 0.407 = 0.22129 0.36214 * 0.407 = 0.14753 0.27161 * 0.407 = 0.11065 0.35885 * 0.159 = 0.05707 0.35885 * 0.159 = 0.05707 0.35885 * 0.159 = 0.05707 0.35885 * 0.159 = 0.05707 0.35885 * 0.159 = 0.05707 0.31399 * 0.159 = 0.04993 0.35885 * 0.159 = 0.05707 0.35885 * 0.159 = 0.05707 0.39461 * 0.246 = 0.09698 0.34528 * 0.246 = 0.08486 0.29596 * 0.246 = 0.07273 0.39461 * 0.246 = 0.09698 0.29596 * 0.246 = 0.07273 0.34528 * 0.246 = 0.08486 0.34528 * 0.246 = 0.08486 0.39461 * 0.246 = 0.09698 0.10660 * 0.096 = 0.01024 0.10660 * 0.096 = 0.01024 0.10660 * 0.096 = 0.01024 0.10660 * 0.096 = 0.01024 0.10660 * 0.096 = 0.01024 0.10660 * 0.096 = 0.01024 0.10660 * 0.096 = 0.01024 0.95940 * 0.096 = 0.09218 0.43133 * 0.092 = 0.03958 0.21567 * 0.092 = 0.01979 0.64700 * 0.092 = 0.05936 0.21567 * 0.092 = 0.01979 0.32350 * 0.092 = 0.02968 0.21567 * 0.092 = 0.01979 0.32350 * 0.092 = 0.02968
0.21567 * 0.092 = 0.01979
Selanjutnya mencari solusi ideal positif dan negatif dengan cara melihat pada tabel Normalisasi terbobot dengan pada masing-masing kriteria.
Solusi Ideal Positif : 0.22129 , 0.05707 , 0.09698, 0.09218, 0.05936
Solusi Ideal Negatif : 0.11065, 0.04993, 0.07273, 0.01024, 0.01979.
Mencari Jarak Solusi dan Nilai Preferensi seperti yang terdapat pada tabel berikut ini :
Tabel Jarak Solusi dan Nilai Preferensi D+ D- Preferensi A1 0.09201 0.080444859 0.466465538 A2 0.14377 0.01406545 0.089114322 A3 0.13980 0.040213859 0.223390824 A4 0.14326 0.02527222 0.149956067 A5 0.14292 0.012197507 0.078634942 A6 0.09208 0.111308029 0.547275011 A7 0.11482 0.040694096 0.261676852 A8 0.11751 0.08574916 0.421869352 Penjelasan : D+= A1=√(((0.18441-0.22129)^2 )+(0.05707- 0.05707)^2+ (0.09698-0.09698)^2+(0.01024-0.09218)^2+ (0.03958-0.05936)^2)0.5= 0.09201 D+= A2=√(((0.11065-0.22129)^2 )+(0.05707- 0.05707)^2+ (0.08486-0.09698)^2+(0.01024-0.09218)^2+
(0.01979-0.05936)^2)0.5= 0.14377
D+= A3=√(((0.11065-0.22129)^2 )+(0.05707-
0.05707)^2+ (0.07273-0.09698)^2+(0.01024-0.09218)^2+
(0.05936-0.05936)^2)0.5= 0.13980
D+= A4=√(((0.11065-0.22129)^2 )+(0.05707-
0.05707)^2+ (0.09698-0.09698)^2+(0.01024-0.09218)^2+ (0.01979-0.05936)^2)0.5= 0.14326
D+= A5=√(((0.11065-0.22129)^2 )+(0.05707-
0.05707)^2+ (0.07273-0.09698)^2+(0.01024-0.09218)^2+ (0.02968-0.05936)^2)0.5= 0.14292
D+= A6=√(((0.22129-0.22129)^2 )+(0.04993-
0.05707)^2+ (0.08486-0.09698)^2+(0.01024-0.09218)^2+ (0.01979-0.05936)^2)0.5= 0.09208
D+= A7=√(((0.14753-0.22129)^2 )+(0.05707-
0.05707)^2+ (0.08486-0.09698)^2+(0.01024-0.09218)^2+ (0.02968-0.05936)^2)0.5= 0.11482
D+= A8=√(((0.11065-0.22129)^2 )+(0.05707-
0.05707)^2+ (0.09698-0.09698)^2+(0.09218-0.09218)^2+ (0.01979-0.05936)^2)0.5= 0.11751
D- = A1=√(((0.18441-0.11065)^2 )+(0.05707-
0.04993)^2+ (0.09698-0.07273)^2+(0.01024-0.01024)^2+
(0.03958-0.01979)^2)0.5= 0.080444859
D- = A2=√(((0.11065-0.11065)^2 )+(0.05707-
0.04993)^2+ (0.08486-0.07273)^2+(0.01024-0.01024)^2+ (0.01979-0.01979)^2)0.5= 0.01406545
D- = A3=√(((0.11065-0.11065)^2 )+(0.05707-
0.04993)^2+ (0.07273-0.07273)^2+(0.01024-0.01024)^2+
(0.05936-0.01979)^2)0.5= 0.040213859
D- = A4=√(((0.11065-0.11065)^2 )+(0.05707-
0.04993)^2+ (0.09698-0.07273)^2+(0.01024-0.01024)^2+
(0.01979-0.01979)^2)0.5= 0.02527222 D- = A5=√(((0.11065-0.11065)^2 )+(0.05707- 0.04993)^2+ (0.07273-0.07273)^2+(0.01024-0.01024)^2+ (0.02968-0.01979)^2)0.5= 0.012197507
D- = A6=√(((0.22129-0.11065)^2 )+(0.04993- 0.04993)^2+ (0.08486-0.07273)^2+(0.01024-0.01024)^2+ (0.01979-0.01979)^2)0.5= 0.111308029 D- = A7=√(((0.14753-0.11065)^2 )+(0.05707- 0.04993)^2+ (0.08486-0.07273)^2+(0.01024-0.01024)^2+
(0.02968-0.01979)^2)0.5= 0.040694096 D- = A8=√(((0.11065-0.11065)^2 )+(0.05707- 0.04993)^2+ (0.09698-0.07273)^2+(0.09218-0.01024)^2+ (0.01979-0.01979)^2)0.5= 0.08574916
Preferensi = A1 = 0.080444859/(0.080444859+0.09201) = 0.466465538 A2 = 0.01406545/(0.01406545+0.14377) = 0.089114322 A3 = 0.040213859/(0.040213859+0.13980) = 0.223390824 A4 = 0.02527222/(0.02527222+0.14326) = 0.149956067 A5 = 0.012197507/(0.012197507+0.14292) = 0.078634942 A6 = 0.111308029/(0.111308029+0.09208) = 0.547275011 A7 = 0.040694096/(0.040694096+0.11482) = 0.261676852 A8 = 0.08574916/(0.08574916+0.11751) = 0.421869352
Tabel Hasil Perankingan Kode Preferensi Nama Ranking A6 0.547275011 WILDAN MUTAQIN 1 A1 0.466465538 QORI NURAPRILIANI 2 A8 0.421869352 WANDA DWI OKTARINA 3 A7 0.261676852 HAEKAL HAFIZ SUBAGIO 4 A3 0.223390824 RAIHAN ILHAM ALAMSYAH 5 A4 0.149956067 MEILANI ENSANITA 6 A2 0.089114322 JIHAN SABRINA 7 A5 0.078634942 TABAH MUHAMMAD FATHAN 8

## IV.K ESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  dan  penjelasan  pada  penulisan  serta telah  melakukan  analisa  perancangan  dan  pengujian  pada sistem  pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima Beasiswa Bidikmisi menggunakan metode AHP dan TOPSIS pada  STMIK  Bina  Sarana  Global  tersebut,  dapat  ditarik berbagai kesimpulan seperti berikut:
1. Sistem  pemilihan  penerimaan  beasiswa  bidikmisi  pada STMIK  Bina  Sarana  Global  dibuat  oleh  Penulis  untuk mempermudah  Bagian  Marketing  dalam  menentukan
siapa  saja  yang  berhak  menerima  beasiswa  bidikmisi yang sebelumnya bersifat manual.
2. Rancangan  aplikasi  sistem  pendukung    keputusan  untuk pemilihan  penerimaan  beasiswa  bidikmisi  di  STMIK Bina  Sarana  Global  ini  dibuat  untuk  mendapatkan  hasil yang lebih objektif.
3. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  Pemilihan  Calon Penerima  Beasiswa  Bidikmisi  menggunakan  metode
Analitical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Technique  For Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  ini  memberikan  hasil  yaitu  metode  AHP sebagai  perhitungan  kriteria  kemudian  metode  TOPSIS digunakan sebagai perankingannya.

## D AFTAR P USTAKA
[1]    W.  Setiyaningsih. Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan .  Malang: Yayasan Edelweis. 2015. [2]  Rachmat Agusli, dkk., Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Tahunan  Karyawan  Menggunakan  Metode  TOPSIS. Tangerang: STMIK  Bina  Sarana  Global. ISSN  :  2088  –  1762  Vol.  7  No.  2, September 2017.
[3]     Dedi, dkk., Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Untuk Menentukan  Mahasiswa  Berprestasi  Berbasis  Web  Dengan  Metode AHP. Tangerang:  STMIK  Bina  Sarana  Global. ISSN  :  2088  –  1762 Vol. 5 No. 2, September 2015.
[4]     D.  N.  Utama. Sistem  Penunjang  Keputusan  Filosofi,  Teori  dan
Implementasi . Yogyakarta : Garudhawaca . 2017.
[5]  D.  Nofriansyah. Konsep  Data  Mining  Vs  Sistem  Pendukung Keputusan .     Yogyakarta : CV Budi Utama, 2014.