Jurnal METHODIKA. Vol. 7 No. 1 MARET 2021 P-ISSN : 2442-7861 E-ISSN :2614-3143 PENERAPAN METODE TOPSIS SEBAGAI PENGUKURAN DALAM PENETAPAN KANDIDAT CALON PENERIMA KIP PADA PERGURUAN TINGGI SWASTA (PTS) Eva Julia Gunawati Harianja Progam Studi Manajemen Informatika Universitas Methodist Indonesia graziedamanik@gmail. ABSTRACT Education and teaching are the rights of every citizen as regulated in the 1945 Constitution which is written in article 31, paragraph . However, the high cost of education sometimes becomes an obstacle for economically disadvantaged people, so that many secondary graduates are unable to continue their education to higher education even though they have good academic potential. The government has tried to provide a solution to this problem by organizing the Smart Indonesia Program (PIP) in helping its citizens obtain the right to higher education, namely through the provision of KIP Lectures that can be submitted by students at PTN and PTS. Private universities which act as facilitators for students in submitting KIP Lecture applications are expected to be more selective in the candidate selection process so that the distribution of assistance is right on target. Determination of KIP Lecture recipients based on certain criteria is often a problem in the decision-making process. To express the preferences of decision makers on the most desirable alternative, it can be done by applying the Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The TOPSIS method will be combined with fuzzy logic to determine the weight value for each criterion attribute, followed by a ranking process to select the best alternative, in this case a valid alternative as a beneficiary that fits the criteria. With this method, it is hoped that the assessment process will be more precise and accurate because it is based on predetermined criteria and weights. Keywords: education, pts, kip, fuzzy, topsis PENDAHULUAN Perguruan Tinggi merupakan satuan pendidikan yang menyelenggarakan pendidikan tinggi, yang dapat berbentuk akademi, politeknik, sekolah tinggi, institut, atau universitas. Berdasarkan kepemilikannya. Perguruan Tinggi dibagi menjadi dua yaitu Perguruan Tinggi Negeri (PTN) dan Perguruan Tinggi Swasta (PTS). Perguruan Tinggi Swasta (PTS) dikelola oleh masyarakat sesuai dengan perundang-undangan yang berlaku, yang penyelenggaraannya di awasi oleh suatu lembaga Koordinasi Perguruan Tinggi Swasta yang disebut Kopertis (Wikipedi. Dalam penyelenggaraanya keberadaan PTS selalu menjadi pilihan kedua bagi calon mahasiswa karena biaya pendidikan yang dianggap cukup mahal bila dibandingkan dengan biaya pendidikan di Perguruan Tinggi Negeri (PTN). Untuk itu PTS harus berusaha untuk memberikan kemudahan bagi mahasiswa dalam hal biaya kuliah dengan menyediakan berbagai program bantuan uang kuliah yang salah satunya adalah program KIP Kuliah. Karena saat ini masih banyak PTS yang belum menyelenggarakan program bantuan berupa KIP Kuliah ini. Sama halnya dengan PTN Diharapkan PTS juga mengadakan program KIP Kuliah ini. Setidaknya PTS dapat menjadi fasilitator bagi mahasiswa dalam mendapatkan bantuan biaya pendidikan dari Pemerintah melalui KIP Kuliah. Karena dalam pengajuan bantuan KIP Kuliah ini dapat dilakukan dengan dua cara, yang salah satunya adalah Perguruan Tinggi dapat mendaftarkan mahasiswa yang sudah diterima dan melakukan registrasi. Oleh karena begitu banyaknya mahasiswa kurang mampu secara ekonomi yang ingin mendapatkan bantuan dana pendidikan tersebut dan mengajukan permohonan penerimaan KIP Kuliah, maka menyelenggarakan program tersebut, diharapkan lebih selektif dalam memilih penerima KIP berdasarkan kriteria ataupun syarat tertentu. Khususnya PTS sebagai fasilitator dapat melakukan seleksi terhadap kandidat calon penerima bantuan KIP Kuliah, agar bantuan pendidikan tersebut benar-benar sampai kepada orang yang tepat. Metode yang dipakai dalam sistem pendukung keputusan penerimaan KIP Kuliah adalah Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode TOPSIS dipilih karena metode TOPSIS merupakan suatu bentuk metode pendukung keputusan yang didasarkan pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif yang dalam hal ini akan memberikan rekomendasi calon penerima KIP yang sesuai dengan yang diharapkan. Untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam Penetapan Kandidat Calon Penerima KIP Pada Perguruan Tinggi Swasta dalam penelitian ini dapat digunakan metode TOPSIS. Tujuan penelitian ini adalah membantu Perguruan Tinggi Swasta (PTS) dalam memilih para Jurnal METHODIKA. Vol. 7 No. 1 MARET 2021 P-ISSN : 2442-7861 E-ISSN :2614-3143 kandidat yang akan diajukan sebagai calon penerima bantuan KIP yang diselenggarakan oleh pemerintah melalui Pusat Layanan Pendidikan (Puslapdi. Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbu. dengan menggunakan metode TOPSIS. Diharapkan dengan menggunakan metode ini diharapkan proses penentuan kandidat calon penerima bantuan KIP pada Perguruan Tinggi Swasta (PTS) dapat dilakukan dengan baik, sehingga diperoleh kandidat yang tepat sesuai dengan kriteria yang dimilikinya. II. TINJAUAN PUSTAKA Kartu Indonesia Pintar Kartu Indonesia Pintar (KIP) suatu bentuk bantuan pemerintah dalam membantu warganya memperoleh hak pendidikan tinggi. KIP Kuliah akan menjamin keberlangsungan kuliah dengan memberikan pembebasan biaya kuliah di perguruan tinggi dan bantuan biaya hidup bulanan bagi mahasiswa yang memenuhi persyaratan ekonomi dan akademik. Berdasarkan UU No 12/2012 tentang Pendidikan Tinggi. Pemerintah Indonesia berkewajiban meningkatkan akses dan kesempatan belajar di Perguruan Tinggi serta menyiapkan insan Indonesia yang cerdas dan kompetitif. Oleh karena itu Pemerintah akan selalu berupaya untuk menjamin, bahwa anak Indonesia yang kurang mampu terutama yang memiliki prestasi akan dapat terus menempuh pendidikan hingga jenjang kuliah melalui Program Indonesia Pintar (PIP). Permendikbud No 10 Tahun 2020 tentang Program Indonesia Pintar. PIP diperuntukkan bagi mahasiswa yang diterima di Perguruan Tinggi termasuk penyandang disabilitas dengan prioritas sasaran mahasiswa pemegang KIP, mahasiswa dari keluarga miskin/rentan miskin dan/atau dengan pertimbangan khusus, mahasiswa afirmasi (Papua dan Papua Barat serta 3T dan TKI) serta mahasiswa terkena bencana, konflik sosial atau kondisi Pemerintah melalui Puslapdik Kemendikbud kembali akan menyalurkan bantuan untuk melanjutkan pendidikan tinggi kepada 200 ribu mahasiswa penerima KIP Kuliah baru, selain terus menjamin penyaluran KIP Kuliah on going dan Bidikmisi on going sampai masa studi selesai. Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) TOPSIS merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan multikriteria, yang memberikan sebuah solusi dari sejumlah alternatif yang mungkin dengan cara membandingkan setiap alternatif dengan alternatif terbaik dan alternatif terburuk yang ada diantara alternatif-alternatif masalah. Metode ini menggunakan jarak untuk melakukan perbandingan TOPSIS diperkenalkan pertama kali oleh Yoon dan Hwang pada 1981. , mereka mengembangkan metode TOPSIS berdasarkan intuisi yaitu alternatif pilihan merupakan alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terbesar dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean. Ada beberapa langkah penyelesaian yang harus diperhatikan dalam metode TOPSIS. antara lain: Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif Menghitung separation measure Menentukan jarak antara nilai setiap alternative dengan matriks solusi ideal positif dan negative Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternative Logika Fuzzy Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh. Teori fuzzy memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0. , berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai yaitu 1. atau 0 . Logika fuzzy digunakan untuk menerjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa . , misalkan besaran kecepatan laju kendaraan yang diekspresikan dengan pelan, agak cepat, cepat dan sangat cepat. Himpunan fuzzy didasarkan pada gagasan untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik sedemikian hingga fungsi tersebut akan mencakup bilangan real pada interval . Nilai keanggotaannya menunjukkan bahwa suatu item tidak hanya bernilai benar atau salah. Nilai 0 menunjukkan salah, nilai 1 menunjukkan benar, dan masih ada nilai-nilai yang terletak antara benar dan salah. Jika X adalah suatu kumpulan obyek-obyek dan x adalah elemen dari X. Maka himpunan fuzzy A yang memiliki domain X didefinisikan sebagai: A A {( x. A A ( . ) | x Ea X } . dimana nilai A A . berada dalam rentang 0 hingga Fungsi-fungsi keanggotaan fuzzy yang umum digunakan diantaranya adalah: Fungsi keanggotaan segitiga, disifati oleh parameter. ,b,. yang didefinisikan sebagai E 0, x C a E x-a , aC xCb segitiga( x. a, b, . A E , bCxCc E c-b EE 0, c C x bentuk yang lain dari persamaan di atas adalah Jurnal METHODIKA. Vol. 7 No. 1 MARET 2021 P-ISSN : 2442-7861 E-ISSN :2614-3143 E xAa cA xE E segitiga ( x. a, b, . A max EE min E E,0 EE E b A a c A b E E . E parameter . ,b,. engan a3. 75 < x O 3. O 2. Kriteria Atap Rumah Tabel 3. Tabel Bobot Kriteria Atap Rumah Atap Rumah (C2 ) Nilai Rumbia Seng Genteng Kriteria Dinding Rumah Tabel 4. Tabel Bobot Kriteria Dinding Rumah Dinding Rumah (C3 ) Nilai Papan/Anyaman bambu Plesteran anyaman bambu Tembok Plesteran Kriteria Lantai Rumah Tabel 5. Tabel Bobot Kriteria Lantai Rumah Nilai Lantai Rumah (C. Tanah Keterangan: Plester Tegel Gambar 1. Skala Bobot = Kurang Penting = Penting = Sangat Penting Kriteria MCK Dalam proses pengambilan keputusan pemilihan kandidat penerima bantuan KIP pada Perguruan Tinggi Swasta (PTS) yang dibahas dalam penelitian ini akan dibuat tabel nilai akhir yang menjadi acuan bagi untuk menentukan kandidat yang layak menerima bantuan KIP sesuai kriteria yang telah ditetapkan sebagai syarat penentuan penerima bantuan KIP. Data nilai akhir akan ditampilkan pada tabel 1 berikut: Tabel 1. Tabel Nilai Akhir Nilai Akhir Predikat > 0,5 Rekomendasi 0,1 < NA O 0,5 Tidak Rekomendasi Tabel 6. Tabel Bobot Kriteria MCK Kondisi MCK (C5 ) Nilai Terpisah/diluar rumah Didalam rumah Kriteria Kepemilikan Rumah Tabel 7. Tabel Bobot Kriteria Kepemilikan Rumah Nilai Kondisi Kepemilikan (C6 ) Kontrak/Sewa Bukan Hak Milik Hak Milik Jurnal METHODIKA. Vol. 7 No. 1 MARET 2021 P-ISSN : 2442-7861 E-ISSN :2614-3143 Kriteria Penghasilan Orang Tua Penentuan normalisasi matriks keputusan Dengan menggunakan rumus ycuycnyc ycycnyc = yco Tabel 8. Tabel Bobot Kriteria Penghasilan Nilai Penghasilan (C. <= 4 Juta > 4 Juta ocycn=1 ycuycnyc2 dimana i = 1,2,3,4,5 dan 6 Kriteria Jumlah Saudara dengan i = 1,2,A,m dan j = 1,2,A,n Tabel 9. Tabel Bobot Kriteria Jlh. Saudara Nilai Jumlah Saudara (C8 ) >= 3 X1= Oo02 02 0,52 12 12 0,52 0,52 12 0,52 12 = 2,2360680 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam pembahasan tentang penentuan pemilihan kandidat penerima bantuan KIP pada Perguruan Tinggi Swasta (PTS) menggunakan Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) menggunakan kasus sebagai berikut: Tabel 10. Data Mahasiswa Sebagai Kandidat Calon Penerima Bantuan KIP Berdasarkan data yang diperoleh, maka untuk mengetahui mahasiswa penerima bantuan KIP yang akan di tetapkan sebagai kandidat tersebut perlu dibuat format preferensi yang ditransformasikan dalam bentuk bilangan fuzzy sebagai berikut: R1. = 2,2360680 = 0 R2. = 2,2360680 = 0 R3. R4. = 2,2360680 = 0,4472136 R5. R6. = 2,2360680 = 0,2236068 R7. = 2,2360680 = 0,2236068 R8. = 2,2360680 = 0,4472136 R9. = 2,2360680 = 0,2236068 R10. = 2,2360680 = 0,4472136 2,2360680 = 0,2236068 2,2360680 = 0,4472136 X2= Tabel 11. Tabel Kecocokan Setiap Alternatif A10 Oo12 12 0,52 02 0,52 0,52 0,52 02 0,52 0,52 =1,8708287 X3= Oo12 0,52 02 02 12 0,52 02 02 0,52 02 =1,6583124 X4= Oo12 12 12 02 12 12 12 02 12 12 = 2,8284271 X5= Oo12 12 02 02 02 12 02 02 02 02 = 1,7320508 Jurnal METHODIKA. Vol. 7 No. 1 MARET 2021 P-ISSN : 2442-7861 E-ISSN :2614-3143 Tabel 14. Tabel Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot X6= Oo02 02 0,52 12 0,52 02 12 02 12 12 =2,1213203 X7= Oo12 12 12 02 12 12 12 02 12 12 = 2,8284271 X7= Oo12 12 12 02 12 12 12 02 12 12 = 2,8284271 X8= Oo0,52 02 0,52 12 12 0,52 12 0,52 12 0,52 = 2,2912878 Berdasarkan perhitungan yang dilakukan pada tiap-tiap elemen bilangan fuzzy sesuai dengan rumus yang ditentukan, sehingga diperoleh matriks ternormalisasi seperti pada tabel 12 berikut: Menentukan matriks solusi ideal positif dan Dengan menggunakan rumus ya = {( max ycOycny. yaOOya,. in ycOycny. yaOOyaA),ycn=1,2,3,Ayco )} . = A. c1 , yc2 , ycycu } Tabel 12. Tabel Matriks Ternormalisasi ya= {(Oemin ycOycny. yaOOya,. ax ycOycny. yaOOyaA),ycn=1,2,3,Ayco )} . = A. c1Oe, yc2Oe , ycycuOe } Tabel 15. Tabel Solusi Ideal Positif dan Negatif Menentukan matriks keputusan normalisasi Dengan menggunakan rumusycOycnyc = ycOyc ycycnyc ycOycnyc . dengan i=1,2,3,. , m. dan j=1,2,3,. ,n. dan ycOyc adalah bobot referensi dari setiap kriteria. Dimana nilai bobot dari setiap kriteria sudah ditentukan sebelumnya sebagai berikut: Tabel 13. Tabel Bobot Kriteria Kriteria Menghitung separation measure solusi ideal positif . cI ) dengan menggunakan rumus ycIycn = ocycuyc=1. cOycnyc Oe ycOyc ) . Bobot Nilai Akademik Kondisi Atap Kondisi Dinding Kondisi Lantai MCK Kepemilikan Rumah Penghasilan Jumlah Saudara dari solusi ideal negatif . cI Oe ) menggunakan rumus ycIycnOe = ocycuyc=1. cOycnyc Oe ycOycOe ) . hasil perhitungan didapat seperasi . solusi ideal positif dan jarak solusi ideal negatif seperti pada tabel 16 Tabel 16. Tabel Nilai Seperasi (Jara. S0,6854497 0,836385 0,7971359 0,764028 0,7715401 0,572085 Jurnal METHODIKA. Vol. 7 No. 1 MARET 2021 P-ISSN : 2442-7861 E-ISSN :2614-3143 0,8074162 0,782751 0,6377664 0,843237 0,6003546 0,792330 0,7014981 0,798001 0,9600845 0,497613 0,6510897 0,812116 0,6997990 0,802464 Hitung kedekatan relatif dari setiap alternatif terhadap solusi ideal positif . i ) Dengan menggunakan rumus ycIOe ycayc = ycI Oe ycn ycI Tabel 19. Tabel Hasil Akhir NILAI KEPUTUSAN KANDIDAT AKHIR Mhs 5 Rekomendasi 0,5693686 Mhs 6 Rekomendasi 0,5689228 Mhs 9 Rekomendasi 0,5550253 Mhs 1 Rekomendasi 0,5495899 Mhs 10 Rekomendasi 0,5341701 Mhs 7 Rekomendasi 0,5321784 Mhs 4 Tidak Rekomendasi 0,4922443 Mhs 2 Tidak Rekomendasi 0,4893965 Mhs 3 Tidak Rekomendasi 0,4257774 Mhs 8 Tidak Rekomendasi 0,3413693 ycn dengan i = 1,2,3,. , m Tabel 17. Tabel Kedekatan Relatif 0,6854497 0,836385 0,5495899 0,7971359 0,764028 0,4893965 0,7715401 0,572085 0,4257774 0,8074162 0,782751 0,4922443 0,6377664 0,843237 0,5693686 0,6003546 0,792330 0,5689228 0,7014981 0,798001 0,5321784 0,9600845 0,497613 0,3413693 0,6510897 0,812116 0,5550253 0,6997990 0,802464 0,5341701 Perangkingan alternatif Proses perangkingan terhadap alternatif dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh nilai tertinggi dari bobot kriteria yang telah di tentukan. Tabel 18. Tabel Hasil Proses Perangkingan ALTERNATIF A10 0,6377664 0,6003546 0,6510897 0,6854497 0,6997990 0,7014981 0,8074162 0,7971359 0,7715401 0,9600845 S0,843237 0,792330 0,812116 0,836385 0,802464 0,798001 0,782751 0,764028 0,572085 0,497613 0,5693686 0,5689228 0,5550253 0,5495899 0,5341701 0,5321784 0,4922443 0,4893965 0,4257774 0,3413693 Berdasarkan hasil yang diperoleh saat melakukan perhitungan yang telah dilakukan, sehingga kandidat yang memperoleh nilai akhir > 0,5 tersebut akan direkomendasikan sebagai calon penerima bantuan KIP oleh Perguruan Tinggi Swasta (PTS). Hasil akhir dari perhitungan setelah dilakukan proses perangkingan ditampilkan pada tabel 19 berikut: KESIMPULAN Berdasarkan pembahasan di atas, dapat disimpulkan sebagai berikut: Bahwa Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dapat diterapkan pada pengambilan keputusan yang melibatkan banyak pihak. Proses pengambilan keputusan juga sangat bergantung pada kriteria preferensi yang dipilih. Dapat membantu PTS dalam memecahkan masalah perhitungan dan menentukan kriteria agar lebih obyektif dalam pemilihan kandidat penerima bantuan KIP. Penyelenggaraan KIP Kuliah pada PTS dapat menjadi salah satu ajang promosi terhadap calon mahasiswa yang memiliki keterbatasan ekonomi. Untuk kesempurnaan metode yang digunakan pada penelitian ini, diharapkan agar dikombinasikan lagi dengan metode madm lainnya untuk dapat meningkatkan akurasi pemilihan alternatif. VI. DATAR PUSTAKA