Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 .
edia onlin.
ISSN 2714-7150 .
edia ceta.
Volume 5.
No.
May 2024.
Page 615-625 https://ejurnal.
seminar-id.
com/index.
php/josyc DOI 10.
47065/josyc.
Penentuan Penerima Bantuan dengan Program Miskin Berprestasi Menggunakan Metode Combined Compromise Solution (CoCoS.
Achmad Fikri Sallaby1,*.
Indra Kanedi1.
Venny Novita Sari1.
Rizka Tri Alinse2.
Reno Supardi2 Prodi Sistem Informasi.
Universitas Dehasen.
Bengkulu.
Indonesia Prodi Informatika.
Universitas Dehasen.
Bengkulu.
Indonesia Email: 1,*fikrisallaby@unived.
id, 2indrakanedi12@gmail.
com, 3vennynovita17@gmail.
com, 4Rizkatri07@gmail.
renosupardi00@gmail.
Email Penulis Korespondensi: fikrisallaby@unived.
Submitted: 18/05/2024.
Accepted: 31/05/2024.
Published: 31/05/2024 AbstrakOeProgram bantuan pendidikan dari pemerintah dan pihak lain memungkinkan masyarakat untuk fokus pada pendidikan tanpa terbebani biaya.
Di Indonesia, berbagai program bantuan tersedia, termasuk Bidik Misi untuk mahasiswa baru dan program khusus untuk mahasiswa aktif yang membutuhkan.
Program ini bertujuan untuk membantu mahasiswa miskin berprestasi melanjutkan pendidikan mereka.
Namun, terdapat permasalahan dalam penentuan penerima bantuan.
Dana bantuan sering disalahgunakan oleh beberapa mahasiswa untuk gaya hidup hedonistik.
Hal ini disebabkan oleh sistem seleksi yang tidak objektif dan masih dipengaruhi oleh "kekuatan orang dalam".
Penilaian berdasarkan kondisi ekonomi dan prestasi mahasiswa sering diabaikan, dan prioritas diberikan kepada mahasiswa yang memiliki koneksi di institusi terkait.
Praktik ini bertentangan dengan tujuan program bantuan pendidikan yang seharusnya membantu mahasiswa dengan keterbatasan Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
Penelitian ini melibatkan 15 mahasiswa sebagai sampel data dan menggunakan 5 kriteria penilaian.
Penyeleksian terhadap sampel data dilakukan dengan menerapkan metode Combined Compromise Solution, salah satu metode dalam pengambilan keputusan.
Dari proses seleksi, terpilih 3 mahasiswa yang berhak menerima bantuan.
Mereka adalah Siti Humairoh dengan nilai akhir 2,5395.
Hafid Bangko di posisi kedua dengan nilai 2,2353, dan Syfa Zahra di posisi ketiga dengan nilai 2,1629.
Ketiga mahasiswa tersebut telah memenuhi semua persyaratan dan mereka dapat lanjut ke proses validasi data awal.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan.
Metode Combined Compromise Solution.
Penerimaan Bantuan AbstractOeEducational assistance programmes from the government and other parties allow people to focus on education without being burdened by costs.
In Indonesia, various aid programmes are available, including Bidik Misi for new students and special programmes for active students in need.
These programmes aim to help poor, high-achieving students continue their education.
However, there are problems in the determination of aid recipients.
Aid funds are often misused by some students for hedonistic lifestyles.
This is due to a selection system that is not objective and is still influenced by "insider Assessments based on students' economic conditions and achievements are often ignored, and priority is given to students who have connections in related institutions.
This practice contradicts the purpose of the educational assistance programme, which is supposed to help students with economic limitations.
Therefore, this research uses a Decision Support System (SDM).
This study involved 15 students as data samples and used 5 assessment criteria.
The selection of data samples was carried out by applying the Combined Compromise Solution method, one of the methods in decision making.
From the selection process, 3 students were selected who were entitled to receive assistance.
They are Siti Humairoh with a final score 5395.
Hafid Bangko in second place with a score of 2.
2353, and Syfa Zahra in third place with a score of 2.
The three students have fulfilled all the requirements and they can proceed to the initial data validation process.
Keywords: Decision Support System.
Combined Compromise Solution Method.
Acceptance of Assistance PENDAHULUAN Bantuan adalah barang yang dipakai untuk membantu atau sebuah pertolongan.
Bantuan dapat berupa barang, pertolongan, atau sokongan (KBBI).
Istilah bantuan sering digunakan dalam konteks sosial dan ekonomi, seperti dalam bantuan sosial .
, yang merupakan bantuan berupa uang, barang, atau jasa kepada individu, keluarga, kelompok, atau masyarakat yang membutuhkan.
Selain konteks sosial dan ekonomi, bantuan juga sering digunakan untuk meningkatkan kualitas anak bangsa yang dikhususkan bagi masyarakat yang memiliki potensi dalam pendidikan akan tetapi terhalang oleh biaya.
Dengan adanya bantuan dari pemerintah ataupun pihak lain, masyarakat tidak perlu cemas lagi dalam keberlangsungan pendidikannya, cukup belajar giat dan aktif dalam berorganisasi ataupun kegiatan lainnya yang dilakukan di luar instansi.
Di Indonesia, sudah tidak asing lagi mendengar kata bantuan, mulai dari bantuan bidik misi yang diperoleh pada saat mendaftar di sebuah instansi .
bahkan ada juga bantuan yang di khususkan untuk mahasiswa aktif selain mahasiswa baru, dikarenakan sebagian mahasiswa ada yang belum mendapat bantuan akan tetapi berhak menerima bantuan tersebut sehingga untuk menanggulangi hal tersebut pihak kampus membuat sebuah program untuk mahasiswa yang tergolong miskin tapi berprestasi.
Penentuan mahasiswa yang berhak menerima bantuan saat ini menjadi permasalahan yang cukup serius, banyak mahasiswa yang menggunakan dana bantuan tersebut tidak sesuai kebutuhannya seperti berfoya-foya untuk mendukung hidup yang hedon, dikarenakan dalam penentuan penerimaan tersebut masih berlaku Aukekuatan orang dalamAy.
Di Indonesia sendiri, hal tersebut bukanlah hal yang lumrah lagi, sudah menjadi rahasia umum bahwa penentuan tidak perlu dilakukan penilaian baik dari keadaan ekonomi orang tua pada setiap Copyright A 2024 Author.
Page 615 This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 .
edia onlin.
ISSN 2714-7150 .
edia ceta.
Volume 5.
No.
May 2024.
Page 615-625 https://ejurnal.
seminar-id.
com/index.
php/josyc DOI 10.
47065/josyc.
mahasiswa dan juga prestasi yang dimiliki mahasiswa tersebut, jika ada family di institusi tersebut maka pasti di Hal tersebut tentunya tidak sesuai dengan tujuan di bentuknya sebuah program yang dikhususkan kepada mahasiswa dengan keadaan ekonomi yang kurang.
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan dari paragraf sebelumnya, maka peneliti memanfaatkan sebuah bidang ilmu dalam pendidikan yang dikenal dengan istilah SPK (Sistem pendukung keputusa.
, agar setiap mahasiswa yang mendaftar menjadi calon penerima bantuan baik dari kalangan atas .
ataupun kalangan menengah kebawah .
konomi yang kurang mamp.
dapat di sortir .
dengan menggunakan ketentuan .
dalam penilaian.
SPK memiliki banyak metode yang dapat kita gunakan sesuai dengan permasalahan yang akan selesaikan, mulai dari metode yang dapat digunakan sebagai penentuan tingkat kepentingan setiap kriteria .
yang kita gunakan seperti ROC.
DEMATEL.
GRA.
AHP.
SWARA.
ANP bahkan metode untuk penyeleksian setiap objek yang diteliti seperti TOPSIS.
SMART.
SAW.
OCRA.
WP.
EXPROM II.
MAUT.
COPRAS.
WASPAS.
EDAS.
MOORA.
GADA.
MOOSRA.
AHP.
CoCoSo.
VIKOR dan ada banyak lagi metode SPK yang dapat digunakan.
Ae.
, .
Ae.
Pada penelitian ini akan menggunakan metode CoCoSo.
CoCoSo adalah singkatan dari Combined Compromise Solution yang digunakan dalam menentukan alternatif terbaik .
ang tepa.
berdasarkan beberapa ide solusi yang telah di kompromikan seperti pembobotan evaluasi rata-rata dan agregasi bobot daya kemudian digabung dan dihasilkan sebuah keputusan hasil akhir.
Beberapa penelitian terdahulu yang membahas topik atau metode penyelesaian yang serupa dengan yang dilakukan pada penelitian ini akan dijadikan sebagai referensi untuk menyelesaikan penelitian ini.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan pada tahun 2023 oleh A.
Ferico Octaviansyah Pasaribu dan rekan penelitian lainnya.
Pada penelitian tersebut mereka menggunakan salah satu metode dalam mengambil keputusan yaitu metode Combined Compromise Solution.
Metode tersebut dianggap efektif dalam menyelesaikan permasalahan dalam menentukan peserta magang yang terbaik akan tetapi sulit dalam mengevaluasi keterampilan mahasiswa tersebut di dunia nyata.
Adapun hasil akhir yang diperoleh setelah diterapkan metode Combined Compromise Solution adalah mahasiswa dengan nama Jonathan dengan nilai 5,7874 memperoleh nilai etrtinggi sehingga dia berhak menjadi mahasiswa magang terbaik.
Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Very Hendra Saputra dan Temi Ardiansah tepatnya pada Didalam penelitian tersebut, pemilihan modem yang tepat sangat penting untuk mendapatkan koneksi internet yang stabil dan cepat.
Penelitian ini menggunakan metode Combined Compromise Solution (CoCoS.
untuk membantu pengguna memilih modem yang sesuai dengan kebutuhan mereka.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa Modem MQ531 adalah pilihan terbaik dengan nilai akhir 6,3689.
Metode CoCoSo membantu menyeimbangkan berbagai faktor yang berkaitan dengan pemilihan modem, seperti kecepatan, stabilitas, harga, dan fitur.
Penelitian ini memberikan informasi yang bermanfaat bagi pengguna dalam memilih modem yang tepat untuk kebutuhan mereka.
Pada tahun 2022.
Desy Wulandari dan beberapa penelitian lainnya melakukan sebuah penelitian.
Dalam penelitian tersebut menjelaskan bahwa pendidikan merupakan hal yang sangat penting bagi semua orang, namun tidak semua orang mampu membiayai pendidikannya.
Oleh karena itu, desa membuat program beasiswa bagi mahasiswa yang miskin dan berprestasi.
Program ini dibiayai oleh desa untuk membantu kehidupan warga yang kurang mampu agar dapat belajar dan menjadi manusia yang lebih baik.
Banyak warga yang berminat untuk mendapatkan beasiswa ini, termasuk dari kalangan ekonomi menengah ke atas.
Agar pemilihan penerima beasiswa lebih adil dan tepat sasaran, perlu diterapkan sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode AHP dan MOOSRA.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa 3 orang berhak menerima beasiswa, yaitu A1.
A10, dan A2 dengan masing-masing nilai akhir yang diperoleh adalah 5,147, 4,718 dan 3,708.
METODOLOGI PENELITIAN
1 Tahapan Penelitian Tahapan penelitian merupakan sebuah tahapan yang dilakukan oleh peneliti dalam menyelesaikan sebuah pekerjaan, tahapan ini berisi kegiatan yang tidak langsung di dokumentasikan, hanya sebuah gambaran yang akan peneliti lakukan.
Pada penelitian ini, sebanyak 5 tahap yang akan dilakukan oleh peneliti mulai dari mengidentifikasikan masalah hingga membuat laporan .
dari penelitian yang dilakukan.
Berikut gambar 1 yang merupakan tahapan yang akan dilakukan oleh peneliti.
Gambar 1.
Tahapan Penelitian Copyright A 2024 Author.
Page 616 This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 .
edia onlin.
ISSN 2714-7150 .
edia ceta.
Volume 5.
No.
May 2024.
Page 615-625 https://ejurnal.
seminar-id.
com/index.
php/josyc DOI 10.
47065/josyc.
Berdasarkan gambar 1, peneliti akan melakukan identifikasi terdap sumber permasalahan yang menyebabkan terjadinya masalah, setelah ditemukan permasalahan itu maka peneliti melakukan literature review dengan membaca dan memahami beberapa penelitian sebelumnya untuk mencari sebuah solusi yang diperlukan dalam penyelesaian permasalahan.
Solusi yang dimaksud adalah mencari metode-metode yang digunakan dalam mengambil sebuah keputusan yang cocok dengan permasalahan yang di hadapi.
Pengumpulan data juga perlu dilakukan, tanpa data tentunya penelitian ini akan menjadi sia-sia.
Data yang dijadikan sebagai sampel dapat diperoleh melalui wawancara, atau memanfaatkan sebuah website yang menyediakan data untuk penelitian.
Tahap selanjutnya melakukan penerapan terhadap metode Combine Compromise Solution sehingga hasil akhirnya nanti berupa data yang telah di ranking.
Tahap akhir yaitu membuah sebuah laporan akhir agar penelitian yang telah dilakukan dapat di publikasikan kepada pihak khalayak untuk dibaca, dikembangkan atau keperluan lainnya.
2 Metode Combine Compromise Solution Metode combine compromise solution merupakan salah satu teknik pengambilan keputusan multi-kriteria yang bertujuan menemukan solusi terbaik atau kompromi dari berbagai alternatif yang tersedia.
Metode ini bermanfaat dalam situasi di mana terdapat pertentangan antar kriteria dan tidak ada alternatif yang secara ideal memenuhi semua kriteria.
Dengan mencari solusi kompromi, metode ini membantu pengambilan keputusan yang lebih baik dan efektif.
Ae.
Tahapan dalam metode combine compromise solution dapat dilakukan berdasarkan langkah berikut ini:
Membentuk matriks keputusan Melakukan normalisasi terhadap kriteria:
Benefit Cost Rumus pada persamaan satu .
digunakan untuk atribut .
berjenis benefit sedangkan untuk kriteria berjenis cost .
on-benefi.
dapat menggunakan rumus persama kedua .
Menghitung solusi ideal positif (S.
dan solusi ideal negatif (P.
Tahap kedua yaitu menghitung nilai Solusi Ideal Positif (S.
dengan menggunakan rumus persamaan ketiga .
dan nilai Solusi Ideal Negatif (P.
menggunakan rumus persamaan keempat .
Kedua nilai ini berperan sebagai solusi ideal yang digunakan untuk membandingkan berbagai alternatif dalam proses pengambilan Menghitung Bobot relatif dengan teknik agregasi pada tahap ketiga melakukan perhitungan bobot relatif untuk setiap alternatif dengan menggunakan teknik Proses ini terdiri dari tiga langkah penghitungan skor penilaian yang menghasilkan bobot relatif.
Berikut adalah persamaan untuk menghitung bobot relatif.
Menghitung total nilai Ki Metode Combined Compromise Solution (CoCoS.
diakhiri dengan menghitung nilai total ycn untuk setiap alternatif, menggunakan persamaan 8.
Metode ini menghasilkan solusi terbaik atau solusi kompromi yang dipilih setelah proses evaluasi dan kombinasi nilai dari setiap alternatif yang tersedia.
Solusi ini merupakan hasil keseimbangan atau titik temu antara berbagai kriteria yang ada, dicapai melalui kompromi yang cermat.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan penerima bantuan di tujukan kepada mahasiswa yang kurang mampu akan tetapi memiliki minat serta berprestasi baik dalam akademik maupun non akademik.
Setiap mahasiswa selain mahasiswa baru, mereka Copyright A 2024 Author.
Page 617 This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 .
edia onlin.
ISSN 2714-7150 .
edia ceta.
Volume 5.
No.
May 2024.
Page 615-625 https://ejurnal.
seminar-id.
com/index.
php/josyc DOI 10.
47065/josyc.
berhak mendaftarkan diri mereka sebagai calon penerima bantuan tersebut.
Sebanyak 15 orang yang akan dijadikan sampel data dalam penelitian ini dan 5 kriteria yang akan dijadikan sebagai penilainya.
Sampel data tersebut akan di seleksi dengan menggunakan salah satu metode dalam membuat sebuah keputusan yaitu metode Combined Compromise Solution.
Berikut tabel 1, kriteria yang akan digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1.
Daftar kriteria untuk penentuan penerima bantuan Kode Kriteria
Nama Kriteria
Nilai IPK
Pendapatan Orang Tua
Jumlah Tanggungan Orang Tua
Kepribadian/Etika Jenis Rumah
Jenis Kriteria
Benefit
Cost
Benefit
Benefit
Benefit
Bobot Kriteria
0,25
0,25
0,20
0,15
0,15
Berdasarkan tabel 1, lima kriteria tersebut ditentukan berdasarkan dari evaluasi yang telah dilakukan oleh peneliti dari beberapa penelitian sebelumnya yang membahas topik serupa dengan penelitian ini.
Dari kelima kriteria tersebut hanya satu kriteria yang berjenis cost yaitu pendapatan orang tua, dikarenakan fokus penelitian ini terhadap mahasiswa yang kurang mampu sehingga semakin kecil pendapatan orang tua mahasiswa tersebut maka semakin besar penilaiannya dibanding mahasiswa dengan penghasilan orang tua yang besar.
Pada bagian bobot kriteria tersebut ditentukan oleh peneliti dimana kriteria Nilai IPK dan Pendapatan orang tua memiliki bobot kriteria terpenting dari yang lainnya yaitu sebesar 0,25 sedangkan kriteria kepribadian dan juga jenis rumah merupakan kriteria dengan tingkat kepentingan tersendah yaitu 0,15.
Sedangkan untuk kriteria jumlah tanggungan orang tua memiliki bobot kriteria 0,20.
Setelah ditentukan kriteria serta bobot kriteria yang digunakan, maka berikut tabel 2 yaitu tabel sampel data yang akan di seleksi.
Tabel 2.
Sampel Data Nama Calon Penerima Bantuan (Alternati.
Saza Kahirani (A.
Syfa Zahra (A.
Wulan Anugrah (A.
Ahmad Syahputra (A.
Aldi Fahri Ramadhan (A.
Refti Karo-karo (A.
Alfito Purnomo (A.
Farizi Akfli (A.
Zia Faradila (A.
Siti Humairoh (A.
Riki Hardianto (A.
Vigo Surya (A.
Aldi Badri (A.
Hafid Bangko (A.
Desmiawati (A.
3,75 Pendapatan Orang Tua (R.
Jumlah Tanggungan Orang Tua
4 anak
3,87
3 anak
Baik 3,84 3,59 2 anak
2 anak
3,35
Nilai IPK Kepribadian Jenis Rumah Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Kayu Setengah Permanen Beton Kayu 5 anak Baik Kayu 4 anak Baik 1 anak Cukup Baik 2 anak Sangat Baik 3,77 4 anak Cukup Baik 3,74 4 anak 5 anak 3 anak Sangat Baik Baik Baik 3,69 4 anak Cukup Baik 4 anak Sangat Baik 4 anak Cukup Baik Setengah Permanen Setengah Permanen Kayu Setengah Permanen Kayu Beton Kayu Setengah Permanen Setengah Permanen Setengah Permanen Berdasarkan sampel data pada tabel 1 diatas, terdapat dua kriteria yang perlu dilakukan perbaikan nilai dikarenakan datanya berjenis linguistik .
on numeri.
yaitu kriteria Kepribadian dan kriteria jenis rumah, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3.
Perbaikan bobot terhadap kriteria Kepribadian (C.
dan kriteria jenis rumah (C.
Kriteria Kepribadian (C.
Keterangan Sangat Baik Baik Cukup Kurang Baik Nilai Bobot Copyright A 2024 Author.
Page 618 This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 .
edia onlin.
ISSN 2714-7150 .
edia ceta.
Volume 5.
No.
May 2024.
Page 615-625 https://ejurnal.
seminar-id.
com/index.
php/josyc DOI 10.
47065/josyc.
Kriteria Jenis Rumah (C.
Keterangan Buruk Kayu Setengah Permanen Beton Nilai Bobot Setelah dibuat tabel perbaikan bobot pada tabel 3 diatas, maka berikutnya dilakukan penyesuaian antara kriteria lingusitik yang telah dilakukan perbaikan bobot yang dapat dilihat pada tabel 3 dengan data kriteria linguistik yang awal yaitu kriteria di tabel 2.
Setelah dilakukan penyesuaian maka tabel penyesuaian yang disebut sebagai tabel rating kecocokan dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4.
Rating kecocokan dari tabel 2 dan 3
Alternatif
A10
A11
A12
A13
A14
A15
3,75
3,87
3,84
3,59
3,35
3,77
3,74
3,69
Rating kecocokan telah dilakukan sehingga data pada tabel 4 diatas dapat di proses dengan menggunakan metode Combined Compromise Solution.
Berikut langkah-langkah dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan metode Combined Compromise Solution.
Membentuk matriks keputusan 3,75 3,87 3,84 3,59 3,35 3,77 3,74 3,69 Melakukan normalisasi terhadap kriteria:
Benefit (Kriteria C.
Copyright A 2024 Author.
Page 619 This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 .
edia onlin.
ISSN 2714-7150 .
edia ceta.
Volume 5.
No.
May 2024.
Page 615-625 https://ejurnal.
seminar-id.
com/index.
php/josyc DOI 10.
47065/josyc.
Untuk pencarian normalisasi terhadap r15,1 hingga r15,1 dapat dilakukan sesuai dengan perhitungan normalisasi terhadap r11 atau hingga r51 diatas.
Cost (Kriteria C.
Untuk pencarian normalisasi terhadap r15,2 hingga r15,2 dapat dilakukan sesuai dengan perhitungan normalisasi terhadap r12 atau hingga r52 diatas.
Lakukan perhitungan normalisasi terhadap kriteria lainnya .
riteria C3 hingga kriteria C.
, sesuaikan rumus pencarian normalisasi diatas dengan mesing-masing jenis kriteria, sehingga untuk melanjutkan pencarian normalisasi cukup menggunakan rumus perhitungan normalisasi kriteria C1 saja dikarenakan kriteria C2 berjebis cost dan itu tidak sesuai dengan jenis kriteria C3.
C4 dan C5.
Berikut matriks rij hasil perhitungan dari semua kriteria yang telah dilakukan normalisasi.
0,8333
0,9667
0,9333
0,6556
0,0000
0,3889
0,8889
0,0000
0,8556
0,8889
0,5556
0,8222
0,7667
0,7778
1,0000
0,8750
0,7656
0,9375
0,6250
0,0000
0,3594
0,3125
0,8594
0,2344
1,0000
0,0781
0,0000
0,7500
0,6250
0,7813
0,7500
0,5000
0,2500
0,2500
1,0000
0,7500
0,0000
0,2500
0,7500
0,7500
1,0000
0,5000
0,7500
0,7500
0,7500
0,0000
0,5000
0,0000
0,0000
0,5000
0,5000
0,0000
1,0000
0,0000
1,0000
0,5000
0,5000
0,0000
1,0000
0,0000
1,0000
0,5000
0,0000
1,0000
1,0000
0,5000
0,5000
1,0000
0,5000
1,0000
0,0000
1,0000
0,5000
0,5000
0,5000
Menghitung solusi ideal positif (S.
dan solusi ideal negatif (P.
Solusi Ideal Positif (S.
==> Oc Copyright A 2024 Author.
Page 620 This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 .
edia onlin.
ISSN 2714-7150 .
edia ceta.
Volume 5.
No.
May 2024.
Page 615-625 https://ejurnal.
seminar-id.
com/index.
php/josyc DOI 10.
47065/josyc.
Lakukan perhitungan pencarian solusi ideal positif terhadap S6 hingga S15 sesuai dengan perhitungan S1 hingga S5 yang telah dilakukan diatas.
Setelah dilakukan pencarian solusi ideal positif terhadap semua alternatif, maka berikut nilai Si dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5.
Nilai solusi ideal positif (S.
Alternatif
S10
S11
S12
S13
S14
S15
Solusi Ideal Negatif (P.
==> 0,7271 0,6831 0,5177 0,5201 0,4250 0,4871 0,3753 0,5648 0,4975 0,9222
0,4334
0,5306
0,6042
0,7257
0,6703
Oc Lakukan perhitungan pencarian solusi ideal negatif terhadap S6 hingga S15 sesuai dengan perhitungan S1 hingga S5 yang telah dilakukan diatas.
Setelah dilakukan pencarian solusi ideal negatif terhadap semua alternatif, maka berikut nilai Pi dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini Tabel 6.
Nilai Solusi Ideal Negatif (P.
Alternatif
P10
P11
P12
P13
P14
P15
3,8667
4,6000
2,7248
3,5468
2,9013
4,3105
2,6199
3,7207
3,5029
4,9151
3,2933
3,7240
3,7117
4,6736
3,7855
Menghitung Bobot relatif dengan teknik agregasi Oc Copyright A 2024 Author.
Page 621 This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 .
edia onlin.
ISSN 2714-7150 .
edia ceta.
Volume 5.
No.
May 2024.
Page 615-625 https://ejurnal.
seminar-id.
com/index.
php/josyc DOI 10.
47065/josyc.
Lakukan pencarian bobot relatif pada K6a hingga K15a, setelah dilakukan perhitungan pencarian bobot relatif terhadap Kia .
emua alternati.
maka berikut tabel 7 yaitu Hasil Perhitungan Bobot Relatif Kia.
Tabel 7.
Hasil Perhitungan Bobot Relatif Alternatif Kia
Alternatif
K1a
K2a
K3a
K4a
K5a
K6a
K7a
K8a
K9a
K10a
K11a
K12a
K13a
K14a
K15a
Kia
0,0711
0,0818
0,0502
0,0630
0,0515
0,0743
0,0464
0,0664
0,0619
0,0904
0,0577
0,0659
0,0668
0,0836
0,0690
Rank Setelah dilakukan perhitungan terhadap Bobot Relatif Alternatif Kia serta telah dilakukan perankingan yang dapat dilihat pada tabel 7 diatas, selanjutnya mencari bobot relatif terhadap K ib sebagai berikut.
Lakukan pencarian bobot relatif pada K6b hingga K15b, setelah dilakukan perhitungan pencarian bobot relatif terhadap Kib .
emua alternati.
maka berikut tabel 8 yaitu Hasil Perhitungan Bobot Relatif Kib.
Tabel 8.
Hasil Perhitungan Bobot Relatif Alternatif Kib
Alternatif
K1b
K2b
K3b
K4b
K5b
K6b
K7b
K8b
K9b
K10b
Kib
3,4130
3,5756
2,4193
2,7395
2,2397
2,9429
2,0000
2,9250
2,6624
4,3330
Rank Copyright A 2024 Author.
Page 622 This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 .
edia onlin.
ISSN 2714-7150 .
edia ceta.
Volume 5.
No.
May 2024.
Page 615-625 https://ejurnal.
seminar-id.
com/index.
php/josyc DOI 10.
47065/josyc.
Alternatif
K11b
K12b
K13b
K14b
K15b
Kib
2,4117
2,8349
3,0263
3,7173
3,2307
Rank Setelah dilakukan perhitungan terhadap Bobot Relatif Alternatif Kib serta telah dilakukan perankingan yang dapat dilihat pada tabel 8 diatas, selanjutnya mencari bobot relatif terhadap K ic sebagai berikut.
==> Nilai lamda ( ) dapat ditentukan antara 0 hingga 1, pada penelitian ini nilai Lakukan pencarian bobot relatif pada K6c hingga K15c, setelah dilakukan perhitungan pencarian bobot relatif terhadap Kic .
emua alternati.
maka berikut tabel 9 yaitu Hasil Perhitungan Bobot Relatif Kic.
Tabel 9.
Hasil Perhitungan Bobot Relatif Alternatif Kic
Alternatif
K1c
K2c
K3c
K4c
K5c
K6c
K7c
K8c
K9c
K10c
K11c
K12c
K13c
K14c
K15c
Kic
0,7870
0,9051
0,5555
0,6967
0,5698
0,8219
0,5131
0,7342
0,6853
1,0000
0,6384
0,7289
0,7394
0,9250
0,7633
Rank Menghitung total nilai Ki Copyright A 2024 Author.
Page 623 This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 .
edia onlin.
ISSN 2714-7150 .
edia ceta.
Volume 5.
No.
May 2024.
Page 615-625 https://ejurnal.
seminar-id.
com/index.
php/josyc DOI 10.
47065/josyc.
Lakukan pencarian nilai Ki dari K6 hingga K15 sesuai dengan proses pencarian nilai Ki dari K1 hingga K5 Setelah dilakukan pencarian terhadap semua Ki, maka dapat dilihat hasil akhirnya pada tabel 10 berikut ini.
Tabel 10.
Hasil Perhitungan Ki
Alternatif
K10
K11
K12
K13
K14
K15
1,9996
2,1629
1,4154
1,6599
1,3572
1,8440
1,2156
1,7642
1,6200
2,5395
1,4822
1,7243
1,8083
2,2353
1,9085
Rank Tabel 10 diatas diperoleh dari hasil kompromi Bobot Relatif Kia.
Kib dan Kic, dimana hasil akhir dari ketiga Bobot Relatif tersebut memiliki perbedaan .
apat dilihat dari ranking masing-masing Bobot Relati.
sehingga di perolehlah nilai Ki .
asil perankinga.
yang menjadi hasil akhir dalam penerapan metode combine compromise solution.
Lebih jelasnya lagi dapat dilihat pada tabel 11 berikut.
Tabel 11.
Hasil Akhir Penerapan Metode Combine Compromise Solution Nama Mahasiswa Saza Kahirani (A.
Syfa Zahra (A.
Wulan Anugrah (A.
Ahmad Syahputra (A.
Aldi Fahri Ramadhan (A.
Refti Karo-karo (A.
Alfito Purnomo (A.
Farizi Akfli (A.
Zia Faradila (A.
Siti Humairoh (A.
Riki Hardianto (A.
Vigo Surya (A.
Aldi Badri (A.
Hafid Bangko (A.
Desmiawati (A.
Rank (Ki.
Rank (Ki.
Rank (Ki.
Rank Akhir (K.
Berdasarkan tabel 11, peneliti menetapkan kuota mahasiswa yang berhak menerima bantuan hanya 3 orang, sehingga dari tabel 11 terlihat bahwa Siti Humairoh.
Hafid Bangko dan Syfa Zahra dengan posisi ranking 1, 2 dan 3.
Bahkan posisi perankingan antara Kia.
Kib.
Kic dan Ki sama.
KESIMPULAN
Penyalahgunaan dana bantuan mahasiswa menjadi permasalahan serius.
Dana yang seharusnya membantu mahasiswa kurang mampu, malah digunakan untuk gaya hidup hedon.
Hal ini diakibatkan sistem seleksi yang tidak objektif dan masih berdasarkan "kekuatan orang dalam".
Penerimaan bantuan tidak didasarkan pada kondisi ekonomi dan prestasi, melainkan nepotisme.
Kondisi ini bertentangan dengan tujuan program bantuan yang dikhususkan bagi mahasiswa kurang mampu.
Solusi yang diperlukan adalah sistem seleksi yang lebih objektif dan transparan, dengan mempertimbangkan kondisi ekonomi dan prestasi mahasiswa.
Selain itu, diperlukan pengawasan ketat untuk mencegah penyalahgunaan dana bantuan.
Kesimpulan yang dapat diambil Copyright A 2024 Author.
Page 624 This Journal is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) ISSN 2714-8912 .
edia onlin.
ISSN 2714-7150 .
edia ceta.
Volume 5.
No.
May 2024.
Page 615-625 https://ejurnal.
seminar-id.
com/index.
php/josyc DOI 10.
47065/josyc.
dari penelitian ini adalah metode Combine Compromise Solution berhasil diterapkan dalam penentuan mahasiswa yang berhak menerima bantuan dari program bantuan miskin berprestasi.
Hasil akhir yang diperoleh adalah 3 mahasiswa yang akan menerima bantuan tersebut diantaranya Siti Humairoh dengan memperoleh nilai akhir sebesar 2,5395, kemudian Hafid Bangko dan Syfa Zahra juga berhak menerima bantuan tersebut dikarenakan mereka menduduki posisi kedua dan ketiga dengan nilai akhir perolehan masing-masing sebesar 2,2353 dan 2,1629.
Ketiga mahasiswa tersebut dapat melengkapi persyaratan lainnya sekaligus proses validasi data awalnya.
REFERENCES