ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Beasiswa Bidikmisi Menggunakan Metode AHP Dan TOPSIS Pada STMIK Bina Sarana Global Rahmat Tullah1.
Arni Retno Mariana2.
Dwi Baskoro 3 Dosen STMIK Bina Sarana Global, 3Mahasiswa STMIK Bina Sarana Global Email : rahmattullah@stmikglobal.
id, 2arni.
mariana@stmikglobal.
id, 3dwibaskorobaz@gmail.
disebut ikatan dina.
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 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 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 AbstrakAi Beasiswa merupakan pemberian bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang 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 .
riteria yang banya.
Beberapa kriteria yang dibandingkan satu dengan lainnya .
ingkat kepentinganny.
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 .
dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean .
arak antara dua titi.
untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif.
Dengan memanfaatkan sistem yang diusulkan ini, akan membantu pihak marketing dalam menyeleksi Calon penerima Beasiswa Bidikmisi.
Kata KunciAi Sistem Pendukung Keputusan.
AHP.
TOPSIS.
Beasiswa.
Bidikmisi
PENDAHULUAN
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 .
iasa 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.
Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sebuah sistem .
ermasuk perhitungan, parameter-parameter yang terlibat, penentuan besaran nilai-nilainya, dan interaksi atau apa pun it.
mendukung/menunjang ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
para pengambil keputusan .
ecision make.
di dalam membuat keputusan .
ang logis, rasional, dan bena.
atas permasalahan yang kompleks .
tau semi komplek.
yang terdapat begitu banyak parameter yang musti dipertimbangkanAy.
berdasarkan hasil di lapangan mengenai prosedur pemilihan calon penerima beasiswa bidikmisi yang sedang berjalan saat ini di antaranya:
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.
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.
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.
Gambar 1.
Activity Diagram Sistem yang Sedang Berjalan Tabel 1.
Skenario Activity Diagram Calon Mahasiswa Baru Aktor Skenario Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) AHP adalah sebuah konsep untuk pembuatan keputusan berbasis multicriteria .
riteria yang banya.
Beberapa kriteria yang dibandingkan satu dengan lainnya .
ingkat kepentinganny.
adalah penekanan utama pada konsep AHP AHP menjadi sebuah metode penentuan atau pembuatan prinsip-prinsip subjektifitas dan objektifitas si pembuat sistem pendukung keputusan atau keputusannya.
Calon Mahasiswa Baru Siswa disekolah masing-masing melalui website bidikmisi resmi, kemudian siswa datang kekampus STMIK Bina Sarana Global Tabel 2.
Skenario Activity Diagram Marketing Aktor Skenario 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 .
dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean .
arak antara dua titi.
untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif.
II.
METODE PENELITIAN
Objek Penelitian Penelitian dilakukan pada STMIK Bina Sarana Global.
Jl.
Gatot Subroto No.
43-45 (Perempatan Cimon.
Tangerang.
Banten.
Berasarkan penelitian yang telah dilakukan penulis, tentang pemilihan calon penerima beasiswa bidikmisi maka Marketing Mewawancara mengikuti test lalu kemudian memilih siapa saja yang berhak menerima beasiswa selanjutnya 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 Skenario Ketua STMIK Global Menerima laporan kemudian ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
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:
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.
Dikhawatirkan tidak objektifnya dalam penyeleksian calon mahasiswa baru penerima beasiswa bidikmisi.
Solutio.
dengan menghitung bobot pada kriteria kemudian menentukan hasil secara perankingan.
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.
Alternatif Pemecahan Masalah Berdasarkan permasalahan diatas maka dapat disimpulkan beberapa alternatif pemecahan masalah salah satunya menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Proces.
dan TOPSIS (Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solutio.
dengan rincian sebagai berikut:
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.
Metode sistem pendukung keputusan yang digunakan AHP (Analytical Hierarchy Proces.
dan TOPSIS (Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solutio.
dengan menghitung bobot pada kriteria kemudian menentukan hasil secara perankingan Gambar 2.
Use Case Diagram yang diusulkan Pada gambar 2.
Use Case Diagram, ada beberapa aktor yang terlibat dalam sistem.
Diantaranya adalah Marketing (Penggun.
dan Ketua STMIK Global.
Tabel 4.
Deskripsi Aktor dalam Use Case No.
Aktor Deskripsi Marketing Aktor yang mempunyai hak untuk mengakses sistem yang tersedia di dalam Ketua STMIK Aktor yang hanya menerima laporan Global berupa printout hasil perankingan penerima beasiswa bidikmisi.
HASIL DAN PEMBAHASAN
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 Proces.
dan TOPSIS (Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Activity Diagram adalah diagram yang menggambarkan fungsionalitas dari sistem.
Pada tahap pemodelan bisnis, diagram aktivitas dapat digunakan untuk menunjukkan aliran kerja bisnis (Business Work Flo.
Dapat juga digunakan untuk menggambarkan aliran kejadian (Flow of Event.
ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Gambar 3.
Activity Diagram Login Gambar 5.
Activity Diagram Kelola Nilai Bobot Kriteria 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.
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 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 ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
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:
Gambar 7.
Sequence Diagram Perhitungan AHP dan TOPSIS Tabel Matriks Perbandingan Berpasangan Pada gambar 7 menjelaskan interaksi Marketing terhadap sistem untuk dapat melihat perhitungan AHP dan TOPSIS sampai pada proses pencetakan laporan.
Rancangan Tampilan Tampilan Login Kriteria Gaji Gaji Rata nilai Nilai test Prestasi Tanggunga Total Rat Nilai Prestas Tanggunga Penjelasan:
Jumlah dari matriks perbandingan berpasangan 5= 2.
7 1 0.
5 1 0.
5= 10
2 2 1 0.
333= 5.
5 1 7 1 0.
5= 14.
2 2 3 2 1= 10
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.
Tabel Matriks Konsistensi Kriteria Matriks konsistensi kriteria Gaji Rata Nilai Prestasi Tanggungan nilai test Bobot Prioritas .
Gaji Rata nilai Nilai test Prestasi Tanggungan Kriteria 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.
Penjelasan:
Pada Gaji (Gaji Ae Gaj.
/ Total = 1 : 2.
343 = 0.
(Rata nilai Ae Gaj.
/ Total = 0.
143 : 2.
343 = 0.
(Nilai test Ae Gaj.
/ Total = 0.
5 : 2.
343 = 0.
(Prestasi Ae Gaj.
/ Total = 0.
2 : 2.
343 = 0.
(Tanggungan Ae Gaj.
/ Total = 0.
5 : 2.
343 = 0.
ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
C1 = 2.
676 : 0.
407 = 6.
C2 = 0.
988 : 0.
159 = 6.
C3 = 1.
476 : 0.
246 = 6.
C4 = 0.
555 : 0.
096 = 5.
C5 = 0.
504 : 0.
092 = 5.
Pada Rata Nilai (Gaji Ae Rata nila.
/ Total = 7 : 10 = 0.
(Rata nilai Ae Rata nila.
/ Total = 1 : 10 = 0.
(Nilai test Ae Rata nila.
/ Total = 0.
5 : 10 = 0.
(Prestasi Ae Rata nila.
/ Total = 1 : 10 = 0.
(Tanggungan Ae Rata nila.
/ Total = 0.
5 : 10 = 0.
Pada Nilai Test (Gaji Ae Nilai tes.
/ Total = 2 : 5.
476 = 0.
(Rata nilai Ae Nilai tes.
/ Total = 2 : 5.
476 = 0.
(Nilai test Ae Nilai tes.
/ Total = 1 : 5.
476 = 0.
(Prestasi Ae Nilai tes.
/ Total = 0.
143 : 5.
(Tanggungan Ae Nilai tes.
/ Total=0.
333:5.
Pada Prestasi (Gaji Ae Prestas.
/ Total = 5 : 14.
5 = 0.
(Rata nilai Ae Prestas.
/ Total = 1 : 14.
5 = 0.
(Nilai test Ae Prestas.
/ Total = 7 : 14.
5 = 0.
(Prestasi Ae Prestas.
/ Total = 1 : 14.
5 = 0.
(Tanggungan Ae Prestas.
/ Total = 0.
5 : 14.
Tabel Hasil Analisa Kriteria Pada Tanggungan (Gaji Ae Tanggunga.
/ Total = 2 : 10 = 0.
(Rata nilai Ae Tanggunga.
/ Total = 2 : 10 = 0.
(Nilai test Ae Tanggunga.
/ Total = 3 : 10 = 0.
(Prestasi Ae Tanggunga.
/ Total = 2 : 10 = 0.
(Tanggungan Ae Tanggunga.
/ Total = 1 : 10 = 0.
Bobot Prioritas Gaji = .
/5 = 0.
Rata nilai = .
/5=
Nilai test =.
/5=
Prestasi = .
/5 = 0.
Tanggungan=.
/5=
Average = .
/5=
Konsistensi Indeks = .
= 0.
Ratio Index = 5 = 1.
Konsistensi Rasio = 0.
254 : 1.
12 = 0.
idak Standart Konsisten :
343 * 0.
407 = 0.
10 * 0.
159 = 1.
476 * 0.
246 = 1.
5 * 0.
096 = 1.
10 * 0.
092 = 0.
Jumlah .
= 6.
= 0.
Alternatif =.
^2 3^2 3^2 3^2 3^2 6^2 4^2 3^.
^0.
5 = 11.
^2 8^2 8^2 8^2 8^2 7^2 8^2 8^.
^0.
5 = 22.
^2 7^2 6^2 8^2 6^2 7^2 7^2 8^.
^0.
5 = 20.
^2 1^2 1^2 1^2 1^2 1^2 1^2 9^.
^0.
5 = 9.
^2 2^2 6^2 2^2 3^2 2^2 3^2 2^.
^0.
5 = 9.
Tabel Ternormalisasi Alternatif Pengecekan konsistensi MMULT :
C1 = 1* 0.
407 7* 0.
159 2* 0.
246 5* 0.
2* 0.
092 = 2.
C2 = 0.
143* 0.
407 1* 0.
159 2* 0.
246 1*
096 2* 0.
092 = 0.
C3 = 0.
5* 0.
5* 0.
159 1* 0.
246 7*
096 3* 0.
092 = 1.
C4 = 0.
2* 0.
407 1* 0.
143* 0.
246 1*
096 2* 0.
092 = 0.
C5 = 0.
5* 0.
5* 0.
333* 0.
096 1* 0.
092 =0.
Kriteria Nilai yang terdapat pada tabel Ternormalisasi adalah nilai dari hasil analisa yang dibagi dengan jumlah keseluruhan nilai Alternatif pada Kriteria yang sama.
Penjelasan :
(A1-C.
= 5 : 11.
045 = 0.
ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
(A2-C.
= 3 : 11.
045 = 0.
(A3-C.
= 3 : 11.
045 = 0.
(A4-C.
= 3 : 11.
045 = 0.
(A5-C.
= 3 : 11.
045 = 0.
(A6-C.
= 6 : 11.
045 = 0.
(A7-C.
= 4 : 11.
045 = 0.
(A8-C.
= 3 : 11.
045 = 0.
Nilai yang terdapat pada tabel Normalisasi Terbobot adalah perkalian antara nilai yang terdapat pada Normalisasi sebelumnya dengan bobot prioritas pada perhitungan AHP.
Penjelasan :
45268 * 0.
407 = 0.
27161 * 0.
407 = 0.
27161 * 0.
407 = 0.
27161 * 0.
407 = 0.
27161 * 0.
407 = 0.
54321 * 0.
407 = 0.
36214 * 0.
407 = 0.
27161 * 0.
407 = 0.
(A1-C.
= 8 : 22.
293= 0.
(A2-C.
= 8 : 22.
293= 0.
(A3-C.
= 8 : 22.
293= 0.
(A4-C.
= 8 : 22.
293= 0.
(A5-C.
= 8 : 22.
293= 0.
(A6-C.
= 7 : 22.
293= 0.
(A7-C.
= 8 : 22.
293= 0.
(A8-C.
= 8 : 22.
293= 0.
35885 * 0.
159 = 0.
35885 * 0.
159 = 0.
35885 * 0.
159 = 0.
35885 * 0.
159 = 0.
35885 * 0.
159 = 0.
31399 * 0.
159 = 0.
35885 * 0.
159 = 0.
35885 * 0.
159 = 0.
(A1-C.
= 8 : 20.
273= 0.
(A2-C.
= 7 : 20.
273= 0.
(A3-C.
= 6 : 20.
273= 0.
(A4-C.
= 8 : 20.
273= 0.
(A5-C.
= 6 : 20.
273= 0.
(A6-C.
= 7 : 20.
273= 0.
(A7-C.
= 7 : 20.
273= 0.
(A8-C.
= 8 : 20.
273= 0.
39461 * 0.
246 = 0.
34528 * 0.
246 = 0.
29596 * 0.
246 = 0.
39461 * 0.
246 = 0.
29596 * 0.
246 = 0.
34528 * 0.
246 = 0.
34528 * 0.
246 = 0.
39461 * 0.
246 = 0.
(A1-C.
= 1 : 9.
380= 0.
(A2-C.
= 1 : 9.
380= 0.
(A3-C.
= 1 : 9.
380= 0.
(A4-C.
= 1 : 9.
380= 0.
(A5-C.
= 1 : 9.
380= 0.
(A6-C.
= 1 : 9.
380= 0.
(A7-C.
= 1 : 9.
380= 0.
(A8-C.
= 9 : 9.
380= 0.
10660 * 0.
096 = 0.
10660 * 0.
096 = 0.
10660 * 0.
096 = 0.
10660 * 0.
096 = 0.
10660 * 0.
096 = 0.
10660 * 0.
096 = 0.
10660 * 0.
096 = 0.
95940 * 0.
096 = 0.
(A1-C.
= 4 : 9.
273= 0.
(A2-C.
= 2 : 9.
273= 0.
(A3-C.
= 6 : 9.
273= 0.
(A4-C.
= 2 : 9.
273= 0.
(A5-C.
= 3 : 9.
273= 0.
(A6-C.
= 2 : 9.
273= 0.
(A7-C.
= 3 : 9.
273= 0.
(A8-C.
= 2 : 9.
273= 0.
43133 * 0.
092 = 0.
21567 * 0.
092 = 0.
64700 * 0.
092 = 0.
21567 * 0.
092 = 0.
32350 * 0.
092 = 0.
21567 * 0.
092 = 0.
32350 * 0.
092 = 0.
21567 * 0.
092 = 0.
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.
Solusi Ideal Negatif : 0.
11065, 0.
04993, 0.
07273, 0.
Tabel Normalisasi Terbobot Alternatif ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
D- = A6=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D- = A7=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D- = A8=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
Mencari Jarak Solusi dan Nilai Preferensi seperti yang terdapat pada tabel berikut ini :
Tabel Jarak Solusi dan Nilai Preferensi DPreferensi Penjelasan :
D = A1=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D = A2=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D = A3=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D = A4=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D = A5=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D = A6=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D = A7=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D = A8=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
Preferensi = A1 = 0.
= 0.
A2 = 0.
= 0.
A3 = 0.
= 0.
A4 = 0.
= 0.
A5 = 0.
= 0.
A6 = 0.
= 0.
A7 = 0.
= 0.
A8 = 0.
= 0.
Tabel Hasil Perankingan D- = A1=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D- = A2=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D- = A3=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D- = A4=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
D- = A5=Oo((.
^2 ) .
^2 .
^2 .
5= 0.
Kode
Preferensi
Nama WILDAN
MUTAQIN
QORI
NURAPRILIANI
WANDA DWI
OKTARINA
HAEKAL
HAFIZ
SUBAGIO
RAIHAN
ILHAM
ALAMSYAH
MEILANI
ENSANITA
JIHAN
SABRINA
TABAH
MUHAMMAD
FATHAN
Ranking IV.
KESIMPULAN
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:
Sistem pemilihan penerimaan beasiswa bidikmisi pada STMIK Bina Sarana Global dibuat oleh Penulis untuk mempermudah Bagian Marketing dalam menentukan ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
siapa saja yang berhak menerima beasiswa bidikmisi yang sebelumnya bersifat manual.
Rancangan aplikasi sistem pendukung keputusan untuk pemilihan penerimaan beasiswa bidikmisi di STMIK Bina Sarana Global ini dibuat untuk mendapatkan hasil yang lebih objektif.
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.
DAFTAR PUSTAKA