1 AMIK BSI Karawang. AMIK BSI Karawang

(1)

285

Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Beasiswa Pegawai

Pada Ditjen Pengendalian Pemanfaatan Ruang Dan

Penguasaan Tanah Kementerian Agraria Dan Tata Ruang

Dengan Metode Fuzzy MADM

Erni Yulianti 1, Tuti Haryanti2, Laela Kurniawati3 1_{AMIK BSI Karawang}

e-mail: erni_yulianti@gmail.com

2_{AMIK BSI Karawang}

e-mail: tuti.tty@bsi.ac.id

3

SMIK Nusa Mandiri Jakarta e-mail: laela@nusamandiri.ac.id

Abstrak

Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Beasiswa Pegawai Pada Ditjen Pengendalian Pemanfaatan Ruang Dan Penguasaan Tanah Kementerian Agraria Dan Tata Ruang Dengan Metode Fuzzy Madm. Penerimaan beasiswa belajar S2 bagi pegawai pada Ditjen Pengendalian Pemanfaatan Ruang Dan Penguasaan Tanah Kementerian Agraria Dan Tata Ruang sangat diperlukan untuk menunjang kemajuan instansi atau organisasi. Penerimaan beasiswa diberikan kepada pegawai yang memenuhi kriteria sesuai dengan syarat yang diberikan oleh instansi. Untuk membantu penentuan penerimaan beasiswa pegawai yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem penunjang keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk sistem penunjang keputusan adalah dengan menggunakan Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decision Making). Ada beberapa kriteria yang dijadikan perhitungan untuk mendapatkan alternatif terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) untuk menyelesaikan perhitungan metode FMADM. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, yang dimaksudkan alternatif disini yaitu pegawai yang berhak menerima beasiswa belajar S2 berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif secara optimal, yaitu pegawai yang memiliki penilaian tertinggi.

Keywords: SPK, Penerimaan Beasiswa, Pegawai, FMADM, SAW

1. Pendahulian

Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk

digunakan demi keberlangsungan

pendidikan yang ditempuh. Beasiswa dapat diberikan oleh lembaga pemerintah, perusahaan ataupun yayasan. Beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan yang tidak bersumber dari pendanaan sendiri atau orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintahan, perusahaan swasta, universitas, serta lembaga pendidikan atau dari kantor tempat

bekerja karena prestasi seorang karyawan dapat diberikan kesempatan untuk meningkatkan sumber daya manusianya melalui pendidikan. Biaya

tersebut diberikan kepada yang berhak

menerima, terutama berdasarkan

kualifikasi, kualitas, dan kompetensi si penerima beasiswa. Beasiswa merupakan wujud kepedulian pemerintah ataupun instansi tertentu dalam menunjang kemajuan di dalam bidang pendidikan. Di era global ini para pegawai baik pegawai instansi pemerintahan ataupun pegawai swasta harus memiliki pendidikan dengan kualitas kemampuan yang handal, profesional dan mutu terbaik, Oleh karena

itu banyak pegawai yang ingin

melanjutkan pendidikannya ke jenjang yang lebih tinggi. Para pegawai yang minimal harus berlatar belakang Strata 1 ini mengajukan diri untuk mendapatkan beasiswa belajar dengan

(2)

ISBN: 978-602-61242-1-0

kriteria, dan syarat yang sudah ditentukan dari instansi pemerintahan, untuk mendapatkan jenjang yang lebih tinggi. Dengan jumlah pengajuan beasiswa yang cukup banyak maka proses tersebut menyita banyak waktu pegawai yang bertugas meyeleksi calon penerima beasiswa dan hasilnya pun kurang valid. Berdasarkan uraian diatas maka dalam tulisan ini penulis berkeinginan untuk mengambil judul penelitian yaitu: “Sistem

Penunjang Keputusan Penerimaan

Beasiswa Pegawai Ditjen Pengendalian Pemanfaatan Ruang dan Penguasaan Tanah”.

Sistem Pendukung Keputusan

Menurut Kusrini (2007:15) Decision

Support Sistem (DSS) merupakan sistem

informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasi data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semistruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.

Beasiswa

Menurut Lahinta (2009:3) mengatakan pengertian beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk

digunakan demi keberlangsungan

pendidikan yang ditempuh. Beasiswa dapat diberikan oleh lembaga pemerintah, perusahaan ataupun yayasan.

Pegawai

Menurut Hasibuan (2014:41) Pegawai adalah seseorang pekerja tetap yang bekerja dibawah perintah orang lain dan mendapat kompensasi serta jaminan.

Metode FMADM

Menurut Kusumadewi (2006:105) Fuzzy

Multiple Attribute Decision Making

(FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif denga kriteria tertentu.Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan

proses perangkingan yang akan

menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan obyektif dan pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan

kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambilan keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perangkingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan.

Metode SAW

Menurut Dicky Nofriansyah (2014:11) Metode simple additive weighting sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode simple additive weighting

disarankan untuk menyelesaikan masalah penyeleksian dalam sistem pengambilan keputusan multi proses. Metode simple

additive weighting merupakan metode

yang banyak digunakan dalam

pengambilan keputusan yang memiliki banyak atribut. Metode simple additive

weighting membutuhkan proses

normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skalayang didapat diperbandingkan dengan semua rating alternative yang ada.

Penelitian Terkait

Menurut Putra, Apriansyah dan

Hardiyanti, Dina Yunika (2011:286) Untuk membantu menentukan siapa yang menerima beasiswa diperlukan suatu

metode yang dapat memberikan

rekomendasi penerima beasiswa yang valid. Oleh karena itu digunakan Fuzzy Multiple Atribute Decision Making (Fuzzy MADM). Penelitian menggunakan salah satu metode dari Fuzzy MADM dengan penyelesaian SAW. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternative terbaik dari sejumlah alternative yang ada.

Menurut Oyama dkk (2013:A237)

Dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan untuk memberi pertimbangan dalam menyeleksi beasiswa. Sistem

pendukung keputusan ini akan

mengurutkan prioritas penerima beasiswa sesuai dengan kriteria yang ditentukan

pengambil keputusan dan dapat

memberikan pandangan serta

memasukkan penilaian berdasarkan pengalaman mereka. Dengan demikian, sistem pendukung keputusan ini mampu membantu pihak pengelola beasiswa untuk menentukan alternative terbaik penerima beasiswa sesuai kondisi yang diharapkan. Hasil akhir di laporan dari

KNiST, 30 Maret 2013

(3)

pembuatan sistem pendukung keputusan ini adalah sebuah urutan prioritas pemberian beasiswa dari yang terbesar hingga yang terkecil.

2. Metode Penelitian Tahapan Penelitian

Padametodologipenelitianini

menguraikan langkah-langkah yang dilakukan pada proses penelitian agar sesuai dan berjalan dengan baik sehingga akan mencapai tujuan yang diinginkan. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini dijelaskan secara umum sebagai berikut :

a. Menentukan Judul

Dalam tahap ini penulis menentukan judul yang sesuai dan tepat untuk pembuatan skripsi. Maka dari itu judul yangdipilihadalah“Sistem

Penunjang Keputusan Penerimaan

Beasiswa Pegawai Ditjen

Pengendalian Pemanfaatan Ruang dan Penguasaan Tanah”.

b. Identifikasi Masalah

Mengindentifikasi masalah yang akan dibahas berkaitan dengan Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Beasiswa Pegawai.

c. Studi Pustaka

Peneliti mempelajari buku-buku, jurnal penelitian, dan e-book teori tentang sistem pendukung keputusan dan Fuzzy Madm yang akan digunakan sebagai kajian teori dalam penelitian. d. Mengumpulkan Data

Peneliti mengumpulkan data-data dan melakukan wawancara mengenai hal-hal yang berkaitan dengan penelitian

penerimaan beasiswa pegawai

kemudian memberikan lembar angket atau kuesioner kepada kepala bagian divisi yang bersangkutan

e. Menentukan Kriteria dan Sumber Data

Peneliti menentukan kriteria-kriteria dari sistem pendukung keputusan menggunakan Fuzzy Madm dalam menentukan penerimaan beasiswa pegawai diantaranya Lama kerja, pangkat atau golongan, prestasi kerja dan tidak menerima besiswa dari pihak lain. Kemudian menentukan

data-data yang dibutuhkan

berdasarkan populasi, sampel dan

cara pengambilan sampel. Kemudian menentukan objek peneliti.

Hipotesis

Peneliti memiliki hipotesis awal, yaitu : Adanya pengaruh Lama kerja, prestasi kerja,tidak menerima besiswa dari pihak lain, Tanggung Jawab, dan

Kerjasama dengan penerimaan

beasiswa pegawai. Tidak adanya pengaruh Lama kerja, prestasi kerja,tidak menerima besiswa dari pihak lain, Tanggung Jawab, dan Kerjasama dengan penerimaan beasiswa pegawai.

Pengolahan Data Menggunakan

Fuzzy MADM penyelesaian SAW Langkah penyelesaian Fuzzy MADM penyelesaian SAW :

1) Menentukan kriteria yang dijadikan acuan pengambilan keputusan.

2) Menentukan rating kecocokan setiap alternative pada setiap kriteria.

3) Membuat matriks keputusan berdasarkankriteria,

kemudianmelakukan

normalisasi matriks

berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. 4) Hasil akhir diperoleh dari

proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R denganvectorbobot

sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternative terbaik sebagai solusi.

f. Menarik Kesimpulan

Peneliti mengambil suatu kesimpulan berdasarkan analisis data yang terdapat pada bab-bab sebelumnya dan diperiksa apakah kesimpulan sesuai dengan hipotesis maksud dan tujuan penelitian. Selain itu juga

memberikan saran yang dapat

digunakan sebagai masukan bagi instansi pemerintah terkait agar dapat dimanfaatkan lebih lanjut untuk menentukan penerimaan beasiswa

pegawai yang sesuai dengan

harapan.

(4)

ISBN: 978-602-61242-1-0

Gambar I

Flowchart Tahapan Penelitian

Instrument Penelitian

Adapun jenis instrument dalam penulisan skripsi ini dilakukan dengan cara sebagai berikut:

a. Wawancara

Wawancara langsung dengan Bapak Adam selaku Kepala Subtansi Bagian Kepegawaian Sekretariat Direktorat Jenderal Pengendalian PemanfaatanRuangDan

PenguasaanTanahyang

berwewenang mengatur

kepengurusan kepegawaian dan peneliti juga mendapatkan dokumen-dokumen yang diperlukan untuk pengembangan sistem penunjang keputusan penerimaan beasiswa pegawai.

b. Observasi

Penulis melakukan serangkaian pengumpulan data yang dilakukan secara langsung terhadap subjek atau objek penelitian melalui mata, telinga, dan perasaan. Dengan melihat fakta-fakta fisik dari objek

yang diteliti. Observasi pada penelitian ini dilaksanakan di Ditjen Pengendalian Pemanfaatan Ruang

dan Penguasaan Tanah

Kementerian Agraria dan Tata Ruang.

c. Kuesioner (Angket)

Pengumpulan data dengan cara mengumpulkan angket yang telah diisi oleh narasumber atau responden ahli yang bertujuan untuk mendapatkan data yang akan digunakan dalam penerapan Fuzzy

MADM dengan penyelesaian Simple

Additive Weighting (SAW).

d. Dokumentasi

Merupakan metode yang digunakan

untuk mengumpulkan dan

mendapatkan sejumlah informasi yang berasal dari data masa lalu perusahaan yang meliputi sejarah umum perusahaan, data pegawai yang mendapatkan beasiswa, dan data-data lain yang berkaitan dengan permasalahan dalam penelitian ini.

(5)

perusahaan selama 5 tahun dan

Metode Pengumpulan Data, Populasi menuangkan ilmu yang sudah didapat

dan Sample Penelitian kepada perusahaan.

Metode pengumpulan data yang Metode Analisa Data

dilakukan peneliti terbagi menjadi 2 cara, Analisa adalah bagian penting dalam

yaitu : metodologi penelitian ilmiah dikarenakan

a. Data Primer dengan melakukan dengan melakukan analisis data tersebut

observasi langsung, wawancara, dan dapat diberi arti dan makna yang

kuesioner. berguna dalam suatu penyelesaian

b. Data sekunder berasal dari masalah Metode Fuzzy Madm

mengumpulkan dan mengidentifikasi penyelesaian Simple Additive Weighting

serta mengolah data tertulis merupakan metode pengambil

berbentuk buku-buku dan jurnal yang keputusan yang diperhitungkan secara

berkaitan dengan penelitian. kuantitatif perhitungan matematika

Populasi sesuai dengan rumus Metode Fuzzy

Populasi akan diambil pada salah satu Madm penyelesaian Simple Additive

Ditjenyang sedang menentukan Weighting.

penerimaan beasiswa pegawai untuk

mendapatkan beasiswa S2. Penerimaan 3. Pembahasan

beasiswa diperuntukan atau dikhususkan Analisis Kebutuhan Sistem Fuzzy

untuk pegawai yang sudah berkerja Multiple Atribut Decision Making

selama 4 tahun. Berikut merupakan kriteria yang

Sampel dibutuhkan untuk pengambilan

Dalam pemilihan sampel, penulis keputusan, berdasarkan persyaratan

mengambil data dari populasi sebanyak yang ditentukan oleh Ditjen

7 (tujuh) orang yang terbatas dengan Pengendalian Pemanfaatan Ruang dan menyebarkan kuesioner kepada kepala Penguasaan Tanah Kementrian Agraria sub bagian setempat untuk melakukan dan Tata Ruang yaitu : Lama kerja (C1),

penilaian. Penerimaan beasiswa Prestasi kerja (C2), Tidak menerima

pegawai ini diperuntukan atau beasiswa dari pihak lain (C3), Tanggung

dikhususkan untuk pegawai yang sudah Jawab (C4), Kerjasama (C5). Berikut

berkerja selama 4 tahun. Kemudian adalah kriteria yang termasuk kriteria setelah melanjutkan pendidikan S2 keuntungan (Benefit) dan kriteria biaya pegawai harus kembali mengabdi pada (Cost).

Tabel 1 Setiap Kriteria

No Kriteria 1

Lama Kerja (C1)

2

Prestasi Kerja (C2)

Benefit

3 Tidak menerima beasiswa dari pihak lain (C3)

4 Tanggung Jawab (C4)

5

Kerjasama (C5)

Cost

Dari kriteria tersebut, maka dibuat suatu Analisis Kebutuhan Sistem Setiap

tingkat kepentingan kriteria berdasarkan Kriteria

nilai bobot yang telah ditentukan a. Kriteria Lama Kerja

kedalam bilangan fuzzy. Dibawah ini Kriteria Lama Kerja merupakan adalah alternatife pada setiap kriteria persyaratan yang dibutuhkan untuk

sebagai berikut : pengambilan keputusan disimbolkan

Sangat Rendah (SR) = 0 (C1) dan nilai bobot = 0,3 berikut ini data

Rendah (R)= 0,25 yang diperoleh :

Tabel 2 Penilaian Lama Kerja

No Nama _{Lama Kerja}

(6)

ISBN: 978-602-61242-1-0

ST T C R SR

1 Gandiwa Yudhistira, S.H.

0,5

2 Novi Sulistyaningsih, S.T.

0,5

3 Fresly Willyater Panjaitan, S.T.

0,75

4 Royger Maniur Simanjutak, S.T.

0,5

5 Adam Madiglina Prana, S.T.

0,5

6 Kurniawan Hartanto, S.T.

0,75

7 Mula Pralampita Nursetianti, S.T.

0,75

Keterangan Skor : b. Prestasi Kerja

Sangat Rendah (SR)= 0 Prestasi Kerja merupakan persyaratan

Rendah (R) = 0,25 yang dibutuhkan untuk pengambilan

Cukup (C) = 0,5 keputusan disimbolkan (C2) dan nilai

Tinggi (T) = 0,75 bobot = 0,2 berikut ini data yang

Sangat Tinggi (ST)= 1 diperoleh :

Tabel 3 Penilaian Prestasi Kerja

_{Prestasi Kerja} No Nama ST T C R SR 1

Gandiwa Yudhistira, S.H. 1

2

Novi Sulistyaningsih, S.T.

0,5

3

Fresly Willyater Panjaitan, S.T.

0,25

4

Royger Maniur Simanjutak, S.T.

0,5

5

Adam Madiglina Prana, S.T.

0,75

6

Kurniawan Hartanto, S.T.

0,5

7

Mula Pralampita Nursetianti, S.T.

0,5

Keterangan Skor : c. Tidak menerima beasiswa dari

Sangat Rendah (SR) = 0 pihak lain

Rendah (R) = 0,25 Tidak menerima beasiswa dari pihak

Cukup (C) = 0,5 lain merupakan persyaratan yang

Tinggi (T) = 0,75 dibutuhkan untuk pengambilan

Sangat Tinggi (ST) = 1 keputusan disimbolkan (C3) dan nilai

bobot = 0,2berikut ini data yang

diperoleh :

Tabel 4 Penilaian Tidak menerima beasiswa dari pihak lain

Tidak menerima beasiswa dari

No Nama pihak lain

ST T C R SR

1 Gandiwa Yudhistira, S.H. 0,5

2 Novi Sulistyaningsih, S.T. 0,5

3

0,5

4 Royger Maniur Simanjutak, S.T. 0,5

5 Adam Madiglina Prana, S.T. 0,25

6 Kurniawan Hartanto, S.T. 0,25

7 Mula Pralampita Nursetianti, S.T. 0,5

Keterangan Skor : d. Tanggung Jawab

Sangat Rendah (SR) = 0 Tanggung jawab dalam menyelesaikan

Rendah (R) = 0,25 pekerjaan yang diberikan kepadanya

Cukup (C) = 0,5 dengan sebaik mungkin sebab itu

Tinggi (T) = 0,75 tanggung jawab merupakan persyaratan

Sangat Tinggi (ST) = 1 yang dibutuhkan untuk pengambilan

keputusan disimbolkan (C4) dan nilai

(7)

bobot = 0,15 berikut ini data yang diperoleh :

Tabel 5 Penilaian Tanggung Jawab

Tanggung Jawab No Nama ST T C R SR

1

Gandiwa Yudhistira, S.H.

0,75

2

0,25

3

0,5

4

0,75

5

0,5

6

0,5

7

0,25

Keterangan Skor : Kerjasama adalah mampu bekerja

Sangat Rendah (SR) = 0 secara bersama-sama dengan rekan-

Rendah (R) = 0,25 rekan dalam membangun sebuah

Cukup (C) = 0,5 pekerjaan maka dari itu kerjasama

Tinggi (T) = 0,75 merupakan persyaratan yang

Sangat Tinggi (ST) = 1 dibutuhkan untuk pengambilan

keputusan disimbolkan (C5) dan nilai

e. Kerjasama bobot = 0,15 berikut ini data yang

diperoleh :

Tabel 6 Penilaian Kerjasama

Kerjasama No Nama ST T C R SR

1

0,75

2

0,5

3

0,5

4

0,75

5

0,75

6

0,5

7

0,25

Keterangan Skor :

Sangat Rendah (SR) = 0 Tujuh pemohon beasiswa yang sudah

Rendah (R) = 0,25 dinilai berdasarkan angket atau

Cukup (C) = 0,5 kuesioner yang diisi oleh atasan

Tinggi (T) = 0,75 perusahaan untuk menilai setiap kriteria

Sangat Tinggi (ST) = 1 pegawai, yaitu sebagai berikut :

Tabel 7 Hasil Penilaian Data Pemohon

Tidak

menerima

No.

beasiswa dari Tanggung

Data Pegawai Lama Kerja Prestasi Kerja pihak lain Jawab Kerjasama

1

Cukup Sangat Tinggi Cukup

Tinggi

2

Cukup Cukup Cukup

Rendah

Cukup

3

Tinggi Rendah Cukup

Cukup

4 Royger Maniur Simanjutak, S.T.

Cukup Cukup Cukup

Tinggi

5 Adam Madiglina Prana, S.T.

Cukup Sangat Tinggi Rendah Cukup

Tinggi

(8)

ISBN: 978-602-61242-1-0

6 Kurniawan Hartanto, S.T. Tinggi Cukup Rendah Cukup Cukup

7 Mula Pralampita Nursetianti, S.T. Tinggi Cukup Cukup Rendah Rendah

Berdasarkan data pemohon diatas yang telah dikonversikan dengan dapat dibentuk matriks keputusan X bilangan fuzzy, sebagai berikut :

Tabel 8 Rating kecocokan dari setiap alternative pada setiap kriteria

_Kriteria No. Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 1

A1 0,5 1 0,5 0,75 0,75 2

A2 0,5 0,5 0,5 0,25 0,5 3

A3 0,75 0,25 0,5 0,5 0,5 4

A4 0,5 0,5 0,5 0,75 0,75 5

A5 0,5 1 0,25 0,5 0,75 6

A6 0,75 0,5 0,25 0,5 0,5 7

A7 0,75 0,5 0,5 0,25 0,25

Pengambil keputusan memberikan bobot, berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria yang dibutuhkan sebagai berikut :

Vektor bobot (W) = [ 0.3, 0.2, 0.2, 0.15, 0.15 ]

Kriteria Dalam Menentukan Penerimaan Beasiswa Pegawai

Berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan oleh perusahaan dan dikumpulkan melalui wawancara dan angket yang diberikan kepada atasan, maka kriteria diberikan nilai bobot sebagai berikut :

Tabel 9

Nilai bobot pada setiap kriteria

No Kriteria Nilai Bobot

1 C₁ _0,3 2 C₂ _0,2 3 C₃ _0,2 4 C₄ _0,15 5 C₅ _0,15 Total 1 Keterangan : 4. Simpulan C1 = Lama Kerja

C2 = Prestasi Kerja Kesimpulan dari hasil penelitian Sistem

C3 = Tidak menerima beasiswa dari Penunjang Keputusan Penerimaan

pihak lain Beasiswa Pegawai pada Ditjen

C4 = Tanggung Jawab Pengendalian Pemanfaatan Ruang Dan

C5 = Kerjasama Penguasaan Tanah maka peneliti

menarik kesimpulan yang berdasarkan paparan dari bahasan pada bab sebelumnya, yaitu: Hasil penelitian dari

(9)

perhitungan skala perbandingan rating alternatife dan mencari nilai prefensi untuk setiap alternative ( Vi) tersebut

dapat diketahui bahwa alternative yang terpilih sebagai alternatif terbaik untuk mendapatkan beasiswa S2 dengan jawaban yang diberikan oleh 2 responden ahli melalui kuesioner dengan hasil akhir, V1= Gandiwa

Yudhistira, S.H (0,7) ; V2 = Novi Sulistyaningsih, S.T. (0,726) ; V3 =

Fresly Willyater Panjaitan, S.T. (0,7) ; V4

= Royger Maniur Panjaitan, S.T. (0,6) ; V5 = Adam Madiglina Prana, S.T.

(0,625) ; V6 = Kurniawan Hartanto, S.T.

(0,65) ; V7 = Mula Pralampita

Nursetianti, S.T. (0,9). Jadi, dapat disimpulkan hasil perankingan dengan nilai terbesar ada pada V7= Mula

Pralampita Nursetianti, S.T. (0,9)

adalah alternative yang terpilih sebagai alternative terbaik. Dan Metode Fuzzy

Madm dengan penyelesaian Simple

Additive Weighting (SAW) dapat

membantu Instansi atau perusahaan

khususnya untuk menentukan

penerimaan beasiswa pegawai

melanjutkan program belajar Starata Dua (S2).

Referensi

Kusumadewi,Sri dkk. 2006. Fuzzy MultiAttribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu

Nofriansyah, Dicky. 2014. Konsep Data Mining vs Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Deepublish Hasibuan, Malayu.2014, Manajemen

Sumber Daya Manusia.

Jakarta:Bumi Aksara

Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi Offset