Implementasi sistem pendukung keputusan Fuzzy Multi Criteria Decision Making dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada penentuan penerima beasiswa Bank Indonesia UIN Maulana Malik Ibrahim Malang

ABSTRAK

Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu metode dari Fuzzy Multi-criteria Decision Making (FMCDM) dalam menentukan sebuah keputusan ketika terdapat beberapa kriteria dengan menambahkan bobot pada tiap kriteria. Salah satunya yaitu menentukan penerima Beasiswa Bank Indonesia yang memiliki proses seleksi dengan berbagai kriteria yang mempengaruhi kelulusan sebagai penerima beasiswa. Oleh karena itu, penggunaan FMCDM dengan metode SAW menjadi penting. Metode SAW membantu dalam mendapatkan keputusan penerimaan beasiswa yang lebih akurat dan optimal. Proses FMCDM dengan metode SAW dimulai dengan pengumpulan informasi terkait beasiswa para pendaftar serta kumpulan kriteria yang akan menjadi pertimbangan dalam penentuan penerimaan beasiswa. Terdapat sebelas kriteria yaitu Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), prestasi tingkat internasional, prestasi tingkat nasional, prestasi tingkat provinsi, prestasi tingkat kabupaten/kota, pekerjaan ayah, penghasilan ibu, jumlah tanggungan, luas rumah, pajak bumi dan bangunan, serta tagihan rekening listrik. Langkah selanjutnya membuat dan menentukan rating kecocokan pada tiap alternatif, selanjutnya membuat fungsi keanggotaan fuzzy yang mana tiap kriteria dibuat variabel yang merepresentasikan bilangan fuzzy. Berikutnya menyusun tabel rating kecocokan, kemudian dari tabel tersebut dibuat sebuah matriks keputusan (X). Selanjutnya yaitu menentukan bobot preferensi untuk tiap kriteria setalah didapatkan bobot kriteria kemudian menentukan normalisasi matriks keputusan (X) menjadi matriks ternormalisasi (R) kemudian Langkah terkahir yaitu melaukukan proses agregasi atau perhitungan yang akan menjadi keputusan dalam penerimaan beasiswa. Dari hasil FMCDM dengan metode SAW diperoleh perangkingan yang dibagi menjadi empat bagian yaitu “Lulus Mutlak”, “Lulus dengan Syarat”, “Tidak Lulus namun Dipertimbangkan”, dan “Tidak Lulus Mutlak” biasa disebut defuzifikasi. Setelah itu dilakukan perangkingan Kembali dengan menjadikan dua bagian yaitu “Lulus” dan “Tidak Lulus” dan mendapatkan nilai akurasi sebesar 85,45% dari hasil yang didapatkan oleh pihak kemahasiswaan UIN Maulana Malik Ibrahim Malang.

ABSTRACT

Simple Additive Weighting (SAW) is one method in Fuzzy Multi-criteria Decision Making (FMCDM) where decisions are made based on multiple criteria by assigning weights to each criterion. It is used, for instance, in selecting recipients for Bank Indonesia scholarships, considering various requirements or criteria influencing the approval as a scholarship recipient. Therefore, using FMCDM with SAW method being important. The SAW method Assisting in obtaining more accurate and optimal decisions regarding FMCDM scholarship awards Process by first implementary SAW method, it begins with collecting information related to the applicants’ scholarships and a set of criteria that will be considered in determining scholarship recipients. The set of criteria consists of eleven criteria: Grade Point Average (GPA), international-level achievements, national-level achievements, provincial-level achievements, district/city-level achievements, father’s occupation, mother'’s income, number of dependents, house area, property tax, and electricity bill. The next step involves creating and determining suitability ratings for each alternative. Then, creating fuzzy membership functions where each criterion becomes a variable representing a fuzzy number. Following this, assembling a suitability rating tabel, which is used to create a decision matrix (X). Subsequently, determining preference weights for each criterion. Once the criterion weights are obtained, normalizing the decision matrix (X) into a normalized matrix (R). Finally, the last step involves aggregating or calculating the decision that will determine scholarship recipients. From the result of FMCDM using SAW method. The obtained ranking is divided into four categories: “Absolute Pass”, “Conditional Pass”, “Not Passed but Considered”, and “Absolute Fail”, which is referred to as defuzzification. After getting the results, the section is divided again into two parts is: “pass” and “fail” and achieving an accuracy of 85,45% compare to the result of UIN Maulana Malik Ibrahim student affair.

مستخلص البحث

الترجيح الإضافي البسيط (SAW) هو طريقة لاتخاذ القرار الغامض متعدد المعايير (FMCDM) في تحديد القرار عندما يكون هناك عدة معايير عن طريق إضافة وزن لكل معيار. أحدها هو تحديد المستفيد من منحة بنك إندونيسيا والتي تتضمن عملية اختيار بمعايير مختلفة تؤثر على التخرج كمتلقي للمنحة الدراسية. ولذلك، فإن استخدام FMCDM مع طريقة SAW أمر مهم. تساعد طريقة SAW في الحصول على قرارات أكثر دقة وأفضل لقبول المنح الدراسية. تبدأ عملية FMCDM باستخدام طريقة SAW بجمع المعلومات المتعلقة بالمتقدمين للمنح الدراسية بالإضافة إلى مجموعة من المعايير التي سيتم أخذها بعين الاعتبار عند تحديد قبول المنح الدراسية. هناك أحد عشر معيارًا، وهي مؤشر الإنجاز التراكمي (GPA)، والإنجاز على المستوى الدولي، والإنجاز على المستوى الوطني، والإنجاز على مستوى المقاطعة، والإنجاز على مستوى المنطقة / المدينة، ومهنة الأب، ودخل الأم، وعدد المعالين، وحجم المنزل، وضريبة الأراضي والبناء، و فواتير الكهرباء. . والخطوة التالية هي إنشاء وتحديد تصنيف الملاءمة لكل بديل، ثم إنشاء دالة عضوية غامضة حيث يتم تحويل كل معيار إلى متغير يمثل رقمًا غامضًا. بعد ذلك، قم بتجميع جدول تصنيف الملاءمة، ثم من هذا الجدول يتم إنشاء مصفوفة القرار (X). الخطوة التالية هي تحديد أوزان التفضيلات لكل معيار بعد الحصول على أوزان المعايير، ثم تحديد تطبيع مصفوفة القرار (X) إلى مصفوفة طبيعية (R) ثم الخطوة الأخيرة هي إجراء عملية التجميع أو الحساب والتي سيكون القرار في قبول المنحة. من نتائج FMCDM باستخدام طريقة SAW، يتم الحصول على تصنيف ينقسم إلى أربعة أجزاء، وهي "التمرير المطلق"، و"التمرير مع المتطلبات"، و"ليس اجتيازًا ولكن معتبرًا"، و"ليس اجتيازًا مطلقًا" والذي عادة ما يكون يسمى نزع الفتيل. بعد ذلك تم إجراء الترتيب مرة أخرى من خلال عمل جزأين هما "ناجح" و"غير ناجح" وحصل على قيمة دقة 85,45% من النتائج التي حصلت عليها شؤون الطلاب بجامعة مولانا مالك إبراهيم مالانج