Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Konstelasi: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi
Malelak, Ina Jesica
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Sistem Pendukung Keputusan dalam Seleksi Penerima Beasiswa di Kabupaten Rote Ndao dengan Metode SAW dan TOPSIS Malelak, Ina Jesica; Amos Pah, Clarissa Elfira; Letelay, Kornelis; Ledoh, Juan Rizky Mannuel
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v5i2.13268

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menentukan penerima beasiswa Pemerintah Daerah Kabupaten Rote Ndao secara objektif, efisien, dan transparan. Sistem dikembangkan dengan mengombinasikan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Permasalahan utama yang dihadapi dalam proses seleksi beasiswa adalah masih dilakukannya penilaian secara manual, yang menimbulkan potensi subjektivitas, keterlambatan, serta ketidakefisienan dalam pengambilan keputusan. Metode SAW digunakan untuk melakukan normalisasi dan pembobotan terhadap lima kriteria utama, yaitu Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), prestasi nonakademik, keaktifan organisasi, biaya SPP, dan semester aktif. Hasil normalisasi kemudian diolah menggunakan metode TOPSIS untuk menentukan jarak setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dan negatif. Sistem dapat menghasilkan nilai preferensi secara otomatis untuk menghasilkan peringkat penerima beasiswa dan dapat dipertanggungjawabkan secara transparan karena sistem menampilkan rincian perhitungannya. Sistem yang dikembangkan dalam penelitian ini telah mencapai 100% keberhasilan fungsional melalui pengujian Black Box dan penerimaan pengguna mencapai 89,65% berdasarkan pengujian User Acceptance Testing (UAT). Temuan ini membuktikan bahwa kombinasi metode SAW–TOPSIS mampu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan objektivitas dalam proses seleksi penerima beasiswa, sekaligus mendukung transparansi dan akuntabilitas sistem seleksi berbasis data.
Co-Authors Clarissa Elfira Amos Pah Juan Rizky Mannuel Ledoh Kornelis Letelay