ANTARBANGSAANTARBANGSA

Jurnal Sistem InformasiJurnal Sistem Informasi

Intisari—Proses seleksi penerimaan beasiswa KIP-K dan Tahfidz di STMIK Antar Bangsa masih dilakukan secara manual lewat beberapa langkah, seperti kumpul dokumen, tes komputer (CAT), wawancara, dan evaluasi berkas di rapat pleno. Cara ini sering bikin waktu molor dan ada risiko subjektivitas penilaian, apalagi kalau jumlah pendaftar naik drastis. Penelitian ini membuat sistem pendukung keputusan yang pakai metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) untuk meningkatkan efektivitas, objektivitas, dan transparansi dalam seleksi beasiswa. Sistemnya dibangun dengan framework Laravel 11 dan database MySQL, mengintegrasikan kriteria seperti prestasi akademik, kondisi finansial, dan hafalan Al‑Quran untuk beasiswa Tahfidz. Pengujian menggunakan metode black‑box dan verifikasi dengan perbandingan hasil seleksi manual menunjukkan bahwa sistem dapat menghitung dan meranking calon penerima beasiswa lebih cepat dan akurat, sekaligus mengurangi subjektivitas dalam pengambilan keputusan.

Penerapan sistem pendukung keputusan berbasis metode SMART untuk seleksi beasiswa Tahfidz dan KIP‑K di STMIK Antar Bangsa terbukti efektif, meningkatkan objektivitas, transparansi, dan efisiensi proses seleksi.Sistem dapat membedakan prioritas penerima berdasarkan kriteria relevan, dimana faktor akademik dan ekonomi dominan untuk KIP‑K, sementara hafalan Al‑Quran menjadi penentu utama untuk beasiswa Tahfidz.Penelitian menyarankan pengembangan lebih lanjut dengan integrasi ke sistem akademik kampus dan perbaikan antarmuka guna mempermudah penggunaan oleh semua pemangku kepentingan.

Penelitian selanjutnya dapat (1) mengkaji integrasi sistem pendukung keputusan berbasis SMART dengan sistem informasi akademik kampus untuk menilai interoperabilitas data dan dampaknya terhadap kecepatan keputusan; (2) membandingkan kinerja metode SMART dengan metode multikriteria lain seperti AHP dan TOPSIS dalam proses seleksi beasiswa untuk menentukan keunggulan relatif masing‑masing; (3) memperluas fungsi sistem dengan menambahkan analitik prediktif berbasis pembelajaran mesin yang dapat memprediksi keberhasilan calon penerima dan mengoptimalkan penetapan bobot kriteria, sehingga keputusan seleksi menjadi lebih adaptif dan berbasis data.

Read online
File size553.18 KB
Pages9
DMCAReport

Related /

ads-block-test