1
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Beasiwa Bidikmisi Menggunakan Metode TOPSIS Berbasis Web (Studi Kasus : Universitas Maritim Raja Ali Haji) Erwin Prayoga Mahasiswa Teknik Informatika, FT UMRAH (
[email protected]) Hendra Kurniawan, S.Kom, M.Sc. Eng Dosen Teknik Informatika, FT UMRAH (
[email protected]) Alena Uperiati, S.T., M.Cs Dosen Teknik Informatika, FT UMRAH (
[email protected])
ABSTRAK Prayoga, Erwin. 2016. Sistem Pendukung keputusan seleksi penerimaan beasiswa bidikmisi menggunakan metode TOPSIS berbasis Web (Studi Kasus : Universitas Maritim Raja Ali Haji) : Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji. Pembimbing I: Hendra Kurniawan, S.Kom., M.Sc. Eng. Pembimbing II: Alena Uperiati, S.T., M.Cs.
Pendidikan merupakan hal penting yang harus didapatkan oleh setiap anak tanpa terkecuali. Pemerintah melalui lembaga Kemenristek Dikti memiliki program beasiswa untuk anak-anak yang kurang mampu dan berprestasi guna melanjutkan pendidikannya terutama dari lulusan SMA / SMK atau sederajat ke Perguruan Tinggi. Aplikasi ini juga dibangun dengan menggunakan sebuah metode sebagai bahan analisa yaitu metode TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solutions). Kriteria yang digunakan dalam menentukan pemberian beasiswa adalah penghasilan orangtua, khl, nilai seleksi, jumlah saudara, pendidikan ayah, pendidikan ibu. Pada aplikasi ini didapat kesimpulan menggunakan 79 data uji coba data sampel hasil dari metode TOPSIS, sistem perangkingan nilai akhir pada metode topsis mengurutkan nilai tertinggi sampai terendah dengan rekomendasi nilai seleksi tertinggi memperoleh prioritas kandidat beasiswa.
Kata Kunci : Beasiswa, Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solutions (TOPSIS), Bidikmisi, Seleksi
2
ABSTRACT Prayoga, Erwin. 2016. Decision Support System Selection Bidikmisi Scholarship Candidate Using TOPSIS Web Base ( Case : Universitas Maritim Raja Ali Haji), Thesis. Tanjungpinang: Information Technic Department, Technic Faculty, University of Maritim Raja Ali Haji. Advisor: Hendra Kurniawan, S.Kom., M.Sc. Eng Co-Advisor: Alena Uperiati, S.T., M.Cs.
Education is the important thing that must got by every child without exception. The government by Kemenristek Dikti has developed the bidikmisi scholarship program for underprivilege and potential children especially to continue their education for high school or vocational school graduates or equivalent even to University. This application is also developed by using methods as analysis. The method is TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution). The criterias which determined in awarding scholarships are parent’s salary, khl, selection value, summary of siblings, father’s education, and mother’s education. In this application, be concluded uses 79 trial datas, sample datas, the result from TOPSIS method equally priority recipient of scholarships candidate by rank to recomend the highest score recipient of scholarships candidate.
Keywords : Scholarships, Tchnique for Order Performance by Similarity to ideal solutions (TOPSIS), Bidikmisi, Selection I.
PENDAHULUAN
digolongkan menjadi pemberian secara
A. Latar Belakanng
percuma atau dengan ikatan kerja
Beasiswa merupakan bantuan yang diberikan
kepada
perorangan
yang
setelah
selesainya
pendidikan
sang
penerima beasiswa tersebut, lama ikatan
menurut kriteria tertentu berhak untuk
dinasnya
menerimanya yang mana beasiswa ini
tergantung pada peraturan yang sudah
digunakan untuk meringankan biaya
ditentukan
pendidikan sehingga keberlangsungan
beasiswa
pendidikan penerima beasiswa dapat
merekomendasikan beasiswa.
terjamin. Pemberian beasiswa dapat
juga
oleh
bermacam-macam
instansi ataupun
pemberi yang
3
Bidikmisi
adalah
bantuan
biaya
pendidikan, berbeda dari beasiswa yang
untuk pengambilan keputusan dari hasil perhitungan metode tersebut.
berfokus pada memberikan penghargaan atau dukungan dana terhadap mereka yang berprestasi, kepada
yang
bidikmisi
memiliki
berfokus
keterbatasan
C. Batasan Masalah Berdasarkan
latar
belakang
dan
rumusan masalah diatas dapat disusun
kemampuan ekonomi. Pada UU No.12
batasan masalah sebagai berikut :
Tahun 2012 Pasal 76 dijelaskan bahwa
1. Data sampel yang diujikan adalah data
pemerintah, pemerintah daerah dan atau
pra bidikmisi yang diajukan pada
perguruan tinggi berkewajiban memenuhi
tahun 2013 sebagai dasar bidikmisi di
hak mahasiswa yang kurang mampu secara
ekonomi
untuk
menyelesaikan studinya sesuai dengan peraturan akademik.
B. Perumusan Masalah Berdasarkan masalah
uraian
diatas,
aplikasi
web
yang
keluaran
berupa
memberikan
urutan
data
pra
belakang dirumuskan
merancang aplikasi
dan
yang
kedalam basis data, dan menjadi bahan pendukung keputusan.
masalah penelitian sebagai berikut : membangun
2. Sistem yang dibuat sebatas berupa
bidikmisi yang diperoleh atau diinput
latar
maka
1. Bagaimana
tahun 2014.
dapat
dapat
3. Kriteria – kriteria yang digunakan dalam penelitian ini yaitu penghasilan
memberikan prioritas calon penerima beasiswa
bidikmisi
berdasarkan
metode TOPSIS.
2. Bagaimana TOPSIS
Pendidikan
Ayah,
Pendidikan Ibu, Jumlah Saudara, Nilai
pengaplikasian
dalam
Orangtua,
metode
mengurutkan
Seleksi,
data
calon penerima beasiswa bidikmisi
(KHL).
Kebutuhan
Hidup
Layak
4
maupun
D. Tujuan Penelitian Berdasarkan
uraian
belakang
pengkomunikasian untuk masalah
penelitian dan perumusan masalah yang
dengan kondisi semi terstruktur
telah diuraikan diatas, maka dapat
dan tak terstruktur. Sistem ini
disusun
digunakan
tujuan
latar
kemampuan
penelitian
sebagai
untuk
membantu
sebagai berikut :
pengambilan
1. Bagaimana membangun aplikasi
situasi semi terstruktur dan situasi
yang dapat menghasilkan urutan
bidikmisi. menerapkan
metode
tahu
(Turban,
bertujuan
untuk
informasi, TOPSIS dalam sistem pendukung keputusan proses seleksi penerima beasiswa
bidikmisi
dan
secara
pasti
bagaimana keputusan seharusnya dibuat
2. Bagaimana
dalam
yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun
calon siswa penerima beasiswa
keputusan
2001).
SPK
menyediakan membimbing,
memberikan
prediksi
serta
mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan
mempermudah pengelola beasiswa dalam
menentukan
lebih baik.
penerima b. Metode TOPSIS (Technique for
beasiswa bidikmisi.
Order
Performance
by
Similarity to Ideal Solutions II.
KAJIAN PUSTAKA
Metode TOPSIS adalah kategori
A. Landasan teori
Multi-Criteria Decision Making
a. Sistem Pendukung Keputusan Sistem
Pendukung
Keputusan
(MCDM)
yaitu
teknik
pengambilan
keputusan
dari
(SPK) atau Decision Support
beberapa pilihan alternatif yang
System
ada , khususnya MADM(Multi
(DSS)
adalah
sebuah
sistem yang mampu memberikan
Attribute
kemampuan pemecahan masalah
TOPSIS
Decision
Making).
5
bertujuan
untuk
i=1,2,….m; dan j=1,2,….n.
menentukan
solusi ideal positif dan solusi ideal
Dimana :
negatif.
positif
xij
= Matriks Pertama
memaksimalkan kriteria manfaat
rij
= Matriks Ternormalisasi
Solusi
ideal
dan meminimalkan kriteria biaya, sedangkan solusi ideal negatif
Solusi ideal positif A+ dan solusi
memaksimalkan kriteria biaya dan
ideal negatif A- dapat ditentukan
meminimalkan kriteria manfaat
berdasarkan
(Fan dan Cheng, 2009 : 4).
ternormalisasi (yij) sebagai:
Kriteria kriteria
manfaat dimana
rating
merupakan ketika
nilai
(2) Dengan i =1,2,….m; dan
kriteria tersebut semakin besar
j=1,2,….n.
maka semakin layak pula untuk
Dimana :
dipilih. Sedangkan kriteria biaya
wi = Bobot
merupakan kebalikan dari kriteria
yij = Matriks Ternormalisasi
manfaat, semakin kecil nilai dari
Terbobot
kriteria
tersebut
rij = Matriks Ternormalisasi
semakin
layak
maka untuk
akan
bobot
dipilih.
(3)
Dalam metode TOPSIS, alternatif
(4)
yang optimal adalah yang paling
Dengan :
dekat dengan solusi ideal positif dan paling jauh dari solusi ideal negatif.. TOPSIS
memerlukan
rating
Dimana:
kinerja setiap alternative Ai pada
A+ = Solusi Ideal Positif
setiap
A- = Solusi Ideal Negatif
criteria
Cj
yang
yj
ternormalisasi yaitu (1)
= Himpunan Kriteria Matriks
6
Jarak antara alternatif Ai dengan
mampu
solusi ideal positif dan negatif
instruksi sekaligus dalam waktu
dirumuskan
akses.
MySQL
dibuat
dan
(5) (6) Dimana : = Jarak separasi Positif
D-
= Jarak Separasi Negatif
yi
= Matriks Ternormalisasi
yaitu
oleh
Axmark,
Allan
Larsson
Michael
"Monty"
di
David dan
Widenius.
yang
sudah
stabil
mencapai versi 5x, dan sedang dikembangkan versi 6x. Untuk lebih lengkapnya dapat dilihat di
Matriks Ternormalisasi Terbobot
situs resmi MySQL (Achmad
Preferensi
Solichin, 2010).
untuk setiap alternatif dirumuskan dengan :
d.
(7)
Hypertext Preprocessor (PHP)
PHP adalah bahasa pemrograman yang digunakan secara luas untuk
Dimana : D+
= Jarak separasi Positif
penanganan
D-
= Jarak Separasi Negatif
pengembangan sebuah situs web
Vi
= Nilai Preferensi
dan bisa digunakan bersamaan dengan
c.
kali
dikembangkan
Swedia,
MySQL
= Himpunan Kriteria
Nilai
pertama
sejak tahun 1980‐an. Saat ini versi
terbobot
Menentukan
beberapa
Mereka mengembangkan MySQL
D+
yij
menangani
HTML
dan
(Wikibooks,
2012). Kelebihan PHP sebagai
MySQL
MySQL
pembuatan
singkatan
dari
My
berikut :
Language
a. Bahasa pemrograman PHP
adalah sebuah database server
adalah sebuah bahasa script
yang mampu menangani beberapa
yang
Structured
Query
user di dalamnya. MySQL juga
sebuah
tidak
melakukan
kompilasi
penggunaanya.
dalam
7 b. Web Server yang mendukung PHP dapat ditemukan dimana -
IV.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI A. Perancangan sistem a. Analisa
perancangan
TOPSIS
mana dari mulai apache, IIS, Mulai
Lighttpd,
hingga
Xitami
dengan konfigurasi yang relatif Upload File Excel
mudah. c. Dalam sisi pemahamanan, PHP
Hitung Matriks Ternormalisasi
adalah bahasa scripting yang paling mudah karena memiliki Hitung Matriks Ternormalisasi Terbobot
referensi yang banyak.
PHP adalah bahasa open source yang Hitung Solusi Ideal Positif dan Negatif
dapat digunakan di berbagai operating system
(Linux,
Unix,
Macintosh,
Hitung Separasi Ideal Positif dan Negatif
Windows) dan dapat dijalankan secara runtime melalui console serta juga dapat menjalankan
perintah-perintah
Hitung Nilai Preferensi
sistem Mengurutkan Nilai Preferensi
(Syahreza, 2012). III.
METODOLOGI Nilai preferensi
A. Lokasi dan Fokus Penelitian
Lokasi
dalam
penelitian
ini
adalah
Universitas Maritim Raja Ali Haji. Fokus penelitian ini adalah membuat sistem pendukung keputusan seleksi penerima beasiswa bidikmisi.
Selesai
8 V.
ANALISA DAN PEMBAHASAN
membedakan antara metode ini dan
A. Analisa hasil perhitungan
penerapan di lapangan yaitu pada
Seleksi penerimaan beasiswa dengan
validasi data berupa survey lapangan
menggunakan
untuk
metode
TOPSIS
membuktikan
kelayakan
memiliki hasil berupa nilai preferensi.
mahasiswa calon penerima beasiswa
Dari pembahasan diatas dapat dilihat
bidikmisi.
setiap mahasiswa nantinya memiliki
menyebabkan 18 % calon tidak layak
nilai preferensi pada tabel 27. Setelah
untuk menerima beasiswa tersebut.
diproses
Tabel Terlampir.
dengan
kemudian
metode
nilai
TOPSIS
preferensi
Hal
tersebut
yang
akan
diurutkan dari yang terbesar hingga yang terkecil. mahasiswa yang memiliki
VI.
KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan
nilai preferensi tertinggi maka akan
Kesimpulan yang dapat diambil dari
diprioritaskan
metode (TOPSIS) dalam pemberian
sebagai
penerima
beasiswa sesuai dengan kuota yang di dapat oleh perguruan tinggi. Dapat dilihat perbandingan dengan tabel 28 yang memperlihatkan data calon dan data
penerima,
sebanyak
65
data
diterima atau 82% data diterima dalam seleksi bidikmisi sementara 14 data tidak diterima atau 18 % . Kriteria yang
beasiswa yaitu : a. Telah
dibangun
pendukung
aplikasi
sistem
keputusan
seleksi
penerimaan beasiswa bidikmisi dengan menggunakan metode TOPSIS berbasis web
dengan
menggunakan
bahasa
pemrograman php dan diintegrasikan dengan media penyimpanan data mysql yang
dapat
menampilkan
hasil
diterapkan dilapangan yaitu, penerima
rekomendasi penerima beasiswa, yang
beasiswa miskin atau kartu indonesia
menjadi
pintar,
pengambilan keputusan admin pengelola
maksimal
pendapatan
kotor
orangtua sebesar Rp 3.000.000,- atau setelah dibagi jumlah anggota keluarga
bahan
beasiswa bidikmisi. b. Pada penelitian ini penggunaan metode
maksimal Rp 750.000,-, Pendidikan
TOPSIS pada
orangtua maksimal S1 atau Diploma 4,
melakukan
memiliki
potensi
akademik
dan
direkomendasikan secara objektif. Yang
pertimbangan
hasil
nilai
pengurutan
akhirnya
dari
nilai
tertinggi sampai nilai terendah yang menjadi
acuan
penerima beasiswa.
ranking
prioritas
9
c.
Dari 79 data uji dilapangan yang diterima
adalah
65
data,
jika
c. Pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan variabel kriteria
dibandingkan dengan menggunakan metode
TOPSIS
terdapat
82%
data
dengan
data
kecocokan
dilapangan sementara 18 % data tidak
yang lebih mendekati petunjuk teknis dan
lebih
variatif
dari
variabel
sebelumnya.Diharapkan
untuk
penelitian
dapat
cocok. Hal ini dikarenakan pada penerapan dilapangan terdapat survey lapangan yang menjadi penilaian akhir dari seleksi penerimaan beasiswa.
ke
depannya
menggunakan metode lain agar dapat dibandingkan dan mengetahui metode
B. Saran yang Adapun
saran
yang
penulis
cocok
dalam
penentuan
bisa pemberian beasiswa bidikmisi.
sampaikan dari penelitian ini yaitu : a. Diharapkan agar aplikasi ini dapat DAFTAR PUSTAKA dikembangkan petunjuk
sesuai
teknis
kriteria
bidikmisi
dan
kebutuhan BAKK dalam menunjang keputusan
pemberian
beasiswa
bidikmisi.
Ananta, P.W. dan Winiarti, S., 2013, Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penilaian Kinerja Pegawai Untuk Kenaikan Jabatan Pegawai Menggunakan Metode Gap Kompetensi (Studi Kasus Perusahaan Perkasa Jaya Compuretail), Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 1: 574–583.
b. Diharapkan metode TOPSIS dapat diterapkan
pada
kasus
lain
Rao, R.V., 2007, Decision Making in the Manufacturing Environment. Vasa. Newport: Springer.
menghasilkan data yang mampu Ditjen Dikti, 2016, Panduan Bidikmisi. menjadi keputusan.
pendukung
pemberian Doka, K.M., Ahmad, F., Nor, S. dan Shamsuddin, W., 2014, Integrated Decision Support System for Human Resource Selection Using TOPSIS Based Models. 9(129): 56–63
10
. Kesuma, R.P. dan Wigati, R.R., 2013, Pengembangan sistem penunjang keputusan penentuan pemberian beasiswa tingkat sekolah. JSM STMIK Mikroskil, 14(2): 89–98. Kurniasih, D.L., 2013, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Dengan Metode Topsis. Pelita Informatika Budi Darma, III(April): 6–13. Perdana, N.G. dan Widodo, T. 2013, Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Kepada Peserta Didik Baru Menggunakan Metode TOPSIS. SEMANTIK 2013: 265–272.
Triantaphyllou, E., 2000, Multi-Criteria Decision Making Methods: A Comparative Study. 44 ed. Loisiana: Springer. Wimatsari, G.A.M.S., Putra, I.K.G.D. dan Buana, P.W., 2013, Multi-Attribute Decision Making Scholarship Selection Using A Modified Fuzzy TOPSIS. International Journal of Computer Science, 10(1): 309–317. Khay, S., (2013), Beasiswa dan Pengertian dan Jenis, http://sinyokhay02.blogspot.com/2013/
Presiden Republik Indonesia, 2012, UndangUndang Republik Indonesia Nomor 12 Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi. 1–97.
05/, 20 September 2016. Syahreza, J., (2012), Pengertian PHP dan
Presiden Republik Indonesia, 2000, UndangUndang Republik Indonesia Nomor 17 Tahun 2000 Tentang Perubahan Ketiga Atas Undang-Undang Nomor 7 Tahun 1983 Tentang Pajak Penghasilan. 1–76.
Mysql,
Murnawan dan Siddiq, A.F., 2012, Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Technique for Order by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Jurnal Sistem Informasi, 4(1): 398– 412.
September 2016.
http://jordansyahreza.blogspot.com/p/ pengertian-php-dan-my-sql.html, 22
Fajar,(2014), Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK),
Sihotang, F., 2013, Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Dengan Metode Topsis (Studi Kasus : Sma Negeri 1 Parlilitan). Pelita Informatika Budi Darma, 5(3): 6–11.
https://nerims.wordpress.com/2014/03
Solichin, A., 2010, MySQL Dari Pemula Hingga Mahir. Universitas Budi Luhur, Jakarta, 1–117.
2016
/20/metode-topsis-dalam-sistempendukung-keputusan-spk/, 6 Agustus
11
Lampiran. Tabel 28. Perbandingan Metode dan Lapangan NO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
DATA CALON ALEX AGUS SUTIKNO ARYADI PUTRI SARTIKA GURNIN SUHENDRA MASRI GINTING MUNTHE IRWANSYAH NOVA SALPIANI ROLA AFRIYANTI JULIANA KAHARUDIN ANDRIANIS AGUSTIN ERNA AZRIYANI DIYO SANDRA WAHYU TIRTAMA MUNIRAH MUHAMMAD NUR FIRDAUS UJI ROTONI NENSY SYAHRIADI RAHMADDANI MOHAMMAD FENDY PRAST RANDY PERDANA PUTRA BAYU PUTRA WIBOWO NURASLIZA MUHAMAD SALIHIN ASRI FIRMANSYAH RIO SAPUTRA JOHAN TR AZUAR RAHMIDAHAYU NURHASANAH SISKA PRATIWI JUSRIKAYANI
DATA LAPANGAN
ARYADI PUTRI SARTIKA GURNIN SUHENDRA MASRI GINTING MUNTHE IRWANSYAH NOVA SALPIANI JULIANA KAHARUDIN ANDRIANIS AGUSTIN ERNA AZRIYANI DIYO SANDRA WAHYU TIRTAMA MUNIRAH MUHAMMAD NUR FIRDAUS UJI ROTONI NENSY SYAHRIADI RAHMADDANI
BAYU PUTRA WIBOWO NURASLIZA MUHAMAD SALIHIN ASRI FIRMANSYAH RIO SAPUTRA JOHAN TR AZUAR RAHMIDAHAYU NURHASANAH SISKA PRATIWI JUSRIKAYANI
KETERANGAN Ditolak Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Ditolak Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Ditolak Ditolak Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima
12
Tabel 28. Lanjutan NO 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65
DATA CALON SITI NURHIKMAH SITI KAMALIA GUSRINI NELDA EVIYAN SANTI NOVITA SARI NUR WULANDARI DWI NINDI FINDIANTI JULIAH DONI MUSTASAR NITA ANPITA SARI SUGI KURNIAWAN RAHMAT SAPUTRA AL FATIN FERNANDA VERI FIRMANSYAH RUDIANTO MEKAR ANGGORO EKOWAT ENDAH AYU SURYANINGR ELSAFRIDA SITOHANG RIO PRATAMA SANDI DIAH CORRECTA NUNUNG FITRIYAH NENS WULAN YULIANA AYU DISTIRA ELMA ANISYA TUTI SRI RAHAYU SONDA SAFARIANSYAH J MUHAMMAD FAUZI SRI PUTRI ANDINI SEPTIONO SITI MARWIYAH TITIN ERNIS ERLINA SITI ROMUNAH WARDIMAN TRIYONO SUHAYU NENGSIH
DATA LAPANGAN
SITI NURHIKMAH SITI KAMALIA GUSRINI NELDA EVIYAN NUR WULANDARI DWI NINDI FINDIANTI JULIAH DONI MUSTASAR NITA ANPITA SARI RAHMAT SAPUTRA VERI FIRMANSYAH RUDIANTO ENDAH AYU SURYANINGR ELSAFRIDA SITOHANG RIO PRATAMA SANDI DIAH CORRECTA WULAN YULIANA ELMA ANISYA TUTI SRI RAHAYU SONDA SAFARIANSYAH J MUHAMMAD FAUZI SRI PUTRI ANDINI SEPTIONO SITI MARWIYAH ERNIS ERLINA SITI ROMUNAH WARDIMAN TRIYONO
KETERANGAN Diterima Diterima Diterima Ditolak Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Ditolak Diterima Ditolak Diterima Diterima Ditolak Diterima Diterima Diterima Diterima Ditolak Diterima Ditolak Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Ditolak Diterima Diterima Diterima Ditolak
13
Tabel 28. Lanjutan NO 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79
DATA CALON ROMY SELLY TOMI BAKTI SISFA ZULKA SAID YASIR ADITYA YUDA MAHARDIK ARDA FITRIA ULFA RABIAH ANGGRIYANI YURIKA INDAH RAMADHANI AHMAD HENDRIANSYAH DAPIK HIDAYAT AGUS NURYANA NILA RIQOTUL FUADAH
DATA LAPANGAN
ROMY SELLY SISFA ZULKA SAID YASIR ADITYA YUDA MAHARDIK ARDA FITRIA ULFA RABIAH ANGGRIYANI YURIKA INDAH RAMADHANI AHMAD HENDRIANSYAH DAPIK HIDAYAT NILA RIQOTUL FUADAH
KETERANGAN Diterima Diterima Ditolak Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Ditolak Diterima
