Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem yang ditujukan untuk mendukung pengambilan keputusan yang berbasis komputer. Metode yang dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan salah satunya adalah metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). Metode TOPSIS banyak digunakan karena kesamaannya dengan persepsi manusia dibandingkan beberapa metode yang lain. Selain itu metode ini juga sering dimodifikasi dan diteliti oleh peneliti lain seperti algoritma TOPSIS-Mahdavi dan algoritma TOPSIS-Chen Hwang. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan sampel data Beasiswa LPSDM Reguler S3 tahun 2017 sebagai pengujian pengaruh data terhadap algoritma TOPSIS-Mahdavi dan TOPSIS-Chen Hwang. Hasil dari masing-masing algoritma menghasilkan 5 alternatif teratas yang sama yaitu nomor berkas 11, 17, 13, 18 dan 6. Nilai preferensi yang identik juga tidak ada pada masing-masing algoritma hal ini disebabkan kurangnya variasi data. Analisa sensitivitas dilakukan untuk meningkatkan kepercayaan terhadap pemilihan pelamar beasiswa dengan menukar bobot. Hasil yang didapat pada analisa sensitivitas sama dengan hasil awal yang didapat. Algoritma TOPSIS-Mahdavi dan algoritma TOPSIS-Chen Hwang memiliki kekurangan dan kelebihan pada masing-masing algoritma. Kelebihan algoritma Mahdavi adalah jarang memunculkan nilai preferensi yang identik sedangkan algoritma Chen Hwang lebih sering memunculkan nilai preferensi yang identik pada data. Kekurangan dari algoritma Mahdavi adalah saat menggunakan nilai numerik, algoritma Mahdavi memperhitungkan sedikit nilai numerik sedangkan algoritma Chen Hwang menyamaratakan nilai numerik dan nilai linguistik. Kata kunci : TOPSIS, Chen Hwang, Mahdavi, Analisa Sensitivitas.