Penelitian ini mencoba melakukan rekomendasi untuk calon penerima beasiswa mahasiswa kurang mampu yang sebelumnya di Universitas Lambung Mangkurat belum ada sistem rekomendasi tersebut. Untuk saat ini mahasiswa hanya sebatas siapa yang ingin mengajukan, kemudian pihak kampus meminta untuk melengkapi berkas yang diperlukan untuk pendaftaran beasiswa on going atau kurang mampu tersebut. Untuk memudahkan pihak kampus dalam memperoleh nama mahasiswa calon penerima beasiswa ini dan mengutamakan yang kurang mampu, maka dibangunlah sistem rekomendasi calon penerima beasiswa mahasiswa kurang mampu. Melalui sistem, admin dapat mengimpor data mahasiswa, data nilai, dan nilai bobot kriteria. Sistem akan mengklasifikasi mahasiswa ke kelompok kurang mampu menggunakan bayesian network lalu memberikan rekomendasi mahasiswa yang dijadikan calon penerima beasiswa berupa perangkingan menggunakan metode AHP-SMART. Metode tersebut dikombinasikan, bayesian network untuk mengklasifikasi mahasiswa kurang mampu, lalu AHP-SMART untuk menghitungkan bobot kriteria beasiswa dan melakukan perangkingan. Penggunaan metode tersebut bertujuan melengkapi kekurangan dari tiap metode. Pengujian dilakukan menggunakan data mahasiswa penerima dan bukan penerima beasiswa tahun 2019-2020 untuk beasiswa Baznas dan Bank Indonesia. Berdasarkan hasil uji klasifikasi mahasiswa kurang mampu didapatkan nilai rata-rata accuracy sebesar 87.7%, precision sebesar 100%, recall sebesar 77.5%, dan f1 score sebesar 86.9%. Nilai tertinggi dari hasil perhitungan ranking menjadi yang paling direkomendasikan sebagai mahasiswa calon penerima beasiswa.