## Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Siswa Berprestasi dengan Metode SAW (Simple Addtive Weighting)
Isnia Anjar Setyani, Yoannes Romando Sipayung *
Fakultas Komputer dan Pendidikan, Prodi Studi S1 Teknik Informatika, Universitas Ngudi Waluyo, Semarang Email: 1 isniastyni@gmail.com, 2,* yoannesromando@unw.ac.id Email Penulis Korespondensi: yoannesromando@unw.ac.id Submitted: 23/05/2023 ; Accepted: 30/06/2023 ; Published: 30/06/2023
Abstrak − MI  Kalirejo  adalah  Madrasah  Islamiah  yang  terletak  di  Desa  Kalirejo,  Kecamatan  Ungaran  Timur,  Kabupaten Semarang.  Berdasarkan  banyaknya  siswa  yang  mempunyai  prestasi  dalam  bidang  akademik  dan  non  akademik,  maka diperlukan sebuah proses dalam menentukan siswa berprestasi. Saat ini MI Kalirejo masih menggunakan cara manual dalam proses  penilaian  dan  hanya  melalui  hasil  nilai  raport  saja  dalam  menentukan  siswa  berprestasi.  Penulis  tertarik  untuk membangun sebuah sistem pendukung keputusan berbasis website dalam menentukan siswa berprestasi berdasarkan dengan kriteria  yang  telah  ditentukan,  agar  dapat  membantu  mempermudah  lembaga  sekolah  dalam  mengolah  dan  menentukan penilaian secara tepat, cepat, dan akurat. Dalam menentukan siswa berprestasi terdapat beberapa kriteria seperti nilai rata rata raport,  nilai  sikap,  nilai  absensi,  dan  nilai  ekstrakulikuler.  Sistem  ini  merancang serta  membuat dan  mengimplementasikan sebuah  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  website  dengan  menggunakan  metode  Simple  Addtive  Weighting.  Dalam penelitian  ini,  peneliti  melakukan  pengambilan  data  melalui  observasi  dan  wawancara.  Kemudian  peneliti  menggunakan metode  waterfall  dalam  pengembangan  sistem.  Dalam  pengujian  sistem  menggunakan  black  box  untuk  memperoleh  hasil akurasi.  Kesimpulan  yang  diperoleh  dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  siswa  berprestasi menggunakan simple addtive weighting berbasis website didapat nilai alternatif dari hasil perhitungan yang telah dilakukan. Penulis  menunjukan  keakurasian  dengan  menghitung  secara  manual  dengan  menggunakan  metode  SAW  yang  hasilnya mendapatkan akurasi sebesar 100% dengan menggunakan sampel dan populasi teori sugiono. Dari hasil perhitungan dengan metode SAW menunjukan bahwa alternatif A2 diperoleh siswa bernama Faeza dengan nilai 1 pada peringkat pertama. Dengan demikian alternatif A2 siswa atas nama Faeza terpilih sebagai alternatif terbaik untuk meraih prestasi sebagai siswa berprestasi di MI Kalirejo. Berdasarkan dengan uji coba dan nilai yang dihasilkan memiliki hasil yang sama besarnya sehingga tujuan pembuatan website ini telah tercapai
Kata Kunci : Simple Additive Weighting; Siswa Berprestasi; Sistem Pendukung Keputusan; Waterfall
Abstract − MI Kalirejo is an Islamic Madrasah located in Kalirejo Village, East Ungaran District, Semarang Regency. Based on  the  number  of  students  who  have  achievement  in  academic  and  non-academic  fields,  a  process  is  needed  to  determine student achievement. Currently MI Kalirejo still uses the manual method in the assessment process and only through the results of report cards in determining outstanding students. The author is interested in building a website-based decision support system in determining outstanding students based on predetermined criteria, so that it can help make it easier for school institutions to process and determine appropriate, fast and accurate assessments there are several criteria such as the average value of report cards,  attitude  scores.  This  system  designs  and  creates  and  implements  a  website-based  decision  support system  using  the Simple Additive Weighting method. In this study, researchers collected data throught observation and interviews. Then the researchers used the waterfall method in system development. In testing the system using a black box to obtain accuracy results. The  conclusions  obtained  in  making  a  decision  support  system  in  determining  outstanding  students  using  simple  additive weighting based on a website are obtained alternative values from the result of calculations that have been carried out. The author shows accuracy of 100% using the sample and population of Sugiono’s theory. From the result of calculations using the SAW  method,  it shows  that  alternative A2  is  obtained  by  a student named  Faeza  with  a  value  of 1  in  the  first  rank.  Thus alternative A2 students on behalf of Faeza were chosen as the best alternative to achieve achievements as outstanding students at MI Kalirejo. Based on the trials and the resulting values have the same result so that the purpose of making this website has been achieved
Keywords : Simple Addtitive Weighting; Student Achievement; Decision Support System; Waterfall

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi semakin pesat pada zaman yang modern ini. Seiring dengan kemajuan teknologi yang mengglobal  banyak  berpengaruh  dalam  segala  aspek  kehidupan  baik  di  bidang  ekonomi,  politik,  sosial, kebudayaan, dan bahkan di dunia pendidikan. Kemajuan teknologi adalah suatu hal yang tidak bisa kita hindari di dalam kehidupan, karena kemajuan teknologi akan terus berjalan seiring dengan kemajuan ilmu pengetahuan [1]. Kemajuan teknologi dan inovasi teknologi dapat dimanfaatkan dalam bidang pendidikan sebagai sarana penghasil sumber daya manusia dalam menghadapi  era teknologi  dan informasi. Sekolah merupakan institusi pendidikan dalam menunjang kegiatan belajar mengajar untuk meningkatkan potensi siwa. Siswa yang berhasil dalam bidang akademik dan non akademik merupakan sebutan  sebagai  siswa berprestasi. Pendataan siswa berprestasi  selaras dengan kebutuhan lembaga sekolah dalam membuat aplikasi sistem pengolahan data menentukan siswa berprestasi dengan  cepat,  tepat,  akurat  [2].  MI  Kalirejo  merupakan  sekolah  Madrasah  Islamiah  yang  ada  di  Kabupaten Semarang  dan  telah  akreditasi  A.  Sekolah  ini  dalam  menentukan  siswa  berprestasi  masih  menggunakan  cara manual dalam pencatatan dan penilaianya sehingga cara tersebut dinilai masih kurang efektif dan efisien dalam menentukan siswa berprestasi. Dapat diketahui bahwa masalah dalam penelitian ini adalah belum adanya sistem yang  dapat    membantu  dalam  menentukan  siswa  berprestasi.  Terdapat  urgensi  penelitian  yaitu  untuk  dapat
mengetahui keunggulan dalam menentukan taraf keahlian dan pemahaman seseorang tidaklah mudah.  Penelitian ini  penting  dilakukan  untuk  memberikan  gambaran  kepada  guru  dan  tenaga  kependidikan  lainnya  dalam menyelesaikan masalah menentukan siswa berprestasi menggunakan sistem pendukung keputusan. Jika penelitian ini  tidak  dilakukan  maka  mekanisme  sistem  dalam  menentukan  keputusan  mengenai  siswa  berprestasi  di  MI Kalirejo  harus  dilakukan  secara  manual  yang  mana  cara  ini  tidak  efektif  dan  efisien  Maka,  Sistem  yang  akan dibangun merupakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website. Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu pengambil  keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tak terstruktur dan semi terstruktur [3].
SPK  tersebut  yang  dapat  membantu  menentukan  siswa  berprestasi  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditentukan. Metode yang digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode Simple Additive Weighting  adalah  salah  satu  metode  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Metode  ini  memiliki  kemampuan penilaian yang lebih tepat dan akurat, karena berdasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang ditentukan, sehingga membantu menyelesaikan masalah pemilihan karyawan berprestasi dengan cepat dan tepat [4].  Sistem ini yang nantinya  akan  menghasilkan  nilai  dan  perangkingan  dalam  pertimbangan  penentuan  siswa  berprestasi.  Metode SAW dapat digunakan dalam mengevaluasi dan menentukan siswa berprestasi di MI Kalirejo berdasarkan kriteria yang ditetapkan.
Telah  banyak  penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  SAW  dalam  studi  kasus  yang berbeda-beda. Seperti dalam SPK Penerimaan Beasiswa pada Sekolah SMK AL-Islam Surakarta. Penelitian ini dilakukan  bertujuan  untuk  membantu  dalam  menseleksi  penerimaan  beasiswa  menggunakan  metode  SAW  [5]. Kemudian,  Ahmad  Faisal  dan  Depi  Rusda  melakukan  penelitian  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Bantuan Dana Desa BLT yang bertujuan untuk membantu pemerintah Desa Kampung Melayu agar dapat menentukan penerima bantuan langsung tunai (BLT) [6]. Penelitian Hermanto telah melakukan penelitian tentang  SPK  yang  bertujuan  untuk  menentukan  pemilihan  produk  motor  terbaik  dengan  metode  SAW  [7]. Selanjutnya, pada penelitian yang dilakukan Nasrun Marpaung untuk menentukan kenaikan gaji karyawan yang bertujuan untuk mempermudah perusahaan dalam menentukan kenaikan gaji karyawan  [4]. Metode SAW juga dapat digabungkan dengan metode lainnya, untuk mendapatkan hasil yang terbaik. Seperti yang dilakukan oleh Gede Surya dalam penelitiannya yaitu SPK penentuan lokasi ATM menggunakan metode AHP dan SAW. Metode AHP  digunakan  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  suatu  permasalahan  untuk  menghasilkan penyelesaian dari berbagai aspek yang saling bertentangan. [8]. Penelitian yang dilakukan oleh Suwarno Liang, bertujuan untuk menyederhanakan proses penilaian bagi guru dan memberikan transparansi dan aksesibilitas bagi siswa [9]. Anisa Yulandari yang melakukan penelitian tentang pemilihan calon ketua OSIS menggunakan metode SAW,  menunjukkan  bahwa  sistem  berfungsi  dengan  baik  dan  mencapai  tingkat  keberhasilan  100%  [10].  Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Prima  Apriastika  tentang  pengembangan  sistem  penunjang  keputusan  untuk menentukan guru terbaik di SD Strada Santa Maria menggunakan metode SAW dan Analytical Hierarchy Process (AHP). Sistem ini dapat membantu kepala sekolah dalam melakukan penilaian guru dengan lebih cepat, tepat, dan akurat  [11].  Penelitian  berikutnya  oleh  Triana  Elizabeth  membahas  tentang  pengembangan  sistem  pendukung keputusan  untuk  membantu  mahasiswa  dalam  memilih  peminatan  program  studi  Teknik  Informatika menggunakan metode SAW. Sistem ini dapat membantu mahasiswa dalam mengambil keputusan peminatan yang tepat berdasarkan nilai-nilai mata kuliah yang telah diperoleh [12].
Berdasarkan referensi yang ada, metode SAW dapat digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk menentukan siswa berprestasi. Perbedaan dari penelitian sebelumnya adalah penelitian ini dapat mengukur hasil belajar siswa  memudahkan pihak sekolah dan guru dalam merekomendasikan siswa yang memiliki pretasi dengan nilai  terbaik. Penelitian ini dilakukan untuk  mendapatkan hasil yang tepat  dalam menentukan siswa berprestasi pada  MI  Kalirejo.  Hasil  yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah  membuat  aplikasi  sistem  pendukung keputusan dan mengimplementasikan sistem pendukung keputusan dalam menentukan siswa berprestasi pada MI Kalirejo menggunakan metode SAW dengan menciptakan pengenalan sistem informasi yang optimal. Sistem ini dapat berjalan lancar seperti yang diharapkan dengan mengevaluasi secara lebih objektif dapat membantu sekolah dan guru dalam menentukan siswa berprestasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Beberapa tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini seperti pengumpulan data dengan cara observasi dan wawancara untuk memperoleh data data yang dibutuhkan. Proses wawancara dilakukan oleh kepala sekolah MI Kalirejo mengenai proses penilaian dalam menentukan siswa berprestasi. Wawancara dilakukan bertempat di MI Kalirejo Jl. Flamboyan No 1 RT 02 RW 04, Kalirejo, Kecamatan Ungaran Timur, Kabupaten Semarang Prov Jawa  Tengah.  Observasi  dilakukan  agar  memperoleh  informasi  lebih  rinci.  Dari  hasil  wawancara  yang  telah dilakukan, dapat diketahui bahwa dalam menentukan siswa berprestasi pada MI Kalirejo masih menggunakan cara manual dalam penulisan dan penilaianya.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1.  Tahapan  Penelitian  adalah  gambaran  mengenai  langkah-langkah  dalam  menyelesaikan  masalah penelitian. Penjelasan tahapan penelitian : a. Pengumpulan data
Dalam  melakukan  penelitian  pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang  berhubungan  dengan pembuatan  sistem.  Pengumpulan  data  merupakan  teknik  dimana  peneliti  melakukan  olah  data  berupa instrumen-instrumen pendukung penelitian
b. Pengolahan data dengan metode SAW
Data yang dikumpulkan merupakan data yang diperoleh dari hasil penelitian yang didapat berupa kriteria yang telah ditentukan kemudian dilakukan pengolahan data.
c. Perhitungan menggunakan metode SAW
Dalam  tahapan  perhitungan  setelah  mengetahui  daftar  kriteria  serta  bobot  masing-masing,  kemudian mengumpulkan alternatif pada tabel alternatif.

## 2.2. Prestasi
Prestasi  merupakan  suatu  kegiatan  yang  telah  diperoleh  siswa  karena  adanya  aktivitas  belajar  baik  secara perorangan maupun kelompok [13]. Dalam menentukan nilai prestasi siswa perlu dibangun sebuah sistem yang dapat mempermudah penilaian.

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu  sistem  informasi  yang  dapat  membantu  dalam  menentukan beberapa kemungkinan untuk  proses pengambilan keputusan dalam  memberikan informasi  dengan tujuan akan menghasilkan  sebuah  keputusan  yang  terbaik  [14].  Pemilihan  proses  pengambilan  keputusan  merupakan Intelligence, Design, Choice, Implementation  yang saling berhubungan dan saling berurutan dalam mengambil keputusan [15].

## 2.4. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  yang  digunakan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan    adalah  metode  Simple  Additive  Weighting merupakan cara mencari penjumlahan terbobot setiap alternatif dari kinerja pada semua atribut yang mana dalam proses normalisasi membutuhkan sebuah matriks keputusan (X) yang akan dibandingkan dengan semua tingkatan alternatif yang sudah ditentukan [16]
Terdapat beberapa langkah dalam metode Simple Addtive Weighting sebagai berikut: a. Menentukan kriteria yang dijadikan rujukan dalam pengambilan keputusan yaitu (C).
b. Menentukan tingkat kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
c. Membuat  matrik  keputusan  berdasarkan  kriteria(C)  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan dengan jenis atribut sehingga diperoleh matrik yang ternormalisasi (R) sehingga memperoleh nilai alternativ teraik (A) sebagai solusi [17].
Rumus Perhitungan SAW sebagai berikut :
Pengolahan Data dengan metode SAW Pengumpulan data Perhitungan menggunakan metode SAW Selesai
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛
𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
(1)
rij adalah rating kerja ternormalisasi dari setiap alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,....,m dan j=1,2,....,n Dalam menentukan nilai preferensi setiap alternatif (Vi) dapat dihitung dengan rumus
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=𝑙 𝑟 𝑖𝑗 (2)
Keterangan : 𝑉 𝑖 = 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑎𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑊 𝑗 = 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑅 𝑖𝑗 = 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑘𝑖𝑛𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖
Hasil dari perhitungan nilai (Vi) yang lebih besar membuktikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih

## 2.5. Waterfall
Dalam  Pengembangan  Sistem  menggunakan  metode  Waterfall  merupakan  suatu  sistem  yang  cara  kerjanya dilakukan secara berurutan dalam pengembangan perangkat  lunak berhubungan dengan kebutuhan sistem yang dibangun [18].
Gambar  1. Alur Metode Waterfall
Penjelasan Alur Waterfall sebagai berikut :
a. Requirement Analysis
Requirement Analysis atau analisa kebutuhan merupakan prose layanan sistem yang memiliki hambatan serta tujuan dalam memperoleh hasil yang telah ditetapkan sebagai spesifikasi sebuah sistem. Pada tahap ini analisis dibagi menjadi dua yaitu analisis kebutuhan dan analisis spesifikasi. Analisis kebutuhan merupakan aktivitas yang dilakukan dengan cara observasi dan wawancara terhadap narasumber. Analisis spesifikasi merupakan analisa  terhadap  perangkat  lunak  dan  perangkat  keras  yang  digunakan  untuk  membangun  sistem  yang dikembangkan.
b. System and Software Design
System and Software Design merupakan tahapan perancangan sistem perangkat keras maupun perangkat lunak menghasilkan design secara totalitas dengan pemahaman dalam pertimbangan pemrograman dan koneksinya. Pada  tahap  perancangan  sistem  peneliti  membuat  design  dari  hasil  yang  diperoleh  pada  analisa  kebutuhan seperti usecase diagram, activity diagram, class diagram, serta sequence diagram dengan bantuan perangkat lunak seperti draw.io. Dalam merancang desain membutuhkan MySQL sebagai database dan perangkat lunak yang digunakan untuk membuat source code adalah Sublime text untuk menghasilkan file php.
c. Implementation and Unit Testing
Implementation and Unit Testing merupakan tahap yang memungkinkan perangkat lunak sebagai rangkaian suatu  program  yang  dalam  melakukan  pengujian sesuai  dengan  spesifikasi  awal  perencanaan.  Dalam  tahap pengkodean dari  sistem yang sudah dirancang untuk menghasilkan souce code program  seperti creat,  read, update dan delete. Program yang dibuat kemudian diuji coba untuk mengetahui sistem berjalan sesuai dengan yang diharapkan atau sebaliknya tidak berjalan dengan baik. Java dan Php merupakan bahasa pemrograman yang digunakan untuk pengembangan sistem.
d. Integration and System Testing
Integration  and  System  Testing  merupakan  tahap  penggabungan  unit-unit  program  menjadi  sistem  dasar. Tahapan  uji  coba  dilakukan  untuk  memverifikasi  bahwa  sistem  berfungsi  sebagaimana  mestinya.  Jika ditemukan bug atau error, akan dilakukan perbaikan sehingga menghasilkan sistem yang pantas digunakan. e. Operation and Maintenance
Operation and Maintenance merupakan tahapan uji coba aplikasi yang dilakukan user secara langsung untuk mengetahui  kekurangan  agar  dilakukan  perbaikan  karena  dalam  dunia  industri  pasti  akan  mengalami perkembangan [19]
Dalam melakukan pengujian untuk mengetahui apakah sistem sudah berjalan sesuai degan yang diharapkan atau sebaliknya tidak berjalan sesuai  yang diharapkan dengan menggunakan metode  Black Box. Metode Black Bock merupakan merupakan metode yang digunakan untuk melakukan percobaan pada suatu sistem [20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Requirement Analysis
Setelah  melakukan  pengumpulan  data,  tahap  selanjutnya  merupakan  implementasi  data  dalam  metode  Simple Addtive Weighting. Sebelum melakukan tahapan dalam metode SAW dijalankan, hal yang perlu dilakukan yaitu menentukan masing-masing kriteria. Keempat kriteria tersebut yaitu nilai rata-rata raport, nilai sikap, nilai absensi, dan nilai ekstrakulikuler. Masing masing kriteria dan bobot kriteria yang telah ditentukan yaitu : a. Kriteria dan Bobot Kriteria
Tabel  1. Kriteria dan Bobot Kriteria Kriteria Bobot Kriteria Rata Rata Raport (C1) 0.40 Sikap (C2) 0.20 Absensi (C3) 0.20 Ekstrakulikuler (C4) 0.20
Pada Tabel 1. Kriteria dan Bobot  Kriteria diatas telah ditentukan berdasarkan pada 4 kriteria yaitu Rata Rata Rapot dengan bobot (0.40), Sikap dengan bobot (0.20), Absensi dengan bobot (0.20), Ektrakulikuler dengan bobot (0.20).
b. Kriteria Rata Rata Raport
Tabel  2 . Kriteria Nilai Rata Rata Raport Nilai Rata Rata Raport Klasifikasi Rating 91-100 Sangat Baik 4 81-90 Baik 3 71-80 Cukup 2 <70 Kurang 1
Pada Tabel 2. Kriteria Nilai Rata Rata Raport diatas telah ditentukan nilai raport 91-100 merupakan klasifikasi Sangat Baik dengan rating 4, nilai 81-90 merupakan klasifikasi Baik dengan rating 3, nilai 71-80 merupakan klasifikasi Cukup dengan rating 2, dan nilai kurang dari 70 klasifikasi Kurang dengan rating 1.
c. Kriteria Sikap
Tabel  3. Kriteria Nilai Sikap Nilai Sikap Klasifikasi Rating A Sangat Baik 4 B Baik 3 C Cukup 2 D Kurang 1
Pada  Tabel  3.  Kriteria  Sikap  dikategorikan  kedalam  klasifikasi  Sangat  Baik(SB),  Baik(B),  Cukup(C), Kurang(K).
d. Kriteria Absensi
Tabel  4. Kriteria Nilai Absensi Nilai Absensi Klasifikasi Rating 100% Sangat Baik 4 80%-86% Baik 3 75%-79% Cukup 2 <75% Kurang 1
Pada Tabel 4. Kriteria nilai absensi diatas dikategorikan kedalam klasifikasi Sangat baik(SB), Baik(B), Cukup(C), Kurang(K) e. Kriteria Ekstrakulikuler
Tabel  5. Kriteria Nilai Ekstrakulikuler
Nilai Ekstrakulikuler Klasifikasi Rating A Sangat Baik 4 B Baik 3 C Cukup 2 D Kurang 1
Pada Tabel 5. Kriteria Ekstrakulikuler dikategorikan dalam klasifikasi Sangat Baik(SB), Baik(B), Cukup(C), Kurang(K).

## 3.2. System and Software Design
Pada  tahapan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  website  dikelola  secara  dinamis  dengan  menggunakan penyimpanan  data  yang  telah  diproses  dengan  aturan  yang  benar.  Dengan  ini  mempermudah  dalam pengelompokan data beserta klasifikasi data. Berikut merupakan struktur dan tabel relasi database.

## Gambar  3. Relasi Database
Pada  Gambar  3,  representasi  relasi  database  dimana  terdapat  5  tabel  saling  terhubung  antara  satu  tabel dengan tabel yang lain atau mempunyai relasi, dengan setiap tabel mempunyai relasi yang dihubungkan melalui primary key. Sedangkan 1 tabel yang tidak mempunyai relasi antar tabel yaitu tabel user. Secara keseluruhan data tabel pada sistem berjumlah 6 tabel database.
Dalam pengembangan perangkat  lunak atau sistem  informasi, data yang  telah  didapat  dari  hasil analisis kemudian dikembangkan untuk digunakan dalam proses pembuatan dan perancangan SPK dalam penentuan siswa berprestasi di MI Kalirejo. Berikut ini merupakan tampilan data penilaian yang menampilkan nama siswa yang akan diinput nilainya untuk diproses sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan.
Gambar  4. Tampilan Data Penilaian
Tampilan data penilaian yang dibuat pada sistem  dan dapat diakses oleh administrator pada saat mengolah data penilaian pada setiap siswa. Dapat ditunjukan pada Gambar 4. Pada halaman perhitungan akan menampilkan hasil data siswa yang telah dimasukan yaitu berupa nilai siswa. Kemudian pada halaman berikutnya, didapatkan hasil akhir yang diperoleh berupa nama, nilai, dan rank.
Gambar  5. Tampilan Data Perhitungan
Pada  tampilan  data  perhitungan  menampilkan  data  siswa  yang  telah  dinput  dan  telah  dilakukan  proses perhitungan. Dapat ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar  6. Tampilan Data Hasil Akhir
Tampilan Data Hasil Akhir yang telah dirancang dan dapat diakses oleh admin menampilkan hasil (result) output  data calon siswa berprestasi meliputi nama, nilai, dan rank , yang dapat ditunjukan pada Gambar 6.

## 3.3. Implementation and Unit Testing
Dalam  perhitungan  menggunakan  metode  SAW  setelah  menentukan  kriteria  dan  bobot  kriteria  kemudian menentukan rating kriteria kecocokan. Dengan nilai yaitu : a. Rating Kecocokan Data Awal
Perlu dibuat rating kecocokan data awal pada setiap kriteria. Dapat ditunjukan pada tabel 6.
Tabel  6. Rating Kecocokan Data Awal Nama Rata Rata Raport Sikap Absensi Ekstrakulikuler Aurora (A1) 85,69 B 60% B Faeza (A2) 91,50 B 95% A Gema (A3) 77,94 C 80% B Hafizta (A4) 79,88 C 85% B Sinta (A5) 81,25 B 95% A Nizam (A6) 82,63 B 97% A
b. Rating Kecocokan
AlternatifUntuk lebih jelas maka perlu dibuat rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Dapat ditunjukan pada tabel 7.
Tabel  7. Rating Kecocokan Data Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 3 3 1 3 A2 4 3 4 4 A3 2 2 3 3 A4 2 3 3 3
Alternatif C1 C2 C3 C4 A5 3 3 4 4 A6 3 3 4 4
c. Selanjutnya, membuat matriks keputusan sebagai berikut :
Hasil  matriks  keputusan  yang  dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan  data  alteratif,  kemudian  dibuat  matriks keputusan. Dapat ditunjukan pada Tabel 8.

## Tabel  8. Matriks Keputusan
Matriks Keputusan A1 3 3 1 3 A2 4 3 4 4 A3 2 2 3 3 A4 2 3 3 3 A5 3 3 4 4 A6 3 3 4 3
d. Hasil Normalissi Nilai Alternatif
Didapat hasil normalisasi nilai alternatif dari matriks keputusan. Dapat ditunjukan pada Tabel 9
Tabel  9. Hasil Normalisasi Hasil Normalisasi A1 0.75 1 0.25 0.75 A2 1 1 1 1 A3 0.5 0.67 0.75 0.75 A4 0.5 0.67 0.75 0.75 A5 0.75 1 1 1 A6 0.75 1 1 1
e. Melakukan Perangkingan
Dalam proses menghitung preferensi ini yaitu nilai Bobot dikalikan dengan nilai matriks R. Nilai Bobot W = {0.40, 0.20, 020, 0.20}
V1 A1 = (0.40x0.75)+(0.20x1)+(0.20x0.25)+(0.20x0.75)= 0.7 V2 A2 = (0.40X1)+(0.20X1)+(0.20x1)+(0.20x1)=1 V3 A3 = (0.40x0.5)+(0.20x0.67)+(0.20x0.75)+(0.20x0.75)=0.634 V4 A4 = (0.40x0.5)+(0.20x0.67)+(0.20x0.75)+(0.20x0.75)=0.634
V5 A5 =(0.40x0.75)+(0.20x1)+(0.20x1)+(0.20x1)= 0.9 V6 A6 =(0.40x0.75)+(0.20x1)+(0.20x1)+(0.20x1)= 0.9
f. Hasil Perangkingan
Tabel  10. Hasil Perangkingan Hasil Perhitungan Perangkingan Peringkat A1 0.7 4 A2 1 1 A3 0.634 5 A4 0.634 6 A5 0.9 2 A6 0.9 3
Pada  Tabel  10.  Hasil  Perangkingan  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  nilai  tertinggi  ada  pada  A2.  Dengan demikian alternatif A2 yaitu siswa bernama Faeza adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik untuk meraih prestasi sebagai siswa berprestasi di MI Kalirejo. Dari hasil perhitungan perangkingan yang diperoleh A2 merupakan siswa berprestasi pada peringkat 1.

## 3.4. Integration and System Testing
Dalam  uji  akurasi  ini,  penulis  telah  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  SAW  dalam  sistem dengan hasil perhitungan metode SAW secara manual
Tabel  11. Hasil Uji Akurasi Hasil Uji Akurasi Nama Manual Sistem Akurasi Aurora 0.7 0.7 Sama
Hasil Uji Akurasi Nama Manual Sistem Akurasi Faeza 1 1 Sama Gema 0.634 0.634 Sama Hafizta 0.634 0.634 Sama Sinta 0.9 0.9 Sama Nizam 0.9 0.9 Sama Total 6 Total 6 Presentase 100%
Pada perbandingan manual dengan sistem dihasilkan uji akurasi dengan menggunakan rumus (Arman Gani, 2019).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑚𝑎 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑢𝑗𝑖 × 100% (3)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 6 6 × 100%  = 100%

## 3.5. Operational and Maintenance
Setelah melakukan tahapan requirement analysis, system and software design, implementation and unit testing dan integration and system testing, sistem sudah siap untuk dijalankan dan diimplementasikan dalam pemilihan siswa berprestasi di MI Kalirejo Ungaran Timur dengan menggunakan metode SAW. Dengan ini akan membantu serta mempermudah guru dan staff sekolah dalam menentukan siswa berprestasi Keseluruhan dari proses yang sudah dilakukan ini telah berhasil memperoleh tingkat akurasi sangat baik yaitu sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  adanya  sistem pendukung  keputusan  memudahkan  para  staff  sekolah  dalam  membuat  perangkingan  pada  setiap  kelas  dengan mudah dan efisien. Dalam sistem pengujian ini perhitungan manualnya memiliki kesamaan akurasi sebesar 100% dihitung  dengan  menggunakan  metode  Simple  Addtive  Weighting  dapat  mempercepat  dalam  proses  pemilihan siswa  berprestasi  dan  mengurangi  kesalahan  dalam  menentukan  siswa  berprestasi.  Perhitungan  dengan  metode SAW  didapatkan  alternatif  A2  atas  nama  siswa  yaitu  Faeza  dengan  nilai  1  pada  peringkat  pertama.  Dengan demikian alternatif A2 siswa atas nama Faeza terpilih sebagai alternatif terbaik untuk meraih prestasi sebagai siswa berprestasi  di  MI  Kalirejo.  Sistem  ini  mempermudah  dalam  pembuatan  laporan  dengan  hasil  cetak  sebagai penilaian dalam pengambilan keputusan

## REFERENCES
[1] R. Safira, “Dampak Kemajuan Teknologi Pada Pendidikan Bahasa Indonesia,” no. 3, pp. 54–62, 2023.
[2] S. Sains, A. Hambali, and M. Safitri, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) dalam Penentuan Siswa Berprestasi Tingkat Sekolah Dasar,” vol. 6, no. 2, pp. 01–11, 2020, doi: 10.33372/stn.v6i2.633.
[3] S. A. Saraski  et al., “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Favorit Menggunakan Metode  Profile Matching,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  46–53,  2022,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[4] A.  V.  Lilis  Nurjanah  Sukaryati,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  PADA  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MEMILIH  KARYAWAN  TERBAIK,”  Jurteksi,  vol.  24,  no.  3,  2018,  doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.58.
[5] M. Muqorobin, A. Apriliyani, and K. Kusrini, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW,” Respati, vol. 14, no. 1, pp. 76–85, 2019, doi: 10.35842/jtir.v14i1.274.
[6] A. Faisal and D. Rusda, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan Dana Desa BLT dengan Metode SAW Berbasis WEB,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 1, p. 131, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3886.
[7] H. Hermanto and N. Izzah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Mat. Dan Pembelajaran, vol. 6, no. 2, p. 184, 2018, doi: 10.33477/mp.v6i2.669.
[8] G. S. Mahendra and K. Y. Ernanda Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.49-56.
[9] S. Liang and R. M. Muhammad, “Computer Based Information System Journal Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penilaian Siswa Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” Comput. Based Inf. Syst. J., vol. 09, no. 01, pp.
23–35, 2021, [Online]. Available:
http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/cbishttp://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/cbis.
[10]  A. Yulandari and S. Risqika, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Ketua OSIS Menggunakan Metode SAW Pada SMA Negeri 3 Sigi Berbasis Website,” e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sist. Inf. dan Teknol. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 138–146, 2020, doi: 10.36774/jusiti.v9i2.768.
[11]  P.  Apriastika  and  L.  Fajarita,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penentuan  Guru  Terbaik  Pada  SD  Strada  Santa  Maria Dengan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) Dan SAW (Simple Additive Weighting),” J. Idealis, vol. 2, no. 3, pp. 138–145, 2019.
[12]  T. Tinaliah and T. Elizabeth, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peminatan Program Studi Teknik Informatika Menggunakan Metode SAW,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 207–215, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v5i2.137.
[13]  Afi  Parnawi,  “KOMPETENSI  SOSIAL  GURU  PENDIDIKAN  AGAMA  ISLAM  DALAM  MENINGKATKAN PRESTASI SISWA,” no. January 2018, 2021.
[14]  Paska  Marto  Hasugian,  “PERANCANGAN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  DALAM  MENENTUKAN DOSEN BERPRESTASI DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING,” J. CyberTech, vol. Vol.3. No., no. September, pp. 1–10, 2019.
[15]  F.  Sembiring,  M.  T.  Fauzi,  S.  Khalifah,  A.  K.  Khotimah,  and  Y.  Rubiati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan  Covid  19  menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus :  Desa  Sundawenang),” Explor. Sist. Inf. dan Telemat., vol. 11, no. 2, p. 97, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i2.1563.
[16]  J. Simatupang, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SAW STUDI KASUS AMIK MAHAPUTRA RIAU,” J. Intra-Tech, vol. 2, no. 1, 2018, [Online]. Available: https://www.academia.edu/download/55010922/YDL_Sistem-Pendukung-Keputusan-Penentuan-Karyawan-Terbaik- Menggunakan-Metoddi-Kasus-PT.pdf.
[17]  L. A. Veradilla Amalia, Dedy Syamsuar, “KOMPARASI METODE WP SAW DAN WASPAS DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA PMDK,” vol. 1, no. 2, pp. 122–132, 2019.
[18]  N.  Supiana,  “Pengembangan  Aplikasi  Geolocation  Untuk  Monitoring  Lokasi  Mahasiswa  Selama  Pandemi  Berbasis Android Menggunakan Metode Waterfall (Studi Kasus : Stmik Insan Pembangunan,” J. Khatulistiwa Inform., vol. 10, no. 1, pp. 74–80, 2022, doi: 10.31294/jki.v10i1.11741.
[19]  E. Listiyan and E. R. Subhiyakto, “Rancang Bangun Sistem Inventory Gudang Menggunakan Metode Waterfall Studi Kasus Di Cv. Aqualux Duspha Abadi Kudus Jawa Tengah,” KONSTELASI Konvergensi Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 74–82, 2021, doi: 10.24002/konstelasi.v1i1.4272.
[20]  A.  F.  Sahe,  A.  Faisol,  and  R.  P.  Prasetya,  “PENERAPAN  METODE  FUZZY  AHP  PADA  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENERIMA  BANTUAN  PKH  DI  DESA  NDIWAR  KABUPATEN  MANGGARAI  BERBASIS WEBSITE,” vol. 7, no. 1, pp. 1–6, 2023.