## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   1 Hal:  121-128 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemain Basket Tingkat Senior Menggunakan Metode Simple Addictive Weight Berbasis Web
Reni Koibur 1 , Rein Samuel Manuhua 2 , Fegie Yoanti Wattimena 3 
1,2,3 Universitas Ottow Geissler
fegiywattimena.travel@gmail.com

## Abstrak
Club Bola Basket King City sebagai organisasi bola basket di Kota Jayapura  menyiapkan pemain basket tingkat junior dan senior. Target club adalah mencari pemain basket yang nantinya akan dilatih dan diseleksi ketingkat senior untuk dipersiapkan mengikuti  pertandingan  pertandingan  tingkat  lokal  sampai  nasional.  Tim  pelatih  dalam  melakukan  seleksi  pemain menggunakan    atribut  penilaian  yang  sering  berubah-ubah  dan  berbeda  di  dalam  anggota  Tim  Pelatih  sehingga  terjadi kekurangan data performa para pemain terpilih. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah melakukan analisa perhitungan seleksi menggunakan metode SAW dan merancang bangun Sistem pendukung keputusan berbasis web untuk menguji hasil analisa sehingga didapatkan hasil seleksi yang akurat dan diharapkan dapat memudahkan Tim pelatih dalam menyeragamkan atribut penilaian dalam proses seleksi. Metode Penelitian yang digunakan adalah Indentifikasi Masalah, Pengumpulan Data, Analisa SAW    dan  Pengembangan  Sistem.  Penilaian  seleksi  Fisik  berdasarkan  4  kategori  yaitu  strength,  Agility,  intelligence,  dan endurance dan penilaian seleksi teknik berdasarkan 8 kategori yaitu shooting, dribbling, handling, 3 Point shoot, post play, rebound, kreativity, teamwork. Metode Simple Additive Weighting membutuhkan proses normalisasi dari data penilaian fisik dan data penilaian teknik. Data pelatihan fisik dan data pelatihan teknik, akan dibentuk menjadi kriteria penilaian dan diberikan bobot berdasarkan skala kebutuhan penilaian. Pengujian dengan memberikan nilai bobot (W) terhadap semua kriteria uji.  Hasil Uji Seleksi 11 pemain basket dari Penilaian Fisik dan Teknik, didapati 6 pemain yang memiliki nilai total seleksinya tertinggi, sehingga  menduduki  peringkat  1-  6.  Hasil  perhitungan  manual  tersebut  kemudian  diuji  kembali  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan MY SQL dan didapatkan hasil yang sama.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Seleksi Pemain, Bola Basket, Tingkat Senior, Simple Addictive Weight .
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Menurut survei bola basket merupakan salah satu jenis olahraga populer di Indonesia yang menduduki peringkat ketiga  setelah  bulu  tangkis  dan  sepak  bola  [1].  Pada  Era  Revolusi  Industri  4.0,  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi  (TIK)  telah  berkembang  dan  berinovasi  pada  setiap  aspek  kehidupan  [2].  Perkembangan  ini khususnya  terjadi  dalam  cabang  olah  raga.  TIK  yang  diadopsi  dan  dikembangkan  pada  cabang  olah  raga diharapkan dapat mempelajari, menyelidiki dan mengamati dari data serta informasi historis pertandingan yang ada. Transformasi ini memberikan kemudahan dalam pengelola cabang olah raga untuk memaksimalkan strategi dan  persiapan  pemain.  Club  Bola  Basket  King  City  sebagai  organisasi  bola  basket  di  Kota  Jayapura  yang menyiapkan pemain basket tingkat junior dan senior. Target club  adalah mencari pemain basket yang nantinya akan dilatih dan diseleksi ketingkat senior untuk dipersiapkan mengikuti pertandingan pertandingan tingkat lokal sampai  nasional.  Tim  pelatih  bertugas  memilih  pemain  dengan  melakukan  seleksi  pemain.  Seleksi  Penilaian berdasarkan   seleksi Fisik dan Teknik, atribut penilaian masih sering berubah-ubah dan berbeda di dalam anggota Tim Pelatih sehingga terjadi kekurangan data performa para pemain terpilih [3] [4].
Decision  support  system atau  sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  yang  membantu  manusia  dalam pegambilan keputusan. Pengambilan keputusan merupakan sesuatu yang sering dihadapi manusia, keputusan yang diambil biasanya karena faktor-faktor tertentu atas dasar logika dan lain-lain. Sistem pengambil keputusan berbasis komputer membantu dalam mengambil keputusan dengan memanfaatkan model. Salah satu metode yang dapat membantu  penyusunan  prioritas  penilaian  dari  banyak  kriteria  adalah  SAW.  Metode Simple  Weight  Addictive (SAW)  sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  berbobot.  SAW  merupakan  salah  satu  metode pengambilan  keputusan  yang  termasuk  dalam  Multi  Criteria  Decision  Making    (MCDM)  atau  pengambilan keputusan dengan banyak kriteria. Konsepnya adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap atribut. Metode ini memerlukan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua alternatif yang tersedia [5].
Konsep  dasar  SAW  adalah  disarankan  untuk  menyelesaikan  masalah  penyeleksian  dalam  sistem  pengambilan keputusan  yang  bersifat  multi  proses.  Metode  SAW  memerlukan  proses  normalisasi  dalam  bentuk  matrik pengambilan keputusan yang membandingkan setiap rating pada alternative nilai yang ada [2], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13]. Dengan menggunakan metode SAW, perangkingan terhadap seleksi pemain dapat dilakukan menggunakan  sistem  yang  tentunya  lebih  baik  dibandingkan  menggunakan  proses  perangkingan  dengan  cara menghitung  secara  manual.  Tujuan  dilakukan  penelitian  ini  adalah  1)  melakukan  analisa  perhitungan  seleksi pemain  basket  senior  menggunakan  metode  SAW,  2)  merancang  bangun  Sistem  pendukung  keputusan  Seleksi Pemain  Basket  Senior  berbasis  web  untuk  menguji  hasil  analisa  sehingga  didapatkan  hasil  seleksi  yang  akurat untuk memudahkan Tim pelatih dalam menyeragamkan atribut penilaian dalam proses seleksi.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  serupa  antara  lain  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Atlet  Yang Layak  Masuk  Tim  Pencak  Silat  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  [11],  dimana  terdapat  14 kriteria untuk seleksi atlet pencak silat. Atlet yang memiliki nilai tertinggi ditiap kelasnya masuk tim pencak silat, Penelitian  tentang  Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Atlet  Kabupaten  Buleleng  Dengan Metode Simple Additive Weighting kriteria yang digunakan pada studi kasus sistem adalah 17 kriteria penilaian, pengembangan sistem usability scale dari 10 orang responden masuk dalam kriteria sangat baik [13]. Penelitian tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Menggunakan  Metode  Saw  (Simple  Additive Weighting)  beberapa  kriteria,  yang  meliputi  keahlian  (skill),  pekerjaan,  pengalaman,  usia,  jenis  kelamin, pendidikan,  kesehatan,  bakat,  karakter,  temperamen,  karakter,  tes  pengetahuan  umum,  psikologis  tes.  Dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dapat  digunakan  untuk  membantu  perusahaan  untuk  melakukan rekrutmen  karyawan  yang  sah  [14].  Penelitian  berikutnya  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Program Keluarga  Harapan (PKH) dengan Metode Simple Additive Weighting  (SAW) ,  Alternatif yang menjadi  urutan tertinggi  untuk  memiliki  nilai  yang  baik  pada  kriteria  yang  memiliki  kepentingan  yang  tertinggi  sangat  tepat dengan data real, sehingga penyaluran PKH ini menjadi tepat sasaran.[15]. Berdasarkan penelitian penelitian yang telah dilakukan diatas perlu dilakukan penelitian tentang seleksi pemain basket senior dengan kriteria penilaian fisik dan teknik yang dapat membantu pelatih dalam memberikan penilaian yang akurat dan transparan.

## 2. Metode Penelitian
Pada  gambar  1  ditunjukkan  metode  penelitian  yang  diawali  dengan  identifikasi  masalah  yaitu  masalah keberagaman  penilaian  yang  dilakukan  oleh  tim    pelatih,  tahapan  pengumpulan  data  melalui  observasi,  studi literatur , wawancara dan dokumentasi, tahapan analisa penilaian seleksi menggunakan metode SAW dan tahapan selanjutnya adalah tahapan pengembahan sistem pendukung keputusan menggunakan model proses Prototipe [16] dimana penerapan metode SAW menggunakan bahasa pemrograman PHP MYSQL [17].

## Gambar 1 . Metode Penelitian
Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah MADM (Multi Attribute Decision Making ) [5]. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot  dari  peringkat  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua  peringkat  alternatif  yang tersedia. Rumus metode SAW pada Persamaan (1)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎  𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛   (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖)
𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝑖𝑓 𝐽 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑟 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (1)
Dimana rij adalah peringkat kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i = 1,2,3, ..., m dan j = 1,2,3, ..., n. Xij adalah nilai Atribut yang dimiliki dari setiap kriteria, Max xij adalah nilai terbesar dari setiap kriteria, Min Xij adalah nilai terkecil dari setiap kriteria, Benefit adalah nilai terbesar adalah terbaik, dan Cost adalah nilai terkecil adalah terbaik. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) disajikan pada Persamaan (2).
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑛 𝐽=1 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (2)
Dimana Vi adalah ranking untuk setiap alternatif, Wj adalah nilai bobot dari setiap kriteria, dan rij adalah nilai rating kinerja ternomalisai diaman nilai Vi yang  lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Langkah-langkah menyelesaikan metode SAW untuk seleksi pemain basket senior : 1) Menentukan kriteria Fisik dan Teknis yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, 2) Menentukan peringkat kesesuaian setiap alternatif  pada  setiap  kriteria  c1  –  c12,  3)Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria,  kemudian menormalkan  matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  profit  atau  atribut biaya) sehingga diperoleh matriks yang ternormalisasi. Hasil akhir diperoleh dari proses pemeringkatan pemain basket senior yang merupakan penjumlahan perkalian matriks R yang dinormalisasi dengan vektor bobot sehingga dipilih nilai terbesar sebagai alternatif terbaik sebagai solusi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Metode Simple Additive Weighting membutuhkan proses normalisasi dari data seleksi fisik dan data seleksi teknik dari hasil penilaian pelatih untuk mendapatkan skala perbandingan skor masing-masing alternatif pemain. Data seleksi fisik dan data seleksi teknis, akan dibentuk menjadi kriteria penilaian dan diberi bobot berdasarkan skala penilaian kebutuhan. Dalam penelitian ini akan diuji 11 pemain wanita dan yang akan dipilih adalah 6 pemain terbaik  yang  mendapat  nilai  tertinggi.  Proses  perhitungan  dengan  model  Simple  Additive  Weighting  adalah sebagai berikut.

## 3.1  Menentukan Kriteria Penilaian
Sebelum melakukan penentuan peringkat, terlebih dahulu harus dilakukan penyusunan semua elemen yang akan diuji  ke  dalam  sebuah  matrik  normalisasi  keputusan,  sehingga  harus  ditentukan  terlebih  dahulu  kriteria  untuk parameter pengujiannya  yang termasuk alternatif biaya ( cost ) atau alternatif keuntungan ( benefit ).  Dari kriteria Seleksi Fisik, ada 4 point alternatif yaitu: strength, Agility, intelligence, dan endurance dan dari kriteria teknik, ada 8 point alternatif yaitu: shooting, dribbling, handling, 3 Point shoot, post play, rebound, kreativity, teamwork. Variabel keuntungan ( benefit ) adalah kriteria yang nilainya akan dimaksimumkan, meliputi: C1  - C12. Kriteria Biaya  ( cost )  adalah  kriteria  yang  nilainya  akan  diminimumkan.  Pada  penentuan  ini,  semua  penilaian  adalah Keuntungan (benefit), sebab tidak ada yang melibatkan komponen biaya (cost). Kriteria tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Seleksi Kriteria Uraian Kriteria Atribut Seleksi Fisik C1 Strength Benefit C2 Agility Benefit C3 Intelligence Benefit C4 Endurance
Benefit
Seleksi Teknik
C5 Shooting Benefit C6 Dribbling Benefit C7 Handling Benefit C8 3 Point Shoot Benefit C9 Post Play Benefit C10 Rebound Benefit C11 Creativity Benefit C12 Teamwork Benefit

## 3.2 Pembobotan Kriteria
Untuk membuat perbandingan, kita perlu sebuah skala angka yang mengindikasikan  berapa banyak kepentingan atau bobot satu elemen terhadap elemen yang lain dalam perbandingannya. Pembobotan kriteria dilakukan untuk memberikan besaran skala bobot nilai pada masing-masing kriteria penilaian. Pembobotan kriteria dimaksudkan
juga untuk menjadi dasar penilaian agar setiap hasil nilai yang dihasilkan atlet pada saat melakukan seleksi akan dihitung dengan mengkalkulasi antara nilai hasil seleksi dan bobot kriteria yang sudah ditentukan. Contoh model pembobotan kriteria dapat disajikan pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Kriteria Seleksi Fisik Kriteria (C1)-(C6) Skala Nilai ≥ 65  Baik Sekali 10 55 - 64 Baik 8.5 45 -54 Cukup 6,5 35 – 44 Kurang 4,5 ≤ 34 Kurang Sekali 2.5 Tabel 3 Kriteria Selksi Teknik Kriteria (C7)-(C12) Skala Nilai 10 Baik Sekali 10 8 Baik 8.5 6 Cukup 6,5 4 Kurang 4,5 2 Kurang Sekali 2.5
Terdapat 11 (sebelas) pemain yang menjadi alternatif pemilihan. Alternatif penilaian dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4. Alternatif Penilaian
Alternatif Hasil Penilaian Fisik Hasil Penilaian Teknik C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Paulina Y. Bagre 40 40 45 50 40 30 35 40 50 50 40 35 Irene Rumere 65 75 60 55 77 85 45 78 57 60 70 55 Ruth Tjoe 87 75 85 90 98 49 49 54 41 87 60 62 Irene C Pattinama 76 44 45 50 56 87 67 87 48 67 47 56 Dhifa R.A Tandy 45 90 90 64 77 65 76 85 87 85 65 85 Ira S. Wibowo 60 90 55 64 69 78 49 50 50 90 60 55 Astrid F. Bane 70 75 75 80 85 77 87 75 55 75 70 95 Septi Yulianan 70 62 30 40 77 77 85 40 50 70 80 75 Patricia Mandowen 80 75 77 78 76 78 87 88 87 90 95 75 Javon E. Maniagasi 80 45 55 60 60 80 48 68 66 65 50 70 Tilsa A. Pondaya 75 45 70 64 80 40 76 40 46 65 60 65
Alternatif penilaian pada Tabel 4 kemudian dilakukan konversi menjadi nilai Kriteria seperti yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Alternatif Penilaian Alternatf Hasil Penilaian Fisik Hasil Penilaian Teknik C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
C8 C9 C10 C11 C12 Paulina Y. Bagre 4.5 4.5 6.5 6.5 4.5 2.5 4.5 4.5 6.5 6.5 4.5 4.5 Irene Rumere 10 10 8.5 8.5 10 10 6.5 10 8.5 8.5 10 8.5 Ruth Tjoe 10 10 10 10 10 6.5 6.5 6.5 4.5 10 8.5 8.5 Irene C Pattinama 10 4.5 6.5 6.5 8.5 10 10 10 6.5 10 6.5 8.5 Dhifa R.A Tandy 6.5 10 10 8.5 10 10 10 10 10 10 10 10 Ira S. Wibowo 8.5 10 8.5 8.5 10 10 6.5 6.5 6.5 10 8.5 8.5 Astrid F. Bane 10 10 10 10 10 10 10 10 8.5 10 10 10 Septi Yulianan 10 8.5 2.5 4.5 10 10 10 4.5 6.5 10 10 10 Patricia Mandowen 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Javon E. Maniagasi 10 6.5 8.5 8.5 8.5 10 6.5 10 10 10 6.5 10 Tilsa A. Pondaya 10 6.5 10 8.5 10 4.5 10 4.5 6.5 10 8.5 10
Untuk melakukan seleksi pemain mana yang terpilih, akan dilakukan pengujian dengan memberikan nilai bobot (W) terhadap semua kriteria uji, seperti terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Bobot Kriteria Seleksi Fisik dan Teknik
Seleksi Fisisk Seleksi Teknik Kriteria Bobot Kritera Bobot C1 25% 100% = 0.25 C5 10% 100% = 0.1
C2 25% 100% = 0.25 C6 10% 100% = 0.1
C3 25% 100% = 0.25 C7 10% 100% = 0.1
C4 25% 100% = 0.25 C8 10% 100% = 0.1 Total Bobot Kriteria = 100 % C9 10% 100% = 0.1 C10 10% 100% = 0.1
C11 20% 100% = 0.2
C12 20% 100% = 0.2
Total Bobot Kriteria = 100%
3.3 Membuat Matriks Normalisaisi
Berdasarkan rating kecocokan pada tabel 6, maka dihasilkan Matrix Keputusan yang disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Matrix Keputusan
Matrik keputusan tersebut kemudian dilakukan proses normalisasi disajikan pada Gambar 3 untuk setiap alternatif yang ada dengan menggunakan Rumus Benefit.

## Gambar 3. Hasil Normalisasi

## 3.4 Menghitung Nilai Preverensi
Selanjutnya  akan  dilakukan  proses  perangkingan  dengan  menghitung  nilai  preferensi  setiap  atribut  dengan menggunakan rumus Prevelensi pada persamaan. Hasilnya disajikan pada tabel 7,  tabel 8 dan tabel 9.
Tabel 7. Tabel Nilai Prevelensi Fisik Alternatif Perhitungan Hasil Paulina Y. Bagre (0.25𝑥0,45) + (0.25𝑥0,45) + (0.25𝑥0,65) + (0.25𝑥0,65) 0,55 Irene Rumere (0.25𝑥1) + (0.25𝑥1) + (0.25𝑥0,85) + (0.25𝑥0,85) 0,93 Ruth Tjoe (0.25𝑥1) + (0.25𝑥1) + (0.25𝑥1) + (0.25𝑥1) 1 Irene C Pattinama (0.25𝑥1) + (0.25𝑥0,45) + (0.25𝑥0,65) + (0.25𝑥0,65) 0,69 Dhifa R.A Tandy (0.25𝑥0,65) + (0.25𝑥1) + (0.25𝑥1) + (0.25𝑥0,85) 0,88 Ira S. Wibowo (0.25𝑥0,85) + (0.25𝑥1) + (0.25𝑥0,85) + (0.25𝑥0,85) 0,89 Astrid F. Bane (0.25𝑥1) + (0.25𝑥1) + (0.25𝑥1) + (0.25𝑥1) 1 Septi Yulianan (0.25𝑥1) + (0.25𝑥0,85) + (0.25𝑥0,25) + (0.25𝑥0.45) 0,64
Patricia Mandowen (0.25𝑥1) + (0.25𝑥1) + (0.25𝑥1) + (0.25𝑥1) 1 Javon E. Maniagasi (0.25𝑥1) + (0.25𝑥0,65) + (0.25𝑥0,85) + (0.25𝑥0,85) 0,84 Tilsa A. Pondaya (0.25𝑥1) + (0.25𝑥0,65) + (0.25𝑥1) + (0.25𝑥0,85) 0,88 Tabel 8. Tabel Nilai Prevelensi Teknik Alternatif Perhitungan Hasil Paulina Y B (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥0,25) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,65) + (0.2𝑥0,45) + (0.2𝑥0.45) 0,47 Irene Rumere (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,1) + (0.1𝑥0,85) + (0.1𝑥0,85) + (0.2𝑥1) + (0.2𝑥0.85) 0,91 Ruth Tjoe (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥0,85) + (0.2𝑥0.85) 0,78 Irene C P (0.1𝑥0,85) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥0,65) + (0.2𝑥0.85) 0,85 Dhifa R.A T (0.1𝑥0,85) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥1) + (0.2𝑥1) 0,99 Ira S. W (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥0,85) + (0.2𝑥0.85) 0,84 Astrid F. B (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,85) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥1) + (0.2𝑥1) 0,99 Septi Y (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥1) + (0.2𝑥1) 0,91 Patricia M (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥1) + (0.2𝑥1) 1 Javon E. M (0.1𝑥0,85) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥0,65) + (0.2𝑥1) 0,88 TilsaA. P (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥0,85) + (0.2𝑥1) 0,83
Dengan  melihat  hasil  Prevalensi  Gabungan  11  Pemain,  akan  dipilih  6  pemain  senior.  Untuk  itu  rekomendasi pemilihan pemain senior disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Tabel Nilai Prevelensi Gabungan Alternatif Perhitungan Hasil Paulina Y. (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥0,25) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,65) + (0.2𝑥0,45) + (0.2𝑥0.45) 0,47 Irene Rumere (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,1) + (0.1𝑥0,85) + (0.1𝑥0,85) + (0.2𝑥1) + (0.2𝑥0.85) 0,91 Ruth Tjoe (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥0,85) + (0.2𝑥0.85) 0,78 Irene C P (0.1𝑥0,85) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥0,65) + (0.2𝑥0.85) 0,85 Dhifa R.A Tandy (0.1𝑥0,85) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥1) + (0.2𝑥1) 0,99 Ira S. Wibowo (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥0,85) + (0.2𝑥0.85) 0,84 Astrid F. Bane (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,85) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥1) + (0.2𝑥1) 0,99 Septi Yulianan (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥1) + (0.2𝑥1) 0,91 Patricia Mandowen (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥1) + (0.2𝑥1) 1 Javon E. M (0.1𝑥0,85) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥0,65) + (0.2𝑥1) 0,88 Tilsa A. Pondaya (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥1) + (0.1𝑥0,45) + (0.1𝑥0,65) + (0.1𝑥1) + (0.2𝑥0,85) + (0.2𝑥1) 0,83

## Tabel 8. Rekomendasi Hasil Seleksi Pemain Senior
Berdasarkan  hasil  perhitungan  penentuan  peringkat  dengan  menggunakan  metode  SAW  untuk  mengukur  11 parameter uji, dari Penilaian Fisik dan Teknik, didapati 6 pemain yang memiliki  nilai total seleksinya tertinggi, sehingga  menduduki  peringat  1-6.  DSS  Pemilihan  Pemain  Basket  Tingkat  Senior  telah  dibangun  dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP MYSQL hasil perhitungan manual telah diuji dan didapatkan hasil yang sesuai. Pada Gambar 4 menunjukkan hasil perhitungan SAW Seleksi Fisik. Gambar 5 menunjukkan Hasil SAW Seleksi Teknis. Gambar 6 menunjukkan Rekomendasi 6 Pemain yang Dipilih Berdasarkan Peringkat.
Player Physical SAW Value Tecnical SAW Value Final Score Rank Description Astrid F. Bane 1 0.99 1 1 Lolos Patricia Mandowen 1 1 1 2 Lolos Dhifa R.A Tandy 0.88 0.99 0.94 3 Lolos Irene Rumere 0.93 0.91 0.92 4 Lolos Ruth Tjoe 1 0.78 0.89 5 Lolos Ira S. Wibowo 0.89 0.84 0.87 6 Lolos Javon E. Maniagasi 0.84 0.88 0.86 7 Tidak lolos Tilsa A. Pondaya 0.88 0.83 0.86 8 Tidak lolos Septi Yulianan 0.64 0.91 0.78 9 Tidak lolos Irene Claudia Pattinama 0.69 0.85 0.77 10 Tidak lolos Paulina Y. Bagre 0.55 0.47 0.51 11 Tidak lolos
Gambar 4. Hasil SAW Penilaian Seleksi Fisik
Gambar  4  merupakan  hasil  perhitungan  SAW  untuk  seleksi  fisik.  Berdasarkan  skor  pemain  yang  ada,  dapat diurutkan berdasarkan jumlah nilai fisik mulai dari nilai tertinggi 1 dan peringkat 1, hingga yang terendah 0,55 yaitu peringkat ke-11.
Gambar 5. Hasil SAW Penilaian Seleksi Fisik
Gambar 5 merupakan hasil perhitungan SAW untuk seleksi teknik yang menunjukkan bahwa skor akhir pemain lebih bervariasi, mulai dari skor tertinggi 1 yang berada di peringkat 1, kemudian menurun hingga nilai 0,47 yang berada di peringkat 11
Gambar  6  merupakan  hasil  penilaian  total  antara  seleksi  fisik  dan  seleksi  teknis  menggunakan  metode  SAW. Rekomendasi dari 11 pemain basket klub basket King City, pemain senior yang lolos seleksi ini ada 6 pemain, dan 5 pemain lainnya tidak lolos seleksi. Pemain yang lolos seleksi memiliki skor 0,87 banding 1.

## 4. Kesimpulan
Hasil  tes seleksi pemain bola basket  Tingkat senior berdasarkan hasil  perhitungan menggunakan  metode SAW pada 11 parameter uji seleksi Penlaian Fisik dan Teknik, didapatkan 6 pemain yang memiliki skor total seleksi tertinggi. Hasil perhitungan manual tersebut telah diuji dan diterapkan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP  dan  MY  SQL  dan  didapatkan  hasil  yang  sesuai.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pemain  Senior Basket  Pertama  yang  telah  dibangun  diharapkan  dapat  membantu  para  pelatih  Klub  Basket  King  City  dalam membuat penilaian yang akurat dan mengambil keputusan yang tepat.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  Pengurus  Klub  Basket  King  City  yang  telah  mengizinkan pengambilan data untuk penelitian ini. Terima kasih kepada Tim Redaksi  Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk menerbitkan artikel ini .

## Daftar Rujukan
[1] M. N. Isro, U. Yudatama, and A. Primadewi, “Penggunaan Analytical Hierarchy Process ( AHP ) pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemain Bola Basket,” vol. 3, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi: https://doi.org/10.26618/ainet.v3i1.5081.
[2] S. Qomariah and A. Y. Rangan, “Perbandingan Metode Saw Dan Mfep Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Atlet Pencak  Silat,” Just  TI  (Jurnal  Sains  Terap.  Teknol.  Informasi) ,  vol.  12,  no.  1,  p.  8,  2020,  doi: http://dx.doi.org/10.46964/justti.v12i1.175.
[3] O.  Oktamianiza,  D.  Maisa  Putra,  Y.  Yulia,  A.  Fahira,  and  A.  Afridon,  “Analysis  of  Differences  in  Tariff  for  Health Service Based on Sustability of Diagnosis on Admision and Summary Discharge Form with INA-CBGs Verification,” Int. J. Eng. Sci. Inf. Technol. , vol. 1, no. 3, 2021, doi: 10.52088/ijesty.v1i3.114.
[4] M. Chaizir, D. Abdullah, and M. Daud, “The Development of a Laundry Location Tracking Application Model Based on Artificial Intelligence and Mobile Computing,” J. Ind. Eng. Manag. , vol. 1, no. 1, 2023, doi: 10.52088/jaiem.v1i1.13.
[5] M. S. S. Pieter, I. I. Lamia, and F. Y. Wattimena, “Decision Support System in giving recommendation for flat screen television  purchase  using  Analytical  Hierarchy  Process  (ahp)  method,”  in 2017  Second  International  Conference  on Informatics and Computing (ICIC) , Nov. 2017, vol. 2018-Janua, pp. 1–5, doi: 10.1109/IAC.2017.8280634.
[6] N.  Nungsiyati,  N.  Andriyani,  and  ...,  “Decision  Making  System  While  the  Garbage  Shelter  Using  Multiple  Attribute Fuzzy Decision Making,” JTKSI (Jurnal Teknol. … , pp. 2–6, 2021, doi: 10.56327/jtksi.v5i1.1096.
[7] K. Sri, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . Graha Ilmu, 2006.
[8] N. P. D. S. Dartini, A. A. J. Permana, and K. Wirahyuni, “Simulasi Seleksi Pemain Futsal Porprov Bali Menggunakan Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Meningkatkan  Kesiapan  Atlet  (Studi  Kasus :  Fakultas  Olahraga  dan  Kesehatan, Undiksha),” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 90–97, 2018, doi: https://doi.org/10.56327/jtksi.v5i1.1096.
[9] M.  G.  Maelan  and  A.  S.  Purnomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Atlet  Taekwondo  Untuk  Kenaikan  Sabuk Hitam Dengan Metode Simple Additive Weighting,” KONSTELASI Konvergensi Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 337–345, 2021, doi: https://doi.org/10.24002/konstelasi.v1i2.4234.
[10]  B. S. Br Sembiring, M. Zarlis, Sawaluddin, A. Agusnady, and T. Qowidho, “Comparison of SMART and SAW Methods in Decision Making,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012095.
[11]  R. B. P. L, R. R. M. P, and W. F. Mahmudy, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Atlet Yang Layak Masuk Tim Pencak Silat Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Repos. J. Mhs. PTIIK Univ. Brawijaya , vol. 4, no. 4, pp. 1–12, 2014.
[12]  S.  Suwarjono  and  I.  H.  Wayangkau,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Atlet  Taekwondo  Kabupaten  Merauke Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting,” Musamus  J.  Technol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  24–32,  2018,  doi: https://doi.org/10.35724/mjti.v1i1.994.
[13]  K. A. A. Sutrisna, I. K. R. Arthana, and I. M. A. Wirawan,  “Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Atlet  Kabupaten  Buleleng  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” Kumpul.  Artik.  Mhs.  Pendidik.  Tek. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 157–167, 2018, doi: https://doi.org/10.23887/karmapati.v7i2.15305.
[14]  R. Agusli, M. I. Dzulhaq, and F. C. Irawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metoe SAW  (  Simple  Additive  Weighting),” Acad.  J.  Comput.  Sci.  Res. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  118–128,  2020,  doi: https://doi.org/10.51903/elkom.v13i2.
[15]  L.  Riyanti,  G.  Ali,  and  Amril,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  dengan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” J.  Sistim  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  4,  pp.  186–191,  2022,  doi: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v4i4.177.
[16]  R.  A.  S  and  S.  M, Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek ,  Keempat.  Bandung:  Informatika Bandung, 2016.
[17]  F. M. Kromann, Beginning PHP & My SQL from novice to professional , Fifth. Aliso Viejo, CA USA, 2018.