## Penerapan Metode Simple Additive Weighting(SAW) Untuk Pemilihan Siswa Terbaik
Ahmad Setiadi* 1 , Yunita 2 , Anisa Ratna Ningsih 3 1,2 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK  BSI Karawang, Program Studi Teknik Informatika, STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri Jakarta e-mail: * 1 ahmad.ams@bsi.ac.id , 2 yunita.yut@nusamandiri.ac.id , 3 anisaratnaningsih12@gmail.com
Abstrak — Pada  penelitian  ini  penulis  bertujuan  untuk merancang  serta  membangun  sebuah  sistem  penunjang keputusan pada Madrasah Ibtidaiyah Tarbiyatul Mu’alimi  Al-Wasliyah  atau  sering  disebut  MI TAMMAS,  Metode  yang  penulis  gunakan  adalah metode  Simple  Additive  Weighting(SAW).  Terdapat lima kriteria yang penulis gunakan yaitu Berakhlak baik, Aktif di dalam kelas, Nilai Raport tertinggi dan Absensi kehadira.  Penggunaan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  diharapkan  dapat  membantu  keputusa  yang diambil  dalam  memilih  dan  menentukan  siapakah  yang menjadi  siswa  terbaik,  mengingat  selama  ini  tidak digunakan  metode  tertentu  dalam  memilih  siswa sehingga terkadang keputusan dianggap kurang objective  dan  tidak  tepat  sasaran.  Pada  penelitian  ini akan diangkat suatu kasus yaitu mencari alteratif terbaik berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilakukan  proses perankingan  yang  akan  menentukan  alteratif  yang optimal, yaitu siswa terbaik.
Kata  kunci — SAW, Simple  Additive  Weighting , SiswaTerbaik

## 1. PENDAHULUAN
Madrasah  Ibtidaiyah  Tarbiyatul  Mu’alimi  Al-Wasliyah yang  berlokasi  di  Kalideres-Jakarta  Barat  mempunyai tujuan  yang  mulia  yaitu  menciptakan  generasi  muslim yang  beriman,  bertakwa,  berakhlak  mulia,  berkualitas dan  mampu  mengembangkan  potensi  yang  dimilikinya, guna  terwujudnya  Madrasah  yang  berkualitas  dan berwawasan  Islam.  Namun  hingga  saat  ini  Madrasah Ibtidaiyah Tarbiyatul Mu’alimi Al-Wasliyah atau sering disebut  MI  TAMMAS  belum  mempunyai  metode khusus  dalam  memilih  siswa  terbaik.  Dengan  adanya
masalah  diatas  dengan  adanya  sistem  Pendukung keputusan  Pemilihan  Siswa  Terbaik  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  pada  Madrasah Ibtidaiyah TAMMAS, Kalideres Jakarta Barat
diharapkan  dapat  membantu  dalam  pemilihan  siswa terbaik.
Metode SAW merupakan salah satu metode penyelesaian  masalah Multi  Attribute  Decision  Making (MADM)  yang  paling  sederhana  dan  paling  banyak digunakan.  Selain  itu,  metode  ini  juga  merupakan metode  yang  paling  mudah  diaplikasikan,  karena mempunyai  algoritma  yang  tidak  terlalu  rumit.  Metode SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif pada semua atribut [1] . Berdasarkan permasalahan  tersebut,  perlu  dibangun  sebuah  sistem pendukung keputusan untuk mendukung proses pemilihan  siswa  berprestasi  di  Madrasah  Ibtidaiyah TAMMAS.  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah sistem  berbasis  komputer  yang  menyajikan  dan memproses  informasi  yang  memungkinkan  pembuatan keputusan  menjadi  lebih  produktif,  dinamis,  dan inovatif[2]

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  Simple Additive  Weighting  (SAW)  menurut  Kusumadewi dalam  [3]  Metode  SAW  adalah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  dari  metode  SAW  adalah mencari  pejumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matrik  keputusan  (X) ke  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating  alternatif  yang  ada.  Adapu  langkah  penyelesaian suatu  masalah  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting yaitu:
1. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C i .
2. Memberikan  nilai  bobot  untuk  masing-masing kriteria sebagai W.
3. Memberikan  nilai  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria.
4. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (C i ), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  degan  jenis atribut  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 JIKA J ADALAH ATRIBUT KEUNTUNGAN ( BENEFIT )
𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 JIKA J ADALAH ATRIBUT BIAYA ( COST )
Gambar 1. Rumus Ternormalisasi
Keterangan Setiap kriteria:
R ij
: nilai rating kinerja ternormalisasi. X ij
: nilai atribut yang dimiliki dari Max X ij : nilai terbesar dari setiap kriteria. Min X ij : nilai terkecil dari setiap kriteria. Benefit : jika nilai terbesar adalah terbaik Cost : jika nilai terkecil adalah terbaik 5. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan yaitu penjumlahan dan perkalian matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot  sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif yang terbaik (A i ) sebagai solusi.
𝑉𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 Gambar 2. Rumus Perankingan
Keterangan: V i : ranking untuk setiap alternatif.
W j : nilai bobot dari setiap kriteria.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  langkah  untuk  menetukan  perhitungan untuk  memilih  siswa  terbaik  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW), yaitu:
1. Menentukan Kriteria
Langkah kesatu (1) menentukan kriteria yang akan digunakan  sebagai  acuan dalam pemilihan siswa terbaik
yaitu C i .
Tabel 1. Tabel Ketentuan Kriteria
Kode Kriteria
( C i ) Ketentuan Kriteria
C 1 Berakhlak baik C 2 Aktif di dalam kelas C 3 Nilai raport tertinggi C 4 Absensi kehadiran C 5 Bertanggug jawab
Nilai  setiap  alternatif  A i pada  setiap  kriteria  yang sudah  ditentukan.  Nilai  tersebut  diperoleh  berdasarkan nilai crisp : i = 1, 2, ……, m dan j = 1, 2, ……., n. Adapun  kriteria  pembobotan  yang  dilakukan  penulis dalam  penelitian  pemilihan  siswa  terbaik,  yaitu  sebagai berikut:
a. Kriteria Berakhlak Baik
Variabel  Berakhlak  Baik  terbagi  atas  5 bilangan fuzzy , yaitu: Sangat Rendah (SR) = 1 Rendah (R) = 2 Sedang (S) = 3 Tinggi (T) = 4 Sangat Tinggi (ST) = 5 b. Kriteria Aktif di Dalam Kelas Variabel  Berakhlak  Baik  terbagi  atas  5 bilangan fuzzy , yaitu: Sangat Rendah (SR) = 1 Rendah (R) = 2 Sedang (S) = 3 Tinggi (T) = 4 Sangat Tinggi (ST) = 5 c. Kriteria Nilai Raport Tertinggi Variabel  Berakhlak  Baik  terbagi  atas  5 bilangan fuzzy , yaitu: Sangat Rendah (SR) = 1 Rendah (R) = 2 Sedang (S) = 3 Tinggi (T) = 4 Sangat Tinggi (ST) = 5 d. Kriteria Absensi Kehadiran
Variabel  Berakhlak  Baik  terbagi  atas  5 bilangan fuzzy , yaitu: Sangat Rendah (SR) = 1 Rendah (R) = 2 Sedang (S) = 3
Tinggi (T) = 4 Sangat Tinggi (ST) = 5 e. Kriteria Bertanggung Jawab
Variabel  Berakhlak  Baik  terbagi  atas  5  bilangan
fuzzy , yaitu: Sangat Rendah (SR) = 1 Rendah (R) = 2 Sedang (S) = 3 Tinggi (T) = 4 Sangat Tinggi (ST) = 5

## 2. Memberikan Nilai Bobot
Langkah  kedua  (2)  memberikan  nilai  bobot  atau tingkat  kepentingan  (W)  setiap  kriteria.  Bobot kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  memilih siswa terbaik adalah sebagai berikut
Tabel 2.
Tabel Bobot Preferesi (W) Setiap Kriteria Kode Kriteria Ketentuan Kriteria Bobot Preferensi (W) C 1 Berakhlak baik 0,30 (30%) C 2 Aktif di dalam kelas 0,15 (15%) C 3 Nilai raport tertinggi 0,15 (15%) C 4 Absensi kehadiran 0,20 (20%) C 5 Bertanggug jawab 0,20 (20%)

## 3. Memberi Nilai Rating
Langkah  ketiga  (3)  menentukan  rating  kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria kemudian memodelkannya  ke  dalam  bilangan fuzzy setelah  itu konversikan ke bilangan Crips .Seperti terlihat pada tabel IV.3 yang telah ditentukan sebagai berikut:
Tabel 3.
Tabel Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5
A 1 3 3 3 5 4 A 2 3 3 3 4 3 A 3 3 4 4 3 4
A 4 4 4 4 4 3
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 5 2 3 3 4 4 A 6 5 4 5 5 5 A 7 3 4 4 4 4 A 8 3 4 4 5 4 A 9 3 4 4 4 4 A 10 4 2 3 4 3 A 11 3 2 3 4 4 A 12 3 3 3 4 5 A 13 4 4 3 3 4 A 14 3 4 5 4 5
A 15 3 4 3 4 4
A 16 3 2 3 4 4
A 17 3 2 3 4 4 A 18 2 3 4 5 5
A 19 4 4 5 5 5
A 20 2 3 3 3 3 A 21 4 3 3 4 4 A 22 4 3 3 4 4 A 23 3 3 4 5 5 A 24 3 2 3 4 3 A 25 2 3 3 3 4 A 26 3 3 3 4 4 A 27 4 4 3 2 3 A 28 5 5 5 5 5
A 29 4 4 4 3 4 A 30 2 3 3 4 4

## 4. Membuat Matriks Keputusan dan Normalisasi
Setelah  nilai  rating  alternatif  pada  setiap  kriteria ditentukan  langkah  keempat  (4)  adalah  pembentukan matriks  keputusan  (X)  yang  dibentuk  dari  tabel  rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.Nilai X  setiap  alternatif  (A i )  pada  setiap  kriteria  (C i )  sudah ditentukan.Matriks yang dihasilkan sebagai berikut:
[
3 3 3 5 4 3 3 3 4 3 3 4 4 3 4 4 4 4 4 3 2 3 3 4 4 5 4 5 5 5 3 4 4 4 4 3 4 4 5 4 3 4 4 4 4 4 2 3 4 3 3 2 3 4 4 3 3 3 4 5 4 4 3 3 4 3 4 5 4 5 3 4 3 4 4 3 2 3 4 4 3 2 3 4 4 2 3 4 5 5 4 4 5 5 5 2 3 3 3 3 4 3 3 4 4 4 3 3 4 4 3 3 4 5 5 3 2 3 4 3 2 3 3 3 4 3 3 3 4 4 4 4 3 2 3 5 5 5 5 5 4 4 4 3 4 2 3 3 4 4]
Di bawah ini adalah hasil pengujian dimana nilai awal  diproses  menggunakan  metode Simple  Additive weighting (SAW)  dan  mendapatkan  nilai  hasil  akhir dalam  perhitungan  seperti  di  atas,  berikut  tabel  hasil pengujian di bawah ini
Tabel 4. Tabel Hasil Pengujian
No Nama Siswa Kriteria Hasil Be ra kh lak Ba ik Akti f di Dal am Kel as
Nila i Rap ort Tert ingg i Abs ensi Keh adir an Berta nggu ng jawa b 1
Arwan
Sarifuddin 0,1 8 0,09 0,09 0,20 0,16
0,72
2 Dhani Febriyan 0,1 8 0,09 0,09 0,16 0,12 0,64 3 Dina Bombom Anto 0,1 8 0,12 0,12 0,12 0,16
0,70
4 Galih Prastiyo 0,2 4 0,12 0,12 0,16 0,12 0,76 5 Ibnu Baihaqi 0,1 2 0,09 0,09 0,16 0,16
0,62
No Nama Siswa Kriteria Hasil Be ra kh lak Ba ik Akti f di Dal am Kel as Nila i Rap ort Tert ingg i Abs ensi Keh adir an Berta nggu ng jawa b
6 Indah Pratiwi 0,3 0 0,12 0,15 0,20 0,20 0,97
7 Kevin Hovandra Riswandy 0,1 8 0,12 0,12 0,16 0,16 0,74 8 M. Maulana Saifurrahman 0,1 8 0,12 0,12 0,20 0,16 0,78 9 Maulisa
Darata Putri 0,1 8 0,12 0,12 0,16 0,16 0,74
10
Nabil Abyakta Zufar 0,2 4 0,06 0,09 0,16 0,12 0,67 11
Nabilah Nusaibah 0,1 8 0,06 0,09 0,16 0,16 0,65 12
Nadila Eka Ramadhani 0,1 8 0,09 0,09 0,16 0,20 0,72
13 Nanda Salsabila 0,2 4 0,12 0,09 0,12 0,16 0,73 14 Ramadhani Septiawan 0,1 8 0,12 0,15 0,16 0,20 0,81
15 Romadhoni Fairuz 0,1 8 0,12 0,09 0,16 0,16 0,71 16 Sandy Setia Alamsyah 0,1 8 0,06 0,09 0,16 0,16 0,65
17 Zidan A Aizudin 0,1 8 0,06 0,09 0,16 0,16 0,65
18 Anisa Hemalia Putri 0,1 2 0,09 0,12 0,20 0,20 0,73 19 Fairuza Muntaza Shakila 0,2 4 0,12 0,15 0,20 0,20 0,91
20 Farid Febriansyah 0,1 2 0,09 0,09 0,12 0,12 0,54 21 Fatimah Najwati Azzahra 0,2 4 0,09 0,09 0,16 0,16 0,74
22
Fatimah Najwita Azzahra 0,2 4 0,09 0,09 0,16 0,16 0,74 23 Kinanti Anantia Putri 0,1 8 0,09 0,12 0,20 0,20 0,79 24 Muhammad Zakky Ibnu Satria 0,1 8 0,06 0,09 0,16 0,12 0,61
25 Nabil Syafiq 0,1 2 0,09 0,09 0,12 0,16 0,58
26 Nabila Arta Milasari 0,1 8 0,09 0,09 0,16 0,16 0,68
27 Rizkia Ramadhani 0,2 4 0,12 0,09 0,08 0,12 0,65
28
Suwindah 0,3 0 0,15 0,15 0,20 0,20 1,00
29 Syahira Anastasia Putri 0,2 4 0,12 0,12 0,12 0,16 0,76
30 Zacky Zakaria 0,1 2 0,09 0,09 0,16 0,16 0,62
semakin  tinggi  hasil  akhir  yang  diperoleh maka  akan  semakin  besar  peluang  untuk  menjadi
siswa  terbaik.  Berikut  hasil  perankingan  dengan metode Simple Additive Weighting (SAW).
Tabel 5. Tabel Hasil Perankingan No Nama Siswa Hasil Akhir Ranking 1 Suwindah 1.00 1 2 Indah Pratiwi 0.97 2 3 Fairuza Muntaza Shakila 0.91 3 4 Ramadhani Septiawan 0.81 4 5 Kinanti Anantia Putri 0.79 5 6 M. Maulana Saifurrahman 0.78 6 7 Galih Prastiyo 0.76 7 8 Syahira Anastasia Putri 0.76 7 9 Kevin Hovandra Riswandy 0.74 8 10 Maulisa Darata Putri 0.74 8 11 Fatimah Najwati Azzahra 0.74 8 12 Fatimah Najwita Azzahra 0.74 8 13 Nanda Salsabila 0.73 9 14 Anisa Hemalia Putri 0.73 9 15 Arwan Sarifuddin 0.72 10 16 Nadila Eka Ramadhani 0.72 10 17 Romadhoni Fairuz 0.71 11 18 Dina Bombom Anto 0.70 12 19 Nabila Arta Milasari 0.68 13 20 Nabil Abyakta Zufar 0.67 14 21 Nabilah Nusaibah 0.65 15 22 Sandy Setia Alamsyah 0.65 15 23 Zidan A Aizudin 0.65 15 24 Rizkia Ramadhani 0.65 15 25 Dhani Febriyan 0.64 16 26 Ibnu Baihaqi 0.62 17 27 Zacky Zakaria 0.62 17 28 Muhammad Zakky Ibnu Satria 0.61 18 29 Nabil Syafiq 0.58 19 30 Farid Febriansyah 0.54 20
Hasil dari proses normalisasi keputusan berdasarkan  perhitungan  kriteria.  Digambarkan  dalam bentuk tabelnya sebagai berikut:
Tabel 6. Tabel Proses Normalisasi
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 0,6 0,6 0,6 1 0,8 A 2 0,6 0,6 0,6 0,8 0,6 A 3 0,6 0,8 0,8 0,6 0,8 A 4 0,8 0,8 0,8 0,8 0,6 A 5 0,4 0,6 0,6 0,8 0,8 A 6 1 0,8 1 1 1 A 7 0,6 0,8 0,8 0,8 0,8 A 8 0,6 0,8 0,8 1 0,8 A 9 0,6 0,8 0,8 0,8 0,8 A 10 0,8 0,4 0,6 0,8 0,6 A 11 0,6 0,4 0,6 0,8 0,8 A 12 0,6 0,6 0,6 0,8 1 A 13 0,8 0,8 0,6 0,6 0,8 A 14 0,6 0,8 1 0,8 1 A 15 0,6 0,8 0,6 0,8 0,8 A 16 0,6 0,4 0,6 0,8 0,8 A 17 0,6 0,4 0,6 0,8 0,8 A 18 0,4 0,6 0,8 1 1 A 19 0,8 0,8 1 1 1 A 20 0,4 0,6 0,6 0,6 0,6 A 21 0,8 0,6 0,6 0,8 0,8 A 22 0,8 0,6 0,6 0,8 0,8 A 23 0,6 0,6 0,8 1 1 A 24 0,6 0,4 0,6 0,8 0,6 A 25 0,4 0,6 0,6 0,6 0,8 A 26 0,6 0,6 0,6 0,8 0,8 A 27 0,8 0,8 0,6 0,4 0,6 A 28 1 1 1 1 1 A 29 0,8 0,8 0,8 0,6 0,8 A 30 0,4 0,6 0,6 0,8 0,8
Nilai terbesar ada pada V 28 sehingga alternatif A 28 (Siswa  ke  –  28)  adalah  alternatif  yang  terpilih  sebagai alternatif  yang  terbaik  dengan  hasil  akhir  1,00.Namun pada  kasus  ini  alternatif  yang  terbaik  adalah  beberapa siswa  yang  mendapatkan  nilai  pembobotan  cukup  pada setiap kriteria.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
 Dari  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting , dengan mengacu pada penilaian berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan  yaitu  berakhlak  baik,  aktif  di  dalam kelas, nilai raport tertinggi, absensi kehadiran, dan bertanggung  jawab,  maka  terpilih  siswa  terbaik pertama  yang  bernama  Suwindah  dengan  nilai yang diperoleh sebesar 1,00.
 Dari hasil analisis perhitungann dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting dan  dari  hasil  kuesioner  penilaian  siswa  yang terdiri  dari  kriteria  berakhlak  baik,  aktif  di  dalam kelas, nilai raport tertinggi, absensi kehadiran, dan bertanggung  jawab,  siswa  bernama  Suwindah mendapatkan nilai sempurna.
 Dengan  demikian,  untuk  menentukan  siswa terbaik  tidak  cukup  hanya  dengan  penilaian akademinnya  saja  tetapi  juga  memperhitungkan penilaian nonakademiknya.

## 5. SARAN
 Sistem  yang  penulis  buat  dapat  dikembangkan dengan metode yang berbeda
atau mengkombinasikan  metode  SAW  dengan  metode lainnya.
 Agar  hasil  sisstem  keputusan  lebih  baik  dapat diimplementasikan dengan bentuk aplikasi berbasis  mobile  ataupun  web  dengan  tampilan userfriendly .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. P. Pratama, I. Werdiningsih, and I. Puspitasari,
“Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa Berprestasi  di  Sekolah  Menengah  Pertama dengan  Metode  VIKOR  dan  TOPSIS,” J.  Inf.
Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 3, no. 2, pp. 113–121, 2017.
[2] R.  Pradita  and  N.  Hidayat,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Guru
Berprestasi
Menggunakan  Metode  PROMETHEE,” J.  Sains
Dan Seni Pomits , vol. 2, no. 1, pp. 63–68, 2013.
[3] I. G. B. Subawa, I. M. A. Wirawan, and I. M. G.
Sunarya,  “PEMILIHAN  PEGAWAI  TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE  WEIGHTING  (  SAW  )  DI  PT TIRTA  JAYA  ABADI  SINGARAJA,”  vol.  4,
2015.
[4] M.  Elistri,  J.  Wahyudi,  and  R.  Supardi, “Penerapan  Metode  Saw  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan  Pada Sekolah  Menengah  Atas  Negeri  8  Seluma,” J. Media Infotama Penerapan Metod. SAW… ISSN , vol. 10, no. 2, pp. 1858–2680, 2014.
[5] Elistri,  M.,  Wahyudi,  J.,  &  Supardi,  R.  (2014).
Penerapan Metode Saw Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan  Pada Sekolah Menengah Atas Negeri 8 Seluma. Jurnal Media  Infotama  Penerapan  Metode  SAW… ISSN, 10(2), 1858–2680.
[6] Frieyadie.
(2016). DALAM SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PROMOSI,  (1),
37–45.