## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 804 − 810 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3266

## Seleksi Peserta Lomba Paskibraka Menggunakan Metode Hybrid AHP-SAW
Gentur Wahyu Nyipto Wibowo 1,* , Saludin 2 , Lamhot Sitorus 3 , Gogor Christmass Setyawan 4 , Jeperson Hutahaean 5
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara, Jepara Jl. Taman Siswa, Pekeng, Kauman, Tahunan, Kec. Tahunan, Kabupaten Jepara, Jawa Tengah, Indonesia
2 Fakultas Teknik Informatika, Universitas Bina Insani, Bekasi Jl. Raya Siliwangi No.6, RT.001/RW.004, Sepanjang Jaya, Kec. Rawalumbu, Kota Bekasi, Jawa Barat, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Katolik Santo Thomas, Medan Jl. Setia Budi, Kampung Tengah, Kec. Medan Tuntungan, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia
4 Prodi Informatika, Universitas Kristen Immanuel, Sleman Jl. Ukrim No.KM. 11, Kadirojo I, Purwomartani, Kec. Kalasan, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia
5 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Asahan Jl. Prof.H.M.Yamin No.173, Kisaran Naga, Kec. Kota Kisaran Timur, Kabupaten Asahan, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* gentur@unisnu.ac.id, 2 saludin@binainsani.ac.id, 3 lamhot68@yahoo.com, 4 masgogor@ukrimuniversity.ac.id,
5 jepersonhutahean@gmail.com Email Penulis Korespondensi: gentur@unisnu.ac.id Submitted: 20/03/2023; Accepted: 20/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak− Perlombaan  merupakan  ajang  keberhasilan  sebuah  sekolah  dalam  menunjukan  keberhasilan  sebuah  sekolah  mendidik peserta didik mereka, salah satu jenis perlombaan adalah perlombaan paskibraka antar sekolah, permaslaahan yang sering terjadi dalam  proses  pemilihan  calon  peserta  perlombaan  paskibrakan  adalah  dengan  menunjuk  siswa  yang  dianggap  memenuhi kompetensi yang diharapkan, hal tersebut akan berdampak tidak baik dalam pertimbangan minat, ketahanan tubuh dan pengetahuan terhadap paskibra sehingga maksimal dalam mencapai tujuan yang diharapkan dalam sebuah perlombaan, pemilihan secara subjektif dianggap  tidak  sesuai  dilakukan  pada  zaman  sekarang,  perlu  dilakukan  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  bantuan teknologi  agar  meminimalisirkan  kesalahan  dalam  proses  pemilihan,  pada  penelitian  ini  digunakan  sebuah  sistem  pengambilan keputusan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  terstruktur  dalam  bentuk  logika  perhitungan,  penggunaan  sistem  pendukung keputusan  sudah  banyak  diterapkan  oleh  pimpinan  dalam  pengambilan  keputusan,  logika  pengambilan  keputusan  berupa perhitungan menggunakan penerapan metode pengambilan keputusan, salah satu metode penerapan adalah metode Simple Additive Weighting  dalam  mencari  nilai  data  yang  akan  dipilih,  dan  untuk  meningkatkan  hasil  penelitian  agar  lebih  akurat  dilakukan kombinasi metode pembobotan bahan pertimbangan seperti metode AHP, kombinasi metode atau hybrid AHP-SAW mendapatkan hasil 1.0 sebagai nilai tertinggi
Kata Kunci: SPK; Peserta Paskibra; Hybrid AHP-SAW; Seleksi
Abstract− The competition is an event for the success of a school in showing the success of a school educating their students, one type  of  competition  is  the  paskibraka  competition  between  schools,  the  problem  that  often  occurs  in  the  process  of  selecting prospective  participants  for  the  paskibrakan  competition  is  to  designate  students  who  are  considered  to  meet  the  expected competencies, this will have an adverse impact on the consideration of interest, endurance and knowledge of the paskibra so that it is maximal in achieving the expected goals in a competition, subjective selection is considered inappropriate today, it is necessary to make decisions using technological assistance in order to minimize errors in selection process, in this study a decision-making system was used to obtain more structured results in the form of logical calculations, the use of decision support systems has been widely applied o by leaders in making decisions, the logic of decision making is in the form of calculations using the application of decision making methods, one method of application is the Simple Additive Weighting method in finding the value of the data to be selected, and to improve research results so that they are more accurate a combination of weighting methods for consideration such as the method AHP, a combination of methods or AHP-SAW hybrid get the results of 1.0 as the highest value
Keywords: DSS; Paskibra Participants; Hybrid AHP-SAW; Selection

## 1. PENDAHULUAN
Ajang  perlombaan  antar  sekolah  sudah  menjadi  hal  yang  umum  untuk  membuktikan  sekolah  tersebut  merupakan sekolah  yang  hebat  dan  berprestasi,  salah  satu  contoh  perlombaan  antar  sekolah  adalah  perlombaan  paskibra  atau perlombaan  kekompakan  dan  keunikan  kelompok  paskibraka  antara  sekolah  satu  dengan  yang  lainnya.  Seorang paskibraka tentunya memiliki ciri kekuatan fisik, ketegasan dan sikap yang berwibawa dalam tugas membawa bendera kemerdekaan bangsa Indonesia atau pusaka dan lambang dari Indonesia [1], [2]. Sehingga banyak pihak sekolah ikut terlibat  mempersiapkan  peserta  terbaik  dalam  rangka  perlombaan  paskibraka,  adapun  jenis  perlombaan  seperti perlombaan pentas seni, perlombaan paskibraka daerah, hingga antar provinsi. Hal tersebut dilakukan dengan tujuan siswa dapat mengembangkan potensi diri dengan tampil percaya diri. Dan wujud dari keberhasilan perlombaan akan membantu siswa paskibraka, guru maupun pihak sekolah mendapatkan kebanggaan terhadap keberhasilan mendidik dan memotivasi siswa dalam ajang sebuah perlombaan[3].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 804 − 810 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3266
Masalah yang sering terjadi adalah pada pemilihan peserta perlombaan paskibraka, siswa yang ikut berperan dalam  perlombaan  paskibra  adalah  siswa  yang  ikut  perlombaan  bukan  karena  seleksi  yang  tepat,  tetapi  hanya berdasarkan  kemauan  tanpa  memikirkan  aspek-aspek  yang  harus  dipenuhi  seperti  fisik  yang  kuat,  kemampuan koordinasi yang baik dan lain-lain. Pemilihan juga hanya berdasarkan tinggi badan dan pemilihan secara sepihak atau subjektif dari guru-guru kelas masing-masing. Hal tersebut akan membuat pengaruh buruk terhadap orang-orang yang benar-benar lulus kualifikasi dan persyaratan serta akan menghilangkan kesempatan kepada yang benar sekolah. penting  dilakukan  pemilihan  terhadap  siswa  yang  akan  menjadi  peserta  perlombaan  paskibraka  untuk menghindari hal yang yang mungkin terjadi dikemudian hari, pemilihan akan lebih baik jika diterapkan menggunakan sebuah sistem untuk menghindari terjadinya pemilihan secara subjektif serta dapat mempersingkat waktu dalam proses pemilihan,  adapun  sistem  yang  diterapkan  dalam  pengambilan  keputusan  disebut  dengan  SPK  atau  singkatan  dari Sistem Pengambilan Keputusan[4], [5]. Dimana sistem tersebut dibuat berdasarkan logika pengambilan keputusan atau disebut  dengan  metode.  Metode  yang  diterapkan  akan  membantu  peneliti  dalam  memperhitungkan  semua  bahan pertimbangan  dalam  pemilihan  peserta  paskibraka.  Adapun  jenis  metode  yang  digunakan  adalah  metode  AHP (Analytic Hierarchy Process) dan juga metode SAW (Simple additive weight), dilakukan kombinasi dua metode untuk mendapatkan hasil penelitian yang jauh lebih maksimal[6], [7].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  penggunaan  metode  ini  sudah  banyak  membantu  dalam  menyelesaikan permasalahan  pengambilan  keputusan.  Penelitian  terkait  terhadap  metode  pemobotan  AHP  (Analytic  Hierarchy Process) yang dilakukan oleh Ahmad abdul Chamid pada tahun 2017 terhadap kombinasi metode AHP dan metode Topsis mengalami peningkatan sebanyak 35% dari hasil awal dengan penggunaa metode topsis saja, sehingga hasil penelitian  disebut  sebagai kombinasi  metode  sangat  baik  dilakukan  terhadap penelitian  selanjutnya dan  dinyatakan bahwa “setiap penggunaan preferensi harus memperhatikan kecocokan antar objek yang diteliti dengan preferensi yang akan digunakan. Oleh karena itu perlu adanya inovasi kombinasi metode AHP” [8] .
Penelitian yang dilakukan oleh Satria Rizki Arianto pada tahun 2020 terhadap calon penerima bantuan BPNT menggunakan  metode  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process)  dalam  penentuan  bobot  dan  perangkingan  menggunakan metode  SAW    dari  10  sampel  terdapat  1  sampel  yang  memiliki  ketidaksamaan  dengan  sampel  yang  lainnya  hasil penelitian tertinggi mendapatkan nilai sebesar 96% atau 0,9641 yang ditunjuk sebagai orang yang layak mendapatkan dana bantuan, penelitian ini menyebutkan penggunaan metode AHP (Analytic Hierarchy Process) dan  SAW (Simple additive weight) berhasil menemukan penyelesaian masalah dalam pemilihan calon penerima bantuan [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian harus dimiliki dalam sebuah penelitian agar penelitian tersebut tidak lari dari jalur yang akan dilaksanakan, adapun isi dari sebuah metodologi penelitian merupakan tahapan dan hal-hal yang berhubungan dengan penelitian, jenis penelitian ini disebut dengan penelitian kuantitatif.

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan awal dilakukan dengan pengumpulan data, data sampel diambil dari sekolah SMKN 3 dimana sekolah ini sering menerapkan perlombaan paskibraka, sementara data dan kriteria diterapkan menurut beberapa pakar dalam situs website  resmi,  dilakukan  studi  literatur  terhadap  penelitian  terdahulu  dalam  menemukan  pencarian  solusi permasalahan dan didtetapkan menggunakan kombinasi dua metode yaitu metode AHP  dan  SAW, hasil dai kombinasi metode akan memberikan keputusan terhadap peserta yang memenuhi kriteria dalam pengambilan keputusan[10], [11].

## 2.2 Peserta Lomba Paskibraka
Paskibraka merupakan singkatan dari pasukan pengibar bendera pusaka, paskibraka senidir biasanya ada pada pelajar taraf    Sekolah  Menengah  Atas  dan  setaranya,  dan  biasanya  dilakukan  ajang  perlombaan  sebagai  bentuk  dan  rasa kecintaan  sekolah  terhadap  negara  Indonesia,  perlombaan  juga  sebagai  bentuk  keberhasilan  sekolah  mendidik kekompakan para pelajar dan membantu mengharumkan nama sekolah yang dibawa, dalam hal perlombaan tentunya tidak  sembarangan  oraang  dapat  berpartisipasi  sebagai  peserta  lomba  paskibraka    [13].  Peserta  lomba  paskibraka merupakan orang-orang yang mengikuti perlombaan dalam menampilkan kekompakan dan Gerakan kaki yang tegas dan unik dalam membawa dan mengibarkan bendera negara Indonesia atau sang merah putih, peserta lomba haruslah pelajar-pelajar yang memenuhi syarat seperti aktif, kekuatan fisik dan mental yang baik dan banyak hal lain yang harus dipenuhi unntuk menjadi peserta lomba paskibraka.

## 2.3 Metode Analytical Hierarchy Process
Metode AHP atau singkatan dari metode Analytic Hierarchy Process merupakan salah satu metode pembobotan yang disediakan  oleh  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  tujuan  memberikan  kualitas  yang  tepat  nilai  kriteria

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 804 − 810 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3266
sehingga proses penyeleksian lebih akurat, adapun proses yang diterapkan dalam pencarian nilai dari metode  Analytic Hierarchy Process adalah sebagai berikut ini:
1. Membuat matriks perbandingan berpasangan dari setiap kriteria.
W=[w 1 /w j ]= [ w 1 /w 1 w 1 /w 2 … w i /w n w 2 /w 1 w 2 /w 2 … w 2 /w n … … … … w n /w 1 w n /w 1 … w n /w n ] (1)

## 2. Menentukan prioritas elemen
A=[a ij ]= [ 1 a 12 … a 1n 1/a 1 1 … a 2n … … … … 1/a 1n 1/a 2n … 1 ] (2)
3. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan memebaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata- rata.
a ij ∗ =a ij / ∑ a ij n i=j (3)
4. Mengukur Konsistensi
Dalam  pembuatan  keputusan,  penting  untuk  mengetahui  seberapa  baik  konsistensi  yang  ada  karena  kita  tidak menginginkan  keputusan  berdasarkan  pertimbangan  dengan  konsistensi  yang  rendah.  Hal-hal  yang  dilakukan dalam langkah ini adalah:
W i = ∑ a ij ∗ /n n i=1 (4)
5. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus:
CI = (λ maks ̵ n)/(n-1) (5) Dimana n = banyaknya elemen
6. Hitung Rasio Konsistensi/Consistency Ratio (CR) dengan rumus:
CR = CI/RC (6) Dimana: CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Indeks Random Consistency
7. Memeriksa  konsistensi  hierarki.  Jika  nilainya  lebih  dari  10%,  maka  penilaian  data  judgment  harus  diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar [14] .

## 2.3 Metode Simple Additive Weighting
Adapun tahapan dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai berikut [15] – [20] : 1. Membuat matrik keputusan 2. Melakukan pencarian nilai normalisasi dengan rumus sebagai berikut in:
r ij = xij max untuk jenis kriteria benefit (7)
r ij = min xij untuk jenis kriteria cost (8)
3. Mencari nilai rangking
Pada tahapan ini dilakukan dengan cara hasil nilai normalisasi dikalikan dengan masing-masing bobot kriteria dan hasil dari perkaian tersebut lalu dijumlahkan dan tentukan nilai tertinggi dari keseluruhan nilai alternatif.
Vi = ∑ w j × r ij n j=0 (9)
Keterangan: Vi : Nilai Preferensi 𝑤𝑗 : Bobot 𝑟𝑖𝑗 : Matrik yang ternormalisasi j

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 804 − 810 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3266
n : Jumlah Kriteria/Atribut

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini merupakan pembahasan proses pemilihan siswa unggulan kimia industri, untuk mencari nilai tertinggi menggunakan sistem pendukung keputusan dengan menerapkan kombinasi metode AHP (Analytic Hierarchy Process) dan SAW (Simple Additive Weighting) untuk mempermudah menemukan kandidat terbaik siswa yang akan menjadi peserta lomba paskibraka pada proses pemilihannya, berikut ini pada tabel 1, merupakan data yang akan diproses atau diseleksi sebagai anggota perlombaan paskibraka:
Tabel 1. Daftar Dan Nilai Alternatif
Alternatif Tinggi (C1) Riwayat Penyakit (C2) Mahir Baris Berbaris (C3) Berpenampilan Menarik (C4) Dandi 165 cm Ada Sangat Baik Sangat Baik Ardiman 160 cm Tidak Sangat Baik Cukup Wikara 160 cm Ada Baik Baik Elzaki 175 cm Tidak Sangat Baik Sangat Baik Tami 170 cm Tidak Baik Baik Ranto 167 cm Tidak Sangat Baik Baik Wijaya 164 cm Tidak Buruk Buruk Sari 155 cm Ada Baik Baik Sikali 170 cm Tidak Sangat Baik Cukup Yuni 165 cm Ada Baik Cukup
Dalam sebuah  penelitian menggunakan metode hybrid sistem pendukung keputusan, dibutuhkan nilai angka untuk dilakukan tahapan-tahapan masing-masing metode, sehingga data pada table 1 akan dikonversikan menjadi nilai angka, Adapun parameter yang ditentukan pada penelitian ini terhadap nilai keterangan huruf sebagai berikut ini:
1. Untuk keterangan “Ada” nilai 50 dan keterangan “Tidak” nilai sebesar 100, hal tersebut karena pada keterangan kriteria Riwayat penyakit, jika calon peserta memiliki Riwayat penyakit tentu saja akan berdampak buruk terhadap kelangsungan perlombaan dan kinerja tidak bisa maksimal.
2. Untuk keterangan kriteria Mahir Baris Berbaris (C3) dan Berpenampilan Menarik  (C4) sebagai berikut ini: a. Sangat Baik = 100
b. Baik = 80 c. Cukup = 60 d. Buruk = 40 e. Sangat Buruk = 20,
Sehingga data pada tabel 1, dirubah menjadi data yang terlihat pada tabel 2, sebagai berikut:
Tabel 2. Nilai Kriteria Dari Alternatif Alternatif Tinggi (C1) Riwayat Penyakit (C2) Mahir Baris Berbaris (C3) Berpenampilan Menarik (C4) Dandi 165 50 100 100 Ardiman 160 100 100 60 Wikara 160 50 80 80 Elzaki 175 100 100 100 Tami 170 100 80 80 Ranto 167 100 100 80 Wijaya 164 100 40 40 Sari 155 50 80 80 Sikali 170 100 100 60 Yuni 165 50 80 60

## 3.1 Penerapan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process)
Langkah yang harus dilakukan dalam menentukan prioritas kriteria sebagai berikut:
1.   Membuat matriks perbandingan berpasangan
Tahapan ini lakukan pemberian nilai dari 1-9 pada masing-masing pertemuan kriteria, nilai 1 jika kriteria didalam matrik bertemu dengan kriteria itu sendiri.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 804 − 810 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3266
Tabel 3. Matriks Perbandingan Untuk Kriteria
Tinggi (C1) Riwayat Penyakit (C2) Mahir Baris Berbaris (C3) Berpenampilan Menarik (C4) Tinggi (C1) 1 3 5 9 Riwayat Penyakit (C2) 1/3 1 5 5 Mahir Baris Berbaris (C3) 1/5 1/5 1 7 Berpenampilan Menarik (C4) 1/9 1/5 1/7 1
Lakukan pembagian nilai sehingga hasil sebagai akan diperoleh pada perbandingan matrik tahapan dua 2.   Matriks perbandingan yang sudah disederhanakan
Pada matrik ini merupakan pembagian nilai pada tabel 4 agar hasil lebih sederhana
Tabel 4. Matriks Perbandingan Yang Disederhanakan Tinggi (C1) Riwayat Penyakit (C2) Mahir Baris Berbaris (C3) Berpenampilan Menarik (C4) Tinggi (C1) 1 3,000 5 9 Riwayat Penyakit (C2) 0,333 1 5 5 Mahir Baris Berbaris (C3) 0,2 0.2 1 7 Berpenampilan Menarik (C4) 0,111 0,200 0.1428 1 ∑ Kolom 1,644 4,400 11,143 22
4.   Mencari nilai baris
Adapun hasil dari pembagian diatas sebagai berikut ini dan dijumlahkan untuk mencari nilai baris masing-masing kriteria, hasil pada tabel 5 didapatkan dari nilai masing-masing kolom dibagi dengan jumlah kolom ( ∑ Kolom), sehingga hasilnya sebagai berikut ini:
Tabel 5. Matriks Untuk Kriteria Yang Dinormalkan Tinggi (C1) Riwayat Penyakit (C2) Mahir Baris Berbaris (C3) Berpenampilan Menarik (C4) ∑ Baris Tinggi (C1) 0,500 0,750 0,455 0,409 2,114 Riwayat Penyakit (C2) 0,167 0,250 0,455 0,227 1,098 Mahir Baris Berbaris (C3) 0,100 0,050 0,091 0,318 0,559 Berpenampilan Menarik (C4) 0,056 0,050 0,013 0,045 0,164
5.   Mencari nilai Eigen Vektor
Nilai baris dibagi dengan jumlah kriteria, pada penelitian ini jumlah kriteria ada 4 sehingga hasil perhitungan di atas diperoleh nilai bobot kriteria yang dapat dilihat pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Nilai Bobot Kriteria Kriteria Bobot Tinggi (C1) 0,536975 Riwayat Penyakit (C2) 0,276455 Mahir Baris Berbaris (C3) 0,143759 Berpenampilan Menarik (C4) 0,042811
Hasil tersebut akan digunakan pada perhitungan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting).

## 3.2 Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Penerapan metode metode SAW (Simple Additive Weighting) mendapatkan hasil sebagai berikut ini:
1. Membentuk matrik keputusan
Matrik merupakan nilai awal dari alternatif dan kriteria yang dimiliki oleh alternatif tersebut
165   50 100 100 160   100  100 60 160   50 80 80 175   100 100 100
170   100 80 80

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 804 − 810 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3266
167   100 100 80 164   100 40 40
155   50 80 80
170   100  100 60
165   50 80 60
2. Normalisasi Matrik Keputusan
Pada tahapan ini nilai masing-masing kolom dibagi dengan nilai tertinggi dari keseluruhan kolom dikarenakan semua data bersifat benefit atau menguntungkan, sehingga hasilnya sebagai berikut ini:
0,9428571 0,5 1 1 0,9142857 1 1 0,6 0,9142857 0,5 0,8 0,8 1 1 1 1 0,9714286 1 0,8 0,8 0,9542857 1 1 0,8 0,9371429 1 0,4 0,4 0,8857143 0,5 0,8 0,8 0,9714286 1 1 0,6 0,9428571 0,5 0,8 0,6
3. Mencari Nilai Preferensi
Nilai preferensi merupakan tahapan terakhir dalam perhitungan dimana nilai hasil normalisasi dikalikan dengan masing-masing nilai bobot kriteria perkolom, pada tahapan ini nilai bobot diambil berdasarkan hasil pencarian nilai dengan metode AHP dimana nilai C1= 0,536975, C2= 0,276455, C3 = 0,143759 dan C4 = 0,042811
0,9428571 × 0,536975 0,5 ×  0,276455 1 ×  0,143759 1 ×  0,042811 0,9142857 × 0,536975 1 ×  0,276455 1 ×  0,143759 0,6 ×  0,042811 0,9142857 × 0,536975 0,5 ×  0,276455 0,8 ×  0,143759 0,8 ×  0,042811 1 × 0,536975 1 ×  0,276455 1 ×  0,143759 1 ×  0,042811 0,9714286 × 0,536975 1 ×  0,276455 0,8 ×  0,143759 0,8 ×  0,042811 0,9542857 × 0,536975 1 ×  0,276455 1 ×  0,143759 0,8 ×  0,042811 0,9371429 × 0,536975 1 ×  0,276455 0,4 ×  0,143759 0,4 ×  0,042811 0,8857143 × 0,536975 0,5 ×  0,276455 0,8 ×  0,143759 0,8 ×  0,042811 0,9714286 × 0,536975 1 ×  0,276455 1 ×  0,143759 0,6 ×  0,042811 0,9428571 × 0,536975 0,5 ×  0,276455 0,8 ×  0,143759 0,6 ×  0,042811
Setelah  perhitunga  ini  dilakukan,  tahapan  selanjutnya  dipilih  nilai  tertinggi  sebagai  alternatif  yang  terpilih, Adapun hasil dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Rangking

## 4. KESIMPULAN
Penerapan teknologi dan prinsip metode dalam pengambilan keputusan dapat membantu menghasilkan nilai yang lebih selektif dan akurat, hasil yang ditemukan pada penelitian ini mendapatkan nilai tertinggi sebesar 1 atau nyaris sempurna yaitu 100% dari nilai-nilai lainnya, hal tersebut menunjukan alternatif Bernama Elzaki memiliki seluruh kriteria yang dibutuhkan untuk dapat layak menjadi calon peserta paskibraka, penelitian ini menggunakan kombinasi metode untuk
Nama Calon Peserta Total Nilai Rangking Dandi 0,831088 7 Ardiman 0,936849 4 Wikara 0,778432 9 Elzaki 1 1 Tami 0,947344 5 Ranto 0,96689 3 Wijaya 0,854305 6 Sari 0,76309 10 Sikali 0,967533 2 Yuni 0,785212 8

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 804 − 810 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3266
mendapatkan hasil yang lebih akurat dan terstruktur, sistem pendukung keputusan merupakan pilihan yang tepat dalam problem segala pengambilan keputusan yang bersifat berjangka dan penuh pertimbangan.

## REFERENCES
[1] P.  Matematika,  U.  Mulawarman,  and  O.  Matematika,  “Pemilihan  Peserta  Olimpiade  Matematika  Menggunakan  Metode MOORA dan MOOSRA,” vol. 3, no. 4, pp. 489–494, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1238.
[2] N. Sutrikanti, H. Situmorang, Fachrurrazi, H. Nurdiyanto, and M. Mesran, “Implementasi  Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat Tingkat SMA Menerapkan Metode VIKOR,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 5, no. 2407–389X, pp. 109–113, 2018.
[3] J. Informatika, “APLIKASI ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM PEMILIHAN SISWA MENGIKUTI LOMBA OLIMPIADE,” no. 1, 2016.
[4] F. Agustina, A. T. Sumpala, and A. Arysespajayadi, “SPK Pemilihan Jurusan Siswa Baru Menggunakan Metode AHP dan MOORA Pada SMKN 1 Kolaka,” Jurnal Sains dan Informatika, vol. 7, no. 1, pp. 87–96, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i1.292.
[5] H.  Syahputra,  M.  Syahrizal, S.  Suginam,  S.  D.  Nasution,  and  B. Purba,  “SPK  Pemilihan  Konten Youtube Layak  Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains  (SAINTEKS),  vol.  1,  no.  1,  pp.  678–685,  2019,  [Online].  Available:  https://prosiding.seminar- id.com/index.php/sainteks/article/view/215/210
[6] D.  M.  Midyanti,  R.  Hidyati,  and  S.  Bahri,  “HIJAU  DI  KOTA  PONTIANAK  MENGGUNAKAN  METODE  AHP- COPRAS,” vol. 3, no. 2, pp. 100–105, 2018.
[7] A. S. Nadeak, “Implementasi Ahp Dan Moosra Pemilihan Kasir Terbaik (Studi Kasus: Suzuya Departement Store),” Pelita Informatika:  Informasi  dan  …,  vol.  9,  pp.  189–196,  2021,  [Online].  Available:  https://www.ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/2882
[8] A.  A.  Chamid  and  A.  C.  Murti,  “Kombinasi  Metode  Ahp  Dan  Topsis  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan,”  Prosiding SNATIF Ke-4, pp. 115–119, 2017.
[9] G. S. Mahendra, “Metode Ahp-Topsis Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penempatan Atm,” JST (Jurnal Sains dan Teknologi), vol. 9, no. 2, 2020, doi: 10.23887/jst-undiksha.v9i2.24592.
[10]  G. Hendro, T. B. Adji, and N. A. Setiawan, “Penggunaan Metodologi Analisa Komponen Utama ( PCA ) untuk Mereduksi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penyakit Jantung Koroner,” Seminar Nasional ScrETec, pp. 1–5, 2012.
[11]  H. Hasanah, “TEKNIK-TEKNIK OBSERVASI (Sebuah Alternatif Metode Pengumpulan Data Kualitatif Ilmu-ilmu Sosial),” At-Taqaddum, vol. 8, no. 1, p. 21, 2017, doi: 10.21580/at.v8i1.1163.
[12]  E.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Wasit/Juri  Olahraga  Beladiri  Pencak  Silat  Menggunakan  Metode Profile Matching,” Explorer (Hayward), vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2021, [Online]. Available: https://journal.fkpt.org/index.php/Explorer/article/view/35
[13]  H. Nugroho, S. Y. Gontara, P. D. Angga, G. Jariono, and I. L. Maghribi, “Quality Of Physical Condition Of Youth Pencak Silat Athletes Reviewed From Speed, Power, and Strength,” Kinestetik : Jurnal Ilmiah Pendidikan Jasmani, vol. 5, no. 1, pp. 154–162, 2021, doi: 10.33369/jk.v5i1.14376.
[14]  D.  M.  Midyanti,  R.  Hidyati,  and  S.  Bahri,  “HIJAU  DI  KOTA  PONTIANAK  MENGGUNAKAN  METODE  AHP- COPRAS,” vol. 3, no. 2, pp. 100–105, 2018.
[15]  S.  K.  Simanullang  and  A.  G.  Simorangkir,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Calon  Karyawan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN: Terapan Informatika Nusantara, vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[16]  M.  Badaruddin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menerapkan  Kombinasi  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC),” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 3, no. 4, p. 366, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1508.
[17]  S. Sunarti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wisata Kuliner Di Wilayah Kota Depok Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Jurnal Eksplora Informatika, vol. 9, no. 2, pp. 105–110, 2020, doi: 10.30864/eksplora.v9i2.323.
[18]  M.  R.  Ramadhan,  M.  K.  Nizam,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  Dalam  Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[19]  I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW (Simple Additive Weighting) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[20]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.