Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin
Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Penentuan Siswa Berprestasi Tingkat Sekolah Dasar
Faridi 1 , Ahmad Hambali 2 , Maryanah Safitri 3 1 Universitas Muhammadiyah Tangerang, faridimkom@gmail.com, Jl. Perintis Kemerdekaan I Babakan No. 33 Cikokol, Tangerang, Indonesia
2 Universitas Muhammadiyah Tangerang, ahmadhambali1997@gmail.com, Jl. Perintis Kemerdekaan I Babakan No. 33 Cikokol, Tangerang, Indonesia
3 STMIK Nusa Mandiri Jakarta, maryanah.msf@nusamandiri.ac.id, Jl. Jatiwaringin Raya No.02, Jakarta Timur, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : 16 Juli 2020 : 10 Nov 2020 : 01 Des 2020 Pemberian  penghargaan  terhadap  siswa  berprestasi  di  SDN
Pondok  Bahar  02  sangat  penting  karena  dapat  memotivasi prestasi  dan  meningkatkan  antusiasme  siswa  dalam  belajar. Penentuan  siswa  berprestasi  yang  dilakukan  oleh  SD Negeri Pondok  Bahar  02  hanya  diambil  dari  rata-rata  semua  nilai dari ketiga aspek yaitu keterampilan, pengetahuan dan sikap. Hal  tersebut  dianggap  kurang  tepat  karena  siswa  berprestasi harus  aktif  dalam  kegiatan  sekolah,  memiliki  kepribadian yang  bagus  dan  beberapa  kriteria  lainya  sehingga  proses penentuan  siswa  berprestrasi  tersebut  kurang  akurat.  Selain itu,  Penentuan  siswa  berprestasi  dengan  beberapa  kriteria akan  memerlukan  banyak  waktu  untuk  menghitungnya. Untuk  itu  membutuhkan  sistem  yang  dapat  menangani manajemen  pengambil  keputusan  dalam  menentukan  siswa berprestasi  secara  cepat  dan  akurat.  Metode Simple  Simple Additive  Weighting  (SAW) adalah  metode  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  siswa  berprestasi  di  SDN Pondok  Bahar  02.  Ada  lima  kriteria  yang  akan  digunakan sebagai  referensi  untuk  menentukan  prestasi  belajar  siswa yaitu nilai rata-rata jumlah raport semester 2, rata-rata jumlah pengetahuan,  rata-rata jumlah  keterampilan,  rata-rata jumlah sikap  dan  absensi  (Alfa).  Nilai  terbesar  akan  menghasilkan siswa yang berkualitas. Metode  pengumpulan data menggunakan observasi dan wawancara. Sedangkan perancangan  sistem  menggunakan  metode Unified  Modeling
Language (UML) dan wireframepro mockflow sebagai desain antar muka. Dengan sistem ini, sekolah dapat dengan mudah, cepat  dan  akurat  dalam  memilih  kriteria  dan  menentukan siswa beprestasi.
Kata Kunci : SAW SPK Siswa Berprestasi Sekolah Dasar

## Abstract
The awarding of outstanding students at SDN Pondok Bahar 02 is very important because it can
motivate achievement and increase student’s enthusiasm in learning. The determination of high achieving  students  by  the  SD  Negeri  Pondok  Bahar  02  is  only  taken  from  the  average  of  all grades  from  the  three  aspects,  namely  skills,  knowledge  and  attitudes.  This  is  considered inappropriate  because  high  achieving  students  must  be  active  in  school  activities,  have  good personalities and several other criteria so that the process of determining achievement students is less  accurate.  In  addition,  the  determination  of  student  achievement  with  several  criteria  will require a lot of time to calculate. For that we need a system that can handle the management of decision  makers  in  determining  high  achieving  students  quickly  and  accurately.  The  Simple Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  is  a  method  that  can  be  used  to  determine  high achieving  students  in  SDN  Pondok  Bahar  02.  There  are  five  criteria  that  will  be  used  as  a reference to determine student achievement, namely the average value of the number of second semester report cards, the average amount of knowledge, the average number of pregnancies, the average number of attitudes and absences. The greatest value will produce quality students. Data collection methods using observation and interviews. While the system design uses the Unified Modeling Language (UML) method and wireframe mockflow as the interface design.With this system,  schools  can  easily,  quickly  and  accurately  choose  criteria  and  determine  student achievement.

## 1. Pendahuluan
Memberikan  penghargaan  terhadap  siswa berprestasi  merupakan  salah  satu  cara  untuk meningkatkan  motivasi  siswa  (Andriyani  & Hafiz, 2018) agar terus mempertahankan dan meningkatkan prestasinya. Penghargaan
terhadap  siswa  berprestasi  juga  dapat memotivasi siswa lain
sehingga meningkatkan  semangat  belajar.  Penentuan siswa  berprestasi  yang  dilakukan  oleh  pihak sekolah  SD  Negeri  Pondok  Bahar  02  yang memiliki alamat lengkap di Jalan Sunan Giri RT.  01/04  No.23,  Pondok  Pucung,  Karang Tengah,  Kota  Tangerang,  Banten,  hanya diambil dari rata-rata semua nilai dari ketiga aspek  yaitu  keterampilan,  pengetahuan  dan sikap.  Namun  dalam  hal  tersebut  dianggap tidak  tepat  karena  siswa  berprestasi  harus aktif  dalam  kegiatan  sekolah,  memiliki kepribadian yang bagus dan beberapa kriteria lainya  sehingga  proses  penentuan  siswa berprestrasi  pada  SD  Negeri  Pondok  Bahar 02 tersebut dianggap kurang akurat.
Penentuan siswa berprestasi dengan beberapa kriteria  akan  memakan  waktu  yang  relatif lama  (Havid,  2018)  dan  kurang  efektif (Hidayatulloh et al., 2018) untuk menghitungnya,  oleh  karena  itu  dibutuhan
sistem informasi penentuan siswa berprestasi untuk  menangani  pengolahan  nilai  dan menentukan  siswa  berprestasi  dengan  cepat, tepat  dan  akurat  (Taufiq  &  Hadi,  2016)  dari beberapa kriteria yang ada.
Pada penelitian sebelumnya yang berjudul “Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan siswa  berprestasi  sebagai  peserta  olimpiade sains  menggunakan  metode  simple  additive weighting (SAW)” (Kusumo, 2018) memiliki kriteria  yang  spesifik  dan  tidak  bersifat umum  karena  dikhususkan  untuk  calon peserta  olympiade,  kemudian  penelitian “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Siswa  Berprestasi  Berbasis  Website  dengan Metode Simple Additive Weighting” (Pradana,  Purwanti,  &  Arfriandi,  2018) menggunakan  kriteria  yang  terlalu  banyak yaitu  ada  delapan  kriteria  sehingga  kurang efektif,  serta  penelitian  “Penerapan  Metode Simple  Additive  Weighting (  SAW  )  Untuk
Pemilihan  Siswa  Terbaik”  (Setiadi  et  al., 2018)  memiliki  kriteria  pada  bagian  prilaku yaitu  berakhlak  baik  dan  bertanggung  jawab dibuat terpisah.
Berdasarkan  hal  di  atas  tersebut,  peneliti akan  menganalisa  dan  peracangan  sistem pendukung  keputusan  siswa  berprestasi  di SD  Negeri  Pondok  Bahar  02  menggunakan
Metode Simple  additive  Weighting (SAW) yang  bersifat  dinamis  baik  kriteria  maupun alternatifnya  (Ismanto  &  Effendi,  2017). Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap  alternatif  di  semua  atribut  (Setiadi  et al., 2018). Proses pemilihan siswa berprestasi dilakukan  dengan  perangkingan  bobot  dari kriteria-kriteria yang ada dengan menggunakan  metode  SAW.  Perancangan sistem  ini  dapat  membantu  pihak  sekolah dalam  menentukan  prestasi  belajar  siswa secara  cepat  dan  akurat  serta  meminimalisir kesalahan-kesalahan dalam pendukung keputusan menentukan siswa berprestasi.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan untuk mendapatkan  informasi  dari  data-data  yang diperlukan adalah sebagai berikut :
1. Observasi
Pengamatan langsung (Observasi) melalui  pengamatan  langsung  atau peninjauan  secara  cermat  dan  langsung di  lapangan  atau  lokasi  penelitian  yaitu
SDN  Pondok  Bahar  02  dengan  objek penelitian  pada  kelas  2B  dengan menggunakan 5 alternatif, yang berlamat  di  Jalan  Sunan  Giri  RT.  01/04 No.23, Pondok Pucung, Karang Tengah,
Kota Tangerang, Banten 15159.
2. Matode Wawancara
Wawancara (Interview) dilakukan kepada Staff Operator
2.2. Metode Penjumlahan Terbobot Pada  analisa  dan  perancangan  sebagai
sempel  untuk  penjumlahan  terbobot  dalam menentukan  siswa  berprestasi  menggunakan metode Simple  additive  Weighting (SAW).
Adapun  langkah  penyelesaian  suatu  masalah menggunakan metode Simple Additive
Weighting sebagai berikut (Mulyati, 2016) :
1. Menentukan alternatif, yaitu Ai.
2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu Cj.
3. Memberikan  nilai  rating  kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
4. Menentukan  bobot  preferensi  atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.
5. Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membuat matrik keputusan yang dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai  setiap  alternatif  (A i )  pada  setiap kriteria  (C j )  yang  sudah  ditentukan, dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
7. Melakukan normalisasi matrik keputusan  dengan  cara  menghitung nilai  rating  kinerja  ternomalisasi  (rij)
dari alternatif Ai pada kriteria
8. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi  (rij)  membentuk  matrik ternormalisasi (R)
9. Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi  ) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).
(1) ) (cost) biaya attribut j jika (benefit keuntungan attribut j jika        ij ij ij ij ij X MinX MaxX X r
Keterangan :
= nilai ranting kinerja ternomalisasi
=  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari setiap kriteria
= nilai terbesar dari setiap kriteria i
= nilai terkecil dari setiap kriteria i
benefit  = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik dimana rij adalah ranting kinerja ternomalisasi dari alternative Ai pada atribut Cj; i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n. Nilai prefensi
untuk  setiap  alternative  (Vi)  diberikan sebagai :
(2) 1    n j i ij j r w V
Keterangan :
Vi = rangking setiap alternative
Wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai ranting kinerja ternomalisasi Nilai Vi yang lebih besar mengidentifikasikan  bahwa  alternatif  Ai
lebih terpilih.
2.3. Metode Perancangan
Dalam penelitian ini terdapat dua jenis
perancangan, yaitu:
1. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  akan  menunjukkan gambaran  umum  sistem  serta  model yang  akan  dibuat  karena  sistem  yang dibuat akan menghasilkan sebuah
perangkat  lunak  berorientasi  objek,
maka perlu dilakukan pemodelan sistem berdasarkan objek-objek yang digunakan  (Indriyani,  Ali,  Rio,  & Rahmaddeni, 2020). Dalam perancangan sistem ini penulis menggunakan metode
Unified  Modeling  Language (UML) karena  dengan  menggunakan  metode UML  dengan  aplikasi  yang  digunakan yaitu Enterprise Architect.
2. Perancangan Desain Antar Muka Pada analisa dan perancangan sistem ini penulis menggunakan wireframepro
mockflow sebagai desain antar muka.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengolahan Data dengan SAW
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah menetukan perhitungan dalam memilih siswa terbaik tingkat sekolah dasar dengan
menggunakan metode Simple Additive
Weighting (SAW), yaitu:
1. Menentukan alternatif ( Ai )
Alternatif  dalam  penelitian  ini  adalah siswa/siswi  SDN  Negeri  Pondok  Bahar 02,  penulis  akan  menggunakan  5 alternatif  pada  kelas  2B  dalam  contoh perhitungan  metode Simple  Additive Weighting (SAW).
Tabel 1.  Alternatif A1 Amirah Farhatunnisa A2 Zenitha Putri Syakila A3 Lucky Arjuna Baoa Lingga A4 Muhammad Wildan A5 Azka Raffael Yusuf
2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu Cj
Tabel 2. Kriteria Kriteria Nama Kriteria C1 Rata-rata  jumlah  raport semester 2 terakhir C2 Rata-rata jumlah pengetahuan  semester  2 terakhir C3 Rata-rata jumlah keterampilan  semester  2 terakhir C4 Rata-rata  jumlah  sikap semester 2 terakhir C5 Absensi
Pada tabel 2 di atas terdapat lima kriteria yang ditentukan yaitu : Rata-rata jumlah raport  semester  2  terakhir,  Rata-rata jumlah pengetahuan semester 2 terakhir, Rata-rata  jumlah  keterampilan  semester 2  terakhir,  Rata-rata  jumlah  sikap semester 2 terakhir, dan Absensi.
3. Memberikan  Nilai  Bobot  Pada  Setiap Kriteria, terlihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Nilai bobot kriteria Nilai Kriteria (C) Bobot (%) Keterangan 1 50 – 59 Buruk, tidak direkomendasikan 2 60 – 69 Kurang, direkomendasikan 3 70 – 79 Cukup, direkomendasikan
4 80 – 89 Baik, direkomendasikan 5 90 – 100 Sangat baik, direkomendasikan
Langkah ketiga yaitu memberikan nilai bobot (W)  pada  setiap  kriteria.  Dimulai  dari  nilai terendah  50  sampai  dengan  nilai  tertinggi 100, dapat dilihat pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Kriteria rata-rata jumlah rapot C1 Bobot (W) 90 – 100 5 80 – 89 4 70 – 79 3 60 – 69 2 50 – 59 1
Kriteria  yang  pertama  yaitu  rata-rata  jumlah rapot (C1) diberi bobot (W).

## Tabel 5. Kriteria rata-rata jumlah pengetahuan
C2 Bobot (W) 90 – 100 5 80 – 89 4 70 – 79 3 60 – 69 2 50 – 59 1
Kriteria  yang  kedua  yaitu  rata-rata  jumlah pengetahuan (C2) diberi bobot (W) 1 sampai dengan 5. dapat dilihat pada tabel 5 diatas.

## Tabel 6 Kriteria jumlah keterampilan
C3 Bobot (W) 89 – 100 5 78 – 88 4 66 – 77 3 60 – 65 2 49 – 59 1
Tabel  6  diatas  menjelaskan  kriteria  yang ketiga yaitu jumlah keterampilan (C3) diberi bobot (W) 1 sampai dengan 5
Tabel 7 Kriteria jumlah sikap C4 Bobot (W) 1 – 30 3 11 – 20 2 0 – 10 1
Kriteria  yang  keempat  yaitu    terlihat  pada tabel  7  dengan  jumlah  sikap  (C4)  diberi bobot (W) 1 sampai dengan 3
Tabel 8 Kriteria absensi (jumlah alfa) C5 Bobot (W) 0 5 1 4 2,3 3 4,5,6 2 7 1 >=7 0
Kriteria  yang  kelima  yaitu  absensi  dari jumlah  alfa  (C5)  diberi  bobot  0  sampai dengan 5.
4. Menentukan  Bobot  preferensi  atau tingkat  kepentingan  (W)  dari  setiap kriteria.
Tabel 9 Tingkat kepentingan dari setiap kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Rating (%) 16 21 20 20 13
Langkah  keempat  yaitu  menunjukan  tingkat kepentingan dan bobot pada setiap kriteria 5. Membuat  tabel  rating  kecocokan  setiap
alternatif pada setiap kriteria
Tabel 10 . Rating kecocokan dari setiap
kriteria alternatif Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5 A1 4 4 4 3 5 A2 5 5 5 2 5 A3 4 4 4 2 5 A4 3 3 4 2 3 A5 3 3 4 2 5
Langkah  kelima  yaitu  membuat  tabel  rating kecocokan  setiap  alternative  pada  setiap kriteria.
6. Tahap  Selanjutnya  dari  tabel  rating kecocokan  di  dapat  matrik  keputusan yaitu sebagai berikut
X =
7. Melakukan  normalisai  keputusan  X dengan  cara  menghitung  nilai  rating kinerja ternormalisasi ( ) dari alternatif
( )  pada  kriteria  ( ).  Maka  nilai normalisai matrik alternatif setiap alternatif adalah :
1. Normalisasi matrik alternatif A1
2. Normalisasi matrik alternatif A2
3. Normalisasi matrik alternatif A3
4. Normalisasi matrik alternatif A4
5. Normalisasi matrik alternatif A5
Dari  hasil  perhitungan  persamaan,  maka  di dapat sebuah nilai matrik ternormalisasi :
R =
8. Hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari
perkalian elemen baris matrik ternomalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian elemen kolom  matrik  (W).Nilai  Vi  yang  lebih besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif tersebut  yang  terpilih.  Berikut  proses perangkingan,  dalam  hal  ini  bobot  21 adalah  bobot  yang  terbaik,  maka  semua kriteria  yang  di  asumsikan  sebagai kriteria  keuntungan.  Dengan  demikian, pada  proses  normalisasi  matrik  diambil nilai maksimum yang menjadi pembaginya.  Maka  nilai  total  integral untuk setiap alternatif adalah:
Alternatif Optimal = Maks V
1. Nilai total integral A1
2. Nilai total integral A2
3. Nilai total integral A3
4. Nilai total integral A4

## 5. Nilai total integral A5
Hasil dari perhitungan diatas adalah :
Tabel 11. Hasil nilai total integral Alternatif C1 C2 C3  C4  C5  Hasil A1 12,8  16,8 16 20 13 78,6
A2 16 21 20 12 13 82
A3 12,8  16,8 16 12 13 70,6 A4 9,6 12,6 12 12 7,8 54 A5 9,6 12,6 16 12 13 63,2
Tabel 12 Rating keputusan Alternatif Nilai Total Integral Keterangan Bobot Kriteria A2 = Zenitha Putri Syakila 82 Baik, direkomendasikan A1 = Amirah Farhatunnisa 78,6 Cukup, direkomendasikan A3 = Lucky Arjuna 70,6 Cukup, direkomendasikan A5 = Azka Raffael Yusuf 63,2 Kurang, direkomendasikan A4 = Muhammad Wildan 54 Tidak, direkomendasikan Berdasarkan  table  rating  keputusan,  nilai terbesar  terdapat  pada  alternative  A2  yaitu
Zenitha  Putri  Syakila  dengan  nilai  total integral 82 dengan keterangan bobot kriteria“Baik, direkomendasikan”.
3.2. Desain Sistem
A. Usecase Diagram
Gambar 1 Usecase diagram wali kelas
Dalam Usecase  Diagram pada  gambar  1 diatas, ada satu Actor yang terlibat yaitu wali kelas
Tabel 13. Deskripsi actor dalam usecase NO Actor Deskripsi 1. Wali Kelas Actor yang mempunyai hak akses untuk melakukan seluruh proses yang terjadi pada sistem Tabel 14. Deskripsi usecase No Use Case Deskripsi 1. Login Sistem menampilkan form Login , User melakukan proses login
terhadap sistem dan sistem akan mengverifikasinya
2. Menu Utama Sistem menampilkan menu utama 3. Kelola data User Sistem menampilkan form data user , wali kelas dapat merubah, menambah, menyimpan dan
menghapus user 4. Kelola data Siswa Sistem menampilkan form data siswa, wali kelas dapat merubah, menambah, menyimpan dan menghapus data siswa 5. Kelola Data Kriteria
Sistem menampilkan form data kriteria, wali kelas dapat merubah, menambah, meyimpan dan menghapus  data Kriteria 6. Mengin put Data Bobot Sistem menampilkan form data bobot, wali kelas menginput nilai bobot kriteria pada setiap siswa 7. Mempr oleh Data Hasil Sistem menampilkan form data hasil terdiri dari data siswa dan data kriteria
8. Laporan  Sistem menampilkan laporan data kriteria dan laporan data hasil berprestasi, wali kelas, dapat mencetak laporan tersebut.
9. Laporan Data Kriteria Sistem menampilkan laporan data kriteria. Wali kelas, dapat mencetak laporan tersebut. 10. Laporan Data Hasil Sistem menampilkan laporan data hasil siswa berprestasi. Wali kelas, dapat mencetak laporan tersebut. 11. Logout Sistem menampilkan form Login , User melakukan proses logout terhadap sistem dan sistem akan mengverifikasinya.

## B. Activity Diagram
Dalam  desain  sistem  ini  terdapat  tiga activity diagram yaitu:

## 1. Activity Diagram Login
Gambar 2. Activity diagram login
Sebelum  menggunakan  sistem  ini,  seorang user dalam  hal  ini  wali  kelas  harus login terlebih  dahulu  denganmenginput username dan password . Sistem akan  memvalidasinya, jika  berhasil  maka  akan  muncul  tampilan menu  utama,  namun  jika  gagal  maka  akan diminta  kembali  untuk  menginput username dan password
2. Activity Diagram System Pendukung Keputusan Siswa Beprestasi

## Gambar 3. Activity diagram SPK
Setelah  berhasil login ,  maka  tampil menu  utama  yang  terdiri  dari  tambah
user , kelola data dan laporan.
3. Activity Diagram Laporan
Dalam  menu  laporan  terdapat  dua  pilihan, yaitu  laporan  data  kriteria  dan  laporan  data hasil siswa berprestasi.

## C. Desain Prototype Antar Muka
Rancangan prototyp e  antar  muka  sistem pengambilan  keputusan  pemilihan  siswa berprestasi terdiri dari :
1. Desain Tampilan Login
Gambar 5. Tampilan login
Untuk  menggunakan  aplikasi  ini, user harus login terlebih  dahulu  dengan  menginput username dan password.

## 2. Desain Tampilan Menu Utama
Gambar 6.  Tampilan menu utama
Menu utama terdiri tambah data siswa, kelola data, laporan dan logout.
3. Desain Tampilan Kelola Data User
Gambar 7. Tampilan kelola data user
Menu  Kelola  data user berfungsi  untuk mengelola data user, mulai dari tambah, edit dan hapus data user.

## 4. Desain Tampilan Kelola Data Siswa

## Gambar 8. Tampilan kelola data siswa
Menu  Kelola  data  siswa  berfungsi  untuk mengelola  data  siswa,  mulai  dari  tambah, edit  dan  hapus  data  siswa.  Desain  Tampilan Kelola Data Kriteria
Gambar 9. Tampilan kelola data kriteria
Menu  Kelola  data  kriteria  berfungsi  untuk mengelola  data  kriteria,  mulai  dari  tambah, edit dan hapus data kriteria.
5. Desain Tampilan Menginput Data Bobot

## Gambar 10. Tampilan menginput data bobot
Menu data bobot berfungsi untuk menambah data bobot.

## 6. Desain Tampilan Data Hasil Normalisasi

## Gambar 11. Tampilan data hasil normalisasi
Gambar  11  merupakan  tampilan  data  hasil normalisasi

## 7. Desain Tampilan Laporan Data Kriteria
Gambar 12. Tampilan data kriteria
Gambar 12 merupakan tampilan laporan data kriteria atau hasil perhitungan kriteria.
8. Desain  Tampilan  Laporan  Data  Hasil Siswa Berprestasi

## Gambar 13 Tampilan data hasil siswa berprestasi
Gambar  13  merupakan  tampilan  yang digunakan  sebagai  laporan  data  hasil  siswa berprestasi
4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  terhadap sistem pengambilan keputusan dalam pemilihan  siswa  berprestasi  di  SD  Negeri Pondok  Bahar  02,  maka  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Bobot  perhitungan  adalah  merupakan salah  satu  indikator  penting  dalam perhitungan  untuk  menentukan  siswa berprestasi.
2. Berdasarkan tabel rating keputusan, nilai terbesar  dengan  kriteria  nilai  rata-rata jumlah  raport  semester  2,  rata-rata jumlah  pengetahuan,  rata-rata  jumlah keterampilan, rata-rata jumlah sikap dan absensi  (Alfa)  terdapat  pada  alternative A2  yaitu  Zenitha  Putri  Syakila  dengan nilai total integral 82 dengan keterangan bobot kriteria“Baik, direkomendasikan”.

## 5. Referensi
Andriyani,  N.,  &  Hafiz,  A.  (2018).
Perbandingan Metode AHP Dan Topsis Dalam Penentuan Siswa Berprestasi. Proseding Seminar Nasional  Darmajaya , 1 ,  362–371. Retrieved From Https://Jurnal.Darmajaya.Ac.Id/Index. Php/PSND/Article/View/1268
Havid,  W.  (2018).  Penerapan  Metode Fuzzy Logic Tsukamoto Untuk Penentuan  Siswa  Berprestasi  Pada Sman  1  Sangatta  Selatan. JATI-Jurnal
Mahasiswa  Teknik  Informatika , 2 (1), 283–289. Retrieved From Https://Ejournal.Itn.Ac.Id/Index.Php/J ati/Article/View/1281/1154 Hidayatulloh,  T.,  Suhada,  S.,  Nursyifa,  E.,
Yusuf,  L.,  Studi,  P.,  Informasi,  S.,  … Informasi,  S.  S.  (2018).  Pengambilan Keputusan  Penerima  Beasiswa  Sma Menggunakan Fuzzy Multiple Atribute Decision  Making. Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri , 14 (2),  247–252.  Retrieved
From
Http://Ejournal.Nusamandiri.Ac.Id/Ind ex.Php/Pilar/Article/View/75
Indriyani,  N.,  Ali,  E.,  Rio,  U.,  & Rahmaddeni.  (2020).  SATIN  –  Sains Dan  Teknologi  Informasi  Menentukan Kualitas Pelayanan Maskapai Penerbangan Domestik Dengan Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Nova  Indriyani. SATIN  -  Sains  Dan Teknologi  Informasi , 6 (1).  Retrieved From Http://Jurnal.Stmik-Amik- Riau.Ac.Id/Index.Php/Satin/Article/Vi ew/605 Ismanto,  E.,  &  Effendi,  N.  (2017).  SATIN –  Sains  Dan  Teknologi  Informasi Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting  ( SAW ). SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi , 03 (01),  1–9.  Retrieved From Http://Jurnal.Stmik-Amik
-
Riau.Ac.Id/Index.Php/Satin/Article/Vi ew/208 Kusumo,  H.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Sebagai Peserta Olimpiade Sains  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (Saw). Jurnal
Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , 9 (1), 37–45. Retrieved From Http://Ejurnal.Provisi.Ac.Id/Index.Php /JTIKP/Article/View/157 Mulyati,  S.  (2016).  Penerapan  Metode Simple  Additive  Weighting  UNTUK Penentuan Prioritas Pemasaran Kemasan  Produk  Bakso  Sapi. Jurnal Informatika  Universitas  Pamulang ,
1 (1), 33–37. Retrieved from http://openjournal.unpam.ac.id/index.p hp/informatika/article/view/1466
Pradana,  R.  L.,  Purwanti,  D.,  &  Arfriandi, A. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi  Berbasis  Website  dengan Metode  Simple  Additive  Weighting.
Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 01 (20),
34–41. Retrieved from https://ejournal.undip.ac.id/index.php/j sinbis/article/view/17335/pdf Setiadi,  A.,  Ningsih,  A.  R.,  Studi,  P., Informatika, M., Studi, P.,
Informatika,  T.,  …  Weighting,  S.  A.
(2018).  Penerapan  Metode  Simple
Additive  Weighting  (  SAW  )  Untuk Pemilihan  Siswa  Terbaik. Jurnal SISFOKOM , 07 (September), 104–109. Retrieved from http://jurnal.atmaluhur.ac.id/index.php/
sisfokom/article/view/00017
Taufiq,  R.,  &  Hadi,  E.  S.  (2016).  Rancang Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan Hasil  Nilai  Siswa  Naik  Dan  Tidak Naik Berbasis Java Di Sdn Sepatan Ii. Jurnal  Teknik  UMT , 5 (2),  67–73.
Retrieved from http://jurnal.umt.ac.id/index.php/jt/arti cle/view/349/238