## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENENTUAN JURUSAN SISWA SMK MENERAPKAN METODE SAW
Sri Wahyuni 1 , Haniarsih 2 1,2 Universitas Panca Sakti Bekasi Jl. Kapten Sumantri No 16 Cikarang Bekasi e-mail: sriyuni82.sw@gmail.com, haniarsih17429065@gmail.com 2

## ABSTRAK
SMK  Islam  Al  Amin  memiliki  empat  pilihan  jurusan  yang  bisa  dipilih  calon  siswa.  Dengan peminatan  tanpa  adanya  tes,  maka  terjadi  penumpukan  jumlah  siswa  di  satu  jurusan  yaitu  Teknik Komputer  Jaringan  (TKJ),  kemudian  dirubahlah  cara  penentuan  jurusan  yang  dilaksanakan  dengan  tes atau penyaringan berdasarkan kemampuan. Dengan cara yang dilaksanakan sekarang, wakasek kurikulum kerepotan  karena  masih  mengandalkan  laporan  dari  hasil  tes.  Dalam  penelitian  ini  dirumuskan  sebuah aplikasi  berbasis  web  dengan  menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) untuk  membantu wakasek  dalam  penentuan  jurusan  siswa.    Dan  terbukti  hasil  implementasi  dari  aplikasi  yang  dibuat menunjukkan  nilai  positif  yaitu  dapat  diterima  dan  digunakan  sebagai  penunjang  keputusan  penentuan jurusan siswa di SMK Islam Al Amin Bekasi.
Kata kunci: Sisem Penunjang Keputusan , SAW, Penjurusan .

## ABSTRACT
SMK  Islam  Al  Amin  has  four  majors  that  prospective  students  can  choose  from.  With specialization  without  a  test,  there  is  an  accumulation  of  the  number  of  students  in  one  department, namely Computer Network Engineering (TKJ), then the method of determining the majors is changed by means of tests or screening based on ability. With the way it is being implemented now, the vice secretary of the curriculum is having problems because they still rely on reports from test results. In this study, a web-based application was formulated by applying the Simple Additive Weighting (SAW) method to help the vice principal in determining student majors. And it is proven that the results of the implementation of the  application  made  show  a  positive  value  that  can  be  accepted  and  used  as  a  decision  supporter  for determining student majors at SMK Al Islam Amin Bekasi.
Key word: DSS, SAW, Majors , Decission Support System.

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK) Islam  AL  Amin  adalah  salah  satu  sekolah  SMK di  Bekasi  yang  memiliki  empat  buah  jurusan yaitu Teknik Komputer Jaringan (TKJ), Akuntansi  Keuangan  dan  Lembaga  (AKL), Otomatisasi  dan  Tata  Kelola  Perkantoran (OTKP)  dan  Bisnis  Daring  dan  Pemasaran (BDP). Sistem pejurusan yang digunakan saat ini masih mengalami kendala karena hanya berdasarkan minat atau keinginan siswa, sehingga  menimbulkan  penumpukan  hanya  di salah  satu  jurusan  yang  mengakibatkan  jurusan yang lainnya menjadi tidak ada peminatnya.
Wakasek memerlukan waktu lebih banyak dalam  penentuan  jurusan  siswa.  Hal  ini dikarenakan  siswa  lebih  cenderung  memilih jurusan  yang  lebih  banyak  temannya  saja.  Siswa masih  sedikit  mengesampingkan  kemampuannya dalam  mata  pelajaran  utama  dalam  jurusan  yang dia pilih.
Kemampuan dan minat siswa didapat dari sistem  jalur  undangan  yang  sejenis  dengan Penelusuran  Minat  dan  Kemampuan,  dimana yang akan menjadi pertimbangan dalam penilaian penjurusan  yaitu  nilai  test  pada  5  (lima)  mata pelajaran  yang  diujikan  setelah  masuk  menjadi siswa  kelas  X.  Kelima  Mata  Pelajaran  tersebut adalah  Matematika,  Bahasa  Inggris,  Bahasa

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Indonesia,  Ipa  dan  Tik.  Dari  kriteria  inilah  yang digunakan dalam proses perhitungan.
Maka, diperlukan sebuah sistem pendukung  keputusan  dalam  penentuan  jurusan agar  menghasilkan  keputusan  yang  mendekati objektif.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) . Dalam penelitian  ini  menggunakan  data  sampel  dari SMK Islam Al Amin Cikarang Bekasi.
Menurut (Kusrini, 2007) “Sistem
merupakan  kumpulan  elemen  yang  saling berkaitan  yang  bertanggung  jawab  memproses masukan (input) sehingga menghasilkan keluaran (output).”.
Menurut  Fishburn  dan  MacCrimmon dalam  (Munthe,  2013)  mengemukakan  bahwa Metode  Simple  Additive  Weight  (SAW),  sering juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  Simple  Additive Weight  (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif pada  semua  atribut.  Menurut  (Asnawati  dan Kanedi,  2012)  “Kriteria  penilaian  dapat ditentukan  sendiri  sesuai  dengan  kebutuhan perusahaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penulis  melakukan  penelitian  di  SMK ISLAM  AL  AMIN  Cikarang  Utara  yang beralamat  di  Jl.  Industri  Km.  3  Blok  T Pasirgombong  Cikarang  utara  –Bekasi  17530. No. Telphon : 021 89321208 metode pengumpulan data dalam penelitian ini meliputi:
a. Obervasi
Peneliti  melakukan  pengamatan  langsung  ke lokasi  penelitian  dengan  mengamati  proses penentuan  jurusan  siswa.  Dari  proses  ini mendapatkan data alternatif dan kriteria.
b. Wawancara Peneliti  melaksanakan  wawancara  kepada Wasi  Gunawan,  S.Pd  sebagai  Wakil  Kepala Sekolah  bidang  Kurikulum  SMK  Islam  Al Amin  pelaksana  penentu  penjurusan  siswa pada hari  Sabtu tanggal  8  Mei  2021  di  SMK Islam  Al  Amin  mendapatkan  hasil  berupa data  pembobotan  masing-masing  kriteria  dan proses penentuan jurusan siswa.
c. Studi Pustaka
Peneliti  membaca  jurnal  penelitian  yang menerapkan  metode  SAW  untuk  dapat mereferensi dan membandingkan hasil penelitian. Penelitian pertama dilakukan oleh Rusdiansyah,  Ikhsan  Shahlin  Mustofa  yang berjudul “Analisis  Keputusan  Menentukan
Jurusan  Pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting”. Dalam  penelitian  ini  dikembangkan  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode yang dapat menyelesaikan permasalahan Multiple  Atrribute  Decision  Making  (MADM) yang  terbukti  memiliki  kinerja  yang  sangat efektif  terhadap  data-data  yang  nilainya  berupa kisaran  dalam  jangkauan  nilai  tertentu.  Metode SPK  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Metode  ini menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, yang dilanjutkan dengan proses perangkingan.
Sehingga  akanmenghasilkan  alternatif  terbaik dari  banyak  alternatif  dengan  perhitungan  yang cukup tepat.
Penelitian  yang  kedua  dilakukan  oleh Dian  Novita  Handayani,  Fitro  Nur  Hakim, Achmad  Solechan.  Yang  berjudul  “Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan Di Sma Berdasarkan Nilai Akadamik Dan Minta Siswa  Menggunakan  Fuzzy  Simple  Additive Weighting”.  penjurusan  di  SMA  saat  ini  masih dilakukan dengan mamual dan memiliki kecenderungan  melihat  nilai  akedemik  siswa saja.  Jika  nilai  siswa  memenuhi  standar  KKM (Kriteria  Keluntasan  Minimum)  yang  telah ditentukan  oleh  sekolah  maka  dapat  ditentukan siswa tersebut masuk salah satu jurusan yang ada. Sedangkan  untuk  melihat  minat  siswa,  biasanya siswa  diminta  mengisi  kuesioner  secara  manual. Cara manual tersebut menjadi kurang pruktis dan memakan  waktu  yang  lama,  rentan  terjadi kesalahan  dalam  pemeriksaan  dan  penilaian sehingga kesalahan dapat terjadi dalam menentukan  nilai.  Kesulahun  dalam  memilih jurusan  akan  merugikan  bagi  siswa,  baik  dari biaya maupun waktu. Sistem pendukung keputusan pemilihan jurusan di SMA menggunakan  metode  Fucy  Simple  Additive Wighting  (FSAW)  dibangun  untuk  membantu sekolah dalam mempermudah menentukan jurusan.  Kriteria  yang  digunakan  odalah  nilai akademik siswa dan minat siswa.
Penelitian yang ketiga Alfi Dwi Sukmawan.  Yang  berjudul  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Jurusan  Di  Perguruan Tinggi”.  Dalam  penerapan  tes  yang  dilakukan masih  menggunakan  sistem  manual  sehingga dalam  pengambilan  keputusannya  masih  harus menunggu  waktu  yang  cukup  lama.  Maka dibuatlah  sistem  penunjang  keputusan  untuk pemilihan jurusan di perguruan tinggi.
Penelitian keempat dilakukan oleh Frieyadie  dengan  judul  Penerapan  Metode

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Simple  Additive  Weight  (Saw)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan
Jabatan.  Dalam  penelitian  ini  menghasilkan sebuah  aplikasi  yang  menerapkan  metode  SAW sebgai  referensi  pengambilan  keputusan  promosi kenaikan  jabatan.  Untuk  mendapatkan  promosi jabatan seorang karyawan tidak hanya dilihat dari segi seberapa lamanya karyawan tersebut bekerja tetapi  juga  harus  memiliki  kinerja  dan  perilaku yang baik .
Adapun langkah penyelesaian dalam
menggunakan meode SAW adalah:
1. Menentukan alternatif, yaitu A i’.
2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C j
3. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria W= [W 1 ,W 2 ,W 3 ,....W j ].
4. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
5. Membuat  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 j ) yang  sudah  ditentukan,  di  mana,  i=1,2,...m dan j=1,2,...n
X = [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 1𝑗 . . . . 𝑥 𝑖1 𝑥 𝑖2 … 𝑥 𝑖𝑗 ] (1)
6. Melakukan  normalisasi  matrik  keputusan dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternomalisasi  (r ij )  dari  alternatif  A i pada kriteria C j 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) ]
(2)
Keterangan:
a.  Kriteria  keuntungan  dilakukan  apabila  nilai memberikan  keuntungan  bagi  pengambil keputusan. Sebaliknya, kriteria biaya dilakukan  apabila  menimbulkan  biaya  bagi pengambil keputusan.
b.  Apabila berupa kriteria keuntungan maka nilai dibagi  dengan  nilai  dari  setiap  kolom. Sedangkan  untuk  kriteria  biaya,  nilai  dari setiap kolom dibagi dengan nilai.
7. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi (r ij ) membentuk matris ternormalisasi (R).
R = [ 𝑟 11 𝑟 12 … 𝑟 1𝑗 . . . .
𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2 … 𝑟 𝑖𝑗 ] (3)
8. Hasil  akhir  nilai  preferensi  (V i )  diperoleh dari penjumlahan dan perkalian elemen baris matrik  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot preferensi  (W)  yang  bersesuaian  elemen kolom matrik (W).
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
Keterangan : V i =  Nilai  bobot  preferensi  dari  setiap alternatif W j = Nilai bobot dari setiap kriteria R ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi
Hasil  perhitungan  nilai  V i yang  lebih  besar mengindikasikan  bahwa  alternatif  A i merupakan alternatif terbaik.
Tahapan  dalam  penyelesaian  metode SAW dapat digambarkan dalam bagan berikut
Gambar 2.1 kerangka penelitian Berikut ini adalah tahapan pengambilan keputusan yang terbaik (Simangunsong, PBN dan Sinaga, SB, 2019):
1. Intelligence
Kecerdasan  dapat  didefinisikan  dalam banyak  pemahaman:  pemahaman  logika,
Menentukan kriteria Membuat Matrik Keputusan Menetapkan bobot kriteria Melakukan normalisasi Membuat Matrik normalisasi Mencari Nilai PreperensiTerbaik Perangkingan Hasil

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
kesadaran  diri,  pembelajaran.  pengetahuan emosional, penalaran,
perencanaan,
kreativitas, pemikiran kritis, dan pemecahan masalah. Secara umum, ini dapat digambarkan  sebagai  kemampuan  untuk mempersepsikan  sebuah  informasi,  dan mempertahankannya  sebagai  pengetahuan yang diterapkan.

## 2. Design
Desain  adalah  rencana  atau  spesifikasi untuk  konstruksi  objek  atau  sistem  atau untuk  implementasi  suatu  kegiatan  atau proses,  atau  hasil  dari  rencana  atau spesifikasi  itu  dalam  bentuk  prototipe, produk  atau  proses.  Kata  kerja  mendesain mengekspresikan proses pengembangan suatu desain.
3. Choice
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menentukan sebuah pilihan dari berbagai aspek pencarian,  evaluasi  dan  penyelesaian  yang dibuat  sesuai  dengan  model  yang  telah dirancang. Penyelesaian dengan menerapkan sebuah  model  adalah  nilai  spesifik  dari alternatif yang dipilih.
4. Implementation
Implementasi  diterapkan  pada  teknologi untuk  menggambarkan  interaksi  unsur- unsur dalam bahasa pemrograman. Penerapan  dipergunakan  untuk  mengenal dan menggunakan elemen kode atau sumber daya  pemrograman  yang  ditulis  ke  daam program.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Tahapan dalam metode SAW
1. Menentukan kriteria
Kriteria dalam penjurusan siswa adalah nilai mata pelajaran. Mata pelajaran yang menjadi kriteria  antara  lain  Bahasa  Inggris,  Bahasa Indonesia, IP, TIK dan Matematika. Masing- masing  kriteria  memiliki  bobot  atau  tingkat kepentingan yang dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1 Kriteria Nilai Bobot Preferensi (W) Attribut Bahasa Inggris 0,15 Benefid Bahasa Indonesia 0,10 Benefid IPA 0,20 Benefid TIK 0,25 Benefid Matematika 0,30 Benefid Sumber: SMK Al Amin

## 2. Matrik Keputusan
Berikut  adalah  penjabaran  masingmasing kriteria  yang  telah  dikonversikan  ke  bilangan fuzzy dengan nilai bobotnya
1) Kriteria Nilai Matematika (C 1 )
Nilai  maemaika  adalah  krieria  dalam penenuan penjurusan siswa. Nilai siswa akan dikonversi  dalam  bentuk  angka  fuzzy berdasarkan hasil wawancara dengan wakasek dan disajikan dalam table berikut:
Tabel 2

## Kriteria Nilai Matematika
Nilai Matematika Bilangan Fuzzy Nilai 0-20 Rendah (R) 2 21-40 Cukup (C) 3 41-50 Tinggi (T) 4 >51 Sangat Tinggi (ST 5

## Sumber: SMK Al Amin
2) Kriteria Nilai Bahasa Indonesia (C 2 )
Nilai  Bahasa  Indonesia  adalah krieria  dalam penenuan penjurusan siswa. Nilai siswa akan dikonversi  dalam  bentuk  angka  fuzzy berdasarkan hasil wawancara dengan wakasek dan disajikan dalam table berikut:
Tabel 3 Kriteria Nilai Bahasa Indonesia Nilai Bahasa Indonesia Bilangan Fuzzy Nilai 0-20 Rendah (R) 2 21-40 Cukup (C) 3 41-50 Tinggi (T) 4 >51 Sangat Tinggi (ST 5 Sumber: SMK Al Amin
3) Kriteria Nilai Bahasa Inggris (C 3 )
Nilai  Bahasa  Inggris  adalah  krieria  dalam penenuan penjurusan siswa. Nilai siswa akan dikonversi  dalam  bentuk  angka  fuzzy berdasarkan hasil wawancara dengan wakasek dan disajikan dalam table berikut:

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Tabel 4 Kriteria Nilai Bahasa Inggris Nilai Bahasa Inggris Bilangan Fuzzy Nilai 0-20 Rendah © 2 21-40 Cukup © 3 41-50 Tinggi (T) 4 >51 Sangat Tinggi (ST 5
Sumber : SMK Al Amin
4) Kriteria Nilai IPA (C 4 )
Nilai  IPA  adalah  krieria  dalam  penenuan penjurusan siswa. Nilai siswa akan
dikonversi  dalam  bentuk  angka  fuzzy berdasarkan hasil wawancara dengan
wakasek dan disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 5 Kriteria Nilai IPA Nilai IPA Bilangan Fuzzy Nilai 0-20 Rendah (R) 2 21-40 Cukup (C) 3 41-50 Tinggi (T) 4 >51 Sangat Tinggi (ST 5 Sumber: SMK Al Amin
5) Kriteria Nilai TIK (C 5 )
Nilai  TIK  adalah  krieria  dalam  penenuan penjurusan siswa. Nilai siswa akan dikonversi  dalam  bentuk  angka  fuzzy berdasarkan hasil wawancara dengan wakasek dan disajikan dalam table berikut:
Tabel 6 Kriteria Nilai TIK Nilai IPA Bilangan Fuzzy Nilai 0-20 Rendah (R) 2 21-40 Cukup (C) 3 41-50 Tinggi (T) 4 >51 Sangat Tinggi (ST 5 Sumber: SMK Al Amin 3. Menentukan bobot kriteria
Langkah  selajutkan  menentukan  masing-masing kriteria tersebut untuk ditentukan rating
kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria, yaitu lihat pada tabel 7
Tabel 7 Tingkat Kepentingan Kriteria No Kriteria (C j ) Bobot Nilai Bobot (W) 1 C 1 Matematika 30 % 0,30 2 C 2 Bahasa Inggris 15 % 0,15 3 C 3 Bahasa Indonesia 10 % 0,10 4 C 4 IPA 20 % 0,20 5 C 5 TIK 25 % 0,25 Bobot 1 Sumber: SMK Al Amin
Dari  tabel  di  atas,  dapat  diartikan matematika  adalah  kriteria  utama  yang  memiliki bobot  paling  besar  disbanding  nilai  lain  dan bobot terendah adalah nilai Bahasa Indonesia.
4. Melakukan normalisasi Tabel 8 Data Alternatif Kode Keterangan
A1  Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ) A2  Akuntasi Keuangan dan Lembaga (AKL)
A3  Otomatisasi Tata Kelola dan Perkantoran
(OTKP) A4  Bisnis Daringa dan Pemasaran (BDP)
Sumber: SMK Al Amin
Tabel  di  atas  menggambarkan  data alternatif  jurusan  yang  bisa  dipilih  oleh  siswa. Diinisialkan  dengan  A1  untuk  KJ,  A2  untuk AKL, A3 untuk OTKP dan A4 untuk BDP.
Tabel 9 Data table referensi jurusan No Rata-rata Jurusan Nama Jurusan 1 0.91 – 1.00 Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ) 2 0.81 – 0.90 Akuntasi Keuangan dan Lembaga (AKL) 3 0.71 – 0.80 Otomatisasi Tata Kelola dan Perkantoran (OTKP) 4 0.00 – 0.70 Bisnis Daringa dan Pemasaran (BDP) Sumber: SMK Al Amin

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Tabel 9 menggambarkan referensi jurusan siswa.  Nilai  yang  diperoleh  dari  perhitungan masing-masing  alternatif  memiliki  makna,  pada jurusan  apa  dia  akan  dierima.  Jika  rentang  nilai antara  0.91  sampai  1  maka  akan  diterima  di  KJ, jika nilai ada  pada rentang 0.81  sampai  0.9 akan diterima  di  AKL,  jika  nilai  berada  di  rentang antara  0.71  sampai  0.8  akan  diterima  di  OTKP dan  jika  nilai  yang  diperoleh  siswa  kurang  dari 0.71 maka akan diterima di BDP.
Berikut  data  alternatif  siswa  yang  akan dilakukan  penilaian  penjurusan  dengan  masing- masing  nilai  yang  dimiliki  oleh  siswa.  Dalam penelitian ini menggunakan sepuluh data sebagai sampel yang akan dilakukan perhitungan SAW.

## Tabel 10 Sample Data Hasil Ujian
No Nama Siswa Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1. SITI
NURHALIMAH 50 50 55 60 50
2. DZAKY AKBAR ANHARI 85 55 63 70 78 3. WISNU AJI SEPTIAWAN 58 46 49 52 55
4. NABILATUL IKHLASIYAH 82 54 61 68 75 5. KARINA AULIA AYUBI 85 55 63 70 78 6. RIRIN KHAERUNISSA 73 51 57 62 68 7. DIMAS BUDIMAN 79 53 60 66 73 8. NIHA SARASWATI 73 51 57 62 68 9. PEBRIANTI TATI ADZUHRI 100 60 70 80 90 10. GINA MUTMAINAH 100 60 70 80 95 Sumber: SMK Al Amin Matrik keputusan X = [ 50 50 55 60 50 85 55 63 70 78
58 46 49 52 55
82 54 61 68 75
85 55 63 70 78
73 51 57 62 68
79 53 60 66 73 73 51 57 62 68
100 60 70 80 90
100 60 70 80 95]
5. Mencari nilai preperensi terbaik 𝑟 11
= 50
max{50; 85; 58; 82; 85; 73; 79; 73; 100; 100}
= 50 100 =  0,50
𝑟 12 = 50
max{50; 55; 46; 54; 55; 51; 53; 51; 60; 60}
= 50 60 =  0,83
𝑟 13 = 55
max{55; 63; 49; 61; 63; 57; 60; 57; 70; 70}
= 55 70 =  0,79 𝑟 14 = 60 max{60; 70; 52; 68; 70; 62; 66; 62; 80; 80} = 60 80 =  0,75 𝑟 15 = 50 max{50; 78; 55; 75; 78; 68; 73; 68; 90; 95}
= 50 95 =  0,53 𝑟21 = 85
max{50; 85; 58; 82; 85; 73; 79; 73; 100; 100}
= 85 100 =  0,85
𝑟 22 = 55 max{50; 55; 46; 54; 55; 51; 53; 51; 60; 60} = 55 60 =  0,92
𝑟 23 = 63 max{55; 63; 49; 61; 63; 57; 60; 57; 70; 70} = 63 70 =  0,90
𝑟 24 = 70 max{60; 70; 52; 68; 70; 62; 66; 62; 80; 80} = 70 80 =  0,86

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
𝑟 25 = 78 max{50; 78; 55; 75; 78; 68; 73; 68; 90; 95} = 78 95 =  0,82 𝑟31 = 58 max{50; 85; 58; 82; 85; 73; 79; 73; 100; 100}
= 58 100 =  0,58 𝑟 32 = 46 max{50; 55; 46; 54; 55; 51; 53; 51; 60; 60}
= 46 60 =  0,76
𝑟 33 = 49 max{55; 63; 49; 61; 63; 57; 60; 57; 70; 70}
= 49 70 =  0,70 𝑟 34 = 52 max{60; 70; 52; 68; 70; 62; 66; 62; 80; 80}
= 70 80 =  0,65 𝑟 35 = 55 max{50; 78; 55; 75; 78; 68; 73; 68; 90; 95}
= 55 95 =  0,58 𝑟41 = 82 max{50; 85; 58; 82; 85; 73; 79; 73; 100; 100}
= 82 100 =  0,82 𝑟 42 = 54 max{50; 55; 46; 54; 55; 51; 53; 51; 60; 60}
= 54 60 =  0,90
𝑟 43 = 61 max{55; 63; 49; 61; 63; 57; 60; 57; 70; 70}
= 61 70 =  0,87
𝑟 44 = 68 max{60; 70; 52; 68; 70; 62; 66; 62; 80; 80} = 68 80 =  0,85 𝑟 45 = 75 max{50; 78; 55; 75; 78; 68; 73; 68; 90; 95}
= 75 95 =  0,79 𝑟51
= 85 max{50; 85; 58; 82; 85; 73; 79; 73; 100; 100}
= 85 100 =  0,85
𝑟 52 = 55 max{50; 55; 46; 54; 55; 51; 53; 51; 60; 60}
= 55 60 =  0,92
𝑟 53 = 63 max{55; 63; 49; 61; 63; 57; 60; 57; 70; 70}
= 63 70 =  0,90 𝑟 54 = 70 max{60; 70; 52; 68; 70; 62; 66; 62; 80; 80}
= 70 80 =  0,86 𝑟 55 = 78 max{50; 78; 55; 75; 78; 68; 73; 68; 90; 95}
= 78 95 =  0,82 𝑟61
= 73 max{50; 85; 58; 82; 85; 73; 79; 73; 100; 100}
= 73 100 =  0,73
𝑟 62 = 51 max{50; 55; 46; 54; 55; 51; 53; 51; 60; 60}
= 51 60 =  0,85

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
𝑟 63 = 57 max{55; 63; 49; 61; 63; 57; 60; 57; 70; 70}
= 57 70 =  0,81 𝑟 64 = 62 max{60; 70; 52; 68; 70; 62; 66; 62; 80; 80}
= 62 80 =  0,76 𝑟 65 = 68 max{50; 78; 55; 75; 78; 68; 73; 68; 90; 95}
= 68 95 =  0,72 𝑟71 = 79
max{50; 85; 58; 82; 85; 73; 79; 73; 100; 100}
= 79 100 =  0,79 𝑟 72 = 53 max{50; 55; 46; 54; 55; 51; 53; 51; 60; 60}
= 53 60 =  0,88 𝑟 73 = 60 max{55; 63; 49; 61; 63; 57; 60; 57; 70; 70}
= 60 70 =  0,86 𝑟 74 = 66 max{60; 70; 52; 68; 70; 62; 66; 62; 80; 80}
= 66 80 =  0,83
𝑟 75 = 73 max{50; 78; 55; 75; 78; 68; 73; 68; 90; 95}
= 73 95 =  0,77
𝑟81
= 73 max{50; 85; 58; 82; 85; 73; 79; 73; 100; 100}
= 73 100 =  0,73
𝑟 82 = 51 max{50; 55; 46; 54; 55; 51; 53; 51; 60; 60} = 51 60 =  0,85
𝑟 83 = 57 max{55; 63; 49; 61; 63; 57; 60; 57; 70; 70}
= 57 70 =  0,81 𝑟 84 = 62 max{60; 70; 52; 68; 70; 62; 66; 62; 80; 80}
= 62 80 =  0,76 𝑟 85 = 68 max{50; 78; 55; 75; 78; 68; 73; 68; 90; 95} = 68 95 =  0,72
𝑟91
= 100 max{50; 85; 58; 82; 85; 73; 79; 73; 100; 100} = 100 100 =  1,00
𝑟 92 = 60 max{50; 55; 46; 54; 55; 51; 53; 51; 60; 60}
= 60 60 =  1,00
𝑟 93 = 70 max{55; 63; 49; 61; 63; 57; 60; 57; 70; 70}
= 70 70 =  1,00 𝑟 94 = 80 max{60; 70; 52; 68; 70; 62; 66; 62; 80; 80}
= 80 80 =  1,00
𝑟 95 = 90 max{50; 78; 55; 75; 78; 68; 73; 68; 90; 95}
= 90 95 =  0,98

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
𝑟10 − 1 = 100 max{50; 85; 58; 82; 85; 73; 79; 73; 100; 100}
= 100 100 =  1,00 𝑟 10−2 = 60 max{50; 55; 46; 54; 55; 51; 53; 51; 60; 60} = 60 60 =  1,00
𝑟 10−3 = 70 max{55; 63; 49; 61; 63; 57; 60; 57; 70; 70}
= 70 70 =  1,00 𝑟 10−4 = 80 max{60; 70; 52; 68; 70; 62; 66; 62; 80; 80}
= 80 80 =  1,00 𝑟 10−5 = 95 max{50; 78; 55; 75; 78; 68; 73; 68; 90; 95} = 95 95 = 1,00 V1 = {(0,0)(0,50) + (0,15)(0,833) + (0,10)(0,785) + (0,20)(0,75) + (0,25)(0,526)} = 0,635 V2 = {(0,30)(0,85) + (0,15)(0,916) + (0,10)(0,9) + (0,20)(0,875) + (0,25)(0,821)} = 0,862 V3 = {(0,30)(0,58) + (0,15)(0,766) + (0,10)(0,7) + (0,20)(0,65) + (0,25)(0,578)}= 0,630 V4 = {(0,30)(0,82) + (0,15)(0,9) + (0,10)(0,871) + (0,20)(0,85) + (0,25)(0,789)} = 0,835 V5 = {(0,30)(0,85) + (0,15)(0,916) + (0,10)(0,9) + (0,20)(0,875) + (0,25)(0,821)} = 0,862 V6 = {(0,30)(0,73) + (0,15)(0,85) + (0,10)(0,81) + (0,20)(0,775) + (0,25)(0,715)}= 0,76 V7 = {(0,30)(0,79) + (0,15)(0,88) + (0,10)(0,86) + (0,20)(0,83) + (0,25)(0,77)} = 0,812 V8 = {(0,30)(0,73) + (0,15)(0,85) + (0,10)(0,81)
+ (0,20)(0,775) + (0,25)(0,72)} = 0,76 V9 = {(0,30)(1) + (0,15)(1) + (0,10)(1) + (0,20)(1) + (0,25)(0,947)} = 0,986 V10 ={(0,30)(1) + (0,15)(1) + (0,10)(1) + (0,20)(1) + (0,25)(1)} =  1
6. Perangkingan
Data sampel yang sudaah dilakukan perhitungan  dengan  metode  SAW  hasilnya dilakukan perangkingan, diurutkan dari hasil tertinggi,  hasilnya  dapat  disajikan  dalam tabel  berikut:

## Tabel 11 Perangkingan
Rangking  V i Nama Nilai 1 A 10 GINA MUTMAINAH 1 2 A 9 PEBRIANTI TATI ADZUHRI 0,986 3 A 2 DZAKY AKBAR ANHARI
0,862
4 A 5 KARINA AULIA AYUBI 0,862 5 A 4 NABILATUL IKHLASIYAH 0,835 6 A 7 DIMAS BUDIMAN 0,812 7 A 6 RIRIN KHAERUNISSA 0,76 8 A 8 NIHA SARASWATI 0,76 9 A 1 SITI NURHALIMAH 0,635 10 A 3 WISNU AJI SEPTIAWAN 0,63 Sumber: Hasil Pengolahan Data Dengan SAW

## 7. Hasil
Hasil  perangkingan  dihubungkan  dengan table  referensi  (table  3.9)  untuk  dapat menentukan hasil penempatan jurusan siswa. Data  sampel  yang  diolah  menghasilkan referensi  penentuan  jurusan  siswa  terdapat dalam tabel 3.13

## Tabel 12 Hasil
Rangking  V i Nama Nilai Jurusa n 1 A 10 GINA MUTMAIN AH 1 TKJ 2 A 9 PEBRIANT I TATI ADZUHRI 0,986 TKJ 3 A 2 DZAKY AKBAR ANHARI 0,862 AKL 4 A 5 KARINA AULIA AYUBI 0,862 AKL 5 A 4 NABILAT UL IKHLASIY AH 0,835 AKL

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
6 A 7 DIMAS BUDIMAN 0,812 AKL 7 A 6 RIRIN KHAERUN ISSA 0,76 OTKP 8 A 8 NIHA SARASWA TI 0,76 OTKP 9 A 1 SITI
NURHALI MAH 0,635 BDP
10 A 3 WISNU AJI SEPTIAW AN 0,63 BDP b. Implementasi Aplikasi
Hasil dari implementasi aplikasi dalam pengolahan  data  menggunakan  metode  SAW dapat  secara  garis  besar digambarkan  dalam  tiga tahapan berikut:
a. Data Siswa
Data  siswa  sebagai  alternatif  yang  akan diolah  datanya,  dimasukkan  ke  dalam aplikasi.
Gambar 1 Data Siswa
b. Proses
Data  siswa  beserta  nilainya  yang  sudah diinput,  kemudian  dilakukan  proses  SAW yang menghasilkan referensi hasilnya terlihat dalam gambar 2.
Gambar 2 proses SAW
c. Preferensi
Proses  selanjutnya  adalah  preferensi  adalah proses  perhitungan nilai  siswa  terdapat  pada gambar 3.3.

## Gambar 3 hasil preferensi

## d. Rekomendasi Jurusan
Hasil  terakhir  dari  semua  proses  ini  adalah rekomendasi  penentuan  jurusan  siswa.  Hasil rekomendasi  dari  aplikasi  terlihat  dalam gambar 3.4.0000000000000000
Gambar 4 rekomendasi jurusan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa Metode SAW dapat diterapkan dalam menentukan jurusan  siswa.  serta  Metode SAW yang dimplementasikan  dalam  sistem  berbasis  Web memudahkan  proses  penentuan  jurusan  bagi siswa dan dapat dilakukan tidak harus di sekolah.

## 5. REFERENSI
Asnawati, Indra Kanedi. 2012. Sistem Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Pangkat Karyawan  Perseroan  Terbatas  Pelayaran Kumafa  Lagun  Marina  Bengkulu.  ISSN: 1858-2680. Bengkulu: Jurnal Media
Infotama Vol.8, No. 1 Februari 2012: 118- 137
Frieyadie.  (2016).  Penerapan  Metode  Simple Additive  Weight  (SAW). Pilar  Nusa Mandiri Vol.XII, No. 1 Maret 2016 , 38-39.
Handayani  DN,  Hakim  FN,  Solechan  A,  2014. Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk
Pemilihan  Jurusan  Menggunakan  Fuzzy

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Multiple Atribute Decision Making Dengan Metode Simple Additive Weighting  Studi  Kasus  Pada  Sma  Islam
Sultan  Agung  1  Semarang.  Jogyakarta: JURNAL  TRANSFORMATIKA,  Volume 11, No.2, Januari 2014 : 69 – 78
Kusrini.  2007.  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta:  Andy Offset.
Munthe,  Hotmaria  Ginting.  2013.  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Usulan  Sertifikasi  Guru  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting.  ISSN:  2301- 9425.  Medan:  Pelita  Informatika  Budi Darma Vol IV, No. 2 Agustus 2013: 52-58
Rusdiyansah, 2017.Analisis Keputusan Menentukan Jurusan Pada Sekolah Menengah  Kejuruan  Dengan  Metode
Simple  Additive  Weighting.  ISSN  1978- 2136.  Jakarta:  Jurnal  Techno  Nusa Mandiri Vol. XIV, No. 1 Maret 2017: 50 – 58
Simangunsong,  PBN  dan  Sinaga,  SB.  2019. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Dosen  Berprestasi  dengan  Metode  Electre Berbasis Web. Kita Menulis