Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN : 2548-1398 Vol.4, No.6 Juni 2019
SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN  SISWA BERPRESTASI  DENGAN  MENGGUNAKAN  PERBANDINGAN    METODE AHP- TOPSIS DAN  SAW- TOPSIS (STUDI  KASUS  :  SMKN  1  KEDAWUNG CIREBON)

## Harry Gunawan
Program Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Cirebon Email: harry.gunawan77@gmail.com

## Abstrak
SMK  N  1  Kedawung  merupakan  salah  satu  sekolah  di  Kabupaten  Cirebon  yang setiap  tahunnya  melaksanakan  pemilihan  siswa  berprestasi  bagi  siswanya.  Siswa berprestasi  ini  dimaksudkan  agar  nati  siswa  dapat  memotivasi  dalam  proses belajar.  Proses  pemilihan  siswa  berprestasi  ini  memiliki  kelemahan  diantaranya membutuhkan  waktu yang  cukup  lama  dan  juga  hasil  yang  didapat jurang  akurat karena  proses  yang  masih  manual.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  maka dibuatkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu  pihak  sekolah  dalam menentukan  siswa  berprestasi.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  perbandingan metode  AHP-TOPSIS  dan  SAW-TOPSIS.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Prestasi  akademik  atau  non  akademik,  Nilai  Rapot,  dan Sikap.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  sistem  pendukung keputusan  dengan  perbandingan  metode  AHP-TOPSIS  dan  SAW-TOPSIS  mampu mengatasi  permasalahan  dalam  proses  pemilihan  siswa  berprestasi  di  SMK  N  1 Kedawung.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, AHP,SAW, dan TOPSIS.

## Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  informasi  sakarang  ini  berkembang  sangat  pesat, sehingga  segala  bentuk  arus  informasi  dapat  dengan  mudah  diperoleh.  Pengambilan keputusan  merupakan  salah  satu  aktivitass  teknologi  informasi,  ada  beberapa  metode yang  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  antara  lin  SAW,  AHP,  TOPSIS, WD  dan  lain-lain.  Motode  AHP  merupakan  salah  satu  model  untuk  pengambilan keputusan  yang  dapat  membantu  kerangka  berfikir  manusia.  Metode  ini  awal  mula dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 70-an. Dasar berfikirnya metode AHP adalah  proses  membentuk  skor  secara  numerik  untuk  menyusun  rangking  setiap alternatif  keputusan  berbasis  pada  bagaimana  sebaiknya  alternatif  itu  dicocokkan dengan  kriteria  pembuat  keputusan.  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.
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matriks keputusan  (X)  ke  suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  SMK  N  1 Kedawung  merupakan  salah  satu  sekolah  kejuaruan  yang  berada  diwilayah  Kabupaten Cirebon  yang  setiap  tahunnya  menyeleksi  siswa  berprestasi.  Dalam  setiap  tahunnya penyeleksian  siswa  berprestasi  masih  menggunakan  perhitungan  manual,  sehingga proses  pemilihan  siswa  berprestasi  tersebut  masih  memiliki  kelemahan  diantaranya membutuhkan  waktu  yang  sangat  panjang  dan  juga  hasil  yang  didapat  kurang  akurat karena  bisa  saja  terjadi  banyak  kekeliruan  karena  belum  tersedianya  sistem  untuk mendukung perhitungan tersebut.

## Metode Penelitian
Metodologi penelitian dengan mendesktripsikan masalah yang dilengkapi dengan penyajian  diagram  alur  pelaksanaan  penelitian  untuk  memudahkan  dalam  memahami tahapan penelitian.
Syntax Literate , Vol. 4, No. 6 Juni 2019                                                                       73
Hasil dan Pembahasan Perhitungan AHP-TOPSIS

## 1. Perhitungan Metode AHP
Perhitungan  Metode  AHP  disini  untuk  menentukan  tiap-tiap  bobot  (TPV) kriteria  dan  subkriteria,  serta  menentukan  rasio  konsistensi  diterima  atau  tidaknya kriteria ataupuun subkriteria.
Mulai
Selesai Penyusunan Kriteria meliputi : Nilai Raport, Prestasi dan sikap Pengumpulan Data :
Wawancara, observasi, dan studi pustaka
Analisa sistem : 1. Analisa sistem Lama 2. Analisa sistem Baru :
a. Analisa Subsistem Data (ERD)
b. Analisa Subsistem Model (model AHP-TOPSIS dan SAW-TOPSIS)
c. Analisa subsistem Dialog
Perancangan perangkat lunak :
1. Perancangan subsistem data
2. Perancangan subsistem model
3. Perancangan dialog (struktur menu dan antar muka)
Implementasi
Pengujian sistem :
a. Black Box
b. User Acceptence Test
Adapun langkah-langkah perhitngan metode AHP seperti dibawah ini :
Tabel 1 Menentukan matriks berpasangan untuk kriteria pemilihan siswa berprestasi Kriteria Prestasi Rapot Sikap Prestasi 1 2 5 Rapot 0.5 1 3 Sikap 0.2 0.33 1 ∑kolom 1.7 3.33 9
a. Menghitung matriks normalisasi  yaitu  membagi  setiap  elemen  pada  kolom dengan jumlah perkolom yang sesuai.
Kriteria Prestasi Rapot Sikap ∑Baris Prestasi 0.5882 0.6060 0.5555 1.7497 Rapot 0.2941 0.3030 0.3333 0.9304 Sikap 0.1176 0.0909 0.1111 0.3196
b. Membagi jumlah baris dengan jumlah kriteria tiga (3) sehingga menghasilakan rata-rata dari setiap kriteria (TPV).
Kriteria TPV (∑baris/n kriteria) Prestasi 1.7497 / 3 = 0.58323 Rapot 0.9304 / 3 = 0.31013 Sikap 0.3196 / 3 = 0.10653 c. Selanjutnya  perkalian  TPV  dengan  nilai  perbandingan matriks kriteria  dan dijumlahkan tiap baris.
Kriteria Prestasi Rapot Sikap ∑Baris Prestasi 0.58323  0.62026  0.52765 1.73114 Rapot 0.291615  0.31013  0.31659  0.918335 Sikap 0.116646  0.09304  0.10653  0.315216 d. Kemudian  pembagian  antara  jumlah  kolom  baris  dengan  jumlah  kolom  baris TPV untuk mendapatkan nilai lamda maks [                 ] /  [                    ]     =   [                    ] 1.73114 0.918335 0.315216 0.58323. 0.31013 0.10653 2.9682 2.9611 2.9589
Lamda maks = 2.9682 + 2.9611 + 2.9589 / 3 = 8.8882 / 2 = 2.96273
e. Setelah mendapatkan lamda maks, kemudian mencari Consistency Index (CI)
CI = = = - 0.018635
f. Kemudian mencari Consistency Ratio (CR) dengan mengacu pada nilai Indeks random  atau Random  Index (RI)  yang  dapat  diambil  dengan  ketentuan  sesuai dengan jumlah kriteria yang diambil,
CR = = - 0.03213
Rasio  konsistensi matriks kriteria  bernilai  -0.03213  (-0.03213  ≤  0.1)  yang menunjukkan konsistensi baik atau diterima.
g. Setelah mendapatkan TPV kriteria dan CR  yang menunjukan konsistensi baik pada  tiap-tiap  kriteria,  selanjutnya  menghitung  TPV  dan  CR  pada  masing- masing subkriteria. Dimana perhitungannya sama dengan perhitungan mencari TPV kriteia dana CR pada kriteria.
a. Setelah  bobot  setiap  sub  kriteria  pada  suatu  kriteria  dan  nilai  rasio konsistensi  didapatkan,  maka  langkah  selanjutnya  adaah  membuat  nilai intensitas  untuk  masing-masing  sub  kriteria,  terdapat  5  intensitas  yang terdiri  dari  sangat  baik,  baik,  cukup,  sedang,  dan  kurang.  Untuk menghitung  intensitas  dari  masing-masing  sub  kriteria  pada  kriteria prestasi, contoh untuk perhitungan sub kriteria prestasi.
Kriteria Sangat baik Baik Cukup  Sedang Kurang Sangat Baik 1 2 3 5 7 Baik 0.5 1 3 4 5 Cukup 0.33 0.33 1 2 3 Sedang 0.2 0.25 0.5 1 5 Kurang 0.1428 0.2 0.33 0.2 1

## 2. Perhitungan Metode TOPSIS
Setalah  nilai  TPV  kriteria  dan  TPV  subkriteria  sudah  didapat  dan  masing- masing  menunjukkan  konsistensi  yang  baik,  kemudian  menghitung matriks keputusan.  Proses  selanjutnya  yaitu  dilakukan  perangkinan  dengan  menggunakan metode TOPSIS.
Tahapan-tahapan yang dilakukan pada metode TOPSIS sebagai berikut :
2.96273 - 3 2 - 0.03727
2
- 0.018635 0.58
a. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
X 1 = √(5) 2 + (4) 2 + (5) 2 + (4) 2 + (4) 2 + (3) 2 = 10, 33408 R 11 = = 0,483836 R 21 = = 0,3870696 R 31 = = 0,483836 R 41 = = 0,3870696 R 51 = = 0,3870696 R 61 = = 0,290302
X 2 = √(4) 2 + (5) 2 + (5) 2 + (4) 2 + (5) 2 + (5) 2 = 11,48912
R 12 = = 0,348155 R 22 = = 0,435194
R 32 = = 0,435194
R 42 = = 0,348155 R 52 = = 0,435194 R 62 = = 0,435194
X 3 = √(5) 2 + (4) 2 + (4) 2 + (4) 2 + (5) 2 + (5) 2 = 11,09054
R 13 =
= 0,450835
5 10,33408 5 10,33408 3 10,33408 5 11,48912 5
11,09054
4 10,33408 4 10,33408 4 10,33408 4 11,48912 5 11,48912 5 11,48912 5 11,48912 5 11,48912
R 23 = = 0,360668 R 23 = = 0,360668 R 33 = = 0,360668 R 43 = = 0,360668 R 53 = = 0,450835
R 63 = = 0,450835
b. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
Y 11 = (0,58323) x (0,483836) = 0,2822
Y 21 = (0,58323) x (0,387069) = 0,2258
Y 31 = (0,58323) x (0,483836) = 0,2822
Y 41 = (0,58323) x (0,387069) = 0,2258
Y 51 = (0,58323) x (0,387069) = 0,2258
Y 61 = (0,58323) x (0,290302) = 0,1693
Y 12 = (0,31013) x (0,348155) = 0,10797
Y 22 = (0,31013) x (0,435194) = 0,13497
Y 32 = (0,31013) x (0,435194) = 0,13497
Y 42 = (0,31013) x (0,348155) = 0,10797
Y 52 = (0,31013) x (0,435194) = 0,13497
Y 62 = (0,31013) x (0,435194) = 0,13497
Y 13 = (0,10653) x (0,450835) = 0,0408
Y 23 = (0,10653) x (0,360668) = 0,0384
Y 33 = (0,10653) x (0,360668) = 0,0384
Y 43 = (0,10653) x (0,360668) = 0,0384
Y 53 = (0,10653) x (0,450835) = 0,0408
Y 63 = (0,10653) x (0,450835) = 0,0408
4 11,09054 4 11,09054 5
11,09054
5 11,09054 4 10,33408 5 11,48912
c. Menentukan matriks solusi  ideal  postif  (A+)  dan matriks solusi    ideal negatif (A-) Y Elemen Solusi Ideal A + A - Y 1 0,2822; 0,2258; 0,2822; 0,2258; 0,1693 0,28222 0,1693 Y 2 0,10797;  0,13497;  0,13497;  0,10797; 0,13497; 0,13497; 0,13497 0,10797 Y 3 0,048;  0,0384;  0,0384;  0,0384;  0,048; 0,048; 0,048 0,0384 d. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan matriks solusi  ideal posistf dan negatif
D 1 + = √(0,2822-0,2822) 2 + (0,10797-0,13497) 2 + (0,048-0,048) 2 = √(-0,02693) 2 = √0,00073 = 0,02702 D 2 + = √(0,2258-0,2822) 2 + (0,13497-0,13497) 2 + (0,0384-0,048) 2 = √(-0,0564) 2 + (-0,0096) 2 = √0,00320092 = 0,05658
D 3 + = √(0,2822-0,2822) 2 + (0,13497-0,13497) 2 + (0,0384-0,048) 2 = √(-0,0096) 2 = √0,00009216 = 0,0096
D 4 + = √(0,2258-0,2822) 2 + (0,10797-0,13497) 2 + (0,0384-0,048) 2 = √(0.0032) + (0,00073) + (0,000092)  = √0,004022 = 0,0634
D 5 + = √(0,2258-0,2822) 2 + (0,13497-0,13497) 2 + (0,048-0,048) 2 = √(-0,0564) 2 = √0,0032 = 0,05657 D 6 + = √(0,1693-0,2822) 2 +(0,13497-0,13497) 2 + (0,048-0,048) 2 = √(-0,1129) 2 = √0,0127 = 0,1127
D 1 + = 0,02702
D 2 + = 0,05658
D 3 + = 0,0096
D 4 + = 0,0634
D 5 + = 0,05657
D 6 + = 0,1127 D 1 - = √(0,2822-0,1693) 2 + (0,10797-0,10797) 2 + (0,048-0,0384) 2
= √(0,012746) + (0,000092)  = √0,012838 = 0,1133
D 2 - = √(0,2258-0,1693) 2 + (0,13497-0,10797) 2 + (0,048-0,048) 2 = √(0,0565) 2 + (0,027) 2 = √0,00393 = 0,0627
D 3 - = √(0,0384-0,0384) 2 + (0,13497-0,10797) 2 + (0,2822-0,1693) 2
= √(0,027) 2 + (0,1129) 2 = √0,013479 = 0,1161
D 4 - = √(0,2258-0,1693) 2 + (0,10797-0,10797) 2 + (0,0384-0,0384) 2
= √(0,0565) 2 = √0,0032 = 0,05657
D 5 - = √(0,2258-0,1693) 2 + (0,13497-0,10797) 2 + (0,048-0,0384) 2 = √(0,0565) 2 + (0,027) 2 + (0,0096) 2 = √0,004022 = 0,06342
D 6 - = √(0,1693-0,1693) 2 + (0,13497-0,10797) 2 + (0,048-0,0384) 2 = √(0,027) 2 + (0,0096) 2 = √0,000822 = 0,02867
D 1 - = 0,1133
D 2 - = 0,0627
D 3 - = 0,1161
D 4 - = 0,05657
D 5 - = 0,06342
D 6 - = 0,02867
e. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
V 1 = = = 0,8064 V 2 = = = 0,5392 V 3 = = = 0,9236 V 4 = = = 0,4715
V 5 = = = 0,5285
V 6 = = = 0,2028
Dari  nilai  V  ini  dapat  dilihat  bahwa  V3  memiliki  nilai  terbesar,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa siswa berprestasi menurut metode AHP-TOPSIS adalah siswa ketiga sebagai siswa berprestasi.
0,1133
0,1133 + 0,0272 0,1133 0,1405 0,1161 0,1161 + 0,0096 0,1161 0,1257 0,05657 0,05657 + 0,0634 0,05657 0,11997 0,06342 0,06342 + 0,05657 0,06342 0,11999 0,02867 0,02867 + 0,1127 0,02867 0,14137 0,0627 0,0627 + 0,05658 0,0627 0,11928

## Perhitungan SAW-TOPSIS

## 1. Perhitungan SAW
Implementasi  metode  SAW  pada  sistem  ini  digunakan  untuk  menentukan bobot  kriteria  dalam  penilaian  siswa.  Sedangkan  metode  TOPSIS  digunakan  untuk menghitung matriks ternormalisasi  dan  mencari  nilai matriks terbobot  sehingga menghasilkan...
Terdapat  3  (tiga)  kriteria  yang  diberikan  sekolah  dalam  penentuan  siswa berprestasi yaitu : C1 = Nilai rata-rata raport, C2 = Prestasi, dan C3 = Sikap Ranting  kecocokan  untuk    setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  dinilai  dengan  1 sampai 5, yaitu :
1 : Sangat Buruk
2 : Buruk 3 : Cukup
4 : Baik
5 : Sangat Baik
Begitupun  tingkat  kepentingan  untuk  setiap  kriteria  juga  dinilai  dengan  1 sampai 5, yaitu :
1 : Sangat Rendah
2 : Rendah 3 : Cukup 4 : Tinggi
5 : Sangat Tinggi Kriteria Range Nilai Nilai Konversi Kriteria  Range Nilai Nilai Konversi Nilai Raport 100-90 5 Nilai Raport 100- 90 5 89-80 4 89-80 4 79-70 3 79-70 3 69-60 2 69-60 2 59-0 1 59-0 1 Prestasi 1-2 5 Prestasi 1-2 5 3-4 4 5 3 6-10 2 >10 1 Sikap A 5 B 4
Kriteria Range Nilai Nilai Konversi Kriteria  Range Nilai Nilai Konversi C 3 D 2 E 1 Kerterangan untuk kriteria prestasi juara
1-2 tingkat
kab/kota,provinsi,nasional  yaitu  sangat  baik,  juara  3-4  (harapan  1)  tingkat kab/kota,provinsi,nasional  yaitu  baik,  juara  harapan  2  (peringkat  5)  tingkat kab/kota,provinsi,nasional yaitu cukup, peringkat 6-10 tingkat
kab/kota,provinsi,nasional  yaitu  buruk,  dan  peringkat  keluar  dari  10  besar    tingkat kab/kota,provinsi,nasional yaitu sangat buruk.
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 A1 5 4 4 A2 4 5 3 A3 4 4 5 A4 3 5 4 A5 5 4 3 A6 4 3 4
Pengambil  keputusan  memberikan  bobot  preferensi  sebagai  berikut  :  C1  = 20%, C2 = 30%, dan C3 = 50%, sehingga diperoleh :
W = { 0.2, 03, 0.5 }
1) Metode SAW
Langkah 1 : Membuat matrik keputusan X, dengan persamaan :
X =  
Sehingga diperoleh : X =   ,
Langkah 2 : Melakukan proses normalisasi matriks :
a. Untuk Alternatif 1 (A1)
r 11 = = 5/5 = 1.0
X 11 X 12...... X 1n X 21 X 22...... X 2n X n1 X n2...... X nn
5     4     4 4     5     3 4     4     5
3     5     4 5     4     3 4     3     4 5 Max{5,4,4}
r 12 =
= 4/5 = 0.8
r1 3 = = 4/5 = 0.8
b. Untuk Alternatif 2 (A2)
r 21 = = 4/5 = 0,8
r 22 = = 5/5 = 1.0
r 23 = = 4/5 = 0.8
c. Untuk Alternatif 3 (A3)
r 31 = = 4/5 = 0,8
r 32 = = 4/5 = 0.8
r 33 = = 5/5 = 1.0
d. Untuk Alternatif 4 (A4)
r 41 = = 4/5 = 0.8
r 42 = = 5/5 = 1.0
r 43 = = 3/5 = 0,6
e. Untuk Alternatif 5 (A5)
r 51 = = 5/5 = 1,0
r 52 = = 4/5 = 0,8
4 Max{5,4,4} 4 Max{4,5,3} 4 Max{5,4,4} 4 Max{4,5,3} 5 Max{4,5,3} 4 Max{4,4,5} 4 Max{4,4,5} 5
Max{4,4,5} 4 Max{3,5,4}
5 Max{3,5,4} 3 Max{3,5,4} 5 Max{5,4,3} 4 Max{5,4,3}
5
Max{5,4,3}
r 53 =
= 5/5 = 1,0
f. Untuk Alternatif 6 (A6)
r 61 = = 4/5 = 0,8 r 62 = = 5/5 = 1,0 r 63 = = 4/5 = 0,8
Sehingga memperoleh matriks ternormalisasi R :
R =  
Setelah matriks ternormalisasi  R  diperoleh  kemudian  dilanjutkan  dengan mencari nilai matriks terbobot Y dengan menggunakan metode topsis.

## 2) Metode TOPSIS
Langkah  1  :  Normalisasi matriks terbobot  Y  berdasarkan  nilai  setiap elemen pada matriks ternormalisasi R yang diperoleh pada metode SAW, dengan menggunakan persamaan :
Y ij = w i r ij
Sehingga diperoleh :
Y 11 = 0.2 x 1,0   = 0.2
Y 12 = 0.3 x 0,8   = 0.24
Y 13 = 0.5 x 0,8   = 0.4
Y 21 = 0.2 x 0,8   = 0.16
Y 22 = 0.3  x 1,0  = 0.3 Y 23 = 0.5  x 0,8  = 0.4
Y 31 = 0.2  x 0,8  = 0.16
Y 32 = 0.3  x 0,8  = 0.24
Y 33 = 0.5  x 1,0  = 0.5
Y 41 = 0.2  x 0,6  = 0.18
1.0     0.8       0.8 0.8     1.0       0.8 0.8     0.8       1,0 0.6     1.0       0.8
1.0     0.8       0.6 0.8     0.6       0.8
4 Max{4,3,4} 5
Max{4,3,4} 4 Max{4,3,4}
Y 42 = 0.3  x 1,0  = 0.3
Y 43 = 0.5  x 0,8  = 0.4 Y 51 = 0.2  x 1,0  = 0.2
Y 52 = 0.3  x 0,8  = 0.24
Y 53 = 0.5  x 0,6  = 0.3
Y 61 = 0.2  x 0,8  = 0.16
Y 62 = 0.3  x 0,6  = 0.18
Y 63 = 0.5  x 0,8  = 0.4
Sehingga diperoleh : Y =  
Langkah  2  :  Menentukan  solusi  ideal  positif  (A + ),  dengan  persamaan sebagai berikut :
A + = ( y 1 + , y 2 + ,......, y n + ) y 1 + = max {0.2, 0.16, 0.16, 0.12, 0.2, 0.16} = 0.2 y 2 + = max {0.24, 0.3, 0.24, 0.3, 0.24, 0.16} = 0.3
y 3 + = max {0.4, 0.4, 0.5, 0.4, 0.3, 0.4}   = 0.5
sehingga diperoleh :
A + = { 0.2, 0.3, 0.5 }
Langkah  3  :  Menentukan  solusi  ideal  negatif  (A - ),  dengan  persamaan sebagai berikut :
A - = ( y 1 - , y 2 - ,......, y n - )
y 1 - = min {0.2, 0.16, 0.16, 0.12, 0.2, 0.16} = 0.12 y 2 - = min {0.24, 0.3, 0.24, 0.3, 0.24, 0.16} = 0.16
y 3 - = min {0.4, 0.4, 0.5, 0.4, 0.3, 0.4}  = 0.3
sehingga diperoleh :
A - = { 0.18, 0.24, 0.32 }
Langkah  4  :  Menentukan  jarak  terbobot  setiap  alternatif  terhadap  solusi ideal positif (S 1 + ), dengan persamaan sebagai berikut :
0.2       0.24      0.4
0.16     0.3        0.4 0.16     0.24      0.5
0.12     0.3        0.4 0.2       0.24      0.3 0.16     0.16      0.4
D 1 + = √(0.2-0.2) 2 + (0.3 - 0.24) 2 + (0.5 - 0.4) 2 = 0,1166
D 2 + = √(0.2 - 0.16) 2 + (0.3 - 0.3) 2 + (0.5 - 0.4) 2 = 0.1077
D 3 + = √(0.2 - 0.16 ) 2 + (0.3 - 0.24) 2 + (0.5 - 0.5) 2 = 0.0721
D 4 + = √(0.2 - 0.12) 2 + (0.3 - 0.3) 2 + (0.5 - 0.4) 2 = 0.1280 D 5 + = √(0.2 - 0.2) 2 + (0.3 - 0.24) 2 + (0.5 - 0.3) 2 = 0.2088
D 6 + = √(0.2 - 0.16) 2 + (0.3 - 0.16) 2 + (0.5 - 0.4) 2 = 0.1766
Sehingga diperoleh :
D 1 + = 0.1166
D 2 + = 0.1077
D 3 + = 0.0721
D 4 + = 0.1280
D 5 + = 0.2088
D 6 + = 0.1766
Langkah  5  :  Menentukan  jarak  terbobot  setiap  altenatif  terhadap  solusi ideal negatif (S 1 - ), dengan persamaan sebagai berikut :
D 1 - = √(0.12 – 0.2) 2 +
(0.16 – 0.24) 2 + (0.3 – 0.4) 2 = 0.1509
D 2 - = √(0.12 – 0.16) 2 + (0.16 – 0.3) 2 + (0.3 – 0.4) 2 = 0.1766
D 3 - = √(0.12 – 0.16) 2 + (0.16 – 0.24) 2 + (0.3 – 0.5) 2 = 0.2190
D 4 - = √(0.12 – 0.12) 2 + (0.16 – 0.3) 2 + (0.3 – 0.4) 2 = 0.1720 D 5 - = √(0.12 – 0.2) 2 + (0.16 – 0.24) 2 + (0.3 – 0.3) 2 = 0.1131
D 6 - = √(0.12 – 0.16) 2 + (0.16 – 0.16) 2 + (0.3 – 0.4) 2 = 0.1077
Sehingga diperoleh :
D 1 - = 0.150996
D 2 - = 0.1766
D 3 - = 0.2190
D i + = √∑ (y i + - y ij ) 2 J=1 D i - = √∑(y i - - y ij ) 2
J=1
D 4 - = 01720
D 5 - = 0.1131
D 6 - = 0.1077
Langkah  6  :  Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif,  dengan persamaan sebagai berikut :
V i = D i -
D i - + D i + V 1 = = 0.1509/0.2675 = 0.5641 V 2 = = 0.1766/0.2843= 0.6212 V 3 = = 0.2190/0.2911 = 0.7523 V 4 = = 0.1720/0.3  = 0.5733 V 5 =
= 0.1131/0.3211= 0.3522 V 6 =
= 0.1077/0.2843= 0.3788
Hasil  akhir  nilai  preferensi  (V i )  diperoleh  nilai  V 3 adalah  nilai  terbesar sehingga  alternatif  A3  adalah  alternatif  yang  terpilih  sebagai  alternatif  terbaik. Dengan kata lain, A 3 akan terpilih sebagai siswa berprestasi.

## 2. Implementasi Sistem
Pada gambar 1 dibawah ini, proses awal masuk sistem dengan memasukkan username dan password . Pada proses ini user menggunakan username dan password yang telah dimiliki dan sesuai dengan level user.
0.1509 0.1509 + 0.1166 0.1766 0.1766 + 0.1077 0.2190 0.2190 + 0.0721 0.1720 0.1720 + 0.128 0.1131 0.1131 + 0.2088
0.1077 0.1077 + 0.1766
Gambar 1. Tampilan Halaman login
Setelah masuk kedalam sistem, proses selanjutnya adalah masuk ke halama admin seperti gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Halaman Admin
Pada proses ini, sistem akan menampilkan halaman utama admin dengan pilihan menu  diantaranya  adalah  menu  pengguna,  daftar  simak  prestasi,  dan  aspek  penilaian. Setelah  masuk  ke  halaman  admin,  proses  selanjutnya  adalah  masuk  ke  halaman  olah data AHP dan SAW, seperti pada gambar 3 dan gambar 4.
Gambar 3. Tampilan Halaman olah Data AHP

## Gambar 4. Tampilan Halaman olah Data SAW
Setelah  olah  data  dengan  metode  AHP  dan  metode  SAW,  proses  selanjutnya adalah perangkinan dengan menggunakan metode TOPSIS seperti gambar 5 dan gambar 6.
Gambar 5. Tampilan Halaman Hasil olah Data AHP
Gambar 6. Tampilan Halaman Hasil olah Data SAW

## Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Letak  perbedaan  antara  metode  AHP-TOPSIS  dan  SAW-TOPSIS  terdapat  pada proses  perhitungan  nilai  prioritas  kriteria.  Pada  AHP-TOPSIS  penyelesaiannya dilakukan  perbandingan  berpasangan  antara  kriteria  satu  dengan  kriteria  lain,  dan pada  SAW-TOPSIS  dilakukan  penilaian  secara  sederhana  yaitu    penilaian  kriteria terhadap  keadaan  alternatif  yang  kemudian  hasil  tersebut  dinormalisasikan, sedangkan  proses  akhir  perangkingan  kedua  metode  tersebut  sama-sama menggunakan metode TOPSIS.
2. Sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  siswa  berprestasi  dengan menggunakan  metode  AHP-TOPSIS  dan  SAW-TOPSIS  terbukti  mampu memberikan  prioritas  siswa  yang  tepat  sesuai  dengan  kriteria,  subkriteria,  dan alternatif yang diinginkan.
3. Sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  siswa  berprestasi  terbukti  dapat membantu  atau  memberikan  kemudahan  pada  pihak  sekolah  dalam  menentukan siswa berprestasi yang sesuai dengan harapan pihak sekolah.

## BLIBIOGRAFI
Djalal, 1986. Penilaian Dalam Pengajaran Bahasa Asing . Malang : P3T IKIP Malang.
Hamalik, 2001. Proses Belajar Mengajar . Bandung: Bumi Aksara.
Kusrini, 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Andi Yogyakarta.
Kusumadewi,  Sri.  2006.  “ Fuzzy  Multi Attribute  Decisison  Making (Fuzzy  MADM)”, Yogyakarta.
Riyanto,  2011. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Asisten  Praktikum  dengan Metode AHP.
Saaty,  T.L.  1998. Multicriteria  Decision  Maaking : The  Analytic  Hierarchy  Proses, University of Pittsburgh, RWS Publication, Pittsburgh .
Saaty,  T.L.  2008. Decision  Making  with  the  Analytic  Hierarchy  Proses”,Int.  J. Services Sciences , Vol. 1.
Sprague,  Ralph  H  and  Watson,  Hugh  J.  1993. Decision  Support  System,  Putting Theory into Practice , Prentice Hall, Inc. 3rd-ed.
Syah, Muhibbin. 2008. “ Psikologi Belajar ”. Hal 91 Bandung : Remaja Rosdakarya.
Turban,  E.  Aroson,  J.  2001. Decision  Support  System  and  Intelligence  System. New Jersey: Pretice Hall.
Turban,  E.  1995. Decision  Support  System  and  Intelligence  System :  Fourth  Edition, Prentice Hall.
Turban, E. dkk. 2005. Decision Support System and Intelligence System : Yogyakarta : Penerbit Andi.
Winkel. 1987. Bimbingan dan Konseling di Institusi Pendidikan . Jakarta: Gramedia.
Yoon, K., dan Hwang, C. L. 1981. Multiple Attribute Decision Making : Methods and Applications . Berlin : Springer.