## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
our
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 5 (3) 2021
Perbandingan Metode Weighted Product (WP) dan Simple Additive Weighting (SAW) terhadap Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Calon Paskibraka
Riska Setiawati 1 , M Agung Triayudi 2 , Ira Diana Sholihati 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional.

## a r t i c l e i n f o
Article history: Received 4 November 2020 Received in revised form 2 Desember 2020 Accepted 6 December 2020 Available online August 2021
DOI: https://doi.org/10.35870/j ti k.v5i3.181

## Keywords:
Decision Support System; Paskibraka, Selection, Simple Additive Weighting, Weighted Product.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Paskibraka; Seleksi; Simple Additive Weighting; Weighted Product.

## a b s t r a c t
Paskibraka Selection is an activity held annually with the aim of finding the best boys and girls who will later be assigned to rise the duplicate heirloom flags in the Indonesian independence ceremony. In some areas, Paskibraka selection still uses excel calculations and other manual calculations. This manual calculation certainly takes longer and the results can be less accurate. Therefore, a decision support system application was made using the Weighted  Product  (WP)  and  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  methods  which  can provide the final value of the selection assessment according to predetermined criteria and weights. The results of these two methods will be compared in order to get the best results. The results of this application are in the form of a ranking of participants based on their district.

## a b s t r a k
Seleksi Paskibraka dilakukan pada setiap tahun dengan tujuan mencari putra putri terbaik yang nantinya akan ditugaskan pada upacara peringatan kemerdekaan Indonesia untuk mengibarkan  duplikat  bendera  pusaka.  Pada  beberapa  wilayah,  seleksi  Paskibraka  masih menggunakan  perhitungan  dengan  excel  atau  perhitungan  manual  lainnya  dalam menentukan  keputusan.  Perhitungan  manual  ini  tentunya  membutuhkan  waktu  yang lebih lama dan hasil yang dapat kurang akurat. Oleh karena itu, dibuatlah aplikasi sistem pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  Weighted  Product  (WP)  dan Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yang  dapat  me  mberikan  nilai  akhir  penilaian  seleksi sesuai  dengan  kriteria  dan  bobot  yang  telah  ditetapkan.  Hasil  dari  kedua  metode  ini nantinya akan dibandingkan agar didapatkan hasil yang terbaik. Hasil dari aplikasi ini berupa perangkingan peserta berdasarkan kecamatannya.
*Corresponding author. Email: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id 2 . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2021. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## 1. Latar Belakang
Pasukan Pengibar Bendera Pusaka yang selanjutnya disingkat  Paskibraka  merupakan  putra  putri terbaik Indonesia  yang  nantinya  akan  ditugaskan  pada upacara  peringatan  kemerdekaan  Indonesia  untuk mengibarkan duplikat bendera pusaka [1].  Anggota Paskibraka  dipilih  melalui  proses  seleksi  yang dilaksanakan  setiap  tahun.  Prosesnya  dilakukan secara  bertahap  dimulai  dari  tingkat  sekolah, Kabupaten/Kota,  Provinsi,  dan  Nasional.  Pada tingkat  sekolah  dipilih  pelajar  SMA/SMK  sederajat kelas satu atau kelas dua, kemudian dikelompokkan berdasarkan  kecamatan  lokasi  sekolah  tersebut. Setelah memenuhi kriteria penilaian barulah peserta melakukan  seleksi  pada  tingkat  Kabupaten/Kota. Kriteria  yang  digunakan  dapat  berbeda  tergantung pada  wilayahnya.  Pada  wilayah  Jakarta  Selatan  kriteria yang  diteteapkan  yaitu  Postur,  Kesehatan,  Fisik, PBB, dan Wawancara.
Pada proses penyeleksian para peserta seleksi akan di kelompokkan  sesuai  dengan  kecamatan  lokasi sekolah  mereka.  Kemudian  dibuat  kelompok  baru dengan  mengambil  10  pasang  putra  dan  putri  dari kecamatan  tersebut  yang  akan  diarahkan  oleh penanggung  jawab  untuk  melakukan  seleksi  sesuai dengan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditetapkan. Kemudian  penanggung  jawab  menyerahkan  nilai yang  diberikan  juri  kepada  admin  dan  admin  akan menginput  nilai  tersebut  kedalam  sistem.  Namun, dikarenakan banyaknya jumlah peserta yang mengikuti proses  seleksi  calon  Paskibraka  dan  waktu penyeleksian yang singkat. Maka  diperlukan sebuah sistem  pendukung  keputusan  yang  tepat  untuk menghasilkan nilai yang akurat dalam waktu singkat serta  memudahkan  proses  penyeleksian  calon Paskibraka.
Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah metode Weighted  Product (WP)  dan Simple  Additive Weighting (SAW). Hasil dari kedua metode ini nantinya akan  dibandingkan  agar  didapatkan  hasil  yang terbaik.  Metode Weighted  Product adalah  metode  yang diselesaikan  dengan  melakukan  perkalian  untuk menghubungkan  nilai  atribut.  Di  dalam  nilai setiap atribut  tersebut  harus  dipangkatkan  dahulu  dengan bobot atribut yang bersangkutan [2]. Metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah metode penjumlahan
terbobot. Metode ini diselesaikan dengan melakukan penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi dengan  vektor  bobot  dan  nilai  terbesar  yang  dipilih sebagai alternatif terbaik.
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan sebelumnya,  penulis  mengacu  pada  beberapa penelitian  yang  terkait  dengan  sistem  pendukung keputusan  Paskibraka  dengan  menggunakan  metode WP  dan  SAW  diantaranya  penelitian yang  dilakukan oleh Iin Parlina, Penelitian ini dilakukan karena SMP Negeri  2  Tapian  Dolok  memerlukan  anggota Paskibraka untuk mengibarkan bendera merah putih. Aplikasi  yang  dibuat  penulis  menggunakan  metode Electre. Hasil dari penelitian terhadap seleksi anggota Paskibraka  ini  adalah  nilai  tertinggi  yang  diperoleh alternatif
A3 yaitu Nanda Hariri yang direkomendasikan  lulus  sebagai  anggota paskibraka [3].
Penelitian  serupa  dilakukan  oleh  Nesi  Syafitri, Muhammad  Prayogi,  dan  Ause  Labellapansa, Penelitian  yang  didasari  oleh  banyaknya  jumlah peserta Calon Paskibraka Di Provinsi Riau, dengan itu dibuatlah  sistem  pendukung  keputusan  yang menggunakan  metode  AHP  [4].  Dengan  latar belakang yang sama, Vita Alviana,  Ely  Setyo  Astuti, dan  Rosa  Andrie  Asmara,  melakukan  penelitian dengan  menggunakan  metode  TOPSIS.  Pada  hasil perangkingan  terdapat  3  siswa  yang  memiliki ketidaksamaan  nilai  sehingga  aplikasi  ini  memiliki persentase  kesamaan  nilai  sebesar  93%.  Perbedaan nilai  tersebut  terletak  pada  pembulatan  bilangan pecahan dalam sistem [5].
P  Utomo,  S  D  Cahyono,  Sutomo  dan  T  Tristono, melakukan  penelitian  dikarenakan  banyaknya pemanah  Indonesia  yang  ingin  berpartisipasi  dalam kompetisi  namun  pelatih  hanya  dapat  memilih beberapa  atlet  untuk  dapat  mengikuti  kompetisi tersebut.  Dengan  itu,  agar  dapat  membantu  pelatih memilih  atlet,  peneliti  membuat  aplikasi  sistem pendukung keputusan.
Sistem ini dibuat menggunakan  Metode  WP  dan  berhasil  dijalankan dengan persentase 100% [6].
Dewi  Rahayu,  dan  Siti  Mukodimah  melakukan penelitian  dikarenakan  dalam  proses  penerapan  data siswa berprestasi masih membutuhkan waktu yang
cukup lama. Hal ini disebabkan masih digunakannya cara manual dengan microsoft excel. Hasil penelitian ini  yaitu  siswa  dengan  nilai  terbaik  diperoleh  Intan dengan nilai 0,1748 dan siswa dengan nilai terendah diperoleh Agus = 0,1618 [7].
Penelitian  serupa  dilakukan  Hindayati  Mustafidah, dan  Hirzi  Nur  Hadyan.  Penelitian  ini  membantu mempercepat proses penyeleksian dan memberikan hasil  rekomendasi  untuk  penerima  beasiswa berprestasi  dengan  sebuah  sistem  pendukung keputusan [8].
Zaenal  Alamsyah  dan  Dudih  Gustian  melakukan penelitian  yang  didasari  karena  penggunaan  sistem yang  masih  manual  menyebabkan  lamanya  waktu yang  dibutuhkan  untuk  proses  penerimaan  guru baru.  Oleh  sebab  itu  dibuatlah  sistem  pendukung keputusan  dan  metode  yang  dipilih  SAW  dan  WP, kedua metode ini digunakan untuk membandingkan hasil  akhir  dari  penerimaan  tersebut.  Dengan menggunakan  dua  metode  ini  diharapkan mendapatkan hasil akhir yang terbaik. Dan hasil dari penelitian  ini  terdapat  urutan  perangkingan  yang berbeda pada beberapa alternatif [9].
Selain  penelitian  tersebut  sistem  pendukung keputusan  juga  digunakan  dalam  memudahkan pengambilan  keputusan  dengan  berbagai  masalah dan  menggunakan  metode  yang  bervariasi diantaranya  dalam  pemberian  penghargaan sebagai apresiasi  kepada  staff  terbaik  yang  dilakukan Politeknik Negeri Tanah Laut dengan menggunakan metode  SAW[10],  digunakan  untuk  menyeleksi  calon siswa  di  SMK  Pengembangan  Informatika  Bintaro dengan  menggunakan  metode  SAW  dan  AHP[11], dan  untuk  pengambilan  keputusan  penerimaan karyawan  dengan  metode  WP[12],  contohnya  PT. Warta  Media  Nusantara  menggunakan  sistem pendukung  keputusan  untuk  merekrut  karyawannya, metode yang digunakan disini adalah SAW dan WP sebagai perbandingan[13].
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  ada,  kelebihan fitur  yang  terdapat  pada  penelitian  ini  adalah  pada halaman peserta. Peserta dapat melakukan login dan dapat  melihat  hasil  akhir  dari  penyeleksian  serta melihat  hasil  perangkingan  berdasarkan  kecamatan. Fitur lain yaitu Pada sistem pendukung keputusan ini
peserta  dapat  dikelompokkan  berdasarkan  kecamatan sekolah peserta tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Pada  proses  penelitian  ini  beberapa  tahapan  yang dilakukan, antara lain:
Gambar 1. Bagan Tahapan dalam Penelitian
1) Mengidentifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  dilakukan  dengan  tujuan mencari  permasalahan  yang  terjadi,  dan menemukan  cara  agar  mendapatkan  solusi  dari permasalahan yang telah dipilih.
2) Melakukan Studi Literatur Penelitian  ini  melakukan  studi  literatur  dengan mempelajari  teori-teori  dari  jurnal-jurnal  terdahulu yang  berhubungan  dengan  penelitian  yang dilakukan.
3) Analisis Metode
Sistem  pendukung  keputusan  calon  anggota Paskibraka  ini  dibuat  dengan  menggunakan metode Weighted  Product  (WP) dan Simple  Additive Weighting (SAW) sebagai perbandingan .
Weighted Product (WP) Metode Weighted  Product dipilih  karena  metode tersebut  diselesaikan  dengan  melakukan  perkalian untuk  menghubungkan  nilai  atribut,  dimana  nilai tersebut harus pangkatkan terlebih dahulu dengan
𝑗 =1
nilai  bobot  atribut  yang  bersangkutan  [8].  Dalam perhitungan  metode  WP  langkah-langkahnya  dimulai dari:
1) Menentukan  kriteria  dan bobot  masing-masing kriteria.
2) Melakukan perhitungan nilai relatif bobot awal
𝑊 𝑗 .
3) Membuat matriks perbandingan alternatif dan kriteria.
4) Melakukan perhitungan Vektor S danVektor V.
5) Melakukan Perangkingan.
Berikut ini merupakan preferensi untuk menghitung Alternatif, yaitu:
Melakukan  penentuan  nilai  bobot  W  dengan menggunakan persamaan berikut:
Simple Additive Weighting (SAW) Menurut  Kusumadewi  (2006), Simple  Additive  Weighting (SAW) adalah metode penjumlahan terbobot. Berikut ini langkah-langkah perhitungan dengan menggunakan metode SAW:
1) Menentukan alternatif( 𝐴 𝑖 ) dan kriteria untuk setiap alternatif ( 𝐶 𝑗 ).
2) Memberikan  nilai  bobot  (W)  pada  setiap alternatif dari setiap kriteria.
3) Melakukan normalisasi matriks.
4) Melakukan proses perangkingan untuk setiap alternative ( 𝑉 𝑖 ).
Melakukan normalisasi dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑥 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 ( 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 ) 𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗
(1) 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑚 𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 ( 𝑐𝑜𝑠𝑡 ) { 𝑥 𝑖𝑗
Wj  merupakan  pangkat  bernilai  negatif  jika  atribut berupa biaya dan bernilai positif jika atribut berupa keuntungan.
Menentukan  nilai  Vektor  S  dengan  menggunakan persamaan berikut:
(4)
𝑟 𝑖𝑗 adalah  rating  kinerja  ternormalisasi, 𝑋 𝑖𝑗 adalah baris  dan  kolom  dari  matriks, 𝑚𝑖𝑛 𝑖𝑗 adalah  nilai minimum dari setiap baris dan kolom yang terakhir, 𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑗 merupakan  nilai  maksimum  dari  setiap  baris dan kolom.
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑛 𝑊 𝑗 𝑖𝑗 (2)
Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif
𝑆 𝑖 merupakan  hasil  normalisasi  keputusan  pada alternatif  ke-i, 𝑋 𝑖𝑗 merupakan  Rating  Alternatif per artibut, i adalah alternatif, j adalah atribut,  dan
( 𝑉 𝑖 ) dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑛 𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 =1 𝑊 𝑗 𝑖𝑗 adalah Perkalian rating alternatif  per 𝑗 =1 (5)
atribut dari j = 1 – n, Pada alternatif ini dimana ∑ 𝑊 𝑗 = 1
Menentukan nilai Vektor V dengan menggunakan persamaan berikut :
𝑉 𝑖 adalah nilai akhir  dari alternatif, 𝑊 𝑗 adalah  bobot yang  telah  ditentukan,  dan 𝑟 𝑖𝑗 adalah  normalisasi matriks [15].
∏ 𝑛 𝑋 𝑊𝑗 = 𝑗 =1 𝑖𝑗 (3) Pengumpulan Data 𝑖 𝑛 𝑗 =1 𝑋 𝑖𝑗 ∗𝑊 𝑗 Tahap  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini dilakukan dengan menghubungi pihak yang  berkaitan
Dimana, 𝑉 𝑖 adalah hasil preferensi alternatif ke – i dengan proses penyeleksian yaitu panitia  seleksi 𝑛 𝑗 =1 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑊 𝑗 adalah  perjumlahan  hasil  Paskibraka kota Administrasi Jakarta Selatan. Data perkalian rating alternatif per atribut [14].
yang  digunakan  yaitu  kriteria  yang  telah  ditetapkan oleh panitia dan data beberapa siswa yang mengikuti seleksi pada tahun 2018.
𝑖 𝑖𝑗
𝑋 ∏ 𝑋
5 (3) 2021, 226-237

## Implementasi Metode
Setelah  paham  dengan  langkah-langkah  metode  yang akan  digunakan,  dilakukan  implementasi  metode dengan menggunakan data yang ada.

## Perancangan sistem
Sistem yang digunakan dalam penelitian ini berbasis web  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP dan menggunakan MySQL sebagai database.

## Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  menjadi  tahap  penerapan sekaligus  pengujian  bagi  sistem  berdasarkan  hasil analisa dan perancangan yang telah dilakukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  pemilihan  calon  anggota  Paskibraka  alternatif yang  digunakan  adalah  siswa  dan  siswi  dari kecamatan  Pasar  Minggu  dan  Jagakarsa.  Adapun  hasil dari  penelitian  ini  adalah  perangkingan  peserta  sesuai dengan  nilai  akhir  yang  di  dapatkan.  Perangkingan  ini menggunakan  dua  metode  sebagai  perbandingan untuk mendapatkan hasil yang terbaik, metode yang digunakan  yaitu  metode Weighted  Product  (WP) dan Simple  Additive  Weighting  (SAW). Nantinya perangkingan  ini  digunakan  untuk  menentukan peserta  yang  akan  menjadi  anggota  Paskibraka dan peserta  yang  tidak  lolos  dalam  seleksi.  Berikut adalah langkah implementasi metodenya:

## Menentukan kriteria dan alternatif
Dalam  pemilihan  calon  anggota  Paskibraka digunakan lima kriteria dengan bobot seperti berikut
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Kriteria Bobot Keterangan C1 Postur 30% Benefit C2 Kesehatan 15% Benefit C3 Fisik 10% Benefit C4 PBB 10% Benefit C5 Wawancara 35% Benefit
Pada  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan  terdapat skala  penilaian  yang  diberikan  oleh  juri,  dan  setiap skala  penilaian  memiliki  nilai  dan  skor  nilainya masing-masing.
Tabel 2. Skala Penilaian Skala Penilaian Nilai Skor Nilai 0 – 0,5 Sangat Kurang 1 0,6 – 1,1 Kurang 2 1,2 – 1,7 Cukup 3 1,8 – 2,3 Bagus 4 2,4 – 3 Sangat Bagus 5
Dalam  pemilihan  calon  anggota  Paskibraka  ini terdapat  lima  belas  alternatif  berdasarkan  dua kecamatan  yaitu  kecamatan  Pasar  Minggu  dan kecamatan Jagakarsa.
Tabel 3. Alternatif
Kode Kode Peserta Alternatif Kecamatan A1 A006 Dita Dwiyanti S. Pasar Minggu A2 A017 Renaldi D. Pasar Minggu A3 A044 Andrea J.W. Pasar Minggu A4 A055 Bramantyo B. Pasar Minggu A5 A056 Cintha Aulia Putri Pasar Minggu A6 A057 Bernard Pascal T  Pasar Minggu A7 A074 Adinda Syakira Pasar Minggu A8 A104 Zefanya R.D.T. Pasar Minggu A9 B005 Muhamad Farrel A. Jagakarsa A10 B018 Nadira Ayudya Jagakarsa A11 B028 Vina Oktavia Jagakarsa A12 B034 Dinda Octavia Jagakarsa A13 B043 Raihan Firdaus H. Jagakarsa A14 B069 Thariq Gibraltar Jagakarsa A15 B027 Iqbal Herdiyansyah Jagakarsa
Tabel 4 adalah nilai yang telah diperoleh peserta pada proses  penyeleksian  dan  sudah  diubah  kedalam matriks  keputusan.  Disini  tabel  dibagi  menjadi  dua berdasarkan  kecamatan,  yaitu  kode  alternatif  A1-A8 untuk  peserta  kecamatan  Pasar  Minggu  dan  kode alternatif A9-A15 untuk peserta kecamatan Jagakarsa.
Tabel 4. Nilai Peserta Kecamatan Pasar Minggu
Kode Alternatif Kode Peserta C1  C1  C2  C2  C2 A1 A006 4 4 5 4 3 A2 A017 5 4 5 4 4 A3 A044 5 4 5 4 5 A4 A055 4 4 5 4 4 A5 A056 5 4 5 2 4 A6 A057 4 5 5 4 4 A7 A074 5 4 4 4 4 A8 A104 4 4 5 4 5
Tabel 5. Nilai Peserta Kecamatan Jagakarsa Kode Alternatif Kode Peserta C1  C2  C3  C4  C5 A9 B005 4 4 5 2 4 A10 B018 5 4 4 4 5 A11 B028 5 4 5 4 5 A12 B034 5 5 4 4 5 A13 B043 3 4 5 4 3 A14 B069 3 5 4 2 5 A15 B027 4 5 5 4 5

## Perhitungan menggunakan metode WP
1) Menentukan Nilai Relatif Bobot. Setelah  menentukan  kriteria  dan  alternatif, selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  relatif  bobot. Menentukan  nilai  relatif  bobot  dilakukan  dengan hasil sebagai berikut:
0.3

## 2) Menentukan Vektor S dan Vektor V
Vektor  s  didapatkan  dari  hasil  kali  nilai  alternatif peserta  yang  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan bobot relatif. Dan vektor v didapatkan dari hasil bagi nilai vektor s dengan jumlah keseluruhan daari vektor s tersebut. Dimana total nilai dari vektor v harus sama dengan  satu.  Hasil  vektor  v  berdasarkan  kecamatan dan  keseluruhan  peserta  akan  berbeda  karena  nilai pembaginya atau jumlah dari vektor s yang dihasilkan berbeda  setiap  tabel.  Berikut  merupakan  hasil  dari vektor  s  dan  vektor  v  dengan  per-kecamatan  dan seluruh alternatif.
Tabel 6. Nilai Vektor S dan Vektor V Peserta Kecamatan Pasar Minggu
Kode Alternat if Kode Peserta Vektor S Vektor V A1 A006 3,6985 0,1091 A2 A017 4,3734 0,129 A3 A044 4,7287 0,1395 A4 A055 4,0903 0,1207 A5 A056 4,0806 0,1204 A6 A057 4,2295 0,1248 A7 A074 4,2769 0,1262 A8 A104 4,4225 0,1305 Jumlah 33,9004 1
Tabel 7. Nilai Vektor S dan Vektor V Peserta
Kecamatan Jagakarsa 𝐶 1 =
𝐶 2 =
𝐶 3 = 𝐶 4 = 𝐶 5 = 0.3 + 0.15 + 0.1 + 0.1 + 0.35 = 0.3 0.15
0.3 + 0.15 + 0.1 + 0.1 + 0.35 = 0.15 0.1 0.3 + 0.15 + 0.1 + 0.1 + 0.35 = 0.1 0.1
0.3 + 0.15 + 0.1 + 0.1 + 0.35 = 0.1 0.35
0.3 + 0.15 + 0.1 + 0.1 + 0.35
= 0.35 Setelah mendapatkan nilai relatif bobot langkah selanjutnya adalah menentukan vektor S.
Kode Alternat if Kode Peserta Vektor S Vektor V A9 B005 3,8163 0,1283 A10 B018 4,6244 0,1555 A11 B028 4,7287 0,159 A12 B034 4,7818 0,1608 A13 B043 3,3927 0,1141 A14 B069 3,8276 0,1287 A15 B027 4,5731 0,1537 Jumlah 29,744 1
Tabel 8. Nilai Vektor S dan Vektor V Seluruh Alternatif Kode Alternatif Kode Peserta Vektor S Vektor V A1 A006 3,6985 0,0581 A2 A017 4,3734 0,0687 A3 A044 4,7287 0,0742 A4 A055 4,0903 0,0643 A5 A056 4,0806 0,0642 A6 A057 4,2295 0,0664 A7 A074 4,2769 0,0672 A8 A104 4,4225 0,0694 A9 B005 3,8163 0,0599 A10 B018 4,6244 0,0726 A11 B028 4,7287 0,0742 A12 B034 4,7818 0,0751 A13 B043 3,3927 0,0533 A14 B069 3,8276 0,0601 A15 B027 4,5731 0,0718 Jumlah 63,645 1 3) Melakukan Perangkingan
Setelah mendapatkan hasil dari vektor s dan vektor v selanjutnya  dilakukan  perangkingan  berdasarkan kecamatan dan didapatkan hasil sebagai berikut.
Tabel 9. Ranking Peserta Kecamatan Pasar Minggu Kode Alternat if Kode Peserta Vektor V Ranking A1 A006 0,1091 8 A2 A017 0,129 3 A3 A044 0,1395 1 A4 A055 0,1207 6 A5 A056 0,1204 7 A6 A057 0,1248 5 A7 A074 0,1262 4 A8 A104 0,1305 2 Tabel 10. Ranking Peserta Kecamatan Jagakarsa Kode Alternat if Kode Peserta Vektor V Ranking A9 B005 0,1283 6 A10 B018 0,1555 3 A11 B028 0,159 2 A12 B034 0,1608 1
A13 B043 0,1141 7 A14 B069 0,1287 5 A15 B027 0,1537 4
Tabel 11 merupakan  perangkingan seluruh alternatif dengan  metode  WP.  Nilai  terbesar  diperoleh  A12 dengan kode peserta B034 dan nilai vektor v = 0,0751.
Tabel 11. Ranking Seluruh Alternatif
Kode
Alternatif Kode Peserta Vektor V  Ranking A1 A006 0,0581 14 A2 A017 0,0687 7 A3 A044 0,0742 3 A4 A055 0,0643 10 A5 A056 0,0642 11 A6 A057 0,0664 9 A7 A074 0,0672 8 A8 A104 0,0694 6 A9 B005 0,0599 13 A10 B018 0,0726 4 A11 B028 0,0742 2 A12 B034 0,0751 1 A13 B043 0,0533 15 A14 B069 0,0601 12 A15 B027 0,0718 5

## Perhitungan menggunakan metode SAW
1) Menentukan nilai relatif bobot.
Setelah  menentukan  kriteria  dan  alternatif,  selanjutnya adalah  menentukan  nilai  relatif  bobot.  Menentukan nilai  relatif  bobot  dilakukan  dengan  hasil  sebagai berikut :
0.3
𝐶 1 = 0.3 + 0.15 + 0.1 + 0.1 + 0.35 = 0.3 0.15 𝐶 2 = 0.3 + 0.15 + 0.1 + 0.1 + 0.35 = 0.15 0.1
𝐶 3 = 0.3 + 0.15 + 0.1 + 0.1 + 0.35 = 0.1 0.1
𝐶 4 = 0.3 + 0.15 + 0.1 + 0.1 + 0.35 = 0.1 0.35 𝐶 5 = 0.3 + 0.15 + 0.1 + 0.1 + 0.35 = 0.35
2) Menentukan Normalisasi Alternatif
Dalam  Metode  SAW  setelah  mendapatkan  nilai relatif  bobot  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan normalisasi alternatif.
Tabel 12. Normalisasi Alternatif Kode Alternatif
Kode Peserta C1  C2  C3  C4  C5 A1 A006  0,8  0,8  1 1  0,6 A2 A017 1  0,8  1 1  0,8 A3 A044 1  0,8  1 1 1 A4 A055  0,8  0,8  1 1  0,8 A5 A056 1  0,8  1  0,5  0,8 A6 A057  0,8  1 1 1  0,8 A7 A074 1  0,8  0,8  1  0,8 A8 A104  0,8  0,8  1 1 1 A9 B005  0,8  0,8  1  0,5  0,8 A10 B018 1  0,8  0,8  1 1 A11 B028 1  0,8  1 1 1 A12 B034 1 1  0,8  1 1 A13 B043  0,6  0,8  1 1  0,6 A14 B069  0,6  1  0,8  0,5  1 A15 B027   0,8   1 1 1 1
3) Menentukan Nilai Preferensi dan Perangkingan Setelah  melakukan  normalisasi  alternatif,  selanjutnya menghitung  nilai  preferensi  atau  nilai 𝑉 𝑖 kemudian dilakukan perankingan.
Tabel 14. Nilai Preferensi dan Perangkingan Peserta Kecamatan Pasar Minggu
Tabel 15. Nilai Preferensi dan Perangkingan Peserta
Kecamatan Jagakarsa Kode Alternat if Kode Peserta Nilai 𝑉 𝑖 Ranking A9 B005 0,79 7 A10 B018 0,95 3 A11 B028 0,97 2 A12 B034 0,98 1 A13 B043 0,71 6 A14 B069 0,81 5 A15 B027 0,94 4
Tabel 16 merupakan hasil dari nilai 𝑉 𝑖 seluruh peserta dan  ranking  yang  diurutkan  berdasarkan  seluruh alternatif. Nilai terbesar diperoleh A12 dengan kode peserta B034 dan nilai 𝑉 𝑖 = 0,98.
Tabel 16. Nilai Preferensi dan Perangkingan Seluruh
Alternatif Kode Alternatif Kode Peserta Nilai 𝑉 𝑖 Ranking A1 A006 0,77 14 A2 A017 0,9 7 A3 A044 0,97 3 A4 A055 0,84 11 A5 A056 0,85 10 A6 A057 0,87 9 A7 A074 0,88 8 A8 A104 0,91 6 A9 B005 0,79 13 A10 B018 0,95 4 A11 B028 0,97 2 A12 B034 0,98 1 A13 B043 0,71 15 A14 B069 0,81 12 A15 B027 0,94 5 Tabel 17. Perbandingan Ranking WP dan SAW Kecamatan Pasar Minggu Kode Alternat if Kode Peserta Ranking WP Ranking A1 A006 8 8 A2 A017 3 3 A3 A044 1 1 A4 A055 6 7 Kode Alternat if Kode Peserta Nilai 𝑉 𝑖 Ranking A1 A006 0,77 8 A2 A017 0,9 3 A3 A044 0,97 1 A4 A055 0,84 7 A5 A056 0,85 6 A6 A057 0,87 5 A7 A074 0,88 4 A8 A104 0,91 2
5 (3) 2021, 226-237 A5 A056 7 6 A6 A057 5 5 A7 A074 4 4 A8 A104 2 2 Tabel 18. Perbandingan Ranking WP dan SAW Kecamatan Jagakarsa Kode Alternat if Kode Peserta Ranking WP Ranking SAW A9 B005 6 7 A10 B018 3 3 A11 B028 2 2 A12 B034 1 1 A13 B043 7 6 A14 B069 5 5 A15 B027 4 4 Tabel 19. Perbandingan Ranking WP dan SAW Seluruh Alternatif Kode Alternatif Kode Peserta Ranking WP Ranking SAW A1 A006 14 14 A2 A017 7 7 A3 A044 2 3 A4 A055 10 11 A5 A056 11 10 A6 A057 9 9 A7 A074 8 8 A8 A104 6 6 A9 B005 13 13 A10 B018 4 4 A11 B028 3 2 A12 B034 1 1 A13 B043 15 15 A14 B069 12 12 A15 B027 5 5
Tabel  17  dan  18  merupakan  perbandingan  ranking pada metode WP dan SAW berdasarkan kecamatan, dan pada Tabel 19 merupakan perbandingan ranking keseluruhan peserta.

## Implementasi Sistem
Implementasi  pada  sistem  pendukung  keputusan calon  paskibraka  ini  dibuat  dengan  menggunakan bahasa pemrograman PHP dan menggunakan
MySQL  sebagai  database.  Berikut  ini  adalah implementasi  antarmuka  pada  sistem  pendukung keputusan calon Paskibraka.
Gambar 2. Halaman Login Admin

## Gambar 3. Halaman Admin
Pada  menu  dashboard  dapat  dilihat  hasil  akhir  nilai peserta  dan  perbandingan  dari  kedua  metode  yang digunakan.  Pada  metode  SAW  dan  metode  WP memiliki  beberapa  perbedaan  dalam  urutan perankingannya. Menu user pada sidebar admin berisi user  peserta  dan  admin  input  nilai.  Pada  menu  user admin input nilai, admin dapat menghapus, mengedit dan  menambah  data  user  admin  input  nilai  tersebut
Gambar 4. Data Peserta
Pada  menu  data  peserta  admin  dapat  menghapus, mengedit,  dan  menambah  data  peserta.  Kemudian, pada  menu  data  kriteria  akan  ditampilkan  kriteria- kriteria  yang  telah  ditetapkan  beserta  bobot  nilai kriteria tersebut.

## Gambar 5. Normalisasi WP
Pada  menu  normalisasi,  terdapat  dua  pilihan  yaitu Normalisasi  WP  dan  Normalisasi  SAW,  tampilan diatas  merupakan  tampilan  menu  normalisasi  WP. Pada  halaman  ini,  untuk  dapat  menekan  tombol hitung  admin  diminta  untuk  memilih  kecamatan yang diinginkan terlebih dahulu.
Gambar 6. Perbaikan Bobot
Gambar 7. Hasil Ranking WP Setelah  menekan  tombol  hitung  akan  muncul  hasil perbaikan bobot, nilai vektor s dan vektor v beserta rankingnya.
Gambar 8. Normalisasi SAW Pada menu Normalisasi SAW, admin diminta untuk memilih  kecamatan  terlebih  dahulu  baru kemudian bisa menekan tombol hitung.
Gambar 9. Perbaikan Bobot dan Nilai Max
Gambar 10. Normalisasi Alternatif
Gambar 11. Hasil Ranking SAW
Setelah  menekan  tombol  hitung  akan  muncul  hasil perhitungan  perbaikan  bobot,  nilai  maksimum  pada setiap kriteria, normalisasi alternatif dan hasil ranking yang diperoleh setiap peserta.
Gambar 12. Login Peserta dan Admin Input Nilai Pada halaman ini user diminta memilih pilihan pada dropdown untuk bisa masuk ke halaman peserta atau input nilai.
Gambar 13. Halaman User Penanggung Jawab
Pada  halaman  ini,  admin  diminta  untuk  menginput nilai peserta yang telah diberikan oleh para juri.

## Gambar 14. Form Penilaian
Gambar 15. Skala Penilaian Setiap Kriteria
Gambar 14 adalah tampilan pada saat pengisian nilai yang terdiri dari kriteria postur, kesehatan, fisik, pbb, dan  wawancara.  Admin  memasukkan  nilai  setiap peserta sesuai dengan kriteria yang telah  ditentukan dengan skala pada gambar 15.
Gambar 16. Halaman Peserta
Gambar  16  merupakan  halaman  peserta,  disini peserta hanya dapat melihat hasil seleksi yang berisi ranking dan nilai akhirnya.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa:
1) Metode WP dan SAW dapat diimplementasikan kedalam sistem pendukung keputusan rekomendasi calon Paskibraka.
2) Hasil  dari  Metode  WP  dan  SAW  pada  sistem pendukung  keputusan  ini  memiliki  kesamaan antara  perhitungan  manual  dengan  sistem. Namun,  urutan  perangkingan  yang  dihasilkan kedua  metode  baik  secara  manual  maupun sistem  hasilnya  tidak  selalu  sama  dan  terdapat beberapa perbedaan pada urutannya.
3) Hasil dari metode WP dan SAW yaitu pada kecamatan Pasar Minggu nilai tertinggi peserta diperoleh alternatif A3 atau Andrea J.W. dengan nomor peserta A044. Dan pada kecamatan Jagakarsa nilai tertinggi peserta diperoleh alternatif A12 atau Dinda Octavia dengan nomor peserta B034. Dan dari lima belas peserta seleksi anggota Paskibraka Dinda Octavia memiliki nilai tertinggi.

## 5. Daftar Pustaka
[1] KEMENPORA.  2015.  Pasukan  Pengibar Bendera  Pusaka.  Kegiatan.  Penyelenggaraan. Pencabutan, No. 317.
[2] Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.  and Wardoyo,  R.,  2006.  Fuzzy  Multi-Attribute Decision  Making  (Fuzzy  MADM).  Yogyakarta: Graha Ilmu, pp.78-79.
[3] Parlina,  I.,  2018.  Analisis  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Anggota  Paskibraka Menggunakan  Metode  Electre.  Journal  Of Informatics and Telecommunication Engineering, 2(1), pp.39-47.
[4] Syafitri, N., Prayogi, M. and Labellapansa, A., 2018.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Calon Paskibraka Di Provinisi Riau. IT Journal Research and Development, 2(2), pp.24-33.
[5] Alviana,  V.,  Astuti,  E.S.  and  Asmara,  R.A., 2017.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan
Lokasi Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi  Anggota  Calon  Paskibraka Menggunakan Metode Topsis. Jurnal Informatika Polinema, 3(2), pp.51-51.
[6] Utomo,  P.,  Cahyono,  S.D.  and  Tristono,  T., 2019,  April.  Selection  of  talented  archery athletes  using  weighted  product  method.  In Journal  of  Physics:  Conference  Series  (Vol. 1211, No. 1, p. 012037). IOP Publishing.
[7] Rahayu,  D.  and  Mukodimah,  S.,  2019. Decision  Support  System  Of  Achieved Students  Using  Weighted  Product  Method. IJISCS  (International  Journal  of  Information System and Computer Science), 3(2), pp.72-77.
[8] Mustafidah,  H.  and  Hadyan,  H.N.,  2017. Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Mahasiswa Berprestasi di Universitas Muhammadiyah  Purwokerto  Menggunakan Metode  Weighted  Product  (WP).  JUITA: Jurnal Informatika, 5(1), pp.51-61.
[9] Alamsyah,  Z.  and  Gustian,  D.,  2019.  Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Weighted  Product  Dan  Simple  Additive Weighting  Terhadap  Penerimaan  Guru. IKRA-ITH Informatika: Jurnal Komputer dan Informatika, 3(1), pp.129-137.
[10] Julianto,  V.,  Lastriani,  L.,  Aprianti,  W.  and Herpendi, H., 2018. Penerapan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  untuk Penentuan Seleksi  Staf  Terbaik  Politeknik  Negeri  Tanah Laut  Berbasis  Web  Mobile.  Jurnal  Sains  dan Informatika, 4(2), pp.120-129.
[11] Wijayanto, S., Napitupulu, D., Adiyarta, K. and Windarto,  A.P.,  2019,  August.  Decision Support  System  of  New  Student  Admission Using  Analytical  Hierarchy  Process  and  Simple Additive  Weighting  Methods.  In  Journal  of Physics: Conference Series (Vol. 1255, No. 1, p. 012054). IOP Publishing.
[12] Ismail,  I.  and  Nurjaya,  N.,  2016.  Seleksi Penerimaan  Karyawan  Baru  Menggunakan Metode  WP  (Weighted  Product)  dengan  Bahasa Pemrograman  PHP  dan  MySQL.  Jurnal Informatika  Universitas  Pamulang,  1(1),  pp.28- 32.
[13] Setyawan, A.,  Arini,  F.Y. and  Akhlis,  I., 2017. Comparative  Analysis  of  Simple  Additive Weighting  Method  and  Weighted  Product Method  to  New  Employee  Recruitment Decision  Support  System  (DSS)  at  PT.  Warta Media  Nusantara.  Scientific  Journal  of Informatics, 4(1), pp.34-42.
[14] Basri, B., 2017. Metode Weightd Product (Wp) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Beasiswa  Prestasi.  Jurnal  Insypro (Information System And Processing), 2(1).
[15] Yanosma,  D.,  Johar,  A.  and  Anggriani,  K.,
2016.  Implementasi  Metode  K-Nearest Neighbor  (KNN)  dan  Simple  Addittive Weighting (SAW) dalam Pengambilan
Keputusan  Seleksi  Anggota  PASKIBRAKA.
Rekursif: Jurnal Informatika, 4(2).