Volume 3 Nomor 1, Juni 2020 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENENTUAN SISWA BERPRESTASI DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING BERBASIS WEB
DETERMINATION OF ACHIEVING STUDENTS USING WEB-BASED SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD
Randi Rian Putra 1 , Cendra Wadisman 2
Universitas Pembangunan Panca Budi 1 , Universitas Putra Indonesia 2
Randirian@dosen.pancabudi.ac.id , cendra_wadisman@upiyptk.ac.id ,

## ABSTRACT
Decision support system (SPK) is one part of the information system that uses problem solving in decision making.  The  selection  of  high achieving  students  in  Yapim High  School  and  Vocational  School  Taruna Marelan discusses based on the highest grades, the activeness and concern of students towards the teacher and also based on the rankings of the guardians of each class that are counted manually with the Microsoft excel application, therefore the application required problem solving application Web-based outstanding students. Data obtained through teachers and homeroom teachers who teach at Yapim Taruna Marelan High  School  and  Vocational  School,  the  method  used  in  this  application  is  weighting  simple  additives (SAW) in the assessment of student achievement based on data from student and high school students 'and Yapim Taruna's students' judgment Marelan This application is used to facilitate teachers and homeroom teachers in favor of outstanding students and also transparent by all students. This system is applied to support  decisions  made by  humans  from  manual to  digital and can  be  shown  in full  which  becomes  an assessment made by the user and proven by the system.
Keywords: Decision Support System (SPK), Student Achievement, Simple Additive Weighting (SAW)

## ABSTRAK
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah salah satu bagian dari sistem informasi yang di gunakan dalam mengatasi  permasalahan dalam pemgambilan sebuah keputusan. Pemilihan siswa berprestasi pada SMA dan SMK Yapim Taruna Marelan  Dilakukan berdasarkan nilai tertinggi, keaktifan dan kepedulian siswa terhadap  guru  dan  juga  berdasarkan rangking  dari  walikelas masing  kelas  yang  di hitung  secara manual dengan  aplikasi  Microsoft  excel,  Oleh  sebabab  itu  maka  diperlukan  sebuah  aplikasi  sistem  pendukung keputusan dalam penentuan siswa berprestasi berbasis web. Data yang didapatkan  melalui guru dan wali kelas yang mengajar di sekolah SMA dan SMK Yapim Taruna Marelan, Metode yang digunakan dalam aplikasi  ini  adalah  simple  additive  weighting  (SAW)  dalam  penentuan  prestasi  siswa  berdasarkan  data kriteria-kriteria dari siswa dan siswi SMA dan SMK Yapim Taruna Marelan. Aplikasi ini digunakan untuk mempermudah guru dan wali kelas dalam penentuan siswa berprestasi dan juga bersifat transparan oleh semua siswa dan siswi. Sistem ini diterapkan untuk mendukung sebuah  keputusan yang dilakukan oleh manusia  dari  manual  menjadi  digital  dan  bisa  diperlihatkan  secara  rinci  yang  menjdi  penilain  yang dilakukan oleh user dan dibuktikan oleh sistem.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Siswa Berprestasi, Simple Additive Weighting (SAW)

## PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  hal  penting yang  harus  dimiliki  oleh  setiap  orang. Kualitas  pendidikan  dapat  diketahui dengan  melalui  pelaksanaan  ujian  untuk mengetahui  pencapaian  kemampuan  dan keberhasilan  dalam  memahami  bidang studi  yang  ditempuhnya(Wadisman  & Nozomi,  2019). Berprestasi  dikalangan
pendidikan memiliki arti siswa itu adalah anak didik yang selalu mengikuti aturan- aturan yang di tetapkan oleh sekolah atau guru  yang  mendidiknya,  dan  selalu mempunyai  kewajiban  apa  yang  telah menjadi tugasnya sebagai siswa(Pojoh et al., 2016).
Sistem pendukung keputusan mendayagunakan  resources  individu- individu secara intelek dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan  kualitas  keputusan.  Jadi ini  merupakan  sistem  pendukung  yang berbasis  komputer  untuk  manajemen pengambilan keputusan yang
berhubungan  dengan  masalah-masalah semi terstruktur (Setiaji, 2013).
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 ratingalternatif yang
ada(Pendiagnosa et al., 2011)
Pemilihan  siswa  berprestasi  pada SMA dan SMK Yapim Taruna Marelan Dilakukan  berdasarkan  nilai  tertinggi, keaktifan dan kepedulian siswa terhadap guru dan juga berdasarkan rangking dari walikelas  masing  kelas  yang  di  hitung secara manual dengan aplikasi Microsoft excel, Oleh sebabab itu maka diperlukan sebuah  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  dalam  penentuan  siswa berprestasi berbasis web.
Pada  konsep  perancangan  yang dilakukan  yaitu  sistem  menggunakan teknik  level  user  untuk  membatasi  hak akses dengan membangun suatu jaringan komputer  dan  pada  fase  akhir  akan dilakukan sebuah perancangan sistemnya sehingga dapat menyelesaikan masalah sesuai dengan yang diharapkan(Putra et al., 2019) METODE
Ada  pun  tahapan  penelitian  yang dilakukan oleh penulis dalam memperoleh  data-data  yang  digunakan untuk  kebutuhan  penelitian  adalah sebagai berikut :
1. Analisa Masalah
Analisa  masalah  dilakukan  untuk mendapatkangambaran  secara  lengkap mengenai  permasalahan  pada  tahap penentuan siswa berprestasi
2. Identifikasi Kebutuhan Identifikasi kebutuhan dilakukan untuk mengetahui kebutuhan user terhadap  sistem  pendukung  keputusan yang  akan  dibangun  dalam  evaluasi pemilihan siswa berprestasi secara tepat dan obyektif, sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan
3. Metode pengumpulan data
Teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan  adalah  Studi  &  Wawancara. Studi  Pustaka  melakukan  kajian  yang berkaitan  dengan  teori  yang  berkaitan dengan topik penelitian. Dalam pencarian teori, peneliti akan mengumpulkan  informasi  sebanyak- banyaknya dari kepustakaan yang berhubungan.
Sumber-sumber
kepustakaan dapat diperoleh dari:  buku, jurnal,  majalah,  hasil-hasil  penelitian (tesis dan disertasi), dan sumber- sumber lainnya yang sesuai.
4. Desain Sistem Sistem pendukung keputusan evaluasi  pemilihan  siswa  berprestasi dengan metode simple additive weighting  dimulai  dari  proses  penilaian dengan  memanfaatkan  metode  SAW untuk mempermudah dalam pengambilan keputusan. 5. Hasil Dan Pembahasan Melakukan perhitungan manual
dengan  sistem  pendukung  keputusan metode SAW dan menjalankan program aplikasi yang sudah di tentukan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN A. PEMBAHASAN
Simple  Additive  Weighting  (SAW) sering  juga  dikenal  dengan  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode SAW adalah mencari
penjumlahan terbobot atau perengkingan dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif dari  semua  atribut,  dalam  metode  ini mampu memberikan pemecahan permasalahan  dengan  cara  memberi informasi  ataupun  usulan  menuju  pada keputusan  tertentu(Wati  &  Mayasari,
2015). Sistem pendukung keputusan  dengan metode SAW Dalam penentuan
kelayakan  siswa  berprestasi  SMA  dan SMK  Yapim  Taruna  Marelan  dengan menggunakan  metode  SAW  diperlukan kriteria  dan  bobot  untuk  melakukan perhitungannya  dengan  sehingga  akan dapat  alternatif  yang  terbaik  untuk menentukan siswa berprestasi SMA dan SMK  Yapim  Taruna  Marelan  yang layak.
Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang ada(Djamain, 2015)
Dalam metode SAW terdapat kriteria yang  dibutuhkan  untuk  menentukan siswa berprestasi SMA dan SMK Yapim Taruna Marelan pada daerah Medan.Adapun Kriterianya dapat dilihat pada tabel berikut ini : Tabel 1. Tabel Kriteria Kriteria Keterangan Nilai Bobot Kepentingan C1 Nilai Rata- Rata Pelajaran 20% C2 Absensi 20% C3 Keaktifan dikelas 20% C4 Kedisiplinan 20% C5 Prestasi 20% Jumlah 100% Dari  masing-masing  kriteria  tersebut akan  ditentukan  bobot-bobotnya  yaitu Rendah (R), Sedang(S)
dan
Tinggi(T)),dan Sangat Tinggi(ST).
Dalam  penentuan  Rating  kecocokan maka nilai dari masing-masing criteria di atas  di  masukkan  ke  dalam  tabel  rating kecocokan  yang  telah  di  sesuai  kan dengan nilai dari tabel kriteria.
1. Subkriteria dari Nilai Rata – Rata Untuk menentukan nilai rata-rata dari
para calon siswa berprestasi seperti pada tabel berikut:
Tabel 2. Pembobotan nilai rata- rata

## 2. Subkriteria Abasensi
Untuk  penentuan  absensi  dari  para siswa berprestasi SMA dan SMK Yapim Taruna  Marelan  adalah  banyaknya ketidakhadiran siswa di kelas yang tidak disebabkan karena sakit. Berikut subkriteria dari absesnsi: Tabel 3. Pembobotan subkriteria absensi Range Bobot Nilai Diatas 6 Rendah 0,25 4 – 6 Sedang 0.5 2 – 3 Tinggi 0.75 0 – 1 Sangat Tinggi 1 3. Subkriteria Keaktifan dikelas Untuk  penentuan  subkriteria  dari keaktifan  kelas  siswa  berprestasi  SMA dan  SMK  Yapim  Taruna  Marelan  pada daerah  Medan  Helvetia  seperti  pada tabel berikut ini:
Tabel 4. Pembobotan subkriteria keaktifan dikelas Range Bobot Nilai Tidak pernah menjawab dengan benar. Rendah 0,25 Pernah menjawab dengan benar. Sedang 0,5 Range Bobot Nilai 0 – 35 Rendah 0,25 36 - 60 Sedang 0,5 61 - 80 Tinggi 0,75 81 - 100 Sangat Tinggi 1
Sering Menjawab dengan benar. Tinggi 0,75 4. Subkriteria Kedisiplinan
Untuk  penentuan  subkriteria  dari kedisiplinan Siswa berprestasi SMA dan SMK  Yapim  Taruna  Marelan  adalah seberapa sering siswa tersebut terlambat sampai  di  sekolah.  Tabel  subkriteria adalah:
Tabel 5. Pembobotan subkriteria kedisiplinan Range Bobot Nilai Diatas 7 Rendah 0,25 5 – 7 Sedang 0,5 2 – 4 Tinggi 0,75 0 – 1 Sangat Tinggi 1 5. Subkriteria dari prestasi sekolah Untuk  penentuan  prestasi  sekolah siswa berprestasi SMA dan SMK Yapim Taruna  Marelan  adalah  prestasi  ikut perlombaan  atau  ekstrakulikuler  siswa. Subkriteria adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Pembobotan subkriteria prestasi siswa Range Bobot Nilai Tidak ada Rendah 0,25 1 – 2 Sedang 0,5 3 – 5 Tinggi 0,75 Diatas 5 Sangat Tinggi 1 6. Perhitungan Langkah  –  langkah  perhitungan Simple Additive  Weitghted dalam  menentukan dumptruck bekas man yang masih bagus untuk dibeli, yaitu: a . Penentuan Alternatif.
Penentuan  alternatif  adalah  jumlah pilihan yang akan dibandingkan. Dalam kasus  adalah  jumlah  dumptruck  bekas yang  akan  dibandingkan  nilai  kualitas untuk  dibeli,  seperti  dijelaskan  pada tabel berikut :
Tabel 7. Tabel alternatif No  Alternat if Nama  Kelas Alamat 1 2 3 Siswa A Siswa B Siswa C Alwi Siwi Milan 7A 7A 7A Medan Tembun g Belawan

## b.  Penentuan Nilai Kriteria Terhadap Semua Alternatif
Tabel 8. Penilaian Kriteria dari Setiap Alternatif Altern atif KRITERIA Nil ai Abs ensi Kedis iplina n Keakt ifan Pres tasi Siswa a Siswa b Siswa c 50 70 30 2 5 0 2 3 5 Sering Sering Sering 4 2 2
Penentuan  Nilai  Bobot  terhadap semua  kriteria  dari  setiap  alternative Setelah  penilaian  kriteria  terhadap semua  alternatif,  maka  selanjutnya mentransformasikan nilai kriteria tersebut kedalam pembobotan nilai.
Tabel 9. Transformasi Penilaian Kriteria ke dalam Penilaian Bobot ALTER NATIF KRITERIA C1  C2 C3 C4 C5 Siswa A Ssiwa B Siswa C 0.5 0.7 5 0.2 5 0.7 5 0.5 1 0.75 0.75 0.5 0.75 0.75 0.75 0.75 0.5 0.5 d. Penentuan nilai maxsimum dari setiap kriteria
Tabel 10. Penentuan Nilai Maksimum ALTER NATIF

## KRITERIA
C1 C2 C3 C4 C5 Siswa A Siswa B Siswa C 0.5 0.75 0.25 0.75 0.5 1 0.75 0.75 0.5 0.75 0.75 0.75 0.75 0.5 0.5
Maksim um 0.75 1 0.75  0.75  0.75 e. Perhitungan  Normalisasi  Metode

## Simple Additive Weighted
Cara melakukan perhitungan Normalisasi  dari  Metode  SAW adalah  nilai  bobot  kriteria  dibagi dengan  nilai  maksimum.  Seperti dijelaskan pada tabel berikut: Tabel 11. Perhitungan Normalisasi
ALTE RNAT IF KRITERIA C1 C2 C3 C4 C5 Siswa A Siswa B Siswa C 0.5 / 0.75 0.75 / 0.75 0.25 / 0.75 0.75 / 1 0.5 / 1 1 / 1 0.75 / 0.75 0.75 / 0.75 0.5 / 0.75 0.75 / 0.75 0.75 / 0.75 0.75 / 0.75 0.75 / 0.75 0.5 / 0.75 0.5 / 0.75
Setelah  dilakukan  pembagian  antar bobot kriteria terhadap nilai maksimum, maka akan dihasilkan nilai Normalisasi. Seperti gambar berikut :

## Tabel 12. Hasil Perhitungan Normalisasi
ALTERNATIF

## KRITERIA
C1 C2 C3 C4 C5 Siswa A Siswa B Siswa C 0.66 7 1 0.33 3 0.75 0.5 1 1 1 0.66 7 1 1 1 1 0.6
67 0.6
67 f. Penentuan  nilai  Vi  dari  metode
Simple Additive Weighted
Maka nilai preferensi setiap alternetif.
V1  untuk  Siswa  A  =  (0.667x0.20)  + (0.75x0.20)  +  (1x0.20)  +  (1x0.20)  + (1x0.020).
V2  untuk  Siswa  B  =  (1x0.20)  + (0.5x0.20)  +  (1x0.20)  +  (1x0.20)  +
(0.667x0.20).
V3  untuk  Siswa  C  =  (0.333x0.20)  + (1x0.20)  +  (0.667x0.20)  +  (1x0.20)  + (0.667x0.020).
g. Hasil dan Kesimpulan.
Setelah melakukan perhitungan terhadap nilai Vi, maka di dapatlah nilai: V1 untuk Siswa A = 0.8667 V2  untuk  Siswa  B  =  0.8733  => merupakan nilai tertinggi V3 untuk Siswa C = 0.69

## B. HASIL  DAN  IMPLEMENTASI SISTEM
Sistem pendukung keputusan digunakan  sebagai  alat  bantu  bagi  para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas  para  pengambil  keputusan, namun tidak untuk menggantikan penilaian para pengambil keputusan(Nugraha et al., 2012). Berikut ini dijelaskan tentang tampilan hasil dari implementasi Sistem Pendukung Keputusan  penentuan  siswa  berprestasi berbasis web. 1. Tampilan Form Login admin
Tampilan  form  login  adalah langkah  awal  untuk  masuk  ke menu beranda pada sistem
Gambar 1. Tampilan Login
2. Tampilan Form beranda
Tampilan  form  yang  telah  dirancang pada  sistem  yang  diakses  oleh  admin pada pengolahan beranda dapat diterangkan  dengan  langkah-langkah
state berikut,  yang  ditunjukkan  pada gambar berikut :

## Gambar 2. Tampilan Beranda

## 3. Tampilan Form Data Siswa
Tampilan form data siswa  yang telah dirancang pada sistem yang diakses oleh admin  pada  pengolahan  data  siswa dengan  menambah,  edit  dan  hapus  data dapat  diterangkan  dengan  langkah- langkah state berikut,  yang  ditunjukkan pada gambar berikut :
Gambar 3. Tampilan data siswa
4. Tampilan form penilaian Tampilan  form  yang  telah  dirancang pada  sistem  yang  diakses  oleh  admin pada  pengolahan  data  penilaian  pada setiap  siswa  dapat  diterangkan  dengan langkah-langkah state berikut,  yang ditunjukkan pada gambar berikut :

## Gambar 4. Tampilan form Penilaian
5. Tampilan form data  hasil Tampilan form yang telah dirancang  pada  sistem  yang  diakses oleh  admin  pada  pengolahan  data
hasil  (result)  dapat  diterangkan dengan langkah-langkah state
berikut,  yang  ditunjukkan  pada gambar berikut :

## Gambar 5.  Tampilan Form Data Hasil SIMPULAN
Dari  penelitian  diatas  dapat  di  ambil kesimpulan  bahwa  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode  SAW  dalam menentukan  siswa  berprestasi  telah terlaksana dengan melakukan perhitungan  terhadap  nilai  Vi,  maka  di dapatlah nilai:
V1 untuk Siswa A = 0.8667 V2  untuk  Siswa  B  =  0.8733  => merupakan nilai tertinggi V3 untuk Siswa C = 0.69 Sehingga  Sistem  ini  diterapkan  untuk mendukung  sebuah    keputusan  yang dilakukan  oleh  manusia  dari  manual menjadi  digital  dan  bisa  diperlihatkan secara  rinci  yang  menjdi  penilain  yang dilakukan oleh user dan dibuktikan oleh sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Djamain,  Y.  (2015).  Sistem  Pendukung
Keputusan  Penerimaan  Pegawai Baru Pt.Pln (Persero) Kantor Pusat Dengan  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (Saw). Jurnal  Teknik  Informatika , 8 (1),
39–47.
https://doi.org/10.15408/jti.v8i1.1 935 Nugraha, F., Surarso, B., & Noranita, B. (2012). Sistem Pendukung Keputusan  Evaluasi  Pemilihan
Pemenang Pengadaan Aset dengan Metode Simple Additive Weighting  (SAW). Jurnal  Sistem Informasi  Bisnis , 2 (2),  67–72. https://doi.org/10.21456/vol2iss2p p067-072 Pendiagnosa, A., Warna, K., Pemrograman,  M.,  Delphi,  B.,  & Eniyati,  S.  (2011).  Perancangan Sistem  Pendukung  Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa  dengan  Metode  SAW (Simple Additive Weighting). Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK , 16 (2), 171–176.
Pojoh, S., Lantang, O. A., & Manembu, P. D. K. (2016). Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Siswa  Berprestasi  yang  Layak Menjadi  Siswa  Teladan. Jurnal Teknik Informatika , 8 (1).
https://doi.org/10.35793/jti.8.1.20 16.12823 Putra,  R.  R.,  Tasril,  V.,  Studi,  P., Komputer,  S.,  Pembangunan,  U.,
& Budi, P. (2019). IMPLEMENTASI  KRIPTOGRAFI RSA  DALAM  PENGAMANAN
DATA SUPPLIER BAHAN BAKU PADA  PT  .  SINAR  ANEKA NIAGA . 06 , 60–66.
Setiaji,  P.  (2013).  Sistem  Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple
Additive  Weighting. Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 1 (1), 59. https://doi.org/10.24176/simet.v1i 1.117 Wadisman,  C.,  &  Nozomi,  I.  (2019). Metode Couple Linear Congruential  Generator  (CLCG) untuk  Ujian  Sekolah  Berbasis Web.  INTECOMS:  Journal  of Information Technology and Computer Science, 2(2), 91-99. Wati, R., & Mayasari, E. (2015). Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Bibit Sapi Unggul dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)  pada  Peternakan  Sapi Sriagung  Padangratu  Lampung Tengah. Jurnal  TAM (Technology Acceptance Model) , 5 , 22–28.