Hal 529−539 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting untuk Meningkatkan Efisiensi pada Pemilihan Mahasiswa Berprestasi
Dismas Banar Purnandi, Ika Nur Fajri, Hendra Kurniawan *
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 dismas.purnandi@students.amikom.ac.id, 2 ika.nur.fajri@amikom.ac.id, 3,* hendrakurniawan@amikom.ac.id Correspondence Author Email: hendrakurniawan@amikom.ac.id Submitted 14-03-2023 ; Accepted 30-04-2023 ; Published 30-04-2023

## Abstrak
Poltekkes  Kemenkes  Yogyakarta  merupakan  salah  satu  lembaga  pendidikan  tingkat  tinggi  yang  memiliki  program  Mahasiswa Berprestasi  yang  memberikan  penghargaan  kepada  mahasiswa  berprestasi  yang  memenuhi  syarat  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan.  Pemilihan  mahasiswa  berprestasi  di  Poltekkes  Kemenkes  Yogyakarta  selama  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data mahasiswa, kemudian penghitungan hasil nilai yang diperoleh tiap mahasiswa mulai dari perhitungan nilai kriteria setiap mahasiswa yang akan dikalikan dengan bobot dari setiap kriteria yang telah ditentukan lalu total dari seluruh nilai yang didapatkan dijumlahkan dengan kalkulator  atau  Microsoft Excel.  Hal  ini  dapat mengakibatkan terjadinya kesalahan dalam perhitungan  hasil  (human  error) seperti kesalahan penginputan data yang akan diolah, untuk melakukan penghitungan membutuhkan waktu yang lama dan tenaga lebih sehingga hasil perhitungan alternatif pilihan yang didapatkan tidak akurat. Pembuatan Sistem Pendukung Keputusan berbasis website yang  akan  dibangun  menggunakan  database  MySQL,  bahasa  pemrograman  menggunakan  Hypertext  Preprocessor  (PHP)  dengan framework  CodeIgniter  4  dengan  menerapkan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  karena  metode  SAW  dapat  menyeleksi mahasiswa  terbaik  dari  sejumlah  mahasiswa  yang  terdaftar  untuk  menerima  penghargaan  mahasiswa  berprestasi.  Selain  itu, pengumpulan  data  yang  dilakukan  menggunakan  metode  wawancara  dan  observasi  serta  metode  dalam  pengembangan  sistem menggunakan metode waterfall. Hasil perhitungan menggunakan metode SAW secara manual dengan perhitungan sistem memiliki 100% kesamaan hasil dengan Nabilah Fathiyah Rahmah yang memperoleh peringkat pertama dengan nilai 0,986 kemudian Wahyu Adi Pratama dengan nilai 0,943 dan seterusnya hingga peringkat terakhir diperoleh Riska Annisa Putri dengan nilai 0,637.
Kata Kunci: Mahasiswa; Simple Additive Weighting; Sistem Pendukung Keputusan

## Abstract
Poltekkes Kemenkes Yogyakarta is one of the higher education institutions that has an Mahasiswa Berprestasi program that gives awards to outstanding students who meet the requirements based on predetermined criteria. The Selection of Mahasiswa Berprestasi at the Poltekkes Kemenkes Yogyakarta has so far started with collecting student data, then calculating the results of the scores obtained by  each  student  starting  from  calculating  the  value  of  each  student's  criteria  which  will  be  multiplied  by  the  weight  of  each predetermined criterion and then the total of all scores obtained is added up with calculator or Microsoft Excel. This can result in errors in the calculation of the results (human error) such as data input errors to be processed, to perform calculations requires a long time and more effort so that the alternative calculation results obtained are inaccurate. Making a website-based Decision Support System that  will  be  built using  database  MySQL,  the  programming language  using  Hypertext  Preprocessor  (PHP)  with  the  CodeIgniter 4 framework by applying the Simple Additive Weighting (SAW) method because the SAW method can select the best students from a number of students registered to receive student achievement awards. In addition, data collection was carried out using interview and observation methods as well as methods in system development using methods waterfall. The results of calculations using the SAW method manually with system calculations have 100% similarity in results with Nabilah Fathiyah Rahmah who obtained the first stage with a score of 0.986 then Wahyu Adi Pratama with a score of 0.943 and then to the last stage was obtained by Riska Annisa Putri with a score of 0.637.
Keywords : Students; Simple Additive Weighting; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Sumber Daya Manusia (SDM) merupakan salah satu komponen penting dalam sebuah perusahaan, lembaga atau instansi lainnya.  Mahasiswa  merupakan  contoh  sumber  daya  manusia  yang  dimaksud  dalam  sebuah  perguruan  tinggi.  Dalam sebuah  perguruan  tinggi,  kualitas  mahasiswa  menjadi  salah  satu  aset  penting  yang  perlu  diperhatikan.  Keseimbangan antara kecerdasan dalam bidang utama ( hardskill ) dan kreativitas untuk mengembangkan kemampuan dalam bidang lain ( softskill )  dapat  meningkatkan  kualitas  mahasiswa.  Maka  dari  itu,  dalam  upaya  meningkatkan  kualitas  mahasiswa Poltekkes  Kemenkes  Yogyakarta  memiliki  program  Mahasiswa  Berprestasi.  Program  ini  merupakan  kegiatan  untuk memilih  dan  memberikan  penghargaan  kepada  mahasiswa  yang  berhasil  mencapai  prestasi  tinggi,  baik  di  bidang kurikuler, kokurikuler maupun ekstrakurikuler sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan.
Pemilihan Mahasiswa Berprestasi  di Poltekkes Kemenkes  Yogyakarta selama ini dimulai dengan pengumpulan data mahasiswa. Selanjutnya, melakukan perhitungan hasil nilai yang diperoleh tiap mahasiswa, mulai dari kriteria Indeks Prestasi  Kumulatif  (IPK),  naskah  produk  inovatif,  data  capaian  unggulan  yang  membanggakan  selama  menjadi mahasiswa hingga  kemampuan berbahasa inggris. Nilai-nilai  tersebut  akan dikalikan dengan bobot dari  setiap kriteria yang  telah  ditentukan.  Kemudian,  total  dari  seluruh  nilai  yang  didapatkan  dijumlahkan  menggunakan  kalkulator  atau Microsoft  Excel.  Hal  ini  dapat  mengakibatkan  terjadinya  kesalahan  ( human  error )  dalam  perhitungan  hasil,  seperti kesalahan penginputan data yang akan diolah. Proses penghitungan juga membutuhkan waktu yang lama dan tenaga lebih, sehingga hasil perhitungan alternatif pilihan yang didapatkan kurang akurat [1]. Apabila pemilihan mahasiswa prestasi seperti ini terus berlanjut, maka dapat menimbulkan kesalahan dalam pengambilan keputusan.
Hal 529−539 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berdasarkan  masalah  yang  ditemui  diatas,  untuk  membantu  Poltekkes  Kemenkes  Yogyakarta  dalam  proses pemilihan  mahasiswa  berprestasi,  maka  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  berbasis  website  dengan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  diharapkan  dapat  menyelesaikan  permasalahan  di  atas.  Metode  SAW  merupakan  metode penghitungan berbobot dari peringkat pada setiap alternatif. Metode ini memerlukan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke dalam suatu skala yang dapat dibandingkan dengan seluruh alternatif peringkat yang ada. Metode SAW menjadi pilihan karena metode ini dapat menyeleksi  alternatif terbaik dengan melakukan perangkingan untuk mengetahui nilai paling tinggi hingga nilai paling rendah dari seluruh alternatif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan [2]–[4].
Penelitian terkait penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam pengembangan sistem pendukung keputusan telah banyak dilakukan. Pertama, penelitian yang dilakukan pada tahun 2019 yang memiliki hasil akhir berupa sistem  pendukung  keputusan  berbasis  website  yang  perhitungannya  tidak  berbeda  dengan  hasil  perhitungan  sistem pendukung keputusan dengan cara manual [2]. Alternatif mold B (BODY CH-DB 104) sebagai prioritas pertama untuk perbaikan mold dengan nilai akhir 0,90, kemudian alternatif mold A (BODY G 28) dengan nilai akhir 0,70, lalu mold C (CapTW-CT 28) dengan nilai akhir 0,66 dan mold D (CAP SW-CO 66) sebagai alternatif terakhir dengan nilai akhir 0,50. Adapun kriteria dan bobot yang digunakan dalam sistem ini yakni Permintaan Waktu Perbaikan (C1) dengan bobot 0,3, Jumlah Produk yang sudah dihasilkan (C2) dengan bobot 0,2, Usia Mold (C3) dengan bobot 0,2, dan yang terakhir Tingkat Kerusakan (C4) dengan bobot 0,3 sehingga total bobot keseluruhan yaitu 1,0.
Kedua, penelitian yang dilakukan pada tahun 2021 berupa penyeleksian untuk menentukan ADRO (A1), BBRI (A2), HMSP (A3), PTBA (A4), dan TLKM (A5) sebagai alternatif yang digunakan [5]. Menentukan kriteria ROA (C1) dengan bobot 0,10, ROE (C2) dengan bobot 0,10, Pendapatan (C3) dengan bobot 0,20, PER (C4) dengan bobot 0,25, dan Harga (C5) dengan bobot 0,35, sehingga total bobot keseluruhan 1,0 yang menjadi acuan. Selanjutnya, memberikan nilai rating  kecocokan  alternatif  pada  setiap  kriteria,  menentukan  nilai  preferensi  setiap  kriteria,  membuat  tabel  rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria, membuat matriks keputusan (X) berdasarkan tabel rating kecocokan, menormalisasikan  matriks  keputusan  dengan  menghitung  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi.  Hasil  perhitungan  rating kinerja ternormalisasi  membentuk  matriks ternormalisasi  (R), dan matriks R ternormalisasi  dikalikan dengan a vektor bobot, sehingga HMSP menempati peringkat pertama dengan nilai 0,870. Kemudian, diikuti ADRO dengan nilai 0,670 lalu TLKM dengan nilai 0,567 lalu BBRI dengan nilai 0,540 dan yang terakhir PTBA dengan nilai 0,427.
Ketiga, sistem pendukung keputusan yang dikembangkan pada tahun 2020 merupakan model Prototyping dengan desain sistem menggunakan Unified Modelling Language dan pengujian yang dilakukan menggunakan BlackBox Testing [6]. Selain itu, implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman web Hypertext Preprocessor (PHP), Javascript dan  dengan database menggunakan  MySQL.  Kriteria  yang  digunakan  terdiri  dari  C1  (Usia)  dengan  bobot  0,15,  C2 (Pendidikan Terakhir) dengan bobot 0,20, C3 (Pengalaman) dengan bobot 0,10, C4 (Motivasi) dengan bobot 0,20, C5 (Wawancara) dengan bobot 0,15 dan yang terakhir C6 (Kemampuan atau Skill) dengan bobot 0,20, sehingga total bobot kriteria keseluruhan 1,00. Berdasarkan 10 data alternatif yang digunakan, alternatif A4 menjadi preferensi utama yang akan diterima sebagai calon petugas di Badan Pusat Statistik Kabupaten Bekasi dalam sistem pendukung keputusan yang dibangun dengan nilai akhir 0,98 kemudian diikuti A3 dan A10 dengan nilai akhir 0,92.
Keempat,  pada  penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun  2021  menggunakan  8  kriteria  sebagai  acuan perhitungan sistem pendukung keputusan dengan metode SAW  [7]. Delapan kriteria tersebut  antara lain Kedisiplinan (C1) dengan bobot 15, Integritas dan perilaku terhadap nilai-nilai perusahaan (C2) dengan bobot 20, Orientasi terhadap penghargaan dengan  bekerja  sungguh-sungguh  maupun  konsistensi  untuk  mencapai  target  (C3)  dengan  bobot  10,  Keinginan  untuk terus belajar (C4) dengan bobot 10, Kreatifitas untuk  berekembang (C5) dengan bobot 10, Orientasi  terhadap kualitas dengan  mematuhi  SOP  dan  memastikan  hasil  kerja  sesuai  dengan  standar  (C6)  dengan  bobot  15, Orientasi  pelayanan terhadap pelanggan (C7) dengan bobot  10, dan Bekerja dalam tim (C8) dengan bobot 10. Dari 15 alternatif yang ada, sistem berhasil menyeleksi 8 alternatif terbaik dengan nilai akhir sebagai berikut V3 dengan nama Taryono mendapatkan nilai 9,8 sebagai alternatif dengan nilai tertinggi, diikuti oleh V12 dengan nama Vida Lerian mendapatkan nilai 9,8, V9 dengan nama Yuliana memperoleh nilai 9,6, V6 dengan nama Muhamad Rizki Maulana memperoleh nilai 9,5, V7 dengan nama Mujibur Rohman Efendi memperoleh nilai 9,5 dan V4 dengan nama Fathur Rahman memperoleh nilai akhir 9,1.
Kelima, penelitian untuk menentukan kepala biro pada tahun 2020 menggunakan metode SAW terdapat 6 kriteria yang  digunakan  yakni  Tanggung  Jawab  (C1)  dengan  bobot  yang  ditentukan  sebesar  30%,  Pendidikan  Terakhir  (C2) dengan bobot  yang ditentukan sebesar 20%, Jenjang Kepangkatan (C3) dengan bobot  sebesar 15%, Kedisiplinan (C4) dengan bobot 15%, Komunikasi (C5) dengan bobot sebesar 10%, dan Masa Kerja (C6) dengan bobot 10% sehingga total dari semua bobot yang ada sebesar 100% [8]. Selain itu, dalam penelitian ini menggunakan 4 sampel alternatif sebagai kandidat kepala biro V1 menjadi alternatif pertama dan seterusnya hingga V4 sebagai alternatif keempat. Berdasarkan perhitungan  dari  sistem  pendukung  keputusan  yang  dibuat,  hasil  akhir  yang  diperoleh  dijelaskan  sebagai  berikut:  V4 kandidat 1 dengan nilai akhir 0,975, V1 kandidat 2 dengan nilai akhir 0,925, V2 kandidat 3 dengan nilai akhir 0,8625, dan V3 kandidat 4 dengan nilai akhir 0,8375.
Penelitian  penerapan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  di Poltekkes  Kemenkes  Yogyakarta  menggunakan  4  kriteri,  yaitu  IPK  (C1)  dengan  bobot  20%,  Data Capaian  Unggulan (C2) dengan bobot 30%, Naskah Produksi Inovatif (C3) dengan bobot 30%, dan Bahasa Inggris (C4) dengan bobot 20%. Uji coba penelitian menggunakan 14 alternatif pilihan yang berasal dari berbagai program studi.  Melalui penelitian ini diharapkan  dapat  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  mengadopsi  metode  SAW,  sehingga  dapat menghasikan pemilihan mahasiswa berprestasi secara lebih efisien dan akurat.
Hal 529−539 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Alur atau tahapan penelitian implementasi metode Simple Additive Weighting (SAW) ini menerapkan metode waterfall . Metode ini mempunyai beberapa tahapan, yaitu pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi sistem, pengujian sistem, dan pemeliharaan sistem dan evaluasi. Kelebihan metode waterfall adalah menyediakan struktur yang baik untuk mengontrol proyek pengembangan sistem informasi [9]. Alur penelitian ditunjukkan seperti pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur penelitian

## 2.2 Uraian Alur Penelitian
Berikut merupakan uraian dalam alur penelitian:
a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan teknik observasi dan wawancara. Observasi dilakukan untuk mendapatkan  gambaran,  data,  serta  hasil  perhitungan  program  Mahasiswa  Berprestasi  pada  Poltekkes  Kemenkes Yogyakarta  dengan  melihat  cara  proses  perhitungan  dalam  menentukan  alternatif  terbaik.  Wawancara  dilakukan menggunakan beberapa variabel pertanyaan berikut:
1. Apakah pada Poltekkes Kemenkes Yogyakarta terdapat penghargaan bagi dosen, staff, maupun mahasiswa terbaik?
2. Apa maksud dari program Mahasiswa Berprestasi?
3. Kapan program Mahasiswa Berprestasi diadakan?
4. Bagaimana proses dalam program Mahasiswa Berprestasi?
5. Bagaimana proses penyeleksian dalam program Mahasiswa Berprestasi?
Hal 529−539 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
6. Apa kendala yang ditemukan saat proses perhitungan dalam program Mahasiswa Berprestasi?
b. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  meliputi  analisis  kebutuhan  fungsional  dan  kebutuhan  non  fungsional.  Analisis  kebutuhan fungsional menjelaskan proses atau aktivitas yang akan dilakukan oleh sistem [10]. Analisis ini menjelaskan kebutuhan fungsional  terhadap  pengguna  sistem,  yaitu  admin  agar  sistem  dapat  berfungsi  seperti  yang  diharapkan.  Analisis kebutuhan  non  fungsional  menjelaskan  kebutuhan  perangkan  keras  ( hardware )  dan  perangkat  lunak  ( software )  yang dibutuhkan dalam sistem [11].
c. Perancangan Sistem
Tahap  perancangan  sistem  adalah  melakukan  pemodelan  menggunakan Unified  Modelling  Language (UML). Pemodelan  UML  ini  ditujukan  untuk  menggambarkan  secara  visual  sistem  informasi  [12][13][14].  Jenis  UML  yang digunakan adalah Use Case Diagrams , Activity Diagrams , Class Diagrams , dan Sequence Diagrams . Use Case Diagrams untuk  menggambarkan  fungsional  sistem  menggunakan  aktor  dan  batas  sistem,  sedangkan activity  diagrams untuk menggambarkan  cara  kerja  dalam  sistem  [15][16]. Class  Diagrams digunakan  untuk  menggambarkan  sistem  secara terstruktur  dan mendeskripsikan class , atribut, metode, dan hubungan atar objek  [17]. Sequence Diagrams digunakan untuk menggambarkan interaksi antar objek yang berada di dalam atau di sekitar sistem [18].
d. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  tahap  penerapan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  ke  dalam  kode pemrograman untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK). Langkah awal penerapan metode SAW adalah menentukan prioritas, menentukan kriteria sebagai acuan untuk pengambilan keputusan, menentukan pembobotan pada preferensi dengan persamaan berikut [19]–[25]:
𝑊 = [𝑊1, 𝑊2, … 𝑊𝑗]
(1)
Langkah berikutnya merancang tabel rating kecocokan berdasarkan setiap prioritas pada setiap kriteria, merancang matriks keputusan (X) berdasarkan tabel rating kecocokan dari setiap prioritas pada setiap kriteria.
Selanjutnya melakukan normalisasi matriks keputusan (X) dengan menggunakan persamaan di bawah ini:

## 𝑟𝑖𝑗  = 𝑋𝑖𝑗
𝑀𝐴𝑋𝑖𝑋𝑖𝑗 Jika j merupakan atribut keuntungan ( benefit ) (2)
𝑟𝑖𝑗  = 𝑀𝐼𝑁𝑖𝑋𝑖𝑗
𝑋𝑖𝑗 Jika j merupakan atribut biaya ( cost ) (3)
Keterangan : rij : rating kinerja ternormalisasi maxi : nilai tertinggi dari setiap baris dan kolom mini : nilai terendah dari setiap baris dan kolom Xij : kolom dan baris dari matriks Normalisasi matriks keputusan (X) menghasilkan matriks ternormalisasi (R) sebagai berikut:
Selanjutnya menghitung nilai bobot prioritas untuk setiap alternatif dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑉𝑖  = ∑ 𝑛 𝑗=1 𝑤𝑗 𝑟𝑖𝑗
(4)
Keterangan : Vi : rangking dari setiap alternatif wj : nilai bobot kriteria rij : rating kinerja ternormalisasi Nilai terbesar hasil perhitungan Vi menjadi prioritas terbaik untuk menentukan Ai .
e. Pengujian Sistem
Hal 529−539 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pengujian sistem ditujukan untuk meminimalisir kesalahan yang dapat terjadi dalam sistem, yaitu menggunakan blackbox  testing dan whitebox  testing . Blackbox  testing merupakan  teknik  pengujian  yang  fokus  terhadap  fungsional sistem  [26][27]. Sementara itu, whitebox testing merupakan teknik pengujian yang fokus terhadap logika internal dan struktur kode program [28].
f. Pemeliharaan Sistem dan Evaluasi
Pemeliharaan  sistem  dan  evaluasi  ditujukan  untuk  memperbaiki,  menjaga,  dan  mengembangkan  sistem  secara berkelanjutan. Tahap ini dilakukan apabila terdapat update fitur maupun restorasi data dalam sistem pendukung keputusan (SPK) untuk pemilihan mahasiswa berprestasi di Poltekkes Kemenkes Yogyakarta.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Metode SAW
Sample atau  daftar  alternatif  dalam  penelitian  ini menggunakan  14  mahasiswa  Poltekkes  Kemenkes  Yogyakarta  yang telah lolos dalam seleksi program Mahasiswa Berprestasi seperti yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Daftar alternatif No. Nama Program Studi 1 Wahyu Adi Pratama STr TLM 2 Rahma Ayu Husna Maulida STr Gizi 3 Larra Nuhenita STr Kebidanan 4 Luthfiani Syafa STr Keperawatan 5 Nabilah Fathiyah Rahmah STKA 6 Elok Natania Koko STr Terapi Gigi 7 Salsabila Syifa Kamila Str Sanitasi Ling 8 Arsya Kunkha Yoan D3 TLM 9 Azzahra Neysa Febriyanti D3 Gizi 10 Sri Wulandari D3 Kebidanan 11 Adhe Irma Ayuningtyas D3 Remik 12 Nuraini Vita Rahmawati D3 Keperawatan 13 Riska Annisa Putri D3 Kes. Gigi 14 Zuarifka Ana Aswiba D3 Sanitasi
Mahasiswa yang lolos menjadi alternatif berasal dari berbagai program studi di Poltekkes Kemenkes Yogyakarta. Masing-masing  nama  di  atas  akan  dikodekan  menjadi  A1,  A2,  A3,  ...  An.  Sebagai  contoh:  A1  sebagai  Wahyu  Adi Pratama, A2 sebagai Rahma Ayu Husna Maulida, dan seterusnya.

## 3.2 Penentukan Tabel Kriteria
Terdapat 4 kriteria yang digunakan dalam penelitian ini yang telah ditentukan oleh pihak Poltekkes Kemenkes Yogyakarta seperti ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Daftar kriteria No. Kriteria Keterangan Jenis Bobot 1 C1 IPK Benefit 20% 2 C2 Data Capaian Unggulan Benefit 30% 3 C3 Naskah Produksi Inovatif Benefit 30% 4 C4 Bahasa Inggris Benefit 20% 100%
Keempat kriteria di atas digunakan untuk memberikan nilai pada masing-masing alternatif yang telah ditentukan sebelumnya yang berjumlah 14 nama mahasiswa.

## 3.3 Menentukan Tabel Rating Kecocokan
Tabel  rating  kecocokan  dapat  dibuat  berdasarkan  tabel  alternatif  dan  tabel  kriteria  yang  telah  dibuat.  Tabel  rating kecocokan seperti ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Rating kecocokan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 94 89 100 94 A2 100 20 87 95 A3 96 46 92 96 A4 100 43 87 96
Hal 529−539 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
A5 99 100 96 100 A6 88 36 90 94 A7 94 9 85 88 A8 89 67 84 95 A9 96 38 90 99 A10 98 17 99 96 A11 92 24 93 92 A12 93 69 85 96 A13 96 2 85 92 A14 89 32 88 90
Setiap alternatif mempunyai nilai kriteria masing-masing. Sebagai contoh, alternatif A1 mempunyai nilai kriteria C1 sebesar 88, C2 sebesar 36, C3 sebesar 90, dan C4 sebesar 94. Selanjutnya, keseluruhan nilai kriteria ini digunakan untuk menghitung matriks keputusan.

## 3.4 Membuat Matriks Keputusan (X)
Berdasarkan tabel rating kecocokan, dapat menghasilkan sebuah matriks keputusan (X) seperti ditunjukkan pada matriks X di bawah ini.
X = [ 94 89 100 94
100 20 87 95 96 46 92 96 100 43 87 96 99 100 96 100 88 36 90 94 94 9 85 88 89 67 84 95 96 38 90 99 98 17 99 96 92 24 93 92 93 69 85 96 96 2 85 92 89 32 88 90 ]

## 3.5 Melakukan Perangkingan
Berdasarkan  hasil  dari  normalisasi  keputusan  (X)  menghasilkan  matriks  ternormalisasi  (R)  seperti  ditunjukkan  pada matriks R di bawah ini.
R = [ 0,94 0,89 1 0,94 1 0,2 0,87 0,95 0,96 0,46 0,92 0,96 1 0,43 0,87 0,96 0,99 1 0,96 1 0,88 0,36 0,9 0,94 0,94 0,09 0,85 0,88 0,89 0,67 0,84 0,95 0,96 0,38 0,9 0,99 0,98 0,17 0,99 0,96 0,92 0,24 0,93 0,92 0,93 0,69 0,85 0,96 0,96 0,02 0,85 0,92 0,89 0,32 0,88 0,9 ]

## 3.6 Hasil Perangkingan
Berdasarkan  perhitungan  perangkingan  dalam  ternormalisasi  (R)  di  atas,  maka  nenghasilkan  perangkingan  seperti ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil perangkingan No  Alternatif Nama Nilai 1 A5 Nabilah Fathiyah Rahmah 0,986 2 A1 Wahyu Adi Pratama 0,943 3 A12 Nuraini Vita Rahmawati 0,84 4 A8 Arsya Kunkha Yoan 0,821 5 A3 Larra Nuhenita 0,798
Hal 529−539 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
6 A4 Luthfiani Syafa 0,782 7 A9 Azzahra Neysa Febriyanti 0,774 8 A6 Elok Natania Koko 0,742 9 A10 Sri Wulandari 0,736 10 A11 Adhe Irma Ayuningtyas 0,719 11 A14 Zuarifka Ana Aswiba 0,718 12 A2 Rahma Ayu Husna Maulida 0,711 13 A7 Salsabila Syifa Kamila 0,646 14 A13 Riska Annisa Putri 0,637
Tabel di atas menunjukkan bahwa alternatif A5 atas nama Nabilah Fathiyah Rahmah dengan nilai 0,986 berada di peringkat  pertama.  Selanjutnya,  alternatif  A1  atas  nama  Wahyu  Adi  Pratama  dengan  nilai  0,943  berada  di  peringkat kedua.

## 3.7 Perancangan Sistem
Model perancangan sistem menggunakan Unified Modelling Language (UML). Jenis UML yang digunakan meliputi Use Case Diagrams , Activity Diagrams , Class Diagrams , dan Sequence Diagrams .

## 3.1.1 Use Case Diagrams
Use Case Diagrams ditujukan untuk menggambarkan interaksi antara aktor dengan sistem pendukung keputusan untuk pemilihan mahasiswa berprestasi di Poltekkes Kemenkes Yogyakarta. Aktor dalam penelitian ini adalah admin seperti ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Model use case diagrams
Hal  pertama  yang  dilakukan  oleh  Admin  adalah Login  dengan username dan password .  Setelah  login,  Admin dapat mengakses dan mengolah semua fitur, mulai dari melihat dan mengelola data mahasiswa, melihat dan mengelola data  kriteria,  melihat  dan  mengelola  data  nilai  mahasiswa,  melihat  dan  mengelola  data  jenjang  studi,  melihat  dan mengelola data program studi, melihat hasil perangkingan, dan melihat halaman bantuan.

## 3.1.2 Activity Diagrams
Activity  Diagrams digunakan  untuk  memodelkan  sistem  terkait  aktivitas  Login,  Data  Mahasiswa , Data  Kriteria,  Data Jenjang  Studi,  Data  Program  Studi,  dan  Perangkingan.  Sebagai  contoh, activity  diagrams Data  Kriteria  ditunjukkan seperti pada gambar 3.
Hal 529−539 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 3. Activity diagrams Data Kriteria
Seorang  admin  dapat  melakukan  pemilihan  data  kriteria  pada  halaman  data  kriteria  dalam  sistem  pendukung keputusan.  Selanjutnya,  admin  dapat  melakukan  manajemen  data  kriteria  yang  meliputi  manambah,  mengubah,  dan menghapus data dapat dilakukan melalui menu Kriteria.

## 3.1.3 Class Diagrams
Class Diagrams dalam penerapan metode Simple Additive Weighting ditunjukkan seperti pada gambar 5.
Hal 529−539 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berdasarkan pada class diagrams di  atas, maka terdapat  7 class yang meliputi admin, mengelola jenjang studi, mengelola  program  studi,  mengelola  kriteria,  mengelola  mahasiswa,  mengelola  nilai  mahasiswa,  koneksi database . Masing-masing  mempunyai  atributnya  masing-masing.  Sebagai  contoh:  class  admin  mempunyai  atribut  id,  email, username, password, dan lain-lain.

## 3.1.4 Sequence Diagrams
Sequence Diagrams digunakan untuk memodelkan sistem terkait Login, tambah Data Mahasiswa, ubah Data Mahasiswa, hapus  Data  Mahasiswa,  ubah  Data  Nilai  Mahasiswa,  tambah  Data  Kriteria,  ubah  Data  Kriteria,  hapus  Data  Kriteria, tambah Data Jenjang Studi, ubah Data Jenjang Studi, hapus Data Jenjang Studi, tambah Data Program Studi, ubah Data Program Studi, dan hapus Data Program Studi.
Gambar 5. Sequence Diagrams untuk tambah, ubah, dan hapus data kriteria
Seorang  admin  dapat  menambah,  mengubah,  dan  menghapus  data  kriteria  dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk pemilihan mahasiswa berprestasi di Poltekkes Kemenkes Yogyakarta.

## 3.8 Implementasi Antarmuka
Perancangan  antarmuka  meliputi  halaman login , halaman dashboard ,  halaman  data  mahasiswa,  halaman  tambah  data mahasiswa, halaman ubah data mahasiswa, halaman ubah nilai mahasiswa, halaman data periode, halaman tambah data periode,  halaman  ubah  data  periode,  halaman  data  kriteria,  halaman  tambah  data  kriteria,  halaman  ubah  data  kriteria, halaman data jenjang studi, halaman tambah data jenjang studi, halaman ubah data jenjang studi, halaman data program studi, halaman tambah data program studi, halaman ubah data program studi, halaman perangkingan, halaman bantuan, dan halaman logout . Sebagai contoh, halaman perangkingan ditunjukkan seperti pada gambar 6.

## Gambar 6. Halaman perangkingan
Gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  mahasiswa yang  memperoleh  peringkat  pertama  adalah  Nabilah  Fathiyah Rahmah, peringkat kedua adalah Wahyu Adi Pratama, dan peringkat ketiga adalah Nuraini Vita Rahmawati.

## 3.9 Pengujian Black Box dan White Box
Hasil pengujian sistem pendukung keputusan (SPK) dalam penerapan metode Simple Additive Weighting ditunjukkan seperti pada tabel 5.
Hal 529−539 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 5. Hasil pengujian black box dan white box No. Fungsi yang diuji Black Box White Box 1 Login Berhasil Berhasil 2 Halaman Dashboard Berhasil Berhasil 3 Halaman Data Mahasiswa Berhasil Berhasil 4 Tambah Data Mahasiswa Berhasil Berhasil 5 Ubah Data Mahasiswa Berhasil Berhasil 6 Hapus Data Mahasiswa Berhasil Berhasil 7 Ubah Data Nilai Mahasiswa Berhasil Berhasil 8 Halaman Data Kriteria Berhasil Berhasil 9 Tambah Data Kriteria Berhasil Berhasil 10 Ubah Data Kriteria Berhasil Berhasil 11 Hapus Data Kriteria Berhasil Berhasil 12 Halaman Data Jenjang Studi Berhasil Berhasil 13 Tambah Data Jenjang Studi Berhasil Berhasil 14 Ubah Data Jenjang Studi Berhasil Berhasil 15 Hapus Data Jenjang Studi Berhasil Berhasil 16 Halmaan Data Program Studi Berhasil Berhasil 17 Tambah Data Program Studi Berhasil Berhasil 18 Ubah Data Program Studi Berhasil Berhasil 19 Hapus Data Program Studi Berhasil Berhasil 20 Halaman Perangkingan Berhasil Berhasil 21 Halaman Bantuan Berhasil Berhasil 22 Logout Berhasil Berhasil
Hasil pengujian black box dan white box menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan telah berjalan dengan baik  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Fungsi login s/d logout telah  berfungsi  sebagai  mana  mestinya  berdasarkan pengujian blackbox dan whitebox .

## 3.10 Perbandingan Perhitungan Sistem dengan Perhitungan Manual
Perbandingan hasil perhitungan sistem pendukung keputusan (SPK) dengan perhitungan manual ditunjukkan seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan perhitungan sistem dengan perhitungan manual No. Nama Hasil Perhitungan Keterangan Sistem Manual 1 Nabilah Fathiyah Rahmah 0,986 0,986 Sesuai 2 Wahyu Adi Pratama 0,943 0,943 Sesuai 3 Nuraini Vita Rahmawati 0,84 0,84 Sesuai 4 Arsya Kunkha Yoan 0,821 0,821 Sesuai 5 Larra Nurhenita 0,798 0,798 Sesuai 6 Luthfiani Syafa 0,782 0,782 Sesuai 7 Azzahra Neysa Febriyanti 0,774 0,774 Sesuai 8 Elok Natania Koko 0,742 0,742 Sesuai 9 Sri Wulandari 0,736 0,736 Sesuai 10 Adhe Irma Ayuningtyas 0,719 0,719 Sesuai 11 Zuarifka Ana Aswiba 0,718 0,718 Sesuai 12 Rahma Ayu Husna 0,711 0,711 Sesuai 13 Salsabila Syifa Kamila 0,646 0,646 Sesuai 14 Riska Annisa Putri 0,637 0,637 Sesuai
Berdasarkan  tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa  perhitungan  mahasiswa  berprestasi  menggunakan  sistem pendukung  keputusan  dan  perhitungan  manual  menghasilkan  nilai  yang  sama.  Peringkat  pertama  atas  nama  Nabilah Fathiyah  Rahmah,  peringkat  kedua  atas  nama  Wahyu  Adi  Pratama,  dan  peringkat  ketiga  atas  nama  Nuraini  Vita Rahmawati.

## 4. KESIMPULAN
Pelitian  penerapan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  di  Poltekkes Kemenkes  Yogyakarta  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  SAW  mampu  mempercepat  proses  perhitungan  nilai  akhir mahasiswa  dan  pemberian  peringkat  bagi  mahasiswa  dengan  menentuan  tipe  bobot benefit maupun cost .  Sistem pendukung  keputusan  juga  telah  berjalan  dan  dapat  digunakan  dengan  baik.  Hasil  perhitungan  sistem  pendukung
Hal 529−539 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
keputusan dengan hasil perhitungan manual menggunakan metode SAW memiliki hasil yang sama. Mahasiswa bernama Nabilah  Fathiyah  Rahmah  memperoleh  peringkat  pertama  dengan  nilai  0,986,  kemudian  Wahyu  Adi  Pratama  dengan nilai 0,943, dan seterusnya hingga peringkat terakhir diperoleh Riska Annisa Putri dengan nilai 0,637.

## REFERENCES
[1] J. Prayogo, “Sistem Pendukung Keputusan Karyawan Teladan PT. Bank Rakyat Indonesia Dengan Metode Simple Additive Weighting,” J. Ris. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 35–42, 2018.
[2] Y.  A.  Wati  and  M.  Sadikin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Prioritas  Perbaikan  MOLD  Pt.  Biggy  Cemerlang  Dengan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” urnal Ilmu Tek. Dan Komput., vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2019.
[3] N. Setiyawati and E. E. Widiyanto, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kualitas Benih Bunga Viola Menggunakan Simple Additive Weighting,” J. Sist. Inf., vol. 10, no. 3, pp. 662–675, 2021.
[4] A.  Nurfazri,  N.  N.  Ulwan,  and  R.  Priambodo,  “Sistem  Rekomendasi  Untuk  Optimalisasi  Pemilihan  Petak  Makam  di  TPU Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Berbasis Web,” J. Sist. Inf. dan Komput., vol. 10, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[5] evin  S.  Hermawan  and  K.  D.  Hartomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menyeleksi  Saham  LQ45  untuk  Generasi  Milenial Menggunakan Metode SAW,” J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 5, no. 2, pp. 259–264, 2021.
[6] R. R. Londong, A. Nugroho, and A. Rusdi, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Petugas Di Badan Pusat Statistik Kabupaten Bekasi,” J. Tek. Elektro, Teknol. Inf. dan Komput., vol. 4, no. 2, pp. 76–86, 2020.
[7] F.  Rahman,  N.  Syarifa,  H.  Hendri,  H.  B.  Novitasari,  and  W.  Gata,  “Decision  Support  Of  Contract  Employee  Performance Assessment Using SAW Method at PT. Aerofood ACS,” J. PILAR Nusa Mandiri, vol. 17, no. 1, pp. 79–84, 2021.
[8] Hamidah, O. Rizan, D. Wahyuningsih, and Laurentinus, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kepala Biro Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. SISFOKOM (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 10, no. 3, pp. 413–418, 2020.
[9] M. Kramer, “Best Practices In Systems Development Lifecycle: An Analyses Based On The Waterfall Model,” Rev. Bus. Financ. Stud., vol. 9, no. 1, pp. 77–84, 2018.
[10]  L. Setiyani and E. Tjandra, “Analisis Kebutuhan Fungsional Aplikasi Penanganan Keluhan Mahasiswa Studi Kasus: STMIK Rosma Karawang,” J. Inov. Pendidik. dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 2720–9725, 2021.
[11]  Damayanti, H. Sulistiani, and E. F. G. S. Umpu, “Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Akuntansi Pengelolaan Tabungan Siswa p ada SD Ar - Raudah Bandarlampung,” J. Teknol. dan Inf., vol. 11, no. 1, pp. 40–50, 2021.
[12]  H. Kurniawan and V. Indrianti, “Implementasi Algoritma Knuth Morris Pratt untuk Pencariaan Data Buku Pada Sistem Informasi Perpustakaan,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 3, no. 3, pp. 291–297, 2022.
[13]  P. Sulistyorini, “Pemodelan Visual dengan Menggunakan UML dan Rational Rose,” vol. XIV, no. 1, pp. 23–29, 2009.
[14]  R. Abdillah, A. Kuncoro, and I. Kurniawan, “Analisis Aplikasi Pembelajaran Matematika Berbasis Android Dan Desain Sistem Menggunakan UML 2.0,” J. THEOREMS, vol. 4, no. 1, pp. 138–146, 2019.
[15]  W. Aliman, “Perancangan Perangkat Lunak Untuk Menggambar Diagram Berbasis Android,” Syntax Lit.  J. Ilm. Indones., vol. 6, no. 6, pp. 3091–3098, 2021.
[16]  D.  W.  T.  Putra  and  R.  Andriani,  “Unified  Modelling  Language  (UML)  dalam  Perancangan  Sistem  Informasi  Permohonan Pembayaran Restitusi SPPD,” J. TEKNOIF, vol. 7, 2019.
[17]  A. F. Prasetya, Sintia, and U. L. D. Putri, “Perancangan Aplikasi Rental Mobil Menggunakan Diagram UML (Unified Modelling Language),” J. Ilm. Komput. Terap. dan Inf., vol. 1, no. 1, pp. 14–18, 2022.
[18]  T. Arianti, A. Fa’izi, S. Adam, and Mira Wulandari, “Perancangan Sistem Informasi Perpustakaan Menggunakan Diagram UML (Unified Modelling Language),” J. Ilm. Komput. Terap. dan Inf., vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2022.
[19]  I.  J.  T.  Situmeang,  S.  Hummairoh,  S.  M.  Harahap,  and  Mesran,  “Application  of  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  for  the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[20]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa- Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[21]  M. Mesran and N. K. Daulay, “Implementation of Simple Additive Weighting (SAW) and Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) Methods in Selection of Young Lecturers with Achievements,”  IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 5, no. 1, p. 84, 2021.
[22]  S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[23]  R.  P.  Sari  and  M.  R.  Maulana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Calon  Karyawan  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 3, pp. 472–478, 2021.
[24]  R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi. CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[25]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[26]  S. R. Jan, S. T. U. Shah, Z. U. Johar, Y. Shah, and F. Khan, “An Innovative Approach to Investigate Various Software Testing Techniques and Strategies,” IJSRSET, vol. 2, no. 2, pp. 682–689, 2016.
[27]  J. Watkins, Testing IT An Off The Shelf Software Testing Process. 2001.
[28]  D. Wintana, D. Pribadi, and M. Y. Nurhadi, “Analisis Perbandingan Efektifitas White-Box Testing dan Black-Box Testing,” J. Larik, vol. 2, no. 1, pp. 8–16, 2022.