## IMPLEMENTASI METODE ADDITIVE RATIO ASSESSMENT (ARAS) UNTUK SELEKSI SISWA BERPRESTASI SMK NEGERI 2 KOTA BENGKULU
1 Eko Febrianto, 2 Indra Kanedi, 3 Devi Sartika
1 Dosen Tetap Program Studi  Sistem Informasi,  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu e-mail: 1 indrakanedi12@gmail.com , Jln.  Meranti  Raya  No.32  Kota  Bengkulu  38228  Telp.  (0736)  22027  Fax.  (0736)  341139
2 Dosen Tetap Program Studi  Informatika,  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu e-mail: 2 devisartika@unived.ac.id Jln.  Meranti  Raya  No.32  Kota  Bengkulu  38228  Telp.  (0736)  22027  Fax.  (0736)  341139
3 Mahasiswa Program  Studi  Informatika,  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Dehasen  Bengkulu e-mail: Bozzey.side@gmail.com Jln.  Meranti  Raya  No.32  Kota  Bengkulu  38228  Telp.  (0736)  22027 Fax.  (0736) 341139
(Received : Juni 2022, Revised : Agustus 2022, Accepied : Oktober 2022)
Abstract :The  data  processing  process  at  the  Bengkulu City  2  State  Vocational  High  School  to  select  and  select outstanding students still uses the manual method. ). The ARAS method is a method based on the intuitive principle that alternatives must have the largest ratio to produce an optimal solution. The ARAS method performs ranking by comparing the value of each criterion on each alternative by  looking  at  the  weights  of  each  to  obtain  the  ideal alternative.  In the  ARAS  method,  the  value  of  the  utility function that determines the complex relative efficiency of feasible alternatives is directly proportional to the relative effect  of  the  value  and  weight  of  the  main  criteria considered for determining the best alternative. From this research, it can be concluded that the student on behalf of Benny Irawan is declared as an outstanding student with a ranking value of 0.894
Keywords: Decision Support System, ARAS, Achievement Students
Intisari : Proses pengolahan data di sekolah SMK Negeri 2  Kota  Bengkulu  untuk  memilih  dan  menyeleksi  siswa berprestasi  masih  menggunakan  cara  manual  Proses pemilihan  siswa  berprestasi  membutuhkan  ketelitian  dan waktu  yang  lama,  dan  dikhawatirkan  tidak  mencapai kriteria yang diinginkan oleh sekolah dan rentan terhadap kesalahan  manusia  (Human  error).  Metode  ARAS merupakan  metode  yang  didasarkan  pada  prinsip  intuitif bahwa  alternatif  harus  memiliki  rasio  terbesar  untuk menghasilkan  solusi  yang  optimal.  Metode  ARAS melakukan  perangkingan  dengan  membandingkan  nilai setiap  kriteria  pada  masing-masing  alternative  dengan melihat bobot masing-masing untuk memperoleh alternative  yang  ideal.  Pada  metode  ARAS  nilai  fungsi utilitas  yang  menentukan  efisiensi  relatif  kompleks  dari alternatif yang layak berbanding lurus dengan efek relatif dari nilai dan bobot kriteria utama yang dipertimbangkan penentuan  alternative  terbaik.  Dari  penelitian  ini  dapat menghasilkan  bahwa  siswa  atas  nama  Benny  Irawan
dinyatakan  sebagai  siswa  berprestasi  dengan  nilai perangkingan 0.894
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, ARAS, Siswa Berprestasi

## I. PENDAHULUAN
Penggunaan  Teknologi  dalam  keseharian  beberapa waktu  terakhir  bukanlah  hal  yang  dapat  lagi. Teknologi  merupakan  sarana  dalam  memecahkan masalah  yang  setiap  peradaban  manusia.  Untuk  itu, supaya  masalah  yang  dihadapi  cepat  terselesaikan, kita  sebagai  manusia  modern  harus  menggunakan teknologi  yang  ada  supaya  pekerjaan  lebih  cepat terselesaikan  dan  tentunya  dengan  memanfaatkan teknologi  ini  kita  dapat  meminimalisir  biaya    dan tenaga  yang  akan  dikeluarkan.  Perkembangan yang pesat  tidak  hanya  teknologi    perangkat    keras    dan perangkat lunak  saja, tetapi  metode komputasi juga ikut berkembang. Salah satu metode komputasi yang cukup  berkembang  saat  ini  adalah  metode  sistem pengambilan keputusan ( Decisions Support System ). Dalam  teknologi  informasi,  sistem  pengambilan keputusan  merupakan  cabang  ilmu  yang  letaknya diantara  sistem  informasi  dan  sistem  cerdas.  Sistem pengambilan keputusan juga membutuhkan teknologi
informasi, hal ini dikarenakan adanya era  globalisasi yang menuntut sebuah perusahaan atau instansi untuk bergerak  cepat  dalam  mengambil    suatu  keputusan dan  tindakan.  SMK  Negeri  2  Bengkulu  merupakan sekolah  kejuruan  yang  terbesar  di  kota  Bengkulu.
Sekolah  ini  didirikan  pada  tanggal  17  September 1975.  Proses  seleksi  yang  dilakukan  oleh  sekolah masih  menggunakan  sistem  manual.  Adapun  proses pemilihan  siswa  berprestasi  yang  dilakukan  sekolah yaitu setiap wali  kelas mengajukan tiga nama siswa terbaik  dimasing-masing  kelas  dan  kemudian  akan diseleksi  kembali  dalam  rapat  sidang  dewan  guru. Siswa berprestasi dipilih berdasarkan kriteria-kriteria yang  telah  ditentukan  oleh  wakil  kepala  sekolah bagian  kesiswaan,  yaitu  nilai  rata-rata  yang  diambil dari nilai raport, sikap dan perilaku, kedisiplinan, dan sertifikat keahlian (prestasi). Pada proses pengolahan data di sekolah SMK Negeri 2 Kota Bengkulu untuk memilih  dan  menyeleksi  siswa  berprestasi  masih menggunakan  cara  manual  Proses  pemilihan  siswa berprestasi  membutuhkan  ketelitian  dan  waktu  yang lama, dan dikhawatirkan tidak mencapai kriteria yang diinginkan  oleh  sekolah  dan  rentan  terhadap kesalahan manusia ( Human error ). Untuk itu, peneliti membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Siswa  Berprestasi  di  SMK  Negeri  2  Kota  Bengkulu menggunakan  Metode Additive  Ratio  Assessment (ARAS).  Metode  ARAS  merupakan  metode  yang didasarkan pada prinsip intuitif bahwa alternatif harus memiliki  rasio  terbesar  untuk  menghasilkan  solusi yang optimal. Metode ARAS melakukan perangkingan  dengan  membandingkan  nilai  setiap kriteria  pada  masing-masing  alternative  dengan melihat  bobot  masing-masing  untuk  memperoleh alternative  yang  ideal.  Pada  metode  ARAS  nilai fungsi  utilitas  yang  menentukan  efisiensi  relatif kompleks dari alternatif yang layak berbanding lurus
dengan efek relatif dari nilai dan bobot kriteria utama yang dipertimbangkan penentuan alternative terbaik. Dapat  dijadikan  sumber  referensi  dan  pembanding dalam pembuatan sistem pendukung keputusan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System )
Sistem  pendukung  keputusan  ( Decision  Support System )  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang membantu pengambil keputusan dalam memecahkan masalah  yang  tidak  terstruktur  melalui  pemanfaatan data dan model (Nurmahaludin & Cahyono, 2015 : 2). Sistem  pendukung  keputusan  atau Decision  Support System disingkat  menjadi  DSS,  secara  umum merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, permodelan dan pemanipulasian data (Kusrini, 2017 : 15).
B. Jenis-jenis Pengambilan Keputusan
Ada  beberapa  jenis  keputusan  berdasarkan  sifat  dan dan jenisnya yaitu :
1. Keputusan Terstruktur ( Structured Decision )
Keputusan  terstruktur  adalah  keputusan  yang dilakukan berulang-ulang dan sifatnya rutin. Prosedur pengambilan  keputusan  sangatlah  jelas.  Keputusan tersebut  terutama  dilakukan  pada  manajer  tingkat bawah,  misalnya  keputusan  pemesanan  barang  dan keputusan penagihan hutang.
2. Keputusan Semi-terstruktur ( Semistructured Decision )
Keputusan  semi-terstruktur  adalah  keputusan  yang memiliki dua sifat. Sebagian keputusan bisa ditangani oleh  komputer  dan  yang  lain  tetap  harus  dilakukan oleh pengambil keputusan. Prosedur dalam pengambilan  keputusan  tersebut  secara  garis  besar sudah  ada,  tetapi  ada  beberapa  hal  yang  masih memerlukan  kebijakan  dari  pengambil  keputusan.
Contohnya keputusan pengevaluasian kredit, penjadwalan produksi 3. Keputusan  Tidak  Terstruktur  ( Unstructured Decision )
Keputusan  tidak  terstruktur  adalah  keputusan  yang penanganannya  rumit  karena  tidak  terjadi  berulang- ulang  atau  tidak  selalu  terjadi.  Keputusan  tersebut menuntut  pengalaman  dan  berbagai  sumber  yang bersifat  eksternal.  Contohnya  keputusan  untuk pengembangan  teknologi  baru,  keputusan  untuk bergabung  dengan  perusahaan  lain  dan  perekrutan eksekutif.
C. Karakteristik Decision Support System (DSS)
Menurut  Turban  (2015  :  47)  ada  beberapa karakteristik yang diharapkan ada dalam DSS, yaitu : 1. Dukungan kepada pengambil keputusan, terutama pada situasi semi-terstruktur dan tidak terstruktur, dengan  menyertakan  penilaian  manusia  dan informasi terkomputerisasi.
2. Dukungan  untuk  semua  level  manajerial,  dari eksekutif puncak sampai manajer lini.
3. Dukungan individu dan kelompok. Masalah yang kurang terstruktur sering memerlukan keterlibatan individu  dari  departemen  dan  tingkat  organisasi yang berberda atau bahkan dari organisasi lain.
4. Dukungan independen atau sekuensial. Keputusan bisa dibuat satu kali, beberapa kali atau berulang kali dalam interval yang sama.
5. Dukungan  di  semua  fase  proses  pengambilan keputusan  ;  inteligensi,  desain,  pilihan  dan implementasi
6. Dukungan di berbagai proses dan gaya pengambilan keputusan.
7. Adaptivitas sepanjang waktu, pengambil keputusan seharusnya reaktif.
8. User atau pengguna merasa seperti dirumah.
9. Peningkatan  efektivitas  pengambilan  keputusan (akurasi,  kualitas)  ketimbang  pada  efisiensinya (biaya pengambilan keputusan).
10. Kontrol  penuh  oleh  pengambil  keputusan terhadap  semua  langkah  proses  pengambilan keputusan dalam memecahkan suatu masalah.
11. Pengguna  akhir  bisa  mengembangkan  dan memodifikasi sendiri sistem sederhana.
12. Model – model digunakan untuk menganalisa situasi pengambilan keputusan.
13. Akses  disediakan  untuk  berbagai  sumber data, format, dan tipe, mulai dari sistem informasi geografi sampai sistem berorientasi objek.
14. Dapat  digunakan  sebagai  alat standalone oleh  seorang  pengambil  keputusan  pada  satu lokasi atau didistribusikan disuatu organisasi i. Tujuan Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System)
Adapun  tujuan  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan adalah sebagai berikut :
1. Membantu  manajer  dalam  mengambil  keputusan atas masalah semi-terstruktur.
2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer  dan  bukannya  dimaksudkan  untuk mengganti fungsi manajer.
3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya.
4. Kecepatan  komputasi.  Komputer  memungkinkan para  pengambil  keputusan  untuk  melakukan banyak  komputasi  secara  tepat  dengan  biaya rendah.
5. Untuk peningkatan produkivitas.
6. Sebagai dukungan kualitas.
7. Mampu berdaya saing.
8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam proses dan penyimpanan
ii. Arsitektur  Sistem  Pendukung  Keputusan ( Decision Support System ).
Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  bisa  terdiri dari beberapa subsistem yaitu : 1. Subsistem Manajemen Data Subsistem  manajemen  data  memasukkan  satu database  yang  berisi  data  yang  relevan  untuk  suatu situasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut sistem  manajemen  data  (DBMS  atau Database Management System ).
2. Subsistem Manajemen Model
Merupakan  perangkat  lunak  yang  memasukkan model  keuangan,  statistik,  ilmu  manajemen  atau model  kuantitatif  lain  yang  memberikan  kapabilitas analik  dan  manajemen  perangkat  lunak  yang  tepat.. Perangkat lunak itu sering disebut sistem manajemen basis model (MBMS)
3. Subsistem antarmuka pengguna
Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan sistem  pendukung  keputusan  melalui  subsistem tersebut.
4. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan Subsistem tersebut mendukung semua subsistem lain atau  bertindak  langsung  sebagai  suatu  komponen independen dan bersifat opsional.

## iii. Proses Pengambilan Keputusan
Saat  melakukan  permodelan  dalam  pembangunan Decision  Support  System (DSS)  dilakukan langkah-langkah sebagai berikut :

## Gambar1. Proses Pengambilan Keputusan
Pada  langkah  ini,  sasaran  ditentukan  dan  dilakukan pencarian  prosedur,  pengumpulan  data,  identifikasi masalah, identifikasi kepemilikan masalah, klasifikasi  masalah,  hingga  akhirnya  terbentuk sebuah pernyataan masalah.
2. Perancangan ( Design )
Pada tahap ini akan diformulasikan model yang akan digunakan  dan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan. Setelah  itu,  dicari  alternatif  model  yang  bisa menyelesaikan masalah tersebut.
3. Pemilihan ( Choice )
Setelah pada tahap perancangan ditentukan berbagai alternatif  model  beserta  variabel-variabelnya,  pada tahap  ini  dilakukan  pemilihan  modelnya,  termasuk solusi dari model tersebut.
4. Implementasi ( Implementation )
Setelah  menentukan  modelnya,  berikutnya  adalah mengimplementasikannya dalam aplikasi Decision Support System (DSS).
b. Perangkat Keras ( Hardware )
Menurut  Dhanta  (2012  :  58)  Perangkat  keras ( Hardware )  yaitu  perangkat  komputer  yang  terdiri atas susunan komponen-komponen elektronik berbentuk  fisik  (berupa  benda). Hardware sebagai bentuk  fisik  komputer  secara  umum  dikelompokkan menjadi 3 (tiga) fungsi yaitu :
a. Alat Masukan ( Input Device )
Digunakan untuk menerima input atau masukan oleh operator  komputer.  Contoh input  hardware adalah keyboard, scanner, mouse, pointing device.
b. Alat Pemroses ( Central Processing Unit )
Alat  untuk  memproses  instruksi-instruksi  program.
Alat ini secara garis besar terdiri dari :
1. Control Unit yang berfungsi mengatur, mengendalikan  semua  peralatan  yang  ada  pada sistem komputer .
2. Aritmatic  and  Logic  Unit yang  berfungsi  untuk melakukan  semua  perhitungan  aritmatika  dan pembandingan.
3. Register yang  berfungsi  sebagai  simpanan  kecil yang  mempunyai  kecepatan  tinggi,  digunakan untuk menyimpan data dan instruksi yang sedang diproses.
c. Alat Keluaran ( Output Device )
Berfungsi  untuk  menampilkan  hasil  dari  proses komputer. Alat keluaran ini dapat berupa :
1. Hard copy devices, berupa printer, plotter
2. Soft  copy  devices,  output ditampilkan  dalam bentuk  sinyal  elektronik  pada  media soft
contohnya video display (monitor)
3. Drive  devices, misalnya disk  driven,  CD  drive,
USB
Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan rating attribut, dimana rating atribut harus dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan (Kusumadewi, dkk, 2012 : 79). Menurut (Suryeni, Agustin, & Nurfitria, 2015 : 346)
WP  adalah  satu  metode  penyelesaian  pada  masalah multi  attribute  decision  making (MADM).  Metode mengevaluasi beberapa alternatif terhadap sekumpulan  attribut  atau  kriteria,  dimana  setiap attribut saling tidak bergantung dengan yang lainnya.
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑛
𝑗=1 𝑤 𝑗 … … … … … … … … … … . . (1)
Keterangan
S  = preferensi alternatif  dianalogikan sebagai Vector S
x  =
nilai kriteria
w = bobot kriteria i  = menyatakan alternatif j  =
menyatakan kriteria n  = banyak kriteria
𝑊 𝑗
= 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 … … … … … … … … … … … … … … … . . (2)
W j adalah  pangkat  nilai  positif  untuk  attribut keuntungan  dan  bernilai  negatif  untuk  attribut biaya.  Preferensi  relative  dari  setiap  alternatif diberikan sebagai berikut :
……………………………………….…. (3)
Dimana :
V = preferensi  alternatif  dianalogikan  sebagai vector V x  = menyatakan nilai kriteria
w = bobot kriteria i  = menyatakan alternatif j  = menyatakan kriteria
n  = banyak kriteria

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah  metode waterfall. Dengan  metode waterfall mampu  melakukan  analisa  bertahap.  Analisa kebutuhan  digunakan  untuk  mengetahui  dari kelemahan  sistem  yang  lama,  kemudian  membuat desain  dari  rancangan  tersebut  dan  dilanjutkan dengan  pembuatan  rancangan  sistem  baru  yang meliputi  kode-kode  program.  Setelah  sistem  baru selesai  di  ujikan  sistem  tersebut.  Jika  tidak  ada kesalahan, maka sistem akan diimplementasikan dan pemeliharaan sistem.
Tahap  penelitian  yang  dilakukan  akan  digambarkan dengan diagram alir seperti gambar dibawah ini :
∏(𝑥 𝑗 ∗)𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑤 𝑗 V j =
REQUIREMENTS DEFINITON SYSTEM AND SOFTWARE DESIGN IMPLEMENTASI AND UNIT TESTING INTEGRATION AND SYSTEM TESTING OPERATION AND MAINTENANCE
Gambar 2. Diagram Waterfall Keterangan : 1. Requirement Definition (Identifikasi Masalah)
Mengumpulkan kebutuhan secara lengkap kemudian kemudian  dianalisis  dan  didefinisikan  kebutuhan yang  harus  dipenuhi  oleh  program  yang  akan dibangun.  Fase  ini  harus  dikerjakan  secara  lengkap untuk bisa  menghasilkan desain yang lengkap. Pada tahap  ini  pengembang  sistem  diperlukan  suatu komunikasi  yang  bertujuan  untuk  memahami software  yang  diharapkan  pengguna  dan  batasan software .  Informasi  ini  biasanya  dapat  diperoleh melalui  wawancara,  survey  atau  diskusi.  Informasi tersebut  dianalisis  untuk  mendapatkan  data  yang  di butuhkan oleh pengguna.
2. System And Software Design (Desain Perangkat Lunak)
Desain dikerjakan setelah kebutuhan selesai dikumpulkan  secara  lengkap.  Kebutuhan  dari  tahap pertama  akan  dipelajari  dalam  fase  ini  dan  desain sistem  disiapkan.  Desain  Sistem  membantu  dalam menentukan  perangkat  keras  dan  sistem  persyaratan dan juga membantu dalam mendefinisikan arsitektur sistem secara keseluruhan.
3. Implementation and Unit Testing (Implementasi dan Testing)
Pada tahap ini, sistem pertama kali dikembangkan di program  kecil  yang  disebut  unit,  yang  terintegrasi dalam tahap berikutnya. Desain program
diterjemahkan ke dalam kode-kode dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  yang  sudah ditentukan.
4. Integration  and  System  Testing (Integrasi

## System)
Penyatuan  unit-unit  program  kemudian  diuji  secara keseluruhan  (s ystem  testing ).  Semua  unit  yang dikembangkan dalam tahap implementasi diintegrasikan  ke  dalam  sistem  setelah  pengujian masing-masing  unit.  Pasca  integrasi  seluruh  sistem diuji  untuk  mengecek   setiap  kesalahan  dan kegagalan.
5. Operation  and  Maintenance (Operasi  dan Perbaikan)
Ini merupakan tahap terakhir dalam model waterfall. Software yang sudah jadi dijalankan serta dilakukan pemeliharaan. Pemeliharaan termasuk dalam  memperbaiki kesalahan yang tidak ditemukan pada  langkah  sebelumnya.  Perbaikan  implementasi unit  sistem  dan  peningkatan  jasa  sistem  sebagai kebutuhan baru.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Aplikasi
Sesuai dengan analisa dan perancangan seperti yang telah  dijabarkan  pada  bab  sebelumnya  yaitu  bab metodologi  penelitian,  maka  pada  bagian  ini  akan dipaparkan  hasil  dari  aplikasi  yang  dibangun menggunakan  perancangan  yang  telah  dilakukan pada bab sebelumnya. Pada bab ini pembahasan akan dilakukan  terhadap  hasil  dari  sistem  yang  telah dibangun,  fungsional  sistem  dan  analisis  terhadap kinerja  sistem  berdasarkan  hasil output yang dihasilkan oleh sistem.

## B. Implementasi Sistem
Pembahasan  utama  pada  pembahasan  ini  adalah menguraikan  dan  menjelaskan  implementasi  metode ARAS  pada  kasus  penilaian siswa  berprestasi dan
membangun sebuah aplikasi yang mampu melakukan proses penilaian menggunakan metode ARAS.
1. Login Aplikasi
Login aplikasi  merupakan form dimana  pengguna aplikasi  melakukan login untuk  masuk  kedalam sistem. Login aplikasi menampilkan kolom username dan  kolom password untuk  mengisi username dan password untuk  masuk  kedalam  sistem.  Gambar login aplikasi dapat dilihat pada gambar 3
Gambar 3. Login Aplikasi Halaman login seperti  yang  terlihat  pada  gambar  3 merupakan  halaman  atau  antar  muka  yang  pertama sekali  muncul.  Prosses login dilakukan  dengan pengisian  kolom username dan password serta dilanjutkan dengan menekan tombol ”Login”
2. Menu Utama
Menu  utama  merupakan  halaman  yang  meyediakan menu-menu untuk membuka halaman-halaman yang tersedia  dari  aplikasi  yang  dibangun.  Adapun tampilan menu utama dapat dilihat pada gambar

## Gambar 4. Menu Utama Aplikasi
Pada menu utama yang terlihat pada gambar 4.dapat
dilihat terdapat menu-menu berikut:
a. Master data, merupakan  menu induk  yang terdiri dari sub-menu yaitu :
1. Data Siswa merupakan sub menu yang digunakan untuk  membuka  halaman  menambahkan  data siswa yang baru.
2. Data  kriteria  merupakan  sub  menu  yang digunakan untuk membuka halaman
menambahkan data kriteria baru.
3. Data  penilaian  merupakan  sub  menu  yang digunakan untuk membuka halaman
menambahkan data penilaian siswa berprestasi .
4. Data User merupakan  sub  menu  yang  digunakan untuk membuka halaman menambahkan data user atau pemakai yang baru
b. Prose  ARAS  menu  yang  digunakan  untuk melakukan  proses  perhitungan  penilaian siswa berprestasi yang  telah  dinilai  pada form data penilaian sehingga menghasilkan siswa berprestasi .
c. Output .  Merupakan  menu  yang  digunakan  untuk menampilkan laporan berupa hasil penilaian siswa berprestasi .
d. Keluar,  merupakan  menu  yang  digunakan  untuk keluar dari aplikasi.
3. Form Data Siswa berprestasi
Form data  siswa merupakan form yang  digunakan untuk  mengola  data-data  siswa  berprestasi.  Berikut gambar dari form data siswa berprestasi seperti yang terlihat pada gambar 5. dibawah ini :

## 4. Form Data Kriteria
Form data  kriteria  merupakan form yang  digunakan untuk  mengolah  data-data  kriteria.  Berikut  gambar dari form data  kriteria  seperti  yang  terlihat  pada gambar 6. dibawah ini :
Gambar 6 Form Data Kriteria 5. Form Data Penilaian Siswa berprestasi
Data  penilaian  merupakan form yang  digunakan untuk mengolah data-data penilaian siswa berprestasi . Berikut gambar dari form data penilaian siswa berprestasi seperti yang terlihat pada gambar 7.
berikut ini :
Gambar 7. Form Data Penilaian Siswa berprestasi
6. Form Data User
Form data user merupakan  form  yang  digunakan untuk mengelola data-data user . Berikut gambar dari form data user seperti  yang  terlihat  pada  gambar  8 berikut :
Gambar 8 Form Data User 7. Form Seleksi Siswa berprestasi Terbaik Form seleksi siswa berprestasi yang akan menerima reward  merupakan form yang  digunakan  untuk melakukan perengkingan siswa berprestasi . Adapun halaman  dari  seleksi  siswa  berprestasi  dapat  dilihat pada gambar 9 dibawah ini :
Gambar 9 Form Seleksi Siswa Berprestasi Terbaik
Gambar form seleksi siswa berprestasi seperti terlihat pada  gambar  9  dapat  digunakan  melakukan perengkingan pada data siswa berprestasi . Data-data siswa  berprestasi  yang  telah  diinput  dapat  dipilih berdasarkan  priode  penilaian,  kemudian  data-data yang  akan  direngkingkan  dangan  memilih  data kandidat  dan  kemudian  menekan  tombol  “Proses” seperti yang terlihat pada gambar 10 berikut :

## Gambar 10 Hasil Perengkingan Siswa berprestasi
Hasil  nilai  Metode  ARAS  yang  diperoleh  seperti yang terlihat paada gambar 11 menghasilkan nilai yang sama dengan hasil perhitungan manual yang telah  dilakukan  pada  bab  sebelumnya  sehingga dapat  dikatakan  bahwa  aplikasi  yang  dibangun telah  sesuai    dengan  algoritma  ARAS  yang digunakan pada penelitian ini. Hasil nilai  metode ARAS  kemudian  dapat  dicetak  menjadi  laporan dengan  menekan  tombol  “Laporan”  yang  akan menampilkan  tampilan  laporan  seperti  yang terlihat pada gambar 4.9 berikut ini :
Gambar 12. Laporan Perengkingan Siswa

## berprestasi Terbaik
Laporan  hasil  seleksi siswa  berprestasi dengan menggunakan  metode  ARAS  seperti  yang  terlihat pada  gambar  12  dapat  dilihat  data-data siswa berprestasi yang telah direngkingkan akan diurutkan langsung  pada  laporan  dimana  data  dengan  nilai tertinggi  akan  mengisi  baris  data  paling  atas  diikuti
dengan  kandidat  dengan  nilai  yang  lebih  rendah sehingga  memudahkan  dalam  meyeleksi  siswa berprestasi yang akan menerima reward.

## Pengujian Sistem
Pengujian  yang  dilakukan  pada  aplikasi  ini  adalah dengan menggunakan teknik black box , seperti yang telah dijelaskan pada Bab III sebelumnya. Tujuan dari pengujian  ini  adalah  untuk  menjamin  bahwa perangkat  lunak  yang  dibangun  memiliki  kualitas yang handal, yaiatu mampu mempresentasikan kajian pokok dari spesifikasi analisis, perancangan danpengkodean  dari  perangkat  lunak  itu  sendiri. Berikut tabel pengujian black box .
Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui bagai  mana  jalannya  kerja  sistem  dalam  melakukan proses  perhitungan  seleksi  siswa  berprestasi  terbaik dengan menggunakan metode ARAS .

## V. PENUTUP

## A.Kesimpulan
Berdasarkan  proses  perancangan  aplikasi  penilaian kinerja  siswa  berprestasi  menggunakan  metode ARAS  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan yaitu:
1. Aplikasi  pemberian  reward  kepada  siswa berprestasi menggunakan metode ARAS dilakukan  dengan  melakukan  perengkingan  pada siswa  berprestasi-  dengan  menggunakan  metode nilai  ARAS  dari  tiap  siswa.  Kriteria  yang digunakan pada penelitian ini pada proses seleksi siswa berprestasi terbaik terdiri dari enam kriteria yaitu nilai raport, sikap dan prilaku, kedisiplinan, kejujuran,  sertifikat  prestasi  dan  absensi  dapat diterapkan dengan baik pada metode ARAS pada seleksi siswa berprestasi.
2. Hasil  implemtasi  dan  pengujian  dari  aplikasi menunjukan bahwa aplikasi dapat merangkingkan siswa  berprestasi  yang  di-input  kedalam  aplikasi
dengan  baik.  Siswa  berprestasi  dengan  nilai tertinggi akan  mengisi rangking tertinggi yang di ikuti  dengan  siswa  berprestasi  dengan  nilai terendah akan mengisi rangking tertinggi yang di ikuti  dengan  siswa  berprestasi  dengan  nilai  yang lebih  rendah.  Penggunaan  bobot  kriteria  pada aplikasi  juga  berjalan  dengan  baik  dimana  hasil komputasi dan perengkingan yang dihasilkan oleh aplikasi  sesuai  dengan  komputasi  manual sehingga aplikasi dapat digunakan pada implementasi nyata pengolahan siswa berprestasi yang  akan  menerima  reward  menggunakan metode ARAS.

## C. Saran
Saran  saran  yang  peneliti  kemukakan  diharapkan dapat  lebih meningkatkan hasil yang  telah didapatkan.  Berikut  ini  beberapa  saran  yang  di sampaikan oleh peneliti adalah.
1. Penelitian  selanjutnya  diharapkan  menggukan kombinasi  metode  yang  berbeda  seperti  Vikor, fuzzy  logic  serta  promthee  dan  metode  lainnya untuk  dapat  memberikan    refrensi  ataupun alternative  yang  lebih  luas  dalam  seleksi  siswa berprestasi terbaik.
2. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat memperluas  jumlah  kriteria  dengan  melakukan studi  dan  penelitian  terhadap  kriteria  yang berdampak langsung  maupun tidak langsung dari pemilihan siswa berprestasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anas.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Desa  Terbaik  Menggunakan  Metode Additive  Ratio  Assessment  (ARAS). Jurnal sistem  Informasi  Dan  Teknik  Komputer  Vol.  4,
No. 1, ISSN: 2502-5899 , 32-39.
[2]  Gaol,  L.  C.,  &  Hasibuan,  N.  A.  (2018,  Januari). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Team
Leader  Shift  Terbaik  Dengan  Menggunakan Metode  Aras  Studi  Kasus  PT.  Anugrah  Busana Indah. Majalah  Ilmiah  Inti,  ISSN  2339-210x, Volume 13 , 16-21.
[3]  Kusumadewi,  S.  (2010). Aplikasi  Logika  Fuzzy Untuk  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta:
Graha Ilmu.
[4]  Lubis,  A.  (2016). Basis  Data  Dasar  Untuk Mahasiswa Ilmu Komputer. Yogyakarta: Deepublish.
[5]  Mujilan,  A.  (2013). Analisis  dan  Perancangan Sistem Perspektif Kompetensi Akuntansi Edisi 1.
Madiun: Universitas Widya Mandala.
[6]  Rahmawati,  S.,  &  Shalahuddin.  (2017).  Proses Seleksi  Karyawan  Baru  Bagian  Sales  Pada  PT Mitra  Sukses  Karya  Bersama  Bekasi. JURNAL ADMINISTRASI KANTOR Vol.5 No. 1 P-ISSN: 2337-6694 , 99-106.
[7] Rokhman, S., Rozi, I. F., & Asmara, R. A. (2017). Pengembangan  Sistem  Penunjang  Keputusan Penentuan Ukt Mahasiswa
Dengan
Menggunakan  Metode  Moora  Studi  Kasus Politeknik  Negeri  Malang. Jurnal  informatika Polinema ISSN: 2407 , 36-42.
[8]  Sulastiyono,  A.  (2011). Manajemen  Hotel. Bandung: Alfabeta.
[9]  Yakub.  (2012). Pengantar  Sistem  Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[10] Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2010). A New Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  Method  In Multicriteria  Decision-Making. Technological And Economic Development Of Economy , 159-
172