JURNAL GAUSSIAN, Volume 8, Nomor 4, Tahun 2019, Halaman 428 - 438 Online di: http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian
IMPLEMENTASI METODE SAW DAN WASPAS DENGAN PEMBOBOTAN ROC DALAM SELEKSI PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU (Studi Kasus: Madrasah Tsanawiyah (MTs) Negeri Kisaran Kabupaten Asahan Provinsi Sumatera Utara Tahun Ajaran 2018/2019)
Eva Salsa Nabila 1 , Rita Rahmawati 2 , Tatik Widiharih 3 1,2,3 Departemen Statistika FSM Universitas Diponegoro ritarahmawati@gmail.com

## ABSTRACT
Multi Attribute Decision Making (MADM) is one of the decision-making methods to  determine  the  best  alternative  from  a  number  of  alternatives  based  on  certain  criteria. There  are  several  methods  that  can  be  used  to  solve  MADM  problems  including  Simple Additive  Weighting  (SAW)  and  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesmen (WASPAS). Both methods are applied in the selection of prospective new students. In this study,  MTsN  Kisaran  selected  192  students  received  from  422  registrans  and  determined certain criteria to get quality students. The criteria determined are the value of the national exam,  the  value  of  the  Al-Qur'an  test,  and  the  value  of  the  academic  potential  test.  The method applied is  SAW and WASPAS  with the  weighting Rank Order Centroid (ROC). Then a sensitivity analysis is carried out to determine a viable methods selected to obtain optimal  results.  This  research  was  designed  with  the  help  of  the  Matlab  GUI  as  a computing tool to simplify and accelerate the selection process. Based on the results of the study, the average percentage value of sensitivity for the SAW method was  -0.82% while the  WASPAS  method  was  -0.87%.  With  the  existence  of  sensitivity  analysis  it  can  be known the most appropriate method for this case is the SAW method.
Keywords : Students, SAW, WASPAS, ROC, Sensitivity, GUI Matlab.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  untuk  manusia  karena  dapat menciptakan  manusia  yang  berkualitas  dan  berintelektual.  Penentuan  calon  peserta  didik baru  memerlukan  adanya  beberapa  pertimbangan  untuk  persyaratan  masuk  sekolah. Madrasah  Tsanawiyah  (MTs)  Negeri  Kisaran  merupakan  salah  satu  lembaga  pendidikan yang  berada  di  Kabupaten  Asahan  dan  termasuk  sekolah  yang  setiap  tahunnya  membuka penerimaan  calon  peserta  didik  baru.  Persyaratan  kriteria  sesuai  dengan  tingkat kepentingan  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  MTs  diantaranya  yaitu  nilai  ujian  nasional, nilai tes Al-Quran, dan nilai tes potensi akademik. Penyeleksian oleh MTs Negeri Kisaran masih  dilakukan  secara  manual,  sehingga  membutuhkan  waktu  relatif  lebih  lama  dan sering  terjadi  kesalahan  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  analisis.  Untuk  menghadapi masalah  tersebut,  dalam  penyeleksian  penerimaan  calon  peserta  didik  baru  diperlukan adanya sistem pendukung keputusan yang sesuai.
Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) merupakan  suatu  sistem alat bantu  komputer untuk  mencari  solusi  yang  tepat  dari  suatu  permasalahan  yang  dihadapi.  Menurut Kusumadewi  dkk. (2006), Multi  Attribute  Decision  Making (MADM)  adalah  salah  satu metode  pengambil  keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu.  Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  MADM  diantaranya  yaitu Simple  Additive  Weighting (SAW), dan Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesmen (WASPAS).  Konsep  dasar SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  di
semua  kriteria.  Sedangkan  metode  WASPAS  merupakan  metode  gabungan  yang  terdiri dari metode SAW dan metode Weighted Product (WP). Konsep metode WP sendiri yaitu nilai rating kinerja  pada  setiap  alternatif  dipangkatkan  dengan  bobot  setiap  kriteria  yang bersangkutan.  Metode  WASPAS  memiliki  tahap  perhitungan  yang  sama  dengan  metode SAW,  hanya  saja  penggabungannya  terletak  pada  rumus  kombinasi  linier  metode  SAW dan WP untuk menentukan nilai preferensi pada setiap alternatif.
Pembobot  sangat  penting  diperlukan  dalam  penyelesaian  masalah  menggunakan MADM,  di  sini  penulis  menggunakan  metode  pembobotan Rank  Order  Centroid (ROC). Menurut  Jeffreys  dan  Cockfield  dalam  Rahma  (2013),  teknik  ROC  memberikan  bobot pada  setiap  kriteria  sesuai  dengan  ranking  yang  dinilai  berdasarkan  tingkat  prioritas. Penelitian  ini  menggunakan Graphical  User  Interface (GUI)  Matlab  sebagai  alat komputasi  untuk  melakukan  pengambilan  keputusan  dan  dilanjutkan  dengan  uji  analisis sensitivitas untuk mengetahui metode terbaik agar mendapatkan hasil yang maksimal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Seleksi Penerimaan Peserta Didik Baru
Seleksi  penerimaan  peserta  didik  baru  adalah  kegiatan  awal  yang  dilakukan  oleh sekolah  dalam  melakukan  penyaringan  sumber  daya  manusia  (SDM)  yang  berkualitas demi  membantu  kelancaran  tugas  suatu  sekolah.  Sekolah  dapat  menentukan  kriteria- kriteria peserta didik baru yang dapat diterima dan cara yang digunakan dalam pelaksanaan kegiatan  seleksi  tersebut.  Tahapan  seleksi  yang  ditetapkan  berbeda  untuk  masing-masing sekolah, sehingga kriteria dan teknik penilaiannya pun berbeda-beda.

## 2.2.   Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Menurut Turban (1990), menyebutkan bahwa konsep sistem pendukung keputusan (SPK) sebagai sistem interaktif berbasis komputer yang dapat membantu seseorang dalam mengambil  keputusan.  SPK  berguna  untuk  dapat  mengatasi  permasalahan  yang  dihadapi sehingga mendapatkan solusi yang tepat bagi tiap alternatifnya.

## 2.3.   Metode Multi Attribute Decision Making (MADM)
Menurut  Kusumadewi  dkk.  (2006)  MADM  merupakan  salah  satu  metode pengambil  keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu.  MADM  biasanya  digunakan  untuk  melakukan penilaian atau seleksi terhadap alternatif. Tujuan MADM adalah mengevaluasi alternatif A i (i  =  1,2,...,m)  terhadap  sekumpulan  kriteria  C j (j  =  1,2,...,n)  setiap  kriteria  tidak  saling bergantung satu dengan yang lainnya. Langkah metode MADM dimulai dengan membuat matriks  keputusan  ( X )  dan  kemudian  menentukan  nilai  bobot.  Matriks  keputusan  setiap alternatif terhadap setiap kriteria diberikan sebagai berikut:
X = [ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 1𝑛 𝑥 21 ⋮ 𝑥 22 ⋮ … 𝑥 2𝑛 ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 … 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Nilai  bobot  menunjukkan  tingkat  kepentingan  relatif  setiap  kriteria  dan  dihitung menggunakan rumus pembobotan ROC, sehingga dapat ditulis sebagai berikut:
w = [ w 1 w 2 ... w n ]
(2)

## 2.4. Pembobotan Rank Order Centroid (ROC)
Menurut  Jeffreys  dan  Cockfield  dalam  Rahma  (2013),  teknik  ROC  memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan ranking yang dinilai berdasarkan tingkat prioritas.
Kelebihan pembobotan ROC yaitu pengambil keputusan dapat menentukan urutan tingkat prioritas  tersebut  dimulai  dari  urutan  peringkat  ke-1  dan  seterusnya  yang  menunjukkan kriteria yang lebih diprioritaskan hingga akhir kriteria. Misalnya terdapat n kriteria, dengan “kriteria  1  lebih  penting  dari  kriteria  2,  kriteria  2  lebih  penting  dari  kriteria  3”  dan seterusnya hingga kriteria ke-n, maka w 1 ≥ w 2 ≥ w 3 ≥ … ≥ w n . Sehingga dapat dirumuskan sebagai berikut:
w j = 1 𝑛 ∑ 1 𝑘 𝑛 𝑘=𝑗 (3)
dengan j = 1, 2, …, n keterangan: w j = bobot kriteria ke-j n = banyaknya kriteria sehingga dapat ditulis:
w = [ w 1 w 2 ... w n ] (4)

## 2.5. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  kriteria  (Fishburn  dalam  Kusumadewi  dkk., 2006).  Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  ( X )  ke  suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Berikut rumus untuk melakukan proses normalisasi tersebut:
𝑟 𝑖𝑗 { 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑀𝑎𝑥 (kriteria keuntungan (benefit)
𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 (kriteria biaya (cost) … … … …
(5)
Dimana r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada kriteria C j ; i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n.
Nilai preferensi untuk tiap alternatif diberikan sebagai berikut: Q i (1) = ∑ 𝑟 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)

## 2.6. Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesmen (WASPAS)
Metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesmen (WASPAS)  merupakan metode  gabungan  yang  terdiri  dari  metode  SAW  dan  metode  WP.  Metode Weighted Product (WP) sendiri yaitu nilai rating kinerja pada setiap alternatif dipangkatkan dengan bobot  setiap  kriteria  yang  bersangkutan  (Yoon,  1989)  dalam  Kusumadewi  dkk.  (2006). Menurut Zavadskas dkk. (2012), prosedur metode WASPAS mencakup beberapa langkah yaitu:
1. Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  ( X )  sehingga  membentuk  matriks ternormalisasi ( R ) dengan rumus seperti pada Persamaan (5).
2. Menghitung  nilai  preferensi  dari  alternatif  ke-i,  berdasarkan  metode  SAW  sebagai berikut:
Q i (1) = ∑ 𝑟 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 ; dengan i=1,2,...,m; j = 1, 2, …, n                      (7)
3. Menghitung  nilai  preferensi  dari  alternatif  ke-i,  berdasarkan  metode  WP  sebagai berikut:
Q i (2) = ∏ (𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 ; dengan i=1,2,...,m; j = 1, 2, …, n (8)
4. Menghitung nilai preferensi dari alternatif ke-i, berdasarkan metode WASPAS sebagai berikut:
Q i = 𝜆. Qi (1) + (1 − 𝜆). Qi (2) (9) sehingga
Q i = 𝜆. (∑ 𝑟 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 ) + (1 − 𝜆). ( ∏ (𝑟 𝑖𝑗 ) 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 ) (10)
nilai  λ  merupakan  nilai  kontribusi  antara  metode  SAW  dan  WASPAS  yang  setara, dimana nilai λ berkisar 0-1 sesuai dengan ketetapan diperoleh nilai λ = 0,5 (Zavadskas dkk., 2012).

## 2.7.   Analisis Sensitivitas
Menurut  Yeh  (2002),  proses  pengujian  sensitivitas  dilakukan  dengan  cara  mencari derajat sensitivitas setiap kriteria terhadap hasil perankingan pada setiap metode  MADM. Derajat sensitivitas merupakan nilai perubahan ranking  yang diperoleh setelah menaikkan nilai  bobot  pada  salah  satu  kriteria  kemudian  diterapkan  pada  setiap  metode,  selanjutnya dibandingkan  saat  bobot  awal.  Derajat  sensitivitas  setiap  kriteria  diperoleh  melalui langkah-langkah sebagai berikut:
1. Ubah bobot suatu kriteria dengan menaikkan bobot sebesar 0,1, sementara bobot kriteria lainnya masih bernilai tetap.
2. Lakukan  normalisasi  bobot  kriteria  tersebut  dengan  cara  membagi  bobot  sebesar  1,1 sehingga membentuk nilai bobot ∑ 𝑤 𝑗 =  1 .
3. Aplikasikan  bobot-bobot  kriteria  yang  telah  diperoleh  pada  metode  SAW  dan WASPAS.
4. Hitung prosentase perubahan ranking (derajat sensitivitas) untuk masing-masing metode yaitu  SAW  dan  WASPAS  dengan  cara  membandingkan  berapa  banyak  perubahan ranking yang terjadi jika dibandingkan dengan kondisi pada saat bobot awal. Prosentase perubahan ranking dari peringkat ke-i dapat dihitung dengan rumus berikut:
(Preferensi peringkat ke i−(Preferensi peringkat ke i ROC )) Preferensi peringkat ke i ROC 𝑥(100%) (11)

## 2.8.   Komputasi Graphical User Interface (GUI) Matlab
Matlab  merupakan  perangkat  lunak  yang  cocok  dipakai  sebagai  alat  komputasi yang melibatkan penggunaan matriks dan vektor (Siang, 2009). Menurut Sugiharto (2006), GUIDE  atau  GUI builder merupakan  sebuah Graphical  User  Interface (GUI)  yang dibangun  dengan  obyek  grafis  seperti  tombol  ( button ),  kotak  teks, slider ,  sumbu  ( axes ), maupun menu.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1.  Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  Madrasah Tsanawiyah (MTs) Negeri Kisaran Kabupaten Asahan Provinsi Sumatera Utara. Data yang diambil  yaitu  data  seleksi  penerimaan  peserta  didik  baru  tahun  ajaran  2018/2019  yang dilakukan  di  lembaga  pendidikan  tersebut.  Data  yang  diambil  sebanyak  422  data  yang terdiri  dari  192  data  peserta  didik  yang  diterima  dan  230  data  peserta  didik  lainnya  tidak diterima.

## 3.2.  Variabel Penelitian
1. Alternatif (A i ) Variabel alternatif (A i , i=1, 2, …, 422) untuk studi kasus ini adalah sebanyak 422 calon peserta didik yang diterima maupun tidak diterima.
2. Kriteria (C j )
Variabel kriteria untuk studi kasus ini diantaranya yaitu: C 1 : Nilai Ujian Nasional C 2 : Nilai Tes Al-Qur’an C 3 : Nilai Tes Potensi Akademik
Dari  kriteria  diatas  dapat  ditentukan  bahwa  C 1 ,  C 2 ,  dan  C 3 merupakan  kriteria keuntungan ( benefit ).

## 3.3.  Langkah Analisis
1. Mencari bobot menggunakan pembobotan Rank Order Centroid (ROC)
a. Menentukan kepentingan tiap kriteria.
b. Perhitungan bobot ROC.
2. Simple Additive Weighting (SAW)
a. Membuat matriks keputusan ( X ) seperti pada Persamaan (1).
b. Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  sehingga  membentuk  matriks ternormalisasi ( R ).
c. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan ( w ) setiap kriteria memakai bobot yang sudah dihitung menggunakan pembobotan ROC.
d. Menentukan nilai preferensi (Q i (1) ) untuk setiap alternatif
e. Menentukan  peserta  didik  yang  diterima  dengan  melihat  nilai  preferensi  (Q i (1) ) terbesar.
3. Weighted Aggregated Sum Product Assesmen (WASPAS)
a. Membuat matriks keputusan ( X ) seperti pada Persamaan (1).
b. Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  sehingga  membentuk  matriks ternormalisasi ( R ).
c. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan ( w ) setiap kriteria memakai bobot yang sudah dihitung menggunakan pembobotan ROC.
d. Menghitung total nilai preferensi (Q i ) untuk setiap alternatif.
e. Menentukan  peserta  didik  yang  diterima  dengan  melihat  nilai  preferensi  (Q i ) terbesar.
4. Melakukan analisis sensitivitas untuk memilih metode terbaik.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Deskripsi Data Tabel 1. Deskripsi Data Keseluruhan Data N Minimum Maximum Rata-rata C 1 422 193,1 293,1 259,27585 C 2 422 22 99 70,86493 C 3 422 8,67 34,8 19,30900
Berdasarkan Tabel.1, dapat dilihat bahwa jumlah pendaftar calon peserta didik baru Madrasah Tsanawiyah (MTs) Negeri Kisaran yaitu sebanyak 422 pendaftar. Data tersebut memiliki 3 (tiga) variabel kriteria penilaian, diantaranya yaitu C 1 : Nilai Ujian Nasional, C 2 : Nilai Tes Al-Qur’an, dan C 3 : Nilai Tes Potensi Akademik. Jumlah yang diterima sebanyak 192 calon peserta didik dan 230 calon peserta didik lainnya tidak diterima.

## 4.2. Perhitungan Bobot Rank Order Centroid (ROC)
Berdasarkan kriteria yang digunakan dalam penelitian ini, sesuai dengan urutan tingkat prioritas kriteria  yang ditetapkan oleh Madrasah Tsanawiyah (MTs) Negeri Kisaran dapat dituliskan bahwa:
Kriteria  nilai  ujian  nasional  ≥  kriteria  nilai  tes  Al-Qur’an  ≥  kriteria  nilai  tes  potensi akademik.
Maka: w 1 ≥ w 2 ≥ w 3 Perhitungan  dalam  menentukan  bobot rank  order  centroid (ROC)  ditunjukkan  sebagai berikut:
w 1 = 1 𝑛 ∑ 1 𝑘 3 𝑘=1 = 1+ 1 2 + 1 3 3 = 0,61111 w 2 = = 1 𝑛 ∑ 1 𝑘 3 𝑘=2 = 1 2 + 1 3 3 = 0,27778 w 3 = = 1 𝑛 ∑ 1 𝑘 3 𝑘=3 = 1 3 3 = 0,11111
Sehingga diperoleh nilai bobot ROC (w j ) sebagai berikut:
w = [0,61111 0,27778 0,11111] (12)

## 4.3. Perhitungan Metode Simple Additive Weighted (SAW)
a. Membuat matriks keputusan ( X )
X = [ 264,5 80 20,53 281,8 89 11,60 ⋮ ⋮ ⋮ 276,4 70 21,53 ]
b. Melakukan Normalisasi
Seluruh  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  kriteria keuntungan  ( benefit ).  Selanjutnya  dilakukan  normalisasi  dengan  rumus  seperti  pada Persamaan (5), sehingga diperoleh matriks ternormalisasi ( R ) sebagai berikut:
Tabel 2. Matriks Ternormalisasi ( R ) Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 A 1 0,90242 0,80808 0,59004 A 2 0,96145 0,89899 0,33333 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ A 422 0,94302 0,70707 0,61877
c. Menentukan nilai preferensi SAW dan melakukan perangkingan Perhitungan  nilai  preferensi  SAW  seperti  pada  Persamaan  (6),  sehingga  diperoleh nilai sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Preferensi SAW Tabel 4. Peringkat Nilai Preferensi SAW Alternatif Q i (1) A 1 0,84151 A 2 0,87431 ⋮ ⋮ A 100 0,86594 ⋮ ⋮ A 200 0,77347 ⋮ ⋮ A 300 0,78730 ⋮ ⋮ A 422 0,84145 Peringkat Q i (1) Alternatif 1 0,94634 A 171 2 0,93688 A 203 ⋮ ⋮ ⋮ 100 0,84460 A 240 ⋮ ⋮ ⋮ 200 0,80619 A 187 ⋮ ⋮ ⋮ 300 0,76609 A 279 ⋮ ⋮ ⋮ 422 0,63424 A 215

## 4.4.Perhitungan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesmen (WASPAS)
a. Membuat matriks keputusan ( X )
X = [ 264,5 80 20,53 281,8 89 11,60 ⋮ ⋮ ⋮ 276,4 70 21,53 ]
b. Melakukan Normalisasi
Seluruh  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  kriteria keuntungan  ( benefit ).  Selanjutnya  dilakukan  normalisasi  dengan  rumus  seperti  pada Persamaan (5), sehingga diperoleh matriks ternormalisasi ( R ) seperti pada Tabel 2.
c. Menentukan nilai preferensi WASPAS dan melakukan perangkingan Perhitungan  nilai  preferensi  WASPAS  seperti  pada  Persamaan  (10),  sehingga diperoleh nilai sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Preferensi WASPAS Tabel 6. Peringkat Nilai Preferensi WASPAS
Alternatif Q i A 1 0,83816 A 2 0,85660
⋮ ⋮ A 100 0,85425
⋮ ⋮ A 200 0,76885
⋮ ⋮ A 300 0,77355
⋮ ⋮ A 422 0,83608

## 4.5.   Analisis Sensitivitas
Perankingan  calon  peserta  didik  baru  yang  dihasilkan  pada  metode  SAW  dan WASPAS  menunjukkan  hasil  yang  berbeda,  sehingga  dalam  menentukan  metode  terbaik perlu  dilakukan  analisis  sensitivitas.  Berikut  merupakan  langkah-langkah  analisis sensitivitas:
a. Mengubah  bobot  ROC  dengan  menaikkan  bobot  sebesar  0,1  sementara  bobot  lainnya bernilai tetap.
Nilai  bobot  ROC  telah  dihitung  dan  diperoleh  nilai  pada  Persamaan  (12)  sebagai berikut: w = [0,61111; 0,27778; 0,11111].
Tabel 7. Nilai Bobot C 1 diubah
Tabel 8. Nilai Bobot C 2 diubah
w 1 w 2 w 3 Total 0,61111 0,37778  0,11111 1,1 w 1 w 2 w 3 Total 0,71111 0,37778  0,11111 1,1
Peringkat Q i Alternatif 1 0,94222 A 171 2 0,92878 A 125
⋮ ⋮ ⋮
100 0,83825 A 317 ⋮ ⋮ ⋮
200 0,80011 A 262 ⋮ ⋮ ⋮
300 0,75725 A 308 ⋮ ⋮ ⋮ 422 0,59536 A 215
Tabel 9. Nilai Bobot C 3 diubah w 1 w 2 w 3 Total 0, 61111 0,37778  0,11111 1,1
b. Melakukan normalisasi  bobot pada tiap kriteria yang telah diperoleh pada langkah (a) dengan cara membagi bobot sebesar 1,1.
Tabel 10. Normalisasi Nilai Bobot C 1 Tabel 11. Normalisasi Nilai Bobot C 2 w 1 w 2 w 3 Total 0,71111 1,1 0, 27778 1,1 0,11111 1,1 0,64646 0,25253 0,10101 1 Tabel 12. Normalisasi Nilai Bobot C 3 w 1 w 2 w 3 Total 0,61111 1,1 0, 27778 1,1 0,21111 1,1 0,55556 0,25253 0,19192 1
c. Mengaplikasikan  bobot  kriteria  baru  yang  telah  diperoleh  pada  langkah  (b)  dalam metode SAW dan WASPAS.
Tabel 13. Preferensi Metode SAW ROC dan WASPAS ROC Peringkat  Alternatif SAW ROC Alternatif WASPAS ROC 1 A 171 0,94634 A 171 0,94222 2 A 203 0,93688 A 125 0,92878 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 70 A 13 0,85849 A 243 0,85357 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 140 A 355 0,82979 A 79 0,82348 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 192 A 291 0,81083 A 225 0,80389 Tabel 14. Preferensi Metode SAW pada Perubahan Bobot Peringkat  Alternatif  SAW 1  Alternatif  SAW 2  Alternatif SAW 3 1 A 171 0,95056 A 171 0,94846 A 171 0,91778 2 A 203 0,94165 A 203 0,94170 A 208 0,91744 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 70 A 233 0,86359 A 8 0,85667 A 96 0,83208 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 140 A 238 0,83690 A 374 0,82649 A 323 0,80674 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 192 A 48 0,81825 A 115 0,80104 A 121
0,78953
w 1 w 2 w 3 Total 0,61111 1,1 0, 37778 1,1 0,11111 1,1 0,55556 0,34343 0,10101 1
Tabel 15. Preferensi Metode WASPAS pada Perubahan Bobot
Peringkat Alternatif WASPAS 1 Alternatif WASPAS 2 Alternatif WASPAS 3 1 A 171 0,94676 A 171 0,94470 A 208 0,91622 2 A 125 0,93481 A 203 0,93409 A 171 0,91141 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 70 A 344 0,85923 A 181 0,85003 A 181 0,82608 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 140 A 363 0,82982 A 400 0,82097 A 210 0,79575 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 192 A 258 0,81168 A 112 0,79393 A 348 0,77922
d. Hitung prosentase perubahan ranking (derajat sensitivitas)
Prosentase  perubahan  ranking  yang  dihitung  berdasarkan  192  alternatif  terbaik dilakukan dengan cara membandingkan berapa banyak perubahan ranking yang terjadi jika dibandingkan  dengan  saat  menggunakan  bobot  ROC.  Prosentase  perubahan  ranking  dari peringkat  ke-i dapat  dihitung  dengan  rumus  seperti  pada  Persamaan  (11).  Sehingga diperoleh nilai prosentase sensitivitas sebagai berikut:
Tabel 16. Prosentase Sensitivitas Kriteria SAW WASPAS C 1 0,70040 0,73112 C 2 -0,28070 -0,22260 C 3 -2,87337 -3,10707 Rata-rata -0,81789 -0,86619
Berdasarkan  Tabel  16  diperoleh  nilai  rata-rata  prosentase  sensitivitas  metode  SAW sebesar  -0,82%  sedangkan  metode  WASPAS  sebesar  -0,87%.  Hal  ini  dapat  disimpulkan bahwa metode yang paling tepat yang bisa digunakan untuk memperoleh alternatif terbaik yang  optimal  pada  kasus  seleksi  penerimaan  calon  peserta  didik  baru  di  Madrasah Tsanawiyah (MTs) Negeri Kisaran adalah metode SAW.

## 4.6. GUI Matlab Metode SAW dan WASPAS
a. Layar Utama
Tampilan  pada  Gambar  1  merupakan  tampilan  layar  utama.  Kemudian  klik  tombol “START” untuk terhubung ke layar kedua.
b. Layar Kedua
Layar  kedua  berisikan  alternatif  dan  kriteria  penilaian.  Selanjutnya  klik  tombol “MULAI  ANALISIS”  untuk  terhubung  pada  layar  ketiga  dan  memulai  analisis.  Klik tombol “BACK” untuk kembali ke layar utama.
Gambar 2. Tampilan Layar Kedua
c. Layar Ketiga
Layar ketiga berisikan analisis perhitungan metode SAW dan WASPAS. Klik “BACK” untuk menampilkan kembali layar kedua. Klik “RESET” untuk mengulang dan menghapus hasil  perhitungan.  Klik  “NEXT”  agar  terhubung  pada  layar  keempat  untuk  melakukan analisis sensitivitas.
Gambar 3. Hasil Perhitungan SAW dan WASPAS
d. Layar Keempat
Layar  keempat  berisikan  perhitungan  analisis  sensitivitas.  Klik  “BACK”  untuk menampilkan kembali layar ketiga. Klik “RESET” untuk mengulang dan menghapus hasil perhitungan. Klik “EXIT” untuk keluar.
Gambar 4. Hasil Perhitungan Analisis Sensitivitas

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis hasil dan pembahasan yang telah dijelaskan sebelumnya, dapat diambil beberapa kesimpulan, diantaranya yaitu:
1. Nilai  bobot  ROC  yang  diperoleh  adalah  w 1 =    0,61111;  w 2 =    0,27778;  dan w 3 =    0,11111.  Nilai  bobot  ROC  tersebut  baik  dan  cocok  digunakan  dalam  proses seleksi  penerimaan  calon  peserta  didik  baru  di  Madrasah  Tsanawiyah  (MTs)  Negeri Kisaran.
2. Nilai rata-rata prosentase sensitivitas yang diperoleh untuk metode SAW (-0,82%) lebih besar  dibandingkan  metode  WASPAS  (-0,87%).  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa metode yang paling tepat yang bisa digunakan pada kasus ini adalah metode SAW.

## DAFTAR PUSTAKA
Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  dan  Wardoyo,  R.  2006. Fuzzy  Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu. Rahma,  A.  2013. Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Masuk  Mahasiswa  Menggunakan Metode SMARTER . Jurnal. Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia. Siang,  J.J.  2009.  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Pemrograman  menggunakan  Matlab. Yogyakarta : Penerbit ANDI.
Sugiharto, Aris. 2006. Pemrograman GUI dengan MATLAB . Yogyakarta : Andi OFFSET. Turban, E. 1990. Decision Support and Expert System: Management Support System . Mac Millan Pub. Co., New York.
Yeh, C. H. 2002. A Problem-Based Selection of Multi-Attribute Decision-Making Methods . Internasional Transactions In Operational Research. Blackwell Publishing, 169-181. Zavadskas,  E.K.,  Turskis,  Z.,  Antucheviciene,  J.,  Zakarevicius,A.  2012. Optimization  of weighted  aggregated  sum  product  assessment .  Electronics  and  Electrical Engineering, Vol. 122, No. 6, p.p. 36, 2012.