JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 196 – 208

## KOMPARASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN METODE WEIGHTED PRODUCT WEB BASED UNTUK MENENTUKAN SISWA BERPRESTASI
Samuel Agustinus Pasaribu 1) , Ucuk Darussalam 2)
1,2) Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Jl. Sawo Manila, Pasar Minggu, Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, 12520 e-mail: Pasaribys@gmail.com 1 ) , ucuk.darusalam@gmail.com 2 )

## ABSTRAK
Pemberian penghargaan kepada siswa berprestasi sangat penting dilakukan, karena dapat meningkatkan rasa semangat belajar  siswa.  Penentuan  siswa  berprestasi  yang  diterapkan  oleh  SDN  173300  Lumbantongatonga  saat  ini  masih menggunakan  sistem  manual,  perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  kriteria  saja  seperti  nilai  rata-rata raport, nilai ekstrakulikuler, nilai sikap dan nilai kehadiran. Maka pemilihan dengan cara tersebut dianggap kurang efektif karena siswa juga mempunyai bakat lainnya seperti aktif didalam sekolah, disiplin,terampil dan beberapa kriteria lainnya. Selain itu untuk menentukan siswa berprestasi membutuhkan waktu yang sedikit lama. Maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengatur manajemen  dalam menentukan siswa berprestasi yang lebih tepat dan cepat. Dalam penentuan  keputusan siswa berprestasi akan dibuat sistem pendukung kuputusan dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Weighted Product (WP).Untuk menentukan siswa yang berprestasi terdapat sepuluh kriteria yang akan digunakan yaitu nilai rata-rata raport, ektrakulikuler, keaktifan, keterampilan, tanggung jawab, kedisiplinan, sikap, sertifikat prestasi, kerapihan dan absen. Nilai terbesar akan terpilih sebagai siswa yang berprestasi. Dengan sistem ini, pihak sekolah akan lebih mudah dan cepat dalam penentuan siswa berprestasi. Kesimpulannya adalah rata-rata nilai yang diberikan oleh kedua metode ini adalah sama, dan selisih nilai antara kedua metode dengan menggunakan 20 alternatif hanya  2 alternatif dengan nilai yang berbeda, sehingga dengan menerapkan kedua metode tersebut dapat menentukan siswa berprestasi. Berdasarkan hasil penelitian, disarankan untuk menggunakan metode WP ketika menentukan siswa berprestasi, karena tingkat kesesuaian data lebih tinggi dibanding dengan menggunakan metode SAW. Perbandingan nilai yang dihasilkan dengan menggunakan metode WP sebesar 99,50% dan menggunakan metode SAW sebesar 99,22%.
Kata Kunci: Penghargaan, SAW, Siswa Berprestasi, SPK, WP.

## ABSTRACT
Awarding awards to outstanding students is very important, because it can increase the student's sense of learning spirit. Determination of outstanding students applied by SDN 173300 Lumbantongatonga is currently still using a manual system, calculations are done using several criteria only such as average grades, extracurricular values, attitude values and attend- ance values. So the selection in this way is considered less effective because students also have other talents such as active in school, discipline, skill and some other criteria. In addition, to determine the outstanding students take a little time. Then it takes a system that can manage management in determining students who achieve more precisely and quickly. In determining the decision of outstanding students will be made a decision support system using the Simple Additive Weighting (SAW) method and the Weighted Product (WP) method. To determine the outstanding students there are ten criteria that will be used, namely the average grade of raport, expiration, liveliness, skills, responsibility, discipline, attitude, certificate of achievement, neat- ness and absence. The greatest grades will be selected as outstanding students. With this system, the school will be easier and faster in determining outstanding students. The conclusion is that the average of grades given by these two methods is the same, and the difference in grades between the two methods using 20 alternatives is only 2 alternatives with different values, so that by applying both methods can determine the student's achievement. Based on the results of the study, it is advisable to use the WP method when determining outstanding students, because the level of data conformity is higher than using the SAW method. The ratio of value produced using the WP method is 99.50% and using the SAW method by 99.22%.
Keywords: Awards, Outstanding Students, SAW, SPK, WP.

## I. P ENDAHULUAN
DN 173300 Lumbantongatonga merupakan institusi pendidikan yang berada di kecamatan siborongborong, pada sekolah tersebut menerapkan sebuah kebijakan bahwa siswa yang berprestasi akan mendapatkan sebuah penghargaan sebagai bentuk apresiasi pihak sekolah kepada siswa yang mempunyai prestasi yang luar biasa, pemberian penghargaan kepada siswa yang memiliki prestasi tinggi juga dapat memberikan motivasi kepada siswa lain untuk meningkatkan rasa semangat dalam belajar[1]. Pada SDN 173300 lumbantongatonga penentuan siswa berprestasi masih sangat dipertimbangkan karena sistem masih menggunakan sistem manual maka proses dalam penentuan keputusan  siswa  berprestasi menjadi  sebuah  proses  yang  memiliki  waktu  yang lama  dan  juga  rumit, S

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 196 – 208
selain itu dalam cara demikian memiliki peluang penentuan keputusan yang tidak tepat karna penilaian berdasarkan subjektif. Maka siswa yang dipilih tidak mencapai kriteria yang ditentukan. Pada sekolah tersebut untuk penentuan siswa berprestasi hanya menggunakan beberapa kriteria saja sepert nilai rata-rata raport, ekstrakulikuler, nilai sikap dan kehadiran dengan hal tersebut pihak sekolah dianggap kurang tepat dalam memberikan keputusan karena dalam menentukan  siswa  berprestasi  harus  memiliki  kriteria  lainnya  seperti  keterampilan,  keaktifan  dalam  belajar, kedisiplinan, mempunyai kepribadian yang baik. Untuk penentuan siswa berprestasi akan menggunakan sepuluh kriteria yaitu nilai rata-rata raport, ekstrakulikuler, keaktifan, keterampilan, tanggung jawab, kedisiplinan, sikap, sertifikat prestasi, kepribadian dan absensi. SDN 173300 lumbantongatonga belum memiliki metode khusus dalam menentukan siswa yang berprestasi[2].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul  “Analisis  Perbandingan  Metode  SAW  dan  Weighted  Product  pada Pemilihan Calon Ketua Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM) Universitas Pakuan” bahwa penggunakaan metode SAW dan WP dapat menentukan ketua BEM berdasarkan perangkingan dari nilai terbesar sebagai alternatif terbaik, kemudian perangkingan dengan menggunakan WP lebih tepat dari pada SAW karena hasil perhitungan alternatif terbaik diperoleh dari perkalian nilai rating kinerja kemudian dipangkatkan dengan nilai bobot yang diperbaiki[3]. Penelitian berikutnya yang berjudul “Penerapan Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product dalam Penentuan Merk Tepung Terigu Pada Rumah Bakery” bahwa Penerapan sistem pendukung keputusan pada toko roti  untuk  menentukan  merek  tepung  terigu  dapat  mempermudah  pihak  toko  dalam  merekomendasikan  merek tepung terigu yang akan digunakakan[4]. Penelitian berikutnya yang berjudul “Perbandingan Metode SAW dan WP  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kegiatan  Ekstrakulikuler”  menggunakan  kriteria  sebanyak enam  antara  lain  Fisik,  Waktu  Latihan  Ekskul,  Potensi,  Minat,  Bakat  dan  Prestasi  Ekstrakulikuler  dan menggunakan  empat  alternatif  diantara nya  Pramuka,PMR,Volly  Ball,  Pencak  Silat, dengan menerapkan  kedua metode  dalam  menentukan  pemilihan  kegiatan  ekstrakulikuler  dapat  menentukan  alternatif  dengan  tepat[5]. Penelitian  berikut  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Calon  Karyawan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting” mengunakan enam kriteria yang dijadikan sebagai penilian dalam pemilihan karyawan, dimana hasil dari penelitian tersebut dengan menerapkan metode SAW dapat menghasilkan nilai terbaik dimulai dari perangkingan tertinggi hingga terkecil, semakin banyak alternatif dan menggunakan kriteria yang lebih spesifik maka hasil yang diberikan dari metode SAW lebih akurat[6]. Penelitian berikutnya yang berjudul “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Customer  Terbaik  Menggunakan  Metode  WP”  dalam  penelitiannya menggunakan  empat kriteria  sebagai  acuan  pemilihan  customer  terbaik, hasil  dari  penerapan metode  WP  dapat mendapatkan nilai terbaik, diharapkan dengan menggunakan metode WP dalam pemilihan customer terbaik dapat meningkatkan penjualan[7].Penelitian berikutnya yang berjudul “Komparasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) pada Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Elektronik” Perbandingan kedua metode untuk menentukan kelayakan e-credit di Gemilang Jaya Purwokerto memiliki lima belas data uji dan tiga data  uji  kasus  sehingga  menghasilkan  output  yang  berbeda,  namun  dapat  dilihat  bahwa  peringkat  pertama  dan ketiga  memberikan  urutan  alternatif  yang  sama.  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  adalah  merekomendasikan penggunaan metode SAW[8].
Berdasarkan  uraian  diatas,  peneliti  akan  merancang  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  pada  SDN  173300 Lumbantongatonga  dengan  menggunakan  dua  metode.  Metode  ini  dipilih  karena  kemampuannya  dalam menentukan  keputusan  terbaik  dari  banyak  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Proses  pemilihan  siswa  berprestasi dilakukan  dengan  cara  mengurutkan  bobot  dari  banyak  kriteria  yang  dihitung  secara  sistematis  dengan menggunakan dua metode[9]. Penggunaan metode SAW untuk menentukan keputusan ialah dengan mendapatkan bobot total skor kinerja dari setiap alternatif yang termasuk dalam semua atribut, sedangkan dengan menggunakan metode  WP  ialah  dengan  menggunakan  skor  atribut  koneksi  perkalian,  dimana  setiap  atribut  harus  diperbaiki dahulu[10].  Perancangan sistem ini dapat bermanfaat untuk pihak sekolah karena dapat membantu pemilihan siswa berprestasi secara tepat serta dapat mengurangi kesalahan dalam penentuan keputusan[11].

## II. METODE PENELITIAN

## A. Metode Simple Additive Weighting
Metode ini sangat sering digunakan dalam pengambilan keputusan, metode ini juga merupakan metode dengan penjumlahan berbobot, konsep dasar metode ini ialah dengan mencari total skor kinerja terbobot dari semua atribut dari  setiap  alternatif[12].  Untuk  menyelesaikan  langkah-langkah  dalam  perhitungan  metode  mengacu  pada referensi tiga belas[13]:

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 196 – 208
𝑟𝑖𝑗 = { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝐴𝑝𝑎𝑏𝑖𝑙𝑎 𝑗 𝑚𝑒𝑟𝑢𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗
𝑋𝑖𝑗 𝐴𝑝𝑎𝑏𝑖𝑙𝑎 𝑗 𝑚𝑒𝑟𝑢𝑝𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) Keterangan:
rij         = nilai dari rating kriteria yang ternormalisasi Xij        = nilai dari atribut dari setiap kriteria Max Xij   = nilai yang paling besar dari setiap kriteria Min Xij    = nilai yang paling kecil dari setiap kriteria Benefit    = apabila nilai terbesar merupakan yang terbaik Cost       = apabila nilai terkecil merupakan yang terbaik Dilihat dari hasil penilaian kinerja Normalisasi (rij) dari alternatif Ai pada atribut cj; I = 1,2,...,m dan j = 1,2,...,n. nilai ini Preferensi untuk setiap alternatif (Vi) ialah sebagai berikut:

## 𝑉𝑖 =   ∑ 𝑤𝑗 𝑟𝑖𝑗
𝑛
𝑗=1
Keterangan: Vi  = rating dari setiap alternatif Wj  = nilai bobot dari setiap kriteria
Rij  = nilai rating kinerja yang dinormalisasi nilai Vi representasi yang lebih besar alternatif Ai adalah pilihan pertama

## B. Metode Weighted Product
Metode ini berguna untuk pengambilan keputusan dengan cara mengalikan skor dari atribut-atribut yang terhub- ung, dimana skor setiap atribut harus pangkat terlebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses ini mempunyai persamaan dengan proses normalisasi[14]. Untuk menyelesaikan langkah-langkah dalam perhitungan metode mengacu pada referensi lima belas [15]:
a. Normalisasi atau perbaikan bobot

## 𝑊𝑗 =
𝑊𝑗
∑ 𝑊𝐽
Normalisasi  atau  melakukan  perbaikan  bobot  guna  untuk  mendapatkan  nilai  Wj  =  1,  dimana  j  =1,2..,n  ialah banyaknya alternatif dan ∑ 𝑊𝐽 merupakan jumlah seluruh nilai bobot. b. Menentukan nilai vektor S
𝑆𝑖 =   ∏ 𝑛
𝑗=1 𝑋 𝑤𝑗 𝑖𝑗
Nilai  vektor  S  ditentukan  dengan  mengalikan  semua  kriteria  dengan  hasil  pengganti  yang  dinormalisasi  atau ditingkatkan bobotnya, di mana kriteria benefit adalah peringkat positif dan kriteria cost adalah peringkat negatif. di mana S adalah preferensi kriteria, x adalah nilai krietria, dan n adalah jumlah kriteria.
c. Menentukan Vektor V
𝑉𝑖 = ∏ 𝑋 𝑤𝑗 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ 𝑛 𝑗=1 (𝑋 𝑤 𝑗 ) 𝑤𝑗
Tentukan nilai vektor V, di mana vektor V adalah Preferensi alternatif yang akan digunakan untuk mengurutkan setiap nilai vektor S dan jumlah semua nilai vektor S.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A.   Implementasi Sistem
Pada implementasi sistem yang telah dibuat akan dijelaskan alur sistem dari awal hingga munculnya hasil laporan dimaknai sebagai proses sistem. Berikut ini adalah beberapa bagian inti dari proses sistem pendukung keputusan, seperti yang ditunjukkan di bawah ini[16].
1. Desain Login User
Pada desain login user merupakan tampilan awal untuk masuk kedalam sistem. Sistem ini terdapat 2 akses yaitu admin dan siswa. Ketika username dan password diisi dengan sesuai maka sistem akan mengarahkan ke halaman utama, apabila salah satu dari username dan password salah maka sistem akan tetap di halaman masuk

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 196 – 208

## Gambar 1. Desain login user

## 2. Desain Menu Utama
Pada  desain menu  utama merupakan  tampilan  dari  setiap  menu-menu  yang  terdapat  pada  pada  sistem  yang berguna untuk melakukan penginputan nilai, penginputan data siswa dan penambahan data pengguna. Menu ini hanya bisa diakses oleh administrator/guru.
Gambar 2. Desain menu utama
3. Desain Menu Kriteria Pada desain Kriteria merupakan penilaian yang akan dijadikan sebagai parameter penentuan siswa yang berpestasi. Untuk penilaian mempunyai 10 kriteria dan diberikan bobot setiap kriteria.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 196 – 208

## 4. Desain Menu Input Nilai
Pada desain Input Nilai merupakan menu yang berfungsi untuk melakukan penginputan nilai siswa berdasarkan kriteria  yang  sudah  ditenttukan,  nilai  yang  ditampilkan  akan  disesuaikan  terhadap  pemberian  nilai  bobot  setiap kriteria.
Gambar 4. Desain menu input nilai

## 5. Desain Menu Perhitungan SAW
Pada desain Perhitungan SAW merupakan menu untuk melakukan proses perhitungan nilai, dimana proses perhi- tungan akan melakukan beberapa tahap dimulai dari matriks awal, matriks ternormalisasi dan pengambilan kepu- tusan dengan nilai tertinggi hingga nilai terkecil.
Gambar 5. Desain menu perhitungan saw

## 6. Desain Menu Perhitungan WP
Pada desain Perhitungan WP merupakan menu untuk melakukan proses perhitungan nilai, dimana proses perhi- tungan akan melakukan beberapa tahap dimulai dari matriks awal, perhitungan nilai Vektor S, dan perhitungan nilai Vektor V dan pengambilan keputusan dengan nilai tertinggi hingga nilai terkecil.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)

## Gambar 6. Desain menu perhitungan wp

## 7. Desain Menu Perbandingan Metode
Pada desain perbandingan metode merupakan menu yang memiliki fungsi sebagai perbandingan peringkat dari kedua metode.
Gambar 7. Desain menu perbandingan metode

## B.   Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP)
Pada metode yang digunakan dibutuhkan sebuah kriteria dengan bobot setiap kriteria sebagai parameter penilaian dari siswa berprestasi[17] terdapat pada tabel 1.
TABEL I KRITERIA Kriteria Nama Kriteria Bobot C1 Nilai rata-rata raport 0,16 C2 Ekstrakulikluler 0,14 C3 Keaktifan 0,08 C4 Keterampilan 0,13 C5 Kepribadian 0,07 C6 Kedisiplinan 0,12 C7 Sikap 0,09 C8 Sertifikat prestasi 0,06 C9 Tanggung jawab 0,05 C10 Absen 0,1
Setelah kriteria dan bobot sudah didapat, maka langkah selanjutnya adalah pemberian bobot terhadap setiap kriteria. Adapun bobot dapat dilihat di tabel 2.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 196 – 208
TABEL II NILAI PEMBOBOTAN DARI SETIAP KRITERIA Kriteria Rata-rata raport Ekstrakulikuler Keaktifan Keterampilan Kepribadian Kedisiplinan Sikap Sertifikat Tangggung jawab Absen 90- 100 5 90- 100 5 90- 100 5 90- 100 5 90- 100 5 90- 100 5 A 5 >5 5 90- 100 5 0 5 80- 89 4 80-89 4 80- 89 4 80-89 4 80- 89 4 80- 89 4 B 4 4,3 4 80- 89 4 1,2 4 70- 79 3 70-79 3 70- 79 3 70-79 3 70- 79 3 70- 79 3 C 3 2 3 70- 79 3 3,4 3 60- 69 2 60-69 2 60- 69 2 60-69 2 60- 69 2 60- 69 2 D 2 1 2 60- 69 2 5 2 <60 1 <60 1 <60 1 <60 1 <60 1 <60 1 E 1 0 1 <60 1 >5 1

## 2.   Membuat Rating Kecocokan
Berdasarkan pemobotan setiap kriteria, maka pada tabel 3 didapatkan hasil pembobotan nilai pada setiap siswa untuk masing-masing kriteria.
TABEL III RATING KECOCOKAN Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 Amanda Nababan 5 5 5 4 5 5 5 4 5 4 Arnita Nababan 5 5 4 4 4 4 5 4 5 4 Mores Nababan 4 5 4 5 4 4 5 3 5 4 Saritua Marpaung 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 Elsa Nababan 4 5 4 4 4 5 5 3 5 5 Hadi Saputra 4 4 4 5 3 4 4 2 4 5 Irfan Agus 4 4 4 5 4 4 4 3 5 5 lestari sibagariang 4 4 4 4 3 4 4 2 4 4 Josia Nababan 4 4 4 4 5 5 5 4 4 5 Irma Sianipar 4 5 4 4 3 4 4 3 4 5 Lamtiur Nababan 4 4 3 3 4 4 4 2 4 4 Rahul Nababan 4 3 4 4 3 4 4 2 4 4 Hosianna Nababan 4 4 4 3 3 3 4 2 5 4 Ester Nababan 4 3 4 4 3 4 4 2 4 3 Anwar Nababan 3 3 3 3 4 4 4 1 3 4 Morisca Sibagariang 3 3 4 3 3 3 4 1 4 4 Elfrida Sitinjak 3 4 4 4 3 3 4 3 4 5 Credo Nababan 3 3 4 3 4 3 4 2 3 3 Serdi Silitonga 3 2 3 3 3 4 3 1 3 3 Jelmanro Silitonga 3 3 2 3 3 3 3 2 3 3
C.  Perhitungan Simple Additive Weighting (SAW)
Tahap  pertama  ialah  melakukan  proses  normalisasi  dengan  menghitung  masing-masing  nilai  dari  setiap kriteria,  kriteria  yang  digunakan  adalah  bersifat  benefit.  Alternatif  yang  dijadikan  sebagai  acuan  perhitungan manual adalah Amanda Nababan, Alternatif berikutnya akan dilakukan perhitungan di sitem yang telah dibuat.
r 11 = 5/MAX {5,5,4,5,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,3} = 5/5 = 1 r 12 = 5/MAX {5,5,5,5,5,4,4,4,4,5,4,3,4,3,3,3,4,3,2,3} = 5/5 = 1
r 13 = 5/MAX {5,5,4,5,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,3,3,3,3,3,3} = 5/5 = 1
r 14 = 4/MAX{4,4,5,5,4,5,5,4,4,4,3,4,3,4,3,3,4,3,3,3} = 4/5 = 0,8 r 15 = 5/MAX {5,4,4,5,4,3,4,3,5,3,4,3,3,3,4,3,3,4,3,3} = 5/5 = 1
r 16 = 5/MAX {5,4,4,5,5,4,4,4,5,4,4,4,3,4,4,3,3,3,4,3} = 5/5 = 1
r 17 = 5/MAX {5,5,5,5,5,4,4,4,5,4,4,4,4,4,4,4,4,4,3,3} = 5/5 = 1
r 18 = 4/MAX {4,4,3,4,3,2,3,2,4,3,2,2,2,2,1,1,3,2,1,2} = 4/4 = 1
r 19 = 5/MAX {5,5,5,5,5,4,5,4,4,4,4,4,5,4,3,4,4,3,3,3} = 5/5 = 1 r 110 = 4/MAX{4,4,4,5,5,5,5,4,5,5,4,4,4,3,4,4,5,3,3,3} = 4/5 = 0,8

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 196 – 208
hasil normalisasi membentuk matrix ternormalisasi (Matrix R)
𝑅
[
1  1  1  0,8  1  1  1  1  1  0,8 1  1  0,8  0,8  0,8  0,8  1  1  1  0,8 0,8  1  0,8  1  0,8  0,8  1  0,75  1  0,8 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 0,8  1  0,8  0,8  0,8  1  1  0,75  1  1 0,8  0,8  0,8  1  0,6   0,8  0,8  0,5  0,8  1 0,8  0,8  0,8  1  0,8  0,8  0,8  0,75  1  1 0,8  0,8  0,8  0,8  0,6  0,8  0,8  0,5  0,8  0,8 0,8  0,8  0,8  0,8  1  1  1  1  0,8  1 0,8  1  0,8  0,8  0,6  0,8  0,8  0,75  0,8  1 0,8  0,8  0,6  0,6  0,8  0,8  0,8  0,5  0,8  0,8 0,8  0,6  0,8  0,8  0,6  0,8  0,8  0,5  0,8  0,8 0,8  0,8  0,8  0,6  0,6  0,6  0,8  0,5  1  0,8 0,8  0,6  0,8  0,8  0,6  0,8  0,8  0,5  0,8  0,6 0,6  0,6  0,6  0,6  0,8  0,8  0,8  0,25  0,6  0,8 0,6  0,6  0,8  0,6  0,6  0,6  0,8  0,25  0,8  0,8 0,6  0,8  0,8  0,8  0,6  0,6  0,8  0,75  0,8  1 0,6  0,6  0,8  0,6  0,8  0,6  0,8  0,5  0,6  0,6 0,6  0,4  0,6  0,6  0,6  0,8  0,6  0,25  0,6  0,6 0,6  0,6  0,4  0,6  0,6  0,6  0,6  0,5  0,6  0,6 ]

## 2.   Proses Perangkingan
Proses perangkingan dilakukan dengan cara mengalikan W dan R selanjutnya melakukan penjumlahan hasil perkalian dan hasilnya akan mendapatkan alternatif yang terbaik dan akan dilakukan proses perangkingan nilai tertinggi hinggan terendah.
V 1 = (0,16*1) + (0,14*1) + (0,08*1) + (0,13*0,8) + (0,07*1) + (0,12*1) + (0,09*1) + (0,06*1) + (0,05*1) + (0,1*0,8) = 0,95 V 2 = (0,16*1) + (0,14*1) + (0,08*0,8) + (0,13*0,8) + (0,07*0,8) + (0,12*0,8) + (0,09*1) + (0,06*1) + (0,05*1) + (0,1*0,8) = 0,9 V 3 = (0,16*0,8) + (0,14*1) + (0,08*0,8) + (0,13*1) + (0,07*0,8) + (0,12*0,8) + (0,09*1) + (0,06*0,75) + (0,05*1) + (0,1*0,8) = 0,88 V 4 = (0,16*1) + (0,14*1) + (0,08*1) + (0,13*1) + (0,07*1) + (0,12*1) + (0,09*1) + (0,06*1) + (0,05*1) + (0,1*1) = 1 V 5 = (0,16*0,8) + (0,14*1) + (0,08*0,8) + (0,13*0,8) + (0,07*0,8) + (0,12*1) + (0,09*1) + (0,06*0,75) + (0,05*1) + (0,1*1) = 0,9 V 6 = (0,16*0,8) + (0,14*0,8) + (0,08*0,8) + (0,13*1) + (0,07*0,6) + (0,12*0,8) + (0,09*0,8) + (0,06*0,5) + (0,05*0,8) + (0,1*1) = 0,81 V 7 = (0,16*0,8) + (0,14*0,8) + (0,08*0,8) + (0,13*1) + (0,07*0,8) + (0,12*0,8) + (0,09*0,8) + (0,06*0,75) + (0,05*1) + (0,1*1) = 0,85 V 8 = (0,16*0,8) + (0,14*0,8) + (0,08*0,8) + (0,13*0,8) + (0,07*0,6) + (0,12*0,8) + (0,09*0,8) + (0,06*0,5) + (0,05*0,8) + (0,1*0,8) = 0,77 V 9 = (0,16*0,8) + (0,14*0,8) + (0,08*0,8) + (0,13*0,8) + (0,07*1) + (0,12*1) + (0,09*1) + (0,06*1) + (0,05*0,8) + (0,1*1) = 0,89 V 10 = (0,16*0,8) + (0,14*1) + (0,08*0,8) + (0,13*0,8) + (0,07*0,6) + (0,12*0,8) + (0,09*0,8) + (0,06*0,75) + (0,05*0,8) + (0,1*1) = 0,83 V 11 = (0,16*0,8) + (0,14*0,8) + (0,08*0,6) + (0,13*0,6) + (0,07*0,8) + (0,12*0,8) + (0,09*0,8) + (0,06*0,5) + (0,05*0,8) + (0,1*0,8) = 0,74 V 12 = (0,16*0,8) + (0,14*0,6) + (0,08*0,8) + (0,13*0,8) + (0,07*0,6) + (0,12*0,8) + (0,09*0,8) + (0,06*0,5) + (0,05*0,8) + (0,1*0,8) = 0,74 V 13 = (0,16*0,8) + (0,14*0,8) + (0,08*0,8) + (0,13*0,6) + (0,07*0,6) + (0,12*0,6) + (0,09*0,8) + (0,06*0,5) + (0,05*1) + (0,1*0,8) = 0,73 V 14 = (0,16*0,8) + (0,14*0,6) + (0,08*0,8) + (0,13*0,8) + (0,07*0,6) + (0,12*0,8) + (0,09*0,8) + (0,06*0,5) + (0,05*0,8) + (0,1*0,6) = 0,72 V 15 = (0,16*0,6) + (0,14*0,6) + (0,08*0,6) + (0,13*0,6) + (0,07*0,8) + (0,12*0,8) + (0,09*0,8) + (0,06*0,25) + (0,05*0,6) + (0,1*0,8) = 0,66 V 16 = (0,16*0,6) + (0,14*0,6) + (0,08*0,8) + (0,13*0,6) + (0,07*0,6) + (0,12*0,6) + (0,09*0,8) + (0,06*0,25) + (0,05*0,8) + (0,1*0,8) = 0,64 V 17 = (0,16*0,6) + (0,14*0,8) + (0,08*0,8) + (0,13*0,8) + (0,07*0,6) + (0,12*0,6) + (0,09*0,8) + (0,06*0,75) + (0,05*0,8) + (0,1*0,1) = 0,75 V 18 = (0,16*0,6) + (0,14*0,6) + (0,08*0,8) + (0,13*0,6) + (0,07*0,8+ (0,12*0,6) + (0,09*0,8) + (0,06*0,5) + (0,05*0,6) + (0,1*0,6) = 0,64 V 19 = (0,16*0,6) + (0,14*0,4) + (0,08*0,6) + (0,13*0,6) + (0,07*0,6) + (0,12*0,8) + (0,09*0,6) + (0,06*0,25) + (0,05*0,6) + (0,1*0,6) = 0,58 V 20 = (0,16*0,6) + (0,14*0,6) + (0,08*0,4) + (0,13*0,6) + (0,07*0,6) + (0,12*0,6) + (0,09*0,6) + (0,06*0,5) + (0,05*0,6) + (0,1*0,6) = 0,58
Penentuan  alternatif  menunjukkan  nilai  tertinggi  yang  akan  di  pilih  sebagai  alternatif  terbaik  juga  terpilih sebagai siswa berprestasi. Nilai tertinggi diraih oleh alternatif A4 yaitu saritua Marpaung dengan jumlah nilai 1. Respon time yang dihasilkan dalam mengeksekusi program sekitar 1.3513460159302 Seconds.

## Gambar 8. Respon Time Metode SAW
D.    Perhitungan Metode Weighted Product (WP)
1. Melakukan  proses  penormalisasian  (S)  matriks  keputusan  dengan  mengkalikan  ranking  atribut,  dimana ranking atribut harus di pangkatkan dengan bobot atribut terlebih dahulu[18].

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 196 – 208
S 1 = (5 0,16 ) * (5 0,14 ) * (5 0,08 ) * (4 0,13 ) * (5 0,07 ) * (5 0,12 ) * (5 0,09 ) * (4 0,06 ) *(5 0,05 ) * (4 0,1 ) = 4.686689
S 2 = (5 0,16 ) * (5 0,14 ) * (4 0,08 ) * (4 0,13 ) * (4 0,07 ) * (4 0,12 ) * (5 0,09 ) * (4 0,06 ) *(5 0,05 ) * (4 0,1 ) = 4.412659
S 3 = (4 0,16 ) * (5 0,14 ) * (4 0,08 ) * (5 0,13 ) * (4 0,07 ) * (4 0,12 ) * (5 0,09 ) * (3 0,06 ) *(5 0,05 ) * (4 0,1 ) = 4.308209
S 4 = (5 0,16 ) * (5 0,14 ) * (5 0,08 ) * (5 0,13 ) * (5 0,07 ) * (5 0,12 ) * (5 0,09 ) * (4 0,06 ) *(5 0,05 ) * (5 0,1 ) = 4.933503 S 5 = (4 0,16 ) * (5 0,14 ) * (4 0,08 ) * (4 0,13 ) * (4 0,07 ) * (5 0,12 ) * (5 0,09 ) * (3 0,06 ) *(5 0,05 ) * (5 0,1 ) = 4.395605
S 6 = (4 0,16 ) * (4 0,14 ) * (4 0,08 ) * (5 0,13 ) * (3 0,07 ) * (4 0,12 ) * (4 0,09 ) * (2 0,06 ) *(4 0,05 ) * (5 0,1 ) = 3.958601
S 7 = (4 0,16 ) * (4 0,14 ) * (4 0,08 ) * (5 0,13 ) * (4 0,07 ) * (4 0,12 ) * (4 0,09 ) * (3 0,06 ) *(5 0,05 ) * (5 0,1 ) = 4.185029 S 8 = (4 0,16 ) * (4 0,14 ) * (4 0,08 ) * (4 0,13 ) * (3 0,07 ) * (4 0,12 ) * (4 0,09 ) * (2 0,06 ) *(4 0,05 ) * (4 0,1 ) = 3.76056
S 9 = (4 0,16 ) * (4 0,14 ) * (4 0,08 ) * (4 0,13 ) * (5 0,07 ) * (5 0,12 ) * (5 0,09 ) * (4 0,06 ) *(4 0,05 ) * (5 0,1 ) = 4.353974 S 10 = (4 0,16 ) * (5 0,14 ) * (4 0,08 ) * (4 0,13 ) * (3 0,07 ) * (4 0,12 ) * (4 0,09 ) * (3 0,06 ) *(4 0,05 ) * (5 0,1 ) = 4.065148 S 11 = (4 0,16 ) * (4 0,14 ) * (3 0,08 ) * (3 0,13 ) * (4 0,07 ) * (4 0,12 ) * (4 0,09 ) * (2 0,06 ) *(4 0,05 ) * (4 0,1 ) = 3.612111 S 12 = (4 0,16 ) * (3 0,14 ) * (4 0,08 ) * (4 0,13 ) * (3 0,07 ) * (4 0,12 ) * (4 0,09 ) * (2 0,06 ) *(4 0,05 ) * (4 0,1 ) = 3.612111
S1 3 = (4 0,16 ) * (4 0,14 ) * (4 0,08 ) * (3 0,13 ) * (3 0,07 ) * (3 0,12 ) * (4 0,09 ) * (2 0,06 ) *(5 0,05 ) * (4 0,1 ) = 3.538859
S 14 = (4 0,16 ) * (3 0,14 ) * (4 0,08 ) * (4 0,13 ) * (3 0,07 ) * (4 0,12 ) * (4 0,09 ) * (2 0,06 ) *(4 0,05 ) * (3 0,1 ) = 3.509677 S 15 = (3 0,16 ) * (3 0,14 ) * (3 0,08 ) * (3 0,13 ) * (4 0,07 ) * (4 0,12 ) * (4 0,09 ) * (1 0,06 ) *(3 0,05 ) * (4 0,1 ) = 3.133074 S 16 = (3 0,16 ) * (3 0,14 ) * (4 0,08 ) * (3 0,13 ) * (3 0,07 ) * (3 0,12 ) * (4 0,09 ) * (1 0,06 ) *(4 0,05 ) * (4 0,1 ) = 3.079459 S 17 = (3 0,16 ) * (4 0,14 ) * (4 0,08 ) * (4 0,13 ) * (3 0,07 ) * (3 0,12 ) * (4 0,09 ) * (3 0,06 ) *(4 0,05 ) * (5 0,1 ) = 3.635182 S 18 = (3 0,16 ) * (3 0,14 ) * (4 0,08 ) * (3 0,13 ) * (4 0,07 ) * (3 0,12 ) * (4 0,09 ) * (2 0,06 ) *(3 0,05 ) * (3 0,1 ) = 3.137192 S 19 = (3 0,16 ) * (2 0,14 ) * (3 0,08 ) * (3 0,13 ) * (3 0,07 ) * (4 0,12 ) * (3 0,09 ) * (1 0,06 ) *(3 0,05 ) * (3 0,1 ) = 2.746843 S 20 = (3 0,16 ) * (3 0,14 ) * (2 0,08 ) * (3 0,13 ) * (3 0,07 ) * (3 0,12 ) * (3 0,09 ) * (2 0,06 ) *(3 0,05 ) * (3 0,1 ) = 2.834448
2.  Melakukan  perhitungan  nilai  V  dengan  menjumlahkan  hasil  nilai  vektor  S  terlebih  dahulu  untuk mandapatkan nilai vektor V.
𝑉1 = 4.686689 75,898965 =  0.061749
𝑉2 = 4.412659 75,898965 =  0.058139
𝑉3 = 4.308209 75,898965 =  0.056762
𝑉4 = 4.933503 75,898965 =  0.065001
𝑉5 = 4.395605 75,898965 =  0.057914
𝑉6 = 3.958601 75,898965 =  0.052156
𝑉7 = 4.185029 75,898965 = 0.055139
𝑉8 = 3.76056 75,898965 = 0.049547
𝑉9 = 4.353974 75,898965 = 0.057365
𝑉10 = 4.065148 75,898965 = 0.05356 𝑉11 = 3.612111
75,898965 = 0.047591 𝑉12 = 3.612111 75,898965 = 0.047591 𝑉13 = 3.538859 75,898965 = 0.046626 𝑉14 = 3.509677 75,898965 = 0.046241 𝑉15 = 3.133074 75,898965 = 0.04128 𝑉16 = 3.079459 75,898965 = 0.040573 𝑉17 = 3.635182 75,898965 = 0.047895 𝑉18 = 3.137192 75,898965 = 0.041334 𝑉19 = 2.746843 75,898965 = 0.036191 𝑉20 = 2.834448 75,898965 = 0.037345
Berdasarkan perhitungan V diatas maka nilai vektor v yang tertinggi dan terpilih sebagai siswa berprestasi ialah alternatif 4 yaitu Saritua Parpaung dengan jumlah nilai 0,065001. Respon time yang dihasilkan dalam mengeksekusi progam sekitar 1.1770060062408 Seconds.

## Gambar 9. Respon Time Metode WP

## E.   Perbandingan Metode SAW dan WP
Setelah  dilakukan  perhitunga  dua  metode  hasil  nilai  yang  diberikan  hampir  sama[19], terdapat  dua  alternatif perangkingan yang berbeda pada alternatif Anwar Nababan dengan peringkat 16 menggunakan metode SAW dan peringkat 17 menggunakan metode WP dan alternatif Credo Nababan dengan peringkat 17 menggunakan metode SAW dan peringkat 16 menggunakan metode WP, perbedaan peringkat disebabkan karena Prosedur normalisasi yang berbeda, sehingga perbedaan yang sangat kecil dapat berdampak pada hasil peringkat. Perbandingan hasil nilai dapat dilihat pada tabel 4.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 196 – 208
TABEL IV PERBANDINGAN  PERINGKAT Perbandingan Hasil Perigkat SAW WP Keterangan Alternatif Peringkat Alternatif Peringkat Sesuai (S), Tidak Sesuai (TS) Saritua Marpaung 1 Saritua Marpaung 1 S Amanda Nababan 2 Amanda Nababan 2 S Arnita Nababan 3 Arnita Nababan 3 S Elsa Nababan 4 Elsa Nababan 4 S Josia Nababan 5 Josia Nababan 5 S Mores Nababan 6 Mores Nababan 6 S Irfan Agus 7 Irfan Agus 7 S Irma Sianipar 8 Irma Sianipar 8 S Hadi Saputra 9 Hadi Saputra 9 S lestari sibagariang 10 Lestari Sibagariang 10 S Elfrida Sitinjak 11 Elfrida Sitinjak 11 S Lamtiur Nababan 12 Lamtiur Nababan 12 S Rahul Nababan 13 Rahul Nababan 13 S Hosianna Nababan 14 Hosianna Nababan 14 S Ester Nababan 15 Ester Nababan 15 S Anwar Nababan 16 Credo Nababan 16 TS Credo Nababan 17 Anwar Nababan 17 TS Morisca Sibagariang 18 Morisca Sibagariang 18 S Jelmanto Silitonga 19 Jelmanto Silitonga 19 S Serdi Silitonga 20 Serdi Silitonga 20 S
Gambar 10. Grafik Perbandingan SAW dan WP
Selanjutnya menganalisa tingkat kesesuaian data dari kedua metode. Rumus yang digunakan adalah[20]:
𝑇𝑘𝑖 = 100 −

## 𝑥𝑖 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐹𝑀𝐴𝐷𝑀(100%)
Langkah pertama dalam perhitungan adalah menjumlahkan keseluruhan data dan dilakukan pembagian dengan jumlah semua data alternatif.
𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑆𝐴𝑊 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 = 15,56 20 = 0,778 𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑊𝑃 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 = 0,999999 20 = 0,4999995
Selanjutnya, untuk mendapatkan persentase kesesuaian data dengan rumus maka dapat diperoleh hasil seperti berikut.
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑆𝐴𝑊 = 100 − 0,778 100 = 99,22%
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑊𝑃 = 100 − 0,4999995
100 = 99,50%
Setelah mendapatkan hasil dalam perhitungan tingkat kesusaian data maka dapat disimpulkan bahwa metode WP lebih direkomendasikan dalam penentuan siswa berprestasi dibanding dengan menggunakan metode SAW, karena
0 5 10 15 20 25 A man d a…
A rn ita…
Mo re s…
Sar itu a… El sa… H ad i… Irfan A gu s
Le star i… Jo si a… Irma… La mt iu r…
R ah u l…
H o si an n a…
Es te r… A n w ar … Mo ri sc a…
El fri d a…
Cre d o … Se rd i… Je lman to … Peri n gka t Alternatif Perbandingan Metode SAW dan WP SAW WP

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 196 – 208
hasil yang diperoleh sebesar 99,50% sedangkan dengan menggunakan metode SAW hasil yang diperoleh sebesar 99,22%.

## F. Analisa Perbandingan Hasil Penelitian Terkait dengan Penelitian Sekarang
Setelah hasil perhitungan yang diperoleh telah selesai, maka tahap selanjutnya ialah melakukan perbandingan sekarang dengan penelitian terkait dari beberapa parameter yang telah ditentukan, terdapat pada tabel 5.
TABEL V PERBANDINGAN PENELITIAN TERKAIT DENGAN SEKARANG No Sumber Penelitian Metode Perbandingan Penelitian Terkait Penelitian Sekarang 1 Referensi Ketiga SAW & WP Variabel 4 Variabel 10 Variabel 2 Referensi Sepuluh SAW & WP Respond Time SAW 0,325518 Seconds WP 0,451370 Seconds Bahasa Pemrograman MATLAB SAW 1.3513460159302 Seconds WP 1.1770060062408 Seconds Bahasa Pemrograman PHP 3 Referensi Duapuluh SAW & WP Kesesuaian Data Hasil SAW 97.274% WP 99.80006% SAW 99,22 % WP 99,50 % 4 Referensi Sembilan Belas SAW & WP Jumlah Sampel 5 Sampel 20 Sampel 5 Referensi Duapuluh Satu SAW & WP Platform Android Website
Penelitian pada referensi ketiga mempunyai empat jenis variable yang dijadikan sebagai acuan dalam penentuan ketua BEM, varibel tersebut adalah IPK, Sertifikat Seminar, Visi dan Misi dan Mahasiswa Aktif, penentuan yang akan menjadi ketua BEM dengan menggunakan empat variable tersebut sudah cukup baik, tetapi untuk penelitian selanjutnya mampu memberikan variable yang lebih banyak untuk memberi hasil yang lebih baik. Semakin banyak variable  atau  kriteria  yang  digunakan  maka  hasilnya  akan  semakin  akurat  dan  tepat.  Penelitian  Sekarang  yang dilakukan oleh penulis menggunakan 10 variabel dalam penentuan siswa berprestasi, maka dengan menggunakan 10 variabel dapat memberikan nilai yang tepat dan akurat.
Penelitian pada referensi sepuluh mempunyai hasil respon time dengan menggunakan metode SAW lebih cepat dibanding dengan metode WP karena banyaknya proses perhitungan yang dilakukan oleh kedua metode tersebut, sedangkan penelitian sekarang respon time yang didapatkan tidak menentu atau metode SAW bisa mendapatkan waktu esksekusi dengan cepat dibanding dengan metode  WP dan juga sebaliknya, itu disebabkan karena proses perhitungan dari metode tersebut dan spesifikasi komputer yang dipakai mulai RAM,dll.
Penelitian  pada  referensi  duapuluh  bahwa  tingkat  akurasi  data  yang  diberikan  oleh  metode  WP  lebih  efektif dibanding dengan metode SAW karena nilai yang diberikan lebih akurat, sedangkan penelitian sekarang tingkat akurasi metode WP juga lebih akurat dibanding dengan metode SAW.
Penelitian pada referensi Sembilan belas bahwa dalam penelitian hanya menggunakan lima sampel saja maka hasil yang akan diberikan kurang efektif karena hanya menggunakan sedikit sampel, saran dari penulis ialah dengan menggunakan sampel data minimal 20 sampel maka proses perangkingan akan lebih tepat. Pada penelitian sekarang jumlah sampel ialah 20 sampel maka proses perangkingan akan terlihat dan mengetahui berapa banyak peringkat yang berbeda dari hasil kedua metode tersebut.
Penelitian pada referensi duapuluh satu untuk menentukan pemeilihan cat menggunakan SAW dan WP peneliti terkait menggunakan sistem berbasis android[21]. Penentuan dengan sistem berbasis android sangat bagus, dimulai dari perhitungan bisa dilakukan kapan saja dan dimana saja, karena hanya mengandalkan sebuah smartphone tetapi dengan menggunakan sistem berbasis android terdapat kekurangan diantaranya kurang cepat dalam perhitungan yang  dilihat  dari  segi  layar  smartphone  yang  kecil,  sedangkan  penelitian  sekarang  masih  menggunakan  sistem berbasis  website  karena  dengan  menerapkan  sistem  berbasis  website  dapat  memberikan  kenyamanan  dalam penggunaan baik itu admin maupun siswa dimulai dari interface yang lebih luas dan lain-lain.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 196 – 208

## G.  Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  sistem  yang  dibuat  sudah  sesuai  dengan  standard  nya. Pengujian sistem menggunakan beberapa tools yaitu Measure Page Quality dan PageSpeed Insights yang berfungsi untuk melakukan test performa pada sistem. Pengujan sistem dapat dilihat pada tabel 6.
TABEL VI PENGUJIAN SISTEM No Pengujian Hasil 1 Halaman Login - Performance - Accessibility - Best Practices - Response Time (s) - Speed Index - First Contentful Paint - Cumulative Layout Shift - SEO (Search Engine Optimization) 94 70 85 0.79 s 3.9 s 2.3 s 0.049 83 2 Halaman Utama - Performance - Accessibility - Best Practices - Response Time (s) - Speed Index - First Contentful Paint - Cumulative Layout Shift - SEO (Search Engine Optimization) 90 70 85 0.55 s 4.5 s 2.5 s 0.049 83 3 Halaman Perhitungan SAW - Performance - Accessibility - Best Practices - Response Time (s) - Speed Index - Fisrt Contentful Paint - Cumulative Layout Shift - SEO (Search Engine Optimization) 87 70 85 0.81 s 7.5 s 2.5 s 0.049 83 4 Halaman Perhitungan WP - Performance - Accessibility - Best Practices - Response Time - Speed Index - First Contentful Paint - Cumulative Layout Shift - SEO (Search Engine Optimization) 90 70 85 0.66 s 7.8 s 2.5 s 0.049 83 5 Halaman Laporan Perbandingan SAW & WP - Performance - Accessibility - Best Practices - Speed Index - First Contentful Paint - Cumulative Layout Shift - SEo (Search Engine Optimization) 72 90 77 4.9 s 3.5 s 0,001 83
Pada tabel 6 merupakan hasil dari pegujian sistem dimana terlihat test pengujian meliputi performa yang memili arti  tingkat  kualitas  dari  website  tersebut,  Accessibility  yang  memiliki  arti  bahwa  sistem  yang  dibangun  dapat digunakan oleh orang dengan mudah, Best Practices memiliki arti pengembangan sistem nya sudah terbaik atau tidak,  Response  time  memiliki  arti  waktu  yang  dibutuhkan  sistem  untuk  mengambil  langkah  untuk  bereaksi terhadap beberapa masukan sampai proses selesai, Speed index memiliki arti untuk mengetahui seberapa cepat isi halaman terlihat jelas dan nilai yang lebih rendah lebih baik, First contentful paint memiliki arti saat gambar atau teks pertama kali muncul,Cummulative layout shift memiliki arti ukuran pergeseran tata letak yang tidak terduga pada halaman. Transisi ini biasanya terjadi ketika halaman diunduh dan SEO memili arti bahwa tingkat pencarian pada google dengan sistem yang dibuat. Berdasarkan hasil uji sistem pada tabel 6 maka dapat diberi kesimpulan bahwa sistem yang dibuat telah layak untuk digunakan.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 196 – 208

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian diatas, komparasi metode SAW dan WP dengan menggunakan 20 data alternatif siswa,  dan  menggunakan  kriteria  setiap  nilai  bobot  sebagai  dasar  untuk  menentukan  siswa  berprestasi  yang ditentukan kepala sekolah, dapat disimpulkan bahwa penerapan kedua metode tersebut dapat menghasilkan nilai yang akurat dan cocok untuk diterapkan pada penentuan siswa berprestasi, tidak terdapat perbedaan yang signifikan dalam perangkingan. Pada peringkat pertama yang menjadi siswa berprestasi adalah saritua marpaung dengan nilai yang tertinggi menggunakan kedua metode. Persamaan pemeringkatan yang dihasilkan dipicu oleh pengaruh skor kinerja alternatif, dan nilai bobot kriteria yang diterapkan pada masing-masing metode adalah sama, sehingga skor yang  diperoleh  juga  sama.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  disarankan  untuk  menggunakan  metode  WP  ketika mengidentifikasi  siswa  berprestasi,  karena  tingkat  kesesuaian  data  lebih  tinggi  dibanding  dengan  metode  SAW dimana tingkat kesesuaian data metode WP ialah 99,50% sedangkan metode SAW ialah 99,22%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Faridi, H. Ahmad, S. Maryanah, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Penentuan Siswa Berprestasi Tingkat Sekolah Dasar,” SATIN-Sains dan Teknologi Informasi, Vol.6, No.2, hal 2-11, Desember 2020.
[2] S. Setiadi, Yunita, R.N. Anisa, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Pemilihan Siswa Terbaik,” Jurnal SISFOKOM, Vol.07, No.02, hal 104-109, September 2018.
[3] A. Irma, “Analisis Perbandingan Metode SAW dan Weighted Product pada Pemilihan Calon Ketua Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM) Universitas Pakuan,” Jurnal Komputer Terapan, Vol.3, No.2, hal 203-212, November 2017.
[4] N. Winda, M. Abdul, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product dalam Penentuan Merk Tepung Terigu Pada Rumah Bak- ery,” InfoSYs, Vol.4, No.2, hal 122-132, Februari 2020.
[5] C. Dedek, J. Hengki, Y. Robi, “Perbandingan Metode SAW dan WP pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler.” Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya, Vol.03, No.01, hal 30-38, April 2021.
[6] K.S. Siska, G.H. Andreas, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN: Te- rapan Informatika Nusantara, Vol.1, No.9, hal 472-478, Februari 2021.
[7] Y. Fitri, S. Jaka, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Customer Terbaik Menggunakan Metode WP,” Journal of Artificial Intelligence and Inno- vative Applications, Vol.1, No.2, hal 90-94, May 2020.
[8] S. Dedi, M. Hindayati, “Komparasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) pada Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Elektronik,” Sainteks, Vol.18, No.1, hal 51-63, April 2021.
[9] P.L.U. Mink, M. Joni, Wijiyanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Dengan Metode SAW Berbasis Web di SD Negeri Pondok 2,” Jurnal Teknik Informatika (JTIK), Vol.5, No.2, hal 148-158, Juli 2021.
[10] U.A. Avina, S. Didi, D.R. Rima, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dalam Pemilihan Guru Teladan (Studi Kasus: Mi Ma’arif Nu 1 Ajibarang Wetan),” Prosiding SENDI_U 2018, hal 259-264, Agustus 2018.
[11] R.R. Muhammad, K.N. Muhammad, Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN: Terapan Informatika Nusantara, Vol.1, No.9, hal 459-471, Februari 2021.
[12] A. Zaenal, G. Dudih, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Weighted Product dan Simple Additive Weighting  Terhadap Penerima Guru,” Vol.3, No.1, hal 129-137, Maret 2019.
[13] L. Suwarno, R.M. Muhammad, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penilian Siswa Dengan Metode SAW ( Simple Additive Weighting ),” Com- puter Based Information System Journal, Vol.09, No.01, hal 23-36, Maret 2021.
[14] M. Phitsa, W. Wildan, W. Dimas, “Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Pramuniaga Toserba Yogya Ciwalk Menggunakan Metode Weighted Product,” Jurnal Infrotonik, Vol.3, No.2, hal 85-94, Desember 2018.
[15] C.Y. Ardi, S.S. Yunita, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Weighted Product untuk Pemilihan Karyawan Terbaik UMKM ZainTop- pas,” Jurnal SISFOKOM (Sistem Informasi dan Komputer), Vol.09, No.02, hal 229-235, Juli 2020.
[16] Muqorobin, A. Aflahah, Kusrini, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW,” Jurnal Teknologi Informasi, Vol.XIV, No.1, hal 76-85, Maret 2019.
[17] J.G.S. Rut, J.S. Ricka, E.K.Z. Grace, K.S. Novia, “Pemilihan Produk Pandemi (Masker Kain) menggunakan Metode SAW dan WP,” Jurnal Teknik Industri, Vol. 11, No.1, hal 43-50, Maret 2021.
[18] S. Agung, R. Robby, Susilawati, M.Y. Ayu, H. Zaenal, “Metode Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Pegawai Pada CV Bejo Perkasa,” Bianglala Informatika, Vol.8, No.2, hal 100-104, 2020.
[19] M.A.A. George, F.K.S. Alexander, “Analisis Perbandingan Metode Simple Additive Weight (SAW) dan Weight Product (WP) Dalam Menentukan Penerima Bantuan Siswa Miskin,” Jurnal Mahajana Informasi, Vol.5, No.2, hal 35-44, Desember 2020.
[20] D.S.M. Evi, R.H. Cepi, S.J. Giska, “Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode SAW dan WP Dalam Pemberian Pinjaman,” Cogito Smart Journal, Vol.5, No.2, hal 239-251, Desember 2019.
[21] P. Elko, Istiadi, P. Gigih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Cat Menggunakan Simple Additive Weighting Dan Weighted Product,” JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science), Vol.6, No.1, hal 1-12, Januari 2021.