KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1437-1446 DOI 10.30865/klik.v4i3.1393 https://djournals.com/klik

## Implementasi Metode TOPSIS dalam Penentuan Sanksi Pelanggaran Siswa di Sekolah
Umi Khultsum 1,* , Ghofar Taufik 2
1 Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Pontianak, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Informatika, Program Teknologi Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1,* umikhultsum.ukm@bsi.ac.id, 2 ghofar.gft@bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: umikhultsum.ukm@bsi.ac.id
Abstrak −Teknologi mempunyai dampak yang luar biasa terhadap pendidikan dalam hal perolehan informasi baik bagi guru maupun siswa berupa bantuan sistem teknologi untuk penghitungan dan analisis informasi yang  diperoleh serta laporan kinerja siswa dalam bentuk terkomputerisasi dan mudah diakses untuk pengawasan. Sistem pendukung keputusan penentuan sanksi pelanggaran siswa ini diterapkan dalam rangka untuk mengatasi kemungkinan masalah yang terjadi apabila terdapat kesalahan berupa kesalahan perhitungan point pelanggaran siswa yang dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk mendukung keputusan dari pihak sekolah dan membantu penentuan pemberian sanksi yang tepat kepada siswa yang melakukan pelanggaran. Sistem pendukung keputusan berbasis website yang akan dikembangkan dalam penelitian ini dengan menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution (TOPSIS).  Pada  implementasi  pembuatan  sistem  digunakan  metode  pengembangan  perangkat  lunak,  yaitu  metode waterfall. Hasil dari perhitungan manual dan perhitungan yang dilakukan oleh sistem pendukung keputusan yang telah dibuat diperoleh hasil yang sama, yaitu Erlangga Kurniawan (A5) dengan nilai preferensi 0,8371256, Erika Kusumawati (A6) dengan nilai preferensi 0,16521256, Dani Syahputra (A3) dengan nilai preferensi 0,10663703, Wawan Hidayat (A9) dengan nilai preferensi 0,10091779, dan Andika  Putra  (A1)  dengan  nilai  preferensi  0,06921825  mendapatkan  sanksi  berat.  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode TOPSIS ini dapat membantu pihak sekolah untuk menentukan siapa saja siswa yang mendapatkan sanksi berat dan sanksi ringan secara efektif dan efisien.
Kata Kunci: Siswa; TOPSIS; Pelanggaran; Sanksi; SPK
Abstract −Technology has a tremendous impact on education in terms of obtaining information for both teachers and students in the form of technological system assistance for calculating and analyzing the information obtained as well as student performance reports in computerized form and easily accessible for supervision. This decision support system for determining student violation sanctions is implemented in order to overcome possible problems that occur if there are errors in the form of errors in calculating student violation points  which  are  done  manually.  This  research  aims  to  support  the  school's  decision  and  help  determine  appropriate  sanctions  for students who commit violations. The website-based decision support system that will be developed in this research uses the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method. In implementing the system creation, a software development method was used, namely the waterfall method. The results of manual calculations and calculations carried out by the decision support system that had been created obtained the same results, namely Erlangga Kurniawan (A5) with a preference value of 0.8371256, Erika Kusumawati (A6) with a preference value of 0.16521256, Dani Syahputra (A3) with a preference value of 0.10663703, Wawan Hidayat (A9) with a preference value of 0.10091779, and Andika Putra (A1) with a preference value of 0.06921825 received heavy sanctions. The Decision Support System using the TOPSIS Method can help schools to determine which students will receive heavy sanctions and light sanctions effectively and efficiently.
Keywords : Student; TOPSIS; Offense; Sanctions; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  saat  ini  memegang  peranan  yang  sangat  penting  bagi  kehidupan.  Dampak  dari  teknologi  dapat  dirasakan disetiap bidang yang memungkinkan salah satu bidang tersebut adalah pada bidang pendidikan. Pada era globalisasi ini, dimana seluruh aktivitas sudah memanfaatkan teknologi untuk mempermudah seluruh pekerjaannya. Termasuk didalam dunia  pendidikan  tidak  hanya  bisa  dijalankan  dengan  mengandalkan  cara  konvensional.  Teknologi  tersebut  mampu membantu untuk menciptakan sebuah pembaruan yang dapat membantu dan mempermudah aktivitas sebuah pekerjaan yang ada pada lingkup pendidikan [1].
Dalam  lingkup  pendidikan,  teknologi  mempunyai  potensi  untuk  meningkatkan  akses  terhadap  pendidikan  dan meningkatkan relevansi dan kualitasnya. Teknologi mempunyai dampak yang luar biasa terhadap pendidikan dalam hal perolehan informasi baik bagi guru maupun siswa berupa bantuan sistem teknologi untuk penghitungan, analisis informasi yang diperoleh dan laporan kinerja siswa dalam bentuk terkomputerisasi dan mudah diakses untuk pengawasan [2].
Sistem  yang  mampu  mengamati  jalanya  aktivitas  yang  ada  dan  mampu  meningkatkan  kualitas  adalah  Sistem Pendukung  Keputusan  atau Decision  Support  System (DSS).  Sistem  tersebut  menyediakan  fasilitas  untuk  melakukan analisis sehingga proses pengambilan keputusan yang dilakukan menjadi lebih berkualitas. Analisis tersebut didasarkan pada keadaan aktivitas yang sedang berjalan dan data dari pengambil keputusan [3]. Maka dari itu, pada penelitian ini menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  yang  digunakan  pada  sekolah.  Program  ini  merupakan  kegiatan  untuk menentukan pemberian sanksi pelanggaran yang dilakukan siswa di sekolah.
Sistem pendukung keputusan penentuan sanksi pelanggaran siswa ini diterapkan dalam rangka untuk mengatasi kemungkinan  masalah  yang  terjadi  apabila  terdapat  kesalahan  berupa  kesalahan  perhitungan  point  pelanggaran  siswa yang dilakukan secara manual. Sistem yang sudah terkomputerisasi ini dapat mendukung keputusan dari pihak sekolah dan membantu penentuan pemberian sanksi yang tepat kepada siswa yang melakukan pelanggaran. Pemberian Sanksi pelanggaran dibagi menjadi 2 yaitu sanksi pelanggaran ringan dan sanksi pelanggran berat. Sistem pendukung keputusan
berbasis  website  yang  akan  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). TOPSIS merupakan metode pengambilan keputusan multi-atribut klasik, yang banyak digunakan di berbagai bidang untuk pengambilan keputusan atau evaluasi [4]. Metode ini didasarkan pada pencarian solusi ideal dan anti-ideal serta membandingkan jarak masing-masing alternatif dengan alternatif tersebut [5].
Penelitian  terkait  penerapan  metode  TOPSIS  dalam  sistem  pendukung  keputusan  telah  banyak  dilakukan. Berdasarkan  penelitian  terdahulu  menyatakan  bahwa  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dalam  memberikan rekomendasi  calon  mahasiswa  penerima  bantuan  beasiswa  bidikmisi  menghasilakan  kemiripan  dengan  perhitungan manual sebesar 90% [6]. Data penelitian  yang digunakan dalam penelitian ini terdapat  30  calon  mahasiswa  penerima beasiswa  dan  hanya dicari  10  orang  rekomendasi. Adapun Kriteria penilaian yang digunakan dalam sistem ini adalah penghasilan ayah, penghasilan ibu, tanggungan orang  tua,  rata-rata  nilai  raport,  prestasi  akademik,  tempat  tinggal, pendidikan  ayah,pendidikan  ibu,  luas  tanah  dan  luas  bangunan.
Penelitian selanjutnya pada tahun 2022 peneliti membuat sebuah sistem yang dapat memberikan kemudahan dalam pengambilan keputusan penerimaan karyawan baru menggunakan metode TOPSIS [7]. Kriteria yang digunakan anatara lain tingkta pendidikan, pengalaman kerja, keahlian, penampilan, bisa bekerja dengan tim, hasil tes tertulis dan hasil tes wawancara.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  berbentuk  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  mengolah  data secara valid dalam proses penerimaan karyawan .
Penelitian yang dilakukan pada tahun 2023 peneliti membuat sebuah sistem pendukung keputusan untuk pemilihan guru terbaik [8]. Kritera penilaian pada sistem ini yaitu, kehadiran dengan bobot 0,20%, kemampuan memotivasi dengan bobot 0,20%, kepribadian dengan bobot 0,20%, disiplin dengan bobot 0,25%, dan kerja sama dengan bobot 0,15%. Hasil dari penelitian ini adalah Akhir Parsaulian Hasibuan dengan hasil terbaik maka direkomendasikan sebagai Guru Terbaik.
Penelitian  penerapan  metode  TOPSIS  pada  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  website  untuk menentukan sanksi pelanggaran pada siswa di sekolah. Penelitian yang diusulkan ini diharapkan menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan metode TOPSIS, sehingga dapat menghasilkan penentuan pemberian sanksi pelanggaran secara akurat dan lebih efisiensi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Bagian ini memaparkan metode penelitian yang dilakukan pada penelitian ini. Metode ini mempunyai beberapa tahapan, yaitu analisa data dan kriteria, melakukan perhitungan menggunakan metode TOPSIS, hasil perhitungan, dan pembuatan sistem. Pada implementasi pembuatan sistem digunakan metode pengembangan perangkat lunak, yaitu metode waterfall. Metode waterfall adalah salah satu metodologi manajemen proyek paling awal dan sederhana yang berfungsi dengan cara mengorganisir aktivitas proyek dalam urutan linear, dimana setiap fase harus selesai sebelum fase berikutnya dimulai [9]. Metode ini memiliki tahapan yaitu, Analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Berikut tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Alur Metode Penelitian
2.1 Metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)
Metode TOPSIS didasarkan pada konsep bahwa alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi  ideal  positif  tetapi  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negative  [10].  Berikut  tahapan  perhitungan metode TOPSIS, yaitu [10]:
a. Membuat matriks keputusan ternormalisasi
r ij = x0 √∑ xij 2 m i=1
(1)
Dimana i = 1,2, …, m; dan j = 1, 2, n. r ij = matriks keputusan ternormalisasi. x ij = bobot kriteria ke j pada akternatif ke i. i = alternatif ke i. j = alternatif ke j. b. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot
y ij =w i r ij (2)
i = 1, 2, …, m; dan j = 1, 2, …, n. Dimana wj adalah bobot dari kriteria ke-j. c. Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negative
A + = ( y 1 + ,y 2 + ,…, y n + ) ; (3)
A - = ( y 1 - ,y 2 - ,…,y n - ) ; (4)
Dimana
y i + = { max i y ij ;  jika j adalah atribut keuntungan min i y ij ;  jika j adalah atribut biaya
y j - = { min i y ij ;jika j adalah atribut keuangan max i y ij ;jika j adalah atribut biaya
d. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negative Untuk ideal positif
D i + = √∑ ( y 1 + - y ij ) 2 ; n j=i (5)
Untuk ideal negative
D i - = √∑ ( y ij -y 1 - ) ² n j=1 (6)
e. Menentukan nilai preferensi untuk setiap akternatif
V i = Di - Di -+ D i + (7)
V i adalah nilai preferensi yang menunjukkan nilai dari alternatif ke i. setelah didapat nilai V i , maka alternatif akan dirangking berdasarkan urutan nilai V i .

## 2.2 Pembuatan Sistem
a. Analisis Kebutuhan
Hal  ini  melibatkan  analis  sistem  dan  bisnis  untuk  menentukan  persyaratan  fungsional  dan  persyaratan  non- fungsional [11]. Peneliti melakukan analisa terhadap kebutuhan sistem yang mendasari pembuatan Sistem Pendukung Keputusan berbasis web penentuan sanksi pelanggaran siswa di sekolah.
b. Perancangan Sistem
Hal ini melibatkan perancang perangkat lunak untuk menentukan rencana solusi yang mencakup desain algoritma, perangkat lunak desain arsitektur, dan basis data [11]. Peneliti membuat rancangan atau desain, yaitu pembuatan desain basis  data  dan  pemodelan  menggunakan  UML  ( Unified  Modelling  Language ).  Pada  perancangan  basis  menggunakan ERD ( Entity  Relationship  Diagram ), ERD merupakan  diagram  perancangan  database  dimana  terdapat  entitas  sebagai calon  tabel  dan  relasi  sebagai  hubungan antar entitas tersebut  [12] ERD digunakan  untuk  menyatakan  tipe  data hubungan  antar relasi [13]. UML adalah salah satu standar bahasa  untuk  mendefinisikan  requirement, membuat analisis dan desain,  serta  menggambarkan  arsitektur dalam  pemrograman berorientasi  objek  [14].  UML yang  digunakan yaitu Use Case Diagram dan Activity Diagram. Use Case Diagram merupakan diagram yang menggambarkan interaksi antara sistem dengan pengguna dan bagaimana cara pengguna berinteraksi dengan sistem [15].
c. Implementasi
Tahap ini adalah dimana kode asli ditulis dan dikompilasi sebuah aplikasi operasional di mana database dan file teks dibuat [11]. Peneliti merepresentasikan desain yang telah dibuat kedalam kode program dengan menggunakan bahasa pemrograman  PHP  ( Hypertext  Preprocessor )  serta  merupakan  langkah  untuk  penerapan  metode  TOPSIS  yang
diimplementasikan dalam bentuk sistem. PHP (Hypertext Preprocessor) adalah suatu bahasa pemrograman  server-side scripting yang  digunakan  bersama  dengan HTML untuk  membuat  halaman web yang  dinamis [16]. PHP bekerja didalam sebuah dokumen HTML untuk dapat menghasilkan isi dari sebuah halaman web sesuai permintaan [17].
d. Pengujian
Hal ini juga dikenal sebagai verifikasi dan validasi yang merupakan proses memeriksa apakah solusi perangkat lunak memenuhi persyaratan dan mencapai tujuan yang dimaksudkan [11]. Dalam tahap ini peneliti melakukan pengujian menggunakan pengujian black box testing dari perangkat lunak yang telah dibuat. Black box testing merupakan pengujian untuk mengetahui fungsional pada perangkat lunak [18]. Pengujian black box memiliki peran penting dalam pengujian perangkat  lunak  yaitu  untuk  memvalidasi  fungsi  keseluruhan  sistem  apakah  telah  bekerja  dengan  baik  dan  bersifat dinamis [19].
e. Pemeliharaan
Pemeliharaan  mencakup  perbaikan  kesalahan  yang  tidak  ditemukan  pada  langkah  sebelumnya  [11].  Tahap  ini untuk menentukan apakah aplikasi ini memerlukan perbaikan seperti koreksi kesalahan, perbaikan, dan pengenalan unit dan sistem layanan [20]. Tahap ini dilakukan jika sistem terdapat pembaruan atau perubahan perangkat lunak yang sudah ada, tapi tidak untuk membuat perangkat lunak baru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Metode TOPSIS
a. Membuat Data Alternatif dan Menentukan Kriteria
Data alternatif diambil dari data siswa yang melakukan pelanggaran, berikut contoh data siswa yang digunakan:
Tabel 1. Data Alternatif Kode Nama A1 Andika Putra A2 Budi Herlambang A3 Dani Syahputra A4 Dian Pertiwi A5 Erlangga Kurniawan A6 Erika Kusumawati A7 Jefri Ahmad A8 Hasan Dwi Putra A9 Wawan Hidayat
Data kriteria merupakan jenis pelanggaran, berikut contoh data kriteria yang digunakan:
Tabel 2. Data Kriteria Kode Kriteria Atribut Bobot C01 Datang Terlambat benefit 5 C02 Surat Izin Palsu benefit 5 C03 Mengotori Sarana Sekolah benefit 10 C04 Berperilaku Asusila benefit 20 C05 Tidak Sopan Kepada Guru benefit 20 C06 Membawa Senjata Tajam benefit 50 C07 Mengintimidasi Teman benefit 20 C08 Terlibat Tawuran benefit 50 C09 Mencuri di Lingkungan Sekolah benefit 50 C10 Bertato benefit 50
Pada tabel diatas terdapat bobot, bobot disini merupakan batas maksimal point pelanggran yang dapat diberikan. Pada kolom atribut benefit artinya semakin banyak pelanggaran yang dilakukan maka bobot yang dimasukkan semakin besar.
b. Input Nilai Alternatif
Berdasarkan bobot dan kriteria yang telah ditentukan diatas, berikut contoh pemberian pembobotan pada masing- masing siswa:
Tabel 3. Data Nilai Alternatif Alternatif  C01  C02  C03  C04  C05  C06  C07  C08  C09  C10 A1 1 2 5 1 5 1 5 1 1 10 A2 1 2 5 1 5 1 5 1 1 10
A3 1 2 5 1 10 1 5 1 1 10 A4 5 2 5 1 2 1 5 1 1 10 A5 1 3 1 1 10 5 10 25 10 10 A6 2 3 6 5 5 1 2 1 1 10 A7 2 2 1 1 5 1 3 1 1 10 A8 3 2 3 1 7 1 3 1 1 10 A9 5 1 2 1 10 1 5 1 1 10
c. Matrik Keputusan Ternormalisasi Langkah pertama kuadratkan setiap elemen matrik pada tabel 3. Berikut hasilnya:
Tabel 4. Hasil Kuadrat Alternatif C01  C02  C03  C04  C05  C06  C07  C08  C09 C10 A1 1 4 25 1 25 1 25 1 1 100 A2 1 4 25 1 25 1 25 1 1 100 A3 1 4 25 1 100 1 25 1 1 100 A4 25 4 25 1 4 1 25 1 1 100 A5 1 9 1 1 100 25 100 625 100 100 A6 4 9 36 25 25 1 4 1 1 100 A7 4 4 1 1 25 1 9 1 1 100 A8 9 4 9 1 49 1 9 1 1 100 A9 25 1 4 1 100 1 25 1 1 100 Total 96 47 176 34 457 34 272 634 109 1000
Kemudian menormalisasi dengan cara membagi setiap elemen matrik pada tabel 3 dengan akar dari total masing masing kriteria pada tabel 4. Berikut hasil dari normalisinya:
Tabel 5. Hasil Normalisasi Alternatif C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 A1 0,1021  0,2917  0,3769  0,1715  0,2339  0,1715  0,3032  0,0397  0,0958  0,3162 A2 0,1021  0,2917  0,3769  0,1715  0,2339  0,1715  0,3032  0,0397  0,0958  0,3162 A3 0,1021  0,2917  0,3769  0,1715  0,4678  0,1715  0,3032  0,0397  0,0958  0,3162 A4 0,5103  0,2917  0,3769  0,1715  0,0936  0,1715  0,3032  0,0397  0,0958  0,3162 A5 0,1021  0,4376  0,0754  0,1715  0,4678  0,8575  0,6063  0,9929  0,9578  0,3162 A6 0,2041  0,4376  0,4523  0,8575  0,2339  0,1715  0,1213  0,0397  0,0958  0,3162 A7 0,2041  0,2917  0,0754  0,1715  0,2339  0,1715  0,1819  0,0397  0,0958  0,3162 A8 0,3062  0,2917  0,2261  0,1715  0,3274  0,1715  0,1819  0,0397  0,0958  0,3162 A9 0,5103  0,1459  0,1508  0,1715  0,4678  0,1715  0,3032  0,0397  0,0958  0,3162
d. Normalisasi Terbobot
Normalisasi terbobot didapat dari perkalian matrik normalisasi pada tabel 5 dengan batas maksimal bobot kriteria yang terdapat pada tabel 2. Maka diperoleh matrik sebagai berikut :
Tabel 6. Normalisasi Terbobot Alternatif C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 A1 0,5103 1,4586 3,7689 3,43 4,6778 8,5749 6,0634 1,9858 4,7891 15,811 A2 0,5103 1,4586 3,7689 3,43 4,6778 8,5749 6,0634 1,9858 4,7891 15,811 A3 0,5103 1,4586 3,7689 3,43 9,3556 8,5749 6,0634 1,9858 4,7891 15,811 A4 2,5516 1,4586 3,7689 3,43 1,8711 8,5749 6,0634 1,9858 4,7891 15,811 A5 0,5103 2,188 0,7538 3,43 9,3556 42,875 12,127 49,644 47,891 15,811 A6 1,0206 2,188 4,5227 17,15 4,6778 8,5749 2,4254 1,9858 4,7891 15,811 A7 1,0206 1,4586 0,7538 3,43 4,6778 8,5749 3,638 1,9858 4,7891 15,811 A8 1,5309 1,4586 2,2613 3,43 6,5489 8,5749 3,638 1,9858 4,7891 15,811 A9 2,5516 0,7293 1,5076 3,43 9,3556 8,5749 6,0634 1,9858 4,7891 15,811
e. Matrik solusi Ideal
Matriks solusi ideal didapat berdasarkan normalisasi terbobot dan atribut kriteria (benefit). Solusi ideal positif diambil nilai maksimal dari normalisasi terbobot. Sebaliknya solusi ideal positif diambil nilai minimal dari normalisasi terbobot. Hasilnya sebagai berikut
Tabel 7. Solusi Ideal Solusi Ideal C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 Positif 2,5516 2,188 4,5227 17,15 9,3556 42,875 12,127 49,644 47,891 15,811
Negatif 0,5103 0,7293 0,7538 3,43 1,8711 8,5749 2,4254 1,9858 4,7891 15,811
f. Jarak Antara Nilai Terbobot Alternatif Terhadap Solusi Ideal
Mengkuadratkan selisih setiap matrik normalisasi terbobot dengan matrik solusi ideal, kemudian menjumlahkan setiap aternatif, setelah itu diakarkan. Jarak solusi ideal positif menggunakan solusi ideal positif, jarak solusi ideal negatif menggunakan solusi ideal negatif. Hasilnya sebagai berikut:
Tabel. 8 Hasil Perhitungan Alternatif Positif Negatif Preferensi hasil A1 74,55 5,544 0,06921825 Sanksi Berat A2 74,55 5,544 0,06921825 Sanksi Berat A3 74,403 8,8812 0,10663703 Sanksi Berat A4 74,751 4,781 0,06011453 Sanksi Ringan A5 14,374 73,877 0,8371256 Sanksi Berat A6 73,647 14,575 0,16521256 Sanksi Berat A7 74,865 3,1432 0,04029353 Sanksi Ringan A8 74,702 5,1144 0,06407686 Sanksi Ringan A9 74,443 8,3559 0,10091779 Sanksi Berat
Preferensi  didapat  dari  pembagian  ideal  negatif  dibagi  dengan  penjumlahan  ideal  positif  dan  negatif.  Hasil ditentukan dari nilai yang terbesar diberikan sanksi berat dan kecil diberikan sanksi ringan.

## 3.2 Perancangan Sistem
a. ERD
Berikut merupakan rancangan database yaitu ERD. Terdapat 3 entitas yaitu Siswa, Kriteria, dan Pelnggaran yang ditunjukkan pada gambar 2:
Gambar 2. ERD b. Use Case Diagram
Berikut Use Case Diagram sistem pendukung keputusan penentuan sanksi pelanggaran siswa, aktor  dalam Use Case ini adalah admin.
Gambar 3. Use Case Diagram
Pada  tahap  ini  admin  melakukan  Login  terlebih  dahulu  menggunakan  username  dan  password.  Setelah  login, Admin dapat mengakses dan mengelola semua menu yang ada pada sistem, meliputi Kelola Data Siswa, Kelola Data Kriteria, Kelola Data Pelanggaran dan Kelola Menu Proses Sanksi.
c. Activity Diagram
Activity Diagrams digunakan untuk memodelkan sistem terkait aktivitas Login, Data Siswa, Data Pelanggaran, Proses  Sanksi  dan  Data  Kriteria.  Sebagai  contoh  activitas  data  kriteria,  pada  activity  diagram  kriteria  admin  dapat mengelola data kriteria yang meliputi tambah, hapus, dan ubah data kriteria. Berikut activity diagram Kelola data kriteria ditunjukkan pada gambar 4.

## uc Primary Use Cases
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Sanksi Pelanggaran Siswa Kelola Data Sisw a Admin Kelola Data Kriteria Login Kelola Data Pelanggaran Proses Sanksi «include» «include» «include» «include» act Kelola Data Kriteria Sistem Admin Pilih Menu Data Kriteria Menampilkan semua Data Kriteria Tambah Ubah Hapus Konfirmasi Hapus Tampil Form Ubah Mengubah Data Tampil Form Tambah Data Kriteria Mengisi Form Tambah Menampilkan Semua Data Kriteria Ya Ya T i dak T i dak T i dak Ya

## 3.3 Implementasi
a. Tampilan Halaman Beranda
Gambar 5 . Tampilan Halaman Beranda
Pada gambar 5 dijelaskan bahwa setelah admin melakukan login menggunakan username dan password dengan benar, maka langsung menampilkan halaman beranda. Pada halaman beranda terdapat menu Proses Seleksi, Data Siswa, Data Kriteria, dan Data Pelanggaran yang dapat diakses dan dikelola oleh admin.
b. Tampilan Halaman Hasil Proses
Gambar 6. Tampilan Halaman Hasil Proses
Pada gambar 6 merupakan tampilan halaman hasil dari proses perhitungan nilai pelanggaran yang dilakukan oleh siswa. Pada hasil tersebut yang mendapat sanksi berat yaitu Erlangga Kurniawan (A5), Erika Kusumawati (A6), Dani Syahputra (A3), Wawa Hidayat (A9), dan Andika Putra (A1).

## 3.4 Pengujian Black Box Testing
Tabel 9 . Hasil Pengujian Black Box Testing
No Fungsi yang Diuji
Black Box Testing
1. Halaman Login Berhasil 2. Halaman Data Siswa Berhasil 3. Tambah Data Siswa Berhasil 4. Ubah Data Siswa Berhasil 5. Hapus Data Siswa Berhasil 6. Halaman Data Kriteria Berhasil 7. Tambah Dara Kriteria Berhasil
8. Ubah Data Kriteria Berhasil 9. Hapus Data Kriteria Berhasil 10. Halaman Data Pelanggaran Berhasil 11. Tambah Data Pelanggaran Berhasil 12. Ubah Data Pelanggaran Berhasil 13. Hapus Data Pelanggaran Berhasil 14. Halaman Proses Sanksi Berhasil 15. Hasil Proses Perhitungan Berhasil 16. Logout Berhasil
Hasil  pengujian  sistem  menggunakan  black  box  testing  pada  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  sanksi pelanggaran siswa berjalan dan bekerja dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari pembahasan atas permasalahan yang peneliti ambil maka diperoleh kesimpulan telah dihasilkan sistem  pendukung  keputusan  penentuan  sanksi  pelanggaran  yang  dilakukan  oleh  siswa  disekolah.  Sistem  pendukung keputusan ini menerapkan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Hasil dari perhitungan manual dan perhitungan yang dilakukan oleh sistem pendukung keputusan yang telah dibuat diperoleh hasil yang  sama,  yaitu  Erlangga  Kurniawan  (A5)  dengan  nilai  preferensi  0,8371256,  Erika  Kusumawati  (A6)  dengan  nilai preferensi  0,16521256,  Dani  Syahputra  (A3)  dengan  nilai  preferensi  0,10663703,  Wawan  Hidayat  (A9)  dengan  nilai preferensi  0,10091779,  dan  Andika  Putra  (A1)  dengan  nilai  preferensi  0,06921825  mendapatkan  sanksi  berat.  Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode TOPSIS ini dapat membantu pihak sekolah untuk menentukan siapa saja siswa yang  mendapatkan  sanksi  berat  dan  sanksi  ringan  secara  efektif  dan  efisien.  Dari  segi  pengembangan,  penelitian selanjutnya dapat menggunakan metode lain dalam proses perhitunganya.

## REFERENCES
[1] A. Maritsa, U. Hanifah Salsabila, M. Wafiq, P. Rahma Anindya, and M. Azhar Ma’shum, “Pengaruh Teknologi Dalam Dunia Pendidikan,” Al-Mutharahah  J.  Penelit.  dan  Kaji.  Sos.  Keagamaan ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  91–100,  2021,  doi:  10.46781/al- mutharahah.v18i2.303.
[2] R. Raja and P. C. Nagasubramani, “Impact of modern technology in education,” J. Appl. Adv. Res. , vol. 3, pp. S33–S35, 2018, doi: 10.21839/jaar.2018.v3is1.165.
[3] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2021.
[4] P.  Chen,  “Effects  of  the  entropy  weight  on  TOPSIS,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  168,  p.  114186,  2020,  doi: 10.1016/j.eswa.2020.114186.
[5] J. Papathanasiou and N. Ploskas, “Topsis,” Springer Optim. Its Appl. , vol. 136, pp. 1–30, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-91648- 4_1.
[6] I. G. T. Heriawan and I. G. B. Subawa, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Bidikmisi Menggunakan Metode Saw-Topsis  Di  Stahn  Mpu  Kuturan  Singaraja,” JST  (Jurnal  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  116–126,  2019,  doi: 10.23887/jstundiksha.v8i2.21197.
[7] Z.  Yani,  D.  Gusmita,  and  N.  Pohan,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN  KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 4307, no. June, pp. 205–210, 2022.
[8] H.  Dafitri,  N.  Wulan,  and  H.  Ritonga,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik Menggunakan  Metode  TOPSIS  dan  WASPAS,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  5,  p.  1313,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4816.
[9] A.  Maulana,  N.  Heryana,  S.  J.  Pasaribu,  and  A.  Aditya, REKAYASA  PERANGKAT  LUNAK:  KONSEP,  METODE,  DAN PRAKTIK TERBAIK . Sumatera Barat: Get Press, 2023.
[10]  F. Susanto, Pengenalan Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[11]  F. Heriyanti and A. Ishak, “Design of logistics information system in the finished product warehouse with the waterfall method: Review literature,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 801, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/801/1/012100.
[12]  A. T. Purba and V. M. M. Siregar, “Sistem Penyeleksi Mahasiswa Baru Berbasis Web Menggunakan Metode Weighted Product,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117.
[13]  E. S. Mulyani, I. W. Agustin, L. Herfiyanti, and C. M. Sufyana, “Perancangan Sistem Informasi Kelengkapan Berkas Klaim BPJS  IGD  Menggunakan  Visual  Studio  di  Rumah  Sakit  Muhammadiyah  Bandung,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist. Informasi) , vol. 9, no. 3, pp. 1784–1798, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i3.2167.
[14]  D.  W.  T.  Putra  and  R.  Andriani,  “Unified  Modelling  Language  (UML)  dalam  Perancangan  Sistem  Informasi  Permohonan Pembayaran Restitusi SPPD,” J. TeknoIf , vol. 7, no. 1, p. 32, 2019, doi: 10.21063/jtif.2019.v7.1.32-39.
[15]  L. Setiyani and B. Setiawan, “Analisis Dan Design Manajemen Control Produksi Menggunakan Business Process Improvement Dan Unified Modelling Language (Studi Kasus: Pt. Multistrada),” J. Interkom J. Publ. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 16, no. 1, pp. 27–37, 2021, doi: 10.35969/interkom.v16i1.132.
[16]  S. A. Rismawan and Y. Syahidin, “Implementasi Website Berita Online Menggunakan Metode Crawling Data Dengan Bahasa Pemrograman Python,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 13, no. 01, pp. 167–178, 2023.
[17]  A.  Mubarak,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Web  Sekolah  Menggunakan  Uml  (Unified  Modeling  Language)  Dan  Bahasa Pemrograman Php (Php Hypertext Preprocessor) Berorientasi Objek,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 19–25, 2019, doi: 10.33387/jiko.v2i1.1052.
[18]  Y. Mad Cani, Hannie, and A. Ali Ridha, “Pengujian Black Box Testing Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa di  SMK  Tarbiyatul  Ulum  Karawang,” J.  Ilm.  Wahana  Pendidik. ,  vol.  9,  no.  9,  pp.  754–760,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.8084698.
[19]  R. Parlika, T. A. Nisaa’, S. M. Ningrum, and B. A. Haque, “Studi Literatur Kekurangan Dan Kelebihan Pengujian Black Box,” Teknomatika , vol. 10, no. 02, pp. 131–140, 2020.
[20]  F. Aldi, “Web-Based New Student Admission Information System Using Waterfall Method,” Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 111–119, 2022, doi: 10.33395/sinkron.v7i1.11242.