## IMPLEMENTASI METODE AHP-SAW DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PERWAKILAN OLIMPIADE AKADEMIK
Syafiatul Kamila, Rizka Hadiwiyanti, Dhian Satria Yudha Kartika Sistem Informasi, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jalan Raya Rungkut Madya, No. 1, Gunung Anyar, Surabaya, Indonesia
20082010016@student.upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Proses  pemilihan  perwakilan  Olimpiade  Akademik  seringkali  dilakukan  secara  manual  dan  subjektif, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakadilan dan inkonsistensiketidakobjektifan dan kurangnya transparansi dalam  kriteria  pemilihan,  memakan  waktu,  serta  dapat  menghasilkan  evaluasi  yang  kurang  standar.  SPK  ini dirancang  untuk  meminimalkan  subjektivitas,  memaksimalkan  keakuratan,  dan  memberikan  dasar  yang  kuat. Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Penentuan  Perwakilan  Lomba  Olimpiade  Akademik  ini  menggunakan Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  untuk  menetapkan  bobot  kriteria  dan Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk  merangkingkan  hasil  perhitungan.  Implementasi  atau  pembuatan  sistem  dilakukan  dengan menggunakan PHP, CodeIgniter, Bootstrap, dan MySQL serta pengujian sistem menggunakan metode Blackbox . Sistem  ini  mampu  menghitung  penentuan  perwakilan  lomba  dengan  berbagai  kategori  secara  dinamis.  Hasil penelitian dengan 4 kriteria menghasilkan bobot kriteria dengan menggunakan metode AHP yaitu nilai tes 61%, kehadiran  11%,  pengalaman  23%,  dan  kelas  intensif  5%  serta  menghasilkan  nilai  perangkingan  tertinggi menggunakan Perhitungan SAW dengan nilai 96.29. Hasil perhitungan matematis Pembobotan kriteria AHP serta Perangkingan SAW secara manual dan sistem konsisten, menunjukkan keakuratan sistem.
Kata kunci :   Sistem  Pendukung  Keputusan,  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  Simple  Additive  Weighting (SAW), Olimpiade Akademik
1. PENDAHULUAN
Olimpiade Akademik merupakan ajang bergengsi  bagi  para  pelajar  untuk  menunjukkan kemampuan  dan  potensi  di  bidang  akademik. Keikutsertaan  dalam  Olimpiade  Akademik  tidak hanya membawa manfaat bagi para pelajar, tetapi juga bagi  institusi  pendidikan.  Oleh  karena  itu,  pemilihan perwakilan  yang  tepat  untuk  mengikuti  Olimpiade Akademik  menjadi  sangat  penting.  Salah  satu olimpiade  yang  ada  yaitu  Kompetisi  Sains  Madrasah (KSM)  merupakan  sebuah  acara  yang  diinisiasi  dan diselenggarakan  oleh  Kementerian  Agama  sebagai platform untuk merangsang semangat kompetisi sains di kalangan siswa madrasah [1].
Proses pemilihan perwakilan Olimpiade Akademik  seringkali  dilakukan  secara  manual  dan subjektif, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakadilan  dan  inkonsistensi.  Hal  ini  dapat  diatasi dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan (SPK)  yang  terkomputerisasi.  SPK  berfungsi  sebagai alat  bantu  yang  memberikan  informasi  dan  analisis yang  relevan  untuk  membantu  pengambil  keputusan dalam  merinci,  mengevaluasi,  dan  memahami  situasi yang  kompleks  sehingga  mereka  dapat  membuat keputusan  yang  lebih  informasional  dan  terinformasi [2].
Salah  satu  metode  SPK  yang  populer  adalah kombinasi  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode AHP  digunakan  untuk  menentukan  bobot  dari  setiap kriteria  yang digunakan dalam proses seleksi.  Sistem pendukung  keputusan  diterapkan  pada  MTs.  YPPMI Arjasa  dimana  dalam  proses  seleksinya  memiliki  4
Kriteria,  yaitu  nilai  tes  seleksi  olimpiade,  Jumlah kehadiran  bimbingan,  Pengalaman  Olimpiade  atau lomba  sebelumnya,  seta  keikutsertaan  dalam  kelas intensif.
Bobot  kriteria  ini  kemudian  digunakan  dalam metode SAW untuk menghitung nilai akhir dari setiap peserta  seleksi.  Peserta  dengan  nilai  akhir  tertinggi akan terpilih sebagai perwakilan Olimpiade Akademik.Kolaborasi  kedua  metode  memberikan kerangka  kerja  yang  terstruktur  untuk  evaluasi Kriteria,  meningkatkan  akurasi  dan  konsistensi pengambilan keputusan multi-Kriteria [3].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kurnia  & Muhtarom  (2021)  dengan  judul  “Sistem  Pendukung Keputusan untuk menentukan siswa terbaik menggunakan kombinasi metode AHP-SAW”, Kriteria  yang  digunakan  dalam  Penelitian  ini  adalah Habituation,  Vocabulary,  Reading,  Grammar,  dan Speaking.  Kombinasi metode Analytical  Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) berkontribusi dalam menentukan siswa terbaik dengan cara  menyusun  matriks  perbandingan  setiap  Kriteria menggunakan  AHP.  AHP  menghasilkan  nilai  rasio yang  konsisten  karena  tidak  lebih  dari  0,1  sehingga memberikan acuan penilaian siswa per Kriteria dan per subKriteria.  Selain  itu,  SAW  digunakan  dalam menentukan peringkat atau perankingan siswa terbaik berdasarkan nilai eigenvector yang sesuai dengan nilai akhir  masing-masing  Kriteria  dan  subKriteria  yang sudah ditentukan [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fitriyani  & Andiyani  (2020)  dengan  judul  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemiliha  Siswa  Peserta  Olimpiade  SMA Negeri  1  Mutiara  Menerapkan  Metode Analytic Hierarchy  Process (AHP)”  Membahas  penerapan sistem  pendukung  keputusan  untuk  memilih  siswa peserta  Olimpiade  di  SMA  Negeri  1  Mutiara menggunakan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP).  Kriteria  yang  digunakan  yaitu  Keterampilan, Pengalaman Olimpiade, Tingkat Intelegensi, Kemampuan  Akademik  dan  Kemampuan  Olimpiade. Penulisan  ini  juga  membahas aspek analisis  masalah, analisis  kebutuhan  sistem,  metode  Penelitian,  serta hasil  dan  pembahasan  implementasi  sistem  tersebut [5].
Penelitian  oleh  Fizarudin  dan  Bhakti  (2019) bertujuan mengatasi kesulitan dalam menyeleksi calon peserta Olimpiade Sains Nasional (OSN) di SMAN 1 Beber  Kabupaten  Cirebon,  terutama  pada  cabang olimpiade kebumian. Kesulitan utama adalah pemilihan  peserta  yang  tidak  selalu  sesuai  dengan kriteria yang ditetapkan sekolah. Untuk mengatasi ini, digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), yang dipilih karena kemampuannya dalam menormalisasi matriks sesuai dengan jenis atribut tiap kriteria. Penelitian ini menggunakan tujuh kriteria dan hasilnya  menunjukkan  nilai  V  sebagai  berikut:  0,940 untuk rangking pertama, 0,936 untuk rangking kedua, 0,826  untuk  rangking  ketiga,  0,792  untuk  rangking keempat, dan 0,780 untuk rangking kelima. Hasil  ini menegaskan  bahwa  metode  SAW  efektif  dalam membantu seleksi peserta OSN dengan lebih objektif sesuai kriteria yang ada [6]

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu  sistem  informasi  khusus  yang  dirancang  untuk mendukung proses pengambilan keputusan manajemen  terkait  dengan  masalah-masalah  yang memiliki  tingkat  struktur  yang  semi  terstruktur. Tujuan utama SPK adalah membantu manajemen agar dapat  membuat  keputusan  dengan  lebih  efektif  dan efisien,  tanpa  menggantikan  peran  pengambil keputusan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  itu sendiri [2].
Sistem  pendukung  keputusan  berperan  sebagai kerangka  berpikir  yang  terorganisir,  memberikan dukungan dalam menerapkan teknik-teknik pengambilan  keputusan,  serta  meningkatkan  tingkat kualitas dalam proses pengambilan keputusan. Selain itu, mereka berfungsi sebagai opsi solusi atau langkah- langkah  alternatif  di  antara  berbagai  pilihan  yang tersedia  untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan. Dengan  demikian,  sistem  pendukung  keputusan memungkinkan  penyelesaian  masalah  dengan  cara yang efektif dan efisien [7].
2.3. Analytical Hierarchy Process (AHP).
Analitical Hierarchy Process (AHP) adalah teori tentang pengukuran yang digunakan untuk menemukan skala rasio dengan melakukan perbandingan berpasangan antar faktor. Perbandingan berpasangan  ini  dapat  dicapai  melalui  pengukuran aktual  atau  relatif  dari  derajat  kesukaan,  tingkat kepentingan,  perasaan  (intuisi),  pengalaman,  dan fakta, yang merupakan skala dasar yang menunjukkan kekuatan dan preferensi relatif [1].
Ada  beberapa  tahapan  yang  dijalankan  dalam metode  AHP,  menurut  Marsono  (2020)    langkah langkah tersebut yaitu [8]:
1. Menyusun Hirarki dalam struktur hirarki AHP
2. Membuat  matriks  perbandingan  bepasangan antar Kriteria. Skala nilai perbandingan menurut Saaty (2008) yaitu 1-9, dimana angka-angka  ini digunakan  untuk  memberikan  nilai  pada pentingnya  elemen-elemen  atau  Kriteria  yang berbeda.
3. Menetapkan  bobot  prioritas  Kriteria  dengan menentukan eigenvector. Proses  ini  melibatkan penghitungan  jumlah  nilai  setiap  kolom  dalam matriks,  pembagian  nilai  kolom  dengan  total kolom untuk normalisasi, dan penjumlahan nilai setiap  baris  yang  dibagi  dengan  jumlah  elemen untuk mendapatkan rata-rata.
4. Mengukur  konsistensi  logis  dengan  menguji indeks  Konsistensi  ( Concistency  Index /CI)  dan Konsistensi  Rasio  ( Ratio  Consistency/RC ) Kriteria .
a. Mencari  nilai eigenvalue =  Matriks  awal dikalikan dengan bobot prioritas ( Eigenvector )
b. Mencari  λ  max    ( Maximum  Eigenvalue) Jumlah penilaian seluruhnya
c. Menghitung Consistency Index (CI)
CI = λ max − n
n−1 (1)
Keterangan : CI = Consistency Index λ max = Lamda maksimum atau eigenvalue maksimum
n  = Jumlah kriteria
d. Mengukur Concistency Ratio (CR)
CI = CI RI (2)
Keterangan :
CR = Consistency Ratio
CI = Consistency Index RI = Ratio Index

## 2.4. Simple Additive Weighting (SAW)
Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja untuk setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Untuk  melakukan  ini, proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu
skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating  alternatif  yang  ada  [2].  Kriteria  keuntungan (benefit)  dan  biaya  (cost)  adalah  dua  atribut  yang digunakan oleh metode SAW. Metode ini membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua  rating  alternatif  yang  ada.  Perbedaan  utama antara  kedua  Kriteriari  ini  terletak  pada  bagaimana mereka  digunakan  dalam  proses  pengambilanan keputusan[9]. Terdapat  beberapa  langkah  dalam metode SAW  yaitu [10]:
1. Menentukan Kriteria-Kriteria yang akan digunakan sebagai dasar pengambilanan keputusan
2. Menentukan  nilai  yang  sesuai  untuk  setiap alternatif terhadap setiap Kriteria
3. Membuat matrik keputusan berdasarkan pada
4. Mengnormalisasi matrik menggunakan persamaan yang disesuaikan sesuai dengan jenis atribut (keuntungan atau biaya) untuk menghasilkan normalisasi matrik.
5. Hasil  terakhir  yang  dihasilkan  dari  proses perankingan alternatif terbaik.
Persamaan untuk melakukan normalisasi [2].
r ij = 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖𝑗 (Kriteria Cost )
(3)
r ij = 𝑀𝑖𝑛 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (Kriteria Banefit ) (4)
Keterangan :
 r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif A i pada atribut C j .  Max ij adalah  nilai  maksimum  dari  setiap  baris dan kolom.
 Min ij adalah nilai minimum dari setiap baris dan kolom.
 x ij adalah baris dan kolom dari matriks.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V) diberikan oleh persamaan:
v i = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)
Keterangan :  v i adalah nilai akhir dari alternatif A i  w j adalah bobot yang telah ditentukan.
 r ij adalah nilai normalisasi dari matriks.
Nilai  V  yang  lebih  besar  menunjukkan  bahwa alternatif A i lebih dipilih.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Studi Pustaka
Studi Pustaka merupakan langkah awal Penulisan yang  melibatkan  pencarian,  seleksi,  dan  analisis literatur  terkait.  Hasil  studi  pustaka  kemudian  dapat digunakan  untuk  merumuskan  pertanyaan  Penulisan
lebih lanjut, mengidentifikasi kesenjangan pengetahuan,  dan  mendukung  pengembangan  teori atau konsep baru.

## 3.2. Identifikasi Masalah
Memahami  konteks  dan  tujuan  dari  keputusan yang  akan  diambil,  serta  mengidentifikasi  pemangku kepentingan yang terlibat. Dalam proses ini, penentuan kriteria keputusan. Kriteria ini kemudian dikategorikan ke dalam jenis cost (biaya) atau benefit (manfaat), di  mana kriteria cost mencerminkan biaya atau  risiko  yang  perlu  diminimalkan,  dan  kriteria benefit mencerminkan manfaat atau keuntungan yang perlu dimaksimalkan.

## 3.3. Pengumpulan data
Dilakukan melalui wawancara dengan pemangku kepentingan  yang  telah  diidentifikasi  sebelumnya. Wawancara  ini  bertujuan  untuk  mengumpulkan informasi  yang  mendalam  mengenai  masalah  dan kriteria  yang  relevan.  Proses  ini  diakhiri  dengan dokumentasi  hasil  identifikasi  masalah  dan  kriteria dalam laporan yang rinci, mencakup tujuan keputusan, masalah  yang  diidentifikasi,  serta  kriteria  keputusan dan jenisnya serta alternatifnya.

## 3.4. Penerapan Metode AHP-SAW
Penerapan Metode AHP-SAW atau perhitungan secara  manual,  dilakukan  analisis  keputusan  dengan menentukan  bobot  Kriteria  menggunakan Analytical Hierarchy  Process (AHP).  Setelah  itu,  dilakukan proses Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk memberikan  nilai  pada  setiap  alternatif  berdasarkan bobot Kriteria yang telah ditentukan.

## 3.5. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  menggunakan Unified Modeling  Language (UML)  yang  meliputi  beberapa diagram untuk memberikan gambaran yang komprehensif tentang struktur dan alur kerja sistem.

## 3.6. Pembuatan Sistem
Tahap pembuatan atau pengkodean sistem dalam Penulisan  ini  melibatkan  pengkodean  menggunakan PHP  dengan framework CodeIgniter  dan Framework Bootstrap.

## 3.7. Pengujian Sistem
Tahap  pengujian  sistem  menggunakan  metode blackbox  testing .  Dalam  metode  ini,  fokus  utama adalah  menguji  fungsionalitas  dan  respons  sistem tanpa memperhatikan detail internal implementasinya.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Penerapan Metode AHP-SAW Langkah-langkah flowchart Alur Sistem mencakup input tujuan atau nama keputusan, Kriteria, dan  jenis  Kriteria  ( cost atau benefit ),  serta  penilaian Matrik Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Skala Saaty (1-9). Setelah itu, dilakukan proses normalisasi
data  matriks  perbandingan,  perhitungan  bobot Kriteria,  dan  menghasilkan  bobot  untuk  setiap Kriteria.  Proses  selanjutnya  melibatkan  perhitungan konsistensi rasio dan nilai konsistensi rasio. Jika nilai konsisten,  sistem  melanjutkan  ke  tahap  SAW,  yang melibatkan  normalisasi  alternatif,  perangkingan berdasarkan perkalian matriks bobot dengan normalisasi  alternatif,  dan  akhirnya  menghasilkan output  hasil  perangkingan.  Dengan  pendekatan  ini, pengembangan  sistem  dapat  mengikuti  langkah- langkah yang terstruktur dan menghasilkan keputusan yang lebih informasional.

## Gambar 1. Flowchart Alur Sistem

## 4.2. Analytical Hierarchy Process
1. Struktur Hirarki Penentuan Perwakilan Olimpiade Akademik

## Gambar 2. Struktur Hirarki AHP
Terdapat  4 kriteria  yang digunakan  yaitu  nilai tes seleksi  olimpiade,  jumlah  kehadiran  bimbingan, pengalaman olimpiade, dan keikutsertaan dalam kelas intensif yang ditunjukkan pada gambar 2.
2. Menetapkan urutan prioritas kriteria Dengan  menggunakan  matriks  perbandingan berpasangan yanng ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria Nilai Tes Pengalaman  Kehadiran Kelas Intensif Nilai Tes 1 4 6 8 Pengalaman 0.250 1 3 5 Kehadiran 0.167 0.333 1 3 Kelas Intensif 0.125 0.200 0.333 1
Contoh  perbandingan  berpasangan  antara  kriteria kelas  intensif  yang  memiliki  nilai  kepentingan  1 dengan  kriteria  kehadiran  yang  memiliki  nilai kepentingan 3, maka bernilai 1: 3 = 0.33.
3. Normalisasi matriks
Menjumlahkan  nilai  dari  setiap  kolom  pada matriks perbandingan berpasangan.
Tabel 2. Normalisasi Matriks Nilai Kriteria Kriteria Nilai Tes Pengalaman  Kehadiran Kelas Intensif Nilai Tes 1 4 6 8 Pengalaman 0.250 1 3 5 Kehadiran 0.167 0.333 1 3 Kelas Intensif 0.125 0.200 0.333 1 Total 1.542 5.533 10.333 17
Tabel 2 Merupakan tabel normalisasi nilai matriks. Untuk  mendapatkan  matriks  yang  dinormalisasi, langkahnya adalah dengan membagi setiap nilai dalam kolom oleh total dari kolom tersebut. Contoh perhitungan :
m = 1 1.542 = 0.649
Berikut  nilai  normalisasi  matriks  yang  telah dilakukan perhitungan ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Normalisasi Matriks Nilai Kriteria
Kriteria Nilai Test Pengalaman  Kehadiran Kelas Intensif Nilai Test 0.649 0.723 0.581 0.471 Pengalaman 0.162 0.181 0.290 0.294 Kehadiran 0.108 0.060 0.097 0.176 Kelas Intensif 0.081 0.036 0.032 0.059
4. Menghitung  bobot  prioritas  Kriteria  dengan menentukan eigenvector
Untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata  atau  bobot prioritas,  nilai-nilai  dalam  setiap  baris  dijumlahkan, kemudian hasilnya dibagi dengan jumlah total elemen dalam baris tersebut.
Contoh perhitungan baris kelas intensif
BP = 0.649 + 0.723 + 0.581+0.471
4 = 2.423 4 = 0.6057 = 0.606
Lakukan  perhitungan  untuk  semua  kriteria. Terdapat  kolom  Jumlah  atau  Prioritas  Vektor  dan
kolom  Prioritas  atau  Bobot  yang  digunakan  untuk SAW yang ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4.  Menghitung Bobot Prioritas Kriteria Jumlah Prioritas Nilai Tes 2.423 0.606 Pengalaman 0.927 0.232 Kehadiran 0.442 0.110 Kelas Intensif 0.208 0.052 Jumlah 4 1
5. Menghitung eigen maksimum Dalam  proses  pengambilan  keputusan,  penting untuk  mengetahui  seberapa  baik  tingkat  konsistensi yang  ada  karena  keputusan  yang  didasarkan  pada pertimbangan  dengan  konsistensi  rendah  tidak diharapkan.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam tahap ini adalah yaitu a. Mencari nilai Vektor [A] = Matriks awal dikalikan dengan bobot prioritas ( Eigenvector )
Tabel 5. Eigenvalue Kriteria Matriks Normalisai Bobot Prioritas Eigenvalue Nilai Test 1.542 0.606 0.934 Pengalaman 5.533 0.232 1.283 Kehadiran 10.333 0.110 1.141 Kriteria 17 0.052 0.885
b. Lamda Maksimum atau Eigenvalue Maksimum Jumlahkan  hasil  lambda  Maks  untuk  setiap kriteria  yaitu  0.934  +  1.283  +  1.141  +  0.885  = 4.243
6. Menghitung  Indeks  Konsistensi  atau  Consistency Index (CI) menggunakan Persamaan
CI = 𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛
𝑛−1 = 4.243−4
4−1 = 0.081
Keterangan : CI = Consistency Index λ  max  =  Lamda  maksimum  atau eigenvalue maksimum n  = Jumlah kriteria
Nilai consistency indexnya adalah 0.081 7. Menghitung  Rasio  Konsistensi  atau  Consistency Ratio  (CR)  yang  ditunjukkan  pada  persamaan dibawah ini.
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0.081 0.900 = 0.090
Nilai  RI  didapatkan  dari Random  Consistency Index (saaty,  1980)  dimana  4  kriteria  bernilai  0.090. Jadi Nilai Consistency Rationya adalah 0.090.
8. Memeriksa konsistensi hirarki
Untuk  memastikan  konsistensi,  AHP  menghitung Rasio  Konsistensi  (CR);  jika  CR  berada  di  bawah ambang  batas  yang  diterima  <  0,1  ,  maka  penilaian dianggap  konsisten.  Jika  tidak,  pengguna  perlu
meninjau  dan  memperbaiki  perbandingan  yang  tidak konsisten  untuk  meningkatkan  keandalan  hasil keputusan.  Nilai  Consistency  Rationya  adalah  0.090 maka dapat dinyatakan konsisten.

## 4.3. Simple Additive Weighting
1. Menentukan  nilai  kriteria
Tabel 5. Nilai masing masing kriteria Kriteria Kode Jenis Nilai Nilai Test K1 Benefit 0-100 Pengalaman K2 Benefit Jumlah partisipasi dalam lomba Kehadiran K3 Benefit 0-12 Kelas Intensif K4 Benefit 0 (Tidak Mengikuti) atau 1 (Mengikuti)
Tabel 5. menunjukkan rentang nilai untuk masing- masing  kriteria  evaluasi.  Nilai  Test  memiliki  rentang 0-100, mencerminkan hasil tes. Pengalaman Mengikuti  Lomba  memiliki  rentang  tidak  terbatas sesuai  jumlah  partisipasi  dalam  lomba,  menunjukkan jumlah  partisipasi  dalam  lomba.  Kehadiran  dalam Mengikuti  Bimbingan  memiliki  rentang  0-12, mencerminkan kehadiran dari 12 pertemuan bimbingan  yang dijadwalkan. Kelas Intensif dinilai 0 jika  tidak  mengikuti  dan  1  jika  mengikuti, menunjukkan partisipasi dalam kelas intensif.
2. Menentukan siswa atau alternatif dan nilai masing masing kriteria yang ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Data Nilai Siswa Nama K1 K2 K3 K4 Ahmad Rizki 81 1 7 1 Aditya Nugraha 73 1 8 1 Budi Santoso 65 2 6 1 Cahaya Putri 88 2 8 0 Dewi Ayu 90 3 11 1 Eka Pratama 76 2 10 0 Faisal Akbar 80 2 10 1 Fitriani Dewi 92 3 12 1 Galih Wicaksono 86 1 12 1 Hanafi Rizal 68 0 10 0 Indah Permata 86 3 12 1 Joko Susilo 80 0 7 0 Kartika Sari 96 2 12 1 Lestari Ananda 98 3 12 0 Made Wijaya 76 0 12 1 Nia Ramadhani 76 1 7 1 Oki Setiawan 87 2 10 1 Putu Satria 88 2 12 1 Qori Rahma 66 0 6 0 Ratna Wulandari 77 0 12 1
3. Normalisasi nilai siswa Proses normalisasi ini dilakukan untuk menghilangkan  perbedaan  skala  asli  dari  data, memungkinkan  perbandingan  yang  lebih  adil  dan akurat antara berbagai alternatif.
r ij = 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 (  jenis kriteria benefit)
Contoh perhitungan :
R 11= 81 {𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑑𝑖 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑒𝑠𝑡} = 81 98 = 0.826 Tabel 7. Hasil Normalisasi Nilai Siswa Nama K1 K2 K3 K4 Ahmad Rizki 0.827 0.333 0.583 1.000 Aditya Nugraha 0.745 0.333 0.667 1.000 Budi Santoso 0.663 0.667 0.500 1.000 Cahaya Putri 0.898 0.667 0.667 0.000 Dewi Ayu 0.918 1 0.917 1.000 Eka Pratama 0.776 0.667 0.833 0.000 Faisal Akbar 0.816 0.667 0.833 1.000 Fitriani Dewi 0.939 1 1.000 1.000 Galih Wicaksono 0.878 0.333 1.000 1.000 Hanafi Rizal 0.694 0 0.833 0.000 Indah Permata 0.878 1 1.000 1.000 Joko Susilo 0.816 0 0.583 0.000 Kartika Sari 0.980 0.667 1.000 1.000 Lestari Ananda 1.000 1 1.000 0.000 Made Wijaya 0.776 0 1.000 1.000 Nia Ramadhani 0.776 0.333 0.583 1.000 Oki Setiawan 0.888 0.667 0.833 1.000 Putu Satria 0.898 0.667 1.000 1.000 Qori Rahma 0.673 0 0.500 0.000 Ratna Wulandari 0.786 0 1.000 1.000
Tabel  7.  menampilkan  hasil  normalisasi  data alternatif, di mana nilai-nilai asli telah diubah ke dalam skala yang seragam, biasanya antara 0 dan 1. Dengan menggunakan  metode Min-Max  Normalization nilai- nilai dari setiap alternatif disesuaikan berdasarkan nilai minimum  dan  maksimum  dalam  dataset  atau berdasarkan rata-rata dan standar deviasi.
4. Proses  perangkingan  menggunakan  bobot  dari AHP atau nilai preferensi untuk setiap alternatif
Tabel 8. Hasil Perhitungan Bobot Kriteria Kriteria Bobot Persentase Nilai Test 0.606 61% Pengalaman 0.232 23% Kehadiran 0.110 11% Kriteria 0.052 5%
Contoh Perhitungan : Ahmad Rizki atau alternatif 1 = ( 0.606 )*(0.826) + ( 0.232)*(0.333) + ( 0.110)*(0.583) + ( 0.052)*(1,00) = 0.500556 + 0.077256 + 0.06413 + 0.052 = 0.69394 = 69.3942 = 69.44
Tabel 9. Data Hasil Perangkingan Nama K1 K2 K3 K4 Hasil Ahmad Rizki 50.06 7.73 6.44 5.21 69.44 Aditya Nugraha 45.12 7.73 7.36 5.21 65.41 Budi Santoso 40.17 15.46 5.52 5.21 66.36 Cahaya Putri 54.39 15.46 7.36 0.00 77.20
Nama K1 K2 K3 K4 Hasil Dewi Ayu 55.62 23.18 5.52 5.21 94.14 Eka Pratama 46.97 15.46 7.36 0.00 71.63 Faisal Akbar 49.44 15.46 10.12 5.21 79.31 Fitriani Dewi 56.86 23.18 9.20 5.21 96.29 Galih Wicaksono 53.15 7.73 9.20 5.21 77.13 Hanafi Rizal 42.03 0.00 11.04 0.00 51.23 Indah Permata 53.15 23.18 11.04 5.21 92.58 Joko Susilo 49.44 0.00 9.20 0.00 55.88 Kartika Sari 59.33 15.46 11.04 5.21 91.04 Lestari Ananda 60.57 23.18 6.44 0.00 94.79 Made Wijaya 46.97 0.00 11.04 5.21 63.22 Nia Ramadhani 46.97 7.73 11.04 5.21 66.35 Oki Setiawan 53.77 15.46 9.20 5.21 83.63 Putu Satria 54.39 15.46 11.04 5.21 86.09 Qori Rahma 40.79 0.00 5.52 0.00 46.31 Ratna Wulandari 47.59 0.00 11.04 5.21 63.84
Data  hasil  perangkingan  yang  ditunjukkan  pada tabel  9.  setelah  dikali  100  kemudian  dibulatkan menjadi format 2 angka di belakang koma.
5. Hasil perangkingan
Berdasarkan  jumlah nilai preferensi paling  tinggi. Dalam  pemilihan  perwakilan  lomba  dipilih  3  nilai tertinggi yaitu fitriani dewi dengan nilai 96.29, Lestari ananda dengan nilai 94.79, dan Dewi ayu dengan nilai 94.14.

## 4.4. Perancangan Sistem
Use Case Diagram yang menggambarkan interaksi antara pengguna dan sistem serta berbagai fungsi yang dapat dilakukan.
Gambar 3. Use Case Diagram
Dalam sistem ini, terdapat tiga aktor utama: super admin, kemudian admin yang merupakan koordinator atau  guru  kelas  intensif,  dan  kepala  sekolah.  Super Admin  memiliki  wewenang  penuh  untuk  mengelola berbagai  aspek  dalam  sistem,  termasuk  data keputusan,  Kriteria,  siswa,  nilai  siswa,  perhitungan, perangkingan,  dan  pengaturan  pengguna.  Kegiatan pengelolaan yang dilakukan dalam use case mencakup penambahan,  pengubahan,  dan  penghapusan  data sesuai kebutuhan.

## 4.5. Pembuatan Sistem
Gambar 4. Hasil Tampilan  homepage
Hasil homepage yang  pertama  kali  dilihat pengunjung saat mengakses sebuah situs web setelah Login. Pada  halaman  ini  berisi  penjelasan  terkait sistem  pendukung  keputusan  serta  metode  yang digunakan  yaitu  AHP-SAW,  serta  terdapat  tombol panduan  cara  penggunaan  sistem.  Terdapat  menu untuk  mengelola  data  lomba,  kriteria,  penilaian  dan perangkingan.
Gambar 5. Tampilan Perbandingan Kriteria AHP
Gambar 6. Tampilan Perhitungan SAW
Menampilkan  Tabel  Hasil  Perhitungan  Bobot Kriteria,  Nilai  Siswa,    Normalisasi  Nilai,  dan Perhitungan V .

## 4.6. Pengujian Sistem
Tabel 10. Pengujian BlackBox Proses Skenario Hasil yang diharapkan Hasil Login Memasukkan username dan Password dengan benar, salah, atau tidak diisi. Dapat masuk sistem atau menampilkan pesan peringatan jika input tidak lengkap atau salah. Berhasil Mengelola data Lomba, kriteria, siswa, dan penilaian Menampilkan, Menambah, Menghapus, dan Mengubah Data Dapat Menampilkan, Menambah, Menghapus, dan Mengubah Data serta Menampilkan pesan berhasil/sukses. Berhasil Menambah atau mengubah data dengan informasi yang diinput tidak lengkap atau salah format. Menampilkan pesan peringatan jika input tidak lengkap atau salah. Berhasil Membandingkan Data Kriteria Memilih nilai perbandingan dan cek konsistensi Menampilkan Pesan Konsisten atau Tidak Konsisten serta tabel hasil perhitungannya Berhasil Mencetak Perhitungan dan Perangkingan Memilih tombol cetak pada halaman perhitungan dan perangkingan Dapat Mencetak hasil perhitungan dan Perangkingan dalam bentuk file PDF Berhasil Tabel 11. Uji Coba Perhitungan Matematis Nama Proses Hasil Perhitungan Manual Hasil Perhitungan Sistem Status Hasil Perhitungan Bobot Kriteria  Nilai Tes = 0.606
 Pengalaman = 0.231
 Kehadiran = 0.110
 Kelas Intensif = 0.052
 Nilai Tes = 61 %
 Pengalaman = 23 %
 Kehadiran = 11 %
 Kelas Intensif = 5% OK Hasil Perangkingan Nilai tertinggi yaitu fitriani dewi dengan nilai 0.9629, Lestari ananda dengan nilai 0.9479, dan Dewi ayu dengan nilai 0.94135. Nilai tertinggi yaitu fitriani dewi dengan nilai 96.29, Lestari ananda dengan nilai
94.79, dan Dewi ayu dengan nilai 94.14.
OK

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem mampu melakukan perhitungan lebih dari satu  lomba  olimpiade  akademik  dengan  berbagai kategori dan kemampuan menyesuaikan kriteria secara dinamis.  Hasil  perhitungan  sistem  secara  konsisten sesuai  dengan  perhitungan  manual,  menunjukkan keakuratan  dan  keandalan  dalam  menentukan perwakilan untuk setiap lomba.
Eksplorasi  penggunaan  kombinasi  metode  yang berbeda  agar  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih baik  tentang  kelebihan  dan  kekurangan  masing- masing metode, serta menemukan kombinasi optimal untuk  mencapai  tujuan  sistem.  Menambahkan  fitur upload data menggunakan excel.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kemenag,  "Petunjuk  Teknis  Kompetensi  Sains Madrasah," 2023. [Online]. Available: https://ksm.kemenag.go.id/web/juknislite. [Accessed: Dec. 10, 2023].
[2] Setiyaningsih,  wiji.    Konsep  Sistem  Pendukung Keputusan. Yayasan Edelweis, 2015.
[3] Florencia,  T.  Parung,  J.  &  Herowati,  E.  The Integration  of  AHP  and  SAW  Methods  with Multiple Decision-Makers for Supplier
Selection. A Case Study of UD BSA, Surabaya. Proceedings of the 3rd Asia Pacific International Conference  on  Industrial  Engineering  and Operations, 2022.
[4] Kurnia,  I.,  &  Muhtarom,  A.  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Menentukan  Siswa  Terbaik Menggunakan  Kombinasi  Metode  AHP  dan SAW. Jurnal  Informatika  Dan  Komputer, 4(3),
2021. [Online]. Available:
https://doi.org/10.33387/jiko
[5] Fitriyani, &  Andiyani, Putri. Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Siswa  Peserta  Olimpiade Akademik  SMA  Negeri  1  Mutiara  Menerapkan Metode  Analythic  Hierarchy  Process  (AHP). Webinar nasional universitas jabal ghafur-aceh , vol. 1, no. 1, 2020.
[6] Fizarudin,  M.,  &  Bhakti,  R.  M.  H.  Sistem Pendukung  Keputusan  Penyeleksian  Calon Peserta Olimpiade Menggunakan Metode SAW. Jurnal Ilmiah INTECH (Information Technology Journal)  of  UMUS ,  vol.  01,  no.  01,  pp.  1–10, 2019.
[7] Safitri,  K.,  Waruwu,  F.  T.,    &  Mesran.  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Berprestasi  dengan  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process    (Studi  Kasus : PT.Capella  Dinamik  Nusantara  Takengon). Media Informatika Budidarma, vol. 1, no. 1, pp. 12-16, 2017.
[8] Marsono. Penggunaan Metode Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  Penulisan. Penerbit IN MEDIA, 2020.
[9] Pribadi,  D.,  Saputra,  R.  A.,  Hudin,  J.  M.,  & Gunawan. Sistem Pendukung Keputusan. Graha Ilmu, 2020.
[10] Trimulia,  C.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W. Pemilihan  Supplier  Obat  yang  tepat  dengan Metode  Simple  Additive  Weighting. Jurnal Sains, Teknologi Dan Industri, vol. 16, no. 1, pp.
37–42, 2018.