## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2020 Vol. 2 N o .   3 Hal:  77-83 e-ISSN: 2686-3154

## Akurasi Penjurusan Bidang Keahlian Teknik Komputer dan Informatika Menggunakan Metode SAW
Monsya Juansen 1  , Sarjon Defit 2 , Sumijan 3 1, 2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
untukumum536@gmail.com

## Abstract
Many students choose majors because of joining friends, because of the popularity of majors and other reasons even though the  chosen  majors  are  not  in  accordance  with  their  talents. This  research  is  expected  to  provide  solutions  to  students regarding the majors they will choose. If this problem can be overcome then it will greatly affect both students and schools, the  impact  on  students  will  be  increased  enthusiasm  and  enthusiasm  for  learning,  for  schools  the  impact  will  be  the development  of  every  department  there  is  because  the  output  produced  is  competent  students  because  of  the  knowledge delivered  right  on  target.  This  research  is  expected  to  minimize  the  mistakes  in  the  selection  or  determination  of  student majors  by  applying  the  SAW  method,  can  determine  what  variables  determine  the  accuracy  of  the  majors  separation  by applying the SAW method. The data tested on this system is the data of Bengkulu 1 Vocational School students as many as 100 student data on the Computer and Information Engineering skills program. he data that is processed in this system is the data of Bengkulu 1 Vocational School students as many as 204 student data on the Computer Engineering and Information Technology expertise program. The method of decision making in the system is the Simple Additive Weighting method. The results  of  testing  this  method  from  204  test  data  performed  for  an  accuracy  of  94,61%.  The  high  accuracy  obtained  from testing the data so that this system is very suitable to be used to determine the majors of students of SMKN 1 Kota Bengkulu in the field of Computer and Information Engineering expertise.
Keywords: System, Simple Additive Weighting, Computer Engineering,  Student, Skill.

## Abstrak
Kebanyakan  siswa  memilih  jurusan  karena  ikut  teman,  karena  popularitas  jurusan  dan  alasan-alasan  lain  padahal  jurusan yang dipilih tidak sesuai dengan bakat yang dimiliki. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pilihan solusi kepada siswa mengenai jurusan yang akan mereka pilih. Jika masalah ini bisa diatasi maka akan sangat berdampak baik bagi siswa maupun sekolah,  dampaknya  bagi  siswa  adalah  akan  meningkatnya  antusias  dan  semangat  belajar,  bagi  sekolah  dampaknya  adalah akan  berkembangnya  setiap  jurusan  yang  ada  karena  output  yang  dihasilkan  adalah  siswa-siswa  yang  berkompeten  karena ilmu yang disalurkan tepat sasaran. penelitian ini diharakan bisa meminimalisir kesalahan pemilihan atau penentuan jurusan siswa  dengan  menerapkan  metode SAW ,  bisa  menentukan  variabel  apa  saja  yang  menjadi  penentu  keakuratan  pemiliahan jurusan  dengan  menerapkan  metode SAW .  Data  yang  diolah  pada  sistem  ini  adalah  data  siswa  SMKN  1  Kota  Bengkulu sebanyak  204  data  siswa  yang  pada  program  keahlian  Teknik  Komputer  dan  Informatika.  Metode  pengambilan  keputusan pada  system  adalah  metode  Simple  Additive  Weighting.  Hasil  dari  pengujian  terhadap  metode  ini  dari  204  data  uji  yang dilakukan akurasinya adalah sebesar 94,61%. Tingginya akurasi yang didapat dari pengujian data sehingga system ini sangat cocok dipakai untuk menentukan jurusan siswa SMKN 1 Kota Bengkulu bidang keahlian Teknik Komputer dan Informatika.
Kata kunci: Sistem, Simple Additive Weighting, Sistem Komputer, Siswa, Keahlian.
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  bagian dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  termasuk sistem berbasis pengetahuan atau menajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau perusahaan.  Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem komputer  yang  mengolah  data  menjadi  informasi untuk  mengambil  keputusan  dari  masalah  semi terstruktur  yang  spesifik  [ 1 ].  Beberapa  metode  yang ada  saat  ini  dalam  SPK  yaitu  [ 2 ]:  Simple  Additive Weighting Method (SAW Method), Weighted Product Method (WP Method), ELECTRE Method, Technique for  Order  Reference  by  Similarity  to  Ideal  Solution
Method  (TOPSIS  Method),  Analytic  Hierarchy Process  Method  (AHP  Method),  Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA Method),  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique Method  (SMART  Method),  Profile  Matching  Method (PM  Method),  PROMETHEE  Method,  Utilities Theory  Additives  Method  (UTA  Method),  Multi Attribute  Utility  Theory  Method  (MAUT  Method), TAGUCHI  Method,  Bayesian  Decision  Theory Method (BDT Method).
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah metode  SAW,  metode  SAW  merupakan    metode penjumlahan  terbobot. Konsep  dasar  metode   SAW adalah  mencari    penjumlahan  terbobot    dari    rating
kinerja    pada    setiap    alternatif  pada    semua  kriteria [ 3 ].
Banyak penelitian tentang  SPK  yang sudah dilakukan sebelumnya,  diantaranya  penelitian  tentang  sistem pendukung  keputusan  untuk  menentukan  kenaikan jabatan karyawan, dengan hasil kasus 1 adalah 100%, pada  kasus  2  adalah  100%,  dan  pada  kasus  3  adalah 50%  [ 4 ],  penelitian  tentang  analisa  tingkat  resiko sambaran  petir,  dengan  hasil  kabupaten  Gowa memiliki jumlah kerapatan sebesar 26797
sambaran/kilometer [ 5 ], penelitian tentang perankingan sekolah menengah kejuruan [ 6 ], penelitian    tentang  sistem  pendukung  keputusan penerima  zakat  [ 7 ],  penelitian  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  penyanyi  dengan  metode  AHP dan  SAW  [ 8 ] , penelitian  deteksi  tingkat  resiko kehamilan  [ 9 ],  penelitian  perbandingan  metode TOPSIS  dan SAW penentuan  guru  berprestasi  [ 10 ], penelitian  untuk  menentukan  siswa  terbaik  denga metode  SAW  [ 11 ],  penelitian  penerima  bantuan program  keluarga  harapan[ 12 ],  penelitian  identifikasi anggota  dalam  penempatan  pada  struktur  organisasi dengan metode Profile Matching[ 13 ], penelitian untuk penilaian  prestasi  kerja  karyawan[ 14 ],  penentuan lokasi tempat pembuangan akhir (tpa) sampah[ 15 ] dan masih  banyak  lagi  penelitian-peneitian  tentang  SPK dengan  menggunakan  metode  metode  SAW  dan metode yang lainnya.
Berdasarkan penelitian-penelitian yang sudah dilakukan  sebelumnya  maka  disini  peneliti  tertarik untuk melakukan penelitian tentang Sistem Pendukung Keputusan dengan metode SAW di SMKN 1 Kota Bengkulu, dengan harapan penelitian ini dapat menyelesaikan permasalahan penjurusan yang berlangsung  selama  ini,  karena  dari  beberapa  jurusan yang  ada  pada  program  keahlian  TKI  banyak  siswa dan  juga  orang  tua  siswa  tidak  benar-benar  memahai sasaran ke depan dari jurusan yang ada, banyak siswa yang  alasan  memilih  jurusan  karena  ikut  teman, karena  popularitas  jurusan  tersebut  dan  alasan-alasan lain  padahal  jurusan  yang  dipilih  tidak  sesuai  dengan bakat yang dimiliki siswa.
Melihat  dari  uruaian  permasalahan  penjurusan  yang terjadi  maka  konsen  penelitian  ini  adalah  untuk mengatasi  dan  memberikan  solusi  pada  siswa mengenai  jurusan  yang  akan  mereka  pilih.  Jika masalah  ini  bisa  diatasi  maka  akan  sangat  berdampak baik  bagi  siswa  maupun  sekolah,  dampaknya  bagi siswa  adalah  akan  meningkatnya  antusias  dan semangat  belajar,  bagi  sekolah  dampaknya  adalah akan  berkembangnya  setiap  jurusan  yang  ada  karena output  yang  dihasilkan  adalah  siswa-siswa  yang berkompeten  karena  ilmu  yang  disalurkan  tepat sasaran.
Sistem  adalah  sekelompok  elemen-elemen  yang terintegrasi dengan  tujuan  yang  sama untuk  mencapai suatu  tujuan.  Terdiri  dari  sejumlah  sumber  daya manusia, material, mesin, uang dan informasi. Sumber
daya  tersebut  bekerja  sama  menuju  tercapainya  suatu tujuan  tertentu  yang  ditentukan  oleh  pemilik  atau manajemen[ 16 ]
Komponen-komponen yang harus ada didalam Sistem Pendukung  Keputusan  terdiri  dari  4  komponen,  yaitu [ 17 ] :
1. Data Management System Merupakan  segala  bentuk    aktivitas  yang berhubungan  dengan  pengambilan,  penyimpanan dan  pengaturan  data  -  data  yang  relevan  dengan konteks keputusan yang akan diambil.
2. Model Manajemen System Melibatkan model finansial,
statistical, management science serta berbagai model kuantitatif  lainya  sehingga  dapat  memberikan suatu kemampuan analitis dan manajemen software yang diperlukan pada sistem.
3. Communication Pengguna  dapat  berkomunikasi  atau  berinteraksi maupun  memberikan  perintah  pada  Sistem Pendukung Keputusan. Dengan kata lain menyediakan antar muka (User Interace).
4. Knowledge Management Inti  dari  komponen  ini  adalah  segala  hal  yang berkaitan  dengan  manajemen  proses  pemecahan masalah. Aktivitas yang berkaitan dengan pengenalan masalah.
Konsep-konsep dalam SPK disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Komponen SPK

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  adalah dengan  wawancara  dan  obeservsi  langsung  ke  objek penelitian  yaitu  SMKN  1  Kota  Bengkulu.  Data  yang diolah adalah data seleksi penjurusan siswa yang akan naik  ke  kelas  XI  program  keahlian  Teknik  Komputer dan Informatika (TKI), dimana program keahlian TKI ini  terdiri  dari  3  jurusan  yaitu,  jurusan  Multimedia, jurusan  Rekayasa  Perangkat  Lunak  dan  Jurusan Teknik Komputer dan Jaringan.
Penelitian  ini  dilakukan  atas  beberapa  tahapan. Gambaran  umum  tahapan-tahapan  penelitian  tersebut disajikan pada Gambar 2.

## Gambar 2.  Kerangka Kerja Penelitian
2.1. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW merupakan    metode    penjumlahan terbobot, konsep  dasar  metode SAW adalah mencari penjumlahan  terbobot    dari    rating    kinerja    pada setiap    alternatif  pada    semua  criteria.  Metode SAW membutuhkan  proses    normalisasi  matrik    keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua  rating  alternatif    yang  ada.  Metode SAW mengenal  adanya  2(dua)  atribut  yaitu    kriteria keuntungan  (benefit)  dan  kriteria    biaya  (cost). Perbedaan  mendasar  dari  kedua   kriteria ini adalah dalam    pemilihan    kriteria    ketika  mengambil keputusan [ 18 ].
Langkah-langkah penghitungan metode SAW :
a. Menentukan Alternatif (Ai)
b. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan (Cj)
c. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentinga (W) setiap criteria
d. Menentukan Nilai Kecocokan setiap kriteria
e. Membuat  matrik  keputusan  (X)  yang  didapat  dari rating kecocokan pada setiap alternatif (Ai) dengan setiap kriteria (Cj).
f. Melakukan langkah normalisasi matriks keputusan (X)  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif (Ai) pada criteria (Cj) dengan rumus:
{ } (1) Dimana j adalah atribut benefit { } (2) Dimana j adalah atribut cost g. Hasil  dari    normalisasi  (rij)  membentuk  matrik ternormalisasi (R)
[ ] (3)
h. Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  diperoleh  dari penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matrik ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  preferensi  (W) yang bersesuaian elemen kolom matrik (W)
∑ (4)
Dimana:
V 1 = Rangking untuk setiap alternatif
w j = Nilai bobot dari setiap kriteria
r ij = Nilai rating kerja ternormalisasi
i. Melakukan Perankingan
2.3. Analisa Sistem
Adapun  analisa  sistem  pada  penelitian  ini  adalah menganalisa  sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan metode SAW. Berikut ini adalah analisa sistem dalam bentuk struktur hirarki proses SAW yang disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3 Hirarki Proses SAW

## 2.2. Data
Data  merupakan    sekumpulan  informasi  yang diperoleh  dari  suatu  pengamatan  langsung  ke  objek penelitian  baik  itu  dalam  bentuk  angka,  lambang maupun  simbol.  Data  dapat  memberikan  gambaran tentang  suatu  keadaan,  peristiwa  dan  kejadian.  Data dapat  dikatakan  baik  apabila  data  tersebut  dapat dipercaya  kebenarannya dan  mencakup ruang lingkup yang  luas  dan  bisa  memberikan  gambaran  dari  suatu masalah atau keadaan secara menyeluruh.
Pada proses analisa data ada dua jenis teknik analisa yaitu analisa kuantitatif dan analisa kualitatif, pada penelitian ini teknik anlisanya adalah dengan teknik analisa kuantitatif. Adapun data yang dianalisa pada penelitian ini adalah data seleksi penjurusan kelas XI tahun pelajaran 2018-2019 pada program keahlian Teknik Komputer dan Informatika di SMKN 1 Kota Bengkulu, data tersebut diperoleh dengan cara wawancara dan observasi langsung ke ketua program keahlian Teknik Komputer dan Informatika SMKN 1 Kota Bengkulu dan pihak-pihak yang terkait lainnya, dimana wawancara ini sudah mendapat persetuajuan dari kepala sekolah. Data yang diperoleh adalah data berupa hardcopy, untuk mempermudah dalam
pengolahan maka data tersebut dikonversi ke dalam bentuk spreadsheet  dengan format .xls. Berikut ini
adalah tabel data uji yang sudah dikonversi ke dalam bentuk spreadsheet yang disajikan pada Tabel 1.
Pada metode SAW ada yang disebut dengan alternatif, alternatif  ini  merupakan  kemungkinan  dari  dua  atau lebih pilihan yang akan menjadi tujuan (goal). Adapun alternatif  yang  ada  pada  penelitian  ini  adalah  pilihan jurusan,  dimana  alternatifnya  ada  3  sesuai  dengan jurusan  yang  tersedia  pada  program  keahlian  TKI  di SMKN 1 Kota Bengkulu. Berikut data alternatif tersaji pada Tabel 2.
Tabel 2 Alternatif Kode Nama Alternatif A1 Multimedia (MM) A2 Rekayasa Perangkat Lunak (RPL) A3 Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ)
Setelah  kriteria-kriteria  sudah  ditentukan  maka tahapan  selanjutnya  pada  proses  SAW  adalah memberikan  atau  menentukan  bobot  tiap  masing- masing  kriteria,  penentuan  bobot  ini  tidak  semerta- merta  diberikan  sesuai  dengan  keinginan  peneliti tetapi  ada  dasar  atau  landasan  yang  mendasari,  bobot kriteria  ini  didapat  berdasarkan  hasil  wawancara peneliti  dengan  ketua  program  keahlian  Teknik Komputer dan Informatika di SMKN 1 Kota Bengkulu dengan  bukti  terlampir  pada  lampiran  penelitian  ini, nilai pembobotan pada penelitian ini adalah menggunakan  nilai  persentasi  yaitu  dari  nol  persen (0%)  –  seratus  persen  (100%),  adapun  bobot kriterianya dapat dilihat pada Tabel 3.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Membuat Matriks Keputusan
Seperti  yang  kita  ketahui  bahwa  matriks  merupakan kumpulan  bilangan  yang  disusun  secara  baris  atau kolom  atau  kedua-duanya  dan  di  dalam  suatu  tanda kurung,  matriks  digunakan  untuk  menyederhanakan penyampaian  data,  sehingga  mudah  untuk  diolah. Mengacu  pada  kegunaan  matriks  seperti  yang dijelaskan  diatas  maka  pada  tahap  ini  peneliti melakukan penyederhanaan penyampaian data dengan membuat  matrik  keputusan  (X)  berdasarkan  kriteria (Ci),  sesuai  dengan  alternative  dan  criteria  yang  ada pada  penelitian  ini  maka  dapat  dibuat  sebuah  matriks dengan ordo 3x6,  matriks ini  dibuat berdasarkan  nilai kecocokan alternative yang sudah dibuat pada tahapan sebelumnya, berikut ini adalah  matriks keputusan (x) berdasarkan kriteria (Ci).

## 1. A
( )
2. B ( ) 3. C ( ) 4. D ( )
Tabel 1. Seleksi Penjurusan Siswa No NIS Nama Siswa Nilai Desain Grafis Nilai Komputer dan  Jaringan Dasar Nilai Pemrograman Dasar Raport Nilai MTK Minat Siswa Pilihan 1 Pilihan 2 1 0039593777 A 83 78 83 78 76 RPL MM 2 0040098503 B 85 81 86 81 89 RPL TKJ 3 0025133554 B 84 80 82 81 77 RPL TKJ 4 0032618452 C 87 80 84 82 81 TKJ MM 5 0030671405 D 90 78 80 82 80 MM TKJ 6 0030636792 E 86 79 80 82 77 MM TKJ 7 0031753399 F 90 77 82 82 79 RPL TKJ 8 0030355663 G 75 80 81 78 77 RPL TKJ 9 0024690241 H 85 75 88 80 78 RPL TKJ 10 0031363656 I 86 79 75 78 76 TKJ MM 11 0031132270 J 84 78 81 81 80 RPL MM 12 0030138156 K 89 79 79 80 80 TKJ MM 13 0032048960 L 82 80 76 79 77 MM TKJ 14 0037000292 M 84 80 83 83 83 MM TKJ 15 0026881412 N 80 78 82 79 77 MM TKJ
Tabel 3. Bobot Kriteria
Nama Kriteria Kode Bobot Nilai Rata-Rata Raport Desain Grafis C1 15 % Nilai Rata-Rata Raport Komputer dan Jaringan Dasar C2 15 % Nilai Rata-Rata Raport Pemrograman Dasar C3 15 % Nilai Rata-Rata Raport C4 10 % Nilai Rata-Rata Raport Matematika C5 5 % Minat Siswa C6 40 %
( ) 3.2. Melakukan Normalisasi Matriks
Selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi  matriks keputusan (X) berdasarkan persamaan yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  yang  ada,  apakah jenis  atributnya  atribut  keuntungan  atau  atribut  biaya, pada  penelitian  ini  jenis  atributnya  adalah  atribut keuntungan  karena  nilai  terbesar  adalah  niali  terbaik. Tahapan  normalisasi  matriks  ini  akan  menghasilkan sebuah matriks baru yaitu matriks ternormalisasi R.
1. A
R 11 = = = 0,75000
R 12 = = = 1,00000
R 13 = = = 1,00000 R 14 = = = 1,00000
R 15 = = = 1,00000
R 16 = = = 0,66667
R 21 = = = 1,00000 R 22 = = = 1,00000
R 23 = = = 0,75000
R 24 = = = 0,66667 R 25 = = = 0,66667
R 26 = = = 1,00000
R 31 = = = 1,00000
R 32 = = = 1,00000
R 33 = = = 1,00000
R 34 = = = 0,66667 R 35 = = = 0,66667 R 36 = = = 0,33333
Berdasarkan    hasil  perhitungan  normalisasi    pada matriks X, maka dapat dibuat matriks ternormaliasai R sebagai berikut:
( )
3.2. Menentukan Nilai Preferensi dari Tiap Alternative
Penentuan nilai prefrensi ini berdasarkan matriks yang sudah dinormalisasi.

## 1. A
A 1 = (0,15*0,75000)+(0,15*1,00000)+(0,15*1,00000)+(0,05*1,00000)+ (0,10*1,00000)+(0,4*0,66667)
= 0,11250+0,15000+0,15000+0,05000+0,10000 + 0,26667
= 0,82917
A 2 = (0,15*1,0000)+(0,15*1,00000)+(0,15*0,75000)+(0,05*0,66667)+
(0,10*0,66667)+(0,4*1,00000)
= 0,15000+0,15000+0,11250+0,03333+0,06667 + 0,40000 = 0.91250

## 2. B
A1= (0,15*0,75000)+(0,15*1,00000)+(0,15*1,00000)+(0,05*1,00000)+
(0,10*1,00000)+(0,4*0,33333) = 0,11250+0,15000+0,15000+0,05000+0,10000+0,13333
= 0,69583 A2= (0,15*1,0000)+(0,15*1,00000)+(0,15*0,75000)+(0,05*0,75000)+
(0,10*0,80000)+(0,4*1,00000) = 0,15000+0,15000+0,11250+0,03750+0,08000+0,40000
= 0,93000 A3= (0,15*1,00000)+(0,15*1,00000)+(0,15*1,00000)+(0,05*0,75000)+
(0,10*0,80000)+(0,4*0,66667) = 0,15000+0,15000+0,15000+0,03750+0,08000+0,26667 = 0,59417
3. C
A1= (0,15*0,75000)+(0,15*1,00000)+(0,15*1,00000)+(0,05*1,00000)+
(0,10*1,00000)+(0,4*0,33333) = 0,11250+0,15000+0,15000+0,05000+0,10000+0,13333
= 0,69583 A2= (0,15*1,0000)+(0,15*1,00000)+(0,15*0,75000)+(0,05*0,75000)+
(0,10*0,66667)+(0,4*1,00000) = 0,15000+0,15000+0,11250+0,03750+0,06667+0,40000
= 0,91667
A3= (0,15*1,00000)+(0,15*0,66667)+(0,15*1,00000)+(0,05*0,75000)+
(0,10*0,66667)+(0,4*0,66667) = 0,15000+0,10000+0,15000+0,03750+0,06667+0,26667 = 0,77084

## 3.3. Menentukan Perangkingan
Tahapan  menentukan  perangkingan  ini  merupakan tahapan  merangking  atau  mencari  nilai  prefrensi tertinggi  dari  masing-masing  alternative  dari  setiap data  siswa,  dimana  tahapan  menentukan  nilai prefrensinya sudah dilakukan pada tahapan sebelumnya.  Berikut  ini  adalah  tabel  perangkingan nilai  prefrensi  dari  masing-masing  alternative  yang disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Tabel Perangkingan
No Nama Siswa Nilai Preferensi Ranking Jurusan MM (A1) RPL (A2) TKJ(A3) 1 A 0,82917 0,91250 0,68333 0,91250 RPL 2 B 0,69583 0,93000 0,59417 0,93000 RPL 3 B 0,69583 0,91667 0,77084 0,91667 RPL 4 C 0,82917 0,68333 0,91250 0,91250 TKJ 5 D 0,97000 0,65833 0,77917 0,97000 MM 6 E 0,97000 0,65000 0,77084 0,97000 MM 7 F 0,70333 0,91667 0,77084 0,91667 RPL 8 G 0,68333 0,91667 0,77084 0,91667 RPL 9 H 0,68333 0,91250 0,77084 0,91250 RPL 10 I 0,83667 0,63333 0,90000 0,90000 TKJ 11 J 0,71667 0.88750 0,64583 0.88750 RPL 12 K 0,83667 0,68333 0,91250 0,91250 TKJ 13 L 0,95000 0,68333 0,77917 0,95000 MM 14 M 0,95000 0,68333 0,65833 0,95000 MM 15 N 0,95000 0,64583 0,77500 0,95000 MM
Dari  Tabel  4  perangkingan  di  atas    didapat  5  orang siswa  jurusan  Multimedia,  6  orang  siswa  jurusan Rekayasa Perangkat Lunak, dan 3 orang siswa jurusan Teknik Komputer dan Jaringan.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  sangat  membantu  dalam  dalam pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  jurusan mana  yang  tepat  untuk  siswa  dengan  kriteria  yang dimiliki  oleh  masing-masing  siswa,  ini  terbukti  dari hasil data uji dengan hasil akurasi 98%.

## Daftar Rujukan
[1] Fauzan,  R.,  Indrasary,  Y.,  &  Muthia,  N.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Bidik  Misi  di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web. Jurnal Online Informatika, 2 (2), 79-83. DOI:
http://doi.org/10.15575/join.v2i2.101 .
[2] Na'am,  J.  (2017). Sebuah  Tinjauan  Penggunaan  Metode Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  Sistem  Penunjang Keputusan  (SPK)  pada  Jurnal  Berbahasa  Indonesia . Jurnal Ilmiah Media Sisfo, 11 (2), 888-895.
[3] Yani,  F.,  Yuranda,  Y.,  Pajarini,  P.,  &  Rosmawati,  R.  (2018). Penentuan Beasiswa Pada SMPN 6 Pangkalpinang
Menggunakan  Metode  SAW  dan  Fuzzy  Multi  Attribute
Decision  Making. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan
Teknologi Informasi), 2 (1), 437-443. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.325 .
[4] Diah,  P.,  Dewi,  S.,  &  Suryati,  S.  (2018).  Penerapan  Metode AHP  dan  SAW  untuk  Penentuan  Kenaikan  Jabatan  Karyawan. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), 5 (1), 60-73. DOI: https://doi.org/10.35957/jatisi.v5i1.130 .
[5] Priadi, R., & Hududillah, T. H. (2018). Risk Level Analysis of Lightning  Strike  with  Simple  Additive  Weighting  Method  in Gowa  Region . Jurnal  Penelitian  Fisika  dan  Aplikasinya (JPFA), 8 (1), 17-24.
[6] Anggraeni,  E.  Y.,  Oktafianto,  O.  (2017). Penerapan  Metode Fuzzy  Simple  Additive  Waighting  (FSAW)  Dalam  Penentuan Perankingan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  Di Kabupaten Pringsewu . Semnasteknomedia Online, 5 (1), 3-5.
[7] Simarmata,  J.,  Limbong,  T.,  Aritonang,  M.,  &  Sriadhi,  S.
(2018).  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  guru  bidang studi komputer menggunakan metode simple additive weighting
(saw). Computer  Engineering,  Science  and  System  Journal, 3 (2), 186-190. DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.10400 .
[8] Cahyapratama, A., & Sarno, R. (2018). Application of Analytic Hierarchy  Process  (AHP)  and  Simple  Additive  Weighting (SAW)  methods  in  singer  selection  process. In  2018 International  Conference  on  Information  and  Communications Technology (ICOIACT) , (pp. 234-239). IEEE. DOI: http://doi.org/10.1109/ICOIACT.2018.8350707 .
[9] Wulandari,  T.,  &  Susanto,  A.  (2018).  Deteksi  Tingkat  Risiko Kehamilan  dengan  Metode  Fuzzy  Mamdani  dan  Simple Additive  Weighting. Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Komputer, 6 (3), 110-114. DOI: http://doi.org/10.14710/jtsiskom.6.3.2018.110-114 .
[10] Prihatin,  T.  (2019).  Perbandingan  Metode  TOPSIS  Dan  SAW Dalam  Penentuan  Guru  Berprestasi. Jurnal  Teknik  Komputer,
5 (1), 29-34. DOI: https://doi.org/10.31294/jtk.v5i1.4706 .
[11] Supriadi,  A.,  Nugroho,  A.,  &  Romli,  I.  (2018).  Sistem pendukung  keputusan  menentukan  siswa  terbaik  menggunakan metode  simple  additive  weighting  (saw). Jurnal  ELTIKOM: Jurnal  Teknik  Elektro,  Teknologi  Informasi  dan  Komputer, 2 (1), 26-33. DOI: https://doi.org/10.31961/eltikom.v2i1.39 .
[12] Fadhliazis, F., & Sarjono, S. (2019). Analisis Dan Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Program Keluarga  Harapan  Dengan  Simple  Additive  Weighting  (Saw)
Pada  Dinas  Sosial,  Kependudukan  Dan  Pencatatan  Sipil Provinsi Jambi. Jurnal Manajemen Sistem Informasi, 4 (2), 126- 136.
DOI: https://doi.org/10.33998/jurnalmanajemensisteminformasi.2019
.4.2.617 .
[13] Ahmadi, A., Defit, S., & Na’am, J. (2018). Identifikasi Anggota dalam  Penempatan  pada  Struktur  Organisasi  menggunakan Metode  Profile  Matching. Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem  dan
Teknologi Informasi), 2 (2), 452-457. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v2i2.358 .
[14] Windarto,  A.  P.  (2017).  Penilaian  Prestasi  Kerja  Karyawan PTPN  III  Pematangsiantar  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW). Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  dan
Teknik Informatika), 2 (1), 84-95. DOI:
http://dx.doi.org/10.30645/jurasik.v2i1.22 .
[15] Ruskan, E. L. (2017). Kolaborasi Metode Saw Dan Ahp Untuk Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Asisten Laboratorium . Jurnal Sistem Informasi, 9 (1).
[16] Ariandi,  V.,  Hadi,  F.,  &  Irawan,  D.  (2018). Sistem Pendukung Keputusan  Dalam  Penentuan  Suku  Cadang  Yang  Laris  Pada Kharisma  Motor  dengan  Metoda  Topsis  dan  Bordadi . Jurnal KomtekInfo, 5 (1).
[17] Simarmata,  J.,  Limbong,  T.,  Aritonang,  M.,  &  Sriadhi,  S.
(2018).  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  guru  bidang
studi komputer menggunakan metode simple additive weighting (saw). Computer  Engineering,  Science  and  System  Journal, 3 (2), 186-190. DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.10400 .
[18] Susilowati,  T.,  &  Wati,  R.  (2015). Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerimaam  Calon  Siswa  Baru  Pada  SMA Muhamadiyah 1 Pringsewu Dengan Metode SAW . Jurnal TAM (Technology Acceptance Model), 5 , 12-21.