Vol.3 No.3 Tahun 2023

## Implementasi Algoritma Simple Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Lanjutan Tingkat Atas (SLTA) di Kota Solok
Tia Ramadhani Putri* 1 , Yendi Putra 2 , Edwin Anwar 3 ,Etika Melsyah Putri 4 , Yulhan 5 , Jeprimansyah 6 Reti Handayani 7 1,2,3,4,5,6,7 Universitas Mahaputra Muhammad Yamin Solok e-mail: * 1 tramadhaniputri@gmail.com , 2 yendiputraraorao@gmail.com , 3 edwingucci05@gmail.com , 4 etikamelsyahputri@gmail.com , 5 yulhan.wafiq@gmail.com , 6 j eprilubas@gmail.com , 7 jeranikasdun@gmail.com
Abstract − Senior High School (SLTA) is the level of education that will be taken by students who have graduated from junior high school.  Entering  high  school  at  this  time  is  quite  difficult. where  junior  high  school  students  experience  doubts  in  choosing  a  high school because of several things, namely the accreditation of the high school, the distance of the school from home, school entrance fees, the facilities and infrastructure provided by the school, as well as the extracurriculars available at the school, so students need recommendations.  So  decision  support  system  was  built  using  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  by  carrying  out  a weighted sum of the performance of each alternative on all attributes, speeding up and increasing accuracy in selecting high school seniors. Preliminary data shows that of the 60 students who filled out the questionnaire, 80% of the students at SMP N 4 Kota Solok experienced  difficulties  in  determining  which  high  school  they  would  choose.  After  implementing  SPK,  the  level  of  difficulty  was reduced significantly to 15%. Of the 8 existing SLTA, this SPK recommends SMAN 1 Kota Solok as the most recommended with a score of 100 and the lowest with a score of 74.6 for MAN Kota Solok. With the recommendations resulting from this SPK, it is hoped that students can make more appropriate decisions according to their preferences and needs.
Abstrak  Sekolah Lanjutan Tingkat Atas (SLTA) merupakan jenjang pendidikan yang akan ditempuh oleh siswa yang sudah lulus SMP.  Untuk  masuk  SLTA  pada  saat  ini  pun  cukup  sulit.  dimana  siswa  SMP  mengalami  keraguan  dalam  memilih  SLTA  karena beberapa hal yaitu akreditasi SLTA tersebut, jarak sekolah dari rumah, biaya masuk sekolah, sarana dan prasarana yang disediakan sekolah,  serta  ekstrakurikuler  yang  ada  di  sekolah  tersebut,  sehingga  siswa  membutuhkan  rekomendasi.  Maka  dibangun  sebuah sistem  pendukung  keputusan  mengunakan  metode  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan  melakukan  penjumlahan terbobot  dari  kinerja  setiap  alternatif  pada  semua  atribut,  mempercepat  dan  meningkatkan  akurasi  dalam  pemilihan  SLTA.  dari data awal menunjukan bahwa 60 orang siswa yang mengisi angket terdapat sebanyak 80% siswa SMP N 4 Kota Solok  mengalami kesulitan dalam menentukan SLTA yang akan mereka pilih. Setelah penerapan SPK, tingkat kesulitan tersebut berkurang signifikan menjadi 15%. Dari 8 SLTA yang ada maka SPK ini merekomendasiakn SMAN 1 Kota Solok sebagai yang paling direkomendasikan dengan nilai 100 dan yang terendah dengan nilai 74,6 untuk  MAN Kota Solok. Dengan rekomendasi yang dihasilkan dari SPK ini diharapkan siswa dapat membuat keputusan yang lebih tepat sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka.
Kata Kunci  Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Simple Additive Weighting (SAW), Pemilihan SLTA

## I. PENDAHULUAN
Sekolah  Menengah  Atas  (SLTA)  ialah  sebuah  tingkat  pendidikan  di  Indonesia  yang  wajib  dilalui  oleh  siswa  jika  ingin bersekolah  selama  12  tahun  sesuai  anjuran  pemerintah.  Tahap  ini  dilakukan  setelah  lulus  dari  Sekolah  Menengah  Pertama (SMP).[1] Untuk masuk SLTA pada saat ini cukup sulit, karena siswa harus memilih atu sekolah, jika tidak lolos pilihan maka siswa  tersebut  tidak  akan  bisa  melanjutkan  SLTA.  Masa  SLTA  juga  merupakan  fase  akhir  seseorang  memasuki  usia  remaja, sehingga siswa harus cermat dalam memilih SLTA agar siswa tidak merasa salah memilih sekolah.
Pada saat melakukan wawancara dengan beberapa mahasiswa pascasarjana dari SMPN 4 Kota Solok, siswa menceritakan kebingungan dalam menentukan SLTA di kota Solok karena siswa tidak ingin salah dalam menentukan pilihan sekolah, sehingga siswa  membutuhkan  rekomendasi  SLTA  sesuai  dengan  keinginannya.  Rekomendasi  mampu  meyakinkan  orang  lain  bahwa sesuatu  yang  dipilih  tersebut  sudah  benar  dan  layak.  Berdasarkan  apa  yang  siswa  katakan  siswa  mengalami  keraguan  dalam memilih SLTA karena beberapa hal, yaitu akreditasi  SLTA, jarak dari rumah, [2]Biaya masuk sekolah, sarana prasarana yang disediakan sekolah, dan ekstrakurikuler di sekolah[3]. Oleh karena itu, agar tidak terjadi lagi keraguan siswa SMP dalam memilih SLTA maka perlu dibangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan menerapkan metode pemeringkatan[4].
SPK menyediakan informasi, pemodelan, dan manipulasi data.[5][6] Sistem tersebut dimanfaatkan untuk membantu dalam pengambilan keputusan pada keadaan yang tidak terstruktur,[7] di mana tidak ada yang tahu persis bagaimana keputusan harus

## 35 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
dibuat.[8][9]  Metode  yang  penulis  gunakan  untuk  mencari  alternatif  solusi  adalah  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW),[10] karena  metode SAW lebih  menghemat  waktu  digunakan pada perhitunganya [11][12]. Konsep  utama pada SAW adalah  menentukan bobot kriteria yang ada pada setiap alternatif[13], lalu normalkan, dan hitung nilai bobot preferensi yang akan dibandingkan dengan semua alternatif[14][15]. implementasi algoritma SAW dengan implementasi bahasa pemrograman berbasis  web  yaitu  database  php  dan  mysql[16].  Bahasa  pemrograman  php  memiliki  framework  yang  sangat  bagus  dalam membagun sebuah web karena ringan dan memiliki kecepatan serta terdapat featur yang lengkap[17]. Framework laravel yang digunakan pada  aplikasi SPK ini[18].  Aplikasi berbasis  web dapat  diakses  melalui berbagai  perangkat  dan platform  dengan dukungan  web browser.[19] Pengguna dapat  menggunakan  perangkat apa pun, termasuk  komputer, tablet, atau ponsel  pintar untuk mengakses aplikasi tanpa khawatir tentang perbedaan sistem operasi[20].

## II. PENELITIAN TERKAIT
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  meneliti  permasalahan  serupa  menggunakan  Simple  Additive  Weighting  (SAW) sebagai  algoritma  pemrograman  untuk  mengambil  keputusan  diantaranya.  Pada  artikel    yang  di  buat  N.  D.  Apriani,  N. Krisnawati,  and  Y.  Fitrisari    menjelaskan  pada  SMKN  1  Kadipaten  menekankan  pentingnya  guru  profesional  untuk meningkatkan  kualitas  pendidikan.  Mereka  mendorong  peningkatan  kinerja  guru  dengan  memonitor  tugas  dan  menerapkan standar  kompetensi.  Penggunaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) diimplementasikan untuk menilai dan meranking guru terbaik. SAW dipilih karena dapat memberikan bobot pada setiap atribut, memudahkan  perankingan,  dan  membantu  pengambil  keputusan.  Harapannya,  metode  ini  dapat  memberikan  penilaian  yang lebih  tepat  dan  hasil  yang  maksimal  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan[21].  Sedangkan  R.  F.  Ramadhan  and  A.  A. Widodo yang terbit pada J. Sist. Inf. dan Inform. , vol. 1, no. 2 menjelaskan tentang mahasiswa sebagai produk perguruan tinggi, memiliki  peran  kunci  dalam  mengarahkan  masa  depan  bangsa.  Kualitas  pendidikan  tinggi  menjadi  fokus  utama  karena keterkaitannya yang erat dengan mahasiswa. Mereka diharapkan dapat berkontribusi signifikan pada kemajuan negara. Penilaian prestasi  mahasiswa  menjadi penting, terutama di era revolusi industri 4.0, di  mana  teknologi berperan besar. Metode Simple Additive Weighting digunakan untuk  menghasilkan  keputusan penilaian  yang valid dengan kriteria  kombinasi akademik dan non-akademik. Studi ini menemukan tiga mahasiswa terbaik berdasarkan kriteria tersebut.[22]. Pada artikel yang di buat M. Y. Fathoni, D. Darmansah, and D. Januarita menitik beratkan pada Penentuan siswa teladan di SMK Telkom Purwokerto adalah proses penilaian yang vital untuk meningkatkan semangat belajar siswa. Penghargaan kepada siswa terbaik diharapkan dapat memotivasi  prestasi  belajar  mereka.  Untuk  mencapai  perhitungan  yang  cepat  dan  akurat,  diperlukan  sistem  manajemen pengambilan keputusan. Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan dalam studi kasus di SMK Telkom Purwokerto untuk  menilai  prestasi  belajar  siswa.  Sistem  informasi  ini  diharapkan  memberikan  kemudahan  dalam  memilih  kriteria  dan menentukan siswa terbaik, menjadikannya alat bantu yang efektif di sekolah.[23]. J. D. Manik, A. R. Samosir, and M. Mesran menjelaskan program magang di Universitas Budi Darma di Sumatera Utara menjadi gerbang awal bagi pelajar memahami dunia kerja. Meski diwajibkan oleh SMK, peningkatan pendaftar menjadi masalah, diperlukan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan dalam SPK untuk memberikan peringkat pada siswa magang. Romando Saragih menduduki peringkat pertama dengan nilai 0,9760 dalam implementasi metode SAW pada SPK. Sistem ini membantu mengatasi tantangan pengelolaan pendaftaran siswa magang secara efisien.[24]. Penulis R. Pamugi, N. Enjelita, and B. Saragih menjelaskan Sistem Manajemen Mess adalah perangkat lunak inovatif yang menyederhanakan aktivitas terkait mess, termasuk perencanaan  makan,  pemesanan  makanan,  manajemen  inventaris,  dan  penagihan.  Dikembangkan  menggunakan  PHP  dan MySQL,  sistem  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  kekacauan  beban  kerja  staf,  meningkatkan  efisiensi,  dan  meminimalkan kesalahan.  Penelitian  ini  berfokus  pada  desain  dan  implementasinya,  memanfaatkan  pengembangan  perangkat  lunak  tangkas untuk fleksibilitas. Fiturnya meliputi perencanaan menu, pemesanan makanan, manajemen inventaris, dan penagihan.[25]

## III. METODE PENELITIAN

## 3.1 Metode SAW
Metode SAW (Simple Additive Weighting) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multi-kriteria yang digunakan untuk memilih alternatif terbaik dari sejumlah kriteria yang telah ditentukan. Metode ini melibatkan atribut dan bobot kriteria untuk mengevaluasi alternatif dan memberikan nilai akhir untuk setiap alternatif. Metode SAW juga diartikan sebagai Metode penjumlahan  terbobot[26].  Dasar  dari  metode  SAW  adalah  untuk  menemukan  jumlah  terbobot  dari  peringkat  kinerja  pada alternatif yang ada dari semua kriteria[27]. Metode ini menggunakan langkah perhitungan normalisasi matriks keputusan (X) ke skala yang dapat dibandingkan dengan semua peringkat alternatif[28]. Ada dua jenis kriteria, yaitu nilai tertinggi disebut sebagai manfaat sedangkan biaya memprioritaskan nilai terendah sebagai tolok ukur penilaian[29]. Alur kerja metode SAW terlihat pada gambar 1 dibawah ini:

## Gambar 1. Alur kerja metode SAW
Pada gambar 1 menjelaskan langkah demi langkah penggunaan metode SAW  meliputi[24]:
1. Tentukan kriteria (C) yang akan dijadikan patokan dalam pengambilan keputusan.
2. menetapkan nilai bobot (W) dari masing-masing kriteria yang telah ditentukan.
3. menetapkan nilai peringkat kesamaan untuk setiap alternatif dari semua kriteria [30].
4. Menghitung matriks keputusan berdasarkan kriteria (C), setelah itu perhitungan matriks yang dinormalisasi berdasarkan persamaan disesuaikan dengan jenis atribut (cost or benefit), sehingga hasil yang diperoleh dinormalisasi kinerja Value Matrix (rij).

## Keuntungan ketika jik j atribut keuntungan

## Biaya ketika j adalah atribut cost
5. Hasil  perkalian  Matriks  (R)  yang  dinormalisasi  kemudian  ditambahkan  ke  vektor  bobot  setelah  disortir,  sehingga terdapat nilai alternatif tertinggi sebagai solusi terbaik.
Deskripsi: VI: peringkat pada alternatif Wj: nilai bobot pada setiap kriteria RIJ: Peringkat kinerja yang dinormalisasi

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil
Hasil dari penelitian ini menjelaskan bahwa dari 8 alternatif yang tersedia lalu dilakukan perhitungan menggunakan algoritma SAW maka di rekomendasikan beberapa sekolah dengan peringkat dari tertinggi ke terendah sebagai berikut.
TABLE 1.
DAFTAR ALTERNATIF SEKOLAH No  Kode Alternatif Alternatif Nama 1. A01 SMAN 1 Kota Solok 2. A02 SMAN 2 Kota Solok 3. A03 SMAN 3 Kota Solok 4. A04 SMAN 4 Kota Solok 5. A05 SMKN 1 Kota Solok 6. A06 SMKN 2 Kota Solok 7. A07 SMKN 3 Kota Solok 8. A08 MAN Kota Solok

## 37 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)

## TABLE 2.
HASIL PERHITUNGAN SAW No Alternatif Hasil Peringkat 1. A05 100 1 2. A03 100 2 3. A02 100 3 4. A01 100 4 5. A08 92,4 5 6. A06 80,3 6 7. A04 80,3 7 8. A07 74,6 8
Dari  tabel  1  disajikan  tentang  alternatif  SLTA  yang  akan  dipilih  dimana  terapat  8  buah  sekolah,  sedangkan  pada  tabel  2 menunjukan hasil dari penggunaan algoritma Simple additive weighting yaitu SLTA dengan kode A05 SMA N 1 Kota solok dengan hasil tertinggi di kuti SMAN 3 Kota Solok dan SLTA di urutan terakhir dengan nilai 74,6 yaitu MAN Kota solok.

## 4.2. Pembahasan
1. Metode perhitungan SAW
Dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan metode SAW terdapat beberapa tahapan sebagai berikut :
a. Tentukan kriteria CJ dan jenis kriteria (manfaat / biaya)
Tahap awal  dalam  metode  SAW adalah  menentukan  kriteria  dan jenisnya  Kriteria. Kriteria  dan jenis kriteria  dalam pemilihan SLTA di kota Solok disajikan pada Tabel 3.
TABEL 3.

## PENENTUAN KRITERIA
Tidak Kriteria Nama Kriteria Cj Kriteria Jenis 1. Akreditasi C01 Manfaat 2. Jarak C02 Biaya 3. Biaya Masuk C03 Biaya 4. Ekstrakurikuler C04 Manfaat 5. Sarana & Prasarana C05 Manfaat
Pada tebel 3 terdapat 2 buah jenis kriteria biaya dan 3 buah jenis kriteria manfaat
b. Tentukan tingkat kepentingan (bobot) masing-masing kriteria
Setiap  kriteria  harus  ditentukan  nilai  bobotnya.  Penentuan  nilai  bobot  dilakukan  untuk  menentukan  tingkat kepentingan masing-masing kriteria. Kriteria yang memiliki tingkat kepentingan tertinggi akan menerima nilai bobot yang tinggi. Nilai bobot masing-masing kriteria disajikan pada Tabel 4.
TABEL 4.
KRITERIA PEMBOBOTAN Tidak Kriteria Cj Bobot Wj Bobot 1. C01 W01 23 2. C02 W02 38 3. C03 W03 11 4. C04 W04 18 5. C05 W05 10
Pada tabel 4 menjelaskan terdapat 5 kiteria dan 5 botot setiap kriteria memiliki bobot yang berbeda c. Tentukan crips/limits (nilai kriteria)
setiap kriteria Crips (nilai kriteria) berisi kode kriteira, deskripsi, bobot. Crips adalah opsional, yaitu, sebagai pembatas nilai setiap kriteria.
1) Akreditasi
Akreditasi Crips (nilai kriteria) ditunjukkan pada Tabel 5.
TABEL 5.
TABEL AKREDITASI CRIPS Tidak  Kriteria Kode Kriteria Nama Crips Bobot 1. C01 Akreditasi A 5 2. C01 Akreditasi B 4 3. C01 Akreditasi C 3
Pada tabel 5 dari kriteria akreditasi dimana nilai bobotnya dari 5 untuk A, 4 untuk B dan 5 untuk C
2) Jarak Jarak cripeds (nilai kriteria) ditunjukkan pada Tabel 6.
TABEL 6. CRIPS JARAK No Kriteria Kode Kriteria Nama Crips Bobot 1. C02 jarak 1-5 km 3 2. C02 jarak >5- 10km 4 3. C02 jarak >10km 5
Pada tabel 2 menjelaskan tentang jarak dimana botot tertinggi 5 dengan jarak >10 km, sedangkan jarak antara 5 sampai 10 Km itu memiliki bobot 4.
3) Biaya masuk
Crips (nilai kriteria) Biaya masuk akreditasi ditunjukkan pada Tabel 7.
TABEL 7. BIAYA MASUK CRIPS No Kriteria Kode Kriteria Nama Crips Bobot 1. C03 Biaya Masuk 1.000.000- 1.250.000 3 2. C03 Biaya Masuk >1.250.000- 1.500.000 4 3. C03 Biaya Masuk >1.500.000 5
Pada tabel 7 ini bobot terendah ditentukan berdasarkan biaya kuliah terendah yaitu antara 1.000,000  sampai 1.250.000 4) Ekstrakurikuler Crips (nilai kriteria) disajikan pada Tabel 8.
TABEL 8. EKSTRAKURIKULER CRIPS No Kriteria Kode Kriteria Nama Crips Bobot 1. C04 Ekstrakurikule r Lengkap 5 2. C04 Ekstrakurikule r Cukup Lengkap 4 3. C04 Ekstrakurikule r Tidak Lengkap 3
Ekstra kurikuler yang ada disekolah juga menentukan minat calon siswa, maka dari tabel 8 dapat di uraikan bahwa fasilitas ekstrakurikulier yang lengkap di beri bobot tertinggi yaitu 5
5) Sarana & Prasarana Crips (nilai kriteria) sarana & prasarana ditunjukkan pada Tabel 9.
TABEL 9. CRIPS SARANA & PRASARANA No Kriteria Kode Kriteria Nama Crips Bobot 1. C05 Sarana & Prasarana Lengkap 5 2. C05 Sarana & Prasarana Cukup Lengkap 4 3. C05 Sarana & Prasarana Tidak Lengkap 3
Sarana dan prasarana pendukung kegiatan belajar mengajar juga menjadi barometer bagi calon siswa untuk memilih sekolah tersebut dimana fasilitas sapras yang tidak lengkap di beri bobot 3
d. Menentukan Data Alternatif
Data Alternatif adalah alternatif yang akan dihitung dan dipilih sebagai alternatif terbaik. Data Alternatif biasanya berisi kode dan nama. Hal-hal lain dapat menyesuaikan dengan studi kasus. Tabel data alternatif disajikan pada tabel 10.
TABEL 10.
DATA ALTERNATIF No  Kode Alternatif Alternatif Nama 1. A01 SMAN 1 Kota Solok 2. A02 SMAN 2 Kota Solok 3. A03 SMAN 3 Kota Solok 4. A04 SMAN 4 Kota Solok
5. A05 SMKN 1 Kota Solok 6. A06 SMKN 2 Kota Solok 7. A07 SMKN 3 Kota Solok 8. A08 MAN Kota Solok
Tabel 8 menyajikan tentang kode berdasarkan sekolah berbeda beda di urukan dengan A01 sampai A08 e. Menentukan Peringkat Kecocokan Setiap Alternatif Pada Kriteria (Tabel Matriks Keputusan)
Tabel  mengonversi  nilai  kualitas  menjadi  nilai  numerik  untuk  menentukan  kriteria  yang  cocok  dengan  peringkat  dengan alternatif. Nilai alternatif disajikan pada Tabel 11.
TABEL 11. KRITERIA KECOCOKAN PERINGKAT (MATRIKS KEPUTUSAN) No Alternatif kode Kode Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 1. A01 5 3 4 5 5 2. A02 5 3 4 5 5 3. A03 5 3 4 5 5 4. A04 4 4 4 4 4 5. A05 5 3 4 5 5 6. A06 4 4 4 4 4 7. A07 4 5 4 4 4 8. A08 5 3 4 4 3
Tahapan Normalisasi Bobot
R11  = = 5 max(5,5,5,4,5,4,4,5) = 1 5 5
R21  = =
5 max(5,5,5,4,5,4,4,5) = 1 5 5 R31  = =
5 max(5,5,5,4,5,4,4,5) = 1 5 5 R41  = =
4 max(5,5,5,4,5,4,4,5) = 0,8 4 5 R51  = = 5 max(5,5,5,4,5,4,4,5) = 1 5
5
R61  = = 4 max(5,5,5,4,5,4,4,5) = 0,8 4 5 R71  = = 4 max(5,5,5,4,5,4,4,5) = 0,8 4 5 R81  = = 5 max(5,5,5,4,5,4,4,5) = 1 5 5
R12  = = min⁡(3,3,3,4,3,4,5,3)
3 = 1 3 3
R22  = = min⁡(3,3,3,4,3,4,5,3)
3 = 1 3 3
R32  = = min⁡(3,3,3,4,3,4,5,3)
3 = 1 3
3 R42  = = min⁡(3,3,3,4,3,4,5,3)
4 = 0,75 3 4 R52  = = min⁡(3,3,3,4,3,4,5,3)
3 = 1 3 3
R62  = = min⁡(3,3,3,4,3,4,5,3)
4 = 0,75 3 4 R72  = = min⁡(3,3,3,4,3,4,5,3)
5 = 0,6 3 5
R82  = = min⁡(3,3,3,4,3,4,5,3)
3 = 1 3 3
R13  = = min⁡(4,4,4,4,4,4,4,4)
4 = 1 3
3 R23  = = min⁡(4,4,4,4,4,4,4,4) 4 = 1 3 3 R33  = = min⁡(4,4,4,4,4,4,4,4) 4 = 1 3 3
R53  = = min⁡(4,4,4,4,4,4,4,4)
4 = 1 3 3 R63  = = min⁡(4,4,4,4,4,4,4,4) 4 = 1 3 3 R73  = = min⁡(4,4,4,4,4,4,4,4) 4 = 1 3 3 R83  = = min⁡(4,4,4,4,4,4,4,4) 4 = 1 3 3 R14  = = 5 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,4) = 1 5 5 R24  = = 5 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,4) = 1 5 5 R34  = = 5 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,4) = 1 5 5 R44  = = 4 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,4) = 0,8 4 5 R54  = = 5 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,4) = 1 5 5 R64  = = 4 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,4) = 0,8 4 5 R74  = = 4 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,4) = 0,8 4 5 R84  = = 4 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,4) = 0,8 4 5 R15  = = 5 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,3) = 1 5 5
R25  = = 5 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,3) = 1 5 5 R35  = = 5 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,3) = 1 5
5
R45  = =
4 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,3) = 0,8 4 5
R55  = = 5 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,3) = 1 5 5 R65  = = 4 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,3) = 0,8 4 5
R43  = = min⁡(4,4,4,4,4,4,4,4)
4 = 1 3 3 R75  = = 4 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,3) = 0,8 4 5 R15  = = 3 max⁡(5,5,5,4,5,4,4,3) = 0,6 3 5
Hasil normalisasi bobot (R) ditunjukkan pada Tabel 12.
TABEL 12. NORMALISASI N0 Alternatif Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 1. A01 1 1 1 1 1 2. A02 1 1 1 1 1 3. A03 1 1 1 1 1 4. A04 0,8 0,75 1 0,8 0,8 5. A05 1 1 1 1 1 6. A06 0,8 0,75 1 0,8 0,8 7. A07 0,8 0,6 1 0,8 0,8 8. A08 1 1 1 0,8 0,6
Tahap Peringkat Pada tahap peringkat, dengan cara mengalikan bobot kriteria dengan setiap baris Matriks Nilai yang dinormalisasi. Berikut adalah Formula tahap peringkat:
Proses pemeringkatan dengan menggunakan bobot yang telah diberikan oleh pengambil keputusan V1 = (1)(23) + (1)(38) + (1)(11) + (1)(18) + (1)(10) = 100 V2 = (1)(23) + (1)(38) + (1)(11) + (1)(18) + (1)(10) = 100 V3 = (1)(23) + (1)(38) + (1)(11) + (1)(18) + (1)(10) = 100 V4 = (0,8)(23) + (0,75)(38) + (1)(11) + (0,8)(18) + (0,8)(10) = 80,3 V5 = (1)(23) + (1)(38) + (1)(11) + (1)(18) + (1)(10) = 100 V6 = (0,8)(23) + (0,75)(38) + (1)(11) + (0,8)(18) + (0,8)(10) = 80,3 V7 = (0,8)(23) + (0,6)(38) + (1)(11) + (0,8)(18) + (0,8)(10) = 74,6 V8 = (1)(23) + (1)(38) + (1)(11) + (0,8)(18) + (0,6)(10) = 92,4
Berdasarkan penilaian, hasil diperoleh pada Tabel 13.
TABEL 13. TABEL PERHITUNGAN Tidak  Alternatif Hasil Peringkat 1. A05 100 1 2. A03 100 2 3. A02 100 3 4. A01 100 4 5. A08 92,4 5 6. A06 80,3 6 7. A04 80,3 7 8. A07 74,6 8
Pada table 13 menjelaskan pengurutan hasil peringkat dari yang nilai tertinggi ke terendah dari 8 sekolah yang sudah ditentukan sebelumnya dimana sekolah dengan kode A05 Memiliki bobot tertinggi.
2. Implementasi
implementasi SAW menggunakan bahasa pemrograman php berbasis web dan database mysql, hasil aplikasi setelah dijalankan sebagai berikut.

## a. Tampilan Login Admin
Gambar 2. Admin Login View
Pada Gabar 2. Admin login page digunakan untuk pengelolaan fitur yang ada, untuk masuk ke dashboard maka user harus login dengan memasukkan username dan password.
b. Tampilan Menu Utama Admin
Gambar 3. Menu Utama Admin VIew
Pada  gambar  3  menunjukan  bahwa  Halaman  setelah  login  maka  penguna  akan  di  redirect  ke  menu  utama  yang menampilkan informasi umum tentang aplikasi.
c. Masukkan pengguna
Gambar 4. Masukkan Pengguna
Gambar 4 menjelaskan sebuah form entri data penguna untuk membuat akun dapat mengakses aplikasi, data yang di
butuhkan berupa nama, password, email, no hp, alamat dan tanggal lahir.
d. Alternatif input
Gambar 5. Masukan Alernatif
Pada gambar 5 ini berisi tentang Form entri data alternatif yang akan digunakan, terdiri dari kode dan nama alternatif lalu tombol save untuk menyimpan hasilnya
e. Kriteria Input
Gambar 6. Kriteria Input
Kriteria yang dimasukan terdiri dari kode, nama, kategori dan berat. Kategori terdiri dari dua bagian: manfaat(benefit) dan biaya(cost)
f. Masukkan sub kriteria
Gambar7. Sub Kriteria Input
Pada  gabmar  7  ini  setelah  kriteria  ditentukan,  kemudian  dibuat  sub  kriteria  dimana  data  yang  dimasukkan  kode antaralain, kriteria nama, nilai dan deskripsi
g. Input nilai faktor
Gambar 8. Masukkan Nilai Vactor
Gambar 8 merupakan form tambah data nilai faktor Dimana pengguna akan memilih alternatif lalu  mengisi 5 faktor diantaranya dari akreditasi, jarak, biaya masuk, ekstrakurikulier dan sarana prasarana sekolah.
h. Peringkat Hasil
Gambar 9. Peringkat Hasil
Dari  hasil  implementasi  algoritma    Simple  additive  weighting  yang  disajikan  pada  gambar  9  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan database Mysql, diperoleh hasil bahwa SMAN 1 Kota Solok memiliki nilai tertinggi yaitu 100 dan yang terendah dengan nilai 74,6 untuk MAN Kota Solok.

## V. KESIMPULAN
SLTA merupakan jenjang pendidikan bagi siswa yang telah lulus SMP, namun melanjutkan ke SLTA saat ini cukup sulit. Proses seleksi SLTA oleh siswa SMP melibatkan pertimbangan seperti akreditasi sekolah, jarak dari rumah, biaya masuk, sarana prasarana, dan ekstrakurikuler. Keraguan dalam memilih SLTA dapat diatasi dengan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). memungkinkan pemilihan SLTA dilakukan lebih cepat, dan terukur  dalam  memilih  SLTA  sesuai  dengan  preferensi  dan  kebutuhannya.  sebelum  penerapan  SPK    ini  dari  60  siswa  yang mengisi angket terdapat sebanyak 80% siswa SMP N 4 Kota Solok mengalami kesulitan untuk menentukan SLTA yang akan mereka pilih. Setelah diterapkan SPK ini keraguan siswa untuk  memilih  SLTA berkurang signifikan menjadi 15%. Adapun beberapa saran yang dapat disampaikan guna pengembangan sistem dimasa yang akan datang dapat mengembangkan dengan mengunakan dua metode untuk mendapatkan hasil yang lebih maksimal selain itu aplikasi yang sudah di bangun menggunakan pemrograman web untuk tampilan bisa di optimalkan mengunakan resposive sehingga bisa di akses menggunakan smartphone tanpa ada bagian yang terpotong atau berhimpitan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  rekan-rekan  penulis,  siswa,  dan  perangkat  SMPN  4  Kota  Solok,  serta  Universitas  Mahaputra Muhammad Yamin. Penghargaan khusus untuk Kepala LP3M dan Ketua Prodi Manajemen Informatika atas dukungan yang luar biasa, sehingga penulisan ini dapat berjalan dengan baik. Terima kasih atas kerjasama dan kontribusi semua pihak

## Putri, Implementasi Algoritma Simple Additive Weighting …| 44

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  R.  Ahmad,  M.  Salim,  and  S.  PNua,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dalam  Pemilihan Sekolah  Ramah  Anak,” Bull.  Inf.  Technol.  … ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  146–151,  2023,  [Online].  Available: https://journal.fkpt.org/index.php/BIT/article/view/618%0Ahttps://journal.fkpt.org/index.php/BIT/article/download/61 8/356
[2] W.  E.  Sari,  M.  B,  and  S.  Rani,  “Perbandingan  Metode  SAW  dan Topsis  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerima  Beasiswa,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  52–58,  2021,  doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.1027.
[3] T. Panggabean, M. Mesran, and Y. F. Manalu, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, p. 1667, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3146.
[4] A. G. Anto, H. Mustafidah, and A. Suyadi, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) di Universitas Muhammadiyah Purwokerto (Decision,” Juita , vol. 3, no. 1, pp. 193–200, 2019.
[5] Sofin Rendian Novianto and Imam Husni al Amin, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Karyawan  Teladan,” Elkom ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  172–181,  2023,  [Online].  Available: https://journal.stekom.ac.id/index.php/elkom■page172
[6] M.  Puspa,  “Decision  Support  System  For  Supplementary  Food  Recipients  (PMT)  By  Using  The  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Method,” J.  Tek.  Inform.  C.I.T ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  37–44,  2019,  [Online].  Available: www.medikom.iocspublisher.org/index.php/JTI
[7] W. Supriyanti, “Comparative analysis of the sensitivity test of the SAW and WP methods in scholarship selection,” J. Tek. Inform. C.I.T Medicom , vol. 15, no. 2, pp. 84–95, 2023, doi: 10.35335/cit.vol15.2023.471.pp84-95.
[8] E. Nurafliyan Susanti et al. , “Implementasi Metode Simple Additive Weighting untuk Menentukan Penerima Bantuan Rumah Tidak Layak Huni pada Desa Cikeusik,” vol. 08, pp. 2657–1501, 2023.
[9] R. T. Aldisa, F. Nugroho, M. Mesran, S. A. Sinaga, and K. Sussolaikah, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Sales Terbaik Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 4, pp. 548–556, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1955.
[10] D.  Librado,  T.  Prabawa,  and  H.  A.  Triyanto,  “Klasterisasi  Penerima  Bantuan  Sosial  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 30, 2023, doi: 10.26798/jiko.v7i1.677.
[11] T. Khaerani Janubiya, S. Andryana, I. Diana Sholihati, U. Nasional Jl Sawo Manila No, and J. Selatan, “E-Recruitment Menggunakan Metode Simple Additive Weighting dan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Sains Komput. Inform. (J- SAKTI , vol. 6, no. 1, pp. 161–171, 2022.
[12] D. Cahya  Purnomo, M. Yanti, and A. P. Widyassari,  “Pemilihan Produk Skincare  Remaja  Milenial Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS , vol. 3, no. 01, pp. 32–41, 2021.
[13] D.  K.  Pramudito,  N.  Ahmad,  R.  Suwanda,  M.  Zakaria,  and  L.  Judijanto,  “Designing  an  E-Recruitment  Information System Using Simple Additive Weighting Method for Employee Recruitment in Banking Industry,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 5, no. 4, pp. 19–25, 2023, doi: 10.60083/jidt.v5i4.411.
[14] H. Mustofa, Niswatin, Sudirman, and S. Bakhri, “Employee Performance Assessment Using Simple Additive Weighting (Saw) Method,” pp. 1157–1162, 2023, doi: 10.46254/bd05.20220356.
[15] E.  F.  Wati,  “Penerapan  Metode  SAW  Dalam  Menentukan  Lokasi  Usaha  (Embun  Fajar  Wati)  |241  Universitas  Bina Sarana Informatika Jl,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 1, p. 21231170, 2021.
[16] S. K. Prajapathi and N. Pandey, “Design and Implementation of a Web-Based Canteen Management System using PHP and MySQL,” Int. J. Res. Publ. Rev. , vol. 4, no. 3, pp. 1140–1144, 2023, doi: 10.55248/gengpi.2023.32487.
[17] M. Zamri, H. Pandia, and S.  Mahara  Asat,  “Sistem Pakar  Diagnosa Penyakit Maag dan Usus Buntu Berbasis Web,” JEKIN - J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 24–34, 2022, doi: 10.58794/jekin.v2i1.90.
[18] J. Pernando, “Sistem Absensi Online Berdasarkan GPS Menggunakan Framework Laravel,” JEKIN - J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 39–49, 2021, doi: 10.58794/jekin.v1i1.23.
[19] S. Sotnik, V. Manakov, and V. Lyashenko, “Overview: PHP and MySQL Features for Creating Modern Web Projects,” Int. J. Acad. Inf. Syst. Res. , vol. 7, no. 1, pp. 11–17, 2023, [Online]. Available: www.ijeais.org/ijaisr
[20] Jafrudin and Y. H. Putra, “Innovation Development of Web-Based Dormitory Information System at Boarding School SMA  Terpadu  Krida  Nusantara,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  879,  no.  1,  2020,  doi:  10.1088/1757- 899X/879/1/012041.
[21] N.  D.  Apriani,  N.  Krisnawati,  and  Y.  Fitrisari,  “Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  SAW Dalam Pemilihan Guru Terbaik,” J. Autom. Comput. Inf. Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 37–45, 2021, doi: 10.47134/jacis.v1i1.5.
[22] R.  F.  Ramadhan  and  A.  A.  Widodo,  “Penilaian  Mahasiswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  Berbasis  Decision  Support  System,” J.  Sist.  Inf.  dan  Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  90–97,  2022,  doi: 10.33379/jusifor.v1i2.1695.
[23] M. Y. Fathoni, D. Darmansah, and D. Januarita, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Teladan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada SMK Telkom Purwokerto,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 346–353, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1202.
[24] J. D. Manik, A. R. Samosir, and M. Mesran, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting dalam Penerimaan Siswa Magang Pada Universitas Budi Darma,” sudo J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 51–59, 2022, doi: 10.56211/sudo.v1i2.14.

## 45 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
[25] R. Pamugi, N. Enjelita, and B. Saragih, “Design and development of a web-based teacher payroll system at Al- Hikmah Middle School Medan,” vol. 6, no. 4, pp. 277–284, 2022.
[26] Y. Yusman, S. Nadriati, and N. Putra, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan Pada Pt Pelindo I Mengunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw),” J.  Digit ,  vol.  12,  no.  1,  p.  12,  2022,  doi: 10.51920/jd.v12i1.213.
[27] S. Wijayanto and M. Fauzi, “Perancangan Aplikasi Berbasis Web dalam Merekomendasikan Laptop dengan Metode Simple Additive Weighting,” |Jurnal Ilmu Komput. JIK , vol. VI, no. 01, pp. 2–7, 2023.
[28] H. Ratnawati, A. Iskandar, Ahmed Abdulmajeed, Haryanto, and Ridha Nur Ilahi, “Decision Support System for Poor Student Aid Recipients Using the Analytical Hierarchy Process (AHP) Method,” Ceddi J. Educ. , vol. 2, no. 2, pp. 1–10, 2023, doi: 10.56134/cje.v2i2.43.
[29] B. Priyatna, A. Hananto, A. Solehudin, A. L. Hananto, and N. Heryana, “Determining the Formulation of Mosquito Repellent Production Raw Materials Using Simple Additive Weighting (SAW),” Int. J. Intell. Syst. Appl. Eng. , vol. 11, no. 6s, pp. 482–489, 2023.
[30] A. Firdonsyah, B. Warsito, and A. Wibowo, “Comparative Analysis of SAW and TOPSIS on Best Employee Decision Support System,” SinkrOn , vol. 7, no. 3, pp. 1067–1077, 2022, doi: 10.33395/sinkron.v7i3.11475.