## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PROSES SELEKSI PENERIMAAN CALON MAHASISWA BARU
(Studi Kasus: Prodi Teknik Informatika STIMIK Sepuluh Nopember Jayapura)
Sitti Nur Alam azkadzar@gmail.com
Program Studi Teknik Informatika STIMIK Sepuluh Nopember Jayapura

## ABSTRAK
Faktor  pendukung  suksesnya  proses  belajar  mengajar  di  suatu  perguruan  tinggi adalah kualitas input calon mahasiswa baru yang baik serta proses seleksi masuk yang baik dan benar. Semakin baik kualitas input calon mahasiswa baru yang diterima serta ditunjang dengan  proses  seleksi  yang  baik  maka  akan  sangat  membantu  keberhasilan  proses pembelajaran yang akan dilakukan.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengimplementasikan  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  dalam  proses  seleksi  calon  mahasiswa  baru  di  Program  Studi  Teknik Informatika  STIMIK  Sepuluh  Nopember  Jayapura.    Metode  SAW  merupakan  salah  satu metode  penyelesain  pada  Multi-Attribute  Decision  Making  (MADM).    Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua atribut.  Kriteria yang akan digunakan dalam proses seleksi calon mahasiswa baru ini sebanyak  6  (enam)  kriteria,  yaitu  Fotocopy  Ijasah  SMA  legalisir,  Nilai  Ujian  Nasional  (UN), Tahun Lulus, Nilai Ujian Wawancara, Test Tertulis dan Jurusan SLTA.
Hasil  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  peringkat/rengking  nilai  dari  setiap  calon mahasiswa  baru  yang  mendaftar  untuk  mengikuti  seleksi  masuk  di  Program  Studi  Teknik informatika  S1  STIMIK  Sepuluh  Nopember  Jayapura.    Berdasarkan  peringkat  nilai  yang dihasilkan,  panitia  seleksi  dapat  menentukan  calon  mahasiswa  baru  yang  dinyatakan  lolos seleksi  sesuai  standar  nilai  dan  atau  kuota  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  manajemen STIMIK Sepuluh Nopember Jayapura.
Kata kunci : STIMIK Spenop, SAW, Kriteria, Alternatif, Rengking

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1  Latar Belakang
Setiap  menjelang  tahun  akademik  yang baru, masing-masing perguruan tinggi melakukan proses  pendaftaran  dan  seleksi  terhadap  calon mahasiswa  baru  bagi  perguruan  tingginya. Proses  ini  dilakukan  dengan  tujuan  menyeleksi setiap  calon  mahasiswa  agar  didapatkan  calon mahasiswa  yang  sesuai  dengan  standard  dan kriteria yang telah ditentukannya.
Jika  calon  mahasiswa  yang  lulus  seleksi sesuai ataupun melebihi standard yang ditentukan  maka  hal  tersebut  diharapkan  akan sangat membantu dalam proses belajar mengajar  di  perguruan  tingginya,  yang  pada akhirnya  dapat  menghasilkan  lulusan  yang memiliki nilai kompetitif yang tinggi.
Seringkali angka Drop Out
(DO) mahasiswa di suatu perguruan tinggi relatif tinggi karena  salah  satu  aspek,  yaitu  proses  seleksi calon  mahasiswa  baru  yang  dilakukan  tidak memperhatikan  aspek  kualitas  calon  mahasiswa baru  tetapi  lebih  menitikberatkan  pada  aspek kuantitas  semata,  sehingga  calon  mahasiswa yang  diterima  mengalami  kesulitan  dalam menyelesaikan  studinya.    Untuk  itulah  proses seleksi  calon  mahasiswa  baru  seharusnya dilakukan  secara  baik  dan  konsisten  sesuai dengan aturan yang ditetapkan.

## 1.2  Ruang  Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian ini meliputi:
a.  Seleksi calon mahasiswa baru dilakukan pada Program  Studi  Teknik  Informatika  Sepuluh Nopember Jayapura.
b.  Kriteria  yang  akan  digunakan  untuk  seleksi calon  mahasiswa  baru  sebanyak  6  (enam) kriteria, yaitu:
1.  Fotocopy Ijasah SMA yang dilegalisir 2.  Nilai Ujian Nasional (UN)
3.  Tahun Lulus
4.  Nilai Ujian Wawancara
5.  Nilai Test Tertulis
6.  Jurusan SLTA
c.  Metode yang digunakan dalam proses seleksi penerimaan  calon  mahasiswa  baru  adalah Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)
yang merupakan sebuah metode penjumlahan terbobot.

## 1.3. Metode Penelitian
Tahapan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
a.  Melakukan  studi  literatur  untuk  mencari metode  yang  cocok  digunakan  dalam  proses seleksi calon mahasiswa baru
b.  Mengumpulkan  data  pendukung  berupa  data calon  mahasiswa  baru  pada  Program  Studi Teknik Informatika STIMIK Sepuluh
Nopember  Jayapura.    Data  calon  mahasiswa yang  digunakan  adalah  data  pada  Tahun Akademik 2014/2015
c.  Menentukan kriteria seleksi, bobot kriteria dan bobot  preferensi yang akan digunakan dalam proses seleksi calon mahasiswa baru
d.  Membuat  tabel  rating  kecocokan  setiap alternatif  untuk  setiap  kriteria.    Kemudian berdasarkan rating kecocokan tersebut dibuat matriks keputusan
e.  Berdasarkan  matriks  keputusan,  dilakukan normalisasi, dan selanjutnya melakukan proses perangkingan

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Multiple Attribute Decision Making (MADM)
Pada  dasarnya,  proses MADM dilakukan melalui  tiga  tahap,  yaitu  penyusunan  komponen- komponen situasi,  analisis, dan sitesis informasi. Pada tahap penyusunan komponen situasi, akan dibentuk  tabel  taksiran  yang  berisi  identifikasi alternatif  dan  spesifikasi  tujuan,  kriteria  dan atribut.
Tahap  analisis  dilakukan  melalui  dua langkah.    Pertama,  mendatangkan  taksiran  dari besaran  yang  potensial,  kemungkinan,  dan ketidakpastian yang berhubungan dengan
dampak-dampak  yang  mungkin  pada  setiap alternatif. Kedua, meliputi pemilihan dari preferensi  pengambil  keputusan  untuk  setiap nilai,  dan  ketidakpedulian  terhadap  resiko  yang timbul.
Demikian  pula,  ada  beberapa  cara  untuk menentukan  preferensi  pengambil  keputusan pada  setiap  konsekuen  yang  dapat  dilakukan pada  langkah  kedua.  Metode  yang  paling sederhana  adalah  untuk  menurunkan  bobot atribut  dan  kriteria  adalah  dengan  fungsi  utilitas atau penjumlahan terbobot. (Kusumadewi, 2006).
Secara  umum,  model  MADM  dapat didefinisikan:  Misalkan  A  =  {ai  |  i=  1,…,n  |  } adalah  himpunan  alternatif-alternatif  keputusan dan  C  =  {cj  |  j  =  1,…,m  |  }  adalah  himpunan tujuan  yang  diharapkan,  maka  akan  ditentukan alternatif  xo  yang  memiliki  derajat  harapan tertinggi  terhadap  tujuan-tujuan  yang  relevan cj.
(Kusumadewi, 2006).
Sebagian besar pendekatan MADM dilakukan  melalui  dua  langkah,  yaitu:  pertama, melakukan agregasi terhadap keputusan- keputusan  yang  tanggap  terhadap  semua  tujuan pada setiap alternatif; kedua melakukan perangkingan alternatif-alternatif keputusan tersebut berdasarkan hasil agregasi keputusan.
Dengan  demikian,  bisa  dikatakan  bahwa, masalah  Model MADM  adalah  mengevaluasi  m alternatif  Ai  (i=1,2,…,m)  terhadap  sekumpulan atribut atau kriteria Cj (j=1,2,…,n), dimana setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya.  Matriks  keputusan  setiap  alternatif terhadap  setiap  atribut,  X,  diberikan  sebagai: (Kusumadewi, 2006).
Dimana  xij  merupakan  rating  kinerja alternatif  ke-i  terhadap  atribut  ke-j.  Nilai  bobot yang  menunjukkan  tingkat  kepentingan  relatif setiap atribut, diberikan sebagai, W:

## W = { w1, w2, … , wn }
Rating  kinerja  (X),  dan  nilai  bobot  (W) merupakan  nilai  utama  yang  merepresentasikan preferensi absolute dari  pengambil  keputusan. Masalah MADM diakhiri dengan proses perangkingan  untuk  mendapatkan  alternatif terbaik yang diperoleh berdasarkan nilai
keseluruhan preferensi yang diberikan. (Kusumadewi, 2006).

## 2.2. Simple Additive Weighting Method (SAW)
Metode SAW sering  juga dikenal  dengan istilah  metode  penjumlahan  terbobot.    Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif pada semua atribut.  Metode SAW membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke suatu skala  yang dapat diperbandingkan dengan semua  rating  alternatif  yang  ada.  (Kusumadewi, 2006).    Formula  untuk  melakukan  normalisasi terlihat pada Persamaan 1 berikut:
... (1) dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi  dari  alternatif Ai pada  atribut Cj ; i=1,2,...,m  dan  j=1,2,...,n.    Nilai  preferensi  untuk setiap alternatif (Vi) ditunjukkan pada Persamaan 2 berikut:
……………….. (2)
Nilai Vi yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN 3.1. Penentuan Data Awal
Dalam  proses  seleksi  Calon  Mahasiswa Baru  pada  Program  Studi  Teknik  Informatika  S1 STIMIK  Sepuluh  Nopember  Jayapura  digunakan 6  (enam)  kriteria,  semua  kriteria  yang  tersebut adalah  kriteria  keuntungan  ( benefit ),  artinya semakin tinggi nilai kriteria  yang diperoleh setiap calon  mahasiswa  baru  maka  semakin  baik (semakin  besar  calon  mahasiswa  tersebut  untuk lolos seleksi).
K1 = Fotocopy Ijasah SLTA yang dilegalisir K2 = Nilai Ujian Nasional (UN) K3 = Tahun Lulus K4 = Nilai Ujian Wawancara K5 = Test Tertulis
K6 = Jurusan SLTA
Tabel  1  sampai  dengan  Tabel  6  berikut menunjukkan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  yang digunakan  dalam  proses  seleksi  penerimaan calon  mahasiswa  baru  pada  Program  Studi Teknik Informatika S1 STIMIK Sepuluh Nopember Jayapura.
Tabel  1.  Bobot  Nilai  Fotocopy  Ijasah  SLTA (K1)
Kriteria C1 Nilai Ada/Dilegalisir 10 Ada/Tidak Dilegalisir 7 Tidak Ada 0 Tabel 2. Bobot Nilai Ujian Nasional (K2) Kriteria C2 Nilai 80 – 100 10 70 - 79 7 ≤ 69 5 Tabel 3. Bobot Nilai Tahun Lulus (K3) Kriteria C3 Nilai ≤ 2 Tahun Terakhir 10 ≤ 4 Tahun Terakhir 7 > 4 Tahun 5

## Tabel 4. Bobot Nilai Test Wawancara (K4)
Kriteria C4 Nilai Baik 10 Cukup 7 Kurang 5 Tabel 5. Bobot Nilai Test Tertulis (K5) Kriteria C5 Nilai Baik 10 Cukup 7 Kurang 5

## Tabel 6. Bobot Nilai Jurusan SLTA (K6)
Kriteria C6 Nilai SMK TIK 10 IPA 7 Lainnya 5 Pihak  manajemen  Program  Studi  Teknik Informatika  S1  STIMIK  Sepuluh  Nopember Jayapura selaku pengambil keputusan menetapkan  bobot  untuk  setiap  kriteria  yang digunakan  seperti  terlihat  pada  Tabel  7.    Bobot kriteria  tersebut  diberikan  berdasarkan  tingkat
kepentingan  setiap  kriteria.    Semakin  tinggi  nilai bobot  yang  diberikan  pada  suatu  kriteria,  berarti semakin  penting  pula  kriteria  tersebut  dalam proses seleksi calon mahasiswa baru.

## Tabel 7. Bobot kriteria
Kriteria Bobot K1 = Fotocopy Ijasah SMA 10 % K2 = Nilai Ujian Nasional (UN) 15 % K3 = Tahun Lulus 20 % K4 = Nilai Test Wawancara 15 % K5 = Nilai Test Tertulis 20 % K6 = Jurusan SLTA 20 %
Berdasarkan  kriteria  dan  nilai  kriteria, dapat  dibentuk  rating  kecocokan  untuk  setiap alternatif,  dalam  hal  ini  calon  mahasiswa  baru, seperti  terlihat  pada  Tabel  8.    Data  yang ditampilkan  hanya  merupakan  sebagai  data calon  mahasiswa  baru  pada  Program  Studi Teknik  Informatika  STIMIK  Sepuluh  Nopember Jayapura pada Tahun Akademik 2014/2015.
Tabel  8.  Rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria
Alter- natif Kriteria & Nilai Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 Calon 1 10 10 10 7 7 7 Calon 2 10 7 10 7 7 10 Calon 3 10 7 10 7 5 7 Calon 4 10 10 10 7 7 7 Calon 5 10 10 10 7 10 5 Calon 6 10 7 10 7 5 5 Calon 7 10 7 10 7 10 5 Calon 8 10 7 10 7 7 10 Calon 9 10 7 10 7 10 7 Calon 10 10 7 10 7 10 7 Calon 11 10 7 10 7 5 7
Calon
12 10 7 10 7 7 10
Calon 13 10 7 10 7 5 7 Calon 14 10 7 10 7 7 7 Calon 15 10 7 10 7 7 5
Nilai  rating  kecocokan  pada  Tabel  8 merupakan  nilai  yang  diperolah  masing-masing calon  mahasiswa  baru  dan  disesuaikan  dengan bobot  nilai  pada  tiap  kriteria  yang  digunakan (Tabel 1 sampai Tabel 6).

## 3.2. Pembahasan a. Proses Perhitungan
Berdasarkan nilai masing-masing alternatif untuk  setiap  kriteria  seperti  ditunjukkan  pada Tabel  8,  dapat  dibentuk  matriks  keputusan (matriks X) sebagai berikut:
Dengan  menggunakan  Persamaan  1, matriks X dapat dinormalisasi. Proses normalisasi  dilakukan  terhadap  setiap  alternatif yang  ada.    Berikut  ditampilkan  sebagian  proses normalisasi terhadap setiap alternatif pada matrik X:
Dari  proses  normalisasi  matrik  X  dapat diperoleh  matriks  ternomalisasi  R  sebagai berikut:

## Matrik R (matrik ternormalisasi)
Dengan  menggunakan  Persamaan  2  dan bobot kriteria yang telah ditentukan pada Tabel 7, dapat  dilakukan  proses  perangkingan  sehingga diperoleh  hasil  seperti  terlihat  pada  Tabel  9 berikut.

## Tabel 9. Hasil Perengkingan
Calon Nilai Akhir Calon 1 88.00 Calon 2 89.50 Calon 3 79.50
Calon 4 88.00 Calon 5 90.00 Calon 6 75.00 Calon 7 85.50 Calon 8 89.50 Calon 9 89.50 Calon 10 89.50 Calon 11 79.50 Calon 12 89.50 Calon 13 79.50 Calon 14 83.50 Calon 15 79.50
Berdasarkan  hasil  perengkingan  pada Tabel  9,  maka  panitia  dan  atau  manajemen STIMIK  Sepuluh  Nopember  Jayapura  dapat mengambil  kesimpulan  yang  berkaitan  dengan calon  mahasiswa  baru  mana  saja  yang  akan diterima  pada  Program  Studi  Teknik  Informatika S1.

## b. Skema Tabel
Guna
membangun aplikasi sistem pendukung  keputusan  seleksi  calon  mahasiswa baru,  pada  Program  Studi  Teknik  Informatika  S1 STIMIK  Sepuluh  Nopember  Jayapura,  maka terlebih  dahulu  dibuat  skema  tabel  yang dibutuhkan.  Gambar 1 berikut merupakan skema tabel  yang  dibutuhkan.    Skema  tabel  tersebut dihasilkan menggunakan tools SQLyog Ultimate .
Gambar 1. Skema Tabel

## 4. PENUTUP
4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  dan  ujicoba  yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa:
1.  Sistem  dapat  dilakukan  untuk  melakukan seleksi dengan menggunakan kriteria keuntungan  ( benefit )  maupun  menggunakan kriteria biaya ( cost );
2.  Dengan  melakukan  penyesuaian  nilai  bobot kriteria  (Tabel  7)  sesuai  kebutuhan,  maka pihak pengambil
keputusan
dapat memperoleh  alternatif  hasil  perengkingan yang berbeda jika memang pihak manajemen  menginginkan  untuk  melihat alternatif informasi kelulusan yang lain.

## 4.2. Saran
Perlu  kehati-hatian  maupun  ketelitian dalam menentukan nilai kriteria dan bobot kriteria agar  hasil  perhitungan  dan  perengkingan  yang merupakan  dukungan  informasi  bagi  pihak pengambil keputusan dapat lebih obyektif.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Kusumadewi  S., Hartati S., Harjoko A., Wardoyo
R.,  2006, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision Making (Fuzzy MADM), Graha Ilmu,
Yogyakarta.
Masruroh  S.U.,  Huda  M.,  Nurhayati, Penerapan Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pengujian Naskah (Studi Kasus: Renebook), Proceeding Konferensi Nasional Ilmu
Komputer  2014,  Vol.  01,  KONIK  2014,
ISSN:  2338-2899,  5  Desember  2014,  Hal. 101-109 Muhajiroh  A.,  Pinandita  T., Sistem  Pendukung
Keputusan  Untuk  Pemilihan  Pohon  Anti Polusi Menggunakan Metode Simple
Additive  Weighting  (SAW), Proceeding Konferensi  Nasional  Ilmu  Komputer  2014, Vol.  01,  KONIK  2014,  ISSN:  2338-2899,  5
Desember 2014, Hal. 368-371
Wibowo  H.S.,  Amalia  R.,  Fadlun  A.M.,  Arivanty K.,  2009, Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Menentukan  Penerima  Beasiswa bank  BRI  Menggunakan  FMADM  (Studi Kasus: Mahasiswa Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia ), Seminar Nasional Aplikasi Teknologi
Informasi  2009  (SNATI  2009),  Yogyakarta,
20 Juni 2009 Wibowo  H.  S.,  2010, MADM-TOOL:  Aplikasi  Uji Sensitivitas Untuk Model MADM Menggunakan  Metode  SAW  dan  TOPSIS, Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2010 (SNATI 2010) , Yogyakarta.