## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI BEASISWA PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Oleh : Ita Yulianti 1 , Imam Tahyudin 2 , Nurfaizah 3 1,2,3) STMIK AMIKOM Purwokerto

## ABSTRAK
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membangun  sebuah  aplikasi  sistem pendukung keputusan seleksi beasiswa pendidikan di SMK Negeri 3 purbalingga yang nantinya dapat mempermudah pekerjaan dan meminimalisir kesalahan yang dilakukan  oleh  panitia  penyeleksian  beasiswa  di  SMK  Negeri  3  Purbalingga dalam  mengambil  keputusan  seleksi  beasiswa  pendidikan.  Metodologi  yang digunakan  dalam  proses  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  model perhitungan  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  Hasil  Penelitian  ini  berupa Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  seleksi  Beasiswa  Pendidikan  di  SMK Negeri 3 Purbalingga
Kata Kunci: Aplikasi, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting,

## A. PENDAHULUAN
SMK Negeri 3 Purbalingga adalah salah satu lembaga pendidikan dibawah naungan  pemerintah  yang  dikhususkan  untuk  para  siswa  yang  tidak  mampu namun memiliki prestasi akademik. Semua peserta didik yang dinyatakan diterima di  SMK Negeri 3 Purbalingga, digratiskan dari semua biaya administrasi selama sekolah di SMK Negeri 3 Purbalingga. Dan untuk meningkatkan kualitas belajar para  siswa,  semua  siswa  SMK  Negeri  3  Purbalingga  wajib  bertempat  tinggal  di asrama yang telah tersedia.
Penyeleksian  siswa  baru  adalah  proses,  cara  penyaringan  atau  pemilihan siswa  yang  secara  kemampuan  akademik  adalah  calon  terbaik  untuk  belajar disuatu lembaga pendidikan yang perlu ditentukan secara cepat dan tepat sasaran. SMK Negeri 3 Purbalingga memiliki jumlah pendaftar yang cukup meningkat tiap tahunya  sehingga  butuh  waktu  lama  untuk  dapat  menyeleksi  para  calon  siswa barunya.
Berdasarkan  proses  penyeleksian  beasiswa  pendidikan  calon  siswa  baru yang  sedang  berjalan  di  SMK  Negeri  3  Purbalingga,  masih  dilakukan  secara manual  serta  dalam  proses  pembuatan  laporan    masih  menggunakan  perangkat lunak  aplikasi  yaitu Microsoft  exel, sehingga  pengolahan  data  dan  penyeleksian beasiswa pendidikan siswa baru memerlukan waktu yang relative lama.
Berdassarkan uraian diatas peneliti tertarik  untuk membuat  sebuah aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Beasiswa  Pendidikan  Untuk  Siswa  Baru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting di SMK Negeri 3 Purbalingga.

## B. TINJAUAN PUSTAKA

## 1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  informasi interaksi  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian  data. Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusannya  dibuat  Alter  didalam buku (Kusrini, 2007).
2. MADM ( Multiple Attribute Dicision System )
Menurut  Pendapat  Kusumadewi  (2006)  menyatakan  bahwa Multiple Attribute  Decision  Making (MADM)  adalah  suatu  metode  yang  digunakan untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria tertentu.  Inti  dari  MADM  adalah  menentukan  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perengkingan  yang  akan  menyelesaikan alternatif yang sudah diberikan.
Kusumadewi, (2006). Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM, antara lain:
a. Simple Additive Weighting (SAW)
b. Weighting product (WP)
c. ELECTRE
d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
e. Analytic Hierarchy process (AHP)
3. Pemodelan Saw
Metode  SAW  sering    juga  dikenal    istilah    metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW membuatkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan(X)  kesuatu  skala  yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

## {
Dimana  r ij 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) diberikan sebagai:
Keterangan :
Vi = ranking untuk setiap alternatif
Wj = nilai bobot dari setiap kriteria
Rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai Vi yang lebih besar mengedintifikasi bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## C. METODE PENELITIAN
1. Tempat dan  Waktu dan Penelitian
(1)
(2)
a. Tempat Penelitian
Penelitian ini akan dilaksanakan di SMK Negeri 3 Purbalingga
b. Waktu Penelitian
Penilitian  dilakukan  mulai  dari  bulan  Oktober  2013  sampai  dengan Februari 2014.
2. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dimaksudkan  untuk  mendapatkan  keterangan mengenai  semua  hal  yang  berhubungan  dengan  perancangan  dan  penerapan sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  rekomendasi  penerimaan calon  siswa  baru  di  SMK  Negri  3  Purbalingga.  Dalam  pengolahan  data, digunakan beberapa metode, yaitu:
a. Wawancara
Wawancara  merupakan  teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan melalui  tatap  muka  dan  tanya  jawab  langsung  antara  pengumpul  data maupun  peneliti  terhadap  nara  sumber  atau  sumber  data.  Wawancara terbagi  atas  wawancara  terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  Wawancara terstruktur  artinya  peneliti  telah  mengetahui  dengan  pasti  apa  informasi yang  ingin  digali  dari  responden  sehingga  daftar  pertanyaannya  sudah dibuat  secara  sistematis.  Wawancara  tidak  terstruktur  adalah  wawancara bebas,  yaitu peneliti tidak menggunakan pedoman wawancara  yang berisi pertanyaan  yang  akan  diajukan  secara  spesifik,  dan  hanya  memuat  poin- poin penting masalah yang ingin digali dari responden.
b. Studi Pustaka
Metode Studi pustaka adalah merupakan metode pengumpulan data dengan cara mempelajari dan mengamati serta menganalisis berkas-berkas atau  dokumen-dokumen  yang  sudah  ada  yang  berhubungan  dengan masalah tersebut.
3. Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem    yang digunakan dalam pengembangan sistem pendukung keputusan ini menggunakan ”Model Skuensial Linier” atau
”Waterfall”.  Sekuensial  linier  mengusulkan  sebuah  pendekatan  kepada pengembangan  perangkat  lunak  yang  sistematik  dan  sekuensial  yang  mulai pada tingkat  dan kemajuan  sistem pada selutuh  analisis, desain  pengkodean, pengujian/testing, dan perawatan/maintenance

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Desain
a. Data Flow Diagram (DFD)
Gambar 1 Data Flow Diagram SPK
b. Desain Antarmuka
Gambar 2 Menu Login
Gambar 2 Menu Login digunakan User untuk masuk kedalam aplikasi Gambar 3 Menu Utama adalah tampilan utama aplikasi SPK
Gambar 3 Form Menu Utama
Gambar 4 Form Pendaftaran atau Data Siswa
Gambar 4 pada Form ini digunakan untuk mendata siswa yang mendaftar seleksi beasiswa
Gambar 5 Proses Penilaian dan Perhitungan Nilai Siswa
Gambar 5 Proses Penilaian digunakan untuk menginputkan nilai siswa yang  mendaftar,  sedangkan  Proses  Perhitingan  digunakan  untuk menghitung semua nilai dengan metode SAW.
Gambar 6 Proses Seleksi Beasiswa
Gambar 6 Proses Seleksi adalah proses ntukmenentukan diterima atau tidaknya siswa
2. Pengujian Model Matematika Simple Additive Weighting
Pengujian terhadap  output/keluaran dari suatu hasil perhitungan model matematika  pada  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  perlu  diuji kebenarannya.  Apakah  hasil  keluaran  sudah  sesuai  dan  tepat  dengan  hasil keluaran  yang  seharusnya,  setelah  satu  atau  lebih  variabel  melalui  proses perhitungan dengan model matematika yang digunakan.
Hasil  perhitungan  sistem  yang  diuji  adalah  hasil  perhitungan  model matematika  SAW  untuk  menyeleksi  beasiswa  pendidikan  siswa  baru  yang ada pada aplikasi SPK.
Berikut  merupakan  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan keputusan,  berdasarkan  persyaratan  yang  telah  ditentukan.  Adapun  kriteria yang  telah  ditentukan  yaitu  Rata-rata  Nilai  UAN  (C 1 ),  Rata-rata  Nilai  UAS (C 2 ), dan Rata-rata Nilai Rapot terakhir (C 3 ).
Dari  kriteria  tersebut,  maka  dibuat  suatu  tingkat  kepentingan  kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan sebagai berikut:
C 1 = (Nilai UAN) 60%
C 2 = (Nilai UAS) 30%
C 3 = (Nilai Rapot) 10%
Pada  pengujian  ini  peneliti  menggunakan  3  data  siswa  baru  sesuai dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  dengan  dengan  penghitungan matematika  menggunakan  metode  SAW  secara  manual  untuk  mencocokan data dengan aplikasi yang telah dibuat. Dengan  data sebagai berikut:
Tabel 1 Data Pendaftar Kriteria Nomer Induk Calon Siswa 04057330 04053949 04058452 Rata-rata Nilai UAN 24.07 21.00 25.00 Rata-rata Nilai UAS 7.66 7.26 7.67 Rata-rata NilaiRapot 7.5 8.0 7.7
Berdasarkan  data  pendaftar  atau  siswa  diatas  dapat  dibentuk  matriks keputusan  X,  berikut  adalah  tabel  yang  menunjukan  rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Table 2 Rating Kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 A 1 24.07 7.66 7.5 A 2 21.00 7.26 8.0 A 3 25.00 7.67 7.7
Pengambil  keputusan  memberikan  bobot  berdasarkan  tingkat kepentingan masing-masing kriteria yang dibutuhkan sebagai berikut:
Vector Bobot : W = [60%, 30%, 10%]
Membuat  matriks  keputusan  X,  dibuat  dari  tabel  kecocokan  sebagai berikut:

## [ ]
Pertama  dilakukan  normalisasi  matriks  X  untuk  menghitung  nilai masing-masing  kriteria  berdasarkan  kriteria  diasumsikan  sebagai  kriteria keuntungan  atau biaya dengan rumus persamaan (1) sebagai berikut:
{                   }

## {                   }
{                   }
{                }
{                }
{                }
{             }

## {             }

## {             }
Kedua  ,  membuat  normalisasi  matriks  R  yang  diperoleh  dari  hasil normalisasi  matriks  X.  Sehingga  diperoleh  matriks  ternormalisasi  R  sebagai berikut:

## [ ]
Selanjutnya akan dibuat perkalian matriks W*R dan penjumlahan  hasil perkalian  untuk  memperoleh  alternatif  terbaik  dengan  melakukan perankingan nilai terbesar dengan persamaan (2) sebagai berikut:
V1 = (0.6)(0.96)+(0.3)(1)+(0.1)(0.94) = 0.97
V2 = (0.6)(0.84)+(0.3)(0.95)+(0.1)(1) = 0.889
V3 = (0.6)(1)+(0.3)(1)+(0.1)(0.96) = 0.996
Hasil perangkingan diperoleh : V 1 =  0.97, V 2 = 0.889, dan V 3 = 0.996. Nilai  terbesar  ada  padaV 3 dengan  demikian  alternatif    A 3 dengan  Nomer Induk  (04058452)lebih  diprioritaskan  dari  pada  alternatif  yang  lainya. Penghitungan  sistem  aplikasi  SPK  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  4.32, antara output perhitungan  aplikasi  SPK  dengan  penghitungan  manual memiliki  hasil  yang  sama.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan aplikasi SPK benar dan akurat.

## E. KESIMPULAN DAN SARAN
1. Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  permasalahan  dan  pemecahannya  pada  bab  sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
a. Telah  dibuat  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  berbasis Dekstop  yang  dapat  digunakan  sebagai  media  informasi  dan  membantu panitia penyeleksi dalam penyeleksian beasiswa pendidikan.
b. Cara  merancang  dan  membangun  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  penerima  beasiswa  pendidikan,  yaitu  dimulai  dari mengidentifikasi  masalah,  mengidentifikasi  kepemilikan  masalah, menentukan kriteria-kriteria penilaian, memprediksi keluaran atau output penilaian,  menentukan  model  matematika  yang  digunakan  untuk menyelesaikan masalah (dalam kasus ini model matematika yang dipilih
adalah model MADM dengan metode SAW), membuat perancangan dan desain  sistem  aplikasi,  pengkodean,  dan  melakukan  serangkaian pengujian  untuk  memastikan  aplikasi  sudah  memenuhi  kebutuhan pengguna/ user.
2. Saran
Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  masih  jauh  dari  sempurna  dan masih  banyak  kekurangan.  Oleh  karena  itu  agar  aplikasi  sistem  Pendukung Keputusan  semakin  baik  saran  untuk  penelitian  berikutnya  adalah  sebagai berikut:
a. Diharapkan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  dibuat  fleksibel,  agar pada  saat  penembahan  kriteria  penilaian  sistem  penilaian  dapat menyesuaikan sesuai kriteria yang diinputkan.
b. Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  perlu  dikembangkan  lagi  menjadi aplikasi SPK yang berbasis WEB agar siswa dapat memperoleh informasi pendaftaran  dan  bisa  mengakses  info  hasil  seleksi  penerima  beasiswa langsung melui media internet.

## DAFTAR PUSTAKA
Kristanto,  Andri.  2008.  “ Perancangan  Sistem  Informasi  dan  Aplikasinya” .  Gava Media. Yogyakarta.
Kusrini.  2007.  “ Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan ”.  Penertbit Andi Offset. Yogyakarta.
Rosa    A.S,  Sholahudin.  2011.  “ Rekayasa  Perangkat  Lunak  (terstruktur  dan Berorientasi Objek) ”. Penerbit Modula. Bandung.
Sri Kusumadewi, dkk. 2006. “ Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making ”. Penerbit Graha Ilmu. Yogyakarta.
Turban, E. 2005. “ Decision Suport System and Intelligent System ”. Andi Offiset, Yogyakarta.