Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 1 No. 2 (2020) 74 – 79 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)

## Aplikasi Penentuan Program Studi Calon Mahasiswa menggunakan Simple Additive Weighting
Siti Ratna Sari 1 , Nahdi Saubari 2 , Muhammad Syahid Pebriadi 3
1,2 Informatika, fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Banjarmasin
3 Komputerisasi Akuntansi, Jurusan Akuntansi, Politeknik Negeri Banjarmasin
1 sarisitiratna972@gmail.com, 2 nahdi@umbjm.ac.id, 3 m.syahid@poliban.ac.id*

## Abstract
Decision  support  systems  are  part  of  computer-based  information  systems  that  are  commonly  used  to  support decision making in an organization or company. The decision support system is used as an alternative system that helps  in  making  decisions  to  recommend  the  selection  of  study  programs  to  prospective  engineering  faculty students. This decision support system uses the Simple Additive Weighting (SAW) method. The SAW method in this study uses five criteria, namely the value of mathematics, the value of English, the value of technology education, the value of cultural arts, and the income of parents. There are four alternatives used, namely Informatics, Civil Engineering, Architecture, and Urban and Regional Planning (PWK). The software development method used is the Waterfall method. The results of this study are in the form of an application that helps determine the study program for prospective new students at the Faculty of Engineering, University of Muhammadiyah Banjarmasin.
Keywords: SAW, Decision support systems (DSS), Faculty of Engineering

## Abstrak
Sistem pendukung keputusan adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang biasa digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan pada suatu organisasi atau perusahaan. Sistem pendukung keputusan dijadikan alternatif sistem yang membantu dalam mengambil keputusan untuk merekomendasikan pemilihan program studi kepada calon mahasiswa fakultas teknik.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  SAW  pada penelitian  ini  menggunakan  lima  kriteria  yaitu  nilai  matematika,  nilai  bahasa  inggris,  nilai  pendidikan  teknologi,  nilai  seni budaya,  dan  penghasilan  orang  tua.  Alternatif  yang  digunakan  ada  empat  yaitu  Informatika,  Teknik  Sipil,  Arsitektur,  dan Perencanaan  Wilayah dan  Kota  (PWK).  Metode  pengembangan perangkat  lunak  yang digunakan  adalah  metode  Waterfall. Hasil dari penelitian ini berupa sebuah aplikasi yang membantu untuk menentukan program studi bagi calon mahasiswa baru di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Banjarmasin.
Kata kunci: SAW, SPK, fakultas teknik.

## 1. Pendahuluan
Universitas  Muhammadiyah  Banjarmasin  merupakan salah  satu  perguruan  tinggi  swasta  yang  diminati  di Kalimantan Selatan. Universitas Muhammadiyah Banjarmasin  memiliki  beberapa  fakultas  salah  satunya adalah  Fakultas  Teknik.  Di  fakultas  Teknik  terdapat  4 program studi antara lain S1 Arsitektur, S1 Informatika, S1 Teknik Sipil, dan S1 Perencanaan Wilayah dan Kota. Setiap  penerimaan  mahasiswa  baru  banyak  mahasiswa yang  mendaftar  dan  berkuliah  di  Fakultas  Teknik, namun setelah mengikuti proses perkuliahan dan seiring berjalannya waktu ada beberapa mahasiswa yang sering tidak  masuk  kelas  atau  nilai  perkuliahannya  menurun. Hal  ini  dikarenakan  ada  beberapa  faktor  yang menyebabkan  hal  tersebut  terjadi  seperti  kebanyakan
calon mahasiswa jarang melakukan riset yang diambil, bingung  menentukan passion di  bidangnya,  ada  juga yang  terpengaruh  teman,  keinginan  orang  tua,  dan gengsi  karena  salah  satu  jurusan  tersebut  banyak peminatnya [1].
Untuk mengatasi masalah tersebut maka akan dibuatkan suatu  sistem  yang  dapat  membantu  calon  mahasiswa dalam  menentukan  pilihan  jurusan  atau  program  studi yang  sesuai  dengan  pilihan  mereka.  Pada  proses pengambilan  keputusan  banyak  metode  yang  dapat digunakan dalam sistem pengambilan keputusan. Salah satu metode tersebut yang digunakan merupakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  yang  memiliki kelebihan  pada  kemampuannya  untuk  melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai
kriteria  dan  bobot preferensi (prioritas/diutamakan) yang sudah ditentukan [2].
Metode  SAW  banyak  digunakan  untuk  menentukan pilihan dari beberapa kriteria yang tersedia. Metode ini digunakan  untuk  memilih  siswa  terbaik  [3].  Penelitian lain  menggunakan  metode  SAW  untuk  memberi rekomendasi  kepada  pembeli  memilih  sepeda  motor yang  tepat  dan  sesuai  keinginan,  kebutuhan  dan kemampuannya [4]. Metode SAW juga digunakan untuk membantu dalam melakukan seleksi calon karyawan [5]. Penelitian  lain  menggunakan  metode  SAW  untuk menentukan  mana  saja  mahasiswa  yang  berhak menerima beasiswa bidik misi [6].
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  maka  peneliti menganalisis kebutuhan yang harus dibuat sebagaimana untuk menyelesaikan permasalahan yang dalam penelitian ini. Kemudian merancang sistem yang akan  dibuat,  serta  mengimplementasikan  rancangan sistem  tersebut  melalui  bahasa  pemrograman  untuk mendapatkan  hasil  dari  penelitian  tersebut.  Adapun kerangka  kerja  penelitian  yang  digunakan  seperti terlihat pada diagram 1.

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  yang  akan  diteliti  melakukan  tahapan  – tahapan System Development Life Cycle (SDLC) dengan model waterfall. Model waterfall yaitu  metode pengembangan  sistem  mulai  dari  pengumpulan  data, analisis  sistem,  desain  sistem,  pembuatan  program ( coding ),  uji  coba  dan  analisis  hasil  program  dan
implementasi  program.  Pengembangan  sistem  model waterfall seperti gambar 2.
Pengambilan Data
Analisis Sistem
Desain Sistem
Pembuatan Program (Coding)
Uji Coba dan Analisis Hasil Program
Implementasi Program

## Gambar 1. metode pengembangan sistem
Metode perhitungan Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu  metode Multi-Attribute Decision Making  (MADM)  atau  yang  sering  disebut  metode penjumlahan terbobot. Metode perhitungan ini mempunyai  konsep  dasar  untuk  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua atribut. Metode perhitungan ini dapat membantu dalam pengambilan keputusan suatu kasus, yaitu dengan cara memilih alternatif terbaik dari nilai bobot terbesar yang dihasilkan. Perhitungan akan sesuai dengan metode ini  apabila  alternatif  yang  terpilih  memenuhi  kriteria yang  telah  ditentukan.  Metode  SAW  ini  lebih  baik karena waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat.
Cara/langkah  penerapan  metode Simple  Additive Weighting untuk  menyelesaikan  masalah  yang  ada dalam penelitian sebagai berikut:
1. Mendefinisikan  beberapa  kriteria  yang  dijadikan acuan  dalam  pengambilan  keputusan.  Pada penelitian  ini  kriteria  –  kriteria  yang  digunakan yaitu  nilai  matematika,  nilai  bahasa  inggris,  nilai pengetahuan  teknologi,  nilai  seni  budaya  serta penghasilan orang tua.
2. Menentukan  nilai  setiap  kriteria  yang  dimiliki setiap  alternatif.  Pengelompokan  nilai  dengan bobot yang ditentukan oleh pakar/dosen terkait.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria (Ci) dengan hasil nilai yang dibuat pada matriks.
4. Melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  alternatif sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R untuk memudahkan penjumlahan.
5. Melakukan  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  dengan  bobot  kriteria.  Hasil  akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R  dengan  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi pada tahapan ini diisi oleh calon mahasiswa
yang akan mendaftar di Universitas
Muhammadiyah Banjarmasin.
Perhitungan (rumus) metode SAW yaitu sebagai berikut;
keterangan :
Rij =  Rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif Ai pada atribut Cj: i=1,2,…,m dan j = 1,2,…n. Max Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i Min Xij  = Nilai terkecil dari setiap kriteria i Xij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Benefit  = Jika nilai terbesar adalah terbaik
Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik (1) Keterangan : Vi = Ranking untuk setiap alternatif
Wi = Nilai bobot ranking (dari setiap alternatif) Rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Penerapan kode program untuk menghasilkan alternatif terpilih dapat dilihat pada potongan kode berikut:

## Program Jurnal
public function hasil(Request $request) { $no_daftar = session()->get('no_daftar'); $last = DB::table('jawaban_mabas')->where ('no_daftar', '=', $no_daftar)->get(); $last = $last[0]; $datanilai = array($this->skalapertama ($ last->nilai_mtk),
$this->skalapertama($last->nilai_bing), $this->skalapertama($last->nilai_pendtek), $this->skalapertama($last->nilai_senbud), $this->skalakedua($last->peng_ortu));
$V = $this->hitung_bobot($datanilai); $hsl = array( array() );//untuk membuat array yang baru
$hsl[0][0] = 'Informatika'; $hsl[0][1] = $V[0]; $hsl[1][0] = 'Teknik Sipil'; $hsl[1][1] = $V[1]; $hsl[2][0] = 'Arsitektur'; $hsl[2][1] = $V[2]; $hsl[3][0] = 'PWK'; $hsl[3][1] = $V[3];
for ($i= 0; $i < sizeof($hsl); $i++) { $hz = new \App\Hasil(); $hz ->jawaban_mabas_id = $last->id; $hz->prodi = $hsl[$i][0]; $hz->score = $hsl[$i][1]; $hz->save(); } foreach ($hsl as $item_hsl) { } }

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pengumpulan  data  yang  digunakan  yaitu  sebagai berikut:
a. Observasi,
Mengamati  proses  mendapatkan  beberapa  data  –  data mahasiswa baru yang mendaftar di Kantor Promosi dan Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (KP2MB)  Universitas Muhammadiyah Banjarmasin.
Adapun untuk pengambilan  data  dengan  menghubungi  dan  bertemu kepala  KP2MB  serta  menjelaskan  maksud  dan  tujuan dari penelitian ini kemudian mendapatkan data dari staff KP2MB.  Sedangkan  untuk  dari  fakultas  teknik menghubungi  dan  bertemu  dengan  4  Kepala  Program Studi di Fakultas Teknik, untuk mendapatkan data-data serta informasi yang berhubungan dengan program studi masing – masing.
b. Studi Pustaka,
Pada tahap studi pustaka penelitian yang akan dilakukan yaitu  dengan  ke  perpustakaan  untuk  mendapatkan referensi terkait materi ataupun bahan pustaka lainnya. Kemudian  ke  KP2MB  untuk  mendapatkan  data  –  data nilai rapor mahasiswa baru
c. Wawancara,
Pada tahap ini melakukan wawancara untuk mendapatkan pengumpulan data - data mahasiswa baru di KP2MB serta bertemu dosen – dosen di setiap kepala program  studi  di  Fakultas  Teknik.  Mulai  dari  tahapan pendaftaran hingga kriteria yang tepat untuk masuk ke salah satu program studi yang ada di Fakultas Teknik
Langkah-langkah atau cara untuk menguji metode yang diusulkan dalam penelitian ini.
1. Kriteria yang digunakan
Tabel 1 kriteria yang digunakan Kriteria Keterangan C1 Nilai Matematika C2 Nilai Bahasa Inggris C3 Nilai Pengetahuan Teknologi C4 Nilai Seni Budaya C5 Penghasilan Orang Tua
Nilai kemampuan matematika, bahasa inggris, pengetahuan  teknologi,  dan  seni  budaya  berdasarkan rapor  sekolah  calon  mahasiswa  fakultas  teknik Universitas Muhammadiyah Banjarmasin.
2. Pengelompokan nilai setiap kriteria
Tabel 2 kriteria nilai matematika Nilai Matematika (C1) Rating Nilai ≤ 72,09 Rendah 1 72,1 – 78 Cukup 2 78,1 – 94 Tinggi 3 94,1 – 100 Sangat Tinggi 4
Tabel 2 merupakan tabel kriteria nilai matematika yang diskalakan menjadi 4 skala yang terdiri dari rendah (1), cukup (2), tinggi (3), dan sangat tinggi (4).
Tabel 3 kriteria nilai bahasa inggris Nilai Bahasa Inggris (C2) Rating Nilai ≤ 72,09 Rendah 1 72,1 – 78 Cukup 2 78,1 – 94 Tinggi 3 94,1 – 100 Sangat Tinggi 4
Tabel  3  merupakan  tabel  kriteria  nilai  bahasa  inggris yang diskalakan menjadi 4 skala yang terdiri dari rendah (1), cukup (2), tinggi (3), dan sangat tinggi (4).
Tabel 4 kriteria nilai pengetahuan teknologi
Nilai Pengetahuan Teknologi (C3) Rating Nilai ≤ 72,09 Rendah 1 72,1 – 78 Cukup 2 78,1 – 94 Tinggi 3 94,1 – 100 Sangat Tinggi 4
Tabel  4  merupakan  tabel  kriteria  nilai  pengetahuan teknologi yang diskalakan menjadi 4 skala yang terdiri dari rendah (1), cukup (2), tinggi (3), dan sangat tinggi (4).
Tabel 5 kriteria nilai seni budaya Nilai Seni Budaya (C4) Rating Nilai ≤ 72,09 Rendah 1 72,1 – 78 Cukup 2 78,1 – 94 Tinggi 3 94,1 – 100 Sangat Tinggi 4
Tabel 5 merupakan tabel kriteria nilai seni budaya yang diskalakan menjadi 4 skala yang terdiri dari rendah (1), cukup (2), tinggi (3), dan sangat tinggi (4).
Tabel 6 kriteria penghasilan orang tua
Penghasilan Orang Tua (C5) Nilai ≤ Rp. 1.999.999 1 Rp. 2.000.000 – Rp. 2.499.999 2 Rp. 2.500.000 – Rp. 2.999.999 3 ≥ Rp. 3.000.000 4
Tabel 6 merupakan tabel kriteria penghasilan orang tua yang diskalakan menjadi 4 skala yang terdiri dari rendah (1), cukup (2), tinggi (3), dan sangat tinggi (4).
Tabel 7 tabel alternatif Alternatif Keterangan A1 Informatika A2 Teknik Sipil A3 Arsitektur A4 PWK
Tabel  7  merupakan  tabel  alternatif  dengan  keterangan yang  digunakan  yaitu  Informatika  (A1),  Teknik  Sipil (A2), Arsitektur (A3), Perencanaan Wilayah dan Kota / PWK (A4).

## Tabel 8 kecocokan kriteria
Alternatif Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 4 4 2 4 A2 4 3 2 3 3 A3 3 3 2 4 3 A4 3 3 2 3 3
Tabel  8  merupakan  tabel  kecocokan  yang  terdiri  dari nilai bobot kriteria peralternatif yang digunakan.
1. Matriks keputusan
𝑅  =   ( 3  4  4  2  4 4  3  2  3  3 3  3  2  4  3 3  3  2  3  3 )

## 2. Normalisasi matriks
𝑋 1,1 = 3 max{3; 4; 3; 3} = 0,75
𝑋 1,2 = 4 max{3; 4; 3; 3} = 1 𝑋 1,3 = 3
max{3; 4; 3; 3} = 0,75
𝑋 1,4 = 3 max{3; 4; 3; 3} = 0,75
𝑋 2,1 = 4 max{4; 3; 3; 3} = 1 𝑋 2,2 = 3 max{4; 3; 3; 3} = 0,75
𝑋 2,3 = 3 max{4; 3; 3; 3} = 0,75
𝑋 2,4 = 3
max{4; 3; 3; 3} = 0,75
𝑋 3,1 = 4 max{4; 2; 2; 2} = 1 𝑋 3,2 = 2 max{4; 2; 2; 2} = 0,5
𝑋 3,3 = 2 max{4; 2; 2; 2} = 0,5 𝑋 3,4 = 2 max{4; 2; 2; 2} = 0,5 𝑋 4,1 = 2 max{2; 3; 4; 3} = 0,5 𝑋 4,2 = 3 max{2; 3; 4; 3} = 0,75 𝑋 4,3 = 4 max{2; 3; 4; 3} = 1 𝑋 4,4 = 3 max{2; 3; 4; 3} = 0,75
𝑋 5,1 = 4 max{4; 3; 3; 3} = 1 𝑋 5,2 = 3 max{4; 3; 3; 3} = 0,75
𝑋 5,3 = 3 max{4; 3; 3; 3} = 0,75
𝑋 5,4 = 3 max{4; 3; 3; 3} = 0,75
𝑋 =   ( 0,75     1    1     0,5             1 1     0,75   0,5   0,75   0,75 0,75     0,75     0,5   1   0,75 0,75  0,75  0,5  0,75  0,75 )

## Gambar 2. class diagram

## Rancangan tabel database
Gambar  3. relasi antar tabel Instrumen Penelitian
Software: a. Laragon
b. Composer
c. Visual Studio Code : Teks editor
d. Google Chrome
: Web browser
Hardware:
a. Model
: ASUS X453 M
b. Memory : 4 gb DDR 3 RAM
c. Processor : Intel inside Pentium
d. SSD
: 156 gb
Aplikasi  penentuan  program  studi  calon  mahasiswa  di fakultas teknik universitas muhammadiyah banjarmasin menggunakan simple additive weighting (saw) memiliki
fitur  yang  telah  melalui  proses  pengujian  perangkat lunak  dengan  metode  black  box.  Hasil  dari  pengujian fitur tersebut dapat berjalan dengan normal dan bekerja sesuai dengan rancangan ditandai saat sistem menerima memasukkan  yang  salah  ditandai  dengan  pesan kesalahan  ketika  sistem  menerima  memasukkan  yang tidak sesuai dengan aturan input yang sudah diterapkan pada  setiap  textbox.  Dengan  hasil  tersebut  dapat dikatakan  bahwa  tujuan  pembuatan  aplikasi  ini  sudah tercapai.  Aplikasi  ini  diharapkan  dapat  diterapkan sehingga  dapat  membantu  calon  mahasiswa  fakultas teknik  menentukan  pilihan  program  studi  yang  akan dipilih.
Proses  pendaftaran  dilakukan  setiap  tahun  pada  saat calon  mahasiswa  baru  akan  memilih  jurusan/program studi. Pendaftaran mahasiswa baru dilakukan pada loket KP2MB  atau  melalui  link  https://pmb.umbjm.ac.id untuk  mendapatkan  nomor  pendaftaran.  Nomor pendaftaran  akan  digunakan  untuk  dapat  mengakses aplikasi  ini  yaitu  dengan  cara  mengisi  nomor pendaftaran  dan  nama  calon  mahasiswa  baru  fakultas teknik Universitas Muhammadiyah Banjarmasin.
Setelah berhasil masuk halaman nilai, calon mahasiswa harus  mengisikan  nilai  kriteria  yang  disediakan.  Nilai kriteria tersebut diantaranya yaitu nilai matematika, nilai bahasa  inggris,  nilai  pendidikan  teknologi,  nilai  seni budaya  dan  penghasilan  orang  tua.  Kemudian  akan masuk  pada  halaman hasil  untuk  mengetahui  alternatif yang  direkomendasikan  oleh  sistem.  Hasil  dari rekomendasi  pemilihan  program  studi  ini,  bukanlah hasil  mutlak  bahwa  calon  mahasiswa  fakultas  teknik Universitas Muhammadiyah Banjarmasin.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  adanya  aplikasi  penentuan program studi di fakultas teknik Universitas Muhammadiyah  Banjarmasin  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dapat  membantu calon  mahasiswa  baru  memilih  program  studi  yang sesuai dengan kemampuan dirinya.
Aplikasi penentuan program studi ini dapat menghasilkan  rekomendasi  pemilihan  program  studi yang sesuai dengan minat calon mahasiswa. Tetapi hasil rekomendasi  ini  hanya  sebagai  pendukung  keputusan bagi  calon  mahasiswa  fakultas  teknik  dalam  memilih program  studi  yang  diminatinya.  Karena  pengambilan keputusan  dikembalikan  lagi  kepada  calon  mahasiswa yang bersangkutan.
Penulis  memberikan  saran  untuk  pengembangan Aplikasi Penentuan Program Studi ini ke depannya yaitu menambahkan  metode  untuk akurasi  seperti Analitycal Hierarchy  Process (AHP),  menambahkan  data  kriteria dan  alternatif,  membuat  sistem  secara  dinamis,  serta aplikasi  ini  berbasis  android.  Adapun  tambahan  yang lain seperti mengisi tes soal minat bakat pada aplikasi.

## Daftar Rujukan
[1]  X. Dekirty, "IDN TIMES," Agustus 2019. [Online]. Available: https://www.idntimes.com/life/education/xehi- dekirty/penyebab-mahasiswa-masih-salah-ambil-jurusan- kuliah-exp-c1c2.
[2]  C.  D.  Prastyo,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Program  Studi  Fakultas  Teknik  di  Universitas  Nusantara PGRI  Kediri  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting,"  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri,  Kediri, 2016.
[3]  A.  Setiadi,  Y.  Yunita,  and  A.  R.  Ningsih,  “Penerapan  Metode Simple  Additive  Weighting(SAW)  Untuk  Pemilihan  Siswa Terbaik,”  J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer),  2018, doi: 10.32736/sisfokom.v7i2.572.
[4]  H.  Hermanto  and  N.  Izzah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Motor  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW),” Mat.  DAN  PEMBELAJARAN, 2018, doi: 10.33477/mp.v6i2.669.
[5]  N.  Nuraeni,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING  (SAW)  DALAM  SELEKSI  CALON KARYAWAN,”
Swabumi, 2018,
doi:
10.31294/swabumi.v6i1.3317.
[6]  R.  Fauzan,  Y.  Indrasary,  and  N.  Muthia,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Bidik  Misi  di  POLIBAN dengan  Metode  SAW  Berbasis  Web,”  J.  Online  Inform., 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.101.