Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Siswa Baru Berprestasi Di SMP IT Surakarta Menggunakan Metode Nearest Neighbor Dan Simple Additive Weighting
Andika Ardiansyah 1) ; Muhammad Hasbi 2) ; Teguh Susyanto 3)
1, 2) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
3) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
1) andika_ardian@gmail.com; 2) mhasbi@sinus.ac.id; 3) teguh@sinus.ac.id

## ABSTRACT
SMP IT Nur Hidayah Surakarta, was established in 2004/2005 academic year. SMP IT Nur Hidayah  has  been  graduated  3  generation  of  graduation,  on  the  academic  year  of  2006/2007, 2007/2008 and 2008/2009. In the new student admission program there is an acceptance limit for students  who  are  eligible  for  scholarships.  The  criteria  used  in  the  selection  process  include: average grades of report cards, written tests, parents' income and achievements. In decision new students, the school wants  quality  selection results  by  predicting  new  prospective  students  and then decide new students. The purpose of this study was to design a decision support system for new students using the Nearest Neighbor (NN) and Simple Additive Weighting (SAW) methods. This method was chosen because it is able to carry out a prediction process and a ranking process to determine the best alternative. The technique used in this research is observation, interview and literature study. In the design of this system is made with Context Diagram, HIPO, DAD, relations between  tables  and  database  design.  The  application  is  made  using  the  PHP  programming language and the database uses My SQL. The final results are in the form of student data reports, prediction  reports, selection  reports  and reports on  the  best selection  results.  System testing  is done by testing the functionality which shows the accepted results and the validity test which shows the valid results. The results of system testing with the MAPE test showed an accuracy of 88.7% Keywords : Student, Nearest Neighbor, Simple Additive Weighting, Decision Support System.

## I.  PENDAHULUAN
SMP  IT  Nur  Hidayah  Surakarta,  berdiri pada  tahun  pelajaran  2004/2005.Kini,  SMP  IT Nur  Hidayah  telah  meluluskan  3  angkatan kelulusan  yaitu  tahun  pelajaran  2006/2007, 2007/2008 dan 2008/2009. Berdasarkan Program kerja penerimaan siswa baru di SMP IT  Nur  Hidayah  membuka  20  calon  siswa unggulan untuk belajar di sekolah secara gratis.
Program sekolah gratis ini diberikan kuota sebanyak  20  siswa  dengan  memiliki  prestasi yang  unggul  baik  di  lingkup  lokal  maupun nasional.  Fasilitas  yang  akan  diterima  oleh siswa  tersebut  adalah  mulai  dari  pendaftaran masuk  sekolah,  SPP  bulanan,  buku  belajar, seragam sekolah, dan lain-lain.
Adanya batasan kuota sebanyak 20 siswa untuk  sekolah  gratis,  maka  menyulitkan  pihak Tim Seleksi dalam menyaring calon siswa baru. Untuk  itu  pihak  sekolah  harus  melakukan proses penyeleksian calon siswa baru dengan teliti. Pihak sekolah dalam hal ini adalah panitia seleksi akan memberikan formulir pendaftaran yang harus diisi oleh orang tua atau wali murid. Setelah  formulir  diisi,  maka  calon  siswa mengikuti  proses  seleksi  berupa  ujian  tertulis. Panitia seleksi merekap data hasil seleksi dan
menganalisa  semua  formulir  yang  telah  diisi orang  tua  atau  wali  murid. Kemudian memberikan  penilaian  berdasarkan  kriteria kelulusan yang terdiri dari : rata-rata nilai rapor, tes tertulis, penghasilan orang tua dan prestasi. Setelah  hasil  seleksi  didapatkan,  maka diperoleh daftar siswa-siswi yang lolos seleksi. Selanjutnya  pihak  sekolah  melakukan  survey ke tempat tinggal calon siswa untuk memastikan  validitas  data  formulir  siswa  yang telah lulus.
Masalah  yang  dirasakan  selama  ini  pada proses  seleksi  penerimaan  siswa  baru  adalah panitia  seleksi  belum  memiliki  sebuah  sistem program  aplikasi  penentuan  calon  siswa  baru berprestasi.  Sehingga  menyebabkan  proses penyeleksian siswa yang akan diterima menjadi kurang  efektif  maka  berdampak  pada  hasil seleksi  panitia  Penerimaan  Siswa  Baru  (PSB) dalam proses seleksi yang dilakukan oleh pihak sekolah.  Jika  Proses  seleksi  dilakukan  secara manual maka menyebabkan terjadinya rentang waktu yang cukup lama, sehingga hal tersebut sangat tidak efektif dan efisien.
Tujuan  Penelitian  ini  adalah  dengan membuat  suatu  aplikasi  sistem  penunjang keputusan  dengan  menggunakan  metode
Nearest  Neighbor  (NN)  dan  Simple  Additive Weighting  (SAW).  Metode  Nearest  Neighbor (NN)  dipilih  sebagai  metode  pertama  karena berguna  untuk  melakukan  prediksi  karakter bermasalah atau tidak sehingga diperoleh data siswa-siswi  yang  memiliki  kompetensi  yang baik  untuk  dilanjutkan  pada  proses  seleksi perangkingan  dengan  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW).  Metode  SAW  ini  mampu untuk  menentukan  bobot  untuk  setiap  kriteria, dan dilanjutkan proses perankingan yang akan menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah  calon  siswa-siswi  baru  SMP  IT Surakarta  berdasarkan  kriteria  yang  sudah ditentukan.  Dengan  adanya  dua  metode tersebut, diharapkan dapat membantu Tim PSB dalam melakukan seleksi penerima siswa-siswi baru di SMP IT Surakarta.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1  Sistem Penerimaan Siswa Baru Penerimaan siswa baru merupakan gerbang  awal  yang  harus  dilalui  peserta  didik dan  sekolah  dalam  penyaringan  objek-objek pendidikan.  Hal  ini  merupakan  peristiwa penting bagi suatu sekolah, karena kegiatan ini merupakan  titik  awal  yang  menentukan kelancaran  tugas  suatu  sekolah.  Kesalahan dalam penerimaan siswa baru dapat menentukan sukses tidaknya usaha pendidikan di  sekolah  yang  bersangkutan.  Penerimaan siswa baru dilakukan bukanlah hal yang ringan. Sekolah harus menyiapkan strategi yang tepat dalam menjalankannya, supaya dapat menarik siswa-siswa  yang  berkualitas  sehingga  input sekolah juga bisa lebih baik dan proses belajar bisa maksimal dan kualitas sekolah meningkat. Menjelang tahun ajaran baru proses penerimaan  siswa  baru  harus  sudah  selesai. Langkah  awal  yaitu  penunjukan  panitia penerimaan  siswa  baru  yang  dilakukan  oleh kepala sekolah sebelum tahun ajaran berakhir[1].

## 2.2  SPK (Sistem Pendukung Keputusan)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem  yang  mampu  memberikan  suatu kemampuan  pemecahan  masalah  maupun kemampuan yang dapat untuk pengkomunikasian  masalah  dengan  kondisi semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur.  Sistem  ini digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan  dalam  situasi  semi  terstruktur  dan situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak
seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan atau Decision  Support  System (DSS).  Mulai pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Michael  S. Scott  Morton  pada  awal  tahun  1970-an,  yang selanjutnya  dikenal  dengan Management Decision  System .  DSS  merupakan  sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  data informasi,  pemodelan  dan  manipulasi  data. Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  dalam pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  dalam terstruktur,  dimana  tak  seorangpun  tau  hasil secara  pasti  bagaimana  dalam  keputusan  itu seharusnya dibuat[2].

## 2.3  Algoritma Nearest Neighbor
Algoritma nearest neighbor adalah algoritma  penalaran  berbasis  kasus  yang fokusnya  menghitung  kedekatan  antara  kasus baru  dengan  kasus  lama  yang  telah  disimpan sebelumnya  berdasarkan  pada  kecocokan bobot sejumlah kriteria yang ada[3].
Metode  ini  mencari  jarak  terhadap  tujuan dari  data  yang  telah  disimpan  sebelumnya. Setelah  didapatkan  jaraknya  kemudian  dicari jarak  terdekat.  Jarak  terdekat  tersebut  yang digunakan  untuk  mencari  identitas  tujuan[4]. Pada  Persamaan  (1)  diberikan  bentuk  umum penghitungan nilai similaritasnya.
𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑇, 𝑆) = ∑ 𝑓(𝑇 𝑖 , 𝑆 𝑖 ) ∗ 𝑊 𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana, T :  kasus  baru, S :  kasus  yang  ada dalam  penyimpanan, n :  jumlah  atribut  dalam setiap kasus, i : atribut individu antara 1 sampai dengan n , f :  fungsi  similarity  atribut i antara kasus T dan kasus S , dan W : bobot yg diberikan pada atribut ke- i .
2.4  Metode Simple Additive Weighting ( SAW)
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode Simple  Additive  Weighting (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[5].
Rumus  metode  SAW  menentukan benefit dan cost dapat dilihat pada persamaan (2).
r ij =
{ 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (2)
Keterangan: r ij
= nilai rating kinerja ternormalisasi x ij =  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria
Max ij = nilai terbesar dari setiap kriteria Min ij = nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit = jika nilai terbesar adalah yang terbaik Cost = jika nilai terkecil yang terbaik 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)  diberikan  seperti  pada persamaan (3).
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Keterangan:
V i = ranking untuk setiap alternatif w j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = nilai rating kinerja yang ternormalisasi Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa  alternatif  Ai  lebih  terpilih  diantara alternatif lainnya. Langkah-langkah Penyelesaian dalam perhitungan
menggunakan  metode  SAW  adalah  sebagai berikut:
1)  Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C i .
2)  Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3)  Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria(C i ), kemudian
melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4)  Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif terbaik  (A i )  sebagai  solusi  Metode  SAW digunakan  untuk  penjumlahan  terbobot dari  ranting  kriteria  alternatif  tertentu. Metode  SAW  merupakan  metode  yang digunakan  untuk mencari  alternatif  terbaik dari  alternatif  yang  ada.  Metode  ini  cocok untuk digunakan pada permasalahan yang
membutuhkan  solusi  pada  pemilihan alternatif terbaik.

## 2.5  Penelitian Terdahulu
Penelitian Febry San Pratama [6] menjelaskan  berdasarkan    hasil    data pendaftaran    di    SMK    IPIEMS    Surabaya, peminat    tahun  2010  sampai  700  pendaftar, sedangkan  kuota  di  SMK  IPIEMS  Surabaya waktu itu hanya sebesar 560 siswa. Disayangkan jika ada pendaftar yang berpotensi  harus  tersisihkan,  hanya  karena tidak termasuk dalam kuota. Sistem pendukung keputusan penerimaan siswa baru
menggunakan metode Simple Additive Weighting,  ini  mampu  memudahkan  dalam menyeleksi siswa-siswi pendaftar yang memang  berkompeten  untuk memenuhi  kuota di    SMK    IPIEMS    Surabaya.    Sehingga terpilihlah siswa-siswi yang benar-benar berkompeten nantinya.
Penelitian oleh Angelina Puput Giovani dkk [7] menjelaskan bahwa tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  membantu  proses  penyeleksian siswa  baru  pada  SMP  Islam  Al-Azhar  6 Jakapermai yang saat ini masih manual dengan menggunakan  metode  SAW  dengan  kriteria dan  bobot  kriteria    yang  telah    ditetapkan kemudian    diimplementasikan    pada  sistem menggunakan  Visual  Basic  .Net  dan  SQL Server  2008.    Kriteria    dalam    penerimaan siswa    baru    yaitu  nilai    bahasa    indonesia, matematika, bahasa inggris dan ilmu pengetahuan    alam.  Metode  SAW  dimulai dengan  pemberian  nilai  pada  setiap  kriteria, pembobotan,  normalisasi  dan  perangkingan dari nilai tertinggi ke terendah.
Penelitian  oleh  Achmad  Syafi  Zain  dan Purniawati [8], menjelaskan bahwa Penerimaan siswa baru     merupakan salah satu proses di instansi  pendidikan  untuk  menyaring  calon siswa  yang  terpilih  sesuai  kriteria  yang ditentukan. Sistem pendukung keputusan    ini dirancang dengan metode perangkingan menggunakan SAW normalisasinya menggunakan Interpolasi dan skala. Metode ini dipilih  karena  mampu  menyeleksi  alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif,  dalam  hal  ini alternatif  yang  dimaksudkan  yaitu  yang  lulus seleksi  penerimaan  siswa  baru  berdasarkan kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Penelitian dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot  untuk setiap  atribut  kemudian  dilakukan  proses perangkingan kandidat yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu calon siswa yang lulus seleksi.
Jika j adalah atribut ( benefit )
Jika j adalah atribut biaya ( cost )
Penelitian oleh Adil Setiawan [9] menjelaskan  penerimaan  siswa  baru  pada sekolah  negeri  selalu  menjadi  daya  tarik  yang nomor 1, dikarenakan kualitas sebuah sekolah dipengaruhi  oleh  beberapa  halsalah  satunya adalah Nilai gengsi terhadap sebuah modernisasi  yang  tidak  dapat  dibendung,  dan salah  satu  lainnya  dikarenakan  adanya  nilai akreditasi  yang  tinggi,  serta  sumber  daya pengajar yang berkompeten.
Penelitian oleh Susanti, dkk. [10] menjelaskan  bahwa  Dunia  pendidikan  masih menghadapi  tantangan  yang  cukup  mendasar yaitu masalah mutu dan daya saing pendidikan. Penelitian ini menentukan kriteria-kriteria perankingan  penerimaan  siswa  baru  dan bagaimana  menerapkan  metode  (SAW)  ke dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) untuk  penerimaan  siswa  baru    jalur  undangan pada  SMK  Bumi  Nusantara  Wonosobo  yang dapat membantu sekolah  dalam memilih siswa baru  yang  berkualitas.  Berdasarkan  kriteria- kriteria yang telah ditetakpan ialah kemampuan bahasa  inggris,  keahlian  ekstrakulikuler,  tidak buta  warna,  tamat  SMP,  nilai  SKHU/Ijazah, usia,  mengisi  formulir,  dan  sertifikat  prestasi. Dari hasil nilai yang diperoleh maka V1 adalah siswa  baru  yang  berkualitas  baik  dan  memiliki predikat  nilai  84  dengan  rentan  nilai  sebagai berikut: 50 – 70 = Cukup, 71 – 82 = Baik, 83 – 100 = terbaik.

## III.  METODE PENELITIAN
Pada  metode  penelitian  yang  dilakukan dalam  menyelesaikan  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
3.1  Metode Pengumpulan Data Pad a  metode  pengumpulan  data  adalah sebagai berikut:
1. Wawancara
Pada  tahap  ini,  peneliti  mewawancarai langsung  pihak  yang  berkompeten  dan berhubungan dengan masalah penilaian.
2. Observasi
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  suatu pengumpulan  data  dengan  melakukan pencatatan  data  dan  pengamatan  secara sistematis  pada  mengenai  hal-hal  yang sedang diselidiki secara langsung.
3. Studi Pustaka
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  studi literature  yaitu  mengumpulkan  bahan – bahan referensi baik dari buku, artikel, jurnal, makalah,  maupun  situs  internet  mengenai suatu Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru dengan menggunakan  Metode Nearest  Neighbor
dan Metode Simple Additive Weighting serta sumber lain yang menunjang tujuan penelitian.

## 3.2  Metode Pengembangan Sistem
Berikut  ini  metode  dalam  Pengembangan sistem adalah sebagai berikut:
1.  Analisa Sistem
Pada tahap analisa sistem, maka dilakukan beberapa  tindakan  seperti:  pengumpulan data,  analisa  sistem,  proses  seleksi  pada kebutuhan sistem.
2.  Perancangan Sistem
Dalam tahap desain sistem terdapat proses perancangan sistem seperti: Contex Diagram (CD), Hierarki  Input  Process Output (HIPO) dan Diagram  Arus  Data (DAD).
3.  Desain Sistem
Dalam  tahap  desain  sistem  diperlukan beberapa  desain  seperti  desain  input, desain output, desain teknologi dan desain database.
4.  Implementasi Sistem
Dalam  implementasi  sistem  merupakan proses  pembuatan  aplikasi  sistem  secara keseluruhan dari awal sampai akhir hingga bisa  digunakan  dengan  metode Weighted Product.  Adapun  sistem  dibuat  dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Database MySQL .
5.  Pengujian Sistem Dalam pengujian sistem dilakukang dengan  dua  cara  yaitu  uji  fungsionalitas dan uji validitas.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  hasil  pembahasan  ini  adalah  data perancangan  sistem  secara  keseluruhan  yaitu sebagai berikut:

## 4.1 Kriteria dan Bobot
Pada  metode NN  dan  SAW terdapat kriteria  dan  bobot  yang  dibutuhkan  untuk melakukan  proses  seleksi  siswa  baru  dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2 dan Tabel 3.

## Tabel 1. Kriteria Prediksi Metode NN
No Variabel
1 Jenis Kelamin
2 Sekolah
3 Kondisi
4 Bermasalah
Tabel 2. Kriteria Seleksi Metode SAW Kode Kriteria Katerangan K1 Nilai Raport Benefit (Keuntungan) K2 Tes Tertulis Benefit (Keuntungan) K3 Penghasilan Cost (Biaya) K4 Prestasi Benefit (Keuntungan) Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria SAW No Kriteria Bobot 1 Nilai Rapor 10 2 Tes Tertulis 7,5 3 Penghasilan 2,5 4 Prestasi 5
Adapun  penjelasan  dari  masing-masing kriteria  pada  sistem  pendukung  keputusan penerimaan siswa baru sebagai berikut: 1. Kriteria Nilai Rapor
Pada  kriteria  kinerja  diukur  bedasarkan nilai  rata-rata  rapor  tertinggi.  Dalam  konversi nilai rapor dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Konversi Nilai Rapor
Nilai rata-rata rapor (C1) Bilangan Nilai C1 <= 80 Rendah (R) 2,5 80 < C1 <= 85 Sedang (S) 5 85 < C1 < 90 Tinggi (T) 7,5 90 < C1 <= 100 Sangat Tinggi (ST) 10

## 2. Kriteria Tes Tertulis
Pada kriteria tes tertulis diukur berdasarkan nilai  tes  seleksi  masuk  dari  yang  tertinggi. Adapun  konversi  nilainya  dapat  dilihat  pada tabel 5.

## Tabel 5. Konversi Nilai Tes Tertulis
Ujian Tes Tertulis (C2) Bilangan Nilai C2 <= 80 Rendah (R) 2,5 80 < C2 <= 85 Sedang (S) 5 85 < C2 < 90 Tinggi (T) 7,5 90 < C2 <= 100 Sangat Tinggi (ST) 10

## 3. Kriteria Penghasilan Orang Tua
Pada kriteria penghasilan orang tua diukur berdasarkan  nilai  rata-rata  penghasilan  yang dimiliki  oleh  orang  tau  dalam  satu  bulan. Adapun  konversi  nilai  penghasilan  orang  tua dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Konversi Nilai Penghasilan
Penghasilan orang tua (C3) Bilangan Nilai C3 <= 1.000.000 Rendah (R) 2,5 1.000.000 < C3 <= 3.000.000 Sedang (S) 5 3.000.000 < C3 <= 5.000.000 Tinggi (T) 7,5 5.000.000 < C3 <= 9.000.000 Sangat Tinggi (ST) 10

## 4. Kriteria Prestasi
Pada  kriteria  prestasi  diukur  berdasarkan jumlah dan tingkatan prestasi yang dimiliki oleh calon siswa baru. Adapun konversi nilai prestasi dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Konversi Nilai Prestasi Prestasi (C4) Bilangan Nilai C4 = Tidak memiliki Prestasi Rendah (R) 2,5 C4 = Prestasi Tingkat Kelurahan Sedang (S) 5 C4 = Prestasi Tingkat Kecamatan  Tinggi (T) 7,5 C4 = Prestasi Tingkat Provinsi Sangat Tinggi (ST) 10

## 4.2 Perancangan Sistem
1.  Contex Diagram Contex  Diagram untuk  sistem  pendukung keputusan  penerimaan  siswa  baru.  Adapaun model Context  Diagram dapat  dilihat  pada Gambar 1.
a Admin Siswa Kepala Sekolah b 0 c Laporan Data Siswa Baru Laporan Siswa Baru Diterima Laporan Siswa Baru Ditolak Data Bobot Data Kriteria Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru a Data Siswa Baru Laporan Siswa Diterima Laporan Siswa Ditolak Data Siswa Baru Laporan Data Siswa Baru Laporan Siswa Baru Diterima Laporan Siswa Baru Ditolak
Gambar 1. Context Diagram

## 2.  DAD
Diagram  Arus  Data (DAD)  adalah  suatu diagram  yang  menggunakan  notasi-notasi untuk  menggambarkan  arus  dari  data  sistem, yang penggunaannya sangat membantu untuk memahami  sistem  secara  logika,  terstruktur dan  jelas.  DAD  yang  menggambarkan  aliran dari  data  ke  sistem,  DAD  membantu  untuk memahami  sistem  secara  logika,  terstruktur dan jelas. Berikut ini DAD level 0 untuk Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa Baru.  Adapun  gambaran  DAD  Level  0  dapat dilihat pada Gambar 2.
Admin Input 1 a Siswa b Data Anggota Proses 2 Output 3 Data Siswa Baru Data Siswa Baru Data Siswa Baru Kepala Sekolah c Data Bobot Data Bobot Data Nilai Raport bobot siswa Data Nilai Tes Tertulis raport tes_tertulis penghasilan Data Penghasilan Data Penghasilan Data Nilai Tes Tertulis Data Nilai Raport Hasil Diterima Hasil Ditolak Data Siswa Baru Data Siswa Baru Data Hasil Diterima prestasi Data Prestasi Data Prestasi hasil_diterima hasil_ditolak Data Hasil Ditolak Laporan Data Siswa Baru Laporan Siswa Baru Diterima Laporan Siswa Bari Ditolak Laporan Data Siswa Baru Laporan Siswa Baru Diterima Laporan Siswa Bari Ditolak Laporan Siswa Baru Diterima Laporan Siswa Bari Ditolak Data Siswa Baru Data Proses Data Proses Data Proses Data Laporan Data Laporan Data Laporan Gambar 2. DAD Lever 0

## 4.3 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  proses pembuatan sistem berupa perancangan aplikasi  SPK  Penerimaan  Siswa  Baru.  Fitur aplikasi terdiri dari:
1.  Input data siswa
Input  data  siswa  yang  digunakan  untuk menginputkan  data  siswa  ke  dalam  program aplikasi.
2.  Proses Seleksi
Fitur  proses  seleksi  ini  digunakan  untuk menyaring semua data calon siswa yang telah didaftarkan dalam aplikasi.
3.  Setting Bobot Kriteria Tampilan  form  bobot  Kriteria  digunakan untuk  menentukan  nilai  bobot  dari  masing- masing kriteria.
4.  Kriteria Rapor
Fitur ini untuk menentukan nilai-nilai kriteria rapor.
5.  Setting Kriteria Tes Tertulis
Fitur  ini  digunakan  untuk menentukan  nilai kriteria tes tertulis.
6.  Setting Kriteria Penghasilan
Fitur  ini  digunakan  untuk menentukan  nilai kriteria penghasilan orang tua calon siswa.

## 7.  Setting Kriteria Prestasi
Fitur  ini  digunakan  untuk menentukan  nilai kriteria prestasi.

## 8.  Tampilan Laporan
Tampilan  hasil  laporan  SPK  Pemilihan Penerimaan  Siswa  Baru  dibuat  3  jenis  yaitu laporan  data  siswa,  laporan  data  seleksi keseluruhan, dan laporan hasil seleksi. a.  Laporan Data Hasil Prediksi
Laporan  ini  berguna  untuk  memberikan informasi  hasil  prediksi  calon  siswa  baru, sehingga  akan  lebih  mudah  dilakukan  proses seleksi pada Gambar 3.

## Gambar 3. Laporan Hasil Prediksi
b.  Laporan Data Seleksi PSB
Laporan ini berguna untuk memberikan informasi data seleksi yang sedang diproses pada  sistem.  Sehingga  akan  membantu pengguna  dalam  menemukan  data  seleksi siswa  terpilih.  Seperti  ditunjukan  pada Gambar 4.
Gambar 4. Laporan Data Seleksi Terpilih
c.  Laporan Data Siswa
Laporan ini berguna untuk memberikan informasi  data  siswa  yang  mendaftar  di sistem  aplikasi.  Seperti  ditunjukan  pada Gambar 5.

## Gambar 5. Laporan Data Calon Siswa Baru

## 4.4 Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan dengan 2 tahap uji  yaitu  uji  fungsionalitas  dan  uji  validitas. Adapun  hasil  pengujian  fungsional  telah diperoleh  semua  fitur  aplikasi  telah  berfungsi sesuai  dengan  perancangan.  Terutama  fitur untuk proses seleksi data inputan siswa dengan menggunakan algoritma Nearest Neighbor dan proses perangkingan data calon siswa dengan algoritma  Simple  Additive  Weighting  telah dinyatakan valid proses perhitungannya setiap tahapnya.
Selain  pengujian  sistem  dengan  cara  uji fungsionalitas peneliti juga melakukan pengujian sistem dengan uji validitas.
Uji  Validitas  merupakan  proses  uji  sistem pada  bagian  akhir  yang  juga  berguna  untuk mengetes sistem. Dalam penelitian ini terdapat uji Validitas. Uji validitas adalah membandingkan  antara  hasil  perhitungan manual dengan hasil komputerisasi. berikut ini perhitungan manual metode Nearest Neighbor dan SAW.

## A. Metode Nearest Neighbor
Proses perhitungan metode Nearest Neighbor  dapat  dilakukan  dengan  tahapan seperti ditunjukan pada Tabel 8.

## Tabel 8. Data Testing
No  Nama Kriteria NN Kriteria SAW JK Asal Sekolah Kondisi Nilai Rapor Ujian Tertulis Penghasil Orang tua Prestasi akademik 1  Siswa1 P  SD Negeri Miskin 85 95 Rp.2.000.000  Tk Kecamatan
2  Siswa2 L  SD Swasta Kaya 86 83 Rp.4.500.000  Tk Provinsi 3  Siswa3 L  SD Swasta Miskin 78 87 Rp.900.000  Tidak Punya 4  Siswa4 P  SD Negeri Kaya 95 78 Rp.6.000.000  Tk Kelurahan
5  Siswa5 P  SD Swasta Miskin 78 95 Rp.2.800.000  Tk Kabupaten
Berdasarkan  data  diatas  maka  Implementasi dari  metode  Nearest  Neighbor  (NN)  sebagai berikut.

## Tabel 9. Data Testing Siswa 1
No Nama Jenis Kelamin Asal Sekolah Kondisi  Bermasalah 1  Siswa 1 P SD Negeri Miskin ?
1).  Langkah  1:  Hitung  kedekatan  kasus  baru dengan kasus/record #1
A = Kedekatan nilai atribut jenis kelamin (kasus baru: P, Rec #1: L) → 0.5 B = Bobot atribut jenis kelamin → 0.5
C  =  kedekatan  nilai  atribut  pendidikan  (kasus baru: SD Negeri Rec #1: SD Negeri) → 1 D = Bobot atribut Sekolah: 1 E  =  Kedekatan  nilai  atribut  kondisi  (Miskin, Kaya) → 0.75 F = Bobot atribut kondisi → 0.75 Perhitungan jarak kedekatan kasus/rec#1
𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 = (𝐴 ∗ 𝐵) + (𝐶 ∗ 𝐷) + (𝐸 ∗ 𝐹) 𝐵 + 𝐷 + 𝐹
𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 = (0.5 ∗ 0.5) + (1 ∗ 1) + (0.75 ∗ 0.75) 0.5 + 1 + 0.75 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 =  0.81
2).  Langkah  2:  Hitung  kedekatan  kasus  baru dengan kasus/record #2
A = Kedekatan nilai atribut jenis kelamin (kasus baru: P, Rec #2 :P) → 1 B = Bobot atribut jenis kelamin: 0,5 C = kedekatan nilai atribut sekolah (kasus baru: SD Negeri, Rec #2 : SD Swasta) → 0,75 D = Bobot atribut sekolah: 1 E  =  Kedekatan  nilai  atribut  kondisi  (Miskin, Miskin) → 1 F = Bobot atribut kondisi → 0,75 Perhitungan jarak kedekatan kasus/rec#2
𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 = (1 ∗ 0.5) + (0.75 ∗ 1) + (1 ∗ 0.75) 0.5 + 1 + 0.75 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 =  0.89
3).  Langkah  3:  Hitung  kedekatan  kasus  baru dengan kasus/record #3
A = Kedekatan nilai atribut jenis kelamin (kasus baru: P, Rec #3: L) → 0,5 B = Bobot atribut jenis kelamin → 0,5
C = kedekatan nilai atribut sekolah (kasus baru: SD Swasta, Rec #3: SD Negeri) → 0,75 D = Bobot atribut sekolah → 1
E  =  Kedekatan  nilai  atribut  agama  (Miskin, Kaya) → 0,75 F = Bobot atribut kondisi → 0,75 Perhitungan jarak kedekatan kasus/rec#3
𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 = (0.5 ∗ 0.5) + (0.75 ∗ 1) + (0.75 ∗ 0.75)
0.5 + 1 + 0.75
𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 =  0.69
4).  Langkah  4:  Memilih  kasus  dengan kedekatan yang paling dekat Berdasarkan  langkah  1,  2,  3  diketahui  nilai masing-masing adalah:
 Langkah 1 → jarak = 0.81
 Langkah 2 → jarak = 0.89
 Langkah 3 → jarak = 0.69
Maka kasus dengan kedekatan terdekat adalah nilai tertinggi → 0.89
5).  Langkah  5:  Menggunakan  klasifikasi  dari kasus dengan
kedekatan terdekat.
Berdasarkan  langkah  4,  maka  klasifikasi  dari kasus 3 yang akan digunakna untuk memprediksi  kasus  baru.  Maka  kemungkinan kasus  calon  siswa  baru  akan  memiliki karakteristik  “Tidak  bermasalah”.  Sehingga dengan demikian atas nama Agnes layak untuk masuk tahap seleksi berikutnya.
Berdasarkan  proses  perhitungan  Algoritma dengan  Metode  Nearest  Neighbor  (NN)  diatas maka untuk perhitungan Data ke 2 s/d 5 dengan rumus  yang  sama  diperoleh  hasil  seperti ditunjukan pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Prediksi Calon Siswa Baru
No  Nama Kriteria NN Hasil Prediksi JK Asal Sekolah Kondisi 1  Siswa 1  P  SD Negeri Miskin Tidak Bermasalah 2  Siswa 2  L SD Swasta Kaya Tidak Bermasalah 3  Siswa 3  L SD Swasta Miskin Tidak Bermasalah 4  Siswa 4  P  SD Negeri Kaya Bermasalah 5  Siswa 5  P  SD Swasta Miskin Tidak Bermasalah

## B. Metode Simple Additive Weighting
Proses  Selanjutkan  dengan  Melakukan Seleksi  Metode  SAW.  Secara  ringkas  dapat dilihat dilakukan sebagai berikut:
a.  Pada nilai rata-rata rapor termasuk ke dalam atribut keuntungan( benefit ), karena semakin besar nilai semakin baik.
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 1 ∶   𝑟 11 = 5 max {5,7,5,2,5,10,2,5} = 5 10 = 0.50
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 2 ∶   𝑟 21 = 7.5 max {5,7,5,2,5,10,2,5} = 7.5 10 = 0.75
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 3 ∶   𝑟 31 = 2.5 max {5,7,5,2,5,10,2,5} = 2.5
10 = 0.25
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 5 ∶   𝑟 51 = 2.5 max {5,7,5,2,5,10,2,5} = 2.5 10 = 0.25
b.  Pada  ujian  tes  tertulis  termasuk  ke  dalam atribut keuntungan( benefit ), karena semakin besar nilai semakin baik.
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 1 ∶   𝑟 12 = 10 max {10,5,7,5,2,5,10} = 10 10 = 1
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 2 ∶   𝑟 22 = 5 max {10,5,7,5,2,5,10} = 5
10 = 0.5
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 3 ∶   𝑟 31 = 7.5 max {10,5,7,5,2,5,10} = 7.5 10 = 0.75
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 5 ∶   𝑟 51 = 10 max {10,5,7,5,2,5,10} = 10 10 = 1
c.  Pada  penghasilan  orang  tua  termasuk  ke dalam  atribut  biaya( cost ),  karena  semakin kecil nilai semakin baik.
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 1 ∶   𝑟 13 = min {5,7,5,2,5,10,5} 5 = 2.5 5 = 0.5
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 2 ∶   𝑟 23 = min {5,7,5,2,5,10,5}
7.5 = 2.5 7.5 = 0.5
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 3 ∶   𝑟 33 =
min {5,7,5,2,5,10,5}
2.5 = 2.5 2.5 = 0.5
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 5 ∶   𝑟 53 = min {5,7,5,2,5,10,5}
5 = 2.5 5 = 0.5
d.  Pada  prestasi  termasuk  ke  dalam  atribut keuntungan( benefit ), karena  semakin  besar nilai semakin baik.
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 1 ∶   𝑟 14 = 5 max {5,10,0,2,5,7,5} = 5 10 = 0.5
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 2 ∶   𝑟 24 = 10 max {5,10,0,2,5,7,5} = 10 10 = 1
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 3 ∶   𝑟 34 = 0 max {5,10,0,2,5,7,5} = 0 10 = 0
𝑆𝑖𝑠𝑤𝑎 5 ∶   𝑟 54 = 7.5 max {5,10,0,2,5,7,5} = 7.5 10 = 0.75
Berdasarkan  formulasi  dari  rumus  (2)  dan  (3) maka  untuk  perhitungan  pembobotan  sebagai berikut, Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan  bahwa  alternatif  A i lebih terpilih.

## Proses perhitungan pembobotan metode SAW
V1 = (10*0.50)+(7.5*1)+(2.5*0,50) +(5*0.50) = 16,25 V2 = (10*0.75)+(7.5*0.50)+(2.5*0.33) +(5*1) = 17,08 V3 = (10*0.25)+(7.5*0.75)+(2.5*1) +(5*0) = 10,63 V4 = (10*0.25)+(7.5*1)+(2.5*0.50) +(5*0.75) = 15
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas,  hasil perangkingan  nilai  tertinggi  adalah  V2  yaitu adalah Siswa 2. Berdasarkan hasil perhitungan pada  metode  SAW  diatas  maka  hasil perangkingan dapat dilihat pada Tabel 11. Tabel 11. Hasil Seleksi Metode SAW
No Vektor Nama Hasil Rangking 1 V1 Siswa 1 16,25 2 2 V2 Siswa 2 17,08 1 3 V3 Siswa 3 10,63 5 5 V5 Siswa 5 15 3

## Pengujian MAPE
Berdasarkan  proses  perhitungan  dengan  dua metode  diatas  maka  diperoleh  untuk  alternatif terbaik  yang  lolos  seleksi  yaitu  Agung  (V2) karena memiliki score Nilai Tertinggi: 17,8. Dari
hasil  perhitungan  Metode  NN  dan  SAW  lalu dibandingakan  dengan  hasil  proses  seleksi data  riil  dari  3  periode  yang  lalu  melalui  uji MAPE sehingga rekap ujinya dapat dilihat pada Tabel 12.

## Tabel 12. Perhitungan Pengujian MAPE Periode
2019
Hasil Sistem Lama Hasil Sistem Baru Uji MAPE (Komparasi) Nama Nilai Hasil Nama Nilai Hasil Selisih Nilai Hasil Siswa 1 18,8  Diterima  Siswa 1 16,25  Diterima 2,55  86,44% Siswa 2 17,9  Diterima  Siswa 2 13  Diterima 4,9  72,63% Siswa 3 12,5  Diterima  Siswa 3 10,63  Diterima 1,87  85,04% Siswa 4 16,2  Diterima  Siswa 4 15  Diterima 1,2  92,59% Siswa 5 11  Diterima  Siswa 5 9  Diterima 2  81,82% Siswa 6 10,6  Ditolak  Siswa 6 10  Ditolak 0,6  94,34% Siswa 7 9,8  Ditolak  Siswa 7 8  Ditolak 1,8  81,63% Siswa 8 9,4  Ditolak  Siswa 8 9  Ditolak 0,4  95,74% Siswa 9 9,1  Ditolak  Siswa 9 8  Ditolak 1,1  87,91% Siswa 10 9  Ditolak  Siswa 10 8,6  Ditolak 0,4  95,56% Rata-rata Akurasi Pengujian MAPE Periode 2019 87,37%
Dari  perhitungan  data  sample  periode  2019 menggunakan uji MAPE diperoleh nilai uji rata- rata:  87,37%.  Kemudian  pada  periode  2020 dapat dilhat pada Tabel 13.

## Tabel 13. Perhitungan Pengujian MAPE Perideo 2020
Hasil Sistem Lama Hasil Sistem Baru Uji MAPE (Komparasi) Nama Nilai Hasil Nama Nilai Hasil Selisih Nilai Hasil Siswa 1 8,7  Diterima  Siswa 1 7,7  Diterima 1  88,51% Siswa 2 8,6  Diterima  Siswa 2 7,4  Diterima 1,2  86,05% Siswa 3 8,4  Diterima  Siswa 3 8  Diterima 0,4  95,24% Siswa 4 8,3  Diterima  Siswa 4 7,8  Diterima 0,5  93,98% Siswa 5 8  Diterima  Siswa 5 7  Diterima 1  87,50% Siswa 6 7,9  Ditolak  Siswa 6 7  Ditolak 0,9  88,61% Siswa 7 7,8  Ditolak  Siswa 7 6,8  Ditolak 1  87,18% Siswa 8 7,5  Ditolak  Siswa 8 6,5  Ditolak 1  86,67% Siswa 9 7,3  Ditolak  Siswa 9 6,4  Ditolak 0,9  87,67% Siswa 10 7,2  Ditolak  Siswa 10 6  Ditolak 1,2  83,33% Rata-rata Akurasi Pengujian MAPE Periode 2020 88,47%
Dari  perhitungan  data  sample  periode  2019 menggunakan uji MAPE diperoleh nilai uji rata- rata:  88,47%.  Kemudian  pada  periode  2021 dapat dilhat pada Tabel 14.

## Tabel 14. Perhitungan Pengujian MAPE Periode 2021
Hasil Sistem Lama Hasil Sistem Baru Uji MAPE (Komparasi) Nama Nilai Hasil Nama Nilai Hasil Selisih Nilai Hasil Siswa 1 21,7  Diterima  Siswa 1 20,1  Diterima 1,6  92,63% Siswa 2 20,3  Diterima  Siswa 2 18,3  Diterima 2  90,15% Siswa 3 19,3  Diterima  Siswa 3 18  Diterima 1,3  93,26% Siswa 4 17,5  Diterima  Siswa 4 15  Diterima 2,5  85,71% Siswa 5 14,6  Diterima  Siswa 5 13,4  Diterima 1,2  91,78% Siswa 6 12,3  Ditolak  Siswa 6 10  Ditolak 2,3  81,30% Siswa 7 11,2  Ditolak  Siswa 7 11  Ditolak 0,3  97,35% Siswa 8 10,6  Ditolak  Siswa 8 9,4  Ditolak 1,2  88,68% Siswa 9 9,6  Ditolak  Siswa 9 9  Ditolak 0,6  93,75% Siswa 10 8,5  Ditolak  Siswa 10 7,4  Ditolak 1,1  87,06% Rata-rata Akurasi Pengujian MAPE Periode 2021 90,17%
Dari  perhitungan  data  sample  periode  2021 menggunakan uji MAPE diperoleh nilai uji rata-
rata : 90,17%. Hal ini menunjukan peningkatan akurasi dari uji sampel dari periode sebelumnya.  Berdasarkan  hasil  perhitungan MAPE  dari  tiga  periode  tersebut  maka  dapat diambil  kesimpulan  rata-rata  nilai  uji  sistem diperoleh hasil: 88,7%. Hasil pengujian tersebut diperoleh  hasil  diatas  70%,  sehingga  dengan demikian sistem baru dengan program Aplikasi menggunakan  Metode  NN  dan  SAW  telah mampu  memberikan  solusi  dalam  sistem penerimaan siswa baru di SMP IT Surakarta.

## V.  PENUTUP
Berdasarkan pembahasan yang dilakukan maka kesimpulannya sebagai berikut: 1.  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dibuat
digunakan
untuk memprediksi karakterkteristik  calon  siswa  baru  dengan metode Nearest  Neighbor (NN)  dan  proses seleksi  parangkingan  dilakukan  dengan metode Simple Additive Weighting (SAW).
2.  Hasil  penelitan  yang  dilakukan  telah  dapat memenuhi  dalam  tujuan  penelitian  yaitu telah  terbentuknya  sebuah  desain  sistem dalam  bentuk  naskah  dan  software  aplikasi SPK Penerimaan siswa baru.
3.  Pengujian  sistem  yang  dilakukan  dalam pada  uji  fungsionalitas  terlihat  hasil  yang menunjukan  data  diterima  atau  sukses  dan pada  uji  validitas  telah  menunjukan  hasil yang  valid  yaitu  sama  antara  hasil perhitungan  manual  (algoritma)  dan  hasil perhitungan di program.
4.  Pengujian validitas antara hasil perhitungan program  Aplikasi  dengan  Metode Nearest Neighbor dan Simple  Additive  Weighting yang dibandingan dengan hasil tiga periode data  riil  maka  diperoleh  rata-rata  uji  sistem dengan MAPE sebesar 88,7%.
Adapun saran-saran atas penulisan naskah penelitian ini adalah sistem yang telah dibangun masih terbatas pada penggunaan data sehingga  perlu  pengembangan  selanjutnya dengan melibatkan data yang lebih lengkap.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Hafiz  and  M.  Ma’mur,  “Sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik  dengan  pendekatan  weighted product,” J.  Cendikia ,  vol.  16,  no.  1  April, pp. 23 –28, 2018.
[2]  T.  Limbong et  al. , Sistem  Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3]  E.  T.  L.  Kusrini  and  E.  Taufiq, Algoritma data mining . Andi Offset, 2009.
[4] C.  Imama  and  A.  D.  Indriyanti,  “Nearest Neighbor Untuk Analisis Pemberian Kredit Di,” Penerapan  Case  Based  Reason. Dengan Algoritm. Nearest Neighbor Untuk
Anal. Pemberian Kredit Di Lemb.
PEMBIAYAAN  Chusnul ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 11 –21, 2013.
[5]  A.  J.  Putra,  L.  A.  Abdillah,  and  H. Yudiastuti,  “Penentuan  sekolah  dasar negeri  terbaik  kota  Palembang  dengan metode  weighted  sum  model  (WSM)  dan weighted product model (WPM)
menggunakan  visual  basic.  net  2015,”
2016.
[6] F.  San  Pratama,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru
Menggunakan  Metode  Saw  (Studi  Kasus: Smk Ipiems Surabaya),” J. Manaj. Inform. , vol. 5, no. 2, 2016.
[7]  A.  Puput  Giovani,  T.  Haryanti,  and  L. Kurniawati, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Siswa  Baru  dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  pada SMP Islam Al- Azhar 6 Jakapermai Bekasi,”
SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 6, no.
1, pp. 70 –79, 2020, doi: 10.33372/stn.v6i1.611.
[8] A.  S.  Zain  and  R.  Purniawati,  “Sistem pendukung  keputusan  penerimaan  siswa baru  dengan  metode  simple  additive weighting,” SAKTI – Sains, Apl. Komputasi dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  18 –23, 2020, doi: 10.30872/jsakti.v2i1.2668.
[9] A.  Setiawan,  “Implementasi  Metode  SAW Dalam Penerimaan Siswa Baru Pada SMA Negeri 16 Medan,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  96, 2017, doi: 10.30645/jurasik.v2i1.23.
[10] A.  D.  Susanti,  M.  Muslihudin,  and  S. Hartati,  “Sistem  pendukung  keputusan perankingan  calon  siswa  baru  jalur undangan  menggunakan  Simple  Additive Weighting (studi  kasus: SMK bumi nusantara wonosobo),” in
Semnasteknomedia  Online ,  2017,  vol.  5, no. 1, pp. 3 –5.