## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1995 − 2004 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3164

## Penerapan Metode SAW Dalam Peringkat Hasil Pembelajaran Siswa SMK (STM) Berdasarkan Rekapitulasi Nilai
Ade Rizka * , Rahayu Mayang Sari, Lavenia Ulandari, Daratika Pratiwi
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1,* aderizka@dosen.pancabudi.ac.id, 2 rahayu@dosen.pancabudi.ac.id, 3 laveniaulandari@dosen.pancabudi.ac.id,
4 daratikapratiwi123@gmail.com Email Penulis Korespondensi: aderizka@dosen.pancabudi.ac.id Submitted: 16/02/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak− Pendidikan dan teknologi memiliki hubungan erat dalam perkembangannya. Proses pelaksanaan pendidikan memiliki hasil  yang  menjadi  indikator  keberhasilan  dalam  proses  pembelajaran.  Hasil  tersebut  yaitu  nilai  yang  diolah  atau  dihitung berdasarkan kebutuhan penilaian masing-masing. Proses pengolahan nilai akan memberikan gambaran tentang kapabilitas siswa dalam memahami dan menguasai mata pelajaran. Pada sekolah SMK (STM) Panca Budi Medan melakukan proses pengolahan nilai tanpa menggunakan sistem pendukung keputusan dalam proses peringkat hasil pembelajaran siswa. Sistem yang digunakan hanya melakukan pengolahan nilai berdasarkan presentasi komponen penilaian siswa. Sehingga pengajar membutuhkan sistem pengambilan keputusan yang dapat membantu dan memudahkan proses, agar terhindar dari kekeliruan hasil peringkat dan dapat menghemat waktu. Pada penelitian ini, metode SAW digunakan sebagai metode pendukung keputusan multi-atribut dalam proses peringkat hasil pembelajaran agar dapat membantu pengajar dalam pengambilan keputusan. Pengolahan rekapitulasi nilai berasal dari  komponen  penilaian  yaitu  ulangan  harian,  tengah  semester  dan  akhir  semester  dari  aspek  penilaian  pengetahuan  dan keterampilan siswa untuk setiap mata pelajaran. Proses perhitungan peringkat hasil pembelajaran dilakukan pada data sampel yaitu 10 alternatif siswa dan 15 atribut mata pelajaran dalam satu kelas untuk satu semester. Penerapan metode SAW dan pengujian pada data sampel menghasilkan peringkat siswa yaitu alternatif S5 dengan nilai 0,994 sebagai peringkat tertinggi dan S10 dengan nilai 0,908 sebagai peringkat terendah. Pemanfaatan sistem dan penerapan metode SAW dapat membantu dan mempermudah pengajar untuk memproses nilai serta peringkat hasil pembelajaran. Sehingga berdasarkan hasil peringkat, para pengajar dapat meningkatkan kualitas pengajaran dan memberikan solusi terhadap kekurangan dalam proses pembelajaran.
Kata Kunci: SAW; Rekapitulasi Nilai; Peringkat; Sistem Pendukung Keputusan; Penilaian
Abstract− Education and technology have a close relationship in their development. The process of implementing education has results that are indicators of success in the learning process. These results are the values that are processed or calculated based on the needs of each assessment. The value processing process will provide an overview of students' capabilities in understanding and mastering subjects. At the Panca Budi Medan Vocational School (STM) school, the value processing process is carried out without using  a  decision  support  system  in  the  process  of  ranking  student  learning  outcomes.  The  system  used  only  performs  value processing based on the presentation of student assessment components. So that teachers need a decision-making system that can help and facilitate the process, to avoid mistakes in ranking results and can save time. In this study, the SAW method is used as a multi-attribute  decision  support  method  in  the  process  of  ranking  learning  outcomes  so  that  it  can  assist  teachers  in  making decisions. Processing of value recapitulation comes from the assessment components, namely daily tests, midterm, and end of the semester  from  aspects  of  assessing  students'  knowledge  and  skills  for  each  subject.  The  process  of  calculating  the  ranking  of learning  outcomes  is  carried  out  on  sample data,  namely  10  alternative  students  and  15  subject  attributes  in  one  class  for  one semester. The application of the SAW method and testing on sample data resulted in student ratings, namely alternative S5 with a value of 0.994 as the highest rank and S10 with a value of 0.908 as the lowest rank. Utilization of the system and application of the SAW method can help and make it easier for teachers to process grades and rank learning outcomes. So that based on the ranking results, teachers can improve the quality of teaching and provide solutions to deficiencies in the learning process.
Keywords : SAW; Value Summary; Rating; Decision Support System; Evaluation

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  dalam  pendidikan  memiliki  peran  penting  dalam  perkembangannya.  Proses  pelaksanaan  pendidikan memiliki hasil yang menjadi indikator keberhasilan dalam proses pembelajaran. Hasil tersebut yaitu nilai yang  diolah atau dihitung  berdasarkan  kebutuhan penilaian masing-masing. Proses pengolahan nilai  tersebut  akan memberikan deskripsi tentang kapabilitas siswa dalam memahami dan menguasai mata pelajaran. Dengan adanya hasil penilaian maka dapat diketahui kekurangan atau kendala dalam proses pembelajaran.
Proses pengolahan nilai merupakan salah satu tahapan penting dalam pendidikan dan pengajaran. Pada sekolah SMK (STM) Panca Budi Medan melakukan proses pengolahan nilai tanpa menggunakan sistem pendukung keputusan dalam menghasilkan peringkat hasil pembelajaran siswa. Sistem yang digunakan hanya melakukan pengolahan nilai berdasarkan  presentasi  masing-masing  komponen  penilaian  siswa  yaitu  ulangan  harian,  tengah  semester  dan  akhir semester. Pengajar membutuhkan proses peringkat hasil pembelajaran yang lebih cepat dengan menggunakan sistem dalam  pengambilan  keputusan,  karena  pengajar  memiliki  keterbatasan  waktu  dalam  mengolah  peringkat  hasil pembelajaran  siswa.  Jika  terdapat  kekeliruan  dalam  peringkat  hasil  pembelajaran  siswa,  maka  akan  membutuhkan waktu  tambahan  untuk  memeriksa  dan  memperbaiki.  Hal  tersebut  akan  mempengaruhi  hasil  pengolahan  nilai  dan proses pembelajaran.
Teknologi berperan untuk membantu proses pengolahan nilai, sistem melakukan proses agar lebih cepat dan efisien untuk mengolah data secara masal  serta melibatkan metode dalam pengambilan keputusan untuk  peringkat

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1995 − 2004 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3164
hasil pembelajaran siswa. Komponen dalam penilaian dan jenis penilaian yaitu ulangan harian, tengah semester dan akhir semester berdasarkan aspek pengetahuan dan keterampilan. Pengajar diharapkan dapat terbantu dalam proses pengolahan nilai dan peringkat hasil pembelajaran siswa yang lebih cepat, sehingga dapat lebih meningkatkan kualitas pengajaran dan memberikan solusi terhadap kekurangan dalam proses pembelajaran.
Pengambilan  keputusan  dalam  suatu  masalah  adalah  proses  untuk  menentukan  cara  sebagai  aksi  dalam pemecahan masalah.  [1]  Pengambilan keputusan dikatakan sebagai  proses  seleksi  dalam memilih alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang dimanfaatkan sebagai pola solusi penyelesaian masalah. [2] Proses penelitian dilakukan dengan  menggunakan  metode  SAW  sebagai  metode  pengambil  keputusan  untuk  menghasilkan  peringkat  nilai berdasarkan  hasil  rekapitulasi  nilai  mata  pelajaran.  Rekapitulasi  nilai  berdasarkan  dari  pengolahan  nilai  pelajaran dengan aspek penilaian pengetahuan dan keterampilan siswa untuk setiap mata pelajaran. Peringkat berdasarkan nilai hasil  pembelajaran  siswa.  Alternatif  siswa  akan  menjadi  pilihan  dalam  pembuatan  keputusan  untuk  menghasilkan peringkat  berdasarkan  hasil  pembelajaran.  Data  alternatif  peringkat  siswa  memiliki  atribut  yaitu  seluruh  mata pelajaran satu kelas per semester.
Pada  penelitian  Aulia,  Sunoto  dan  Huda  (2021), sistem  pengolahan  nilai  siswa  yang  berjalan  pada  sekolah merupakan penelitian pertimbangan untuk melakukan pengembangan sistem sebagai bahan untuk mempermudah guru dalam  pengisian  nilai  secara  terkomputerisasi.  Sistem  dirancang  berbasis java untuk  mengolah  nilai  siswa,  data disimpan ke dalam database agar mudah untuk ditemukan pada berkas atau data walaupun telah dicetak. Sistem ini hanya mencakup komponen kepentingan khusus pada MI Al-Hamid. [3]
Penelitian Merdekawati, Rahayu dan Martini (2022), evaluasi sistem untuk dikembangkan menjadi aplikasi e- Raport berbasis web pada sekolah akan menghasilakn informasi mengenai pencapaian akademik siswa secara online dalam bentuk laporan nilai siswa dengan berbasiskan web, sehingga proses distribusi suatu informasi dapat diakses lebih cepat. Selain itu, secara tidak langsung  informasi  bisa diakses secara fleksibel tanpa dibatasi  oleh waktu  dan lokasi. Hak akses sistem hanya diberikan kepada pihak tertentu seperti guru, operator dan siswa. [4]
Penelitian  Fathoni  dan  Januarita  (2021),  metode  SAW  digunakan  untuk  proses  penilaian  siswa  bertujuan meningkatkan minat belajar siswa dengan memberikan motivasi pencapaian siswa. Sistem informasi dibentuk agar sekolah mampu menentukan kriteria pendukung dengan sederhana seperti, rata-rata nilai rapor, kehadiran, organisasi dan ekstrakurikuler. Sistem dapat dijadikan alat dalam menentukan siswa berprestasi berlandaskan kriteria yang sesuai dengan  ketentuan  sekolah.  Pada  sistem  tersebut,  kriteria  untuk  menentukan  siswa  berprestasi  berdasarkan  pihak sekolah  SMK Telkom Purwokerto, maka tidak dapat digunakan secara umum untuk sekolah lain. [5]
Pada penelitian Liang dan Muhtarom (2021), penentuan penilaian siswa dengan menggunakan metode SAW. Terdapat sejumlah kriteria yaitu  tugas, UTS dan UAS. Alternatif menggunakan data mata pelajaran. Metode SAW digunakan untuk menganalisis peringkat nilai berdasarkan peringkat tertinggi hingga terendah mata pelajaran. Sistem informasi  berhasil  mempermudah  pihak  sekolah  untuk  menentukan  ketentuan  aturan  pembelajaran  setiap  mata pelajaran berdasarkan hasil rekomendasi  sistem. Pada sistem tersebut, terdapat  alternatif dan kriteria yang berbeda dan hasil penilaian hanya untuk peningkatan metode pembelajaran saja. [6]
Pada penelitian Ibrahim dan Surya (2019), menentukan sekolah terbaik di Jambi dengan menggunakan metode SAW. Berdasarkan kendala dari Dinas Pendidikan Jambi untuk memilih sekolah terbaik yaitu jumlah sekolah yang berada  didaerah  tersebut  cukup  banyak  sehingga tidak  semua  sekolah  memenuhi  kriteria.  Sistem  digunakan  untuk menentukan kelayakan sekolah terbaik berdasarkan kondisi gedung dan fasilitas. Sistem menghasilkan data alternatif terbaik  yang  akan  menjadi  pilihan  sekolah  terbaik  di  Jambi  dengan  mudah,  sederhana  dan  efisien.  Dengan  hasil informasi kekurangan dari alternatif maka, dapat dilakukan perbaikan sistem setiap sekolah. [7]
Pada  penelitian  Burhanudin,  Ferdinandus  dan  Bayu  (2019),  pengurutan  rangking  penerima  dana  bantuan terhadap siswa tidak mampu menggunakan metode SAW untuk menyeleksi alternatif yang cocok dan sesuai menerima bantuan  berdasarkan  sejumlah  kriteria  yang  ditentukan  sekolah.  Sistem  berhasil  digunakan  sebagai  alat  untuk menentukan siswa yang berhak dibantu dengan dana bantuan berdasarkan seleksi penerimaan. Kriteria sesuai dengan kebutuhan dan ketentuan sekolah sehingga solusi yang dihasilkan sesuai dan spesifik bagi pihak sekolah SMK Plus Darus Salam Kediri. [8]
Berdasarkan  sejumlah  penelitian  terdahulu,  metode  SAW  dapat  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan.  Pada  beberapa  penelitian,  metode  SAW  dapat  digunakan  untuk  penilaian  siswa  dan  menghasilkan informasi siswa yang berprestasi berdasarkan atribut pendukung, sehingga dengan menggunakan metode SAW dapat memberikan solusi dalam proses pengambilan keputusan. Pada penelitian ini, akan menggunakan metode SAW dalam sistem pendukung keputusan untuk memproses peringkat hasil pembelajaran siswa sekolah SMK (STM) Panca Budi Medan. Komponen pengolahan nilai pelajaran yaitu ulangan harian, tengah semester dan akhir semester  dari aspek penilaian pengetahuan dan keterampilan siswa untuk setiap mata pelajaran. Atribut yang digunakan yaitu beberapa mata  pelajaran  pada  satu  kelas.  Alternatif  merupakan  sejumlah  siswa  dalam  satu  kelas.  Seluruh  rekapitulasi  nilai pelajaran  yang  telah  diolah  nantinya  akan  diproses  dengan  menggunakan  metode  SAW  untuk  peringkat  hasil pembelajaran siswa. Sistem diharapkan mampu membantu dan mempermudah pengajar untuk memproses pengolahan nilai dan peringkat hasil pembelajaran siswa agar dapat meningkatkan kualitas pendidikan berdasarkan hasil evaluasi pembelajaran siswa.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1995 − 2004 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3164

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  pada  penelitian  peringkat  hasil  pembelajaran  siswa  berdasarkan  rekapitulasi  nilai  merupakan  langkah- langkah  proses  yang  dilaksanakan  dalam  penelitian  untuk  menghasilkan  solusi  yang  diharapkan. Secara  sistematis tahapan penelitian dibutuhkan agar memiliki hasil yang terstruktur. Langkah pada tahapan penelitian diuraikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Kerja Penelitian
a. Identifikasi  Masalah.  Pada  tahap  identifikasi  yaitu  dilakukan  proses  analisis  dan  identifikasi  dalam  proses peringkat hasil pembelajaran pada siswa SMK (STM) Panca Budi Medan tanpa menggunakan sistem pendukung keputusan.  Pengolahan  nilai  seluruh  mata  pelajaran  siswa  dalam  satu  kelas  sebagai  rekapitulasi  nilai.  Analisis dilakukan berdasarkan kebutuhan pengajar dalam proses pengolahan nilai dan peringkat hasil pembelajaran siswa.
b. Studi Kepustakaan. Pada tahap kepustakaan yaitu mengumpulkan dan mencari sumber informasi yang terpercaya dari  jurnal  dan  buku  untuk  mendukung  proses  penelitian  dalam  peringkat  hasil  pembelajaran  siswa  dengan menggunakan metode SAW, agar memiliki landasan teori atau metode yang sesuai dengan kendala masalah.
c. Pengumpulan Data. Pada tahap pengumpulan data yaitu membutuhkan data fakta yang memiliki kaitan erat dengan proses peringkat hasil pembelajaran siswa. Data sampel yang digunakan berasal dari 10 data alternatif siswa SMK (STM) Panca Budi Medan, data atribut berasal dari 15 mata pelajaran dalam satu kelas dan komponen penilaian untuk  setiap  mata  pelajaran  yaitu  ulangan  harian,  tengah  semester  dan  akhir  semester  dari  aspek  penilaian pengetahuan dan keterampilan siswa. Data atribut dan alternatif merupakan sumber data yang memiliki kontribusi dalam penelitian.
d. Penerapan Metode SAW. Pada tahap penerapan metode yaitu 10 data sampel alternatif siswa akan diproses dengan 15 atribut mata pelajaran yang memiliki bobot atribut untuk memperoleh nilai preferensi masing-masing alternatif. Alternatif dengan nilai tertinggi memiliki peringkat hasil pembelajaran dengan nilai tertinggi.
e. Implementasi Sistem. Pada tahap implementasi sistem yaitu sistem diterapkan untuk diuji terhadap 10 data sampel alternatif  siswa  dalam  memproses  peringkat  hasil  pembelajaran  siswa  dengan  menggunakan  metode  SAW berdasarkan pengolahan rekapitulasi nilai.
f. Kesimpulan.  Pada  tahap  akhir  yaitu  kesimpulan  berasal  dari  hasil  penjabaran  seluruh  proses  penelitian  dan pengujian  sistem  yang  dilakukan  dalam  pengolahan  nilai  dan  peringkat  hasil  pembelajaran  siswa  dengan menggunakan metode SAW agar memperoleh solusi untuk mengatasi masalah yang telah diidentifikasi.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Perangkat berbasis komputer berkemampuan secara spesifik dalam memberikan hasil dari solusi suatu masalah yaitu keputusan  yang  terbaik  untuk  manajemen  dikatakan  sebagai  sistem  yang  mampu  mendukung  proses  pengambilan keputusan.  [9]  Sistem pada pendukung keputusan menyajikan informasi, model suatu  sistem serta proses rekayasa data  sampel.  [10]  Sistem  dalam  mendukung  suatu  keputusan  memiliki  peran  penting  untuk  menyajikan  hasil keputusan  yang  dapat  diambil  pengguna.  Penggunaan  sistem  akan  membantu  proses  analisis  dan  pengolahan  data maupun atribut pendukung. Keputusan dikatakan sebagai hasil penyelesaian suatu masalah. Keputusan dan pertanyaan memiliki kaitan erat. Konsep sistem untuk mendukung keputusan yaitu sistem interaktif yang menunjang pembuatan suatu  keputusan  berbasis  komputer,  berdasarkan  data  serta  model  dalam  proses  penyelesaian  masalah  secara terstruktur serta sistematis maupun semi terstruktur. [11] Pengambilan untuk penentuan dalam keputusan yang berasal dari sejumlah perilaku yang bertugas sebagai alternatif menghasilkan pencapaian beberapa tujuan berlandaskan hal yang  telah  diterapkan.  [12]  Sistem  digunakan  untuk  mendukung  solusi  dari  kendala  atau  masalah,  peluang  akan dievaluasi. [13]

## 2.3 Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Metode  SAW  dapat  dijelaskan  sebagai  metode  operasi  jumlah  dengan  bobot.  Metode  SAW  merupakan  metode pengambilan  keputusan  multi-atribut  yang  sangat  sederhana  sehingga  mudah  diterapkan. [14]  Proses  penjumlahan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1995 − 2004 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3164
yang memiliki bobot dari peringkat kinerja setiap alternatif untuk seluruh atribut. [6] Dasar ketentuan metode yaitu mengkalkulasikan total  bobot  seluruh peringkat kinerja untuk  tiap alternatif  di  seluruh kriteria.  [15] Metode SAW mengamati sejumlah kriteria yang tidak serupa dalam memilih alternatif terbaik. Nilai preferensi berasal dari perkalian nilai parameter yang sudah ditentukan berdasarkan setiap alternatif atribut berikut dengan bobot dan akan dijumlahkan seluruh atribut dari masing-masing alternatif. Metode SAW memiliki dua atribut yang berbeda yaitu atribut benefit dan atribut cost . [16] Nilai tertinggi dari atribut dapat mendekati satu, sedangkan nilai terkecil dapat mencapai nol. Nilai tersebut berdasarkan kondisi data nilai atribut pada alternatif. [17] Metode SAW tergolong pada kategori metode yang menemukan aplikasi terluas dalam memecahkan model multi-kriteria. [18] Algoritma perhitungan SAW tidak sulit, karena dapat diimplementasikan tanpa membutuhkan bantuan komputer maupun dengan menggunakan program komputer sederhana.  [17]  Proses normalisasi  metode untuk menyelesaikan beragam  rentang satuan namun, kurang detail atau spesifik dalam memberikan hasil.
Langkah pada metode SAW dalam proses perhitungan yaitu:  [19] [20]
a. Langkah  pertama  yaitu  menentukan  alternatif.  Alternatif  ditentukan  berdasarkan  kebutuhan  dari  masalah  yang akan diselesaikan. Alternatif akan menjadi pilihan solusi yang akan direkomendasikan.
b. Langkah kedua yaitu menentukan atribut yang menjadi dasar dalam pengambilan keputusan. Atribut meliputi data berupa nilai yang berkaitan dan mendukung proses pengambilan keputusan.
c. Langkah ketiga yaitu menentukan bobot preferensi setiap atribut alternatif. Bobot setiap atribut harus ditentukan oleh pembuat keputusan berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing atribut. Bobot keseluruhan atribut, jika dijumlahkan harus satu.
d. Langkah  keempat  yaitu  menentukan  tingkat  kecocokan  setiap  atribut,  yaitu  atribut benefit (untuk  atribut keuntungan) atau cost (untuk atribut biaya). Jika atribut menguntungkan maka akan lebih baik memiliki tingkat kecocokan  yang  maksimal,  namun  jika  atribut  biaya  maka  akan  lebih  baik  memiliki  tingkat  kecocokan  yang minimal.
e. Langkah  kelima  yaitu  membentuk  matrik  keputusan  dari  tingkat  kecocokan  setiap  alternatif  bersama  masing- masing atribut.
f. Langkah  keenam  yaitu  menormalisasi  matrik  keputusan  dengan  proses  kalkulasi  nilai  tingkat  kinerja ternormalisasi dari alternatif untuk atribut.
g. Langkah ketujuh yaitu hasil normalisasi membentuk matrik yang ternormalisasi.
h. Langkah  terakhir  yaitu  hasil  akhir  nilai  preferensi  berasal  dari  total  untuk  perkalian  bagian  baris  matrik ternormalisasi dengan bobot yang sesuai ketentuan serta bagian kolom matrik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Perhitungan Metode SAW
Hasil  penelitian  berlandaskan  dari  proses  perhitungan  dan  penerapan  peringkat  hasil  pembelajaran  siswa  dengan menggunakan metode SAW pada data sampel yang berasal dari proses observasi, pertanyaan dan wawancara terhadap pengajar SMK (STM) Panca Budi Medan. Rekapitulasi nilai berdasarkan dari pengolahan nilai pelajaran yaitu  UH, UTS dan UAS dari aspek penilaian pengetahuan dan keterampilan siswa untuk setiap mata pelajaran. Peringkat siswa berdasarkan  nilai  hasil  pembelajaran  siswa,  alternatif  yang  digunakan  pada  data  sampel  yaitu  10  siswa  untuk  satu kelas dalam satu semester. Alternatif siswa akan menjadi pilihan dalam pengambilan keputusan untuk menghasilkan peringkat siswa berdasarkan hasil pembelajaran. Data siswa merupakan data sampel dari siswa SMK (STM) Panca Budi Medan. Data alternatif peringkat siswa memiliki atribut yaitu seluruh mata pelajaran dalam satu kelas untuk satu semester.
Tabel 1. Keterangan Nilai Mata Pelajaran Keterangan Nilai Presentasi Nilai Ulangan Harian (UH) 50% Ulangan Tengah Semester (UTS) 25% Ulangan Akhir Semester (UAS) 25%
Keterangan  nilai  setiap  mata  pelajaran  pada  Tabel  1  adalah  presentasi  ketentuan  nilai  dalam  pengolahan rekapitulasi nilai. Perhitungan nilai pengetahuan dan keterampilan yaitu berdasarkan jumlah nilai UH, UTS dan UAS untuk setiap mata pelajaran.
Tabel 2. Nilai Pengetahuan 1 Atribut Alternatif UH UTS UAS Nilai Akhir S1 81 85 85 83 S2 82 86 86 84 S3 80 82 82 81 S4 80 86 86 83 S5 82 84 84 83

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1995 − 2004 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3164
S6 83 87 87 85 S7 84 86 86 85 S8 80 82 82 81 S9 81 83 83 82 S10 83 85 85 84 Tabel 3. Nilai Keterampilan 1 Atribut Alternatif UH UTS UAS Nilai Akhir S1 82 84 84 83 S2 83 85 85 84 S3 80 82 82 81 S4 80 86 86 83 S5 82 84 84 83 S6 84 86 86 85 S7 84 86 86 85 S8 80 82 82 81 S9 81 83 83 82 S10 83 85 85 84
Nilai pengetahuan dan keterampilan siswa pada Tabel 2 dan Tabel 3 berdasarkan dari nilai UH, UTS dan UAS. Hasil penjumlahan nilai pengetahuan dan nilai keterampilan akan diperoleh nilai rata-rata mata pelajaran.
Tabel 4. Nilai Akhir Mata Pelajaran Alternatif Nilai Pengetahuan Nilai Keterampilan Nilai Akhir S1 83 83 83 S2 84 84 84 S3 81 81 81 S4 83 83 83 S5 83 83 83 S6 85 85 85 S7 85 85 85 S8 81 81 81 S9 82 82 82 S10 84 84 84
Pada Tabel 4 adalah nilai akhir setiap atribut mata pelajaran yang berasal dari nilai rata-rata mata pelajaran. Nilai akhir akan menjadi nilai atribut alternatif yang diproses dengan menggunakan metode SAW untuk menghasilkan peringkat siswa. Pada perhitungan metode SAW memiliki sejumlah langkah tahapan yaitu:
Langkah pertama yaitu menentukan alternatif berdasarkan jumlah data sampel siswa.
Tabel 5. Alternatif dan Nilai Atribut
Alternatif  A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8  A9  A10  A11  A12  A13  A14  A15
S1 83 80 85 85 80 94 90 88 95 93 92 89 92 88 89
S2 84 79 88 78 79 82 82 87 85 87 90 92 90 91 96
S3 81 82 85 85 82 83 85 90 95 87 94 84 90 82 80
S4 83 78 80 80 78 87 82 90 79 87 90 81 90 80 79
S5 83 83 85 85 83 95 90 90 94 88 93 92 91 91 94
S6 85 78 80 80 78 84 82 88 76 87 92 86 92 84 83
S7 85 80 82 82 80 90 89 90 95 87 91 81 90 80 79
S8 81 75 79 79 75 83 80 88 78 85 92 84 90 83 83
S9 82 82 83 83 82 82 82 88 93 87 91 84 90 83 83
S10 84 77 78 74 77 81 81 88 75 83 93 79 91 80 79
Pada Tabel 5 terdiri dari 10 alternatif siswa (S1-S10) dan 15 atribut mata pelajaran (A1-A15) sesuai dengan kelas dan jurusan siswa. Alternatif dan atribut akan diproses dengan metode SAW untuk menghasilkan peringkat hasil pembelajaran siswa.
Langkah  kedua  yaitu  menentukan  atribut  yang  akan  menjadi  dasar  dalam  pengambilan  keputusan  yang dijabarkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Atribut Atribut Keterangan A1 Pend. Agama & Budi Pekerti

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1995 − 2004 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3164
A2 Pend. Pancasila & Kewarganegaraan A3 B. Indonesia A4 Matematika A5 Sejarah Indonesia A6 B. Inggris A7 Seni Budaya A8 Pend. Jasmani, Olahraga & Kesehatan A9 Fisika A10 Kimia A11 Simulasi & Komunikasi Digital A12 Sistem Komputer A13 Komputer & Jaringan Dasar A14 Pemrograman Dasar A15 Dasar Desain Grafis
Langkah ketiga yaitu menentukan bobot preferensi untuk setiap atribut alternatif.
Tabel 7. Bobot Atribut Atribut Bobot A1 0,067 A2 0,067 A3 0,067 A4 0,067 A5 0,067 A6 0,067 A7 0,067 A8 0,067 A9 0,067 A10 0,067 A11 0,067 A12 0,067 A13 0,067 A14 0,067 A15 0,067
Pada  Tabel  7  terdapat  bobot  setiap  atribut  mata  pelajaran  yang  berasal  dari  ketentuan  pihak  sekolah  dan pengajar yaitu setiap mata pelajaran memiliki bobot yang sama karena memiliki kepentingan yang sama dalam proses peringkat hasil pembelajaran.
Langkah  keempat  yaitu  menentukan  tingkat  kecocokan  setiap  atribut,  untuk  seluruh  atribut  mata  pelajaran merupakan benefit (keuntungan) karena memberikan kontribusi  dan kepentingan untuk  memproses peringkat hasil pembelajaran.  Jika  nilai benefit semakin  tinggi,  maka  akan  memberikan  manfaat  dalam  proses  pengambilan keputusan.  Namun,  jika  atribut cost memiliki  nilai  yang  semakin  rendah,  maka  lebih  menguntungkan  proses pengambilan keputusan.
Langkah  kelima  yaitu  membentuk  matrik  keputusan  yang  berasal  dari  tingkat  kecocokan  setiap  alternatif dengan tiap-tiap atribut.
𝑋 =
[ 83 80 85 85 80 94 90 88 95 93 92 89 92 88 89 84 79 88 78 79 82 82 87 85 87 90 92 90 91 96 81 82 85 85 82 83 85 90 95 87 94 84 90 82 80 83 78 80 80 78 87 82 90 79 87 90 81 90 80 79 83 83 85 85 83 95 90 90 94 88 93 92 91 91 94 85 78 80 80 78 84 82 88 76 87 92 86 92 84 83 85 80 82 82 80 90 89 90 95 87 91 81 90 80 79 81 75 79 79 75 83 80 88 78 85 92 84 90 83 83 82 82 83 83 82 82 82 88 93 87 91 84 90 83 83 84 77 78 74 77 81 81 88 75 83 93 79 91 80 79]
Langkah keenam yaitu normalisasi matrik keputusan dengan menghitung nilai tingkat kinerja ternormalisasi dari alternatif pada  atribut.
𝑟 𝑖𝑗 { 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑖 𝑀𝑎𝑥 } (1)
r 11 = 83 85 = 0,97

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1995 − 2004 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3164
r 12 = 80 83 = 0,96 r 13 = 85 88 = 0,97
Langkah ketujuh yaitu hasil dari normalisasi selanjutnya membentuk hasil matrik yang ternormalisasi.
[ 𝑟 11 𝑟 12 ⋯ 𝑟 1𝑗 ⋮ ⋮ 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2 ⋯ 𝑟 𝑖𝑗 ] (2) 𝑅 = [ 0,98 0,96 0,97 1 0,96 0,99 1 0,98 1 1 0,98 0,97 1 0,97 0,93 0,99 0,95 1 0,92 0,95 0,86 0,91 0,97 0,89 0,94 0,96 1 0,98 1 1 0,95 0,99 0,97 1 0,99 0,87 0,94 1 1 0,94 1 0,91 0,98 0,90 0,83 0,98 0,94 0,91 0,94 0,94 0,92 0,91 1 0,83 0,94 0,96 0,88 0,98 0,88 0,82 0,98 1 0,97 1 1 1 1 1 0,99 0,95 0,99 1 0,99 1 0,98 1 0,94 0,91 0,94 0,94 0,88 0,91 0,98 0,80 0,94 0,98 0,93 1 0,92 0,86 1 0,96 0,93 0,96 0,96 0,95 0,99 1 1 0,94 0,97 0,88 0,98 0,88 0,82 0,95 0,90 0,90 0,93 0,90 0,87 0,89 0,98 0,82 0,91 0,98 0,91 0,98 0,91 0,86 0,96 0,99 0,94 0,98 0,99 0,86 0,91 0,98 0,98 0,94 0,97 0,91 0,98 0,91 0,86 0,99 0,93 0,89 0,87 0,93 0,85 0,90 0,98 0,79 0,89 0,99 0,86 0,99 0,88 0,82]
Langkah terakhir merupakan hasil akhir nilai preferensi berasal dari total untuk perkalian bagian baris matrik ternormalisasi dengan bobot yang sesuai ketentuan serta bagian kolom matrik.
𝑉 𝑖 = ∑ w 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
(3)
v 1 = 0,98(0,067) + 0,96(0,067) + 0,97(0,067) + 1(0,067) + 0,96(0,067) + 0,99(0,067) + 1(0,067) + 0,98(0,067) + 1(0,067) + 1(0,067) + 0,98(0,067) + 0,97(0,067) + 1(0,067) + 0,97(0,067) + 0,93(0,067) = 0,983
v 2 = 0,99(0,067) + 0,95(0,067) + 1(0,067) + 0,92(0,067) + 0,95(0,067) + 0,86(0,067) + 0,91(0,067) +
0,97(0,067) + 0,89(0,067) + 0,94(0,067) + 0,96(0,067) + 1(0,067) + 0,98(0,067) + 1(0,067) + 1(0,067) =
0,959
v 3 = 0,95(0,067) + 0,99(0,067) + 0,97(0,067) + 1(0,067) + 0,99(0,067) + 0,87(0,067) + 0,94(0,067) +
1(0,067) + 1(0,067) + 0,94(0,067) + 1(0,067) + 0,91(0,067) + 0,98(0,067) + 0,90(0,067) + 0,83(0,067) = 0,956
v 4 = 0,98(0,067) + 0,94(0,067) + 0,91(0,067) + 0,94(0,067) + 0,94(0,067) + 0,92(0,067) + 0,91(0,067) +
1(0,067) + 0,83(0,067) + 0,94(0,067) + 0,96(0,067) + 0,88(0,067) + 0,98(0,067) + 0,88(0,067) + 0,82(0,067) = 0,926
v 5 = 0,98(0,067) + 1(0,067) + 0,97(0,067) + 1(0,067) + 1(0,067) + 1(0,067) + 1(0,067) + 1(0,067) + 0,99(0,067) + 0,95(0,067) + 0,99(0,067) + 1(0,067) + 0,99(0,067) + 1(0,067) + 0,98(0,067) = 0,994 v 6 = 1(0,067) + 0,94(0,067) + 0,91(0,067) + 0,94(0,067) + 0,94(0,067) + 0,88(0,067) + 0,91(0,067) + 0,98(0,067) + 0,80(0,067) + 0,94(0,067) + 0,98(0,067) + 0,93(0,067) + 1(0,067) + 0,92(0,067) +
0,86(0,067) = 0,934
v 7 = 1(0,067) + 0,96(0,067) + 0,93(0,067) + 0,96(0,067) + 0,96(0,067) + 0,95(0,067) + 0,99(0,067) + 1(0,067) + 1(0,067) + 0,94(0,067) + 0,97(0,067) + 0,88(0,067) + 0,98(0,067) + 0,88(0,067) + 0,82(0,067) = 0,953
v 8 = 0,95(0,067) + 0,90(0,067) + 0,90(0,067) + 0,93(0,067) + 0,90(0,067) + 0,87(0,067) + 0,89(0,067) + 0,98(0,067) + 0,82(0,067) + 0,91(0,067) + 0,98(0,067) + 0,91(0,067) + 0,98(0,067) + 0,91(0,067) + 0,86(0,067) = 0,919
v 9 = 0,96(0,067) + 0,99(0,067) + 0,94(0,067) + 0,98(0,067) + 0,99(0,067) + 0,86(0,067) + 0,91(0,067) + 0,98(0,067) + 0,98(0,067) + 0,94(0,067) + 0,97(0,067) + 0,91(0,067) + 0,98(0,067) + 0,91(0,067) +
0,86(0,067) = 0,949
v 10 = 0,99(0,067) + 0,93(0,067) + 0,89(0,067) + 0,87(0,067) + 0,93(0,067) + 0,85(0,067) + 0,90(0,067) + 0,98(0,067) + 0,79(0,067) + 0,89(0,067) + 0,99(0,067) + 0,86(0,067) + 0,99(0,067) + 0,88(0,067) + 0,82(0,067) = 0,908
Tabel 8. Hasil Nilai Preferensi Metode SAW Alternatif V i Peringkat S1 0.983 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1995 − 2004 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3164
S2 0.959 3 S3 0.956 4 S4 0.926 8 S5 0.994 1 S6 0.934 7 S7 0.953 5 S8 0.919 9 S9 0.949 6 S10 0.908 10
Berdasarkan Tabel 8 hasil perhitungan metode SAW terhadap data sampel yaitu 10 alternatif siswa dengan 15 atribut  mata  pelajaran  yang  memiliki  nilai v terbesar  merupakan  siswa  yang  memiliki  peringkat  nilai  tertinggi. Alternatif siswa S5 merupakan alternatif yang memiliki nilai v tertinggi yaitu 0,994 sebagai siswa dengan peringkat tertinggi. Alternatif siswa S10 merupakan alternatif yang memiliki nilai v terendah yaitu 0,908 sebagai siswa dengan peringkat terendah. Hasil perhitungan seluruh alternatif akan menjadi  gambaran mengenai  kapabilitas siswa dalam memahami dan menguasai mata pelajaran.

## 3.2 Implementasi Sistem
Hasil akhir dari sistem peringkat hasil pembelajaran siswa berdasarkan rekapitulasi nilai yaitu dapat digunakan dan diterapkan untuk siswa SMK (STM) Panca Budi Medan. Proses pengujian sistem dilakukan untuk uji kinerja sistem dalam mengolah data penilaian dan peringkat siswa menggunakan metode SAW berdasarkan nilai hasil pembelajaran seluruh siswa setiap kelas per semester. Proses perhitungan memiliki bobot atribut mata pelajaran untuk setiap pilihan alternatif.  Halaman  rekapitulasi  nilai merupakan halaman  yang menampilkan  hasil  nilai  akhir  dari seluruh  inputan nilai mata pelajaran. Terdapat informasi jumlah nilai dari seluruh mata pelajaran dan hasil rata-rata nilai untuk setiap alternatif siswa.

## Gambar 2. Halaman Rekapitulasi Nilai
Gambar  2  yaitu  tampilan  halaman  hasil  rekapitulasi  nilai  seluruh  atribut  mata  pelajaran  dengan  sejumlah alternatif. Nilai setiap mata pelajaran berasal dari rata-rata nilai akhir pengetahuan dan keterampilan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1995 − 2004 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3164
Tampilan hasil peringkat pada Gambar 3 merupakan halaman hasil peringkat siswa berdasarkan nilai akhir dari seluruh inputan nilai mata pelajaran yang telah diinput oleh pengajar/guru. Hasil peringkat adalah hasil perhitungan seluruh  nilai  atribut  mata  pelajaran  dari  sejumlah  alternatif  siswa  dengan  menggunakan  metode  SAW.  Tampilan halaman hasil peringkat yaitu menyajikan informasi NIS, nama, nilai akhir setiap mata pelajaran, jumlah nilai, rata- rata nilai, peringkat dan kehadiran  siswa yang telah diinputkan pada menu sebelumnya.

## 3.3 Pembahasan
Proses perhitungan seluruh alternatif dilakukan sesuai dengan ketentuan atribut. Setiap nilai mata pelajaran berasal dari rata-rata nilai pengetahuan dan keterampilan. Masing-masing aspek memiliki komponen nilai yaitu harian, tengah semester dan akhir semester. Nilai akhir seluruh mata pelajaran diproses dengan metode SAW untuk dihitung dengan bobot masing-masing atribut sehingga diperoleh hasil nilai preferensi setiap alternatif siswa. Sistem peringkat siswa berdasarkan rekapitulasi nilai mampu diterapkan agar dapat membantu pengajar untuk memproses nilai siswa. Hasil akhir  akan  menjadi  gambaran  siswa  dan  sebagai  bahan  evaluasi  untuk  kegiatan  belajar.  Penerapan  metode  SAW berdasarkan  rujukan  sejumlah  penelitian  terdahulu  dalam  bidang  pendidikan.  Proses  penelitian  berlandaskan kontribusi dari sejumlah teori dan informasi yang berkaitan dengan masalah yang ingin diselesaikan. Validasi yang logis berasal dari sejumlah referensi jurnal ilmiah yang menjadi landasan penelitian. Oleh karena itu,  penelitian ini memiliki kontribusi dalam bidang pendidikan untuk peringkat hasil pembelajaran berdasarkan rekapitulasi nilai untuk siswa SMK (STM) Panca Budi Medan.

## 4. KESIMPULAN
Metode SAW sebagai  metode pengambilan keputusan dapat  diterapkan serta diimplementasikan untuk  memproses peringkat hasil pembelajaran siswa berdasarkan rekapitulasi nilai. Sistem pendukung keputusan dapat membantu dan mempermudah pengajar di SMK (STM) Panca Budi  Medan untuk memproses peringkat hasil pembelajaran siswa. Sehingga berdasarkan hasil peringkat pembelajaran, para pengajar dapat lebih meningkatkan kualitas pengajaran dan memberikan  solusi  terhadap  kekurangan  dalam  proses  pembelajaran.  Rekapitulasi  nilai  berasal  dari  sejumlah komponen penilaian yaitu ulangan harian, tengah semester dan akhir semester dari aspek penilaian pengetahuan dan keterampilan siswa untuk setiap mata pelajaran. Peringkat hasil pembelajaran dapat menjadi pilihan dalam pembuatan keputusan. Proses perhitungan metode SAW dan pengujian sistem dilakukan pada data sampel yaitu 10 data alternatif siswa dan 15 data atribut mata pelajaran. Hasil perhitungan metode SAW memiliki nilai v terbesar yaitu siswa yang memiliki peringkat nilai tertinggi. Alternatif siswa S5 merupakan alternatif yang memiliki nilai v tertinggi yaitu 0,994 sebagai siswa dengan peringkat tertinggi. Alternatif siswa S10 merupakan alternatif yang memiliki nilai v terendah yaitu  0,908  sebagai  siswa  dengan  peringkat  terendah.  Penilaian  menjadi  parameter  untuk  menemukan  sejumlah kekurangan  atau  kendala  dalam  proses  pembelajaran.  Pemanfaatan  sistem  akan  menghemat  waktu  sehingga  lebih efisien serta meminimalisir kekeliruan hasil peringkat. Sistem dapat dikembangkan serta dievaluasi untuk kebutuhan sekolah SMK (STM) Panca Budi Medan.

## REFERENCES
[1] F.  S.  Amalia  and  D. Alita,  “Application of  SAW  Method in Decision  Support  System  for  Determination  of  Exemplary Students,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 14–21, 2023, doi: 10.58602/itsecs.v1i1.9.
[2] Y. Apriyani, M. Hidayat, and D. Sudarsono, “Penentuan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode SAW pada SMA Negeri 9 Tasikmalaya,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 27–35, 2019.
[3] F. Aulia, I. Sunoto, and D. N. Huda, “Perancangan Sistem Pengolahan Nilai Siswa Berdasarkan Kurikulum 2013 DI MI AL- HAMID Berbasis Java,” Semin. Nas. Ris. dan Inov. Teknol. (SEMNAS RISTEK) , pp. 1383–1386, 2021.
[4] A. Merdekawati, L. K. Rahayu, and Martini, “Sistem Pengolahan Nilai Siswa Secara Online,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 2, pp. 495–504, 2022.
[5] M. Y. Fathoni and D. Januarita, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Teladan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Pada SMK Telkom Purwokerto,” vol. 10, pp. 346–353, 2021.
[6] S. Liang and M. R. Muhtarom, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENILAIAN SISWA DENGAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ),” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 09, no. 01, pp. 23–36, 2021.
[7] A. Ibrahim and R. A. Surya, “The Implementation of Simple Additive Weighting (SAW) Method in Decision Support System for the Best School Selection in Jambi,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1338, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1338/1/012054.
[8] M. Burhanudi, F. Ferdinandus, and M. Bayu, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Bantuan Siswa Miskin Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Tek. Inform. Sist. Informasi, dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 196–204, 2019.
[9] U.  R.  Siregar  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Siswa  Terbaik  Pada  Sekolah  Menengah  Pertama Menggunakan Metode Prfeence Selection Index ( PSI ),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 459–466, 2020.
[10]  S. Supiyandi, E. Hariyanto, C. Rizal, M. Zen, and S. H. R. Pasaribu, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kualitas Ayam Petelur Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 256– 262, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1627.
[11]  I. Afifah, I. Zulkarnain, A. Ulan Bani, and Fauziyah, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Berprestasi Pada SD Muhammadiyah  3  Depok  Dengan  Metode  SAW,” J.  Inform.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  52–69,  2022,  doi: 10.56854/jt.v1i1.19.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1995 − 2004 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3164
[12]  Anjar  Wanto et  al. ,  “Sistem  Pendukung  Keputusan:  Metode  &  Implementasi,” Yayasan  Kita  Menulis ,  2020. https://books.google.co.id/books?id=t5PYDwAAQBAJ&printsec=copyright&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false (accessed May 20, 2022).
[13]  D. Sri and H. Tamando Sihotang, “Decision Support Systems Assessment of the best village in Perbaungan sub-district with the Simple Additive Weighting (SAW) Method,” J. Mantik , vol. 3, no. January, pp. 31–38, 2019.
[14]  M.  A.  Witanto,  E.  Santoso,  and  Suprapto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan Metode Weighted Product dan Simple Additive Weighting (Studi Kasus : SMPN 2 Bululawang Kabupaten Malang),” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  4,  no.  10,  pp.  3770–3776,  2020,  [Online].  Available: https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JSIK/article/view/371
[15]  Sumaizar, K. Sinaga, E. D. Siringo-ringo, and V. M. M. Siregar, “Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW Method,” J. Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2, pp. 256–262, 2021.
[16]  E. B. Serelia and M. R. Adin Saf, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Peminatan Siswa Dengan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Pada SMA Negeri Dharma Pendidikan,” Techno.Com , vol. 19, no. 3, pp. 227–236, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i3.3498.
[17]  L. Kraujalien, “COMPARATIVE ANALYSIS OF MULTICRITERIA DECISION-MAKING METHODS EVALUATING THE EFFICIENCY,” Business, Manag. Educ. , vol. 17, pp. 72–93, 2019.
[18]  H. L. H. S. Warnars, A. Fahrudin, and W. H. Utomo, “Student performance Prediction Using Simple Additive Weighting Method,” IAES Int. J. Artif. Intell. , vol. 9, no. 4, pp. 630–637, 2020, doi: 10.11591/ijai.v9.i4.pp630-637.
[19]  M.  I.  Panjaitan,  “Simple Additive  Weighting  (  SAW  )  method  in Determining  Beneficiaries  of  Foundation  Benefits,” J. Teknol. Komput. , vol. 13, no. 1, pp. 19–25, 2019.
[20]  A. S. Awaluddin and A. Simangunsong, “Decision Supporting The Best Student with the Implementation of the SAW Method System in SMK Muhammadyah 8 Medan,” Login J. Teknol. Komput. , vol. 14, no. 2, pp. 266–272, 2020, [Online]. Available: http://login.seaninstitute.org/index.php/Login/article/view/57%0Ahttp://login.seaninstitute.org/index.php/Login/article/dow nload/57/76