## SATIN – Sains dan Teknologi Informasi
journal homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru dengan Metode Simple
Additive Weighting (SAW) pada SMP Islam Al-Azhar 6 Jakapermai Bekasi.

## Angelina Puput Giovani
Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri 14002338@nusamandiri.ac.id Tuti Haryanti Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri tuti@nusamandiri.ac.id Laela Kurniawati Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri laela@nusamandiri.ac.id

## Abstract
An increase in the number of students who register at a school  makes  a  party  necessary  to  select  students based  on  criteria  the  school  must  determine.  Student admission  systems  that  are  still  manual  often  occur both  errors  in  inputting  data  and  making  decisions become  a  problem  in  student  admission.  From  these considerations  we  need  a  method  that  can  be  used  in the  process  of  calculating  the  next  value  entered  into the decision support system to facilitate the processing of data. The purpose of this study is to help the process of  saving  new  students  at  Al-Azhar  6  Islamic  Middle School  Jakapermai  which  is  currently  still  manual  by using  the  Simple  Additive  Weighting  method  with  the criteria  and  weights  provided  then  implemented  on  a system  that  uses  Visual  Basic  .Net  and  SQL  Server 2008.  Criteria  for  admission  of  new  students  are  the value of Indonesian, mathematics, English and natural sciences. The SAW method starts with a value at each rating,  weighting,  normalization  and  ranking  from highest  to  lowest  value.  By  ranking  acceptable  to students  who  are  accepted  and  not  accepted.  The application of a computerized system can facilitate the admission  of  new  students  according  to  criteria, reduce  human  error  and  secure  data  more  secure because  it  saves  in  the  database.  Where  this  system will be used by administrative staff in data processing and new student admission reports.
Keywords:  Admission  of  new  students,  Decision Support System, Simple Additive Weighting (SAW).

## Abstrak
Peningkatan  jumlah  siswa  yang  mendaftar  disuatu sekolah  membuat  pihak  sekolah  perlu  mengadakan penyeleksian  siswa  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan  sekolah.  Sistem  penerimaan  siswa  yang masih  manual  sering  terjadi  kesalahan  baik  dalam penginputan  data  maupun  pembuatan  keputusan menjadi permasalahan dalam penerimaan siswa. Dari permasalahan  tersebut  dibutuhkan  sebuah  metode yang dapat digunakan dalam proses perhitungan nilai kriteria kemudian diterapkan kedalam sistem pendukung  keputusan  untuk  mempermudah  dalam mengolah data. Tujuan penelitian ini untuk membantu proses  penyeleksian  siswa  baru  pada  SMP  Islam  Al- Azhar  6  Jakapermai  yang  saat  ini  masih  manual dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting  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.  Dengan  perangkingan  tersebut dapat  ditentukan  siswa  yang  diterima  dan  tidak diterima.  Penerapan  sistem  terkomputerisasi  dapat mempermudah  dalam  penentuan  penerimaan  siswa baru  sesuai  kriteria,  mengurangi  human  error  dan keamanan data lebih terjamin karena disimpan dalam database.  Dimana sistem ini nantinya akan digunakan oleh  staff  tata  usaha  dalam  pengolahan  data  dan penyajian laporan penerimaan siswa baru.
Kata  Kunci  :  Penerimaan  siswa  baru,  Sistem Pendukung  Keputusan,  Simple  Additive  Weighting (SAW).

## 1. Pendahuluan
Semakin  berkembangnya  zaman  dan  pertumbuhan penduduk  dari  tahun  ke  tahun,  membuat  semakin banyak calon siswa yang mendaftar di sebuah sekolah. Namun  karena  keterbatasan  fasilitas,  sarana,  dan prasarana  sebuah  sekolah  terkadang  tidak  dapat menampung  semua  calon  siswa  yang  mendaftar  dan untuk mendapatkan siswa yang berkualitas maka perlu dilakukan penyeleksian siswa baru (Widiati, 2018).
Kualitas sebuah sekolah dipengaruhi oleh beberapa hal,  salah  satunya  adalah  sumber  daya  manusia,  yaitu siswa  yang  dimiliki  sekolah  tersebut.  Untuk  memiliki sumber  daya  siswa  yang  berkualitas  maka  diperlukan adanya  penyeleksian  dalam  penerimaan  siswa  baru disebuah sekolah.(Susilowati & Rinawati, 2015)
Penyeleksian  siswa  baru  berdasarkan  kriteria- kriteria  tertentu  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak sekolah,  yang  nantinya  kriteria-kriteria  tersebut digunakan sebagai standar dalam menentukan diterima atau tidaknya siswa tersebut. Dalam menentukan siswa dan  siswi  yang  bermutu  dan  berkualitas,  maka dibutuhkan  instrumen  penilaian  yang  tepat  dan  akurat sehingga  nantinya  akan  memperoleh  siswa  dan  siswi sesuai dengan harapan sekolah (Susanti, Muslihudin, & Hartati,  2017).  Penentuan  instrumen  penilaian  dapat dirancang  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan yang  nantinya  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan  dan  dapat  memecahkan  masalah-masalah dalam  proses  penerimaan  siswa  baru.  Permasalahan lain  yang  sering  terjadi  dalam  penerimaan  siswa  di beberapa  sekolah  seperti  sulitnya  menyeleksi  dan menentukan  siswa  dan  siswi  yang  akan  diterima  atau tidak  diterima  berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan (Priandika & Wantoro, 2017), sistem penerimaan siswa baru  yang  digunakan  masih  manual  maupun  masih menggunakan  excel  (Pratama  &  Yustanti,  2016).  Hal ini  menyebabkan  data  penerimaan  siswa  baru  tidak tepat, contohnya terdapat pendaftar yang memiliki nilai yang  sama  sehingga  panitia  kewalahan  dalam mengurutkan  perangkingan  (Perdani,  Suryanto,  P,  & Sukamta,  2014).  Dari  permasalahan-permasalahan tersebut,  dibutuhkan  sebuah  metode  yang  dapat digunakan  untuk  proses  perhitungan  nilai  dari penyeleksian  calon  siswa  baru,  dan  diterapkan  dalam sebuah  sistem  pendukung  keputusan  sehingga  dapat mempermudah  panitia  dalam  menyeleksi  calon  siswa baru.
SMP Islam Al-Azhar 6 Jakapermai beralamat di Jl. Cendana  II  No.  84,  Jakapermai  Jakasampurna  kota Bekasi.  Berdasarkan  analisa  kegiatan  penerimaan siswa baru yang berjalan pada SMP Islam Al-Azhar 6 Jakapermai,  Permasalahan  yang  dihadapi  tidak  jauh
berbeda  dengan  permasalahan  yang dihadapi  beberapa sumber diatas, permasalahan tersebut antara lain: a. Belum  adanya  metode  atau  model  perhitungan matematika  untuk  membuat  perangkingan  dalam penerimaan siswa baru.
b. Sering  terjadinya  kesalahan  yang  diakibatkan kesalahan  manusia  baik  dalam  penginputan  data maupun pembuatan keputusan.
c. Belum adanya sistem pendukung keputusan secara terkomputerisasi  dalam  menentukan  penerimaan siswa baru.
Untuk  mengatasi  permasalahan  diatas  diperlukan sebuah  metode  yang  nantinya  digunakan  untuk melakukan  proses  perhitungan  berdasarkan    kritera- kriteria  yang  ditentukan,  dan  diperlukannnya  Sistem Pendukung  Keputusan  yang  dapat  meminimalisir masalah-masalah  yang  terjadi  pada  SMP  Islam  Al- Azhar 6 Jakapermai Bekasi.  Metode yang di gunakan pada penelitian ini adalah metode SAW,  metode SAW merupakan  metode  yang  optimal    (Fatkhurrochman  & Astuti,  2018)  dan  memiliki  waktu  komputasi  yang lebih  cepat  (Indah  Perwitasari,  Andy  Soebroto,  & Hidayat, 2015).

## 2. Landasan Teori

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  digunakan  untuk mencari  solusi  berdasarkan  kriteria  tertentu  dan memberikan  berbagai  alternatif  pilihan(Ferawati  & Karpen,  2015).  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) biasanya  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah atau  suatu  peluang.  Aplikasi  sistem  pendukung  (SPK) digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  Aplikasi sistem  pendukung  keputusan    (SPK)  menggunakan CBIS  ( Computer  Based  Information  System )  yang fleksibel,  interaktif,  dan  dapat  diadaptasi,  yang dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  atas  masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur.
Little  mendefinisikan  SPK  sebagai  “sekumpulan prosedur  berbasis  model  untuk  pemrosesan  data  dan perkiraan  untuk  membantu  manajer  dalam  membuat keputusan” (Hayat, Hansen, & Hutapea, 2019). Sistem pendukung keputusan sebagai sistem berbasis komputer  yang  terdiri  dari  tiga  komponen  yang  saling berinteraksi, sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan  komunikasi  antara    pengguna  dan komponen sistem pendukung lain), sistem pengetahuan (repositori pengetahuan domain masalah yang ada pada sistem  pendukung  keputusan  atau  sebagai  data  atau sebagai  prosedur),  dan  sistem  pemrosesan  masalah (hubungan  antara  dua  komponen  lainnya.  Terdiri  dari satu  atau  lebih  kapabilitas  manipulasi  masalah  umum yang  diperlukan  untuk  pengambilan  keputusan) (Nofriansyah, 2014).

## 2.2. Penerimaan Siswa Baru
Penerimaan  siswa  baru  merupakan  penyambutan, proses, perbuatan atau sikap terhadap seseorang. Siswa merupakan pelajar pada akademi atau perguruan tinggi. Baru  merupakan  suatu  hal  belum  ada  sebelumnya (Witanto & Solihin, 2016).

## 2.3. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting sering  juga dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. “Konsep  dasar  metode Simple  Additive  Weighting adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut” (Nofriansyah, 2014). Metode Simple Additive Weighting disarankan  untuk  menyelesaikan  masalah penyeleksian  dalam  sistem  pengambilan  keputusan multi  proses.  Metode  ini  banyak  digunakan  dalam pengambilan  keputusan yang memiliki  banyak  atribut. Metode Simple  Additive  Weighting membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala  yang  didapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternative yang ada.
Formula  untuk  melakukan  normalisasi  tersebut, sebagai berikut:
𝑟 𝑖𝑗
= { 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
Keterangan:
- Max Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i
- Min Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i
- Xij =  Nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria
- Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik
- Cost = Jika Nilai terkecil adalah terbaik
Nilai  Preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan rumus sebagai berikut:
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝐽=1 𝑟 𝑖𝑗
Keterangan:
Vi
= Rangking untuk setiap alternatif Wj = Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria) rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatiif Ai lebih terpilih.
mulai Identifikasi kriteria, alternatif dan bobot preferensi Normalisasi Matriks alternatif pada setiap atribut Hitung bobot preferensi setiap alternatif Nilai akhir preferensi Hasil Perangkingan Selesai

## Gambar 1. Tahapan metode SAW
Algoritma  dalam  penyelesaian  metode SAW (Nofriansyah & Defit, 2017) sebagai berikut: a. Mendefinisikan  terlebih  dahulu  kriteria-kriteria yang akan dijadikan sebagai tolak ukur penyelesaian  masalah,  beserta  alternatif  dan  bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) pada setiap kriteria.
b. Menormalisasi  setiap  nilai  alternatif  pada  setiap atribut dengan cara menghitung nilai rating kinerja.
c. Menghitung  nilai  bobot  preferensi  pada  setiap alternatif.
d. Melakukan perangkingan.

## 2.4. Visual Basic .Net
Rini  W  Menjelaskan  bahwa  Visual  Basic  2010 merupakan  versi  perbaikan  dan  pengembangan  dari versi pendahulunya, yaitu Visual Basic 2008. Beberapa pengembangan  yang  terdapat  didalamnya  antara  lain dukungan terhadap library terbaru dari Microsoft, yaitu .Net  Framework  4.0,  dukungan  terhadap  aplikasi berbasis  cloud  computing  serta  perluasan  dukungan terhadap  database,  baik  standalone  maupun  database server (Susilo & Yenni, 2014).

## 2.5. My SQL
Kadir  menjelaskan  MySQL  sebagai  DBMS ( Database  Management  System ).  Perangkat  lunak  ini bermanfaat  untuk  mengelola  data  dengan  cara  yang sangat  fleksibel  dan  cepat.  My  SQL  Banyak  dipakai untuk  kepentingan  pengangan  database  selain  handal juga  bersifat  open  source.  Konsekuensi  dari  open source,  perangkat  lunak  ini  dapat  dipakai  oleh  siapa saja tanpa membayar dan source codenya bisa diunduh oleh siapa saja. (Susillo & Yenni, 2014)

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Tahapan Penelitian
Dalam  penyusunan  penelitian  ini,  diperlukan beberapa tahapan-tahapan untuk mencapai tujuan yang ditetapkan  sebelumnya.  Berikut  bentuk  alur  dari tahapan penelitian dalam sistem pendukung keputusan penerimaan  siswa  baru  dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting .

## Gambar 2. Tahapan penelitian
Penjelasan Langkah Penelitian:
a. Identifikasi Masalah: Melakukan identifikasi pada suatu masalah merupakan tahap awal pada proses penelitian.  Tahap  ini  dibangun  berdasarkan rumusan  masalah  yang  didasari  atas  latar belakang masalah.
b. Studi  literatur:  Dilakukan  dengan  mempelajari dan  memahami  teori-teori  yang  digunakan,  yaitu diantaranya  mencari  faktor-faktor  yang  menjadi syarat  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Metode Simple  Additive  Weighting ( SAW )  dan  metode pengumpulan  data.  Data-data  tersebut  didapat dengan  cara  membaca  buku-buku,  paper-paper penelitian  terkait  baik  paper  nasional  atau internasional  dengan  tahun  terbit  minimal  tahun 2014  serta  literature  lain  yang  berkaitan  dengan penelitian.
c. Pengumpulan  Data:  Pengumpulkan  data  yang dilakukan  dengan  cara  observasi  dan  wawancara kepada  Kepala  Sekolah  SMP  Islam  Al-Azhar  6 Jakapermai terkait parameter menentukan penerimaan  siswa  baru  dan  kepada  Staff  Tata Usaha SMP Islam Al-Azhar  6 Jakapermai terkait proses pengolahan data hingga proses
pengambilan  keputusan  siswa  yang  diterima maupun siswa yang tidak diterima.
d. Data  Penelitian:  Dalam  penelitian  ini  data  yang dibutuhkan  dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu  data primer  dan  data  sekunder.    Data  primer didapatkan  dari  hasil  observasi  dan  wawancara, seperti  kriteria  calon  siswa,  daftar  calon  siswa, dan daftar hasil tes seleksi dari calon siswa baru. Sedangkan  data  sekunder  didapatkan  dari  hasil studi  pustaka  seperti  buku-buku referensi,  jurnal- jurnal  penelitian  sejeneis,  maupun  e-book  yang relevan.
e. Analisa  Data  Menggunakan  Metode Simple Additive  Weighting ( SAW ):  Analisa  data  dalam penelitian  ini  menggunakan  metode Simple Additive Weighting ( SAW ). Penelitian ini dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  dan  hasil analisis untuk mendapatkan informasi yang harus disimpulkan.
f. Hasil Analisa Data Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting: Penggunaan  metode  SAW dimulai  dari  mengidentifikasi  terlebih  dahulu kriteria,  beserta  alternatif  dan  bobot  preferensi pada  setiap  kriteria  kemudian  menormalisasi setiap  alternatif  pada  setiap  atribut  dengan menghitung nilai rating kinerja,  hasil normalisasi digunakan untuk menghitung nilai bobot preferensi  pada  setiap  alternatif,  hasil  akhir  nilai preferensi  inilah  yang  akan  dilakukan  proses perangkingan, perangkingan diperoleh
berdasarkan nilai terbesar ke nilai terkecil.
g. Penggunakan metode Simple Additive Weighting dimulai  dengan  pemberian  nilai  pada  setiap kriteria, pembobotan, normalisasi dan perangkingan dari nilai tertinggi ke nilai terendah
h. Implementasi  perancangan  dengan  Visual  Basic .Net  dan  Mysql  Server :  Implementasi  yang  akan menampilkan  menu  login,  menu  utama,  menu data  siswa,  menu  data  kriteria,  menu  penilaian, menu hasil perangkingan.
i. Kesimpulan  dan  Saran :  Kesimpulan  dan  saran merupakan  tahapan  akhir  dari  uraian  proses penelitian  dengan  menyimpulkan  permasalahan yang  ada,  dan  beberapa  saran  yang  nantinya diharapkan dapat diterapkan pada objek penelitian.

## 3.2. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini sebagai berikut:
a. Data Primer: Pengumpulan data primer dalam penelitian ini menggunakan dua metode, yaitu:
1) Observasi:  Penulis  mengumpulkan  data  dari SMP  Islam  Al-Azhar  6  Jakapermai  Bekasi  dan mencari  informasi  melalui  pengamatan  secara langsung  pasa  SMP  Islam  Al-Azhar  6
Jakapermai  Bekasi  dan  pencatatan  secara sistematis  terhadap  objek  penelitian  yang berkaitan dengan proses penerimaan siswa baru. Pedoman  observasi  pada  penelitian  ini  berisi daftar  calon  siswa  baru  dan  daftar  hasil  tes seleksi  dari  calon  siswa  baru  pada  SMP  Islam Al-Azhar  6  Jakapermai.  Terdapat  72  calon siswa  yang  mendaftarkan  diri  pada  SMP  Islam A-Azhar  6  Jakapermai,  dengan  28  calon  siswa perempuan dan 44 calon siswa laki-laki.
2) Wawancara: Penulis mengumpulkan data informasi melalui wawancara dan diskusi secara langsung  dan  secara  terstruktur  dengan  pihak- pihak yang dinilai dapat memberikan keterangan  terkait  proses  sistem  penerimaan siswa  baru  pada  SMP  Islam  Al-Azhar  6 Jakapermai.  Pedoman  Wawancara:  Pedoman wawancara  ini  berisi  uraian  penelitian  yang dituangkan dalam bentuk daftar pertanyaan agar proses  wawancara  dapat  berjalan  dengan  baik dan  memperoleh  informasi  lebih  mendalam mengenai  penerimaan  siswa  baru  pada  SMP Islam Al-Azhar
b. Data  Sekunder:  Pengumpulan  data  sekunder  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan data dan informasi melalui studi pustaka yaitu data- data  yang  diperoleh  melalui  buku-buku  referensi, jurnal-jurnal  penelitian  sejenis,  maupun  e-book yang  mendukung  penulisan  skripsi  ini  dan berhubungan dengan permasalahan yang diteliti.

## 3.3. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  calon siswa  baru  SMP  Islam  Al-Azhar  6  Jakapermai  Bekasi yang  mendaftarkan  diri  melalui  jalur  Tes  Seleksi Tahun  Ajaran  2018/2019.  Dimana  jumlah  calon  siswa yang  mendaftarkan  diri  melalui  jalur  tes  seleksi sebanyak 72 orang.
Dalam menentukan ukuran sample dari populasi diatas penulis menggunakan rumus Slovin.
n = 𝑁 1 +(𝑁 𝑥 𝑒2)
Dimana:
N =Ukuran sampel N =Populasi e =Prosentasi kelonggaran ketidakterikatan karena kesalahan pengambilan sampel yang diinginkan.
Dengan  menggunakan  rumus  Slovin  yang  memiliki nilai kritis atau prosentasi kelonggaran ketidakterikatan sebesar 5%, Jumlah sampel yang dibutuhkan adalah 62 calon  siswa  baru  SMP  Islam  Al-Azhar  6  Jakapermai Bekasi Tahun Ajaran 2018/2019.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Pengolahan Data dan Perhitungan dengan  SAW
Proses penerimaan siswa baru pada SMP Islam Al- Azhar  6  Jakapermai  dengan  mengunakan  metode Simple Additive Weigthing ( SAW ) diperlukan perhitungan  nilai  kriteria-kriteria  dan  bobot  masing- masing kriteria sehingga didapatkan alternatif terbaik.
Adapun  langkah-langkah  melakukan  perhitungan untuk menentukan penerimaan siswa baru menggunakan  metode    Simple  Additive  Weigthing ( SAW ) sebagai berikut:
a. Mendefinisikan  terlebih  dahulu  kriteria-kriteria yang akan dijadikan sebagai tolak ukur penyelesaian  masalah,  beserta  alternatif  dan  bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) pada setiap kriteria.
Kriteria-kriteria yang digunakan dalam menentukan  penerimaan  siswa  baru  pada  SMP Islam  Al-Azhar  6  Jakapermai  sudah  ditentukan oleh pihak sekolah, adapun kriteria-kriteria tersebut adalah sebagai berikut:

## Tabel 1 Kriteria Penerimaan Siswa
Kriteria (C) Keterangan C 1 nilai bahasa indonesia C 2 nilai matematika C 3 nilai bahasa inggris C 4 ilmu pengetahuan alam (IPA)
b. Bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan  pada setiap kriteria dalam menentukan penerimaan siswa baru  pada  SMP  Islam  Al-Azhar  6  Jakapermai sebagai berikut:
Tabel 2 Tingkat Kepentingan Kriteria Keterangan Bobot Desimal C1: nilai bahasa Indonesia 20% 0.2 C2: nilai matematika 30% 0.3 C3: nilai bahasa inggris 20% 0.2 C4:  ilmu  pengetahuan alam (IPA) 30% 0.3
Data  allternatif  yang  digunakan  dalam  perhitungan yaitu data calon siswa baru pada SMP Islam Al-Azhar 6 Jakapermai sebanyak 62 mahasiswa.
c. Menormalisasi  setiap  nilai  alternatif  pada  setiap atribut dengan cara menghitung nilai rating kinerja: Perhitungan  rating  kinerja  berdasarkan  persamaan yang  disesuaikan  dengan  jenis  kriteria  (atribut).
Dalam penelitian ini semua kriteria yang digunakan merupakan  kriteria  keuntungan  (benefit),  sehingga menggunakan rumus:
𝑅 = 𝑋
𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗
Normalisasi pada setiap alternatif sebagai berikut:
Tabel 3 Normalisasi Alternatif 1 R 11 = 87/93 = 0,93548 R 12 = 93/93 = 1 R 13 = 87/100 =
0,87
R 14 = 87/93 = 0,93548
Alternatif 2 R 21 = 87/93 = 0,93548 R 22 = 93/93 = 1 R 23 = 60/100 = 0,6 R 24 = 87/93 = 0,93548 Alternatif 3 R 31 = 80/93 = 0,86022 R 32 = 73/93 = 0,78495 R 33 = 80/100 = 0,8 R 34 =  87/93  =
0,93548 Alternatif 4 R 41 = 87/93 = 0,93548 R 42 = 60/93 = 0,64516 R 43 = 93/100 = 0,93 R 44 =  87/93  =
0,93548 Alternatif 5 R 51 = 93/93 = 1 R 52 = 53/93 = 0,56989 R 53 = 60/100 = 0,6 R 54 = 87/93 = 0,93548 Alternatif 6 R 61 = 73/93 = 0,78495 R 62 = 73/93 =
0,78495 R 63 = 67/100 =
0,67
R 64 = 73/93 = 0,78495
Alternatif 7 R 71 = 80/93 = 0,86022 R 72 = 53/93 = 0,56989 R 73 = 60/100 = 0,6 R 74 = 87/93 = 0,93548
Alternatif 8 R 81 = 80/93 = 0,86022 R 82 = 40/93 = 0,43011 R 83 = 87/100 = 0,87 R 84 = 80/93 =
0,86022 Alternatif 9 R 91 = 67/93 = 0,72043 R 92 = 67/93 = 0,72043 R 93 = 67/100 = 0,67 R 94 = 73/93 =
0,78495 Alternatif 10 R 101 = 93/93 = 1 R 102 = 47/93 = 0,50538 R 103 = 60/100 = 0,6 R 104 = 80/93 = 0,86022 Alternatif 11 R 111 = 73/93 = 0,78495 R 112 = 80/93 =
0,86022 R 113 = 87/100 = 0,87
R 114 = 40/93 = 0,43011
Alternatif 12 R 121 = 73/93 =
0,78495 R 122 = 60/93 = 0,64516 R 123 = 67/100 = 0,67
R 124 = 73/93 = 0,78495 Alternatif 13 R 131 = 73/93 = 0,78495 R 132 = 60/93 = 0,64516 R 133 = 33/100 = 0,33 R 134 = 93/93 = 1
Alternatif 14 R 141 = 93/93 = 1 R 142 = 53/93 = 0,56989 R 143 = 40/100 = 0,4 R 144 = 73/93 = 0,78495 Alternatif 15 R 151 = 87/93 = 0,93548 R 152 = 53/93 = 0,56989 R 153 = 53/100 = 0,53 R 154 = 67/93 = 0,72043 Alternatif 16 R 161 = 73/93 = 0,78495
R 162 = 53/93 =
0,56989
R 163 = 47/100 = 0,47
R 164 = 80/93 = 0,86022
Alternatif 17 R 171 = 80/93 =
0,86022 R 172 = 67/93 = 0,72043 R 173 = 67/100 = 0,67
R 174 = 47/93 =
0,50538 Alternatif 18 R 181 = 87/93 = 0,93548 R 182 = 53/93 = 0,56989 R 183 = 47/100 = 0,47 R 184 = 67/93 =
0,72043 Alternatif 19 R 191 = 67/93 = 0,72043 R 192 = 53/93 = 0,56989 R 193 = 67/100 = 0,67 R 194 = 67/93 =
0,72043 Alternatif 20 R 201 = 80/93 = 0,86022 R 202 = 60/93 = 0,64516 R 203 = 53/100 = 0,53 R 204 = 60/93 = 0,64516 Alternatif 21 R 211 = 60/93 = 0,64516 R 212 = 47/93 = 0,50538
R 213 = 80/100 =
0,8
R 214 = 67/93 = 0,72043
Alternatif 22 R 221 = 53/93 = 0,56989 R 222 = 47/93 = 0,50538 R 223 = 87/100 = 0,87
R 224 = 67/93 =
0,72043 Alternatif 23 R 231 = 67/93 = 0,72043 R 232 = 27/93 = 0,29032 R 233 = 93/100 = 0,93 R 234 = 73/93 =
0,78495 Alternatif 24 R 241 = 60/93 = 0,64516 R 242 = 47/93 = 0,50538 R 243 = 100/100 = 1 R 244 = 53/93 =
0,56989 Alternatif 25 R 251 = 67/93 = 0,72043 R 252 = 33/93 = 0,35484 R 253 = 80/100 = 0,8 R 254 = 73/93 = 0,78495 Alternatif 26 R 261 = 73/93 = 0,78495 R 262 = 53/93 =
0,56989
R 263 = 20/100 =
Alternatif 27 R 271 = 67/93 = 0,72043 R 272 = 60/93 = 0,64516 R 273 = 67/100 = 0,67
Alternatif 28
R 281 = 73/93 = 0,78495 R 282 = 27/93 = 0,29032 R 283 = 87/100 =
Alternatif 29 R 291 = 67/93 = 0,72043 R 292 = 47/93 = 0,50538 R 293 = 87/100 =
Alternatif 30 R 301 = 73/93 = 0,78495 R 302 = 40/93 = 0,43011
R 303 = 80/100 =
0,2 R 264 = 87/93 = 0,93548 R 274 = 53/93 = 0,56989 0,87 R 284 = 67/93 = 0,72043 0,87 R 294 = 47/93 = 0,50538 0,8 R 304 = 53/93 = 0,56989 Alternatif 31 R 311 = 87/93 = 0,93548 R 312 = 33/93 =
0,35484 R 313 = 53/100 =
0,53
R 314 = 67/93 = 0,72043
Alternatif 32 R 321 = 67/93 = 0,72043 R 322 = 47/93 = 0,50538 R 323 = 60/100 = 0,6 R 324 = 60/93 = 0,64516 Alternatif 33 R 331 = 73/93 = 0,78495 R 332 = 47/93 = 0,50538 R 333 = 80/100 = 0,8 R 334 = 40/93 = 0,43011 Alternatif 34 R 341 = 73/93 = 0,78495 R 342 = 47/93 = 0,50538 R 343 = 47/100 = 0,47 R 344 = 60/93 = 0,64516 Alternatif 35 R 351 = 67/93 = 0,72043 R 352 = 33/93 = 0,35484 R 353 = 73/100 = 0,73 R 354 = 60/93 = 0,64516 Alternatif 36 R 361 = 53/93 = 0,56989 R 362 = 40/93 =
0,43011 R 363 = 87/100 = 0,87
R 364 = 53/93 = 0,56989
Alternatif 37 R 371 = 87/93 = 0,93548 R 372 = 13/93 = 0,13978 R 373 = 73/100 = 0,73
R 374 = 67/93 =
0,72043 Alternatif 38 R 381 = 67/93 = 0,72043 R 382 = 27/93 = 0,29032 R 383 = 67/100 = 0,67 R 384 = 53/93 = 0,56989 Alternatif 39 R 391 = 60/93 = 0,64516 R 392 = 47/93 = 0,50538 R 393 = 53/100 = 0,53 R 394 = 47/93 =
0,50538 Alternatif 40 R 401 = 47/93 = 0,50538 R 402 = 60/93 = 0,64516 R 403 = 33/100 = 0,33 R 404 = 53/93 = 0,56989 Alternatif 41 R 411 = 87/93 = 0,93548 R 412 = 40/93 =
0,43011 R 413 = 53/100 =
0,53
R 414 = 33/93 = 0,35484
Alternatif 42 R 421 = 60/93 =
0,64516 R 422 = 47/93 = 0,50538 R 423 = 47/100 = 0,47
R 424 = 47/93 = 0,50538 Alternatif 43 R 431 = 47/93 = 0,50538 R 432 = 53/93 = 0,56989 R 433 = 47/100 = 0,47 R 434 = 47/93 =
0,50538
Alternatif 44 R 441 = 87/93 = 0,93548 R 442 = 33/93 = 0,35484 R 443 = 33/100 = 0,33 R 444 = 47/93 =
0,50538
Alternatif 45 R 451 = 40/93 = 0,43011 R 452 = 40/93 = 0,43011 R 453 = 80/100 = 0,8 R 454 = 40/93 = 0,43011 Alternatif 46 R 461 = 53/93 = 0,56989
R 462 = 60/93 =
0,64516
R 463 = 53/100 = 0,53
R 464 = 27/93 = 0,29032
Alternatif 47 R 471 = 47/93 =
0,50538 R 472 = 47/93 = 0,50538
R 473 = 47/100 = 0,47
R 474 = 47/93 =
0,50538 Alternatif 48 R 481 =40 /93 = 0,43011 R 482 = 60/93 = 0,64516 R 83 = 53/100 = 0,53 R 484 = 33/93 = 0,35484 Alternatif 49 R 491 = 47/93 = 0,50538 R 492 = 53/93 = 0,56989 R 493 = 53/100 = 0,53 R 494 = 33/93 =
0,35484 Alternatif 50 R 501 = 73/93 = 0,78495 R 502 = 33/93 = 0,35484 R 503 = 47/100 = 0,47 R 504 = 40/93 = 0,43011 Alternatif 51 R 511 = 60/93 = 0,64516 R 512 = 27/93 =
0,29032
R 513 = 40/100 =
0,4
R 514 = 60/93 = 0,64516
Alternatif 52 R 521 = 73/93 = 0,78495 R 522 = 33/93 = 0,35484 R 523 = 67/100 = 0,67
R 524 = 27/93 =
0,29032 Alternatif 53 R 531 = 60/93 = 0,64516 R 532 = 53/93 = 0,56989 R 533 = 27/100 = 0,27 R 534 = 40/93 = 0,43011 Alternatif 54 R 541 = 47/93 = 0,50538 R 542 = 40/93 = 0,43011 R 543 = 47/100 = 0,47 R 544 = 47/93 =
0,50538 Alternatif 55 R 551 = 60/93 = 0,64516 R 552 = 33/93 = 0,35484 R 553 = 53/100 = 0,53 R 554 = 40/93 = 0,43011 Alternatif 56 R 561 = 67/93 = 0,72043 R 562 = 20/93 = 0,21505 R 563 = 47/100 = 0,47
R 564 = 53/93 =
Alternatif 57 R 571 = 60/93 = 0,64516 R 572 = 27/93 = 0,29032 R 573 = 40/100 = 0,4
R 574 = 53/93 =
0,56989 Alternatif 58 R 581 = 33/93 = 0,35484 R 582 = 40/93 = 0,43011 R 583 = 33/100 = 0,33 R 584 = 53/93 =
Alternatif 59 R 591 = 60/93 = 0,64516 R 592 = 33/93 = 0,35484 R 593 = 27/100 = 0,27 R 594 = 40/93 =
Alternatif 60 R 601 = 40/93 = 0,43011 R 602 = 20/93 = 0,21505 R 603 = 40/100 = 0,4 R 604 = 53/93 =
0,56989 0,56989 0,43011 0,56989 Alternatif 61 R 611 = 20/93 = 0,21505 R 612 = 27/93 =
0,29032 R 613 = 53/100 =
0,53 R 614 = 47/93 = 0,50538
Alternatif 62
R 621 = 60/93 = 0,64516 R 622 = 27/93 = 0,29032 R 623 = 47/100 = 0,47
R 624 = 20/93 =
0,21505
Hasil dari normalisasi matriks (Rij) membentuk matrik ternormalisasi (R).
d.  Menghitung  nilai  bobot  preferensi  pada  setiap alternatif.
Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  diperoleh  dari penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matriks ternormalisasi    (R)  dengan  bobot  preferensi  (W)  yang bersesuai dengan elemen kolom matriks (R).
Bobot Preferensi atau tingkat kepentingan kriteria yang digunakan adalah W = (0,2  0,3  0,2  0,3) Sebagai  contoh  dari  Perhitungan  nilai  preferensi berdasarkan data alternatif satu (A 1 ) sebagai berikut: V 1 =((0,2x0,93548)+(0,3x1)+(0,2x0,87)+(0,3x0,93548) ) =0,94174 Setelah  melakukan  perhitungan  nilai  preferensi  pada setiap alternatif, maka  dilakukan perangkingan.
e.  Melakukan perangkingan Proses  perangkingan  diperoleh  berdasarkan  alternative yang  memiliki  nilai  hasil  terbesar  sampai  terendah sebagai  penentuan  penerimaan  siswa  baru  di  SMP Islam  Al-Azhar  6  Jakapermai.  Berdasarkan  hasil perangkingan,  diambil  kesimpulan  bahwa  nilai alternatif  A1  merupakan  urutan  nomor  ke-1  yang paling  tinggi,  dan  nilai  alternative  A62  merupakan urutan nomor ke-62 nilai paling rendah.

## 4.2. Hasil Implementasi dengan Visual Basic
.Net dan  SQL Server 2008 Menggunakan Metode SAW
Tahapan  implementasi  dengan Visual  Basic  .Net dan Sql  Server 2008    menggunakan  metode Simple Additive  Weighting  (SAW )  dalam  penerimaan  siswa baru, sebagai berikut:
a . Analisa Sistem
Sistem pendukung keputusan ini merupakan perangkat lunak  yang  dibangun  dalam membantu  menyelesaikan permasalahan yang terjadi pada SMP Islam Al-Azhar 6
Jakapermai.  Sistem  ini  membantu  dan  mempermudah dalam  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan penerimaan  siswa  baru  berdasarkan  kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
b. Implementasi Perangkat Lunak
Perangkat
Lunak yang digunakan untuk mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan ini, sebagai berikut:
1.Sistem Operasi Windows 10
2.Visual Basic .Net
3.SQL Server 2008 R 2
c. Implementasi Perangkat Keras
Perangkat
keras yang digunakan untuk mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan ini, sebagai berikut: 1. Processor :  Amd  A9-9420  Radeon  R5,5 3.00GHz 2. Harddisk : 300GB 3. Memory : 2GB 4.
Monitor : 14”

## d. Implementasi Sistem
Beberapa  tampilan  form  yang  digunakan  untuk mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan ini, diantaranya:
1) Tampilan Menu Utama
Untuk  masuk  ke  Menu  Utama,  user  harus  melakukan login, maka  akan  tampil form menu  utama  seperti dibawah  ini. Form menu  utama  memiliki  lima  menu utama  yaitu file master ,  penilaian,  laporan,  tentang, dan  keluar.  Menu file  master memiliki  sub  menu  data calon  siswa,  data  kriteria  seleksi,  data  tahun  ajaran, data  pengguna  dan  ganti  password.  Menu  penilaian memiliki  sub  menu input nilai  calon  siswa  baru,  dan perhitungan  nilai.  Menu  laporan  memiliki  sub  menu laporan data calon siswa baru dan laporan hasil seleksi. Menu  tentang  berisi  informasi  dari  dari  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  siswa  baru.  Menu keluar  digunakan  untuk  keluar  dari  sistem  pendukung keputusan, dan akan menampilkan form login

## Gambar 3. Tampilan Menu Utama
Tampilan Laporan Hasil Seleksi Laporan  Hasil  ini  berfungsi  untuk  menampilkan  data hasil  seleksi  penerimaan  siswa  baru,  dimana  laporan tersebut  ditampilkan  dalam  urutan  calon  siswa  baru yang  memiliki  hasil  perhitungan  tertinggi  hingga terrendah,  jika  nilai  masih  berada  dalam  kuota penerimaan  siswa  baru  melalui  jalur  tes  seleksi  maka
keterangan dalam laporan adalah lulus, selain itu tidak lulus. Laporan ini dapat digunakan oleh kepala sekolah sebagai  bahan  pendukung  pengambilan  keputusan dalam menetukan siswa yang diterima dan siswa yang tidak diterima .
Gambar 4. Tampilan Laporan Hasil Seleksi

## 5. Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  maka dapat disimpulkan bahwa:
a Metode Simple  Additive  Weighting ( SAW ) dapat  menjadi  alternatif  dalam  pengambilan keputusan.
b Dengan metode SAW pada proses penerimaan siswa  baru  dimulai  dengan  pemberian  nilai pada setiap kriteria, pembobotan, normalisasi dan  perangkingan  dari  nilai  tertinggi  ke  nilai terendah. Sehingga dari perangkingan
tersebut dapat ditentukan siswa yang diterima dan siswa yang tidak diterima.
c Dengan adanya sistem yang terkomputerisasi diharapkan dapat membantu
dan mempermudah dalam
menentukan penerimaan siswa baru sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan, mengurangi kesalahan- kesalahan  yang  dilakukan  oleh  manusia dalam  mengolah  data  dan  keamanan  data lebih  terjamin  karena  disimpan  dalam database.

## 6. Referensi
Fatkhurrochman, & Astuti, D. (2018). Analisis Perbandingan Metode  Topis  Dan  Saw  Dalam  Penentuan  Penerima Bantuan  Pengembangan  Rumah  Masyarakat  Kurang Mampu.  In Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan Multimedia (p. 2.8-67-72). Yogyakarta: Universitas  AMIKOM  Yogyakarta.  Retrieved  from https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedi a/article/view/1980
Ferawati,  M.,  &  Karpen.  (2015).  Implementasi  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Pembelian  Rumah  Di  Kota Tangerang. Sains Dan Teknologi Informasi , 1 (1), 69– 80. https://doi.org/10.33365/jti.v13i1.238
Hayat,  C.,  Hansen,  &  Hutapea,  A.  H.  (2019).  Rancang Bangun  Prototipe  Aplikasi  Penunjang  Keputusan Joint  Venture  dengan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (Studi  Kasus:  CV.  ABC). SATIN , 5 (2),  25– 33. Retrieved from http://jurnal.stmik-amik-riau.ac.id Indah  Perwitasari,  F.,  Andy  Soebroto,  A.,  &  Hidayat,  N. (2015). Pemilihan Alternatif Simplisia Menggunakan Metode Weighted Product (Wp) Dan Metode Simple Additive  Weighting  (Saw). Journal  of  Enviromental Engineering  and  Sustainable  Technology , 2 (1),  20– 30. https://doi.org/10.21776/ub.jeest.2015.002.01.4 Nofriansyah,  D.  (2014).  Konsep  Data  Mining  Vs  Sistem Pendukung  Keputusan  (1st  ed.).  Yogyakarta:
Deepublish. Retrieved
from
https://books.google.co.id/books?id=PoJyCAAAQB AJ&printsec=frontcover&source=gbs_ge_summary_ r&cad=0#v=onepage&q&f=false
Nofriansyah, D., & Defit, S. (2017). Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung
Keputusan (1st ed., p. 142). Yogyakarta: Deepublish.
Retrieved from https://penerbitbukudeepublish.com/shop/buku-
multi-criteria-decision/
Perdani,  E.  W.,  Suryanto,  A.,  P,  R.  D.  M.,  &  Sukamta,  S.
(2014).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Siswa  Baru  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW). Edu  Komputika , 1 (1),  34–39. https://doi.org/https://doi.org/10.15294/edukomputik a.v1i1.4121
Pratama,  F.  S.,  &  Yustanti,  W.  (2016).  Sistem  Pendukung
Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan Metode  Saw  (Studi  Kasus:  Smk  Ipiems  Surabaya). Jurnal  Manajemen  Informatika , 5 (2),  143–151.
Retrieved from https://jurnalmahasiswa.unesa.ac.id/index.php/jurnal- manajemen.../article/.../14920
Priandika,  A.  T.,  &  Wantoro,  A.  (2017).  Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Siswa Baru pada SMK SMTI  Bandar  Lampung  dengan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Explore: Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Telematika , 8 (2),  152– 160. https://doi.org/10.36448/jsit.v8i2.955
Susanti, A. D., Muslihudin, M., & Hartati, S. (2017). Sistem
Pendukung  Keputusan  Perankingan  Calon  Siswa Baru Jalur Undangan Menggunakan Simple Additive Weighting  (Studi  Kasus :  Smk  Bumi  Nusantara Wonosobo). Semnasteknomedia , 5 (1), 37–42.
Retrieved from
http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia /article/view/1658/1659
Susillo,  J.,  &  Yenni,  H.  (2014).  Menggunakan  Algoritma Fisher-Yates  Shuffle  pada  STMIK-AMIK  RIAU Joko Susilo, 3 , 27–32.
Susilowati,  T.,  &  Rinawati,  R.  (2015).  Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerimaam  Calon  Siswa  Baru Pada  Sma  Muhamadiyah  1  Pringsewu  Dengan. Jurnal TAM , 5 , 12–21. Widiati, W. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Dosen  Baru  Dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (Saw). Bianglala  Informatika , 6 (1),
80–87.
https://doi.org/https://doi.org/10.31294/bi.v6i1.5910 Witanto,  R.,  &  Solihin,  H.  H.  (2016).  Perancangan  Sistem
Informasi  Penerimaan  Siswa  Baru  Berbasis  Web  ( Studi  Kasus :  SMP  Plus  Babussalam  Bandung  ).
Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , 1 (1),
54–63.
https://doi.org/https://doi.org/10.1234/jtik.v6i2.107