KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1676-1683 DOI 10.30865/klik.v4i3.1541 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Jurusan dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Pembobotan ROC
Jhiro Faran 1 , Rima Tamara Aldisa 2*
) Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Magister Teknologi Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional Jakarta, Indonesia Email: 1 jhirofaran2022@student.unas.ac.id, 2* rimatamaraa@gmail.com Email Koresponding :*rimatamaraa@gmail.com
Abstrak- Saat seseorang memilih jurusan, mereka akan fokus pada bidang studi tertentu selama masa pembelajaran mereka. Biasanya, setiap jurusan memiliki kurikulum yang telah disusun secara khusus untuk memberikan pemahaman yang mendalam, keterampilan dan pengetahuan yang spesifik dalam disiplin ilmu tersebut. Keputusan dalam pemilihan jurusan sering didasarkan pada minat pribadi, bakat, pengaruh lingkungan, termasuk pandangan orang tua dan tujuan karier pribadi. Beberapa jurusan mungkin memiliki persyaratan masuk  yang  khusus  atau  mungkin  melibatkan  pengembangan  keterampilan  khusus  selama  masa  pendidikan.  Selain  itu,  pemilihan jurusan  juga  dapat  memengaruhi  arah  dan  karier  yang  akan  diikuti  setelah  lulus.  Oleh  karena  itu,  sangat  penting  untuk  membuat keputusan yang cermat dan mendapatkan pandangan dari penasihat pendidikan atau konselor karier sesuai dengan tujuan pendidikan dan karier pribadi. Penelitian ini membahas studi pada sebuah sekolah menengah atas, di mana ada hanya dua pilihan jurusan, yaitu IPA dan IPS. Dalam proses pemilihan jurusan, sekolah menggunakan metode seleksi khusus selain jalur tes umum. Permasalahan yang muncul adalah kebutuhan akan fleksibilitas dan keakuratan dalam pengambilan keputusan. Untuk mengatasi permasalahan ini, peneliti menggunakan  metode  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggabungkan  metode  ROC  dan  SAW.  ROC  digunakan  untuk menghitung  bobot  kriteria,  sementara  SAW  digunakan  untuk  menilai  preferensi.  Hasil  penerapan  kedua  metode  ini  menunjukkan bahwa pilihan jurusan awal yang dibuat oleh siswa seringkali berbeda dengan jurusan yang ditetapkan dengan menggunakan kedua metode  tersebut.  Sebanyak  lima  siswa  yang  ditetapkan  mengambil  jurusan  IPA  diantaranya  alternatif  A2,  A3,  A7,  A8  dan  A10, sementara lima siswa lainnya ditetapkan jurusan IPS yaitu alternatif A1, A4, A5, A6 dan A9
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode ROC; Metode SAW; Penentuan Jurusan
Abstract- When someone chooses a major, they will focus on a particular area of study throughout their learning period. Usually, each department has a curriculum that has been specially prepared to provide in-depth understanding, specific skills and knowledge in that discipline. Decisions in choosing a major are often based on personal interests, talents, environmental influences, including parental views and personal career goals. Some courses may have specific entry requirements or may involve developing specific skills over the course of your studies. Apart from that, choosing a major can also influence the direction and career you will follow after graduating. Therefore, it is very important to make careful decisions and obtain the views of educational advisors or career counselors according to personal educational and career goals. This research discusses studies at a high school, where there are only two major choices, namely science and social studies. In the process of selecting majors, schools use special selection methods other than the general test route. The problem that arises is the need for flexibility and accuracy in decision making. To overcome this problem, researchers used a decision support system method by combining the ROC and SAW methods. ROC is used to calculate criteria weights, while SAW is used to assess preferences. The results of applying these two methods show that the initial major choices made by students are often different from the majors determined using these two methods. A total of five students were assigned to major in science, including alternatives A2, A3, A7, A8 and A10, while five other students were assigned to major in social sciences, namely alternatives A1, A4, A5, A6 and A9.
Keywords: Decision Support System; ROC Method; SAW Method; Determining Major

## 1. PENDAHULUAN
Jalur pendidikan yang disebut sebagai "jurusan" adalah program studi yang ditawarkan oleh lembaga pendidikan, mulai dari sekolah menengah atas (SMA) hingga universitas. Ketika seseorang memilih jurusan, mereka akan mengkhususkan diri dalam mata pelajaran, topik, atau bidang ilmu tertentu selama masa studi mereka. Biasanya, setiap jurusan memiliki kurikulum yang telah dirancang khusus untuk memberikan pemahaman mendalam, keterampilan, dan pengetahuan yang spesifik dalam bidang tersebut. Keputusan memilih jurusan sering didasarkan pada minat, bakat, lingkungan sekitar salah satunya  orang  tua  dan  tujuan  karier  pribadi  seseorang.  Beberapa  jurusan  mungkin  memiliki  persyaratan  masuk  yang khusus atau mungkin melibatkan pengembangan keterampilan khusus selama perjalanan pendidikan. Selain itu, pilihan jurusan ini juga dapat berdampak pada arah dan opsi karier yang akan diambil setelah kelulusan. Oleh karena itu, sangat penting untuk melakukan pertimbangan yang cermat dan mendapatkan nasihat dari penasihat pendidikan atau konselor karier  untuk  membuat  keputusan  yang  sesuai  dengan  tujuan  pendidikan  dan  karier  individu.  Pada  penelitian  ini  akan dilakukan sebuah penelitian pada sekolah menengah atas, dimana jurusan yang tersedia itu hanya dua yaitu jurusan IPA dan IPS. Dalam penentuan jurusan pihak sekolah sekaligus melakukan penerimaan siswa selain melalui jalur tes (jalur umum) ada namanya jalur khusus dimana siswa tersebut diterima serta ditetapkan jurusannya berdasarkan persyaratan yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  sekolah.  Hal  inilah  yang  menjadi  permasalahan,  dikarenakan  perlunya  pengambilan keputusan yang lebih fleksibel lagi dan tepat.
Jhiro Faran, Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Jurusan dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Pembobotan ROC
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  peneliti  memanfaatkan  metode  sistem  pendukung  keputuan  dalam penentuan  jurusan  tersebut.  Sistem  pendukung  keputusan  atau  disingkat  SPK  merupakan  sistem  informasi  yang digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan.  SPK  di  desain  untuk memfasilitasi  proses  pengambilan  keputusan  yang  kompleks  dengan  menyediakan  informasi  yang  terstruktur  dan relevan[1].  Metode  SPK  yang  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  diantaranya  WP,  SAW,  MOOSRA, WASPAS, MOORA, OCRA, TOPSIS, PSI, AHP, MAUT, ROC, EDAS dan banyak lagi metode lainnya. Penelitian ini akan mengkombinasikan metode ROC dan SAW dimana ROC diguankan sebagai Perhitungan bobot kriteria dan SAW sebagai pencarian nilai preferensinya.
Saya telah membaca beberapa penelitian yang telah dibuat sebelumnya dengan pembahasan yang serupa dengan penelitian yang saya buat yaitu penelitian yang dialkukan oleh Florensia Angela Renya Seran serta rekan penelitiannya pada  tahun  2023,  dimana  penelitian  tersebut  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  yang menggunakan Metode Weighted Product (WP) dalam proses penjurusan siswa. Hasil penelitian  tersebut menunjukkan bahwa sistem dapat membantu sekolah dalam mengambil keputusan yang cepat dan tepat dalam menentukan jurusan bagi siswa.  Hal  tersebut  dalam  pengambilan  keputusan  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  proses  penjurusan  siswa  di sekolah, menggantikan proses manual yang kurang efisien[2].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Niko Akbar tepatnya tahun 2023, Di lingkungan perguruan tinggi, sebagian besar  mahasiswa,  termasuk  yang  berada  dalam  kelas,  seringkali  bergantung  pada  teknologi  dan  mencari  solusi  instan tanpa  mempertimbangkan  aspek  dasar  kemampuan  mereka.  Hal  ini  sering  mengakibatkan  perilaku  seperti  mencari jawaban  dari  teman  atau  sumber  lain,  yang  pada  akhirnya  dapat  mengurangi  kemampuan  mahasiswa  untuk mengembangkan kepercayaan diri dan keterampilan dalam menyelesaikan masalah secara mandiri. Penelitian tersebut bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan menggunakan metode perhitungan SAW (Simple Additive Weighting) untuk menilai dan menentukan mahasiswa-mahasiswa yang memiliki keyakinan diri dalam kemampuan  mereka.  Tujuan  penelitian  tersebut  adalah  untuk  meningkatkan  pengakuan  dan  memberikan  kesempatan yang lebih besar kepada mahasiswa-mahasiswa yang memiliki potensi terbaik [3].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Mohammad Aldinugroho Abdullah dan Rima Tamara Aldisa tahun 2023, pada penelitian tersebut membahas banyaknya masyarakat lulusan jurusan kesehatan seperti keperawatan yang menjadi kandidat  yang  melamar  jadi  suster  sehingga  membuat  proses  pemilihan  suster  menjadi  sulit  dan  memakan  waktu. Pemilihan  yang  dilakukan  secara  manual  juga  dapat  menghasilkan  keputusan  yang  tidak  objektif.  Untuk  mengatasi permasalahan,  penelitian  tersebut  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  SAW  (Simple  Additive Weighting).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  SAW  dapat  membantu  mengatasi  masalah  pengambilan keputusan dalam pemilihan suster jaga terbaik dan menghasilkan alternatif terbaik dengan nilai 0.8160, yang dalam kasus tersebut adalah Ratih Setyowati[4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (DSS)  pada  umumnya  adalah  suatu  sistem  komputer  yang  memiliki  informasi  dan kemampuan  pengambilan  keputusan  dalam  bidang  tertentu.  DSS  saat  ini  sedang  dalam  tahap  pengembangan  dengan berbagai fitur yang disesuaikan  dengan kebutuhan di  bidang  tertentu.  Di  Indonesia, penggunaan  sistem  ini  telah  luas, terutama  di  sektor-sektor  seperti  ekonomi,  bisnis,  pendidikan,  kesehatan,  dan  bidang  lainnya.  Dengan  hadirnya  SPK, proses pengambilan keputusan yang kompleks dapat menjadi lebih mudah bagi manusia[5]. Sistem pendukung keputusan merupakan  suatu  sistem  komputer  yang  dirancang  untuk  membantu  manajer  dalam  menangani  masalah  yang  tidak
Syaiful Azhar, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Support Vector Machine
memiliki  struktur  yang  jelas.  Sistem  ini  berfungsi  sebagai  alat  yang  menyediakan  informasi  yang  diperlukan  untuk menyelesaikan masalah tertentu yang dihadapi oleh manajer, membantu mereka dalam proses pengambilan keputusan. Selain  itu,  sistem  pendukung  keputusan  juga  merupakan  elemen  yang  tidak  dapat  dipisahkan  dari  sistem  organisasi keseluruhan[6].

## 2.3 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Menurut Jeffreys dan Cockfield dalam penelitian Afiefah Rahma (2013),  ROC menggunakan aturan yang menentukan tingkat  kepentingan  atau  prioritas  utama  dari  setiap  kriteria.  Teknik  ROC  ini  memperoleh  bobot  untuk  setiap  kriteria berdasarkan ranking yang menggambarkan tingkat prioritasnya. Biasanya, hal ini dinyatakan dengan perbandingan seperti kriteria dimana Kriteria 1 lebih penting daripada kriteria 2, yang lebih penting daripada kriteria 3 dan seterusnya hingga kriteria ke-n. Untuk menetapkan bobotnya, aturan yang sama diterapkan. Dengan kata lain, ROC memprioritaskan kriteria berdasarkan  pernyataan  perbandingan  untuk  menentukan  bobotnya[7].  Untuk  rumus  pencarian  bobot  kriteria  sebagai berikut[8]:
𝐶1 > 𝐶2 > 𝐶3 > ⋯ > 𝐶𝑚 (1)
𝑊𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 (2)

## 2.4 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Teknik Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu pendekatan dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Studi sebelumnya telah menunjukkan bahwa SAW efektif dalam mengevaluasi alternatif-alternatif berdasarkan kriteria tertentu. Penelitian ini memanfaatkan metode SAW untuk meneruskan analisis sentimen tamu hotel dengan menetapkan kriteria seperti lokasi, kebersihan, layanan, dan nilai sebagai dasar dalam proses pengambilan keputusan mengenai tempat menginap. Alur dari metode Simple Additive Weighting (SAW) melibatkan beberapa langkah  yaitu langkah pertama, tahap pengidentifikasian kriteria yang relevan; kedua, penentuan bobot serta penilaian relatif untuk setiap kriteria; ketiga, pembuatan matriks keputusan dan proses normalisasi; keempat, perangkingan alternatif berdasarkan skor terbesar yang diberikan[9]. Berikut rumusan dalam penggunaan metode SAW[10]:
a. Mempersiapkan matriks keputusan
X = [X ij ] nxm = [ 𝑟11 𝑟12 ⋯ 𝑟1𝑛 𝑟11 𝑟21 ⋯ 𝑟2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑟𝑚1 𝑟𝑚2 ⋯ 𝑟𝑚𝑛 ] (3)
b. Melakukan normalisasi matrik Untuk kriteria Benefit:
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑋𝑖𝑗) ;  i  =  1, … , m, j  =  1, … , n
(4)
Untuk kriteria Cost:
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛𝑖(𝑥𝑖𝑗) 𝑋𝑖𝑗 ;  i  =  1, … , m, j  =  1, … , n
(5)
c. Mencari Nilai Vektor ( 𝑉 𝑖 )
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (6)
Keterangan: X ij : nilai alternatif ke-1 pada kinerja ke-j 𝑅 𝑖𝑗 : seluruh atribut m : jumlah alternatif 𝑛 : jumlah kriteria 𝑉 𝑖 : nilai vektor alternatif ke-i 𝑊 𝑗 : bobot kriteria ke-j
2.5 Jurusan
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), kata jurusan berarti bagian (pengkajian ilmu). Contoh: Ia siswa jurusan IPA.  Jurusan  adalah  sebuah  program  yang  diimplementasikan  dalam  upaya  mendukung  perkembangan  peserta  didik. Dalam proses ini, guru di sekolah bertanggung jawab dalam membantu siswa menentukan jurusan yang sesuai dengan potensi dan kemampuan mereka. Keputusan pemilihan jurusan ini akan memiliki dampak signifikan dalam menentukan program  bidang  studi  yang  akan  diikuti  oleh  siswa  di  perguruan  tinggi  di  masa  depan.  Jurusan  merupakan  salah  satu mekanisme  yang  bertujuan  membimbing  siswa  dalam  memilih  sekolah  atau  program  pendidikan  yang  khusus,  serta program  studi yang  akan  mereka  tekuni  selama  pendidikan  lanjut.  Dalam  kurikulum  K13,  proses  penjurusan di  SMA dimulai saat siswa memasuki kelas X seperti penerimaan siswa baru atau menukar jurusan. Beberapa tujuan utama dari
Jhiro Faran, Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Jurusan dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Pembobotan ROC
penjurusan ini adalah mengelompokkan siswa berdasarkan kemampuan, bakat, dan minat yang sejenis, membantu siswa mempersiapkan diri untuk melanjutkan studi atau memasuki dunia kerja, dan juga mendukung kesuksesan serta kesiapan siswa untuk mencapai prestasi di masa depan[2].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Kriteria
Pada  peneltiian  ini  akan  menggunakan  kriteria  sebagai  penetuan  jurusan  siswa/i  di  sebuah  sekolah,  kriteria  tersebut sebagai berikut.
Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria  Sub Kode Kriteria Nama Kriteria Keterangan C1 CS1 Nilai Ujian Sekolah mata pelajaran IPA Benefit CS2 Nilai Ujian Sekolah mata pelajaran IPS Benefit C2 - Nilai Test Benefit C3 - Nilai Rata-rata raport Benefit
Ada 4 kriteria yang akan digunakan dalam penentuan jurusan pada penelitian ini yaitu Nilai Ujian Sekolah mata pelajaran IPA, Nilai Ujian Sekolah mata pelajaran IPS, Nilai Test dan Nilai Rata-rata raport yang dapat dilihat pada tabel 1 diatas. Semua kriteria berjenis benefit sehingga nilai tertinggi tentunya menjadi prioritas nantinya. Berikut tabel sampel data.
Tabel 2. Sampel Data Nama Siswa/i Nilai Peminatan Nilai Test Nilai Rata-rata raport Minat Nilai Ujian Sekolah mata pelajaran IPA Nilai Ujian Sekolah mata pelajaran IPS A1 82 95 85 85,5 IPA A2 79 82 80 89,15 IPS A3 85 80 90 92 IPA A4 74 85 80 83,75 IPA A5 89 98 75 85,25 IPS A6 70 78 80 80,75 IPA A7 82 79 70 85,5 IPA A8 88 70 80 90 IPA A9 83 92 90 80 IPA A10 73 74 70 87,5 IPA

## 3.2 Penerapan Metode ROC
Pada tabel 3, ada 4 kriteria yang akan digunakan dalam  penentuan jurusan, dimana dari keempat kriteria tersebut akan dibagi menjadi tiga kelompok dalam penentuan bobot kriterianya, dikarenakan kriteria C3 dan C4 nilai bobotnya harus sama sedangkan di metode ROC tentunya setiap kriteria tidak akan memiliki nilai bobot yang sama, oleh karena itu saya akan mengelompokkannya menjadi 3 yaitu bobot pertama akan digunakan untuk C1, bobot kedua untuk C2 dan bobot ketiga untuk C3 dan C4. Karena C3 dan C4 sangat berpengaru terhadap kedua jurusan yag akan ditentukan yaitu IPA dan IPS. Berikut perhitungan pencarian nilai bibot 3 kelompok kriteria tersebut.
𝑊𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1
𝑊1 = 1 3 ( 1 1 + 1 2 + 1 3 ) = 0,611
𝑊2 = 1 3 ( 1 2 + 1 3 ) = 0,278
𝑊3 = 1 3 ( 1 3 ) = 0,111
Berikut tabel bobot kriteria yang akan digunakan dalam proses penentuan jurusan siswa berdasarkan penerapan metode ROC.
Tabel 3. Data Kriteria Kode Kriteria  Sub Kode Kriteria Nama Kriteria Wj Bobot W C1 CS1 Nilai Ujian Sekolah mata pelajaran IPA  0,611 0,306 CS2 Nilai Ujian Sekolah mata pelajaran IPS 0,306 C2 - Nilai Test 0,278 0,278
Syaiful Azhar, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Support Vector Machine
C3 - Nilai Rata-rata raport 0,111 0,111

## 3.3 Penerapan Metode SAW
Setelah  ditentukan  bobot  kriterianya,  maka  langkah  selanjutnya  melakukan  penentuan  jurusan  dengan  proses penyeleksian terhadap semua alternatif dari masing-masing jurusan (IPA dan IPS). Untuk lebih jelasnya dapat dilakukan langkah-langkah metode SAW berikut:
a. Mempersiapkan matriks keputusan
Matrik Dengan Jurusan IPA
X IPA 82 85 85,5
79 80
89,15
85
90 92 74 80
83,75
89 75 85,25 70 80 80,75 82 70 85,5 88 80 90 83 90 80
73 70 87,5 Matriks Jurusan IPS X IPS 95 85 85,5 82 80 89,15
80 90 92 85 80
83,75
98 75 85,25 78 80 80,75 79 70
85,5
70
80 90
92 90
80
74
70 87,5 b. Melakukan normalisasi matrik
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖(𝑋𝑖𝑗)
Untuk Normalisasi CS1:
𝑅 11 = 82 88 = 0,93
𝑅 21 = 79 88 =  0,898
𝑅 31 = 85 88 =  0,966
𝑅 41 = 74 88 =  0,841
𝑅 51 = 87 88 = 0,989
𝑅 61 = 70 88 = 0,795
𝑅 71 = 82 88 = 0,932
𝑅 81 = 88 88 = 1
𝑅 91 = 83 88 = 0,943
𝑅 101 = 73 88 = 0,830
Untuk Normalisasi CS2:
𝑅 12 = 95 98 = 0,969
𝑅 22 = 82 98 = 0,837
Jhiro Faran, Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Jurusan dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Pembobotan ROC
𝑅 32 = 80 98 = 0,816
𝑅 42 = 85 98 = 0,867
𝑅 52 = 98 98 = 1
𝑅 62 = 78 98 = 0,796
𝑅 72 = 79 98 = 0,806
𝑅 82 = 70 98 = 0,714
𝑅 92 = 95 98 = 0,969
𝑅 102 = 74 98 = 0,755
Untuk Normalisasi C2:
𝑅 13 = 85 90 = 0,944
𝑅 23 = 80 90 = 0,889
𝑅 33 = 90 90 = 1
𝑅 43 = 80 90 = 0,889
𝑅 53 = 75 90 = 0,833
𝑅 63 = 80 90 = 0,889
𝑅 73 = 70 90 = 0,778
𝑅 83 = 80 90 = 0,889
𝑅 93 = 90 90 = 1
𝑅 103 = 70 90 = 0,778
Untuk Normalisasi C3:
𝑅 14 = 85,5 92 = 0,929
𝑅 24 = 89,15 92 = 0,969
𝑅 34 = 92 92 = 1
𝑅 44 = 83,75 92 = 0,910
𝑅 54 = 85,25 92 = 0,927
𝑅 64 = 80,75 92 = 0,878
𝑅 74 = 85,5 92 = 0,929
𝑅 84 = 90 92 = 0,978
𝑅 94 = 80 92 = 0,870
𝑅 104 = 87,5 92 = 0,951
Setelah  dilakukan  normalisasi  terhadap  SC1,  SC2,  C3  dan  C4,  maka  berikut  matriks  Rij  ternormalisasi  yang diperoleh.
Syaiful Azhar, Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Support Vector Machine
Rij (IPA) =
0,932  0,944  0,929
0,898  0,889  0,969
0,966  1,000  1,000
0,841  0,889  0,910
0,989  0,833  0,927 0,795  0,889  0,878
0,932  0,778  0,929
1,000  0,889  0,978
0,943  1,000  0,870
0,830  0,778  0,951
Rij (IPS) =
0,969  0,944  0,929 0,837  0,889  0,969 0,816  1,000  1,000
0,867  0,889  0,910
1,000  0,833  0,927
0,796  0,889  0,878
0,806  0,778  0,929
0,714  0,889  0,978
0,969  1,000  0,870
0,755  0,778  0,951
c. Mencari Nilai Vektor ( 𝑉 𝑖 ) 𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑉 1 (𝐼𝑃𝐴) = (0,932 ∗ 0,306) + (0,944 ∗ 0,278) + (0,929 ∗ 0,111) = 0,650 𝑉 1 (𝐼𝑃𝑆) = (0,969 ∗ 0,306) + (0,944 ∗ 0,278) + (0,929 ∗ 0,111) = 0,662 𝑉 2 (𝐼𝑃𝐴) = (0,898 ∗ 0,306) + (0,889 ∗ 0,278) + (0,969 ∗ 0,111) = 0,629 𝑉 2 (𝐼𝑃𝑆) = (0,837 ∗ 0,306) + (0,889 ∗ 0,278) + (0,969 ∗ 0,111) = 0,610
𝑉 3 (𝐼𝑃𝐴) = (0,966 ∗ 0,306) + (1,000 ∗ 0,278) + (1,000 ∗ 0,111) = 0,684
𝑉 3 (𝐼𝑃𝑆) = (0,816 ∗ 0,306) + (1,000 ∗ 0,278) + (1,000 ∗ 0,111) = 0,638 𝑉 4 (𝐼𝑃𝐴) = (0,841 ∗ 0,306) + (0,889 ∗ 0,278) + (0,910 ∗ 0,111) = 0,605
𝑉 4 (𝐼𝑃𝑆) = (0,867 ∗ 0,306) + (0,889 ∗ 0,278) + (0,910 ∗ 0,111) = 0,613
𝑉 5 (𝐼𝑃𝐴) = (0,989 ∗ 0,306) + (0,833 ∗ 0,278) + (0,927 ∗ 0,111) = 0,637
𝑉 5 (𝐼𝑃𝑆) = (1,000 ∗ 0,306) + (0,833 ∗ 0,278) + (0,927 ∗ 0,111) = 0,640
𝑉 6 (𝐼𝑃𝐴) = (0,795 ∗ 0,306) + (0,889 ∗ 0,278) + (0,878 ∗ 0,111) = 0,587
𝑉 6 (𝐼𝑃𝑆) = (0,796 ∗ 0,306) + (0,889 ∗ 0,278) + (0,878 ∗ 0,111) = 0,588
𝑉 7 (𝐼𝑃𝐴) = (0,932 ∗ 0,306) + (0,778 ∗ 0,278) + (0,929 ∗ 0,111) = 0,604
𝑉 7 (𝐼𝑃𝑆) = (0,806 ∗ 0,306) + (0,778 ∗ 0,278) + (0,929 ∗ 0,111) = 0,566
𝑉 8 (𝐼𝑃𝐴) = (1,000 ∗ 0,306) + (0,889 ∗ 0,278) + (0,978 ∗ 0,111) = 0,661
𝑉 8 (𝐼𝑃𝑆) = (0,714 ∗ 0,306) + (0,889 ∗ 0,278) + (0,978 ∗ 0,111) = 0,574
𝑉 9 (𝐼𝑃𝐴) = (0,943 ∗ 0,306) + (1,000 ∗ 0,278) + (0,870 ∗ 0,111) = 0,663
𝑉 9 (𝐼𝑃𝑆) = (0,969 ∗ 0,306) + (1,000 ∗ 0,278) + (0,870 ∗ 0,111) = 0,671
𝑉 10 (𝐼𝑃𝐴) = (0,830 ∗ 0,306) + (0,778 ∗ 0,278) + (0,951 ∗ 0,111) = 0,575 𝑉 10 (𝐼𝑃𝑆) = (0,755 ∗ 0,306) + (0,778 ∗ 0,278) + (0,951 ∗ 0,111) = 0,552
Berdasarkan  perhitungan  pencarian  nilai  vektor  (v)  yang  telah  dilakukan,  maka  berikut  tabel  hasil  akhir  dari penentuan jurusan terhadap alternatif.
Tabel 4. Penetapan Jurusan Alternatif  Minat Awal Nilai V
Jurusan
V IPA V IPS A1 IPA 0,650  0,662 IPS A2 IPS 0,629  0,610 IPA A3 IPA 0,684  0,638 IPA A4 IPA 0,605  0,613 IPS A5 IPS 0,637  0,640 IPS A6 IPA 0,587  0,588 IPS A7 IPA 0,604  0,566 IPA A8 IPA 0,661  0,574 IPA A9 IPA 0,663  0,671 IPS A10 IPA 0,575  0,552 IPA
Jhiro Faran, Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Jurusan dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Pembobotan ROC
Berdasarkan  tabel  4,  terlihat  bahwa  ada  beberapa  alternatif  yang  tidak  sesuai  dengan  minat  atau  jurusan  awal sehingga kemungkinan dapat menjadi masalah pada siswa tersebut jika tidak dilakukan evaluasi ualng lagi berdasarkan kriteria yang menjadi pengaruh kedepannya. Seperti laternatif A1, minat awalnya ada pada jurusan IPA, setelah dilakukan penyesuaian terhadap kriteria dalam pengambilan keputusan maka dia ditetapkan di jurusan IPS karena nilai akhirnya lebih tinggi di jurusan IPS, begitu juga untuk alternatif yang lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  dibuat  dalam  penentuan  jurusan  di  sebuah  sekolah  tingkat  menengah  atas  (SMA)  yaitu menentukan  jurusan  siswa/i  berdasarkan  kriteria  yang  dijadikan  sebagai  syarat  membantu  dalam  mengambil  sebuah keputusan. Kriteria yang digunakan ada empat dengan jenis kriteria benefit. Dari hasil penerapan metode ROC dan SAW, kedua metode tersebut berhasil diterapkan dimana terlihat bahwa perbedaan jurusan awal yang di pilih siswa tersebut tanpa  mempertimbangkan  hal  yang  lain  bahwa  sebagian  besar  berbeda  dengan  jurusan  yang  ditetapkan  dengan menggunakan kedua metode tersebut. Alternatif yang ditetapkan di jurusan IPA sebanyak 5 orang yaitu alternatif A2, A3, A7, A8 dan A10 sedangkan alternatif jurusan IPS juga sebanyak 5 orang yaitu alternatif A1, A4, A5, A6 dan A9.

## REFERENCES
[1] Sarwandi et al. , Sistem Pendukung Keputusan , 1st ed. Medan: CV Graha Mitra Edukasi, 2023.
[2] F. Angela, R. Seran, Y. P. K. Kelen, and D. Nababan, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Menggunakan Metode Weighted Product,” vol. 17, no. 1, pp. 147–159, 2013.
[3] K. Mahasiswa and D. Metode, “Perancangan spk tentang keterampilan mahasiswa dengan metode saw 1) 1),” vol. 8, no. 1, pp. 105–112, 2023.
[4] M.  A.  Abdullah et  al. , “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Perawat Terbaik Menerapkan Metode SAW dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 3, 2023.
[5] N. Rahma, Y. Amrozi, and N. D. F. Salsabila, “Telaah Kajian Pustaka Pemodelan Sistem Pendukung Keputusan Pada Usaha Mikro Kecil dan Menengah,” J. Simantec , vol. 11, no. 2, pp. 185–190, 2023.
[6] B. Andika, A. F. Boy, S. Saniman, and G. K. Sitepu, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Kelapa Sawit Menggunakan Metode MOORA,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 6, no. 2, pp. 668–677, 2023.
[7] F.  Siringoringo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Penerima  Bantuan  Sosial  Menggunakan  Metode  Electre  &  Roc,” Manag. Inf. Syst. J. , vol. 1, no. 3, pp. 85–95, 2023.
[8] A.  Triayudi et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Aplikasi Chat Terbaik Menggunakan Metode OCRA Dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 4, pp. 891–898, 2023.
[9] Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen dan Sistem Pendukung Keputusan Menginap di Hotel Menggunakan Metode CRISP-DM dan SAW,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 4, 2023.
[10]  S. Suryani, E. S. Marsiani, and E. K. A. R. Pinahayu, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Jurusan Siswa Baru Pada SMK Manunggal Menggunakan Metode SAW,” JRKT (Jurnal Rekayasa Komputasi Ter. , vol. 3, no. 03, pp. 136–142, 2023.