## Metode AHP Dan SAW Untuk Penerimaan Siswa Baru
(Studi kasus:Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Sandikta)
Sumanto
Bina Sarana Informatika; Jl. Veteran II No. 20-A, Sukabumi, Jawa Barat , 0266-214411 Jurusan Teknik Informatika e-mail: sumanto@bsi.ac.id

## Abstract
Admission of new students to Sandikta SMK still use Microsoft Excel in the selection process of new  admissions,  so  it  takes  a  long  time  to  determine  the  students  are  accepted  or  not  accepted.  The problem  also  affects  students  who  are  not  accepted,  feared  to  enroll  in  other  schools  the  registration  is closed,  sometimes  many  prospective  students  who  register  to  some  schools  to  be  wary  of  not  being accepted  at  the  school.  The  purpose  of  the  researcher  in  making  this  thesis  is  to  help  new  student acceptance  committee  of  SMK  Sandikta  in  selecting  new  student  acceptance  by  using  AHP  (Analitycal Hierarchy  Process)  method  to  determine  initial  weight  value  on  each  criterion  and  using  SAW  (Simple Additive  Weighting)  method  to  find  ranking  on  Any  alternatives.  The  criteria  used  for  new  student acceptance at Sandikta Vocational School are four that is the value of national examination, the value of final  semester  report,  age  and  disease  suffered.  The  weights  obtained  from  the  AHP  method  will  be included in the SAW method in determining the accepted alternatives. With this decision support system, it is  expected  to  assist  the  new  admissions  committee  in  determining  the  acceptance  of  new  students  at SMK Sandikta.
Keywords : Decision Support System, New Student Admission, AHP, SAW.

## Abstrak
Penerimaan siswa baru pada SMK Sandikta masih menggunakan Microsoft Excel dalam proses penyeleksian  penerimaan  siswa  baru,  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  menentukan siswa  tersebut  diterima  atau  tidak  diterima.  Masalah  tersebut  juga  berdampak  pada  siswa  yang  tidak diterima,  ditakutkan  untuk  mendaftar  kesekolah  lain  pendaftarannya  sudah  tutup,  terkadang  banyak calon  siswa  yang  mendaftar  kebeberapa  sekolah  untuk  mewaspadai  tidak  diterima  disekolah  tersebut. Tujuan peneliti dalam pembuatan skripsi ini adalah untuk membantu panitia penerimaan siswa baru SMK Sandikta  dalam  penyeleksian  penerimaan  siswa  baru  dengan  menggunakan  metode  AHP  (Analitycal Hierarchy  Process)  untuk  menetukan  nilai  bobot  awal  pada  setiap  kriteria  dan  menggunakan  metode SAW  (Simple  Additive  Weighting)  untuk  mencari  perankingan  pada  setiap  alternatif.  Kriteria  yang digunakan untuk penerimaan siswa baru pada SMK Sandikta ini ada empat yaitu nilai ujian nasional, nilai rapor  semester  akhir,  umur  dan  penyakit  yang  diderita.  Bobot  yang  didapatkan  dari  metode  AHP  akan dimasukan  pada  metode  SAW  dalam  menentukan  alternatif  yang  diterima.  Dengan  adanya  sistem pendukung  keputusan  ini,  diharapkan  dapat  membantu  panitia  penerimaan  siswa  baru  dalam menentukan penerimaan siswa baru pada SMK Sandikta.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Penerimaan Siswa Baru, AHP, SAW.

## I. PENDAHULUAN
Kualitas  sebuah  sekolah  dipengaruhi oleh  beberapa  hal,  salah  satunya  adalah sumber  daya  manusia,  yaitu  siswa  yang dimiliki  oleh  sekolah  tersebut.  Teknologi informasi  saat  ini  dapat  di  manfaatkan untuk  melihat  kemampuan  siswa  sehingga ketidak cocokan dan kebimbangan mengambil  keputusan  dalam  penyeleksian calon siswa (cibro, 2016).
SMK Sandikta adalah salah satu dari banyaknya  lembaga  pendidikan  sekolah menengah atas di Indonesia yang berada di Jl.  Raya  Hankam  No.208,  Pondokmelati,
Bekasi.  Yang  mana  setiap  tahun  ajaran baru sekolah tersebut menerima siswa baru dengan  kriteria-kriteria  tertentu  sesuai dengan  peraturan  yang  ada  di  sekolah tersebut.  Masalah  pengambilan  keputusan untuk  penerimaan  siswa  baru  di  SMK Sandikta masih mengalami kendala, dimana  dalam  perhitungan  nilai-nilai  calon siswa masih manual dengan menggunakan Microsoft  excel .  Hal  ini  menyebabkan  data penerimaan siswa baru tidak tepat, contohnya  terdapat  kriteria  calon  siswa yang  memiliki  skor  bobot  yang  sama sehingga panitia kewalahan dalam
mengurutkan perangkingan, sehingga kurang  optimal  dan  memerlukan  waktu yang  cukup  lama  dalam menentukan  calon siswa baru yang akan diterima.
Menurut (Putu Angga Septiana
Putra,  2016) :  “…  manualnya  perhitungan nilai-nilai yang dilakukan oleh pihak sekolah dalam  menentukan  siswa  yang  akan diterima  di  SMA  Negeri  1  Seririt,  yang tentunya membuat pihak sekolah membutuhkan waktu yang relatif lebih lama dalam  mengambil  keputusan.  Menghadapi masalah tersebut dan berdasarkan sumber- sumber  yang  didapatkan  yang  tidak  jauh berbeda  dengan  permasalahan  di  atas seperti yang terdapat pada yang mendukung  diperlukannya  sebuah  metode yang  nantinya  digunakan  untuk  melakukan proses  perhitungan  berdasarkan  kriteria- kriteria  yang  digunakan  yaitu  metode  SAW (Simple  Additive  Weighting).  Metode  ini akan  menghitung  bobot-bobot  dari  kriteria persiswa,  hasil  perhitungan  ini  akan digunakan
sebagai
acuan atau perbandingan  untuk  menentukan  diterima atau tidaknya siswa tersebut.”
Berdasarkan  permasalahan  di  atas, maka  diperlukannya  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  untuk  menimimalisir masalah  yang  terjadi  pada  SMK  Sandikta. Yang  mana  untuk  penerimaan  siswa  baru meliputi kriteria NUN (Nilai Ujian Nasional), nilai  raport  semester  akhir,  umur  dan penyakit yang diderita.

## II. METODE PENELITIAN
2.1.  Tahapan Penelitian Mengidentifikasi masalah Studi literatur Analisa masalah Implementasi metode AHP dan SAW Sumber: (Jayanti, 2016) Gambar 1. Tahapan Penelitian Deskripsi tahapan penelitian adalah sebagai berikut: a.  Mengidentifikasi masalah Mendifinisikan masalah merupakan tahapan menentukan permasalahan yang  ada  berkaitan  dengan  penerimaan siswa baru. Dapat dirumuskan permasalahannya  adalah  bagaimana menerapkan metode Analitycal Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple Additive  Weight (SAW)  dalam  masalah penerimaan siswa baru.
b.  Studi literatur
Tahap  ini  melakukan  pengumpulan materi  yang  berasal  dari  tulisan-tulisan karya ilmiah, artikel, jurnal, internet serta buku mengenai  metode  AHP  ( Analytical Hirarchy  Process )  dan  SAW  ( Simple Additive Weight ).
c.  Analisa masalah
Melakukan  proses  analisa  terhadap permasalahan yang dibahas, dan menentukan  metode  AHP  ( Analytical Hirarchy  Process )  dan  SAW  ( Simple
Additive  Weight )  sebagai  metode  yang digunakan pada permasalahan penerimaan siswa baru. d.  Implementasi metode AHP dan SAW Penerapan metode SAW ( Simple
Additive  Weight )  dilakukan  berdasarkan hasil  yang  diperoleh  dari  tahap  analisa masalah.  Dalam  sub  bahasan  ini dibahas mengenai kriteria yang digunakan serta bagaimana perhitungan SAW dan AHP dalam penerimaan siswa baru.
2.2.  Metode Pengumpulan Data
a.  Observasi Penulis  mengumpulkan  data  dari SMK  Sandikta  yang  berada  di  Bekasi dan mencari informasi melalui pengamatan  secara  langsung  pada SMK  Sandikta  dan  pencatatan  secara sistematis objek penelitian yang berkaitan  dengan  proses  penerimaan siswa baru. b.  Wawancara Penulis mengumpulkan data informasi melalui wawancara dan diskusi  secara  langsung  dan  secara terstruktur  dengan  pihak-pihak  yang dinilai  dapat  memberikan  keterangan terkait tentang bagaimana sistem
penerimaan  siswa  baru  yaitu  dengan wakil kepala sekolah,
panitia penerimaan  siswa  baru  dan  guru-guru yang berada di SMK Sandikta.
c.  Kuesioner
Penulis  juga  mengumpulkan  data informasi melalui kuesioner, yaitu
dengan  cara  membuat  kuesioner  yang berisikan  tentang  perbandingan  dalam penerimaan  siswa  baru  pada  SMK Sandikta.
2.3.  Populasi Penelitian Adapun yang menjadi populasi dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  pihak yang  berhubungan  dengan  penerimaan siswa  baru  pada  SMK  sandikta  seperti calon siswa baru, panitia penerimaan siswa baru  dan  guru-guru  yang  terkait  untuk menentukan  siswa  yang  diterima.  Jadi jumlah  keseluruhan  populasi  yang  penulis ambil dari penelitian ini adalah 130 orang.
2.4.  Sampel Penelitian
Untuk  menentukan  jumlah  sampel, dalam  penelitian  ini  penulis  berpedoman pada  pendapat  Slovin  dalam    (Darmawan, 2013):
Jadi, sampelnya berjumlah 56 orang. Untuk  sampel  disini  penulis  bagi,  10  orang untuk  responden  yang  akan  mengisi kuesioner  yaitu  panitia  penerimaan  siswa baru  pada  SMK  Sandikta,  dan  46  calon siswa baru.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Gambar  2,  memiliki  tiga  level yaitu  level  ke-1  adalah  penerimaan  siswa baru  pada  SMK  Sandikta  sebagai  tujuan pada  penelitian  ini.  Level  ke-2  pada  hirarki ini  yaitu  menunjukkan  kriteria  diantaranya, nilai  UN,  nilai  rapor  semester  akhir,  umur dan  penyakit  yang  diderita.  Level  ke-3 merupakan  subkriteria  dari  setiap  kriteria, sedangkan  level  ke-4  paling  bawah  pada hirarki  ini  yaitu  menunjukkan  alternatif pilihan  kelompok  penerimaan  siswa  baru pada SMK Sandikta
PENERIMAAN SISWA BARU SMK SANDIKTA
Kurang Umum
Sangat Bagus Kritis Sangat Kurang Kurang Cukup Lebih Sangat Bagus Bagus Cukup Nilai Ujian Nasional Penyakit yang Diderita Umur Nilai Rapor Semester Akhir Calon Siswa 3 Calon Siswa 2 Calon Siswa 1 Tidak Ada Cukup Bagus Kurang Sangat Kurang
Sumber: Hasil Penelitian (2018) Gambar 2. Pohon Hirarki Penerimaan Siswa Baru 3.1.  Perhitungan Analitcal Process Hierarchy (AHP)  Dengan  Hitungan Manual Berikut langkah-langkah dalam menentukan bobot menggunakan AHP: 1.  Matrik perbandingan berpasangan
Tabel 1. Matrik Perbandingan Berpasangan Pada Setiap Kriteria
Nilai Rapor Semester Akhir (C2) Nilai UN (C1) Umur (C3) 1 3 6 4 1 0,333
9,333
1
0,25 0,167
3,417 0,5
0,25 0,167
1,917
Penyakit yang Diderita (C4) Umur (C3) Nilai Rapor Semester Akhir (C2)
Nilai UN (C1)
Kriteria Penyakit yang Diderita (C4) Jumlah 16 1 2 4 6 Sumber: Hasil penelitian (2018) 2.  Normalisasi Matriks Tabel 2. Normalisasi Matriks Nilai Rapor Semester Akhir (C2) Nilai UN (C1) Umur (C3) 0,062 0,187 0,375 0,428 0,107 0,036 0,497 0,293 0,073 0,049 1,357 0,261 0,130 0,087 1,91
Penyakit yang Diderita (C4) Umur (C3) Nilai Rapor Semester Akhir (C2) Nilai UN (C1) Kriteria Penyakit yang Diderita (C4) Jumlah 0,234 0,522 0,585 0,428
0,375
Sumber: Hasil penelitian (2018)

## 3.  Pembobotan
Sehingga  didapatkan  bobot  untuk  setiap kriteria:
    4.  Menghitung Konsistensi Perhitungan
ini
digunakan
untuk memastikan  bahwa  nilai  rasio  konsistensi (CR)  <=  0,1.  Jika  ternyata  CR  lebih  besar dari  0,1  maka  matriks  perbandingan  harus diperbaiki. Langkah
awal
dalam mendapatkan nilai konsistensi adalah dengan menghitung ƛ maks terlebih dahulu.
Dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut :
Dari  perhitungan  diatas  didapatkan ƛ maks = 4,157
Untuk  menghitung  nilai Consistency  Ratio (CR),  maka    terlebih  dahulu  menghitung Consistency  Indeks (CI)  menggunakan rumus berikut ini:
Setelah  mendapatkan  nilai Consistency Indeks (CI),  langkah  selanjutnya  adalah menghitung Consistency Ratio (CR). Karena  peneliti  menggunakan  4  kriteria sehingga  Ratio  Index  yang  digunakan adalah 0,90.
Karena nilai Consistency Ratio (CR) adalah
0,05 menunjukkan ≤ 0,1 maka perhitungan bobot tersebut sudah layak untuk digunakan.  Kemudian  bobot  selanjutnya akan  digunakan  untuk  perhitungan Simple Additive Weghting (SAW). 3.2.  Perhitungan Analitcal Process Hierarchy  (AHP)  Dengan  Aplikasi Expert Choice
Gambar 3. Penstrukturan Keputusan dengan Bobot Kriteria
Gambar 4. Pairwise Numerical
Comparasons
Gambar 5. Hasil Prioritas terhadap Kriteria Penerimaan Siswa Baru SMK Sandikta
3.3.  Perhitungan Simple Additive Weighting
(SAW)
Tabel 3. Bobot Nilai Kriteria
Nilai Atribut 0,6 0,12 0,34 0,48 Penyakit yang Diderita (C4) Umur (C3) Nilai Rapor Semester Akhir (C2) Nilai UN (C1) Kriteria
Benefit Benefit
Benefit Benefit
Sumber: Hasil Penelitian (2018) Pada Tabel 4, nilai setiap kriteria didapatkan dari perhitungan AHP. Penjabaran  bobot  setiap  kriteria  yang dikonversikan dengan bilangan fuzzy dengan  rumus  yaitu  variabel  ke-n/n-1 (Firdaus, 2015)
1.  Kriteria dan bobot nilai UN
Tabel 4. Bobot Kriteria Nilai Ujian Nasional Nilai Ujian Nasional
Nilai (bobot) Sangat Kurang (<=200,0) Variabel  ke –  0  / (5-1) = 0 Kurang (>=201,0- 250,0) Variabel  ke –  1  / (5-1) = 1/4 = 0,25 Cukup (>=251,0- 300,0) Variabel  ke –  2  / (5-1) = 2/4 = 0,5 Bagus (>=301,0- 349,0) Variabel  ke –  3  / (5-1) = 3/4 = 0,75 Sangat Bagus (>=350,0) Variabel  ke –  4  / (5-1) = 4/4 = 1 Sumber: Hasil penelitian (2018)
Lakukan  hal  yang  sama  dengan  kriteria nilai  rapor  semester  akhir,  umur  dan penyakit  yang  diderita.  Setelah  semua atribut  dikonversikan  kebilangan  fuzzy, maka langkah berikutnya sebagai berikut: 1.  Matrik keputusan.
Tabel 5. Konversi Bilangan Fuzzy
No
3 1 2 Alternatif / Nama Calon Siswa AHMAD RIZKI FAUZI ABDULLAH FAQIH HASAN ADITYA TITO WARDANA C1 0,25 1 0,5 C3 0,5 1 1 C4 1 0,5 1 C2 0,5 0,25 0,75 Kriteria Nilai Max 0,25 0,5 0,5 1 1 0,5 0,5 0,25 1 0,75 1 1
Gambar 6. Matriks Keputusan (X)
Pada  Tabel  6  dan    Gambar  6,  penulis hanya  memasukan  3  orang  calon  siswa dari 46 orang  calon siswa. Setelah  semua nilai  calon  siswa  telah  di  jadikan  matriks keputusan,  maka  langkah  selanjutnya membuat normalisasi matriks.
2.  Normalisasi Matriks
Sehingga  didapatkan  nilai  normalisasi untuk nomor urut 1 yaitu sebagai berikut:
a. Nilai ujian nasional
b. Nilai rapor semester akhir
c. Umur d. Penyakit yang diderita
0,25 0,5 0,5 1 1 0,5 0,667 0,333 1 1 1 1 Gambar 7. Matriks Ternormalisasi 3.   Perankingan Dengan bobot yang didapat dari
perhitungan AHP:
Maka perhitungan nilai preferensinya sebagai berikut:
V 1 = (1 x 0,48) + (0,333 x 0,34) + (1 x 0,12) + (0,5 x 0,06) = 0,743
Lakukan hal yang  sama untuk semua  nilai calon  siswa,  sehingga  didapatkan  hasil akhir seperti tabel dibawah ini.
Tabel 6. Hasil Akhir
C1 C2 C3 C4 A1 ABDULLAH FAQIH HASAN 0.48 0.113 0.12 0.03 0.743 A2 ADITYA TITO WARDANA 0.24 0.34 0.12 0.06 0.760 A3 AHMAD RIZKI FAUZI 0.12 0.227 0.06 0.06 0.467 A4 AKBAR FITRAH RAHMATULLAH 0.36 0.227 0.06 0.06 0.707 A5 ARIANTO PRASETYO WIBOWO 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 A6 BOBBY PUTRA RAMADHAN 0.36 0.227 0.06 0.06 0.707 A7 DAVID LAURENT SILITONGA 0.36 0.151 0.06 0.03 0.601 A8 DINI RAHMA SARI 0.36 0.227 0.12 0.03 0.737 A9 EKI NOVRIZAL 0.24 0.34 0.12 0.06 0.760 A10 GUMILANG KRESNA 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 A11 HANDITO DWI RIZKY 0.36 0.34 0.12 0.06 0.880 A12 IGNASIUS DEWA PRATAMA 0.36 0.34 0.12 0.06 0.880 A13 IMAM ALFIAN DARMAWAN 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 A14 KURNIA DWI PUTRA 0.24 0.34 0.12 0.06 0.760 A15 LALA WIDYASARI 0.36 0.34 0.12 0.03 0.850 A16 LULU ARSITA 0.36 0.227 0.06 0.06 0.707 A17 MUHAMAD YUSUF 0.36 0.34 0.06 0.06 0.820 A18 MUHAMAD ALDY AULIGA 0.36 0.34 0.12 0.06 0.880 A19 MUHAMMAD ARRAFI TIANDIVA 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 A20 MUHAMMAD IHWAN 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 A21 MUHAMMAD RIZKY AL DZUHRY 0.36 0.34 0.12 0.06 0.880 A22 NASRU AL-GONID DUHA 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 A23 NAWWAF PURNOMO ADINEGORO 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 A24 PUTRI ALICIA ANGGITA 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 A25 PUTRI MAHARANI 0.36 0.34 0.12 0.03 0.850 A26 RAFLIE JUVEN ROSADINOVA 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 A27 RAHMAT MAULANA 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 A28 RAKA DAFAIZ CHOIR 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 A29 REYHAN HIDAYAT 0.24 0.34 0.12 0.06 0.760 A30 RICO AJI SUKMA 0.24 0.113 0.12 0.03 0.503 A31 RIDHAN UMARDI FAHREZY 0.36 0.227 0.06 0.06 0.707 A32 RIFKY ARYANDIKA 0.24 0.227 0.06 0.06 0.587 A33 RIVANDI IRAWAN 0.36 0.227 0.06 0.06 0.707 A34 RIZKI AKBAR NUGRAHA 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 A35 ROY IGIT TROENO 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 A36 SENO WISNU HADI 0.24 0.34 0.06 0.06 0.700 A37 SOPI ANISAH 0.36 0.34 0.12 0.06 0.880 A38 TEGAR FIKRI ALAMSYAH 0.36 0.113 0.12 0.06 0.653 A39 WIRDA LARANI 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 A40 YOSIA MANAO 0.36 0.227 0.12 0.03 0.737 A41 ANGELA ELYANA EXAMEN
0.24 0.34 0.12 0.06 0.760 A42 BAGUS PRATAMA 0.12 0.34 0.12 0.06 0.640 A43 BILLYANO 0.24 0.34 0.06 0.06 0.700 A44 DAVID CHRISTIAN 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647
A45 DEVI APRIYANI 0.24 0.113 0.12 0.06 0.533
A46 EKO SETIAWAN 0.12 0.227 0.06 0.06 0.467 Alternatif Nama Calon Siswa
Kriteria
Hasil
Tabel 7.Hasil perankingan C1 C2 C3 C4 1 A11 HANDITO DWI RIZKY 0.36 0.34 0.12 0.06 0.88 Diterima 2 A12 IGNASIUS DEWA PRATAMA 0.36 0.34 0.12 0.06 0.88 Diterima 3 A18 MUHAMAD ALDY AULIGA 0.36 0.34 0.12 0.06 0.88 Diterima 4 A21 MUHAMMAD RIZKY AL DZUHRY 0.36 0.34 0.12 0.06 0.88 Diterima
5 A37 SOPI ANISAH 0.36 0.34 0.12 0.06 0.88 Diterima 6 A15 LALA WIDYASARI 0.36 0.34 0.12 0.03 0.85 Diterima 7 A25 PUTRI MAHARANI 0.36 0.34 0.12 0.03 0.85 Diterima 8 A17 MUHAMAD YUSUF 0.36 0.34 0.06 0.06 0.82 Diterima 9 A10 GUMILANG KRESNA 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 Diterima 10 A13 IMAM ALFIAN DARMAWAN 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 Diterima 11 A20 MUHAMMAD IHWAN 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 Diterima 12 A24 PUTRI ALICIA ANGGITA 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 Diterima 13 A26 RAFLIE JUVEN ROSADINOVA 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 Diterima 14 A28 RAKA DAFAIZ CHOIR 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 Diterima 15 A34 RIZKI AKBAR NUGRAHA 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 Diterima 16 A39 WIRDA LARANI 0.36 0.227 0.12 0.06 0.767 Diterima 17 A2 ADITYA TITO WARDANA 0.24 0.34 0.12 0.06 0.76 Diterima 18 A9 EKI NOVRIZAL 0.24 0.34 0.12 0.06 0.76 Diterima 19 A14 KURNIA DWI PUTRA 0.24 0.34 0.12 0.06 0.76 Diterima 20 A29 REYHAN HIDAYAT 0.24 0.34 0.12 0.06 0.76 Diterima 21 A41 ANGELA ELYANA EXAMEN 0.24 0.34 0.12 0.06 0.76 Diterima 22 A1 ABDULLAH FAQIH HASAN 0.48 0.113 0.12 0.03 0.743 Diterima
23 A8 DINI RAHMA SARI 0.36 0.227 0.12 0.03 0.737 Diterima 24 A40 YOSIA MANAO 0.36 0.227 0.12 0.03 0.737 Diterima 25 A4 AKBAR FITRAH RAHMATULLAH 0.36 0.227 0.06 0.06 0.707 Diterima 26 A6 BOBBY PUTRA RAMADHAN 0.36 0.227 0.06 0.06 0.707 Diterima 27 A16 LULU ARSITA 0.36 0.227 0.06 0.06 0.707 Diterima 28 A31 RIDHAN UMARDI FAHREZY 0.36 0.227 0.06 0.06 0.707 Diterima 29 A33 RIVANDI IRAWAN 0.36 0.227 0.06 0.06 0.707 Diterima 30 A36 SENO WISNU HADI 0.24 0.34 0.06 0.06 0.7 Diterima 31 A43 BILLYANO 0.24 0.34 0.06 0.06 0.7 Diterima 32 A38 TEGAR FIKRI ALAMSYAH 0.36 0.113 0.12 0.06 0.653 Diterima 33 A5 ARIANTO PRASETYO WIBOWO 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 Diterima 34 A19 MUHAMMAD ARRAFI TIANDIVA 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 Diterima 35 A22 NASRU AL-GONID DUHA 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 Diterima 36 A23 NAWWAF PURNOMO ADINEGORO 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 Diterima 37 A27 RAHMAT MAULANA 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 Diterima 38 A35 ROY IGIT TROENO 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 Diterima 39 A44 DAVID CHRISTIAN 0.24 0.227 0.12 0.06 0.647 Diterima 40 A42 BAGUS PRATAMA 0.12 0.34 0.12 0.06 0.64 Diterima 41 A7 DAVID LAURENT SILITONGA 0.36 0.151 0.06 0.03 0.601 Diterima 42 A32 RIFKY ARYANDIKA 0.24 0.227 0.06 0.06 0.587 Cadangan 43 A45 DEVI APRIYANI 0.24 0.113 0.12 0.06 0.533 Cadangan 44 A30 RICO AJI SUKMA 0.24 0.113 0.12 0.03 0.503 Cadangan 45 A3 AHMAD RIZKI FAUZI 0.12 0.227 0.06 0.06 0.467 Tidak Diterima 46 A46 EKO SETIAWAN 0.12 0.227 0.06 0.06 0.467 Tidak Diterima
Kesimpulan No Kriteria Hasil Nama Calon Siswa Alternatif Dari hasil perankingan diatas, jika dibandingkan  dengan  data  dari  SMK Sandikta,  ada  3  nama  calon  siswa  yang hasilnya tidak akurat, seperti tabel berikut: Tabel 8. Hasil Pengujian Metode
Gambar 8. Hasil Pengujian Penelitian
Dilihat  dari  Gambar  8  diatas,  disimpulkan bahwa  keakuratan    penelitan  yaitu  93% akurat,  karena  ada  3  (tiga)  alternatif  yang tidak  akurat.  Permasalahannya  terdapat pada  perankingan  dan  pada  kesimpulan
untuk  menempatkan  kategori  “Diterima” atau “Cadangan” .
IV. KESIMPULAN
1.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh dari  penentuan  penerimaan  siswa baru  dengan  menggunakan  metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP) dan Simple Additive Weigthing
(SAW)  nilai  akuratnya  93%,  yang mana  data  yang  diolah  dari  1-  46 siswa.
2.  Dengan Analitycal Hierarchy Process (AHP)  pembobotan  dengan  kriteria nilai  ujian  nasional  (C1)  48%,  nilai rapor semester akhir (C2) 34%, umur (C3)  12%  dan  penyakit  yang  diderita
(C4) 6%.
3.  Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode Analitycal
Hierarchy  Process (AHP)  untuk menentukan  bobot  dari  masing- masing  kriteria  calon  siswa  dan menggunakan
metode Simple
Additive  Weigthing (SAW)  untuk penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua atribut atau untuk menghasilkan perankingan pada setiap alternatif.
4.  Dengan menggunakan metode
Simple  Additive  Weighting (SAW) untuk  mencari  perankingan,  maka panitia SMK Sandikta dengan mudah akan  menentukan  siswa  yang  akan diterima  dan  siswa  yang  tidak diterima,  tergantung  berapa  banyak kuota siswa yang akan diterima.

## V. SARAN
1.  Untuk panitia penerimaan siswa baru pada SMK Sandikta, penulis menyarankan  supaya  menerapkan metode  AHP  dan  SAW  ini  dalam penyeleksian calon siswa agar proses  penerimaan  siswa  baru  lebih efektif dan efisien.
2.  Untuk  penelitian  sistem  pendukung keputusan  penerimaan  siswa  baru selanjutnya, ada baiknya untuk menambahkan penentuan kelas
untuk  siswa  supaya  siswa  tidak  ragu atau  kebingungan  setelah  menjadi siswa di SMK Sandikta dan menggunakan  metode  yang  lain selain AHP dan SAW.
3.  Sebaiknya merekomendasikan
sekolah  lain  untuk  calon  siswa  yang tidak  diterima,  supaya  calon  siswa tersebut  tidak  salah  pilih  sekolah, dan  tidak  mendaftar  ke  beberapa sekolah  dikarenakan  takut  tidak diterima kembali.
4.  Untuk penelitian berikutnya ditambahkan kriteria yang disesuaikan  dengan  peraturan  dan kebijakan dari sekolah tempat melakukan penelitian.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  Yutriani,  SMK  Sandikta,  Kampus Kami  Tercinta  dan  keluarga  kami  yang telah  memberi  dukungan financial  dan non financial terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Cibro, R. (2016, Juni). Sistem Pendukung  Keputusan  Penyeleksian Calon  Siswa  Baru  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Pada
Sma  Negeri  1  Singkil. Jurnal  INFOTEK,
1, No 2 , 145.
[2] Darmawan, D. (2013). Metode Penelitian  Kuantitatif. Bandung:  PT
Remaja Rosdakarya.
[3] Firdaus.  (2015).  Implementasi  Simple Additive  Weighting  Untuk  Rekomendasi Pencari  Kerja  Terbaik  Dalam  Sistem Informasi  Lowongan  Kerja  Riau. Jurnal
Edik Informasi , 53-62.
[4] Jayanti,  N.  K.  (2016).  Implementasi Metode  SAW  Dan  AHP  Pada  Sistem Informasi Penilaian Kinerja Dosen
Denpasar. CSRID , 86-98.
[5] Putu  Angga  Septiana  Putra,  I.  M. (2016). Pengembangan Sistem
Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa  Baru  Di  Sma  N  1  Seririt  Dengan Metode Simple Additive  Weighting (Saw)  Dan  Metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP). KARMAPATI .