SELEKSI CALON PENERIMAAN SISWA BARU DENGAN  METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
(STUDI KASUS: SMPIT CORDOVA SAMARINDA)
Heliza Rahmania Hatta 1) , Iis Andriani 2) , Dyna Marisa Khairina 3) , Septya Maharani 4)
1,2,3,4 Program Studi Ilmu Komputer, FKTI, Universitas Mulawarman E-mail : heliza_rahmania@yahoo.com 1) , dyna.ilkom@gmail.com 2) , iisandriani@rocketmail.com 3) , septyamaharani@gmail.com 4)

## ABSTRAK
Sekolah  Menengah  Pertama  Islam  Terpadu  (SMPIT)  Cordova  merupakan  salah  satu  sekolah  swasta  di  Samarinda  yang berbasis  pendidikan  islam,  dimana  akreditas  dari  sekolah  tersebut  sampai  tahun  2017  adalah  A.  Sehingga  memberikan pengaruh  terhadap  jumlah  calon  siswa  baru  yang  mendaftar  dan  dari  tahun  ke  tahun  calon  siswa  baru  yang  mendaftar melebihi  kuota  yang  ada.  Salah  satu  cara  meningkatkan  mutu  Sekolah  dengan  membangun  sebuah  sistem  penunjang keputusan yang dapat menyeleksi calon siswa baru untuk meminimalisir kesalahan yang dilakukan oleh panitia penyeleksi calon siswa baru Sekolah Menengah Pertama Islam Terpadu (SMPIT) Cordova Samarinda. Penelitian ini bertujuan untuk digunakan  untuk  membantu  mengambil  keputusan  dalam  meyeleksi  calon  siswa  baru  di  SMPIT  CORDOVA  Samarinda menggunakan  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting). Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  metode  SAW  dapat  diterapkan pada studi kasus seleksi calon siswa baru di SMPIT Cordova Samarinda.
Kata Kunci: Calon, Simple Additive Weighting, Seleksi, Sistem Penunjang Keputusan, Siswa Baru

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah Menengah Pertama Islam Terpadu  (SMPIT) Cordova    merupakan  salah  satu  sekolah  swasta  di Samarinda  yang  berbasis  pendidikan  islam,  dimana akreditas  dari  sekolah  tersebut  sampai  tahun  2017 berakreditas  A.  Dengan  hasil  akreditas  A,  SMPIT Cordova  Samarinda  dapat  memberikan  informasi  yang akurat  tentang  pelayanan  pendidikan  yang  ditawarkan bagi  masyarakat  khususnya  orang  tua  peserta  didik dalam membuat keputusan dan pilihan yang tepat dalam memilih  sekolah.  Terlihat  dari  jumlah  pendaftar  dari tahun  ke  tahun  selalu  melebihi  kuota  yang  sudah disediakan  yaitu  140  siswa  ditahun  ajaran  baru.  Tahun 2014/2015  pendaftar  168  orang,  tahun  2015/2016 pendaftar  173  orang  dan  tahun  2016/2017  179  orang (Hasil wawancara).
Manfaat  yang  diberikan  dari  hasil  akreditas  tersebut tidak hanya dari sisi daya tampung yang melebihi kuota. Namun  dari  pihak  sekolah  pun  dapat  sebagai  acuan dalam upaya peningkatan mutu dan rencana pengembangan sekolah tersebut. Melihat dari banyaknya pendaftar  dan  salah  satu  cara  bagaimana  meningkatkan mutu  Sekolah,  maka  perlu  dibangun  sebuah  sistem pendukung  keputusan  dengan  yang  dapat  menseleksi calon  siswa  baru  untuk  meminimalisir  kesalahan  yang dilakukan  oleh  panitia  penyeleksi  calon  siswa  baru SMPIT Cordova Samarinda.
Sistem  pendukung  keputusan  dapat  menggunakan beberapa  metode  dan  salah  satu  metodenya  adalah metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Dimana Metode  SAW  merupakan  metode Multiple  Attribute
Decision Making (MADM), dimana langkah penyelesaian  alternatifnya  lebih  pendek  namun  akan tetap menghasilkan keputusan optimal dalam menentukan  alternatif  terbaik  dari  berbagai  alternatif berdasarkan  kriteria  tertentu  (Ariani,  2013)  (Harpad, 2018).
Metode SAW dapat menunjukkan lahan yang terbaik untuk  tanaman  sawit  (Hatta  dkk,  2017).  Metode  SAW juga  telah  digunakan  dalam  penelitian  (Murdianto  dkk, 2016),  dengan  hasil  akhir  penelitian  sistem  dapat menyeleksi  karyawan  terbaik  sesuai  ketentuan  dengan melakukan  perhitungan  berdasarkan  metode  SAW.  Dan metode  SAW  dapat  mendiagnosa  penyakit  pada  kelinci (Ramadiani  dkk,  2017).  Dan  beberapa  penelitian  lain yang  menggunakan  metode  SAW  seperti  (Lailiyah, 2016) (Oleh karena sistem pendukung keputusan dengan metode  SAW  dapat  digunakan  untuk  membantu  panitia penyeleksi calon siswa baru SMPIT Cordova Samarinda untuk  menentukan  siswa  baru  di  SMPIT  Cordova Samarinda.

## 2. RUANG LINGKUP
Penelitian  ini  dilakukan  di  SMPIT  Cordova Samarinda untuk seleksi calon siswa baru. Penelitian ini untuk  memberikan  rekomendasi  kepada  sekolah  dalam menseleksi siswa baru yang akan masuk.

## 3. BAHAN DAN METODE
Seleksi  calon  siswa  baru  pada  SMPIT  CORDOVA Samarinda  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan, dimana  metode  yang  digunakan  adalah  metode  SAW. Kriteria-kriteria  yang digunakan untuk jalur prestasi dan jalur  reguler  yaitu  raport,  tes  akademik,  tes  tahsin,  dan tes  tahfizh.  Data  yang  yang  digunakan  dalam  metode SAW  adalah  nilai  rating  kecocokan  untuk  setiap alternatif pada setiap kriteria.

## 3.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  sering  disebut Decision  Support  System (DSS)  adalah  sistem  berbasis model  yang  terdiri  dari  prosedur-prosedur  dalam pemrosesan  data  dan  pertimbangannya  untuk  membantu manajer  dalam  mengambil  keputusan.  Agar  berhasil mencapai  tujuannya  maka  sistem  tersebut  harus sederhana,  mudah  untuk  dikontrol,  mudah  beradaptasi lengkap dengan hal-hal penting dan mudah berkomunikasi  dengannya.  Secara  implisit  juga  berarti bahwa sistem ini harus berbasis komputer dan digunakan sebagai tambahan dari kemampuan penyelesaian masalah dari  seseorang  (Turban,  2005).  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang  memiliki beberapa  alur  dalam  pemrosesan  data  dan  pemberian keputusan  kepada  pengguna  atau user .  Oleh  karena  itu, sistem  SPK  dibuat  atau  dibangun  secara  sederhana  dan user  friendly. Dengan  menggunakan  SPK  diharapkan dapat  memberikan  rekomendasi  yang  terbaik  bagi pengguna  atau user (Hatta  dkk,  2017)  (Khairina  dkk, 2015)  (Suryani  dkk,  2017)  (Hatta  dkk,  2016)  (Khairina dkk, 2016).

## 3.2 Tahapan Pengambilan Keputusan
Untuk  menghasilkan  keputusan  yang  baik  dlaam beberapa  tahapan  proses  yang  harus  dilalui  dalam pengambilan keputusan keputusan. Dikutip dari (Kurniasih,  2017),  proses  pengambilan  keputusan melalui beberapa tahap berikut:
1. Tahap Penelurusan ( intelligence )
Tahap ini pengambil keputusan empelajari kenyataan yang terjadi, sehingga kita bisa mengidentifikasi masalah yang terjadi biasanya dilakukan analisis dari  sistem  ke subsistem pembentukannya sehingga didapatkan keluaran berupa dokumen pernyataan masalah.
2. Tahap Desain Dalam tahap ini pengambilan keputusan menentukan,
mengembangkan  dan  menganalisi  semua  pemecahan yang mungkin yaitu melalui pembuatan model yang bisa mewakili  kondisi  nyata  masalah.  Dari  tahapan  ini didapatkan keluaran berupa dokumen alternatif solusi.
3. Tahap Choice
Dalam  tahap  ini  pengambil  keputusan  memilih  salah satu alternatif pemecahan yang dibuat pada tahap desain yang  dipandang  sebagai  aksi  yang  paling  tepat  untuk mengatsi  maslaah  yang  sedang  dihadapi.  Dari  tahap  ini didapatkan dokumen salusi dan rencana implementasi.
4. Tahap Implementasi
Pengambil  keputusan  menjalankan  rangkaian  aksi pemecahan  yang  dipilih  di  tahap choice. Implementasi yang  sukses  ditandai  dengan  terjawabnya  masalah  yang dihadapi,  sementara  kegagalan  ditandai  masih  adanya masalah yang sedang dicoba untuk diatasi. Dari tahap ini didapatkan laporan pelaksanaan solusi dan hasilnya.
3.3 Komponen-Komponen Sistem
Pendukung Keputusan
Aplikasi sistem pendukung keputusan bisa terdiri dari beberapa subsistem, yaitu :
1. Subsistem manajemen data
Subsistem  manajemen  data  memasukkan  satu database yang berisi data relevan untuk suatu situasi dan dikelola  oleh  perangkat  lunak  yang  disebut  sistem manajemen  database  (DBMS  / Data  Base  Management System ). Subsistem manajemen data bisa di interkonekasikan  dengan  data warehouse perusahaan, suatu  repositori  untuk  data  perusahaan  yag  relevan dengan pengambilan keputusan.
2. Subsistem manajemen modal Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model  keuangan,  statistik,  ilmu  manajemen,  atau  model kuantitatif  lain  yng  memberikan  kapabilitas  analitik  dan manajemen  perangkat  lunak  yang  tepat.  Bahasa-bahasa pemodelan untuk membangun model-model kustom juga dimasukkan.  Perangkat  lunak  itu  sering  disebut  sistem manajemen  basis  model  (MBMS).  komponen  tersebut bisa  dikoneksikan  ke  penyimpanan  korporat  atau eksternal yang ada pada model.
3. Subsistem antar pengguna
Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan sistem pendukung keputusan melalui subsistem tersebut. Pengguna  adalah  bagian  yang  dipertimbangkan  dari sistem.  Para  peneliti  menegaskan  bahwa    beberapa kontribusi unik dari sistem pendukung keputusan berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan
4. Subsistem mnajemen berbasis pengetahuan Subsistem tersebut mendukung semua subsistem lain atau  bertindak  langsung  sebagai  suatu  komponen independen dan bersifat operasional. Selain memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan.  Subsistem  tersebut  bisa  diinterkoneksikan dengan  reposotori  pengetahuan  perusahaan  (bagian  dari sistem  manajemen  pengetahuan),  yang  kadang-kadang disebut basis pengetahuan operasional.
3.4 Multi-Atribut Decision Making (MADM)
Metode  SAW  merupakan  metode  MADM  yang paling  sederhana  dan  paling  banyak  digunakan.  Metode ini juga metode yang paling mudah untuk diaplikasikan, karena mempunyai algoritma yang tidak terlalu rumit.
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  sebagai  metode penjumlahan  berbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari penjumlahan  terbobot dari rating  kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW
             mn m m n In X X X X X X X X X X      2 1 2 22 21 12 11
membutuhkan proses normalisasi  matriks  keputusan (X) ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada.
Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk meyelesaikan masalah MADM antara lain :
1. Simple Additive Weighting (SAW)
2. Weighted Product (WP)
3. Elimination and Choise Expressing Reality (ELECTRE)
4. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
5. Analytic Hierarchy Process (AHP)
3.5 Metode SAW Metode SAW dikenal juga dengan metode penjumlahan    terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari penjumlahan  terbobot dari rating  kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan proses normaslisasi matriks keputusan (X) ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua  rating  alternatif  yang  ada.  Metode  SAW  harus memiliki  beberapa  alternatif  (A),  Kriteria  (C),  dan  berat ( Weight ) yang mempunyai bobot ketentuan. Berikut langkah-langkah pada metode SAW:
1. Pengambilan keputusan memberikan bobot preferensi yang  akan  diproses  dalam  perankingan  dengan matriks yang telah ternormalisasi
W = {W1, W2,.....,Wn}
2. Matriks dibentuk dari tabel kecocokan Alternatif (A) dan Kriteria (C)
3. Setelah  mendapatkan  nilai  matriks  X,  maka dilakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan berikut :
  
     ij ij i ij i ij ij x x Min x Max x r (1)
Keterangan :
ij r = nilai rating kinerja alternatif
ij x = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
i ij Maxx = nilai terbesar sari setiap kriteria
i ij Minx = nilai terkecil dari setiap kriteria
Dimana ij r adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif  Ai  pada  atribut  Cj:  i  =  1,  2,.....,m  dan  j  =
1,2,....,n.
4. Setelah  diperoleh  matriks  ternormalisasi  (R),  maka dibuat  proses  perankingan  dengan  nilai  preferensi untuk setiap alternatif ( V i ) diberikan sebagai berikut:
   n j ij j i r w V 1
(2)
Keterangan : V i = rangking untuk setiap alternatif W j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai  V i yang  paling  besar  mengindikasi  bahwa alternatif  Ai  lebih  terpilih  sebagai  alternatif  terbaik, sehingga alternatif (Ai) yang memiliki nilai  V i terbesar yang terpilih.
Gambar 1. Flowchart Proses Seleksi Calon Penerimaan Siswa Baru di SMPIT Cordova Samarinda Dengan Metode SAW

## 3.6 Tahapan Penelitian
Identifikasi  dan  Analisis  Sistem  Sesuai  dengan  latar belakang yang ada, maka penelitian ini diharapkan dapat membentuk sistem baru yang mampu memberikan solusi
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Jika j adalah atribut biaya (cost)
yang  tepat,  mudah  digunakan  dan  membantu  dalam seleksi penerimaan calon siswa baru. Tahapan penelitian yaitu  dengan  memasukkan  nilai  pembobotan,  melihat dari  rata-rata  raport  selama  5  semester  yang  menjadi patokan  kriteria  mana  yang  akan  dipilih,  dilanjutkan dengan  proses  perhitungan  SAW.  Menghitung  penilaian terhadap setiap altenatif  menggunakan  fungsi  yang telah ada,  dan  proses  terakhir  yaitu  memilih  alternatif  dengan nilai  tertinggi.  Setelah  semua  data  diketahui  akan dilanjutkan dengan tahap perancangan sistem. Gambar 1 merupakan Flowchart Proses  Seleksi  Calon  Penerimaan Siswa  Baru  di  SMPIT  Cordova  Samarinda  Dengan Metode  SAW.  Dan  gambar  2  merupakan  arsitektur keseluruhan  sistem  pendukung  keputusan  menyeleksi siswa baru SMPIT Cordova Smarinda.

## Gambar 2. Arsitektur SPK Seleksi Calon Penerimaan Siswa Baru Dengan Metode SAW Pada SMPIT
Cordova Samarinda
Perancangan use case diagram merupakan tahap awal dan  utama  dalam  proses  pengembangan  sistem,  dimana dalam  tahapan  ini  dijelaskan  dan  didefinisikan  fungsi- fungsi  serta  fitur-fitur  apa  saja  yang  dapat  disediakan oleh  sistem. Use  case  diagram mempunyai  satu  aktor, yaitu  panitia  penyeleksi.  Pada  Gambar  3  terlihat  bahwa tiga  belas case ,  dimana  semua case ditujukan  untuk admin. Case admin  sendiri  harus  melakukan  login terlebih  dahulu  sebelum  masuk  halaman  menu  utama. Disini  guru  berfungsi  untuk  me- manage data    seperti menambah,  menghapus,  dan  mengubah  data  siswa,  nilai hasil perhitungan, serta mencetak laporan.

## 4. PEMBAHASAN
Data seperti kriteria, bobot dan alternatif didapat dari SMPIT  Cordova  Samarinda.  Kriteria  dan  bobot  yang digunakan  dalam  menyeleksi  calon  siswa  baru  adalah sebagai berikut :
Kirteria nilai bobot Jalur Reguler :
1. Raport = 3
2. Tes akademik = 3
3. Tes tahsin = 2
4. Tes tahfidz =2
Kirteria nilai bobot Jalur Prestasi :
1. Raport = 6
2. Tes tahsin = 2
3. Tes tahfidz =2
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem
Nilai  rapot  yang  diambil  dari  kelas  4-6  SD,  kelas  4 dan  5  diambil  semester  1  sampai  2  sedangkan  kelas  6 diambil  hanya  semester  1  saja.  Karena  SMPIT CORDOVA  Samarinda  membuka  pendaftaran  untuk siswa baru lebih awal dibandingkan dengan sekolah lain di  Samarinda.  Sehingga  dikelas  6  hanya  semster  1  saja yang  diambil.  Kemudian  dari  jumlah  5  semester  itu ditotal kemudian dirata-ratakan dan dibagi 5. Jika setelah dibagi 5 hasilnya > 85 maka calon siswa tersebut masuk seleksi  penerimaan  siswa  lewat  jalur  prestasi  dan  akan mengikuti  tes  tahsin  dan  tes  tahfidz,  sedangkan  jika nilainya  <  85  maka  akan  masuk  jalur  reguler  dan  akan mengikuti tes akademik, tahsin dan tahfidz. Dimana yang
dibahas  sistemnya  adalah  untuk  jalur  reguler.  Untuk rating  kecocokan  kriteria  nilai  raport  dapat  dilihat  pada Tabel  1.  Sedangkan  rating  kecocokan  kriteria  nilai  tes akademik, nilai tes tahsin, dan nilai tes tahfidz  memiliki nilai yang sama, dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 1. Nilai rating kecocokan untuk raport
Nilai Raport Nilai < 55 1 55 - 69 2 70 - 75 3 76 - 80 4 81 - 85 5 86 - 90 6 91 - 95 7 96 - 100 8 Tabel 2. Rating kecocokan untuk tes akademik, tes tahsin, dan tes tahfidz Nilai Tes Akademik Nilai <= 65 1 66 - 70 2 71 - 75 3 76 - 80 4 81 - 85 5 86 - 90 6 91 - 95 7 96 - 100 8

## Tabel 3. Rata-rata nilai raport 5 semester
Nama Kelas 4 smtr 1 Kelas 4 smtr 2 Kelas 5 smtr 1 Kelas 5 smtr 2 Kelas 6 smtr 1 Rata- rata A 70 70 72,6 70 70 70,52 B 74 70 73 71 83 74,2 C 85 82,3 84 85 84 84,06 D 78 77 70,2 81 84 78,04 E 83 81 80 82,7 84 82,14 Tabel 4. Data calon siswa baru Nama Nilai Raport Tes Akademik Tes Tahsin Tes Tahfidz A 70.52 46 70 73 B 74.2 68 70 70 C 84.06 84 78 70 D 78.04 64 74 79 E 82.14 58 80 93 Tabel 5. Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 A 3 1 2 3 B 3 2 2 2 C 5 5 4 2 D 4 1 3 4 E 5 1 4 7
Untuk contoh perhitungan, diambil 5 sampel dari 210 pendaftar.  Langkah  pertama  menghitung  rata-rata  nilai raport  dari  kelas  4-6  SD  setiap  anak,  dapat  dilihat  pada Tabel  3.  Setelah  dirata-ratakan  dari  kelima  pendaftar, ternyata  tidak  ada  yang  >  85,  maka  dapat  dipastikan semuanya  masuk  ke  jalur  reguler.  Dan  perhitungan  dari kriteria maka nilai bobotnya masing-masing dapat dilihat pada  Tabel  4.  Dari  Tabel  4  dapat  dibuat  tabel  rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria,  dapat dilihat pada Tabel 5.
Langkah-langkah penyelesaian
1. Vektor bobot jalur reguler: W = [3; 3; 2; 2]
2. Matriks keputusan nilai X berdasarkan kriteria bobot
3. Normalisasi matrik X menggunakan Persamaan 1
|C1| max (3; 3; 4; 5; 5) = 5
R 11 = 3/5 = 0,6
R 21 = 3/5 = 0,6 R 31 = 5/5 = 1 R 41 = 4/5 = 0,8 R 51 = 5/5 = 1 |C3| max (2; 2; 4; 3; 4) = 4 R 13 = 2/4 = 0,5 R 23 = 2/4 = 0,5 R 33 = 4/4 = 1 R 43 = 3/4 = 0,75 R 53 = 4/4 = 1
Dari  perhitungan  normalisasi  didapatkan  matriks ternormalisasi R sebagai berikut
                1 1 2 , 0 1 57 , 0 75 , 0 2 , 0 8 , 0 28 , 0 1 1 1 28 , 0 5 , 0 4 , 0 6 , 0 42 , 0 5 , 0 2 , 0 6 , 0  R |C4| max (3; 2; 2; 4; 7) = 7 R 14 = 3/7 = 0,42 R 24 = 2/7 = 0,28 R 34 = 2/7 = 0,28 R 44 = 4/7 = 0,57 R 54 = 7/7 = 1 |C2| max (1; 2; 5; 1; 1) = 5 R 12 = 1/5 = 0,2 R 22 = 2/5 = 0,4 R 32 = 5/5 = 1 R 42 = 1/5 = 0,2 R 52 = 1/5 = 0,2  X                 7 4 1 5 4 3 1 4 2 4 5 5 2 2 2 3 3 2 1 3
4. Mencari alternatif terbaik menggunakan Persamaan 2
V 1 = (0,6 x 3) + (0,2 x 3) + (0,5 x 2) + (0,42 x 2) = 4,24 V 2 = (0,6 x 3) + (0,4 x 3) + (0,5 x 2) + (0,28 x 2) = 4,56 V 3 = (1 x 3) + (1 x 3) + (1 x 2) + (0,28 x 2) = 8,56 V 4 = (0,8 x 3) + (0,2 x 3) + (0,75 x 2) + (0,57 x 2) = 5,5 V 5 = (1 x 3) + (0,2 x 3) + (1 x 2) + (1 x 2) = 7,6
V 3 merupakan  peringkat  pertama  karena  memiliki nilai yang lebih besar dari nilai lain,  V 3 merupakan nilai preferensi dari alternatif C. Alternatif C dapat dinyatakan diterima di SMPIT CORDOVA Samarinda. Dalam kasus ini  yang dinyatakan diterima  adalah  yang  memiliki  nilai akhir >8 dan masih dalam kuota penerimaan siswa baru, baik untuk jalur prestasi maupun jalur reguler.

## 5. KESIMPULAN
Sistem  ini  dapat  mempermudah  panitia  penyeleksi calon  siswa  baru  dalam  proses  perhitungan  dengan jumlah pendaftar yang banyak. Selain itu sistem ini dapat memberikan rekomendasi kepada panitia dalam menyeleksi  calon  siswa  baru  di  SMPIT  CORDOVA Samarinda  agar  dapat  meminimalisir  kesalahan  yang terjadi  walaupun  hasil  akhir  siapa  saja  siswa  baru  yang keterima  adalah  hak  dari  pihak  SMPIT  CORDOVA Samarinda.

## 6. SARAN
Diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat membandingkan hasil penelitian dengan metode MADM lain  selain  metode  SAW  sehingga  dapat  diketahui metode yang paling cocok untuk kasus ini.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Ariani,  A.,  Abdillah,  L.A.  and  Syakti,  F.,  2013.  Sistem pendukung keputusan kelayakan TKI ke luar negeri menggunakan
FMADM. arXiv preprint arXiv:1312.5162 .
Harpad,  B.  and  Salmon,  S.,  2018.  Penerapan  Metode
Ahp Dan Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Asisten Laboratorium Komputer  Pada  Stmik  Widya  Cipta  Dharma Samarinda. Sebatik , 19 (1), pp.28-34.
Hatta,  H.R.,  Khairina,  D.M.  and  Amaliya,  R.,  2016. Decision  Support  Systems  For  the  Selection  of Outstanding  Students  by  Using  Analytic  Hierarchy Proses  Method  (Case  Study:  LKP  El-Rahma Samarinda). ITSMART:  Jurnal  Teknologi  dan Informasi , 5 (1), pp.1-6.
Hatta,  H.R.,  2017.  Pemilihan  Lahan  Terbaik  untuk
Tanaman  Kelapa  Sawit  menggunakan  Metode
Simple Additive Weighting. Prosiding SENIATI , 3 (1), pp.14-1.
Hatta,  H.R.,  Gunawan,  B.  and  Khairina,  D.M.,  2017. Pemilihan  Pemain  Terbaik  Futsal  Dengan  Metode
Simple  Multi  Attribute  Rating  Tecnique,  Studi Kasus:  Turnamen  Futsal  Di  Samarinda. Jurnal Informatika , 11 (1), pp.1-8. Khairina, D.M., Ramadhani, F., Maharani, S. and Hatta, H.R., 2015, October. Department recommendations for prospective students Vocational High School of information  technology  with  Naïve  Bayes  method.
In 2015 2nd International Conference on Information  Technology,  Computer,  and  Electrical Engineering (ICITACEE) (pp. 92-96). IEEE. Khairina,  D.M.,  Asrian,  M.R.  and  Hatta,  H.R.,  2016, October.  Decision  support  system  for  new employee  recruitment  using  weighted  product method.  In 2016  3rd  International  Conference  on Information  Technology,  Computer,  and  Electrical Engineering (ICITACEE) (pp. 297-301). IEEE.
Kurniasih,  D.L.,  2017.  Sistem  pendukung  keputusan pemilihan  laptop  dengan  metode  TOPSIS. Pelita Informatika: Informasi dan Informatika , 3 (2). Lailiyah,  S.,  Salmon,  S.  and  Haeda,  N.,  2016.  Sistem Pendukung  Keputusan  Menentukan  Anak  Asuh Pena  Prestasi  Menggunakan  Metode  Saw  (Simple Additive  Weighting)  Pada  Lembaga  Amil  Zakat
Dana Peduli Ummat Kalimantan Timur. Sebatik , 15 (1), pp.25-30.
Murdianto,  H.,  Khairina,  D.M.  and  Hatta,  H.R.,  2016, September. Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Per  Triwulan  PT. Cahaya Fajar Kaltim PLTU Embalut Tanjung Batu Menggunakan Metode Simple Additive Weighting. In Prosiding  SAKTI  (Seminar  Ilmu  Komputer  dan Teknologi Informasi) (Vol. 1, No. 1, pp. 24-29). Ramadiani, Marissa, D., Jundillah, M.L. and Hatta, H.R., 2018.  Simple  Additive  Weighting  to  Diagnose Rabbit  Disease.  In E3S  Web  of  Conferences (Vol. 31, p. 10002). EDP Sciences.
Suryani,  M.A.I.,  Arifin,  Z.  and  Hatta,  H.R.,  2017. Pemilihan  Paket  Wisata  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP). Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 12 (2), pp.64-68.
Turban,  Efraim.  2005.  Decision  Support  System  and Intelligent,  edisi  Bahasa  Indonesia  jilid  1. Yogyakarta: Penerbit Andi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini telah dibiayai oleh Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Mulawarman, berdasarkan Keputusan Rektor Universitas Mulawarman Nomor: 1985/SK/2018.
Terima kasih kami ucapkan kepada Ibu Ika Agustina, S.Kom, selaku guru mata pelajaran TIK (Teknik Infromasi dan Komunikasi) dan Panitia Penerimaan
Siswa Baru SMPIT CORDOVA Samarinda, yang telah memberikan data untuk penelitian ini.