## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3080

## Sistem Pembobotan Berdasarkan Teknik Analisis Korelasi Untuk Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode SAW
Nimas Dian Fitria, Aji Prasetya Wibawa *
Fakultas Teknik, Pendidikan Kejuruan, Universitas Negeri Malang, Malang, Indonesia Email: 1 nimasdynftr@gmail.com, 2 aji.prasetya.ft@um.ac.id Email Penulis Korespondensi: emailpenuliskorespondensi@email.com
Abstrak− Penerimaan Siswa Baru (PSB) adalah program tahunan yang diadakan oleh pihak sekolah untuk menjaring peserta didiknya, sesuai dengan kriteria yang diinginkan oleh pihak sekolah. Salah satu alternatif metode untuk menentukan peringkat calon  siswa  baru  adalah  dengan menggunakan  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting ).  Untuk  mengurangi  subjektivitas yang  muncul  dalam  penggunaan  metode  SAW,  digunakan  teknik  analisis  korelasi  yang  berguna  untuk  mengetahui  tingkat korelasi setiap kriteria terhadap penerimaan siswa baru. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan bahwa kriteria penghasilan orang tua memiliki bobot tertinggi (0,851), disusul dengan nilai matematika (0,845), nilai bahasa inggris (0,831), nilai fisika (0,577), kesamaptaan (0,539), dan terakhir peminatan (0,282). Sementara itu, hasil berdasarkan perangkingan menggunakan metode SAW didapatkan hasil bahwa siswa A3 (Alternatif 3) memiliki nilai V1 terbesar dibandingkan dengan alternatif lain, yaitu sebesar 3,54. Sehingga dapat disimpulkan bahwa siswa A3 merupakan siswa dengan hasil nilai akhir terbaik dibandingkan dengan siswa lainnya.
Kata  Kunci: Penerimaan  Siswa  Baru;  Metode  SAW;  Teknik  Analisis  Korelasi;  Sistem  Pendukung  Keputusan;  Matriks Keputusan
Abstract− New Student Admission (PSB) is an annual program held by the school to get students, according to the criteria desired by the school. One of alternatif method to determine the ranking of prospective new students is to use the SAW (Simple Additive  Weighting)  method.  To  reduce  the  subjectivity  that  arises  in  the  use  of  the  SAW  method,  a  correlation  analysis technique is used which is useful for knowing the level of correlation of each criterion on new student admissions. Based on the results of the research, it was found that the parents' income criteria had the highest weight (0.851), followed by math scores (0.845), English scores (0.831), physics scores (0.577), physical ability (0.539), and finally student interest (0.282). Meanwhile, the results based on ranking using the SAW method showed that students A3 (Alternatif 3) had the largest V1 value compared to other alternatifs, which was 3.54. So it can be concluded that A3 are students with the best final scores compared to other students.
Keywords :  New  Student  Admission;  SAW  Method;  Correlation  Analytics  Technique;  Decision  Support  Sistem;  Decision Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan Siswa Baru (PSB) adalah program tahunan yang diadakan oleh pihak sekolah untuk menjaring peserta didiknya. Penerimaan peserta didik baru ini merupakan suatu proses administrasi yang terjadi setiap tahun untuk menyeleksi calon siswa berdasarkan nilai akademik agar dapat melanjutkan Pendidikan pada jenjang yang lebih tinggi, dan juga merupakan salah satu proses yang ada di instansi Pendidikan seperti sekolah yang berguna untuk menyaring calon siswa yang terpilih sesuai kriteria yang ditentukan oleh sekolah tersebut untuk menjadi peserta didiknya   [1]. Dalam menentukan peserta didik yang lolos, setiap sekolah  memiliki kriteria yang berbeda-beda sesuai dengan kriteria peserta didik yang diinginkan. Hal tersebut ditentukan berdasarkan tujuan yang ingin dicapai oleh pihak sekolah. Pada dasarnya proses administrasi untuk melakukan penjaringan peserta didik baru dilakukan dengan  cara,  setiap  peserta  didik  melakukan  pendaftaran,  lalu  dilakukan  penseleksian  terhadap  siswa-siswa tersebut. penseleksian calon peserta didik baru didasarkan pada kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh pihak sekolah. Berdasarkan hal tersebut proses penerimaan dilakukan dengan cara melakukan perangkingan berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh pihak sekolah.
Dengan jumlah pendaftar yang mencapai 900 siswa, maka akan sangat sulit untuk melakukan pengambilan keputusan untuk menentukan peserta mana yang lebih baik. Melakukan perhitungan manual untuk menentukan perangkingan membutuhkan waktu yang relatif lama dan meningkatkan potensi untuk terjadinya suatu keslahan dalam prosesnya. Sehingga berdasarkan hal tersebut diperlukan sebuah metode yang dapat melakukan perhitungan dalam penentuan siswa baru yang diterima sesuai dengan kriteria pihak sekolah, dalam waktu yang relative singkat dan minim kesalahan.
Berdasarkan permasalahan tersebut, maka dibutuhkan suatu metode yang tepat  dalam melakukan sebuah keputusan dalam penerimaan siswa baru. Salah satu dari metode yang dapat diterapkan dalam sistem pendukung keputusan  adalah  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting ).  Metode  SAW  merupakan  salah  satu  metode penyelesaian  masalah  MDAM  ( Multiple  Atribut  Decision  Making )  yang  sering  disebut  dengan  istilah  metode penjumlahan  berbobot  [2].  Konsep  dasar  dari  metode  SAW  adalah    mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut, di mana metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X)  ke  suatu  skala yang dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada  [2].  Dalam penelitian ini metode SAW diterapkan untuk menentukan calon peserta didik yang terbaik yang sesuai dengan bobot kriteria yang telah ditentukan berdasaran analisa sebelumnya [3].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3080
Permasalahan lain muncul ketika jumlah besaran nilai dalam pembobotan setiap kriteria masih mengandung subjektivitas pihak sekolah. Subjektivitas sendiri adalah suatu penafsiran yang muncul berdasarkan suatu asumsi pribadi, di mana dalam praktiknya, hal tersebut menjadi salah satu faktor terjadinya kesalahan dalam penafsiran [4]. Sekolah cenderung menentukan besaran nilai dalam pembobotan tanpa memperhitungkan dasar yang pasti dalam  menentukan  pembobotan  itu  sendiri.  Sehingga  penggunaan  metode  SAW  sebagai  sistem  pendukung keputusan dianggap lemah. Oleh karenanya, beberapa penelitian yang menggunakan metode SAW sebagai sistem pendukung keputusannya, cenderung mengkombinasikan beberapa metode selain metode SAW itu sendiri. Seperti penelitian yang dilakukan oleh Purwitasari dan Pribadi [5] , di mana mengkombinasikan metode SAW dan AHP ( Analytic  Hierarchy  Process )  untuk  menentukan  pembobotan  kriteria  yang  ditentukan  dengan  asumsi  bahwa metode  tersebut  menentukan  pembobotan  berdasar  pada  matriks  perbandingan  pasangan  dengan  melakukan analisis konsistensi. Peneliatian lain yang dilakukan oleh Nurzahputra dkk [6], di mana dalam penelitian tersebut, peneliti mengkombinaskan metode SAW dan K-Means Clustering unuk membuat sistem pendukung keputusan pemilihan line-up pemain  sepak  bola,  dengan  asumsi  penambahan algorithm  K-Means yang  diterapkan  dapat menghasilkan keputusan yang lebih baik daripada sistem lainnya, sehingga pelatih dapat menentukan secara lebih objektif.  Sementara  itu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Prahesti  dkk  [7],  mengkombinasikan  metode  SAW  dan AHP-Electre untuk menentukan rekomendasi pemilihan Sekolah Menengah Atas (SMA) sederajat Kota Malang, di  mana  metode  AHP  digunakan  sebagai  pemberian  pembobotan,  metode  electre  digunakan  sebagai pengelompokkan alternatif, dan metode SAW digunakan sebagai alternatif perangkingan.
Berdasarkan  hal  tersebut,  dalam  penelitian  ini  metode  SAW  dikombinasikan  dengan  teknik  analisis korelasi. Teknik analisis korelasi merupakan teknik statistika yang meneliti adanya hubungan antar dua variabel yang merupakan hubungan searah, bukan merupakan hubungan timbal balik [8]. Berdasarkan pemaparan tersebut maka, penerapan teknik analisis korelasi dalam penelitian digunakan untuk mengetahui hubungan antara atribut kriteria dengan keputusan penerimaan siswa berdasarkan benefit dan cost -nya. Kemudian hasil dari uji analisis korelasi  tersebut  digunakan  sebagai  acuan  besaran  pembobotan  setiap  kriteria  yang  ditentukan  sebelumnya. Penggunaan metode SAW dengan pembobotan berdasarkan statistic korelasi untuk menentukan alternatif terbaik dalam  memberikan  rekomendasi  penerimaan  siswa  baru,  diharapkan  mampu  mengurangi  subjektivitas  dalam penentuan bobot oleh pihak sekolah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  termasuk  kedalam  sebuah  penelitian  yang  merujuk  kepada  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK).  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  penghasil  informasi  spesifik  yang  ditujukan  untuk memecahkan suatu masalah tertentu yang harus dipecahkan [9]. Selain itu SPK dapat membantu menyelesaikan sebuah  permasalahan,  di  mana  memperhitungkan  kriteria-kriteria  pengambilan  keputusan  untuk  membantu, mempercepat dan mempermudah dalam proses pengambilan keputusan [8].
Sementara itu, teknik analisis korelasi digunakan sebagai metode untuk mengetahui apakah kriteria yang digunakan  dalam  penerimaan  siswa  baru  di  SMK  Telkom  Malang  memiliki  subjektivitas  atau  tidak.  Sehingga dilakukan suatu uji korelasi terhadap kriteria yang digunakan dengan keputusan penerimaan siswa baru, dengan menggunakan  teknik  analisis  korelasi  dengan  menggunakan software  application ,  yaitu  SPSS  IBM  20. Berdasarkan  pengujian  tersebut,  maka  akan  diketahui  signifikansi  besaran  hubungan  yang  dimiliki  oleh  setiap kriteria dengan keputusan diterimanya calon siswa. Adapun tahapan penelitian diuraikan pada gambar 1 sebagai berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pencarian informasi terhadap penelitian terdahulu mengenai permasalahan dan penggunaan metode yang akan di gunakan dalam penelitian yang bersumber pada buku, jurnal, maupun sumber lainnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3080
2. Pengumpulan informasi terkait metode SAW dan teknik korelasi
Pengumpulan  informasi  yang  bersifat  sebagai  penguatan  sebelum  menggunakan  metode  SAW  dan  teknik korelasi dalam penelitian.
3. Pengumpulan data
Data didapatkan berdasarkan dokumen penerimaan siswa baru yang berisi data hasil tes sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan oleh sekolah.
4. Penentuan bobot kriteria berdasarkan korelasi
Pada tahap ini kriteria yang sudah ditentukan oleh pihak sekolah di uji tingkat korelasinya terhadap hasil tes penerimaan siswa baru dengan menggunakan software application , yaitu SPSS IBM 20.
5. Perangkingan menggunakan metode SAW
Pada tahap ini akan dilakukan penghitungan dimulai dari menetukan rating kecocokan setiap alternatif hingga mendapatkan data rangking sebagai alternatif terbaik
6. Hasil
Berdasarkan data yang sudah diolah dengan menggunakan teknik korelasi dan metode SAW maka didapatkan hasil perangkingan alternatif terbaik siswa dengan nilai terbaik.

## 2.2 Pembobotan Menggunakan Teknik Analisis Korelasi
Dalam  penelitian  ini,  bobot  ditentukan  dari  hasil  uji  analisis  korelasi,  di  mana  untuk  menentukan  pembobotan didasarkan dari ada atau tidaknya hubungan yang signifikan antara setiap kriteria dengan keputusan penerimaan calon siswa baru. Penghitungan yang dilakukan untuk mengetahui tingkat korelasi antar kriteria didapatkan dengan menggunakan rumus berikut.
𝑟 = Σ𝑥𝑦− (Σ𝑥)(Σ𝑦) 𝑛
√(Σ𝑥2 (Σ𝑥)2 𝑛 )(Σ𝑦2− (Σ𝑦)2 𝑛 ) (1)
Tingkat urgenitas bobot sebagai dasar interprestasi hasil uji analisis korelasi disajikan pada Tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Interpretasi Hasil Korelasi r Interpretasi 0 0,01 - 0,20 0,21 – 0,40 0,41 – 0,60 0,61 – 0,80 0,81 – 0,99 1 Tidak berkorelasi Sangat rendah Rendah Agak rendah Cukup Tinggi Sangat tinggi

## 2.3 Metode SAW
Metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  atau  sering  disebut  dengan  metode  pembobotan  adalah  salah  satu metode  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  konsep  dasar  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut [10]–[14]. Metode ini membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada  [3]. Studi kasus dilakukan di SMK Telkom Malang, sehingga kriteria yang digunakan  dalam penelitian ini adalah kriteria yang digunakan  dalam  penerimaan  siswa  baru  yang  berlaku  di SMK  Telkom  Malang.    Terdapat  enam  kriteria  yang digunakan sebagai pertimbangan dalam penerimasan siswa baru, beserta bobot yang telah ditentukan oleh pihak sekolah yang ditunjukkan pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Data Kriteria dan Bobot Penerimaan Siswa Baru Kriteria Keterangan Bobot Penghasilan orang tua Didapatkan berdasarkan wawancara dengan orang tua 30% Peminatan siswa Didapatkan berdasarkan wawancara dengan calon siswa 25% Nilai Matematika Didapatkan dari tes siswa 17%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3080
Kriteria Keterangan Bobot Nilai Fisika Didapatkan dari tes siswa 13% Nilai Bahasa Inggris Didapatkan dari tes siswa 10% Kesamaptaan (tes fisik) Didapatkan dari hasil tes siswa 5%
Setiap kriteria ditentukan bobotnya oleh pihak sekolah. Sehingga dalam hal ini bobot dalam setiap kriteria mengandung  subjektivitas  dari  pihak  sekolah  itu  sendiri.  Selanjutnya  kriteria  tersebut  dikaji  ulang  dengan menggunakan teknik analisis korelasi, kemudian hasil yang diperoleh dihitung menggunakan metode SAW untuk mendapatkan  alternatif  perangkingan  terbaik.  Langkah  dan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  SAW ditunjukkan pada gambar 2 sebagai berikut.

## Gambar 2. Skema Metode SAW
Berdasarkan  gambar  2,  tahap  awal  yaitu  menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam pengambilan keputusan (Cj) dan menentukan bobot kriteria. Selanjutnya membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria  (Cj),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis atribut ( benefit attribute or cost attribute) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi Rij. Setelah diperoleh matriks ternormalisasi,  maka  diperoleh  hasil  akhir  proses  perankingan,  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi Rij dengan vector bobot sehingga diperoleh preferensi nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik  (Ai) sebagai solusi. Lebih lanjut penghitungan dengan menggunakan metode SAW memenuhi tahapan sebaga berikut.
1) Proses normalisasi matriks keputusan
Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) dengan skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua  peringkat  alternatif  yanga  ada  [15].  Dalam  tahapan  ini  perlu dilakukan perhitungan dengan menggunakan normalisasi  formula berdasarkan kategori kriteria yaitu benefit dan cost [16] . Untuk melakukan normasilasi matriks keputusan maka digunakan persamaan sebagai berikut.
𝑟 𝑖𝑗 =   { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 (𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑎𝑖𝑘)
𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑎𝑖𝑘) (2)
Di mana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari  alternatif Ai pada atribut Cj; i = 1, 2,…., m dan j = 1, 2,….,n, dengan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi).
2) Perangkingan
Perangkingan digunakan untuk mengetahui  alternatif Ai terbaik sari suatu kelompok. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) ditunjukkan dalam persamaan sebagai berikut.
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑖 (3)
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih, di mana Vi adalah rangking untuk setiap alternatif wj adalah nilai bobot dari setiap kriteria dan rij adalah nilai rating kinerja ternormalisasi [4].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3080

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Menentukan Kriteria Pengambilan Keputusan
Tahap pertama dalam menerapkan metode SAW ( Simple Additive Weighting ) adalah menentukan kriteria untuk selanjutnya  dilakukan  pembobotandan  perangkingan  rekomendasi  alternatif  yang  dituju.  Kriteria  pengambilan keputusan  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  kriteria  yang  telah  diterapkan  di  SMK  Telkom  Malang  dalam melakukan  penerimaan  siswa  baru.  SMK  Telkom  Malang  menetapkan  enam  kriteria  yang  digunakan  sebagai acuan untuk melakukan penerimaan siswa baru, yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria dan Penilaian No Keterangan Penilaiaan 1 Penghasilan Orang Tua 1 = ‘tinggi’ (> Rp. 6.000.000) 2  =  ‘sedang’(≥  Rp.  3.000.000, <Rp. 6.000.000) 3 = ‘rendah’ (< Rp. 3.000.000) 2 Keminatan Siswa 1 = minat ‘tinggi’ 2 = minat ‘sedang’ 3 = minta ‘rendah’ 3 Nilai Matematika Interval 0-100 4 Nilai Bahasa Inggris Interval 0-100 5 Nilai Fisika Interval 0-100 6 Kesamaptaan (tes fisik) 1 = nilai ‘sangat tinggi’
2 = nilai ‘tinggi’
3 = nilai ‘sedang’
4 = nilai ‘kurang’
5 = nilai ‘sangat kurang’
Merujuk  pada  metode  SAW  yang  memiliki  ketentuan,  dikatakan  atribut benefit apabila  atribut  banyak memberikan  keuntungan  bagi  pengambil  keputusan,  sedangkan  atribut  biaya  merupakan  atribut  yang  banyak memberikan cost jika nilainya semakin besar bagi pengambil keputusan [17], maka dalam penelitian ini kriteria- kriteria yang sudah dijadikan acuan tersebut digolongkan menjadi atribut benefit dan atribut cost . Untuk kriteria yang memenuhi atribut benefit adalah kriteria, yaitu (1) Nilai matematika, (2) Nilai bahasa inggris, dan (3) nilai fisika. Ketiga nilai tersebut memiliki interval nilai 0-100,  di mana menjadi atribut benefit karena semakin tinggi nilai yang dimiliki oleh calon siswa, maka peluang untuk diterima semakin besar. Sementara itu, untuk kriteria yang memenuhi atribut cost adalah kriteria, yaitu (a) penghasilan orang tua, (b) keminatan siswa, dan (c) kesamaptaan. Ketiga nilai tersebut memiliki interval nilai yang berbeda, karena kriteria-kriteria tersebut didapat berdasarkan kuisioner atau nilai praktik calon siswa.

## 3.2 Menentukan Rating Kecocokan Setiap Alternatif
Sebelum menentukan rating kecocokan setiap alternatif, maka dibutuhkan perumusan bobot terlebih dahulu dari kriteria-kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Pembobotan  dalam  penelitan  ini  menggunakan  teknik  analisis  korelasi produk  momen.  Kegunaan  dari  korelasi  produk momen  adalah  untuk  menyatakan  ada  atau  tidaknya  hubungan yang  signifikan  antara  variabel  satu  dengan  lainnya,  dan  untuk  menyatakan  besarnya  sumbangan  variabel  satu terhadap  yang  lainnya  yang  dinyatakan  dalam  persen  [18].  Sehingga,  pembobotan  didapatkan  dengan  mencari hubungan-hubungan antara setiap kriteria dengan keputusan penerimaan siswa baru. Untuk mendapatkan besaran nilai korelasi dilakukan dengan bantuan software SPSS IBM 20 dengan hasil pembobotan seperti yang ditunjukkan oleh tabel 4 sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil Pembobotan Kriteria Keterangan Besaran Bobot C1 Penghasilan Orang Tua 0,851 C2 Nilai Matematika 0,845 C3 Nilai Bahasa Inggris 0,831 C4 Nilai Fisika 0,577 C5 Kesamaptaan (tes fisik) 0,539 C6 Peminatan 0,282
Hasil pembobotan tersebut didapatkan dari menghitung besaran korelasi dari setiap kriteria. Nilai tersebut didapatkan dari penghitungan dengan menggunakan sample sebanyak 30  siswa yang diambil secara acak untuk dicari  besaran  angka  korelasi  dengan  hasil  penerimaan.  Setelah  dilakukan  uji  korelasi  ( pearson  correlation ) didapatkan nilai bobot seperti pada Tabel 4, di mana peminatan memili nilai besaran paling kecil, yakni 0,282.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3080
Sementara penghasilan orang tua memiliki nilai besaran paling tinggi, yakni 0,851, disusul pada urutan berikutnya nilai matematika, nilai bahasa inggris, nilai fisika, dan kesamaptaan (tes fisik).
Angka besaran yang disajikan pada Tabel 4 memiliki makna seberapa kuat korelasi dari setiap kriteria. Hal tersebut didapatkan sesuai dengan tabel interpretasi nilai korelasi variabel pada Tabel 1. Berdasarkan tabel tersebut maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tiga  kriteria  mendapatkan  tingkat  hasil  korelasi  yang  tinggi,  yaitu  penghasilan orang tua, nilai matematika, dan nilai bahasa inggris. Sementara itu dua kriteria mendapatkan tingkat hasil korelasi yang  agak  rendah,  yaitu  nilai  fisika  dan  kesamaptaan  (tes  fisik).  Terakhir,  kriteria  peminatan  siswa  memiliki tingkat hasil korelasi rendah.
Setelah mendapatkan besaran bobot dari setiap kriteria, melalui uji korelasi, selanjutnya adalah menentukan rating kecocokan dari data awal dari setiap alternatif, di mana diambil 5 sampel calon siswa baru, yang ditunjukkan oleh Tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 5. Alternatif Rating Kecocokan No Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 Alternatif 1 1 83 90 78 5 11 2 Alternatif 2 1 85 75 72 2 11 3 Alternatif 3 1 90 64 88 1 22 4 Alternatif 4 2 78 84 78 1 15 5 Alternatif 5 1 78 85 74 2 24

## 3.3 Membuat Matriks Keputusan
Matriks keputusan dibuat berdasarkan data normalisasi yang telah dibuat sebelumnya, sebagai berikut.
𝑋 = [ 1  83  90  78  5  11
1  85  75  72  2  11
1  90  64  88  1  22 2  78  84  78  1  15
1  78  85  74  2  24]
Setelah dibuat matriks keputusan X, maka selanjutnya dilakukan normalisasi terhadap matriks X dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (R ij ) dari alternatif (A i ) pada kriteria (C j ) [19]. a. Alternatif 1 𝑅 11 = 𝑀𝑖𝑛 (1, 1, 1, 2, 1) 1 = 1 1 = 1
𝑅 12 =
83 𝑀𝑎𝑥 (83, 85, 90, 78, 78) = 83 90 = 0.92
𝑅 13 = 90
𝑀𝑎𝑥 (90, 75, 64, 84, 85) = 90 90 = 1
𝑅 14 =
78 𝑀𝑎𝑥 (78, 72, 88, 78, 74) = 78 88 = 0,89
𝑅 15 = 𝑀𝑖𝑛 (5, 2, 1, 1, 2) 5 = 1 5 = 0.2
𝑅 16 = 𝑀𝑖𝑛 (11, 11, 22, 15, 24) 11 = 11 11 = 1
b. Alternatif 2 𝑅 21 = 𝑀𝑖𝑛 (1, 1, 1, 2, 1) 1 = 1 1 = 1
𝑅 22 =
85 𝑀𝑎𝑥 (83, 85, 90, 78, 78) = 83 90 = 0.94 𝑅 23 = 75
𝑀𝑎𝑥 (90, 75, 64, 84, 85) = 75 90 = 0.83
𝑅 24 = 72 𝑀𝑎𝑥 (78, 72, 88, 78, 74) = 72 88 = 0,81
𝑅 25 = 𝑀𝑖𝑛 (5, 2, 1, 1, 2) 2 = 1 2 = 0.5
𝑅 26 = 𝑀𝑖𝑛 (11, 11, 22, 15, 24) 11 = 11 11 = 1
c. Alternatif 3
𝑅 31 = 𝑀𝑖𝑛 (1, 1, 1, 2, 1) 1 = 1 1 = 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3080
𝑅 32 =
90 𝑀𝑎𝑥 (83, 85, 90, 78, 78) = 90 90 = 1
𝑅 33 = 64
𝑀𝑎𝑥 (90, 75, 64, 84, 85) = 64 90 = 0.71
𝑅 34 = 88 𝑀𝑎𝑥 (78, 72, 88, 78, 74) = 88 88 = 1
𝑅 35 = 𝑀𝑖𝑛 (5, 2, 1, 1, 2) 2 = 1 1 = 1 𝑅 36 = 𝑀𝑖𝑛 (11, 11, 22, 15, 24) 22 = 11 22 = 0.5
d. Alternatif 4
𝑅 41 = 𝑀𝑖𝑛 (1, 1, 1, 2, 1) 2 = 1 2 = 0.5
𝑅 42 =
78 𝑀𝑎𝑥 (83, 85, 90, 78, 78) = 78 90 = 0.87
𝑅 43 = 84
𝑀𝑎𝑥 (90, 75, 64, 84, 85) = 84 90 = 0.93
𝑅 44 = 78 𝑀𝑎𝑥 (78, 72, 88, 78, 74) = 78 88 = 0.89
𝑅 45 = 𝑀𝑖𝑛 (5, 2, 1, 1, 2)
1 = 1 1 = 1
𝑅 46 = 𝑀𝑖𝑛 (11, 11, 22, 15, 24) 15 = 11 15 = 0.73
e. Alternatif 5
𝑅 51 = 𝑀𝑖𝑛 (1, 1, 1, 2, 1) 1 = 1 1 = 1
𝑅 52 =
78 𝑀𝑎𝑥 (83, 85, 90, 78, 78) = 78 90 = 0.87
𝑅 53 = 85
𝑀𝑎𝑥 (90, 75, 64, 84, 85) = 85 90 = 0.94
𝑅 54 = 74
𝑀𝑎𝑥 (78, 72, 88, 78, 74) = 74 88 = 0.89
𝑅 55 = 𝑀𝑖𝑛 (5, 2, 1, 1, 2) 2 = 1 2 = 0.5
𝑅 56 = 𝑀𝑖𝑛 (11, 11, 22, 15, 24)
11 = 11 24 = 0.45
Berdasarkan perhitungan di atas, maka matriks ternormalisasi didapatkan sebagai berikut.
𝑋 =
[ 1 0.92 1 1 0.94 0.83 1 1 0.71 0.89 0.2 1 0.81 0.5 1 1 1 0.5 0.5 0.87 0.93 1 0.87 0.89 0.89 1 0.73 0.89 0.5 0.45]

## 3.4 Perangkingan Alternatif Terbaik
Untuk memperoleh alternatif terbaik sebagai acuan penerimaan siswa baru, maka dibuat perkalian matriks W x R, di  mana  W  merupakan  bobot  yang  telah  ditentukan,  sementara  R  adalah  matriks  ternormalisasi  dari  setiap alternatif-alternatif  yang  ada  [17],  sementara  V  adalah  hasil  nilai  perkalian  bobot  (W)  dengan  matriks ternormalisasi (R) dari setiap alternatif.
𝑉1 = {(1  × 0.851) + (0.92  × 0.845) + (1 × 0.831) + (0.89 × 0.577) + (0.2 × 0.539) + (1 × 0.282)} = 3.36 𝑉2 = {(1  × 0.851) + (0.94  × 0.845) + (0.83 × 0.831) + (0.81 × 0.577) + (0.5 × 0.539) + (1 × 0.282)} = 3.35 𝑉3 = {(1  × 0.851) + (1  × 0.845) + (0.71 × 0.831) + (1 × 0.577) + (1 × 0.539) + (0.5 × 0.282)} = 3.54 𝑉4 = {(0.5  × 0.851) + (0.87  × 0.845) + (0.93 × 0.831) + (0.89 × 0.577) + (1 × 0.539) + (0.73 × 0.282)} = 3.19 𝑉5 = {(1  × 0.851) + (0.87  × 0.845) + (0.94 × 0.831) + (0.89 × 0.577) + (0.5 × 0.539) + (0.45 × 0.282)} = 3.28
Berdasarkan perhitungan di atas maka hasil dari perangkingan dari setiap alternatif disajikan pada Tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 6. Hasil Perangkingan Berdasarkan Bobot No Alternatif Nilai 1 A3 3.54

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3080
2 A1 3.36 3 A2 3.35 4 A5 3.28 5 A5 3.19
Berdasarkan perhitungan tersebut diketahui bahwa nilai, V1 = 3.36, V2 = 3.35, V3 = 3.54, V4 = 3.19, V5 = 3.28, di mana V merupakan nilai preferensi dari setiap alternatif. sehingga dapat disimpulkan bahwa V3 memiliki nilai  terbesar,  dengan  demikian  alternatif  3  (A3)  adalah  calon  siswa  baru  yang  memiliki  nilai  dengan  bobot tertinggi dibandingkan dengan calon siswa baru lainnya.

## 4 KESIMPULAN
Hasil  akhir  dari  penggunaan  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  adalah  peringkat  perolehan  nilai  akhir masing-masing calon siswa baru. Hasil peringkat tersebut didapatkan dari jumlah perkalian masing-masing nilai dari setiap calon siswa baru dengan kriteria terbobot, di mana pembobotan didasarkan pada hasil uji korelasi untuk mengetahui hubungan antara setiap kriteria terhadap keputusan diterimanya calon siswa baru.  Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa kriteria yang paling penting agar siswa dapat diterima adalah kriteria penghasilan orang tua, yaitu sebesar 0,851. Selanjutny berturut-turut nilai matematika (0,845), nilai bilai bahasa inggris (0,831), nilai fisika (0,577), kesamaptaan (0,539), dan peminatan (0,282). Hasil berdasarkan perangkingan,  didapatkan  kesimpulan  bahwa  Alternatif  3  (A3)  memiliki  nilai  paling  tinggi  berdasarkan  hasil perkalian  bobot  dengan  matriks  ternormalisasi,  sehingga  diasumsikan  sebagai  siswa  dengan  nilai  terbaik. Berdasarkan  hal  tersebut  penggunaan  metode  SAW  dengan  pembobotan  menggunakan teknik  analisis  korelasi dapat digunakan sebagai  alternatif pilihan untuk mengurangi  subjektivitas dari penggunaan metode SAW yang tidak memiliki dasar yang pasti dalam penentuan bobot dari setiap kriteria-kriteria yang ditentukan.

## REFERENCES
[1] A.  D.  Susanti,  M.  Muslihudin,  and  S.  Hartati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perankingan  Calon  Siswa  Baru  Jalur  Undangan Menggunakan Simple Additive Weighting (Studi Kasus : Smk Bumi Nusantara Wonosobo),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2017 , vol. 5, no. 1, pp. 37–42, 2017.
[2] M. Muslihudin and A. W. Arumita, “PEMBUATAN MODEL PENILAIAN PROSES BELAJAR MENGAJAR PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN  FUZZY  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  (Sudi :  STMIK  Pringsewu),” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Multimed. , pp. 6–7, 2016.
[3] Y. Irawan and D. Wahyuningsih, “Pendaftaran Peserta Didik Baru Dengan Metode Simple Additive Wighting (Saw),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 25–32, 2018.
[4] T. B. I. Al-isyarah, “Problem Subjektifitas Dalam Tafsir Bi Al- Ma ’ Tsur , Tafsir Bi Al - Ra ’ Yi , Dan,” vol. 4, no. 01, pp. 1–18, 2016.
[5] K. D. Purwitasari and F. S. Pribadi, “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Peminatan Peserta Didik SMA menggunakan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process) dan SAW (Simple Additive Weighting),” J. Tek. Elektro , vol. 7, no. 2, 2015.
[6] A. Nurzahputra, A. R. Pranata, and A. Puwinarko, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Line-up Pemain Sepak Bola Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making dan K-Means Clustering,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 5, no. 3, p. 106, 2017.
[7] S. Prahesti, D. E. Ratnawati, and H. Nurwasito, “Sederajat Kota Malang Menggunakan Metode Ahp-Electre Dan,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 25–30, 2017.
[8] R.  Akbar,  “Perancangan  Aplikasi  Perangkingan  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  (Studi Kasus: 25 PT Wilayah Kopertis XIII Provinsi Aceh),” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 2, no. 1, p. 1, 2018.
[9] A. P. Windarto, “Implementasi Metode TOPSIS dan SAW dalam Reward Pelanggan,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 10, no. 2, p. 88, 2018.
[10]  C.  Surya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  Menggunakan  Fuzzy  Multi  Attribut  Decision  Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW),” J. Rekayasa Elektr. , vol. 11, no. 4, p. 149, 2015.
[11]  I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW ( Simple Additive Weighting ) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[12]  R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and Mesran,  “Sistem Pendukung Keputusan Penerima  Bantuan  Covid-19  Menggunakan Metode  Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[13]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[14]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[15]  M.  Muslihudin,  T.  S.  Susanti,  and  A.  Maseleno,  “The  priority  of  rural  road  development  using  fuzzy  logic  based  simple  additive weighting,” Int. J. Pure Appl. Math. , vol. 118, no. Special Issue  8, pp. 9–16, 2018.
[16]   kalsah R.  Zubaeti,  “Simple  Additive  Weighting Method  in  the  Development  of a  System  Assessing  the  Feasibility  of  Job  Training Industry,” Indones. J. Informatics Educ. , vol. 1, no. 2, pp. 17–28, 2017.
[17]  D. A. Teuku Mufizar, Teten Nuraen,  “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Semin. Nas. Inform. , vol. 9, no. April, p. 3, 2015.
[18]  H. Usman and P. S. Akbar, Pengantar Statistika . Jakarta: Bumi Aksara, 2009.
[19]  T. Mufizar, D. S. Anwar, and E. Aprianis, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Dengan Menggunakan Metode SAW Di SMA 6 Tasikmalaya,” Voice Of Informatics , vol. 5, no. 1, pp. 1–13, 2016.