## JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)

## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK MENENTUKAN SISWA KURANG BERPRESTASI PADA JENJANG SEKOLAH DASAR BERBASIS WEB
Firdaus Dwi Cahya Kusuma, Sentot Achmadi, Suryo Adi Wibowo Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1618051@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Guru  menyadari  bahwa  setiap  siswa  pastinya  memiliki  kemampuan  yang  berbeda-beda  dalam menangkap  materi  yang  diberikan  pada  saat  kegiatan  belajar  mengajar  dilaksanakan.  apabila  permasalahan tersebut tidak  segera  ditangani  lama  kelamaan  dapat  mempengaruhi  tingkat  kecerdasan  masing-masing  siswa. Oleh  karena  itu  dibuatlah  sistem  untuk  menentukan  siswa  kurang  berprestasi  agar  guru  dapat  mengetahui dengan  cepat  kemampuan  masing-masing  siswa  pada  setiap  mata  pelajaran.  Dalam  pelakasanaannya  sistem yang  dibuat  mempertimbangkan  lima  aspek  kriteria  penilaian  dantaranya  Nilai  Ulangan  Harian,  Nilai  Ujian Tengah Semester, Nilai Ujian Akhir Semester, serta Nilai Praktek dan Produk.
Sistem Pendukung Keputusan ini dibuat dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting ( SAW ), yaitu mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut dengan proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada.
Dengan  adanya  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  dapat  menjadi  solusi  bagi  guru  SDN  Wedoro  dalam menentukan siswa yang kurang berprestasi agar memperoleh perhatian khusus untuk meningkatkan prestasinya. Dan  hasil  pengujian  dari  penelitian  ini  berupa  daftar  sepuluh  siswa  kurang  berprestasi  di  masing-masing pelajaran  dalam  satu  semester,  dengan  tingkat  akurasi  sistem  dalam  menentukan  siswa  kurang  berprestasi sebesar 80%.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Siswa Kurang Berprestasi
1. PENDAHULUAN
1.1   Latar Belakang
Pendidikan suatu proses pembelajaran pengetahuan, keterampilan, dan kebiasaan sekumpulan  manusia  yang  diwariskan  dari  satu genereasi ke generasi selanjutnya melalui pengajaran, pelatihan,  dan  penelitian.  Selain  itu  Pendidikan bertujuan untuk mengembangkan potensi diri  masing –  masing  siswa  agar  dapat  memiliki  kecerdasan, akhlak  mulia,  kepribadian,  kekuatan  spiritual,  dan keterampilan  yang  bermanfaat  bagi  diri  sendiri  dan masyarakat.  Proses  pendidikan  atau  belajar  dapat dilakukan  dimana  saja  mulai  dari  lingkungan keluarga,  masyarakat,  atau  sekolah.  Proses  belajar pada  lingkungan  sekolah  berupa  Pendidikan  formal yang  terstuktur  dan memiliki jenjang  untuk mempelajari  ilmu  secara  sistematis,  mulai  dari Pendidikan anak usia dini (PAUD), Pendidikan dasar (SD),  Pendidikan  menengah  (SMP),  Pendidikan  atas (SMA/SMK), dan Perguruan tinggi (Universitas/Institut). SDN Wedoro merupakan sekolah  dasar  negeri  yang  terletak  di  desa  wedoro, kecamatan bluluk, kabupaten lamongan yang menggunakan  kurikulum  2013.  Proses  belajar mengajar  dan  materi  yang  diberikan  kepada  siswa
pada  SDN  Wedoro  sama  dengan  SD  pada  umumnya seperti, Pendidikan Agama, Kewarganegaraan, Bahasa  Indonesia,  Matematika,  Ilmu  Pengetahuan Alam,  Ilmu  Pendidikan  Sosial,  Kesenian,  Olahraga, Bahasa  Jawa,  Bahasa  Inggris,  Bahasa  Arab  dan Ekstrakulikuler.  Sekolah  ini  juga  termasuk  sekolah terbaik  karena  memiliki  berbagai  prestasi,  mulai  dari prestasi  dibidang  akademik  mapun  prestasi  dibidang non-akademik.  Setiap  hari  guru  dengan  rajin memberikan  materi  pembelajaran  kepada  siswa  agar dapat  memiliki  prestasi  yang  baik.  Namun  setiap siswa  pastinya  memiliki  kemampuan  yang  berbeda- beda  dalam  menangkap  materi  yang  diberikan, sehingga  dapat  mempengaruhi  tingkat  kecerdasan mereka.  Berdasarkan  alasan  tersebut  sekolah  dapat melakukan tindakan dengan cara memberikan les atau bimbingan  belajar  tambahan  bagi  siswa  yang  kurang berprestasi  agar  dapat  meningkatkan  kemampuannya di  bidang  akademik  sehingga  sama  dengan  siswa yang lain. Namun dalam proses pemilihan siswa yang kurang  berprestasi  guru  kelas  masih  menggunakan cara manual dengan  menghitung nilai rata-rata setiap kriteria  yaitu  nilai  ulangan  harian,  ujian  tengah semester, ujian akhir semester, nilai praktek, dan nilai produk  pada  setiap  mata  pelajaran  dari  masing- masing  siswa,  yang  kemudian  dilakukan  proses perangkingan sehingga dapat diperoleh
hasil  10  siswa  kurang  berprestasi.  Karena  data nilai  yang  diolah  cukup  banyak  guru  dapat menghabiskan  waktu  yang  cukup  lama  untuk menentukan siswa yang kurang berprestasi.
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  sistem pendukung  keputusan  untuk  menentukan  siswa  yang kurang  berprestasi  pada  SDN  Wedoro,  sehingga dapat  mebantu  guru  dalam    memilah  antara  siswa yang berprestasi dan kurang berprestasi. Sistem  yang dibentuk  diharapkan  dapat  memotivasi  orang  tua untuk mendidik anaknya ketika berada di lingkungan rumah  agar  nilai  indeks  prestasinya  meningkat. Pelaksanaan  pembuatan  website  ini  menerapkan metode Simple Additive
Weighting dalam menentukan siswa kurang berprestasi karena peniliaian  dari  metode  ini  lebih  tepat  yang berdasarkan  dari  nilai  kriteria  dan  bobot  yang  sudah ditentukan oleh SDN Wedoro.

## 1.2  Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  pembuatan  sistem pendukung keputusan ini sebagai berikut  :
1. Bagaimana  cara  menentukan  10  siswa  kurang berprestasi  pada  masing-masing  pelajaran  di SDN Wedoro pada kelas 5 ?
2. Bagaimana  cara  membuat  sistem  pendukung keputusan di SDN Wedoro berbasis web ?
1.3  Tujuan Adapun tujuan dari pembuatan sistem pendukung keputusan ini adalah sebagai berikut :
1. Menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting pada  sistem  pendukung  keputusan  berbasis untuk  mentukan  siswa  kurang  berprestasi  pada masing-masing  pelajaran  dengan  menggunakan data  siswa  dan  11  nilai  mata  pelajaran  pada kelas 5 di SDN Wedoro.
2. Membuat  sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database MySQL.

## 1.4  Batasan Masalah
Adapun  batasan  masalah  dalam  pembuatan sistem pendukung keputusan ini sebagai berikut : 1. Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibuat berbasis web.
2. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu Simple Additive Weighting (SAW).
3. Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Sekolah  Dasar Negeri Wedoro, Kecamatan Sukorame, Kabupaten Lamongan, Jawa Timur.
4. Data  yang  digunakan  untuk  pengembangan sistem  didapat  dari  raport  siswa  SDN  Wedoro kelas 5 semester 1.
5. Terdapat  11  mata  pelajaran  yang  diujikan  yaitu Pendidikan Agama Islam,
Pendidikan Kewarganegaraan, Bahasa Indonesia,
Matematika,  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  Ilmu Pengetahuan  Sosial,  Senibudaya,  Pendidikan
Jasmani,  Bahasa  Jawa,  Bahasa  Inggris,  Bahasa Arab.
6. Peneltian ini menggunakan 5 kriteria yang telah ditentukan  oleh  sekolah  diantaranya  Nilai Ulangan  Harian,  Nilai  Ujian  Tengah  Semester, Nilai  Ujian  Akhir  Semester,  Nilai  Praktek,  dan Nilai Produk.
7. 5  Kriteria  dalam  penelitian  ini  menggunakan proses  normalisasi cost ,  yang  berarti  nilai terkecil  pada  masing-masing  kriteria  dianggap paling menguntungkan.
8. Bahasa  pemrogaman  yang  digunakan  adalah PHP  Native,  CSS , Bootstrap,  Javascript dan untuk database menggunakan MySQL.
2.

## TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian terkait
Penelitian  tentang  sistem  pendukung  keputusan telah  banyak  ditulis  oleh  para  peneliti  diantaranya seperti  Helilintar,  R  dan  kawan-kawan  pada  tahun 2016,  yang  berjudul  Penerapan  Metode  SAW  dan Fuzzy Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Beasiswa.  Sistem  yang  mereka  buat berfungsi dengan baik untuk memberikan rekomendasi  penerimaan  beasiswa  dengan  tingkat akurasi  sebesar  68%  terhadap  10  orang  sampel.  Dan untuk bahan pertimbangan atau kriterianya yaitu nilai IPK,  penghasilan  orangtua,  prestasi  non  akademik, dan jumlah tanggungan orangtua per semester.
Selanjutnya  pada tahun yang sama Sitohang, H, dan  Siboro,  M,  melakukan  sebuah  penelitian  yang berjudul  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Siswa  Bermasalah  Menggunakan  Metode Saw  Pada  Sekolah  Smp  Swasta  Mulia  Pratama Medan.  Penelitian  tersebut  berhasil  diterapkan dengan  cara  menentukan  kriteria  yang  digunakan sebagai  acuan  pengambilan  keputusan  diantaranya kepatuhan,  nilai  raport,  kehadiran,  dan  jiwa  social. Lalu  dilakukan  proses  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria, memberikan bobot pada masing-masing kriteria, melakukan normalisasi matriks  dan  proses  terakhir  yaitu  melakukan perangkingan dari setiap alternatif pada setiap kriteria untuk  mencari  nilai  terbesar  dari  setiap  alternative untuk menentukan siswa bermasalah.
Ditahun  2018  Abubakar,  S  mengembangkan Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Objek Wisata  Kota  Labuhan  Bajo  Menggunakan  metode yang  sama  yaitu Simple  Additive  Weighting. Dengan mempertimbangkan  5  kriteria  sebagai  acuan  yaitu toilet, penginapan, telekomunikasi, tempat ibdah, dan transportasi.  Dengan  adanya  sistem  ini  dapat membantu pengguna untuk menentukan dengan pasti objek  wisata  yang  cocok  bagi  mereka  sesuai  kriteria yang telah dipilih.

## 2.2  SPK
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah sistem  berbasis  komputer  yang  menyajikan  dan memproses informasi yang memungkinkan pembuatan  keputusan  menjadi  lebih  produktif, dinamis dan inovatif.
Definisi  awal  SPK  menunjukkan  SPK  sebagai sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung para  pengambil  keputusan  manajerial  dalam  situasi keputusan  semiterstruktur.  SPK  dimaksudkan  untuk menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil  keputusan untuk  memperluas  kapabilitas  mereka,  namun  tidak untuk menggantikan penilaian mereka. SPK ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian  atau  pada  keputusan-keputusan  yang  sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma

## 2.3  Metode Simple Additive Weigting
Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut [5]
Dalam  metode Simple  Additive  Weighting terdapat  proses  normalisasi  rating  kinerja  setiap alternatif,  dengan  2  cara  seperti  pada  persamaan  2.1 dan 2.2.
: ( Benefit )
: ( Cost )
merupakan  rating  kinerja  ternormalisasi  dari
setiap alternatif pada atribut  . i = baris 1,2,….m
dan j = kolom 1,2,….n.  Max pada persamaan 2.1
merupakan  persamaan Benefit yang  mana  akan digunakan  apabila  nilai  terbesar  pada  setiap  kriteria merupakan  nilai  terbaik  .  Sedangkan  Min pada
persamaan 2.2 merupakan persamaan Cost yang akan digunakan  apabila  nilai  terkecil  dari  setiap  kriteria merupakan nilai terbaik.
Selanjutnya dilakukan proses perankingan setiap alternatif yang ditunjukan pada persamaan 2.3.
merupakan ranking setiap alternatif yang
didapatkan  dengan  cara  menjumlah  nilai  dari perkalian  masing-masing  kriteria      terhadap  bobot yang telah ditentukan  . Nilai terbesar yang dihasilkan dari persamaan    merupakan nilai alternatif terbaik.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Blok Diagram Sistem Diagram blok pada Sistem Pendukung Keputusan  untuk  Admin  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini :
Web Menu Utama Data Guru & Siswa Daftar siswa kurang berprestasi Admin
Gambar 3.1 Blok Diagram Sistem Admin
Pada  gambar  3.1  menjelaskan  bahwa  pada  web sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan siswa kurang berprestasi, Admin dapat menambahkan data guru, siswa, dan kepala sekolah. Selain itu admin juga  dapat  melihat  jumlah user guru,  siswa,  dan kepala sekolah yang terdaftar.
Diagram blok pada Sistem Pendukung Keputusan  untuk  Guru  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini :
Web Menu Utama Data Nilai Siswa
Daftar siswa kurang berprestasi
Guru
Gambar 3.2 Blok Diagram Sistem Guru
Gambar  3.2  menjelaskan  bahwa  pada  web sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan siswa  kurang  berprestasi,  Guru  dapat  menginputkan nilai siswa dalam satu kelas untuk menentukan siswa yang  kurang  berprestasi,  lalu  hasilnya  muncul  pada daftar siswa yang kurang berprestasi.
Diagram blok pada Sistem Pendukung Keputusan  untuk  Siswa  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini :
Web Menu Utama Nilai Mata Pelajaran, Daftar siswa kurang berprestasi Siswa
Gambar 3.3 Blok Diagram Sistem Siswa
Gambar  3.3  menjelaskan  bahwa  pada  web sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan siswa  kurang  berprestasi,  Siswa  dapat  melihat  nilai masing-masing pelajaran dan mengakses daftar siswa yang kurang berprestasi.
Diagram blok pada Sistem Pendukung Keputusan  untuk  Kepala  Sekolah  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini :
Web Menu Utama Edit bobot kriteria, Daftar siswa kurang berprestasi Kepala
Sekolah
Gambar 3.4 Blok Diagram Sistem Kepala Sekolah
Gambar  3.4  menjelaskan  bahwa  pada  web sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan siswa  kurang  berprestasi,  Kepala  sekolah  dapat mengakses  daftar  siswa  yang  kurang  berprestasi  dan menentukan nilai bobot masing – masing kriteria.
( 2.3 ) ( 2.1 ) ( 2.2 )
3.2 Flowchart sistem
Start Menu Utama Login Admin? Guru? Siswa End Insert, Update, Delete Data Guru & Siswa Input Data Nilai Siswa Daftar Siswa kurang Berprestasi Y Kepala sekolah Input Bobot kriteria Y Membuat matriks keputusan T T Y Normalisasi matriks Perankingan Gambar 3.5 Flowchart Sistem
Gambar  3.5  diatas  merupakan  kinerja  sistem dimana  pengguna  diarahkan  ke  halaman  utama website.  Kemudian  apabila  admin  melakukan  login makan diarahkan kehalaman  login untuk memasukan username  dan  password  admin.  Setelah  melakukan login admin dapat melakukan pembuatan, pengeditan, penghapusan  serta  melihat  user  guru,  kepala  sekolah dan siswa yang terdaftar.
Pada  saat  kepala  sekolah  melakukan  login, kepala sekolah dapat merubah nilai bobot, serta dapat melihat daftar 10 siswa yang termasuk dalam kategori siswa kurang berprestasi.
Apabila  guru  melakukan  login  guru  diharuskan untuk  menginputkan  username  dan  password  guru. Setelah  melakukan  login  guru  akan  diarahkan  ke laman  guru  untuk  melakukan  pengecekan  siswa kurang berprestasi. Didalam laman ini terdapat proses perhitungan  Simple  Additive  Weighting  untuk menentukan siswa kurang berprestasi.
Kemudian  apabila  siswa  ingin  melakukan login siswa  diharapkan  untuk  memasukan username dan password siswa. Setelah melakukan login siswa akan diarahkan  ke  laman  siswa  dimana  didalamnya terdapat  informasi  nilai  ulangan  harian,  ujian  tengah semester,  ujian  akhir  semester,  praktek  dan  produk. Selain  itu  siswa  juga  dapat  melihat  daftar  siswa kurang  berprestasi  di  masing  –  masing  mata pelajaran.

## 3.3 Struktur Menu
Gambar  3.6  menujukan  beberapa  sub  menu yang disediakan oleh sistem. Pada  menu home berisi tentang  keterangan  sistem  dan  bio  sekolah.  Pada menu data guru dan siswa berisi data guru dan siswa yang  bisa  diakses  oleh  admin.  Untuk  kriteria, bobot,hanya  dapat  diakses  oleh  kepala  sekolah,  dan
nilai siswa hanya bisa diakses oleh guru. Untuk menu daftar  siswa  kurang  berprestasi  dapat  diakses  kepala sekolah,  guru,  dan  siswa  guna  melihat  hasil perhitungan.  Dan  untuk  menu login digunakan sebagai input hak akses.
SPK untuk menentukan siswa kurang berprestasi menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web Home Login Siswa Admin Kepala Sekolah
Guru Insert, Update, Delete Data Guru dan Siswa Edit bobot kriteria, view siswa kurang berpresasi Input Data nilai siswa, view siswa kurang berprestasi View nilai siswa dan daftar siswa kurang berprestasi Gambar 3.6 Struktur Menu
3.4 Data penelitian
3.4.1 Kriteria dan bobot
Pada  tabel  kriteria  terdapat  5  aspek  penilaian dalam  penetuan  prestasi  siswa  yang  terdiri  dari ulangan  harian  yang  diberi  bobot  20 %,  ujian  tengah semester 15 %, ujian akhir semester 15 %, praktek 25 %, serta produk 25 %. Seperti pada tabel 3.1.
Tabel 3.1 Kriteria dan Bobot
No ID Nama Kriteria Bobot 1. C1 Ulangan Harian 20 % 2. C2 Ujian Tengah Semester 15 % 3. C3 Ujian Akhir Semester 15 % 4. C4 Praktek 25 % 5. C5 Produk 25 %

## 3.4.2 Alternatif
Merupakan  daftar  siswa  kelas  5  yang  akan diujikan tingkat prestasinya berdasarkan nilai akademik pada 5 kriteria penilaian yaitu nilai ulangan harian,  ujian  tengah  semester,  ujian  akhir  semester, praktek dan produk. Seperti pada tabel 3.2.
Tabel 3.2 Alternatif
NO INDUK NAMA Jenis Kelamin 1 1306 Aisa Nurul Fadhilah Laki - laki 2 1307 Alfian Ardianto Prasetya Perempuan 3 1308 Anjar Dian Lestari Perempuan 4 1309 Damar Cahya Afreza Perempuan 5 1310 Echa Lelyana Putri Laki - laki 6 1311 Faizah Bintang Adira Perempuan 7 1312 Felis Dea Nova Aditia Laki - laki 8 1313 Ghatan Meindra Seftiawan Laki - laki 9 1314 Gilang Candra Mukti Laki - laki 10 1315 Hellena Dea Adelia Fauziah Perempuan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Implementasi
Gambar 4.1 Halaman Home
Home pada  menu  utama  merupakan slide foto kegiatan  yang  dilakukan  oleh  SDN  Wedoro.  Dan merupakan  antarmuka  utama  dari  web  penentuan siswa kurang berprestasi.
Gambar 4.2 Halaman Login
Menu login merupakan  fitur  yang  digunakan untuk  memulai  sebuah  sesi.  Didalam  website  SDN Wedoro  ini  terdapat  3  hak  akses  yaitu  admin,  guru, dan  siswa.  Dari  ketiga  hak  akses  ini  memiliki  tugas yang  berbeda,  dimana  admin  berfungsi  untuk menambah  atau  menghapus user guru  atau  siswa. Guru  bertugas  untuk  menginputkan  nilai  serta  dapat mencari  atau  menentukan  siswa  yang  kurang berprestasi. Dan siswa hanya dapat melihat input nilai dari  guru  serta  daftar  10  siswa  kurang  berprestasi pada masing-masing mata pelajaran.
Gambar 4.3 Halaman utama admin
Pada  menu  tampilan  utama  admin  terdapat  2 form  yaitu  yang  berfungsi  untuk  menghitung  jumlah user yang  terdaftar  dalam database. Sehingga  admin dapat mengetahuin apabila terdapat siswa yang belum terdaftar.
Gambar 4.4 Input siswa ( Alternatif )
Pada  menu input siswa  merupakan  halaman untuk memasukkan siswa dalam satu kelas yang akan dijadikan sebagai alternative pada perhitungan Simple Additive Weighting ( SAW ).

## Gambar 4.5 Input nilai
Pada  halaman input nilai  berfungsi  untuk memasukan  niai  yang dimiliki oleh setiap alternative (  siswa  )  terhadap  setiap  kriteria  dalam  masing- masing  mata  pelajaran  untuk  dihitung  secara matematis menggunakan metode SAW.
Gambar 4.6 Kurang berprestasi
Menu  kurang  berprestasi  merupakan  halaman yang  berfungsi  untuk  menampilkan  perhitungan  dari metode Simple Additive Weighting ( SAW ) dari input alternative  serta input nilai  sehingga  diperoleh  10 daftar  siswa  kurang  berprestasi.  Didalamnya  juga memaparkan  langkah  langkah  perhitungan  yang dirangkum dalam sebuah tabel.
Dalam  halaman  ini  siswa  dapat  melihat  nilai akademik  mereka  pada  setiap  mata  pelajaran  yang telah  di input oleh  guru  berdasarkan  nomor  induk masing-masing siswa.
Gambar 4.8 Edit bobot kriteria
Kriteria  dan  bobot  merupakan  menu  yang berfungsi untuk merubah nilai  bobot  yang tersimpan. Dalam kriteria yang diberikan oleh SDN Wedoro ada 5 yaitu nilai ulangan harian yang berbobot 20%, ujian tengah  semester  dan  akhir  semester  yang  masing- masing memiliki bobot 15%, nilai praktek dan produk memiliki bobot masing-masing 25%.

## 4.2 Pengujian
4.2.1 Pengujian metode Saw
1. Melakukan Rating Kecocokan setiap Alternatif pada setiap Kriteria.
Pada  tahap  ini  guru  memasukan  nilai  tiap alternatif ( siswa ) pada  masing-masing kriteria  yang telah ditentukan berdasarkan nilai akademik siswa.
Tabel 4.1 Input nilai ID Nama PAI
C1 C2 C3 C4 C5 A1 Aisa Nurul Fadhilah 80 80 80 80 80 A2
Alfian Ardianto Prasetya
75 75 75 75 75 A3 Anjar Dian Lestari
85 87 85 88 88 A4 Damar Cahya Afreza 78 79 78 78 78
A5 Echa Lelyana Putri
89 89 89 85 85 A6 Faizah Bintang Adira 90 92 90 88 88 A7 Felis Dea Nova Aditia
79 79 79 78 78 A8 Ghatan Meindra Seftiawan 77 78 77 76 77 A9 Gilang Candra Mukti 79 79 79 78 78 A10 Hellena Dea Adelia Fauziah 87 87 87 84 84

## 2. Membuat matriks keputusan ( X )
Matriks  keputusan  diperoleh  dari  rating kecocokan kinerja  setiap siswa ( alternatif ) terhadap kriteria yang telah ditentukan.

## 3. Proses normalisasi
Pada  proses  ini  (  rij  )  diperoleh  dari  rating kinerja  tiap  alternatif  Ai  terhadap  kriteria  C, berdasarkan persamaan yang telah disesuaikan.
Tabel 4.2 Normalisasi ID Normalisasi C1 C2
C3 C4 C5 A1 0.9375 0.9375 0.9375 0.9375 0.9375 A2 1 1 1 1 1 A3 0.882353 0.862069 0.882353 0.852273 0.852273 A4 0.961538 0.949367 0.961538 0.961538 0.961538 A5 0.842697 0.842697 0.842697 0.882353 0.882353 A6 0.833333 0.815217 0.833333 0.852273 0.852273 A7 0.949367 0.949367 0.949367 0.961538 0.961538 A8 0.974026 0.961538 0.974026 0.986842 0.974026 A9 0.949367 0.949367 0.949367 0.961538 0.961538 A10 0.862069 0.862069 0.862069 0.892857 0.892857 4. Perankingan
Perankingan dilakukan setelah matriks normalisasi  dihasilkan.  Pada  proses  perankingan  ini dilakukan  perkalian  antara  matriks  normalisasi dengan  bobot  masing-masing  kriteria  sehingga didapatkan nilai keputusan dari tinggi ke rendah.
Tabel 4.3 Perankingan

## 5. Keputusan
Dari  nilai  total  pada  proses  perankingan selanjutnya  dilakukan  pengambilan  keputusan  untuk memilih  sepuluh  siswa  yang  memiliki  nilai  total tertinggi.
Tabel 4.4 Keputusan

## 4.2.2 Persentase error sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengecekan error penentuan  siswa  kurang  berprestasi  dengan  cara membandingkan hasil perhitungan manual dan sistem dengan persamaan :
Didapatkan hasil :
Tabel 4.5 Persentase error
Maka  diperoleh  hasil  dengan  tingkat error sistem  seperti  pada  tabel  4.5.  Menunjukkan kesesuaian sistem dalam menentukan 10 siswa kurang berprestasi  di  masing-masing  pelajaran.  salah  satu contohnya yaitu hasil dari sistem pada mata pelajaran Pendidikan  Agama  Islam  menampilkan  10  siswa kurang  berprestasi  namun,  dari  hasil  yang  tampilkan hanya  terdapat  7  siswa  yang  sesuai.  Dengan melakukan  perhitungan  menggunakan  persamaan  4.1 maka  diperoleh  nilai  persentase error pada  mata pelajaran  Pendidikan  Agama  Islam  sebesar  30  %. Setelah  mencari  persentase error pada  setiap  mata pelajaran diperoleh rata-rata error sebesar 20 %, yang artinya  tingkat  akurasi  sistem  dalam  menentukan  10 siswa  kurang  berprestasi  pada  masing-masing pelajaran sebesar 80 %.

## 4.2.3 Pengujian Fungsionalitas website
Pada pengujian fungsionalitas sistem, dilakukan  percobaan  untuk  menjalankan  semua fungsi  yang  ada  disistem,  apakah  bekerja  dengan normal atau tidak. Pengujian dilaukan pada 2 browser pada google chrome dan firefox.
Tabel 4.6 Fungsionalitas sistem Hak Akses Fungsi Google Chrome
Firefox Admin Login, Logout dan Sesi admin   Menu utama admin   Daftar user guru, kepala sekolah dan siswa   Tambah guru, kepala sekolah dan siswa   Edit guru, kepala sekolah, dan siswa   Delete guru, kepala sekolah, dan siswa   Guru Login, Logout dan Sesi guru   Menu utama guru   Input, Read, Update, Delete siswa ( alternatif )   Input, Read, Update, Delete nilai mata pelajaran   Menu daftar siswa kurang berprestasi   Kepala sekolah Login, Logout dan Sesi kepala sekolah   Edit nilai bobot kriteria   Daftar siswa kurang berprestasi   Siswa Login, Logout dan Sesi kepala sekolah   Tampil nilai siswa   Daftar siswa kurang berprestasi   4.2.4 Pengujian user Pengujian user merupakan  nilai  atau  respon yang  diberikan  oleh user terhadap  aplikasi.  Pada penelitian ini, kuisioner diberikan kepada pihak guru, kepala  sekolah,  dan  siswa  atau  wali  pada  SDN Wedoro. Seperti pada tabel 4.7 berikut.
Tabel 4.7 Pengujian user No Pertanyaan Respond user Baik Cukup Kurang 1 Apakah ukuran dan warna font sudah terlihat dengan jelas ? 2 2 Apakah tampilan website sudah sesuai kebutuhan ? 2
3 Apakah warna tombol dan background pada aplikasi sudah sesuai dan terlihat jelas ? 2 4 Apakah tampilan menu-menu program mudah dipahami ? 2 5 Apakah form-form yang ada pada program sudah sesuai ? 2 6 Apakah program membantu mempermudah proses penentuan siswa kurang berprestasi ? 2 TOTAL 12
Dari  perolehan  pengujian user telah  didapatkan nilai  12  pada  nilai  total  yang  mana  nilai  tersebut  di dapatkan  dari  2  responden  yaitu  Kepala  Sekolah  dan Guru SDN Wedoro. Setiap pertanyaan pada kuisioner bernilai 1.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  penulis uraikan setelah melakukan perancangan dan pembuatan sistem pendukung keputusan
menggunakan metode SAW adalah sebagai berikut :
( 4.1 )
1. Sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  di implementasikan di SDN Wedoro serta menentukan sepuluh siswa kurang berprestasi dari hasil  nilai  total  perhitungan  masing-masing kriteria.
2. Berdasarkan  hasil  perhitungan  sistem  siswa kurang  berprestasi  di  SDN  Wedoro  pada  mata pelajaran  Pendidikan  Agama  Islam  semester  1 diperoleh nilai tertinggi yaitu 1.
3. Persentase  tingkat error atau  kesalahan  sistem dalam  melakukan  keputusan  sebesar  20  %  yang artinya  tingkat  akurasi  sistem  dalam  menentukan siswa kurang berprestasi sebesar 80 %.
4. Hasil  dari  pengujian user bahwa  tampilan,  fungsi atau  kegunaan  sesuai  yang  diharapkan  dan berjalan  dengan  baik,  yang  mana  untuk  penilaian pengujian user diperoleh nilai baik sebesar 12 dari 6  pertanyaan  yang  diajukan  kepada  2  responden yaitu Kepala sekolah dan guru.
5. Pada  pengujian  fungsionalitas  sistem,  semua fungsi pada masing-masing hak akses dari admin, kepala  sekolah,  guru  dan  siswa  dapat  berjalan dengan  lancar  pada  web  browser  google  chrome dan firefox.

## 5.2 Saran
Berdasarkan  kesimpulan  yang  telah  diuraikan diatas, maka diberikan saran sebagai berikut :
1. Guru dapat memanfaatkan sistem untuk membantu dalam pengambilan keputusan penentuan  siswa  kurang  berprestasi  pada  masing- masing  pelajaran  dengan  kriteria  dan  bobot  yang telah ditentukan.
2. Dengan  adanya  sistem  ini  Kepala  sekolah  dapat mengetahui  siswa  yang  kurang  berprestasi  pada masing-masing  pelajaran,  serta  dapat  mengubah nilai  bobot  masing-masing  kriteria  sesuai  dengan ketentuan yang sudah di sepakati oleh sekolah.
3. Siswa  dapat  termotivasi  untuk  meningkatkan prestasinya agar tidak masuk dalam daftar sepuluh siswa kurang berprestasi.
4. Perhitungan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) lebih cocok digunakan untuk  menghitung  nilai  atau  variabel  yang  belum pasti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Helilintar,  R.  2016.  Penerapan  Metode  SAW dan Fuzzy Dalam Sistem Pendukung  Keputusan Penerimaan  Beasiswa.  STMIK  AMIKOM Yogyakarta.
[2] Sitohang,  H,  dan  Siboro,  M.  2016.  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Siswa Bermasalah  Menggunakan  Metode  Saw  Pada Sekolah  Smp  Swasta  Mulia  Pratama  Medan. STMIK Pelita Nusantara Medan.
[3] Abubakar, S, 2017, PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OBJEK WISATA KOTA LABUAN BAJO MENGGUNAKAN METODE SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING
(SAW). [4] Adi  Wibowo,  S.,  &  Agus  Pranoto,  Y.,  2015. APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SEBAGAI FILTER PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS . INDUSTRI  INOVATIF, 5(1),  42- 52.
[5] Kaputama,  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW), 2014. Melalui : http://www.kaputama.ac.id/sites/default/files/M etode-SAW
[6] Frieyadie,  F.  (2016).  Penerapan  Metode Simple Additive Weight (SAW) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan
Jabatan. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri , 12 (1),  37- 45.