## Pengambilan Keputusan Pemilihan Sekolah Dasar Islam Menggunakan Metode SAW dan FMADM di Pangkalpinang
Harrizki Arie Pradana [1]* , Fitriyani [2] , Marisa [3]
Program Studi Teknik Informatika [1],[3] Program Studi Sistem Informasi [2] STMIK Atma Luhur [1],[2] STMIK Bani Saleh [3]
Jl. Jend. Sudirman, Selindung, Pangkalpinang, Bangka Belitung, Indonesia harrizkiariep@atmaluhur.ac.id [1], bilalzakwan12@yahoo.com [2], ichaich28@yahoo.com [3]
Abstract— Islamic Elementary Schools are schools that apply the  concept  of  Islamic  education  based  on  the  Koran  and  as- Sunnah.  Many  parents  have  the  choice  to  send  their  children  to Islamic  schools  to  explore  Islam  further.  But  often  parents  are confused about making their choices. This is because there are no methods  or  tools  that  can  be  used  to  determine  the  chosen primary  school.  For  this  reason,  a  system  is  designed  to determine Islamic Elementary Schools using the Simple Additive weighting  (SAW)  and  Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making (FMADM)  methods.  The  Simple  Additive  Weighting  (SAW) method  is  used  to  rank  the  available  alternatives.  Fuzzy  Multi- Attribute  Decision  Making  (FMADM)  method  is  used  to  find alternatives from many alternatives with predetermined criteria. The  results  obtained  to  state  that  Qur'an  Elementary  School  is the  most  recommended  in  the  selection  of  Islamic  Elementary Schools  in  the  City  of  Pangkalpinang.  The  results  of  this  study can  also  be  used  as  a  tool  for  making  decisions  to  recommend Islamic-based  elementary  schools.  The  results  for  SDIT  A Insantama  scored  0.30,  SDIT  A  At-Tauhid  obtained  a  value  of 0.29,  SDIT  Albina  obtained  a  value  of  0.305,  Qur'anic  SD  was 0.31, and finally, SDIT Al-Qudwah obtained a value of 0.29.
Keywords— SAW; FMADM; Recommendation
Abstrak —Sekolah Dasar Islam pada dasarnya adalah sekolah yang  menerapkan  konsep  pendidikan  Islam  berdasarkan  al- Quran dan as-Sunnah. Banyak orang tua memiliki pilihan untuk mengirim anak-anak mereka ke sekolah  Islam untuk mengeksplorasi  agama  Islam  lebih  lanjut.  Tetapi  seringkali orang tua bingung untuk menentukan pilihan mereka. Ini karena tidak  ada  metode  atau  alat  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  sekolah  dasar  pilihan.  Untuk  itu,  dirancang  suatu sistem  untuk  menentukan  Sekolah  Dasar  Islam  dengan menggunakan  metode  Simple  Additive  weighting  (SAW)  dan Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making  (FMADM).  Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk menentukan peringkat  dari  alternatif  yang  tersedia.  Metode  Fuzzy  Multi Attribute  Decision  Making  (FMADM)  digunakan  untuk menemukan  alternatif  dari  banyak  alternatif  dengan  kriteria yang  telah  ditentukan.  Hasil  yang  didapatkan  menyatakan bahwa SD Qur’an merupakan rekomendasi paling banyak dalam pemilihan  Sekolah  Dasar  Islam  di  Kota  Pangkalpinang.  Hasil penelitian  ini  dapat  juga  digunakan  sebagai  alat  dalam pengambilan  keputusan  untuk  merekomendasikan  Sekolah
Dasar  yang  berbasis  Islam.  Hasil  untuk  SDIT  A  Insantama memperoleh  nilai  0,30,  SDIT  A  At-Tauhid  memperoleh  nilai 0,29,  SDIT  Albina  memperoleh  nilai  0,305,  SD  Qur’an  sebesar 0,31,  dan  terakhir  adalah  SDIT  Al-Qudwah  memperoleh  nilai sebesar 0,29.

## Kata Kunci— SAW; FMADM; Recommendation

## I. PENDAHULUAN
Sekolah  adalah  lembaga  pendidikan  formal  yang memegang peranan penting dalam mencapai tujuan pendidikan  nasional.  Pencapaian  tujuan  tersebut  melalui interaksi  pembelajaran  dalam  lingkungan  yang  sistematis  dan terarah.  Sekolah  sebagai  pusat  pendidikan  formal  lahir  dan berkembang  dari  pemikiran  efisiensi  dan  efektivitas pemberian  pendidikan  kepada  masyarakat  [1].  Sekolah  dasar merupakan  sekolah  formal  yang  pertama  bagi  anak. Kenyataan  ini  sangat  penting  sebagai  penanaman  nilai  dan norma  serta  sebagai  penentu  keberhasilan  pendidikan selanjutnya. Sekolah dasar termasuk dalam lingkup pendidikan  dasar  yang  kini  wajib  diikuti  warga  Indonesia. Sekolah dasar menjadi pondasi awal bagi anak sebagai modal melanjutkan  ke  jenjang  yang  lebih  tinggi.  Komponen  sistem pendidikan  sekolah  dasar  secara  garis  besar  terdiri  dari  siswa sebagai  bahan  masukan  (raw  input),  komponen  instrumental, lingkungan, dan tujuan yang harus dicapai (output) [2].
Pendidikan  dasar  memiliki  peran  untuk  mengembangkan kemampuan  dasar,  pengetahuan,  dan  mengembangkan  sikap yang  baik  pada  anak.  Pendidikan  dasar  mengajarkan kemampuan  dasar  seperti  membaca,  menulis,  dan  berhitung. Anak mulai melakukan interaksi dengan dunia baru yang lebih luas  dan  belajar  menjadi  makhluk  sosial  yang  sudah  dibatasi dengan  norma-norma  di  dalamnya.  Anak  mengenal  dunia organisasi dan kepemimpinan secara sederhana yang nantinya akan  dikembangkan  pada  kehidupan  dimasyarakat.  Saat  ini semakin  banyak  berkembang  lembaga  pendidikan  khususnya sekolah  dasar  yang  menawarkan  suatu  bentuk  terobosan terbaru  di  dunia  pendidikan  khususnya  di  Indonesia  sebagai contoh  semakin  banyaknya  sekolah  yang  berbasis  Islam. Sampai  saat  ini  mampu  menarik  minat  orang  tua  dalam memilih sekolah dasar yang baik untuk masa depan anaknya.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari sistem  informasi  berbasis  komputer  termasuk  sistem  berbasis pengetahuan atau manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi atau  perusahaan  [3].  Adapun  karakteristik  sistem  penunjang keputusan  [4]  adalah  mendukung  proses  pengambilan keputusan  yang  menitik  beratkan  pada  manajemen  dengan persepsi,  adanya  interface  manusia  atau  mesin  dimana manusia  sebagai  user  tetap  memegang  kontrol  proses pengambilan  keputusan,  mendukung  pengambilan  keputusan untuk  membahas  masalah  terstruktur,  semi  terstruktur  dan tidak terstruktur, memiliki kapasistas dialog untuk memperoleh  informasi  sesuai  dengan  kebutuhan,  memiliki subsistem-subsistem  yang  terintegrasi  sedemikian  rupa sehingga  dapat  berfungsi  sebagai  kesatuan  sistem.  Adapun SPK  juga  bisa  diklasterisasikan  menjadi  beberapa  tingkatan manajemen, seperti halnya pada gambar 2 menurut [5].
Pengendalian Operasional Pengendalian Manajemen Pengendalian Strategis Terstruktur Piutang Dagang Pemasukan Pesanan Pengendalian Persediaan Analisis Anggaran Biaya Rekayasa Peramalan Jangka Pendek Pengaturan Armada Tanker Lokasi Gudang dan Pabrik Semi Terstruktur Tak Terstruktur Penjadwalan Produksi
Manajemen Kas Sistem PERT/COST Analisis Varians- Anggaran Keseluruhan Penyiapan anggaran Penjualan dan produksi Penggabungan usaha dan akuisisi Perencanaan produk baru Perencanaan LITBANG

## Gambar 1. Tingkatan Manajemen pada SPK
Membutuhkan  struktur  data  komprehensif  yang  dapat melayani  kebutuhan  informasi  seluruh  tahap  manajemen  [6]. Sekolah  dasar  merupakan  upaya  untuk  mencerdaskan  dan mencetak kehidupan bangsa yang bertaqwa, cinta dan bangga terhadap bangsa dan negara, terampil, kreatif, berbudi pekerti yang  santun  serta  mampu  menyelesaikan  permasalahan  di lingkungannya.
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  menurut [7]  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada  [8].  Nilai  Vi  yang  lebih  besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai, lebih terpilih [9]. Dalam penelitian  ini  menggunakan  FMADM  metode  SAW.  Adapun langkah-langkahnya menurut [10] adalah:
 Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
 Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap kriteria.
Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci), kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan
persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
Penelitian  terdahulu  membuat  sebuah  model  DSS ( Decision Support System ) yang digunakan untuk  mengetahui tingkat  bahaya  asap  kendaraan  dengan  menggunakan FMADM.  Hasil  dari  penelitian  ini  didapat  nilai  bahaya tertinggi  senilai  0,9757  dari  alternatif  pengujian  V7, sedangkan  nilai  bahaya  tinggi/berbahaya  dimulai  dari  V2 sampai  dengan  V10  [11].  Metode  SAW  dan  FMADM  juga telah  digunakan  untuk  menentukan  beasiswa  pada  SMP  6 Pangkalpinang.  Terdapat  tiga  tipe  beasiswa  yang  diusulkan yakni  beasiswa  tidak  mampu,  beasiswa  akademik,  dan beasiswa non akademik. Beasiswa tidak mampu memiliki tiga kriteria, yakni C1 kepemilikan kartu KIP, C2 surat keterangan tidak mampu, dan C3 surat keterangan penghasilan orang tua. Beasiswa akademik  memiliki kriteria  C1 nilai rata-rata raport dan  C2  Juara  1,2,3  kelas.  Beasiswa  non  akademik  memiliki tiga  kriteria,  yakni  C1  jumlah  sertifikat  juara  1,2,3  tingkat provinsi, C2 jumlah sertifikat juara 1,2,3 tingkat nasional, dan C3  jumlah  sertifikat  juara  1,2,3  tingkat  kabupaten/kota.  Hasil penelitian  untuk  beasiswa  tidak  mampu  adalah  alternatif  3 dengan  nilai  0,36.  Untuk  beasiswa  akademik  didapat  hasil alternatif  A2  dan  A3  yang  memiliki  nilai  sama,  yakni  0,38. Untuk  beasiswa  non  akademik  diperoleh  pada  alternatif  2 dengan nilai 0,2387 [12].
Penentuan  beasiswa  juga  dijadikan  persoalan  dalam penerapan FMADM dan SAW. Terdapat empat kriteria, yakni C1 IPK, C2 Karya tulis ilmiah, C3 Prestasi yang diunggulkan, dan  C4  Bahasa  Inggris/Asing.  Hasil  penelitian  didapat  nilai tertinggi  untuk  proses perankingan 3 (V3) dengan nilai 2,750 [13].  Penelitian  selanjutnya  menerapkan  FMADM  dengan metode  SAW  untuk  pemilihan  calon  ketua  BEM.  Ada  tiga kriteria  yang  digunakan,  yakni  C1  Frekuensi  Mengikuti  LDK (Latihan  Dasar  Kepemimpinan),  C2  Prestasi  (IPK),  dan  C3 Visi  dan  Misi  dan  Prestasi  Non  Akademik.  Didapat  empat kandidat  berdasar  nilai  vector  (V)  terbesar  yakni  Bayu  (V8) dengan  nilai  0,98,  Ade  Tri  (V10)  dengan  nilai  0,79,  Indah Rizky  (V6)  dengan  nilai  0,715,  dan  Endang  Yosfika  (V4) dengan nilai 0,6975 [14].
Identifikasi  potensi  kemiskinan  menjadi  permasalahan berikutnya  yang  menggunakan  FMADM.  Terdapat  delapan kriteria,  yakni  C1  Pekerjaan,  C2  Jenis  lantai  rumah,  C3 Tingkat  pendidikan,  C4  Dinding  rumah,  C5  Pendapatan  per bulan, C6 Fasilitas listrik, C7 Fasilitas buang air besar, dan C8 Sumber  air  minum.  Didapat  hasil  alternative  6  memiliki jumlah tertinggi 75,25 dan alternative 4 menjadi yang terendah dengan nilai 46,25 [15].
FMADM  dengan  metode Weighted  Product (WP) diterapkan untuk pengambilan keputusan kelayakan penerimaan  kredit  di  BPR.  Kriteria  yang  digunakan  ada empat, yakni C1 besar pinjaman, C2 jasa pinjaman, C3 jangka waktu  pinjaman,  dan  C4  pinjaman  ke-.  Dari  hasil implementasi diketahui bahwa metode WP sangat tepat untuk studi kasus. Dari hasil pengujian, didapat bobot tertinggi yaitu A5 dengan nilai V = 0,28 [16].
Pemilihan calon kepala daerah juga dijadikan permasalahan  yang  diselesaikan  dengan  menggunakan FMADM.  Terdapat  lima  kriteria  untuk  permasalahan  ini, yakni  C1  profesional,  C2  kemampuan,  C3  keberanian,  C4 dapat  dipercaya,  dan  C5  banyaknya  relasi.  Dari  tiga  calon kepala  daerah  yang  tersedia  didapat  hasil  indeks  kecocokan fuzzy  pada  kandidat  nomor  1  dengan  nilai  0,2000;  0,4750; 0,7375. Selanjutnya untuk nilai total integral pada alternatif 1 (A1)  memiliki  nilai  tertinggi  untuk  setiap  nilai  derajat keoptimisan (α=0; α=0,5; α=1) [17].
FMADM yang dikombinasikan dengan K-means clustering  digunakan  sebagai  system  pendukung  keputusan pemilihan  line-up  pemain  sepak  bola  dengan  contoh  pemain dari klub Manchester City. Penelitian ini menggunakan model centeroid. Terdapat delapan kriteria yakni Goal, Assist, Saves, Cleansheet, Kartu Kuning, Kartu merah, Main, dan gol bunuh diri.  Dari  hasil  penerapan,  didapat  hasil  yakni  pemain Manchester  City  dengan  nama  Sterling  memiliki  nilai  terbaik dengan  nilai  625,  diikuti  oleh  Kelechi,  Nolito,  dan  Aguero [18].

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penerapan  metode  FMADM  pada  sistem  rekomendasi pengambilan  keputusan  pemilihan  sekolah  dasar  berbasis Islam  di  Kota  Pangkalpinang  menggunakan  metode Web Engineering .  Web  Engineering  sendiri  adalah  memfokuskan diri terhadap aplikasi metodologi, teknik, dan peralatan dalam mendesain  dan  pengembangan  perangkat  lunak  berbasis  Web [19]. Sedangkan menurut [20], aktivitas web engineering bisa dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Aktivitas Metode Web Engineering
Dilihat  dari  gambar  2,  maka  bisa  disimpulkan  untuk melakukan  pemilihan  sekolah  dasar  berbasis  Islam  dengan menggunakan  tahapan-tahapan  penelitian.  Tahapan-tahapan tersebut  antara  lain  adalah  melakukan  studi  literatur  guna mengembangkan pengetahuan teori akan kebutuhan penelitian sebelumnya  yang  kemudian dilanjutkan dengan pengumpulan data  agar  bisa  memproses  dan  mengetahui  hasil  dari  sistem pendukung keputusan yang digunakan.
Setelah  pengumpulan  data  selesai  dilakukan,  dilanjutkan dengan pengembangan sistem demi mendapatkan hasil terbaik dari  penggunaan  sistem  pendukung  keputusan.  Setelah selesainya  pembangunan  sistem,  langkah  berikutnya  adalah membuat  laporan  akhir  akan  hasil  yang  didapatkan  pada
penelitian.  Proses  yang  dilakukan  dalam  mengerjakan penelitian  ini  meliputi  beberapa  tahapan  yang  bila digambarkan seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Tahapan penelitian
Pada  gambar  3  jelas  diperlukannya  suatu  penentuan kriteria  bobot  dalam  melakukan  analisa  kebutuhan  inputnya. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan nilai dari setiap variabel pengukur  supaya  valid  dan  handal  dalam  menentukan rekomendasi atau pilihan sekolah-sekolah pada Sekolah Dasar Islam  Terpadu  yang  berada  di  Kota  Pangkalpinang,  Provinsi Kepulauan  Bangka  Belitung,  sekaligus  membantu  para  calon orang tua siswa dalam memilih pilihan sekolah dasar berbasis Islam yang masih kebingungan dalam menentukan pilihannya.
Adapun  gambar  4  menunjukkan  karakteristik  dan kemampuan  dari  suatu  sistem  pendukung  keputusan  menurut [21].

## Gambar 4. Kemampuan dan Karakteristik dari SPK
FMADM  atau  kepanjangan  dari  Fuzzy  Multiple  Attribute Decision Making, adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan kriteria  tertentu  [22].  Inti  dari  FMADM  adalah  menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses  perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang sudah  diberikan.  Pada  dasarnya,  ada  3  pendekatan  untuk mencari  nilai  bobot  atribut  menurut  [23],  yaitu  pendekatan subyektif,  pendekatan  obyektif  dan  pendekatan  integrasi antara  subyektif  &  obyektif.  Masing-  masing  pendekatan memiliki  kelebihan  dan  kelemahan.  Pada  pendekatan subyektif,  nilai  bobot  ditentukan  berdasarkan  subyektifitas
dari para pengambil keputusan [24], sehingga beberapa faktor dalam  proses  perankingan  alternatif  bisa  ditentukan  secara bebas.  Sedangkan  pada  pendekatan  obyektif,  nilai  bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan.
Cara kerja FMADM adalah sebagai berikut [25]:
 Memberikan  nilai  setiap  alternatif  (Ai)  pada  setiap kriteria  (Cj)  yang  sudah  ditentukan,  dimana  nilai tersebut  diperoleh  berdasarkan  nilai  crisp;  i=1,  2,  …, m dan j=1, 2, …, n.
 Memberikan  nilai  bobot  (W)  yang  juga  didapatkan berdasarkan nilai crisp.
 Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif  Ai  pada  atribut  Cj  berdasarkan  persamaan yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan/benefit=MAKSIMUM atau atribut biaya/cost=MINIMUM). Apabila berupa atribut keuntungan,  maka  nilai  crisp  (Xij)  dari  setiap  kolom atribut  dibagi  dengan  nilai  crisp  MAX  (MAX)  dari tiap  kolom,  sedangkan  untuk  atribut  biaya,  nilai  crisp MIN (MIN) dari tiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom.
 Melakukan proses perankingan dengan cara mengalikan  matriks  ternormalisasi  (R)  dengan  nilai bobot (W).
 Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif (Vi)  dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kali  antara matriks  ternormalisasi  (R)  dengan  nilai  bobot  (W). Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i )  diberikan sebagai berikut:
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (1)
Dimana: Vi = Nilai Preferensi Wj = Bobot ranking Rij = Rating kinerja ternormalisasi
Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Kebutuhan Input
Tahapan  ini  selanjutnya  pada  proses  pembuatan  sistem pendukung  keputusan  yaitu  basis  pengetahuan  yang  berarti memasukan kriteria-kriteria yang dibutuhkan sistem. Didalam penyeleksian  beasiswa  dengan  mengunakan  metode  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM)  dengan metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  diperlukan
kriteria-kriteria  dan  bobot  untuk  melakukan  perhitungan penyeleksian  beasiswa,  sehingga  didapat  alternatif  terbaik. Dalam  metode  FMADM  dengan  metode  SAW  terdapat kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  menentukan  siapa  yang  akan terseleksi  sebagai  penerima  beasiswa.  Kuesioner  ditujukan untuk  orang  tua  yang  akan  dan  sedang  menyekolahkan anaknya  di  sekolah  dasar,  sebanyak  10  orang.  Variabel  yang dibutuhkan adalah kurikulum, biaya, dan fasilitas.

## B. Analisis Kebutuhan Output
Keluaran yang dihasilkan dari penelitian ini adalah sebuah alternatif  yang  memiliki  nilai  tertinggi  dibandingkan  dengan alternatif nilai yang lain. Pada penelitian ini hasil keluarannya diambil  dari  urutan  alternatif  tertinggi  ke  alternatif  terendah. Hasil  akhir  yang  dikeluarkan  oleh  program  nanti  berasal  dari nilai setiap kriteria, karena dalam setiap kriteria memiliki nilai yang  berbeda-beda.  Urutan  alternatif  yang  akan  ditampilkan mulai dari alternatif tertinggi ke alternatif terendah. Alternatif yang dimaksud adalah sekolah dasar.

## C. Perancangan Sistem FMADM
Penilaian  dilakukan  dengan  melihat  nilai-nilai  terhadap indikator  yaitu  jumlah  penghasilan  orangtua,  usia,  semester, jumlah  tanggungan  orangtua,  jumlah  saudara  kandung,  dan nilai  IPK.  Selanjutnya  masing-masing  indikator  tersebut dianggap  sebagai  kriteria  yang  akan  dijadikan  sebagai  faktor untuk  menentukan  penerima  beasiswa  dan  himpunan  fuzzy- nya  adalah  Rendah,  Sedang  Tengah,  Banyak,  Tinggi. Himpunan  ini  kemudian  diperlakukan  sebagai  input  kedalam sistem  FMADM  (dalam  hal  ini  disebut  sebagai  Ci).  Variabel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Jumlah penghasilan  Orangtua,  Usia,  Semester,  Jumlah  tanggungan Orangtua,  jumlah  saudara  kandung,  nilai  IPK  dan  untuk himpunan fuzzy-nya adalah Rendah, Sedang, Tengah, Banyak, Banyak, Tinggi.
D. Kriteria yang Dibutuhkan
1) Kriteria Bobot Bobot dan kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan  siapa  yang  akan  terseleksi  sebagai  penerima beasiswa. Adapun kriterianya adalah:
C1=Kurikulum C2=Biaya C3=Fasilitas Dari  masing-masing  bobot  tersebut,  maka  dibuat suatu  variabel-variabelnya.  Dimana  dari  suatu  variabel tersebut  akan  dirubah  kedalam  bilangan  fuzzynya.  Di  tabel 1  merupakan  masing-masing  nilai  bilangan  fuzzy  dari bobot.
TABEL I . NILAI BOBOT BILANGAN FUZZY No. Nilai Keterangan 1. 1 Banyak 2. 0.8 Tinggi 3. 0.6 Tengah 4. 0.4 Sedang 5. 0.2 Rendah 6. 0 Sangat Rendah
Dari  tabel  1  diketahui  nilai  bobot  bilangan  fuzzy  memiliki
nilai  bobot  1  keterangannya  banyak,  nilai  bobot  0.8 keterangannya tinggi, nilai bobot 0.6 keterangannya tengah, nilai  bobot  0.4  keterangannya  sedang,  nilai  bobot  0.2 keterangannya  rendah,  nilai  bobot  0  keterangannya  sangat rendah.

## 2) Kriteria Kurikulum (C1)
Variabel  kurikulum  dikonversikan  dengan  bilangan fuzzy seperti pada tabel 2.

## T ABEL II. N
ILAI K URIKULUM No. Nilai Kurikulum 1. 0.75 Tahfidz 2. 0.5 Agama dan Akhlak Mulia 3. 0.25 Ilmu Pengetahuan Umum
Dari  tabel  2,  diketahui  nilai  kurikulum  mempunyai  nilai 0.75 kurikulum 0.75, nilai 0.5 kurikulum agama dan akhlak mulia, nilai 0.25 kurikulum ilmu pengetahuan umum.

## 3) Kriteria Biaya (C2)
Variabel  biaya  dikonversikan  dengan  bilangan  fuzzy bisa  dilihat  pada  tabel  3.  Tabel  3  adalah  tabel  yang menerangkan  konversi  nilai  biaya  terhadap  mata  pelajaran yang akan dan diambil.
T ABEL III. N ILAI B IAYA No. Nilai Jumlah Nominal (Rp) 1. 0.75 X < 5,000,000 2. 0.5 5,000,000 – 10,000,000 3. 0.25 X ≥ 10,000,000
Dari  tabel  3,  terlihat  bahwa  nilai  0.75  jumlah  nominal <5,000,000, nilai 0.5 jumlah nominal 5,000,000-10,000,000, nilai 0,25 jumlah nominal > 10.000.000

## 4) Kriteria Fasilitas (C3)
Variabel  fasilitas  dikonversikan  dengan  bilangan fuzzy  bisa  dilihat  pada  tabel  4.  Adapun  fasilitas  yang  akan dinilai pada penelitian ini  meliputi  mushola, ruangan  kelas, ruangan  perpustakaan,  dan  fasilitas  lapangan  olahraga, dengan nilai masing-masing bisa dilihat pada tabel 4.
T ABEL IV. N ILAI F ASILITAS No. Nilai Fasilitas 1. 0.75 Mushola 2. 0.5 Ruang Kelas 3. 0.5 Perpustakaan 4. 0.25 Lapangan Olahraga
Dari  tabel  IV  terdapat  nilai  fasilitas  bahwa  0.75  fasilitas mushola, 0.5 fasilitas ruang kelas, 0.5 fasilitas perpustakaan, 0.25 fasilitas lapangan olahraga.

## 5) Penggabungan Kriteria
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (x)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  dapat dilihat pada tabel 5.
T ABEL V. N
ILAI A LTERNATIF G ABUNGAN K RITERIA No. Alternatif Kriteria C1 C2 C3 1. SDIT A Insantama 0,30 0,40 0,20 2. SDIT A At-Tauhid 0,35 0,20 0,30 3. SDIT Albina 0,20 0,35 0,40 4. SD Qur’an 0,40 0,20 0,30 5. SDIT Al-Qudwah 0,20 0,30 0,40
Dilihat  dari  tabel  5,  maka  untuk  rata-rata  alternatif  setiap kriteria  pada  tiap-tiap  SD  berbeda.  Hasil  untuk  SDIT  A Insantama  memperoleh  nilai  0,30,  SDIT  A  At-Tauhid memperoleh nilai 0,29, SDIT Albina memperoleh nilai 0,305, SD Qur’an sebesar 0,31, dan terakhir adalah SDIT Al-Qudwah memperoleh  nilai  sebesar  0,29.  Dengan  hasil  tersebut,  maka alternatif SD Qur’an merupakan alternatif pilihan rekomendasi terbaik dikarenakan memperoleh nilai paling besar.

## IV. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah  bahwa  SD  Islam  yang  menjadi  rekomendasi  pilihan masyarakat  di  Kota  Pangkalpinang  adalah  SD  Qur’an,  SDIT Albina,  SDIT  A  Insantama,  SDIT  A  Tauhid,  dan  SDIT  Al- Qudwah.  Selain itu, sistem  yang dibangun  hanya sebagai  alat bantu  untuk  memberikan  informasi  kepada  user  atau  sebagai bahan  pertimbangan  dalam  mengambil  keputusan  untuk menentukan sekolah dasar berbasis Islam.
Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  bisa membantu  penentuan  ranking  sekolah  dasar  berbasis  Islam dari  yang  terfavorit  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan,  dimana  nilai  bobot  dari  masing-masing  kriteria diterjemahkan  dari  bilangan  fuzzy  kedalam  bentuk  sebuah bilangan  crips,  sehingga  bisa  dilakukan  proses  perhitungan untuk mencari alternatif terbaik.
Hasil  dari  pertimbangan  sistem  merupakan  perangkingan nilai  tertinggi  ke  rendah  dan  nilai  tertinggi  merupakan  hasil yang  dibutuhkan  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk menentukan sekolah dasar berbasis Islam.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  peneliti  ucapkan  kepada  rekan-rekan  dosen yang  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  membantu dalam  penyelesaian  penulisan  jurnal  ini  dan  tidak  lupa  pula peneliti  ucapkan  terima  kasih  kepada  pihak  Yayasan  Atma Luhur yang telah mendanai penelitian ini. Serta kami ucapkan terima  kasih  juga  kepada  STMIK  Bani  Saleh,  Bekasi,  yang telah  ikut  andil  dalam  berbagi  informasi  dan  kolaborasi  antar perguruan tinggi dalam bidang penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ary  H.  Gunawan,  “Sosiologi  Pendidikan,”  Jakarta:  PT.  Rineka  Cipta, 2000.
[2] Suharjo,  “Mengenal  Pendidikan  Sekolah  Dasar,”  Jakarta:  Departemen Pendidikan Nasional, 2006.
[3] Imam,  Chairul,  Julius  Santony,  Yuhandri,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Spesifikasi Biji  Jagung Berkualitas  Terbaik  Dengan Metode Multi Attribute Utility Theory,” Jurnal Komtekinfo, vol. 5, no. 3, 2019, doi: https://doi.org/10.29165/komtekinfo.v5i2.
[4] Lestari,  Ning  Rahayu,  “Decision  Support  System  in  Determining Outstanding  Teachers  in  Tutoring  Institution  Uses  the  Simple  Additive Weighting Method (Case Study: Tutoring Dunia Sausan Kudus),” Jurnal
Transformatika, vol. 17, no. 1, 2019,
doi: https://dx.doi.org/10.26623/transformatika.v17i1.1361.
[5] Turban,  Efraim  and  Aronson,  E.  Jay,  “Decision  Support  System  and Intelligent System,” USA, Prentice-Hall International, Inc., 1998.
[6] H.  A.  Pradana,  B.  S. Riza, M.  Naseer,  D.  Soetarno,  T.  Mantoro,  “The Effect  of  e-CRM  towards  Service  Quality  and  Net  Benefits  using Structure Equation Modeling,” in 2017 Second International Conference on Informatics and Computing (ICIC), 2017, doi: 10.1109/IAC.2017.8280535.
[7] Sri  Eniyati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengambilan  Keputusan untuk  Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting),” Jurnal Teknologi Informasi Dinamika, vol. 16, no. 1, 2011.
[8] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  R.  Wardoyo,  “Fuzzy  Multi- Attribute Decision Making (FMADM),” Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[9] M. Adzan and Fatkhul Amin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop  dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Berbasis Web Mobile,” in Proceeding of Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasi Komputer (SINTAK), 2019.
[10] M.  Muslihudin  and  M.  Amrullah,  “MODEL  DSS  UNTUK MENGETAHUI TINGKAT BAHAYA ASAP KENDARAAN MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  MULTIPLE  ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM)”, Jurnal TAM, Vol. 6, Juli 2016.
[11] Hutasoit,  Rotua  Sihombing,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  Solikhun, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  Pada  SMK Maria Goretti Pematang Siantar Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (SAW),”  Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  dan  Teknik Informatika, vol. 1, 2016, doi: http://dx.doi.org/10.30645/jurasik.v1i1.9.
[12] Terttiaavini,  Fakhry  Zamzam,  Mustafa  Ramadhan,  T.  S.  Saputra, “Design  a  Decision  Support  System  to  Evaluate  the  Performance  of Indonesian  Lecturers  by  Developing  a  Simple  Additive  Weighting Method,”  International  Journal  of  Advanced  Science  and  Technology, vol. 28, no. 11, 2019.
[13] Herfina,  R.  A.  Danoe,  “Implementation  of  Fuzzy  Multiple  Attribute Decision  Making  (FMADM)  Model  using  Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  Method  and  ELECTRE  for  Prioritizing  of  School  Management Standards,”  in  Proceeding  of  IORA  International  Conference  on Operations Research, 2017.
[14] Bay Haqi and Jonser Sinaga, “The Selection Decision Support System of Students  Eligible  for  Scholarship  with  Simple  Additive  Weighting Method  (Case:  SMK  Mahadhika  2  Jakarta),”  in  Proceeding  of
International  Conference  on  Educational  Research  and  Innovation, ICERI 2016, 2016.
[15] Turban,  Efraim,  “Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems Edisi Bahasa Indonesia Jilid 1,” Yogyakarta, Andi, 2005.
[16]  F. Fitriyani, Y. Yuranda, P. Pajarini, and R. Rosmawati, “PENENTUAN BEASISWA PADA SMPN 6 PANGKALPINANG MENGGUNAKAN METODE  SAW  DAN  FUZZY  MULTI  ATTRIBUTE  DECISION MAKING”, Jurnal  RESTI,  Vol.  2,  No.  1,  April  2018. https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.325.
[17]  B.  V.  Christioko,  H.  Indriyawati,  and    N.  Hidayati,  “FUZZY  MULTI- ATRIBUTE  DECISION  MAKING  (FUZZY  MADM)  DENGAN METODE SAW UNTUK PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI”,  Jurnal Transformatika, Vol. 14, No. 2, Januari 2017. http://dx.doi.org/10.26623/transformatika.v14i2.441.
[18]  H.  Hamidah  and    O.  Rizan,  “PEMILIHAN  CALON  KETUA  BADAN EKSEKUTIF  MAHASISWA  DENGAN  MENERAPKAN  FMADM (FUZZY  MULTIPLE  ATTRIBUTE  DECISION  MAKING)”,    Jurnal Telematika, Vol.
10, No. 1, Februari 2017.
http://dx.doi.org/10.35671/telematika.v10i1.488.
[19]  Surtikanti,  “Pengembangan  Sistem  Informasi  Koperasi  dengan Menggunakan  Metode  Web  Based  Engineering”,  Jurnal  Informatika Universitas Pamulang, Vol. 3, No. 29, 2018.
[20]  Roger  S.  Pressman,  and  Lowe,  D.,  “Software  Engineering:  A Practitioner’s Approach, 6 th Edition, 2000.
[21]  J.  A.  Baba,  S.  Sudewi,  and  E.  Dwiyani,  “PENGEMBANGAN  MODEL PENGAMBILAN KEPUTUSAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING UNTUK IDENTIFIKASI POTENSI KEMISKINAN DI KABUPATEN PRINGSEWU”, Jurnal TAM, Vol. 9, No. 2, Desember 2019.
[22]  S.  Suhada,  T.  Hidayatulloh,  and  S.  Fatimah,  “PENERAPAN  FUZZY MADM MODEL WEIGHTED PRODUCT DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN  KELAYAKAN  PENERIMAAN  KREDIT  DI  BPR NUSAMBA  SUKARAJA”,  Jurnal  JUITA,  Vol.  6,  No.  1,  Mei  2018. 10.30595/juita.v6i1.2517.
[23]  M. M. Yusro and R. Wardoyo, “APLIKASI METODE FUZZY MULTI- ATTRIBUTE  DECISION  MAKING  BERBASIS  WEB  DALAM PEMILIHAN  CALON  KEPALA  DAERAH  DI  INDONESIA”, Indonesian Journal of Computing and Cybernetics System, Vol.7, No. 1, Januari 2013.  https://doi.org/10.22146/ijccs.3056.
[24]  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”,
Jurnal JTSISKOM, Vol. 5, No. 3, Juli 2017.
https://doi.org/10.14710/jtsiskom.5.3.2017.106-109.