## 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.v6i3.4227

## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Peserta Didik Baru dan Pemilihan Jurusan dengan Metode AHP dan SAW
Yuniarti Lestari 1* , Sunardi 2 , Abdul Fadlil 2
1 Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1* yuniarti1807048023@webmail.uad.ac.id, 2 sunardi@mti.uad.ac.id, 3 fadlil@mti.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: yuniarti1807048023@webmail.uad.ac.id
Abstrak− Kegiatan penerimaan peserta didik baru (PPDB) merupakan proses administrasi yang selalu berulang setiap tahun. Kegiatan  ini  merupakan  titik  awal  proses  pencarian  sumber  daya  yang  berkualitas  sesuai  dengan  kriteria  masing-masing sekolah.  Seleksi  yang  dilakukan  secara  manual  seperti  menggunakan  spredsheet  atau  pengolah  angka  menimbulkan permasalahan  antara  lain  lamanya  proses  seleksi.  Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  seleksi  PPDB  yang  memudahkan dalam proses penerimaan peserta didik baru. Pengembangan penelitian ini menggunakan Javascript Node JS, framework React JS,  database  MySQL  dari  Xampp,  dan  editor  kode  visual  studio  code.  Sistem  dibangun  menggunakan  dua  metode,  yaitu Analitical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). AHP digunakan untuk melakukan seleksi calon peserta didik, sedangkan SAW digunakan untuk melakukan pemetaan peminatan jurusan setiap calon peserta didik. Kriteria input adalah nilai Nilai Ujian Nasional (NUN), Nilai Ujian Sekolah (NUS), Tes Potensi Akademik (TPA), jalur masuk, dan minat jurusan. Penelitian telah berhasil membangun aplikasi yang menghasilkan perankingan dan penjurusan yang 100% sama dengan  simulasi  perhitungan  yang  dilakukan  secara  manual.  Pengujian  black  box  dengan  hasil  100%  valid.  Hasil  seleksi kemudian diuji menggunakan alpha test dan beta test. Responden memberikan tanggapan sangat setuju 83% dan setuju 17%, sedangkan tanggapan tidak tahu/ragu-ragu, tidak setuju, dan sangat tidak setuju masing-masing 0%.
Kata Kunci: Seleksi Peserta Didik; AHP; SAW; MySQL; XAMPP; Black Box Test; Alpha Test; Beta Test
Abstract− The activity of admitting new students (PPDB) is an administrative process that is repeated every year. This activity is  the  starting  point  for  the  process of  finding  quality  resources  according  to the  criteria  of  each  school.  Selection  is  don e manually, such as using spreadsheets or number processing, causing problems, including the length of the selection process. This study develops a PPDB selection system that facilitates the process of accepting new students. The development of this research uses Javascript Node JS,  React JS  framework,  MySQL  database  from  Xampp,  and  visual studio  code  editor. The system was built using two methods, namely Analytical Hierarchy Process (AHP) and Simple Additive Weighting (SAW). AHP is used to select prospective students, while SAW is used as a way to map the majors of each prospective student. The input criteria are National Achievement Test (NUN), School Achievement Test (NUS), Academic Potential Test (TPA), entry path, and major interest. Research has succeeded in building an application that produces rankings and majors that are 100% the same as the calculation simulations carried out manually. The test was carried out with a black box test with 100% valid results. The results of the selection were then tested using the alpha test and beta test. Respondents gave responses  strongly agree 83% and agree 17%, while the responses do not know/undecided, disagree, and strongly disagree each 0%.
Keywords : Selection Of Student; AHP; SAW; MySQL; XAMPP; Black Box Test; Alpha Test; Beta Test

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan penerimaan peserta didik baru merupakan suatu proses administrasi yang terjadi setiap tahun ajaran baru [1]  [2].  Kegiatan  ini  sebagai  titik  awal  proses  pencarian  sumber  daya  yang  berkualitas  sesuai  dengan  kriteria masing-masing  sekolah.  Proses  seleksi  yang  dilakukan  secara  manual  seperti  menggunakan spredsheet atau pengolah angka menimbulkan beberapa permasalahan, antara lain lamanya proses seleksi  yang dapat  memakan waktu  kurang  lebih  satu  bulan.  Pada  waktu  proses  pemilihan  peserta  melibatkan  banyak  kriteria-kriteria  yang dinilai (multi kriteria). Upaya untuk membantu sekolah dalam memilih peserta dari hasil dipertimbangkan menjadi hasil  diterima  dibutuhkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  seleksi  peserta  didik  baru  [3]  [4].  Seleksi penerimaan peserta didik baru merupakan pengambilan keputusan dengan berbagai kriteria masalah dan berbagai metode untuk menyelesaikan masalah tersebut. Pengambilan keputusan pada sekolah SMA Islam Taalamul Huda Bumiayu ada dua tahap, yaitu seleksi penerimaan peserta didik baru dan seleksi penentuan kelas/jurusan.
Penelitian ini dilakukan dengan hasil kajian penelitian terdahulu yang memiliki relevansi dengan penelitian yang  dilakukan.  Patta,  A.  R.  [5]  menghasilkan  dan  mengembangkan software Sistem  Informasi  Penerimaan Peserta  Didik  Berbasis  Web  dan  SMS Gateway dengan  kemampuan  melakukan  pengelolaan  pelaksanaan Penerimaan Siswa Baru, antara lain pendaftaran, seleksi, dan pengumuman. Penelitian dibangun dengan bahasa pemrograman PHP  dan database server SQL. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan pendekatan deskriptif.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode  R&D  ( Research  and  Development ).  Purwitasari,  K.  D.  dan Pribadi, F. S. [6] mengembangkan SPK untuk memudahkan proses peminatan peserta didik dengan menerapkan metode  AHP  dan  SAW  untuk  memudahkan  perankingan  kelompok  peminatan.  Penelitian  ini  menggunakan metode R&D untuk menghasilkan produk dan menguji efektivitas, serta menggunakan bahasa pemrograman web PHP  dan  database  MySQL.  Purnama,  J.  [7]  melakukan  penelitian  tentang  seleksi  penerimaan  siswa  baru menggunakan SAW untuk mendapatkan bobot dari tiap kriteria. Bobot kriteria yang diperoleh digunakan dalam metode SAW atau sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahahan berbobot. Penelitian ini membangun SPK di SMA Negeri 01 Kalirejo untuk membantu seleksi calon siswa yang mendaftar. Metode yang dipakai antara

## 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.v6i3.4227
lain  ERD  ( Entity  Relationship  Diagram ),  Diagram  Konteks,  Implementasi,  dan  DFD.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa penggunaan SPK dapat membantu, mempermudah pekerjaan, dan meminimalisir kesalahan panitia seleksi dalam pengambilan keputusan penerimaan calon siswa baru. Ananda, D. T. [8] membuat rancangan SPK pada seleksi penerimaan SMK Pelita Gedong Tataan menggunakan metode AHP. Metode yang digunakan dalam  pembuatan  sistem  informasi  penerimaan  siswa  baru  ini  adalah  metode  Waterfall.  Pengujian  sistem dilakukan menggunakan metode blackbox . SPK dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Setiawan, A. [9] melakukan penelitian tentang sistem pengambilan keputusan penerimaan peserta didik baru menggunakan metode SAW pada SMA Negeri 16 Medan. Metode ini dipilih karena dapat melakukan seleksi alternatif terbaik terhadap kriteria yang ada dengan mencari nilai bobot atribut, dilanjutkan perangkingan untuk mencari alternatif terbaik.
Berdasarkan  metode  seleksi,  penelitian  ini  sama  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Perbedaan terletak pada bahasa pemrograman dan framework yang digunakan. Peneliti menggunakan bahasa pemrograman Javascript Node JS [10], menggunakan framework React JS [11], dan editor kodenya menggunakan visual studio code .  Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  peserta  didik  baru  dan  penjurusan. Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  AHP  [12]  dan  SAW  [13].  Metode  AHP  digunakan  untuk menentukan  bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan,  sedangkan  metode  SAW  digunakan  untuk  perangkingan alternatif.  Maksud  dari  perankingan  alternatif  adalah  siapa  yang  berhak  diterima  sebagai  peserta  didik  baru berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  sekaligus  penempatan  jurusan  IPA,  IPS,  dan  Bahasa.  Pada penelitian terdahulu belum dibahas tentang penjurusan peserta didik. Pengembangan sistem dibuat menggunakan metode waterfall . Penelitian ini dilakukan untuk mempermudah dalam proses penerimaan peserta didik baru pada SMA Islam Ta’alamul Huda Bumiayu dalam hal penyeleksian dan penjurusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
SPK  penerimaan  peserta  didik  baru  dan  pemilihan  jurusan  pada  SMA  Islam  Ta’alamul  Huda  Bumiayu dikembangkan menggunakan metode waterfall . Tahapan dalam penelitian ini dapat diuraikan sebagai berikut :
a. Analisis
Tahap  analisis  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  permasalahan  yang  ada  dan  mengumpulkan  data  yang dibutuhkan  dalam  penelitian.  Identifikasi  masalah  dapat  dilakukan  dengan  cara  melakukan  studi  literatur, observasi  ataupun  survei  dan  wawancara  secara  langsung.  Permasalahan  yang  didapatkan  adalah  proses pemilihan jurusan pada sekolah tersebut masih belum optimal sehingga perlu dibuatkan SPK.
b. Desain/ Perancangan Sistem
Sistem dibangun menggunakan dua metode, yaitu AHP dan SAW. Metode AHP digunakan untuk melakukan seleksi calon peserta didik. Metode SAW digunakan sebagai cara untuk melakukan peminatan jurusan setiap calon peserta didik.
c. Kode/ Implementasi Sistem
Tahap  kode/  implementasi  sitem  dilakukan  sesuai  dengan  rancangan  dan  disesuaikan  dengan  kebutuhan. Tahap ini menggunakan bahasa pemrograman Node.Js dan database MySQL .
d. Tes/ Pengujian
Tes/  pengujian bertujuan untuk memastikan bahwa sistem penunjang keputusan yang telah dirancang telah sesuai  dengan  analisa  kebutuhan.  Pengujian  yang  dilakukan  antara  lain  pengujian  validasi  aplikasi  dan metode.  Aplikasi  yang  dibangun  diuji  menggunakan  pengujian black  box untuk  pengujian  sistem dan pengujian alpha beta untuk pengujian penggunaan sistem oleh pengguna.

## 2.2 AHP
Metode AHP merupakan metode pendukung pengambilan keputusan yang dikembangkan oleh Prof. Thomas Lorie Saaty dari Wharton Business School pada awal tahun 1970. Analytical Hierarchical Process (AHP) merupakan hierarki dengan input atau masukan utama berupa pandangan manusia. Metode ini digunakan untuk mencari urutan atau  ranking  prioritas  dari  berbagai  alternatif  dalam  pemecahan  masalah  [14].  AHP  banyak  digunakan  untuk mengekspresikan  pengambilan  suatu  keputusan  yang  sangat  efektif  dari  suatu  permasalahan  yang  kompleks. Langkah-langkah dalam menggunakan metode AHP [15] dilakukan melalui tahapan berikut:
a. Menyusun hierarki
b. Menilai kriteria dan alternatif
c. Menentukan Prioritas
d. Menentukan Nilai Konsistensi Logis
1) Menghitung nilai perbandingan yang sudah ditetapkan dengan membagi nilai skala yang ada di setiap sel dibagi dengan nilai sel prioritas.
2) Hasil pehitungan dari langkah no. 1 di masing-masing sel dibagi dengan jumlah total di masing-masing kolom

## 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.v6i3.4227
Membagi  setiap  nilai  kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh  normalisasi matriks yang ditunjukkan pada persamaan 1.
𝑚 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 (1)
dengan: m = hasil normalisasi x = nilai tiap cell/gabungan antara baris dan kolom n = hasil jumlah tiap kolom
3) Mencari Eigen dengan cara menghitung rata-rata per baris.
Menjumlahkan nilai-nilai dari baris dan membagi hasil jumlahnya dengan banyak jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata/bobot prioritas yang ditunjukkan pada persamaan 2.
bp = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=0 𝑛 (2)
dengan: bp = hasil rata-rata/bobot prioritas n = banyak kriteria j = 1,2,3,...,n
x = nilai tiap cell/gabungan antara baris dan kolom
4) Mencari Lamda (λ) dengan cara mengalikan masing-masing nilai eigen per baris dengan jumlah total per kolom pada matriks berpasangan.
5) Mencari lamda (λ maks) dengan cara menjumlahkan hasil lamda Hasilnya disebut λmaz ditunjukkan pada persamaan 3.
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = ∑ 𝜆 𝑛 (3)
dengan: λmaks = eigen maksimum n = banyak kriteria
e. Menghitung Indek Konsistensi atau Consistency Index (CI) yang ditunjukkan pada persamaan 4.
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 −𝑛 𝑛−1 (4)
dengan: CI  adalah indek konsistensi ( Consistency  Index ) λ maksimum adalah nilai eigen terbesar dari matrik berorde n
f. Menghitung Rasio Konsistensi atau Consistency Ratio (CR) yang ditunjukkan pada persamaan 5.
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (5)
dengan: CR adalah rasio konsistensi CI  adalah indek konsistensi ( Consistency  Index ) RI adalah indek random konsistensi/pembangkit random
g. Memeriksa konsistensi hirarki jika nilai CR > 0,1 maka penilaian data judgement tidak konsisten dan harus diperbaiki. Jika rasio konsisten CR < 0,1 maka perhitungan data konsisten dan benar.

## 2.3 SAW
Metode SAW merupakan metode penjumlahan terbobot  dari rating kinerja setiap alternatif pada semua atribut. SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan (x) ke skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [16]. Persamaan 6 merupakan persamaan untuk penghitungan normalisasi:
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 Jika j adalah atribut benefit
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗
Jika j adalah atribut cost (6)
dengan:
R ij adalah rating kinerja ternormalisasi X ij adalah baris dan kolom dari matriks Max X ij adalah nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Min X ij adalah nilai minimum dari setiap baris dan kolom

## 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.v6i3.4227
Benefit adalah jika nilai terbesar adalah terbaik Cost adalah jika nilai terkecil adalah terbaik Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai berikut:
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (7)
dengan:
V i adalah  nilai preferensi  ke-i w j adalah  bobot ranking r ij adaalah rating kinerja ternormalisasi Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih. Langkah-langkah dari metode SAW [17] adalah:
a. Menentukan kriteria-kriteria yang dijadikan acuan dalam pendukung keputusan yaitu Ci.
b. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
c. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci).
d. Kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut (atribut keuntungan maupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
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) sebagi solusi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini ialah aplikasi berbasis website yang dapat digunakan sebagai alat penunjang keputusan dari seleksi hingga penjurusan calon siswa.
3.1. Analisis
a. Kebutuhan AHP
Tabel 1. Kriteria dan sasaran Sasaran Kriteria Kriteria Penjurusan Calon Siswa NUM (Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Matematika, IPA) C1 NUS (Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Matematika, IPA, IPS) C2 TPA (Tes Potensi Akademik) C3 Jalur Masuk (Umum, Prestasi dan Miskin) C4
Matriks berpasangan yang digunakan dalam metode AHP yang disesuaikan dengan kriteria dan sasaran pada Tabel 1 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Matriks berpasangan AHP Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 1 2 3 4 C2 0,500 1 3 4 C3 0,333 0,333 1 3 C4 0,250 0,250 0,333 1 Jumlah 2,083 3,583 7,333 12

## b. Analisis Kebutuhan SAW
Rating kecocokan setiap alternative pada setiap kriteria yaitu: Sangat Baik (SB), Baik (B), Cukup (C), Kurang (K), dan Sangat Kurang (SK). Tingkat kecocokan tersebut kemudian dibuat tabel bobot seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Bobot untuk kriteria Bobot Keterangan Bobot 1 Sangat Baik (SB) Tertinggi 0,8 Baik (B) 0,6 Cukup (C) 0,4 Kurang (K) 0,2 Sangat Kurang (SK) Terendah
Jurusan yang ditentukan oleh SMA Islam Taalamul Huda Bumiayu ada 3, yaitu IPA, IPS, dan Bahasa maka dibuatlah tabel preferensi bobot untuk kriteria pada ketiga jurusan tersebut seperti dapat dilihat Tabel 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.v6i3.4227
Tabel 4. Bobot nilai preferensi tiap jurusan
Kriteria Jurusan IPA IPS Bahasa Rata-rata nilai IPA dan Matematika SB C C Rata-rata nilai IPS C SB C Rata-rata nilai Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris B B SB Minat IPA SB K K Minat IPS K SB C Minat Bahasa K K SB
Dari Tabel 5 didapatkan nilai preferensi bobot tiap kerja pada tiap jurusan seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Preferensi bobot tiap kriteria pada tiap jurusan Kriteria Jurusan IPA IPS Bahasa Rata-rata nilai IPA dan Matematika 1 0,6 0,6 Rata-rata nilai IPS 0,6 1 0,6 Rata-rata nilai Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris 0,8 0,8 1 Minat IPA 1 0,4 0,4 Minat IPS 0,4 1 0,6 Minat Bahasa 0,4 0,4 1
Langkah selanjutnya yaitu menentukan tabel rating kriteria kecocokan pada setiap kriteria.  Kriteria peminatan jurusan IPA dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Komposisi peminatan jurusan IPA Kriteria Tingkat Keminatan Rating Minat Jurusan IPA Sangat Minat (SM) 5 Minat (M) 4 Cukup (C) 3 Kurang Minat (KM) 2 Sangat Kurang Minat (SKM) 1
Kriteria peminatan jurusan IPS dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Komposisi peminatan jurusan IPS Kriteria Tingkat Keminatan Rating Minat Jurusan IPS Sangat Minat (SM) 5 Minat (M) 4 Cukup (C) 3 Kurang Minat (KM) 2 Sangat Kurang Minat (SKM) 1
Kriteria peminatan jurusan Bahasa dapat dilihat pada Tabel 8
Tabel 8. Komposisi peminatan jurusan Bahasa Kriteria Tingkat Keminatan Rating Minat Jurusan Bahasa Sangat Minat (SM) 5 Minat (M) 4 Cukup (C) 3 Kurang Minat (KM) 2 Sangat Kurang Minat (SKM) 1

## 3.2. Desain /Perancangan
Perancangan proses sistem penunjang keputusan ini menggunakan model-model diagram diantaranya adalah Data Flow Diagram (DFD) dan flowchart . Gambar 1 merupakan DFD Level 0 sistem. Terdapat dua user, yaitu Admin dan Calon peserta didik.
a. DFD

## 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.v6i3.4227
Gambar 1. DFD Level 0 seleksi peserta didik/calon siswa
b. Flowchart Seleksi AHP dan SAW
Pembangunan sistem penunjang keputusan ini menggunakan model-model diagram yang telah ada salah satunya adalah diagram flowchart yang dapat dilihat pada Gambar 2. Flowchart dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Proses  penerimaan  masukan  data  terdapat  beberapa  inputan,  yaitu  nilai  NUN,  nilai  NUS,  nilai  Tes  Potensi Akademik, jalur masuk, dan minat peserta didik.
2. Proses perhitungan bobot kriteria dengan metode AHP. Tahap ini menyeleksi hingga menghasilkan 90 calon peserta didik terbaik berdasar nilai NUN, nilai NUS, Nilai Tes Potensi Akademik, dan nilai jalur masuk. Peserta didik yang telah lolos seleksi dengan AHP akan dilanjutkan pada proses SAW.
3. Proses perhitungan perangkingan alternatif dengan metode SAW untuk menghasilkan penjurusan peserta didik yang tepat berdasar hasil rata-rata nilai jurusan (IPA, IPS, dan Bahasa) dan minat peserta didik.
Gambar 2. Flowchart sistem

## 3.3. Kode/ Implementasi Sistem
Kebutuhan  untuk  melakukan  komputasi  AHP  dan  SAW  kemudian  diimplementasikan  menjadi  sistem  berbasis web. Untuk mengakses halaman administrator yang memiliki otoritas untuk menentukan konfigurasi sistem maka pada awal sistem berjalan user harus melakukan input username dan password seperti pada

## 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.v6i3.4227
Gambar3.

## Gambar 3. Login sistem
Setelah berhasil login, administrator dapat melakukan konfigurasi AHP dan SAW yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Dashboard Admin
Fokus pada menu utama AHP yaitu admin dapat melakukan setting kriteria dalam matriks perbandingan. Pada menu ini sistem dapat menghasilkan nilai eigen sebagai variabel yang akan menghitung bobot kriteria untuk melakukan seleksi 90 calon siswa yang dapat dilihat pada Gambar5.
Gambar 5. Matriks berpasangan
Sistem juga menghasilkan preferensi pembobotan AHP, yaitu CR ( consistency ratio ) dan CI ( concistency index ) yang dapat dilihat pada Gambar6, karena CR kurang dari 0,1 berarti preferensi pembobotan yang digunakan adalah konsisten [18].

## 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.v6i3.4227
Gambar 6. Preferensi pembobotan
Perankingan AHP digunakan untuk melakukan seleksi calon siswa yang mendaftar dimana hanya diambil 90  calon  siswa  saja.  Menu  seleksi  AHP  menampilkan  data  calon  siswa  yang  lolos  seleksi  seperti  dapat  dilihat Gambar7.

## Gambar 7. Seleksi dengan AHP
Menu SAW pada website terdapat empat, yaitu bobot penjurusan, matriks keputusan, matriks normalisasi, dan nilai preferensi. Bobot penjurusan adalah hasil dari analisis kebutuhan SAW yang dapat dilihat kembali pada Tabel  5.  Data  bobot  tersebut  dimasukkan  dalam database agar  dapat  menjadi  preferensi  matriks  keputusan selanjutnya.  Matriks  keputusan  adalah  menu  yang  menampilkan  data  alternatif.  Gambar 8 8  menunjukkan  hasil matriks keputusan sebelum dilakukan normalisasi.

## Gambar 8. Matriks keputusan SAW
Matriks keputusan SAW menghasilkan nilai-nilai dari setiap alternatif. Sebagai contoh siswa dengan nama IHYA  ULUMUDIN  mendapatkan  nilai  rata-rata  IPA  yaitu  hasil  pembagian  nilai  IPA  dan  Matematika  sebesar 60,5, lalu nilai IPS 64,0 dan nilai rata-rata Bahasa Indonesia dan Inggris sebesar 63,0. Siswa tersebut juga memiliki nilai minat pada masing-masing jurusan, sebagai contoh pada rating satu hingga lima pada jurusan IPA adalah 5, IPS adalah 3, dan Bahasa adalah 2. Data alternatif yang dihasilkan kemudian dilakukan normalisasi dengan rumus SAW sehingga pada menu normalisasi dapat dilihat nilai matriks setelah dinormalisasi seperti pada Gambar 9 9.

## 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.v6i3.4227
Gambar 9. Normalisai SAW
Data yang telah dilakukan normalisasi dapat dijadikan keputusan penjurusan. Hasil preferensi penjurusan dapat dilihat pada Gambar 10 10.

## Gambar 10. Penentuan jurusan
Hasil preferensi penjuruan dapat dilakukan dengan cara membandingkan hasil nilai dari ketiga normalisasi. Berdasarkan Gambar 10, sebagai contoh calon siswa dengan nama IHYA ULUMUDIN nilai rata-rata IPA adalah 2,49, lalu nilai IPS 2,70, dan nilai Bahasa adalah 2,60. Jadi calon siswa tersebut akan diberikan jurusan IPS karena nilai IPS lebih besar daripada dua nilai preferensi lainnya.
3.4. Tes/ Pengujian
a. Validasi Aplikasi dan Metode
Analisis  metode  dilakukan  untuk  mengetahui  efektivitas  penggunaan  metode  AHP  dan  SAW  untuk  seleksi penerimaan peserta didik baru.
Berdasarkan  Gambar  11  didapatkan hasil bahwa  perankingan menggunakan metode AHP menghasilkan siswa bernama Septi Salsa Beyla pada urutan pertama. Aplikasi menghasilkan ranking yang sama persis dengan

## 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.v6i3.4227
simulasi perhitungan yang dilakukan secara manual (Tabel 9). Penerapan metode pada aplikasi seleksi ini sudah sesuai dengan perhitungan metode yang digunakan.
Tabel 9. Hasil perankingan menggunakan metode AHP secara manual
No Nama IPA  IPS  MTK Bhs Indo Bhs Inggris Jalur Masuk TPA Nilai NUN Nilai NUS Nilai Jalur Masuk 1 IHYA ULUMUDIN 48 64 73 51 75 2 86 61,75 62,2 20 2 AKHMAD ZAINUL MUTTAQIN 50 56 74 68 53 3 83 61,25 60,2 60 3 ELKI GANDIK MAULANA 76 54 52 65 67 1 75 65 62,8 20 4 ANINDA MAYTRI AZZAHRA 48 62 54 51 75 3 72 57 58 60 5 AULIA DINDA R 64 52 63 65 52 2 71 61 59,2 20 6 LULU AZZAHRO 92 56 57 63 58 2 45 67,5 65,2 20 … 20 21 GILANG ABID FATIR 42 74 56 61 63 3 44 55,5 59,2 60 22 SEPTI SALSA BEYLA 69 75 72 69 71 3 44 70,25 71,2 60 23 AMALYA BENING SULISTYA 47 69 63 67 57 1 43 58,5 60,6 20 24 … … … … … … … … … … … … 180 181 RIZKA RIZYA IRZANI 65 56 55 56 71 1 25 61,75 60,6 20 N o Nama Ra ta IP A Ra ta IP S Rat a Bah asa Prio rity NU N Prio rity NUS Prio rity TPA Prior itas Jalur Mas uk NU N Eig en NUS EIG EN TPA EIG EN JAL UR MAS UK EIG EN Jum lah Ra nk 1 IHYA ULUM UDIN 60, 5 64 63 3 3 1 2 0,0 71 0,05 0,07 12 0,025 1 0,21 78 19 2 AKHM AD ZAINU L MUTT AQIN 62 56 60,5 3 3 1 1 0,0 71 0,05 0,07 12 0,035 5 0,22 82 17 3 ELKI GANDI K MAUL ANA 64 54 66 3 3 2 3 0,0 71 0,05 0,05 04 0,012 7 0,18 47 25 4 ANIND A MAYT RI 51 62 63 4 4 2 1 0,0 35 0,02 5 0,05 04 0,035 5 0,14 64 12 5

## 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.v6i3.4227
N o Nama Ra ta IP A Ra ta IP S Rat a Bah asa Prio rity NU N Prio rity NUS Prio rity TPA Prior itas Jalur Mas uk NU N Eig en NUS EIG EN TPA EIG EN JAL UR MAS UK EIG EN Jum lah Ra nk
AZZAH RA 5 AULIA DINDA R 63, 5 52 58,5 3 4 2 2 0,0 71 0,02 5 0,05 04 0,025 1 0,17 18 29 6 LULU AZZAH RO 74, 5 56 60,5 3 3 4 2 0,0 71 0,05 0,01 27 0,025 1 0,15 94 67 … 2 0
2 1 GILAN G ABID FATIR 49 74 62 4 4 4 1 0,0 35 0,02 5 0,01 27 0,035 5 0,10 87 14 0 2 2 SEPTI SALSA BEYLA 70, 5 75 70 2 2 4 1 0,1 4 0,09 9 0,01 27 0,035 5 0,28 8 1
2 3 AMAL YA BENIN G SULIST YA 55 69 62 4 3 4 3 0,0 35 0,05 0,01 27 0,012 7 0,11 13 13 8 2 4 … … … … … … … … … … … … … … … 1 8 0 1 8 1 RIZKA
RIZYA IRZANI 60 56 63,5 3 3 4 3 0,0 71 0,05 0,01 27 0,012 7 0,14 7 94
Setelah dilakukan proses keputusan SAW dan normalisasi matriks SAW maka menghasilkan penjurusan seperti Gambar 12.

## Gambar 12. Hasil penjurusan menggunakan metode SAW
Berdasarkan  Gambar  12  didapatkan  hasil  bahwa  penjurusan  menggunakan  metode  SAW  menghasilkan keputusan jurusan yang sama persis antara aplikasi  dengan simulasi  yang dilakukan  secara manual (Tabel  10). Penerapan metode pada aplikasi seleksi ini sudah sesuai dengan perhitungan metode yang digunakan.
Tabel 10. Hasil penjurusan menggunakan metode SAW NO Nama Preferensi IPA Preferensi IPS Preferensi Bahasa Penjuruan 1 Septi Salsa Beyla 2,729375804 2,973661519 2,829517375 IPS

## 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.v6i3.4227
NO Nama Preferensi IPA Preferensi IPS Preferensi Bahasa Penjuruan 2 Putri Maharani 2,932990991 2,860990991 2,647405405 IPA 3 Melani Anggun Pratama 2,551734878 2,509163449 2,393073359 IPA 4 Farrel Torfan Zufaro 2,916200772 2,814581725 2,656870013 IPA 5 Fajar Mei Handika 2,713687259 2,752734878 2,565978121 IPS 6 Andani Maheswari Aradhana 3,637111969 3,444350064 3,250818533 IPA 7 Syella Yasmin Nurusifa 2,730851995 2,972947233 2,738136422 IPS 8 M. Adi Marta 2,697473616 2,956235521 2,646830116 IPS 9 Firda Ayu Lestari 2,943135135 3,095135135 3,246918919 Bahasa 10 Himatul Indriyani 3,196307593 3,574498069 3,151777349 IPS 11 … 89 … … … … … 90 Nandika Putra Pratama 2,405382239 2,331287001 2,179989704 IPA

## b. Pengujian Sistem
Pengujian  Sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  efektivitas  penggunaan  metode  AHP  dan  SAW  untuk  seleksi penerimaan  peserta  didik  baru.  Pengujian  sistem  dilakukan  menggunakan Black  box [19]  melalui  beberapa pengujian yang hasilnya dinyatakan 100% valid. Hasil persentase dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Hasil penjurusan menggunakan metode SAW

## c. Pengujian Oleh Pengguna
Pengujian dilakukan untuk menguji perangkat lunak ( software ) yang dikembangkan sebagai produk bagi banyak pelanggan. Hampir semua vendor software menggunakan alpha  test dan beta test untuk menemukan kesalahan kumulatif yang mendegradasi sistem dari waktu ke waktu [20].
1) Alpha Test
Daftar user yang melakukan pengujian alpha test adalah pengembang sistem (Yuniarti Lestari, S.Kom.). Berdasarkan parameter yang menyatakan baik/tidaknya jalannya program maka dapat disimpulkan bahwa hasil alpha test dapat dinyatakan bahwa program berjalan dengan baik. Pengujian alpha test bisa dilihat pada tabel Tabel 11.
Tabel 11. Kuisioner alpha test No Pertanyaan Penilaian Ya Tidak 1 Apakah fungsi keseluruhan menu pada aplikasi berjalan dengan baik √ 2 Apakah output data sesuai dengan input data yang diusulkan √ 3 Apakah tombol cari pada menu data pendaftar berjalan dengan baik √ 4 Apakah kelengkapan fasilitas yang ada di program sudah memadai √ 5 Apakah pesan error sudah berjalan dengan baik dan dapat dipahami user √ 6 Apakah tombol proses bagian seleksi berfungsi dengan baik √ 7 Apakah proses bagian pembagian kelas berfungsi dengan baik √
2) Beta Tests
Tabel  12  merupakan  daftar  penguji  yang  melakukan beta  test dengan  hasil  tanggapan  responden  dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 12. Daftar penguji beta test
0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% pengujian form login
admin pengujian input matriks berpasangan pengujian input minat calon peserta didik pengujian input nilai calon peserta didik pengujian input bobot penjurusan SAW pengujian input edit peserta didik pengujian input nilai peserta didik

## Presentase Hasil Penghitungan Blackbox

## 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.v6i3.4227
No Nama Status 1 Nur Eka Sari, S.Pd. Kesiswaan 2 H. Chairil Mustafidz Panitia PPDB 3 Eva Nur Afiyah, S.Pd. Panitia PPDB 4 Ghaisany Shabrina, S.Pd. Guru BK 5 Devi Alviani, S.Sos. Guru BK Tabel 13. Hasil kuesioner beta test No Pernyataan Penilaian SS S TT/RR TS STS 1 Tampilan sistem seleksi PPDB menarik 4 1 2 Sistem seleksi PPDB telah berjalan dengan baik 5 3 Sistem seleksi PPDB dapat dioperasikan dengan mudah oleh pengguna 3 2 4 Sistem seleksi PPDB memudahkan panitia dalam memperoleh hasil seleksi penerimaan 5 5 Sistem pendaftaran dan seleksi PPDB memudahkan pengguna dalam mendapatkan informasi pembagian kelas 4 1 6 Proses pencarian data pendaftar mudah dilakukan oleh pengguna 5 7 Pengguna dapat memahami pesan error dengan mudah 3 2 Jumlah 29 6 0 0 0 Persentase 83 17 0 0 0
Hasil  pengujian beta  test memiliki  alternatif  jawaban  SS  (Sangat  Setuju),  S  (Setuju),  TT/RR  (Tidak Tahu/Ragu-ragu), TS (Tidak Setuju), dan STS (Sangat Tidak Setuju). Persentase masing-masing pilihan jawaban dapat dihitung dengan jumlah respon dibagi total poin. Total poin adalah jumlah pertanyaan x jumlah responden yaitu 7 x 5 atau 35. Jumlah responden untuk pengujian beta test ini ada 5 orang dengan 7 pertanyaan pada tiap responden.  Total  jawaban  dari  seluruh  pertanyaan  berjumlah  35  (jumlah  responden  x  jumlah  pertanyaan). Berdasarkan kelima responden yang ada, hasil penilaian dari masing-masing jawaban dipersentasekan SS sebesar 83% dan S sebesar 17%, sedangkan TT/RR, TS, dan STS masing-masing  0%. Hal ini menunjukkan tanggapan seluruh responden terhadap pertanyaan-pertanyaan yang diberikan terkait dengan sistem.

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi seleksi penerimaan peserta didik baru berhasil menerapkan metode AHP untuk proses seleksi dan berhasil menerapkan metode SAW untuk mempermudah penempatan jurusan secara langsung pada SMA Islam Ta’alamul Huda  Bumiayu  yang  sebelumnya  masih  dilakukan  secara  manual.  Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan menyatakan bahwa metode AHP dan SAW dapat diterapkan pada sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan peserta  didik  baru  SMA  Islam  Ta’alamul  Huda Bumiayu  untuk  memberikan  alternatif  hasil  perangkingan  dan penentuan  alternatif  yang  memiliki  preferensi  terbaik  dari  alternatif  yang  lain  setelah  dilakukan  pengujian menggunakan pengujian validasi dan metode, black box dan pengujian alpha beta oleh pengguna. Hasil pengujian validasi dan metode 100%, black box 100%, pengujian alpha beta oleh pengguna dipersentasekan SS sebesar 83% dan S sebesar 17%, sedangkan TT/RR, TS, dan STS masing-masing 0%.

## REFERENCES
[1] Sudrajad,  U.  (2014).  Pengelolaan  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  di  SMP  Negeri  2  Wonogiri.  Magister  Manajemen Pendidikan Program Pascasarjana Universitas Muhammadiyah Surakarta: Surakarta.
[2] Palilingan, K. Y. R. (2014). Registrasi Calon Siswa Baru Berbasis Mobile Android di SMAN 9 Manado ISSN: 2301- 8402.
[3] Astari, S. R., Umar, R. dan Sunardi. (2020). Implementasi Metode Profile Matching dan Multi Factor Evaluation Process untuk Seleksi Asisten Laboratorium dengan Static Webview Client. Universitas Ahmad Dahlan: Yogyakarta.
[4] Muntiari, N. R., Sunardi & Fadlil, A. (2020). Sistem Penentuan Penginapan dengan Metode Promethee. Jurnal Ilmiah Mandala Education Vol. 6, No. 1, April 2020.
[5] Patta, A. R. (2016). Pengembangan Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Berbasis Web dan SMS Gateway 22(10), pp. 1066-1077.
[6] Purwitasari, K. D. & Pribadi, F. S. (2015). Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Peminatan Peserta Didik SMA menggunakan Metode AHP ( Analytic Hierarchy Process ) dan SAW ( Simple Additive Weighting ). Jurnal Teknik Elektro Vol. 7, No. 2, Juli-Desember 2015.
[7] Purnama,  J.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: SMA Negeri 01 Kalirejo).
[8] Ananda,  D.  T.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan  pada  Seleksi  Penerimaan  Siswa  Sekolah  Menengah    Kejuruan. Universitas Lampung: Lampung.

## 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.v6i3.4227
Submitted: 09/06/2022 ; Accepted: 11/07/2022 ; Published: 25/07/2022
[9] Setiawan, A. (2017). Implementasi Metode SAW dalam Penerimaan Siswa Baru pada SMA Negeri 16 Medan. Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JURASIK) Vol. 2, No. 1, Juli 2017.
[10] Nayoan,  A.  (2021).  Pengenalan  Node.js  Lengkap  bagi  Pemula.  Diambil  pada  tanggal  1  April  2021  dari https://www.google.com/amp/s/www.niagahoster.co.id/blog/node-js-adalah/
[11] Oktriwina, A.S. (10 Des 2020).  Saatnya Buat Tampilan UI Interaktif dengan Memahami ReactJS. Diambil pada tanggal 1 April 2021 dari https://glints.com/id/lowongan/reactjs-adalah/#.YLZXWGkxczQ
[12] Fawaid, A. & Mulwinda, A. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Peserta Didik Baru Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process. Jurnal Teknik Elektro UNNES Vol. 6, No. 2, 2014
[13] Putra, P. A. S.,Wirawan. I. M. A. & Sunarya, I. M. G. (2016). Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa  Baru  di  SMA  Negeri  1  Seririt  dengan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan  Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika (KARMAPATI) Vol. 5, No. 1, Januari 2016.
[14] Hanif, K. H., Yudhana, A. & Fadlil, A. (2020). Analisis Penilaian Guru Memakai Metode Analityc Heararchy Process (AHP). Seminar Nasional Dinamika Informatika 2020, Universitas PGRI Yogyakarta, Hal 186-189.
[15] Umar, R., Fadlil, A. & Yuminah. (2018). Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan. Jurnal Khazanah Informatika, Vol. 4, No. 1, Juni 2018.
[16] Irawan,  Y  &  Wahyuningsih,  D.  (2018).  Pendaftaran  Peserta  Didik  Baru  Dengan  Metode  Simple  Additive  Wighting (SAW). Jurnal Sistem Informasi  Volume.5 No.1, Maret 2018.
[17] Permatasari, D., Sartika. D. & Suryati. (2018). Penerapan Metode AHP dan SAW Untuk Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol. 5, No. 1, September 2018, Hal. 60-73.
[18] Naution, M. I., Fadlil, A. & Sunardi. (2020). Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process. Seminar Nasional Dinamika Informatika 2020, Universitas PGRI Yogyakarta Hal 190-193.
[19] Setiawan, R. (17 November 2021). Black Box Testing Untuk Menguji Perangkat Lunak. Diambil pada tanggal 1 April 2021 dari https://www.dicoding.com/blog/black-box-testing/
[20] Masripah,  S.  &  Ramayanti,  L.  (2020).  Penerapan  Pengujian Alpha Dan  Beta  Pada Aplikasi  Penerimaan  Siswa  Baru. JURNAL SWABUMI, Vol.8 No.1 Maret 2020, pp. 100~105 ISSN    : 2355-990X  E-ISSN: 2549-5178.