## Seleksi Peserta Didik Baru Dengan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Delpiah Wahyuningsih [1]* , Hamidah [2] , Anisah [3] , Devi Irawan [4] , Okkita Rizan [5] , Chandra Kirana [6]
Program Studi Teknik Informatika, ISB Atma Luhur [1], [4], [6]
Program Studi Sistem Informasi, ISB Atma Luhur [2], [3],[5]
Jl. Selindung Kec Gabek Pangkalpinang Provinsi Bangka Belitung delphibabel@atmaluhur.ac.id [1], hamidah@atmaluhur.ac.id [2], anisah@atmaluhur.ac.id [3] , deviirawan@atmaluhur.ac.id [4] , orizan@atmaluhur.ac.id [5] , chandra.kirana@atmaluhur.ac.id [6]
Abstract — Admission  of  new  students  is  an  activity  of accepting prospective new students in schools at the beginning of the semester which is often abbreviated as PPDB. PPDB in junior high schools often takes a very long time and there is an error in processing  the  announcements  of  anyone  who  is  accepted  at  the junior high school, where the entry criteria for public junior high schools adjust to the criteria in the education office. The criteria used are the value of mathematics, Indonesian language, science, academic and non-academic certificates ranging from Regency/City  level  certificates,  Provincial  certificates,  Regional certificates,  National  certificates  and  General  Champion  in elementary  schools.  The  selection  uses  the  additive  ratio assessment (ARAS) method to avoid fraud in PPDB. The results of the  trial  in  this  study  used  10  data  with  the  highest  ranking, namely A1 with the highest value of 0.790 named Sandri Pratama.

## Keywords— PPDB, ARAS, Selection
Abstrak —Penerimaan peserta didik baru merupakan kegiatan penerimaan calon siswa baru di sekolah pada awal semester yang sering  disingkat  dengan  PPDB.  PPDB  pada  SMP  sering  terjadi sangat  lama  dan  terjadi kesalahan  dalam memproses pengumuman  siapa  saja  yang  diterima  pada  SMP  tersebut, dimana kriteria masuk SMP Negeri menyesuaikan kriteria yang ada  di  dinas  pendidikan.  Kriteria  yang  digunakan  yaitu  nilai matematika, bahasa indonesia, IPA, sertifikat akademik maupun non  akademik  mulai  dari  sertifikat  tingkat  Kabupaten/kota, sertifikat  Provinsi,  sertifikat  Regional,  sertifikat  Nasional  dan Juara  Umum  pada  sekolah  dasar.  Penyeleksian  menggunakan metode additive  ratio  assessment  (ARAS) untuk  menghindari kecurangan  dalam  PPDB.  Hasil  uji  coba  pada  penelitian  ini menggunakan  10  data  dengan  perankingan  tertinggi  yaitu  A1 dengan nilai tertinggi 0,790 bernama Sandri Pratama.

## Kata Kunci—PPDB, ARAS, Seleksi

## I. P ENDAHULUAN
Penerimaan peserta didik baru menjadi kegiatan rutin pada dunia  pendidikan.  Pada  penelitian  kami sebelumnya menggunakan Simple Additive Wighting (SAW) dengan delapan kriteria.  Kriteria  yang  digunakan  yaitu  nilai  matematika, Bahasa  Indonesia,  IPA,  Sertifikat  Tingkat  Provinsi,  Nasional, Kabupaten/Kota,  Regional  dan  Sertifikat  Juara  Umum. Kategori  8  kriteria  tersebut  didapatkan  pada  penelitian  yang
sudah  pernah  kami  lakukan  sebelumnya,  didapatkan  melalui dengan  wawancara  ke  salah  satu  sekolah  yang  ada  di  Kota Pangkalpinang [1]. Permasalahan yang terjadi saat PPDB yaitu kesalahan  dalam  menghitung  perangkingan  dan  proses pengumuman  yang  memakan  waktu  yang  lama  untuk menentukan lulus masuk ke SMP. Dari permasalahan tersebut sehingga  pada  penelitian  ini  kita  mengggunakan  metode Additive Ratio Assessment (ARAS) untuk mengambil keputusan dalam proses PPDB.
Metode  Aras  ialah  sebuah  metode  didasarkan  dari  prinsip intuitif  dimana  alternatif  memiliki  rasio  terbesar  untuk menghasilkan  solusi  yang  optimal  [2].  Sebuah  metode  yang menggunakan  perangkingan[3][4].  Dimana ARAS salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  sistem  pendukung  keputusan [5][6].  Aras  menggunakan  nilai utilitas (Ki)  tertinggi  untuk mendapatkan  pilihan  terbaik  [7]. SPK memiliki  tujuan  untuk melakukan  prediksi  dan  mengarahkan user informasi  dalam pengambilan  keputusan  lebih  baik  [6]  serta  banyak permasalahn yang diambil dengan SPK [8][9][10].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  kedua  belah pihak  yaitu  baik  pihak  sekolah  maupun  pihak  orang  tua  wali. Penyeleksian menggunakan metode ARAS lima tahap [11][12]. Metode ARAS memiliki  nilai  fungsi utilitas dan  optimalisasi dimana digunakan sebagai metode perangkingan[13]. Sehingga saat PPDB tidak ada lagi sistem curang dengan menggunakan metode ARAS ini.  sistem  PPDB  menerapkan web  service dengan dijalankan secara online serta dapat diakses oleh sistem lain dan berbeda platform[14].

## II. METODOLOGI PENELITIAN
A. Tahapan Penelitian
Adapun  tahapan  penelitian  atau  langkah-langkah  dalam penentuan perangkingan dengan metode ARAS terhadap PPDB yaitu pada gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## B. Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  menggunakan  nilai fungsi  utilitas  untuk  menentukan  hasil  dari  mengikutsertakan alternatif  optimal  ke  dalam  proses  perhitungan  sebelum digunakan  sebagai  data  baseline  dalam  menentukan  alternatif terbaik [15].
Tahapan yang dilakukan ARAS [15]:
1. Menentukan kriteria, bobot, alternatif dan menentukan nilai alternatif dari setiap kriteria serta menentukan nilai optimal benefit dan cost.
2. Merubah nilai kriteria menjadi matriks keputusan.

## 𝑋 = [
𝑋01 𝑋0𝑗 𝑋𝑖1 𝑋𝑖𝑗 ⋮ ⋮ … 𝑋0𝑛 … 𝑋𝑖𝑛
⋱ ⋮ 𝑋𝑛1 𝑋𝑚𝑗      … 𝑋𝑚𝑛
] (𝑖 = 0, 𝑚 … 𝑗 = 1, 𝑛) … (1) Dimana : m
= jumlah alternatif
n
= jumlah kriteria
Xij = nilai performa dari alternatif i terhadap kriteria j X0j = nilai optimal dari kriteria j
3. Menentukan nilai optimal kriteria j (X0j) yaitu dengan cara: 𝑋0𝑗 = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 . 𝑋𝑖𝑗, 𝑖𝑓 𝑚𝑎𝑥 𝑖 . 𝑋𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑎𝑏𝑙𝑒 …………(2)
𝑋0𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 . 𝑋𝑖𝑗, 𝑖𝑓 𝑚𝑖𝑛 𝑖 . 𝑋𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑎𝑏𝑙𝑒 …………….(3)
4. Menentukan  normalisasi  matriks  keputusan  dari  semua kriteria mempunyai dua cara yaitu:
Perhitungan dengan kategori Benefit
Dimana 𝑋𝑖𝑗 adalah nilai normalisasi
𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0
…………………………………………(4)
Perhitungan  dengan  kategori  Cost  mempunyai  dua  cara yaitu :
1. 𝑋𝑖𝑗 1 𝑋𝑖𝑗 …………………………………………….(5)
2. 𝑅 = 𝑋𝑖𝑗 ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 ………………………………………(6) 5. Menentukan  pembobotan  pada  matriks  yang  sudah dinormalisasi :
𝐷 = [𝑑𝑖𝑗]𝑚𝑥𝑛 = 𝑟𝑖𝑗 …………………………………(7) Dimana Wj = bobot kriteria j 6. Menentukan nilai fungsi optimalisasi (Si): 𝑆𝑖 = ∑ 𝑑𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ; (𝑖 = 1,2 … , 𝑚; 𝑗 = 1,2 … , 𝑛) ……….(8)
Dimana Si merupakan fungsi optimalisasi alternatif i. Nilai terbesar  adalah  nilai  yang  terbaik  dan  nilai  terkecil merupakan  nilai  yang  terburuk.  Nilai  dan  bobot  kriteria yang berhubungan akan berpengaruh pada hasil akhir.
7. Langkah terakhir adalah menentukan nilai Derajat Utilitas (Peringkat) dengan menggunakan rumus:
𝐾𝑖 = 𝑆𝑖 𝑆 0 ; ……………………………………………(9)
Dimana  Hasil  dari  Si  dan  S0  merupakan  nilai  kriteria optimalitas (perangkingan)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  panitia  PPDB  pada SMP  dimana  sistem  yang  digunakan  dengan  metode  ARAS lebih mudah. Kemudahan dalam memproses perhitungan yang telah  di  hitung  dengan  langkah-langkah  metode  ARAS  dan perangkingan  yang  telah  di  urutkan  secara  sistem  dengan ARAS. Pengumuman yang akan dilihat oleh Peserta Didik Baru lebih cepat informasinya tersampaikan.
Adapun  pembahasan  penyelesaian  masalah  dari  penelitian ini dengan metode ARAS yaitu :
A. Tabel Kriteria Proses penyelesaian seleksi peserta didik baru untuk masuk ke Sekolah Menengah Pertama sebagai berikut

## Tabel 1. Tabel Kriteria
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Matematika 27 Benefit C2 Bahasa Indonesia 9 Benefit C3 IPA 20 Benefit C4 Sertifikat Kab/Kota 3 Benefit C5 Sertifikat Provinsi 6 Benefit C6 Sertifikat Regional 8 Benefit C7 Sertifikat Nasional 11 Benefit C8 Sertifikat Juara Umum 16 Benefit

## B. Tabel Nilai Mata Pelajaran
Kriteria pokok untuk masuk ke SMP Negeri penilaian mata pelajaran  yang  di  masukkan  dalam  kriteria  yaitu  mapel matematika,  bahasa  indonesia  dan  IPA.  Nilai  matematika merupakan  nilai  terbesar  dari  ketiga  mata  pelajaran  pada kriteria  dengan  bobot  27  (tabel  1).  Adapun  konversi penilaiannya seperti tabel 2.
Tabel 2. Nilai Matematika
Nilai Matematika Nilai Konversi <= 50 1 51-70 2 71-80 3 81-90 4 91-100 5

## C. Nilai Bahasa Indonesia
Nilai  Bahasa  indonesia  merupakan  Kriteria  nilai  mata pelajaran pada Sekolah Dasar saat Ujian, dimana bobot yang di ambil  sebesar  9  point  pada  tabel  1.  Nilai  Bahasa  Indonesia merupakan  nilai  terkecil  yang  diambil  dari  ketiga  mata pelajaran.  Adapun  konversi  penilaiannya  seperti  tabel  3  di bawah ini.
Tabel 3. Nilai Bahasa Indonesia Nilai Bahasa Indonesia Nilai Konversi <= 50 1 51-70 2 71-80 3 81-90 4 91-100 5

## D. Nilai IPA
Nilai  IPA  merupakan  nilai  saat  di  ujian  di  bangku  SD. Dimana pada PPDB SMP ini maka nilai IPA menjadi peringkat ke  dua  dari  ketiga  mata  pelajaran  pada  kriteria.  Adapun konversi nilai IPA seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Tabel Nilai IPA Nilai IPA Nilai Konversi <= 50 1
51-70 2 71-80 3 81-90 4 91-100 5

## E. Sertifikat Kabupaten atau Kota
Sertifikat  dari  peserta  didik  baru  sangat  mempengaruhi untuk  masuk  ke  Sekolah  Menengah  Pertama.  Sertifikat Kabupaten atau Kota bisa digunakan untuk sertifikat akademik maupun non akademik.

## Tabel 5. Sertifikat Kab/Kota
Jml Sertifikat Nilai
0 1 1 2 2 3 3 4 >= 4
5

## F. Sertifikat Provinsi
Sertifikat  provinsi  merupakan  sertifikat  yang  diikuti  calon pesera didik baru yang sertifikat ini diperoleh selama masih di SD.
Tabel 6. Sertifikat Provinsi Jml Sertifikat Nilai 0 1
1 2 2 3 3 4 >= 4
5

## G. Sertifikat Regional
Sertifikat  regional  merupakan  sertifikan  yang  diperoleh calon PDB selama di sekolah dasar.

## Tabel 7. Sertifikat Regional
Jml Sertifikat Nilai 0 1
1 2 2 3 3 4
>= 4 5

## H. Sertifikat Nasional
Sertifikat  nasional  merupakan  sertifikat  yang  diperoleh calon  peserta  didik  saat  berada  di  Sekolah  Dasar.  Sertifikat dapat  berupa  non  akademik  maupun  akademik.  Dimana semakin  banyak  jumlah sertifikat nasional  maka  nilai  yang  di konversi  juga  semakin  besar.  Adapun  point  tertinggi  dalam konversi yaitu 5 point (seperti tabel 8).

## Tabel 8. Sertifikat Nasional
Jml Sertifikat Nilai 0 1
1 2 2 3 3 4
>= 4 5

## I. Sertifikat Juara Umum
Sertifikat Juara Umum yaitu sertifikat juara saat di Sekolah Dasar. Adapun penilaian seperti pada tabel 9.

## Tabel 9. Sertifikat Juara Umum
Jml Sertifikat Nilai 0 1 Ada 5
Penyelesaian dalam studi kasus penyeleksian peserta didik baru dengan metode Additive Ratio Assessment (ARAS) dengan 10 data calon peserta didik baru, seperti tabel 10 .
Tabel 10. Data Awal No Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 1 Sandri Pratama 86 85 70 2 1 0 3 Ada 2 Susanto 70 80 75 1 1 0 1 0 3 Purnama 75 85 65 0 1 0 0 0 4 Agus Firza 65 90 70 0 0 1 0 0 5 Sintia 66 90 80 0 0 0 0 0 6 Rini Sari 70 85 75 0 0 0 0 0
7
Ahmad Basri 87 90 75 0 0 0 0 0 8 Cici Lestari 90 80 75 2 0 0 0 0 9 Kiki Pratama 70 85 79 1 1 1 0 Ada 10 Firdaus 73 80 75 1 1 0 0 0
Dari data awal pada tabel 10 maka akan kita konversikan ke data alternatif pada tabel 11.
Tabel 11. Data Alternatif Alternatif Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A0 Nilai Optimal 5 5 5 5 5 5 5 5 A1 Sandri Pratama 4 4 2 3 2 1 4 5 A2 Susanto 2 3 3 2 2 1 2 1 A3 Purnama 3 4 2 1 2 1 1 1 A4 Agus Firza 2 4 2 1 1 2 1 1 A5 Sintia 2 4 3 1 1 1 1 1 A6 Rini Sari 2 4 3 1 1 1 1 1
A7 Ahmad Basri 4 4 3 1 1 1 1 1 A8 Cici Lestari 4 3 3 3 1 1 1 1 A9 Kiki Pratama 2 4 3 2 2 2 1 5 A10 Firdaus 3 3 3 2 2 1 1 1
Data alternatif didapatkan dari tabel-tabel sebelumnya yaitu tabel  2-9,  dimana  sertifikat  C1-C3  didapatkan  dari  tabel  2-4 nilai  mata  pelajaran,  sedangkan  C4-C7  dari  tabel  5-8  dan kriteria terakhir C8 didapatkan dari tabel 9
Dari  data  alternatif  kita  akan  memasukkan  ke  matrik keputusan.
𝑋 = { 5 5 5 4 4 2 2 3 3 5 5 5 3 2 1 2 2 1 5 5 4 5 2 1 3 4 2 2 4 2 2 4 3 1 2 1
1 1 2 1 1 1 1 1
1 1 1 1 2 4 3 4 4 3
4 3 3 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1
1 1 1 1 2 4 3     2 2 2     1 5 3 3 3     2 2 1     1 1} (10)
Setelah  kita  mendapatkan  matrik  keputusan  maka  akan menormalisasikan  matrik  keputusan  dengan  rumus  seperti berikut :
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 ∑ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 (11)
𝑋 𝐴0 = 5 33 = 0,152
Perhitungan  secara  keseluruhan  data  dapat  di  lihat  pada tabel 12 hasil normalisasi matrik keputusan.

## Tabel 12. Hasil Normalisasi Matrik Keputusan
Alt C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A01 0,152 0,119 0,156 0,227 0,250 0,294 0,263 0,217 A11 0,121 0,095 0,063 0,136 0,100 0,059 0,211 0,217 A21 0,061 0,071 0,094 0,091 0,100 0,059 0,105 0,043 A31 0,091 0,095 0,063 0,045 0,100 0,059 0,053 0,043 A41 0,061 0,095 0,063 0,045 0,050 0,118 0,053 0,043 A51 0,061 0,095 0,094 0,045 0,050 0,059 0,053 0,043 A61 0,061 0,095 0,094 0,045 0,050 0,059 0,053 0,043 A71 0,121 0,095 0,094 0,045 0,050 0,059 0,053 0,043 A81 0,121 0,071 0,094 0,136 0,050 0,059 0,053 0,043 A91 0,061 0,095 0,094 0,091 0,100 0,118 0,053 0,217 A101 0,091 0,071 0,094 0,091 0,100 0,059 0,053 0,043
Langkah  ketiga,  Menentukan  normalisasi  terbobot  dari semua kriteria seperti berikut :
D ij = X ij * W ij (12)
Adapun bobot tiap kriteria dapat di lihat pada tabel 1. Kriteria Matematika (C1) D 01 = X 01 * W 1 = 0,152 * 27 = 4,091 D 11 = X 11 * W 1 = 0,121 * 27 = 3,273 D 21 = X 21 * W 1 = 0,061 * 27 = 1,636 D 31 = X 31 * W 1 = 0,091 * 27 = 2,455
D 41 = X 41 * W 1 = 0,061 * 27 = 1,636 D 51 = X 51 * W 1 = 0,061 * 27 = 1,636
D 61 = X 61 * W 1 = 0,061 * 27 = 1,636 D 71 = X 71 * W 1 = 0,121 * 27 = 3,273
D 81 = X 81 * W 1 = 0,121 * 27 = 3,273 D 91 = X 91 * W 1 = 0,061 * 27 = 1,636 D 101 = X 101 * W 1 = 0,091 * 27 = 2,455
Kriteria Bahasa Indonesia (C2)
D 02 = X 01 * W 2 = 0,119 * 9 = 1,071 D 12 = X 11 * W 2 = 0,095 * 9 = 0,857 D 22 = X 21 * W 2 = 0,071 * 9 = 0,643 D 32 = X 31 * W 2 = 0,095 * 9 = 0,857 D 42 = X 41 * W 2 = 0,095 * 9 = 0,857
D 52 = X 51 * W 2 = 0,095 * 9 = 0,857 D 61 = X 61 * W 2 = 0,095 * 9 = 0,857 D 71 = X 71 * W 2 = 0,095 * 9 = 0,857 D 81 = X 81 * W 2 = 0,071 * 9 = 0,643 D 91 = X 91 * W 2 = 0,095 * 9 = 0,857 D 101 = X 101 * W 2 = 0,071 * 9 = 0,643
Adapun hasil dari langkah keempat yaitu seperti berikut:
Tabel 13. Normalisasi terbobot dari semua kriteria
Alt C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 D01 4,091 1,071 0,008 0,076 0,042 0,037 0,024 0,014 D11 3,273 0,857 0,003 0,045 0,017 0,007 0,019 0,014 D21 1,636 0,643 0,005 0,030 0,017 0,007 0,010 0,003 D31 2,455 0,857 0,003 0,015 0,017 0,007 0,005 0,003 D41 1,636 0,857 0,003 0,015 0,008 0,015 0,005 0,003 D51 1,636 0,857 0,005 0,015 0,008 0,007 0,005 0,003 D61 1,636 0,857 0,005 0,015 0,008 0,007 0,005 0,003 D71 3,273 0,857 0,005 0,015 0,008 0,007 0,005 0,003 D81 3,273 0,643 0,005 0,045 0,008 0,007 0,005 0,003 D91 1,636 0,857 0,005 0,030 0,017 0,015 0,005 0,014 D101 2,455 0,643 0,005 0,030 0,017 0,007 0,005 0,003
Langkah  keempat,  menentukan  nilai  optimum  dan  derajat utilitas, nilai fungsi dari optimalisasi (Si).
S 0 = 4,091 + 1,071 + 0,008 + 0,076 + 0,042 + 0,037 + 0,024 + 0,014 = 5,362
S 1 = 3,273 + 0,857 + 0,003 + 0,045 + 0,017 + 0,007 + 0,019 + 0,014 = 4,235
S 2 = 1,636 + 0,643 + 0,005 + 0,030 + 0,017 + 0,007 + 0,010 + 0,003 = 2,351
S 3 = 2,455 + 0,857 + 0,003 + 0,015 + 0,017 + 0,007 + 0,005 + 0,003 = 3,361
S 4 = 1,636 + 0,857 + 0,003 + 0,015 + 0,008 + 0,015 + 0,005 +
0,003 = 2,542
S 5 = 1,636 + 0,857 + 0,005 + 0,015 + 0,008 + 0,007 + 0,005 + 0,003 = 2,537
S 6 = 1,636 + 0,857 + 0,005 + 0,015 + 0,008 + 0,007 + 0,005 +
0,003 = 2,537
S 7 = 3,273 + 0,857 + 0,005 + 0,015 + 0,008 + 0,007 + 0,005 +
0,003 = 4,173 S 8 = 3,273 + 0,643 + 0,005 + 0,045 + 0,008 + 0,007 + 0,005 + 0,003 = 3,989
S 9 = 1,636 + 0,857 + 0,005 + 0,030 + 0,017 + 0,015 + 0,005 + 0,014 = 2,578
S 10 = 2,455 + 0,643 + 0,005 + 0,030 + 0,017 + 0,007 + 0,005 + 0,003 = 3,164
Tabel 14. Hasil Hasil dari nilai fungsi optimalisasi (Si)
S0 S1 S2 S3 S4 S5 5,362 4,235 2,351 3,361 2,542 2,537 S6 S7 S8 S9 S10 2,537 4,173 3,989 2,578 3,164
Langkah kelima, Menentukan nilai peringkat tertinggi dari setiap alternatif (Ki).
Tabel 15. Hasil Utility Degree (Ki) Alternatif Nama Ki Ranking A0 Nilai Optimal A1 Sandri Pratama 0,790 1 A2 Susanto 0,438 10 A3 Purnama 0,627 4 A4 Agus Firza 0,474 7 A5 Sintia 0,473 8 A6 Rini Sari 0,473 9 A7 Ahmad Basri 0,778 2 A8 Cici Lestari 0,744 3 A9 Kiki Pratama 0,481 6 A10 Firdaus 0,590 5
Dari perhitungan terakhir pada tabel 9 maka nilai tertinggi yaitu  A1  dengan  nilai  0,790  atas  nama  Sandri  Pratama  dan peringkat kedua yaitu A7 dengan nilai 0,778 atas nama Ahmad Basri.
Adapun implementasi ke sistem seperti gambar berikut ini 1. Halaman Login
Gambar 2. Halaman Login
Halaman  login  merupakan  digunakan  oleh  calon  peserta didik  baru  untuk  mengisi  data  mereka  dan  admin  dapat  login juga dengan user mereka sendiri

## Gambar 3. Halaman Login Admin
Halaman  login  admin  merupakan  panitia  PPDB  yang berhak  mengakses  halaman  ini  dengan  mengisi username dan password .

## 2. Halaman Data PDB

## Gambar 4. Halaman Data PDB
Halaman  data  peserta  didik  baru  merupakan  data keseluruhan calon peserta didik baru yang sudah melakukan pendaftaran,  dimana  pendaftaran  dapat  dilakukan  melalui website akun mereka sendiri atau dapat datang ke sekolah.

## 3. Halaman Proses Seleksi PPDB dengan ARAS

## Gambar 5. Halaman Hasil Seleksi PPDB dengan ARAS
Halaman hasil seleksi PPDB dengan metode ARAS dengan menampilkan  Nama  Lengkap,  Nilai  Akhir  dan  Rangking. Peserta dapat melihat hasil ini melalui webiste .
IV. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  Penelitian  dengan  ARAS  untuk peserta didik baru dengan ada 8 kriteria dengan bobot pada tabel 1 setiap kriteria di dapatkan dari hasil wawancara pihak sekolah yang sudah sesuai dengan ketentuan dengan data sejumlah 10 data  untuk  uji  coba  metode  ARAS  nilai  tertinggi  0,790  A1 dengan  nama  Sandri  Pratama.  Dimana  metode  ARAS  pada penyeleksian  peserta  didik  baru  dapat  digunakan  dan  mudah digunakan  dan  dipahami  oleh  user  untuk  menyeleksi  peserta didik baru ke sistem.

## R EFERENCES
[1]
Y.  Irawan  and D.  Wahyuningsih,  “Pendaftaran  Peserta  Didik  Baru Dengan Metode Simple Additive Wighting (Saw),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 25–32, 2018, doi: 10.30656/jsii.v5i1.582.
[2] J.  Hutagalung  and M.  T.  Indah,  “Pemilihan  Dosen  Penguji  Skripsi Menggunakan Metode ARAS, COPRAS dan WASPAS,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 354–367, 2021.
[3] A.  Anas,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Desa  Terbaik Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment (Aras),” Simtek  J. Sist.  Inf.  dan  Tek.  Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  32–39,  2019,  doi: 10.51876/simtek.v4i1.42.
[4] R.  T.  Lubis,  F.  Rizky,  and  R.  Gunawan,  “Penentuan  Mutasi Karyawan Menggunakan Metode Additive Ratio Assesment ( ARAS ),” J. Sist. Inf. TGD , vol. 1, no. 1, pp. 41–52, 2022.
[5] J.  Hutagalung,  D.  Nofriansyah,  and  M.  A.  Syahdian,  “Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai ( BPNT ) Menggunakan Metode ARAS,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, pp. 198–207, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3478.
[6] Abudl  Yunus  Labolo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja  Dosen  Dengan  Menggunakan  Metode  Additive  Ratio Assessment (ARAS),” J.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Komput. ,  vol.  5,  no.  1, 2020.
[7] D.  M.  Midyanti,  R.  Hidyati,  S.  Bahri,  and  U.  T.  Pontianak, “Perbandingan Metode EDAS dan ARAS Pada Pemilihan Rumah Di Kota Pontianak,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 119–124, 2019.
[8] T. R. Sitompul and N. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Tenaga Kerja Untuk Security Service Menggunakan Metode Aras,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i1.812.
[9] H.  Susanto,  “Penerapan  Metode  Additive  Ratio  Assessment(Aras) Dalam  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Susu  Gym  Terbaik  Untuk Menambah Masa Otot,” Maj. Ilm. INTI , vol. 13, no. 2, pp. 1–5, 2018.
[10] Parlia  Romadiana,  Fitriyanti,  and  Delpiah  Wahyuningsih, “Penerapan  Metode  Fuzzy  Multi  Attribut  Decision  Making (FMADM)  Dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Untuk Penentuan Bujang Dayang Kota Pangkalpinang,” Techno Xplore  J. Ilmu  Komput.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  56–63,  2020,  doi: 10.36805/technoxplore.v5i2.1150.
[11] C.  Tarigan,  E.  F.  Ginting,  and  R.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Menentukan  Kinerja  Pengajar  Dengan  Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” J-Sisko Tech , vol. 5, no. 1, pp. 16–24, 2022.
[12] E.  Ndruru,  “Pemanfaatan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Seleksi  PKW  Terbaik  Dengan  Metode  Aras  Pada  LPK2-Pascom Medan,” J. Inf. Log. , vol. I, no. 2, pp. 26–34, 2019.
[13] H. Halimah, D. Kartini, F. Abadi, I. Budiman, and M. Muliadi, “Uji Sensitivitas  Metode  Aras  Dengan  Pendekatan  Metode  Pembobotan Kriteria  Sahnnon  Entropy  Dan  Swara  Pada  Penyeleksian  Calon Karyawan,” J.  ELTIKOM ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  96–104,  2020,  doi: 10.31961/eltikom.v4i2.194.
[14] D.  Wahyuningsih et  al. ,  “Integrasi  Sistem  Organisasi  Mahasiswa Atma Luhur Dengan Pendekatan Service Oriented Architecture,”
J.
VOI (Voice Informatics) , vol. 9, no. 2, pp. 13–18, 2020.
[15]
S.  R.  Cholil  and  E.  S.  Prisiswo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Calon  Karyawan  Baru  PT.  Dawam  Prima  Perkasa Menggunakan Metode Aras Berbasis Web,” J.  Rekayasa  Sist.  Ind. , vol. 7, p. 107, 2020, doi: 10.25124/jrsi.v7i2.422.