## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN BEASISWA BERBASIS WEB PADA SMK BUDI LUHUR TANGERANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Ridwan Zakaria 1) , Goenawan Brotosaputro 2)
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : ridwanhikaru21 @gmail.com 1) , g  oenawan.brotosaputro @budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
SMK BUDI LUHUR  yaitu  salah satu dari banyak sekolah swasta yang masih  menerapkan  sistem penunjang keputusan menggunakan microsoft excel Perhitungan Manual. Dalam penelitian ini, dibuatlah sistem penunjang keputusan  berbasis  WEB  sebagai   alat   bantu  untuk   penentuan   beasiswa  pada   SMK   BUDI   LUHUR  supaya mendapatkan data yang tepat dan cepat. Dapat menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan memanfaatkan  kriteria – kriteria  yang sudah ada,  yakni  ujian tulis, karya dan point merit. Pada metode ini menggunakan satu jenis kriteria yaitu kriteria benefi. Metode SAW menjalankan penilaian dari nilai bobot dan kriteria  yang   sudah   ditetapkan,  selanjutnya  dilanjutkan   dengan   proses   perankingan   yang   akan   memilah alternatif terbaik dari alternatif yang ada. Hasil yang didapatkan dari program sistem penunjang keputusan ini yakni ranking siswa yang berhak memperoleh beasiswa pada SMK BUDI LUHUR dengan menghitung semua kriteria dan bobot dengan  memakai  metode  Simple Additive Weighting  (SAW). Penulis membuat rancangan aplikasi sistem penunjang keputusan memakai bahasa pemrograman PHP Native dan memakai MYSQL Front untuk database.  Hasil yang  sudah  dibuat adalah sistem penunjang keputusan  penentuan beasiswa  berbasis WEB, pada SMK BUDI LUHUR TANGERANG yang akan membantu mempermudah bagi staff kurikulum dalam penentuan beasiswa dan memberikan informasi perhitungan penilaian dengan cepat, tepat dan akurat.
Kata kunci: SPK, SAW, Penentuan Beasiswa.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem   pendukung   keputusan  yakni  suatu pendekatan   untuk   membantu mengambil keputusan”.  Sistem pendukung keputusan memakai data,   membagikan  antarmuka   pengguna   yang gampang,   dan   dapat   menggabungkan   pemikiran pemilik  keputusan.[1]  SMK BUDI LUHUR berada di   JL.Raden   Saleh  No.999   Karang   Tengah   Kota Tangerang   Banten.   Sekolah   ini   mengadakan program beasiswa yang di sediakan  bagi  siswa  dan siswi  yang   mempunyai   prestasi.  Murid  yang   bisa mendapatkan beasiswa  yakni kelas X dan XI, tidak ada batasan jumlah anak yang berhak mendapatkan beasiswa   per   semesternya.   Selama   ini   penentuan beasiswa masih menggunakan microsoft excel dan sistem penilainnya terkadang masih kurang akurat. Membuat sebuah sistem penunjang keputusan untuk menentukan   siswa   yang   mendapatkan   beasiswa dengan   kriteria   atau   kompetensi   yang   sudah ditentukan   mengunakan   metode   Simple   Additive Weighting (SAW). Beberapa masalah yang dihadapi SMK   BUDI   LUHUR   TANGERANG yaitu penentuan  beasiswa  ini  hanya bisa dilakukan  oleh bagian kurikulum SMK BUDI LUHUR  saja , SPK penentuan   beasiswa   ini   han y a digunakan   di   SMK BUDI   LUHUR,   dan   kriteria   yang   ditentukan   dari SMK BUDI LUHUR adalah ujian tulis, karya, dan point   merit . Metode   yang   digunakan   dalam
perancangan   ini   menggunakan   metode   Simple Additive Weighting (SAW).
konsep   dasar   sistem  yakni  sekelompok  yang memiliki  tujuan   yang   saling   bersangkutan  untuk mencapai tujuan bersama-sama. [2]. Informasi yakni data   yang  sudah  diolah   bagi   si   penerima   dan memiliki  keputusan yang akan datang. [3].  Sistem Penunjang  Keputusan   dipakai  untuk   menetapkan keputusan   bagi  komunitas,  organisasi   maupun perusahaan   dan   membantu  penyelesaian   masalah. [4]. Definisi   Metode   Simple   Additive   Weighting (SAW) biasa  juga   dikenal  dengan  metode  yang memakai   cara  penjumlahan   terbobot.   Konsep  dari metode SAW  yakni  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada semua alternative  dan  pada semua atribut. [5]. Dalam studi literatur, penelitian ini   membahas   tentang  Penentuan   mahasiswa berprestasi   (mawapres)   tingkat   fakultas   terkadang mengalami kendala disaat penilaian kriteria tertentu pada kandidat kurang memenuhi namun di kriteria lain   penilaian   yang   diperoleh   melebihi   ketentuan, juga apabila data-data atau informasi yang diberikan baik   oleh   juri   maupun   data   kriteria   dari   kandidat tidak lengkap atau mengandung ketidakpastian yang mengakibatkan ketidakpastian nilai. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode Fuzzy untuk   mengatasi  ketidakpastian   data   atau informasi   dan Multi-Attribute   Decision   Making
(MADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk metode pengambilan keputusan dalam pemilihan   mahasiswa   berprestasi.   Hasil   dari penelitian   ini   adalah   penerapan   metode   MADM untuk   mendukung   pengambilan   keputusan   dalam pemilihan   mahasiswa   berprestasi   tingkat   fakultas dengan   kandidat   yang  berasal   dari  setiap  program studi.[6]
Penelitian   ini   membahas   tentang sistem Pendukung   Keputusan   Pemberian   Sanksi Pelanggaran   Kedisiplinan   Siswa   Pada   SMK PGRI   I   KEDONDONG. Pelanggaran  kepada peraturan sekolah  biasa  dilakukan oleh para  murid antara   lain   semakin  banyaknya  penyimpangan beraneka ragam norma kehidupan agama dan sosial kemasyarakatan yang tercipta  dalam bentuk kurang hormat  dan   terkadang   tidak   hormat  kepada   guru, kurang   disiplin  kepada  waktu   dan   tidak  patuh terhadap tata tertib serta peraturan yang ada sekolah dan lain-lain. Penelitian ini merancang dan membuat sebuah   sistem   pengambil   keputusan   pemberian sanksi   pelanggaran   edisiplinan   yang   memiliki kemampuan analisa dimana tiap-tiap  kriteria dalam faktor-faktor   penilaian   da   alternatif   yang   sesuai. Dalam  kasus  ini  murid  yang  mendapati  melanggar peraturan   akan   dikenakan  hukuman  atau   poin sehingga me bagikan output nilai intensitas prioritas yang   membuat  suatu   sistem   yang   memberikan penilaian   terhadap   siswa.   Sistem   penunjang keputusan ini menolong melakukan penilaian semua murid,   melakukan   perusahan  perubahan   nilai   poin dan perubahan kriteria.[7].  Untuk memperoleh data dengan   teknik   penelitian   yang   digunakan   adalah wawancara,  observasi, analisa dokumen, dan  studi kepustakaan.   Wawancara   digunakan   untuk   meraih informasi   dalam   bentuk   Tanya   dan   jawab   kepada manager   mengenai   masalah   yang   hendak   di   riset. Observasi, Menghimpun data dengan cara datang ke tempatnya langsung untuk mendapati dokumen serta yang   berkaitan   dengan   sistem   yang   akan   dibuat. Analisa   Dokumen,   Menganalisa   dokumen   yang dapat dipakai untuk sistem yang dibuat nanti. Studi Kepustakaan, Metode ini memanfaatkan data selaku sumber bacaan, memakai buku, catatan kuliah, dan berbagai macam bacaan yang terdapat di internet.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Subsistem Manajemen Data Manajemen   data  memberikan  data,   baik   dari data interna  maupun  eksternal.  Data internal dalam aplikasi ini yakni data siswa, yang didapat dari Staff kurikulum   SMK   BUDI   LUHUR   TANGERANG Data internal digunakan  untuk melakukan kegiatan dalam  bentuk   akses  sistem.   Data   eksternal   dalam sistem ini berupa data penilaian penentuan beasiswa
berupa   formulir   penentuan   kriteria   dan   bobot, laporan rekap penilaian siswa.

## 2.2. Kerangka Pemikiran
Kerangka pemikiran yang dipakai  untuk  riset ini   dirangkum  dalam  gambar   2   dimulai   dari perumusan   masalah   pada  SMK   BUDI   LUHUR dengan  menggunakan   metode   penelitian  studi pustaka   memilih  sumber   referensi   yang  terdapat dibuku   yang   terkait  dengan  masalah   penentuan beasiswa.   Kemudian   studi   lapangan   dengan   cara melakukan   kunjungan   ke  SMK   BUDI   LUHUR untuk melakukan wawancara kepada staff kurikulum selaku   pengambil   keputusan   pada   penilaian penentuan   beasiswa.   Untuk   memperoleh  informasi mengenai proses bisnis, lalu tahap selanjutnya yakni menetapkan tujuan  supaya  sistem yang akan dibuat kemudian  langkah  pengumpulan   data   yakni memperoleh   data   data   dari  staff   kurikulum. menentukan   kriteria   yang   akan   digunakan   untuk penilaian  penentuan beasiswa. Langkah selanjutnya yakni  kuesioner   membuat  pertanyaan  berdasarkan dari  kriteria   dan   alternatif   yang   digunakan   untuk penilaian  penentuan   beasiswa  kemudian   mendesai prototype dan model untuk mengonsep system yang ingin  dibuat.   Lalu  langkah  selanjutnya  membikin laporan yang dilakukan oleh bagian staff kurikulum. Kerangka pemikiran  bisa  dilihat pada gambar  1 di bawah ini :

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Profil Organisasi
Cerdas dan berbudi luhur  yakni  dua hal yang terpadu   yang   tidak  bisa  terpisahkan,   karena kecerdasan tanpa dilandasi budi yang luhur biasanya akan  digunakan untuk membodohi dan mencelakai orang   lain,   sebaliknya  jika  budi   luhur   tidak diimbangi   kecerdasan   akan   menjadi  sasaran kejahatan   dan   penindasan   dari   orang   lain. –   Drs. Djaetun.   HS   (Pendiri   Yayasan   Pendidikan   Budi Luhur Cakti).  Untuk mendidik tenaga trampil yang cerdas dan berbudi Luhur itu, maka pada tahun 2015 didirikan   SMK   BUDI   LUHUR   di   Tangerang, beralamat di Jl. Raden Saleh No.999 Karang Tengah Kota Tangerang. Sekolah ini bertujuan menghasilkan

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran
tenaga-tenaga   trampil   atau   professional   di   bidang multimedia   dan   broadcasting   guna   memenuhi lapangan kebutuhan lapangan pekerjaan.

## 3.2. Proses Bisnis Penentuan Beasiswa
Wakasek   bidang   kurikulum   melakukan pengecekan data siswa yang memperoleh nilai rata- rata   tertinggi,   top   score   (nilai   mata   pelajaran tertinggi), the best student (ranking 1), point merit tertinggi. Jika sudah, siswa yang terpilih akan di ikut sertakan dalam seleksi untuk mendapatkan beasiswa sekolah.   Seleksi   untuk   mendapatkan   beasiswa   di bagi   menjadi   3   tahap.  Tahap   1   ujian   tertulis,   jika gagal maka akan langsung gugur. Tahap 2 membuat karya, Tahap 3 presentasi. Jika siswa lolos seleksi tahap 3 maka akan dibuat perhitungan berdasarkan kriteria dan bobot yang telah di tentukan. Penilaian langsung   dilakukan   oleh   kepala   sekolah,   wakasek kurikulum, dan kaprog. Jika total nilai siswa sama dengan atau lebih dari 80 maka siswa di nyatakan lulus atau mendapatkan beasiswa.

## 3.3. Analisa Masalah
Berikut penjelasan  dibawah ini  masalah yang terdapat pada fishbone diagram dapat  dilihat pada gambar 3.
1. Manusia lambat   dalam   penentuan   beasiswa   yang disebabkan kadang terjadinya human error.
2. Metode mengakibatkan   hasil   penilaian   untuk penentuan beasiswa kurang cepat dan tepat yang   disebabkan tidak   adanya perangkingan   dan   pembobotan  disetiap kriteria   dan   tidak   memakai  metode   yang benar.
3. Proses
mengakibatkan lamanya proses perhitungan nilai   siswa   dan   kadang   terjadi   kesalahan karena masih memakai microsoft excel dan belum  mempunyai   suatu   aplikasi  sistem penilaian penentuan beasiswa.

## 3.4. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple   Additive   Weighting (SAW) biasa   juga  dikenal  dengan  istilah   metode  yang memakai   cara   dengan  penjumlahan   terbobot. Konsep   dari  metode   SAW  yakni  mencari penjumlahan   terbobot   pada   setiap   alternatif   pada semua atribut dari rating kinerja. Proses normalisasi matriks   keputusan   (X)   ke   suatu   skala   yang  bisa dibandingkan   dengan   semua   rating   alternatif   yang ada  di butuhkan oleh metode SAW.  Dalam metode SAW mengharuskan pemilik keputusan menentukan atau membuat  bobot bagi setiap atribut.  Hasil  total untuk   alternatif   didapatkan  dengan   menjumlahkan seluruh hasil dari perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan   lintas   atribut)   dan   bobot  dari  tiap atribut. Rating setiap atribut haruslah bebas dimensi dalam   arti  sudah  melewati   proses   normalisasi matriks   sebelumnya.   Normalisasi  bisa  di   hitung seperti di bawah ini (1) :
R ij { X ij Max i X ij Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )
Min i X ij X ij
Jika j adalah atribut biaya ( cost ) (1)
Keterangan :
Rij = nilai rating kinerja yang ternormalisasi Xij   =   nilai   atribut   yang   dimiliki  di  setiap kriteria
Gambar 2. Activity Diagram
Gambar 3. Fish Bone
Gambar 4. Rumus Normalisasi
Max Xij = nilai terbesar dari di kriteriai Min Xij = nilai terkecil di setiap kriteria Benefit = jika nilai terbesar yakni terbaik Cost = jika nilai terkecil yakni terbaik Dimana 𝑟𝑖𝑗 yakni  rating   kinerja  yang ternormalisasi   dari   alternatif   Ai   pada   atribut   Cj; i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n
Nilai  preferensi  untuk  tiap-tiap  alternatif (Vi) diberikan sebagai (2):
V i = ∑ j = 1 n w j r ij (2)
Keterangan : Vi = rangking untuk tiap-tiap alternatif wj = nilai bobot dari tiap-tiap kriteria rij   =   nilai   rating   kinerja  yang   sudah ternormalisasi.
1. Ketentuan Kriteria Berikut  adalah  kriteria yang dibutuhkan untuk pengambilan   keputusan   penentuan   beasiswa   pada SMK Budi Luhur Tangerang.

## Tabel 1. Penentuan Kriteria
Kode Kriteria Nama Kriteria KRI01 Ujian tulis KRI02 Karya KRI03 Point Merit

## 2. Bobot Kriteria
Berdasarkan data yang ada, table  1 berikut ini yakni  hasil  dari  perhitungan   bobot   kriteria   yang sudah konsisten dan ditetapkan disetiap kriteria yang sudah  ditentukan   di  table  atas.   Total   bobot   jika dijumlahkan tidak boleh lebih dari 100%.  Tabel 2. Bobot Kriteria

## Tabel 2. Penentuan Kriteria
Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot KRI01 Ujian tulis 60% KRI02 Karya 30% KRI03 Point Merit 10%
3. Matriks Normalisasi Berdasarkan banyaknya siswa pada SMK Budi
Luhur   Tangerang,   maka   diambil   5   (lima)   siswa sebagai contoh untuk  implementasi  dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam penentuan beasiswa.   Dimana   data   merupakan   hasil  dari rekapitulasi penilaian  disetiap kriteria yang terlihat pada table berikut.
Tabel 3. Nilai Alternatif Per Kriteria
NAMA UJIAN TULIS KARYA POINTMERIT Arif Syarifudin 85 90 91 Tri Adi Putro 86 86 87 Dwi Laksana 85 88 85 Oka Oktarine 87 85 87 Resa Gemilang 88 85 85
Tabel 4. Penggolongan Kriteria No Kriteria Trend Benefit Cost 1 Ujian Tulis 2 Karya 3 Point Merit
Berikut  merupakan  perhitungan  dari  setiap kriteria sehingga diperoleh nilai dari masing-masing alternatif.
1.)Perhitungan Kriteria Ujian Tulis
R12 85 max ( 85 ; 86 ; 85 ; 87 ; 88 ) = 85 88 = 0 , 965
R22 86 max ( 85 ; 86 ; 85 ; 87 ; 88 ) = 86 88 = 0 , 977
R32 85 max ( 85 ; 86 ; 85 ; 87 ; 88 ) = 85 88 = 0 , 965
R42 87 max ( 85 ; 86 ; 85 ; 87 ; 88 ) = 87 88 = 0 , 988
R52 88 max ( 85 ; 86 ; 85 ; 87 ; 88 ) = 88 88 = 1

## 2.)Perhitungan Kriteria Karya
R13 90 max ( 90 ; 86 ; 88 ; 85 ; 85 ) = 90 90 = 1 R23 86 max ( 90 ; 86 ; 88 ; 85 ; 85 ) = 86 90 = 0 , 955 R33 88 max ( 90 ; 86 ; 88 ; 85 ; 85 ) = 88 90 = 0 , 977
R43 85 max ( 90 ; 86 ; 88 ; 85 ; 85 ) = 85 90 = 0 , 944
R53 85 max ( 90 ; 86 ; 88 ; 85 ; 85 ) = 85 90 = 0 , 944

## 3.) Perhitungan Kriteria Point Merit
R15 91 max ( 91 ; 87 ; 85 ; 87 ; 85 ) = 91 91 = 1 R25 87 max ( 91 ; 87 ; 85 ; 87 ; 85 ) = 87 91 = 0 , 956
R35 85 max ( 91 ; 87 ; 85 ; 87 ; 85 ) = 85 91 = 0 , 934
R45 887 max ( 91 ; 87 ; 85 ; 87 ; 85 ) = 87 91 = 0 , 956
R55 85 max ( 91 ; 87 ; 85 ; 87 ; 85 ) = 85 91 = 0 , 934

## 4. Hasil Nilai Alternatif

## Tabel 5. Hasil Nilai Alternatif
Alternative Ujian Tulis Karya Pointmerit Arif Syarifudin 0,965 1 1 Tri Adi Putro 0,977 0,955 0,956 Dwi Laksana 0,965 0,977 0,934 Oka Oktarine 0,988 0,944 0,956 Resa Gemilang 1 0,944 0,934 Bobot 0,6 0,3 0,1 Arif Syarifudin
={(0,6 X 0,965) + (0,3 X 1) + (0,1 X 1) } =(0,579 + 0,3 + 0,1) =0,979 Tri Adi Putro ={(0,6   X   0,977)   +   (0,3   X   0,955)   +   (0,1   X 0,956)}
=(0,5862 + 0,2865 + 0,0956) = 0.9683
Dwi Laksana
={(0,6   X   0,965)   +   (0,3   X   0,977)   +   (0,1   X
0,934)} =(0,579 + 0,2931 + 0,0934) = 0,9655 Oka Oktarine ={(0,6   X   0,988)   +   (0,3   X   0,944)   +   (0,1   X 0,956)} =(0,5928 + 0,2832 + 0,0956) = 0,9716 Resa Gemilang ={(0,6 X 1) + (0,3 X 0,944) + (0,1 X 0,934)} =(0,6+0,2832+0,0934) = 0,9766
Dari   perhitungan   di   atas   ditemukan  hasilnya sebagai berikut:
Ranking 1 : Arif Syarifudin Ranking 2 : Resa Gemilang Ranking 3 : Oka Oktarine Sehingga   dapat   disimpulkan   bahwa   nilai terbesar   diperoleh   oleh   Arif   Syarifudin   sebagai alternatif terbaik dengan nilai 0,979.
3.5. ERD ( Entity Relationship Diagram )
3.6. LRS ( Logical Record Structure ) Pada gambar LRS  di bawah ini  dapat dilihat sebagai berikut.
3.7. Usecase
a. Usecase Input
Berikut   ini   adalah usecase input  yang   dapat dilihat gambar 7 sebagai berikut.
b. Usecase Proses
Berikut ini adalah usecase proses  yang dapat dilihat gambar 8 sebagai berikut.
c. Usecase Laporan
Berikut ini adalah usecase laporan  yang dapat dilihat gambar 9 sebagai berikut.
3.8. Tampilan Halaman Sistem Penilaian Kinerja Karyawan
a. Tampilan Halaman Login User
Pada gambar 10 di bawah ini  adalah tampilan dari halaman login user yang dapat digunakan untuk
Gambar 5. ERD
Gambar 6. LRS Gambar 7. Use Case Input Gambar 8. Use Case Proses Gambar 9. Use Case Laporan
login user ke sistem.
b. Tampilan Halaman Utama Pada   gambar   11  adalah   tampilan   halaman utama yang digunakan untuk melihat menu.
Pada   rancangan   layar  Halaman   Utama  ini adalah   halaman   utama   ketika   pengguna   berhasil login , didalamnya terdapat 6 menu, yaitu Entri Data Siswa, Entri Nilai Siswa, Data Kriteria, Hitung Data, Laporan, serta Tentang.
c. Tampilan Entry Data Siswa Pada gambar rancangan layar Form Entri Data Siswa, user dapat  memasukkan  data  siswa  berupa NIS, nama siswa, serta tahun ajaran. di dalam form ini  memiliki  tombol  submit untuk menyimpan data dan  tombol  kembali   untuk   kembali   ke  halaman sebelumnya. Di dalam form ini juga  memiliki  tabel tempat  tampilnya  data   yang  sudah   disimpan  ada button ubah   untuk   mengubah  atau   meng edit data yang   telah   tersimpan   serta button hapus  untuk menghapus data.
d. Tampilan Entry Data Nilai Siswa
Pada gambar rancangan layar Form Entri Data Siswa  diatas  ini user bisa  memasukkan nilai siswa yakni  dengan   memencet   tombol  pilih   siswa   maka akan tampil list data siswa, lalu user dapat memilih siswa yang ingin diberikan nilai, kemudian user bisa memasukkan nilai  siswa pada nilai rata-rata, ujian tulis, karya,  serta point merit. Pada form entri nilai siswa ini  mempunyai  4 tombol  yakni tombol  pilih siswa   untuk   memilih   siswa   yang   akan   diberikan nilai, button simpan untuk  disimpan  data nilainya, button   ubah   untuk   mengubah   data   serta button kembali untuk kembali ke halaman sebelumnya.
e. Tampilan Entry Data Kriteria
Pada rancangan layar Form Entri Data Kriteria ini terdapat tabel berisikan data kriteria dan bobot kriteria,   pengguna   dapat   mengubah   bobot   kriteria dengan menekan button ubah untuk menuju ke form edit kriteria dan button kembali  untuk kembali  ke Form Home . f. Tampilan Perhitungan Data
Pada gambar rancangan layar Form Hitung ini merupakan  dimana   perhitungan simple additive weighting (SAW) dipakai. User bisa memilih tahun
Gambar 10. Login User Gambar 11. Halaman Utama
Gambar 12. Entry Data Siswa
Gambar 13. Entry Nilai Siswa
Gambar 14. Entry Data Kriteria
Gambar 15. Perhitungan Data
J u r n a l   I D E A L I S   V o l . 3   N o . 1 ,   J a n u a r i   2 0 2 0   | 205
ajaran serta kelas, setelah itu user menekan button hitung maka akan tampil skor perhitungan pada tabel yang  sudah  tersedia,  menekan button hapus  untuk menghapus   isi  dari  tabel   hitung   dan   jika   ingin kembali   ke   halaman   sebelumnya user dapat menekan button kembali.
g. Tampilan Laporan
Pada  gambar  rancangan Form Laporan  diatas ini user bisa  memilih   tahun   ajaran   serta   memilih kelas yang  ingin ditampilkan laporan hasil datanya. Di form ini  memiliki  2  tombol  yakni button tampil untuk   memuncilkan  laporan,dan button kembali untuk kembali ke halaman sebelumnya.

## 3.9. Sequence Diagram
a. Sequence Diagram Entry Data Siswa
Pada   Gambar   17   menggambarkan sequence diagram kepada   staff   kurikulum   yang   melakukan proses entry data siswa. b. Sequence Diagram Entry Data Nilai Siswa
Pada   Gambar   18   menggambarkan sequence diagram kepada   staff   kurikulum   yang   melakukan proses entry data nilai siswa.
c. Sequence Diagram Entry Data Kriteria
Pada   Gambar   19   menggambarkan sequence diagram kepada   staff   kurikulum   yang   melakukan proses entry data kriteria.
d. Sequence Diagram Perhitungan Data Gambar 16. Entry Hasil Keputusan Gambar 17. Entry Data Siswa Gambar 18. Entry Data Nilai Siswa Gambar 19. Entry Data Kriteria
Gambar 20. Perhitungan Data
Pada   Gambar   20   menggambarkan sequence diagram kepada   staff   kurikulum   yang   melakukan proses hitung data.
e. Sequence Diagram Laporan hasil Keputusan
Pada   Gambar   21   menggambarkan sequence diagram kepada   staff   kurikulum   yang   melakukan proses entry data hasil keputusan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan   kesimpulan   yang   didapat  dari hasil  penelitian  pada  SMK  BUDI  LUHUR  adalah sebagai berikut
a. Dengan memiliki sistem   penunjang keputusan   ini,   dapat   membantu  atau meringankan  Kepala   Sekolah   dan   Bidang Kurikulum   SMK   Budi   Luhur   Tangerang dalam penentuan beasiswa.
b. Karena  adanya   metode Simple   Additive Weighting (SAW)   sebagai  cara  penilaian penentuan   beasiswa   dengan   nilai   kriteria yang   sudah   ada   sebelumnya.   Sehingga proses penentuan beasiswa lebih tepat dan meminimalkan   dari   adanya   subjektifitas dalam proses penentuan beasiswa.
c. Dengan  memiliki  database   pada   sistem penunjang   keputusan  bisa  mempermudah atau   meringankan  pihak   sekolah   dalam mengolah data dan bisa dilakukan dengan efisien, akurat dan cepat.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Turban,  Decision   Support   Systems   and   Intelligent Systems ( Sistem pendukung keputusan dan system cerdas ) Jilid 1, Andi Offset, Yogyakarta, 2010.
[2] Yuliawan, Y., Sunarto, M. J. D. and Soebijono, T, ‘Pengembangan Sistem Informasi Pendataan Jemaat Gereja Masehi Advent Hari Ketujuh Konferens Jawa Kawasan   Timur   Berbasis   Web’, Jurnal   Sistem
Informasi , 3(1), 2014, pp. 140–143. doi: 2338-137X.
[3] (2014)  Jeperson   Hutahaean, Konsep   Sistem Informasi .   yogyakarta:   deepublish.   Available   at: http://bit.ly/2mlDLZF.
[4] (2014)  Novriansyah,   D, Konsep   Data   Mining   Vs Sistem   Pendukung   Keputusan .   yogyakarta: deepublish. Available at: https://bit.ly/2DJWKEj .
[5] (2016)http://nurainun9495.blogspot.com/2016/05/ pengertian-metode-simple-additive.htm
[6] Bernadus  V.C.,   Henny  I.,  and  Nurtiana  H,  Fuzzy Multi-Atribute Decision Making  (FUZZY MADM)
Dengan Metode SAW Untuk Pemilihan Mahasiswa Berprestasi, 2017. [7] Ipnuwati   Sri,  Pendukung   Keputusan   Pemberian Sanksi Pelanggaran Kedisiplinan Siswa Pada SMK PGRI I KEDONDONG, 2014.
Gambar 21. Laporan Hasil Keputusan