## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN DALAM MENGARAHKAN JURUSAN SETELAH LULUS SMP DI SMP PGRI 396 KELAPA DUA
DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN

## SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Nabhan Husein Muzhaffar Rahman Lubis 1) , Lusi Fajarita 2)
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : nabhanmuzhaffar@gmail 1) , lusi.fajarita@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Sebagian  besar  siswa  setelah  lulus  sekolah  menengah,  bingung  akan  harus  kemana  melanjutkan  jenjang sekolahnya.  Hal  tersebut  juga  yang  membuat  para  siswa  tidak  terlihat  menonjol  dalam  berprestasi,  karena mereka melanjutkan ke jenjang yang tidak sesuai. Bimbingan konseling atau BK memiliki peranan yang penting dalam dunia pendidikan. Karena unit BK berfungsi sebagai pengarah atau pembantu dalam merencanakan studi siswa.  Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  SPK  akan  menjadi  sebuah  solusi  bagi  sekolah  dan  siswa  dalam membantu mengarahkan para siswa dalam memilih jurusan di jenjang berikutnya. Penelitian ini bertujuan untuk membuat  suatu  sistem  penunjang  keputusan  dalam  mengarahkan  siswa    setelah  lulus  SMP.  Penelitian  ini dilakukan  di  SMP  PGRI  396  KELAPA  DUA,  sekolah  ini  belum  memiliki  bimbingan  konseling  atau  unit  BK. Sistem ini akan dibuat menggunakan metode analytical hierarchy process (AHP) dan simple addtive weighting (SAW) untuk menghasilkan keputusan yang relevan. Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot  kriteria yang dimana kriteria tersebut adalah jurusan dari sekolah menengah atas maupu sekolah menengah kejuruan. Sedangkan Metode SAW akan digunakan untuk menghitung nilai mata pelajaran yang terkait dengan jurusan- jurusan SMA/SMK. Dengan dibuatnya sistem ini, sistem ini akan membantu peran BK yang belum ada di sekolah.
Kata kunci : Sistem Penunjang Keputusan, AHP, SAW, SMP, SMK, SMA, Jurusan.

## 1. PENDAHULUAN
Manusia  akan  selalu  dihadapkan  dengan banyak  pilihan  dalam  kehidupannya.  Dengan mengambil keputusan yang sesuai akan memberikan pengaruh  baik  pada  kehidupan  di  masa  depan. Permasalahan  dalam  mengambil  keputusan  yang sesuai  ini  kerap  dialami  para  siswa  dalam menentukan pendidikan lanjutan. Pendidikan adalah faktor  yang  penting  dalam  mengembangkan kemampuan  serta  potensi  seseorang  dan  juga menentukan  kemajuan  bangsa.  Proses  pemilihan pendidikan di jenjang Sekolah Menengah Atas atau Sekolah  Menengah  Kejuruan  merupakan  suatu proses  yang  memiliki  pengaruh  besar  terhadap perkembangan  siswa  menjadi  seseorang  dimasa depan.
Dalam penjurusan setelah lulus SMP, yang mengarahkan  siswa  dalam  mengambil  keputusan adalah  guru.  Guru  dianggap  sebagai  orang  yang berkompeten dalam mengarahkan maupun menentukan  keputusan  dalam  proses  penjurusan siswa.  Maka  dari  itu,  guru  perlu  melakukan  suatu proses  rekomendasi  jurusan  untuk  siswa  sesuai kemampuan akademik masing-masing siswa.
Beberapa penelitian pernah dilakukan sebelumnya: mengenai  Pemilihan  SMK  Teknik Komputer  Dan  Jaringan  Terfavorit  dengan  metode Multi-Criteria  Decision  Making dengan  kriteria utama  yang  telah  ditentukan  Fasilitas,  Biaya, Kualitas, dan SDM siswa yang dimana tiap kriteria
utama memiliki beberapa subkriteria[1]. Kemudian SPK  Pemilihan  Program  Studi  dengan  metode Tsukamoto  (Studi  Kasus  :  Fakultas  MIPA Universitas  Mulawarna),    penelitian  ini  dilakukan karena penulis sering mendengar mahasiswa merasa tidak  cocok  dengan  jurusannya  sehingga  memilih pindah  program  studi.  Terdapat  dua  kriteria  dalam penelitian ini yaitu nilai akademis dan minat[2].
Dalam  penelitian  ini  pemilihan    penjurusan  di SMP PGRI 396 memiliki 7 kriteria atau jurusan yaitu: SMA IPA, SMA IPS, SMA Bahasa, SMK Multimedia, SMK Teknik, SMK Akuntansi dan SMK Administrasi.  Karena  belum  memiliki  bobot  maka penulis  menggunakan  metode Analitycal  Hierarchy Process (AHP)  dalam  menentukan  bobot  kriteria jurusan. Dan karena tiap kriteria jurusan memiliki mata pelajaran  yang  berbeda-beda  untuk  melakukan penilaian, maka penulis menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam menghitung nilai tiap kriteria.
2. METODE PENELITIAN
2.1. Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP ) dan Simple Addtive Weighting (SAW)
Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  Adalah suatu metode untuk memecahkan suatu situasi yang kompleks atau tidak terstruktur. Dengan
menyusunnya  kedalam  beberapa  komponen  secara hirarki  dan  memberi  nilai  subjektif  tentang pentingnya  dari  setiap  variabel  secara  relatif, kemudian  menentukan  variabel  manakah  yang memiliki prioritas tertinggi yang akan mempengaruhi  hasil  pada  situasi  tersebut[3]. Instrumen  utama Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  sebuah  hirarki  fungsional  dengan input  utama  yang  berdasarkan  persepsi  manusia. Dengan hirarki, suatu masalah  yang kompleks atau tidak  terstruktur  dibuat  ke  dalam  kelompok- kelompok  kemudian  diatur  menjadi  suatu  bentuk hirarki  gambar  2.1  merupakan  gambar  struktur hierarki.  Dan  perhitungan consistency  ratio (CR) akan  dinilai  baik  jika  CR  ≈  0,1.  Struktur  Hierarki digambarkan seperti oleh gambar 1 di bawah ini :

## Gambar 1 Struktur Hierarki
Metode  SAW  adalah  metode  penjumlahan terbobot.  Dengan  konsep  dasar  menjumlahkan semua nilai atribut dari tiap alternatif[4]. Dan proses normalisasi  matriks  keputusan  memiliki  formula seperti di gambar 2 dibawah ini :
Jika  J  adalah  atribut keuntungan (benefit)
Jika J atribut biaya (cost) Gambar 2 Rumus Normalisasi SAW

## 2.2 Metode pengumpulan data
Metode yang digunakan penulis untuk mengumpulkan  data  ialah  wawancara,  observasi, studi pustaka dan analisa dokumen.
a. Wawancara
Wawancara  adalah  proses  percakapan  yang dilakukan  oleh[5]  penulis  dengan  kepala  sekolah dan  bagian  kurikulum  sekolah  SMP  PGRI  396 Kelapa  Dua  sebagai  bagian  yang  menentukan kriteria dan subkriteria guna memperoleh informasi dalam proses pemilihan  rekomendasi  jurusan. Dari percakapan  tersebut  penulis  dapat  menyimpulkan kebutuhan dan permasalah terkait penjurusan siswa.
b. Observasi Observasi merupakan metode atau cara mengumpulkan  data  atau  keterangan  dengan melakukan  pengamatan  dan  pencatatan  secara sistematis[6] terkait dengan proses penjurusan.

## c. Studi Pustaka
Studi Pustaka dilakukan dengan mengkaji sumber tertulis seperti buku, jurnal, laporan, dokumen yang dapat  digunakan  sebagai  landasan  sumber  primer atau sekunder[7].

## d. Analisa Dokumen
Analisa  dokumen  dilakukan  untuk  menganalisa dokumen  yang  sedang  digunakan  sehingga  dapat diperoleh informasi yang sesuai dengan sistem yang akan dibuat.
2.3 Studi Literatur 1. Penelitian  terkait  dengan  penjurusan  telah banyak dilakukan, beberapa diantaranya
menggunakan metode SAW. Seperti penelitian yang dilakukan  oleh[8]  (Hadi  Sucipto,  2016)  dalam prosiding  Vol.6,  No.2(2016)  /  Juli  2016,  ISSN  : 2460-5344  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Jurusan  Sekolah  Menengah Atas  Dengan  Metode  SAW”.  SMA  Tren  Sains Tebuireng  Jombang  melaksanan  pemilihan  jurusan bagi siswanya setiap tahun. Maksud dari penjurusan ini,  siswa  dapat  masuk  dan  menyelesaikan sekolahnya  sesuai  minat  dan  kemampuan  sebelum nanti melanjutkan ke jenjang selanjutnya. Kelemahan  dalam  proses  pemilihan  jurusan  ini, diantaranya  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama dan  hasil  yang  didapatkan  kurang  akurat.  Hal  ini disebabkan  karena  belum  adanya  aplikasi  untuk mendukung  perhitungan  tersebut.  Penelitian  ini menggunakan metode SAW dengan 4 kriteria yang digunakan.Yaitu,  nilai  rata-rata  IPA,  nilai  rata-rata IPS, nilai tes bakat IPA, dan nilai tes bakat IPS. 2. Penelitian selanjutnya menggunakan metode Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making (FMAD)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW) penelitian  yang  dilakukan  oleh[9]  (Candra  Surya, 2015) dalam prosiding Vol.11 No.4(2015) / Agustus 2015,  ISSN  :  2252-620X  yang  berjudul  “Sistem Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Penerimaan Beasiswa  Menggunakan Fuzzy  Multi  Attribute Decision  Making (FMAD)  dan Simple  Additive Weighting (SAW)”.  Beasiswa  adalah  bantuan keuangan  yang  diberikan  kepada  perorangan, mahasiswa  atau  pelajar.  Namun  pendistribusian beasiswa  sering  kali  tidak  tepat  sasaran,  hal  ini dikarenakan pemberi beasiswa belum menggunakan alat  bantu  atau  metode  yang  tepat.  Karena  hal tersebut dirancanglah suatu sistem untuk menentukan  penerima  beasiswa  menggunakan metode  FMADM  dan  SAW.  Hasil  dari  penelitian inilah  yang  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu dalam menentukan penerima beasiswa.

## 2.4 Analisa Masalah
Masalah Utama pada penelitian  yang dilakukan di Sekolah  SMP  PGRI  396  Kelapa  Dua  adalah  belum adanya  metode  atau  acuan  dalam  memproses  nilai siswa  untuk  menentukan  jurusan.  Analisa  masalah penelitian ini digambarkan pada gambar 3 di bawah ini :
Gambar 3 Fishbone Diagram
3. Proses Bisnis Proses dimulai dari Bagian Kurikulum membagikan hasil rapot murid pada akhir semester kepada  Guru  Wali  Kelas  untuk  dilaporkan  ke masing-masing  orang  tua  siswa  atau  wali  murid. Setelah  menerima  hasil  rapot  yang  dibagikan  oleh bagian  kurikulum,  guru  wali  kelas  kemudian membagikan  dan  melaporkan  hasil  rapot  kepada orang tua wali murid. Hasil yang dilaporkan berupa nilai murid, sikap dan sifat murid, serta pandangan guru  wali  kelas  dalam  mengarahkan  murid  ke jenjang berikutnya. Yang ditunjukkan pada Gambar 4 di bawah ini :
Gambar 4 Activity Diagram

## 3.1. Perhitungan Bobot dengan Metode AHP
Berikut ini  adalah  tabel-tabel  yang  digunakan dalam  perhitungan.  Di  bawah  ini  terdapat  3  tabel yaitu tabel 1 yang berisi detail kriteria, tabel 2 yang berisi  perbandingan  subkriteria,  dan  tabel  3  yang berisi bobot kriteria.
Tabel 1 Detail Kriteria
Tabel 2 Perbandigan Subkriteria / Matpel Subkriteria SK1 SK2 SK3 SK4 SK1 1 2 2 3 SK2 0.5 1 1 2 SK3 0.5 1 1 2 SK4 0.3333 0.5 0.5 1
Setelah  dilakukan  perhitungan  maka  peroleh eigenvector atau bobot seperti pada tabel 3. Tabel 3 Bobot Kriteria SK1 Matpel Utama 0.4239 SK2 Matpel  Pendukung I 0.2270 SK3 Matpel  Pendukung II 0.2270 SK4 Matpel Tambahan 0.1221 Detail Kriteria
Matpel utama Matpel pendukung I Matpel pendukung II Matpel tambahan IPA IPA MATEMATIKA BAHASA INGGRIS TIK IPS IPS BAHASA INDONESIA BAHASA INGGRIS PKN BAHASA BAHASA INDONESIA BAHASA INGGRIS SBK PAI MULTIMEDIA TIK SBK BAHASA INGGRIS MATEMATIKA TEKNIK MATEMATIKA IPA BAHASA INDONESIA TIK AKUNTANSI MATEMATIKA IPS BAHASA INDONESIA TIK ADMINISTRASI BAHASA INDONESIA TIK BAHASA INGGRIS MATEMATIKA SUB KRITERIA KRITERIA

## 3.2. Perhitungan Ranking Dengan Metode SAW
Tabel 4 Nilai Subkriteria Alternatif Alternatif Kriteria/Jurusan Subkriteria/Mata Pelajaran
Ahmad Januar
Ismail Azam MU MP I MP II MT IPA 75 85 80 86 IPS 88 90 80 80 BAHASA 90 80 80 86 MULTIMEDIA 86 80 80 85 TEKNIK 85 75 90 86 AKUNTANSI 85 88 90 86 ADMINISTRASI 90 86 80 85 Dari  data  nilai  alternatif  pada  tabel  4  di  atas mendapatkan matriks R sebagai berikut :
[ 0.8333 0.9444 0.8888 0.9777 1.0000 0.8888 1.0000 0.9555 0.9444 0.9444 1.0000 0.8888 0.8888 0.8333 0.9777 0.9555 0.8888 0.8888 1.0000 1.0000 0.8888 1.0000 0.9302 1.0000 0.9883 1.0000 1.0000 0.9883]
Setelah nilai r dari matriks R dan nilai bobot (W) didapat,  proses  lanjutannya  adalah  proses  pilihan atau preferensi (Vi) dengan menggunakan formula
Bobot (W) = [0.4239 0.2270 0.2270 0.1221] Menjadi:
V1 = ( 0.8333 X 0.4239 ) + ( 0.9444 X 0.2270 ) + ( 0.8888 X 0.2270 ) + ( 1.0000 X 0.1221 ) = 0.8914 V2 = ( 0.9777 X 0.4239 ) + ( 1.0000 X 0.2270 ) + ( 0.8888 X 0.2270 ) + ( 0.9302 X 0.1221 ) = 0.9567 V3 = ( 1.0000 X 0.4239 ) + ( 0.8888 X 0.2270 ) + ( 0.8888 X 0.2270 ) + ( 1.0000 X 0.1221 ) = 0.9495 V4 = ( 0.9555 X 0.4239 ) + ( 0.8888 X 0.2270 ) + ( 0.8888 X 0.2270 ) + ( 0.9883 X 0.1221 ) = 0.9292 V5 = ( 0.9444 X 0.4239 ) + ( 0.8333 X 0.2270 ) + ( 1.0000 X 0.2270 ) + ( 1.0000 X 0.1221 ) = 0.9385 V6 = ( 0.9444 X 0.4239 ) + ( 0.9777 X 0.2270 ) + ( 1.0000 X 0.2270 ) + ( 1.0000 X 0.1221 ) = 0.9713 V7 = ( 1.0000 X 0.4239 ) + ( 0.9555 X 0.2270 ) + ( 0.8888 X 0.2270 ) + ( 0.9883 X 0.1221 ) = 0.9632

## a. Hasil Nilai Alternatif Siswa
Setelah  mengolah  data  (Tabel  3.4)  maka  dapat disimpulkan  bahwa  Jurusan  terbaik  untuk  siswa Ahmad Januar Ismail  Azam  diurutkan dari  jurusan dengan nilai tertinggi adalah :
1. V6 atau Akuntansi
2. V7 atau Administrasi
3. V2 atau IPS
4. V3 atau Bahasa
5. V5 atau Teknik
6. V4 atau Multimedia
7. V1 atau IPA

## 3.3  Perancangan Sistem
Sebelum  dilakukannya  pengkodean  kedalam suatu program atau aplikasi. Akan dilakukan sebuah penggambaran  rancangan  sistem  yang  akan dibangun[10].
Use  Case  Diagram yang  terdapat  dalam rancangan ada 3 yaitu Master , Proses, dan Laporan. Pada Gambar (5) terdiri dari Entry Data User, Entry Data Siswa, Entry Data Kelas, Entry Data Kriteria, dan  Entry Subkriteria. Pada gambar  (6) terdiri  dari Perbandingan  Kriteria,  dan  Perankingan  Jurusan. Dan  pada  gambar  (7)  terdiri  dari  Cetak  Laporan Bobot  Kriteria,  dan  Cetak  Laporan  Hasil  Akhir Berdasarkan Periode.
Di bawah ini adalah gambar Use Case Diagram Master(5), Use  Case  Diagram Proses(6),  dan Use Case Diagram Laporan(7).
Gambar 5 Use Case Diagram Master Gambar 6 Use Case Diagram Proses Gambar 7 Use Case Diagram Laporan 3.4 Rancangan Layar
a. Rancangan Layar Menu Utama Ketika  pertama  kali  sistem  dijalankan,  maka akan  muncul form menu  utama  (Gambar  8).
Terdapat  tiga  menu  yaitu input data, process data dan laporan, dimana tiap menu memiliki sub-menu. Menu input data memiliki sub-menu form entry data user, form entry siswa, form entry kelas, form entry
kriteria  /  jurusan,  dan form entry subkriteria  / matpel. Kemudian Menu process data memiliki sub- menu form entry perbandingan  kriteria  dan form hitung perankingan  jurusan,  kemudian  menu laporan memiliki sub-menu cetak laporan perbandingan bobot kriteria, dan cetak laporan hasil akhir periode. Di bawah ini adalah rancangan layar menu utama gambar 8 :
Gambar 8 Rancangan Layar Menu Utama

## b. Rancangan Layar Entry Data Siswa
Rancangan Layar Entry Data Siswa (Gambar 9), terdapat  pada  menu  bar add  new .  Pada form entry data  siswa  terdapat  nama,  alamat,  kelas  dan  nilai siswa. Dimana nama siswa dimasukkan pada textbox nama,  alamat  dimasukkan  pada textbox alamat , kelas  dimasukkan  pada textbox kelas dan  nilai dimasukkan  pada textbox nilai . Untuk  menyimpan data  terdapat button simpan,  dan  untuk  kembali terdapat button kembali
Gambar 9 Rancangan Layar Entry Data Siswa
c. Rancangan Layar Entry Perbandingan Kriteria
Rancangan  Layar Entry Perbandingan  Kriteria (Gambar  10),  terdapat  menu  bar radio  button. Dimana memilih tingkat kepentingan menggunakan radio button . Di bawah ini adalah gambar rancangan layar entri perbandingan kriteria gambar 10 dibawah ini :
Gambar 10 Rancangan Layar Entry Perbandingan
Kriteria d. Rancangan  Layar  Laporan  Hasil  Akhir Berdasarkan Periode Rancangan Layar Laporan Hasil Akhir
Berdasarkan  Periode  (Gambar  11),  terdapat  menu bar combo box , button Cari, dan button Cetak. Jika ingin mencetak laporan  hasil akhir, terlebih dahulu memilih  tanggal  kemudian  klik button cari kemudian  klik button Cetak  untuk  mencetak laporan.  Di  bawah  ini  adalah  gambar  rancangan layar laporan hasil akhir gambar 11 :

## Gambar 11 Rancangan Layar Laporan Hasil Akhir
Periode

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan pada SMP PGRI 396 Kelapa Dua, terdapat beberapa kesimpulan sebagai berikut : a) Dengan dibuatnya sistem ini akan mempermudah  dalam  menghitung  bobot  kriteria untuk penjurusan siswa.
b) Dengan dibuatkannya sistem penunjang keputusan  ini,  diharapkan  dapat  menggantikan fungsi  BK  yang  belum  ada  di  sekolah  serta  untuk dikembangkan  lagi  nantinya  oleh  pihak  sekolah sebagai sistem utama yang digunakan jika nanti BK terbentuk.
c) Dapat dijadikan acuan atau dasar oleh wali kelas dalam  mengarahkan  siswa  ke  jenjang  selanjutnya karena  menggunakan  metode  AHP  dan  SAW sehingga acuan jadi cukup relevan.
.

## 5. SARAN
Adapun  saran  mengenai  Sistem  Penunjang Keputusan  Dalam  Mengarahkan  Jurusan  Setelah Lulus  SMP  Di  SMP  PGRI  Kelapa  Dua  Dengan Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW)  adalah  sebagai berikut :
a) Ketelitian  dalam  penginputan  nilai  harus diperhatikan agar arahan yang dihasilkan sesuai. b) Perlunya pelatihan untuk pengguna sistem, agar pengguna mudah dan tidak salah dalam mengoperasikannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Faisal., and Silvester D. H. (2015) " Sistem Penunjang Keputusan  Pemilihan  Sekolah  Menengah  Kejuruan Teknik  Komputer  Dan  Jaringan  Yang  Terfavorit Dengan  Menggunakan  Multi-Criteria  Decision Making " Vol.2, No.1, pp. 11-19, 2015.
[2]  Hanis, S., Ady. S., and Awang, H. K. (2015) " Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Program  Studi DiUniversitas  Mulawarman  Menggunakan  Metode Tsukamoto  (Studi  Kasus  :  Fakultas  MIPA) ”  Vol.10, No.1, pp 32-37, 2015.
[3]  Nurdianto,  Heri.,  Meilia,  Heryanita(2016)  " Sistem
Penunjang Keputusan Penentuan Prioritas Pengembangan  Industrial  Kecil  Dan  Menengah  Di Lampung  Tengah  Menggunakan  AHP "  Vol.4,  No.1, pp 37-42.
[4]  Eka,  Noviana(2014)  " Sistem  Penunjang  Keputusan Untuk  Menentukan  Lokasi  Usaha  Dengan  Metode
SAW " Vol.3, No.1, pp 41-46, 2014.
[5]  Rosi S, Fandi(2016) " Teori Wawancara Psikodignostik " Cetakan Pertama, pp 2-3, 2016.
[6]  Mania,  Sitti(2017)  " Observasi  Sebagai  Alat  Eva luasi Dalam Dunia Pendidikan Dan
Pengajaran " Vol.11, No.2, pp 220-233.
[7]  Nilamsari, Natalita(2014)" Memahami Studi Dokumen
Dalam  Penelitian  Kualitatif "  Vol.13,  No.2,  pp  177- 181, 2014.
[8]  Sucipto,  Hadi  (2016)  " Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Jurusan Sekolah Menengah Atas Dengan Metode SAW " Vol.6, No.2, pp 28-41, 2016.
[9]  Surya, Candra (2015) " Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  Menggunakan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMAD) dan
Simple Additive Weighting (SAW) " Vol.11, No.4, pp. 149-156, 2015.
[10]Bakti, Surya(2016) " Perancangan Aplikasi
Pembelajaran Corel Draw X3 Menggunakan Metode
Web Based Learning " Vol.3, No.4, pp 32-35.