## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## SELEKSI PENJURUSAN SISWA SEKOLAH MENENGAH ATAS MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

## DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
M. Syaoqi Arinul Haq 1) , Ismarmiaty 2) , Ria Rismayati 3)
1,3 Program Studi Ilmu Komputer Fakultas Teknik Universitas Bumigora
2 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Bumigora
123 Jalan Ismail Marzuki Mataram Nusa Tenggara Barat Email: 1 okitoki@gmail.com, 2 ismarmiaty@ universitasbumigora.ac.id, 3 riris@universitasbumigora.ac.id

## Abstract
Senior  High  School  is  a  form  of  secondary  level  Formal  Education  Unit  as  a  continuation  of  Junior  High  School  or equivalent. SMA Negeri 3 Selong is located in Selong city, Lombok Timur district capital, West Nusa Tenggara Province which  has  2  departments,  namely  Natural  Sciences  and  Social  Sciences.  The  criteria  for  selecting  majors  consist  of: Social Interest, Intelligence, Natural Interest, Mechanical Interest, Business Interest, Art Interest, and Science Interest. The current majoring system is still carried out in a semi-automatic manner by collecting data and processing using the Microsoft  Excel  application with  calculations  of  several  psychological  test  criteria  by Badan  Konseling  Sekolah.  The problems that arise from the system currently  running at SMA Negeri 3 Selong are the large number of students with various  criteria  that  must  be  measured,  the  time  needed  to  collect,  input  grades,  process  with  the  help  of  Microsoft Excel cannot help major activities efficiently because they still have to process the formulation , manual calculation and rechecking. To overcome this problem, it is necessary to create a Decision Support System application program that can help provide alternative majors for new students by combining two methods, namely Analytical Hierarchy Process and Simple Addictive Weighting. The methodology used in this research is the waterfall method with stages:  requirements analysis, system & software design, implementation & unit testing and system integration & testing. The conclusion that can be drawn from this research is that the Decision Support System has been successfully designed and implemented in accordance with user needs which have been analyzed in the previous stage. These results were obtained from black box testing  which  showed  that  all  menus  that  had  been  built  in  the  application  could  run  according  to  design;  and  the system  that  was  built  with  the  aim  of  assisting  in  determining  the  major  for  new  students  at  SMA  Negeri  3  Selong produced test results with 100% of respondents agreeing with this goal.
Keyword: Analytical Hierarchy Process, Simple Addictive Weighting, High School Majoring, Waterfall.

## Abstrak
Sekolah  Menengah  Atas  merupakan  satu  bentuk  Satuan  Pendidikan  Formal  tingkat  menengah  sebagai  lanjutan  dari Sekolah  Menengah  Pertama  atau  sederajat.  SMA  Negeri  3  Selong  yang  berlokasi  di  kota  Selong,ibukota  Kabupaten. Lombok Timur provinsi Nusa Tenggara Barat memiliki 2 jurusan yaitu Ilmu Pengetahuan Alam  dan Ilmu Pengetahuan Sosial.  Kriteria  pemilihan  jurusan  terdiri  dari: Social  Personal  Interest , Intelligence , Natural  Interest , Mechanical Interest , Business  Interest , Art  Interest dan Science  Interest .  Sistem  penjurusan  saat  ini  masih  dilakukan  dengan  cara semi otomatis dengan pengumpulan data serta pemrosesan menggunakan aplikasi Microsoft Excel dengan perhitungan dari beberapa kriteria tes psikologi oleh Badan Konseling Sekolah. Permasalahan yang muncul dari sistem yang saat ini berjalan  di  SMA  Negeri  3  Selong  adalah  banyaknya  siswa  dengan  kriteria  beragam  yang  harus  dinilai,  waktu  yang dibutuhkan untuk mengumpulkan, menginput nilai, memproses dengan bantuan Microsoft Excel tidak dapat membantu kegiatan penjurusan dengan efisien karena masih harus memproses perumusan, perhitungan dan pemeriksaan kembali secara  manual.  Untuk  mengatasi  permasalahan  ini  perlu  dibuat  adanya  suatu  program  aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  yang  dapat  membantu  memberi  alternatif  penjurusan  siswa  baru  dengan  penggabungan  dari  dua  metode yaitu Analytical  Hierarchy  Process dan Simple Addictive  Weighting .  Metodelogi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  waterfall  dengan  tahapan: Requirement  Analysis,  System  &  Software  Design,  Implementation  &  Unit Testing  dan  Integration  &  System  Testing .  Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  Sistem Pendukung Keputusan telah berhasil dirancang dan diimplementasikan sesuai dengan kebutuhan pengguna yang telah dianalisa  pada  tahap  sebelumnya.  Hasil  ini  didapatkan  dari  pengujian blackbox yang  dilakukan  bahwa  seluruh  menu yang telah bangun pada aplikasi dapat berjalan sesuai dengan perancangan; dan sistem yang dibangun yang bertujuan membantu dalam menentukan Penjurusan siswa baru pada SMA Negeri 3 Selong menghasilkan hasil pengujian sebear 100% responden menyatakan setuju atas tujuan tersebut.
Kata Kunci: Analytical Hierarchy Process , Simple Addictive Weighting , Penjurusan Siswa SMA, Waterfall .

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 1. PENDAHULUAN
Undang-undang No.20 tahun 2003 menyebutkan bahwa Pendidikan merupakan usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan  suasana belajar dan proses pembelajaran agar peserta didik secara aktif mengembangkan potensi dirinya untuk  memiliki  kekuatan  spiritual  keagamaan,  pengendalian  diri,  kepribadian,  kecerdasan,  akhlak  mulia  serta keterampilan yang diperlukan dirinya, masyarakat, bangsa dan negara [1]. Selain itu, Wood (2011) menjelaskan bahwa pendidikan  merupakan  sebuah  proses  yang  dillakukan  oleh  peserta  didik  untuk  memperoleh  dan  menanamkan keterampilan [2]. Sekolah Menengah Atas (SMA) merupakan satu bentuk Satuan Pendidikan Formal tingkat menengah sebagai lanjutan dari Sekolah Menengah Pertama (SMP) atau sederajat. Salah satu kegiatan awal pendidikan ini adalah penjurusan  siswa  untuk  memfokuskan  siswa  pada  konsentrasi  keilmuan  tertentu  sehingga  diharapkan  setiap  individu dapat mengembangkan minat dan kemampuan yang dimiliki [3]. Penentuan jurusan siswa merupakan satu titik kegiatan yang mempengaruhi tujuan akademik selanjutnya sesuai dengan bidang ilmu pengetahuan siswa [4].
SMA Negeri 3 Selong yang berlokasi di kota Selong, ibukota Kabupaten. Lombok Timur provinsi Nusa Tenggara Barat  memiliki  2  jurusan  yaitu  Ilmu  Pengetahuan  Alam  (IPA)  dan  Ilmu  Pengetahuan  Sosial  (IPS),  sistem  penjurusan saat ini masih dilakukan dengan cara semi otomatis dengan pengumpulan data serta pemrosesan menggunakan aplikasi Microsoft Excel dengan perhitungan dari beberapa kriteria tes psikologi oleh Badan Konseling Sekolah (BKS). Kriteria yang dimaksud dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Tes Psikologi Penjurusan SMA Negeri 3 Selong
No. Kriteria Persentase 1 Social Personal Interest (SP) 30% 2 Intelligence (IQ) 20% 3 Natural Interest (NT) 25% 4 Mechanical Interest (MK) 25% 5 Business Interest (BS) 25% 6 Art Interest (AR) 25% 7 Science Interest (SN) 30% Sumber : Wawancara, Dokumentasi Pribadi
Tabel  1  menjelaskan  bahwa  kriteria  pemilihan  penjurusan  siswa  terdiri  dari  tujuh  kriteria  antara  lain: Social Personal  Interest (SP)  atau Minat  Pribadi  Sosial, Intelligence (IQ)  atau  Intelegensi, Natural  Interest (NT)  atau  Minat Natural, Mechanical  Interest (MK)  atau  Minat  Mekanik, Business  Interest (BS)  atau  Minat  Bisnis, Art  Interest (AR) atau  Minat  Seni  dan Science Interest (SN)  atau  Minat  Sains  dengan  presentase  yang ditampilkan.  Permasalahan yang muncul  dari  sistem  yang  saat  ini  berjalan  di  SMA  Negeri  3  Selong  adalah  banyaknya  siswa  dengan  kriteria  beragam yang  harus  dinilai,  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mengumpulkan,  menginput  nilai,  memproses  dengan  bantuan Microsoft Excel tidak dapat membantu kegiatan penjurusan dengan efisien karena masih harus memproses perumusan, perhitungan  dan  pemeriksaan  kembali  secara  manual.  Dampak  dari  permasalahanini  adalah  kebutuhan  waktu  yang banyak  dan  potensi  kesalahan  dari  perhitungan  dan  keputusan  penjurusan  yang  dapat  berdampak  pada  rekomendasi penjurusan  yang  akan  berlanjut  pada  masa  depan  siswa  selanjutnya.  BKS  sebagai  penanggung  jawab  kegiatan  perlu memastikan data dan hasil yang valid dari penjurusan sehingga untuk  mengatasi permasalahan ini perlu dibuat adanya suatu program aplikasi Sistem Pendukung Keputusan yang dapat membantu memberi alternatif penjurusan siswa baru dengan  penggabungan  dari  dua  metode  yaitu Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Addictive  Weighting (SAW).
Pengambilan  keputusan  adalah  bentuk  pemilihan  melalui  beberapa  proses  pertimbangan  yang  diharapkan mendapatkan hasil yang tepat [5]. Sistem Penunjang Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) merupakan sebuah  sistem  pemecahan  masalah  atau  mengkomunikasikan  bentuk  masalah  dalam  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak terstruktur  [6].  Salah  satu  tujuan  dari  SPK  adalah  mendukung  manajer  dalam  mengambil  keputusan  dari  sebuah permasalahan  yang  dihadapi  [7].  Metode  AHP  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty  dengan  tujuan  memecahkan masalah  dan  pengambilan  keputusan  di  lingkungan  multikriteria  [8].  Metode  SAW  atau  yang  kerap  disebut  metode penjumlahan berbobot merupakan metode yang digunakan untuk memecahkan penjumlahan berbobot dari rating kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  dengan  perbandingan  semua  alternatif  melalui  proses  normalisasi  matriks keputusan (x) kesuatu skala [9]. Kedua metode tersebut merupakan metodependukung keputusan dengan kelebihan dan kekurangan,  Gayatri  dan  Chetan  (2013)  menjelaskan  bahwa  kelebihan  dari  metode  SAW  adalah  memiliki  nilai transformasi linier yang proposional  sehingga urutan relatif besarnya nilai standar pada setiap alternatif tetap sama di Multicriteria Decision Making (MCDM) berdimensi tunggal [10]. Penelitian [11] menjelaskan kelebihan metode AHP adalah  mempertimbangkan  prioritas  relatif  faktor-faktor  pada  sistem  sehingga  mampu  memilih  alternatif  terbaik

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
berdasarkan  tujuan  mereka.  Penelitian  A.  Afshari,  M.  Mojahed  dan  R.  M.  Yusuff  (2010)  menjelaskan  keuntungan metode  AHP  dan  SAW  adalah  karena  metode  AHP  didesain  untuk  membantu  pengambil  keputusan  untuk menggabungkan faktor kualitatif dan faktor kuantitatif dari suatu permasalahan yang kompleks dan dapat menghasilkan solusi  dari  berbagai  faktor  yang  saling  bertentangan  [12]  dan  metode  SAW  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan [13]; [14]. Namun  kelemahan  dari  metode  AHP  ketergantungan  input  utamanya  yaitu  persepsisubyektifitas  para  ahli  [11];  [15]. Sedangkan  kekurangan  metode  SAW  terletak  hanya  pembobotan  lokal  [12].    Namun,  penggunaan  metode  AHP  dan SAW dilakukan dengan alasan bahwa kombinasi metode Analityc Hierarchy Process (AHP) dapat memberikan bobot setiap  kriteria  dalam  penentuan  pilihan  rumah  kost  sedangkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  mampu menentukan rangking data pilihan rumah kost serta mampu memberikan kemudahan pemilihan rumah kost berdasarkan kriteria biaya sewa, fasilitas, jarak, luas ruangan, keamanan, lingkungan area dan peraturan kost [16].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan  manipulasi  data  pada masalah semi terstruktur yang digunakan pada pengambilan keputusan [17]. Penelitian lain memberikan definisi SPK sebagai  sebuah  sistem  dengan  kemampan  pemecahan  komunikasi  masalah  dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak tertruktur  [6].  Salah  satu  tujuan  SPK  adalah  sebagai  pendukung  pengambil  keputusan  menyelesaikan  permasalahan pengambilan keputusan [7].

## 2.2. Analytic Hierarchy Process (AHP)
Metode  ini  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty  dengan  tujuan  utama  memecahkan  masalah  pengambilan keputusan  pada  lingkungan  multikriteria  [8].  Metode  keputusan  multikriteria  yang  mampu  diselesaikan  dalam  AHP termasuk  kompleks  atau    rumit.  Tahapah  yang  dilakukan  dalam  situasi  tak  terstruktur  adalah  menyusun  masalah menjadi menjadi bagian-bagian (variabel) yang kemudian dibentuk dalam  hierarki fungsional atau jaringan terstruktur permasalahan.  Kemudian,  variabel  tersebut  dibandingkan  secara  berpasangan  sesuai  urutan  prioritas  berdasarkan penilaian dari pengambil keputusan [18]. Saaty (1993) menjelaskan 3 prinsip dalam pemecahan masalah pengambilan keputusan  dengan  metode  AHP  yaitu  prinsip  menyusun  hirarki  ( Decomposition ),  prinsip  menentukan  prioritas ( Comparative  Judgement ),  dan  prinsip  konsistensi  logis  ( Logical  Consistency )  [19].  Apip  Supriadi,  dkk  (2018) menjelaskan  dalam  penelitian  [20]  bahwa  AHP  lebih  sering  digunakan  dengan  alasan  struktur  yang  dimiliki  AHP memiliki hierarki sebagai konsekuensi dari kriteria dan sub kriteria yang dimiliki, memiliki batas toleransi inkonsistensi terhadap  kriteria  dan  allternatif  oleh  pengambil  keputusan  sehingga  dianggap  lebih  valid  dari  tahapan  metode  yang lainnya, dan memperhitungkan daya tahan output dan analisis sensitivitas pengambilan keputusan.  Konsep  dasar  AHP yang  dijelaskan  dalam  penelitian  [19]  adalah  menghasilkan  bobot  relatif  antar  kriteria  maupun  alternatif  atas penggunaan matriks pairwise comparison (matriks perbandingan berpasangan). Penilaian dalam membandingkan antara kriteria  dengan  bebas  dapat  mengarah  kepada  hasil  yang  tidak  konsisten  sehingga  untuk  memastikan  perbandingan konsistensi kriteria maka perlu dibuktikan melalui indeks konsistensi dari matrik ber-ordo n. Rumus perhitungan  oleh Saaty (1990) untuk perhitungan indeks konsistensi adalah persamaan (1) [19].
𝐂𝐈 = 𝛌 𝐦𝐚𝐤𝐬 −𝐧 𝐧−𝟏 (1)
Dimana :
CI = indeks konsistensi ( consistency index ) λ maks = nilai eigen terbesar dari matrik berordo n
𝐂𝐑 = 𝐂𝐈 𝐑𝐈 (2)
Nilai  eigen  terbesar  didapatkan  dari  perhitungan penjumlahan  hasil  perkalian  jumlah kolom  dengan nilai  eigen vector.  Nilai  Batas  inkonsistensi  diukur  dengan  menggunakan  rasio  konsistensi/ consistency  ratio (CR)  dengan persamaan (2)  dengan menggunakan hasil indeks konsistensi ( consistency index ) dibagi dengan konsistensi rasio atau ratio consistency (RI). Hasil nilai CR dapat diterima apabila nilai ketidakkonsistenan lebih kecil dari 10% [19].
2.3. Simple Additive Weighting (SAW)
MacCrimmon  (1968)  menjelaskan  bahwa  metode  SAW  kerap  disebut  dengan  metode  penjumlahan  berbobot

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
yang memiliki alur metode menyelesaikan masalah pada penjumlahan berbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW juga melakukan proses normalisasi matriks keputusan (x) ke suatu  skala yang dapat membandingkan semua alternatif yang ada [9][5]. Langkah-langkah penyelesaian masalah dengan metode SAW dapat dijelaskan dalam penelitian [21] adalah sebagai berikut:
1. Penentuan kriteria acuan dalam pengambilan keputusan.
2. Penentuan rating kecocokan pada tiap alternatif tiap kriteria.
3. Penentuan  matrik  keputusan  berdasarkan  kriteria  CI  lalu  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan sesuai jenis atribut ( benefit ataupun cost ) sehingga dapat diperoleh matrik ternomalisasi R. 4. Hasil akhir didapatkan dari hasil proses perangkingan perkalian matriks ternormalisasi R dengan vector bobot, nilai terbesar dipilih sebagai alternatif terbaik yang direkomendasikan dalam pengambilan keputusan.
Penyelesaian proses normalisasi dilakukan dengan persamaaan (3)  dan perhitungan nilai preferensi pada tiap nilai alternatif (V i ) menggunakan persamaan (4). Persaman (3) dan persamaan (4) mengacu dalam penelitian [5]; [9]; [21]; [22]; [23].
𝒓 𝒊𝒋 =   { 𝒙𝒊𝒋 𝑴𝒂𝒙 𝒙𝒊𝒋 jika 𝑗  adalah atribut keuntungan (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑴𝒊𝒏 𝒙𝒊𝒋 𝒙𝒊𝒋 jika 𝑗  adalah atribut biaya (𝑐𝑜𝑠𝑡) (3)
Dimana: r ij = rating kinerja ternormalisasi Max ij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Min ij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom X ij = baris dan kolom dari matriks Dengan r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n.
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
Dimana: V i = Nilai akhir dari alternatif w j = Bobot yang telah ditentukan r ij = Normalisasi matriks

## 2.4. Metodologi Penelitian
Gambar 1. Model Waterfall (mengacu pada [24])
Metodelogi yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode waterfall mengacu pada penelitian [24], Metode waterfall atau metode air terjun merupakan salah satu metode siklus hidup pengembangan perangkat lunak yang klasik ( Classic  Life  Cycle ).  Metode  ini  memiliki  pendekatan  yang  juga  merupakan  kelebihan  yaitu  sistematis  dan  berurutan (sekuensial)  dalam  tahapan  pengembangan.  Model Waterfall yang  digunakan  dengan  mengacu kepada penelitian  [24] dapat dilihat pada Gambar 1. Gambar 1 yang menjelaskan metode pengembangan dari perangkat lunak sistem informasi dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Requirement  Analysis merupakan tahapan awal dimana peneliti melakukan tahapan penemuan masalah yang ada

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
untuk  menemukan  kebutuhan  dan  spesifikasi  yang  dibutuhkan  dalam  sistem  informasi.  Hasil  dari  tahapan  ini adalah hasil analisis yang menjelaskan kebutuhan dan spesifikasi dari sistem informasi yang akan dibangun.
2. System  &  Software Design merupakan  tahapan  desain  sistem  dan  sistem  informasi  yang  akan  dibagun  dalam penelitian. Desain dibangun dengan menggunakan hasil analisis sebagai bahan pengembangan pada tahapan desain. Hasil dari tahapan ini adalah desain sistem yang pada penelitian ini menggunakan flowchart dan usecase diagram sebagai pemodelan.
3. Implementation  &  Unit  Testing tahapan  implementasi  merupakan  tahapan  pengkodean  dengan  bahasa pemrograman  tertentu  dari  desain  yang  sudah  diselesaikan  di  tahapan  sebelumnya,  lalu  kemudian  tahapan  unit testing merupakan  pengujian  unit-unit  dari  sistem  informasi  yang  akan  diuji  apakah  telah  sesuai  dengan  desain yang telah dirancang dan diimplementasikan dalam bentuk unit-unit sistem informasi. Pengujian pada penelitian ini menggunakan 2 (dua) jenis pengujian yaitu blackbox dan pengujian user dengan bentuk kuisioner. Pengujian unit dilakukan dengan pengujian blackbox .
4. Integration  &  System  Testing merupakan  tahapan  dimana  unit-unit  atau  komponen-komponen  disatukan  dalam sistem  informasi  sesuai  fungsi  yang  dikembangkan.  Setelah  integrasi  dilaksanakan  maka  diperlukan  pengujian untuk mengetahui keberhasilan integrasi yang dilakukan.  Pengujian yang dilakukan  adalah system testing dimana per komponen dan fungsional sistem diujikan untuk mengetahui kesalahan yang masih ada pada sistem informasi. Hasil  pengujian  yang  sesuai  dengan  rancangan  yang  telah  direncanakan  maka  sistem  informasi  dianggap  layak dioperasikan  dapat  dilanjutkan  pada  tahapan  selanjutnya.  Jenis  pengujian  yang  dilakukan  adalah blackbox untuk menguji  integrasi  dari  sistem  informasi  dan  pengujian  user  untuk  melihat  kesesuaian  sistem  informasi  yang dibangun dengan kebutuhan pengguna.
5. Operation  &  Maintenance merupakan  tahapan  penggunaan  sistem  informasi  pada  lingkungan  target  yang  telah direncanakan pada awal kebutuhan analisis. Tahapan operation ini memberikan hasil nyata apakah sistem benar- benar  dilaksanakan  pada  kebutuhan.  Selain  itu,  tahapan  maintenance  dilakukan  dengan  tujuan  menjaga  tahapan operasional yang telah dilakukan tetap berjalan sesuai dengan rancangan. Tahapan operation dan maintenance pada penelitian ini tidak dilaksanakan, tahapan yang dilaksanakan hanya sampai integration dan system testing .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Flowchart Sistem yang Berjalan
Flowchart  sistem  berjalan  merupakan  alur  sistem  yang  saat  ini  sedang  berjalan  di  seklah  SMA  3  Selong. Flowchart  dapat  dilihat  pada  gambar  2.  Pada  gambar  2  bahwa  Badan  Konseling  dan  Kepala  Sekolah  melakukan kegiatan penjurusan pada SMA 3 Selong dilakukan dengan input nilai siswa dan proses penentuan jurusan oleh Badan Konseling.  Hasil  penjurusan  siswa  yang  dilakukan  oleh  Badan  Konseling  diserahkan  kepada  Kepala  Sekolah  untuk dapat  divalidasi  oleh  Kepala  Sekolah.  Laporan  Penjurusan  yang  telah  divalidasi  dapat  disimpan  sebagai  arsip. Selanjutnya adalah desain sistem informasi yang akan dikembangkan.
Gambar 2. Flowchart Sistem Yang Sedang Berjalan

## 3.2. Flowchart Sistem yang akan Dikembangkan
Desain  Sistem  Informasi  yang  dikembangkan  ditampilkan  pada  gambar  3.  Pada  rancangan  ajuan  sistem  yang akan dikembangkan memperbaiki sistem lama yang sedag berjalan akan padagambar 3 dapat dilihat bahwa 2 pengguna yaitu  admin  dan  badan  konseling. Admin memiliki  hak  akses  sepenuhnya  atas  menu-menu  yang  berada  dalam  sistem informasi. Lalu kemudian, akses yang bisa dilakukan oleh BK tidak sepenuhnya seperti admin . Admin dapat melakukan pembobotan  kriteria,  input  data  kriteria  alternatif,  normalisasi  data,  rekomendasi  kelas,  proses  penjurusan  pada  SMA Negeri 3 Selong. BK dapat mengakses menu dari hasil pembobotan dan juga dapat menginput data siswa dan pilihan rekomendasi  kelas.  Dapat  dilihat  pada  gambar  3  juga  bahwa  proses  implementasi  metode  pengambilan  keputusan dengan AHP dan SAW dilakukan pada bagian sistem pada flowchart . Hasil perhitungan diurutkan dari nilai terbaik ke nilai terendah sesuai dengan peraturan pembagian pada jurusan IPA dan IPS. Hasil rekomendasi akan menjadi laporan ke jurusan kelas IPA atau pun IPS.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gambar 3. Desain Sistem yang di Kembangkan

## 3.3. Proses Perhitungan Analitic Hierarchy Process (AHP) dan Simple Addictive Weighting (SAW).
Kriteria  perhitungan  manual  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  rekomendasi  penjurusan  pada  kelas  IPA dan IPS  pada  SMA  Negeri  3 Selong  dapat dilihat  pada  tabel  2.  Pada  tabel  2  kelas  IPA menggunakan  kriteria Natural Interest (NT), Mechanical  Interest (MK), Science  Interest (SI)  dan Intelligence (IQ),  sedangkan  pada  kelas  IPS menggunakan kriteria Social Personal Interest (PS), Business Interest (BS), Art Interest (AR) dan Intelligence (IQ).
Tabel 2. Kriteria pada Penjurusan kelas IPA dan IPS Kelas IPA Kelas IPS Natural Interest (NT) Social Personal Interest (PS) Mechanical Interest (MK) Business Interest (BS)

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Science Interest (SN) Art Interest (AR) Intelligence (IQ) Intelligence (IQ)

## 3.3.1. Perhitungan Analitic Hierarchy Process (AHP)
Perhitungan  manual  pembobotan  kriteria  dengan  menggunakan  metode  AHP  dilakukan  dengan  melakukan Matriks  Perbandingan  Berpasangan  seperti  yang  ditampilkan  pada  tabel  3.  Pengisian  nilai  matrik  berpasangan mengikuti  kaidah  dari  pembobotan  AHP  secara  berpasangan  yang  diisi  menurut  kepentingan  kriteria  yang  telah disampaikan oleh pengambil keputusan yaitu Badan Konseling dan Kepala Sekolah SMA Negeri 3 Selong. Selanjutnya adalah perhitungan normalisasi pembobotan yang ditampilkan pada tabel 4. Normalisasi pada tabel 4 dilakukan dengan membagi  setiap  nilai  pada  kolom  lalu  kemudian  dilakukan  penjumlahan  nilai  setiap  kolom  untuk  menghasilkan  nilai total.  Persamaan  yang digunakan  pada  perhitungan  tabel  3  adalah  persamaan  (1)  dan persamaan  (2).  Pembagian nilai per-kolom  oleh  Total  sebagai  pembaginya.  Setelah  itu,  perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai  total,  rata-rata  dan  nilai λ max. Nilai λ max yang  didapatkan  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pengukuran  konsistensi  menggunakan  persamaan (2). Selanjutnya perhitungan yang dilakukan pada tabel 3 adalah perhitungan nilai  CR  dengan persamaan (2) domana kriteria dikatakan konsisten jika nilai CR <= 0,1. Nilai CR konsisten memberikan kesimpulan bahwa pembobotan AHP telah  dilakukan  dengan konsisten  sehingga  perhitungan  pembobotan  dan  juga  perangkingan  pada  tahapan  selanjutnya dapat dilakukan.
Tabel 3. Perhitungan Manual dengan metode AHP Kriteria SI/ SPI MI/ BI NI/ AR IQ Perbandingan Berpasangan pada kriteria kelas IPA dan IPS SN/ PS 1 3 3 5 MK/ BS 1/3 1 1 3 NT/ AR 1/3 1 1 3 IQ 1/5 1/3 1/3 1 Normalisasi Nilai Matriks pada kriteria kelas IPA dan IPS SN/ PS 1.00 3.00 3.00 5.00 MK/ BS 0.33 1.00 1.00 3.00 NT/ AR 0.33 1.00 1.00 3.00 IQ 0.20 0.33 0.33 1.00 Total : 1.87 5.33 5.33 12.00 Pembagian Kolom oleh Nilai Total SN/ PS 0.54 0.56 0.56 0.42 MK/ BS 0.18 0.19 0.19 0.25 NT/ AR 0.18 0.19 0.19 0.25 IQ 0.11 0.06 0.06 0.08 Mencari nilai total, total, rata-rata dan nilai λ max Total :    Rerata λ max SN/ PS 0.54 0.56 0.56 0.42 2.08 0.52 0.97 MK/ BS 0.18 0.19 0.19 0.25 0.80 0.20 1.07 NT/ AR 0.18 0.19 0.19 0.25 0.80 0.20 1.07 IQ 0.11 0.06 0.06 0.08 0.31 0.08 0.95 Total : 1.00 4.06 Hasil Bobot Masing- Masing Kriteria (Nilai CR konsisten >= 0,1) SN/ PS 0.52 (sesuai) MK/ BS 0.20 (sesuai) NT/ AR 0.20 (sesuai) IQ 0.08 (sesuai)

## 3.3.2. Perhitungan dengan metode Simple Additeve Weighting (SAW).
Tahapan  perhitungan  metode  SAW  dilaksanakan  dalam  beberapa  tahapan.  Dari  nilai  alternatif  yang  telah dimasukkan dalam tabel 4 akan dilakukan normalisasi bobot dengan menggunakan nilai R-maks yang didapatkan dari nilai terbesar pada nilai alternatif terbesar. Normalisai nilai alternative kriteria dilakukan dengan membagi nilai kriteria dengan  nilai  R-max  yang  telah  diperoleh  untuk  masing-masing  kriteria.  Setelah  didapatkan  nilai  normalisasi  maka perhitungan dapat dilanjutkan untuk memproses perhitungan SAW dengan mengalikan nilai normalisasi per kriteria per alternative dengan bobot kriteria yang telah dihitung sebelumnya dengan meggunakan AHP. Tahapan akhir dari metode SAW adalah perhitungan hasil dari total penilaian rekomendasi kelas IPA dan kelas IPS pada masing-masing Alternatif dengan menambahkan nilai hasil yang didapatkan dengan mengabungkan nilai-nilai kriteria sesuai dengan kelas yang telah disepakati pada tabel 2. Hasil perhitungan untuk masing-masing alternatif dapat dilihat pada bagian akhir tabel 4

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 4. Perhitungan Manual dengan metode SAW Alternatif SPI NI MI BI AR SI IQ Data Nilai Alternatif A1 50 80 60 40 30 40 128 A2 98 5 60 70 90 3 126 A3 30 3 60 30 50 99 116 A4 80 30 50 95 70 3 113 A5 70 30 60 80 20 40 109 A6 99 30 40 70 50 10 104 A7 30 30 70 60 80 5 100 A8 98 5 80 80 50 3 100 A9 99 30 70 90 30 1 100 A10 90 30 50 70 30 30 98 R-Max : 99 80 80 95 90 99 128
Normalisasi Alternatif A1 0.50 1.00 0.75 0.42 0.33 0.40 1.00 A2 0.99 0.06 0.75 0.74 1.00 0.03 0.98 A3 0.30 0.04 0.75 0.37 0.56 1.00 0.91 A4 0.81 0.37 0.62 1.00 0.78 0.03 0.88 A5 0.71 0.37 0.75 0.84 0.22 0.40 0.85 A6 1.00 0.37 0.50 0.74 0.56 0.10 0.81 A7 0.30 0.37 0.87 0.63 0.89 0.05 0.78 A8 0.99 0.06 1.00 0.84 0.56 0.03 0.78 A9 1.00 0.37 0.87 0.95 0.33 0.01 0.78 A10 0.91 0.37 0.62 0.74 0.33 0.30 0.77 Bobot : 0.52 0.20 0.20 0.20 0.20 0.52 0.08 Perkalian Alternatif dengan Bobot A1 0.26 0.20 0.15 0.09 0.07 0.21 0.08 A2 0.51 0.01 0.15 0.15 0.20 0.02 0.08 A3 0.16 0.01 0.15 0.06 0.11 0.52 0.08 A4 0.42 0.08 0.13 0.20 0.16 0.02 0.07 A5 0.37 0.08 0.15 0.17 0.05 0.21 0.07 A6 0.52 0.08 0.10 0.15 0.11 0.05 0.07 A7 0.16 0.08 0.18 0.13 0.18 0.03 0.07 A8 0.51 0.01 0.20 0.17 0.11 0.02 0.07 A9 0.52 0.08 0.18 0.19 0.07 0.01 0.07 A10 0.48 0.08 0.13 0.15 0.07 0.16 0.06 Hasil dari Total Penilaian rekomendasi kelas IPA dan kelas IPS pada masing-masing Alternatif Alternatif Total IPA Total IPS A1 0.64 0.49 A2 0.26 0.94 A3 0.75 0.40 A4 0.29 0.85 A5 0.50 0.65 A6 0.29 0.84 A7 0.34 0.52 A8 0.29 0.86 A9 0.32 0.84 A10 0.42 0.75

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Pada tabel 4 diketahui bahwa total penilaian alternatif pada kriteria-kriteria kelas IPA dan IPS belum diurutkan secara sesuai dengan peringkat. Pengurutan rangking terbaik ke paling rendah pada masing-masing kelas IPA maupun ditampilkan  pada  tabel  5.  Dilihat  pada  tabel  5  bahwa  yang  menempati  tingkat  terbaik  pada  rekomendasi  kelas  IPA adalah  alternatif  A3,  A1  dan  A5,  sedangkan  rekomendasi  penjurusan  kelas  IPS  diberikan  pada  nilai  terbaik  yang diperoleh oleh alternatif A2, A8 dan A4.
Tabel 5. Pengurutan Nilai Kriteria IPA & IPS pada rekomendasi penjurusan SMA Negeri 3 Selong
Urutan Total IPA Alternatif pada Rekomendasi IPA Total IPS Alternatif pada Rekomendasi IPS 1 0.75 A3 0.94 A2 2 0.64 A1 0.86 A8 3 0.50 A5 0.85 A4 4 0.42 A10 0.84 A6 5 0.34 A7 0.84 A9 6 0.32 A9 0.75 A10 7 0.29 A6 0.65 A5 8 0.29 A8 0.52 A7 9 0.29 A4 0.49 A1 10 0.26 A2 0.40 A3
Hasil dari sistem informasi penjurusan ini akan digunakan sebagai rekomendasi penjurusan pada SMA Negeri 3 Selong.  Badan  Konseling  bersama  sekolah  akan  menggunakan  informasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  untuk memberikan bimbingan keputusan kepada siswa terkait penjurusan yang akan dipilih oleh siswa. Hasil dari sistem akan memprioritaskan kelas IPA dimana nilai akumulasi dari siswa lebih kecil namun diminati oleh siswa untuk masuk ke dalam  jurusan  ini.  Jumlah  ketersediaan  kelas  IPA  adalah  80  kursi  sehingga  selama  kuota  ketersediaan  kursi  tersebut belum terpenuhi maka siswa diperbolehkan untuk masuk ke kelas IPA. Namun, jika siswa menginginkan masuk pada kelas  IPS  maka  Badan  Konseling  sebagai  pembimbing  penjurusan  dalam  memberikan  bimbingan  dan  dukungan terhadap  pilihan  siswa  bersangkutan.  Siswa  tetap  berhak  menentukan  penjurusan  yang  diminati  namun  dibawah bimbingan dan pengawasan guru, pembimbing konseling dan juga kepala sekolah SMA Negeri 3 Selong.

## 3.4. Implementasi Sistem
Gambar 4. Hasil Pembobotan metode AHP pada Aplikasi
Tahapan  ini pengkodingan  rancangan  dilakukan untuk  menyajikan hasil  perencanaan  analisis  dan  perancangan sistem  informasi.  Penjurusan  SMA  Negeri  3  Selong  yang  pada  awalnya  direncanakan  dengan  menggunakan  metode AHP dan SAW. Gambar 4, Gambar 5, Gambar 6 dan Gambar 7 menjelaskan hasil dari pengkodingan yang dilaksanakan berbasis website dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Gambar 4 memperlihatkan perhitungan Pembobotan AHP yang menggunakan aplikasi. Pada Gambar 4 diperlihatkan nilai CI dan CR yang sebelumnya dengan persamaaan (1) dan persamaan (2). Nilai CR yang dihasilkan sesuai dengan syarat ketidak-konsistensi sehingga dapat dilanjutkan  ke  tahapan  perhitungan  nilai  kriteria  pada  alternatif.  Gambar  5  menampilkan  halaman  pengintputan  data kriteria alternatif pada sistem informasi penjurusan di SMA Negeri 3 Selong. Pada Gambar 5 tampilan ini ditampilkan pada  akses  user  admin  yang  akan  menginput  data  tersebut.  Nilai  dapat  ditambahkan  dan  dihapus  dan  juga  dapat dimodifikasi.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 5. Halaman Input Data Kriteria Alternatif
Gambar 6. Hasil Rekomendasi Penjurusan Kelas IPA
Gambar 1. Hasil Rekomendasi Penjurusan Kelas IPS
Bagian  selanjutnya  pada  Gambar  6  dan  Gambar  7  terkait  dengan  hasil  rekomendasi  penjurusan  kelas  IPA  dan kelas IPS. Hasil rekomendasi dihasilkan dari perhitungan metode SAW dengan perankingan hasil dari penjurusan IPA dan  IPS.  Pada  Gambar  6  menjelaskan  Hasil  Rekomendasi  Penjurusan  Kelas  IPA  dan  Gambar  7  menjelaskan  Hasil Rekomendasi Penjurusan Kelas IPS. Gambar 6 ditampilkan daftar nama-nama siswa yang direkomendasikan pada kelas IPA,  pada  halaman  tersebut  nama  Muayyad  Fauri,  Indriya  Fitriani  dan  Novita  Mariana  Fitri  menjadi  perangkingan pertama  dari  siswa-siswa  yang  direkomendasikan  ke  kelas  IPA.  Gambar  7  menjelaskan  terkait  Hasil  Rekomendasi Penjurusan kelas IPS. Dari Gambar 7 tersebut dapat dilihat daftar siswa-siswa yang direkomendasikan masuk ke dalam kelas  IPS.  Daftar  nama  siswa  teratas  yang  direkomendasikan  antara  lain:  Abdurrahman,  Nur  Ayu  Astuti  dan  Desi Wahyuni Nurmaya.

## 3.5. Pengujian Sistem
Tahapan ini dilakukan untuk melihat apakah sistem berjalan sesuai yang direncanakan. Pengujian yang dilakukan terdiri  dari  dua  jenis  pengujian.  Pengujian Blackbox yang dapat  dilihat  pada  tabel 6.  Skenario  pengujian  dapat  dilihat

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
pada  tabel  6  dimana  skenario  terdiri  dari  10  (sepuluh)  skenario  dengan  hasil  sesuai  dengan  harapan  peneliti  pada pengujian.  Pengujian  kedua  pada  tabel  7  merupakan  pengujian  pengguna,  dimana  terdiri  dari  3  poin  pertanyaan  pada kusioner.
Tabel 6. Skenario Pengujian Blackbox ID- Pengujian Skenario Pengujian Kasus Pengujian Hasil Pengujian Hasil A001 Menu Login Admin dapat Digunakan untuk Masuk ke Dalam Sistem dan Admin dapat Keluar dari Login Sistem Klik “Login” dan “Logout” Menu Login Admin dapat Digunakan untuk Masuk ke Dalam Sistem dan Admin dapat Keluar dari Login Sistem dapat dilaksanakan dengan baik serta tanpa kesalahan Sesuai A002 Menu Kriteria Dapat Dimasukkan dan Dihapus Klik Tombol “Tambah” dan/ atau “Hapus” Proses Input Kriteria dapat dilaksanakan dengan baik dan proses hapus kriteria dapat dilaksanakan dengan baik serta tidak ada kesalahan Sesuai A003 Menu Data Alternatif Dapat Dimasukkan dan Dihapus Klik Tombol “Tambah” dan/ atau “Hapus” Proses Input Data Alternatif dapat dilaksanakan dengan baik dan proses hapus kriteria dapat dilaksanakan dengan baik serta tidak ada kesalahan Sesuai A004 Proses Normalisasi Data Kriteria Alternatif berjalan lancar dan menghasilkan normalisasi Klik Tombol “Proses Normalisasi” Proses normalisasi berjalan dengan baik dan hasil normalisasi berhasil ditampilkan dan tidak ada kesalahan Sesuai A005 Proses Perhitungan Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR) dapat dilaksanakan Hasil Perhitungan CI dan CR tampil pada halaman normalisasi Proses Perhitungan Consistency Index (CI)
dan Consistency Ratio (CR) dapat dilaksanakan dengan baik dan tampil pada Halaman Normalisasi Bobot Kriteria Sesuai A006 Menghapus hasil normalisasi yang telah dihasilkan dilaksanakan dengan lancar Klik Tombol “Hapus” Hasil Normalisasi Data berhasil di hapus dan tidak ada kesalahan Sesuai A007 Proses Perkalian Bobot Penjurusan dengan Data Alternatif dapat dilaksanakan dengan lancar Klik tombol “proses” Data berhasil dilaksanakan dan hasil ditampilkan serta tidak ada kesalahan Sesuai A008 Informasi Daftar siswa- Siswa yang Direkomendasikan pada kelas IPA ditampilkan Klik tombol “Rekomenda si kelas IPA” Informasi Daftar siswa-Siswa yang Direkomendasikan pada kelas IPA ditampilkan dengan baik dan tidak ada kesalahan Sesuai A009 Informasi Daftar siswa- Siswa yang Direkomendasikan pada kelas IPS ditampilkan Klik tombol “Rekomenda si kelas IPS” Informasi Daftar siswa-Siswa yang Direkomendasikan pada kelas IPS ditampilkan dengan baik dan tidak ada kesalahan A010 Menghasilkan dan Menetak Laporan Klik tombol “Proses” dan “Cetak” Menghasilkan Laporan dan Menetak Laporan dengan baik dan tanpa kesalahan Sesuai
Pengujian blackbox pada  tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  hasil  dari  pengujian  berjalan  dengan  lancar  dan  sesuai dengan  skenario  yang  telah  direncanakan.  Tabel  7  yang  menampilkan  3  poin  pertanyaan  kuisioner  terkait  dengan kemudahan  sistem  yang  dibangun,  kesesuaian  kebutuhan  pengguna  dengan  sistem  yang  dibangun  dan  apakah  sistem membantu pengguna dalam melaksanakan tujuan yaitu membantu proses pendukung keputusan penjurusan pada SMA Negeri 3 Selong. Pengujian dilakukan kepada pihak admin dan kepala Badan konseling pada SMA Negeri 3 Selong.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 7. Hasil Tabulasi Pengujian Pengguna ( User ) No. Pertanyaan Jumlah Jawaban STS TS N S SS 1 Sistem yang dibangun mudah digunakan dalam membantu admin untuk melakukan proses pendukung keputusan penjurusan pada SMAN 2 Selong? 0 0 0 2 0 2 Apakah sistem yang dibangun sesuai dengan kebutuhan pada proses pendukung keputusan penjurusan pada SMAN 2 Selong? 0 0 0 0 2 3 Apakah sistem ini dapat membantu dalam proses pendukung keputusan penjurusan pada SMAN 2 Selong? 0 0 0 2 0 Keterangan:
STS = Sangat Tidak Setuju
TS  = Tidak Setuju
N  = Netral S = Setuju SS  = Sangat Setuju
Y = ∑ jr (p×q) × 100% (5) Keterangan:
Y = nilai presentase ∑ jr
= total seluruh jawaban responden
p = jumlah responden
q = jumlah pertanyaan
Perhitungan  Nilai  Presentase  Hasil  Seluruh  Jawaban  Respondensi  Pengujian  Pengguna  dengan  menggunakan persamaan (5) adalah sebagai berikut:
𝑌 𝑆𝑇𝑆 = 0 (2×3) × 100%      = 0 6 × 100%    = 0 × 100%       =   0.00%
𝑌 𝑇𝑆 = 0 (2×3) × 100%       = 0 6 × 100%    = 0 × 100%       =    0.00%
𝑌 𝑁 = 0 (2×3) × 100%      = 0 6 × 100%    = 0 × 100%        =    0.00%
𝑌 𝑆 = 4 (2×3) × 100%        = 4 6 × 100%   = 0.75 × 100%  =  66.64%
𝑌 𝑆𝑆 = 2 (2×3) × 100%       = 2 6 × 100%   = 0.25 × 100%  =  33.33%
Perhitungan  Nilai  Presentase  Hasil  Respondensi  Pengujian  Pengguna  Jawaban  Pertanyaan  Poin  (3)  Tabel  14  sesuai Tujuan Penelitian dengan menggunakan persamaan (5) adalah sebagai berikut:
𝑌 𝑆𝑇𝑆 = 0 (2×1) × 100%      = 0 8 × 100%    = 0.00 × 100% =      0.00%
𝑌 𝑇𝑆 = 0 (2×1) × 100%       = 0 8 × 100%    = 0.00 × 100% =      0.00%
𝑌 𝑁 = 0 (2×1) × 100%      = 0 8 × 100%    = 0.00 × 100%  =      0.00%
𝑌 𝑆 = 2 (2×1) × 100%        = 6 8 × 100%   = 1.00 × 100%  = 100.00%
𝑌 𝑆𝑆 = 0 (2×1) × 100%       = 2 8 × 100%   = 0.00 × 100%  =      0.00%
Hasil  dari  kuisioner  diolah  kembali  dengan  menggunakan  persamaaan  (5).  Hasil  pengujian  pengguna  terhadap tujuan penelitian dengan presepsi pengguna yaitu bahwa 75% pengguna menyatakan setuju bahwa sistem telah sesuai dengan yang telah dirancang Sedangkan presentase hasil respondensi penggujian pengguna jawaban pertanyaan terkait tujuan  sistem  yang  dapat  membantu  dalam  menentukan  Penjurusan  siswa  baru  pada  SMA  Negeri  3  Selong menghasilkan nilai bahwa 100% responden menyatakan setuju terhadap tujuan tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat ditarik dari penelitian ini adalah bahwa  Sistem Pendukung Keputusan telah berhasil dirancang dan  diimplementasikan  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  yang  telah  dianalisa  pada  tahap  sebelumnya.  Hasil  ini

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
didapatkan dari pengujian blackbox yang dilakukan bahwa seluruh menu yang telah bangun pada aplikasi dapat berjalan sesuai dengan perancangan; dan sistem yang dibangun yang bertujuan membantu dalam menentukan Penjurusan siswa baru pada SMA Negeri 3 Selong menghasilkan hasil pengujian sebear 100% responden menyatakan setuju atas tujuan tersebut. Saran  untuk  pengembangan  aplikasi  sistem  selanjutnya,  peneliti  menyarankan  beberapa  hal  yang dapat dikembangkan dari sistem yang dibuat. Berikut beberapa hal yang disarankanAdalah pengembangan sistem dalam versi android dan selanjutnya agar interface lebih user friendly lagi agar dapat digunakan lebih mudah oleh pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. Pristiwanti, B. Badariah, S. Hidayat, and R. S. Dewi, “Pengertian Pendidikan,” J. Pendidik. dan Konseling , vol. 4, no. 6, pp. 1707–1715, 2022.
[2]  Astalini,  D. A.  Kurniawan,  R.  Perdana,  and  H.  Pathoni,  “Identifikasi  Sikap  Peserta  Didik  terhadap  Mata  Pelajaran  Fisika  di Sekolah Menengah Atas Negeri 5 Kota Jambi,” UPEJ Unnes Phys. Educ. J. , vol. 8, no. 1, pp. 34–43, 2019, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/upej/article/view/29510.
[3]  S.  Wahyuni  Nengsih,  I. Alfian,  D. Aji,  and  S. Anwar,  “ANALISIS  PENGELOMPOKAN  PENENTUAN  JURUSAN  SISWA SMA  MENGGUNAKAN  METODE  K-MEANS  CLUSTERING,” Saeful  Anwar  J.  Ilm.  Betrik ,  vol.  12,  no.  03,  pp.  242–248, 2021.
[4]  Y.  S.  Eirlangga  and A.  E.  Syaputra,  “Klasifikasi  Penjurusan  pada  Sekolah  Menengah Atas  (SMA)  dengan  Metode Algoritma C4.5,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 3, pp. 160–165, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i3.235.
[5]  Syahrudin  and  S.  Yunita,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kost  Menggunakan  Metode  Simple  Addtive Weighting  (SAW)  Kotawaringin  Timur,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  84–87,  2021,  [Online]. Available: https://djournals.com/klik.
[6]  Hamsiah, “Analytical Hierarchy Process ( AHP ) sebagai Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Dosen,” Explor.  J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, 2023.
[7]  H.  Nurrahmi  and  B.  Misbahuddin,  “Perbandingan  Metode  SAW  (Simple Additive  Weighting)  Dan AHP  (Analytic  Hierarchy Process)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik,” Sainstech  J.  Penelit.  dan  Pengkaj.  Sains  dan Teknol. , vol. 29, no. 1, pp. 65–69, 2019, doi: 10.37277/stch.v29i1.322.
[8]  M. I. H. Saputra and N. Nugraha, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus: Penentuan Internet Service Provider Di Lingkungan Jaringan Rumah),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 3, pp. 199–212, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i3.3422.
[9]  D. Sarwono, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Subsidi RASTRA dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Emit. J. Tek. Elektro , vol. 20, no. 1, pp. 40–46, 2019, doi: 10.23917/emitor.v20i1.8480.
[10] A.  Syafrianto,  “Penerapan Algoritma AHP  dan  SAW dalam  Pemilihan  Penginapan  di Yogyakarta,” J.  Ilm.  Dasi    Data  Manaj. dan Teknol. Inf. , vol. 17, no. 4, pp. 7–12, 2016.
[11]  P.  Diah,  S.  Dewi,  and  S.  Suryati,  “Penerapan  Metode AHP  dan  SAW  untuk  Penentuan  Kenaikan  Jabatan  Karyawan,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 60–73, 2018, doi: 10.35957/jatisi.v5i1.130.
[12] G. S. Mahendra and K. Y. E. Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.49-56.
[13] H. Hasugian and E. Putra, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Pegawai Terbaik Dengan Metode AHP Dan SAW Pada PT. Sukma Jaya Mandiri,” Telemat. Mkom , vol. 9, no. 3, pp. 102–107, 2017.
[14] A. Lisdiyanto, “Sistem Penilaian Kinerja Tridharma Dosen Menggunakan SAW,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 5, no. 1, pp. 69–72, 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i1.760.
[15] F.  Atmajayanti,  A.  Qashlim,  and  Burhanuddin,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penerimaan  Bantuan  Rumah  Layak  Huni Menggunakan  Metode  Ahp  Saw,”  in Journal  Peqguruang:  Conference  Series  (JPQS) ,  2021,  vol.  3,  no.  1,  p.  115,  doi: 10.35329/jp.v3i1.1117.
[16] P.  Septiana,  “Penerapan  Metode AHP  Dan  SAW  Pada  Rekomendasi  Rumah  Kost  Mahasiswa  (Studi  Kasus :  STMIK  Dharma Wacana Metro),” Cybersp. J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, p. 71, 2023, doi: 10.22373/cj.v7i1.16840.
[17] W.  Yahyan  and  M.  I.  A.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Benih  Padi  Unggul  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  AHP,” Menara Ilmu , vol. 8, no. 11, pp. 110–123, 2019, [Online].  Available: http://jurnal.umsb.ac.id/index.php/menarailmu/article/view/1653.
[18] D.  Romadona,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kepala  Sekolah  Terbaik  Tingkat  Kabupaten  Labuahan Batu Utara Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (Ahp) (Studi Kasus Dinas Pendidikan Aek Natas),” vol. 7, no. 1, pp. 29–31, 2019.
[19] Dahriansah, A.  Nata,  and  I.  R.  Harahap,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  Pada Aliyah Aras  Kabu Agung Tanjungbalai Menggunakan Metode AHP,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 3, no. 1, pp. 86–95, 2020, doi: 10.53513/jsk.v3i1.199.
[20] M. Gusvarizon, P. T. S. Ningsih, and A. D. Prasetyo, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik dengan Metode Analytical Hierarchy Process pada PT Hyper Mega Shipping,” J. Teknol. Inform. dan Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 416–430, 2022, doi: 10.37012/jtik.v8i2.1311.
[21] R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid  19  menggunakan  Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 2, pp. 1–8, 2021.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 71-84 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[22] M.  G.  Resmi  and  D.  Irmayanti, “Metode  Simple Additive Weighting  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Tempat Kuliner  Di  Kabupaten  Purwakarta,” PIKSEL    Penelit.  Ilmu  Komput.  Sist.  Embed.  Log. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  23–32,  2019,  doi: 10.33558/piksel.v7i1.1661.
[23] N.  Fitrianti,  P.  Prajoko,  and  L.  Lelah,  “PENENTUAN  PEMBUKAAN  CABANG  BARU  TOKO  SINAR  RIZKY MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ),” J. Ilm. Komput. Graf. , vol. 16, no. 1, pp. 1–10, 2023.
[24] E. Listiyan and E. R. Subhiyakto, “Rancang Bangun Sistem Inventory Gudang Menggunakan Metode Waterfall Studi Kasus Di CV. Aqualux Duspha Abadi Kudus Jawa Tengah,” KONSTELASI Konvergensi  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1, no. 1,  pp. 74–82, 2021, doi: 10.24002/konstelasi.v1i1.4272.