## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PESERTA DIDIK BARU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Steven Wijaya 1 ,Deny Martha 2 ,Amroni 3
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer  CIC Cirebon Jawa Barat Indonesia Jl.Kesambi 202, Kota Cirebon, Jawa Barat.Tlp : (0231)220250. E-mail : stevenwijaya688@gmail.com, deny.martha@cic.ac.id

## Abstrak
PPA adalah pusat pengembagan anak yang bertujuan untuk membantu keluarga prasejahtra atau keluarga tidak mampu yang membutuhkan bantuan secara holistik Holistik  dapat  di  artikan  bantuan  secara  menyeluruh  untuk  memampukan  anak  untuk  sehat  secara fisik,mental,  dan  menjadi  dewasa  dalam  dimensi  rohani.  Bantuan  yang  diberikan  berupa  pendidikan, budipekerti,  pengecekan  kesehatan,  dan  pendidikan  rohani.  Anak  yang  di  berikan  bantuan  yaitu  kepada anak berusia 3-9 tahun, keluarga prasejahtra, tiga anak dalam 1 rumah/1 keluarga, jarak rumah 1km jalan kaki  30menit.  Didalam  proses  seleksi  pendaftaran  anak  didik  baru,  dengan  batas  kuota  yang  minim banyaknya  anak  yang  kurang  mampu  ingin  mendaftar  sering  kali  dapat  menyulitkan  pihak  PPA  dalam memilih  calon-calon  anak  didik  baru  yang  akan  diterima.  Agar  proses  seleksi  anak  peserta  didik  baru dapat tepat sasaran  maka diperlukan  sebuah  sistem pendukung keputusan dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering  dikenal  dengan istilah metode penjumlahan terbobot.
Konsep  dasar  dari  metode simple  additive  weighting (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  dari  semua  atribut.  Metode  simple  additive  weighting (SAW)  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif  yang ada.  Dengan adanya  Sistem pendukung keputusan untuk  seleksi  penerimaan  anak  didik  baru  di  pusat  pengembangan  anak  masa  depan  cemerlang  cirebon akan membantu mengatasi masalah seleksi pendaftaran anak didik baru dan sistem pendukung keputusan ini  akan  dikembangkan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  ( Hypertext  Processor  File ), serta database MySQL sebagai database server.
Kata  Kunci  : Sistem  Pendukung  Keputusan,  Seleksi  Penerimaan  Anak  Didik  Baru, Simple  Additive Weighting (SAW).

## Abstract
PPA is developing a children's center that aims to help families prasejahtra or disadvantaged families who need assistance holisticallyHolistic could mean overall assistance to enable children to be healthy  physically,  mentally,  and  mature  in  the  spiritual  dimension.  Assistance  provided  in  the  form  of education,  budipekerti,  health  checks,  and  spiritual  education.  Children  who  are  given  the  help  that children  aged  3-9  years,  the  family  prasejahtra,  three  children  in  one  house  /  one  family  house  1km walking  distance  30min.In  the  selection  process  of  registration  of  new  students,  with  a  minimum  quota limits the number of children who are less mamapu want to sign up can often be difficult for the PPA in selecting candidates for new students will be accepted. The selection process of children new learners to precisely  target  will  require  a  decision  support  system  using  Simple  Additive  weighting  method  (SAW). Simple Additive weighting method (SAW) is often known as a weighted summation method.
The basic concept of using simple additive weighting (SAW) is looking for a weighted sum of the performance  rating of all the attributes of each alternative. Using simple additive  weighting  (SAW) normalization process requires a decision matrix (X) to a scale that can be compared with all the ratings of  existing  alternatives.  With  the  decision  support  system  for  the  selection  of  a  child's  acceptance  new students  at  the  center  of  child  development  brightest  future  Cirebon  will  help  overcome  the  problem  of selection  enrollment  for  new  students  and  decision  support  system  will  be  developed  using  the programming  language  PHP  (Hypertext  Processor  Files),  as  well  as  the  MySQL  database  as  database server.
Keywords: Decision  Support  Systems,  Admission  Selection  Learners  New,  Simple  Additive  Weighting (SAW).

## 1. Pendahuluan
PPA  adalah  Pusat  Pengembangan  Anak  yang  didirikan  oleh  sebuah  yayasan  yang  bernama Commpation  yang  berdiri  di  bagian  belahan  dunia  yaitu  di  Bangladesh,  India,  Filipina,  Sri  Lanka, Thailand  dan  Indonesia.  Di  Indonesia  sendiri  Compassion  berkantor  di  Manado  dan  Bandung. Compassion  Indonesia  berdiri  sejak  tahun  1968.  Awal  mula  sejarah  terbentuknya  Compassion Internasional  yaitu  pada  tahun  1952,  Everett  Swanson  tergerak  oleh  keadaan  anak-anak  yatim  piatu korban  Perang  Korea,  beliau  mengadakan  sebuah  program  di  mana  orang-orang  yang  memiliki  belas kasih dapat menyediakan makanan, tempat perlidungan, pendidikan, pelayanan kesehatan, serta pelatihan khusus bagi anak-anak yatim piatu tersebut. Program itu menjadi tonggak berdirinya organisasi yang kini disebut Compassion.
PPA bila dijabarkan memiliki pengertian dari kata “pengembangan” yaitu persamaan arti dengan “pertumbuhan”, “Pertumbuhan” mengandung arti “dinamis” atau bergerak kearah yang positif.
Tujuan  dari  pada  PPA  secara  Holistik  yaitu  memampukan  anak  untuk  sehat  secara  fisik,  mental  dan menjadi  dewasa  dalam  dimensi  Rohani.  Tidak  melupakan  juga  pentingnya  peran  keluarga  dalam mendidik anak – anak serta membantu mewujudkan pengembangan anak yang holistik, karena dalam hal ini anak juga masih dalam pengasuhan orang tua.
Didalam usaha membantu keluarga prasejahtra dan menurunkan angka kemiskinan di Indonesia salah  satunya  di  kota  Cirebon  Ibu  Anin  selaku  pimpinan  Koordinator  Pusat  Pengembangan  Anak  418 Masa Depan Cemerlang Cirebon, melakukan upaya antara lain menerapkan bantuan secara Holistik atau menyeluruh.  Bantuan  secara  Holistik  meliputi  kerohanian,  ekonomi,  karakter,  dan  fisik.  Dalam  segi pendaftaran anak didik  baru, banyaknya anak  yang  mendaftar sering kali dapat  menyulitkan pihak  PPA dalam  memilih  calon-calon  anak  didik  baru  yang  akan  diterima  mengingat  banyaknya  kriteria  yang diperhitungkan untuk dapat masuk ke PPA, kriteria tersebut dibagi dalam berbagai aspek yaitu :
1. Usia anak 3-9 tahun
2. Keluarga Prasejahtra
3. Tiga anak dalam 1 rumah/1 keluarga.
4. Jarak Rumah 1km jalan kaki 30mnt
Proses  penyeleksian  tersebut  menggunakan  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  sering juga Dengan adanya Masalah di atas maka untuk menentukan anak didik baru berdasarkan kriteria di atas masih  menimbulkan  banyak  masalah  yang  dapat  menjadi  hambatan  dalam  menetukan  anak  didik  baru, maka  penyusun  membuat  penelitian  dengan    Aplikasi  yang  berjudul “Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi Peserta Didik Baru Mengunakan Metode Simple Additive Weighting ” .

## 1.1. Identifikasi Masalah
a. Belum diterapkannya sistem pendukung keputusan berkenan dengan penentuan penerimaan anak didik baru secara terkomputerisasi.
b. Bagaimana membangun sistem pendukung keputusan untuk seleksi penerimaan anak didik baru dengan menggunakan metode SAW.
c. Bagaimana  mengambil  keputusan  dari  anak  didik  baru  yang  akan  diseleksi  dengan  cara  yang obyektif, tidak memihak, dan transparan dalam pengambilan keputusan.
d. Didalam proses seleksi pendaftaran anak didik baru, dengan batas kuota yang minim banyaknya anak  yang  kurang  mampu  ingin  mendaftar  sering  kali  dapat  menyulitkan  pihak  PPA  dalam memilih calon-calon anak didik baru yang akan diterima.
.
1.2. Tujuan Penelitian
a. Mempercepat  dan  mempermudah  dalam  menentukan  keputusan  pemilihan  anak  didik  baru  di PPA-418 MDC Cirebon.
b. Membuat sistem pendukung keputusan untuk seleksi anak didik baru di PPA-418 MDC Cirebon.
c. Membantu  PPA  untuk  dapat  memilih  anak  didik  baru  dengan  tepat  dan  benar-benar membutuhkan bantuan.
2. Landasan Teori
2.1. Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System ) Sistem  pendukung  keputusan  ialah  proses  pengambilan  keputusan  dibantu  menggunakan  komputer untuk  membantu  pengambil  keputusan  dengan  menggunakan  beberapa  data  dan  model  tertentu  untuk menyelesaikan beberapa masalah yang tidak terstruktur.
Keberadaan SPK pada perusahaan atau organisasi bukan untuk menggantikan tugas-tugas pengambil keputusan, tetapi merupakan sarana yang membantu bagi mereka dalam pengambilan keputusan. Dengan menggunakan  data-data  yang  diolah  menjadi  informasi  untuk  mengambil  keputusan  dari  masalah- masalah semi-terstruktur. Dalam implementasi SPK, hasil dari keputusan-keputusan dari sistem bukanlah hal yang menjadi patokan, pengambilan keputusan tetap berada pada pengambil keputusan. Sistem hanya menghasilkan  keluaran  yang  mengkalkulasi  data-data  sebagaimana  pertimbangan  seorang  pengambil keputusan. Sehingga kerja pengambil keputusan dalam mempertimbangkan keputusan dapat dimudahkan (Kosasi, 2002).
2.2. Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode Simple  Additive  Weighting adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari kenerja  pada  setiap  alternative  pada  setiap  atribut.  Metode Simple  Additive  Weighting disarankan menyelesaikan penyelesaian dalam sistem pengambilan keputusan multi proses. Metode Simple Additive Weighting merupakan  metode  yang  banyak  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  yang  memiliki banyak atribut. (Kusumadewi, 2006) Metode Simple  Additive  Weighting membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan    (X)  ke  suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Menurut Nurdin Bahtiar (2012: 56) formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut :
jika i adalah atribut keuntungan ( benefit ) jika j adalah atribut biaya ( cost ) Dimana dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj : i = 1, 2,…. m dan j = 1,2,..., n . Keterangan Max Xij = Nilai terbesar dari setiap Kriteria i . Min Xij = Nilai terkecil dari setiap Kreteria i .
Xij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap Kreteria Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik

## Gambar 1.Contoh Rumus Menentukan Nilai Preferensi (Vi)
Nilai Preferensi untuk setiap alternatif (V1) diberikan rumus sebagai berikut : Keterangan V i = Rangking untuk setiap alternatif Wj = Nilai bobot rangking  (dari setiap kreteria) rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi. Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A 1 lebih terpilih.
Keunggulan  dari  metode Simple  Additive  Weighting dibandingkan  dengan  metode  sistem  pendukung keputusan  yang  lain  terletak  pada  kemampuannya  dalam  melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat  karena didasarkan pada nilai kreteria dan bobot tingkat kepentingan yang dibutuhkan. Dalam metode SAW juga dapat  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada  kemudian  dilakukan  proses perangkingan  yang  jumlah  nilai  bobot  dari  semua  kreteria  dijumlahkan  setelah  menentukan  nilai  bobot dari  setiap  kreteria.  Intinya  bahwa  pada  metode  SAW  ini  menentukan  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria untuk menentukan alternatif optimal yaitu anak peserta didik yang terpilih yang akan masuk menjadi anak PPA.
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.    Metode  ini  merupakan  metode  yang  paling terkenal  dan  paling  banyak  digunakan  dalam  menghadapi  situasi Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM). MADM itu sendiri merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. (Kusumadewi, 2006)
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (Ai)sebagai solusi.
2.3. Aplikasi yang Digunakan 2.4.1 Personal Home Page (PHP)
PHP ( Hyper Text Preprocessor) adalah sebuah “ script pemrograman yang terletak dan dieksekusi di server yang berfungsi untuk menerima, mengolah dan menampilkan data dari dan ke sebuah server. Data yang diterima akan diolah di sebuah program database server (Anhar, 2010, p3).
2.4.2 Macromedia Dreamweaver Macromedia  dreaweaver  adalah tools HTML editor professional,  untuk  mendesain,  melakukan coding , dan pengembangan dari website , web page , dan web application . Tools ini memiliki fitur visual editing yang  memungkinkan user membuat  halaman  web  tanpa  harus  menulis  barisan  kode  HTML. Dreamweaver membantu dynamic database-backed web application dengan menggunakan bahasa server seperti ASP, ASP.NET, Coldfusion Markup language (CFML), JSP dan PHP (Rickyanto, 2002, p3)

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN
3.1 Analisa Sistem
Dalam  tahap  analisa  sistem  akan  ditentukan requirement (kebutuhan  -kebutuhan)  sistem, mengidentifikasi dan  mengevaluasi permasalahan permasalahan  yang terjadi untuk membangun “Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Seleksi  Penerimaan  Anak  didik  baru  di  Pusat  Pengembagan  Anak  –  418 Masa Depan Cemerlang Cirebon dengan Menggunakan Metode Simple Additve Weighting ”.

## 3.4.1 Analisa Masalah
Analisa  masalah  dilakukan  untuk  mendapatkan  gambaran  secara  lengkap  mengenai  permasalahan dalam mengelola penentuan anak didik baru di PPA – 418 MDC Cirebon. Pengalaman yang muncul pada saat  diadakannya  pembukaan  pendaftaran  yang  dilakukan  pada  tahun-tahun  sebelumnya  memberikan pelajaran  berguna  untuk  memperbaiki  keadaan  pelaksanaan  acara  selanjutnya  dengan  pelayanan  lebih baik lagi. Kritik dan saran yang diterima Staff PPA-418 MDC Cirebon untuk penerimaan anak didik baru di  PPA-418  MDC  Cirebon,  dapat  dijadikan  bahan  analisa  masalah  untuk  bahan  referensi  pemecah masalah  yang terjadi.  Masalah  yang timbul dapat dikategorikan kedalam  masalah sarana penunjang dan kesalahan manusia ( human error ). 1.4.2 Analisa Metode SAW
1.4.2.1 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Dalam pembuatan sistem ini menggunakan metode SAW, Adapun langkah-langkahnya adalah :
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci
Setiap  Tahun  PPA-418  MDC  Cirebon  membuka  pendaftaran    anak  didik  baru  yang  bertujuan untuk membantu keluarga prasejahtera.
Dalam  pendaftaran  tersebut  membutuhkan  persyaratan  atau  kriteria  yang  di  butuhkan  untuk dapat  bergabung  dengan  PPA,  Kriteria  tersebut  ada  empat  kriteria  yang  digunakan  untuk melakukan penilaian, yaitu:
Kriteria benefit :
a. C1 = Usia anak 3-9 tahun.
b. C2 = Keluarga Prasejahtera.
c. C3 = Tiga anak dalam 1 rumah/1keluarga.
d. C4 = Jarak Rumah 1km jalan kaki 30mnt.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
Ada tiga calon anak peserta didik baru yang menjadi kandidat (alternatif) untuk seleksi anak yang kurang mampu, yaitu:
a. A1 = Rendi
b. A2 = Ronal
c. A3 = Bagas
Tabel 1.Pembobotan Kriteria. ALTERNATIF KRITERIA C1 C2 C3 C4 Rendi 0,4 0,4 0,3 0,3 Ronal 0,2 0,2 0,3 0,1 Bagas 0,4 0,3 0,1 0,1
Pengambil keputusan memberikan bobot untuk setiap kriteria berdasarkan kriteria yang di haruskan sebagai berikut: Table 2. Tabel Kriteria No Kriteria Bobot Keterangan Nilai 1 Usia anak 3-9 tahun 40%(0,4) Sangat Baik 2 Keluarga Prasejahtera 30%(0,3) Baik 3 Tiga anak dalam 1 rumah/1 keluarga 20%(0,2) Cukup 4 Jarak Rumah 1km jalan kaki 30mnt 10%(0,1) Buruk Total 100%(1)
Bobot kriteria diatas dapat dijabarkan sebagai berikut : C1 = 40% (0,4); C2 = 30% (0,3); C3 = 20% (0,2); C4 = 10% (0,1); = 100%(1) Dari keterangan tabel-tabel di atas dalam menentukan pembobotan kriteria diperlukan petunjuk atau arahan dalam menentukan nilai bobot, Admin harus mengikuti panduan dalam menentukan pembobotan  kriteria  sebagai  arahan  dalam  menentukan  nilai  bobot  anak  dari  setiap  kriteria- kriteria yang ada.
Berikut adalah petunjuk dalam menentukan nilai bobot kriteria :
Table 3. Tabel Kriteria Berdasarkan Usia Kriteria Keterangan Usia Keterangan Nilai Usia anak 3-9 tahun 0 - 2 tahun Buruk 3 - 9 tahun Sangat Baik 2,8 – 2,9 tahun Baik 2,6 – 2,7 tahun Cukup 10 tahun ke atas Buruk Table 4 Tabel Kriteria Berdasarkan Keluarga Prasejahtera Kriteria Keterangan Penghasilan Orang Tua Keterangan Nilai Keluarga Prasejahtera (Pengangguran)/Rp.500.000-700.000 Sangat Baik Rp.700.000 - 1jt Baik
1jt – 1.500.000 Cukup 1.500.000 – 2jt Buruk Table 5 Tabel Kriteria Berdasarkan Batas Ketentuan Anak Kriteria Keterangan Jumlah Anak Keterangan Nilai Tiga anak dalam 1 rumah/1 keluarga 1 Anak Sangat Baik 2 Anak Baik 3 Anak Cukup 4 Anak Buruk Table 6 Tabel Kriteria Berdasarkan Jarak Rumah Anak Kriteria Keterangan Jarak Rumah Anak Keterangan Nilai Jarak Rumah 1km jalan kaki 30mnt 500m – 1km Sangat Baik 1km – 1,5km Baik 1,5 km – 2 km Cukup 2km -3km Buruk
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
Tabel pembobotan kriteria diubah ke dalam bentuk matriks.
Tabel 7 Data bentuk matriks ALTERNATIF KRITERIA C1 C2 C3 C4 A1 0,4 0,4 0,3 0,3 A2 0,2 0,2 0,3 0,1 A3 0,4 0,3 0,1 0,1 Tabel 8 Nilai Faktor Ternormalisasi ALTERNATIF KRITERIA C1 C2 C3 C4 A1 1 1 0,75 0,75 A2 0,5 0,5 0,75 0,25 A3 1 0,75 0,25 0,25

## 3.2 Perancangan Sistem

## 3.1.1 Use Case Diagram Sistem
Use Case Merupakan Diagram yang menggambarkan tentang sebuah interaksi antara satu aktor atau  lebih  dengan  aktor  lainnya  sesuai  pada  suatu  sistem.  dimana  use  case  ini  adalah  proses  terjadinya hubungan  antara  aktor  aktor  dan  menjadikan  sebuah  alur  dimana  terdiri  dari use  case ,  aktor,  sistem, assosiation, depedency , dan Generalization .
1. Use Case Diagram dengan Aktor Admin
uc Actors Admin Login Menu Admin Pilih Data Nilai Pilih Data Kriteria Pilih Data Anak Pilih Data Rengking Pilih Data Laporan Tambah Data Nilai Ubah Data Nilai Hapus Data Nilai Cari Data Nilai Tambah Data Kriteria Ubah Data Kriteria Hapus Data Kriteria Cari Data Kriteria Tambah Data Anak Ubah Data Anak Hapus Data Anak Cari Data Anak Tambah Data Rengking Ubah Data Rengking Hapus Data Rengking Cari Data Rengking Cetak Data Laporan Tentang Saya Tampil Data Nilai Tampil Data Kriteria Tampil Data Anak Tampil Data Rengking Tampil Data Laporan Tampil Informasi Petunjuk «extend» «extend» «extend» «include» «extend» «include» «extend» «extend» «extend» «include» «include» «extend» «include» «include» «extend» «include» «extend» «include» «extend» «include» «extend» «include» «extend» «extend» «extend» «extend» «include» «extend» «include» «extend» «include»
Gambar 2. Use Case Diagram Aktor Admin

## 2. Class Diagram
Class Diagram adalah sebuah class yang menggambarkan struktur dan penjelasan class , paket, dan objek serta hubungan satu sama lain seperti containment , pewarisan, asosiasi dan lain-lain. Class Diagram juga menjelaskan hubungan antar class dalam sebuah sistem yang sedang dibuat dan bagaimana caranya agar mereka saling berkolaborasi untuk mencapai sebuah tujuan.
class System Admin - i d_user: i nt - password: varchar - usernam e: varchar tbl_user «col umn» *PK i d_user: INT nam a_l engkap: VARCHAR(50) usernam e: YEAR(4) password: VARCHAR(50) «PK» + PK_tbl _user(INT ) M enu Admin + Kel ol a Data Anak(): varchar + Kel ol a Data Kri teri a(): varchar + Kel ol a Data Ni l ai (): varchar + Kel ol a Data Perangki ngan(): varchar Koneksi - *host: i nt Kelola Data Nilai - i d_ni l ai : i nt - j um _ni l ai : doubl e - ket_ni l ai : varchar + cari  data() + edi t data() + hapus data() + tam bah data() Kelola Data Kriteria - bobot_kri teri a: doubl e - i d_kri teri a: i nt - nam a_kri teri a: varchar - ti pe_kri teri a: varchar + cari  data() + edi t data() + hapus data() + tam bah data() Kelola Data Anak - agam a: varchar - al am at: varchar - foto: varchar - hasi l : doubl e - i d_anak: i nt - j eni s_kel am i n: enum ('L','P') - nam a_anak: varchar - nam a_ayah: varchar - nam a_i bu: varchar - no_anak: varchar - tem pat_l ahi r: varchar - tgl _l ahi r: date + cari  data() + edi t data() + hapus data() + tam bah data() Kelola Data Rengking - bobot_norm al i sasi : doubl e - i d_al ternati f: i nt - i d_kri teri a: i nt - ni l ai _norm al i sasi : doubl e - ni l ai _rengki ng: doubl e + edi t data() + hapus data() + tam bah data() tbl_kriteria «col umn» *PK i d_ni l ai : INT ket_ni l ai : VARCHAR(45) j um _ni l ai : DOUBLE bobot_kri teri a: DOUBLE PRECISION(0,2) «PK» + PK_tbl _ni l ai (INT ) tbl_rengking «col umn» *PK i d_kri teri a: INT *PK i d_al ternati f: INT ni l ai _rengki ng: DOUBLE ni l ai _norm al i sasi : DOUBLE bobot_norm al i sasi : DOUBLE + tam bah data() + edi t data() + hapus data() «PK» + PK_tbl _rengki ng(INT , INT ) tbl_data_anak «col umn» *PK i d_anak: INT no_anak: VARCHAR(50) nam a_anak: VARCHAR(255) al am at: VARCHAR(255) tem pat_l ahi r: VARCHAR(100) tgl _l ahi r: DAT E j eni s_kel am i n: ENUM agam a: VARCHAR(20) nam a_ayah: VARCHAR(100) nam a_i bu: VARCHAR(100) foto: VARCHAR(150) hasi l : DOUBLE + tam bah data() + edi t data() + hapus data() + cari  data() «PK» + PK_tbl _data_anak(INT ) tbl_nilai «col umn» i d_ni l ai : VARCHAR(11) ket_ni l ai : VARCHAR(45) j um _ni l ai : DOUBLE 1 1 1 1 1 1..* 1 1..* 1 1 1 1 1..* 1
Gambar 3. Class Diagram dengan Aktor Admin
3.3 Perancangan Sistem

## 3.6.1 Rancangan Tabel
Pada  Perancangan  Tabel  ini,  menjelaskan  tentang  Tabel-tabel  yang  di  butuhkan,  setiap  Tabel memiliki fungsinya masing-masing sebagai sarana untuk menyimpan data yang di butuhkan.
Tabel 3.14 tbl_user
Name Data Type Field Size Description id_user Int 11 Primary key nama_lengkap Varchar 255 Username Varchar 100 Password Varchar 100

## 4.1. Implemetasi User Interface
1. Form Login
Form  Login  merupakan  form  utama  yang  digunakan  Admin  untuk  masuk  ke  halaman  Menu Admin. Jika Penguna berhasil akan menampilkan form Menu Admin.
Gambar 4. Form Login .

## 2. Form Menu Admin
Form  Menu  Admin  di  dalam  form  menu  Admin  ini    terdapat  menu-menu  akses  dan  data informasi tentang sistem pendukung keputusan yang dapat di lihat pada halaman berikutnya :
Gambar 5. Form Menu Admin
3. Form Data Nilai
Form  Data  Nilai  merupakan  form  yang  digunakan  Admin  untuk  menginput,  edit,  hapus  data Nilai bobot dan keterangan Nilai untuk di tampilkan ke data Kriteria.
Gambar 6. Form Data Nilai.

## 4. Form Input Data Nilai
Form Input Data Nilai merupakan form data yang digunakan Admin untuk menginput data Nilai Bobot sesuai dengan kebijakan yang diambil oleh PPA-418 MDC Cirebon.
Gambar 7. Form Input Data Nilai.

## 5. Form Data Kriteria
Form Data Kriteria merupakan form yang digunakan Admin untuk menginput, edit, hapus data Kriteria dan tipe kriteria berdasarkan dengan  Nilai Bobot yang sudah ditentukan sebelumnya pada input Nilai yang di tampilkan ke data Kriteria yang dapat di lihat dihalaman berikutnya :
Gambar 8. Form Data Kriteria.

## 6. Form Input Data Kriteria
Form  Input  Data  Kriteria  merupakan  form  data  yang  digunakan  Admin  untuk  menginput  Data Kriteria berdasarkan tipe Kriteria dan Bobot Nilai yang sudah disesuaikan dengan kebijakan yang diambil oleh PPA-418 MDC Cirebon.
Gambar 9. Form Input Data Kriteria .

## 7. Form Data Anak
Form  Data  Anak  merupakan  form  data  yang  digunakan  Admin  untuk  menginput,  edit,  hapus data atau informasi dari seorang anak pendaftar yang ingin mendaftar diri ke PPA-418 MDC Cirebon.
Gambar 10. Form Data Anak .

## 8. Form Input Data Anak
Form  Input  Data  Anak  merupakan  form  data  yang  digunakan  Admin  untuk  menginput  Data Anak baru PPA-418 MDC Cirebon
Gambar 11. Form Input Data Anak

## 9. Form Data Rangking
Form Data Rangking merupakan form data yang digunakan Admin untuk menginput, edit, hapus Data Nilai Perangkingan Berdasarkan penilaian inputan dari data diri anak yang dimiliki.

## 10. Form Input Data Rangking
Form Input Data Rangking merupakan form data yang digunakan Admin untuk menginput Data Nilai  Anak  baru  dari  hasil  seleksi  kriteria  dapat  diberikan  penilaian  untuk  Anak  didik  baru  PPA-418 MDC Cirebon.
Gambar 13. Form Input Data Rangking .

## 11. Form Data Laporan
Form  Data  Laporan  merupakan  form  data  yang  digunakan  Admin  untuk  melihat  hasil perhitungan  Nilai  Bobot  berdasarkan  Kriteria  yang  dimiliki  Anak  peserta  didik  baru  dengan  nilai  yang diperoleh dan menghasilkan suatu Nilai Hasil Ahir ada sebuah Laporan Perangkingan.
Gambar 14. Form Data Laporan.

## 5.1 Kesimpulan
Dari hasil penyusunan laporan dan pembuatan Sistem Pendukung Keputusan ini, dapat di ambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Dengan  dibuatnya  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  dapat  membantu  PPA-418  MDC Cirebon  dalam  seleksi  pendaftaran  penerimaan  peserta  didik  baru  yang  masih  menggunakan  tulisan sekarang telah di ubah kedalam komputerisasi.
2. Dengan  dibuatanya  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  dapat  membantu  Admin/Staff mempersingkat waktu dengan memilih anak didik dengan tepat dan akurat.
3. Membantu meminimalisir dari pendaftaran yang berlebihan dari kuota yang diinginkan.

## 5.2 Saran
Berdasarkan pada hasil observasi dan perancangan Sistem Pendukung Keputusan penulis ingin mengemukakan beberapa saran yang menjadi kelemahan dari sofware ini antara lain :
1. Pada penelitian selanjutnya lebih memperbaiki Template Aplikasi agar lebih menarik.
2. Sebaiknya Aplikasi ini dapat dikembangkan lagi agar bias sampai kebagian seleksi karakter dan minat bakat anak, sehingga dapat lebih terarah dan memudahkan lagi dalam menyeleksi anak didik di PPA- 418 MDC Cirebon.

## Daftar Pustaka
[1]Alter, Steve.(2002). Information system, foundation of e-business . London : Prentice Hall.
[2]Anhar. 2010. PHP & MySql Secara Otodidak . Jakarta: PT TransMedia.
[3]A.S Rosa dan Salahuddin M, 2011. Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek) , Modula, Bandung.
[4]Bahtiar, Nurdin dkk (Ed.).2012. ”Sistem Pendukung Keputusan, Komputasi dan Simulasi” . Graha Ilmu : Yogyakarta.
[5]Daihani,  D.  U.  2001. Komputerisasi  Pengambilan  Keputusan .  Bandung  :  PT.Elex  Media Komputindo.
[6]Hasan, I., 2002. Pokok – Pokok Materi Teori Pengambilan Keputusan . Ghalia Indonesia : Jakarta.
[7]Hermawan, J. 2005. Membangun Decision Support System . Penerbit Andi : Yogyakarta.
[8]Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Penerbit Andi, Yogyakarta [9]Kusumadewi, Sri, dkk, 2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy FAMDM). Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta.
[10]Kosasi,  S.,  2002, Sistem  Pendukung  Keputusan ,  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi Departemen Pendidikan Nasional.
[11]Little,  J.  D.  C.  (1970). Models  and  managers : the  concept  of  a  decision  calculus.  Management Science .
[12]Mulyono, Sri. 1996. Teori Pengambilan Keputusan . Jakarta : Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Indonesia.
[13]Pudjo  Widodo,  Prabowo,  Herlawati.  2011. Menggunakan  UML .  Informatika.  Bandung, www.elib.unikom.ac.id , 2011, diakses 12 Desember 2011.
[14]Rickyanto, 2002, Desain Web dengan Dreamweaver MX , Elex Media Komputindo, Jakarta.
[15]Sidik Betha, Ir. 2005, MySQL Untuk Pengguna, Administrator dan Pengembang Aplikasi Web. Bandung: Penerbit Informatika Bandung.
[16]Sinulingga, Sukaria. 2011. Metode Penelitian . Edisi Pertama. Cetakan Pertama. Medan: USU Press.
[17]Turban.  dkk.,  2005, Decision  Support  System  and  Intelligent  System (Sistem  Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) , Andi, Yogyakarta.