## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 7, Nomor 2, Juli 2020, Hal 107-118
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: http://doi.org/10.37373/tekno.v%vi%i.18
Teknosains : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting- Erma Kurniasari Nurhasanah, Slamet Abadi, Pria Sukamto

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Erma Kurniasari Nurhasanah 1 , Slamet Abadi 2 , Pria Sukamto 3*
1,3* Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi
2 Universitas Singaperbangsa Karawang
1,3* Jl. Anggrek No. 25, Perum. PTSC, Cileungsi, Bogor, Jawa Barat, Indonesia 16820
2 Jl. HS Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia 41361
*Koresponden email: priasukamto@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam perguruan tinggi mahasiswa dituntut untuk dapat aktif dan memiliki prestasi dalam bidang akademik dan non akademik. Untuk itu dalam pemilihan  mahasiswa berprestasi tidak hanya  mempunyai nilai Indeks Prestasi Kumulatif  (IPK)  bagus,  akan  tetapi  juga  didukung  dengan  kemampuan  lainnya.  Dalam  proses  menentukan mahasiswa berprestasi di Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi  masih dilakukan secara  manual sehingga,  dalam  proses  pengolahan  data  dapat  memakan  waktu  lama  dan  dapat  beresiko  terjadinya  kesalahan dalam  proses  penilaian.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  membuat  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) pemilihan  mahasiswa  berprestasi.    Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode Simple  Additive Weighting (SAW),  konsep  dari  metode  SAW  adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut  kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan untuk menentukan alternatif terbaik. Sistem yang dibuat menggunakan Hypertext Preprocessor (PHP) sebagai bahasa pemrograman, dengan database MySQL . Hasil akhir yg didapat, sistem  ini  dapat  menghasilkan output berupa  laporan  daftar  calon  mahasiswa  berprestasi  beserta  nilai  hasil perhitungan menggunakan metode SAW, dan berdasarkan perhitungan dari 6 aspek yang terdapat pada ISO 9126 memiliki nilai persentase sebesar 70,41% dengan skala baik, dari 6 aspek tersebut yang memiliki nilai persentase tertinggi yaitu maintainability (pemeliharaan) dengan nilai persentase 74,3%  dan dinyatakan dengan skala baik.
Kata Kunci: Berprestasi, SAW, sistem pendukung keputusan

## ABSTRACT
In  higher  education  students  are  required  to  be  active  and  have  achievements  in  academic  and  non-academic fields. For this reason, the selection of outstanding students not only has a good grade point average (GPA), but is also supported by other abilities. In the process of determining high achieving students at the Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi is still done manually, so the data processing may take a long time and can lead to errors in the assessment process. The aims of this study is to create a Decision Support System (SPK) for the selection of outstanding students. The method used in this study is based on Simple Additive Weighting (SAW) method, the concept of the SAW method is to determine the weight value for each attribute then proceed with the ranking process to determine the best alternative. The system is made using Hypertext Preprocessor (PHP) as a programming language, with a MySQL database. The final result obtained, this system can produce output in the form of a report listing prospective students with achievement scores calculated using the SAW method, and based on calculations from the 6 aspects found in ISO 9126 has a percentage value of 70.41% with a good scale, of the 6 aspects that have the highest percentage value that is maintainability with a percentage value of 74.3% and expressed with a good scale
Keywords: Decision Support System, outstanding students, SAW

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 7, Nomor 2, Juli 2020, Hal 107-118
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: http://doi.org/10.37373/tekno.v%vi%i.18
Teknosains : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting- Erma Kurniasari Nurhasanah, Slamet Abadi, Pria Sukamto

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan tinggi adalah salah satu tempat mahasiswa untuk  menuntut ilmu sesuai minat dan bakat masing-masing. Di perguruan tinggi ada salah satu program dimana mahasiswa akan dipilih  dan  berhak  dijadikan  sebagai  mahasiswa  berprestasi  dan  diberi  penghargaan  setiap tahunnya.  Dalam  proses  menentukan  mahasiswa  berprestasi  (Riswanto  &  Aryani,  2017)  di Sekolah  Tinggi  Teknologi  Muhammadiyah  Cileungsi  masih  dilakukan  secara  manual.  Hal tersebut memungkinkan terjadinya kesalahan dalam penilaian dan pengolahan data. Untuk itu perlunya  dibuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (Risky  Hidayati,  Bebas  Widada,  2016) yang dapat membantu menentukan predikat mahasiswa berprestasi dan dapat memperhitungkan segala  kriteria.  Sehingga  dapat  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan mahasiswa berprestasi serta proses pengolahan data yang lebih efisien.
Menentukan  predikat  mahasiswa  berprestasi  merupakan  masalah  yang  membutuhkan beberapa  proses  penilaian.  Sehingga  dalam  penyelesaiannya  diperlukan  sebuah  sistem pendukung  keputusan  yang  multi  proses  (Risky  Hidayati,  Bebas  Widada,  2016).  Salah  satu metode  sistem  pendukung  keputusan  yang  multi  proses  adalah  metode Simple  Additive Weighting (Taufiq  Rohman,  S.Pd.I,  2019).  Konsep  metode  ini  mencari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif  di  semua  atribut.  Dalam  hal  ini  penulis  mencoba  mengembangkan  sebuah Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  dengan  Metode  SAW (Julianto, Lastriani, Aprianti, & Herpendi, 2018).
Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membangun sistem pendukung keputusan berbasis web dalam penentuan predikat mahasiswa berprestasi dengan metode Simple Additive Weighting dan  mampu  mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis web (Goswami  &  Barua,  2007)  untuk  penentuan  mahasiswa  berprestasi  dengan  metode Simple Additive Weighting .

## 2. METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode Simple  Additive  Weighting , konsep  dari  metode  SAW  adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  untuk  menentukan  alternatif  terbaik.  Sistem  yang dibuat  menggunakan  Hypertext  Preprocessor  (PHP)  (Nursikuwagus,  2017)  sebagai  bahasa pemrograman, dengan database MySQL.

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Decision Support System (DSS) adalah pengembangan sistem informasi manajemen yang dilengkapi dengan kemampuan analisis untuk menghasilkan beberapa alternatif pertimbangan keputusan atau informasi lain yang terkait dengan suatu fokus pengambilan keputusan sebagai penunjang keputusan yang akan dilakukan oleh manajemen ( et al., 2016). Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur.

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 7, Nomor 2, Juli 2020, Hal 107-118
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: http://doi.org/10.37373/tekno.v%vi%i.18
Teknosains : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting- Erma Kurniasari Nurhasanah, Slamet Abadi, Pria Sukamto

## 2.2 Metode Simple Additive Weighting
Metode Simple Additive Weighting dapat diartikan sebagai metode pembobolan sederhana atau  penjumlahan  terbobot  pada  penyelesaian  masalah  dalam  sebuah  sistem  pendukung keputusan. Konsep metode ini adalah dengan mencari rating kinerja (skala prioritas) pada setiap alternatif  di  semua  atribut.  Adapun  rumus  yang  digunakan  pada  metode Simple  Additive Weighting (Susilowati, Suyono, & Andewi, 2017) . a. Menormalisasikan setiap alternatif (menghitung nilai rating kinerja).
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (1)
b. Menghitung nilai bobot preferensi pada setiap alternatif.
𝑉 𝑖 = ∑ w j r ij n 𝑗=1 (2)

## 2.3 Mahasiswa Berprestasi
Mahasiswa  Berprestasi  adalah  mahasiswa  yang  berhasil  mencapai  prestasi  tinggi,  baik akademik maupun non akademik, mampu berkomunikasi dengan Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris, bersikap positif, serta berjiwa Pancasila (Sailah, 2010). Mahasiswa berprestasi adalah mahasiswa  yang  memiliki  kemampuan  unggul  di  bidang  akademik  dan  nonakademik,  tidak hanya mempunyai Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) bagus, akan tetapi juga didukung dengan kemampuan dan soft skill lainnya (Taufiq Rohman, S.Pd.I, 2019).

## 3. HASIL & PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Kriteria
Adapun kriteria yang digunakan pada sistem pendukung keputusan penentuan mahasiswa berprestasi berdasarkan table 1.
Tabel 1. Keterangan kriteria yang digunakan.
Kode Nama Kriteria Atribut  Bobot C1 Nilai Akhir IPK Benefit 20% C2 Kehadiran per semester Benefit 20% C3 Kegiatan seminar Benefit 5% C4 Bahasa Benefit 10% C5 Prestasi Benefit 5% C6 Kondisi tempat tinggal Cost 10% C7 Penghasilan orang tua Cost 20% C8 Pendidikan orang tua Cost 10%
.… …
2 r ij : nilai rating kinerja ternormalisasi x ij : nilai terbesar dari setiap kriteria
Max i x ij : jika nilai terbesar adalah terbaik Min i x ij : jika nilai terkecil adalah terbaik
V i : nilai akhir dari alternatif
w j : bobot yang telah ditentukan r ij : nilai rating kinerja ternormalisasi

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 7, Nomor 2, Juli 2020, Hal 107-118
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: http://doi.org/10.37373/tekno.v%vi%i.18
Teknosains : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting- Erma Kurniasari Nurhasanah, Slamet Abadi, Pria Sukamto
Jumlah 100%

## 3.2 Pertanyaan Kuesioner
Dalam penelitian ini jumlah pertanyaan ditetapkan hanya 8 pertanyaan berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan.
Tabel 2. Tabel pertanyaan

## PERTANYAAN
C1 Berapa nilai akhir IPK anda ? C2 Berapa kali anda menghadiri proses belajar per semester… JAWABAN NILAI JAWABAN NILAI 1 0 ≤ IPK < 2,75 0,4 1 < 8 Pertemuan 0,4 2 2,75 ≤ IPK < 3,25 0,6 2 9-10 Pertemuan 0,6 3 3,25 ≤ IPK < 3,50 0,8 3 11-12 Pertemuan 0,8 4 IPK ≥ 3,50 1 4 13-14 Pertemuan 1 C3 Berapa kali anda menghadiri kegiatan seminar… C4 Berapa bahasa apa yang anda kuasai… JAWABAN NILAI JAWABAN NILAI 1 < 5 kali 0,4 1 1 bahasa 0,4 2 6-7 kali 0,6 2 2 bahasa 0,6 3 8-10 kali 0,8 3 3 bahasa 0,8 4 > 10 kali 1 4 ≥ 4 bahasa 1 C5 Prestasi apa yang anda miliki… C8 Apa pendidikan terakhir orang tua anda ? JAWABAN NILAI JAWABAN NILAI 1 Tidak ada 0,2 1 SD/ Tidak sekolah 1 2 Sering mengikuti lomba 0,4 2 SMP/ Sederajat 0,8 3 Masuk peringkat 5 besar 0,6 3 SMA/ Sederajat 0,6 4 Pernah mengikuti kejuaraan nasional 0,8 4 Diploma 0,4 5 Pernah mengikuti kejuaraan internasional 1 5 Sarjana/ Master/ Doktor 0,2 C6 Bagaimana kondisi tempat tinggal anda sekarang ? C7 Berapa penghasilan yang didapatkan orang tua anda ? JAWABAN NILAI JAWABAN NILAI 1 Menumpang 1 1 < Rp. 1.000.000 1 2 Kontrakan 0,8 2 Rp. 1.000.000-Rp. 3.000.000 0,8

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 7, Nomor 2, Juli 2020, Hal 107-118
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: http://doi.org/10.37373/tekno.v%vi%i.18
Teknosains : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting- Erma Kurniasari Nurhasanah, Slamet Abadi, Pria Sukamto
3 Rumah Sendiri 0,6 3 Rp. Rp. 3.000.000-Rp. 4.500.000 0,6 4 Apartemen 0,4 4 > Rp. 4.500.000 0,4

## 3.3 Perancangan Sistem
Tahap  perancangan  sistem  mempunyai  tujuan  untuk  memenuhi  pengguna  sistem  dan memberikan  gambaran  yang  jelas  mengenai  aplikasi  yang  dibuat  (Taufiq  &  Fahlevi,  2017), sistem  yang  akan  dibuat,  dikembangkan  dengan  menggunakan  pemodelan unified  Model Language (UML)  . Use  case  diagram sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  mahasiswa berprestasi  dengan  metode  SAW  memiliki  3  aktor  yaitu,  admin,  pegawai  akademik  dan mahasiswa,  dan  memiliki  12 use  case diantaranya, use  case login, use  case daftar, use  case kelola data diri, use case kelola data kriteria, use case kelola data sub kriteria, use case kelola data alternatif, use case kelola data nilai alternatif use case melihat hasil keputusan, use case cetak laporan, use case logout , use case input data diri dan use case input data orang tua. Use case diagram sistem  pendukung keputusan pemilihan  mahasiswa berprestasi  dengan metode SAW dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Use case diagram sistem pendukung keputusan

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 7, Nomor 2, Juli 2020, Hal 107-118
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: http://doi.org/10.37373/tekno.v%vi%i.18
Teknosains : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting- Erma Kurniasari Nurhasanah, Slamet Abadi, Pria Sukamto

## 3.4 Teknik Analisis
Berikut merupakan contoh kasus dan penyelesaian masalah menggunakan metode Simple Additive  Weighting (SAW)  berdasarkan  data  di  atas.  Dalam  kasus  ini  penulis  mengambil  3 contoh data calon mahasiswa berprestasi  yang akan menerima beasiswa. Penilaian dilakukan oleh A1, A2, A3, dari ketiga alternatif tersebut hanya satu alternatif yang akan terpilih menjadi alternatif terbaik. Adapun nilai yang dimiliki masing- masing alternatif dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Data penilaian
Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 A1 4 3 4 1 2 2 2 3 A2 2 2 3 2 1 2 3 2 A3 3 3 3 1 3 2 1 2
Tabel 11. Rating kecocokan
Berdasarkan tabel 11 dapat dibentuk matrik keputusan x.
( 1 0,8 1    0,4 0,4  0,8 0,8  0,6
0,6  0,6 0,8 0,6 0,2  0,8 0,6 0,8 0,8  0,8 0,8 0,4 0,6  0,8 1     0,8 )
Menormalisasikan matrik menjadi matrik R berdasarkan persamaan pada metode Simple Additive Weighting (SAW).
a. Kriteria nilai akhir IPK dengan atribut benefit
R 2.1 = 1 Max {0,4;0,6;0,8} = 1 1 = 1 R 2.2 = 0,6 Max {0,4;0,6;0,8} = 0,6 1 = 0.6
R 2.3 = 0,8 Max {0,4;0,6;0,8} = 0,8 1 = 0.8
b. Kriteri kehadiran per semester dengan atribut benefit
Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 A1 1 0,8 1 0,4  0,4  0,8  0,8  0,6 A2 0,6  0,6  0,8  0,6  0,2  0,8  0,6  0,8 A3 0,8  0,8  0,8  0,4  0,6  0,8 1 0,8

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 7, Nomor 2, Juli 2020, Hal 107-118
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: http://doi.org/10.37373/tekno.v%vi%i.18
Teknosains : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting- Erma Kurniasari Nurhasanah, Slamet Abadi, Pria Sukamto
R 3.1 = 0,8 Max {0,8;0,6;0,8} = 0,8 0,8 =  1
R 3.2 = 0,6 Max {0,8;0,6;0,8} = 0,6 0,8 = 0.75 R 3.3 = 0,8 Max {0,8;0,6;0,8} = 0,8 0,8 = 1
c. Kriteria kegiatan seminar dengan atribut benefit
R 4.1 = 1 Max {1;0,8;0,8} = 1 1 =  1
R 4.2 = 0,8 Max {1;0,8;0,8} = 0,8 1 = 0.8
R 4.3 = 0,8 Max {1;0,8;0,8} = 0,8 1 = 0.8
d. Kriteria bahasa dengan atribut benefit
R 7.1 = 0,4 Max {0,4;0,6;0,4} = 0,4 0,6 = 0,667 R 7.2 = 0,6 Max {0,4;0,6;0,4} = 0,6 0,6 = 1
R 7.3 = 0,4 Max {0,4;0,6;0,4} = 0,4 0,6 = 0,667
e. Kriteria prestasi dengan atribut benefit
R 8 .1 = 0,4 Max {0,4;0,2;0,6} = 0,4 0,6 = 0,667 R 8.1 = 0,2 Max {0,4;0,2;0,6} = 0,2 0,6 = 0,333
R 8.1 = 0,6 Max {0,4;0,2;0,6} = 0,6 0,6 = 1
f. Kriteria kondisi tempat tinggal dengan atribut cost
R 10.1 = Min {0,8;0,8;0,8}
0,8 = 0,8 0,8 =   1
R 10.2 = Min {0,8;0,8;0,8} 0,8 = 0,8 0,8 = 1
R 10.3 = Min {0,8;0,8;0,8}
0,8 = 0,8 0,8 =   1
g. Kriteria penghasilan orang tua dengan atribut cost
R 11.1 = Min {0,8;0,6;1} 0,8 = 0,6 0,8 = 0.75 R 11.2 = Min {0,8;0,6;1} 0,6 = 0,6 0,6 = 1
R 11.2 = Min {0,8;0,6;1}
0,1 = 0,6 1 = 0 . 6
h. Kriteria pendidikan orang tua dengan atribut cost
R 12.1 = Min {0,6;0,8;0,8} 0,6 = 0,6 0,6 =   1

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 7, Nomor 2, Juli 2020, Hal 107-118
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: http://doi.org/10.37373/tekno.v%vi%i.18
Teknosains : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting- Erma Kurniasari Nurhasanah, Slamet Abadi, Pria Sukamto
R 12.2 = Min {0,6;0,8;0,8} 0,8 = 0,6 0,8 = 0.75
R 12.3 = Min {0,6;0,8;0,8} 0,6 = 0,6 0,8 = 0.75
Dari persamaan normalisasi matrik X diperoleh matrik R.
( 1 1 1 0,667 0,667 1 0,75 1 0,6 0,75 0,8     1      0,33 1    1       0,75 0,8 1 0,8  0,667    1       1 0,6      0,75 )
Melakukan proses perangkingan dengan menggunakan persamaan pada metode Simple Additive Weighting .
𝑊 𝑖=[0.2;0.2;0.05;0.1;0.05;0.1;0.2;0.1] 𝑉 1 = (0,2)(1) + (0,2)(1) + (0,05)(1) + (0,1)(0,667) + (0,05)(0,667) + (0,1)(1) + (0,2)(0,75) + (0,1)(1) = 0,9 𝑉 2 = (0,2)(1) + (0,2)(1) + (0,05)(1) + (0,1)(0,667) + (0,05)(0,667) + (0,1)(1) + (0,2)(0,75) + (0,1)(1) = 0,9 𝑉 3 = (0,2)(0,8) + (0,2)(1) + (0,05)(0,8) + (0,1)(0,667) + (0,05)(1) + (0,1)(1) + (0,2)(0,6) + (0,1)(0,75) = 0,81
Dari proses perhitungan nilai akhir maka didapatkan nilai tertinggi yang terpilih menjadi alternatif terbaik sebagai mahasiswa berprestasi. Adapun hasil perangkingan alternatif dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12. Hasil perangkingan alternatif
Alternatif  Nilai  Keterangan
A1 0,9 Peringkat 1 A2 0,8 Peringkat 3 A3 0,81  Peringkat 2
Alternatif A1 mendapatkan peringkat 1 karena memiliki nilai tertinggi dari alternatif lain. Nilai yang didapat alternatif A1 adalah 0.9 sehingga, alternatif A1 dapat terpilih menjadi mahasiswa berprestasi.

## 3.5 Hasil Implementasi Sistem
Pada  hasil  implementasi  sistem  menjelaskan  mengenai  tampilan  rancangan  form  dari sistem yang penulis buat sebelumnya.adapun hasil tampilan yang akan dijelaskan terdapat 10 tampilan antara lain, tampilan form login, tampilan form home , tampilan form data alternatif, tampilan  form  data  kriteria,  tampilan  form  data  sub  kriteria,  tampilan  form  nilai  alternatif,

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 7, Nomor 2, Juli 2020, Hal 107-118
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: http://doi.org/10.37373/tekno.v%vi%i.18
Teknosains : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting- Erma Kurniasari Nurhasanah, Slamet Abadi, Pria Sukamto
tampilan  form  hasil  keputusan  metode  SAW  yang  terdiri  dari  tabel  nilai  alternative,  tabel normalisasi dan tabel hasil akhir.
Gambar 2.  Tampilan tab nilai alternatif
Gambar 3. Tampilan tab nilai normalisasi

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 7, Nomor 2, Juli 2020, Hal 107-118
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: http://doi.org/10.37373/tekno.v%vi%i.18
Teknosains : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting- Erma Kurniasari Nurhasanah, Slamet Abadi, Pria Sukamto

## Gambar 4. Tampilan tab hasil akhir

## 3.6 Pengujian Aplikasi
Responden yang dilibatkan dalam penelitian ini berjumlah 20 orang dengan 19 pertanyaan dan 5 alternatif jawaban berdasarkan perhitungan skala likert . Adapun kriteria interpretasi skor sesuai tabel 13.
Tabel 13. Kriteria Interpretasi Skor
Nilai Jawaban (%) Skala 80< nilai ≤100 Sangat Baik 60< nilai ≤80 Baik 40< nilai ≤60 Cukup 20< nilai ≤40 Buruk 0< nilai ≤20 Sangat Buruk
Dari  20  responden  pengguna  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  mahasiswa berprestasi  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  yang  ada.  Untuk  pengujian perangkat  lunak,  semua  memberikan  jawaban  sesuai  dengan  kebutuhan  masing-masing pengguna.  Berdasarkan  jawaban  responden  terhadap  indikator  tingkat  kualitas software menurut  ISO  9126  (Nasional,  Informasi,  &  Aplikasinya,  n.d.),  adapun  hasil  perhitungan kualitas software sesuai dengan tabel 14.

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 7, Nomor 2, Juli 2020, Hal 107-118
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: http://doi.org/10.37373/tekno.v%vi%i.18
Teknosains : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting- Erma Kurniasari Nurhasanah, Slamet Abadi, Pria Sukamto

## Tabel 14. Hasil perhitungan uji kualitas
No Faktor Hasil Persentase (%)  Keterangan 1 Fungsionality 68,8 Baik 2 Reliability 67,67 Baik 3 Usability 71,2 Baik 4 Efficiency 71,5 Baik 5 Maintainability 74,3 Baik 6 Portability 69 Baik
Secara keseluruhan presentasi uji kualitas software Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Predikat Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode SAW.
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑅𝑎𝑡𝑎 = 68,8 + 67,67 + 71,2 + 71,5 + 74,3 + 68 6 = 422,5 6 = 70,41%
Dari perhitungan di atas hasil presentasi secara keseluruhan memiliki presentasi rata-rata sebesar 70.41% dengan demikian dapat dinyatakan bahwa skala baik.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  pada  penelitian  diketahui  bahwa,  sistem  yang  dibuat  dapat mempermudah proses  perhitungan dalam  menentukan predikat mahasiswa berprestasi  sesuai dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  dan  mempermudah  proses  pencarian  data  mahasiswa yang  terdaftar  menjadi  calon  mahasiswa  berprestasi  serta  mempermudah  dalam  pembuatan laporan  yang  berhubungan  dengan  hasil  perhitungan  metode  SAW.  Hasil  uji  aplikasi berdasarkan perhitungan dari 6 aspek yang terdapat pada ISO 9126 memiliki nilai persentase sebesar 70,41% dengan skala baik, dari 6 aspek tersebut yang memiliki nilai persentase tertinggi yaitu maintainability (pemeliharaan)  dengan  nilai  persentase  74,3%    dan  dinyatakan  dengan skala baik.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Goswami, R., & Barua, P. (2007). Web-Based decision support system: Concept and issues. Handbook of Computational Intelligence in Manufacturing and Production Management , (January 2007), 300–314. https://doi.org/10.4018/978-1-59904-582-5.ch016
Julianto,  V.,  Lastriani,  L.,  Aprianti,  W.,  &  Herpendi,  H.  (2018).  Penerapan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  untuk  Penentuan  Seleksi  Staf  Terbaik  Politeknik  Negeri Tanah  Laut  Berbasis  Web  Mobile. Jurnal  Sains  Dan  Informatika , 4 (2),  120. https://doi.org/10.34128/jsi.v4i2.145
Mashli  Aina,  A.  A.,  Hu,  W.,  &  Noofal  Ahmed  Mohsen  Mohammed,  A.-N.  (2016).  Use  of Management  Information  Systems  Impact  on  Decision  Support  Capabilities:  A Conceptual Model. Journal of International Business Research and Marketing , 1 (4), 27– 31. https://doi.org/10.18775/jibrm.1849-8558.2015.14.3004

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 7, Nomor 2, Juli 2020, Hal 107-118
http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: http://doi.org/10.37373/tekno.v%vi%i.18
Teknosains : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting- Erma Kurniasari Nurhasanah, Slamet Abadi, Pria Sukamto
Nasional, S., Informasi, T., & Aplikasinya, K. (n.d.). 3.Rusli.
Nursikuwagus,  A.  (2017).  E-Health  as  a  Service  Software  of  Medical  System  in  Prototype Modeling. International  Journal  of  New  Media  Technology , 4 (2),  99–104. https://doi.org/10.31937/ijnmt.v4i2.620
Risky  Hidayati,  Bebas  Widada,  A.  kusumaningrum.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa Di SMK N 1 Sukoharjo Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW).
Jurnal TIKomSiN , 4 , 14–20. Retrieved from https://p3m.sinus.ac.id/jurnal/index.php/TIKomSiN/article/view/240
Riswanto, A., & Aryani, S. (2017). Learning motivation and student achievement : description analysis and relationships both. COUNS-EDU: The International Journal of Counseling and Education , 2 (1), 42. https://doi.org/10.23916/002017026010
Susilowati,  T.,  Suyono,  &  Andewi,  W.  (2017).  Decision  Support  System  To  Determine Scholarship Recipients At Sman 1 Bangunrejo Using Saw Method. International Journal Information System and Computer Science (IJISCS) , 1 (2), 59–66.
Taufiq,  R.,  &  Fahlevi,  R.  (2017).  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Beasiswa Mengunakan Metode Saw Pada Smp Yuppentek 1 Legok. Journal of Chemical Information and Modeling , 53 (9), 1689–1699.
https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004 Taufiq  Rohman,  S.Pd.I,  M.  P.  (2019). 済無 No  Title  No  Title. Psikologi  Perkembangan , (October 2013), 1–224. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004