## PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA TERBAIK PADA SMA CENDERAWASIH 2 DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING BERBASIS WEB
Jerry Prabu Setya Adi 1) dan Windarto 2)
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail: Jerryprabu05@gmail.com 1) , windarto@budiluhur.ac.id 2)

## ABSTRAK
Pemilihan  siswa  terbaik  di  SMA  Cendrawasih  2  Tangerang  dilakukan  disetiap  tahun  menjelang  kenaikan  kelas  dengan kriteria-kriteria  yang  ditentukan  oleh  pihak  sekolah.  Sehingga  siswa  yang  belajar,  berpeluang  sama  untuk  mendapatkan hadiah atau penghargaan atas pencapaian terbaiknya. Beberapa masalah ketika pemilihan siswa terbaik dilakukan, misalnya masih dilakukan dengan cara yang manual. Selain itu, kriteria yang dipakai dalam pemilihan siswa terbaik hanya satu. Hal ini memungkinkan terpilihnya siswa yang tertuju ke sasaran yang tidak akurat, dikarenakan nilai akhir satu siswa dengan siswa lainnya bisa dimungkinkan sama. Metode Simple Additive Weighting (SAW) ini dipilih karena dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan  yang akan  menyeleksi alternatif  terbaik  dari sejumlah alternatif yang ada. Dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah pemilihan siswa terbaik pada SMA Cenderawsih 2 . Dengan  metode  perangkingan  tersebut  diharapkan  penilaian  akan  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih cepat, akurat dan objektif.
Kata Kunci : Pemilihan Siswa Terbaik, Simple Additive Weighting, Sistem Pendukung Keputusan

## 1. PENDAHULUAN
Menjadi siswa terbaik adalah impian dari setiap siswa yang  ada  di  sekolah.  Pemilihan  siswa  terbaik  berdampak positif  bagi  budaya  berprestasi  serta  menghargai  prestasi siswa  di  sekolah  dan  secara  langsung  dan  tidak  langsung akan mengangkat martabat siswa dan sekolah tersebut.
Pemilihan  siswa  terbaik  memang  seharusnya  ada  di setiap  sekolah  khususnya  SMA.  Pemilihan  siswa  terbaik ini  cocok  dilakukan  disetiap  tahun  menjelang  kenaikan kelas  dengan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan  oleh  pihak sekolah.  Sehingga  semua  siswa  yang  belajar  berpeluang sama  untuk  mendapatkan  hadiah  atau  penghargaan  atas pencapaian  terbaiknya  itu.  Banyaknya  siswa  yang memiliki  kemampuan  yang  berbeda-beda  atau  bahkan tidak  jauh  beda  dengan  siswa  lainnya  membuat  hasil penilaian  tidak  jauh  berbeda  sehingga  menimbulkan kesulitan untuk menentukan mana siswa yang terbaik.
Pada  SMA  Cenderawasih  2  Tangerang  Selatan,  ada beberapa  masalah  ketika  pemilihan  siswa  terbaik dilakukan,  misalnya  pemilihan  siswa  terbaik  masih menggunakan cara  yang  manual. Selain itu, kriteria  yang dipakai  dalam  pemilihan  siswa  terbaik  hanya  satu  yaitu rata-rata  nilai  rapot.  Hal  ini  memungkinkan  terpilihnya siswa  yang  tertuju  ke  sasaran  yang  tidak  akurat, dikarenakan  nilai  akhir  satu  siswa  dengan  siswa  lainnya bisa  dimungkinkan  sama  sehingga  pemilihan  siswa terbaiknya tidak dengan kriteria yang ada.
Simple  Additive  Weighting (SAW)  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967). Metode ini merupakan salah satu metode penyelesaian masalah Multi
Attribute  Decision  Making (MADM)  yang  paling sederhana dan paling banyak digunakan. Selain itu, metode ini  juga  merupakan  metode  yang  paling  mudah diaplikasikan,  karena  mempunyai  algoritma  yang  tidak terlalu  rumit.  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  ke suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada.

## 2. RUANG LINGKUP
Dari  permasalahan  tersebut,  dibutuhkan  suatu  sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  menentukan  siswa terbaik dengan jumlah data  yang banyak sehingga proses dalam  mengolah  data  tersebut  bisa  lebih  cepat  dan  tepat. Sistem  tersebut  menggunakan metode  Simple  Additive Weighting . Sistem ini nantinya akan digunakan menghitung  dan  mengurutkan  nilai  yang  disebut perankingan.  Kriteria-kriteria  yang  dipakai  yaitu  nilai akademik,  kedisiplinan,  absensi  dan  nilai  non  akademik dari tiap-tiap siswa SMA Cenderawasih 2.

## 3. BAHAN DAN METODE
Berikut  disajikan  kajian  teori  dan  metodologi  yang berkaitan dengan penelitian ini.

## 3.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sistem yang berbasis  computer  interaktif,  yang  membantu  para pengambil  keputusan  untuk  menggunakan  data  dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah yang tidak terstuktur.
Moore dan Chang mendefinisikan SPK sebagai sistem yang  dapat  diperluas  untuk  mampu  mendukung  analisis data  dan  permodelan  keputusan,  berorientasi  terhadap perencanaan  masa  depan,  dan  digunakan  pada interval yang  tidak  regular,  dan  tak  terencana.  Suatu  sistem  yang diperuntukan untuk  membantu pembuat  keputusan dalam kondisi  keputusan  yang  kurang  terstruktur  atau  semi terstruktur.
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang  interaktif,  yang  dapat  membantu  pengambilan keputusan melalui penggunaan data dan model keputusan untuk memecahkan masalah. (Fitri and Nurhadi, 2017).

## 3.2 Komponen Sistem Pendukung  Keputusan
Komponen  sistem  pendukung  keputusan  adalah sebagai berikut:
1. Data Management , termasuk database yang mengandung data yang relavan untuk berbagai situasi dan  diatur  oleh software yang  disebut Data  Base Management Systems (DBMS) 2. Model Management ,  melibatkan  model  finansial, statistical,  management science, atau berbagai model kuantitatif  lainnya.  Sehingga  dapat  memberikan  ke sistem  suatu  kemampuan  analitis,  dan  manajemen software yang diperlukan.
3. Communication (dialog  subsistem), user dapat berkomunikasi  dan  memberikan  perintah  pada DSS melalui  subsistem  ini.  Ini  berarti  menyediakan antarmuka.
4. Knowledge Management , subsistem optional ini dapat mendukung  subsistem  lain  atau  bertindak  sebagai komponen yang berdiri sendiri (Pratiwi, 2016). Dibawah  ini  adalah  model  konseptual  sistem pendukung keputusan:

## Gambar 1. Konseptual sistem pendukung keputusan (Pratiwi, 2016)

## 3.3 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
Terdapat beberapa karakteristik dari sistem pendukung keputusan, yaitu:
1. Mendukung  proses  pengambilan  keputusan  suatu organisasi atau perusahaaan.
2. Adanya interface manusia atau mesin dimana manusia ( user )  tetap  memegang  kontrol  proses  suatu keputusan.
3. Mendukung pengambilan keputusan untuk membahas masalah  terstruktur,  semi  terstruktur  dan  tidak terstruktur serta mendukung beberapa keputusan yang saling berinteraksi.
4. Memiliki  kapasitas  dialog  untuk  memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan.
5. Memiliki  subsistem-subsistem  yang  terintegrasi sedemikian  rupa  sehingga  dapat  berfungsi  sebagai kesatuan sistem.
6. Memiliki dua komponen utama yaitu data dan model.
3.4 Keuntungan Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  dapat  memberikan keuntungan kepada pemakainya, yaitu:
1. Mampu mendukung pencarian solusi dari masalah yang kompleks.
2. Respon cepat pada situasi yang tidak diharapkan dalam kondisi yang berubah-ubah.
3. Meningkatkan kontrol manajemen dan kinerja.
4. Menghemat waktu dan biaya.
5. Keputusan yang diambil lebih tepat.
6. Meningkatkan produktivitas analisis.
3.5 Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  Additive  Weighting adalah  salah  satu  metode yang  paling  populer  digunakan  pada  sistem  pendukung keputusan,  pemilihan  kriteria  untuk  kasus  yang  akan diselesaikan  dengan  berbantuan  sistem  pendukung keputusan  memerlukan  penajaman  yang  berkaitan  erat dengan  masalah  yang  dihadapi.  Hal-hal  yang  menjadi acuan  untuk  memilih  kriteria  hendaknya  mempunyai urgensi kuat dengan masalah yang hendak dicari solusinya. Jumlah  kriteria  yang  diambil  untuk  dianalisa  tidak  ada ketentuan  yang  pasti,  namun  semakin  banyak  variasi kriteria  yang  dipilih  maka  semakin  bagus  hasil  yang didapatkan.  Pada  metode  SAW,  ada  kriteria  yang dipresepsikan  sebagai  kriteria benefit dan cost .  Kategori kriteria benefit atau  keuntungan,  jika  kriteria  tersebut mempunyai  nilai  semakin  besar  maka  semakin  baik, sedangkan  kriteria cost atau biaya semakin  kecil  nilainya maka semakin baik.
Metode Simple Additive Weighting sering juga dikenal dengan  istilah  metode  penjumlahan  berbobot.  Konsep dasar  metode Simple  Additive  Weighting adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Metode Simple  Additive Weighting disarankan  untuk  menyelesaikan  masalah penyeleksian  dalam  sistem  pengambilan  keputusan  multi proses.  Metode Simple  Additive  Weighting merupakan metode  yang  banyak  digunakan  dalam  pengambilan keputusan  yang  memiliki  banyak  atribut.  Metode Simple Additive  Weighting membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (x)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada (Situmorang, 2015).
Rumus  dari  metode simple  additive  weighting adalah sebagai berikut (1) (2)
Jika j adalah atribut benefit (1) Jika j adalah atribut cost (2) Keterangan (1)(2) Rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Xij       = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max Xij = nilai terbesar dari setiap kriteria Min Xij  = nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
dimana  rij  sebagai  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif Ai pada atribut Cj ; I = 1, 2, …,m dan j = 1, 2, …,n . Nilai preferensi untuk setiap alternatif ( Vi )   dapat dilihat pada (3)
(3) Keterangan (3) V i
= ranking untuk setiap alternatif
W j = nilai bobot dari setiap kriteria
r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## 3.6 Langkah-langkah Penyelesaian Metode SAW
Langkah-langkah  penyelesaian  dalam  menggunakan metode simple additive weighting, yaitu:
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 (keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternomalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan  yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai)  sebagai solusi.

## 3.7 Kelebihan Metode SAW
Berikut  ini  adalah  beberapa  kelebihan  yang  dimiliki oleh metode SAW yaitu:
1. Mengumpulkan  data  kriteria  untuk  menentukan  nilai bobot pada setiap kriteria.
2. Menentukan atribut kriteria memilih perhitungan yang digunakan dalam proses normalisasi.
3. Kemudian merubah data menjadi bobot himpunan agar dapat dilakukan perhitungan normalisasi.
4. Setelah dilakukan perhitungan normalisasi, dilanjutkan dengan  proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
5. Penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan.

## 3.8 Kekurangan Metode SAW
Terdapat pula beberapa kekurangan yang dimiliki oleh metode SAW, yaitu:
1. Digunakan pembobotan lokal.
2. Perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai secara manual.
3. Adanya  perbedaan  perhitungan  normalisasi  matriks sesuai dengan nilai atribut (antara lain nilai benefit dan cost ).

## 3.9 Pengertian Siswa Terbaik
Siswa  terbaik  adalah  siswa  yang  berprestasi  dalam melaksanakan  tugasnya  selama  periode  tertentu  sesuai standar  kompetensi  dan  kriteria  yang  telah  ditetapkan. Siswa  terbaik  juga  selalu  mengikuti  aturan-aturan  yang telah ditetapkan oleh sekolah atau guru yang mendidiknya.
Ada  beberapa  hal  yang  harus  diperhatikan  dalam menyusun  standar  penilaian  siswa  terbaik  yang  baik  dan benar, yaitu:
1. Validity adalah  keabsahan  standar  sesuai  dengan kriteria yang dinilai. Keabsahan yang dimaksud adalah standar  tersebut  memang  benar-benar  sesuai  dengan kewajiban siswa untuk menjalankannya.
2. Agreement yaitu  standar  penilaian  tersebut  disetujui dan  diterima  oleh  semua  siswa  yang  akan  mendapat penilaian.
3. Realism berarti  standar  penilaian  tersebut  bersifat realistis,  dapat  dicapai  oleh  seluruh  siswa  dan  sesuai dengan kemampuan siswa.
4. Objectivity berarti  standar  penilaiannya  harus  bersifat obyektif  yaitu  adil,  mampu  mencerminkan  keadaan yang  sebenarnya  tanpa  menambah  atau  mengurangi kenyataan  dan  sulit  untuk  dipengaruhi  oleh  bias-bias penilaian.

## 3.10 Arsitektur Program
Arsitektur program adalah suatu proses tahapan berupa gambaran  secara  singkat  mengenai  program  yang  akan dibuat,  dimana  yang  pertama  kali  akan  diproses  adalah penentuan  kriteria,  nilai  kriteria  dan  nilai  alternatif. Kriteria  adalah  suatu  obyek  ya  menentukan  poin-poin penilaian  dari  sekolah,  dimana  poin-poin  ini  yang memegang  proses  penting  dari  inti  sistem  yang  akan dibuat. Kemudian bobot dari suatu kriteria ditentukan oleh pihak  sekolah  atas  kesepakatan  bersama.  Berikut  pada gambar  2  adalah  gambaran  dari  sistem  pendukung keputusan ini.
  ij i ij ij X Max X r   ij ij i ij X X Min r r W V ij n j j    1 1
Admin                    nilai siswa                       input data
SPK
metode SAW database kriteria

## Laporan Perankingan                      Pimpinan

## Gambar 2. Arsitektur Program

## 3.11 Penerapan Algortima SPK dengan Metode SAW
Terdapat  4  langkah  untuk  melakukan  perhitungan pemilihan  siswa  terbaik  menggunakan  metode Simple Additive Weighting, yaitu:
1. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan (Ci)
2. Membuat  atau  mencocokan  antara  alternatif  dengan setiap kriteria
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  allternatif dengan  kriteria  yang  sudah  diisi,  lalu  melakukan normalisasi  matriks  sehingga  mendapatkan  matriks ternomalisasi.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasikan R  dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai) sebagai solusi.

## 3.12 Rancangan Basis Data
Dalam  pembuatan  aplikasi  pemilihan  siswa  terbaik, digunakan sebuah database yang terdapat rancangan ERD, LRS dan spesifikasi basis data yang digunakan yaitu:
1. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity relationship  diagram berisi komponen- komponen  himpunan  entitas  dan  himpunan  relasi. Masing  masing  dilengkapi  dengan  atribut  yang mewakili  seluruh  data  yang  ada.  ERD  dibuat  untuk menggambarkan suatu database dengan diagram yang sederhana.  Berikut  gambar  3  adalah  ERD  dari pemilihan siswa terbaik.

## Gambar 3. Entity Relationship Diagram (ERD)
2. Logical Relational Structure (LRS)
Logical  Relational Structure adalah  representasi  dari  struktur  record-record pada  tabel  yang  terbentuk  dari  hasil  antar himpunan entitas. Berikut pada gambar 4 adalah LRS dari pemilihan siswa terbaik.

## Gambar 4. Rancangan Logical Relational
Structure 3. Spesifikasi Basis Data 1) Tabel Login
Nama Tabel : Login Primary Key : id_login Tabel 1. Spesifikasi Tabel Login # Field Type Lenght Keterangan 1 Id_login Integer 255 Id login 2 Username Varchar 255 Username 3 Password Varchar 255 Password
2) Tabel  Data Siswa Nama Tabel      : Data Siswa
Primary Key : id_siswa Tabel 2. Spesifikasi Tabel Data Siswa # Field Type Lenght Keterangan 1 Id_siswa Integer 11 Id_siswa 2 Nama_ siswa Varchar 255 Nama siswa 3 Tmpt_lahi r Varchar 255 Tempat lahir 4 Tgl_Lahir Date Tanggal lahir 5 Alamat_ siswa Varchar 255 Alamat siswa 6 username Varchar 255 Username 7 Hasil_sis wa Double Hasil siswa 3) Tabel Subkriteria
Nama Tabel  : Data Subkriteria
Primary Key : id_subkriteria
Tabel 3. Spesifikasi Tabel Data Subkriteria # Field Type Lenght Keterangan 1 Id_ Subkriteria Integer 11 Id subkriteria 2 Id_kriteria integer 11 Id kriteria 3 Nama_ Subkriteria varchar 255 Nama kriteria 4) Tabel Ranking Nama Tabel   : Ranking Primary Key : id_siswa, id_kriteria Tabel 4. Spesifikasi Tabel Hasil Pencarian # Field Type Lenght Keterangan 1 Id_siswa Integer 11 Id siswa 2 Id_kriteria Integer 11 Id kriteria 3 Nilai_ ranking Double Nilai ranking 4 Nilai_ normalisasi Double Nilai normalisasi 5 Bobot_ normalisasi Double Bobot normalisasi

## 4. PEMBAHASAN
Untuk  mengetahui  sejauh  mana  aplikasi  pemilihan siswa terbaik ini dapat menyelesaikan masalah, maka akan dilakukan proses implementasi terhadap aplikasi tersebut. Aplikasi  pemilihan  siswa  terbaik  ini  dirancang  dengan tujuan  untuk  memudahkan  pihak  sekolah  dalam menentukan  pemilihan  siswa  terbaik  secara  tepat,  cepat, dan akurat.
4.1 Tampilan Layar Menu Login
Berikut  ini  pada  gambar  5  adalah  tampilan  layar  dari menu login. Didalam  menu  login,  admin  akan  diminta untuk  memasukan username dan password untuk  bisa masuk  ke  menu  Beranda.  Jika  Admin  salah  memasukan username atau password , akan muncul pesan gagal login. Jika  admin  belum  memasukan username atau password akan muncul pesan harap isi username atau password .
Gambar 5. Tampilan Layar Form Login

## 4.2 Tampilan Layar Menu Beranda
Berikut  ini  adalah  tampilan  layar  menu  Beranda. Didalam  menu  beranda  terdapat  beberapa  menu,  yaitu menu tambah admin dan menu logout.

## Gambar 8. Tampilan Layar Menu Beranda

## 4.3 Tampilan Layar Menu Data Siswa
Berikut ini pada gambar 9 adalah tampilan layar menu Data Siswa. Di menu data siswa ada beberapa pilihan yaitu tambah data siswa, ubah data siswa atau hapus data siswa. Jika admin ingin  menambahkan data siswa, akan diminta untuk menginput nama lengkap, tempat, tanggal lahir, dan alamat  siswa.  Apabila  meng-klik  tombol  simpan,  maka data siswa berhasil disimpan dan datanya akan muncul di sebelah kanan. Jika ada salah satu kolom yang belum terisi, maka akan muncul pesan harap mengisi data tersebut (lihat gambar  10).  Jika  admin  ingin  mengubah  salah  satu  data siswa, admin diminta untuk menginput ulang atau merubah data  yang  sudah  diisi,  dan  apabila  diklik  tombol  simpan akan muncul pesan data berhasil diperbarui. Pada gambar 11, jika admin ingin menghapus salah satu data siswa, akan muncul konfirmasi apakah yakin ingin dihapus atau tidak. Jika  memilih  tombol  OK,  maka  data  siswa  berhasil dihapus.
Gambar 9. Tampilan Layar Form Menu Data Siswa
Gambar 10. Tampilan Layar mengubah data siswa
Gambar 11. Tampilan Layar Hapus Data Siswa

## 4.4 Tampilan Layar Menu Ranking
Berikut  pad  gambar  12  adalah  tampilan  layar  data ranking. Didalam menu data rangking berisi beberapa table nilai  yaitu  nilai  antar  siswa  per  kriteria,  nilai  siswa  yang sudah dinormalisasikan, dan nilai akhir siswa. Jika admin ingin mencetak halaman tersebut, maka klik tombol print lalu  akan  muncul form sepeyang  sesuai  dengan  isi  dari menu data rangking.

## Gambar 12.  Tampilan Layar Form Print Data Rankng

## 4.5 Evaluasi Program
Berdasarkan  hasil  uji  program,  maka  perlu  dilakukan evaluasi  terhadap  program  yang  telah  diuji.  Terdapat evaluasi sebagai berikut:
1. Kelebihan Program
1) Menghasilkan pemilihan siswa terbaik dengan waktu lebih cepat dan sasaran yang akurat.
2) Tidak ada batasan jumlah siswa, kriteria ataupun subkriteria.
2. Kekurangan Program
1) Aplikasi ini tidak bisa menampilkan pemilihan siswa terbaik di tahun sebelumnya.
2) Dalam penginputan data, aplikasi ini masih menggunakan metode manual belum bersifat upload file.
3) Aplikasi pemilihan siswa terbaik ini masih bersifat localhost, belum bersifat online.
5. KESIMPULAN
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  bisa diterapkan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  sehingga dapat memilih siswa terbaik  dengan cepat. Aplikasi  yang dibangun  dapat  mempermudah  pihak  sekolah  dalam pemilihan siswa terbaik dengan target yang cepat, akurat, dan obyektif.
Dengan  menerapkan  sistem  komputerisasi  dalam pemilihan siswa terbaik ini, sistem pengelolaan data akan semakin  tepat  dan  mengurangi  kesalahan  dalam perhitungan  nilai  serta  mendapatkan  hasil  perangkingan yang terbaik.
Dengan  menggunakan database ,  data  siswa  ataupun data  nilai  siswa  dapat  tersimpan  didalamnya.  Sehingga apabila terjadi kesalahan input data, maka data yang salah dapat  langsung  diperbaiki  tanpa  harus  menginput  ulang semua datanya.

## 6. SARAN
Adanya pengembangan dalam aplikasi sistem pendukung keputusan ini, sehingga tidak perlu menginput data siswa dan data nilai, tetapi admin hanya diminta untuk meng upload file sesuai ketentuan.
Admin  diharapkan  bisa  menerima  dan  menjalankan aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  ini,  sehingga  tidak ada kesalahan dalam proses pemilihan siswa terbaik.
Penggunaan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  siswa  terbaik  bisa  dikembangkan,  sehingga dapat digunakan di sekolah lain.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Atika,  Fara  dan,  Prof.  Budi  Murtiyasa,  M.  Kom.  2017. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru Berprestasi  Di  Kecamatan  Kradenan  Kabupaten Grobogan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting. Diploma thesis, Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Elistri, M., Wahyudi, J. and Supardi, R. 2014. Penerapan Metode  SAW  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Jurusan  Pada  Sekolah  Menengah  Atas Negeri 8 Seluma, Jurnal Media Infotama Penerapan Metode SAW, 10(2), pp. 1858-2680.
Fitri, N. Y. and Nurhadi. 2017. Analisis dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) Pada SMK Yadika Jambi, 2(2302– 3805), pp. 318–326.
Nuril,  H  and  Firdaus,  W.  2015.  Penilaian  Prestasi  Kerja Kinerja  Pegawai  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto. 2, pp. 41-48.
Rikki,  A.,  Murni,  M.,  and  Jonson,  R.2016.  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode SAW Pada PT. Karya Sahata Medan, Journal of Informatics Pelita Nusantara, 1(1), pp. 38- 46.
Sihombing,  R.,  Perdana,  A.,  Solikhun,  and  Hartama,  D.
2016. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik  pada  SMK  Maria  Goretti  Pematangsiantar Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW),  1(1).
Situmorang,  H.  2015  ‘Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Calon  Peserta  Olimpiade  Sains  Tingkat Kabupaten  Langkat  Pada  Madrasah  Aliyah  Negeri (Man) 2 Tanjung Pura Dengan Menggunakan Metode Simple  Additive Weighting (SAW)’, IV(2), pp. 24– 30.
Sonata,  F.  2016.  Implementasi  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  dengan  Proses  Fuzzifikasi  dalam Penilaian Kinerja Dosen. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 5(2), pp. 71-80
Pratiwi, H. 2016. Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan.
Yogyakarta: Deepublish.
Uswatun,  N.  2019.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Pada  PT Ipro  Solusi  Canggih  Berbasis  Web.  Jakarta;  Novia Uswatun Nur Indahsari.
Utomo,  M.  2015.  Penerapan  Metode  SAW  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemberian  Beasiswa Pada  SMA  Negeri  1  Cepu  Jawa  Tengah.  Fakultas Ilmu  Komputer  Universitas  Dian  Nuswantoro, Semarang.
Gunawan,  G.,  &  Vidy,  V.  2017.  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Kandidat  Kepala  Divisi Yayasan  Airlangga  Balikpapan  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting.  Metik  Jurnal,  1(2),  59- 64.