## Pengembangan  Sistem  Seleksi  Penerimaan  Calon  Siswa  Baru  Dengan  Metode Simple Additive Weighting
Jenit Erga Falabitsa a , Lelah lelah b
a, b Universitas Muhammadiyah Sukabumi, Jl. R. Syamsudin, S.H. No. 50, Cikole, Kec. Cikole, Kota Sukabumi, Jawa Barat, 43113, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel
Diterima Redaksi: 08 Juli 2020 Revisi Akhir: 05 September 2020 Diterbitkan Online : 25 September 2020 Selection is the process of selecting candidates who meet the requirements or standards that have been set. One of them is in the educational institutions in the selection of New Student Admissions,  in the selection of new student data must be precise, this time the Study discusses the case in the Vocational High School State 1 Cibadak, is still using the manual system using Microsoft Excel applications in new student selection, this caused new student data to be incorrect so that the committee was overwhelmed in ranking the ranking.  Making  new  student  selection  Information  System  using  the  Simple  Additive Weighting (SAW) method facilitates the committee and prospective students in registering and processing grades data because with the SAW method the value processing has been automatically ranked based on the highest grade and the decision received or not received by students can be seen.
K ATA K UNCI
Information Systems
Selection Simple Additive Weighting

## K
ORESPONDENSI
E-mail: jenit019@ummi.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan Peserta Didik Baru atau PPDB adalah kegiatan rutin tahunan  yang  merupakan  tahap  seleksi  bagi  calon peserta  didik baru yang diselenggarakan oleh panitia tingkat Sekolah di bawah pengawasan dan koordinasi Dinas Pendidikan [1].
Dalam  mencari  calon  siswa  baru  yang  berkualitas  maka  harus mempunyai  instrumen  penilaian  yang  tepat  sebagai  bahan pertimbangan dalam menentukan keputusan. Sistem pendukung keputusan atau disingkat dengan SPK dapat membantu dalam hal pengambilan  keputusan  dan  membantu  memecahkan  masalah dalam proses seleksi PPDB, selain itu dapat menjadi penentuan instrumen penilaian.
PPDB merupakan masalah pengambilan keputusan yang penting, karena  pemilihan  peserta  didik  baru  yang  berkualitas  dapat meningkatkan prestasi sekolah. Pada data statistik nilai rata-rata siswa  di  Tahun  Ajaran  2018/2019  di  sekolah  SMK  Negeri  1 Cibadak, berdasarkan data dari nilai rapor semester genap adalah 80,5  dengan  rincian  per  kelasnya,  79  untuk  kelas  10  lalu  80,7 untuk kelas 11 dan 81,9 untuk kelas 12.
Dalam  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  Systems (DSS),  salah satu  metode  yang  mampu  melakukan  pengambilan  keputusan yang mempunyai alternatif-alternatif yang diambil dalam banyak variabel  menjadi  bahan  pertimbangan  adalah Multiple  Attribute Decision (MADM) [2].
Adapun  Metode  yang  digunakan  yaitu  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  untuk  penyeleksian  calon  siswa  baru  pada sekolah  SMK  Negeri  1  Cibadak.  Sistem  pendukung  keputusan nantinya  akan  menampilkan  hasil  prioritas-prioritas  yang tertinggi  hingga  yang  terendah  dari  calon  siswa  baru  tersebut, sehingga  dapat  mempermudah  dalam  pengambilan  keputusan oleh  pihak  sekolah.  Walaupun  pihak  sekolah  yang  akan menentukan  sepenuhnya  dalam  pemilihan  calon  siswanya  yang akan  di  terima  atau  tidaknya.  Metode  ini  juga  telah  digunakan pada  beberapa  penelitian  perangkingan  sehingga  sangat  cocok dengan  studi  kasus  yang  diangkat  yaitu  proses  perangkingan penerimaan siswa baru.
Seleksi  penerimaan  peserta  didik  baru  merupakan  pengambilan keputusan  dengan  berbagai  kriteria  masalah,  berbagai  metode telah  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut. Pengambilan keputusan dalam penerimaan peserta didik baru di SMK  Negeri  1  Cibadak  terdapat  tiga  jalur  masuk  yaitu  jalur
KETM  (Keluarga  Ekonomi  Tidak  Mampu),  jalur  prestasi  dan jalur Nilai Rapor dan mempunyai 8 Kompetensi Keahlian yaitu Multimedia, Agribisnis Pengawasan Mutu, Agribisnis Pengolahan  Hasil  Pertanian,  Agribisnis  Tanaman  Pangan  dan Hortikultura, Agribisnis Perikanan Air Tawar, Agribisnis Ternak Unggas, Agribisnis Ternak Ruminansia dan Agroindustri. Seleksi tahapan berupa kelengkapan persyaratan Administrasi (Bagi Jalur KETM wajib melampirkan kartu KIP, KIS, KPHP, KPP dan bagi jalur prestasi wajib melampirkan sertifikat lomba), Nilai rata-rata rapor  SMP  (Bobot  nilai  rata-rata  40%),  dan Test Minat  Bakat (Bobot  nilai  60%).  Setelah  tahap  seleksi  masuk,  Untuk  jurusan Multimedia,  Agribisnis  Pengolahan  Hasil  Pertanian,  Agribisnis Pengolahan Mutu dan Agroindustri menjadi pilihan favorit maka dari itu dibuatkan Pilihan 1 dan Pilihan 2, untuk Pilihan 1 semua kompetensi  keahlian  bisa  di  pilih,  namun  untuk  Pilihan  2 kompeten  keahlian  Multimedia,  Agribisnis  Pengolahan  Hasil Pertanian,  Agribisnis  Pengolahan  Mutu  dan  Agroindustri  tidak bisa di pilih karena keterbatasan kuota kelas, maka dari itu jika tidak lolos dari Pilihan 1 maka otomatis masuk ke Pilihan 2 yang kuota  kompetensi  keahliannya  masih  belum  terpenuhi,  jika Pilihan 1 dan 2 tidak lolos maka otomatis tidak diterima.
Semakin bertambahnya penduduk dari tahun ke tahun, membuat semakin banyaknya calon siswa yang ingin mendaftar ke sekolah favoritnya.  Tetapi tidak semua calon siswa bisa masuk ke sekolah favoritnya  karena  keterbatasan  sarana  dan  prasarana  di  sekolah tersebut  seperti  ruang  kelas  dan  sumber  daya  guru,  maka  perlu dilakukan seleksi untuk dapat masuk ke sekolah dengan mencari calon  siswa  yang  berkualitas.  Selain  itu  sering  terjadi  seperti sulitnya  menyeleksi  calon  siswa  baru  yang  akan  diterima  di sekolah  berdasarkan  kriteria  yang  sudah  sekolah  tetapkan, aplikasi sistem penerimaan masih menggunakan Microsoft Excel . Hal  ini  rentan  menyebabkan  data  penerimaan  calon  siswa  baru tidak  tepat  sehingga  membuat  panitia  kewalahan  seperti mengurutkan  perangkingan  yang  nilainya  sama  dan  proses pengolahannya  membutuhkan  waktu  lama.  Karena  harus mengeliminasi manual dengan cara memotong data calon siswa yang  tidak  lolos  seleksi  ke  jurusan  pertama  tersebut  ke  jurusan pilihan keduanya dengan memindahkan ke Sheet jurusan yang dia tuju atau tidak lolos keduanya. Dari permasalahan tersebut, untuk mempermudah  panitia  dalam  penyeleksian  calon  siswa  baru maka  dibutuhkan  metode  yang  dapat  memproses  perhitungan nilai dari penyeleksian calon siswa baru lalu diterapkan di dalam sebuah sistem pendukung keputusan.
Manfaat  dari  pengimplementasian  sistem  ini  yaitu  bagi  panitia dapat  mempermudah  pengolahan  data  seleksi  calon  siswa  baru dan  bagi  calon  siswa  diharapkan  dapat  memudahkan  dalam melakukan pendaftaran PPDB.
Batasan  masalah  pada penelitian ini  adalah perhitungan  dengan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  hanya  pada  jurusan yang  calon  siswa  pilih  sebagai  pilihan  pertamanya  yaitu Multimedia,  Agribisnis  Pengolahan  Hasil  Pertanian,  Agribisnis Pengolahan  Mutu  dan  Agroindustri,  kecuali  untuk  jurusan Agribisnis  Tanaman  Pangan  dan  Hortikultura,  Agribisnis Perikanan Air Tawar, Agribisnis Ternak Unggas dan Agribisnis Ternak Ruminansia tidak dilakukan perhitungan dan perangkingan  karena  jurusan  tersebut  tidak  selalu  terpenuhi kuotanya.  Pada  jurusan  pilihan  keduanya  yaitu  Agribisnis Tanaman  Pangan  dan  Hortikultura,  Agribisnis  Perikanan  Air
Tawar,  Agribisnis  Ternak  Unggas  dan  Agribisnis  Ternak Ruminansia  dilakukan  perhitungan  dan  perangkingan  sebagai penyeleksian untuk memenuhi kuota yang kurang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau

## Decision Support System (DSS)
Sistem pendukung keputusan atau disingkat dengan SPK adalah sistem  berbasis  komputer yang  terdiri dari tiga  komponen  yang saling berinteraksi, sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna dan komponen SPK lainnya), sistem pengetahuan (gudang pengetahuan masalah yang ada pada SPK atau  sebagai  data  dan  juga  sebagai  prosedur),  dan  sistem pemrosesan  masalah  (hubungan  antara  dua  komponen  lainnya, terdiri  dari  beberapa  kapabilitas  manipulasi  masalah  yang diperlukan  untuk  pengambilan  keputusan).  Karakteristik  dari SPK adalah:
1. Mendukung proses pengambilan keputusan suatu organisasi atau perusahaan.
2. Adanya interface manusia/mesin di mana  manusia atau user tetap memegang kontrol proses pengambilan keputusan.
3. Mendukung  pengambilan  keputusan  untuk  membahas masalah  terstruktur,  semi  terstruktur  serta  mendukung beberapa keputusan yang saling berinteraksi.
4. Memiliki  kapasitas  dialog  untuk  memperoleh  informasi sesuai dengan kebutuhan.
5. Memiliki sub sistem  yang  terintegrasi  sedemikian  rupa sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan sistem.
6. Memiliki dua komponen utama yaitu data dan model.
Kriteria-kriteria dari keputusan tersebut adalah sebagai berikut:
1. Banyak pilihan/alternatif.
2. Ada kendala.
3. Mengikuti  suatu  pola/model  tingkah  laku,  baik  yang terstruktur maupun tidak terstruktur.
4. Banyak input/variabel .
5. Ada  faktor  risiko.  Dibutuhkan  kecepatan,  ketepatan,  dan keakuratan.
Ada tiga fase dalam proses pengambilan keputusan diantaranya sebagai berikut:

## 1. Intellegence
Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari  ruang  lingkup  problematika  secara  proses  pengenalan masalah.  Data  masukan  diperoleh,  diproses  dan  diuji  dalam rangka mengidentifikasi masalah.

## 2. Design
Tahap ini merupakan proses menemukan, mengembangkan dan menganalisis alternatif tindakan yang bisa dilakukan. Tahap ini meliputi menguji kelayakan solusi.

## 3. Choice
Pada tahap ini dilakukan proses pemilihan di antara berbagai alternatif  tindakan  yang  mungkin  dijalankan.  Hasil  pemilihan tersebut kemudian diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan [2].
INTELLIGENCE (Penelusuran Lingkup Masalah)
DESIGN (Perencanaan Penyelesaian) CHOISE (Pemilihan Tindakan) IMPLEMENTATION (Pelaksanaan Tindakan) Sistem Informasi Manajemen/ Pengolahan Data Elektronik Ilmu Manajemen/ Operation
Sistem Pendukung Keputusan

## Gambar 1. Fase Proses Pengambilan Keputusan

## 2.2 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  Additive  Weighting atau  sering  disingkat  dengan  SAW adalah  metode  penjumlahan  terbobot  dengan  berkonsep  dasar mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja  di  setiap alternatif pada semua atribut. Metode ini disarankan hanya untuk penyelesaian  masalah  dalam  penyeleksian  sistem  pengambilan keputusan multi proses, metode ini juga sering di gunakan dalam pengambilan  keputusan  yang  mempunyai  banyak  atribut.. Metode Simple  Additive  Weighting membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  didapat diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif  yang  ada, dengan formulanya sebagai berikut:
𝑅 𝑖𝑗 =
{ 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (1)
Di  mana  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 kriteria i. - Xij = Nilai atribut yang dimiliki masing-masing setiap kriteria. - Benerfit = Jika nilai terbesar adalah terbaik. - Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik. 𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
Nilai  Preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan  rumus sebagai berikut:
Keterangan : Vi  = Rangking untuk masing-masing tiap alternatif. Wj = Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria). rij  = Nilai rating kinerja ternormalisasi.
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai lebih  terpilih.  Untuk  kriterianya  dibagi  menjadi  dua  kategori yakni  kategori  yang  bernilai  positif  termasuk  dalam  kriteria keuntungan ( Benefit ), dan yang bernilai negatif termasuk dalam kriteria biaya ( Cost ).
Metode Simple Additive Weighting (SAW) memiliki keunggulan di  bandingkan  dengan  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  lainnya  yaitu  pada  kemampuannya  dalam  melakukan penilaian yang lebih tepat karena didasari pada nilai-nilai kriteria dan bobot tingkat kepentingan yang dibutuhkan.
Pada  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  juga  dapat menyeleksi  alternatif  yang  terbaik  dari  alternatif  yang  ada,  lalu dilakukan tahap proses perangkingan dengan jumlah nilai bobot dari  semua  kriteria  dan  dijumlahkan  setelah  menentukan  nilai bobot dari masing-masing kriteria. Intinya pada metode SAW ini yakni menentukan alternatif yang optimal pada setiap nilai bobot kriteria  yaitu  nasabah  terbaik  yang  memenuhi  syarat  dan  layak dipertimbangkan untuk menerima kredit [2].

## 2.3 Seleksi
Seleksi  adalah  proses  untuk  memilih  calon  yang  sesuai  dengan persyaratan atau standar yang telah ditetapkan [3].
Seleksi  adalah  proses  pengambilan  keputusan  tentang  siapa pelamar  yang  akan  diterima  oleh  suatu  instansi  atau  memilih orang yang terbaik untuk satu posisi [4].

## 2.4 Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang berjudul  “Rancang  Bangun  Sistem  Penerimaan Peserta  Didik  Baru  Berbasis Website Dengan  Metode  SAW ( Simple  Additive  Weighting )  (Studi  Kasus  SMK  Bumantara Muntilan).”  Penelitian  tersebut  menjelaskan  pengolahan  data masih  manual  perhitungan  nilainya  dan  tidak  adanya  sistem informasi yang membantu karenanya membutuhkan waktu yang relatif  lebih  lama  dalam  mengambil  keputusan  [5].  Keterkaitan dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan  adalah  bagaimana membuat  sistem  informasi  yang  dapat  mengolah  nilai  secara otomatis dan tepat serta cepat.
Penelitian selanjutnya yaitu berjudul “Penerapan Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  Pada  Sistem  Seleksi  Penerimaan Calon  Siswa  Baru  (Studi  Kasus:  SMK  Negeri  1  Cirebon)”. Penelitian tersebut menjelaskan sistem perangkingan penerimaan siswa  baru  yang  digunakan  di  SMK  Negeri  1  Cirebon  masih bersifat  manual.  Hal  ini  dapat  memungkinkan  data  tidak  tepat, seperti  terdapat  pendaftar  yang  memiliki  skor  nilai  yang  sama sehingga panitia kesulitan dalam mengurutkan perangkingan [6]. Keterkaitan  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan  adalah bagaimana  membuat  sistem  yang  dapat  memberikan  keputusan yang tepat secara otomatis.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Metode Pengumpulan Data
1. Observasi
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui  lebih  dalam bagaimana sistem yang sedang berjalan dalam penerimaan calon siswa baru.
(2)
2. Studi Literatur
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mempelajari  arsip sekolah tentang penilaian siswa dan PPDB sebagai sumber acuan dan pendalaman landasan teori dalam pengembangan sistem.

## 3.2 Tahapan Penelitian
1. Membuat Matriks Keputusan
Matriks keputusan (X) adalah gambaran tabel perbandingan antar  berbagai  alternatif  keputusan  berdasarkan  kriteria  yang sudah di tetapkan. Nilai-nilai yang sudah di masukan ke aplikasi dibuat menjadi sebuah matriks.
2. Melakukan Normalisasi Matriks
Yaitu membandingkan nilai-nilai kriteria (kolom) nilai Max atau nilai terbesar ( benefit ) dengan membagi dari alternatif yang ada (baris). Selanjutnya dibuatkan normalisasi matriks (R) yang di dapat dari hasil perhitungan normalisasi matriks (X).
3. Menentukan Kriteria-Kriteria dan Pembobotan Nilai
Kriteria-kriteria  sebagai  bahan  acuan  dalam  tahap pengambilan keputusan  ada  2  yaitu,  1 diambil  dari  perhitungan nilai  siswa  sebelum  sistem  di  buat  dan  1  di  ambil  dari  kriteria tambahan yang bisa mempengaruhi nilai, lalu memberikan bobot untuk setiap kriteria.
4. Perangkingan
Pada  tahap  ini  yaitu  proses  perangkingan  menggunakan bobot  yang  sudah  diberikan.  Dengan  vektor  bobot  (W)  yang sudah dijabarkan (Nilai Bobot di bagi 100 untuk masing-masing kriteria).  Selanjutnya  akan  dikalikan  matriks  R  *  W  dan menjumlahkan  hasil dari perkalian.
5. Eliminasi
Pada tahap ini dilakukan Eliminasi sesuai dengan kuota yang sudah di tentukan dengan Alternatif terpilih yaitu jika alternatif tersebut memiliki nilai terbesar dari alternatif lainnya. Nilai (V) yang  terbesar  menunjukkan  bahwa  alternatif  (A)  yang  akan terpilih. Jika calon siswa gugur dalam eliminasi jurusan pertama maka  akan  di  rangkingkan  kembali  di  jurusan  kedua  dan  jika calon  siswa  gugur  dalam  eliminasi  jurusan  kedua  maka  calon siswa tersebut gugur dalam seleksi.

## 3.3 Implementasi Metode Penelitian
Pada  pembahasan  ini  analisis  masalah  yang  ditemui  selama penelitian berlangsung di antaranya:
1. Pendaftaran  siswa  masih  di  lakukan  dengan  cara  manual, dengan  siswa  datang  ke  sekolah  yang  di  tuju  lalu  menuju loket pendaftaran dan mengisi formulir pendaftaran dengan cara manual. Setelah selesai melakukan pendaftaran, siswa tersebut mendapatkan bukti pendaftaran.
2. Setelah  selesai  pendaftaran,  calon  siswa  masuk  ke  dalam tahapan  tes  di  antaranya  yaitu  tes  minat  bakat,  wawancara dan  cek  fisik.  Ketika  pencatatan  penilaian  tes  ini,  panitia melakukan  penilaian  secara  manual, ini  bisa  menyebabkan data  penilaian  kadang  tidak  akurat  atau  terjadi  kesalahan yang dapat merugikan calon siswa tersebut.
3. Setelah tahapan tes selesai oleh calon siswa dilakukan maka panitia  akan  mengolah  nilai-nilai  tersebut  sebagai  bahan
pertimbangan  diterima  atau  tidak.  Perhitungan  tes  ini dilakukan  secara  komputerisasi  dengan Microsoft  Excel tetapi pengolahan datanya memakan waktu lama.
Beberapa  proses  tersebut  sering  sekali  terjadi  hambatan  pada proses  pencatatan  hasil  nilai  tes  calon  siswa  dan  perhitungan nilainya. Dalam memperhitungkan bobot nilai juga memerlukan waktu  yang  sangat  lama  walaupun  sudah  di  bantu  dengan penggunaan Microsoft Excel .
Solusi  yang  ditawarkan  dalam  penelitian  ini  sebagai  alternatif pemecahan  masalah  pembangunan  sistem  dengan  penggunaan metode  sistem  pendukung  keputusan  atau  SPK  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  yang  merupakan metode  penjumlahan  bobot  dari  beberapa  kriteria.  Dalam mendukung  proses  pengambilan  keputusan  digunakan  model Simple  Additive  Weighting (SAW)  [7]  yang  dibangun  untuk menentukan  calon  siswa  baru  pada  SMK  Negeri  1  Cibadak dengan melakukan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Input data calon siswa.
2. Input nilai data calon siswa.
3. Membuat matriks keputusan.
4. Melakukan normalisasi matriks.
5. Menentukan kriteria-kriteria dan pembobotan nilai.
6. Perangkingan jurusan pilihan ke 1.
7. Eliminasi sesuai jumlah kuota pada pilihan jurusan ke 1.
8. Perangkingan jurusan pilihan ke 2.
9. Eliminasi sesuai jumlah kuota pada pilihan jurusan ke 2.
10. Hasil pendaftar diterima dan tidak diterima
Kriteria-kriteria  sebagai  bahan  acuan  dalam  tahap  pengambilan keputusan  ada  2  yaitu,  1  diambil  dari  perhitungan  nilai  siswa sebelum sistem di buat dan 1 di ambil dari kriteria tambahan yang bisa mempengaruhi nilai, di antaranya:
C1 = Nilai Tes Minat Bakat C2 = Rata-Rata Nilai Rapor SMP

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Rancangan Aplikasi

## 1. Login Page
Pada  tahap  ini  sebelum  memulai  mengisi  data  calon  siswa baru,  panitia  atau  Administrator  harus login terlebih  dahulu  ke dalam website dengan  menggunakan Username dan Password . Jika Username jabatanya Panitia maka otomatis akan di arahkan ke  laman  panitia,  dan  jika Username jabatanya  Administrator maka akan di arahkan ke laman Administrator. Untuk login calon siswa maka cukup menekan tombol “ Login untuk Calon Siswa”, nanti otomatis di arahkan ke laman login calon siswa, dan tombol “Lupa Password ?” digunakan jika user lupa password .
Gambar 2. Login Page
2. Input Data Pendaftar
Untuk form data diri calon siswa jalur KETM dan prestasi yang  membedakan  hanya  terdapat  pada  persyaratannya,  yakni untuk KETM ada penambahan yaitu persyaratan KETM dengan menggunakan Check  Box dan  untuk form data  diri  calon  siswa yang  jalur  prestasi  yaitu  ada  penambahan  persyaratan  Nama Sertifikat Lomba dengan tipe data Varchar dan Panjang karakter 30,  Tingkatan  Lomba  dengan  menggunakan Select ,  Kategori dengan  menggunakan Select ,  lalu  Juara  dengan  menggunakan Select .  Dan  untuk form data  diri  calon  siswa  yang  jalur  Nilai Rapor (Gambar 3.) tidak ada persyaratan khusus.
Gambar 3. Form Data Diri Calon Siswa
3. Input Nilai Calon Siswa
Pada tahapan ini panitia akan memasukkan nilai-nilai calon siswa, panitia akan mencari berdasarkan No. Peserta calon siswa untuk  dimasukkan  nilainya,  lalu  nanti  akan  tampil  nama  calon siswa beserta pilihan jurusannya pertama dan keduanya, lalu nilai calon siswa bisa dimasukkan, untuk kolom Text Tes Minat Bakat, dan Nilai Rata-Rata Rapor SMP menggunakan tipe data integer dan panjangnya 2 angka lalu klik simpan untuk menyimpan data nilai  ke  dalam database .  Untuk input nilai  jalur  Nilai  Rapor, KETM dan prestasi sama semua.
Gambar 4. Form Nilai Calon Siswa
4. View Data Calon Siswa
Pada  tahapan  ini,  panitia  melihat  rekap  data  calon  siswa, tetapi  di  dalam  tabel  ini  hanya  terlihat  data  pentingnya  saja, seperti  No.  Peserta,  Nama  Calon  Siswa,  Jenis  Kelamin,  Pilihan jurusan pertama dan kedua, Nilai Akademik dan Nilai Rapor lalu pada kolom aksi terdapat tombol Lihat untuk melihat lebih detail tentang  calon  siswa  yang  dipilih,  lalu  tombol  Edit  untuk mengubah data calon siswa, dan tombol Delete untuk menghapus data calon siswa.
Gambar 5. Lihat Data Siswa
5. Hasil Seleksi
Pada laman ini menampilkan hasil dari seleksi PPDB dengan menggunakan  perhitungan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dari masing-masing jalur masuk PPDB dan berdasarkan kuota dari jurusan yang calon siswa pilih.
Gambar 6. Lihat Hasil Seleksi
6. Homepage Calon Siswa
Menampilkan  halaman  muka  dari  calon  siswa,  terdiri  dari total  pendaftar  masing-masing  jalur,  data  singkat  dari  calon pendaftar tetapi jika ingin melihat lebih detail bisa di buka pada laman  data  diri.  dan  di  bagian  status  penerimaan  terdapat  hasil seleksi  dari  calon  peserta  tersebut,  dengan  menampilkan  skor
yang  didapatkan,  status  diterima  atau  tidaknya  dan  diterima  di jurusan apanya.
Gambar 7. Halaman Muka Calon Siswa

## 4.2. Langkah-Langkah Penyelesaian Masalah

## 1. Nilai Data Pendaftar
Terdapat  calon  siswa  baru  dengan  nama  M.  Fadli  dengan pilihan  jurusan  pertamanya  yaitu  Agribisnis  Pengawasan  Mutu dan pilihan jurusan keduanya yaitu Agribisnis Tanaman Pangan dan Hortikultura, lalu Rafdi dengan pilihan jurusan pertamanya yaitu Agribisnis Pengawasan Mutu dan pilihan jurusan keduanya yaitu  Agribisnis  Tanaman  Pangan  dan  Hortikultura  dan  Qory dengan pilihan jurusan pertamanya yaitu Agribisnis Pengawasan Mutu    dan  pilihan  jurusan  keduanya  yaitu  Agribisnis  Tanaman Pangan dan Hortikultura,  Lalu panitia memasukkan data nilai ke dalam aplikasi Sistem Informasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) yang telah di berikan oleh calon siswa baru.
Tabel 1. Daftar Nilai Calon Siswa Calon Siswa Baru (A) Tes Minat Bakat Rata-Rata Nilai  Rapor SMP M. Fadli 70 82 Rafdi 68 87 Qory 87 85
2. Membuat Matriks Keputusan
Pada  Proses  perhitungan  ini,  untuk  seleksi  pilihan  jurusan pertama (Agribisnis Pengawasan Mutu). Nilai-nilai yang sudah di masukan tadi dibuat menjadi sebuah matriks. Matriks keputusan X dapat dilihat dari Tabel 1, lalu bisa di jabarkan seperti di bawah ini sesuai dengan baris dan kolomnya.
𝑋 =   { 70 82 68 87
87 85 }
3. Melakukan Normalisasi Matriks
Selanjutnya  dilakukan  normalisasi  matriks  X,  yaitu membandingkan nilai-nilai kriteria (kolom) nilai Max atau nilai terbesar  ( benefit )  dengan  membagi  dari  alternatif  yang  ada ( baris ). Masing-masing hasil nilai maksimalnya adalah 1.
Nilai M. Fadli:
𝑅11 = 70
𝑀𝑎𝑥(70 68 87) = 70 87 = 0,8045
𝑅12 =
82 𝑀𝑎𝑥(82 87 85) = 82 87 = 0,9425
Nilai Rafdi:
𝑅21 = 68 𝑀𝑎𝑥(70 68 87) = 68 87 = 0,7816
𝑅22 = 87 𝑀𝑎𝑥(82 87 85) = 87 87 = 1
Nilai Qory:
𝑅31 = 87
𝑀𝑎𝑥(70 68 87) = 87 87 = 1 𝑅32 = 85
𝑀𝑎𝑥(82 87 85) = 85 87 = 0,9770
Selanjutnya dibuatkan normalisasi matriks R yang di  dapat dari hasil  perhitungan  normalisasi  matriks  X  diatas,  sehingga didapatkan nilai matriks dibawah ini.
𝑅 =   { 0,8045 0,9425 0,7816 1,0000 1,0000 0,9770 }
4. Menentukan Kriteria-Kriteria dan Pembobotan Nilai
Memberikan bobot untuk setiap kriteria.
Tabel 2. Daftar Bobot Kriteria Kriteria Bobot Tes Minat Bakat (C1) 70 Rata-Rata Nilai Rapor SMP (C2) 68
Perhitungan Vektor Bobot (W) dari C1 dan C2 (dilihat dari Tabel 2.) dengan cara:
C1 = 60 / 100 = 0,60
C2 = 40 / 100 = 0,40 Maka di dapatkan Vektor Bobot (W) = [0,60 - 0,40]
5. Perangkingan Pada Jurusan Pilihan ke 1
Selanjutnya  akan  dikalikan    matriks  R  *  W  dan menjumlahkan  hasil dari perkalian untuk memperoleh alternatif terbaik  dengan  melakukan  perangkingan  nilai  terbesar  sebagai berikut :
𝑉1 (𝑀. 𝐹𝑎𝑑𝑙𝑖) = (0,8045) ∗ (0,60) + (0,9425) ∗ (0,40) = 0,8597
𝑉2 (𝑅𝑎𝑓𝑑𝑖) = (0,7816) ∗ (0,60) + (1,0000) ∗ (0,40) = 0,8690 𝑉3 (𝑄𝑜𝑟𝑦) = (1,0000) ∗ (0,60) + (0,9770) ∗ (0,40) = 0,9908
6. Eliminasi Sesuai Jumlah Kuota Pada Jurusan Pilihan ke 1 Alternatif terpilih yaitu jika alternatif tersebut memiliki nilai terbesar  dari  alternatif  lainnya.  Berdasarkan  hasil  perhitungan yang dilakukan antara pembobotan kriteria dan hasil normalisasi dapat dirangkum dalam Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Metode Simple Additive Weighting
(SAW) Jurusan Pilihan ke 1 Rangking Alternatif (A) Nilai Akhir 1 Qory (V3) 0,9908 2 Rafdi (V2) 0,8690 3 M. Fadli (V1) 0,8597
Nilai  (V)  yang  terbesar  menunjukkan bahwa  alternatif  (A) yang  akan  terpilih.  Dari  tabel  III  dapat  dilihat  bahwa  hasil penilaian  menunjukkan  rangking  1  yang  didapatkan  oleh  Qory lalu Rafdi pada rangking 2 dan M. Fadli pada rangking 3. Dari hasil  ini  semisal  akan  diambil  2  alternatif  atau  kuotanya (diterima) maka yang mempunyai rangking 3 (M. Fadli) akan di rangkingkan  kembali  di  pilihan  jurusan  keduanya  yaitu Agribisnis Tanaman Pangan dan Hortikultura dengan calon siswa
yang  gugur  lainya  di  pilihan  jurusan  pertama  tetapi  memilih jurusan  Agribisnis  Tanaman  Pangan  dan  Hortikultura  pada pilihan jurusan keduanya.
7. Perangkingan Pada Jurusan Pilihan ke 2
Di  dalam  perangkingan  ini  perhitungannya  sama  dengan perangkingan  di  pilihan  jurusan  ke  1  dengan  bobot  dan kriterianya  sama,  karena  semua  jurusan  memiliki  kriteria  bobot yang sama.
Perangkingan dilakukan dengan daftar nama Aby Abdullah dan  Abyan  yang  sama-sama  gugur  seleksi  dari  jurusan  pilihan pertamanya seperti M Fadli. Proses perangkingan sebagai berikut (Nilai Aby Abdullah dan Abyan didapatkan dari data primer dan hasil perhitungan matriks keputusan): 𝑉1 (𝐴𝑏𝑦 𝐴𝑏𝑑𝑢𝑙𝑙𝑎ℎ) = (0,5890) ∗ (0,60) + (0,9157) ∗ (0,40) = 0,7197 𝑉2 (𝐴𝑏𝑦𝑎𝑛) = (0,5205) ∗ (0,60) + (0,9880) ∗ (0,40) = 0,7075
𝑉3 (𝑀. 𝐹𝑎𝑑𝑙𝑖) = (0,8045) ∗ (0,60) + (0,9425) ∗ (0,40) = 0,8597
8. Eliminasi Sesuai Jumlah Kuota Pada Jurusan Pilihan ke 2 Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  antara pembobotan  kriteria  dan  hasil  normalisasi  dapat  dirangkum dalam Tabel 4.
Tabel  4.  Hasil  Perhitungan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) Jurusan Pilihan ke 2
Rangking Alternatif (A) Nilai Akhir 1 M. Fadli (V1) 0,8597 2 Aby Abdullah  (V1) 0,7197 3 Abyan (V2) 0,7075
Dari  Tabel  4.  dapat  dilihat  bahwa  hasil  penilaian menunjukkan rangking 1 yang didapatkan oleh M. Fadli lalu Aby Abdullah pada rangking 2 dan Abyan pada rangking 3. Dari hasil ini  semisal  akan  diambil  2  alternatif  atau  kuotanya  (diterima) maka  yang  mempunyai  rangking  3  (Abyan)  tidak  lolos  seleksi atau tidak diterima di sekolah tersebut.
9. Hasil Pendaftar Diterima Dan Tidak Diterima
Siswa dan panitia melihat hasil dari seleksi pendaftar yang diterima di aplikasi Sistem Informasi PPDB. Untuk jalur masuk Nilai Rapor, KETM dan prestasi semua sama perhitungannya dan hasilnya,  hanya  saja  yang  membedakan  pada  bagian persyaratannya saja.

## 5. KESIMPULAN
Seleksi  adalah  proses  untuk  memilih  calon  yang  sesuai  dengan persyaratan  atau  standar  yang  telah  ditetapkan.  Permasalahan yang terjadi yaitu kesalahan pada saat sistem penerimaan siswa baru yang digunakan masih manual maupun masih menggunakan Microsoft Excel .
Hal  ini  rentan  menyebabkan  data  penerimaan  siswa  baru  tidak tepat sehingga membuat panitia kewalahan seperti mengurutkan perangkingan  yang  nilainya  sama  dan  proses  pengolahannya membutuhkan waktu lama. Oleh karena itu dibutuhkan aplikasi Sistem  Informasi  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  (PPDB)
menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai metode penyeleksian calon siswa baru yang cepat dan tepat.
Penulis  menyadari  dalam  penelitian  ini  mungkin  banyak kekurangan,  maka  dari  itu  kritik  dan  saran  yang  membangun diperlukan bagi penulis untuk lebih baik lagi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  Kepala  Sekolah  SMK  Negeri  1 Cibadak Dr. Juanda, MS.i, lalu Dosen pembimbing Lelah., S.T., M.Kom,  serta  semua  pihak  yang  telah  memberikan  banyak bantuan dalam penyusunan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Purwanti,  D.,  Irawati,  I.,  &  Adiwisastra,  J.  (2018). Efektivitas  Kebijakan  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru Sistem Zonasi Bagi Siswa Rawan Melanjutkan Pendidikan. Dinamika , 5(4), 1–7.
[2] Nofriansyah, Dicky. 2015. Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Penerbit Deepublish.
[3] Rahmawati, Silivia. (2017). Proses Seleksi Karyawan Baru Bagian Sales Pada PT Mitra Sukses Karya Bersama Bekasi. Jurnal Administrasi Kantor , 5(1), 99–106.
[4] Ratnasari, Sri Langgeng. 2019. Human Capital (Manajemen Sumber  Daya  Manusia) .  Pasuruan:  CV.  Penerbit  Qiara Media.
[5] S Satwika, W. (2019). Rancang Bangun Sistem Penerimaan Peserta Didik Baru Berbasis Website Dengan Metode SAW ( Simple Additive Weighting ). Jurnal Digit , Vol. 5 No.2 , pp. 159~170, November 2015.
[6] Pratama,  M.  N.,  Sevtiana,  A.,  &  Martha,  D.  (2017). Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Seleksi Penerimaan Calon Siswa Baru (Studi Kasus: SMK Negeri 1 Cirebon). Jurnal Digit , 5(2), 159–170.
[7] Istikhomah,  Sujito  &  Widayanti,  R.  (2016).  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Pada Smk Negeri 1  Purwosari  Menggunakan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW).  STMIK  PPKIA  Pradnya  Paramita Malang, 143–152.

## BIODATA PENULIS

## Jenit Erga Falabitsa
Mahasiswa  Sarjana  di  Jurusan  Teknik Informatika   Universitas Muhammadiyah Sukabumi.

## Lelah lelah
Dosen Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Sukabumi.