## Perancangan Aplikasi Perangkingan Perguruan Tinggi
Menggunakan Fuzzy Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus:

## 25 PT Wilayah Kopertis XIII Provinsi Aceh)

## Rizaldi Akbar
1 AMIK Indonesia

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 16 Oktober 2017 Received in revised form 2 Desember 2017 Accepted 13 Januari 2018 Available online 22 Januari 2018
Keywords: Decision Support System (DSS), College Ranking Applications, Fuzzy Simple Additive Weighting (SAW)
Kata Kunci: Decision Support System (DSS), Aplikasi Perangkingan, Fuzzy Simple Additive Weighting
(SAW)

## a b s t r a c t
This research aims to make a ranking College in Aceh and its applications processing data.The  College  in  question  is  25  (twenty  five)  in  the  region  XIII  Kopertis  Aceh province using Simple Additive Weighting (SAW) is one method that can be used to solve the problem of Fuzzy MADM. Application of decision support system (DSS) this can take account of all criteria that support decision making in order to help speed up and facilitate the decision-making process and do the rangking in particular. Based on the results  of  the  study  it  can  be  concluded  then  the  Fuzzy  method  of  Multi  Attribute Decision  Making  (FMADM)  and Simple  Additive  Weighting (SAW)  can  provide information  ranking  College,  where  the  final  results  will  be  calculated  the  value  of preferences ( V i) the highest of each alternative.The highest value was made the first priority as the best college. The end result of the application of the method of College ranking in the form of the SAW with the first order at Serambi Mekkah of University with the value of 0.89 and a low of STMIK Abulyatama value of 0.38.

## a b s t r a k
Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah perangkingan perguruan tinggi di  Aceh  beserta  aplikasi  pengolahan  datanya.  Perguruan  tinggi  yang dimaksudkan adalah 25 (dua puluh lima) PTS di Wilayah Kopertis Wilayah XIII Provinsi  Aceh  dengan  menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah Fuzzy MADM. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) ini dapat memperhitungkan segala kriteria yang mendukung pengambilan keputusan guna membantu  mempercepat  dan  mempermudah  proses  pengambilan  keputusan dan  melakukan  perangkingan  khususnya.  Berdasarkan  hasil  penelitian  maka dapat disimpulkan Metode Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) dan Simple  Additive  Weighting (SAW)  dapat  memberikan  informasi  perangkingan perguruan tinggi, dimana hasil akhir akan dihitung nilai preferensi ( V i) tertinggi dari masing-masing alternatif. Nilai tertinggi dijadikan prioritas pertama sebagai perguruan  tinggi  terbaik.  Hasil  akhir  dari  penerapan  metode  SAW  berupa perangkingan perguruan tinggi dengan urutan pertama pada Universitas Serambi Mekkah dengan nilai 0.89 dan terendah STMIK Abulyatama dengan nilai 0.38.
*Corresponding author. Email: rizaldiakbar@amikindonesia.ac.id © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2018. Published by Lembaga Informasi dan Riset (KITA INFO dan RISET), Lembaga KITA ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Perguruan  Tinggi  Swasta  atau  disingkat  PTS merupakan  sebuah  perguruan  tinggi  yang didirikan dan/atau diselenggarakan oleh masyarakat  maupun  kelompok  yang  berbadan hukum dengan berprinsip nirlaba dan diselenggarakan oleh  pemerintah  maupun  pihak swasta/  yayasan.  Koordinasi  Perguruan  Tinggi Swasta  atau  disingkat  Kopertis  merupakan sebuah lembaga coordinator yang berperan aktif dalam  melaksanakan  pengawasan,  pengendalian dan pembinaan serta berfungsi mengkoordinasikan PTS agar dapat menyelenggarakan  pendidikan  tinggi  secara akuntable dan  berkualitas  pada  wilayah  kerja masing-masing.
Sehubungan  dengan  pengelolaan  PTS  yang diselenggarakan pada  Wilayah  Kopertis  Wilayah XIII  Provinsi  Aceh  menjadi  lebih  baik  dan menciptakan  sebuah  kompetensi  yang  positif dapat  meningkatkan  kualitas  PTS  tersebut.  Hal tersebut  senada  dengan  penelitian  yang mengemukakan  bahwa, Governance mencakup keterkaitan  bagaimana  pemerintah  daerah, perwakilan  masyarakat  (DPRD),  organisasi publik  lainnya,  dan  mitra-mitra  yang  terkait menjalankan peran dan tanggung jawabnya, dan mencapai tujuan untuk melayani masyarakat dan pemakai layanan secara ekonomis, efisien, efektif, dan  sesuai  kaidah  etika  yang  baik  begitu  juga dengan Good  governance (Evri  Yenni:92,  2017). Instansi  atau  organisasi  adalah  suatu  kumpulan orang yang saling bekerja sama untuk mencapai suatu  tujuan.  Dalam  organisasi  manusia  selalu berperan  aktif  dan  dominan  setiap  kegiatan organisasi  karena  manusia  menjadi  perencana pelaku,  dan  penentu  terwujudnya  tujuan organisasi  (Sarboini,  Jen  Surya,  dan  Wahyu:87, 2017).
Untuk  menghasikan  informasi  yang  berkualitas maka  dibutuhkan  pengembangan  teknologi dalam  memproses  data  sehingga  menghasilkan informasi  yang  akurat  dan  tepat,  system informasi  yang  baik  maka  dibutuhkan  pula kebutuhan  informasi  tersebut  baik  dari  data hingga  perangkat  lunak  yang  akan  digunakan secara  sistematis.  Perangkat  lunak  kini  sudah
menjadi  kekuatan  yang  menentukan.  Perangkat lunak  menjadi  mesin  yang  mengendalikan pengambilan  keputusan  di  dalam  dunia  bisnis; berfungsi  sebagai  dasar  dari  semua  bentuk pelayanan serta penelitian keilmuan modern (Wali dan  Lukman  Ahmad:40,  2017).  Pengembangan perangkat lunak merupakan sebuah industri baru, baik  dalam  sebuah  industri  dan  pengembangan tersebut  sangat  diperlukan  untuk  peningkatan yang lebih baik (Iqbal, Afrizal, dan Wali:54, 2017). Sistem Pendukung  Keputusan (SPK)  yang dapat memperhitungkan segala kriteria yang mendukung  pengambilan  keputusan  guna membantu,  mempercepat  dan  mempermudah proses  pengambilan  keputusan  (Munawir  dan Ardiansyah:8, 2017).
Seiring  dengan  perubahan  dan  kebutuhan informasi,  maka  perangkingan  Perguruan  Tinggi Swasta  pada  Wilayah  Kopertis  Wilayah  XIII Provinsi  Aceh  merupakan  sebuah  keputusan penting  bagi  masyarakat,  calon  mahasiswa, Lembaga  pemerintah,  Lembaga  swasta  maupun Perguruan  Tinggi  tersebut,  sebagai  bahan pertimbangan  dalam  peningkatan  mutu  seperti pada  aspek;  tenaga  pengajar,  mahasiswa, penelitian,  pengabdian  serta  fasilitas  penunjang perkuliahan.  Dalam  penelitian  ini,  PTS  yang dimaksudkan adalah  25 (dua  puluh lima)  PTS di Wilayah  Kopertis  Wilayah  XIII  Provinsi  Aceh meliputi;  Akademi  Analis  Farmasi  dan  Makanan Banda  Aceh,  Akademi  Keperawatan  Ibnu  Sina Kota  Sabang,  Akademi  Keperawatan  Jabal Ghafur, Akademi Keuangan Perbankan
Nusantara,  AMIK  Indonesia,  Politeknik  Aceh, Politeknik  Aceh  Selatan,Politeknik  Indonesia Venezuela,  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi Sabang,STMIK Abulyatama, Sekolah Tinggi Ilmu Hukum  Muhammadiyah  Takengon,  STIKES Bustanul  Ulum  Langsa,  STIKES  Getsempena Lhoksukon, STKIP An-nur Nangro Aceh, STKIP Bina  Bangsa  Getsempena,  STKIP  Bina  Bangsa Meulaboh,  Universitas  Abulyatama,  Universitas Al  Muslim,  Universitas  Gajah  Putih,  Universitas Gunung  Leuser  Aceh,  Universitas  Jabal  Ghafur, Universitas  Muhammadiyah  Aceh,Universitas Sains  Cut  Nyak  Dhien,  Universitas  Serambi Mekkah, dan Universitas Ubudiyah Indonesia.
Pemilihan  Perguruan  Tinggi  tersebut  karena
adanya  perubahan  tingkat  pertumbuhan  pada aspek  Tridharma  seperti  jumlah  rasio  SDM, penelitian,  pengabdian,  jumlah  kegiatan  PKM mahasiswa,  dan  publikasi  di  masing-masing Perguruan Tinggi tersebut berdasarkan pengukuran  persentase  pada  setiap  aspek tersebut.
Selama ini banyak penelitian yang menghasilkan informasi  sebagai  referensi  dalam  menentukan perguruan  tinggi  pada  pemilihan  untuk  calon mahasiswa.  Seperti  temuan  penelitian  Surya (2017) menyimpulkan informasi untuk membantu calon  mahasiswa dalam  menentukan perguruan tinggi. Selain itu, Candra Surya (2015), Radhitya  dan  Hakim  (2016),  Hellilintar  dan Winarno  (2016),  Wanto  dan  Damanik  (2015), bahwa diperlukan suatu sistem untuk mengahasilkan  informasi  dan  menentukan penerima beasiswa pada perguruan tinggi.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Zulita (2015),  Mufizar  (2016),  menghasilkan  informasi untuk  menentukan  dosen  terbaik  pada  sebuah perguruan  tinggi.  Berbeda  dengan  Muslihudin, dkk  (2017)  dengan  menghasilkan  sistem pendukung  keputusan  dengan  menggunakan metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighting dalam pembuatan model penilaian indeks kinerja dosen, dapat  membantu  dan  mempermudah  dalam menilai  kinerja  dosen  perguruan  tinggi. Sebelumnya  Indra  Hariyanto  (2015)  melakukan penelitian  untuk  mengetahui  perbandingan peringkat antara perangkingan website akademik di Indonesia  dengan  menggunakan  metode grey relational  analysis , vikor dan entropi dengan  hasil perangkingan webometrics , penelitian ini menggunakan 2 instrumen yaitu search engine google dan search engine majestic seo.
Sehubungan  dengan  pentingnya  perangkingan bagi  Perguruan  Tinggi  dan  belum  adanya  alat bantu  atau  metode  yang  digunakan  untuk menentukan  perangkingan  tersebut,  maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu pembuat keputusan dalam memberikan perangkingan Perguruan  Tinggi  tersebut. Untuk menentukan  perangkingan,  maka  digunakan metode Fuzzy  Multi  Decision  Making (FMADM) dan Simple  Additive  Weighting (SAW), Fuzzy MADM  adalah  suatu  metode  yang  digunakan
untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif dengan  kriteria tertentu.  Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  merupakan  salah  satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah Fuzzy MADM. Metode ini dipilih  karena  untuk  menentukan  nilai  bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif siapa  Perguruan  Tinggi  dengan  nilai  tertinggi. Dengan  metode  ini  yang  didasarkan  bobot  yang sudah  ditentukan  sehingga  mendapatkan  hasil yang  akurat  terhadap  perangkingan  PTS  di Wilayah Kopertis XIII Provinsi Aceh.
Metode  FMADM merupakan pengembangan  lebih lanjut  dari  MADM.  MADM  merujuk  kepada pembuatan keputusan berdasarkan seleksi terhadap beberapa  pilihan  yang  masing-masing  mempunyai multiple  attribute  dan  antar  atribut  yang  saling konflik.  Dalam  pengambilan  keputusan  dimana sebuah  masalah  tidak  dapat  dipresentasikan  secara tepat  kedalam  nilai  crips,  atau  dengan  kata  lain kedalam nilai boolean, maka penerapan logika Fuzzy dapat menjadi satu pemecahan masalah. Penerapan logika fuzzy dalam MADM, yang selanjutnya disebut sebagai  FMADM.  Kekurangan  metode  MADM biasa terhadap data-data yang bersifat impricise, dan berada  dalam  perkiraan  jangkauan  nilai  dapat tertutupi.
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  dengan  istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.  Metode  SAW  proses  normalisasi  matrik keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada (Pungkasanti:25, 2017).
Dimana rij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif Ai pada atribut Cj ; i =1,2,... m dan j =1,2,... n . Nilai preferensi untuk setiap alternatif ( Vi ) diberikan sebagai :
Nilai Vi yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih  terpilih.  Dimana Vi adalah rangking  untuk  setiap  alternatif, wj adalah  nilai bobot dari setiap kriteria dan rij adalah nilai rating kinerja ternormalisasi.
Berikut  ini  adalah  algoritma  yang  dipakai  dalam menyelesaikan permasalahan :
a. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  ( Ai )  pada setiap kriteria ( Cj ) yang sudah ditentukan,dimana nilai  tersebut  di  peroleh  berdasarkan  nilai crisp ; i =1,2,… m dan j =1,2,… n . b. Memberikan  nilai  bobot  ( W )  yang  juga didapatkan berdasarkan nilai crisp .
c. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara menghitung  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi ( rij ) dari alternatif Ai pada atribut Cj berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut. Atribut keuntungan/benefit=MAKSIMUM atau  atribut  biaya/  cost=MINIMUM.  Apabila berupa artibut keuntungan maka nilai crisp ( Xij ) dari  setiap  kolom  atribut  dibagi  dengan  nilai crisp MAX (MAX Xij ) dari tiap kolom, sedangkan untuk  atribut  biaya,  nilai crisp MIN  (MIN Xij ) dari  setiap  kolomatribut  dibagi  dengan  nilai crisp ( Xij ) setiap kolom.
d. Melakukan  proses  perangkingan  dengan  cara mengalikan  matriks  ternormalisasi  ( R )  dengan nilai bobot ( W ).
e. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif ( Vi ) dengan cara menjumlahkan hasil kali  antara  matriks  ternormalisasi  ( R )  dengan nilai  bobot  ( W ).  Nilai Vi yang  lebih  besar mengindikasikan  bahwa  alternatif Ai lebih terpilih (Candra Surya:151,2015).

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  Perguruan  Tinggi  di Wilayah  Kopertis  XIII  Provinsi  Aceh,  penulis menggunakan  pendekatan  deskriptif  atau survey yaitu  mengumpulkan  data  dari  beberapa  data primer oleh sumber data Kementerian Ristek Dikti yang  digunakan  sebagai  acuan  untuk  rekomendasi perangkingan  perguruan  tinggi.  Data  tersebut kemudian  dianalisa  kemudian  digunakan  sebagai acuan  dalam  mengambil  keputusan.  Dalam
pengambilan  keputusan  digunakan Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making (FMADM)  dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).
Pada tahap ini akan dijelaskan cara kerja Fuzzy Multi Attribute  Decision  Making (FMADM)  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Adapun mekanisme pengujian dapat dilihat pada Gambar 1.
Pemilihan Kriteria

## Niai Kriteria
Pembobotan Kriteria
Perangkingan Menggunakan Metode SAW
Hasil Perangkingan Gambar 1. Mekanisme pengujian a. Pemilihan Kriteria, digunakan untuk menentukan/  acuan  dalam  menilai  perguruan tinggi yang akan dipilih menggunakan Fuzzy Multi Attribute Decesion Making (FMADM) menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).
b. Nilai  Kriteria,  yaitu  memberikan  nilai  terhadap kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya.
c. Pembobotan Kriteria, pemberian nilai kesesuaian terhadap  kriteria  rekomendasi  perguruan  tinggi. Pemberian  nilai  pembobotan  ditentukan  oleh pengambil keputusan.
d. Perangkingan  Menggunakan  Metode  SAW, melakukan perhitungan terhadap kriteria dengan bobot  kesesuaian  kriteria  dengan  menggunakan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW). e. Alternatif Terpilih, merupakan tahap
perankingan,  dimana  akan  terpilih  perguruan
tinggi  yang  direkomendasikan  serta  dirangking sebagai alternatif pilihan yang ditentukan dengan menggunakan FMADM menggunakan SAW.
Sedangkan  untuk  proses  pengembangan  sistem menggunakan  pendekatan prototipe ( prototyping ). Metode  ini  sangat  baik  digunakan  untuk menyelesaikan masalah kesalahpahaman antara user dan  analis  yang  timbul  akibat user tidak  mampu. Proses pembuatan prototipe merupakan proses yang interaktif dan berulang-ulang yang menggabungkan langkah-langkah  siklus  pengembangan  tradisional. Prototipe dievaluasi  beberapa  kali  sebelum  pemakai akhir menyatakan protipe tersebut diterima. Gambar di  bawah  ini  mengilustrasikan  proses  pembuatan prototipe :

## 3. Pembahasan
3.1. Analisa dan Perancangan Sistem Pada  proses  pembuatan  sistem  pendukung keputusan perangkingan perguruan tinggi, dibutuhkan  pembobotan  pada  setiap  kriteria  yang telah ditentukan oleh pengambil keputusan atau para ahli  dibidangnya.  Untuk  perangkingan  perguruan tinggi  ada  5  kriteria  yang  akan  digunakan  yaitu Kriteria  C1  sampai  C5.  Kriteria  ini  ditentukan  dari unsur  utama  tridharma  berdasarkan  hasil  yang diambil  dari  sumber  Kemenristek  Dikti.  Adapun kriteria-kriteria tersebut seperti tampak pada Tabel 1.

## 3.2. Analisa Sistem
Sistem  Pendukung  Keputusan  perangkingan perguruan  tinggi  ini  merupakan  suatu  perangkat lunak  yang  dibangun  untuk  menentukan  perguruan tinggi  yang  berkualitas  dan  sesuai  dengan  tepat. Di dalam  memberikan  perangkingan  perguruan  tinggi nantinya,  data  membandingkan  perguruan  tinggi
dengan  memilih  kriteria  yang  telah  ditentukan berdasarkan  ketentuan  yang  telah  ditentukan sebelumnya. Simple  Additive  Weighting (SAW) merupakan  metode  pengambilan  keputusan  yang diterapkan  dalam  pembuatan  sistem  ini.  Dimana dengan  menggunakan  metode  tersebut  data perguruan  tinggi  dan  nantinya  akan  menghasilkan keputusan berupa perguruan tinggi yang terbaik yang disarankan oleh sistem.
3.3. Analisa Input Data  masukan  ( Input )  untuk  melakukan  proses pengambilan  keputusan  dari  beberapa  alternatif  ini dilakukan  melalui  proses  pemasukan  data  berupa kriteria  perangkingan  perguruan  tinggi  yang  sudah ditetapkan. Kemudian akan dilakukan proses
pengambilan  keputusan  menggunakan Fuzzy  Multi Attribute  Decision  Making (MADM)  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

## 3.4. Analisa Output
Data keluaran ( Output ) yang dihasilkan dari sistem ini adalah alternatif perguruan tinggi yang telah diranking dari nilai tertinggi sampai dengan nilai terendah yang sebelumnya telah melalui proses perbandingan setiap alternatif menggunakan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM)  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW). Hasil akhir yang dikeluarkan oleh sistem pendukung keputusan ini berasal dari nilai setiap  kriteria  alternatif  perguruan  tinggi,  karena dalam setiap kriteria memiliki nilai yang berbeda.
Analysis Requirements Design Implement Test Operate Build Prototype Criteque Prototype Gambar 2. Siklus Prototyping Model
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan C1 Rasio Dosen Tetap C2 Jumlah Penelitian C3 Jumlah Pengabdian C4 Jumlah Kegiatan PKM C5 Jumlah Publikasi
Dari  masing-masing  bobot  tersebut,  maka  dibuat suatu  variable-variabelnya.  Dimana  dari  suatu variable tersebut akan dirubah kedalam bilangannya fuzzynya. Bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut: C1 = 0.2 C2 = 0.3; C3 =  0.1; C4 = 0.1; C5 = 0.3. Dibawah ini adalah bilangan fuzzy dari bobot : 1. Sangat rendah (SR) =1 2. Rendah (R) = 2 3. Cukup (C)= 3 4. Tinggi (T)= 4 5. Sangat tinggi (ST)= 5 Untuk  itu  kriteria  memiliki  hasil  dan  bobotnya masing-masing. Untuk menentukan nilai berdasarkan kriteria  maka  ditentukan  dengan  aturan  dari peraturan  dari  kemenristekdikti  seperti  pada  rasio dosen  tetap  pada  setiap  program  studi  dan  untuk penelitian,  pengabdian,  PKM  Mahasiswa  serta publikasi  merupakan  data  dari  jumlah  persentase perguruan tinggi penerima dana berdasarkan jumlah dosen dari Kemenristekdikti serta publikasi dari skor SINTA  merupakan  hasil  persentasi  publikasi menurut  jumlah  dosen  yang  terdaftar  di  SINTA. Data  tersebut  diambil  dan  diolah  pada  Bulan Desember  Tahun  2017.  Berikut  dapat  dilihat  pada tabel-tabel tentang setiap kriteria beserta bobotnya.
Tabel 2. Kriteria C1 Rasio Dosen Tetap Nilai 1 : 100 1 1 : 50 2 1 : 40 3 1 : 30 4 1 : 20 5 Tabel 3. Kriteria C2 Jumlah Penelitian Nilai < 10% 1 >= 20% 2 >= 40% 3 >= 60% 4 >= 85% 5
Tabel 4. Kriteria C3 Jumlah Pengabdian Nilai < 10% 1 >= 20% 2 >= 40% 3 >= 60% 4 >= 85% 5 Tabel 5. Kriteria C4 Jumlah Kegiatan PKM Nilai < 10% 1 >= 20% 2 >= 40% 3 >= 60% 4 >= 85% 5 Tabel 6. Kriteria C5 Jumlah Publikasi Nilai < 10% 1 >= 20% 2 >= 40% 3 >= 60% 4 >= 85% 5
3.5. Analisa Pemecahan Masalah dengan Metode SAW Dalam penelitian ini menggunakan FMDAM metode SAW.  Langkah-langkah  pemecahan  masalah  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan,
b. Menentukan rating  kecocokan  setiap  alternative pada setiap kriteria.
c. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria, kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis  atribut  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi R.
d. 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.  Nilai preferensi  untuk  setiap  alternatif  Vi.  Nilai  yang lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif lebih terpilih.

## 3.6. Analisa Kriteria dan Pembobotan
Pada  proses  pembuatan  sistem  pendukung keputusan  perangkingan  perguruan  tinggi  ini, dibutuhkan  pembobotan  pada  setiap  kriteria  yang telah ditentukan. Terdapat 5 (lima) kriteria yang akan digunakan dalam menentukan perguruan tinggi.

## 3.7. Analisa Pembahasan dan Hasil
Berdasarkan  langkah-langkah  pemecahan  masalah dengan mengunakan metode SAW, pada bagian ini akan  dibahas  tentang  proses  perhitungan  dan keluaran yang diharapkan pada penelitian ini.
a. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan  dalam  pengambilan  keputusan  yaitu  C1 sampai dengan C5.
b. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif.
c. Membuat matrik keputusan berdasarkan kriteria (Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matrik berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis  attribute  (Atribut keuntungan  atau atribut biaya) sehingga diperoleh matrik ternormalisasi.
d. Melakukan proses perangkingan, yaitu mengalikan matrik ternormalisasi dengan vektor bobot Berikut ini akan diambil sampel  25 data perguruan  tinggi,  yang  akan  diuji  berdasarkan kriteria  yang  telah  ditentukan.  Adapun  ke  25 sampel data tersebut yaitu:
1. Akademi  Analis  Farmasi  dan  Makanan Banda Aceh (A1),
2. Akademi  Keperawatan  Ibnu  Sina  Kota Sabang (A2),
3. Akademi  Keperawatan  Jabal  Ghafur (A3), 4. Akademi Keuangan Perbankan
Nusantara (A4),
5. AMIK Indonesia (A5),
6. Politeknik Aceh (A6),
7. Politeknik Aceh Selatan (A7),
8. Politeknik Indonesia Venezuela (A8),
9. Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Sabang (A9),
10. STMIK Abulyatama (A10),
11. Sekolah Tinggi Ilmu Hukum Muhammadiyah Takengon (A11),
12. STIKES Bustanul Ulum Langsa (A12),
13. STIKES Getsempena Lhoksukon (A13),
14. STKIP An-nur Nangro Aceh (A14),
15. STKIP Bina Bangsa Getsempena (A15),
16. STKIP Bina Bangsa Meulaboh (A16),
17. Universitas Abulyatama (A17),
18. Universitas Al Muslim (A18),
19. Universitas Gajah Putih (A19),
20. Universitas Gunung Leuser Aceh (A20),
21. Universitas Jabal Ghafur (A21),
22. Universitas Muhammadiyah Aceh (A22),
23. Universitas Sains Cut Nyak Dhien (A23),
24. Universitas Serambi Mekkah (A24), dan
25. Universitas Ubudiyah Indonesia (A25).
Berdasarkan  hasil  perhitungan  normalisasi  matrik keputusan (X) di atas, diperoleh matrik ternormalisasi (R) sebagai berikut:
R= 0.4  0.75  0.33 1 0.5 0.4  0.5  0.33 1 0.25 0.4  0.5  0.33 1 0.25 0.4  0.75  0.33 1 0.25 0.4  0.5  0.33 1 0.25 0.4  0.5  0.33 1 0.25 1 0.5  0.33 1 0.75 0.67  0.5  0.33 1 0.25 0.67  0.75  0.33  0.33  0.75 0.4  0.75  0.33 1 0.5 0.4 1 0.33 1 0.5 0.4  0.25  0.33 1 1 0.67 1 0.33  0.5  0.25 0.5  0.25  0.33 1 0.25 0.4 1 1 0.5  0.75 0.4 1 0.33 1 0.5 0.4  0.5  0.33 1 0.5 0.5  0.75  0.33 1 0.5 0.4  0.75  0.67  0.5  0.5 0.4  0.5  0.33 1 0.5 0.5  0.5  0.33 1 0.25 0.5  0.5  0.33 1 0.5 0.4  0.5  0.33 1 1 1 1 0.67 1 0.75 0.4  0.5  0.33 1 0.5 Dari hasil perhitungan perangkingan di atas, dari  25 perguruan tinggi yaitu: Tabel 7. Nilai V dan Hasil Akhir Alternatif Nilai Universitas Serambi Mekkah 0.89 STKIP Bina Bangsa Getsempena 0.76 Akademi Keperawatan Jabal Ghafur 0.71 STKIP Bina Bangsa Meulaboh 0.66 Universitas Sains Cut Nyak Dhien 0.66 Politeknik Aceh Selatan 0.66 AMIK Indonesia 0.65
Universitas Al Muslim 0.61 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Sabang 0.59 Politeknik Aceh 0.59 Akademi Analis Farmasi dan Makanan Banda Aceh 0.59 Politeknik Indonesia Venezuela 0.59 Universitas Gajah Putih 0.57 Universitas Muhammadiyah Aceh 0.53 Universitas Gunung Leuser Aceh 0.51 Universitas Abulyatama 0.51 Universitas Ubudiyah Indonesia 0.51 Akademi Keperawatan Ibnu Sina Kota Sabang 0.51 Akademi Keuangan Perbankan Nusantara 0.49 Universitas Jabal Ghafur 0.46 Sekolah Tinggi Ilmu Hukum Muhammadiyah Takengon 0.44 STIKES Bustanul Ulum Langsa 0.44 STKIP An-nur Nangro Aceh 0.44 STIKES Getsempena Lhoksukon 0.44 STMIK Abulyatama 0.38
Nilai  V  yang  berada  >=  0,89  adalah  Universitas Serambi Mekkah.

## 3.8. Perancangan Aplikasi SAW
Berdasarkan Analisa sebelumnya maka dibuat sebuat prototype guna  mempermudah  dalam  memproses penilaian nantinya, aplikasi ini terdiri dari rancangan input  yaitu;  input  alternative,  kriteria.  Dan selanjutnya  akan  ditampilkan  nilai  dari  alternative kriteria,  hasil  akan  diproses  dan  dianalisa  sehingga normalisasi  hingga  perangkingan  merupakan  hasil akhir  dari  aplikasi  ini.  Selain  itu,  data  informasi perangkingan  perguruan  tinggi  juga  dibuat  dalam bentuk  grafik  baik  dalam  model pie,  coloum, dan bar chart. Untuk hasil aplikasi tersebut dapat dilihat pada gambar 3 sampai 9.
Gambar 3. Form Kriteria
Gambar 4. Form Alternatif
Gambar 5. Form Hasil Nilai Alteratif Kriteria
Gambar 6. Hasil Analisa Normalisasi SAW
Gambar 7. Hasil Analisa SAW
Gambar 8. Hasil SAW dalam bentuk Grafik Pie

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan Metode Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW) dapat memberikan  informasi  perangkingan  perguruan tinggi, dimana hasil akhir akan dihitung nilai preferensi (Vi)  tertinggi  dari  masing-masing  alternatif.  Nilai tertinggi  dijadikan  prioritas  pertama  sebagai perguruan  tinggi  terbaik.  Hasil  akhir  dari  penerapan metode SAW berupa perangkingan perguruan tinggi dengan  urutan  pertama  pada  Universitas  Serambi Mekkah  dengan  nilai  0.89,  selanjutnya  urutan  kedua pada  STKIP  Bina  Bangsa  Getsempena  dengan  nilai 0.76, posisi ketiga yaitu  Akademi Keperawatan Jabal Ghafur dengan nilai 0.71, pada posisi keempat, kelima dan  keenam  yaitu  STKIP  Bina  Bangsa  Meulaboh, Universitas  Sains  Cut  Nyak  Dhien,  Politeknik  Aceh Selatan dengan nilai sama yaitu 0.66.  pada peringkat ketujuh  AMIK  Indonesia  dengan  nilai  0.65  dan
kedelapan  pada  Universitas  Al  Muslim  dengan  nilai 0.61. Urutan  selanjutnya dengan nilai 0.59 yaitu  pada kampus  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Sabang, Politeknik  Aceh,  Akademi  Analis  Farmasi  dan Makanan  Banda  Aceh,  Politeknik  Indonesia Venezuela. Universitas Gajah Putih pada posisi 13 (tiga belas)  dengan  nilai  0.57,  Universitas  Muhammadiyah Aceh posisi selanjutnya dengan nilai 0.53.  Nilai sama juga terjadi pada kampus Universitas Gunung Leuser Aceh,  Universitas  Abulyatama,  Universitas  Ubudiyah
Indonesia, dan Akademi Keperawatan Ibnu Sina Kota Sabang  dengan  nilai  0.51.  posisi  kesembilanbelas dengan nilai 0.49 pada kampus Akademi Keperawatan Ibnu Sina Kota Sabang dan keduapuluh dengan nilai 0.46  yaitu,  Universitas  Jabal  Ghafur.  Untuk  Sekolah Tinggi  Ilmu  Hukum  Muhammadiyah  Takengon, STIKES  Bustanul  Ulum  Langsa,  STKIP  An-nur Nangro Aceh, dan STIKES Getsempena
Lhoksukon dengan nilai 0.44. Pada posisi kedua puluh lima dengan nilai terendah yaitu pada perguruan tinggi STMIK Abulyatama dengan nilai 0.38.
Hasil  perangkingan  diatas  merupakan  hasil  penilaian dengan  menitikberatkan  pada  jumlah  penelitian, pengabdian  yang  dimenangkan  dengan  sumber Kemenristekdikti pada tahun 2017 berdasarkan jumlah usulan.  Selanjutnya  publikasi  juga  melibatkan  dosen yang  terdaftar  di  SINTA  dengan  menilai  persentase sitasi  dari  jumlah  dosen  terdaftar.  Sedangkan  rasio dosen dinilai dari pangkalan data dikti (FORLAP).
Gambar 9. Hasil SAW dalam bentuk Kolom

## 5. Daftar Pustaka
Helilintar, R., Winarno, W.W. and Al Fatta, H., 2016. Penerapan  Metode  SAW  dan  Fuzzy  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa. Creative  Information  Technology  Journal,  3(2), pp.89-101.
Iqbal,  T.,  Aprizal,  D.  and  Wali,  M.,  2017.  Aplikasi Manajemen  Persediaan  Barang  Berbasis  Economic Order  Quantity  (EOQ).  Jurnal  JTIK  (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), 1(1), pp.48- 60.
Mufizar,  T.,  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Di STMIK Tasikmalaya  Menggunakan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW).  CSRID  (Computer  Science Research  and  Its  Development  Journal),  7(3), pp.155-166.
Munawir,  M.  and  Ardiansyah,  A.,  2017.  Decision Support  System  Pemilihan  Karyawan  Berprestasi Dengan  Pendekatan  Analisa  Gap  Profile  matching Di  Kantor  Perwakilan  Bank  Indonesia  Provinsi Aceh. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), 1(1), pp.7-14.
Muslihudin,  M.,  Triananingsih,  F.,  Kasmi,  K.  and Anggraei,  L.,  2017.  Pembuatan  model  penilaian indeks  kinerja  dosen  menggunakan  metode  fuzzy Simple  Additive  Weighting .  Semnasteknomedia  online, 5(1), pp.3-5.
Pungkasanti,  P.T.,  2017.  Implementation  Of Simple Additive  Weighting (Saw)  Methode  In  Determining High  School  Student’s  Interest.  Jurnal  Informatika Upgris, 3(1).
Radhitya,  Y.  and  Hakim,  F.N.,  2016.  Rancang Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penerima  Beasiswa  Dengan  Metode  SAW.  Speed- Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi, 8(2).
Sarboini,  S.,  Surya,  J.  and  Safiansyah,  W.,  2017. Pengaruh Kepemimpinan dan Team Work Terhadap Kinerja Pegawai Pada PT. PLN (PERSERO) Cabang Banda Aceh. Jurnal EMT KITA, 1(2), pp.86-90.
Surya,  C.  and  Kom,  M.,  2017.  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Menggunakan Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making (FMADM)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW). Jaringan Sistem Informasi Robotik-JSR, 1(01), pp.18- 24.
Surya,  C.,  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi  Penerima  Beasiswa  Menggunakan Fuzzy  Multi  Attribut  Decision  Making  (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Rekayasa Elektrika, 11(4), pp.149-156.
Wanto,  A.  and  Damanik,  H.,  Analisis  Penerapan Sistem  Pendukung  Keputusan  Terhadap  Seleksi Penerima  Beasiswa  BBM  (Bantuan  Belajar Mahasiswa)  Pada  Perguruan  Tinggi  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar).
Wali, M. and Ahmad, L., 2017. Perancangan Aplikasi Source  code  library  Sebagai  Solusi  Pembelajaran Pengembangan Perangkat Lunak. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi),  1(1),  pp.39- 47.
Yenni,  E.,  2017.  Pengaruh  Pemahaman  Akuntansi dan  Pengalaman  Kerja  Aparatur  Terhadap Penyusunan  Laporan  Keuangan  Daerah  Pada Pemerintah  Kota  Banda  Aceh.  Jurnal  EMT  KITA, 1(2), pp.91-96.
Zulita,  L.N.,  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan  Metode  Saw  Untuk  Penilaian  Dosen Berprestasi  (Studi  Kasus  Di  Universitas  Dehasen Bengkulu). Media Infotama, 9(2).