## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi SMA Islam Swasta Di Kota Pontianak Menggunakan Metode SAW Dan TOPSIS
Hafi Risandika 1 , Syarifah Putri Agustini 2 , Barry Ceasar Octariadi 3
123 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Pontianak
1 dikahafi@gmail.com , 2 agustini.putri@unmuhpnk.ac.id , 3 barry.ceasaro@unmuhpnk.ac.id

## Abstract
The  development  of  education  in  Indonesia,  precisely  in  Pontianak  City,  has  increasingly  tightened  competition  between schools. Based on data from ministry of education, there are a total of 54 high schools in Pontianak City with a total of 20 private Islamic high schools. The many choices of private Islamic high schools sometimes make it difficult for prospective students and female students to make a choice. The purpose of this study is to apply the Simple Additive Weighting (SAW) method and the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) in a decision support system with predetermined criteria based on a questionnaire distributed to 60 students, the criteria used are Accreditation, Cost Entrance, Facilities, Accessibility, and Location. Based on the decision support system application that has been made, the system can provide recommendations for the best choice of Private Islamic High Schools in Pontianak city according to the criteria. In manual  calculations  and  system  calculations,  SMAS  Islam  Bawari  is  the  first  recommendation  with  a  preference  value  of 0.7715.
Keywords: decision support systems, saw, topsis, recommendations, schools

## Abstrak
Perkembangan pendidikan yang ada di Indonesia tepatnya di Kota Pontianak, semakin memperketat persaingan antar sekolah. Berdasarkan data dari kementerian pendidikan, SMA yang ada di Kota Pontianak berjumlah total 54 sekolah dengan jumlah SMA Islam Swasta terdapat 20 sekolah. Banyaknya pilihan SMA Islam Swasta terkadang membuat calon siswa dan siswi kesulitan  dalam  menjatuhkan  pilihan.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  dengan  menerapkan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) pada sistem pendukung keputusan dengan kriteria yang telah ditentukan berdasarkan angket yang dibagikan kepada 60 siswa, kriteria yang digunakan yaitu Akreditasi, Biaya Masuk, Fasilitas, Aksesibilitas dan Lokasi. Berdasarkan aplikasi sistem pendukung keputusan yang telah dibuat, sistem mampu  memberikan  rekomendasi  pilihan  terbaik  SMA  Islam  Swasta  di  kota  Pontianak  sesuai  dengan  kriteria.  Dalam perhitungan  manual  dan  perhitungan  sistem,  SMAS  Islam  Bawari  menjadi  rekomendasi  pertama  dengan  nilai  preferensi 0,7715.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan, saw, topsis, rekomendasi, sekolah.
. ©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  pendidikan  yang  ada  di  Indonesia tepatnya  di  Kota  Pontianak,  semakin  memperketat persaingan  antar  sekolah  terutama  saat  memilih sekolah  ditingkat  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA). Selain  keberadaan  sekolah  negeri  sebagai  pilihan utama, Indonesia juga memiliki banyak sekolah Islam swasta  sebagai  pilihan  pendidikan.  Tujuan  didukung dengan pemanfaatan berbagai fasilitas yang disediakan oleh pihak sekolah untuk membujuk siswa dan orang tua  untuk  menyekolahkan  anaknya  ke  madrasah swasta.
Berdasarkan  data  Kementerian  Pendidikan  [1], SMA yang ada di Kota Pontianak berjumlah total 54 sekolah dengan jumlah SMA Islam Swasta terdapat 20 sekolah.  Banyaknya  jumlah  tersebut  membuat  setiap sekolah  bersaing  meningkatkan  mutu  agar  dapat menarik minat calon siswa untuk mendaftar.
Banyaknya  pilihan  SMA  Islam  Swasta  terkadang membuat  calon  siswa  dan  siswi  kesulitan  dalam
menjatuhkan  pilihan.  Seringkali  membutuhkan beberapa pertimbangan dalam memilih sekolah. Calon siswa  harus  menyelesaikan  survei  sekolah  terlebih dahulu  dan  mengumpulkan  informasi  apabila  ingin mendaftar  di  sekolah  tersebut.  Hal  ini  sangat menyulitkan  bagi  calon  siswa  dan  siswi  dalam menentukan sekolah mana yang ingin didaftar. Untuk mempertimbangkan  pemilihan  sekolah  memerlukan beberapa kriteria yang dijadikan acuan. Dengan angket yang dibagikan kepada 60 siswa tingkat SLTP, banyak siswa  lebih  memilih  Akreditasi,  Biaya  Masuk, Fasilitas, Aksesibilitas dan Lokasi sebagai pertimbangan sebelum mendaftar SMA Islam Swasta. Dari  data  tersebut  maka  Akreditasi,  Biaya  Masuk, Fasilitas,  Aksesibilitas  dan  Lokasi  akan  digunakan sebagai  kriteria  kedalam  sebuah  sistem  pendukung keputusan.
Dari  banyak  pilihan  SMA  Islam  Swasta  yang berjumlah 20 sekolah, diperlukan sebuah Sistem yang dapat dijadikan solusi untuk membantu calon siswa dan siswi dalam memberikan rekomendasi sekolah terbaik. Sistem  ini  digunakan  karena  dapat  mendukung
keputusan  dalam  proses  pengambilan  keputusan melalui  pilihan-pilihan  yang  berasal  dari  data informasi, dan hasil rancangan.
Wiwien [2], dengan judul penelitian Implementasi Metode Hybrid SAW-TOPSIS Dalam Multi Attribute Decision Making Pemilihan Laptop, Metode TOPSIS memiliki  kekurangan  pada  penentuan  bobot  prioritas terhadap kriteria, penggabungan dengan metode SAW dapat menutupi kekurangan penentuan bobot prioritas tersebut  yang  berguna  meningkatkan  validitas perhitungan nilai bobot. Metode SAW digunakan untuk proses pembobotan dan metode TOPSIS spesifik untuk melengkapi pemeringkatan alternatif yang aktual untuk menghasilkan  rekomendasi  yang  digunakan  dalam pengambilan keputusan.
Penelitian  Kombinasi  metode  SAW  dan  TOPSIS juga  dilakukan  oleh  Winda  Pertiwi  [3],  dengan  judul Decision  Support  System  Untuk  Menentukan  Lokasi Cabang Baru Muhri Fashion
Menggunakan Penggabungan  TOPSIS  dan  SAW,  metode  TOPSIS dapat melengkapi kekurangan dari metode SAW dalam meningkatkan  hasil  permerinkatan.  Penggabungan metode  tersebut  dapat  membantu  pengambilan keputusan yang mampu memperoleh hasil yang tepat, optimal, efisien dan efektif.
Dari  beberapa  paparan  diatas,  penelitian  ini  akan menerapkan kombinasi kedua metode tersebut kedalam aplikasi Sistem Pendukung Keputusan berbasis website yang  mampu  merekomendasikan  dan  memberikan informasi  kepada  calon  siswa  dan  siswi  dalam menentukan  SMA  Islam  Swasta  sesuai  dengan  yang diinginkan.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Identifikasi Masalah
Pada  fase  ini,  upaya  mencari  dan  peninjauan permasalahan  pada  pemilihan  rekomendasi  sekolah dengan pengumpulan data terkait yang menjadi alasan atau acuan bagi calon peserta didik SMA Islam Swasta dalam menentukan sekolah yang ingin dipilih sehingga membutuhkan suatu sistem yang mampu memberikan rekomendasi.
2.2. Pengumpulan Data
a. Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  untuk  pengumpulan  bahan referensi.  Penggunaan  literatur  dapat  berupa  jurnal, artikel  ilmiah,  buku  dan  penelitian  sebelumnya,  yang mempunyai keterkaitan dengan penelitian.
b. Metode Wawancara
Wawancara  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi maupun  data  terkait  mengenai  sekolah  seperti akreditasi sekolah, biaya masuk, kelengkapan fasilitas sekolah dll.
c. Metode Angket Kuesioner
Kuesioner  adalah  teknik  mengumpulkan  data  dengan mengajukan pertanyaan tertulis kepada responden [4].
Kuesioner  dibagikan  kepada  responden  untuk menentukan  kriteria  yang  dibutuhkan.  Karakteristik responden meliputi sebagai berikut.
Tabel 1. Usia Responden No Usia Frekuensi 1 13 tahun 9 orang 2 14 tahun 16 orang 3 15 tahun 35 orang Total 60 orang
Tabel 2. Jenis Kelamin Responden No Jenis Kelamin Frekuensi 1 Laki-laki 38 orang 2 Perempuan 22 orang Total 60 orang
Tabel 3. Asal Sekolah Responden No
Sekolah Frekuensi
1 Madrasah Tsanawiyah Islamiyah
30 orang 2 SMP Nahdlatus Syubban 15 orang 3 Madrasah Tsanawiyah Al- Asy Ariyyah
15 orang
Total 60 orang
Data  responden  yang  diperoleh  melalui  penyebaran kuesioner pada 3 sekolah tingkat SLTP atau SMP yang ada  di  Pontianak  akan  dibutuhkan  dalam  penentuan kriteria yang digunakan pada perhitungan SPK. Tabel penyajian data hasil dari kuesioner dapat dilihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Indikator Sesuai Kebutuhan Kriteria No Sekolah Frekuensi Persentase 1 Akreditasi 17 28% 2 Biaya Masuk 12 20% 3 Fasilitas 16 27% 4 Aksesibilitas 9 15% 5 Lokasi 6 10% 6 Prestasi Sekolah 0 0% 7 Ekstrakulikuler 0 0% Total 60 100%
Dari  perolehan  data  diatas,  diketahui  bahwa  banyak siswa  lebih  memilih  Akreditasi,  Biaya  Masuk, Fasilitas,  Aksesibilitas  dan  Lokasi  sebagai  kriteria dalam  pertimbangan  sebelum  mendaftar  SMA  Islam Swasta.
d. Metode Observasi
Kegiatan dengan pengamatan secara langsung ke lokasi SMA Islam Swasta yang ada di Kota Pontianak yang berjumlah  20  sekolah  untuk  mendapatkan  informasi dan  data  yang  dibutuhkan  serta  mengamati  keadaan lingkungan sekolah.

## 2.3. SAW
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dikenal sebagai  metode  penjumlahan  tertimbang  [5,6]. Langkah  untuk  menggunakan  metode  pembobotan aditif sederhana:
a. Pilih kriteria keputusan (Ci).
b. Setiap kriteria diberi nilai bobot (W).
c. Untuk  setiap  alternatif,  tentukan  peringkat ecocokan untuk semua alternatif.
d. Buat matriks keputusan kriteria (Ci) dan normalkan matriks untuk mendapatkan matriks (r).
e. Proses  peranking,  yaitu  menjumlahkan  dan mengalikan matriks (r) yang dinormalisasi dengan vektor bobot sehingga terpilih maksimum sebagai pilihan  terbaik  (Ai)  untuk  solusi  tersebut.  Rumus untuk normalisasi sebagai berikut:
𝑟 !" = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ # !" $%# # !" ∶    (atribut keuntungan
(𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)) '() # !" # !" ∶   (atribut biaya (𝑐𝑜𝑠𝑡)) (1)
Setelah  melakukan  proses  diatas,  hasilnya  kemudian dimasukkan  ke  matriks  (r)  dengan  menjumlahkan perkalian setiap bobot dengan nilai matriks (r) dengan rumus berikut:
𝑉 ! = @ 𝑤 " 𝑟 !" * "+, (2)

## 2.4. TOPSIS
Metode TOPSIS berlandaskan pada ide bahwa pilihan terbaik  tak  hanya  mempunyai  jarak  terkecil  ke  solusi ideal positif, melainkan juga mempunyai jarak terbesar ke  solusi  ideal  negatif  [7][8].  Berikut  langkah perhitungan metode TOPSIS:
a. Menentukan Alternatif (Ai).
b. Menentukan kriteria (Cj)
c. Menentukan bobot (W).
d. Menentukan matriks keputusan (R)
𝑟 !" = # !"
-∑ # !" # $ !%& (3)
e. Menentukan matriks keputusan berbobot (Y)
𝑦 !" =   𝑤 " . 𝑟 !" (4)
f. Menentukan  solusi  ideal  positif  ( 𝐴 / )  dan  negatif ( 𝐴 0 ) 𝐴 / = (𝑦 , / 𝑦 1 / … 𝑦 * / ) (5)
𝐴 0 = (𝑦 , 0 𝑦 1 0 … 𝑦 * 0 ) (6)
g. Menentukan  jarak  alternatif  (Ai)  dengan  ideal positif (𝐷 / ) . 𝐷 ! / =   G∑ (𝑦 ! / − 𝑦 !" ) * "+, (7)
h. Tentukan  jarak  Alternatif  Ai  dengan  ideal  negatif
(𝐷 0 ) .
𝐷 ! 0 =   G∑ (𝑦 !" − 𝑦 ! 0 ) *
"+,
(8)
i. Mencari nilai preferensi ( 𝑉 ! ) 𝑉 ! = 2 ! ' 2 ! ' / 2 ! ( (9)

## 2.5. Perancngan Sistem
Perancangan  berisi  tentang  pembahasan  analisis  dan pemodelan  sistem  aplikasi  rekomedasi  SMA  Islam Swasta berbasis website.
a. Kebutuhan Data
Data  yang  dibutuhkan  yaitu  berupa  data  kriteria,  sub kriteria dan data alternatif.

## Tabel 5. Tabel  Kriteria
No Kriteria Sifat Nilai Bobot 1 Akreditasi Benefit 0,29 2 Fasilitas Benefit 0,21 3 Biaya Masuk Cost 0,28 4 Lokasi Cost 0,10 5 Aksesibilitas Benefit 0,12
Adapun  data  sub  kriteria  dan  nilai  bobot  sub  kriteria yang digunakan pada penelitian ini ditujukan pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Tabel Sub Kriteria Kode Kriteria Sub Kriteria Bobot C ! Akreditasi A 5 B 4 C 3 Belum Terakreditasi 2 C " Biaya Masuk ≤ 500.000 5 500.000 – 1.000.000 4 1.000.000 – 5.000.000 3 ≥ 5.000.000 2 C # Fasilitas Sangat Lengkap (≥15) 5 Lengkap (11-14) 4 CukupLengkap (8- 10) 3 Kurang Lengkap (1- 7) 2 C $ Lokasi Pusat Kota 5 Dekat Pusat Kota 3 Jauh Dari Pusat Kota 1 C % Aksesibilitas Sangat Mudah 5 Mudah 4 Sedang 3 Sulit 2
Adapun  data  alternatif  yang  diambil  ditujukan  pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Tabel Alternatif Kode Alternatif
𝐴 !
SMA Islam Ar Rahim
𝐴 " SMA Tahfizhul Quran Labbaik
𝐴 # SMAIT Al-Mumtaz
𝐴 $ SMAS Islam Bawari 𝐴 % SMAS Muhammadiyah 2 Pontianak 𝐴 & SMAS Walisongo Pontianak
𝐴 ' SMAS Al - Islah Baitul Mal
𝐴 ( SMAS Nahdlatus Syubban
𝐴 ) SMAS Mujahidin Pontianak 𝐴 !* SMAS Sultan Syarif Abdurrahman 𝐴 !! SMA Islam Al-Azhar 10 Pontianak
𝐴 !" SMAS Islamiyah Pontianak 𝐴 !# SMAS Muhammadiyah 1 Pontianak 𝐴 !$ SMAS Islam Haruniyah Pontianak 𝐴 !% SMA Islam Al-Asy Ariyyah 𝐴 !&
SMA Islam Al-Aziz
𝐴 !'
SMA Islam Al-Husna
𝐴 !( SMA Islam Darul Amin Pontianak 𝐴 !) SMAS Islam Hisada 𝐴 "*

## SMA Islam Al-Baisuny
Berdasarkan  dari  pengamatan  dan  pengumpulan informasi  sekolah,  data  yang  telah  diperoleh  akan dikonversikan kedalam nilai sesuai dengan nilai bobot sub kriteria. Data hasil pengamatan dan pengumpulan informasi dapat dilihat pada tabel 8 berikut.
Tabel 8. Tabel Nilai Alternatif Kode Kriteria 𝐂 𝟏 𝐂 𝟐 𝐂 𝟓 𝐂 𝟒 𝐂 𝟓 𝐴 ! B Cukup Lengkap 7200000 Pusat Kota mudah 𝐴 " C Lengkap 3500000 Pusat Kota mudah 𝐴 # C Lengkap 13312000 Pusat Kota mudah 𝐴 $ A Sangat Lengkap 2025000 Pusat Kota Sangat mudah 𝐴 % A Sangat Lengkap 2860000 Pusat Kota sedang 𝐴 & B Lengkap 3450000 Pusat Kota Sangat mudah 𝐴 ' B Sangat Lengkap 0 (gratis) Dekat Pusat Kota mudah 𝐴 ( B Lengkap 755000 Dekat Pusat Kota mudah 𝐴 ) A Sangat Lengkap 3140000 Pusat Kota Sangat mudah 𝐴 !* C Cukup Lengkap 750000 Pusat Kota Sangat mudah 𝐴 !! A Sangat Lengkap 11035000 Pusat Kota Sangat mudah 𝐴 !" B Sangat Lengkap 1505000 Dekat Pusat Kota Sangat mudah 𝐴 !# A Sangat Lengkap 4825000 Dekat Pusat Kota mudah 𝐴 !$ B Lengkap 900000 Dekat Pusat
Kota mudah
𝐴 !% B Lengkap 1100000 Jauh Pusat Kota mudah 𝐴 !& belum Kurang Lengkap 750000
Jauh Pusat
Kota sedang 𝐴 !' B Kurang Lengkap 800000 Jauh Pusat Kota sedang 𝐴 !( C Lengkap 0 (gratis) Jauh Pusat Kota sedang 𝐴 !) B Lengkap 350000 Jauh Pusat Kota sedang
2.6.  Diagram  Alir  Perhitungan  Kombinasi  Metode SAW-TOPSIS
Tahap awal perhitungan kombinasi metode SAW dan TOPSIS diawali dengan penerapan metode SAW. Data
yang  dihasilkan  disesuaikan  dengan  nilai  dan  kriteria alternatif  yang  ditentukan.  Pada  langkah  selanjutnya menentukan  nilai  rating  kecocokan  setiap  alternatif berdasarkan  data  yang  telah  diperoleh.  Selanjutnya yaitu  menentukan  normalisasi  matriks  (X)  untuk mendapatkan  nilai  matriks  ternormalisasi  (R)  sebagai tahapan akhir dari metode SAW  [5,9].
Selanjutnya  masuk  ke  perhitungan  metode  TOPSIS, hasil  dari  matriks  (R)  akan  dimasukan  pada perhitungan  normalisasi  terbobot  (Y).  Kemudian, berdasarkan  hasil  perhitungan  sebelumnya,  tentukan matriks  solusi  ideal  positif  dan  negatif.  Lalu menentukan  jarak  ideal  positif  dan  negatif.  Setelah menghitung  jarak,  tahapan  akhir  dalam  perhitungan TOPSIS  menentukan  nilai  preferensi  dari  setiap alternatif kemudian mengurutkan nilai preferensi  yang terbaik  [7,10].  Perhitungan  kombinasi  metode  SAW dan TOPSIS ditunjukan dalam Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Diagaram Alir Perhitungan

## 2.7. Perancngan Sistem
Perancangan  sistem  terdiri  dari  rincian  tahapan bagaimana suatu sistem akan berjalan dan menjelaskan secara  visual  terhadap  tahapan  proses  sistem  yang digunakan,  hal  ini  bertujuan  untuk  memberikan
penjelasan  kepada  user  tentang  suatu  sistem  yang berjalan.  Perancangan  sistem  pada  penelitian  ini menerapkan Unified Modelling Language (UML).
a. Use Case Diagram
Use  Case  menggambarkan  interaksi  antar  sistem  dan pengguna  pada  sistem  pendukung  keputusan rekomendasi SMA Islam Swasta.
Gambar 2. Use Case Diagram

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Implementasi  dilakukan  dengan  menggabungkan metode SAW dan TOPSIS dalam membangun aplikasi sistem pendukung keputusan rekomendasi SMA Islam Swasta  Kota  Pontianak  yang  dibangun  berbasis website .  Implementasi  sistem  terdiri  dari  antarmuka admin  dan  antarmuka  pengguna  serta  implementasi perhitungan.
3.1. Implementasi Antarmuka Admin
a. Halaman Login
Sebelum  ke dashboard admin,  admin  terlebih  dahulu memasukan username dan password untuk melakukan proses masuk pada halaman login .
Gambar 3. Halaman Login
b. Halaman Dashboard
Admin  kemudian  diarahkan  kedalam dashboard admin. Halaman ini digunakan admin untuk mengelola semua  informasi  sekolah,  rekomendasi,  kriteria, sekolah,  dan  informasi  sekolah  yang  nanti  akan dibutuhkan dalam perhitungan sistem.
Gambar 4. Halaman Dashboard
2.8. Implementasi Antarmuka Pengguna ( User )
a. Halaman Depan User
Halaman  depan user dikhususkan  untuk  memilih alternatif  dan  kriteria  yang  diinginkan  untuk mendapatkan hasil rekomendasi.
Gambar 5. Halaman Depan User
Halaman  depan  ini  ditujukan user untuk  melihat alternatif  yang  telah  ditambahkan  dan  dapat menghapus alternatif. Pada halaman tersebut terdapat menu  untuk  melihat  informasi  sekolah  dan  membaca penjelasan kegunaan aplikasi.
b. Tambah Sekolah User
User menambahkan alternatif sekolah yang diinginkan dengan  memasukan  nama  dan  nilai  kriteria  sekolah yang akan digunakan untuk perhitungan rekomendasi.
Gambar 6. Halaman Tambah Sekolah User
Halaman ini ditujukan untuk user dalam menambahkan alternatif sekolah yang diinginkan sesuai dengan nama dan dan nilai kriteria sekolah, alternatif tersebut nanti akan  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  hasil rekomendasi.
c. Hasil Rekomendasi User
User akan dialihkan ke perankingan hasil rekomendasi dan dapat melihat informasi sekolah dengan mengklik tombol.

## Gambar 7. Halaman Hasil Rekomendasi User
Halaman ini merupakan hasil dari perhitungan sistem dengan  menampilkan  perankingan  hasil  rekomendasi dan nilai preferensi dari setiap alternatif.
2.8. Perhitungan Manual Kombinasi Metode SAW Dan TOPSIS
Penerapan perhitungan menggunakan bantuan aplikasi Excel .  alur  perhitungan  kombinasi  metode  SAW  dan TOPSIS  dapat  dilihat  pada  pada  Gambar  1  pada halaman 4.
a. Menentukan  Nilai  Rating  Kecocokan  Setiap Alternatif (Matriks Keputusan X)
Nilai  kriteria  dari  setiap  alternatif  yang  telah didapatkan  pada  tebel  8,  kemudian  dikonversikan sesuai  dengan  nilai  sub  kriteria  pada  tabel  6.  Hasil konversi nilai dilihat pada tabel 9 berikut.

## Tabel 9. Matriks Keputusan
Kode Kriteria 𝐂 𝟏 𝐂 𝟐 𝐂 𝟓 𝐂 𝟒 𝐂 𝟓
A ! 4 3 2 5
4 A " 3 4 3
5 4 A # 3 4 2 5
4 A $
5 5 3
5 5 A % 5 5 3
5 3 A & 4 4 3
5 5 A ' 4 4 5
3 4 A ( 4 3 4 3 4 A ) 5 5 3
3 5 A !* 3 3 4
5 5 A !! 5 5 2 5
5 A !"
4 5 3
3 5 A !# 5 5 3
3 4 A !$ 4 4 4 3 4 A !% 4 4 3
1 4 A !& 2 2 4 1 3 A !' 4 2 4 1 3 A !( 3 4 5 1 3 A !) 4 4 5 1 3 A "* 3 3 3 5
4
b. Menentukan Matriks (r)
Nilai  matriks  keputusan  pada  tabel  9,  kemudian dilakukan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  X untuk  mendapatkan  nilai  matriks  (r)  dengan
menggunakan  persamaan  2.  Hasil  normalisasi  dapat dilihat pada tabel 10.

## Tabel 10.  Matriks r
Kode Kriteria 𝐂 𝟏 𝐂 𝟐 𝐂 𝟓 𝐂 𝟒 𝐂 𝟓 A ! 0,80 0,60 1,00 1,00 0,80 A " 0,60 0,80 0,67 1,00 0,80 A # 0,60 0,80 1,00 1,00 0,80 A $ 1,00 1,00 0,67 1,00 1,00 A % 1,00 1,00 0,67 1,00 0,60 A & 0,80 0,80 0,67 1,00 1,00 A ' 0,80 0,80 0,40 0,60 0,80 A ( 0,80 0,60 0,50 0,60 0,80 A ) 1,00 1,00 0,67 0,60 1,00 A !* 0,60 0,60 0,50 1,00 1,00 A !! 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 A !" 0,80 1,00 0,67 0,60 1,00 A !# 1,00 1,00 0,67 0,60 0,80 A !$ 0,80 0,80 0,50 0,60 0,80 A !% 0,80 0,80 0,67 0,20 0,80 A !& 0,40 0,40 0,50 0,20 0,60 A !' 0,80 0,40 0,50 0,20 0,60 A !( 0,60 0,80 0,40 0,20 0,60 A !) 0,80 0,80 0,40 0,20 0,60 A "* 0,60 0,60 0,67 1,00 0,80
c. Menentukan Matriks Keputusan Terbobot Y
Adapun hasil matriks (r) yang ditunjukan pada tabel 10. untuk nilai bobot kriteria yang digunakan berdasarkan pada tabel 5, kemudian dilakukan normalisasi terbobot dengan menggunakan persamaan 4. Hasil normalisasi terbobot dapat dilihat pada tabel 11.

## Tabel 11. Matriks Keputusan Terbobot Y
Kode Kriteria 𝐂 𝟏 𝐂 𝟐 𝐂 𝟓 𝐂 𝟒 𝐂 𝟓 A ! 0,23 0,13 0,28 0,10 0,10 A " 0,17 0,17 0,19 0,10 0,10 A # 0,17 0,17 0,28 0,10 0,10 A $ 0,29 0,21 0,19 0,10 0,12 A % 0,29 0,21 0,19 0,10 0,07 A & 0,23 0,17 0,19 0,10 0,12 A ' 0,23 0,17 0,11 0,06 0,10 A ( 0,23 0,13 0,14 0,06 0,10 A ) 0,29 0,21 0,19 0,06 0,12 A !* 0,17 0,13 0,14 0,10 0,12 A !! 0,29 0,21 0,28 0,10 0,12 A !" 0,23 0,21 0,19 0,06 0,12 A !# 0,29 0,21 0,19 0,06 0,10 A !$ 0,23 0,17 0,14 0,06 0,10 A !% 0,23 0,17 0,19 0,02 0,10 A !& 0,12 0,08 0,14 0,02 0,07 A !' 0,23 0,08 0,14 0,02 0,07 A !( 0,17 0,17 0,11 0,02 0,07 A !) 0,23 0,17 0,11 0,02 0,07 A "* 0,17 0,13 0,19 0,10 0,10
d. Mencari  Solusi  Ideal  Positif  ( 𝐴 / )  Dan  Ideal
Negatif ( 𝐴 0 )
Nilai dari matriks normalisasi terbobot (Y) pada tabel 11 kemudian dicari nilai solusi ideal positif dan negatif dengan menggunakan persamaan 5 dan 6.
Tabel 12. Solusi Ideal Positif Dan Negatif Ket Benefit Benefit Cost Cost Benefit Max (y+) 0,29 0,21 0,11 0,10 0,12 Min (y-) 0,12 0,08 0,28 0,02 0,07
e. Menentukan Jarak Ideal Positif (𝐷 / ) dan Negatif Kemudian mencari nilai dari jarak ideal positif dengan Persamaan 7 dan 8. Hasil dilihat pada Tabel 13.

## Tabel 13. Jarak Ideal Positif Dan Negatif
Kode Ideal Positif (D+) Ideal Negatif (D-) A ! 0,20 0,15 A " 0,15 0,16 A # 0,21 0,13 A $ 0,07 0,25 A % 0,09 0,25 A & 0,10 0,19 A ' 0,09 0,23 A ( 0,12 0,19 A ) 0,08 0,24 A !* 0,15 0,18 A !! 0,17 0,23 A !" 0,10 0,20 A !# 0,09 0,24 A !$ 0,09 0,21 A !% 0,13 0,17 A !& 0,24 0,14 A !' 0,17 0,18 A !( 0,15 0,20 A !) 0,12 0,22 A "* 0,16 0,14 f. Menentukan  Nilai 𝑉 ! dari  Alternatif  dan Pemeringkatan.
Tahapan  selanjutnya  mencari  nilai  preferensi  dengan menggunakan  Persamaan  9  dan  nilai  preferensi dilakukan  pemeringkatan  dari  nilai  terbaik.  Hasil preferensi dan pemeringkatan dilihat pada tabel 14.

## Tabel 14. Hasil Nilai Preferensi Dan Perankingan
Kode Nilai preferensi (Vi) Ranking A $ 0,7715 1 A ) 0,7411 2 A % 0,7360 3 A !# 0,7307 4 A ' 0,7253 5 A !$ 0,6957 6 A !" 0,6661 7 A & 0,6531 8 A !) 0,6524 9 A ( 0,6245 10 A !! 0,5823 11 A !% 0,5649 12 A !( 0,5597 13 A !* 0,5561 14 A " 0,5250 15 A !' 0,5175 16 A "* 0,4691 17 A ! 0,4293 18 A # 0,3860 19 A !& 0,3725 20
Dari hasil diatas, diketahui bahwa SMA Islam Bawari Pontianak menjadi urutan pertama rekomendasi dengan nilai preferensi 0,7715.

## 4.   Kesimpulan
Sistem pendukung keputusan rekomendasi SMA Islam Swasta  di  kota  Pontianak  dengan  menggunakan kombinasi  metode  SAW  dan  TOPSIS  yang  telah dibangun, sistem mampu memberikan hasil rekomendasi pilihan terbaik SMA Islam Swasta di Kota Pontianak  sesuai  dengan  kriteria  yang  digunakan. Dalam  penentuan  kriteria,  penulis  menggunakan angket  yang  dibagikan  kepada  siswa  dengan  60 responden,  kriteria  yang  didapatkan  dan  digunakan pada sistem pendukung keputusan ini yaitu Akreditasi, Biaya Masuk, Fasilitas, Aksesibilitas dan Lokasi. Pada penelitian  ini  metode  SAW  digunakan  untuk menentukan matriks (X) serta untuk menentukan nilai matriks  ternormalisasi  (R)  dan  metode  TOPSIS digunakan  untuk  normalisasi  terbobot  hingga  pada perankingan alternatif untuk menghasilkan rekomendasi  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan.  Dalam  perhitungan  manual,  SMAS  Islam Bawari  menjadi  rekomendasi  pertama  dengan  nilai preferensi  0.7715,  nilai  preferensi  pada  alternatif digunakan untuk menentukan urutan pada perankingan dengan nilai yang digunakan yaitu dari nilai terbesar ke nilai yang terkecil.

## Daftar Rujukan
[1] R. dan T. Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, “No Title.”
https://dapo.kemdikbud.go.id/sp/2/136000
[2] W.  Hadikurniawati,  I.  A.  Nugraha,  and  T.  D. Cahyono, “Implementasi Metode Hybrid Saw- Topsis  Dalam  Multi  Attribute  Decision Making  Pemilihan  Laptop,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no.
2, pp.
127–132, 2021, doi: 10.33330/jurteksi.v7i2.907.
[3] W.  Pertiwi  and  A.  Aziz,  “Decision  Support
System  untuk  Menentukan  Lokasi  Cabang Baru Muhri Fashion Menggunakan Penggabungan TOPSIS dan SAW,” vol. 3, pp. 241–249, 2022, doi: 10.30865/json.v3i3.3874.
[4] A.  Faridatunniswah,  “Pengaruh  Ambiguitas Peran  Terhadap  Kinerja  Pustakawan  Upt Perpustakaan Universitas Diponegoro Semarang,” J. Pendidik. , vol. 1, p. 22, 2018.
[5] R.  Hidayat,  “Metode  Simple  Additive Weighting Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Murid Berprestasi,” Sink.  (Jurnal  Penelit.  Tek. Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  13–17,  2017, [Online].
Available:
https://stmikglobal.ac.id/journal/index.php/sisf otek/article/view/147/151
[6] E.  B.  Serelia  and  M.  R.  Adin  Saf,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Peminatan Siswa  Dengan  Menggunakan  Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting)  Pada  SMA Negeri  Dharma  Pendidikan,” Techno.Com , vol.  19,  no.  3,  pp.  227–236,  2020,  doi: 10.33633/tc.v19i3.3498.
[7] S.  Rismayanti,  S.  Adi  Wibowo,  and  Y.  Agus Pranoto,  “Implementasi  Kombinasi  Metode Saw Dan Topsis Untuk Seleksi Beasiswa Kartu Indonesia  Pintar,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 349–356, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3288.
[8] E.  Nurelasari  and  E.  Purwaningsih,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perumahan Terbaik Dengan Metode TOPSIS,” J. Sist. dan
Teknol.  Inf. ,  vol.  8,  no.  4,  p.  317,  2020,  doi: 10.26418/justin.v8i4.41036.
[9] H.  Pratiwi,  “Tujuan  dan  Karakteristik  SPK,” Res.  Gate ,  no.  May,  pp.  6–8,  2020,  [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/3417 67786_TUJUAN_dan_KARAKTERISTIK_S PK_oleh_Heny_Pratiwi
[10] I.  Mutmainah  and  Y.  Yunita,  “Penerapan Metode  Topsis  Dalam  Pemilihan  Jasa Ekspedisi,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 86–92, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.1028.