## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3065

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Informasi Pemilihan Asisten Praktikum
Muhamad Azrino Gustalika 1,* , Diovianto Putra Rakhmadani 2 , Alon Jala Tirta Segara 2
1 Fakultas Informatika, Prodi Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokert, Purwokerto, Indonesia
2 Fakultas Informatika, Prodi Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1,* azrino@ittelkom-pwt.ac.id, 2 diovianto@ittelkom-pwt.ac.id, 3 alon@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: azrino@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Setiap  kampus  memiliki  teknologi  yang  digunakan  dalam  melakukan  komunikasi  dan  bertukar  informasi  dengan menggunakan  teknologi  berupa  website.  Penggunaan  website  sendiri  sudah  merambah  ke  dunia  pendidikan,  salah  satunya laboratorium  yang  ada  di  kampus.  Laboratorium  di  kampus  tidak  terlepas  dari  adanya  asisten  praktikum.  Setiap  semester fakultas informatika membuka pendaftaran untuk asisten praktikum, akan tetapi adanya kendala bahwa calon yang mendaftar masih  menggunakan  cara  manual  dalam  seleksinya.sehingga  membutuhan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW). Penelitian ini menggunakan metode Simple Additive Learning yang akan meningkatkan tingkatan nilai tertinggi sebesar 1,39 dengan  indikator bobot yang digunakan dalam  pemilihan asisten praktikum serta mendapatkan rata-rata skor sebesar 4.9 dari 5.0  sehingga,  sangat  efektif  digunakan  para  admin  (laboran)  dalam  mengelola  dan dosen untuk  melihat  rekomendasi  calon asisten praktikum, terbaik berbasis web.
Kata Kunci: asisten praktikum; Simple Additive Weighting; Website; Laboratorium; Informatika
Abstract− Each campus has technology that is used to communicate and exchange information using technology in the form of a website. The use of the website itself has penetrated into the world of education, one of which is the laboratory on campus. Laboratory  on  campus cannot be  separated  from  the  existence  of  a  practicum  assistant.  Every  semester  the  faculty of informatics opens  registration  for  practicum  assistants,  but  there  are  obstacles  that  candidates  who  register  still  use  the manual method in their selection. So they need the Simple Additive Weighting (SAW) method. This study uses the Simple Additive Learning method which will increase the highest score level of 1.39 with the weight indicator used in the selection of practicum  assistants  and  get  an  average  score  of  4.9  out  of 5.0  so  that  it  is  very  effective  for  admins  (laborers)  to  manage and lecturers, to see recommendations for prospective practicum assistants, the best are web-based.
Keywords : Assistant Practikum; Simple Additive Weighting; Website; Laboratory; Informatics

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  manusia  di  belahan  dunia  manapun  dapat  melakukan  komunikasi  dan  bertukar  informasi  dengan menggunkaan kemajuan teknologi masa kini[1]. Salah satu teknologi yang bisa digunakan yaitu website. Website adalah alamat didalam suatu web yang dapat memunculkan sejumlah  gambar, teks, video, bahkan animasi[2]. Penggunaan website sendiri merambah ke dunia pendidikan, termasuk pada website kampus yang sedang menjadi tren  di  dunia  pendidikan  dan  mendapatkan  perhatian  dan  tanggapan  yang  bagus  dari  berbagai  pihak[3].  Salah satunya dari laboratorium yang ada di kampus. Laboratorium di kampus digunakan untuk melaksanakan kegiatan praktikum. Kegiatan praktikum bertujuan untuk mengembangkan kompetensi mahasiswa yang  ada mata kuliah tertentu, sehingga mahasiwa tidak hanya mendapatkan teori, akan tetapi juga mendapatkan praktikum[4]. kegiatan praktikum didampingi oleh asiten praktikum, assiten praktikum ini bertugas untuk membimbing mahasiswa dalam pelaksanaan  kegiatan  praktikum  di  laboratorium  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto.  Selama  ini  pemilihan asisten praktikum dilakukan dengan cara seleksi manual untuk mengemban tugas dalam membimbing praktikum, pada umumnya seleksi ini memerlukan penilaian yang tepat[5], akan tetapi hal ini berlaku apabila mahasiswa yang mendaftar untuk menjadi asisten praktikum dalam jumlah yang banyak. Menjadi problematika ketika mahasiswa hanya mendaftar ke mata kuliah yang disenangi atau hanya mempunyai kemampuan mata kuliah tertentu. Untuk mata kuliah yang tidak mendapatkan asisten praktikum menjadi tanggung jawab dosen sepenuhnya, hal ini menjadi tidak  optimal  dan  efektif  karena  cara  mengajar  dosen  dengan  asisten  praktikum  jelas  berbeda.penelitian  ini mengunakan sistem pendukung keputusan yang dapat memabantu admin (laboran) dalam mengambil keputusan serta  meningkatkan  tingkat  efektifitas  dari  keputusan  yang  di  ambil  oleh  admin  (laboran).  Sistem  pendukung keputusan yang digunakan pada penelitian ini adalah Simple Additive Learning (SAW) di mana metode ini mencari penjumlahan bobot dan rating yang digunakan oleh semua atribut sehingga hasil yang diperoleh dapat membatu admin (laboran) dalam keputusan akhir pemilihan asisten praktikum
Beberapa  penelitian  sebelumnya  tentang  pemilihan  assiten  praktikum  atau  asisten  laboratorium  di antaranya oleh maryamah tentang implementasi naïve bayes untuk seleksi asisten praktikum pada simulasi hadoop yang  memberika hasil  sebesar  80%,  akan  tetapi  memiliki kekurangan berupa  data yang  diperlukan  harus  lebih banyak[6]. Kemudian penelitian milik  Abed Nego tentang seleksi penerimaan assiten praktikum menggunakan sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  fuzzy  Tsukamoto  yang  dapat  membantu  proses  perekrutan  calon asisten  praktikum  dengan  cepat  dan  akurat,  tapi  metode  ini  memiliki  beberapa  kelemahan  yaitu  memerlukan variable  dan  himpunan  fuzzy  yang  lebih  banyak  agar  mendapatkan  akurasi  tertinggi[4].  Sedangkan  Yaya Sulviyana  meneliti  tentang  pemilihan  asisten  praktikum  dengan  menggunakan  metode Simple  Multi  Attribute

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3065
Rating  Technique yang  memudahkan  pengelola  dalam  mengambil  keputusan  untuk  mendapatkan  asisten praktikum yang  terbaik,  akan  tetapi  metode  ini  memiliki  kekurangan  yaitu  mengharuskan  adanya  variable  dan kriteria yang dibutuhkan oleh sistem[5]. Alfa Saleh juga meneliti tentang penerapan metode SMARTER dalam penerimaan  assiten  laboratorium  yang  memperoleh  akurasi  sebesar  80%  dalam  seleksi  asisten  laboratorium, metode  ini  memiliki  kelemahan  yaitu  jumlah  data  yang  dapat  ditingkatkan  agar  mendukung  efektifitas  hasil memberikan  kepercayaan  bagi  pembuat  keputusan[7].Penelitian  Tati  Mardiana  tentang  pemilihan  asisten laboratorium  menggunkan  metode  TOPSIS-AHP  yang  menampilkan  tingkat  akurasi  sebesar  90%,  tetapi  perlu proses analisa data dalam pemilihan kriteria yang dibutuhkan[8]. Prind Triajeng Pungkasanti meneliti penerimaan asisten praktikum menggunakan metode profile matching yang berguna untuk pendukung keputusan dan bukan sebagai pengambil keputusan[9].
Fakultas Informatika (FIF) merupakan salah satu fakultas  yang ada Institut Teknologi Telkom Purwokerto. FIF  memiliki  laboratorium  yang  digunakan  sebagai  kegiatan  praktikum  dan  setiap  semesternya  FIF  selalu membuka  pendaftaran  untuk  mahasiwa  yang  berminat  menjadi  asisten  praktikum,  dari  beberapa  penelitian terdahulu dapat diuraikan bahwa selama ini pemilihan asisten praktikum masih dilakukan dengan cara manual dan tidak efektif dalam perhitungannya. Kondisi ini menimbulkan masalah karena tidak adanya penilaian pasti dalam pemilihan  asisten  praktikum.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  diperlukan  teknologi  yang  dapat  membantu proses  pemilihan  asisten  praktikum  agar  dapat  menghasilkan  keputusan  yang  terbaik  bagi  yang  diterima. Teknologi tersebut berupa metode Simple Additive Learning yang digunakan dalam memecahkan masalah dalam pemilihan asisten praktikum dengan menggunakan kriteria yang digunakan dalam penelitian ini antara lain nilai akademik (IPK), nilai microteaching, nilai keprbadian, dan nilai wawancara.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  kasus  ini,  peneliti  akan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) dalam  pengembangan perangkat  lunak  dan  pemrograman  web,  dimana  nanti  akan  menghasilkan  keputusan  terbaik  dalam  pemilihan asisten praktikum berbasis web.

## 2.2 Metode Waterfall
Pada  pengembangan  perangkat  lunak,  peneliti  menggunkan  metode Waterfall Model.  Metode  ini    digunakan menjabarkan  hasil  penelitian[10].  Dalam  arti  yang  yang  lain,  metode  ini  disebut “Classic  life  Cyle” ,  dimana menggunakan  pendekatan  yang  berurutan  dan  sistematis  pada  pengembangan  perangkat  lunak[11].  Metode waterfall memiliki tahapan yang terdiri dari analisa, desain, implementasi, uji coba, dan pemeliharaan[12].
Gambar 1. Metode Waterfall
Pada  gambar  1  menjelaskan  bagaiamana  metode  waterfall  bekerja.  Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa langkah yang dilakukan dari analisa kemudian desain, implementasi, uji coba, dan pemeliharaan. Dalam penelitian ini penulis menggunakan proses pengmbangan waterfall sebagai pola pengembangan sistem.berikut tahapannya: 1. Analisa Kebutuhan
Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis  kebutuhan  terhadap  sistem  asisten  praktikum.  Pengumpulan  data dilakukan dengan cara wawancara dosen, tenaga asisten praktikum, dan pihak terkait lainny. Selain itudata juga  didapat dari dokumen kebutuhan asisten praktikumdi Institut Teknologi Telkom Purwokerto dan juga Analisa gap dengan kebutuhan saat ini.
2. Desain
Pada tahap ini merancang desain dari sistem yang akan dibuat dengan menggunakan usecase diagram, activity diagram serta Entity Relationship Diagram (ERD).
3. Implementasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3065
Tahap  implementasi  atau  penulisan  kode  program  merupakan  tahap  setelah  desain  yang  diterjemahkan  ke dalam  bentuk  perangkat  lunak  dengan  menggunakan  perintah  dari  bahasa  pemrograman  berupa  PHP  dan basisdata berupa MySQL.
4. Ujicoba
Pada tahap ini sistem diuji untuk mengetahui kekurangan yang ada di dalam sistem dan menguji kinerja dan fitur yang telah selesai dibuat. Pengujian ini dilakukan oleh pembuat sistem dan user di mana menggunakan blackbox berdasarkan User Acceptance Testing (UAT) terhadap  sistem yang telah dibuat.
5. Pemeliharaan Pada tahapan pemeliharaan bertujuan untuk memastikan fitur berjalan dengan baik dan meminimalisir bug yang ada pada sistem serta melakukan update secara berkala.

## 2.2 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) untuk  menghasilkan keputusan yang terbaik bagi penentuan asisten praktikum yang terpilih sesuai dengan indikator yang diinginkan. Simple Additive Weighting merupakan metode dalam menentukan penjumlahan yang berbobot dan menacari rating kinerja pada semua atribut[13]–[16]. Metode Simple Additive Weighting (SAW) memerlukan proses normalisasi matrik agar bisa di bandingkan dengan alternatif yang sudah ada [17]–[19].
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖𝑗 Jika j adalah atribut benefit (1)
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 Jika j adalah atribut cost (2) Keterangan:
R ij :  rating kinerja ternormalisasi MAX ij : nilai maksimum dari setiap baris dan kolom MIN ij : nilai minimum dari setiap baris dan kolom X ij :  baris dan kolom dari matriks dengan r ij merupakan rating kinerja ternormalisasi dari alternative Ai pada atribut Cj; I =1,2,… m dan j = 1,2 ,…..,n
benefit   : jika nilai paling besar adalah yang terbaik cost : jika nilai paling adalah yang terbaik Nilai  preferensi untuk setiap alternatif (Vi) adalah sebagai berikut:
𝑉𝑖 ∑ 𝑊𝑗 𝑅𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Keterangan:
Vi
: Nilai akhir berupa rangking untuk setiap alternatif
Wj
: nilai bobot dari rangking yang telah ditetapkan Rij : Rangking nilai matrik yang ternormalisasi maka Vi  lebih besar yang mengindikasikan bahwa alternative Ai telah terpilih

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, ada beberapa tahapan yang dilakukan oleh peneliti adalah menetukan kiteria penilaian, membuat activity diagram , usecase diagram serta Entity Relationship Diagram .

## 3.1 Analisa
Penelitian ini Pada bagian ini akan  menganalisa mengapa FIF memerlukan asisten pendukung keputusan berupa Simple  Additive  Weighting  (SAW) untuk  menentukan  asisten  praktikum.  Pelamar  harus  memenuhi  beberapa penilaian  yang  dibutuhkan  untuk  menjadi  assiten  praktikum,  di  antaranya  akademik  (IPK  semester  terakhir), microteaching, kepribadian, dan wawancara[5]. Berdasarkan nilai tersebut maka menghasilkan bobot W sebagai berikut:
Tabel 1 . Tabel penilaian dan bobot No Penilaian Bobot 1 Akademik  (IPK semester terakhir) 20% 2 Microteaching 30% 3 Kepribadian 25% 4 Wawancara 25% Total 100%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3065
Pada  tabel  1  menjelaskan  tentang  tabel  penilaian  dan  bobot  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yang menghasilkan  nilai  akademik  atau  IPK  sebanyak  20%,  microteaching  30%,  keprobadian  25%,  dan  wawancara 25%.
Dari menghasilkan nilai W sebagai berikut:
W1 = akademik (IPK semester terakhir)
= 20% = 20 100 = 0,2 W2 = microteaching = 30 %  = 30 100 = 0,3 W3 = kepribadian = 25 % = 25 100 = 0,25 W4 = wawancara = 25 % = 25 100 = 0,25 Vektor bobot W = [0,3;0,2;0,25;0,25];
Selanjutnya peneliti membuat tingkatan bobot dan nilai metode Simple Additive Weighting (SAW)
Tabel 2 . Tingkatan bobot dan nilai No Bobot Nilai 1 Sangat Tinggi 5 2 Tinggi 4 3 Cukup 3 4 Rendah 2 5 Sangat Rendah 1
Pada tabel 2 menjelaskan tentang tingkatan bobot bernilai satu hingga lima yang dijadikan acuan dalam penelitian ini mulai dari sangat rendah, rendah, cukup, tinggi, dan sangat tinggi
1. Berikut kriteria dari akademik (IPK Terakhir):
Tabel 3 . Nilai dari kriteria IPK terakhir
No  IPK Nilai 1 3.5 – 4.0 5 2 3.0 – 3.5 4 3 2.5 – 3.0 3 4 2.0 – 2.5 2 5 1.5 – 2.0   1
Pada  tabel  3  menjelaskan  salah  satu  nilai  kriteria  pemilihan  asisten  praktikum  pada  penelitian  ini  yaitu akademik atau IPK terakhir yang terdiri dari ipk paling rendah  dengan nilai  1.5 hingga nilai yang paling tinggi sebesar 4.0
2. Berikut merupakan kriteria dari microteaching:
Tabel 4 . Nilai dari kriteria microteaching No Microteaching Nilai 1 Penguasaaan Materi 5 2 Interaksi dengan mahasiswa 4 3 Pengelolaan kelas 3 4 Integrasi nilai-nilai karakter 2 5 Pemilihan bahasa 1
Penelitian ini juga memakai kriteria dari microteaching dalam pengukuran nilai yang diperlihatkan pada tabel  4  yang  berisi  penguasaaan  materi  interaksi  dengan  mahasiswa,  pengelolaan  kelas,  integrasi  nilai-nilai karakter dan pemilihan bahasa
3. Berikut merupakan kriteria dari kepribadian:
Tabel 5. Nilai dari kriteria kepribadian No Kepribadian Nilai 1 Tanggung jawab 5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3065
No Kepribadian Nilai 2 Santun 4 3 Percaya diri 3 4 Kompetitif 2 5 Saling menghargai 1
Berikutnya  pada  tabel  5  kriteria  yang  diperlukan untuk penilaian  menggunakan  nilai  keperibadian  yang berisi nilai dari tanggung jawab, santun, percaya diri, kompetitif, dan saling menghargai
4. Berikut merupakan kriteria dari wawancara:
Tabel 6 . Nilai dari kriteria wawancara No  Wawancara Nilai 1 Pengalaman 5 2 Pengetahuan 4 3 Motivasi 3 4 Gaji 2 5 Sikap dan penampilan 1
Selanjutnya pada tabel 6 merupakan kriteria dari wawancara yang berisi nilai pengalaman, pengetahuan, motivasi, gaji, dan sikap penampilan

## 3.2 Penerapan Metode SAW
Dalam proses penyeleksian asisten praktikum, ada beberapa langkah yang harus dilakukan oleh peneliti:
1. Menentukan jenis kriteria
Pada tahapan ini peneliti membut kriteria sebagai berikut C1 = akademik C2 = microteaching C3 = kepribadian C4 = wawancara
2. Menentukan tingkatan bobot dan nilai
Pada tahapan ini peneliti membuat tingkatan nilai dan bobot seperti berikut:
5 = Sangat tinggi
4 = Tinggi
3 = Cukup
2 = Rendah
1= Sangat Rendah
3. Menentukan nama calon yang akan dinilai berdasarkan dengan kriteria yang telah di tentukan Pada tahapan ini menentukan nama calon dari assiten praktikum yang telah mendaftar:
A1 = Havinda Rosita Faradina
A2 = Vindi Eka Safitri
A3 = Ajeng Fitria Rahmawati A4 = Siska Indah Wahyuni 4. Menentukan matrik keputusan dan menormalisasikannya
5. Menentukan penjumalahan dari perkalian matrik sebagai alternatif (Ai) terbaik
Pada tahapan ini membuat rating kecocokan dari setiap alternative pada setiap kriteria:
Tabel 7. Tingkat rating kecocokan pada alternative pada setiap kriteria
No Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 1 A1 5 3 4 2 2 A2 4 5 2 3
3 A3 3 4 5 5 4 A4 2 2 3 4
Pada  tabel  7  menjelaskan  tentang  tingkat  kecocakan  pada  setiap  alternative  pada  setiap  kriteria  yang digunakan. Tahapan selanjutnya keputusan yang ternormalisasikan dari matrik sebagai berikut:
1. Untuk C1
𝑟11 = 5 5 = 1,0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3065
𝑟12 = 3 5 = 0,6
𝑟13 = 4 5 = 0,8
𝑟14 = 2 5 = 0,4
2. Untuk C2
𝑟21 = 4 4 = 1,0
𝑟22 = 5 4 = 1,25 𝑟23 = 2 4 = 0,5
𝑟24 = 3 4 = 0,75
3. Untuk C3
𝑟31 = 3 3 = 1,0
𝑟32 = 4 3 = 1,33 𝑟33 = 5 3 = 1,6
𝑟34 = 5 3 = 1,6
4. Untuk C4
𝑟41 = 2 2 = 1,0
𝑟42 = 2 2 = 1,0
𝑟43 = 3 2 = 1,5
𝑟44 = 4 2 = 2
Kemudian hasil normalisasi di buat kedalam matrik 1,0     0,6     0,8    0,4
1,0     1,25   0,5    0,75
1,0     1,33   1,6    1,6
1,0     1,0     1,5    2
6. Menentukan proses perangkingan dengan bobot yang diberi oleh pengambil keputusan.
W  =  0,2%; 0,3%; 0,25%; 0,25% ;
Maka mendapatkan hasil perangkingan sebagai berikut V1  =   (0,2)(1,0) +   (0,3)(0,6)    + (0,25)(0,8)   + (0,25)(0,4)      =  0,68 V2  =   (0,2)(1,0) +   (0,3)(1,25) + (0,25)(0,5) + (0,25)(0,75)    =  0,88 V3  =   (0,2)(1,0) +   (0,3)(1,33) + (0,25)(1,6) + (0,25)(1,6)       =  1,39 V4  =   (0,2)(1,0) +   (0,3)(1,0)    + (0,25)(1,5) + (0,25)(2)           =  1,375
Dari perangkingan di atas, diperoleh hasil akhir perkalian dan perhitungan matrik dan dapat di simpulkan bahwa  nilai  tertinggi  diperoleh  degan  kode  V3  atas  nama  Ajeng  Fitria  Rahmawati  dengan  nilai  1,39  hasil implementasi penerapan metode, ataupun hasil dari pengujian metode.

## 3.3 Use Case Diagram
Dalam sistem yang digunakan peneliti menggunakan usecase. Usecase merupakan salah satu jenis diagram untuk mengembangkan sistem yang dibuat dalam menjelaskan interaksi antara aktor dan sistem [20].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3065
Gambar 2. Usecase diagram sistem
Pada gambar 2 menjelaskan usecase yang digunakan oleh peneliti dalam membangun sistem ini, ada dua aktor yang yang diperlukan dalam sistem ini yaitu aktor admin (laboran) dan dosen yang memiliki interaksi dengan sistem sesuai dengan model usecase tersebut

## 3.4 Activity Diagram
Activty diagram merupakan diagram yang berfungsi sebagai rangkaian aliran aktifitas pada sistem tersebut[21]. Pada penelitian ini ada dua activity yang digunakan yaitu activity diagram admin (laboran) dan dosen
Gambar 3. Activity diagram admin
Pada gambar 3 menjelaskan activity yang di lakukan oleh admin (laboran) mulai dari memasukkan data pelamar, mengelola data pelamar serta menghasilkan laporan berdasarkan proses menggunkaan metode Simple Additive Weighting (SAW).
Gambar 4 . Activity diagram dosen
Pada activity diagram dosen melihat data pelamar dan hasil penilaian asisten praktikum seperti terlihat pada gambar 4

## 3.5 Entity Relationship Diagram
Dalam sistem yang digunakan peneliti menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD). Diagram ini bertujuan untuk menghubungkan database yang berisi objek-objek dalam sistes tersebut[22]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3065
Gambar 5 . Entity Relationship Diagram
Pada ERD menggunakan database yang di perlukan untuk sistem ini jadi yang diperlukan dalam penelitian ada empat entitas yang diperlukan berupa mahasiswa, mata_kuliah, hasil_laporan, dan user

## 3.6 Tampilan Hasil
Pada halaman website , tampilan awal berupa halaman login untuk admin (laboran) dan dosen
Gambar 6 . Tampilan halaman login
Pada  gambar  6  menjelaskan  tentang  halaman login  admin dan  dosen  memasukkan username beserta password untuk verifikasi pengguna dengan id dan password yang telah diberikan. Setelah berhasil melakukan login , maka akan muncul tampilan awal program

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3065
Ketika  admin  berhasil login, maka  muncul  halaman  utama  atau dashboard khusus  untuk  menu admin seperti terlihat pada gambar 7
Gambar 8 . Tampilan halaman pendaftaran asisten praktikum
Pada gambar 8 admin (laboran), akan memasukkan data calon mahasiswa assisten praktikum pada halaman pendaftaran assisten praktikum
Gambar 9 . Tampilan halaman kriteria nilai
Setelah  memasukkan  data  mahasiswa  kemudian  diproses  sehingga  masuk  ke  halaman  kriteria  nilai  dan admin memasukkan nilai yang di peroleh calon asisten praktikum seperti terlihat pada gambar 9.
Gambar 10 . Tampilan hasil pada halaman admin
Pada gambar 10 merupakan hasil keputusan terbaik asisten praktikum yang telah diproses menggunakan metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) .  Hasil  perhitungan  yang  digunakan  dalam  sistem  ini  sama  dengan perhitungan manual.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3065
Gambar 11 . Tampilan dashboard dosen
Pada gambar 11 menunjukkan tampilan halaman dashboard dosen, yang muncul ketika dosen telah berhasil login .
Gambar 12 . Tampilan hasil asisten praktikum potensial
Pada halaman dosen muncul laporan hasil assiten praktikum potensial dari halaman admin berdasarkan dari nilai kriteria yang dibutuhkan dan hasil perhitungan dari sistem ini sama dengan hasil perhituangan sistem milik admin (laboran), maupun perhitungan manualnya

## 3.6. Pengujian Blackbox
Berdasarkan  hasil  pengujian  blackbox  yang  dilakukan  dalam  sistem  pencarian  asisten  praktikum  potensial didapatkan bahwa sistem telah berjalan dengan baik secara fungsional maupun secara kegunaan.

## a. User Acceptance Testing (UAT)
Pada  aplikasi  ini  menggunakan user  acceptance  testing (rataan)  yang  diperlukan  dalam  pengujian  ini  dengan menggunakan kuisoner yang dilakukan terhadap 20 orang dosen, dan didapati bahwa
Tabel 8 . User acceptence tesing (rataan)
No Deskripsi Skor rataan (Skala 1-5) 1 Sistem mudah digunakan 5 2 Tidak terdapat bug di dalam sistem 5 3 Tampilan sistem mudah dipahami 4.5 4 Pengelolaan mudah untuk diterima 5 5 Hasil  dari  pengolahan  sistem  mampu digunakan sebagai pengambilan keputusan 5 Rata-rata skor rataan 4,9
Berdasarkan hasil pengujian user acceptance pada tabel 8 dengan pengambilan skor menggunakan skala likert  dengan  angka  1  sebagai  nilai  yang  paling  rendah  hingga  angka  5  yang  paling  tinggi  dengan  responden sebanyak 20 orang dosen selaku pengguna sistem. Didapati bahwa terdapat rataan untuk butir pernyataan nomor 1 sebesar 5.0, sedangkan untuk butir nomor 2 mendapatkan rataan sebanyak 4.5 . kemudian untuk butir pernyataan 3,4,5 mempunyai hasil skor yang sama sebesar 5.0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3065

## 4. KESIMPULAN
Berdasarakan sistem yang telah di buat maka sistem ini terbukti dapat membantu dosen dan laboran dalam aktifitas pencarian  asisten  praktikum  yang  potensial  di  lingkungan  kampus  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto. Penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) terbukti dengan menghasilkan nilai rataan sebesar 4.9 dari 5.0  sangat  efektif  dalam  mencari  asisten  laboran  yang  kompeten  dan  sesuai  dengan  nilai  kriteria.  Kedepannya metode ini juga dapat digunakan untuk sebagai acuan pengambilan keputusan dari beberapa kasus sesuai dengan indikator-indikator  yang  ditentukan . Sistem  saat  ini  dapat  dikembangkan  dengan  menambahkan  soal  untuk  tes seleksi penerimaan asisten praktikum yang harus dijawab oleh mahasiswa sehingga bisa mengetahui peminatan yang cocok bagi mahasiswa.

## REFERENCES
[1] Widiatry,  “Rancang  Bangun  Website  Sistem  Informasi  Praktikum  Jurusan  Teknik  Informatika  Universitas Palangkaraya,” J. Saintekom , vol. 6, pp. 12–24, 2016.
[2] M. Yumarlin, “Evaluasi Penggunaan Website Universitas Janabadra dengan Menggunakan Metode Usability Testing,” J. Inf. Interaktif , vol. 1, no. 1, pp. 34–43, 2016.
[3] A. Andi Christian, Sebri Hesinto, “Rancang Bangun Website Sekolah Dengan Menggunakan Framework Bootstrap ( Studi Kasus SMP Negeri 6 Prabumulih ),” SISFOKOM , vol. 07, pp. 22–27, 2018.
[4] A. N. Ompusunggu and L. Sitorus, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Asisten Praktikum menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 3, no. 2, pp. 185–189, 2018.
[5] Y. Sulviyana, A. Tejawati, and U. Hairah, “CALON ASISTEN PRAKTIKUM MENGGUNAKAN METODE SMART,” Semin. Nas. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 1–5, 2017.
[6] D. Kurniawaty, S. K. Sari, I. Cholissodin, F. Ilmu, and K. Universitas, “IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK SELEKSI,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 4, pp. 273–278, 2016.
[7] A. Saleh, “PENERAPAN METODE  SIMPLE  MULTI  ATTRIBUTE  RATING TECHNIQUE  EXPLOITING RANK DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  REKRUTMEN  ASISTEN  LABORATORIUM  KOMPUTER Application of Simple Multi Attribute Rating Technique Exploiting Rank Method in Decision Support System for,” J. Masy. Telemat. dan Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2017.
[8] T. Mardiana, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN ASISTEN LABORATORIUM KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS,” J. ILMU Pengetah. DAN Teknol. Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 159–166, 2018.
[9] P. . Pungkasanti, “THE PRACTICAL ASSISTANT SELECTION DECISION SUPPORT SYSTEM USING PROFILE MATCHING,” TRANSFORMATIKA , vol. 16, no. 2, pp. 175–181, 2019.
[10]  H. Baibul Tujni, “Pengembangan Perangkat Lunak Monitoring Wellies dengan metode waterfall model,” J. Ilm. Matrik , vol. 22, no. 1, pp. 122–130, 2020.
[11]  F. Supandi, W. D. P, Y. Ambar, and S. Mat, “ANALISIS RESIKO PADA PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK YANG MENGGUNAKAN METODE WATERFALL DAN PROTOTYPING .,” Semin.  Din.  Inform. ,  vol.  2018, no. Senadi, pp. 83–86, 2018.
[12]  L. Wali, M; Ahmad, “Perancangan Aplikasi Source code library Sebagai Solusi Pembelajaran Pengembangan Perangkat Lunak,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 1, no. 1, 2017.
[13]  A.  D.  L.  Intan  Putri  Pratiwi,  FX.  Ferdinandus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” CAHAYAtéch , vol. 8, no. 2, 2019.
[14]  I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW ( Simple Additive Weighting ) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[15]  S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[16]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[17]  J. Simarmata, T. Limbong, and M. Aritonang, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU BIDANG STUDI  KOMPUTER  MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (  SAW  ),” CESS  (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 186–190, 2018.
[18]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[19]  R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid-19  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[20]  T.  A.  Kurniawan,  “PEMODELAN  USE  CASE  (  UML  ):  EVALUASI  TERHADAP  BEBERAPA  KESALAHAN DALAM PRAKTIK USE CASE ( UML ) MODELING : EVALUATION ON SOME PITFALLS IN PRACTICES,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 77–86, 2018.
[21]  N.  Syahputri,  J.  K.  L.  Yossudarso,  K.  No,  J.  Teknik,  and  U.  P.  Utama,  “RANCANGBANGUN  MEDIA PEMBELAJARAN MATEMATIKA SEKOLAH DASAR KELAS 1 MENGGUNAKAN METODE DEMONSTRASI,” J. Sist. Inf. Kaputama , vol. 2, no. 1, pp. 89–95, 2018.
[22]  D. Susandi, “Sistem Penjualan Berbasis E-Commerce Menggunakan Metode Objek Oriented pada Distro Dlapak Street Wear,” J. Sist. Inf. , pp. 5–8, 2017.