## PENGEMBANGAN PENENTUAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SISWA DI SMAN 1 SANGGAR MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN TECNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)
Muh. Nifky Jufani, Hani Zulfia Zahro’, Sentot Achmadi Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818098@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Sekolah  Menengah  Atas  merupakan  jenjang  pendidikan  menengah  yang  merupakan  bagian  dari  lanjutan SMP  SMA  Negeri  1  Sanggar  merupakan  SMA  yang  telah  menerapkan  kurikulum  2013.  Dimana  proses penjurusan  mulai  dilakukan  pada  saat  murid  duduk  di  bangku  kelas  X  (sepuluh).  Prosedur  penjurusan  yang dilakukan masih dilakukan dengan cara manual menggunakan Microsoft Excel. Permasalahan yang terjadi yaitu pada saat proses penjurusan yang memakan waktu yang lama, terjadi banyak kekeliruan dalam nenentukan hasil penjurusan. Berdasarkan masalah tersebut, Peneliti ingin memberikan solusi dengan membuat sistem pendukung keputusan penjurusan siswa dengan judul Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Dalam Menentukan Jurusan Siswa di SMAN 1 Sanggar Menggunakan Metode AHP Dan TOPSIS Berbasis Website . Metode yang digunakan dalam  proses  penjurusan  merupakan  kombinasi  metode  AHP  dan  TOPSIS.  Metode  AHP  digunakan  untuk melakukan perhitungan pembobotan berdasarkan input data kriteria dan alternatif. Sedangkan  metode TOPSIS digunakan untuk melakukan perangkingan penjurusan siswa berdasarkan nilai preferensi tertinggi. Berdasarkan hasil pembobotam menggunakan perhitungan AHP didapatkan bobot masing-masing kriteria yaitu Matematika = 0.36208, IPA = 0.13008, IPS = 0.08325, Bahasa Inggris = 0.08325 dan Bahasa Indonesia = 0.06251. Untuk hasil pengujian  metode  dengan  cara  membandingkan  perhitungan  AHP-TOPSIS  sistem  dengan  hasil  penjurusan  di SMAN 1 Sanggar. Nilai akurasi yang didapatkan dari perhitungan sebesar 78%.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Penjurusan SMAN 1 Sanggar, AHP , TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah  Menengah  Atas  merupakan  jenjang pendidikan  menengah  yang  merupakan  bagian  dari lanjutan  SMP[1].  Didalam  kegiatannya,  terdapat proses  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan jurusan  siswa.  Dalam  sistem  penjurusan  ini,  siswa diberi  beberapa  pilihan  untuk  memilih  jurusan  yaitu jurusan MIA atau IIS, sebelum nantinya di klasifikasi keputusan  jurusannya  menurut  nilai  alternatif  dari masing-masing siswa[2].
SMA  Negeri  1  Sanggar  merupakan  SMA  yang telah menerapkan kurikulum 2013. Proses penjurusan di SMAN 1 Sanggar sudah dilakukan pada saat siswa mulai  duduk  di  bangku  kelas  sepuluh.  Prosedur penjurusan  yang  dilakukan  masih  dilakukan  dengan cara  manual  menggunakan Microsoft  Excel dengan perhitungan berbagai kriteria yaitu Nilai Matematika, IPA, IPS, B. Indonesia, B. Inggris Raport SMP Kelas IX SMP dan nilai Matematika, IPA, IPS, B. Indonesia, B.  Inggris  US  kelas  IX  SMP.  Permasalahan  yang terjadi  yaitu  pada  saat  proses  penjurusan  yang memakan waktu yang lama, terjadi banyak kekeliruan dalam nenentukan hasil penjurusan.
Metode  yang  digunakan  dalam  penjurusan  ini merupakan  kombinasi  metode  AHP  dan  TOPSIS. Metode AHP digunakan untuk melakukan perhitungan pembobotan secara otomatis berdasarkan inputan data kriteria  dan  alternatif.  Sedangkan  metode  TOPSIS digunakan untuk melakukan perangkingan penjurusan
siswa dengan cara mengoptimalkan solusi ideal positif dan negatif dengan nilai preferensi tertinggi.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  Peneliti  ingin memberikan solusi dengan membuat sistem pendukung keputusan penjurusan siswa dengan  judul “  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  Dalam Menentukan  Jurusan  Siswa  di  SMAN  1  Sanggar Menggunakan  Metode  AHP  Dan  TOPSIS  Berbasis Website”  yang  dapat  menentukan  jurusan  siswa dengan  pertimbangan  berbagai  kriteria  yaitu  Nilai Matematika, IPA, IPS, B.Indonesia, B. Inggris Raport SMP Kelas IX SMP dan nilai Matematika, IPA, IPS, B.Indonesia,  B.Inggris  US  kelas  IX  SMP.  Selain  itu, sistem ini dibangun dengan berbasis web hal ini sangat berguna  untuk  memudahkan  pihak  sekolah  untuk mengakses  sistem  ini  kapan  saja  dan  dimana  saja selama  memiliki  koneksi  internet  serta  bagi  siswa untuk  melihat  hasil  penjurusan  tanpa  batasan  waktu selama terkoneksi internet.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Silvi  Dwi Megafani  pada  tahun  2021  merekrut  Menwa  ITN Malang  untuk  menentukan  bobot  masing-masing kriteria menggunakan metode AHP dan menggunakan metode  TOPSIS  untuk  menentukan  nilai  setiap alternatif untuk melakukan proses rating. Berdasarkan pengujian fungsional yang dilakukan dengan
membandingkan  perhitungan  manual  dan  sistem, selisihnya adalah 0[3].
Penelitian yang dilakukan oleh M. Syaoqi Arinul Haq  pada  tahun  2021  yaitu  melakukan  penentuan jurusan  siswa  baru  SMA  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai perhitungan  bobot  dan Simple  Additive  Weighting (SAW) untuk pembobotan menggunakan metode AHP sedangkan  untuk  perankingan  menggunakan  metode SAW[4].
Penelitian dilakukan oleh Istna Mar`atul Khusna pada  tahun  2021  yaitu  dengan  menggunakan  metode AHP (Pembobotan) dan TOPSIS (Perankingan) untuk menentukan  padi  yang  berkualitas.  Dari  hasil penelitian didapatkan urutan preferensi tertinggi pada padi  Sunggal  dengan  nilai  0,858.  Urutan  kedua ditempati pasi Inpari32 dengan nilai preferensi 0,767 [5].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ayuswandira Ningtyas  pada  tahun  2019  yaitu  membuat  sistem penjurusan  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan Profile Machine sehingga mendapatkan hasil penjurusan yang cepat dan akurat [6].
Penelitian  dilakukan  Billy  Eden  William  Asrul pada tahun 2019 yaitu menentukan pendistribusian air bersih. Metode yang digunakan yaitu metode TOPSIS sehingga menghasilkna keputusan yang memudahkan menentukuan  prioritas  distribusi  air  bersih  untuk masyarakatMenggunakan metode TOPSIS. Hasil dari penelitian [7].

## 2.2. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process )  adalah metode  yang  digunakan  untuk  pengukuran  yang umum  untuk  menentukan  skala  rasio  berdasarkan perbandingan  berpasangan  diskrit  dan  kontinu. Metode  AHP  juga  digunakan  untuk  menguraikan masalah multi-faktor atau multi-kriteria yang kompleks menjadi hierarki[8].
Berikut  langkah-langkah  perhitungan  metode AHP[5] :
1. Menentukan matriks perbandingan berpasangan
2. Melakukan  penjumlahan  pada  nilai-nilai  dari setiap matriks.
∑ a ij 𝑛 𝑗=1 = 1 …………..(1)
Keterangan:
a: Matriks perbandingan berpasangan
i : Baris pada matriks x
j : Kolom pada matriks x
3. Melakukan  penjumlahan  pada  nilai-nilai  dari setiap  matriks  kemudian  membaginya  dengan jumlah  pada  matriks  perbandingan  berpasangan untuk mencari nilai rata-rata.
𝑤 𝑖 = 1 𝑛 ∑ a ij ℎ 𝑗=1 ………..(2)
Keterangan :
n : Banyaknya kriteria wi : Rata-rata baris ke-i
2.3. Metode Tecnique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) TOPSIS merupakan suatu metode yang digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  untuk menentukan  sebuah  keputusan.  Metode  TOPSIS adalah salah satu metode untuk menentukan keputusan multi-kriteria  yang  berarti  bahwa  setiap  alternatif harus berdasarkan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif [9].
Berikut  merupakan  tahapan-tahapan  metode TOPSIS [10]:
1. Menentukan matriks keputusan ternormalisasi
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 … … … … (1)
dengan i=1,2,3, …m; dan j=1,2,3 … n Keterangan : 𝑅 𝑖𝑗 = Matriks ternormalisasi [i][j] 𝑥 𝑖𝑗 = Matriks keputusan x
2. Menentukan  matriks  keputusan  ternormalisasi terbobot
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 . . … … … … (2) dengan i=1,2,3, … m dan j=1,2,3, … n Keterangan :
𝑌 𝑖𝑗 = matriks ternormalisasi [i][j]
𝑊 𝑖𝑗 = Bobot [i] dari berdasarkan AHP
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi ideal negatif
Rumus Solusi ideal positif (A+) : 𝐴 + = (𝑦1 + , 𝑦2 + , 𝑦3 + , … , 𝑦𝑛 + … … … … (3) Rumus Solusi ideal negatif (A-) : 𝐴 − = (𝑦1 − , 𝑦2 − , 𝑦3 − , … , 𝑦𝑛 − 4. Menentukan  setiap  alternatif  berdasarkan  solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Rumus Jarak antara alternatif A+:
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 + ) 2 𝑛
𝑖=1 , 𝑖 = 1,2,3, … 𝑚. (4)
Rumus Jarak antara alternatif A- :
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1
, 𝑖 = 1,2,3, … 𝑚  (5)
Keterangan : 𝐷 𝑖 + =  Jarak  alternatif  ke-1  dengan  solusi  ideal positif 𝑦 𝑖 + = Bagian solusi ideal positif [i] 𝑦 𝑖𝑗 = Bagian matriks ternormalisasi 𝐷 𝑖 − =  Jarak  alternatif  ke-1  dengan  solusi  ideal negatif 𝑦 𝑖 + = Bagian solusi ideal negatif [i]
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif berdasatkan rumus no 4.
Rumus menghitung preferensi:
𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 − + 𝐷𝑖 + , = 1,2,3, … , 𝑚            … . . … (6)
Keterangan : 𝑉𝑖 = Jarak tiap alternatif 𝐷𝑖 − = Kedekatan alternatif terhadap sosial ideal
𝐷𝑖 + =  Kedekatan  alternatif  ke-I  dengan  solusi ideal negatif.

## 2.4. Penjurusan Siswa SMA
Penjurusan Siswa SMA merupakan upaya untuk mengorientasikan  siswa  sesuai  dengan  kemampuan dan minat akademiknya. Proses peminatan melibatkan sejumlah  atribut  yang dijadikan sebagai dokumentasi sehingga  setiap  satuan  pengajaran  dapat  melengkapi atribut-atribut  utama  sesuai  dengan  karakteristik  dan kebutuhan masing-masing satuan pendidikan.[11].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  di  SMAN  1 Sanggar,  Kabupaten  Bima,  Provinsi  Nusa  Tenggara Barat.  Dengan  mewawancarai  Kepala  Sekolah, Wakasek Kurikulum dan Guru BK SMAN 1 Sanggar untuk mendapatkan data siswa yang dibutuhkan. Data yang  diminta  berupa  file  yang  berformat Microsoft Excel yang berisi berupa data nilai dan profil siswa.

## 3.2. Diagram Blok Sistem

## Gambar 1 Diagram Blok Sistem

## 3.3. Flowchart Metode
Pada  Gambar  2  Merupakan  Flowchart  metode AHP-TOPSIS alurnya dimulai dari perhitungan AHP. Yang  pertama,  Menentukan  nilai  perbandingan berpasangan, Menentukan nilai kepentingan, Normalisasi  matriks  perbandingan  berpasangan, Menghitung  rata-rata  kriteria,  Menghitung  bobot prioritas,  menghitung  nilai  eigen  setelah  ditemukan nilai eigen, dilakukan perhitungan CR. Jika nilai CR < 0,1  maka  dikatakaan  konsisten  dan  nilai  dari  bobot hasil  perhitungan  AHP  bisa  diambil  untuk  dipakai dalam  perhitungan  TOPSIS.  Perhitungan  TOPSIS yang pertama  input data Alternatif  yang diambil  dari nilai-nilai  siswa,  Membuat  metriks  keputusan, Membuat  matriks  keputusan  terbobot,  Menghitung matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot  untuk bobotnya  diambil  dari  hasil  bobot  perhitungan TOPSIS, Menentukan matriks solusi ideal positif dan negatif,  Menentukan  jarak  setiap  nilai  alternatif, Menetukan  nilai  preferensi  setiap  alternatif,  Nilai preferensi.

## 3.4. Flowchart Sistem
Gambar 3 Flowchart Sistem Admin
Pada  Gambar  3  Adalah  rancangan Flowchart sistem admin. Pertama Admin memilik akses login ke sistem dengan menginputkan Username dan Password .  Apabila Username dan Password benar, oleh  sistem  akan  di direct masuk  ke  halaman dashboard  admin.  Pada  halaman  admin  terdapat beberapa pilihan menu yaitu Data Siswa yang berisi 2 submenu yaitu  Data  Profil  dan  Data  Nilai,  Admin memiliki hak akses CRUD pada menu tersebut. Pada menu  input  data  Alternatif,  Admin  menginput  data Alernatif yang berisi nilai-nilai siswa dan bisa diambil dari  menu  Data  Nilai  yang  telah  diinputkan sebelumnya.  Selanjutnya  Admin  bisa  melakukan perhitungan AHP-TOPSIS. Setelah dilakukan perhitungan,  didapatlah  hasil  penjurusan  dimana  di
SMAN 1 Sanggar siswa kelas IX berjumlah 174 siswa dan dipisah menjadi 6 kelas, 4 untuk kelas MIA dan 2 untuk  kelas  IIS. Pada  sistem  yang dibuat,  kelas  MIA akan  di  utamakan,  total  jumlah  pada  kelas  MIA sebanyak  120  siswa  kemudian  bagi  menjadi  4  kelas, Sedangkan  total  jumlah  siswa  IIS  sebanyak 40 siswa dan  dipisah menjad Perhitungan  Manual  Metode AHP-TOPSIS
Berikut  perhitungan  manual  metode  AHP- TOPSIS menggunakan menggunakan Microsoft Excel. 1. Nilai Skala Berpasangan
Tabel 1. Nilai Skala Berpasangan [12]
Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya 7 Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen sangat mutlak penting daripada elemen lainnya 2, 4, 6, 8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan
2. Matriks Perbandingan Berpasangan

## Tabel 2 Nilai Perbandingan Berpasangan
C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 1 3 5 5 C2 1 1 3 5 5 C3 0,333333333 0,333333333 1 2 2 C4 0,2 0,2 0,5 1 2 C5 0,2 0,2 0,5 0,5 1 Total 2,733333333 2,733333333 8 13,5 15 Keterangan : C1 = Kriteria Matematika C2 = Kriteria IPA
C3 = Kriteria IPS C4 = Kriteria Bahasa Inggris
3. Melakukan  pembagian  setiap  kolom  dengan  nilai total pada matriks perbadingan berpasangan
Tabel 3 Membagi kolom C1 C2 C3 C4 C5 C1 0,36585 3659 0,36585 3659 0,37 5 0,370 37 0,333 333 C2 0,36585 3659 0,36585 3659 0,37 5 0,370 37 0,333 333 C3 0,12195 122 0,12195 122 0,12 5 0,148 148 0,133 333 C4 0,07317 0732 0,07317 0732 0,06 25 0,074 074 0,133 333 C5 0,07317 0732 0,07317 0732 0,06 25 0,037 037 0,066 667 Total 1 1 1 1 1

## 4. Menghtiung Bobot Kriteria
Tabel 4 Menghitung Bobot Jumlah Bobot Prioritas 1,810411 0,362082204 1,810411 0,362082204 0,650384 0,130076784 0,416249 0,083249774 0,312545 0,062509033 5 1

## 5. Menghitung Eigen
Tabel 5 Menghitung Eigen
C1 C2 C3 C 4 C5 Bobot Prioritas C1 1 1 3 5 5 0,362082204 C2 1 1 3 5 5 0,362082204 C3 0,3333333 33 0,333333 333 1 2 2 0,130076784 C4 0,2 0,2 0,5 1 2 0,083249774 C5 0,2 0,2 0,5 0,5 1 0,062509033 Total 2,7333333 33 2,733333 333 8 13,5  15 1

## 6. Menghitung λ Max, CI danCR
Tabel 6 Nilai Index Rasio
N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
RI 0 0 0.58  0.9  01.12 1.24  1.32  1.41  1.45  1.49  1.51
Cara  Mengitung  Eigen  adalah  dengan  bobot prioritas  dikalikan  dengan  total  dari  nilai  total  pada matriks perbadingan berpasangan.

## Tabel 7 Menghitung λ Max, CI danCR
Kriteria Total Bobot Prioritas Eigen Matematika 2,733333333 0,362082204 0,989691 IPA 2,733333333 0,362082204 0,989691 IPS 8 0,130076784 1,040614 B.Inggris 13,5 0,083249774 1,123872 B.Indonesia 15 0,062509033 0,937636 TOTAL 1 5,081504
Rumus mencari nilai yaitu CI = (λ Max - jumlah kriteria) / (jumlah Kriteria – total nilai rata-rata). Rumus mencari nilai yaitu CR = CI / 1,12 (random index).
CI 0,02037611 RI 1,12 CR 0,018192956
Maka CR <= 0,1 maka akan dikatakan konsisteen.
7. Perankingan Menggunakan Metode TOPSIS

## Tabel 8 Perhitungan TOPSIS
No Nomor UN C1 C2 C3 C4 C5 1 0055996487 86 89 93 88 83 2 0051055265 87 85 83 84 85 3 0068016498 86 88 87 85 90 4 0074980435 90 92 94 89 90 5 0069020051 89 85 92 92 89
6 0066408423 89 87 95 93 84 7 0069704874 80 87 86 82 80 8 0068765986 88 88 91 91 86 . . . . . . . 174 0068365932 83 90 86 83 88 Keterangan : C1 = Nilai Matematika C2 = Nilai IPA C3 = Nilai IPS C4 = Nilai Bahasa Inggris
C5 = Nilai Bahasa Indonesia
8. Mencari Nilai Pembagi Tabel 9 Mencari nilai Pembagi Matema tika IPA IPS B.Inggris B.Indon esia 272,330 6813 280,750 7792 273,676 8167 275,534 0269 284,980 7011

## 9. Membuat Matriks Ternormalisasi
Tabel 10 Matriks Ternormalisasi No C1 C2 C3 C4 C5 1  0,304777  0,313445  0,314239  0,323009  0,326338 2  0,312121  0,299198  0,317893  0,308492  0,291248 3  0,330481  0,30276  0,314239  0,31938  0,305284
4  0,330481  0,317007  0,328855  0,333897  0,329847 5  0,326809  0,327693  0,325201  0,308492  0,322829 6  0,308449  0,331255  0,325201  0,31575  0,333356
7  0,293761  0,292074  0,292316  0,31575  0,301775
8  0,315793  0,324131  0,321547  0,31938 0,31932 . . . . . .
174  0,078349  0,084504  0,078392  0,077494  0,081924

## 10. Membuat Matriks Ternormalisasi Terbobot
Tabel 11 Matriks Ternormalisasi Terbobot
No C1 C2 C3 C4 C5 1  0,029394  0,030257  0,011027  0,00684 0,00483
2  0,029736  0,028898  0,009841  0,006529  0,004946
3  0,029394  0,029917  0,010316  0,006607  0,005237
4  0,030761  0,031277  0,011145  0,006918  0,005237
5  0,030419  0,028898  0,010908  0,007151  0,005179
6  0,030419  0,029578  0,011264  0,007229  0,004888
7  0,027343  0,029578  0,010197  0,006374  0,004655 8  0,030078  0,029917  0,01079  0,007073  0,005005 . .
.
.
. .
174  0,028369  0,030597  0,010197  0,006451  0,005121
11. Menentukan Solusi Ideal Positif dan Negatif
Tabel 12 Solusi Ideal Positi dan Negatig A+ C1 C2 C3 C4 C5 0,021576  0,027873  0,119073  0,120898  0,043818 A- C1 C2 C3 C4 C5 0,018133  0,024315  0,105842  0,109071  0,037885 12. Menentukan Jarak Antara Nilai Terbobot Terhadap Solusi Ideal Positif dan Negatif
Tabel 13 Jarak Antara Nilai Terbobot D+ D- D1 0,001914 D1 0,009336 D2 0,003157 D2 0,008428 D3 0,002324 D3 0,008954 D4 0,000511 D4 0,011024 D5 0,002473 D5 0,009273 D6 0,001834 D6 0,009741 D7 0,004185 D7 0,007309 D7 0,001714 D7 0,00957 . . . . D174 0,002906 D174 0,008746
13. Nilai Preferensi Tabel 14. Nilai Preferensi No No UN Preferensi Rank Jurusan 1 74980435 0,955672 1 MIA 1 2 61652607 0,935806 2 MIA 1 3 64865547 0,900430 3 MIA 1 4 58686828 0,889982 4 MIA 1 5 76510228 0,868771 5 MIA 1 6 55626312 0,867104 6 MIA 1 7 75582325 0,859514 7 MIA 1 8 62644252 0,856382 8 MIA 1 . . . . . 174 57962976 0,073166 174 IIS 2

## 3.5. Relasi Antar Tabel
Gambar 4 Entity Relationship Diagram (ERD)
3.6. Use Case Diagram Sistem
Gambar 5 Use Case Diagram

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Halaman Data Siswa
Pada  halaman  ini  merupakan  tampilan  halaman data siswa dimana Admin dapat menambah, mengedit, menghapus dan mengimport data siswa dari file excel.

## Gambar 6 Halaman Data Siswa

## 4.2. Implementasi Halaman Kriteria
Halaman  ini  merupakan halaman dimana admin dapat  nilai  kriteria  yang  digunakan  untuk  proses perhitungan pencarian bobot.

## Gambar 7 Halaman Kriteria

## 4.3. Implementasi Halaman Alternatif
Halaman ini merupakan  halaman data alternatif dimana halaman  ini terdapat button untuk menginput data siswa.

## Gambar 8 Halaman Alternatif

## 4.4. Implementasi Halaman Perhitungan AHP
Halaman ini merupakan  halaman  proses perhitungan  AHP,  yang  digunakan  untuk  mencari bobot  kriteria.  Bobot  tersebut  akan  diambil  dan digunakan dalam perhitungan TOPSIS.

## Gambar 9 Halaman Pembobotan AHP

## 4.5. Implementasi Halaman Perhitungan TOPSIS
Halaman  ini  merupakan  halaman  proses perhitungan TOPSIS. Perhitungan TOPSIS digunakan untuk mencari nilai preferensi berdasarkan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.

## Gambar 10 Halaman Perankingan TOPSIS
4.6. Implementasi Halaman Penjurusan
Halaman ini merupakan halaman hasil penjurusan Admin. Didalam halaman ini berisi no un, nama,  nilai  preferensi,  urutan  beserta  rekomendasi kelas keseluruhan siswa.

## Gambar 11 Halaman Penjurusan

## 4.7. Pengujian Black Box
No Pengujia n Hasil Sistem Web Browser Google Chrom e Microso ft Edge 1 Mengklik submenu perhitung an AHP Menampilkan tabel hasil perhitungan AHP yang meliputi tabel perbandingan berpasangan,perbandi ngan berpasangn terbobot,Lamdamax, CI,CR dan bobot perhitungan ✓ ✓ 2 Mengklik submenu perhitung an TOPSIS Menampilkan tabel hasil perhitungan AHP yang meliputi tabel normalisasi, normalisasi terbobot, solusi ideal positif dan negatif ✓ ✓ 3 Mengklik submenu Preferensi Menampilkan tabel hasil nilai preferensi berdasarkanurutan nilai tertinggi ✓ ✓
Keterangan :  Sukses : ✓ , Gagal : ✘

## 4.8. Pengujian Pengguan
1. Pengujian Pengguna Guru BK dan Kepsek No Pertanyaan SS S TS STS 1 Apakah aplikasi penjurusan siswa sangat mudah digunakan ?
2 0 0 0 2 Apakah fitur aplikasi mudah dipahami ? 2 0 0 0
3
Apakah informasi yang ditampilkan dalam aplikasi dapat ditangkap dengan mudah dan jelas? 2 0 0 0 4 Apakah sistem yang dibuat sesuai dengan kebutuhan? 2 0 0 0
5
Apakah sistem ini dapat memudahkan dalam menentukan jurusan siswa baru pada SMAN 1 Sanggar? 2 0 0 0

## 2. Pengujian Pengguna Siswa
No Pertanyaan SS S TS  STS 1 Aplikasi penjurusan siswa mudah digunakan ? 15 5 0 0 2 Apakah informasi yang ditampilkan dalam aplikasi dapat ditangkap dengan mudah dan jelas? 8 12 0 0 3 Apakah aplikasi memiliki tampilan yang menarik ? 10  10 0 0
4.9. Pengujian Perbandingan Sistem Lama degan Sistem Baru No Proses Waktu yang Dibutuhkan Proses Manual Proses Sistem 1 Siswa mengumpulkan biodata dan nilai 3 Hari 1 Hari 2 Guru BK merekap nilai 1 Hari 1 Hari 3 Proses perhitungan oleh Guru BK 1 Hari 15 Menit 4 Guru BK Menentukan Penjurusan berdasarkan perhitungan. 1 Hari 10 Menit 5 Membuat laporan hasil penjurusan 1 Hari 5 Menit 6 Pengumuman hasil penjurusan 1 Hari 5 Menit

## 4.10. Pengujian Metode
Berdasarkan  pengujian  metode  yang  telah dilakukan  untuk  melihat  perbedaan  hasil  antara perhitungan sistem dengan hasil penjurusan si SMAN 1 Sanggar. Dari keseluruhan total 174 data didapatkan 136  Data  yang  sama.  Nilai  akurasi  yang  didapatkan dari perhitungan sebesar 78%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarakan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  bisa  diambil  kesimpulan  bahwa  hasil pembobotan  menggunakan  metode  AHP  didapatkan Matematika = 0.36208, IPA = 0.13008, IPS = 0.08325, Bahasa  Inggris  =  0.08325  dan  Bahasa  Indonesia  = 0.06251.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian pengguna,  sistem  penentuan  jurusan  tingkat  SMA berbasis  web  ini  dapat  memudahkan  pihak  sekolah untuk  melakukan  perhitungan  penjurusan.  Hal  ini dibuktikan  dengan  hasil  kuesioner  yang  diberikan  ke Guru  BK,  Kepala  Sekolah  dan  Siswa.  Berdasarkan Pengujian  Fungsional  yang  telah  dilakukan,  sistem dapat menjalankan semua fungsinya dengan baik. Baik dari tampilan maupun perhitungan di browser Google Chrome dan Microsoft  Edge yang  digunakan  untuk pengujian  fungsional.  Berdasarkan  hasil  pengujian perbandingan  sistem  yang  lama  dengan  sistem  yang
baru  dengan  menggunakan  perbandingan  waktu, sistem pendukung keputusan baru dapat menghasilkan keputusan yang lebih cepat dalam rentang waktu 2 hari 35  menit  daripada  sistem  yang  lama  dengan  rentang waktu  8  Hari.  Berdasarkan  hasil  pengujian  metode dengan  cara  membandingkan  perhitungan  AHP- TOPSIS  sistem  dengan  hasil  penjurusan  di  SMAN  1 Sanggar.  Nilai  akurasi  yang  didapatkan  dari perhitungan sebesar 78%. Adapun saran yang peneliti sarankan  ke  peneliti  selanjutnya  diharapkan  untuk penelitian  selanjutnya  untuk  dibuatkan  halaman panduan  penggunaan  website  ini.  Diharapkan  untuk penelitian  selanjutnya  untuk  membuat  report  pada bagian  halaman  pembobotan  dan  halaman  kriteria. Diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  untuk melakukan  kombinasi  metode  AHP-TOPSIS  dengan metode SAW agar menghasilkan tingkat akurasi yang lebih  tinggi  lagi.  Diharapkan  untuk  penelitan selanjutnya  untuk  menambah  fitur  import  data  pada halaman  Alternatif  supaya  lebih  efektif  untuk memasukan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Perdikbud, “Pengertian Sekolah Menengah Atas (SMA),” 2019. http://blog.unnes.ac.id/adalah/pengertian- sekolah-menengah-atas-sma/  (accessed  Apr.  20, 2022).
[2]  B.  Novianti,  T.  Rismawan,  and  S.  Bahri, “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Algoritma C4.5 Untuk Penjurusan Siswa (Studi Kasus: Sma Negeri  1  Pontianak),” J.  Coding,  Sist.  Komput. Untan , vol. 04, no. 3, pp. 75–84, 2016.
[3]  S.  D.  Megafani,  J.  D. Irawan,  and  H.  Z.  Zahro, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan Anggota  Baru  Resimen  Mahasiswa  Di  Itn Malang  Menggunakan  Kombinasi  Metode  Ahp Dan  Topsis,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 342–348, 2021.
[4]  M.  HAQ,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penjurusan  Siswa  Baru  Menggunakan  Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Dan Simple …,” 2021, [Online]. Available:
http://repository.universitasbumigora.ac.id/1089
/
[5]  I.  M.  Khusna  and  N.  Mariana,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Padi Berkualitas  Dengan  Metode  AHP  Dan  Topsis,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 2, pp. 162–169,
2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i2.1145.
[6]  A.  Ningtyas  and  Humisar  Hasugian,  “Sistem Penunjang  Keputusan  Penjurusan  Siswa  Pada Sma  Negri  10  Kabupaten  Tangerang  Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Dan Profile  Matching,” IDEALIS    Indones.  J.  Inf. Syst. , vol. 2, no. 2, pp. 126–134, 2019, [Online]. Available: http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALI S/article/view/1061
[7]  B.  E.  W.  Asrul  and  S.  Zuhriyah,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pendistribusian  Air Bersih Menggunakan Mobil Tangki pada PDAM Kota  Makassar  dengan  Menggunakan  Metode TOPSIS,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol.
8, no. 1, p. 35, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2020762630.
[8]  E.  Darmanto,  N.  Latifah,  and  N.  Susanti, “Penerapan  Metode  Ahp  (Analythic  Hierarchy Process)  Untuk  Menentukan  Kualitas  Gula Tumbu,” Simetris    J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  75,  2014,  doi: 10.24176/simet.v5i1.139.
[9]  T.  Kristiana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode  TOPSIS,”  vol. XX, no. 1, pp. 8–12, 2018.
[10]  A.  Surahman  and  N.  Nursadi,  “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Gaji Karyawan Dengan  Metode  Topsis  Berbasis  Web,” JTKSI (Jurnal  Teknol.  Komput.  dan  Sist.  Informasi) , vol. 2, no. 3, pp. 82–87, 2019.
[11]  F.  N.  Khasanah,  “Klasifikasi  Proses  Penjurusan Siswa  Tingkat  SMA  Menggunakan  Data Mining,” Informatics  Educ.  Prof. ,  vol.  1,  no.  1, pp. 65–69, 2016.
[12]  T.  L.  Saaty, What  is  the  analytic  hierarchy process?.  In  Mathematical  models  for  decision support . Springer, Berlin, Heidelberg, 1988.