Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 4 No. 1 (2023) 34 – 41 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Sistem Pendukung Keputusan PPDB di SMAN Unggul Dharmasraya

## Evi Yulia Susanti
Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Dharmas Indonesia eviaja798@gmail.com

## Abstract
Acceptance  of  New  Students  is  the  initial  process  in  educational  institutions  to  screen  prospective  students  who  meet  the criteria set by the school. SMAN Unggul Dharmasraya screens prospective students through report cards and written tests. In  terms  of  enthusiasts,  this  school  is  classified  as  a  school  that  has  a  lot  of  enthusiasts  because  it  is  facilitated  by boarding.Therefore, each committee selection process has difficulty in determining prospective students who will be accepted according to the criteria. From these problems the idea emerged to conduct research on the application of decision support systems in accepting  new students using the Simple  Additive Weighting  method.  This  method is known as the  weighted  sum method, because the basic concept of SAW is to find the weighted sum of the performance ratings for each alternative on all attributes  so  that  this  method  can  assist  in  the  ranking  process  based  on  the  results  of  the  assessment  of  predetermined criteria. The rating of each attribute must be dimension-free in the sense that it has passed the previous matrix normalization process.  The  purpose  of  this  research  was  to  assist  the  admissions  committee  for  new  students  in  making  decisions  to determine prospective new students according to predetermined criteria and weights. The system development model used is the waterfall model, because this model uses a systematic and sequential approach. The results of this study are a decision support  system  using  the  Simple  Additive  Weighting  method  from  calculating  the  prevalence  value,  there  are  several alternatives that can be recommendations for the committee to get prospective students who meet the criteria determined by the school.
Keywords: Acceptance of New Students, Decision Support System , Simple Additive Weighting, Waterfall.

## Abstrak
Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  (PPDB)  merupakan  proses  awal  di  lembaga  pendidikanuntuk  menyaring  calon  siswa  yang sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sekolah.  SMAN  Unggul  Dharmasraya  melakukan  penyaringan  calon  siswa melalui  nilai  rapor  dan  tes  tertulis,  dari  segi  peminat  sekolah  ini  tergolong  sekolah  yang  memiliki  banyak  peminat  karena difasilitasi  dengan asrama  ( boarding ).  Oleh  karena  itu  setiap proses seleksi  panitia mengalami  kesulitan  dalam menentukan calon  siswa  yang  akan  diterima  sesuai  kriteria.  Dari  permasalahan  tersebut  muncul  gagasan  untuk  melakukan  penelitian tentang penerapan sistem pendukung keputusan dalam penerimaan peserta didik baru menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), metode inidikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot, karenakonsep dasar SAW adalah mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  sehingga  metode  ini  dapat  membantu dalam  proses  perangkingan  berdasarkan  hasil  penilaian  kriteria  yang  sudah  ditetapkan.  Rating  tiap  atribut  harus  bebas dimensi  dalam  arti  telah  melewati  proses  normalisasi  matrik  sebelumnya  Tujuan  penelitian  ini  dilakukan  adalah  untuk membantu  panitia  penerimaan  peserta  didik  baru  dalam  mengambil  keputusan  untuk  menentukan  calon  siswa  baru  yang sesuai dengan kriteria dan bobot yang telah ditetapkan. Model pengembangan sistem yang digunakan adalah model waterfall, k arena  model  ini  menggunakan  pendekatan  sistematisdan  berurutan.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting dari  perhitungan  nilai  preverensi  terdapat  beberapa  alternatif yang  dapat  menjadi  rekomendasi  bagi  panitia  untuk  mendapatkan  calon  siswa  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan sekolah.
Kata kunci: PPDB, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Waterfall.

## 1. Pendahuluan
Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  merupakan  langkah awal  dimulainya  tahun  ajaran  baru,  yang  dimulai  dari jenjang  Sekolah  Dasar  (SD),  Sekolah  Menengah Pertama  (SMP)/  sederajat,  Sekolah  Menengah  Atas (SMA)/  sederajat  termasuk  Perguruan  Tinggi.  Dengan semakin  berkembangnya  teknologi  informasi  dan
meningkatnya  kesadaran  orang  tua  akan  mutu pendidikan,  menjadikan  setiap  unit  sekolah  terus berusaha  untuk  meningkatkan  kualitasnya.  Dengan begitu  akan  meningkatkan  minat  calon  peserta  didik untuk mendaftar di sekolah tersebut.
SMAN Unggul Dharmasraya  adalah salah satu sekolah umum negeri yang berasrama ( boarding school ), hal ini
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
menjadi  nilai  tambah  tersendiri  dibandingkan  dengan SLTA  lainnya,  disamping  itu  kualitas  pendidikannya juga sudah baik sehingga peminat dari calon siswa dari tahun  ke  tahun  cenderung  meningkat.  Untuk  tahun ajaran 2022/2023 jumlah  pendaftarnya+489  orangyang berasal  dari  dalam  dan  luar  Dhamasraya  sementara daya  tampungnya  300  orang.  Dalam  proses  PPDB sekolah ini memiliki empat jalur yaitu: 1) jalur afirmasi 15%, 2) jalur perpindahan tugas orang tua 5%,  3) jalur prestasi 10% dan 4) jalur zonasi 70%.
Permasalahan  yang  muncul  dalam  PPDB  ini  panitia kesulitan dalam menyeleksi calon siswa yang layak dan yang  tidak  layak  untuk  diterima,  dimana  panitia  tidak dapat  mengolah  semua  data  calon  siswa  dengan  baik dan  panitia  merasa  kesulitan  menangani  hal  tersebut. Selain  dari  pada  itu  panitia  juga  membutuhkan  waktu yang  lama  untuk  menyeleksi  calon  siswa  dan  juga terjadi  kesalahan-kesalahan  dalam  perhitungan  kriteria yang disyaratkan dalam PPDB.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  yang dibutuhkan panitia PPDB adalah sebuah sistemkeputusan  yang  dapat  memberikan  solusi  secara terstruktur.  Pengambilan  keputusan  dalam  PPDB  ini menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Karena  Metode  ini  dapat  membantu  dalam proses  perangkingan  berdasarkan  hasil  penilaian kriteria  yang  sudah  ditetapkan.  Penerapan Simple Additive Weighting (SAW) dalam mendukung keputusan  ini  akan  memberikan  saran  sebagai  bahan pertimbangan  dalam  memutuskan  siswa  yang  layak masuk ke sekolah tersebut.[1]
Penelitian  sebelumnya  metode  SAW  digunakan  dalam pengambilan  keputusan  untuk  pemilihan  transportasi online  guna  mengetahui  kualitas  pelayanan,  harga  dan kepuasan  konsumen  terhadap  grap  dan  gojek.[2] kemudian penelitian penerapan metode SAW digunakan  untuk  pemilihan  siswa  berprestasi  di  SMK guna  mendapatkan  beasiswa  dengan  kriteria  rata-rata lapor,  berpretasi  akademik,  non  akademik  dan tanggungan  orangtua.[3]Metode  SAW  juga  digunakan untuk  memilih  perguruan  tinggiterbaik  bagi  calon mahasiswa,  sehingga  calon  mahasiswa  mendapat rekomendasi  perguruan  tinggi  sesuai  dengan  kriteria dari  calon  mahasiswa  tersebut.  [4]  Penelitian  lain  juga menggunakan  SAW  untuk  menentukan  program  studi yang  akan  dipilih  oleh  mahasiswabaru  sesuai  dengan kriteria  yang  ditetapkan  oleh  masing-masing  program studi.[5]  Metode  SAW  juga  digunakan  untuk menyeleksi  tempat  tinggal  mahasiswa  (kost).[6] Penelitian  lainnya  menggunakan  metode  SAW  untuk menentukan penerima bantuan Covid 19.[7]Selanjutnya metode SAW digunakan untuk menentukan penerimaan bantuan  makanan  tambahan  dengan  kriteria  yang diperuntukkan  kepada  keluarga  kurang  mampu  dan memiliki  bayi.[8]  Metode  SAW  digunakan  untuk penilaian  kinerja  karyawan.  Perusahaan  melakukan penilaian  kinerja  terbaik  terhadap  karyawan  untuk
mengevaluasi, memotivasi, memverifikasi dan meningkatkan kinerjanya. Hasil kinerja ini menjadi alat untuk  membantu  pengambilan  keputusan  seperti promosi, pemberhentian, mutasi, pemberian bonus atau memberikan umpan balik bagi karyawan.[9]
Berdasarkan ulasan permasalahan di atas, maka peneliti menganalisis bahwa pembuatan model sistem pendukung  keputusan  merupakan  hal  yang  penting, dengan  harapan  menggunakan  metode  SAW  dapat membantu  menyelesaikan  permasalahan  dalam  sistem penerimaan  siswa  baru  yang  lebih  akurat.  Tujuan penelitian ini dilakukan adalah untuk membantu panitia penerimaan  peserta  didik  baru  dalam  mengambil keputusan  untuk  menentukan  calon  siswa  baru  yang sesuai dengan kriteria dan bobot yang telah ditetapkan
Sistem  pendukung  keputusan  ini  dilakukan  melalui beberapa proses, sebagaimana terlihat pada gambar 1.
Studi Pustaka Studi Lapangan
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Desain Model Implementasi

## Gambar 1 Kerangka pemikiran

## 2. Metode Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  menggunakan  tahapan System Development Life Cycle (SDLC)dengan model waterfall. Karena  model  ini  menggunakan  pendekatan sistematisdan  berurutan.  Tahapan  dalam  model  ini dimulai dari tahap perencanaan  hingga tahap pengelolaan( maintenance ) dan dilakukan secara bertahap.[10] pengembangan model waterfaal ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## Requirement
Design

## Implementation

## Verification

## Maintenance

## Gambar 2. Model pengembangan sistem
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  metode  sebagai berikut:
a. Observasi,  dengan  datang  langsung  ke  lokasi penelitian  yang  diawali  dengan  mengamati  dan melihat proses PPDB di SMA Unggul Dharmasraya  serta  kondisi  yang  terjadi  dalam mengambil keputusan.
b. Wawancara,  mengumpulkan  data  dengan  cara tanya  jawab  yang  dikerjakan  secara  sistematik,
yaitu  menanyakan  proses  seleksi  yang  dilakukan hingga  kendala-kendala  yang  terjadi  dalam  proses penerimaan peserta didik baru.
c. Studi  pustaka,  mengumpulkan  data  dan  informasi melalui buku-buku ataupun jurnal yang sesuai dan mendukung  permasalahan  yang  sedang  dibahas. Teknik  ini  digunakan  untuk  mendapatkan  data sekunder  yang  berhubungan  dengan  penelitian yang sedang dilakukan.
Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering  dikenal dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode  SAW merupakan metode  yang  paling  terkenal dan biasa digunakan untuk Multiple Attribute Decision Making (MADM).  Dalam  praktek  MADM,  jika diasumsikan adanya  hubungan  yang  saling  independen antar kriteria dan setelah menghitung bobot relative dan skor  kinerja  masing-masing  kriteria,  maka  metode SAW  merupakan  metode  yang  sesuai  untuk  membuat perangkingan  dari  alternatif-alternatif  yang  ada.[11] Langkah-langkah  penyelesaian  SAW  adalah  sebagai berikut:
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan acuan  dalam  pengambilan  keputusan,  disimbolkan dengan Ci.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternative pada setiap kriteria.
3. Membuat  matrik  keputusan  berdasarkan  kriteria (Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matrik berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan jenis atribut, sehingga diperoleh matrik ternormalisasi, disimbolkan dengan R.
4. Hasil akhir proses perangkingan yaitu penjumlahan dari  perkalian  matrik  ternormalisasi  R  dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sehingga alternatif (disimbolkan dengan Ai) sebagai solusi.[12]
Metode  SAW  ini  mengharuskan  pembuat  keputusan menentukan  bobot  bagi  setiap atribut.  Skor  total  untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut harus bebas  dimensi  dalam  arti  telah  melewati  proses normalisasi  matrik  sebelumnya.[13]  Sebagaimana terlihat pada rumus 1:
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑋 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑐𝑜𝑠𝑡)𝑋 𝑖𝑗 } (1)
Rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif Ai pada atribut Cj: i=1.2 ..,m dan j= 1,2 ...,n. Xij adalah nilai  kinerja  dari  setiap  rating  Max  dan  Min,  benefit adalah  semakin  besar  nilai  semakin  baik  dan  Cost semakin kecil nilai semakin baik.
Nilai  preferensi  untuk  alternatif  (Vi)  diberikan, sebagaimana terlihat pada rumus 2.
𝑉𝑖 = ∑ 𝑊𝑗 𝑟𝑖𝑗 (2) 𝑛

## 𝑗=1
Vi  adalah  rangkingan  untuk  setiap  alternative,  Wj merupakan nilai bobot dari setiap kriteria dan rij adalah rating  kinerja  ternormalisasi  Vi  yang  lebih  besar mengindikasikan bahwa alternative Ai lebih terpilih.
Kelebihan  metode  SAW  dibandingkan  dengan  model pengambil keputusan yang lain terletak  pada kemampuannya untuk melakukan penilaian secara lebih tetap,  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot prefrensi  yang  sudah  ditentukan.[14]  Selain  itu  SAW juga  dapat  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif yang ada, karena adanya proses perangkingan setelah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut.[15] Setidaknya  ada  tiga  kelebihan  yang  dimiliki  SAW yaitu:
1. Menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang  akan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari sejumlah alternatif.
2. Penilaian  akan  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada nilai  kriteria  dari  bobot  preferensi  yang  sudah ditentukan.
3. Adanya  perhitungan  normalisasi  matrik  sesuai dengan nilai atribut (antara nilai benefit dan cost ).

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Jumlah  calon  siswa  yang  mendaftar  di  SMAN  Unggul Dharmasraya  489  orang,  sementara  daya  tampung hanya  300  orang,.  Dalam  penelitian  ini  seluruh  calon siswa  yang  mendaftar  dijadikan  sebagai  populasi  dan sampelnya diambil secara random sebanyak 30 orang.
Langkah-langkah  penyelesaian  permasalahan  dalam penelitian ini adalah:
1. Kriteria penilaian
Tabel 1. Kriteria yang digunakan Kriteria Keterangan C1 C2 Nilai Rapor
Tes Tertulis
Dari tabel 1 diatas, dilakukan perhitungan pembobotan, nilai  bobot  ini  ditentukan  berdasarkan  persyaratan utama  penentuan  siswa  baru.  Bobot  preferensi  (W) sebagai berikut:
𝐶1 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑟𝑎𝑝𝑜𝑟 (40%) = 40 100 = 0,4 𝐶2 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑢𝑙𝑖𝑠 (60%) = 60 100 = 0,6
Nilai bobot ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai bobot kriteria Kriteria Keterangan Nilai bobot C1 Nilai Rapor 0,4 C2 Nilai Tertulis 0,6
2. Analisa alternatif
Analisa  alternatif  dilakukan  melalui  tahapan  analisa kebutuhan  kriteria.  Alternatif  yang  digunakan  diambil dari sampel calon siswa baru. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data alternatif No Nama Alternatif Kode Alternatif 1 Ahmad A1 2 Adelina A2 3 Alif A3 4 Alfacru A4 5 Andini A5 6 Aprilla A6 7 Ardan A7 8 Ayang A8 9 Bayu A9
10 Dilla A10 11 Elfia A11 12 Elia A12 13 Elsi A13 14 Elza A14 15 Fadil A15 16 Fadli A16 17 Fahrezi A17 18 Farhan A18 19 Fathia A19 20 Firza A20 21 Hanifa A21 22 Hayyatunnufus A22 23 Kasih A23 24 Kenta A24 25 Kirania A25 26 Melisa A26 27 Mike A27 28 Mutia A28 29 Yusnida A29 30 Zahrani A30
3. Analisa pembobotan kriteria
Analisa  pembobotan kriteria dilakukan untuk  memberi bobot  dari  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  3 berikut:
0 1 60 65 70 75 80 SR R C T CT
Gambar 3. Analisis pembobotan
.dimana SR= sangat rendah, R=  rendah, C= cukup, T= tinggi dan CT= cukup tinggi.
Dari  gambar  3  di  atas,  maka  dapat  ditetapkan  bobot untuk  masing  –  masing  kriteria,  sebagaimana  terlihat pada  Tabel  4.  Kemudian  untuk  nilai  tes  tertulis  dapat diberikan bobot sebagaimana terlihat pada Tabel 5.
Tabel 4. Pemberian bobot nilai rapor
Nilai Rapor Nilai >80 5 75-80 2 <75 1 Tabel 5. Pemberian bobot nilai tes tertulis Nilai Tes Tertulis Nilai >80 5 75-80 3 <75 1
Nilai rapor dan nilai tes tertulis tersebut dimasukkan ke dalam  tabel  data  alternatif,  sebagaimana  terlihat  pada tabel 6.
Tabel 6. Penilaian calon siswa baru Kriteria Nilai Rapor Nilai Tes Tertulis Ahmad 83 74 Adelina 78 78 Alif 81 80 Alfacru 78 74 Andini 75 70 Aprilla 78 78 Ardan 76 70 Ayang 84 72 Bayu 75 74 Dilla 77 84 Elfia 81 86 Elia 77 80 Elsi 73 78 Elza 75 72 Fadil 68 82 Fadli 88 78 Fahrezi 73 80 Farhan 77 74 Fathia 81 78 Firza 84 78 Hanifa 78 70 Hayyatunnufus 72 84 Kasih 77 78 Kenta 87 82 Kirania 80 72 Melisa 85 78 Mike 70 76 Mutia 79 80 Yusnida 76 74 Zahrani 87 77
Berdasarkan tabel 6 di atas maka dapat dibentuk rating kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Penjabaran alternatif pada setiap kriteria Kriteria C1 C2 A1 5 1 A2 2 3 A3 5 3 A4 2 1 A5 2 1 A6 2 3 A7 2 1 A8 2 1 A9 5 1 A10 2 1 A11 2 5 A12 5 5 A13 2 3 A14 1 3 A15 2 1
A16 1 5 A17 5 3 A18 1 5 A19 2 1 A20 5 3 A21 5 3 A22 2 1 A23 1 5 A24 2 3 A25 5 5 A26 2 1 A27 5 3 A28 1 3 A29 2 3
A30 2 1 4. Matrik Keputusan
Setiap  nilai  yang  diberikan  pada  setiap  alternatif disetiap  kriteria  merupakan  nilai  kecocokan  (nilai terbesar  adalah  terbaik),  maka  semua  kriteria  yang diberikan  diasumsikan  sebagai  kriteria  keuntungan. Selanjutnya adalah membuat matrik  keputusan  X  yang dibuat  berdasarkan  tabel  kecocokan,  sebagaimana terlihat pada rumus 3.
𝑋 = ( 5 1 2 3 5 3 2 1 2 1 2 3 2 1 2 1 5 1 2 1 2 5 5 5 2 3 1 3
2 1 1 5 5 3 1 5 2 1 5 3 5 3 2 1 1 5 2 3 5 5 2 1 5 3 1 3 2 3 2 1)
(3)

## 5. Normalisasi matrik
Dari rumus 3 di atas, selanjutnya dilakukan normalisasi matrik  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi  (rij)  dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj berdasarkan persamaan yang sesuai.
𝑟 1.1 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1          𝑟 4.1 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2 𝑟 1.2 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 4.2 = 3 𝑀𝑎𝑥[5] = 3 5 = 0,6 𝑟 1.3 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1          𝑟 4.3 = 3 𝑀𝑎𝑥[5] = 3 5 = 0,6
𝑟 1.4 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 4.4 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2
𝑟 1.5 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 4.5 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2
𝑟 1.6 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 4.6 = 3 𝑀𝑎𝑥[5] = 3 5 = 0,6
𝑟 1.7 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 4.7 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2 𝑟 1.8 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 4.8 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2 𝑟 1.9 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1           𝑟 4.9 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2 𝑟 2.0 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 5.0 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2 𝑟 2.1 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 5.1 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1
𝑟 2.2 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1           𝑟 5.2 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1
𝑟 2.3 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 5.3 = 3 𝑀𝑎𝑥[5] = 3 5 = 0,6
𝑟 2.4 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2       𝑟 5.4 = 3 𝑀𝑎𝑥[5] = 3 5 = 0,6
𝑟 2.5 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 5.5 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2
𝑟 2.6 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2       𝑟 5.6 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1 𝑟 2.7 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1           𝑟 5.7 = 3 𝑀𝑎𝑥[5] = 3 5 = 0,6
𝑟 2.8 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2       𝑟 5.8 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1 𝑟 2.9 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 5.9 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2 𝑟 3.0 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1           𝑟 6.0 = 3 𝑀𝑎𝑥[5] = 3 5 = 0,6 𝑟 3.1 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1           𝑟 6.1 = 3 𝑀𝑎𝑥[5] = 3 5 = 0,6 𝑟 3.2 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 6.2 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2 𝑟 3.3 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2       𝑟 6.3 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1 𝑟 3.4 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 6.4 = 3 𝑀𝑎𝑥[5] = 3 5 = 0,6 𝑟 3.5 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1          𝑟 6.5 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
𝑟 3.6 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 6.6 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2
𝑟 3.7 = 5 𝑀𝑎𝑥[5] = 5 5 = 1           𝑟 6.7 = 3 𝑀𝑎𝑥[5] = 3 5 = 0,6
𝑟 3.8 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2       𝑟 6.8 = 3 𝑀𝑎𝑥[5] = 3 5 = 0,6 𝑟 3.9 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 6.9 = 3 𝑀𝑎𝑥[5] = 3 5 = 0,6 𝑟 4.0 = 2 𝑀𝑎𝑥[5] = 2 5 = 0,4       𝑟 7.0 = 1 𝑀𝑎𝑥[5] = 1 5 = 0,2
Dari  hasil  perhitungan  rating  kinerja  di  atas,  maka diperoleh  matrik  ternormalisasi  sebagai  terlihat  pada matriks berikut.
𝑋 = ( 1 0,2 0,4 0,6 1 0,6 0,4 0,2 0,4 0,2 0,4 0,6 0,4 0,2 0,4 0,2 1 0,2 0,4 0,2 0,4 1 1 1 0,4 0,6 0,2 0,6 0,4 0,2 0,2 1 1 0,6 0,2 1 0,4 0,2 1 0,6 1 0,6 0,4 0,2 0,2 1 0,4 0,6 1 1 0,4 0,2 1 0,6 0,2 0,6 0,4 0,6
0,4 0,2) 6. Nilai preverensi
Menentukan nilai preverensi untuk setiap alternatif (Vi) dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kali  antara  matrik ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Sebagaimana terlihat pada perhitungan berikut:
𝑉 1 = (0,4𝑥1) + (0,6𝑥0,2) = 0,52
𝑉 2 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,6) = 0,52
𝑉 3 = (0,4𝑥1) + (0,6𝑥0,6) = 0,76 𝑉 4 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,2) = 0,28 𝑉 5 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,2) = 0,28 𝑉 6 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,6) = 0,52 𝑉 7 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,2) = 0,28
𝑉 8 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,2) = 0,28 𝑉 9 = (0,4𝑥1) + (0,6𝑥0,2) = 0,52
𝑉 10 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,2) = 0,28
𝑉 11 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥1) = 0,76 𝑉 12 = (0,4𝑥1) + (0,6𝑥1) = 1
𝑉 13 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,6) = 0,52
𝑉 14 = (0,4𝑥0,2) + (0,6𝑥0,6) = 0,44
𝑉 15 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,2) = 0,28
𝑉 16 = (0,4𝑥0,2) + (0,6𝑥1) = 0,68 𝑉 17 = (0,4𝑥1) + (0,6𝑥0,6) = 0,76 𝑉 18 = (0,4𝑥0,2) + (0,6𝑥1) = 0,68 𝑉 19 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,2) = 0,28 𝑉 20 = (0,4𝑥1) + (0,6𝑥0,6) = 0,76 𝑉 21 = (0,4𝑥1) + (0,6𝑥0,6) = 0,76 𝑉 22 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,2) = 0,28 𝑉 23 = (0,4𝑥0,2) + (0,6𝑥1) = 0,68 𝑉 24 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,6) = 0,52 𝑉 25 = (0,4𝑥1) + (0,6𝑥1) = 1 𝑉 26 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,2) = 0,28 𝑉 27 = (0,4𝑥1) + (0,6𝑥0,6) = 0,76 𝑉 28 = (0,4𝑥0,2) + (0,6𝑥0,6) = 0,44 𝑉 29 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,6) = 0,52
𝑉 30 = (0,4𝑥0,4) + (0,6𝑥0,2) = 0,28
Dari  perhitungan  nilai  preverensi  di  atas,  nilai  dari calon  siswa  yang  mendaftar  dan  mengikuti  seleksi  tes tertulis dapat disajikan dalam bentuk tabel 8 berikut:

## Tabel 8. Rekapitulasi perhitungan nilai prevensi
No Nama Alternatif Nilai Akhir Keterangan 1 Ahxxx 0,52 Lulus 2 Adelxxx 0,52 Lulus 3 Axxx 0,76 Lulus 4 Alfxxx 0,28 Tidak lulus 5 Anxxx 0,28 Tidak lulus 6 Aprxxx 0,52 Lulus 7 Arxxx 0,28 Tidak lulus 8 Axxx 0,28 Tidak lulus 9 Bxxx 0,52 Lulus 10 Dixxx 0,28 Tidak lulus 11 Elxxx 0,76 Lulus 12 Elxxx 1 Lulus 13 Elxxxx 0,52 Lulus 14 Elzxxx 0,44 Lulus 15 Faxxxx 0,28 Tidak lulus 16 Faxxx 0,68 Lulus 17 Fahxxxx 0,76 Lulus 18 Faxxx 0,68 Lulus 19 Faxxx 0,28 Tidak lulus 20 Fixxx 0,76 Lulus 21 Haxxx 0,76 Lulus
22 Hayyatunxxx 0,28 Tidak lulus 23 Kxxxx 0,68 Lulus 24 Kxxxx 0,52 Lulus 25 Kiraxxxx 1 Lulus 26 Mexxxx 0,28 Tidak lulus 27 Mixxxx 0,76 Lulus 28 Muxxxx 0,44 Lulus 29 Yuxxxx 0,52 Lulus 30 Zaxxxx 0,28 Tidak lulus
Dalam pembuatan aplikasi, hal pertama yang dilakukan adalah  membuat  diagram  yang  diperlukan,  berikut adalah  gambar  4  menyajikan  diagram  yang  digunakan dalam perancangan sistem.
Gambar 4. Use case diagram
Kemudian  berikut  ini  disajikan  tampilan  aplikasi  yang dirancang, sebagai mana terlihat pada pada Gambar 5.

## Gambar 5. Menu login
Selanjutnya  menu  kriteria,  sebagaimana  terlihat  pada Gambar 6.

## Gambar 6. Menu kriteria
Pada  menu  kriteria  di  atas,  panitia  bisa  menambahkan kriteria  lain  jika  disyaratkan  sekolah  untuk  masa  yang akan  datangnya.  Selanjutnya  gambar  7  menampilkan hasil perhitungannya.

## Gambar 7. Hasil perengkingan

## 4.   Kesimpulan
Dari penelitian  yang  telah dilakukandan  sesuai  dengan tujuan  penelitian  ini,  maka  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan yang menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  di  SMAN  Unggul  Dharmasraya  dapat membantu  panitia  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru untuk  mengambil  keputusan,  karena  metode  ini menggunakan perhitungan yang akurat, dimana dari 30 jumlah  sampel  yang  diambil  terdapat  20  calon  siswa yang  dinyatakan  lulus  dari  empat  jalur  PPDB  yaitu  1) jalur  afirmasi  (15%)  sebanyak  3  orang,  2)  jalur perpindahan  orang  tua  (5%)  1  orang,  3)  jalur  prestasi (10%)  2  orang  dan  4)  jalur  zonasi  (70%)  14  orang. Hasil  perhitungan  ini  dapat  memberikan  rekomendasi kepada  panitia  untuk  mendapatkan  calon  siswa  yang sesuai dengan kriteria yang ditentukan sekolah.

## Daftar Rujukan
[1] Aditya  Abdillah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Siswa  Baru  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weigthing (SAW) di SMAN 1 Cikakak Kab . Sukabumi,” SISMATIK, pp. 124–131, Agustus 2021.
[2] Erma  Kurniasari  Nurhasanah,  Slamet  Abadi,  and  Pria Sukamto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa  Berprestasi  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting,” TEKNOSAINS  J. Sains, Teknol. dan Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 107–118, 2020.
[3] M. R. Ramadhan and M. K. Nizam, “Penerapan Metode SAW (Simple  Additive  Weighting)  Dalam  Pemilihan  Siswa-Siswi Berprestasi  Pada  Sekolah  SMK  Swasta  Mustafa,” TIN  Terap. Inform. … , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 1 (2023)
[4] H.  Al  Jufri,  “Perhitungan  Manual  Dengan  Menggunakan Metoda  SAW  (Simple  Additive  Weighting),” Jurnal  Ilmiah Sistim Informasi, vol. 2, no. 1, pp. 59–68, 2022.
[5] S. R. Sari, N. Saubari, and M. S. Pebriadi, “Aplikasi Penentuan Program  Studi  Calon  Mahasiswa  menggunakan  Simple Additive  Weighting,”, Journal  Of  Applied  Computer  Science And Technology ( JACOST ) vol. 1, no. 2, pp. 74–79, 2020.
[6] T.  Adriantama  and  Y.  Brianorman,  “(Kost)  Mahasiswa Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting,”, Jurnal  Digital Teknologi Informasi vol. 4, pp. 1–7, 2021.
[7] J.  Sistem,  F.  Sembiring,  M.  T.  Fauzi,  S.  Khalifah,  and  A.  K. Khotimah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan Covid 19 menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” Jurnal Sistim Informasi Telematika, vol. 11, no. 2, pp. 97–101, 2020.
[8] M. Puspa, “Decision Support System For Supplementary Food Recipients  (PMT)  By  Using  The  Simple  Additive  Weighting (SAW) Method,” J. Tek. Inform. C.I.T , vol. 11, no. 2, pp. 37– 44, 2019
[9] D.  Darsin  and  D.  Triyana,  “Sistem  Penilaian  Kinerja Karyawan  Dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW),” J. Inf. dan Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 79– 87, 2021
[10]  Aceng  Abdul  Wahid,  “Analisis  Metode  Waterfall  Untuk Pengembangan  Sistem  Informasi,” J.  Ilmu-ilmu  Inform.  dan
Manaj. STMIK , no. 1, pp. 1–5, 2020.
[11]  Humisar  Husagian.  Imam  Halim  Mursyidin  and  Maya  Dwi Handayani.  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemberian  Kredit Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Studi Kasus :  Koperasi  Karyawan  PT  PLN  (Persero)  Area Kebayoran,” Prosiding SINTAX, pp. 465–471, 2018.
[12]  R. T. Subagio and M. T. Abdullah, “Penerapan Metode SAW (Simple  Additive  Weighting)  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerima Beasiswa,” KARMAPATI, Vol. 4, No. 5,  pp. 61–68.
[13]  S.  Widaningsih,  and  Y.  Yuliani,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan dengan Metode Simple Additive Weighting  (  SAW  )  untuk  Meningkatkan  Keakuratan  Dalam Menentukan  Jurusan  Siswa  di  MA  Tanwiriyyah,” Media Jurnal Informatika, vol. 11, no. 1, pp. 26–32, 2019.
[14]  Yevita  Nursyanti,  “Penentuan  Penyedia  Jasa  Trucking  di  PT Yicheng  Logistics  Dengan  Menggunakan  Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting),” J.  Teknol.  dan  Manaj.  Ind. Terap. , vol. 1, no. 3, pp. 210–222, 2022
[15]  S.  -  and  B.  Harpad,  “Komparasi  Metode  Simple  Additive Weighting  (Saw)  Dan  Analytical  Hierarcy  Process  (Ahp) Untuk  Pemilihan  Staf  Laboratorium  Komputer  Stmik  Widya Cipta  Dharma  Samarinda,” J.  Penelit.  Komun.  Dan  Opini Publik , vol. 22, no. 1, 2018