## Perbandingan Metode SAW Dan WP pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler
Dedek Cahyati [1] , Hengki Juliansa [2] , Robi Yanto [3]
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Jl. Yos Sudarso No.97 A Kel. Jawa Kanan, Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan Telp : (0733) 322307
E-mail: cahyatidedek99@gmail.com 1) , hengki.juliansa@gmail.com 2) , wrtech30@gmail.com 3)

## Abstract
The  MADM  (Multi-Attribute  Decision  Making)  model  has  been  widely  used  by  decision  makers  to  help  solve decision-making problems. There are so many methods that can be used in the MADM model such as the Simple Additive Weighting (SAW) and Weighted Product (WP) methods. The problem in this research is how to solve case study of selecting extracurricular activities at SMPN 28 Sarolangun which uses different methods to find the most relevant  or  appropriate  method  between  the  SAW  and  WP  methods.  Therefore,  to  find  out  the  most  relevant method, it is necessary to conduct a sensitivity test by changing the weight of each criterion of each method which will then be seen the percentage change of the two methods. From the results of the study using the SAW method the highest preference value is 18.8 for alternative one (A1), with an alternative order that has a preference value from  high  to  low,  namely  A1,  A3,  A2,  A4.  Whereas  for  the  alternative  one  (A1)  WP  method  has  the  highest preference  value  of  0.301.  The  alternative  order  of  the  WP  method  is  A1,  A3,  A2,  A4.  And  the  results  of  the sensitivity test on the SAW method have a total change of 8.4% and the WP method of 0.027%. Thus it can be concluded  that  the  SAW  method  is  considered  relevant  in  solving  the  problem  of  selecting  extracurricular activities.
Keywords :  Extracurricular, SPK, SAW, WP, Sensitivity Test.

## Abstrak
Model  MADM (Multi-Attribute  Decision  Making) sudah  banyak  digunakan  oleh  pengambil  keputusan  untuk membantu penyelesaian permasalahan pengambilan keputusan. Ada begitu banyak metode yang dapat digunakan dalam model MADM seperti metode  Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP). Masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana memecahkan studi kasus pemilihan kegiatan ekstrakulikuler di SMPN 28 Sarolangun yang menggunakan metode berbeda untuk menemukan metode yang paling relevan atau sesuai antara metode  SAW  dan  WP.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengetahui  metode  yang  paling  relevan  perlu  dilakukan  uji sensitivitas dengan melakukan perubahan bobot setiap kriteria dari masing-masing metode yang kemudian akan dilihat perubahan persentase dari kedua metode tersebut. Dari hasil penelitian menggunakan metode SAW nilai preferensi tertinggi 18,8 untuk alternatif satu (A1), dengan urutan alternatif yang memiliki nilai preferensi dari tinggi ke rendah yaitu A1, A3, A2, A4. Sedangkan untuk metode WP alternatif satu (A1) merupakan yang memiliki nilai preferensi tertinggi yaitu sebesar 0,301. Urutan alternatif metode WP adalah A1, A3, A2, A4. Dan hasil uji sensitivitas pada metode SAW memiliki total perubahan sebesar 8,4% dan metode WP sebesar 0,027%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa metode SAW dianggap relevan dalam menyelesaikan permasalahan pemilihan kegiatan ekstrakulikuler.
Kata kunci : Ekstrakulikule, SPK, SAW, WP, Uji Sensitivitas.

## 1. Pendahuluan
Teknologi  informasi  merupakan  salah  satu  teknologi yang  berkembang  pesat.  Hal  tersebut  membuat perusahaan atau instansi harus pandai-pandai memanfaatkan  kebutuhan  akan  sistem  informasi  yang baik dan akurat, sesuai dengan kebutuhan. Sistem yang digunakan  untuk  mendapatkan  data,  mengolah  data, menjadi  informasi  yang  berguna  sebagai  acuan  dalam menunjang  kegiatan  pengambilan  keputusan  yang strategis.
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  pendekatan sistematis yang sudah banyak digunakan oleh pengambil keputusan untuk membantu penyelesaian permasalahan pengambilan  keputusan.  Permasalahan  yang  sering terjadi  dalam  pemilihan  metode  SPK  yang  akan digunakan  dalam  penyelesaian  masalah  yang  dihadapi oleh  seseorang  pengambil  keputusan  yaitu  kurangnya informasi  mengenai  proses  pengambilan  keputusan secara  baik,  sehingga  mengakibatkan  keputusan  yang kurang  baik.  Selain  itu  kurangnya  media  untuk membandingkan  hasil  keputusan  yang  dibuat  secara perhitungan matematis, menjadi masalah tersendiri buat seseorang pengambil keputusan.
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  membandingkan metode  SAW  dan  WP  dalam  kasus  penentuan  leptop dengan  perhitungan  menggunakan  bobot  awal  (W)  = 0.1, 0.25, 0.25, 0.2, 0.2 dan mendapatkan hasil metode SAW  yaitu  A11  =  0.986671  merupakan  alternatif terbaik, sedangkan hasil metode yaitu WP A11=0.052642 yang menjadi alternatif terbaik. Dengan hasil yang berbeda maka dilakukan uji sensitivitas untuk melihat  perubahan  hasil  persentase  dari  kedua  metode dengan mengubah bobot awal setiap kriteria misal bobot awal 0.2 ditambah dengan 0.5 sehingga bobot menjadi 0,7    dan  mendapatkan  hasil  persentase  metode  SAW A11  =  1.486671  dengan  perubahan  2.47%  sedangkan WP  A11  =  0.0544501  dengan  perubahan  0.01% sehingga  dari  hasil  perbandingan  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  metode  SAW  adalah  metode  yang paling  sensitif  relevan  atau  metode  terbaik  dalam menyelesaikan kasus tersebut[1].
Ekstrakurikuler merupakan kegiatan yang dilaksanakan pada  saat  diluar  jam  pelajaran.  Ekstrakulikuler  juga merupakan  kegiatan  yang  dapat  menunjang  aktifitas belajar  siswa  yang  bertujuan  agar  siswa  dapat memperkaya  dan  memperluas    diri.  Memperluas  diri dapat  dilakukan  dengan  menambah  pengetahuan  atau wawasan  serta  penanaman  sikap  atau  nilai.  Dalam memilih kegiatan ekstrakulikuler siswa kurang mampu dalam  menentukan  minat  dan  bakat  yang  dimilikinya, termasuk lagi terkadang siswa hanya ikut-ikutan teman. Sehingga mengakibatkan siswa hanya aktif diawal saja dan juga siswa merasa bahwa kegiatan yang dipilihnya salah.  Selain  itu  tidak  adanya  perkembangan  potensi yang di miliki siswa.
Dari  permasalahan  yang  diuraikan  diatas  maka  harus adanya metode yang dapat memberi rekomendasi dalam membandingkan hasil perangkingan dari metode SAW dan  WP,  yaitu  dengan  uji  sensitivitas  untuk  melihat perubahan  hasil  perangkingan  dari  kedua  metode MADM  tersebut,  hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa  sensitif  metode  tersebut  jika  diterapkan  pada sebuah kasus, semakin sensitif nilai yang diperoleh dari setiap perubahan rangking pada setiap metode MADM, maka metode tersebut akan semakin dipilih. Metode ini mampu mencari suatu solusi optimum tanpa terikat pada kasus  tertentu  sehingga  dapat  membantu  pengambilan keputusan  dalam  kegiatan  ekstrakulikuler  yang  sesuai dengan minat dan bakat yang dimiliki siswa. Pada sistem ini  nantinya  siswa  dapat  melakukan  login,  mengubah data siswa, mendapatakan info data ekstrakulikuler dan hasil  rekomendasi. Admin (waka  kesiswaan)  dapat menggelola data user , data siswa, data ekstrakulikuler, data  kriteria  dan  data  nilai.  Serta Admin (waka kesiswaan)  mendapatkan  info  data  siswa  dan  laporan hasil  rekomendasi.  Dalam  penelitian  yang  dilakukan maka penulis mengusulkan sebuah sistem pengambilan keputusan  dalam  pemilihan  kegiatan  ekstrakulikuler menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dan  WP (Weighted  Product) dilanjutkan
dengan  melakukan  uji  sensitivitas  dari  hasil  keputusan yang dihasilkan dari kedua metode tersebut.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, permodelan dan juga manipulasi data berbasis komputer yang membantu dalam proses pengambilan
keputusan[2] .

## 2.2 Ekstrakulikuler
Ekstrakulikuler bertujuan untuk mendapatkan pengalaman dan ilmu dalam membentuk karakter yang sesuai  dengan  potensi  dan  minat.  Ekstrakulikuler meruakan  suatu  kegiatan  pembelajaran  diluar  jam belajar  sekolah  yang  bertujuan  untuk  penambahan wawasan atau pengetahuan serta untuk mengasah bakat diri[3].

## 2.3 Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Metode  SAW  merupakan  metode  pencarian  jumlah yang  terbobot dari  rating kinerja  pada.  Dalam  metode SAW  dikelompokan  dalam  berbagai  kriteria,  yang diterjemahkan  dari  bilangan  fuzzy  dalam  bentuk bilangan  crisp  sehingga  nilainya  akan  bisa  dilakukan proses perhitungan untuk mencari alternatif terbaik[4].
Adapun rumus utuk menentukan Certainty Factor :
Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif Ai pada atribut Ci atau atribut  ; i=1,2,3,…,m dan  j=1,2,3,…,m.  Nilai  preferensi  alternative  (Vi) diberikan sebagai:
Nilai  Vi  ysng  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternative.
Langkah-langkah dari metode SAW adalah:
1. Pada  langkah  pertama  yaitu  menentukan  kriteria dalam pengambilan keputusan Ci.
2. Langkah  kedua  menentukan  rating  kecocokan setiap alternatif dengan setiap kriteria.
3. Langkah  ketiga  membuat  matriks  keputusan berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian  melakukan normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang
(1)
(2)
(3)
disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan  ataupun      atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
Hasil akhir yang diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks yang ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai)  sebagai solusi.

## 2.4 Metode WP (Weighted Product)
Metode Weighted  Product bisa  membantu user dalam pengambilan  keputusan  pemilihan  suatu  leptop,  akan tetapi  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Weighted Product ini hanya menghasilkan nilai terbesar yang akan dipilih sebagai alternatif yang relevan[5].
Berikut  adalah  langkah-langkah  yang  bisa  dilakukan dalam  penyelesaian  masalah  menggunakan  metode Weighted Product .
𝑆𝑖 = ∏ 𝑋𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑊𝑗 (4)
Keterangan:
S   = Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor S Xij= Nilai variabel dari alternatif pada setiap atribut Wj= Nilai bobot kriteria N  = Banyaknya kriteria I  = Nilai alternatif J  = Nilai kriteria
Dimana  ∑Wj=1.Wj  adalah  pangkat  bernilai  positif untuk  atribut  keuntungan,  dan bernilai  negatif  untuk atribut  biaya.  Preferensi  relatif dari setiap alternatif di berikan sebagai :
W j = 𝑊𝑗 ⏟ ∑Wj (5)

## (6)
Keterangan :
V   = Preferensi alternatif dianologikan sebagai vector V X   = Nilai Kriteria W = Bobot Kriteria / Sub kriteria i   = Alternatif j   = Kriteria n  = Banyaknya kriteria
Langkah–langkah    dalam    perhitungan    metode Weighted  Product adalah sebagai berikut :
1. Langkah  pertama  yaitu  menentukan    kriteria- kriteria    yang    akan    dijadikan    acuan    dalam pengambilankeputusan Ci
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria
3. Membagi nilai V bagi setiap alternatif dengan nilai pada setiap alternatif
2.5 Uji Sensitivitas
Uji  sensitivitas  yaitu  sebuah  proses  untuk  mengetahui hasil  dari  perbandingan  metode  dalam  penyelesaian masalah.  Metode  ini  mempunyai  tujuan  yaitu  untuk mengetahui  seberapa  sensitifnya  metode  tersebut  jika diterapkan dalam penyelesaian suatu masalah[6].
Berikut langkah-langkah yang dilakukan :
1. Pada langkah pertama ini menentukan semua bobot atribut, wj = 1 (bobot awal), dengan j = 1, 2, 3,..., jumlah atribut.
2. Mengubah bobot suatu atribut dalam range 1,2,3..., misalkan  dengan  menaikkan  nilai  bobot  sebesar 0,1;  sementara  bobot  atribut  lainnya  masih  tetap bernilai 1.
3. Normalisasi  bobot  atribut  tersebut  dengan  cara membentuk  nilai  bobot  sedemikian  hingga  ∑w  = 1,2,...
4. Aplikasikan metode (SAW atau WP), untuk bobot- bobot atribut yang telah dibentuk pada langkah (3).
Hitung  persentase  perubahan  ranking  dengan  cara membandingkan  berapa  banyak  perubahan  rangking yang terjadi jika dibandingkan dengan kondisi pada saat bobotnya sama (bobot = 1,2,...).

## 3.   Metodologi Penelitian
3.1 Teknik Pengumpulan Data
Dalam  pengumpulan  data  penelitian  ini  dilakukan  tiga metode  yang  dipakai  yaitu  observasi,  wawancara, kuesioner dan study literature.

## 3.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode  yang  penulis  gunakan  dalam  pengembangan sistem  adalah  model  prototipe  karena  model  ini  cocok digunakan sebagai sebuah mekanisme untuk mengenali spesifikasi  kebutuhan  perangkat  lunak  secara  lebih detail.
Model prototype dapat  digunakan  untuk  memperjelas spesifikasi  kebutuhan  pelanggan  kepada  developer perangkat  lunak  dan  sebagai  penghubung  antara pelanggan dengan pengembang mengenai ketidakpahaman mengenai sistem[7].
3.3 Model Pengujian Sistem
Pengujian sistem yang digunakan yaitu pengujian User Acceptance  Test (UAT)  untuk  mengetahui  apakah sistem sudah berjalan sesuai dengan yang diinginkan[8].
3.4 Arsitektur
Arsitektur sistem merupakan istilah untuk mendefinisikan  komponen-komponen  yang  terdapat
didalam  sistem  dan  digunakan  untuk  menjawab pertanyaan  mengenai  data  apa  saja  yang  akan digunakan,  bagaimana  cara  untuk  mengirimkan  data, dimana  data  akan  disimpan  dan  bagaimana  sistem tersebut dihubungkan sebagai suatu sistem yang utuh[9]. Adapun  arsitektur  sistem  pendukung  keputusan pemilihan kegiatan ekstrakulikuler dengan metode SAW dan WP adalah sebagai berikut :
Pendataan Input Seluruh data disimpan Info ekstrakulikuler dan hasil rekomendasi Data user, data siswa, data ekstrakulikuler, data kriteria dan data nilai Admin (Waka kesiswaan) Database Komputer input Uji Sensitivitas Laporan hasil rekomendasi Siswa / siswi Perhitungan SAW dan WP Komputer Proses perhitungan Hasil perhitungan Input data siswa dan pemilihan ekstrakulikuler

## Gambar 1. Arsitektur

## 4.   Hasil dan Pembahasan
4.1 Perancangan Sistem
1. Data Flow Diagram (DFD)
Data  flow  diagram  digunakan  untuk  menggambarkan suatu  aplikasi  baru  yang  akan  dikembangkan  dan mengambarkan bagaimana sebuah aliran data ditransformasikan[10].
admin SPK Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler siswa Data siswa login Data user Data kriteria Lap hasil rekomdasi Info data siswa Input data siswa Hasil rekomendasi Info ekstrakulikuler Pemilihan ekstrakulikuler Data ekstrakulikuler Data sub kriteria Data nilai Gambar 2. Data Flow Diagram (DFD) Level 0 siswa Pendataan user Pendataan kriteria Perhitungan Pendataan siswa admin Pendataan ekstrakulikul er Data siswa Login Input data siswa Data user Data kriteria Data ekstrakulikuler Hasil rekomendasi Info data siswa Siswa User Kriteria Ekstrakulikuler Info ekstrakulikuler Lap hasil rekomendasi nis Kd_kriteria Kd_ekstra Pendataan nilai Pemilihan ekstrakulikuler Sub Kriteria Id_sub_kriteria Id_sub_kriteria Id_sub_kriteria Kd_ekstra Kd_ekstra Id_kriteria Id_kriteria nis nis Id_user Id_user nis 1 2 3 4 Pendataan sub kriteria 6 7 Data sub kriteria Nilai 5 Kd_nilai Kd_nilai Id_kriteria Id_kriteria Kd_ekstra Data nilai kd_nlai Gambar 3. Data Flow Diagram (DFD) Level 1
1. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity  Relationship  Diagram merupakan  gambaran hubungan  penyimpanan  data  dan  memakai  sejumlah simbol-simbol  untuk  menggambarkan  sebuah  struktur dan  hubungan  antar  data,  yaitu  entitas,  atribut, hubungan[11].
Siswa User mendata 1 memiliki N kritera 1 Ekstrakulikuler Nilai memiliki N 1 memilih Kd_ekstrakulikuler* Nm_ekstrakulikuler Id_user* Nm_user username password Nis* Nm_siswa
kelas jk angkatan No_hp kd_nilai* id_kriteria nis kd_ekstrakulikuler nilai id_kriteria* nm_kriteria bobot 1 memiliki N Sub_kritera id_sub_kriteria* id_kriteria nm_sub_kriteria nilai_sub_kriteria costbenefit Password
Gambar 4. Entity Relationship Diagram (ERD)

## 4.2 Uraian Hasil Yang Didapatkan
Tabel 1. Alternatif No Alternatif 1. Pramuka 2. PMR
3. Volly Ball
4. Pencak Silat
Dalam  memilih  kegiatan  ekstrakulikuler  yang  baik terdapat  beberapa  kriteria  beserta,  dimana  total pembobotannya harus berjumlah 20. Berikut ini kriteria beserta bobot tersebut :
Tabel 2. Bobot dan Kriteria ID Kriteria Nama Kriteria Bobot C1 Fisik 4 C2 Waktu Latihan Ekskul 4 C3 Potensi 3 C4 Minat 3 C5 Bakat 3 C6 Prestasi Ekstrakulikuler 3 Total 20
Tabel  berikut  menunjukan  bobot  dan  jenis  dari  setiap kriteria yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 3. Kriteria Dan Bobot Penilaian Kode Kriteria Kriteria Jenis Kriteria Bobot C1 Fisik Keuntungan (Benefit) 4 C2 Waktu Latihan Ekskul Biaya (Cost) 4 C3 Potensi Keuntungan (Benefit) 3 C4 Minat Keuntungan (Benefit) 3 C5 Bakat Keuntungan (Benefit) 3 C6 Prestasi Ekstrakuli kuler Keuntungan (Benefit) 3
Proses selanjutnya adalah menentukan range nilai pada masing-masing  kriteria  yang  ada,  berikut  range  nilai kriteria tersebut:
Tabel 4. Range Nilai Pada Setiap Kriteria Nama Kriteria Range Nilai Range Nilai Fisik Tinggi badan >165 5 Tinggi badan >155 4 Tinggi badan >145 3 Tinggi badan >135 2 Tinggi badan >125 1 Waktu Latihan Ekskul Sangat Baik 1 Baik 2 Cukup 3 Kurang 4 Sangkat Kurang 5 Potensi Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang 2 Sangkat Kurang 1 Minat Sangat Minat 5 Minat 4 Cukup Minat 3 Kurang Minat 2 Sangat Kurang Minat 1 Bakat Sangat Bakat 5 Bakat 4 Cukup Bakat 3 Kurang Bakat 2 Sangkat Kurang Bakat 1 Prestasi Ekstrakulikuler Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang 2 Sangkat Kurang 1
Tabel  berikut  menunjukan  hasil  rating  kecocokan alternatif  terhadap  setiap  kriteria,  dan  hasil  kecocokan tersebut datanya akan digunakan untuk dihitung dalam metode SAW dan WP.
Tabel 5. Data Alternatif Dan Kriteria Pada Siswa N o Nama Ekstra kuliku ler Range C1 C2 C3 C4 C5 C6 1  Pramu ka T  : 140 Kur ang Baik San gat min at Bak at San gat Baik 2  PMR T  : 140 Kur ang Cuk up Min at Cuk up baka t Baik 3  Volly Ball T  : 140 Kur ang San gat baik Cuk up min at San gat berb akat Baik 4  Penca k Silat T  : 140 Kur ang San gat San gat Kur San gat Kur Baik
kura ng ang min at ang baka t Tabel 6. Rating Kecocokan Alternatif Terhadap Kriteria Pada Siswa No Nama Ekstrakulikule r Nilai C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 1 Pramuka 2 4 4 5 4 5 2 PMR 2 4 3 4 3 4 3 Volly Ball 2 4 5 3 5 4 4 Pencak Silat 2 4 1 1 1 4 1) Perhitungan SAW Normalisasi 1 R12 =           2              = 2 = 1 max{2, 2, 2, 2}     2 R22 =           2              = 2 = 1 max{2, 2, 2, 2}     2 R32 =           2              = 2 = 1 max{2, 2, 2, 2}     2 R42 =           2              = 2 = 1 max{2, 2, 2, } 2
Hasil  dari  normalisasi  1  sampai  dengan  normalisasi  6 yaitu sebagai berikut:
1    1    0,8    1       0,8    1
1    1    0,6    0,8    0,6    0,8 1    1    1       0,6    1       0,8
1    1    0,2    0,2    0,2    0,8
Menentukan  nilai  preperensi  untuk  setiap  alternatif Berikut adalah perhitungannya:
V1  =  (4)(1)  +  (4)(1)  +  (3)(0,8)  +  (3)(1)  +    (3)(0,8)  +
(3)(1)  = 18,8 V2 = (4)(1) + (4)(1) + (3)(0,6) + (3)(0,8) +  (3)(0,6) + (3)(0,8)  = 16,4 V3  =  (4)(1)  +  (4)(1)  +  (3)(1)  +  (3)(0,6)  +    (3)(1)  +
(3)(0,8) = 18,2
V4 = (4)(1) + (4)(1) + (3)(0,2) + (3)(0,2) +  (3)(0,2) + (3)(0,8)  = 12,2
Hasil  metode  SAW menunjukan  nilai  preferensi tertinggi ke-1 yaitu 18,8 untuk alternatif kesatu. Adapun urutan  alternatif  yang  memiliki  nilai  preferensi  dari tinggi ke rendah yaitu A1, A3, A2, A4.

## 2) Perhitungan WP
Normalisasi = wj     =  4 = 0,2 ∑ wj       20
Hasil  dari  normalisasi  yaitu  0,2.  0,2.  0,15.  0,15.  0,15. 0,15. Selanjutnya melakukan perhitungan pada nilai S di
setiap  alternatif.  Dalam  menentukan  nilai  S  apabila kriteria  merupakan  keuntungan  maka  menggunakan pemangkatan  positif,  sedangkan  kriteria  biaya  maka akan  menggunakan  pemangkatan  negatif.  Berikut adalah perhitungannya:
S1 = (2 0,2 )* (4 -0,2 )* (4 0,15 )*  (5 0,15 )* (4 0,2 ) * (5 0,15 ) =
2,138
S2 =  (2 0,2 )* (4 -0,2 )* (3 0,15 )*  (4 0,15 )* (3 0,15 ) * (4 0,15 ) = 1,835
S3 =  (2 0,2 )* (4 -0,2 )* (5 0,15 )* (3 0,15 )* (5 0,15 ) * (4 0,15 )  =
2,048
S4  =  (2 0,2 )*  (4 -0,2 )*  (1 0,15 )*  (1 0,15 )*  (1 0,15 )  *  (4 0,15 )  = 1,072
Jumlah  dari  nilai  S1-S4  adalah  7,093.  Maka  tahap selanjutnya menentukan nilai preferensi vektor V setiap alternatif  dengan  jumlah  nilai  S  seluruh  alternatif. Berikut adalah perhitungannya:
V1 = 2,138= 0,301 V3 = 2,048 = 0,289 7,093 7,093 V2 =     1,835= 0,259 V4 = 1,072= 0,151 7,093 7,093
Hasil metode WP menunjukan nilai preferensi tertinggi pada  siswa  ke-1  yaitu  0,301  untuk  alternatif  kesatu. Adapun urutan alternatif yang memiliki nilai preferensi tinggi ke rendah yaitu A1, A3, A2, A4.
3) Uji Sensitivitas
Tabel 7. Hasil Keputusan Metode SAW dan WP Alternatif Metode SAW Metode WP A1 18,8 0,301 A2 16,4 0,259 A3 18,2 0,289 A4 12,2 0,151 Maksimal 18,8 0,301
Selanjutnya menaikan 0,5 pada bobot kriteria pertama, sehingga  menjadi  (4,5;  4;  3;  3;  3;  3),  lalu  dilakukan analisis terhadap perubahan nilai maksimal yang terjadi dari  kondisi  awal  dengan  kondisi  perubahan.  Hasil  uji sensitivitas pertama yaitu:
Tabel 8. Hasil Uji Sensitivitas 1 Alternatif Metode SAW Metode WP A1 19,3 0,301 A2 16,9 0,259 A3 18,7 0,289 A4 12,7 0,151 Maksimal 19,3 0,301
Selanjutnya  menaikan  1  pada  bobot  kriteria  pertama, sehingga menjadi (5; 4; 3; 3; 3; 3), hasil uji sensitivitas kedua sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil Uji Sensitivitas 2 Alternatif Metode SAW Metode WP A1 19,8 0,301 A2 17,4 0,259 A3 19,2 0,289 A4 13,2 0,151 Maksimal 19,8 0,301
Selanjutnya  menaikan  0,5  pada  bobot  kriteria  kedua, sehingga menjadi (4; 4,5; 3; 3; 3; 3), hasil uji sensitivitas ketiga sebagai berikut:
Tabel 10. Hasil Uji Sensitivitas 3 Alternatif Metode SAW Metode WP A1 19,3 0,301 A2 16,3 0,259 A3 18,7 0,289 A4 12,7 0,151 Maksimal 19,3 0,301
Menaikan 1 pada bobot kriteria pertama, sehingga bobot menjadi (4; 5; 3; 3; 3; 3), hasil uji sensitivitas keempat sebagai berikut:
Tabel 11. Hasil Uji Sensitivitas 4 Alternatif Metode SAW Metode WP A1 19,8 0,301 A2 17,4 0,259 A3 19,2 0,289 A4 13,2 0,151 Maksimal 19,8 0,301
Selanjutnya  menaikan  0,5  pada  bobot  kriteria  kedua, sehingga menjadi (4; 4; 3,5; 3; 3; 3), hasil uji sensitivitas kelima sebagai berikut:
Tabel 12. Hasil Uji Sensitivitas 5 Alternatif Metode SAW Metode WP A1 19,2 0,303 A2 16,7 0,258 A3 18,7 0,292 A4 12,3 0,147 Maksimal 19,2 0,303
Perubahan  selanjutnya  dengan  menaikan  1  pada  bobot kriteria pertama, sehingga menjadi (4; 5; 4; 3; 3; 3), hasil uji sensitivitas keenam sebagai berikut:
Tabel 13. Hasil Uji Sensitivitas 6 Alternatif Metode SAW Metode WP A1 19,6 0,305 A2 17 0,258 A3 19,2 0,295 A4 12,4 0,142 Maksimal 19,6 0,305
Selanjutnya  menaikan  0,5  pada  bobot  kriteria  kedua, sehingga menjadi (4; 4; 3; 3,5; 3; 3), hasil uji sensitivitas ketujuh sebagai berikut:
Tabel 14. Hasil Uji Sensitivitas 7 Alternatif Metode SAW Metode WP A1 19,3 0,305 A2 16,8 0,260 A3 18,5 0,288 A4 12,3 0,147 Maksimal 19,3 0,305
Perubahan  selanjutnya  dengan  menaikan  1  pada  bobot kriteria pertama, sehingga menjadi (4; 5; 3; 4; 3; 3), hasil uji sensitivitas kedelapan sebagai berikut:
Tabel 15. Hasil Uji Sensitivitas 8 Alternatif Metode SAW Metode WP A1 19,8 0,308 A2 17,2 0,261 A3 18,8 0,288 A4 12,4 0,143 Maksimal 19,8 0,301
Menaikan  0,5  pada  bobot  kriteria  kedua,  sehingga menjadi  (4;  4;  3;  3;  3,5;  3),  hasil  uji  sensitivitas kesembilan yaitu:
Tabel 16. Hasil Uji Sensitivitas 9 Alternatif Metode SAW Metode WP A1 19,2 0,303 A2 16,7 0,258 A3 18,7 0,292 A4 12,3 0,147 Maksimal 19,2 0,303
Perubahan  selanjutnya  yaitu  dengan  menaikan  1  pada bobot kriteria pertama, sehingga menjadi (4; 5; 3; 3; 4; 3), dan hasil uji sensitivitas kesepuluh yaitu:
Tabel 17. Hasil Uji Sensitivitas 10 Alternatif Metode SAW Metode WP A1 19,6 0,305 A2 17 0,258 A3 19,2 0,295 A4 12,4 0,142 Maksimal 19,6 0,305
Menaikan  0,5  pada  bobot  kriteria  kedua,  sehingga menjadi (4; 4; 3; 3; 3; 3,5), hasil uji sensitivitas kesebelas sebagai berikut:
Tabel 18. Hasil Uji Sensitivitas 11 Alternatif Metode SAW Metode WP A1 19,3 0,255 A2 16,8 0,276 A3 18,6 0,308 A4 12,6 0,161 Maksimal 19,3 0,308
Perubahan  selanjutnya  dengan  menaikan  1  pada  bobot kriteria pertama, sehingga menjadi (4; 5; 3; 3; 3; 4), hasil uji sensitivitas kedua belas sebagai berikut:
Tabel 19. Hasil Uji Sensitivitas 12 Alternatif Metode SAW Metode WP A1 19,8 0,304 A2 17,2 0,258 A3 19 0,288 A4 13 0,151 Maksimal 19,8 0,304
Hasil  uji  sensitivitas  siswa  ke-1  ditunjukan  pada  tabel berikut:
Tabel 20. Hasil Uji Sensitivitas Kriteria SAW WP Perubahan SAW WP Awal 18,8 0,301 Kriteria  1 (+0,5) 19,3 0,301 0,5% 0,000% Kriteria  1 (+1) 19,8 0,301 1% 0,000% Kriteria  2 (+0,5) 19,3 0,301 0,5% 0,000% Kriteria  2 (+1) 19,8 0,301 1% 0,000% Kriteria  3 (+0,5) 19,2 0,303 0,4% 0,002% Kriteria  3 (+1) 19,6 0,305 0,8% 0,004% Kriteria  4 (+0,5) 19,3 0,306 0,5% 0,005% Kriteria  4 (+1) 19,8 0,301 1% 0,000% Kriteria  5 (+0,5) 19,2 0,303 0,4% 0,002% Kriteria  5 (+1) 19,6 0,305 0,8% 0,004% Kriteria  6 (+0,5) 19,3 0,308 0,5% 0,007% Kriteria  6 (+1) 19,8 0,304 1% 0,003% Jumlah 8,4% 0,027%
Dari  hasil  uji  sensitivitas  pada  metode  SAW  dan  WP menunjukan  bahwa  metode  SAW  memiliki  perubahan sebesar 8,4% dan metode WP sebesar 0,027%. Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  SAW dianggap  relevan  dalam  menyelesaikan  permasalahan dalam pemilihan kegiatan ekstrakulikuler, karena suatu metode  apabila  memiliki  nilai  sensitivitas  yang  tinggi terhadap  perubahan  rangking  maka  metode  tersebut akan dipilih.
4.3 Implementasi (Screenshot Sistem atau Aplikasi yang dihasilkan)
1) Halaman Login
Login digunakan untuk masuk kehalaman utama sistem sesuai dengan hak akses login
Gambar 5. Halaman Login
2) Halaman Pemilihan Ekstrakulikuler
Halaman  ini  merupakan  sebuah  halaman  nilai  yang harus di input siswa yang berfungsi untuk mendapatkan hasil  rekomendasi  dari  system  dan  juga  terdapat  obsi cetak. Adapun halaman pemilihan ekstrakulikuler dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 6. Halaman Penilaian Ekstrakulikuler
3) Halaman Perhitungan
Halaman data perhitungan digunakan untuk melihat data perhitungan dari proses data nilai yang telah di input ke sistem. Terdapat tombol  cari untuk mencari data siswa yang  inggin  dilihat  hasil  perhitungannya,  terdapat tombol metode SAW dan  metode WP berfungsi untuk mengecek hasil perhitungan permetode tersebut.

## Gambar 7. Halaman Perhitungan

## 4) Halaman Uji Sensitivitas
Pada  halaman  ini  berisi  data  hasil  perhitungan  metode SAW  dan  WP  yang  telah  dilakukan.  Dari  hasil perhitungan tersebut dilakukan uji sensitivitas terhadap bobot  awal  yang  kemudian  dihasilkan  persentase perubahan  dari  kedua  metode  untuk  melihat  tingkat sensitivitas  metode  SAW  dan  WP.  Halaman  Uji sensitivitas dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 8. Halaman Uji Sensitivitas

## 5) Halaman Laporan Hasil Rekomendas
Pada  halaman  ini  terdapat  laporan hasil  uji  sensitivitas terhadap  metode  SAW  dan  WP.  Halaman  laporan  uji sensitivitas dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 9. Halaman Laporan Hasil Rekomendasi

## 6) Halaman Hasil Rekomendasi
Hasil  rekomendasi  dilakukan  setelah  proses  yang didapat dari pemilihan ekstrakulikuler, hasil perhitungan dan  uji  sensitivitas  yang  berfungsi  untuk  mengetahui metode  yang  paling  relevan  dalam  penyelesaian  kasus pemilihan  kegiatan  ekstrakulikuler.  Serta  terdapat tombol  cetak  untuk  mencetak  hasil  rekomendasi. Halaman tersebut dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 10. Halaman Hasil Rekomendasi

## 5.   Kesimpulan Dan Saran
5.1. Kesimpulan
Dari hasil penelitian dan pembahasan diatas maka dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain:
1) Untuk kedua metode MADM dalam hal ini adalah metode  SAW  dan  WP  dapat  digunakan  untuk pengambilan keputusan dalam pemilihan kegiatan ekstrakulikuler.
2) Setelah  melakukan  perbandingan  untuk  masing- masing bobot metode SAW dan metode WP maka dapat disimpulkan bahwa penjumlahan perubahan
rangking  dengan  nilai  bobot  terbesar  untuk masing-masing  metode.  Pada  perhitungan  siswa ke-1  pada  metode  SAW  alternatif  satu  (A1) merupakan alternatif pemilihan kegiatan ekstrakulikuler  yang  memiliki  nilai  preferensi tertinggi  sebesar  18,8.  Adapun  urutan  alternatif yang  memiliki  preferensi  dari  tinggi  ke  rendah metode  SAW  yaitu  A1,  A3,  A2,  A4.  Sedangkan untuk metode WP alternatif satu (A1) merupakan yang  memiliki  nilai  preferensi  tertinggi  yaitu sebesar 0,301. Urutan alternatif metode WP adalah A1,  A3,  A2,  A4.  Dan  hasil  uji  sensitivitas  pada metode  SAW  memiliki  total  perubahan  sebesar 8,4%  dan  metode  WP  sebesar  0,027%.  Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa metode SAW dianggap relevan dalam menyelesaikan permasalahan pemilihan kegiatan ekstrakulikuler.
3) Pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan kegiatan  ekstrakulikuler  ini  penentuan kriterianya dari kuesioner dilanjutkan dengan uji validitas.
5.1. Saran
Dalam  penelitian  ini  pasti  memiliki  kekurangan sehingga  dibutuhkan  sebuah  masukan  dan  saran.  Ada pun  saran  dari  penulis  khususnya  untuk  peneliti selanjutnya yaitu sebagai berikut:
1) Metode  SAW  dan  WP ini  bukanlah  satu-satunya metode  yang  dapat  digunakan  dalam  melakukan perbandingan.  Sehingga  diharapkan  untuk  peneliti selanjutnya  dapat  mengembangkan  dari  hasil penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan  metode-metode  lainya  yang  ada  di MADM.
2) Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  kegiatan ekstrakulikuler yang telah dibuat ini nantinya dapat dikembangkan  dari  segi  tampilan,  fitur  dan  juga fasilitas agar lebih lengkap dan menarik serta dapat mengikuti  teknologi  informasi  yang  semakin berkembang seperti internet atau teknologi mobile.
3) Perlu adanya pengembangan lebih lanjut dari sistem pendukung keputusan yang dibuat yaitu agar dapat di proses dari tahun ketahun sesuai kebutuhan.

## Daftar Rujukan
[1] Amelia,  S.,  dan  Prianto,  C.,  2019,  Uji  Kinerja
Metode Weighted  Product Dan Simple  Additive Weighting Dalam Proses Penentuan Artikel Media Informasi  Internal  Di  PT  POS  Indonesia (PERSERO), Jutekin, vol. 7, no. 2, pp. 1-10.
[2] Lasmintayu,  I.,  dan  Falani,  A.  Z.,  2017,  Sistem Pendukung Keputusan Untuk
Memilih Ekstrakulikuler Di SDN Kaliasin VI-285 Surabaya Dengan Menggunakan Metode Rule Based System, Jurnal Link, vol. 26, no. 1, pp. 13-17.
[3] Irawan, Y., Herianto., dan Simamora, S. O., 2019, Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan
Kegiatan  Ekstrakulikuler  Berdasarkan  Bakat  Dan Minat  Menggunakan  Metode  SAW (Simple Additive  Weighting),  JTIM  :  Jurnal  Teknologi Informasi dan Multimedia, vol. 1, no. 3, pp. 198- 205.
[4] Gani, A., Kridalaksana, A. H., dan Arifin, Z., 2019, Analisis  Perbandingan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW)  Dan Weight  Product (WP)
Dalam Pemilihan Kamera Mirrorless, Informatika Mulawarmaan : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, vol. 14, no.2,  pp. 105-165.
[5] Susliansyah., Aria, R. R., dan Susilowati, S., 2019, Sistem  Pemilihan  Leptop  Terbaik  Dengan Menggunakan  Metode Weight  Product (WP), Jurnal TECHNO Nusa Mandiri, vol. 16, no.1, pp. 15-20.
[6] Khasanah,  F.  N.,  dan  Stiyadi,  D.,  2019,  Uji Sensitivitas Simple Additive Weighting Dan Weight Product Dalam  Menentukan  Leptop, Bina  Insani ICT Journal, vol 6, no. 2, pp. 165-174.
[7] A.S.,  R.  and  M.  Shalahuddin,  2018, Rekaya Perangkat  Lunak  terstuktur  dan  berorientasi objek , Informatika :Bandung.
[8] Hafidz,  M.  A.,  Wicaksono,  S.  A.,  Brata,  A.  H., 2018, Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Mobil Unit Donor Darah (Studi Kasus :  Palang  Merah  Indonesia  (PMI)  Kota  Malang), Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 12, pp. 7242-7250.
[9] Setiawan H., Aziz, 2015, Perancangan Mail Server Internet  Berbasis  Web  Base  dengan  Optimalisasi Operasi  Sistem  Client, Jurnal  Komputer  AMIK BSI, vol 1, no. 1, pp. 1-10.
[10] Yuarita,  T.  G.,  dan  Marisa,  F.,  2016,  Perancang Aplikasi Point  Of  Sale (POS)  Berbasis  Web Menggunakan Metode Siklus Hidup Pengembangan  Sistem, Jurnal  Teknologi  dan mnajemen Informatika , vol 3, no. 2, pp. 167-171.
[11] Sukrianto, D., 2017, Penerapan Teknologi Barcode Pada  Pengolahan  Data  Pembayaran  Sumbangan Pembinaan  Pendidikan  (SPP), Jurnal  Intra-Tech , vol. 1, no. 2, pp 18-27.