## PENYELEKSIAN JURUSAN TERFAVORIT PADA SMK SIRAJUL FALAH DENGAN METODE SAW
Siti Nurlela 1 ; Akmaludin 2 ; Sri Hadianti 3 ; Lestari Yusuf 4
1 Program Studi Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id siti.sie@nusamandiri.ac.id 2 Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id akmaludin@nusamandiri.ac.id 3 Program Studi Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id srihadianti07@gmail.com 4 Program Studi Sistem Informasi
STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id lestari.lyf@nusamandiri.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract - SMK Sirajul Falah is a Vocational High School  located  in  the  Bogor  area.  However,  the selection  of  the  favorite  majors  in  SMK  Sirajul Falah  is  still  qualitative  so  that  the  process  of choosing the favorite majors become not accurate. This is what  makes the  need  for  a  method  that  is able  to  manage  the  data  of  the  selection  of  the favorite  majors  and  generate  ranking  of  the calculation  of  the  weight  of  the  selection  of  the favorite  majors.  In  the  selection  of  this  favorite majors,  there  is  a  method  of  Simple  Additive Weighting  (SAW)  which  can  be  used  in quantitative  problem  solving. The  SAW  method  is used  to  compare  each  criterion  with  one  another, so as to give the results of the favorite majors and provide  an  assessment  of  each  department  at  the Sirajul Falah Vocational School.
Keywords:  Selection  of  the  Favorite  Department, SAW Method.
Intisari  - SMK  Sirajul  Falah  merupakan  Sekolah Menengah  Kejuruan  swasta  yang  berada  di wilayah Bogor. Akan tetapi penyeleksian jurusan terfavorit  di  SMK  Sirajul  Falah  masih  bersifat kualitatif sehingga pada proses pemilihan jurusan
terfavorit  menjadi  belum  akurat.  Hal  ini  yang menjadikan  perlunya  sebuah  metode  yang mampu  mengelola  data  penyeleksian  jurusan terfavorit  dan  menghasilkan  ranking  dari perhitungan bobot penyeleksian jurusan terfavorit  tersebut.  Dalam  penyeleksian  jurusan terfavorit  ini,  terdapat  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  yang  dapat  digunakan  dalam pemecahan  masalah  yang  bersifat  kuantitatif.
Metode
SAW ini digunakan untuk membandingkan  masing-masing  kriteria  satu dengan  yang  lain,  sehingga  memberikan  hasil jurusan  terfavorit  dan  memberikan  penilaian terhadap setiap jurusan pada SMK Sirajul Falah.
Kata kunci : Penyeleksian Jurusan Terfavorit, Metode SAW.

## PENDAHULUAN
Menurut Peraturan Pemerintah Republik Indonesia  Nomor  17  tahun  2010  tentang Pengelolaan  Pendidikan  danPenyelenggaraan Pendidikan,  Sekolah  Menengah  Kejuruan  yang kemudian  disingkat  SMK,  adalah  salah  satu bentuk satuan pendidikan formal yang
menyelenggarakan  pendidikan  kejuruan  pada jenjang  pendidikan  menengah  sebagai  lanjutan dari  SMP,  MTS,  atau  bentuk  lain  yang  sederajat atau lanjutan dari hasil belajar yang diakui sama atau setara SMP atau MTS. Dalam hal ini penulis terfokus  dalam  hal  penyeleksian  jurusan terfavorit  pada  SMK  Sirajul  Falah  Parung.  SMK Sirajul  Falah  merupakan  Sekolah  Menengah Kejuruan  swasta  yang  berada  di  wilayah  Bogor yang  selalu  berupaya  dalam  peningkatan  mutu baik internal maupun eksternal secara berkelanjutan  agar  dapat  bersaing  dengan sekolah  menengah  kejuruan  lain.  Salah  satu upaya yang dilakukan adalah dengan menyediakan jurusan yang beragam untuk siswa- siswanya.  Akan  tetapi  penyeleksian  jurusan terfavorit  di  SMK  Sirajul  Falah  masih  bersifat kualitatif sehingga pada proses pemilihan jurusan terfavorit  menjadi  belum  akurat.  (Pare,  2013) menyebutkan bahwa Kesalahan memilih program  studi  berdampak  yang  signifikan terhadap  kehidupan  anak  di  masa  mendatang. Salah  satu  dampak  yang  ditimbulkan  adalah  si anak  akan  menjalani  aktivitasnya  yaitu  belajar dengan  terpaksa,  atau  anak  akan  gagal  dalam studi.  Hal  ini  yang  menjadikan  perlunya  sebuah metode yang mampu mengelola data penyeleksian jurusan terfavorit dan
menghasilkan  ranking  dari  perhitungan  bobot penyeleksian jurusan terfavorit tersebut.
Menurut  (Rosadi  &  Khotijah,  2017) menyebutkan    “banyaknya  tenaga  kerja  yang memiliki  kemampuan  yang  berbeda-beda,  maka dalam  merekrut  karyawan  baru  diperlukan penyeleksian  dari  calon  karyawan  yang memenuhi  kriteria  dan  kebutuhan,  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  membantu mempermudah  pengambilan  keputusan  bagian penyeleksian karyawan” Persaingan para karyawan  yang  semakin  ketat  membuat  sebuah keputusan kenaikan pangkat semakin sulit untuk diputuskan,  terutama  jika  ada  beberapa karyawan  yang  memiiki  kemampuan  yang  tidak jauh berbeda. Pengambilan keputusan yang tidak adil  dapat  menimbulkan  dampak  buruk  bagi suatu  perusahaan  (Frieyadie,  2016).  Dalam penyeleksian  jurusan  terfavorit  ini,  terdapat metode Simple  Additive Weighting (SAW)  yang dapat digunakan dalam pemecahan masalah yang bersifat kuantitatif.

## BAHAN DAN METODE
Penyeleksian Menurut  (Tim  Pustaka  Phoenik,  2012) seleksi  diartikan  sebagai  pilihan,  pemilihan; saringan.
Sedangkan  (Yuniarsih  &  Suwatno,  2011) mengemukakan bahwa Proses seleksi merupakan rangkaian  tahap-tahap  khusus  yang  digunakan untuk  memutuskan  pelamar  mana  yang  akan diterima.

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem merupakan kumpulan elemen yang saling berkaitan  yang  bertanggung  jawab  memproses masukan ( input ) sehingga menghasilkan keluaran ( output ).
Keputusan  merupakan  kegiatan  memilih suatua  strategi  atau  tindakan  dalam  pemecahan masalah teresbut”. Tujuan dari keputusan adalah untuk  mencapai  target  atau  aksi  tertentu  yang harus dilakukan.
Kriteria atau ciri-ciri dari keputusan adalah :
1. Banyak pilihan/alternatif
2. Ada kendala atau syarat
3. Mengikuti  suatu  pola/model  tingkah  laku, baik  yang  terstruktur  maupun  tidak terstruktur
4. Banyak input/variable
5. Ada factor risiko 6. Dibutuhkan kecepatan, ketepatan dan keakuratan
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau Decision Support  Sistem (DSS)  merupakan  sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan  dan  pemanipulasi  data”.  Sistem  ini digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan  dalam  situasi  yang  semiterstruktur dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat. (Kusrini, 2007)
Metode Simple Additive Weighting (SAW)
(Hartoyo,  2013)  Mengemukakan  bahwa Metode SAW dikenal istilah metode penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode    SAW  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
Metode  SAW  adalah  metode Simple Additive Weighting sering disebut dikenal dengan metode penjumlahan terbobot.” (Ikhwan, Nofriansyah, & Sriani, 2015) Serta (Elistri, Wahyudi, & Supardi, 2014) menyebutkan bahwa Sistem pendukung keputusan  ini  dibuat  untuk  membantu  dalam pembuatan    keputusan  pemilihan    jurusan  pada siswa SMA Negeri 8 Seluma. Konsep  dasar  metode Simple  Additive  Weighting ini  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  semua atribut.  Langkah-langkah  penyeleksian  metode Simple Additive Weighting adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci 2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria 3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu:  penjumlahan  dari  pekalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  vector  bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Formula  untuk  melakukan  normalisasi  adalah sebagai berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = { X ij Max i X ij Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Min i X ij X ij Jika j adalah atribut biaya (cost)
(Astuti & Isna Zahrotul Fu’ad, 2017) Menyatakan bahwa  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada.
Formula  untuk  melakukan  normalisasi  metode SAW
adalah sebagai berikut : rij : Nilai rating kinerja ternormalisasi xij :  Nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kinerja Maxi xij   : Nilai terbesar dari setiap kriteria Mini xij   : Nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit   : Jika nilai terbesar adalah terbaik Cost : Jika nilai terkecil adalah terbaik Dimana  rij    adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari
alternatif  Ai  pada  atribut  Cj;  i=1,2,….,m  dan j=1,2,….,n.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi) diberikan sebagai :
𝑉𝑖 = ∑ 𝑤𝑗𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗=𝑖 …………………………………… (2)
Keterangan : Vi    : Rangkaian untuk setiap alternatif Wj   : Nilai bobot dari setiap kriteria Rij   : Nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa aternatif Ai lebih terpilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam pengolahan hasil penelitian, penulis menetapkan  langkah-langkah  penyelesaian  yang sesuai  dengan  langkah-langkah Simple  Additive Weight (SAW)  dimana  ada  empat  tahap,  yaitu menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan, menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria, membuat matriks keputusan dan perankingan.

## 1. Menentukan Kriteria
Tahapan  menentukan  kriteria  dipakai dalam  memilih  suatu  alternatif  dan  memecah masalah  yang  kompleks  atau  tidak  terstruktur dalam  sub-sub  masalah  lalu  menyusunnya menjadi  suatu  hirarki.  Dalam  hirarki  ini  dibuat menjadi  3  bagian  yaitu  tujuan,  kriteria  dan alternatif.
Penyeleksian Jurusan Terfavorit Kecekatan Kreativitas Prestasi Ekstrakulikuler Nilai Teknik Komputer dan Jaringan (KTJ) Akuntansi (AK) Administrasi Perkantoran (AP) Pemasaran (PM)
Sumber:  (Nurlela,  Akmaludin,  Hadianti,  Yusuf,  & Hermanto, 2018) Gambar 1. Hirarki Penyeleksian Jurusan
Terfavorit Tabel 1. Nilai dan Bobot untuk Kriteria C1, C2, C3, C4 dan C5 Nilai Nilai Keterangan Bobot Tertulis Bobot 81-100 5 Sangat Baik 61-80 4 Baik 41-60 3 Cukup 21-40 2 Buruk Jan-20 1 Sangat Buruk Sumber:  (Nurlela,  Akmaludin,  Hadianti,  Yusuf,  & Hermanto, 2018) Untuk  pemberian  bobot  setiap  kriteria  adalah C1=5,  C2=5,  C3=4,  C4=4,  C5=3.  Adapun  bobot dari setiap kriteria dalah sebagai berikut :
Tabel 2. Bobot Kriteria No Kriteria Bobot 1 Nilai 0,25 2 Ekstra Kulikuler 0,25 3 Kecekatan 0,2 4 Kreatifitas 0,2 5 Prestasi 0,1 Sumber:  (Nurlela,  Akmaludin,  Hadianti,  Yusuf,  & Hermanto, 2018)
2. Menentukan Rating Kecocokan Langkah  kedua,  menentukan  rating kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria  yang  ditunjukan  pada  tabel  dibawah ini : Tabel 3. Rating Kecocokan Alternatif Hasil Penelitian C1 C2 C3 C4 C5 A1 68 43 4 4 2 A2 72 86 4 4 3 A3 65 73 4 4 3 A4 57 73 4 4 3 Sumber:  (Nurlela,  Akmaludin,  Hadianti,  Yusuf,  & Hermanto, 2018) 3. Membuat Matriks Keputusan
Setelah  nilai  rating  alternatif  ditemukan, langkah ketiga pembentukan matriks keputusan (x)  yang  dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
[ 4 4 4 3 3 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 3 3 3 ]
Sumber:  (Nurlela,  Akmaludin,  Hadianti,  Yusuf,  & Hermanto, 2018) Gambar 2. Matriks Keputusan
Selanjutnya  menghitung  nilai  normalisasi  dari setiap alternative adalah sebagai berikut : Alternatif 1
r 11 = 4 Max {4; 4; 4; 3; } = 4 4 =  1,00 r 12 = 3 Max {3; 5; 4; 4; } = 3 5 =  0,60 r 13 = 4 Max {4; 4; 4; 4; } = 4 4 =  1,00 r 14 = 4 Max {4; 4; 4; 4; } = 4 4 =  1,00 r 15 = 2 Max {2; 3; 3; 3; } = 2 3 =  0,67
Alternatif 2 r 21 = 4 Max {4; 4; 4; 3; } = 4 4 =  1,00 r 22 = 5 Max {3; 5; 4; 4; } = 5 5 =  1,00 r 23 = 4 Max {4; 4; 4; 4; } = 4 4 =  1,00
r 24 = 4 Max {4; 4; 4; 4; } = 4 4 =  1,00 r 25 = 3 Max {2; 3; 3; 3; } = 3 3 =  1,00
Alternatif 3
r 31 = 4 Max {4; 4; 4; 3; } = 4 4 =  1,00 r 32 = 4 Max {3; 5; 4; 4; } = 4 5 =  0,80 r 33 = 4 Max {4; 4; 4; 4; } = 4 4 =  1,00 r 34 = 4 Max {4; 4; 4; 4; } = 4 4 =  1,00 r 35 = 3 Max {2; 3; 3; 3; } = 3 3 =  1,00
Alternatif 4
r 41 = 3 Max {4; 4; 4; 3; } = 3 4 =  0,75 r 42 = 4 Max {3; 5; 4; 4; } = 4 5 =  0,80 r 43 = 4 Max {4; 4; 4; 4; } = 4 4 =  1,00 r 44 = 4 Max {4; 4; 4; 4; } = 4 4 =  1,00 r 45 = 3 Max {2; 3; 3; 3; } = 3 3 =  1,00
Hasil dari perhitungan nilai normalisasi dari setiap alternatif adalah sebagai berikut :
[ 1,00 1,00 1,00 0,75 0,60 1,00 0,80 0,80 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,67 1,00 1,00 1,00 ]
Sumber:  (Nurlela,  Akmaludin,  Hadianti,  Yusuf,  & Hermanto, 2018)
Gambar 3. Matriks Keputusan
4. Perankingan
Langkah  keempat  yaitu,  menghitung  hasil akhir  nilai  preferensi  (V i )  diperoleh  dari penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris matriks ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi  (W).  adapun  bobot  yang  digunakan adalah sebagai berikut :
𝑊 = [0,25    0,25   0,20   0,20   0,10]
𝑉1 = (0,25 x 1,00) + (0,25 x 0,60) + (0,20 x 1,00) + (0,20 x 1,00) + (0,10 x 0,67)
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
= 0,25 +  0,15  +  0,20  +  0,20  +  0,67 =  0,867
𝑉2 = (0,25 x 1,00) + (0,25 x 1,00) + (0,20 x 1,00) + (0,20 x 1,00) + (0,10 x 1,00) = 0,25  +  0,25  +  0,20  +  0,20  +  0,10 =  1,00
𝑉3 = (0,25 x 1,00) + (0,25 x 0,80) + (0,20 x 1,00) + (0,20 x 1,00) + (0,10 x 1,00) = 0,25  +  0,20  +  0,20  +  0,20  +  0,10 = 0,95
𝑉4 = (0,25 x 0,75) + (0,25 x 0,80) + (0,20 x 1,00) + (0,20 x 1,00) + (0,10 x 1,00) = 0,1875  +  0,20  +  0,20  +  0,20  +  0,10
= 0,8875 Tabel 4. Hasil Perankingan Alternati f Hasil Hasil Presen Ran Akhir tase king TKJ 0,867 0,23404 23% 4 AK 1 0,26994 27% 1 AP 0,95 0,25644 26% 2 PM 0,8875 0,23957 24% 3 Jumlah 3,7045 1 100%
Sumber:  (Nurlela,  Akmaludin,  Hadianti,  Yusuf,  & Hermanto, 2018)
Diantara  V 1 ,  V 2 ,  V 3 ,  dan  V 4 nilai  terbesar adalah  V 2 ,  sehingga  alternatif  yang  terpilih  dan berhak  menjadi  jurusan  terfavorit  SMK  Sirajul Falah adalah V 2 = Akuntansi dengan hasil 27% .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan penulis,  Untuk  menentukan  jurusan  terfavorit pada  SMK  Sirajul  Falah  dapat  menggunakan data-data  kuantitatif  seperti  data  nilai,  ekstra kulikuler, kecekatan, kreatifitas dan prestasi dari masing-masing jurusan, yaitu : Teknik Komputer &  Jaringan  (TKJ),  Akuntansi  (AK),  Administrasi Perkantoran  (AP)  dan  Pemasaran  (PM). Perhitungan  jurusan  terfavorit  pada SMK  Sirajul Falah  dapat  menggunakan  metode Simple Additive Weight, maka terpilih satu jurusan yang akan menjadi jurusan terfavorit pada SMK Sirajul Falah yaitu jurusan Akuntasi. Dengan hasil akhir 27%.

## REFERENSI
Astuti,  Y.,  &  Isna  Zahrotul  Fu’ad.  (2017). Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan  Metode  Simple  Additive
Weighting  Pada  PT.  Patra  Nur  Alaska.
Seminar Nasional Tekhnologi Informasi Dan Multimedia , 37–42.
Elistri,  M.,  Wahyudi,  J.,  &  Supardi,  R.  (2014).
Penerapan  Metode  Saw  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan Pada  Sekolah  Menengah  Atas  Negeri  8
Seluma. Jurnal  Media  Infotama  Penerapan Metode SAW… ISSN , 10 (2), 1858–2680.
Frieyadie,  F.  (2016).  Penerapan  Metode  Simple Additive  Weight  (SAW)  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Promosi  Kenaikan Jabatan. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri , 12 (1), 37–45.
Hartoyo,  R.  (2013).  PERANCANGAN  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MENETUKAN STATUS  KARYAWAN  KONTRAK  SALES PROMOTION  GIRL  MENJADI  KARYAWAN TETAP DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE  WEIGHTING. Pelita  Informatika:
Informasi  Dan  Informatika , 4 (3),  59–64. Retrieved from http://www.stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/pelita/
article/view/295
Ikhwan,  A.,  Nofriansyah,  D.,  &  Sriani.  (2015). Penerapan  Data  Mining  dengan  Algoritma Fp-Growth  untuk  Mendukung  Strategi Promosi  Pendidikan  (  Studi  Kasus  Kampus STMIK Triguna Dharma ). Saintikom , 14 (3),
211–226.
Kusrini.  (2007). Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan . Andi  Offset (1st  ed.).
Yogyakarta: Andi Publisher.
Nurlela, S., Akmaludin, A., Hadianti, S., Yusuf, L., & Hermanto,  H.  (2018). Laporan  Akhir Penelitian  -  Penyeleksian  Jurusan  Terfavorit Pada Smk Sirajul Falah Dengan Metode SAW . Jakarta.
Pare,  S.  (2013).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Program  Studi  Pada  Perguruan Tinggi. Jurnal  Ilmiah  Mustek  Anim  Ha , 2 (1), 58–70.
Rosadi,  D.,  &  Khotijah,  S.  (2017).  Seleksi Penerimaan  Karyawan  dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  ( SAW  )  (  Studi Kasus Toko Markas Hobby ), 11 (1), 39–46.
Tim  Pustaka  Phoenik.  (2012).  Kamus  Besar Kahasa Indonesia.
Yuniarsih,  T.,  &  Suwatno.  (2011). Manajemen
Sumber  Daya  Manusia;  Teori,  Aplikasi,  dan Isu Penelitian (3rd ed.). Bandung: Alfabeta.