Maura Widyaningsih 1) , Leo Giovanni 2)
Teknik Informatika, STMIK Palangkaraya e-mail: maurawdya@gmail.com 1) , maurawdya@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Penggunaan konsep dan metode merupakan salah satu faktor pendukung saat sebuah sistem diimplementasikan untuk menghasilkan  suatu  keputusan  dari  beberapa  data  yang  akan  diseleksi.  Problem  Lomba  Kompetensi  Siswa-Sekolah Menengah Kejuruan (LKS-SMK) adalah menyeleksi siswa-siswi terbaik dari seluruh pendaftar untuk dipilih dan diikutkan lomba. Hasil seleksi siswa akan dilakukan pembinaan oleh tim bidang kompetisi dan akan diikut sertakan pada kompetisi keahlian tingkat nasional. Dengan melibatkan  sebuah metode, suatu sistem akan menghasilkan sebuah keputusan yang sesuai untuk penyeleksian data.
Metode untuk menentukan hasil seleksi adalah metode Simple Additive Weighting(SAW). Metode SAW merupakan metode dengan  penjumlahan  terbobot.  Metode  ini  merupakan  metode  yang  paling  terkenal  dan  paling  banyak  digunakan  dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM). Dengan metode ini hasil seleksi diharapkan lebih ketat dan sesuai dengan kriteria yang ditetapkan.
Sistem  mampu  memberikan  hasil  rekomendasi  keputusan  yang  tepat  berdasarkan  persyaratan  yang  telah  ditetapkan. Informasi hasil perhitungan terhadap sejumlah data seleksi menunjukan pencapaian  yang diharapkan, dalam waktu yang cepat  dengan  tidak  melibatkan  banyak  user  pengelola.  Dengan  demikian  sistem  ini  dapat  memberikan  kemudahan pengelolaan untuk pelaksanaan seleksi lomba kompetensi siswa-sekolah menengah kejuruan (LKS-SMK) tingkat sekolah di Palangkaraya.
Kata Kunci : Penentuan Peserta Lomba, Lomba Kompetensi Siswa (LKS), Simple Additive Weighting (SAW)

## ABSTRACT
The use of concepts and methods is one of the factors supporting a system to produce a decision of some of the data that will be selected. Competition Problem Competency Vocational High School Students (LKS-SMK) are selecting students all applicants to be selected and included race. Results of the selection of students will be developed by a team competition field will then be included in the national level competition expertise. By involving a method, a system will result in a decision that is appropriate for data selection.
Simple Additive weighting method (SAW) is a method for screening with a weighted summation. Yangpaling This method is a method widely used in situations of Multiple Attribute Decision Making (MADM). With this method of selection results are expected to be tight and in accordance with the criteria set.
The system is able to deliver results on the right decisions based on established criteria. Information on the calculation amount of data expected to show achievement in a short time, the user does not involve a lot of managers. Thus the system is able  to  provide  ease  of  management  for  the  implementation  of  selection  competencies  race-secondary  vocational  school students (LKS-vocational) school level in Palangkaraya.
Keywords :  Participants  determination  Competition,  Student  Competency  Competition  (LKS),  Simple  Additive  Weighting (SAW)

## I. P ENDAHULUAN
eningkatan  kinerja  dalam  institusi  khususnya  yang  bergerak  dibidang  pendidikan,  dapat  dilihat  dari informasi  yang  diterima  masyarakat  sesuai  dengan  aturan  dan  prinsip  yang  sesuai.  Berangkat  dari  itu, pelaksanaan lomba kompetensi siswa sekolah menengah kejuruan (LKS-SMK) merupakan salah satu kasus yang dapat diangkat untuk diselesaikan secara komputerisasi dengan melibatkan metode dan konsep keputusan, sehingga hasilnya dapat diinformasikan ke masyarakat secara benar. Tujuan diadakannya LKS-SMK adalah untuk mengapresiasikan kemampuan dan kompetensi siswa, sebagai tolak ukur keberhasilan dalam pembelajaran, serta sebagai upaya memotivasi dan meningkatkan semangat belajar siswa. Siswa yang mengikuti LKS-SMK adalah siswa yang telah lolos seleksi di sekolah untuk mewakili daerahnya pada tingkat provinsi. LKS-SMK merupakan kompetisi tahunan antar siswa pada jenjang SMK sesuai bidang keahlian. Penelitian dilakukan di SMK Negeri 2 Palangkaraya, yang merupakan salah satu SMK ternama yang terdiri dari 3 jurusan keahlian yaitu Administrasi Perkantoran, Akuntansi, dan Penjualan/Pemasaran. Setiap tahun secara rutin SMK Negeri 2 mengikuti LKS-SMK tingkat Kota Palangkaraya. Lomba tersebut merupakan salah satu program pemerintah melalui Dinas Pendidikan Nasional untuk meningkatkan sumber daya manusia. Permasalahan yang sering dialami adalah banyaknya siswa dari  berbagai  jurusan  yang  mengikuti  seleksi  lomba  kompetensi,  sehingga  dalam  proses  seleksi  pelaksanaan

## PENENTUAN PESERTA LOMBA KOMPETENSI SISWA MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
P
menjadi kurang optimal dalam segi proses penilaian dan penentuan keputusan akhir.
Penggunaan  konsep  dan  metode  merupakan  salah  satu  faktor  pendukung  saat  diimplementasikan  pada pengembangan  sebuah  sistem  untuk  menghasilkan  suatu  keputusan  dari  beberapa  data.  Proses  seleksi  akan menentukan rekomendasi beberapa siswa dari hasil penilaian, keputusan akhir akan diambil dari rangking siswa yang telah ditetapkan oleh pihak sekolah. Siswa yang masuk nominasi akan dilakukan pembinaan oleh tim bidang kompetisi dan akan diikut sertakan pada kompetisi keahlian tingkat nasional.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW merupakan  metode  dengan  penjumlahan terbobot  [1].  Metode  ini  merupakan  metode  yang  paling  terkenal  dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM). Dengan adanya sistem  yang  menggunakan  metode  SAW  ini  diharapkan  mampu  menyeleksi  peserta  lomba,  sehingga  dapat memberikan rekomendasi untuk diambil keputusan yang terbaik  bagi siswa yang layak  mewakili sekolah pada LKS-SMK tingkat  provinsi.  Hasil  keputusan  yang  dikeluarkan  oleh  pihak  sekolah  akan  memberikan  informasi yang transparan dan diketahui kebenarannya dari perhitungan sistem.
Penggunaan beberapa metode terhadap dukungan keputusan pada sistem aplikasi telah banyak dilakukan oleh pengembang  sistem  dalam  penelitiannya.  Penelitian-penelitian  yang  terkait  penggunaan  metode  untuk  seleksi keputusan pada sekolah-sekolah, sehingga mendasari penulis mengangkat tema dengan data yang tersedia dengan metode yang dapat digunakan.
Sutikno  dalam  penelitiannya  mengenai  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dengan  metode Analytical Hierarkhi  Process (AHP)  untuk  menentukan  siswa  SMA  yang  mengikuti  olimpiade  sains  baik  pada  tingkat kabupaten,  provinsi  maupun  nasional  berbasis desktop .  Kriteria-kriteria  terdiri  dari  pengalaman  olimpiade, intelegensi,  kemampuan  akademik,  kemampuan  olimpiade.  Sistem  yang  dihasilkan  dari  masukan  matrik berpasangan yang diberikan oleh user akan sangat berpengaruh terhadap tingkat dominasi/ prioritas dari kriteria yang satu terhadap kriteria yang lain [2].
Rustiyono,  dkk  dalam  penelitiannya  dengan  metode  AHP  untuk  peminatan  jenjang  dan  jurusan  pada  siswa SMP Negeri 39 Semarang untuk melanjutkan ke SMA atau SMK. Kriteria-kriteria yang digunakan adalah minat, kemampuan, rencana setelah kerja. Subkriteria minat adalah pengetahuan, bahasa, teknologi, ekonomi, pertanian/ kelautan,  kesehatan,  dan  kesenian.  Subkriteria  kemampuan  adalah teori  dan  praktik.  Subkriteria  untuk  rencana setelah kerja bekerja, berwirausaha, melanjutkan kuliah, atau menikah. Hasilnya adalah mempermudah bagi siswa dalam menentukan pilihan prioritas jenjang dan jurusan pendidikan berikutnya sehingga akan mendukung dalam proses pembelajaran yang sesuai dengan harapan orang tua, minat serta kemampuan siswa itu sendiri [3].
Usito dalam penelitiannya mengenai penilaian proses belajar mengajar menggunakan SAW berbasis desktop . Indikator kriteria penilaian yang digunakan adalah tingkat kehadiran mengajar, ketepatan memulai dan mengakhiri kuliah, ketepatan materi dan silabus, kemudahan penyampaian materi untuk dipahami, memotivasi belajar dalam mendalami  mata  kuliah,  penggunaan  ilustrasi/  alat  bantu  untuk  memperjelas  materi,  melayani  dan  memberi perhatian dalam komunikasi dua arah, membantu, akomodatif, dan mudah untuk ditemui, memiliki pengetahuan aktual dalam pembelajaran. Hasil penelitian dapat mendukung keputusan pada penilaian proses belajar mengajar menggunakan kriteria yang telah ditentukan dan proses lain yang terkait dalam penilaian proses belajar mengajar [4].

## II. M ETODE
A. Decision Support System (DSS)
DSS  atau  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  dibangun  untuk mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau  untuk  mengevaluasi  suatu  peluang.  Aspek  yang  diperlukan  untuk membuat  sistem  pendukung  keputusan  yaitu  data,  memberikan  antar  muka  pengguna  yang  mudah  dan  dapat menggabungkan  pemikiran  pengambilan  keputusan.  Dapat  disimpulkan  bahwa sistem  pendukung  keputusan adalah sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  menggabungkan  model  dan  data  dalam  upaya  memecahkan masalah tidak terstruktur dengan keterlibatan pengguna yang ekstensif melalui tatap muka pengguna yang mudah digunakan [5].

## B. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Menurut Fishburn 1967, dan MacCimmon 1968 metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja dari setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [1].
Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM). MADM itu sendiri merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Persamaan  untuk  melakukan
normalisasi tersebut adalah sebagai berikut:
ij i ij x Max x ij i ij x Min x ij r
, jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )
=
, jika j adalah atribut biaya ( cost )
(1)
Dengan r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif  ( A i )  pada  atribut C j ; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n . Sedangkan nilai preferensi untuk setiap alternatif ( V i ) diberikan seperti yang ditunjukkan persamaan (2).
(2)
Dengan:
V i =  Nilai akhir dari alternatif w j =  Bobot yang telah ditentukan r ij =  Normalisasi matriks i     =  Alternatif j     =  Kriteria
n =  Banyaknya kriteria
Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif ( A i ) lebih terpilih. Berikut ini adalah tahapan-tahapan menggunakan metode SAW: a. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C i . b. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif  pada setiap kriteria.
c. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria ( C 1 ), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R . d. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi R dengan bobot vektor sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik ( A 1 ) sebagai solusi.
III. H ASIL

## A. Pembobotan Nilai Kriteria
Pembobotan  setiap  kriteria  merupakan  penentuan  prioritas  nilai  yang  telah  ditetapkan  pada  setiap  alternatif persyaratan bagi setiap data siswa. Kriteria-kriteria yang digunakan sebagai persyaratan adalah peringkat rangking, nilai rata-rata raport, nilai uji kompetensi, nilai pelajaran, nilai etika siswa, hasil pengalaman LKS sebelumnya. Masing-masing  kriteria  memiliki  subkriteria  yang  ditentukan  berdasarkan  rentang  nilai  penetapan,  akan memberikan tingkat pembatasan data, sehingga penilaian akan lebih ketat dan tepat. Pemberian bobot nilai dari pendistribusian total 100% terhadap masing-masing kriteria didasarkan pada skala prioritas, sehingga hasil seleksi data akan lebih tepat dan sesuai dengan ketentuan. Hasil keputusan akan ditetapkan 5 rangking terdepan dari hasil rekomendai seluruh data peserta lomba.
T ABEL I T ABEL P EMBOBOTAN K RITERIA No Kriteria Range Nilai Bobot (%) Keterangan 1 Peringkat Rangking 1-5 10 1 = Sangat Baik; 2-3 = Baik 4-5 = Cukup 2 Nilai Rata-rata Raport 10-100 20 85-100 = A; 65-84 = B; 58-64 = C; 40-57 = D; 0-39 = E 3 Nilai Uji Kompetensi 10-100 30 85-100 = A; 65-84 = B; 58-64 = C; 40-57 = D; 0-39 = E 4 Nilai Pelajaran 10-100 24 85-100 = A; 65-84 = B; 58-64 = C; 40-57 = D; 0-39 = E 5 Nilai Etika Siswa 10-100 8 76-100 = Sangat Baik; 56-75 = Baik; 36-55 = Cukup; 10-35 = Kurang 6 Hasil Pengalaman LKS Sebelumnya 10-100 8 76-100 = Sangat Baik; 56-75 = Baik; 36-55 = Cukup; 10-35 = Kurang Total 100%
Setiap data yang akan diperhitungkan memiliki nilai kriteria dengan bobot yang berbeda berdasarkan ketentuan seperti yang ditunjukan pada Tabel I. Sehingga data-data tersebut akan mudah diperhitungkan dengan perhitungan SAW,  dan  secara  otomatis  sistem  akan  memberikan  hasil  nilai  masing-masing  data.  Dengan  mengambil  nilai terbesar  dari  urutan  1  sampai  dengan  5  merupakan  hasil  keputusan  akhir  peserta  lomba.  Penentuan  Tabel pembobotan dari setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel I.

## B. Pemrosesan SAW
Gambar 1 menggambarkan proses keseluruhan dari sistem ini dan menggambarkan proses metode SAW. Data calon peserta terdiri dari NIS, nama siswa, jenis kelamin, tempat lahir,kelas, dan alamat siswa.
Pada Gambar 1.(a) merupakan diagram yang menggambarkan proses keseluruhan seleksi calon peserta lomba kompetensi  siswa.  Data  peserta  akan  diolah  dan  diperhitungkan  dengan  metode  SAW,  hasilnya  adalah rekomendasi keputusan calon peserta lomba. Hasil rekomendasi akan ditentukan keputusan berdasarkan 5 ranking terbesar untuk peserta lomba.
Gambar 1.(b) menggambarkan tahapan proses pada metode SAW yang diolah data-datanya berdasarkan kriteria tertentu. Kriteria data yang dimasukan adalah peringkat rangking, nilai rata-rata raport, nilai uji kompetensi, nilai pelajaran, nilai etika, dan hasil pengalaman LKS sebelumnya.
Data Calon peserta Nilai
Setiap Kriteria
Krieria Alternatif (SAW) bobot Proses SAW Buat Matriks Keputusan Hasil Perhitungan Nilai Calon Peserta Normalisasi Matriks Keputusan Input Hasil Perangkingan Calon Peserta Kalikan Matriks Keputusan Dengan Bobot Kriteria Laporan Hasil Keputusan Preferensi Tiap Alternatif Output (a) Proses Sistem Keseluruhan (b) Proses Metode SAW
Gambar 1. Diagram proses seleksi LKS_SMK dengan metode SAW
Data-data peserta dengan nilai pada masing-masing kriteria yang masuk, semuanya akan ditentukan hasilnya melalui  proses  perhitungan  dengan  SAW.  Pada  tahapan  SAW  data-data  yang  memiliki  nilai  kriteria,  akan dilakukan perhitungan normalisasi data dengan menggunakan persamaan (1). Kemudian hasilnya akan dilakukan perkalian  dengan  pembobotan  pada  setiap  kriteria  berdasarkan  persamaan  (2).  Selanjutnya  akan  diurutkan dari nilai terbesar ke terkecil, sehingga keputusan akan diambil 5 rangking terbesar dari seluruh data yang memenuhi persyaratan.

## C. Rancangan  Sistem
Data  flow  diagram (DFD)  adalah  alat  pembuatan  model  yang  memungkinkan  profesional  sistem  untuk menggambarkan sistem sebagai suatu jaringan proses fungsional yang dihubungkan satu sama lain dengan alur data, baik secara manual maupun komputerisasi .

## D. Context Diagram
Gambaran sistem secara keseluruhan berupa Context Diagram yang ditunjukkan pada Gambar 2. Data-data yang dikelola oleh sistem adalah data user , data siswa, data kriteria, data nilai.
Gambar 2. Context diagram sistem penentuan peserta LKS-SMK
User yang mengelola dan menggunakan sistem ada dua yaitu Ketua jurusan dan Kepala Sekolah. Ketua jurusan memiliki  peranan  untuk  mengelola  data-data  yang  dimasukkan,  dan  menerima  laporan  hasil  rekomendasi, sedangkan hasil keputusan akan diinformasikan ke Kepala Sekolah.

## DFD Level 1 Proses Data Kriteria
`

## Entity Relation Diagram (ERD)
Gambar 5. ERD Penentuan Peserta LKS-SMK menggunakan Metode SAW

## IV. P EMBAHASAN
Data-data peserta pada penelitian ini diambil dari siswa peserta LKS – SMK Negeri 2 Palangkaraya tahun 2015. Sistem menyediakan beberapa interface yang akan digunakan dan dikelola oleh user . Tahapan awal sistem seleksi adalah memasukan hak akses user , hal ini demi keamanan dari penggunaan sistem untuk tidak disalahgunakan. Gambar 6. Interface Login pada sistem
Memasukkan Menghasilkan 1 Hasil akhir Id_kriteria Nilai Keterangan User Username Password N Tpt_lahir Nama_siswa NIS JenKel Kelas Alamat Siswa Kriteria IdKriteria NmKriteria Bobot N Nilai range IdNilai Tahun Nilai NIS N Id_Ket Id_kriteria Tgl_lahir
Gambar 5. ERD pada sistem penentuan peserta LKS-SMK
Gambar 3. DFD Level 0 Sistem Penentuan Peserta LKS-SMK menggunakan Metode SAW
Gambar 4. DFD Level 1 Proses Data Kriteria

## E. Implementasi Sistem
Keamanan  sistem  diperlukan  demi  perlindungan  dari  orang-orang  yang  tidak  diberikan  hak  untuk menggunakannya. Login awal diperlukan untuk user tertentu mengelola dan mengolah sistem, jika Username dan Password diisikan  tidak  benar,  maka  tidak  akan  dapat  masuk  kesistem  menu  utama,  namun  jika  berhasil akan masuk ke menu utama seperti ditunjukkan pada Gambar 6.
Antarmuka awal sistem berjalan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7 memuat beberapa menu yang dapat diakses oleh user . Menu-menu tersebut berupa menu Master Data , Penilaian , Laporan , dan Sistem . Menu Master Data digunakan untuk mengelola data peserta lomba. Menu Penilaian digunakan untuk melakukan pengelolaan kriteria. Menu Laporan digunakan untuk menampilkan hasil seleksi peserta lomba.
Gambar 7. Menu utama sistem pengelolaan lomba kompetensi siswa
Pada form data siswa, user dapat mengelola input data siswa, yang dilengkapi dengan fasilitas tombol simpan , hapus , perbaharui , batal , cari dan ubah . Gambar 8 merupakan antarmuka untuk pengelolaan data calon peserta siswa yang ikut lomba kompetensi.
Gambar 8. Antarmuka pengelolaan data peserta lomba kompetensi siswa
Antarmuka  pada  Gambar  9  digunakan  untuk  mengelola  kriteria-kriteria  yang  diperlukan  untuk  menentukan peserta lomba LKS. Pada form kriteria terdapat 3 tombol kelola yang dapat digunakan yaitu tombol Tambah , Ubah , dan Hapus kriteria.
Gambar 9. Antarmuka pengelolaan data kriteria dan bobot
Pada form laporan akan menampilkan hasil keputusan seleksi lomba, dengan fasilitas penentuan tahun / periode data seleksi yang akan ditampilkan. Hasilnya akan dirangking secara langsung dalam 4 besar dan dapat dilakukan proses pencetakan dengan menekan tombol cetak . Gambar 10 menunjukkan antarmuka hasil seleksi peserta LKS.

## Gambar 10. Antarmuka hasil seleksi peserta lomba LKS

## F. Implementasi Hitungan
Sebagai  contoh  implementasi  SAW  pada  4  data  siswa  dengan  perhitungan  manual  yang  akan  dilakukan perbandingan dengan perhitungan sistem. Ada 4 data siswa yaitu Yuliana ( A 1 ), Andriana ( A 2 ), Tirza F.Z ( A 3 ), Nurul Huda Efendy ( A 4 ). Untuk keenam kriteria peringkat rangking ( C 1 ), nilai rata-rata raport ( C 2 ), nilai uji kompetensi ( C3 ), nilai pelajaran ( C4 ), nilai etika ( C 5 ), hasil pengalaman LKS sebelumnya ( C 6 ) . Untuk bobot (W) berdasarkan pada Tabel II.
T ABEL II.
T ABEL D ATA K RITERIA S ISWA DAN B OBOT
C1 C2 C3
C4 C5
C6 A1 3 70 70 65 45 40 A2 2 70 79 80 76 70 A3 4 69 69 60 30 40 A4 1 85 89 80 76 70 W 10 20 30 24 8 8
Matriks keputusan dibentuk dari nilai-nilai kriteria data siswa, sebagai contoh seperti yang telah ditentukan berdasarkan pada Tabel I sebelumnya.
Normalisasi Matriks X :
r 11 = 3 max{3;2;4;1} = 3 4 = 0,75 r 24 = 80 max{65;80;60;80} = 80 80 = 1,00
r 21 = 2 max{3;2;4;1} = 2 4 = 0,5 r 34 = 60 max{65;80;60;80} = 60 80 = 0,75
r 31 = 4 max{3;2;4;1} = 4 4 = 1,00 r 44 = 80 max{65;80;60;80} = 80 80 = 1,00
r 41 = 1 max{3;2;4;1} = 1 4 = 0,25 r 15 = 45 max{45;76;30;76} = 45 76 = 0,59
r 12 = 70 max{70;70;69;85} = 70 85 = 0,82 r 25 = 76 max{45;76;30;76} = 76 76 = 1,00
r 22 = 70 max{70;70;69;85} = 70 85 = 0,82 r 35 = 30 max{45;76;30;76} = 30 76 = 0,39
r 32 = 69 max{70;70;69;85} = 69 85 = 0,81 r 45 = 76 max{45;76;30;76} = 76 76 = 1,00
3 70 70 65
45 70 2 70 79 80 76 70 4 69 70 60 30 40 1 85 89 80 76 70 X =
Dari hasil perhitungan diatas maka didapat matriks ternomalisasi R
0,75 0,82 0,79 0,81 0,59 0,57 0,5 0,82 0,89 1,00 1,00 1,00 1,00 0,81 0,78 0,75 0,39 0,57 0,25 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
X =
Proses selanjutnya adalah perkalian dengan bobot dari masing-masing kriteria untuk menghasilkan rekomendasi keputusan.
W = {10; 20; 30; 24; 8; 8}
Hasil yang diperoleh sebagai berikut:
V 1 = (10)(0,75) + (20)(0,82) + (30)(0,79) + (24)(0,81) + (8)(0,54) + (8)(0,57) = 76,37 V 2 = (10)(0,5) + (20)(0,82) + (30)(0,89) + (24)(1,00) + (8)(1,00) + (8)(1,00) = 88,09 V 3 = (10)(1,00) + (20)(0,81) + (30)(0,78) + (24)(0,75) + (8)(0,39) + (8)(0,57) = 75,22
V 4 = (10)(0,25) + (20)(1,00) + (30)(1,00) + (24)(1,00) + (8)(1,00) + (8)(1,00) = 92,5
Hasil hitungan dengan SAW terhadap keempat data siswa, maka dapat ditentukan urutan nilai akhir dari yang besar ke kecil yaitu  Nurul Huda Efendy ( V 4 ), Andriana  ( V 2 ), Yuliana ( V 1 ) , Tirza F.Z ( V 3 ). Berikut merupakan hasil implementasi pada sistem, Gambar 11 menunjukkan data-data siswa yang dimasukan nilainya perkriteria.
Gambar 11. Data masukan siswa
Sedangkan Gambar 12 merupakan hasil normalisasi data ( R ).
Gambar 12. Hasil matriks normalisasi data ( R )
Gambar 13 . Hasil perkalian matriks normalisasi (R) dengan bobot (w)
Gambar 13 menunjukkan hasil perkalian normalisasi data ( R ) dengan bobot ( w )  sehingga diperoleh nilai akhir. Dari hasil nilai akhir inilah dapat ditentukan hasil rekomendasi siswa, sehingga dapat diputuskan hasil seleksi LKS dengan mengambil rangking yang ditetapkan. Dari hasil perhitungan tersebut dapat disimpulkan bahwa dengan
r 42 = 85 max{70;70;69;85} = 85 85 = 1,00 r 16 =
40
max{40;70;40;70} = 40 70 = 0,57
r 13 = 70 max{70;79;69;89} = 70 89 = 0,79 r 26 = 70 max{40;70;40;70} = 70 70 = 1,00 r 23 = 79 max{70;79;69;89} = 79 89 = 0,89 r 36 = 40 max{40;70;40;70} = 40 70 = 0,57 r 33 = 69 max{70;79;69;89} = 69 89 = 0,78 r 46 = 70 max{40;70;40;70} = 70 70 = 1,00
r 14 = 65 max{65;80;60;80} = 65 80 = 0,81
r 43 = 89 max{70;79;69;89} = 89 89 = 1,00
perhitungan manual dan perhitungan menggunakan sistem telah menghasilkan hasil yang sama yaitu peringkat 1 diperoleh oleh Nurul Huda Effendy, peringkat 2 diperoleh oleh Andriana, peringkat 3 diperoleh oleh Yuliana dan peringkat 4 diperoleh oleh Tirza.

## V. S IMPULAN DAN S ARAN

## A. Simpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Sistem  yang  dibuat  mampu  memberikan  hasil  rekomendasi  keputusan  yang  sesuai,  berdasarkan  kriteria- kriteria    peringkat rangking  ,  nilai  rata-rata  raport,  nilai  uji  kompetensi,  nilai  pelajaran,  nilai  etika,  hasil pengalaman LKS sebelumnya.
2) Informasi hasil perhitungan sejumlah data menunjukan pencapaian yang diharapkan dalam waktu yang cepat, dengan tidak perlu melibatkan banyak user pengelola. User memiliki hak akses untuk mengelola sistem.
3) Sistem  memberikan  ketersediaan  untuk  menambah  kriteria  dan  merubah  bobot  tiap  kriteria  sehingga memberikan peluang pengelola sistem untuk melakukan pembaharuan.

## B. Saran
Saran yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Sistem dapat dikembangkan dengan menggunakna metode Sistem Pendukung Keputusan yang lain, ataupun hibrit beberapa metode SPK.
2) Sistem dapat dikombinasikan atau dikembangkan dengan metode Fuzzy dan Jaringan Syaraf Tiruan.
3) Sistem dapat dikembangkan berbasis jaringan atau web, jika pengelolaan dibutuhkan banyak user , ataupun diinformasikan ke banyak orang.
4) Metode dapat diterapkan pada permasalahan keputusan selain dari LKS.

## R EFERENSI
[1] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, dan R. Wardoyo, Fuzzy multi-attribut decision making (fuzzy MADM), Graha Ilmu, Yogyakarta, 2006.
[2] Sutikno, “Sistem pendukung keputusan metode ahp untuk pemilihan siswa dalam mengikuti olimpiade sains di sekolah menengah atas”, Program Studi Ilmu Komputer FMIPA UNDIP, e_journal UNDIP, ISSN 978-602-97737-0-5, 2010.
[3] M. E. Rustiyono, Pujiono, A. Fahmi, “Rancangan sistem pendukung keputusan peminatan jenjang dan jurusan dengan menggunakan metode analytical hierarchy process (studi kasus pada siswa SMP Nnegeri 39 Semarang)”, Universitas Dian Nuswantoro, Jurnal Techno, vol. 13, no. 4, pp. 222-231, 2014.
[4] N. J. Usito, “Sistem pendukung keputusan penilaian proses belajar mengajar menggunakan metode simple additive weighting (saw)”, Tesis Pasca Sarjana Universitas Diponegoro Semarang, 2013.
[5] Kusrini, Konsep dan aplikasi sistem pendukung keputusan, CV. Andi Offset, Yogyakarta, 2007.