## Sistem Pengambilan Keputusan Penentuan Jurusan Pada Jenjang Sekolah Menengah Atas Menggunakan Model Yager
Made Leo Radhitya, I Gede Iwan Sudipa * , I Putu Hery Setiawan, I Putu Hendika Permana, I Nyoman Tri Anindia Putra
Fakultas Teknologi dan Informatika, Prodi Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia, Denpasar, Indonesia Email: 1 leo.radhitya@instiki.ac.id, 2,* iwansudipa@instiki.ac.id, 3 ryasetiawan.putu@gmail.com, 4 hendika@instiki.ac.id,
5 trianindiaputra@instiki.ac.id Email Penulis Korespondensi: iwansudipa@instiki.ac.id Submitted: 07/12/2022 ; Accepted: 20/12/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak –Pendidikan sangat penting dalam menunjang kecerdasan setiap individu, sedari dini sudah dimulai untuk mengenal banyak hal dalam setiap jenjang pendidikan. Pengetahuan dan kemampuan terus berkembang hingga pada menentukan minat pada jurusan yang benar sesuai dengan nilai, kemampuan, keinginan dan karakter dari setiap individu siswa. Dalam realitanya proses penentuan jurusan khususnya pada jenjang Sekolah Menengah Atas (SMA) dilakukan pada kelas X, namun proses ini bisa dilakukan saat siswa melakukan pendaftaran contohnya pada SMA Dharma Praja Denpasar. Terdapat kriteria penilaian yang digunakan dalam proses penentuan minat jurusan siswa yaitu Nilai Rata-Rata Raport (C1), Nilai Tes IPA (C2), Nilai Tes IPS  (C3)  dan  Nilai  Psikotes.  Menerapkan  model  Yager  sehingga  proses  penentuan  bobot  kriteria  dapat  dilakukan  dengan konsep matriks perbandingan berpasangan, kelebihan lainnya dengan proses perhitungan interseksi nilai alternatif pada setiap alternatif sehingga dapat menghasilkan saran minat penjurusan. Pada penelitian menggunakan 5 alternatif siswa dengan saran penjurusan  IPA  dan  IPS.  Hasil  penelitian  menunjukkan  model  Yager  dapat  memberikan  rekomendasi  pilihan  penjurusan terbaik bagi 5 alternatif yaitu alternatif A1 untuk penjurusan IPA dengan nilai 2.19067, sedangkan alternatif A2, A3, A4 dan A5  memperoleh  rekomendasi  penjurusan  IPS.  Fitur  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  jurusan  berbasis  web menghasilkan kemampuan untuk mengelola data alternatif, kriteria, nilai alternatif, proses penjurusan, hasil akhir serta terdapat fitur  tes  yang  bisa  dilakukan  siswa  pada  sistem,  sehingga  mempermudah  siswa  dalam  melakukan  penjurusan  serta  pihak sekolah  dalam  melakukan  rekapitulasi  proses  penentuan  jurusan.  Hasil  pengujian blackbox  testing sejumlah  8  skenario menunjukkan fungsionalitas sistem sudah berjalan dengan baik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Minat Penjurusan Siswa; Model Yager; Interseksi
Abstract– Education is very important in supporting the intelligence of each individual, from an early age it starts to recognize many things in each level of education. Knowledge and abilities continue to develop until determining interest in the right major according to the values, abilities, desires and character of each individual student. In reality, the process of determining majors, especially at the high school level, is carried out in grade X, but this process can be done when students register,  for example at Dharma Praja Denpasar High School. There are assessment criteria used in the process of determining students' major interests, namely the Average Report Card Score (C1), Science Test Score (C2), Social Science Test Score (C3) and Psychological Test Score. Applying the Yager model so that the process of determining the weight of the criteria can be done with the concept of a pairwise comparison matrix, another advantage is the process of calculating the intersection of alternative values on each alternative so that it can produce suggestions for majoring interests. The study used 5 alternative students with suggestions  for  majoring  in  science  and  social  studies.  The  results  showed  that  the  Yager  model  could  provide recommendations for the best majoring options for 5 alternatives, namely alternative A1 for science majors with a value of 2.19067, while alternatives A2, A3, A4 and A5 obtained recommendations for social studies majors. Features of the web-based major  determination  decision  support  system  produce  the  ability  to  manage  alternative  data,  criteria,  alternative  values, majoring processes, final results and there are test features that students can do on the system, making it easier for students to make majors and schools to recapitulate the process of determining majors. The results of blackbox testing for a total of 8 scenarios show that the system functionality is running well.
Keywords : Decision Support System; Student Majoring Interests; Yager models; Intersection

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  faktor  penting  dalam  upaya  mencerdaskan  kehidupan  bangsa,  setiap  warga  negara Indonesia berhak memperoleh pendidikan dari usia dini hingga dewasa[1]. Pilihan dalam menentukan minat dan bakat diawali dengan menentukan kemampuan terhadap suatu bidang yang dimulai ketika akan memasuki jenjang pendidikan[2]. Contohnya pada Sekolah Menengah Atas (SMA) Dharma Praja Denpasar yang merupakan jenjang pendidikan menengah atas pada pendidikan formal dan di dalam kurikulumnya sudah ada suatu penjurusan mata pelajaran yaitu penjurusan untuk mata pelajaran Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) dan Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS). Penjurusan di SMA diperkenalkan sebagai upaya agar siswa dan siswi lebih terarah dan fokus pada satu bidang yang diminati[3][4].
Umumnya penjurusan pada jenjang SMA dimulai pada kelas X, namun pada SMA Dharma Praja proses penjurusan  dilaksanakan  pada  saat  calon  siswa  melakukan  pendaftaran.  Untuk  menambah  pengetahuan  siswa mengenai  jurusan  yang  ada,  dari  pihak  sekolah  juga  sudah  memberikan  pemahaman  tentang  apa  yang  dapat dilakukan  pada  masing-masing  jurusan  serta  memberikan  penjelasan  mengenai  pekerjaan  yang  sesuai  dengan pilihan jurusan.
Penjurusan  di  SMA  Dharma  Praja  Denpasar  itu  sendiri  sudah  dilakukan  sejak  siswa  baru  pertama  kali melakukan pendaftaran ulang melalui form pendaftaran yang telah dibagikan pada saat pendaftaran awal. Untuk penjurusannya sendiri dilakukan dengan cara yang sederhana yaitu dengan menuliskan pilihan jurusan pada form penilaian penjurusan saat pendaftaran awal untuk siswa baru. Form tersebut nantinya akan diberikan ke siswa yang kemudian  dibawa  oleh  masing-masing  siswa  untuk  mengisikan  data  diri  dan  memilih  jurusan  yang  diinginan. Kriteria penilaian dalam penentuan jurusan berdasarkan nilai rata-rata raport khususnya mata pelajaran IPA atau IPS, hasil tes minat, dan hasil psikotes.
Dapat dijelaskan bahwa SMA Dharma Praja Denpasar dalam penentuan jurusannya mengandalkan jurusan yang dipilih siswa melalui form pendaftaran awal untuk siswa baru, jadi apapun jurusan yang dipilih siswa, jurusan tersebut yang akan diambil siswa dari mulai kelas X sampai kelas XII. Dalam realitanya terdapat berbagai kendala mulai  dari  mekanisme proses seleksi  jurusan oleh pihak sekolah saat  pendaftaran awal  siswa, kemudian dalam melakukan rekapitulasi hasil pilihan jurusan berdasarkan nilai rata-rata raport, hasil tes minat dan hasil psikotest. Dan karena hasil penjurusan ini diberikan kembali ke siswa jika sudah kelas X maka diperlukan pengarsipan yang sangat baik karena baik proses dan pengarsipan masih dikelola dengan formulir cetak.
Untuk mengatasi permasalahan dalam penentuan jurusan ini maka diperlukan suatu solusi[5] agar jurusan yang benar-benar diminati siswa dapat sesuai dengan keinginan dan kemampuannya. Hal ini juga sejalan dengan upaya  mendukung  dalam  pihak  sekolah  dalam  menggunakan  sistem  terkomputerisasi  dalam  proses  seleksi penjurusan,  dan  pihak  siswa  dalam  pengisian  yang  sesuai  dengan  kriteria  penilaian,  maka  tujuan  penelitian membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK)[6] untuk penentuan jurusan bagi siswa dan siswi SMA Dharma Praja Denpasar berbasis website dengan berdasarkan nilai rata-rata rapor SMP, hasil tes minat IPA dan IPS, dan hasil  psikotes  yang  dihitung  berdasarkan  dengan  model  model  Yager.  Beberapa  penelitian  terdahulu  yang mengimplementasikan SPK pada permasalahan penentuan jurusan dengan komparasi metode [7][8].
Penelitian  yang  menggunakan  metode  SAW  dalam  penentuan  jurusan  SMA  [9][10],  Penelitian  yang menggunakan  kombinasi  AHP-Yager  pada  proses  pemilihan  peralatan  tambang  [11][12],    perbedaan  dengan penelitian saat ini yaitu terdapat pada fitur tes minat dan tes psikotes yang terintegrasi pada SPK yang dibuat pada penjurusan  siswa  SMA  Dharma  Praja.  Alasan  penggunaan  model  Yager  dalam  proses  seleksi  penjurusan  agar dapat menentukan bobot kriteria secara obyektif dengan adaptasi prosedur metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sehingga setiap kriteria dapat saling diperhitungkan pengaruhnya kepada nilai setiap alternatif pada setiap kriteria, sedangkan model Yager memiliki kelebihan proses interseksi yang dapat menghasilkan pilihan terdapat beberapa hasil akhir dan menentukan nilai paling optimal sebagai hasil akhir terbaik[13].
Dengan penggunaan model yager, hasil yang didapat berupa dua alternatif yaitu minat penjurusan IPA atau minat penjurusan IPS yang kemudian jurusan yang didapat siswa adalah jurusan dengan nilai alternatif terbaiki, jadi  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  jurusan  di  SMA  Dharma  Praja  Denpasar  yang  diharapkan  dapat membantu terutamanya dalam pemilihan jurusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Pengumpulan Data
Tahapan  pengumpulan  data  dimulai  dengan  melakukan  wawancara  dengan  Ketua  Bagian  Kurikulum  di  SMA Dharma Praja yaitu Bapak Drs. I Wayan Pageh terkait kriteria penilaian, mekanisme penentuan jurusan pada siswa serta kendala yang dihadapi dengan proses bisnis penentuan jurusan.  Selanjutnya melakukan observasi terhadap proses penentuan jurusan yang dilakukan siswa dan pihak sekolah dalam merekapitulasi hasil pengisian oleh siswa, tahap dokumentasi berfokus pada dokumen formulir pendaftaran untuk daftar ulang dan pememilihan jurusan bagi siswa  baru  serta  rekapitulasi  formulir  yang  telah  diisi  oleh  siswa  dalam  proses  penentuan  jurusan,  dengan mengisikan nilai rata-rata raport, untuk nilai tes minat dan nilai psikotes diisi oleh pihak sekolah.

## 2.2 Alur Model Yager
Alur model Yager menjelaskan tentang fungsionalitas model Yager dalam penyelesaian penentuan jurusan SMA, terdapat beberapa kriteria penilaian yang digunakan pengambil keputusan yang dalam hal ini adalah pihak sekolah dalam menentukan jurusan terbaik bagi siswa baru yaitu Nilai rata-rata raport (C1), Nilai Tes Minat (C2) dan Nilai Psikotes (C3). Kriteria penilaian selanjutnya digunakan dalam perhitungan model Yager. Alur Model Yager dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Alur Model Yager dalam Penentuan Keputusan Pemilihan Jurusan
Pada gambar 1 dapat dijelaskan tahapan dari implementasi model Yager dalam permasalahan penentuan jurusan pada SMA, terdapat kriteria penilaian yaitu nilai rata-rata raport (C1), nilai tes minat (C2) dan nilai psikotes (C3)  yang  diinputkan  pada  sistem,  proses  perhitungan  bobot  kriteria  menggunakan  matriks  perbandingan berpasangan yang mengadaptasi prosedur metode Analytical Hierachy Process (AHP) versi Saaty[14], sehingga penilaian lebih obyektif dengan tetap mempertimbangkan kemampuan pengambil keputusan dalam memberikan nilai  matriks perbandingan berpasangan kriteria. Setelah bobot  kriteria diperoleh, selanjutnya perhitungan hasil akhir  menggunakan  model  Yager,  terdapat  proses  interseksi  dengan  melakukan  transpose  matriks  untuk perhitungan nilai akhir, setelah itu melakukan penentuan derajat keanggotaan terbesar dari minat jurusan IPA atau IPS, sehingga menghasilkan sebuah rekomendasi hasil keputusan jurusan yang lebih sesuai kepada siswa.

## 2.2 Tahapan Model Yager
Tahapan  prosedur  penyelesaian  perhitungan  dengan  model  Yager  identik  dengan  metode  AHP  baik  untuk perhitungan  bobot  kriteria  utama[15].  Terdapat  adaptasi  dari  metode  AHP  versi  Saaty  yang  digunakan  pada beberapa perhitungan dalam model Yager untuk menentukan nilai bobot kriteria [11] [16], sebagai berikut. 1. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  antar  kriteria  (M),  dan  memberikan  penilaian  berdasarkan prosedur nilai skala Saaty , sebagai berikut[17] [18].
M =
[ 𝛼 1 𝛼 1 𝛼 1 𝛼 2 … 𝛼 1 𝛼 𝑛 𝛼 2 𝛼 1 𝛼 2 𝛼 2 … 𝛼 2 𝛼 𝑛 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 𝛼 𝑛 𝛼 1 𝛼 𝑛 𝛼 2 … 𝛼 𝑛 𝛼 𝑛 ] (1)
2. Melakukan pengujian konsistensi terhadap perbandingan antar kriteria [19] dengan menggunakan Persamaan (2).
CI = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛−1 (2)
Keterangan  :
CI
= Consistency Index ( Rasio Penyimpangan Konsistensi ) λmax      =  Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n
n
= jumlah elemen yang dibandingkan.
CR = CI / RI (3)
Keterangan: CR = Consistency Ratio
RI = Random Index
3. Melakukan perhitungan nilai Interseksi.
(𝐶̃ 𝑗 (𝑥 𝑖 )) wj (4)
Keterangan: 𝐶̃ 𝑗 = nilai kualitas kriteria ke-j x i = nilai objek kriteria selanjutnya menentukan interseksi dari semua (𝐶̃ 𝑗 (𝑥 𝑖 )) wj sebagai berikut.
𝐷 ̃ = {(𝑥 𝑖 , 𝑚𝑖𝑛 𝑗 (µ 𝑐𝑗 (𝑥 𝑖 )) 𝑤𝑗 ) 𝑖 = 1, … , 𝑛; 𝑗 = 1, … . , 𝑚} (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Kriteria
Penentuan  jurusan  di  SMA  Dharma  Praja  Denpasar  memiliki  beberapa  kriteria  untuk  dijadikan  dasar  utama keputusan untuk penentuan jurusan. Kriteria-kriteria tersebut meliputi nilai rata-rata rapor SMP, Tes Minat IPA, Tes minat IPS dan Psikotes yang mana kriteria-kriteria tersebut akan memperkuat keputusan lembaga khususnya untuk  para siswa yang akan yang akan melakukan penjurusan di  kelas X agar segalanya sesuai  dengan dengan nilai, kemampuan, keinginan, keahlian dan karakter siswa. Terdapat keterangan dari masing-masing kriteria.

## 3.1.1 Nilai Rata-rata Rapor
Nilai rata-rata rapor SMP termasuk kriteria penting untuk penentuan jurusan, karena rata-rata tersebut didapat dari kegiatan selama pembelajaran di kelas 9 semester 2. Dari nilai rata-rata tersebut bisa dilihat seberapakah nilai atau kemampuan siswa yang bersangkutan dalam pembelajaran di kelas selama 6 bulan.  Rata-rata diperoleh dari mata pelajaran  yaitu  pendidikan agama, pendidikan kewarganegaraan, bahasa indonesia, bahasa inggris, matematika, ilmu pengetahuan alam (IPA), ilmu pengetahuan sosial (IPS), seni budaya, pendidikan jasmani, keterampilan yang nantinya akan dilakukan perhitungan nilai rata-rata pada setiap siswa.

## 3.1.2 Tes Minat
Tes minat bertujuan untuk mengetahui seberapa minat siswa berdasarkan sikapnya pada suatu jenis kegiatan atau pekerjaan tertentu atau dalam kata lain untuk mengetahui kecendrungan minat siswa terhadap suatu kegiatan yang digemari yaitu jurusan yang benar-benar disukai dan diinginkan, sehingga tes minat terdapat 2 jenis yaitu tes minat IPA dan tes minat IPS.

## 3.1.3 Psikotes
Psikotes  dilakukan  untuk  memahami  kondisi  mental,  prilaku  serta  kepribadian  siswa  dan  tentunya  bagaimana siswa yang bersangkutan dapat menyelesaikan masalah dan kemampan beradaptasi atas situasi tertentu. Penentuan kriteria-kriteria diatas bertujuan untuk memperkuat keputusan penentuan jurusan khususnya bagi siswa agar sesuai dengan jurusan apa yang benar-benar diinginan dan disukai  siswa sesuai  dengan nilai, kemampuan, keinginan, keahlian dan karakter siswa.
3.2 Perhitungan Model Yager
3.2.1 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria
Tabel 1. Matriks Perbandingan Kriteria
C1  C2  C3  C4 C1 1 2 2 2 C2 0.5 1 1 0.5
C3 0.5 1 1 0.5
C4 0.5 2 2 1
Total  2.5 6 6 4
Pada Tabel 1 menampilkan matriks perbandingan kriteria untuk menentukan vektor bobot prioritas.
3.2.2 Penentuan Vektor Bobot dan Konsistensi Rasio (CR)
Tabel 2. Matriks Perbandingan Kriteria
C1  C2  C3  C4  Vektor Bobot
C1 1 2 2 2 0.37 C2  0.5 1 1 0.5 0.18
C1  C2  C3  C4  Vektor Bobot C3  0.5 1 1 0.5 0.18 C4  0.5 2 2 1 0.27 Total 1 CI = 4,1813
3 = 0.604
CR = 0,604 0,9 = 0.067, dimana 0.067 < 0.1 sehingga konsisten.
Dari perhitungan Tabel 2 diperoleh nilai bobot Wj = (0.37 ; 0.18 ; 0.18 ; 0.27)

## 3.2.3 Nilai Alternatif pada setiap Kriteria
Terlebih dahulu dihitung nilai rata-rata raport dari setiap alternatif, pada perhitungan terdapat contoh 5 alternatif (A) siswa yang memiliki nilai pada setiap mata pelajaran, sehingga kriteria nilai rata-rata raport (C1), ditentukan. Nilai rata-rata raport siswa dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Nilai Rata-Rata Raport
Alternatif Nilai Mata Pelajaran Nilai Rata-Rata Raport M1 M2 M3  M4  M5  M6  M7  M8  M9  M10 A1 90 80 85 80 75 85 75 80 85 88 82.3
A2 89 80 85 82 86 85 87 80 85 80 83.9
A3 88 75 85 78 85 85 88 75 85 90 83.4
A4 78 80 78 88 83 85 76 80 78 80 80.6
A5 85 77 85 80 78 85 75 77 85 90 81.7 Keterangan: M1 = Mata Pelajaran Pendidikan Agama M2 = Mata Pelajaran Pendidikan Kewarganegaraan
M3 = Mata Pelajaran Bahasa Indonesia M4 = Mata Pelajaran Bahasa Inggris M5 = Mata Pelajaran Matematika M6 = Mata Pelajaran Ilmu Pengetahuan Alam M7 = Mata Pelajaran Ilmu Pengetahuan Sosial M8 = Mata Pelajaran Seni Budaya M9 = Mata Pelajaran Pendidikan Jasmani M10 = Mata Pelajaran Keterampilan
Setelah menentukan nilai rata-rata raport selanjutnya terdapat nilai alternatif pada kriteria nilai tes minat IPA (C2), nilai tes minat IPS (C3) dan nilai psikotes (C4). Nilai alternatif pada setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Nilai Alternatif pada Kriteria C1 C2  C3  C4 A1  82.3 88 78 70 A2  83.9 77 89 70 A3  83.4 79 73 85 A4  83.4 69 90 81 A5  81.7 75 77 80
3.2.4 Perhitungan Nilai Interseksi
C 1 (x 1 ) 0.37 = {(82.3) 0.37 ; (83.9) 0.37 ; (83.4) 0.37 ; (83.4) 0.37 ; (81.7) 0.37 } C 2 (x 1 ) 0.18 = {(88) 0.18 ; (77) 0.18 ; (79) 0.18 ; (69) 0.18 ; (75) 0.18 } C 3 (x 1 ) 0.18 = {(78) 0.18 ; (89) 0.18 ; (73) 0.18 ; (90) 0.18 ; (77) 0.18 } C 4 (x 1 ) 0.27 = {(70) 0.27 ; (70) 0.27 ; (85) 0.27 ; (81) 0.27 ; (80) 0.27 } Sehingga diperoleh hasil sebagai berikut. 𝐷 ̃ (Alternatif A1) = Min {(5.113261) ; (2.238757) ; (2.19067) ; (3.149028)} = 2.19067
𝐷 ̃ (Alternatif A2) = Min {(5.149819) ; (2.185588) ; (2.148412) ; (3.149028)} = 2.185588
𝐷 ̃ (Alternatif A3) = Min {(5.138442) ; (2.195699) ; (2.224823) ; (3.31851)} = 2.195699
𝐷 ̃ (Alternatif A4) = Min {(5.138442) ; (2.142855) ; (2.205603) ; (3.275601)} = 2.142855 𝐷 ̃ (Alternatif A5) = Min {(5.099436) ; (2.175259) ; (2.200676) ; (3.264632)} = 2.175259

## 3.2.5 Hasil Akhir Alternatif
Untuk menentukan hasil akhir dari penjurusan siswa berdasarkan dari nilai interseksi dari model Yager. Apabila nilai minimal dari interseksi terdapat pada nilai kriteria C2 maka kecenderungan minat jurusan siswa adalah IPA,
dan apabila nilai min terdapat pada nilai kriteria C3 maka kecenderungan minat jurusan siswa adalah IPS. Hasil akhir dari penentuan jurusan siswa dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.

## Tabel 5. Hasil Akhir Alternatif
Alternatif  Nilai Interseksi  Keterangan Pilihan Minat Jurusan
A1 2.19067 IPS A2 2.185588 IPA A3 2.195699 IPA A4 2.142855 IPA A5 2.175259 IPA
Berdasarkan tabel 5 maka diperoleh hasil bahwa alternatif siswa A1 memiliki minat jurusan IPA, kemudian alternatif A2, A3,  A4 dan A5 memiliki minat jurusan IPS. Hasil akhir sangat dipengaruhi oleh perhitungan nilai interseksi  model  Yager,  dimana terdapat perbedaan nilai  pada nilai  minimal  interseksi  pada kriteria C2  dan  C3, sehingga dapat mempengaruhi hasil akhir dari penentuan jurusan siswa.

## 3.3 Implementasi Sistem
Selanjutnya model Yager diimplementasikan kedalam rancang bangun sistem pendukung keputusan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL . Terdapat beberapa tampilan antarmuka dari sistem pendukung keputusan penentuan jurusan menggunakan model Yager, sebagai berikut.
Gambar 1. Halaman Tes Siswa
Halaman tes yaitu halaman untuk user siswa melakukan pengisian tes untuk mendapatkan nilai dari kriteria minat  dan  kriteria  psikotes.  Nama  yang  di  tampilkan  adalah  sesuai  dengan  nama user login .  Setiap user yang melalukan tes akan dihadapkan dengan soal tes yang berbeda-beda pada soal psokotes, artinya setiap soal akan otomatis diacak ketika siswa satu dan siswa lainnya akan melakukan kegiatan tes
Gambar 2. Halaman Kriteria
Halaman  analisis  kriteria  dimulai  dari  pengisian  nilai  perbandingan  berpasangan  kriteria  sesuai  dengan tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria.  Untuk  data  yang  belum  terisi  akan  terisi  otomatis  sesuai  dengan pembagi  data  nilai  perbandingan  yang  diisi  sebelumnya.  Hitung  untuk  mencari  bobot  kriteria  dari  nilai perbandingan berpasangan yang baru saja diinputkan dan akan diarahkan ke halaman perhitungan konsistensi.
Gambar 3. Halaman Pilih Proses Penjurusan
Pada halaman penentuan jurusan, siswa yang telah melakukan tes akan dilakukan proses penentuan jurusan berdasarkan nilai nilai kriteria siswa tersebut, jadi hanya siswa yang telah melakukan tes saja yang dapat dilakukan proses penjurusan. User dapat menekan tombol proses penjurusan untuk melakukan penginputan bobot yang sudah didapat pada proses perhitungan bobot kriteria pada halaman bobot kriteria sebelumnya.
Gambar 4. Halaman Perhitungan Hasil Akhir
Pada  halaman  perhitungan  hasil  akhir  terdapat  hasil  saran  penjurusan  yang  dihasilkan  dari  perhitungan model  Yager,  sehingga  ketika user sudah  memilih  data  nilai  tes  siswa,  maka  akan  diarahkan  ke  halaman selanjutnya yaitu halaman untuk hitung hasil akhir penjurusan siswa.

## 3.4 Pengujian Sistem
Proses  pengujian  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  jurusan  menggunakan  model  Yager  menggunakan Blackbox Testing untuk mengetahui fungsionalitas sistem sudah berjalan dengan berhasil dan tidak ada error pada sistem[20][21]. Scenario pengujian dapat dilihat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil Pengujian Blackbox No Fungsi Uji Skenario Pengujian Hasil 1 Halaman Menu Login Pengguna dapat login ke sistem menggunakan username dan pasword Berhasil 2 Halaman Menu Utama Sistem dapat menampilkan halaman dashboard utama Berhasil 3 Halaman Tes Siswa Sistem dapat mengelola proses tambah, ubah dan jawab tes Berhasil 4 Halaman Kriteria Sistem dapat mengelola data kriteria seperti  tambah dan ubah kriteria Berhasil 5 Halaman Alternatif Sistem dapat mengelola data alternatif seperti  tambah, ubah dan hapus alternatif Berhasil 6 Halaman Nilai Alternatif Sistem dapat mengelola nilai alternatif seperti  tambah, ubah dan hapus nilai Berhasil
No Fungsi Uji Skenario Pengujian Hasil 7 Halaman Proses Penjurusan Sistem dapat memproses perhitungan penjurusan siswa Berhasil 8 Halaman Hasil Akhir Sistem dapat menampilkan hasil akhir penjurusan Berhasil
Berdasarkan Tabel 6 menunjukkan dari 8 skenario pengujian blackbox berhasil dilakukan sehingga seluruh fungsionalitas sistem berjalan dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan penelitian bahwa model Yager mampu menyelesaikan permasalahan penentuan jurusan bagi  calon siswa yang akan masuk ke jenjang pendidikan SMA, khususnya untuk penjurusan IPA dan IPS. Terdapat kriteria penilaian yaitu nilai rata-rata raport, nilai tes minat IPA, nilai tes minat IPS dan nilai psikotes dengan 5 contoh alternatif maka alur proses model Yager mulai dari  melakukan perhitungan bobot serta menentukan hasil akhir berdasarkan  nilai  interseksi  setiap  alternatif  sehingga  dapat  menghasilkan  saran  minat  penjurusan  IPA  bagi alternatif A1 dengan nilai 2.19067 dan minat penjurusan IPS bagi alternatif A2,A3,A4 dan A5. Dari hasil pengujian fungsionalitas sistem menggunakan Blackbox Testing menunjukkan fungsionalitas sistem sudah berjalan dengan baik.

## REFERENCES
[1] Y. Alpian, S. W. Anggraeni, U. Wiharti, and N. M. Soleha, “Pentingnya pendidikan bagi manusia,” J. Buana Pengabdi. , vol. 1, no. 1, pp. 66–72, 2019.
[2] A. Faiz and I. Kurniawaty, “Urgensi Pendidikan Nilai di Era Globalisasi,” J. Basicedu , vol. 6, no. 3, 2022.
[3] S. Susanti, D. A. Irawati, and R. Rismanto, “Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan pada Siswa SMA,” J. Inform. Polinema , vol. 3, no. 4, p. 48, 2017.
[4] S. Asmah, “PEMODELAN PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENETUKAN JURUSAAN PENDIDIKAN MATEMATIKA  DI  LIHAT  DARI  BAKAT  MINAT  DAN  MINAT  BERBASIS  LOGIKA  FUZZY  ANALITIC HIERARCHY PROCESS (AHP)(Studi Kasus MAN 1 Lampung Tengah).” UIN Raden Intan Lampung, 2018.
[5] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] I. G. I. Sudipa, I. M. D. P. Asana, I. K. A. G. Wiguna, and I. N. T. A. Putra, “Implementation of ELECTRE II Algorithm to  Analyze  Student  Constraint  Factors  in  Completing  Thesis,”  in 2021  6th  International  Conference  on  New  Media Studies (CONMEDIA) , 2021, pp. 22–27.
[7] R. Sovia and A. F. Hadi, “Membandingkan Metode SAW Dan MFEP Dalam Penentuan Jurusan di Tingkat SLTA,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 1, pp. 59–65, 2019.
[8] N.  Kusumawardhany,  N.  Nurmansyah,  and  A.  S.  Wardani,  “Penerapan  Metode  AHP  Dan  Profile  matching  Dalam Penentuan Jurusan SMA,” J. BIT (Budi Luhur Inf. Technol. , vol. 16, no. 2, pp. 35–41, 2020.
[9] H.  Sucipto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jurusan  Sekolah  Menengah  Atas  Dengan  Metode  SAW,” Sisfotenika , vol. 6, no. 2, pp. 146–157, 2016.
[10]  D. Apriadi and R. Kuswandhie, “Sistem Pendukukung Keputusan Penentuan Jurusan Pada Sma Bina Satria,” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas) , vol. 5, no. 02, 2020.
[11]  M. Yavuz, “Equipment selection based on the AHP and Yager’s method,” J. South. african Inst. Min. Metall. , vol. 115, no. 5, pp. 425–433, 2015.
[12]  E. Kabwe, “Optimal mining method selection for Nchanga’s Upper Orebody using analytic hierarchy process and Yager’s method,” Min. Technol. , vol. 126, no. 3, pp. 151–162, 2017.
[13]  M. N. Sutoyo, “Implementasi Metode MADM Model Yager untuk Seleksi Penerima Beasiswa PPA,” JUITA J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 81–85, 2018.
[14]  T. L. Saaty, “Decision making with the analytic hierarchy process,” Int. J. Serv. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 83–98, 2008.
[15]  R. R. Yager, “Fuzzy decision making including unequal objectives,” Fuzzy sets Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 87–95, 1978.
[16]  I. G. I. Sudipa, I. K. A. G. Wiguna, I. N. T. A. Putra, and K. Hardiatama, “Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process Dan Interpolasi Linier Dalam Penentuan Lokasi Wisata Di Kabupaten Karangasem,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komput. dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 866–878, 2021.
[17]  A. Darko, A. P. C. Chan, E. E. Ameyaw, E. K. Owusu, E. Pärn, and D. J. Edwards, “Review of application of analytic hierarchy process (AHP) in construction,” Int. J. Constr. Manag. , vol. 19, no. 5, pp. 436–452, 2019.
[18]  A. K. Syaka and A. Mulyanto, “Analisis Perbandingan Sensitivitas AHP dan WP dalam Pemilihan Biro Perjalanan Umrah di Yogyakarta,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 3, no. 3, pp. 169–180, 2019.
[19]  I. G. I. Sudipa and I. A. D. Puspitayani, “Analisis Sensitivitas AHP-SAW dan ROC-SAW dalam Pengambilan Keputusan Multikriteria,” Int. J. Nat. Sci. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 85–95, 2019.
[20]  I. G. I. Sudipa and E. A. P. Lestari, “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENDUDUK DUSUN (STUDI KASUS :  DUSUN  TEGAL  KORI  KAJA  UBUNG),” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  5,  no.  2,  Oct.  2019,  doi: 10.36002/jutik.v5i2.782.
[21]  C.-H. Tsai, S.-C. Tsai, and S.-K. Huang, “REST API Fuzzing by Coverage Level Guided Blackbox Testing,” in 2021 IEEE  21st  International  Conference  on  Software  Quality,  Reliability  and  Security  (QRS) ,  2021,  pp.  291–300.  doi: 10.1109/QRS54544.2021.00040.