## PEMODELAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN SISWA TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDICTIVE WEIGHTING (SAW)
Sri Melati 1) , Gandung Triyono 2)
Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : riri.budiluhur@gmail.com 1) , gandung.triyono@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Siswa  terbaik  merupakan  siswa  berprestasi  dan  berakhlak  mulia.  Penilaian  siswa  terbaik  dalam  sebuah  sekolah sangat penting untuk memotivasi para siswa dan siswi menjadi lebih baik. SDN Sungai Miai 5 Banjarmasin merupakan sekolah  yang  berencana  menerapkan  sistem  penilaian  siswa  terbaik.  Penetapan  sistem  penilaian  siswa  terbaik  di  SDN Sungai Miai 5 Banjarmasin dilakukan dengan menggabungkan kriteria dari program penilaian dibidang akademik dan nonakademik.  Namun,  dalam  penggabungan  kriteria  pihak  sekolah  mengalami  kesulitan,  karena  nilai  kinerja  yang digunakan mempunyai bentuk nilai yang berbeda, yaitu nilai kriteria dalam bentuk angka dan huruf. Sistem Pendukung Keputusan mampu memberikan solusi pemecahan masalah. Metode SAW (Simple Addictive Weighting) merupakan salah satu  metode  dalam  sistem  pendukung  keputusan.  Namun  penerapan  metode  SAW  perlu  dipahami  dengan  baik  oleh pengambil  keputusan,  terutama  dalam  menentukan  bobot  preferensi.  Bobot  preferensi  dalam  metode  SAW  mutlak ditentukan  oleh  orang  pembuat  keputusan.  Hasil  dari  pengujian  tiga  skenario  pembobotan  dalam  penelitian  ini  yaitu pengujian  pengujian  User  Acceptance  Testing  (UAT)  membuktikan  bahwa  bobot  preferensi  yang  berbeda  akan menghasilkan tingkat  rangking  yang  berbeda.  Hasil  dari  model  yang  dibangun  menggunakan metode  Simple  Addictive Weighting  (SAW)  untuk  menentukan  siswa  terbaik,  dengan  6  kriteria  kedisiplinan,  akhlak,  nilai  raport,  absensi, ektrakurikuler dan lomba, dapat memberikan hasil penentuan siswa terbaik yang efektif sesuai dengan pengujian model UAT dengan skor 31.73 atau 79,33% dari 8 responden.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Simple Addictive Weighting, Siswa Terbaik, UAT

## 1. PENDAHULUAN
Penghargaan  kepada  siswa  dan  siswi  terbaik merupakan  salah  satu  strategi  pendidikan  dalam memotivasi  siswa  –  siswi  untuk  terus  berprestasi dibidang  akademik  maupun  non  akademik  pada  tingkat Kota, provinsi bahkan nasional. Dalam proses menentukan  siswa  –  siswi  berprestasi  diperlukan  sistem pendukung keputusan yang dapat membantu guru dalam proses  pemilihan  siswa  dan  siswi  terbaik  yang  sesuai kriteria secara objektif.
Dalam menentukan penilaian siswa berprestasi pada kurikulum 2013, melibatkan beberapa kriteria yang harus diambil  karena  ada  tiga  ranah  kompetensi  yang  dinilai yaitu  kompetensi  sikap,  kompetensi  pengetahuan,  dan kompetensi  keterampilan.  Didalam  kompetensi  sikap memiliki  4  jenis  penilaian  yaitu  penilaian  diri,  penilaian antar  teman,  observasi  dan  jurnal.  Didalam  kompetensi keterampilan  memiliki  3  jenis  penilaian  yaitu  penilaian praktek,  portofolio  dan  proyek.  Dan  pada  kompetensi pengetahuan  memiliki  beberapa  kompetensi  inti  yang harus  dinilai.  Dalam  menentukan  siswa  berprestasi  pada kurikulum  2013  menggunakan  pengambilan  rata-rata dari  semua  total  nilai,  baik  nilai  pengetahuan, keterampilan, maupun sikap yang kemudian diambil nilai rata-rata  tertinggi  dari  semua  siswa.  Cara  ini  memiliki kelemahan  yaitu  tidak  bisa  memilih  kriteria  yang diutamakan  untuk  bisa  menjadi  acuan  penentuan  siswa berprestasi [1].
Dalam rangka memotivasi siswa – siswi untuk terus berprestasi    sekolah    melakukan    kegiatan    untuk
mengembangkan  potensi  para  siswa  melalui  pemilihan siswa  teladan.  Namun,  pengambilan  keputusan  untuk memilih siswa teladan bukan atas kemampuan akademik dan  non  akademik,  melainkan  atas  dasar  subjektifitas kepala sekolah dan para guru terkait yang berbeda–beda. Sehingga  banyak  yang  mengajukan  komplain  tentang keputusan  terpilihnya  siswa  teladan  yang  kurang  tepat sasaran.  Penerapan  metode  SAW  dalam  penetuan  siswa teladan  berhasil  diterapkan,  sehingga  diperoleh  hasil sebagai  suatu  solusi  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  dalam  penentuan  siswa  teladan  [2].  SDN Sungai  Miai  5  merupakan  sekolah  dasar  negeri  yang terletak  di  Banjarmasin  Utara.  Jumlah  siswa  sebanyak 405 anak, yang terbagi menjadi 12 kelas.
Sebagai  wujud  bentuk  partisipasi  dalam  mendidik siswa  menjadi  generasi  unggulan,  Pihak  sekolah mempunyai  program  tahunan.  Program  yang  diterapkan adalah pemilihan siswa terbaik. Siswa terbaik merupakan siswa  berprestasi  dan  berakhlak  mulia.  Penilaian  siswa terbaik  dalam  sebuah  sekolah  sangat  penting  untuk memotivasi  para  siswa  menjadi  lebih  baik.  SDN  Sungai Miai  5  merupakan  sekolah  yang  berencana  menerapkan sistem  penilaian  siswa  terbaik.  Proses  pemilihan penentuan siswa dan siswi terbaik di SDN Sungai Miai 5 Banjarmasin  dilakukan  dengan  cara  menggabungkan kriteria  dari  program  penilaian  siswa  berprestasi akademik  dan  nonakademik,  yaitu:  Kedisiplinan, Akhlak,  Nilai  Raport,  Absensi,  Ekstrakulikuler  dan Lomba yang masih dilakukan dengan cara perangkingan secara  manual  yang  sangat  rentan  timbulnya  penilaian
yang  subjektif,  sehingga  perlu  dirancang  sistem pengambil keputusan siswa dan siswi terbaik.
Namun  dalam  penggabungan  nilai  kriteria  pihak sekolah  mengalami  kesulitan,  karena  nilai  kriteria  yang digunakan  mempunyai  bentuk  nilai  yang  berbeda,  yaitu nilai kriteria dalam bentuk angka dan huruf. Penggabungan  nilai  dalam  bentuk  yang  berbeda  perlu dibuat  suatu  pembobotan  untuk  membuat  standar  nilai dari setiap kriteria. Sistem pendukung keputusan mampu memeberikan  solusi  pemecahan  masalah.  Metode  SAW merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam sistem  pendukung  keputusan.  Penerapan  metode  SAW perlu  dipahami  dengan  baik  oleh  pengambil  keputusan, terutama  dalam  menentukan  bobot  preferensi.  Bobot preferensi  dalam  metode  SAW  mutlak  ditentukan  oleh orang  yang  mengambil  keputusan.  Dalam  menentukan bobot preferensi harus menggunakan pertimbangan yang tepat  sesuai  dengan  tingkat  kepentingan  kriteria  yang digunakan.  Penentuan  bobot  preferensi  yang  tidak  tepat akan menghasilkan keputusan yang salah.
Pada  penelitan  yang  dilakukan  oleh  [1]  merancang sistem  pendukung  keputusan  siswa  berbasis  web  pada SMK  Negeri  1  Gedangan  dengan  menggunakan  metode SAW  dalam  proses  penentuan  siswa  berprestasi  dimana hasil  yang  dihasilkan  yaitu  penilaian  siswa  berprestasi berdasarkan  pada  penilaian  pada  standard  kurikulum 2013  yang  melibatkan  3  ranah  kompetensi  peniliaian dalam  pengambilan  keputusan  diantaranya  kompetensi sikap, kompetensi nilai dan kompetensi keterampilan.
Pada  penelitian  lainnya  yang  dilakukan  [2] merancang sistem pendukung keputusan untuk pemilihan siswa  teladan  menggunakan  metode  SAW  di  SMP Negeri  Tasikmalaya  dimana  hasil  yang  dihasilkan dimana  penentuan  siswa  berprestasi  berdasar  pada  9 kriteria  yaitu  rata  –  rata  raport  2  semester  akhir, peringkat  kelas,  absensi,  keaktifan  dalam  berorganisasi, jabatan  dalam  organisasi,  keikutsertaan  perlombaan, kedisiplinan, akhlak dan akumulasi point pelanggaran.
Berdasarkan permasalahan dan penelitian terdahulu, pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  SAW dalam sistem pendukung keputusan dengan
menggunakan beberapa kriteria
diantaranya:
Kedisiplinan, Akhlak, Nilai raport, absensi, Ekstrakulikuler  dan  lomba.  Tujuan  pada  penelitian  ini adalah  Untuk  mengetahui  pengaruh  Sistem  Pendukung Keputusan  terhadap  penentuan  Siswa  terbaik  di  SDN Sungai Miai 5 Banjarmasin. Manfaat pada penelitian  ini diantaranya  Mengetahui  pengaruh  sistem  pendukung keputusan  terhadap  penentuan  siswa  terbak  di  SDN Sungai  Miai  5  Banjarmasin.  Memudahkan  dalam penentuan  siswa  terbaik  di  SDN  Sungai  Miai  5 Banjarmasin.

## 2. METODE
Keputusan merupakan hasil pemecahan dalam suatu masalah  yang  dihadapi  dengan  tegas.  Menurut  (Dagun, 2006)  pengambilan  keputusan  didefinisikan  sebagai pemilihan keputusan atau kebijakan yang didasarkan atas kriteria  tertentu.  Proses  ini  meliputi  dua  alternatif  atau lebih  karena  seandainya  hanya  terdapat  satu  alternatif
saja  maka  tidak  ada  satu  keputusan  yang  diambil. Pengambilan  keputusan  menurut  [3]  dapat  dianggap sebagai suatu hasil atau keluaran dari proses mental atau kognitif  yang  membawa  pada  pemilihan  suatu  jalur tindakan  diantara  beberapa  alternatif  yang  tersedia. Setiap proses pengambilan keputusan selalu menghasilkan  satu  pilihan  final.  Dalam  menentukan pilihan alternatif dapat menggunakan metode pembobotan, salahsatunya adalah metode SAW.
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  dengan  istilah penjumlahan terbobot. Menurut [4] Konsep dasar metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja pada setiap alternative dari semua atribut, metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrix keputusan (x)  ke  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada.
Dimana: = Rating Kinerja Ternormalisasi
= Nilai Maximum dari setiap baris dan kolom = Nilai Minimum dari setiap baris dan kolom
= Baris dan kolom dari matriks
Menurut  [4]  Metode  SAW  disarankan  untuk menyelesaikan  masalah  penyeleksian  dalam  sistem pengambilan  keputusan  multi  proses.  Metode  SAW merupakan  metode  yang  banyak  digunakan  dalam pengambilan  keputusan  yang  memiliki  banyak  atribut. Ada beberapa langkah dalam penyelesaian metode SAW diantaranya:
1. Menentukan kriteria – kriteria yang dijadikan acuan dalam pendukung keputusan yaitu  .
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria ( ).
4. Melakukan normalisasi matriks berdasarkan perasamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut (atribut  keuntungan  maupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh nilai matriks ternormalisasi R.
5. Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitu penjumlahan  dari  perkalian  ternomalisasi  R  dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai
Dengan  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari  alternatif    pada  atribut  ;  i  =  1,2,3,…,  m  dan j=  1,2,3,…,n.  Nilai  preferensi  untuk  setiap alternative (  ) diberikan sebagai berikut :
Dimana:
= Nilai akhir dari alternative
= Bobot yang telah ditentukan
= Normalisasi Matriks
Nilai yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif    lebih terpilih.
Selain  itu,  menurut  [4]  metode  SAW  memiliki kelebihan dan kekurangan, yaitu :
1. Kelebihan metode SAW
a. Menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses
perangkingan untuk menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
b. Penilaian lebih mudah, karena kriteria dari nilai bobot preferensi sudah ditentukan.
c. Perhitungan  normalisasi  matriks  sesuai  dengan nilai atribut (antara nilai benefit dan cost ).
2. Kekurangan Metode SAW
a. Digunakan untuk pembobotan lokal
b. Perhitungan  yang  dilakukan  menggunakan bilangan crips dan fuzzy.

## 3. ANALISA KEBUTUHAN MODEL
Dalam  dunia  pendidikan,  ada  beberapa  hal  yang sangat  ditekankan  berkaitan  dengan  menjadi  seorang siswa  terbaik.  Bukan  hanya  aspek  akademik  saja,  tetapi dari  segi  kepribadian  juga.  Keseimbangan  kedua  aspek tersebut  sangatlah  diperlukan  oleh  setiap  siswa.  Agar nantinya  dapat  menjadi  insan  yang  berguna  bagi  bangsa dan  negara.  Dan  memiliki  akhlak  yang  baik  sehingga tidak hanya pintar, juga berbudi luhur.
Siswa  Terbaik  merupakan  siswa  yang  mempunyai prestasi dan nilai yang paling baik dari siswa–siswa yang mempunyai  nilai  dan  prestasi  yang  baik.  Berdasarkan hasil  analisa  di  lapangan  yaitu  di  SDN  Sungai  Miai  5 Banjarmasin, penelitia ini mendapatkan 6 (enam) kriteria yang menjadi acuan dalam pengambilan keputusan untuk menentuan siswa terbaik. Kriteria-kriteria yang didapatkan  adalah  Kedisiplinan,  Akhlak,  Nilai  Raport, Absensi,  Nilai  Ekstrakulikuler  dan  keikutsertaan  lomba. Kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan  siswa berprestasi dapat dilihat pada Tabel 1, di bawah ini.
Tabel 1. Tabel Pemilihan Kriteria Kode Kriteria Ketentuan Kriteria Bobot (%) Keterangan C1 Kedisiplinan 20 Cost C2 Akhlak 20 Benefit C3 Nilai Raport 25 Benefit C4 Absensi 10 Cost C5 Ekstrakulikuler 10 Benefit C6 Lomba 15 Benefit
Nilai bobot kriteria dari Tabel 1 didapatkan dari pakar dilapangan (kepala sekolah), penjelasan setiap kriteria dapat dibaca pada keterangan sebagai berikut:
suatu  perbuatan  yang  baik.  Nilai  dari  kriteria  ini baru  dapat  diberikan  dalam  bentuk  “Baik“  atau “Tidak Baik”
3. Nilai  Raport  adalah  nilai  rata–rata  dari  semua  mata pelajaran  setiap  semester.  Nilai  rata-rata  dari  raport ini adalah antara 0 sampai dengan 100.
4. Absensi  adalah  nilai  kehadiran  dari  setiap  siswa yang  berisi  jam  datang  dan  jam  pulang  serta  alasan atau keteragangan kehadirannya. Nilai yang digunakan  untuk  pembobotan  untuk  nilai  absensi adalah jumlah tidak hadir pada setiap semesternya.
5. Nilai  Ekstrakulikuler  adalah  kegiatan  non-pelajaran formal  yang  dilakukan  peserta  didik  sekolah, umumnya  di  luar  jam  belajar,  penilaian  yang digunakan untuk pembobotan pada kiteria ini adalah jumlah kegiatan yang diikuti setiap mahasiswa.
6. Lomba adalah keikutsertaat setiap mahasiswa dalam keterampilan baik berupa ketangkasan, keterampilan di  berbagai  bidang  pelajaran  formal  maupun  non- formal.  Penilaian  dari  lomba  ini  adalah  jumlah keikutsertaan dalam mengikuti  kegiatan dan seberapa besar peringkat yang diraih.

## Nilai Kriteria Kedisiplinan
Kriteria  kedisiplinan  (C1)  ini  termasuk  ke  dalam nilai untuk menentukan siswa terbaik. Kriteria kedisiplinan  merupakan  nilai  sikap  siswa  selama  berada dalam  lingkungan  sekolah.  Kedisiplinan  ini  juga  nilai sikap  mental  yang  tercermin  dalam  perbuatan  tingkah laku  berupa  kepatuhan  atau ketaatan  terhadap  peraturan, ketentuan, etika, norma dan kaidah yang berlaku. Dalam penilaian  kedisiplinan  ini  adalah  jumlah  pelanggaran yang  dilakukan  oleh  siswa,  semakin  sedikit  siswa mendapat  pelanggaran  maka  semakin  bagus  juga  dalam penentuan siswa terbaik. Nilai akan di kategorikan tidak disiplin  jika  melakukan  pelanggaran  >  4,  maka  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Nilai Kriteria Kedisiplinan Jumlah Pelanggaran Keterangan 0 Sangat Disiplin 1 Disiplin 2 Cukup Disiplin 3 Kurang Disiplin >= 4 Tidak Disiplin
Dari  Tabel  2  di  atas  terlihat  semakin  banyak pelanggaran  maka  semakin  mempengarui  tingkat kedisiplinan, sebaliknya semakin sedikit jumlah pelanggaran  semakin  bagus  tingkat  kedisiplinannya. Oleh sebab itu kriteria kedisiplinan ini pada penelitian ini dikategorikan kriteria cost.
Nilai kriteria kedisiplinan ini diperoleh berdasarkan
1. Kedisiplinan adalah sikap mental yang tercermin dalam perbuatan tingkah laku berupa kepatuhan atau ketaatan terhadap peraturan, ketentuan, etika, norma dan kaidah yang berlaku. Nialai dari kriteria ini adalah jumlah poin pelanggaran.
2. Akhlak  adalah  tingkah  laku  siswa  yang  didorong oleh  suatu  keingian  secara  sadar  untuk  melakukan
hasil  perilaku  siswa  terhadap  pelanggaran-pelanggaran yang  ada,  semakin  sedikit  pelanggaran  semakin  bagus nilai siswa tersebut.

## Nilai Kriteria Akhlak
Kriteria  akhlak  (C2)  ini  termasuk  ke  dalam  nilai untuk  menentukan  siswa  terbaik.  Kriteria  akhlak merupakan tingkah laku siswa yang didorong oleh suatu keingian  secara  sadar  untuk  melakukan  suatu  perbuatan yang  baik.  Dalam  penilaian  akhlak  ini  adalah  tingkah laku  yang  dilakukan  oleh  siswa,  tingkah  laku  tersebut adalah  baik  dan  tidak  baik.  Maka  dapat  dilihat  kriteria akhlak pada Tabel 3
Tabel 3. Tabel Nilai Kriteria Akhlak Akhlak Nilai Konversi Sangat Baik 100 Baik 80 Cukup Baik 60 Tidak Baik 1
Dari  Tabel  3  terlihat  semakin  baik  tingkah  laku siswa  maka  semakin  baik  nilai  yang  mempengarui tingkat  akhlak.  Oleh  sebab  itu  kriteria  akhlak  pada penelitian ini dikategorikan kriteria benefit.
Penilaian  kriteria  akhlak  berdasarkan  keterangan, penilaian  akhlak  hanya  4  yaitu  sangat  baik,  baik,  cukup baik,  dan  tidak  baik.  Dalam  penilaian  dengan  metode SAW nilai kriteria ini harus di konversi ke numerik agar dapat  dilakukan  proses  perhitungan.  Kriteria  akhlak sangat  baik  menjadi  nilai  100,  baik  menjadi  nilai  80, cukup baik menjadi nilai 60 dan tidak baik menjadi nilai 1. Nilai tidak baik menjadi 1 karena jika dihitung sebagai pembagi maka tidak boleh 0.

## Nilai Kriteria Nilai Raport
Kriteria  nilai  raport  (C3)  ini  termasuk  ke  dalam nilai  untuk  menentukan  siswa  terbaik.  Kriteria  nilai raport  merupakan  dari  nilai  rata–rata  dari  semua  mata pelajaran  siswa  tiap  semester.  Dalam  penilaian  nilai raport  ini  nilai  rata-rata  semua  pelajaran,  rentang  nilai pada kriteria ini adalah 0-100. Maka dapat dilihat kriteria nilai raport pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Nilai Kriteria Nilai Raport
Nilai Rata-Rata Keterangan 90-100 Sangat Baik 80-89 Baik 70-79 Cukup Baik 60-69 Kurang Baik 30-49 Tidak Baik <30 Sangat Tidak Baik
Dari  Tabel  4  terlihat  semakin  tinggi  nilai  rata-rata dari  raport  siswa,  maka  semakin  baik  nilai  bobot  yang mempengarui nilai  kriteria nilai  raport.  Pada  nilai raport ini nilai bobot yang digunakan adalah nilai asli dari nilai raport  tanpa  konversi  ke  nilai  bobot.  Oleh  sebab  itu kriteria  nilai  raport  pada  penelitian  ini  dikategorikan kriteria benefit. Nilai  raport  ini  tidak  ada  di  lakukan konversi, karena nilai raport ini sudah numerik dan nilai raport  lebih  bagus  jika  nilai  tersebut  murni  tidak  ada perubahan nilai.

## Nilai Kriteria Absensi
Kriteria  absensi  (C4)  ini  termasuk  ke  dalam  nilai untuk  menentukan  siswa  terbaik.  Kriteria  absensi merupakan daftar kehadiran siswa yang berisi jam datang dan  jam  pulang  serta  alasan  atau  keteragangan kehadirannya.  Dalam  penilaian  kriteria  absensi  ini berdasarkan jumlah  kehadiran  siswa.  Maka dapat dilihat kriteria nilai absensi pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Nilai Kriteria Absensi Jumlah Absen Keterangan 0 Sangat Baik 1-3 Baik 4-8 Cukup Baik 9-15 Kurang Baik >15 Sangat Tidak Baik
Dari Tabel 5 terlihat semakin banyak jumlah absen, maka  semakin  kecil nilai bobot yang mempengarui nilai kriteria absen. Begitu sebaliknya, semakin sedikit jumlah absen semakin bagus. Oleh sebab itu kriteria nilai raport pada penelitian  ini dikategorikan kriteria cost. Nilai dari kritera  absensi  ini  tidak  ada  konversi  nilai  sama  halnya dengan  nilai  raport,  tetapi  nilai  absensi  ini  semakin banyak nilai semakin jelek nilai kategorinya.

## Nilai Kriteria Ektrakurikuler
Kriteria  ektrakurikuler  (C5)  ini  termasuk  ke  dalam nilai  untuk  menentukan  siswa  terbaik. Kriteria ekstrakurikuler  ini  merupakan  kegiatan  non-pelajaran formal  yang  dilakukan  peserta  didik  sekolah,  umumnya di  luar  jam  belajar  kurikulum  standar.  Dalam  penilaian nilai  ektrakurikuler  ini  adalah  jumlah  kegiatan  yang diikuti  oleh  siswa.  Maka  dapat  dilihat  kriteria ektrakurikuler pada Tabel 6.
Tabel 6 Tabel Nilai Kriteria Ektrakurikuler
Jumlah Kegiatan Nilai Konversi >=3 100 2 80 1 60 0 1
Dari  Tabel  6  terlihat  semakin  banyak  mengikuti kegiatan  ektrakurikuler,  maka  semakin  baik  nilai konversi yang mempengarui nilai kriteria ekstrakurikuler.  Oleh  sebab  itu  kriteria  ektrakurikuler pada penelitian ini dikategorikan kriteria benefit.
Nilai  dari  kriteria  ektrakurikuler  ini  numerik  tapi juga  dikonversi  karena  batasan  ektrakurikuler  hanya  3 kegiatan  jadi  jika  banyak  ektrakurikuler  yang  diikuti tidak  berpengaruh  karena  cukup  hanya  3  kegiatan  nilai konversinya sudah 100, sebaliknya jika 0 kegiatan maka akan dikonversi menjadi 1.

## Nilai Kriteria Lomba
Kriteria  lomba  (C6)  ini  termasuk  ke  dalam  nilai untuk  menentukan  siswa  terbaik.  Kriteria  lomba  ini merupakan  adu  keterampilan  baik  berupa  ketangkasan, keterampilan  di  berbagai  bidang  pelajaran  formal maupun  non-formal.  Dalam  penilaian  nilai  lomba  ini
adalah jumlah prestasi dari mengikuti lomba yang diikuti oleh  siswa.  Maka  dapat  dilihat  kriteria  ektrakurikuler pada Tabel 7.
Tabel 7 Tabel Nilai Kriteria Ektrakuriluler

## 4.2    Pembobotan dengan SAW
Pada  penelitian  ini  pertama  membuat  data  awal nilai  alternative  semua  siswa,  nilai  siswa  pada  tahap pertama  ini  adalah,  nilai  murni  siswa  tanpa  konversi  ke nilai  bobot  masing-masing  kriteria,  sebagai  contoh perhitungan  terlihat  pada  Tabel  8,  data  awal  yang  akan dihitung:
Tabel 8. Nilai Alternatif Siswa Terbaik
Dari Tabel 7 terlihat semakin bagus yang dihasilkan pada  kegiatan  lomba,  maka  semakin  baik  nilai  bobot yang  mempengarui  nilai  kriteria  lomba.  Oleh  sebab  itu kriteria  lomba  pada  penelitian  ini  dikategorikan  kriteria benefit.
Penilaian  kriteria  lomba  berdasarkan  keterangan, penilaian  lomba  hanya  5  yaitu  juara  1,  juara  2,  juara  3, mengikuti  lomba  dan  tidak  pernah  mengikuti  lomba. Dalam  penilaian  dengan  metode  SAW  nilai  kriteria  ini harus  di  konversi  ke  numerik  agar  dapat  dilakukan
Pada  Tabel  8  adalah tabel  nilai  alternative  siswa proses  perhitungan.  Nilai  kriteria  lomba  untuk  juara  1 menjadi  100,  juara  2  menjadi  80,  juara  3  menjadi  60, pernah  mengikuti  lomba  menjadi  40  dan  tidak  pernah mengikuti  lomba  menjadi  1.  Nilai  tidak  pernah mengikuti lomba menjadi 1 karena jika dihitung sebagai pembagi maka tidak boleh 0.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Model SPK Penentuan Siswa Terbaik Model sistem pengambil keputusan yang dihasilkan diperlihatkan  dalam use  case model,  lihat  Gambar  1. Pada  Gambar  tersebut  menunjukkan  beberapa  fungsi yang  terdapat  pada  model  SPK  untuk  pemilihan  siswa terbaik.

## Gambar 1. Model SPK Pemilihan Siswa Terbaik
Gambar 1, terdapat dua aktor yang terlibat pada sistem  ini  yaitu  admin  dan  guru.  Aktor  Admin mempunyai  hak  akses  terhadap  beberapa  fasilitas  yaitu akses  halaman  user  aplikasi,  kriteria  dan  pembobotan, data siswa, proses perangkingan dan laporan. Sedangkan untuk Aktor Guru hanya bisa menginputkan akses untuk pendataan data siswa atau alternatif.
terbaik  berdasarkan  data  awal,  maka  data  tersebut  akan di  konversi  ke  nilai  masing-masing  kriteria,  maka diperoleh hasil konversi nilai tersebut pada Tabel 9.
Tabel 9. Nilai Alternatif Siswa Terbaik Setelah Dikonversi
Alternatif Kriteria Siswa Terbaik C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 3 60 90 1 100 60 A2 1 100 70 2 60 40 A3 1 100 80 4 60 80 A4 1 80 75 3 80 40 A5 2 60 85 2 100 100 Bobot (w) 0.20 0.20 0.25 0.10 0.10 0.15
Tabel  9  adalah  nilai  alternative  siswa  terbaik  yang sudah  dikonversi  dari  data  awal,  sedangkan  bobot  (w) didapat  dari  Tabel  1.  Setalah  mendapatkan  nilai alternative maka dapat di presentasikan ke dalam matriks berikut ini:
Setelah dijadikan  matrik x, kemudian nilai matrik x di normalisasikan dengan rumus:
Lomba Nilai Bobot Juara 1 100 Juara 2 80 Juara 3 60 Mengikuti Lomba 40 Tidak Pernah Mengikuti Lomba 1 Alternatif Kriteria Siswa Terbaik C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 3 Cukup Baik 90 1 3 Juara 3 A2 1 Sangat Baik 70 2 1 Peserta A3 1 Sangat Baik 80 4 1 Juara 2 A4 1 Baik 75 3 2 Peserta A5 2 Cukup Baik 85 2 3 Juara 1
Maka perhitungannya adalah sebagai berikut:
Kemudian setelah data alternative pertama dihitung dilanjutkan dengan perhitungan data alternative ke-2
Kemudian  setelah  data  alternative  kedua  dihitung dilanjutkan dengan perhitungan data alternative ke-3
Setelah  dilakukan  semua  perhitungan  dari  matrik x, maka  diperoleh  hasil  matrik r atau  matrik x ternormalisasi.  Adapun  hasil  matrik  dapat  dilihat  pada Tabel 10 dibawah ini.
Tabel 10 Hasil Normalisasi R Alternative Kriteria Siswa Terbaik C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,33 0,6 1,0 1,0 1,0 0,6 A2 1,0 1,0 0,78 0,5 0,6 0,4 A3 1,0 1,0 0,88 0,25 0,6 0,8 A4 1,0 0,8 0,83 0,33 0,8 0,4 A5 0,5 0,6 0,94 0,5 1,0 1,0
Pada  Tabel  10  adalah  hasil  dari  normalisasi  dari matrik x, hasil  nilai  alternatif  ini  akan  diproses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian normalisasi R dengan vector bobot  (bobot  preference), sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternative terbaik sebagai solusi.
Nilai  bobot  preference  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
w = (0.20, 0.20, 0.25, 0.10, 0.10, 0.15)
Maka  dihitung  setiap  alternatife  dengan  perkalian bobot pada setiap kriteria, perhitungannya adalah sebagai berikut: Kemudian  setelah  data  alternative  ketiga  dihitung dilanjutkan dengan perhitungan data alternative ke-4 Dilanjutkan menghitung nilai akhir alternative ke-2 Dilanjutkan menghitung nilai akhir alternative ke-3 Dilanjutkan menghitung nilai akhir alternative ke-4 Dilanjutkan menghitung nilai akhir alternative ke-5
Kemudian  setelah  data alternative  keempat  dihitung dilanjutkan  dengan  perhitungan  data  alternative  ke-5 (data terakhir dalam contoh ini).
Setelah  dilakukan  semua  perhitungan  alternative dengan  perkalian  bobot w dengan  data  ternormalisasi, maka  didapat  alternatif  nilai  terbaik  ada  pada  alternatif A3 yaitu dengan nilai 0,825. Adapun hasil perangkingan dari semua perhitungan dapat dilihat pada tabel
Tabel 11 Hasil Perhitungan bobot W dikali normalisasi R
dan  keseluruhan  jawaban  yang  didapatkan  dari penilaian  kuesioner.  Skala  rating  yang  terbentuk  dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13 Skala Rating
Tabel  11  mempresentasikan  hasil  solusi alternatif  dengan  metode  SAW,  alternatif  A3  mendapat ranking 1 dengan hasil 0,825., kemudian A2 dengan hasil 0,760.,  A5  dengan  hasil  0,755.,  A4  dengan  hasil  0,743., dan ranking terakhir adalah A1 dengan hasil 0,730.

## 4.3    Pengujian Model
Dalam    penelitian    ini    untuk    pengujian    model
Tabel  13  adalah  tabel  skala  rating,  skala  rating tertinggi  atau  sangat  sesuai  pada  skala  33-40  dan  skala terendah 0-8 untuk sangat tidak sesuai.
menggunakan  pendekatan User  Acceptance  Testing (UAT). Model yang diuji berbentuk prototipe, pengujian bertujuan untuk mengetahui seberapa sesuai model yang dikembangkan dengan kebutuhan manajemen khususnya di  SDN  Sungai  Miai  5  Banjarmasin.  Pengujian menggunakan  responden  sebanyak  8  orang  yang  terdiri dari guru dan staff di SDN Sungai Miai 5 Banjarmasin.
Dalam pengujian menggunakan kuesioner.
Kuesioner  dibuat  dalam  limabelas  pertanyaan,  semua pertanyaan  yang  dibuat  sudah  disesuaikan  dengan kebutuhan  pengambilan  keputusan  dan  dilakukan validasi. Dalam melakukan pengujian dibentuk kuesioner dengan  mempertimbangkan  beberapa  topik,  seperti kebutuhan penggunaan, kemudahan menggunakan aplikasi, kesesuaian kelengkapan data, dan keluaran hasil perangkingan yang dihasilkan.
Pengukuran kesesuaian dari model yang dikembangan menggunakan skala likert. Pada skala likert perhitungan  prosentase  kesesuaian  model  menggunakan skor  ideal  (kriterium),  dengan  perhitungan  sebagai berikut:
Skor  Kriterium=Bobot  Nilai  Skala  Jawaban  x Jumlah Responden
Skor  kriterium  merupakan  skor  tertinggi  yang digunakan  untuk  mengitung  skor  dalam  menentukan rating skala dan jumlah seluruh jawaban. Pada penelitian ini  digunakan  skala  1  sampai  5  untuk  jawaban  dan jumlah responden 8, maka skor kriterium yang terbentuk dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12 Skor Kriterium Rumus Skala 5 x 8 = 40 SS 4 x 8 = 32 S 3 x 8 = 24 CS 2 x 8 = 16 TS 1 x 8 = 8 STS
Pada Tabel 12,  ditunjukan bahwa nilai skala yang diberikan  untuk  skor  kriterium  adalah  Sangat  Sesuai (SS), Sesuai (S), Cukup Sesuai (CS), Tidak Sesuai (TS), dan  Sangat  Tidak  Sesuai  (STS).  Nilai  skor  tertinggi untuk SS=40, S=32, CS=24, TS=16 dan STS=8.
Selanjutnya semua jawaban responden dijumlahkan  dan  dimasukan  kedalam  rating  skala  dan ditentukan  daerah  jawabannya.  Rating  skala  digunakan untuk  mengetahui  hasil  data  kuesioner  secara umum
Hasil  kuesioner  yang  telah  diisi  mendapatkan hasil  rata-rata  31.73  (tiga  satu  koma  tujuh  puluh  tiga) atau  79.33  %  dari  15  pertanyaan  dan  8  responden.  Jika rata-rata  tersebut  dimasukan  dalam  skala  rating,  maka mendapatkan penilaian S atau Sesuai . Secara detail nilai dari  hasil  kuesioner  dapat  dilihat  pada  paragraf berikutnya.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  hasil  penelitian  yang sudah  dibahas  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu model  yang  dibangun  menggunakan  metode Simple Addictive  Weighting  (SAW) untuk  menentukan  siswa terbaik , dengan  6  kriteria  kedisiplinan,  akhlak,  nilai raport,  absensi,  ektrakurikuler  dan  lomba,  dapat memberikan  hasil  penentuan  siswa  terbaik  yang  sesuai dengan  pengujian  model  UAT  dengan  skor  skala  31.73 dalam  prosentasi  79,33%  dari  8  responden.  Sistem pendukung  keputusan  penentuan  siswa  terbaik  di  SDN Sungai Miai 5 Banjarmasin ini masih dapat dikembangkan,  adapun  saran  pengembangan  sistem diantaranya  menambahkan  kriteria  yang  belum  ada dalam  penelitian  ini,  sehingga  bisa  lebih  sepesifik  lagi dalam  penentuan  siswa  terbaik,  melakukan  pembobotan dengan  metode  lain  dan  membuat  kriteria  dinamis  agar fleksibilitas dalam pembaharuan kriteria pada masa akan dating.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Z.  Abidin  and  Y.  Ardian.  (2013)  „Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Siswa
Berprestasi  Kurikulum  2013  Berbasis  Web  Pada Smk  Negeri  1  Gedangan  Menggunakan  Metode Saw‟. doi: 10.1007/s10854-007-9147-2.
[2] E.  Dewi . (2015)  „Teladan  Menggunakan  Metode Simple Additive ( Studi Kasus : Di Smp Negeri 3 Tasikmalaya  )‟, Seminar  Nasional  Informatika , pp. 38–44.
[3] J.    Reason    (1990)    „Human    Eror    Managing‟, ashgate , ISBN 1-840.
[4] S.  Kusumadewi  dan  Purnomo  (2010) Aplikasi Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan  Edisi 2 . yogyakarta: graha ilmu.
Alternaif Hasil Ranking A1 0,730 5 A2 0,760 2 A3 0,825 1 A4 0,743 4 A5 0,755 3 Nilai Jawaban Skala 0-8 STS 9-16 TS 17-24 CS 25-32 S
33-40 SS