## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN MAHASISWA TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE  SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Sandra Jamu Kuryanti, Riswandi Ishak, Achmad Sumbaryadi, Ahmad Ishaq Sistem Informasi Kampus Kota Bogor, Universitas Bina Sarana Informatika Jalan Kramat Raya No. 98, Kwitang, Senen, Jakarta Pusat
Sandra.sjk@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Metode Simple Additive Weighting (SAW) yang digunakan untuk menentukan mahasiswa berprestasi untuk matakuliah digital technology for communication adalah salah satu metode dari sistem keputusan yang ada. Pada penelitian ini digunakan pembobotan berdasarkan bobot nilai dan bobot kegiatan yang diikuti. Metode penelitian yang  digunakan  adalah  metode Simple  Additive  Weighting (SAW),  dengan  teknik  pengumpulan  data menggunakan teknik pengamatan langsung, wawancara dan kepustakaan. Jumlah populasi yang digunakan pada penelitian  ini  sebanyak  32  orang  mahasiswa.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  32  orang mahasiswa  maka  didapat  mahasiswa  terbaik  berdasarkan  2  kriteria  diatas  adalah  Muhammad  Fadhlan  Hafiz Daryyan dengan bobot nilai 95 dan 6 kegiatan yang diikuti.
Kata kunci : Sistem Penunjang Keputusan, Metode SAW, Terbaik

## 1. PENDAHULUAN
Seringkali  sebagai  seorang  pengajar  kita  sulit menentukan siapa mahasiswa yang terbaik dan paling unggul di dalam sebuah kelas, dikarenakan banyaknya mahasiswa  yang  aktif  yang  mempunyai  nilai  yang tinggi dikelas.
Kelas  mata  kuliah  digital  technology  for communication merupakan sebuah kelas dengan total mahasiswa  sebanyak  32  orang,  masing-masing mahasiswa  mempunyai  ciri,  gaya  dan  sifat  yang berbeda-beda. Mahasiswa kelas ini sebagian mahasiswa  yang  aktif  dikelas,  baik  dalam  menjawab pertanyaan,  persentasi,  dan  mengerjakan  tugas,  serta selalu  hadir disetiap pertemuan., karena  hal ini  maka seorang  pengajar  tentunya  sulit  sekali  kiranya menentukan maha mahasiswa terbaik dan yang paling unggul dikelas.
Proses  pemilihan  mahasiswa  terbaik    termasuk kedalam  permasalahan  yang  melibatkan  banyak kriteria yang dinilai, sehingga dalam penyelesaiannya diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  dengan multikriteria [1].
Melihat  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya pada  penelitian  Yerry  Febrian  Sabanise,  dimana dijelaskan  jika  untuk  mendapatkan  solusi  terbaik dalam  pengambilan  sebuah  keputusan  maka  metode SAW  merupakan  metode  yang  terbaik  sebagai pemecah masalahnya, pengambilan keputusan mahasiswa berprestasi membutuhkan beberapa kriteria dan alternatif [1].
Penelitian Kusuma Hati dijelaskan jika pemilihan mahasiswa  terbaik  dengan  menggunakan  metode SAW    diharapkan  dapat  menghasilkan  keputusan berupa daftar perangkinan data mahasiswa terbaik, dan data yang didapat dapat lebih akurat dan tepat [2].
Di  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode metode simple  additive  weighting (SAW),  dengan adanya  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan mahasiswa berprestasi diharapkan dapat  memberikan
rekomendasi dalam pemilihan mahasiswa terbaik dan unggul  untuk  mempermudah  dalam  melakukan penilaian [3].
Metode  SAW  digunakan  pada  penelitian  ini karena  merupakan  salah  satu  metode  pengambilan keputusan yang digunakan untuk menyeleksi alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan  kriteria- kriteria yang ditentukan dengan melakukan perankingan  untuk  mengetahui  nilai  tertinggi  sampai terendah [4].
Tujuan penelitian ini adalah  untuk pengambilan keputusan  mahasiswa  terbaik,  karena  metode  SAW yang  digunakan  dapat  menyeleksi  alternatif  terbaik dari sejumlah alternatif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Penunjang Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem berbasis  komputer  dengan  menghasilkan  berbagai alternatif  keputusan  untuk  membantu  manajemen dalam  menangani  berbagai  permasalahan  yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model [5].
Sistem pendukung  keputusan  merupakan sistem informasi  terkomputerisasi  dengan  pengetahuan spesifik  domain  serta  model  keputusan  analitis  guna membantu  pengambil  keputusan  dengan  menyajikan informasi serta  interpretasi berbagai alternatif [6].
Sistem  penunjang  keputusa  bertujuan  untuk menyediakan memberikan prediksi dan  mengarahkan kepada user atau  pengguna  informasi  untuk  dapat melakukan pengambilan keputusan yang lebih mudah [7].
Tujuan  dari  sistem  penunjang  keputusan  antara lain [5]:
a. Membantu  dalam  pengambilan  keputusan  atas masalah yang terstruktur.
b. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer  dan  bukannya  dimaksudkan  untuk menggantikan fungsi manajer.
c. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil lebih daripada perbaikan efisiensinya.
d. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para  pengambil  keputusan  untuk  melakukan banyak  komputasi  secara  cepat  dengan  biaya yang rendah
Sistem pendukung keputusan terdiri dari 4 buah komponen, antara lain [8]:
a. Subsistem manajemen data Berisi  tentang  data  yang  sesuai  dengan  situasi serta dikelola oleh sistem manajemen database
b. Subsistem manajemen model
Software memasukkan komponen yang memberikan kapabilitas analitik serta manajemen yang tepat
c. Subsistem antarmuka pengguna Subsistem  antarmuka  pengguna software yang berkomunikasi dengan pengguna
d. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan
e. Subsistem  yang  mendukung  subsistem  lain, dengan memberikan pengetahuan untuk mengambil keputusan dalam memperbesar ruang lingkup pengetahuan
2.2. Metode Simple Additive Weight (SAW)
Metode SAW ialah metode yang digunakan guna menyelesaikan sistem pengambilan keputusan. Konsep dasar dari metode SAW ialah dengan mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  di    setiap alternatif semua atribut [1].
Metode  SAW  ialah  penjumlahan    berbobot, dengan  konsep  dasar  penjumlahan  dari  tingkat  nilai kinerja  pada  setiap  alternatif  di  semua  atribut,  yang membutuhkan  normalisasi  matriks  keputusan  (x)  ke suatu  skala  yang  membandingkan  semua  tingkatan alternatif yang ada [9].
Beberapa  tahapan  dalam  penyelesaian  dengan menggunakan metode SAW, antara lain [10]:
a. Menentukan  beberapa  kriteria  untuk    dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan
b. Menentukan  tingkat  kecocokan  setiap  alternatif di setiap kriteria.
c. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria yang dibuat
d. Melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut yang diperoleh pada matriks ternormalisasi R.
e. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan dimana  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  vector  bobot  sehingga didapat  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatis terbaik sebagi solusi.
Penggunaan metode SAW dilakukan memberikan  kontribusi  yang  signifikan  pada  proses
pengambilan  keputusan  dalam  memilih  kandidat terbaik  untuk  posisi  pengajar,  penerapan  metode SAW, pengambil keputusan dapat mempertimbangkan banyak  atribut  dan  menetapkan  bobot  untuk  setiap atribut berdasarkan kepentingan relatifnya [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  oleh  peneliti dalam melakukan pemilihan mahasiswa terbaik adalah dengan  menggunakan  metode simple  additive weighting (SAW), untuk pengumpulan data menggunakan  metode  pengamatan  langsung  dikelas digital  technology  for  communication,  wawancara serta kepustakaan.

## 3.1. Analisa Kebutuhan
Data yang dibutuhkan dalam penentuan mahasiswa  terbaik  pada  kelas  mata  kuliah  digital technology for communication adalah :
a. Penentuan  kriteria  berdasarkan  nilai  yang meliputi nilai absensi, nilai tugas dan nilai project
b. Penentuan  kriteria  berdasarkan  keaktifan  dalam mengikuti kegiatan
Populasi yang digunakan untuk penentuan mahasiswa terbaik pada kelas mata kuliah digital technology for communication sebanyak 32 mahasiswa, yang terdiri dari 20 wanita dan 12 pria.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penentuan Bobot Kriteria
Tabel 1. Penentuan Bobot Kriteria Nilai Bobot Nilai Absensi 20% Nilai Tugas 30% Nilai Project 50% Sumber : Penelitian (2024)

## 4.2. Penentuan Bobot Mahasiswa Terbaik

## Tabel 2. Penentuan Bobot Mahasiswa Terbaik
Berdasarkan Nilai Peringkat Bobot Terbaik 86 – 100 Baik 76 – 85 Cukup 60 – 75 Kurang <=60 Sumber : Penelitian (2024) Tabel 3. Penentuan Bobot Mahasiswa Terbaik Berdasarkan Kegiatan Yang di Ikuti Keaktifan Mengikuti Kegiatan Bobot Aktif >5 Tidak Aktif <=5 Sumber : Penelitian (2024)

## 4.3. Perhitungan Kriteria/ Pembobotan Nilai
Tabel 4. Perhitungan Kriteria/ Pembobotan Nilai NIM Nama Mahasiswa Absensi Tugas Project Bobot 44230023 Alayda Azrha Rizki 100 100 90 95 44230369 Diana Puspita Sari 100 100 90 95 44230437 Sofwah An Nafisah 0 0 0 0 44230464 Feryan Ahmad Taqi 100 100 90 95 44230494 Arya Bima Putra 80 80 90 85 44230589 Dias Windri Azzahra 100 100 89 94,5 44230604 Zakia Arahmah 100 100 90 95 44230617 Saskia Nur Cahyanti 100 100 90 95 44230623 Sabrina Nur Atiqah 90 80 90 87 44230647 Tiara Sabrina 100 100 90 95 44230649 Gita Mutiara Dzulhijah 100 100 90 95 44230651 Arkhan Baar Nadhir 20 0 0 4 44230663 Gita Renada 100 100 90 95 44230916 Muhammad Fadhlan Hafiz Daryyan 100 100 90 95 44230961 Fiqa Putri Karina 100 100 90 95 44231029 Nazala Rizky Eka Pratiwi 100 90 84 89 44231054 Nur Khairunisa Fauziah 100 100 90 95 44231070 Ben Dwi Rizki Reinaldo 100 100 90 95 44231084 Aldi Isa Azani 100 100 90 95 44231126 Burhanudin Ilham 100 100 90 95 44231286 Ira Khamilah 100 90 85 89,5 44231419 Leonaldino Salasa 100 100 90 95 44231427 Adinda Aura Nurhasanah 100 100 95 97,5 44231456 Fadil Muhammad Gymnastiar 100 100 90 95 44231495 Sesha Devia 100 100 90 95 44231728 Annisaa Naurah Jasmine 100 100 88 94 44231844 ahmad ridho 100 100 90 95 44231958 asya ghalba sabrina 100 100 90 95 44232026 muhammad yusuf 20 0 0 4 44232120 nauval ramdani ardiansyah 100 100 90 95 44232156 fazrin alkarim 100 100 90 95 44232163 Maulana Fikri Ramadhan 100 100 90 95
Sumber : (Penelitian, 2024)
Berdasarkan  tabel  4  diatas  didapat  jika berdasarkan  perhitungan  kriteria  didapat  mahasiswa yang mendapatkan nilai tertinggi adalah Adinda Aura Nurhasanah  dengan  Bobot  nilai  97.5,  sedangkan
berdasarkan  peringkat  didapat  yang  mendapatkan peringkat A seperti terlihat pada tabel 5.
Tabel 5. Berdasarkan Nilai Yang Mendapatkan Peringkat A
NIM Nama Mahasiswa Absensi Tugas Project Bobot 44231427 Adinda Aura Nurhasanah 100 100 95 97,5 44230023 Alayda Azrha Rizki 100 100 90 95 44230369 Diana Puspita Sari 100 100 90 95 44230464 Feryan Ahmad Taqi 100 100 90 95 44230604 Zakia Arahmah 100 100 90 95 44230617 Saskia Nur Cahyanti 100 100 90 95 44230647 Tiara Sabrina 100 100 90 95 44230649 Gita Mutiara Dzulhijah 100 100 90 95 44230663 Gita Renada 100 100 90 95 44230916 Muhammad Fadhlan Hafiz Daryyan 100 100 90 95 44230961 Fiqa Putri Karina 100 100 90 95 44231054 Nur Khairunisa Fauziah 100 100 90 95 44231070 Ben Dwi Rizki Reinaldo 100 100 90 95 44231084 Aldi Isa Azani 100 100 90 95 44231126 Burhanudin Ilham 100 100 90 95 44231419 Leonaldino Salasa 100 100 90 95 44231456 Fadil Muhammad Gymnastiar 100 100 90 95 44231495 Sesha Devia 100 100 90 95
NIM Nama Mahasiswa Absensi Tugas Project Bobot 44231844 ahmad ridho 100 100 90 95 44231958 asya ghalba sabrina 100 100 90 95 44232120 nauval ramdani ardiansyah 100 100 90 95 44232156 fazrin alkarim 100 100 90 95 44232163 Maulana Fikri Ramadhan 100 100 90 95 44230589 Dias Windri Azzahra 100 100 89 94,5 44231728 Annisaa Naurah Jasmine 100 100 88 94 44231286 Ira Khamilah 100 90 85 89,5 44231029 Nazala Rizky Eka Pratiwi )100 90 84 89 44230623 Sabrina Nur Atiqah 90 80 90 87 Sumber : (Penelitian, 2024) Tabel 6. Perhitungan Kriteria/ Pembobotan Berdasarkan Kegiatan NIM Nama Mahasiswa Jumlah Kegiatan Yang di Ikuti 44230023 Alayda Azrha Rizki 2 44230369 Diana Puspita Sari 0 44230437 Sofwah An Nafisah 0 44230464 Feryan Ahmad Taqi 0 44230494 Arya Bima Putra 4 44230589 Dias Windri Azzahra 0 44230604 Zakia Arahmah 0 44230617 Saskia Nur Cahyanti 0 44230623 Sabrina Nur Atiqah 0 44230647 Tiara Sabrina 6 44230649 Gita Mutiara Dzulhijah 0 44230651 Arkhan Baar Nadhir 0 44230663 Gita Renada 2 44230916 Muhammad Fadhlan Hafiz Daryyan 0 44230961 Fiqa Putri Karina 0 44231029 Nazala Rizky Eka Pratiwi 5 44231054 Nur Khairunisa Fauziah 0 44231070 Ben Dwi Rizki Reinaldo 5 44231084 Aldi Isa Azani 0 44231126 Burhanudin Ilham 0 44231286 Ira Khamilah 4 44231419 Leonaldino Salasa 0 44231427 Adinda Aura Nurhasanah 1 44231456 Fadil Muhammad Gymnastiar 0 44231495 Sesha Devia 6 44231728 Annisaa Naurah Jasmine 0 44231844 ahmad ridho 0 44231958 asya ghalba sabrina 2 44232026 muhammad yusuf 0 44232120 nauval ramdani ardiansyah 0 44232156 fazrin alkarim 0 44232163 Maulana Fikri Ramadhan 2 Sumber : (Penelitian, 2024)
Berdasarkan  tabel  6  diatas  didapat  jika mahasiswa  yang  aktif  dalam  mengikuti  kegiatan adalah  sebanyak  2  orang,  seperti  yang  terlihat  pada tabel dibawah 7 dibawah ini :
Tabel 7. Hasil Pembobotan Brdasarkan Kegiatan
Yang di Ikuti NIM Nama Mahasiswa Kegiatan Bobot 44230916 Muhammad Fadhlan Hafiz Daryyan 6 Aktif 44231728 Annisaa Naurah Jasmine 6 Aktif
Berdasarkan  perhitungan  yang  diatas  maka didapat  mahasiswa  terbaik  berdasarkan  2  kriteria diatas  adalah  Muhammad  Fadhlan  Hafiz  Daryyan dengan bobot nilai 95 dan 6 kegiatan yang diikuti.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  penunjang  keputusan  sangatlah  penting digunakan  untuk  mencari  keputusan  terhadap mahasiswa  terbaik,  dimana  pencarian  dilakukan  dari beberapa  mahasiswa  yang  sudah  menjadi    baik. Berdasarkan  perhitungan dengan menggunakan metode  SAW  untuk  mencari  mahasiswa  terbaik  di kelas matakuliah digital technology for communication  didapat  hasil  jika  mahasiswa  terbaik
atas nama Fadhlan Hafiz Daryyan dengan bobot nilai 95  dan  6  kegiatan  yang  diikuti.  Adapun  kriteria pembobtan  yang  digunakan  berdasarkan  bobot  nilai dan bobot total kegiatan yang diikuti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Febrian  Sabanise,  Y.,  &  Eko  Nugroho,  W. (2023). Sistem Pengambilan Keputusan Mahasiswa  Berprestasi  Terbaik  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) (Studi  Kasus  DIII  Teknik  Komputer  Politeknik Harapan Bersama Tegal). Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer , 12 (3), 819– 824. https://doi.org/10.30591/smartcomp.v12i3.5506
[2] Hati,  K.  (2018).  Penerapan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  pada  Pemilihan Mahasiswa Terbaik (Studi Kasus : STMIK Antar Bangsa). Jurnal  Sistem  Informasi  STMIK  Antar Bangsa , VII (1), 106–109.
[3] Kurniawan, I. B., Candiasa, I. M., & Aryanto, K. Y.  E.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Di Universitas Dhyana  Pura  Menggunakan  Metode  AHP, Electre,  Dan  Topsis. Jurnal  Ilmu  Komputer Indonesia , 4 (1), 22–33.
[4] Subagio,  R.  T.,  Abdullah,  M.  T.,  &  Jaenudin. (2017).  Penerapan  Metode  SAW  (Simple Additive  Weighting)  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerima Beasiswa. Prosiding SAINTIKS FTIK UNIKOM , 2 , 61–68.
[5] Kuryanti,  S.  J.,  &  Indriyani,  N.  (2016). Penentuan  Bonus  pada  Karyawan  dengan Menggunakan Metode Analytic Network Process (Studi Kasus: PT Asahimas Flat Glass, Jakarta). Prosiding
Semnastek , 0 (0), 1–9.
https://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/arti cle/view/786
[6] Setiawan, Y., & Budilaksono, S. (2021). Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa
Lulusan Terbaik Dengan Menggunakan Metode Multi  Attribute  Utility  Theory  (Maut)  DiStmik Antar  Bangsa. Ikraith-Informatika , 6 (2), 12–20. https://doi.org/10.37817/ikraith- informatika.v6i2.1566
[7] Darpi  Nurhayati,  S.  (2022).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pendeteksi  Kerusakan  Komputer Pada  Universitas Al-Khairiyah. J-Tekin , 1 (1),
24–30.
[8] Febryanti,  2017.  (2017).  Pemodelan  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bidang Peminatan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Studi Kasus: Program Studi Sistem Informasi Universitas Telkom. EProceedings … , 4 (2), 3114–3121.
https://openlibrarypublications.telkomuniversity .ac.id/index.php/engineering/article/view/1304% 0Ahttps://openlibrarypublications.telkomunivers ity.ac.id/index.php/engineering/article/viewFile/ 1304/1246
[9] Yusuf,  R.,  &  Triyono,  G.  (2022).  Sistem Penunjang  Keputusan  Menggunakan  Metode SAW  di  PT  Gracias  Mitra  Selaras. Seminar
Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI) Jakarta-Indonesia , September , 2003–2010.
https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php
[10] Frieyadie,  F.  (2016). Penerapan  Metode  Simple Additive Weight (Saw) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan
Jabatan. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri , 12 (1),  37– 45. https://doi.org/10.33480/pilar.v12i1.257
[11] Gemawaty, C. A., & Yuliani, Y. (2023). Ciptaan disebarluaskan  di  bawah  Lisensi  Creative Commons
Atribusi 4.0 Internasional. PEMILIHAN  DOSEN  TERBAIK  DENGAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING). Journal  of  Information  System,
Applied, Management, Accounting and Research , 7 (3), 711–717. https://doi.org/10.52362/jisamar.v7i3.1159
.