## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Teladan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada SMK Telkom Purwokerto
M. Yoka Fathoni [1]* , Darmansah [2] , Dwi Januarita [3]
Sistem Informasi [1], [2], [3]
Institut Teknologi Telkom Purwokerto [1], [2], [3]
Purwokerto, Indonesia myokafathoni@ittelkom-pwt.ac.id [1] , darmansah@ittelkom-pwt.ac.id [2] , dwijanuarita@ittelkom-pwt.ac.id [3 ]
Abstrack — The  process  of  determining  model  students  is  a process of assessing students from various aspects determined by the  school.  Determining  the  best  students  at  SMK  Telkom Purwokerto is very important to increase students' enthusiasm for learning,  because  awards  will  motivate  student  achievement. Determination of fast and accurate calculations requires a system that can handle decision-making management to produce the best students.  The  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  is  a method that can be  used to determine student achievement. The case  study  was  conducted  at  SMK  Telkom  Purwokerto.  This information system for determining quality students is expected to be used as a tool at SMK Telkom Purwokerto. With this system, schools can easily select criteria and determine the best students in the school.
Keywords— Decision  Support  System,  Model  Student,  Simple Additive Weighting (SAW)
Abstrak— Proses penentuan siswa teladan merupakan proses penilaian siswa dari berbagai aspek yang ditentukan oleh sekolah. Penetapan  siswa  terbaik  di  SMK  Telkom  Purwokerto  sangat penting  untuk  meningkatkan  semangat  belajar  siswa,  karena penghargaan akan memotivasi prestasi belajar siswa. Penentuan perhitungan  yang  cepat  dan  akurat  memerlukan  suatu  sistem yang dapat menangani manajemen pengambilan keputusan untuk menghasilkan  siswa  terbaik.  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui prestasi belajar siswa. Studi kasus dilakukan di SMK Telkom  Purwokerto. Sistem  informasi  penentuan  siswa berkualitas  ini  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  sarana  di SMK  Telkom  Purwokerto.  Dengan  sistem  ini,  sekolah  dapat dengan mudah memilih kriteria dan menentukan siswa terbaik di sekolah tersebut.
Kata Kunci — Sistem Pendukung Keputusan, Siswa Teladan, Simple Additive Weighting (SAW)

## I. P ENDAHULUAN
Kejuruan  merupakan  salah  satu  jenis  pendidikan  di Indonesia. Lulusan dari sekolah kejuruan perlu memiliki cukup motivasi  untuk  masuk  ke  lingkungan  kerja  baik  sebagai karyawan  atau  sebagai  pengusaha  [1].  SMK  Telkom purwokerto merupakan salah satu sekolah menengah kejuruan
di  Kota purwokerto yang  beralamatkan di  Jalan  DI. Panjaitan No.  128  mempersiapkan  peserta  didiknya  agar  mempunyai peserta  didik  yang  ungul  dan  professional  dalam  mengisi formasi  yang  ada  nantinya  pada  dunia  insustri/  usaha/ pemerintahan  sebagai  tenaga  kerja  tingkat  menengah  sesuai dengan  kompetensi  keahliannya,  sehingga  untuk  tercapai tujuan tersebut sekolah merupakan sebuah lembaga pendidikan yang  mengembangkan  berbagai  potensi  potensi  yang  dimiliki oleh peserta didik. Salah satu kegiatan yang di lakukan sekolah ialah  dengan  cara  melalui  pemilihan  siswa  yang  teladan berdasarkan nilai akademik dan non-akademik.
Telkom Schools SMK Telkom Purwokerto dibangun pada 30  Januari  1993,  berdasarkan  surat  Kepala  Kantor  Wilayah Depdikbud  Propinsi  Jawa  Tengah  tentang  persetujuan pendirian  sekolah  swasta  yang  diselenggarakan  oleh  Yayasan Sandhykara  Putra  Telkom  dan  diresmikan  oleh  Menparpostel Bapak Soesilo Soedarman.
Pemilihan  peserta  didik  yang  teladan  di  SMK  Telkom Purwokerto  saat  ini  masih  dilakukan  secara  manual  untuk menentukan  peserta  didik  yang  berhak  mendapatkan  gelar siswa teladan, walaupun kriteria-kriteria penilaian dan kisaran skor  penilaian  telah  ditentukan,  cara  tersebut  kurang  efektif dalam  melakukan  penilaian  keobjektifan  karena  penilaian terhadap  siswa  teladan  masih  bergantung  kepada  penilaian setiap anggota juri.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu sistem  informasi  interaktif  yang  dapat  memberikan  suatu informasi, visualisasi serta bisa untuk memanipulasi suatu data [2]  .  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak  terstuktur,  dimana  tidak  seorangpun  tahu  secara  pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. [3] pernah melakukan penerapan  dalam  teknologi  untuk  mendapatkan    keputusan yang fleksibel yang disebut model grafik agar memudahkan dan mempercepat para praktisi dan peneliti diperlukannya DSS.  [4] juga membuat system pendukung keputusan untuk melakukan pertimbangan  dalam  membeli  kendaraan  bekas.  Menurut  [5] Sistem  pendukung  keputusan  memiliki  beberapa  metode, diantaranya yaitu Analitycal Hierarchy Process (AHP),  Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP), Electre, Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution
(Topsis).
SAW  sering  juga  dikenal  dengan  sebutan  sebuah  metode untuk  penjumlahan  terbobot,  cara  atau  metode  ini  sering  di gunakan dalam menghadapi situasi untuk pengambilan sebuah kebijkan.  Metode  ini  digunakan  karena  bias  memilih  solusi yang paling baik dari beberapa solusi berdasarkan kriteria yang ditetapkan, kriteria bersifat dinamis nilai bobotnya dapat diubah sesuai keinginan user .
Penentuan siswa berprestasi dengan beberapa kriteria akan memakan  banyak  waktu  untuk  perhitungannya,  disinilah muncul  kebutuhan  akan  sistem  informasi  penentuan  siswa berprestasi untuk menangani pengelolaan nilai dan menentukan siswa berprestasi secara cepat dan akurat dari beberapa kriteria yang ada.

## II. T INJAUAN P USTAKA .
Pengelompokan data yang biasanya digunakan yaitu dengan metode  k-Means  dan  Fuzzy  C  Means  (FCM)  yang  biasa digunakan selain metode SAW[6]. Menurut [7] pada penelitian dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Hasil dari  penelitian  ini  berupa website SPK  yang  menggunakan metode  SAW,  dalam  proses  pengaplikasiannya  sistem  yang dibuat  menggunakan  beberapa  komponen  yaitu  server  dan fasilitas untuk koneksi internet. Proses penerimaan siswa baru menggunakan  beberapa  kriteria  yaitu    nilai  Ujian  Nasional (UN),  Nilai  Prestasi,  Tes  Khusus,  Asal  Sekolah,  Nilai Lingkungan, dan Nilai Kemaslahatan. Sistem yang dibuat bisa memberikan  suatu  hasil  yang  lebih  baik  ketika  menggunakan Excel.
Pada penelitian  [8]  dengan   judul  yaitu  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi di STMIK
Tasikmalaya Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Dalam pemilihan ini, STMIK Tasikmalaya membentuk  tim  khusus,  pada  penelitian  ini  keteria  yang  di pakai  adalah  Penilaian  Mahasiswa,  Penilaian  Dosen  sejawat, Pengabdian kepada Masyarakat, dan Jabatan Akademik. Dalam penelitiannya  perancangan  sistemnya  menggunakan  diagram arus data, dan teknik perancangan basis datanya menggunakan ERD. Hasil dari penelitian ini adalah metode yang di pakai bias mengatasi permasalahan dalam penentuan dosen berprestasi.
Adapun  penelitian  [9]  dengan  judul  Penentuan  Peserta Lomba  Kompetensi  Siswa  Menggunakan Simple  Additive Weighting (SAW).  Sistem  yang  dibangun  bias  memberikan rekomendasi  keputusan  yang  sesuai,  dengan  6  kriteria  yaitu peringkat rangking, nilai rata-rata raport, nilai uji kompetensi, nilai pelajaran, nilai etika, hasil pengalaman LKS sebelumnya. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  adalah metode  SAW,  dengan  menggunakan  metode  ini  hasil  seleksi mampu  berjalan  dengan  ketat.  Pada  penelitian  lain  nya  tahap desain sistem dengan model berbagi cerdas  menggunakan Big Data untuk pencapaian kreatif mahasiswa di era internet [10].
Metode  SAW  juga  digunakan  pada  masa  pandemi  setelah terjadinya COVID- 19, ada perubahan signifikan dalam statistik ekonomi,  ini  adalah  dipengaruhi  oleh  kegiatan  ekonomi  yang tidak stabil dibandingkan dengan sebelum  masa pandemi[11]. [12] Membuat penelitian penurunan populasi tingkat ekonomi
rakyat  yang  disebabkan  oleh  covid-19  dengan  tujuan  untuk membantu  perguruan  tinggi  dalam  menentukan  mahasiswa yang berhak  mendapatkan bantuan biaya kuliah tunggal (UKT) dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dan  SAW. Kemudian  terdapat  juga  penelitian  [13]  menentukan penerimaan beasiswa berdasarkan kriteria yang melalui proses seleksi  sehingga  mendapatkan  bobot  kriteria  yang  berbeda. Pada  penelitian  tersebut  menggunakan  metode  SAW,  dengan system  ini  dapat  meminimalkan  kesalahan  menentukan  calon penerima beasiswa siapa yang unggul. Hal serupa juga pernah dilakukan pada penelitian [14] dengan menggunakan SAW dan Metode  Weighted  Product  diimplementasikan  sebagai  solusi untuk mendukung sistem rekomendasi beasiswa.
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  didasarkan pada rata-rata. Metode SAW sering digunakan sebagai metode penilaian  yang  berkaitan  dengan  keputusan  dengan  berbagai atribut  [15].  Skor  evaluasi  dihitung  untuk  setiap  alternatif dengan  mengalikan  nilai  skala  yang  diberikan  pada  alternatif atribut  dengan  bobot  relatif  penting  yang  diberikan  langsung oleh  pengambil  keputusan  diikuti  dengan  menjumlahkan produk untuk semua kriteria.

## III. M ETODELOGI P ENELITIAN
Berikut  adapun  alur  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut ini :
1) Identifikasi Masalah
Tahap  ini  peneliti  dilakukan  untuk  mengetahui kendala-kendala dalam penentuan siswa teladan di SMK Telkom Purwokerto  seperti pengolahan data siswa masih dilakukan secara manual dengan menggunakan Microsoft.Excel.
2) Pengumpulan data
Pada  tahapan  ini,  peneliti  melakukan  pengumpulan data  untuk  memperoleh  informasi  seputar  permasalahan yang  di  angkat  dalam  penelitian  ini,  antara  lain  yang peneliti pakai adalah studi literatur, dilakukan pengumpulan  informasi  mengenai  penelitian  serupa melalui  jurnal  ilmiah,  jurnal  hasil  penelitian  dan  buku yang diperlukan dalam penelitian.
3) Analisis Data
Dari tahapan pengumpulan data yang peneliti lakukan, maka  hasil  dari  pengumpulan  data  tersebut  di  gunakan untuk dasar pembuatan system yang mampu menyelesaikan permasalahan yang sedang di teliti.
4) Perancangan Sistem
Pada tahapan  ini peneliti  membuat sebuah rancangan sistem  yang  terinci  berdasarkan  dari  hasil  analisa  data yang  peneliti  dapatkan  pada  tahapan  sebelumnya. Rancangan  system  yang  akan  dibuat  harus  mampu menyelesaikan masalah yang sedang diteliti.
5) Pembuatan Sistem
Pada  tahap  proses  pembuatan  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  siswa  teladan  yaitu  dengan menggunakan coding sistem sehingga  menghasilkan sebuah sistem yang siap dioperasikan.
6) Pengujian Sistem
Tahap  ini  untuk  menguji  sistem  yang  telah  dibuat,
tahapan  ini  untuk  mengetahu  apakah  sistem  yang  dibuat mampu menyelesaikan masalah dan berfungi dengan baik. Ketika  dengan  adanya  pengujian  sistem  ini  peneliti mampu  mengetahui  jika  terjadi  kesalahan  pada  sistem dengan menggunakan metode perangkat lunak.
Pada  bab  ini,  pengujian  sistem  pendukung  keputusan menggunakan metode pembobotan Simple Additive Weighting (SAW) ,  mulai  dari  menganalisis  masalah  hingga  kriteria pembobotan.: [4]
1) Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C j.
2) Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap alternatif pada setiap kriteria.
3) Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (C j ), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4) Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan  vektor  bobot  (W)  sehingga  diperoleh  nilai terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (A i ) sebagai solusi pada persamaan (1) dibawah ini:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗
𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (1)
Dengan : r ij : Rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ; i=1,2,...,m  dan  j=1,2,....,n.  (m  dan  n  merupakan banyaknya kriteria dan alternatif). x ij adalah rating kecocokan pada A i ddan C j .
Nilai  preferensi  disajikan  pada  persamaan  (2)  dibawah ini :
𝑉 𝑖 = ∑ = 1 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 (2)
Dengan : r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut C j ; W j adalah bobot dari masing-masin kriteria. Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## IV. P ERANCANGAN DAN D ESAIN
Berikut  ini  tampilan  flowchart  dari  metode  SAW    untuk penentuan siswa berprestasi yang terdapat pada gambar berikut :
Gambar 1. Flowchart Metode SAW
Pada  bagian  perancangan  sistem  yang  akan  diusulkan dibuat  dengan  menggunakan  perancangan  UML  ( Unified Modeling  Language ).  [16]  UML  merupakan  salah  satu pemodelan  yang  menjadi  standar  dalam  berbagai  bidang pengembangan  perangkat  lunak  sebagai  media  untuk mengambarkan  sebuah  system  perangkat  lunak.  sedangkan untuk pembutan perangkat lunaknya menggunakan Delphi XE2 dan MySQL sebagai penyimpanan data.
Input kriteria penilaian Input bobot setiap kriteria penilaian Proses bobot alternatif Normalisasi matriks alternatif setiap kreteria Proses perkalian dengan bobot nilai kreteria Pengurutan nilai total Mulai Akhir Output siswa berprestasi Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) Jika j adalah atribut biaya (cost)
Gambar 2. Use Case Diagram
Gambaran secara umum sistem yang berjalan pada aplikasi SPK  pemilihan  siswa  teladan  menggunakan  metode  SAW. Login  pada  aplikasi  untuk  dapat  mengakses  sistem,  verifikasi hak  akses user ,  masuk  ke  sistem.  Proses  perangkingan menggunakan  perhitungan  metode  SAW,  mulai  dari menentukan  kriteria  sampai  proses  akhir  menghasilkan perangkingan.  Output  yang  dihasilkan  adalah  perangkingan berupa  laporan,  dimana  nilai  akhir  tertinggi  merupakan alternatif terbaik.
Gambar 3. Kerangka Sistem Informasi

## V. H ASIL DAN P EMABAHASAN P ENELITIAN
Hasil  penelitian  dari  pembuata  aplikasi  SPK  pemilihan siswa teladan pada SMK Telkom Purwokerto sebagai berikut :
1) Menu Utama
Gambar 4. Menu Utama
Halaman  menu  utama  yang  pertama  ada  ketika pengguna berhasil masuk,pada halaman ini terdapat beberapa menu yaitu menu data, menu laporan, dan menu setting.
2) Menu Set Kriteria
Gambar 5. Menu Set Kriteria
Pada menu ini untuk mengolah data kriteria yang berguna  dalam  menentukan  kriteria  apa  saja  yang akan  digunakan  dalam  pemilihan  siswa  teladan metode  SAW. Menu ini  hanya  dapat  diakses  oleh super admin. Berikut adalah gambar tampilan form set kriteria.

## 3) Menu Set Data Siswa
Gambar 6.Menu Set Data Siswa
Pada menu ini  digunakan  untuk  memasukan data  siswa  yang  akan  diseleksi, menu ini  hanya dapat diakses oleh super admin.
4) Menu Set Nilai Gambar 7. Menu Set Nilai
System Login Set Data Siswa Set Kriteria Set Nilai Laporan Rangking Set Admin Laporan Rekomendasi Super Admin Admin Kepala Sekolah Setting
Pada menu ini  untuk  mengolah  nilai  masing- masing kriteria dari setiap siswa, yang berguna untuk menentukan bobot kriteria dari data yang diinputkan. Menu ini dapat diakses oleh super admin dan admin. Berikut adalah gambar tampilan form set nilai.

## 5) Menu Laporan Rangking
Gambar 8. Menu Laporan Rangking
Halaman  ini  dapat  diakses  oleh  super  admin, admin,  dan  kepala  sekolah,  berisi  perangkingan siswa  berdasarkan  peringkat  tertinggi  sampai terendah.  Halaman  merupkan  sebagai  tempat  kerja utama  untuk  melakukan  pengolahan  data  siswa menggunakan metode SAW.
6) Menu Laporan Rekomendasi Pada menu ini menampilkan laporan rekomendasi  siswa  teladan  berdasarkan  tingkatan kelas, dan hanya terdapat data siswa yang memiliki nilai akhir tertinggi pada tiap tingkatan kelas.
Gambar 9. Menu Laporan Rekomendasi
Berikut ini adalah pembahasan  menggunakan metode SAW dalam menentukan  siswa berprestasi yaitu sebagai berikut:
1) Perhitungan Metode SAW Berikut  ini  merupakan  tabel  rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 1. Nilai Alternatif Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria Nilai Rata- rata Rapor Keha diran Ekstra kurikuler Organisasi A1 80 89 1 1 A2 76 80 1 0 A3 75 65 0 0 A4 79 100 1 1 A5 82 100 0 1 Keterangan : A1-5 = Alternatif (Siswa) C = Kriteria W = Bobot
X = Matriks
Pengambil  keputusan  memberikan  bobot  preferensi sebagai berikut :
W = {30; 35; 20; 15} Matriks  keputusan  dibentuk  dari  tabel  kecocokan sebagai berikut :
80 89 1 1 X = 76 80 1 0 75 65 0 0 79 100  1 1 82 100  0 1 Normalisasi Matriks X : r 11 = 80 max{80;76;75;79;82} = 80 82 = 0,98
r 21 =
76 max{80;76;75;79;82} = 76 82 = 0,93
r 31 =
75 max{80;76;75;79;82} = 75 82 = 0,91 r 41 =
79 max{80;76;75;79;82} = 79 82 = 0,96
r 51 = 82 max{80;76;75;79;82} = 82 82 = 1,00 , dst
Dari  pengolahan  data  diatas,  maka  di  dapat  hasil ternormalisasi R seperti dibawah ini:
0.98 0.89 1.00 1.00 R = 0.93 0.80 1.00 0.00 0.91 0.65 0.00 0.00 0.96 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.00 1.00
Tahapan  dari  perangkingan  dengan  pembobotan yang telah ditentukan oleh pengambil keputusan :
W = {30; 35; 20; 15}
Hasil yang diperoleh sebagai berikut :
V1 = (30)(0,98)+(35)(0,89)+(20)(1,00)+(15)(1,00) =
95,42
V2 = (30)(0,93)+(35)(0,80)+(20)(1,00)+(15)(0,00) =
75,80 V3 = (30)(0,91)+(35)(0,65)+(20)(0,00)+( 15)(0,00) = 50,19
V4 = (30)(0,96)+(35)(1,00)+(20)(1,00)+( 15)(1,00) =
98,90 V5 = (30)(1,00)+(35)(1,00)+(20)(0,00)+( 15)(1,00) =
81,00
V4  merupakan  alternatif  yang  direkomendasikan menjadi  hasil  keputusan  karena  memiliki  nilai  lebih tinggi dari nilai lain.
2) Pengujian Validitas
Hasil uji validitas ditampilkan pada Tabel 2 :

## Tabel 2. Hasil Pengujian Validitas
No Nama Siswa SPK Pemilihan Siswa Teladan Metode SAW Manual 1 Anggun Permata Sari 98,9 98,90 2 Intan Giri 95,42 95,42 3 Ayu Silvia 80 81,00 4 Briyan Gifari 75,8 75,80 5 Fathya Yuanita 50,19 50,19
Hasil  dari  perhitungan  manual  dan  otomatis  pada aplikasi memiliki perhitungan yang sama kecuali siswa Ayu  Silvia,  hasil  yang diperoleh  melalui perbandingan perhitungan  otomatis  dan  perhitungan  secara  manual memiliki  selisih  1,00  yaitu  pada  perhitungan  manual nilai akhir sebesar 81,00 tetapi pada aplikasi nilai akhir sebersar  80.  Selisih  perhitungan  yang  didapat  tidak merubah  posisi/peringkat  siswa,  dengan  demikian  data yang  dihasilkan  pada  aplikasi  dinyatakan  valid  dan berjalan sesuai dengan yang diharapkan.
3) Pengujian Black Box
Pengujian system yang di bangun menggunakan cara pengujian kotak hitam atau black box testing digunakan untuk melihat hasil dari pengolahan melalui data uji dan mengetahui  fungsional  dari  system  yang  dibuat dan fungsionalitasnya  berjalan,  tanpa  mengetahui  proses yang  terjadi  dalam  system  perangkat  lunak  saat melakukan proses input dan output .
1. Pengujian Form Login
A. Tidak  mengisi  salah  satu field baik username atau password
Hasil  yang  diharapkan  sistem  akan  menampilkan pesan error , seperti pada Tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Pengujian Form Login Input Satu Field
Kasus Tes
Hasil Pengujian
Pada  hasil  pengujian  yaitu  dengan  tidak  mengisi salah satu field maka sistem tidak akan mengakses login dan  sistem  menampilkan  pesan error username dan password harus diisi, oleh karena itu pengujian ini valid.
B. Mengisi username dan password dengan benar Hasil  yang diharapkan sistem  mengakses login dan masuk  ke  halaman  utama  admin.  Seperti  pada  Tabel  4 dibawah ini
Tabel 4. Pengujian Form Login Benar Kasus Tes Hasil Pengujian
Pada  hasil  pengujian  ketika  user  atau  pemakai system  inginputkan  kata  sandi  dan  nama  pengguna dengan benar, maka sistem dapat mengakses login dan menampilkan  halaman  utama  admin.  Maka  dari  itu pengujian ini dikatakan valid.
2. Pengujian Set Data Siswa A. Input data siswa (data yang diinputkan tidak lengkap) Hasil  yang  diharapkan  pada  pengujian  ini  yaitu sistem  menampilkan  pesan error jika  salah  satu field blum terisi.
Tabel 5. Pengujian Input Data Siswa Tidak Lengkap
Kasus Tes Hasil Pengujian
Pada pengujian input data siswa, dilakukan pengujian dengan  mengisikan  data  siswa  tidak  lengkap,  hasilnya yaitu  sistem  menampilkan  pesan error .  Oleh  karena  itu pengujian ini valid.
B. Input  data  siswa  ( field tidak  ada  yang  kosong)  lalu simpan.
Hasil  yang  diharapkan  pada  pengujian  ini  yaitu sistem menampilkan list data siswa.
Tabel 6. Pengujian Input Data Siswa Dengan Benar
Kasus Tes Hasil Pengujian
Hasil pengujian ini adalah valid, dimana sistem akan menampilan  pesan  data  berhasil  disimpan  dan menampilkan data siswa terbaru.
C. Melakukan edit data siswa lalu simpan Hasil yang diharapkan pada pengujian ini yaitu data siswa berhasil di edit dan akan menampilkan data yang baru.
Tabel 7. Pengujian Edit Data Siswa
Kasus Tes
Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  ini  adalah  valid,  dimana  sistem menampilkan data setelah berhasil diubah.
D. Melakukan hapus data siswa dengan klik tombol hapus Hasil yang diharapkan pada pengujian ini yaitu data akan terhapus dan tidak tampil pada list data siswa.
Tabel 8. Pengujian Hapus Data Siswa Kasus Tes
Hasil Pengujian
Pada pengujian ini sistem berhasil menghapus data, oleh karena itu pengujian ini valid.
VI. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitia  ini,  maka  peneliti  dapat mengambil beberapa kesimpulan, antara lainnya adalah seperti berikut ini:
1) Sistem informasi penentuan siswa berprestasi dapat dijadikan  alat  bantu  di  sekolah  SMK  Telkom Purwokerto  dalam  menentukan  siswa  berprestasi yang  tepat  sasaran  karena  penentuan  siswa berprestasi tersebut dilakukan oleh sistem berbasis komputer yang bersifat objektif .
2) Dengan  adanya  sistem  informasi  penentuan  siswa teladan,  pihak  sekolah  bisa  lebih  mudah  memilih kriteria-kriteria yang menjadi acuan penilaian siswa berprestasi,  sehingga  penilaian  untuk  menentukan siswa berprestasi tidak hanya satu aspek saja.
3) Untuk upaya memudahkan akses dalam pengelolaan, disarankan sistem informasi penentuan  siswa  berprestasi  ini  di  hosting  ke domain sekolah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  N.  Purwaningsih  and  Y.  Suwarno,  “Predicting students  achievement  based  on  motivation  in vocational  school  using  data  mining  approach,” 2016 4th Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICoICT 2016 , vol. 4, no. c, pp. 1–5, 2016.
[2] S.  M.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Guru  Teladan  Di  SMA  Era  Utama  Pancur Batu  Menggunakan  Metode  TOPSIS,” Pelita  Inform. budi Darma , vol. IX, no. 2, pp. 76–84, 2015.
[3] K.  W.  Hipel  and  L.  Fang,  “The  Graph  Model  for Conflict  Resolution  and  Decision  Support,” IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. Syst. , vol. 51, no. 1, pp. 131– 141, 2021.
[4] D.  Y.  H.  Tanjung  and  R.  Adawiyah,  “Optimizing Selection  of  Decision  Support  System  with  Fuzzy Simple Additive Weighting,” 2018 6th Int. Conf. Cyber IT  Serv.  Manag.  CITSM  2018 ,  no.  Citsm,  pp.  7–10, 2019.
[5] I.  Herman  Firdaus,  G.  Abdillah,  F.  Renaldi,  and  U. Jenderal  Achmad  Yani  Jl,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan
Terbaik
Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis,” Semin. Nas. Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  2016,  no.  Sentika,  pp. 2089–9815, 2016.
[6] Y. Yamasari, S. M. S. Nugroho, I. N. Sukajaya, and M. H.  Purnomo,  “Features  extraction  to  improve performance  of  clustering  process  on  student achievement,” 20th Int. Comput. Sci. Eng. Conf. Smart Ubiquitos Comput. Knowledge, ICSEC 2016 , pp. 1–5, 2017.
[7] E.  W.  Perdani,  A.  Suryanto,  R.  D.  M.  P,  and  S. Sukamta, “Dengan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ),” vol. 1, no. 1, pp. 34–39, 2014.
[8] T. Mufizar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Di STMIK Tasikmalaya Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW),” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) ,
vol. 7, no. 3, p. 155, 2016.
[9] M. Widyaningsih and L. Giovanni, “Penentuan Peserta Lomba  Kompetensi  Siswa  Menggunakan  Simple Additive Weighting (Saw),” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 1, no. 1, 2016.
[10] K. Wang, “Design of big data intelligent sharing system for  the  creative  achievement  of  college  students  in internet+  age,” Proc.  -  2019  Int.  Conf.  Robot.  Intell. Syst. ICRIS 2019 , no. 2, pp. 352–355, 2019.
[11] W. Hidayat, M. Ardiansyah, and K. Kusrini, “Decision Support System for Selection of Staples Food and Food Commodity  Price  Prediction  Post-COVID-19  Using Simple  Additive  Weighting  and  Multiple  Linear Regression  Methods,” 2020  3rd  Int.  Conf.  Inf. Commun. Technol. ICOIACT 2020 , pp. 45–50, 2020.
[12] Y.  K.  Kumarahadi,  E.  Apriliyanto,  D.  Yulianto,  and Kusrini, “Decision Support System for Determining the Provision  of  Single  Tuition  Relief  Using  KNN  and SAW  Methods,” 2020  8th  Int.  Conf.  Cyber  IT  Serv. Manag. CITSM 2020 , 2020.
[13] H.  Kurniawan,  A.  P.  Swondo,  E.  P.  Sari,  K.  Ummi,
Yufrizal, and F. Agustin, “Decision Support System to Determine  the  Student  Achievement  Scholarship Recipients  Using  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making  (FMADM)  with  SAW,” 2019  7th  Int.  Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2019 , pp. 3–8, 2019.
[14] F. N. Khasanah, R. Trias Handayanto, H. Herlawati, D. Thamrin, P. Prasojo, and E. S. H. Hutahaean, “Decision support system for student scholarship recipients using simple  additive  weighting  method  with  sensitivity analysis,” 2020  5th  Int.  Conf.  Informatics  Comput. ICIC 2020 , no. 2, pp. 1–6, 2020.
[15] D.  F.  Murad,  E.  Fernando,  A.  W.  More  L,  and  R.  C. Aulia,  “Application  engineer  selection  using  simple additive weighting method approach,” Proc. 2020 Int. Conf.  Inf.  Manag.  Technol.  ICIMTech  2020 ,  no. August, pp. 660–663, 2020.
[16] D.  D.  Darmansah,  “Perancangan  Sistem  Informasi Pengolahan  Jadwal  Mata  Pelajaran  Siswa  Secara Online  Di  Smpn  31  Padang  Berbasis  Web,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 3, pp. 451–465, 2020.