## PENERAPAN ALGORITMA SAW DALAM MENENTUKAN KEPUTUSAN KELULUSAN SISWA/I SMPN 6 SURADE

## Saprudin
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sukabumi JL. R. Syamsudin, S.H. No. 50, Sukabumi, Jawa Barat e-mail : safru702@gmail.com
Abstract-State  Junior  High  School  6  Surade  is  an educational  institution  that  annually  determines graduation  where  students  complete  all  educational programs  that  have  been  followed  by  students. Determination  of  the  graduation  of  students  in  junior high  school  6  Surade  has  problems  with  the  lack  of accuracy  in  student  assessments  so  that  the  results obtained  do  not  match  the  predetermined criteria.  With these  problems,  a  technological  system  is  designed, namely  a  decision  support  system  that  can  provide solutions to problems in determining student graduation. The  algorithm  used  to  determine  the  graduation  of students  at the  6  Surade  junior  high  school is  by  using the  Simple  Additive  Weighting  method  by  finding  the weighted  sum value  of the  rating  value in  performance on each alternative on each criterion, so that in this way it  is  able  to  produce  the  best,  accurate,  and  best  value. And  fast  and  can  make  it  easier  for  educational institutions  in  determining  assessment  decisions  with more accurate and structured results.
Keywords:  Graduation,  Simple  Additive  Weighting (SAW), Decision Support System, Junior High School. Intisari-Sekolah  Menegah  Pertama  Negeri  6  Surade merupakan  lembaga  pendidikan  yang  setiap  tahun-nya menentukan  kelulusan  yang  dimana  siswa/siswi menyelesaikan  semua  program  pendidikan  yang  telah diikuti peserta didik. Penentuan kelulusan siswa/siswi di nsekolah  menegah  pertama  6  Surade  terdapat  kendala dengan  kurang  akuratnya  pada  penilaian  siswa/siswi sehingga  hasil  keputusan  yang  didapat  tidak  sesuai kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Dengan  adanya permasalahan  tersebut,  dirancanglah  sebuah  sistem berteknologi  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  yang
dapat  memberikan  solusi  atas  permasalahan  dalam menentukan kelulusan siswa. Algoritma yang digunakan untuk  menentukan  kelulusan  siswa/siswi  di  sekolah menegah pertama 6 Surade yaitu dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting dengan mencari nilai penjumlahan  terbobot  dari  nilai  rating  dalam  kinerja pada setiap alternatif pada setiap kriteria, maka dengan cara tersebut mampu menghasilkan nilai terbaik, akurat, dan  cepat  dan  dapat  memudahkan  pihak  lembaga pendidikan  dalam  menentukan  keputusan  penilaian dengan hasil yang diperoleh lebih akurat dan terstruktur. Kata  Kunci:  Kelulusan,  Simple  Additive  Weighting (SAW), Sistem Pendukung Keputusan, Sekolah Menengah Pertama.

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini  lembaga  pendidikan  selalu  membangun pengetahuan yang sangat kompetitif dengan proses-proses yang  lebih  terstruktur,  terarah  dan  menjurus.  Dalam lembaga  pendidikan  sekolah  merupakan  cara  strategis untuk  mengembangkan  potensi  pelajar  agar  perencanaan pendidikan  tercapai,  serta  dibutuhkan  dorongan  dari teknologi untuk tercapainya suatu tujuan. [1].
Teknologi  adalah  suatu  kebutuhan  manusia  untuk meningkatkan  sumber  daya  agar  dapat  mudah  bersaing secara  global  dalam  menggali  suatu  informasi.  Informasi juga bisa diterapkan dalam sistem komputer dalam mencari informasi yang cepat, tepat, dan akurat. Sistem Komputer juga  dapat  mempermudah  dalam  menyelesaikan  suatu pekerjaan  bagi  perusahaan  maupun  bagi  Lembaga Pendidikan, contoh dalam lembaga pendidikan yaitu dapat mempermudah  proses  pengajaran  dan  pengerjaan  tugas murid. [2]
e-ISSN 2723-4673
SMPN 6 Surade merupakan lembaga Pendidikan yang di pimpin  oleh  bapak  Wawan  S.Pd.M.M.Pd.  pada  setiap tahun  SMPN  6  Surade  melakukan  penentuaan  kelulusan siswa/I dengan jumlah siswa mencapai 100, yang dimana siswa/I  harus  menyelesaikan  semua  program  pendidikan yang  telah  diselenggarakan.  Namun  terdapat  kendala dengan kurang akuratnya pada penentuan penilaian siswa/I sehingga hasil keputusan yang didapat tidak sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan.
Berdasarkan  dari  permasalahan  diatas,  penulis  akan merancang sebuah sistem keputusan penentuan kelulusan siswa/i di SMPN 6 Surade menggunakan algoritma SAW ( Simple  Additive  Weighting ).  Algoritma  SAW  ( Simple Additive  Weighting )  merupakan  teknik  keputusan  yang sederhana  yang  dimana  metode  ini  mencari  pejumlahan terbobot dari proses perangkingan yang dapat memudahkan  dalam  menentukan  kelulusan.  [3].  Metode ini mengenal dua atribut yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan  kriteria  biaya  ( cost ).  Terdapat  perbedaan  yang mendasar  pada  kedua  kriteria ini  yaitu ketika mengambil keputusan dalam melakukan pemilihan kriteria. [4]

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Berikut ini beberapa penelitian terdahulu yang berhubungan  dengan  algoritma  SAW  ( Simple  Additive Weighting )  dalam  menentukan  keputusan.  Pertama, penelitian  ini  berjudul  "Metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting )  Sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan  Guru Berprestasi". Metode yang digunakan dalam penelitian ini digunakan  untuk  merancang  sebuah  sistem  pendukung keputusan  berbasis website dalam  menentukan  nilai prestasi guru di SMK Global. Dapat disimpulkan hasil dari penelitian ini yaitu menghasilkan perangkingan dari setiap alternatif-alternatif  yaitu  guru-guru  dengan  beberapa kriteria  yang  telah  ditentukan.  Berdasarkan  penerapan algoritma  SAW,  sehingga  menghasilkan  perangkingan bobot  tertbesar dan  bobot  terbesar  itu  menjadi guru  yang berprestasi. [5]
Penelitian yang kedua ini berjudul "Implementasi Metode SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Model Social Customer Relationship  Management".  Penelitian  ini  mengusulkan
untuk  mengembangkan  aplikasi  untuk  mempermudah perusahaan untuk menentukan keputusan hasil implementasi metode SAW dengan setiap alternatif media sosial  dengan  beberapa  kriteria  yang  sudah  ditentukan dalam  menentukan  strategi  bisnis  perguruan  tinggi  yaitu youtube dengan nilai 0.888. [6]
Penelitian yang terakhir yaitu berjudul "Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Mentor  Dengan  Metode  SAW ( Simple  Additive  Weighting )".  Tujuan  dari  penelitian  ini yaitu  merancang  SPK  dalam  pemilihan  motor  dengan harapan  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  sudah ditentukan. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu penerapan metode  SAW  dalam  spk  pemilihan  motor  ini  dinyatakan akurat dengan keakurasian 80%. [7]

## III.METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  penulis  dalam melakukan  pembangunan  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yaitu  menggunakan  metode  SAW  ( Simple Additive Weighting ). Pada tahap analisis ini yaitu dengan merancang kebutuhan-kebutuhan yang nantinya diperlukan  pada  saat melakukan implementasi  Algoritma SAW  dalam  penentuan  keputuasan  kelulusan  SMPN  6 Surade, diantaranya yaitu:
1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan penulis adalah data siswa/siswi Sekolah Menengah Pertama Negeri 6 Surade.
2. Wawancara
Penulis  melakukan  wawancara  dengan  kepala Sekolah  Menengah  Pertama  Negeri  6  Surade  secara langsung  untuk  mendapatkan  informasi  secara  lisan dengan cara tanya jawab.
3. Studi Pustaka
Penulis  melakukan  pencarian  dan  mengumpulkan sumber–sumber referensi dari berbagai jurnal–jurnal yang  berkaitan  dengan  Algoritma Simple  Additive Weigthing untuk  mendapatkan  data  penunjang  yang valid  maka  dilakukannya  studi  pustaka  sehingga penulis dapat menyelesaikan dan menyusun pembahasan penelitian.
Metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting ) merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  menentukan
e-ISSN 2723-4673
nilai akhir dengan menentukan suatu alternatif, kriteria dan nilai-nilai  sehingga  menghasilkan  bobot  untuk  setiap atribut  kemudian  dilanjutkan  dengan  tahap  akhir  yaitu perangkingan untuk menyelesaikan kebutuhan dari setiap alternatif-alternatif.  [5]  Adapun  tahapan  penelitian perumusan metode SAW ( Simple Additive Weighting ) [8] adalah sebagai berikut:
1. Rumus normalisasi Matriks
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝐴𝑋𝑖   (𝑋𝐼𝐽) ⋮ 𝑀𝐼𝑁𝑖   𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗
Keterangan: 𝑟 𝑖𝑗 = Nilai rating kriteria.
𝑥 𝑖𝑗 = Nilai kriteria dari setiap rating.
MAX =  Nilai  maksimum  kriteria  dari  setiap baris dan kolom.
Min  =  Nilai  minimum  kriteria  dari  setiap  baris  dan kolom.
2. Rumus Nilai Prefrensi
𝑉 1 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 Keterangan: 𝑉 𝑖 = Nilai akhir dan alternatif.
𝑊 𝑗 = Nilai bobot telah ditentukan.
𝑟 𝑖𝑗 = Normalisasi matriks.
Pada  algoritma  terdapat  alur atau  langkah-langkah  dalam penyelesaian  penentuan  keputusan  kelulusan  supaya berjalan lebih baik dan terstruktur, adapun langkah dalam menyelesaikan  algoritma Simple  Additive  Weighting, [9]
[10] yaitu:
1. Penentuan alternatif.
2. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan.
3. Memberikan nilai rating kecocokan pada setiap alternatif dari semua kriteria.
4. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan setiap kriteria.
5. Membuat tabel keputusan dari tabel rating kecocokan.
6. Melakukan normalisasi dari matriks keputusan.
7. Hasil dari klasifikasi algoritma didapatkan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulam data
Data yang digunakan adalah data tahun ajaran 2019/2020 yang  diperoleh  dari  pihak  sekolah  Menengah  Pertama Negeri 6 Surade, berikut adalah data yang digunakan untuk menentukan kelulusan siswa/siswi SMPN 6 Surade.
Tabel 1. Data Siswa/Siswi SMPN 6 Surade
B. Penyelesaian Algoritma SAW ( Simple Additive Weighting )
Tahapan ini merupakan perhitungan manual menggunakan algoritma  SAW  ( Simple  Additive Weighting)  dengan contoh  10  data  siswa/siswi  SMPN  6  Surade,  berikut langkah-langkahnya:
1. Menentukan Alternatif
Tabel 2. Alternatif a Alternatif 1 Meri Mariyani 2 Mirasantika 3 Paridah 4 Randiyana 5 Resti Nurfatimah 6 Ridwan Marwan
7 Riska Cantika 8 Rosita 9 Saepul Anwar 10 Seni Rahayu
2. Menentukan Kriteria
Tabel 3. Kriteria No Kriteria 1 Nilai Raport (C1) 2 Nilai UAS (C2) 3 Nilai UN (C3) 4 Nilai Sikap (C4)
No Nama Nilai JK Keterangan Raport UAS UN Sikap 1 Meri Mariyani 90 88 85 90 L LULUS 2 Mirasantika 80 80 77 80 L LULUS 3 Paridah 95 90 88 90 P LULUS 4 Randiyana 95 90 87 100 L LULUS 5 Resti Nurfatimah 81 77 80 85 P LULUS 6 Ridwan Marwan 90 86 90 90 L LULUS 7 Riska Cantika 90 95 93 90 L LULUS 8 Rosita 95 92 90 95 L LULUS 9 Saepul Anwar 80 75 77 85 L LULUS 10 Seni Rahayu 95 90 87 90 P LULUS
e-ISSN 2723-4673
3. Memberikan Nilai Rating Kecocokan Alternatif Dari
Setiap Kriteria Tabel 4. Nilai Matriks Setiap Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Meri Mariyani 90 88 85 90 Mirasantika 80 80 77 80 Paridah 95 90 88 90 Randiyana 95 90 87 100 Resti Nurfatimah 81 77 80 85 Ridwan Marwan 90 86 90 90 Riska Cantika 90 95 93 90 Rosita 95 92 90 95 Saepul Anwar 80 75 77 85 Seni Rahayu 95 90 87 90

## 4. Menentukan Bobot Prefrensi
Tabel 5. Bobot Preferensi Nama Kriteria Nilai Bobot Keterangan Nilai Raport 35 C1 Nilai UAS 25 C2 Nilai UN 25 C3 Nilai Sikap 15 C4

## 5. Matriks Keputusan Dari Tabel Rating Kecocokan
𝑋 = [ 90 88 85 80 80 77 95 90 88 … 90 80 90 95 90 87 81 77 80 90 86 90 … 100 85 90 90 95 93 95 92 90 … 90 95 80 75 77 95 90 87 … 85 90 ]
6. Normalisasi Dari Setiap Kriteria Pada Alternatif
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝐴𝑋𝑖   (𝑋𝐼𝐽) ⋮ 𝑀𝐼𝑁𝑖   𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 a. Meri Mariyani R1 = x1 𝑥1 𝑚𝑎𝑥(90,80,95,95,81,90,90,95,80,95) = 90 95 = 0,94 R2 = x2 𝑥2 𝑚𝑎𝑥(88,80,90,90,77,86,95,92,75,90) = 88 95 = 0,92 R3 = x3 𝑥3 𝑚𝑎𝑥(85,77,88,87,80,90,93,90,77,87) = 85 93 = 0,91
R4 = x4 𝑥4 𝑚𝑎𝑥(90,80,90,100,85,90,90,95,85,90) = 90 100 =
0,9
b. Mirasantika R1 = x1 𝑥1 𝑚𝑎𝑥(90,80,95,95,81,90,90,95,80,95) = 80 95 = 0,84
R2 = x2 𝑥2 𝑚𝑎𝑥(88,80,90,90,77,86,95,92,75,90) = 80 95 = 0,84
R3 = x3
𝑥3 𝑚𝑎𝑥(85,77,88,87,80,90,93,90,77,87) = 77 93 = 0,83
R4 = x4 𝑥4 𝑚𝑎𝑥(90,80,90,100,85,90,90,95,85,90) = 80 100 = 0,8 c. Paridah R1 = x1 𝑥1 𝑚𝑎𝑥(90,80,95,95,81,90,90,95,80,95) = 95 95 = 1
R2 = x2 𝑥2
𝑚𝑎𝑥(88,80,90,90,77,86,95,92,75,90) = 90 95 = 0,95
R3 = x3 𝑥3
𝑚𝑎𝑥(85,77,88,87,80,90,93,90,77,87) = 88 93 = 0,94
R4 = x4 𝑥4 𝑚𝑎𝑥(90,80,90,100,85,90,90,95,85,90) = 90 100 =
0,9
d. Randiyana R1 = x1 𝑥1 𝑚𝑎𝑥(90,80,95,95,81,90,90,95,80,95) = 95 95 = 1
R2 = x2 𝑥2 𝑚𝑎𝑥(88,80,90,90,77,86,95,92,75,90) = 90 95 = 0,94 R3 = x3 𝑥3 𝑚𝑎𝑥(85,77,88,87,80,90,93,90,77,87) = 87 93 = 0,93
R4 = x4 𝑥4 𝑚𝑎𝑥(90,80,90,100,85,90,90,95,85,90) = 100 100 = 1 e. Resti Nurfatimah
R1 = x1 𝑥1 𝑚𝑎𝑥(90,80,95,95,81,90,90,95,80,95) = 81 95 = 0,85
R2 = x2 𝑥2 𝑚𝑎𝑥(88,80,90,90,77,86,95,92,75,90) = 77 95 = 0,81 R3 = x3 𝑥3 𝑚𝑎𝑥(85,77,88,87,80,90,93,90,77,87) = 80 93 = 0,86 R4 = x4 𝑥4 𝑚𝑎𝑥(90,80,90,100,85,90,90,95,85,90) = 85 100 =
0,85
f. Ridwan Marwan R1 = x1 𝑥1 𝑚𝑎𝑥(90,80,95,95,81,90,90,95,80,95) = 90 95 = 0,95 R2 = x2 𝑥2 𝑚𝑎𝑥(88,80,90,90,77,86,95,92,75,90) = 86 95 = 0,90 R3 = x3 𝑥3 𝑚𝑎𝑥(85,77,88,87,80,90,93,90,77,87) = 90 93 = 0,97 R4 = x4 𝑥4 𝑚𝑎𝑥(90,80,90,100,85,90,90,95,85,90) = 90 100 = 0,9
g. Riska Cantika R1 = x1 𝑥1 𝑚𝑎𝑥(90,80,95,95,81,90,90,95,80,95) = 90 95 = 0,95 R2 = x2 𝑥2 𝑚𝑎𝑥(88,80,90,90,77,86,95,92,75,90) = 95 95 = 1
R3 = x3 𝑥3 𝑚𝑎𝑥(85,77,88,87,80,90,93,90,77,87) = 93 93 = 1 R4 = x4 𝑥4 𝑚𝑎𝑥(90,80,90,100,85,90,90,95,85,90) = 90 100 =
0,9
e-ISSN 2723-4673
h. Rosita
R1 = x1 𝑥1 𝑚𝑎𝑥(90,80,95,95,81,90,90,95,80,95) = 95 95 = 1 R2 = x2 𝑥2
𝑚𝑎𝑥(88,80,90,90,77,86,95,92,75,90) = 92 95 = 0,97
R3 = x3 𝑥3 𝑚𝑎𝑥(85,77,88,87,80,90,93,90,77,87) = 90 93 = 0,97 R4 = x4 𝑥4
𝑚𝑎𝑥(90,80,90,100,85,90,90,95,85,90) = 95 100 =
0,95 i. Saepul Anwar
R1 = x1 𝑥1
𝑚𝑎𝑥(90,80,95,95,81,90,90,95,80,95) = 80 95 = 0,84
R2 = x2 𝑥2
𝑚𝑎𝑥(88,80,90,90,77,86,95,92,75,90) = 75 95 = 0,79
R3 = x3 𝑥3 𝑚𝑎𝑥(85,77,88,87,80,90,93,90,77,87) = 77 93 = 0,82
R4 = x4 𝑥4 𝑚𝑎𝑥(90,80,90,100,85,90,90,95,85,90)
= 85 100 =
0,85 j. Seni Rahayu
R1 = x1 𝑥1 𝑚𝑎𝑥(90,80,95,95,81,90,90,95,80,95) = 95 95 = 1 R2 = x2 𝑥2
𝑚𝑎𝑥(88,80,90,90,77,86,95,92,75,90) = 90 95 = 0,95 R3 = x3 𝑥3 𝑚𝑎𝑥(85,77,88,87,80,90,93,90,77,87) = 87 93 = 0,93
R4 = x4 𝑥4 𝑚𝑎𝑥(90,80,90,100,85,90,90,95,85,90) = 90 100 = 0,90 Tabel 6. Normalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Meri Mariyani 0,94 0,92 0,91 0,9 Mirasantika 0,84 0,84 0,83 0,8 Paridah 1 0,95 0,94 0,9 Randiyana 1 0,94 0,93 1 Resti Nurfatimah 0,85 0,81 0,86 0,85 Ridwan Marwan 0,95 0,90 0,97 0,9 Riska Cantika 0,95 1 1 0,9 Rosita 1 0,97 0,97 0,95 Saepul Anwar 0,84 0,79 0,82 0,85 Seni Rahayu 1 0,95 0,93 0,90
7. Proses Perankingan Bobot
Proses  perankingan  bobot  ini  menggunakan  rumus sebagai berikut:
𝑉 1 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗
𝑛
𝑗=1
Dengan perhitungan:
V1 = (0,94).(35)+(0,92).(25)+(0,91).(25)+(0,90).(15)} = 92,15
V2 = (0,84).(35)+(0,84).(25)+(0,83).(25)+(0,80).(15)} = 83,15 V3 = (1).(35)+(0,95).(25)+(0,94).(25)+(0,90).(15)} = 95,75 V4 = (1).(35)+(0,94).(25)+(0,93).(25)+(1).(15)} = 96,75 V5 = (0,85).(35)+(0,81).(25)+(0,86).(25)+(0,85).(15)} = 84,25 V6 = (0,95).(35)+(0,90).(25)+(0,97).(25)+(0,90).(15)} = 93,5 V7 = (0,95).(35)+(1).(25)+(1).(25)+(0,90).(15)} = 96,75 V8 = (1).(35)+(0,97).(25)+(0,97).(25)+(0,95).(15)} = 97,75 V9 = (0,84).(35)+(0,79).(25)+(0,82).(25)+(0,85).(15)} =
82,4
V10 = (1).(35)+(0,95).(25)+(0,93).(25)+(0,90).(15)}
= 95,5 Tabel 7. Nilai Preferensi Nama siswa Nilai siswa Rangking Keterangan Meri Mariyani 92,15 7 LULUS Mirasantika 83,15 9 LULUS Paridah 95,75 4 LULUS Randiyana 96.75 2 LULUS Resti Nurfatimah 84,25 8 LULUS Ridwan Marwan 93,5 6 LULUS Riska Cantika 96.75 2 LULUS Rosita 97.75 1 LULUS Saepul Anwar 82.4 10 LULUS Seni Rahayu 95.5 5 LULUS
Hasil  dari  perhitungan  algortima  SAW  menghasilkan keputusan Rosita merupakan nilai alternatif tertinggi/terbesar  dari  10  alternatif  dengan  nilai  97.75, dalam  contoh  kasus  ini  yang  dihasilkan  menggunakan perhitungan metode SAW.

## C. Hasil Implementasi dan Pengujian Sistem
Berikut  ini  merupakan  hasil  implementasi  pendukung keputusan menggunakan metode SAW dalam menentukan kelulusan siswa/siswi SMPN 6 Surade.
e-ISSN 2723-4673
1. Halaman Tambah Siswa
Halaman tambah siswa berisi penginputan data alternatif dan kriteria.

## Gambar 1. Halaman Tambah Siswa
2. Halaman Data Siswa
Halaman  data  siswa,  halaman  ini  berisi  data  siswa dengan nilai kriteria  dari  setiap  alternatif  yang akan dijadikan  acuan  perangkingan  siswa  dan  dapat melakukan  proses  perhitungan  edit  dan  hapus  data siswa.

## Gambar 2. Halaman Data Siswa
3. Halaman Perangkingan
Halaman ini menampilkan hasil nilai dan perangkingan setiap siswa.

## Gambar 3. Halaman Perangkingan

## V. PENUTUP
1. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian dan pengujian yang telah dilakukan penulis terhadap perancangan sistem pendukung keputusan menggunakan  algoritma SAW, terdapat beberapa kesimpulan yaitu:
a. Penerapan  algoritma Simple  Additive  Weighting pada penentuan  kelulusan  Sekolah  Menengah  Pertama Negeri 6 Surade berjalan dengan lancar, karena dapat menentukan kelulusan tanpa kendala.
b. Dengan  adanya  implementasi  algoritma SAW pada penentuan  kelulusan  Sekolah  Menengah  Pertama Negeri  6  Surade  ini  dapat  mempermudah  dalam menentukan nilai akhir siswa-siswi.
DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sudarsono, “UPAYA MANAJERIAL PENGEMBANGAN KURIKULUM  PROGRAM  UNGGULAN  DI  MADRASAH ALIYAH  Sudarsono  (  KEMENAG  Kabupaten  Trenggalek  ) workshop  .  Evaluasi  kurikulum  program  unggulan  dilaksanakan dalam bentuk evaluasi formatif dan evaluasi sumatif untuk mengukur keberhasi,” J. Penddikan Islam , vol. 4, pp. 92–115, 2016.
[2]  C. Purnama, SISTEM INFORMASI MANAJEMEN . Mojokerto: Insan Global, 2016.
[3]  N.  H.  Harani, Buku  Tutorial  Penggunaan  dan  Penjelasan  Aplikasi Pendataan  Gaji  dan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting . Bandung: Kreasi Industri nusantara, 2019.
[4]  S.  D.  Hapid et  al. ,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penyeleksian
Supplier  Bahan  Produksi  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW),” vol. 10, no. 1, pp. 33–37, 2020.
[5]  A.  S.  Putra,  D.  R.  Aryanti,  and  I.  Hartati,  “Metode  SAW  (Simple
Additive  Weighting)  sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan  Guru Berprestasi ( Studi Kasus : SMK Global Surya),” Pros. Semin. Nas.
Darmajaya , vol. 1, no. 1, pp. 85–97, 2018.
[6]  S.  N.  P.  Rusliyawati,  Damayanti,  “Social  Customer  Relationship Management,  Simple  Additive  Weighting,  Strategi  Bisnis,” J.  Ilm. Edutic , vol. 7, no. 1, pp. 12–19, 2020.
[7]  H. Hermanto and N. Izzah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” Mat. Dan  Pembelajaran ,  vol.  6,  no.  2,  p.  184,  2018,  doi: 10.33477/mp.v6i2.669.
[8]  C.  Umri  and  S.  Efendi,  “Kombinasi  Algoritma  Fuzzy  Simple Additive  Weighting  (  Fuzzy-Saw  )  Dengan  Preference  Ranking Organization  Method  for  Enrichment Evaluation (  Promethee Ii ),” vol. 4, no. 2, 2019.
[9]  U. Hasanah, N. Gunadi Widi, and J. Santony, “Indikator pemilihan jurusan  pada  smk  nusantaramenggunakan  metode  saw,” J.  Mantik Penusa , vol. 22, no. 1, pp. 39–44, 2018.
[10] P.  Teknologi  Informasi  Dalam  Pengambilan  Keputusan  Penilaian Karyawan Terbaik Dodoan Ariando Butar-Butar, D. Ariando Butar- Butar, D. Amalia, K. Mayra Asyiva Nst, Y. Naibaho, and U. Prima Indonesia,  “Pemanfaatan  Teknologi  Informasi  Dalam  Pengambilan Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik,” J. Sains dan Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 43–46, 2020.