## ANALISIS KEPUTUSAN MENENTUKAN JURUSAN PADA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Rusdiansyah Manajemen Informatika, AMIK BSI JAKARTA Jl. RS Fatmawati No. 24, Pondok Labu – Jakarta Selatan Rusdiansyah.rds@bsi.ac.id
Abstract — Decision  Support  System (DSS) is  a computer-based  system  that  can  be  used  to  help someone  improve  their  performance  in  decision- making.  By  using  the DSS ,  are  expect  to  help decision-making in solving problems to determine the  majors  at SMK  (SEKOLAH  MENENGAH KEJURUAN). In this research will be develop using the method of a decision support system that can solve  the  problem  of  Multiple  Atrribute Decision
Making (MADM) was  proven  to  have  a  very effective performance against data whose value is ini  the  form  of  a  specific  value  within  the  reach range .  DSS method  used  in  this  research  is  the Simple  Additive  Weighting (SAW). This  method determines  the  value  weights  for  each  attribute, followed by a process of rankings . So will result in the  best  alternative  of  many  alternative calculation which  is  quite  appropriate . The alternative  ia  a  new  prospective  students  are there  in SMK  (Sekolah  Menengah  Kejuruan) which  will  be  selected  based  on  the  criteria specified.
Keywords : DSS, Determining Department, Simple Additive Weighting
Intisari — Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) merupakan  suatu  sistem  berbasis  komputer yang  dapat  digunakan  untuk  membantu seseorang  dalam  meningkatkan  kinerja  dalam pengembalian keputusan. Dengan menggunakan SPK,  diharapkan  dapat  membantu  pengambilan keputusan  dalam  memecahkan  masalah  untuk menentukan  jurusan  di  SMK.  Dalam  penelitian ini  akan  dikembangkan  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode  yang  dapat menyelesaikan  permasalahan Multiple  Atrribute Decision Making (MADM) yang terbukti memiliki kinerja  yang  sangat  efektif  terhadap  data-data yang  nilainya  berupa  kisaran  dalam  jangkauan nilai  tertentu.  Metode  SPK  yang  digunakan dalam  penelitian  adalah Simple  Additive Weighting (SAW).  Metode  ini  menentukan  nilai bobot  untuk  setiap  atribut,  yang  dilanjutkan dengan  proses  perangkingan.  Sehingga  akan menghasilkan  alternatif  terbaik  dari  banyak alternatif dengan perhitungan yang cukup tepat.
Alternatif  adalah  calon  siswa  baru  yang  ada  di SMK  (SEKOLAH  MENENGAH  KEJURUAN)  yang akan  diseleksi  berdasarkan  kriteria-kriteria yang  telah  ditentukanAbstrak  yang  ditulis dengan  baik  dapat  membantu  pembaca  dalam menyimpulkan  isi  pokok  tulisan  dengan  cepat dan  tepat,  mengetahui  kesesuaian  dengan minatnya, sehingga dapat mengambil keputusan untuk  terus  membaca  seluruh  dokumen  atau tidak.
Kata Kunci : SPK, Menentukan Jurusan, Simple Additive Weighting

## PENDAHULUAN
Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK) setiap  tahunnya  terus  berusaha  meningkatkan mutu  pendidikannya  dengan  harapan  lulus dapat  memiliki  keahliah  lebih  dibandingkan sekolah  SMK  lainnya.  Hal  tersebut  dilakukan untuk  meningkatkan  kualitas  lulusan  SMK sehingga siap bersaing didalam dunia kerja.
Antusias  siswa  lulusan  SMP  untuk masuk ke SMK cukup besar, tetapi banyak siswa kurang  matang  untuk  memilih  jurusan (Nurdiana, 2016), (Rohayani, 2013) yang sesuai dengan kemampuannya, akibatnya banyak siswa yang  gagal  ( Khoiriah  &  Imbar,  2015) ditengah jalan  ketika  mereka  sudah  diterima  di  sekolah SMK  tersebut,  serta  banyak  juga  kasus  siswa yang  tidak  cocok  ( Hermanto,  2012) dengan jurusan yang dipilihnya ketika telah memperoleh pelajaran disekolah.
Jumlah jurusan yang ada di SMK terdiri dari  dua  jurusan  yaitu  jurusan  Akuntansi  dan Manajemen  Pemasaran.  Pemilihan  jurusan masing-masing jurusan didasarkan pada ketentuan  nilai  yang  sudah  disyaratkan.  Pada setiap jurusan memiliki kriteria nilai yang sama. Untuk jurusan akuntansi lebih diutamakan nilai perhitungan,  seperti  matematika  dengan  nilai rata-rata  tujuh  puluh  lima  (75)  dan  untuk jurusan  manajemen  pemasaran  harus  memiliki nilai  rata-rata  tujuh  puluh  (70)  untuk  semua nilai  mata  pelajaran.  Dari  hasil  itu  yang  akan dijadikan  pertimbangan  dalam  penelitian
penjurusan  dan  kriteria  inilah  yang  digunakan dalam  proses  perhitungan  nanti  (Frieyadie, 2016).  Untuk  dari  minat  siswanya  dilihat  dari hasil  akhir  tes-tes  sebelumnya,  dengan  sesi wawancara  yang  akan  dilakukan  oleh  kepala jurusannya. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) merupakan sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data. (Kusrini,  2007).  Dengan  menggunakan  SPK, diharapkan  dapat  membantu  pengambilan keputusan ( Nurdiyahm 2016) dalam memecahkan  masalah  menentukan  jurusan  di SMK. Dalam penelitian ini akan dikembangkan  sistem  pendukung  keputusan menggunakan metode yang dapat menyelesaikan  permasalahan Multiple  Atrribute
Decision Making (MADM) yang terbukti memiliki kinerja  yang  sangat  efektif  terhadap  data-data yang  nilainya  berupa  kisaran  dalam  jangkauan nilai  tertentu.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  ini  menentukan  nilai  bobot untuk  setiap  atribut,  yang  dilanjutkan  dengan proses perangkingan. (Kusumadewi: 2006).

## BAHAN DAN METODE
Dalam penelitian ini, diperlukan beberapa  langkah  untuk  mencapai  tujuan  yang telah  ditetapkan  sebelumnya.  Adapun  langkah- langkah  penyusunan  penelitian  yang  dilakukan pada Gambar  dibawah ini.
Sumber : Rusdiansyah (2016) Gambar 1. Diagram Penelitian dengan Model SAW Penjelasan Langkah Penelitian :
1. Identifikasi Masalah
Melakukan identifikasi pada suatu masalah merupakan  tahap  awal  pada  proses
penelitian. Tahap ini dibangun berdasarkan rumusan  masalah  yang  didasari  atas  latar belakang masalah. 2. Studi literatur
Dilakukan dengan mempelajari dan memahami  teori-teori  yang  digunakan, yaitu  diantaranya  mencari  faktor-faktor yang  menjadi  syarat  Sistem  Pendukung Keputusan, Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode pengumpulan  data.  Data-data  tersebut dicari dengan cara mengumpulkan literatur,  jurnal  nasional, browsing internet dan  bacaan-bacaan  yang  ada  kaitannya dengan  topic  baik  berupa textbook atau paper .
3. Pengumpulan Data Tahap  ini  merupakan  cara  mengumpulkan data  yang  dilakukan  dengan  dua  (2)  cara, yaitu  observasi  dan  wawancara  kepada pihak  SMK  terkait  parameter  menentukan jurusan di SMK.
4. Data Penelitian Dalam  penelitian  ini  data  yang  dibutuhkan dibagi  menjadi  dua  (2)  yaitu  data  primer dan data skunder.
5. Analisa  Data  Menggunakan  Metode Simple
Additive Weighting (SAW) Analisa data dalam penelitian ini menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  (Tobing,  Goyanti7  2014), yang  digunakan  secara  kuantitatif  yaitu metode  penelitian  yang  bersikap  deskriptif dan  lebih  banyak  menggunakan  analisis.
Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan  data  dan  hasil  analisis untuk  mendapatkan  informasi  yang  harus disimpulkan. 6. Hasil  Analisa  Data  Menggunakan  Metode
Simple Additive Weighting (SAW) Setelah  tahap  analisis  data  dengan menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  dihasilkan  suatu  hasil analisis  yang  merupakan  hasil  dari    suatu proses penelitian yang dilakukan. 7. Kesimpulan dan Saran Kesimpulan  merupakan  tahapan  akhir  dari uraian proses penelitian dengan menyimpulkan permasalahan yang ada. A. Instrumen Penelitian Instrumen merupakan alat yang digunakan untuk melakukan sesuatu. Sedangkan penelitian memiliki arti pemeriksaan,
penyelidikan,
kegiatan pengumpulan, pengolahan,  analisis  dan  penyajian  data  secara sistematis dan obyektif.
Dari  pengertian  tersebut  di  atas  maka instrumen  penelitian  ( Sugiarti  ,2016) dapat
disimpulkan  semua  alat  yang  digunakan  untuk mengumpulkan,  mengolah,  menganalisa  dan menyajikan  data-data  secara  sistematis  serta objektif  dengan  tujuan  memecahkan  suatu persoalan  atau  menguji  suatu  hipotesis.  Jadi, semua  alat  yang  mendukung  suatu  penelitian bisa disebut sebagai instrumen penelitian.
Penelitian  ini  menggunakan  instrumen kuesioner  yang  dibuat  dengan  menggunakan teknik  wawancara  kepada  kepala  jurusan  SMK dengan  memberikan  kuesioner  tentang  sistem penjurusan  yang  ada  disekolah  SMK  dan selanjutnya  wawancara  dengan  kepala  sekolah yang  berkaitan  dengan  proses  menentukan jurusan  dan  data  dari  kuesioner  tersebut  dapat dengan  cepat  dianalisis.  Data  hasil  uji  coba dianalisis  secara  deskriptif.  Data  tersebut meliputi skor menentukan jurusan berdasarkan aspek Nilai Matematika, Nilai Bahasa Indonesia, Nilai Bahasa Inggris, Nilai IPA dan Nilai Psikotes.
B. Metode  Pengumpulan  Data,  Populasi, dan Sample Penelitian Metode  pengumpulan  data  merupakan faktor  penting  demi  keberhasilan  penelitian (Susanti,  & Pangestuti ,  2010) .  Hal  ini  berkaitan dengan  bagaimana  cara  mengumpulkan  data, siapa  sumbernya  dan  alat  apa  saja  yang digunakan.  Dalam  pembuatan  penelitian  ini metode  pengumpulan  data  yang  digunakan adalah : a. Data Primer Data primer adalah data yang dikumpulkan  langsung  oleh  peneliti  dari responden,  dan  bukan  berasal  dari pengumpulkan data yang pernah dilakukan sebelumnya. Data primer adalah data yang diperoleh dari sumber-sumber asli. Sumber asli  disini  diartikan  sebagai  sumber pertama dari mana data tersebut diperoleh. Dalam  pengumpulan  data  primer  dalam penelitian  ini  menggunakan  metode observasi dan interview .
1. Observasi Penulis melakukan pengamatan di SMK terhadap alur kerja yang dilakukan dan dicatat secara sistematis untuk kemudian dipelajari sehingga mendapatkan materi-materi yang dibutuhkan.
2. Wawancara Penulis melakukan tanya jawab dengan Ibu  Dra.  Suparni dan  Ibu  Dra.  Syawiah selaku  kepala  jurusan  di  SMK  untuk mendapatkan materi-materi yang lebih spesifik  yang  tidak  didapat  dari observasi  tentang  proses  menentukan jurusan di SMK.
b. Data Sekunder
Sedangkan  dalam  pengumpulan  data sekunder  menggunakan  buku,  jurnal, publikasi dan lain-lain. Penulis
mengumpulkan data dan informasi melalui studi  pustaka  yang  bersifat  sekunder  yaitu data-data  yang  diperoleh  melalui  buku- buku  referensi,  dokumentasi,  literatur, buku,  jurnal,  dan  informasi  lainnya  yang ada  hubungannya  dengan  masalah  yang diteliti.

## C. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  adalah  wilayah  generalisasi yang  terdiri  atas  :  obyek  atau  subyek  yang mempunyai  kualitas  dan  karakteristik  tertentu yang  ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari kemudian  ditarik  kesimpulannya  (Sugiyono, 2009:p80).
Penulis  melakukan  pengumpulan  data pada  SMK  dengan  cara  pengambilan  sampel ( sampling ),  yaitu  pemilihan  sejumlah  item tertentu dari populaasi yang ada dengan tujuan mempelajari  sebagian  item  tersebut  sehingga dapat  mewakili  seluruh  item  yang  ada.  Semua item-item  di  populasi  mempunyai  kesempatan (probabilitas) yang sama untuk terpilih menjadi item  sampel.  Teknik sampling yang  penulis gunakan yaitu simple random sampling . Populasi  calon  siswa-siswi  SMK  tahun pelajaran  2015/2016  yang  ada  pada  SMK sebanyak  103  calon  siswa-siswi.  Dalam menentukan  ukuran  sampel  dari  populasi tersebut penulis menggunakan rumus Slovin.
………………………………………. (1)
Sumber : Prasetyo, Jannah(2005:137)
Gambar 2. Rumus Slovin n = besaran sampel, N = besaran populasi, E =  nilai  kritis  (batas  ketelitian)  yang diinginkan. n  = 103
1 +  103 𝑥  (10% 2 ) =  50 D. Simple Additive Weighting (SAW) Metode SAW ( Simple Additive Weighting) sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan terbobot dari renting kinerja pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua    rating alternatif  yang  ada.(Prasetyo,  Bambang,  dan Lina Miftahul Jannah, 2011:p25)
𝑛 = 𝑁 1 + 𝑁𝑒 2
Metode  ini  mengharuskan  pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut atau kriteria.
Algoritma  metode  SAW  adalah  sebagai berikut
1. Memberikan nilai setiap alternatif (A i ) pada setiap pada setiap kriteria atau atribut (C j ).
2. Memberikan nilai bobot (W)
3. Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating
kinerja ternormalisasi  (r ij )  dari  alternatif  (A i )  pada atribut  (C j )  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan/ benefit =  Maksimum  atau atribut  biaya/cost  =  Minimum).  Apabila berupa  atribut  keuntungan,  maka  nilai  (X ij ) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai Max  (X ij )  dari  setiap  kolom,  sedangkan  jika berupa  atribut  biaya,  maka  nilai  Min  (X ij ) dari  tiap  kolom  atribut  dibagi  dengan  nilai (X ij ) setiap kolom.
4. Mengalikan  matriks  ternormalisasi  (R) dengan nilai bobot (W).
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif  (V i )  dengan  cara  menjumlahkan hasil  kali  antara  matriks  ternormalisasi  (R) dengan  bobot  (W).  Nilai  (V i )  yang  lebih besar  mengidentifikasikan  bahwa  setiap alternatif A i lebih terpilih [11].
Formula ternormalisasi disajikan pada persamaan di bawah ini : 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗
𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗
Keterangan : a. Simbol r ij adalah 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  alternatif  dan kriteria.
b. Simbol  X ij adalah  nilai  rating  kecocokan pada A i dan C j. c. Simbol  Max  X ij adalah  nilai  terbesar  dari semua  nilai  rating  kecocokan  pada  setiap kriteria.
d. Simbol  Min  X ij adalah  nilai  terkecil  dari semua  rating  kecocokan  pada  setiap kriteria.
e. Atribut  keuntungan  adalah  jika  nilai terbesar dalam atribut tersebut merupakan nilai terbaik.
f. Atribut  biaya  adalah  jika  nilai  terkecil dalam  atribut  tersebut  merupakan  nilai terbaik.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i ) diberikan sebagai berikut : ………………………………………. (2)
Keterangan :
a. Simbol  V i adalah  rangking  untuk  setiap alternatif.
b. Simbol  n  adalah  banyaknya  (jumlah) alternatif.
c. Simbol  W j adalah  nilai  bobot  dari  setiap kriteria.
d. Simbol  r ij adalah  nilai  rating  kinerja ternormalisasi.
Metode yang digunakan dalam proses pengumpulan data adalah : (Darmastuti, 2013 ) A. Observasi Penulis  melakukan  pengamatan  di  SMK terhadap  alur  kerja  yang  dilakukan  pihak sekolah dan dicatat secara sistematis untuk kemudian dipelajari sehingga mendapatkan materi-materi  yang  dibutuhkan  untuk menentukan jurusan di SMK.
B. Wawancara Penulis melakukan tanya jawab dengan Ibu Dra.  Suparni  dan  Ibu  Dra.  Syawiah  selaku kepala jurusan di SMK untuk mendapatkan materi-materi  yang  lebih  spesefik  yang tidak didapat dari observasi tentang proses menentukan jurusan di SMK.
C. Studi Pustaka Mengumpulkan data dengan menggunakan literatul,  jurnal,  paper,  dan  sumber  ilmiah lain.  Seperti  membrowsing  melalui  situs- situs  di  internet  dan  baca-bacaan  baik berupa  artikel,  teks,  atau  dokumen  yang berhubungan dengan penelitian ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisa Masalah Acuan  dalam  pembangunan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  ini  berdasarkan penilaian  secara  umum  dilakukan  pada  proses penentuan  jurusan.  Dimana  dalam  penilaian  ini setiap  siswa  akan  dinilai  berdasarkan  kriteria dan  alternatif,  dibawah  ini  adalah  tabel  kriteria dan  alternatif  yang  akan  diuji  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW).
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) diperlukan  kriteria-kriteria  dan  bobot  untuk melakukan  perhitungannya  sehingga  akan didapat  alternatif  terbaik,  dalam  hal  ini  akan alternatif  yang  dimaksud  adalah  calon  siswa-
r ij Jika J adalah atribut keuntungan Jika J adalah atribut biaya
𝑣 𝑖= ∑ 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
siswi  SMK  yang  diterima  ke  dalam  jurusan Akuntansi dan Pemasaran. Contoh Kasus : SMK akan memulai jurusan untuk kelas 10 dari awal penerimaan siswa-siswi baru, maka dari  itu  siswa-siswi  harus  menentukan  jurusan mana  yang  diinginkannya,  dimana  yang  dinilai dari  siswa-siswi  ada  beberapa  kriteria  seperti nilai  dari  mata  pelajaran  Matematika,  Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, IPA, dan hasil dari Tes Psikotes.
B. Pengolahan  Data  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Terdapat  beberapa  langkah  untuk  melakukan perhitungan penilaian tanaman anggrek menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) :
a. Kriteria Bobot
Dalam  perhitungan  ini  dibutuhkan  kriteria- kriteria  untuk  menentukan  penilaian  tanaman anggrek.  Dari  masing-masing  kriteria  tersebut akan  ditentukan  bobot-bobotnya.  Pada  bobot terdiri  dari  lima  bilangan fuzzy ,  yaitu  Sangat Rendah  (SR),  Rendah  (R),  Cukup  (C,),  Tiggi  (T), Sangat Tinggi (ST) seperti terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Bilangan Fuzzy Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Rendah (SR) 1 Rendah (R) 2 Cukup (C) 3 Tinggi (T) 4 Sangat Tinggi (ST) 5 Sumber : Rusdiansyah (2016)
Berdasarkan  kriteria  dan  ranting kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria yang  telah  ditentukan,  selanjutnya  penjabaran bobot  setiap  kriteria  yang  telah  dikonversikan dengan bilangan fuzzy . Kriteria yang dibutuhkan dalam pengambilan  keputusan  menentukan  jurusan pada SMK dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel. 2  Kriteria Kriteria C Keterangan C 1 Nilai Matematika C 2 Nilai Bahasa Indonesia C 3 Nilai Bahasa Inggris C 4 Nilai IPA C 5 Nilai Psikotes
Sumber : Rusdiansyah (2016)
Berikut  adalah  penjabaran  masing- masing  kriteria  yang  telah  dikonversikan  ke bilangan fuzzy dengan nilai bobotnya .
1. Kriteria Nilai Matematika (C 1 )
Tabel 3. Kriteria Nilai Matematika Nilai Matematika Bilangan Fuzzy Nilai 60-69 Rendah (R) 2 70-79 Cukup (C) 3 80-85 Tinggi (T) 4 >86 Sangat Tinggi (ST) 5 Sumber : Rusdiansyah (2016) 2. Kriteria Nilai Bahasa Indonesia (C 2 ) Tabel 4. Kriteria Nilai Bhs. Indonesia Nilai Matematika Bilangan Fuzzy Nilai 60-69 Rendah (R) 2 70-79 Cukup (C) 3 80-85 Tinggi (T) 4 >86 Sangat Tinggi (ST) 5 Sumber : Rusdiansyah (2016)
3. Kriteria Nilai Bahasa Inggris (C 3 ) Tabel 5. Kriteria Nilai Bhs. Inggris
Sumber : Rusdiansyah (2016)
4. Kriteria Nilai IPA (C 4 ) Tabel 6. Kriteria Nilai IPA Nilai Matematika Bilangan Fuzzy Nilai 60-69 Rendah (R) 2 70-79 Cukup (C) 3 80-85 Tinggi (T) 4 >86 Sangat Tinggi (ST) 5 Sumber : Rusdiansyah (2016) 5. Kriteria Nilai Psikotes (C 5 ) Tabel 8. Kriteria Nilai Psikotes Nilai Matematika Bilangan Fuzzy Nilai 60-69 Rendah (R) 2 70-79 Cukup (C) 3 80-85 Tinggi (T) 4 >86 Sangat Tinggi (ST) 5 Sumber : Rusdiansyah (2016) b. Menentukan  Ranting  Kecocokan  Data Alternatif Tanaman Anggrek Dendrobium Dalam  penelitian  ini  digunakan  sebanyak  50 sampel  calon  siswa-siswi  SMK  tetapi  dalam perhitungan ini hanya digunakan 20 sampel data  tanaman  anggrek  dengan  data  yang terlihat pada tabel 9.
Tabel 9. Data Sampel Tanaman Anggrek
No Nama Siswa CI C2 C3 C4 C5 1 Abdul Basir 86 65 70 77 65 2 Abdul K 65 70 65 69 60
3 Aditya S 85 60 69 79 82 4 Agus S 82 70 87 75 69 5 Agus S 70 69 82 65 70 6 Ahmad V 70 72 60 72 86 7 Aldhy A 86 90 82 80 84 8 Alpha R 70 86 80 60 79 9 Alviana N 65 70 68 70 77 10 Al-Viyanti 80 68 77 66 85 11 Angga P 70 80 80 70 68 12 Anggita B 60 70 60 69 62 13 Anggita Z 60 78 85 79 83 14 Annisa P 66 63 70 69 60 15 Assamy K 65 85 65 70 65 16 Aurora N 80 75 75 79 66 17 Azka A 70 79 70 80 80 18 Azmi N 65 65 74 70 67 19 Bagas D 70 70 68 73 83 20 Bayu A 65 86 74 60 78 Sumber : Rusdiansyah (2016)
Berdasarkan  data  sampel  diatas, kemudian  data  tersebut  dibentuk  ke  rating kecocokan  setiap  alternatif  dengan  kriteria. Sehingga  nilai  kriteria  untuk  setiap  alternatif dapat dilihat pada tabel  10.

## Tabel 10. Rating Kecocokan Alternatif
No Nama Siswa CI C2 C3 C4 C5 1 Abdul B 5 2 3 3 2 2 Abdul K 2 3 2 2 2 3 Aditya S 4 2 2 3 4 4 Agus S 4 3 4 3 2 5 Agus S 3 2 4 2 3 6 Ahmad V 3 3 2 3 5 7 Aldhy A 5 5 4 4 4 8 Alpha R 3 5 4 2 3 9 Alviana N 2 3 2 3 3 10 Al-Viyanti 4 2 3 2 4 11 Angga P 3 4 4 3 2 12 Anggita B 2 3 2 2 2 13 Anggita Z 2 3 4 3 4 14 Annisa P 2 2 3 2 2 15 Assamy K 2 4 2 3 2 16 Aurora N 4 3 3 3 2 17 Azka A 3 3 3 4 4 18 Azmi N 2 2 3 3 2 19 Bagas D 3 3 2 3 4 20 Bayu A 2 5 3 2 3 Sumber : Rusdiansyah (2016) c. Membuat Normalisasi Matriks
Matriks keputusan X merupakan data dari tabel 9  yang  berisikan  nilai  rating  kecocokan  dari setiap  kriteria.  Matriks  keputusan  R  terbentuk dari matriks X dengan permasalahan berikut ini: Sehingga diperoleh normalisasi matriks R sebagai
berikut :
Tabel 11 Hasil Matrik Normalisasi 1 0,4 0,6 0,6 0,4 0,66 1 0,66 0,66 0,66 1 0,5 0,5 0,75 1 1 0,75 1 0,75 0,5 0,75 0,5 1 0,5 0,75 0,6 0,6 0,4 0,6 1 1 1 0,8 0,8 0,8 0,6 1 0,8 0,4 0,6 0,66 1 0,66 1 1 1 0,5 0,75 0,5 1 0,75 1 1 0,75 0,5 0,66 1 0,66 0,66 0,66 0,5 0,75 1 0,75 1 0,66 0,66 1 0,66 0,66 0,5 1 0,5 0,75 0,5 1 0,75 0,75 0,75 0,5 0,75 0,75 0,75 1 1 0,66 0,66 1 1 0,66 0,75 0,75 0,5 0,75 1 0,4 1 0,6 0,4 0,6 Sumber : Rusdiansyah (2016) d. Menentukan Tingkat Kepentingan Kriteria (W ). Tabel 12. Tingkat Kepentingan Kriteria Kriteria (C) Bobot Nilai C 1 Sangat Tinggi 5 C 2 Cukup 3 C 3 Sangat Tinggi 5 C 4 Tinggi 4 C 5 Tinggi 4 Sumber : Rusdiansyah (2016)
Dari  tabel  diatas,  diambil  nilai  bobot  W  = {5,3,5,4,4}.
e. Menentukan Nilai Preferensi (Vi)
Nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari  perkalian  diperoleh  dari  penjumlahan  dari perkalian  elemen  baris  matriks  ternormalisasi (R)  dengan  bobot  preferensi  (W)  yang bersesuaian  dengan  elemen  kolom  matriks dengan persamaan berikut ini : v 1 =(5x1)+(3x0,4)+(5x0,6)+(4x0,6)+(4x0,4)=13, 2 v 2 =(5x0,66)+(3x1)+(5x0,66)+(4x0,66)+(4x0,66) =14,88
v 3 =(5x1)+(3x0,5)+(5x0,5)+(4x0,75)+(4x1) =16 v 4 =(5x1)+(3x0,75)+(5x1)+(4x0,75)+(4x0,5)=17, 25
v 5 =(5x0,75)+(3x0,5)+(5x1)+(4x0,5)+(4x0,75)=1 5,25 v 6 =(5x0,6)+(3x0,6)+(5x0,4)+(4x0,6)+(4x1)=13, 2 v 7 =(5x1)+(3x1)+(5x0,8)+(4x0,8)+(4x0,8)=18,4 v 8 =(5x0,6)+(3x1)+(5x0,8)+(4x0,4)+(4x0,6)=14
v 9 =(5x0,66)+(3x1)+(5x0,66)+(4x1)+(4x1)=17,6
v 10 =(5x1)+(3x0,5)+(5x0,75)+(4x0,5)+(4x1)=16, 25 v 11 =(5x0,75)+(3x1)+(5x1)+(4x0,75)+(4x0,5)=16 ,75 v 12 =(5x0,66)+(3x1)+(5x0,66)+(4x0,66)+(4x0,66 )=14,88 v 13 =(5x0,5)+(3x0,75)+(5x1)+(4x0,75)+(4x1)=16 ,75 v 14 =(5x0,66)+(3x0,66)+(5x1)+(4x0,66)+(4x0,66 )=15,56 v 15 =(5x0,5)+(3x0,1)+(5x0,5)+(4x0,75)+(4x0,5)= 13 v 16 =(5x1)+(3x0,75)+(5x0,75)+(4x0,75)+(4x0,5) =16 v 17 =(5x0,75)+(3x0,75)+(5x0,75)+(4x1)+(4x1)=1 7,75 v 18 =(5x0,66)+(3x0,66)+(5x1)+(4x1)+(4x0,66)=1 6,92 v 19 =(5x0,75)+(3x0,75)+(5x0,5)+(4x0,75)+(4x1)
=15,5 v 20 =(5x0,4)+(3x1)+(5x0,6)+(4x0,4)+(4x0,6)=12
f. Rusdiansyah Nilai  terbesar  ada  pada  V 7 sehingga alternatif  A 7 (siswa  ke  7)  adalah  alternatif terbaik  dengan  hasil  akhir  =  18,4.  Namun  pada kasus ini alternatif yang terbaik adalah beberapa siswa  yang  mendapat  nilai  pembobotan  cukup pada setiap kriteria.
Tabel 12. Hasil Penentuan Jurusan Pada SMK
Sumber : Rusdiansyah (2016)
g. Diagram Hasil Penentuan Jurusan Pada
SMK
Sumber : Rusdiansyah (2016) Gambar 3. Hasil Penentuan Jurusan  pada SMK
Penjelasan : 1. Berdasarkan diagram diatas calon siswa yang memenuhi  syarat  untuk    memasuki  jurusan akuntansi berdasarkan hasil dari perhitungan SAW diatas nilai 20 sebanyak 26 siswa.
2. Berdasarkan diagram diatas calon siswa yang memenuhi  syarat  untuk  memasuki  jurusan manajemen  pemasaran  berdasarkan  hasil dari  perhitungan  SAW  diatas  nilai  13 sebanyak 23 siswa.
3. Dan  satu  (1)  siswa  yang  tidak  memenuhi syarat berdasarkan perhitungan SAW.
Dari diagram diatas dapat dilihat bahwa dari sampel  50  siswa  yang  di  data  dan  di  hitung untuk  menentukan  jurusan  pada  SMK,  yang memiliki  siswa  terbanyak  adalah  jurusan akuntansi sebanyak 26 siswa.

## KESIMPULAN
Dengan  adanya  sistem  penjurusan  siswa  SMK dengan  metode  SAW,  dapat  diambil  suatu kesimpulan sebagai berikut:
1.   Sistem  penjurusan  dan  penerimaan  siswa SMK  ini  memudahkan  panitia  penerimaan siswa  dalam  mengumpulkan  data  siswa dan menghitung nilai siswa.
2.    Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) yang  digunakan  dapat  menyeleksi  siswa berdasarkan nilai penentuan jurusan untuk mendapat siswa yang berkualitas.
4.  Sistem penjurusan dan penerimaan siswa ini bersifat  statis,  karena user tidak  dapat menambah jurusan dan kriteria baru.
Beberapa  saran  yang  bisa  penulis  sampaikan berkaitan  dengan  penelitian  yang  telah dilakukan  yang  dilihat  dari  beberapa  aspek, diantaranya :
1. Aspek Manajerial
Saran  mengenai  aspek  manajerial  adalah saran  Rusdiansyah  dari  sudut  pandang manajerial yang dijelaskan sebagai berikut: a. Diharapkan  dibuat  sistem  pendukung keputusan  yang  bisa  dikembangkan  seiring dengan perkembangan spesifikasi kebutuhan  pengguna  system  yang  harus dipenuhi  dalam  mencapai  tahapan  yang lebih bagus dan kinerja yang lebih baik serta optimal.
b. Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibuat dapat  mempermudah  dan  mempercepat proses  penjurusan  oleh  panitia  penerimaan siswa baru karena proses perhitungan yang cepat dan tepat. 2. Aspek Penelitian Jurusan Siswa Yang Memenuhi Syarat Siswa Yang Tidak Memenuhi Syarat Akuntansi 26 1 Manajemen Pemasaran 23 Total 49 1
Saran  mengenai  aspek  penelitian  yang terkait  dengan  aspek  desain  penelitian dijelaskan  sebagai  berikut:  Sistem  pendukung keputusan yang dibangun sesuai dengan metode yang  dipilih  untuk  menentukan  jurusan  pada sekolah  tersebut  dapat  dikembangkan  dengan metode  FDAM  lain  seperti  lain  seperti  AHP, TOPSIS dan WP.
Dalam  metode  ini  tidak  dibahas  dengan melihat  kepribadian  siswa,  melainkan  hanya dengan  membandingkan  nilai  setiap  kriteria. Maka  dari  itu  penulis  berharap  penelitian  ini dapat dikembangkan lagi agar hasilnya menjadi lebih baik.
Bagian simpulan berisi temuan penelitian yang berupa jawaban atas pertanyaan penelitian atau berupa intisari hasil pembahasan. Simpulan disajikan dalam bentuk paragraph.

## REFERENSI
Darmastuti,  D.,  (2013).  Implementasi  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) dalam  Sistem  Informasi  Lowongan Kerja Berbasis Web untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN) , 2 (1). Frieyadie,  F.,  (2016).  Penerapan  Metode  Simple Additive  Weight  (SAW)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan  Jabatan. Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri , 12 (1), pp.37-45. Hermanto,  N.  (2012).  Sistem  Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) Untuk  Menentukan  Jurusan  Pada  SMK Bakti  Purwokerto.  Semantik  2012,  52-
62.
Khoiriah,  A.N.S.  and  Imbar,  R.V.,  (2015). Pembuatan Sistem Akademik Pada Sma Pgii  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW). Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , 1 (1). Kusrini.2007.Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta; Andi Offset. luk.staff.ugm.ac.id/atur/bsnp/Permendi kbud70-2013KD-StrukturKurikulum-
SMK-MAK.pdf. (29, Oktober 2016)
Kusumadewi,Sri  ;dkk.  (2016)  .Fuzzy  Multi- Attribute  Decision  Making.  Yogyakarta: Graha Ilmu
Maryanti,  E.,  (2011). Penjurusan  Siswa  Smk Dengan  Metode  Decission  Tree  Dan Metode SAW (Simple Additive Weighting)(Studi  Kasus:  SMK  Negeri  2 Pekanbaru) (Doctoral dissertation,
Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif Kasim Riau).
Nurdiyah,  D.,  (2016).  Decision  Support  System For  Approval  New  Student  And Majoring  Selection  Based  On  Student’s Interest  And  Talent  By  Fuzzy  Multiple Decision  Making,  Simple  Additive Weighting  And  Buble  Sort  Method  In SMK Telekomunikasi Tunas Harapan. Jurnal  Transformatika , 14 (1), pp.44-49.
Prasetyo,  Bambang,  dan  Lina  Miftahul  Jannah. 2011.  Metode  Penelitian  Kuantitatif  : Teori dan Aplikasi. Rajawali Pers.
Rohayani,  Hetty.  (2013).  Analisis  Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam    Memilih Program  Studi  Menggunakan  Metode Logika  Fuzzy.  ISSN.  Print:  2085-1588.
ISSN. Online: 2355-4614. Halaman: 530- 539  Jurnal  Sistem  Informasi  (JSI), Vol.5,No,April 2013. Diambil dari: http://ejournal.unsri.ac.id/index.p hp/jsi/index. (24, Oktober 2016)
Rusdiansyah  (2016).  Laporan  Akhir  Penelitian
Mandiri. Jakarta: AMIK BSI Jakarta Sugiarti,  A.T.,  (2016). Penerapan  Penilaian Autentik Dalam Pembelajaran Pendidikan Agama Islam Kelas X Di Sma N  3  Yogyakarta (Doctoral  dissertation, Uin Sunan Kalijaga Yogyakarta). Sugiyono.  2009.  Metode  Penelitian Kuantitatif  Kualitatif  Dan  R  &  D Bandung : Alfabeta. Susanti, R. and PANGESTUTI, I.R.D., (2010). Analisis faktor-faktor yang berpengaruh  terhadap  nilai  perusahaan (studi  kasus  pada  perusahaan  go  public yang  listed  tahun  2005-2008) (Doctoral dissertation, UNIVERSITAS DIPONEGORO).
Tobing,  L,  Goyanti.  (2014).  Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Jurusan  Pada Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK) Negeri  1  Siatas  Barita  Dengan  Metode Simple Additive Weighting (SAW). ISSN. 2338-210X.  Medan  Diambil  dari  : http://www.stmik-budidarma.ac.id.