Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index
Jurnal Tekn olo gi I nforma si Komu ni kasi ( e-Jo urn al)
Vol. 9 No. 1 (2022)  85 - 93 ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Sistem Penunjang Keputusan Untuk Menentukan Tempat Prakerin
Application of the Simple Additive Weighting (SAW) Method in a Decision Support System to Determine the Place of Prakerin
Ida Farida 1 , Asri Wahyuni 2 1,2 Sistem Informasi,Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri
1 idaida6883@gmail.com, 2 asri.awx@nusamandiri.ac.id

## Abstract
Industrial Work Practice (PRAKERIN) is a way of providing vocational education and training, especially in Vocational High Schools (SMK). SMK Negeri 6 Tangerang Regency is one of the vocational high schools that carries out internship activities for its students. Choosing the right place for students to take part in PRACTICES is a good step so that the criteria needed by the school can be met properly. Simple Addite Weighting (SAW) is a method to support decision making. Based on the results of data analysis, the recommended order of prakerin places was obtained with the final results obtained where there were three (3) largest values that became a reference place for students of SMK Negeri 6 Tangerang Regency, namely alternative A1 (Ahass Abdi Jaya), A2 (Ahass Ardian 4) , and A20 (Ardian II) with a final score of 8. So the school will find it easy to determine the place for internships for students.
Keywords: Industrial Work Practices, Decision Support Systems, Simple Additive Weighting (SAW) Method

## Abstrak
Praktik Kerja Industri (PRAKERIN) suatu cara menyelenggarakan pendidikan dan pelatihan kejuruan, khususnya pada sekolah Menengah  Kejuruan  (SMK).  SMK  Negeri  6  Kabupaten  Tangerang  adalah  salah  satu  sekolah  menengah  kejuruan  yang melaksanakan  kegiatan  prakerin  bagi  siswanya.  Pemilihan  tempat  yang  tepat  untuk  siswa  dalam  mengikuti  PRAKERIN merupakan salah satu langkah yang baik agar kriteria yang dibutuhkan oleh pihak sekolah dapat terpenuhi dengan baik. Simple Addite  Weighting  (SAW)  salah  satu  metode  dalam  menunjang  pengambilan  keputusan.  Berdasarkan  hasil  analisis  data, diperoleh urutan tempat prakerin yang direkomendasikan dengan hasil akhir yang didapatkan dimana terdapat tiga (3) nilai terbesar yang menjadi tempat rujukan bagi siswa SMK Negeri 6 Kabupaten Tangerang yaitu alternatif A1 (Ahass Abdi Jaya), A2 (Ahass Ardian 4), dan A20 (Ardian II) dengan nilai hasil akhir  8. Sehingga pihak sekolah akan mudah dalam menentukan tempat prakerin bagi siswanya.
Kata kunci: : Praktik Kerja Industri, Sistem Penunjang Keputusan, Metode Simple Additive Weighting (SAW)

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi (IPTEK)  [1]  mengakibatkan  segala  informasi  yang dapat diketahui dengan mudah dan sangat cepat oleh semua  lapisan  masyarakat  tanpa  batas  ruang  dan waktu.  Hal  ini  juga  berdampak  terhadap  sekolah sebagai  lembaga  pendidikan  yang  memiliki  peran penting  dalam  peningkatan  mutu  Sumber  Daya Manusia  (SDM)  di  setiap  negara,  demikian  juga persaingan  antar  lembaga  pendidikan  yang  selalu ingin  lebih  maju    dan  berkembang  dibandingkan
dengan  lembaga  pendidikan  lainnya.  Akan  tetapi, usaha  untuk  menuju  kearah  tersebut  sekolah  harus terus  berupaya  untuk  meningkatkan  kualitas,  baik institusi,  proses,  sistem,  maupun    outcome  yang dilakukan dapat berlanjut.
SMK  Negeri  6  Kabupaten  Tangerang  merupakan sekolah  yang  memiliki  tiga  jurusan  program  studi yaitu  Multimedia  (MM),  Otomatisasi  dan  Tata Kelola Perkantoran (OTKP), serta Teknis dan Bisnis Sepeda Motor (TBSM). Dalam metode pembelajaran  semua  peserta  didik  akan  dibekali
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v9i1.922 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
dengan ilmu baik teori maupun praktik  agar mereka dapat  mengaplikasikan  dan  menerapkan  apa  yang sudah di ajarkan oleh gurunya.  Dalam hal ini untuk mengaplikasikan  gabungan  teori  dan  praktik tersebut dalam suatu entitas bisnis, siswa menengah kejuruan  diwajibkan  untuk  mengikuti  program Praktik Kerja Industri (PRAKERIN).
Praktik  Kerja  Industri  (PRAKERIN)  adalah  suatu cara  menyelenggarakan  pendidikan  dan  pelatihan kejuruan,  khususnya  pada  sekolah  Menengah Kejuruan (SMK), yang memadukan kegiatan belajar di  sekolah  dan  kegiatan  belajar  melalui  bekerja langsung  pada  bidang  serta  suasana yang sesungguhnya  di  lapangan  kerja  agar  mencapai tingkat keahlian profesional[2] dan lulusan yang siap kerja[3].
Pemilihan  tempat  yang  tepat  untuk  siswa  dalam mengikuti  PRAKERIN  merupakan  salah  satu langkah  yang  baik  agar  kriteria  yang  dibutuhkan oleh  pihak  instansi  ataupun  perusahaan  dapat terpenuhi dengan baik, tetapi sering kali mengalami kesulitan  dalam  menentukan  tempat  dan  siswa sesuai dengan  kompetensi nya,  maka dalam  hal ini dibutuhkan  membangun  sebuah  Sistem  penunjang keputusan  (SPK)[4]  untuk  pemecahan  masalah maupun  kemampuan  masalah  semi  infrastruktur[5] serta secara khusus memberikan informasi interaktif mengenai informasi, pemodelan dan manipulasi data [6]  agar  siswa  mendapatkan  lokasi  tempat PRAKERIN[7].
Seperti  dalam  penelitian  serupa  yang  pernah dilakukan[8], yang  mengangkat topik dengan judul Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan  Praktik Kerja  Lapangan  Berdasarkan  Nilai  Kompetensi Dasar dan Nilai Sikap Siswa Menggunakan Metode Pembobotan  Rank  Order  Centroid  dan  Metode Profile  Matching  “(Studi  Kasus  :  SMKN  1 Bengkulu)”  penelitian  ini  bertujuan  menentukan tempat  Praktik  Kerja  Lapangan  dengan  metode tersebut  agar  dapat  menyelesaikan  masalah  bagi guru maupun staff.
Tujuan  dari  penelitian  ini  karena  banyaknya  siswa yang  harus  ditempatkan  pada  perusahaan  untuk melaksanakan  praktek  kerja  [9]  akibatnya  sulit menentukan tempat PRAKERIN maka  SMK Negeri 6  Kabupaten  Tangerang  membantu  membuat  suatu sistem  penunjang  keputusan  dalam  menentukan tempat  PRAKERIN  bagi  siswa-siswi  khususnya program studi Teknik dan Bisnis Sepeda Motor yang banyak dibutuhkan oleh perusahaan, maupun dunia industri dengan metode Simple Additive Weighting (SAW)[10]  dengan  menentukan  nilai  bobot  untuk setiap atribut [11].

## 2. Metode Penelitian
2.1   Simple Additive Weighting (SAW)

## Metode penelitian ini menggunakan Simple Additive
Weighting  (SAW),  Metode  SAW  adalah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  dari  metode SAW  mencari  pejumlahan  terbobot  dari  rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut[12][13][14].  Metode  SAW  membutuhkan proses  normalisasi  matrik  keputusan  (X)  ke  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada.  Persamaan  yang  digunakan dalam metode ini adalah :
= (1) =
(2)
Dimana :
Rij : Rating Nilai ternormalisasi Xij : Atribut yang dimiliki tiap kriteria
Max Xij : Nilai maksimal setiap kriteria
Min Xij :Nilai minimum setiap kriteria
Sedangkan  untuk  menghitung  preferensi  setiap kriteria didapatkan dengan persamaan berikut :
=   ∑ (3)
Adapun  langkah  penyelesaian  suatu  masalah menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting yaitu: Menentukan  kriteria  yang  dijadikan  acuan yaitu  Ci,  Menentukan  nilai  kecocokan  setiap alternatif  dengan  seluruh  alternatif  yang  ada, Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria, Melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut, sehingga  diperoleh  matriks  ternormalisasi  R,  Hasil yang diperoleh dari setiap proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan  vector  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar yang dipilih.
2.2 Tahapan Penelitian
Beberapa  tahapan/langkah    penelitian  dalam mencapai  tujuan  yang  telah  ditetapkan.  Adapun langkah-langkahnya  tergambar  dalam  gambar berikut :
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v9i1.922 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Identifikasi  Masalah  atau  mencari  permasalahan, Pada tahap ini peneliti harus terlebih dahulu mencari masalah yang hendak diteliti yang didasari dari latar belakang.  Selanjutnya  Studi  literatur  yang  didapat dengan mempelajari dan memahami mengenai teori yang digunakan yaitu menengenai Sistem Pendukung Keputusan dengan metode SAW, selain itu  dilakukan  dengan  mencari  data  yang  berupa jurnal, browsing internet, maupun  dari buku terkait. Berikutnya  Pengumpulan  Data,  pada  tahap  ini peneliti  melakukan  observasi  serta  wawancara kepada  Kaprodi  salah  satu  jurusan  yaitu  jurusan Teknik dan Bisnis Sepeda Motor (TBSM) yang ada di  SMK  Negeri  6  Kabupaten  Tangerang  mengenai bengkel rujukan Prakerin siswanya. Dalam penelitian  ini  data  yang  dibutuhkan  dibagi  menjadi dua,  yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  diambil  melalui  proses  wawancara  yang dilakukan  oleh  peneliti  kepada  salah  satu  kaprodi, sedangkan data sekunder diambil sebagai penjunjang  penelitian  yang  dikumpulkan  melalui studi pustaka seperti dari buku, jurnal, internet, dan sumber lainnya. Analisa Data Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW),  penelitian  ini menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  yang  dilakukan  secara  kuantitatif  dan menggunakan  banyak  analisis.  Tahap  terakhir  ini merupakan tahap kesimpulan dari proses penelitian yang  diharapkan  mendapatkan  hasil  dari  masalah yang  diteliti  serta  dapat  memberikan  saran  serta masukan terhadap objek yang diteliti.
2.3 Intrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  merupakan  alat  bantu  yang digunakan  untuk  melakukan  penelitian  guna mengumpulkan  data,  mengolah,  menganalisis  dan menyajikan data-data secara sistematis serta objektif
dengan  tujuan  memecahkan  suatu  persoalan  atau menguji suatu  hipotesis.  Dari pengertian tadi  maka dapat  disimpulkan  bahwa  semua  alat  yang mendukung  suatu  penelitian  bias  disebut  sebagai instrumen penelitian.
Dalam  proses  penelitian  ini  menggunakan  lembar kuesioner dengan Teknik wawancara sebagai media pengumpulan  data.  Dari  lembar  kuesioner  yang disebar dan telah diiisi akan menghasilkan data yang akan diolah menjadi sebuah informasi.
2.4 Data, Populasi & Sample Penelitian
Data ini  merupakan salah satu faktor penting demi keberhasilan penelitian. Untuk mendapatkan
informasi yang dibutuhkan maka peneliti menggunakan beberapa metode pengumpulan data, diantaranya  sebagai  barikut  :  Data  primer  adalah data yang dikumpulkan langsung oleh peneliti. Data Primer diperoleh dari sumber-sumber asli. Data ini diambil melalui proses wawancara, yang bersumber langsung dari objek yang diteliti yaitu Kaprodi dan Ketua  Prakerin  SMK  Negeri  6  Kabupaten Tangerang. Lalu data sekunder yang diambil sebagai penunjang  penelitian  yang  dikumpulkan  melalui studi pustaka seperti dari buku, jurnal, internet dan sumber lainnya.
Populasi adalah suatu kumpulan subjek dari variable penelitian. Populasi dan sampel dalam penelitian ini adalah  tempat  prakerin  SMK  Negeri  6  Kabupaten Tangerang.  Pada  umumnya  pihak  sekolah  telah bekerja  sama  dengan  pihak  Dunia  Usaha/Dunia Industri  sebagai  sasaran  lokasi/tempat  PRAKERIN siswa. Terdapat lebih dari 70 perusahaan yang telah menjalin  kerjasama  dengan  pihak  SMK  untuk menempatkan prakerin siswa yang terbagi kedalam 3 Jurusan yaitu Multimedia Otomatisasi Tata Kelola Perkantoran  (OTKP)  dan  Teknik  Bisnis  Sepeda Motor  (TBSM).  Dan  yang  akan  menjadi  Sampel dalam peniltian ini adalah DU/DI yang bekerja sama dengan  pihak  sekolah,  dalam  penempatan  siswa prakerin  jurusan  Teknik  Bisnis  Sepeda  Motor (TBSM)  yaitu  sebanyak  29  Perusahaan  Bengkel Resmi Honda Motor.

## 2.5 Analisis Data
Analisis data yang digunakan yakni Simple Additive Weighting  (SAW)  yang  memperhitungkan  hal-hal kualitatif  dan  kuantitatif[15].  Dalam  penelitian  ini penulis  menggunakan  data  kuantitatif.  Teknik analisis  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknis analisis data kuantitatif.
Dalam penyeleksian dan penentuan tempat prakerin bagi  siswa  SMK  Negeri  6  Kabupaten  Tangerang
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v9i1.922 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

## dengan  menggunakan  metode  Kuantitatif  Simple
Additive  Weighting  diperlukan  kriteria-kriteria  dan bobot  untuk  melakukan  perhitungan  sehingga  akan didapat  alternative  terbaik.  Berikut  merupakan kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan keputusan berdasarkan parameter dalam menentukan tempat prakerin siswa. Adapun kriteria yang telah ditentukan adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel Kriteria Kriteria C Keterangan Definisi C1 Jarak Aspek  jarak  dari  sekolah  sebagai titik pusat pemberangkatan siswa C2 Siswa Yang dibutuhkan Aspek siswa yang dibutuhkan oleh perusahaan  dalam  hal  ini  bengkel sebagai tempat Prakerin C3 Jam kerja per Hari Aspek  Jam  kerja  per  hari  atau beban  kerja  yang  akan  dilakukan siswa ketika Prakerin
Dari  kriteria  tersebut,  maka  ditentukan  suatu tingkatan  kepentingan  kriteria  berdasarkan  nilai bobot  yang  telah  ditentukan.  Adapun  bobot  untuk setiap kriteria adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Tabel Bobot Kriteria Bilangan Fuzzy Nilai Rendah (R) 1 Cukup (C) 2 Tinggi (T) 3
Berdasarkan  kriteria  dari  rating  kecocokan  setiap alternative  (Ai)  pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang  telah ditentukan,  selanjutnya  untuk  penjabaran  bobot setiap  kriteria  (Cj)  yang  telah  dikonversikan  ke bilangan fuzzy :
Tabel 3. Nilai Bobot Jarak Sekolah dengan Lokasi Keterangan Jarak Bilangan Fuzzy Nilai Bobot < 15 Km (Dekat) Tinggi (T) 3 16 – 20 Km (Sedang) Cukup (C) 2 > 20 Km (Jauh) Rendah (R) 1
Selanjutnya untuk nilai bobot jumlah siswa prakerin yang  dibutuhkan  pada  tempat  tersebut,  disajikan pada tabel berikut:
Tabel 4. Nilai Bobot Siswa Yang Dibutuhkan Keterangan  Jumlah Bilangan Fuzzy Nilai Bobot 2 Orang (Sedikit) Rendah (R) 1 3 Orang (Sedang) Cukup (C) 2 > 3 Orang (Banyak) Tinggi (T) 3
Selanjutnya untuk nilai bobot jumlah jam kerja siswa prakerin, disajikan pada tabel berikut:
Tabel 5. Nilai Bobot Kriteria Jumlah Jam Kerja Keterangan Jumlah Jam Keterangan Nilai 7 (Sedikit) Tinggi (T) 3 8 (Sedang) Cukup (C) 2 >8 (Banyak) Rendah (R) 1

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sebuah skema  untuk  menentukan  langkah  atau  tindakan yang  harus  diambil  terhadap  suatu  kondisi  atau situasi. Dalam penelitian ini, titik berat permasalahan  adalah  bagaimana  SMK  Negeri  6 Kabupaten Tangerang menentukan perusahaan yang harus  diambil  guna  penempatan  siswa  Kelas  XI TBSM  dalam  kegiatan  Prakerin  (Praktek  Kerja Industri).
SMK  Negeri  6  Kabupaten  Tangerang  memiliki  2 rombel dimana masing-masing rombel berjumlah 36 siswa.  Artinya  terdapat  72  siswa  yang  harus didistribusikan  ke  tempat  prakerin  yang  telah bekerja  sama  dengan  SMK  Negeri  6  Kabupaten Tangerang.  Berikut  Tabel  Data  Siswa  Kelas  XI Jurusan  TBSM  SMK  Negeri  6  Kabupaten Tangerang:
Tabel 6. Jumlah Siswa Kelas XI Jurusan TBSM
Berdasarkan  data  tersebut  siswa  kelas  XI  Jurusan Teknik  Bisnis  Sepeda  Motor  (TBSM)  di  SMK Negeri 6 Kabupaten Tangerang berjumlah 72 siswa. Dari  data  tersebut  siswa  akan  disebar  ke  beberapa Bengkel  resmi  Honda  yang  telah  bekerja  sama dengan SMK Negeri 6 Kab. Tangerang.
Dari analisis manual yang dilakukan di SMK Negeri 6  Kabupaten  Tangerang,  didapatkan  beberapa permasalahan  antara  lain:  Pihak  sekolah  kesulitan menentukan factor yang dijadikan bahan penentuan tempat prakerin bagi siswa. Belum ada perhitungan yang tepat untuk menentukan perangkinagn terhadap pemilihan  tempat  prakerin  bagi  siswa,  khususnya Jurusan TBSM.
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menentukan  kriteria- kriteria  yang  akan  dijadikan  patokan  penilaian. Kriteria yang telah ditentukan tersebut adalah jarak tempat prakerin dengan  sekolah, jumlah  kebutuhan siswa prakerin dan jumlah jam kerja tempat kegiatan prakerin.  Dan  himpunan  fuzzynya  adalah  rendah, cukup  dan  tinggi.  Analisa  kebutuhan  ini  terbagi menjadi dua bagian yaitu input dan output. Analisa kebutuhan  input  berisikan  tentang  data-data  yang mencakup  tentang  nama  perusahaan/bengkel  yang
No Kelas Jumlah Siswa 1 XI TBSM 1 36 2 XI TBSM 2 36
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v9i1.922 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
bekerja sama dengan pihak sekolah, dengan kriteria sebagai  berikut  :  Jarak,  Kebutuhan  Siswa,  Jam Kerja.  Sedangkan  untuk  analisa  output  pada penilitian  ini  adalah  sebuah  perangkingan  tempat prakerin,  dimana  sebagai  bahan  pertimbangan  bagi pihak  sekolah  dalam  menempatkan  siswanya melakukan Prakerin.
Pengolahan data dan perhitungan manual menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW), Pada tahap ini akan dilakukan perhitungan terhadap sistem yang dibangun dengan menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  ini  digunakan  untuk  pengolahan data dalam menentukan tempat Prakerin bagi siswa. Ada beberapa langkah untuk melakukan perhitungan dalam  menentukan  tempat  Prakerin  bagi  siswa TBSM  ini  tentunya  dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) yaitu dengan : Data  alternatif  yang  dipakai  yaitu  data  bengkel sekaligus  kebutuhan  siswa  Prakerin  yang  didapat dari  hasil  wawancara  dengan  Kaprodi  TBSM, berikut adalah data alternatif yang digunakan dalam perhitungan.
Tabel 7. Data Alternatif No Nama Alamat Jara k Kebutuha n Jam Kerj a
1 Ahass Abdi Jaya
Kec.
Pamulang – Kota Tangerang Selatan 13 4 8 2 Ahass Adrdian 4
Kec. Pamulang – Kota Tangerang Selatan
15 4 8 3 Ahass
Aduatri Kec. Pamulang – Kota Tangerang Selatan 15 3 8 4 Ahass
Aneka
Kec.
Pamulang – Kota Tangerang Selatan 24 3 8 5 Ahass
Ardian III
Kec.
Ciputat  – Kota Tangerang 22 4 9 6 Ahass Citra Raya Kec.
Cikupa  – Kab. Tangerang
19 4 9 7 Ahass Gading
Serpong Kec. Kelapa Dua – Kab. Tangerang
13 3 8 8 Ahass Gondron
g Motor Kec. Cipondoh – Kota
Tangerang 28 2 8
9 Ahass Honda Borobud ur Kec. Kelapa Dua – Kab. Tangerang 12 4 9 10 Ahass Kelapa Dua Kec. Kelapa Dua – Kab. Tangerang 12 2 9
11
Ahass King Motor Champro c (BES Motor) Kec. Cikupa  – Kab. Tangerang 18 4 8
12 Ahass Kosambi Motor Kec. Cengkaren g  –  Kota Jakarta Barat
27 3 8 13 Ahass MMS Kec. Curug – Kab. Tangerang 13 3 8 14 Ahass MMA Kec. Cisauk – Kab. Tangerang 10 3 8 15 Ahass Nugraha 1 (01644) Kec. Pagedanga n, Tangerang , Banten 8 2 8 16 Ahass Nugraha 2 Kec. Pagedanga n  –  Kab. Tangerang 10 2 9 17 Ahass Omega Kec. Tangerang – Kota Tangerang 24 3 9 18 Ahass Sentra Auto Motor Gunung Sindur – Kab. Bogor 18 2 9 19 Anugrah Motor Kec. Pagedanga n  –  Kab. Tangerang 11 3 9 20 Ardian II Kec. Cisauk – Kab. Tangerang 8 4 8 21 Honda Abdi Jaya Motor Kec. Cisauk – Kab. Tangerang 13 3 9 22 PT. Wahana Artha Ritelindo
Cipondo h Kec. Cipondoh - Kota Tangerang 29 2 8
23 Terang
Anugera h 2
Kec.
Pamulang – Kota Tangerang Selatan 17 3 8
24 Wahana
Artha Ritelindo Kec. Curug – Kab. Tangerang 15 2 9
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
25 Wahana Cikokol Kec. Tangerang – Kota Tangerang
24 2 8 26 Wahana Pinang Kec. Pinang – Kota Tangerang 25 3 8 27 Wijaya Motor Kec. Cisauk – Kab. Tangerang 12 2 8 28 Wahana Tanah Tinggi Kec. Tanah Tinggi - Kota Tangerang 26 3 9
29 Wahana Karang Mulya
Kec.
Karang Mulya -
Kota Tangerang 30 2 9
Langkah ke dua (2) menentukan kriteria yang akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan, yaitu Cj, dengan Tiga (3) bilangan fuzzy yaitu:
Tinggi (T) : 3 Cukup (C) : 2 Rendah (R) : 1
Nilai dan Bobot:
Tabel 8. Nilai dan Bobot Jarak Keterangan Jarak Bilangan Fuzzy Nilai Bobot < 15 Km (Dekat) Tinggi (T) 3 16 – 20 Km (Sedang) Cukup (C) 2 > 20 Km (Jauh) Rendah (R) 1 Tabel 9. Nilai dan Bobot Siswa Yang dibutuhkan Keterangan  Jumlah Bilangan Fuzzy Nilai Bobot 2 Orang (Sedikit) Rendah (R) 1 3 Orang (Sedang) Cukup (C) 2 > 3 Orang (Banyak) Tinggi (T) 3 Tabel 10. Nilai dan Bobot Jam Kerja Keterangan Jumlah Jam Keterangan Nilai 7 (Sedikit) Tinggi 3 8 (Sedang) Cukup 2 >8 (Banyak) Rendah 1
Langkah  ketiga  (3)  menentukan  bobot  preferensi atau tingkat  kepentingan (W) setiap kriteria. Bobot kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan  tempat Prakerin adalah sebagai berikut :
Tabel 11. Tingkat Kepentingan (W) Kriteria (C) Bobot (W) Keterangan C1= Nilai Jarak 3 Tinggi C2  =  Nilai  Siswa  yang dibutuhkan 3 Cukup C3 = Nilai Jam Kerja 2 Cukup
Nilai  Rating  Kecocokan  Setiap  Alternatif  Pada Setiap Kriteria
Langkah  keempat  (4)  ini  yaitu  menentukan  rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria yang telah ditentukan diatas sebagai berikut :
Tabel 12. Rating Kecocokan Alternatif Alternatif (Nama Bengekel) Kriteria Nilai Jarak C1 Nilai Kebutuhan C2 Nilai Jam Kerja (C3) A1 3 3 3 A2 3 3 3 A3 3 2 3 A4 1 2 3 A5 1 3 2 A6 2 3 2 A7 3 2 3 A8 1 1 3 A9 3 3 2 A10 3 1 2 A11 2 3 3 A12 1 2 3 A13 3 2 3 A14 3 2 3 A15 3 1 3 A16 3 1 2 A17 1 2 2 A18 2 1 2 A19 3 2 2 A20 3 3 3 A21 3 2 2 A22 1 1 3 A23 2 2 3 A24 3 1 2 A25 1 1 3 A26 1 2 3 A27 3 1 3
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
A28 1 2 2 A29 1 1 2
Langkah  selanjutnya  setelah  nilai  rating  alternatif pada  setiap  kriteria  ditentukan  adalah  membuat matriks keputusan (x) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan.
⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 3 3 3 3 3 3 3 2 3 1 2 3
1 3 2 2 3 2 3 2 3 1 1 3 3 3 2 3 1 2 2 3 3 1 2 3 3 2 3 3 2 3 3 1 3 3 1 2 1 2 2 2 1 2 3 2 2 3 3 3 3 2 2 1 1 3 2 2 3 3 1 2 1 1 3 1 2 3 3 1 3 1 2 2 1 1 2⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤

## Normalisasi Matriks Keputusan (X)
Alternatif 1 r11 = 3/3 = 1 r12 = 3/3 = 1 r13 = 3/3 = 1 Alternatif 2 r21 = 3/3 = 1 r22 = 3/3 = 1 r23 = 3/3 = 1 Alternatif 3 r31 = 3/3 = 1 r32 = 2/3 =  0,7 r33 = 3/3 = 1
Alternatif 4 r41 = 1/3 = 0,3 r42 = 2/3 = 0,7 r43 = 3/3 = 1 Alternatif 5 r51 = 1/3 = 0,3 r52 = 3/3 = 1
r53 = 2/3 = 0,7 Alternatif 6 r61 = 2/3 = 0,7 r62 = 3/3 = 1 r63 = 2/3 = 0,7 Alternatif 7 r71 = 3/3 = 1 r72 = 2/3 = 0,7 r73 = 3/3 = 1 Alternatif 8 r81 =  1/3 = 0,3 r82 = 1/3 = 0,3 r83 = 3/3 = 1 Alternatif 9 r91 = 3/3 = 1 r92 = 3/3 = 1 r93 = 2/3 = 0,7
Alternatif 10 r101 = 3/3 =1 r102 = 1/3 = 0,3 r103 = 2/3 = 0,7 Alternatif 11 r111 = 2/3 = 0,7 r112 = 3/3 = 1 r113 = 3/3 = 1 Alternatif 12 r121 = 1/3 = 0,3 r122 = 2/3 = 0,7 r123 = 3/3 = 1 Alternatif 13 r131 = 1/3 = 0,3 r132 = 2/3 = 0,7 r133 = 3/3 = 1 Alternatif 14 r141 = 3/3 = 1 r142 = 2/3 = 0,7 r143 = 3/3 = 1 Alternatif 15 r151 = 3/3 = 1 r152 = 1/3 = 0,3 r153 = 3/3 = 1
Alternatif 16 r161 = 3/3 = 1 r162 = 1/3 = 0,3 r163 = 2/3 = 0,7 Alternatif 17 r171 = 1/2 = 0,5 r172 = 2/2 = 1 r173 = 2/2 = 1 Alternatif 18 r181 = 2/2 = 1 r182 = 1/2 = 0,5 r183 = 2/2 = 1 Alternatif 19 r191 = 3/3 = 1 r192 = 2/3 = 0,7 r193 = 2/3 = 0,7
Alternatif 20 r201 = 3/3 = 1 r202 = 3/3 = 1 r203 = 3/3 = 1 Alternatif 21 r211 = 3/3 = 1 r212 = 2/3 = 0,7 r213 = 2/3 = 0,7 Alternatif 22 r221 = 1/3 = 0,3 r222 = 1/3 = 0,3 r223 = 3/3 = 1
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v9i1.922 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Alternatif 23 r231 = 2/3 = 0,7 r232 = 2/3 = 0,7
r233 = 3/3 = 1 Alternatif 24 r241 = 3/3 = 1 r242 = 1/3 = 0,3 r243 = 2/3 = 0,7
Alternatif 25 r251 = 1/3 = 0,3 r252 = 1/3 = 0,3 r253 = 3/3 = 1 Alternatif 26 r261 = 1/3 = 0,3 r262 = 2/3 = 0,7 r263 = 3/3 = 1
Alternatif 27
r271 = 3/3 = 1
r272 = 1/3 = 0,3
r273 = 3/3 = 1 Alternatif 28 r281 = 1/2 = 0,5 r282 = 2/2 = 1 r283 = 2/2 = 1 Alternatif 29 r291 = 1/2 = 0,5 r292 = 1/2 = 0,5 r293 = 2/2 = 1
Hasil  dari  normalisasi  (Rij)  terbentuklah  matriks  ternormalisasi (R) sebagai berikut :
⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 1 1 1 1 1 1 1 0.7 1
0.3 0.7 1 0.3 1 0.7 0.7 1 0.7 1 0.7 1
0.3 0.3 1 1 1 0.7 1 0.3 0.7 0.7 1 1 0.3 0.7 1 1 0.7 1 1 0.7 1 1 0.3 1 1 0.3 0.7 0.5 1 1 1 0.5 1 1 0.7 0.7 1 1 1 1 0.7 0.7 0.3 0.3 1 0.7 0.7 1 1 0.3 0.7 0.3 0.3 1 0.3 0.7 1 1 0.3 1 0.5 1 1 0.5 0.5 1 ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
Langkah  berikut  nya  yaitu  langkah  kedelapan  (8) menghitung  hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  yang diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen baris  matriks  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot preferensi  (W)  yang  berkesesuaian  dengan  elemen kolom matriks (R).
=   ∑ (4)
Dengan Bobot Preferensi (W) : 3,3,2
hasil  perhitungan  dimana  nilai  awal  dari  data bengkel  rujukan  Prakerin  yang  kemudian  diproses menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan  mendapatkan  nilai  hasil  akhir  dalam perhitungannya adalah sebagai berikut :
Tabel 13. Hasil Perhitungan No Nama Jarak Kebu tuhan Jam Kerja Total 1 Ahass  Abdi Jaya 3 3 2 8 2 Ahass Adrdian 4 3 3 2 8 3 Ahass Aduatri 3 2 2 7 4 Ahass Aneka 1 2 2 5 5 Ahass Ardian III 1 3 1.3 5.3 6 Ahass  Citra Raya 2 3 1.3 6.3 7 Ahass Gading Serpong 3 2 2 7 8 Ahass Gondrong Motor 1 1 2 4 9 Ahass Honda Borobudur 3 3 1.3 7.3 10 Ahass Kelapa Dua 3 1 1.3 5.3 11 Ahass  King Motor Champroc (BES Motor) 2 3 2 7 12 Ahass Kosambi Motor 1 2 2 5 13 Ahass MMS 3 2 2 7 14 Ahass MMA 3 2 2 7 15 Ahass Nugraha 1 (01644) 3 1 2 6 16 Ahass Nugraha 2 3 1 1.3 5.3 17 Ahass Omega 1.5 3 2 6.5 18 Ahass  Sentra Auto Motor 3 1.5 2 6.5 19 Anugrah Motor 3 2 1.3 6.3 20 Ardian II 3 3 2 8 21 Honda  Abdi Jaya Motor 3 2 1.3 6.3 22 PT.  Wahana Artha Ritelindo Cipondoh 1 1 2 4 23 Terang Anugerah 2 2 2 2 6 24 Wahana Artha Ritelindo 3 1 1.3 5.3 25 Wahana Cikokol 1 1 2 4
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. x (2022)
26 Wahana Pinang 1 2 2 5 27 Wijaya Motor 3 1 2 6 28 Wahana Tanah Tinggi 1.5 3 2 6.5 29 Wahana Karang Mulya 1.5 1.5 2 5
Terdapat tiga (3) nilai terbesar ada pada Vi yang bisa menjadi  rujukan  bagi  siswa  SMK  Negeri  6 Kabupaten  Tangerang  dalam  menentukan  tempat Prakerin bagi siswanya dimana  alternatif A1 (Ahass Abdi Jaya), A2 (Ahass Ardian 4), dan A20 (Ardian II) adalah alternative yang terpilih sebagai alternatif terbaik dengan hasil akhir = 8.

## 4.   Kesimpulan
Penerapan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam  sistem  penunjang  keputusan  untuk pemilihan tempat PRAKERIN dapat diperoleh hasil akhir  bahwa  dimana  jarak,  jumlah  siswa  yang dibutuhkan  dan  jam  kerja  berpengaruh  terhadap tempat  prakerin  yang  harus  diambil  oleh  pihak sekolah.  Untuk  penentuan  pemilihan  tempat Prakerin  dilakukan  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan  yaitu  dilihat  dari  aspek  jarak,  jumlah siswa yang dibutuhkan, serta jam kerja. Bobot nilai yang  diberikan  pada  setiap  kriteria  mempengaruhi hasil  akhir  dalam  menentukan  tempat  Prakerin. Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dibuat  dapat membantu  Panitia  Prakerin  dalam  menentukan tempat  yang  cocok  untuk  siswanya  melakukan Prakerin.  Dengan  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  ini  didapatkan  hasil  akhir dimana terdapat tiga (3) nilai terbesar yang menjadi tempat rujukan bagi siswa SMK Negeri 6 Kabupaten Tangerang yaitu alternatif A1 (Ahass Abdi Jaya), A2 (Ahass Ardian 4), dan A20 (Ardian II) dengan nilai hasil akhir  8.

## Daftar Rujukan
[1]    N.  R.  W.    Astuti  and  D.  A.  Dewi,  “Pentingnya Implementasi  Nilai-Nilai  Pancasila  Dalam  Menghadapi Perkembangan  IPTEK”,  Journal  Of    Education, Psychology and Counseling (EduPsyCouns), Vol. 2, no. 1, pp. 41-49, 2021
[2] D. Winarso, F. Nurita, and S. Syahril, “Penerapan Metode Weigth Product Untuk Rekomendasi Penempatan Praktek Kerja  Industri  (Study  Kasus:  SMK  Muhammadiyah  01 Pekanbaru),”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.
Informasi),  vol.  2,  no.  2,  pp.  566–571,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i2.467.
[3] E.  Susilawati  and  M.  Baiduri,  “Perancangan  Sistem Informasi  Pratek  Kerja  Industri  di  SMK  Bakti  Nusantara 666 Cileunyi,” J. Manaj. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 70–82, 2019, doi: 10.34010/jamika.v9i2.2606.
[4] Y.  Kusnadi  and  M.  W.  Dwiyansyah,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Penerimaan  Beasiswa  Dengan  Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Smkn 1 Ciomas Kabupaten  Bogor,”  J.  Teknol.  Inform.  dan  Komput.  MH Thamrin, vol. 6, no. 1, pp. 120–131, 2020.
[5] M.  A.  Rivai  and  M.  Q.  Huda,  “Sistem  Penunjang Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Tempat  Penampungan Sampah Sementara (Studi Kasus: Dinas Lingkungan Hidup DKI Jakarta) (Studi Kasus: Dinas Lingkungan Hidup DKI Jakarta),” Appl. Inf. Syst. Manag., vol. 1, no. 2, 2018, doi: 10.15408/aism.v1i2.20088
[6] T. R. Adianto, Z. Arifin, D. M. Khairina, G. Mahakam, and G. Palm, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Tinggal  Di  Perumahan  Menggunakan  Metode  Simple
Additive Weighting (Saw) (Studi Kasus : Kota
Samarinda),” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 197–201, 2017.
[7] A.  Q.  Adyan,  B.  Susilo  and  D.  Andreswari,  “Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Praktik Kerja Lapangan Berdasarkan Nilai Kompetensi Dasar Dan Nilai Sikap  Siswa  Menggunakan  Metode  Pembobotan  Rank Order Centroid Dan Metode Profile Matching (Studi Kasus
: SMKN 1 Kota Bengkulu)”, Jurnal Rekursif, Vol. 8, No. 1, pp. 11-22, Maret 2020.
[8] A.  Q.  Adyan,  B.  Susilo,  and  D.  Andreswari, “Menggunakan Metode Pembobotan Rank Order Centroid Dan Metode Profile Matching ( Studi Kasus : Smkn 1 Kota Bengkulu ),” J. Rekursif, vol. 8, no. 1, pp. 11–22, 2020.
[9] M.  Taufiq  and  A.  H.  Sumitro,  “Sistem  Penunjang Keputusan  Relevansi  Kegiatan  Praktek  Kerja  Lapangan Dengan Menggunakan Metode SAW”, Jurnal Informatika, Vol. 8, no. 1, pp. 49-58, April 2021.
[10]  M.  Taufiq  and  A.  H.  Sumitro,  “SISTEM  PENUNJANG KEPUTUSAN  RELEVANSI  KEGIATAN  PRAKTEK KERJA  LAPANGAN  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE  SAW,”  J.  Inform.,  vol.  8,  no.  1,  2021,  doi: 10.31294/ji.v8i1.9308.
[11]  Sri Eniyati, “Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Untuk Penerimaan Beasiswa Dengan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting)”, Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK, Vol. 16, no. 2, pp. 171-176, Juli 2011.
[12]  F. Ningsih, K. Kunci, : Sistem, and P. Keputusan, “Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Mahasiswa  Berprestasi  Di Stikes Muhammadiyah Pringsewu Dengan Metode Saw,” no. 09, pp. 147–152, 2016.
[13]  R.  Mujiastuti,  N.  Komariyah,  and  M.  Hasbi,  “Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting,”  J.  Sist.  Informasi,  Teknol.  Inf.  dan Komput.,  vol.  9,  no.  2,  pp.  133–141,  2017,  [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id.
[14]  A.  D.  Susanti,  M.  Muslihudin,  and  S.  Hartati,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Perankingan  Calon  Siswa  Baru Jalur Undangan Menggunakan Simple Additive Weighting (Studi Kasus : Smk Bumi Nusantara Wonosobo),” Semin.
Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2017, vol. 5, no. 1, pp. 37– 42, 2017, [Online]. Available: http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/arti cle/view/1658/1659. [15]  Frieyadi, “Penggunaan Metode Simple Additive Weighting  Penentuan,”  J.  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol. Komput., vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2017.