## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/
https://doi.org/10.35746/jtim.v5i2.346

## Implementasi Simple  Additive  Weighting dalam  Sistem Rekomendasi Beasiswa di SMK Tarbiyatul Ulum Karawang
Yusup Mad Cani 1* , Hannie 2 dan Azhari Ali Ridha 3
1 Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer UNSIKA; 1910631250054@student.unsika.ac.id 2 Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer UNSIKA; hannie@staff.unsika.ac.id 3 Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer UNSIKA: azhari.ali@unsika.ac.id *  Korespondensi: 1910631250054@student.unsika.ac.id
Abstract: Scholarships are a program that students get to continue their studies. Tarbiyatul Ulum Vocational School is a formal secondary level vocational institution which has a large number of students. Some of these students are entitled to get scholarships available at Tarbiyatul Ulum Vo- cational  School.  So  far,  the  Administrative  Staff  to  select  students  who  are  entitled  to  receive scholarships is done manually so that it takes a long time and the possibility of human error occurs so it is not efficient to use in selecting students who will get scholarships with a large number of students. Therefore, a scholarship recommendation system is needed that can provide considera- tion to Administrative Staff in grouping students based on scholarships that are suitable for them to participate in, so that with this recommendation system Administrative Staff can clearly group students without the occurrence of human error because it has been calculated automatically by the system. The system uses the Simple Additive Weighting method as a decision-making method with  various  criteria  with  weighted  values  according  to  the  existing  criteria  and  the  Waterfall method as a method for making the system starting from the planning stage to the maintenance stage so that it is sequential in the development of this recommendation system. The results of this system can directly recommend selected students for the relevant scholarship based on the highest recommendation value which is calculated using the Simple Additive Weighting method.
Keywords: Waterfall; Recommendation; Scholarship; Simple Additive Weighting.
Abstrak: Beasiswa  merupakan  suatu  program  yang  didapatkan  oleh  siswa  untuk  terus  dapat melanjutkan  pembelajarannya. SMK  Tarbiyatul  Ulum  merupakan  lembaga  formal  tingkat menengah  kejuruan  yang  memiliki  siswa  dengan  jumlah  banyak.  Dari  beberapa  siswa  tersebut berhak untuk mendafatkan beasiswa yang tersedia di SMK Tarbiyatul Ulum. Selama ini Staff Tata Usaha menjaring siswa yang berhak menerima beasiswa dilakukan secara manual sehingga me- makan waktu yang lama dan kemungkinan terjadinya human error terjadi sehingga tidak efisien untuk digunakan dalam memilih siswa yang akan mendapatkan beasiswa dengan jumlah peserta didik yang banyak. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem rekomendasi beasiswa yang dapat memberikan  pertimbangan  kepada  Staff  Tata  Usaha  dalam  mengelompokan  siswa  berdasarkan beasiswa yang cocok untuk diikutinya, sehingga dengan adanya sistem rekomendasi ini Staff Tata Usaha dapat mengelompokan siswa dengan jelas tanpa terjadinya human error karena sudah dihi- tung dengan otomatis oleh sistem. Sistem tersebut menggunakan metode Simple Additive Weighting sebagai metode pengambilan keputusannya dengan adanya berbagai kriteria dengan bobot nilai yang sesuai dengan kriteria yang ada dan metode Waterfall sebagai metode dalam pembuatan sis- tem  mulai  dari  tahap  perencanaan  sampai  pada  tahap  maintenance  sehingga  terurut  dalam pengembangan sistem rekomendasi ini. Hasil dari sistem ini dapat langsung merekomendasikan
Sitasi: Cani,  Y.  M.;  Hannie;  dan Ridha,  A.  A.  ( 2023 ).    Implementasi
Simple  Additive  Weighting  Dalam Sistem  Rekomendasi  Beasiswa  di SMK  Tarbiyatul  Ulum  Karawang  . JTIM:  Jurnal  Teknologi  Informasi Dan  Multimedia,  5(2),  102-108. https://doi.org/10.35746/jtim.v5i2.346
Copyright: ©  2023 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license s/by-sa/4.0/).
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
siswa terpilih dalam beasiswa yang bersangkutan berdasarkan nilai rekomendasi tertinggi yang dihitung dengan metode Simple Additive Weighting .
Kata kunci: Waterfall ; Rekomendasi; Beasiswa; Simple Additive Weighting .

## 1. Pendahuluan
Beasiswa merupakan suatu program yang didapatkan oleh siswa untuk terus dapat melanjutkan  pembelajarannya.  Adapun  untuk  mendapatkan  beasiswa  maka  harus sesuai  dengan  aturan-aturan  yang  telah  ditetapkan  [1].  Pemberian  beasiswa  kepada siswa dilakukan secara selektif sesusai dengan jenis beasiswa yang diadakan [2].
Sekolah  SMK  Tarbiyatul  Ulum  memiliki  tiga  program  beasiswa  yang  terdiri  dari Beasiswa Kepala SMK, Beasiswa Yayasan, dan Beasiswa Orang Tua Asuh. Untuk setiap beasiswa  memiliki  batasan  kuota  penerimanya  sedangkan  setiap  tahunnya  terdapat peningkatan  jumlah  pendaftar,  tentu  ini  dapat  menyulitkan  Staff  Tata  Usaha  dalam menyeleksi  penerima  beasiswa.  Sehingga  diperlukannya  suatu  sistem  pendukung keputusan  rekomendasi  penerima  beasiswa  yang  mampu  memberikan  rekomendasi kepada Staff Tata Usaha dalam memilih siswa calon penerima beasiswa sesuai beasiswa yang cocok.
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis komputer  yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  [3].  Dapat  juga dikatakan  sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi  informasi  untuk mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifik [4].
Metode Simple  Additive  Weighting sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode penjumlahan terbobot [5]. Yang mencari bobot nilai paling berbesar dari rating kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut[6].  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan (𝑋) ke  suatu  skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada [7].
Metode Simple Additive  Weighting dipilih  dalam  sistem  rekomendasi  beasiswa  ini karena dalam melakukan pembobotan hanya pada kriterianya saja. Sedangkan metode lain  contoh  nya Analytic  Hierarchy  Process dalam  menentukan  rekomendasi  beasiswa perlu  membandingkan  kriteria  dan  alternatif.  Alternatif  disini  adalah  siswa  yang mendaftar, jika banyak siswa yang mendaftar maka dapat memakan waktu yang cukup lama dalam pemrosesan nya.
Penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  metode Simple Additive Weighting dalam pengambilan keputusan sudah dilakukan oleh [3], [6] dan [7], namun implementasinya berbeda.  Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2],  [4],  [5],  dan  [8]  memiliki implementasi  yang  sama  yaitu  dalam  pengambilan  keputusan  beasiswa,  namun  yang membedakannya  adalah  tempat  penelitian,  sehingga  penelitian  memiliki  posisi  yang berbeda  dan  layak  dilakukan  penelitian.  Kemudian  penelitian  ini  mengembangkan sistem  dari  penelitian  tersebut  dalam  memberikan  rekomendasi  beasiswa.  Dimana sekolah  tersebut  memiliki  beberapa  beasiswa,  dari  pembaharuan  tersebut  dapat memungkinkan Staff Tata Usaha mengklasifikasi siswa berdasarkan hasil rekomendasi sistem.

## 2. Bahan dan Metode
Penelitian  ini  memiliki  bahan  dan  metode  yang  digunakan  dalam  menunjang pembuatan sistem rekomendasi beasiswa di SMK Tarbiyatul Ulum.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 104  of 108

## 2.1. Bahan
Untuk  melakukan  perhitungan  sistem  rekomendasi  beasiswa  ini  dengan  metode Simple Additive Weighting pada SMK Tarbiyatul Ulum ini menggunakan 10 data siswa Tahun Pelajaran 2022/2023.

## 2.2. Metode Simple Additive Weighting
Metode Simple  Additive  Weighting digunakan  dalam  perhitungan  rekomendasi beasiswa ini dengan menggunakan rumus:
𝑟 = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 𝑥 max 𝑥 , jika 𝑗 adalah atribut keuntungan (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) min 𝑥 𝑥 , Jika 𝑗 adalah atribut biaya (𝑐𝑜𝑠𝑡) (1)
Hasil  akhir  dari  proses  perhitungan  tersebut  yaitu  penjumlahan  dan  perkalian matriks yang ternomalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dapat  dipilih  sebagai  alternatif  yang  terbaik (𝐴 ) sehingga  dapat  merekomendasikan beasiswa yang ada.

## 2.3. Metode Waterfall
Pembuatan  sistem  pada  penelitian  ini  menggunakan  tahapan  sistem  metode waterfall.  Waterfall merupakan  pembuatan  perangkat  lunak  yang  menitikberatkan melalui tahap-tahap yang sistematis dan berurutan [9], dimulai dari analisis kebutuhan pengguna,  perencanaan,  pemodelan,  konstruksi  dan  perawatan  sistem  [10].  Adapun metode waterfall yang digunakan dalam penelitian ini adalah yang tertera pada Gambar 1.
Gambar 1. Waterfall Penelitian
2.3.1. Analisis Kebutuhan
Data  dikumpulkan  melalui  wawancara  dengan  Staff  Tata  Usaha  untuk mendapatkan  kriteria-kriteria  penerimaan  beasiswa  dan  kemudian  menganalisa  data tersebut agar sesuai dengan kebutuhan dalam pembuatan sistem.
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2

## 2.3.2. Simple Additive Weighting
Pada  tahapan  ini  melakukan  penerapan  metode Simple  Additive  Weighting dalam sistem  rekomendasi  penerima  beasiswa  di  SMK  Tarbiyatul  Ulum.  Tahapan  ini merupakan tahapan setelah data berhasil dikumpulkan pada tahap sebelumnya.
2.3.3. Desain
Tahapan dimana sistem yang nantinya akan dibuat, dirancang terlebih dahulu [11]. Tahapan desain ini meliputi desain UML dan desain Interface halaman sistem.
2.3.4. Pembuatan Kode Program
Pada  tahap  ini,  pengkodean  program  menggunakan  bahasa  pemrograman  yang telah ditentukan untuk menciptakan desain dan alur sesuai dengan yang telah dirancang sebelumnya, yaitu menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai basis datanya.
2.3.5. Pengujian
Pada tahap ini, dilakukan pengujian terhadap aplikasi yang dibuat untuk menguji apakah  aplikasi  telah  berjalan  sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Pengujian  dilakukan dengan  menggunakan BlackBox  Testing .  Pengujian Blackbox  Testing dilakukan  untuk menguji fungsionalitas [12], agar tidak terjadi kesalahan ketika sistem digunakan.
2.3.6. Pemeliharaan
Pada tahap akhir, dilakukan perawatan agar performa dari aplikasi yang dibangun tetap terjaga.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Perhitungan Simple Additive Weighting
Perhitungan rekomendasi beasiswa menggunakan metode Simple Additive Weighting yang  terdiri  dari  10  Sample  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini,  seperti  yang terlihat pada Tabel 1, Tabel 2, dan Tabel 3.
Tabel 1. Tabel Hasil Beasiswa Yayasan Alternatif Nilai Preferensi Rangking A9 0,683 1 A3 0,683 2 A5 0,667 3 A8 0,658 4 A10 0,625 5 A2 0,617 6 A6 0,592 7 A4 0,533 8 A1 0,467 9 A7 0,458 10 Tabel 2. Tabel Hasil Beasiswa Kepala SMK Alternatif Nilai Preferensi Rangking A9 0,683 1 A3 0,683 2 A5 0,667 3 A8 0,658 4 A10 0,625 5
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
Alternatif Nilai Preferensi Rangking A2 0,617 6 A6 0,592 7 A4 0,533 8 A1 0,467 9 A7 0,458 10 Tabel 3. Tabel Hasil Beasiswa Orang Tua Asuh Alternatif Nilai Preferensi Rangking A3 0,800 1 A10 0,700 2 A9 0,700 3 A8 0,650 4 A2 0,600 5 A5 0,575 6 A6 0,550 7 A4 0,550 8 A7 0,475 9 A1 0,450 10

## 3.2. Implementasi Sistem
Hasil dari sistem rekomendasi beasiswa di SMK Tarbiyatul Ulum ini berbasis web dengan PHP sebagai Bahasa Pemrogramannya dan MySQL sebagai basis datanya. Hasil penelitian ini fokus pada menu laporan seluruh, dimana pada halaman ini merupakan halaman rekomendasi beasiswa yang diikuti oleh siswa yang mengajukan Beasiswa di SMK Tarbiyatul Ulum.
Gambar 2 . Implementasi Sistem Rekomendasi Beasiswa
Gambar  2  merupakan  halaman  rekomendasi  yang  diberikan  oleh  sistem  kepada Staff Tata Usaha sebagai acuan rekomendasi siswa dalam memilih beasiswa yang tepat untuk  diikutinya.  Dimana  pada  laporan  tersebut  menunjukan  setiap  siswa  akan direkomendasikan untuk mengikuti beasiswa yang memiliki peluang besar untuk dapat lolos  dan  diterima  di  beasiswa  yang  direkomendasikan.  Hasil  rekomendasi  tersebut mengacu pada hasil perhitungan menggunakan metode Simple Additive Weighting .
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2 107  of 108

## 3.3. Pengujian Sistem
Pengujian sebuah sistem merupakan salah satu hal yang penting untuk dilakukan dengan tujuan untuk memeriksa kesalahan-kesalahan yang terjadi didalam sistem yang dibangun  dan  meminimalisir  terjadinya  kerugian  dari  kesalahan-kesalahan  yang mungkin  terjadi  di  sistem  [13],  serta  untuk  menjaga  kualitas  perangkat  lunak  yang dibangun  agar  bisa  bertahan,  mengefektifkan  biaya  produksi  agar  tidak  membuang aplikasi yang dibuat karena kegagalan pemasaran atau produksi perangkat lunak [14].
Blackbox testing cenderung dapat menemukan beberapa hal seperti fungsional yang tidak  benar  atau  tidak  ada,  kesalahan  basis  data,  kesalahan  struktur  data,  kesalahan akses  data,  kesalahan  antar  muka,  kesalahan  pengguna,  kesalahan  performa,  serta kesalahan inisialisasi dan terminasi [15].
Pengujian sistem fokus pada menu laporan yang terdiri dari 3 menu yaitu laporan pendaftaran, laporan persiswa, dan laporan seluruh.
Tabel 4. Pengujian Halaman Laporan Persiswa Data Masukan Hasil yang diharapkan Hasil Uji Memilih  menu  laporan  dan memilih  persiswa,  serta memilih salah satu siswa Menampilkan  laporan  nilai  per- siswa [  ] Diterima [    ] Ditolak
Tabel  4  menunjukan  bahwa  pengujian  fungsionalitas  dari  halaman  laporan persiswa berjalan dengan baik.
Tabel 5. Pengujian Halaman Laporan Pendaftaran Data Masukan Hasil yang diharapkan Hasil Uji Memilih  menu  laporan  dan memilih pendaftaran. Menampilkan data pendaftar [  ] Diterima
[      ] Ditolak
Tabel  5  menunjukan  bahwa  fungsionalitas  dari  halaman  laporan  pendaftaran berjalan dengan baik.
Tabel 6. Pengujian Halaman Laporan Seluruh Data Masukan Hasil yang diharapkan Hasil Uji Memilih  menu  laporan  dan memilih  laporan  seluruh, serta memilih tahun beasiswa Menampilkan  laporan  seluruh siswa [  ] Diterima [    ] Ditolak
Tabel  6  menunjukan bahwa fungsionalitas dari  halaman laporan seluruh  berjalan dengan baik.

## 3.4. Keunggulan Penelitian
Penelitian sebelumnya hanya memberikan referensi data penerima beasiswa pada satu  beasiswa  saja,  namun  pada  penelitian  ini  dapat  memberikan  rekomendasi  dari beberapa beasiswa sekaligus.

## 4. Kesimpulan
Setelah melakukan pengolahan data dan implementasi sistem, maka penulis dapat menyimpulkan bahwa metode Simple Additive Weighting dapat digunakan sebagai acuan dalam  merekomendasikan  pemilihan  beasiswa  serta  Implementasi  Sistem  ini  dapat memudahkan  Staff  Tata  Usaha  dalam  mengelola  sistem  ini.  Dengan  adanya  sistem rekomendasi  ini  memudahkan  Staff  Tata  Usaha  dalam  mengelompokkan  siswa berdasarkan  beasiswa  yang  direkomendasikan  oleh  sistem  secara  otomatis  tanpa memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  jika  dilakukan  secara  manual.  Penelitian  ini berkontribusi  dalam  menambah  referensi  dalam  implementasi  metode Simple Additive Weighting pada pengambilan keputusan dan dapat membantu pihak Tata Usaha dalam
JTIM 2023 , Vol. 5 , No. 2
108  of 108
mengklasifikasikan siswa berdasarkan rekomendasi beasiswa di SMK Tarbiyatul Ulum. Sedangkan, keterbatasan  dari  sistem  yang  dibuat  dari penelitian ini  masih  melakukan perekaman data secara  mengisi  manual belum  terintegrasi dengan sistem Data Pokok Satuan  Pendidik  (Dapodik).  Oleh  sebab  itu  penelitian  selanjutnya  dapat mengembangkan  sistem  ini  dengan  fitur  lebih  kompleks  lagi  sehingga  lebih  dapat bermanfaat dalam penggunaanya.
Ucapan Terima Kasih: Terimakasih disampaikan kepada SMK Tarbiyatul Ulum telah memberikan izin  untuk  melakukan  penelitian  dan  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  SMK Tarbiyatul ulum.

## Referensi
[1]  T. Noviyanti, “Sistem Penunjang Keputusan Dalam Penerimaan Beasiswa Ppa Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process  (Ahp)  (Studi  Kasus:  Universitas  Gunadarma),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa ,  vol.  24,  no.  1,  pp.  35–45, 2019,  doi: 10.35760/tr.2019.v24i1.1932.
[2]  L. Liesnaningsih, R. Taufiq, R. Destriana, and A. P. Suyitno, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Berbasis WEB Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Pondok Pesantren Daarul Ahsan,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 5, no. 1, p. 54, 2020, doi: 10.32493/informatika.v5i1.4664.
[3]  I.  Ismayadi,  A.  Anggraini  Samudra,  and  S.  Junaidi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di SMA Negeri 1 Siberut Selatane,” J. Inform. Kaputama, vol. 6, no. 2, pp. 137–149, 2022, doi: 10.59697/jik.v6i2.112.
[4]  R. Fauzan, Y. Indrasary, and N. Muthia, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web,” J. Online Inform., vol. 2, no. 2, p. 79, 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.101.
[5]  M.  Muqorobin,  A.  Apriliyani,  and  K.  Kusrini,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode SAW,” Respati, vol. 14, no. 1, pp. 76–85, 2019, doi: 10.35842/jtir.v14i1.274.
[6]  F. Sembiring, M. T. Fauzi, S. Khalifah, A. K. Khotimah, and Y. Rubiati, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid 19 menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus : Desa Sundawenang),” Explor. Sist. Inf. dan Telemat., vol. 11, no. 2, p. 97, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i2.1563.
[7]  N.  Hermanto,  Hermanto  Izzah,  “Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  motor  dengan  metode  simple  additive weigthing (SAW) Hermanto, Nailul Izzah,” vol. 6, no. 2, pp. 184–200, 2018.
[8]  Abdurrahman, “Beasiswa Menggunakan Algoritma Simple Additive Weighting ( Saw ) Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma Simple Additive Weighting ( Saw ) ( Studi Kasus : Smk Jayabeka 01 Karawang ),” 2019.
[9]  N. Rofiq, A. Perdananto, T. Informatika, U. Pamulang, and T. Selatan, “Penerapan Model Waterfall Pada Aplikasi Bank Sampah,” INFOTECH J. Technol. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 19–26, 2021.
[10]  D. Situmorang and I. Fitri, “Sistem Informasi Bimbingan Belajar Berbasis Web dengan Metode Waterfall,” JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. 5, no. 4, pp. 1–6, 2021.
[11]  A. Rizaldi, A. Voutama, and S. Susilawati, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Certainty Factor Dalam Men- diagnosa Kategori Tingkat Demam Berdarah,” Gener. J., vol. 5, no. 2, pp. 91–101, 2021, doi: 10.29407/gj.v5i2.16015.
[12]  Y. Mad Cani, H. Hannie, and A. Ali Ridha, “Pengujian Black Box Testing Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa  di  SMK  Tarbiyatul  Ulum  Karawang,”  J.  Ilm.  Wahana  Pendidik.,  vol.  9,  no.  June,  pp.  754–760,  2023,  doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.8084698.
[13]  A. C. Praniffa, A. Syahri, F. Sandes, U. Fariha, and Q. A. Giansyah, “Jurnal Testing dan Implementasi Sistem Informasi Parkir Berbasis Web Black Box And White Box Testing Of Web-Based Parking,” vol. 1, no. 1, pp. 1–16, 2023.
[14]  N. W. Rahadi and C. Vikasari, “Pengujian Software Aplikasi Perawatan Barang Milik Negara Menggunakan Metode Black Box Testing Equivalence Partitions,” Infotekmesin, vol. 11, no. 1, pp. 57–61, 2020, doi: 10.35970/infotekmesin.v11i1.124.
[15]  E.  Novalia  and  A.  Voutama,  “Black  Box  Testing  dengan  Teknik  Equivalence  Partitions  Pada  Aplikasi  Android M-Magazine Mading Sekolah,” Syntax    J. Inform., vol. 11, no. 01, pp. 23–35, 2022, doi: 10.35706/syji.v11i01.6413.