JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## KOMPARASI METODE SAW DAN MOORA DALAM PEMILIHAN JURUSAN PADA SMAN 108 JAKARTA
Alika Putri 1 , Cahyani Budihartanti 2
Program Studi Sistem Informasi 1 ,  Program Studi Sistem Informasi 2 Sistem Informasi 1 ,  Sistem Informasi 2 STMIK Nusa Mandiri Jakarta 1 , STMIK Nusa Mandiri Jakarta 2 putrialika082@gmail.com 1 , cahyani.cbh@nusamandiri.ac.id 2

## ABSTRAK
SMA Negeri 108 Jakarta merupakan salah satu sekolah menengah atas yang berada didaerah Jakarta selatan, di SMA  Negeri  108  Jakarta  biasanya  dilakukan  Pemilihan  jurusan  pada  semester  ganjil  oleh  siswa  kelas  X.  Di sekolah  ini  terbagi  dua  jurusan  yaitu  jurusan  IPA  dan  IPS.  Pelaksanaan  pemilihan  jurusan  bagi  mereka diperkenalkan  sebagai  upaya  untuk mengarahkan  siswa  terhadap  bakat  dan minat  serta  kemampuan  akademik siswa  tersebut.  Tujuan  pemilihan  jurusan  ini  agar  siswa  lebih  mudah  dalam  menentukan  jurusan  sesuai keinginannya. Penentuan pemilihan jurusan memang terbukti sangat sulit bagi siswa atau orang tua siswa pada era  sekarang.  Metode  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan  jurusan  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  SAW  dan  MOORA  dengan mengomparasi  penerapan  dan hasil dari  perhitungan  kedua metode  tersebut  sehingga  menghasilkan  keputusan  yang  konsisten  dan  terbaik.  Hasil  dari  perhitungan  kedua metode menjadikan Anggini Sarah sebagai nilai terbesar dengan nilai perhitungan SAW yaitu 24,600 dan hasil perhitungan metode MOORA yaitu 10,451 menjadi jurusan yang terpilih yaitu IPA.
Kata kunci: Komparasi, SAW, MOORA, Pemilihan Jurusan
Abstract    - SMAN  108  Jakarta  is  one  of  the  high  schools  in  the  south  Jakarta  area, in  the 108 Jakarta  High School, the  selection of majors is usually done in odd semester by class X students. The school is divided into two majors namely science and social majors. The selection of majors for them was introduced as an effort to direct  students  towards  their  students'  talents  and  interests  and  academic  abilities.  The  purpose  of  this department  selection  is  for  students  to  more  easily  determine  the  department  according  to  their  wishes. Determination of the selection of majors indeed proved very difficult for students or parents of students in the current  era.  The  method  used  in  decision  making  in  the  selection  of  majors  in  this  study  uses  the  SAW  and MOORA methods by comparing the implementation and results of the calculation of the two methods so as to produce the best and most consistent decisions. The results of the calculation of the two methods make Anggini Sarah the largest value with the SAW calculation value of 24,600 and the MOORA method calculation result of 10.451 being the chosen major, IPA.
Keywords: Comparison, SAW, MOORA, Selection of Departments

## I. PENDAHULUAN
Penentuan pemilihan jurusan memang terbukti sangat sulit bagi siswa atau orang tua siswa pada  era  sekarang.  Pelaksanaan  penjurusan  bagi mereka  diperkenalkan  agar  siswa  lebih  mudah dalam  memilih  jurusannya.  Namun,  tidak  bisa dipungkiri bahwa ada hal yang lebih penting dalam menentukan  pemilihan  jurusan  yaitu  minat  siswa terhadap  jurusan  tersebut.  Para  siswa  yang memiliki  ketertarikan  dalam  suatu  jurusan  akan lebih  menikmatinya,  dengan  begitu  siswa  tersebut
akan  lebih  mudah  dalam  menguasai  materi, kompeten  dalam  implementasi  praktek,  siap bersaing  secara  global,  serta  memiliki  minat ketertarikan yang besar di jurusan tersebut.
Pemilihan jurusan biasanya dilakukan serentak  disemua  sekolah  tak  terkecuali  di  SMA Negeri  108  Jakarta  yang  dilaksanakan  pada semester  ganjil  oleh  siswa  kelas  X.  Di  sekolah  ini terbagi  dua  jurusan  yaitu  jurusan  IPA  dan  IPS. Tujuan  pemilihan  jurusan  ini  agar  siswa  lebih mudah dalam menentukan jurusan sesuai keinginannya.  Tetapi  pemilihan  jurusan  bagi  siswa
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
SMA  tidak  selalu  sesuai  dengan  kemampuan, bakat, minat serta prestasi akademiknya. Kebanyakan penentu  pemilihan jurusan itu berdasarkan tiga faktor.
Pertama  yaitu  berdasarkan  adanya  referensi orang tua siswa itu sendiri. Kedua, pemilihan minat jurusan  didasarkan  pada  ikut-ikutan  teman  dan berdasarkan  trend  jurusan  masa  kini.  Faktor ketiga yaitu  prestasi  akademik  yang  dimiliki  siswa tersebut.  Pemilihan  jurusan  berdasarkan  ketiga faktor  tersebut  nantinya  akan  berujung  penyesalan bagi siswa yang penjurusannya tidak sesuai dengan bakat,  minat  dan  kesukaan  mereka  pada  jurusan tersebut.  Oleh  karena  itu,  sangat  dibutuhkannya solusi  untuk  pengambilan  keputusan  pemilihan jurusan di Sekolah Menengah Atas[1].
Metode SAW atau Simple Additive Weighting  adalah  metode  yang  sering  dikenal dengan  metode  penjumlahan  terbobot.  Yang hasilnya  dari  penelitian  adalah  menentukan  nilai bobot  untuk  setiap  atribut  atau  kriteria,  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perankingan  yang  akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif,  dalam  hal  ini  alternatif  yang  dimaksud adalah  penentuan  pemilihan  jurusan  bagi  siswa berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan. Dengan  metode  perangkingan  tersebut,  diharapkan penilaian  akan  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada nilai  kriteria  dan  bobot  yang  sudah  ditentukan sehingga  akan  mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat[2].
Salah  satu  metode  yang  juga  dapat digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  masalah disini  adalah  dengan  menggunakan  metode  Multi- Objective  Optimization  on  the  basis  of  Ratio Analysis atau biasa disebut MOORA. Metode yang diperkenalkan  oleh  Brauers  dan  Zavadkas  (2006). Metode  MOORA  ialah  metode  yang  memiliki kalkulasi  sederhana.  Yang  hasilnya  dari  penelitian yaitu  dapat  menentukan  tujuan  dan  kriteria  yang bertentangan, yaitu kriteria yang bernilai menguntungkan (Benefit) atau yang tidak menguntungkan  (Cost)[3].  Dari  masalah  tersebut maka penulis melakukan penelitian untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  terjadi  dengan menganalisis  suatu  sistem  yang  menghasilkan sebuah informasi.

## II. METODE DAN MATERI
A. Metode Pengumpulan Data Ada beberapa metode pengumpulan data yang dilakukan melalui langkah sebagai berikut:
1. Pengumpulan data primer Pengumpulan  data  primer  adalah  data  yang dikumpulkan  sendiri  oleh  perorangan  atau  suatu organisasi  secara  langsung  dari  objek  yang diteliti[4]. Diambil dari hasil wawancara responden berupa  kuesioner,  maupun  data  yang  diambil  dari hasil wawancara, dan pengamat langsung. Kuesioner  disebarkan  kepada  para  siswa-  siswi SMA  Negeri  108  Jakarta  sedangkan  wawancara dilakukan  terhadap  Bapak  Damri  selaku  Wakil Kepala  Sekolah  serta  staff-staff  yang  bisa membantu memberikan informasi
2. Pengumpulan data sekunder Pengumpulan  data  sekunder  adalah  data  yang telah  dikumpulkan  dan  disatukan  oleh  studi-studi sebelumnya  atau  yang  diterbitkan  oleh  berbagai instasi  lain.  Dalam  penelitian  ini  data  sekunder berupa  dari  jurnal  dan  sumber  literature  lainnya yang  berhubungan  dengan  penelitian  mengenai metode SAW dan MOORA.
B. Populasi Menurut  Ibnu,  dkk[5]  menyatakan  bahwa populasi  adalah  semua  subjek  atau  objek  sasaran penelitian.  Wujud  subjek  itu  bermacam-macam bisa  berupa  manusia,  tumbuh-tumbuhan,  barang produksi,  ungkapan  verbal,  dokumen,  dan  barang cetak.
Dalam  penelitian  ini,  yang  dimaksud  populasi adalah  para  siswa  dan  siswi  SMA  Negeri  108 Jakarta  yang      dijadikan  objek  penyebaran kuesioner, serta Bapak Damri selaku Wakil Kepala Sekolah  serta  staff-staff  yang  diwawancarai  untuk memberikan  informasi  yang  diperlukan  dalam penulisan ini.
C. Sampel Penelitian
Menurut Arikunto[5] menjelaskan bahwa sampel  adalah  sebagian  atau  wakil  dari  populasi yang  diteliti.  Dinamakan  penelitian  sampel  apabila hasil  penelitian  dapat  digeneralisasikan  kepada populasi.  Sampel  yang  akan diambil harus  bersifat presentatif  atau  memiliki  karakteristik  yang  sama dengan  populasi.  Yang  menjadi  sampel  penelitian ini  adalah  para  siswa  dan  siswi    yang  memilih jurusan perkuliahaan di SMAN Negeri 108 Jakarta, diambil  sebanyak  10  responden  agar  mewakili populasi secara keseluruhan.
D. Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  merupakan  metodologi kualitatif  analisis  muatan  yang  berdekatan  dengan
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
analisis wacana, sedangkan dalam metode kuantitatif  analisis  muatan  yang  teramat  jelas merupakan salah satu metode pengukuran variabel[6].  Dalam  hal  ini  metode  pengolahan  dan analisis  data  yang  digunakan  yaitu  metode  simple additive  weighting  (SAW)  dan    multi  objective optimization by ratio analysis (MOORA) .

## 1. Simple Additive Weighting
Sumber: Olah Data (2020)

## Gambar 1. Tahapan Metode SAW
Metode  SAW  merupakan  suatu  metode  yang digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari SAW  adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan[7].
Langkah  penyelesaian  dalam  menggunakan metode SAW adalah sebagai berikut:
a. Menentukan alternatif (kandidat).
b. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.
c. Memberikan  nilai  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
d. Menenukan  bobot  preferensi  atau  tingkat kepentingan untuk setiap kriteria.
e. Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap alternatif pada setiap kriteria.
f. Membuat  matrik  keputusan  X  yang  dibentuk dari  table  rating  kecocokan  dari  setiap alternatif  pada  setiap  kriteria.  Nilai  X  setiap alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  sudah ditentukan.
g. Melakukan  normalisasi  matrik  keputusan  X dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada  kriteria Cj dengan melakukan pengelompokan apakah j  adalah  kriteria  keuntungan  (benefit)  atau  j adalah kriteria biaya (cost) maksudnya adalah:
- Dikatakan  kriteria  keuntungan  apabila nilai    xij  memberikan  keuntungan  bagi pengambil  keputusan,  sebaliknya  kriteria biaya  apabila  xij menimbulkan  biaya  bagi pengambil keputusan.
- Apabila berupa kriteria keuntungan makan nilai  xij  dibagi  dengan  nilai  Max,  i  (xij) dari  setiap  kolom,  sedangkan  untuk kriteria biaya, nilai Min, i (xij) dari setiap kolom dibagi dengan nilai xij.
h. Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi.
i. Hasil  akhir  nilai  preferensi  diperoleh  dari penjumlahan  untuk  setiap  perkalian  elemen baris  matrik  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot preferensi  (W)  yang  bersesuaian  elemen kolom matrik (W). Hasil perhitungan nilai Vi yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik.
j. Menentukan nilai indikasi.
k. Perangkingan.  Perangkingan  dilakukan  dengan cara  mengalikan  nilai  SAW  dengan  nilai indikasi  dan  hasil  akhir  dari  nilai  akan dirangking sesuai urutan hasil yang mempunyai nilai paling besar sampai yang terkecil.
3. Multi  Objective  Optimization  by  Ratio Analysis (MOORA) .
Metode  MOORA  adalah  multiobjektif  sistem yang  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  attribut  yang saling  bertentangan  secara  bersamaan.  Metode  ini diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  dengan perhitungan matematika yang kompleks[6].
Langkah-langkah  dalam  metode  MOORA adalah sebagai berikut:
a. Penentuan nilai matrik Menentukan  Tujuan  untuk  mengindentifikasi atribut evaluasi yang bersangkutan
b. Normalisasi matriks Mewakilkan  semua  informasi  yang  tersedia untuk  setiap  atrribut  dalam  bentuk  matriks keputusan.
X=
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
c. Normalisasi matriks Breaures (2008)
Menyimpulkan bahwa untuk penyebut, pilihan  terbaik  adalah  akar  kuadrat  dari  jumlah kuadrat dan setiap alternatif peratribut.
……………….……………………….(1) Untuk j = 1 2…m
d. Mengoptimalkan Atribut
Untuk  optimasi  Multiobjektif,  ukuran  yang dinormalisasi ditambahkan dalam kasus maksimasi  (untuk  atribut  yang  menguntungkan) dan dikurangi dalam kasus minimasi (untuk atribut yang tidak menguntungkan).
…………………....………………………….(2) Dimana  G  adalah  jumlah  atribut  yang  akan dimaksimalkan,  (n-g)  adalah  jumlah  atribut  yang akan  diminimalkan,  dan  yi  adalah  nilai  penilaian yang  telah  dinormalisasikan  dari  altenatif  1 terhadap  semua  atribut.  Saat  atribut  bobot dipertimbangkan,  persamaan  3  menjadi  sebagai berikut
Yi= - ………...…………………………....(3) Wj  adalah  bobot  dari  Jth  atribut,  yang  dapat ditentukan  dengan  menerapkan  applying  analtic hieararchy process (AHP) atau metode entrophy.
e. Perangkingan nilai Y
Nilai  Yi  bisa  positif  atau  negatif  tergantung  dari total  maksimak  dan  minimal  dalam  matriks keputusan.  Sebuah  urutan  peringkat  dan  Yi menujukan pilihan terakhir.
Alternatif  terbaik  memiliki  nilai  Yi  tertinggi, sedangkan  alternatif  terburuk  memiliki  nilai  yang rendah.
Sumber Olah Data (2020)
Gambar 2. Tahapan Metode MOORA
E. Peralatan pendukung (TOOLS)
Dalam  penelitian  memerlukan  beberapa  peralatan pendukung  untuk  membantu  berjalannya  proses penelitian,  dalam  penelitian  ini  menggunakan Microsoft  Excel  2016.  Microsoft  Excel  2016 merupakan  sebuah  program  spreadsheet  versi terbaru yang didesain untuk membantu anda dalam mengelola  data  anda.  Baik  itu  menyimpan, meringkas,  dan  menyajikan  data.  Selain  itu  anda juga  dapat  memanfaatkan  program  ini  untuk mencatat  produk  dan  penjualan  atau  pekerjaan pribadi anda[8]
F. Kriteria-kriteria dan Alternatif-alternatif Pemilihan Jurusan Dalam menentukan pemilihan jurusan
perkuliahaan, ada beberapa kriteria yang digunakan, berikut daftar kriteria-kriterianya: 1. Nilai rata-rata Matematika
2. Nilai rata-rata Bahasa Indonesia 3. Nilai rata-rata Bahasa Indonesia
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
4. Nilai rata-rata Ipa
5. Nilai rata-rata Ips
6. Minat Siswa IPA
7. Minat Siswa IPS
8. Saran Orang Tua IPA
9. Saran Orang Tua IPS
Sedangkan  untuk  alternatif-alternatif  yang telah  ditentukan  dalam  pemilihan  jurusan  diambil dari siswa-siswi Sman 108 Jakarta tahun 2020:
1. Ahmad Prayudha Pangestu
2. Alzikri Rechan Sudecha Pratama
3. Angga Putra Aditia
4. Anggini Sarah El Islami
5. Anjaniva Emillia Jasmine
6. Annisa Alivia Kyandaru
7. Annisa Shabirah

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL

## A. Perhitungan Menggunakan Metode SAW
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  perhitungan dengan menggunakan  metode SAW dalam pemilihan  jurusan  di  Sman 108  Jakarta.  Data awal
diperoleh  dari  penelitian  yang  dilakukan  dari  hasil wawancara  oleh  Bapak  Damri  selaku  wakil kepala sekolah.  Diperoleh  data  awal  adalah  sebagai berikut: Tabel IV.1. Data Awal Penelitian Alternatif Nilai Rata- rata Matematika Nilai Rata- rata Bahasa Indonesia Nilai Rata-rata Bahasa Inggris Nilai Rata- rata IPS Nilai Rata- rata IPA Minat Siswa IPA Minat Siswa IPS Saran Orang Tua IPA Saran Orang Tua IPS Ahmad Prayudha 82 86 82 78 86 SM KM SM TM Alzikri Rechan 77 83 80 80 78 SM TM SM KM Angga Putra 77 82 73 80 77 M C SM KM Anggini Sarah 84 86 82 84 85 SM KM M KM Anjaniva Emilia 88 84 83 86 90 KM SM TM SM Annisa Alivia 89 87 89 84 89 KM M CM M Annisa Sahabirah 82 80 80 85 84 C SM CM M
Dari data awal diatas, akan diolah menggunakan metode SAW. Tahapan-tahapan dalam metode SAW adalah sebagai berikut:
1. Menentukan Kriteria Dalam metode SAW terdapat kriteria yang
dibutuhkan untuk proses perhitungan nantinya. Dalam kasus ini ada 9 kriteria yang akan digunakan untuk proses pengambilan keputusan menentukan jurusan. Kriteria-kriteria tersebut adalah:
1.  Nilai rata-rata Matematika
2.  Nilai rata-rata Bahasa Indonesia
3.  Nilai rata-rata Bahasa Inggris
4.  Nilai rata-rata IPA
5.  Nilai rata-rata IPS
6.  Minat siswa IPA 7.  Minat siswa IPS
8.  Saran orang tua IPA
9.  Saran orang tua IPS
2. Memberikan nilai bobot Dari grafik nilai preferensi tersebut kemudian dibuat table bobot untuk setiap kriteria dari mulai yang tertinggi sampai yang terendah seperti pada tabel IV.2
Tabel IV.2 Tabel Bobit Preferensi
Kriteria Bobot
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Nilai Rata-rata Matematika 5 Nilai Rata-rata Bahasa Indonesia 4,5 Nilai Rata-rata Bahasa Inggris 4 Nilai Rata-rata IPA 3,5 Nilai Rata-rata IPS 3 Minat Siswa IPA 2,5 Minat Siswa IPS 2 Saran Orang Tua IPA 1,5 Saran Orang Tua IPS 1
Sumber: Olah Data (2020)
3. Menentukan Tabel Rating Kriteria Kecocokan
a. Kriteria Nilai Rata-rata Matematika Nilai rata-rata matematika di ambil dari siswa saat belajar dibangku SMP, dan nilainya. Dilihat dari nilai rata-rata semester 1 sampai 6.
Tabel IV.3 Komposisi penilaian Nilai Rata-rata
Matematika Nilai Rata-rata Matematika Klasifikasi Rating 91 – 100 Sangat Baik 5 81 – 90 Baik 4 71 – 80 Cukup 3 61 – 70 Kurang 2 51 – 60 Sangat Kurang 1 Sumber: Olah Data (2020)
b. Kriteria Nilai Rata-rata Bahasa Indonesia Nilai rata-rata Bahasa Indonesia di ambil dari siswa saat belajar dibangku SMP, dan nilainya dilihat dari nilai rata-rata semester 1 sampai 6 (lihat tabel IV.4)
Tabel IV.4 Komposisi penilaian Nilai Rata-rata
Bahasa Indonesia Nilai Rata-rata Bahasa Indonesia Klasifikasi Rating 91 – 100 Sangat Baik 5 81 – 90 Baik 4 71 – 80 Cukup 3 61 – 70 Kurang 2 51 – 60 Sangat Kurang 1 Sumber: Olah Data (2020)
c. Kriteria Nilai Rata-rata Bahasa Inggris Nilai rata-rata Bahasa Inggris di ambil dari siswa saat belajar dibangku SMP, dan nilainya dilihat dari nilai rata-rata semester 1 sampai 6.
Tabel IV.5 Komposisi penilaian Nilai Rata-rata
Bahasa Inggris
Nilai Rata-rata Bahasa Inggris Klasifikasi Rating 91 – 100 Sangat Baik 5 81 – 90 Baik 4 71 – 80 Cukup 3 61 – 70 Kurang 2 51 – 60 Sangat Kurang 1 Sumber: Olah Data (2020)
d. Kriteria Nilai Rata-rata IPA
Nilai rata-rata IPA di ambil dari siswa saat belajar dibangku SMP, dan nilainya dilihat dari nilai rata-rata semester 1 sampai 6.
Tabel IV.6 Komposisi penilaian Nilai Rata-rata IPA Nilai Rata-rata IPA Klasifikasi Rating 91 – 100 Sangat Baik 5 81 – 90 Baik 4 71 – 80 Cukup 3 61 – 70 Kurang 2 51 – 60 Sangat Kurang 1 Sumber: Olah Data (2020)
e. Kriteria Nilai Rata-rata IPS Nilai rata-rata IPS di ambil dari siswa saat
belajar dibangku SMP, dan nilainya dilihat dari nilai rata-rata semester 1 sampai 6.
Tabel IV.7 Komposisi penilaian Nilai Rata-rata IPS Nilai Rata-rata IPS Klasifikasi Rating 91 – 100 Sangat Baik 5 81 – 90 Baik 4 71 – 80 Cukup 3 61 – 70 Kurang 2 51 – 60 Sangat Kurang 1 Sumber: Olah Data (2020)
f. Kriteria Minat Siswa IPA Minat Siswa IPA ini didapat saat siswa melakukan pendaftaran ke sekolah SMA dengan melakukan pengisian Formulir. Tabel IV.8 Komposisi Penilaian Minat IPA Kriteria Klasifikasi Rating Minat Siswa IPA Sangat Minat (SM) 5 Minat (M) 4 Cukup (C) 3 Kurang Minat (KM) 2 Tidak MInat (TM) 1 Sumber: Olah Data (2020) g. Kriteria Minat Siswa IPS
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Minat Siswa IPS ini didapat saat siswa melakukan pendaftaran ke sekolah SMA dengan melakukan pengisian Formulir. Tabel IV.9 Komposisi Penilaian Minat IPS Kriteria Klasifikasi Rating Minat Siswa IPS Sangat Minat (SM) 5 Minat (M) 4 Cukup (C) 3 Kurang Minat (KM) 2 Tidak MInat (TM) 1 Sumber: Olah Data (2020) h.  Kriteria Saran Orang Tua Siswa IPA Saran Orang Tua IPA ini didapat saat siswa
melakukan pendaftaran ke sekolah SMA dengan melakukan pengisian Formulir.
Tabel IV.10 Komposisi Penilaian Saran Orang Tua IPA Kriteria Klasifikasi Ratin g Saran Orang Tua IPA Sangat Menyarankan (SM) 5 Menyarankan (M) 4 Cukup (C) 3 Kurang Menyarankan (KM) 2 Tidak Menyarankan (TM) 1
Sumber: Olah Data (2020) i.  Kriteria Saran Orang Tua Siswa IPS Saran Orang Tua IPS ini didapat saat siswa melakukan pendaftaran ke sekolah SMA dengan melakukan pengisian Formulir.
Tabel IV.11 Komposisi Penilaian Saran Orang Tua IPS Kriteria Klasifikasi Ratin g Saran Orang Tua IPS Sangat Menyarankan (SM) 5 Menyarankan (M) 4 Cukup (C) 3 Kurang Menyarankan (KM) 2 Tidak Menyarankan (TM) 1 Sumber: Olah Data (2020)
4. Membuat Rating kecocokan pada alternatif Membuat  tabel  rating  kecocokan  pada alternatif  dari  Ahmad  Prayudha,  Alzikri  Rechan, Angga  Rechan,  Angga  Putra,Anggini  Sarah, Anjaniya  Emilia,  Annisa  Alivia,Annisa  Sahabirah setiap kriteria.
Tabel IV.12 Rating kecocokan dari data awal Alternatif Nilai Rata- rata Matematika Nilai Rata- rata Bahasa Indonesia Nilai Rata-rata Bahasa Inggris Nilai Rata- rata IPS Nilai Rata- rata IPA Minat Siswa IPA Minat Siswa IPS Saran Orang Tua IPA Saran Orang Tua IPS Ahmad Prayudha 82 86 82 78 86 SM KM SM TM Alzikri Rechan 77 83 80 80 78 SM TM SM KM Angga Putra 77 82 73 80 77 M C SM KM Anggini Sarah 84 86 82 84 85 SM KM M KM Anjaniva Emilia 88 84 83 86 90 KM SM TM SM Annisa Alivia 89 87 89 84 89 KM M CM M Annisa Sahabirah 82 80 80 85 84 C SM CM M
Sumber: Olah Data (2020)
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Dari Tabel IV.12 diatas, selanjutnya akan dibentuk rating kecocokan dari setiap alternatif seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel.13 Rating Kecocokan dari alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 Ahmad Prayudha 4 4 4 3 4 5 2 5 1 Alzikri Rechan 3 4 3 3 3 5 1 5 2 Angga Putra 3 4 3 3 3 4 3 5 2 Anggini Sarah 4 4 4 4 4 5 2 3 2 Anjaniya Emilia 4 4 4 4 4 2 5 1 5 Annisa Alivia 4 4 4 4 4 2 4 3 4 Annisa Sahabirah 4 3 3 4 4 3 5 3 4
Sumber: Olah Data (2020)
Dari  tabel.13  rating  kecocokan  alternatif, langkah  selanjutnya  yaitu  membentuk  matriks keputusan (matriks x).
5. Membuat matriks keputusan (x)
Dari  tabel  IV.13  rating  kecocokan  alternatif, langkah  selanjutnya  yaitu  membentuk  matriks keputusan (x), yaitu sebagai berikut:
6.  Membuat matriks keputusan ternormalisasi (x) Langkah selanjutnya dalam metode SAW melakukan normalisasi matriks keputusan X dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (Rij) dari alternatif (Ai) pada kriteria (Cj), yaitu sebagai berikut:
= 1 = 1 = 1 = 1 = 1 = 1 = 0,75
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) 𝑅77 = 5 𝑀𝑎𝑘𝑠(2,1,3,2,5,4,5) = 5 5 = 1 Dari hasil perhitungan persamaan diatas, maka didapat sebuah nilai matriks ternormalisasi (R) yaitu sebagai berikut: 7.  Menghitung Nilai Preferensi (Vi) Langkah kedelapan menghitung hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matriks ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian dengan elemen kolom matriks (R). V1 = (1,00) (5,0) + (1,00) (4,5) + (1,00) (4,0) + (0,75) (3,5) + (1,00) (3,0) + (1,00) (2,5) + (0,40) (2,0) + (1,00) (1,5) + (0,20) (1,0) = 24,125 V2= (0,75) (5,0) + (1,00) (4,5) + (0,75) (4,0) +(0,75) (3,5) + (0,75) (3,0) + (1,00) (2,5) + (0,20) (2,0) + (1,00) (1,5) + (0,40) (1,0) = 20,925 V3= (0,75) (5,0) + (1,00) (4,5) + (0,75) (4,0) + (0,75) (3,5) + (0,75) (3,0) + (0,80) (2,5) + (0,60) (2,0) + (1,00) (1,5) + (0,40) (1,0) = 21,225 V4= (1,00) (5,0) + (1,00) (4,5) + (1,00) (4,0) + (1,00) (3,5) + (1,00) (3,0) + (1,00) (2,5) + (0,40) (2,0) + (0,60) (1,5) + (0,40) (1,0) = 24,600 V5= (1,00) (5,0) + (1,00) (4,5) + (1,00) (4,0) + (1,00) (3,5) + (1,00) (3,0) + (0,40) (2,5) + (1,00) (2,0) + (0,20) (1,5) + (1,00) (1,0) = 24,300 V6= (1,00) (5,0) + (1,00) (4,5) + (1,00) (4,0) + (1,00) (3,5) + (1,00) (3,0) + (0,40) (2,5) + (0,80) (2,0) + (0,60) (1,5) + (0,80) (1,0) = 24,300 V7= (1,00) (5,0) + (0,75) (4,5) + (0,75) (4,0) + (1,00) (3,5) + (1,00) (3,0) + (0,60) (2,5) + (1,00) (2,0) + (0,60) (1,5) + (0,80) (1,0) = 23,075 Berdasarkan  hasil  nilai  preferensi  diatas maka dibuat tabel perangkingan sebagai berikut: Tabel.14 hasil perangkingan Alternati f Keterangan Skor Peringkat S1 Ahmad Prayudha  24,125 4 S2 Alzikri Rechan 20,925 7 S3 Angga Putra 21,225 6 S4 Anggini Sarah 24,600 1
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) S5 Anjaniva Emilia 24,300 2 S6 Annisa Alivia 24,300 3 S7 Annisa Sahabirah  23,075 5
Sumber: Olah Data (2020)
Berdasarkan  tabel.13  hasil  perangkingan maka  peringkat  1  sampai  peringkat  4  masuk  ke dalam jurusan IPA dan sisanya peringkat 5 sampai 7  masuk  ke  dalam  jurusan  IPS.  Maka  siswa  yang masuk jurusan IPA adalah Anggini Sarah, Anjaniva Emilia,  Annisa  Alivia,  Ahmad  Prayudha  dan  yang masuk  IPS  adalah  Annisa  Sahabirah,  Angga  Putra, Alzikri Rechan.

## a. Perhitungan Menggunakan Metode MOORA
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  perhitungan dengan  menggunakan  metode  MOORA  dalam pemilihan  jurusan  di  Sman 108  Jakarta.  Data awal diperoleh  dari  penelitian  yang  dilakukan  dari  hasil wawancara  oleh  Bapak  Damri  selaku  wakil kepala sekolah.  Diperoleh  data  awal  adalah  sebagai berikut:
Tabel.15 Data awal Alt ern atif Nila i Rat a- rata Mat ema tika Nil ai Rat a- rat a Ba has a Ind one sia Ni lai R at a- rat a B ah as a In gg ris N il ai R at a- ra ta I P S
N il ai R at a- ra ta I P A
M in at Si s w a IP A M in at Si s w a IP S
S ar a n O ra n g T u a IP A
S ar a n O ra n g T u a IP S Ah ma d Pra yu dha 82 86 82 7 8 8 6 S M K M S M T M Alz ikri Re cha n 77 83 80 8 0 7 8 S M T M S M K M An 77 82 73 8 7 M C S K
gga Put ra 0 7 M  M An ggi ni Sar ah 84 86 82 8 4 8 5 S M K M M K M An jan iva Em ilia 88 84 83 8 6 9 0 K M S M T M S M An nis a Ali via 89 87 89 8 4 8 9 K M M C M M An nis a Sa hab ira h
82 80 80 8 5 8 4 C S M C M M
Sumber: Olah Data (2020)
Dari data awal diatas, akan diolah menggunakan metode MOORA. Tahapan-tahapan dalam metode MOORA adalah sebagai berikut:
1. Menentukan kriteria kriteria dan pembobotan Bobot kriteria telah didapat dari penjelasan sebelumnya, yaitu pada sub bab perhitungan metode SAW, nilai bobot kriteria tertera pada tabel IV.2 2. Pembobotan Tiap Kriteria
Dari masing-masing kriteria yang telah ditentukan, maka akan ditentukan pembobotan.
Berikut bobot dari masing masing kriteria. Tabel.16 Bobot Kriteria Penilaian Kode Kriteria Type Bobot C1 Nilai Rata-rata Matematika Benefit 5 C2 Nilai Rata-rata Bahasa Indonesia Benefit 4,5 C3 Nilai Rata-rata Bahasa Inggris Benefit 4 C4 Nilai Rata-rata IPA Benefit 3,5 C5 Nilai Rata-rata IPS Benefit 3 C6 Minat Siswa IPA Benefit 2,5 C7 Minat Siswa IPS Benefit 2 C8 Saran Orang Tua IPA Benefit 1,5
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) C9 Saran Orang Tua IPS Benefit 1 Sumber: Olah Data (2020) 3. Input Nilai Fuzzy Pada Setiap Alternatif
Tabel IV.17 Nilai Fuzzy Setiap Kriteria Untuk
Setiap Alternatif
N o K od e Alte rnati f Nilai C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 1  S1  Ah mad Pray udha
4  4  4  3 4  5  2  5  1 2  S2  Alzi
kri Rec han
3  4  3  3 3  5  1  5  2
3  S3  Ang ga Putr a 3  4  3  3 3  4  3  5  2
4  S4  Ang gini Sara h
4  4  4  4 4  5  2  3  2
5  S5  Anja niya Emil ia 4  4  4  4 4  2  5  1  5 6  S6  Ann isa Aliv ia 4  4  4  4 4  2  4  3  4
7  S7  Ann isa Saha bira h
4  3  3  4 4  3  5  3  4
Sumber: Olah Data (2020)
4. Merubah nilai matriks keputusan Dari  nilai  fuzzy  setiap  kriteria  untuk  setiap alternatif,  maka  akan  diubah  menjadi  matriks keputusan.  Adapun  matriks  keputusan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
5. Matriks Kinerja Ternormalisasi
Perhitungan  detail  dari  untuk  tiap  kriteria  dan alternatif adalah sebagai berikut:
S11 = 4/9,899 = 0,404 S21 = 3/9,899 = 0,303 S31 = 3/9,899 = 0,303 S41 = 4/9,899 = 0,404 S51 = 4/9,899 = 0,404 S61 = 4/9,899 = 0,404 S71 = 4/9,899 = 0,404
S12 = 4/10,246  =0,390
S22 = 4/10,246  =0,390
S32 = 4/10,246  =0,390 S42 = 4/10,246  =0,390 S52 = 4/10,246  =0,390 S62 = 4/10,246  =0,390 S72 = 3/10,246  =0,293
S13 = 4/9,539 = 0,419 S23 = 3/9,539 = 0,314 S33 = 3/9,539 = 0,314 S43 = 4/9,539 = 0,419 S53 = 4/9,539 = 0,419 S63 = 4/9,539 = 0,419 S73 = 3/9,539 = 0,314
S14 = 3/9,539 = 0,314 S24 = 3/9,539 = 0,314 S34 = 3/9,539 = 0,314 S44 = 4/9,539 = 0,419 S54 = 4/9,539 = 0,419 S64 = 4/9,539 = 0,419 S74 = 4/9,539 = 0,419
S15 = 4/9,899 = 0,404 S25 = 3/9,899 = 0,303 S35 = 3/9,899 = 0,303
S45 = 4/9,899 = 0,404 S55 = 4/9,899 = 0,404 S65 = 4/9,899 = 0,404 S75 = 4/9,899 = 0,404 S16 = 5/10,392 = 0,481 S26 = 5/10,392 = 0,481 S36 = 4/10,392 = 0,385 S46 = 5/10,392 = 0,481
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
S56 = 2/10,392 = 0,192 S66 = 2/10,392 = 0,192 S76 = 3/10,392 = 0,289 S17 = 2/9,165 = 0,218 S27 = 1/9,165 = 0,109 S37 = 3/9,165 = 0,327 S47 = 2/9,165 = 0,218 S57 = 5/9,165 = 0,546 S67 = 4/9,165 = 0,436 S77 = 5/9,165 = 0,546 S18 = 5/10,148 = 0,493 S28 = 5/10,148 = 0,493
S38 = 5/10,148 = 0,493
S48 = 3/10,148 = 0,296 S58 = 1/10,148 = 0,099
S68 = 3/10,148 = 0,296 S78 = 3/10,148 = 0,296 S19 = 1/8,366 = 0,120
S29 = 2/8,366 = 0,239 S39 = 2/8,366 = 0,239
S49 = 2/8,366 = 0,239 S59 = 5/8,366 = 0,598 S69 = 4/8,366 = 0,478 S79 = 4/8,366 = 0,478
6. Perhitungan nilai ternormalisasi maka diperoleh matriks nilai normalisasi sebagai berikut:
7. Hasil perkalian bobot disertakan pencarian y ternormalisasi maka nilai Xij*Wj yaitu sebagai berikut:
8. Nilai Yi pada Metode MOORA Kemudian  setelah  melakukan  perkalian anatara  Xij  dan  Wj  maka  berikutnya  adalah menghitung  nilai  Yi  yang  terlihat  pada  tabel dibawah ini: Tabel.18 Nilai Yi Pada Metode MOORA Alter natif Maximum (C1+C2+C3+C4+C5+C6 +C7+C8+C9) Minim um() Yi S1 10,260 0 10,2 60 S2 8,933 0 8,93 3 S3 9,127 0 9,12 7 S4 10,451 0 10,4 51 S5 10,446 0 10,4 46 S6 10,404 0 10,4 04 S7 9,986 0 9,98 6 Sumber: Olah Data (2020) 9.Hasil Perangkingan Alternatif
Langkah terakhir setelah  melakukan proses  perhitungan    Nilai  Optimasi  adalah melakukan  perangkingan  untuk  mengetahui  nilai terbesar sampai dengan nilai terkecil.
Tabel.19 Perangkingan Alternatif Alternatif Keterangan Skor Peringkat S1 Ahmad Prayudha 10,260 4 S2 Alzikri Rechan 8,933 7 S3 Angga Putra 9,127 6 S4 Anggini Sarah 10,451 1 S5 Anjaniva Emilia 10,446 2 S6 Annisa Alivia 10,404 3 S7 Annisa Sahabirah 9,986 5 Sumber: Olah Data (2020) C. Hasil Pembahasan
Dari  proses  perhitungan  yang  dilakukan dengan  menerapkan  metode  SAW  dan MOORA  dalam  penerapan  pemilihan jurusan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa dengan menerapkan kedua metode tersebut  di  dapat  hasil  perangkingan  yang
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
sama.  Dimana  alternatif  yang  bernama Anggini  Sarah  dengan  nilai  optimasi dengan  metode  SAW  sebesar  24,600  dan metode MOORA
sebesar
10,451
merupakan nilai optimasi terbesar, sedangkan  nilai  optimasi  terendah  adalah alternatif  yang  bernama  Alzikri  Rechan dengan  optimasi  menggunakan  metode SAW sebesar 20,925 dan metode MOORA sebesar 8,933. Hasil perhitungan diatas    dengan  menggunakan  metode SAW  dan  MOORA,  peringkat  1  sampai peringkat  4  masuk  ke  dalam  jurusan  IPA dan  sisanya  peringkat  5  sampai  7  masuk ke  dalam  jurusan  IPS.  Maka  siswa  yang masuk jurusan IPA adalah Anggini Sarah, Anjaniva  Emilia,  Annisa  Alivia,    Ahmad Prayudha  dan  yang  masuk  IPS  adalah Annisa  Sahabirah,  Angga  Putra,  Alzikri
Rechan,  hasil  perangkingan  ditampilkan dalam bentuk grafik dibawah ini.
Sumber: Olah Data (2020) Gambar IV.1 Grafik Perangkingan

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil yang didapat, maka dapat diambil kesimpulan  bahwa  metode  SAW  dan  MOORA
dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan pemilihan  jurusan  pada  SMA  N  108  Jakarta  yang berarti H1 diterima dan H0 ditolak.

## REFERENSI
[1] R. Taufiq and T. Akademik, “KEPUTUSAN KEJURUSAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) DI SMA NEGRI 15 TANGERANG DESIGNING MAJORS DECISION SUPPORT SYSTEM USING SIMPLE ADDITIVE,” J. TI Atma Luhur , vol. 4, no. 1, p. 104, 2017.
[2] C. Journal and U. Janabadra, “Sistem Pendukung Keputusan Konsentrasi dan Peminatan Prodi Teknik Informatika Universitas Janabadra Yogyakarta,” Citec J. , vol. 3, no. 4, p. 308, 2016.
[3] S. Pendukung, K. Pemilihan, J. Pada, Y. Muhammad, N. By, and U. The, “Decision
Support System for Selection of Majors at The,”
(Journal Informatics Telecommun. Eng. , vol. 2,
no. 2, p. 128, 2019.
[4] A. M. Ismaulina, KEPUTUSAN MAHASISWA
DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MMPENGARUHI PEMILIHAN JURUSAN
BARU . CV. AA. RIZKY.
[5]
P. HENI, BUKU AJAR SISTEM KEPUTUSAN . YOGYAKARTA: DEEPUBLISH, 2016.
[6] D. Nofriansyah, MULTI CRITERIA DECISION MAKING (MDCM) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN . YOGYAKARTA: DEEPUBLISH, 2017.
[7] D. Nofriansyah, KONSEP DATA MINING VS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN . YOGYAKARTA: DEEPUBLISH, 2014.
[8] M. ANDI, MICROSOFT EXCEL 2016 UNTUK PEMULA . YOGYAKARTA: MADCOMS, 2016.