## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE TOPSIS UNTUK PENYELEKSIAN PENERIMAAN SISWA BARU
Jajang Nurjaman 1) , Harunur Rosyid 2) , Putri Aisyiyah Rakhma Devi 3)
1) SD Islam Terpadu Al Ibrohimi Gresik Jl. PP. Al Ibrohimi 01/40 Manyarejo Manyarejo Kec. Manyar Kab. Gresik
2,3) Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jl. Sumatera No. 101 GKB, Gresik. e-mail: aajajang6719@gmail.com 1) , harun.umgresik@gmail.com 2) .

## ABSTRAK
Penerimaan siswa baru merupakan agenda rutin tahunan bagi sebuah sekolah. Semakin tinggi kualitas sekolah yang ber- sangkutan,  maka  semakin  banyak  peminat  siswa  yang  akan  mendaftarkan  diri  sebagai  siswa  baru  pada  sekolah  tersebut, sehingga untuk mendapatkan sumber daya siswa yang berkualitas maka perlu dilakukan penyeleksian secara akademik mau- pun non akademik pada proses penerimaan`siswa baru.Proses yang dilaksanakan oleh pihak sekolah sekarang menggunakan perhitungan rata-rata dari beberapa kriteria penilaian yaitu tes baca dan tulis, berhitung dan mengamati, berkreasi dengan menggambar, dan mengaji. Permasalahan dalam pelaksanaan seleksi calon siswa baru yakni ada calon siswa yang tersisihkan karena hasil nilai tesnya kurang cukup padahal dia memiliki capaian prestasi cukup baik sebagai seorang siswa. Kualitas siswa yang baik tidak hanya di tentukan pada nilai tes saja, Namun capaian prestasi juga perlu di perhitungkan karena siswa perlu mengembangkan soft skill. Kriteria selain nilai tes, prestasi siswa mestinya bisa dijadikan`kriteria dalam menentukan rekomendasi  siswa  yang  layak  diterima.  Dalam  penelitian  ini,akan  dibangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  memu- dahkan sekolah SD Islam  Terpadu Al Ibrohimi Gresik  pada proses`penerimaan siswa baru dengan  Menggunakan Metode Technique  for  Order  by  Similarity  to  Ideal  Solution(Topsis).  Kriteria  yang  digunakan  adalah  Nilai  tes  baca,  tes  tulis,  tes mengamati,  tes  berhitung,  tes  berkreasi,  tes  mengaji,  dan prestasi.  Aplikasi  pada penelitian  ini  diimplementasikan  dengan menggunakan bahasa pemograman Visual Basic.  Dan Data Base menggunakan SQL server. Dari hasil pengujian aplikasi yang  telah  dibangun,  perbandinvan  hasil  perhitungan  manual  dengan  sistem  di  ambil10  alternatif  yang  di  hitung menggunakan  metode  TOPSIS  menghasilkan  nilai  tertinggi  100,  terendah  0,  dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Siswa baru di SD islam terpadu Al Ibrohimi Gresik.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS, Siswa Baru.

## ABSTRACT
Admission of new students is an  annual routine agenda for a school. The higher the quality of the school concerned, the more interested students will enroll as new students at the school, so to get quality student resources, it is necessary to select academically and non-academicly in the student admission process. new. The process carried out by the school now uses the average calculation of several assessment criteria, namely reading and writing tests, counting and observing, being creative by drawing, and reciting the Koran. The problem in implementing the selection of prospective new students is that there are prospective students who are excluded because the results of their test scores are not sufficient even though they have quite good achievements as a student. Good student quality is not only determined by test scores, but achievement also needs to be taken into account because students need to develop soft skills. Criteria other than test scores, student achievement should also be used as criteria to determine student recommendations that are worthy of acceptance. In this study, a Decision Support System will be built to facilitate the Al Ibrohimi Gresik Integrated Islamic Elementary School in the process of accepting new students  using  the  Technique  for  Order  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (Topsi)  method.  The  criteria  used  are  reading  test scores, written tests, observing tests, counting tests, creative tests, reading tests, and achievements. The application in this research is implemented using the Visual Basic programming language. And Data Base using SQL server. From the results of testing applications that have been built, the comparison of the results of manual calculations with the system is taken 10 alternatives  calculated  using  the  TOPSIS  method  produce  the  highest  score  of  100,  the  lowest  0,  from  the  results  of  tests carried out on the Decision Support System Application for Selection of New Students in Integrated Islamic Elementary School Al Ibrohimi Gresik.
Keywords : Decision Support System, TOPSIS, New Student .

## I. P ENDAHULUAN
ualitas  sebuah  sekolah  dipengaruhi  oleh  beberapa  hal  antara  lain  sarana  dan  prasarana  serta  sumber  daya  manusia termasuk didalamnya adalah guru, karyawan serta siswa yang dimiliki sekolah tersebut. Terkait kualitas sumber daya siswa suatu sekolah, maka erat kaitannya dengan proses penerimaan siswa baru. Penerimaan siswa baru merupakan agenda rutin tahunan bagi sebuah sekolah. Semakin tinggi kualitas sekolah yang bersangkutan, maka semakin banyak peminat siswa yang akan mendaftarkan diri sebagai siswa baru pada sekolah tersebut, sehingga untuk mendapatkan sumber daya siswa yang berkualitas maka perlu dilakukan penyeleksian secara akademik maupun non akademik pada proses`penerimaan siswa baru.
K
Jajang Nurjaman, Harunur Rosyid, Putri Aisyiyah Rakhma Devi - Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Topsis Untuk Penyeleksian Penerimaan Siswa Baru
SD Islam Terpadu Al Ibrohimi merupakan salah satu`lembaga pendidikan yang berada di Kecamatan Manyar Kabupaten Gresik yang bisa dijadikan sebagai rekomendasi sekolah bagi siswa yang telah menyelesaikan pendidikan pada tingkat TK sederajat.  Dengan  belum  dimilikinya  sistem  informasi  yang  bisa  mendukung  suatu  proses  pengambilan  keputusan dalam`penerimaan siswa baru merupakan salah suatu kendala yang dihadapi oleh pihak sekolah. Proses yang dilaksanakan oleh  pihak  sekolah  sekarang  menggunakan  perhitungan  rata-rata  dari  beberapa  kriteria  penilaian  yaitu  tes  baca  dan  tulis, berhitung dan mengamati, berkreasi dengan menggambar, dan mengaji. Permasalahan dalam pelaksanaan seleksi calon siswa baru  yakni  ada  calon  siswa  yang  tersisihkan  karena  hasil  nilai  tesnya  kurang  cukup  padahal  dia  memiliki  capaian  prestasi cukup baik sebagai seorang siswa. Kualitas siswa yang baik tidak hanya di tentukan pada nilai tes saja, Namun capaian prestasi juga perlu di perhitungkan karena siswa perlu mengembangkan soft skill. Kriteria selain nilai tes, prestasi siswa mestinya bisa dijadikan  kriteria  dalam  menentukan  rekomendasi  siswa  yang  layak  diterima.Perlu  dibangun  sebuah  sistem pendukung`keputusan terkomputerisasi yang mampu membantu dalam menyimpan data siswa baru, hasil tes dan kemudian melakukan analisis terhadap hasil tes sehingga bisa memberikan alternatif solusi dalam memutuskan calon`siswa baru yang pantas diterima sesuai dengan penilaian  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan oleh pihak sekolah sekaligus  mempermudah pihak sekolah dalam proses`penerimaan siswa baru serta pembuatan laporan yang dibutuhkan dengan cepat, tepat, dan akurat. Metode  yang  dipakai  dalam  sistem  penyeleksian  penerimaan  siswa  baru  ini  adalah  Technique  for  Order  Performace  by Similarity to Ideal Solution (Topsis). Topsis ialah suatu bentuk metode pendukung keputusan yang didasarkan`pada konsep bahwa alternatif yang terbaiklah tidak hanya memiliki jarak terpendek dari suatu solusi ideal negatif yang dalam hal ini akan memberikan rekomendasi siswa yang berhak diterima atupun yang tidak diterima. Konsep tersebut banyak digunakan dalam menyeleksi  masalah  yang  praktis.  Konsepnya  sederhana  dan  sangat`mudah  dipahami,  komputasinya  efisien  dan memiliki`kemampuan dalam mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif  keputusan dalam bentuk matematis yang sangat sederhana. Dari kondisi tersebut, maka skripsi ini mengambil judul ”Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Topsis Untuk Penyeleksian Penerimaan Siswa Baru di SD Islam Terpadu Al Ibrohimi Gresik”. Sistem pendukung keputusan yang hendal dikembangkan akan menghasilkan output berupa rekomendasi calon siswa baru yang akan diterima sebagai siswa baru  di  SD  Islam  Terpadu  Al  Ibrohimi  sesuai  bobot.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  penyeleksian  penerimaan  siswa  baru meliputi  tes  baca  dan  tulis,  berhitung  dan  mengamati,  berkreasi  dengan  menggambar  ,  dan  mengaji  dan  hasil  dari  kriteria tersebut ditampilkan dalam bentuk ranking mulai dari nilai tertinggi sampai nilai terendah.

## II. L ANDASAN T EORI

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) 2.1.1 Pengertian SPK
Sistem pendukung keputusan  merupakan`sistem informasi berbasis komputer yang interaktif, dengan cara mengolah data dengan berbagai model dalam memecahkan masalah-masalah yang tidak terstruktur sehingga dapat  memberikan  informasi  yang  bisa  digunakan  oleh  para  pengambil  keputusan  dalam  membuat  sebuah keputusan.  Dalam  sebuah  sistem  pendukung`keputusan,  sumber  daya  intelektual  yang  di  miliki  seseorang dipadukan dengan`kemampuan komputer dalam membantu meningkatkan kualitas dari keputusan yang diam- bil. Pengambilan keputusan ialah sebuah proses memilih suatu tindakan diantara beberapa pilihan alternatif yang ada, sehingga tujuan yang diinginkan dapat tercapai. (Ahmad Abdul Chamid, 2016)

## 2.1.2 Model Sistem Pendukung Keputusan
Data dan informasi dimasukkan ke dalam database dari lingkungan perusahaan. Database juga berisi data yang disediakan oleh SIA, dan isi dari database digunakan oleh tiga subsistem perangkat lunak. a.  Perangkat  penulis  laporan,  menghasilkan  laporan  periodik  maupun  khusus.  Laporan  periodik  disiapkan sesuai jadwal dan  dihasilkan oleh perangkat lunak. Laporan khusus disiapkan sebagai jawaban terhadap kebu- tuhan informasi yang tak terduga dan berbentuk`database query oleh pemakai menggunakan query language dari database management system (DBMS).
b.  Model matematika, menghasilkan sebagai hasil dari simulasi yang melipatkan satu atau beberapa komponen dari sistem fisik perusahaan, atau berbagai aspek`operasinya.
c.  Groupware, memungkingkan beberapa pemecahan masalah, bekerja sama sebagai satu kelompok, dan men- capai solusi. Istilah GDSS atu sistem pendukung keputusan kelompok (group decision support system). Para anggota kelompok saling berkomunikasi baik secara langsung maupun melalui groupware.

## 2.1.3 Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  implemeantasi  teori-  teori  pengambilan  keputusan yang diperkenalkan oleh ilmu-ilmu seperti: operation reseach dan management science. Hanya  bedanya adalah  jika  dahulu  dalam    mencari  penyelesaian  yang  sedang  dihadapi  harus  dilakukan  sebuah  proses perhitungan interasi secara manual, saat ini komputer PC tela` menawarkan kemampuannya  dalam  me- nyelesaikan  persoalan`yang  sama  dalam  waktu  yang  singkat.  Komponen  Sistem  Penunjang  Keputusan terdiri dari tiga komponen utama (Jogiyanto, 2003), yaitu :
1. Dialog Management atau user interface, yaitu komponen untuk berdialog dengan`pemakai sistem. Komponen ini didalam sistem informasi ialah komponen input dan komponen output
Jajang Nurjaman, Harunur Rosyid, Putri Aisyiyah Rakhma Devi - Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Topsis Untuk Penyeleksian Penerimaan Siswa Baru
2. Model management, yaitu komponen yang dapat  mengubah data menjadi informasi yang relevan. Model-model ini yang banyak dipergunakan dalam sistem penunjang keputusan adalah model matematika optimasi`seperti linear programming, dynamic programming, dan lain-lain sebagainya.
3. Data  Management,  merupakan  komponen  basis  data  yang  terdiri  dari  semua  basis  data  yang  bisa diakses. Seperti sistem informasi`pada umumnya, sistem penunjang keputusan juga  mempunyai kompo- nen lain seperti komponen teknologi dan kontrol. Komponen teknologi tersebut terdiri dari perangkat keras dan perangka` lunak. Perangkat lunak spesifik yang digunakan pada  DSS  misalnya adalah spreadsheet, database management system, dan query language

## 2.1.4 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
Karakteristik sistem pendukung keputusan adalah:
1. SPK  dirancang  untuk  membantu  pengmbilan  keputusan  dalam  memecahkan  masalah  yang  si- fatnya terstruktur mapun tidak terstruktur.
2. Dalam proses pengelolahanya, SPK mengombinasikan penggunaan model-model/ teknik-teknik analisis dengan teknik pemasukkan data konversional serta fungsi-fungsi pencari/ introgasi infor- masi.
Dengan  berbagai  karaketr  khusus  diatas,  SPK  dapat  memberikan  sebagai  manfaat  dan  keuntungan. Manfaat yang dapat diambil dari SPK adalah:
1. SPK memperluas`kemampuan pengambilan keputusan saat memproses data atau informasi bagi pemiliknya.
2. SPK membantu mengambil keputusan untuk mememcahkan masalah terutama`berbagai masalah yang sangat komleks dan tidak terstruktur.
2.2 Multi-Attribut Decision Making (MADM)
2.2.1 Pengertian Multi-attribut Decision Making (MADM)
Multiple  criteria  decision  making  merupakan  suatu  metode  dalam  pengambilan  keputusan  untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif`berdasarkan beberapa kriteria tertentu. Kriteria tersebut biasanya berupa suatu ukuran-ukuran, aturan-aturan atau standar yang digunakan saat pengambilan keputusan. Berdasarkan tujuannya CDM dapat terbagi menjadi 2 model yaitu model (Zimmermann, 1991): Multi Attribute Decision  Making  (MADM)  dan  Multi  Objective  Decision  Making  (MODM).  Pada  MADM  yang  biasanya dipergunakan dalam melakukan penilaian atau seleksi terhadap beberapa`alternatif dalam jumlah yang terbatas, sedangkan MODM dipergunakan dalam menyelesaikan masalah-masalah`pada ruang kontinyu (seperti pada` program  matematis),  Secara`umum  bisa dikatakan bahwa MADM menyeleksi alternatif`terbaik dari jumlah alternatif sedangkan MODM merancang alternatif`terbaik.
Ada beberapa fitur umum yang digunakan dalam MCDM (Janko, 2005), yaitu:
1.  alternatif, alternatif merupakan obyek-obyek yang berbeda dan`memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih dalam pengambil keputusan.
2.  Atribute, atribute  dapat  disebut sebagai karakteristik komponen atau criteria`keputusan.  Namun  ke- banyakan kriteriatersebut bersifat satu level meskipun tidak menutup kemungkinan terdapat sub kriteria yang berhubungan dengan kriteria yang sudah diberikan.
3.  Konflik  antar  kriteria,  terdapat  beberapa  kriteria  yang  biasanya  memiliki  konflik  antara`yang  satu dengan yang lainnya sepertinya kriteria keuntungan akan`mengalami konflik dengan kriteria biaya.
4.  Bobot keputusan, bobot keputusan menunjukkan`kepentingan relatif dari`setiap kriteria W = (W1, W2,
.......Wn) pada MCDM akan dicari bobot kepentingan dari setiap kriteria.
5.  Matriks keputusan, suatu matriks keputussan X yang berukuran m x n yang berisi elemen-elemen xij yang merepresentasikan`rating dari alternatif Ai (i=1,2,.....n).

## 2.3 Metode Topsis (Technique for Order Preference by Similarity to ideal solution)
Topsis  (Technique  for  Order  Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution)  merupakan  salah  satu metode dalam pengambilan`keputusan multikriteria yang`pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981).  TOPSIS  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari solusi ideal positif dan harus memiliki`jarak terpanjang dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan  menggunakan`jarak  Euclidean  (jarak  antara  dua`titik)  dalam  menentukan  kedekatan  relatif  dari suatu`alternatif dengan solusi optimal (Kusumadewi, 2006).
Topsis  banyak  digunakan  dalam  beberapa  model  MADM  untuk  menyelesaikan  masalah  keputusan secara praktis. Hal ini dikarenakan:
1.  Topsis memiliki konsep yang sederhana dan mudah dipahami.
2.  Komputasinya efisien.
Jajang Nurjaman, Harunur Rosyid, Putri Aisyiyah Rakhma Devi - Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Topsis Untuk Penyeleksian Penerimaan Siswa Baru
3.  Memiliki kemampuan dalam  mengukur kinerja relatif dari alternatif- alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana.
Secara`umum prosedur metode topsis mengikuti langkah-langkah berikut ini:
1.  Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
2.  Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
3.  Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
4.  Menentukan jarak antar nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal`negatif.
5.  Menentukan nilai preferensi dalam setiap alternatif.
2.3.1 Tahap-Tahap Metode Topsis
Berikut beberapa langkah-langkah dalam menggunakan metode topsis:

## 2.3.1.1 Matriks KeputusanTernormalisasi
Langkah pertama adalah menormalisasikan matriks keputusan, normalisasidilakukanpadasetiapa- tributmatriks,normalisasidilakukan  dengancaramembandingkansetiapatribut  padasuatualternatif- dengan akar jumah kuadrat setiap elemen kriteria yang sama pada semua alternatif.Berikutadalahper- samaanuntukmelakukannormalisasipada setiap atribut matrikskebutuhan.
𝑟 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
Dimana rij adalah nilai atribut yang telah ternormalisasi Dengan i=1,2,...,m. Dan j=1,2,...,n. Dan xij adalah matriks keputusan.
2.3.1.2 Pembobotan nilai Matriks Keputusanternormalisasi
Selanjutnya adalah, membuat matriks ternormalisasi terbobot dengan dilambangkan Y. Pembo- botan  nilai  dilakukan  dengan  mengalikan  matriks  keputusan  ternormalisasi  dengan  elemen  pada vektor bobot preferensi dengan dilambangkan W. Berikut adalah persamaan untuk pembobotan:
Y ij = W i x r ij (2.2)
Dengan Yij merupakan matriks ternomalisasi terbobot, Wi merupakan vektor bobot, dan rij merupa- kan matriks ternormalisasi. Dengan bobot W = (w1,w2,,Wn).

## 2.3.1.3 Menentukan solusi ideal Positif dan Negatif
a. Solusi idealpositif
Solusi  ideal  positif  dapat  ditentukan  berdasarkan  rating  bobot  yang  ternormalisasi  (Yij). Dengan persamaan berikut:
A + =(Y1 +,Y2+,...Y + )                                                      (3)
b. Solusi idealnegatif
Solusi ideal positif juga dapat ditentukan berdasarkan rating bobot yang ternormalisasi (Yij). Vektor solusi ideal negatif dilambangkan dengan A + Dengan persamaan berikut:
𝐴 − = (𝑌 1 − , 𝑌 2 − , … 𝑌 𝑛 − ) (4)
2.3.1.4 Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan`negatif.
A)    Jarak terhadap solusi ideal`positif
Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal positif telah dirumuskan sebagai berikut:
𝐷 𝑖 + = √∑ = 1 𝑛 𝑗 (𝑌 𝑖 + − 𝑌 𝑖𝑗 )² (5)
B)    Jarak terhadap solusi idealnegatif
Jarak  antara`alternatifAidengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai`berikut:
Jajang Nurjaman, Harunur Rosyid, Putri Aisyiyah Rakhma Devi - Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Topsis Untuk Penyeleksian Penerimaan Siswa Baru
� � � D i - = √∑ (𝑌 𝑖𝑗 −   𝑌 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (6)
Dimana:
Di - = jarak alternatif dengan solusi ideal positif
𝑌 𝑖𝑗 = matriks normalisasiterbobot
𝑌 𝑖 − = solusi ideal negatif
2.3.1.5 Menentukan nilai preferensi untuk setiap`alternatif
Nilai preferensi merupakan nilai akhir yang menjadi patokan ketika menentukan peringkat pada semua alternatif yang ada. Berikut
adalah persamaan yang menggambarkan cara untuk mendapatkan nilai preferensi untuk se- tiap alternatif.
V i = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + (7)
Dengan 0< Vi<1 dan i = 1,2,3,...,m Dimana:
Vi = kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal positif
𝐷 𝑖 + = jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif
𝐷 𝑖 − = jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif

## 2.3.1.6 Merangkingalternatif
Alternatif dapat dirangking berdasarkan urutan Vi Maka dari itu, alternatif terbaik adalah salah`satu yang berjarak terpendek terhadap solusi ideal dan berjarak terjauh dengan solusi negatif- ideal.Analisisdan Perancangan Sistem

## III. A NALISIS
SD  Islam  Terpadu  Al  Ibrohimi  merupakan  salah`satu  lembaga  pendidikan`yang  berada  di  Kecamatan Manyar  Kabupaten  Gresik  yang  bisa  dijadikan  sebagai  rekomendasi  sekolah  bagi  siswa  yang  telah  me- nyelesaikan pendidikan pada tingkat TK sederajat. dalam pelaksanaan penerimaan calon siswa baru yakni di temui beberapa calon siswa yang memilki prestasi namun belum masuk perhitungan padahal capaian prestasi dibutuhkan sebagai penunjang penambahan nilai selain tes yang di tentukan oleh panitia pelaksana. Karena nilai prestasi siswa mestinya bisa dijadikan penunjang bagi calon siswa baru untuk menentukan rekomendasi siswa yang layak diterima. Dari permasalahan tersebut maka diperlukan adanya suatu sistem dalam`membantu proses penyeleksian calon siswa baru yang layak di terima

## 3.1 Hasil Analisis
Hasil analisis dari penelitian yang dilakukan menghasilkan keputusan untuk membuat sistem seleksi pen- erimaan siswa  baru  di  SD Islam  Terpadu  Al  Ibrohimi  dengan  menggunakan  metode TOPSIS  sebagai  pen- dukung keputusan.
Secara umum sistem yang akan dibuat dalam penelitian ini meliputi beberapa proses sebagai berikut : a. Penyimpanan data calon siswa .
Setiap calon siswa pendaftar akan memberikan informasi biodata siswa yang bersangkutan secara online dengan mengakses website yang telah disiapkan oleh pihak panitia dan menyerahkan berkas-berkas sebagai kelengkapan pendaftaran diserahkan kepada pihak panitia dengan waktu yang telah ditentukan.
b. Input kriteria penilaian.
Panitia  penerimaan  calon  siswa  menginputkan  kriteria-kriteria  yang  digunakan  sebagai  pertimbangan penilaian penerimaan siswa.
c. Menentukan bobot.Dari kriteria-kriteria penilaian yang telah ditentukan, selanjutnya tiap-tiap kriteria diberikan nilai atau bobot untuk digunakan pada proses perhitungan.
d. Perhitungan topsis.
Proses ini dilakukan secara otomatis oleh sistem setelah kriteria dan pembobotannya telah ditentukan dan akan dihitung secara bersama dengan nilai-nilai dari tiap kriteria.
e. Perangkingan.
Jajang Nurjaman, Harunur Rosyid, Putri Aisyiyah Rakhma Devi - Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Topsis Untuk Penyeleksian Penerimaan Siswa Baru
Sistem  akan  merangking  hasil  perhitungan  yang  didapat  secara  urut  dengan  memperhitungkan  kuota siswa ditetapkan oleh pihak sekolah, sehingga panitia penerimaan calon siswa akan lebih mudah dalam memu- tuskan diterima atau tidaknya calon siswa sebagai dasar pembuatan laporan.
f. Pembuatan laporan
Sistem akan memberikan informasi yang dapat digunakan sebagai dasar pembuatan laporan diantaranya laporan siswa pendaftar dan siswa yang diterima maupun tidak diterima.
Stakeholder (pihak yang terlibat dan berhubungan dengan sistem) dalam sistem ini adalah panitia pen- erimaan calon siswa yang memiliki akses penuh terhadap sistem mulai dari perekapan data calon siswa, penen- tuan kriteria, pembobotan sampai dengan pembuatan laporan.
Dengan adanya sistem ini diharapkan mampu memberikan informasi yang akurat dan efektif serta dapat mendukung  dalam  mengambil  dan  menentukan  keputusan-keputusan  dengan  cara  pemrosesan  data menggunakan komputer. Informasi hasil perangkingan calon siswa baru diperoleh melalui proses penilaian akademik maupun non akademik dengan data calon siswa baru tersebut. Serangkaian proses tersebut dilakukan dengan  cara  komputerisasi.  Sehingga  efesiensi  waktu  serta  keakuratan  perhitungan  dan  informasi  untuk perangkingan calon siswa baru menjadi terpenuhi.
Berikut gambaran alur penerimaan calon siswa baru dengan menggunakan metode TOPSIS. Kebutuhan stackholder dalam sistem ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Flowchart Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode Topsis
Berdasarkan gambar 1 proses penyeleksian siswa baru dimulai dengan login ke dalam sistem kemudian memasukkan  data  dan  data  calon  siswa  kemudian  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode  TOPSIS dengan  bobot  sesuai  aturan  yang  telah  ditetapkan  oleh  panitia  seleksi  selanjutnya  dari  hasil  perhitungan didapatkan siswa yang layak diterima di SD Islam Terpadu Al Ibrohimi.

## 3.2  Representasi Data

## 3.2.1  PenetuanBobotKriteria
Data pembobotan ditentukan dari SD Islam Terpadu Al Ibrohimi dengan mengklasifikasikan tiap bobot pada kretieria. Data pembobotan tiap kriteria ditampilkan seperti tabel 1. Tabel 1. Bobot masing-masing kriteria (W)
No. NamaKriteria Bobot Keterangan 1 Tes Baca SangatTinggi C1 2 Tes Tulis SangatTinggi C2 3 Tes Berhitung Tinggi C3 4 Tes Mengamati Tinggi C4 5 Tes Berkreasi dengan menggambar Cukup C5 6 Tes Mengaji Tinggi C6 7 Prestasi Rendah C7
Tingkat kepentingan kriteria atau bobot kriteria (W) dinilai 1 – 5, dimana angka-angka ini hanya simbol peringkat tidak mengekspresikan jumlah, yaitu sebagai berikut :
1 = Sangat Rendah 2 = Rendah,
3 = Cukup,
Jajang Nurjaman, Harunur Rosyid, Putri Aisyiyah Rakhma Devi - Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Topsis Untuk Penyeleksian Penerimaan Siswa Baru
4 = Tinggi, 5 = Sangat Tinggi,
Untuk pengambilan keputusan untuk menyeleksi calon siswa baru ini memberikan bobot kriteria sebagai berikut : W= [ C1; C2; C3; C4; C5] W= [Sangat Tinggi; Cukup; Tinggi; Tinggi;Rendah] W = [5; 4; 3; 4; 2] Dalam menentukan bobot kriteria diatas, pertama  diperlu adanya pengetahuan tentang`seberapa penting bobot tiap kriteria, tentunya dengan mengetahui bobot kriteria yang dibutuhkan, yaitu dengan`cara kon- sultasi terhadap bagian yang menangani penerimaan calon siswa`baru.
Tabel 2. merupakan penjelasan mengenai aturan penilaian dari setiap kriteria prestasi non akademik yang telah dijabarkan dengan cara pemberian nilai berdasarkan tingkat kejuaraan tertinggi hingga terendah. Tabel 2. Aturan kriteria Prestasi.
No. TingkatKejuaraan Nilai 1. JuaraI,II, danIIITingkatInternasional 100 2. JuaraI,II, danIIITingkatnasional 90 3. JuaraI,II, danIIITingkatProvinsi 80 4. JuaraI,II,danIIITingkatKabupaten 70 5. Tanpa Prestasi 60

## 3.2.2.  Perangkingan Metode Topsis
Pada  proses  ini  akan  dilakukan  perangkingan  dengan  menggunakn  metode  Topsis,  dalam  penelitian  ini  akan digunakan beberapa data dari SD Islam Terpadu Al Ibrohimi yang terdiri 5 data, seperti yang terlihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Sampel Nilai Calon Siswa
NAMA BACA TULIS MENGAMATI BERHITUNG BERKREASI MENGAJI PRESTASI Achmad Faisal Ha- san 24 66 20 90 85 80 70 Adeeva Farzana Ayunindya 100 100 80 100 85 96 60 Aditya Az- zam El Shodiq 92 100 100 95 85 84 60 Ahmad Sabiq Al Fathin 96 92 100 90 80 89 60
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  dalam  menyelesaikan  permasalahan  penerimaan  siswa  baru  dengan menggunakan metode TOPSIS.
a. Membangun matriks keputusan
X =
[
𝑋11        𝑋12 𝑋13 𝑋14 𝑋15      𝑋16      𝑋17 𝑋21       𝑋22 𝑋23 𝑋24 𝑋25      𝑋26      𝑋27 𝑋31       𝑋32 𝑋33 𝑋34 …             …        …     … 𝑋41 𝑋42 𝑋43 𝑋44 𝑋35      𝑋36      𝑋37
…
𝑋45   𝑋46  𝑋47 ]
X = [ 24 66   20 90 85    80    70 100 100 80 100 85    96    60 92   100 100 95 … … … … 100   85 100 90 85    84    60
…
85    96    60]
b. Hitung matriks keputusan ternormalisasi.
Setelah matriks keputusan didapat, maka langkah selanjutnya adalah menormalisasikan matriks keputusan. Sebe- lum dinormalisasikan maka akan dicari pembagi nilai dari setiap kriteria terlebih dahulu dengan akar`jumlah kuad- rat setiap alternatif dengan menggunakan persamaan (2.1).
Jajang Nurjaman, Harunur Rosyid, Putri Aisyiyah Rakhma Devi - Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Topsis Untuk Penyeleksian Penerimaan Siswa Baru
|x 1 | = √24 2 + 100 2 + 92 2 + ⋯ + 40 2 = 842 |x 2 | = √66 2 + 100 2 + 100 2 + ⋯ + 32 2 = 791 |x 3 | = √20 2 + 80 2 + 100 2 + ⋯ + 100 2 =880 |x 4 | = √90 2 + 100 2 + 95 2 + ⋯ + 100 2 = 868 |x 5 | = √85 2 + 85 2 + 85 2 + ⋯ + 80 2 = 784 |x 6 | = √80 2 + 96 2 + 84 2 + ⋯ + 60 2 = 784
|x 7 | = √70 2 + 60 2 + 60 2 + ⋯ + 80 2 = 591
Setelah diketahui pembagi dari masing-masing nilai kriteria, maka selanjutnya adalah membagikan setiap nilai matriks keputusan, dengan menggunakan persamaan (2.1). Sehingga hasilnya sebagai berikut:
R 11 = 𝑋11 𝑋1 = 24 842 = 0,0285 R 12 = 𝑋12 𝑋2 = 66 791 = 0,0833
R 13 = 𝑋13 𝑋3 = 20 880 = 0,0227
R 14 = 𝑋14 𝑋4 = 90 868 = 0,1037
R 15 = 𝑋15 𝑋5 = 85 784 = 0,1083 R 16 = 𝑋16 𝑋6 = 80 784 = 0,1020
R 17 = 𝑋17 𝑋7 = 70 591 = 0,1185
Sehingga hasilnya dapat diperoleh matrik keputusan yang ternomalisasi pada tabel 4. berikut.

## Tabel 4 Matrik keputusan yang ternomalisasi
NAMA BACA TULIS MENGAMATI BERHITUNG BERKREASI MENGAJI PRESTASI Achmad Fai- sal Hasan 0,0285 0,0834 0,0227 0,1037 0,1084 0,102 0,1185 Adeeva Far- zana Ayunindya 0,1187 0,1263 0,0909 0,1152 0,1084 0,1224 0,1016 Aditya Az- zam El Shodiq 0,1092 0,1263 0,1136 0,1095 0,1084 0,1071 0,1016 Ahmad Sabiq Al Fa- thin 0,114 0,1162 0,1136 0,1037 0,102 0,1135 0,1016
c. Pembobotan Matrik Keputusan Ternomalisasi
Selanjutnya ialah dalam membuat matriks ternormalisasi terbobot yang dilambangkan Y, pembobotan tersebut dil- akukan dengan `mengalikan setiap nilai pada matriks keputusan ternormalisasi R dengan`vektor bobot preferensi yang dilambangkan dengan W yang telah ditentukan sebelumnya. Dengan mnggunakan persamaan (2.2).
R = =
[ 0,0285 0,0834 0,0227 0,1037 0,10840,10200,1185 0,1187 0,1092 … 0,1187 0,1263 0,1263 … 0,1074 0,0909 0,1136 … 0,1136 0,1152 0,1095 … 0,1037 0,10840,12240,1016 0,10840,1071 0,1016 … 0,10840,12240,1016 ]
Dikalikan dengan W (bobot) :
W = [5, 5, 4, 4, 3, 4, 2]
Sehingga diperoleh hasil matrik`keputusan ternomalisasi terbobot dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5 Matrik Keputusan Ternomalisasi Terbobot
NAMA BACA TULIS MENGAMATI BERHITUNG BERKREASI MENGAJI PRESTASI
Achmad Faisal Ha- san 0,1425 0,4169 0,0909 0,4149 0,3252 0,4081 0,2371 Adeeva Farzana Ayunindya 0,5937 0,6317 0,3636 0,461 0,3252 0,4897 0,2032 Aditya Azzam El Shodiq 0,5462 0,6317 0,4545 0,4379 0,3252 0,4285 0,2032
Jajang Nurjaman, Harunur Rosyid, Putri Aisyiyah Rakhma Devi - Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Topsis Untuk Penyeleksian Penerimaan Siswa Baru
Ahmad Sabiq Al Fa- thin 0,57 0,5812 0,4545 0,4149 0,306 0,454 0,2032
d. Menentukan  Solusi Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Menentukan  nilai  maksimal  dan  nilai  minimum  dari  nilai  terbobot  setiap  kriteria  sehingga  didapat  solusi  ideal positif dan solusi ideal negatif.
1. Solusi Ideal Positif (A+)
Solusi ideal positif dicari dengan cara nilai terbesar dari nilai ternomalisasi terbobot, dengan menggunakan persa- maan (2.3).
Y1 + = max (0,1425 0,5937 0,5462…. 0,2375) = 0,5937 Y2 + = max (0,4169 0,6317 0,6317 …. 0,2022) = 0,6317
Y3 + = max (0,09090,36360,4545….0,4545) = 0,4545 Y4 + = max (0,41490,46100,4379…. 0,461) = 0,461 Y5 + = max (0,3252 0,3252 0,3252 .... 0,306) = 0,3443 Y6 + = max (0,4081 0,4897 0,4285 .... 0,3061) = 0,4999 Y7 + = max (0,2371 0,2032 0,2032 .... 0,271) = 0,271
Sehingga dapat diketahui solusi ideal positif dari matriks ternomalisasi terbobot dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 6 Hasil solusi ideal positif dari matriks ternomalisasi terbobot
A+ 0,5937 0,6317 0,4545 0,461 0,3443 0,4999 0,271

## 2. Solusi ideal negatif (A-)
Solusi ideal negatif dicari dengan mencari nilai terkecil dari nilai ternomalisasi terbobot. Y1 - = min (0,1425 0,5937 0,5462…. 0,2375) = 0 Y2 - = min (0,4169 0,6317 0,6317 …. 0,2022) = 0
Y3 - = min (0,09090,36360,4545….0,4545) = 0
Y4 - = min (0,41490,46100,4379…. 0,461)   = 0
Y5 - = min (0,3252 0,3252 0,3252 .... 0,306)   = 0 Y6 - = min (0,4081 0,4897 0,4285 .... 0,3061) = 0 Y7 - = min (0,2371 0,2032 0,2032 .... 0,271)   = 0,2032
Sehingga  dapat diketahui solusi ideal negatif dari matriks ternomalisasi terbobot dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 7 solusi ideal negative dari matriks ternomalisasi terbobot.
A- 0 0 0 0 0 0 0,2032
e. Menentukan jarak nilai alternatif dengan`matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif :
1. Menentukan hasil jarak antara nilai setiap alternatif matriks ternormalisasi terbobot terhadap solusi ideal positif, dengan menggunakan persamaan (2.5). Sehingga hasilnya sebagai berikut :
𝐷 1 + √
(0,5937 − 0,1425) 2 + (0,6317 − 0,4169) 2 + (0,454 − 0,0909) 2 + (0,461 − 0,4149) 2 + (0,3443 − 0,3252) 2 + (0,4999 − 0,4081) 2 + (0,271 − 0,2371) 2 = 0,6277
𝐷 2 + √
(0,5937 − 0,5937) 2 + (0,6317 − 0,6317) 2 + (0,454 − 0,3636) 2 + (0,461 − 0,461) 2 + (0,3443 − 0,3252) 2 + (0,4999 − 0,4897) 2 + (0,271 − 0,2032) 2 = 0,1154
𝐷 3 + √
(0,5937 − 0,5462) 2 + (0,6317 − 0,6317) 2 + (0,454 − 0,4545) 2 + (0,461 − 0,4379) 2 + (0,3443 − 0,3252) 2 + (0,4999 − 0,4285) 2 + (0,271 − 0,2032) 2 = 0,1133
𝐷 4 + √ (0,5937 − 0,57) 2 + (0,6317 − 0,5812) 2 + (0,454 − 0,4545) 2 + (0,461 − 0,4149) 2 + (0,3443 − 0,306) 2 + (0,4999 − 0,454) 2 + (0,271 − 0,2032) 2 = 0,1158
2. Menentukan hasil jarak antara nilai setiap`alternatif matriks ternormalisasi terbobot terhadap solusi ideal negatif, dengan cara menggunakan persamaan (2.6). Maka hasilnya sebagai berikut
𝐷 1 − √ (0,1425 − 0) 2 + (0,4169 − 0) 2 + (0,0909 − 0) 2 + (0,4149 − 0) 2 + (0,3252 − 0) 2 + (0,4081 − 0) 2 + (0,2371 − 0,2032) 2 = 0,805
Jajang Nurjaman, Harunur Rosyid, Putri Aisyiyah Rakhma Devi - Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Topsis Untuk Penyeleksian Penerimaan Siswa Baru
𝐷 2 − √ (0,5937 − 0) 2 + (0,6317 − 0) 2 + (0,3636 − 0) 2 + (0,461 − 0) 2 + (0,3252 − 0) 2 + (0,4897 − 0) 2 + (0,2032 − 0,2032) 2 = 1,2008 𝐷 3 − √
(0,5462 − 0) 2 + (0,6317 − 0) 2 + (0,4545 − 0) 2 + (0,4379 − 0) 2 + (0,3252 − 0) 2 + (0,4285 − 0) 2 + (0,2032 − 0,2032) 2 = 1,177 𝐷 4 − √
(0,57 − 0) 2 + (0,5812 − 0) 2 + (0,4545 − 0) 2 + (0,4149 − 0) 2 + (0,306 − 0) 2 + (0,454 − 0) 2 + (0,2032 − 0,2032) 2 = 1,1581
Sehingga dapat diketahui hasil jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, seperti yang ada pada tabel 8 sebagai berikut:
ALTERNATIF D+ D- A1 0,6277 0,805 A2 0,1154 1,2008 A3 0,1133 1,177 A4 0,1158 1,1581
f.  Menetukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
Nilai preferensi adalah`nilai akhir yang akan menjadi patokan untuk menentukan peringkat pada setiap alternatif yang  ada.  Dilambangkan  dengan  huruf  V.  Perhitungan  dicari  dengan  cara  menentukan  jarak  kedekatan  relatif dengan solusi ideal. Dengan menggunakan persamaan (2.7).
V1 = 0,805 0,805+ 0,6277 = 0,6215 V2 = 1,2008 01,2008 + 0,1154 = 0,9872 V3 = 1,177 1,177 + 0,1133 = 0,9869 V4 = 1,1581 1,1581 + 1158 = 0,986 V89 = 0,8416 0,8416 +0,592 = 0,6668
Setelah dihitung, sehingga hasilnya dapat diketahui pada Tabel 3.9.
Tabel 9 Kedekatan alternatif  terhadap solusi ideal.
V V1 0,6215 V2 0,9872 V3 0,9869 V4 0,986
Sehingga dari nilai V didapat urutkan dari nilai terbesar sampai yang terkecil, hasilnya pada Tabel 10.
Nama Nilai Prevensi Rangking Achmad Faisal Hasan 0,9872 1 Adeeva Farzana Ayunindya 0,9869 2 Aditya Azzam El Shodiq 0,986 3 Ahmad Sabiq Al Fathin 0,6215 4 IV. I MPLEMENTASIDAN P ENGUJIAN S ISTEM

## 4.1 Halaman Utama
Halaman utama ketika pengguna berhasil masuk. Di halaman Utama terdapat halaman Beranda, Data Krite- ria,Data Klasifikasi, Proses TOPSIS dan User seperti gambar 2 .
Jajang Nurjaman, Harunur Rosyid, Putri Aisyiyah Rakhma Devi - Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Topsis Untuk Penyeleksian Penerimaan Siswa Baru
Gambar 2. Halaman Utama

## 4.2 Hasil Analisa Pengujian Sistem
Untuk proses pengujian sistem maka dilakukan proses pengujian dengan cara sebagai berikut:
1. Menggunakan 4 data calon siswa SD Islam Terpadu Al Ibrohimi Gesik 2020/2021
2. Percobaan penggunaan sistem dilakukan dengan memasukkan 4 data calon siswa SD Islam Terpadu Al  Ibrohimi  Gesik  2020/2021yang  sudah  di  nilai  berdasarkan  kriteria  berdasarkan  reeferensi  dari jurnal yang selanjutnya akan di proses dengan Metode TOPSIS.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  dapat  disimpulkan  bahwa  pemilihan  siswa  berpresatsi menggunakan metode TOPSIS diperoleh hasil rekomendasi nilai prioritas tertinggi  0,9872dan nilai terendah 0,6215.
Dimana hasil penyeleksian calon siswa baru yang telah dilaksanakan oleh pihak sekolah saat ini hanya berdasarkan    rata-rata  dari nilai Tes  tulis, tes  baca,  tes  mengamati,  tes berhitung,  tes berkreasi,  tes mengaji,  dan  nilai  prestasi.  Sedangkan  hasil  penyeleksian  calon  siswa  baru  pada  sistem  dengan menggunakan metode TOPSIS berdasarkan kriteria  yaitu nilai Tes tulis, tes baca, tes mengamati, tes berhitung, tes berkreasi, tes mengaji, dan nilai prestasi dimana setiap kriteria memiliki bobot kepent- ingan yang berbeda yang sudah ditentukan oleh pihak sekolah.

## V. P ENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Dari hasil pengujiana sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode TOPSIS ini, dapat mem- bantu  pihak sekolah dalam menentukan calon siswa baru yang berhak diterima atau tidak sehingga proses pengambilan keputusan ini dapat lebih efisien dan mempersingkat waktu panitia penerimaan siswa baru dalam mengambil keputusan.

## 5.2 Saran
Saran yang dapat disampaikan untuk pengembangan sistem kedepan, adalah sebagai berikut : Sebaiknya dalam sistem ditambahkan fitur untuk menyimpan hasil proses perhitungan, karena saat ini sistem be- lum bisa menyimpan hasil perhitungan ketika dilakukan proses perhitungan dengan data yang baru.

## D AFTAR P USTAKA
Format dasar untuk buku:
[1] Kusumadewi, Sri. dkk. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[2] Yakub. 2012. Pengantar Sistem Informasi, Yogyakarta: Graha Ilmu. 2012.
[3] Jogiyanto, H.M. (2003). Sistem Teknologi Informasi: Pendekatan Terintegrasi Konsep Dasar, Teknologi, Aplikasi, Pengembangan dan Pengelolaan. Edisi ke-1. Penerbit Andi Offset Yogyakarta.
[4] Wainright, Martin E., Carol V. Brown, Daniel DeHayes, Jeffrey A. Hoffer, and William C. Perkins (2002). Managing Information Technology . Fourth Edition. Prentice-Hall, New Jersey.
[5] Rudolphi, W. Multi Criteria Decision Analysis As A Framework For Integrated Land Use Management In Canadian National Parks. Canada: Simon Fraser University, 2000
[6] C.-L. Yoon, K.P., & Hwang, “ Multiple Attribute Decision Making: An Introduction, ” Sage Univ. Pap. Ser. Quantative
[7] Appl. Soc. Sci., pp. 47–53, 1995.
[8] Ulum, Misbakhul. 2016, Aplikasi sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode topsis untuk menyeleksi penerimaan calon siswa baru (studi kasus : smk wachid hasyim glagah lamongan. Skripsi. Gresik : Universitas Muhammadiyah Gresik.
[9] Budi  Utomo,  Sanjaya.  2016,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bonus  Pegawai  pada  Hotel  Saptanawa  Gresik.  Skripsi.  Gresik  :  Universitas Muhammadiyah Gresik
[10] Mahabbah, A. M. Sistem Pemilihan Calon Peserta Lomba Lari Jarak Pendek Tingkat SLTP/MTS Sekabupaten Dengan Metode Topsis. Skripsi. Gresik: Universitas Muhammadiyah Gresik. 2013.