## PENGGUNAAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN DALAM PENENTUAN JURUSAN SMK
Susliansyah 1 ; Rizqyana Pangestu 2
Manajemen Informatika AMIK BSI Bekasi www.bsi.ac.id
susliansyah.slx@bsi.ac.id Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id qyana89@gmail.com
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract— Most  students  graduating  from  junior high school want to continue their desires, especially to  vocational  schools,  this  can  be  proven  by  the number of junior high school students who take the entrance examination to the vocational high school. What  is  unfortunate  is  the  lack  of  maturity  they choose  the  department  in  the  targeted  vocational school.  This  kind  of  situation  has  an  impact  on  the cost of education that has already been spent, both on the parents of students and the government who subsidize  the  school  to  be  not  useful  because  the student does not have adequate skills for the chosen department,  other  negative  consequences  are students who drop out. Vocational schools prioritize the formation of students who are ready to enter the workforce  and  develop  professional  attitudes consisting of various majors. The number of majors at  the  vocational  level  makes  it  difficult  for prospective  students  to  determine  the  right  majors according  to  their  abilities,  therefore  a  decision support  system  is  needed  that  can  determine  the majors  according  to  the  values,  interests  and abilities  of  prospective  students.  This  research applies  fuzzy  logic  with  Simple  Additive  Weighting (SAW)  method  to  facilitate  the  determination  of vocational high school majors.
Keywords: SMK, Determination of Departments, Simple Additive Weighting
Intisari — Sebagian  besar  siswa  lulusan  SMP berkeinginan  untuk  melanjutkan  keinginannya khususnya  ke  SMK,  hal  tersebut  dapat  dibuktikan dengan  banyaknya  siswa  lulusan  SMP  yang mengikuti  ujian  masuk  ke  SMK.  Hal  yang  patut
disayangkan  adalah  kurang  matangnya  mereka memilih  jurusan  yang  ada  di  sekolah  kejuruan yang  dituju.  Situasi  semacam  ini  berdampak  pada biaya pendidikan yang terlanjur di keluarkan, baik pada  orang  tua  siswa  maupun    pemerintah    yang mensubsidi    sekolah    menjadi    tidak    bermanfaat karna  siswa  tersebut  tidak  memiliki kemampuan yang  memadai  untuk  jurusan  yang  sudah dipilihnya, akibat negatif lainya adalah para siswa yang  drop  out.  SMK    lebih    mengedepankan pembentukan    siswa    yang    siap    memasuki lapangan    kerja    serta  mengembangkan  sikap profesional  yang  terdiri  dari  berbagai  macam jurusan.  Banyaknya  jurusan  pada  tingkat  SMK membuat  calon  siswa  kesulitan  menentukan jurusan  yang  tepat  sesuai  dengan  kemampuan yang dimiliki, oleh karena itu  dibutuhkan  sebuah sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat menentukan  jurusan  sesuai  dengan  nilai,  minat dan    kemampuan    calon    siswa.    Penelitian    ini menerapkan  logika fuzzy dengan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  guna  mempermudah penentuan jurusan SMK.
Kata  Kunci :  SMK,  Penentuan  Jurusan,  Simple Additive Weighting

## PENDAHULUAN
SMK    Setia  Negara    yang  berupaya meningkatkan fungsi pengembangan potensi calon siswa  agar  tidak  salah  dalam  memilih  jurusan studi  yang  akan  diambil.  Pihak  sekolah  dituntut untuk  menghasilkan  keputusan-keputusan  yang tepat  bagi  para  calon  siswanya.  Pemilihan
masing-masing   jurusan  didasarkan  pada  pilihan calon siswa  saat  melakukan  pendaftaran  dengan mencatumkan    minat    untuk    jurusan    1  dan jurusan  2  selain  itu  penjurusan  ditentukan  oleh nilai  yang  disyaratkan  pada  masing  -masing jurusan.
Calon siswa SMP memiliki keinginan sangat besar dalam melanjutkan sekolah yang lebih tinggi, dapat  dilihat  dari  siswa  yang  melakukan  ujian pada  sekolah  SMK  da  nada  juga  kasus  yang dialamin  oleh  siswa  yang  salah  menentukan jurusan  ketika  sudah  masuk  sekolah,  akhirnya siswa melakukan pindah sekolah lain, sehingga hal ini menjadi tidak efisien (Tobing, 2014).
Calon siswa yang melakukan pendaftaran di SMK  Negeri  1  Purwosari  setiap  tahunnya meningkat,  sehingga  waktu  proses  perhitungan dalam  menentukan  jurusan  yang  sesuia  dengan kemampuan  yang  dimilki  oleh  setiap  calon  siswa menjadi  lebih  lama,  dikarenakan  perhitungan masih  menggunakan  cara  manual  (Istikhomah, Sujito, & Widayanti, 2012)
Siswa  yang  lulus  SMP  sangat  banyak  dan siswa  mencoba  mengikuti  ujian  masuk  sekolah negeri, ada juga permasalahan yang menyebabkan siswa ketika sudah diterima di sekolah tetapi tidak sesuai dengan jurusan yang sudah dipilih, sehingga menyebabkan  siswa  untuk  pindah  jurusan  atau keluar  dari  sekolah,  akhirnya  menyebabkan  biaya yang  dikeluarkan  oleh  orang  tua  menjadi  banyak (Rusdiansyah, 2017).

## BAHAN DAN METODE
Menurut  Sedamaryanti,  dkk  dalam (Tehubijuluw  &  Sugiarto,  2014),  menyatakan bahwa  dikatakan  sebuah  penelitian  ilmiah  adalah sebuah usaha untuk menemukan, mengembangkan  dan  menguji  kebenaran  suatu pengetahuan dengan menggunakan metode ilmiah tertentu.
Teknik  pengumpulan  data  merupakan langkah  yang  paling  strategis  dalam  penelitian, karena  tujuan  utama  dari  penelitian  adalah mendapatkan data
(Sugiyono, 2015).
Pengumpulan  data  dapat  dilakukan  dalam berbagai setting, berbagai  sumber , dan  berbagai cara.  Bila  dilihat  dari setting -nya,  data  dapat dikumpulkan  pada setting alamiah  ( natural setting ),  pada  laboraturium  dengan  metode eksperimen, dirumah dengan berbagai responden, pada  suatu  seminar,  diskusi,  dijalan  dan  lain-lain. Bila  dilihat  dari  sumber  datanya,  maka pengumpulan  data  dapat  menggunakan  sumber primer, dan sumber sekunder.
1. Data primer Data  primer  diperoleh  dari  sumber-sumber asli.  Sumber  asli  disini  diartikan  sebagai
sumber  pertama  darimana  data  tersebut diperoleh.  Dalam  pengumpulan  data  primer dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode observasi dan interview.
a. Observasi
Melakukan  pengamatan  langsung  di  SMK Setia  Negara  Depok  terhadap  alur  kerja proses penentuan jurusan untuk mengumpulkan  data  sebagai  langkah  awal menyusun  penelitian  dalam  menentukan permasalahan yang terjadi
b. Wawancara
Melakukan  Tanya  jawab  dengan  Bapak Dra.Awaludin selaku Ketua panitia penjurusan  dan  Ibu  Dra.Tien  Sapariah selaku  panitia  penjurusan  di  SMK  Setia Negara  Depok  untuk  mendapatkan  materi- materi  yang  lebih  spesifik  yang  tidak didapat  dari  observasi  tentang  proses menentuan jurusan.
2. Data Sekunder Pengumpulan  data  sekunder  yang  merupakan sumber tidak langsung yang dapat memberikan data  kepada  pengumpul  data  yaitu  dengan dokumen  dalam  penelitian  ini  pengumpulan data  melalui  studi  pustaka,  jurnal  penelitian sebelumnya yang sejenis, laporan dan lain-lain. Lalu  dari segi cara dalam teknik pengumpulan datanya dapat dilakukan dengan menggunakan kuesioner (angket), observasi (pengamatan) dan gabungan keduannya.
Nofriansyah  menyimpulkan  bahwa  Metode Simple  Additive  weighting (SAW)  sering  juga dikenal  istilah  metode  penjumlah  terbobot (Nofriansyah,  2014).  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada.
Formula  untuk  melakukan  normalisasi  tersebut adalah sebagai berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛𝑖  𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 ……………………………………………… (1)
Dimana  dengan rij adalah  rating  kinerja ternomalisasi dari alternatif A i pada atribut C J : i = 1,2...,m dan j= 1,2...,n
Keterangan: Max X ij = Nilai Terbesar dari setiap kriteria i. Min X ij = Nilai Terkecil dari setiap kriteria i.
X ij =  Nilai  Atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria.
Benefit  = Jika nilai terbesar adalah terbaik. Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i ) diberikan sebagai berikut:
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ……………………………………… (2)
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i ) diberikan rumus sebagai berikut: Keterangan: V i = Rangking untuk setiap alternatif. W j = Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria). r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi.
Nofriansyah menyimpulkan bahwa Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih  terpilih  (Nofriansyah,  2014)  .  Secara singkat,  algoritma  dari  metode  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan  dalam  menentukan  pengambilan keputusan.
2. Memberikan nilai setiap alternatif pada setiap kriteria yang sudah ditentukan.
3. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif  pada  setiap  kriteria  kemudian memodelkannya  kedalam  bilangan fuzzy setelah dikonversikan kebilangan crips.
4. Memberikan nilai bobot yang juga didapatkan berdasarkan nilai crips.
5. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara menghitung
nilai rating kinerja ternormalisasi.
6. Melakukan proses perangkingan untuk setiap alternatif dengan cara mengalikan nilai bobot dengan nilai rating kinerja normalisasi.
7. Menentukan  nilai  prefensi  untuk  setiap alternatif  dengan  cara  menjumlahkan  hasil kali  antara  matriks  ternormalisasi  dengan nilai bobot.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Beberapa langkah dalam melakukan perhitungan  dalam  menentukan  penjurusan dengan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW):
1. Data alternatif calon siswa SMK Setia Negara Langkah  pertama  menentukan  alternatif, yaitu  A i .  Berikut  adalah  data  alternatif  yang  akan digunakan  dalam  perhitungan  analisis  ini.  Jumlah sampel  yang  dibutuhkan  adalah  75  calon  siswa SMK Setia Negara.

## Tabel 1. Data Alternatif Calon Siswa
No  Nama Calon Siswa Kriteria Nilai MTK Nilai B. Indo Nilai B. Inggris Nilai P.U 1 Abdul Basith 30 70 20 40 2 Adinda Amarazani 20 70 50 40 3 Akmal Hardiansyah 20 60 10 20 4 Al-Annisa Sidik 20 70 30 20 5 Alfina Febriyanti 30 70 70 40 6 Angel Aulia Handayani 40 70 30 40 7 Arjhuna W.P 30 70 20 20 8 Arti Damayanti 40 90 50 40 9 Audry Putri Yudianti 50 80 60 40 10 Aulia Kartika Putri 20 70 40 80 11 Azzah Safira 30 70 50 40 12 Bagus Adhiansyah 30 70 20 40 13 Bela Septiani 30 60 20 40 14 Bhanu Ogyayana 30 90 50 60 75 Caesaria Novianti Andriani 40 70 30 40
Sumber: SMK Setia Negara (2017)
2. Kriteria dan Bobot Langkah  kedua  menentukan  kriteria  yang akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu C j .
a. Nilai Matematika (C1) Nilai  dan  bobot  untuk  Nilai  Matematika ditujukan pada tabel berikut:
Tabel 2. Nilai Matematika Nilai Matematika Bilangan Fuzzy Nilai <40 Sangat Rendah ( SR ) 1 41-69 Rendah ( R ) 2 70-79 Cukup ( C ) 3 80-85 Tinggi ( T ) 4 >86 Sangat Tinggi ( ST ) 5 Sumber: (Susliansyah & Pangestu, 2018)
b. Nilai Bahasa Indonesia (C2)
Nilai  dan  bobot  untuk  Nilai  Bahasa  Indonesia ditunjukkan pada tabel berikut:

## Tabel 3. Nilai Bahasa Indonesia
Nilai B. Indonesia Bilangan Fuzzy Nilai <40 Sangat Rendah ( SR ) 1 41-69 Rendah ( R ) 2 70-79 Cukup ( C ) 3 80-85 Tinggi ( T ) 4 >86 Sangat Tinggi ( ST ) 5 Sumber: (Susliansyah & Pangestu, 2018)
c. Nilai Bahasa Inggris (C3)
Nilai  dan  bobot  untuk  Nilai  Bahasa  Inggris ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 4. Nilai Bahasa Inggris Nilai B. Inggris Bilangan Fuzzy Nilai <40 Sangat Rendah ( SR ) 1 41-69 Rendah ( R ) 2
70-79 Cukup ( C ) 3 80-85 Tinggi ( T ) 4 >86 Sangat Tinggi ( ST ) 5 Sumber: (Susliansyah & Pangestu, 2018)
d. Nilai Pendidikan Umum (C4)
Nilai  dan  bobot  untuk  Nilai  Pendidikan  Umum ditunjukkan pada tabel berikut:

## Tabel 5. Nilai Pendidikan Umum
Nilai Matematika Bilangan Fuzzy Nilai <40 Sangat Rendah ( SR ) 1 41-69 Rendah ( R ) 2 70-79 Cukup ( C ) 3 80-85 Tinggi ( T ) 4 >86 Sangat Tinggi ( ST ) 5 Sumber: (Susliansyah & Pangestu, 2018) 3. Bobot Preferensi (W)
Langkah ketiga menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria. Bobot kriteria  yang  digunakan  dalam  menentukan jurusan  pada  SMK  Setia  Negara  adalah  sebagai berikut:

## Tabel 6. Bobot Preferensi (W)
Kriteria (C) Jurusan Akuntansi Administrasi  Pemasaran C 1 = Nilai Matematika 5 4 4 C 2 = Nilai Bahasa Indonesia 5 5 4 C 3 = Nilai Bahasa Inggris 4 5 5 C 4 = Nilai Pendidikan Umum 3 3 4
Sumber: (Susliansyah & Pangestu, 2018)
4. Nilai  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap kriteria. Langkah keempat
menentukan rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria yang telah ditentukan adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Rating Kecocokan Alternatif
Alternatif (Nama Siswa) Kriteria Nilai MTK C1 Nilai B. Indo C2 Nilai B. Inggris C3 Nilai P.U C4 A1 1 3 1 1 A2 1 3 2 1 A3 1 2 1 1 A4 1 3 1 1 A5 1 3 3 1 A6 1 3 1 1 A7 1 3 1 1 A8 1 5 2 1 A9 2 4 2 1 A10 1 3 1 4 A11 1 3 2 1 A12 1 3 1 1 A13 1 2 1 1 A14 1 5 2 2 A75 1 3 1 1 Sumber: (Susliansyah & Pangestu, 2018)
5. Matriks Keputusan Setelah  nilai  rating  alternatif  pada  setiap kriteria  ditentukan  langkah  kelima  yaitu membuat  matriks  keputusan  (X)  yang dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan  dari setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria,  nilai  X setiap  alternatif  (A i )  pada  setiap  kriteria  (C j ) yang sudah ditentukan.
[ 1 1 1 1
1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3 3 2 3 3 3 3 5 4 3 3 3 2 5 3
1 2 1 1 3 1 1 2 2 1 2 1 1 2 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 2 1]
6. Normalisasi Matriks Keputusan (X) Selanjutnya  melakukan  proses  normalisasi matriks keputusan ke suatu skala yang dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗
Alternatif 1 R11 = 1/4 = 0.25 R12 = 3/5 = 0.6 R 13 = 1/5 = 0.2 R14 = 1/4 = 0.25 Alternatif 2 R21 = 1/4 = 0.25 R22 = 3/5 = 0.6 R23 = 2/5 = 0.4 R24 = 1/4 = 0.25 Alternatif 3 R31 = 1/4 = 0.25 R32 = 2/5 = 0.4 R33 = 1/5 = 0.2 R34 = 1/4 = 0.25 Alternatif 4 R41 = 1/4 =0.25 R42 = 3/5 = 0.6 R43 = 1/5 = 0.2 R44 = 1/4 = 0.25 Alternatif 5 R51 = 1/4 = 0.25 R52 = 3/5 = 0.6 R53 = 3/5 = 0.6 R54 = 1/4 = 0.25 Alternatif 6 R61 = 1/4 = 0.25 R62 = 3/5 = 0.6 R63 = 1/5 = 0.2 R64 = 1/4 = 0.25 Alternatif 7 R71 = 1/4 = 0.25 R72 = 3/5 = 0.6 R73 = 1/5 = 0.2 R74 = 1/4 = 0.25 Alternatif 8 R81 = 1/4 = 0.25 R82 = 5/5 = 1 R83 = 2/5 = 0.4 R84 = 1/4 = 0.25 Alternatif 9 R91 = 2/4 = 0.5 R92 = 4/5 = 0.8 R93 = 2/5 = 0.4 R94 = 1/4 = 0.25 Alternatif 10 R101 = 1/4 = 0.25 R102 = 3/5 = 0.6 R103 = 1/5 = 0.2 R104 = 4/4 = 1 Alternatif 11 R111 = 1/4 = 0.25 R112 = 3/5 = 0.6 R113 = 2/5 = 0.4 R114 = 1/4 = 0.25 Alternatif 12 R121 = 1/4 = 0.25 R122 = 3/5 = 0.6 R123 = 1/5 = 0.2 R124 = 1/4 = 0.25
Alternatif 13
R131 = 1/4 = 0.25 R132 = 2/5 = 0.4 R133 = 1/5 = 0.2 R134 = 1/4 = 0.25 Alternatif 14 R141 = 1/4 = 0.25 R142 = 5/5 = 1 R143 = 2/5 = 0.4 R144 = 2/4 = 0.5 Alternatif 75 R151 = 1/4 = 0.25 R152 = 3/5 = 0.6 R153 = 1/5 = 0.2 R154 = 1/4 = 0.25
7. Matriks Ternormalisasi (R)
Hasil dari normalisasi matriks (R ij ) membentuk matriks ternormalisasi (R).
[ 0,25
0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,5 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 1 0,8 0,6 0,6 0,6 0,6 1 0,6 0,2 0,4 0,2 0,2 0,6 0,2 0,2 0,4 0,4 0,2 0,4 0,2 0,2 0,4 0,2 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 1 0,25 0,25 0,25 0,5 0,25] 8. Nilai Preferensi (V i ) Menghitung  hasil  akhir  nilai  preferensi  (V i ) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris  matriks  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot preferensi  (W)  yang  bersesuaian  dengan  elemen kolom matriks (R).
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 …………………………………………….. (3)
Untuk  perhitungan  perangkingan  dilakukan  tiga langkah  yaitu  untuk  mencari  nilai  V  untuk Akuntansi,  mencari  V  untuk  Administrasi Perkantoran, dan terakhir untuk Pemasaran. a. Nilai  total  V i untuk  nilai  Akuntansi  dapat dihitung  dengan  perkalian  dengan  nilai  bobot preferensi Akuntansi yaitu:
[ 5 5 4 3]
V 1 = [(5 x 0,25) + (5 x 0,6) + (4 x 0,2) + (3 x 0,25)]
= 5,8 V 2 = [(5 x 0,25) + (5x 0,6) + (4x 0,4) + (3 x 0,25)] = 6,6 V 3 = [(5 x 0,25) + (5 x 0,4) + (4 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 4,8 V 4 = [(5 x 0,25) + (5x 0,6) + (4 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 5,8 V 5 = [(5 x 0,25) + (5 x 0,6) + (4 x 0,6) + (3 x 0,25)] = 7,4 V 6 = [(5 x 0,25) + (5 x 0,6) + (4 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 5,8 V 7 = [(5 x 0,25) + (5 x 0,6) + (4 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 5,8 V 8 = [(5 x 0,25) + (5 x 1) + (4 x 0,4 ) + (3 x 0,25)] = 8,6 V 9 = [(5 x 0,5) + (5 x 0,8) + (4 x 0,4) + (3 x 0,25)] = 8,85 V 10 = [(5 x 0,25) + (5 x 0,6) + (4 x 0,2) + (3 x 1)] = 8,05 V 11 = [(5 x 0,25) + (5 x 0,6) + (4 x 0,4) + (3 x 0,25)] = 6,6 V 12 = [(5 x 0,25) + (5 x 0,6) + (4 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 5,8 V 13 = [(5 x 0,25) + (5 x 0,4) + (4 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 4,8 V 14 = [(5 x 0,25) + (5 x 1) + (4 x 0,4 ) + (3 x 0,5)] = 9,35 V 75 = [(5 x 0,25) + (5 x 0,6) + (4 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 5,8
b. Nilai  total  V i untuk  nilai  Administrasi Perkantoran  dapat  dihitung  dengan  perkalian dengan  nilai  bobot  preferensi  Administrasi yaitu: [ 4 5 5 3 ]
V 1 = [(4 x 0,25) + (5 x 0,6) + (5 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 5,75
V 2 = [(4 x 0,25) + (5 x 0,6) + (5 x 0,4) + (3 x 0,25)] = 6,75 V 3 = [(4 x 0,25) + (5 x 0,4) + (5 x 0,2) + (3 x 0,25)]
= 4,75 V 4 = [(4 x 0,25) + (5 x 0,6) + (5 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 5,75
V 5 = [(4 x 0,25) + (5 x 0,6) + (5 x 0,6) + (3 x 0,25)] = 7,75
V 6 = [(4 x 0,25) + (5 x 0,6) + (5 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 5,75 V 7 = [(4 x 0,25) + (5 x 0,6) + (5 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 5,75 V 8 = [(4 x 0,25) + (5 x 1) + (5 x 0,4 ) + (3 x 0,25)] = 8,75 V 9 = [(4 x 0,5) + (5 x 0,8) + (5 x 0,4) + (3 x 0,25)] = 8,75 V 10 = [(4 x 0,25) + (5 x 0,6) + (5 x 0,2) + (3 x 1)] = 8 V 11 = [(4 x 0,25) + (5 x 0,6) + (5 x 0,4) + (3 x 0,25)] = 6,75 V 12 = [(4 x 0,25) + (5 x 0,6) + (5 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 5,75 V 13 = [(4 x 0,25) + (5 x 0,4) + (5 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 4,75 V 14 = [(4 x 0,25) + (5 x 1) + (5 x 0,4 ) + (3 x 0,5)] = 9,5 V 15 = [(4 x 0,25) + (5 x 0,6) + (5 x 0,2) + (3 x 0,25)] = 5,75
c. Nilai  total  V i untuk  nilai  Pemasaran  dapat dihitung  dengan  perkalian  dengan  nilai  bobot preferensi Pemasaran yaitu:
[ 4 4 5 4 ]
V 1 = [(4 x 0,25) + (4 x 0,6) + (5 x 0,2) + (4 x 0,25)] = 5,4 V 2 = [(4 x 0,25) + (4 x 0,6) + (5 x 0,4) + (3 x 0,25)] = 6,4 V 3 = [(4 x 0,25) + (4 x 0,4) + (5 x 0,2) + (4 x 0,25)] = 4,6 V 4 = [(4 x 0,25) + (4 x 0,6) + (5 x 0,2) + (4 x 0,25)] = 5,4 V 5 = [(4 x 0,25) + (4 x 0,6) + (5 x 0,6) + (4 x 0,25)] = 7,4 V 6 = [(4 x 0,25) + (4 x 0,6) + (5 x 0,2) + (4 x 0,25)] = 5,4 V 7 = [(4 x 0,25) + (4 x 0,6) + (5 x 0,2) + (4 x 0,25)] = 5,4 V 8 = [(4 x 0,25) + (4 x 1) + (5 x 0,4 ) + (4 x 0,25)] = 8 V 9 = [(4 x 0,5) + (4 x 0,8) + (5 x 0,4) + (4 x 0,25)] = 8,2 V 10 = [(4 x 0,25) + (4 x 0,6) + (5 x 0,2) + (4 x 1)] = 8,4 V 11 = [(4 x 0,25) + (4 x 0,6) + (5 x 0,4) + (4 x 0,25)] = 6,4 V 12 = [(4 x 0,25) + (4 x 0,6) + (5 x 0,2) + (4 x 0,25)] = 5,4 V 13 = [(4 x 0,25) + (4 x 0,4) + (5 x 0,2) + (5 x 0,25)] = 4,6 V 14 = [(4 x 0,25) + (4 x 1) + (5 x 0,4 ) + (4 x 0,5)] = 9 V 15 = [(4 x 0,25) + (4 x 0,6) + (5 x 0,2) + (4 x 0,25)] = 5,4
Dibawah  ini  adalah  hasil  tabel  hasil  pengujian dimana  nilai  awal  siswa  diproses  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan mendapatkan  hasil  akhir  dalam  perhitungan seperti diatas, adalah sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Pengujian
No Data Siswa Jurusan Hasil AK AP PM 1 Abdul Basith 5,8 5,75 5,4 Akuntansi 2 Adinda Amarazani 6,6 6,75 6,4 Administrasi 3 Akmal Hardiansyah 4,8 4,75 4,6 Akuntansi 4 Al-Annisa Sidik 5,8 5,75 5,4 Akuntansi 5 Alfina Febriyanti 7,4 7,75 7,4 Administrasi 6 Angel Aulia Handayani 5,8 5,75 5,4 Akuntansi 7 Arjhuna W.P 5,8 5,75 5,4 Akuntansi 8 Arti Damayanti 8,6 8,75 8 Administrasi 9 Audry Putri Yudianti 8,85 8,75 8,2 Akuntansi 10 Aulia Kartika Putri 8,05 8 8,4 Akuntansi 11 Azzah Safira 6,6 6,75 6,4 Administrasi 12 Bagus Adhiansyah 5,8 5,75 5,4 Akuntansi 13 Bela Septiani 4,8 4,75 4,6 Akuntansi 14 Bhanu Ogyayana 9,35 9,5 9 Administrasi 15 Caesaria Novianti Andriani 5,8 5,75 5,4 Akuntansi
Sumber: (Susliansyah & Pangestu, 2018)
Pada tabel 8, dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Nilai  terbesar  dalam  jurusan  Akuntansi  ada pada  alternatif  A 20 dengan  nilai  13,75  sebagai
pilihan  jurusan  terbaik  untuk  calon  siswa bernama Dinda Fathiyyah.
b. Nilai  terbesar  dalam  jurusan  Administrasi Perkantoran  ada  pada  alternatif  A 43 dengan nilai 11,75 sebagai pilihan terbaik untuk calon siswa bernama Laudia Zahra.
c. Nilai  terbesar  dalam  jurusan  Pemasaran  ada pada  alternatif  A 19 dengan  nilai  12,2  sebagai pilihan  terbaik  untuk  calon  siswa  bernama Dimas Febriyanto.

## KESIMPULAN
Dalam hasil pengujian yang dihitung menggunakan metode Simple Additive Weighting dapat disimpulkan  bahwa  nilai  tertinggi  dalam  jurusan Akuntansi dengan nilai 13,75, Nilai tertinggi dalam jurusan  Administrasi  Perkantorsn  dengan  nilai 11,75 dan Nilai tertinggi dalam jurusan Pemasaran dengan nilai 12,2. Proses penelitian ranking siswa yang  dilakukan  melalui  perhitungan  dengan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dimulai dengan  pemberian  nilai  kriteria,  pembobotan, rating  kecocokan,  normalisasi,  dan  perangkingan. Sehingga  menghasilkan  nilai  dari  masing-masing kriteria.  Hasi  dari  perhitungan  sistem  merupakan perangkingan nilai tertinggi yang merupakan hasil yang dibutuhkan sebagai bahan pertimbangan oleh user untuk menentukan pemilihan jurusan di SMK Setia Negara Depok.

## REFERENSI
Istikhomah,  I.,  Sujito,  S.,  &  Widayanti,  R.  (2012). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Jurusan  Pada  Smk  Negeri  1  Purwosari Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (  Saw  ). STMIK  PPKIA  Pradnya Paramita Malang , 143–152.
Nofriansyah,  D.  (2014). Konsep  Data  Mining  Vs Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV Budi Utama.
Rusdiansyah. (2017). Analisis Keputusan Menentukan Jurusan Pada Sekolah Menengah  Kejuruan  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting. Ejournal.Nusamandiri.Ac.Id , 14 (1), 49–56.
Sugiyono.  (2015). Metode  Penelitian  Kuantitatif Kualitatif Dan R&D . Bandu: Alfabeta.
Susliansyah,  S.,  &  Pangestu,  R.  (2018). Laporan Akhir Penelitian - Penggunaan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  Pada  Sistem Penunjang  Keputusan  Dalam  Penentuan Jurusan SMK . Jakarta.
Tehubijuluw, F. K., & Sugiarto. (2014). Metodologi Penelitian (1st  ed.).  Tangerang:  PT.  Matana Bina Utama Paramount Skyline Complex.
Tobing, G. L. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Jurusan  Pada  Sekolah  Menengah Kejuruan  (Smk)  Negeri  1  Siatas  Barita Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW). Majalah  Ilmiah  Informasi  Dan Teknologi  Ilmiah  (INTI) , 4 (3),  112–117. Retrieved from https://s3.amazonaws.com/academia.edu.do cuments/39275429/17._Jurnal_Q_Goyanti_L. pdf?AWSAccessKeyId=AKIAIWOWYYGZ2Y53 UL3A&Expires=1524574210&Signature=j33 7MJeCQgsYyVAmczS6Yz7OTYw%3D&respon se-content-disposition=inline%3B filename%3D17._Jurnal_Q_Goyanti_L.