Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E- ISSN 2503-2933 309

## Perancangan SPK Dalam Seleksi Siswa Baru Menggunakan Metode TOPSIS
Yosepinus Trinaldo* 1 , Magdalena A. Ineke Pakereng 2
1,2 Universitas Kristen Satya Wacana; Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia
1,2 Jurusan Teknik Informasi, FTI UKSW, Salatiga e-mail: * 1 672018068@student.uksw.edu , 2 ineke.pakereng@uksw.edu

## Abstrak
Penelitian  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  merancang  sistem  pendukung  keputusan yang  dapat  membantu  pihak  sekolah,  terkhususnya  SMAN  02  Sendawar  dalam  penerimaan siswa baru. Metode yang akan dipakai untuk menangani masalah yang terjadi adalah dengan metode TOPSIS (Technique For Others Preference By Similitary To Ideal Solution). Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan siswa terbaik dalam seleksi, berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan . Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini berupa hasil test, nilai raport, jarak, dan  kelengkapan  berkas.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  berupa  program  sistem pendukung keputusan yang akan memberikan daftar siswa yang memiliki nilai preferensi dari yang  tertinggi  ke  yang  terendah,  siswa  yang  memiliki  nilai  preferensi  tertinggi  akan  lebih diutamakan untuk diterima sekolah.
Kata kunci — Seleksi Siswa, Metode TOPSIS, SMA Negeri 02, Sendawar

## Abstract
This  research  aims  to  design  a  decision  support  system  that  can  help  schools, especially SMAN 02 Sendawar in accepting new students. The method that will be used to deal with  the  problems  that  occur  is  the  TOPSIS  method  (Technique  For  Others  Preference  By Similitary  To  Ideal  Solution).  This  research  was  conducted  to  get  the  best  students  in  the selection,  based  on  predetermined  criteria.  The  criteria  used  in  this  study  were  test  results, report cards, distance, and completeness of the files. The final result of this research is in the form  of  a  decision  support  system  program  that  will  provide  a  list  of  students  who  have preference  scores  from  the  highest  to  the  lowest,  students  who  have  the  highest  preference scores will be preferred to be accepted by the school.
Keywords — Student Selection, TOPSIS Method, SMA Negeri 02, Sendawar

## 1. PENDAHULUAN
alam penentuan kualitas suatu sekolah, ada indikator yang harus terpenuhi oleh sekolah agar  bisa  dinyatakan  memiliki  kualitas  mutu  yang  baik,  salah  satunya  adalah  siswa  – siswa  yang  memiliki  standar  kompetensi  terkait  sikap,  pengetahuan,  dan  keterampilan yang  baik  [1].  Agar  mendapatkan  siswa  dengan  kualitas  tersebut,  maka  penyeleksian  calon siswa  baru  sangat  diperlukan  untuk  setiap  sekolah  penerima  siswa  baru.  Namun  karena pertumbuhan  jumlah  masyarakat  yang  semakin  tinggi  seiring  perkembangan  zaman,  membuat semakin  banyak  jumlah  calon  siswa  yang  mendaftar  di  sekolah  yang  ingin  mereka  tempuh. Tetapi  seperti  yang  kita  tau,  sekolah juga  memiliki  keterbatasan  dalam  fasilitas  sekolah  untuk siswa  –  siswa  yang  ada  dan  membuat  pihak  sekolah  yang  melakukan  seleksi  kesulitan  karena banyaknya  siswa  yang  mendaftar,  sehingga  sekolah  tidak  bisa  menerima  semua  calon  siswa yang ingin mendaftar [2].
D
310 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E-ISSN 2503-2933
Salah  satu  Kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten  Kutai  Barat,  yaitu  Barong  Tongkok, mempunyai  beberapa  sekolah  yang  didirikan,  salah  satunya  adalah  sekolah  SMA  Negeri  02 Sendawar.  Penelitian  dilakukan  di  sekolah  SMA  Negeri  02  Sendawar  karena  proses  seleksi yang dilakukan selama ini kurang maksimal menghasilkan siswa baru yang berkualitas. Selain itu, jumlah calon siswa yang mendaftar di tahun ajaran 2021/2022 berjumlah 253 calon siswa, sehingga diperlukan alat bantu pendukung keputusan untuk melakukan seleksi.
Beberapa  penelitian  yang  dijadikan  acuan  dari  penelitian  ini,  yaitu  pada  penelitian pertama  yang  berjudul  “Sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  siswa  baru  dengan  metode simple additive weighting (SAW)” merupakan penelitian tentang pembuatan sistem pendukung keputusan penerimaan siswa baru pada SMA Annuqayah. Dimana metode ini memiliki konsep mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  untuk  semua  kriteria. Kriteria  dalam  penelitian  ini  yaitu  mata  pelajaran  dan  skor.  Penelitian  ini  memberikan penulis inspirasi  untuk  melakukan  penelitian  dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan menggunakan metode selain SAW, yaitu metode topsis untuk melakukan seleksi siswa [3].
Pada penelitian kedua yang berjudul “Sistem pendukung keputusan menggunakan metode topsis  dalam  memilih  kepala  departemen  pada  Kantor  Balai  Wilayah  Sungai  Sumatera  II Medan”  merupakan  penelitian  yang  membahas  sistem  pendukung  keputusan  dalam  memilih kepala departemen dengan metode Topsis. Kriteria yang digunakan yaitu pendidikan, hasil test, performa,  dan  produktivitas.  Penelitian  ini  memperlihatkan  bahwa  penggunaan  metode  Topsis pun dapat digunakan untuk menyelesaikan kasus lain [4].
Pada  penelitian  ketiga  yang  berjudul  ”Sistem  pendukung  keputusan  seleksi  penerimaan siswa baru studi kasus di SMK TI Bali Global Denpasar dengan Menggunakan Metode Bayes” dimana  penelitian  ini  membahas  proses  seleksi  siswa  yang  menggunakan  nilai  ujian  nasional sebagai jalur seleksinya. Proses seleksi dibagi menjadi dua hal utama yaitu proses menentukan bobot nilai mata pelajaran ujian nasional sekolah dan proses hitung nilai total calon siswa. Hasil total  nilai  ini  akan  menjadi  pertimbangan  dalam  memutuskan  calon  siswa  akan  diterima  atau tidak.  Penelitian  ini  membantu  penulis  dalam  menentukan  kriteria  –  kriteria  yang  diperlukan dalam merancang sistem pendukung keputusan ini selain dari nilai ujian nasional [5].
Dari ketiga penelitian diatas memiliki beberapa kesamaan, yaitu ketiga penelitian tersebut membahas  tentang  penggunaan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  komputer  untuk memecahkan  permasalah  yang  ada,  sesuai  dengan  penggunaan  metode  masing  -  masing  yang dipakai  oleh  setiap  penelitian  tersebut.  Alasan  penulis  menggunakan  metode  Topsis  pada penelitian  SPK  ini  adalah  dikarenakan  penggunaan  konsep  dari  metode  Topsis  yang  mudah untuk dipahami, karena menggunakan nilai bobot dari kriteria dan nilai setiap alternatif sebagai alat  bantu  dalam  menetukan  keputusan.  Sehingga  pihak  sekolah  dapat  dengan  mudah memahami  dan  dapat  melakukan  perhitungan  yang  lebih  cepat  serta  efisien  untuk  menyeleksi siswa [6].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  ada  dan  penelitian  –  penelitian  terdahulu,  maka dilakukan  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  menyeleksi  siswa  baru menggunakan metode Topsis, dengan mengambil studi kasus pada SMA Negeri 02 Sendawar.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Tinjauan Pustaka
2. 1.1 Technique For Others Preference By Similitary To Ideal Solution (TOPSIS)
Metode  Topsis  merupakan  sebuah  metode  atau  teknik  yang  membantu  sebuah pengambilan    keputusan  didasarkan  pada  alternatif  terbaik,  yang  memiliki  jarak  terdekat  dari solusi ideal positif dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Sehingga hasil akhir dari
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E- ISSN 2503-2933 311
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
metode  ini  akan  memberikan  keputusan  yang  terbaik,  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  kriteria yang ditentukan [7].
Penyelesaian dalam menghitung metode Topsis seperti berikut ini [8]: 1.  Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
2 1 ij m i ij ij x X r ∑ = = (1)
Di mana: ݎ ௜௝ = hasil matriks normalisasi.
ݔ ௜௝ = matriks dasar i = baris dari matriks j = kolom dari matriks Dimana ݎ ௜௝ merupakan  matriks  hasil  normalisasi  dari  dasar  matriks  yang  merupakan permasalahannya, dengan demikian i = 1,2,3,…m, dan j = 1,2,3,…,n 2.  Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
ij i ij r w Y . = (2)
Di mana:
ܻ ௜௝ = matriks ternormalisasi terbobot
ݓ ௜ = bobot nilai kriteria i ݎ ௜௝ = hasil matriks normalisasi
3.  Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
); ,..., 2 , 1 ( + + + + = i y y y A (3) ); ,..., 2 , 1 ( − − − − = i y y y
A (4)
Ketentuan:
Sesuatu akan bernilai ݕ݅ ା jika maksimal ܻ ௜௝ memiliki sifat keuntungan ( benefit ),dan minimalnya memiliki sifat biaya( cost )
Sesuatu  akan  bernilai ݕ݅ ି jika  maksimal ܻ ௜௝ memiliki  sifat  biaya  ( cost ),  dan  minimalnya memiliki sifat keuntungan( benefit )
4.  Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
m i y yi D n j ij i ,..., 2 , 1 ; ) ( 1 2 = − = ∑ = + + (5) m i yi y D n j ij i ,..., 2 , 1 ; ) ( 1 2 = − = ∑ = − − (6)
Di mana:
ݕ݅ ା adalah bagian dari matriks ideal positif ݕ݅ ି adalah bagian dari matriks ideal negatif 5.  Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
m i D D D V i i i i ,..., 2 , 1 ; = + = + − − (7)
ܸ ௜ merupakan  nilai  preferensi  tertinggi,  jika  alternatif  mempunyai  nilai  preferensi tertinggi maka lebih diutamakan atau lebih diprioritaskan.
312 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E-ISSN 2503-2933

## 2.1.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  ialah  salah  satu  dari  bagian  sistem  informasi  berbasis komputer yang digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan dalam suatu instansi atau  perusahaan.  Sehingga  bisa  disimpulkan  bahwa  sistem  pengambilan  keputusan  adalah sebuah  pendekatan  sistematis  dari  masalah  dengan  cara  melakukan  pengumpulan  data, penentuan dari setiap alternatif yang ada, dan pengambilan tindakan yang merupakan tindakan yang paling tepat sesuai dengan perhitungan [9].

## 2.1.3 Seleksi Siswa Baru
Seleksi siswa baru merupakan suatu cara yang biasa dilakukan oleh pihak sekolah untuk mengurangi, menyaring, dan memilih siswa – siswa yang memiliki standar kemampuan terbaik dan memadai untuk menerima pengajaran dari sekolah dengan catatan melalui beberapa kriteria yang sekolah tentukan seperti test tertulis, kelengkapan berkas, dan lain – lain sesuai kebutuhan sekolah [10].

## 2.2   Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  mempunyai  beberapa  tahapan  yang  dilakukan,  yaitu:  (1)  identifikasi masalah,  (2)  pengumpulan  data,  (3)  penerapan  metode  topsis,  (4)  proses  perangkingan,  (5) laporan penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  merupakan  tahapan  penelitian  yang  akan  dijelaskan  sesuai  urutannya,  Tahap pertama penelitian ini adalah mengidentifikasi kasus dari judul terhadap permasalahan yang ada, terkait  dengan  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menyeleksi  Penerimaan Siswa  Baru  Menggunakan  Metode  Topsis;  Tahap  kedua  mengumpulkan  data  terkait  seleksi calon  siswa  pada  SMA  Negeri  02  Sendawar;  Tahap  ketiga  Penerapan  Metode  TOPSIS,  disini dilakukan  perhitungan  seperti  menentukan  matriks  keputusan  ternormalisasi,  menentukan matriks keputusan ternormalisasi terbobot, menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi  ideal  negatif, serta menentukan  jarak  antara  setiap  nilai  alternatif  dengan  matriks  solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif; Tahap keempat adalah Proses Perangkingan, yaitu proses  mengurutkan  nilai  preferensi  dari  setiap  peserta,  dimana  nilai  paling  tinggi  akan  lebih diutamakan  untuk  diterima;  Tahapan  terakhir  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  laporan  dari
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E- ISSN 2503-2933 313
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
hasil penerapan dan pengujian metode Topsis untuk melakukan seleksi calon siswa yang telah dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Diagram Use Case dan Class Diagram
Sistem  ini  dirancang  menggunakan Diagram  Unified  Modelling  Language (UML),  yaitu use case diagram dan class diagram.
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem
Gambar 2 merupakan use case diagram pada sistem pendukung keputusan seleksi siswa. Use  case  diagram tersebut  memiliki  1  (satu)  user.  Disini User mampu  melakukan  input  data, edit data, hapus data, input data nilai kriteria, dan melakukan perhitungan.
314 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E-ISSN 2503-2933
Gambar 3 Class Diagram Sistem
Pada  Gambar  3  digambarkan class  diagram yang  digunakan  dari  sistem  pendukung keputusan seleksi siswa. Terdapat empat class, yaitu kriteria, data calon siswa, nilai matriks, dan nilai preferensi.

## 3.2 Seleksi Siswa Baru Dengan Metode Topsis
Penelitian  ini  akan  menggunakan  beberapa  kriteria  seleksi  sebagai  syarat  untuk  calon siswa baru yang akan diterima oleh SMAN 2 Sendawar.  Kriteria ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Seleksi Kriteria Nama Bobot Sifat C1 Hasil Test 5 Benefit C2 Nilai Raport 4 Benefit C3 Jarak (km) 3 Cost C4 Kelengkapan Berkas 2 Benefit
Data  indikator  pada  Tabel  1  didapatkan  dari  hasil  wawancara  dengan  pihak  sekolah yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan  sekolah.  Kriteria  pertama  yaitu  hasil  test  siswa  yang diberikan oleh SMAN 2 Sendawar, Kriteria kedua yaitu dari nilai raport terakhir yang diberikan oleh  sekolah  asal  siswa,  Kriteria  ketiga  yaitu jarak  tinggal  siswa  dengan  sekolah,  dan  Kriteria keempat  yaitu  kelengkapan  berkas  seperti  Ijazah,  Kartu  Keluarga,  dan  Akte  Kelahiran. keterangan dari bobot nilai kriteria, adalah : nilai 1 tidak penting, nilai 2 kurang penting, nilai 3 lumayan penting, nilai 4 penting, dan nilai sangat penting.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E- ISSN 2503-2933 315
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 2. Data Seleksi Siswa Nama Siswa Kriteria Hasil Test Nilai Raport Jarak (km) Kelengkapan Berkas Siswa 1 75 82 11 km Lengkap (10) Siswa 2 80 80 7,7 km Lengkap (10) Siswa 3 82 79 6 km Tidak lengkap (0) Siswa 4 78 83 3,8 km Lengkap (10) Siswa 5 70 75 3,8 km Tidak Lengkap (0)
Tabel  2  berisi  data  siswa  yang  sesuai  dengan  kriteria  untuk  dilakukan  seleksi,  untuk sampel penelitian sebagai hasil seleksi siswa diambil 5 siswa sebagai contoh kasus.
Selanjutnya,  menentukan  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  untuk  setiap  kriteria yang ada. Untuk  perhitungannya dijelaskan sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Matriks Keputusan yang Ternormalisasi
Nama Siswa Kriteria C1 C2 C3 C4 Siswa 1 0,434952567 0,459263052 0,702520532 0,577350269 Siswa 2 0,463949404 0,448061514 0,491764373 0,577350269 Siswa 3 0,47554814 0,442460745 0,383193018 0 Siswa 4 0,452350669 0,464863821 0,242688911 0,577350269 Siswa 5 0,405955729 0,420057669 0,242688911 0
Tabel 3 berisi mengenai hasil perhitungan normalisasi dari matrik keputusan. Setelah data dinormalisasi,  maka  hasil  dari  normalisasi  akan  dikalikan  dengan  bobot  kriteria  yang  telah ditentukan.
Tabel 4. Hasil Matriks Keputusan  Ternormalisasi Terbobot Nama Siswa Kriteria C1 C2 C3 C4 Siswa 1 2,174762833 1,837052208 2,107561596 1,154700538 Siswa 2 2,319747022 1,792246056 1,475293118 1,154700538 Siswa 3 2,377740698 1,769842981 1,149579053 0 Siswa 4 2,261753347 1,859455284 0,728066733 1,154700538 Siswa 5 2,029778644 1,680230678 0,728066733 0
Tabel  4  berisi  mengenai  hasil  perhitungan  normalisasi  terbobot  dari  matrik  keputusan. Kemudian menghitung matriks ideal positif dan matriks ideal negatif.
Tabel 5. Hasil Seleksi Ideal Positif
ܻ1 ା 2,377740698 ܻ2 ା 1,859455284 ܻ3 ା 0,728066733 ܻ4 ା 1,154700538
316 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E-ISSN 2503-2933
Tabel  5  Berisi  hasil  dari  seleksi  ideal  positif  dari  nilai  setiap  kriteria  ternormalisasi terbobot.
Tabel 6. Hasil Seleksi Ideal Negatif
ܻ1 ି 2,029778644 ܻ2 ି 1,680230678 ܻ3 ି 2,107561596 ܻ4 ି 0
Tabel 6 berisi hasil seleksi ideal negatif dari nilai setiap kriteria ternormalisasi terbobot. Selanjutnya  menghitung  jarak  antara  dari  setiap  nilai  alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal positif dan solusi ideal negatif.
Tabel 7. Hasil Jarak Alternatif Matriks Solusi Ideal Positif
ܦ1 ା 1,394527873 ܦ2 ା 0,752480974 ܦ3 ା 1,23249192 ܦ4 ା 0,115987351 ܦ5 ା 1,219234343
Tabel  7  berisi  hasil  jarak  alternatif  dari  matriks  solusi  ideal  positif  yang  dihitung menggunakan hasil pengurangan ideal positif dengan ternormalisasi terbobot yang dipangkat 2, lalu dijumlahkan dengan hasil tiap siswa yang kemudian diakarkan.
Tabel 8. Hasil Jarak Alternatif Matriks Solusi Ideal Negatif
ܦ1 ି 1,17428563 ܦ2 ି 1,3526736 ܦ3 ି 1,023151264 ܦ4 ି 1,822710381 ܦ5 ି 1,379494863
Tabel  8  berisi  hasil  jarak  alternatif  dari  matriks  solusi  ideal  negatif  yang  dihitung menggunakan hasil pengurangan ternormalisasi terbobot dengan ideal negatif yang dipangkat 2, lalu dijumlahkan dengan hasil tiap siswa yang kemudian diakarkan.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E- ISSN 2503-2933 317
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 9. Hasil Akhir Perangkingan Calon Siswa Nama Nilai Rangking Siswa 4 0,940172545 1 Siswa 2 0,642553101 2 Siswa 5 0,530834402 3 Siswa 1 0,457131523 4 Siswa 3 0,453596239 5
Berdasarkan  hasil  akhir  perangkingan  calon  siswa  pada  Tabel  9  yang  diperoleh  dari perhitungan,  menunjukkan  bahwa  Siswa  4  memiliki  nilai  preferensi  tertinggi  yaitu 0,940172545, Siswa 2 memiliki nilai preferensi 0,642553101, Siswa 5 memiliki nilai preferensi 0,530834402, Siswa 1 memiliki nilai preferensi 0,457131523, sedangkan Siswa 3 memiliki nilai preferensi terendah yaitu 0,453596239.

## 3.3   Implementasi Hasil

## Gambar 4. Tabel Kriteria
Pada  Gambar  4  merupakan  tampilan  data  kriteria  yang  didapat  melalui  wawancara  dan pengambilan data di SMA Negeri 02 Sendawar. Disini kita bisa menambahkan.
318 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E-ISSN 2503-2933
Gambar 5. Tabel Data Calon Siswa
Pada Gambar 5 merupakan tampilan data calon siswa SMA Negeri 02 Sendawar. Disini kita bisa menambahkan, mengubah, dan menghapus data siswa.
.
Gambar 6. Tambah Nilai Matriks
Pada Gambar 6 merupakan tampilan dari melakukan input data dari setiap kriteria calon siswa, yaitu hasil test, nilai raport, jarak, dan kelengkapan berkas.
Gambar 7. Tabel Nilai Matriks
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E- ISSN 2503-2933 319
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Pada  Gambar  7  merupakan  tampilan  data    mentah  dari  input  nilai  kriteria  calon  siswa SMA Negeri 02 Sendawar.
Gambar 8. Tabel Nilai Matriks Ternormalisasi
Pada  Gambar  8  merupakan  tampilan  data    mentah  dari  input  nilai  kriteria  calon  siswa SMA Negeri 02 Sendawar yang sudah dinormalisasikan.
Gambar 9. Tabel Nilai Bobot Ternormalisasi
Pada  Gambar  9  merupakan  tampilan  data    matriks  normalisasi  yang  sudah  dikalikan dengan bobot kriteria.
320 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E-ISSN 2503-2933
Gambar 10. Tabel Matriks Ideal Positif dan Negatif
Pada Gambar 10 merupakan tampilan tabel untuk meentukan ideal positif dan negatif.
Gambar 11. Tabel Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif
Pada  Gambar  11  merupakan  tampilan  tabel  jarak  solusi  ideal  positif  dan  negatif,  yaitu untuk menentukan jarak nilai dari solusi ideal positif dan negatif.
Gambar 12. Tabel Nilai Preferensi
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E- ISSN 2503-2933 321
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Pada Gambar 12 merupakan tampilan nilai preferensi yang sudah dirankingkan dari nilai tertinggi ke terendah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  dan  pembahasan,  maka  nilai  preferensi  tertinggi  yang diperoleh  calon  siswa  yang  lulus  seleksi  akan  lebih  diutamakan  untuk  diterima  oleh  sekolah sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan.  Penelitian  ini  juga  menghasilkan  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Seleksi  Siswa  Baru  pada  SMA  Negeri  02  Sendawar,  agar  bisa  melakukan seleksi yang lebih cepat dan effisien.

## 5. SARAN
Saran pengembangan ke depannya adalah bisa menerapkan atau menggabungkan dengan metode  SPK  yang  lain  seperti Profile  Matching , Fuzzy AHP  atau  Metode  SAW,  Menambah kriteria  –  kriteria  baru  yang  sekiranya  dapat  membantu  dan  menyempurnakan  pengembangan sistem seleksi siswa, dan diharapakan metode ini dapat diterapkan untuk memecahkan masalah yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Fadhli,  “ Manajemen  Peningkatan  Mutu  Pendidikan,” Tadbir    J.  Stud.  Manaj. Pendidik. , Vol. 1, No. 2, p. 215, 2017, doi: 10.29240/jsmp.v1i2.295.
[2] A.  Abdillah, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Dengan  Metode Simple  Additive  Weigthing  (SAW)  di  SMAN  1  Cikakak  Kab  .  Sukabumi,”  SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , pp. 124–131, 2021.
[3] A.  Puput  Giovani,  T.  Haryanti,  and  L.  Kurniawati, “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Siswa  Baru  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  pada  SMP Islam Al-Azhar 6 Jakapermai Bekasi,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , Vol. 6, No. 1, pp. 70–79, 2020, doi: 10.33372/stn.v6i1.611.
[4] F.  Riandari,  P.  Hasugian  Marto,  and  I.  Taufik, “Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan  Metode  TOPSIS  Dalam  Memilih  Kepala  Departemen  pada  Kantor  Balai Wilayah Suangai Sumatera II Medan,” J. Inform. Pelita Nusant. , Vol. 2, No. 1, pp. 6–13, 2017.
[5] S.  Kas, “Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  Seleksi  Penerimaan  Siswa  Baru  Decision Support System (DSS) Selection of New Students,” pp. 118–129, 2012.
[6] J. Y. Augusto, B. Mulyawan, and T. Sutrisno, “Perbandingan Metode Topsis dan Simple Additive  Weighting  Untuk  Rekomendasi  Penentu  Penerima  Beasiswa  SMA  Dy ,” J.  Ilm. Bin. STMIK Bina Nusant. Jaya Lubuklinggau , Vol. 3, pp. 73–76, 2019.
322 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 309-322 E-ISSN 2503-2933
[7] B. Harpad and S. Salmon, “Penerapan Metode AHP Ddn Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Asisten  Laboratorium  Komputer  pada  SMIK  Widya Cipta  Dharma  Samarinda,”  Sebatik ,  Vol.  19,  No.  1,  pp.  28–34,  2018,  doi: 10.46984/sebatik.v19i1.92.
[8] S.  Sudaryono  and  R.  Rochmawati, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Penerima  Reward  Menggunakan  Pendekatan  Topsis,” J.  Sist.  Inf.  dan  Inform. ,  Vol.  3, No. 2, pp. 27–44, 2020, doi: 10.47080/simika.v3i2.978.
[9] D. W. Wibowo, M. Mentari, A. D. Chandra, A. A. Kuddah, and R. wahyu Putra, “Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web Rekomendasi Pekerjaan Bagi Lulusan JTI Polinema Dengan Metode SAW,” JASIEK (Jurnal Apl. Sains, Informasi, Elektron. dan Komputer) , Vol. 2, No. 1, pp. 68–79, 2020.
[10]  M. Yanuwaria, M. Siri, and T. Informatika, “Menggunakan Metode Topsis,” Vol. 1, No. 1, pp. 194–202, 2017.