Abstrak : Siswa berprestasi merupakan salah satu acuan dalam tingkat keberhasilan pada Sekolah Menengah Atas. Siswa yang berprestasi pada Kelas Bahasa Di SMA “EFG” Kabupaten Gresik akan mendapatkan sebuah penghargaan berupa uang pendanaan. Pada kelas Bahasa di SMA pada pada Kabupaten Gresik disetiap tahunnya akan terdapat siswa berprestasi dan siswa  tersebut  akan  mendapatkan  penghargaan  dari  Sekolah  tersebut.  Dalam  menentukan  siswa  berprestasi  SMA  “EFG” selama ini hanya mengandalkan nilai dari raport siswa dan nilai ujian siswa berdasarkan seluruh mata pelajaran yang ada pada SMA, yang dimana menjadi permasalahan dalam penentuan siswa berprestasi pada setiap tahunnya, Contohnya seperti apabila  terdapat  siswa  yang  memiliki  nilai  pelajaran  umum  tinggi  siswa  tersebut  dapat  menjadi  siswa  berprestasi,  pada kenyataannya siswa yang memiliki nilai pelajaran khusus jurusan Bahasa yang seharusnya menjadi siswa berprestasi. Metode EDAS  digunakan  dalam  penentuan  siswa  berprestasi  dengan  menggunakan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Berdasarkan perhitungan perangkingan akhir menggunakan metode EDAS didapatkan hasil perangkingan siswa berprestasi pada kelas Bahasa di SMA “EFG” Kabupaten Gresik yaitu kode SW40 dengan nilai Akhir AS sebesar 0,50.  Metode EDAS hanya memiliki nilai tingkat akurasi 30% sehingga hasil dari penelitian menunjukkan bahwa hanya beberapa siswa yang dapat dikategorikan sebagai siswa berprestasi. proses penentuan siswa berprestasi pada penelitian ini kurang valid dikarenakan bobot kriteria yang digunakan kurang efektif karena masih perlu ditambahkan nilai bobot pada kriteria sehingga pada penggunaan metode EDAS dalam penentuan Siswa Berprestasi akan menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## Kata Kunci— Sistem Pendukung Keputusan, EDAS, Siswa Berprestasi.
Abstract : Achievement students are one of the references in the level of success in high school. Students who excel in the Language Class at SMA "EFG" Gresik Regency will receive an award in the form of financial assistance. In language classes at  high  schools  throughout  Gresik  Regency,  every  year  there  will  be  outstanding  students  and  these  students  will  receive awards from the school. In determining high school students "EFG" so far only rely on student report cards and student test scores based on all subjects in the high school, which becomes an obstacle in determining outstanding students every year, for example if there are students who have high scores. can become outstanding students, even students who have special learning values in the Language Department must become outstanding students. The EDAS method is used in determining student  achievement  by  using  predetermined  criteria.  Based  on  the  final  ranking  calculation  using  the  EDAS  method,  the results of the ranking of students who excel in language subjects at SMA "EFG" Gresik Regency are coded SW40 with an AS Final score of 0.50. The EDAS method only has an accuracy rate of 30% so that the results of the study show that only a few students can be categorized as outstanding students. The process of determining outstanding students in this study is not valid because the weight of the criteria used is less effective because it still needs to be added to the value of the weights on the criteria so that the use of the EDAS method in determining outstanding students will produce a higher level of accuracy.
Keywords— Decission Support System, EDAS, Students Achievement.

## I. P ENDAHULUAN
INGGINYA tingkat keberhasilan seorang siswa dan menurunnya tingkat kegagalan dalam siswa merupakan sebuah cerminan kualitas di dunia pendidikan terutama pada sekolah menegah atas. [1] siswa  berprestasi  merupakan  salah  satu  pertanda  tingginya  tingkat  keberhasilan  pada  Sekolah Menengah Atas. Siswa pada kelas Bahasa di SMA “EFG” akan mendapatkan sebuah penghargaan berupa uang  pendanaan  yang  akan  digunakan  untuk  melanjutkan  ke  jenjang  perguruan  Tinggi.  Dalam menentukan siswa berprestasi SMA “EFG” selama ini hanya menggunakan nilai dari raport siswa dan nilai  ujian  siswa,  yang  dimana  menjadi  permasalahan  dalam  penentuan  siswa  berprestasi  pada  setiap tahunnya,  contohnya  seperti  apabila  terdapat  siswa  yang  memiliki  nilai  pelajaran  umum  tinggi  siswa
Andra Rizky Afandhi 1) , Putri Aisyiyah Rakhma Devi 2) , Harunur Rosyid 3)
1, 2) Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik
3) Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik e-mail: andrarizky177@gmail.com 1) , deviaisyiyah@umg.ac.id 2) , harun@umg.ac.id. 3)

## P ENENTUAN S ISWA B ERPRESTASI K ELAS B AHASA DI
SMA “EFG” M ENGGUNAKAN
M ETODE EDAS
T
tersebut dapat menjadi siswa berprestasi, pada kenyataannya siswa yang memiliki nilai pelajaran khusus jurusan Bahasa yang seharusnya menjadi siswa berprestasi.
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  yang  membantu  pengguna  dalam  pengambilan sebuah keputusan dengan memanfaatkan sebuah data dan model tertentu untuk menentukan keputusan dalam suatu permasalahan yang terstruktur maupun tidak terstruktur. [2]. Sistem pendukung keputusan terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk menentukan siswa berprestasi diantaranya EDAS, SAW,  TOPSIS,  ARAS,  WASPAS,  OCRA,  MOORA, Profile  Matching, SMART  dan  lain-lain.  Pada penelitian ini metode Evaluation Based on Distance From Average Solution (EDAS) digunakan dalam menentukan siswa berprestasi pada kelas Bahasa di SMA “EFG” pada Kabupaten Gresik. Metode EDAS merupakan solusi yang cepat atau mudah pada keadaan yang sesuai dengan atribut yang kuat, dan opsi terbaik  kemudian  memilih  dengan  menghitung  jarak  pada  setiap  pilihan  dari  nilai  yang  optimal  [3]. Metode EDAS dapat digunakan pada penelitian ini dikarenakan bobot  yang digunakan pada penelitian ini bersifat benefit yang artinya akan saling menguntungkan, tidak hanya itu, metode EDAS juga mudah digunakan dan dipahami. Berdasarkan pembahasan tersebut, penelitian ini dilakukan untuk memberikan penghargaan bagi siswa yang berprestasi menggunakan keputusan dengan metode Evaluation Based on Distance From Average Solution (EDAS).

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan adalah sebuah sistem yang dapat memberikan sebuah kemahiran dalam pemecahan  masalah  maupun  kemahiran  dalam  komunikasi  untuk  masalah  dengan  kondisi  yang terstruktur  maupun  semi  terstruktur  [4].  Sistem  pendukung  keputusan  juga  merupakan  sistem  yang interaktif  yang  menyediakan  sebuah  informasi,  pemodelan  dan  manipulasi  pada  sebuah  data.  Sistem pendukung keputusan ini juga digunakan untuk mengambil sebuah keputusan dalam sebuah situasi yang terstruktur maupun semi terstruktur, dimana tidak ada orang yang mengetahui secara pasti keputusan yang harusnya dibuat [5].
Sistem Pendukung Keputusan memiliki beberapa karakteristik diantaranya [6]:
1. Membantu dalam proses pengambilan keputusan pada suatu manajemen sebuah dalam persepsi.
2. Adanya sebuah antarmuka yang dijadikan sebagai pengguna yang memegang control pada proses pengambilan keputusan.
3. Membantu  pengambilan  keputusan  untuk  membahas  masalah  yang  terstruktur  hingga  tidak terstruktur.
4. Mempunyai dialog untuk mendapatkan sebuah informasi yang sesuai dengan yang dibutuhkan.
5. Mempunyai subsistem yang melekat sehingga dapat berfungsi sebagai inti dari sistem.
Sistem  Pendukung  Keputusan  juga  memiliki  komponen  yang  dapat  digunakan  dalam  penentuan keputusan. Adapun komponen sistem pendukung keputusan antara lain:
1. Database manajemen
2. User interface
3. Model base
Selain memiliki komponen, sistem pendukung keputusan juga memiliki sebuah tahapan agar mencapai sebuah hasil keputusan terbaik, diantaranya:
1. Intelligence phase
2. Design phase
3. Choice phase
4. Implementation phase
B. Metode Evaluation Based on Distance From Average Solution (EDAS)
Metode  EDAS  adalah  sebuah  perhitungan  Analisa  yang  sesuai  dengan  perhitungan  jarak  positif alternatif, jarak negatif dan alternatif, tabel bobot jarak positif , tabel jarak negatif, normalisasi nilai jarak positif, normalisasi nilai jarak negatif. [7]

## Gambar 1. Alur Diagram Metode EDAS
Alur diagram metode EDAS pada Gambar 1 menggambarkan alur perhitungan dengan menggunakan metode EDAS sehingga didapatkan hasil perangkingan untuk menentukan siswa yang berprestasi pada kelas Bahasa di SMA “EFG” Kabupaten Gresik.  Tahapan Metode Evaluation Distance  from Average Solution (EDAS) sebagai berikut [8] :
1. Mencari rata-rata pada setiap Alternatif
𝐴𝑉𝑗 = ∑ 𝑟𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 𝑚 ; 𝑗 = 1, … . , 𝑛 (1)
AVj merupakan sebuah atribut pada data.
2. Mencari Rata-rata jarak positif dan negatif
𝑃𝐷𝐴𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑥(0, (𝑟𝑖𝑗 − 𝐴𝑉𝑗)) 𝐴𝑉𝑗 ; 𝑖 = 1, … . 𝑚. 𝑗 = 1, … . , 𝑛 (2) 𝑁𝐷𝐴𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑥(0, (𝐴𝑉𝑗 − 𝑟𝑖𝑗)) 𝐴𝑉𝑗 ; 𝑖 = 1, … . 𝑚. 𝑗 = 1, … . , 𝑛 (3)
PDA  atau  Positif  distance  Average  adalah  nilai  pada  alternatif  yang  positif  dari  jarak  rata-rata, sedangkan NDA atau Negatif Distance Average adalah nilai pada alternatif yang jarak negatif dari rata-rata.
3. Mencari Penilaian jarak positif dan negatif
𝑆𝑃𝑖 =   ∑ 𝑃𝐷𝐴𝑖𝑗. 𝑤𝑗; 𝑖 = 1, … . , 𝑚 𝑛 𝑗=1 (4) 𝑆𝑁𝑖 =   ∑ 𝑁𝐷𝐴𝑖𝑗. 𝑤𝑗; 𝑖 = 1, … . , 𝑚 𝑛 𝑗=1
(5)
SP dan SN merupakan sebuah cara menilai bobot atribut, dan dapat digunakan untuk menentukan nilai PDA dan NDA yang tertimbang dari alternatif masing-masing.
4. Mencari Normalisasi bobot jarak positif dan negatif
𝑁𝑆𝑃𝑖 = 𝑆𝑃𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑃𝑖) ; 𝑖 = 1, … . 𝑚. (6) 𝑁𝑆𝑁𝑖 = 𝑆𝑁𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑁𝑖) ; 𝑖 = 1, … . 𝑚. (7)
NSP dan NSN merupakan pertimbangan bobot atribut dari nilai PDA dan NDA.

## 5. Mencari Penetapan skor
𝐴𝑆𝑖 = 1 2 (𝑁𝑆𝑃𝑖 + 𝑁𝑆𝑁𝑖); 𝑖 = 1, … . 𝑚.
(8)
AS ialah sebuah peringkat akhir dari alternatif.

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  dimulai  dengan  menentukan  rumusan  masalah  yang  telah  terjadi.  Penentuan rumusan masalah ini dilakukan dengan mencari data nilai siswa di SMA “EFG” kelas Bahasa yang telah ditentukan menjadi siswa berprestasi. Namun, sering dijadikan permasalahan dalam menentukan siswa berprestasi  tersebut.  Setelah tahap pengumpulan  data dan masalah, tahap  selanjutnya ialah tahap studi literatur. Tahap studi literatur ialah tahap melakukan pencarian informasi berdasarkan artikel atau jurnal acuan yang meneliti menggunakan metode EDAS kemudian diperbarui pada penelitian ini.

## B. Metode Perhitungan EDAS
Metode perhitungan EDAS adalah sebagai Berikut:
1. Setelah  memasukkan  data  yang  diproses  dan  bobot  maka  proses  kedua  ialah  membuat  matriks keputusan
2. Setelah membuat  matriks  keputusan data  yang dijadikan matriks  keputusan kemudian dihitung rata-ratanya dengan menggunakan rumus Persamaan 1.
3. Setelah  menghitung  rata-rata,  langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  PDA  dan  SPI.  PDA  atau Positif  Distance  Average  ialah  jarak  positif  dari  setiap  rata-rata  dengan  menggunakan  rumus Persamaan 2 dan 4.
4. Setelah menghitung PDA data dihitung NDA (Negative Distance Average) dimana NDA adalah jarak negatif dari setiap rata-rata dengan menggunakan rumus Persamaan 3 dan 5.
5. Setelah  mendapatkan  nilai  NDA  dan  PDA,  maka  dilakukan  perhitungan  normalisasi SP/SN/(NSP/NSN) dengan menggunakan rumus Persamaan 6 dan 7.
6. Yang  terakhir  adalah  menghitung  skor  pada  sebuah  penilaian  yang  disebut  dengan  AS  atau peringkat terakhir dari sebuah alternatif dengan menggunakan rumus Persamaan 8.

## C. Perhitungan akurasi
Setelah melakukan perhitungan dengan metode EDAS untuk menentukan siswa berprestasi pada kelas Bahasa  maka  diperlukan  sebuah  evaluasi  untuk  menentukan  keakuratan  metode  EDAS  dengan  rumus akurasi
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100% (9)

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  3  Kriteria,  yaitu  Rata-Rata  Nilai  Raport Mata Pelajaran Wajib pada Kelas Bahasa (K1), Rata-Rata Nilai Ujian Tulis Mata Pelajaran Wajib pada Kelas Bahasa (K2), dan Rata-rata Nilai Ujian Praktek Mata Pelajaran Wajib pada Kelas Bahasa (K3). Alternatif yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 40 Data. Adapun mata pelajaran pada kelas Bahasa  antara  lain  Sastra  Indonesia,  Sastra  Inggris,  Sastra  Arab,  Antropologi,  dan  Bahasa  Jepang dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Alternatif
Pada  penelitian  ini  alternatif  yang  diuji  adalah  40  siswa  Bahasa  yang  merupakan  siswa  kelas Bahasa  di  SMA  “EFG”.  Tabel  1  merupakan  data  alternatif  siswa  yang  dijadikan  data  pada penelitian ini.
Tabel 1. Data alternatif Siswa Data Siswa Raport Ujian Praktek SW1 83.36 83.4 83.38 SW2 83.16 86 84.30 SW3 85.64 80.8 83.70 SW4 81.16 81.2 81.18 SW5 82.56 80.8 81.86 SW6 81.48 80.8 81.21 SW7 82.6 80.8 81.88 SW8 81.28 82 81.57 SW9 86.12 89.9 87.63 SW10 81.64 81.4 81.54 SW11 81.28 81.4 81.33 SW12 82.84 80.8 82.02 SW13 81.88 80.8 81.45 SW14 80.52 80.8 80.63 SW15 82.92 80.4 81.91 SW16 81.24 80.4 80.90 SW17 82.56 80.4 81.69 SW18 81.64 83.2 82.26 SW19 80.96 80.4 80.74 SW20 82.8 80.4 81.84 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. SW40 80.44 80 80.26

## 2. Kriteria
Kriteria  yang  digunakan  dalam  perhitungan  metode  EDAS  ini  adalah  tiga  kriteria  yaitu  nilai raport, nilai ujian dan nilai praktek. Masing-masing bobot kriteria terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Metode EDAS Nama Kriteria Kode Kriteria Bobot Jenis Kriteria Nilai Raport K1 0,12 Benefit Nilai Ujian K2 0,08 Benefit Nilai Praktek K3 0,02 Benefit Total 1

## 3. Perhitungan EDAS

## A. Membuat Matriks Keputusan
Langkah pertama dalam penyelesaian menggunakan metode EDAS  adalah mengubah data alternatif  menjadi  matriks  keputusan.  Tabel  3  menunjukkan  matriks  keputusan  yang  dibuat dari data alternatif dengan data siswa sebagai Alternatif dengan Kode SW, Kriteria dengan Kode K1 untuk Kriteria Nilai Raport, K2 untuk Kriteria Nilai Ujian, dan K3 untuk Kriteria Nilai Praktek.
Tabel 3. Matriks Keputusan Alternatif K1 K2 K3 SW1 83.36 83.4 83.38 SW2 83.16 86 84.30 SW3 85.64 80.8 83.70 SW4 81.16 81.2 81.18
Alternatif K1 K2 K3 SW5 82.56 80.8 81.86 SW6 81.48 80.8 81.21 SW7 82.6 80.8 81.88 SW8 81.28 82 81.57 SW9 86.12 89.9 87.63 SW10 81.64 81.4 81.54 SW11 81.28 81.4 81.33 SW12 82.84 80.8 82.02 SW13 81.88 80.8 81.45 SW14 80.52 80.8 80.63 SW15 82.92 80.4 81.91 SW16 81.24 80.4 80.90 SW17 82.56 80.4 81.69 SW18 81.64 83.2 82.26 SW19 80.96 80.4 80.74 SW20 82.8 80.4 81.84 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. SW40 80.44 80 80.26

## B. Membuat rata-rata Matriks Keputusan
Setelah membuat matriks keputusan, data dicari nilai rata-rata dengan rumus pada Persamaan 1. Tabel 4 menunjukkan rata-rata dari matriks keputusan berdasarkan data alternatif dengan data siswa sebagai Alternatif dengan Kode SW, Kriteria dengan Kode K1 untuk Kriteria Nilai Raport, K2 untuk Kriteria Nilai Ujian, dan K3 untuk Kriteria Nilai Praktek.
Tabel 4. Rata-rata matriks keputusan Alternatif K1 K2 K3 SW1 83.36 83.4 83.38 SW2 83.16 86 84.30 SW3 85.64 80.8 83.70 SW4 81.16 81.2 81.18 SW5 82.56 80.8 81.86 SW6 81.48 80.8 81.21 SW7 82.6 80.8 81.88 SW8 81.28 82 81.57 SW9 86.12 89.9 87.63 SW10 81.64 81.4 81.54 SW11 81.28 81.4 81.33 SW12 82.84 80.8 82.02 SW13 81.88 80.8 81.45 SW14 80.52 80.8 80.63 SW15 82.92 80.4 81.91 SW16 81.24 80.4 80.90 SW17 82.56 80.4 81.69 SW18 81.64 83.2 82.26 SW19 80.96 80.4 80.74
Alternatif K1 K2 K3 SW20 82.8 80.4 81.84 ….. …… ….. ….. ….. ….. ..… ….. SW40 80.44 80 80.26 Rata-rata 82.52 82.11 82.36

## C. Menghitung PDA dan SPI
Setelah mendapatkan rata-rata matriks  keputusan, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai  jarak  positif  dan  SPI  dengan  rumus  Persamaan  2  dan  4.  Tabel  5  dan  6  menunjukkan perhitungan nilai PDA dan SPI pada penelitian ini. Berdasarkan alternatif dan kriteria yang telah ditentukan dengan data siswa sebagai Alternatif dengan Kode SW, Kriteria dengan Kode K1 untuk Kriteria Nilai Raport, K2 untuk Kriteria Nilai Ujian, dan K3 untuk Kriteria Nilai Praktek.
Tabel 5. Nilai PDA Alternatif K1 K2 K3 SW1 0.010 0.017 0.0123 SW2 0.0078 0.047 0.0235 SW3 0.0378 0 0.0163 SW4 0 0 0 SW5 0.00044 0 0 SW6 0 0 0 SW7 0.000921  0 0 SW8 0 0 0 SW9 0.0436 0.095 0.0640 SW10 0 0 0 SW11 0 0 0 SW12 0.0038 0 0 SW13 0 0 0 SW14 0 0 0 SW15 0.0048 0 0 SW16 0 0 0 SW17 0.00044 0 0 SW18 0 0.0132 0 SW19 0 0 0 SW20 0.0033 0 0 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. SW40 0 0 0 Tabel 6. Nilai SPI Alternatif K1 K2 K3 SPI SW1 0.0012 0.00125 0.0002 0.00271 SW2 0.0009 0.0038 0.0004 0.0052 SW3 0.0045 0 0.00033 0.0049 SW4 0 0 0 0 SW5 5.23 0 0 5.23 SW6 0 0 0 0
Alternatif K1 K2 K3 SPI SW7 0.00011 0 0 0.00011 SW8 0 0 0 0 SW9 0.0052 0.0076 0.00128 0.0141 SW10 0 0 0 0 SW11 0 0 0 0 SW12 0.00046 0 0 0.00046 SW13 0 0 0 0 SW14 0 0 0 0 SW15 0.00057 0 0 0.00058 SW16 0 0 0 0 SW17 5.23 0 0 5.230 SW18 0 0.00106 0 0.0010 SW19 0 0 0 0 SW20 0.0004 0 0 0.00040 …. …. …. ….. ….. ….. ……. ….. ….. ….. SW40 0 0 0 0

## D. Menghitung NDA dan SNI
Setelah menghitung nilai PDA dan SPI, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai NDA dan SNI menggunakan rumus pada Persamaan 3 dan 5. Tabel 7 dan 8 menunjukkan nilai NDA dan  SNI  dari  perhitungan  pada  penelitian  ini  Berdasarkan  alternatif  dan  kriteria  yang  telah ditentukan dengan data siswa sebagai Alternatif dengan Kode SW, Kriteria dengan Kode K1 untuk  Kriteria  Nilai  Raport,  K2  untuk  Kriteria  Nilai  Ujian,  dan  K3  untuk  Kriteria  Nilai Praktek.
Tabel 7. Nilai NDA Alternatif K1 K2 K3 SW1 0 0 0 SW2 0 0 0 SW3 0 0.016 0 SW4 0.016 0.011 0.014 SW5 0 0.016 0.006 SW6 0.013 0.016 0.014 SW7 0 0.016 0.006 SW8 0.015 0.001 0.009 SW9 0 0 0 SW10 0.011 0.009 0.009 SW11 0.015 0.009 0.013 SW12 0 0.016 0.004 SW13 0.0078 0.016 0.011 SW14 0.0242 0.016 0.021 SW15 0 0.021 0.005 SW16 0.0155 0.021 0.017 SW17 0 0.021 0.008 SW18 0.011 0 0.001
Alternatif K1 K2 K3 SW19 0.019 0.021 0.019 SW20 0 0.021 0.006 …. …. …. …. …. …. …. …. SW40 0.025 0.026 0.025 Tabel 8. Nilai SNI Alternatif K1 K2 K3 SNI SW1 0 0 0 0 SW2 0 0 0 0 SW3 0 0.0013 0 0.0013 SW4 0.0019 0.0008 0.0003 0.0032 SW5 0 0.0013 0.0001 0.0014 SW6 0.0015 0.0013 0.0002 0.0031 SW7 0 0.0013 0.0001 0.0014 SW8 0.0018 0.0001 0.0002 0.0021 SW9 0 0 0 0 SW10 0.0013 0.0007 0.00019 0.0022 SW11 0.0018 0.0007 0.00025 0.0027 SW12 0 0.0013 0.00011 0.0014 SW13 0.0009 0.0013 0.00022 0.0024 SW14 0.0029 0.0013 0.00042 0.0046 SW15 0 0.0017 0.00011 0.0018 SW16 0.0019 0.0017 0.00035 0.0039 SW17 0 0.0017 0.00016 0.0018 SW18 0.0013 0 0.00011 0.0013 SW19 0.0022 0.0017 0.00039 0.0043 SW20 0 0.0017 0.00013 0.0018 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. SW40 0.0030 0.0020 0.00051 0.0056

## E. Menghitung NSP dan NSN
Setelah  perhitungan  PDA,  NDA,  SNI  dan  SPI  selesai,  selanjutnya  ialah  menghitung  nilai NSP  dan  NSN  pada  data  menggunakan  rumus  Persamaan  6  dan  7.  Tabel  9  menunjukkan perhitungan  nilai  NSP  dan  NSN  Berdasarkan  alternatif  dan  kriteria  yang  telah  ditentukan dengan  data  siswa  sebagai  Alternatif  dengan  Kode  SW,  Kriteria  dengan  Kode  K1  untuk Kriteria Nilai Raport, K2 untuk Kriteria Nilai Ujian, dan K3 untuk Kriteria Nilai Praktek.
Tabel 9. Nilai NSP dan NSN Alternatif SPI SNI NSPI NSNI SW1 0.0027 0 0.1927 0 SW2 0.0052 0 0.3676 0 SW3 0.0048 0.0013 0.3446 0.2285 SW4 0 0.0032 0 0.5645 SW5 0.00011 0.0014 0.0037 0.2503 SW6 0 0.0031 0 0.5497
Alternatif SPI SNI NSPI NSNI SW7 0.00011 0.0014 0.0078 0.2492 SW8 0 0.0021 0 0.3771 SW9 0.0140 0 1 0 SW10 0 0.0022 0 0.3890 SW11 0 0.0027 0 0.4919 SW12 0.0005 0.0014 0.0325 0.2430 SW13 0 0.0024 0 0.4352 SW14 0 0.0046 0 0.8240 SW15 0.0006 0.0017 0.0408 0.3174 SW16 0 0.0039 0 0.6948 SW17 0.00011 0.0018 0.0037 0.3268 SW18 0.0011 0.0013 0.0751 0.2337 SW19 0 0.0043 0 0.7748 SW20 0.00040 0.0018 0.0285 0.3206 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. SW40 0 0.0056 0 1

## F. Menghitung AS
Langkah  yang  terakhir  ialah  perhitungan  perangkingan  akhir  atau  nilai  AS.  Perhitungan perangkingan  akhir  ini  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  pada  Persamaan  8.  Tabel  10 merupakan tabel perhitungan nilai AS yang dihitung Berdasarkan alternatif dan kriteria yang telah ditentukan dengan data siswa sebagai Alternatif dengan Kode SW, Kriteria dengan Kode K1 untuk Kriteria Nilai Raport, K2 untuk Kriteria Nilai Ujian, dan K3 untuk Kriteria Nilai Praktek.
Tabel 10. Perhitungan AS (Nilai Akhir) Alternatif ASI SW1 0.096 SW2 0.184 SW3 0.287 SW4 0.282 SW5 0.127 SW6 0.274 SW7 0.128 SW8 0.1885 SW9 0.50 SW10 0.194 SW11 0.246 SW12 0.138 SW13 0.218 SW14 0.412 SW15 0.179 SW16 0.347 SW17 0.165 SW18 0.154 SW19 0.387
Alternatif ASI SW20 0.174 …. …. …. …. SW40 0.50

## 4. Hasil Perangkingan
Berdasarkan  perhitungan  perangkingan  akhir  menggunakan  metode  EDAS  didapatkan  hasil perangkingan  siswa  berprestasi  pada  kelas  Bahasa  di  SMA  “EFG”  Kabupaten  Gresik  yang ditunjukkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Perangkingan Rank Alternatif Nilai As 1 SW40 0.5 2 SW9 0.5 3 SW39 0.437 4 SW29 0.426 5 SW14 0.412 6 SW19 0.387 7 SW38 0.386 8 SW27 0.385 9 SW25 0.375 10 SW16 0.347 11 SW37 0.303 12 SW26 0.294 13 SW3 0.286 14 SW31 0.285 15 SW4 0.282 16 SW6 0.275 17 SW11 0.246 18 SW36 0.231 19 SW13 0.218 20 SW21 0.208 … … … … … … 40 SW34 0.058

## 5. Perhitungan Akurasi
Setelah menghitung menggunakan metode EDAS untuk menentukan siswa berprestasi di SMA “EFG”  maka  akan  dilakukan  perhitungan  akurasi  berdasarkan  perbandingan  perhitungan perangkingan dengan menggunakan data Asli dan perangkingan menggunakan Hasil Perhitungan Metode EDAS.
Tabel 12. Perhitungan Akurasi Data Asli Data EDAS Ranking Alternatif Sesuai /Ttidak Sesuai Ranking Alternatif 1 SW40 1 SW40 Sesuai 2 SW9 2 SW9 Sesuai 3 SW26 3 SW39 Tidak Sesuai 4 SW32 4 SW29 Tidak Sesuai 5 SW24 5 SW14 Tidak Sesuai
Data Asli Data EDAS Ranking Alternatif Sesuai /Ttidak Sesuai Ranking Alternatif 6 SW3 6 SW19 Tidak Sesuai 7 SW1 7 SW38 Tidak Sesuai 8 SW22 8 SW27 Tidak Sesuai 9 SW25 9 SW25 Sesuai 10 SW27 10 SW16 Tidak Sesuai 11 SW37 11 SW37 Sesuai 12 SW34 12 SW26 Tidak Sesuai 13 SW20 13 SW3 Tidak Sesuai 14 SW12 14 SW31 Tidak Sesuai 15 SW28 15 SW4 Tidak Sesuai 16 SW30 16 SW6 Tidak Sesuai 17 SW35 17 SW11 Tidak Sesuai 18 SW36 18 SW36 Tidak Sesuai 19 SW15 19 SW13 Tidak Sesuai 20 SW21 20 SW21 Tidak Sesuai …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. 40 SW14 40 SW34 Tidak Sesuai
Dengan menggunakan Tabel 12 maka dapat dihitung nilai akurasi untuk metode EDAS pada penelitian ini dengan rumus Persamaan 9.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 12 40 𝑥 100% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  30%
Berdasarkan  rumus  akurasi  yang  telah  di  hitung  maka  didapatkan  perhitungan  akurasi  untuk menentukan siswa berprestasi pada kelas Bahasa di SMA “EFG” Kabupaten Gresik sebesar 30%.

## V. K ESIMPULAN D AN S ARAN

## A. Kesimpulan
Setelah  melakukan  perhitungan  siswa  berprestasi  pada  kelas  Bahasa  menggunakan  metode  EDAS didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil perangkingan dengan menggunakan metode EDAS untuk menentukan siswa Beprestasi di Kelas  Bahasa  pada  SMA  “EFG”  Kabupaten  Gresik  menyatakan  bahwa  siswa  dengan  kode Alternatif SW40 merupakan siswa berprestasi di Kelas Bahasa pada SMA “EFG”
2. Metode  EDAS  hanya  memiliki  nilai  tingkat  akurasi  30%  sehingga  hasil  dari  penelitian menunjukkan bahwa hanya beberapa siswa yang dapat dikategorikan sebagai siswa berprestasi.
3. proses  penentuan  siswa  berprestasi  pada  penelitian  ini  kurang  valid  dikarenakan  bobot  kriteria yang digunakan kurang efektif karena masih perlu ditambahkan nilai bobot pada kriteria sehingga pada penggunaan metode EDAS dalam penentuan Siswa Berprestasi akan menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## B. Saran
Untuk mendapatkan hasil akurasi yang tinggi dalam penelitian menggunakan Metode EDAS maka di harapkan pada penelitian selanjutnya ditambahkan data alternatif, dan ditambahkan bobot kriteria yang lebih, sehingga akan menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   A.  S.  Mustika  Larasati  Sibuea,  "Pemetaan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  K-Means Clustring," JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Informasi), vol. IV. No. 1, pp. 85-92, 2017.
[2]   B. P. Dito Putro Utomo, "Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Tenaga Kependidikan Dengan Metode SMARTER," Jurnal KOMTIKA (Komunikasi dan Informatika), vol. 5. No. 2, 2021.
[3]   T. S. A. Pristiwati Fitriani, Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS dan EDAS: Menentukan Judul Skripsi Mahasiswa, Kita Menulis, 2020.
[4]   D. Tonni Limbong, Sistem Pendukung Keputusan :Metode & Implementasi, Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5]   Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Andi, 2007.
[6]   J. Hermawan, Membangun Decission Support System, Yogyakarta: Andi Offset, 2005.
[7]   I.  F.  Ria  Safitri,  "SPK  Rekomendasi  Pekerjaan  Dengan  Metode  EDAS  (Studi  Kasus  :  Lembaga Kursus  dan Pelatihan Komputer Widya  Informatika  Selat Panjang)," Jurnal  Informasi Komputer Logika, Vols. Volume 1, Nomor 4., 2020.
[8]   P. X. d. L. C, "“Algorithms for neutrosophic soft decision making based on EDAS, new similarity measure and level soft set," J. IntelL Fuzzy System, vol. Vol. 32 No.1, 2017.
[9]   M. e. A. Keshavarz-Ghotabaee, "Multi-Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS)," INFORMATICA, Vols. 26, No. 3, pp. 435-451, 2015.
[10]  R.  H.  S.  B.  Dwi  Marisa  Midyanti,  "PERBANDINGAN  METODE  EDAS  DAN  ARAS  PADA PEMILIHAN RUMAH DI KOTA PONTIANAK," Journal Of Computer Engineering, System and Science, vol. 4 no. 2, pp. 119-124, 2019.
[11]  I.  F.  Ria  Safitri,  "SPK  Rekomendasi  Pekerjaan  Dengan  Metode  EDAS  (Studi  Kasus:  Lembaga Kursus  dan Pelatihan Komputer Widya  Informatika Selat Panjang)," Jurnal  Informasi Komputer Logika, Vols. 1, No. 4, 2020.
[12]  S. R. d. F. I., "SPK Rekomendasi Pekerjaan Dengan Metode EDAS ( Studi Kasus : Lembaga Kursus dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Selat Panjang)," Jurnal Informasi Komputer Logika, 2020.
[13]  H. Andrean, "Pengembangan Decision Support System Untuk Menunjang Layanan IT Jaringan data di BPPT," ANTIVIRUS : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, vol. Vol. 15 No. 2, pp. 118-198, 2021.