Abstrak : Seleksi Asisten praktikum dilaksanakan setiap semester untuk beberapa mata kuliah praktikum dengan animo dari mahasiswa untuk menjadi Asisten praktikum cukup tinggi. Proses seleksi yang dilaksanakan secara manual rawan adanya penilaian  subyektif,  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  menjadi  solusi  agar  proses  ini  menjadi  obyektif  dengan memberikan  rekomendasi  mahasiswa  yang  lolos  seleksi  menjadi  Asisten  praktikum.  Metode  SPK  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Asisten  Praktikum, pengguna  terbagi  menjadi  2,  yaitu  Kepala  Laboratorium  yang  memiliki  hak  akses  membuat  pengumuman  seleksi, menentukan  kriteria  dan  bobotnya, mendata  hasil  tes  kriteria dan  mendapatkan hasil  rekomendasi  SPK.  Sedangkan untuk user  mahasiswa  dalam  hal  ini  calon  Asisten,  dapat  melakukan  pendaftaran  akun  dan  melihat  hasil  pengumumun  seleksi. Sistem  ini  dapat  membantu  Kepala  laboratorium  untuk  mempercepat  pengambilan  keputusan  seleksi  asisten. Dengan menggunakan  metode  SAW,  dapat  membantu  menentukan  hasil  rekomendasi  mahasiswa  yang  diterima  sebagai  asisten praktikum sesuai dengan kriteria dan nilai bobot kriteria yang digunakan.
Kata Kunci— seleksi asisten praktikum, simple additive weighting, sistem pendukung keputusan
Abstract : Practicum Assistant selection is carried out every semester for several practicum courses with student interest in becoming  a  practicum  Assistant  quite  high.  The  selection  process  which  is  carried  out  manually  is  prone  to  subjective assessments. The Decision Support System (SPK) is a solution to make this process objective by providing recommendations for students who pass the selection to become practicum assistants. The SPK method used in this research is Simple Additive Weighting (SAW). In the Practical Assistant Selection Decision Support System, users are divided into 2, namely the Head of the Laboratory who has access rights to make selection announcements, determine the criteria and their weights, record the results  of  the  criteria  tests  and  get  the  SPK  recommendation  results.  Meanwhile,  student  users,  in  this  case  prospective assistants, can register an account and see the results of the selection announcement. This system can help the Head of the laboratory  to  speed  up  assistant  selection  decisions By  using  the  SAW  method,  it  can  help  determine  the  results  of recommendations for  students  accepted as  practicum assistants  according to the  criteria and  weight values  of  the criteria used.
Keywords— selection of practicum assistants, simple additive weighting, decision support systems

## I. P ENDAHULUAN
ermasalahan  pengambilan  keputusan  saat  seleksi  asisten  praktikum  laboratorium  disebabkan tingginya minta mahasiswa yang ingin menjadi asisten praktikum. Dalam proses seleksi terdapat beberapa kriteria yang diujikan sebagai syarat menjadi asisten dan calon asisten harus mempunyai total  nilai  melebihi  batas  minimum  sebagai  dasar  kelayakan  sebagai  asisten  praktikum  laboratorium. Proses  ini  menjadi  hal  yang  sulit  apabila  dilakukan  secara  manual,  karena  faktor  subyektivitas  yang tinggi.  Proses  manual  dilakukan  dengan  menjumlahkan  total  seluruh  nilai  pada  tiap-tiap  kriteria  yang diujikan  kemudian  dibagi  dengan  kriteria  yang  ditentukan  untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata.  Calon Asisten  dengan  total  nilai  melebihi  batas  minimum  dinyatakan  memenuhi  syarat  menjadi  asisten praktikum  yang  baru.  Apabila  jumlah  calon  Asisten  melebihi  batas  kebutuhan,  maka  akan  diterapkan pengurutan nilai rata-rata dari nilai kriteria.

## P ENERAPAN M ETODE S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING P ADA P EMILIHAN A SISTEN P RAKTIKUM L ABORATORIUM
Fetty Tri Anggraeny 1) , Yisti Vita Via 2) , dan Bambang Suwito Agung 3)
1, 2, 3) Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, UPN Veteran Jawa Timur
1, 2, 3) Jalan Raya Rungkut Madya, Kec. Gunung Anyar, Kota Surabaya, Jawa Timur, Indonesia, kode pos: 60293 e-mail: fettyanggraeny.if@upnjatim.ac.id 1) , yistivita@gmail.com@email.com 2)
P
Diterima Redaksi: 29 Oktober 2023;  Revisi Akhir: 2 Mei 2024;  Diterbitkan Online: 7 Mei 2024
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  sebuah  sistem  untuk  mempermudah  proses pengambilan keputusan yang akurat sesuai dengan kriteria yang ditetapkan sehingga dapat mengetahui potensi-potensi yang dimiliki calon asisten praktikum. Salah satu topik dalam bidang Informatika yang berkorelasi  dengan  hal  tersebut  adalah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  merupakaan  sebuah  sistem  yang  mampu  membantu  pengambil  keputusan  untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  terdiri  beberapa  kriteria  dengan  banyak  pilihan  [1].  Diharapkan dengan  sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  memecahkan  permasalahan  dalam  penseleksian  asisten praktikum.  Penelitian  sebelumnya  dalam  hal  sistem  pendukung  keputusan  personel  menggunakan beberapa  metode  antara  lain  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  [2],  [3],  [4],  [5],  Analytic  Hierarchy Process (AHP) [6], [7], Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  [8], Moora  [9],  dan  Multifactor  Evaluation  Process  (MFEP)  [10].  Saat  ini  permasalahan  SPK  juga  dapat diselesaikan dengan menggunakan metode kecerdasan buatan seperti fuzzy [11], Adaptive Neuro Fuzzy Inference  System  (ANFIS)  [12].  Selain  itu  semakin  marak  penelitian  yang  menggabungkan  metode SPK dengan kecerdasan buatan antara lain Naïve Bayes [13], Decision Tree [14], Fuzzy AHP [15], dan Fuzzy Topsis [16].
Sistem  pendukung  keputusan  seleksi  asisten  praktikum  menggunakan  metode  SAW,  yang dikenal  sebagai  metode  penjumlahan  terbobot.  SAW  merupakan  metode  paling  sederhana  dalam kelompok  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM).  Dengan  penerapan  SAW  dalam  SPK  seleksi asisten, proses seleksi asisten menjadi efektif dan efisien serta terjaga obyektivitasnya.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  merupakan  metode  sistem  pendukung  keputusan dengan  konsep  penjumlahan  terbobot.  SAW  adalah  mencari  penjumlahan    terbobot    dari  nilai  rating kinerja    pada    setiap    alternatif    dan  pada    semua    kriteria.  Diperlukan  tahapan  normalisasi  matrik keputusan  (X)  agar  semua rating  alternatif  memiliki range nilai  yang sama.  Terdapat  dua jenis  atribut yaitu kriteria keuntungan ( benefit ) dan kriteria biaya ( cost ). Adapun langkah-langkah SAW adalah:
1. Menentukan alternative
2. Menentukan kriteria yang menjadi dasar engambilan keputusan
3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
4. Menentukan bobot setiap kriteria ( ) [ ] (1)
5. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membuat  matriks  keputusan ,  nilai setiap  alternatif  ( )  pada  setiap  kriteria  ( )  yang  sudah ditentukan, dimana, dan . [ ] (2) 7. Normalisasi , dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternomalisasi ( ) dari alternatif pada kriteria . adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  ,
apabila  termasuk  kriteria  benefit,
apabila termasuk kriteris cost, nilai  matriks  keputusan  pada  baris dan  kolom dari matriks
{ (3)
Suatu kriteria dinyatakan sebagai kriteria keuntungan apabila nilai memberikan keuntungan bagi pengambil  keputusan,  dan  sebaliknya  sebagai  kriteria  biaya  apabila menimbulkan  biaya  bagi pengambil keputusan.
8. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi ( ) membentuk matrik ternormalisasi ( ). [ ] (4)
9. Hasil  akhir  nilai  preferensi  ( )  diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matriks ternormalisasi ( ) dengan bobot preferensi ( ) yang bersesuaian eleman kolom matrik.
∑ (5)
Hasil perhitungan nilai yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif merupakan alternatif terbaik.

## B. Dataset
Dataset diperoleh  dari proses  test  yang  dilaksanakan  secara uji manual terhadap  10  mahasiswa yang  melamar  sebagai  asisten  praktikum.  Adapun  beberapa  test  yang  harus  dilalui  oleh  mahasiswa adalah  tes  perancangan  flowchart  menggunakan  Raptor,  tes  IQ,  tes  Pemrograman  Ruby,  tes pengetahuan hardware, tes simulasi asisten, tes wawancara. Hasil penilian serangkaian tes terhadap 10 calon dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset calon asisten Id Raptor IQ Ruby Hardware Simulasi Wawancara 1 95 80 70 45 75 80 2 85 80 90 60 85 85 3 95 83 95 90 95 90 4 65 75 70 65 80 70 5 80 85 75 40 80 85 6 70 83 70 45 82 87 7 90 73 90 55 80 70 8 95 75 95 70 82 82 9 60 75 65 45 75 70 10 90 70 60 70 80 82

## III. M ETODE P ENELITIAN
Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Asisten  Praktikum  Laboratorium  dibuat  untuk menyediakan  suatu  aplikasi  yang  dapat  membantu  Kepala  Laboratorium  untuk  memilih  dan menentukan  Asisten  yang  baru  sesuai  dengan  kriteria  dan  potensi  yang  dibutuhkan  untuk  menjadi asisten. Sistem ini menggunakan platform web, tidak hanya menginformasikan mengenai rekomendasi seleksi  Asisten  praktikum,  tetapi juga  mencantumkan  informasi-informasi  lain  yang  dibutuhkan  untuk mendukung  aplikasi  seleksi  asisten.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  dirancang  berdasarkan  metode Simple Additive Weighting yang dimana metode ini melakukan pembobotan pada tiap kriteria.
Gambar  1  menampilkan  alur  dari  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  asisten  praktikum laboratorium.  Sistem  berawal  dari  proses  Login,  form  login  yang  terdapat  pada  tampilan  awal  sistem pendukung keputusan seleksi  asisten. User  yang bisa login dibedakan menjadi 2  kategori,  yaitu Ketua Laboratorium  dan  Mahasiswa.  Ketua  Laboratorium,  menentukan  praktikum  apa  saja  yang  akan diseleksi  dalam  satu  laboratorium.  Menentukan  kriteria  dan  bobot,  meliputi  kriteria  yang  digunakan dalam seleksi yang disesuaikan dengan tes praktikum yang akan diujikan, serta menentukan bobot pada tiap-tiap  kriteria.  Registrasi  seleksi  asisten,  calon  asisten  melakukan  pendaftaran  yang  meliputi  data mahasiswa  yang  dibutuhkan  dalam  mengikuti  seleksi  asisten.  Kualifikasi  data  mahasiswa,  meliputi pengolahan  data  mahasiswa  yang  diperoleh  dari  mahasiswa  yang  mendaftar  menjadi  asisten.  Serta
menentukan  pelamar  yang  lolos  administrasi.  Tes  manual,  dalam  tahap  ini  calon  asisten  yang  lolos administrasi  berhak  mengikuti  tes-tes  yang  sudah  ditentukan  kriterianya  terlebih  dahulu.  Input  nilai, dalam  tahap  ini  kepala  laboratorium  memasukkan  nilai  calon  asisten  yang  diperoleh  dari  tes  nilai manual. Perhitungan nilai menggunakan metode SAW, dalam tahap ini melakukan proses perhitungan nilai  menggunakan  metode  SAW  untuk  memperoleh  hasil  rekomendasi.  Menentukan  asisten,  setelah memperoleh  hasil  rekomendasi  dari  perhitungan  nilai  menggunakan  metode  SAW.  Maka  kepala laboratorium  menentukan  asisten  yang  baru.  Pengumuman  hasil  seleksi,  dalam  tahap  ini  mahasiswa yang mendaftar sebagai calon asisten mendapat informasi mengenai hasil seleksi asisten praktikum
SPK Seleksi Asisten Praktikum Laboratorium

## Teknik informatika UPN „Veteran‟ Jatim
Mahasiswa Ketua Laboratorium start login Menentukan praktikum Registrasi seleksi asisten Kualifikasi data mahasiswa Tes manual Input nilai Perhitungan  nilai mengggunakan metode SAW Menentukan asiten Pengumuman hasil seleksi End Menentukan kriteria dan bobot
Gambar 1. Sistem flow SPK seleksi asisten praktikum.
.  Software  yang  dibutuhkan  untuk  menerapkan  sistem  ini  antara  lain  XAMPP  untuk Pemrograman  website  PHP  dan  basis  data  MySQL.  Dalam  pembuatan  rancangan  sistem  dibutuhkan Microsoft  Visio  untuk  menggambarkan  alur  sistem  dalam  bentuk  DFD  maupun  flowchart,  Power Designer  untuk  merancang  basis  data,  serta  Macromedia  Dreamweaver  untuk  Pemrograman  website. Adapun  spesifikasi  minimum  hardware  yang  digunakan  untuk  pengembangan  sistem  antara  lain Processor Intel Core i3 M390 2,67 Ghz, Memory 4 GB RAM, Harddisk 500 GB.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  Gambar  2  menampilkan  halaman  Kepala  Laboratorium  setelah  melakukan  login,  dalam tampil  halaman  Kepala  Laboratorium  memiliki  beberapa  menu  pilihan  yaitu  pengumuman  seleksi, menu  setting  yang  terdapat  sub  menu  input  Kepala  Laboratorium,  input  laboratorium,  input  posisi asisten dan input kriteria. Menu daftar peserta yang menampilkan daftar peserta, menu input data, menu hasil penilaian.

## Gambar 2. Tampilan halaman Kepala Laboratorium.
Pada  gambar  3  ini  merupakan  uji  coba  input  data  nilai  yang  di  lakukan  oleh  Kepala Laboratorium  yang  menampilkan  menu  input  data  nilai  yang  berisi  NPM  dan  nama  dari  peserta,  data dari kriteria dan data nilai hasil tes manual dari tiap-tiap kriteria. Pada halaman ini juga terdapat tombol hitung  yang  berfungsi  untuk  melakukan  perhitungan  total  nilai  dari  tiap  mahasiswa.  Dan  juga  proses perhitungan dari metode Simple Additive Weighting.

## Gambar 3. Tampilan halaman input nilai.
Pada gambar 4 ini menampilkan  halaman untuk memasukkan data nilai tes tiap kriteria. Untuk melihat secara detail perhitungan menggunakan metode Simple Additive Weighting dapat di klik pada tabel Rangking SAW. Untuk tabel Status merupakan pilihan untuk diterima sebagai asisten atau tidak. Jika  peserta  lulus  seleksi  maka,  peserta  mendapatkan  pengumuman  dari  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  bahwa  peserta  benar-benar  di  terima  sebagai  asisten  praktikum  yang  baru.  apabila  peserta gagal maka juga mendapatkan pengumuman dari aplikasi.
Gambar 4. Hasil perhitungan input nilai.
Gambar 5. Hasil perhitungan manual.
Pada  Gambar  5  merupakan  perhitungan  manual  di  lapangan.  Dalam  perhitungannya  tidak adanya  bobot  pada  tiap-tiap  kriteria  sehingga  nilai  yang  tertinggi  adalah  yang  terpilih  menjadi  asisten praktikum  yang  baru.  tanpa  adanya  bobot  pada  kriteria  maka  kepala  laboratorium  tidak  mengetahui potensi-potensi yang dibutuhkan pada kriteria yang penting.
Gambar 6. Hasil perhitungan sistem.
Sedangkan  dalam  Gambar  6  merupakan  hasil  perhitungan  dari  sistem  pendukung  keputusan seleksi asisten praktikum menggunakan metode SAW. Dengan adanya pembobotan pada setiap kriteria maka menghasilkan rangking yang sesuai dengan kriteria yang diprioritaskan.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dari  hasil  observasi  dan  data-data  yang  telah  diuraikan,  dapat  ditarik  kesimpulan  antara  lain sistem  dapat  membantu  Kepala  laboratorium  untuk  mempercepat  pengambilan  keputusan  dalam memilih  asisten  yang  mempunyai  potensi  pada  kriteria  yang  diprioritaskan.  Metode  Simple  Additive Weighting dapat diaplikasikan dengan baik pada sistem pendukung keputusan seleksi asisten praktikum pada laboratorium informatika. Dengan menggunakan metode SAW, dapat membantu menentukan hasil rekomendasi mahasiswa yang diterima sebagai asisten praktikum sesuai dengan kriteria dan nilai bobot kriteria yang digunakan.
Beberapa  saran  atau  ide  yang  dapat  dikembangkan  dengan  manambahkan  fitur  sistem pendaftaran yang lebih lengkap yang berguna untuk mempermudah kepala laboratorium melihat profil peserta  calon  asisten  sehingga  bisa  dikembangkan  lagi.  Selain  kurangnya  sistem  pada  pendaftaran dibutuhkan  sistem  perhitungan  untuk  menghitung  kriteria  dari  nilai  matakuliah  dan  nilai  praktikum yang  dibutuhkan  sehingga  dapat  dijadikan  acuan  sebagai  data  rekomendasi  untuk  menjadi  calon asisten.

## D AFTAR P USTAKA
[1] W. Setiyaningsih, KONSEP SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN . Malang: Yayasan Edelweis, 2015.
[2] I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and M. Mesran, “Application of SAW (Simple Additive  Weighting)  for  the  Selection  of  Campus  Ambassadors,” The  IJICS  (International Journal  of  Informatics  and  Computer  Science) ,  vol.  5,  no.  1,  p.  21,  Mar.  2021,  doi: 10.30865/ijics.v5i1.2847.
[3] H.  Adela,  K.  A.  Jasmi,  B.  Basiron,  M.  Huda,  and  A.  Maseleno,  “Selection  of  dancer  member using simple additive weighting,” International Journal of Engineering & Technology , vol. 7, no. 3, pp. 1096–1107, 2018, doi: 10.14419/ijet.v7i3.11983.
[4] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , vol. 1, no. 2, pp. 101–108, Dec. 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.14.
[5] A. Afshari, M. Mojahed, and R. M. Yusuff, “Simple Additive Weighting approach to Personnel Selection problem,” nternational Journal of Innovation, Management and Technology , vol. 1, no. 5,  pp.  511–515,  Dec.  2010,  Accessed:  Aug.  07,  2023.  [Online].  Available:  moz- extension://b3de6694-1272-4763-964a-a351aef82bcd/enhanced-
reader.html?openApp&pdf=https%3A%2F%2Fciteseerx.ist.psu.edu%2Fdocument%3Frepid%3D rep1%26type%3Dpdf%26doi%3Dbec304ffd086871cdc9dd84cbee6e610da5030d8
[6] F. A. Taylor, A. F. Ketcham, and D. Hoffman, “Personnel evaluation with AHP,” Management Decision , vol. 36, no. 10, pp. 679–685, Dec. 1998, doi: 10.1108/00251749810245336.
[7] R.  Islam  and  S.  bin  Mohd  Rasad,  “Employee  Performance  Evaluation  by  the  AHP:  A  Case Study,” 2006.
[8] E. G. Wahyuni and A. T. Anggoro, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai dengan Metode TOPSIS,” Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , vol. 14, no. 2, pp. 108–116, Jun. 2017,
Accessed: Aug. 07, 2023. [Online]. Available: https://ejournal.uin-
suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/3907
[9] S. Manurung, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU DAN PEGAWAI TERBAIK  MENGGUNAKAN  METODE  MOORA,” Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro dan Ilmu Komputer , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, Apr. 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1967.
[10]  S.-  Supiyandi,  A.  P.  U.  Siahaan,  and  A.  Alfiandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Pegawai Honorer Kelurahan Babura dengan Metode MFEP,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 3, p. 567, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2107.
[11]  R.  Afshari,  M.  Nikolic,  and  D.  Cockalo,  “Applications  of  fuzzy  decision  making  for  personnel selection problem: A review,” Journal of Engineering Management and Competitiveness , vol. 4, no. 2, pp. 68–77, 2014, doi: 10.5937/jemc1402068a.
[12]  A.  „Azzam  and  S.  Indrawati,  “Development  of  decision  support  system  for  employee  selection using  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System,” MATEC  Web  of  Conferences ,  vol.  154,  p. 01077, Feb. 2018, doi: 10.1051/matecconf/201815401077.
[13]  K. Kustanto and A. M. N. Azizah, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN MAHASISWA  PENERIMA  BEASISWA  MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE  BAYES BERBASIS WEB,” Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , vol. 10, no. 1, May 2016, doi: 10.35457/antivirus.v10i1.82.
[14]  S.  Rewo  Ngeo  and  Latipah,  “PENERAPAN  METODE  DECISION  TREE  UNTUK REKOMENDASI  TUJUAN  POLI  PADA  RUMAH  SAKIT  UMUM  DAERAH  BAJAWA,” Antivirus :  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Informatika ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  62–74,  Mar.  2021,  doi: 10.35457/antivirus.v15i1.1289.
[15]  Z.  Güngör,  G.  Serhadlioǧlu,  and  S.  E.  Kesen,  “A  fuzzy  AHP  approach  to  personnel  selection problem,” Applied  Soft  Computing  Journal ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  641–646,  Mar.  2009,  doi: 10.1016/j.asoc.2008.09.003.
[16]  M. M. I. Rahi, A. K. M. A. Ullah, and D. M. G. R. Alam,  “A Decision Support System (DSS) for Interview-Based  Personnel  Selection  Using  Fuzzy  TOPSIS  Method,”  in Lecture  Notes  in Networks  and  Systems ,  Springer  Science  and  Business  Media  Deutschland  GmbH,  2022,  pp.
645–657. doi: 10.1007/978-981-19-2445-3_45.