Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 18-28 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Seleksi Peserta Didik Baru Menggunakan Metode AHP Dan SAW
Yuniarti Lestari 1 , Sunardi 2 , Abdul Fadlil 3 1 Magister Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
2,3 Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta yuniartilestari85@gmail.com, sunardi@mti.uad.ac.id, fadlil@mti.uad.ac.id

## Abstract
The admission activity of new students is an administrative process that is sure to occur every new school year  and always repeats every year as a starting point for the search for  quality resources  in  accordance  with  the  criteria  of  each  school.  Selection  is  done  manually  such  as using a spreadsheet or  number processor still raises several problems including the length of the selection process. At the time of the participant selection process, it involved many criteria that were assessed (multi criteria). Efforts to assist the school in selecting participants from the results considered to be acceptable results require a decision support system for selecting new students.  The  method  used  to  support  students'  selection  decisions  is  AHP  and  SAW.  AHP method  is  used  to  determine  the  weight  of  predetermined  criteria,  while  the  SAW  method  is used  for  alternative  ranking.  The  purpose  of  alternative  ranking  is  who  has  the  right  to  be accepted as a new student based on predetermined criteria.
Keywords : SPK, Selection, criteria, AHP, SAW

## Abstrak
Kegiatan  penerimaan  peserta  didik  baru  merupakan  suatu  proses  administrasi  yang  pasti terjadi setiap tahun ajaran baru dan selalu berulang setiap tahunnya sebagai titik awal proses pencarian  sumber  daya  yang  berkualitas  sesuai  dengan  kriteria  masing-masing  sekolah. Penyeleksian yang dilakukan secara manual seperti menggunakan spredsheet atau  pengolah angka masih menimbulkan beberapa permasalahan antara lain yaitu lamanya proses seleksi. Pada waktu proses pemilihan peserta, melibatkan banyak kriteria-kriteria yang dinilai (multi kriteria).  Upaya  untuk  membantu  pihak  sekolah  dalam  memilih  peserta  dari  hasil dipertimbangan menjadi hasil diterima dibutuhkan sistem pendukung keputusan penyeleksian peserta didik baru. Metode yang digunakan untuk mendukung keputusan seleksi peserta didik ini adalah AHP dan SAW. Metode AHP digunakan unyuk menentukan bobot kriteria yang telah ditentukan,  sedangkan  metode  SAW  digunakan  untuk  perangkingan  alternatif.  Maksud  dari perangkingan  alternatif  adalah  siapa  yang  berhak  diterima  sebagai  peserta  didik  baru berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
Kata Kunci : SPK, Seleksi, kriteria, AHP, SAW

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  penerimaan  peserta  didik  baru  merupakan  suatu  proses administrasi  yang  pasti  terjadi  setiap  tahun  ajaran  baru.  Kegiatan ini  selalu berulang  setiap  tahunnya  sebagai  titik  awal  proses  pencarian  sumber  daya yang  berkualitas  dan  sesuai  dengan  kriteria  masing-masing  sekolah. Menerima calon peserta didik baru yang sesuai dengan kriteria sekolah dapat menunjang  kualitas  dan  mutu  dari  sekolah  tersebut.  Penyeleksian  yang dilakukan  secara  manual  seperti  menggunakan  spredsheet  atau  pengolah angka masih menimbulkan beberapa permasalahan antara lain yaitu lamanya proses  seleksi.  Lama  proses  seleksi  tersebut  bisa  memakan  waktu  kurang
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 18-28 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
lebih  satu  bulan.  Lamanya  proses  seleksi  tersebut  disebabkan  karena lamanya  proses  memilih  dari  hasil  pertimbangan  yang  ada  menjadi  hasil diterima. Proses ini memerlukan kehati-hatian dan ketelitian karena peserta yang  dipilih  harus  berkualitas  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan, sehingga daya tampung atau kuota peserta didik dapat terpenuhi semuanya.
Pada  waktu  proses  pemilihan  peserta  melibatkan  banyak  kriteria- kriteria  yang  dinilai  (multi  kriteria).  Upaya  untuk  membantu  pihak  sekolah dalam  memilih  peserta  dari  hasil  dipertimbangan  menjadi  hasil  diterima dibutuhkan  sistem  pendukung  keputusan  penyeleksian  peserta  didik  baru. Metode  yang  digunakan  untuk  mendukung  keputusan  seleksi  peserta  didik ini adalah AHP dan SAW. Metode AHP digunakan unyuk menentukan bobot kriteria  yang  telah  ditentukan,  sedangkan  metode  SAW  digunakan  untuk perangkingan  alternatif.  Maksud  dari  perangkingan  alternatif  adalah  siapa yang  berhak  diterima  sebagai  peserta  didik  baru  berdasarkan  kriteria- kriteria yang telah ditentukan. Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan perancangan  sistem  seleksi  penerimaan  peserta  didik  baru  yang memudahkan  dalam  proses  penerimaan  peserta  didik  baru  dengan menerapkan metode AHP dan SAW dalam pengambilan keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  merupakan  metode  pendukung  pengambilan    keputusan yang  dikembangkan    oleh  Thomas  L.,  Saaty  pada    tahun  1980.  AHP merupakan    alat  untuk  pengambil    keputusan  yang  menguraikan    suatu permasalahan    kompleks  dalam struktur    hirarki  dengan    banyak tingkatan yang  terdiri  atas  tujuan,  kriteria  dan  alternatif.  Hirarki  merupakan  suatu representasi dari suatu permasalahan yang kompleks  dalam suatu struktur multi  level  dimana    level  pertama  adalah  tujuan  yang  diikuti  level  faktor, kriteria,  sub  kriteria,    dan  seterusnya  ke  bawah  hingga  level  terakhir  dari alternative.
Metode AHP menggunakan beberapa tahap yang harus dilakukan dalam penggunaannya. Tahapan - tahapan itu antara lain :
a) Penyusunan hirarki permasalahan yang ada
b) Penentuan prioritas elemen Langkah - langkahnya sebagai berikut:
1) Pembuatan matrik berpasangan
2) Pengisian matrik berpasangan
3) Sintesis
2.2. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  merupakan  metode  penjumlahan  terbobot  dari  sebuah rating  kinerja tiap alternatif untuk semua atribut. Metode ini membutuhkan proses  normalisasi  matrik  keputusan  (x)  ke  bentuk  skala  yang  bisa
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 18-28 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
diperbandingkan  dengan  rating  alternatif  yang  ada.  Pada  tahap  ini  penulis menerapkan  metode  SAW  untuk  perangkingan  alternatif.  Berikut  ini merupakan persamaan sebagai SAW :
(1)
rij  merupakan  rating  kinerja  ternormalisasi  untuk  alternatif  Ai  pada atribut Cj; i=1, 2, ..., m dan j=1, 2, ..., n. Nilai preferensi setiap alternatif (Vi) sebagai berikut :
(2)
Keterangan :
Vi    =  nilai prefensi wj   =  bobot rangking rij    =  rating kinerja ternormalisasi
Jika  Vi  yang  lebih  besar  ada  indikasi  bahwa  alternatif  Ai  akan  lebih terpilih. Langkah - langkah dari metode SAW adalah :
a) Menentukan  kriteria  yang  dijadikan  acuan  untuk  pengambilan keputusan yaitu Cj.
b) Memberikan    rating    kecocokan    untuk  setiap    alternatif      pada semua  kriteria.
c) Membuat  matriks  keputusan  (x)  berdasarkan  pada  kriteria  (C), kemudian  melakukan  langkah  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan yang sudah disesuaikan dengan jenis atribut baik atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi  R.
d) Hasil    akhir  akan  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi    R    dengan vector    bobot    sehingga  diperoleh    nilai    terbesar    yang    dipilih sebagai  alternatif  terbaik (A) sebagai  solusi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Penggunaan Metode AHP dan SAW
Sekolah akan menyeleksi siswa  berdasarkan 4 kriteria yaitu NUN, NUS, TPA  dan  jalur  masuk.  Jalur  masuk  akan  dibagi  dalam  tiga  3  kriteria    jalur, yaitu jalur NUN dengan kuota 60%, jalur miskin dengan kuota 20% dan jalur prestasi dengan kuota 20%. Berdasarkan analisis masalah di atas maka solusi yang diusulkan adalah pemanfaatkan perkembangan teknologi yaitu sebuah perangkat  lunak  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  yang  akan digunakan  sebagai  pendukung  pengambilan  keputusan  menggunakan berbagai metode. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 18-28 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
SAW  untuk  penyeleksian  dan  metode  AHP  untuk  penentukan  bobot  awal masing-masing kriteria.

## 3.2. Pembobotan Menggunakan AHP
Berikut  ini  merupakan  langkah  -  langkah  untuk  penentuan  bobot menggunakan AHP:
a. Membuat Matrik Perbandingan Berpasangan
Matrik  perbandingan  berpasangan  pada  tabel  1  menggunakan  skala penilaian perbandingan. Kemudian C ij diisi menggunakanpersamaan (1-1).
Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria NUN (C1) NUS (C2) TPA (C3) Jalur Masuk (C4) NUN (C1) 1 2 3 4 NUS (C2) C ij 1 3 4 TPA (C3) C ij C ij 1 3 Jalur Masuk (C4) C ij C ij C ij 1

## b. Memenuhi Kolom Matriks Perbandingan Berpasangan
Memasukkan  rasio  kepentingan  (skala  kuantitatif)  akan  mendapatkan matriks perbandingan berpasangan penuh seperti pada tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan Penuh Kriteria NUN (C1) NUS (C2) TPA (C3) Jalur Masuk (C4) NUN (C1) 1 2 3 4 NUS (C2) 0,5 1 3 4 TPA (C3) 0,333  0,333 1 3 Jalur Masuk (C4)  0,25 0,25  0,333 1 Jumlah 2,083  3,583  7,333 12
Jumlahkan hasil penilaian pada setiap kolom dan dilanjutkan membuat matriks ternormalisasi.

## c. Normalisasi Matriks
Normalisasi  matrik  dilakukan  dengan  cara  membagi  setiap  elemen pada kolom dengan jumlah per kolom yang sesui. Penghitungan normalisasi dapat dilakukan dengan cara berikut :
(3)
Keterangan :
m = hasil normalisasi x = nilai tiap cell / gabungan antara baris dan kolom
n = hasil jumlah tiap kolom Contoh perhitungan :
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 18-28 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
m 11 = 1 / 2,083 = 0,480
m 12 = 0,5 / 2,083 = 0,240
m 13 = 0,33/ 2,083 = 0,160
m 14 = 0,25 / 2,083  = 0,120
Berikut ini hasil dari nilai normalisasi matriks yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Matriks Ternormalisasi Kriteria NUN (C1) NUS (C2) TPA (C3) Jalur Masuk (C4) Jumlah NUN (C1) 0,480  0,558  0,409 0,333 1,780 NUS (C2) 0,240  0,279  0,409 0,333 1,261 TPA (C3) 0,160  0,093  0,136 0,250 0,639 Jalur Masuk (C4)  0,120  0,069  0,045 0,083 0,138

## d. Pembobotan/Prioritas
Pembobotan dilakukan dengan cara membagi masing - masing jumlah baris  dengan  jumlah  elemen  atau  jumlah  kriteria.  Berikut  rumus  untuk menghitung bobot prioritas :
(4)
Keterangan : bp = hasil rata-rata/bobot prioritas n = banyak kriteria j = 1,2,3,...,n x = nilai tiap cell / gabungan antara baris dan kolom
Contoh perhitungan :
Bp C 1 = (0,480+ 0,558+ 0,409+ 0,333)/4 = 1,780/4 = 0,445 Bp C 2 = (0,240+ 0,279+ 0,409+ 0,333)/4 = 1,261/4 = 0,315 Bp C 3 = (0,160+ 0,093+ 0,136+ 0,250)/4 = 0,639/4 = 0,159
Bp C 4 = (0,120+ 0,069+ 0,045+ 0,083)/4 = 0,318/4 = 0,079
Tabel 4 merupakan hasil dari pembobotan yang dilakukan.
Tabel 4. Bobot Prioritas Kriteria Bobot NUN 0,445 NUS 0,315 TPA 0,159 Jalur Masuk   0,079
e. Menghitung Eigen maksimum
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 18-28 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Proses pembuatan keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi  yang  ada  karena  tidak  diharapkan  keputusan  berdasarkan pertimbangan  dengan  konsistensi  yang  rendah.  Hal-hal  yang  dilakukan dalam tahap ini adalah :
1) Kalikan setiap nilai cell pertama dengan bobot prioritas pertama Nilai pada kolom cell kedua dengan prioritas kedua, dan seterusnya.
Contoh perhitungan: Kolom NUN = 1 * 0,445 = 0,445 Kolom NUS = 2 * 0,315 = 0,630 Kolom TPA = 3 * 0,160 = 0,480 Kolom Jalur Masuk = 4 * 0,079 = 0, 316
Lakukan  perhitungan  sampai  kolom  terakhir.  Berikut  hasil  dari perkalian setiap nilai cell dengan bobot prioritas dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Perkalian Setiap Nilai Cell Dengan Bobot Prioritas Kriteria NUN NUS TPA Jalur Masuk NUN 0,445  0,630  0,480 0, 316 NUS 0,223  0,315  0,480 0, 316 TPA 0,148  0,104  0,160 0,237 Jalur Masuk   0,111  0,078  0,053 0,079 2) Jumlahkan hasilnya untuk setiap baris pada matriks. Contoh perhitungan: Baris Golongan = 0,445+ 0,630+ 0,480+ 0, 316 = 1,871
Lakukan  perhitungan  sampai  baris  terakhir  atau  baris  minat.  Berikut hasil penjumlahan setiap baris pada matriks dapat dilihat pada tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Penjumlahan Setiap Baris
Kriteria NUN NUS TPA Jalur Masuk  Jumlah NUN 0,445  0,630  0,480 0, 316 1,871 NUS 0,223  0,315  0,480 0, 316 1,334 TPA 0,148  0,104  0,160 0,237 0,649 Jalur Masuk   0,111  0,078  0,053 0,079 0,321 3) Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  dengan  elemen  prioritas  yang bersangkutan.
Contoh perhitungan: Baris Golongan = 1,871 / 0,445 =  4,204
Lakukan  perhitungan  sampai  baris  terakhir  atau  baris  minat.  Berikut hasil  penjumlahan  baris  dibagi  dengan  elemen  prioritas  baris  dapat  dilihat pada tabel 7.
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 18-28 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 7. Hasil Penjumlahan Baris Dibagi Dengan Elemen Prioritas
Baris Kriteria Jumlah   Bobot ƛ NUN 1,871 0,445  4,204 NUS 1,334 0,315  4,234 TPA 0,649 0,159  4,081 Jalur Masuk   0,321 0,079  4,063
4) Jumlahkan  hasil  lamda  tiap  kriteria  dibagi  dengan  banyak  elemen  yang ada, hasilnya disebut ƛmaz yang ditunjukkan pada persamaan dibawah ini.
(5)
Keterangan: ƛmaks = eigen maksimum n = banyak kriteria
Contoh perhitungan : ƛ = 4,204 + 4,234 + 4,081 + 4,063 = 16,582 ƛmaks = 16,582 / 4 = 4,145
5) Menghitung  Indek  Konsistensi  atau Consistency  Index (CI)  yang ditunjukkan pada persamaan dibawah ini.
(6)
Keterangan: n = banyak elemen
Contoh perhitungan: CI = (4,145 – 4)/(4-1)    = 0,145/ 3 = 0.048
6) Menghitung  Rasio  Konsistensi  atau  Consistency  Ratio  (CR)  yang ditunjukkan pada persamaan dibawah ini.
(7)
Keterangan:
RI = rasio indeks CR = rasio konsistensi
Contoh perhitungan: CR = 0.048 / 0,90 = 0.053
7) Jika  nilai  CR  >  0,1  maka  penilaian  data  judgement  tidak  konsisten  dan harus  diperbaiki.  Jika  rasio  konsisten  CR    <=  0,1  maka  perhitungan  data konsisten  dan  benar.  CR  yang  didapatkan  0,053  menunjukkan  CR  <=  0,1
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 18-28 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
80  85  70  1 90  90  80  3 85  95  85  2
maka perhitungan data konsisten dan benar. Kemudian bobot selanjutnya digunakan untuk perhitungan SAW.

## 3.3. Perangkingan Menggunakan SAW
Berikut ini langkah-langkah penghitungan menggunakan metode SAW:
a) Matriks Keputusan
Tabel 8. Matrik Keputusan Kriteria   C1  C2  C3  C4 IPA 80  85  70  1 IPS 90  90  80  3 Bahasa 85  95  85  2 Keterangan:
C1   :  Nilai Ujian Nasional SMP / MTs (data asli) C2  :  Nilai Ujian Sekolah SMP / MTs (data asli) C3  :  TPA C4   :  Jalur Masuk dengan ketentuan : 3=reguler, 2=prestasi, 1=miskin Berikut ini merupakan matriks keputusan (X) :
X =

## b) Normalisasi Matrik
(8)
Normalisasi  matrik  dengan  acuan  bahwa  semua  atribut  merupakan keuntungan atau benefit.
IPA r 11 = 80/max(80+90+85) = 80/90 = 0,89 r 12 = 85/max(85+90+95) = 85/95 = 0,89 r 13 = 70/max(70+80+85) = 70/85 = 0,82 r 14 = 1/max(1+3+2) = 1/3   = 0.33 IPS r 21 = 90/max(80+90+85) = 90/90 = 1 r 22 = 90/max(85+90+95) = 90/95 = 0,95 r 23 = 80/max(70+80+85) = 80/85 =0,94 r 24 = 3/max(1+3+2) = 3/3   = 1 Bahasa r 31 = 85/max(80+90+85) = 85/90 = 0,94 r 32 = 95/max(85+90+95) = 95/95 = 1 r 33 = 85/max(70+80+85) = 85/85 = 1 r 34 = 2/max(1+3+2) = 2/3   = 0,67
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 18-28 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
0,89 0,89 0,82 0,33 1 0,95 0,94 1
0,94 1 1 0,67 X =

## c) Perangkingan
Proses perangkingan menggunakan persamaaan :
(9) Bobot dari perhitungan AHP : Kriteria Bobot NUN 0,445 NUS 0,315 TPA 0,159 Jalur Masuk 0,079 Melakukan perkalian matrik normalisasi dengan matrik bobot : V1 = (0,89 x 0,445)+(0,89 x 0,315)+(0,82 x 0,159) +(0,33 x 0,159) = 0,396 + 0,280 + 0,130 + 0,052 = 0,858
V2 = (1 x 0,445)+(0,95 x 0,315)+(0,94 x 0,159) +(1 x 0,159) = 0.445 + 0,299 + 0,149 + 0,159 = 1,052 V3 = (0,94 x 0,445)+(1 x 0,315)+(1 x 0,159) +(0,67 x 0,159) = 0,418 + 0,315 + 0,159 + 0,107 = 0,999
Dari  perhitungan  yang  dilakukan  akan  mendapatkan  hasil perangkingan  siswa.  Perangkingan  siswa  pada  jalur  ini  dibedakan berdasarkan jenis jurusan yang dipilih, hasilnya menjadi seperti berikut:
IPA V1 =  0,858 IPS V2 =  1,052 Bahasa V3 = 0,999
Hasil  akhir  yang  diperoleh  dari  perangkingan  yaitu  peserta  didik tersebut dimasukkan ke peminatan IPS.

## 3.4. Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
Berdasarkan  analisis  terhadap  sistem  pendukung  keputusan  seleksi penerimaan  peserta  didik  baru  ada  beberapa  proses  yang  dapat diimplementasikan. Proses tersebut antara lain sebagai berikut :
a) Proses mengelola data peserta didik
b) Proses mengelola data orang tua
c) Proses mengelola data kriteria
d) Proses mendapatkan data bobot awal menggunakan metode AHP
e) Proses mengelola nilai peserta didik jalur nun
f) Proses mengelola nilai peserta didik jalur miskin
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 18-28 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
g) Proses mengelola nilai peserta didik jalur prestasi akademik
h) Proses mengelola nilai peserta didik jalur prestasi non akademik
i) Proses melakukan penyeleksian menggunakan metode SAW
j) Proses  memberikan  rekomendasi  peserta  didik  yang  diterima beserta penjurusan secara langsung
k) Proses mencetak laporan

## 3.5. DFD level 0
PPDB Admin Calon Peserta Didik Data login Hasil seleksi Daftar lolos seleksi dan pembagian kelas List Info PPDB Status valid Data calon peserta didik Data kualifikasi Calon peserta didik No ijazah Data info PPDB Data registrasi Data kualifikasi calon peserta didik No ijazah Hasil pembagian kelas Gambar 1. DFD level 0 Sistem Penerimaan Peserta Didik Baru

## 3.6. Relasi Antar Tabel
Gambar 2. Relasi Antar Tabel
4.  SIMPULAN
a) Sistem  pendukung  keputusan  seleksi  penerimaan  peserta  didik dapat  membantu  dan  mempermudah  dalam  proses  seleksi penerimaan peserta didik SMA yang sebelumnya masih dilakukan secara manual.
b) Metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive Weighting (SAW)  dapat  diterapkan  pada  sistem  pendukung keputusan  seleksi  penerimaan  peserta  didik  SMA  untuk memberikan  alternatif  hasil  perangkingan  dan  penentuan alternatif  yang  memiliki  preferensi  terbaik  dari  alternatif  yang lain.
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 18-28 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Dian  Purwitasari,  Kitnas  &  Feddy  Setio  Pribadi.  2015.  Implementasi  Sistem Pendukung  Keputusan  Peminatan  Peserta  Didik  SMA  menggunakan  Metode AHP ( Analytic Hierarchy Process ) dan SAW ( Simple Additive Weighting ).Jurnal Teknik Elektro Vol. 7 No. 2 Juli-Desember 2015.
[2]  Irawan, Yan  & Delpiah  Wahyuningsih. 2018. Pendaftaran Peserta Didik Baru Dengan  Metode  Simple  Additive  Wighting  (SAW).  Jurnal  Sistem  Informasi Volume.5 No.1, Maret 2018 p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181.
[3]  Putra,  Putu  Angga  Septiana,  I  Made  Agus  Wirawan  &  I  made  Gede  Sunarya. 2016.  Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru Di Sma Negeri 1 Seririt Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dan Metode    AnalyticalHierarchy  Process  (AHP).  Kumpulan  Artikel  Mahasiswa Pendidikan  Teknik  Informatika  (KARMAPATI)  Volume  5,  Nomor  1,  Januari 2016 ISSN 2252-9063.
[4]  Permatasari, Diah, Dewi Sartika & Suryati. 2018. Penerapan Metode AHP dan SAW Untuk Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan. Jurnal Teknik Informatika dan  Sistem  Informasi  Vol.  5,  No.  1,  September  2018,  Hal.  60-73  ISSN  2407- 4322 E-ISSN 2503-2933.
[5]  Amin, Ruhul. 2017. Rancang Bangun Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Pada SMK Budhi  Warman 1 Jakarta VOL. 2. NO. 2 Februari 2017 E-ISSN: 2527- 4864.
[6]  Mubarok, Farid. Harliana & Ijah Hadijah. 2015. Perbandingan Antara Metode RUP  dan  Prototype  Dalam  Aplikasi  Penerimaan  Siswa  Baru  Berbasis  Web. Citec Journal, Vol. 2, No. 2, Februari 2015 – April 2015 ISSN: 2354-5771.
[7]  Muhidin,  Rusli.  N  Faisal  Kharie  &  Muin  Kubais.  2017.  Analisis  Dan Perancangan  Sistem  Informasi  Pada  Sma  Negeri  18  Halmahera  Selatan Sebagai Media Promosi Berbasis Web. Volume 2 Nomor  2 | April 2017 ISSN 2548-6438.
[8]  Setiawan,  Adil.  2017.  Implementasi  Metode  SAW  Dalam  Penerimaan  Siswa Baru  pada  SMA  Negeri  16  Medan.  Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan  Teknik Informatika  (JURASIK)  Volume  (2)  No.  1  Juli  2017  ISSN:  2527-5771/EISSN: 2549-7839
[9]  Patta, Abdul Rahim. 2016. Pengembangan Sistem Informasi Penerimaan Siswa Baru Berbais WEB dan SMS Gateway 22(10), pp. 1066-1077.
[10]  Palilingan,  Kenneth  Y.  R.  2014.  Registrasi  Calon  Siswa  Baru  Berbasis  Mobile Android Di SMA N 9 Manado ISSN: 2301-8402.
[11]  Sudrajad,  Untung.  2014.  Pengelolaan  penerimaan  peserta  didik  baru  di  SMP Negeri  2  Wonogiri.  Magister  Manajemen  Pendidikan  Program  Pascasarjana Universitas Muhammadiyah Surakarta : Surakarta.
[12]  Purnama, Joni. 2016. Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Siswa Baru  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (Saw)  (Studi  Kasus  : Sma Negeri 01 Kalirejo).
[13]  Fawaid  ,  Ardian  &  Anggraini  Mulwinda.  2013.  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Peserta  Didik  Baru  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process.
[14]  Ananda,  Dea  Trisna.  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pada  Seleksi Penerimaan  Siswa  Sekolah  Menengah    Kejuruan.  Universitas  Lampung  : Lampung.