## J URNAL K EPENDIDIKAN, Volume 44, Nomor 2, November 2014, Halaman 127-138

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pem- bahasan dapat disimpulkan sebagai berikut. Pertama,  hasil  sosialisasi  yang  dilakukan terhadap  guru-guru  terungkap  beberapa kesan  penilaian  guru  terhadap trainer di- gital. Sebagian besar guru (71,4%) menya- takan menarik dan 28,6% guru menyatakan sangat menarik. Sebagian guru berpendapat karena sifatnya yang menarik trainer mam- pu memberikan dorongan motivasi ataupun minat  belajar  siswa.  Kedua,  penggunaan Trainer digital  dalam  praktik  dapat  me- ningkatkan keaktifan siswa, kerjasama, dan semangat  untuk  belajar.  Terbukti  dengan 68,42% siswa mempunya motivasi sangat tinggi dan 31,58% siswa mempunyai mo- tivasi tinggi. Ketiga, Trainer digital berba- sis  mikrokontroler  terbukti  efektif  untuk pembelajaran praktik digital di SMK. Hal ini dibuktikan dengan hasil uji N- gain di- peroleh nilai gain sebesar 0,71 dan masuk dalam kriteria efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
Depdiknas. 2008. Kamus Besar Bahasa In- donesia. Jakarta: Balai Pustaka. Herlanti,  Y.  2006. Tanya  Jawab  Seputar Penelitian  Pendidikan  Sains .  Jakarta:
Fakultas  Ilmu Tarbiyah  dan  Keguruan UIN Syarif Hidayatullah. Mulyasa. 2009. Manajemen Berbasis Seko- lah . Bandung: Grasindo. Peraturan  Menteri  Pendidikan  Nasional Republik Indonesia No. 40 Tahun 2008. Tentang Standar Sarana dan Prasarana untuk SMK/MAK. Simamora,  R  H.  2008. Buku  Ajar  Pendi- dikan dalam Keperawatan . Jakarta: Pe- nerbit Buku Kedokteran EGC. Soewardi, S. 2005. Perspektif Pembelajar- an Berbagai Bidang Studi. Yogyakarta:
USD. Rochayati,  U., Waluyanti,  S.,  Santoso,  D.

## ³0HGLD3HPEHODMDUDQ(OHNWURQLND
Digital Dengan Model Briefcase Terpa- du”. Laporan  Penelitian .  Tidak  diter- bitkan. UNY.
Tabel 13. Rangkuman Pengamatan Kegiatan Siswa Hasil Pembelajaran Praktik Pertemuan Pertama dan Kedua
No Aspek Pengamatan Proses Pertemuan Ke-1 Pertemuan Ke-2 Keterangan Jumlah % Jumlah % 1 Ketepatan pemilihan komponen 3 50 6 100 Jumlah siswa keseluruhan 19 2 Prosedur merangkai 3 50 6 100 3 Kebenaran rangkaian 3 50 6 100 4 Fungsi sistem 3 50 6 100 Jumlah siswa yang hadir 6 6

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMINATAN SMA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
Nurul Fartindyyah dan Subiyanto Fakultas Teknik Elektro, Universitas Negeri Semarang email: fartindyyah93@gmail.com
Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  suatu  model multi  attribute  decision making (MADM)  dengan  metode  penyelesaian weighted  product (WP)  sebagai  Sistem Pendukung Keputusan Peminatan SMA dalam pengelompokan mata pelajaran yang sesuai dengan kurikulum 2013. Membuat sistem pendukung keputusan peminatan SMA diperlukan data berupa nilai raport Sekolah Menengah Pertama (SMP), nilai UN SMP, dan minat siswa. Data sampel untuk uji sistemdiambil dari data siswa kelas X, SMA Negeri 13 Semarang. Hasil uji sistem menunjukkan 93.2% dari 103 jumlah data siswa sesuai dengan proses peminatan yang dilakukan manual di SMA N 13 Semarang.
Kata kunci : metode peminatan SMA, weighted product
DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) FOR INTEREST CLASS

## IN SENIOR HIGH SCHOOL USING WEIGHTED PRODUCT (WP) METHOD
Abstract
The purpose of this study was to construct a Multi Attribute Decision Making (MADM) model using the solution-method Weighted Product (WP) as DSS in the senior high school for course-grouping areas appropriate for the 2013 curriculum. The research subjects were students of Class 10 of State Senior High School 13 of Semarang. Data were collected from WKHUHSRUWFDUGVVWDWHH[DPLQDWLRQUHVXOWVDQGLQWHUHVWVRIWKHMXQLRUKLJKVFKRROVWXGHQW7KH results of the study show that 93.2% of the 103 students were appropriate with the interest process conducted manually in the senior high school 13 of Semarang.
Keywords: interest process method, weighted product
PENDAHULUAN Penyelenggaraan pendidikan dalam sa- tuan  pendidikan  di  SMA/MA,  dan  SMK sebelum kurikulum 2013, terdapat program penjurusan peserta didik. Penjurusan peser- ta didik SMA/MA dilaksanakan pada saat kelas IX, dan di SMK program penjurusan dilaksanakan  bersamaan  dengan  peneri- maan siswa baru. Istilah penjurusan peserta didik yang biasanya digunakan selama ini
tidak ada lagi dalam kurikulum 2013, isti- lah yang muncul adalah peminatan peserta didik (BPSDMPK & PMP, 2013). Menurut  Widayanti  (2009),  sekolah memegang  peranan  penting  untuk  dapat mengembangkan potensi diri yang dimiliki siswa. Implementasi kurikulum 2013 dapat menimbulkan  masalah  bagi  peserta  didik SMA/MA dan SMK jika peserta didik tidak mampu  dalam  menetapkan  pilihan  pemi-
natan, baik peminatan kelompok mata pe- lajaran,  peminatan  lintas  mata  pelajaran maupun pendalaman mata pelajaran secara tepat, sehingga akan menimbulkan kesulit- an dan kecenderungan gagal dalam belajar (BPSDMPK&PMP, 2013).
Sekolah,  dalam  rangka  mengembang- kan  potensi  siswa  secara  optimal,  perlu mencari media pemilihan peminatan mata pelajaran  yang  sesuai  dengan  potensi  diri siswa. Dalam tulisan ini, Decision Support System  ( DSS)  dan  M ultiple  criteria  deci- sion making (MCDM) ditawarkan menjadi suatu  solusinya.  DSS  merupakan  sistem pendukung  keputusan  biasanya  dibangun untuk  mengevaluasi  peluang  atau  mendu- kung solusi atas suatu masalah. DSS tidak dimaksudkan  untuk  mengomptimasi  pe- ngambilan  keputusan,  tetapi  memberikan sarana  interaktif  yang  memungkinkan  pe- ngambil keputusan melakukan analisis de- ngan menggunakkan model yang ada (Kus- rini, 2007). MCDM merupakan salah satu metode  pengambilan  keputusan,  metode ini digunakan untuk menetapkan alternatif terbaik dari beberapa alternatif berdasarkan kriteria tertentu (Kusumadewi, et al , 2010). Salah satu metode MCDM adalah multi attribute  decision  making (MADM)  yang digunakan  untuk  menyeleksi  terhadap beberapa  alternatif  dari  sebuah  masalah dalam ruang diskret. MADM mampu mem- berikan solusi alternatif dari beberapa alter- natif yang ada. Kemampuan MADM telah banyak diterapkan dalam tulisan (Wang, et al , 2010; Savitha dan Chandrasekar, 2011;
Athawale dan Chakraborty, 2011; Prabawa- ti  2012;  Ningrum  2012;  Khoiruddin  dan Maulana 2014), sebagian besar dari tulisan tersebut  menggunakan  metode weighted product (WP) dalam menyelesaikan masa- lah  untuk  memilih  alternatif,  metode  ini merupakan salah satu metode penyelesaian masalah  pada  MADM.  Di  sini,  penulis
menggunakkan  metode  MADM  dengan metode penyelesaian masalah WP ke dalam sistem pendukung keputusan, untuk mem- bantu dalam memecahkan masalah menge- nai  keputusan  peserta  didik  dalam  pemi- natan SMA (sekolah menengah atas). Perubahan sistem penjurusan SMA men- jadi peminatan SMA memiliki banyak kri- teria, sehingga tidak semua sekolah mampu menggunakan acuan yang telah ditentukan secara  kumulatif.  Batasan  masalah  dalam penelitian ini adalah pengelompokan mata pelajaran dalam peminatan yang dilakukan untuk  SMA  dengan  peminatan  MIA (Matematika  dan  Ilmu  Alam),  IIS  (Ilmu- ilmu Sosial), dan BaBu (Ilmu Budaya dan BaBu)  dengan  kriteria  dari  nilai raport , nilai  UN,  dan  minat  siswa.  Metode  yang digunakan  adalah  model  MADM  dengan metode penyelesaian WP.
Penelitian  ini  bertunjuan  membangun model multi attribute decision making de- ngan  metode  penyelesaian  WP  sebagai sistem  pendukung  keputusan  peminatan SMA yang sesuai dengan kurikulum 2013. Manfaat  yang  diharapkan  dari  tulisan  ini agar bisa menjadi salah satu alternatif atau pilihan alat bantu untuk mempermudah da- lam proses peminatan SMA bagi sekolah. DSS adalah suatu sistem informasi yang datanya diproses dalam bentuk pembuatan keputusan  bagi  pemakai  akhir  (Mahasri, 2000).  Karena  berorientasi  pada  pemakai akhir,  maka  DSS  membutuhkan  penggu- naan model-model keputusan dan database khusus  yang  berbeda  dengan  sistem  DP. DSS diarahkan pada penyediaan data yang nyata, khusus, dan informasi yang tidak ru- tin yang diminta oleh manajemen. Pengambilan keputusan adalah pemilih- an  beberapa  tindakan  alternatif  yang  ada untuk mencapai satu atau beberapa tujuan \DQJ WHODK GLWHWDSNDQ $OH[DQGHU et  al , 2007).  Sistem  pendukung  keputusan  ada-

## J URNAL K EPENDIDIKAN, Volume 44, Nomor 2, November 2014, Halaman 139-145
natan, baik peminatan kelompok mata pe- lajaran,  peminatan  lintas  mata  pelajaran maupun pendalaman mata pelajaran secara tepat, sehingga akan menimbulkan kesulit- an dan kecenderungan gagal dalam belajar (BPSDMPK&PMP, 2013).
Sekolah,  dalam  rangka  mengembang- kan  potensi  siswa  secara  optimal,  perlu mencari media pemilihan peminatan mata pelajaran  yang  sesuai  dengan  potensi  diri siswa. Dalam tulisan ini, Decision Support System  ( DSS)  dan  M ultiple  criteria  deci- sion making (MCDM) ditawarkan menjadi suatu  solusinya.  DSS  merupakan  sistem pendukung  keputusan  biasanya  dibangun untuk  mengevaluasi  peluang  atau  mendu- kung solusi atas suatu masalah. DSS tidak dimaksudkan  untuk  mengomptimasi  pe- ngambilan  keputusan,  tetapi  memberikan sarana  interaktif  yang  memungkinkan  pe- ngambil keputusan melakukan analisis de- ngan menggunakkan model yang ada (Kus- rini, 2007). MCDM merupakan salah satu metode  pengambilan  keputusan,  metode ini digunakan untuk menetapkan alternatif terbaik dari beberapa alternatif berdasarkan kriteria tertentu (Kusumadewi, et al , 2010). Salah satu metode MCDM adalah multi attribute  decision  making (MADM)  yang digunakan  untuk  menyeleksi  terhadap beberapa  alternatif  dari  sebuah  masalah dalam ruang diskret. MADM mampu mem- berikan solusi alternatif dari beberapa alter- natif yang ada. Kemampuan MADM telah banyak diterapkan dalam tulisan (Wang, et al , 2010; Savitha dan Chandrasekar, 2011; Athawale dan Chakraborty, 2011; Prabawa- ti  2012;  Ningrum  2012;  Khoiruddin  dan Maulana 2014), sebagian besar dari tulisan tersebut  menggunakan  metode weighted product (WP) dalam menyelesaikan masa- lah  untuk  memilih  alternatif,  metode  ini merupakan salah satu metode penyelesaian masalah  pada  MADM.  Di  sini,  penulis
menggunakkan  metode  MADM  dengan metode penyelesaian masalah WP ke dalam sistem pendukung keputusan, untuk mem- bantu dalam memecahkan masalah menge- nai  keputusan  peserta  didik  dalam  pemi- natan SMA (sekolah menengah atas).
Perubahan sistem penjurusan SMA men- jadi peminatan SMA memiliki banyak kri- teria, sehingga tidak semua sekolah mampu menggunakan acuan yang telah ditentukan secara  kumulatif.  Batasan  masalah  dalam penelitian ini adalah pengelompokan mata pelajaran dalam peminatan yang dilakukan untuk  SMA  dengan  peminatan  MIA (Matematika  dan  Ilmu  Alam),  IIS  (Ilmu- ilmu Sosial), dan BaBu (Ilmu Budaya dan BaBu)  dengan  kriteria  dari  nilai raport , nilai  UN,  dan  minat  siswa.  Metode  yang digunakan  adalah  model  MADM  dengan metode penyelesaian WP.
Penelitian  ini  bertunjuan  membangun model multi attribute decision making de- ngan  metode  penyelesaian  WP  sebagai sistem  pendukung  keputusan  peminatan SMA yang sesuai dengan kurikulum 2013. Manfaat  yang  diharapkan  dari  tulisan  ini agar bisa menjadi salah satu alternatif atau pilihan alat bantu untuk mempermudah da- lam proses peminatan SMA bagi sekolah.
DSS adalah suatu sistem informasi yang datanya diproses dalam bentuk pembuatan keputusan  bagi  pemakai  akhir  (Mahasri, 2000).  Karena  berorientasi  pada  pemakai akhir,  maka  DSS  membutuhkan  penggu- naan model-model keputusan dan database khusus  yang  berbeda  dengan  sistem  DP. DSS diarahkan pada penyediaan data yang nyata, khusus, dan informasi yang tidak ru- tin yang diminta oleh manajemen.
Pengambilan keputusan adalah pemilih- an  beberapa  tindakan  alternatif  yang  ada untuk mencapai satu atau beberapa tujuan \DQJ WHODK GLWHWDSNDQ $OH[DQGHU et  al , 2007).  Sistem  pendukung  keputusan  ada-

## J URNAL K EPENDIDIKAN, Volume 44, Nomor 2, November 2014, Halaman 139-145
Nurul F. dan Subiyanto: Sistem Pendukung Keputusan Peminatan...
lah  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang menghasilkan  berbagai  alternatif  keputus- an  untuk  membantu  manajemen  dalam menangani  berbagai  permasalahan  yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model.
MCDM merupakan teknik pengambilan keputusan  dari  beberapa  pilihan  alternatif yang  ada.  Di  dalam  MCDM  ini  mengan- dung  unsur  atribut,  obyektif,  dan  tujuan. Atribut  menerangkan,  memberi  ciri  kepa- da  suatu  obyek.  Misalnya  tinggi,  panjang dan sebagainya. Obyektif menyatakan arah perbaikan  atau  kesukaan  terhadap  atribut, misalnya  memaksimalkan  umur,  memini- malkan  harga,  dan  sebagainya.  Objektif dapat pula berasal dari attribut yang men- jadi suatu obyektif jika pada atribut terse- but diberi arah tertentu. Tujuan ditentukan terlebih  dahulu.  Misalnya  suatu  proyek mempunyai  obyektif  memaksimumkan SUR¿W PDND SUR\HN WHUVHEXW PHPSXQ\DL WXMXDQ PHQFDSDL SUR¿W  MXWDEXODQ (Rahardjo, Stok, dan Yustina, 2000).
METODE Metode weighted  product dalam  tu- lisan ini digunakan untuk pemilihan alter- natif dalam pengelompokan mata pelajaran dalam  peminatan  SMA.  Alternatif  yang digunakan  sesuai  dengan  kelompok  mata pelajaran peminatan SMA, yaitu kelompok (1)  peminatan  mata  pelajaran  ilmu  alam (MIA), (2) peminatan mata pelajaran ilmu- ilmu sosial (IIS), dan (3) peminatan mata pelajaran ilmu budaya dan bahasa (BaBu). Alternatif  peminatan  sebagai  A,  un- tuk kelompok peminatan MIA sebagai A 1 , kelompok  peminatan  IIS  sebagai  A 2 ,  dan kelompok  peminatan  BaBu  sebagai  A 3 . Flowchart metode weighted product dalam tulisan ini seperti pada Gambar 1.
Kriteria yang digunakan untuk  penge- lompokan mata pelajaran peminatan SMA dalam  tulisan  ini  mengacu  pada  aspek- aspek yang menentukan peminatan peserta didik  di  alternatif  dua  pada  pedoman  pe- minatan  SMA  kurikulum  2013,  dengan pengecualian pada aspek prestasi non aka- demik  yang  tidak  dimasukkan  kedalam
Gambar 1. Flowchart Metode Weighted Product
(1)
Keterangan:
 = Jumlah W j = Bobot kriteria
Jadi bobot kriteria yang digunakan da- lam tulisan ini adalah W 1 =0.38; W 2 =0.31; W 3 =0.31. Bobot yang telah ditentukan da- lam tulisan ini dapat di ubah sesuai dengan keputusan sekolah, penulis menentukan bo- bot  hanya  berdasarkan  hal-hal  yang  telah dituliskan  pada  pedoman  peminatan  kuri- kulum 2013.
Setelah  ditentukan  bobot  masing- masing kriteria, maka langkah selanjutnya adalah  menghitung  nilai  vektor  S,  maka setiap  kriteria  dikalikan  dengan  kriteria lainnya yang sebelumnya kriteria sudah di- pangkatkan  terlebih  dahulu  dengan  bobot masing-masing.  Hasil  perhitungannya  di- berikan pada Persamaan 2.
(2)
Keterangan:

= Produk atau jumlah kali S i = Preferensi untuk alternatif A i dianalogikan sebagai vektor S |A i , i = 1,2,...,m|, merupakan alternatif- alternatif keputusan |C j , j = 1,2,...,m|, merupakan atribut atau kriteria
sistem pendukung keputusan dalam tulisan ini  dan  menjadi  pertimbangan  oleh  guru BK/ Konselor. Kriteria-kriteria yang digu- nakan adalah sebagai berikut: (1) Prestasi belajar  peserta  didik  kelas  VII,  VIII,  dan IX  yang  diperoleh  di  SMP/MTs  (C 1 );  (2) Prestasi UN yang diperoleh di SMP/ MTs (C 2 );  dan  (3)  Minat  belajar  peserta  didik (C 3 ). Penentuan  bobot  dari  kreiteria  yang telah  ditentukan  berdasarkan  hal-hal  se- bagai berikut (BPSDMPK & PMP, 2013): (1) Prestasi belajar peserta didik pada kelas 9,,9,,,GDQ,;PHUXSDNDQSUR¿ONHPDP - puan  akademik  peserta  didik,  yang  dapat dijadikan dasar pertimbangan pokok dalam SHPLQDWDQ 3UR¿O NRQGLVL SUHVWDVL EHODMDU yang dicapai dapat sebagai prediksi keber- hasilan  belajar  selanjutnya.  (2)  Nilai  UN yang dicapai merupakan cerminan kemam- puan  akademik  mata  pelajaran  tertentu berstandar nasional. Prestasi belajar dapat sebagai pertimbangan untuk pemilihan dan penetapan peminatan peserta didik. (3) Per- nyataan minat peserta didik mencerminkan apa yang diinginkan dan merupakan indi- kasi akan kesungguhan dalam belajar sebab aktivitas belajar berkaitan erat dengan mi- natnya.
Tingkat  kepentingan  kriteria  yang  akan dibobotkan adalah sebagai berikut: (1) Sangat kurang = 1; (2) Kurang = 2; (3) Cukup = 3; (4) Tinggi = 4; dan (5) Sangat tinggi = 5.
Berdasarkan hal-hal yang telah disebut- kan  dalam  memnentukan  nilai  bobot  dan tingkat kepentingan kriteria yang telah di- tentukan  di  mappingkan  atau  dipetakan, maka nilai bobot preferensi masing-masing kriteria  yang  digunakan  dalam  tulisan  ini sebagai W = (5, 4, 4). Bobot setiap kriteria adalah C 1 =5; C 2 =4; C 3 =4. Bobot awal yang telah  ditentukan  akan  diperbaiki  sehingga WRWDO ERERW : j =1,  dengan  pada  Persa- maan 1.

## J URNAL K EPENDIDIKAN, Volume 44, Nomor 2, November 2014, Halaman 139-145
(1)
Keterangan:  = Jumlah W j = Bobot kriteria
Jadi bobot kriteria yang digunakan da- lam tulisan ini adalah W 1 =0.38; W 2 =0.31;
W 3 =0.31. Bobot yang telah ditentukan da- lam tulisan ini dapat di ubah sesuai dengan keputusan sekolah, penulis menentukan bo- bot  hanya  berdasarkan  hal-hal  yang  telah dituliskan  pada  pedoman  peminatan  kuri- kulum 2013.
Setelah  ditentukan  bobot  masing- masing kriteria, maka langkah selanjutnya adalah  menghitung  nilai  vektor  S,  maka setiap  kriteria  dikalikan  dengan  kriteria lainnya yang sebelumnya kriteria sudah di- pangkatkan  terlebih  dahulu  dengan  bobot masing-masing.  Hasil  perhitungannya  di- berikan pada Persamaan 2.
(2)
Keterangan:  = Produk atau jumlah kali
S i = Preferensi untuk alternatif A i dianalogikan sebagai vektor S |A i , i = 1,2,...,m|, merupakan alternatif- alternatif keputusan
|C j , j = 1,2,...,m|, merupakan atribut atau kriteria
sistem pendukung keputusan dalam tulisan ini  dan  menjadi  pertimbangan  oleh  guru BK/ Konselor. Kriteria-kriteria yang digu- nakan adalah sebagai berikut: (1) Prestasi belajar  peserta  didik  kelas  VII,  VIII,  dan IX  yang  diperoleh  di  SMP/MTs  (C 1 );  (2) Prestasi UN yang diperoleh di SMP/ MTs (C 2 );  dan  (3)  Minat  belajar  peserta  didik (C 3 ). Penentuan  bobot  dari  kreiteria  yang telah  ditentukan  berdasarkan  hal-hal  se- bagai berikut (BPSDMPK & PMP, 2013): (1) Prestasi belajar peserta didik pada kelas 9,,9,,,GDQ,;PHUXSDNDQSUR¿ONHPDP - puan  akademik  peserta  didik,  yang  dapat dijadikan dasar pertimbangan pokok dalam SHPLQDWDQ 3UR¿O NRQGLVL SUHVWDVL EHODMDU yang dicapai dapat sebagai prediksi keber- hasilan  belajar  selanjutnya.  (2)  Nilai  UN yang dicapai merupakan cerminan kemam- puan  akademik  mata  pelajaran  tertentu berstandar nasional. Prestasi belajar dapat sebagai pertimbangan untuk pemilihan dan penetapan peminatan peserta didik. (3) Per- nyataan minat peserta didik mencerminkan apa yang diinginkan dan merupakan indi- kasi akan kesungguhan dalam belajar sebab aktivitas belajar berkaitan erat dengan mi- natnya.
Tingkat  kepentingan  kriteria  yang  akan dibobotkan adalah sebagai berikut: (1) Sangat kurang = 1; (2) Kurang = 2; (3) Cukup = 3; (4) Tinggi = 4; dan (5) Sangat tinggi = 5.
Berdasarkan hal-hal yang telah disebut- kan  dalam  memnentukan  nilai  bobot  dan tingkat kepentingan kriteria yang telah di- tentukan  di  mappingkan  atau  dipetakan, maka nilai bobot preferensi masing-masing kriteria  yang  digunakan  dalam  tulisan  ini sebagai W = (5, 4, 4). Bobot setiap kriteria adalah C 1 =5; C 2 =4; C 3 =4. Bobot awal yang telah  ditentukan  akan  diperbaiki  sehingga WRWDO ERERW : j =1,  dengan  pada  Persa- maan 1.

## J URNAL K EPENDIDIKAN, Volume 44, Nomor 2, November 2014, Halaman 139-145
[ = rating kinerja/nilai kriteria w = nilai bobot kriteria i = alternatif j = kriteria n = banyaknya kriteria [ ij = rating kinerja alternatif ke-i terhadap atribut ke-j
 wj = 1. w j adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntung- an, dan bernilai negatif untuk atribut biaya
Kemudian  setelah  mendapatkan  nilai vektor S, maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai vektor V yang dihitung dengan Persamaan 3.
(3)
Keterangan: V i = preverensi relatif dari setiap alter- natif dianalogikan sebagai vektor V
* = banyaknya kriteria yang telah di- nilai pada vektor S

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  dalam  tulisan  ini  di- lakukan untuk melihat performa sistem pen- dukung  keputusan  peminatan  SMA  yang dibuat  dengan  metode weighted  product (WP) untuk merekomendasikan dalam pro- ses  pengelompokan  mata  pelajaran  dalam peminatan  SMA.  Membandingkan  sejauh mana kebenaran sistem yang dibuat dengan hasil  manual  peminatan  SMA  yang  telah dilakukan di SMA N 13 Semarang.
Data  sampel  yang  diambil  adalah  35 siswa dari peminatan MIA, 34 siswa pemi-
Nurul F. dan Subiyanto: Sistem Pendukung Keputusan Peminatan...
natan IIS, dan 34 siswa peminatan BaBu. Data  103  siswa  untuk  semua  peminatan diujikan dalam sistem pendukung keputus- an peminatan SMA dengan menggunakan metode weighted product dalam tulisan ini. Uji  sistem  menunjukan  93,2%  sesuai  de- ngan  proses  peminatan  yang  dilakukan manual  SMA  N  13  Semarang,  dengan  96 hasil peminatan siswa yang dilakukan de- ngan sistem sama dengan manual, dan tu- juh siswa tidak sesuai. Data hasil uji sistem peminatan SMA disajikan pada Gambar 2.

## *DPEDU*UD¿N+DVLO8ML6LVWHP
Data sampel dari 103 siswa, setelah di- ujikan  pada  sistem  pendukung  keputusan peminatan  SMA  menggunakan  metode weighted product menunjukkan 93,2% se- suai dengan proses peminatan yang dilaku- kan manual SMA N 13 Semarang atau se- banyak 92 siswa. Jumlah siswa yang tidak sesuai  dari  sistem  pendukung  keputusan peminatan SMA dengan sitem yang dilaku- kan  manual  sebanyak  7  siswa  atau  6,8% dari persentase keseluruhan uji sistem. Perbandingan  persentase  keberhasilan peminatan pengelompokan mata pelajaran dengan  menggunakan  sistem  pendukung keputusan  peminatan  SMA  menggunakan metode weighted  product, dengan  yang menggunakan  proses  manual  diberikan dalam Gambar 3.

## *DPEDU*UD¿N3HUEDQGLQJDQ+DVLO
Peminatan
Peminatan MIA dari data yang didapat- kan dengan proses manual 35 siswa, setelah menggunakan sistem pendukung keputusan peminatan SMA, 40 siswa masuk dalam pe- minatan MIA, dengan 34 siswa yang sama dengan  proses  manual  masuk  dalam  pe- minatan MIA, 4 siswa yang dalam proses peminatan manual masuk dalam peminatan IIS, dan 2 siswa yang dalam proses peminat- an manual masuk dalam peminatan BaBu. Peminatan  IIS  dengan  proses  manual  34 siswa,  kemudian  setelah  menggunakan sistem,  31  siswa  masuk  dalam  peminatan IIS, 30 siswa yang sama dengan proses pe- minatan  manual  masuk  dalam  peminatan IIS, dan 1 siswa yang dalam proses pemi- natan manual masuk dalam peminatan MIA. Data proses manual untuk peminatan BaBu 34 siswa, kemudian setelah menggunakan sistem  32  siswa  masuk  dalam  peminatan BaBu untuk siswa yang sama dengan pro- ses yang digunakan secara manual.
Penelitian ini belum bisa melihat kebe- naran  sistem  peminatan  yang  telah  dibuat atau kebenaran proses peminatan yang di- lakukan secara manual, karena penelitian ini bertujuan  membangun  sistem  pendukung keputusan untuk pengelompokan mata pe- lajaran  dalam  peminatan  SMA.  Penelitian selanjutnya diharapkan bisa membandingan hasil proses peminatan manual dengan pro- ses peminatan menggunakan sistem, dengan parameter keberhasilan yang berbeda, misal-
nya  menggunakan  nilai  hasil  studi  siswa setelah dilakukan peminatan secara manual.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan, da- pat  disimpulkan  bahwa  metode weighted product menunjukan  93,2%  sesuai  dengan proses peminatan yang dilakukan manual, se- hingga dapat digunakan untuk membangun Sistem  Pendukung  Keputusan  Peminatan SMA. Kebenaran atau keefektifan mana yang lebih baik antara proses peminatan yang di- lakukan  secara  manual  atau  menggunakan sistem  pendukung  keputusan  peminatan SMA dalam pengelompokan mata pelajaran menggunakan  metode weighted  product, bisa  menggunakan  parameter  keberhasilan yang berbeda, misalnya menggunakan nilai hasil studi siswa setelah dilakukan peminat- an secara manual.

## DAFTAR PUSTAKA
Setiawan, A., Irawan, M.I., Wijaya, R. 2007. ³3HUDQFDQJDQGDQSHPEXDWDQDSOLNDVLGH - cision  support  system  pada  departemen HRD  dan  pembelian  dengan  menggu- nakan metode analytical hierarcy process (AHP)”. Jurnal Ilmiah Semesta Teknika , 10(1), 107-125.
$WKDZDOH90³$&RPSDUDWLYH6WXG\ on  the  Ranking  Performance  of  Multi- Criteria  Decision  Making  Methods for Industrial Robot Selection”. Interna- sional Journal of Industrial Engineering Computations, 2: 831-850. BPSDMPK & PMP. 2013. Pedoman Pemi- natan  Peserta  Didik .  Jakarta:  Kemen- dikbud.
Khoiruddin, A.A., dan Maulana, R.A. 2014. ³6LVWHP 3HQGXNXQJ .HSXWXVDQ 6HOHNVL Pemain  Futsal”. Konferensi  Nasional Sistem Informasi . 261.

## J URNAL K EPENDIDIKAN, Volume 44, Nomor 2, November 2014, Halaman 139-145

## *DPEDU*UD¿N3HUEDQGLQJDQ+DVLO
Peminatan
Peminatan MIA dari data yang didapat- kan dengan proses manual 35 siswa, setelah menggunakan sistem pendukung keputusan peminatan SMA, 40 siswa masuk dalam pe- minatan MIA, dengan 34 siswa yang sama dengan  proses  manual  masuk  dalam  pe- minatan MIA, 4 siswa yang dalam proses peminatan manual masuk dalam peminatan IIS, dan 2 siswa yang dalam proses peminat- an manual masuk dalam peminatan BaBu. Peminatan  IIS  dengan  proses  manual  34 siswa,  kemudian  setelah  menggunakan sistem,  31  siswa  masuk  dalam  peminatan IIS, 30 siswa yang sama dengan proses pe- minatan  manual  masuk  dalam  peminatan IIS, dan 1 siswa yang dalam proses pemi- natan manual masuk dalam peminatan MIA. Data proses manual untuk peminatan BaBu 34 siswa, kemudian setelah menggunakan sistem  32  siswa  masuk  dalam  peminatan BaBu untuk siswa yang sama dengan pro- ses yang digunakan secara manual.
Penelitian ini belum bisa melihat kebe- naran  sistem  peminatan  yang  telah  dibuat atau kebenaran proses peminatan yang di- lakukan secara manual, karena penelitian ini bertujuan  membangun  sistem  pendukung keputusan untuk pengelompokan mata pe- lajaran  dalam  peminatan  SMA.  Penelitian selanjutnya diharapkan bisa membandingan hasil proses peminatan manual dengan pro- ses peminatan menggunakan sistem, dengan parameter keberhasilan yang berbeda, misal-
nya  menggunakan  nilai  hasil  studi  siswa setelah dilakukan peminatan secara manual.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan, da- pat  disimpulkan  bahwa  metode weighted product menunjukan  93,2%  sesuai  dengan proses peminatan yang dilakukan manual, se- hingga dapat digunakan untuk membangun Sistem  Pendukung  Keputusan  Peminatan SMA. Kebenaran atau keefektifan mana yang lebih baik antara proses peminatan yang di- lakukan  secara  manual  atau  menggunakan sistem  pendukung  keputusan  peminatan SMA dalam pengelompokan mata pelajaran menggunakan  metode weighted  product, bisa  menggunakan  parameter  keberhasilan yang berbeda, misalnya menggunakan nilai hasil studi siswa setelah dilakukan peminat- an secara manual.

## DAFTAR PUSTAKA
Setiawan, A., Irawan, M.I., Wijaya, R. 2007. ³3HUDQFDQJDQGDQSHPEXDWDQDSOLNDVLGH - cision  support  system  pada  departemen HRD  dan  pembelian  dengan  menggu- nakan metode analytical hierarcy process (AHP)”. Jurnal Ilmiah Semesta Teknika , 10(1), 107-125. $WKDZDOH90³$&RPSDUDWLYH6WXG\ on  the  Ranking  Performance  of  Multi- Criteria  Decision  Making  Methods for Industrial Robot Selection”. Interna- sional Journal of Industrial Engineering Computations, 2: 831-850. BPSDMPK & PMP. 2013. Pedoman Pemi- natan  Peserta  Didik .  Jakarta:  Kemen- dikbud. Khoiruddin, A.A., dan Maulana, R.A. 2014. ³6LVWHP 3HQGXNXQJ .HSXWXVDQ 6HOHNVL Pemain  Futsal”. Konferensi  Nasional Sistem Informasi . 261.

## J URNAL K EPENDIDIKAN, Volume 44, Nomor 2, November 2014, Halaman 139-145
Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta:
Andi. Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A., dan Wardoyo, R. 2006. Fuzzy Multi-At- tribute Decision Making (Fuzzy MADM) .
Yogyakarta: Graha Ilmu. 0DKDUVL6³3HQJDUXK3HUNHPEDQJDQ Teknologi  Informasi  terhadap  Bidang Akuntansi  Manajemen”. Jurnal  Akun- tansi & Keuangan , 2(2), 127-137. 1LQJUXP :5  ³6LVWHP 3HQGXNXQJ Keputusan  untuk  Merekomendasikan TV Layar Datar menggunakan Metode Weighted  Product (WP)”. Skripsi Uni- versitas Satya Wacana.
3UDEDZDWL'³3HPEDQJXQDQ6LVWHP
Pemilihan  Siswa  Berprestasi  menggu- nakan  Multiattribute  Decision  Making dengan Metode Penyelesaian Weighted
Product”. Skripsi . Universitas Pendidik- an Indonesia.
Rahardjo,  J.  Stok,  R.E.,  dan  Yustina,  R. ³3HQHUDSDQ 0XOWL&ULWHULD 'HFL - sion Making dalam Pengambilan Kepu- tusan Sistem Perawatan”. Jurnal Teknik Industri , 2(1), 1 - 12. Savitha,  K.  dan  Chandrasekar,  C.  2011. ³9HUWLNDO +DQGRYHU 'HFLVLRQ 6FKHPHV using SAW and WPM for Network Se- lection in Heterogeneous Wireless Net- works”. Global  Journal  of  Computer Science and Technology , 11, 19-24.
Wang,  M.,  Liu,  S.,  and  Wang,  S.  2010. A ³:HLJKWHG3URGXFW0HWKRGIRU%LGGLQJ Strategies in Multi-Attribute Auctions”.
J syst Sci Complex , 23, 194-208. Widayanti,  N.  (2009)  Pemilihan  Jurusan di  SMA.  http://bimbingankarir.word press.com/2009/ diakses 24 Maret 2014.
Nurul F. dan Subiyanto: Sistem Pendukung Keputusan Peminatan...