## APPLICATION OF THE SIMPLE ADDITIVE
WEIGHTING (SAW) & RANK ORDER CENTROID (ROC)

## METHODS IN THE SELECTION OF  OUTSTANDING STUDENTS AT SMK AL-HUDA SADANANYA
Penerapan Metode Simple Additive Weighting (Saw) & Rank Order Centroid (Roc) Dalam Pemilihan Siswa Berprestasi Pada Smk Al-Huda Sadananya
Husen Abdul Aziz 1 , Adji Dwi Satria Novaldi 2 , Cahyani Budihartanti 3*
Program Studi l Sistem Informasi l 1,2,3
Fakultas Teknologi Informasi 1,2,3
Universitas Nusa Mandiri 1,2,3
husenabdul.aziz06@gmail.com, adjisatrianovaldi@gmail.com, cahyani.cbh@nusamandiri.ac.id
Received: March 3, 2023 . Revised: April 1, 2023 . Accepted: April 3, 2023 Issue Period: Vol.7 No.1 (2023), Pages 1-14
Abstrak: Salah  satu  kendala  untuk  menentukan  siswa  berprestasi  yaitu  guru  secara manual  menilai  siswa  berprestasi  dilihat  dari  besarnya  nilai  rapot  siswa.  Dengan menggunakan  seleksi  tersebut  masih  bisa  dirasakan  kurang  efektif  dan  efisien  dan belum  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Untuk  menentukan  siswa  berprestasi  agar lebih  akurat  tentunya  membutuhkan  sistem  penunjang l keputusan  (SPK l )  dengan menggunakan l metode  gabungan l yaitu  metode l Simple  Additive l Weighting  (SAW l ) merupakan  metode l penjumlahan  yang l terbobot.  Konsep l dasar  dari l metode  SAW l adalah mencari l penjumlahan yang l terbobot dari l rating kinerja l pada setiap l alternatif di l semua atribut l dan metode l kedua yaitu l menggunakan metode l Metode Rank l Order Centroid l (ROC)  merupakan l metode  yang l dapat  menghasil l pembobotan  terhadap l sejumlah  kriteria l sesuai  dengan l tingkat  kepentingan l dari  kriteria l yang l ditetapkan. Penulis mengambil 25 siswa terbagi dari 5 siswa yang berada pada rangking 5 besar di  setiap  kelas  dari  5  kelas  yang  ada  ,kemudian  dari  25  siswa  tersebut  kami  olah kembali dengan hasil akhir ada 5 siswa yang berprestasi dengan skor tertinggi yaitu Lilis  Napilah  menduduki  peringkat  pertama  dengan  skor  0,957  kemudian  urutan  ke dua Na'il Fauzan dengan skor nilai 0,935 selanjutnya Dela  Anandah pada urutan  ke tiga  dengan  skor  nilai  0,925  keempat  Agin  Maulana  dengan  skor  nilai  0,882  dan terakhir  Delia  Aprilliza  dengan  skor  nilai  0,860.  Sistem  pendukung l keputusan pemilihan l siswa  berprestasi l di  SMK l Al  Huda l Sadananya  bisa l dikembangkan menjadi l sistem  pendukung l keputusan  berbasis l web  sehingga l pengambilan keputusan l bisa lebih l cepat, tepat l dan akurat l agar memudahkan l pihak sekolah l dalam menyeleksi l siswa  beprestasi l siswa  nya l kemudian  siswa l yang  berprestasi l bisa
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.1 (June 2023) JISICOM ( Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com ACCREDITED BY KEMRISTEKBRIN, SK.NO. 200 / M / KPT / 2020 RANK 5 ( SINTA 5)
dijadikan l bahan  evaluasi l dan  rekomendasi l pihak  sekolah l untuk  mengajukan l beasiswa ke l perguruan tinggi l maupun untuk l penyaluran tenaga l kerja.
Kata kunci: Metode SAW, Metode ROC, dan Pemilihan Siswa Berprestasi
Abstract: One of the obstacles to determining student achievement is that the teacher manually  assesses  student  achievement  seen  from  the  high  score  of  student  report cards. By using this selection, it can still be felt that it l is less l effective and l efficient and l not  as l expected.  To l determine  student l achievement  to l be  more l accurate,  of l course, requires l a decision l support system l (DSS) using l a combined l method, namely l the Simple l Additive Weighting l (SAW) l method, which is l a weighted l addition l method. The  basic l concept  of l the  SAW l method  is l to  find l a  weighted l sum  of l performance ratings l for  each l alternative  in l all  attributes l and  the l second  method l is  to l use  the l Rank Order l Centroid (ROC l ) method which l is a l method that l can produce l weighting of l a number l of criteria l according to l the importance l of the l criteria l set. The author l took 25 l students divided l from 5 l students who l were ranked l in the l top 5 l in each l class of l the  5 l existing l classes,  then  from l the  25 l students  we l processed  again l with  the l final  result l there  were l 5  students l who  excel l with  the l highest  score l namely  Lilis l Napilah was l ranked first l with a l score l 0.957 followed l by Na l 'il Fauzan l second with l a score l of l 0.935 then l Dela Anandah l in third l place with l a score l of l 0.925 fourth l Agin Maulana l with  a l score  of l 0.882 l and  finally l Delia  Aprilliza l with  a l score  of l 0. l 860. The  decision l support  system l for  selecting l outstanding  students l at  Al l Huda Sadananya l Vocational School l can be l developed into l a web l -based decision l support system l so that l decision making l can be l faster, precise l and accurate l to make l it easier l for  the l school  to l select  outstanding l students.  schools l to  apply l for  scholarships  to tertiary institutions as well as for the distribution of labor.
Keywords: SAW Method, ROC Method, and Selection of Outstanding Students

## I. PENDAHULUAN
Pendidikan l Sekolah Menengah l Kejuruan (SMK l ) sangat penting l bagi siswa l karena di l (SMK) para l siswa di l bekali  dengan l ilmu  kejuruan l sesuai  dengan l jurusan  masing l -masing  dimana l siswa-siswi l lulusan  SMK l ini  di l tuntut untuk l siap bersaing l di dunia l kerja, serta l mampu bersaing l di perguruan l tinggi. Siswa l berprestasi tentunya l setiap guru l ingin  melihat l anak didiknya l berprestasi terlebih l jika siswa l tersebut dapat l mengangkat nama l baik l sekolah,  dimana  akan l membanggakan  orang l tua  dan l guru  yang l telah  mendidik l siswa  nya l di l sekolah. Pentingnya  seleksi l siswa  berprestasi l yang  berguna l agar  siswa l dapat  berkompetisi l untuk  menjadi l yang  lebih l baik,  dengan l adanya  kompetisi l dari  setiap l siswa  menjadikan l motivasi  bagi l siswa  untuk l meningkatkan  minat l belajar supaya l menjadi siswa l yang l berprestasi. Dimana siswa l yang berprestasi l bisa dijadikan l bahan evaluasi l dan  rekomendasi l pihak  sekolah l untuk  mengajukan l beasiswa  ke l perguruan  tinggi l maupun  untuk l penyaluran tenaga l kerja  ke l perusahaan  yang l sudah  bekerja l sama  dengan l sekolah.  Tentunya l di  sekolah l SMK  Al l -Huda Sadananya l (Ciamis) banyak l siswa-siswi l yang berprestasi l dengan kemampuan l dan prestasi l yang hampir l serupa. Oleh l karena itu l jika siswa l memiliki prestasi l dan kemampuan l yang hampir l sama maka l akan semakin l sulit juga l untuk menentukan l siswa l berprestasi.
Salah l satu  kendala l untuk  menentukan l siswa  berprestasi l yaitu  guru l secara  manual  yang  memungkinkan terjadinya kesalahan dan kelalaian[1] dimana  menilai siswa l berprestasi dilihat l dari besarnya l nilai rapot l siswa. Dengan l menggunakan  seleksi l tersebut  masih l bisa  dirasakan l kurang  efektif l dan  efisien l dan  belum l sesuai dengan l yang l diharapkan. Untuk menentukan l siswa berprestasi l agar lebih l akurat tentunya l membutuhkan sistem l penunjang  keputusan l (SPK).  SPK  dapat  menghemat  waktu  karena  keputusan  dapat  diambil  dengan  cepat  [2]. SPK  juga  merupakan  suatu  system  yang  menghasilkan  suatu  alternative  keputusan  yang  dapat  dipergunakan sebagai  alat  bantu  dalam  mengambil  keputusan  [3][4].  Penerapan  SPK  pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat menyelesaikan  permasalahan l yang  ada l dan  untuk l mempercepat  proses l seleksi  siswa l berprestasi  dengan l menggunakan  metode l gabungan  yaitu l metode  Simple l Additive  Weighting l (SAW)  dan  metode  Metode  Rank l Order Centroid l (ROC). Konsep dasar dari metode SAW adalah mencari penjumlahan yang terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif di semua atribut[5]. Dan metode l kedua yaitu l menggunakan metode l Metode Rank l Order Centroid l (ROC) merupakan l metode yang l dapat menghasil l pembobotan terhadap l sejumlah kriteria l sesuai
dengan l tingkat  kepentingan l dari  kriteria l yang l ditetapkan.  Hasil  yang l diberikan  oleh l metode  ROC l cukup membantu l pengambil keputusan l dalam penetapan l bobot dari l suatu kriteria[6] Penelitian  yang l dilakukan  oleh l Burhanudin l (2019)  Metode l Simple  Additive l Weighting  dipilih l karena mampu l menyeleksi  alternative l l terbaik  dari l sejumlah l alternatif,  dalam  hal l ini  alternative l yang  dimaksudkan l yaitu  yang l berhak  menerima l BSM  berdasarkan l kriteria-kriteria l yang  telah l ditentukan.  Penelitian l dilakukan dengan l mencari  nilai l bobot  untuk l setiap l atribut,  kemudian  membuat l rangking  yang l akan  menentukan l alternative  yang l optimal,  yaitu l penerima  BSM[7].  Sedangkan  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lestari  (2019), penerapan  ROC  dan  SAW  menghasilkan  nilai  preferensi  akhir  yang  berguna  dalam  perangkingan  keputusan penilaian calon nasabah kredit yang diterima [8]. Berdasarkan l permasalahan l yang l telah l diuraikan l l diatas, maka l penulis l tertarik l untuk l melakukan l penelitian l dengan l judul l Penerapan l Metode l SAW l & ROC l Dalam l Pemilihan l Siswa l Berprestasi l Di l SMK l AL l -Huda l l Sadananya.

## II. METODE DAN MATERI

## 2.1. Metode Penelitian
Penelitian l yang l dibutuhkan l dalam  penelitian l ini l bertujuan l untuk  mengukur l suatu  gejala l atau  fenomena l dilapangan sehingga l mengetahui seberapa l cepat, akurat l dan tepat l proses perhitungan l yang l dilakukan. A. Instrumen l Penelitian Instrumen l Instrumen  yan l g  digunakan  yaitu l data  kualitatif l atau  data l yang  bersifat l deskriftif  seperti l informasi dalam l bentuk l foto, web, arsip l dokumen atau l catatan yang l diberikan oleh l pihak sekolah l yang kami l terima saat l penelitian l berlangsung. Penelitian dilakukan l di SMK l Al-Huda l Sadananya dengan l hasil akhir l yang diharapkan l adalah adanya l perbandingan antara l penilaian seleksi l siswa berprestasi l secara manual l dan penilaian l seleksi siswa l menggunakan metode l ROC dan l SAW. B. Pengumpulan l Data Dalam l metode penelitian l ini data l yang diambil l adalah data l primer (privat l ). Data primer l merupakan data l utama  atau l pokok  yang l digunakan  dalam l penelitian.  Pada  penelitian l ini  data l yang  diambil l berasal  dari l informasi  yang l diberikan  oleh l pihak  sekolah l yang  terlibat l dalam  proses l seleksi  siswa l berprestasi  melalui l observasi, l wawancara, dan studi l pustaka.
2.2. Materi a. Pendidikan Pendidikan l merupakan  kebutuhan l penting  untuk l mendukung  keberhasilan l seseorang  di l masa  depan l dan pendidikan l merupakan usaha l yang paling l penting dalam l rangka pembangunan l sumber daya l manusia. Oleh l karena l itu, setiap lembaga l pendidikan berupaya l untuk meningkatkan l kualitas prestasi l siswa karena l menjadi siswa l yang  berprestasi l merupakan  impian l setiap  anak l usia  sekolah l [9].  Siswa l atau  pelajar l juga didefinisikan l sebagai orang l yang tidak bisa l terlepas dari l sistem pendidikan l sehingga kita l dapat mengatakan l bahwa siswa l adalah objeknya l pendidikan. l Siswa, diidentifikasi sebagai l "bahan mentah l " dalam transformasi l pendidikan, berarti l bahwa siswa l adalah individu l yang pendidikan, berarti bahwa siswa adalah individu yang belum dewasa[10].
b. Prestasi belajar Prestasi Belajar merupakan keberhasilan l yang diraih l oleh seseorang l oleh bekerja l keras, l berkorban, dan sukses l tidak datang l tiba- l tiba. Menurut Morgan l berlajar adalah l setiap perubahan l perilaku yang l relatif permanen l yang terjadi l karena latihan l atau l pengalaman. Prestasi belajar l adalah keberhasilan l siswa di l sekolah mempelajari l suatu mata l pelajaran  di l sekolah  direpresentasikan l sebagai  nilai l yang  diperoleh l dari  hasil l tes  pada l beberapa  mata l pelajaran[11] . c. Sistem Informasi Sistem l informasi  merupakan l kumpulan  dari l sebagian  orang l yang  bekerja l sama  guna l menggapai  tujuan l tertentu.  Dalam l hal  lain l Sistem  Informasi l juga  dapat l mendukung  dalam l pengambilan l keputusan.  Dalam penafsiran l lain  juga l mengatakan  suatu l kombinasi  terartur l perorangan,  hardware l (perangkat  keras l ),  software (piranti l lunak), jaringan l komputer serta l komunikasi data l serta basis l data dalam l mengumpulkan, l menyebarkan, dan merubah l data dalam l sesuatu bentuk l organisasi[12]. C. Sistem Pendukung Keputusan
Menurut l alter sistem l pendukung keputusan l digunakan untuk l mendukung pengambilan l keputusan dalam l situasi semi l -terstruktur  dan l tidak  terstruktur l di  mana l tidak  ada l yang  tahu l pasti  bagaimana l keputusan  harus l dibuat. Kusrini  mengatakan  bahwa  sistem  adalah  seperangkat  elemen  yang l saling  bergantung l yang  memproses l input
untuk l menghasilkan l output. Sistem pendukung l keputusan adalah l sistem informasi l interaktif yang l menyediakan pemodelan l dan informasi l manipulasi data[13] D. Metode l ROC ( Rank l Order Centroid l ) Metode l ROC didasarkan l pada kepentingan l atau prioritas l kriteria, teknik l ROC memberikan l bobot pada l setiap kriteria l sesuai  dengan l rangking  yang l dievaluasi  berdasarkan l prioritas.  Biasanya l dibentuk  dengan l pernyataan kriteria l 1 lebih l penting dari l kriteria l 2, lebih penting l dari kriteria l 3 dan l seterusnya sampai l kriteria ke l -n. Untuk l menentukan prioritas l diberikan suatu l aturan, dimana l nilai tertinggi l adalah yang l terpenting diantara l yang l lain. Atau dapat l dijelaskan sebagai l berikut; Jika 𝑪𝒓𝟏 l ≥ 𝑪𝒓𝟐 ≥ 𝑪𝒓𝟑 l ≥ . . . ≥ 𝑪𝒓𝒏 l Maka 𝑾𝟏 ≥ 𝑾𝟐 l ≥ 𝑾𝟑 l ≥ . . . ≥ l 𝑾 , l Selanjutnya, jika l k merupakan l banyaknya l kriteria l maka lihat l dibawah l ini.
Secara l umum, bobot ROC l dapat dibuat l sebagai l berikut:
Oleh l karena l itu, dapat disimpulkan l bahwa penentuan l bobot dalam l pemilihan pasangan l sampel menggunakan l metode Rank l order centroid l (ROC) adalah l yang terbaik l karena memberikan l bobot pada l setiap kriteria l sesuai dengan l prioritasnya[14].
E. Metode l SAW ( Simple l Additive Weighting l ) Metode l Simple  Additive l Weighting adalah l penentuan l berbobot,  di  mana l bobot  diberikan l pada  setiap l kriteria untuk l mendapatkan  hasil l peringkat.  Metode l ini  memiliki l 2 l sifat,  yaitu  benefit l dan l cost.  Metode  ini l harus melakukan l normalisasi keputusan l (x) sehingga l dapat dipertimbangkan l untuk semua l alternatif yang l tersedia. Formula l untuk melakukan l normalisasi l yaitu:
l Keterangan: 𝑟𝑖𝑗 = rating kinerja l ternormalisasi 𝑥𝑖𝑗 = nilai l maximum kriteria l 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 = nilai l minimun kriteria l 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 = nilai l terkecil dari l kriteria Nilai preferensi l l untuk setiap l l alternatif (Vi l l ) yaitu :
l l Keterangan: 𝑉𝑖 = rangking l untuk l setiap l alternatif l 𝑤𝑗 = bobot l dari l setiap l kriteria l 𝑟𝑖𝑗 = rating l kinerja l ternormalisasi l Nilai l Vi l yang l lebih l besar mengindikasikan l bahwa alternatif l Ai lebih terpilih l [15].

## III. PEMBAHASAN & HASIL

## 3.1. Analisa Menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC)
Metode l ROC ini l biasanya digunakan l untuk menentukan l nilai bobot l kriteria dan l subkriteria. Kriteria l dan subkriteria l yang  awalnya l berupa  kalimat l akan  di l konversi  kepada l nilai  sesuai l dengan  perhitungan l ROC. Setelah l mendapatkan  nilai l bobot  kriteria l dan l subkriteria,  maka  diterapkan l metode  tersebut l SAW  ( Simple l Additive  Weighting l )  dalam  pengambilan l keputusan.  Adapun l nilai  skala l prioritas  pada l kriteria  yang l telah  di l tentukan pada l SMK AL l -huda dapat l dilihat pada l table berikut l ini.
Tabel 1 Tabel l Prioritas Kriteria Kriteria Skala Prioritas l Nilai US Nilai Ujikom
Nilai Rata-Rata Rapot
Sertifikat Prestasi Kehadiran Prioritas Utama l Prioritas l Ke dua Prioritas Ke tiga Prioritas Ke empat Prioritas Ke lima
Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Dari  tabel  diatas  diketahui  kriteria  –  kriteria  dan  skala  prioritas.  Rumus  mencari  bobot  menggunakan  ROC adalah sebagai berikut.
Keterangan : Wk l = Normalisasi rasio l perkiraan skala l bobot tujuan l i = Total jumlah l tujuan k = Ranking dari l i tujuan l Cr = Criteria l Kemudian l mencari nilai l bobot dengan l prosedur metode l ROC dapat l dilihat di l bawah l ini.
Kriteri nilai US => W1 = (1 + (1/2) + (1/3) + (1/4) + (1/5) / 5 = 0,457 Nilai Ujikom => W2 = (0 + (1/2) + (1/3) + (1/4) + (1/5) / 5 = 0,257 Nilai Rata-Rata Rapot => W3 = (0 + 0 + (1/3) + (1/4) + (1/5) / 5 = 0,157 Sertifikat Prestasi => W4 = (0 + 0 + 0 + (1/4) + (1/5) / 5 = 0,090 Kehadiran => W5 = (0+ 0 + 0 + 0 + (1/5) / 5 = 0,040
Sehingga hasil l perhitungan ROC l terhadap pencarian l bobot Kriteria l dapat di l lihat dibawah l ini.
Tabel l 2 Tabel l Prioritas Kriteria l Kriteria Nilai Bobot Nilai US Nilai Ujikom Nilai Rata-Rata Rapot Sertifikat Prestasi Kehadiran 0,457 0,257 0,157 0,090 0,040 Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Setelah l mengetahui nilai l bobot pada l kriteria dengan l perhitungan l ROC, maka selanjutnya l mencari nilai l bobot subkriteria l dengan metode l ROC l juga. Berikut ini l cara menghitung l subkriteria dari l kriteria Nilai l US memiliki l 4 skala l yaitu Sangat l l baik, l l baik, cukup dan l l kurang. Perhitungan l l metode ROC l l sebagai l l berikut: Sangat baik l => W1 l = (1 + (1 l /2) + (1 l /3) + (1 l /4) / 4 l =0,521 l Baik l => W2 l = (0 + (1 l /2) + (1 l /3) + (1 l /4) / 4 l = 0,271 l
Cukup => W3 l = (0 + 0 l + (1/3 l ) + (1/4 l ) / 4 = l 0,146 Kurang => W4 l = (0 + 0 l + 0 + (1 l /4) / 4 l =0,063 l Nilai bobot untuk kriteria nilai US ditunjukan table berikut ini.
Tabel 3 Tabel Skala Subkriteria Nilai US Nilai US Keterangan Nilai
92-100 85-91 78-84 <78 Sangat Baik Baik Cukup Kurang 0,521 0,271 0,146 0,063
Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Subkriteria  pada  kriteria  Nilai  UJIKOM  memiliki  4  skala l yaitu  Sangat l baik, l baik,  cukup  dan l kurang.  Nilai bobot untuk kriteria nilai UJIKOM ditunjukan table berikut ini
Tabel 4 Tabel Skala Subkriteria Nilai UJIKOM Nilai UJIKOM Keterangan Nilai 92-100 85-91 78-84 <78 Sangat Baik Baik Cukup Kurang 0,521 0,271 0,146 0,063
Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Subkriteria  pada  kriteria  Nilai  Rata-Rata  Rapot  memiliki  4  skala  yaitu  Sangat l baik, l baik,  cukup  dan l kurang. Nilai l bobot untuk l kriteria Nilai l Rata-Rata l Rapot ditunjukan l table berikut l ini.
Tabel l 5 Tabel Skala l Subkriteria Nilai l Rata-Rata l Rapot Nilai Rata l -Rata Rapot l Keterangan Nilai 92-100 85-91 78-84 <78 Sangat Baik Baik Cukup Kurang 0,521 0,271 0,146 0,063
Subkriteria  pada  kriteria  sertifikat  prestasi  memiliki  4  skala  yaitu  Sangat l baik, l baik,  cukup  dan l kurang.  Nilai l bobot untuk l kriteria sertifikat l prestasi di l tunjukan table l berikut l ini.
Tabel 6 Tabel Skala Subkriteria Nilai Sertikat Prestasi
Nilai Sertikat Prestasi Keterangan Nilai >= 3 2 1 0 Sangat Baik Baik Cukup Kurang 0,521 0,271 0,146 0,063
Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Subkriteria  pada  kriteria  Nilai  Rata-Rata  Rapot  memiliki  4  skala  yaitu  Sangat l baik, l baik,  cukup  dan l kurang. Nilai l bobot untuk l kriteria Nilai l kehadiran ditunjukan l table berikut l ini.
Tabel 7 Tabel Skala Subkriteria Kehadiran Nilai Kehadiran Keterangan Nilai Setiap hari hadir 1 – 2 tidak hadir 3 – 6 tidak hadir Tidak pernah hadir0 Sangat Baik Baik Cukup Kurang 0,521 0,271 0,146 0,063
Sumber : Hasil Penelitian (2022)
3.2. Analisa Menggunakan Metode Simple l Additive Weighting l (SAW) Setelah l mengetahui  semua l nilai l bobot l kriteria l dan l subkriteria.  Kemudian l gunakan  metode l SAW  untuk l mengidentifikasi  siswa l berprestasi  dari l data l kasus.  Kasus  diambil l dari  data l penelitian  yang l dilakukan l kami. Data penelitian l memiliki 25 l siswa jurusan l multimedia dan l akuntansi alternatif l agar siswa l dapat dibandingkan l antar l kelas.
Tabel 8 Tabel Nilai Siswa No Alternatif Rata- UJIKOM RATA- SERTIFIKAT KEHADIRAN
Rata US (C1) (C2) RATA RAPOT (C3) PRESTASI (C4) (C5) A1 Lilis Napilah 87,17 93,0 95 2 100 A2 Na'il Fauzan 86,33 93,7 93 1 100 A3 Sahrul Roni 82,83 88,0 95 0 100 A4 Muhamad Rizki Nugraha 82,33 90,4 93 0 100 A5 Dani Ramdani 85,83 84,0 93 0 100 A6 Ade Akbar Fauzan 82,83 83,1 89 0 100 A7 Ahmad Mustopa 86,5 84,2 89 0 100 A8 Arip Hidayat 82,67 88,8 90 1 100 A9 Delia Aprilliza 88,17 91,8 91 1 100 A10 Yasmina Diani Hanafiah 82 86,6 88 0 100 A11 Ade Maulana 87,17 80,8 90 0 100 A12 Desti Nuh Hidayah 82,33 88,1 91 1 100 A13 Dimas Maulana 84,83 89,1 94 1 100 A14 Nur Hopid Husen 86,83 78,2 89 0 100 A15 Syahril Sidik 85,33 82,4 89 0 100 A16 Agin Maulana 86,83 94 89 2 100 A17 Hani 84,83 89 89 1 100 A18  Nurmayanti 88,17 90 88 0 100 A19  Rian Maulana 82,67 95 90 1 100 A20  Vira Fauziah 84 92 89 0 100 A21  Dela Anandah 86 94 88 3 100 A22  Nita Nurlitasari 80,33 94 89 1 100 A23 Siti Sarah Robiatul Adawiah 82,67 92 88 1 100 A24  Tia Nuraeni 82,33 94 90 0 100 A25  Tina Gantina 83,83 94 89 1 100 Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Dari data l kasus tabel l diatasa. maka l selanjutnya di l rubah dalam l bentuk nilai l bobot subkriteria l yang telah l di cari l / dihitung l sebelumnya.
Tabel l 9 Tabel Rating Kecocokan No Alternatif Rata- Rata US (C1) UJIKOM (C2) RATA- RATA RAPOT (C3) SERTIFIKAT PRESTASI (C4) KEHADIRAN (C5) A1 Lilis Napilah 0,271 0,521 0,521 0,271 0,521 A2 Na'il Fauzan 0,271 0,521 0,521 0,146 0,521 A3 Sahrul Roni 0,146 0,271 0,521 0,063 0,521 A4 Muhamad Rizki Nugraha 0,146 0,271 0,521 0,063 0,521 A5 Dani Ramdani 0,271 0,146 0,521 0,063 0,521 A6 Ade Akbar Fauzan 0,146 0,146 0,271 0,063 0,521 A7 Ahmad Mustopa 0,271 0,271 0,271 0,063 0,521 A8 Arip Hidayat 0,146 0,271 0,271 0,146 0,521 A9 Delia Aprilliza 0,271 0,521 0,271 0,146 0,521 A10 Yasmina Diani Hanafiah 0,146 0,271 0,271 0,063 0,521 A11 Ade Maulana 0,271 0,146 0,271 0,063 0,521
A12 Desti Nuh Hidayah 0,146 0,271 0,271 0,146 0,521 A13 Dimas Maulana 0,271 0,271 0,521 0,146 0,521 A14 Nur Hopid Husen 0,271 0,146 0,271 0,063 0,521 A15 Syahril Sidik 0,271 0,146 0,271 0,063 0,521 A16 Agin Maulana 0,271 0,521 0,271 0,271 0,521 A17 Hani 0,271 0,271 0,271 0,146 0,521 A18  Nurmayanti 0,271 0,271 0,271 0,063 0,521 A19  Rian Maulana 0,146 0,521 0,271 0,146 0,521 A20  Vira Fauziah 0,146 0,521 0,271 0,063 0,521 A21  Dela Anandah 0,271 0,521 0,271 0,521 0,521 A22  Nita Nurlitasari 0,146 0,521 0,271 0,146 0,521 A23 Siti Sarah Robiatul Adawiah 0,146 0,521 0,271 0,146 0,521 A24  Tia Nuraeni 0,146 0,521 0,271 0,063 0,521 A25  Tina Gantina 0,146 0,521 0,271 0,146 0,521 Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Kemudian  mencari l nilai l normalisasi.  Pencarian  nilai l normalisasi  dilakukan l dengan  membagi l setiap  elemen l nilai dengan l nilai Max l -nya dari l setiap l kriteria.
Tabel l 10 Tabel Normalisasi No Alternatif Rata-Rata US (C1) UJIKOM (C2) RATA- RATA RAPOT (C3) SERTIFIKAT PRESTASI (C4) KEHADIRAN (C5) A1 Lilis Napilah 0,271/0,271 0,521/0,521 0,521/0,521 0,271/0,521 0,521/0,521 A2 Na'il Fauzan 0,271/0,271 0,521/0,521 0,521/0,521 0,146/0,521 0,521/0,521 A3 Sahrul Roni 0,146/0,271 0,271/0,521 0,521/0,521 0,063/0,521 0,521/0,521 A4 Muhamad Rizki Nugraha 0,146/0,271 0,271/0,521 0,521/0,521 0,063/0,521 0,521/0,521 A5 Dani Ramdani 0,271/0,271 0,146/0,521 0,521/0,521 0,063/0,521 0,521/0,521 A6 Ade Akbar Fauzan 0,146/0,271 0,146/0,521 0,271/0,521 0,063/0,521 0,521/0,521 A7 Ahmad Mustopa 0,271/0,271 0,271/0,521 0,271/0,521 0,063/0,521 0,521/0,521 A8 Arip Hidayat 0,146/0,271 0,271/0,521 0,271/0,521 0,146/0,521 0,521/0,521 A9 Delia Aprilliza 0,271/0,271 0,521/0,521 0,271/0,521 0,146/0,521 0,521/0,521 A10 Yasmina Diani Hanafiah 0,146/0,271 0,271/0,521 0,271/0,521 0,063/0,521 0,521/0,521 A11 Ade Maulana 0,271/0,271 0,146/0,521 0,271/0,521 0,063/0,521 0,521/0,521 A12 Desti Nuh Hidayah 0,146/0,271 0,271/0,521 0,271/0,521 0,146/0,521 0,521/0,521 A13 Dimas Maulana 0,271/0,271 0,271/0,521 0,521/0,521 0,146/0,521 0,521/0,521 A14 Nur Hopid Husen 0,271/0,271 0,146/0,521 0,271/0,521 0,063/0,521 0,521/0,521 A15 Syahril Sidik 0,271/0,271 0,146/0,521 0,271/0,521 0,063/0,521 0,521/0,521 A16 Agin Maulana 0,271/0,271 0,521/0,521 0,271/0,521 0,271/0,521 0,521/0,521 A17 Hani 0,271/0,271 0,271/0,521 0,271/0,521 0,146/0,521 0,521/0,521 A18  Nurmayanti 0,271/0,271 0,271/0,521 0,271/0,521 0,063/0,521 0,521/0,521 A19  Rian Maulana 0,146/0,271 0,521/0,521 0,271/0,521 0,146/0,521 0,521/0,521 A20  Vira Fauziah 0,146/0,271 0,521/0,521 0,271/0,521 0,063/0,521 0,521/0,521 A21  Dela Anandah 0,271/0,271 0,521/0,521 0,271/0,521 0,521/0,521 0,521/0,521 A22  Nita Nurlitasari 0,146/0,271 0,521/0,521 0,271/0,521 0,146/0,521 0,521/0,521 A23 Siti Sarah Robiatul Adawiah 0,146/0,271 0,521/0,521 0,271/0,521 0,146/0,521 0,521/0,521 A24  Tia Nuraeni 0,146/0,271 0,521/0,521 0,271/0,521 0,063/0,521 0,521/0,521 A25  Tina Gantina 0,146/0,271 0,521/0,521 0,271/0,521 0,146/0,521 0,521/0,521 NILAI MAX 0,271 0,521 0,521 0,521 0,521
Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Kemudian l dari  hasil l normalisasi  di l atas  di l buat  dalam l matriks  ternomalisasi l (Rij)  membentuk l matriks ternomalisasi l (R) Sebagai l berikut:
Tabel l 11 Tabel Ternormalisasi No Alternatif Rata-Rata US (C1) UJIKOM (C2) RATA- RATA RAPOT (C3) SERTIFIKAT PRESTASI (C4) KEHADIRAN (C5) A1 Lilis Napilah 1,000 1,000 1,000 0,520 1,000 A2 Na'il Fauzan 1,000 1,000 1,000 0,280 1,000 A3 Sahrul Roni 0,539 0,520 1,000 0,121 1,000 A4 Muhamad Rizki Nugraha 0,539 0,520 1,000 0,121 1,000 A5 Dani Ramdani 1,000 0,280 1,000 0,121 1,000 A6 Ade Akbar Fauzan 0,539 0,280 0,520 0,121 1,000 A7 Ahmad Mustopa 1,000 0,520 0,520 0,121 1,000 A8 Arip Hidayat 0,539 0,520 0,520 0,280 1,000 A9 Delia Aprilliza 1,000 1,000 0,520 0,280 1,000 A10 Yasmina Diani Hanafiah 0,539 0,520 0,520 0,121 1,000 A11 Ade Maulana 1,000 0,280 0,520 0,121 1,000 A12 Desti Nuh Hidayah 0,539 0,520 0,520 0,280 1,000 A13 Dimas Maulana 1,000 0,520 1,000 0,280 1,000 A14 Nur Hopid Husen 1,000 0,280 0,520 0,121 1,000 A15 Syahril Sidik 1,000 0,280 0,520 0,121 1,000 A16 Agin Maulana 1,000 1,000 0,520 0,520 1,000 A17 Hani 1,000 0,520 0,520 0,280 1,000 A18  Nurmayanti 1,000 0,520 0,520 0,121 1,000 A19  Rian Maulana 0,539 1,000 0,520 0,280 1,000 A20  Vira Fauziah 0,539 1,000 0,520 0,121 1,000 A21  Dela Anandah 1,000 1,000 0,520 1,000 1,000 A22  Nita Nurlitasari 0,539 1,000 0,520 0,280 1,000 A23 Siti Sarah Robiatul Adawiah 0,539 1,000 0,520 0,280 1,000 A24  Tia Nuraeni 0,539 1,000 0,520 0,121 1,000 A25  Tina Gantina 0,539 1,000 0,520 0,280 1,000 NILAI MAX 0,271 0,521 0,521 0,521 0,521 Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Langkah l terakhir adalah l menghitung nilai l setiap alternatif l dengan cara mengalikan nilai l setiap kolom l kriteria dengan l bobot  kriteria l dan  menjumlahkan l hasil  perkalian l tersebut  untuk l meranking  dan l memilih  alternatif l terbaik, dengan l memasukan setiap l kriteria dan l nilai bobot l yang di l gunakan dalam l perankingan ini l yaitu W l {0, l 457; 0, l 257; 0, l 157; 0, l 090; 0, l 040} maka proses l perankingan adalah l sebagai berikut l dengan l rumus:
l Keterangan: 𝑉𝑖 = rangking untuk setiap l alternatif 𝑤𝑗 = bobot dari l setiap kriteria l 𝑟𝑖𝑗 = rating kinerja l ternormalisasi Nilai l Perhitungan perankingan l untuk setiap l altenative dengan l nila Vi l dapat di l lihat pada l tabel l berikut:
Tabel l 12 Nilai Perhitungan perankingan No Nama Siswa (Alternatif) Rangking A1 Lilis Napilah 0,957 A2 Na'il Fauzan 0,935 A3 Sahrul Roni 0,587 A4 Muhamad Rizki Nugraha 0,587 A5 Dani Ramdani 0,736 A6 Ade Akbar Fauzan 0,450 A7 Ahmad Mustopa 0,723 A8 Arip Hidayat 0,526 A9 Delia Aprilliza 0,860 A10 Yasmina Diani Hanafiah 0,512 A11 Ade Maulana 0,661 A12 Desti Nuh Hidayah 0,526 A13 Dimas Maulana 0,812 A14 Nur Hopid Husen 0,661 A15 Syahril Sidik 0,661 A16 Agin Maulana 0,882 A17 Hani 0,737 A18 Nurmayanti 0,723 A19 Rian Maulana 0,649 A20 Vira Fauziah 0,635 A21 Dela Anandah 0,925 A22 Nita Nurlitasari 0,649 A23 Siti Sarah Robiatul Adawiah 0,649 A24 Tia Nuraeni 0,635 A25 Tina Gantina 0,649
Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Kemudian,  solusi  diurutkan  dari l nilai  V l terbesar  ke l nilai  V l terkecil,  yang l memiliki  nilai l V  terbesar l adalah solusi l yang l terbaik,  Berdasarkan  hasil l perhitungan  di l atas,  diurutkan l secara  menurun l dari  nilai l tertinggi  ke l nilai terendah l dan hasil l rangking 5 l besar dapat l dilihat pada l tabel berikut:
Tabel 13 Siswa Berprestasi
No Nama Siswa (Alternatif) Rangking 1 Lilis Napilah 0,957 2 Na'il Fauzan 0,935 3 Dela Anandah 0,925 4 Agin Maulana 0,882 5 Delia Aprilliza 0,860 Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Berdasarkan l tabel  di l atas  dapat l disimpulkan  bahwa l siswa  siswi l berprestasi  dipilih  dengan  memenuhi  semua kriteria  yang  ditentukan  SMK  Al-Huda  Sadananya  dengan  skor  tertinggi  yaitu  Lilis  Napilah  menduduki peringkat pertama dengan skor 0,957 kemudian urutan ke dua Na'il Fauzan dengan skor nilai 0,935 selanjutnya Dela Anandah pada urutan ke tiga dengan skor nilai 0,925 keempat Agin Maulana dengan skor nilai 0,882 dan terakhir Delia Aprilliza dengan skor nilai 0,860.
3.3. Rancangan User Interface 1. Halaman Login
Pada  gambar  dibawah  ini  merupakan  halaman  login  untuk  administrator  yang  di  operasikan  oleh  operator sekolah.
Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Gambar 1 Halaman Login
2. Halaman Dashbord Halaman dashbord berisi beberapa menu yaitu Sub Menu Alternatif kemudian Data sub menu Atribut & Bobot Kriteria, Matriks terakhir Nilai Preferensi.
Sumber : Hasil Penelitian (2022)

## Gambar 2 Halaman Dashboard
3. Halaman Sub Menu Alternatif
Sub menu alternatif berfungsi untuk menambahkan data siswa yang telah di olah sebagai bahan seleksi menggunakan metode SAW & ROC.
Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Gambar 3 Halaman Sub Menu Alternatif
4. Halaman Sub Menu Bobot & Kriteria
Sub menu Bobot & Kriteria berfungsi untuk menambahkan bobot kriteria dengan nilai yang telah dihitung menggunakan metode ROC.

## Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Gambar 4 Halaman Sub Menu Bobot dan Kriteria 5. Halaman Menu Matriks
Menu Matriks berfungsi untuk pengolahan menggunakan metode SAW. Dimana terdapat tombol Isi nilai alternatif yang berfungsi untuk menambahkan nilai bobot setiap kriteria.
Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Gambar 5 Halaman Menu Matriks
6. Halaman Menu Nilai Preferensi Berfungsi untuk menampilkan hasil perangkingan dari setiap alternatif.
Sumber : Hasil Penelitian (2022)
Gambar 6 Halaman Menu Nilai Preferensi
IV. KESIMPULAN berrdasarkan  pembahasan  dari  bab l -bab  sebelumnya l maka  dapat l disimpulkan  dari l hasil  penelitian l sistem pendukung l keputusan  dalam l seleksi  pemilihan  siswa  berprestasi  di  SMK l AL  Huda  Sadananya  dengan menggunakan  metode  Rank  Order l Centroid  (ROC l )  dan  Simple l Additive  Weighting l (SAW),  maka l penulis menarik l kesimpulan sebagai l l berikut:
1. Dengan l adanya penelitian l ini, penulis l memahami bagaimana l tahapan dan l prosedur dalam l menentukan dan l memilih siswa l berprestasi.
2. Proses  penentuan  dan  pemilihan  siswa  berprestasi  yang l dilakukan  melalui l perhitungan  dengan l metode Rank l Order Centroid l (ROC) dan l Simple Additive l Weighting (SAW l ) dimulai dengan l menentukan l kriteria,
skala l prioritas,  pembobotan  kriteria l dengan  perhitungan l ROC,  normalisasi l dan  perangkingan l menggunakan perhitungan l SAW sehingga l menghasilkan nilai l dari masing l -masing l kriteria.
3. Setelah  dilakukan  perhitungan l dengan  metode  Rank l Order  Centroid l (ROC)  dan l Simple  Additive l Weighting  (SAW l )  dengan  data  yang  diberikan  dari  sekolah,  penulis  mengambil  25  siswa  ,terbagi  dari  5 siswa  yang  berada  pada  rangking  5  besar  di  setiap  kelas  dari  5  kelas  yang  ada  ,kemudian  dari  25  siswa tersebut kami olah kembali dengan hasil akhir ada 5 siswa yang berprestasi dengan skor tertinggi yaitu Lilis Napilah menduduki peringkat pertama dengan skor 0,957 kemudian urutan ke dua Na'il Fauzan dengan skor nilai 0,935 selanjutnya Dela Anandah pada urutan ke tiga dengan skor nilai 0,925 keempat Agin Maulana dengan  skor  nilai  0,882  dan  terakhir  Delia  Aprilliza  dengan  skor  nilai  0,860.  Dimana  hasil  tersebut  bisa dijadikan  sebagai  bahan  evaluasi  dan  rekomendasi  bagi  pihak  sekolah  untuk  mengajukan  beasiswa  ke perguruan  tinggi  atau  untuk  menempatkan  siswa  sebagai  tenaga  kerja  pada  perusahaan  yang  telah bekerjasama dengan pihak sekolah.
4. Dari  hasil  akhir  yang  diharapkan  bertujuan  terciptanya  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  cepat  , tepat dan akurat serta mudah untuk diimplentasikan dalam sebuah aplikasi berbasi web.

## REFERENASI
[1] R. S. Kolatlena and W. A. Riry, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Profile Matching,” SANISA (Jurnal Kreat. Mhs. Hukum) , vol. 2, no. 1, pp. 24–31, 2022, [Online]. Available: http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/1540/.
[2] N. Rahmansyah and S. A. Lusinia, Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan , 1st ed. Sumatera Barat: Pustaka Galeri Mandiri, 2021.
[3] C. Budihartanti, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penilaian Karyawan Dengan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res. “JISAMAR,” vol. 3, no. 3, pp. 1–10, 2019, [Online]. Available: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar/article/view/99/87.
[4] Y. Malau, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan,” Paradigma , vol. 19, no. 1, pp. 38–45, 2017.
[5] M. R. Ramadhan and M. K. Nizam, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. … , vol. 1, no. 9, pp. 459– 471, 2021.
[6] A. Yunaldi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Kombinasi Metode SAW dan ROC,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 376, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1511.
[7] M. Burhanudin, F. Ferdinandus, and M. Bayu, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Bantuan Siswa Miskin Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” CAHAYAtech , vol. 8, no. 2, p. 196, 2019, doi: 10.47047/ct.v8i2.53.
[8] S. Lestari, “Penerapan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Rank Order Centroid (ROC) dalam Keputusan Pemberian Kredit,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, pp. 371–375, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1509.
[9] A. Amalia, “Pemilihan Siswa Berprestasi Dengan Metode Saw (Simple Additive Weighting),” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 2, p. 211, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i2.907.
[10] A. N. A. Sifa, “Hak dan Kewajiban Guru dan Siswa dalam QS Luqman Ayat 13-19,” QALAMUNA J. Pendidikan, Sos. dan Agama , vol. 12, no. 01, pp. 79–90, 2020, doi: 10.37680/qalamuna.v12i01.328.
[11] H. Kurnia and F. K. Widayanti, “Pengaruh Pendidikan Karakter Kepanduan Hizbul Wathon Terhadap Prestasi Belajar Siswa Di Smp Muhammadiyah 7 Yogyakarta,” Acad. Educ. J. , vol. 11, no. 01, pp. 75–86, 2020, doi: 10.47200/aoej.v11i01.318.
[12] L. Ariyanti, M. Najib, D. Satria, and D. Alita, “Sistem Informasi Akademik Dan Administrasi Dengan Metode Extreme Programming Pada Lembaga Kursus Dan Pelatihan,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 90–96, 2020.
[13] I Made Arya Budhi Saputra, “Penentuan Lokasi Stup Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dan Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 48–53, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.340.
[14] L. Handayani, M. Syahrizal, and K. Tampubolon, “Pemilihan Kepling Teladan Menerapkan Metode Rank Order Centroid (Roc) Dan Metode Additive Ratio Assessment (Aras) Di Kecamatan Medan Area,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 532–538, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1638.
[15] R. Ristiana and Y. Jumaryadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Wedding Organizer Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 25–30, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.946.