## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SANTRI BARU UNTUK MENENTUKAN KELAS DINIYAH MENGGUNAKAN METODE MOORA (MULTI

## OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS)

## Muhammad Faazada Roini
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Faaza.cliq@gmail.com

## ABSTRAK
Penerimaan  santri  baru  biasa  dilakukan  di  beberapa  pondok  pesantren,  seperti  yang  dilakukan  pondok pesantren  luhur  malang  pada  setiap  tahunnya.  Sistem  penerimaan  santri  baru  di  pondok  tersebut,  calon  santri harus  mendaftar  untuk  proses  pendataan  dan  mengikuti  beberapa  tes  untuk  menentukan  kelas  diniyah. Perekapan  data  dan  proses  seleksi  merupakan  permasalahan  yang  dialami  oleh  pihak  pondok,  karena  hanya diolah dengan dengan Microsoft Excel dan penentuan kelas diniyah hanya dikira-kira dari hasil tes.
Metode  yang  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  tersebut  yaitu  metode  MOORA,  dengan beberapa kriteria diantaranya baca al-qur’an, psikologi, pengetahuan dasar I, pengetahuan dasar II, dan bahasa arab. Metode tersebut digunakan untuk mengoptimalkan dua atau lebih attribut yang saling bertentangan secara bersamaan. Metode ini diterapkan untuk memecahkan masalah dengan perhitungan matematika yang kompleks. Dengan metode MOORA diharapkan dapat membuat proses penyeleksian santri baru akan lebih akurat.
Hasi  dari  pengujian  yang  sudah  dilakukan  yaitu  penerapan  metode  MOORA  pada  Sistem  pendukung keputusan ini dapat memberikan proses perangkingan penerimaan santri baru dan membantu admin menentukan kelas diniyah. Untuk pengujian di halaman website di 3 browser fungsi-fungsi dapat berjalan dengan baik. Dan untuk pengujian akurasi perhitungan pada sistem dengan perhitungan manual yaitu mencapai 95%.
Kata kunci : Sistem pendukung keputusan, MOORA, Penerimaan santri baru

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan  santri  baru  merupakan  kegiatan yang  wajib  dilakukan  oleh  setiap  pondok  pesantren untuk  mendapatkan  data  dari  santri.  Seperti  halnya Pondok  Pesantren  Luhur  Malang  yang  tiap  tahunnya terdapat  penerimaan  santri  baru  dan  harus  mengikuti beberapa  tes.  Karena  dengan  tes,  hasil  dari  tes tersebut  akan  digunakan  untuk  penyeleksian  dan menentukan kelas diniya bagi santri baru. Sedangkan proses  pengolahan  nilai  calon  santri  baru  yang  telah mendaftar  masih  diolah  dengan  teknik  komputer dengan Microsoft  Excel .  Dengan  banyaknya  calon santri  yang  mendaftar  sehingga  akan  membutuhkan waktu  yang  lama  untuk  proses  penerimaan  santri baru.
Untuk  menjalankan  proses  penerimaan  santri baru  dan  menentukan  kelas  diniyah  maka  diperlukan sistem  pendukung  keputusan  guna  meningkatkan efekitvitas dalam  proses  pengambilan  keputusan. Untuk  metode  yang  akan  digunakan  adalah  metode MOORA dengan kriteria yang sudah ditentukan yaitu baca  alquran,  psikotes,  tes  pengetahuan  dasar  I,  tes pengetahuan  dasar  II,  dan  bahasa  arab.  Kriteria tersebut  digunakan  untuk  acuan  sebagai  penerimaan santri baru serta menentukan kelas diniyah.
Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  di buat  pambudi  tahun  2013  tentang  sistem  pendukung keputusanpenerimaan  siswa  baru  menggunakan metode  SAW  mendapatkan  hasil  dapat  memberikan
rekomendasi  menentukan  siswa  baru,  begitupun penelitian  dari  apriandala  R  yang  berjudul  sistem pendukung keputusan pembagian kelas menggunakan metode smarter dan fuzzy  subtractive  clusteringm mendapatkan  hasil  dapat  memberikan  alternatif pembagian  kelas  siswa  unggulan  dan  regular,  dan yang  terahir  yaitu  ramdhani  A  yang  berjudul  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  anggota  di koperasi simpan pinjam melati menggunakan metode SAW  dengan  hasil  dapat  membuat  keputusan mengenai anggota mana yang akan diterima.
Oleh  karena  itu,  untuk  mempercepat  proses penyeleksian  santri  baru,  peneliti  ingin  membuat sebuah sistem baru yang bertujuan untuk memudahkan pihak Pondok Pesantren Luhur Malang. Sistem  yang  dibuat  berbasis  Website,  yang  mana untuk  pendukung  keputusan  yang  dibuat  disini dengan metode MOORA ( Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ) Karena metode  tersebut  digunakan  untuk  mengoptimalkan dua  atau  lebih  attribut  yang  saling  bertentangan secara  bersamaan.  Metode  ini  diterapkan  untuk memecahkan masalah dengan perhitungan matematika yang kompleks. Dengan metode MOORA diharapkan dapat membuat proses penyeleksian santri baru akan lebh akurat  serta dapat menggantikan sistem lama yang masih menggunakan teknik komputer dengan Microsoft excel.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu
Sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  siswa baru sudah banyak di buat seperti penelitian Pambudi D  (2013)  dengan  judul  sistem  pendukung  keputusan penerimaan  siswa  baru  di  SMA  Negeri  2  Pemalang. Metode yang digunakan adalah metode SAW ( simple additive  weighting ).  Dengan  hasil  ,  sistem  tersebut diharapkan  membantu  dalam  meningkatkan  kualitas penilaian  proses  penerimaan  siswa  baru  dan mengurangi  kesalahan  –  kesalahan  yang  dilakukan sebelum adanya sistem pendukung keputusan ini dan dapat membantu dalam memberikan rekomendasi dan pertimbangan  dalam  menentukan  pendaftar  yang akan  diterima  nantinya  melalui  data  perangkingan dari  penilaian  yang  telah  diolah  dalam  sistem tersebut.[1]
Sedangkan  dari  penelitian  Apriandala  R,  Rusdi E, Desi A (2017) dari jurnalnya yang berjudul sistem pendukung  keputusan  pembagian  kelas  siswa. Metode yang di pakai yaitu metode smarter dan fuzzy subtractive  clustering .  Dan  hasil  yang  di  dapat  dari penelitian  ini  adalah  terciptanya  suatu  sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  memberikan alternatif  pembagian  kelas  siswa  unggulan  dan regular. [2]
Adapun  juga  penelitian  Ramdhani  A  (2017) yang berjudul sistem pendukung keputusan penerimaan  anggota  di  koperasi  simpan  pinjam melati.  Untuk  metode  yang  digunakan  yaitu  SAW ( simple  additive  weighting ).  Dengan  adanya  sistem ini,  dapat  memberikan  hasil  berupa,  Data  hasil perhitungan  dari  metode  SAW  untuk  pendukung keputusannya.  Sehingga  sistem  ini  dapat  membantu pihak  koperasi  dalam  membuat  keputusan  mengenai anggota  mana  yang  akan  diterima  dan  sistem  ini sudah  dapat  memberikan  nilai  hasil  perhitungan metode SAW dengan akurat. [3]

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur.  Sistem  ini digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur,  dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
SPK  bertujuan  untuk  menyediakan  informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan  kepada  pengguna  informasi  agar  dapat melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  lebih baik. [4].

## 2.3 Website
Website  sering  juga  disebut  Web,  merupakan suatu kumpulan-kumpulan halaman yang menampilkan  berbagai  macam  informasi  teks,  data, gambar  diam  ataupun  bergerak,  data  animasi,  suara,
video maupun gabungan dari semuanya, baik itu yang bersifat  statis  maupun  yang  dinamis,  yang  dimana membentuk  satu  rangkaian  bangunan  yang  saling berkaitan dimana masing-masing dihubungkan dengan jaringan halaman atau hyperlink.
Atau  definisi  website  adalah  kumpulan  dari berbagai  macam  halaman  situs,  yang  terangkum didalam  sebuah  domain  atau  juga  subdomain,  yang lebih  tempatnya  berada  di  dalam  WWW  (World Wide Web) yang tentunya terdapat di dalam Internet.
Halaman  website  biasanya  berupa  dokumen yang  ditulis  dalam  format Hyper  Text  Markup Language (HTML), yang bisa diakses melalui HTTP, HTTP  adalah  suatu  protokol  yang  menyampaikan berbagai  informasi  dari  server  website  untuk ditampilkan  kepada  para  user  atau  pemakai  melalui web browser. [5]

## 2.4 MOORA
Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of Ratio  Analysis (MOORA)  adalah  sistem  multi- objektif yang mengoptimalkan dua atau lebih attribut yang  saling  bertentangan  secara  bersamaan.  Metode ini  diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  dengan perhitungan matematika yang kompleks
Adapun algoritma penyelesaian dalam metodeMOORA sebagai berikut:
1. Menginputkan nilai kriteria pada suatu alternatif.
2. Merubah nilai kriteria menjadi matriks keputusan
Keterangan x ij : Respon alternatif j pada kriteria i i :  1,2,3,  ...,  n  adalah  nomor  urutan  atribut atau kriteria
j : 1,2,3, ..., m adalah nomor urutan alternatif X : Matriks Keputusan

## 3. Normalisasi pada metode MOORA
Keterangan x ij : Matriks alternatif j pada kriteria i i : 1,2,3, ..., n adalah nomor urutan atribut atau kriteria
j : 1,2,3, ..., m adalah nomor urutan alternatif X * ij : Matriks Normalisasi alternatif j pada kriteria i
4. Menghitung Nilai Optimasi
Keterangan i : 1,2,3, ..., g adalah atribut atau kriteria dengan status maximized
j : g+1, g+2, g+3, ..., n adalah atribut atau kriteria dengan status minimized
w j : bobot terhadap alternatif j y * j : Nilai penilaian yang sudah dinormalisasi dari alternatif j terhadap semua atribut
5. Menentukan  rangking  dari  hasil  perhitungan MOORA [6]
3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Tabel kriteria dan bobot
Terdapat  beberapa  parameter  yang  diambil  dari hasil observasi yang dijadikan acuan pendataan dalam pengambilan  keputusan  yaitu  nilai  dari  beberapa  tes. Adapun  bobot  yang  digunakan  juga  hasil  dari observasi  didapat  langsung  dari  panitia  penerimaan santri  baru  pesantren  luhur  malang.  yang  mana jumlah  bobot  yang  digunakan  menggunakan  metode MOORA ( Multi Objective Optimization On The Basis Of  Ratio  Analysis )  tidak  boleh  lebih  dari  1. Ditunjukkan pada tabel 3.1
Tabel 3.1 Tabel kriteria KODE NAMA Jenis BOBOT C1 Baca Al- Qur’an Benefiit  0.10 C2 Psikologi Benefiit  0.10 C3 Pengetahuan dasar I Benefiit  0.25 C4 Pengetahuan dasar II Benefiit  0.25 C5 Bahasa Arab Benefiit  0.30

## 3.2 Desain arsitektur sistem
Dalam sistem pendukung keputusan penerimaan santri  baru  untuk  menentukan  kelas  diniyah  yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode  moora  yang  diaplikasikan  mempunyai beberapa  kriteria  dari  data  yang  gunakan.  Sistem  ini mempunyai  sebuah  proses  imputan,  proses,  dan output seperti pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Blok Diagram
Dalam  proses  input  admin  mengimputkan  data calon  santri  yang  berisikan  biodata  calon  santri, kemudian  juga  terdapat  inputan  untuk  memasukkan nilai hasil tes calon santri dari beberapa kriteria yang tertera.
Dalam  proses  sistem  bekerja  menghitung  nilai calon  santri  menggunakan  metode  MOORA  dengan cara  menginputkan  kriteria,  Merubah  nilai  kriteria menjadi  matriks  keputusan,  normalisasi,  mengurangi nilai maximax dan minmax, Menentukan ranking
Hasil  output  sistem  adalah  memunculkan  hasil dari  perhitungan  yaitu  keterima  atau  tidaknya  calon santri dan tersedia kelas bagi santri baru tersebut.

## 3.3 Flowchart Sistem

## Gambar 3.2 Flowchart Sistem
Pada  gambar  3.2  menjelaskan  bahwa  sistem dimulai  dari  menginputkan  kriteria  yang  akan dipakai, dalam form input juga terdapat edit dan juga delete  kriteria,  jika  terdapat  penambahan  dan pengurangan  kriteria,  kemudian  input  biodata  santri baru,  dilanjutkan  input  nilai  dari  hasil  tes,  setelah proses  input  selesai  kemudian  diperoses  seleksi menggunakan  metode  MOORA,  kemudian  hasil seleksi  akan  keluar  dengan  output  diterimanya  santri dan kelas diniyah yang akan ditempati.

## 3.4 Flowchat Metode MOORA

## Gambar 3.3 Flowchart meetode MOORA
Pada  gambar  3.3  menjelaskan  bahwa  proses metode  MOORA  dimulai  dari  menginputkan  nilai kriteria yang akan dipakai. Dari nilai kriteria tersebut dijadikan  sebuah  matriks  sebanyak  data  nilai  yang sudah  ada,  setelah  itu  menuju  ke  proses  normalisasi. Dari hasil normalisasi perbaris akan dikalikan dengan bobot yang sudah ditentukan. Hasil dari optimasi atau normalisasi bobot akan di rankingkan.

## 3.5 DFD Level 0
Gambar 3.4 DFD Level 0
Pada gambar 3.4 terdapat 2 entitas dan 1 proses dimana  pada  entitas  calon  santri  menginputkan  data santri  kedalam  spk  penerimaan  santri  baru,  dan entitas  panitia  seleksi  akan  menerima  data  calon santri  baru.  Kemudian  panitia  seleksi  menginputkan kriteria dan nilai kedalam spk penerimaan santri baru, dan  santri  baru  akan  menerima  hasil  seleksi penerimaan santri baru..

## 3.6 DFD Level 1

## Gambar 3.5 DFD level 1
Pada gambar 3.5 terdapat 2 entritas dan 3 proses dimana  pada  entitas  calon  santri  akan  menginputkan data  pada  proses  pendaftaran,  data  tersebut  akan masuk  ke  dalam  database  tb_data  dan  entitas  panitia seleksi  akan  menerima  data  santri  baru.  Pada  proses seleksi  panitia  akan  menginputkan  kriteria  dan  nilai pada  proses  seleksi  yang  nantinya  akan  masuk kedalam  tb_kriteria  dan  tb_nilai,  untuk  hasil  seleksi akan  masuk  tb_hasil.  Terahir  pada  proses  laporan akan  menmgambil  dari  tb_nilai  dan  tb_hasil,  dimana santri  baru  akan  menerima  hasil  seleksi  dan  panitia seleksi akan menerima data kelulusan santri baru.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Halaman Home User
Halaman home  user merupakan  halaman  utama user saat  memasuki  web,  dimana  pada  halaman  ini terdapat  enam  navigasi  diantaranya  beranda,  profil, kegiatan,  pendaftaran,  hasil  seleksi,  kontak.  Didalam halaman home sendiri  terdapat slide gambar  gedung pondok  pesantren  dan  juga  terdapat  informasi  visi misi,  serta  kegiatan  wajib  santri.  Ditunjukkan  pada gambar 4.1

## Gambar 4.1 Halaman Home User

## 4.2 Halaman Pendaftaran
Halaman  pendaftaran  merupakan  halaman dimana  calon  santri  baru  dapat  mendaftar  online dengan  memasukkan  biodata  lengkap  calon  santri baru. ditunjukkan pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Halaman Pendaftaran

## 4.3 Halaman Hasil Seleksi
Halaman  hasil  seleksi  merupakan  halaman dimana calon santri baru dapat melihat kelulusan dan kelas diniyah calon santri baru yang telah mendnaftar. ditunjukkan pada Gambar 4.3
Gambar 4.3 Halman hasil seleksi

## 4.4 Halaman Kontak
Halaman  kontak  merupakan  halaman  yang terdapat  informasi  alamat  pondok  dan  kontak  admin penerimaan  santri  baru  ponpes  luhur  malang. ditunjukkan pada Gambar 4.4

## 4.5 Halaman Login
Halaman Login merupakan  halaman  yang digunakan  admin  untuk  memasuki  halaman  admin dengan  cara  menginputkan username dan password . ditunjukkan pada gambar 4.5
Gambar 4.5 Halaman Login

## 4.6 Halaman Admin
Halaman  admin  merupakan  halaman  yang  akan digunakan  admin  untuk  menginputkan  data,  dimana pada halaman ini terdapat navigasi admin, input data, kriteria,  nilai,  hasil  seleksi  dan logout .  Ditunjukkan pada gambar 4.6
Gambar 4.6 Halaman Admin

## 4.7 Halaman CRUD Kegiatan
Halaman  CRUD  kegiatan  merupakan  halaman untuk  menginputkan,  mengedit,  dan  menghapus kegiatan. Ditunjukkan pada gambar 4.7
Gambar 4.7 CRUD Kegiatan

## 4.8 Halaman CRUD Kriteria
Halaman  CRUD  kriteria  merupakan  halaman untuk  menginputkan,  mengedit,  dan  menghapus kriteria. Ditunjukkan pada gambar 4.8
Gambar 4.8 Halaman CRUD Kriteria

## 4.9 Halaman CRUD Data
Halaman  CRUD  kriteria  merupakan  halaman untuk  menginputkan,  mengedit,  dan  menghapus Biodata . Ditunjukkan pada gambar 4.9
Gambar 4.9 Halaman CRUD Data

## 4.10 Halaman CRUD Nilai
Halaman  CRUD  kriteria  merupakan  halaman untuk menginputkan, mengedit, dan menghapus nilai. Ditunjukkan pada gambar 4.10
Gambar 4.10 Halaman CRUD Nila i 4.11 Halaman Hasil Seleksi
Halaman  seleksi  merupakan  halaman  hasil seleksi  nilai  dan  penempatan  kelas  calon  santri  baru menggunakan  metode  MOORA  ( Multi  Objective Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio  Analysis ). Ditunjukkan pada gambar 4.11

## 4.12 Pengujian perhitungan metode MOORA
Berikut  merupakan  beberapa  contoh  sample perhitungan manual menggunakan 20 alternatif dan 5 kriteria. Prosedur perhitungan yang dilakukan adalah:
1. Menginputkan nilai kriteria pada suatu
alternatif. Seperti pada tabel 4.2
Tabel 4.2 Tabel Nilai Alternatif (a) C1  C2  C3  C4  C5 (a1) M******** R****** 78 77 88 52 75 (a2) H**** R**** 62 66 40 40 10
(a3) N******* S****** 60 73 52 44 35 (a4) F***** S***** A******** 73 77 68 52 70 (a5) A******* D*** F********* 66 73 44 20 75 (a6) F******* M********** 75 77 72 44 70 (a7) Z******* 80 77 68 48 72 (a8) A*** N****** K******** 77 73 72 32 80 (a9) S**** A**** S****** 70 73 76 48 30
(a10) D*** R******** 63 66 56 20 35
(a11) L******* R******* 72 77 88 68 70
(a12) F***** A** 70 66 48 40 35 (a13) R*** A** A 72 66 64 44 35 (a14) M****** S******* 75 73 60 48 35 (a15) F***** U*** 68 77 72 64 75 (a16) Y**** N******** I*** 85 90 84 52 90 (a17) S*** K******** M**** 73 86 96 80 87 (a18) K***** A** T****** U**** 83 86 88 84 82
(a19) R*** G******** F 83 90 92 64 90 (a20) I******** N******* 80 86 88 88 92 2. Merubah nilai kriteria menjadi matriks keputusan
3. Normalisasi pada metode MOORA
= 0,237034
= 0,188412
Seperti langkah tersebut sampai X5,20 Sehingga hasilnya ditunjukka pada tabel 4.3
Tabel 4.3 Hasil Normalisasi Alt C1 C2 C3 C4 C5 (a1) 0,237 034 0,224 126 0,270 719 0,212 516 0,251 061 (a2) 0,188 412 0,192 108 0,123 054 0,163 474 0,033 475 (a2 0) 0,243 112 0,250 323 0,270 719 0,359 642 0,307 968 4. Menghitung Nilai Optimasi (a1)  =  0,237034*0,10  +  0,224126*0,10  + 0,270719*0,25 + 0,212516*0,25 + 0,251061*0,30 = 0,242243 (a2) = 0,188412*0,10 + 0,192108*0,10 + 0,123054*0,25  +  0,163474*0,25  +  0,033475*0,30  = 0,119726
5. Menentukan  rangking  dari  hasil  perhitungan MOORA
Hasil pengujian ditunjukkan pada tabel 4.4
Tabel 4.4 hasil pengujian Alternatif (a) Hasil kelas (web) Hasil kelas (excel) Akuras i (a1)M******** R****** C C Sesuai (a2) H**** R**** C C Sesuai (a3) N******* S****** C C Sesuai (a4) F***** S***** A C C Sesuai u(a5) A******* D*** F C C Sesuai (a6) F******* M********** C C Sesuai (a7) Z******* C C Sesuai (a8) A*** N****** K C C Sesuai (a9) S**** A**** S****** C C Sesuai (a10) D*** R******** C C Sesuai (a11) L******* R******* C C Sesuai (a12) F***** A** C C Sesuai (a13) R*** A** A C C Sesuai (a14) M****** S******* C C Sesuai (a15) F***** C C Sesuai
U*** (a16) Y**** N******** I C B Tidak sesuai (a17) S*** K******** M B B Sesuai (a18) K***** A** T****** U B B Sesuai (a19) R*** G******** F B B Sesuai (a20) I******** N******* B B Sesuai
Hasil  pengujian  dari  20  data  sampel  menunjukkan pembagian kelas pada alternatif (a16) mempunyai akurasi yang tidak sesuai. Jika dibuat prosentase maka diperoleh:
=95%
Hasil pengujian diatas menyatakan bahwa tingkat keakurasian sistem dari 20 sampel mencapai 95%

## 4.2. Pengujian Halaman Website
Pada  pengujian  halaman  website  digunakan berbagai  software  browser  untuk  mengetahui  fungsi dari  halaman  setiap  website  dapat  berjalan  sesuai fungsinya  masing-masing.  Pengujian  ditunjukkan oleh tabel 4.5
Tabel 4.5 hasil pengujian halaman website
No Uji Fungsi Browser Mozila Firfox Google Chrome Internet Explorer 1. Halaman User √ √
√
a. Button Daftar √ √ √ 2. Halaman Admin √ X X a. CRUD
b. Button CRUD
c. Buttn Search
√ √ √ √ √ √ √
√
√
3. Halaman Login √ √ √ a. Button Login √ √ √ Keterangan : √ (Berfungsi)
: X (Tampilan berantakan)

## 4.3. Pengujian user
Pada  pengujian  user  (pengguna),  pengujian dilakukan secara langsung dengan membuat kuisioner yang ditujukan kepada pengguna aplikasi (pengguna),.  Kuisioner  diberikan  kepada  12  orang
pengguna. Pertanyaan dan hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 4.6 dan tabel 4.7
Tabel 4.6 Pertanyaan pengujian user No Kriteria 1 Tampilan website yang disajikan 2 Kemudahan untuk membaca tulisan
3 Komposisi warna website
4 Struktur menu yang disajikan
5 Konsistensi tampilan layar untuk setiap menu 6 Kelengkapan informasi yang disajikan 7 Kemudahan untuk mendapatkan suatu informasi 8 Kemudahan untuk mendapatkan informasi terbaru 9 Kemudahan untuk mendapatkan contact person yang bisa dihubungi pada saat membutuhkan suatu informasi 10 Kemudahan penggunaan user 11 Kemudahan proses pendaftaran Tabel 4.7 Hasil pengujian user No Penilaian SBr Br C Bk Sbk 1 0 0 33,3 % 58,3 % 8,3% 2 0 0 16,7 % 66,7 % 16,7% 3 0 8,3
% 58,3 % 16,7 % 16,7% 4 0 0 25% 75% 0 5 0 0 33,3 % 58,3 % 8,3% 6 0 0 33,3 % 25% 41,7% 7 0 0 25% 50% 25% 8 0 0 33,3
%
66,7 % 0 9 0 0 8,3% 50% 41,7% 10 0 0 33,3 % 58,3 % 8,3% 11 0 0 33,3 % 50% 16,7%
Keterangan :
SBr = Sangat Buruk, Br = Buruk, C = Cukup, Bk = Baik, SBk = Sangat Baik

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  dapat  ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem penukung keputusan ini dapat memberikan proses perangkingan untuk penerimaan santri baru.
2. Pada  tahap  pengujian  halaman  website  di  3 browser  fungsi-fungsi  dapat  berjalan  sesuai
dengan  yang  diharapkan  kecuali  tampilan  pada google chrome dan internet explorer .
3. Pada  pengujian  akurasi  perhitungan  pada  sistem dengan perhitungan manual yaitu mencapai 95%.
4. Pada  pengujian  user  (pengguna)  diperoleh  hasil yang menyatakan sangat buruk  0%, buruk 8,3%, cukup  30,3%,  baik  52,3%,  dan  sangat  baik 20,4%

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pambudi, D. (2013). Sistem Pendukung Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Di  SMA Negeri  2  Pemalang  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting. jurnal_12179 .
[2] Apriandala,  R.,  Efendi,  R.,  &  andreswari,  D. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pembagian  Kelas  Siswa  SMARTER  dan FUZZY  Subtractive  Clustering. Jurnal  Rekusif , vol. 5 No. 2.
[3] Ramdhani,  M.  A.,  &  Nugraha,  A.  (2017). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Anggota  Menggunakan  Metode  SAW  Berbasis WEB di Koperasi Simpan Pinjam Melati. Jurnal Informasi , 48-66.
[4] Nurhayati,  L.  (2016,  04  02). Sistem  pendukung keputusan .  Retrieved  10  09,  2018,  from  Sistem pendukung keputusan: http://lecturer.fikom.umi.ac.id/lilis/2016/04/02/s istem-pendukung-keputusan/
[5] N,  S.  (2014,  09  07). Mengetahui  Pengertian Website  dan  Jenisnya. Retrieved  27  09,  2018,
from Pengertian Apapun: http://www.pengertianku.net/2014/09/mengetah ui-pengertian-website-dan-jenisnya.html
[6] Dsn,  C.  (2018,  03  12). DSS  MOORA  Method . Retrieved  27  09,  2018,  from  Cahya's  blog: http://cahyadsn.phpindonesia.id/extra/moora.ph p