## ANALISIS PEMILIHAN CALON PESERTA OLIMPIADE SAINS  DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Dini MH. Hutagalung
Program Studi Sistem  Informasi Universitas Sari Mutiara Indonesia mhdini@gmail.com

## ABSTRAK
SMA  Santo  Thomas  Medanmerupakan  salah  satu  Sekolah  Islam  negeri  yang  setara  dengan  Sekolah Menengah  Atas,  dari  pengalaman  beberapa  tahun  dalam  pemilihan  siswa  untuk  mengikuti  olimpiade  sains masih berdasarkan nilai pelajaran  yang didapat padahal soal-soal olimpiade sains memerlukan faktor-faktor lain  diantaranya  yaitu  tingkat  intelligensi  dan  pengalaman  dalam  mengikuti  olimpiade  sains. Maka  perlu dirancang suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pihak sekolah dalam menentukan siswa yang  tepat  dalam  mengikuti  olimpiade  sains.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah  metode Simple Additive  Weighting (SAW),  metode  ini  dipilih  karena  mampu  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif,  dalam  pemilihan  calon  peserta  olimpiade  sains  berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan. Dengan adanya metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat menentukan siswa yang berhak mengikuti olimpiade sains berdasarkan seluruh kriteria penilaian dalam mengikuti olimpiade sains.
Kata Kunci : Olimpiade, Sistem Pendukung Keputusan, SAW.

## I. PENDAHULUAN

## 1.1  Latar Belakang Masalah
Salah  satu  program  pemerintah  dalam meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia melalui  Departemen  Pendidikan  Nasional  adalah dengan menyelenggarakan Olimpiade Sains Nasional  (OSN).  Penyelenggaraan  Olimpiade Sains Nasional tersebut bertujuan untuk meningkatkan wawasan pengetahuan, kemampuan kreatifitas, menanamkan sikap disiplin ilmiah serta kerja  keras  para  remaja  untuk  menguasai  ilmu pengetahuan dan teknologi.
Dalam  Olimpiade  Sains  Nasional  tersebut mempertandingkan  tiga  mata    pelajaran  yaitu fisika,  kimia,  matematika  yang  dilakukan  secara berkala  satu  tahun  sekali  dengan  peserta  para
siswa  sekolah  menengah  atas.  Untuk  dapat mengikuti  Olimpiade  Sains  sampai  tingkat nasional  para  peserta  harus  lolos  pada  olimpiade tingkat  kabupaten  dan  propinsi. SMA  Santo Thomas  Medanmerupakan  salah  satu  Sekolah Islam  Negeri  yang  setara  dengan  Sekolah Menengah  Atas,  yang  selalu  mengirimkan  siswa setiap  tahunnya  untuk  mengikuti  olimpiade  pada tingkat  kabupaten. Dari  pengalaman  beberapa tahun yang telah dilakukan dalam pemilihan siswa terdapat  beberapa  permasalahan  diantaranya  yaitu guru  atau  kepala  sekolah  dalam  memilih  siswa hanya  berdasarkan  nilai  pelajaran  yang  didapat, padahal  soal-soal  olimpiade  sains  yang  di  ujikan baik pada tingkat kabupaten, propinsi dan nasional diperlukan  faktor-faktor  yang  lain  di  antaranya
yaitu  tingkat  intelegensi  dan  pengalaman  dalam mengikuti olimpiade sains sebelumnya. Disamping  permasalahan  diatas  terkadang  guru dalam memilih siswa tidak memperhatikan semua faktor  diatas  sehingga  hasilnya  kurang  maksimal. Oleh  karena  permasalahan  diatas  maka  perlu  di rancang  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang di harapkan dapat membantu pengambil keputusan dalam  mendapatkan  informasi  untuk  menentukan siswa yang tepat dalam mengikuti olimpiade sains baik  pada  tingkat  kabupaten,  propinsi  maupun nasional.  Persoalan  pengambilan  keputusan  pada dasarnya  adalah  bentuk  pemilihan  dari  berbagai alternatif keputusan yang mungkin di pilih dimana prosesnya melalui  mekanisme  tertentu,  dengan harapan  akan  menghasilkan  sebuah  keputusan yang  terbaik.  Begitu  juga  dalam  memilih  siswa dalam  mengikuti  olimpiade  sains  pada  tingkat kabupaten  diperlukan  analisa  yang  tepat  sehingga pemilihan  siswa  benar-benar  tepat  sesuai  dengan kemampuan  siswa  sehingga  mampu  bersaing dengan  siswa  dari  Sekolah  Menengah  Atas  yang lain.
Maka  dari  itu  untuk  menentukan  calon  peserta olimpiade  yang  akan  di  ikut  sertakan  dalam Olimpiade  Sains  Nasional  diperlukan  suatu prosedur  terstruktur  dan sistematis  yang  dapat dipertanggung jawabkan, yaitu melalui penjaringan  atau  seleksi.  Seleksi  merupakan tahapan  untuk  memutuskan  apakah  seorang  siswa di  nyatakan  diterima  atau  tidak  untuk  menjadi peserta  olimpiade.  Keputusan  yang  diambil  ini,
diharapkan  tidak  subyektif  agar  kualitas  SDM yang  diperoleh  dapat  sesuai  dengan  harapan sehingga  tidak  ada  pihak  yang  dirugikan. Tantangan  pihak  penyelengara  (pihak  sekolah) dalam  hal  ini  adalah  bagaimana  mengambil keputusan  dari  siswa  yang  diseleksi  dengan  cara yang obyektif,  tidak  memihak,  serta  transparan. Untuk  menghindari  subyektifitas  keputusan  yang dihasilkan,  diperlukan  suatu  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  pihak  sekolah dalam  memutuskan  siswa  mana  yang  sesuai kualifikasi.
Metode  yang  digunakan  untuk  pemilihan  calon peserta  olimpiade  sains  adalah  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW),  karena  metode  ini menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang  akan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari kriteria yang  sudah  ditentukan.  Dengan  metode perangkingan  diharapkan  lebih  tepat  dan  akurat karena  sudah  didasarkan  pada  kriteria  dan  bobot yang sudah di tetapkan sehingga dapat menentukan siapa yang lebih berhak mendapatkan penghargaan tersebut.
Sesuai  dengan  latar  belakang  masalah  yang diungkap  diatas,  maka penelitian ini  akan membahas mengenai “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Calon  Peserta  Olimpiade Sains  Tingkat  Kabupaten  Langkat  Pada SMA Santo Thomas MedanDengan menggunakan Metode Si mple Additive Weighting (SAW)”. 1.2 Rumusan Masalah
Adapun rumusan masalah  yang di rancang oleh peneliti berdasarkan uraian diatas adalah:
1. Bagaimana memudahkan
dalam menentukan pemilihan calon peserta olimpiade sains tingkat kota Medan ?
2. Bagaimana  menerapkan  metode  Simple Additive Weighting dalam proses pemilihan  calon  peserta  olimpiade  sains pada SMA Santo Thomas Medan?
3. Bagaimana  membangun  sebuah  aplikasi pemilihan  calon  peserta  olimpiade  sains pada SMA Santo Thomas Medan?

## 1.3  Batasan Masalah
Karena keterbatasan
waktu dan pengetahuan,  maka  ruang  lingkup  permasalahan dalam hal ini antara lain:
1. Data siswa yang digunakan untuk pemilihan calon peserta olimpiade sains adalah kelas XII jurusan IPA.
2. Hanya mencakup perancangan aplikasi pemilihan calon peserta olimpiade sains pada SMA Santo Thomas Medan dengan menggunakan Metode Simple Additive
Weighting.
3. Membuat aplikasi penentuan calon peserta olimpiade yang dinamis berdasarkan kriteria yang ditentukan.

## 1.4  Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari peneliti sistem pendukung  keputusan  pemilihan  calon  peserta
olimpiade  sains  ini  dengan  menerapkan  metode Simple Additive Weighting antara lain:
Untuk  memudahkan  dalam  menentukan  calon peserta olimpiade sains tingkat kota Medan. Untuk  menerapkan  metode  Simple  Aditive Weighting  dalam  proses  pemilihan  calon  peserta olimpiade sains pada SMA Santo Thomas Medan. Untuk  membangun  sebuah  aplikasi  penentuan calon  peserta  olimpiade  sains  berdasarkan  kriteria yang ditentukan.

## 1.5  Manfaat penelitian
Manfaat dalam penelitian ini diantaranya adalah:
1. Dapat membantu dalam proses pemilihan calon peserta olimpiade sains pada SMA Santo Thomas Medan.
2. Mampu melakukan analisis dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting.
3. Dapat menjaring calon peserta yang betul- betul berkompeten dalam bidangnya masing-masing.

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1  Keputusan
Menurut Herbert A. Simon, ahli manajemen  dan  pemenang Nobel  dari  Carnigie- Mellon  University,  keputusan  berada  dalam  satu kesatuan  rangkaian  dimana  terdapat  keputusan terprogram  disatu  ujung  dan  keputusan  tidak terprogram diujung yang lain. Keputusan terprogram  artinya,  keputusan  yang  bersifat  rutin, berulang, dan  dapat  di  prediksi  sehingga  dapat  di
susun  suatu  prosedur  untuk  menanganinya. Sedangkan  keputusan  yang  tidak  terprogram artinya,  keputusan  yang  sifatnya  insidensial,  tidak terstruktur,  sulit  di  prediksi,  dan  melibatkan pertimbangan-pertimbangan yang subyektif. Misalnya,  seperti  penentuan  penerimaan  pegawai, penilaian terhadap proyek yang di nilai menguntungkan,  pengucuran  dana  proyek  yang sangat  terbatas  berdasarkan  kepentingan  dan urgensi, dan lain sebagainnya.

## 2.1.1  Tahap-Tahap Pembuatan Keputusan
Jika  mengamati  proses  keluarnya  suatu keputusan,  maka  dapat  di  catat  tahap-tahap penting dalam proses tersebut, yaitu: 1. Pemaparan masalah. Pada tahap ini, pengambil keputusan akan mendengarkan dan memperhatikan  dengan  seksama  pemaran persoalan yang dihadapi oleh perusahaannya.
2. Pengumpulan  data  dan  informasi.  Pada  tahap ini,  pengambil  keputusan  membutuhkan  data dan informasi selengkap mungkin.
3. Pengamatan  terhadap  lingkungan.  Pada  tahap ini,  pengambil  keputusan  akan  mengamati keadaan  lingkungan  yang  akan  menerima keputusan yang akan di ambilnya.
4. Perancangan  keputusan.  Pada  tahap  ini,
pengambil  keputusan  mencari  dan  menemukan alternatif-alternatif keputusan, mengembangkan dan menganalisa dampak masing-masing alternatif tersebut.
5. Penentuan keputusan. Pada tahap ini,
pengambil  keputusan  akan  melakukan  seleksi
terhadap  alternatif-alternatif  keputusan  dengan hasil analisanya masing-masing.

## 2.2  Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Alter  (dalam  Kusrini,  2007:16) Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu di gunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak  terstruktur,  dimana  seorang  pun  tahu  secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
Sistem  pendukung  keputusan  lebih  di tujukan  untuk  mendukung  manajemen  dalam melakukan  pekerjaan  yang  bersifat  analitis  dalam situasi yang kurang terstruktur dan dengan kriteria yang  kurang  jelas.  Sistem  pendukung  keputusan tidak dimaksudkan  untuk  mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil  keputusan  untuk  melakukan  berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia.
Keputusan yang di ambil untuk menyelesaikan  suatu  masalah  dapat  dilihat  dari keterstrukturannya  yang  bisa  di  bagi  menjadi (Kusrini, 2007:19):
1. Keputusan terstruktur (structured decision)
Keputusan  terstuktur  adalah  keputusan yang dilakukan secara berulang-ulang dan bersifat rutin,  prosedur  pengambilan keputusan  sangatlah jelas,  keputusan  tersebut  terutama  dilakukan  pada menajemen tingkat bawah.
2. Keputusan semiterstruktur (semistructured decision) Keputusan
semiterstruktur adalah keputusan  yang  memiliki  dua  sifat,  sebagian  sifat bisa  ditangani  oleh  komputer  dan  yang  lain  tetap harus  dilakukan  oleh  pengambil  keputusan, prosedur  dalam  pengambil  keputusan  tersebut secara  garis  besar  sudah  ada,  tetapi  ada  beberapa hal  yang  masih  memerlukan  kebijakan  dari pengambil keputusan. Biasanya, keputusan semacam  ini  di ambil  oleh  manajer  level menengah dalam suatu organisasi.
3. Keputusan tak terstruktur (unstructured

## decision)
Keputusan tak terstruktur adalah keputusan yang  penanganannya  rumit  karena  tidak  terjadi beulang-ulang  atau  tidak  selalu  terjadi,  keputusan tersebut menuntut  pengalaman  dan  berbagai sumber yang bersifat eksternal. Keputusan tersebut umumnya terjadi pada manajemen tingkat atas.

## 2.4  Metode Simple Additive Weighting
Metode Simple  Additive  Weighting sering juga  di  kenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan berbobot.  Konsep  dasar  metode Simple  Additive Weighting adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua  atribut.  Metode Simple  Additive  Weighting disarankan untuk menyelesaikan masalah penyeleksian dalam sistem pengambilan keputusan multi  proses.  Metode Simple  Additive  Weighting merupakan metode  yang banyak digunakan dalam pengambilan  keputusan  yang  memiliki  banyak
atribut.  Metode Simple  Additive  Weighting membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan  (x)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada.
Formula  untuk  melakukan  normalisasi tersebut adalah sebagai berikut:
r ij = ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ ( )
( )
Keterangan: Max X ij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i. Min X ij = Nilai terkecil dari setiap kriteria i. X ij = Nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria.
Benefit = Jika nilai terbesar adalah yang terbaik. Cost = Jika  nilai  terkecil  adalah  yang  terbaik.
Dimana r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif  A i pada  atribut  C ij i=1,2,…,n. Nilai preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i )  di  berikan sebagai:
=
Keterangan:
V i = Rangking untuk setiap alternatif.
Wj = Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria). r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi. Nilai  V i yang  lebih  besar  mengidentifikasikan bahwa  alternatif  A i lebih  terpilih.  Nurdin  (dalam Dicky, 2012:12).

## 2.4.1  Langkah Penyelesaian Metode SAW
Dalam penelitian ini menggunakan FMDAM metode SAW. Langkah-langkah pemecahan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan
dijadikan acuan dalam menentukan pengambilan keputusan C j .
2. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  (A i )  pada setiap  kriteria  (C j )  yang  sudah  ditentukan, dimana nilai i =1,2,……n.
3. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada  setiap  kriteria  kemudian  memodelkannya ke dalam bilangan fuzzy setelah itu
dikonversikan kebilangan crisp.
4. Memberikan  nilai  bobot  (W)  yang  juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
5. Melakukan  normalisasi matriks  dengan  cara menghitung  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi
(r ij ) dari alternatif A i pada atribut C j berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis atribut (atribut keuntungan/benefit =
MAXIMUM atau atribut biaya/cost = MINIMUM). Apabila
berupa atribut keuntungan  maka crisp (X i  j )  dari  setiap  kolom atribut dibagi dengan nilai crisp MAX (MAX X i j )  dari  setiap  kolom,  sedangkan  untuk  atribut biaya,  nilai crisp  MIN  (MIN  X i  j )  dari  setiap kolom  atribut  dibagi  dengan  nilai crisp  (X i  j ) setiap kolom.
6. Melakukan  proses  perangkingan  untuk  setiap alternatif (V i ) dengan cara mengalikan nilai (W i ) dengan nilai rating kinerja ternormalisasi (r ij ).
7. Menentukan nilai prefensi untuk setiap alternatif  (V i )  dengan  cara  menjumlahkan  hasil kali  antara  matriks  ternormalisasi  (R)  dengan nilai  bobot  (W).  Nilai V i yang  lebih  besar mengindikasikan  bahwa  alternatif A i lebih terpilih Nurdin (dalam Dicky, 2012:13).

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Sistem
Pada sub bab ini, penulis akan menjelaskan cara  kerja  dari program  aplikasi  yang  telah dirancang penulis, yakni sebagai berikut:
1. Form Login

## Gambar 3.1 Form Login

## 2. Form Utama
Rancangan menu utama ini berfungsi untuk menampilkan  sub  menu  file,  penilaian,  about  dan tutup. Pada menu sub menu file terdapat dua menu yaitu  data  siswa  dan  data  kriteria,  pada  sub  menu penilaian  terdapat  rancangan  data  hasil  penilaian. Pada  sub  menu  about  terdapat  rancangan keterangan  yang  berfungsi  untuk  menampilkan keterangan  tentang  aplikasi  serta  menu  keluar untuk  menutup  program  aplikasi.  berikut  adalah tampilannya.
Gambar 3.2 Menu Utama
Menu  utama  merupakan  menu  yang digunakan  sebagai  menu  yang  memangggil  sub- sub form yang ada didalam aplikasi.

## 3. Form Data Siswa
Rancangan  ini  berguna  untuk  mengisikan data  siswa  sesuai  degan  nisn  nya  masing- masing, berikut adalah tampilannya.
Gambar 3.3 Form Data Siswa

## 4. Form Data Kriteria
Form kriteria digunakan  untuk mengisikan data  kriteria  berdasarkan  kode  kriteria,  berikut adalah tampilannya.
Gambar 3.4 Form Data Kriteria

## 5. Form Data Penilaian
Form data penilaian ini berguna mengisikan  data  penilaian  yang  menampilkan hasil  penilaian berupa  hasil  akhir,  berikut  adalah tampilannya.

## Gambar 3.5 Form Data Penilaian

## 6. Form Hasil Keputusan
Gambar 3.6 Form Hasil Keputusan

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis yang
didapatkan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan diantaranya sebagai berikut:
1. Peringkat  rangking  tidak  menjadi  prioritas dalam  pemilihan  siswa  yang  dapat  mengikuti olimpiade sains.
2. Sistem pendukung keputusan ini dapat mempermudah  sekolah SMA Santo Thomas
Medan dalam  menentukan  peserta  olimpiade sains.
3. Dengan menerapkan metode SAW sistem yang dirancang mampu menampilkan hasil keputusan  pemilihan  calon  peserta  olimpiade sains berdasarkan kriteria nilai yang diinputkan.

## 4.2 Saran
Adapun saran yang dapat diberikan setelah menyusun  laporan penelitian ini  adalah  sebagai berikut:
1. Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode SAW dapat
diaplikasikan pada kasus lain.
Perangkat  lunak  dapat  dikembangkan  menjadi sistem  pendukung  apa  saja  yang  mempunyai konsep  kerja  yang  hampir  sama  dengan  konsep awal  dari  sistem  pendukung  keputusan  ini, sehingga dapat membantu dalam kinerja perangkat lunak dengan menambahkan fungsi-fungsi lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Dicky  Nofriansyah,  S.Kom.,  M.  Kom, Konsep Data  Mining  vs  Sistem  Pendukung Keputusan, Penerbit Budi Utama, 2012
Hendrayudi, Dasar-dasar Pemrograman
Microsoft  Visual  Basic  2008, Bandung,

## 2010
Kusrini,  M.Kom, Konsep  Dan  Aplikasi  Sistem
Pendukung  Keputusan,  Penerbit  Andi, Yogyakarta, 2007
Nana  Suarta,  ST, Microsoft  Office  2007,
Bandung, 2008
Oetomo, Perencanaan  Dan  Pembangunan
Sistem Informasi, Penerbit Andi,
Yogyakarta, 2002
STMIK  Triguna  Dharma, Modul  APSI  2008.
Medan, STMIK Triguna Dharma.