## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BIDANG MINAT  MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Desi Indyastuti 1 ,Joseph Dedy Irawan 2, Renaldi Primaswara Prasetya 3
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia desii2929@gmail.com

## ABSTRAK
Lembaga Pendidikan Indonesia merupakan salah satu faktor yang penting dalam menentukan kemajuan suatu  bangsa,  karena  dengan  adanya  pendidikan  dapat  mengembangkan  berbagai  potensi  yang  ada  dalam  diri seseorang. Pada Penelitian ini bertujuan untuk menentukan minat siswa yang ada pada SMA Sejahtera Prigen . Saat ini masih banyak siswa yang merasa bimbang dalam menentukan program studi di perguruan tinggi.
Dengan  adanya    penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  siswa  dalam  memilih  program  studi  yang sesuai dengan  minatnya.  Dalam  menentukan  minat siswa  maka diperlukannya tes  minat bakat/ Rothwell Miller Interest Blank(RMIB). Dengan dilakukannya tes minat bakat, ini dapat membantu menemukan minat dasar yang dimilki  oleh  siswa  dan  siswa  dapat  mengetahui  bidang  apa  yang  minatinya  untuk  menentukan  program  studi diperguruan tinggi.
Dari  tes  minat  bakat  tersebut  jika  hasil  minat  tersebut  tidak  sesuai  dengan  yang  diharapkan  akan berpengaruh  terhadap  masa  depan  siswa.  Dari  hasil  test  minat  diSMA  Sejahtera  Prigen  dan  dihitung  dengan menggunakan excel  hasil perangkingan dengan  metode simple additive weighting  disimpulkan bahwa dari 23 siswa yang paling diminati dialtenatif  Out/Outdoor .
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Minat Siswa
1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Lembaga  Pendidikan  Indonesia  merupakan  salah satu faktor yang penting dalam menentukan kemajuan suatu bangsa, karena dengan adanya pendidikan dapat mengembangkan  berbagai  potensi  yang  ada  dalam diri  seseorang.  Dalam  proses  ini,  siswa  berhak mendapatkan pendidikan yang sesuai dengan minatnya. Saat ini pada SMA Sejahtera Prigen,masih banyak  siswa  yang  bingung  dan  bimbang  untuk nantinya  menentukan  program  studi  di  perguruan tinggi  yang  sesuai  dengan  minatnya.  Sistem Keputusan bidang minat siswa harus dipertimbangkan secara  tepat  agar  hasil  potensi  siswa  juga  dapat dikembangkan secara maksimal.
Dari  beberapa  permasalahan  yang  sering  muncul dalam  penentuan  minat  siswa  ke  jenjang  pendidikan perguruan  tinggi  salah  satunya  adalah  dalam pengambilan  suatu  data,  biasanya  menghasilkan sebuah keputusan  yang tidak sesuai dengan  minatnya siswa. Sedangkan pengambilan   keputusan terdahap minat siswa sangat berpengaruh pada masa depan siswa.
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut maka  perlu  adanya  tes The  Rothwell  Miller  Interest Blank  (RMIB) untuk  membantu  menemukan  minat dasar  yang dimilki oleh  siswa, dan dapat  mengetahui bidang    yang  diminati  untuk  menentukan  program studi diperguruan tinggi. Sistem pendukung keputusan  ini  dapat  membantu  proses  pengambilan keputusan masalah sehingga keputusan tersebut dapat menghasilkan  minat siswa. Metode  yang  digunakan
adalah  metode Simple  Additive    Weighting  (SAW).
Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakanmetode  penjumlahan  pembobotan  dari mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  dari  tiap altenatif  pada  seluruh  kriteria.  Hasil  atau    Skor  total yang  diperoleh  untuk  sebuah  alternatif  yaitu  dengan menjumlahkan  semua  hasil  perkalian  antara  rating yang  dibandingkan  pada  lintas  atribut  dan  bobot setiap  atribut.  Rating  pada  setiap  atribut  sebelumnya harus sudah melalui proses normalisasi.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  diatas  maka  penulis dapat merumuskan  suatu perumusan  masalah  sebagai berikut :
1. Bagaimana cara merancang dan mengimplementasikan aplikasi Sistem pendukung  keputusan  bidang  minat  berbasis website ?
2. Bagaimana  cara  mengimplementasikan  metode tersebut  untuk  menyelesaikan  masalah  bidang minat  siswa  dengan  menggunakan    dengan metode Simple Additive Weighting (SAW)?

## 1.3 Tujuan
Berdasarkan  rumusan  masalah  diatas  maka dihasilkan suatu tujuan sebagai berikut :
1. Mempermudah  siswa-siswi  untuk  mengambil keputusan berdasarkan minat yang dimiliki.
2. Salah satu cara untuk menumbuhkan minat siswa agar  tidak  salah  mengambil  program  studi  di perguruan tinggi.
3. Mengimplementasikan metode  SAW  untuk menentukan program studi di perguruan tinggi.

## 1.4 Batasan Masalah
Agar pembahasan dalam penelitian ini tidak meluas, maka penulis mengambil beberapa batasan masalah, yaitu sebagai berikut :
1. Metode yang di gunakan
untuk menyelesaikannya  dengan  menggunakan  metode SAW.
2. Aplikasi ini hanya berbasis website
3. Aplikasi  ini  dibuat  dengan Sublime  Text(Tetxt
Editor,Html ,dan Php sebagai Bahasa pemrogamannya)
4. Untuk Penyimpanan database dengan menggunakan MySQL
5. Target Pengguna yaitu Siswa-Siswi Sma Sejahtera Prigen.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Menurut  Penelitian  Roini  Faazada  Muhammad sistem pendukung keputusan ini dilakukan menggunakan  metode MOORA, dan  menghasilkan pengujian  akurasi  perhitungan  pada  sistem  dengan menggunakan  perhitungan  manual  yaitu  mencapai 95%.Sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  santri baru  ini    menghasilkan    proses  suatu  perangkingan pada  penerimaan  santri  baru  dan  menghasilkan  kelas diniyah.  Pada  pengujian  user  ini  telah  menghasilkan yaitu  untuk  sangat  buruk  0%,  buruk  8,3%,  cukup 30,3%, baik 52,3%, dan sangat baik 20,4%.[1]
Menurut  Penelitian  Pradana  Farid  Muhammad hasil  pada  pengujian  dengan  menggunakan  metode Topsis,  pada  alternatif  yang  paling  memungkinkan untuk  mendapatkan  beasiswa  yaitu  atas  nama  ahmad sebagai  karena  nilai  preferensi  paling  besar  yaitu  = 0,70156,  sebagai  alternatif    yang  paling  besar  akan yang  dipilih.  Dаrі  hasil  реrаngkіngаn  tersebut dіgunаkаn  untuk  menentukan  besiswa,  ѕеrtа mеnаmріlkаn  dаftаr  siswa  уаng  сосоk  untuk mеndараtkаn bеаѕіѕwа tersebut.[2]
Menurut  Penelitian  Ismanto  Edi,  dkk  dengan dilakukannya menggunakan metode SAW menghasilkan  penerimaan  baru  dari  karyawan pengolahan  kriteria  yang  dipilih,  sehingga  dapat dijadikan  sebagai  pendukung  dan  pertimbangan dalam suatu pengambilan keputusan untuk mendapatkan karyawan baru. Metode SAW ini sering dikenal  metode  yang  menggunakan  penjumlahan terbobot  dengan  mencari  penjumlahan  setiap  bobot dari masing masing altenatif.[3]
Menurut  Penelitian  Irawan  Dedy  Joseph,  dkk menghasilkan mode untuk pengiriman secara individu dan  group  yang  sangat    memudahkan  operator  untuk mengirim pesan. Sistem  informasi akademik berbasis SMS Gateway ini  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  yaitu  Delphi  dan MySQL. Pada
pengiriman SMS dapat berjalan dengan lancar dengan kecepatan pengiriman sms relative sangat cepat.[4]
Menurut  Penilitian  Yulianti  Wita  menghasilkan suatu prediksi berdasarkan kemiripan kasus ( similarity ).  Dari  hasil  perhitungan  ini  dengan menunjukkan  nilai  tingkat  kepercayaan  yaitu  60  % maka  solusi  yang  direkomendasikan  yaitu  ciri-ciri minat-bakat berupa kuisoner, dan bidang minat-bakat. Ciri-ciri  minat-bakat dibuat untuk  mempunyai  nilai 1 yaitu nilai bobot yang diberikan. Pada nilai similarity ini  ialah  yang  berada  antara  0  dan  1.  Pada  nilai  0 menunjukkan  bahwa  source  case  tidak  ada  yang cocok  dengan  target  case  dan  jika  nilai  1  bahwa source case sama dengan target case tersebut.[5]
Menurut  Penelitian  Raura  Zensy  Miranda,  dkk menghasilkan  secara  keseluruhan  minat  siswa  pada bidang  studi  yang  ada  disekolah  sekitar  52,35% siswa.  Hubungan  minat  bidang  studi  dengan pekerjaan,  berdasarkan  hasil  analisa  data  dapat diketahui  bahwa  terdapat  dua  jawaban.  Pertama terdapat  hubungan  yang  positif  dan  dignifikan  antara minat bidang studi dengan pekerjaan pada siswa SMK Negeri  2  Banda  Aceh  khususnya  pada  bidang  studi Teknik Otomotif, Teknik Bangunan, Teknik Komputer  Jaringan  dan  Teknik  Listrik  pada  tingkat kepercayaan  sebesar  99%  dengan  tingkat  hubungan yang  rendah  dan  cukup.  Kedua  tidak  terdapat hubungan  yang  positif  dan  signifikan  pada  bidang Teknik Elektronika dan Teknik Mesin.[6]

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Siѕtеm  Pеndukung  Kерutuѕаn  mеruраkаn  ѕuаtu ѕіѕtеm  уаng  bеrbаѕіѕ  komputer  interaktif  уаng mеmudаhkаn  раrа  реnggunа  реngаmbіl  kерutuѕаn dаlаm  mеnggunаkаn  data  dan  mоdеl  untuk mеmесаhkаn  ѕutаtu  mаѕаlаh  уаng  tidak  tеrѕtruktur. Sistem реndukung kерutuѕаn dibangun gunа mеnjаdі аlаt  bаntu  реngаmbіlаn  keputusan  untuk  tеtарі  tidak untuk  menggantikan  реnіlаіаn  уаng  ѕudаh  аdа. Kерutuѕаn-kерutuѕаn  yang  mеmbutuhkаn  реnіlаіаn mеruраkаn  tujuan  dаrі  аdаnуа  sistem  реndukung keputusan.  Bіаѕаnуа  ѕіѕtеm  pendukung  kерutuѕаn disebut  juga  dеngаn  sistem  tеrkоmрutеrіѕаѕі  уаng mеndukung  реngаmbіlаn  keputusan  pada  ѕuаtu organisasi.

## 2.3 Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  Additive  weighting  adalah  metode  yang sering  dikenal  sebgai  metode  penjumlahan  bobot. Konsep  dasar  pada  metode  SAW  ini  adalah  dengan mencari  jumlah  bobot  dari  setiap  rating  dan  kinerja pada  setiap  alternatif,  pada  semua  atribut.  Metode SAW  sangat  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  yang  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang ada,  ada  beberapa  langkah  penyelesaian  dalam menggunakannya adalah:
1. Menentukan alternatif, yaitu Ai.
2. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj.
3. Memberikan  nilai  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
4. Menentukan  bobot  preferensi  atau  tingkat kepentingan  (W)  setiap  kriteria.  W  =  [ W1,W2,W3,…,WJ]
5. Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membuat  matrik  keputusan  (X)  yang  dibentuk dari  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (Ai) pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah  ditentukan, dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
𝑋 = [ 𝑥11 𝑥12 … 𝑥1𝑗
.                  . 𝑥𝑖1 𝑥𝑖2 … 𝑥𝑖𝑗 ]
7. Melakukan normalisasi matrik keputusan
dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja kemudian  diternomalisasi  (rij)  dari  alternatif  Ai pada kriteria Cj.
Dimana : Ri j = nilai rating kinerja ternormalisasi Xi = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria i Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria i Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif  Ai  pada  atribut  Cj;  i=1,2,...,  m  dan j=1,2,...,n. 8. Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi  (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R)
𝑅 = [ 𝑟11 𝑟12 … 𝑟1𝑗 .                  .
𝑟𝑖1 𝑟𝑖2 … 𝑟𝑖𝑗 ]
9. Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  diperoleh  dari penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matrik ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  preferensi  (W)
yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).

## 𝑉𝑖 = ∑ 𝑊𝑗𝑟𝑖𝑗
𝑛

## 𝑗=1
Di mana : Vi = rangking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilairating kinerja ternormalisasi Nilai Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## 2.4 MINAT
Minat  adalah  suatu  ketertarikan  yang  ada  pada dalam  diri  seseorang,minat  juga  suatu  bentuk  objek yang  berasal  dari  hati  dan  diri,minat  bukan  karena paksaan dari orang lain.
Ciri-Ciri Minat Menurut Elizabet  B.  Hurlock,  berikut  ini  adalah  ciri- ciri minat pada anak, yaitu:
1. Minat  tumbuh  dengan  perkembangan  fisik  dan mental.
2. Minat bergantung pada kesiapan belajar.
3. Minat bergantung pada kesempatan belajar.
4. Perkembangan minat mungkin terbatas
5. Minat dipengaruhi pengaruh budaya.
6. Minat berbobot emosional.
7. Minat itu egonsentris.

## 2.5 Rothwell Miller Interest Blank (RMIB)
Rothwell  Miller  Interest  Blank Tes  Minat Rothwell pertama  kali  menyusun  sebuah  alat  tes psikologi pada tahun 1947. Awalnya alat tes ini hanya memiliki 9 jenis kategori. Lalu tahun 1985 alat tes ini diperluas  menjadi 12 kategori oleh Miller. Sejak  saat itu  tes  psikologi  ini  menjadi  Tes Interest  Rothwell- Miller ,  yang  dikenal  dengan  tes RMIB  (Rothwell Miller  Interest  Blank). Sampai  saat  ini  test  RMIB yang  digunakan  terdiri  dari  12  kategori  jenis pekerjaan. Tujuan dari RMIB adalah untuk mengukur interest  pada  seseorang  berdasarkan  minat  seseorang terhadap  suatu  pekerjaan.  Kegunaan  teori  ini digunakan  dalam  bidang  konseling  karir,  konseling pekerjaan,  penjurusan  siswa  dan  perencanaan  bahan bacaan siswa. Tes ini  memiliki 12 kategori pekerjaan yaitu Out Door, Mechanical, Computational, Scientific,  Personal  Contact,  Aesthetic,  Literary, Musical, Social Service, Clerical.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Struktur Menu .
Gambar 1 Struktur Menu
Pada  Gambar  1  ini  menujukan  beberapa  menu yang  ada  pada  website  sistem  pendukung  keputusan bidang  minat.  Pada  menu  admin  ada  menu  terdapat data  siswa  yang  berisikan  nama  siswa,umur,dan  juga jurusan,di  menu data siswa admin  bisa  menggunakan menu  tambah  data,edit,dan  juga  hapus,kemudian  di menu saw berisikan perhitungan hasil dari siswa yang telah  menjawab  kuesioner,  Pada  menu  user  terdapat menu  login,  registrasi,kuesioner  yang  berisikan pertanyaan-pertanyaan  seputar  minat  dan  bakat  ,dan di menu kuesioner user bisa menggunakan menu back dan juga next,kemudian logout.

## 3.2 Flowchart Metode SAW
Gambar 2 Flowchart Metode Pada  gambar  2  ini  menunjukan  flowchart  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  ,dimulai  dengan memasukan  data  tiap  kriteria  di  setiap  altenatif, kemudian  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan Bobot  kriteria  seperti  dapat  dilihat  pada  Gambar  2 tahap selanjutnya adalah dengan menentukan Matriks keputusan,kemudian Normalisasi hasil keputusan,langkah  selanjutnya  adalah  Hitung  matriks keputusan  dengan  bobot  kriteria,  langkah  terakhir adalah Preferensi altenatif yang sudah dihitung

## 3.3  Pengujian Metode SAW
Berikut  ini  adalah  contoh  langkah  -  langkah perhitungan  metode  SAW ,d engan  menggunakna excel data yang diperoleh dari Sma Sejahtera Prigen. Langkah1. Menentukan  altenatif,menentukan  kriteria dan  menentukan  Bobot.  Dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Merupakan tabel yang berisikan altenatif,kriteria ,dan bobot.  Dari  tabel  tersebut  terdapat  12  altenatif  ,9 kriteria,  dan  juga  9  bobot.  Dilihat  dari  data  no  10-12 kriteria dan bobot tidak mempunyai kriteria dan bobot karena  data  dari  test  minat.  Menghasillkan  tersebut. Dari  data  tersebut  akan  diperoleh  dan  dihitung menggunakan metode Simple Additive Weighting. Tabel 1 Menentukan altenatif,menentukan kriteria dan menentukan Bobot.
Langkah  2 .Melakukan  Rating  Kecocokan  setiap Alternatif  pada  setiap  Kriteria.  Dapat  dilihat  pada tabel  2  ini  merupakan  1  data  siswa  yang  sudah mengikuti  test  minat,  tabel  memiliki  data  nilai  yang disetiap  kriteria  dan  altenatif  ,  dari  data  tersebut diperoleh  dari  hasil  test  minat  siswa  tersebut,  yang akan  dihitung  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting.
Tabel 2 Memasukan Nilai setiap alternatif pada setiap kriteria.
Langkah  3. Penentuan  matriks keputusan diperoleh dari rating kecocokan kinerja. Dilihat dari tabel 3  matriks, dari  tabel  tersebut  berisikan  hasil  matriks  normalisasi  dari  nilai  altenatif  dan  langkah  selanjutnya  mengetahaui hasil akhir preferensi/peranghkinga.
Tabel 3 Menentukan matriks keputusan
Nama : Altenatif Kriteria A B C D E F G H I Out 3 1 1 4 10 1 4 3 8 Me 11 9 7 7 2 5 5 11 6 Comp 7 5 5 9 5 2 6 10 1 Sci 4 3 9 6 8 7 10 5 9 Pers 5 11 3 10 7 10 1 2 7 Aesth 1 2 6 11 6 8 12  12 2 Lit 6 6 10  12 3 12 8 6 12 Mus 10 8 8 1 9 6 7 7 10 Socials 12 4 2 8 4 9 9 9 5 Clear 9 10  11 3 11 4 11 1 11 Prac 2 12 4 2 12 3 3 3 3 Med 8 7 12 5 1 6 2 8 4
Kriteria Bobot A 0,1 B 0,1 C 0,1 D 0,2 E 0,1 F 0,1 G 0,1 H 0,1 I 0,1
No Altenatif 1 Out 2 Me 3 Comp 4 Sci 5 Pers 6 Aesth 7 Lit 8 Mus 9 Socials 10 Clear 11 Prac 12 Med 0,333333 1 1 0,25 0,1 1 0,25 0,333333 0,125 0,090909 0,111111 0,142857 0,142857 0,5 0,2 0,2 0,090909 0,166667 0,142857 0,2 0,2 0,111111 0,2 0,5 0,166667 0,1 1 0,25 0,333333 0,111111 0,166667 0,125 0,142857 0,1 0,2 0,111111 0,2 0,090909 0,333333 0,1 0,142857 0,1 1 0,5 0,142857 1 0,5 0,166667 0,090909 0,166667 0,125 0,083333 0,083333 0,5 0,166667 0,166667 0,1 0,083333 0,333333 0,083333 0,125 0,166667 0,083333
Langkah  4. Hasil  dari  matriks  diperoleh  dari penjumlahan  dan  perkalian  baris  pada  matrik ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  preferensi  dengan maka  hasil  perangkingan  yang  dipilih  nilai  yang paling  besar,sehingga  nilai  terbesar    ada  pada  V1 dengan  alteatif  Out(Outdoor)  sehingga  kategori  Out yang dipilih sebagai minat siswa.
0,449167 0,214531      0,282063
0,166508   0,275281      0,288258
0,164167   0,21246        0,199167
0,224899   0,283333      0,359286

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Minat Siswa

## Gambar 3 Tampilan hasil minat siswa
Pada  Gambar  3  adalah  tampilan  dari  hasil perangkingan  dengan  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  dan  hasil  dari  23  siswa  di  SMA Sejahtera Prige berminat masuk ke altenatif Out/Outdoor adalah  kategori  bakat  dan  minat  yang mengarah  pada  kegiatan  diluar  ruangan. Dan  dalam menu SAW ini user atau siswa tidak bisa mengakses  yang hanya bisa  mengakses hanya admin saja.
Tabel 4 Hasil Bidang Minat siswa Pada  Tabel  4  adalah  tampilan  dari  hasil menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting, dengan 23 siswa ini  berminat dialtenatif out(outdoor) sesuatu  yang  kegiataan  diluar  Ini  hasil  kesleuruhan minat siswa dengan minat yang berbeda beda.
No Nama
Altenatif Keterangan 1 A.S Fahira 11 Cocok Untuk Teknik Meteorologi,dan  pendidikan kepolisian 2 Achma d Anang Junaed y 4 Cocok Untuk Teknik Elektro,Informatika dan nuklir. 3 Amand a Priska 2 Cocok Untuk Teknik Mesin,sipil,dan geodesi. 4 Amirul 11 Cocok Untuk Teknik Meteorologi,dan pendidikan kepolisian 5 Anton Alf 9 Cocok Untuk Psikologi,ilmu hukum, dan marketing communication 6 Ari Wahyu. S 10 Cocok  Untuk  sekretaris notulen ,dan pembuat kerajinan 7 Dewi Nurma hrivah 3 Cocok Untuk akuntansi,ekonomi,dan statistika 8 Dimas Ari 4 Cocok Untuk Teknik Elektro,Informatika dan nuklir. 9 Dimas Teguh 9 Cocok Untuk Psikologi,ilmu hukum, dan marketing communication 10 Dzilatul .L 6 Cocok Untuk arsitek,fotografi,  dan  tata rias kecantikan 11 Gigih Irfansy ah 10 Cocok  Untuk  sekretaris notulen ,dan pembuat kerajinan 12 M.Febr iansah 1 Cocok untuk teknik geologi,arkeologi,dan antropologi 13 M.Iqbal .F 2 Cocok Untuk Teknik Mesin,sipil,dan geodesi. 14 M.Rez ki.P 10 Cocok  Untuk  sekretaris notulen ,dan pembuat kerajinan 15 Muham mad Noseh 2 Cocok Untuk Teknik Mesin,sipil,dan geodesi. 16 Nur Rizky Wahyu. P 1 Cocok untuk teknik geologi,arkeologi,dan antropologi 17 Popong .RL 10 Cocok  Untuk  sekretaris notulen ,dan pembuat kerajinan 18 Rafly Wirgon do 5 Cocok Untuk Komunikasi,Marketing,da n teknik industri 19 Ragil.A .F 1 Cocok untuk teknik geologi,arkeologi,dan antropologi 20 Reno 4 Cocok Untuk Teknik
0,1 0,125 0,125 1 0,111111 0,166667 0,142857 0,142857 0,1 0,083333 0,25 0,5 0,125 0,25 0,111111 0,111111 0,111111 0,2 0,111111 0,1 0,090909 0,333333 0,090909 0,25 0,090909 1 0,090909 0,5 0,083333 0,25 0,5 0,083333 0,333333 0,333333 0,333333 0,333333 0,125 0,142857 0,083333 0,2 1 0,166667 0,5 0,125 0,25
Azizul. J Elektro,Informatika dan nuklir. 21 Revian Afrizal. A 2 Cocok Untuk Teknik Mesin,sipil,dan geodesi. 22 Rizky Ayu 1 Cocok untuk teknik geologi,arkeologi,dan antropologi 23 Yusron Naufal. A 1 Cocok untuk teknik geologi,arkeologi,dan antropologi 4.2 Pengujian Fungsional Sistem
Pegujian adalah tahap uji coba terhadap pengujian fungsionalitas sistem, yang dilakukan untuk menjalankan  semua  fungsi  disistem,  apakah  bekerja dengan  dengan  baik  atau  tidak.  Pengujian  dilalukan pada  2  browser  pada  perangkat  dengan  spesifikasi CPU yang  digunakan  adalah IntelCore  i3-7020U , Procesor    AMD  2.3 GHz .RAM  4  GB,  dan penyimpanan Harddisk. Fungsi Google Chrome Mozila Firefox Login √ √ Daftar  admin dan user √ √ Menu  Utama pada admin dan user √ √ Tambah  data siswa √ √ Edit dan Hapus Data √ √ Perhitungan Menggunakan Metode SAW √ √ Input data kuesioner √ √ Hasil kuesioner minat siswa √ √ Logout √ √ 4.3 PengujianUser
Pengujian  user  merupakan  respon  dari  responden yang  diberikan.  Pada  penelitian  ini,  kuisioner diberikan  kepada  responden  untuk  menguji  tampilan user.
No Pertanyaan Penilaian B C K 1 Apakah Tampilan awal aplikasi sudah cukup jelas? √ 2 Apakah ukuran dan warna pada aplikasi ini sudah cukup jelas? √ 3 Apakah tampilan form Kuesioner mudah dipahami? √ 4 Secara Keseluruhan apakah  pengguna memuaskan pada aplikasi ini? √
No Pertanyaan Penilaian B C K 5 Apakah menurut anda aplikasi ini membantu mempermudah anda dalam menentukan bidang minat?
√ Total
5

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1  Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  ditulis  dan  di uraikan  setelah  melakukan  sebuah  perancangan sistem pendukung keputusan bidang minat menggunakan  metode  SAW  ini  adalah  sebagai berikut.
1. Website  sistem  pendukung  keputusan  bidang minat siswa ini untuk mempermudah siswa-siswi dalam  mengambil  keputusan  dalam  penentuan program studi.
2. Dengan  adanya  sistem  ini  untuk  menumbuhkan minat  siswa-siswi  agar  tidak  salah  mengambil program studi.
3. Dalam  mengimplementasikan  dengan  metode saw website sistem pendukung keputusan bidang minat  ini  ,dari  siswa  yang  paling  diminati  ialah altenatif out(outdoor) .
4. Pada pengujian fungsionalitas dilakukan menggunakan (MF) Mozila Firefox
72.0.1(64bit),  dan  Google  Chrome  100%  dapat berjalan browser sesuai rancangan kebutuhan.
5. Dari tabel pengujian user mendapatkan kesimpulan  bahwa  5  point    menjawab  baik terhadap konsistensi pengujian sistem

## 5.2 Saran
Adapun Saran Berdasarkan kesimpulan yang  telah diuraikan diatas, maka diberikan saran sebagai berikut :
1. Diharapkan  sistem  ini  dapat  bermanfaat  dan dikembangkan  oleh  pihak  Sekolah  Menengah Atas(SMA).
2. Menambahkan  fitur  download  dalam  bentuk  file excel untuk mempermudah pihak sekolah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Roini, Muhammad Faazada."Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Santri Baru Untuk Menentukan Kelas Diniyah Menggunakan  Metode  Moora(Multi  Objective Optimization  On  The  Basis  Of  Ratio
Analysis)." JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) 3.1 (2019): 195-202. [2] Pradana, Mukhammad Farid."Sistem
Pendukung  Keputusan  Penentuan  Pemberian
Beasiswa  Kepada  Siswa  Yang    Berprestrasi Dan  Yang  Kurang  Mampu  Menggunakan
Metode  Topsis" JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) 3.1 (2019): 211-218
[3] Ismanto,  Edi,  and  Noverta  Effendi.  "Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)." SATIN-Sains dan Teknologi Informasi 3.1 (2017): 1-9.
[4] Irawan,  Dedy  Joseph,  Emmalia  Adriantantri, and  Sonny  Prasetio.  "Sistem  Informasi Akademik  Berbasis  SMS." Jurnal  Teknik Informatika (2012) (2012): 47.
[5] Yulianti,  Wita.  "Aptitude  Testing  Berbasis Case-Based  Reasoning  dalam  Sistem  Pakar untuk  Menentukan  Minat  Dan  Bakat  Siswa
Sekolah  Dasar." J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. Univrab 1.2 (2016): 104-118.
[6]    Raura, Miranda Zensy, Dahliana  Abd, and  M. Husen.  "Hubungan  Minat  Bidang  Studi Dengan  Minat  Pekerjaan  Siswa  Smk  Negeri  2 Banda Aceh." JURNAL SULOH: Jurnal Bimbingan Konseling FKIP  Unsyiah 3.1 (2018) [7] Purwati, Neni. "Perancangan dan Implementasi  Sistem  Katalog  Buku  Secara Online  Pada  Perpustakaan  Daerah  Provinsi
Lampung." Jurnal  Informatika 11.1  (2014):
104-122