Vol.29 No.1, June 2023 ISSN (p): 1693-5907, ISSN (e): 2686-4711
DOI: 10.36309/goi.v29i1.188  12
Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Sistem Informasi Siswa Berkelakuan Baik di SMK Muhammadiyah 3 Karanganyar
Agung Koes Indarto* 1 , Ratna Herawati 2 , Bayu Aji Purnomo 3 1,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dharma AUB Surakarta, Surakarta, Indonesia
2 Program Studi Sistem Komputer, Universitas Dharma AUB Surakarta, Surakarta, Indonesia e-mail: * 1 agungkoes@stmik-aub.ac.id , 2 ratna.herawati@stmik-aub.ac ,
3 bjuaji@gmail.com

## Abstrak
Sekolah  menengah  kejuruan  atau  SMK  ialah  pendidikan  menengah  vokasi  yang membekali  siswanya  untuk  dapat  langsung  bekerja  setelah  lulus.  untuk  mengarahkan  siswa yang  siap  memasuki  dunia  kerja,  apa  saja  faktor  penentu  yang  mempengaruhi  kriteria  siswa SMK.  Berdasar  pada  penghitungan  tiap  indicator  value  penilaian  kemudian  memfilter  data siswa sesuai dengan hasil assessment. Jalan keluar untuk mengatasi persoalan tersebut adalah dengan  merancang  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  menggunakan  method  of  Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini digunakan karena dapat mengurutkan proses yang akan memfilter  alternatif  paling  baik  dari  beberapa  alternatif.  Teknik  yang  dipakai  dalam  riset  ini antara  lain  observasi,  wawancara  dan  studi  pustaka.  Adapun  untuk  merancang  sistem informasi  ini  adalah  dengan  Diagram  Konteks,  HIPO,  relasi  antar  tabel  dan  perancangan database.  Aplikasi  dirancang  dengan  penggunaan  bahasa  pemrograman  PHP,  adapun database yang digunakan adalah My SQL. Sistem yang dibuat mampu menentukan nilai terbaik berdasarkan  banyak  kriteria.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  Simple  Additive Weighting  sukses  diterapkan  pada  suatu  website  dan  layak  digunakan  dengan  baik  sehingga permasalahan  akan  tersusun  lebih  sistematis  dan  terstruktur.  Kriteria  yang  digunakan  dalam pemilihan  siswa  yang  berperilaku  baik  adalah  nilai  kehadiran,  nilai  psikomotorik,  nilai  sikap dan nilai kognitif.
Kata kunci— sistem informasi, saw (simple additive weighting)

## Abstract
Vocational high school was secondary education that prepared students to could work immediately after graduation. to directed students who were ready to enter the world of work, what were the determining factors that influence the criteria for vocational high school students. By calculating each value of the assessment indicator then sorting student data according to the results  of  the  assessment.  The  solution  to  overcame  this  problem  was  to  created  a  Decision Support  System  (DSS)  using  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method.  This  method  was chosen  because  this  method  could ranked  the  process  that  would choosed  the  best  alternative from  a  number  of  alternatives  (poor  people).  The  techniques  used  in  this  study  were observation,  interviews  and  literature  study.  The  design  of  this  information  system  was  made with Context Diagrams, HIPO, relations between tables and database design. The application was  made  using  the  PHP  programming language and the database uses My SQL.  The system created  could  determined  the  best  value  based  on  many  criteria.  The  results  of  the  research showed that the Simple  Additive Weighting method  had been successfully applied to a website
and  could  be  used  properly  so that  the  problems  would  be  arranged  more  systematically  and more  structured.  The  criteria  used  in  the  selection  of  students  with  good  behavior  were attendance scores, psychomotor scores, attitudinal values and cognitive values.
Keywords— information systems, saw (simple additive weighting)

## 1. PENDAHULUAN
Kerjasama antara SMK Muhammadiyah 3 Karanganyar dan beberapa perusahaan menjadi penting  untuk  mempersiapkan  siswa-siswa  dengan  keterampilan  yang  relevan  dengan  dunia kerja.  Melalui  kemitraan  ini,  SMK  dapat  memastikan  bahwa  kurikulum  dan  pembelajaran  di sekolah sesuai dengan kebutuhan industri. Selain itu, kerjasama dengan perusahaan- perusahaan memberi  peluang  magang  juga  penempatan  kerja  kepada  siswa  SMK  Muhammadiyah  3 Karanganyar.  Dalam  lingkungan  kerja  yang  nyata,  siswa  bisa  mempraktekkan  ilmu  dan keterampilan  yang  siswa  pelajari  di  SMK  Muhammadiyah  3  Karanganyar.  Selain  itu, perusahaan-perusahaan  juga  dapat  memberikan  kesempatan  langsung  untuk  penempatan kerja  bagi  lulusan  SMK  Muhammadiyah  3  Karanganyar  yang  berkualitas.  Tetapi memperhatikan realitas  dalam  praktek  kerja  industri,  beberapa siswa  kurang  matang  pada  saat praktek  kerja  lapangan  di  bengkel  prakerin  diantaranya  laporan  hasil  prakerin,  cara  merawat atau  menggunakan  alat  kerja,  sikap  dalam  bekerja  dan  kedisiplinan.  SMK  Muhammadiyah  3 Karanganyar  memiliki  banyak  siswa  yang  harus  diseleksi  sehingga  untuk  menentukan  siswa yang  berkompeten,  SMK  Muhammadiyah  3  Karanganyar  membuat  kriteria-kriteria,  yaitu pengalaman  kerja  pada  saat  prakerin,  intelegensi,  dan  kemampuan  akademik.  Pihak  SMK Muhammadiyah 3 Karanganyar melakukan assessment kepada peserta didik dengan melakukan iterasi  setiap  nilai  dari  assessment  indicator  kemudian  mengurutkan  data  siswa  sesuai  hasil assessment  tersebut.  Peneliti  mengadakan  wawancara  dengan  kepala  sekolah  dan  Kaprogdi Multimedia (MM) yang mengurus penghitungan penilaian siswa MM, Peneliti mengaplikasikan Simple Additive Weighting (SAW) method. Metode ini dipilih karena dapat menentukan bobot untuk setiap kriteria dan perangkingan yang menyeleksi alternatif terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Salah satu metode yang dipakai dalam melaksanakan riset adalah dasar dalam menyusun rancangan dan merupakan juga penjelasan dari metode ilmiah secara umum.

## 2.2 Jenis dan Metode Pengumpulan Data
Jenis dan metode dalam  mengumpulkan data digunakan untuk memperoleh data sebagai bahan  kajian  dalam  penyusunan  riset  dengan  tujuan  pembuatan  dalam  merancang  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  siswa  Berkelakuan  Baik  di  SMK  Muhammadiyah  3 Karanganyar dengan Simple Additive Weighting method . Dalam riset ini peneliti menggunakan metode pengumpulan data berupa  sumber  data  utama  (observasis  wawancara,  dan  pengamatan sistem) dan data sekunder (dokumentasi).

## 2.3 Metode Pengolahan dan Pengembangan Sistem
Dalam  penyusunan  sebuah  aplikasi  dibutuhkan  sebuah  pengolahan  dan  pengembangan sistem  yang  memberikan  penentuan  proses  penyelesaian  rekayasa  perangkat  lunak,  adapun pengolahan sistem yang dipakai yaitu pendekatan berorientasi objek dan pengembangan sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Kriteria dan Bobot
Simple  Addictive  Wighting (SAW) method dibutuhkan  dalam  mengambil  keputusan  atas dasar  persyaratan  siswa  peserta  LKS  secara  general.  Adapun  kriteria  yang  dipilih  yaitu  Nilai Absensi  (C1),  Nilai  Psikomotorik(C2)  Nilai  Sikap  (C3),  Nilai  Kognitif(C4).  Yang  ditunjukan dalam Tabel 1,Tabel 2, Tabel 3  Tabel 4 dan Tabel 5
Tabel 1. Nilai Absensi Nilai Absensi Bobot (Nilai) C1 <= 80 1 Cl  = 81-85 2 Cl  = 86-90 3 Cl  = 91-100 4 Tabel 2. Nilai Psikomotorik Nilai Psikomotorik Bobot (Nilai) C2<= 80 1 C2 = 81-85 2 C2 = 86-90 3 C2 =91-100 4 Tabel 3. Nilai Sikap Nilai Sikap Bobot (Nilai) C3 = Cukup 3 C3 = Baik 2 C3 = Sangat Baik 1 Tabel 4. Nilai Kognitif Nilai kognitif Bobot (Nilai) C4 =  C 3 C4 =  B 2 C4 =  A 1
Tabel 5. Data Nilai Siswa Nama Nilai Absensi Psikomotorik Sikap Kognitif Daffa Halim Ardiansyah 80 75 80 75 Danu Muhammad Abdullah 80 75 76 90 Dhaniar Assegaf Rauf Zeidar 95 85 75 85 Ihksan Dwi Priambodo 88 80 75 75 Isma Eka Prawata 85 88 75 80 Johan Herlambang Fitra 90 84 75 80 Muhammad Fadil Rizal Yanuari 85 80 90 75 Muhammad Hagil Muthohari 95 90 75 85 Nandifa Tegar Al Hakim 95 90 75 85 Naufal Farid Safwan 85 95 80 80

## 3.2 Normalisasi Matriks
Dikarenakan setiap alternative nilai yang diketahui adalah nilai kecocokan  (nilai  terbesar adalah  terbaik)  maka setiap kriteria yang diberikan dimisalkan sebagai kriteria benefit . Pertama yang dilakukan yaitu proses normalisasi pada matrix X seperti pada persamaan (1):
Selanjutnya  hasil  rating  kinerja  ternormalisasi  (rij)  membentuk  sebuah  matrik ternormalisasi ® pada persamaan (2)

## 3.3 Proses Perankingan
Selanjutnya  melakukan  algoritma  perangkingan  dengan  memakai  bobot  yang  telah diketahui oleh  decisioner  w  [0.25    0.25    0.20  0.30] seperti pada persamaan (3):
Maka diperoleh data sebagai berikut:
Dari data perhitungan dengan metode SAW maka  diperoleh  data tertinggi  yaitu Nandifa Tegar Al Hakim bobot tertinggi yaitu 0,87

## 3.4 UML (Unified Modelling Language)
Berdasar  Gata  dan  Grace  Gata,  menjelaskan  bahwa  “Unified  Modeling  Language (UML)  merupakan  bahasa  s t a n d a r   d a l a m   s p e s i f i k a s i   yang  dipakai  dalam pendokumentasian,  spesifikasi  juga  perancangan  perangkat  lunak”.  UML  adalah  metodologi dalam  pengembangan  sistem  berorientasi  objek  juga  sebagai  alat  untuk  mendukung pengembangan sistem. Selain itu alat bantu yang dipergunakan dalam  perancangan berorientasi objek berdasarkan UML  (Hardiyanto et al., 2019).
Berikut adalah data tabel Use Case Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, Class Diagram dan simbol-simbol yang digunakan:
Gambar 1. Use Case Diagram
Gambar 2. Activity Diagram
Gambar 3. Sequence Diagram
Gambar 4. Class Diagram

## 3.5 Flowchart
Flowchart  merupakan  penggambaran  melalui  grafik  dari  algoritma  suatu  program. Flowchart membantu analis dalam pemecahan masalah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan menolong  dalam  proses  analisis  kemungkinan  lain  dalam  pengoperasian.  Flowchart biasanya  memudahkan  penyelesaian  suatu  problem  spesifiknya  problem  yang  perlu  dikaji  dan dilakukan  evaluasi  lebih  lanjut.  Proses  dalam  ruang  organisasi  secara  global  adalah  suatu
rangkaian aktivitas yang berulang. Setiap siklus kegiatan tersebut biasanya dapat dipecahkan ke dalam beberapa algoritma kecil.
Diagram  alir  ini  dipresentasikan  dalam  algoritma  secara  general  semua  proses  yang  ada dalam sistem penilaian siswa berkelakuan baik. Proses dimulai dengan memasukkan data siswa, kemudian  menginput  data  kriteria  yang  digunakan  menentukan  siswa  berkelakuan  baik, kalkulasi  Simple  Additive  Weighting  dan  kemudian  hasil  perangkingan  diperoleh  setelah melakukan  kalkulasi.  Untuk  mempresentasikan  diagram  alir  (flowcart)  seluruh  proses  yang dilakukan  pada  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  dapat  dicermatim  pada  diagram  alir berikut:

## Gambar 5. Flowchart Seleksi Siswa
Dari  Gambar.  5  dapat  diterangkan  bahwa  sistem  seleksi  siswa  ini  di  mulai  dengan  data siswa  yang  dinilai,  kemudian  menginput  data  kriteria  yang  digunakan  menentukan  renking siswa, selanjutnya melakukan kalkulasi Simple Additive Weighting pada kalkulasi ini algoritma Simple  Additive  Weighting  melakukan  perbandingan  nilai  sehingga  diperoleh  hasil  prediksi yang berupa rangking prioritas masing- masing siswa.

## 3.6 Use Case Diagram
Use case diagram juga berfungsi untuk memahami fungsi apa saja yang ada pada sebuah sistem  dan  siapa  saja  yang  mendapat  akses  menjalankan  fungsi-fungsi  tersebut. Use  case merepresentasikan  intcraksi  antara  aktor  (user  atau  sistem  Intinya)  dengan  sistem. Use  case diagram  sistem  pendukung  keputusan  penitaian  siswa  berkelakuan  baik.  menggambarkan interaksi user dengan system yang diterangkan pada gambar 6.
Gambar 6. Use Case Diagram Seleksi Siswa

## 3.7 Relasi antar tabel
Relasi antar tabel yang mempresentasikan relasi antar tabel  satu dengan lainnya sehingga membentuk  basis  data.  Bagan  ini  menerangkan  keterkaitan  atau  ketergantungan  dan kardinalitas  dari  tabel-tabel  yang  termasuk  dalam  sistem  informasi.  Berikut  bagan  relasi  antar tabel sistem pendukung keputusan dapat dilihat sebagai berikut:

## Gambar 7. Relasi antar tabel

## 3.8 Desain Input dan Output System
Berikut  Penulis  sampaikan  desain input untuk Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi siswa berkelakuan baik di SMK Muhammadiyah 3 Karanganyar.  Sistem  ini  terdiri  dari Halaman  Login  dan  Logout,  Halaman  Utama,  serta  desain  input  yaitu  nilai  alternatif,  data kriteria,  data  data  siswa  serta  hasilnya  berupa  menu  perangkingan  yang  terdiri  semua  data perangkingan, normalisasi perangkingan dan tambah data untuk perangkingan, dan  juga laporan dari perangkingan.
21
a. Halaman Login
Tampilan  dari  halaman  login  yang  digunakan  untuk  validasi  akses  masing-masing  user pengguna aplikasi.
Gambar 8. Tampilan halaman login
b. Halaman Utama
Tampilan halaman utama ketika login ke dalam sistem.
Gambar 9. Tampilan halaman utama
c. Halaman Data Siswa Terdaftar
Tampilan  dari  halaman  Data  siswa  yang  berfungsi  untuk  menampilkan  data  calon  siswa seleksi.
Gambar 10. Tampilan halaman Siswa Terdaftar
22
d. Halaman Tambah Data Siswa Tampilan halaman tambah data siswa yang berfungsi untuk menambahkan data Siswa.
Gambar 11. Tampilan halaman tambah siswa
e. Halaman Kriteria
Tampilan halaman kriteria yang berfungsi untuk menampilkan data kriteria serta sifat dari kriteria.
Gambar 12.  Tampilan halaman kriteria
f. Halaman Tambah Bobot Kriteria
Tampilan halaman tambah bobot Kriteri yang berfungsi untuk menambahkan nama bobot kriteria.
Gambar 13. Tampilan Halaman Bobot Kriteria
g. Halaman Sub Kriteria Tampilan  halaman  sub  kriteria  yang  berfungsi  untuk  menampilkan  data  dari  nilai  bobot dari setiap kriteria.
Gambar 14. Tampilan halaman sub kriteria

## 3.9 Pengujian Validitas
Pengujian validitas membicarakan tentang kebenaran iterasi sistem pendukung keputusan dengan  menggunakan  Algoritma  sebagai  pondasi  dalam  menentukan  keadaan  yang  akan  di tuangkan  ke  dalam  bahasa  pemrogaman  agar  supaya  hasil  perhitungan  dapat  di  pakai  oleh pengguna. Dalam pengujian ini diperoleh tingkat akurasi dari algoritma SAW (Simple Additive Weighting)  dalam  masalah  yang  di  bahas  oleh  penyusun.  Dengan  menggunakan  MS.excel berdasar kriteria-kriteria yang sama juga pemberian bobot sama pada masing-masing alternative untuk hasil perhitungan secara limit relatif terhadap solusi ideal manual dapat dilihat pada Tabel 6 dan 7
Tabel 6 Perhitungan Dengan ms.Excel

## Tabel 7 Perangkingan
Dari  data  diatas  dilakukan  perhitungan  menggunakan  algoritma  SAW  (Simple  Additive Weighting)  berbantukan  excell,  dari  hasil  perhitungan  sistem  dan  excel  diperoleh  hasil  yang sama sehingga dapat dibuktikan bahwa sistem yang dibuat memiliki tingkat validatas yang sama dengan  perhitungan  secara  manual  sehingga  membuktikan  bahwa  sistem  sudah  melakukan perhitungan secara benar

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraiun  bab-bab  sebelumnya  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut:  Nilai Absensi,  Nilai  Pisikomotorik  ,Nilai  Sikap,  dan  Nilai  Kognitif  merupakan  kriteria  yang  bisa digunakan  untuk  menentukan  seleksi  siswa  yang  layak  untuk  diterima  di  Perusahaan;  Sistem Pendukung  Keputusan  penentuan  seleksi  siswa  berkelakuan  baik  di  SMK  Muhammadiyah  3 Karangnyar Dengan Metode Simple Additive Wighting (SAW) memberikan hasil terbaik dengan perhitungan yang tepat sehingga permasalahan bisa terseleseikan.

## 5. SARAN
Berdasarkan  pada  kesimpulan  dan  implikasi  di  atas,  diberikan  saran  sebagai  berikut: peserta didik diharapkan terus meng upgrade kemampuan akademik baik teori maupun praktek, melalui  proses  belajar  dan  berlatih dengan  tekun khususnya  pada  saat  praktek  kerja  sehingga tingkat  keterampilan dan  pengalaman  kerja lebih  komprehensif;  Senantiasa  menunjukkan  citra diri  lebih  baik,  berpenampilan  maupun  berperilaku;  Mengeksplorasi potensi diri d e n g a n   maksimal  supaya  dapat  meningkat  melalui  kegiatan/pelatihan  yang  diadakan pihak sekolah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andy  Antonius  Setiawan,  Arie  S.M.  Lumenta,  S.  R.  U.  A.  S.  (2019).  Rancang  Bangun Aplikasi Unsrat E-Catalog. Jurnal Teknik Informatika , 14 (4), 1–9.
[2] Andy  Antonius  Setiawan.  (2019).  Rancang  Bangun  Aplikasi  Unsrat  E-Catalog. Jurnal Teknik Informatika , 14 (4), 1–9.
[3] Anto, A. G., Mustafidah, H., & Suyadi, A. (2019).  Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) di Universitas Muhammadiyah Purwokerto (Decision. Juita , 3 (1), 193–200.
[4] Hardiyanto,  H.,  Abdussomad,  A.,  Haryadi,  E.,  Sopandi,  R.,  &  Asep,  A.  (2019).  Penerapan Model Waterfall Dan Uml Dalam Rancang Bangun  Program Pembelian
Barangberorientasi  Objek  Pada  PT.  FUJITA  INDONESIA. Jurnal  Interkom:  Jurnal Publikasi  Ilmiah  Bidang  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , 13 (4),  4–11. https://doi.org/10.35969/interkom.v13i4.37
[5] Maharani,  M.  I.,  &  Bisri,  D.  Y.  (2022).  Manajemen  Anestesi  pada  Pasien  Seksio  Sesarea dengan  Preeklamsia,  Sindrom  HELLP,  dan  Gagal  Jantung. Jurnal  Anestesi  Obstetri Indonesia , 5 (1), 397–409. https://doi.org/10.47507/obstetri.v5i1.88
[6] Mahendra,  G.  S.,  &  Ernanda  Aryanto,  K.  Y.  (2019).  SPK  Penentuan  Lokasi  ATM Menggunakan  Metode  AHP  dan  SAW. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 5 (1), 49–56. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.2019.4 9-56
[7] Nabila,  E.  S.,  Rahmawati,  R.,  &  Widiharih,  T. (2019).  IMPLEMENTASI  METODE  SAW DAN  WASPAS  DENGAN  PEMBOBOTAN  ROC  DALAM  SELEKSI  PENERIMAAN PESERTA    DIDIK    BARU    (Studi    Kasus: Madrasah Tsanawiyah (MTs) Negeri Kisaran Kabupaten  Asahan  Provinsi  Sumatera  Utara  Tahun  Ajaran  2018/2019). Jurnal  Gaussian ,
8 (4), 428–438. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v8i4.26723
[8] Salendah, J., Kalele, P., Tulenan, A., & ... (2022). Penentuan Beasiswa Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto  Berbasis  Web  Scholarship  Determination  Using  Web  Based  Fuzzy  Tsukamoto Method. Proceeding Seminar … , 1 , 81–90.
https://proceeding.unived.ac.id/index.php/snasikom/article/view/80%0Ahttps://proceeding.uni ved.ac.id/index.php/snasikom/article/do wnload/80/70
[9] Sari,  I.  P.,  Jannah,  A.,  Meuraxa,  A.  M.,  Syahfitri,  A.,  &  Omar,  R.  (2022).  Perancangan Sistem Informasi Penginputan Database Mahasiswa Berbasis Web. Hello World Jurnal Ilmu Komputer , 1 (2), 106–110. https://doi.org/10.56211/helloworld.v1i2.57
[10] Sugiarto, A. P., Suyati, T., & Yulianti, P. D. (2019).  Faktor  Kedisiplinan  Belajar  Pada Siswa Kelas X Smk Larenda Brebes. Mimbar Ilmu , 24 (2), 232.
https://doi.org/10.23887/mi.v24i2.21279