## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/

## ANALISIS PEMILIHAN SISWA TELADAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) & ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) BERBASIS WEB PADA SDN 11 BAAMANG TENGAH
Azhar Firdaus 1 , Lukman Bachtiar 2
Prodi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Email : azharfirdaus77@gmail.com 1 , lukman.bachtiar@gmail.com 2

## ABSTRAK
Kecedasan  buatan  merupakan  bidang  ilmu  komputer  (computer  science) yang  khusus  ditujukan  untuk  membuat  perangkat  lunak  dan  perangkat  keras  yang sepenuhnya bisa menirukan beberapa fungsi otak manusia. Kecerdasan buatan harus didasarkan pada prinsip-prinsip teorikal seperti : struktur data,algoritma dan teknik – teknik  bahasa  pemrograman.  SDN  11  Baamang  Tengah  merupakan  sekolah  dasar negeri  yang berstandar nasional yang terletak di Sampit, Kotawaringin Timur.  Jumlah siswa sebanyak 300 anak, yang terbagi menjadi 11 kelas. Program yang diterapkan adalah pemilihan siswa teladan. Siswa teladan merupakan siswa berprestasi dan aktif dalam  mengikuti  kegiatan.  Permasalahan  pada  objek  penelitian  ini  adalah  setiap tahun pihak sekolah memilih murid dari kelas 4,5,6 untuk menjadi siswa teladan, dan selama ini sekolah hanya menggunakan 1 kriteria yaitu nilai akademik untuk pemilihan siswa teladan. Dengan hanya 1 kriteria saja maka hasil pemilihan siswa teladan kurang valid  karena  ada  beberapa  aspek  yang  perlu  dipertimbangkan,  seperti  kegiatan ektrakulikuler dan  juga keterampilan dari setiap siswa.  Solusi  dari  permasalahan  di atas adalah dengan adanya sistem ini maka pemilihan siswa teladan bisa diketahui dengan  dilakukan  perhitungan  oleh  metode  Simple  additive  weighting  (SAW)  dan metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) maka hasil dari penelitian ini didapatkan pemilihan siswa teladan dengan menggunakan metode AHP dan SAW.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, AHP, SAW.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi komputer  di  Indonesia  sudah  sangat pesat  sekali.  Hal  ini  terlihat  dari penggunaan  teknologi  informasi  yang dahulu digunakan hanya pada perusahaan-perusahaan besar sekarang penggunaan teknologi informasi  sudah  digunakan  oleh perusahan-perusahaan  kecil  dan  kini mulai merambah ke sektor pendidikan seperti sekolah.
Kecedasan  buatan  merupakan bidang  ilmu  komputer  (computer science)  yang  khusus  ditujukan  untuk membuat perangkat lunak dan
perangkat keras yang sepenuhnya bisa menirukan  beberapa  fungsi  otak manusia[1].  Kecerdasan  buatan  harus didasarkan pada prinsip-prinsip teorikal seperti : struktur
data,algoritma  dan  teknik  –  teknik bahasa  pemrograman.  Kecerdasan buatan  banyak  digunakan  untuk system  yang  harus  memiliki  metode untuk menyelesaikan permasalahnnya.  Sistem  pendukung keputusan yang
menggunakan kecerdasan buatan untuk memutuskan hal yang bisa system prediksi.
SDN  11  Baamang  Tengah merupakan sekolah dasar negeri  yang berstandar  nasional  yang  terletak  di Sampit,  Kotawaringin  Timur.    Jumlah siswa sebanyak 300 anak, yang terbagi menjadi  11  kelas.  Program  yang diterapkan  adalah  pemilihan  siswa teladan.  Siswa  teladan  merupakan siswa  berprestasi  dan  aktif  dalam mengikuti  kegiatan.  Penilaian  siswa teladan  dalam  sebuah  sekolah  sangat penting  untuk  memotivasi  para  siswa menjadi  lebih  baik.  SDN  11  Baamang Tengah  merupakan  sekolah  yang menerapkan  sistem  penilaian  siswa teladan.  Penerapan  siswa  teladan diambil  dari  penilaian  nilai  akademik siswa di SDN 11 Baamang Tengah.
Permasalahan pada objek
penelitian ini adalah setiap tahun pihak sekolah memilih murid dari kelas 4,5,6 untuk  menjadi  siswa  teladan,  dan selama ini sekolah
hanya menggunakan  1  kriteria  yaitu  nilai akademik  untuk  pemilihan  siswa teladan.  Dengan  hanya  1  kriteria  saja maka  hasil  pemilihan  siswa  teladan kurang  valid  karena  ada  beberapa aspek  yang  perlu  dipertimbangkan, seperti  kegiatan  ektrakulikuler  dan juga  keterampilan  dari  setiap  siswa. Untuk  pemilihan  siswa  teladan  maka
guru-guru  dan  kepala  sekolah  harus meadakan rapat oleh karena itu proses ini  merupakan  proses  yang  memakan waktu.
Solusi dari permasalahan di atas adalah dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan  ini  maka  kriteria-kriteria akan  ditambahkan  sesuai  dengan kebutuhan  dari  pemilihan  siswa teladan seperti kriteria nilai akademik, nilai  keterampilan,  dan  juga  nilai ektrakulikuler.  Dengan  adanya  sistem ini maka pemilihan siswa teladan bisa diketahui lebih cepat dan lebih akurat, dengan  dilakukan  perhitungan  oleh metode  Simple  additive  weighting
(SAW) dan metode Analitycal
Hierarchy  Process  (AHP)  maka  hasil dari  pemilihan  siswa  teladan  akan dibandingkan  dengan  sistem  yang berjalan saat ini.

## II. LANDASAN TEORI
2.1   Sistem Pendukung Keputusan Sistem  pendukung  keputusan (SPK) biasanya dibuat demi mendukung solusi dari suatu
permasalahan  untuk  mendapatkan sebuah  peluang[2].  Sebuah  sistem pendukung  keputusan  dapat  diambil kesimpulan adalah sebuah sistem bisa memberikan sebuah
pemecah permasalahan  yang  memiliki  tujuan untuk  penyedia  informasi  ataupun memprediksi  sebuah  keputusan  dan solusi  dari  permasalahan  yang  ada tersebut[3].
SPK  sendiri  ditujukan  untuk membantu  menyelesaikan  masalah- masalah  dan  mengambil  keputusan untuk  mendapatkan  sebuah  solusi berdasarkan perhitungan yang dilakukan,  namun  peran  SPK  sendiri hanya sekedar membantu dan keputusan akhir tetap menjadi pilihan user dari aplikasi SPK tersebut.

## 2.2 Metoda SAW
Simple additive weighting (SAW) merupakan metode penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiap alternative  pada  semua  kriteria[4]. Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode ini sendiri sebenarnya  masih  termasuk  dalam metode MADM atau Multiple Attribute Decision Making. Ini merupakan salah satu metode MADM klasik untuk menentukan penjumlahan terbobot pada  setiap atribut[4].

## 2.3   Metode AHP
AHP merupakan  alat pengambil keputusan  yang  ditujukan  untuk menguraikan  suatu  permasalahan kompleks  dalam  struktur  hierarki dengan  tingkatan  yang  terdiri  dari tujuan, kriteria, dan alternatif. Hierarki diuraikan  sebagai  suatu  representasi dari  sebuah  permasalahan  yang kompleks dalam suatu struktur Multilevel  dimana  level  pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, subkriteria, dan seterusnya ke bawah  hingga  level  terakhir  dari alternative.  Dari  penjelasan  diatas dapat disimpulkan AHP singkatan dari
Analytical Hierarchy Process merupakan  algoritma  atau  metode untuk pengambilan
keputusan.
Dengan  melakukan  perbandingan- perbandingan  pada  setiap  kriteria dengan  kriteria  pilihan  yang  ada.  Hal yang utama dalam AHP adalah hirarki fungsional dengan input dari perspepsi manusia  (orang  yang  mengetahui tahapan
perkriteria) untuk
menentukan  kriteria  yang  paling didahulukan[3].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1   Metode Pengumpulan Data
1. Interview/wawancara Wawancara dilakukan tanggal 4 Maret 2020 untuk mengetahui kebutuhan-kebutuhan yang ada di SDN 11 Baamang Tengah. 2. Observasi Observasi yang dilakukan: Mengamati  di  lokasi  sekolah  untuk pengambilan data-data kriteria. Mengamati proses belajar
mengajar yang berlangsung di Sekolah SDN 11 Baamang Tengah.
3. Studi Pustaka Studi  pustaka  disini  merupakan pengumpulan bahan-bahan yang berkaitan  dengan  judul  penelitian, dilakukan  melalui  membaca  buku- buku  dari  perpustakaan  dan  mencari referensi artikel dan internet.

## 3.2   Metode Pengembangan Sistem

## 1. Analisis
Analisis dilakukan untuk mencari tahu  kebutuhan-kebutuhan  system pendukung  keputusan  seperti  yang sudah  dijelaskan  dilatar  belakang,
kebutuhan-kebutuhan dalam pembuatan system pendukung keputusan SDN 11 Baamang Tengah. 2. Design Design sisem pendukung keputusan pemilihan sisa teladan SDN 11  Baamang  Barat  dimulai  dari
pembuatan  konteks  diagram,  DFD, kamus data.
3. Pembuatan Kode Program
Pembuatan kode program dimulai  dari  membuat  pengolahan data master hingga transaksi sehingga mendapatkan
output berupa
pemilihan siswa teladan.
4. Pengujian
Pengujian
program pada Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan
ini  nantinya  akan  menggunakan perbandingan dari kedua metode yaitu AHP  dan  SAW.  Pengujian  ini  akan menguji hasil akhir dari kedua metode.

## IV. PERANCANGAN SISTEM
4.1   Flowchart Sistem
Gambar 4.1 Flowchart
4.2 Perancangan Konteks Diagram
Gambar 4.2 Konteks Diagram 4.3 Perancangan Data Flow Diagram (DFD) 1. DFD Level 0 Gambar 4.3 DFD Level 0
2. DFD Level 1 Master Gambar 4.4
DFD Level 1 Master

## 3. DFD Level 1 Transaksi
Gambar 4.5 DFD Level 1 Transaksi

## 4. DFD Level 1 Laporan
Gambar 4.6

## DFD Level 1 Laporan
4.4   Entity  Relationship  Diagram (ERD)
Gambar 4.7 ERD

## V. IMPLEMENTASI
Pada  implementasi  ini  akan dibahas  implementasi  perhitungan metode SAW dan AHP pada sistem dan perhitungan  manual  yang  telah dilakukan. Pengujian sistem juga akan dijabarkan  di  implementasi  yaitu membuktikan  apakah  implementasi sistem  antara  kedua  metode  dan perhitungan  manual  memilliki  hasil yang sama.

## 5.1    Halaman Tambah Alternatif
Dalam perhitungan AHP, langkah pertama yang dilakukan admin adalah  memasukan  calon-calon  siswa teladan  atau  yang  disebut  dengan alternatif,  yang  berisi  kode  alternatif dan  nama  alternatif.  Pada  form tambah alternatif, admin akan mengisikan  kode  alternatif,  dan  juga nama dari alternatif-alternatif tersebut sehingga  akan  tersimpan  didalam database.
Gambar 5.1

## Halaman Tambah Alternetif
5.2   Halaman Alternatif Setelah  admin  menambahkan data-data alternatif dan sudah tersimpan  ke  dalam  database,  maka data alternatif tersebut akan tampil di halaman  daftar  alternatif.  Data-data tersebut  dapat  dilakukan  update  dan juga menghapus data tersebut.

## Gambar 5.2 Halaman Alternetif

## 5.3   Halaman Tambah Kriteria
Setelah melakukan input
alternatif,  maka  admin  melakukan input  kriteria  pada  form  tambah kriteria,  form  ini  berisi  kode  kriteria dan juga nama kriteria.
Gambar 5.3

## Halaman Tambah Kriteria

## 5.4   Halaman Kriteria
Setelah  admin  menambahkan data  kriteria  dan  sudah  tersimpan  ke dalam  database,  maka  data  kriteria tersebut  akan  ditampilkan  di  form daftar  kriteria.  Data  tersebut  dapat dilakukan  pengubahan  juga  hapus data.
Gambar 5.4

## Halaman Kriteria

## 5.5   Halaman Tambah Sub Kriteria
Setelah selesai memasukan data kriteria  maka  langkah  selanjutnya adalah  menambahkan  data  sub-sub
kriteria, yang berisikan kode sub, nama sub,  dan  juga  admin  harus  memilih kriteria  yang  mana  terlebih  dahulu yang akan dibuat sub-kriteria nya.
Gambar 5.5 Halaman Tambah Sub Kriteria

## 5.6   Halaman Sub Kriteria
Setelah semua data sub-kriteria selesai  ditambahkan  maka  data-data sub-kriteria  akan  ditampilkan  dalam form  Sub-kriteria  dan  juga  bisa dilakukan  pengubahan  data  serta hapus data.
Gambar 5.6

## Halaman Sub Kriteria

## 5.7   Halaman Nilai Bobot Kriteria
Pada  form  nilai  bobot  kriteria didapatkan bahwa didalam nya memuat  perbandingan  setiap  kriteria. Setiap  kriteria  dibandingkan  dengan kriteria  lain  dan  menentukan  kriteria mana  yang  lebih  penting.  Sehingga ketika sudah dibandingkan maka hasil normalisasi  akan  didapatkan  pada masing-masing  kriteria.  Nilai  prioritas akan  didapatkan  juga  ketika  sudah mengetahui  nilai  normalisasi  setiap kriteria.

## Gambar 5.7
Halaman Nilai Bobot Kriteria

## 5.8 Nilai Bobot Sub Kriteria
Pada  form  ini  admin  akan melakukan  perbandingan  sub-kriteria dari  masing-masing  kriteria  C01,  C02, dan  C03  maka  akan  didapatkan  nilai bobot prioritas dari masing-masing sub kriteria  per  kriteria.  Yang  bisa  dilihat pada gambar 4.6 di atas.

## Gambar 5.8
Halaman Nilai Bobot Sub Kriteria
5.9   Halaman Nilai Bobot Alternatif Setelah data nilai bobot alternatif selesai diisi oleh admin maka akan  tampil  dalam  form  berikut  dan bisa dilakukan perubahan nilai data.
Gambar 5.9 Halaman Nilai Bobot Alternatif

## 5.10   Halaman Perhitungan AHP
Pada  form  ini  akan  mengukur konsistensi  kriteria  dan  mendapatkan akurasi  nilai  yang  konsisten  apabila nilai  rasio  konsisten  (CR)  <=  0.1  dan apabila  nilai  CR  lebih  besar  dari  0.1 maka  akan  dilakukan  perbandingan ulang. pada bagian hasil analisa adalah berisi  masing-masing  nilai  bobot alternatif  yang  sudah  diisikan  pada gambar  4.10  maka  sistem  akan menghitung  dengan  rumus  AHP  dan mendapatkan calon siswa teladan. Bisa dilihat pada hasil hitung AHP peringkat pertama adalah alternatif A01 mendapatkan  nilai  tertinggi  sebagai siswa  teladan  pada  SDN  11  Baamang Tengah.
Gambar 5.10

## Halaman Perhitungan AHP

## 5.11   Halaman Perhitungan SAW
Setelah  dilakukan  normalisasi maka  akan  ditampilkan  nilai  terbobot yang  paling  tinggi,  maka  langkah terakhir  sistem  akan  melakukan perengkingan.  Dan  bisa  dilihat  hasil akhir  pada  perhitungan  SAW  adalah peringkat  pertama  dimiliki  oleh alternatif  A01.  Hasil  akhir  dari  2 metode  perhitungan  ini  adalah  sama yaitu  alternatif  A01,  sehinggi  bisa disimpulkan  pengujian  sistem  dari
kedua metode ini berhasil karena hasil yang didapatkan adalah sama.
Gambar 5.11

## Halaman Perhitungan SAW

## 5.12   Perhitungan Manual
Pada  penelitian  ini  terdapat kasus  9  orang  rangking  teratas  pada masing-masing  kelas  4,5,  dan  6. Dimana  ke  9  orang  ini  akan  dipilih berdasarkan  kriteria  yang  sudah ditentukan  untuk  menjadi  siswa teladan pada SDN 11 Baamang Tengah. Perhitungan  manual  ini  dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel sebagai  pembanding  hasil  akhir  dari penilaian  antara  perhitungan  manual dan  menggunakan  sistem  untuk membuktikan apakah akan mendapatkan  hasil  akhir  yang  sama. Berikut adalah sampel data calon siswa teladan yang dijadikan sebagai alternatif  untuk  penentuan  siswa teladan  berdasarkan  kriteria  yang sudah ditetapkan.
Tabel 5. 1 Tabel data Alternatif Kode Alternatif Nama Alternatif A01 Safira Azahra A02 M. Rafi Rizqullah A03 Khansa Rizkiya A04 Muhammad Nizar Wildan Nur A05 Ahmad Khumaidi A06 Andini Putri Rani A07 Jhovita Febriana Valentine A08 Joseph Oktoveliano Illva A09 Ni Made Widyawanya Setelah  dilakukan  perhitungan dengan metode AHP maka hasil bobot prioritas  atau  bobot  akhir  didapatkan sebagai berikut :
Tabel 5.2
Bobot (prioritas) akhir Alternatif Total Rank A01 0.2070041 1 A02 0.1441189 3 A03 0.0988975 6 A04 0.1563017 2 A05 0.0532616 9 A06 0.0608127 8 A07 0.1040548 5 A08 0.1112542 4 A09 0.0642945 7 Berdasarkan hasil bobot (prioritas)  akhir  tersebut  maka  dapat disimpulkan  bahwa alternatif  A01 mempunyai  nilai  yang  paling  tinggi diantara  alternatif  lainnya  pada perhitungan  menggunakan  rumus AHP.
Sedangkan  pada  perhitungan SAW  akan  didapatkan  hasil  akhir sebagai berikut :
Tabel 5.3
Jumlah total nilai Normalisasi masing- masing Alternaitf
Kode Alternatif Total Rank A01 0.914265 1 A02 0.586192 2 A03 0.586192 2 A04 0.325963 6 A05 0.161991 9 A06 0.247726 8 A07 0.361104 4 A08 0.361104 4 A09 0.270083 7 Dari perhitungan kedua metode
yaitu  AHP  dan  SAW  didapatkan  hasil akhir yang sama, didalam metode AHP diketahui  bahwa  siswa  dengan  kode alternatif  A01  dengan  hasil  bobot (prioritas)  0.2070041  adalah  siswa teladan, sedangkan dalam perhitungan metode  SAW  siswa  dengan  kode Alternatif A01 yang memiliki nilai akhir 0.914265  adalah  siswa  teladan.  Data tersebut menunjukan
bahwa
perhitungan  dari  kedua  metode memiliki  hasil  yang  sama  yaitu  siswa dengan  kode  Alternatif  A01  yang menjadi  siswa  teladan  di  SDN  11 Baamang Tengah. Dengan adanya data diatas  peneliti  berhasil  menunjukan siswa  teladan  dari  2  metode  yang berbeda dengan hasil akhir sama.

## 5.13   Pengujian Sistem
Dari  penjelasan  diatas  maka dapat  disimpulkan  bahwa  dengan perhitungan  manual  dan  perhitungan dengan  sistem  yang  telah  dilakukan diketahui hasil dari keduanya SAMA.
Dari  perhitungan  manual  pada metode  AHP  &  SAW  diketahui  hasil akhir nya adalah sama-sama alternatif A01 :

## Gambar 5.12
Hasil Perhitungan AHP
Gambar 5.13 Hasil Perhitungan SAW
Sedangkan
didalam implementasi sistem menunjukan hasil akhir  nya  juga  adalah  alternatif  A01 maupun dari metode AHP & SAW :
Gambar 5.14 Perhitungan dengan Program SPK metode AHP
Gambar 5.15 Perhitungan dengan Program SPK metode SAW
Dari  keduanya  menunjukkan hasil akhir yang sama, oleh karena itu pengujian  yang  dilakukan  ini  untuk membandingkan  perhitungan  manual dengan  perhitungan  sistem  pada
penelitian  Analisis  Pemilihan  Siswa Teladan  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting (Saw) & Analytical Hierarchy  Process  (Ahp)  Pada  Sdn  11 Baamang Tengah BERHASIL.
VI. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil pembahasan  dan  pengujian  sistem yang  dilakukan  diketahui  kesimpulan sebagai berikut : 1. Sistem  ini  membantu  kepala sekolah  untuk  memutuskan pemilihan siswa teladan dengan lebih dari 1 kriteria.
2. Sistem  ini  membantu  siswa, guru  dan  kepala  sekolah  untuk mengetahui  siswa  teladan  di
SDN  11  Baamang  Tengah dengan metode AHP.
3. Sistem  ini  membantu  siswa, guru  dan  kepala  sekolah  untuk mengetahui  siswa  teladan  di
SDN  11  Baamang  Tengah dengan metode SAW.
4. Hasil  akhir  dari  kedua  metode AHP  &  SAW  adalah  terbukti sama  yaitu  alternatif  A01 sebagai  peringkat  satu  dari
kedua metode tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
D.  M.  Yaumi, Media  dan  Teknologi Pembelajaran .  Prenada  Media, 2018.
D.  N.  M.Kom  S.  Kom, Konsep  Data Mining  Vs  Sistem  Pendukung Keputusan . Deepublish, 2015.
R. N. Fajriya, A. Firdaus, and A. Faisal, “Penentuan  Karyawan  Terbaik Home Industry Ramayana Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Innov.
Inf.  Technol.  Appl.  JINITA ,  vol.  1, no. 01, pp. 35–41, Dec. 2019, doi: 10.35970/jinita.v1i01.83.
S.  Mulyati,  “PENERAPAN  METODE SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING UNTUK  PENENTUAN  PRIORITAS PEMASARAN  KEMASAN  PRODUK BAKSO SAPI,” p. 5, 2016.