## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011

## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Program Ekskul Disekolah Menegah Kejuruan dengan Metode AHP dan TOPSIS
Erti Belastari Tanjung * , Ilka Zufria, Armansyah
Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* ertibelastaritanjung@email.com, 2 ilkazufria@uinsu.ac.id, 3,* armansyah@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: ertibelastaritanjung@email.com
Abstrak: Kegiatan  ekstrakurikuler  penting  untuk  mengembangkan  kepribadian,  bakat,  dan  kemampuan  siswa  di  luar  kurikulum standar.  Namun,  kurangnya  penyampaian  informasi  yang  efektif  tentang  kegiatan  ekstrakurikuler  merupakan  tantangan.  Untuk mengatasi  masalah  ini,  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS,  bersama  dengan meningkatkan  kesadaran  siswa  tentang  pentingnya  kegiatan  ekstrakurikuler.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merekomendasikan program  ekstrakurikuler  kepada  siswa  di  sekolah  menengah  kejuruan.  Permasalahan  khusus  mencakup  pengembangan  tinjauan pustaka, desain sistem pada pengguna, alat untuk pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis web, dan penerapan metode AHP dan TOPSIS untuk sistem rekomendasi ekskul. Penelitian ini akan dilakukan di SMK Muhammadiyah 9 Medan, dengan fokus pada 93 siswa kelas X yang dipilih. Kriteria rekomendasi akan mencakup tingkat kecerdasan, minat, konsentrasi, ingatan, komitmen, kesediaan,  kreativitas,  riwayat  kesehatan,  dan  persetujuan  orang  tua,  berdasarkan  hasil  tes  psikologis  siswa.  Metode  AHP  akan digunakan untuk pembobotan kriteria, dan TOPSIS akan mengurutkan program ekstrakurikuler yang direkomendasikan berdasarkan nilai  prioritas. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  9  program  ekstrakurikuler  yang  direkomendasikan  yang  disesuaikan dengan  minat  dan  bakat  siswa,  meningkatkan  keterampilan  peneliti  dalam  mengimplementasikan  metode  AHP  dan  TOPSIS, meningkatkan  efisiensi  manajemen  program  ekstrakurikuler,  dan  meningkatkan  kepuasan  siswa  terhadap  kegiatan  ekstrakurikuler. Sistem  pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  akan  memberikan  manfaat  bagi  peneliti,  administrator sekolah, dan siswa, meningkatkan manajemen program dan partisipasi siswa dalam kegiatan ekstrakurikuler. Hasil dari implementasi rekomendasi  ekskul  dengan  metode  AHP  dan  TOPSIS  didapatkan  akurasi  sebesar  74  %.  Perubahan  akurasi  dapat  terpengaruh  ole kriteria yang digunakan dan dinputkan serta ekskul minimum yang di masukan kan oleh user.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; AHP; TOPSIS; Program Ekstrakurikuler; Sekolah Menengah Kejuruan
Abstrac: Extracurricular  activities  are  vital  for  developing  students'  personalities,  talents,  and  abilities  beyond  the  standard curriculum. However, a lack of effective information dissemination about extracurricular activities poses a challenge. To address this issue,  a  decision  support  system  using  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  and  Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to Ideal Solution (TOPSIS) methods is needed, along with increasing students' awareness of the importance of extracurricular activities. This research aims to recommend extracurricular programs to students in vocational high schools. Specific issues include developing a literature review, designing a user-friendly system, tools for  web-based decision support system  development, and implementing AHP and TOPSIS methods for extracurricular recommendation systems. The research will be conducted at SMK Muhammadiyah 9 Medan, focusing on 93  selected Class X students. Recommendation criteria will include intelligence level, interests, concentration, memory,  commitment,  willingness,  creativity,  health  history,  and  parental  consent,  based  on  the  results  of  students'  psychological tests. The AHP method will be used for criteria weighting, and TOPSIS will rank recommended extracurricular programs based on priority  values.  The  research  aims  to  provide  9  recommended  extracurricular  programs  tailored  to  students'  interests  and  talents, enhance  researchers'  skills  in  implementing  AHP  and  TOPSIS  methods,  improve  extracurricular  program  management  efficiency, and increase student satisfaction with extracurricular activities. The decision support system developed in this research will benefit researchers,  school  administrators,  and  students,  improving  program  management  and  student  participation  in  extracurricular activities.The implementation results of extracurricular recommendations using the AHP and TOPSIS methods achieved an accuracy of 74%. Changes in accuracy may be influenced by the criteria used and inputted, as well as the minimum extracurricular activities inputted by the user.
Keywords: Decision Support System; AHP;TOPSIS; Extracurricular Program; Vocational High School

## 1. PENDAHULUAN
Ekstrakurikuler  adalah  kegiatan  di  luar  jam  belajar  kurikulum  standar  yang  bertujuan  untuk  mengembangkan kepribadian, bakat, dan kemampuan siswa di berbagai bidang di luar akademik. Kegiatan ini dapat berupa kegiatan seni, olahraga,  dan  kegiatan  lain  yang  positif  untuk  kemajuan  siswa.  Dengan  mengikuti  kegiatan  ini,  siswa  dapat mengembangkan kepribadian mereka dan mengeksplorasi bakat serta minat yang dimiliki.
Pendidikan  karakter  sangat  penting  untuk  generasi    muda  indonesia  karena  generasi  muda  ini  nantinya  akan menjadi  tombak    pembangunan  bangsa.  Banyak  siswa  yang  hanya  belajar  dan  kurang  memperhatikan  kegiatan eksrakurikuler  karena  menganggap  kegiatan  tersebut  tidak  bermanfaat.  Hal  ini  juga  terjadi  di  Sekolah  Menengah Kejuruan.  Kegiatan  ekstrakurikuler  menjadi  wadah  bagi  peserta  didik  untuk  berdiskusi  dan  belajar  dalam menyelesaikan masalah. Namun, beberapa siswa yang fokus hanya pada materi pembelajaran kurikulum saja, sehingga sering kali mengalami kesalahan saat memilih kegiatan ekstrakurikuler. Akibatnya, mereka cenderung tidak aktif dalam kegiatan  ekstrakurikuler  karena  merasa  tidak  cocok  dengan  pilihan  mereka.  Hal  ini  menyebabkan  potensi  siswa  tidak termanfaatkan dengan maksimal.(Fernando, 2020).
Berdasarkan  informasi  yang  didapatkan  di  SMKS  Muhammadiyah  9  Medan,  terdapat  beberapa  jenis  kegiatan ekstrakurikuler  yang  bertujuan  untuk  memaksimalkan  potensi  siswa  dan  siswi.  Jenis-jenis  ekstrakurikuler  yang  ada meliputi: Badminton, Basket, Musik,  Futsal, Hizbul Wathan, Silat Perisai Diri, Voli Putra/Putri, Tilawah  Qur’an, dan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
Seni  Tari.  Permasalahan  terkait  kegiatan  ekstrakurikuler  disekolah  ini  adalah  siswa  kurang  memperhatikan  kegiatan ekstrakurikuler  karena  menganggapnya  tidak  terlalu  penting,  sehingga  tidak  aktif  dalam  mengikutinya.  Pemilihan kegiatan  ekstrakurikuler  yang  dilakukan  siswa  juga  terkadang  tidak  sesuai  dengan  minat  dan  bakat  yang  dimiliki sehingga  menyebabkan potensi siswa tidak termanfaatkan. Selain itu, kurangnya penyampaian informasi yang efektif mengenai  kegiatan  ekstrakurikuler  menjadi  kendala.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  maka  perlunya  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode  AHP  dan  TOPSIS  serta  peningkatan  kesadaran  siswa  akan  pentingnya  kegiatan ekstrakurikuler.
Dalam kegiatan ekstrakurikuler, visi utamanya adalah membantu peserta didik dalam pengembangan diri sesuai dengan kebutuhan, potensi, bakat, dan keinginan masing-masing. Kegiatan ini diadakan oleh pihak yang berkompeten di  sekolah.  Misi  dari  program  kegiatan  ekstrakurikuler  adalah  menyediakan  berbagai  kegiatan  yang  dapat  dipilih langsung oleh peserta didik, berdasarkan pada kebutuhan, potensi, bakat, dan keinginan mereka. (Shilviana & Hamami, 2020).
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sistem  Pendukung  Keputusan  yang  menggabungkan  metode  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  dan  Technique  For  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS)  untuk mempertimbangkan  kriteria-kriteria  pengambilan  keputusan  dalam  kegiatan  ekstrakurikuler.    Metode  AHP, diperkenalkan  oleh  Thomas  L.  Saaty,  menguraikan  masalah  kompleks  menjadi  hirarki  terstruktur  tanpa  menentukan bobot  pasti  untuk  setiap  kriteria.  Namun,  dengan  beragamnya  kriteria  saat  ini,  pengambilan  keputusan  menjadi kompleks. Metode TOPSIS, yang diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981, adalah salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan multikriteria. Dengan ide dasarnya adalah bahwa alternative yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positive dan  memiliki jarak terjauh dari solusi ideal  negative    (Sari et al., 2018).
Dari  Penjelasan  diatas,  Kombinasi  metode  AHP  dan  TOPSIS  memiliki  keunggulan  tersendiri  dan  dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  baik.  Metode  ini  telah  digunakan  dalam  penelitian  terdahulu  oleh (Sari  et  al.,  2018).  yang  berjudul  “  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Rekomendasi  Kelulusan  SidangSkripsi Menggunakan  Metode  AHP-TOPSIS  ”  Penelitian  ini  bertujuan  membuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang bertujuan  untuk  menentukan  kelulusan  sidang  skripsi  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS).  Metode  AHP  digunakan  untuk memberikan bobot pada setiap kriteria yang diterapkan, menghasilkan nilai relatif untuk masing-masing kriteria.
Hasil  pengukuran  jarak  Hamming  mencapai  96,2%,  sedangkan  jarak  Euclidean  mencapai  0,8096  untuk  95 mahasiswa  yang  menjadi  objek  penelitian.  Dengan  demikian,  sistem  ini  dapat  memberikan  panduan  yang  lebih  tepat dalam  menentukan  kelulusan  sidang  skripsi  secara  efisien.  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  (Fernando,  2020) "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ekstrakurikuler  Menggunakan  Metode  Fuzzy  AHP  dan  TOPSIS"  dengan tujuan menerapkan metode Fuzzy AHP dan TOPSIS dalam pemilihan ekstrakurikuler siswa di Sekolah Menengah Atas. hasil pakar mencapai akurasi 91.45%.
Perbedaan  penelitian  terdahulu  adalah  dipenelitian  pertama  yang  membedakan  penelitian  kedua  fokus  pada pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  kelulusan  sidang  skripsi  menggunakan  metode  AHP dan  TOPSIS.  Metode  AHP  digunakan  untuk  memberikan  bobot  pada  kriteria  penilaian,  dan  kemudian  hasilnya diterapkan dalam metode TOPSIS untuk meranking alternatif. Sedangkan untuk penelitian yang akan dilakukan saat ini adalah  sebagai  rekomendasi  untuk  kegiatan  ekstrakurikuler  untuk  membantu  siswa  dalam  memilih  program ekstrakurikuler yang sesuai dengan minat, bakat, dan kebutuhan mereka, yang nantinya harapannya hasil tingkat akurasi yang bisa dihasilkan bisa sama dengan hasil yang telah dilakukan oleh peneliti terdahulu atau bahkan lebih bagus. Dari  penjelasan  rumusan  masalah  diatas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah: Mengembangkan studi literatur dengan data-data yang terkait dengan ekstrakurikuler. Mengembangkan antarmuka atau user-friendly  untuk  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  metode  AHP  dan  TOPSIS  dalam  memberikan  rekomendasi program ekstrakurikuler. Untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis metode AHP dan TOPSIS agar bisa  membantu  memberikan  rekomendasi  program  ekstrakurikuler.  Menerapkan  metode  AHP  dan  TOPSIS  dalam Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Program Ekskul di Sekolah Menengah Kejuruan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di SMKS Muhammadiyah 9 Medan dan wawancara kepada Kepala Sekolah beserta Guru dan Siswa untuk mengambil data yang dibutuhkan, yang beralamat di JL. Flamboyan Raya Gg. KH. Ahmad Dahlan No.22 Kel.  Tanjung  Selamat  ,  Kec.  Medan  Tuntungan  –  Medan  21034.  Tahapan  penelitian  termasuk  pada  Metode pengembangan  perangkat  lunak  yang  digunakan  adalah  metode  Metode  SDLC  ( System  Development  Life  Cycle ) Waterfall . Sebuah pendekatan kepada perkembangan perangkat lunak yang sistematik dan sekuensial mulai dari tingkat dan  kemajuan  sistem  pada  analisis,  desain,  kode,  pengujian,  dan  pemeliharaan.  Terdiri  dari  beberapa  tahapan,  yaitu: tahap analisis, perancangan, pengkodean, dan pengujian, hasil akhir penelitian ini akan menghasilkan Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  berbasis  Web  menggunakan  AHP  dan  TOPSIS  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk mempermudah  siswa  dalam  pemilihan  bidang  ekstrakurikuler  yang  sesuai  dengan  minat  dan  bakat  siswa.  Teknik pengumpulan  data  dilakukan  dengan  penelitian  lapangan,  wawancara,  kuisioner,  Pelnellitian  Kelpultulsan  ( Library Relselarch) . Perancangan adalah  untuk  memenuhi  kebutuhan kepada pemakai sistem dan  untuk  memberikan gambaran

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
yang  jelas  kepada  pemrograman  komputer  dan  ahli-ahli  Teknik  lainnya.  Adapun flowchart kombinasi  antara  metode fuzzy AHP dan TOPSIS adalah sebagai  berikut:
Gambar 1. Flowchart Metode fuzzy AHP dan TOPSIS
Pada  gambar  1 flowchart diatas,  tahapan  pelrhitulngan  meltodel  AHP  dimullai  dari  melnginpultkan  kritelria  yang digulnakan  lalul  melmbulatnya  keldalam  belntulk  matriks  pelrbandingan  belrpasangan.  Kelmuldian  mellakulkan  tranformasi TFN selrta melnghitulng nilai sintelsis fulzzy (Si). Seltellah nilai Si didapat, belrikultnya adalah melnghitulng nilai velctor dan ordinat delfulzzy fikasi. Sellanjultnya dilakulkan normalisasi nilai bobot velctor yang melnghasilkan nilai bobot akhir kritelria. Tahap  sellanjultnya  yaitul  pelrhitulngan  yang  melnggulnakan  meltodel  TOPSIS,  dimullai  dari  melnginpultkan  nilai  bobot kritelria  yang  didapat  dari  pelrhitulngan  AHP  dan  pelmbobotan  altelrnatif.  Sellanjultnya  dilakulkan  normalisasi  matriks altelrnatif telrhadap masing-masing kritelria. Lalul melnghitulng nilai solulsi idelal dan nilai jarak antar altelrnatif. Seltellah itul, tahapan  telrakhir  yang  dilakulkan  adalah  prosels  prelfelrelnsi  seltiap  altelrnatif  yang  kelmuldian  dirangkigkan  selhingga melnghasilkan relkomelndasi elkstrakulrikullelr siswa.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  perhitungan  dari  metode  AHP  dan  TOPSIS (Technique  For  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution) adalah  sebagai  kombinasi  untuk  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  rekomendasi  ekskul  yang  akan  dijelaskan  pada contoh  berikut.    Membuat  bobot  kriteria  sebagai  acuan  penilaian  kegiatan  ekskul  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihian Ekskul Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS. Pada tahap ini sangat diperlukan karena hasil pembobotan AHP dan perhitungan dari TOPSIS ini akan diterapkan dalam aplikasi sistem pendukung  keputusan berbasis web ini. Kuesioner  disusun  berdasarkan  multikriteria  yang  telah  ditetapkan  (Tabel  1).  Setiap  kriteria  dan  sub  kriteria  yang setingkat,  dibandingkan  untuk  membentuk  matriks  perbandingan  berpasangan.  Nilai  yang  digunakan  menunjukkan hubungan perbandingan antara satu elemen dengan elemen yang kedua (Tabel 2).
Tabel 1. Aturan Penilaian AHP Nilai Tingkat Kepentingan 1 2 Sama pentingnya ( Equal Importance) Sama hingga sedikit lebih penting 3 Sedikit lebih penting ( Slightly more importance)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
Nilai Tingkat Kepentingan 4 Sedikit lebih hingga jelas lebih penting 5 Jelas lebih penting ( Materially more importance) 6 Jelas hingga sangat jelas lebih penting 7 Sangat jelas lebih penting ( Significanctly more importance) 8 Sangat jelas hingga mutlak lebih penting 9 Mutlak lebih Penting ( Absolutely more importance) 2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara dua pilihan yang berdekatan Tabel 2. Kriteria Rekomendasi Ekskul No Kriteria Nama Kriteria 1 C01 Taraf Kecerdasan 2 C02 Minat Siswa Terhadap Ekskul 3 C03 Konsentrasi 4 C04 Daya Ingat 5 C05 Komitmen Terhadap Tugas 6 C06 Kemauan 7 C07 Krieativitas 8 C08 Riwayat Penyakit 9 C09 Izin dari Orang Tua 10 C010 Waktu Berikut ini merupakan bobot penilaian terhadap subkriteria, yaitu : ST: Sangat Tinggi SM: Sangat Minat Y: Ya T: Tinggi M: Minat T: Tidak S: Sedang CM: Cukup Minat TB: Tidak Bentrok R: Rendah KM: Kurang Minat          K: Kondisional SR: Sangat Rendah TM: Tidak Minat B: Bentrok Tabel 3. Alternatif  Ekstrakurikuler Kode Nama Alternatif A1 Badminton A2 Basket A3 Musik A4 Futsal A5 Hizbul Wathan A6 Silat Perisai Diri A7 Volly Putra/Putri A8 Tilawah Al-Qur’an A9 Seni Tari
Pada  bagian  ini  dari  hasil  wawancara  untuk  nilai  bobot  pada  kriteria  taraf  Kecerdasan  diberikan  bobot  sangat tinggi dengan nilai 5 dan tinggi dengan nilai 4 dan sedang dengan nilai 3  serta rendah dengan nilai 2 dan untuk sangat rendah dengan nilai 1.
Tabel 4. Taraf Kecerdasan No Penilaian Bobot 1 Sangat Tinggi 5 2 Tinggi 4 3 Sedang 3 4 Rendah 2 5 Sangat Rendah 1
Pada  bagian  ini  dari  hasil  wawancara  untuk  nilai  bobot  pada  minat  siswa  terhadap  ekstrakurikuler  diberikan bobot sangat minat dengan nilai 8 dan minat dengan nilai 7 dan cukup minat dengan nilai 6 serta sedikit minat dengan nilai 5 dan untuk tidak minat dengan nilai 4.
Tabel 5. Minat Siswa Terhadap Ekstrakurikuler No Penilaian Bobot 1 Sangat Minat 8 2 Minat 7 3 Cukup Minat 6

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
No Penilaian Bobot 4 Sedikit Minat 5 5 Tidak Minat 4
Pada bagian  ini  dari  hasil  wawancara  untuk  nilai  bobot pada  kriteria  konsentrasi  diberikan  bobot  sangat  tinggi dengan nilai 8 dan tinggi dengan nilai 7 dan sedang dengan nilai 6 serta rendah dengan nilai 5 dan untuk sangat rendah dengan nilai 4.
Tabel 6. Konsentrasi No Penilaian Bobot 1 Sangat Tinggi 8 2 Tinggi 7 3 Sedang 6 4 Rendah 5 5 Sangat Rendah 4
Pada  bagian  ini  dari  hasil  wawancara  untuk  nilai  bobot  pada  kriteria  daya  ingat  diberikan  bobot  sangat  tinggi dengan nilai 8 dan tinggi dengan nilai 7 dan sedang dengan nilai 6 serta rendah dengan nilai 5 dan untuk sangat rendah dengan nilai 4.
Tabel 7. Daya Ingat No Penilaian Bobot 1 Sangat Tinggi 8 2 Tinggi 7 3 Sedang 6 4 Rendah 5 5 Sangat Rendah 4
Pada bagian ini dari hasil  wawancara untuk nilai bobot pada kriteria komitmen terhadap tugas diberikan bobot sangat tinggi dengan nilai 8 dan tinggi dengan nilai 7 dan sedang dengan nilai 6 serta  rendah dengan nilai 5 dan untuk sangat rendah dengan nilai 4.
Tabel 8. Komitmen Terhadap Tugas No Penilaian Bobot 1 Sangat Tinggi 8 2 Tinggi 7 3 Sedang 6 4 Rendah 5 5 Sangat Rendah 4
Pada bagian ini dari hasil  wawancara untuk  nilai bobot pada  kriteria kemauan  terhadap tugas diberikan bobot sangat tinggi dengan nilai 8 dan tinggi dengan nilai 7 dan sedang dengan nilai 6 serta rendah dengan nilai 5 dan untuk sangat rendah dengan nilai 4.
Tabel 9. Kemauan No Penilaian Bobot 1 Sangat Tinggi 8 2 Tinggi 7 3 Sedang 6 4 Rendah 5 5 Sangat Rendah 4
Pada  bagian  ini  dari  hasil  wawancara  untuk  nilai  bobot  pada  kriteria  kreativitas  diberikan  bobot  sangat  tinggi dengan nilai 8 dan tinggi dengan nilai 7 dan sedang dengan nilai 6 serta rendah dengan nilai 5 dan untuk sangat rendah dengan nilai 4.
Tabel 10. Kreativitas No Penilaian Bobot 1 Sangat Tinggi 8 2 Tinggi 7 3 Sedang 6 4 Rendah 5

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
No Penilaian Bobot 5 Sangat Rendah 4
Pada bagian ini dari hasil wawancara untuk nilai bobot pada kriteria riwayat penyakit, jika mempunyai penyakit “Ada” diberikan bobot dengan nilai 8 dan jika tidak ada nilainya 3.
Tabel 11. Riwayat Penyakit No Penilaian Bobot 1 Ada 8 2 Tidak Ada 3
Pada  bagian  ini  dari  hasil  wawancara  untuk  nilai  bobot  pada  kriteria  izin  dari  orang  tua,  jika  tidak  maka  nilai bobot yang ditentukan 8 namun jika ya maka nilai bobotnya 3.
Tabel 12. Izin Dari Orang Tua No Penilaian Bobot 1 Tidak 8 2 Ya 3
Pada bagian ini dari hasil wawancara untuk nilai bobot pada kriteria waktu, jika waktu pelaksanaan tidak bentrok maka nilai bobot yang diberikan yaitu 5 namun jika waktu pelaksaan kondisional nilai bobot yang diberikan yaitu 4 dan jika waktu pelaksanaan bentrok maka nilai bobotnya 3.
Tabel 13. Waktu No Penilaian Bobot 1 Tidak Bentrok 5 2 Kondisional 4 3 Bentrok 3

## 3.1 Metode AHP
Melakukan proses perhitungan nilai bobot siswa,  yang proses dapat dilihat pada tabel contoh siswa bernama “Ahdan Prasetya”.
Kode Siswa: S001 Nama Siswa: Ahdan Prasetya 1. Nilai Siswa
Tabel 14. Nilai Siswa 1 Kode Nama C01 C02 C03 C04  C05  C06  C07  C08  C09  C10 S001 Ahdan Prasetya 3 8 7 6 5 6 4 8 3 4
2. Matriks Perbandingan AHP
Angka-angka yang bernilai bilangan bulat pada tabel 4.15 diatas adalah merupakan nilai kepentingan perbandingan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya, sesuai dengan aturan yang tertera pada tabel 4.1, sedangkan angka-angka yang  bernilai  desimal  adalah  merupakan  hasil  perbandingan  antar  kepentingan,  angka-angka  tersebut  diperoleh dengan  membagi  nilai  kriteria  setara  seperti  nilai  pada  kolom  C01C01,  C02C02,C03C03,C04C04,  dan  seterusnya dengan nilai kolom setelahnya sesuai dengan urutan kolom, seperti yang dapat dilihat pada perhitungan berikut :
Kolom C01C01 = C01C01 / C01C01 = 3/3 = 1
Kolom C01C02 = C01C01 / C02C01 = 3/8= 2.666667 .................................................................................
Kolom C10C09  = C10C10/ C09C10=4/3 = 0.75 Kolom C10C10 = C10C10/ C10C10= 4/4 =1
Nilai  total  adalah  merupakan  total  jumlah  dari  masing-masing  kolom  C02,C02,C03,C04,C05,C06,C07,C08,  C09 dan C10.
Tabel 15. Matriks AHP C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 3 8 7 6 5 6 4 8 3 4 C01 3 1 0.375 0.428571 0.5 0.6 0.5 0.75  0.375 1 0.75

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 3 8 7 6 5 6 4 8 3 4 C02 8 2.666.667 1 1.142.857 1.333.333 1.6 1.333.333 2 1 2.666.667 2 C03 7 2.333.333  0.875 1 1.166.667 1.4 1.166.667  1.75  0.875  2.333.333  1.75 C04 6 2 0.75 0.857142 1 1.2 1 1.5 0.75 2 1.5 C05 5 1.666.667  0.625 0.714285 0.833333 1 0.833333 1.25  0.625  1.666.667  1.25 C06 6 2 0.75 0.857142 1 1.2 1 1.5 0.75 2 1.5 C07 4 1.333.333 0.5 0.571428 0.666667 0.8 0.666667 1 0.5 1.333.333 1 C08 8 2.666.667 1 1.142.857 1.333.333 1.6 1.333.333 2 1 2.666.667 2 C09 3 1 0.375 0.428571 0.5 0.6 0.5 0.75  0.375 1 0.75 C010 4 1.333.333 0.5 0.571428 0.666667 0.8 0.666667 1 0.5 1.333.333 1 Total 18 6.75 77.142.857 9 10.8 9 13.5 6.75 18 13.5
3. Normalisasi AHP Siswa
Setelah  proses  pembentukan  tabel  perhitungan  bobot  kriteria  maka  langkah-langkah  selanjutnya  yang  akan dilakukan  adalah  proses  normalisai  tabel,  dimana  proses  normalisasi  tabel  ini  adalah  melakukan  pembagian  nilai pada  masing-masing  kriteria  dengan  total  nilai  per  kriteria,  sehingga  akan  dihasilkan  tabel  normalisasi  sebagai berikut :
C01C01 = Nilai C01C01 / Total Nilai Kolom C01 = 1 / 18   = 0.0556
C01C02 = Nilai C01C02 / Total Nilai Kolom C01 = 2.66667 / 18   =  0.1484 C10C09 = Nilai C10C09 / Total Nilai Kolom C10 = 0.75 / 13.5  = 0.0555
.....................................................................................................................
C10C10 = Nilai C10C10 / Total Nilai Kolom C10 =1 / 13.5  = 0.0740
Tabel 16. Normalisasi AHP Siswa 1 C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C010 Prioritas Consistency Measure C01 0.055 6 0.055 6 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.05555 10 C02 0.148 4 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148148 10 C03 0.126 3 0.129 6 0.129 6 0.129 6 0.129 6 0.129 6 0.129 6 0.129 6 0.129 6 0.129 6 0.129629 63 10 C04 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111111 1 10 C05 0.099 3 0.092 5 0.092 5 0.092 5 0.092 5 0.092 5 0.092 5 0.092 5 0.092 5 0.092 5 0.092592 59 10 C06 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111 1 0.111111 11 10 C07 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074074 07 10 C08 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148 1 0.148148 14 10 C09 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055 5 0.055555 55 10 C01 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074 0 0.074074 07 10 Jumlah 10 Lambda Max 10 CI 0 RI 1.49 CR 0 Konsistensi Konsisten
4. Perhitungan Prioritas Vektor dan Bobot
Setelah  tabel  normalisasi  terbentuk,  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  nilai  prioritas  vektor,  bobot  dan eigen value dari masing-masing kriteria. Nilai prioritas vektor dihasilkan dari penjumlahan baris dari masing-masing kriteria pada teorema [2.3] dan [2.4] vector bobot w dapat diuji, seperti berikut :

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
Prioritas  Vektor  C01  =  0.0556  +  0.0556  +  0.0555  +  0.0555  +  0.0555  +  0.  0555  +  0.0555  +  0.0555  +  0.0555  = 0.05555
Prioritas  Vektor  C02  =  0.1484  +  0.1484  +  0.1484  +  0.1484  +  0.1484  +  0.1484  +  0.1484  +      0.1484    +  0.1484  = 0.148148
Prioritas  Vektor  C03  =  0.1263  +  0.1296  +  0.1296  +  0.1296  +  0.1296  +  0.1296  +  0.1296  +  0.1296  +  0.1296  = 0.12962963
Prioritas  Vektor  C04  =  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  = 0.1111111
Prioritas  Vektor  C05  =  0.0993  +  0.0925  +  0.0925  +  0.0925  +  0.0925  +    0.0925  +  0.0925  +  0.0925  +  0.0925  = 0.09259259
Prioritas  Vektor  C06  =  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  +  0.1111  = 0.11111111
Prioritas  Vektor  C07  =  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  = 0.07407407
Prioritas  Vektor  C08  =  0.1481  +  0.1481  +  0.1481  +  0.1481  +  0.1481  +  0.1481  +  0.1481  +  0.1481  +  0.1481  = 0.14814814
Prioritas  Vektor  C09  =  0.0555  +  0.0555  +  0.0555  +  0.0555  +  0.0555  +  0.0555  +  0.0555  +  0.0555  +  0.0555  = 0.05555555
Prioritas  Vektor  C010  =  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  +  0.0740  = 0.07407407
Tabel 17. Data Alternatif Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C010 Taraf Kederdasa n Mina t Konsentras i Day a Ingat Komitme n Terhadap Tugas Kemaua n Kreativita s Riwayat Penyaki t Izin Oran g tua Wakt u A01 6 7 7 8 4 8 4 8 8 4 A02 6 8 7 8 7 7 6 8 3 3 A03 3 5 6 4 6 6 4 8 3 3 A04 1 3 4 4 8 7 4 8 3 5 A05 1 7 4 6 6 5 6 8 8 4 A06 1 4 7 7 6 7 7 8 8 5 A07 3 4 8 5 5 7 4 8 8 5 A08 5 8 7 4 7 6 8 8 3 4 A09 1 7 8 3 4 7 5 8 8 4 Tabel 18. Data Alternatif Siswa 1 C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 Bobo t AHP 0.0555 6 0.14814 8 0.12966 3 0.11111 1 0.09259 3 0.11111 1 0.0740 7 0.14814 8 0.05555 6 0.0740 7 A01 2 2 7 3 4 7 9 3 3 2 A02 3 5 9 7 3 1 2 4 7 3 A03 5 6 4 6 5 6 3 5 1 7 A04 9 2 1 1 9 8 3 6 4 9 A05 4 7 9 9 7 8 7 2 3 2 A06 4 9 1 3 1 1 3 3 1 5 A07 1 5 7 8 4 2 2 2 2 5 A08 1 3 7 9 4 9 5 7 7 8 A09 8 6 1 6 7 4 9 9 5 3 Perhitungan Normalisasi terbobot AHP : Kriteria 1 (C01) Bobot A1 = 6^2 = 36

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
Bobot A2 = 6^2 = 36
Bobot A3 = 3^2 = 9
Bobot A4 = 1^2 = 1
Bobot A5 = 1^2 = 1
Bobot A6 = 1^2 = 1
Bobot A7 = 3^2 = 9
Bobot A8 = 5^2 = 25
Bobot A9 = 1^2 = 1 .................................
Kriteria 10 (C10)
Bobot A1 = 8^2 = 16 Bobot A2 = 3^2 = 9
Bobot A3 = 3^2 = 9
Bobot A4 = 3^2 = 25
Bobot A5 = 8^2 = 16
Bobot A6 = 8^2 = 25 Bobot A7 = 8^2 = 25 Bobot A8 = 3^2 = 16 Bobot A9 = 8^2 = 16
Tabel 19. Data Normalisasi Terbobot AHP Siswa 1 C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 A01 36 49 49 64 16 64 16 64 64 16 A02 36 64 49 64 49 49 36 64 9 9 A03 9 25 36 16 36 36 16 64 9 9 A04 1 9 16 16 64 49 16 64 9 25 A05 1 49 16 36 36 25 36 64 64 16 A06 1 16 49 49 36 49 49 64 64 25 A07 9 16 64 25 25 49 16 64 64 25 A08 25 64 49 16 49 36 64 64 9 16 A09 1 49 64 9 16 49 25 64 64 16
10.90871  18.46618  19.79898  17.17556  18.08314  20.14944  16.5529  24  18.86796  12.52996

## 3.2 Medode TOPSIS
Metode ini sering menggunakan skala 0-1 untuk menormalkan data, membuat rangking kinerja disetiap subkriteria pada persamaan [2.6]. Contoh Perhitungan :
A01 =  6 / 10.90871211 =  0.550019098 A02 =  6 / 10.90871211 =  0.550019098 A03 =  3/ 10.90871211 =   0.275009549
A04 =  1 / 10.90871211 =  0.09166985 A05 =  1 / 10.90871211 =  0.09166985 A06 =  1 / 10.90871211 =  0.09166985 A07 =  3 / 10.90871211 = 0.275009549 A08 =  5 / 10.90871211 = 10.90871211 A09 =  1 / 10.90871211 = 0.09166985
Tabel 20. Normalisasi TOPSIS C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 A0 1 0.55001 0.37907 1 0.35355 3 0.46577 8 0.22120 0 0.39703 3 0.24164 8 0.33333 3 0.42399 9 0.31923 4 A0 2 0.55001 0.43322 4 0.35355 3 0.46577 8 0.38710 0 0.34740 4 0.36247 3 0.33333 3 0.15899 9 0.23942 6 A0 3 0.27500 0.27076 5 0.30304 5 0.23288 9 0.33180 0 0.29777 5 0.24164 8 0.33333 3 0.15899 9 0.23942 6 A0 4 0.09166 0.16245 9 0.20203 0 0.23288 9 0.44240 1 0.34740 4 0.24164 8 0.33333 3 0.15899 9 0.39904 3 A0 5 0.09166 0.37907 1 0.20203 0 0.34933 3 0.33180 0 0.24814 5 0.36247 3 0.33333 3 0.42399 9 0.31923 4 A0 6 0.09166 0.21661 2 0.35355 3 0.40755 5 0.33180 0 0.34740 4 0.42288 5 0.33333 3 0.42399 9 0.39904 3

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 A0 7 0.27500 0.21661 2 0.40406 1 0.29111 1 0.27650 0 0.34740 4 0.24164 8 0.33333 3 0.42399 9 0.39904 3 A0 8 10.9087 1 18.4661 8 19.7989 8 17.1755 6 18.0831 4 20.1494 4 16.5529 4 24 18.8679 6 12.5299 6 A0 9 0.09166 9 0.37907 1 0.40406 1 0.17466 6 0.22120 0 0.34740 4 0.30206 1 0.33333 3 0.42399 9 0.31923 4 1. Perhitungan Normalisasi Terbobot TOPSIS
A01 =  0.550019098 / 0.055555556 =  0.030556617
A02 =  0.550019098 / 0.055555556 =  0.030556617
A03 =  0.275009549 / 0.055555556 =  0.015278308
A04 =  0.09166985  / 0.055555556 =  0.005092769
A05 =  0.09166985 / 0.055555556 =  0.005092769 A06 =  0.09166985 / 0.055555556 =  0.005092769 A07 =  0.275009549 / 0.055555556 = 0.015278308 A08 =  10.90871211 / 0.055555556 = 0.606039562 A09 =  0.09166985 / 0.055555556 = 0.005092769 Hasil ditotalkan max = 0.606039562
Hasil dibagi min = 0.005092769
Tabel 21. Normalisasi  Terbobot TOPSIS
2. Perhitungan Jarak Solusi Ideal Positive dan Perhitungan Jarak Solusi Ideal Negative .
Solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif  dapat  dihitung  menggunakan  nilai  rating  bobot  ternormalisasi  (yij). Perhitungan Jarak Solusi Ideal Positive :
A01 =  0.030556617 / 0.030556617 ^ 2 =  0 A02 =  0.030556617 / 0.030556617 ^ 2 =  0 A03 =  0.030556617 / 0.015278308 ^ 2 =  0.000233427 A04 =  0.030556617 / 0.005092769 ^ 2 =  0.000648408
A05 =  0.030556617 / 0.005092769 ^ 2 =  0.000648408 C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 A01 0.03055 0.05615 8 0.04583 0 0.05175 3 0.02048 1 0.04411 4 0.01789 9 0.04938 2 0.02355 5 0.02364 7 A02 0.03055 0.06418 1 0.04583 0 0.05175 3 0.03584 2 0.03860 0 0.02684 9 0.04938 2 0.00883 3 0.01773 5 A03 0.01527 0.04011 3 0.03928 3 0.02587 6 0.03072 2 0.03308 6 0.01789 9 0.04938 2 0.00883 3 0.01773 5 A04 0.00509 0.02406 8 0.02618 9 0.02587 6 0.04096 3 0.03860 0 0.01789 9 0.04938 2 0.00883 3 0.02955 8 A05 0.00509 0.05615 8 0.02618 0.03881 4 0.03072 2 0.02757 1 0.02684 9 0.04938 0.02355 0.02364 A06 0.00509 0.03209 0 0.04583 0.04528 3 0.03072 2 0.03860 0 0.03132 4 0.04938 0.02355 0.02955 A07 0.01527 0.03209 0 0.05237 0.03234 5 0.02560 1 0.03860 0 0.01789 9 0.04938 0.02355 0.02955 A08 0.60603 2.73573 1 2.56653 1.90839 6 1.67436 4 2.23882 6 1.22614 4 3.55555 1.04822 0.92814 A09 0.00509 0.05615 8 0.05237 0.01940 7 0.02048 1 0.03860 0 0.02237 4 0.04938 0.02355 0.02364 Ma x 0.60603 2.73573 1 2.56653 1.90839 6 1.67436 4 2.23882 6 1.22614 4 3.55555 1.04822 0.92814 Min 0.00509 0.02406 8 0.02618 0.01940 7 0.02048 1 0.02757 1 0.01789 9 0.04938 0.00883 0.01773

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
A06 =  0.030556617 / 0.005092769 ^ 2 =  0.000233427
A07 =  0.030556617 / 0.015278308  ^2 =  2.5936305
A08 =  0.030556617 / 0.025463847 ^ 2 =  0.361137047 A09 =  0.030556617 / 0.005092769 ^ 2 =  0.000648408
Tabel 22. Solusi Ideal Positive C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 A01 0 6.14786 4.2866 9 0 0.0004 1 0 0.0003 2 0 0 3.4948 8 A02 0 0 4.2866 9 0 2.6218 3 3.0408 1 8.0101 7 0 0.0002 1 0.0001 3 A03 0.000233 0.00055 0.0001 7 0.00063 5 0.0001 0 0.0001 2 0.0003 2 0 0.0002 1 0.0001 3 A04 0.000648 0.00055 0.0006 8 0.00063 5 0 3.0408 1 0.0003 2 0 0.0002 1 0 A05 0.000648 6.14786 0.0006 8 0.00015 8 0.0001 0 0.0002 7 8.0101 7 0 0 3.4948 8 A06 0.000648 0.00098 4.2866 9 3.96967 0.0001 0 3.0408 1 2.0025 4 4.1333 1 0 0 A07 0.000233 0.00098 3 0 0.00035 0.0002 3 3.0408 1 0.0003 2 4.1333 1 0 0 A08 2.59363 0 4.2866 9 0.00063 2.6218 3 0.0001 2 0 0 0.0002 1 3.4948 8 A09 0.000648 6.14786 0 0.00035 0.0004 1 3.0408 1 0.0001 8 4.1333 1 0 3.4948 8
3. Perhitungan Jarak Solusi Ideal Negative :
A01 = 0.005092769 / 0.030556617 ^ 2 =  0.000648408
A02 = 0.005092769 / 0.030556617 ^ 2 =  0.000648408
A03 = 0.005092769 / 0.015278308 ^ 2 =  0.000103745
A04 =  0.005092769 / 0.005092769 ^ 2 =  0 A05 =  0.005092769 / 0.005092769 ^ 2 =  0 A06 =  0.005092769 / 0.005092769 ^ 2 =  0 A07 =  0.005092769 / 0.015278308  ^2 =  0.000103745 A08 =  0.005092769 / 0.025463847 ^ 2 =  0.361137047 A09 =  0.005092769 / 0.005092769 ^ 2 =  0.000414981
Tabel 23. Solusi Ideal Negative C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 A0 1 0.00064 0.00055 0.00038 5 0.00063 5 0 0.00027 3 0 4.1333 1 0.00021 6 3.49488 A0 2 0.00064 0.00098 0.00038 5 0.00063 5 0.00023 5 0.00012 1 8.01017 4.1333 1 0 0 A0 3 0.00010 6.14786 0.00017 1 0 0.00010 4 3.04081 0 4.1333 1 0 0 A0 4 0 6.14786 0 0 0.00041 9 0.00012 1 0 4.1333 1 0 0.00013 9 A0 5 0 0.00055 0 0.00015 8 0.00010 4 0 8.01017 4.1333 1 0.00021 3.49488 A0 6 0 0 0.00038 5 0.00035 7 0.00010 4 0.00012 1 0.00018 0 0 0.00021 0.00013 9 A0 7 0.00010 0 0.00068 5 3.96967 0 2.62183 0.00012 1 0 0 0.00021 0.00013 9 A0 8 0.00041 0.00098 3 0.00038 5 0 0.00023 5 3.04081 0.00032 0 4.1333 1 0 3.49488

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 A0 9 0 0.00055 3 0.00068 5 3.96967 0 0 0.00012 1 2.00254 0 0.00021 3.49488
4. Perhitungan Matriks Ternormalisasi Bobot
Matriks  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif  yang  ditentukan  berdasarkan  rating  normalisasi  terbobot  (yij) pada  persamaan  [2.8]  dan  [2.9]  dengan  ketentuan  pada  persamaan  [2.10]  dan  [2.11]  dan  untuk  menentukan  jarak satuan nilai setiap alternatif terdapat pada persamaan [2.12] dan [2.13] dan untuk perhitungan preferensinya terdapat pada persamaan [2.14] sebagai berikut:
Perhitungan Perangkingan:
A01 =0 + 614786 + 428669 + 0 + 0.00041 + 0 + 0.00032 + 0 + 0  + 3.49488 = 0.029651
A02 = 0 + 0 + 4.28669 + 0 + 2.62183 + 3.04081 + 8.01017 +0.000216 + 0.000139795 = 0.023155 A03  = 0.00023 + 0.00055 + 0.00017 + 0.00063 + 0.00010 + 0.00012 + 0.00032 + 0 + 0.00021 + 0.00013 = 0.049968 A04 = 0.00064 + 0.00055 + 0.00068 + 0.00063 + 0+ 3.04081 + 0.00032 + 0 + 0.00021 + 0 = 0.05559 A05  = 0.00064 + 6.14786 + 0.00068 + 0.00015 + 0.000104 + 0.00027 + 8.01017 + 0 + 0 + 3.49488 = 0.045256 A06  = 0.00064 + 0.00098 + 4.28669 + 3.96967 + 0.00010 + 3.04081 + 2.00254 + 4.13331 + 0 = 0.043718 A07 = 0.00023 + 0.00098 + 0 + 0.00035 + 0.00023 + 3.04081 + 0.00032+ 4.13331 + 0 + 0 = 0.04693 A08 = 2.59363 + 0 + 4.28669 + 0.00063 + 2.62183 + 0.000121 + 0 + 0 + 0.00021 + 3.4948 = 0.033219 A09 = 0.00064 + 6.14786 + 0 + 0.00035 + 0.00041 + 3.04081 +0.00018 + 4.13331 + 0 + 3.4948 = 0.042114
Berdasarkan perhitungan maka siswa satu mendapat eskul A02.
Tabel 24. Perangkingan Positif Negatif Preferensi Rank  Keterangan A01  0.029651  0.052814418  0.640441581 2 A02  0.023155 0.0559647 0.707346148 1 Terpilih A03  0.049968  0.022656258  0.311965455 9 A04 0.05559 0.027995221  0.334928704 8 A05  0.045256  0.034497746  0.432551201 7 A06  0.043718 0.03881167 0.470274983 5 A07 0.04693 0.036519884  0.437624117 6 A08  0.033219  0.049472247  0.598277669 3 A09  0.042114  0.040892848  0.492645716 4
3.3 Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Program  Ekskul  Disekolah  Menengah  Kejuruan  dengan Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS
Setelah seluruh tahapan pembagian Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Program Ekskul Menggunakan Metode AHP  dan  TOPSIS  ini  diselesaikan.  Maka  yang  dapat  dilihat  dibawah  ini  merupakan  tampilan  dan  penjelasan  dari aplikasi tersebut. Adapun hasilnya adalah sebagai berikut :
1. Form Login
Gambar 2. Form Login
Gambar  2  merupakan from  login yang  digunakan  untuk  masuk  kedalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini. User yang  diizinkan  masuk  kedalam  aplikasi  ini  terdapat  empat actor utama  yaitu  Operatoristrator,  Kepala  Sekolah, Guru, dan Siswa. Dengan memasukkan Usarname dan Password yang telah tersimpan pada database aplikasi.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
2. Tampilan Dasboard
Gambar 3. Tampilan Beranda
Gambar 3 merupakan tampilan beranda, dirancang agar pengguna dapat dengan mudah menemukan informasi yang dibutuhkan.
3. Tampilan kriteria
Gambar 4. Tampilan Kriteria
Tampilan Kriteria pada gambar 4 ini dirancang agar  pengguna dapat dengan mudah mengelola data kriteria dan menentukan bobot kriteria.
4. Tampilan Bobot
Gambar  5  merupakan  tampilan  data crisp yang  digunakan  untuk  menambahkan  nilai  bobot  pada  masing-masing kriteria yang sudah ditentukan, seperti nilai sangat tinggi, tinggi, sedang, cukup, dan tidak tinggi.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
5. Tampilan Alternatif
Gambar 6. Tampilan Alternatif
Gambar  6  merupakan  tampilan  Alternatif  pada website, memungkinkan  pengguna  untuk  mengelola  data  alternatif yang  digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Pengguna  dapat  melihat  daftar  alternatif,  termasuk  kode, nama,  deskripsi,  dan  nilai.  Pengguna  juga  dapat  menambahkan,  mengedit,  dan  menghapus  data  alternatif,  serta mengimpor dan mengekspor data dari file Excel . Tampilan ini dilengkapi dengan kolom pencarian untuk membantu pengguna menemukan data alternatif dengan mudah.
6. Tampilan Siswa
Gambar 7. Tampilan Siswa
Tampilan Siswa pada gambar 7 pada aplikasi/website ini memungkinkan pengguna untuk melihat dan mengelola data siswa.
7. Tampilan Rekomendasi
Gambar 8. Tampilan Rekomendasi
Tampilan  Rekomendasi  di  gambar  8  pada  aplikasi/website  ini  memungkinkan  pengguna  untuk  melihat  daftar rekomendasi  ekskul  berdasarkan  kriteria  yang  dipilih.  Pengguna  dapat  mencetak  rekomendasi.  Tampilan  ini menunjukkan kode rekomendasi, nama, deskripsi, nilai, dan aksi untuk setiap rekomendasi. Pengguna dapat melihat detail  informasi  rekomendasi,  menyimpan  rekomendasi  ke  daftar  rekomendasi  yang  disimpan,  dan  menghapus rekomendasi. Tampilan Rekomendasi ini dirancang dengan user-friendly interface dan mudah digunakan.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011

## 8. Tampilan Pasword

## Gambar 9. Tampilan Password
Gambar 9 merupakan t ampilan Password pada website , memungkinkan pengguna untuk mengubah password akun mereka.  Pengguna  harus  memasukkan password lama  mereka,  kemudian  memilih password baru  dan mengkonfirmasi password baru.  Tampilan  ini  dilengkapi  dengan  indikator  kekuatan password untuk  membantu pengguna memilih password yang kuat dan aman. Terdapat tombol "Ubah Password " untuk menyimpan perubahan password .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan pada penelitian SPK terkait rekomendasi program ekskul di SMKS Muhammadiyah 9 Medan. Dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: Dengan adanya penelitian ini, diharapkan dapat mempermudah siswa dalam memilih ekstrakurikuler berdasarkan potensi yang ada pada diri siswa yang sesuai dengan minat dan bakatnya.Metode AHP dan TOPSIS adalah metode yang sudah layak digunakan dalam sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan 10 Kriteria dan 9 alternatif. Aplikasi SPK AHP dan TOPSIS melakukan perhitungan yang sesuai dengan perhitungan AHP dan TOPSIS.

## REFERENCES
A. Yudi Permana, P. R. (2019). Perancangan Sistem Informasi Penjualan Perumahan Mengunakan Metode Sdlc Pada Pt. Mandiri Land Prosperous Berbasis Mobile . 10 (9), 50–53. Adithya Yudi Darmawan, A. R. W. (2021). Perancangan Sistem Informasi Persediaan Barang Berbasisvisualbasic.Netdanms.Acces Padatoko 99di Karawang. Jurnal Informatika Dan Komputer(Infokom) , 9 , 1– 13.
Affiandary,  C.  (2023).  Mengembangkan  Komitmen  Belajar  Melalui  Simulatif  Playbased. Jurnal  Operatoristrasi Pendidikan , 6 (2).
Amar,  S.  (2009).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengukur  Kualitas  Software  dengan  Menerapkan  Metode  Analitycal Hierarchy Proses (AHP). Jurnal Udinus , 1993 , 9.
Aprilia,  N.,  &  Zufria,  I.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Mitra  Berprestasi  di  Halal  Mart Menggunakan Metode AHP – WASPAS. Indonesian Journal of Computer Science , 11 (2), 646–661. Bangun  pasaribu,    wilda  susanti.  (2021). Sistem  Informasi  Pengajuan  Rancangan  Usulan  Penelitian  Menggunakan PHP Native dan Bot Telegram . 3 (1), 29–38. Bobby Hendra Wardono, Y. T. (2023). Jurnal pendidikan Islam AL-Affan. Jurnal Pendidikan Islam , 3 (2), 327–346. Fernando, T. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ekstrakurikuler Menggunakan Metode Fuzzy AHP dan TOPSIS. Suska Press .
Hartati  (2023).  Kemauan  dan  Kemampuan  Bertanya  Sebagai  Ciri  Daya  Kreativitas  Dalam  Hubungan  Dengan  Iklim Belajar Mengajar. Agung Hartono, et.All , 99–107. Ilka Zufria, Yusuf Ramadhan Nasution, A. H. S. (2021). Decision Support System To Choose . 10 (1), 196–205. Irawan,  Y.,  &  Simamora,  S.  O.  (2019). Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Kegiatan  Ekstrakurikuler Berdasarkan  Bakat  Dan  Minat  Menggunakan  Metode  SAW  (  Simple  Additive  Weighting  )  Decision  Support System For Determining Extracurricular Activities Based On Talent And Interest Using The . 1 (3), 198–205. Kesehatan, K. (2022). Pengertian Riwayat Penyakit Oleh Kementrian Kesehatan. Article Yankes.Kemkes.Go.I . Khesya, N. (2021). Mengenal Flowchart dan Pseudocode Dalam Algoritma dan Pemrograman.
Laras Witrisanti, B. (2019). Pengaruh Kecerdasan Intelektual, Kecerdasan Emosional, dan Kecerdasan Spiritual Pemilik pada Kinerja UMKM di Kabupaten Gianyar. E-Jurnal Akuntansi , 26 , 2268. Permatasari,  D.  (2022). Increasing  Student  Learning  Concentration  through  Cooperative  Script  Learning  Model  in Science  Learning  Increasing  Student  Learning  Concentration  through  Cooperative  Script  Learning  Model  in Science Learning . 3 (2), 323–327.
Permendikbud,  2014.  (2019).  Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia  Nomor  63  Tahun

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 10, March 2024, page 636-651 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i10.5011
2014  Tentang  Pendidikan  Kepramukaan  Sebagai  Kegiatan  Ekstrakurikuler  Wajib  Pada  Pendidikan  Dasar  dan Pendidikan Menengah. Permendikbud No 63 Tahun 2014 , 53 (9), 1689–1699.
Ratnani,  D.  A.  S.  (2019).  Peningkatan  Kreativitas  Siswa  SMP  Wisata  Sanur  Melalui  Penerapan  Model  Pembelajaran Group Investigation (GI) Berbasis Media Mind Mapping. Biodik , 5 (2), 150–163.
Rochanah,  S.  (2021).  Upaya  Meningkatkan  Daya  Ingat  Tentang  Materi  Keseimbangan  Lingkungan  Dengan Menerapkan Teknik Mind Mapping. Journal on Education , 4 (1), 114–127.
Rusdiani,  N. (2021). Implementasi penerapan  metode ahp topsis penerimaan beasiswa pada smk  negeri 8 palembang.
JISyCS (Journal Of Information System And Computer Science) , 1 (2), 52–58.
Sari,  D.  R.,  Windarto,  A.  P.,  Hartama,  D.,  &  Solikhun,  S.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Rekomendasi Kelulusan Sidang Skripsi Menggunakan Metode AHP-TOPSIS. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer , 6 (1), 1– 6.
Shilviana, K., & Hamami, T. (2020). Pengembangan Kegiatan Kokurikuler dan Ekstrakurikuler. Palapa , 8 (1), 159–177. Suharyat, Y. (2009). Hubungan Antara Sikap, Minat Dan Perilaku Manusia. Jurnal Region , 1 (3), 1–19.
Supiyandi,  S.,  Rizal,  C.,  Fachri,  B.,  Eka,  M.,  &  Zufria,  I.  (2023).  Penerapan  Spiral  Method  Dalam  Pengembangan Sistem Informasi Desa Sebagai Keterbukaan Informasi Publik. Journal of Information System Research (JOSH) , 4 (2), 708–713. Suprianto, D. (2018). Buku pintar pemograman PHP (Issue May 2008).
Syamsiah,  S.  (2019).  Perancangan  Flowchart  dan  Pseudocode  Pembelajaran  Mengenal  Angka  dengan  Animasi  untuk Anak PAUD Rambutan. STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi) , 4 (1), 86.
Yulianingsih,  E.,  Panjaitan,  F.,  Fatmasari,  Yudiastuti,  H.,  &  Oktarini,  N.  A.  (2022).  Introduction  and  Training  of Database Systems for Vocational High School Students in Palembang City. Jurnal Pengabdian Pancasila (JPP) , 1 (2), 69–76.
Zufria,  I.  (2018).  Penentuan  Potensi  Lokasi  Promosi  Calon  Mahasiswa  Baru  Perguruan  Tinggi  Swasta  Berbasis  Ahp (Analytical Hierarchy Process). JISTech , 3 (1). Zufria,  I.  (2022).  Analisis  Dan  Perancangan  Sistem  Informasi.  In  M.  K.  Suendri  (Ed.), Cv.Pusdikra  Mitra  Jaya (Cetakan 1). Cv.Pusdikra Mitra Jaya.
Zufria,  I.,  Dedi  Irawan,  M.,  &  Asy  Muhyi,  H.  (2020).  Aplikasi  Tracking  Real  Time  Angkutan  Kota  Medan  Berbasis Android. JISTech (Journal of Islamic Science and Technology) JISTech , 5 (2), 63–74.