## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 8, Nomor 2,  Oktober 2017
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. TEKNIK STEGANOGRAFI UNTUK PENYEMBUNYIAN PESAN TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA END OF FILE 98-108 Dedi Darwis, Kisworo 2. E- CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT(CRM)UNTUK SISTEM INFORMASI PAKET WISATA PADA CV ALEA TOUR & TRAVEL BANDAR LAMPUNG 109-120 Halimah, Dian Kinanti 3 PEMANFAATAN CERTAINTY FACTOR DALAM MENENTUKAN JENIS PENYAKIT PENYEBAB STROKE 121-138 Rosmala Dwi 4 AUDIT TATA KELOLA SISTEM INFORMASI LAYANAN ASURANSI PADA PRUDENTIAL BANDAR LAMPUNG MENGGUNAKAN COBIT FRAMEWORK 5 DOMAIN DSS DAN MEA 139-146 Fenty Ariani, M. Alkautsar,Yuthsi Aprilinda 5 PEMETAAN PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PADA DINAS KESEHATAN KOTA METRO 147-151 Dyah Ayu Megawaty, Renhard Yudika Simanjuntak 6 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN CALON SISWA BARU PADA SMK SMTI BANDAR LAMPUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) 152-160 Adhie Thyo Priandika, Agus Wantoro 7 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PENERIMA REHAP SMP PADA DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN PRINGSEWU MENGGUNAKAN METODE SAW 161-166 Muhamad Muslihudin, Sri Wahyuni, Fiqih Satria 8 ANALISIS DAN UJI KUALITAS PENGGUNA WEBSITE TOKOPEDIA.COM MENGGUNAKAN METODE WEBQUAL (case : Pengguna Tokopedia.com di Universitas Bandar Lampung) 167-180 Robby Yuli Endra, Deni Hermawan 9 IMPLEMENTASI RATIONAL UNIFIED PROCESS DALAM RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENJUALAN HASIL BUMI BERBASIS WEB PADA CV. ANEKA MANDIRI LESTARI BANDAR LAMPUNG 181-187 Sutedi, Melda Agarina 10  IMPLEMANTASI APPS TEACHER  KIT UNTUK PROSES ADMINISTRASI DOSEN MANDIRI YANG EFEKTIF, EFISIEN, DAN PAPERLESS 188-200 Erlangga, Yanuarius Yanu Dharmawan Fakultas Ilmu Komputer

## Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 8 Nomor 2 Halaman Lampung Oktober 2017 ISSN 2087 - 2062

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi: Marzuki,S.Kom,M.Kom
TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Prima Khoirul Aini, S.Kom Dian Resha Agustina, S.Kom
Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung Business Center lt.2 Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.26 Bandar Lampung
Telp.0721-774626
Email: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal  explore  adalah  jurnal  yang  diprakrasai  oleh  program  studi  Teknik  Informatika, Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh Fakultas Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN CALON SISWA BARU PADA SMK SMTI BANDAR LAMPUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Adhie Thyo Priandika 1 , Agus Wantoro 2
Program Teknik Informatika 1 , Sistem Informasi 2
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Teknokrat Indonesia Jl. Zainal Abidin Pagar Alam No.9-11 Kedaton Bandarlampung 35142 Email : thyopriandika919@gmail.com , aguswantoro.ilkom@gmail.com

## ABSTRAK
Sekolah SMK SMTI Bandar Lampung merupakan satu-satunya sekolah menengah kejuruan (SMK) yang memiliki program keahlian kimia analis dan kimia industri di provinsi Lampung dan Sumatera Bagian Selatan. Jurusan ini merupakan jurusan yang langka dan banyak dibutuhkan di dunia usaha dan dunia industri, sehingga sebagian besar lulusan SMK SMTI Bandar Lampung tersebut dan dibutuhkan didunia usaha maupun industri. Pada  Penerimaan  calon  siswa  baru  pada  SMK  SMTI  Bandar  Lampung  dalam  mengambil  keputusan  kurang objektif  karena  dalam  pengambilan  keputusan  membutuhkan  waktu  yang  lama,  karena  disebabkan  oleh  data calon siswa yang diolah cukup banyak dan waktu yang tersedia untuk mengolah data terbatas.
Tujuan  penelitian  ini  dirancang  dengan  tujuan  membangun  sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  dalam  menentukan  penerimaan  calon  siswa  baru  dengan kriteria  dan  bobot  yang  telah  ditentukan.  Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  yaitu  waterfall, sedangkan perancangan sistem menggunakan perancangan  flowchart, diagram konteks, DFD, ERD, dan relasi antar tabel.
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  calon  siswa  baru menggunakan  metode  simple  additive  weighting  yaitu  pola  perhitungan  yang  digunakan  dengan  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  ada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut,  dan  dapat  membantu  pihak  sekolah sebagai pengambilan keputusan
Kata Kunci : Sistem pendukung keputusan, simple additive weighting, penerimaan, kriteria, bobot

## 1. PENDAHULUAN
1.1   Latar Belakang Lembaga  pendidikan  setiap  tahunnya terus berusaha meningkatkan mutu pendidikan  khususnya  sekolah  menengah kejuruan (SMK) dengan harapan lulusannya dapat  memiliki  keterampilan  dan  keahlian lebih  dibandingkan  sekolah  sederajat,  hal tersebut  dilakukan  demi  meningkatkan kualitas  lulusan  sehingga  siap  memasuki dunia  kerja.  Antusias  siswa  lulusan  sekolah menengah  pertama  (SMP)  untuk  masuk sekolah  menengah  kejuruan  (SMK)  cukup besar.  Tetapi  kebanyakan  kurang  matang dalam  memilih  sekolah  yang  sesuai  dengan kemampuannya dan akibatnya cukup banyak siswa baru yang gagal di tengah jalan ketika mereka sudah di terima disekolah menengah kejuruan    dan  banyak  siswa  yang  merasa tidak cocok dengan sekolah yang dipilihnya. (Harahap, 2012).
Sekolah  SMK  SMTI  Bandar  Lampung merupakan  satu-satunya  sekolah  menengah
kejuruan  (SMK)  yang  memiliki  program keahlian  kimia  analis  dan  kimia  industri  di provinsi  Lampung  dan  Sumetera  Bagian Selatan.  Pada  penerimaan  calon  siswa  baru pada
SMK  SMTI  Bandar  Lampung  dalam mengambil  keputusan  kurang  objektif  karena dalam  pengambilan  keputusan  membutuhkan waktu yang lama, hal ini disebabkan oleh data calon  siswa  yang  diolah  cukup  banyak  dan waktu  yang  tersedia  untuk  mengolah  data terbatas. Dalam penilaian siswa siswi diperoleh  dari  nilai  rapor,  nilai  tertulis. Dimana  dalam  pendaftaran  terdapat  dua  jalur yaitu  seleksi  rapor  dan  seleksi  ujian  tertulis. Dengan  adanya  masalah  tersebut  maka  untuk menjadikan penerimaan calon siswa baru pada SMK  SMTI  Bandar  Lampung  lebih  objektif dan sesuai dengan kemampuan siswa siswinya maka perlu di rancang suatu sistem.
Dimana  sistem  tersebut  adalah  sistem pendukung  keputusan.  Sistem  yang  akan dirancang  adalah  sistem  pendukung  keputusan dengan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW).  Metode  SAW  lebih  stabil karena data yang diinputkan akan dinormalisasi terlebih dahulu sebelum dihitung.  Metode  ini  juga  mampu  menyeleksi alternatif    terbaik  dari  sejumlah  alternatif, berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan untuk digunakan dalam mencari suatu alternatif  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang telah ditentukan. (Eniyati, 2011) Tujuan penelitian terhadap sistem pendukung  keputusan  adalah  untuk  membantu pihak  sekolah  dalam  mengambil  keputusan dalam  menerima  siswa-siswi  baru  yang berkompeten untuk memenuhi dunia usaha dan dunia  industri  maupun  untuk  melanjutkan  ke perguruan tinggi.
1.2. Permasalahan Penelitian
1.2.1. Identifikasi Masalah
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  di  lakukan, maka  di  temukan  beberapa  masalah  dari penelitian ini yaitu :
a. Sulitnya  menseleksi  penerimaan  calon siswa  berdasarkan  jurusan  di  SMK  SMTI Bandar Lampung.
b. Belum adanya aplikasi pendukung keputusan di SMK SMTI Bandar Lampung.
c. Kurang  efisiennya  dalam  menseleksi  calon siswa.
1.3. Rumusan dan Batasan Masalah
1.3.1. Rumusan Masalah Rumusan  masalahnya  adalah  “  Bagaimana merancang  system  pendukung  keputusan penerimaan calon siswa baru pada SMK SMTI Bandar Lampung menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)”
1.3.2. Batasan Masalah
Mengingat  luasnya  cakupan  masalah  pada identifikasi masalah, maka peneliti
memberikan batasan penelitian hanya pada :
a. Perancangan  sistempendukung  keputusan ini  hanya  dirancang  untuk  penerimaan calon siswa baru.
b. Kriteria  pembobotan  pada  sistem  ini menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)
2. TINJAUAN PUSTAKA DAN
LANDASAN TEORI
2.1. Tinjauan Pustaka
Tinjauan  pustaka  diambil  dari  beberapa buku,  jurnal  dan  artikel  yang  berhubungan dengan penelitian ini adalah sebagai berikut : a. Penelitian  yang  dilakukan  oleh    Nandang
Hermanto (2012 Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan)  tahun  2012  berjudul  Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) untuk menentukan jurusan pada SMK Bakti Purwokerto. Penelitian ini membahas tentang  kesulitan  pada  tim  penerimaan siswa  baru  akan  timbul  karena  data  calon siswa  baru  yang  diolah  cukup  banyak,  dan pengolahan  data  masih  di  lakukan  secara manual.
b. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sri  Eniyati (2011 Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK) tahun 2011 berjudul Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan  Keputusan  untuk  Penerimaan Beasiswa  dengan  Metode Simple  Additive Weighting  (SAW). Penelitian  ini  membahas tentang bagaimana menentukan penerimaan beasiswa  sesuai  dengan  kriteria-kriteria yang  harus  dimiliki  oleh  individu  sebagai syarat dalam mendapatkan beasiswa, dengan  melakukan  perangkingan  untuk menentukan  alternatif  terbaik  dan  optimal yaitu siswa terbaik.
c. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yuli  Astuti (2014 Seminar Nasional Teknologi Informasi  dan  Multimedia)  tahun  2014 berjudul Simple Additive Weighting Methode Untuk Menentukan Sekolah Dasar.  Penelitian  ini  membahas  tentang bagaimana  menentukan  sekolah  dasar  yang diinginkan sesuai dengan kriteria jarak dari rumah,  kemudahan  jalur  angkutan  umum, jam  masuk  sekolah,  jam  pulang  sekolah, biaya  SPP,  biaya  sumbangan,  biaya  daftar ulang  pertahun  dan  prestasi  sekolah pertahun.

## 2.2. LANDASAN TEORI
a. Sistem
Sistem  adalah  kumpulan  dari  elemen- elemen  yang  berinteraksi  untuk  mencapai suatu tujuan tertentu. Sistem ini menggambarkan  suatu  kejadian-kejadian  dan kesatuan  yang  nyata.  Kesatuan  yang  nyata adalah  adalah  suatu  objek  yang  nyata,  seperti tempat,  benda  dan  orang-orang  yang  betul- betul ada dan terjadi.(Jogiyanto,2005).

## b. Sistem Pendukung Keputusan
Decision  Support  System  (DSS) merupakan sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstuktur, dimanan tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.(Kusrini,2007)
c. Metode Simple Additive Weighting
Metode  SAW  sering  dikenal  dengan istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode SAW  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan suatu kasus, akan tetapi perhitungan dengan  menggunakan  metode  SAW  ini  hanya yang  menghasilkan  nilai  terbesar  yang  akan terpilih  sebagai  alternatif  yang  terbaik. (Kusuma,2006)
Berikut  iniadalah  rumus  dari  metode Simple Additive Weighting (SAW):
Gambar 1 . Rumus Normalisasi Keterangan: - Max X ij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i. - Min X ij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i. - X ij =  Nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria.
- Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik.
- Cost  = Jika nilai terkecil terbaik. dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj;  i=1,2,...,m dan  j=1,2,...,n.  Nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
Gambar 2 . Rumus Preferensi Keterangan:
V i = Rangking untuk setiap alternatif.
W j =  Nilai  bobot  rangking  (dari  setiap kriteria).
r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi. Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.
d. Langkah  Penyelesaian  Metode
SAW
Menurut  (Kusumadewi,  2006).  Adapun langkah-langkah penyelesaian masalah dengan metode SAW adalah sebagai berikut:
1) Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan ,yaitu Ci.
2) Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3) Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria  (Ci),  kemudian  melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan  yang    disesuaikan  dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut    biaya)  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi R.
4) Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses perankingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
e. Data Flow Diagram (DFD) Data  Flow  Diagram  adalah  model  dari sistem  untuk  menggambarkan  pembagian sistem  ke  modul  yang  lebih  kecil.  Salah  satu keuntungan  menggunakan  data  flow  diagram adalah  memudahkan  pemakai  atau  user  yang kurang menguasai bidang ilmu komputer untuk mengerti sistem yang akan dikerjakan.
f. Metode Pengembangan Sistem
Requirements Definition System and Software Design Implementation and Unit Testing Integration and System Testing Operation and Maintenance
Gambar 3. Metode Waterfall
Beberapa  tahap  pada  siklus waterfall dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Requirements  analisys  and  definition : mengumpulkan  kebutuhan  secara  lengkap kemudian  dianalisis  dan  didefinisikan kebutuhan  yang  harus  dipenuhi  oleh program yang akan dibangun.
2. System  and  software  design :  desain dikerjakan setelah kebutuhan selesai dikumpulkan secara lengkap.
3. Implementation  and  unit  testing :  desain program diterjemahkan kedalam kode-kode dengan  menggunakan  bahasa  pemograman yang  sudah  ditentukan.  Program  yang dibangun langsung diuji baik secara unit.
4. Integrations and system testing : penyatuan unit-unit  program  kemudian  diuji  secara keseluruhan ( system testing ). 5. Operations and maintenance : mengoperasikan  program  dilingkungannya dan melakukan pemeliharaan, seperti penyesuaian atau perubahan karena adaptasi dengan situasi sebenarnya.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 . Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  merupakan  gambaran besar  penulis  dalam  melakukan  penelitian, dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Kerangka Penelitian
Dalam  tahapan  ini  dibagi  menjadi  5  tahap, yaitu :
1.  Tahapan  Pengumpulan  :  Pada  tahap  ini dilakukan kajian literatur dari jurnal, buku dan arsip.  Dilanjutkan  dengan  observasi  dan wawancara, lalu dilakukan identifikasi terhadap objek penelitian pendahulaan, definisi masalah, dan lingkup penenlitian.
2.  Tahap  Analisis  :  Mengumpulkan  literatur berdasarkan  judul,  dan  metode  yang  ingin digunakan pada penelitian.
3.Tahap  Perancangan  :Tahapan  ini  melakukan pemodelan atau desain yang terdiri dari desain konseptual, desain logika, dan desain fisik.
4.  Implementasi  sistem  :  Tahapan  ini  adalah melakukan  implementasi  sistem  yang  ingin dilakukan dan pengujian pada aplikasi.
5.  Penutup  :  Berisi  kesimpulan  dan  saran terhadap sistem pendukung keputusan penerimaan calon siswa baru pada SMK SMTI Bandar Lampung.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
1. Wawancara (Interview) Pengumpulan data dengan metode
interview yaitu  metode  pengumpulan  data dengan  cara  tanya  jawab  secara  langsung dengan orang-orang terkait melakukan pertanyaan  seputar  sistem  yang  berjalan mengenai penerimaan siswa SMK SMTI untuk memperoleh informasi tentang sistem penerimaan  siswa/siswi  SMK  SMTI  Bandar
Lampung.
2. Pengamatan (Observation)
Peneliti  melakukan  pengamatan  langsung  ke bagian  pendaftaran,  dan  mengamati  secara langsung  lingkungan  sistem  atau  perusahan yang  diteliti.  Hal  ini  dimaksudkan  untuk memperoleh gambaran yang jelas.
3. Tinjauan Pustaka (Library Research)
Proses  pengumpulan  data  yang  dilakukan dengan  mempelajari  berbagai  bentuk  bahan tertulis  yang  berupa  buku-buku,  artikel, dokumen-dokumen,  termasuk  laporan  yang ada  kaitannya  secara  langsung  dengan  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  calon  siswa baru,  ada  metode  ini  penulis  mempelajari buku-buku  penunjang  dan  dokumen  yang terkait  dan  dapat  dijadikan  acuan  untuk mengadakan  dan  menguraikan  pembahasan mengenai sistem pendukung keputusan penentuan  penerimaan  calon  siswa  pada  smk smti bandar lampung.
3.3. Analisis Kebutuhan Sistem
Analisis  kebutuhan  sistem  yaitu  proses pengumpulan  kebutuhan  dilakukan  secara menyeluruh  untuk  menspesifikasi  kebutuhan perangkat  lunak  seperti  apa  yang  dibutuhkan pengguna.
3.3.1. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  yang  dibutuhkan  oleh sekolah  SMK  SMTI  Bandar  Lampung  dalam memenuhi  kriteria  calon  siswa  SMK  SMTI yang layak diterima oleh sekolah.
3.3.2. Kebutuhan non fungsional
Tahap  awal  perencanaan  pengembang sistem,  dapat  memperkirakan  kebutuhan- kebutuhan  sumber  daya  sebagai  pendukung dalam  penelitian  ini.  Adapun  alat  penelitian yang digunakan sebagai berikut : 1. Perangkat keras (Hardware)
a. Personal Computer (pc),
b. Harddisk 250 GB,
c. Monitor,
d. Memory RAM 1 Gb,
e. Keyboard ,
f. Mouse , dan lain-lain.
2. Perangkat lunak (software)
Spesifikasi  perangkat  lunak  yang  dibutuhkan adalah sebagai berikut :
a. Borland delphi 2009,
b. Mysql,
c. Microsoft office visio.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perancangan Sistem
1. Diagram Konteks
Diagram  konteks  memberikan  gambaran global tentang  proses-proses  yang  terjadi  pada sistem  yang  dibuat.  Berikut  adalah  diagram konteks dari sistem baru yang dirancang :
Gambar 5. Diagram konteks

## 2. Data Flow Diagram
Diagram  Alir  Data (Data  flow  Diagram) adalah  suatu  model  logika  data  atau  proses yang  dibuat  untuk  mnggambarkan  dari  mana asal  data  dan  kemana  tujuan  data  yang  keluar dari  sistem,  dimana  data  disimpan,  proses  apa yang  menghasilkan  data  tersebut  dan  interaksi antara  data  yang  tersimpan  dan  proses  yang dikenakan pada data tersebut.
Gambar 6. DFD level 0
Gambar 7. DFD level 1 Data bobot
Gambar 8. DFD level 1 data calon siswa
Gambar 9. DFD level 1 Data nilai
4.2. Data Sample
a. Sample SPK Tabel 1. Data Kriteria Nama Kriteria Nilai Bobot Keterangan Matematika 40 C1 Ipa 25 C2 B. Indonesia 15 C3 B. Inggris 20 C4 Perhitungan SAW untuk seleksi penerimaan  siswa  baru.  Berikut  Perhitungan manual  berdasarkan  contoh  kasus.  Diambil lima  sampel  calon  siswa  dengan  data  sebagai berikut :
b. Sampel Nilai Calon Siswa
Tabel 2. Sampel nilai calon siswa Alternati f Kriteria Matematik a Ipa B. Indonesi a B. Inggri s Riyan 60 50 40 30 Wahyu 50 35 20 35 Yuni 60 40 40 30 Risca 60 15 30 15 Adrian 45 30 25 50
Rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada setiap  kriteria. Tabel  3. Rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap criteria
Alternati f Kriteria Matematik a Ip a B. Indonesi a B. Inggri s Riyan 60 50 40 30 Wahyu 50 35 20 35 Yuni 60 40 40 30 Risca 60 15 30 15 Adrian 45 30 25 50 Dengan ketentuan nilai sebagai berikut : Tabel 4 . Ketentuan Nilai Grade  Nilai Keterangan A 80-95 Sangat Baik B 76-79 Baik C <75 Tidak Baik
Vektor  bobot  [W]  =  {40,25,15,20}, membuat  matriks  keputusan  X,  dibuat  dari tabel kecocokan sebagai berikut :
X =

## 2. Normalisasi matrik keputusan
Dengan  cara  menghitung  nilai  rating penilaian siswa ternormalisasi (rij) berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis kriteria. Untuk semua kriteria ini menggunakan kriteria keuntungan (benefit).
1. Kriteria Matematika
R11 = = = = 1 R12 = = = =0,83 R13 = = = = 1 R14  = = = = 1 R15  = = =
= 0,75
R21 = = = = 1 R22= = =  =
0,70
R23= = =  = 0,80 R24 = = = = 0,30 R25= = =  = 0,60 2.Kriteria B. Indonesia R31= =
= = 0,80
R32=
=
= = 0,40
R33=
= = = 0,80
R34  = =
= = 0,60
R35= =
= = 0,50
2. kriteria B. Inggris
R41= =
= = 0,60
R42= =
= = 0,70
R43=
=
= = 0,60
R44= = = = 0,30
R45=
=
= = 1,00
Hasil  dari  rating  kinerja  ternormalisasi  akan membentuk matrik ternormalisasi.
r =
3. Nilai Preferensi Nilai preferensi didapat dari setiap alternatif (Vi)  dijumlahkan  dengan  hasil  kali  antara matriks  ternormalisasi  (R)  dengan  nilai  bobot (W).  Nilai  preferensi  dari  setiap  alternatif calon siswa adalah sebagai berikut :
A 1= (1).(40)  +  (1).(25)  +  (0,80).(15)+
(0,60).(20) = 89
A 2 =(0,83).(40)+(0,70).(25)+(0,40).(15)+ (0,70). (20) = 70,70
A 3 =  (1).(40)  +  (0,8).(25)  +  (0,80).(15)  + (0,6).(20) = 84
A 4  = (1).(40)  +  (0,30).(25)  +  (0,60).(15)  + (0,30).(20) = 62,50
A 5 =  (0,75).(40)  +  (0,60).(25)  +  (0,50).(15)  + (1).(20) = 72,50
Nilai terbesar ada pada A 1 dan A 3 , sehingga alternatif A 1 dan A 3, merupakan alternatif calon siswa yang dapat diterima.
4.3. Pembahasan
a. Form Menu Login
Form  Login digunakan  untuk  keamanan sistem  dari  pihak  yang  tidak  diperbolehkan menggunakan  sistem,  sistem  ini  hanya digunakan oleh Admin.
Gambar 10. Form Login
b. Form Menu Utama
Menu  Utama  memudahkan  pengguna untuk  langsung  masuk  ke  submenu  yang diinginkan.
Gambar 11. Menu Utama
c. Form Menu Bobot Form ini  untuk  mengisi  data  bobot  nilai kriteria  yang  terdiri  dari  matematika,  ipa, bahasa indonesia, dan bahasa inggris.
Gambar 12. Menu Bobot
d. Form Menu Data Calon Siswa
Menu  data  calon  siswa  terdapat  form  untuk mengisi  data  siswa  yang  terdiri  dari  nomor registrasi, nama calon siswa, jenis kelamin, alamat, nomor handphone ,  implementasi form data  calon siswa  dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 13. Form Data Calon Siswa
e. Form Menu Hasil SPK
Hasil  proses  SPK Simple  Additive  Weighting untuk  menampilkan  hasil  nilai  prefensi  yang diperoleh dari masing-masing calon siswa.
Gambar 14. Form Hasil SPK

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  Implementasi  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru pada  SMK  SMTI  Bandar  Lampung  dengan Metode SAW maka dapat disimpulkan :
1. Sistem  yang  telah  dibangun  memiliki kontribusi  yang  positif  dalam  mendukung keputusan penerimaan siswa.
2. Pola  perhitungan  yang  digunakan  dengan metode simple  additive  weighting dengan mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  ada  setiap  alternatif  pada  semua atribut.
3. Hasil  dari  analisa  sistem  ini  akan  mampu membantu pihak sekolah sebagai pendukung pengambilan keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Astuti, Yuli, (2014). “ Simple Additive Weighting Method untuk Menentukan sekolah dasar”. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan  Multimedia  2014  STMIK  AMIKOM Yogyakarta,  8  Februari  2014,  ISSN  :  2302- 3805. [2] Hermanto, Nandang, (2012). Sistem Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting untuk menentukan jurusan pada SMK Bakti Purwokerto. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi  Terapan  2012  (Semantik  2012)
Semarang, 23 Juni 2012, ISBN 979-26-0255-0
[3] Eniyati,  Sri,  (2011).  Perancangan  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Penerimaan Beasiswa  dengan  Metode  SAW.  Jurnal Teknologi  Informasi  DINAMIK  Volume  16, No.2,Juli 2011 : 171-176, ISSN : 0854-9524
[4] Dewi, Kusuma, (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM), Yogyakarta, Penerbit Graha Ilmu.
[5] Jogiyanto,  (2005).  Analisis  dan  Desain, Yogyakarta, Penerbit Andi.
[6] Kusrini,  (2007).  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan,  Yogyakarta,  Penerbit Andi.