PENERAPAN MADM DENGAN METODE SAW UNTUK MENENTUKAN TARGET PROMOSI BERDASARKAN ASAL JURUSAN DI SEKOLAH
B.T. Sutrisno SP Magister Teknologi Informasi STMIK AKAKOM Yogyakarta Email: denbambang@gmail.com
Widyastuti Andriyani Magister Teknologi Informasi
STMIK AKAKOM Yogyakarta Email: widya@akakom.ac.id

## ABSTRAK
Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) adalah proses yang sangat penting untuk merekrut mahasiswa baru,  di  mana  jumlah  mahasiswa  sangat  penting  untuk  operasional  dan  perencanaan  pengembangan Perguruan Tinggi Swasta (PTS). Sebagai bagian dari PTS di Yogyakarta, Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta berusaha meningkatkan jumlah mahasiswanya, dimana salah satunya dengan mengoptimalkan penentuan target promosi. Model Multiple Attribute Decision Making (MADM) dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dapat  menghasilkan  urutan  peringkat  yang  dapat digunakan untuk menentukan keputusan terkait target promosi berdasarkan asal jurusan pada calon siswa di sekolah menengah, sehingga pembuat kebijakan Penerimaan Mahasiswa di Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta  dapat  menentukan  target  promosi  yang  sesuai  untuk  meningkatkan jumlah mahasiswa baru.
Kata kunci: MADM, SAW, PMB, target promosi, universitas jenderal achmad yani yogyakarta

## ABSTRACT
New  Student  Admission  (PMB)  is  a  very  important  process  for  recruiting  new  students,  where  the number of students is very important for the operational and planning development of Private Universities (PTS).  As  part  of  private  universities  in  Yogyakarta,  the  Faculty  of  Health  of  Universitas  Jenderal Achmad Yani Yogyakarta, is trying to increase the number of students, one of them is by optimizing the determination  of  promotion  targets.  The  Multiple  Attribute  Decision  Making  (MADM)  model  with  the Simple Additive Weighting (SAW) method can produce ranking sequences that can be used to determine decisions  related  to  promotion  targets  based  on  the  origin  of  the  majors  in  prospective  students  in secondary  schools,  so  that  policy  makers  for  Student  Admissions  at  t  the  Faculty  of  Health  of Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta  can  determine  the  appropriate  promotion  target  to increase the number of new students.
Keywords:  MADM,  SAW,  promotion  target,  student  admission,  universitas  jenderal  achmad  yani yogyakarta

## 1. PENDAHULUAN
Fakultas Kesehatan  Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta dulunya bernama Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Jenderal Achmad Yani Yogyakarta yang kemudian digabung menjadi bagian Universitas Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta,  sebuah  Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS)  di  Yogyakarta  yang  berdiri berdasarkan Surat Keputusan Kementerian Riset dan Teknologi Pendidikan Tinggi Nomor 166/KPP/I/2018 tertanggal  2  Februari  2018.  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta  saat  ini
sedang  berusaha  meningkatkan  jumlah  mahasiswanya,  karena  sebagai  PTS,  jumlah  mahasiswa  sangat menentukan  sangat  menentukan  untuk  operasional  pendidikan  dan  perencanaan  pengembangan  kampus kedepannya. Mahasiswa di Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta berasal dari lulusan  Sekolah  Menegah  Atas  (SMA)  dan  Madarasah  Aliyah  (MA)  dengan  jurusan  Ilmu  Pengetahuan Alam (IPA), Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS), Bahasa, dan Agama. Sedangkan yang berasal  dari Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) terdiri dari SMK jurusan kesehatan dan jurusan non kesehatan dari berbagai wilayah  di  Indonesia.  Pada  saat  ini  jumlah  Mahasiswa  Baru  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Jenderal Achmad Yani Yogyakarta diketahui tidak stabil dan cenderung terus menurun setiap tahunnya, beberapa permasalahannya  yang  kemudian  di  identifikasi  terkait  dengan  penentuan  target  promosi  yang  belum berdasarkan penelitian, sehingga penelitian ini bertujuan untuk menyajikan alternatif keputusan yang bisa diambil oleh pengambil kebijakan PMB dalam menentukan target sasaran promosi dengan menggunakan data  mahasiswa  periode  2014  sampai  dengan  2018  pada  3  (tiga)  Program  Studi  (Prodi),  yaitu  Prodi Keperawatan (S-1), Prodi Kebidanan (D-3), dan Prodi Rekam Medis dan Informasi Kesehatan (D-3).
Decision  Support  Systems (DSS)  atau  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sebuah sistem yang memberikan kemampuan pemecahan masalah dan pengkomunikasian untuk  masalah dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  dalam  situasi  semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana tak  seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat.  DSS  bertujuan  untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi, dan mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan secara tepat.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Metodologi Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  adalah Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM), yaitu suatu  metode yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif optimal  dari sejumlah alternatif    dengan  kriteria  tertentu  dengan  menentukan  nilai  bobot  pada  setiap  atribut,  yang kemudian  dilanjutkan  dengan    proses  perankingan  untuk  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan  [1].  Salah  satu  metode  MADM  adalah Simple  Additive  Weighting (SAW)  yang  dapat digunakan  untuk  penentuan  pengambilan  keputusan  dengan  menentukan  bobot  pada  setiap atributnya,  kemudian  melakukan  pemeringkatan  untuk  menyeleksi  alternatif  terbaik.  Dalam metode  SAW  biasanya  menggunakan  konsep  penjumlahan  terbobot  dari  semua  atribut  di  setiap alternatif. Metode SAW sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot, dimana metode SAW mencari penjumlahan terbobot dari tingkat kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut [2].

## 2.2. Decision Support Systems (DSS)
Secara  umum,  DSS  di  bangun  oleh  lima  komponen  utama  yaitu Database  Management, Model Management, Knowledge Base, User Interface, dan User yang dijelaskan sebagai berikut:
1. Data Management ,  merupakan  segala  bentuk  aktivitas  yang  berhubungan  dengan  proses pengambilan,  penyimpanan,  dan  pengaturan  data-data  yang  relevan  dan  terkait  dengan keputusan yang akan diambil. Komponen ini juga terkait dengan berbagai  fungsi  seperti keamanan data, integritas data, dan administrasi data yang berkaitan dengan DSS.
2. Model Management ,  merupakan  seluruh  aktivitas  pengambilan,  penyimpanan,  dan pengaturan  data  dengan  berbagai  model  kuantitatif,  serta  menyediakan  kemampuan analisa dalam DSS.
3. Knowledge  Base ,  merupakan  aktivitas  yang  berkaitan  dengan  pendefinisian  masalah sehingga  dapat  dihasilkan  solusi  sementara  maupun  final. Knowledge base  merupakan
komponen  penting  dalam  DSS  dimana  data  dan  model  diolah  sehingga  dapat menghasilkan bahan pertimbangan bagi user dalam mengambil keputusan.
4. User  Interface ,  merupakan  tampilan  penghubung  antara  sistem  dengan  user,  sehingga komponen‐ komponen sistem DSS dapat  diakses dengan mudah oleh user dalam proses pengambilan  keputusan.  Semakin  mudah  sitem  DSS  dapat  diakses  oleh  user,  maka semakin berguna sistem tersebut.
5. User ,  merupakan  pengguna  dari  sistem  DSS  yang  memanfaatkan  sistem  untuk menyelesaikan  permasalahan  terkait  pengambilan  keputusan.  Dalam  penggunaan  sistem DSS, kemampuan, ketrampilan, motivasi, dan pengetahuan pengguna sangat menentukan efektivitas dari sistem DSS.
Gambar 1. Skema DSS [1]
2.3. Pemodelan Multiple Attribute Decision Making (MADM)
Secara  umum  MADM  dapat  didefinisikan  sebagai  berikut:  misalkan  A  =  {ai  |  i  =  1,...,n} adalah himpunan alternatif-alternatif keputusan dan C = {cj | j = 1,..., m} adalah himpunan tujuan yang  diharapkan,  maka  akan  ditentukan  alternatif  x0  yang  memiliki  derajat  harapan  tertinggi terhadap  tujuan–tujuan  yang  relevan  cj  [3].  Sedangkan  batasan  tentang  adanya  beberapa  fitur umum yang akan digunakan dalam MADM yaitu [4]:
1. Alternatif,  adalah  obyek-obyek  yang  berbeda  dan  memiliki  kesempatan  yang  sama  untuk dipilih  oleh  pengambil  keputusan.  Misalkan  A=  {ai  |i=1,…,n}  adalah  himpunan  alternatif- alternatif keputusan.
2. Atribut,  sering  juga  disebut  sebagai  karakteristik,  komponen,  atau  kriteria  keputusan. Meskipun  pada  kebanyakan  kriteria  bersifat  satu  level,  namun  tidak  menutup  kemungkinan adanya sub kriteria yang berhubungan dengan kriteria yang telah diberikan. Misalkan C = {cj | j=1,…,m}.
3. Konflik antar kriteria, beberapa kriteria biasanya mempunyai konflik antara satu dengan yang lainnya, misalnya kriteria keuntungan akan mengalami konflik dengan kriteria biaya.
4. Bobot  keputusan,  menunjukkan  kepentingan  relatif  dari  setiap  kriteria.  Akan  dicari  bobot kepentingan  dari  setiap  kriteria.  Pada  MADM  akan  dicari  bobot  kepentingan  dari  setiap kriteria.  Nilai  bobot  yang  menunjukkan  tingkat  kepentingan  relatif  setiap  atribut,  diberikan sebagai W dimana W = (w1, w2, ..., wn).
5. Masalah  MADM  adalah  mengevaluasi  m  alternatif  Ai  (i=1,2,...,m)  terhadap  sekumpulan atribut atau kriteria Cj (j=1,2,...,n), dimana setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya.
6. Matriks keputusan, suatu  matriks keputusan X yang berukuran m x n, berisi  elemen-elemen xij  yang  merepresentasikan  rating  dari  alternatif  Ai  (i=1,2,...,m)  terhadap  Cj  (j=1,2,...,n).
Matriks keputusan setiap alternatif terhadap setiap altribut X, diberikan sebagai:
Dengan xij merupakan rating kinerja alternatif ke-i terhadap atribut ke-j.

## Gambar 2. Konsep MADM [5]

## 2.4. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW yang sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot yang digunakan untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Secara  umum, metode  SAW  digunakan  untuk  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan X ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut [5]:
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:
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
(1)
(2) (3)

## 2.5. Tahapan Penelitian
Objek  penelitian  ini  adalah  data  mahasiswa  baru  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Jenderal Achmad Yani  Yogyakarta mulai  tahun 2014 sampai  tahun 2018. Adapun tahapan-tahapan dalam penelitian  ini  meliputi:  (1)  Pengambilan  data  mahasiswa  baru  Fakultas  Kesehatan  Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta berdasarkan asal jurusan di Sekolah, (2) Menetukan alternatif, kriteria,  dan  bobot  data,  (3)  Penerapan  Metode  SAW  terhadap  data,  dan  (4)  Menampilkan rekomendasi target promosi berdasarkan hasil pengolahan data.

## 2.6. Tinjauan Pustaka
Beberapa penelitian sebelumnya yang dijadikan referensi dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Penelitian oleh Fifin Sonata pada tahun 2016 untuk mengimplementasikan Metode SAW dengan  Proses  Fuzzifikasi  dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen  [6],  dimana  hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  metode  SAW  dapat  digunakan  untuk  membantu  penentuan, rekomendasi, dan pertimbangan kinerja Dosen.
b. Penelitian  tentang  Pemilihan  Hotel  di  Kota  Palembang  yang  dilakukan  oleh  Dwi  Citra Hartini,  dkk.  pada  tahun  2013  [7],  dimana  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode SAW  dapat  digunakan  untuk  membantu  dan  memberi  kemudahan  bagi  pihak  pengelola hotel  dan  dinas  perijianan  yang  ada  di  Kota  Palembang  untuk  berbagi  informasi  terbaru mengenai  spesifikasi  hotel  mereka  sehingga  dapat  memudahkan  pelanggan  dalam menentukan pilihan hotelnya.
c. Penelitian dari Kadek Bondan Noviada dkk. pada tahun 2015 tentang pembuatan Sistem Informasi  Audit  Mutu  Internal  (AMI)  untuk  mempermudah  dan  mempercepat pelaksanaan  AMI  di  Universitas  Pendidikan  Ganesha  [8],  dimana  hasilnya  dapat mengimplementasikan pengambilan keputusan dengan metode SAW saat  proses AMI di Universitas Pendidikan Ganesha dalam sistem berbasis web dan android.
d. Penelitian dari Ahmad Wildan Listyanto dkk. pada tahun 2018 tentang sistem pendukung keputusan  untuk  menetukan  penerima  zakat  [9],  dimana  hasilnya  dapat  menyediakan alternatif  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  penerima  zakat  di  SMK Muhammadiyah Salaman.
e. Penelitian Hana Adela dkk. Pada tahun 2018 tentang sistem pendukung keputusan untuk menetukan pilihan penari [10], dimna hasilnya membuktikan bahwa metode SAW dapat menyediakan  alternatif  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  penari  yang berkualitas  berdasarkan  kemampuan  menari,  kekuatan  fisik, order ,  keterampilan, kepercayaan, cekatan, terdaftar, dan mempunyai sertifikat prestasi.
f. Penelitian Febri Haswan pada 2017 tentang sistem pendukung keputusan untuk memlilih anggota  Satpol  PP  baru  [11],  dimana  hasilnya  metode  SAW  juga  terbukti  dapat menyediakan alternatif pengambilan keputusan untuk memlilih anggota Satpol PP baru.
g. Penelitian  Mohammad  Hasan  Aghdaie  dan  Maryam  Alimardani  pada  tahun  2015  [12] yang  secara  spesifik  untuk  penentuan  target  market,  dengan  judul  penelitian Target market  selection  based  on  market  segment  evaluation:  a  multiple  attribute  decision making approach dimana hasil penelitiannya menunjukan bahwa model MADM mampu menunjukan  pilihan  yang  dapat  diambil  pengambil  keputusan  dalam  menentukan  target market .

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Penetuan Kriteria dan Alternatif
Tahap  pertama  dengan  menentukan  kriteria  berdasarkan  data  mahasiswa  baru  Fakultas Kesehatan  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta  mulai  tahun  2014  sampai  tahun  2018, dimana diketahui 7 asal informasi terbanyak calon mahasiswa baru Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta  yang  diinisialkan  dengan  C1  sampai  dengan  C7  sebagai berikut:  C1  =  Mahasiswa,  C2  =  Teman,  C3  =  Kakak  Kelas,  C4  =  Website,  C5  =  Brosur,  C6  = Guru  BK,  dan  C7  =  Datang  ke  Kampus.  Selain  kriteria  asal  informasi  diatas,  berdasarkan  data mahasiswa  baru  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta  mulai  tahun 2014  sampai  tahun  2018  juga  terdapat  data  asal  jurusan  di  Sekolah  yang  kemudian  di  tetapkan sebagai  alternatif  yang  diinisialkan  dengan  A1  sampai  dengan  A6  sebagai  berikut:  A1  =  Jurusan SMK Non Kesehatan, A2 = Jurusan SMK Kesehatan, A3 = Jurusan IPS, A4 = Jurusan IPA, A5 = Jurusan Bahasa, A6 = Jurusan Agama. Dari kriteria dan alternatif di atas, kemudian dibuat sebuah pemodelan MADM untuk menentukan Goal sebagai berikut:

## Gambar 3. Pemodelan Goal MADM

## 3.2. Penentuan Bobot
Dalam proses penetuan target promosi berdasarkan asal jurusan di sekolah calon mahasiswa baru,  selain  memerlukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  pertimbangan  dan perhitungan,  juga  diperlukan  penentuan  bobot  dari  masing-masing  kriteria.  Berdasarkan  data mahasiswa  baru  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta  tahun  2014 sampai tahun 2018 diketahui profil per-kriteria per-tahun yang digambarkan dalam grafik sebagai berikut:
Gambar 4. Grafik Kriteria per Tahun
Stakeholder PMB  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta menentukan atribut dan bobot dari masing-masing kriteria diatas sebagai berikut:
a. Kriteria  mahasiswa  bernilai  benefit  karena  memberikan  keuntungan  bagi  PMB  Fakultas Kesehatan  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta,  dimana  selain  tidak menimbulkan  biaya,  mahasiswa  merupakan  salah  satu  yang  paling  efektif  sebagai  agen marketing.
b. Kriteria  teman  bernilai benefit karena  memberikan  keuntungan  bagi  PMB  Fakultas Kesehatan  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta,  dimana  selain  tidak menimbulkan  biaya,  kriteria  teman  calon  mahasiswa  menjadi  yang  salah  satu  yang mereferensikan untuk berkuliah di Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta.
c. Kriteria  kaka  kelas  bernilai benefit karena  memberikan  keuntungan  bagi  PMB  Fakultas Kesehatan  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta,  dimana  selain  tidak menimbulkan biaya, kriteria kakak kelas calon  mahasiswa menjadi  yang salah satu  yang mereferensikan  dan  memberikan  pengaruh  kepada  calon  untuk  berkuliah  di  Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta.
d. Kriteria website bernilai benefit karena  memberikan  keuntungan  bagi  PMB  Fakultas Kesehatan  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta,  dimana  selain  tidak menimbulkan biaya promosi yang signifikan, website menjadi yang terbanyak direferensi calon mahasiswa sebelum menentukan untuk berkuliah di Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta.
e. Kriteria  brosur  bernilai cost karena  menimbulkan  biaya  bagi  PMB  Fakultas  Kesehatan Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta,  dimana  diperlukan  biaya  yang  cukup signifikan untuk mencetak brosur.
f. Kriteria guru BK bernilai cost karena menimbulkan biaya bagi PMB Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta, dimana diperlukan biaya untuk menjalin dan memelihara kerja sama dengan para guru BK di Sekolah.
g. Kriteria  datang  ke  kampus  bernilai benefit karena  sangat  memberikan  keuntungan  bagi PMB  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta,  dimana  selain tidak  menimbulkan  biaya  promosi,  kriteria  datang  ke  kampus  menjadi  saat  yang menentukan  dalam  menyakinkan  calon  mahasiswa  untuk  menentukan  berkuliah  di Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta.
Dari  uraian  kriteria  diatas,  Stakeholder  PMB  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Jenderal Achmad  Yani  Yogyakarta  kemudian  memberikan  bobot  untuk  masing-masing  kriteria  sebagai berikut:
Tabel 1. Penetuan Atribut dan Bobot No Kriteria Atribut Nilai Bobot (W) 1 Mahasiswa Benefit 10 2 Teman Benefit 10 3 Kakak Kelas Benefit 10 4 Website Benefit 20 5 Brosur Cost 10 6 Guru BK Cost 10 7 Datang ke Kampus Benefit 30
Total w harus sama dengan 1 atau 100 % karena dalam sebuah keputusan, variabel-variabel lain yang mempengaruhi keputusan tersebut harus berjumlah 1.

## 3.3. Pembahasan
Dalam  proses  selanjutnya,  dengan  membuat  membuat  tabel rating kecocokan  kinerja  dari setiap  alternatif  berdasarkan  data  mahasiswa  baru  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Jenderal
Achmad Yani Yogyakarta mulai tahun 2014 sampai tahun 2018 seperti dalam tabel berikut:
Tabel 2. Data Kriteria dan Alternatif Alternatif/Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 19 28 20 57 15 6 40 A2 22 27 14 94 11 33 30 A3 39 44 41 87 20 49 86 A4 61 77 61 181 59 76 142 A5 2 1 2 1 0 3 5 A6 2 1 1 1 3 1 0
Setelah  proses  tabulasi  data,  kemudian  di  buat  suatu  tingkat  kepentingan  berdasarkan  nilai range nilai  jumlah  data  yang  telah  ditentukan  oleh stakeholder PMB  Fakultas  Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Range Jumlah Data Range Jumlah Nilai >81 1 51-80 0.75 26-50 0.5 < 25 0.25
Setelah dilakukan kriteria, alternatif, dan bobot dari data mahasiswa baru Fakultas Kesehatan Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta  mulai  tahun  2014  sampai  tahun  2018  diketahui, selanjutnya  adalah  merubah  data  berdasarkan  nilai range yang  telah  ditetapkan  sebagaimana terlihat pada tabel berikut
Tabel 4. Penetuan Rating Kecocokan Data dari Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria
Alternatif/Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 0.25 0.5 0.25 0.75 0.25 0.25 0.5 A2 0.25 0.5 0.25 1 0.25 0.5 0.5 A3 0.5 0.5 0.5 1 0.25 0.5 1 A4 0.75 0.75 0.75 1 0.75 0.75 1 A5 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 A6 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25
Proses selanjutnya adalah melaksanakan pengujian dengan metode SAW untuk  menentukan target promosi dengan memasukan data ke dalam matriks keputusan X sebagai berikut:
Matrik  keputusan  X  diatas  akan  menjadi  tolok  ukur  awal  untuk  mendapatkan  perhitungan setiap  kriteria  terhadap  alternatif.  Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  normalisasi  dari matriks X menjadi matriks r menggunakan rumus:
Kriteria  C1  sampai  dengan  C4  dan  C7  bernilai benefit yang  artinya  nilai-nilai  pada  nilai tersebut memberikan pengaruh keuntungan bagi promosi  Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta, sedangkan kriteria C5 dan C6 bernilai cost yang artinya nilai-nilai pada nilai  tersebut  menimbulkan biaya bagi  promosi  Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal  Achmad Yani Yogyakarta. Adapun proses normalisasi matriks X menjadi r sebagai berikut:
1. Normalisasi terhadap C1 yang berpengaruh kepada benefit
2. Normalisasi terhadap C2 yang berpengaruh kepada benefit
3. Normalisasi terhadap C3 yang berpengaruh kepada benefit
4. Normalisasi terhadap C4 yang berpengaruh kepada benefit
0.25
Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 3.1 = 0.25 0.75 = = 0.333333333 0.25 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 3.2 = 0.25 0.75 = = 0.333333333
0.5
Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 3.3 = 0.5 0.75 = = 0.666666667 0.75 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 3.4 = 0.75 0.75 = = 1 0.25 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 3.5 = 0.25 0.75 = = 0.333333333 0.25 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 3.6 = 0.25 0.75 = = 0.333333333 0.25
Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 2.1 = 0.25 0.75 = = 0.333333333 0.25 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 2.2 = 0.25 0.75 = = 0.333333333 0.5 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 2.3 = 0.5 0.75 = = 0.666666667 0.75 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 2.4 = 0.75 0.75 = = 1 0.25 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 2.5 = 0.25 0.75 = = 0.333333333 0.25 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 2.6 = 0.25 0.75 = = 0.333333333 0.25
Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 1.5 = 0.25 0.75 = = 0.333333333 0.25 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 1.6 = 0.25 0.75 = = 0.333333333 0.25
Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 1.1 = 0.25 0.75 = = 0.333333333 0.25 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 1.2 = 0.25 0.75 = = 0.333333333 0.5 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 1.3 = 0.5 0.75 = = 0.666666667 0.75 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 1.4 = 0.75 0.75 = = 1
5. Normalisasi terhadap C5 yang berpengaruh kepada cost
6. Normalisasi terhadap C6 yang berpengaruh kepada cost
7. Normalisasi terhadap C7 yang berpengaruh kepada benefit
0.25
Min{0.25,0.25,0.25,0.75,0.25,0.25} r 6.1 = 0.25 0.25 = = 1
0.5
Min{0.25,0.25,0.25,0.75,0.25,0.25} r 6.2 = 0.5 0.25 = = 2
0.5
Min{0.25,0.25,0.25,0.75,0.25,0.25} r 6.3 = 0.5 0.25 = = 2
0.75
Min{0.25,0.25,0.25,0.75,0.25,0.25} r 6.4 = 0.75 0.25 = = 3 0.25 Min{0.25,0.25,0.25,0.75,0.25,0.25} r 6.5 = 0.25 0.25 = = 1 0.25 Min{0.25,0.25,0.25,0.75,0.25,0.25} r 6.6 = 0.25 0.25 = = 1 0.25
Min{0.25,0.25,0.25,0.75,0.25,0.25} r 5.1 = 0.25 0.25 = = 1 0.25 Min{0.25,0.25,0.25,0.75,0.25,0.25} r 5.2 = 0.25 0.25 = = 1 0.25 Min{0.25,0.25,0.25,0.75,0.25,0.25} r 5.3 = 0.25 0.25 = = 1
0.75
Min{0.25,0.25,0.25,0.75,0.25,0.25} r 5.4 = 0.75 0.25 = = 3
0.25
Min{0.25,0.25,0.25,0.75,0.25,0.25} r 5.5 = 0.25 0.25 = = 1
0.25
Min{0.25,0.25,0.25,0.75,0.25,0.25} r 5.6 = 0.25 0.25 = = 1 0.75
Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 4.1 = 0.75 1 = = 0.75 1
Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 4.2 = 1 1 = = 1 1
Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 4.3 = 1 1 = = 1
1
Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 4.4 = 1 1 = = 1 0.25 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 4.5 = 0.25 1 = = 0.25 0.25 Max{0.25,0.25,0.5,0.75,0.25,0.25} r 4.6 = 0.25 1 = = 0.25
Dari perhitungan terhadap C1 sampai dengan C7 menghasilkan sebuah matriks ternormalisasi r sebagai berikut:
Setelah  matriks  normalisasi  r  didapat,  maka  langkah  selajutnya  adalah  melakukan perangkingan  menggunakan  bobot  yang  telah  di  tetapkan.  Tahapan  ini  merupakan  tahapan  akhir dalam  menentukan  target  promosi  berdasarkan  asal  jurusan  di  Sekolah  calon  mahasiswa.  Dari tahap  ini  akan  diperolah  asal  jurusan  mana  yang  menduduki  posisi  rangking  tertinggi  sampai terendah.  Rangking  asal  jurusan  tertinggi  nantinya  dapat  dijadikan  solusi  bagi stakeholder PMB Fakultas  Kesehatan  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta  dalam  mengambil  kebijakan terkait  menentukan  target  asal  jurusan  di  Sekolah  calon  mahasiswa.  Matriks  r  ternormalisasi merupakan  data  yang  akan  diolah  pada  proses  perangkingan  menggunakan  rumus  SAW  dengan dan diperoleh nilai kinerja sebagai berikut:
1. V1 = (10x0.333333333) + (10x0.333333333) + (10x0.333333333) + (20x0.75) + (10x1) + (10x1) + (30x0.5) = 60
2. V2 = (10x0.333333333) + (10x0.333333333) + (10x0.333333333) + (20x1) + (10x1)
+ (10x2) + (30x0.5) = 75
3. V3 = (10x 0.666666667) + (10x 0.666666667) + (10x 0.666666667) + (20x1) + (10x1)
+ (10x2) + (30x1) = 100
4. V4 = (10x1) + (10x1) + (10x1) + (20x1) + (10x3)
+ (10x3) + (30x1) = 140
5. V5 = (10x0.333333333) + (10x0.333333333) + (10x0.333333333) + (20x0.25) + (10x1) + (10x1) + (30x0.25) = 42.5
6. V6 = (10x0.333333333) + (10x0.333333333) + (10x0.333333333) + (20x0.25) + (10x1) + (10x1) + (30x0.25) = 42.5
Hasil  akhir  dari  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  nilai  dalam  tabel sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Perangkingan Asal Jurusan di Sekolah Mahasiswa Baru Alternatif Target Promosi Total Jurusan SMK Non Kesehatan 60 Jurusan SMK Kesehatan 75 Jurusan IPS 100 0.5 Max{0.5,0.5,1,1,0.25,0.25} r 7.1 = 0.5 1 = = 0.5 0.5 Max{0.5,0.5,1,1,0.25,0.25} r 7.2 = 0.5 1 = = 0.5 1 Max{0.5,0.5,1,1,0.25,0.25} r 7.3 = 1 1 = = 1 1
Max{0.5,0.5,1,1,0.25,0.25} r 7.4 = 1 1 = = 1 0.25 Max{0.5,0.5,1,1,0.25,0.25} r 7.5 = 0.25 1 = = 0.25 0.25 Max{0.5,0.5,1,1,0.25,0.25} r 7.6 = 0.25 1 = = 0.25
Jurusan IPA 140 Jurusan Bahasa 42.5 Jurusan Agama 42.5
Dari  tabel  hasil  pengujian  diatas,  alternatif  ke-4  menunjukkan  nilai  tertinggi  yang  berarti alternatif  ke-4  merupakan  Asal  Jurusan  di  Sekolah  yang  paling  prospek  menjadi  target  promosi PMB Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta. Sedangkan alternatif ke- 6 menunjukkan nilai terendah yang berarti alternatif ke-6 merupakan Asal Jurusan di Sekolah yang paling  tidak  prospek  menjadi  target  promosi  PMB  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Jenderal Achmad  Yani  Yogyakarta.  Urutan  target  promosi  berdasarkan  asal  jurusan  di  Sekolah digambarkan dalam table berikut:
Tabel 6. Rangking Target Promosi Berdasarkan Asal Jurusan di Sekolah
Alternatif Target Promosi Total Rangking Jurusan IPA 140 1 Jurusan IPS 100 2 Jurusan SMK Kesehatan 75 3 Jurusan SMK Non Kesehatan 60 4 Jurusan Bahasa 42.5 5 Jurusan Agama 42.5 6

## 4.  KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model Multiple  Attribute  Decision Making (MADM) dengan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dapat  digunakan  untuk menentukan  target  asal  jurusan  di  Sekolah  calon  mahasiswa  Fakultas  Kesehatan  Universitas Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta  dengan  cara  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap alternatif pada semua atribut (kriteria) yang menghasilkan urutan rangking dari mulai yang teratas  sampai  terbawah.  Dengan  demikian,  maka  para  pengambil  kebijakan  PMB  Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal  Achmad Yani  Yogyakarta  dapat  mempertimbangkan asal  jurusan di Sekolah dalam menentukan persyaratan calon mahasiswa yang akan mendaftar, sehingga target mahasiswa di Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta dapat tercapai.
Saran  untuk  kedepannya,  penelitian  ini  masih  dalam  bentuk  perhitungan,  sehingga  dapat dikembangkan  lebih  lanjut  dalam  bentuk  aplikasi  yang  dapat  dengan  mudah  di  akses  para pengambil  kebijakan  secara  cepat,  sehingga  dapat  memutuskan  secara  tepat  terkait  persyaratan PMB Fakultas Kesehatan Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih untuk  Fakultas  Kesehatan  Universitas  Jenderal  Achmad  Yani  Yogyakarta yang telah  memberikan  kesempatan  kepada  kami  untuk  mengolah  data PMB sehingga  penelitian  ini  dapat terlaksana dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  N.  Sutoyo,  “Implementasi  Metode  MADM  Model  Yager  untuk  Seleksi  Penerima Beasiswa PPA,” JUITA  J. Inform. , 2018, doi: 10.30595/juita.v5i2.1630.
[2]  R.  MUNADI,  M.  MUKHROJI,  S.  SYAHRIAL,  and  E.  D.  MEUTIA,  “Penerapan  Multiple Attribute Decision Making dengan Metode Simple Additive Weighting untuk Pemeringkatan Kerentanan  Keamanan  Website,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek.  Telekomun.  Tek. Elektron. , 2018, doi: 10.26760/elkomika.v6i2.194.
[3]  H.-J. Zimmermann, Fuzzy Set Theory—and Its Applications . 2001.
[4]  M.  A.  Mude,  “Perbandingan  Metode  SAW  dan  TOPSIS  pada  kasus  UMKM,” Ilk.  J.  Ilm. , 2016, doi: 10.33096/ilkom.v8i2.49.76-81.
[5]  S. H. Kusumadewi, “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM),” Graha Ilmu Yogyakarta , 2006.
[6]  F.  Sonata,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  dengan  Proses Fuzzifikasi dalam Penilaian Kinerja Dosen,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , 2016.
[7]  E.  L.  Ruskan,  A.  Ibrahim,  and  D.  C.  Hartini,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN HOTEL DI KOTA PALEMBANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW),” J. Sist. Inf. , 2013.
[8]  K.  Bondan,  I.  Made,  and  I.  Made,  “AMI  Information  System  of  Ganesha  University  of Education  with  Decision  Support  System,” Int.  J.  Comput.  Appl. ,  2015,  doi: 10.5120/ijca2015907469.
[9]  A.  W.  Listyanto,  K.  Kusrini,  and  S.  Sudarmawan,  “Determination  of  receipt  of  UPZ assistance  using  the  SAW  method,” Int.  J.  Artif.  Intell.  Informatics ,  2018,  doi: 10.33292/ijarlit.v1i1.9.
[10]  H.  Adela,  K.  Azmi  Jasmi,  B.  Basiron,  M.  Huda,  and  A.  Maseleno,  “Selection  of  dancer member  using  simple  additive  weighting,” Int.  J.  Eng.  Technol. ,  2018,  doi: 10.14419/ijet.v7i3.11983.
[11]  F.  Haswan,  “Decision  Support  System  For  Election  Of  Members  Unit  Patients  Pamong Praja,” Int. J. Artif. Intell. Res. , 2017, doi: 10.29099/ijair.v1i1.14.
[12] M. H. Aghdaie and M. Alimardani, “Target market selection based on market segment evaluation: A multiple attribute decision making approach,” Int. J. Oper. Res. , 2015, doi: 10.1504/IJOR.2015.072231.