## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRESTASI SISWA SEKOLAH SMP NU MANBAUL HIKAM DENGAN METODE SAW
Ahmad Su’aydiama 1* , Firman Santoso 2
1,2 Teknologi Informasi, Universitas Ibrahimy email : suaydiahmad2183@gmail.com 1*
Abstrak: Berdasarkan banyaknya siswa yang memiliki nilai prestasi baik dalam bidang studi maupun non studi dengan tujuan untuk memantau setiap siswa dan mengevaluasi pertumbuhan siswa selama proses pembelajaran berlangsung, yaitu di Sekolah SMP  NU  Manbaul  Hikam  terus  digunakan  metode  Penilaian  siswa  dapat  ditentukan  secara  manual,  dan  data  rapor  dapat digunakan untuk menentukan standar bagi siswa luar biasa. Jadi, berdasarkan standar yang diputuskan oleh sekolah, peneliti tertarik  untuk  menciptakan  sistem  pendukung  keputusan  bagi  mereka  yang  berprestasi.  Sejumlah  kriteria,  termasuk pengetahuan, kemampuan, sikap, dan peringkat kehadiran, telah ditetapkan untuk mengidentifikasi siswa berprestasi. Teknik SAW (Simple Additive Weighting) digunakan oleh sistem ini. Menemukan nilai bobot untuk setiap kualitas merupakan langkah awal dalam proses penelitian. Selanjutnya, prosedur pemeringkatan digunakan untuk mengidentifikasi pilihan terbaik untuk mengidentifikasi siswa yang luar biasa. Penulis menggunakan wawancara dan observasi untuk mendapatkan data penelitian ini.
Kata Kunci : Kriteria, Teknik SAW, Observasi.
Abstract:  Standards  for  exceptional  students  can  be  established  using  report  card  data  and  manually  determined  student assessments.  Thus,  researchers  are  interested  in  developing  a  decision  support  system  for  high  achievers  based  on  the standards set by schools. To identify exceptional pupils, a variety of criteria have been devised, such as knowledge, ability, attitude, and attendance rating. This method makes use of the SAW (Simple Additive Weighting) technique. The initial step in the research process is determining the weight value for each quality. Subsequently, the most effective methods for recognizing exceptional  pupils  are  determined  through  a  ranking  process.  The  data  for  this  study  was  gathered  by  the  author  through observations and interviews.
Keywords : Criteria, SAW technique, Observation.

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  modern  kini  semakin maju.  Kemajuan  teknologi  tidak  bisa  kita  hindari dalam  kehidupan  sehari-hari  karena  kemajuan teknologi  akan  terus  berkembang  seiring  dengan kemajuan  ilmu  pengetahuan.  Teknologi  banyak digunakan  untuk  menyalurkan  kreativitas  bagi berbagai kalangan. sebuah ide baru diciptakan dengan tujuan  memberikan  manfaat  masa  depan  bagi kehidupan manusia [1].
Pendidikan  dapat  memanfaatkan  kemajuan teknologi  untuk  mengembangkan  sumber  daya manusia yang mampu bertahan di era perkembangan informasi dan teknologi. [2]. Sekolah adalah lembaga pendidikan tinggi yang memfasilitasi pengajaran dan pembelajaran  untuk  memaksimalkan  potensi  setiap siswa.  dalam  mendidik  orang-orang  yang  akan berperan  penting  bagi  kemajuan  dan  kesejahteraan negara  dan  negara  [3].  Menghargai  siswa  yang berprestasi  dengan  penghargaan  merupakan  salah satu cara untuk memacu semangat dan motivasi siswa lainnya.[4].  Dalam  menentukan  prestasi  siswa  pada SMP  NU  Manbaul  Hikam  terletak  di  jl.Ny.  Hj. Halimatus  Sa’diyah  -  Panji  -  Situbondo  di  dalam menentukan Pihak sekolah tetap melakukan penilaian siswa  secara  manual,  yaitu  dengan  menggunakan Microsoft Word dan Microsoft Excel tersebutcenderung memakan waktu yang cukup lama. [5].
Mengingat tantangan yang dihadapi, peneliti harus mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk memfasilitasi proses pemilihan siswa berprestasi di SMP NU Manbaul Hikam [6]. Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik  yang  membantu  manajemen  agar  lebih produktif,  dinamis,  dan  inovatif  dalam  mengambil keputusan  yang  berkaitan  dengan  permasalaham yang  bersifat  semi  terstruktur  [7].  Metode  SAW merupakan pendekatan yang peneliti gunakan dalam sistem pendukung keputusan [8].
Metode  pembobotan,  disebut  juga  metode SAW,  merupakan  teknik  yang  sering  digunakan dalam  merumuskan  kebijakan  dalam  berbagai skenario. Pendekatan ini digunakan karena biasanya memilih  opsi  terbaik  di  antara  beberapa  opsi berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, kriterianya  bersifat  dinamis  dan  pengguna  dapat mengubah  nilai  bobot.[9].  Ide  dasar  metode  SAW adalah menghitung total tertimbang peringkat kinerja setiap  alternatif  di  semua  atribut  [10].  semoga Perancangan  sistem  ini  dapat  meminimalisir kesalahan  dalam  pendukung  keputusan  identifikasi siswa  berprestasi  dan  membantu  sekolah  dalam mengidentifikasi  siswa  berprestasi  secara  cepat  dan akurat..

## TINJAUAN PUSTAKA
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Siswa  Berprestasi  Dengan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW)  (Studi  Kasus:  SMK  Dwi  Warna Sukabumi)”  demikian  judul  penelitian  Anisa Shobayar  sebelumnya.Sampai  saat  ini  SMK  Dwi Warna Sukabumi masih menggunakan rapor dengan sistem  rangking  sebatas  nomor  satu  sampai  lima untuk  mengidentifikasi  siswa  yang  berprestasi. Namun,  sebagai  kriteria  tambahan  untuk  memilih siswa  yang  dianggap  luar  biasa  dan  menerima beasiswa,  prestasi  dan  sikap  ekstrakurikuler  tidak diperhitungkan [11].
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Isnia Anjar  Setyani  berjudul  “Sistem  Pendukung Keputusan  Menentukan  Siswa  Berprestasi  dengan Metode SAW ( Simple Additive Weighting )” Dengan akreditasi  A,  MI  Kalirejo  merupakan  sekolah madrasah  Islam  yang  terletak  di  Kabupaten Semarang.  Untuk  mengetahui  siswa  mana  yang berprestasi,  sekolah  ini  masih  mencatat  penilaian siswa secara manual yang dinilai kurang efisien dan efektif.  Jelas  bahwa  kurangnya  sistem  untuk mengidentifikasi  siswa  luar  biasa  menjadi  masalah dalam penelitian ini.[2].
Ahmad Hambali melakukan penelitian dengan judul “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Penentuan Siswa Berprestasi Tingkat Sekolah  Dasar”  di  SDN  Pondok  Bahar  02.  Sekolah tersebut  berlokasi  di  Jalan  Sunan  Giri  RT.  01/04 No.23,  Pondok  Pucung,  Karang  Tengah,  Kota Tangerang,  Banten.  Penelitian  ini  mencakup  tiga kategori: keterampilan, pengetahuan, dan sikap. Skor rata-rata  digunakan  untuk  setiap  kategori.  Ada kesalahan  dalam  mengidentifikasi  siswa-siswi  SD Negeri 02 yang luar biasa [4].
“Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Pemilihan Siswa Terbaik” adalah  judul  penelitian  Ahmad  Setiadi  selanjutnya. Meski  demikian,  Madrasah  Ibtidaiyah  Tarbiyatul Mu'allimin  Al-Washliyah  atau  yang  dikenal  dengan MI TAMMAS belum menetapkan tata cara pemilihan siswa terbaik [10].

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  informasi  interaktif  untuk  manipulasi data,  pemodelan,  dan  penyediaan  informasi  disebut sistem  pendukung  keputusan.  Altera  mengklaim bahwa  dalam  skenario  semi-terstruktur  dan  tidak terstruktur  di  mana  pengambilan  keputusan  tidak jelas, DSS digunakan untuk membantu pengambilan keputusan.  Tujuan  dibuatnya  SPK  adalah  untuk memfasilitasi pemecahan masalah dalam transisi dari manajemen tidak terstruktur atau semi terstruktur ke pengambilan keputusan yang lebih efektif, fleksibel, dan  interaktif.  DSS  biasanya  diterapkan  untuk menilai  peluang  atau  membantu  dalam  pemecahan
masalah.  Alih-alih  mengotomatiskan  pengambilan keputusan,  DSS  menawarkan  alat  interaktif  yang memungkinkan  pengambil  keputusan  melakukan analisis  berbeda  dengan  menggunakan  model  yang tersedia [12].

## Simple Additive Weighting (SAW)
Salah  satu  teknik  untuk  menyelesaikan permasalahan  Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM)  adalah  dengan  metode Simple  Additive Weighting (SAW).  MADM  sendiri  merupakan metode  pengambilan  keputusan  yang  mendasarkan pilihan pada berbagai faktor. Penambahan pertimbangan,  yang  mengacu  pada  gagasan  dasar penghitungan  jumlah  pertimbangan  dari  setiap peringkat  kinerja  alternatif  di  semua  atribut,  adalah nama lain dari metode adiktif sederhana [11].

## METODE
Dalam  tahapan  penelitian  ini,  ada  beberapa langkah  yang  dilakukan  untuk  mengoperasikan proses  pengolahan  data.  Langkah-langkah  ini mencakup  identifikasi  masalah,  analisis  data, perumusan  masalah,  dan  penarikan  kesimpulan sebagai tahap akhir.
Gambar 1. Tahap Penelitian
1. Identifikasi Masalah Peneliti menemukan literatur yang relevan dengan  topik  yang  akan  dipelajarinya  pada langkah pertama proses penelitian ini, yang juga menetapkan orientasi penelitian..
2. Review Literatur Pada tahap ini melibatkan tinjauan literatur yang relevan untuk memahami pengetahuan yang telah ada tentang topik penelitian dan mengidentifikasi celah pengetahuan atau menentukan area yang belum diteliti sebelumnya dengan baik. 3. Perumusan Masalah Peneliti sekarang mengenali dan
memastikan masalahnya relevan dengan menentukan macam - macam nilai kriteria, bobot kriteria  dan  perangkingan  .  Dalam  rangka menentukan  prestasi  siswa  di  sekolah  tersebut, memerlukan penelitian yang cukup mendalam.
4. Pemilihan Metode Pada titik ini peneliti mengambil keputusan  untuk  menyelesaikan  permasalahan tersebut  dengan  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  dalam  sistem pendukung keputusan. Keuntungan menggunakan Simple  Additive  Weighting (SAW)  adalah
memungkinkan dilakukannya evaluasi yang tepat dan akurat pada saat proses pemeringkatan, yaitu memilih  masing-masing  opsi  teratas  sesuai dengan  bobot  yang  telah  ditentukan  untuk preferensi dan kriteria.
5. Pengumpulan Data Selanjutnya peneliti menghimpun
informasi yaitu pengumpulan data untuk mendapatkan  informasi  yang  penulis  perlukan melalui  wawancara  dan  observasi.  Proses wawancara untuk proses penilaian guna mengidentifikasi siswa luar biasa dilakukan oleh guru,  siswa,  dan  kepala  kurikulum  SMP  NU MANBAUL HIKAM. Pengumpulan data dilakukan  dengan  mengakses  data  akademik maupun  non  akademik  siswa  dari  nilai  raport masing - masing kelas untuk mendapatkan sebuah informasi yang diperlukan peneliti sebagai bahan pengujian dalam penelitian ini.
6. Pengolahan Data Dalam tahap ini, dimana proses penelitian informasi  yang  dikumpulkan  ditangani  dan diperiksa  menarik  sebuah  kesimpulan  dan memecahkan sebuah masalah yang akan dihadapi oleh peneliti.
7. Analisa Hasil
Tahap selanjutnya yaitu, peneliti melakukan
pemeriksaan terhadap hasil pengolahan  data  yang  telah  selesai.  Analisis dilakukan  melalui  perhitungan  menggunakan microsoft  excel yang  sebelumnya  menggunakan perhitungan manual dengan tulisan dan kalkulator.
8. Kesimpulan
Pada  tahap  akhir,  peneliti  menarik kesimpulan berdasarkan analisis hasil yang telah dilakukan.  Dari  proses  awal  hingga  analisis hasil,dalam  menentukan  prestasi  siswa  di  SMP Manbaul  Hikam.  Kesimpulan  ini  berdasarkan pada penentuan hasil perengkingan siswa melalui metode  SAW  dan  analisis  data  yang  sudah dilakukan. [13]

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  dengan menerapkan  teknik  Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk  memastikan  prestasi  siswa  di  sekolah SMP  NU  Manbaul  Hikam.  Terdapat  5  data  siswa yang digunakan dalam penelitian ini, dengan kriteria berdasarkan nilai Raport. menentukan prestasi siswa bertujuan  agar  pihak  sekolah  dapat  menentukan prestasi siswa dengan tepat sasaran dan memudahkan pengambilan keputusan.pihak sekolah dalam menentukan prestasi siswa karena akan berpengaruh terhadap  semangat  pembelajaran  bagi  peserta  didik baik  dalam  ranah  akademik  maupun  non-akademik. menentukan siswa berprestasi di sekolah menggunakan  4  kriteria  yaitu  kriteria  nilai
pengetahuan, kriteria nilai keterampilan, kriteria nilai sikap, kriteria nilai absensi siswa .
Tujuan dari nilai kriteria ini adalah agar pihak sekolah  memiliki  gambaran  dengan  jelas  tentang dalam  menentukan  keputusan  terhadap  siswa  yang berprestasi.  Hal  ini  akan  memudahkan  bagi  pihak sekolah  dalam  menentukan  siswa  yang  berprestasi dan  memastikan  kesesuaian  antara  pihak  sekolah dengan keputusan yang mereka pilih.
Ada empat kriteria: c1, c2, c3, dan c4. Proses metode SAW digunakan untuk menghitung alternatif pada  setiap  kriteria.  Penentuan  nilai  kriteria pengetahuan  diwakili  oleh  kriteria  c1,  keterampilan diwakili oleh kriteria c2, sikap diwakili oleh kriteria c3,  dan  kehadiran  siswa  diwakili  oleh  kriteria  c4.. Setiap  kriteria  memiliki  beberapa  kategori  yaitu kriteria  c1  terdiri  dari  nilai  pelajaran,  deskripsi  & perantingan.  kriteria  c2  terdiri  dari  predikat  berupa abjad,  deskripsi,  dan  perantingan.  kriteria  c3  terdiri dari predikat  berupa abjad dari spiritual dan sosial  . kriteria  c4  terdiri  dari  predikat  berbentuk  persen, deskripsi, dan perantingan.
1. Use Case Diagram

## Gambar 2. Use Case Diagram
Diagram  use  case  adalah  salah  satu  dari beberapa jenis diagram  UML ( Unified Modeling Language ) yang menunjukkan bagaimana sistem dan aktor berinteraksi.
Salah  satu  jenis  diagram  UML  ( Unified Modeling  Language )  yang  menggambarkan hubungan antara aktor dan sistem adalah diagram use  case .  Aktor  sistem  digambarkan  dalam diagram use  case .  proses  dimulai  dengan  login dengan  register.  Login  bisa  dilakukan  oleh  guru maupun  operator.  berikutnya,  guru  melakukan
menginput  nilai  siswa.  penginputan  nilai  bisa dibuat kembali, atau di delete maupun nilai yang diinput  bisa  di  update.  Selanjutnya  guru melakukan  menginput  absensi.  guru  bisa mengupdate data absensi siswa . berikutnya guru bisa  menghasilkan  berupa  inputan  nilai  dan inputan  absensi  dan  bisa  langsung  di  print. selanjutnya guru membuat nilai raport siswa dari inputan hasil dari inputan nilai siswa dan absensi siswa bisa langsung di print. berikutnya operator bisa menginput data siswa bisa langsung di print, update maupun di delete.
2. Activity Diagram Activity  Diagram Yaitu  Pengembangan Sebuah Runtutan Proses Dari Use Case Yang Di Gambarkan  Secara  Vertikal  Dan  Memiliki  Alur Aktivitas.
Gambar 3. Activity Diagram Activity  Diagram menggunakan  Bpmn Yaitu  Pengembangan  Sebuah  Runtutan  Proses Dari Use Case yang digambarkan Secara Vertikal Dan  Memiliki  Alur  Aktivitas.  Proses  alurnya memiliki  admin,  sistem  dan  data  base  sebagai penyimpanan data. Setelah administrator mendapatkan  akses  ke  sistem,  halaman  login ditampilkan. Administrator kemudian memasukkan nama pengguna dan kata sandinya, dan  sistem  memeriksa  apakah  valid  atau  tidak. Jika  tidak,  sistem  dapat  menampilkan  kembali halaman  login  dan  menampilkan  menu  utama. berikutnya  administrator  melakukan  input  data alternative  lalu  melakukan  input  data  kriteria selanjutnya  melakukan  input  data  penilaian  lalu submit  data  ke  sistem  apabila  invalid  sistem menampilkan peringatan dan apabila valid sistem menyimpan  data  di  database,  setelah  data tersimpan  di  data  base,  selanjutnya  data  base menampilkan halaman menu di sistem.
Sistem  kemudian  menampilkan  menu peringkat  setelah  administrator  memilih  menu pilihan, dan setelah itu admin memasukkan data. siswa yang mendapatkan peringkingan lalu sistem melampirkan  siswa  yang  berprestasi  berbentuk lembaran  sertifikat  admin  bisa  di  print  langsung maupun  sistem  menampilkan  dalam  file  dalam bentuk pdf.
Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan  dalam  proses  untuk  mengetahui prestasi belajar siswa sebagai Beikut:
1. Kriteria dan Bobot Kriteria dapat kita lihat diatas berdasarkan pada 4 kriteria yaitu Nilai Pengetahuan (0.3), Nilai Keterampilan (0.2), Nilai Sikap (0.3), Absensi Siswa (0.2).
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Kriteria Kriteria Bobot Kriteria Nilai Pengetahuan 0,3 Nilai Keterampilan 0,2 Nilai Sikap 0,3 Absensi 0,2 2. Kriteria  nilai  pengetahuan  kita  dapat  lihat bahwasanya nilai pengetahuan 93-100 mendapatkan  kriteria  deskripsi  nilai  sangat baik dengan ranting 4, nilai 92-84
mendapatkan  kriteria  deskrpsi  nilai  baik dengan  ranting  3,  nilai  75-83  mendapatkan kriteria deskripsi cukup dengan ranting 2, dan nilai  kurang  dari  74  mendapatkan  kriteria deskripsi kurang dengan ranting 1. Tabel 2. Kriteria Nilai Pengetahuan Kriteria Pengetahuan Deskripsi Ranting 93 - 100 Sangat Baik 4 84 - 92 Baik 3 75 - 83 Cukup 2 < 74 Kurang 1
3. Kriteria  nilai  keterampilan  kita  dapat  lihat bahwasanya  kita  dapat  mendeskripsi  Kriteria A mendapatkan deskripsi sangat baik dengan ranting  4  ,  Kriteria  B  mendapatkan  deskripsi Baik  dengan  ranting  3  ,  Kriteria  C mendapatkan deskripsi Cukup dengan ranting 2  ,  Kriteria  D  mendapatkan  deskripsi  kurang dengan ranting 1 .
Tabel 3. Kriteria Nilai Keterampilan Kriteria Ketreampilan Deskripsi Ranting A Sangat Baik 4 B Baik 3 C Cukup 2 D Kurang 1
4. Kriteria  nilai  sikap  dapat  dideskripsikan kedalam kategori A sangat baik mendapatkan ranting 4, kategori B kategori baik mendapatkan  ranting  3  kategori  C  kategori cukup  mendapatkan  ranting  2  kategori  D kategori kurang mendapatkan ranting 1.
Tabel 4. Kriteria nilai Sikap Kriteria Sikap Deskripsi Ranting A Sangat Baik 4 B Baik 3 C Cukup 2 D Kurang 1 5. Kriteria nilai absensi siswa dapat dideskripsikan ke dalam kategori sangat baik (SB)  Mendapatkan  ranting  4,  baik  (B) Mendapatkan ranting 3, cukup (C)
Mendapatkan  ranting  2,  dan  kurang  (K) Mendapatkan ranting 1. Tabel 5. Krteria Nilai Absensi Siswa Kriteria Absensi Deskripsi Ranting 100% Sangat Baik 4 92% Baik 3 83% Cukup 2 74% Kurang 1
6. Sangat  di  perlukan  di  buatkan  ranting kecocokan  data  awal  setiap  kriteria  yang sudah  di  tentukan.  Dengan  menginput  nama siswa,  nilai  pengetahuan,  nilai  keterampilan, nilai sikap, dan absensi siswa.
Tabel 6. Ranting Kecocokan Awal
7. Agar dapat lebih jelas maka dibuatkan ranting kecocokan  agar  mempermudah  mentukan ranting  kriteria  dengan  Alternatif  A1  –  A5 dengan  nama  siswa  dan  Alternatif  C1  –  C4
dengan semua Kriteria yang sudah di tentukan. Tabel 7. Membuat Ranting Kecocokan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 3 2 3 1 A2 2 2 3 2 A3 2 3 4 3 A4 2 3 3 3 A5 3 3 4 4 Benefit Benefit Benefit Benefit
8. Hasil  perhitungan  normalisai  matrik  R  yang terbentuk  dari  tabel  ranting  kecocokan  data benefit,  kemudian  dapat  dibuatkan  tabel merhitungan  mormalisasi  matrik  R.  seperti berikut : Tabel 8. Perhitungan Normalisasi Matrik R C1 C2 C3 C4 R 1 0,666667 0,75 0,25 0,666667 0,666667 0,75 0,5 0,666667 1 1 0,75 0,666667 1 0,75 0,75 1 1 1 1 BOBOT 0,3 0,2 0,3 0,2
Gambar 4. Menetukan Benefit dan cost Detail:
rij   adalah  singkatan  dari  nilai  peringkat kinerja yang dinormalisasi. xij   = nilai atribut masing-masing kriteria Nilai terbesar setiap kriteria diwakili oleh max xij.
Nilai  minimum  setiap  kriteria  dilambangkan dengan min xij.
keuntungan = jika nilai tertinggi adalah yang terbesar cost = ketika I = 1,2,...,m dan j  =  1,2,...,n,  dan  rij  adalah  rating  kinerja ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada atribut  Cj,  nilai  terkecil  adalah  yang terbaik..
9. Kita  akan  melakukan  pekalian  antara  nilai bobot  dengan  nilai  yang  telah  ternormalisasi matrik R.
Tabel 9. Perhitungan nilai prefensi MENGHITUNG NILAI PREFENSI (V) HASIL RANG KING V1 0,3 0,133333 0,225 0,708333 4 V2 0,2 0,133333 0,225 0,658333 5 V3 0,2 0,2 0,3 0,85 2 V4 0,2 0,2 0,225 0,775 3 V5 0,3 0,2 0,3 1 1
Gambar 5. Menentukan preferensi nilai Detail: rij adalah singkatan dari nilai peringkat kinerja yang dinormalisasi.
V i = urutan setiap pilihan w j = nilai bobot masing-masing kriteria rij  adalah  singkatan  dari  peringkat  kinerja yang  dinormalisasi.  Nilai  Vi  yang  lebih tinggi  menunjukkan  selektivitas  AI alternatif yang lebih tinggi..
10. Dapat kita lihat dari Hasil Perangkingan tabel 9, kita dapat mengambil kesimpulan bahwasanya  Pada  Preferensi  V5,  nilai tertinggi  ditemukan.  Oleh  karena  itu,  siswa Aikatul Baroro yang terwakili pada pilihan 5 adalah  pilihan  terbaik  Anda  untuk  menjadi siswa  berprestasi  di  SMP  MANBAUL HIKAM. Dari hasil perhitungan pemeringkatan  metode  SAW  terlihat  jelas bahwa  v5  merupakan  siswa  luar  biasa  yang menduduki peringkat pertama di kelasnya..
3. Implementasi Sistem Data  hasil  analisis  tersebut  kemudian dikembangkan  lebih  lanjut  untuk  digunakan dalam  proses  pembuatan  dan  perancangan  SPK guna  menentukan  siswa  berprestasi  di  SMP  NU Manbaul  Hikam.  Hal  ini  dilakukan  pada  proses pengembangan  perangkat  lunak  atau  sistem informasi. Nama-nama siswa yang nilainya akan diinput dan diolah berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan  ditampilkan  pada  tampilan  data penilaian berikut ini [2].
Administrator dapat melihat data penilaian yang  ditampilkan  saat  memproses  data  individu siswa di sistem. Tergambar pada Gambar 6. Hasil input  data  siswa  khususnya  berupa  nilai  siswa
akan  ditampilkan  pada  halaman  perhitungan. Hasil  akhir kemudian ditampilkan pada halaman berikutnya  dan  mencantumkan  nama,  nomor utama, skor keseluruhan, dan peringkat.

## Gambar 6. Tampilan Data Penilaian
Data  siswa  yang  telah  dimasukkan  dan memenuhi kriteria yang telah ditetapkan ditampilkan pada tampilan data perhitungan yang sekaligus  melakukan  proses  perhitungan.  Itu digambarkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan Data Perhitungan
Gambar  8  menampilkan  Tampilan  Data Hasil  Akhir  yang  dirancang  dan  dapat  diakses oleh  administrator.  Ini  menampilkan  data keluaran  calon  siswa  dengan  prestasinya, termasuk  nama,  nomor  utama,  nilai  total,  dan peringkat.
Gambar 8. Tampilan Data Hasil Akhir

## KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  metode  SAW pada siswa berprestasi di SMP NU Manbaul Hikam. Analisis sistem penilaian yang dilakukan di SMP NU Manbaul  Hikam  dengan  metode  pengamatan langsung masih dilakukan secara manual dan belum menggunakan kriteria yang baku sehingga penilaian siswa  berprestasi  masih  belum  objektif.  Seorang siswa, terpilih untuk menerima sertifikat penghargaan
dengan menerapkan metode Simple Additive Weight sesuai dengan kriteria prestasi siswa yang ditetapkan sekolah.  Siswa  berhak  mendapat  nilai  sempurna 100%  berdasarkan  hasil  analisis  perhitungan  yang dilakukan dengan metode Simple Additive Weight dan hasil  angket  penilaian  siswa  yang  meliputi  nilai keterampilan,  nilai  pengetahuan,  nilai  sikap,  dan kehadiran  siswa.  Diantaranya  informasi  penilaian pengetahuan 85 poin, penilaian keterampilan 85 poin, penilaian  sikap  90  poin,  dan  penilaian  kehadiran siswa  93  poin.  Oleh  karena  itu,  selain  dinilai berdasarkan  pengetahuan  awal,  seorang  siswa  juga harus memiliki sikap spiritual dan sosial yang positif agar dapat memperoleh sertifikat penghargaan siswa berprestasi.  Hasil  Sistem  Pendukung  Keputusan Penetapan  Siswa  Berprestasi  SMP  NU  Manbaul Hikam  dengan  metode  SAW,  sekolah  dapat  dengan mudah  mengidentifikasi  proses  penilaian  siswa berprestasi, dan hasil penilaian tepat, tidak memihak, dan  fokus.  Peneliti  menyarankan  agar  dapat mengembangkan  alat  pendukung  keputusan  yang akan  memberikan  sekolah  akses  terhadap  hasil penilaian  dan  diagram  skor  siswa,  sehingga memudahkan  analisis  kondisi  siswa.  Hal  ini  akan membantu  sekolah  dalam  memutuskan  langkah- langkah  apa  yang  perlu  dilaksanakan  untuk meningkatkan  kualitas  pengajaran  di  SMP  NU Manbaul  Hikam.  Sistem  yang  sudah  ada  harus diperbaiki  agar  menjadi  lebih  baik.  Agar  sistem  ini berbasis  website,  masih  perlu  memanfaatkan kemajuan teknologi seperti internet. Untuk meningkatkan  kualitas  layanan,  sistem  pengambilan keputusan  berdasarkan  pendekatan  SAW  harus diterapkan dan dievaluasi secara berkala.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Safira,  “Dampak  Kemajuan  Teknologi  Pada Pendidikan Bahasa Indonesia,” Student Sci. Creat. J. , vol. 1, no. 3, pp. 54–62, 2023. [2] I.  A.  Setyani  and  Y.  R.  Sipayung,  “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Siswa Berprestasi dengan Metode SAW (Simple Addtive Weighting),” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 4, pp. 632–641, 2023. [3] P.  Apriastika  and  L.  Fajarita,  “Sistem  Penunjang
Keputusan  Penentuan  Guru  Terbaik  Pada  SD Strada  Santa  Maria  Dengan  Metode  AHP (Analytical Hierarchy Process) Dan SAW (Simple Additive  Weighting),”  IDEALIS  Indones.  J.  Inf. Syst., vol. 2, no. 3, pp. 138–145, 2019. [4] A.  Hambali  and  M.  Safitri,  “Penerapan  Metode Simple Additive Weighting (Saw) Dalam Penentuan  Siswa  Berprestasi  Tingkat  Sekolah Dasar,” SATIN-Sains dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 1–11, 2020.
[5] W.  Havid,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Logic Tsukamoto  Untuk  Penentuan  Siswa  Berprestasi Pada  SMAN  1  Sangatta  Selatan,”  JATI  (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 283–290, 2018.
[6] [6] F. S. Priyanto, B. Harijanto, and Y. Watequlis, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru Berprestasi  Menggunakan  Metode  Promethee
(Studi Kasus: Dinas Pendidikan Kota Malang),” J.
Inform. Polinema, vol. 3, no. 4, p. 23, 2017.
[7] S.  A.  Saraski,  A.  N.  Lubis,  and  R.  P.  A.  Parapak, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen  Favorit  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 46–53, 2022.
[8] S.  Eniyati,  “Perancangan  sistem  pendukung pengambilan keputusan untuk penerimaan
beasiswa  dengan  metode  SAW  (Simple  Additive Weighting),” Dinamik, vol. 16, no. 2, 2011.
[9] M.  Y.  Fathoni,  D.  Darmansah,  and  D.  Januarita, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa
Teladan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) Pada SMK Telkom Purwokerto,”  J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan
Komputer), vol. 10, no. 3, pp. 346–353, 2021.
[10] [10]  A.  Setiadi,  Y.  Yunita,  and  A.  R.  Ningsih, “Penerapan  metode  simple  additive  weighting (SAW) untuk pemilihan siswa terbaik,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 7, no. 2, pp. 104– 109, 2018.
[11] [11]  A.  Sholihat  and  D.  Gustian,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw)(Studi Kasus: Smk Dwi Warna Sukabumi),” in  Prosiding  Seminar  Nasional  Sistem  Informasi dan  Manajemen  Informatika  Universitas  Nusa Putra, 2021, pp. 140–147.
[12] M.  A.  Wardana,  S.  Suherman,  and  S.  A.  Putri, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Siswa Berprestasi Menggunakan Metode SAW di SMAN 5 Soppeng,” J. Ilm. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol.
6, no. 2, pp. 197–205, 2023.
[13] N.  Badriyah  and  M.  Walid,  “Penentuan  Bidang Minat Tugas Akhir Mahasiswa Teknik Informatika Universitas  Islam  Madura  Menggunakan  Metode K-Means,” J. Inform. Teknol. dan Sains, vol. 5, no. 4, pp. 566–572, 2024.