Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Peminatan Siswa Dengan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Pada SMA Negeri Dharma Pendidikan

SMAN Dharma Pendidikan merupakan lembaga yang bergerak dalam bidang pendidikan. Setiap tahun rutin melakukan penentuan peminatann siswa SMA sesuai dengan kriteria yang digunakan. Masalah yang dihadapi oleh SMAN Dharma Pendidkan yaitu proses penentuan peminatan belum memiliki panduan baku dan memiliki subjektifitas yang tinggi. Selain diberatkan dengan adanya penentuan peminatan, siswa juga mengalami kebingungan dalam menentukan lintas minat. Dari permasalahan tersebut diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu proses penentuan peminatan siswa. Proyek akhir ini menyajikan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dirancang dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) yaitu perhitungan yang melibatkan nilai bobot dari setiap kriteria. Kriteria yang digunakan pada penentuan peminatan yaitu nilai rata-rata SKHU, nilai tes peminatan, nilai rapor IPA, nilai rapor IPS, rekomendasi orang tua IPA, rekomendasi orang tua IPS. Sedangkan kriteria yang digunakan untuk penentuan lintas minat yaitu kemampuan siswa, minat siswa, rekomendasi orang tua, rekomendasi guru. Sistem ini dibangun menggunakan Pearl Hypertext Processor (PHP) sebagai bahasa pemrogramannya dan MySQL sebagai basis datanya. Metode yang digunakan dalam pengujian ini adalah blackbox, confusion matrix, user acceptance testing(UAT), dan akurasi perhitungan manual dan sistem metode SAW. Ada 3 teknik black box testing yang diterapkan yaitu equivalence class partitioning, boundary value analysis dan decision table based testing. Berdasarkan pengujian confusion matrix terhadap metode SAW, dapat disimpulkan bahwa ketepatan klasifikasi sebesar 96.92%, ketepatan prediksi sebesar 96.87%, serta tingkat kesalahan sebesar 7.46%. Berdasarkan pengujian UAT dapat disimpulkan bahwa dapat diterima dengan baik. Selain itu, berdasarkna pengujian akurasi perhitungan sistem dan manual dapat dianalisa hasil dari sistem yang telah dibangun sudah sama dengan perhitungan manual dengan tingkat akurasi 100%