Komparasi Metode Simple Additive Weighting Dan Metode Weighted Product Web Based Untuk Menentukan Siswa Berprestasi

Abstract

2) ABSTRAKPemberian penghargaan kepada siswa berprestasi sangat penting dilakukan, karena dapat meningkatkan rasa semangat belajar siswa. Penentuan siswa berprestasi yang diterapkan oleh SDN 173300 Lumbantongatonga saat ini masih menggunakan sistem manual, perhitungan dilakukan dengan menggunakan beberapa kriteria saja seperti nilai rata-rata raport, nilai ekstrakulikuler, nilai sikap dan nilai kehadiran. Maka pemilihan dengan cara tersebut dianggap kurang efektif karena siswa juga mempunyai bakat lainnya seperti aktif didalam sekolah, disiplin,terampil dan beberapa kriteria lainnya. Selain itu untuk menentukan siswa berprestasi membutuhkan waktu yang sedikit lama. Maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengatur manajemen dalam menentukan siswa berprestasi yang lebih tepat dan cepat. Dalam penentuan keputusan siswa berprestasi akan dibuat sistem pendukung kuputusan dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Weighted Product (WP).Untuk menentukan siswa yang berprestasi terdapat sepuluh kriteria yang akan digunakan yaitu nilai rata-rata raport, ektrakulikuler, keaktifan, keterampilan, tanggung jawab, kedisiplinan, sikap, sertifikat prestasi, kerapihan dan absen. Nilai terbesar akan terpilih sebagai siswa yang berprestasi. Dengan sistem ini, pihak sekolah akan lebih mudah dan cepat dalam penentuan siswa berprestasi. Kesimpulannya adalah rata-rata nilai yang diberikan oleh kedua metode ini adalah sama, dan selisih nilai antara kedua metode dengan menggunakan 20 alternatif hanya 2 alternatif dengan nilai yang berbeda, sehingga dengan menerapkan kedua metode tersebut dapat menentukan siswa berprestasi. Berdasarkan hasil penelitian, disarankan untuk menggunakan metode WP ketika menentukan siswa berprestasi, karena tingkat kesesuaian data lebih tinggi dibanding dengan menggunakan metode SAW. Perbandingan nilai yang dihasilkan dengan menggunakan metode WP sebesar 99,50% dan menggunakan metode SAW sebesar 99,22%.

Implementasi Multi Attribute Decision Making Menggunakan Metode Weighted Product Dalam Pemilihan Supervisor

“…Beberapa penelitian bahkan melakukan pengujian terhadap metode WP, terdapat sebuah penelitian yang melakukan pengujian ketepatan penerapan metode WP terhadap perhitungan manual yang ada dalam memberikan bantuan stimulan perumahan swadaya dan memiliki tingkat akurasi sebanyak 100% [5]. Adapula penelitian yang melakukan komparasi metode WP dengan metode lain seperti metode SAW dalam pemilihan siswa berprestasi, hasil dari penelitian ini menemukan bahwa metode WP lebih cocok untuk menentukan siswa berprestasi daripada metode SAW dengan nilai perbandingan 99,50% untuk WP dan 99,22% untuk metode SAW [6]. Selain itu pengujian komparasi antara metode WP dan SAW juga dilakukan dengan melakukan kombinasi pembobotan atribut perolehan informasi/Information Gain, dan hasilnya pengujian dengan perhitungan metode SAW dan WP menghasilkan rangking alternatif terbaik yang berbeda.…”

Komparasi Metode Simple Addtive Weighting dan Weight Product Menggunakan Sistem Pendukung Keputusan pada Penerimaan BLT

“…Penjelasan : rij = value dari rating kriteria ter normalisasi xij = value dari atribut yang di miliki dari setiap kriteria max xij = value dari terbesar dari setiap kriteria min xij = value dari terkecil dari setiap kriteria benefit = jika nilai tebesar ialah terbaik cost = jika nilai tekecil ialah terbaik Setelah ternomalisasi, hasil rating dari kinerja (rij) dari alternatif Bi atribut j = 1,2,.,n serta cj; I = 1,2,…,m. melalui nilai referensi agar dari alternatif (Vi) yaitu : [8]…”