Perancangan Aplikasi Penentuan Siswa Terbaik berbasis Web Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

Abstract

Selection of the best students at SMK Swasta Bina Satria Medan currently faces challenges due to manual evaluation methods that are time-consuming and prone to personal bias. This research aims to design and build a web-based decision support system to automate and improve the objectivity of the student selection process. The system applies the Simple Additive Weighting (SAW) method to evaluate and rank student candidates based on six key criteria: academic performance, extracurricular involvement, organizational activity, department head recommendation, attendance, and ethics. The system development followed the Waterfall methodology, implemented using PHP with the CodeIgniter framework and MySQL database. The test results show that the application successfully performs matrix normalization and preference score calculations accurately, providing transparent rankings such as candidate A1 achieving the highest score of 0.75. The implemented web-based decision support system significantly streamlines data processing, eliminates subjective decision-making, and provides reliable recommendations for school management.

Abstrak
Proses penentuan siswa terbaik di SMK Swasta Bina Satria Medan selama ini dilakukan secara manual dengan mengumpulkan data dari berbagai kriteria, sehingga memakan waktu lama dan rentan terhadap penilaian subjektif. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem pendukung keputusan berbasis web guna meningkatkan efisiensi, transparansi, dan objektivitas dalam penentuan siswa terbaik. Metode yang digunakan adalah Simple Additive Weighting (SAW) untuk mengolah penilaian berdasarkan enam kriteria utama, yaitu prestasi akademik, keterlibatan ekstrakurikuler, keaktifan keorganisasian, rekomendasi kepala jurusan, kehadiran, dan etika. Pengembangan sistem dilakukan dengan model Waterfall menggunakan bahasa pemrograman PHP, framework CodeIgniter, serta basis data MySQL. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi mampu mengintegrasikan data siswa, melakukan perhitungan normalisasi matriks, dan menghasilkan nilai preferensi secara presisi, seperti alternatif A1 yang memperoleh skor tertinggi sebesar 0,75. Sistem berbasis web ini terbukti mempermudah pengambilan keputusan bagi pihak sekolah dan mengurangi potensi bias personal secara signifikan.