JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
PERANCANGAN APLIKASI MANAJEMAN PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BEASISWA PADA SMK BAHRUL MAGHFIROH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING 12
Wini Waziana1, Noca Yolanda Sari2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Pringsewu Jl. Wisma Rini No.09 Pringsewu Lampung
ABSTRAK
SMK Bahrul Maghfiroh Pagelaran merupakan SMK yang berada di Desa Sukaratu Kec. Pagelaran Kab. Pringsewu. Seiring dengan banyaknya siswa kurang mampu dan siswa berprestasi, maka diadakan beasiswa oleh SMK Bahrul Maghfiroh. Pembagian beasiswa dilakukan untuk membantu seseorang yang tidak mampu ataupun berprestasi selama menempuh studinya. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Dalam proses pembangunan sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima beasiswa di SMK Bahrul Maghfiroh Pagelaran mengggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternative terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan yaitu yang berhak menerima beasiswa berdasarkan kriteriakriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu siswa terbaik. Berdasarkan hasil pengujian, sistem yang dibangun dapat membantu kerja tim penyeleksi beasiswa dalam melakukan penyeleksian beasiswa, dapat mempercepat proses penyeleksian beasiswa, dapat mengurangi kesalahan dalam menentukan penerima beasiswa, dan dapat mempermudah tim penyeleksi dalam menentukan penerima beasiswa. Kata Kunci : FMADM, SAW, Kriteria, Bobot, Beasiswa
40
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
1. 1.1
ISSN : 2477-1848
PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Pemberian beasiswa merupakan program kerja yang ada di setiap lembaga
pendidikan atau sekolah. Beasiswa biasanya diberikan oleh suatu lembaga yang bertujuan untuk membantu siswa yang kurang mampu ataupun siswa yang berprestasi selama menempuh studinya. Pemberian beasiswa dilakukan secara selektif sesuai dengan jenis beasiswa yang diadakan. Banyak sekali beasiswa yang ditawarkan kepada siswa
yang
berprestasi dan yang kurang mampu. Sesuai dengan peraturan yang telah ditentukan oleh SMK Bahrul Maghfiroh Pagelaran untuk beasiswa, maka diperlukan kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan dipilih untuk menerima beasiswa. Kriteria dalam studi ini adalah indeks prestasi akademik, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, semester, dan lain-lain. Oleh sebab itu tidak semua calon pengaju beasiswa tersebut diterima, hanya yang memenuhi kriteria saja yang akan menerima beasiswa tersebut. Pengajuan beasiswa cukup banyak serta indikator dalam penyeleksian berkas pengaju beasiswa yang masih secara manual, dengan demikian dibutuhkan sistem yang dapat membantu membuat keputusan penerima beasiswa
dengan cepat dan tepat, untuk meringankan kerja bagian kesiswaan
dalam
menentukan penerima beasiswa. Model yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah Fuzzy Mutiple Attribute Decision Making (FMADM). Dan metode yang digunakan adalah Simple Additive Weighting (SAW) yaitu mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative pada semua atribut. Metode SAW ini dipilih karena lebih efektif, lebih mudah pada proses perangkingan dalam penyeleksian penerima beasiswa dan lebih efisien.
Metode perangkingan diatas diharapkan akan memberikan penilaian yang lebih tepat. Hal ini dikarenakan penilaian didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan terlebih dahulu.
1.2
Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang di atas dapat dirumuskan permasalahan yang ada di SMK
adalah: 1. Bagaimana mengembangkan alat bantu pegambilan keputusan untuk menyeleksi 41
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
penerimaan beasiswa. 2. Bagaimana
menentukan kriteria penilaian dan pembobotan dalam mengambil
keputusan. 3. Bagaimana merancang sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan siapa berdasarkan bobot
dan kriteria
yang
yang akan menerima beasiswa
sudah ditentukan. Dengan menggunakan
sebuah program untuk membantu menyelesaikan permasalahan sehingga jauh lebih mudah dan efisien.
1.3 Batasan Masalah Adapun yang menjadi batasan masalah dalam penelitian ini agar tidak menyimpang dari maksud dan tujuan penyusunan Jurnal ini juga keterbatasan waktu dan pengetahuan penulis, maka dalam penyusunan Jurnal ini hanya membatasi masalah sebagai berikut :
a. Membuat
suatu
aplikasi
yang
dapat membantu
memberikan
rekomendasi
dan
pertimbangan dalam melakukan pengambilan keputusan penerimaan beasiswa. b. Proses pengambilan keputusan berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan oleh pihak SMK yaitu : Penghasilan Orangtua, Semester, Tanggungan Orangtua, saudara Kandung, dan Nilai Siswa. c. Metode yang digunakan dalam pembuatan system pendukung keputusan ini adalah SAW (Simple Additive Weighting).
1.4 Tujuan Penelitian Tujuan diadakannya penelitian ini adalah sebagai berikut :
1.
Merancang Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa dengan sistem FMADM (Fuzzy Multi Attribute Decision Making) dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting).
2.
Untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat, siapa yang berhak mendapatkan beasiswa.
42
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
1.5 Manfaat Penelitian Dengan diterapkan Software Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) untuk mempermudah pengambilan keputusan di SMK Bahrul Maghfiroh Pagelaran akan membantu Kepala SMK Bahrul Maghfiroh Pagelaran untuk memilih siswa yang layak dan berhak menerima beasiswa.
43
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
2.
ISSN : 2477-1848
TINJAUAAN PUSTAKA
2.1
Teori berkait dengan objek penelitian
Pada dasarnya, beasiswa adalah penghasilan bagi yang menerimanya. Beasiswa ini sesuai dengan ketentuan pasal 4 ayat (1) UU PPh/2000. Disebutkan pengertian penghasilan adalah tambahan kemampuan ekonomis dengan nama dan dalam bentuk apapun yang diterima atau diperoleh dari sumber Indonesia atau luar Indonesia yang dapat digunakan untuk konsumsi atau menambah kekayaan Wajib Pajak (WP), karena beasiswa bisa diartikan menambah kemampuan ekonomis bagi penerimanya, berarti beasiswa merupakan penghasilan. ( Kartiko, 2010 ).
2.2
Teori tentang system yang dipakai
Peran DSS (Decision Support System) adalah
untuk mendukung manajer individual
bukan departemen organisasi (Arnott dan Pervan, 2005), dan mereka dipandang sebagai berhasil (Alter, 1980). pandangan
Ide-ide yang diungkapkan secara
luas
sejalan
dari Turban dkk. (2007) - yaitu bahwa 'DSS' adalah istilah
dengan
umum
yang
meliputi setiap system berbasis komputer yang mendukung pengambilan keputusan kegiatan. Dalam merancang
hal ini,
strategi
data
warehouse
membantu
penjualan mereka adalah
sekelompok manajer
dalam
DSS, seperti sistem pakar membantu
pasangan untuk memilih perawatan kesuburan yang sesuai. Sistem informasi manajemen yang mengotomatisasi proses bisnis seperti kompilasi laporan dan transaksi pengolahan tidak dapat diklasifikasikan sebagai DSS. Setiap sistem berbasis komputer dalam pengambilan
keputusan
yang menghasilkan
kegiatan
data
dapat digolongkan
yang digunakan sebagai
DSS
menyediakan dukungan level 0. Pribadi DSS cenderung skala kecil sistem yang dirancang untuk digunakan oleh seorang manajer atau sejumlah terbatas manajer untuk
keputusan
kegiatan
terutama spreadsheet berbasis
ini adalah
jenis
yang
sistem. Itu juga merupakan bentuk
paling tertua
luas
dari
DSS,
DSS,
diperkenalkan
yang
signifikan
pada tahun 1960
untuk menggantikan Miss, dan itu adalah jenis hanya tersedia untuk sekitar dekade (Arnott, 2008). Arsitektur DSS pribadi terdiri dari database untuk mengakses data tentang masalah keputusan dan konteks, basis model yang mengandung
model dengan
kemampuan analitis,
pelaporan
fasilitas
grafis,
user
interface,
dan pengguna
yang
yang
sangat
berinteraksi 44
interaktif dengan dengan
sistem. Pengguna
dan DSS
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
pribadi adalah manajer senior atau menengah yang cenderung menjadi pembelajar mudah, memilih apakah
mereka ingin memiliki dukungan keputusan dan harus
berurusan dengan masalah keputusan yang mendesak (Arnott, 2008). Istilah lain yang sering digunakan untuk DSS
pribadi
bahwa
DSS analitis atau analisis (Arnott, 2008). Seperti DSS dapat dikombinasikan dengan skala besar gudang data dan alat bisnis untuk memperoleh data masukan dan proses dengan model yang sangat analitis. Ada kognitif
untuk
membantu
berbasis geografis
berbagai macam aplikasi DSS pribadi, seperti alat
dalam pelaksanaan
sistem informasi
strategi
(Seffino
(Singh,
1998),
alur
kerja
et al., 1999) dan DSS untuk produksi
perencanaan (Mallya et al., 2001), ( French, et al, 2011 ).
FMADM
Fuzzy
Multiple
Attribute
Decision Making adalah
suatu
metode
digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlahalternatif tertentu. Inti dari FMADM adalah dilanjutkan diberikan. yaitu
dengan Pada
pendekatan
proses dasarnya,
dengan kriteria
menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian
perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah ada
subyektif,
3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut,
pendekatan obyektif
dan
pendekatan
antara subyektif & obyektif.
Pada pendekatan subyektif, nilai
berdasarkan subyektifitas dari
para pengambil
keputusan,
obyektif, nilai bobot
dihitung secara
bobot
integrasi ditentukan
sehingga beberapa
dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara pendekatan
yang
matematis
faktor
bebas. Sedangkan pada sehingga mengabaikan
subyektifitasdari pengambil keputusan. ( Kartiko, 2010 ).
Beberapa fitur umum yang akan digunakan dalam MADM, yaitu:
. a.
Alternatif,
adalah
obyek-obyek
yang berbeda dan memiliki kesempatan yang sama
untuk dipilih oleh pengambil keputusan.
b.
Atribut, sering juga disebut sebagai karakteristik, komponen, atau kriteria keputusan. Meskipun pada kebanyakan kriteria bersifat satu level, namun tidak menutup
45
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
kemungkinan adanya sub kriteria yang brhubugan dengan kriteria yang telah diberikan.
c.
Konflik antar kriteria, beberapa kriteria biasanya mempunyai konflik antara satu dengan yang lainnya, misalnya kriteria keuntungan akan mengalami konflik dengan kriteria biaya.
d.
Bobot keputusan, bobot keputusan menunjukkan
kepentingan
relative dari setiap
kriteria, W = (w1, w2, ..., wn). Pada MADM akan dicari bobot kepentingan dari setiap kriteria.
e.
Matriks keputusan, suatu matriks keputusan X yang berukuran m x n, berisi elemen-elemen xij, yang merepresentasikan rating dari alternative Ai (i=1,2,...,m) terhadap kriteria Cj (j=1,2,...,n). 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.
Krirteria atau atribut dapat dibagi menjadi dua kategori, yaitu :
a. kriteria keuntungan, adalah kriteria yang nilainya akan dimaksimumkan, misalnya : keuntungan, Nilai Rapor (untuk kasus pemilihan beasiswa berprestasi) dll. b. Kriteria biaya,
adalah kriteria yang nlainya akan diminimumkan, misalnya : harga
produk yang akan dibeli, biaya produksi, dll.
Masalah
FMADM
alternatif terbaik diberikan.
yang
diakhiri diperoleh
dengan proses perankingan berdasarkan
untuk
nilai keseluruhan
mendapatkan
preferensi
Pada FMADM, umumnya akan dicari solusi ideal. Yang mana
pada
yang solusi
ideal akan memaksimumkan semua kriteria keuntungan dan meminimumkan semua kriteria biaya. Simple Additive Weighting Method (SAW) Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar
46
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
metode SAW adalah 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.
Dimana : rij
= nilai ranting kinerja ternormalisasi
xij
= baris dan kolom dari matriks
Max xij = nilai maksimum dari setiap baris i
Min xij = nilai minimum dari setiap baris i
benefit = jika nilai alternative besar adalah terbaik cost
= jika nilai terkecil adalah terbaik
rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
47
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai: Dimana: Vi
= nilai akhir dari matriks
Wj
= bobot yang telah ditentukan
rij
= nilai rating kinerja ternormalisasi
nilai Vi yang lebih besar mengidentifikasikan bahwa alternative Ai lebih terpilih.
48
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
3.
ISSN : 2477-1848
METODE PENELITIAN
3.1
Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan oleh penulis dalam menyusun Jurnal ini antara lain :
1. Observasi Metode yang digunakan untuk memperoleh data dengan cara mengadakan pengamatan terhadap objek penelitian dan pencatatan secara sistematis terhadap suatu gagasan yang diselidiki. Kegiatan yang dilakukan adalah mengamati dan menilai siswasiswa yang berhak mendaptkan beasiswa.
2. Studi Pustaka (Library ResearchMethod) Studi Pustaka yaitu merupakan metode pengumpulan data yang dilakukan dengan dokumen-dokumen
mencari, membaca, dan mengumpulkan
sebagai referensi, artikel, dan literatur-literatur tugas akhir yang
berhubungan dengan objek penelitian. Studi
Pustaka
mendapatkan informasi tambahan tentang SPK,
digunakan
penulis untuk
tentang metode Simple additive
weighting, pemilihan siswa yang berhak mendapat beasisawa.
3.2
Analisis Data Sebagai langkah awal yang dilakukan supaya dapat mengetahui gambaran yang dihadapi
oleh bagian kesiswaan adalah dengan melakukan analisis permasalahan (problem analysis). Dengan melakukan analysis permasalahan diharapkan dapat memberikan solusi sesuai permasalahan yang dihadapi. Permasalahan yang sering dihadapi oleh bagian kesiswaan adalah pada saat menyeleksi siswa-siswa yang layak mendapatkan beasiswa. Proses penyeleksian ini membutuhkan ketelitian dan waktu, karena data siswa akan dibandingkan dengan kriteria beasiswa satu persatu. Dengan demikian dibutuhkan system yang dapat membantu membuat keputusan calon penerima beasiswa dengan cepat dan tepat, untuk meringankan kerja bagian kesiswaan dalam menentukan beasiswa.
49
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
4.
ISSN : 2477-1848
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI
Perancangan Sistem Tahap pembuatan aplikasi ini terlebih dahulu adalah menentukan kriteria-kriteria dalam penerimaan beasiswa yaitu jumlah penghasilan orang tua, semester, jumlah tanggungan orang tua, jumlah saudara kandug, dan nilai.
Bobot. Dalam penelitian ini ada bobot dan kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan siapa yang akan terseleksi sebagai penerima beasiswa.
Table 1. Kode dan Ketentuan Kriteria
Kode
Ketentua Kriteria
Kriteria C1
Jumlah penghasilan orang tua
C2
Semester
C3
Jumlah taggungan orang tua
C4
Jumlah saudara kandung
C5
Nile
Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya. Pada bobot terdiri dari enam bilangan fuzzy, yaitu : Sangat Rendah (SR), Rendah (R), Sedang (S), Tengah (T1), Tinggi (T2), Sangat Tinggi (ST) seperti terdapat pada Gambar 2.
50
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
SR
R
0
S
0,2
T1
0,4
0,6
ISSN : 2477-1848
T2
ST
0,8
1
Gambar 1. Bilangan Fuzzy untuk bobot Keterangan :
SR
: Sangat Rendah
R
: Rendah
S
: Sedang
T1
: Tengah
T2
: Tinggi
ST
: Sangat Tinggi
Dari masing-masing bobot tersebut, maka dibuat suatu variabel yang akan dirubah kedalam bilangan fuzzy dengan rumus yaitu variabel ke-n/n-1.
Tabel 2 Variabel dan Bobot (Nilai)
Variabel
Bobot (Nilai)
Sangat Rendah Variabel ke-0 (6-1) = 0 (SR) Rendah (R)
Variabel ke-1 (6-1) = 1 5=0,2
Sedang (S)
Variabel ke-2 (6-1) = 2 5=0,4
Tengah (T1)
Variabel ke-3 (6-1) = 3 5=0,6
Tinggi (T2)
Variabel ke-4 (6-1) = 4 5=0,8
Sangat Tinggi (ST)
Variabel ke-5 (6-1) = 5 5=1 51
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
Kriteria Penghasilan Orang tua
Tabel 3. Kriteria Penghasilan Orang tua
Penghasilan Orang Tua (C1) C1<= Rp. 500.000
Variabel
Nilai
Sangat
1
Tinggi C1>Rp.500ribu
Tinggi
0,8
Tengah
0,6
Sedang
0,4
Rendah
0,2
Sangat
0
1juta C1>Rp.1juta
Rp.1,5jutaRp.2juta=Rp.2juta
Rendah
Kriteria Semester
Tabel 4. Kriteria Semester
Semester (C2)
Vaariabel
Nilai
Semester = 1
Sangat Rendah
0
Semester = 2
Rendah
0,2
Semester = 3
Sedang
0,4
Semester = 4
Tengah
0,6
Semester = 5
Tinggi
0,8
Semester = 6
Sangat Tinggi
1
52
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
Kriteria Jumlah Tanggungan Orang Tua
Tabel 5. Kriteria Jumlah Tanggungan Orang Tua
Jumlah Tanggungan Orang
Variabel
Nilai
1 Anak
Sangat Rendah
0
2 Anak
Rendah
0,2
3 Anak
Sedang
0,4
4 Anak
Tengah
0,6
5 Anak
Tinggi
0,8
Lebih dari 5 anak
Sangat Tinggi
1
Tua (C3)
Kriteria Jumlah Saudara Kandung
Tabel 6. Kriteria Jumlah Saudara Kandung
Jumlah Saudara
Variabel
Nile
1 Orang
Sangat Rendah
0
2 Orang
Rendah
0,2
3 Orang
Sedang
0,4
4 Orang
Tengah
0,6
5 Orang
Tinggi
0,8
Lebih dari 5 Orang
Sangat Tinggi
1
Kandung (C4)
53
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
Kriteria Nilai
Table 7. Kriteria Nilai
Nilai (C5)
Variabel
Nilai
C5 < = 50
Sangat Rendah
0
50 < C5 < 60
Rendah
0,2
60 < C5 < 70
Sedang
0,4
70 < C5 < 80
Tengah
0,6
80 << C5 < 90
Tinggi
0,8
C5 > = 90
Sangat Tinggi
1
Perancangan Database Dalam peransangan system ini menggunaka beberapa tabel, yaitu table siswa, tabel fuzzy dan tabel SPK. Tabel 8. perancangan Tabel Siswa Field Name NIS Nama Alamat Nama ortu Jurusan Penghasilan Saudara Tanggungan
Siz e 5 30 50 30 20
Type Char Varchar Varchar Varchar Varchar Real Int int
Key *
Keterangan NIS Nama Alamat Nama Oranag Tua Jurusan Penghasilan orang tua Jumlah saudara kandung Tanggungan Ortu
Tabel 9. Perancangan Tabel Nile Field Name
Type
Size
Key
Keteran gan
NIS
Char
5
NIS
Kelas
Int
Kelas
Semesster
Int
Semester
Nilai
Real
Nilai
54
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
Tabel 10. Perancangan Tabel SPK
Field Name
Type
Size
NIS
Char
5
Nilai
Real
Key
Keterangan NIS Nilai
Perancangan Dialog
1. Perancangan Dialog Menu Utama Tampilan menu utama merupakan halaman utama dalam menjalankan program aplikasi. Pada halaman aplikasi ini terdapat beberapa menu, yaitu menu siswa, fuzzy, nilai, spk, cetak spk dan keluar.
Gambar 2. Rancangan Form Menu Utama
55
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
2. Perancangan Dialog Siswa Form siswa ini digunakan untuk menginputkan data siswa.
Gambar 3. Rancangan Form Siswa
56
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
3.
ISSN : 2477-1848
Perancangan Dialog Nilai Form ini digunakan untuk menginputkan data nilai siswa.
Gambar 4. Rancangan Form Nilai
4.
Perancangan Dialog SPK
Form SPK ini digunakan untuk memasukkan data penerimaan beasiswa yang terbaik.
Berikut adalah tampilan form input histori :
57
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
Gambar 5. Rancangan Form Hasil SPK
58
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
5.
ISSN : 2477-1848
PENUTUP
5.1
Kesimpulan 1. Berdasarkan hasil pengujian, system yang dibangun dapat membantu kerja tim penyeleksi beasiswa dalam melakukan penyeleksian beasiswa, dapat mempercepat proses penyeleksian beasiswa, dapat mengurangi kesalahan dalam menentukan penerima beasiswa. 2. Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat diterapkan untuk menentukan penerimaan beasiswa. Jadi perancangan system pengambilan keputusan untuk menentukan penerima beasiswa di SMK Bahrul Maghfiroh Pagelaran ini telah sesuai prosedur yang diharapkan.
5.2 Saran Berdasaran kesimpulan diatas, maka ada beberapa saran yang penulis sampaikan, antara lain :
1. Diharapkan dapat dilakukan uji coba secara penuh untuk menguji kehandalan system. 2. Perlu diadakan penelitian lebih lanjut untuk mengetahui sensitifitas terhadap perubahan nilai bobot. 3. Seiring dengan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi, maka tidak menutup kemungkinan system pendukung keputusan yang telah dibangun ini nantinya akan mengalami perubahan, sehingga dapat dikembangkan lagi dan bermanfaat bagi SMK Bahrul Maghfiroh Pagelaran. 4. Sistem pendukung keputusan penentuan beasiswa ini perlu dilengkapi dengan metode lainnya, sehingga dapat dilakukan perbandingan hasil dari metode SAW dengan metode lainnya.
59
JPGMI, VOL.1 NO.1 2015 HAL [40-60]
ISSN : 2477-1848
DAFTAR PUSTAKA Dio Pujatama. Implementasi Algoritma SAW (Simple Additive Weighting) untuk Mendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa PPA pada Universitas Dian Nuswantoro. Semarang. Fery Romidhoni Eprilianto, Tan Amelia dan Tri Sagirani. Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Di Universitas Panca Marga Probolinggo. Surabaya. Herdi Widyatmoko. Sistem Seleksi Beasiswa SMA Negeri 2 BAE Kudus Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Semarang. Sri Eniyati. (2011). Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Sri Yani Septiana Sari, Prihambodo Hendro Saksono, dan helda Yudiastuti. (2012). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Simple Additive Weighting di Universitas Bina Darma Palembang. Palembang.
60
