Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Kalbis Institute Menggunakan FMADM

Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Kalbis Institute ....

ISSN 2356 - 4393

Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Kalbis Institute Menggunakan FMADM Lily Dwiditha Putri1), Ridha Sefina Samosir2), Bruce Hanadi3) Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis, Jakarta Jalan Pulomass Selatan Kav. 22, Jakarta Timur 13210 1) Email: [email protected] 2) Email: [email protected] 3) Email: [email protected] Abstract: This research is purposed to develop an application that supports a decision making for the determination of the grantee Institute of Technology and Business Kalbis by using Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Addittive Simple weighting method (SAW). The problems that triggered this research was the length of the decision-making to determine who will receive the scholarship based on the weight and the criteria that have been set on each track scholarship. Running business processes and data to prospective students in the Division of Promotion and Marketing Kalbis Institute. This study uses data collection through literature review, interviews and direct observation. While research using experimental designs have resulted in a product that is a decision support system. The method used to evaluate the method the system is a black box where the black box testing focuses on the function of the system. Keywords: saw scholarships method, scholarships fmadm, spk Abstrak: Penelitian ini bertujuan membangun aplikasi yang mendukung pengambilan keputusan untuk menentukan penerima beasiswa Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis dengan mengunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Addittive Weighting (SAW). Permasalahan yang memicu dilakukannya penelitian ini adalah lamanya pengambilan keputusan untuk menentukan siapa yang akan menerima beasiswa berdasarkan bobot dan kriteria yang sudah ditentukan pada masing-masing jalur beasiswa. Bisnis proses berjalan dan data calon mahasiswa di dapat dari Divisi Promosi dan Pemasaran Kalbis Institute. Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data melalui studi literatur, wawancara dan observasi langsung. Sedangkan desain penelitian menggunakan eksperimental karena menghasilkan sebuah produk yaitu sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan untuk mengevaluasi sistem adalah metode black box dimana pengujian black box ini menitikberatkan pada fungsi sistem. Kata Kunci: fmadm beasiswa, metode saw beasiswa, spk

I. PENDAHULUAN Pendidikan di tingkat perguruan tinggi merupakan hal yang seharusnya dapat ditempuh oleh semua orang tanpa melihat strata kehidupan. Tuntutan pekerjaan akan tingkat pendidikan menjadi alasan untuk melanjutkan pendidikan kejenjang yang lebih tinggi. Perguruan tinggi negeri maupun swasta semakin mandiri dalam mengelolah sistem keuangannya. Hal ini menyebabkan biaya di perguruan tinggi meningkat dari tahun ke tahun. Biaya pendidikan yang semakin meningkat tersebut menjadi beban bagi calon mahasiswa untuk melanjutkan pendidikan di perguruan tinggi negeri maupun perguruan tinggi swasta sehingga perusahaan maupun institusi

pemerintah memiliki program pemberian beasiswa agar pemuda pemudi Indonesia mampu melanjutkan pendidikan yang lebih tinggi. Selain institusi pemerintah, pihak internal kampus pun memberikan kesempatan bagi calon mahasiswa untuk mendapatkan beasiswa guna meringankan biaya pendidikan. Beasiswa yang diberikan harus tepat sasaran, harus diberikan kepada penerima yang layak dan memang pantas untuk mendapatkannya. Seleksi pemberian beasiswa pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis memiliki beberapa program beasiswa dengan kriteria yang ditentukan oleh Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis kepada caloncalon penerima beasiswa.

17

Kalbiscentia,Volume 2 No.1 Februari 2015

Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis bertanggung jawab atas seluruh proses seleksi beasiswa internal Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis. Program beasiswa yang dimiliki Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis adalah beasiswa Kalbis, beasiswa jalur prestasi sekolah, beasiswa ASAK (Ayo Sekolah Ayo Kuliah) dan beasiswa seni dan budaya. Beasiswa Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis memiliki persyaratan nilai rata - rata rapor kelas X dan XI ≥ 7.5, lolos tes potensi akademik (TPA) dan menjalani interview dengan kaprodi yang dipilih. Keputusan akhir beasiswa Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis ini ada di tangan kaprodi. Beasiswa jalur prestasi sekolah memiliki persyaratan nilai rata - rata rapor kelas X dan XI ≥ 6.5 dan lolos mengikuti tes potensi akademik (TPA). Beasiswa ASAK (Ayo Sekolah Ayo Kuliah) dimana calon mahasiswa direkomendasikan oleh gereja masing-masing dan menjalani interview dengan kepala bagian Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis. Yang terakhir adalah beasiswa seni dan olahraga dengan menyertakan sertifikat kejuaraan, rapor, lolos tes potensi akademik (TPA) dan menjalani interview dengan Wakil Rektor III. Semua proses seleksi beasiswa tersebut dalam pantauan dan tanggung jawab Divisi Promosi dan Pemasaran pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis. Saat ini proses seleksi pemberian beasiswa membutuhkan waktu yang cukup lama dikarenakan proses seleksi pemberian beasiswa masih dilakukan secara manual walaupun data pelamar beasiswa sudah di input dalam bentuk softcopy. Proses seleksi dimulai dari pengumpulan berkas beasiswa persyaratan pendaftaran beasiswa dari masingmasing program beasiswa. Dari berkas itu, petugas seleksi beasiswa membandingkan data antar pelamar beasiswa sesuai syarat yang ditentukan. Data yang sudah dikelompokkan pada masing-masing program dan terpilih sesuai kreiteria tersebut di atas dipisahkan dan diletakkan dalam database beasiswa. Setelah lolos semua tahapan seleksi, calon mahasiswa sah mendapatkan beasiswa sesuai program yang diajukan. Dari penjelasan mengenai proses bisnis dan program masing-masing program beasiswa yang ditawarkan oleh Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis menunjukkan bahwa Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis membutuhkan sebuah sistem berbasis komputer untuk memudahkan dan mempercepat proses seleksi penerimaan beasiswa. Sistem yang diusulkan merupakan sebuah sistem pendukung

18

keputusan untuk menentukan penerima beasiswa di Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis. SPK ini menggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM). Metode FMADM memberikan pertimbangan mengenai prioritas karena cara kerja dari metode tersebut didasarkan pada nilai kriteria dan bobot. Nilai kriteria dan bobot sudah ditentukan terlebih dahulu berdasarkan kebutuhan. Oleh karena itu melalui penelitian ini, proses seleksi penerimaan beasiswa Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis lebih cepat dan memberikan hasil yang lebih akurat. Diharapkan penilaian akan lebih tepat sesuai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat. Dari pendahuluan di atas dapat dirumuskan masalah sebagai berikut: (1) Sistem seperti apa yang tepat dikembangkan untuk membantu pengelolaan proses seleksi penerima beasiswa? (2) Metode apa yang sesuai dengan persoalan untuk mengembangkan sistem yang diusulkan? (3) Bagaimana merancang sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decission Making) untuk menentukan siapa yang akan menerima beasiswa berdasarkan bobot dan kriteria yang sudah ditentukan? (4) Seberapa besar peningkatan efektifitas ketika sistem diimplementasikan? Tujuan dari penelitian ini adalah membangun aplikasi pendukung pengambilan keputusan untuk penentuan penerima beasiswa Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis dengan mengunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM).

II. METODE PENELITIAN Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data melalui studi literatur, wawancara dan observasi langsung ke divisi promosi dan pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis. Sedangkan desain penelitian menggunakan eksperimental karena menghasilkan sebuah produk yaitu sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan untuk mendukung skripsi ini adalah metode FMADM menggunakan perhitungan metode SAW. Pendukung aplikasi yang akan dibuat penulis menggunakan Microsoft Access Database 2003 dan pemrograman Visual Studio 2008 dengan sistem operasi windows 2007. Pada analisa berjalan dan perancangan sistem yang akan dibuat oleh penulis digambarkan dengan Microsoft Visio 2007. Metode yang digunakan untuk mengevaluasi


sistem adalah metode blackbox dimana pengujian blackbox ini menitikberatkan pada fungsi sistem

III. PEMBAHASAN A. Beasiswa Beasiswa merupakan bantuan biaya pendidikan bagi anak berprestasi dibidang akademik maupun non akademik. Adanya beasiswa membantu anak berprestasi agar tetap melanjutkan pendidikan kejenjang yang lebih tinggi khususnya yang berlatar belakang ekonomi lemah. Tak jarang program beasiswa dimanfaatkan bagi para perusahaan sebagai bentuk perhatian kepada masyarakat sekitar yang telah berperan dalam kesuksesan perusahaan tersebut. Dalam kamus Bahasa Indonesia, beasiswa adalah tunjangan berupa uang untuk biaya pendidikan yang diberikan kepada pelajar atau mahasiswa sebagai bantuan biaya belajar [1]. Pada dasarnya, beasiswa adalah penghasilan bagi yang menerimanya. Hal ini sesuai dengan ketentuan pasal 4 ayat (1) UU PPh/2000. Disebutkan pengertian penghasilan adalah tambahan kemampuan ekonomis dengan nama dan dalam bentuk apa pun yang diterima atau diperoleh dari sumber Indonesia atau luar Indonesia yang dapat digunakan untuk konsumsi atau menambah kekayaan Wajib Pajak (WP). Tidak hanya itu, beasiswa juga diartikan sebagai upaya menambah kemampuan ekonomis bagi penerimanya [2]. Perguruan Tinggi mempunyai peran dan fungsi strategis dalam mewujudkan amanat Undang-Undang Nomor 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional dan Undang-Undang Nomor 12 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen [3].

B. Sistem Pendukung Keputusan Pada awal tahun 1970-an, Scott Morton pertama kali mengartikulasikan konsep penting sistem pendukung keputusan. Ia mendefinisikan sistem pendukung keputusan sebagai “sistem berbasis komputer interaktif, yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah yang tidak terstruktur”. Definisi klasik lainnya yaitu “Sistem pendukung keputusan memadukan sumber daya intelektual dari individu dengan kapabilitas komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. Sistem pendukung

keputusan adalah sistem pendukung berbasis komputer bagi para pengambil keputusan manajemen yang menangani masalah-masalah tidak terstruktur”. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Tujuan dari sistem pendukung keputusan adalah [5]: 1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur. 2.

Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer.

3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih dari pada perbaikan efisiensinya. 4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah. 5. Peningkatan produktivitas. Membangun satu kelompok pengambil keputusan, terutama para pakar, bisa sangat mahal. Pendukung terkomputerisasi bisa mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan para anggotanya untuk berada diberbagai lokasi yang berbedabeda (menghemat biaya perjalanan). Selain itu, produktivitas staf pendukung (misalnya analisis keuangan dan hukum) bisa ditingkatkan. Produktivitas juga bisa ditingkatkan menggunakan peralatan optimalisasi yang menentukan cara terbaik untuk menjalankan sebuah bisnis. 6. Dukungan kualitas. Komputer yang bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat. Sebagai contoh, semakin banyak data yang diakses makin banyak juga alternatif yang bisa dievaluasi. Analisis risiko bisa dilakukan dengan cepat dan pandangan dari para pakar (beberapa dari mereka berada dilokasi yang jauh) bisa dikumpulkan dengan cepat dan dengan biaya yang lebih rendah. Keahlian bahkan bisa diambil langsung dari sebuah sistem komputer melalui metode kecerdasan tiruan. Dengan komputer, para pengambil keputusan bisa melakukan simulasi yang kompleks, memeriksa banyak skenario yang memungkinkan, dan menilai

19


bebagai pengaruh secara cepat dan ekonomis. Semua kapabilitas tersebut mengarah kepada keputusan yang lebih baik. 7. Berdaya saing. Manajemen dan pemberdayaan sumber daya perusahaan. Tekanan persaingan menyebabkan tugas pengambil keputusan menjadi sulit. Persaingan didasarkan tidak hanya pada harga, tetapi juga pada kualitas, kecepatan, kustomasi produk, dan dukungan pelanggan. Organisasi harus mampu secara sering dan cepat mengubah mode operasi, merekayasa ulang proses dan struktur, memberdayakan karyawan, sertaberinovasi. Teknologi pengambilan keputusan bisa menciptakan pemberdayaan signifikan dengan cara memperbolehkan seseorang untuk membuat keputusan yang baik secara cepat, bahkan jika mereka memiliki pengetahuan yang kurang. 8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan danpenyimpanan. Menurut Simon (1977), otak manusia memiliki kemampuan yang terbatas untuk memroses dan menyimpan informasi. Orang-orang kadang sulit mengingat dan menggunakan sebuah informasi dengan cara yang bebas dari kesalahan. Aplikasi sistem pendukung keputusan bisa terdiri dari beberapa subsistem, yaitu [5]: 1. Subsistem manajemen data. Subsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuk suatu situasi dan dikelola oleh perangkat linak yang disebut sistem manajemen database (DBMS/ Data Base Management System). Subsistem manajemen data bisa diinterkoneksikan dengan data warehouse perusahaan, suatu repositori untuk data perusahaan yang relevan dengan pengambilan keputusan. 2.

Subsistem manajemen model. Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lain yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. Bahasa-bahasa pemodelan untuk membangun model-model kustom juga dimasukkan. Perangkat lunak itu sering disebut sistem manjemen basis model (MBMS). Komponen tersebut bisa dikoneksikan ke penyimpanan korporat atau eksternal yang ada pada model.

3. Subsistem antarmuka pengguna. Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan

20

sistem pendukung keputusan melalui subsistem tersebut. Pengguna adalah bagian yang dipertimbabangkan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa kontribusi unik dari sistem pendukung keputusan berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan. 4. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan. Subsistem tersebut mendukung semua subsistem lain bertindak langsung sebagai suatu komponen independen dan bersifat opsional. Selain memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan, subsistem tersebut bisa diinterkoneksikan dengan repositori pengetahuan perusahaan (bagian dari sistem manajemen pengetahuan), yang kadang-kadang disebut basis pengetahuan organisasional. Berdasarkan definisi, sistem pendukung keputusan harus mencakup tiga komponen utama dari DBMS, MBMS, dan antarmuka penggua. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan adalah opsional, tetapi bisa memberikan banyak manfaat karena memberikan inteligensi bagi ketiga komponen utama tersebut. Seperti pada semua sistem informasi manjemen, pengguna bisa dianggap sebagai komponen sistem pendukung keputusan. Komponen-komponen tersebut membentuk sistem aplikasi sistem pendukung keputusan yang bisa dikoneksikan ke intranet perusahaan, ekstranet, atau internet [5]. Menurut Peter G.Keen & Scott Morton (MIT) Sistem Pendukung Keputusan ialah : 1. Sistem informasi untuk membantu manajer level atas dalam pengambilan keputusan. 2. Mendukung dan meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan manajerial. SPK merupakan subsistem dari CBIS (computer based information system) yang ditujukan untuk mendukung manajemen dalam menangani masalah semi terstruktur yang memerlukan penilaian dari pengambilan keputusan.Sifat dasar SPK yang bisa diamati dari hasil kerja Alter dan Keen meliputi : 1. Cenderung ditujukan untuk masalah yang belum tertetapkan dan kurang terstruktur yang dihadapi oleh manajer tingkat atas. 2. Berusaha mengkombinasikan penggunaan model atau tehnik analitis yang memiliki akses data tradisional dan fungsi pemanggilan data.


3. Difokuskan pada bentuk yang memudahkan untuk digunakan orang-orang non-komputer dalam mode interaktif. 4. Menekankan fleksibilitas dan daya adaptasi guna mengakomodasi perubahan dalam lingkungan dan cara pembuatan keputusan yang dilakukan pemakai. Menurut Mann & Watson, SPK adalah sistem interaksi yang memberi akses yang mudah ke model keputusan dan data kepada para pemakai guna menunjang tugas pembuatan keputusan yang sifatnya semi terstruktur atau tidak terstruktur.SPK sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang membantu dalam proses pengambilan keputusan. SPK sebagai sistem informasi berbasis komputer yang adaptif, interaktif, fleksibel, yang secara khusus dikembangkan untuk mendukung solusi dari pemasalahan manajemen yang tidak terstruktur untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Dengan demikian dapat ditarik satu definisi tentang SPK yaitu sebuah sistem berbasis komputer yang adaptif, fleksibel, dan interaktif yang digunakan untuk memecahkan masalah-masalah tidak terstruktur sehingga meningkatkan nilai keputusan yang akan diambil [5].

C. Komponen-komponen Sistem Pendukung Keputusan Berdasarkan definisi, sistem pendukung keputusan harus mencakup tiga komponen utama dari DMBS, MBMS, dan antarmuka pengguna. Subsistem

manajemen berbasis pengetahuan adalah opsional, tetapi bisa memberikan intelegensi bagi ketiga komponen utama tersebut. Seperti pada semua sistem informasi manajemen, pengguna bisa dianggap sebagai komponen sistem pendukung keputusan. Komponen-komponen tersebut membentuk sistem aplikasi sistem pendukung keputusan yang bisa dikoneksikan ke intranet perusahaan. Ekstranet, atau internet. Gambar 1 adalah arsitektur yang ada pada sistem pendukung keputusan. Dalam penelitian ini, penulis memanfaatkan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM).

D. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM. Antara lain [6]: a. Simple Additive Weighting Method (SAW) b. Weighted Product (WP) c. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) d. Analytic Hierarchy Process (AHP)

E. Algoritma FMADM

Gambar 1 Arsitektur sistem pendukung keputusan

Algoritma FMADM adalah memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana nilai tersebut di peroleh berdasarkan nilaicrisp; i=1,2,…m dan j=1,2,…n. Memberikan nilai bobot (W) yang juga didapatkan berdasarkan nilai crisp. Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja

21


ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada atribut Cj berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan/benefit=MAKSIMUM atau atribut biaya/cost = MINIMUM). Apabila berupa artibut keuntungan maka nilai crisp (Xij) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp MAX (MAX Xij) dari tiap kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai crisp MIN (MIN Xij)dari tiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom. Melakukan proses perankingan dengan cara mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih [9]. Berkaitan dengan persoalan sistem penilaian beasiswa maka algoritma ini dipadankan dengan algoritma SAW. Adapun langkah penyelesaian menggunakan FMADM dengan metode SAW adalah sebagai berikut: 1. Menentukan beberapa kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci. 2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. 3.

Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.

4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

F. Metode Simple Additive Weighting Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967), (MacCrimmon, 1968). Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Perhatikan persamaan di bawah ini: Jika j adalah atribut keuntungan maka:

22

 Xij  MaxXij  rij =   MinXij  Xij Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)diberikan sebagai:Vi = Nilai Vi yang lebih besar mengindikasika bahwa alternatif Ai lebih terpilih [9]. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut:  xij  xij  Max i  rij =   Min xij  i   xij

jika j adalah atribut keuntungan (benefit)

jika j adalah atribut biaya (cost)

dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai: n

Vi = ∑ w j rij j =1

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

G. Sistem Berjalan Proses seleksi beasiswa Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis dalam pantauan dan tanggung jawab Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis. Saat ini proses seleksi pemberian beasiswa membutuhkan waktu yang cukup lama dikarenakan proses seleksi pemberian beasiswa masih dilakukan secara manual walaupun data pelamar beasiswa sudah di input dalam bentuk softcopy. Proses seleksi dimulai dari pengumpulan berkas beasiswa persyaratan pendaftaran beasiswa dari masing-masing program beasiswa. Dari berkas itu, petugas seleksi beasiswa membandingkan data antar pelamar beasiswa sesuai syarat yang ditentukan. Data yang sudah dikelompokkan pada masing-masing program dan terpilih sesuai kreiteria tersebut diatas dipisahkan dan diletakkan dalam database beasiswa. Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis memiliki Program beasiswa antara lain: 1. Beasiswa Kalbis yang memiliki syarat nilai rata


- rata rapor kelas X dan XI ≥ 7.5, lolos tes potensi akademik (TPA) dan menjalani interview dengan kaprodi yang dipilih. Keputusan akhir beasiswa pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis ini ada di tangan kaprodi. 2. Beasiswa Jalur Prestasi sekolah memiliki persyaratan nilai rata - rata rapor kelas X dan XI ≥ 6.5 dan lolos mengikuti tes potensi akademik (TPA). 3. Beasiswa ASAK (Ayo Sekolah Ayo Kuliah) dimana calon mahasiswa direkomendasikan oleh gereja masing – masing dan menjalani interview dengan kepala bagian divisi promosi dan pemasaran pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis.

ulang. Dari Use Case Diagram tersebut proses detail dapat dilihat dalam Activity Diagram pada Gambar 4: Activity diagram pada Gambar 4 menunjukkan jalannya proses bisnis dan aliran kerja pada penerimaan mahasiswa di Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis. Diawali dengan aktivitas calon mahasiswa membeli formulir, lalu menyerahkan bukti pembayaran dan kemudian petugas Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis menyerahkan formulir kepada calon mahasiswa. Apabila calon mahasiswa tidak mengembalikan formulir yang sudah diisi maka calon mahasiswa tersebut secara tidak langsung telah mengundurkan diri namun apabila calon mahasiswa mengembalikan formulir yang telah

4. Beasiswa Seni dan Olahraga dengan menyertakan sertifikat kejuaraan, rapor, lolos tes potensi akademik (TPA) dan menjalani interview dengan wakil rektor III. Berikut program beasiswa yang dimiliki Kalbis Institute digambarkan dalam bentuk class diagram seperti Gambar 2 : Gambar 2 adalah class diagram yang menjelaskan beberapa class yang merupakan jenis beasiswa yang dimiliki oleh Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis, dimana setiap class memiliki keyword yaitu nomor formulir calon mahasiswa yang nantinya akan tersimpan pada data calon mahasiswa. Setiap jalur beasiswa memiliki kriteria yang berbeda sehingga memiliki perhitungan yang berbeda. Pada proses seleksi setelah lolos semua tahapan seleksi, calon mahasiswa sah mendapatkan beasiswa sesuai program yang diajukan. Berikut gambaran sistem berjalan dalam bentuk Use Case Diagram. Dari Use Case Diagram Gambar 3 dapat kita lihat interaksi user yang terjadi pada sistem yang sedang berjalan. Terdapat dua aktor yang terlibat yaitu calon mahasiswa dan Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis. Mahasiswa harus mengisi formulir pendaftaran dan harus meyertakan fotokopi rapor dari semester 1-4 lalu menyerahkan kepada petugas divisi promosi dan pemasaran. Setelah mendapatkan berkas, petugas Divisi Promosi dan Pemasaran menginput data calon mahasiswa ke dalam file Excel. Calon mahasiswa mengikuti test dan hasil test akan di input kembali oleh petugas divisi promosi dan pemasaran ke dalam file Excel, mengedit data siswa yang lolos dan tidak lolos test. Bagi siswa yang lolos akan dihubungi oleh petugas divisi promosi dan pemasaran untuk daftar

Gambar 2 Class diagram

23


Gambar 3 Use case berjalan

Gambar 5 Activity diagram 3.0


diisi, maka petugas Divisi Promosi dan Pemasaran Institut teknologi dan Bisnis Kalbis akan menginput data calon mahasiswa tersebut kedalam file Excel. Activity diagram pada Gambar 5 menunjukkan jalannya proses bisnis dan aliran kerja pada penerimaan calon mahasiswa Institut Teknologi dan

24


Bisnis Kalbis untuk menentukan penerima beasiswa. Petugas Divisi Promosi dan Pemasaran Institut


Teknologi dan Bisnis Kalbis akan menghubungi calon mahasiswa berdasarkan data calon mahasiswa yang telah diinput pada file Excel. Calon mahasiswa akan mengikuti proses seleksi beasiswa sesuai jalur yang telah dipilih. Apabila calon mahasiswa lolos seleksi, Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis akan mengedit status calon mahasiswa pada file excel menjadi mahasiswa diterima. Gambar 6 menunjukkan jalannya proses bisnis dalam pengambilan keputusan penerima beasiswa. Hasil seleksi calon mahasiswa jalur prestasi akan diinput pada file excel dan diganti statusnya menjasi diterima. Petugas Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis akan mengelompokkan data mahasiswa yang diterima sesuai jalur prestasi yang dipilih dan mengurutkan berdasarkan nilai tertinggi hingga terendah, setelah itu petugas Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis akan menghubungi mahasiwa yang diterima.

G. Analisis Sistem Berjalan Dari gambaran Use Case dan Activity Diagram sistem berjalan dapat disimpulkan bahwa sistem yang sedang berjalan membutuhkan waktu yang lama untuk menentukan penerima beasiswa. Dari penjelasan diatas, Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis membutuhkan waktu yang lama untuk menyeleksi calon mahasiswa, siapa yang berhak mendapatkan beasiswa pada setiap jalur yang disediakan oleh Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis. Adanya syarat yang berbeda disetiap jalur beasiswa membuat ketidakvalidan dalam menentukan penerima beasiswa. Pada jalur beasiswa kalbis memiliki syarat rata-rata nilai rapor semester 1-4 ± 7,5 dan nilai interview oleh kaprodi yang diakumulasikan oleh penulis ≤ 3, apabila calon mahasiswa mendapatkan nilai interview ≥ 3 maka otomatis akan di disertakan pada jalur beasiswa prestasi sekolah. Jalur prestasi sekolah memiliki syarat rata-rata nilai rapor semster 1-4 ± 6,5 dan mengikuti tes potensi akademik yang diakumulasikan oleh penulis ≤ 3. Selain itu, jalur beasiswa ASAK (Ayo Sekolah Ayo Kuliah) mengikuti interview dengan manager Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis yang diakumulasikan oleh penulis ≤ 3 dan calon mahasiswa mendapat rekomendasi langsung dari pihak gereja. Sedangkan jalur beasiswa seni dan olahraga memiliki syarat memiliki sertifikat kejuaraan, mengikuti tes potensi akademik, rata-rata nilai rapor semester 1-4

± 7,5 dan mengikuti interview dengan wakil rektor tiga Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis. Oleh karena itu, perlu adanya sistem pendukung keputusan untuk membantu mengambil keputusan menentukan calon mahasiswa yang berhak menerima beasiswa di setiap jalur beasiswa yang dimiliki Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem yang dapat meningkatkan efektifitas pengelolaan proses seleksi penerima beasiswa. Sehingga metode SAW dirasa tepat untuk mengembangkan sistem yang akan dibuat. Penulis menyesuaikan syarat-syarat setiap jalur beasiswa sehingga memilih metode SAW. Dengan SAW pengambil keputusan dapat mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut yang ada.

H. Analisis Sistem Usulan Sistem yang diusulkan berbasis Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) yaitu dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja yang telah ditentukan oleh divisi promosi dan pemasaran Institute Teknologi dan Bisnis Kalbis pada setiap alternatif pada semua atribut. Dengan bobot yang nanti didapatkan akan memudahkan petugas divisi promosi dan pemasaran untuk memilah pelamar beasiswa sesuai jalur beasiswa yang dipilih dan langsung menyeleksi siapa yang berhak mendapatkan beasiswa sesuai kriteria sehingga tidak perlu meralat data pelamar beasiswa yang telah diinput oleh petugas divisi promosi dan pemasaran Institute Teknologi dan Bisnis Kalbis. Sistem yang diusulkan akan mempermudah petugas divisi promosi dan pemasaran dalam menyeleksi calon mahasiswa yang telah mengikuti rangkaian test sesuai program beasiswa yang dipilih. Dan tidak perlu mengedit berulang kali data calon mahasiswa yang berada pada Microsoft Excel. Karena setiap kriteria memiliki bobot yang berbeda, penulis menggunakan metode SAW untuk mengolah data calon mahasiswa sesuai jalur yang dipilih untuk mengetahui lebih akurat penjumlahan nilai calon mahasiswa untuk mendapatkan beasiswa. Metode SAW dirasa cocok untuk membantu pengambilan keputusan guna menentukan penerima beasiswa.

I. Hasil dan Evaluasi Pengujian yang dilakukan pada sistem usulan adalah Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Institute Teknologi dan Bisnis Kalbis Menggunakan FMADM dengan metode SAW.

25


1. Hasil

2. Evaluasi

Pengujian dilakukan dengan membuka halaman utama yaitu tampilan login untuk petugas Divisi Promosi dan Pemasaran di bawah ini :

Setelah implementasi dilakukan, maka dilakukan evaluasi. Evaluasi merupakan bagian yang penting dalam pembangunan sebuah perangkat lunak, kita dapat mengetahui kekurangan dan kelebihan dari aplikasi Pendukung Keputusan dengan Metode SAW. Rancangan evaluasi yang akan dilakukan dalam pembangunan Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa menggunakan metode evaluasi black box. Pengujian black box ini menitikberatkan pada fungsi sistem. Evaluasi black box juga digunakan untuk mengetahui apakah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decission Making) dapat menentukan siapa yang akan menerima beasiswa berdasarkan bobot dan kriteria yang sudah ditentukan, sistem ini dapat meningkatkan efektifitas kinerja petugas divisi promosi dan pemasaran, setelah diimplementasikan sistem ini dapat membantu pengambilan keputusan penerima beasiswa.

a. Tampilan awal

Gambar 7 adalah gambar dari login petugas Divisi Promosi dan Pemasaran Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis Jakarta dengan menginput username dan password.

Sistem pendukung keputusan ini membantu pengelolaan proses seleksi penerima beasiswa menggunakan Metode SAW terbukti sesuai dengan persoalan untuk mengembangkan sistem yang diusulkan. Gambar 7 Tampilan awal

b. Halaman Utama

Gambar 8 adalah gambar dari halaman utama pada sistem. Pada halaman utama terdapat button untuk menampilkan data calon mahasiswa yang ada di database, form input data calon mahasiswa jalur beasiswa, form input saw perhitungan alternative, data calon mahasiswa yang diterima dan yang tidak diterima, mahasiswa terbaik dari masing-masing jalur beasiswa dan cari data.

IV. SIMPULAN Penelitian ini membuktikan bahwa aplikasi pendukung pengambilan keputusan untuk penentuan penerima beasiswa Institut Teknologi dan Bisnis Kalbe dengan mengunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dapat membantu penentuan penagmbilan keputusan terhadap calon mahasiswa serta dapat meningkatkan efektifitas kinerja petugas divisi promosi dan pemasaran. Jadi, Metode SAW merupakan metode perhitungan SPK yang tepat untuk menetukan penerima beasiswa ITBK karena dapat mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut yang telah ditentukan oleh ITBK.

V. DAFTAR RUJUKAN [1] Tim Prima Pena. Kamus Lengkap Bahasa Indonesia. Gramedia Press. [2]

Beasiswa jadi objek pph. Diakses 6 September 2013 dari http://www.infopajak.com/berita/310108jps.htm

[3] Gambar 8 Halaman utama

26

http://studi.dikti.go.id/study/page-13-definisi-bpps.jsp pukul 9.17 pada 12 juli 2014.

Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Kalbis Institute .... [4]

Penandatanganan Kerjasama Yayasan Pendidikan

untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu,

September 2013 dari

2010. hlm. 2-3.

http://kalbis.ac.id/2013/06/04/

[Online]. Diakses 6 September 2013 dari http://www. itbk.ac.id/TentangITBK.html Kusrini. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Penerbit Andi. 2007. [6]

S. Kusumadewi & H. Purnomo. Aplikasi Logika Fuzzy

KALBE dan BINA NUSANTARA. [Online]. Diakses 6 hello-world/Institut Teknologi dan Bisnis Kalbe.

[5]

[8]

S. Kusumadewi & H. Purnomo. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010. hlm. 2-3.

[7] S. Bahri. ”Sistem Informasi Pendukung Keputusan Dalam Perhitungan Pendapatan SMS Chatting di PT. ASIA PERKASA RAYA”, Skripsi Sarjana Komputer

[9] H. Wibowo et al. ”Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerima Beasiswa Bank BRI Menggunakan FMADM”, Universitas Islam Indonesia ISSN: 1907-5022 Yogyakarta, 20 Juni 2009. [10] Sudaryono et al. Theory And Application IT Research. Yogyakarta: Penerbit Andi. 2011. [11] Munawar. Pemodelan Visual dengan UML. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2005. hlm. 17-22. [12] P.W. Prabowo & Herlawati. Menggunakan UML. Informatika Bandung, 2011. hlm. 15, 37, 143.

STMIK SUPRA, Jakarta. 2008.

27

Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Kalbis Institute Menggunakan FMADM

Recommend Documents