ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY (CSR) RS PKU MUHAMMADIYAH WONOSARI DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) BERBASIS WEB
NASKAH PUBLIKASI
diajukan oleh Amydin Syahira 10.12.4669
kepada JURUSAN SISTEM INFORMASI SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA YOGYAKARTA 2014
ii
ANALYSIS AND DESIGN OF SCHOLARSHIP DECISION SUPPORT SYSTEM FOR CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY (CSR) PROGRAM PKU MUHAMMADIYAH WONOSARI HOSPITAL USING FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) WITH SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) METHOD BASED ON WEB ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY (CSR) RS PKU MUHAMMADIYAH WONOSARI DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) BERBASIS WEB Amydin Syahira Hanif Al Fatta Jurusan Sistem Informasi STMIK AMIKOM YOGYAKARTA ABSTRACT PKU Muhammadiyah Wonosari Hospital will host Corporate Social Responsibility (CSR) program as corporate responsibility to the surrounding community. These activities distribute scholarships to achievement students and less able. The program is to help Wonosari’s people that partially have economic problems. Management wants the right target distribution. During the past three years, there are some problem with the implementation. The number of applicants and the various criteria used to determine scholarship recipients is some of it. The process is done manually so that the output is often incompatible and need a long time. Then it is necessary to build a decision support system that help and speed up the process. Decision Support System is a software system that is able to solve problems efficiently and effectively. The goal is to help making decisions in choosing a variety of alternatives are obtained by using a particular model of decision making. The model that will be used is FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decision Making) with SAW (Simple Additive Weighting). This method was chosen because determines the weight values for each attribute and continue the ranking process to select the best alternative from a number of alternatives based on certain criteria. Keywords: Distribution, Scholarship, Management, Decision Support System, Criteria, Method, Rangking.
iii
1.
Pendahuluan Dalam rangka mewujudkan kepedulian perusahaan terhadap lingkungan
masyarakat dan lingkungan pendidikan di sekitar rumah sakit, manajemen RS PKU Muhammadiyah Responsibility
Wonosari (CSR)
akan
sebagai
menyelenggarakan wujud
kegiatan
pertanggungjawaban
Corporate
perusahaan
Social kepada
masyarakat di sekitar lingkungan perusahaan. Dalam kegiatan tersebut RS PKU Muhammadiyah Wonosari bermaksud menyelenggarakan kembali program penyaluran dana beasiswa kepada siswa berprestasi dan kurang mampu. Namun dari pelaksanaan kegiatan yang sama selama tiga tahun belakangan ini, ada beberapa hal yang menjadi kendala. Dalam melakukan seleksi beasiswa tersebut mengalami kesulitan karena banyaknya pelamar beasiswa dan kriteria yang digunakan untuk menentukan keputusan penerima beasiswa. Proses tersebut juga masih dikerjakan secara manual sehingga terkadang output tidak sesuai dengan yang diharapkan dan membutuhkan waktu yang cukup lama. Model yang akan digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decision Making). Salah satu metodenya adalah SAW (Simple Additive Weighting). Metode ini dipilih karena akan menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternative. Dengan metode perangkingan tersebut diharapkan proses pemilihan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot tertentu sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat terhadap standar yang ditetapkan bagi siswa penerima beasiswa tersebut. Sehingga dengan sistem ini membantu memudahkan manajemen RS PKU Muhammadiyah Wonosari dalam menyeleksi penerima beasiswa. 2.
Landasan Teori
2.1
Beasiswa Pendidikan Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia, beasiswa dimaknai sebagai tunjangan 1
yang diberikan kepada pelajar atau siswa sebagai bantuan biaya belajar. Sedangkan menurut istilah lain beasiswa merupakan tunjangan uang, diberikan kepada pelajarpelajar, baik dengan cuma-cuma atau sebagai persekot tidak berbunga, untuk 2
menyelesaikan pendidikannya. Menurut Agus Lahinta (2009) mengatakan pengertian beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang
1
Depdikbud, Kamus Besar Bahasa Indonesia, (Jakarta: Balai Pustaka, 1990), hlm. 89 Soegarda Poerbakawatja, H.A.H. Harahap, Ensiklopedi Pendidikan, (Jakarta: Gunung Agung, 1982), hlm. 41 2
1
ditempuh. Beasiswa dapat diberikan oleh lembaga pemerintah, perusahaan ataupun yayasan. 2.2
3
Corporate Social Responsibility (CSR)
Definisi Corporate Social Responsibility (CSR) telah dikemukakan oleh banyak pakar. Salah satu definisi yang dikemukan oleh Magnan & Ferrel yang mendefinisikan CSR sebagai: ”A business acts in socially responsible manner when its decision and actions account for and balance diverse stakeholder interest”.4 CSR (Corporate Social Responsibility) merupakan salah satu kewajiban yang harus dilaksanakan oleh perusahaan sesuai dengan isi pasal 74 Undang-Undang Perseroan Terbatas (UUPT) yang terbaru, yakni UU Nomer 40 Tahun 2007. Melalui undang-undang ini, industri atau korporasi korporasi wajib untuk melaksanakannya, tetapi kewajiban ini bukan suatu beban yang memberatkan. Perlu diingat pembangunan suatu negara bukan hanya tanggung jawab pemerintah dan industri saja, tetapi setiap insan manusia berperan untuk mewujudkan kesejahteraan sosial dan pengelolaan kualitas hidup masyarakat. 2.3
Sistem Pendukung Keputusan SPK merupakan pengembangan lebih lanjut dari Sistem Informasi Manajemen
terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya. Interaktif dengan tujuan untuk memudahkan integrasi antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan seperti prosedur, kebijakan, analisis, pengalaman dan wawasan manajer untuk mengambil keputusan yang lebih baik. SPK adalah sistem yang dibangun untuk menyelesaikan berbagai masalah yang bersifat manajerial atau organisasi perusahaan yang dirancang untuk mengembangkan efektivitas dan produktivitas para manajer untuk menyelesaikan masalah dengan bantuan teknologi komputer. Hal lainnya yang perlu dipahami adalah bahwa SPK bukan untuk menggantikan tugas manajer akan tetapi hanya sebagai bahan pertimbangan bagi manajer untuk menentukan keputusan akhir.
3
Agus, Lahinta. (2009). Konsep Rancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kandidat Penerima Beasiswa (Studi Kasus pada PSDM Propinsi Gorontalo). Diambil tanggal 14 maret 2014 dari pukul 19.30 http://wances.net46.net/files/jurnal/Agus%20Lahinta.pdf 4 A.B. Susanto. 2009. Reputation Driven Corporate Social Responsibility pendekatan strategic management dalam CSR. Jakarta: Esensi Erlangga Group 2
2.3.1
Komponen – Komponen SPK SPK dapat terdiri dari tiga subsistem utama yang menentukan kapabilitas teknis
SPK yaitu:
5
1. Subsistem Manajemen Basis Data (Data Base Management Subsystem) 2. Subsistem Manajemen Basis Model (Model Base Management Subsystem) 3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog (Dialog Generation and Management Software) Skematik sistem pendukung keputusan dan komponen pada gambar dibawah ini memberikan pemahaman dasar struktur umum suatu sistem pendukung keputusan.
Gambar 2.1 Skema Konseptual Sistem Pendukung Keputusan 2.4
Fuzzy Multiple Attribut Decision Making (FMADM)
2.4.1
Pengertian FMADM 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 5
Suryadi, K, dan Ramdhani, A., (1998), Sistem Pendukung Keputusan, PT. Remaja Rosdakarya, Bandung. 3
kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa factor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan.
6
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah 7
FMADM. antara lain : a. Simple Additive Weighting Method (SAW) b. Weighted Product (WP) c. ELECTRE d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) e. Analytic Hierarchy Process (AHP) 2.4.2
Algoritma FMADM Algoritma FMADM adalah:
1. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana nilai tersebut di peroleh berdasarkan nilai crisp; i=1,2,…m dan j=1,2,…n. 2. Memberikan nilai bobot (W) yang juga didapatkan berdasarkan nilai crisp. 3. Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja 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 atribut 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. 4. Melakukan proses perankingan dengan cara mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). 5. 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. 2.5
8
Simple Additive Weighting (SAW) Metode SAW juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar
metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks 6
Kusumadewi, Sri;Hartati,Sri;Harjoko, Agus dan Wardoyo, Retantyo.2006.Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM).Yogyakarta 7 Ibid. 8 Ibid. 4
keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Xij Max Xij
Jika j adalah atribut Keuntungan (benefit)
rij = Min Xij Xij
Jika j adalah atribut biaya (cost)
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:
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. 2.6
Langkah Penyelesaian Dalam penelitian ini menggunakan FMADM metode SAW. Adapun langkah
langkahnya adalah: 1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci. 2. Menentukan rating kecocokan setiap alternative pada setiap kriteria. 3. Membuat matriks keputusan berdasarkan criteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) 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.
9
3.
Analisis
3.1
Tinjauan Umum
3.1.1
Sejarah, Visi dan Misi RS PKU Muhammadiyah Wonosari RS PKU Muhammadiyah Wonosari merupakan amal usaha kesehatan
(AUMKES) yang didirikan oleh Pimpinan Daerah Muhammadiyah Wonosari. Bangunan RS PKU Muhammadiyah Wonosari berdiri di atas tanah wakaf dan sumbangan para donatur. RS PKU Muhammadiyah Wonosari mulai berdiri akhir tahun 2005 dan resmi beroperasional sejak tahun 2006. RS PKU Muhammadiyah Wonosari terletak di Jalan 9
Ibid 5
Lingkar Utara, Desa Piyaman, Kecamatan Wonosari, Kabupaten Gunung Kidul, provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. 3.2
Analisis Masalah
3.2.1
Analisis Kebutuhan Non Fungsional Analisis dan kebutuhan non-fungsional meliputi analisis dan kebutuhan
perangkat keras, serta analisis dan kebutuhan perangkat lunak. 3.2.1.1 Analisis dan Kebutuhan Perangkat Keras Adapun spesifikasi minimal perangkat keras yang digunakan untuk menjalankan sistem ini adalah: 1. Perangkat keras minimal yang dibutuhkan pada sisi server adalah: a. Processor berkecepatan 1 Ghz b. Free space harddisk 50 Gb c.
Monitor SVGA 15”
d. RAM 512 Mb e. Ethernet Card. 2. Perangkat keras minimal yang dibutuhkan pada sisi client adalah: a. Processor berkecepatan minimal 1 Ghz b. Free space harddisk 10 Gb c.
Monitor SVGA 15”
d. RAM 256 Mb e. Modem untuk koneksi ke internet / local connection 3.2.1.2 Analisis dan Kebutuhan Perangkat Lunak Adapun spesifikasi minimal perangkat lunak yang digunakan sistem ini adalah : 1. Perangkat lunak yang dibutuhkan pada sisi server adalah: a. Microsoft Windows XP b. Xampp server sebagai webserver c.
PHP sebagai bahasa pemrograman
d. MySQL sebagai Server Database Management System 2. Perangkat lunak yang dibutuhkan pada sisi client adalah: a. Microsoft Windows XP b. Chrome, Microsoft Internet Explorer, Mozilla atau Opera sebagai web browser. 3.2.2
Analisis Kebutuhan Fungsional
3.2.2.1 Analisis Data Sistem Dalam merancang sistem pendukung keputusan diperlukan data pendukung antara lain:
6
a. Data siswa meliputi asal sekolah, kelas, nama pemohon, jenis kelamin, tempat tanggal lahir, alamat, nama orang tua, pekerjaan orang tua, penghasilan orang tua (IDR), jumlah tanggungan orang tua, jarak rumah ke sekolah, nilai rata-rata rapor. b. Data kriteria, meliputi kode kriteria, nama kriteria. Adapun skema konseptualnya adalah sebagai berikut:
CBIS Lain Sistem Informasi Akademik Sekolah
Data Eksternal & Internal
Data Internal: 1. Data pemohon 2. Data rapor pendidikan
Manajemen Data
Manajemen Model
Pengelolaan data eksternal & internal
- FMADM - SAW
Pengetahuan Manajer
Data Eksternal: Nilai, dari sumber data eksternal: hasil lomba yg pernah diikuti, surat rekomendasi dari RT/RW setempat
Manajemen Dialog -
Menu input data admin Menu input bobot kriteria Menu input beasiswa Menu input pemohon Menu input tahun ajaran Menu login admin Menu seleksi beasiswa Menu input sekolah
- Menu data admin - Menu bobot kriteria - Menu beasiswa - Menu data pemohon - Menu data tahun ajaran - Menu kriteria - Menu laporan beasiswa - Menu sekolah
Gambar 3.1 Skema Konseptual SPK RS PKU Muhammadiyah Wonosari
7
3.2.3
Analisis Model FMADM dengan Metode SAW
3.2.3.1 Kriteria dan Bobot Dalam penyeleksian beasiswa dengan menggunakan model FMADM dengan metode SAW diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungan sehingga akan didapat alternatif terbaik. Dalam pengambilan keputusan dengan model FMADM dengan metode SAW maka langkah-langkah kegiatan yang dilakukan: 1. Dekomposisi dari masalah Langkah pertama yang harus kita lakukan adalah menentukan kriteria yang digunakan dalam penerimaan beasiswa dan menentukan alternatif siapa yang berhak mendapatkan beasiswa. 2. Menentukan Kriteria dan Nilai Skor Berikut merupakan kriteria yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, berdasarkan persyaratan beasiswa yang diperoleh dari hasil wawancara dengan panitia seleksi penerima beasiswa. Kriteria yang telah ditentukan adalah sebagai berikut : Tabel 3.1 Kriteria Kriteria ( C )
Keterangan
C1
Jumlah penghasilan orang tua
C2
Jumlah tanggungan orang tua
C3
Jarak rumah dengan sekolah
C4
Nilai rata-rata rapor
Dari kriteria tersebut, maka ditentukan suatu tingkatan kepentingan kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan ke dalam bilangan fuzzy. Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria adalah sebagai berikut: Tabel 3.2 Nilai Bobot Bilangan Fuzzy
Nilai
Sangat Rendah (SR)
1
Rendah (R)
2
Sedang (SG)
3
Tinggi (T)
4
Sangat Tinggi (ST)
5
Berdasarkan kriteria dan rating kecocokan setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang telah ditentukan, selanjutnya panjabaran bobot setiap kriteria (C j) yang telah dikonversikan ke bilangan fuzzy.
8
a. Kriteria Jumlah Penghasilan orangtua (C1) Kriteria jumlah penghasilan orang tua merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, berdasarkan jumlah penghasilan tetap atau tidak tetap setiap bulannya. Semakin tinggi jumlah penghasilan orang tua maka semakin tinggi nilai fuzzy juga. Tabel 3.3 Jumlah Penghasilan orangtua Jumlah Penghasilan orangtua
Bilangan Fuzzy
Nilai
<= 500.000
Sangat Rendah (SR)
1
> 500.000 & <= 1.500.000
Rendah (R)
2
> 1.500.000 & <= 3.000.000
Cukup (C)
3
> 3.000.000 & <= 5.000.000
Tinggi (T)
4
> 5.000.000
Sangat Tinggi (ST)
5
b. Kriteria Jumlah Tanggungan Orangtua (C2) Kriteria jumlah tanggungan orang tua merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, berdasarkan jumlah anak yang menjadi tanggungan orang tua berupa biaya hidup. Semakin tinggi jumlah tanggungan orang tua maka semakin tinggi nilai fuzzy juga. Tabel 3.4 Jumlah Tanggungan Orangtua Jumlah Tanggungan Orangtua
Bilangan Fuzzy
Nilai
1
Sangat Sedikit (SS)
1
2
Sedikit (ST)
2
3
Sedang (SG)
3
4 >= 5
Banyak (B) Sangat Banyak (SB)
4 5
c.
Kriteria Jarak Rumah dengan Sekolah (C3) Kriteria jarak rumah dengan sekolah merupakan persyaratan yang dibutuhkan
untuk pengambilan keputusan, berdasarkan jarak rumah dengan sekolah dimana jarak rumah dengan sekolah semakin tinggi maka kebutuhan biaya transport semakin tinggi maka semakin tinggi nilai fuzzy juga. Tabel 3.5 Jarak Rumah dengan Sekolah Jarak Rumah dengan Sekolah
Bilangan Fuzzy
9
Nilai
<= 3 km
Sangat Dekat (SD)
1
> 3 km & <= 5 km
Dekat (D)
2
> 5 km & <= 10 km
Cukup (C)
3
> 10 km & <= 20 km
Jauh (J)
4
> 20 km
Sangat Jauh (SJ)
5
d. Nilai rata-rata rapor (C4) Kriteria nilai rata-rata rapor siswa merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, berdasarkan nilai rata-rata rapor dari semester 1 sampai dengan semester berjalan akan dilakukan analisis. Semakin tinggi nilai rata-rata rapor maka semakin tinggi nilai fuzzy juga. Tabel 3.6 Nilai rata-rata rapor Nilai rata-rata rapor siswa
Bilangan Fuzzy
Nilai
<= 60
Sangat Rendah (SR)
1
> 60 & <= 70
Rendah (R)
2
> 70 & <= 80
Cukup (C)
3
> 80 & <= 90
Tinggi (T)
4
> 90
Sangat Tinggi (ST)
5
3.3
Perancangan Sistem
3.3.1
Perancangan Proses Diagram Aliran Data / Data Flow Diagram (DFD) adalah sebuah teknis grafis
yang menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan pada saat data bergerak dari input menjadi output. Diagram alur data pada sistem ini terdiri dari Diagram Konteks, DFD. Diagram alur data dapat digambarkan sebagai berikut : 3.3.1.1 Diagram Konteks Diagram konteks digunakan untuk menggambarkan sistem pertama kali secara garis besar. Diagram konteks juga merupakan diagram arus data (data flow diagram (DFD) dengan level yang teratas (top level). Diagram konteks pada Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa di RS PKU Muhammadiyah Wonosari ditampilkan pada gambar berikut ini :
10
Penyeleksi Beasiswa
Data Login Data Admin Data Pemohon Data Beasiswa Data Tahun Ajaran Data Kriteria Data Bobot Kriteria Data Sekolah
Data Login Data Admin SPK Penerimaan Beasiswa di RS PKU Wonosari
Info Login Invalid Info Data Admin Info Data Pemohon Info Data Beasiswa Info Data Tahun Ajaran Info Data Kriteria Info Data Bobot Kriteria Info Data Sekolah
Admin
Info Login Invalid Info Data Admin
Gambar 3.2 Diagram Konteks 3.3.1.2 Data Flow Diagram (DFD) DFD sering digunakan untuk menggambarkan suatu sistem yang telah ada atau sistem baru yang akan dikembangkan secara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut mengalir atau lingkungan fisik dimana data tersebut akan disimpan. DFD dapat menggambarkan arus data di dalam sistem dengan terstruktur dan jelas.
11
Gambar 3.3 DFD Level 0
12
3.3.2
Perancangan Basis Data
3.3.2.1 Entity-Relationship Diargam (ERD)
Gambar 3.4 Entity-Relationship Diagram (ERD) 4.
Hasil Penelitian dan Pembahasan
4.1
Pengujian Sistem dan Program Untuk meminimalisir kesalahan atau kemungkinan kesalahan pada sistem maka
perlu dilakukan pengujian sistem sebelum sistem benar – benar diterapkan secara langsung oleh user. 1. Content Testing Pada saat user salah menginputkan email atau password yang sama dengan yang tersimpan di database pada saat akan login maka, sistem akan menampilkan pesan error dan meminta data yang valid. 2. User Interface Testing Pada uji coba dengan pengujian user interface , terbagi atas beberapa tes yang dapat dipilih salah satu sesuai dengan kebutuhan. Berikut adalah beberapa uji coba yang dilakukan untuk user interface a. Interface Features Pengujian pada interface feature yaitu meliputi jenis font, warna tema dan interface fitur dapat dibuktikan langsung dengan pengecekan terdapat website sistem pendukung keputusan beasiswa. b. Individual Interface Mechanism Dilakukan dengan cara mengecek syntax error pada program yang kemudian dicoba untuk melihat apakah sudah sesuai dengan rancangan atau belum sama. Hal ini dibuktikan dengan penggunaan link navigasi pada menu. Menu terdiri dari atas page
13
yang mana setiap kali diklik maka fungsi memanggil perintah kode yang dinputkan dan akan menuju link yang dibutuhkan sesuai fitur yang ada diweb. c.
Interface Mechanism Pada mekanisme interface, hal yang paling utama adalah apakah setiap konten
dan navigasi dapat difungsikan sesuai dengan hasil rancangan atau belum. Artinya setiap navigasi dan halaman dapat berfungsi sesuai rencana misalnya apabila user melakukan seleksi beasiswa maka akan muncul daftar hasil . Tabel 4.1 Hasil Pengujian Sistem Fitur
Fungsi Baik
Tidak
Login
√
x
Menu Utama Admin
√
x
Menu Setting Data Admin
√
x
Menambah Data Admin
√
x
Login
√
x
Menu Utama Penyeleksi
√
x
Ganti Data Admin
√
x
Menu Data Pemohon
√
x
Menu Data Beasiswa
√
x
Menambah Data Beasiswa
√
x
Hasil Penambahan Data Beasiswa
√
x
Pengolahan Data Kriteria
√
x
Pengolahan Bobot Kriteria
√
x
Penambahan Bobot Kriteria
√
x
Menu Data Tahun Ajaran
√
x
Menu Data Sekolah
√
x
Penambahan Data Sekolah
√
x
Pengolahan Seleksi Beasiswa
√
x
Admin
Penyeleksi
14
4.2
Pembahasan Interface / Antarmuka Program
Gambar 4.1 Tampilan Halaman Menambah Data Beasiswa
Gambar 4.2 Tampilan Halaman Pengolahan Seleksi Beasiswa
15
Gambar 4.3 Tampilan Halaman Hasil Laporan Seleksi Beasiswa
Gambar 4.4 Tampilan Halaman Cetak Hasil Laporan Seleksi Beasiswa 5.
Kesimpulan Telah dilakukan analisis dan perancangan sistem pendukung keputusan
pemberian beasiswa Corporate Social Responsibility (CSR) RS PKU Muhammadiyah Wonosari dengan menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) metode Simple Additive Weighting (SAW) berbasis web, berdasarkan bobot dan kriteria yang sudah ditentukan.
16
Daftar Pustaka Depdikbud. 1990. Kamus Besar Bahasa Indonesia. hlm. 89. Balai Pustaka. Jakarta K, Suryadi. dan A, Ramdhani. 1998. Sistem Pendukung Keputusan. PT. Remaja Rosdakarya. Bandung Kusumadewi, Hartati; Sri,Harjoko; Sri, Agus dan Wardoyo, Retantyo. 2006.Fuzzy MultiAttribute Decision Making (Fuzzy MADM).Yogyakarta Lahinta, Agus. (2009). Konsep Rancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kandidat Penerima Beasiswa (Studi Kasus pada PSDM Propinsi Gorontalo), http://wances.net46.net/files/jurnal/Agus%20Lahinta.pdf,
diakses
tanggal
14
maret 2014 dari pukul 19.30 Poerbakawatja, Soegarda, H.A.H. Harahap. 1992. Ensiklopedi Pendidikan, hlm. 41. Gunung Agung. Jakarta Susanto, A.B. 2009. Reputation Driven Corporate Social Responsibility pendekatan strategic management dalam CSR. Esensi Erlangga Group. Jakarta
17
