Journal Speed Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi Volume 9 No

Journal Speed – Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi – Volume 9 No 1 - 2017

speed.web.id

Menentukan Mahasiswa Bermasalah Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process Dan Tabel Keputusan Heribertus Ary Setyadi STMIK AUB Surakarta [email protected] ABSTRACT - To determine students who are experiencing problems and need more guidance or attention still a bit difficult to do by college. The difficulty is because no criteria and weighting are made. In this research, a system that combines two different methods, AHP (Analytic Hierarchy Process) and decision table which produces a system to support in making decisions in objectively determining the student problem and requires special attention and guidance. The criteria used are grade-point average, length of study, duration of leave (absence), total absenteeism, payment of SPP, alcohol, drugs and fighting. The system created can describe the AHP process at each step in the form of a matrix so that it can be studied and evaluated the truth of each step on the method used. The results of AHP are referrals and actions taken against problem students while the decision table results in the classification of violations (severe, medium or light). Keywords : AHP, Decision Table, Student problem ABSTRAK - Untuk menentukan mahasiswa yang sedang mengalami masalah dan perlu bimbingan atau perhatian lebih masih agak sulit dilakukan oleh perguruan tinggi. Kesulitan tersebut dikarenakan belum adanya kriteria dan pembobotan yang dibuat. Dalam penelitian ini dibuat suatu sistem yang menggabungkan dua metode berbeda yaitu AHP (Analytic Hierarchy Process) dan tabel keputusan yang menghasilkan suatu sistem untuk mendukung dalam pengambilan keputusan dalam menentukan secara obyektif mahasiswa yang bermasalah dan membutuhkan perhatian juga bimbingan khusus. Kriteria yang digunakan adalah nilai indeks prestasi, lama studi, lama cuti (tidak aktif), jumlah ketidakhadiran, pembayaran SPP, miras, narkoba dan berkelahi. Sistem yang dibuat dapat menggambarkan proses AHP pada setiap langkah yang berupa matriks sehingga dapat dipelajari dan dievaluasi kebenaran dari setiap langkah pada metode yang digunakan. Hasil dari AHP adalah rujukan dan tindakan yang dilakukan terhadap mahasiswa yang bermasalah sedangkan tabel keputusan menghasilkan klasifikasi pelanggaran (berat, sedang ringan). Kata Kunci: AHP, Tabel Keputusan, Mahasiswa Bermasalah 1.a Latar Belakang Penanganan perilaku yang tidak disiplin atau pelanggaran tata tertib kampus dilakukan dengan berbagai cara dan bentuk penanganan yang dianggap sesuai dengan tingkat dan bentuk pelanggarannya. Bentuk dan cara yang disiplin dalam penanganan suatu pelanggaran tata tertib didasarkan atas analisis permasalahan yang mendasarinya dan wujud pelanggaran. Hal ini perlu dilakukan agar akurasi penanganan permasalahan pelanggaran tata tertib dan ketidakdisiplinan mahasiswa mencapai hal yang maksimal sesuai dengan tujuan pendidikan perguruan tinggi pada umumnya. Pembimbing akademik berperan besar dalam membimbing mahasiswanya menghadapi berbagai masalah tersebut sehingga instansi pendidikan mampu menghasilkan lulusan yang berkualitas dan mempunyai kepribadian yang kuat. Pembimbing akademik berkewajiban memonitor dan mengevaluasi hasil belajar mahasiswanya yang dibimbing hingga sampai dinyatakan lulus oleh pihak akademik dan pembimbing akademik tidak

boleh diganti kecuali ada kebijakan khusus. Selama ini pemilihan jenis dan bobot pelanggaran mahasiwa agak sulit dilakukan oleh pihak perguruan tinggi. Adakalanya suatu mahasiswa mempunyai kinerja yang baik dalam hal proses perkuliahan tetapi disisi lain kurang dalam hal kelakuan ataupun sikap dibandingkan dengan mahasiswa lain dan sebaliknya. Untuk itu, perlu dikembangkan metode penilaian untuk melakukan seleksi dan evaluasi terhadap kinerja mahasiswa terutama untuk mahasiswa yang diindikasikan bermasalah agar dapat dilakukan evaluasi dan penanganan secara lebih terstruktur dan transparan. Sistem Pendukung Keputusan banyak digunakan untuk optimasi dan efektifitas dalam pengambilan suatu keputusan dalam berbagai bidang, seperti halnya pengoptimasian layanan logistik (Zhi and Zhao, 2014), penilaian keefektifitasan kinerja (Tal, 2014) dan efektifitas prediksi keuangan (Michael and Constantin, 2014). Dalam penelitian lainnya, Sistem Pendukung Keputusan digunakan dengan metode

ISSN : 1979-9330 (Print) - 2088-0154 (Online) - 2088-0162 (CDROM)

63


AHP untuk mengetahui efek dari kualitas sebuah website dalam proses pengembangan bisnis (Younghwa and Keneth, 2013). Pendekatan AHP pada sistem pendukung keputusan juga digunakan untuk standarisasi proses pengelolaan layanan pada sebuah website (Sundarraj, 2012). Penelitian ini mengimplementasikan metode AHP sebagai pendukung model pengambilan keputusan dalam menentukan prioritas suatu sistem penilaian (seleksi dan evaluasi) mahasiswa bermasalah. Metode AHP digunakan untuk memperoleh bobot relatif dari masing-masing kriteria dan alternatif juga digunakan untuk mengelompokkan jenis keputusan yang akan diambil pada masingmasing kriteria serta alternatif sehingga hasil yang diperoleh adalah urutan dari mahasiswa yang bermasalah. Tabel keputusan digunakan untuk menghasilkan klasifikasi pelanggaran yang dibagi tiga yaitu berat, sedang dan ringan. 1.b Rumusan Masalah Berdasar latar belakang masalah yang telah diuraikan, maka dalam penelitian ini permasalahan yang diangkat dan dirumuskan yaitu bagaimana menganalisa, merancang dan membuat suatu sistem untuk membantu dalam menentukan secara obyektif mahasiswa yang bermasalah dengan menetapkan kriteria yang dibutuhkan. 1.c Batasan Masalah Sistem yang dibuat dalam penelitian ini menggunakan delapan kriteria dalam menentukan mahasiswa bermasalah. Sebagian data kriteria diambil dari sistem yang sudah berjalan sehingga tidak perlu lagi memasukkan data secara manual. Sistem yang dibuat hanya menggunakan metode AHP dan tabel keputusan. 1.d. Tujuan Penelitian ini bertujuan menghasilkan suatu sistem yang mendukung dalam pengambilan keputusan untuk menentukan secara obyektif mahasiswa yang bermasalah dan membutuhkan perhatian juga bimbingan khusus. 1.e. Manfaat Penelitian Dapat Mengetahui sedini mungkin adanya mahasiswa bermasalah untuk menghindari mahasiswa drop-out dan Membantu pembimbing akademik dalam menentukan mahasiswa yang memerlukan perhatian khusus dalam menempuh studi di kampus. 1. f. Metode Penelitian 1. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang akan dilakukan adalah penelitian terapan. Penelitian studi kasus ini menggunakan penelitian pendekatan kualitatif. Menurut Poerwandari (2007) penelitian kualitatif

speed.web.id

adalah penelitian yang menghasilkan dan mengolah data yang sifatnya deskriptif, seperti transkripsi wawancara, catatan lapangan, gambar, foto rekaman video dan lain-lain. Dalam penelitian kualitatif perlu menekankan pada pentingnya kedekatan dengan orang dan situasi penelitian, agar peneliti memperoleh pemahaman jelas tentang realitas dan kondisi kehidupan nyata. Bahan yang diperlukann dalam penelitian ini antara lain : a. IPK mahasiswa yang didapat dari sistem informasi akademik (SIAKAD) yang telah digunakan. b. Lama studi mahasiswa yang juga diambil dari SIAKAD. c. Cuti atau lama mahasiswa tidak aktif kuliah yang juga diambil dari SIAKAD. d. Data keuangan berupa keterlambatan dalam membayar SPP, berapa bulan mahasiswa tidak membayar SPP. Data SPP diambil dari Sistem Pembayaran SPP yang digunakan. e. Data absensi mahasiswa yang diambil dari presensi kehadiran yang dimiliki masingmasing dosen pembimbing akademik. f. Data pelanggaran dalam bentuk perkelahian, penggunaan miras dan narkoba yang diambil dari catatan dosen pembimbing akademik. 2. Kerangka Penelitian Prosedur penelitian ini dimulai dengan mengidentifikasi masalah kemudian melakukan analisa terhadap permasalahan dalam sistem yang terdiri dari penentuan kriteria mahasiswa bermasalah, pengelompokan dan perangkingan jenis keputusan, penentuan bobot kriteria mahasiswa bermasalah dengan metode AHP, sehingga mendapatkan urutan prioritas mahasiswa bermasalah. Langkah selanjutnya adalah dilakukan analisa rancangan sistem dan penarikan kesimpulan dari penelitian ini. Kerangka pemikiran konsepsual penelitian dapat dilihat pada gambar 1.


Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian 64


Langkah penentuan mahasiswa dapat terlihat pada gambar 2

bermasalah

Gambar 2. Arus Data Penentuan Mahasiswa Bermasalah 2.a. Dasar Teori Penelitian berjudul Sistem Pendukung Keputusan Sanksi Pelanggaran Tata tertib Sekolah Di SMK Negeri Tugumulyo Menggunakan Metode TOPSIS (Dana, 2015) bertujuan untuk menentukan jenis sanksi pelanggaran. Penelitian ini Penelitian ini menggunakan metode TOPSIS yang bobotnya ditentukan sendiri oleh guru BK dan hanya terdapat tiga kriteria saja yaitu rekap absensi, rekap kasus dan rekap raport. Dalam tesis ini bobot diperoleh dengan membuat matriks rasio kepentingan dan diuji rasio konsistensinya, sehingga bobot kriteria yang dihasilkan benarbenar sudah konsisten untuk digunakan dalam perhitungan selanjutnya dan kriteria dalam tesis ini berjumlah delapan. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Tingkat Kedisiplinan Dan Sanksi Pelanggaran Siswa Di SMA N 1 Jatinom merupakan penelitian yang disusun oleh Handayani dan Umi Fadlilah pada tahun 2015. Aspek kedisiplinan yang dijadikan sebagai acuan di SMAN 1 Jatinom meliputi kerajinan, kelakuan dan kerapian. Penelitian ini menggunakan metode TOPSIS yang bobotnya ditentukan secara manual tidak seperti di AHP yang terdapat proses untuk menentukan prioritas kepentingan. Dalam penelitian tesis yang dibuat menggunakan delapan kriteria untuk menentukan mahasiswa bermasalah.

speed.web.id

Penelitian berjudul Sistem Informasi Monitoring Siswa Bermasalah Berbasis Web dan SMS Gateway Studi Kasus : SMA Negeri 2 Trenggalek (Fandi Setyo, 2013) menggunakan metode certaitly factor. Kriteria yang digunakan hanya tiga yaitu melakukan tindakan kriminal, sering membolos dan nilai akademik di bawah standar. Penelitian dalam tesis ini terdapat 8 kriteria untuk menentukan mahasiswa bermasalah. Untuk menentukan mahasiswa bermasalah ada beberapa kemiripan dengan menentukan siswa bermasalah. Kriteria yang digunakan dalam penelitian terdahulu dijadikan pertimbangan dalam menentukan kriteria yang dibuat dalam penelitian ini. Dalam penelitian terdahulu kriteria yang digunakan dapat dibagi dalam tiga kategori yaitu akademik (nilai), kedisiplinan dan etika atau perlilaku. Dari ketiga penelitian terdahulu, semuanya bertema siswa baik menentukan sanksi pelanggaran maupun siswa bermasalah. Dalam penelitian terdahulu tidak ada yang menggunakan metode AHP sehingga bobot kriteria ditentukan secara manual. 3. Hasil Dan Pembahasan 3.a. Hasil Gambar 3 menjelaskan bagaimana interaksi setiap aktor yang behubungan dengan sistem yang dibuat. Terdapat dua aktor yaitu pembimbing akademik (PA) dan Admin yang menjadi pengguna dalam sistem ini.

Gambar 3. Diagram Use Case Sistem Yang Dibuat Use case mengambil data dari SIA dan SIPS berfungsi untuk mengambil data dari sistem informasi akademik dan sistem pembayaran SPP yang digunakan dalam proses pada metode AHP yaitu proses untuk alternatif (mahasiswa) dari menghitung rasio kepentingan, matriks


65


speed.web.id

normalisasi sampai menghasilkan bobot setiap mahasiswa. Use case memasukkan data pelanggaran dan absensiberfungsi untuk memasukkan data pelanggaran dan absensi mahasiswa yang digunakan dalam proses perhitungan AHP untuk masing-masing alternatif setiap kriteria.

Gambar 5. Daftar Mahasiswa Bermasalah Rekomendasi Dari Sistem

Gambar 4. Tampilan Proses Menghitung Bobot Kriteria Tampilan proses AHP untuk menentukan bobot kriteria tampak pada gambar 4.13. pertama kali admin memasukkan rasio kepentingan pada matriks pertama (matriks perbandingan berpasangan) kemudian dengan menekan tombol hitung maka perhitungan untuk membuat matriks normalisasi sampai nilai rasio konsistensi akan tampil otomatis sesuai perhitungan proses AHP Untuk melihat hasil dari tabel keputusan dan metode AHP yang telah diuraikan, dapat memilih menu tab mahasiswa bermasalah maka akan tampil seperti gambar 5. Identitas mahasiswa yang blok warna merah termasuk dalam klasifikasi berat, warna oranye adalah klasifikasi sedang sedangkan warna kuning masih klasifikasi ringan. Untuk melihat rincian dari pelanggaran yang telah dilakukan oleh seorang mahasiswa maka dosen cukup klik dua kali di data mahasiswa yang diingikan.

3.b. Pembahasan Untuk menghitung nilai perbandingan untuk kriteria IPK adalah nilai baris dibagi nilai kolom. Untuk mengisi kolom kedua baris pertama didapat dari IPK baris pertama (2,29) dibagi IPK kolom kedua (2,82) jadi 2,29 / 2,82 = 0,8120567 dibulatkan menjadi 0,8121. Untuk mengisi kolom empat baris tiga maka 3,54/2,28 = 1,552631157 dibulatkan menjadi 1,5526. Perhitungan seperti itu dilanjutkan sampai ke nilai IPK alternatif terakhir. Gambar 6 adalah data yang sebenarnya diambil dari sistem Hasil bobot kriteria tampak pada tabel 1 sedangkan tabel 2 adalah bobot dari semua alternatif (mahasiswa) untuk masing-masing kriteria yang digunakan dalam penelitian ini.

Gambar 6. Matriks Perbandingan Berpasangan Antar Alternatif Kriteria IPK

Tebal 1. Bobot Kriteria


66


speed.web.id

Setelah rujukan diketahui, langkah berikutnya menentukan komponen tindakan yang dilakukan dengan menggunakan metode AHP. Dari bobot semua alternatif atau mahasiswa untuk masingmasing kriteria kemudian dicari nilai terendah lalu dibandingkan dengan nilai bobot yang bersesuaian. Kondisi untuk menentukan komponen tindakan dapat dilihat pada tabel 4. Tabel 4. Tabel Komponen Tindakan

Tabel 2 Bobot Alternatif Untuk Setiap Kriteria Untuk mencari bobot alternatif dengan NIM 2127100577 dengan cara semua nilai kriteria milik akternatif tersebut dikalikan dengan bobot kriteria. 0,0294x0,0547+0,0547x0,0749+0,0073x0,0749 + 0,1515x0,0283+0,0645x0,0426+0,0400x0,2085 + 0,1071x0,4050+0,0365x0,1109 = 0,069066 dibulatkan menjadi 0,0691 Untuk mencari bobot alternatif dengan NIM 2127100579 dengan cara semua nilai kriteria milik akternatif tersebut dikalikan dengan bobot kriteria. 0,0294x0,0547+0,0444x0,0749+0,0073x0,0749 + 0,0909x0,0283+0,0323x0,0426+0,0400x0,2085 + 0,0357x0,4050+0,0385x0,1109 = 0,036506 dibulatkan menjadi 0,0365 Cara perhitungan seperti di atas diteruskan sampai ke alternatif terakhir (2157300458). Untuk menentukan rujukan tindakan dibuat dengan menggunakan tabel keputusan. Terdapat tiga klasifikasi mahasiswa bermasalah yaitu klasifikasi berat yang berupa permasalahan non akademik dan permasalahan akademik. Permasalahan non akademik terdiri dari berkelahi, miras dan narkoba. Permasalahan akademik yang termasuk klasifikasi sedang adalah absensi, IPK dan masa studi sedangkan yang termasuk klasifikasi ringan adalah cuti kuliah dan SPP. Digunakan beberapa kondisi dalam menentukan rujukan tindakan dan membaginya dalam tiga klasifikasi. Kondisi yang digunakan dalam tesis ini sesuai dengan yang berlaku di tempat penelitian. Tebel keputusan dapat dilihat dalam tabel 3. Tabel 3. Tabel Keputusan

4. Penutup Berdasarkan hasil dan pembahasan yang sudah ditulis pada bab sebelumnya, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : a. Analisa sistem yang dilakukan dalam membuat sistem pendukung keputusan penentuan mahasiswa bermasalah menggunakan metode AHP dengan menganalisa kelemahan sistem terdahulu yang masih menggunakan cara manual walaupun sudah menggunakan komputer. Dari hasil analisa PIECES diketahui bahwa kinerja sistem lama masih belum efektif karena data atau informasi yang dibutuhkan masih terpisah dengan sistem yang berbeda, memerlukan biaya dan waktu lebih karena banyak pekerjaan yang harus dilakukan, keamanan data masih rentan, dari kelemahan tersebut juga menggangu kelancaran pelayanan kepada orangtua mahasiswa serta struktural yang ada. Terdapat delapan kriteria yang digunakan untuk menentukan mahasiswa bermasalah yaitu IPK, lama studi, cuti atau tidak aktif, SPP, absensi, berkelahi, miras dan narkoba. b. Langkah desain sistem dimulai dari membuat diagram alir sistem yang dikembangkan, pemodelan sistem dengan menggunakan metode UML yang mencakup pembuatan use case diagram, diagram aktifitas, diagram klas. Membuat desain interface dari input, proses dan output yang dibutuhkan serta desain basis data untuk tabel yang akan digunakan sekaligus relasi antar tabel yang ada.


67


c.

Data IPK, cuti dan lama studi dapat diketahui dengan cara mengambil data dari sistem eksternal yaitu Sistem Informasi Akademik sedangkan data tunggakan pembayaran SPP diambil dari Sistem Informasi Pembayaran SPP. Data pelanggaran berupa data absensi, berkelahi, narkoba dan miras dimasukkan secara manual oleh dosen PA. d. Penggunaan AHP yang memberikan rasio kepentingan setiap kriteria dan menghasilkan nilai eigen yang selanjutnya digunakan dalam proses menghitung bobot semua kriteria yang ada untuk masing-masing kriteria. e. Sistem pendukung keputusan yang dibuat dapat menghasilkan data mahasiswa yang memerlukan penanganan dan perhatian khusus sebagai rekomendasi kepada pengambil keputusan.

speed.web.id

[10] Sundarraj R. P., 2012, A Web-Based AHP Approach To Standardize The Process Of Managing Service-Contracts. International Journal on Soft Computing (IJSC), Vol.2, No. 1. [11] Suryadi, K dan Ramdhani. (2002). Sistem Pendukung Keputusan : Suatu Wacana Struktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan. Bandung : PT.Remaja Rosdakarya.

5. Pustaka [1] Alter, S.L., 1980, Decision Support Systems: Current Practice and Continuing Challenges, Reading, MA: Addison- Wesley. [2] Basyaib, Fahmi, 2006, Teori Pembuatan Keputusan, Grasindo, Jakarta. [3] Bonczek, R.H., Holsapple, C.W. and Whinston, A.B., 1981, Foundations of Decision Support Systems, New York: Academic Press. [4] Dana Krisnuari, 2015, Sistem Pendukung Keputusan Sanksi Pelanggaran Tata tertib Sekolah Di SMK Negeri Tugumulyo Menggunakan Metode TOPSIS, Bina Nusantara jaya, Lubuklinggau. [5] Fandi Setyo, 2013, Sistem Informasi Monitoring Siswa Bermasalah Berbasis Web dan SMS Gateway Studi Kasus : SMA Negeri 2 Trenggalek, STMITK, Surabaya [6] Handayani, 2015, Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Tingkat Kedisiplinan Dan Sanksi Pelanggaran Siswa Di SMA N 1 Jatinom, Universitas Muhammadiyah, Surakarta [7] Michael D., Constantin Z., 2014, A Multicriteria Decision Support System For Bank Rating. International Journal on Soft Computing (IJSC), Vol.2, No. 1, February 2014 [8] Royan S., 2004, Pengembangan Aplikasi SPK Untuk Proses Pemilihan Manager PT. Huta Haean Pekan Baru dengan Metode AHP. Jurnal UAD, Yogyakarta. [9] Saaty, T.L, 1994, Fundamental Of Decision Making and Priority Theory With The Analytic Hierarchy Process, University of Pittsburgh, RWS publication ISSN : 1979-9330 (Print) - 2088-0154 (Online) - 2088-0162 (CDROM)

68

Journal Speed Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi Volume 9 No

Recommend Documents