ISSN: 0216-3284
1105
Penerapan Metode Simple Additive Weighting Untuk Seleksi Calon Peserta Gita Bahana Nusantara Bahar, Isty Safitrianingsih STMIK Banjarbaru Jl. Ahmad Yani KM. 33 Banjarbaru
[email protected],
[email protected] Abstrak Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah Metode Simple Additive Weighting (SAW) yang mana metode ini dalam melakukan pengambilan keputusannya dengan cara yaitu normalisasi matriks, nilai pada setiap kriteria yang telah diperoleh dari 3 orang juri dibagi dengan nilai maksimal pada setiap kriteria. Kemudian hasil pembagian masing-masing kriteria tersebut di kalikan dengan bobot kriteria yang telah ditetapkan, hasil perkalian tersebut kemudian dijumlahkan dan dilanjutkan lagi proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif calon peserta yang terbaik dari sejumlah alternatif yang telah ada. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian yang telah dilakukan yaitu metode Simple Additive Weighting dapat memberikan penilaian dan perangkingan untuk seleksi calon peserta gita bahana nusantara dengan akurasi yang sangat baik. Kata Kunci : Simple Addtive Weighting, Prioritas, Seleksi Abstract The method used in the decision support system is Simple Additive Weighting Method ( SAW ) in which this method in making the decision in a way that the normalization of the matrix , the value on each of the criteria that have been derived from the 3 judges divided by the maximum score on each criterion . Then the result of the division of each criteria multiplied by the weight of the established criteria , the results of the multiplication are then summed and resumes ranking process that will select the best alternative candidate from a number of alternatives that already exist. The conclusion of the research that has been done is Simple Additive Weighting method can provide an assessment and ranking the candidates for selection Gita Bahana Nusantara with very good accuracy . Keywords : Simple Addtive Weighting, Priority, Selection 1. Pendahuluan Gita Bahana Nusantara adalah Paduan Suara dan Orchestra Istana negara, dimana Gita Bahana Nusantara (GBN) ini tampil mengisi acara persembahan pada upacara kemerdekaan Republik Indonesia 17 Agustus dan sidang besar DPR MPR RI 15 Agustus. Adapun anggota paduan suara GBN merupakan putra-putri terbaik dari masing-masing provinsi di seluruh Indonesia, dimana setiap provinsi diwakil 4 orang yaitu jenis suara Sopran, Alto, Tenor dan Bass. Mereka terpilih melalui audisi yang sangat sulit dan ketat di provinsinya masing-masing. Sedangkan untuk orchestra, merupakan pemusik yang juga berasal dari seluruh Indonesia. Dalam hal seleksi, ada beberapa kriteria yang sudah ditetapkan sebelumnya, yaitu kemampuan membaca notasi balok atau angka, kemampuan menguasai materi suara, kemampuan melafalkan intonasi, kemampuan penguasaan ritme, kemampuan ekspresi/mimik dan penampilan yang baik. Selama ini kegiatan penentuan hasil seleksi masih menggunakan penjumlahan yaitu dengan cara menjumlahkan nilai setiap kriteria tanpa memandang bagian-bagian kriteria yang telah di tentukan, padahal ada beberapa kriteria yang di anggap masuk ke dalam kriteria utama dan kriteria pendukung. Hal inilah yang menyebabkan proses seleksi menjadi kurang objektif, dikarenakan dalam proses tersebut belum adanya penggunaan bobot kriteria yang pasti dan Penerapan Metode Simple Additive Weighting Untuk Seleksi Calon Peserta Gita Bahana Nusantara ........... Bahar
1106
ISSN: 0216-3284
jelas serta tidak adanya suatu sistem yang dapat menunjang penggunaan bobot kriteria dalam proses tersebut agar dapat menghasilkan hasil yang tepat. Berdasarkan permasalahan yang telah terjadi diatas, maka penelitian ini bermaksud untuk memecahkan masalah yang telah terjadi dengan salah satu alternatif, yaitu dengan menggunakan sebuah metode. Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah Metode Simple Additive Weighting (SAW) yang mana metode ini dalam melakukan pengambilan keputusannya dengan cara yaitu normalisasi matriks, nilai pada setiap kriteria yang telah diperoleh dari 3 orang juri dibagi dengan nilai maksimal pada setiap kriteria. Kemudian hasil pembagian masing-masing kriteria tersebut di kalikan dengan bobot kriteria yang telah ditetapkan, hasil perkalian tersebut kemudian dijumlahkan dan dilanjutkan lagi proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif calon peserta yang terbaik dari sejumlah alternatif yang telah ada. Dengan metode perankingan inilah diharapkan akan lebih tepat dan sesuai dengan kriteria dan bobot yang telah ditentukan sebelumnya. Penilitian yang dilakukan oleh Asep Kamaludin Jurusan Teknik Informatika Fakultas sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung“Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Alternatif Alat Kontrasepsi Menggunakan Simple Additive Weighting” dalam jurnal penelitian ini telah dibuat sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan keputusan alternatif alat kontrasepsi dengan menggunakan perhitungan metode SAW (Simple Additive Weighting) yang nantinya bisa dijadikan sebagai acuan untuk memilih alat kontrasepsi. Selain dalam hal pengambilan keputusan sistem ini juga dapat memberikan informasi kelebihan dan kekurangan masing- masing alat kontrasepsi serta memberikan peringatan mengenai kontraindikasi dari alat berdasarkan riwayat kesehatan [1]. Penelitian oleh Heri Sulistiyo Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Di SMA Negeri 6 Pandeglang” dalam jurnal penelitian ini proses pembangunan sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima beasiswa di SMA Negeri 6 Pandeglang 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 kriteria-kriteria 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 dapatmempermudah tim penyeleksi dalam menentukan penerima beasiswa [2]. 2. Metode Penelitian 2.1 Simple Additive Weighting (SAW) Metode 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. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Aipada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai: n Vi = ∑ wj rij (2) j=1 Keterangan : Vi = rangking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria PROGRESIF Vol. 11, No. 1, Pebruari 2015 : 1077 – 1152
PROGRESIF
1107
ISSN: 0216-3284
rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih [3]. 2.2 Kebutuhan Sistem Proses pemilihan the best player merupakan permasalahan yang melibatkan banyak komponen atau kriteria yang dinilai. Dari permasalahan tersebut, penelitian ini bermaksud memecahkannya dengan salah satu alternatif yaitu dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode Simple Additive Weighting (SAW) dipilih karena metode ini menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah yang berhak menjadi the best player berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Dengan metode perangkingan tersebut, diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan. Sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat terhadap siapa yang akan menjadi the best player pada parade atau kompetisi band. Data yang digunakan dalam proses sistem adalah data yang dijumlahkan semua tanpa menggunakan bobot kriteria, contoh kasus yaitu pada rekapitulasi the best vocalist. Tabel 2. 1 Data Nilai Calon Peserta Gita Bahana Nusantara (Sopran)
Nomor Peserta
Nama Peserta
Baca Not
Materi Suara
Intonasi
Ritmik
Ekspresi
Penampilan
Total
GB-0001
Conni Meidina Aritonang
68.0
75.0
73.3
73.3
72.4
75.0
437.1
GB-0005
Devi Tri Tunggal Dewi
58.3
59.7
63.0
57.3
59.6
61.3
359.3
GB-0009
Patricia Angela M.B
50.0
64.7
63.0
63.0
60.2
61.7
362.5
GB-0012
Maria Septia Memorini
60.0
70.0
68.3
68.3
66.7
68.3
401.7
GB-0016
Yosa Febriana Ibat
50.0
64.0
63.3
63.3
60.2
63.3
364.2
GB-0020
Magdalena Rizka
53.0
70.0
68.7
60.0
62.9
66.7
381.3
GB-0024
Cheria Wina Winona
52.7
65.0
63.3
65.0
61.5
66.7
374.2
GB-0028
Adelina
53.3
66.3
64.3
63.3
61.8
69.7
378.8
GB-0032
Nidya Ayu Rosalina
55.7
61.0
64.0
60.0
60.2
68.3
369.2
Tabel 2. 2 Data Nilai Calon Peserta Gita Bahana Nusantara (Alto) Nomor Peserta
Nama Peserta
Baca Not
Materi Suara
Intonasi
Ritmik
Ekspresi
Penampilan
Total
GB-0002
Vony Wirawati
55.3
66.3
65.0
66.7
64.3
67.7
385.3
GB-0006
Marissa Puspita
56.3
61.0
60.7
64.7
61.3
66.3
370.3
GB-0010
Moe Livia Ivana .P
55.0
59.7
60.0
67.0
64.3
68.0
374.0
GB-0013
Rizky Frida M.T
58.3
68.3
66.3
68.7
66.0
66.7
394.3
GB-0017
Roseanne Amalia .M
58.3
65.0
60.7
67.3
68.3
65.0
384.7
GB-0021
Triwahyuni
56.0
67.0
56.3
67.0
61.3
67.7
375.3
GB-0025
Atlantiara Aditya Putri
63.3
71.0
71.0
71.0
73.3
73.3
423.0
GB-0029
Hosiana
60.3
61.7
63.0
65.0
62.0
68.0
380.0
GB-0033
Devi Andipa
59.3
64.7
63.3
64.0
65.0
67.7
384.0
Penerapan Metode Simple Additive Weighting Untuk Seleksi Calon Peserta Gita Bahana Nusantara ........... Bahar
1108
ISSN: 0216-3284 Tabel 2. 3 Data Nilai Calon Peserta Gita Bahana Nusantara (Bass)
Nomor Peserta
Nama Peserta
Baca Not
Materi Suara
Intonasi
Ritmik
Ekspresi
Penampilan
Total
GB-0003
Beny Fotsel Natabaru
68.0
73.0
72.7
74.7
73.0
76.3
437.7
GB-0007
Jambri Yetno
52.7
65.0
63.3
65.0
66.7
66.7
379.3
GB-0011
Ahmad Bimo .M
53.3
66.3
64.3
63.3
62.7
69.7
379.7
GB-0014
Julian Amiannu .S
55.7
61.0
64.0
60.0
65.0
68.3
374.0
GB-0018
Jeky Ceniago
55.0
59.7
60.0
67.0
64.3
68.0
374.0
GB-0022
Albertus Delhi
58.3
68.3
66.3
68.7
66.0
66.7
394.3
GB-0026
Gabriel Prisanjaya
58.3
65.0
60.7
67.3
68.3
65.0
384.7
GB-0030
Brian Wile
56.0
67.0
56.3
67.0
61.3
67.7
375.3
GB-0034
Andreyan Philiatama
63.3
71.0
71.0
71.0
73.3
73.3
423.0
Tabel 2. 4 Data Nilai Calon Peserta Gita Bahana Nusantara (Tenor) Nomor Peserta
Nama Peserta
Baca Not
Materi Suara
Intonasi
Ritmik
Ekspresi
Penampilan
Total
GB-0004
Willy Febri
55.3
66.3
65.0
66.7
64.3
67.7
385.3
GB-0008
A'osubun
58.0
61.0
60.7
64.7
61.3
66.3
372.0
GB-0015
Rendi Saputra
55.0
59.7
61.7
67.0
64.3
68.0
375.7
GB-0019
Muhammad Noor .E
67.3
69.3
69.3
70.7
71.7
71.3
419.7
GB-0023
Dede
55.0
59.7
61.7
67.0
64.3
68.0
375.7
GB-0027
Hardino
58.3
68.3
61.3
68.7
66.0
66.7
389.3
GB-0031
Aditya Anugrah
58.3
65.0
61.0
67.3
68.3
65.0
385.0
GB-0035
Jodi Musa Putra .S
56.0
67.0
56.3
67.0
61.3
67.7
375.3
Sumber :Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Provinsi Kalimantan Tengah 3. Hasil dan Pembahasan 3.1. Hasil Tampilan interface Proses Aplikasi Pemilihan The Best Player Menggunakan Simple Additive Weighting seperti pada gambar dibawah ini:
Gambar 3. 1 Form Penilaian Calon Peserta Gita Bahana Nusantara PROGRESIF Vol. 11, No. 1, Pebruari 2015 : 1077 – 1152
PROGRESIF
ISSN: 0216-3284
1109
Tahun di isi manual, pilih jenis suara dan klik tanda “---“l calon peserta maka akan masuk ke form bantu untuk memilih nama peserta. Setelah dipilih data peserta akan dimasukkan dikolom input. Pada proses penilaian klik tombol isi, masukkan nilai calon peserta. Begitu juga langkah selanjutnya untuk juri 2 dan juri 3.
Gambar 3. 2 Form Proses Perangkingan Menggunakan Metode SAW Form Perangkingan Seleksi Calon Peserta Gita Bahana Nusantara. Langkah yang dilakukan yaitu dengan mengisi tahun, pilih jenis suara, klik Rata-rata untuk merata-ratakan nilai setiap kriteria, dan Proses maka akan tampil seperti gambar diatas. 3.2. Pembahasan Proses seleksi calon peserta gita bahana nusantara dalam penelitian ini ddi lakukakan dengan perhitungan terhadap nilai kriteria dari tiap calon peserta dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Dalam melakukan proses penghitungan, maka dilakukan pembobotan terlebih dahulu :
Tabel 3. 1 Kriteria dan Bobot The Best Player No. 1 2 3 4 5 6
Komponen Kriteria Kemampuan membaca notasi balok atau angka. Kemampuan penguasaan materi suara. Kemampuan melafalkan intonasi dengan baik. Kemampuan penguasaan ritme. Kemampuan ekspresi/mimik. Penampilan yang baik. Jumlah
Bobot (%) 35 25 13 12 10 5 100
Sumber: (Juri Seleksi Gita Bahana Nusantara, 2013) Proses yang pertama dilakukan adalah menormalisasi data nilai peserta dengan rumus :
Keterangan : rij = hasil normalisasi nilai peserta baris ke-i kolom ke-j xij = nilai peserta baris ke-i kolom ke-j max xij = nilai terbesar pada nilai peserta baris ke-i kolom ke-j
Penerapan Metode Simple Additive Weighting Untuk Seleksi Calon Peserta Gita Bahana Nusantara ........... Bahar
1110
ISSN: 0216-3284
Selanjutnya ialah perhitungan normalisasi matriks berdasarkan persamaan pada data nilai calon peserta gita bahana nusantara, berikut data calon peserta gita bahana nusantara yang sudah dinormalisasi : Tabel 3. 2 Tabel Normalisasi Data Peserta (Sopran) Nomor Peserta
Nama Peserta
C1
C2
C3
C4
C5
C6
GB-0001
Conni Meidina Aritonang
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
GB-0005
Devi Tri Tunggal Dewi
0.858
0.796
0.859
0.782
0.818
0.818
GB-0009
Patricia Angela Maria .B
0.735
0.862
0.859
0.859
0.822
0.822
GB-0012
Maria Septia Memorini
0.882
0.933
0.932
0.932
0.911
0.911
GB-0016
Yosa Febriana Ibat
0.735
0.853
0.864
0.864
0.844
0.844
GB-0020
Magdalena Rizka
0.779
0.933
0.936
0.818
0.889
0.889
GB-0024
Cheria Wina Winona
0.775
0.867
0.864
0.886
0.889
0.889
GB-0028
Adelina
0.784
0.884
0.877
0.864
0.929
0.929
GB-0032
Nidya Ayu Rosalina
0.819
0.813
0.873
0.818
0.911
0.911
Tabel 3.3 Tabel Normalisasi Data Peserta (Alto) Nomor Peserta
Nama Peserta
C1
C2
C3
C4
C5
C6
GB-0002
Vony Wirawati
0.874
0.934
0.915
0.939
0.877
0.923
GB-0006
Marissa Puspita
0.889
0.859
0.854
0.911
0.836
0.905
GB-0010
Moe Livia Ivana Purba
0.868
0.840
0.845
0.944
0.877
0.927
GB-0013
Rizky Frida Monica .T
0.921
0.962
0.934
0.967
0.900
0.909
GB-0017
Roseanne Amalia .M
0.921
0.915
0.854
0.948
0.932
0.886
GB-0021
Triwahyuni
0.884
0.944
0.793
0.944
0.836
0.923
GB-0025
Atlantiara Aditya Putri
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
GB-0029
Hosiana
0.953
0.869
0.887
0.915
0.845
0.927
GB-0033
Devi Andipa
0.937
0.911
0.892
0.901
0.886
0.923
Tabel 3.4 Tabel Normalisasi Data Peserta (Bass) Nomor Peserta
Nama Peserta
C1
C2
C3
C4
C5
C6
GB-0003
Beny Fotsel Natabaru
1.000
1.000
1.000
1.000
0.995
1.000
GB-0007
Jambri Yetno
0.775
0.890
0.872
0.871
0.909
0.873
GB-0011
Ahmad Bimo Mustaqim
0.784
0.909
0.885
0.848
0.855
0.913
GB-0014
Julian Amiannu Salomo
0.819
0.836
0.881
0.804
0.886
0.895
GB-0018
Jeky Ceniago
0.809
0.817
0.826
0.897
0.877
0.891
GB-0022
Albertus Delhi
0.858
0.936
0.913
0.920
0.900
0.873
GB-0026
Gabriel Prisanjaya
0.858
0.890
0.835
0.902
0.932
0.852
GB-0030
Brian Wile
0.824
0.918
0.775
0.897
0.836
0.886
GB-0034
Andreyan Philiatama
0.931
0.973
0.977
0.951
1.000
0.961
PROGRESIF Vol. 11, No. 1, Pebruari 2015 : 1077 – 1152
PROGRESIF
1111
ISSN: 0216-3284 Tabel 3.5 Tabel Normalisasi Data Peserta (Tenor)
Nomor Peserta
Nama Peserta
C1
C2
C3
C4
C5
C6
GB-0004
Willy Febri
0.822
0.957
0.938
0.943
0.898
0.949
GB-0008
A'osubun
0.861
0.880
0.875
0.915
0.856
0.930
GB-0015
Rendi Saputra
0.817
0.861
0.889
0.948
0.898
0.953
GB-0019
Muhammad Noor Erfani
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
GB-0023
Dede
0.817
0.861
0.889
0.948
0.898
0.953
GB-0027
Hardino
0.866
0.986
0.885
0.972
0.921
0.935
GB-0031
Aditya Anugrah
0.866
0.938
0.880
0.953
0.953
0.911
GB-0035
Jodi Musa Putra .S
0.832
0.966
0.813
0.948
0.856
0.949
Matriks ternormalisasi R sebagai berikut :
Proses perankingan dengan menggunakan bobot yang telah diberikan oleh pengambil keputusan : W = [0,35 0,25 0,13 0,12 0,10 0,05] Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut : Tabel 3. 6 Hasil Data Seleksi Calon Peserta (Sopran) Nomor Peserta
Nama Peserta
C1
C2
C3
C4
C5
C6
W
GB-0001
Conni Meidina Aritonang
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
GB-0005
Devi Tri Tunggal Dewi
0.858
0.796
0.859
0.782
0.818
0.818
0.827
GB-0009
Patricia Angela Maria .B
0.735
0.862
0.859
0.859
0.822
0.822
0.811
GB-0012
Maria Septia Memorini
0.882
0.933
0.932
0.932
0.911
0.911
0.912
GB-0016
Yosa Febriana Ibat
0.735
0.853
0.864
0.864
0.844
0.844
0.813
GB-0020
Magdalena Rizka
0.779
0.933
0.936
0.818
0.889
0.889
0.859
GB-0024
Cheria Wina Winona
0.775
0.867
0.864
0.886
0.889
0.889
0.840
GB-0028
Adelina
0.784
0.884
0.877
0.864
0.929
0.929
0.853
GB-0032
Nidya Ayu Rosalina
0.819
0.813
0.873
0.818
0.911
0.911
0.838
Penerapan Metode Simple Additive Weighting Untuk Seleksi Calon Peserta Gita Bahana Nusantara ........... Bahar
1112
ISSN: 0216-3284 Tabel 3.7 Hasil Data Seleksi Calon Peserta (Alto)
Nomor Peserta
Nama Peserta
C1
C2
C3
C4
C5
C6
W
GB-0002
Vony Wirawati
0.874
0.934
0.915
0.939
0.877
0.923
0.905
GB-0006
Marissa Puspita
0.889
0.859
0.854
0.911
0.836
0.905
0.875
GB-0010
Moe Livia Ivana Purba
0.868
0.840
0.845
0.944
0.877
0.927
0.871
GB-0013
Rizky Frida Monica .T
0.921
0.962
0.934
0.967
0.900
0.909
0.936
GB-0017
Roseanne Amalia .M
0.921
0.915
0.854
0.948
0.932
0.886
0.914
GB-0021
Triwahyuni
0.884
0.944
0.793
0.944
0.836
0.923
0.892
GB-0025
Atlantiara Aditya Putri
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
GB-0029
Hosiana
0.953
0.869
0.887
0.915
0.845
0.927
0.907
GB-0033
Devi Andipa
0.937
0.911
0.892
0.901
0.886
0.923
0.914
Tabel 3.8 Hasil Data Seleksi Calon Peserta (Bass) Nomor Peserta
Nama Peserta
C1
C2
C3
C4
C5
C6
W
GB-0003
Beny Fotsel Natabaru
1.000
1.000
1.000
1.000
0.995
1.000
1.000
GB-0007
Jambri Yetno
0.775
0.890
0.872
0.871
0.909
0.873
0.846
GB-0011
Ahmad Bimo .M
0.784
0.909
0.885
0.848
0.855
0.913
0.850
GB-0014
Julian Amiannu .S
0.819
0.836
0.881
0.804
0.886
0.895
0.840
GB-0018
Jeky Ceniago
0.809
0.817
0.826
0.897
0.877
0.891
0.835
GB-0022
Albertus Delhi
0.858
0.936
0.913
0.920
0.900
0.873
0.897
GB-0026
Gabriel Prisanjaya
0.858
0.890
0.835
0.902
0.932
0.852
0.875
GB-0030
Brian Wile
0.824
0.918
0.775
0.897
0.836
0.886
0.854
GB-0034
Andreyan Philiatama
0.931
0.973
0.977
0.951
1.000
0.961
0.958
Tabel 3.9 Hasil Data Seleksi Calon Peserta (Tenor) Nomor Peserta
Nama Peserta
C1
C2
C3
C4
C5
C6
W
GB-0004
Willy Febri
0.822
0.957
0.938
0.943
0.898
0.949
0.899
GB-0008
A'osubun
0.861
0.880
0.875
0.915
0.856
0.930
0.877
GB-0015
Rendi Saputra
0.817
0.861
0.889
0.948
0.898
0.953
0.868
GB-0019
Muhammad Noor .E
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
GB-0023
Dede
0.817
0.861
0.889
0.948
0.898
0.953
0.868
GB-0027
Hardino
0.866
0.986
0.885
0.972
0.921
0.935
0.920
GB-0031
Aditya Anugrah
0.866
0.938
0.880
0.953
0.953
0.911
0.907
GB-0035
Jodi Musa Putra .S
0.832
0.966
0.813
0.948
0.856
0.949
0.885
Dirangkingkan untuk setiap alternatif diatas. Berikut adalah hasil perankingannya :
PROGRESIF Vol. 11, No. 1, Pebruari 2015 : 1077 – 1152
PROGRESIF
ISSN: 0216-3284
1113
Tabel 3. 10 Tabel Data Hasil Perankingan (Sopran) Nomor Peserta
Nama Peserta
C1
C2
C3
C4
C5
C6
W
GB-0001
Conni Meidina Aritonang
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
GB-0012
Maria Septia Memorini
0.882
0.933
0.932
0.932
0.911
0.911
0.912
GB-0020
Magdalena Rizka
0.779
0.933
0.936
0.818
0.889
0.889
0.859
GB-0028
Adelina
0.784
0.884
0.877
0.864
0.929
0.929
0.853
GB-0024
Cheria Wina Winona
0.775
0.867
0.864
0.886
0.889
0.889
0.840
GB-0032
Nidya Ayu Rosalina
0.819
0.813
0.873
0.818
0.911
0.911
0.838
GB-0005
Devi Tri Tunggal Dewi
0.858
0.796
0.859
0.782
0.818
0.818
0.827
GB-0016
Yosa Febriana Ibat
0.735
0.853
0.864
0.864
0.844
0.844
0.813
GB-0009
Patricia Angela Maria B.
0.735
0.862
0.859
0.859
0.822
0.822
0.811
Tabel 3.11 Tabel Data Hasil Perankingan (Alto) Nomor Peserta
Nama Peserta
C1
C2
C3
C4
C5
C6
W
GB-0025
Atlantiara Aditya Putri
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
GB-0013
Rizky Frida Monica .T
0.921
0.962
0.934
0.967
0.900
0.909
0.936
GB-0033
Devi Andipa
0.937
0.911
0.892
0.901
0.886
0.923
0.914
GB-0017
Roseanne Amalia M.
0.921
0.915
0.854
0.948
0.932
0.886
0.914
GB-0029
Hosiana
0.953
0.869
0.887
0.915
0.845
0.927
0.907
GB-0002
Vony Wirawati
0.874
0.934
0.915
0.939
0.877
0.923
0.905
GB-0021
Triwahyuni
0.884
0.944
0.793
0.944
0.836
0.923
0.892
GB-0006
Marissa Puspita
0.889
0.859
0.854
0.911
0.836
0.905
0.875
GB-0010
Moe Livia Ivana Purba
0.868
0.840
0.845
0.944
0.877
0.927
0.871
Tabel 3.12 Tabel Data Hasil Perankingan (Bass) Nomor Peserta
Nama Peserta
C1
C2
C3
C4
C5
C6
W
GB-0003
Beny Fotsel Natabaru
1.000
1.000
1.000
1.000
0.995
1.000
1.000
GB-0034
Andreyan Philiatama
0.931
0.973
0.977
0.951
1.000
0.961
0.958
GB-0022
Albertus Delhi
0.858
0.936
0.913
0.920
0.900
0.873
0.897
GB-0026
Gabriel Prisanjaya
0.858
0.890
0.835
0.902
0.932
0.852
0.875
GB-0030
Brian Wile
0.824
0.918
0.775
0.897
0.836
0.886
0.854
GB-0011
Ahmad Bimo Mustaqim
0.784
0.909
0.885
0.848
0.855
0.913
0.850
GB-0007
Jambri Yetno
0.775
0.890
0.872
0.871
0.909
0.873
0.846
GB-0014
Julian Amiannu Salomo
0.819
0.836
0.881
0.804
0.886
0.895
0.840
GB-0018
Jeky Ceniago
0.809
0.817
0.826
0.897
0.877
0.891
0.835
Penerapan Metode Simple Additive Weighting Untuk Seleksi Calon Peserta Gita Bahana Nusantara ........... Bahar
1114
ISSN: 0216-3284 Tabel 3.13 Tabel Data Hasil Perankingan (Tenor)
Nomor Peserta
Nama Peserta
C1
C2
C3
C4
C5
C6
W
GB-0019
Muhammad Noor Erfani
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000
GB-0027
Hardino
0.866
0.986
0.885
0.972
0.921
0.935
0.920
GB-0031
Aditya Anugrah
0.866
0.938
0.880
0.953
0.953
0.911
0.907
GB-0004
Willy Febri
0.822
0.957
0.938
0.943
0.898
0.949
0.899
GB-0035
Jodi Musa Sutra S.
0.832
0.966
0.813
0.948
0.856
0.949
0.885
GB-0008
A'osubun
0.861
0.880
0.875
0.915
0.856
0.930
0.877
GB-0015
Rendi Saputra
0.817
0.861
0.889
0.948
0.898
0.953
0.868
GB-0023
Dede
0.817
0.861
0.889
0.948
0.898
0.953
0.868
Langkah terakhir dari proses seleksi calon peserta gita bahana nusantara tingkat provinsi Kalimantan tengah adalah mencari nilai tertinggi dari nilai preferensi untuk setiap alternatif diatas. - Untuk jenis suara Sopran yaitu Conni Meidina Aritonang, - Untuk jenis suara Alto yaitu Atlantiara Aditya Putri, - Untuk jenis suara Bass yaitu Beny Fotsel Natabaru, - Untuk jenis suara Tenor yaitu Muhammad Noor Erfani, yang akan mewakili Provinsi Kalimantan Tengah dalam kegiatan Gita Bahana Nusantara Tingkat Nasional Tahun 2013 di Jakarta. 3.3 Pengujian Sistem Pengujian sistem yaitu dengan perbandingan antara hasil pretest dan posttest terlihat pada bagan tabel dibawah ini : Tabel 3. 14 Hasil Perbandingan Pretest dan Postest Suara Sopran No 1 2 3 4
PRETEST Maria Septia Memorini Patricia Angela Maria Bunga Maria Septia Memorini Devi Tri Tunggal Dewi Magdalena Riska Yosa Febriana Ibat Magdalena Riska Patricia Angela Maria Bunga
POSTTEST Maria Septia Memorini Magdalena Riska Maria Septia Memorini Devi Tri Tunggal Dewi Magdalena Riska Yosa Febriana Ibat Magdalena Riska Patricia Angela Maria Bunga
KETERANGAN SESUAI SESUAI SESUAI SESUAI
Lanjutan Tabel 3.14 Perbandingan hasil penentuan Calon Peserta Jenis Suara Sopran No 5 6 7 8 9 10 11 12
PRETEST Cheria Wina Winona Yosa Febriana Ibat Cheria Wina Winona Patricia Angela Maria Bunga Adelina Yosa Febriana Ibat Adelina Patricia Angela Maria Bunga Adelina Cheria Wina Winona Adelina Magdalena Riska Nidya Ayu Rosalina Yosa Febriana Ibat Nidya Ayu Rosalina Patricia Angela Maria Bunga
POSTTEST Cheria Wina Winona Yosa Febriana Ibat Cheria Wina Winona Patricia Angela Maria Bunga Adelina Yosa Febriana Ibat Adelina Patricia Angela Maria Bunga Adelina Cheria Wina Winona Magdalena Riska Adelina Yosa Febriana Ibat Nidya Ayu Rosalina Patricia Angela Maria Bunga Nidya Ayu Rosalina
PROGRESIF Vol. 11, No. 1, Pebruari 2015 : 1077 – 1152
KETERANGAN SESUAI SESUAI SESUAI SESUAI SESUAI TIDAK SESUAI TIDAK SESUAI TIDAK SESUAI
PROGRESIF 13 14 15
ISSN: 0216-3284
Nidya Ayu Rosalina Cheria Wina Winona Nidya Ayu Rosalina Magdalena Riska Nidya Ayu Rosalina Adelina
Cheria Wina Winona Nidya Ayu Rosalina Magdalena Riska Nidya Ayu Rosalina Adelina Nidya Ayu Rosalina
1115
TIDAK SESUAI TIDAK SESUAI TIDAK SESUAI
Persentasi untuk hasil data yang sesuai adalah :
Persentasi untuk hasil data yang tidak sesuai adalah :
Maka grafik kesesuaian dari hasil penentuan seleksi calon peserta gita bahana nusantara menggunakan metode Simple Additive Weighting adalah sebagai berikut :
Grafik Perbandingan (Sopran) 40,00%
Sesuai 60,00%
Tidak Sesuai
Gambar 3. 3 Perbandingan Seleksi Calon Peserta Sopran Untuk penentuan seleksi calon peserta gita bahana nusantara yang lain (alto, bass dan tenor) dapat dilakukan dengan cara yang telah dijelaskan seperti diatas. 4. Kesimpulan Berdasarkan uraian-uraian yang telah dibahas pada bab-bab sebelumnya, maka secara garis besar dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Aplikasi sistem ini dibuat sebagai alat bantu pengambilan keputusan Seleksi Calon Peserta Gita Bahana Nusantara berdasarkan pada kriteria-kriteria yang sudah ditetapkan pada Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Provinsi Kalimantan Tengah dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting. 2. Setelah pengukuran pada pretest dan posttest disimpulkan bahwa sistem ini berjalan dengan baik dan memiliki tingkat kesesuaian sampai dengan 60,00% pada proses jenis suara sopran, 55,56% pada proses jenis suara alto, 70,83% pada proses jenis suara bass dan 80,00% pada proses jenis suara tenor, sehingga hasil dari sistem tersebut dapat digunakan sebagai acuan Seleksi Calon Peserta Gita Bahana Nusantara Tingkat Provinsi Kalimantan Tengah. Penerapan Metode Simple Additive Weighting Untuk Seleksi Calon Peserta Gita Bahana Nusantara ........... Bahar
1116
ISSN: 0216-3284
Daftar Pustaka [1] Kamaludin, A. (2012). Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Alternatif Alat Kontrasepsi Menggunakan Simple Additive Weighting. Jurnal Teknik Informatika. [2] Sulistiyo, H. (2010). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Di SMA Negeri 6 Pandeglang. JBPTUNIKOMPP. [3] Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., & Wardoyo, R. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
PROGRESIF Vol. 11, No. 1, Pebruari 2015 : 1077 – 1152
