SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DI UNIVERSITAS PANCA MARGA PROBOLINGGO
Fery Romidhoni Epriliyanto 1) 1) S1/Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Teknik Komputer Surabaya, email:
[email protected]
Abstract: Panca Marga Probolinggo University as a place of learning and self developments provides facilities for student achievements scholarships. The scholarship program is expected to spur student interest in learning to be more accomplished. In determining the scholarship recipients, the administrator selects candidates for faculty scholarship recipients base on existing criteria. In the process of selecting, admin faculty have difficulty selecting a data prospective recipients. Because each type of scholarship criteria and weight have different criteria. It makes the calculation of the value criteria requires precision. Knowing the problem that occur, the autors designed the decision support system and make the determination of scholarship by using the SAW method. This system can help admins to perform data administration faculty scholarship recipients, the data type of scholarship, the data criteria, criteria weighting data, and data recipients. With this system the loss of data can be minimize. After testing the use of decision support system determining the scholarship by using the SAW method, it can be concluded that this decision support system to help admins faculty in performing their duties.
Keywords: Decision Supprot System, SAW and scholarship.
Pemberian
Beasiswa
merupakan
dilakukan secara selektif sesuai dengan jenis
program kerja yang ada di setiap universitas
beasiswa yang diadakan.
atau perguruan tinggi. Program beasiswa
Aturan
diadakan
untuk
beasiswa
yang
beban
dituangkan dalam Undang-Undang Republik
mahasiswa dalam menempuh masa studi
Indonesia Nomor 20 Tahun 2003 tentang
kuliah khususnya dalam masalah biaya.
Sistem Pendidikan Nasional, Bab V pasal 12
Pemberian
(1.c), menyebutkan bahwa setiap peserta
beasiswa
meringankan
tentang
kepada
mahasiswa
1
didik pada setiap satuan pendidikan berhak
rendah duduk pada semester II dan paling
mendapatkan beasiswa bagi yang berprestasi
tinggi duduk pada semester VI, penghasilan
yang
mampu
orang tua, tanggungan orang tua, dan jumlah
membiayai pendidikannya. Pasal 12 (1.d),
saudara kandung. Apabila calon penerima
menyebutkan bahwa setiap peserta didik
melebihi kuota yang telah ditetapkan, maka
pada
perguruan
orang
setiap
tuanya
satuan
kurang
pendidikan
berhak
tinggi
dapat
menentukan
mendapatkan biaya pendidikan bagi mereka
mahasiswa penerima beasiswa sesuai dengan
yang
urutan prioritas sebagai berikut: mahasiswa
orang
tuanya
kurang
mampu
membiayai pendidikannya. Universitas Panca
yang
Marga Probolinggo menyediakan program
mahasiswa yang mempunyai SKS paling
beasiswa,
banyak (jumlah semester paling sedikit),
yaitu
Beasiswa
Peningkatan
mempunyai
paling
mahasiswa
Belajar Mahasiswa (BBM), dan Beasiswa
kegiatan
Khusus Mahasiswa Asing.
teknologi, seni/budaya tingkat internasional
jenis
beasiswa
memiliki
tinggi,
Prestasi Akademik (PPA), Beasiswa Bantuan
Setiap
yang
IPK
ko/ekstra
prestasi
kurikuler
di
(olahraga,
memiliki
/dunia, Regional/Asia/Asean dan Nasional)
kriteria atau faktor bobot penilaian yang
dan mahasiswa yang (orang tuanya) paling
berbeda-beda. Pada umumnya Berdasarkan
tidak mampu.
peraturan Direktorat Jenderal Pendidikan
Pada setiap periode ajaran baru,
Tinggi (DIKTI) pada situs www.dikti.go.id
bagian kemahasiswaan (BAMA) menyeleksi
perolehan beasiswa memiliki kriteria Indeks
mahasiswa-mahasiswa
Prestasi Kumulatif (IPK) paling rendah 3.0,
mendapatkan beasiswa. Proses penyeleksian
Jenjang S1/Diploma IV paling rendah duduk
ini membutuhkan ketelitian dan waktu,
pada semester II dan paling tinggi duduk
karena data mahasiswa akan dibandingkan
pada semester VIII, Diploma III, paling
dengan
kriteria
beasiswa
yang
satu
layak
persatu. 2
Dengan demikian dibutuhkan sistem yang
TUJUAN
Dengan mengacu pada masalah yang
dapat membantu membuat keputusan calon
ada maka tujuan yang hendak dicapai dalam penerima beasiswa dengan cepat dan tepat,
penelitian ini adalah menghasilkan Sistem
untuk meringankan kerja bagian mahasiswa
Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa
dalam menentukan calon penerima beasiswa.
Menggunakan
Metode
Simple
Additive
Weighting di Universitas Panca Marga Model yang digunakan dalam sistem
Probolinggo.
pendukung keputusan ini adalah Fuzzy Multiple
Attribute
Decision
Making
LANDASAN TEORI BEASISWA
(FMADM). Metode SAW ini dipilih karena
Pengertian Beasiswa seperti yang
metode ini menentukan nilai bobot untuk
dikutip
setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan
pemberian berupa bantuan keuangan yang
proses perankingan yang akan menyeleksi
diberikan kepada perorangan yang bertujuan
alternative terbaik dari sejumlah alternatif,
untuk
dalam hal ini alternatif yang dimaksud
pendidikan yang ditempuh. Beasiswa dapat
adalah yang berhak menerima beasiswa
diberikan
berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan
perusahaan ataupun yayasan. Pemberian
Dengan
beasiswa
metode
perangkingan
tersebut,
dari
www.wikipedia.org
digunakan
oleh
dapat
demi
adalah
keberlangsungan
lembaga
pemerintah,
dikategorikan
pada
diharapkan penilaian akan lebih tepat karena
pemberian cuma-cuma ataupun pemberian
didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang
dengan ikatan kerja (biasa disebut ikatan
sudah
akan
dinas) setelah selesainya pendidikan. Lama
akurat
ikatan dinas ini berbeda-beda, tergantung
terhadap siapa yang akan menerima beasiswa
pada lembaga yang memberikan beasiswa
tersebut.
tersebut.
ditentukan
mendapatkan
hasil
sehingga yang
lebih
3
sifatnya semi terstruktur maupun yang tidak
Sistem Pendukung Keputusan Konsep
Sistem
Pendukung
terstruktur.
Keputusan (SPK) / Decision Support Sistem (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal
Multi Atribut Decision Making (MADM).
tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision Sistem.
Pada
dasarnya,
proses
MADM
dilakukan melalui3 tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis, dan
Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan
sintesis informasi. Pada tahap penyusunan komponen situasi, akan dibentuk table taksiran yang berisi identifikasi alternatif dan spesifikasi tujuan, kriteria dan atribut. Tahap
memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur.Istilah SPK mengacu pada suatu
analisis
dilakukan
melalui
2
langkah.
Pertama, mendatangkan taksiran dari besaran yang
potensial,
kemungkinan
,
dan
ketidakpastian yang berhubungan dengan sistem
yang
komputer
memanfaatkan
dalam
proses
dukungan pengambilan
keputusan. Untuk memberikan pengertian
dampak-dampak yang mungkin pada setiap alternatif. Kedua, meliputi pemilihan dari preferensi pengambil keputusan untuk setiap nilai, dan ketidakpedulian terhadap resiko
yang
lebih
beberapa
mendalam,
difinisi
dikembangkan
akan
mengenai oleh
diuraikan SPK
Simple Additive Weighting method
ahli,
Metode SAW sering juga dikenal
diantaranya oleh Man dan Watson yang
istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep
memberikan definisi sebagai berikut, SPK
dasar
merupakan suatu sistem yang interaktif, yang
penjumlahan terbobot dari rating kinerja
membantu pengambil keputusan melalui
pada setiap alternatif dari semua atribut.
penggunaan
Metode
data
beberapa
yang
yang timbul.
dan
model-model
keputusan untuk memecahkan masalah yang
metode
SAW
SAW
adalah
membutuhkan
mencari
proses
normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu 4
skala yang dapat diperbandingkan dengan
melakukan analisis permasalahan (problem
semua rating alternative yang ada. Diberikan
analysis).
persamaan sebagai berikut:
permasalahan diharapkan dapat memberikan
Dengan
melakukan
analysis
solusi sesuai permasalahan yang dihadapi. Permasalahan yang sering dihadapi oleh bagian kemahasiswaan adalah Pada setiap
periode
kemahasiswaan
ajaran
baru,
bagian
menyeleksi mahasiswa-
…..1.2 mahasiswa
yang
beasiswa.
Proses
layak
mendapatkan
dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi penyeleksian
ini
dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m membutuhkan ketelitian dan waktu, karena dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap data mahasiswa akan dibandingkan dengan alternative (Vi) diberikan rumus
sebagai kriteria beasiswa satu
persatu. Dengan
berikut: demikian dibutuhkan sistem yang dapat membantu ……….1.3 Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
membuat
keputusan
calon
penerima beasiswa dengan cepat dan tepat, untuk
meringankan
kerja
bagian
kemahasiswaan dalam menentukan calon penerima beasiswa.
PERANCANGAN SISTEM Analisa Permasalahan
Sebagai dilakukan
supaya
langkah dapat
awal
yang
mengetahui
gambaran permasalahan yang dihadapi oleh bagian
kemahasiswaan
adalah
dengan 5
System Flow Pendaftaran dan System Flow Entry Jenis, Kriteria, dan Bobot Beasiswa System Flow Pendaftaran Beasiswa Mahasiswa
Admin Jurusan
Aplikasi SPK Beasiswa
Context Diagram
INFORMASI PENERIMA BEASISWA
CALON PENERIMA BEASISWA
Mulai
Formulir pendaftaran
Entry Data pendaftaran
0 DATA PENGAJUAN BEASISWA
Tidak
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE SAW
Validasi Data
DATA PENERIMA BEASISWA
+ Data Valid?
Ya Master data pendaftaran
Selesai
DATA BOBOT KRITERIA ADMIN PRODI
Gambar 3.2 System Flow Pendaftaran Beasiswa
Aplikasi SPK Beasiswa
Context
Mulai
Surat keputusan penyelenggaraan beasiswa
DATA KRITERIA BEASISWA
Gambar 3.5 Context Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa dengan metode SAW
Entry Jenis, Kriteria, dan Bobot Beasiswa Admin Prodi
DATA JENIS BEASISWA
Entry Jenis, kriteria dan bobot beasiswa
menggambarkan
Validasi Data
Keputusan
diagram Sistem
Pemberian
diatas Pendukung
Beasiswa
dengan
Tidak Data Valid?
Ya
metode SAW berinteraksi dengan beberapa Ya
external entity yaitu calon penerima beasiswa
Ya
dan admin prodi. Jenis Beasiswa
Kriteria Beasiswa
Bobot Beasiswa
Selesai
Gambar 3.3 System Flow Entry Jenis, Kriteria, dan Bobot Beasiswa 6
Entity Relationship Diagram (ERD)
HASIL & PEMBAHASAN
Entity Relationship Diagram (ERD) yaitu
alat
untuk
kebutuhan-kebutuhan
mempresentasikan sistem
yang
semua
berkaitan
dengan field-field yang digunakan berupa tipe
Tahap pembahasan Keputusan
ini
diuraikan
dari
Sistem
Pemberian
hasil
dan
Pendukung
Beasiswa
dengan
metode SAW.
atau jenis dan atribut dari field-field tersebut, serta
relationship
dari
tabel-tabel
yang
mendukung sistem.
Gambar 4.1 Form utama sebelum login Form
utama
adalah
halaman
pertama aplikasi yang menyediakan menumenu sistem.
Gambar 3.7 Conceptual Data Model (CDM) Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Dengan Metode SAW
Gambar 4.45 Form Hasil Penerima Beasiswa 7
Hasil analisis dapat dilihat dengan menekan
tombol
“lihat
hasil
analisis
mahasiswa”. Hasil analisis ini berisi siapa saja yang menerima beasiswa yang sudah
jika aplikasi ini dijalankan dengan aplikasi web dan mobile. DAFTAR RUJUKAN Adityo, Dhimas. Tugas Akhir 2011. Sistem Informasi Pemilihan Mobil Berbasis
dirangking dari perolehan nilai yang paling tinggi sampai dengan nilai yang paling
Web Dengan metode Simple Additive Weighting (SAW), STIKOM Surabaya Basyaib, Fahmi. 2006. Teori Pembuatan
rendah.
Keputusan, Grasindo, Jakarta
SIMPULAN Kesimpulan yang dapat diambil dari
Fishburn, P. C.,1967, A Problem-based
pembuatan Sistem Pendukung Keputusan
Selection of Multi-Attribute Decision
Pemberian Beasiswa dengan metode SAW
Making
adalah sebagai berikut:
Publisihing, New Jersey
1. Telah dibuatnya sebuah aplikasi yang dapat membantu bagian kemahasiswaan untuk
menentukan
calon
sudah
menerapkan
Blackwell
Hartono, Jogiyanto. 2005. Analisis & Desain. Yogyakarta: Andi Offset.
penerima
beasiswa sesuai dengan kriteria yang ada. 2. Aplikasi
Methods,
metode
simple additive weighting pada sistem
Hasan, I., 2002. Pokok – Pokok Materi Teori Pengambilan
Keputusan,
Ghalia
Indonesia, Jakarta. Jawa Pos: Beasiswa Jadi Objek PPh. Diakses
pemberian beasiswa.
pada
SARAN Adapun saran yang bisa diberikan
20
Maret
2011
dari
http://www.infopajak.com/berita/310 108jps.htm
untuk pengembangan sistem ini adalah Sistem pendukung keputusan penentuan
Kadir, Abdul. 2003. Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi Offset.
beasiswa ini perlu dilengkapi dengan metode lainnya,
sehingga
dapat
dilakukan
perbandingan hasil dari metode SAW dengan metode lainnya. Dan akan lebih menarik lagi, 8
