Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI PADA PERGURUAN TINGGI Selfina Pare
[email protected] Jurusan Sistim Informasi Fakultas Teknik Universitas Musamus
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan merancang sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat menjadi acuan bagi siswa dalam memilih program studi yang sesuai dengan kemampuannya. Penelitian ini menggunakan metode observasi dalam mengumpulkan data dan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam mengolah beberapa kriteria yakni nilai akademik, tes kemampuan dan tes bahasa dari beberapa siswa yang akan melanjutkan studinya ke perguruan tinggi. Sistem yang dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan aplikasi MySQL dalam mengolah data. Data yang diolah terdiri dari nilai akademik berupa nilai rapor siswa, tes kemampuan MIPA (matematika, fisika, kimia, biologi) dan tes bahasa (bahasa indonesia, bahasa inggris). Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan yang dirancang dapat menghasilkan informasi prioritas program studi yang sesuai dengan kemampuan siswa sehingga dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pemilihan program studi. Kata kunci : Analytical Hierarchy Process (AHP), PHP, SPK.
masuk dan gampang lulus), supaya
PENDAHULUAN Dalam
selalu
gampang dapat pekerjaan dan gajinya besar,
pilihan.
tanpa memperdulikan kesesuaian dengan
Pengambilan keputusan yang tepat akan
minat dan bakat. Sebenarnya pandangan ini
sangat berpengaruh pada kehidupan kita
perlu ditinjau ulang karena memilih suatu
kedepannya.
pengambilan
program studi bukanlah persoalan yang
keputusan juga dialami oleh siswa yang
mudah. Kesalahan memilih program studi
ingin melanjutkan pendidikannya ke jenjang
berdampak
yang lebih tinggi. Banyak hal yang perlu
kehidupan anak di masa mendatang. Salah
dipertimbangkan dalam pemilihan program
satu dampak yang ditimbulkan adalah si
studi yang sesuai
anak akan menjalani aktivitasnya yaitu
dihadapkan
kehidupan, pada
manusia
beberapa
Permasalahan
Banyak orang berpandangan, pilihlah program studi yang gampang (gampang
yang
signifikan
terhadap
belajar dengan terpaksa, atau anak akan gagal dalam studi.
58
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 Upaya yang dilakukan untuk mencegah terjadinya hal tersebut, diharapkan siswa harus
terlebih
dahulu
mengetahui
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah : 1. Menganalisis pemilihan program studi berdasarkan
kemampuannya
dengan
kemampuan yang ada pada dirinya. Oleh
menggunakan metode AHP (Analytical
karena itu system ini dirancang untuk dapat
Hierarchy Process)
membantu
siswa
dalam
mendapatkan
2. Merancang
suatu
sistem
pendukung
informasi dan mengetahui kemampuannya
keputusan untuk membantu siswa dalam
dalam pemilihan program studi, sehingga
memilih program studi yang sesuai
dapat
kemampuannya
membantu
dalam
pengambilan
keputusan.
berdasarkan
kriteria-
kriteria nilai uji beberapa bidang ilmu
[Tamsir
Nurlindasari,2010],
melakukan
studi
Sistem
1. Membantu siswa untuk mendapatkan
Penunjang Keputusan dalam Menentukan
informasi mengenai kemampuan yang
Jurusan
dimilikinya
di
dengan
SMA
judul
Manfaat dari penelitian ini adalah :
Negeri
Makassar
Menggunakan Algoritma Naïve Bayesian. [Pepi melakukan
Dwi studi
Ariani,
dkk,
2006],
studi yang tepat dan sesuai dengan
dengan
judul
Sistem
kemampuannya
Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan SMK Menggunakan Neuro-Fuzzy. Penelitian ini mengkaji penerapan metode Neuro-Fuzzy untuk pemberian rekomendasi jurusan. [Defi Rahmah, Entin Martiana K, dkk, 2003], melakukan studi dengan judul DSS untuk Rekomendasi Pemilihan Jurusan pada Perguruan Tinggi Bagi Siswa SMU. Pada kasus ini metode yang digunakan adalah penggabungan antara Fuzzy dan AHP. Pada penelitian ini sistem yang akan dirancang untuk tujuan yang lebih luas, yaitu membuat skala prioritas terhadap beberapa alternatif
2. Membantu siswa untuk memilih program
yang
saling
berbenturan
berdasarkan kriteria-kriteria
yang telah
ditetapkan lebih dulu
2. Decision Support System (DSS) Decision merupakan
support suatu
alat
system atau
(DSS)
komponen
terkomputerisasi yang membantu suatu organisasi
dalam
proses
pembuatan
keputusan. DSS memiliki karakteristik dasar sebagai berikut (Power D. J., 2002) : a. DSS dirancang secara khusus untuk memfasilitasi
proses
pembuatan
keputusan. b. DSS
seharusnya
membantu,
lebih
bukan
bersifat
menghasilkan
keputusan. c. DSS harus mampu untuk menangani perubahan
kebutuhan
pembuat
keputusan secara cepat. 59
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 DSS seperti tipe
sistem
informasi
i. Meningkatkan
efektivitas
manajerial,
lainnya, pada dasarnya terdiri atas tiga
menjadikan manajer dapat bekerja lebih
bagian utama yaitu masukan, proses serta
singkat dan dengan sedikit usaha
keluaran. Yang membedakan DSS dengan
j. Meningkatkan produktivitas analisis
tipe sistem informasi lainnya adalah jenis masukan dan keluaran serta proses yang dilakukannya.
4. Komponen DSS a. Data Management. Termasuk database, yang mengandung data yang relevan untuk pelbagai situasi dan diatur oleh software
yang
disebut
Database
Management Systems (DBMS). b. Model Management. Melibatkan model finansial, statistikal, management science, atau pelbagai model kuantitatif lainnya, sehingga dapat memberikan ke sistem Gambar 1. Decision Support System
suatu
kemampuan
analitis,
dan
manajemen software yang diperlukan. c. Communication (dialog subsystem). User
3. Keuntungan DSS a. Mampu mendukung pencarian solusi dari masalah yang kompleks
perintah pada DSS melalui subsistem ini.
b. Respon cepat pada situasi yang tak diharapkan dalam kondisi yang berubahubah c. Mampu
dapat berkomunikasi dan memberikan
Ini berarti menyediakan antarmuka. d. Knowledge
Management.
Subsistem
optional ini dapat mendukung subsistem untuk
menerapkan
pelbagai
strategi yang berbeda pada konfigurasi berbeda secara cepat dan tepat
lain atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri. Di bawah ini adalah model konseptual DSS :
d. Pandangan dan pembelajaran baru e. Memfasilitasi komunikasi f. Meningkatkan kontrol manajemen dan kinerja g. Menghemat biaya h. Keputusannya lebih tepat 60
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 Perbedaan mencolok antara model AHP dengan
model
pengambilan
keputusan
lainnya terletak pada jenis inputnya. Modelmodel yang sudah ada umumnya memakai input yang kuantitatif atau berasal dari data sekunder. Otomatis, model tersebut hanya dapat mengolah hal-hal kuantitatif pula. Gambar 2. Model Konseptual DSS
Model AHP memakai persepsi manusia yang dianggap “Expert” sebagai input utamanya. Kriteria di sini bukan berarti
5. Metode AHP (Analytical Hierarchy
bahwa orang tersebut
Process)
haruslah genius,
AHP diperkenalkan oleh DR.Thomas L.
pintar, bergelar doctor dan sebagainya tetapi
Saaty di awal tahun 1970. Pada saat itu,
lebih mengacu pada orang yang mengerti
AHP
benar
dipergunakan
pengambilan
untuk
keputusan
mendukung
pada
beberapa
permasalahan
yang
diajukan,
merasakan akibat suatu masalah atau punya
perusahaan dan pemerintahan. Pengambilan
kepentingan
keputusan dilakukan secara bertahap dari
Karena merupakan input yang kualitatif atau
tingkat terendah hingga puncak. Pada proses
persepsi manusia maka model ini dapat
pengambilan keputusan dengan AHP, ada
mengolah juga hal-hal kualitatif disamping
permasalahan/goal dengan beberapa level
hal-hal kuantitatif.
kriteria
dan
alternatif.
Masing-masing
Analytical
terhadap masalah
Hierarchy
tersebut.
Process
(AHP)
alternatif dalam satu kriteria memiliki skor.
mempunyai landasan aksiomatik yang terdiri
Skor diperoleh dari eigen vektor matriks
dari (Johannes Sinaga, 2010) :
yang
diperoleh
dari
perbandingan
berpasangan dengan alternatif yang lain. Skor yang dimaksud ini adalah bobot masing-masing
alternatif
terhadap
satu
a. Resiprocal mengandung
Comparison, arti
yang
bahwa
matriks
perbandingan
berpasangan
terbentuk
harus
yang bersifat
kriteriapun
berkebalikan.Misalnya, jika A adalah k
memiliki bobot tertentu (didapat dengan cara
kali lebih penting dari pada B maka B
yang sama). Selanjutnya perkalian matriks
adalah 1/k kali lebih penting dari A.
kriteria.
Masing-masing
alternative dan kriteria dilakukan di tiap level hingga naik ke puncak level.
b. Homogenity, yaitu mengandung arti kesamaan perbandingan.
dalam Misalnya,
melakukan tidak 61
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 dimungkinkan
membandingkan
jeruk
Setelah menyusun tujuan utama sebagai
dengan bola tenis dalam hal rasa, akan
level teratas akan disusun level hirarki
tetapi lebih relevan jika membandingkan
yang berada di bawahnya yaitu kriteria-
dalam hal berat.
kriteria
c. Dependence, yang berarti setiap level
yang
cocok
untuk
mempertimbangkan atau menilai alternatif
mempunyai kaitan (complete hierarchy)
yang
walaupun mungkin saja terjadi hubungan
alternatif
yang
mempunyai intensitas yang berbeda-beda.
tidak
sempurna
(incomplete
hierarchy).
kita
berikan
dan
tersebut.
menentukan
Tiap
kriteria
Hirarki dilanjutkan dengan subkriteria
d. Expectation, yang berarti menonjolkon penilaian yang bersifat ekspektasi dan
(jika mungkin diperlukan). c. Membuat
matriks
preferensi dari pengambilan keputusan.
berpasangan
Penilaian
dapat
data
kontribusi relatif atau pengaruh setiap
kuantitatif
maupun
bersifat
elemen terhadap tujuan atau kriteria yang
merupakan yang
kualitatif.
yang
perbandingan menggambarkan
setingkat di atasnya. Matriks
yang
digunakan
bersifat
6. Tahapan AHP
sederhana, memiliki kedudukan kuat untuk
Dalam metode AHP dilakukan langkah-
kerangka
langkah sebagai berikut :
informasi lain yang mungkin dibutuhkan
a. Mendefinisikan masalah dan menentukan
dengan
konsistensi,
semua
perbandingan
mungkin
Dalam tahap ini kita berusaha menentukan
kepekaan prioritas secara keseluruhan
masalah yang akan kita pecahkan secara
untuk
jelas, detail dan mudah dipahami. Dari
Pendekatan dengan matriks mencerminkan
masalah yang ada kita coba tentukan solusi
aspek
yang
masalah
mendominasi
dan
didominasi.
tersebut. Solusi dari masalah mungkin
Perbandingan
dilakukan
berdasarkan
berjumlah lebih dari satu. Solusi tersebut
judgment
nantinya kita kembangkan lebih lanjut
dengan menilai tingkat kepentingan suatu
dalam tahap berikutnya.
elemen dibandingkan elemen lainnya.
cocok
bagi
b.Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan utama.
mampu
yang
solusi yang diinginkan.
mungkin
dan
mendapatkan
menganalisis
perubahan
ganda
d.Menghitung
dalam
dari
pertimbangan.
prioritas
pengambil
normalisasi
yaitu
keputusan
dari
setiap
matriks perbandingan berpasangan serta
62
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 menguji
konsistensinya.
Jika
tidak
konsisten maka pengambilan data diulangi. e. Mengulangi langkah c dan d untuk seluruh tingkat hirarki. f. Memeriksa
konsistensi
hirarki.
Tingkat pertama : (Goal) Tingkat kedua
: Kriteria-kriteria
Tingkat Ketiga
: Alternatif-alternatif
Yang
diukur dalam AHP adalah rasio konsistensi dengan
melihat
index
Tujuan keputusan
Tujuan (Goal)
konsistensi.
Konsistensi yang diharapkan adalah yang
Kriteria 1
Kriteria 2
Kriteria 3
Kriteria n
mendekati sempurna agar menghasilkan keputusan
yang
mendekati
valid.
Alternatif 1
Alternatif 2
Alternatif n
Walaupun sulit untuk mencapai yang sempurna, rasio konsistensi diharapkan kurang dari atau sama dengan 10%.
Gambar 3. Struktur Hirarki AHP Hirarki masalah disusun untuk membantu proses pengambilan keputusan dengan
7. Prinsip AHP Dalam menyelesaikan persoalan AHP,
memperhatikan seluruh elemen keputusan
ada beberapa prinsip yang perlu dipahami,
yang terlibat dalam sistem. Sebagian besar
diantaranya
decomposition,
masalah menjadi sulit untuk diselesaikan
comparative judgment, synthesis of priority
karena proses pemecahannya dilakukan
dan logical consistency.
tanpa memandang masalah sebagai suatu
a. Prinsip Decomposition Dalam AHP
sistem dengan suatu struktur tertentu.
adalah
:
Setelah persoalan didefinisikan, maka perlu
dilakukan
decomposition
yaitu
b.Prinsip Comparative Judgment Dalam AHP
memecah persoalan yang utuh menjadi
Prinsip ini berarti membuat penilaian
unsur-unsurnya. Jika ingin mendapatkan
tentang kepentingan relatif dua elemen
hasil
pada suatu tingkat tertentu yang dalam
yang
akurat,
pemecahan
juga
dilakukan terhadap unsur-unsur sampai
kaitannya
tidak mungkin dilakukan pemecahan lebih
Penilaian ini merupakan inti dari AHP,
lanjut
karena ia akan berpengaruh terhadap
sehingga
didapatkan
beberapa
dengan
tingkat
elemen-elemen.
diatasnya.
tindakan dari persoalan tadi. Karena alasan
prioritas
Hasil
dari
ini, maka proses analisis dinamakan
penilaian ini akan tampak lebih enak bila
hirarki. Bentuk struktur decomposition
disajikan dalam bentuk matriks yang
yakni :
dinamakan matriks pairwise comparison. 63
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 c. Prinsip Synthesis of Priority Dalam AHP
berdasarkan
pada
nilai
tingkat
Dari setiap matriks pairwise comparison
kepentingannya antara lain Ai dan Aj
kemudian
dipresentasikan dalam matriks Pair-wise
dicari
mendapatkan
eigen
local
vector
priority.
untuk Karena
Comparison.
matriks pairwise comparison terdapat pada setiap tingkat, maka untuk mendapatkan
Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan
global priority harus dilakukan sintesa diantara
local
melakukan
priority.
sintesa
Prosedur
berbeda
menurut
bentuk hirarki. Pengurutan elemen-elemen menurut
kepentingan
relatif
melalui
prosedur
sintesa
dinamakan
priority
setting. d.Local Consistency Konsistensi memiliki dua makna. Pertama
Nilai aij adalah nilai perbandingan elemen Ai
adalah bahwa objek-objek yang serupa
(baris) terhadap elemen Aj (kolom) yang
dapat
menyatakan hubungan :
dikelompokkan
sesuai
dengan
keseragaman dan relevansinya.
a. Seberapa jauh tingkat kepentingan Ai
Arti kedua adalah menyangkut tingkat
(baris) terhadap kriteria C dibandingkan
hubungan
dengan Aj (kolom) atau
antar
objek-objek
yang
didasarkan pada kriteria tertentu. Proses ini harus dilakukan berulang hingga didapatkan penilaian yang tepat.
b. Seberapa
jauh
dominasi
Ai
(baris)
terhadap Aj (kolom) atau c. Seberapa banyak sifat kriteria C terdapat pada Ai (baris) dibandingkan dengan Aj
8. Penyusunan Prioritas
(kolom).
Menentukan susunan prioritas elemen adalah dengan menyusun perbandingan berpasangan yaitu membandingkan dalam
9. Uji Konsistensi dan Uji Rasio Salah satu utama model AHP yang
bentuk berpasangan seluruh elemen untuk
membedakannya
dengan
model-model
setiap sub hirarki. Perbandingan tersebut
pengambilan keputusan yang lainnya adalah
ditransformasikan dalam bentuk matriks.
tidak adanya syarat konsistensi mutlak.
Contoh, terdapat n objek yang dinotasikan
Pengumpulan pendapat antara satu faktor
dengan (A1, A2, …, An) yang akan dinilai
dengan yang lain adalah bebas satu sama 64
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 lain, dan hal ini dapat mengarah pada
CR =
Rasio Konsistensi (Consistency
ketidakkonsistenan juga tidak diinginkan.
Ratio)
Pengulangan wawancara pada sejumlah
RI = Indeks Random (Random Index)
responden yang sama kadang diperlukan apabila derajat tidak konsistensinya besar. Saaty telah membuktikan bahwa Indeks
Tabel 2. Nilai Random Indeks (RI)
Konsistensi dari matriks berordo n dapat
n
diperoleh dengan rumus :
R 0,0 0,0 0,58 0,90 1,12 1,2401,32 1,41
CI = 𝜆max – n
1
2
0
3
4
0
0
5
6
7
0
0
8
I
0
0
n
10
11
12
13
14
15
CI = Consistency Index
R
1,4
1,5
1,4
1,5
1,5
1,5
𝜆max
I
90
10
80
60
70
90
n-1
=
Nilai normalisasi terbesar dari
matriks berordo n n
= Ordo matriks 10. Perancangan Sistem
Apabila CI bernilai nol, maka pair wise
a. Diagram Konteks
comparison matrix tersebut konsisten. Batas ketidakkonsistenan
(inconsistency)
yang
- Registrasi - Nilai Akademik, Tes Kemampuan, Tes Bahasa Siswa Hasil prioritas program studi
telah ditetapkan oleh Thomas L. Saaty ditentukan
dengan
menggunakan
Soal tes SPK Pemilihan Program Studi
Rasio
Admin Data siswa
Gambar 4 Diagram Konteks
Konsistensi (CR), yaitu perbandinagn indeks konsistensi dengan nilai random indeks (RI)
Diagram konteks menggambarkan sistem
yang didapatkan dari suatu eksperimen oleh
secara umum, pada diagram konteks sistem
Oak Ridge National Laboratory kemudian
pendukung keputusan pemilihan program
dikembangkan oleh Wharton School dan
studi
diperlihatkan seperti pada table . Nilai ini
berinteraksi dengan 2 external entity yaitu
bergantung pada ordo matriks n. Dengan
siswa dan administrator. Sistem menerima
demikian,
input berupa data siswa, nilai akademik, tes
Rasio
Konsistensi
dirumuskan sebagai berikut ;
dapat
menggambarkan
bahwa
sistem
kemampuan dan bahasa, soal tes dan kriteria
CR = CI
penilaian. Keluaran dari sistem berupa
RI
keputusan prioritas program studi dan data siswa.
(2) 65
9 1,4 50
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 b. Diagram Arus Data
Total
1.53
9
4.33
1 Registrasi
F1
Data Siswa
F2
Nilai Akademik
Tabel 4. Matriks Pembobotan Kriteria yang Dinormalkan
2 Nilai Akademik
K. K. Akademik Keahlian Bahasa
3 Tes Kemampuan MIPA
Siswa
F3
Hasil Tes MIPA
4 Tes Bahasa
Hasil Tes Bahasa
F4
Bob ot
K. Keahlian
0.65
0.69
0.56
Akademik
0.22
0.23
0.33
0.26
K. Bahasa
0.13
0.08
0.11
0.11
0.63
5 F6
Soal Tes F5
AHP
Data Soal
Dari perbandingan kepentingan antar kriteria
6 7
AHP
didapatkan
Prioritas Program Studi
bobot
dengan
perhitungan
sebagai berikut : Admin
- Bobot kriteria K. Keahlian - Bobot kriteria Akademik - Bobot kriteria K. Bahasa Setelah itu bobot dari setiap kriteria tersebut
Gambar 5. Diagram Arus data
diuji kekonsistenannya yaitu :
11. Teknik Penentuan Bobot Penentuan kriteria dan perbandingan antar kriteria diperoleh dari hasil wawancara pada pihak
Ranu
Prima
College
(RPC).
𝜆max =
(1.53x0.63) + (4.33x0.26) +
(9x0.11)
Perbandinagn kepentinagn antar kriteria
= (0.96) + (1.13) + (0.99)
dapat dilihat pada table 4. di bawah ini :
= 3.08
Tabel 3. Matriks Perbandingan Antar
Karena matriks berordo 3 (yakni terdiri dari
Kriteria
3 kriteria), maka indeks kekonsistenan yang
K. K. Akademik Bahasa Keahlian K. Keahlian
1
3
5
Akademik
1/3
1
3
1/3
1
K. Bahasa
1/5
diperoleh : CI = 𝜆max – n = 3.08 - 3 n–1
3–1
= 0.08 2
66
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 b. Form user untuk register (membuat akun) = 0.04 Untuk n = 3, RI = 0.58 (tabel 2.3), maka : CR = CI = 0.04 RI
0.58
= 0.07
Gambar 6. Form Register User
Karena CR < 0.100 berarti preferensi responden adalah konsisten.
c. Form input nilai akademik
12. Implementasi Sistem Implementasi sistem ini berupa aplikasi pemrograman yang menerapkan metode AHP untuk pemilihan program studi di perguruan tinggi berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. a. Form halaman utama user
Gambar 7. Form Input Nilai Akademik
d. Form tes kemampuan
Gambar 5. Form Halaman Utama User
Gambar 8. Form Tes Kemampuan IPA
67
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 e. Form tes bahasa
Tabel 5. Perbandingan Hasil Data SPK dan Data Lapangan No
Nama
Data
Hasil Data
Lapangan
SPK
Keterangan
- Matematika 1
MUH. FIRDAUS
Matematika
- Biologi - Kimia
Sama
- Fisika - Matematika
Gambar 9. Form Tes Bahasa
2
ARMILA SARI
Fisika
- Fisika - Biologi
Tidak Sama
- Kimia - Matematika
FITRIANI
f. Form Hasil Prioritas
3
NUR ALAM
Biologi
SARI
- Biologi - Fisika
Tidak Sama
- Kimia - Matematika
4
RAHMAWATI
Fisika
- Fisika - Kimia
Sama
- Biologi - Biologi
RATU 5
FADILLA
Biologi
BANGA P.
- Matematika - Fisika
Sama
- Kimia - Kimia
Gambar 10. Form Rekomendasi Hasil
6
RAHMAWATI
Kimia
Prioritas
- Matematika - Biologi
Sama
- Fisika - Fisika
13. Analisis Pengujian Sistem Pendukung
7
NURJANNAH SARI
Fisika
Keputusan
Box, selanjutnya dilakukan implementasi
Sama
- Biologi 8
SRI WAHYUNI
Biologi
studi yang sesuai berdasakan nilai akademik tes
kemampuan
- Matematika - Fisika
Sama
- Kimia
oleh responden untuk menentukan program
hasil
- Kimia - Biologi
Setelah dilakukannya pengujian Black
dan
- Matematika
- Biologi 9
dengan
HAERRY SULFIAN
Matematika
- Matematika - Fisika
Tidak Sama
- Kimia
menggunakan aplikasi yang dirancang.
- Matematika
STEFANY 10
KIKI FEBRIYANTI
Matematika
- Fisika - Biologi
Sama
- Kimia
68
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 Dari tabel 5. menunjukkan bahwa ada 3
mengukur bukan hanya kemampuan saja
(tiga) jumlah siswa memilih program studi
tetapi juga minat yang ada pada siswa
yang
tersebut.
berbeda
dengan
hasil
prioritas
keputusan aplikasi berdasarkan kemampuan
2. Melalui sistem SPK pemilihan program
yang telah dibuat. Namun sebenarnya
studi diharapkan dapat dijadikan acuan
pilihan program studi yang dipilih masih
bagi pihak RPC dalam mengarahkan
merupakan
dengan
siswa pada saat menentukan program
perbedaan hasil akhir yang tidak begitu jauh.
studi yang akan dipilih berdasarkan
urutan
prioritas
kemampuannya. Penutup Kesimpulan
DAFTAR PUSTAKA
1. Sistem pendukung keputusan ini dibuat
1. Defi Rahmah Fatih, dkk. 2003. DSS
dengan pemodelan beberapa faktor yang
Untuk Rekomendasi Pemilihan Jurusan
dipakai sebagai kriteria penilaian dan
pada Perguruan Tinggi Bagi Siswa SMU,
pemberian
perbandingan
tingkat
kepentingan antar kriteria diantaranya nilai akademik, tes kemampuan dan tes
Jurnal Politeknik Elektronika Negeri Surabaya. 2. Didik Dwi Prasetyo,2003. Belajar Sendiri Administrasi Database Server MySQL.
bahasa. 2. Sistem pendukung keputusan dibangun dengan
menggunakan
bahasa
pemrograman PHP dan pengolahan data
Jakarta: PT. Elex Media Komputindo 3. Fiqueira, Greco, Ehrgott, 2005. Multiple Criteria Decision Analysis: State of The Art Surveys. Springer’s International
menggunakan aplikasi MySQL. 3. Menggunakan informasi data nilai dan hasil tes kemampuan dan bahasa siswa
Series 4. Ian
Sommerville,
2000.
Software
Engineering, Edisi 6. Jakarta: Erlangga
untuk memilih program studi. 4. Rekomendasi prioritas pemilihan program
5. Irfan
Subakti.
Diakses
studi menggunakan metode AHP dalam
Nopember
SPK software memberikan hasil sekitar
Keputusan (Decision Support System)
70% sama dengan pilihan siswa tersebut
2010.
Sistem
Tanggal
9
Pendukung
6. Jogiyanto. 1989. Analisis & Desain. Yogyakarta: Andi 7. Johannes
Saran-saran 1. Pihak
peneliti
diharapkan
dapat
mengembangkan software yang dapat
Sinaga.
2010.
Penerapan
Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam Pemilihan Perusahaan Badan 69
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha Vol.2 No. 1, April 2013 ISSN 2089-6697 Usaha Milik Negara (BUMN) Sebagai Tempat Kerja Mahasiswa Universitas Sumatera Utara (USU)
12. Rulianto Kurniawan, 2010. PHP dan MySQL. Palembang: Maxicom 13. Shikhar Kr, Sarma Kh, Robindro Singh,
8. Pepi Dwi Ariani, dkk. 2006. Sistem
Abhijeet Singh. International Journal of
Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan
Artificial
SMK Menggunakan Neuro-Fuzzy, Jurnal
Issue(5)
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 9. Power, D. J, 2002. Decision Support
Intelligence,
Volume(1):
14. Suhermin Ari Pujiati dan Alfira Mulya Astuti.
2008.
Pengambilan
Laporan
Keputusan
Sistem Pemilihan
Systems: Concepts and Resources for
Jurusan di Perguruan Tinggi, Fakultas
Managers. Westport, Conn., Quorum
Matematika dan IPA, Institut Teknologi
Books
Sepuluh Nopember Surabaya
10. Rafiza H., 2006. Panduan dan Referensi Kamus
Fungsi
PHP5
Untuk
15. Tamsir
Nurlindasari,
Penunjang
2010.
Keputusan
Sistem dalam
Membangun Database Berbasis Web.
Menentukan Jurusan di SMA Negeri
Jakarta: PT. Elex Media Komputindo
Makassar
11. Roger S Pressman, 2002. Rekayasa
Menggunakan
Algoritma
Naïve Bayesian. Tesis tidak diterbitkan.
Perangkat Lunak, Pendekatan Paraktisi
Makassar:
(Buku Satu). Andi and McGraw-Hill
Program Studi Teknik Elektro Unhas
Book Co
Program
Pascasarjana
16. http://www.scribd.com/doc/2908406/mo dul-6-analytic-hierarchy-process
70
