SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BANTUAN WIRAUSAHA PADA RUMAH ZAKAT PALEMBANG MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) David Van Hoeten Muhamad Sadham Jamin Ocky Fernando Jurusan Sistem Informasi STMIK PALCOMTECH PALEMBANG
ABSTRAK Rumah zakat adalah sebuah lembaga swadaya masyarakat yang memfokuskan pada pengelolaan zakat, infaq, shodaqoh dan wakaf secara profesional dengan menitikberatkan program pendidikan, kesehatan, pembinaan komunitas dan pemberdayaan ekonomi sebagai penyaluran program unggulan. selama ini kantor rumah zakat palembang dalam melakukan penentuan bantuan penerima bermanfaat (ruhiyah) pada Rumah Zakat yang masih dilakukan secara manual, ruhiyah harus melakukan tahapan-tahapan yaitu pengumpulan data diri, dan survey. Dalam melakukan pengumpulan data penerima bantuan (ruhiyah) diharuskan terlebih dahulu ke rumah zakat untuk menjadi member kemudian melakukan registrasi dan mengumpulkan data diri, untuk melakukan pengumpulan data ini bisa menyita waktu baik dari penerima bantuan maupun dari pihak rumah zakat. Selanjutnya pihak dari rumah zakat melakukan survey, dalam melakukan survey pihak dari rumah zakat masih membawa catatan pendataan dari survey, pendataan yang kurang baik dari proses registrasi sampai dengan tahap survey sering mengakibatkan terjadinya hilang dokumen. Dalam melakukan proses pengambilan keputusan pihak dari rumah zakat masih menggunakan teknik skoring berdasarkan dari data yang telah dikumpulkan, penggunaan teknik skoring akan menghasilkan nilai tidak efektif. Oleh karena itu diperlukan sistem yang lebih efektif dalam melakukan pendataan dan perhitungan skoring dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Wirausaha Pada Rumah Zakat Palembang Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Kata Kunci : Website, SAW (Simple Additive Weighting)
PENDAHULUAN Rumah zakat didirikan pada tahun 1998 oleh Abu Syauqi, salah satu tokoh dai muda Bandung. Sejak tahun 2003 rumah zakat mengadakan program-program untuk membantu para ruhiyah yang sebelumnya di ajak untuk menjadi member dahulu sebelum menerima bantuan bermanfaat. Untuk melakukan penentuan bantuan penerima bermanfaat (ruhiyah) pada Rumah Zakat yang masih dilakukan secara manual, ruhiyah harus melakukan tahapan-tahapan yaitu pengumpulan data diri, survey dan menyetujui surat perjanjian (komitmen) dari rumah zakat. Dalam melakukan pengumpulan data penerima bantuan (ruhiyah) diharuskan terlebih dahulu ke rumah zakat untuk menjadi member kemudian melakukan registrasi dan mengumpulkan data diri, untuk melakukan pengumpulan data ini bisa menyita waktu baik dari penerima bantuan maupun dari pihak rumah zakat. Selanjutnya pihak dari rumah zakat melakukan survey, dalam melakukan survey pihak dari rumah zakat masih membawa catatan pendataan dari survey, pendataan yang kurang baik dari proses registrasi sampai dengan tahap survey sering mengakibatkan terjadinya hilang dokumen. Dalam melakukan proses pengambilan keputusan pihak dari rumah zakat masih menggunakan teknik skoring berdasarkan dari data yang telah dikumpulkan, penggunaan teknik skoring akan menghasilkan nilai tidak efektif.
1
Oleh karena itu diperlukan sistem yang lebih efektif dalam melakukan pendataan dan perhitungan skoring dengan menggunakan aplikasi sistem pendukung keputusan yang akan lebih mempermudah dalam proses menentukan penerimaan bantuan bermanfaat. Berdasarkan dari uraian diatas, maka penulis merasa tertarik untuk membuat penelitian yang berjudul : “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Wirausaha Pada Rumah Zakat Palembang Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting)”.
LANDASAN TEORI Sistem Pendukung Keputusan Menurut Alter (Kusrini, 2007:15), Sistem Pendukung Keputusan (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. SAW (Simple Additive Weighting) Menurut Kusumadewi (2006:75) Metode Simple Additive Weighting sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. MySQL Menurut Kristanto (2010:12), MySQL adalah sebuah perangkat lunak sistem manajemen basis data SQL atau DBMS yang multithread dan multi-user. Data Flow Diagram (DFD) Menurut Sovia dan Febio (2011:94), Data Flow Diagram (DFD) atau bagan alir data digunkan untuk menggambarkan sistem secara logika tanpa memperhatikan lingkungan fisik dimana data tersebut mengalir atau akan disimpan. Entity Relationship Diagram (ERD) Menurut Rejeki et al. (2011:154), Entity Relationship Diagram digunakan dalam membangun basis data untuk menggambarkan relasi atau hubungan dari dua tabel. Teknik Pengujian Menurut Simarmata (2010:299) pengujian perangkat lunak merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari perangkat lunak. Proses pengujian juga mempengaruhi masa penggunaan perangkat lunak. Interview (Wawancara) Menurut Hasan (2008:17), Wawancara adalah cara mengumpulkan data dengan langsung mengadakan tanya jawab kepada objek yang teliti atau kepada perantara yang mengetahui persoalan dari objek yang sedang diteliti. Studi Pustaka Menurut Riduwan (2011:77), Studi pustaka yaitu ditujukan untuk memperoleh data langsung dari tempat penelitian, meliputi buku-buku yang relevan, peraturan-peraturan, dan lain-lain.
2
Observasi (Pengamatan) Menurut Sutabri (2012:97), Pengamatan langsung atau observasi merupakan teknik pengumpulan data dengan langsung melihat kegiatan yang dilakukan uleh user. Model Waterfall Menurut Rosa (2013:28), Model SDLC air terjun (waterfall) sering juga disebut model sekuensial linier (sequential linier) atau alur hidup klasik (classic life eycle).
HASIL DAN PEMBAHASAN 1.
Analisis
Analisis sistem yang dibuat menggunakan Sistem Pendukung Keputusan untuk mengetahui bagaimana alur proses yang terjadi pada sistem yang diusulkan dan mengetahui kekurangan dan kendala yang dihadapi dengan menggunakan Metode Waterfall. a. Identifikasi Masalah 1. Untuk menentukan penerima bantuan bermanfaat (ruhiyah) pada rumah zakat yang masih dilakukan secara manual. 2. Sistem yang berjalan pada rumah zakat saat ini masih membutuhkan waktu yang cukup lama baik calon penerima bantuan maupun dari pihak rumah zakat itu sendiri. 3. Dalam melakukan survey pihak dari rumah zakat masih membawa catatan pendataan dari survey. 2. Desain a. Flowchart Flowchart sistem yang diusulkan pada Rumah Zakat pembuatan aplikasi sistem pendukung keputusan agar dapat memperbaiki prosedur penerima bantuan yang masih berjalan secara manual, sehingga dapat menjadi solusi dalam melakukan pemeliharaan secara efektif dan efisien. Dapat dilihat pada gambar 1:
3
Sumber : Diolah Sendiri Gambar 1. Flowchart Sistem yang Diusulkan b. Diagram Konteks Diagram konteks adalah diagram yang menggambarkan aliran arus data Aplikasi web sistem pendukung keputusan penerima bantuan pada rumah zakat palembang diagram dapat dilihat pada gambar 2 :
Sumber : Diolah Sendiri Gambar 2. Diagram Konteks Sistem yang Diusulkan
4
c. Diagram Level 0 Diagram level 0 adalah diagram yang menunjukkan semua proses utama dari keseluruhan sistem, diagram level 0 digambarkan penulis dalam Gambar 3:
Sumber : Diolah Sendir Gambar 3. Diagram Kontesk Level 0 Sistem yang Diusulkan
5
d. Entity Relationship Diagram (ERD) Berikut ini adalah gambar entity relationship diagram (ERD) yang berisi komponenkomponen himpunan entitas dan himpunan relasi yang masing-masing dilengkapi dengan atribut-atribut. Diagram ini dapat dilihat pada Gambar 4:
Sumber : Diolah Sendiri Gambar 4. ERD Sistem yang Diusulkan 3.
Inplementasi Pengujian
Berikut merupakan kriteria yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan penentuan bantuan wirausaha berdasarkan persyaratan yang ada. adapun kriteria yang telah ditentukan sebagai berikut : Tabel 1. Kriteria dan Bobot No 1 2 3 4
Nama kriteria Data Tambahan Kesehatan Ekonomi Survei
Bobot W 0.1 0.15 0.20 0.55
Keterangan : R = Rendah S = Sedang
6
Keterangan Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi
T = Tinggi ST = Sangat Tinggi Berdasatkan kriteria dan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria yang telah ditentukan, selanjutnya penjabaran bobot setiap kriteria. a. Data tambahan memiliki subkriteria dan bobot sebagai berikut: Tabel 2. Data Tambahan No Data Tambahan Bobot 1 Sering 1 2 Jarang 0.75 3 Pernah 0.50 4 Tidak Pernah 0.25 b. Kesehatan Kesehatan memiliki subkriteria dan bobot sebagai berikut : Tabel 3. Data Kesehatan No Kesehatan Bobot 1 Sangat Bersih 1 2 Bersih 0.75 3. Kotor 0.50 4 Sangat Kotor 0.25 c. Ekonomi Ekonomi memiliki subkriteria dan bobot sebagai berikut: Tabel 4. Data Ekonomi No Ekonomi Bobot 1 >= 2.000.000 1 2 <= 2.000.000 0.50 d. Survei Survei memiliki subkriteria dan bobot sebagai berikut: Tabel 5. Data Survei No Survei 1 Strategis 2 Kurang Strategis 3. Tidak Strategis
Bobot 1 0.75 0.50
e. Total Bobot Bobot dan kelayakan yang ditentukan: Tabel 6. Total Bobot No Kelayakan Bobot 1 Layak >= 0.70 2 Tidak Layak <= 0.70 f. Rumus Rumus perhitungan normalisasi matrik =
7
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) Jika j adalah atribut biaya (cost) keterangan : rij = nilai rating kinerja ternormalisasi. xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria. Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria. benefit = jika nilai terbesar adalah terbak. cost = jika nilai terkecil adalah terbaik. Contoh perhitungan manual : Tiga permohonan bantuan memiliki data sebagai berikut: Tabel 7. Data Pemohon Kriteria Ali Data Tambahan (C1) Sering Kesehatan (C2) Bersih Ekonomi (C3) >=2000000 Survei (C4) Kurang Strategis
Rendi Pernah Bersih <= 2000000 Tidak Strategis
Berdasarkan data pemohon diatas dapat dibentuk matrik keputusan x yang telah dikonversikan dengan bilangan, sebagai berikut : Tabel 8. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 Ali 1 0.75 1 0.75 Rendi 0.50 0.75 0.50 0.50 Pengambil keputusan mengambil bobot berdasarkan tingkat kepentingan masing masing kriteria yang dibutuhkan sebagai berikut : Nilai bobot W=(01, 0.15, 0.20, 0.55) Membuat matriks keputusan X dibuat dari tabel kecocokan sebagai berikut : 1 0.75 1 0.75 X= 0.50 0.75 0.50 0.50 Pertama, dilakukan normalisasi matriks X menghitung nilai masing - masing kriteria berdasarkan kriteria yang di asumsikan sebagai kriteria keuntungan atau biaya sebagai berikut : = Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) Jika j adalah atribut biaya (cost) keterangan : rij = nilai rating kinerja ternormalisasi. xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria. Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria. benefit = jika nilai terbesar adalah terbak. cost = jika nilai terkecil adalah terbaik.
8
rij =
rij =
P1). r11 = .
r12 =
.
r13 =
.
r14 =
.
P2) r21 = r22 = .
r23 = r24 =
.
.
.
.
. .
.
.
. . . .
= =1 ,
=1
,
=1 , ,
. ,
, , . ,
=1 ,
=0.50 =1
=0.50 =0.66
Kedua, membuat normalisasi matriks R yang diperoleh dari hasil normalisasi matriks X sebagai berikut : 1 1 1 1 R= 0.50 1 0.50 0.66 Selanjutnya akan dibuat perkalian matriks W*R dan penjumlahan hasil perkalian untuk memperoleh alternatif terbaik dengan melakukan perangkingan nilai terbesar sebagai berikut: V1=(0.1)(1)+(0.15)(1)+(0.20)(1)+(0.55)(1) =0.1+0.15+0.20+0.55 =1 V2=(0.1)(0.50)+(0.15)(1)+(0.20)(0.50)+(0.55)(0.66) =0.05+0.15+0.1+0.36 =0.66 Hasil perangkingan diperoleh V1=1, V2=0.66.Berdasarkan nilai pembobotan diatas maka dapat disimpulkan bahwa V1=(Ali) layak menerima bantuan wirausaha, dan V2=(Rendi) Tidak Layak menerima bantuan Wirausaha. 4. Pengujian Pengujian yang dilakukan dengan menggunakan metode pengujian Black Box, metode pengujian ini akan menguji kinerja dari setiap halaman input aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Wirausaha Pada Rumah Zakat Palembang. Berikut halaman yang akan dilakukan pengujian: Tabel 9. Pengujian Halaman Login No
1
2
3
Skenario Pengujian Mengosongkan username dan password kemudian klik tombol submit Menggunakan username yang salah dan password yang benar. Menggunakan username yang benar dan password yang
Test Case
Hasil Yang Diharapkan
Hasil Pengujian
Username : Password : -
Proses login akan gagal masuk dalam sistem
Valid
Username : adm Password : 123456
Proses login akan gagal masuk dalam sistem
Valid
Username : admin Password : 123
Proses login akan gagal masuk dalam sistem
Valid
9
No
Skenario Pengujian
Test Case
Hasil Yang Diharapkan
Hasil Pengujian
salah.
4
Menggunakan username yang benar dan password yang benar.
Username : admin Password : admin
Proses login akan berhasil masuk kedalam sistem.
Valid
Tabel 10. Pengujian Halaman Posting Berita No 1 2 3
Skenario Pengujian Mengosokan field judul berita Mengisi field judul berita Duplikasi isi judul berita
Test Case Judul berita : Judul berita : xxx Kategori : xxx (sudah ada sebelumnya)
Hasil Yang Diharapkan Proses penambahan judul gagal Proses penambahan judul berhasil Proses penambahan judul berhasill
Hasil Pengujian Tidak Valid Valid Valid
Tabel 11 Pengujian Halaman Kategori No 1 2
Skenario Pengujian Mengosokan field kategori Mengisi field kategori
Test Case Kategori : Kategori : xxx
Hasil Yang Diharapkan Proses penambahan kategori gagal Proses penambahan kategori berhasil
Hasil Pengujian Tidak Valid Valid
Tabel 2 Pengujian Halaman Kriteria No
Skenario Pengujian
Test Case
1
Mengosokan field kriteria
Kriteria : -
2
Mengisi field kriteria
Kriteria : xxx
Hasil Yang Diharapkan Proses penambahan kriteria gagal Proses penambahan kriteria berhasil
Hasil Pengujian Tidak Valid Valid
Tabel 13. Pengujian Halaman Detail Kriteria No
Skenario Pengujian
Test Case
1
Mengosokan field nama detail kriteria
Nama detail kriteria : -
2
Mengisi field nama detail kriteria
Nama detail kriteria : xxx
3
Mengosokan field bobot
Bobot : -
4
Mengisi field bobot
Bobot : 9999
10
Hasil Yang Diharapkan Proses penambahan nama detail kriteria gagal Proses penambahan nama detail kriteria berhasil berhasil Proses penambahan bobot gagal Proses penambahan bobot berhasil
Hasil Pengujian Tidak Valid Valid Tidak Valid Valid
PENUTUP Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan di Perusahaan Rumah Zakat Wilayah Palembang, maka penulis akan memberikan kesimpulan bahwa Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Wirausaha ini sebagai pembaruan dari aktifitas sebelumnya yang manual. Dari hasil representasi diambil kesimpulan bahwa Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bantuan Wirausaha ini sebagai Sumber informasi bagi masyarakat luas mengenai penerima bantuan wirausaha pada rumah zakat. Dengan adanya aplikasi ini tentunya dapat lebih memudahkan staff program head dalam menentukan penerima bantuan. DAFTAR PUSTAKA Hasan, Iqbal. 2008. Pokok-Pokok Materi Statistik 1 (Statistik Deskriptif). Jakarta : PT. Bumi Aksara. Kristanto,Andri. 2010 .Kupas Tuntas PHP & MySQL.Klaten : Cable Book. Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Andi. Kusumadewi, Sri. 2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy Madm).Yogyakarta : Graha Ilmu. Rara Sri Rejeki, Agus Prasetyo Utomo, dan Stefiana Sri Utami. 2011. Perancangan dan pengaplikasian Sistem Penjualan pada “Distro Smith” berbasis E-Commerce. Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK. Vol 16 No.1 Juli 2011, ISSN 0854-9524. http://download.portalgaruda.org/article.php?article=7470&val=544,di-akses 19 Desember 2014. Riduwan. 2011. Belajar Mudah Penelitian. Bandung : Alfabeta. Rosa dan M. Shalahuddin.2013. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung:Informatika. Simarmata, Janner. 2010. Rekayasa Web. Yogyakarta : Andi Publisher. Rini, Sovia, Febio, dan Jimmy.2011. menggunakan HTML,PHP Script, dan MySQL Database. Jurnal Teknologi Informasi & Pendidikan. ISSN : 2086 – 4981, http://jurnal-tip.net/jurnal-resource/file/9-Vol3No1Maret2011-Rini%20SoviaJimmy%20Febio.pdf , diakses 19 Desember 2014. Sutabri, Tata. 2012. Analisis Sistem Informasi. Yogyakarta : Andi
11
