SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SISWA PADA SMAN 5 KEDIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFIL MATCHING

Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SISWA PADA SMAN 5 KEDIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFIL MATCHING

SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi UN PGRI Kediri

OLEH RIZKY PUTRA PRATAMA NPM. 11.1.03.03.0230

JURUSAN SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK UN PGRI KEDIRI 2016

Rizky Putra Pratama | 11.1.03.03.0230 Fak. Teknik – Prodi Sistem Informasi

simki.unpkediri.ac.id || 1||


Skripsi oleh : RIZKY PUTRA PRATAMA NPM : 11.1.03.03.0230

Judul :


Telah disetujui untuk diajukan Kepada Panitia Ujian/Sidang Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik UN PGRI Kediri

Tanggal : 17 Desember 2015

Pembimbing I

Pembimbing II

Suratman, SH, M.Pd

Rini Indriati, S.Kom, M.Kom

NIDN. 0719036102

NIDN. 0725057003




Skripsi oleh: RIZKY PUTRA PRATAMA NPM : 11.1.03.03.0230

Judul :


Telah dipertahankan di depan Panitia Ujian/Sidang Skripsi Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik UN PGRI Kediri Pada Tanggal: 15 Januari 2016

Dan Dinyatakan Telah Memenuhi Syarat

Panitia Penguji: 1.

Ketua

: Suratman, SH., M.Pd

______________

2.

Penguji 1

: M. Rizal Arief, S.T., M.Kom

______________

3.

Penguji 2

: Rini Indriati, S.Kom., M.Kom

______________

Mengetahui, Dekan Fakultas Teknik

Dr. Suryo Widodo, M.Pd. NIP. 19640202 199103 1 002




SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SISWA PADA SMAN 5 KEDIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFIL MATCHING Rizky Putra Pratama 11.1.03.03.0230 Fak. Teknik – Prodi Sistem Informasi Email: [email protected] Suratman, SH., M.Pd 1 dan Rini Indriati, S.Kom, M.Kom 2 UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

ABSTRAK Penelitian ini dilatar belakangi oleh proses penjurusan siswa yang ada di SMAN 5 Kediri masih dilakukan secara manual, dengan cara menghitung dan menyortir nilai siswa baik dari nilai ulangan maupun dari nilai rapor yang masih dilakukan satu persatu. Cara pemilihan ini masih banyak kelemahannya selain tidak efisien dan efektif terhadap waktu pelaksanaannya, dan perbandingan yang dilakukan secara manual tersebut yang membuat perbandingan jadi tidak konsisten sehingga hasil keputusan pun akan tidak konsisten juga, ini disebabkan karena belum ada perhitungan nilai untuk bobot perbandingan dan bobot tiap kriteria. Permasalahan penelitian ini adalah bagaimana membangun suatu aplikasi yang berfungsi sebagai alat bantu pengambilan keputusan dalam kasus penjurusan siswa SMAN 5 Kediri dengan menerapkan metode Sistem Pendukung Keputusan Profile Matching? Kesimpulan dari penelitian ini adalah aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan metode profile matching ini dapat membantu SMA Negeri 5 Kediri mempercepat proses perhitungan nilai yang digunakan pada proses penjurusan siswa dan hasilnya bisa lebih sesuai dengan profil masing-masing siswa (nilai dan minat siswa). Berdasarkan simpulan hasil penelitian ini, direkomendasikan tujuan utama dari “Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan Siswa Pada SMAN 5 Kediri Dengan Menggunakan Metode Profil Matching” adalah untuk mempermudah dan mempercepat proses penjurusan siswa kelas X di SMAN 5 Kediri.

Kata Kunci : sistem pendukung keputusan, penjurusan siswa SMA, profile matching




I.

LATAR BELAKANG

dengan kemampuan akademik dan minat

Dewasa ini manusia sering dihadapkan

siswa. Tujuan penjurusan ini yaitu agar siswa

sebuah

bisa terarah dalam menerima pelajaran yang

kehidupan. Dalam kehidupan proses belajar

sesuai dengan kemampuan dan bakat yang

mengajar di sekolah, masing-masing siswa

dimiliki oleh siswa. Salah satu pertimbangan

memiliki keahlian masing- masing, selain itu

untuk menyeleksi siswa dalam menentukan

prestasi belajar disekolah juga diperhatikan.

jurusan adalah prestasi siswa pada semester

Dalam sekolah adanya sebuah tujuan yaitu

satu dan dua (kelas X) dalam bentuk nilai

menggali seluruh bakat dan keahlian dalam

mata pelajaran yang sering disebut juga

diri setiap siswa, sehingga mereka bisa

kemampuan akademik.

oleh

beberapa

pilihan

dalam

melihat kemampuan yang dimilikinya dalam

Selama ini proses penjurusan siswa

bidang tertentu semaksimal mungkin. Setiap

yang ada di SMAN 5 Kediri masih dilakukan

siswa

tertentu

secara manual, dengan cara menghitung dan

diantaranya kemampuan kognitif, motivasi

menyortir nilai siswa baik dari nilai ulangan

berprestasi, minat dan kreativitas. Melalui

maupun

perbedaan tersebut peran pendidikan tidak

dilakukan satu persatu. Cara pemilihan ini

hanya,

masih banyak kelemahannya selain tidak

memiliki

perbedaan

tetapi

juga

bimbingan/konseling,

meliputi

pemilihan

dan

efisien

dari

dan

nilai

rapor

efektif

yang

terhadap

masih

waktu

penempatan siswa sesuai dengan kapasitas

pelaksanaannya, dan perbandingan yang

individual yang dimiliki, rancangan sistem

dilakukan secara manual tersebut yang

pengajaran yang sesuai dan strategi mengajar

membuat perbandingan jadi tidak konsisten

yang

karakteristik

sehingga hasil keputusan pun akan tidak

individu siswa. Kesalahan yang mungkin

konsisten juga, ini disebabkan karena belum

terjadi jika penempatan yang tidak sesuai

ada

dengan keahlian siswa akan menjadikan

perbandingan dan bobot tiap kriteria.

disesuaikan

dengan

perhitungan

nilai

untuk

bobot

Oleh karena itu perlu dirancang dan

turunnya prestasi terhadap siswa tersebut. 5

dibangun sebuah system terkomputerisasi

dilaksanakan pada semester ganjil kelas XI.

yang dapat mengatasi permasalahan diatas,

Sesuai kurikulum yang berlaku di SMAN 5

yaitu dengan menerapkan system pendukung

Kediri, siswa kelas X SMA yang naik ke

keputusan

kelas XI akan mengalami pemilihan jurusan

profile matching yang dapat memberikan

(penjurusan). Penjurusan yang tersedia di

solusi yang tepat dalam penjurusan siswa

SMAN 5 meliputi Ilmu Alam (IPA) dan Ilmu

SMA.

Penjurusan

bagi

siswa

SMAN

cerdas

menggunakan

metode

Sosial (IPS). Penjurusan akan disesuaikan Rizky Putra Pratama | 11.1.03.03.0230 Fak. Teknik – Prodi Sistem Informasi



PROFILE MATCHING

Nilai 81 – 90 memiliki bobot 4

Metode profile matching merupakan


proses membandingkan antara kompetensi


individu dengan kompetensi suatu jabatan

Nilai kurang dari 60 memiliki

sehingga

bobot 1

II.

dapat

diketahui

perbedaan

kompetensinya (disebut juga gap), semakin

b) Aspek Non Akademik

kecil gap yang dihasilkan maka bobot

Aspek non akademik merupakan nilai

nilainya semakin besar yang berarti memiliki

tambahan yang digunakan untuk bahan

peluang

pertimbangan. Aspek-aspeknya yaitu :

lebih

besar

untuk

seseorang

menempati posisi tersebut. Adapun langkah-

1) Prestasi non akademik

langkah untuk menghitungnya adalah sebagai

Prestasi

berikut:

matematika, sains, dan olah raga, dll

1. Menentukan pemetaan

variabel-variabel

Gap

dan

Menentukan

yang

akademik

dibidang

memiliki bobot 5. Dan jika tidak punya prestasi bobotnya 1. 2) Minat

aspek-aspek Variabel

non

digunakan

adalah

Anak yang berminat masuk jurusan

sebagai berikut:

IPA memiliki bobot 5, sedangkan

a) Aspek Nilai Kognitif

yang berminat masuk jurusan IPS

Nilai Kognitif diperoleh dari nilai rata-

memiliki bobot 1.

rata pelajaran yang akan digunakan

3) Nilai IQ

dalam perhitungan nanti, baik dari nilai

Nilai IQ diatas 128 memiliki bobot 5

ulangan harian maupun nilai semester.

Nilai IQ 120 – 127 memiliki bobot 4

Aspek-aspeknya yaitu :


1) Nilai Matematika


2) Nilai Biologi

Nilai IQ dibawah 90 memiliki bobot 1

3) Nilai Fisika

4) Disiplin

4) Nilai Kimia

5) Sikap

5) Nilai Sejarah

6) Kreatifitas

6) Nilai Ekonomi

Untuk

nilai

disiplin,

sikap,

7) Nilai Sosiologi

kreatifitas memiliki bobot sebagai

8) Nilai Geografi

berikut :

Dan bobot nilainya adalah seperti

Sangat baik memiliki bobot 5

berikut :

baik memiliki bobot 4


cukup memiliki bobot 3


dan



Tabel 4.4 Konversi hasil pemetaan GAP

kurang memiliki bobot 2 sangat kurang memiliki bobot 1

Aspek Non Akademik

2. Menghitung Pemetaan GAP a. Menghitung GAP GAP yang dimaksudkan di sini adalah perbedaan antara nilai dengan target atau bisa ditunjukkan pada rumus di bawah ini: c. Perhitungan dan pengelompokan

GAP = Nilai Value – Nilai Target Tabel 4.1 GAP Aspek Nilai Kognitif

Core dan Secondary Factor 1) Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor Aspek Nilai Kognitif: 1.a)

Ajeng

NCF Tabel 4.2 GAP Aspek Non Akademik

Σ𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁

= Σ𝐼𝐼𝐼𝐼 = 4+4+4+4 4

NSF Σ𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁

= Σ𝐼𝐼𝐼𝐼 =

Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 +𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 +𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 +𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 ) Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

=4 Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 +𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 ) Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

4.5+4.5+4.5+4.5

1.b) b. Penghitungan Bobot Setelah

diperoleh

nilai

4

Aji

= 4.5

=

=

NCF GAP

pada


nilai diberi bobot nilai dengan patokan


tabel bobot nilai gap.

NSF

masing-masing seseorang maka setiap

Tabel 4.3 Konversi hasil pemetaan GAP Aspek Nilai Kognitif

2+3+2+2 4




= 2.25 Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 +𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 ) Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

4.5+4.5+4.5+3.5

1.c)

4

= 4.25

=

=

Amelia

NCF Σ𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁

= Σ𝐼𝐼𝐼𝐼 = 3+3+3+3 4



=3

=



NSF

NSF



Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 +𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 ) Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

4.5+4.5+4.5+4.5 4

1.d)

Dewi

= 4.5

=

NCF Σ𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁

3+3+2+2 4




= 2.75 Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 +𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 ) Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

2.5+3.5+2.5+3.5 4

Dwi


= Σ𝐼𝐼𝐼𝐼 = 5+4+3+3 4



=3

= 4.75

4

Kognitif)

2) Perhitungan Core Factor dan

Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

= 3.75

Secondary Factor Aspek Non =

Akademik: 2.a)

Ajeng Σ𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁

Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 +𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 ) Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

=5

=

NCF = Σ𝐼𝐼𝐼𝐼 = Σ𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁

= Σ𝐼𝐼𝐼𝐼 = 5

2.b)


= Σ𝐼𝐼𝐼𝐼 = 4+4+4+4 4




=4 Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

4

Else

= 4.5

=


= Σ𝐼𝐼𝐼𝐼 = 3+4+2+2

=4


NCF = Σ𝐼𝐼𝐼𝐼 =

Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ) Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

NSF

= Σ𝐼𝐼𝐼𝐼 = 2.c)

Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

= 4.2

= 2.75





5

=1=5

Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 +𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 +𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 )

1+5+5+5+4 5

=

Amelia Σ𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁

=

1

Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

NSF Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 +𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 +𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 +𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 )

=

=1=1


1++5+5+5+5 5

5

=1=5

Σ𝐼𝐼𝐼𝐼


NCF

Σ𝐼𝐼𝐼𝐼


Aji


Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 +𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 )

4.5+4.5+4.5+4.5

=

Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 )

NSF

1+5+5+4.5+5

Eky

NCF

4

4

=

=

Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 +𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 +𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 +𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 )

5+5+5+5+5

1.g)

Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

5+4.5+5+4.5

=

NCF

1.f)

Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 +𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔 )

Tabel 4.5 Nilai CF dan SF (Aspek Nilai


1.e)



Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

=4

=



2.d)

Dewi Σ𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁


d. Perhitungan Nilai Total Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ) Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

NSF



Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 +𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 +𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 ) Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

1+5+5+5+4

2.e)

5

=4





Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

=4





Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

= 4.2




1

=1=1

Σ𝑁𝑁𝑁𝑁(𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 +𝑖𝑖𝑖𝑖 +𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 +𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 +𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 ) Σ𝐼𝐼𝐼𝐼

1+4+5+5+4

1.a)

Ajeng

N1 = (90% x NCF) + (10% x NSF) = (90% x 4) + (10% x 4.5) = 4.05 Aji

N1 = (90% x NCF) + (10% x NSF) = (90% x 2.25) + (10% x 4.25) = 2.45 1.c)

Amelia

N1 = (90% x NCF) + (10% x NSF)

1.d)

Dewi

N1 = (90% x NCF) + (10% x NSF) = (90% x 2.5) + (10% x 3) = 2.55 1.e)

Dwi

N1 = (90% x NCF) + (10% x NSF) = (90% x 3.75) + (10% x 5) = 3.88

NSF

5

=

Else

NCF = Σ𝐼𝐼𝐼𝐼 = Σ𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁

5

=1=5


1+5+5+5+5

Akademik:

= (90% x 3) + (10% x 4.5) = 3.15

NSF

2.g)

=

Eky


5

5

=1=5


1+5+5+5+4

1) Perhitungan Nilai Total Aspek

1.b)

NSF

2.f)

=

Dwi


5

1

=1=1

= 3.8

=

Tabel 4.6 Nilai CF dan SF (Aspek Non Akademik)

1.f)

Eky

N1 = (90% x NCF) + (10% x NSF) = (90% x 4) + (10% x 4.5) = 4.05 1.g)

Else

N1 = (90% x NCF) + (10% x NSF) = (90% x 2.75) + (10% x 4.75) = 2.95 2) Perhitungan Nilai Total Aspek Non Akademik: 2.a)

Ajeng

N2 = (90% x NCF) + (10% x NSF) = (90% x 5) + (10% x 4) = 4.9 2.b)

Aji

N2 = (90% x NCF) + (10% x NSF) = (90% x 1) + (10% x 4.2) = 1.32 Rizky Putra Pratama | 11.1.03.03.0230 Fak. Teknik – Prodi Sistem Informasi



2.c)

Amelia

Aji

= (90% x 2.45) + (10% x

N2 = (90% x NCF) + (10% x NSF)

1.32) = 2.34

= (90% x 5) + (10% x 4) = 4.9

Amelia

2.d)

= 3.33

Dewi

N2 = (90% x NCF) + (10% x NSF)

Dewi

= (90% x 1) + (10% x 4) = 1.3

= 2.43

2.e)

Dwi

Dwi

= (90% x 3.15) + (10% x 4.9)

= (90% x 2.55) + (10% x 1.3)

= (90% x 3.88) + (10% x 4.9)

N2 = (90% x NCF) + (10% x NSF)

= 3.98

= (90% x 5) + (10% x 54) = 4.9

Eky

2.f)

4.92) = 4.14

Eky

= (90% x 4.05) + (10% x

N2 = (90% x NCF) + (10% x NSF)

Else

= (90% x 5) + (10% x 4.2) = 4.92

1.28) = 2.78

2.g)

= (90% x 2.95) + (10% x

Else

N2 = (90% x NCF) + (10% x NSF)

Tabel 4.8 Perhitungan Hasil Akhir

= (90% x 1) + (10% x 3.8) = 1.28

Tabel 4.7 Nilai Total Aspek Nilai Kognitif dan Aspek Non Akademik

Setelah setiap siswa mendapatkan hasil akhir seperti pada tabel di atas maka bisa e. Perhitungan Hasil Akhir Langkah terakhir yang dilakukan adalah menghitung untuk menentukan ranking yang diperoleh oleh seorang siswa dengan menggunakan rumus: Ranking = (90% x N1) + (10% x N2) Ajeng

= (90% x 4.05) + (10% x 4.9)

= 4.14 Rizky Putra Pratama | 11.1.03.03.0230 Fak. Teknik – Prodi Sistem Informasi

ditentukan kecocokan jurusan dari para kandidat berdasarkan pada besarnya nilai hasil

akhir

jika

siswa

tersebut

mempunyai nilai diatas 3,8 maka siswa tersebut akan diarahkan pada jurusan IPA, dan jika nilainya dibawah 3,8 makan siswa tersebut akan diarahkan pada jurusan IPS.



c. Halaman Data Siswa

III. HASIL DAN KESIMPULAN

Halaman menu data siswa selain berisi

1. HASIL Berikut

ini

adalah

hasil

implementasi

tentang info dari data siswa juga berisi menu

halaman web yang telah dibuat berdasarkan

untuk melakukan pengolahan data siswa

rancangan tampilan (interface) yang telah

seperti tambah, edit, dan hapus data siswa.

dibuat : a. Halaman Login Halaman login merupakan halaman yang digunakan

oleh

administrator

(operator)

untuk masuk ke halaman admin. Sistem memerlukan autentifikasi pengguna aplikasi denan mengisikan username dan password pengguna

aplikasi.

Berikut

gambar

implementasi dari halaman login :

Gambar 5.3 Halaman data siswa Beberapa menu pengolahan data yang terdapat pada halaman menu data siswa adalah sebagai berikut : 1) Menu tambah data siswa

Gambar 5.1 Halaman Login b. Halaman Home Halaman home merupakan halaman awal

Gambar 5.4 Halaman Tambah Data Siswa

ketika proses autentifikasi pada halaman

2) Menu edit data siswa

login sesuai.

Gambar 5.5 Halaman Edit Data Siswa Gambar 5.2 Halaman Home Rizky Putra Pratama | 11.1.03.03.0230 Fak. Teknik – Prodi Sistem Informasi



d. Halaman Nilai Kriteria

e. Halaman Hasil Perhitungan

Halaman menu nilai kriteria ini sama halnya

Halaman hasil perhitungan ini berisikan hasil

dengan menu data siswa selain berisi tentang

akhir nilai yang telah dihitung oleh sistem

info dari nilai kriteria yang siswa miliki juga

beserta kecocokan jurusan yang bisa diambil

berisi menu untuk melakukan pengolahan

oleh siswa.

data siswa seperti tambah, edit nilai.

Gambar 5.9 Halaman Hasil Perhitungan Gambar 5.6 Halaman Nilai Kriteria

f. Halaman

Keterangan

Nilai

Kriteria

Beberapa menu pengolahan data yang terdapat pada halaman menu nilai kriteria

Halaman ini berisi info untuk pengisian nilai

adalah sebagai berikut :

pada tambah (input) data nilai kriteria siswa.

1) Menu Tambah Nilai Kriteria

Gambar 5.10 Halaman Keterangan Nilai Kriteria Gambar 5.7 Halaman Tambah Nilai Kriteria 2) Menu Edit Nilai Kriteria

2. KESIMPULAN Berdasarkan dari hasil penelitian dan pengujian keputusan

aplikasi

sistem

menggunakan

pendukung

metode

profile

matching ini dapat membantu SMA Negeri 5 Kediri mempercepat proses perhitungan nilai yang digunakan pada proses penjurusan siswa dan hasilnya bisa lebih sesuai dengan Gambar 5.8 Halaman Edit Nilai Kriteria


profil masing-masing siswa (nilai dan minat siswa). simki.unpkediri.ac.id || 12||


IV. [1]

dan Menengah. Nomor 22 Tahun

DAFTAR PUSTAKA B. Beizer, 1995. Black Box Testing. New York: John Wiley & Sons, Inc.

[2]

Citra

Nuraini

Mursa,

2010.

Support

System

and

Intelligent

System”, Jilid 2, Edisi 7, Yogyakarta:

Sistem

Andi.

Pendukung

Ferdian

Benny,

Informasi Karir

[4]

[10] Turban, Efraim, 2007, “Decision

Implementasi Analisis GAP Untuk Keputusan

[11] Turban, Efraim, Jay E.Aronson, dan

Kenaikan Jabatan. [3]

2006.

2011.

Keputusan

Dan

Sistem

Perencanaan

Pemilihan

Karyawan

Ting Peng Liang.Decision Support Systems

and

Intelligent

Systems

(Sistem Pendukung Keputusan dan

Berprestasi Pada CV. SAS Bandung.

Sistem Cerdas) edisi ketujuh jilid

Grady Booch, James Rumbaugh, and

1.Yogjakarta : Andi Offset. 2005.

Ivar Jacobson, 1999. The Unified Modeling Language User Guide, Publisher: Addison Wesley. [5]

Kustiyaningsih,

Yeni.

2011.

Pemograman Basis Data Berbasis Web Menggunakan PHP & MYSQL. Yogyakarta: Graha Ilmu. [6]

Kusrini, 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem

Pendukung

Keputusan,

Penerbit ANDI, Yogyakarta. [7]

Lela

Rahmawati,

Pendukung

2013.

Keputusan

System

Pemberian

Beasiswa Pada STIE Bank BPD Jateng Menggunakan Metode Profile. [8]

Okky Cintia Devi, Indana Zulfa, Fauziatul Munawaroh, Desyy Rizky K.

2014.

Keputusan Menggunakan

Sistem

Pendukung

Penjurusan Metode

SMA Analytical

Hierarchy Proses (AHP). [9]

Peraturan

Menteri

Pendidikan

Nasional. Satuan Pendidikan Dasar Rizky Putra Pratama | 11.1.03.03.0230 Fak. Teknik – Prodi Sistem Informasi


SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SISWA PADA SMAN 5 KEDIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFIL MATCHING

Recommend Documents