SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS: FMIPA USU) SKRIPSI PANGERAN MANURUNG

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS: FMIPA USU)

SKRIPSI

PANGERAN MANURUNG 061401077

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2010

Universitas Sumatera Utara


SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer

PANGERAN MANURUNG 061401077

PROGRAM STUDI SARJANA ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2010


PERSETUJUAN

Judul

Kategori Nama Nomor Induk Mahasiswa Program Studi Departemen Fakultas

: SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS: FMIPA USU) : SKRIPSI : PANGERAN MANURUNG : 061401077 : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER : ILMU KOMPUTER : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Diluluskan di Medan, Juli 2010

Komisi Pembimbing

:

Pembimbing 2

Pembimbing 1

M. Andri Budiman, ST, M.CompSc, MEM NIP. 197510082008011011

Drs. Partano Siagian, M. Sc NIP. 130 877 994

Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,

Prof. Dr. Muhammad Zarlis NIP. 195707011986011003


PERNYATAAN


SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Desember 2010

Pangeran Manurung 061401077


PENGHARGAAN

Puji dan syukur hanya bagi Tuhan Yang Maha Esa yang mengizinkan penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Sebab kasihNya yang besar dan kesetiaanNya yang tak pernah berkesudahan. Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Drs. Partano Siagian, M. Sc dan M. Andri B, ST, MCompSc, MEM selaku pembimbing pada penyelesaian skripsi ini yang telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada penulis untuk menyempurnakan kajian ini. Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan kepada Drs. James P. Marbun, M. Komp dan Dian Rahmawaty, S.Si, M.Kom selaku dosen penguji. Panduan ringkas, padat, dan profesional telah diberikan kepada penulis agar dapat menyelesaikan tugas ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Ilmu Komputer, Prof. Dr. Muhammad Zarlis dan Syahriol Sitorus, S.Si, MIT, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen pada Departemen Ilmu Komputer FMIPA USU, dan pegawai di Ilmu Komputer FMIPA USU. Akhirnya, tidak terlupakan penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada Ayahanda P. Manurung dan Ibunda R. Butar-butar, Kakanda Mangasi Manurung, Jispen Manurung, Nurlela Manurung, Karnadi Manurung, Rommel Manurung dan Adinda tercinta Hermanto Manurung, yang selalu memberikan cinta kasihnya dan dukunganya baik material dan spiritual serta seluruh sahabat dan kerabat yang berjasama memberikan dorongan kepada penulis selama menyelesaikan skripsi dan kepada Kelompok Kecil Netanya Bang Ray Donal Hutauruk, Morinta Manullang, Meinar Lumban Batu, teman-teman Beastook Community : Ferry Antonius, Friendly Purba,Kadar Eratosthenes Sitepu, Handy Theorema, Evin Wendro Naibaho, Rain Hutagaol, Nurinda Lumban Gaol, Irmayanti Sigiro ,terima kasih untuk doa-doa kalian semoga Tuhan Yang Maha Esa memberikan limpahan karunia kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan, perhatian dan dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.



ABSTRAK

Sesuai dengan peraturan yang sudah ditentukan oleh pihak pendonor beasiswa untuk memperoleh beasiswa, maka diperlukan kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk menerima beasiswa. Pembagian beasiswa dilakukan oleh beberapa lembaga untuk membantu seseorang yang kurang mampu ataupun berprestasi selama menempuh studinya. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan Analitical Hierarcy Process (AHP) dan Technique Order Preference by Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus yaitu mencari alternative terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan mengggunakan metode AHP kemudian mencari solusi dengan metode TOPSIS. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif 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 pengurutan kandidat yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu mahasiswa terbaik.


DECISION SUPPORT SYSTEM SCHOLARSHIP SELECTION USING AHP AND TOPSIS METHOD (CASE STUDY : FMIPA USU)

ABSTRAC

Scholarship is a help provided by certain institutions for students who have good achievement academics or for those who are financially underprivilege. To determine who deserves the scholarship, it is important to use Decision Support System(DSS). The method used on this DSS is Analitical Hierarcy Process(AHP) and Technique Order Preference by Similarity To Ideal Solution(TOPSIS). On this research, there will be a case to find the best alternative based on criterias that already determined using AHP method, then find the solution using TOPSIS method. This method was chosen because it is able to select the best alternative among some alternatives, in this case the intended alternative is the one who deserve the scholarship based on certain criterias. The research is done by searching the weight that will determine optimal alternative, which is the best student.


DAFTAR ISI

Halaman Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar

ii iii iv v vi vii ix x

Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang 1.2 Perumusan Masalah 1.3 Batasan Masalah 1.4 Tujuan 1.5 Manfaat 1.6 Metodologi Penelitian 1.7 Sistematika Penulisan

1 1 2 2 3 3 3 4

Bab 2 Landasan Teori 2.1 Sistem Pendukung Keputusan 2.2.1 Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan 2.2.2 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan 2.2.3 Karakteristik dan Kemampuan SPK 2.2.4 Komponen-Komponen SPK 2.2.4.1 Subsistem Manajemen Basis Data 2.2.4.2 Subsistem Manajemen Basis Model 2.2.4.3 Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog 2.2 Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk 2.2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) 2.2.1.1 Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process 2.2.1.2 Prosedur Analytical Hierarchy Process 2.2.2 Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) 2.2.2.1 Procedure TOPSIS 2.3 Beasiswa FMIPA 2.3.1 Persyaratan Beasiswa 2.3.1.1 Syarat Umum 2.3.1.2 Syarat Khusus

6 6 7 7 8 10 11 11 12 13 15 15 17 19 19 21 22 22 23


Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem 3.1 Analisis Sistem 3.1.1 Analisis Data Sistem 3.1.2 Analisis Komponen Sistem 3.1.2.1 Subsistem Manajenem Basis Data 3.1.2.1.1 Diagram Aliran Data 3.1.2.1.2 DFD Level 1 3.1.2.1.3 DFD Level 2 3.1.2.1.4 DFD Level 3 3.1.2.1.5 Kamus Data 3.1.2.2. Subsistem Manajemen Basis Model 3.1.2.3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog 3.2 Perancangan Sistem 3.2.1 Disain Interface 3.2.2 Perancangan Algoritma

29 29 29 30 30 31 32 33 35 37 38 38 38 44

Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem 4.1 Implementasi Sistem 4.1.1 Lingkungan Implementasi 4.1.2 Implementasi Antarmuka Sistem 4.1.2.1 Form Utama 4.1.2.2 Form Mahasiswa 4.1.2.3 Form Kriteria 4.1.2.4 Form Metode AHP 4.1.2.5 Form Metode TOPSIS 4.1.2.6 Laporan 4.2 Pengujian Sistem 4.2.1 Pengujian AHP 4.2.2 Pengujian TOPSIS

48 48 48 49 49 49 50 51 52 53 54 54 56

Bab 5 Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan 5.2 Saran

60 60 60

Daftar Pustaka

61


DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 2.1 Skala Penilaian Perbandingan Pasangan Tabel 2.2 Ratio index Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa Tabel 3.1 Kamus Data Tabel 3.2 Tabel Skor Kriteria Tabel 3.3 Tabel Bagian-bagian dari Flowchart Tabel 4.1 Tabel Konversi Data

16 19 23 35 37 45 57


DAFTAR GAMBAR

Halaman Gambar 2.1 Hierarki 3 level AHP Gambar 3.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan Gambar 3.2 DFD Level 0 SPK Seleksi Penerimaan Beasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS Gambar 3.3 DFD Level 1 Gambar 3.4 DFD Level 2 Proses 1 Input Data Mahasiswa Gambar 3.5 DFD Level 2 Proses 2 Input Data Kriteria Gambar 3.6 DFD Level 2 Proses 3 Seleksi Beasiswa Gambar 3.7 DFD Level 3 Proses 1 Perhitungan AHP Gambar 3.8 DFD Level 3 Proses 2 Perhitungan TOPSIS Gambar 3.9 Tampilan Utama Sistem Gambar 3.10 Tampilan Input Data Mahasiswa Gambar 3.11 Tampilan Input Kriteria Gambar 3.12 Tampilan Input Bobot Perbandingan Kriteria Gambar 3.13 Tampilan Bobot Prioritas Metode AHP Gambar 3.14 Tampilan Proses Metode TOPSIS I Gambar 3.15 Tampilan Proses Metode TOPSIS I Gambar 3.16 Tampilan Hasil Akhir Seleksi Gambar 3.17 Flowchart Prioritas Kriteria AHP Gambar 3.18 Flowchart Metode TOPSIS Gambar 4.1 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Utama Gambar 4.2 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Mahasiswa Gambar 4.3 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Kriteria Gambar 4.4 Tampilan Implementasi Antarmuka AHP Gambar 4.5 Tampilan Implementasi Antarmuka AHP 2 Gambar 4.6 Antarmuka Metode TOPSIS Gambar 4.7 Antarmuka Matrik Ternormalisasi TOPSIS Gambar 4.8 Antarmuka Solusi Ideal dan Separation Measure TOPSIS Gambar 4.9 Gambar Antarmuka Laporan Gambar 4.10 Gambar Pengujian Data Mahasiswa Gambar 4.11 Gambar Pengujian Perbandingan Kriteria Gambar 4.12 Gambar Pengujian Bobot Prioritas Gambar 4.13 Gambar Pengujian Metode TOPSIS Gambar 4.14 Gambar Matrik Ternormalisasi TOPSIS Gambar 4.15 Gambar Pengujian Solusi Ideal dan Separation Measure TOPSIS Gambar 4.16 Gambar Pengujian Hasil Seleksi

16 30 31 31 32 32 33 33 34 38 39 40 40 41 42 43 44 46 57 49 50 50 51 51 52 52 53 53 54 55 55 56 58 58 59



ABSTRAK

Sesuai dengan peraturan yang sudah ditentukan oleh pihak pendonor beasiswa untuk memperoleh beasiswa, maka diperlukan kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk menerima beasiswa. Pembagian beasiswa dilakukan oleh beberapa lembaga untuk membantu seseorang yang kurang mampu ataupun berprestasi selama menempuh studinya. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan Analitical Hierarcy Process (AHP) dan Technique Order Preference by Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus yaitu mencari alternative terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan mengggunakan metode AHP kemudian mencari solusi dengan metode TOPSIS. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif 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 pengurutan kandidat yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu mahasiswa terbaik.


DECISION SUPPORT SYSTEM SCHOLARSHIP SELECTION USING AHP AND TOPSIS METHOD (CASE STUDY : FMIPA USU)

ABSTRAC

Scholarship is a help provided by certain institutions for students who have good achievement academics or for those who are financially underprivilege. To determine who deserves the scholarship, it is important to use Decision Support System(DSS). The method used on this DSS is Analitical Hierarcy Process(AHP) and Technique Order Preference by Similarity To Ideal Solution(TOPSIS). On this research, there will be a case to find the best alternative based on criterias that already determined using AHP method, then find the solution using TOPSIS method. This method was chosen because it is able to select the best alternative among some alternatives, in this case the intended alternative is the one who deserve the scholarship based on certain criterias. The research is done by searching the weight that will determine optimal alternative, which is the best student.


BAB 1

PENDAHULUAN

1.1

Latar Belakang

Salah satu hak azasi manusia yang paling mendasar adalah memperoleh pendidikan yang layak seperti tercantum dalam UUD 1945. Ketika seseorang memperoleh pendidikan yang baik, akan terbuka baginya untuk mendapatkan kehidupan yang lebih baik. Menyadari bahwa pendidikan sangat penting, negara sangat mendukung setiap warga negaranya untuk meraih pendidikan setinggitingginya. Beberapa di antaranya melakukan program pendidikan gratis dan program beasiswa.

Beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan yang tidak bersumber dari pendanaan sendiri atau orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintah, perusahaan swasta, kedutaan, universitas, serta lembaga pendidik atau peneliti, atau juga dari kantor tempat bekerja yang karena prestasi seorang karyawan dapat diberikan kesempatan untuk meningkatkan kapasitas sumber daya manusianya melalui pendidikan. Biaya tersebut diberikan kepada yang berhak menerima, terutama berdasarkan klasifikasi, kualitas, dan kompetensi si penerima beasiswa. (Gafur, Abdul, 2008).

Demikian halnya dengan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara (FMIPA USU) yang telah memiliki program pemberian beasiswa terhadap mahasiswa. Oleh karena itu beasiswa harus diberikan kepada penerima yang layak dan pantas untuk mendapatkannya. Akan tetapi, dalam

melakukan seleksi beasiswa tersebut tentu akan mengalami

kesulitan karena banyaknya pelamar beasiswa dan banyaknya kriteria yang digunakan untuk menentukan keputusan penerima beasiswa yang sesuai dengan


yang diharapkan. Untuk itu diperlukan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat memperhitungkan segala kriteria yang mendukung pengambilan keputusan guna membantu, mempercepat dan mempermudah proses pengambilan keputusan. (Suryadi, Kadarsah, dkk, 1998).

Metode yang dipakai dalam pengambilan keputusan seleksi beasiswa adalah Analitical Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Kedua metode tersebut dipilih karena metode AHP merupakan suatu bentuk model pendukung keputusan dimana peralatan utamanya adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia, yakni dalam hal ini adalah orang yang ahli dalam masalah beasiswa atau orang yang mengerti permasalahan beasiswa. Sedangkan metode TOPSIS merupakan suatu bentuk metode pendukung keputusan yang didasarkan pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif yang dalam hal ini akan memberikan rekomendasi penerima beasiswa yang sesuai dengan yang diharapkan.

1.2 Rumusan Masalah

Masalah yang dibahas dalam Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut: 1.

Bagaimana merancang dan membangun suatu SPK dalam pemilihan beasiswa di FMIPA USU.

2.

Bagaimana penerapan dua metode yaitu metode AHP dan TOPSIS pada penyeleksian penerima beasiswa di FMIPA USU.

1.3

Batasan Masalah

Batasan masalah dalam Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut:


1.

Aplikasi SPK ini dibuat dengan ruang lingkup seleksi beasiswa di FMIPA USU yang hanya bertujuan untuk memberikan rekomendasi pemenang beasiswa.

2.

Kriteria yang digunakan adalah semester, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), penghasilan orang tua, status orang tua, jumlah tanggungan orang tua dan kriteria lainnya yang akan ditentukan setelah penelitian.

3.

Tidak Membahas mengenai perbedaan metode AHP dan TOPSIS dengan metode SPK lainnya.

4.

Sistem akan dirancang dengan bahasa pemrograman Delphi 2010 Database Management System MSQL Xampp 1.6.6a dan mysql connector ODBC 5.1.1.

1.4

Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Merancang SPK yang berguna untuk menyeleleksi penerima beasiswa di FMIPA USU. 2. Penerapan gabungan dua metode yaitu metode AHP dan TOPSIS sebagai metode SPK.

1.3 Manfaat Penelitian

Manfaat penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Sebagai salah satu alternatif untuk membantu penyeleksian beasiswa di FMIPA USU. 2. Menambah pengetahuan penulis dalam merancang SPK dengan metode AHP dan TOPSIS.


Metode Penelitian

1.6

Dalam penelitian ini penulis melakukan beberapa penerapan metode untuk menyelesaikan permasalahan. metode penelitian yang dilakukan adalah dengan cara:

1.

Studi Literatur Pada tahap ini dilakukan dengan mempelajari buku-buku referensi atau sumber-sumber yang berkaitan dengan skripsi ini, baik dari text book maupun internet.

2.

Analisis dan Pengumpulan Data Pada tahap ini, akan dilakukan penelitian yang bertujuan untuk memperoleh data secara langsung dari FMIPA USU bagian Kemahasiswaan. a.

Pengumpulan sampel dokumentasi yang berhubungan dengan masalah beasiswa pada FMIPA USU.

b.

Mewawancara pihak yang berkompeten dalam masalah beasiswa pada FMIPA USU.

3.

Implementasi Program (Coding) Pada tahap ini dilakukan pengkodean program untuk mengimplementasikan perancangan

sistem

pendukung

keputusan

menggunakan

bahasa

pemrograman Delphi 2010. 4.

Pengujian (Testing) Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem untuk mengetahui apakah sistem sudah sesuai dengan kebetuhan.

5.

Pembuatan Laporan Pembuatan

laporan

skripsi

bertujsssuan

untuk

dijadikan

sebagai

dokumentasi hasil peneliti

1.7

Sistematika Penulisan


Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari beberapa bagian utama sebagai berikut: BAB 1: PENDAHULUAN Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang pemilihan judul skripsi “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Beasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS” , rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB 2: LANDASAN TEORI Bab ini akan membahas teori-teori yang berkaitan dengan sistem pendukung keputusan, beasiswa, sistem pendukung keputusan dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

BAB 3: ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini akan menjabarkan tentang tujuan dari perancangan sistem, kriteria dan pilihan kesimpulan dalam menyeleksi beasiswa pada FMIPA USU dan juga tahapan dalam merancang sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi pelamar beasiswa dengan metode AHP dan TOPSIS.

BAB 4: IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Bab ini akan membahas bentuk perangkat lunak yang dibuat yaitu perancangan antarmuka, algoritma-algoritma dan bentuk sistem yang digunakan dalam penyusunan fungsi dan prosedur yang membangun program serta tampilan program sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi pelamar beasiswa dengan metode AHP dan TOPSIS.

BAB 5: KESIMPULAN DAN SARAN Bab terakhir akan memuat kesimpulan isi dari keseluruhan uraian bab-bab sebelumnya dan saran-saran dari hasil yang diperoleh dan diharapkan dapat bermanfaat dalam pengembangan selanjutnya.


BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Pada dasarnya SPK merupakan pengembangan lebih lanjut dari Sistem Informasi Manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya. Interaktif dengan tujuan untuk memudahkan integrasi antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan seperti prosedur, kebijakan, analisis, pengalaman dan wawasan manajer untuk mengambil keputusan yangn lebih baik.

SPK adalah sistem yang dibangun untuk menyelesaikan berbagai masalah yang bersifat

manajerial

atau

organisasi

perusahaan

yang

dirancang

untuk

mengembangkan efektivitas dan produktivitas para manajer untuk menyelesaikan masalah dengan bantuan teknologi komputer. Hal lainnya yang perlu dipahami adalah bahwa SPK bukan untuk menggantikan tugas manajer akan tetapi hanya sebagai bahan pertimbangan bagi manajer untuk menentukan keputusan akhir.

Dalam menentukan suatu keputusan banyak faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan seorang pengambil keputusan, sehingga dipandang perlu untuk mengidentifikasi berbagai faktor yang penting dan mempertimbangkan tingkat pengaruh suatu faktor dengan faktor yang lainnya sebelum mengambil keputusan akhir, oleh karena itu secara spesifik penulis akan membahas salah satu permasalahan pada seleksi penerimaan beasiswa dengan langkah demi langkah


dengan menggunakan metode SPK untuk menghasilkan keputusan akhir yang disebut solusi dari suatu masalah.

2.1.1 Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan

Konsep SPK pertama kali diperkenalkan pada awal tahun 1970-an oleh Scott Morton. Scott Morton mendefenisikan SPK sebagai ”sistem berbasis komputer interaktif, yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah tidak terstruktur”. SPK dirancang untuk menunjang seluruh tahapan pembuatan keputusan yang dimulai dari tahap mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pembuatan keputusan, sampai pada kegiatan mengevaluasi pemilihan alternatif.

2.1.2 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan

Definisi SPK secara sederhana adalah sebuah sistem yang digunakan sebagai alat bantu menyelesaikan masalah untuk membantu pengambil keputusan (manajer) dalam menentukan keputusan tetapi tidak untuk menggantikan kapasitas manajer hanya memberikan pertimbangan. SPK ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma(Turban, 2005). Definisi ini belum memberikan gambaran secara spesifik bahwa SPK berbasis komputer dan akan beroperasi online interakif oleh karena dengan muncul berbagai definisi seperti dibawah ini.

Kemudian Little (1970) mendefenisikan SPK sebagai ”sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para namajer mengambil keputusan”. Dia menyatakan bahwa untuk sukses, sistem tersebut haruslah sederhana, cepat, mudah dikontrol, adaftif, lengkap dengan isuisu penting, dan mudah berkomunikasi.


Bonczek, dan kawan kawan., (1980) mendefenisikan SPK sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi: sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna dan komponen SPK lain), sitem pengetahuan (repositori pengetahuan domain masalah yang ada pada SPK baik sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan). Konsep-konsep yang diberikan oleh defenisi tersebut sangat penting untuk memahami hubungan antara SPK dan pengetahuan.

Keen (1980) menerapkan istilah SPK ”untuk situasi dimana sistem ’final’ dapat dikembangkan hanya melalui sutau proses pembelajaran dan evolusi yang adaftif.” Jadi, ia mendefinisikan SPK sebagai suatu produk dari proses pengembangan dimana pengguna SPK, pembangun SPK, dan SPK itu sendiri mampu mempengaruhi satu dengan yang lainnya, dan menghasilkan evolusi sistem dan pola-pola penggunaan.

Definisi formal tentang SPK tidak memberikan fokus yang konsisten karena masing-masing defenisi berusaha mempersempit populasi secara berbedabeda (Turban, 2005).

2.1.3 Karakteristik dan Kemampuan SPK

Sehubungan banyaknya definisi yang dikemukakan mengenai pengertian dan penerapan dari sebuah SPK, sehingga menyebabkan terdapat banyak sekali pandangan mengenai sistem tersebut. SPK memiliki karakteristik dan kemampuan adalah sebagai berikut: 1. Mendukung seluruh kegiatan organisasi 2. Mendukung beberapa keputusan yang saling berinteraksi 3. Dapat digunakan berulang kali dan bersifat konstan 4. Terdapat dua komponen utama, yaitu data dan model 5. Menggunakan baik data eksternal dan internal


6. Memiliki kemampuan what-if analysis dan goal seeking analysis 7. Menggunakan beberapa model kuantitatif (Kosasi, 2002).

Dengan berbagai karakter khusus seperti dikemukakan di atas, sistem pendukung pendukung keputusan dapat memberikan berbagai manfaat atau keuntungan bagi pemakai (Kosasi, 2002). Kemampuan dimaksud di antaranya meliputi: 1. Sistem pendukung keputusan dapat menunjang pembuatan keputusan manajemen dalam menangani masalah semi terstruktur dan tidak terstruktur. 2. Sistem pendukung keputusan dapat membantu manajer pada berbagai tingkatan manajemen, mulai dari manajemen tingkat atas sampai manajemen tingkat bawah. 3. Sistem pendukung keputusan memiliki kemampuan pemodelan dan analisis pembuatan keputusan. 4. Sistem pendukung keputusan dapat menunjang pembuatan keputusan yang saling bergantungan dan berurutan baik secara kelompok maupun perorangan. 5. Sistem pendukung keputusan menunjang berbagai bentuk proses pembuatan keputusan dan jenis keputusan. 6. Sistem pendukung keputusan dapat melakukan adaptasi setiap saat dan bersifat fleksibel. 7. Sistem pendukung keputusan mudah melakukan interaksi sistem dan mudah dikembangkan oleh pemakai akhir. 8. Sistem pendukung keputusan dapat meningkatkan efektivitas dalam pembuatan keputusan daripada efisiensi. 9. Sistem pendukung keputusan mudah melakukan pengaksesan berbagai sumber dan format data. Di samping berbagai keuntungan dan manfaat seperti dikemukakan sebelumnya, SPK juga memiliki beberapa keterbatasan, diantaranya adalah:


1. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak dapat dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan sebenarnya. 2. Kemampuan suatu SPK terbatas pada pembendaharaan pengetahuan yang dimilikinya (pengetahuan dasar serta model dasar). 3. Proses-proses yang dapat dilakukan oleh SPK biasanya tergantung juga pada kemampuan perangkat lunak yang digunakannya. 4. SPK tidak memiliki kemampuan intuisi seperti yang dimiliki oleh manusia, karena walau bagaimana pun canggihnya suatu SPK, hanyalah sautu kumpulan perangkat keras, perangakat lunak dan sistem operasi yang tidak dilengkapi dengan kemampuan berpikir.

Bagaimanapun juga harus diingat bahwa SPK tidak ditekankan untuk membuat

keputusan.

Dengan sekumpulan kemampuan untuk

mengolah

informasi/data yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan, sistem hanya berfungsi sebagai alat bantu manajemen. Jadi sistem ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan fungsi pengambil keputusan dalam membuat keputusan. Sistem ini dirancang hanyalah untuk membantu pengambil keputusan dalam melaksanakan tugasnya (Umar Daihani, 2001).

Secara luas, dapat dikatakan bahwa SPK dirancang untuk menghasilkan berbagai alternatif yang ditawarkan kepada para pengambil keputusan dalam melaksanakan tugasnya.

2.1.4 Komponen-Komponen SPK

SPK dapat terdiri dari tiga subsistem utama yang menentukan kapabilitas teknis SPK (Suryadi dan Ramdhani, 1998), yaitu: 1. Subsistem Manajemen Basis Data (Data Base Management Subsystem) 2. Subsistem Manajemen Basis Model (Model Base Management Subsystem) 3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog (Dialog Generation and Management Software)


2.1.4.1 Subsistem Manajemen Basis Data

Ada beberapa perbedaan antara data base untuk SPK dan non-SPK. Pertama, sumber data untuk SPK lebih ”kaya” dari pada non-SPK dimana data harus berasal dari luar dan dari dalam karena proses pengambilan keputusan.

Perbedaan lain adalah proses pengambilan dan ekstraksi data dari sumber data yang sangat besar. SPK membutuhkan proses ekstraksi dan DBMS (Database Management System) yang dalam pengelolaannya harus cukup fleksibel untuk memungkinkan penambahan dan pengurangan secara cepat. Dalam hal ini, kemampuan yang dibutuhkan dari manajemen data base dapat diringkas, sebagai berikut: 1. Kemampuan untuk mengkombinasikan berbagai variasi data melalui pengambilan dan ekstraksi data. 2. Kemampuan untuk menambahkan sumber data secara cepat dan mudah. 3. Kemampuan untuk menggambarkan struktur data logikal sesuai dengan pengertian pamakai sehingga pemakai mengetahui apa yang tersedia dan dapat menentukan kebutuhan penambahan dan pengurangan. 4. Kemampuan untuk menangani data secara personil sehingga pemakai dapat mencoba berbagai alternatif pertimbangan personil. 5. Kemampuan untuk mengelola berbagai variasi data.

2.1.4.2 Subsistem Manajemen Basis Model

Salah satu keunggulan SPK adalah kemampuan untuk mengintegrasikan akses data dan model-model keputusan. Hal ini dapat dilakukan dengan menambahkan model-model keputusan ke dalam sistem informasi yang menggunakan database


sebagai

mekanisme

integrasi

dan

komunikasi

di

antara

model-model.

Karakteristik ini menyatukan kekuatan pencarian dan pelaporan data.

Salah satu persoalan yang berkaitan dengan model adalah bahwa penyusunan model seringkali terikat pada struktur model yang mengasumsikan adanya masukan yang benar dan cara keluaran yang tepat. Sementara itu, model cenderung tidak mencukupi karena adanya kesulitan dalam mengembangkan model yang terintegrasi untuk menangani sekumpulan keputusan yang saling bergantungan. Cara untuk menangani persoalan ini dengan menggunakan koleksi berbagai model yang terpisah, dimana setiap model digunakan untuk menangani bagian yang berbeda dari masalah yang dihadapi. Komunikasi antara berbagai model digunakan untuk menangani bagian yang berbeda dari masalah tersebut. Komunikasi antara berbagai model yang saling berhubungan diserahkan kepada pengambil keputusan sebagai proses intelektual dan manual.

Salah satu pandangan yang lebih optimis, berharap untuk bisa menambahkan model-model ke dalam sistem informasi dengan database sebagai mekanisme integrasi dan komunikasi di antara mereka. Kemampuan yang dimiliki subsistem basis model meliputi: 1. Kemampuan untuk menciptakan model-model baru secara cepat dan mudah. 2. Kemampuan untuk mengakses dan mengintegrasikan model-model keputusan. 3. Kemampuan untuk mengelola basis model dengan fungsi manajemen yang analog dan manajemen data base (seperti mekanisme untuk meyimpan, membuat dialog, menghubungkan, dan mengakses model).

2.1.4.3 Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog

Fleksibilitas dan kekuatan karakteristik SPK timbul dari kemampuan interaksi antara sistem dan pemakai, yang dinamakan subsitem dialog. Bennet mendefinisikan pemakai, terminal, dan sistem perangkat lunak sebagai


komponen-komponen dari sistem dialog. Ia membagi sub sitem dialog menjadi tiga bagian yaitu: 1. Bahasa aksi, meliputi apa yang dapat digunakan oleh pemakai dalam berkomunikasi dengan sistem. Hal ini meliputi pemilihan-pemilihan seperti papan ketik (key board), panel-panel sentuh, joystick, perintah suara dan sebagainya. 2. Bahasa tampilan dan presentasi, meliputi apa yang harus diketahui oleh pemakai. Bahasa tampilan meliputi pilihan-pilihan seperti printer, layar tampilan, grafik, warna, plotter, keluaran suara, dan sebagainya. 3. Basis pengetahuan, meliputi apa yang harus diketahui oleh pemakai agar pemakaian sistem bisa efektif. Basis pengetahuan bisa berada dalam pikiran pemakai, pada kartu referensi atau petunjuk, dalam buku manual, dan sebagainya. Kombinasi dari kemampuan-kemampuan tersebut terdiri dari apa yang disebut gaya dialog, misalnya, pendekatan tanya jawab, bahasa perintah, menumenu, dan mengisi tempat kosong.

Kemampuan yang harus dimiliki oleh SPK untuk mendukung dialog pemakai/sistem meliputi: 1. Kemampuan untuk menangani berbagai variasi dialog, bahkan jika mungkin untuk mengkombinasikan berbagai gaya dialog sesuai dengan pilihan pemakai. 2. Kemampuan untuk mengakomodasikan tindakan pemakai dengan berbagai peralatan masukan. 3. Kemampuan untuk menampilkan data dengan berbagai variasi format dan peralatan keluaran. 4. Kemampuan

untuk

memberikan

dukungan

yang

fleksibel

untuk

mengetahui basis pengetahuan pemakai.

2.2 Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk


Proses analisis kebijakan membutuhkan adanya kriteria sebelum memutuskan pilihan dan berbagai alternatif yang ada. Kriteria menunjukkan definisi masalah dalam bentuk yang konkret dan kadang-kadang dianggap sebagai sasaran yang akan dicapai (Sawicki, 1992). Analisis atas kriteria penilaian dilakukan untuk memperoleh seperangkat standar pengukuran, untuk kemudian dijadikan sebagai alat dalam membandingkan berbagai alternatif.

Pada saat pembuatan kriteria, pengambil keputusan harus mencoba untuk menggambarkan dalam bentuk kuantitatif, jika hal ini memungkinkan. Hal itu karena akan selalu ada beberapa faktor yang tidak dapat dikuantifikasikan yang juga tidak dapat diabaikan sehingga mengakibatkan semakin sulitnya membuat perbandingan. Kenyataan bahwa kriteria yang tidak bisa dikuantifikasikan itu sukar untuk diperkirakan dan diperbandingkan hendaknya tidak menyebabkan pengambil keputusan untuk tidak menggunakan kriteria tersebut, karena kriteria ini dapat saja relevan dengan masalah utama di dalam setiap analisis.

Sifat-sifat yang harus diperhatikan dalam memilih kriteria pada setiap persoalan pengambilan keputusan (Suryadi dan Ramdhani, 1998) adalah sebagai berikut: 1.

Lengkap, sehingga dapat mencakup seluruh aspek penting dalam persoalan tersebut. Suatu set kriteria disebut lengkap apabila set ini dapat menunjukkan seberapa jauh seluruh tujuan dapat dicapai.

2.

Operasional, sehingga dapat digunakan dalam analisis. Sifat operasional ini mencakup beberapa pengertian, antara lain adalah bahwa kumpulan kriteria ini harus mempunyai arti bagi pengambil keputusan, sehingga ia dapat benar-benar menghayati implikasinya terhadap alternatif yang ada. Selain itu, jika tujuan pengambilan keputusan ini harus dapat digunakan sebagai sarana untuk meyakinkan pihak lain, maka kumpulan kriteria ini harus dapat digunakan sebagai sarana untuk memberikan penjelasan atau untuk berkomunikasi. Operasional ini juga mencakup sifat dapat diukur. Pada dasarnya sifat dapat diukur ini adalah untuk:


a. Memperoleh distribusi kemungkinan dari tingkat pencapaian kriteria yang mungkin diperoleh (untuk keputusan dalam ketikdakpastian). b. Mengungkapkan preferensi pengambil keputusan atas pencapaian kriteria. 3.

Tidak berlebihan, sehingga menghindarkan perhitungan berulang. Dalam menentukan set kriteria, jangan sampai terdapat kriteria yang pada dasarnya mengandung pengertian yang sama.

4.

Minimum, agar lebih mengkomprehensifkan persoalan. Dalam menentukan sejumlah kriteria perlu sedapat mungkin mengusahakan agar jumlah kriterianya sesedikit mungkin. Karena semakin banyak kriteria maka semakin sukar pula untuk dapat menghayati persoalan dengan baik, dan jumlah perhitungan yang diperlukan dalam analisis akan meningkat dengan cepat.

Beberapa model pengambilan keputusan pada dasarnya mengambil konsep pengukuran kualitatif dan kuantitatif. Pendekatan kuantitatif pada dasarnya merupakan upaya penggambaran dunia nyata.

2.2.1. Analytical Hierarchy Process (AHP)

AHP adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia. Dengan hierarki, suatu masalah kompleks dan tidak terstruktur dipecahkan ke dalam kelompok-kelompok tersebut diatur menjadi suatu bentuk hierarki. Model AHP memakai persepsi manusia yang dianggap “pakar” sebagai input utamanya. Kriteria “pakar” disini bukan berarti bahwa orang tersebut haruslah jenius, pintar, bergelar doktor dan sebagainya tetapi lebih mengacu pada orang yang mengerti benar permasalahan yang diajukan, merasakan akibat suatu masalah atau punya kepentingan terhadap masalah tersebut. (Suryadi, 1988)

2.2.1.1 Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process


Dalam menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada beberapa prinsip yang harus dipahami, di antaranya adalah sebagai berikut: 1. Decomposition (membuat hierarki) Sistem yang kompleks bisa dipahami dengan memecahkannya menjadi elemen-elemen yang lebih kecil dan mudah dipahami.

Gambar 2.1 Hierarki 3 level AHP

2. Comparative judgment (penilaian kriteria dan alternatif) Kriteria dan alternatif dilakukan dengan perbandingan berpasangan. Menurut Saaty (1988), untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty dapat diukur menggunakan tabel analisis seperti tabel dibawah ini.

Tabel 2.1 Skala Penilaian Perbandingan Pasangan Intensitas

Keterangan

Kepentingan 1

Kedua elemen sama pentingnya

3

Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya

5

Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya

7

Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya


9

Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya

2,4,6,8

Nilai-nilai antara dua nilai pertimbanganpertimbangan yang berdekatan

3. Synthesis of priority (Menentukan Prioritas) Menentukan prioritas dari elemen-elemen kriteria dapat dipandang sebagai bobot/kontribusi elemen tersebut terhadap tujuan pengambilan keputusan. AHP melakukan analisis prioritas elemen dengan metode perbandingan berpasangan antar dua elemen sehingga semua elemen yang ada tercakup. Prioritas ini ditentukan berdasarkan pandangan para pakar dan pihak-pihak yang berkepentingan terhadap pengambilan keputusan, baik secara langsung (diskusi) maupun secara tidak langsung (kuisioner).

4. Logical Consistency (konsistensi logis) Konsistensi memiliki dua makna. Pertama, objek-objek yang serupa bisa dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevansi. Kedua, menyangkut tingkat hubungan antar objek yang didasarkan pada kriteria tertentu. (Kosasi, Sandy. 2002)

2.2.1.2 Prosedur Analytical Hierarchy Process

Secara umum langkah-langkah yang harus dilakukan dalam menggunakan AHP untuk pemecahan suatu masalah adalah sebagai berikut: 1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi. 2. Menentukan prioritas elemen a. Langkah pertama dalam menentukan prioritas elemen adalah membuat perbandingan pasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.


b. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk merepresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen yang lainnya. 3. Sintesis Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memperoleh keseluruhan prioritas. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah: a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks b. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks. c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata. 4. Mengukur Konsistensi Dalam pembuatan keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah sebagai berikut: a. Kalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua dan seterusnya. b. Jumlahkan setiap baris c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan d. Jumlahkan hasil bagi di atas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maks 5. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus: CI = (λmax – n) /n Dimana n = banyaknya elemen. 6. Hitung Rasio Konsistensi/Consistency Ratio (CR) dengan rumus: CR= CI/RC Dimana CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index


IR = Indeks Random Consistency 7. Memeriksa konsistensi hierarki. Jika nilainya lebih dari 10%,

maka

penilaian data judgment harus diperbaiki. Namun jika Rasio Konsistensi (CI/CR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar. (Kusrini. 2007)

Dimana RI : random index yang nilainya dapat dilihat pada table di bawah ini. Tabel 2.2 Ratio index N

1

2

RI

0

0

3

4

5

6

7

8

9

10

0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49

2.2.2.Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yonn dan Hwang (1981). Dengan ide dasarnya adalah bahwa alternatif yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Berikut ini adalah contoh sebuah matriks dengan alternatif dan kriteria

Dimana: D = matriks m = alternatif n = kriteria

2.2.2.1 Procedure TOPSIS

1. Normalisasi matriks keputusan


Setiap elemen pada matriks D dinormalisasikan untuk mendapatkan matriks normalisasi R. Setiap normalisasi dari nilai rij dapat dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut:

Untuk i=1,2,3,…,m; j=1,2,3,…,n

2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasikan Diberikan bobot W = (w1,w2,…,wn), sehingga weighted normalized matrix V dapat dihasilkan sebagai berikut:

Dengan i=1,2,3,…,m dan j=1,2,3…,n

3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negative Solusi ideal positif dinotasikan dengan A+ dan solusi ideal negatife dinotasikan dengan A-, sebagi berikut : Menentukan Solusi Ideal (+) & (-) A+ = {(max vij | j ∈ J )(min vij | j ∈ J ' ), i = 1,2,3,...m}= {v1+ , v2+ ,...vm+ } A− = {(max vij | j ∈ J )(min vij | j ∈ J ' ), i = 1,2,3,...m}= {v1− , v2− ,...vm− }

Dimana : vij = elemen matriks V baris ke-i dan kolom ke- j J ={j=1,2,3,…,n dan j berhubung dengan benefit criteria} J’ ={j=1,2,3,…,n dan j berhubung dengan cost criteria}

4. Menghitung Separation Measure


Separation measure ini merupakan pengukuran jarak dari suatu alternatif ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Perhitungan matematisnya adalah sebagai berikut: Separation measure untuk solusi ideal positif

S i+ =

n

∑ (v j =1

ij

− v +j ) 2 , dengan i=1,2,3,…,n

Separation measure untuk solusi ideal positif

S i− =

n

∑ (v j =1

ij

− v _j ) 2 , dengan i=1,2,3,…,n

5. Menghitung kedekatan relative dengan ideal positif Kedekatan

relative

dari

alternatif

A+

dengan

solusi

ideal

A-

direpresentasikan dengan: S i− , dengan 0< Ci < 1 dan i=1,2,3,…,m Ci = − S i + S i+

6. Mengurutkan Pilihan Alternatif dapat dirangking berdasarkan urutan Ci . Maka dari itu, alternatif terbaik adalah salah satu yang berjarak terpendek terhadap solusi ideal dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif.

2.3 Beasiswa FMIPA

Beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan yang tidak bersumber dari pendanaan sendiri atau orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintah, perusahaan swasta, kedutaan, universitas, serta lembaga pendidik atau peneliti, atau juga dari kantor tempat bekerja yang karena prestasi seorang karyawan dapat diberikan kesempatan untuk meningkatkan kapasitas sumber daya manusianya melalui pendidikan. Biaya tersebut diberikan kepada yang berhak menerima,


terutama berdasarkan klasifikasi, kualitas, dan kompetensi si penerima beasiswa. (Gafur, Abdul, 2008).

Demikian halnya dengan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara (FMIPA USU) yang telah memiliki program pemberian beasiswa terhadap mahasiswa. Oleh karena itu beasiswa harus diberikan kepada penerima yang layak dan pantas untuk mendapatkannya. Akan tetapi, dalam

melakukan seleksi beasiswa tersebut tentu akan mengalami

kesulitan karena banyaknya pelamar beasiswa dan banyaknya kriteria yang digunakan untuk menentukan keputusan penerima beasiswa yang sesuai dengan yang diharapkan.

Pemberian beasiswa kepada mahasiswa di Perguruan Tinggi merupakan wujud dari partisipasi masyarakan, instansi, pemerintah, perusahaan-perusahaaan swasta dalam ikut serta membangun bangsa khususnya dalam bidang pendidikan. Pada Universitas Sumatera utara terdapat beberapa instansi pemerintah (BUMN) dan perusahaan swasta yang menyalurkan bantuan beasiswa kepada USU. Mahasiswa yang mendapatkan beasiswa dari berbagai macam beasiswa yang disalurkan melalui Biro Administrasi Kemahasiswaan USU.

2.3.1 Persyaratan Beasiswa Untuk dapat memperoleh beasiswa harus memenuhi syarat sebagai berikut:

2.3.1.1 Syarat Umum

Adapaun syarat-syarat umum untuk mendapatkan beasiswa adalah: 1. Terdaftar sebagai mahasiswa USU 2. Kondisi orang tua kurang mampu 3. Tidak menerima beasiswa/tunjangan pendidikan lain 4. Belum bekerja dan belum berkeluarga 5. Aktif dalam kegiatan kemahasiswaan (ekstrakurikuler)


6. Tidak akan mengambil PKA (Penundaan Kegiatan Akademik) selama menerima beasiswa 7. Patuh pada peraturan yang ditetapkan oleh Universitas/Fakultas 8. Mempunyai No. Rekening pada PT Bank Negara Indonesia Tbk cabang USU

2.3.1.2 Syarat Khusus

Persyaratan khusus Penerima Beasiswa pada Universitas Sumatera Utara disesuaikan dengan jenis beasiswa yang ditawarkan. Adapun jenis dan syarat beasiswa adalah sebagai berikut:

Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa No. 1.

Jenis Beasiswa Beasiswa Belajar

Bantuan Mahasiswa

(BBM)

Persyaratan Khusus 1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program Diploma dan S1 2. Minimal telah duduk di semester II (dua) 3. Indeks Prestasi Kumultaif (IPK) minimal 2.50.

2.

Beasiswa

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Progam S1

Peningkatan Prestasi Akademik (PPA)

(Mahasiswa baru dan lama) 2. Indeks

Prestasi/Indeks

Prestasi

Kumulatif

(IP/IPK) minimal 3.00 untuk mahasiswa lama. 3. Nilai rata-rata STTB minimal 6,50 untuk mahasiswa baru 3.

Beasiswa Supersemar

Yayasan

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. Minimal telah duduk di semester III (tiga) 3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,50


Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa(Lanjutan) 4. Mengisi

formulir

beasiswa

Yayasan

Supersemar serta ditandatangani oleh Pudek III Fakultas dan Pimpinan Perguruan Tinggi bidang Kemahasiswaan. 4.

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1

Beasiswa Technological Professional

and

a.

Skills

Development Sector

Fakultas Teknik (Program studi Kimia, Sipil, Elektro dan Mesin)

b.

Project (TPSDP)

Fakultas MIPA (Program studi Biologi, Kimia,

Matematika,

Fisika

dan

Infomatika / Ilmu Komputer. c.

Fakultas

Pertanian

(Program

studi

Teknik Pertanian, Pemuliaan Tanaman. Hortikultura,

Teknologi Pengelolaan

Hasil Pertanian, Teknologi Pengelolaan Hasil Perikanan, Teknologi Pengelolaan Hasil Ternak, Pemanfaatan Sumber Daya Kelautan). 2. Penghasilan perbulan orangtua
Beasiswa

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program Diploma

Konsorsium

Pen

didikan BPMIGAS KKKS

(Badan

Pelaksana

Minyak

dan

Gas

-

Kontraktor Kontrak Kerja Sama

(D3) dan S1 2. Minimal telah duduk di semester III (tiga) 3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,75 4. Telah menyelesaikan 25% dari jumlah kridit yang disyaratkan untuk program S1 atau D3 yang diambil 5. Berusia maksimal 25 tahun 6. Menyerahkan 2 (dua) lembar pasfoto hitam


Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa(Lanjutan) putih 4 x 6 7. Mengisi formulir khusus yang diberikan oleh pihak Konsorsium Pendidikan BPMIGAS – KKKS 6.

Beasiswa

Yayasan

Jepang

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. Minimal telah duduk di semester VII (tujuh) 3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,76 4. Memiliki Surat Keterangan Sehat dari Dokter 5. Mengisi formulir riwayat hidup.

7.

Beasiswa

Yayasan

Salim

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. Mahasiswa semester I s/d semester VII 3. Nilai minimum : a.

Untuk mahasiswa semester I nilai ratarata Ujian Nasional dan Rapor kelas terakhir di SMU sederajat minimum 7,6

b.

Untuk mahasiswa semester III ke atas, rata-rata Indeks Prstasi Semester (IPS) dua semester terakhir minimum 2,80, bukan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK).

4. Mengisi

formulir

permohonan

beasiswa

Yayasan Salim 5. Menyerahkan fotokopi Kartu Penduduk dan pasfoto 4 x 6 sebanyak 2 (dua) lembar 8.

Beasiswa Society of Petroleum (SPE)

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 FakultasTeknik, Jurusan Teknik Kimia / Mesin / Elektro 2. Sedang

menjalani

semester

III

(tiga)

(minimum) hingga semester VII (maksimum)


Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa(Lanjutan) 3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) > 3,00 4. Menyerahkan fotokopi Kartu Penduduk. 9.

Beasiswa

Bank

Indonesia (BI)

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. Minimal telah duduk di semester V dan telah menempuh 90 SKS 3. Indeks Prestasi Kumulatif minimal 3,00 4. Usia Maksimal 25 tahun

10. Beasiswa

PT.

Gudang Garam

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. .Minimal telah duduk di semester III (tiga) 3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,50

11. Beasiswa

Yayasan

Toyota Astra

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 a.

Fakultas Teknik

b.

Fakultas Pertanian

c.

Fakultas M I P A

2. Berada di semester V (lima) atau VII (tujuh) 3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,80 4. Mengisi

formulir

pendaftaran

beasiswa

Yayasan Astra serta ditandatangani oleh Pudek III Fakultas dan Pimpinan Perguruan Tinggi bidang Kemahasiswaan 5. Menyerahkan pasfoto ukuran 3 x 4 sebanyak 3 (tiga) lembar dan Surat Keterangan Dokter. 12. Beasiswa Djarum

PT.

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. Berada di semester V (lima) 3. Indek Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 3.00 4. Mengikuti Psikotes yang diadakan oleh PT. Djarum


Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa(Lanjutan) 13. PT.

Bank

Rakyat

Indonesia

(BRI)

Persero Tbk

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,50 3. Minimal telah duduk di semester III (tiga) 4. Usia tidak lebih dari 23 tahun pada saat mengajukan Permohonan

14. YKPP

(Yayasan

Kesejahteraan

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. Telah duduk di semester II dan IV

Pegawai Pertamina)

3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 3.00 4. Mengikuti Wawancara yang diadakan oleh YKPP

15. TJIPTA SARJANA

1. Terdaftar

sebagai

mahasiswa

baru

USU

Program S1 2. Berprestasi di Sekolah (SMA) 3. Mengisi formulir pendaftaran Program Tjipta Sarjana 4. Menyerahkan 2 (dua) lembar pasfoto berwarna 4x6 5. Mengikuti Wawancara yang diadakan oleh Eka Tjipta Foundation 1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1

16. TANOTO FUONDATION

2. Usia maksimum 21 tahun 3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 3,00 4. Mengisi

Formulir

Pendaftaran

Beasiswa

Tanoto Foundation 5. Mengikuti Psikotest yang diadakan oleh Tanoto Foundation Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa(lanjutan) 17. PT.

SUN

FINANCIAL

LIFE

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Fak. MIPA Jurusan Matematika Fak ISIP, dan Fak


INDONESIA

Kesehatan Masyarakat USU 2. Telah duduk di semester IV 3. Indeks Prestas Kumulatif (IPK) minimal 3,50

18. Peningkatan Prestasi Ekstrakurikuler (PPE)

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program Diploma dan S1 2. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,50 3. Mempunyai prestasi tinggi atau baik sesuai dengan kegiatannya yang dibuktikan dengan Sertifikat atau Piagam Penghargaan yang diterbitkan oleh Panitia Penyelenggara atau pihak yang berwenang 4. Bukti Prestasi yang diusulkan mahasiswa bersangkutan sudah menjadi mahasiswa USU dan tidak boleh lebih 3 (tiga) tahun sejak bulan Januari pada tahun mengusulkan.

(www.usu.ac.id/beasiswa)


BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1 Analisis Sistem

Analisis sistem terdiri dari dua bagian yaitu analisis data sistem dan analisis komponen sistem.

3.1.1 Analisis Data Sistem

Dalam merancang sistem pendukung keputusan diperlukan data pendukung antara lain: a. Data mahasiswa meliputi nim sebagai kode mahasiswa , nama mahasiswa, IPK( Indeks Prestasi Kumilatfi), jumlah penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, semester, status beasiswa. b. Data kriteria, meliputi kode kriteria, nama kriteria.

3.1.2 Analisis Komponen Sistem

Sistem yang akan dibuat memiliki tiga komponen, yaitu : Subsistem Manajenem Basis Data (Data Base Management Subsystem), Subsistem Manajemen Basis Model (Model Base Management Subsystem), Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog (Dialog Generation and Management Software).

Relasi dari ketiga komponen tersebut adalah:


Basis Data

Basis Model

Manajemen Basis Data

Manajemen Basis Model

Manajemen Penyelenggara Dialog

Pengguna Gambar 3.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan Gambar 3.1 di atas menjelaskan bahwa ketiga komponen sistem saling terhubung dalam satu kesatuan yaitu dalam piranti lunak.

3.1.2.1 Subsistem Manajenem Basis Data

Subsistem manajemen basis data digambarkan dalam Diagram Aliran Data.

3.1.2.1.1 Diagram Aliran Data Diagram Aliran Data/Data Flow Diagram (DFD) adalah sebuah teknis grafis yang menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan pada saat data bergerak dari input menjadi output.

3.1.2.1.1 DFD Level 0


DFD dari sistem yang dibuat adalah: data_mahasiswa

Mahasiswa

data_kriteria

Kriteria

0 SPK Seleksi Penerimaan Beasiswa

hasil_seleksi

Penyeleksi Beasiswa

Gambar 3.2 DFD Level 0 SPK Seleksi Penerimaan Beasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS DFD level 0 merepresentasikan seluruh elemen SPK Seleksi Penerimaan Beasiswa dengan metode AHP dan TOPSIS sebagai sebuah proses dengan data input adalah data pengguna dan output adalah data keputusan dalam bentuk laporan yang dinyatakan oleh anak panah yang masuk dan keluar.

3.1.2.1.2 DFD level 1

Pada gambar diatas pada DFD Level 1 memiliki tiga proses yaitu proses Input data mahasiswa, input data kriteria, proses seleksi yang berguna untuk pengelolaan data master, proses seleksi beasiswa yang menggambarkan langkahlangkah penyeleksian.

data_mahasiswa Mahasiswa

data_kriteria Kriteria

data_mahasiswa P.1 Input data mahasiswa

P.2 Input Data Kriteria

Mahasiswa

Kriteria

data_kriteria Penyeleks beasiswa

P.3 Seleksi

data_mahasiswa

Gambar 3.3 DFD Level 1 3.1.2.1.3 DFD Level 2


Data Flow Diagram pada level 2 proses input data mahasiswa menggambarkan proses input dan simpan data kedalam database mahasiswa.

Mahasiswa

P.1.2 Simpan data data_mahasiswa

da

Mahasiswa

ta _

m

ah

as

is

w a

data_mahasiswa

P.1.1 Input data

Gambar 3.4 DFD Level 2 Proses 1 Input Data Mahasiswa Data Flow Diagram pada level 2 proses input data kriteria menggambarkan proses input dan simpan data kriteria database kriteria.

Kriteria data_kriteria

P.2.1 Input kriteria

data_kriteria

P.2.2 Simpan data

Kriteria

ia

ter

kri

_ ata

D

Gambar 3.5 DFD Level 2 Proses 2 Input Data Kriteria Data Flow Diagram level 2 proses seleksi beasiswa terdiri dari 2 proses yaitu perhitungan AHP dan perhitungan TOPSIS.

Kriteria

P.2.1 Perhitungan AHP

Penyeleksi beasiswa

Bobot prioritas

Bobot prioritas

Bobot prioritas hasil_seleksi

P.2.2 Perhitungan TOPSIS

Data Mahasiwa

Mahasiswa

Gambar 3.6 DFD Level 2 Proses 3 Seleksi Beasiswa


3.1.2.1.4 DFD Level 3 Gambar ini menjelaska bahwa DFD level 3 proses perhitungan AHP terdiri atas tiga proses yaitu penstrukturan hirarki, perbandingan preferensi antar kriteria dan normalisasi matriks.

P.3.1 Penstrukturan Hierarki

kriteria

Kriteria

struktur kriteria P.3.2 Perbandingan Prefensi Antar Kriteria Nilai matrik perbandingan berpasangan P.3.3 Normalisasi Bobot prioritas Matriks bobot_prioritas

Gambar 3.7 DFD Level 3 Proses 1 Perhitungan AHP

Pada gambar dibawah ini akan menjelaskan diagram alir data level 3 yakni proses seleksi dengan metode TOPSIS.


mahasiswa Penyeleksi Beasiswa Data mahasiswa

2.2.1 Pemilihan Alternatif mahasiswa

Mahasiswa Kriteria

kriteria

Data alternatif 2.2.2 Normalisasi matruk keputusan Nilai matrik ternormalisasi

2.2.3 Pembobotan matrik

Bobot prioritas Bobot preferensi

Nilai perkalian matrik ternormalisasi dengan bobot prioritas

2.2.4 Menentukan solusi ideal positif dan negatif Nilai solusi ideal positif dan negatif

2.2.5 Menghitung separation measure Nilai separatian measure untuk setiap alternatif 2.2.6 Hitung kedekatan relatif dengan solusi ideal Nilai kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal

Hasil_seleksi

2.2.7 Mengurutkan pilihan

Gambar 3.8 DFD Level 3 Proses 2 Perhitungan TOPSIS DFD level 3 ini merupakan proses perhitungan dengan menggunakan metode TOPSIS. DFD level ini memiliki 7 proses meliputi pemilihan alternatif mahasiswa, normalisasi matrik keputusan, pembobotan matrik, menentukan


solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, menghitung separation measure, menghitung kedekatan relatif dengan solusi ideal dan mengurutkan pilihan, dimana tiap prosesnya menggambarkan perhitungan TOPSIS terhadap kriteria dan kandidat. 3.1.2.1.5 Kamus Data

Kamus data merupakan sebuah daftar yang mengatur semua komponen data yang berhubungan terhadap sistem dengan definisi singkat dan sejelas-jelasnya sehingga pengguna dan analisis sistem dapat sama-sama mengerti tentang data masukan, keluaran, komponen penyimpanan, dan kalkulasi lanjutan (Pressman, 2001). Tabel 3.1 Kamus Data NO 1

Data Data_ Mahasisw a

Field NIM Nama IPK Jlh_Penghasilan

Type varchar(9) varchar(25) Double int(9)

Jlh_Tanggungan

int(2)

Semester Status_Bea IPK_conv Jlh_Tanggungan _conv Jlh_Penghasilan _conv Semester_conv Stat_Bea_conv IPK_norm Jlh_Penghasilan _norm Jlh_Tanggungan _norm Semester_norm Stat_Bea_norm IPK_norm_bobo t Jlh_Penghasilan _norm_bobot

int(2) int(2) int(1) int(1) int(1) int(1) int(1) Double Double

Deskripsi Nim mahasiswa Nama mahasiswa Indeks Prestasi Kumulatif Jumlah penghasilan oran tua Jumlah tanggungan orang tua Semester Status beasiswa Konverter IPK Konverter jumlah tanggungan Konverter Penghasilan

Double

Konverter semester Konverter status beasiswa Normalisasi IPK Normalisasi jumlah penghasilan Normalisasi tanggungan

Double Double Double

Normalisasi Normalisasi status beasiswa Bobot prioritas IPK

Double

Bobot prioritas jumlah penghasilan


Tabel 3.1 Kamus Data(Lanjutan)

2

Data_krite ria

Jlh_Tanggungan _norm_bobot Semester_norm_ bobot Stat_Bea_norm_ bobot amax_ipk amin_ipk amax_jlh_pengh asilan amin_jlh_pengh asilan amax_jlh_tangg ungan amin_jlh_tanggu ngan amax_semester amin_semester

Double

amax_stat_bea

Double

amin_stat_bea

Double

dmax dmin v kriteria_ket

Double Double Double varchar(8)

Bobot prioritas status beasiswa Solusi ideal positif IPK Solusi ideal negatif IPK Solusi ideal positif jumlah penghasilan Solusi ideal negatif jumlah penghasilan Solusi ideal positif jumlah tanggungan Solusi ideal negative jumlah tanggungan Solusi ideal positif semester Solusi ideal negatif semester Solusi ideal positif status beasiswa s Solusi ideal negative status beasiswa Separation measure positif Separation measure negatif Solusi Keterangan kriteria

kriteria_ipk kriteria_jlh_pen ghasilan kriteria_jlh_tang gungan kriteria_semeste r kriteria_stat_bea

double double

Kriteria IPK Kriteria jumlah penghasilan

double

Kriteria jumlah tanggungan

double

Kriteria semester

double

Kriteria status beasiswa

Double Double Double Double Double Double Double Double Double Double

Bobot prioritas jumlah tanggungan Bobot prioritas semester

3.1.2.2 Subsistem Manajemen Basis Model


Model yang dipakai dalam Perancangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa adalah Analytical Hierarchy Process

dan Top Order

Preference by Similarity To Ideal Solution. Dalam pengambilan keputusan dengan metode AHP langkah-langkah kegiatan yang dilakukan: 1. Dekomposisi dari masalah Langkah pertama yang harus kita lakukan adalah menentukan kriteria yang digunakan dalam penerimaan beasiswa dan menentukan alternatif siapa yang berhak mendapkan beasiswa. 2. Menentukan Kriteria dan Nilai Skor Dari wawancara dengan petugas penyeleksi beasiswa Fakultas MIPA USU maka dapat diambil beberapa kriteria: a. IPK(Indeks Prestasi Kumulatif) b. Jumlah penghasilan orang tua c. Jumlah tanggungan orang tua d. Semester e. Status beasiswa. Tabel 3.2 Tabel Skor Kriteria Kriteria IPK Jumlah penghasilan

Jumlah tanggungan

Semester

Status Beasiswa

Data Data awal Konversi 2.75-3.00 1 3.10-3.50 3 3.51-4.0 5 >4 jt 1 2.1 jt- 4jt 3 0-2 jt 3 0-2 1 3-5 3 >5 5 >6 1 4-6 3 0-3 3 >4 1 2-4 3 0-2 5

3.1.2.3 Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog


3.2 Perancangan Sistem 3.2.1 Disain Interface

Antarmuka pemakai (user interface) adalah aspek sistem komputer atau program yang dapat dilihat, didengar, atau dipersepsikan oleh pengguna manusia, dan perintah-perintah atau mekanisme yang digunakan pemakai untuk mengendalikan operasi dan memasukkan data. Antarmuka sistem pendukung keputusan beasiswa FMIPA USU dengan Metode AHP dan TOPSIS dapat dilihat dalam tampilan utama.

Data

Metode

Mahasiswa Kriteria

Ahp Topsis

Laporan Laporan

Seleksi Penerimaan Beasiswa FMIPA USU dengan Metode AHP dan TOPSIS

Gambar 3.9 Tampilan Utama Sistem


INPUT DATA MAHASISWA Nim Nama IPK Jumlah Penghasilan Jumlah Tanggungan Semester Status Beasiswa

: : : : : : :

Tambah

Batal

Nim

Nama

Ipk

Jlh_peng

Jlh_tang

Sem

Stat_bea

Nim1 Nim2 Nim3 … Nim n

Nama1 Nama2 Nama3 … Nama n

Ipk1 Ipk1 Ipk1 … Ipk n

Jlh_peng1 Jlh_peng2 Jlh_peng3 … Jlh_peng n

Jlh_tang1 Jlh_tang2 Jlh_tang3 … Jlh_tang n

Sem1 Sem2 Sem3 … Sem n

Stat_bea1 Stat_bea2 Stat_bea3 … Stat_bea n

Baru

Edit

Hapus

Keluar

Hapus semua data mahasiswa Gambar 3.10 Input Data Mahasiswa


INPUT DATA KRITERIA Kode Kriteria Nama Kriteria Tambah

Batal

Kode_kriteria

Nama_kriteria

Kode_kriteria1

Nama_kriteria1

Kode_kriteria2

Nama_kriteria2

Kode_kriteria3

Nama_kriteria3

...

...

Kode_kriteria n

Nama_kriteria n

Baru

Edit

Hapus

Keluar

Hapus semua data kriteria Gambar 3.14 Tampilan Inpit Kriteria

Gambar 3.11 Tampilan Input Data Kriteria

Metode AHP I Perbandingan kriteria matrik Kriteria1

Kriteria2

Kriteria3

Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 … Kiteria n

1 Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot

Nilai bobot 1 Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot

Nilai bobot Nilai bobot 1 Nilai bobot Nilai bobot

Jumlah

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

…

Kiteria n Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot 1

1

Nilai bobot

Gambar 3.15 Tampilan Input Bobot Perbandingan Kriteria Lanjut Keluar Gambar 3.12 Tampilan Metode AHP


METODE AHP II Normalisasi Matrik = setiap elemen / jumlah kolom Kriteria1

Kriteria2

Kriteria3

Kriteria1

Nilai bobot

Nilai bobot

Kriteria2

Nilai bobot

Kriteria3

…

Kiteria n

Jumlah

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

Nilai bobot

… Kiteria n

Proses Bobot prioritas kiteria = jumlah kolom/jumlah kriteria Bobot Prioritas (Matrik W) Kriteria

Bobot prioritas

Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 ….. Criteria n

Bobot prioritas Bobot prioritas Bobot prioritas ….. Bobot prioritas n

Lanjut

Keluar

Gambar 3.13 Tampilan Metode AHP 2


METODE TOPSIS I Matrik Kriteria1

Kriteria2

Kriteria3

…

Kiteria n

Kandidat1

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Kandidat2

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Kandidat3

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

…

…

…

….

Bobot kriteria

Kandidat n

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Lanjut

Normalisasi Matrik (R) =

Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 … Gambar 3.17 Tampilan Proses Metode TOPSIS I Kandidat1 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria

Bobot kriteria

Kandidat2

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Kandidat3

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

…

…

…

…

Bobot kriteria

Kandidat n

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Lanjut

Kiteria n

Keluar

Gambar 3.14 Tampilan Metode TOPSIS I


METODE TOPSIS II Matrik V = matrik normalisasi x bobot prioritas (Matrik R x W) Kriteria1

Kriteria2

Kriteria3

…

Kandidat1

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Kandidat2

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Kandidat3

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

… Kandidat n

Kiteria n

Bobot kriteria Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Bobot kriteria

Lanjut

Menentukan Solusi Ideal Positif dan Negatif =

Menentukan Separation Measure =

Gambar 3 .15 Tampilan Proses Metode TOPSIS II


METODE TOPSIS II Menghitung kedekatan relative dengan ideal positif

Ci* Kandidat1

total

Kandidat2

total

Kandidat3

total

…

…

Kandidat n

Total

Saran untuk seleksi beasiswa adalah nilai Ci* dari yang terbesar sesuai dengan kebutuhan

Keluar Gambar 3.16 Tampilan Hasil Akhir

3.2.2 Perancangan Algoritma

Algoritma adalah urutan dari barisan langkah-langkah atau instruksi guna meyelesaikan suatu masalah. Kriteria algoritma yang baik adalah mempunyai output efektif, jumlah langkah berhingga, terstruktur dan punya akhir. Salah satu cara penyajian dengan algoritma yaitu dalam bentuk flowchart. Flowchart adalah gambaran dalam bentuk diagram alir dari algoritma dalam suatu program yang menyatakan arah alur program dalam menyelesaikan suatu masalah. Adapun algoritma sistem seleksi beasiswa adalah: Beberapa simbol yang digunakan dalam menggambar suatu flowchart, dapat dilihat pada Tabel 3.3.


Tabel 3.3 Tabel Bagian-bagian dari Flowchart SIMBOL

NAMA

TERMINATOR

FUNGSI

Permulaan/ akhir program.

GARIS ALIR (FLOW LINE)

Arah alir program. Proses inisialisasi/pemberian

PREPARATION

harga awal Proses penghitungan/proses

PROSES

pengolahan data.

INPUT/OUTPUT Proses input/output data, DATA

parameter. Informasi. Perbandingan pernyataan,

DECISION

penyeleksian data yang memberikan pilihan untuk langkah selanjutnya.

ON PAGE CONNECTOR

Penghubung bagian-bagian flowchart yang berada pada satu halaman.

OFF PAGE

Penghubung bagian-bagian

CONNECTOR

flowchart yang berada pada halaman berbeda.

Untuk membangun sistem pendukung keputusan seleksi beasiswa dengan metode Analytical Hierarchy Process terdapat dua flowchart yaitu flowchart AHP dan flowchart TOPSIS. Berikut flowchart AHP pada gambar 3.2 berikut:


Mulai Membuat matriks berpasangan nXn Baca input Jumlahkan setiap elemen kolom dari matriks berpasangan nxn Bagikan nilai setiap elemen kolom matriks berpasangan nxn dengan hasil penjumlahan kolom Matriks normalisasi nxn

Jumlahkan setiap elemen baris dari matriks normalisasi nxn

Bagikan hasil penjumlahan baris dengan n Matriks Prioritas nx1 Selesai

Gambar 3.17 Flowchart Prioritas Kriteria AHP


Gambar 3.18 dibawah ini menggambarkan flowchart metode TOPSIS.

Mulai Membuat matrik mahasiswa dengan kriteria masing-masing Baca input

Konversikan nilai elemen setiap matrik

Normalisasikan matrik

Mencari solusi ideal positif dan negatif

Mencari nilai separation measure

Urutan Kandidat hasil seleksi Selesai

Gambar 3.18 Flowchart Metode TOPSIS


BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

4.1. Implementasi Sistem

Tahap implementasi sistem merupakan proses pengubahan spesifikasi sistem menjadi sistem yang dapat dijalankan. Implementasi dari analisis dan perancangan sistem ini menggunakan Delphi 7.0.

4.1.1. Lingkungan Implementasi

Lingkungan implementasi yang akan dijelaskan merupakan lingkungan perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software) yang digunakan dalam penulisan skripsi ini. Program ini dapat dijalankan dengan konfigurasi komputer sebagai berikut: 1. Prosesor 486 DX 66 Mhz 2. RAM 16 Mb untuk Windows 95 dan 32 Mb untuk Windows NT 4.0 dan Windows 2000 3. Operating Sistem Windows 95/98, NT 4.0 (dengan SP 3), Windows 2000, Windows ME, Windows XP, Windows Vista. 4. VGA Card 256 color, 640x480 pixel 5. Mouse 6. Keyboard 7. Hard disk 5 GB


4.1.2. Implementasi Antarmuka Sistem 4.1.2.1. Form Utama

Form Utama merupakan tampilan antarmuka yang pertama muncul ketika sistem ini dijalankan. Pada form Utama ini terdapat satu menu yaitu menu ‘Data’ dengan submenu ‘Mahasiswa’, ‘Kriteria’, dan. Menu ‘Metode’ dengan submenu ‘AHP’, ’TOPSIS’ . Menu ‘Laporan’. Berikut gambar tampilan utama.

Gambar 4.1 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Utama

4.1.2.2. Form Mahasiswa

Form Mahasiswa merupakan tampilan antarmuka untuk menginput data mahasiswa yang akan diseleksi. Berikut adalah gambar hasil implementasi dari rancangan antarmuka Mahasiswa.


Gambar 4.2 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Mahasiswa

4.1.2.3. Form Kriteria

Form Kriteria merupakan tampilan antarmuka untuk menginput data kriteria. Berikut adalah gambar hasil implementasi dari rancangan antarmuka form kriteria.

Gambar 4.3 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Kriteria


4.1.2.4. Form Metode AHP Form Metode merupakan tampilan antarmuka tempat melakukan proses penyeleksian mahasiswa. Form ini menjadi tempat kerja utama untuk melakukan langkah-langkah penyeleksian dengan metode AHP. Berikut tampilan antarmuka dari AHP.

Gambar 4.4 Tampilan Implementasi Antarmuka AHP

Gambar 4.5 Tampilan Implementasi Antarmuka AHP 2


4.1.2.5. Form Metode TOPSIS Gambar form dibawah ini akan menunjukkan langkah-langkah metode AHP sesuai dengan prosedur.

Gambar 4.6 Antarmuka Metode TOPSIS

Gambar 4.7 Antarmuka Matriks Ternormalisasi TOPSIS


Gambar 4.8 Antarmuka Solusi Ideal dan Separation Measure TOPSIS

4.1.2.6. Laporan Form berikut ini menunjukkan hasil akhir dari proses seleksi beasiswa.

Gambar 4.9 Gambar Antarmuka Laporan


4.2. Pengujian Sistem

Setelah melakukan proses implementasi proses selanjutnya adalah uji coba dengan tujuan untuk mengetahui bahwa aplikasi yang telah dibuat sesusai dengan kebutuhan.

4.2.1 Pengujian AHP

DaData Mahasiswa yang

Gambar 4.10 Gambar Pengujian Data Mahasiswa


Gambar 4.11 Gambar Pengujian Perbandingan Kriteria

Pada gambar diatas terlihat perbandingan antar criteria sehingga membentuk matriks, itu dapat dihitung dari:

Langkah kedua menormalisasikan matriks A dengan rumus:

Gambar 4.12 Gambar Pengujian Bobot Prioritas


Menormalisasikan matriks dengan cara:

Langkah ketiga mencari bobot prioritas(Matriks W):

4.2.2 Pengujian TOPSIS Data awal mahasiswa yang dipilih sebagai kandidat pada form seleksi beasiswa tampak pada gambar dibawah ini.

Data Awal

Data hasil konversi

Gambar 4.13 Gambar Pengujian Metode TOPSIS


Tampak nilai awal kandidat(mahasiswa) pada grid atas gambar diatas menunjukkan data mahasiswa dikonversi dari nilai awal menjadi nilai angka. Tabel 4.1 Tabel Konversi Data

Kriteria

IPK

Jumlah penghasilan

Jumlah tanggungan

Semester

Status Beasiswa

Data

Data

awal

Konversi

2.75-3.00

1

3.10-3.50

3

3.51-4.0

5

>4 jt

1

2.1 jt- 4jt

3

0-2 jt

5

0-2

1

3-5

3

>5

5

>6

1

4-6

3

0-3

5

>4

1

2-4

3

0-2

5

Kemudian data matriks yang sudah dikonversi dinormalisasikan:


Bobot prioritas x matriks ternormalisasi

Gambar 4.14 Gambar Matriks Ternormalisasi TOPSIS

Mencari solusi ideal positif dan negatif yaitu dengan cara mencari nilai yang paling maksimum dan minimum. IPK (0,148 0,148 0,049 0,248 ) maka solusi ideal positif adalah 0,248. IPK (0,148 0,148 0,049 0,248 ) maka solusi ideal negatif adalah 0,049.

Gambar 4.15 Gambar Pengujian Solusi Ideal dan Separation Measure TOPSIS


Hasil diurutkan dari yang terkecil hingga terbesar

Gambar 4.16 Gambar Pengujian Hasil Seleksi

Maka hasil seleksi diurutkan dari yang terbesar sampai yang terkecil.


BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

5.1

Kesimpulan

Berdasarkan pembahasan dan evaluasi dari bab terdahulu, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1.

Metode AHP dan TOPSIS dapat digunakan untuk memecahkan masalah penyeleksian beasiswa dengan perhitungan du metode tersebut didapatkan bahwa kriteria yang paling diprioritaskan adalah IPK(Indeks Prestasi Kumulatif) dibandingkan dengan keempat kriteria lainnya seperti jumlah penghasilan, jumlah tanggungan, semester, dan status beasiswa.

2.

Aplikasi sistem seleksi beasiswa ini dapat digunakan sebagai alat bantu bagi pengambil keputusan dengan tetap berbasis pada sistem pendukung keputusan.

5.2

Saran

Berikut adalah beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut terhadap penelitian skripsi ini: 1.

Dapat ditambahkan data lain yang mendukung penyeleksian beasiswa, misalnya penambahan kriteria.

2.

Sistem dapat dikembangkan dalam bentuk website dimana pihak pengelola website dapat bekerjasama dengan instansi pendonor beasiswa dan universitas penerima beasiswa agar penyeleksian dapat terlaksana secara efesien dan efektif.

3.

Dalam memecahkan masalah multikriteria metode AHP dan TOPSIS bukan satu-satunya penggabungan metode pengambilan keputusan yang dapat digunakan, alangkah lebih baik dicoba untuk menggunakan metode penggabungan yang lain untuk mengdukung keputusan yang lebih efektif.


DAFTAR PUSTAKA

Gafur, Abdul. 2008. Cara Mudah Mendapatkan Beasiswa. Jakarta: Penebar Plus Daihani, Dadan Umar. 2001. Komputerisasi Pengambilan Keputusan. Jakarta: Elex Media Komputindo Kosasi, Sandy. 2002. Sistem Penunjang Keputusan (Decision Support System). Pontianak. Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Kepautusan. Yogayakarta: Andi Rika yunitarini. TOPSIS (Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution). www. liyantanto.files.wordpress.com/2009/09/ahp-dantopsis1.ppt. Diakses tanggal 2 Maret, 2010 Serkan Ballý dan Serdar Korukoðlu.2009.Operating System Selection Using Fuzzy AHP And TOPSIS Methods. www.asr.org.tr/pdf/Vol14No2p119.pdf. Diakses Tanggal 5 April 2010 S. Mahmoodzadeh, dkk.2007. Project Selection by Using Fuzzy AHP and TOPSIS Technique. www.waset.org/journals/waset/v30/v30-64.pdf. Diakses Tanggal 5 April 2010 Suryadi, Kadarsah dan Rahmadhani. 1998. Sistem Pendukung Keputusan. Bandung : PT Remaja Rosdakarya


SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS: FMIPA USU) SKRIPSI PANGERAN MANURUNG

Recommend Documents