Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIDANG PEMINATAN MAHASISWA FAKULTAS PETERNAKAN UNIVERSITAS BRAWIJAYA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT Bambang Ariebowo1), Rahayu Widayanti 2) 1)
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Pradnya Paramita Email :
[email protected] 2) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Pradnya Paramita Email :
[email protected]
Abstrak Perguruan Tinggi membutuhkan beberapa pertimbangan dalam menentukan bidang peminatan bagi mahasiswanya. Bidang peminatan bertujuan untuk memperkaya pengetahuan dan ketrampilan serta mengkhususkan mahasiswa pada bidang yang dipilih. Dalam rangka mengembangkan pengetahuan dan ketrampilan mahasiswa, perguruan tinggi perlu membuat suatu sistem yang efektif untuk penentuan bidang peminatan mahasiswa . Tujuan penelitian ini adalah terwujudnya aplikasi sistem penunjang keputusan untuk menghasilkan keputusan bidang peminatan yang lebih optimal. Sistem yang dibuat berbasis web menggunakan metode Weighted Product. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem penunjang keputusan mampu mempercepat proses penentuan bidang peminatan dan mengelompokkan mahasiswa sesuai dengan syarat yang telah ditentukan. Kata kunci : sistem penunjang keputusan, weighted product, peminatan mahasiswa Abstract Universities need some consideration in determining the student’s fields of interest. The field of interest aims to enrich knowledge and skills that chosen by students. In order to develop the knowledge and skills of the students, universities need to create an effective system for the determination of student interest. The purpose of this study is to develope the decision support system which is able to determine students of interest more optimally using Weighted Product method. Webbased system is choosen as the application platform. The results showed that the decision support system is able to accelerate the process of determination and classification of the fields of student interest in accordance with the conditions determined by the universities. Keywords: Decision Support System, Weighted Product, Student Interest
mengembangkan potensi diri yang dimiliki
PENDAHULUAN Perguruan Tinggi
membutuhkan
siswa. Bidang peminatan bertujuan untuk
beberapa pertimbangan dalam menentukan
memperkaya pengetahuan dan ketrampilan
peminatan bagi mahasiswanya. Menurut
serta mengkhususkan ilmu sesuai bidang
Widayanti (Fartindyyah & Subiyanto, 2014)
minat yang dipilih mahasiswa. Dalam rangka
sekolah memegang peranan penting dalam
mengembang kan potensi mahasiswa secara ISSN : 2597 – 4696
Copyright © SENASIF 2017
655
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
optimal, perlu mencari media penentuan
dalam
bidang peminatan yang sesuai dengan potensi
Salah satu metode MCDM adalah multi
diri siswa.
attribute decision making (MADM) yang
Sebuah keputusan dapat didefinisi kan
(Fartindyyah & Subiyanto, 2014).
digunakan
untuk
menyeleksi
terhadap
sebagai sebuah pilihan yang telah diambil dari
beberapa alternatif dari sebuah masalah dalam
dua atau beberapa alternatif yang tersedia.
ruang diskret. MADM mampu memberikan
Setiap
banyak
solusi alternative dari beberapa alternative
keputusan setiap harinya. Pilihan yang
yang ada. Kemampuan MADM telah banyak
potensial dari sebuah keputusan terbentuk
diterapkan dalam (Nugroho, Remawati, &
setelah mengetahui minimum objektif dan
Widada, 2016), (Yoni & Mustafidah, 2016),
alternative, Sugumaran & DeGroote dalam
(Ismanto & Azhari, 2015 ), (Marsono, Boy,
(Solikhun, 2017)
Purna, & Saiful, 2016), (Melia, 2016),
orang
harus
membuat
Decision Support System (DSS) dan
(Prabowo & Noramita, 2014), (Supriyono &
Multiple criteria decision making (MCDM)
Sari, 2015), sebagian besar menggunakan
ditawarkan menjadi suatu solusi untuk
metode
penentuan
menyelesaikan
peminatan
mahasiswa.
DSS
merupakan system pendukung keputusan
weighted
product
masalah
(WP)
untuk
dalam memilih
alternative terbaik.
yang dibangun untuk mengevaluasi peluang
Sistem
penentuan
peminatan
atau mendukung solusi atas suatu masalah.
mahasiswa Fakultas Peternakan Universitas
DSS tidak dimaksudkan untuk mengoptimasi
Brawijaya masih bersifat manual, sehingga
pengambilan keputusan, tetapi memberikan
menyebabkan beberapa kendala diantaranya
sarana
memungkinkan
adalah penentuan minat yang tidak sesuai
pengambil keputusan melakukan analisis
dengan persyaratan fakultas, serta tidak sesuai
dengan menggunakan model yang ada,
dengan kompetensi mahasiswa. Kesalahan
Kusrini dalam
dalam menentukan peminatan mahasiswa
interaktif
yang
(Fartindyyah & Subiyanto,
2014)
akan berdampak terhadap kualitas lulusan. MCDM merupakan salah satu metode
pengambilan
keputusan,
metode
Berdasarkan permasalahan tersebut
ini
perlu adanya sistem yang dapat menunjang
digunakan untuk menetapkan alternative
keputusan penentuan peminatan mahasiswa
terbaik dari beberapa alternatif berdasarkan
pada
kriteria tertentu, Kusumadewi, et al, 2010
Brawijaya. Sistem penunjang keputusan ini
Fakultas
Peternakan
Universitas
ISSN : 2597 – 4696
Copyright © SENASIF 2017
656
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
akan
dirancang
berbasis
web
dan
semua permasalahan integrasi akses
menggunakan metode Weighted Product
data dan model keputusan yang ada
(WP).
dalam sebuah Sistem Pendukung Keputusan c. Subsistem
KAJIAN LITERATUR
Pendukung
Keputusan
Software).
menyatukan beragam informasi dari berbagai
d. Subsistem
menyajikan
terorganisir
dan
dalam
bentuk
menganalisis
serta
dalam (Solikhun, 2017).
Keputusan
dalam
Keputusan Keputusan
proses
:
menentukan
a. Intelijen
teknis
Sistem
Pendukung Keputusan Tersebut, Muhammad dan, Hari dalam
situasi
Management Subsystem)
pendefinisikan
data
memasukkan satu
yang diperlukan keputusan,
yang
persepsi
yang
mengenali
memanajemen
Pengambilan
pengambilan
1. Pembentukan
(Solikhun, 2017) yaitu:
sub-sistem
antara
Proses
Susbsistem Manajemen Basis Data (Database
a. Suatu
terjadi
yang
Basyaib, 2006 dalam (Solikhun, 2017) adalah
haruslah memiliki tiga komponen yang kapabilitas
semua
Langkah–langkah
Pendukung
Pendukung
mencakup
Pengguna. Tahapan
Sistem
ini
Management
Sistem Pendukung Keputusan dan
penggunaan model-model tertentu, Sauter
Sistem
(Dialog
and
hubungan
memfasilitasi evaluasi asumsi yang mendasari
Komponen
Dialog
Generation
merupakan sistem berbasis komputer yang
sumber,
Lunak
Penyelenggara
Sistem Pendukung Keputusan Sistem
Perangkat
dihadapi
situasi
terhadap adalah
keputusan
karakteristik
dan utama
yang ada pada situasi tersebut
dengan
2. Membangun model yang mewakili
database yang
situasi, sebuah
model merupakan
berisi data yang relevan dan dikelola
kendaraan
membantu dalam
oleh perangkat lunak.
mengestimasi hasil yang mungkin
b. Susbsistem Manajemen Basis Model (Model
Base
yang
terjadi dari sebuah situasi keputusan.
Management
3. Penentuan ukuran kuantitatif terhadap
Subsystem) Subsistem ini mengatur
biaya (disbenefits) dan manfaat yang
ISSN : 2597 – 4696
Copyright © SENASIF 2017
657
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
paling
tepat
untuk
situasi
yang
disebut sebagai Multiplicative Exsponent
dihadapi.
Weighting
4. Sistem ukuran seragam yang akan digunakan dalam
(MEW).
Merupakan
metode
skoring MADM, perbedaan utamanya adalah
membandingkan
bukannya penambahan seperti biasanya pada
alternatif langkah keputusan
operasi matematika namun perkalian. Seperti
b. Desain
semua metode MADM, MADMWP adalah
Penentuan dengan spesifik alternatif
himpunan berhingga dari alternatif keputusan
dimiliki
dan
yang dijelaskan dalam hal beberapa kriteria
merumuskan dengan jelas langkah – langkah
keputusan, Savitha dan Chandrasekar dalam
yang mungkin dilakukan.
(Solikhun, 2017).
yang
dengan
mengenali
c. Pilihan
Weighted Product
1. Evaluasi
manfaat
(disbenefits)
dari
dan semua
biaya
Weighted Product Model (WPM)
langkah
adalah salah satu metode penyelesaian pada
alternatif. 2. Penilaian
masalah MADM. Metode ini mengevaluasi akibat
langkah
penerapan
alternatif
menggunakan
ukuran
setiap
beberapa alternatif terhadap sekumpulan
dengan
atribut atau kriteria, dimana setiap atribut
biaya
dan
saling tidak bergantung satu dengan yang
manfaat.
lainnya (Anggraeni, 2013).
3. Menetapkan kriteria dalam memilih
Preferensi untuk alternatif diberikan
langkah terbaik
sebagai berikut :
4. Adalah penetapan peraturan dengan mengaitkan
hasil
dengan
tujuan
(1)
pembuatan keputusan.
Keterangan :
5. Penyelesaian situasi keputusan 6. Ialah
mengambil
sebuah
S: langkah
menyatakan
preferensi
alternatif
dianalogikan sebagai vektor S.
dengan dasar kriteria yang dapat
X: menyatakan nilai kriteria
diterima.
i : menyatakan alternatif
Multi Atribute Decesion Making Weighted
j : menyatakan kriteria
Product (MADMWP)
n : menyatakan banyaknya kriteria
(MADMWP)
mirip
dengan
(2)
Weighted Sum Model (WSM) dan juga ISSN : 2597 – 4696
Copyright © SENASIF 2017
658
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
Wj adalah pangkat bernilai positif
pendaftaran baru dengan cara input data
untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif
gelombang pendaftaran, kemudian mahasiswa
untuk atribut biaya.
input data untuk melakukan pendaftaran
Preferensi relatif dari setiap alternatif
peminatan, selanjutnya dari data yang telah di
diberikan sebagai berikut :
input dan tersimpan di database, diolah oleh sistem dan menghasilkan laporan hasil (3)
peminatan
Keterangan:
sesuai
dengan
gelombang pendaftaran. Flowchart konsep
V : menyatakan preferensi alternatif
implementasi sistem yang dibangun terdapat
dianalogikan sebagai vektor V X
mahasiswa
pada gambar 1.
: menyatakan nilai kriteria
W : menyatakan bobot kriteria i : menyatakan bobot kriteria j : menyatakan kriteria n : menyatakan banyaknya kriteria * : menyatakan banyaknya kriteria yang telah di nilai pada vektor S.
METODE PENELITIAN Sistem mengatasi dengan
yang
diterapkan
Gambar 1. Konsep Implementasi
untuk
Tahapan Penelitian
permasalahan tersebut adalah menggunakan
penunjang
keputusan
mahasiswa
berbasis
aplikasi
sistem
pemilihan
minat
web.
Aplikasi
Flowcart tentang tahapan penelitian yang digunakan dapat dilihat pada gambar 2.
ini
memiliki 2 (dua) halaman utama yaitu frontend dan backend.
Konsep Implementasi Konsep implementasi dari sistem yang dibangun adalah diawali dengan admin Program
Studi
membuka
Gambar 2. Tahapan Penelitian.
gelombang
ISSN : 2597 – 4696
Copyright © SENASIF 2017
659
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
Dalam sistem ini, hanya admin yang dapat masuk kedalam sistem admin. Admin tersebut memiliki otorisasi untuk mengelola data gelombang, data nilai bobot, data mahasiswa, hitung wp, dan melakukan pengelolaan mahasiswa
hasil
minat,
sedangkan
hanya
mampu
melakukan
Gambar 5. Activity Diagram Hitung WP
pendaftaran minat.
Gambar 3. Use Case Diagram. Gambar 6. Class Diagram
Activity Diagram Activity
diagram
pendaftaran
mahasiswa untuk peminatan dan hasil minat menggunakan metode Weighted Product terlihat pada gambar 4 dan 5. Class Diagram Gambar 7. Sequence Diagram
dan Sequence Diagram terlihat pada gambar 6, 7 dan 8.
Gambar 8. Sequence Diagram hitung Implementasi Metode/Algoritma Gambar4. Activity Diagram Pendaftaran
Langkah perhitungan menggunakan Metode Weighted Product adalah sebagai berikut :
ISSN : 2597 – 4696
Copyright © SENASIF 2017
660
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
1)
Menentukan nilai prioritas bobot awal
2)
Normalisasi bobot, setelah menentukan
setiap kriteria, nilai prioritas bobot awal
bobot awal kriteria, maka diperoleh nilai
kriteria terlihat pada tabel 1.
preferensi W = (5, 4, 3)
Tabel 1 Prioritas Bobot Awal Kriteria 3)
Menghitung Vektor V dan Perangkingan
Kriteria
Bobot
C1
5
Vektor, menentukan minat terbaik dari
C2
4
setiap minat dengan rumus sebagai
C3
3
berikut :
Tabel 2 Bobot Lulus Prasayarat
(4)
Lulus Prasyarat Bobot
Dimana nilai Vi yang terbesar adalah
Lulus
5
alternatif yang terpilih.
Tidak lulus
1
4)
Pengelompokan
berdasarkan
minat,
perangkingan dan eliminasi berdarkan Tabel 3 Bobot IPK
kuota.
IPK
Bobot
>= 4
5
didapatkan alternatif minat, selanjutnya data
=> 3.5 dan < 4
4
mahasiswa akan dikelompokkan berdasarkan
=> 3 dan < 3.5
3
alternatif
> 2 dan < 3
2
perangkingan berdasarkan nilai vektor dan
<2
1
dilakukan eleminasi berdasarkan masing-
Setelah
perhitungan
minat,
selesai
kemudian
dan
dilakukan
masing kuota minat. Tabel 4 Bobot Prioritas Minat Prioritas
HASIL
Bobot
PENELITIAN
DAN
PEMBAHASAN
Minat
Hasil Peminatan
1
5
2
4
3
3
peminatan
4
2
melakukan pendaftaran.
Pada tabel 5. menunjukkan hasil dari
493
mahasiswa
yang
Hasil Pengujian Sistem Berdasarkan pengujian sistem yang telah ISSN : 2597 – 4696
Copyright © SENASIF 2017
661
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
dilakukan maka : (1) Tampilan
Form
Pendaftaran
Peminatan terdapat pada gambar 9. Tabel 5 Hasil Peminatan Minat
Kuota
Manual
SPK
Jumlah Mhs Lolos seleksi Produksi
225
225
225
126
126
126
Ternak Nutrisi Makanan
dan
Gambar 9. Form pendaftaran peminatan.
Ternak Sosial
(2) Hasil Pengujian Form Login terdapat 72
52
62
pada gambar 10.
Ekonomi
Pada pengujian login admin jika form
Peternakan Teknologi
yang disediakan tidak diisi maka akan diuji 72
72
72
kelengkapan form dengan form validation.
Hasil Ternak Mahasiswa Yang Tidak
Jika verifikasi email dan password tidak 18
8
berhasil akan muncul konfirmasi kotak pesan
Lolos Peminatan Total Mahasiswa
seperti pada gambar 10. Jika user admin 493
493
berhasil login akan diarahkan ke halaman homepage admin
Gambar 10. Pengujian Login (3) Hasil Pengujian Proses Peminatan Formulir untuk melakukan proses perhitungan peminatan menggunakan metode
ISSN : 2597 – 4696
Copyright © SENASIF 2017
662
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
Weighted Product, user admin harus memilih
KESIMPULAN DAN SARAN
terlebih
Kesimpulan
dahulu
dilakukan
gelombang
perhitungan.
yang
Tampilan
akan untuk
Berdasarkan
halaman hitung WP seperti pada gambar 11.
penelitian
yang
serangkaian meliputi
tahap
analisis
dan
pemodelan serta pengujian dan hasil yang dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa : 1. Sistem penunjang keputusan mampu mempercepat Gambar 11. Halaman hitung WP Jika admin tidak memilih salah satu periode
gelombang
pendaftaran
saat
proses
penentuan
peminatan
mahasiswa
perbandingan
sebelum
menggunakan
penunjang
keputusan
sistem
dengan
melakukan operasi perhitungan, maka akan
membutuhkan waktu selama 2 minggu,
diarahkan ke halaman error seperti pada
sedangkan setelah menggunakan sistem
gambar 12.
hanya membutuhkan waktu kurang dari 2 jam. 2. Sistem mampu mengelompokkan minat
Gambar 12. Halaman hitung WP error
mahasiswa sesuai dengan syarat yang
(4) Tampilan Hasil Peminatan
telah ditentukan oleh perguruan tinggi.
Di bawah ini merupakan form untuk
Saran
lihat data hasil proses. Admin juga bisa
Sistem
penunjang
keputusan
melakukan filter data berdasarkan gelombang,
penentuan peminatan mahasiswa ini dapat
minat dan tahun akademik. Tampilan untuk
dikembangkan dengan menggunakan metode
hasil peminatan seperti pada gambar 13.
yang berbeda seperti weighted sum model, atau Simple Additive Weighting (SAW) , atau dengan membandingkan metode WP ini dengan metode yang lain
REFERENSI Anggraeni, Y. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Provider GSM Menggunakan Metode Weighted Product . repository.upy.edu.
Gambar 13. Tampilan halaman hasil peminatan
ISSN : 2597 – 4696
Copyright © SENASIF 2017
663
Seminar Nasional Sistem Informasi 2017, 14 September 2017 Fakultas Teknologi Informasi – UNMER Malang
Fartindyyah , N., & Subiyanto. (2014). Nurul Fartindyyah dan Subiyanto. Sistem pendukung Keputusan Peminatan SMA Menggunakan Metode Weighted Product (WP), SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMINATAN SMA.
Pemilihan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto. JUITA.
Ismanto, H., & Azhari. ( 2015 ). Multi Attribute Decision Making Method for Determination of Regional Development Plan Priority in Papua Province based on the Indicator of Gross Regional Domestic Product (GRDP) . International Journal of Computer Applications . Marsono, Boy, A. F., Purna, D. S., & Saiful, A. N. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pemasaran Rumah Berdasarkan Analisa Pelanggan dengan Metode Weighted Product. Jurnal Ilmiah Saintikom. Melia, Y. (2016). Multi Attribute Decision Making Using Simple Additive Weighting and Weighted Product in Investment. International Academic Journal of Business Management, 1-15. Nugroho, B., Remawati, D., & Widada, B. (2016). Implementasi Metode WP Untuk Mendukung Keputusan Penjurusan Siswa Di SMA Negeri 1 Grobokan. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi. Prabowo, G. A., & Noramita, B. (2014). Sistem Pendukung Keputusan penentuan peminatan Peserta Didik Menggynakan Metide Wieghted Product Berbasis Web. Jurnal Masyarakat Informatika. Solikhun. (2017, Februari). Perbandingan Metode Weighted Product dan Wieghted Sum Model Dalam Pemilihan Perguruan Swasta Terbaik Jurusan Komputer. Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK). Supriyono, H., & Sari, C. P. (2015). Pemilihan Rumah Tinggal Menggunakan Weighted Product. Khazanah Informatika. Yoni, D. C., & Mustafidah, H. (2016). Penerapan Metode Weighted Product Untuk
ISSN : 2597 – 4696
Copyright © SENASIF 2017
664