SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Prodi Teknik Informatika OLEH :

Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI FAKULTAS TEKNIK DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Prodi Teknik Informatika

OLEH : CATUR DENI PRASTYO NPM: 11.1.03.02.0070

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA UN PGRI KEDIRI 2016

Catur Deni Prastyo | 11.1.03.02.0070 Teknik – Teknik Informatika

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








SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI FAKULTAS TEKNIK DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Catur Deni Prastyo 11.1.03.02.0070 Fakultas Teknik – Prodi Teknik Informatika [email protected] Dr.Suryo Widodo.M.Pd dan Ardi Sanjaya.M.kom UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

ABSTRAK Pemilhan program studi merupakan salah satu permasalahan yang dihadapi oleh para siswa yang ingin melanjutkan ke perguruan tinggi. Banyak siswa yang merasa bingung untuk memilih program studi apa yang cocok bagi mereka. Dalam perancangan ini, penulis menggunakan metode Simple Additive Wiegthting (SAW) sebagai metode pembobotan yang digunakan. Lima kriteria yang digunakan yaitu nilai ujian nasional, jurusan SMA/Sederajat, penghasilan, minat dan bakat. Aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan program studi ini dibuat dengan bahasa pemrograman berbasis PHP dan MySQL sebagai database. Sistem yang dibangun mampu memberikan rekomandasi dari program studi yang diurutkan berdasarkan bobot tertinggi. Hasil dari sistem ini dapat memberikan solusi bagi calon mahasiswa yang ingin melanjutkan perdidikan di Universitas Nusantara PGRI Kediri khususnya pada Fakultas Teknik dalam memilih program studi yang cocok dengan keinginanya.

Kata Kunci : Penjurusan, SAW, SPK




I.

calon mahasiswa memiliki banyak

LATAR BELAKANG Dewasa

ini

perkembangan

alternatif

dalam

memilih

sebuah

teknologi informasi sudah sedemikian

program studi, namun tidak jarang

pesat. Perkembangan yang pesat tidak

calon mahasiswa kebingungan dalam

hanya teknologi perangkat keras dan

menentukan

perangkat lunak saja, tetapi metode

dengan minat dan kemampuan yang

komputasi

dimiliki.

Beberapa

program

studi

Salah satu metode komputasi yang

banyak

diminati

oleh

calon

cukup berkembang saat ini adalah

mahasiswa, namun ada juga program

metode sistem pengambilan keputusan.

studi yang sedikit peminatnya, hal ini

Pengambilan

dikarenakan adanya hal yang menjadi

juga

ikut

berkembang.

keputusan merupakan

pilihan

yang

bagian kunci kegiatan dari eksekutif,

pertimbangan

manajer, karyawan, mahasiswa dan

memilih program studi di UNP Kediri.

setiap manusia dalam kehidupanya.

Berdasarkan permasalan tersebut,

Masalah yang biasa terjadi dalam

penulis berinisiatif untuk melakukan

pengambilan

analisa dan membangun suatu proses

informasi

cukup,

adalah

dalam

terlampau

pengambilan

banyak, tidak akurat, tidak mampu

membangun

menganalisis masalah (Dewi, 2008).

mampu membantu calon mahasiswa

Tidak

hal

dalam pengambilan keputusan untuk

pengambilan keputusan untuk memilih

memilih program studi fakultas teknik

program studi di Universitas Nusantara

di UNP Kediri.

PGRI

tidak

keputusan

mahasiswa

sesuai

terkecuali

Kediri,

dalam

khususnya

untuk

fakultas teknik.

keputusan, sebuah

dengan

sistem

yang

Pada proses pengambilan keputusan banyak metode yang dapat digunakan

Universitas Nusantara PGRI Kediri

dalam sistem pengambilan keputusan.

atau dikenal sebagai UNP merupakan

Salah satu metode tersebut yang

salah satu perguruan tinggi yang

digunakan dalam penelitian ini adalah

menawarkan jumlah program studi

metode Simple Additive Weighting

yang sangat banyak. Berbagai potensi

(SAW)

sebagai

dan keunggulan yang dimiliki masing-

keputusan

yang

masing program studi akan menjadi

kemampuannya

nilai lebih bagi calon mahasiswa.

penilaian secara lebih tepat karena

Disisi lain dengan banyaknya program

didasarkan pada nilai kriteria dan

studi yang ditawarkan akan membuat

bobot


pengambilan terletak

untuk

preferensi

pada

melakukan

(prioritas/



diutamakan) yang sudah ditentukan,

membutuhkan

selain itu metode Simple Additive

matrik keputusan (X) ke suatu skala

Weighting

(SAW)

juga

dapat

yang dapat diperbandingkan dengan

menyeleksi

alternatif

terbaik

dari

semua rating alternatif yang ada.

sejumlah alternatif yang ada karena

Metode SAW mengenal adanya 2

adanya proses perankingan setelah

(dua) atribut yaitu kriteria keuntungan

menentukan nilai bobot untuk setiap

(benefit) dan kriteria biaya (cost).

atribut.

Perbedaan

Oleh karena itu, penulis berusaha untuk merancang sebuah sistem yang dapat memberikan suatu rekomendasi kepada

calon

mahasiswa

untuk

mendasar

normalisasi

dari

kedua

kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan. Adapun

langkah

penyelesaian

dalam menggunakannya adalah:

memilih program studi di fakultas

1. Menentukan alternatif, yaitu Ai.

teknik UNP Kediri sesuai dengan

2. Menentukan kriteria yang akan

kriteria yang di inginkan oleh calon

dijadikan

mahasiswa

pengambilan keputusan, yaitu Cj

dan

mengangkatnya

menjadi sebuah penelitian dengan judul

“SISTEM

PENDUKUNG

KEPUTUSAN

PEMILIHAN

PROGRAM TEKNIK

STUDI DI

NUSANTARA

SIMPLE

3. Memberikan

nilai

dalam

rating

kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. 4. Menentukan bobot preferensi atau

UNIVERSITAS

tingkat kepentingan (W) setiap

PGRI

KEDIRI

kriteria. W = [ W1,W2,W3,…,WJ]

METODE

ADDITIVE

acuan

FAKULTAS

MENGGUNAKAN

II.

proses

WEIGHTING

5. Membuat tabel rating kecocokan

(SAW)”

dari setiap alternatif pada setiap

METODE

kriteria. 6. Membuat matrik keputusan (X)

1. Pengertian SAW Simple Additive Wieghting (SAW) merupakan

penjumlahan

kecocokan dari setiap alternatif

terbobot. Konsep dasar metode SAW

pada setiap kriteria. Nilai X setiap

adalah mencari penjumlahan terbobot

alternatif (Ai) pada setiap kriteria

dari

(Cj)

rating

alternatif

metode

yang dibentuk dari tabel rating

kinerja pada

pada

semua

setiap kriteria

yang

sudah

ditentukan,

dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n.

(Kusumadewi, 2006). Metode SAW Catur Deni Prastyo | 11.1.03.02.0070 Teknik – Teknik Informatika



preferensi (W) yang bersesuaian X=[

]

eleman kolom matrik (W). Vi = ∑

7. Melakukan

normalisasi

matrik

Hasil perhitungan nilai Vi yang lebih

keputusan dengan cara menghitung

besar

nilai rating kinerja ternomalisasi (rij)

alternatif

dari alternatif Ai pada kriteria Cj.

terbaik (Kusumadewi, 2006).

mengindikasikan Ai

merupakan

bahwa alternatif

2. Kelebihan SAW rij = {

Adapun kelebihan metode SAW yaitu:

Keterangan :

a. Menentukan

a. Kriteria keuntungan apabila nilai memberikan

keuntungan

bagi

pengambil keputusan, sebaliknya kriteria

biaya

menimbulkan

apabila

biaya

bagi

pengambil keputusan. b. Apabila

kriteria

keuntungan maka nilai dibagi dengan nilai dari setiap kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai dari setiap kolom dibagi dengan nilai Xij. membentuk

matrik ternormalisasi (R) R=[

]

diperoleh dari penjumlahan dari elemen

dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternative terbaik dari sejumlah alternative. b. Penilaian akan lebih tepat karena

bobot

prefensi

baris

yang

sudah

ditentukan. 3. Kekurangan SAW Adapun kekurangan metode SAW yaitu: dilakukan

dengan

menggunakan bilangan crisp. b. Adanya

perbedaan

perhitungan

normalisasi matriks sesuai dengan

9. Hasil akhir nilai preferensi (Vi)

perkalian

untuk

setiap atribut, kemudian dilanjutkan

a. Perhitungan

8. Hasil dari nilai rating kinerja (rij)

bobot

didasarkan pada nilai kriteria dan

berupa

ternomalisasi

nilai

matrik

ternormalisasi (R) dengan bobot

nilai atribut (antara nilai benefit dan cost). 4. Contoh Perhitungan Berdasarkan

hasil

pengumpulan

data, dapat diketahui bahwa terdapat lima kriteria dasar yang saat ini digunakan

dalam

menentukan

pemilihan program studi yaitu nilai Catur Deni Prastyo | 11.1.03.02.0070 Teknik – Teknik Informatika



ujian nasional, jurusan ketika

di

1. Kriteria Ujian Nasional

SMA/Sederajat, penghasilan orang tua,

Variabel

nilai

ujian

nasional

minat dan bakat, dengan urutan yang

dikonversikan dengan bilangan fuzzy

sudah di tentukan.

dibawah ini :

Berikut merupakan kriteria yang dibutuhkan

untuk

pengambilan

keputusan. Adapun kriteria yang telah ditentukan, yaitu : Tabel 2.1 Kriteria

Tabel 2.3 Kriteria nilai ujian nasional Nilai Ujian

Rating

Nilai

Nasional (C1) Nilai ≤ 55

Rendah

1

Nilai 56 – 69

Cukup

2

Kriteria (C)

Keterangan

Nilai 70 – 89

Baik

3

C1

Nilai Ujian Nasional

Nilai 90-100

Sangat Baik

4

Jurusan

C2

bilangan fuzzy dibawah ini :

Tua

C4

Minat

C5

Bakat Kriteria

Tabel 2.4 Kriteria jurusan SMA/Sederajat jurusan

tersebut,

maka

ditentukan suatu tingkatan kepentingan kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan ke dalam bilangan fuzzy.

Variabel dikonversikan dengan

Penghasilan Orang

C3

Dari

2. Kriteria Jurusan SMA/ Sederajat

SMA/Sederajat

Rating

kecocokan

setiap

alternatif pada setiap kriteria adalah sebagai berikut : Tabel 2.2 Nilai bobot

Rating

Nilai

SMA/Sederajat (C2) IPA

Baik

3

IPS

Cukup

2

Bahasa

Cukup

2

TKJ

Baik

3

Otomotif

Baik

3

Pembangunan

Baik

3

Listrik

Baik

3

Mesin

Baik

3

Cukup

Bilangan Fuzzy

Nilai

Rendah (R)

1

Administrasi

Cukup (C)

2

Perkantoran

Tinggi (T)

3

Akutansi

Cukup

2

Sangat Tinggi (ST)

4

Multimedia

Baik

3

Parameter yang digunakan dalam

2

3. Kriteria Penghasilan Orang Tua

sistem dan perhitungan :




Variabel Penghasilan Orang Tua dikonversikan

dengan

bilangan

fuzzy dibawah ini :

pertanyaan tersebut berupa nilai yang akan dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini

Tabel 2.5 Kriteria penghasilan orang tua Kriteria Orang Tua

Rating

(C3) Nilai ≤ Rp.300.000 Nilai Rp.300.000 – Rp.800.000 Nilai Rp.800.000 – Rp.1.500.000

Nilai

Rendah

1

Cukup

2

Baik

3

Kriteria Bakat

Rating

Nilai

(C5) Nilai ≤ 55

Rendah

1

Nilai 56 – 69

Cukup

2

Nilai 70 – 89

Baik

3

Nilai 90-100

Sangat Baik

4

Contoh kasus :

Sangat

Nilai ≥ Rp.1.500.000

Tabel 2.7 Kriteria bakat

4

Baik

Seorang calon mahasiswa ingin memilih program studi di fakultas

4. Kriteria Minat

teknik

Untuk minat berupa pertanyaanpertanyaan

yang

berhubungan

yang

sesuai

kemampuannya. Langkah untuk menghitung dengan

dengan minat calon mahasiswa,

metode SAW yaitu :

hasil

1. Menentukan

yang

diperoleh

dari

dengan

alternatif,

pertannyaan tersebut berupa nilai

penelitian

yang akan dikonversikan dengan

jururusan di tandai dengan A1

bilangan fuzzy dibawah ini.

sampai dengan A5, dengan uraian

Tabel 2.6 Kriteria minat Kriteria Minat

Rating

ini

yang

pada

alternatif

sebagai berikut

Nilai

A1 = Teknik Informatika A2 = Sistem Informasi

(C4) Nilai ≤ 55

Rendah

1

A3 = Teknik Mesin

Nilai 56 – 69

Cukup

2

A4 = Teknik Industri

Nilai 70 – 89

Baik

3

A5 = Teknik Elektro

Nilai 90-100

Sangat Baik

4

2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan

5. Kriteria Bakat

yang

berhubungan

dengan bakat calon mahasiswa, hasil

yang

dalam

pengambilan keputusan. Terdapat

Untuk bakat berupa pertanyaanpertanyaan

acuan

diperoleh


lima

kriteria

yang

digunakan,

ditandai dengan C1 sampai dengan C5, dengan uraian sebagai berikut

dari simki.unpkediri.ac.id || 9||


Nilai Ujian Nasional

= C1

kecocokan dari setiap alternatif

Jurusan SMA/Sederajat

= C2

pada setiap kriteria.

Penghasilan Orang Tua

= C3

Minat

= C4

Bakat

= C5

3. Memberikan

nilai

R= (

rating

kecocokan setiap alternatif pada

)

7. Melakukan proses normalisasi matrik ( Rij )

setiap criteria.

R11 =

=

=1

R12 =

=

= 0,75

R13 =

=

=1

R14 =

=

= 0,75

R15 =

=

= 0,75

tingkat

R21 =

=

=1

kepentingan dari setiap indikator,

R22 =

=

= 0,75

R23 =

=

= 0,75

R24 =

=

= 0,75

R25 =

=

=1

Tabel 2.8 Kecocokan kriteria

R31 =

=

=1

Kriteria

R32 =

=

=1

R33 =

=

=1

R34 =

=

=1

R35 =

=

=1

R41 =

=

= 0,75

R42 =

=

=1

R43 =

=

= 0,5

R44 =

=

= 0,75

Rendah

=1

Cukup

=2

Baik

=3

Sangat baik = 4 4. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria. W = [ W1,W2,W3,…,WJ] Bobot

preferensi

diberikan

nilai

atau

pada

setiap

indikator (1,1,1,1). 5. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.

Alternatif

C1 C2 C3 C4 C5

A1

4

4

3

3

2

A2

3

3

3

4

4

A3

4

3

3

2

2

A4

3

3

3

3

3

A5

3

4

3

4

4

6. Membuat matrik keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating




Tampilan halaman home merupakan

R45 =

=

=1

R51 =

=

= 0,5

R52 =

=

=1

R53 =

=

= 0,5

R54 =

=

= 0,75

R55 =

=

=1

tampilan halaman pertama yang berisi penjelasan tentang profil fakultas teknik.

8. Membentuk matrik ternomalisasi

R= ( 9. Proses

Gambar 5.12 Tampilan

) perangkingan

dengan

menggunakan bobot yang telah ditentukan

oleh

pegambil

halaman home b. Tampilan Halaman Register Pada tampilan ini User diminta

keputusan :

memasukkan nama, alamat, nomer HP,

A1={ (1)(1)+(1)(1)+(1)(1)+

username, Password,

(1)(0,75)+(1)(0,5) } = 4,25

untuk melakukan proses login. Berikut

A2 = { (1)(0,75)+(1)(0,75)+

tampilan rancangan dari form halaman

(1)(1)+(1)(1)+(1)(1) } = 4,5

register

yang berguna

A3 = { (1)(1)+(1)(0,75)+ (1) (1)+(1)(0,5)+(1)(0,5) } = 3,75 A4 = { (1)( 0,75)+(1)(0,75)+ (1)(1)+(1)(0,75)+(1)(0,75) }= 4 A5={ (1)(0,75)+(1)(1)+ (1)(1)+(1)(1)+(1)(1) }

= 4,75

Nilai terbesar ada pada sehingga alternatif

A5,

A5 adalah

rekomendasi alternatif terbaik III. HASIL DAN KESIMPULAN a.Tampilan Halaman Home

Gambar 5.13 Tampilan halaman register c. Tampilan Halaman Login User




Login digunakan untuk masuk

berguna untuk mengetahui bakat dari

kedalam aplikasi, dan dari halaman login

setiap user. Berikut tampilan rancangan

ini akan diketahui perbedaan layanan /

dari form tes bakat.

fasilitas menu aplikasi yang bisa dijalankan admin

Gambar 5.16 Tampilan halaman tes bakat f. Rancangan Halaman Rekomendasi Gambar 5.14 Tampilan halaman login user d. Rancangan Halaman Uji SPK Pada rancangan ini User diminta memasukkan nilai DANUM, jurusan

Pada rancangan ini User bisa melihat rekomendasi jurasan yang sesui dengan kemampuannya.

Berikut

tampilan

rancangan dari form rekomendasi.

pada saat SMA/Sederajat, penghasilan, minat. Berikut tampilan rancangan dari form uji SPK.

Gambar 5.17 Tampilan halaman rekomendasi Gambar 5.15 Tampilan halaman uji SPK e. Rancangan Halaman Tes Bakat

Kesimpulan Dalam penulisan tugas akhir ini,

Pada rancangan ini User diminta

aplikasi sistem pendukung keputusan

menjawab pertanyaan-pertanyaan, yang

pemilihan program studi fakultas teknik




UNP

Kediri

yang

telah

dibangun

Perguruan Tinggi Swasta Di

mempunyai beberapa kesimpulan sebagai

Sulawesi

berikut:

tersedia:

1. Telah dihasilkan rancangan sistem

http://pasca.unhas.ac.id/, diunduh

informasi pemilihan

pendukung program

keputusan

12 November 2014. [3] Kusumadewi, 2006. Fuzzy Multi-

teknik di Universitas Nusantara PGRI

Atribut Decison Making (Fuzzy

Kediri bagi calon mahasiswa baru

MADM). Yogyakarta.

metode

(Simple

[4] Nugroho Joo Usito. 2013. Sistem

Addititive Weighting) SAW

Pendukung Keputusan Penelian

Telah dihasilkan program aplikasi

Proses

sistem informasi pendukung

Menggunakan

keputusan pemilihan program studi

Additive

fakultas teknik di Universitas

Tugas

Nusantara PGRI Kediri bagi calon

Universitas

mahasiswa baru menggunakn metode

(Online),

(Simple Addititive Weighting) SAW

http://eprints.undip.ac.id/,

dengan spesifikasi beberapa menu

diunduh 31 Oktober 2014.

pilihan yang user friendly sehingga

IV.

(Online),

fakultas

menggunakn

studi

Selatan.

Belajar

Mengajar

Metode

Simple

Weighting Akhir.

(SAW). Semarang:

Diponegoro, tersedia:

[5] Subakti, 2001. Sistem Pendukung

memudahkan user dalam

Keputusan.

mengoperasikannya

Teknik

DAFTAR PUSTAKA

Teknologi

[1] Dewi, K.E.M. (2008). Sistem

Teknologi Sepuluh Nopember.

Pendukung Keputusan Pemilihan

[6]

Surabaya:

Informatika Informasi

Supriyanto,

2005.

Jurusan Fakultas Institut

Pengantar

Jurusan Pada Perguruan Tinggi

Teknologi Informasi. Salemba

Negeri

Infotek.Jakarta

Dengan

Metode

Promethee Berbasis Web. Tugas Akhir. Surabaya,

Surabaya:STIKOM (Online),

tersedia:

http://repository.usu.ac.id/, diunduh 12 November 2014. [2] Jamaluddin Sawaji, D. H. (n.d.). Pengambilan Mahasiswa

Keputusan Dalam


Memilih simki.unpkediri.ac.id || 13||

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Prodi Teknik Informatika OLEH :

Recommend Documents