BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Tahapan Penelitian

Dalam penyusunan skripsi ini, diperlukan beberapa langkah untuk

mencapai tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya yang dilakukan ditunjukan

pada gambar dibawah ini

Sumber : Rusdiansyah (2016)

Gambar III.1. Diagram Penelitian Dengan Model SAW

Penjelasan Langkah Penelitian :

Identifikasi Masalah

Studi Literatur

Pengumpulan Data

Data Penelitian

Data Primer Data Sekunder

Analisis data menggunakan

metode SAW

Hasil analisis data

menggunakan metode SAW

Kesimpulan dan Saran

17

1. Identifikasi Masalah Melakukan identifikasi pada suatu masalah

merupakan tahap awal pada proses. Penelitian. Tahap ini dibangun

berdasarkan rumusan masalah yang didasari atas latar belakang masalah.

2. Studi Literatur, merupakan hal pertama yang dilakukan peneliti untuk

mendapatkan informasi akurat yang berhubungan dengan judul skripsi

yaitu dengan mengumpulkan referensi yang berasal dari buku, jurnal

(Sarifah, 2015).

3. Pengumpulan Data Tahap ini merupakan cara mengumpulkan data yang

dilakukan dengan dua (2) cara, yaitu observasi dan wawancara kepada

pihak SMK terkait parameter menentukan jurusan di SMK.

4. Data Penelitian Dalam penelitian ini data yang dibutuhkan dibagi menjadi

dua (2) yaitu data primer dan data skunder.

5. Analisa Data Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)

Analisa data dalam penelitian ini menggunakan metode Simple Additive

Weighting (SAW) (Tobing, Goyanti 2014), yang digunakan secara

kuantitatif yaitu metode penelitian yang bersikap deskriptif dan lebih

banyak menggunakan analisis. Penelitian ini dilakukan dengan

mengumpulkan data dan hasil analisis untuk mendapatkan informasi yang

harus disimpulkan.

6. Hasil Analisa Data Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

(SAW) Setelah tahap analisis data dengan menggunakan metode Simple

Additive Weighting (SAW) dihasilkan suatu hasil analisis yang merupakan

hasil dari suatu proses penelitian yang dilakukan.

7. Kesimpulan dan Saran Kesimpulan merupakan tahapan akhir dari uraian

proses penelitian dengan menyimpulkan permasalahan yang ada.

3.2 Instrumen Penelitian

Menurut (Sugiyono, 2016:102) berpendapat bahwa “Instrumen penelitian

“adalah suatu alat mengukur fenomena alam maupun sosial yang diamati. Secara

spesifik fenomena ini disebut variable penelitian”.

Instrumen penelitian sangat berperan penting dalam keberhasilan suatu

penelitian. Karena data yang diperlukan untuk menjawab permasalahan yang

diteliti diperoleh melalui instrument penelitian.

Penelitian ini menggunakan instrumen kuesioner yang dibuat dengan

menggunakan teknik wawacnara kepada kepala jurusan SMK Karya Teladan

dengan kuesioner tentang sistem penjurusan yang ada disekolah SMK Karya

Teladan dan selanjutnya wawancara dengan kepala sekolah yang berkaitan dengan

proses menentukan jurusan dan data kuesioner tersebut dapat dengan epat

dianalisis seara deskritif. Data tersebut meliputi skor menentukan jurusan

berdasarkan aspek nilai Matematika, Nilai Bahasa Indosensia, Nilai Bahasa

Inggris, Nilai IPA dan Nilai Psikotes.

3.3 Metode Pengumpulan data, Populasi, dan Sample Penelitian

Menurut (Sugiyono, 2016:224)berpendapat bahwa, “Teknik pengumpulan

data merupakan langkah yang paling strategis dalam penelitian, karena tujuan

utama dari penelitian adalah mendapatkan data. Tanpa mengetahui teknik

pengumpulan data, maka peneliti tidak akan mendapatkan data yang memenuhi

standar data yang ditetapkan.

Metode pengumpulan data yang penulis lakukan dalam penelitian skripsi ini

sebagai berikut:

a. Data primer

Data primer adalah data yang dikumpulkan langsung oleh peneliti dari

responden dan bukan berasal dari pengumpulkan data yang pernah

dilakukan sebelumnya. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa

data primer yang diperoleh secara langsung melalui proses pengamatan

dan sumber yang bersangkutan secara langsung (Tati Mardiana, 2018) data

yang diperoleh dari sumber-sumber asli. Sumber asli disini diartikan

sebagai sumber pertama dari mana data tersebut diperoleh. Dalam

pengumpulan data primer dalam penelitian ini menggunakan metode

observasi dan wawanara

1. Observasi

Penulis melakukan pengamatan di SMK Karya Teladan untuk

dipelajari sehingga mendapatkan materi-materi yang dibutuhkan untuk

menentukan jurusan di SMK Karya Teladan.

2. Wawancara

Pengumpulan data dilakukan dengan mengajukan beberapa pertanyaan

pada staf dan panitia siswa baru (PSB) terkait proses pemilihan

jurusan.

b. Data sekunder

Data sekunder merupakan data penunjang yang didapat dari kajian

(Harjanto, 2014) Sedangkan dalam pengumpulan data sekunder

menggunakan buku,jurnal. Penulis dan lain-lain. Penulis mengumpulkan

data dan informasi melalui studi pustaka yang bersifat sekunder yaitu data-

data yang diperoleh melalui buku-buku referensi dokumentasi literatur,

buku, jurnal ddan informasi lainya yang ada hubungannya dengan masalah

yang diteliti.

3.3.1. Populasi dan Sampel Penelitian

Menurut (Sugiyono, 2016:80) berpendapat bahwa, “Populasi adalah

wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang mempunyai kualitas

dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan

kemudian ditarik kesimpulannya”. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa-

siswi SMK Karya Teladan.

(Sugiyono, 2016:81) berpendapat bahwa, “Sampel adalah bagian dari

jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut”.

Populasi calon siswa-siswi SMK tahun pelajaran 2017/2018 yang ada pada SMk

karya teladan sebanyak 144 calon siswa siswi . dalam menentukan ukuran sampel

dari populasi tersebut penulis menggunkan rumus Slovin.

𝑛 =𝑁

1 + 𝑁(𝑒)2

Keterangan : n = Jumlah Sampel

N = Jumlah Populasi

e = Konstanta 10% atau 0,01

𝒏 =𝟏𝟒𝟒

𝟏+𝟏𝟒𝟒(𝟎.𝟏)𝟐

𝒏 =𝟏𝟒𝟒

𝟏+𝟏𝟒𝟒(𝟎.𝟎𝟏)

𝒏 =𝟏𝟒𝟒

𝟏+(𝟏,𝟒𝟒)

𝒏 =𝟏𝟒𝟒

𝟐.𝟒𝟒

𝒏 = 𝟓𝟗

Dengan menggunakan rumus slovin dengan nilai kritis sebesar

10%.Jumlah sampel yang dibutuhkan adalah 59 calon siswa-siswi SMK Karya

Teladan. Berikut adalah data dan sampel calon siswa-siswi SMK Karya Teladan

tahun ajaran 2017/2018:

Tabel III.1.

Data Sampel Populasi Siswa-Siswi SMK Karya Teladan

Tahun Pelajaran 2017-2018

No Nama

Siswa/Siswi

Kriteria

Nilai

Matematika

Nila

B. Indonesia

Nilai

A. Ingg

ris

Nilai

IPA

1 ADAM BAIHAQI 70 60 70 80

2 ADE APRILIANDHIKA 73 79 80 76

3 ADELIA 70 67 73 65

4 ADITIA 73 78 86 78

5 ADITYA MIRIDA 78 77 80 74

6 ADITYA RAMADHAN 90 80 73 74

7 ADJI WIRAWAN 70 75 86 80

8 AHMAD FARHAN 77 82 70 78

9 AHMAD RIVALDI 76 83 65 74

10 AHMAD RIZKI 80 60 62 66

11 ALFA RAMADHAN 77 82 80 68

12 ALFATH HIFZILHAQ 72 79 75 85

13 ALFIN NUR RAMADHAN 70 80 65 70

14 ALVINA JUNITA ANGGRAENI 66 65 75 80

15 ALYA MIRANTI 80 80 70 75

16 ANDI PERDANA PUTRA 72 79 82 85

17 ANDINI SHAFA FAUZIYAH 75 86 70 70

18 ANITA 90 66 71 60

19 ANNISA ALAWIYAH 69 70 82 70

20 APRILIA PUTRI SABRINA 86 71 78 86

21 ARIEL FADILAH 86 65 70 77

22 ARMITHA AFRIYANI 65 70 65 69

23 ARRA APRIYANTI 85 60 69 79

24 AUDYNA SYAPUTRI 82 70 87 75

25 BERLIANA PUSPAAPRASILIA 70 69 82 65

26 CHIKAL MAZWA SALASYAH 70 72 60 72

27 DANDI DARMAWAN 86 90 87 90

28 DEDE CHOIRUL FAHMI 70 86 80 60

29 DELLA SEPTIANI 65 70 68 70

30 DENTIVA AULIA 80 68 77 66

31 DESIANA RAHMA 50 80 80 70

32 DEVI ASTUTIANINGSIH 60 70 60 69

33 DEVI OKTAVIA 60 78 85 79

34 DEWANGGA ADITYA 66 63 70 69

35 DITTA AYUDIA ANGGRAENI 65 85 65 70

36 ELFA FARADIBA 80 75 75 79

37 ENDANG SRI 70 79 70 80

38 ERVINA 65 65 74 70

39 EUIS FATIMATUL AULIYA 70 70 68 73

40 FADHILAH RAMADHAN 86 65 70 77

41 FAHRI AULIA AKBAR 65 70 65 69

42 FAHRI RENDI RAMADHAN 85 60 69 79

43 FARHAN 65 70 65 69

44 FARHAN RIZAL 85 60 69 79

45 FITRI DAMAYANTI 82 70 87 75

46 FITRI SULAIHA 70 69 82 65

47 GINTA NUR OKTAVINI 70 72 60 72

48 GUNAWAN APRYAN 86 90 82 80

49 HANIFAH NURUL

KHOTIMAH

70 86 80 60

50 HILDA AZZAHRA 65 70 68 70

51 IBNU FAISAL 80 68 77 66

52 INDAH RATU 50 80 80 70

53 INDRIYANI AZHARI 60 70 60 69

54 INTAN RAHAYU 60 78 85 79

55 INTAN SAFITRI 66 63 70 69

56 IRFAN MAULANA 65 85 65 70

57 IRSHAN DWI 80 75 75 79

58 JEHANICA PUSPITA SARI 70 79 70 80

59 KHOLIK VIRGIAWAN 65 65 74 70

(Sumber: SMK Karya Teladan,2017/2018)

3.4 Metode Analisis Data

Untuk mencapai tujuan penelitian maka analis yang digunakan adalah data

kualitatif dan analis data kuantitatif. Analis data kualitatif merupakan suatu analis

data yang dipergunakan apabila data yang terkumpul tidak dapat diangkakan

dalam artian hanya berupa uraian mata menjadi suatu masalah. Sedangkan analis

kuantitatif merupakan suatu nalisa data yang dipergunakan apabila kesimpulan-

kesimpulan yang diperoleh dapat dibuktikan dengan angka-angka dan dalam

perhitungan dipergunakan rumus yang ada hubungannya dengan analis penulis.

Dalam hal ini akan dipergunakan analisis Simple Additive Weighting (SAW)

sebagai berikut :

1.4.1 Simple Additive Weighting (SAW)

(Pratiwi heny, 2016:136) Metode Simple Additive Weighting (SAW)

adalah metode penjumlahan bobot kinerja setiap obyek-obyek berbeda dan

memiliki kesempatan yang sama pada semua kriteria yang dimiliki. Metode

Simple Additive Weighting (SAW) memerlukan proses normalisasi matriks

keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating

alternatif yang ada.

Metode SAW dapat membantu dalam pengambilan keputusan suatu kasus,

akan tetapi perhitungan dengan menggunakan metode SAW ini hanya yang

menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif yang terbaik.

Perhitungan akan sesuai dengan metode ini apabila alternatif yang terpilih

memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Metode SAW ini lebih efisien karena

waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat.

𝑟𝑖𝑗= {𝑀𝑖𝑛𝑖 𝑥𝑖𝑗

𝑥𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)

𝑥𝑖𝑗

𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)

Keterangan:

rij = nilai rating kinerja ternormalisasi

xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria

Maxi xij = nilai terbesar dari setiap kriteria i

Mini xij = nilai terkecil dari setiap kriteria i

Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik

Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik

Dimana rij adalah kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj;

i=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai.

𝑉𝑖 = ∑ 𝑤𝑗

𝑛

𝑗=1

𝑟𝑖𝑗

Keterangan:

vi = ranking untuk setiap alternatif

wj = nilai bobot dari setiap kriteria

rij = nilai rating kinerja ternormalisasi

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

Langkah-Langkah Penyelesaian Simple Additive Weighting (SAW) menentukan

jurusan di SMK Karya teladan:

1. Menentukan akternatif,yaitu Ai.

2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan

keputusan, yaitu C j.

3. Menentukan bobot- preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.

W =[W1,W,W3,W4,.......Wj]

4. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.

5. Membuat matriks keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating

kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap

nalternatif (Ai) pada setia kriteria (C j) yang sudah ditetntukan , di,ama

i=1,2....,m dan j=1,2...., n

x11 x12 x13 ..... x in

X21 x22 x23 ..... x2n

x= x31 x32 x33 ....... X3n

...... ..... ..... ..... ........

Xm1 Xm2 X m3 ..... mn

6.Melakukan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang

dapat diperbandingkan dengan semua ranting alternative yang ada.

R = 𝑋𝑦

𝑀𝑎𝑥 𝑥1𝑗

7. Hasil dari normalisasi matriks (Rij) membentuk matrik ternormalisasi (R)

r11 r12 r13 ..... r in

r21 r22 r23 ..... r2n

R= r31 x32 r33 ....... r3n

...... ..... ..... ..... ........

rrm1 rm2 r m3 ..... mn

8. Hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian

elemen baris matriks ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang

bersesuai dengan elemen kolom matriks (R).

𝑣𝑖 = ∑ 𝑤𝑖𝑟𝑖𝑗

𝑛

𝑗=1

9. Proses perangkingan diperoleh berdasarkan alternative yang memiliki nilai

total terbesar sampai terendah sebagai penentuan penjurusan di SMK

Islam Kader Bangsa.

1.4.2. Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam menentukan Jurusan

Pada SMK Karya Teladan.

Menentukan jurusan pada SMK Karya Teladan. Ditentukan dengan

menggunakan kriteria sehingga akan didapat alterntif siswa penjurusan. Untuk

memudahkan dalam pengelolaan data maka diterapkan metode yang dapat

menyelesaikan permasalah yang melibatkan banyak kriteria yaitu Simple Additive

Weighting (SAW). Karena metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan

salah satu metode dari model fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM),

maka penentuan bobot dan nilai variable pada setiap kriteria harus menggunakan

bilangan Fuzzy.

Dalam menyeleksi calon siswa-siswi SMK Karya Teladan. Untuk

menentukan jurusan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting

(SAW) didapat alternative terbaik. Berikut merupakan kriteria yang dibutuhkan

untuk pengambilan keputusan, berdasarkan parameter dalam menentukan jurusan

pada SMK Karya Teladan. Adapun kriteria yang telah ditentukan adalah sebagai

berikut :

Table III.2

Kriteria

Kriteria C Keterangan

C1 Nilai Matematika

C2 Nilai Bahasa Indonesia

C3 Nilai Bahasa Inggris

C4 Nilai IPA

Dari kriteria tersebut, maka ditentukan suatu tingkatan kepentingan kriteria

berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan ke dalam fuzzy. Rating kecocokan

setiap alternatif pada setiap kriteria adalah sebagai berikut.

Table III.3

Bilangan Fuzzy

Bilangan Fuzzy Nilai

Rendah (R) 2

Cukup (R) 3

Tinggi(C) 4

Sngat Tinggi (ST) 5

Berdasarkan kriteria dari ranting kecocokan setiap alternative (Ai) pada

setiap kriteria (Cj) yang telah ditentukan, selanjutnya penjabaran bobot setiap

kriteria (Cj) yang telah dikonversikan ke bilangan fuzzy.

a. Nilai Matematika (C1)

Kriteria nilai matematika merupakan persyaratan yang dibutuhkan

untuk pengambilan keputusan, berdasarkan nilai matematika yang

telah ditentukan. Untuk nilai matematika dengan nila rata-rata tujuh

puluh lima (75) maka semakin besar kemungkingan untuk masuk

diprogram keahlian atau jurusan akuntansi. Penjabaran nilai

matematika yang telah dikonversikan ke bilangan fuzzy.

Tabel III.4

Nilai Matematika

Nilai Matematika Bilangan Fuzzy Nilai

60-69 Rendah (R) 2

70-79 Cukup ( C ) 3

80-85 Tinggi (T) 4

>86 Sangat Tinggi (ST) 5

b. Kriteria Nilai Bahasa Indonesia (C2)

Nilai bahasa indonesia sebagai syarat kedua untuk menentukan jurusan

di SMK ini, dilihat dari nilai Ujian Nasional (UN) tingkat SMP .

Penjabaran nilai Bahasa Indonesia yang telah dikonversikan ke

bilangan fuzzy.

Tabel III.5

Nilai Bahasa Indonesia

Nilai Matematika Bilangan Fuzzy Nilai

60-69 Rendah (R) 2

70-79 Cukup ( C ) 3

80-85 Tinggi (T) 4

>86 Sangat Tinggi (ST) 5

c. Kriteria nilai Bahasa Inggris

Nilai bahasa Inggris sebagai syarat ketiga untuk menentukan jurusan di

SMK ini, dilihat dari nilai Ujian Nasional (UN) tingkat SMP .

Penjabaran nilai Bahasa Inggrisyang telah dikonversikan ke bilangan

fuzzy.

Tabel III.6

Nilai Bahasa Inggris

Nilai Matematika Bilangan Fuzzy Nilai

60-69 Rendah (R) 2

70-79 Cukup ( C ) 3

80-85 Tinggi (T) 4

>86 Sangat Tinggi (ST) 5

d. Kriteria Nilai IPA (C4)

Selain Matematika, Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris, nila IPA

juga termasuk kriteria atau syarat untuk menentukan jurusan di SMK

Karya Teladan . Nilai IPA dilihat dari hasil nilai Ujian Nasional (UN)

tingkat SMP. Penjabaran jumlah nilai IPA yang telah dikonversikan ke

bilangan fuzzy.

Tabel III.7

Nilai IPA

Nilai Matematika Bilangan Fuzzy Nilai

60-69 Rendah (R) 2

70-79 Cukup ( C ) 3

80-85 Tinggi (T) 4

>86 Sangat Tinggi (ST) 5

Dari kriteria yang telah dijabarakan di atas, maka pembuat keputusan

memberikan nilai bobot (W), berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing

kriteria yang dibutuhkan. Nilai bobot dari setiap kriteria sebagai berikut:

Tabel III.8

Tingkat Kepentingan Kriteria

Kriteria(C) Bobot(W) Nilai

C1 Sangat tinggi 5

C2 Cukup 3

C3 Sangat Tinggi 5

C4 Tinggi 4