IMPLEMENTASI METODE MOORA (Multi – Objective Optimization On The Basis Of RatioAnalysis) PADA PENERIMAAN BEASISWA PADA MTS ANNIDHOM BERBASIS WEB

Diah Susantika. (1310652022) 2 Victor Wahanggara, S.Kom.,M.Kom 3 Daryanto, S.Kom.,M.Kom

ABSTRAK

Beasiswa adalah tunjangan biaya pendidikan pada setiap sekolah maupun perguruan tinggi.Pada MTS ANNIDHOM terdapat beasiswa sebagai penunjang biaya pendidikannya. Beasiswa inimerupakan beasiswa yang digunakan untuk siswa yang memiliki prestasi yang baik. Untukmendapatkan beasiswa ini, siswa harus memiliki beberapa kriteria yang sudah ditentukan oleh pihakSekolah.

Sistem yang digunakan oleh pihak sekolah masih memanfaatkan microsoft excel. Padapenelitian sebelumnya, terdapat sistem yang menerapkan beberapa metode untuk membantu pihaksekolah dalam menentukan penerimaan beasiswa. Untuk membantu pihak sekolah dalam menyeleksipenerimaan beasiswa, maka dibuatlah sistem pendukung keputusan berbasis web. Metode yangdigunakan adalah metode moora (Multi – Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis).Metode moora diimplementasikan pada sistem yang akan dibangun. Penerapan metode mooramembutuhkan pembobotan pada setiap kriterianya. Aplikasi perangkat lunak yang digunakan sebagaipenyimpanan data pada sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Hasil akhirnyaakan menampilkan nama dan nilai siswa yang mendapatkan beasiswa. Akan ada pengukuran tingkatakurasi pada hasil yang diperoleh dari sekolah dan sistem. Hasil tingkat akurasi yang diperoleh yaitu99,33%.

Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Moora, penerima beasiswa, akurasi

1. PENDAHULUAN

1.1. Latar belakang Semakin tingginya biaya pendidikan bagisebagian siswa yang kurang mampu menjadikendala dalam melanjutkan studi pada jenjangyang lebih tinggi. Hal ini dapat mengakibatkansiswa terpaksa berhenti atau dropout. Salahsatu cara yang dilakukan oleh beberapasekolah atau perguruan tinggi adalah denganmemberikan beasiswa bagi siswa kurangmampu. Salah satu sekolah yang memberikan beasiswakepada siswanya adalah MTS ANNIDHOM.MTS ANNIDHOM memberikan beasiswakepada para siswanya yang kurang mampusecara ekonomi dan siswa yang mempunyaiprestasi yang bagus, sehingga para siswanyatersebut dapat terus melajutkan studi. Namuntidak semua siswa yang memiliki latarbelakang ekonomi lemah dan berprestasi dapatmenerima beasiswa tersebut. dikarenakan

terbatasnya bantuan yang diberikan olehsekolah. Maka dari itu, dilakukan prosesseleksi yang ketat untuk mendapatkan siswayang benar-benar berhak mendapatkanbeasiswa tersebut. Untuk saat ini, pengambilan keputusan dalammemilih siswa yang akan diberikan bantuanbeasiswa masih dilakukan secara manual,sehingga sering kali mendapatkan kesulitandalam menentukan siswa yang berhakmenerima beasiswa. Terbatasnya jumlah staffdan kriteria yang awalnya hanyamemprioritaskan rata-rata raport menyulitkandalam menentukan siswa yang berhakmenerima beasiswa. Namun, ada beberapakriteria yang tambahkan dan dipertimbangkanpada saat pemilihan penerima beasiswa diMTS ANNIDHOM yaitu : nilai rata-rata rapor,jumlah penghasilan orang tua, ekstrakulikuler,dan jumlah tanggungan orang tua agar seleksipenerimaan beasiswa lebih akurat. Karena

tidak adanya pembobotan untuk masing-masing kriteria, yang berarti tidak ada kriteriayang menjadi prioritas dalam penentuan calonpenerima beasiswa, mengakibatkan staffselaku juri mengalami kesulitan dalammemilih calon penerima beasiswa yang benar-benar berhak mendapatkan beasiswa tersebut.Berdasarkan permasalahan di atas, makadibutuhkan suatu sistem yang dapat membantuproses pemilihan penerima beasiswa dengancara memberikan bobot untuk setiap kriteria,sehingga nantinya akan ada kriteria yangmenjadi prioritas dalam proses pemilihan.Sistem penentuan pemberian beasiswa telahbanyak diimplementasikan dengan berbagaimetode, diantaranya metode Simple AdditiveWeighting (SAW), Bayesian, SMART (SimpleMulti Atribute Rating Technique) dan TOPSIS.Sistem pendukung keputusan yangterkomputerisasi ini akan dibangun denganmenerapkan metode MOORA (Multi –Objective Optimization On The Basis Of RatioAnalysis). Perbedaan sistem ini dengan sistem-sistem sebelumnya dengan menggunakanmetode MOORA terletak pada prosesperhitungan matriks untuk setiap kriteriaditentukan berdasarkan data dari parapendaftar. Metode MOORA merupakan metode dalampengambilan keputusan multi atribut. Teknikpengambilan keputusan multi atribut inidigunakan untuk mendukung pembuatkeputusan dalam memilih beberapa alternatif.Setiap pembuat keputusan harus memilikisebuah alternatif yang sesuai dengan tujuanyang dirumuskan. Setiap alternatif terdiri darisekumpulan atribut dan setiap atributmempunyai nilai-nilai. Setiap atributmempunyai bobot yang menggambarkanseberapa penting suatu atribut dibandingkandengan atribut lain. Pembobotan danpemberian peringkat ini digunakan untukmenilai setiap alternatif agar diperolehalternatif terbaik, yang dalam hal ini alternatifyang dimaksudkan adalah yang berhakmenerima beasiswa.Dengan menggunakan metode perangkingantersebut, diharapkan proses seleksi akan lebih

cepat dan tepat karena didasarkan pada nilaikriteria dan bobot yang sudah ditentukansehingga akan mendapatkan hasil yang lebihakurat terhadap siapa yang akan menerimabeasiswa tersebut.

1.2 Perumusan Masalah

Berdasarkan pada permasalahan yang telahdijelaskan pada bagian latar belakang, makarumusan masalah dapat dirumuskan sebagaiberikut :1. Bagaimana mengimplementasi metode

MOORA dalam seleksi penerimaanbeasiswa di MTS ANNIDHOM dalammemberikan rekomendasi pemilihanpenerima beasiswa berdasarkan kriteriayang telah ditentukan.

2. Bagaimana akurasi metode MOORA padasistem yang dibangun.

1.3. Batasan MasalahPenelitian ini membuat batasan masalah

sebagai berikut :1. Penyeleksian beasiswa menggunakan

kriteria yang sudah menjadi ketentuan dariMTS ANNIDHOM. Pada penerimaanbeasiswa di MTS ANNIDHOM memilikibeberapa kriteria, diantaranya kriteria Nilairata-rata rapor, Penghasilan orang tua,Ekstrakurikuler, dan Jumlah tanggunganorang tua.

2. Metode MOORA(Multi – ObjectiveOptimization On The Basis Of RatioAnalysis) digunakan sebagai pemicuperbandingan antara data yang dihasilkansekolah dengan yang dihasilkan web.

3. Sistem akan menampilkan hasil rangkingpenerima beasiswa pada web .

4. SPK (Sistem Pendukung Keputusan)penerimaan beasiswa pada MTSANNIDHOM yang berbasis web denganmenggunakan bahasa pemrograman PHPdan MYSQL sebagai DatabaseManagement System (DBMS).

2. DASAR TEORI2.1 Beasiswa

Beasiswa adalah pemberian berupabantuan keuangan yang diberikan kepadaperorangan yang bertujuan untuk digunakandemi keberlangsungan pendidikan yangditempuh (Putranto, 2011).

Pemberian beasiswa merupakan programkerja yang ada di MTS ANNIDHOM. Programbeasiswa diadakan untuk meringankan bebansiswa dalam menempuh masa studipendidikannya khususnya dalam masalahbiaya. Pemberian beasiswa kepada siswadilakukan secara selektif sesuai dengan jenisbeasiswa yang diadakan. MTS ANNIDHOMprogram beasiswa untuk kalangan siswa/siswiyang kurang mampu secara ekonomi dan siswayang mempunyai prestasi yang bagus. Nilairata-rata rapot,jumlah penghasilan orang tua,ekstrakulikuler dan jumlah tanggungan orangtua menjadi kriteria dalam proses penerimaanbeasiswa.

2.2. MYSQLMySQL adalah sebuah perangkat lunak

sistem manajemen basis data SQL (databasemanagement system) atau DBMS yangmultithread, multi-user, dengan sekitar 6 jutainstalasi di seluruh dunia. MySQL ABmembuat MySQL tersedia sebagai perangkatlunak gratis dibawah lisensi GNU GeneralPublic License (GPL), tetapi mereka jugamenjual dibawah lisensi komersial untukkasus-kasus dimana penggunaannya tidakcocok dengan penggunaan GPL.

2.3. PHP

PHP adalah singkatan dari"PHP:Hypertext Preprocessor", yangmerupakan sebuah bahasa scripting yangterpasang pada HTML. Sebagian besarsintaksmirip dengan bahasa C, Java dan Perl,ditambah beberapa fungsi PHP yangspesifik.Tujuan utama penggunaan bahasa iniadalah untuk memungkinkan perancang webmenulis halaman web dinamik dengan cepat.

3. METODE PENELITIAN3.1 Tahap-tahap penelitian

Dalam penelitian tugas akhir ini, metodeMOORA((Multi – Objective OptimizationOn The Basis Of Ratio Analysis) akandiimplementasikan pada Sistem pendukungkeputusan yang akan dibangun sebagaipenerimaan beasiswa. Tahapan dalampenelitian ini adalah sebagai berikut :1. Studi LiteraturPengumpulan bahan-bahan referensidengan cara mengumpulkan literatur,jurnal, paper dan bacaan-bacaan yangterkait dengan judul penelitian, untukmengetahui pengetahuan dasar, memahamidan mempelajari teori tentang metodeMOORA((Multi – Objective OptimizationOn The Basis Of Ratio Analysis).2. Pengumpulan DataPengumpulan data dengan cara memintadata kepada pihak sekolah MTSANNIDHOM.3. Perancangan SistemPerancangan sistem merupakan tahappembuatan desain sistem yang diinginkanpada sistem pendukung keputusanpenerimaan beasiswa MTS ANNIDHOM.4. Pengujian SistemPada tahap ini dilakukan pengujian sistempendukung keputusan, kemudian hasilnyaakan dibandingkan dengan hasil keputusanyang telah ditentukan oleh MTSANNIDHOM. Berdasarkan perbandinganini, maka akan diperoleh akurasi dari sistempendukung keputusan.5. KesimpulanTahap kesimpulan merupakan tahap akhirdari penelitian ini. Pada tahap ini, akan

dilakukan proses pembuatan laporandokumentasi penelitian yang mencakupsemua tahapan penelitian.

3.2 Rancangan Sistem

Proses merupakan satuan dari sistem yangmengelola masukan untuk menghasilkankeluaran, sebuah sistem dapat di bangun olehlebih dari satu proses. Dengan demikiandiperlukan perancangan proses yang akanmemberikan gambaran umum mengenai sistemyang akan dibangun. Rancangan proses sistempendukung keputusan penerimaan beasiswa inidigambarkan menggunakan diagram arus data(DFD) berikut.

1. Diagram Konteks

3.3 Perancangan Basis Data

1.3.1. Implementasi Metode SMART

Tabel 3.1 TabelContoh Nilai Siswa

3.4. Proses Implementasi Metode MOORA

3.4.1. Tahapan Metode Moora

3.4.2 Pembobotan Kriteria

Berikut ini adalah pembobotan nilaidari kriteria yang telah ditentukan:1. Nilai Bobot Pada Kriteria Beasiswa

Berikut merupakan tabel nilai bobotpada kriteria beasiswa

Tabel 3.1 Nilai Bobot Pada KriteriaBeasiswa

No Kriteria Nilaibobot

1. Nilai rata-rata rapor 40%2. Penghasilan orang tua 25%3. Ekstrakurikuler 20%4. Jumlah tanggungan orang tua 15%

Pada tabel diatas merupakan tabelpembobotan pada setiap kriteria penilaian.Pada kriteria Nilai rata-rata rapor merupakankriteria yang memiliki nilai bobot tertinggiyaitu 40% dikarenakan kriteria rata-rata rapormerupakan kriteria yang paling diperioritaskandari pada kriteria yang lain. Kemudian padakriteria adalah kriteria penghasilan orang tua.Pada kriteria penghasilan orang tua merupakankriteria yang tertinggi pada urutan keduasetelah kriteria nilai rata-rata rapor yaitu 25%karena pada kriteria tersebut menunjukanekonomi pada keluarga tersebut. Kemudianpada kriteria ekstrakulikuler mempunyai nilaibobot 20% karena pada kriteria tersebutmerupakan ciri-ciri bahwa siswa tersebut aktifdalam organisasi atau kegiatan kesiswaan.Kemudian pada kriteria jumlah tanggunganorang tua merupakan kriteria yang palingrendah nilai bobotnya yaitu 15% karena padakriteria tersebut memiliki prioritas terendahdari semua kriteria yang ada.

Pada semua kriteria diatasmenunjukkan bahwa siswa yang masuk dalamseleksi penerimaan beasiswa sesuai penilaiandalam skala 100%.

3.4.3 Proses input data pada Beasiswa berikut merupakan tabel siswa yang mendaftar

beasiswa:Tabel 3.2 Data siswa yang mendaftar beasiswa

Terdapat delapan siswa yang akan mendaftarbeasiswa dengan kriteria yang sudah

ditentukan. Pada kriteria penghasilan orang tuamaka akan dibagi dengan pembulatan nilai1.000.000.

Tabel 3.3 Normalisasi data siswa yangmendaftar beasiswa

Proses Perhitungan MatriksBeasiswa

Rumus :

Melakukan perhitunganmatriks

Dilakukan perhitungan nilai rata-rata raportpada baris pertama kolom pertama yangbernilai “81”. Kemudian dari nilai 81 tersebutdibagi dengan semua nilai IPK dari barispertama kolom pertama hingga baris kedelapan kolom pertama yang sudah dikuadratkan. Lalu nilai rata-rata raport 81dibagi dengan akar jumlah nilai rata-rataraport. Maka, akan mendapatkan hasilperhitungan yang pertama. Selanjutnya untukbaris kedua kolom pertama, melakukanperhitungan yang sama. Untuk perhitungan

adalah nilai i dari baris pertama nilai

rata-rata raport, dan nilai j pada field keempatnilai rata-rata raport.

Tabel 3.4 Nilai kriteria menggunakan rumusMOORA (Multi – Objective Optimization On

The Basis Of Ratio Analysis)

Keterangan :x_1 = Nilai rata-rata raporx_2 = Penghasilan orang tuax_3 = Ekstrakurikulerx_4 = Jumlah tanggungan orang tua

3.4.5. Proses PerangkinganDari semua proses yang sudah dilalui,

inilah hasil akhir perhitungannya, dengan caramengalikan semua hasil x_1, x_2 x_3, x_4diatas dengan bobot masing-masing kriteria.Dengan demikian akan dihasilkanperangkingan penerima beasiswa.

Tabel 3.5 Hasil Ranking Beasiswa

4. Implementasi Antar Muka

1. Halaman BerandaHalaman beranda, merupakan halaman

awal saat aplikasi dijalankan, halaman berandadapat dilihat pada gambar 4.1.

Gambar 4.1 Halaman beranda

2. Halaman Data Kriteria

Halaman data kriteria, merupakanhalaman untuk menampilkan prosentasekriteria beasiswa yang ada di MTSANNIDHOM. Halaman data kriteria dapatdilihat pada gambar 4.2.

Gambar 4.2 Halaman Data Kriteria

3. Halaman Data Alternatif

Halaman data Alternatif, merupakanhalaman untuk menampilkan data alternatifyang mendaftar beasiswa. Halaman dataalternatif dapat dilihat pada gambar 4.3.

Gambar 4.3 Halaman Data Alternatif

4. Halaman Penilaian

Halaman penilaian merupakan halamanuntuk menampilkan kriteria penilaian padabeasiswa. Halaman penilaian dapat dilihatpada gambar 4.4.

Gambar 4.4 Halaman Penilaian

5. Halaman Perhitungan Moora

Halaman Perhitungan Moora merupakanhalaman untuk menampilkan prosesperhitungan metode moora pada setiapnilai alternatif yang menerima beasiswa.Halaman Perhitungan Moora dapat dilihatpada gambar 4.5.

Gambar 4.5 Halaman Perhitungan Moora

5. Halaman Perankingan

Halaman perangkingan merupakan halamanuntuk menampilkan hasil ranking alternatifyang menerima beasiswa. Halamanperangkingan dapat dilihat pada gambar 4.6.

Gambar 4.6 Halaman Perangkingan

4.2. Pengujian

Tahap pengujian akurasi dilakukandengan perbandingan hasil dari datamenggunakan metode dengan data yangtidak menggunakan penerapan sebuahmetode. Adapun hasil akurasi yang akanmenjadi perbandingan sebagai berikut:

Pada tabel diatas adalah data hasilperbandingan penilaian yang telahdilakukan oleh sistem dan data yangdidapatkan dari sekolah. Pada tabeldiatas dapat disajikan akurasiperbandingan nilai sebagai berikut:

Akurasi = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)X 100%

Keterangan :

TP ( True Positif ) = jumlah datayang diterima sekolah dan diterimasistem

TN ( True Negatif)= jumlah data yangditolak sekolah dan ditolak sistem

FP ( False Positif )= jumlah dataditerima sekolah namun tidakditerima sistem

FN ( False Negatif)=jumlah data tidakditerima sekolah namun diterimasistem

Akurasi = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)X 100%

= (7+21)/(7+21+1+1)X 100%

= 28/30X 100% = 93,33 %

5. Kesimpulan dan Saran

5.1 KesimpulanKesimpulan dari penyusunan laporan

penelitian ini adalah sebagai berikut.1. Dengan menggunakan program ini,

penentuan pemilihan kandidat penerimabeasiswa terbaik lebih obyektif karenadisesuaikan dengan bobot kriteria yangtelah disesuaikan pada ketentuan dari MTSANNIDHOM itu sendiri.

2. Dari hasil perhitungan metode moora iniakan diambil nilai terbesar dan di pilih duasampai 10 kandidat calon penerimabeasiswa terbaik dari beberapa alternatifyang telah diseleksi dengan penilaian.

3. Dengan diadakannya seleksi penilaiansiswa menggunakan metode moora dapatmemudahkan pihak sekolah dalampenentuan siswa terbaik menjadi calonpenerima beasiswa.

4. Tingkat akurasi yang diperoleh dari metodeMOORA(Multi – Objective OptimizationOn The Basis Of Ratio Analysis) adalah93,33 %

5.2 SaranPada penelitian ini masih sangat jauh

dari kata sempurna, disarankan bagi penelitianselanjutnya agar :1. Pemakai sistem ini minimal harus

mengetahui sedikitnya mengenaipermasalahan yang telah tersedia danpengetahuan tentang pengambilankeputusan pemilihan kandidat calonpenerima beasiswa.

2. Penelitian selanjutnya dapatmengembangkan dengan metode-metodebaru yang lebih luas lagi, akurat, danefisien.

DAFTAR PUSTAKA

Buana, I Komang Setia. 2014. Jagopemrograman PHP. Dunia Komputer,Jakarta, Indonesia.

Irfan Subakti. 2002. Sistem PendukungKeputusan (Decission Support System).Surabaya

Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi SistemPendukung Keputusan. Penerbit Andi,Yogyakarta

McLeod. Raymond. 1998. ManagementInformation Systems. 7th Edition. NewJersey Prentice Hall. Inc.

Nurfaindah, Yuanita. (2011). Sistempendukung keputusan untuk proseskenaikan jabatan pada Bentoel GroupAlang menggunakan Metode AnalyticalHierarchy Process

Putranto, D. F. (2011). Implementasi SistemPerekomendasian Penerima Beasiswadengan Analytical Hierarchy Process.Skripsi. Institut Teknologi SepuluhNopember. Surabaya.

Yuamita, F. Setiafindari, W. Heidsyam, Y.Putra, Z.Y. 2011.Tugas sistem teknologi

informasi teknik industri Decisionsupport system. Universitas Gajah Mada :Yogyakarta.