Proposal Tugas Akhir

Iman Nur Harima11043089

BAB I. Latar BelakangTK. Dharma Wanita Persatuan Taman memiliki jumlah pendaftar yang cukup meningkat

setiap tahunnya sehingga pemilihan kelompok belajar di TK. Dharma Wanita Persatuan Taman menjadi lebih sulit. Untuk itu salah satu solusinya adalah dengan memilih kelompok belajar dengan menggunakan sistem pendukung keputusan, karena sistemnya yang interaktif, dan memberikan output keputusan yang lebih banyak atau lebih baik, sehingga dapat membantu untuk merumuskan masalah dari keadaan yang dihadapi.

Semakin banyaknya faktor yang harus dipertimbangkan dalam proses pengambilan keputusan, maka semakin relatif sulit juga untuk mengambil keputusan terhadap suatu permasalahan. Permasalahan tersebut biasa disebut Multiple Attribute Decision Making (MADM). Salah satu penyelesaian permasalahan Multiple Attribute Decision Making (MADM) bisa dengan menggunakan metode Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). TOPSIS memiliki konsep dimana alternatif yang terpilih merupakan alternatif terbaik yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif.

Untuk itu, dari studi kasus tersebut maka diperlukan adanya suatu Sistem Pendukung Keputusan yang dapat membantu tim penyeleksi dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kelompok Belajar Untuk Pendidikan Anak Usia Dini Menggunakan Metode Topsis”.

Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi yang dapat digunakan sebagai berikut :• Menerapkan proses Multiple Attribute Decision

Making (MADM) untuk mengolah dataset calon peserta didik.

• Menerapkan teknik perangkingan dengan menggunakan metode TOPSIS.

• Menentukan kelompok belajar dari hasil analisa kriteria yang diberikan.

Batasan Masalah• Aplikasi ini menggunakan teknik SPK dengan metode TOPSIS.• Aplikasi ini difokuskan pada penentuan kelompok belajar/kelas untuk siswa di TK.

Dharma Wanita Persatuan Taman.• Kriteria – kriteria penentuan yang dijadikan parameter penempatan kelompok

belajar adalah sebagai berikut :– Usia anak– Bahasa– Motorik kasar– Motorik halus– Kognitif– Jasmani– Jumlah penghasilan orangtua– Jumlah tanggungan orangtua– Jarak tempat tinggal• Nilai kriteria diperoleh dari kuisioner yang diberikan kepada calon siswa dan orang

tua/wali.

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA

No.

Nama Peneliti JudulPendekatan Penyelesaian

MasalahFokus dan Tujuan Penelitian

1. Jamila, S. Hartati.Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Subkontrak Menggunakan Metode Entropy dan TOPSIS.

Menggunakan Metode Entropy dan TOPSIS.

Memudahkan Perusahaan untuk memilih subkontrak yang sesuai.

2.Murnawan, Akhmad Fadjar Siddiq.

Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode TOPSIS.

Menggunakan Metode TOPSIS.

Membantu para pengguna aplikasi untuk memilih telepon selular yang sesuai dengan kebutuhan.

3.Asep Hendar R, Dini Destiani, Andri Ikhwana.

Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Calon Siswa Baru Di SMAN 3 Garut.

Menggunakan model perhitungan Simon dan metode TOPSIS.

Membangun sebuah aplikasi SPK penyeleksian calon siswa baru.

4.Ardina Ariani, Leon Andretti A, Firamon Syakti.

Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan TKI Ke Luar Negeri Menggunakan FMADM.

Menggunakan kalsifikasi Fuzzy Mulitiple Attribute Decision Making (FMADM).

Memudahkan prosedur pengambilan keputusan dalam menentukan kelayakan TKI.

BAB III. Landasan Teori

Sistem Pendukung KeputusanPengertian Sistem Pendukung Keputusan, berdasarkan beberapa ahli:Raymond McLeod, Jr. (1998) Sistem pendukung keputusan merupakan

sebuah sistem yang menyediakan kemampuan untuk penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalahan yang bersifat semi-terstruktur.

Decision Support System adalah sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manager mengambil keputusan (Little, 1970).

Sebuah sistem yang digunakan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan semiterstruktur namun tidak untuk menggantikan peran penilaian mereka (Turban et al, 2005)

Keen (1980) Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer yang dibangun lewat sebuah proses adaptif dari pembelajaran, pola-pola penggunan dan evolusi sistem.

Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD)Ada dua tujuan diselenggarakannya pendidikan anak usia dini yaitu:

• Tujuan utama: Untuk membentuk anak Indonesia yang berkualitas, yaitu anak yang tumbuh dan berkembang sesuai dengan tingkat perkembangannya sehingga memiliki kesiapan yang optimal di dalam memasuki pendidikan dasar serta mengarungi kehidupan pada masa dewasa.

• Tujuan penyerta: Untuk membantu menyiapkan anak mencapai kesiapan belajar (akademik) di sekolah, sehingga dapat mengurangi usia putus sekolah dan mampu bersaing secara sehat di jenjang pendidikan berikutnya.Ruang Lingkup Pendidikan Anak Usia Dini :

• Infant (0-1 tahun)• Toddler (2-3 tahun)• Preschool/ Kindergarten children (3-6 tahun)• Early Primary School (SD Kelas Awal) (6-8 tahun)

Secara umum untuk lulus dari tingkat program di TK selama 2 (dua) tahun, yaitu:• TK 0 (nol) Kecil (TK kecil) selama 1 (satu) tahun• TK 0 (nol) Besar (TK besar) selama 1 (satu) tahun

Metode TOPSISTechnique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution

(TOPSIS) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria atau alternatif pilihan yang merupakan alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terbesar dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean. Namun, alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif, tidak harus mempunyai jarak terbesar dari solusi ideal negatif.

Maka dari itu, TOPSIS mempetimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif secara bersamaan. Solusi optimal dalam metode TOPSIS didapat dengan menentukan kedekatan relatif suatu altenatif terhadap solusi ideal positif. TOPSIS akan merangking alternatif berdasarkan prioritas nilai kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi ideal positif. Alternatif-alternatif yang telah dirangking kemudian dijadikan sebagai referensi bagi pengambil keputusan untuk memilih solusi terbaik yang diinginkan.

Langkah – Langkah Metode TOPSIS• Membangun sebuah matriks keputusan.

x1 x2 x3 ... xn

(3.1)• Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.

(3.2)• Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.

vij = wj r ij (3.3)• Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal

negatif.A+ = {(max vij|j € J), (max vij|j € J’), i = 1,2,3,...,m}

= {} (3.4)A- = {(max vij|j € J), (max vij|j € J’), i = 1,2,3,...,m}

= {} (3.5)

• Menghitung separasi.S+ adalah jarak alternatif dari solusi ideal positif diidentifikasikan sebagai : = 2, dengan i = 1,2,3,...,m (3.6)S- adalah jarak alternatif dari solusi ideal negatif didefinisikan sebagai : = 2, dengan i = 1,2,3,...,m (3.7)

• Menghitung kedekatan terhadap solusi ideal positif. = , 0 ≤ ≤ 1 (3.8)

• Merangking alternatif.Alternative diurutkan dari nilai C+ terbesar ke nilai terkecil. Alternatif dengan nilai C+ terbesar merupakan solusi terbaik.

Contoh KasusDalam membangun sistem pendukun keputusan rekomendasi

pembelian perumahan menggunakan metode TOPSIS diperlukan data sebagai berikut :• Data kriteria

Luas tanah, luas bangunan, harga, fasilitas umum dan, lokasi.• Data Bobot Kriteria

Data bobot kriteria akan ditentukan oleh pihak Developer, dengan jumlah semua bobot kriteria sama dengan 100. Adapun tabel bobot kriteria sebagai berikut :

Alternatif Nilai Bobot KriteriaLuas tanah 35Luas bangunan 25Harga 20Fasilitas umum 10Lokasi 10Total 100

• Data nilai KriteriaData nilai kriteria untuk rekomendasi pembelian perumahan

yang dimasukkan oleh user berkisar antara 1 sampai 5 dengan ketentuan :• 1 = Sangat Buruk• 2 = Buruk• 3 = Cukup• 4 = Baik• 5 = Sangat Baik

• Membuat matriks keputusan Topsis dimulai dengan membangun sebuah matriks keputusan.

Pada matriks keputusan, kolom matriks menyatakan atribut yaitu kriteria-kriteria yang ada, sedangkan baris matriks menyatakan alternatif yaitu nama perumahan yang akan dibandingkan dan tipe kriteria adalah benefit.

Dibawah ini merupakan bobot dari beberapa kriteria luas tanah yang terdiri dari :

Dibawah ini merupakan bobot dari beberapa kriteria luas bangunan yang terdiri dari :

Dibawah ini merupakan bobot dari beberapa kriteria harga yang terdiri dari :

Kriteria Luas Tanah Bobot126 m2 5118 m2 496 m2 384 m2 268 m2 1

Kriteria Luas Bangunan Bobot122 m2 5115 m2 490 m2 378 m2 255 m2 1

Kriteria Harga Bobot< Rp. 200 Juta 5Rp. 300 - 400 Juta 4Rp. 500 - 700 Juta 3Rp. 800 - 900 Juta 2> Rp. 900 Juta 1

Dibawah ini merupakan bobot dari beberapa kriteria fasilitas umum yang terdiri dari :

Dibawah ini merupakan bobot dari beberapa kriteria lokasi yang terdiri dari :

Dari beberapa kriteria diatas, maka dilakukan sampel dalam pembobotan yang dimana perumahan dilibatkan dalam membantu suatu matriks dalam penentuan rekomendasi pembelian perumahan :

Kriteria Fasilitas Umum BobotAda 5Tidak Ada 3

Kriteria Lokasi BobotPusat Kota 5Pinggiran Kota 4Pedesaan 3

AlternatifLuas

TanahLuas

BangunanHarga

Fasilitas Umum

Lokasi

Grand Pavilion 5 5 1 5 4

Pondok Indah Karya 3 3 5 5 3

The Prime Setia Budi 4 2 3 3 5Mega Trans Center 4 3 5 3 5Royal Palace 5 4 4 5 4

• Membuat matriks keputusan yang ternormalisasiGRAND PAVILIONR 1.1 = R 1.2 = R 1.3 = R 1.4 = R 1.5 =

PONDOK INDAH KARYAR 1.1 = R 1.2 = R 1.3 = R 1.4 = R 1.5 =

THE PRIME SETIA BUDIR 1.1 = R 1.2 = R 1.3 = R 1.4 = R 1.5 = MEGA TRANS CENTERR 1.1 = R 1.2 = R 1.3 = R 1.4 = R 1.5 = ROYAL PALACER 1.1 = R 1.2 = R 1.3 = R 1.4 = R 1.5 =

Dari perhitungan keputusan ternormalisasi diatas, maka didapat hasil dalam tabel berikut ini :

• Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobotGRAND PAVILION PONDOK INDAH KARYAV 1= 35*0,524 = 18,34 V 1= 35*0,314 = 10,99V2 = 25*0,629 = 15,72 V 2= 25*0,377 = 9,42V3 = 20*0,114 = 2,28 V 3= 20*0,573 = 11,46V4 = 10*0,518 = 5,18 V 4= 10*0,518 = 5,18V 5= 10*0,419 = 4,19 V 5= 10*0,314 = 3,14

AlternatifLuas

TanahLuas

BangunanHarga

Fasilitas Umum

Lokasi

Grand Pavilion 0,524 0,629 0,114 0,518 0,419Pondok Indah Karya 0,314 0,377 0,573 0,518 0,314The Prime Setia Budi 0,419 0,251 0,344 0,311 0,524Mega Trans Center 0,419 0,377 0,573 0,311 0,524Royal Palace 0,524 0,503 0,458 0,518 0,419

THE PRIME SETIA BUDI MEGA TRANS CENTERV 1= 35*0,419 = 14,66 V1 = 35*0,419 = 14,66V 2= 25*0,251 = 6,27 V 2= 25*0,377 = 9,42V 3= 20*0,344 = 6,88 V 3= 20*0,573 = 11,46V 4= 10*0,311 = 3,11 V 4= 10*0,311 = 3,11V 5= 10*0,524 = 5,24 V 5= 10*0,524 = 5,24ROYAL PALACEV 1= 35*0,524 = 18,34V 2= 25*0,503 = 12,57V 3= 20*0,458 = 9,16V 4= 10*0,518 = 5,18V 5= 10*0,419 = 4,19

Dari perhitungan keputusan ternormalisasi terbobot diatas, maka didapat hasil dalam tabel berikut ini :

AlternatifLuas

TanahLuas

BangunanHarga

Fasilitas Umum

Lokasi

Grand Pavilion 18,34 15,72 2,28 5,18 4,19Pondok Indah Karya 10,99 9,42 11,46 5,18 3,14The Prime Setia Budi 14,66 6,27 6,88 3,11 5,24Mega Trans Center 14,66 9,42 11,46 3,11 5,24Royal Palace 18,34 12,57 9,16 5,18 4,19

• Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatifHasil perhitungan matriks solusi ideal positif adalah sebagai

berikut: = max {18,34;10,99;14,66;14,66;18,34} = max {15,72;9,42;6,27;9,42;12,57} = max {2,28;11,46;6,88;11,46;9,16} = max {5,18;5,18;3,11;3,11;5,18} = max {4,19;3,14;5,24;5,24;4,19}A+ = {18,34;15,72;11,46;5,18;5,24}

Untuk perhitungan matriks solusi ideal negatif adalah sebagai berikut: = min {18,34;10,99;14,66;14,66;18,34} = min {15,72;9,42;6,27;9,42;12,57} = min {2,28;11,46;6,88;11,46;9,16} = min {5,18;5,18;3,11;3,11;5,18} = min {4,19;3,14;5,24;5,24;4,19}A- = {10,99;6,27;2,28;3,11;3,14}

• Menghitung jarak alternatif – Separasi positif

GRAND PAVILION

= 9,239PONDOK INDAH KARYA

THE PRIME SETIA BUDI

MEGA TRANS CENTER

ROYAL PALACE

– Separasi negatifGRAND PAVILION

= 12,194

PONDOK INDAH KARYA

THE PRIME SETIA BUDI

MEGA TRANS CENTER

ROYAL PALACE

Berikut merupakan tabel separasi positif dan negatif- Separasi Positif

- Separasi NegatifAlternatif D-

GRAND PAVILION 12,194PONDOK INDAH KARYA 9,923THE PRIME SETIA BUDI 6,250MEGA TRANS CENTER 10,588ROYAL PALACE 12,100

Alternatif D+

GRAND PAVILION 9,239PONDOK INDAH KARYA 9,905THE PRIME SETIA BUDI 11,316MEGA TRANS CENTER 7,582ROYAL PALACE 4,039

• Menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal positifGRAND PAVILIONV1 =

PONDOK INDAH KARYAV2 =

THE PRIME SETIA BUDIV3 =

MEGA TRANS CENTERV4 =

ROYAL PALACEV5 =

Disamping merupakan tabel kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif :

Alternatif VGRAND PAVILION 0,5689PONDOK INDAH KARYA 0,5004THE PRIME SETIA BUDI 0,3558MEGA TRANS CENTER 0,5827ROYAL PALACE 0,7497

• Merangking alternatifAlternatif dengan nilai V terbesar

merupakan solusi yang terbaik.Alternatif V

ROYAL PALACE 0,7497

MEGA TRANS CENTER 0,5827

GRAND PAVILION 0,5689

PONDOK INDAH KARYA 0,5004

THE PRIME SETIA BUDI 0,3558