sistem pendukung keputusan seleksi · pdf filesistem pendukung keputusan seleksi penerima ....

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS

(STUDI KASUS: FMIPA USU)

SKRIPSI

PANGERAN MANURUNG 061401077

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2010

Universitas Sumatera Utara



SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer

PANGERAN MANURUNG 061401077

PROGRAM STUDI SARJANA ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2010


PERSETUJUAN Judul : SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI

PENERIMAAN BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS: FMIPA USU)

Kategori : SKRIPSI Nama : PANGERAN MANURUNG Nomor Induk Mahasiswa : 061401077 Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER Departemen : ILMU KOMPUTER Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juli 2010

Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1 M. Andri Budiman, ST, M.CompSc, MEM Drs. Partano Siagian, M. Sc NIP. 197510082008011011 NIP. 130 877 994 Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua, Prof. Dr. Muhammad Zarlis NIP. 195707011986011003


PERNYATAAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA

DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS: FMIPA USU)

SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, Desember 2010 Pangeran Manurung 061401077


PENGHARGAAN Puji dan syukur hanya bagi Tuhan Yang Maha Esa yang mengizinkan penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Sebab kasihNya yang besar dan kesetiaanNya yang tak pernah berkesudahan. Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Drs. Partano Siagian, M. Sc dan M. Andri B, ST, MCompSc, MEM selaku pembimbing pada penyelesaian skripsi ini yang telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada penulis untuk menyempurnakan kajian ini. Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan kepada Drs. James P. Marbun, M. Komp dan Dian Rahmawaty, S.Si, M.Kom selaku dosen penguji. Panduan ringkas, padat, dan profesional telah diberikan kepada penulis agar dapat menyelesaikan tugas ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Ilmu Komputer, Prof. Dr. Muhammad Zarlis dan Syahriol Sitorus, S.Si, MIT, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen pada Departemen Ilmu Komputer FMIPA USU, dan pegawai di Ilmu Komputer FMIPA USU.

Akhirnya, tidak terlupakan penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada Ayahanda P. Manurung dan Ibunda R. Butar-butar, Kakanda Mangasi Manurung, Jispen Manurung, Nurlela Manurung, Karnadi Manurung, Rommel Manurung dan Adinda tercinta Hermanto Manurung, yang selalu memberikan cinta kasihnya dan dukunganya baik material dan spiritual serta seluruh sahabat dan kerabat yang berjasama memberikan dorongan kepada penulis selama menyelesaikan skripsi dan kepada Kelompok Kecil Netanya Bang Ray Donal Hutauruk, Morinta Manullang, Meinar Lumban Batu, teman-teman Beastook Community : Ferry Antonius, Friendly Purba,Kadar Eratosthenes Sitepu, Handy Theorema, Evin Wendro Naibaho, Rain Hutagaol, Nurinda Lumban Gaol, Irmayanti Sigiro ,terima kasih untuk doa-doa kalian semoga Tuhan Yang Maha Esa memberikan limpahan karunia kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan, perhatian dan dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.




ABSTRAK

Sesuai dengan peraturan yang sudah ditentukan oleh pihak pendonor beasiswa untuk memperoleh beasiswa, maka diperlukan kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk menerima beasiswa. Pembagian beasiswa dilakukan oleh beberapa lembaga untuk membantu seseorang yang kurang mampu ataupun berprestasi selama menempuh studinya. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan Analitical Hierarcy Process (AHP) dan Technique Order Preference by Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus yaitu mencari alternative terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan mengggunakan metode AHP kemudian mencari solusi dengan metode TOPSIS. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan yaitu yang berhak menerima beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses pengurutan kandidat yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu mahasiswa terbaik.


DECISION SUPPORT SYSTEM SCHOLARSHIP SELECTION USING AHP AND TOPSIS METHOD

(CASE STUDY : FMIPA USU)

ABSTRAC

Scholarship is a help provided by certain institutions for students who have good achievement academics or for those who are financially underprivilege. To determine who deserves the scholarship, it is important to use Decision Support System(DSS). The method used on this DSS is Analitical Hierarcy Process(AHP) and Technique Order Preference by Similarity To Ideal Solution(TOPSIS). On this research, there will be a case to find the best alternative based on criterias that already determined using AHP method, then find the solution using TOPSIS method. This method was chosen because it is able to select the best alternative among some alternatives, in this case the intended alternative is the one who deserve the scholarship based on certain criterias. The research is done by searching the weight that will determine optimal alternative, which is the best student.


DAFTAR ISI

Halaman Persetujuan ii Pernyataan iii Penghargaan iv Abstrak v Abstract vi Daftar Isi vii Daftar Tabel ix Daftar Gambar x Bab 1 Pendahuluan 1

1.1 Latar Belakang 1 1.2 Perumusan Masalah 2 1.3 Batasan Masalah 2 1.4 Tujuan 3 1.5 Manfaat 3 1.6 Metodologi Penelitian 3 1.7 Sistematika Penulisan 4

Bab 2 Landasan Teori 6

2.1 Sistem Pendukung Keputusan 6 2.2.1 Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan 7 2.2.2 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan 7 2.2.3 Karakteristik dan Kemampuan SPK 8 2.2.4 Komponen-Komponen SPK 10

2.2.4.1 Subsistem Manajemen Basis Data 11 2.2.4.2 Subsistem Manajemen Basis Model 11 2.2.4.3 Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog 12

2.2 Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk 13 2.2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) 15

2.2.1.1 Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process 15 2.2.1.2 Prosedur Analytical Hierarchy Process 17

2.2.2 Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) 19

2.2.2.1 Procedure TOPSIS 19 2.3 Beasiswa FMIPA 21

2.3.1 Persyaratan Beasiswa 22 2.3.1.1 Syarat Umum 22 2.3.1.2 Syarat Khusus 23


Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem 29

3.1 Analisis Sistem 3.1.1 Analisis Data Sistem 29 3.1.2 Analisis Komponen Sistem 29 3.1.2.1 Subsistem Manajenem Basis Data 30

3.1.2.1.1 Diagram Aliran Data 30 3.1.2.1.2 DFD Level 1 31 3.1.2.1.3 DFD Level 2 32 3.1.2.1.4 DFD Level 3 33 3.1.2.1.5 Kamus Data 35 3.1.2.2. Subsistem Manajemen Basis Model 37 3.1.2.3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog 38

3.2 Perancangan Sistem 38 3.2.1 Disain Interface 38 3.2.2 Perancangan Algoritma 44

Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem 48

4.1 Implementasi Sistem 48 4.1.1 Lingkungan Implementasi 48 4.1.2 Implementasi Antarmuka Sistem 49

4.1.2.1 Form Utama 49 4.1.2.2 Form Mahasiswa 49 4.1.2.3 Form Kriteria 50 4.1.2.4 Form Metode AHP 51 4.1.2.5 Form Metode TOPSIS 52 4.1.2.6 Laporan 53

4.2 Pengujian Sistem 54 4.2.1 Pengujian AHP 54 4.2.2 Pengujian TOPSIS 56

Bab 5 Kesimpulan dan Saran 60

5.1 Kesimpulan 60 5.2 Saran 60

Daftar Pustaka 61


DAFTAR TABEL Halaman Tabel 2.1 Skala Penilaian Perbandingan Pasangan 16 Tabel 2.2 Ratio index 19 Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa 23 Tabel 3.1 Kamus Data 35 Tabel 3.2 Tabel Skor Kriteria 37 Tabel 3.3 Tabel Bagian-bagian dari Flowchart 45 Tabel 4.1 Tabel Konversi Data 57


DAFTAR GAMBAR Halaman

Gambar 2.1 Hierarki 3 level AHP 16 Gambar 3.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan 30 Gambar 3.2 DFD Level 0 SPK Seleksi Penerimaan Beasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS 31 Gambar 3.3 DFD Level 1 31 Gambar 3.4 DFD Level 2 Proses 1 Input Data Mahasiswa 32 Gambar 3.5 DFD Level 2 Proses 2 Input Data Kriteria 32 Gambar 3.6 DFD Level 2 Proses 3 Seleksi Beasiswa 33 Gambar 3.7 DFD Level 3 Proses 1 Perhitungan AHP 33 Gambar 3.8 DFD Level 3 Proses 2 Perhitungan TOPSIS 34 Gambar 3.9 Tampilan Utama Sistem 38 Gambar 3.10 Tampilan Input Data Mahasiswa 39 Gambar 3.11 Tampilan Input Kriteria 40 Gambar 3.12 Tampilan Input Bobot Perbandingan Kriteria 40 Gambar 3.13 Tampilan Bobot Prioritas Metode AHP 41 Gambar 3.14 Tampilan Proses Metode TOPSIS I 42 Gambar 3.15 Tampilan Proses Metode TOPSIS I 43 Gambar 3.16 Tampilan Hasil Akhir Seleksi 44 Gambar 3.17 Flowchart Prioritas Kriteria AHP 46 Gambar 3.18 Flowchart Metode TOPSIS 57 Gambar 4.1 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Utama 49 Gambar 4.2 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Mahasiswa 50 Gambar 4.3 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Kriteria 50 Gambar 4.4 Tampilan Implementasi Antarmuka AHP 51 Gambar 4.5 Tampilan Implementasi Antarmuka AHP 2 51 Gambar 4.6 Antarmuka Metode TOPSIS 52 Gambar 4.7 Antarmuka Matrik Ternormalisasi TOPSIS 52 Gambar 4.8 Antarmuka Solusi Ideal dan Separation Measure TOPSIS 53 Gambar 4.9 Gambar Antarmuka Laporan 53 Gambar 4.10 Gambar Pengujian Data Mahasiswa 54 Gambar 4.11 Gambar Pengujian Perbandingan Kriteria 55 Gambar 4.12 Gambar Pengujian Bobot Prioritas 55 Gambar 4.13 Gambar Pengujian Metode TOPSIS 56 Gambar 4.14 Gambar Matrik Ternormalisasi TOPSIS 58 Gambar 4.15 Gambar Pengujian Solusi Ideal dan Separation Measure TOPSIS 58 Gambar 4.16 Gambar Pengujian Hasil Seleksi 59




ABSTRAK

Sesuai dengan peraturan yang sudah ditentukan oleh pihak pendonor beasiswa untuk memperoleh beasiswa, maka diperlukan kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk menerima beasiswa. Pembagian beasiswa dilakukan oleh beberapa lembaga untuk membantu seseorang yang kurang mampu ataupun berprestasi selama menempuh studinya. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan Analitical Hierarcy Process (AHP) dan Technique Order Preference by Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus yaitu mencari alternative terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan mengggunakan metode AHP kemudian mencari solusi dengan metode TOPSIS. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan yaitu yang berhak menerima beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses pengurutan kandidat yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu mahasiswa terbaik.


DECISION SUPPORT SYSTEM SCHOLARSHIP SELECTION USING AHP AND TOPSIS METHOD

(CASE STUDY : FMIPA USU)

ABSTRAC

Scholarship is a help provided by certain institutions for students who have good achievement academics or for those who are financially underprivilege. To determine who deserves the scholarship, it is important to use Decision Support System(DSS). The method used on this DSS is Analitical Hierarcy Process(AHP) and Technique Order Preference by Similarity To Ideal Solution(TOPSIS). On this research, there will be a case to find the best alternative based on criterias that already determined using AHP method, then find the solution using TOPSIS method. This method was chosen because it is able to select the best alternative among some alternatives, in this case the intended alternative is the one who deserve the scholarship based on certain criterias. The research is done by searching the weight that will determine optimal alternative, which is the best student.


BAB 1

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Salah satu hak azasi manusia yang paling mendasar adalah memperoleh

pendidikan yang layak seperti tercantum dalam UUD 1945. Ketika seseorang

memperoleh pendidikan yang baik, akan terbuka baginya untuk mendapatkan

kehidupan yang lebih baik. Menyadari bahwa pendidikan sangat penting, negara

sangat mendukung setiap warga negaranya untuk meraih pendidikan setinggi-

tingginya. Beberapa di antaranya melakukan program pendidikan gratis dan

program beasiswa.

Beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan yang tidak bersumber dari

pendanaan sendiri atau orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintah,

perusahaan swasta, kedutaan, universitas, serta lembaga pendidik atau peneliti,

atau juga dari kantor tempat bekerja yang karena prestasi seorang karyawan dapat

diberikan kesempatan untuk meningkatkan kapasitas sumber daya manusianya

melalui pendidikan. Biaya tersebut diberikan kepada yang berhak menerima,

terutama berdasarkan klasifikasi, kualitas, dan kompetensi si penerima beasiswa.

(Gafur, Abdul, 2008).

Demikian halnya dengan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Universitas Sumatera Utara (FMIPA USU) yang telah memiliki program

pemberian beasiswa terhadap mahasiswa. Oleh karena itu beasiswa harus

diberikan kepada penerima yang layak dan pantas untuk mendapatkannya. Akan

tetapi, dalam melakukan seleksi beasiswa tersebut tentu akan mengalami

kesulitan karena banyaknya pelamar beasiswa dan banyaknya kriteria yang

digunakan untuk menentukan keputusan penerima beasiswa yang sesuai dengan


yang diharapkan. Untuk itu diperlukan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

yang dapat memperhitungkan segala kriteria yang mendukung pengambilan

keputusan guna membantu, mempercepat dan mempermudah proses pengambilan

keputusan. (Suryadi, Kadarsah, dkk, 1998).

Metode yang dipakai dalam pengambilan keputusan seleksi beasiswa adalah

Analitical Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Order Preference by

Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Kedua metode tersebut dipilih karena

metode AHP merupakan suatu bentuk model pendukung keputusan dimana

peralatan utamanya adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya

persepsi manusia, yakni dalam hal ini adalah orang yang ahli dalam masalah

beasiswa atau orang yang mengerti permasalahan beasiswa. Sedangkan metode

TOPSIS merupakan suatu bentuk metode pendukung keputusan yang didasarkan

pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek

dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal

negatif yang dalam hal ini akan memberikan rekomendasi penerima beasiswa

yang sesuai dengan yang diharapkan.

1.2 Rumusan Masalah

Masalah yang dibahas dalam Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut:

1. Bagaimana merancang dan membangun suatu SPK dalam pemilihan

beasiswa di FMIPA USU.

2. Bagaimana penerapan dua metode yaitu metode AHP dan TOPSIS pada

penyeleksian penerima beasiswa di FMIPA USU.

1.3 Batasan Masalah

Batasan masalah dalam Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut:


1. Aplikasi SPK ini dibuat dengan ruang lingkup seleksi beasiswa di FMIPA

USU yang hanya bertujuan untuk memberikan rekomendasi pemenang

beasiswa.

2. Kriteria yang digunakan adalah semester, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK),

penghasilan orang tua, status orang tua, jumlah tanggungan orang tua dan

kriteria lainnya yang akan ditentukan setelah penelitian.

3. Tidak Membahas mengenai perbedaan metode AHP dan TOPSIS dengan

metode SPK lainnya.

4. Sistem akan dirancang dengan bahasa pemrograman Delphi 2010 Database

Management System MSQL Xampp 1.6.6a dan mysql connector ODBC

5.1.1.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Merancang SPK yang berguna untuk menyeleleksi penerima beasiswa di

FMIPA USU.

2. Penerapan gabungan dua metode yaitu metode AHP dan TOPSIS sebagai

metode SPK.

1.3 Manfaat Penelitian

Manfaat penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Sebagai salah satu alternatif untuk membantu penyeleksian beasiswa di

FMIPA USU.

2. Menambah pengetahuan penulis dalam merancang SPK dengan metode

AHP dan TOPSIS.


1.6 Metode Penelitian

Dalam penelitian ini penulis melakukan beberapa penerapan metode untuk

menyelesaikan permasalahan. metode penelitian yang dilakukan adalah dengan

cara:

1. Studi Literatur

Pada tahap ini dilakukan dengan mempelajari buku-buku referensi atau

sumber-sumber yang berkaitan dengan skripsi ini, baik dari text book

maupun internet.

2. Analisis dan Pengumpulan Data

Pada tahap ini, akan dilakukan penelitian yang bertujuan untuk memperoleh

data secara langsung dari FMIPA USU bagian Kemahasiswaan.

a. Pengumpulan sampel dokumentasi yang berhubungan dengan masalah

beasiswa pada FMIPA USU.

b. Mewawancara pihak yang berkompeten dalam masalah beasiswa pada

FMIPA USU.

3. Implementasi Program (Coding)

Pada tahap ini dilakukan pengkodean program untuk mengimplementasikan

perancangan sistem pendukung keputusan menggunakan bahasa

pemrograman Delphi 2010.

4. Pengujian (Testing)

Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem untuk mengetahui apakah sistem

sudah sesuai dengan kebetuhan.

5. Pembuatan Laporan

Pembuatan laporan skripsi bertujsssuan untuk dijadikan sebagai

dokumentasi hasil peneliti

1.7 Sistematika Penulisan


Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari beberapa bagian utama sebagai

berikut:

BAB 1: PENDAHULUAN

Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang pemilihan judul skripsi

“Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Beasiswa dengan Metode

AHP dan TOPSIS” , rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian,

manfaat penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB 2: LANDASAN TEORI

Bab ini akan membahas teori-teori yang berkaitan dengan sistem pendukung

keputusan, beasiswa, sistem pendukung keputusan dengan metode Analytical

Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Order Preference by Similarity to

Ideal Solution (TOPSIS).

BAB 3: ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab ini akan menjabarkan tentang tujuan dari perancangan sistem, kriteria dan

pilihan kesimpulan dalam menyeleksi beasiswa pada FMIPA USU dan juga

tahapan dalam merancang sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi pelamar

beasiswa dengan metode AHP dan TOPSIS.

BAB 4: IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

Bab ini akan membahas bentuk perangkat lunak yang dibuat yaitu perancangan

antarmuka, algoritma-algoritma dan bentuk sistem yang digunakan dalam

penyusunan fungsi dan prosedur yang membangun program serta tampilan

program sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi pelamar beasiswa dengan

metode AHP dan TOPSIS.

BAB 5: KESIMPULAN DAN SARAN

Bab terakhir akan memuat kesimpulan isi dari keseluruhan uraian bab-bab

sebelumnya dan saran-saran dari hasil yang diperoleh dan diharapkan dapat

bermanfaat dalam pengembangan selanjutnya.


BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Pada dasarnya SPK merupakan pengembangan lebih lanjut dari Sistem Informasi

Manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat

interaktif dengan pemakainya. Interaktif dengan tujuan untuk memudahkan

integrasi antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan seperti

prosedur, kebijakan, analisis, pengalaman dan wawasan manajer untuk

mengambil keputusan yangn lebih baik.

SPK adalah sistem yang dibangun untuk menyelesaikan berbagai masalah yang

bersifat manajerial atau organisasi perusahaan yang dirancang untuk

mengembangkan efektivitas dan produktivitas para manajer untuk menyelesaikan

masalah dengan bantuan teknologi komputer. Hal lainnya yang perlu dipahami

adalah bahwa SPK bukan untuk menggantikan tugas manajer akan tetapi hanya

sebagai bahan pertimbangan bagi manajer untuk menentukan keputusan akhir.

Dalam menentukan suatu keputusan banyak faktor yang mempengaruhi

pengambilan keputusan seorang pengambil keputusan, sehingga dipandang perlu

untuk mengidentifikasi berbagai faktor yang penting dan mempertimbangkan

tingkat pengaruh suatu faktor dengan faktor yang lainnya sebelum mengambil

keputusan akhir, oleh karena itu secara spesifik penulis akan membahas salah satu

permasalahan pada seleksi penerimaan beasiswa dengan langkah demi langkah


dengan menggunakan metode SPK untuk menghasilkan keputusan akhir yang

disebut solusi dari suatu masalah.

2.1.1 Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan

Konsep SPK pertama kali diperkenalkan pada awal tahun 1970-an oleh Scott

Morton. Scott Morton mendefenisikan SPK sebagai ”sistem berbasis komputer

interaktif, yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data

dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah tidak terstruktur”. SPK

dirancang untuk menunjang seluruh tahapan pembuatan keputusan yang dimulai

dari tahap mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, menentukan

pendekatan yang digunakan dalam proses pembuatan keputusan, sampai pada

kegiatan mengevaluasi pemilihan alternatif.

2.1.2 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan

Definisi SPK secara sederhana adalah sebuah sistem yang digunakan

sebagai alat bantu menyelesaikan masalah untuk membantu pengambil keputusan

(manajer) dalam menentukan keputusan tetapi tidak untuk menggantikan

kapasitas manajer hanya memberikan pertimbangan. SPK ditujukan untuk

keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan

yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma(Turban, 2005). Definisi ini

belum memberikan gambaran secara spesifik bahwa SPK berbasis komputer dan

akan beroperasi online interakif oleh karena dengan muncul berbagai definisi

seperti dibawah ini.

Kemudian Little (1970) mendefenisikan SPK sebagai ”sekumpulan

prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu

para namajer mengambil keputusan”. Dia menyatakan bahwa untuk sukses, sistem

tersebut haruslah sederhana, cepat, mudah dikontrol, adaftif, lengkap dengan isu-

isu penting, dan mudah berkomunikasi.


Bonczek, dan kawan kawan., (1980) mendefenisikan SPK sebagai sistem

berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi:

sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna dan

komponen SPK lain), sitem pengetahuan (repositori pengetahuan domain masalah

yang ada pada SPK baik sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem

pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu

atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk

pengambilan keputusan). Konsep-konsep yang diberikan oleh defenisi tersebut

sangat penting untuk memahami hubungan antara SPK dan pengetahuan.

Keen (1980) menerapkan istilah SPK ”untuk situasi dimana sistem ’final’

dapat dikembangkan hanya melalui sutau proses pembelajaran dan evolusi yang

adaftif.” Jadi, ia mendefinisikan SPK sebagai suatu produk dari proses

pengembangan dimana pengguna SPK, pembangun SPK, dan SPK itu sendiri

mampu mempengaruhi satu dengan yang lainnya, dan menghasilkan evolusi

sistem dan pola-pola penggunaan.

Definisi formal tentang SPK tidak memberikan fokus yang konsisten

karena masing-masing defenisi berusaha mempersempit populasi secara berbeda-

beda (Turban, 2005).

2.1.3 Karakteristik dan Kemampuan SPK

Sehubungan banyaknya definisi yang dikemukakan mengenai pengertian dan

penerapan dari sebuah SPK, sehingga menyebabkan terdapat banyak sekali

pandangan mengenai sistem tersebut. SPK memiliki karakteristik dan kemampuan

adalah sebagai berikut:

1. Mendukung seluruh kegiatan organisasi

2. Mendukung beberapa keputusan yang saling berinteraksi

3. Dapat digunakan berulang kali dan bersifat konstan

4. Terdapat dua komponen utama, yaitu data dan model

5. Menggunakan baik data eksternal dan internal


6. Memiliki kemampuan what-if analysis dan goal seeking analysis

7. Menggunakan beberapa model kuantitatif (Kosasi, 2002).

Dengan berbagai karakter khusus seperti dikemukakan di atas, sistem

pendukung pendukung keputusan dapat memberikan berbagai manfaat atau

keuntungan bagi pemakai (Kosasi, 2002). Kemampuan dimaksud di antaranya

meliputi:

1. Sistem pendukung keputusan dapat menunjang pembuatan keputusan

manajemen dalam menangani masalah semi terstruktur dan tidak

terstruktur.

2. Sistem pendukung keputusan dapat membantu manajer pada berbagai

tingkatan manajemen, mulai dari manajemen tingkat atas sampai

manajemen tingkat bawah.

3. Sistem pendukung keputusan memiliki kemampuan pemodelan dan

analisis pembuatan keputusan.

4. Sistem pendukung keputusan dapat menunjang pembuatan keputusan yang

saling bergantungan dan berurutan baik secara kelompok maupun

perorangan.

5. Sistem pendukung keputusan menunjang berbagai bentuk proses

pembuatan keputusan dan jenis keputusan.

6. Sistem pendukung keputusan dapat melakukan adaptasi setiap saat dan

bersifat fleksibel.

7. Sistem pendukung keputusan mudah melakukan interaksi sistem dan

mudah dikembangkan oleh pemakai akhir.

8. Sistem pendukung keputusan dapat meningkatkan efektivitas dalam

pembuatan keputusan daripada efisiensi.

9. Sistem pendukung keputusan mudah melakukan pengaksesan berbagai

sumber dan format data.

Di samping berbagai keuntungan dan manfaat seperti dikemukakan sebelumnya,

SPK juga memiliki beberapa keterbatasan, diantaranya adalah:


1. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak

dapat dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya

mencerminkan persoalan sebenarnya.

2. Kemampuan suatu SPK terbatas pada pembendaharaan pengetahuan yang

dimilikinya (pengetahuan dasar serta model dasar).

3. Proses-proses yang dapat dilakukan oleh SPK biasanya tergantung juga

pada kemampuan perangkat lunak yang digunakannya.

4. SPK tidak memiliki kemampuan intuisi seperti yang dimiliki oleh

manusia, karena walau bagaimana pun canggihnya suatu SPK, hanyalah

sautu kumpulan perangkat keras, perangakat lunak dan sistem operasi

yang tidak dilengkapi dengan kemampuan berpikir.

Bagaimanapun juga harus diingat bahwa SPK tidak ditekankan untuk

membuat keputusan. Dengan sekumpulan kemampuan untuk mengolah

informasi/data yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan, sistem

hanya berfungsi sebagai alat bantu manajemen. Jadi sistem ini tidak dimaksudkan

untuk menggantikan fungsi pengambil keputusan dalam membuat keputusan.

Sistem ini dirancang hanyalah untuk membantu pengambil keputusan dalam

melaksanakan tugasnya (Umar Daihani, 2001).

Secara luas, dapat dikatakan bahwa SPK dirancang untuk menghasilkan

berbagai alternatif yang ditawarkan kepada para pengambil keputusan dalam

melaksanakan tugasnya.

2.1.4 Komponen-Komponen SPK

SPK dapat terdiri dari tiga subsistem utama yang menentukan kapabilitas teknis

SPK (Suryadi dan Ramdhani, 1998), yaitu:

1. Subsistem Manajemen Basis Data (Data Base Management Subsystem)

2. Subsistem Manajemen Basis Model (Model Base Management Subsystem)

3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog (Dialog Generation

and Management Software)


2.1.4.1 Subsistem Manajemen Basis Data

Ada beberapa perbedaan antara data base untuk SPK dan non-SPK. Pertama,

sumber data untuk SPK lebih ”kaya” dari pada non-SPK dimana data harus

berasal dari luar dan dari dalam karena proses pengambilan keputusan.

Perbedaan lain adalah proses pengambilan dan ekstraksi data dari sumber

data yang sangat besar. SPK membutuhkan proses ekstraksi dan DBMS

(Database Management System) yang dalam pengelolaannya harus cukup

fleksibel untuk memungkinkan penambahan dan pengurangan secara cepat.

Dalam hal ini, kemampuan yang dibutuhkan dari manajemen data base dapat

diringkas, sebagai berikut:

1. Kemampuan untuk mengkombinasikan berbagai variasi data melalui

pengambilan dan ekstraksi data.

2. Kemampuan untuk menambahkan sumber data secara cepat dan mudah.

3. Kemampuan untuk menggambarkan struktur data logikal sesuai dengan

pengertian pamakai sehingga pemakai mengetahui apa yang tersedia dan

dapat menentukan kebutuhan penambahan dan pengurangan.

4. Kemampuan untuk menangani data secara personil sehingga pemakai

dapat mencoba berbagai alternatif pertimbangan personil.

5. Kemampuan untuk mengelola berbagai variasi data.

2.1.4.2 Subsistem Manajemen Basis Model

Salah satu keunggulan SPK adalah kemampuan untuk mengintegrasikan akses

data dan model-model keputusan. Hal ini dapat dilakukan dengan menambahkan

model-model keputusan ke dalam sistem informasi yang menggunakan database


sebagai mekanisme integrasi dan komunikasi di antara model-model.

Karakteristik ini menyatukan kekuatan pencarian dan pelaporan data.

Salah satu persoalan yang berkaitan dengan model adalah bahwa

penyusunan model seringkali terikat pada struktur model yang mengasumsikan

adanya masukan yang benar dan cara keluaran yang tepat. Sementara itu, model

cenderung tidak mencukupi karena adanya kesulitan dalam mengembangkan

model yang terintegrasi untuk menangani sekumpulan keputusan yang saling

bergantungan. Cara untuk menangani persoalan ini dengan menggunakan koleksi

berbagai model yang terpisah, dimana setiap model digunakan untuk menangani

bagian yang berbeda dari masalah yang dihadapi. Komunikasi antara berbagai

model digunakan untuk menangani bagian yang berbeda dari masalah tersebut.

Komunikasi antara berbagai model yang saling berhubungan diserahkan kepada

pengambil keputusan sebagai proses intelektual dan manual.

Salah satu pandangan yang lebih optimis, berharap untuk bisa

menambahkan model-model ke dalam sistem informasi dengan database sebagai

mekanisme integrasi dan komunikasi di antara mereka.

Kemampuan yang dimiliki subsistem basis model meliputi:

1. Kemampuan untuk menciptakan model-model baru secara cepat dan

mudah.

2. Kemampuan untuk mengakses dan mengintegrasikan model-model

keputusan.

3. Kemampuan untuk mengelola basis model dengan fungsi manajemen yang

analog dan manajemen data base (seperti mekanisme untuk meyimpan,

membuat dialog, menghubungkan, dan mengakses model).

2.1.4.3 Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog

Fleksibilitas dan kekuatan karakteristik SPK timbul dari kemampuan interaksi

antara sistem dan pemakai, yang dinamakan subsitem dialog. Bennet

mendefinisikan pemakai, terminal, dan sistem perangkat lunak sebagai


komponen-komponen dari sistem dialog. Ia membagi sub sitem dialog menjadi

tiga bagian yaitu:

1. Bahasa aksi, meliputi apa yang dapat digunakan oleh pemakai dalam

berkomunikasi dengan sistem. Hal ini meliputi pemilihan-pemilihan

seperti papan ketik (key board), panel-panel sentuh, joystick, perintah

suara dan sebagainya.

2. Bahasa tampilan dan presentasi, meliputi apa yang harus diketahui oleh

pemakai. Bahasa tampilan meliputi pilihan-pilihan seperti printer, layar

tampilan, grafik, warna, plotter, keluaran suara, dan sebagainya.

3. Basis pengetahuan, meliputi apa yang harus diketahui oleh pemakai agar

pemakaian sistem bisa efektif. Basis pengetahuan bisa berada dalam

pikiran pemakai, pada kartu referensi atau petunjuk, dalam buku manual,

dan sebagainya.

Kombinasi dari kemampuan-kemampuan tersebut terdiri dari apa yang

disebut gaya dialog, misalnya, pendekatan tanya jawab, bahasa perintah, menu-

menu, dan mengisi tempat kosong.

Kemampuan yang harus dimiliki oleh SPK untuk mendukung dialog

pemakai/sistem meliputi:

1. Kemampuan untuk menangani berbagai variasi dialog, bahkan jika

mungkin untuk mengkombinasikan berbagai gaya dialog sesuai dengan

pilihan pemakai.

2. Kemampuan untuk mengakomodasikan tindakan pemakai dengan berbagai

peralatan masukan.

3. Kemampuan untuk menampilkan data dengan berbagai variasi format dan

peralatan keluaran.

4. Kemampuan untuk memberikan dukungan yang fleksibel untuk

mengetahui basis pengetahuan pemakai.

2.2 Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk


Proses analisis kebijakan membutuhkan adanya kriteria sebelum memutuskan

pilihan dan berbagai alternatif yang ada. Kriteria menunjukkan definisi masalah

dalam bentuk yang konkret dan kadang-kadang dianggap sebagai sasaran yang

akan dicapai (Sawicki, 1992). Analisis atas kriteria penilaian dilakukan untuk

memperoleh seperangkat standar pengukuran, untuk kemudian dijadikan sebagai

alat dalam membandingkan berbagai alternatif.

Pada saat pembuatan kriteria, pengambil keputusan harus mencoba untuk

menggambarkan dalam bentuk kuantitatif, jika hal ini memungkinkan. Hal itu

karena akan selalu ada beberapa faktor yang tidak dapat dikuantifikasikan yang

juga tidak dapat diabaikan sehingga mengakibatkan semakin sulitnya membuat

perbandingan. Kenyataan bahwa kriteria yang tidak bisa dikuantifikasikan itu

sukar untuk diperkirakan dan diperbandingkan hendaknya tidak menyebabkan

pengambil keputusan untuk tidak menggunakan kriteria tersebut, karena kriteria

ini dapat saja relevan dengan masalah utama di dalam setiap analisis.

Sifat-sifat yang harus diperhatikan dalam memilih kriteria pada setiap

persoalan pengambilan keputusan (Suryadi dan Ramdhani, 1998) adalah sebagai

berikut:

1. Lengkap, sehingga dapat mencakup seluruh aspek penting dalam persoalan

tersebut. Suatu set kriteria disebut lengkap apabila set ini dapat

menunjukkan seberapa jauh seluruh tujuan dapat dicapai.

2. Operasional, sehingga dapat digunakan dalam analisis. Sifat operasional ini

mencakup beberapa pengertian, antara lain adalah bahwa kumpulan kriteria

ini harus mempunyai arti bagi pengambil keputusan, sehingga ia dapat

benar-benar menghayati implikasinya terhadap alternatif yang ada. Selain

itu, jika tujuan pengambilan keputusan ini harus dapat digunakan sebagai

sarana untuk meyakinkan pihak lain, maka kumpulan kriteria ini harus dapat

digunakan sebagai sarana untuk memberikan penjelasan atau untuk

berkomunikasi. Operasional ini juga mencakup sifat dapat diukur. Pada

dasarnya sifat dapat diukur ini adalah untuk:


a. Memperoleh distribusi kemungkinan dari tingkat pencapaian kriteria

yang mungkin diperoleh (untuk keputusan dalam ketikdakpastian).

b. Mengungkapkan preferensi pengambil keputusan atas pencapaian

kriteria.

3. Tidak berlebihan, sehingga menghindarkan perhitungan berulang. Dalam

menentukan set kriteria, jangan sampai terdapat kriteria yang pada dasarnya

mengandung pengertian yang sama.

4. Minimum, agar lebih mengkomprehensifkan persoalan. Dalam menentukan

sejumlah kriteria perlu sedapat mungkin mengusahakan agar jumlah

kriterianya sesedikit mungkin. Karena semakin banyak kriteria maka

semakin sukar pula untuk dapat menghayati persoalan dengan baik, dan

jumlah perhitungan yang diperlukan dalam analisis akan meningkat dengan

cepat.

Beberapa model pengambilan keputusan pada dasarnya mengambil konsep

pengukuran kualitatif dan kuantitatif. Pendekatan kuantitatif pada dasarnya

merupakan upaya penggambaran dunia nyata.

2.2.1. Analytical Hierarchy Process (AHP)

AHP adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya persepsi

manusia. Dengan hierarki, suatu masalah kompleks dan tidak terstruktur

dipecahkan ke dalam kelompok-kelompok tersebut diatur menjadi suatu bentuk

hierarki. Model AHP memakai persepsi manusia yang dianggap “pakar” sebagai

input utamanya. Kriteria “pakar” disini bukan berarti bahwa orang tersebut

haruslah jenius, pintar, bergelar doktor dan sebagainya tetapi lebih mengacu pada

orang yang mengerti benar permasalahan yang diajukan, merasakan akibat suatu

masalah atau punya kepentingan terhadap masalah tersebut. (Suryadi, 1988)

2.2.1.1 Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process


Dalam menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada beberapa prinsip yang

harus dipahami, di antaranya adalah sebagai berikut:

1. Decomposition (membuat hierarki)

Sistem yang kompleks bisa dipahami dengan memecahkannya menjadi

elemen-elemen yang lebih kecil dan mudah dipahami.

Gambar 2.1 Hierarki 3 level AHP

2. Comparative judgment (penilaian kriteria dan alternatif)

Kriteria dan alternatif dilakukan dengan perbandingan berpasangan.

Menurut Saaty (1988), untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah

skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat

kualitatif dari skala perbandingan Saaty dapat diukur menggunakan tabel

analisis seperti tabel dibawah ini.

Tabel 2.1 Skala Penilaian Perbandingan Pasangan

Intensitas

Kepentingan Keterangan

1 Kedua elemen sama pentingnya

3 Elemen yang satu sedikit lebih penting

daripada elemen yang lainnya

5 Elemen yang satu lebih penting daripada

yang lainnya

7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting

daripada elemen lainnya


9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen

lainnya

2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-

pertimbangan yang berdekatan

3. Synthesis of priority (Menentukan Prioritas)

Menentukan prioritas dari elemen-elemen kriteria dapat dipandang sebagai

bobot/kontribusi elemen tersebut terhadap tujuan pengambilan keputusan.

AHP melakukan analisis prioritas elemen dengan metode perbandingan

berpasangan antar dua elemen sehingga semua elemen yang ada tercakup.

Prioritas ini ditentukan berdasarkan pandangan para pakar dan pihak-pihak

yang berkepentingan terhadap pengambilan keputusan, baik secara

langsung (diskusi) maupun secara tidak langsung (kuisioner).

4. Logical Consistency (konsistensi logis)

Konsistensi memiliki dua makna. Pertama, objek-objek yang serupa bisa

dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevansi. Kedua,

menyangkut tingkat hubungan antar objek yang didasarkan pada kriteria

tertentu. (Kosasi, Sandy. 2002)

2.2.1.2 Prosedur Analytical Hierarchy Process

Secara umum langkah-langkah yang harus dilakukan dalam menggunakan AHP

untuk pemecahan suatu masalah adalah sebagai berikut:

1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu

menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi.

2. Menentukan prioritas elemen

a. Langkah pertama dalam menentukan prioritas elemen adalah

membuat perbandingan pasangan, yaitu membandingkan elemen

secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.


b. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk

merepresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap

elemen yang lainnya.

3. Sintesis

Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis

untuk memperoleh keseluruhan prioritas. Hal-hal yang dilakukan dalam

langkah ini adalah:

a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks

b. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang

bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.

c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan

jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata.

4. Mengukur Konsistensi

Dalam pembuatan keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik

konsistensi yang ada karena kita tidak menginginkan keputusan

berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah. Hal-hal yang

dilakukan dalam langkah ini adalah sebagai berikut:

a. Kalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relatif

elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif

elemen kedua dan seterusnya.

b. Jumlahkan setiap baris

c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif

yang bersangkutan

d. Jumlahkan hasil bagi di atas dengan banyaknya elemen yang ada,

hasilnya disebut λ maks

5. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus:

CI = (λmax – n) /n

Dimana n = banyaknya elemen.

6. Hitung Rasio Konsistensi/Consistency Ratio (CR) dengan rumus:

CR= CI/RC

Dimana CR = Consistency Ratio

CI = Consistency Index


IR = Indeks Random Consistency

7. Memeriksa konsistensi hierarki. Jika nilainya lebih dari 10%, maka

penilaian data judgment harus diperbaiki. Namun jika Rasio Konsistensi

(CI/CR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa

dinyatakan benar. (Kusrini. 2007)

Dimana RI : random index yang nilainya dapat dilihat pada table di bawah

ini.

Tabel 2.2 Ratio index

2.2.2.Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang

pertama kali diperkenalkan oleh Yonn dan Hwang (1981). Dengan ide dasarnya

adalah bahwa alternatif yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal

positif dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Berikut ini adalah

contoh sebuah matriks dengan alternatif dan kriteria

Dimana:

D = matriks

m = alternatif

n = kriteria

2.2.2.1 Procedure TOPSIS

1. Normalisasi matriks keputusan

N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49


Setiap elemen pada matriks D dinormalisasikan untuk mendapatkan

matriks normalisasi R. Setiap normalisasi dari nilai rij dapat dilakukan

dengan perhitungan sebagai berikut:

Untuk i=1,2,3,…,m;

j=1,2,3,…,n

2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasikan

Diberikan bobot W = (w1,w2,…,wn), sehingga weighted normalized

matrix V dapat dihasilkan sebagai berikut:

Dengan i=1,2,3,…,m dan j=1,2,3…,n

3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negative

Solusi ideal positif dinotasikan dengan A+ dan solusi ideal negatife

dinotasikan dengan A-, sebagi berikut :

Menentukan Solusi Ideal (+) & (-)

( )( ){ } { }( )( ){ } { }−−−−

++++

==∈∈=

==∈∈=

mijij

mijij

vvvmiJjvJjvA

vvvmiJjvJjvA

,...,,...3,2,1,|min|max

,...,,...3,2,1,|min|max

21'

21'

Dimana :

vij = elemen matriks V baris ke-i dan kolom ke- j

J ={j=1,2,3,…,n dan j berhubung dengan benefit criteria}

J’ ={j=1,2,3,…,n dan j berhubung dengan cost criteria}

4. Menghitung Separation Measure


Separation measure ini merupakan pengukuran jarak dari suatu alternatif

ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Perhitungan matematisnya

adalah sebagai berikut:

Separation measure untuk solusi ideal positif

∑=

++ −=n

jjiji vvS

1

2)( , dengan i=1,2,3,…,n

Separation measure untuk solusi ideal positif

∑=

− −=n

jjiji vvS

1

2_ )( , dengan i=1,2,3,…,n

5. Menghitung kedekatan relative dengan ideal positif

Kedekatan relative dari alternatif A+ dengan solusi ideal A-

direpresentasikan dengan:

+−

−

+=

ii

ii SS

SC , dengan 0< 1<iC dan i=1,2,3,…,m

6. Mengurutkan Pilihan

Alternatif dapat dirangking berdasarkan urutan iC . Maka dari itu,

alternatif terbaik adalah salah satu yang berjarak terpendek terhadap solusi

ideal dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif.

2.3 Beasiswa FMIPA

Beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan yang tidak bersumber dari

pendanaan sendiri atau orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintah,

perusahaan swasta, kedutaan, universitas, serta lembaga pendidik atau peneliti,

atau juga dari kantor tempat bekerja yang karena prestasi seorang karyawan dapat

diberikan kesempatan untuk meningkatkan kapasitas sumber daya manusianya

melalui pendidikan. Biaya tersebut diberikan kepada yang berhak menerima,


terutama berdasarkan klasifikasi, kualitas, dan kompetensi si penerima beasiswa.

(Gafur, Abdul, 2008).

Demikian halnya dengan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Alam Universitas Sumatera Utara (FMIPA USU) yang telah memiliki program

pemberian beasiswa terhadap mahasiswa. Oleh karena itu beasiswa harus

diberikan kepada penerima yang layak dan pantas untuk mendapatkannya. Akan

tetapi, dalam melakukan seleksi beasiswa tersebut tentu akan mengalami

kesulitan karena banyaknya pelamar beasiswa dan banyaknya kriteria yang

digunakan untuk menentukan keputusan penerima beasiswa yang sesuai dengan

yang diharapkan.

Pemberian beasiswa kepada mahasiswa di Perguruan Tinggi merupakan

wujud dari partisipasi masyarakan, instansi, pemerintah, perusahaan-perusahaaan

swasta dalam ikut serta membangun bangsa khususnya dalam bidang pendidikan.

Pada Universitas Sumatera utara terdapat beberapa instansi pemerintah (BUMN)

dan perusahaan swasta yang menyalurkan bantuan beasiswa kepada USU.

Mahasiswa yang mendapatkan beasiswa dari berbagai macam beasiswa yang

disalurkan melalui Biro Administrasi Kemahasiswaan USU.

2.3.1 Persyaratan Beasiswa

Untuk dapat memperoleh beasiswa harus memenuhi syarat sebagai berikut:

2.3.1.1 Syarat Umum

Adapaun syarat-syarat umum untuk mendapatkan beasiswa adalah:

1. Terdaftar sebagai mahasiswa USU

2. Kondisi orang tua kurang mampu

3. Tidak menerima beasiswa/tunjangan pendidikan lain

4. Belum bekerja dan belum berkeluarga

5. Aktif dalam kegiatan kemahasiswaan (ekstrakurikuler)


6. Tidak akan mengambil PKA (Penundaan Kegiatan Akademik) selama

menerima beasiswa

7. Patuh pada peraturan yang ditetapkan oleh Universitas/Fakultas

8. Mempunyai No. Rekening pada PT Bank Negara Indonesia Tbk cabang

USU

2.3.1.2 Syarat Khusus

Persyaratan khusus Penerima Beasiswa pada Universitas Sumatera Utara

disesuaikan dengan jenis beasiswa yang ditawarkan. Adapun jenis dan syarat

beasiswa adalah sebagai berikut:

Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa

No. Jenis Beasiswa Persyaratan Khusus

1. Beasiswa Bantuan

Belajar Mahasiswa

(BBM)

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program Diploma

dan S1

2. Minimal telah duduk di semester II (dua)

3. Indeks Prestasi Kumultaif (IPK) minimal 2.50.

2. Beasiswa

Peningkatan Prestasi

Akademik (PPA)

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Progam S1

(Mahasiswa baru dan lama)

2. Indeks Prestasi/Indeks Prestasi Kumulatif

(IP/IPK) minimal 3.00 untuk mahasiswa lama.

3. Nilai rata-rata STTB minimal 6,50 untuk

mahasiswa baru

3. Beasiswa Yayasan

Supersemar

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1

2. Minimal telah duduk di semester III (tiga)

3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,50


4. Mengisi formulir beasiswa Yayasan

Supersemar serta ditandatangani oleh Pudek III

Fakultas dan Pimpinan Perguruan Tinggi

bidang Kemahasiswaan.

4. Beasiswa

Technological and

Professional Skills

Development Sector

Project (TPSDP)


a. Fakultas Teknik (Program studi Kimia,

Sipil, Elektro dan Mesin)

b. Fakultas MIPA (Program studi Biologi,

Kimia, Matematika, Fisika dan

Infomatika / Ilmu Komputer.

c. Fakultas Pertanian (Program studi

Teknik Pertanian, Pemuliaan Tanaman.

Hortikultura, Teknologi Pengelolaan

Hasil Pertanian, Teknologi Pengelolaan

Hasil Perikanan, Teknologi Pengelolaan

Hasil Ternak, Pemanfaatan Sumber

Daya Kelautan).

2. Penghasilan perbulan orangtua <Rp.2.000.000

(dua juta rupiah)

3. Mengisi formulir pengajuan beasiswa

5. Beasiswa

Konsorsium Pen

didikan BPMIGAS -

KKKS (Badan

Pelaksana Minyak

dan Gas -

Kontraktor Kontrak

Kerja Sama


(D3) dan S1



4. Telah menyelesaikan 25% dari jumlah kridit

yang disyaratkan untuk program S1 atau D3

yang diambil

5. Berusia maksimal 25 tahun

6. Menyerahkan 2 (dua) lembar pasfoto hitam

Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa(Lanjutan)


putih 4 x 6

7. Mengisi formulir khusus yang diberikan oleh

pihak Konsorsium Pendidikan BPMIGAS –

KKKS

6. Beasiswa Yayasan

Jepang


2. Minimal telah duduk di semester VII (tujuh)


4. Memiliki Surat Keterangan Sehat dari Dokter

5. Mengisi formulir riwayat hidup.

7. Beasiswa Yayasan

Salim


2. Mahasiswa semester I s/d semester VII

3. Nilai minimum :

a. Untuk mahasiswa semester I nilai rata-

rata Ujian Nasional dan Rapor kelas

terakhir di SMU sederajat minimum 7,6

b. Untuk mahasiswa semester III ke atas,

rata-rata Indeks Prstasi Semester (IPS)

dua semester terakhir minimum 2,80,

bukan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK).

4. Mengisi formulir permohonan beasiswa

Yayasan Salim

5. Menyerahkan fotokopi Kartu Penduduk dan

pasfoto 4 x 6 sebanyak 2 (dua) lembar

8. Beasiswa Society of

Petroleum (SPE)


FakultasTeknik, Jurusan Teknik Kimia / Mesin

/ Elektro

2. Sedang menjalani semester III (tiga)

(minimum) hingga semester VII (maksimum)



3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) > 3,00

4. Menyerahkan fotokopi Kartu Penduduk.

9. Beasiswa Bank

Indonesia (BI)


2. Minimal telah duduk di semester V dan telah

menempuh 90 SKS

3. Indeks Prestasi Kumulatif minimal 3,00

4. Usia Maksimal 25 tahun

10. Beasiswa PT.

Gudang Garam


2. .Minimal telah duduk di semester III (tiga)


11. Beasiswa Yayasan

Toyota Astra


a. Fakultas Teknik

b. Fakultas Pertanian

c. Fakultas M I P A

2. Berada di semester V (lima) atau VII (tujuh)


4. Mengisi formulir pendaftaran beasiswa

Yayasan Astra serta ditandatangani oleh Pudek

III Fakultas dan Pimpinan Perguruan Tinggi

bidang Kemahasiswaan

5. Menyerahkan pasfoto ukuran 3 x 4 sebanyak 3

(tiga) lembar dan Surat Keterangan Dokter.

12. Beasiswa PT.

Djarum


2. Berada di semester V (lima)

3. Indek Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 3.00

4. Mengikuti Psikotes yang diadakan oleh PT.

Djarum



13. PT. Bank Rakyat

Indonesia (BRI)

Persero Tbk




4. Usia tidak lebih dari 23 tahun pada saat

mengajukan Permohonan

14. YKPP (Yayasan

Kesejahteraan

Pegawai Pertamina)


2. Telah duduk di semester II dan IV

3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 3.00

4. Mengikuti Wawancara yang diadakan oleh

YKPP

15. TJIPTA SARJANA 1. Terdaftar sebagai mahasiswa baru USU

Program S1

2. Berprestasi di Sekolah (SMA)

3. Mengisi formulir pendaftaran Program Tjipta

Sarjana

4. Menyerahkan 2 (dua) lembar pasfoto berwarna

4 x 6

5. Mengikuti Wawancara yang diadakan oleh Eka

Tjipta Foundation

16. TANOTO

FUONDATION


2. Usia maksimum 21 tahun


4. Mengisi Formulir Pendaftaran Beasiswa

Tanoto Foundation

5. Mengikuti Psikotest yang diadakan oleh Tanoto

Foundation

17. PT. SUN LIFE

FINANCIAL

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Fak. MIPA

Jurusan Matematika Fak ISIP, dan Fak


Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa(lanjutan)


INDONESIA Kesehatan Masyarakat USU

2. Telah duduk di semester IV

3. Indeks Prestas Kumulatif (IPK) minimal 3,50

18. Peningkatan Prestasi

Ekstrakurikuler

(PPE)


dan S1


3. Mempunyai prestasi tinggi atau baik sesuai

dengan kegiatannya yang dibuktikan dengan

Sertifikat atau Piagam Penghargaan yang

diterbitkan oleh Panitia Penyelenggara atau

pihak yang berwenang

4. Bukti Prestasi yang diusulkan mahasiswa

bersangkutan sudah menjadi mahasiswa USU

dan tidak boleh lebih 3 (tiga) tahun sejak bulan

Januari pada tahun mengusulkan.

(www.usu.ac.id/beasiswa)


BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1 Analisis Sistem

Analisis sistem terdiri dari dua bagian yaitu analisis data sistem dan analisis

komponen sistem.

3.1.1 Analisis Data Sistem

Dalam merancang sistem pendukung keputusan diperlukan data pendukung antara lain:

a. Data mahasiswa meliputi nim sebagai kode mahasiswa , nama mahasiswa,

IPK( Indeks Prestasi Kumilatfi), jumlah penghasilan orang tua, jumlah

tanggungan orang tua, semester, status beasiswa.

b. Data kriteria, meliputi kode kriteria, nama kriteria.

3.1.2 Analisis Komponen Sistem

Sistem yang akan dibuat memiliki tiga komponen, yaitu : Subsistem Manajenem

Basis Data (Data Base Management Subsystem), Subsistem Manajemen Basis

Model (Model Base Management Subsystem), Subsistem Perangkat Lunak

Penyelenggara Dialog (Dialog Generation and Management Software).

Relasi dari ketiga komponen tersebut adalah:


Gambar 3.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan

Gambar 3.1 di atas menjelaskan bahwa ketiga komponen sistem saling

terhubung dalam satu kesatuan yaitu dalam piranti lunak.

3.1.2.1 Subsistem Manajenem Basis Data

Subsistem manajemen basis data digambarkan dalam Diagram Aliran Data.

3.1.2.1.1 Diagram Aliran Data

Diagram Aliran Data/Data Flow Diagram (DFD) adalah sebuah teknis grafis yang

menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan pada saat

data bergerak dari input menjadi output.

3.1.2.1.1 DFD Level 0

Basis Data Basis Model

Manajemen Basis Data

Manajemen Basis Model

Manajemen Penyelenggara Dialog

Pengguna


DFD dari sistem yang dibuat adalah:

0SPK Seleksi Penerimaan

Beasiswa

MahasiswaPenyeleksi Beasiswa

data_mahasiswa

hasil_seleksi

Kriteria data_kriteria

Gambar 3.2 DFD Level 0 SPK Seleksi Penerimaan Beasiswa dengan Metode

AHP dan TOPSIS

DFD level 0 merepresentasikan seluruh elemen SPK Seleksi Penerimaan

Beasiswa dengan metode AHP dan TOPSIS sebagai sebuah proses dengan data

input adalah data pengguna dan output adalah data keputusan dalam bentuk

laporan yang dinyatakan oleh anak panah yang masuk dan keluar.

3.1.2.1.2 DFD level 1

Pada gambar diatas pada DFD Level 1 memiliki tiga proses yaitu proses

Input data mahasiswa, input data kriteria, proses seleksi yang berguna untuk

pengelolaan data master, proses seleksi beasiswa yang menggambarkan langkah-

langkah penyeleksian.

MahasiswaP.1

Input data mahasiswa

P.2Input Data

Kriteria

P.3Seleksi

data_mahasiswa

data_kriteria

Mahasiswa

Kriteria

Penyeleksbeasiswa

data_mahasiswa

data_mahasiswa

data_kriteria

Kriteria

Gambar 3.3 DFD Level 1

3.1.2.1.3 DFD Level 2


Data Flow Diagram pada level 2 proses input data mahasiswa

menggambarkan proses input dan simpan data kedalam database mahasiswa.

Mahasiswa P.1.1Input data

Mahasiswa

data_mahasiswadata_mahasiswa

P.1.2Simpan data

data_

mahas

iswa

Gambar 3.4 DFD Level 2 Proses 1 Input Data Mahasiswa

Data Flow Diagram pada level 2 proses input data kriteria menggambarkan

proses input dan simpan data kriteria database kriteria.

Kriteria P.2.1Input kriteria

Kriteria

data_kriteriadata_kriteria

P.2.2Simpan data

Data_kriteria

Gambar 3.5 DFD Level 2 Proses 2 Input Data Kriteria

Data Flow Diagram level 2 proses seleksi beasiswa terdiri dari 2 proses yaitu

perhitungan AHP dan perhitungan TOPSIS.

Penyeleksi beasiswa

P.2.1Perhitungan

AHP

P.2.2Perhitungan

TOPSIS

Bobot prioritas

Kriteria

MahasiswaData Mahasiwa

Bobot prioritas

Bobot prioritas

hasil_seleksi

Gambar 3.6 DFD Level 2 Proses 3 Seleksi Beasiswa


3.1.2.1.4 DFD Level 3

Gambar ini menjelaska bahwa DFD level 3 proses perhitungan AHP terdiri atas

tiga proses yaitu penstrukturan hirarki, perbandingan preferensi antar kriteria dan

normalisasi matriks.

P.3.1Penstrukturan

Hierarki

P.3.2Perbandingan

Prefensi Antar Kriteria

P.3.3Normalisasi

Matriks

Kriteria

Bobot prioritas

kriteria

Nilai matrik perbandingan berpasangan

struktur kriteria

bobot_prioritas

Gambar 3.7 DFD Level 3 Proses 1 Perhitungan AHP

Pada gambar dibawah ini akan menjelaskan diagram alir data level 3 yakni

proses seleksi dengan metode TOPSIS.


Penyeleksi Beasiswa

2.2.1Pemilihan Alternatif

mahasiswa

2.2.2Normalisasi

matruk keputusan

2.2.3Pembobotan

matrik

2.2.5Menghitung separation measure

2.2.4Menentukan solusi ideal positif dan

negatif

2.2.6Hitung

kedekatan relatif dengan solusi ideal

Mahasiswa

Kriteria

Bobot preferensi

mahasiswa

kriteria

Data alternatif

Nilai matrik ternormalisasi

Bobot prioritas

Nilai perkalian matrik ternormalisasi dengan bobot prioritas

Nilai solusi ideal positif dan negatif

2.2.7Mengurutkan

pilihan

Nilai separatian measure untuk setiap alternatif

Nilai kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal

Hasil_seleksi

Data mahasiswa

Gambar 3.8 DFD Level 3 Proses 2 Perhitungan TOPSIS

DFD level 3 ini merupakan proses perhitungan dengan menggunakan

metode TOPSIS. DFD level ini memiliki 7 proses meliputi pemilihan alternatif

mahasiswa, normalisasi matrik keputusan, pembobotan matrik, menentukan


solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, menghitung separation measure,

menghitung kedekatan relatif dengan solusi ideal dan mengurutkan pilihan,

dimana tiap prosesnya menggambarkan perhitungan TOPSIS terhadap kriteria dan

kandidat.

3.1.2.1.5 Kamus Data

Kamus data merupakan sebuah daftar yang mengatur semua komponen data yang

berhubungan terhadap sistem dengan definisi singkat dan sejelas-jelasnya

sehingga pengguna dan analisis sistem dapat sama-sama mengerti tentang data

masukan, keluaran, komponen penyimpanan, dan kalkulasi lanjutan (Pressman,

2001).

Tabel 3.1 Kamus Data

NO Data Field Type Deskripsi 1 Data_

Mahasiswa

NIM varchar(9) Nim mahasiswa Nama varchar(25) Nama mahasiswa IPK Double Indeks Prestasi Kumulatif Jlh_Penghasilan int(9) Jumlah penghasilan oran

tua Jlh_Tanggungan int(2) Jumlah tanggungan orang

tua Semester int(2) Semester Status_Bea int(2) Status beasiswa IPK_conv int(1) Konverter IPK Jlh_Tanggungan_conv

int(1) Konverter jumlah tanggungan

Jlh_Penghasilan_conv

int(1) Konverter Penghasilan

Semester_conv int(1) Konverter semester Stat_Bea_conv int(1) Konverter status beasiswa IPK_norm Double Normalisasi IPK Jlh_Penghasilan_norm

Double Normalisasi jumlah penghasilan

Jlh_Tanggungan_norm

Double Normalisasi tanggungan

Semester_norm Double Normalisasi Stat_Bea_norm Double Normalisasi status beasiswa IPK_norm_bobot

Double Bobot prioritas IPK

Jlh_Penghasilan_norm_bobot

Double Bobot prioritas jumlah penghasilan


Jlh_Tanggungan_norm_bobot

Double Bobot prioritas jumlah tanggungan

Semester_norm_bobot

Double Bobot prioritas semester

Stat_Bea_norm_bobot

Double Bobot prioritas status beasiswa

amax_ipk Double Solusi ideal positif IPK amin_ipk Double Solusi ideal negatif IPK amax_jlh_penghasilan

Double Solusi ideal positif jumlah penghasilan

amin_jlh_penghasilan

Double Solusi ideal negatif jumlah penghasilan

amax_jlh_tanggungan

Double Solusi ideal positif jumlah tanggungan

amin_jlh_tanggungan

Double Solusi ideal negative jumlah tanggungan

amax_semester Double Solusi ideal positif semester amin_semester Double Solusi ideal negatif

semester amax_stat_bea Double Solusi ideal positif status

beasiswa s amin_stat_bea Double Solusi ideal negative status

beasiswa dmax Double Separation measure positif dmin Double Separation measure negatif v Double Solusi

2 Data_kriteria

kriteria_ket varchar(8) Keterangan kriteria

kriteria_ipk double Kriteria IPK kriteria_jlh_penghasilan

double Kriteria jumlah penghasilan

kriteria_jlh_tanggungan

double Kriteria jumlah tanggungan

kriteria_semester

double Kriteria semester

kriteria_stat_bea double Kriteria status beasiswa

3.1.2.2 Subsistem Manajemen Basis Model

Tabel 3.1 Kamus Data(Lanjutan)


Model yang dipakai dalam Perancangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan

Penerimaan Beasiswa adalah Analytical Hierarchy Process dan Top Order

Preference by Similarity To Ideal Solution.

Dalam pengambilan keputusan dengan metode AHP langkah-langkah

kegiatan yang dilakukan:

1. Dekomposisi dari masalah

Langkah pertama yang harus kita lakukan adalah menentukan kriteria yang

digunakan dalam penerimaan beasiswa dan menentukan alternatif siapa yang

berhak mendapkan beasiswa.

2. Menentukan Kriteria dan Nilai Skor

Dari wawancara dengan petugas penyeleksi beasiswa Fakultas MIPA USU maka

dapat diambil beberapa kriteria:

a. IPK(Indeks Prestasi Kumulatif)

b. Jumlah penghasilan orang tua

c. Jumlah tanggungan orang tua

d. Semester

e. Status beasiswa.

Tabel 3.2 Tabel Skor Kriteria

Kriteria

Data awal

Data Konversi

IPK

2.75-3.00 1 3.10-3.50 3 3.51-4.0 5

Jumlah penghasilan

>4 jt 1 2.1 jt- 4jt 3

0-2 jt 3 Jumlah tanggungan

0-2 1 3-5 3 >5 5

Semester

>6 1 4-6 3 0-3 3

Status Beasiswa

>4 1 2-4 3 0-2 5

3.1.2.3 Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog


3.2 Perancangan Sistem

3.2.1 Disain Interface

Antarmuka pemakai (user interface) adalah aspek sistem komputer atau program

yang dapat dilihat, didengar, atau dipersepsikan oleh pengguna manusia, dan

perintah-perintah atau mekanisme yang digunakan pemakai untuk mengendalikan

operasi dan memasukkan data. Antarmuka sistem pendukung keputusan beasiswa

FMIPA USU dengan Metode AHP dan TOPSIS dapat dilihat dalam tampilan

utama.

Gambar 3.9 Tampilan Utama Sistem

Metode Laporan Data

Mahasiswa Kriteria

Ahp Topsis

Laporan

Seleksi Penerimaan Beasiswa FMIPA USU dengan Metode AHP dan TOPSIS


Gambar 3.10 Input Data Mahasiswa

INPUT DATA MAHASISWA Nim : Nama : IPK : Jumlah Penghasilan : Jumlah Tanggungan : Semester : Status Beasiswa :

Batal Tambah

Nim Nama Ipk Jlh_peng Jlh_tang Sem Stat_bea Nim1 Nama1 Ipk1 Jlh_peng1 Jlh_tang1 Sem1 Stat_bea1 Nim2 Nama2 Ipk1 Jlh_peng2 Jlh_tang2 Sem2 Stat_bea2 Nim3 Nama3 Ipk1 Jlh_peng3 Jlh_tang3 Sem3 Stat_bea3

… … … … … … … Nim n Nama n Ipk n Jlh_peng n Jlh_tang n Sem n Stat_bea n Baru Edit Hapus Keluar

Hapus semua data mahasiswa


Gambar 3.14 Tampilan Inpit Kriteria

Gambar 3.11 Tampilan Input Data Kriteria

Gambar 3.15 Tampilan Input Bobot Perbandingan Kriteria

Gambar 3.12 Tampilan Metode AHP

Lanjut Keluar

Metode AHP I

Perbandingan kriteria matrik Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 … Kiteria n Kriteria1 1 Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Kriteria2 Nilai bobot 1 Nilai bobot Nilai bobot Kriteria3 Nilai bobot Nilai bobot 1 Nilai bobot … Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot 1 Nilai bobot Kiteria n Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot 1 Jumlah Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot

INPUT DATA KRITERIA Kode Kriteria Nama Kriteria

Batal Tambah

Baru Edit Hapus Keluar

Hapus semua data kriteria

Kode_kriteria Nama_kriteria

Kode_kriteria1 Nama_kriteria1



... ...

Kode_kriteria n Nama_kriteria n


Gambar 3.13 Tampilan Metode AHP 2

Proses

Keluar

METODE AHP II

Normalisasi Matrik = setiap elemen / jumlah kolom

Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 … Kiteria n Jumlah Kriteria1 Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Kriteria2 Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Kriteria3 Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot

… Kiteria n Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot

Bobot prioritas kiteria = jumlah kolom/jumlah kriteria

Bobot Prioritas (Matrik W)

Kriteria Bobot prioritas Kriteria1 Bobot prioritas Kriteria2 Bobot prioritas Kriteria3 Bobot prioritas

….. ….. Criteria n Bobot prioritas n

Lanjut


Gambar 3.17 Tampilan Proses Metode TOPSIS I

Gambar 3.14 Tampilan Metode TOPSIS I

Keluar

METODE TOPSIS I

Matrik

Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 … Kiteria n Kandidat1 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Kandidat2 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Kandidat3 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria

… … … …. Bobot kriteria Kandidat n Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria

Lanjut

Normalisasi Matrik (R) =

Lanjut


… … … … Bobot kriteria Kandidat n Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria


Gambar 3 .15 Tampilan Proses Metode TOPSIS II

METODE TOPSIS II

Matrik V = matrik normalisasi x bobot prioritas (Matrik R x W)


… Bobot kriteria Kandidat n Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria

Menentukan Solusi Ideal Positif dan Negatif =

Lanjut

Menentukan Separation Measure =


Gambar 3.16 Tampilan Hasil Akhir

3.2.2 Perancangan Algoritma

Algoritma adalah urutan dari barisan langkah-langkah atau instruksi guna

meyelesaikan suatu masalah. Kriteria algoritma yang baik adalah mempunyai

output efektif, jumlah langkah berhingga, terstruktur dan punya akhir. Salah satu

cara penyajian dengan algoritma yaitu dalam bentuk flowchart. Flowchart adalah

gambaran dalam bentuk diagram alir dari algoritma dalam suatu program yang

menyatakan arah alur program dalam menyelesaikan suatu masalah. Adapun

algoritma sistem seleksi beasiswa adalah:

Beberapa simbol yang digunakan dalam menggambar suatu flowchart,

dapat dilihat pada Tabel 3.3.

Keluar

METODE TOPSIS II

Menghitung kedekatan relative dengan ideal positif

Ci* Kandidat1 total

Kandidat2 total Kandidat3 total

… …

Kandidat n Total

Saran untuk seleksi beasiswa adalah nilai Ci* dari yang terbesar sesuai dengan kebutuhan


Tabel 3.3 Tabel Bagian-bagian dari Flowchart

SIMBOL NAMA FUNGSI

TERMINATOR

Permulaan/ akhir program.

GARIS ALIR

(FLOW LINE)

Arah alir program.

PREPARATION

Proses inisialisasi/pemberian

harga awal

PROSES

Proses penghitungan/proses

pengolahan data.

INPUT/OUTPUT

DATA

Proses input/output data,

parameter. Informasi.

DECISION

Perbandingan pernyataan,

penyeleksian data yang

memberikan pilihan untuk

langkah selanjutnya.

ON PAGE

CONNECTOR

Penghubung bagian-bagian

flowchart yang berada pada satu

halaman.

OFF PAGE

CONNECTOR

Penghubung bagian-bagian

flowchart yang berada pada

halaman berbeda.

Untuk membangun sistem pendukung keputusan seleksi beasiswa dengan

metode Analytical Hierarchy Process terdapat dua flowchart yaitu flowchart

AHP dan flowchart TOPSIS. Berikut flowchart AHP pada gambar 3.2 berikut:


Mulai

Membuat matriks berpasangan nXn

Baca input

Jumlahkan setiap elemen kolom dari matriks berpasangan nxn

Bagikan nilai setiap elemen kolom matriks berpasangan nxn dengan hasil penjumlahan

kolom

Matriks normalisasi nxn

Jumlahkan setiap elemen baris dari matriks normalisasi nxn

Bagikan hasil penjumlahan baris dengan n

Matriks Prioritas nx1

Selesai Gambar 3.17 Flowchart Prioritas Kriteria AHP


Gambar 3.18 dibawah ini menggambarkan flowchart metode TOPSIS.

Mulai

Membuat matrik mahasiswa dengan kriteria masing-masing

Baca input

Konversikan nilai elemen setiap matrik

Normalisasikan matrik

Mencari solusi ideal positif dan negatif

Mencari nilai separation measure

Urutan Kandidat hasil seleksi

Selesai

Gambar 3.18 Flowchart Metode TOPSIS


BAB 4

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 4.1. Implementasi Sistem

Tahap implementasi sistem merupakan proses pengubahan spesifikasi sistem

menjadi sistem yang dapat dijalankan. Implementasi dari analisis dan perancangan

sistem ini menggunakan Delphi 7.0.

4.1.1. Lingkungan Implementasi

Lingkungan implementasi yang akan dijelaskan merupakan lingkungan perangkat

keras (hardware) dan perangkat lunak (software) yang digunakan dalam penulisan

skripsi ini.

Program ini dapat dijalankan dengan konfigurasi komputer sebagai berikut:

1. Prosesor 486 DX 66 Mhz

2. RAM 16 Mb untuk Windows 95 dan 32 Mb untuk Windows NT 4.0 dan

Windows 2000

3. Operating Sistem Windows 95/98, NT 4.0 (dengan SP 3), Windows

2000, Windows ME, Windows XP, Windows Vista.

4. VGA Card 256 color, 640x480 pixel

5. Mouse

6. Keyboard

7. Hard disk 5 GB


4.1.2. Implementasi Antarmuka Sistem

4.1.2.1. Form Utama

Form Utama merupakan tampilan antarmuka yang pertama muncul ketika sistem

ini dijalankan. Pada form Utama ini terdapat satu menu yaitu menu ‘Data’ dengan

submenu ‘Mahasiswa’, ‘Kriteria’, dan. Menu ‘Metode’ dengan submenu ‘AHP’,

’TOPSIS’ . Menu ‘Laporan’. Berikut gambar tampilan utama.

Gambar 4.1 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Utama

4.1.2.2. Form Mahasiswa

Form Mahasiswa merupakan tampilan antarmuka untuk menginput data

mahasiswa yang akan diseleksi. Berikut adalah gambar hasil implementasi dari

rancangan antarmuka Mahasiswa.


Gambar 4.2 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Mahasiswa

4.1.2.3. Form Kriteria

Form Kriteria merupakan tampilan antarmuka untuk menginput data kriteria.

Berikut adalah gambar hasil implementasi dari rancangan antarmuka form

kriteria.

Gambar 4.3 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Kriteria


4.1.2.4. Form Metode AHP

Form Metode merupakan tampilan antarmuka tempat melakukan proses

penyeleksian mahasiswa. Form ini menjadi tempat kerja utama untuk melakukan

langkah-langkah penyeleksian dengan metode AHP. Berikut tampilan antarmuka

dari AHP.

Gambar 4.4 Tampilan Implementasi Antarmuka AHP

Gambar 4.5 Tampilan Implementasi Antarmuka AHP 2


4.1.2.5. Form Metode TOPSIS

Gambar form dibawah ini akan menunjukkan langkah-langkah metode AHP

sesuai dengan prosedur.

Gambar 4.6 Antarmuka Metode TOPSIS

Gambar 4.7 Antarmuka Matriks Ternormalisasi TOPSIS


Gambar 4.8 Antarmuka Solusi Ideal dan Separation Measure TOPSIS

4.1.2.6. Laporan

Form berikut ini menunjukkan hasil akhir dari proses seleksi beasiswa.

Gambar 4.9 Gambar Antarmuka Laporan


4.2. Pengujian Sistem

Setelah melakukan proses implementasi proses selanjutnya adalah uji coba

dengan tujuan untuk mengetahui bahwa aplikasi yang telah dibuat sesusai dengan

kebutuhan.

4.2.1 Pengujian AHP

Gambar 4.10 Gambar Pengujian Data Mahasiswa

DaData Mahasiswa yang


Gambar 4.11 Gambar Pengujian Perbandingan Kriteria

Pada gambar diatas terlihat perbandingan antar criteria sehingga membentuk

matriks, itu dapat dihitung dari:

Langkah kedua menormalisasikan matriks A dengan rumus:

Gambar 4.12 Gambar Pengujian Bobot Prioritas


Menormalisasikan matriks dengan cara:

Langkah ketiga mencari bobot prioritas(Matriks W):

4.2.2 Pengujian TOPSIS

Data awal mahasiswa yang dipilih sebagai kandidat pada form seleksi beasiswa

tampak pada gambar dibawah ini.

Gambar 4.13 Gambar Pengujian Metode TOPSIS

Data Awal

Data hasil konversi


Tampak nilai awal kandidat(mahasiswa) pada grid atas gambar diatas

menunjukkan data mahasiswa dikonversi dari nilai awal menjadi nilai angka.

Tabel 4.1 Tabel Konversi Data

Kriteria

Data

awal

Data

Konversi

IPK

2.75-3.00 1

3.10-3.50 3

3.51-4.0 5

Jumlah penghasilan

>4 jt 1

2.1 jt- 4jt 3

0-2 jt 5

Jumlah tanggungan

0-2 1

3-5 3

>5 5

Semester

>6 1

4-6 3

0-3 5

Status Beasiswa

>4 1

2-4 3

0-2 5

Kemudian data matriks yang sudah dikonversi dinormalisasikan:


Gambar 4.14 Gambar Matriks Ternormalisasi TOPSIS

Mencari solusi ideal positif dan negatif yaitu dengan cara mencari nilai yang

paling maksimum dan minimum.

IPK (0,148 0,148 0,049 0,248 ) maka solusi ideal positif adalah 0,248.

IPK (0,148 0,148 0,049 0,248 ) maka solusi ideal negatif adalah 0,049.

Gambar 4.15 Gambar Pengujian Solusi Ideal dan Separation Measure

TOPSIS

Bobot prioritas x matriks ternormalisasi


Gambar 4.16 Gambar Pengujian Hasil Seleksi

Maka hasil seleksi diurutkan dari yang terbesar sampai yang terkecil.

Hasil diurutkan dari yang terkecil hingga terbesar


BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan pembahasan dan evaluasi dari bab terdahulu, maka dapat ditarik

kesimpulan sebagai berikut:

1. Metode AHP dan TOPSIS dapat digunakan untuk memecahkan masalah

penyeleksian beasiswa dengan perhitungan du metode tersebut didapatkan

bahwa kriteria yang paling diprioritaskan adalah IPK(Indeks Prestasi

Kumulatif) dibandingkan dengan keempat kriteria lainnya seperti jumlah

penghasilan, jumlah tanggungan, semester, dan status beasiswa.

2. Aplikasi sistem seleksi beasiswa ini dapat digunakan sebagai alat bantu bagi

pengambil keputusan dengan tetap berbasis pada sistem pendukung

keputusan.

5.2 Saran

Berikut adalah beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut terhadap

penelitian skripsi ini:

1. Dapat ditambahkan data lain yang mendukung penyeleksian beasiswa,

misalnya penambahan kriteria.

2. Sistem dapat dikembangkan dalam bentuk website dimana pihak pengelola

website dapat bekerjasama dengan instansi pendonor beasiswa dan universitas

penerima beasiswa agar penyeleksian dapat terlaksana secara efesien dan

efektif.

3. Dalam memecahkan masalah multikriteria metode AHP dan TOPSIS bukan

satu-satunya penggabungan metode pengambilan keputusan yang dapat

digunakan, alangkah lebih baik dicoba untuk menggunakan metode

penggabungan yang lain untuk mengdukung keputusan yang lebih efektif.


DAFTAR PUSTAKA

Gafur, Abdul. 2008. Cara Mudah Mendapatkan Beasiswa. Jakarta: Penebar Plus Daihani, Dadan Umar. 2001. Komputerisasi Pengambilan Keputusan. Jakarta: Elex Media Komputindo

Kosasi, Sandy. 2002. Sistem Penunjang Keputusan (Decision Support System). Pontianak.

Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Kepautusan. Yogayakarta: Andi

Rika yunitarini. TOPSIS (Technique For Others Reference by Similarity to Ideal

Solution). www. liyantanto.files.wordpress.com/2009/09/ahp-dan-topsis1.ppt. Diakses tanggal 2 Maret, 2010

Serkan Ballý dan Serdar Korukoðlu.2009.Operating System Selection Using

Fuzzy AHP And TOPSIS Methods. www.asr.org.tr/pdf/Vol14No2p119.pdf. Diakses Tanggal 5 April 2010

S. Mahmoodzadeh, dkk.2007. Project Selection by Using Fuzzy AHP and TOPSIS Technique. www.waset.org/journals/waset/v30/v30-64.pdf. Diakses Tanggal 5 April 2010

Suryadi, Kadarsah dan Rahmadhani. 1998. Sistem Pendukung Keputusan. Bandung : PT Remaja Rosdakarya


sistem pendukung keputusan seleksi · pdf filesistem pendukung keputusan seleksi penerima ....

Documents