SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA PEGAWAI DENGAN METODE FUZZY MADM

  SNIPTEK 2014

ISBN:978-602-72850-5 -7

  

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA PEGAWAI

DENGAN METODE FUZZY MADM

Erni Yulianti

  AMIK BSI Karawang erni_yulianti@gmail.com

  

Tuti Haryanti

  AMIK BSI Karawang tuti.tty@bsi.ac.id

  Laela Kurniawati

  STMIK Nusa Mandiri Jakarta laela@nusamandiri.ac.id

  ABSTRAK

  —Penerimaan beasiswa diberikan kepada pegawai yang memenuhi kriteria sesuai dengan syarat yang diberikan oleh instansi. Untuk membantu penentuan penerimaan beasiswa pegawai yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem penunjang keputusan. Salah satu metode yang digunakan untuk sistem penunjang keputusan adalah dengan menggunakan Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decision Making). Ada beberapa kriteria yang dijadikan perhitungan untuk mendapatkan alternatif terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting). Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, yang dimaksudkan alternatif disini yaitu pegawai yang berhak menerima beasiswa belajar S2 berdasarkan kriteriakriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif secara optimal.

  Kata kunci : SPK, Penerimaan Beasiswa, Pegawai, FMADM, SAW.

  ABSTRACT -A scholarship receipt is given to employees who meet the criteria in accordance with the conditions provided by the agency. To help determine the acceptance of scholarship for eligible workers receive a scholarship then needed a decision support system. One of the methods used for decision support systems is by using Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decision Making). There are several criteria calculated to get the best alternative based on predetermined criteria using SAW (Simple Additive Weighting) method. This method is chosen because it is able to select the best alternative from a number of alternatives, which are meant alternatives here namely employees who are eligible to receive scholarship study S2 based on criteria specified. Research is done by finding the value of weight for each attribute, then conducted the ranking process that will determine the optimal alternative. Keywords: SPK, Scholarship Acceptance, Employee, FMADM, SAW.

  PENDAHULUAN

  Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Beasiswa dapat diberikan oleh lembaga pemerintah, perusahaan ataupun yayasan. Beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan yang tidak bersumber dari pendanaan sendiri atau orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintahan, perusahaan swasta, universitas, serta lembaga pendidikan atau dari kantor tempat bekerja karena prestasi seorang karyawan dapat diberikan kesempatan untuk meningkatkan sumber daya manusianya melalui pendidikan. Biaya tersebut diberikan kepada yang berhak menerima, terutama berdasarkan kualifikasi, kualitas, dan kompetensi si penerima beasiswa. Beasiswa merupakan wujud kepedulian pemerintah ataupun instansi tertentu dalam menunjang kemajuan di dalam bidang pendidikan.

  Di era global ini para pegawai baik pegawai instansi pemerintahan ataupun pegawai swasta harus memiliki pendidikan dengan kualitas kemampuan yang handal, profesional dan mutu terbaik, Oleh karena itu banyak pegawai yang ingin melanjutkan pendidikannya ke jenjang yang lebih tinggi. Para pegawai yang minimal harus berlatar belakang Strata 1 ini mengajukan diri untuk mendapatkan beasiswa belajar dengan kriteria, dan syarat yang sudah ditentukan dari instansi pemerintahan, untuk mendapatkan jenjang yang lebih tinggi. Dengan jumlah pengajuan beasiswa yang cukup banyak maka proses tersebut menyita banyak waktu pegawai yang bertugas meyeleksi calon penerima beasiswa dan hasilnya pun kurang valid. Berdasarkan uraian diatas maka dalam tulisan ini penulis berkeinginan untuk mengambil judul penelitian yaitu: “Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Beasiswa Pegawai Ditjen Pengendalian Pemanfaatan Ruang dan Penguasaan Tanah”.

  BAHAN DAN METODE Sistem Pendukung Keputusan

ISBN: 978-602-72850-5 -7 SNIPTEK 2014

  weighting membutuhkan proses normalisasi

  Studi Pustaka Peneliti mempelajari buku-buku, jurnal penelitian, dan e-book teori tentang sistem

  c.

  Identifikasi Masalah Mengindentifikasi masalah yang akan dibahas berkaitan dengan Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Beasiswa Pegawai.

  b.

  Menentukan Judul Dalam tahap ini penulis menentukan judul yang sesuai dan tepat untuk pembuatan skripsi. Maka dari itu judul yang dipilih adalah “Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Beasiswa Pegawai Ditjen Pengendalian Pemanfaatan Ruang dan Penguasaan Tanah”.

  Pada metodologi penelitian ini menguraikan langkah-langkah yang dilakukan pada proses penelitian agar sesuai dan berjalan dengan baik sehingga akan mencapai tujuan yang diinginkan. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini dijelaskan secara umum sebagai berikut : a.

  Tahapan Penelitian

  Menurut Oyama dkk (2013:A237) Dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan untuk memberi pertimbangan dalam menyeleksi beasiswa. Sistem pendukung keputusan ini akan mengurutkan prioritas penerima beasiswa sesuai dengan kriteria yang ditentukan pengambil keputusan dan dapat memberikan pandangan serta memasukkan penilaian berdasarkan pengalaman mereka. Dengan demikian, sistem pendukung keputusan ini mampu membantu pihak pengelola beasiswa untuk menentukan alternative terbaik penerima beasiswa sesuai kondisi yang diharapkan. Hasil akhir di laporan dari pembuatan sistem pendukung keputusan ini adalah sebuah urutan prioritas pemberian beasiswa dari yang terbesar hingga yang terkecil.

  menggunakan salah satu metode dari Fuzzy MADM dengan penyelesaian SAW. Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternative terbaik dari sejumlah alternative yang ada.

  Decision Making (Fuzzy MADM). Penelitian

  Menurut Putra, Apriansyah dan Hardiyanti, Dina Yunika (2011:286) Untuk membantu menentukan siapa yang menerima beasiswa diperlukan suatu metode yang dapat memberikan rekomendasi penerima beasiswa yang valid. Oleh karena itu digunakan Fuzzy Multiple Atribute

  Penelitian Terkait

  matriks keputusan (X) ke suatu skalayang didapat diperbandingkan dengan semua rating alternative yang ada.

  Menurut Kusrini (2007:15) Decision

  Support Sistem (DSS) merupakan sistem informasi

  weighting merupakan metode yang banyak

  masalah penyeleksian dalam sistem pengambilan keputusan multi proses. Metode simple additive

  weighting disarankan untuk menyelesaikan

  Menurut Dicky Nofriansyah (2014:11) Metode simple additive weighting sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode simple additive

  Metode SAW

  metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif denga kriteria tertentu.Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan obyektif dan pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambilan keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perangkingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan.

  Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu

  Menurut Kusumadewi (2006:105) Fuzzy Multiple

  Metode FMADM

  Menurut Hasibuan (2014:41) Pegawai adalah seseorang pekerja tetap yang bekerja dibawah perintah orang lain dan mendapat kompensasi serta jaminan.

  Pegawai

  Menurut Lahinta (2009:3) mengatakan pengertian beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Beasiswa dapat diberikan oleh lembaga pemerintah, perusahaan ataupun yayasan.

  Beasiswa

  interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasi data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semistruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.

  digunakan dalam pengambilan keputusan yang memiliki banyak atribut. Metode simple additive

  SNIPTEK 2014

ISBN:978-602-72850-5 -7

  d.

  Menentukan rating kecocokan setiap alternative pada setiap kriteria. 3)

  Observasi Penulis melakukan serangkaian pengumpulan data yang dilakukan secara langsung terhadap subjek atau objek penelitian melalui mata, telinga, dan perasaan. Dengan melihat fakta-fakta fisik dari objek yang diteliti. Observasi pada penelitian ini dilaksanakan di Ditjen Pengendalian Pemanfaatan Ruang dan Penguasaan Tanah Kementerian Agraria dan Tata Ruang.

  b.

  Wawancara Wawancara langsung dengan Bapak Adam selaku Kepala Subtansi Bagian Kepegawaian Sekretariat Direktorat Jenderal Pengendalian Pemanfaatan Ruang Dan Penguasaan Tanah yang berwewenang mengatur kepengurusan kepegawaian dan peneliti juga mendapatkan dokumen-dokumen yang diperlukan untuk pengembangan sistem penunjang keputusan penerimaan beasiswa pegawai.

  Adapun jenis instrument dalam penulisan skripsi ini dilakukan dengan cara sebagai berikut: a.

  Instrument Penelitian

  Gambar I Flowchart Tahapan Penelitian

  Menarik Kesimpulan Peneliti mengambil suatu kesimpulan berdasarkan analisis data yang terdapat pada bab-bab sebelumnya dan diperiksa apakah kesimpulan sesuai dengan hipotesis maksud dan tujuan penelitian. Selain itu juga memberikan saran yang dapat digunakan sebagai masukan bagi instansi pemerintah terkait agar dapat dimanfaatkan lebih lanjut untuk menentukan penerimaan beasiswa pegawai yang sesuai dengan harapan.

  4) Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternative terbaik sebagai solusi. i.

  Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria, kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.

  Menentukan kriteria yang dijadikan acuan pengambilan keputusan. 2)

  Mengumpulkan Data Peneliti mengumpulkan data-data dan melakukan wawancara mengenai hal-hal yang berkaitan dengan penelitian penerimaan beasiswa pegawai kemudian memberikan lembar angket atau kuesioner kepada kepala bagian divisi yang bersangkutan e.

  pendukung keputusan dan Fuzzy Madm yang akan digunakan sebagai kajian teori dalam penelitian.

  MADM penyelesaian SAW

  Pengolahan Data Menggunakan Fuzzy

  h.

  Peneliti memiliki hipotesis awal, yaitu : Adanya pengaruh Lama kerja, prestasi kerja,tidak menerima besiswa dari pihak lain, Tanggung Jawab, dan Kerjasama dengan penerimaan beasiswa pegawai. Tidak adanya pengaruh Lama kerja, prestasi kerja,tidak menerima besiswa dari pihak lain, Tanggung Jawab, dan Kerjasama dengan penerimaan beasiswa pegawai.

  Hipotesis g.

  f.

  Kemudian menentukan data-data yang dibutuhkan berdasarkan populasi, sampel dan cara pengambilan sampel. Kemudian menentukan objek peneliti.

  Menentukan Kriteria dan Sumber Data Peneliti menentukan kriteria-kriteria dari sistem pendukung keputusan menggunakan Fuzzy Madm dalam menentukan penerimaan beasiswa pegawai diantaranya Lama kerja, pangkat atau golongan, prestasi kerja dan tidak menerima besiswa dari pihak lain.

  Langkah penyelesaian Fuzzy MADM penyelesaian SAW : 1)

  ISBN: 978-602-72850-5 -7 SNIPTEK 2014 c.

  0,

  4

  ) Cost

  5 Kerjasama (C

  5 )

  Dari kriteria tersebut, maka dibuat suatu tingkat kepentingan kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan kedalam bilangan fuzzy. Dibawah ini adalah alternatife pada setiap kriteria sebagai berikut :

  Sangat Rendah (SR) = 0 Rendah (R)= 0,25

  Analisis Kebutuhan Sistem Setiap Kriteria a.

  Kriteria Lama Kerja Kriteria Lama Kerja merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan disimbolkan (C

  1 ) dan

  nilai bobot = 0,3 berikut ini data yang diperoleh :

  Tabel 2 Penilaian Lama Kerja

N

o

  Nama Lama Kerja S T T C R S R

  1 Gandiwa Yudhistira, S.H.

  5

  )

  2 Novi Sulistyaningsih, S.T.

  0,

  5

  3 Fresly Willyater Panjaitan, S.T.

  0,

  75

  4 Royger Maniur Simanjutak, S.T.

  0,

  5

  5 Adam Madiglina Prana, S.T.

  0,

  5

  6 Kurniawan Hartanto, S.T.

  0,

  4 Tanggung Jawab (C

  3

  Kuesioner (Angket) Pengumpulan data dengan cara mengumpulkan angket yang telah diisi oleh narasumber atau responden ahli yang bertujuan untuk mendapatkan data yang akan digunakan dalam penerapan Fuzzy MADM dengan penyelesaian Simple Additive

  Analisa adalah bagian penting dalam metodologi penelitian ilmiah dikarenakan dengan melakukan analisis data tersebut dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam suatu penyelesaian masalah Metode Fuzzy Madm penyelesaian Simple Additive

  Weighting (SAW).

  d.

  Dokumentasi Merupakan metode yang digunakan untuk mengumpulkan dan mendapatkan sejumlah informasi yang berasal dari data masa lalu perusahaan yang meliputi sejarah umum perusahaan, data pegawai yang mendapatkan beasiswa, dan data-data lain yang berkaitan dengan permasalahan dalam penelitian ini.

  Metode Pengumpulan Data, Populasi dan Sample Penelitian

  Metode pengumpulan data yang dilakukan peneliti terbagi menjadi 2 cara, yaitu : a.

  Data Primer dengan melakukan observasi langsung, wawancara, dan kuesioner.

  b.

  Data sekunder berasal dari mengumpulkan dan mengidentifikasi serta mengolah data tertulis berbentuk buku-buku dan jurnal yang berkaitan dengan penelitian.

  Populasi

  Populasi akan diambil pada salah satu Ditjen yang sedang menentukan penerimaan beasiswa pegawai untuk mendapatkan beasiswa S2. Penerimaan beasiswa diperuntukan atau dikhususkan untuk pegawai yang sudah berkerja selama 4 tahun.

  Sampel

  Dalam pemilihan sampel, penulis mengambil data dari populasi sebanyak 7 (tujuh) orang yang terbatas dengan menyebarkan kuesioner kepada kepala sub bagian setempat untuk melakukan penilaian. Penerimaan beasiswa pegawai ini diperuntukan atau dikhususkan untuk pegawai yang sudah berkerja selama 4 tahun. Kemudian setelah melanjutkan pendidikan S2 pegawai harus kembali mengabdi pada perusahaan selama 5 tahun dan menuangkan ilmu yang sudah didapat kepada perusahaan.

  Metode Analisa Data

  Weighting merupakan metode pengambil

  3 Tidak menerima beasiswa dari pihak lain (C

  keputusan yang diperhitungkan secara kuantitatif perhitungan matematika sesuai dengan rumus Metode Fuzzy Madm penyelesaian Simple Additive Weighting.

  HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Kebutuhan Sistem Fuzzy Multiple Atribut Decision Making

  Berikut merupakan kriteria yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, berdasarkan persyaratan yang ditentukan oleh Ditjen Pengendalian Pemanfaatan Ruang dan Penguasaan Tanah Kementrian Agraria dan Tata Ruang yaitu : Lama kerja (C

  1 ), Prestasi kerja (C 2 ),

  Tidak menerima beasiswa dari pihak lain (C

  3 ),

  Tanggung Jawab (C ), Kerjasama (C ). Berikut adalah kriteria yang termasuk kriteria keuntungan (Benefit) dan kriteria biaya (Cost).

  Tabel 1 Setiap Kriteria

N

o Kriteria

  1 Lama Kerja (C

  1 )

  Benef it

  2 Prestasi Kerja (C

  2

  )

  75

  SNIPTEK 2014

ISBN:978-602-72850-5 -7

  0,

  25

  0,2

  5

  7 Mula Pralampita Nursetianti, S.T. 0,5

  Keterangan Skor :

  Sangat Rendah (SR) = 0 Rendah (R) = 0,25 Cukup (C) = 0,5 Tinggi (T) = 0,75 Sangat Tinggi (ST) = 1 e.

  Tanggung Jawab Tanggung jawab dalam menyelesaikan pekerjaan yang diberikan kepadanya dengan sebaik mungkin sebab itu tanggung jawab merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan disimbolkan (C

  4

  ) dan nilai bobot = 0,15 berikut ini data yang diperoleh :

  Tabel 5 Penilaian Tanggung Jawab N o Nama Tanggung Jawab S T T C R S R

  1 Gandiwa Yudhistira, S.H.

  0,

  75

  2 Novi Sulistyaningsih, S.T.

  0,

  3 Fresly Willyater Panjaitan, S.T.

  4 Royger Maniur Simanjutak, S.T. 0,5 Adam Madiglina 0,2

  0,

  5

  4 Royger Maniur Simanjutak, S.T.

  0,

  75

  5 Adam Madiglina Prana, S.T.

  0,

  5

  6 Kurniawan Hartanto, S.T.

  0,

  5

  7 Mula Pralampita Nursetianti, S.T.

  0,

  25 Keterangan Skor : Sangat Rendah (SR) = 0 Rendah (R) = 0,25 Cukup (C) = 0,5 Tinggi (T) = 0,75

  6 Kurniawan Hartanto, S.T.

  3 Fresly Willyater Panjaitan, S.T. 0,5

  75 Keterangan Skor : Sangat Rendah (SR)= 0 Rendah (R) = 0,25 Cukup (C) = 0,5 Tinggi (T) = 0,75 Sangat Tinggi (ST)= 1 c.

  5

  Prestasi Kerja Prestasi Kerja merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan disimbolkan (C

  2

  ) dan nilai bobot = 0,2 berikut ini data yang diperoleh :

  Tabel 3 Penilaian Prestasi Kerja N o Nama Prestasi Kerja S T T C R S R

  1 Gandiwa Yudhistira, S.H.

  1

  2 Novi Sulistyaningsih, S.T.

  0,

  5

  3 Fresly Willyater Panjaitan, S.T.

  0,

  25

  4 Royger Maniur Simanjutak, S.T.

  0,

  5 Adam Madiglina Prana, S.T.

  7 Mula Pralampita Nursetianti, S.T.

  0,

  75

  6 Kurniawan Hartanto, S.T.

  0,

  5

  7 Mula Pralampita Nursetianti, S.T.

  0,

  5 Keterangan Skor : Sangat Rendah (SR) = 0 Rendah (R) = 0,25 Cukup (C) = 0,5 Tinggi (T) = 0,75 Sangat Tinggi (ST) = 1 d.

  Tidak menerima beasiswa dari pihak lain Tidak menerima beasiswa dari pihak lain merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan disimbolkan (C

  3 ) dan

  nilai bobot = 0,2 berikut ini data yang diperoleh:

  Tabel 4 Penilaian Tidak menerima beasiswa dari pihak lain N o Nama Tidak menerima beasiswa dari pihak lain ST T C R SR

  1 Gandiwa Yudhistira, S.H. 0,5

  N o Nama Tidak menerima beasiswa dari pihak lain ST T C R SR

  2 Novi Sulistyaningsih, S.T. 0,5

ISBN: 978-602-72850-5 -7 SNIPTEK 2014

  5 0,7

  3

  3 A

  0,5 0,5 0,5 0,2 5 0,5

  2

  2 A

  5

  0,5 1 0,5 0,7

  5 0,2 5 0,5 0,5 0,5

  1

  1 A

  Tabel 8 Rating kecocokan dari setiap alternative pada setiap kriteria No . Alternati f Kriteria C1 C2 C3 C4 C5

  Renda h Berdasarkan data pemohon diatas dapat dibentuk matriks keputusan X yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy, sebagai berikut :

  7 Mula Pralampita Nursetianti, S.T. Tinggi Cukup Cukup Rendah

  6 Kurniawan Hartanto, S.T. Tinggi Cukup Rendah Cukup Cukup

  Sangat Tinggi Rendah Cukup Tinggi

  0,7

  4 A

  4 Royger Maniur Simanjutak, S.T. Cukup Cukup Cukup Tinggi Tinggi

  6

  Vektor bobot (W) = [ 0.3, 0.2, 0.2, 0.15, 0.15 ] Kriteria Dalam Menentukan Penerimaan Beasiswa Pegawai

  5 Pengambil keputusan memberikan bobot, berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria yang dibutuhkan sebagai berikut :

  5 0,2

  0,7 5 0,5 0,5 0,2

  7

  7 A

  0,7 5 0,5 0,2 5 0,5 0,5

  6 A

  4 0,5 0,5 0,5 0,7 0,7 No . Alternati f Kriteria C1 C2 C3 C4 C5

  5

  0,7

  1 0,2 5 0,5

  5 0,5

  5 A

  5

  5

  5 Adam Madiglina Prana, S.T. Cukup

  Sangat Tinggi (ST) = 1 f. Kerjasama

  Kerjasama adalah mampu bekerja secara bersama-sama dengan rekan-rekan dalam membangun sebuah pekerjaan maka dari itu kerjasama merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan disimbolkan (C

  2 Novi Sulistyaningsih, S.T.

  0,

  4 Royger Maniur Simanjutak, S.T.

  5

  0,

  3 Fresly Willyater Panjaitan, S.T.

  5

  0,

  75

  Kerjasama S T T C R S R

  0,

  1 Gandiwa Yudhistira, S.H.

  Kerjasama S T T C R S R

  N o Nama

  Tabel 6 Penilaian Kerjasama

  ) dan nilai bobot = 0,15 berikut ini data yang diperoleh :

  5

  75 N o Nama

  5 Adam Madiglina Prana, S.T.

  3 Fresly Willyater Panjaitan, S.T. Tinggi Rendah Cukup Cukup

  N o.

  2 Novi Sulistyaningsih, S.T. Cukup Cukup Cukup Rendah Cukup

  1 Gandiwa Yudhistira, S.H. Cukup Sangat Tinggi Cukup Tinggi Tinggi

  Kerjas ama

  Tanggung Jawab

  Tidak menerima beasiswa dari pihak lain

  Prestasi Kerja

  Data Pegawai Lama Kerja

  

Tabel 7 Hasil Penilaian Data Pemohon

  0,

  25 Keterangan Skor : Sangat Rendah (SR) = 0 Rendah (R) = 0,25 Cukup (C) = 0,5 Tinggi (T) = 0,75 Sangat Tinggi (ST) = 1 Tujuh pemohon beasiswa yang sudah dinilai berdasarkan angket atau kuesioner yang diisi oleh atasan perusahaan untuk menilai setiap kriteria pegawai, yaitu sebagai berikut :

  0,

  7 Mula Pralampita Nursetianti, S.T.

  5

  0,

  6 Kurniawan Hartanto, S.T.

  75

  Cukup

  SNIPTEK 2014

ISBN:978-602-72850-5 -7

  Berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan atasan, maka kriteria diberikan nilai bobot oleh perusahaan dan dikumpulkan melalui sebagai berikut : wawancara dan angket yang diberikan kepada perusahaan khususnya untuk menentukan

  Tabel 9 Nilai bobot pada setiap kriteria penerimaan beasiswa pegawai melanjutkan program belajar Starata Dua (S2). No Kriteria Nilai Bobot REFERENSI

  1 0,3 C₁

  Kusumadewi,Sri dkk. 2006. Fuzzy MultiAttribute 2 0,2 C₂ Decision Making (Fuzzy MADM).

  Yogyakarta: Graha Ilmu 3 0,2 C₃ 4 0,15 C₄

  Nofriansyah, Dicky. 2014. Konsep Data Mining vs Sistem Pendukung Keputusan. 5 0,15

  C₅ Yogyakarta: Deepublish

  Total

1 Hasibuan, Malayu.2014, Manajemen Sumber

  Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Daya Manusia. Jakarta:Bumi Aksara

  Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi OffsetDaftar

  Keterangan : C

  1 = Lama Kerja

  C

  2 = Prestasi Kerja

  C

  3 = Tidak menerima beasiswa dari pihak

  lain C

  4 = Tanggung Jawab

  C

  5 = Kerjasama KESIMPULAN

  Kesimpulan dari hasil penelitian Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan Beasiswa Pegawai pada Ditjen Pengendalian Pemanfaatan Ruang Dan Penguasaan Tanah maka peneliti menarik kesimpulan yang berdasarkan paparan dari bahasan pada bab sebelumnya, yaitu: Hasil penelitian dari perhitungan skala perbandingan rating alternatife dan mencari nilai prefensi untuk setiap alternative ( V ) tersebut dapat

  i

  diketahui bahwa alternative yang terpilih sebagai alternatif terbaik untuk mendapatkan beasiswa S2 dengan jawaban yang diberikan oleh 2 responden ahli melalui kuesioner dengan hasil akhir, V

  1 = Gandiwa Yudhistira, S.H (0,7) ;

  V

  2 = Novi Sulistyaningsih, S.T. (0,726) ; V 3 =

  Fresly Willyater Panjaitan, S.T. (0,7) ; V =

4 Royger Maniur Panjaitan, S.T. (0,6) ; V = Adam

  5 Madiglina Prana, S.T. (0,625) ; V 6 = Kurniawan

  Hartanto, S.T. (0,65) ; V

  7 = Mula Pralampita

  Nursetianti, S.T. (0,9). Jadi, dapat disimpulkan hasil perankingan dengan nilai terbesar ada pada V 7 = Mula Pralampita Nursetianti, S.T.

  (0,9) adalah alternative yang terpilih sebagai

  alternative terbaik. Dan Metode Fuzzy Madm dengan penyelesaian Simple Additive Weighting (SAW) dapat membantu Instansi atau

  SNIPTEK 2014

ISBN: 978-602-72850-5 -7

  INF-46 Seminar Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer Nusa Mandiri