BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Pendahuluan
Tujuan dari penelitian ini dilakukan adalah untuk membuat model sederhana sebuah sistem pendukung keputusan, di mana dikombinasikan antara dua buah metode yakni
Fuzzy Tahani dan Simple Additive Weighting. Dalam pembentukan model, metode Fuzzy yang digunakan berfungsi untuk melakukan penyeleksian atau penyaringan data
sebelum kemudian dilakukan perankingan dengan metode Simple Additive Weighting. Tujuan dilakukan penyeleksian atau penyaringan data adalah agar proses perankingan
menjadi lebih mudah dan cepat, mengingat fungsi dari metode Tahani adalah untuk mendapatkan data atau record dengan spesifikasi tertentu melalui Query. Dalam
manipulasi atau pembentukan Query digunakanlah logika Fuzzy Database Tahani sehingga data yang terpilih untuk dilakukan perankingan adalah memenuhi syarat
minimal standar yang diinginkan. Ditinjau dari studi kasus yang diangkat untuk pengujian dari model yang dibuat, bahwa kriteria yang dipakai untuk dijadikan
parameter pertimbangan dalam penerimaan Pegawai Negeri Sipil Daerah adalah: Umur, Lulus Pendidikan tahun, SK Dinas SK pertama dan akhir, Masa Aktif lama
kerja
3.2 Deskripsi Masalah
Pemerintahan Propinsi Aceh di Kabupaten Bireuen khususnya Bagian Kepegawaian ketika akan melakukan penyeleksian penerimaan Pegawai Negeri Sipil Daerah
PNSD yang direkrut melalui tenaga honorer baik tenaga guru, medis dan administrasi dibutuhkan suatu keputusan yang cepat, akurat dan objektif untuk
menentukan pegawai yang lolos seleksi sebagai Pegawai Negeri Sipil Daerah PNSD. Relatif sulit menentukan pegawai yang benar-benar mengutama
Universitas Sumatera Utara
Prioritas tanpa perhitungan yang cermat berdasarkan ketetapan variabel-variabel yang telah ditentukan, sehingga dapat merugikan kepada manajemen pelayanan publik
maupun kepada para tenaga honorer.
3.3 Analisis Kebutuhan Data
Data yang dibutuhkan untuk pembuatan sistem ini adalah sebagai berikut: 1. Data Pegawai Honorer
Yaitu pegawai honorer yang dipilih sebagai sampel yang digunakan peneliti dalam menentukan pegawai yang berhak menjadi Pegawai Negeri Sipil Daerah
PNSD. Adapun sampel yang digunakan sebanyak 20 dua puluh pegawai honorer. Adapun prioritas suatu keputusan yang dikelompokkan dari pegawai
yang akan diseleksi dapat dilihat dari tabel 3.1:
Tabel 3.1 Tabel Prioritas Suatu Keputusan Penerimaan Pegawai
No Prioritas
No. Induk
Nama
1 Pegawai 1
00001 MARLIATI
2 Pegawai 2
00002 MAWARDAH
3 Pegawai 3
00003 AMINAH
4 Pegawai 4
00004 MARSUNI
5 Pegawai 5
00005 HAFNI KASIM
6 Pegawai 6
00006 A THALER
7 Pegawai 7
00007 RISNAWATI
8 Pegawai 8
00008 FADHILAH
9 Pegawai 9
00009 AISYAH
10 Pegawai 10
00010 IRIAN
11 Pegawai 11
00011 ROSDIANA
12 Pegawai 12
00012 YUSNA
13 Pegawai 13
00013 RASYIDAH
14 Pegawai 14
00014 FATHIAH
15 Pegawai 15
00015 DAHLIANA
16 Pegawai 16
00016 NURJANNAH
17 Pegawai 17
00017 NURLINA M AMIN
18 Pegawai 18
00018 MUHAMMAD
19 Pegawai 19
00019 FATIMAH
20 Pegawai 20
00020 BUDIMAN
Universitas Sumatera Utara
2. Data Nilai Variabel Data nilai variabel didapatkan dari hasil wawancara dengan pihak yang
berwenang Pemerintahan propinsi Aceh di Kabupaten Bireuen khususnya Bagian Kepegawaian.
Dari hasil wawancara di lapangan tersebut, maka didapatkan beberapa variabel yang menjadi tolak ukur prioritas suatu Keputusan penerimaan Pegawai Negeri
Sipil Daerah PNSD Kabupaten Bireuen.
Adapun variabel-variabel yang dibutuhkan adalah: 2.1 Variabel Umur terbagi menjadi 3 himpunan Fuzzy yaitu: TUA, PAROBAYA,
MUDA
20 35
40 65
0.5 1
Muda Parobaya
Tua
50 45
30
Gambar 3.1 Fungsi Keanggotaan untuk variabel Umur Fungsi keanggotaan untuk setiap himpunan pada variabel usia dapat diberikan
sebagai berikut:
1; x 30 [x] =
; 30 ≤ x 40 0 ; x ≥ 40
Universitas Sumatera Utara
0; x 35 atau x ≥ 50
[x] = ; 35 ≤ x ≤ 45
; 45 x 50 0; x 40
[x] = ; 40 ≤ x ≤ 50
1 ; x 50
Misalkan variabel Umur, Marsuni dengan Umur 38 tahun termasuk dalam fungsi keanggotaan himpunan PAROBAYA maka dihasilkan nilai sebagai
berikut:
[38] = = 0,3
Tabel 3.2 dapat dilihat di bawah ini yang menunjukkan tabel data pegawai honorer dilengkapi dengan usia.
Tabel 3.2 Tabel Pegawai Honorer dilengkapi usia
No No.
Induk Nama
Umur
01 00001
MARLIATI 37
02 00002
MAWARDAH 37
03 00003
AMINAH 37
04 00004
MARSUNI 38
05 00005
HAFNI KASIM 37
06 00006
A THALER 37
07 00007
RISNAWATI 37
08 00008
FADHILAH 37
09 00009
AISYAH 37
10 00010
IRIAN 37
11 00011
ROSDIANA 37
12 00012
YUSNA 38
13 00013
RASYIDAH 38
Universitas Sumatera Utara
14 00014
FATHIAH 38
15 00015
DAHLIANA 38
16 00016
NURJANNAH 38
17 00017
NURLINA M AMIN 38
18 00018
MUHAMMAD 38
19 00019
FATIMAH 40
20 00020
BUDIMAN 40
2.2 Variabel Lama Bekerja terbagi menjadi 2 himpunan Fuzzy yaitu: BARU dan LAMA
5 10
15 0.5
1 Baru
Lama
25
Gambar 3.2 Fungsi Keanggotaan untuk variabel Lama Bekerja
Fungsi keanggotaan untuk setiap himpunan pada variabel Lama Bekerja dapat diberikan sebagai berikut:
1; x 5
[x] = ; 5 ≤ x ≤ 15
0 ; x 15 0; x 10
[x] = ; 10 ≤ x ≤ 25
1; x 25
Universitas Sumatera Utara
Misalkan variabel Lama Bekerja, Hafni Kasim dengan masa kerja 9 tahun termasuk dalam fungsi keanggotaan himpunan BARU maka dihasilkan nilai
sebagai berikut:
[9] = = 0,6
Pada tabel 3.3 di bawah ini menunjukkan data pegawai honorer dilengkapi dengan lama bekerja masing-masing pegawai dalam satuan tahun.
Tabel 3.3 Tabel Pegawai Honorer berdasarkan Lama Bekerja
No Lama
Bekerja Nama
Lama Bekerja
Tahun
01 00001
MARLIATI 16
02 00002
MAWARDAH 16
03 00003
AMINAH 12
04 00004
MARSUNI 9
05 00005
HAFNI KASIM 9
06 00006
A THALER 8
07 00007
RISNAWATI 8
08 00008
FADHILAH 8
09 00009
AISYAH 4
10 00010
IRIAN 3
11 00011
ROSDIANA 2
12 00012
YUSNA 10
13 00013
RASYIDAH 19
14 00014
FATHIAH 10
15 00015
DAHLIANA 9
16 00016
NURJANNAH 4
17 00017
NURLINA M AMIN 2
18 00018
MUHAMMAD 8
19 00019
FATIMAH 21
20 00020
BUDIMAN 20
2.3 Variabel Lulusan Pendidikan terbagi menjadi 3 himpunan Fuzzy yaitu: RENDAH, SEDANG, TINGGI
Universitas Sumatera Utara
1980 1984
1986 1990
1994 1996
2002 0.5
1 Rendah
Sedang Tinggi
Gambar 3.3 Fungsi Keanggotaan untuk variabel Lulusan Pendidikan Fungsi keanggotaan untuk setiap himpunan pada variabel Lulusan Pendidikan
dapat diberikan sebagai berikut:
1; x ≤ 1986
[x] = ;
1986 x ≤ 1990 0 ;
x 1990 0;
x ≤ 1986 atau x ≥ 1994
[x] = ;
1986 x ≤ 1990
; 1990 x 1994 0; x 1990
[x] = ; 1990 ≤ x 1994
1 ; x ≥ 1994
Universitas Sumatera Utara
Misalkan variabel Lulusan Pendidikan, Aminah dengan Tahun Lulusan Pendidikan 1991 termasuk dalam fungsi keanggotaan himpunan SEDANG
maka dihasilkan nilai sebagai berikut:
[1991] =
4
1991 1994
= 0,75 Tabel 3.4 Tabel Pegawai Honorer berdasarkan Lulusan Pendidikan
No No.
Induk Nama
Lulusan Pendidikan
01 00001
MARLIATI
1988 02
00002
MAWARDAH
1989 03
00003
AMINAH
1991 04
00004
MARSUNI
1987 05
00005
HAFNI KASIM
1988 06
00006
A THALER
1985 07
00007
RISNAWATI
1988 08
00008
FADHILAH
1993 09
00009
AISYAH
1989 10
00010
IRIANI
1987 11
00011
ROSDIANA
1986 12
00012
YUSNA
1986 13
00013
RASYIDAH
1985 14
00014
FATHIAH
1993 15
00015
DAHLIANA
1988 16
00016
NURJANNAH
2000 17
00017
NURLINA M AMIN
1986 18
00018
MUHAMMAD
1993 19
00019
FATIMAH
1985 20
00020
BUDIMAN
1982 2.4 Variabel Masa SK Pertama dengan SK Honorer terbagi menjadi 2 himpunan
Fuzzy yaitu: BARU dan LAMA Adapun masa SK Pertama ini merupakan SK pengangkatan penetapan
honorer pertama sekali yang diberikan oleh kepala sekolah, kepala instansi, sedangkan SK Honorer merupakan SK yang telah disahkan oleh Kepala
Dinas dan Bupati atau Kepala Daerah:
Universitas Sumatera Utara
5 10
15 0.5
1 Baru
Lama
25
Gambar 3.4: Fungsi Keanggotaan untuk variabel Masa SK Pertama dan SK Honorer
Fungsi keanggotaan untuk setiap himpunan pada variabel Masa SK Pertama dan SK Honorer dapat diberikan sebagai berikut:
1; x 5
[x] = ; 5 ≤ x ≤ 15
0 ; x 15 0; x 10
[x] = ; 10 ≤ x ≤ 25
1; x 25
Misalkan variabel Masa SK Pertama dan SK Honorer, Fadhilah dengan Lama SK Tahun 7 termasuk dalam fungsi keanggotaan himpunan BARU maka
dihasilkan nilai sebagai berikut:
[7] = = 0,8
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.5 Tabel Pegawai Honorer berdasarkan Lama SK Tahun
No Nama
Lama SK Tahun
No. Induk
01 00001
MARLIATI
15 02
00002
MAWARDAH
14 03
00003
AMINAH
11 04
00004
MARSUNI
8 05
00005
HAFNI KASIM
8 06
00006
A THALER
7 07
00007
RISNAWATI
7 08
00008
FADHILAH
7 09
00009
AISYAH
3 10
00010
IRIANI
2 11
00011
ROSDIANA
1 12
00012
YUSNA
8 13
00013
RASYIDAH
18 14
00014
FATHIAH
9 15
00015
DAHLIANA
7 16
00016
NURJANNAH
3 17
00017
NURLINA M AMIN
18 00018
MUHAMMAD
6 19
00019
FATIMAH
19 20
00020
BUDIMAN
19
3.3.1 Kebutuhan Input
Kebutuhan Input sistem digolongkan menjadi dua 2, yaitu Input Fuzzy dan Input non Fuzzy.
1. Input Fuzzy, terdiri dari : i. Data-data pegawai honorer di Propinsi Aceh khususnya di Kabupaten Bireuen
yang menyangkut: Umur, Lama Bekerja, Lulusan Pendidikan dan Masa SK Pertama dan SK Honorer.
ii. Batas bawah yang digunakan untuk parameter untuk semua bentuk fungsi, Batas bawah digunakan untuk parameter bentuk bahu, batas tengah untuk
parameter segi tiga. Batasan yang diberikan tersebut ditetapkan pada variabel data pegawai honorer yang tertuang pada i.
2. Input non Fuzzy, terdiri dari data-data yang berkaitan dengan data-data pegawai
honorer di Pemerintahan Propinsi Aceh khususnya di Kabupaten Bireuen, misalnya data Absensi.
Universitas Sumatera Utara
3.3.2 Proses Logika Fuzzy Pada Sistem
Pada sistem ini proses Fuzzy meliputi: 1. Pengambilan nilai Input Fuzzy ataupun non Fuzzy dari dalam database, sesuai
dengan data pegawai honorer di Pemerintahan Propinsi Aceh khususnya Kabupaten Bireuen di Bagian Kepegawaian.
2. Proses fuzzifikasi dari data Input, dengan menggunakan rumus fungsi keanggotaan kurva bahu dan kurva segi tiga.
3. Proses logika pengambilan keputusan melalui pembentukan Query. 4. Menampilkan hasil perankingan pegawai honorer yang di jadikan prioritas
menjadi Pegawai Negeri Sipil Daerah di Kabupaten Bireuen sesuai dengan Variabel yang ditetapkan untuk dijadikan suatu keputusan.
3.3.3 Kebutuhan Output
Output sistem berupa hasil perankingan data pegawai honorer di lingkungan Pemerintahan Propinsi Aceh khususnya di Kabupaten Bireuen yang merupakan
prioritas utama menjadi Pegawai Negeri Sipil Daerah PNSD sehingga dapat mempermudah pihak pemerintah untuk mengambil suatu keputusan yang tepat dan
akurat.
3.4 Metode Simple Additive Weighting
Pada penelitian ini, metode Simple Additive Weighting dipakai untuk memberikan rating akhir pada setiap alternatif yang tersedia berdasarkan data dari kriteria yang
terpilih setelah proses fuzzifikasi dilakukan. Pemberian bobot dan jumlah kriteria adalah berdasarkan dari data yang disimpan dalam database dari hasil fuzzifikasi.
Untuk pengujian dengan metode Simple Additive Weighting dilakukan dengan masing-masing 4 buah alternatif dan kriteria. Penelitian ini dititikberatkan pada proses
pengombinasian antara metode Simple Additive Weighting dengan Fuzzy Tahani. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating
kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW dapat membantu dalam pengambilan Keputusan sebuah kasus, akan tetapi perhitungan dengan
menggunakan metode SAW ini hanya yang menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif yang terbaik. Perhitungan akan sesuai dengan metode ini
apabila alternatif yang terpilih memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Metode SAW
Universitas Sumatera Utara
ini lebih efisien karena waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan X ke suatu skala
yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Dalam penyeleksian Pegawai Negeri Sipil Daerah menggunakan metode
Simpel Additive Weighting SAW diperlukan kriteria-kriteria dan bobot nilai untuk melakukan perhitungannya sehingga akan didapat alternatif terbaik dalam hal ini
alternatif yang dimaksud adalah honorer yang layak menjadi Pegawai Negeri Sipil Daerah.
Berikut merupakan kriteria yang selama ini dipakai untuk standar pengangkatan tenaga honorer menjadi Pegawai Negeri Sipil berdasarkan persyaratan
yang ditetapkan badan kepegawaian Pemerintah Daerah Kabupaten Bireuen, yaitu: Usia, Ijazah, SK Dinas, Masa Aktif. Akan tetapi, jumlah kriteria tersebut di suatu saat
bisa saja berubah sesuai dengan kebijakan yang ditetapkan.
Universitas Sumatera Utara
BAB 4
ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil
Kategori