15
Jimmy Kemungkinan Ya
= 0,4 + 0,75 + 0,25 + 0,75 = 2,15 Kemungkinan Tidak = 0,6 + 0 + 0,5 + 0,166
= 1,26 Karena kemungkinan ya kemungkinan tidak, maka disarankan
Maula Kemungkinan Ya
= 0,4 + 0 + 0,25 + 0,25 = 0,9
Kemungkinan Tidak = 0,6 + 0,166 + 0,5 + 0,5 = 1,76
Karena kemungkinan ya kemungkinan tidak, maka tidak disarankan
Tabel 2.3 Hasil Perhitungan Bayes No
Nama Berkas Wawancara Praktek
Keterangan
1 Bastiyan
Tinggi Normal
Tinggi
Disarankan 2
Fery
Normal Rendah
Normal
Tidak Disarankan 3
Janio
Normal Tinggi
Tinggi
Disarankan 4
Jimmy
Tinggi Normal
Tinggi
Disarankan 5
Maula
Rendah Normal
Normal
Tidak Disarankan
2.4 Metode Multifactor Evaluation Process
Multifactor Evaluation Process MFEP merupakan metode pengambilan keputusan yang menggunakan pendekatan kolektif atau dengan kata lain secara bersama-
samagabungan dari proses pengambilan keputusannya. Metode Multifactor Evaluation Process ini relatif cukup sulit digunakan secara manual apabila masalah
yang harus dipecahkan merupakan masalah yang kompleks dimana aspek atau faktor yang diambil cukup banyak.
Metode Multifactor Evaluation Process memiliki bobot yang harus diberikan pada setiap kriteria yang diperlukan. Namun seringkali hal ini dianggap sebagai
probabilitas pribadi atau subjektif dimana bobot tersebut didasarkan pada tingkat kepercayaan, keyakinan, pengalaman serta latar belakang pengambil keputusan. Oleh
sebab itu nilai yang dimasukkan akan menjadi tidak valid ketika pembuat keputusan tidak benar-benar mengerti masalahnya.
Universitas Sumatera Utara
16
Penggunaan model MFEP dapat direalisasikan dengan contoh berikut: WE = FW x E
ΣWE = ΣFW x E
Keterangan : WE = Weighted Evaluation
FW = Factor Weight E
= Evaluation ΣWE = Total Weighted Evaluation
2.4.1 Langkah - langkah metode MFEP
Dibawah ini merupakan langkah-langkah proses perhitungan menggunakan metode MFEP, yaitu:
1. Menentukan faktor dan bobot faktor dimana total pembobotan harus sama dengan
1 Σ pembobotan = 1, yaitu factor weight. Pada penelitian ini faktor dan bobotnya adalah berkas 0,30, wawancara 0,25 dan praktek 0,45
2. Mengisikan nilai untuk setiap faktor yang mempengaruhi dalam pengambilan
keputusan dari data-data yang akan diproses, nilai yang dimasukkan dalam proses pengambilan keputusan merupakan nilai objektif, yaitu sudah pasti yaitu factor
evaluation 3.
Proses perhitungan weight evaluation yang merupakan proses perhitungan bobot antara factor weight dan factor evaluation dengan serta penjumlahan seluruh hasil
weight evaluation untuk memperoleh total hasil evaluasi.
2.4.2 Perhitungan Dengan Metode Multifactor Evaluation Process
Tabel 2.4 Data Calon Pengajar Untuk MFEP
No Nama
Nilai Berkas
Wawancara Praktek
1 Bastiyan
78 64.3
77.7 2
Fery 60.3
58 66.3
3 Janio
67.3 77
78.7 4
Jimmy 77
65.3 79
5 Maula
58.7 66
61.7
Universitas Sumatera Utara
17
WE = bobot berkas x nilai berkas + bobot wawancara x nilai wawancara + bobot praktek x nilai praktek
Bastiyan = 0,30 x 78 + 0,25 x 64.3 + 0,45 x 77,7 = 23,4 + 16,075 + 34,965
= 74,44
Fery = 0,30 x 60,3 + 0,25 x 58 + 0,45 x 66,3
= 18,09 + 14,5 + 29,835 = 62,425
Janio = 0,30 x 67,3 + 0,25 x 77 + 0,45 x 78,7
= 20,19 + 19,25 + 35,415 = 74,885
Jimmy = 0,30 x 77 + 0,25 x 65.3 + 0,45 x 79
= 23,1 + 16,325 + 35,55 = 74,975
Maula = 0,30 x 58,7 + 0,25 x 66 + 0,45 x 61,7
= 17,61 + 16,5 + 27,765 = 61,875
Tabel 2.5 Hasil Perhitungan MFEP No
Nama Berkas
Wawancara Praktek
Hasil
1 Bastiyan 23.4
16.075 34.965
74.44 2
Fery 18.09
14.5 29.835
62.425 3
Janio 20.19
19.25 35.415
74.855 4
Jimmy 23.1
16.325 35.55
74.975 5
Maula 17.61
16.5 27.765
61.875
Universitas Sumatera Utara
18
2.5 Metode Hybrid
Metode hybrid adalah penggabungan dua metode yang bertujuan menggabungkan kekuatan masing-masing metode tersebut dan meminimalkan kekurangannya,
sehingga dapat menjadi alternatif atau solusi untuk mengoptimalkan opini benar atau tidaknya suatu data yang terkumpul untuk dijadikan bahan dalam proses pengambilan
keputusan.
Tujuan dari metode hybrid adalah agar antara satu metode dengan metode yang lainnya saling melengkapi kekurangan dari masing-masing sistem, dengan kata lain
kekuatan yang ada pada metode A, akan menutupi kelemahan yang ada pada metode B begitu juga sebaliknya sehingga dengan adanya metode hybrid ini diharapkan akan
munculnya sebuah pendekatan baru. Adanya metode hybrid pada sistem pendukung keputusan akan membuat permasalahan yang ada menjadi lebih mudah diselesaikan.
Dan beberapa alasan memilih metode hybrid adalah : Keputusan akan dapat segera diambil.
Tidak bergantung pada satu metode saja, karena ada metode lain yang akan saling
mendukung. Mudah diimplementasikan terhadap berbagai permasalahan yang kompleks.
Universitas Sumatera Utara
1
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Dalam pengambilan keputusan tidak jarang ditemukan banyak faktor yang menjadi pertimbangan, sehingga menyulitkan untuk mengambil suatu keputusan yang terbaik.
Pada keputusan yang hanya melibatkan sedikit faktor di dalamnya, maka keputusan dapat diambil berdasarkan pertimbangannya pada pikiran ataupun pendapat. Namun
pada pengambilan keputusan yang banyak melibatkan faktor, maka perlu digunakan suatu metode tertentu Kahfi, R.R. 2013. Dalam penelitian ini, salah satu contoh
pengambilan keputusan yang banyak melibatkan faktor adalah perekrutan pengajar baru dimana penilaian bukan hanya dari pendidikan saja, namun juga melibatkan
beberapa penilaian seperti hasil tes wawancara, tes kemampuan dan sebagainya. Karena banyak penilaian yang saling berpengaruh, maka akan sulit dalam
pengambilan keputusan untuk menentukan pengajar baru Tanius, S. 2010. Oleh sebab itu untuk mempermudah masalah ini maka diperlukan suatu sistem pendukung
keputusan, dimana dalam hal ini pengambilan keputusan banyak melibatkan faktor, maka perlu digunakan suatu metode tertentu. Dalam hal ini metode yang digunakan
adalah metode Bayes dan Multifactor Evaluation Process.
Namun terdapat kekurangan dalam kedua metode tersebut. Kekurangan pada metode Bayes yaitu satu probabilitas saja tidak bisa mengukur seberapa dalam tingkat
keakuratannya. Dengan kata lain, kurang bukti untuk membuktikan kebenaran jawaban yang dihasilkan Safitri, RS. 2009. Kekurangan metode Multifactor
Evaluation Process menurut Render dan Ralph M yaitu tidak ada tes konsistensi maka nilai yang dimasukkan akan menjadi tidak valid ketika pembuat keputusan tidak
Universitas Sumatera Utara
benar-benar mengerti domain masalahnya. Pembuat keputusan juga harus benar-benar menguasai domain masalahnya sehingga yang dimasukkan bukan merupakan nilai
perkiraan tetapi nilai sebenarnya.
Maka untuk menutupi kelemahan pada metode-metode tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan metode hybrid yaitu menggabungkan kedua metode tersebut.
Dimana kekurangan metode Bayes akan ditutupi dengan metode Multifactor Evaluation Process dan begitu juga sebaliknya.
Oleh karena itu pada penulisan skripsi ini penulis akan meneliti metode hybrid Bayes dan Multifactor Evaluation Process sebagai metode dalam sistem pendukung
keputusan dimana dalam hal ini untuk menentukan rekrutmen pengajar baru.
1.2 Rumusan Masalah
