Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Beasiswa Dengan Metode AHP Dan Topsis (Studi Kasus: FMIPA USU)

(1)

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

(2)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS

(STUDI KASUS: FMIPA USU)

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

(3)

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

(4)

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

(5)

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.

(6)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS

(STUDI KASUS: FMIPA USU)

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.

(7)

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.

(8)

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

(9)

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

(10)

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

(11)

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

(12)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS

(STUDI KASUS: FMIPA USU)

ABSTRAK

Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus

(13)

DECISION SUPPORT SYSTEM SCHOLARSHIP SELECTION USING AHP AND TOPSIS METHOD

(CASE STUDY : FMIPA USU)

ABSTRAC

(14)

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

(15)

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

(16)

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.

(17)

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

(18)

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.

(19)

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

(20)

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.

(21)

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

(22)

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:

(23)

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

(24)

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

(25)

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

(26)

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.

(27)

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:

(28)

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)

(29)

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

(30)

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.

(31)

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

(32)

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

N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

(33)

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 (+) & (-)

(

)

(

)

{

} {

}

(

)

(

)

{

} {

− − −

}

− + + + + = = ∈ ∈ = = = ∈ ∈ = m ij ij m ij ij v v v m i J j v J j v A v v v m i J j v J j v A ,... , ,... 3 , 2 , 1 , | min | max ,... , ,... 3 , 2 , 1 , | min | max 2 1 ' 2 1 ' 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}

(34)

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 ₋

j ij

i v v

)

( , dengan i=1,2,3,…,n

Separation measure untuk solusi ideal positif

∑

₌

− ₌ n ₋

j ij

i v v

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: + − − + = i i i i S S S

C , dengan 0<C_i <1dan i=1,2,3,…,m

6. Mengurutkan Pilihan

Alternatif dapat dirangking berdasarkan urutan C . Maka dari itu, _i

alternatif terbaik adalah salah satu yang berjarakterpendek terhadap solusi ideal dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif.

2.3 Beasiswa FMIPA

(35)

terutama berdasarkan klasifikasi, kualitas, dan kompetensi si penerima beasiswa. (Gafur, Abdul, 2008).

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:

2.3.1.1Syarat 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

(36)

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

2.3.1.2Syarat 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)

(37)

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)

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 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

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program Diploma (D3) dan S1

2. Minimal telah duduk di semester III (tiga) 3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,75 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)

(38)

putih 4 x 6

7. Mengisi formulir khusus yang diberikan oleh pihak Konsorsium Pendidikan BPMIGAS – KKKS

6. Beasiswa Yayasan Jepang

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. Minimal telah duduk di semester VII (tujuh) 3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,76 4. Memiliki Surat Keterangan Sehat dari Dokter 5. Mengisi formulir riwayat hidup.

7. Beasiswa Yayasan Salim

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 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)

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 FakultasTeknik, Jurusan Teknik Kimia / Mesin / Elektro

2. Sedang menjalani semester III (tiga) (minimum) hingga semester VII (maksimum) Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa(Lanjutan)

(39)

3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) > 3,00 4. Menyerahkan fotokopi Kartu Penduduk.

9. Beasiswa Bank

Indonesia (BI)

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1

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

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. .Minimal telah duduk di semester III (tiga) 3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,50 11. Beasiswa Yayasan

Toyota Astra

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 a. Fakultas Teknik

b. Fakultas Pertanian c. Fakultas M I P A

2. Berada di semester V (lima) atau VII (tujuh) 3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,80 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

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. Berada di semester V (lima)

3. Indek Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 3.00 4. Mengikuti Psikotes yang diadakan oleh PT.

Djarum

(40)

13. PT. Bank Rakyat Indonesia (BRI) Persero Tbk

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,50 3. Minimal telah duduk di semester III (tiga) 4. Usia tidak lebih dari 23 tahun pada saat

mengajukan Permohonan 14. YKPP (Yayasan

Kesejahteraan Pegawai Pertamina)

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 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

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1 2. Usia maksimum 21 tahun

3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 3,00 4. Mengisi Formulir Pendaftaran Beasiswa

Tanoto Foundation

5. Mengikuti Psikotest yang diadakan oleh Tanoto Foundation

17. PT. SUN LIFE 1. Terdaftar sebagai mahasiswa Fak. MIPA Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa(Lanjutan)

(41)

INDONESIA Kesehatan Masyarakat USU 2. Telah duduk di semester IV

3. Indeks Prestas Kumulatif (IPK) minimal 3,50 18. Peningkatan Prestasi

Ekstrakurikuler (PPE)

1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program Diploma dan S1

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

(42)

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).

(43)

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

(44)

DFD dari sistem yang dibuat adalah: 0 SPK Seleksi Penerimaan Beasiswa Mahasiswa Penyeleksi 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. Mahasiswa P.1 Input data mahasiswa P.2 Input Data Kriteria P.3 Seleksi data_mahasiswa data_kriteria Mahasiswa Kriteria Penyeleks beasiswa data_mahasiswa data_mahasiswa data_kriteria Kriteria

Gambar 3.3 DFD Level 1 3.1.2.1.3 DFD Level 2

(45)

Data Flow Diagram pada level 2 proses input data mahasiswa menggambarkan proses input dan simpan data kedalam database mahasiswa.

Mahasiswa P.1.1 Input data Mahasiswa data_mahasiswa data_mahasiswa P.1.2 Simpan data data_mahasiswa

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.2.1 Input kriteria Kriteria data_kriteria data_kriteria P.2.2 Simpan 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.2.1 Perhitungan AHP P.2.2 Perhitungan TOPSIS Bobot prioritas Kriteria Mahasiswa Data Mahasiwa Bobot prioritas Bobot prioritas hasil_seleksi

(46)

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.3.1 Penstrukturan

Hierarki

P.3.2 Perbandingan

Prefensi Antar Kriteria

P.3.3 Normalisasi

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.

(47)

Penyeleksi Beasiswa 2.2.1 Pemilihan Alternatif mahasiswa 2.2.2 Normalisasi matruk keputusan 2.2.3 Pembobotan matrik 2.2.5 Menghitung separation measure 2.2.4 Menentukan solusi ideal positif dan negatif 2.2.6 Hitung 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

2.2.7 Mengurutkan

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

(48)

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_ Mahasisw a

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_bobo

Double Bobot prioritas IPK Jlh_Penghasilan Double Bobot prioritas jumlah

(49)

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_pengh

asilan

Double Solusi ideal positif jumlah penghasilan

amin_jlh_pengh asilan

Double Solusi ideal negatif jumlah penghasilan

amax_jlh_tangg ungan

Double Solusi ideal positif jumlah tanggungan

amin_jlh_tanggu ngan

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_krite ria

kriteria_ket varchar(8) Keterangan kriteria kriteria_ipk double Kriteria IPK kriteria_jlh_pen

ghasilan

double Kriteria jumlah penghasilan kriteria_jlh_tang

gungan

double Kriteria jumlah tanggungan kriteria_semeste

double Kriteria semester kriteria_stat_bea double Kriteria status beasiswa

3.1.2.2 Subsistem Manajemen Basis Model

(50)

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

(51)

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

(52)

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

(53)

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 Perbandinga n 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_kriteria2 Nama_kriteria2 Kode_kriteria3 Nama_kriteria3

... ...

(54)

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

(55)

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

(56)

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

(57)

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

(58)

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:

(59)

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

(60)

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

(61)

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

(62)

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.

(63)

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.

(64)

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.

(65)

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

(66)

Gambar 4.8 Antarmuka Solusi Ideal dan Separation Measure TOPSIS

4.1.2.6. Laporan

(67)

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

(68)

Gambar 4.11 Gambar Pengujian Perbandingan Kriteria

Pada gambar diatas terlihat perbandingan antar criteria sehingga membentuk matriks, itu dapat dihitung dari:

(69)

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

(70)

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

(71)

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

(72)

Gambar 4.16 Gambar Pengujian Hasil Seleksi

Maka hasil seleksi diurutkan dari yang terbesar sampai yang terkecil. Hasil diurutkan dari yang terkecil hingga terbesar

(73)

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.

(74)

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

(1)

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.

Data Awal

Data hasil konversi

(2)

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

(3)

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 Bobot prioritas x matriks

(4)

Gambar 4.16 Gambar Pengujian Hasil Seleksi

Maka hasil seleksi diurutkan dari yang terbesar sampai yang terkecil. Hasil diurutkan dari yang terkecil hingga terbesar

(5)

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan pembahasan dan evaluasi dari bab terdahulu, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

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.

(6)

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 Penerimaan Beasiswa Dengan Metode AHP Dan Topsis (Studi Kasus: FMIPA USU)