b. Subsistem Manajemen Model Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu
manajemen, atau model kuantitatif lainnya yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. Perangkat lunak ini sering disebut sistem
manajemen basis model MBMS.
c. Subsistem Antarmuka Pengguna Pengguna berkomunikai dengan dan memerintahkan SPK melalui subsistem ini.
Pengguna adalah bagian yang dipertimbangan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa kontribusi unik dari SPK berasal dari interaksi yang intensif antara
komputer dan pembuat keputusan.
d. Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan Subsistem ini dapat mendukung semua subsistem lain atau bertindak sebagai suatu
komponen independen. Ia memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan.
Gambar 2.1 Komponen-Komponen SPK
2.2 Multiple Attribute Decision Making MADM
Multi Criteria Decision Making MCDM adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu
Universitas Sumatera Utara
Kusumadewi et al, 2006. MCDM dapat dibagi menjadi 2 model Zimmermann, 1991 yaitu Multi Attribute Decision Making MADM dan Multi Objective Decision Making MODM.
MADM digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam ruang diskret. Oleh karena itu, pada MADM biasanya digunakan untuk melakukan penilaian atau seleksi terhadap
beberapa alternatif dalam jumlah yang terbatas. Secara umum dapat dikatakan bahwa, MADM menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM Kusumadewi et al, 2006, antara lain:
a. Simple Additive Weighting Method SAW b. Weighted Product WP
c. ELimination Et Choix TRaduisant la realitE ELECTRE d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution TOPSIS
e. Analytical Hierarchy Process AHP
2.3 Weighted Product
Menurut Yoon 1989, Metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot atribut yang
bersangkutan Kusumadewi, dkk. 2006. Preferensi untuk alternatif S
i
diberikan sebagai berikut:
a. Penentuan nilai perbaikan bobot W
j
W = W_Init
∑ W_Init Dimana:
W_Init
j
= Nilai prioritas bobot setiap kriteria b. Penentuan nilai Vektor S
i
S = X
Dimana: X
ij
= Nilai untuk setiap sampel
Universitas Sumatera Utara
c. Penentuan nilai Vektor V
i
V = S
∑ S Dimana:
S
i
= Nilai vektor S
i
Lalu, langkah-langkah dalam perhitungan metode Weighted Product WP adalah sebagai berikut:
a. Mengalihkan seluruh atribut bagi seluruh alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif bagi atribut biaya.
b. Hasil perkalian dijumlahkan untuk menghasilkan nilai pada setiap alternatif. c. Membagi nilai V bagi setiap alternatif dengan nilai pada setiap alternatif.
d. Ditemukan urutan alternatif terbaik yang akan menjadi keputusan.
2.3.1 Contoh Manual Penggunaan Algoritma Weighted Product
a. Kriteria K1
= Jumlah jenis Jurusan Komputer K4 = Program Beasiswa
K2 = Biaya Kuliah
K5 =Nilai Akreditasi BAN PT
K3 = Lingkungan kampus
Kriteria Keuntungan = K1, K3, K4 dan K5 Kriteria Biaya
= K2 b. Skor Konversi Nilai Kriteria
Sebelum melakukan perhitungan, terlebih dahulu menentukan nilai konversi setiap kriteria. Untuk Konversi nilai kriteria untuk jumlah jenis jurusan komputer dapat di
lihat pada tabel 2.1 di bawah ini.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.1 Skor Konversi Nilai Kriteria Jumlah jurusan
Kriteria Jumlah Jenis Jurusan
Komputer Nilai
Konversi K1
1 2
3 4
≥ 4 1
2 3
4 5
nilai kriteria untuk biaya kuliah dapat di lihat pada tabel 2.2 di bawah ini.
Tabel 2.2 Skor Konversi Nilai Kriteria Biaya Kuliah
Kriteria Biaya Kuliah Rp
Nilai Konversi K2
2.000.000 - 2.900.000 3.000.000 - 3.500.000
3.600.000 - 4.000.000 4.100.000 - 4.500.000
4.500.000 5
4 3
2 1
Pada kriteria Program beasiswa, penulis menentukan 7 jenis beasiswa sebagai parameter untuk menentukan nilai konversi, yaitu :
1. Beasiswa dari Pemerintah 2. Beasiswa dari Pihak Swasta
3. Beasiswa dari negara maju 4. Beasiswa komunitas organisasi, atau yayasan
5. Beasiswa Penghargaan 6. Beasiswa Bantuan
7. Beasiswa non akademik
Universitas Sumatera Utara
nilai kriteria untuk jumlah program beasiswa dapat di lihat pada tabel 2.3 di bawah ini.
Tabel 2.3 Skor Konversi Nilai Kriteria Jumlah Program Beasiswa
Kriteria Jumlah Program
Beasiswa Nilai Konversi
K4 1-2
3-4 5-6
6 1
2 3
4 Pada Kriteria lingkungan kampus, Penulis menentukan ada 3 sebagai indikator yang harus di
miliki sebuah kampus dalam penambahan point sebagai ke unggulan kampus, yaitu :
1. Penghijauan 2. Ketenangan
3. Lahan yang Luas
Dalam hal ini, penulis menetapkan nilai default untuk nilai konversi kriteria lingkungan kampus adalah 1, dan jika memilih salah satu indikator diatas akan
menambah bobot nilai konversi setiap satu pilihan. Nilai kriteria untuk lingkungan kampus dapat di lihat pada tabel 2.4 di bawah ini
.
Tabel 2.5 Skor Konversi Nilai Kriteria Lingkungan kampus
Kriteria Lingkungan Kampus
Nilai Konversi K3
Pilih 1 indikator Pilih 2 indikator
Pilih 3 indikator 2
3 4
Nilai kriteria untuk Akreditasi BAN PT dapat di lihat pada tabel 2.5 di bawah ini.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.5 Skor Konversi Nilai Kriteria Akreditasi BAN PT
Kriteria Akreditasi BAN PT
Nilai Konversi K5
A B
C Telah ter Akreditasi
4 3
2 1
c. Contoh Data Pada proses perhitungan perbandingan, user dapat menetukan berapa jumlah perguruan
tinggi yang akan di bandingkan, jika user hanya ingin membandingkan 2,3, atau 4 saja, maka cukup dengan memilih nama 4 perguruan tinggi yang akan di bandingkan, tanpa
harus di wajibkan memilih sepuluh pergurua tinggi. Contoh nilai data yang sudah di pilih oleh user dapat dilihat pada Tabel 2.6.
Tabel 2.6 Contoh Data WP
Nama Kampus K1
K2 K3
K4 K5
Mikroskill 4
Rp 3.500.000
Pilih 1 2
A STMIK-IBBI
2 Rp
3.000.000 Pilih 2
4 B
Kampus Ungu 3
Rp 2.500.000
Tidak ada pilihan
1 Ter-
Akreditasi
d. Contoh Data Yang Sudah Dikonversi Contoh data yang sudah dikonvesi dapat dilihat pada Tabel 2.3.
Tabel 2.7 Contoh Data Yang Sudah Dikonversi WP
Nama Kampus K1
K2 K3
K4 K5
Mikro Skill 4
4 2
2 4
STMIK-IBBI 2
4 3
4 3
Kampus Ungu 3
5 1
1 1
Universitas Sumatera Utara
e. Bobot Preferensi W = [ 3, 4, 2, 4, 5 ]
f. Menghitung Nilai W
i
W = 3
3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,16 W =
4 3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,22
W = 2
3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,11 W =
4 3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,22
W = 5
3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,27 g. Menghitug Nilai S
i
S = 4
,
x 4
,
x 2
,
x 2
,
x 4
,
= 1,681 S = 2
,
x 4
,
x 3
,
x 4
,
x 3
,
= 1,696 S = 3
,
x 5
,
x 1
,
x 1
,
x 1
,
= 0,836 h. Menghitung Nilai V
i
V = 1,681
1,681 + 1,696 + 0,836 = 0,399 V =
1,696 1,681 + 1,696 + 0,836 = 0,402
V = 0,836
1,681 + 1,696 + 0,836 = 0,198 Karena diperoleh nilai terbesar adalah V
2
, maka kampus STMIK-IBBI adalah alternatif perguruan tinggi swasta terbaik.
2.4 Weighted Sum Model
Weighted sum model adalah metode pengambilan keputusan dengan cara penjumlahan untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus di pangkatkan dulu dengan
Universitas Sumatera Utara
bobot atribut yang bersangkutan. Metode WSM hampir sama dengan metode WP, perbedaannya terletak pada operasi matematika. Pada metode WP menghubungkan rating
atribut dengan cara perkalian sedangkan WSM dengan penjumlahan. Jika terdapat m alternatif dan n kriteria, maka alternatif terbaik dapat dirumuskan sebagai
berikut : A
wsm
= max
i i
j ij
w a .
Keterangan : A
wsm
= Nilai Alternatif terbaik
ij
a = Nilai Alternatif i pada kriteria j
j
w = Bobot krietria j
Dimana i=1,2,3...,m dan A
wsm
merupakan nilai dari alternatif terbaik, n adalah banyaknya kriteria,
ij
a merupakan nilai alternatif i pada kriteria j,
j
w adalah nilai bobot
kriteria j dan max digunakan untuk mengurutkan alternatif keputusan dimana alternatif yang memiliki nilai terbesar akan di letakkan di paling atas.
2.4.1 Contoh Manual Penggunaan Algoritma Weighted Product
Dengan menggunakan kriteria yang sama dengan metode Weighted Product yang telah penulis paparkan sebelumnya, kita akan menghitung alternatif terbaik dari perguruan tinggi
swasta terbaik.
Tabel 2.7 Contoh Data Yang Sudah Dikonversi WSM
Nama Kampus K1
K2 K3
K4 K5
Mikro Skill 4
4 2
2 4
STMIK-IBBI 2
4 3
4 3
Kampus Ungu 3
5 1
1 1
Universitas Sumatera Utara
a. Bobot Preferensi W = [ 3, 4, 2, 4, 5 ]
b. Menghitung Nilai W
i
W = 3
3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,16 W =
4 3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,22
W = 2
3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,11 W =
4 3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,22
W = 5
3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,27 c. Menghitug Nilai A
i
A = 4 x 0,16+4 x -0,22 + 2 x 0,11 + 2 x 0,22 + 4 x 0,27 = 1,5 A = 2 x 0,16+4 x -0,22 + 3 x 0,11 + 4 x 0,22 + 3 x 0,27 = 1,46
A = 3 x 0,16+5 x -0,22 + 1 x 0,11 + 1 x 0,22 + 1 x 0,27 = -0,02 Karena diperoleh nilai terbesar adalah A
1
, maka kampus STMIK-IBBI adalah alternatif perguruan tinggi swasta terbaik.
2.5 Big Theta Ɵ
