SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBIMBING SKRIPSI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pembimbing Skripsi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBIMBING
SKRIPSI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY
PROCESS
NASKAH PUBLIKASI
PROGRAM STUDI INFORMATIKA
FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA
Diajukan oleh :
Hendri Adi Cahyono
Husni Thamrin, S.T, M.T, Ph.D
PROGRAM STUDI INFORMATIKA
FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA
JANUARI, 2016
HALAMAN PENGESAHAN
Publikasi ilmiah dengan judul :
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBIMBING
SKRIPSI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY
PROCESS
Yang dipersiapkan dan disusun oleh:
Hendri Adi Cahyono
L200110090
Telah disetujui pada :
Hari
:
Tanggal
:
Pembimbing
Husni Thamrin, S.T, M.T, Ph.D
NIK 706
Publikasi ilmiah ini telah diterima sebagai salah satu persyaratan
Untuk memperoleh gelar sarjana
Tanggal ………………...
Mengetahui
Ketua Program Studi
Informatika
Dr. Heru Supriyono, M.Sc.
NIK 970
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBIMBING
SKRIPSI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY
PROCESS
Hendri Adi Cahyono, Husni Thamrin
Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika,
Universitas Muhammadiyah Surakarta
Email : hendri.oxford@gmail.com
ABSTRAKSI
Skripsi merupakan mata kuliah tugas akhir bagi mahasiswa S1. Prodi informatika
Universitas Muhammadiyah Surakarta dalam pembuatan skripsi tahap pertama yang
harus dilakukan yaitu pembuatan judul dan penentuan pembimbing skripsi. Dalam
penentuan pembimbing skripsi di prodi informatika masih menggunakan cara
manual, dan biasanya memerlukan waktu yang cukup lama. Karena harus
merapatkan dosen mana yang cocok dengan judul dan deskripsi dari mahasiswa yang
cukup banyak. Dalam rapat ini dosen juga harus membaca setiap judul dan deskripsi
skripsi mahasiswa untuk benar-benar mencocokan dengan keahlian dosen dan
pengalaman dosen dalam membimbing. Rapat dapat memakan waktu sehari kerja
untuk menentukan pembimbing untuk 50 mahasiswa, maka ini sangat tidak efisien.
Pada penelitian ini penulis telah membuat Sistem pendukung keputusan penentuan
pembimbing skripsi yang dibuat dengan menggunakan metode analytical hierarchy
process(AHP). Aplikasi ini dapat menentukan pembimbing skripsi sesuai judul
mahasiswa dengan cepat dan akurat. Berdasarkan hasil penelitian dari aplikasi sistem
pendukung keputusan penentuan pembimbing skripsi menggunakan metode
analytical hierarchy process(AHP) dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini
memudahkan biro skripsi dan progdi informatika untuk pemilihan pembimbing
skripsi dengan keakuratan aplikasi 53.8%.
Kata kunci : Analytical Hierarchy Process(AHP), Penentuan Pembimbing Skripsi,
Sistem Pendukung Keputusan.
DECISION SUPPORT SYSTEM THESIS MENTOR DETERMINATION
USING METHOD ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
Hendri Adi Cahyono, Husni Thamrin
Informatics, The Faculty Of Communication And Informatic,
Muhammadiyah University Of Surakarta
Email : hendri.oxford@gmail.com
ABSTRACT
Thesis is the final project lesson for students S1. Prodi informatics Muhammadiyah
University of Surakarta in the manufacturing thesis stage first thing to do is
manufacture a title and determination thesis mentor. In determining the thesis mentor
in the Prodi informatics still use manual way, and usually require a long time.
Because must meeting lecture which one is match the titles and descriptions of
students who pretty much. In this meeting the lecturer should also read the title and
description of each student to really match with faculty expertise and experience
lecturer in guiding. Meetings can take time one day work for determine mentor for
50 students, then this is very inefficient. In this research the authors have made a
decision support system thesis mentor determination is made by using the method
analytical hierarchy process (AHP). This application can determine thesis mentor
appropriate title of student quickly and accurately. Based on the research results of
the application of decision support system thesis mentor determination using method
analytical hierarchy process (AHP) can be concluded that this application allows the
bureau thesis and study program informatics for election thesis supervisor with
accuracy applications 53.8%.
Keyword : Analytical Hierarchy Process(AHP), Thesis Mentor Determination,
Decision Support System.
Guna mengatasi kesulitan dalam
PENDAHULUAN
Fakultas komunikasi dan informatika
merupakan fakultas yang cukup baru
di
universitas
muhammadiyah
surakarta. Fakultas ini memiliki 2
program studi yaitu Informatika dan
Ilmu Komunikasi. Prodi informatika
dalam
menentukan
pembimbing
skripsi melalui rapat dosen. Dalam
penentuan
pembimbing
skripsi
mahasiswa dapat mengusulkan dosen
mana
yang
ingin
dijadikan
pembimbing, tetapi keputusan akan
tetap pada rapat dosen. Dalam rapat
ini, prodi memilih mahasiswa mana
yang akan dibimbing oleh seorang
dosen sesuai judul dan deskripsi
mahasiswa.
yang
pembimbing,
diperlukan
sistem
maka
yang
dapat
membuat sebuah keputusan yang tepat
dan cepat. Oleh karena itu perlu dibuat
sebuah sistem pendukung keputusan
penentuan
pembimbing
skripsi.
Penelitian ini mengamati penggunaan
metode analytical hierarchy process.
Untuk menentukan dosen mana yang
cocok
dengan
Keputusan
ini
judul
mahasiswa.
akan
diambil
berdasarkan data penelitian dosen,
paper dosen, mata kuliah yang diajar
dosen dan topik mahasiswa yang
pernah dibimbing dulunya. Sehingga
dengan beberapa variable tersebut
akan dapat membuat keakuratan dalam
pemilihan pembimbing. Serta yang
Dengan penentuan pembimbing
skripsi
penentuan
masih
manual
ini
biasanya memerlukan waktu yang
paling penting dalam sistem ini yaitu
membuat penetuan pembimbing lebih
cepat dan efisien.
cukup lama. Karena harus merapatkan
dosen mana yang cocok dengan judul
TINJAUAN PUSTAKA
dan deskripsi dari mahasiswa yang
Romdoni (2014) melakukan penelitian
cukup banyak. Dalam rapat ini dosen
tentang pembuatan sistem pendukung
juga harus membaca setiap judul dan
keputusan seleksi pemilihan calon
deskripsi skripsi untuk benar-benar
kepala desa berbasis web. Aplikasi ini
mencocokan dengan keahlian dosen
dibuat dengan metode SAW(Simple
dan
Additive
pengalaman
dosen
dalam
Weighting).
Hasil
dari
membimbing. Rapat dapat memakan
aplikasi ini membantu perangkat desa
waktu sehari kerja untuk menentukan
dan
pembimbing untuk 50 mahasiswa,
mengetahui perangkingan calon kepala
maka ini sangat tidak efisien.
desa dari hasil bobot kriteria yang
warga
masyarakat
untuk
telah di tentukan,sehingga memberi
dalam
informasi
persediaanbaan barang dan proses
tambahan
saat
akan
menetukan sebuah pilihan.
Lukni
melakukan
penelitian tentang menerapkan metode
AHP yang mempunyai tujuan untuk
prototype
sistem
pendukung keputusan untuk pemilihan
perolehan
jamkesmas
untuk
masyarakat miskin di Rumah Sakit
Umum
Daerah
Dr.
M.
Ashari
Pemalang. Peralatan yang dibutuhkan
adalah Delphi 07 dan Turbo Pascal
software pendukung. Hasil aplikasi ini
dapat mempermudah dan membantu
pengambilan keputusan untuk memilih
perolehan Jamkesmas di Rumah Sakit
Umum
Daerah
Dr.
M.
Ashari
Pemalang.
Rustiawan,
pengembangan
sistem
pendukung
keputusan untuk menentukan jumlah
persediaan.
Metodologi
digunakan
dalam
pendukung
yang
pengembangan
keputusan
beberapa
intelligence,
tahap
design,
ini
yaitu
choice,
implementasi . Hasil penelitian ini
menunjukkan
sistem
Destiani
dan
Ikhwana (2010) melakukan penelitian
tentang membangun sebuah aplikasi
sistem
pendukung
keputusan
penyeleksian calon siswa baru di SMA
Negeri 3 Garut. Metodologi yang
digunakan
dalam
proses
sistem
pendukung keputusan menggunakan
model
Simon
dan
untuk
perhitungannya menggunakan model
TOPSIS.
Hasil
mempermudah
meminimalisir
penelitian
pekerjaan
kesalahan
ini
dan
yang
dilakukan oleh panitia penyeleksi
calon siswa baru di SMA Negeri 3
penerimaan calon siswa baru.
(2012) melakukan penelitian tentang
meliputi
penjualan,
Garut dalam pengambilan keputusan
Wahid, Ikhwana dan Partono
sistem
data
pembuatan laporan-laporan.
(2013)
membangun
mengelola
bahwa
penggunaan
pendukung
keputusan
penentuan jumlah persediaan ini dapat
membantu bagian kasir dan pemilik
Maharani, Syukur dan Catur
(2010) melakukan penelitian tentang
membuat sebuah sistem pendukung
keputusan untuk memudahkan pihak
manajemen
dalam
proses
seleksi
karyawan, khususnya pada proses
penilaian hasil tes psikologi. Metode
yang digunakan dalam penelitian ini
yaitu
AHP.
Aplikasi
ini
akan
menghasilkan keluaran nilai intensitas
prioritas calon karyawan tertinggi
sehingga karyawan yang memiliki
nilai
tertinggi
akan
memperoleh
kesempatan yang besar untuk diterima
Peneliti akan menganalisa data
menjadi karyawan di perusahaan.
apa saja yang akan dibutuhkan
Habibullah dan Winiarti (2014)
melakukan penelitian tentang sistem
pendukung
keputusan
dalam pembuatan Sistem.
b. Pengumpulan data
Pada tahap ini peneliti melakukan
penentuan
pengumpulan data penelitian. Data
kesesuain jenis lahan pertanian untuk
budidaya
tanaman
menggunakan
penelitian
buah-buahan
metode
berbasis
web.
dilakukan
menghasilkan
yang yang dikumpulkan yaitu
perangkat
penelitian dosen, paper dosen,
mata kuliah yang diajar dosen dan
media konsultasi mengenai penentuan
lahan
pertanian
topik-topik skripsi yang pernah
untuk
pembudidayaan tanaman buah-buahan
dan cara penanaman tanaman buah-
biro
juga searching dari google. Data
yang
lunak sistem yang berguna sebagai
kesesuaian
dari
skripsi, progdi informatika dan
similarity
Penelitian
diperoleh
dibimbing dosen.
c. Desain Sistem
Tahap ini merupakan tahap dimana
buahan.
peneliti mendesain sistem. Dalam
Telaah diatas digunakan sebagai bahan
desain
perbandingan antara penelitian yang
perancangan
sudah
interface, perancangan prosedur,
dilakukan
dan
yang
akan
dirancang oleh peneliti.
perancangan
dilakukan
diperlukan, mengumpulkan data yang
diperlukan sesuai dengan kebutuhan,
jalannya
sistem,
implementasi sistem sesuai dengan
desain,
pengujian
penyusunan laporan.
a. Analisis kebutuhan
sistem,
yaitu
fitur,
beberapa
perancangan
perancangan
perancangan data dan perancangan
dengan
fitur.
menganalisa kebutuhan apa saja yang
mendesain
terdapat
arsitektur, perancangan aplikasi,
METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian
ini
dan
d.
Pembuatan Sistem
Dalam tahap ini peneliti mulai
membuat
sistem.
Dalam
pembuatan ini dibuat sesuai desain
yang
telah
menggunaka
dirancang
data
dan
yang
telah
Tahap pengujian sistem
yaitu
dikumpulkan.
e. Pengujian Sistem
tahap dimana peneliti menguji
f.
hasil pembuatan sistem. Dalam
menggunakan
pengujian
akan
Berikut 2 langkah untuk menentukan
membuat survey kepada beberapa
kemiripan judul skripsi dengan data
dosen. Survey yang dibuat yaitu
dosen (Thamrin dan Sabardila, 2014).
10 daftar judul dan deskripsi dari
a. menghitung
ini
peneliti
metode
similarity.
kemiripan
judul
mahasiswa untuk dihadapkan pada
skripsi dengan data salah satu
dosen, kemudian dosen diminta
dosen menggunakan similarity.
beberapa judul yang diminati.
Misalkan
Analisis
kalimat S1 dan S2, dalam aplikasi
Tahap
ini
merupakan
tahap
ini
S1
terdapat
yaitu
dua
judul
buah
skripsi
analisis dari pengumpulan data,
mahasiswa dan S2 adalah data
desain sistem, pembutan sistem
dosen yg meliputi judul paper,
dan pengujian sistem.
judul penelitian, judul bimbingan
g. Laporan
skripsi.
laporan
S1 : Judul mahasiswa : “Implementasi
merupakan tahap terakhir dalam
Data Mining Sistem Monitoring
penelitian.
Siswa Di SD Aisyiyah Unggulan
Tahap
pembuatan
Dalam
tahap
ini
melaporkan dari semua kegiatan
yang
telah
dilakukan
dalam
penelitian.
Gemolong”
S2 : Data dosen A:
(a) Paper : “Rancang bangun sistem
ANALISA DAN PEMBAHASAN
penggajian guru dan karyawan
Tahap pertama yang dilakukan untuk
menggunakan
menentukan pembimbing skripsi yaitu
kasus:
dengan memasukan data mahasiswa,
sragen)”.
konsentrasi
dan
judul
skripsi
mahasiswa.
dimasukan langkah selanjutnya yaitu
memproses judul untuk menentukan
pembimbing. Langkah pertama untuk
pembimbing
yaitu
menentukan nilai kemiripan judul
skipsi
sunan
(studi
walisongo
Berdasarkan kedua kalimat S1 dan S2,
dibuat empat himpunan kalimat yaitu
Tahap kedua, Setelah judul skripsi
menentukan
lpi
lazarus
dengan
data
dosen
T0, T1, T2 dan T. T0 merupakan kata
yang sama pada kedua kalimat, T1
merupakan kata S1 yang tidak terdapat
pada T1, T2 merupakan kata pada S2
yang tidak terdapat pada T0, dan T
merupakan gabungan kata T1 dan T2.
T0 = {sistem}
T0 = { Implementasi, Data, Mining,
Monitoring, Siswa, Di, SD, Aisyiyah,
Unggulan, Gemolong }
T2 = { Rancang, bangun, penggajian,
guru, dan, karyawan, menggunakan,
lazarus, studi, kasus,
lpi, sunan,
Sim(V1,V2) =
(b) Penelitian : “Sistem Informasi
Karir bagi Siswa dan Alumni
walisongo, sragen}
SMK N 3 Purworejo Berbasis
T = { Implementasi, Data, Mining,
Web dan WAP”.
Monitoring, Siswa, Di, SD, Aisyiyah,
Dengan menggunakan cara yang
Unggulan,
sama seperti diatas diperoleh:
bangun,
Gemolong,
penggajian,
rancang,
guru,
karyawan, menggunakan,
dan,
lazarus,
Sim(V1,V2) =
(c) Bimbingan
Skripsi
:
studi, kasus, lpi, sunan, walisongo,
“Implementasi
sragen}.
Penjurusan Siswa Di Sma N 3
Proses berikutnya yaitu menentukan
Boyolali
vektor semantik leksikal V1 dan V2. V1
Decision Tree”.
dan
V2
merupakan
Data
Mining
Dengan
Metode
perbandingan
kemiripan dari T dengan T1, T2.
Apabila kedua kata sama maka akan
Sim(V1,V2) =
S2 : data dosen B
diberi skor maksimum kemiripan yaitu
1 dan apabila tidak sama akan diberi
(a) Paper
:
“Sistem
Informasi
skor minimum kemiripan yaitu 0.
Restoran di Acasia Resto &
Setelah skor kemiripan ditentukan
Gallery Menggunakan PHP dan
selanjutnya yaitu menambahkan T0
MySqL”.
dibagian akhir dengan skor maksimum
Sim(V1,V2) =
yaitu 1.
V1
(b) Penelitian : “Rancang Bangun
=
Sistem
Informasi
Berbasis
(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
Website pada Badan Diklat dan
0,0,0,0,1)
Litbang Sragen”.
V2
=
Sim(V1,V2) =
(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1)
(c) Bimbingan
Skripsi
:
“Sistem
Pendukung Keputusan Program
Perumahan
Rakyat
Pada
Masyarakat Kurang Mampu Di
Desa
Kedungpilang
Dengan
Anggota = 0.087 x = 0.043
(c) Bimbingan Skripsi : Pembimbing
Metode Topsis”.
1
Sim(V1,V2) =
Pembimbing 1 = 0.154 x
b. Langkah kedua mengalikan nilai
hasil
kemiripan judul dengan
jabatan dosen. Jabatan dosen yang
dimaksud disini yaitu jabatan
dosen dalam paper, penelitian,
dan bimbingan skripsi. Dalam
paper dan penelitian ada dua
jabatan yaitu ketua dan anggota,
sedangkan
dalam
bimbingan
skripsi juga ada dua jabatan yaitu
pembimbing 1 dan pembimbing 2.
Ketua dan Pembimbing 1 = nilai
=
0.154
Tahap ketiga yaitu menghitung bobot
kriteria
mata
kuliah
berdasarkan
konsentrasi. Tahap ini merupakan
tahap untuk menentukan bobot kriteria
mata kuliah. Dalam menghitung bobot
ini yang diperlukan yaitu data mata
kuliah setiap dosen dan mata kuliah
tersebut sudah dikelompokan dalam
konsentrasi
masing-masing
matakuliah. Di progdi informatika
terdapat konsentrasi yaitu jaringan,
kemiripan x
sistem
Anggota dan Pembimbing 2 = nilai
perangkat lunak. Setelah mata kuliah
kemiripan x
dikelompokan
Data dosen A:
(a) Paper : Anggota
Anggota = 0.077 x = 0.385
Ketua = 0.154 x = 0.154
(c) Bimbingan Skripsi : Pembimbing
dan
rekayasa
selanjutnya
yaitu
menghitung jumlah mata kuliah yang
diajar
oleh
konsentrasi
contoh
(b) Penelitian : Ketua
informasi
setiap
dosen
mahasiswa.
untuk
sesuai
Berikut
menghitung
bobot
kriteria mata kuliah sesuai data dari
dosen A dan B.
-
Konsentrasi mahasiswa : Sistem
1
Informasi
Pembimbing 1 = 0.4 x = 0.4
Dosen A mengajar mata kuliah
Data dosen B:
konsentrasi
sistem
informasi
berjumlah : 2
(a) Paper : Ketua
Ketua = 0.174 x = 0.174
(b) Penelitian : Anggota
Dosen B mengajar mata kuliah
konsentrasi
berjumlah : 6
sistem
informasi
-
Bobot Kriteria mata kuliah:
-
Rumus : Bobot MK= jumlah mata
kuliah
/
jumlah
mata
kuliah
Bobot MK dosen A =
= 0.333
Bobot MK dosen B =
=1
yaitu
menghitung
Pa
a. Kriteria yang dipertimbangkan:
Paper (Pa)
-
Penelitian (Pe)
-
Bimbingan Skripsi (Bs)
-
Mata Kuliah (Mk)
Bs
c. Pertimbangan
terhadap
perbandingan
berpasangan
disentesis
memperoleh
untuk
7
5
3
1
16
Menjumlah
nilai-nilai
Pa
Pe
Bs
Mk
Bs
Mk
Jumlah
3.9052475
8.92628
1.31672625 2.457889
0.3656175 0.552488667
0.05688975 0.095358057
1.6736775 2.7894625
0.26334525 0.79003575
0.040624167 0.1218725
0.01137795 0.01896325
Pa
Pe
Bs
Mk
jml
Jumlah per baris Prioritas
Hasil
8.92628
0.5578925
2.457889
0.26334525
0.55248867
0.1218725
0.095358057
0.05688975
9.4841725
2.72123425
0.67436117
0.152247807
13.03201573
=jumlah
nilai
hasil
=
13.03201573
n = jumlah kriteria = 4
setiap
λmax = Jumlah /n = 3.258003932
Pe
Bs
Mk
1
3
5
0.333333333
1
3
0.2 0.333333
1
0.142857143
0.2 0.333333
1.676190476 4.533333 9.333333
Consistensi Index (CI) = (λmax-n)/n =
Pa
-
0.5578925
0.08778175
0.0243745
0.008127107
Jumlah
kolom matrik
Pa
Pe
Bs
Mk
jumlah
Prioritas
7 0.5578925
5 0.26334525
3 0.1218725
1 0.05688975
Berdasarkan table diatas diperoleh:
keseluruhan prioritas.
-
Mk
d. Menghitung rasio konsistensi
Mk
1
3
5
0.333333333
1
3
0.2 0.333333
1
0.142857143
0.2 0.333333
1.676190476 4.533333 9.333333
Bs
Pe
Pa
Pe
Bs
Mk
Membuat perbandingan kriteria
Pe
penjumlahan
1
3
5
0.333333333
1
3
0.2 0.333333333
1
0.142857143
0.2 0.333333333
Pa
b. Membuat matrix berpasangan :
Pa
matrik
Pe
Pa
Pe
Bs
Mk
A. Menghitung Kriteria
Pa
Pe
Bs
Mk
jumlah
Membuat
setiap baris
rumus AHP:
-
Pa
Pe
Bs
Mk
Jumlah baris Prioritas
0.596591 0.661765 0.535714 0.4375 2.23157
0.5578925
0.198864 0.220588 0.321429 0.3125 1.053381
0.26334525
0.119318 0.073529 0.107143 0.1875 0.48749
0.1218725
0.085227 0.044118 0.035714 0.0625 0.227559
0.05688975
Pa
Pe
Bs
Mk
-
-
vector
prioritas/Prioritas lokal
terbanyak
Tahap keempat
Menentukan
7
5
3
1
16
-0.185499017
e. Mengukur
konsistensi
penilaian dengan menggunakan
Menghitung normalisasi matrik
Pa
Pe
Bs
Mk
0.596591 0.661765 0.535714 0.4375
0.198864 0.220588 0.321429 0.3125
0.119318 0.073529 0.107143 0.1875
0.085227 0.044118 0.035714 0.0625
seluruh
Consistency Ratio (CR).
-
Rumus: CR=CI/RI
-
Nilai Random Consistency Index
(RI) dapat digunakan patokan
tabel berikut:
n
RI
-
1
0
2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49
CR= -0.185499017 / 0.9 = 0.206110019
-
Oleh karena CR
SKRIPSI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY
PROCESS
NASKAH PUBLIKASI
PROGRAM STUDI INFORMATIKA
FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA
Diajukan oleh :
Hendri Adi Cahyono
Husni Thamrin, S.T, M.T, Ph.D
PROGRAM STUDI INFORMATIKA
FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA
JANUARI, 2016
HALAMAN PENGESAHAN
Publikasi ilmiah dengan judul :
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBIMBING
SKRIPSI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY
PROCESS
Yang dipersiapkan dan disusun oleh:
Hendri Adi Cahyono
L200110090
Telah disetujui pada :
Hari
:
Tanggal
:
Pembimbing
Husni Thamrin, S.T, M.T, Ph.D
NIK 706
Publikasi ilmiah ini telah diterima sebagai salah satu persyaratan
Untuk memperoleh gelar sarjana
Tanggal ………………...
Mengetahui
Ketua Program Studi
Informatika
Dr. Heru Supriyono, M.Sc.
NIK 970
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBIMBING
SKRIPSI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY
PROCESS
Hendri Adi Cahyono, Husni Thamrin
Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika,
Universitas Muhammadiyah Surakarta
Email : hendri.oxford@gmail.com
ABSTRAKSI
Skripsi merupakan mata kuliah tugas akhir bagi mahasiswa S1. Prodi informatika
Universitas Muhammadiyah Surakarta dalam pembuatan skripsi tahap pertama yang
harus dilakukan yaitu pembuatan judul dan penentuan pembimbing skripsi. Dalam
penentuan pembimbing skripsi di prodi informatika masih menggunakan cara
manual, dan biasanya memerlukan waktu yang cukup lama. Karena harus
merapatkan dosen mana yang cocok dengan judul dan deskripsi dari mahasiswa yang
cukup banyak. Dalam rapat ini dosen juga harus membaca setiap judul dan deskripsi
skripsi mahasiswa untuk benar-benar mencocokan dengan keahlian dosen dan
pengalaman dosen dalam membimbing. Rapat dapat memakan waktu sehari kerja
untuk menentukan pembimbing untuk 50 mahasiswa, maka ini sangat tidak efisien.
Pada penelitian ini penulis telah membuat Sistem pendukung keputusan penentuan
pembimbing skripsi yang dibuat dengan menggunakan metode analytical hierarchy
process(AHP). Aplikasi ini dapat menentukan pembimbing skripsi sesuai judul
mahasiswa dengan cepat dan akurat. Berdasarkan hasil penelitian dari aplikasi sistem
pendukung keputusan penentuan pembimbing skripsi menggunakan metode
analytical hierarchy process(AHP) dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini
memudahkan biro skripsi dan progdi informatika untuk pemilihan pembimbing
skripsi dengan keakuratan aplikasi 53.8%.
Kata kunci : Analytical Hierarchy Process(AHP), Penentuan Pembimbing Skripsi,
Sistem Pendukung Keputusan.
DECISION SUPPORT SYSTEM THESIS MENTOR DETERMINATION
USING METHOD ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
Hendri Adi Cahyono, Husni Thamrin
Informatics, The Faculty Of Communication And Informatic,
Muhammadiyah University Of Surakarta
Email : hendri.oxford@gmail.com
ABSTRACT
Thesis is the final project lesson for students S1. Prodi informatics Muhammadiyah
University of Surakarta in the manufacturing thesis stage first thing to do is
manufacture a title and determination thesis mentor. In determining the thesis mentor
in the Prodi informatics still use manual way, and usually require a long time.
Because must meeting lecture which one is match the titles and descriptions of
students who pretty much. In this meeting the lecturer should also read the title and
description of each student to really match with faculty expertise and experience
lecturer in guiding. Meetings can take time one day work for determine mentor for
50 students, then this is very inefficient. In this research the authors have made a
decision support system thesis mentor determination is made by using the method
analytical hierarchy process (AHP). This application can determine thesis mentor
appropriate title of student quickly and accurately. Based on the research results of
the application of decision support system thesis mentor determination using method
analytical hierarchy process (AHP) can be concluded that this application allows the
bureau thesis and study program informatics for election thesis supervisor with
accuracy applications 53.8%.
Keyword : Analytical Hierarchy Process(AHP), Thesis Mentor Determination,
Decision Support System.
Guna mengatasi kesulitan dalam
PENDAHULUAN
Fakultas komunikasi dan informatika
merupakan fakultas yang cukup baru
di
universitas
muhammadiyah
surakarta. Fakultas ini memiliki 2
program studi yaitu Informatika dan
Ilmu Komunikasi. Prodi informatika
dalam
menentukan
pembimbing
skripsi melalui rapat dosen. Dalam
penentuan
pembimbing
skripsi
mahasiswa dapat mengusulkan dosen
mana
yang
ingin
dijadikan
pembimbing, tetapi keputusan akan
tetap pada rapat dosen. Dalam rapat
ini, prodi memilih mahasiswa mana
yang akan dibimbing oleh seorang
dosen sesuai judul dan deskripsi
mahasiswa.
yang
pembimbing,
diperlukan
sistem
maka
yang
dapat
membuat sebuah keputusan yang tepat
dan cepat. Oleh karena itu perlu dibuat
sebuah sistem pendukung keputusan
penentuan
pembimbing
skripsi.
Penelitian ini mengamati penggunaan
metode analytical hierarchy process.
Untuk menentukan dosen mana yang
cocok
dengan
Keputusan
ini
judul
mahasiswa.
akan
diambil
berdasarkan data penelitian dosen,
paper dosen, mata kuliah yang diajar
dosen dan topik mahasiswa yang
pernah dibimbing dulunya. Sehingga
dengan beberapa variable tersebut
akan dapat membuat keakuratan dalam
pemilihan pembimbing. Serta yang
Dengan penentuan pembimbing
skripsi
penentuan
masih
manual
ini
biasanya memerlukan waktu yang
paling penting dalam sistem ini yaitu
membuat penetuan pembimbing lebih
cepat dan efisien.
cukup lama. Karena harus merapatkan
dosen mana yang cocok dengan judul
TINJAUAN PUSTAKA
dan deskripsi dari mahasiswa yang
Romdoni (2014) melakukan penelitian
cukup banyak. Dalam rapat ini dosen
tentang pembuatan sistem pendukung
juga harus membaca setiap judul dan
keputusan seleksi pemilihan calon
deskripsi skripsi untuk benar-benar
kepala desa berbasis web. Aplikasi ini
mencocokan dengan keahlian dosen
dibuat dengan metode SAW(Simple
dan
Additive
pengalaman
dosen
dalam
Weighting).
Hasil
dari
membimbing. Rapat dapat memakan
aplikasi ini membantu perangkat desa
waktu sehari kerja untuk menentukan
dan
pembimbing untuk 50 mahasiswa,
mengetahui perangkingan calon kepala
maka ini sangat tidak efisien.
desa dari hasil bobot kriteria yang
warga
masyarakat
untuk
telah di tentukan,sehingga memberi
dalam
informasi
persediaanbaan barang dan proses
tambahan
saat
akan
menetukan sebuah pilihan.
Lukni
melakukan
penelitian tentang menerapkan metode
AHP yang mempunyai tujuan untuk
prototype
sistem
pendukung keputusan untuk pemilihan
perolehan
jamkesmas
untuk
masyarakat miskin di Rumah Sakit
Umum
Daerah
Dr.
M.
Ashari
Pemalang. Peralatan yang dibutuhkan
adalah Delphi 07 dan Turbo Pascal
software pendukung. Hasil aplikasi ini
dapat mempermudah dan membantu
pengambilan keputusan untuk memilih
perolehan Jamkesmas di Rumah Sakit
Umum
Daerah
Dr.
M.
Ashari
Pemalang.
Rustiawan,
pengembangan
sistem
pendukung
keputusan untuk menentukan jumlah
persediaan.
Metodologi
digunakan
dalam
pendukung
yang
pengembangan
keputusan
beberapa
intelligence,
tahap
design,
ini
yaitu
choice,
implementasi . Hasil penelitian ini
menunjukkan
sistem
Destiani
dan
Ikhwana (2010) melakukan penelitian
tentang membangun sebuah aplikasi
sistem
pendukung
keputusan
penyeleksian calon siswa baru di SMA
Negeri 3 Garut. Metodologi yang
digunakan
dalam
proses
sistem
pendukung keputusan menggunakan
model
Simon
dan
untuk
perhitungannya menggunakan model
TOPSIS.
Hasil
mempermudah
meminimalisir
penelitian
pekerjaan
kesalahan
ini
dan
yang
dilakukan oleh panitia penyeleksi
calon siswa baru di SMA Negeri 3
penerimaan calon siswa baru.
(2012) melakukan penelitian tentang
meliputi
penjualan,
Garut dalam pengambilan keputusan
Wahid, Ikhwana dan Partono
sistem
data
pembuatan laporan-laporan.
(2013)
membangun
mengelola
bahwa
penggunaan
pendukung
keputusan
penentuan jumlah persediaan ini dapat
membantu bagian kasir dan pemilik
Maharani, Syukur dan Catur
(2010) melakukan penelitian tentang
membuat sebuah sistem pendukung
keputusan untuk memudahkan pihak
manajemen
dalam
proses
seleksi
karyawan, khususnya pada proses
penilaian hasil tes psikologi. Metode
yang digunakan dalam penelitian ini
yaitu
AHP.
Aplikasi
ini
akan
menghasilkan keluaran nilai intensitas
prioritas calon karyawan tertinggi
sehingga karyawan yang memiliki
nilai
tertinggi
akan
memperoleh
kesempatan yang besar untuk diterima
Peneliti akan menganalisa data
menjadi karyawan di perusahaan.
apa saja yang akan dibutuhkan
Habibullah dan Winiarti (2014)
melakukan penelitian tentang sistem
pendukung
keputusan
dalam pembuatan Sistem.
b. Pengumpulan data
Pada tahap ini peneliti melakukan
penentuan
pengumpulan data penelitian. Data
kesesuain jenis lahan pertanian untuk
budidaya
tanaman
menggunakan
penelitian
buah-buahan
metode
berbasis
web.
dilakukan
menghasilkan
yang yang dikumpulkan yaitu
perangkat
penelitian dosen, paper dosen,
mata kuliah yang diajar dosen dan
media konsultasi mengenai penentuan
lahan
pertanian
topik-topik skripsi yang pernah
untuk
pembudidayaan tanaman buah-buahan
dan cara penanaman tanaman buah-
biro
juga searching dari google. Data
yang
lunak sistem yang berguna sebagai
kesesuaian
dari
skripsi, progdi informatika dan
similarity
Penelitian
diperoleh
dibimbing dosen.
c. Desain Sistem
Tahap ini merupakan tahap dimana
buahan.
peneliti mendesain sistem. Dalam
Telaah diatas digunakan sebagai bahan
desain
perbandingan antara penelitian yang
perancangan
sudah
interface, perancangan prosedur,
dilakukan
dan
yang
akan
dirancang oleh peneliti.
perancangan
dilakukan
diperlukan, mengumpulkan data yang
diperlukan sesuai dengan kebutuhan,
jalannya
sistem,
implementasi sistem sesuai dengan
desain,
pengujian
penyusunan laporan.
a. Analisis kebutuhan
sistem,
yaitu
fitur,
beberapa
perancangan
perancangan
perancangan data dan perancangan
dengan
fitur.
menganalisa kebutuhan apa saja yang
mendesain
terdapat
arsitektur, perancangan aplikasi,
METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian
ini
dan
d.
Pembuatan Sistem
Dalam tahap ini peneliti mulai
membuat
sistem.
Dalam
pembuatan ini dibuat sesuai desain
yang
telah
menggunaka
dirancang
data
dan
yang
telah
Tahap pengujian sistem
yaitu
dikumpulkan.
e. Pengujian Sistem
tahap dimana peneliti menguji
f.
hasil pembuatan sistem. Dalam
menggunakan
pengujian
akan
Berikut 2 langkah untuk menentukan
membuat survey kepada beberapa
kemiripan judul skripsi dengan data
dosen. Survey yang dibuat yaitu
dosen (Thamrin dan Sabardila, 2014).
10 daftar judul dan deskripsi dari
a. menghitung
ini
peneliti
metode
similarity.
kemiripan
judul
mahasiswa untuk dihadapkan pada
skripsi dengan data salah satu
dosen, kemudian dosen diminta
dosen menggunakan similarity.
beberapa judul yang diminati.
Misalkan
Analisis
kalimat S1 dan S2, dalam aplikasi
Tahap
ini
merupakan
tahap
ini
S1
terdapat
yaitu
dua
judul
buah
skripsi
analisis dari pengumpulan data,
mahasiswa dan S2 adalah data
desain sistem, pembutan sistem
dosen yg meliputi judul paper,
dan pengujian sistem.
judul penelitian, judul bimbingan
g. Laporan
skripsi.
laporan
S1 : Judul mahasiswa : “Implementasi
merupakan tahap terakhir dalam
Data Mining Sistem Monitoring
penelitian.
Siswa Di SD Aisyiyah Unggulan
Tahap
pembuatan
Dalam
tahap
ini
melaporkan dari semua kegiatan
yang
telah
dilakukan
dalam
penelitian.
Gemolong”
S2 : Data dosen A:
(a) Paper : “Rancang bangun sistem
ANALISA DAN PEMBAHASAN
penggajian guru dan karyawan
Tahap pertama yang dilakukan untuk
menggunakan
menentukan pembimbing skripsi yaitu
kasus:
dengan memasukan data mahasiswa,
sragen)”.
konsentrasi
dan
judul
skripsi
mahasiswa.
dimasukan langkah selanjutnya yaitu
memproses judul untuk menentukan
pembimbing. Langkah pertama untuk
pembimbing
yaitu
menentukan nilai kemiripan judul
skipsi
sunan
(studi
walisongo
Berdasarkan kedua kalimat S1 dan S2,
dibuat empat himpunan kalimat yaitu
Tahap kedua, Setelah judul skripsi
menentukan
lpi
lazarus
dengan
data
dosen
T0, T1, T2 dan T. T0 merupakan kata
yang sama pada kedua kalimat, T1
merupakan kata S1 yang tidak terdapat
pada T1, T2 merupakan kata pada S2
yang tidak terdapat pada T0, dan T
merupakan gabungan kata T1 dan T2.
T0 = {sistem}
T0 = { Implementasi, Data, Mining,
Monitoring, Siswa, Di, SD, Aisyiyah,
Unggulan, Gemolong }
T2 = { Rancang, bangun, penggajian,
guru, dan, karyawan, menggunakan,
lazarus, studi, kasus,
lpi, sunan,
Sim(V1,V2) =
(b) Penelitian : “Sistem Informasi
Karir bagi Siswa dan Alumni
walisongo, sragen}
SMK N 3 Purworejo Berbasis
T = { Implementasi, Data, Mining,
Web dan WAP”.
Monitoring, Siswa, Di, SD, Aisyiyah,
Dengan menggunakan cara yang
Unggulan,
sama seperti diatas diperoleh:
bangun,
Gemolong,
penggajian,
rancang,
guru,
karyawan, menggunakan,
dan,
lazarus,
Sim(V1,V2) =
(c) Bimbingan
Skripsi
:
studi, kasus, lpi, sunan, walisongo,
“Implementasi
sragen}.
Penjurusan Siswa Di Sma N 3
Proses berikutnya yaitu menentukan
Boyolali
vektor semantik leksikal V1 dan V2. V1
Decision Tree”.
dan
V2
merupakan
Data
Mining
Dengan
Metode
perbandingan
kemiripan dari T dengan T1, T2.
Apabila kedua kata sama maka akan
Sim(V1,V2) =
S2 : data dosen B
diberi skor maksimum kemiripan yaitu
1 dan apabila tidak sama akan diberi
(a) Paper
:
“Sistem
Informasi
skor minimum kemiripan yaitu 0.
Restoran di Acasia Resto &
Setelah skor kemiripan ditentukan
Gallery Menggunakan PHP dan
selanjutnya yaitu menambahkan T0
MySqL”.
dibagian akhir dengan skor maksimum
Sim(V1,V2) =
yaitu 1.
V1
(b) Penelitian : “Rancang Bangun
=
Sistem
Informasi
Berbasis
(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
Website pada Badan Diklat dan
0,0,0,0,1)
Litbang Sragen”.
V2
=
Sim(V1,V2) =
(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1)
(c) Bimbingan
Skripsi
:
“Sistem
Pendukung Keputusan Program
Perumahan
Rakyat
Pada
Masyarakat Kurang Mampu Di
Desa
Kedungpilang
Dengan
Anggota = 0.087 x = 0.043
(c) Bimbingan Skripsi : Pembimbing
Metode Topsis”.
1
Sim(V1,V2) =
Pembimbing 1 = 0.154 x
b. Langkah kedua mengalikan nilai
hasil
kemiripan judul dengan
jabatan dosen. Jabatan dosen yang
dimaksud disini yaitu jabatan
dosen dalam paper, penelitian,
dan bimbingan skripsi. Dalam
paper dan penelitian ada dua
jabatan yaitu ketua dan anggota,
sedangkan
dalam
bimbingan
skripsi juga ada dua jabatan yaitu
pembimbing 1 dan pembimbing 2.
Ketua dan Pembimbing 1 = nilai
=
0.154
Tahap ketiga yaitu menghitung bobot
kriteria
mata
kuliah
berdasarkan
konsentrasi. Tahap ini merupakan
tahap untuk menentukan bobot kriteria
mata kuliah. Dalam menghitung bobot
ini yang diperlukan yaitu data mata
kuliah setiap dosen dan mata kuliah
tersebut sudah dikelompokan dalam
konsentrasi
masing-masing
matakuliah. Di progdi informatika
terdapat konsentrasi yaitu jaringan,
kemiripan x
sistem
Anggota dan Pembimbing 2 = nilai
perangkat lunak. Setelah mata kuliah
kemiripan x
dikelompokan
Data dosen A:
(a) Paper : Anggota
Anggota = 0.077 x = 0.385
Ketua = 0.154 x = 0.154
(c) Bimbingan Skripsi : Pembimbing
dan
rekayasa
selanjutnya
yaitu
menghitung jumlah mata kuliah yang
diajar
oleh
konsentrasi
contoh
(b) Penelitian : Ketua
informasi
setiap
dosen
mahasiswa.
untuk
sesuai
Berikut
menghitung
bobot
kriteria mata kuliah sesuai data dari
dosen A dan B.
-
Konsentrasi mahasiswa : Sistem
1
Informasi
Pembimbing 1 = 0.4 x = 0.4
Dosen A mengajar mata kuliah
Data dosen B:
konsentrasi
sistem
informasi
berjumlah : 2
(a) Paper : Ketua
Ketua = 0.174 x = 0.174
(b) Penelitian : Anggota
Dosen B mengajar mata kuliah
konsentrasi
berjumlah : 6
sistem
informasi
-
Bobot Kriteria mata kuliah:
-
Rumus : Bobot MK= jumlah mata
kuliah
/
jumlah
mata
kuliah
Bobot MK dosen A =
= 0.333
Bobot MK dosen B =
=1
yaitu
menghitung
Pa
a. Kriteria yang dipertimbangkan:
Paper (Pa)
-
Penelitian (Pe)
-
Bimbingan Skripsi (Bs)
-
Mata Kuliah (Mk)
Bs
c. Pertimbangan
terhadap
perbandingan
berpasangan
disentesis
memperoleh
untuk
7
5
3
1
16
Menjumlah
nilai-nilai
Pa
Pe
Bs
Mk
Bs
Mk
Jumlah
3.9052475
8.92628
1.31672625 2.457889
0.3656175 0.552488667
0.05688975 0.095358057
1.6736775 2.7894625
0.26334525 0.79003575
0.040624167 0.1218725
0.01137795 0.01896325
Pa
Pe
Bs
Mk
jml
Jumlah per baris Prioritas
Hasil
8.92628
0.5578925
2.457889
0.26334525
0.55248867
0.1218725
0.095358057
0.05688975
9.4841725
2.72123425
0.67436117
0.152247807
13.03201573
=jumlah
nilai
hasil
=
13.03201573
n = jumlah kriteria = 4
setiap
λmax = Jumlah /n = 3.258003932
Pe
Bs
Mk
1
3
5
0.333333333
1
3
0.2 0.333333
1
0.142857143
0.2 0.333333
1.676190476 4.533333 9.333333
Consistensi Index (CI) = (λmax-n)/n =
Pa
-
0.5578925
0.08778175
0.0243745
0.008127107
Jumlah
kolom matrik
Pa
Pe
Bs
Mk
jumlah
Prioritas
7 0.5578925
5 0.26334525
3 0.1218725
1 0.05688975
Berdasarkan table diatas diperoleh:
keseluruhan prioritas.
-
Mk
d. Menghitung rasio konsistensi
Mk
1
3
5
0.333333333
1
3
0.2 0.333333
1
0.142857143
0.2 0.333333
1.676190476 4.533333 9.333333
Bs
Pe
Pa
Pe
Bs
Mk
Membuat perbandingan kriteria
Pe
penjumlahan
1
3
5
0.333333333
1
3
0.2 0.333333333
1
0.142857143
0.2 0.333333333
Pa
b. Membuat matrix berpasangan :
Pa
matrik
Pe
Pa
Pe
Bs
Mk
A. Menghitung Kriteria
Pa
Pe
Bs
Mk
jumlah
Membuat
setiap baris
rumus AHP:
-
Pa
Pe
Bs
Mk
Jumlah baris Prioritas
0.596591 0.661765 0.535714 0.4375 2.23157
0.5578925
0.198864 0.220588 0.321429 0.3125 1.053381
0.26334525
0.119318 0.073529 0.107143 0.1875 0.48749
0.1218725
0.085227 0.044118 0.035714 0.0625 0.227559
0.05688975
Pa
Pe
Bs
Mk
-
-
vector
prioritas/Prioritas lokal
terbanyak
Tahap keempat
Menentukan
7
5
3
1
16
-0.185499017
e. Mengukur
konsistensi
penilaian dengan menggunakan
Menghitung normalisasi matrik
Pa
Pe
Bs
Mk
0.596591 0.661765 0.535714 0.4375
0.198864 0.220588 0.321429 0.3125
0.119318 0.073529 0.107143 0.1875
0.085227 0.044118 0.035714 0.0625
seluruh
Consistency Ratio (CR).
-
Rumus: CR=CI/RI
-
Nilai Random Consistency Index
(RI) dapat digunakan patokan
tabel berikut:
n
RI
-
1
0
2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49
CR= -0.185499017 / 0.9 = 0.206110019
-
Oleh karena CR