BAB 4
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
4.1 Implementasi Sistem
Implementasi merupakan tahapan akhir dari proses pembuatan perangkat lunak. Implementasi dilakukan setelah sebuah masalah dianalisis dan dilakukan perancangan
terhadap sistem yang akan dibangun. Sistem yang dibangun menggunakan bahasa pemprograman Microsoft Visual Basic 2010 dan database management system yang
digunakan adalah Microsoft Office Access 2007. Data yang diolah pada aplikasi ini adalah data siswa dan data guru. Pada aplikasi ini terdapat dua proses implementasi,
yaitu: a.
Implementasi sistem pendukung keputusan dalam menentukan ranking mata pelajaran menggunakan WP.
b. Implementasi sistem pendukung keputusan dalam menentukan ranking mata
pelajaran menggunakan AHP.
4.1.1 Halaman Masuk
Halaman masuk merupakan halaman awal pada saat aplikasi dijalankan. Pada halaman ini pengguna harus melakukan proses login terlebih dahulu sebelum masuk
ke halaman utama. Tampilan halaman masuk dapat dilihat pada gambar 4.1.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Tampilan Halaman Masuk
4.1.2 Halaman Awal
Halaman awal merupakan halaman yang dapat diakses setelah pengguna berhasil melakukan proses login. Pada halaman awal terdapat lima tombol yang digunakan
yaitu Data Siswa, Data Guru, Proses, Info dan Keluar. Tampilan halaman awal dapat dilihat pada gambar 4.2.
Gambar 4.2 Tampilan Halaman Awal
Universitas Sumatera Utara
4.1.3 Halaman Data Siswa
Pada halaman data siswa, pengguna dapat meng-input-kan nilai-nilai siswa, mata pelajaran pilihan siswa serta mata pelajaran rekomendasi orang tua siswa dan
kemudian disimpan kedalam database. Pada halaman data siswa terdapat button untuk mengedit dan menghapus data siswa di dalam database. Tampilan halaman data siswa
dapat dilihat pada gambar 4.3.
Gambar 4.3 Tampilan Halaman Data Siswa
4.1.4 Halaman Data Guru
Pada halaman data guru, pengguna dapat meng-input-kan data guru serta mata pelajaran rekomendasi guru dan kemudian disimpan kedalam database. Pada halaman
data guru terdapat button untuk mengedit dan menghapus data guru di dalam database. Tampilan halaman data guru dapat dilihat pada gambar 4.4.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.4 Tampilan Halaman Data Guru
4.1.5 Halaman Proses
Pada halaman proses terdapat tiga tab menu, tab Kriteria, tab Weighted Product dan tab Analytical Hierarchy Process. Pada tab kriteria terdapat tombol untuk
memunculkan nilai alternatif yang diperoleh dari perhitungan pada database siswa dan guru serta tombol untuk mengubah nilai alternatif menjadi nilai yang sudah
dikonversikan. Dan textbox untuk meng-input-kan nilai bobot kriteria. Tampilan halaman proses tab kriteria dapat dilihat pada gambar 4.5.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.5 Tampilan Halaman Proses Tab Kriteria
Pada tab weighted product terdapat empat tombol dan empat datagrid yang digunakan untuk menampilkan proses perhitungan dalam pencarian ranking mata
pelajaran lintas minat untuk siswa ilmu-ilmu sosial. Tampilan halaman proses tab weighted product dapat dilihat pada gambar 4.6.
Gambar 4.6 Tampilan Halaman Proses Tab Weighted Product
Universitas Sumatera Utara
Contoh perhitungan pada datagrid Nilai Perbaikan Bobot Wi. W
i
= W
j
W
j n
j=1
Nilai Siswa = W
1
=
4 4+5+2+3+2
= 0,25 Minat Siswa = W
2
=
5 16
= 0,3125
Contoh perhitungan pada datagrid Nilai Vektor Si. S
i
= X
ij W
j
n j=1
Matematika S
1
= 3
0,25
× 2
0,3125
× 4
0,125
× 5
0,1875
× 2
0,125
= 1,316 × 1,242 × 1,189 × 1,352 × 1,091 = 2,866
Fisika S
2
= 4
0,25
× 1
0,3125
× 1
0,125
× 3
0,1875
× 1
0,125
= 1,414 × 1 × 1 × 1,229 × 1 = 1,737
Kimia S
3
= 4
0,25
× 1
0,3125
× 1
0,125
× 2
0,1875
× 1
0,125
= 1,414 × 1 × 1 × 1,139 × 1 = 1,611
Contoh perhitungan pada datagrid Nilai Vektor Vi. V
i
= S
i
S
i m
j=1
Matematika V
1
= 2,867
2,866 + 1,737 + 1,611 + 2,381 + 3,234 + 3,399 + 1,251 + 1,967 =
2,867 18,446
= 0,155
Universitas Sumatera Utara
Fisika V
2
= 1,738
18,446 = 0,094
Kimia V
3
= 1,611
18,446 = 0,087
Kemudian pada datagrid Ranking Mata Pelajaran, nilai Vi setiap mata pelajaran diurutkan descending, mulai dari nilai Vi terbesar sampai terkecil.
Pada tab analytical hierarchy process terdapat tujuh tombol dan tujuh datagrid yang digunakan untuk menampilkan proses perhitungan dalam pencarian
ranking mata pelajaran lintas minat untuk siswa ilmu-ilmu sosial. Tampilan halaman proses tab analytical hierarchy process dapat dilihat pada gambar 4.7.
Gambar 4.7 Tampilan Halaman Proses Tab Analytical Hierarchy Process
Contoh perhitungan pada datagrid Penyederhanaan Prioritas Kriteria dapat dilihat pada tabel 4.1.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.1 Tabel Penyederhanaan Prioritas Kriteria
Nilai K1
K2 K3 K4
K5 Eigen
Vector K1
4 1
0,8 2
1,33 2
0,25 K2
5 1,25
1 2,5 1,67 2,5
0,3125 K3
2 0,5
0,4 1
0,67 1
0,125 K4
3 0,75 0,6 1,5
1 1,5
0,1875 K5
2 0,5
0,4 1
0,67 1
0,125 ∑
4 3,2
8 5,34
8 1
Nilai pada kolom Nilai diperoleh dari nilai bobot kriteria. Kolom K1 Baris K1 diperoleh dari K1K1 = 44 = 1
Kolom K2 Baris K1 diperoleh dari K1K2 = 45 = 0,8 Kolom K1 Baris K2 diperoleh dari K2K1 = 54 = 1,25
Eigen Vector K1 = 14 + 0,83,2 + 28 + 1,335,34 + 28 5 = 0,25 Eigen Vector K2 = 1,254 + 13,2 + 2,58 + 1,675,34 + 2,58 5 = 0,3125
Principle Eigen Vector = 4×0,25 + 3,2×0,3125 + 8×0,125 + 5,34×0,1875 + 8×0,125 = 5 Consistency Index = 5-5
⁄ 5-1 = 0
Perhitungan pada datagrid Tabel Matriks Bobot K1 ditunjukkan pada tabel 4.2.
Tabel 4.2 Tabel Matriks Bobot K1
Nilai pada kolom Nilai diperoleh dari nilai alternatif pada kriteria 1. Kolom A1 Baris A1 diperoleh dari A1A1 = 33 = 1
Kolom A2 Baris A1 diperoleh dari A1A2 = 34 = 0,75 Nilai
A1 A2
A3 A4
A5 A6
A7 A8 Eigen
Vector A1
3 1
0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 3
3 0,12
A2 4
1,33 1
1 1
1 1
4 4
0,16 A3
4 1,33
1 1
1 1
1 4
4 0,16
A4 4
1,33 1
1 1
1 1
4 4
0,16 A5
4 1,33
1 1
1 1
1 4
4 0,16
A6 4
1,33 1
1 1
1 1
4 4
0,16 A7
1 0,33 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25
1 1
0,04 A8
1 0,33 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25
1 1
0,04 ∑
8,31 6,25 6,25 6,25 6,25 6,25 25 25 1
Universitas Sumatera Utara
Kolom A1 Baris A2 diperoleh dari A2A1 = 43 = 1,33 Eigen Vector A1 = 18,31 + 0,756,25 + 0,756,25 + 0,756,25 + 0,756,25 +
0,756,25 + 325 + 325 8 = 0,12 Eigen Vector A2 = 1,338,31 + 16,25 + 16,25 + 16,25 + 16,25 + 16,25 + 425 +
425 8 = 0,16 Principle Eigen Vector = 8,31×0,12 + 6,25×0,16×5 + 25×0,04×2 = 8
Consistency Index = 8-8 ⁄ 8-1 = 0
Untuk perhitungan pada datagrid Tabel Matriks Bobot K2, Tabel Matriks Bobot K3, Tabel Matriks Bobot K4 dan Tabel Matriks Bobot K5 sama dengan
perhitungan yang dilakukan pada datagrid Tabel Matriks Bobot K1. Perhitungan pada datagrid Tabel Ranking merupakan langkah terakhir dari
penghitungan ranking algoritma AHP, yaitu menghitung total dengan cara menjumlahkan hasil perkalian nilai eigen vector tiap kriteria dengan nilai eigen vector
alternatif pada kriteria yang sama. Berikut ini contoh perhitungan total ranking dari alternatif:
Matematika A1 = 0,2498×0,12 + 0,3125×0,111 + 0,1251×0,2499 + 0,1875×0,2273 + 0,1251×0,1055
= 0,0299 + 0,0347 + 0,0313 + 0,0426 + 0,0132 = 0,1517
Fisika A2 = 0,2498×0,16 + 0,3125×0,055 + 0,1251×0,0624 + 0,1875×0,1363 + 0,1251×0,1055
= 0,0399 + 0,0172 + 0,0078 + 0,0256 + 0,0066 = 0,0971
Kimia A3 = 0,2498×0,16 + 0,3125×0,55 + 0,1251×0,624 + 0,1875×0,0910 + 0,1251×0,0525
= 0,0399 + 0,0172 + 0,0078 + 0,0171 + 0,0066 = 0,0886
Universitas Sumatera Utara
4.1.6 Halaman Info
Pada halaman info terdapat informasi tentang penggunaan aplikai. Tampilan halaman proses tab kriteria dapat dilihat pada gambar 4.8.
Gambar 4.8 Tampilan Halaman Info
4.2 Perhitungan Kompleksitas Waktu
Kategori