Implementasi Perbandingan Metode Simple Additive Weighting Dengan Weighted Sum Model Dalam Pemilihan Siswa Berprestasi
ii
IMPLEMENTASI PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DENGAN WEIGHTED SUM MODEL DALAM PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI
SKRIPSI M. FAJRUL FALAH SIREGAR
101401041
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014
Universitas Sumatera Utara
ii
IMPLEMENTASI PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DENGAN WEIGHTED SUM MODEL DALAM PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer
M. FAJRUL FALAH SIREGAR 101401041
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014
Universitas Sumatera Utara
PERSETUJUAN
ii
Judul
: IMPLEMENTASI PERBANDINGAN METODE
SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DENGAN
WEIGHTED SUM MODEL DALAM PEMILIHAN
SISWA BERPRESTASI
Kategori
: SKRIPSI
Nama
: M. FAJRUL FALAH SIREGAR
Nomor Induk Mahasiswa : 101401041
Program Studi
: SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER
Fakultas
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di Medan, Agustus 2014
Komisi Pembimbing : Pembimbing 2
Pembimbing 1
Ayu Nuriana Sebayang, S.Kom, M.Kom NIP. -
Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,
Dr. Syahril Efendi, S.Si, MIT NIP.19671110 1996021001
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 196203171991021001
Universitas Sumatera Utara
PERNYATAAN
iii
IMPLEMENTASI PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DENGAN WEIGHTED SUM MODEL DALAM PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI
SKRIPSI
Saya menyatakan bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Agustus 2014
M. Fajrul Falah Siregar 101401041
Universitas Sumatera Utara
PENGHARGAAN
iv
Alhamdulillahirrabbil’alamin, penulis ucapkan rasa syukur yang tiada hentinya kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Shalawat beriring salam penulis persembahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW. Dengan segala kerendahan hati, pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu penyelesaian skripsi ini. Penulis mengucapkan terima kasih kepada:
1. Bapak Prof. Dr. Syahril Pasaribu, DTMH, MSc(CTM), SpA(K) sebagai Rektor Universitas Sumatera Utara (USU)
2. Bapak Dr. Muhammad Zarlis sebagai Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara
3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom sebagai Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer
4. Ibu Maya Silvi Lydia, BSc. MSc sebagai Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer
5. Bapak Dr. Syahril Efendi, S.Si, MIT sebagai dosen Pembimbing I 6. Ibu Ayu Nuriana Sebayang, S.Kom, M.Kom sebagai dosen Pembimbing II 7. Bapak Ade Candra, ST, M.Kom sebagai Dosen Pembanding I 8. Bapak Handrizal, S.Si, M.Comp. Sc sebagai Dosen Pembanding II 9. Seluruh Dosen serta staf Pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer
Fasilkom-TI USU. 10. Kedua Orangtua tercinta Ibunda Dra.Hj.Suwarsih dan Ayahanda Drs.H.Abd.
Rosyid Siregar, Kakak Nur Mar Atushsholihah Siregar, S.Pi, Fauzatul Imtihani Siregar, dan Ummi Rosyidah Siregar. 11. Kepada HADEUH dan Renanda Khairuna Purba, S.Ds yang selalu ada memberikan semangat dan dorongan tekad yang kuat sehingga penulis selesai mengerjakan Skripsi ini. 12. Dan juga kepada teman-teman seperjuangan stambuk 2010 serta abang-abang dan kakak-kakak senior yang ada di Program Studi S1 Ilmu Komputer yang
Universitas Sumatera Utara
v telah memberikan dukungan moril maupun materil kepada penulis dalam penyusunan skripsi ini. Sekali lagi penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu dalam penyelesaian skripsi ini yang tidak dapat disebutkan satu persatu. Terima kasih atas saran dan motivasi dan ide yang diberikan. Semoga Allah SWT memberikan limpahan karunia kepada semua pihak yang telah berperan dalam penyelesaian skripsi ini. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, oleh karena itu penulis menerima kritik dan saran dari semua pihak yang bersifat membangun dan menyempurnakan skripsi ini. Penulis berharap semoga skripsi ini dapat memberi manfaat bagi penulis sendiri pada khususnya dan pembaca pada umumnya.
Medan, Agustus 2014 M. Fajrul Falah Siregar
Universitas Sumatera Utara
vi
ABSTRAK
Program Pemilihan Siswa Berprestasi yang dimiliki MIN Tanjung Sari bertujuan untuk memacu minat belajar siswa. Pemilihan siswa berprestasi dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Untuk membantu proses pemilihan maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan adalah Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model. Pada penelitian ini hasil perhitungan dari kedua metode akan diuji dengan tiga periode data siswa berprestasi yang dimiliki MIN Tanjung Sari Medan Selayang. Sistem ini dapat digunakan untuk membantu penyelesaian permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dan pada kasus tersebut metode yang lebih baik digunakan adalah Weighted Sum Model karena memiliki nilai kecocokan yang lebih tinggi dengan data yang dimiliki oleh MIN Tanjung Sari Medan Selayang Katakunci : Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Weighted
Sum Model, MIN Tanjung Sari
Universitas Sumatera Utara
vii
IMPLEMENTATION OF COMPARATION OF SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD AND WEIGHTED SUM MODEL METHOD IN
GOOD PERFORMANCE STUDENT SELECTION
ABSTRACT
Good Performance Student Selection Program of MIN Tanjung Sari aims to increase students interest in learning. The selection is based on determined criterion. To assist the selection process, then a decision support system is needed. The method used is Simple Additive Weighting and Weighted Sum Model. In this research the results of both methods performed will be tested with the three periods of good performance students data possessed by MIN Tanjung Sari Medan Selayang. This system can be used to assist the selection of good performance student problem of MIN Tanjung Sari Medan Selayang, and in this case, the better method to use is Weighted Sum Model because the match values is higher to MIN Tanjung Sari data of good performance students than Simple Additive Weighting Method has. Keywords : Decision Support System, Simple Additive Weighting, Weighted Sum
Model, MIN Tanjung Sari
Universitas Sumatera Utara
viii
DAFTAR ISI
Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar
Halaman
ii iii iv vi vii viii xi xii
Bab 1 Pendahuluan 1.1. Latar Belakang 1.2. Rumusan Masalah 1.3. Batasan Masalah 1.4. Tujuan Penelitian 1.5. Manfaat Penelitian 1.6. Metodologi Penelitian 1.7. Sistematika Penulisan
1 2 2 3 3 3 4
Bab 2 Tinjauan Pustaka
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
6
2.1.1. Syarat Sistem Pendukung Keputusan
7
2.1.2. Komponen Sistem Pendukung Keputusan
7
2.1.3. Karakteristik dan Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan 8
2.1.4. Tahapan Proses Pengambilan Keputusan
8
2.2. Simple Additive Weighting (SAW)
9
2.3 . Weighted Sum Model (WSM)
13
Universitas Sumatera Utara
ix
Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem 3.1. Analisis Sistem 3.1.1. Analisis Masalah 3.1.2. Analisis Kebutuhan Sistem 3.1.2.1. Kebutuhan Fungsional Sistem 3.1.2.2. Kebutuhan Non-Fungsional Sistem 3.1.3. Pemodelan 3.1.3.1. Use Case Diagram 3.1.3.2. Activity Diagram 3.1.3.3. Sequence Diagram 3.1.3.4. Entity Relationship Diagram 3.1.3.5. Flowchart Metode Simple Additive Weighting 3.1.3.6. Flowchart Metode Weighted Sum Model 3.1.3.7. Flowchart Sistem 3.2. Perancangan Sistem 3.2.1. Antarmuka Input Data 3.2.2. Antarmuka Perhitungan dengan Metode SAW 3.2.3. Antarmuka Perhitungan dengan Metode WSM 3.2.4. Antarmuka Perhitungan dengan Kedua Metode
15 15 17 17 17 17 18 19 22 25 26 28 29 30 30 32 34 36
Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem 4.1. Implementasi Sistem 4.1.1 Implementasi Metode Simple Additive Weighting 4.1.2 Implementasi Metode Weighted Sum Model
4.2 . Antarmuka Sistem 4.2.1 Tampilan Input Data 4.2.2 Tampilan Menu Perhitungan dengan SAW 4.2.3 Tampilan Menu Perhitungan dengan WSM 4.2.4 Tampilan Menu Perhitungan dengan kedua metode 4.2.5 Tampilan Menu Tentang Madrasah 4.2.6 Tampilan Menu Bantuan
4.3 . Pengujian Sistem
38 38 41 44 44 44 45 46 47 48 48
Universitas Sumatera Utara
x
4.3.1 Pengujian Perhitungan pemilihan Siswa Berprestasi Tahun Ajaran 2012/2013 Semester I
4.3.2 Pengujian Perhitungan pemilihan Siswa Berprestasi Tahun Ajaran 2012/2013 Semester II
4.3.3 Pengujian Perhitungan pemilihan Siswa Berprestasi Tahun Ajaran 2013/2014 Semester I
4.3.4 Perbandingan Hasil Pengujian Perhitungan dengan Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model
48 49 50 51
Bab 5 Kesimpulan dan Saran 5.1. Kesimpulan 5.2. Saran
53 54
Daftar Pustaka
55
LAMPIRAN A : Data Nilai Siswa MIN Tanjung Sari LAMPIRAN B : Data Siswa Berprestasi MIN Tanjung Sari LAMPIRAN C : List Program LAMPIRAN D : Curriculum Vitae
A B C D
Universitas Sumatera Utara
xi
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1. Tabel Contoh Nilai SAW Tabel 2.2. Tabel Hasil Normalisasi Nilai Tabel 2.3. Tabel Contoh Nilai WSM Tabel 3.1. Tabel Use Case Proses Perhitungan dengan SAW Tabel 3.2. Tabel Use Case Proses Perhitungan dengan WSM Tabel 3.3. Tabel Use Case Proses Perhitungan dengan kedua metode Tabel 4.1. Tabel Sample Data Nilai Siswa MIN Tanjung Sari Medan
Selayang Tahun Pelajaran 2012/201 Semester I Tabel 4.2. Tabel Proses Normalisasi Tabel 4.3. Tabel Hasil Normalisasi Tabel 4.4. Tabel Nilai Bobot Kriteria Tabel 4.5. Tabel Perkalian Nilai Kriteria Alternatif dengan Bobot Kriteria Tabel 4.6. Tabel Nilai SAW Tabel 4.7. Tabel Sample Data Nilai Siswa MIN Tanjung Sari Medan
Selayang Tahun Pelajaran 2012/201 Semester I Tabel 4.8. Tabel Hasil Konversi Tabel 4.9. Tabel Perkalian Nilai Kriteria Alternatif dengan Bobot Kriteria Tabel 4.10. Tabel Nilai WSM Tabel 4.11. Tabel Hasil Pengujian Sistem dengan Data MIN Tanjung
Sari Medan Selayang
12 12 14 18 19 19
38 39 40 40 40 41
41 43 43 43
52
Universitas Sumatera Utara
xii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 3.1. Diagram Ishikawa untuk Analisa Masalah Sistem Gambar 3.2. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan
Siswa Berprestasi Gambar 3.3. Activity Diagram untuk Proses Perhitungan dengan SAW Gambar 3.4. Activity Diagram untuk Proses Perhitungan dengan WSM Gambar 3.5. Activity Diagram untuk Proses Perhitungan dengan kedua metode Gambar 3.6. Sequence Diagram untuk Proses Perhitungan dengan
Metode Simple Additive Weighting Gambar 3.7. Sequence Diagram untuk Proses Perhitungan dengan
Metode Weighted Sum Model Gambar 3.8. Sequence Diagram untuk Proses Perhitungan dengan
Kedua Metode Gambar 3.9. Entity Relationship Diagram Sistem Pendukung Keputusan
Siswa Berprestasi Gambar 3.10. Flowchart Metode Simple Additive Weighting Gambar 3.11. Flowchart Metode Weighted Sum Model Gambar 3.12. Flowchart Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Siswa Berprestasi Gambar 3.13. Antarmuka Input Data Pemilihan Siswa Berprestasi Gambar 3.14. Antarmuka Perhitungan dengan Metode SAW Gambar 3.15. Antarmuka Perhitungan dengan Metode WSM Gambar 3.16. Antarmuka Perhitungan dengan Kedua Metode Gambar 4.1. Tampilan Menu Input Data Gambar 4.2. Tampilan Menu Perhitungan dengan SAW Gambar 4.3. Tampilan Menu Perhitungan dengan WSM Gambar 4.4. Tampilan Menu Perhitungan dengan Kedua Metode
16
18 20 21 22
23
24
25
26 28
29 30 32 34 36 44 45 46 47
Universitas Sumatera Utara
xiii
Gambar 4.5. Tampilan Menu Tentang Madrasah Gambar 4.6. Tampilan Menu Bantuan Gambar 4.7. Hasil Perhitungan Pemilihan Siswa Berprestasi Tahun Ajaran
2012/2013 Semester I Gambar 4.8. Hasil Perhitungan Pemilihan Siswa Berprestasi Tahun Ajaran
2012/2013 Semester II Gambar 4.9. Hasil Perhitungan Pemilihan Siswa Berprestasi Tahun Ajaran
2013/2014 Semester I
47 48
49
50
51
Universitas Sumatera Utara
vi
ABSTRAK
Program Pemilihan Siswa Berprestasi yang dimiliki MIN Tanjung Sari bertujuan untuk memacu minat belajar siswa. Pemilihan siswa berprestasi dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Untuk membantu proses pemilihan maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan adalah Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model. Pada penelitian ini hasil perhitungan dari kedua metode akan diuji dengan tiga periode data siswa berprestasi yang dimiliki MIN Tanjung Sari Medan Selayang. Sistem ini dapat digunakan untuk membantu penyelesaian permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dan pada kasus tersebut metode yang lebih baik digunakan adalah Weighted Sum Model karena memiliki nilai kecocokan yang lebih tinggi dengan data yang dimiliki oleh MIN Tanjung Sari Medan Selayang Katakunci : Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Weighted
Sum Model, MIN Tanjung Sari
Universitas Sumatera Utara
vii
IMPLEMENTATION OF COMPARATION OF SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD AND WEIGHTED SUM MODEL METHOD IN
GOOD PERFORMANCE STUDENT SELECTION
ABSTRACT
Good Performance Student Selection Program of MIN Tanjung Sari aims to increase students interest in learning. The selection is based on determined criterion. To assist the selection process, then a decision support system is needed. The method used is Simple Additive Weighting and Weighted Sum Model. In this research the results of both methods performed will be tested with the three periods of good performance students data possessed by MIN Tanjung Sari Medan Selayang. This system can be used to assist the selection of good performance student problem of MIN Tanjung Sari Medan Selayang, and in this case, the better method to use is Weighted Sum Model because the match values is higher to MIN Tanjung Sari data of good performance students than Simple Additive Weighting Method has. Keywords : Decision Support System, Simple Additive Weighting, Weighted Sum
Model, MIN Tanjung Sari
Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Permasalahan yang ada di kehidupan sehari-hari sangatlah beragam, mulai dari persoalan yang sederhana seperti memilih baju yang akan digunakan sampai persoalan yang cukup rumit dan kompleks yang membutuhkan kemampuan khusus untuk dapat diselesaikan. Dalam hal penyelesaian suatu persoalan, maka dewasa ini banyak dikembangkan sistem-sistem yang bertujuan khusus untuk menyelesaikan suatu permasalahan.
Madrasah Ibtidaiyah Negeri (MIN) Tanjung Sari memiliki sebuah program untuk memilih siswa berprestasi yang akan dipilih dalam jangka waktu satu tahun ajaran. Pemilihan ini dilakukan untuk memberi motivasi kepada siswa – siswi MIN Tanjung Sari agar lebih giat dan tekun dalam menuntut ilmu. Hasil dari pemilihan ini adalah terpilihnya satu orang siswa MIN Tanjung Sari sebagai siswa berprestasi. Hal tersebut tentunya didasari oleh berbagai kriteria yang telah ditentukan dalam proses pemilihan.
Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Sum Model (WSM)
merupakan metode yang umum digunakan dalam permasalahan Multiple Attribute
Decision Making (MADM). Kedua metode tersebut tergolong sederhana, namun dapat
menyelesaikan permasalahan yang memiliki banyak kriteria maupun alternatif. Kedua
metode tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan masing – masing. Metode SAW
lebih stabil karena data yang diinputkan akan dinormalisasi terlebih dahulu sebelum
dihitung. Namun dengan demikian langkah yang dibutuhkan untuk memperoleh nilai
rangking pun akan menjadi lebih banyak [14]. Sedangkan metode WSM memiliki
kelebihan dengan kesederhanaan pengerjaannya, namun nilai yang dihasilkan
memiliki rentang nilai yang besar [8].
1
Universitas Sumatera Utara
2
Oleh karena itu, pada penelitian ini, penulis akan mengembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan berbasis desktop yang bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan pemilihan siswa berprestasi di Madrasah Ibtidaiyah Negeri Tanjung Sari Medan dengan menggunakan kedua metode tersebut diatas. Hasil dari pengujian ini nantinya akan dijadikan acuan untuk menggunakan metode yang akan digunakan pada permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dengan melihat akurasi yang lebih baik diantara kedua metode. Pengujian metode mana yang lebih baik akan dilakukan dengan membandingkan keputusan yang telah dikalkulasi sebelumnya tanpa menggunakan sistem dengan hasil keputusan yang disarankan oleh sistem berdasarkan perhitungan masing-masing metode.
1.2. Rumusan Masalah
Adapun masalah yang akan dibahas pada penelitian ini adalah bagaimana menyelesaikan permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dengan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model dan mengetahui metode mana yang lebih baik digunakan.
1.3. Batasan Masalah
Agar fokus penelitian tidak menyimpang dari rumusan masalah yang telah ditetapkan, maka dibuat batasan masalah sebagai berikut:
1. Penelitian ini dilakukan untuk melihat metode mana yang lebih baik digunakan antara SAW dan WSM dalam permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dan tidak membahas kompleksitas kedua algoritma.
2. Penentuan algoritma yang lebih baik digunakan dilihat melalui tingkat akurasi keputusan yang dihasilkan dari masing-masing algoritma setelah proses pengujian dengan data periode pemilihan siswa berprestasi MIN Tanjung Sari Medan Selayang periode pemilihan 2012/2013 Semester I, 2012/2013 Semester II, dan 2013/2014 Semester I.
3. Sistem yang dibangun hanya ditujukan untuk menyelesaikan permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang
4. Kriteria yang digunakan dalam menentukan keputusan adalah nilai rata-rata raport, kelakuan, kedisiplinan, kerapian, kebersihan dan total ketidakhadiran.
Universitas Sumatera Utara
3
1.4. Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sebuah sistem yang dapat menyelesaikan permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dan mengetahui metode mana yang lebih baik digunakan antara metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model.
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat yang diharapkan dapat diperoleh dari penelitian ini adalah diketahui bagaimana menyelesaikan permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dengan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model dan dihasilkan sebuah perangkat lunak yang dapat membantu MIN Tanjung Sari Medan Selayang dalam permasalahan pemilihan siswa berprestasi.
1.6. Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan beberapa metode penelitian sebagai berikut:
1. Studi Literatur Pada tahap ini dilakukan pengumpulan referensi yang diperlukan dalam penelitian. Hal ini dilakukan untuk memperoleh informasi dan data yang diperlukan untuk penulisan skripsi ini. Referensi yang digunakan dapat berupa buku, jurnal, artikel, situs internet yang berkaitan dengan penelitian ini.
2. Pengumpulan dan Analisa Data Pada tahap ini dilakukan pengumpulan dan analisa data seperti data penerima bantuan yang ada di MIN Tanjung Sari dan data lainnya yang berkaitan dengan penilitian ini.
3. Perancangan Sistem Merancang sistem sesuai dengan rencana yang telah ditentukan, yaitu meliputi perancangan sistem, database, dan Graphic User Interface. Proses perancangan ini berdasarkan pada batasan masalah dari penelitian ini.
4. Implementasi Sistem Penyelesaian desain yang telah dirancang, baik sistem, database dan Graphic User Interface.
Universitas Sumatera Utara
4
5. Pengujian Sistem Pada tahap ini akan dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dikembangkan.
6. Dokumentasi Sistem Melakukan pembuatan dokumentasi sistem mulai dari tahap awal hingga pengujian sistem, untuk selanjutnya dibuat dalam bentuk laporan penelitian (skripsi).
1.7. Sistematika Penulisan
Sistematika dalam penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut: BAB 1 PENDAHULUAN Pada Bab ini akan dijelaskan latar belakang masalah dari penelitian yang dilakukan beserta batasannya, tujuan dan manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan skripsi ini.
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab ini akan dijelaskan teori-teori dasar yang mendukung penelitian seperti Sistem Pendukung Keputusan, Metode Simple Additive Weighting dan Metode Weighted Sum Model.
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN Pada Bab ini akan dijelaskan analisis dan perancangan Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting dan Metode Weighted Sum Model. Model Unified Modeling Language (UML) yang digunakan antara lain adalah use case diagram, activity diagram, sequence diagram dan perancangan tampilan antarmuka sistem.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN APLIKASI Pada Bab ini akan dijelaskan hasil pengujian aplikasi dari penelitian berupa tampilan dari aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi MIN Tanjung Sari Medan Selayang dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model.
Universitas Sumatera Utara
5 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN Pada Bab ini akan dijelaskan hasil penelitian yang berisi kesimpulan dan saran yang nantinya akan dikembangkan atau melanjutkan penelitian yang berkaitan dengan masalah dalam penelitian ini.
Universitas Sumatera Utara
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Istilah Sistem Pendukung Keputusan pertama kali digagas oleh P.G.W Keen, seorang akademisi Inggris yang kemudian melanjutkan karir di United States of America. Pada tahun 1978 Keen dan Scott Morton menerbitkan sebuah buku dengan judul Decision Support Systems : An Organisation Perspective. Dimana dalam buku tersebut mereka menyebutkan bahwa sistem komputer berdampak pada keputusan yang akan dibuat, karena komputer dan analisis merupakan faktor penting untuk dipertimbangkan dalam menetapkan sebuah keputusan [7].
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem berbasis komputer yang menyatukan beragam informasi dari berbagai sumber, menyajikan dalam bentuk terorganisir dan menganalisis serta memfasilitasi evaluasi asumsi yang mendasari penggunaan model-model tertentu [10].
Sebuah keputusan dapat didefinisikan sebagai sebuah pilihan yang telah diambil dari dua atau beberapa alternatif yang tersedia. Setiap orang harus membuat banyak keputusan setiap harinya. Pilihan yang potensial dari sebuah keputusan terbentuk setelah mengetahui minimum objektif dan alternatif [12].
Sistem Pendukung Keputusan juga dapat didefinisikan sebagai sebuah sistem informasi berbasis komputer yang menggabungkan model dan data dalam upaya untuk memecahkan masalah semi terstruktur dan beberapa masalah yang tidak terstruktur dengan campur tangan pengguna [14].
Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem yang berbasis komputer yang membantu pembuat keputusan menghadapi permasalahan yang semi terstruktur melalui interaksi langsung dengan data dan analisis model [11].
6
Universitas Sumatera Utara
7
Sistem Pendukung Keputusan dapat menyediakan analisis informatif untuk meningkatkan efisiensi pembuatan keputusan dalam sebuah organisasi. Sistem Pendukung Keputusan, termasuk model keputusan, data, dan antarmuka pengguna merupakan kesatuan yang sangat penting [16].
Dewasa ini, pembuatan keputusan dirasa lebih sulit. Kebutuhan akan kecepatan dalam pembuatan keputusan terus meningkat, kelebihan informasi yang kini menjadi masalah umum, dan terdapat lebih banyak ketidaksesuaian informasi [7].
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sebuah alat bantu yang dapat membantu si pembuat keputusan dalam menetapkan sebuah keputusan. Perlu digaris bawahi bahwa Sistem Pendukung Keputusan hanyalah ditujukan untuk membantu, bukan untuk membuat keputusan. Keputusan yang diambil merupakan tanggung jawab dari si pembuat keputusan.
2.1.1. Syarat Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Bidgoli, syarat dari sebuah sistem keputusan [6] adalah : 1. Memerlukan perangkat keras; 2. Memerlukan perangkat lunak; 3. Memerlukan manusia (perancang dan pengguna); 4. Dirancang untuk mendukung sebuah pengambilan keputusan; 5. Harus dapat membantu pengambil keputusan pada setiap level keputusan; dan 6. Menekankan masalah tidak terstruktur dan semi terstruktur.
2.1.2. Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan haruslah memiliki tiga komponen yang menentukan kapabilitas teknis Sistem Pendukung Keputusan Tersebut [13] yaitu : 1. Susbsistem Manajemen Basis Data (Database Management Subsystem)
Suatu sub-sistem yang memanajemen data dengan memasukkan satu database yang berisi data yang relevan dan dikelola oleh perangkat lunak.
Universitas Sumatera Utara
8
2. Susbsistem Manajemen Basis Model (Model Base Management Subsystem) Subsistem ini mengatur semua permasalahan integrasi akses data dan model keputusan yang ada dalam sebuah Sistem Pendukung Keputusan
3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog (Dialog Generation and Management Software). Subsistem ini mencakup semua hubungan yang terjadi antara Sistem Pendukung Keputusan dan Pengguna.
2.1.3. Karakteristik dan Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan
Sehubungan banyaknya definisi yang dikemukakan mengenai pengertian dan penerapan dari sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK), sehingga menyebabkan terdapat banyak sekali pandangan mengenai sistem tersebut. SPK memiliki karakteristik dan kemampuan [13] yaitu: 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 6. Memiliki kemampuan what-if analysis dan goal seeking analysis 7. Menggunakan beberapa model kuantitatif
2.1.4. Tahapan Proses Pengambilan Keputusan
Langkah – langkah yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan [5] adalah : 1. Intelijen
a. Pembentukan persepsi terhadap situasi yang dihadapi Ialah mengenali situasi keputusan dan pendefinisian karakteristik utama yang ada pada situasi tersebut
b. Membangun model yang mewakili situasi Sebuah model merupakan kendaraan yang membantu dalam mengestimasi hasil yang mungkin terjadi dari sebuah situasi keputusan
Universitas Sumatera Utara
9
c. Penentuan ukuran kuantitatif terhadap biaya (disbenefits) dan manfaat yang paling tepat untuk situasi yang dihadapi Sistem ukuran seragam yang akan digunakan dalam membandingkan alternatif langkah keputusan
2. Desain Penentuan dengan spesifik alternatif yang dimiliki dengan mengenali dan merumuskan dengan jelas langkah – langkah yang mungkin dilakukan.
3. Pilihan a. Evaluasi manfaat dan biaya (disbenefits) dari semua langkah alternatif. Ialah penilaian akibat penerapan setiap langkah alternatif dengan menggunakan ukuran biaya dan manfaat. b. Menetapkan kriteria dalam memilih langkah terbaik Adalah penetapan peraturan dengan mengaitkan hasil dengan tujuan pembuatan keputusan. c. Penyelesaian situasi keputusan Ialah mengambil sebuah langkah dengan dasar kriteria yang dapat diterima.
Langkah – langkah diatas dapat dilakukan secara berulang, baik seluruh langkah maupun sebagian. Hal tersebut dilaksanakan terus menerus hingga situasi keputusan benar – benar terselesaikan.
2.2. Simple Additive Weighting (SAW) Simple Additive Weigthing (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot, merupakan sebuah metode yang cukup terkenal dan sering digunakan dalam Multiple Attribute Decision Making (MADM). Setiap alternative dikalikan dengan atribut untuk memperoleh nilai. Proses perhitungan dapat dinyatakan dalam rumus (1) [15] :
Universitas Sumatera Utara
10
= . ………………………….( )
Keterangan : Pi = Nilai SAW j = Batas bawah perhitungan M = Batas atas perhitungan wj = Bobot kriteria j mij = Nilai alternatif i pada kriteria j
Banyak pendapat yang menyatakan bahwa metode SAW hanya bisa digunakan ketika kriteria keputusan yang ada dinyatakan dalam satu bentuk. Namun jika setiap elemen yang ada dinormalisasi, maka metode SAW dapat digunakan pada semua jenis kriteria maupun alternatif. Dalam kasus tersebut, maka bentuk perhitungan akan menjadi seperti rumus (2) [15]:
= .( ) ………………….( )
Keterangan :
Pi j M wj (mij)normal
= Nilai SAW = Batas bawah perhitungan = Batas atas perhitungan = Bobot kriteria j = Nilai kriteria dari alternatif pada baris i kolom j yang telah
dinormalisasi
Ketika (mij)normal mewakili nilai dari mij yang telah dinormalisasi, alternatif dengan nilai Pi tertinggi akan dipilih sebagai alternatif terbaik. Kriteria yang ada dapat berupa kriteria keuntungan maupun kerugian. Kriteria keuntungan merupakan kriteria dimana semakin besar nilainya maka nilai alternatif akan menjadi semakin baik. Dan kriteria kerugian adalah kriteria dimana semakin kecil nilainya, maka nilai alternatif akan menjadi semakin baik. Jika kriteria merupakan kriteria keuntungan, maka normalisasi dihitung dengan menggunakan rumus (3) [15]:
Universitas Sumatera Utara
11
()
=
( (
) )
…………….…(
)
Keterangan :
(mij)normal = Nilai data baris i kolom j yang telah dinormalisasi
(mij)K
= Nilai alternatif i pada kriteria j
(mij)L
= Nilai kriteria tertinggi dari alternatif
Namun jika kriteria yang akan dihitung merupakan kriteria kerugian (nilai terendah merupakan nilai yang lebih baik), maka normalisasi dihitung dengan menggunakan rumus (4) [15]:
()
=
( (
) )
…………..(
)
Keterangan :
(mij)normal = Nilai data baris i kolom j yang telah ternormalisasi
(mij)L
= Nilai kriteria terendah dari alternatif
(mij)K
= Nilai alternatif i pada kriteria j
Langkah – langkah yang diambil untuk memperoleh nilai SAW dari alternatif yang ada adalah :
1. Masukkan nilai kriteria dari seluruh alternatif yang ada 2. Masukkan nilai bobot dari setiap kriteria 3. Normalisasi data dengan menggunakan rumus (3) jika kriteria yang dihitung
merupakan kriteria keuntungan dan dengan rumus (4) jika kriteria yang dihitung berupa kriteria kerugian. 4. Data ternormalisasi akan diperoleh 5. Hitung nilai SAW dengan menggunakan rumus (2) 6. Nilai preferensi dari setiap alternatif diperoleh
Universitas Sumatera Utara
12
Diberikan contoh sebagai berikut. Terdapat sebuah permasalahan dalam memilih alternatif yang terbaik antara A1, A2, dan A3. Sedangkan kriteria yang menentukan proses pemilihan adalah C1, C2, C3 dan C4. Nilai bobot kriteria dan nilai kriteria dari masing-masing alternatif disajikan dalam Tabel 2.1.
Tabel 2.1. Tabel Contoh Nilai SAW
C1 C2 C3 C4 Alternatif 0.25 0.3 0.25 0.2
A1 40 35 30 20 A2 35 30 20 45 A3 30 30 35 20
Berdasarkan Tabel 2.1, dapat kita ketahui nilai bobot yang diberikan pada kriteria C1 adalah 0.25 atau 25 %, nilai bobot pada kriteria C2 adalah 0.3 atau 30 %, nilai bobot pada kriteria C3 adalah 0.25 atau 25 % dan nilai bobot pada kriteria C4 adalah 0.2 atau setara dengan 20 %. Dalam permasalahan ini, keseluruhan kriteria merupakan kriteria keuntungan. Maka, selanjutnya data tersebut akan dinormalisasi dengan rumus (3). Sehingga menjadi seperti Tabel 2.2.
Tabel 2.2. Tabel Hasil Normalisasi Nilai
C1 C2 C3 C4 Alternatif 0.25 0.3 0.25 0.2
A1 1 1 0.857 0.5 A2 0.875 0.857 0.571 1 A3 0.75 0.857 1 0.5
Setelah proses normalisasi, maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai SAW dengan rumus (2).
Untuk alternatif A1, maka nilai SAW yang diperoleh adalah : =. × +. × +. ×. +. ×. =.
Untuk alternatif A2, maka nilai SAW yang diperoleh adalah : =. ×. +. ×. +. ×. +. × =.
Universitas Sumatera Utara
13
Untuk alternatif A3, maka nilai SAW yang diperoleh adalah : =. ×. +. ×. +. × +. ×. =.
Berdasarkan perhitungan diatas, maka alternatif A1 lah yang paling baik, dikarenakan nilai preferensi SAW dari alternatif A1 merupakan nilai yang tertinggi dari semua alternatif yang ada.
2.3. Weighted Sum Model (WSM)
Weighted sum model adalah sebuah metode sederhana yang sering digunakan pada permasalahan dimensi tunggal. Jika terdapat m alternatif dan n kriteria, maka alternatif terbaik dapat dirumuskan sebagai berikut [8] :
= . …………….…………….( )
Keterangan :
Awsm
= Nilai alternatif terbaik
aij = Nilai alternatif i pada kriteria j
wj = Bobot kriteria j
Dimana i = 1,2,3,…,m dan Awsm merupakan nilai dari alternative terbaik, n adalah banyaknya criteria, aij merupakan nilai alternatif i pada kriteria j dan wj adalah nilai bobot kriteria j.
Kesulitan pada metode ini hadir ketika kriteria yang digunakan bukanlah kriteria dimensi tunggal atau multi dimensi. Dalam permasalahan tersebut, maka kriteria yang ada harus disamakan menjadi satu dimensi yang sama [8].
Langkah untuk memperoleh nilai WSM dari alternatif yang ada adalah sebagai berikut dan dapat dilihat pada Gambar 2:
1. Masukkan data seluruh alternatif 2. Masukkan nilai bobot dari setiap kriteria 3. Hitung dengan rumus (5). 4. Nilai alternatif tertinggi akan didapatkan
Universitas Sumatera Utara
14
Untuk lebih jelasnya diberikan contoh sebagai berikut. Terdapat sebuah permasalahan dalam memilih alternatif yang terbaik antara A1, A2, dan A3. Sedangkan kriteria yang menentukan proses pemilihan adalah C1, C2, C3 dan C4. Nilai bobot kriteria dan nilai kriteria dari masing-masing alternatif disajikan dalam Tabel 2.3.
Tabel 2.3. Tabel Contoh Nilai WSM
C1 C2 C3 C4 Alternatif 0.1 0.3 0.4 0.2
A1 20 15 10 10 A2 15 20 10 15 A3 10 20 15 20
Berdasarkan Tabel 2.3, dapat kita ketahui nilai bobot yang diberikan pada kriteria C1 adalah 0.1 atau 10 %, nilai bobot pada kriteria C2 adalah 0.3 atau 30 %, nilai bobot pada kriteria C3 adalah 0.4 atau 40 % dan nilai bobot pada kriteria C4 adalah 0.2 atau setara dengan 20 %. Selanjutnya untuk menghitung nilai WSM dari setiap alternatif digunakan rumus (5) sehingga:
Untuk alternatif A1, maka nilai WSM yang diperoleh adalah : =. × +. × +. × +. ×
=.
Untuk alternatif A2, maka nilai WSM yang diperoleh adalah : =. × +. × +. × +. ×
=.
Untuk alternatif A3, maka nilai WSM yang diperoleh adalah : =. × +. × +. × +. ×
=
Berdasarkan rumus (5), maka alternatif A3 lah yang paling baik, dikarenakan nilai WSM dari alternatif A3 merupakan nilai yang tertinggi dari semua alternatif yang ada.
Universitas Sumatera Utara
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1. Analisis Sistem
Analisis sistem bertujuan untuk melakukan identifikasi persoalan-persoalan yang akan muncul dalam pembuatan sistem, hal ini dilakukan agar pada saat proses perancangan aplikasi tidak terjadi kesalahan yang berarti, sehingga sistem yang dirancang dapat berjalan dengan baik, tepat guna dan ketahanan dari sistem tersebut akan lebih terjaga serta selesai tepat pada waktu yang telah ditentukan.
Sistem ini akan melakukan perhitungan pemilihan siswa terbaik di MIN Tanjung Sari Medan Selayang. Sistem ini dirancang dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model dalam memilih siswa terbaik di MIN Tanjung Sari Medan Selayang.
3.1.1. Analisis Masalah
MIN Tanjung Sari memiliki sebuah program pemilihan siswa berprestasi yang akan dipilih dalam jangka waktu satu tahun ajaran. Pemilihan ini dilakukan untuk memberi motivasi kepada siswa – siswi MIN Tanjung Sari agar lebih giat dan tekun dalam menuntut ilmu. Hasil dari pemilihan ini adalah terpilihnya satu orang siswa MIN Tanjung Sari sebagai siswa berprestasi. Hal tersebut tentunya didasari oleh berbagai kriteria yang telah ditentukan dalam proses pemilihan, yaitu nilai rata-rata raport, kelakuan, kedisiplinan, kerapian, kebersihan dan total ketidakhadiran dari setiap siswa.
Untuk memilih seorang siswa berprestasi, perhitungan dilakukan dengan melibatkan data yang jumlahnya tidak sedikit dan mengakibatkan rentan terhadap kesalahan jika dilakukan dengan cara manual. Dengan adanya Sistem Pendukung
15
Universitas Sumatera Utara
16 Keputusan pemilihan siswa berprestasi, proses perhitungan akan menjadi lebih mudah dan lebih akurat. Karena sistem ini hanya ditujukan untuk permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari, maka sistem yang dibangun adalah sistem yang berbasis desktop.
Untuk mengidentifikasi masalah tersebut digunakan diagram Ishikawa (fishbone diagram) seperti pada Gambar 3.1. Diagram Ishikawa adalah sebuah alat analisis grafis yang memungkinkan pengguna untuk menampilkan faktor yang terlibat dalam situasi tertentu. Diagram ini digunakan untuk menampilkan secara jelas permasalahan yang dapat mempengaruhi kualitas produk dengan mengurutkan dan menghubungkan penyebabnya [9].
Gambar 3.1 Diagram Ishikawa untuk Analisis Masalah Sistem Berdasarkan Gambar 3.1 dapat diketahui bahwa Permasalahan Pemilihan Siswa Berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dikarenakan belum adanya sistem informasi yang ditujukan khusus untuk menyelesaikan masalah tersebut, selain itu data siswa yang dimiliki juga banyak dan belum terkomputerisasi. Untuk itu dibuatlah sebuah sistem Informasi Pendukung Keputusan untuk menyelesaikan masalah tersebut dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model
Universitas Sumatera Utara
17
3.1.2. Analisis Kebutuhan Sistem Analisis Kebutuhan Sistem meliputi analisis kebutuhan fungsional sistem dan analisis kebutuhan non-fungsional sistem.
3.1.2.1. Kebutuhan Fungsional Sistem Kebutuhan fungsional yang harus dimiliki oleh Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang adalah : 1. Sistem dapat menerima inputan data siswa dan bobot kriteria. 2. Sistem dapat mengetahui siapa yang layak terpilih menjadi siswa berprestasi
berdasarkan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model 3. Sistem dapat menampilkan hasil perhitungan pemilihan siswa berprestasi
berdasarkan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model.
3.1.2.2. Kebutuhan Non-Fungsional Sistem Untuk mendukung kinerja sistem, sistem sebaiknya dapat berfungsi sebagai berikut : 1. Sistem dapat melakukan perhitungan pemilihan siswa berprestasi dengan
kecepatan komputasi yang tinggi. 2. Sistem harus mudah digunakan sehingga dapat dioperasikan dengan baik oleh
pengguna
3.1.3. Pemodelan
Pemodelan sistem dilakukan untuk memperoleh gambaran yang lebih jelas tentang objek apa saja yang akan berinteraksi dengan sistem, serta hal-hal apa saja yang harus dilakukan oleh sebuah sistem sehingga sistem dapat berfungsi dengan baik sesuai dengan kegunaannya.
Pada penelitian ini digunakan UML (Unified Modeling Language) sebagai bahasa pemodelan untuk mendesain dan merancang Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang. Model UML yang digunakan antara lain use case diagram, activity diagram, dan sequence diagram.
Universitas Sumatera Utara
18
3.1.3.1. Use Case Diagram
Use Case Diagram adalah sebuah diagram yang dapat merepresentasikan interaksi yang terjadi antara user dengan sistem. Use Case Diagram akan menjelaskan fungsi apa saja yang dikerjakan oleh sistem. Dalam Sistem ini terdapat 3 fungsi utama yang dimiliki yaitu perhitungan dengan SAW, perhitungan dengan WSM dan perhitungan dengan kedua metode seperti terlihat pada Gambar 3.2 berikut.
Gambar 3.2 Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi
Pada proses Perhitungan dengan SAW, dapat dinyatakan dalam Tabel 3.1 dibawah ini.
Tabel 3.1. Tabel Use Case Proses Perhitungan dengan SAW
Name Actors Description
Basic Flow
Alternate Flow
Pre Condition Post Condition
Proses Perhitungan dengan SAW
Staff yang telah ditentukan
Use Case ini mendeskripsikan proses perhitungan dalam pemilihan siswa terbaik dengan menggunakan metode SAW
Staff memilih metode perhitungan dengan SAW dan memasukkan bobot kriteria penilaian
Staff dapat kembali ke tampilan awal dan memilih metode perhitungan lainnya
Staff dapat melihat nilai kriteria dari setiap alternatif yang ada
Staff mengetahui nilai SAW dari seluruh alternatif
Universitas Sumatera Utara
19
Pada proses Perhitungan dengan WSM, dapat dinyatakan dalam Tabel 3.2 dibawah ini.
Tabel 3.2. Tabel Use Case Proses Perhitungan dengan WSM
Name Actors Description
Basic Flow
Alternate Flow
Pre Condition Post Condition
Proses Perhitungan dengan WSM
Staff yang telah ditentukan
Use Case ini mendeskripsikan proses perhitungan dalam pemilihan siswa terbaik dengan menggunakan metode WSM
Staff memilih metode perhitungan dengan WSM dan memasukkan bobot kriteria penilaian
Staff dapat kembali ke tampilan awal dan memilih metode perhitungan lainnya
Staff dapat melihat nilai kriteria dari setiap alternatif yang ada
Staff mengetahui nilai WSM dari seluruh alternatif
Pada proses Perhitungan dengan kedua metode, dapat dinyatakan dalam Tabel 3.3 dibawah ini.
Tabel 3.3. Tabel Use Case dalam Proses Perhitungan dengan kedua metode
Name Actors Description
Basic Flow
Alternate Flow
Pre Condition Post Condition
Proses Perhitungan dengan kedua metode
Staff yang telah ditentukan
Use Case ini mendeskripsikan proses perhitungan dalam pemilihan siswa terbaik dengan menggunakan kedua metode, yaitu SAW dan WSM
Staff memilih metode perhitungan dengan kedua metode dan memasukkan bobot kriteria penilaian
Staff dapat kembali ke tampilan awal dan memilih metode perhitungan lainnya
Staff dapat melihat nilai kriteria dari setiap alternatif yang ada
Staff mengetahui nilai SAW dan WSM dari seluruh alternatif secara terpisah
3.1.3.2. Activity Diagram Untuk proses Perhitungan dengan SAW, dapat dilihat Activity Diagram pada gambar 3.3 berikut.
Universitas Sumatera Utara
20
Gambar 3.3 Activity Diagram untuk Proses Perhitungan dengan metode SAW Pada perhitungan dengan metode SAW, sistem akan menampilkan data nilai
kriteria dari seluruh alternatif yang ada. Pengguna kemudian diminta untuk memasukkan nilai bobot dari masing – masing kriteria yang akan dihitung. Hasil perhitungan akan di tampilkan oleh sistem. Pengguna dapat melakukan perhitungan berulang kali.
Untuk proses Perhitungan dengan WSM, dapat dilihat Activity Diagram pada gambar 3.4 berikut.
Universitas Sumatera Utara
21
Gambar 3.4 Activity Diagram untuk Proses Perhitungan dengan metode WSM Sama seperti pada proses perhitungan dengan metode SAW, dalam proses
perhitungan dengan WSM, sistem akan menampilkan data nilai kriteria dari seluruh alternatif yang ada. Pengguna kemudian diminta untuk memasukkan nilai bobot dari masing – masing kriteria yang akan dihitung. Hasil perhitungan akan di tampilkan oleh sistem. Pengguna juga dapat melakukan perhitungan berulang kali.
Sedangkan untuk proses Perhitungan dengan kedua metode, dapat dilihat Activity Diagram pada gambar 3.5 berikut.
Universitas Sumatera Utara
22
Gambar 3.5 Activity Diagram untuk Proses Perhitungan dengan kedua metode Sama seperti kedua proses sebelumnya, dalam proses perhitungan dengan
kedua metode ini, sistem akan menampilkan data nilai kriteria dari seluruh alternatif yang ada. Pengguna kemudian diminta untuk memasukkan nilai bobot dari masing – masing kriteria yang akan dihitung. Hasil perhitungan dari kedua metode akan di tampilkan oleh sistem secara terpisah. Pengguna juga dapat melakukan perhitungan berulang kali. 3.1.3.3. Sequence Diagram Berikut ini akan dijelaskan mengenai proses memasukkan data dan proses perhitungan yang terjadi pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dengan menggunakan Sequence diagram.
Universitas Sumatera Utara
23 Pada proses Perhitungan Pemilihan Siswa Berprestasi, sistem dapat melakukan perhitungan dengan metode Simple Additive Weighting, Weighted Sum Model, maupun kedua metode. Sequence diagram untuk proses perhitungan dengan metode Simple Additive Weighting diperlihatkan pada Gambar 3.6.
Gambar 3.6 Sequence Diagram untuk Proses Perhitungan dengan Metode Simple Additive Weighting
Pada Sequence diagram diatas terlihat bahwa pengguna mengakses form perhitungan dengan metode SAW, kemudian sistem akan menampilkan form perhitungan dan pengguna memasukkan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan. Selanjutnya data hasil perhitungan dimasukkan kedalam database, yang nantinya data tersebut ditampilkan kembali pada form perhitungan dengan metode SAW.
Pada proses Perhitungan Pemilihan Siswa Berprestasi dengan metode Weighted Sum Model, Sequence Diagram diperlihatkan pada Gambar 3.7 berikut.
Universitas Sumatera Utara
24
Gambar 3.7 Sequence Diagram untuk Proses Perhitungan dengan Metode Weighted Sum Model
Pada Sequence diagram diatas terlihat bahwa pengguna mengakses form perhitungan dengan metode WSM, kemudian sistem akan menampilkan form perhitungan dan pengguna memasukkan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan. Selanjutnya data hasil perhitungan dimasukkan kedalam database, yang nantinya data tersebut ditampilkan kembali pada form perhitungan dengan metode WSM.
Sedangkan jika pengguna memilih proses Perhitungan Pemilihan Siswa Berprestasi dengan kedua metode, maka Sequence Diagram diperlihatkan pada Gambar 3.8 berikut.
Universitas Sumatera Utara
25
Gambar 3.8 Sequence Diagram untuk Proses Perhitungan dengan kedua metode Pada Sequence diagram diatas terlihat bahwa pengguna mengakses form
perhitungan dengan kedua metode, kemudian sistem akan menampilkan form perhitungan dengan kedua metode dan pengguna memasukkan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan. Selanjutnya data hasil perhitungan dimasukkan kedalam database, yang nantinya data tersebut ditampilkan kembali pada form perhitungan dengan kedua metode. 3.1.3.4. Entity Relationship Diagram Berikut ini akan ditunjukkan diagram hubungan antara entitas atau yang sering disebut dengan Entity Relationship Diagram. Diagram ini ditujukan untuk memvisualisasikan pemodelan database yang digunakan dalam sistem seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 3.9 berikut
Universitas Sumatera Utara
26
Gambar 3.9 Entity Relationship Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi
3.1.3.5. Flowchart Metode Simple Additive Weighting Pada metode Simple Additive Weighting terdapat dua bentuk kriteria, yaitu kriteria keuntungan dan kerugian. Pada kriteria keuntungan, jika nilai kriteria yang dimiliki oleh sebuah alternatif semakin tinggi, maka hal ini berdampak pada nilai SAW yang akan dimilikinya juga semakin tinggi. Sedangkan pada kriteria kerugian jika kriteria yang dimilikinya semakin tinggi makan akan berdampak pada nilai SAW dari alternatif tersebut menjadi lebih rendah. Berikut disajikan Flowchart dari metode Simple Additive Weighting pada Gambar 3.10 sebagai berikut
Universitas Sumatera Utara
27
Gambar 3.10 Flowchart Metode Simple Additive Weighting
Universitas Sumatera Utara
28 3.1.3.6. Flowchart Metode Weighted Sum Model Pada metode Weighted Sum Model, hanya dikenal satu tipe kriteria, dengan kata lain metode ini tidak membedakan antara kriteria keuntungan dan kriteria kerugian, untuk itu perlu dilakukan konversi data. Data yang dinyatakan dalam bentuk kerugian dikonversi sehingga nilai yang terkecil menjadi nilai yang paling besar dan sebaliknya. Sehingga data dapat dinyatakan dalam satu tipe kriteria. Berikut disajikan Flowchart dari metode Weighted Sum Model pada Gambar 3.11.
Gambar 3.11 Flowchart Metode Weighted Sum Model
Universitas Sumatera Utara
29 3.1.3.7. Flowchart Sistem Flowchart Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dapat dilihat pada Gambar 3.12 berikut.
Gambar 3.12 Flowchart Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi
Universitas Sumatera Utara
30 3.2. Perancangan Sistem Proses perancangan antarmuka (interface) sebuah sistem adalah proses yang cukup penting dalam perancangan sebuah sistem. Merancang antarmuka merupakan bagian yang paling penting dari merancang sebuah sistem. Sebuah antarmuka harus dirancang dengan memperhatikan faktor pengguna sehingga sistem yang dibangun dapat memberikan kenyamanan dan kemudahan untuk digunakan oleh pengguna. 3.2.1. Antarmuka Input Data Tampilan Input Data adalah tampilan awal dari Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang. Pada tampilan ini disajikan form yang akan diisi oleh pengguna untuk menyimpan data nilai kriteria dari setiap alternatif. Pada form ini juga ditampilkan data seluruh alternatif yang telah disimpan.
Gambar 3.13 Antarmuka Input Data Pemilihan Siswa Berprestasi Keterangan : 1. Panel Periode Pemilihan
Panel ini ditujukan untuk mengorganisasi tata letak item pada periode pemilihan
Universitas Sumatera Utara
31
2. Combo box Periode Pemilihan Berfungsi untuk memilih periode pemilihan siswa berprestasi
3. Button Buat Periode Pemilihan Baru Berupa tombol yang berfungsi untuk membuat periode pemilihan baru
4. Panel Identitas Panel ini ditujukan untuk mengorganisasi tata letak item pada identitas siswa
5. Text Field No. Induk Berfungsi untuk memasukkan No. Induk siswa
6. Text Field Nama Berfungsi untuk memasukkan Nama siswa
7. Combo Box Kelas Berfungsi untuk memilih kelas dari setiap siswa
8. Text Field Nilai Rata-rata Berfungsi untuk memasukkan Nilai rata-rata siswa
9. Combo Box Kelakuan Berfungsi untuk memilih nilai kelakuan dari setiap siswa
10. Combo Box Kedisiplinan Berfungsi untuk memilih nilai kedisiplinan dari setiap siswa
11. Combo Box Kerapian Berfungsi untuk memilih nilai kerapian dari setiap siswa
12. Combo Box Kebersihan Berfungsi untuk memilih nilai kebersihan dari setiap siswa
13. Text Field Total Ketidakhadiran Berfungsi untuk memasukkan jumlah total ketidakhadiran siswa
14. Button Simpan Berupa tombol yang berfungsi untuk menyimpan semua inputan yang dimasukkan kedalam database
15. Button Ubah Berupa tombol yang berfungsi untuk mengubah data yang telah dimasukkan kedalam database
16. Button Hapus Berupa tombol yang berfungsi untuk menghapus data yang ada dalam database
Universitas Suma
IMPLEMENTASI PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DENGAN WEIGHTED SUM MODEL DALAM PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI
SKRIPSI M. FAJRUL FALAH SIREGAR
101401041
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014
Universitas Sumatera Utara
ii
IMPLEMENTASI PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DENGAN WEIGHTED SUM MODEL DALAM PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer
M. FAJRUL FALAH SIREGAR 101401041
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014
Universitas Sumatera Utara
PERSETUJUAN
ii
Judul
: IMPLEMENTASI PERBANDINGAN METODE
SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DENGAN
WEIGHTED SUM MODEL DALAM PEMILIHAN
SISWA BERPRESTASI
Kategori
: SKRIPSI
Nama
: M. FAJRUL FALAH SIREGAR
Nomor Induk Mahasiswa : 101401041
Program Studi
: SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER
Fakultas
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di Medan, Agustus 2014
Komisi Pembimbing : Pembimbing 2
Pembimbing 1
Ayu Nuriana Sebayang, S.Kom, M.Kom NIP. -
Diketahui/Disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,
Dr. Syahril Efendi, S.Si, MIT NIP.19671110 1996021001
Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 196203171991021001
Universitas Sumatera Utara
PERNYATAAN
iii
IMPLEMENTASI PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DENGAN WEIGHTED SUM MODEL DALAM PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI
SKRIPSI
Saya menyatakan bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Agustus 2014
M. Fajrul Falah Siregar 101401041
Universitas Sumatera Utara
PENGHARGAAN
iv
Alhamdulillahirrabbil’alamin, penulis ucapkan rasa syukur yang tiada hentinya kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Shalawat beriring salam penulis persembahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW. Dengan segala kerendahan hati, pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu penyelesaian skripsi ini. Penulis mengucapkan terima kasih kepada:
1. Bapak Prof. Dr. Syahril Pasaribu, DTMH, MSc(CTM), SpA(K) sebagai Rektor Universitas Sumatera Utara (USU)
2. Bapak Dr. Muhammad Zarlis sebagai Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara
3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom sebagai Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer
4. Ibu Maya Silvi Lydia, BSc. MSc sebagai Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer
5. Bapak Dr. Syahril Efendi, S.Si, MIT sebagai dosen Pembimbing I 6. Ibu Ayu Nuriana Sebayang, S.Kom, M.Kom sebagai dosen Pembimbing II 7. Bapak Ade Candra, ST, M.Kom sebagai Dosen Pembanding I 8. Bapak Handrizal, S.Si, M.Comp. Sc sebagai Dosen Pembanding II 9. Seluruh Dosen serta staf Pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer
Fasilkom-TI USU. 10. Kedua Orangtua tercinta Ibunda Dra.Hj.Suwarsih dan Ayahanda Drs.H.Abd.
Rosyid Siregar, Kakak Nur Mar Atushsholihah Siregar, S.Pi, Fauzatul Imtihani Siregar, dan Ummi Rosyidah Siregar. 11. Kepada HADEUH dan Renanda Khairuna Purba, S.Ds yang selalu ada memberikan semangat dan dorongan tekad yang kuat sehingga penulis selesai mengerjakan Skripsi ini. 12. Dan juga kepada teman-teman seperjuangan stambuk 2010 serta abang-abang dan kakak-kakak senior yang ada di Program Studi S1 Ilmu Komputer yang
Universitas Sumatera Utara
v telah memberikan dukungan moril maupun materil kepada penulis dalam penyusunan skripsi ini. Sekali lagi penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu dalam penyelesaian skripsi ini yang tidak dapat disebutkan satu persatu. Terima kasih atas saran dan motivasi dan ide yang diberikan. Semoga Allah SWT memberikan limpahan karunia kepada semua pihak yang telah berperan dalam penyelesaian skripsi ini. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, oleh karena itu penulis menerima kritik dan saran dari semua pihak yang bersifat membangun dan menyempurnakan skripsi ini. Penulis berharap semoga skripsi ini dapat memberi manfaat bagi penulis sendiri pada khususnya dan pembaca pada umumnya.
Medan, Agustus 2014 M. Fajrul Falah Siregar
Universitas Sumatera Utara
vi
ABSTRAK
Program Pemilihan Siswa Berprestasi yang dimiliki MIN Tanjung Sari bertujuan untuk memacu minat belajar siswa. Pemilihan siswa berprestasi dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Untuk membantu proses pemilihan maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan adalah Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model. Pada penelitian ini hasil perhitungan dari kedua metode akan diuji dengan tiga periode data siswa berprestasi yang dimiliki MIN Tanjung Sari Medan Selayang. Sistem ini dapat digunakan untuk membantu penyelesaian permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dan pada kasus tersebut metode yang lebih baik digunakan adalah Weighted Sum Model karena memiliki nilai kecocokan yang lebih tinggi dengan data yang dimiliki oleh MIN Tanjung Sari Medan Selayang Katakunci : Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Weighted
Sum Model, MIN Tanjung Sari
Universitas Sumatera Utara
vii
IMPLEMENTATION OF COMPARATION OF SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD AND WEIGHTED SUM MODEL METHOD IN
GOOD PERFORMANCE STUDENT SELECTION
ABSTRACT
Good Performance Student Selection Program of MIN Tanjung Sari aims to increase students interest in learning. The selection is based on determined criterion. To assist the selection process, then a decision support system is needed. The method used is Simple Additive Weighting and Weighted Sum Model. In this research the results of both methods performed will be tested with the three periods of good performance students data possessed by MIN Tanjung Sari Medan Selayang. This system can be used to assist the selection of good performance student problem of MIN Tanjung Sari Medan Selayang, and in this case, the better method to use is Weighted Sum Model because the match values is higher to MIN Tanjung Sari data of good performance students than Simple Additive Weighting Method has. Keywords : Decision Support System, Simple Additive Weighting, Weighted Sum
Model, MIN Tanjung Sari
Universitas Sumatera Utara
viii
DAFTAR ISI
Persetujuan Pernyataan Penghargaan Abstrak Abstract Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar
Halaman
ii iii iv vi vii viii xi xii
Bab 1 Pendahuluan 1.1. Latar Belakang 1.2. Rumusan Masalah 1.3. Batasan Masalah 1.4. Tujuan Penelitian 1.5. Manfaat Penelitian 1.6. Metodologi Penelitian 1.7. Sistematika Penulisan
1 2 2 3 3 3 4
Bab 2 Tinjauan Pustaka
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
6
2.1.1. Syarat Sistem Pendukung Keputusan
7
2.1.2. Komponen Sistem Pendukung Keputusan
7
2.1.3. Karakteristik dan Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan 8
2.1.4. Tahapan Proses Pengambilan Keputusan
8
2.2. Simple Additive Weighting (SAW)
9
2.3 . Weighted Sum Model (WSM)
13
Universitas Sumatera Utara
ix
Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem 3.1. Analisis Sistem 3.1.1. Analisis Masalah 3.1.2. Analisis Kebutuhan Sistem 3.1.2.1. Kebutuhan Fungsional Sistem 3.1.2.2. Kebutuhan Non-Fungsional Sistem 3.1.3. Pemodelan 3.1.3.1. Use Case Diagram 3.1.3.2. Activity Diagram 3.1.3.3. Sequence Diagram 3.1.3.4. Entity Relationship Diagram 3.1.3.5. Flowchart Metode Simple Additive Weighting 3.1.3.6. Flowchart Metode Weighted Sum Model 3.1.3.7. Flowchart Sistem 3.2. Perancangan Sistem 3.2.1. Antarmuka Input Data 3.2.2. Antarmuka Perhitungan dengan Metode SAW 3.2.3. Antarmuka Perhitungan dengan Metode WSM 3.2.4. Antarmuka Perhitungan dengan Kedua Metode
15 15 17 17 17 17 18 19 22 25 26 28 29 30 30 32 34 36
Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem 4.1. Implementasi Sistem 4.1.1 Implementasi Metode Simple Additive Weighting 4.1.2 Implementasi Metode Weighted Sum Model
4.2 . Antarmuka Sistem 4.2.1 Tampilan Input Data 4.2.2 Tampilan Menu Perhitungan dengan SAW 4.2.3 Tampilan Menu Perhitungan dengan WSM 4.2.4 Tampilan Menu Perhitungan dengan kedua metode 4.2.5 Tampilan Menu Tentang Madrasah 4.2.6 Tampilan Menu Bantuan
4.3 . Pengujian Sistem
38 38 41 44 44 44 45 46 47 48 48
Universitas Sumatera Utara
x
4.3.1 Pengujian Perhitungan pemilihan Siswa Berprestasi Tahun Ajaran 2012/2013 Semester I
4.3.2 Pengujian Perhitungan pemilihan Siswa Berprestasi Tahun Ajaran 2012/2013 Semester II
4.3.3 Pengujian Perhitungan pemilihan Siswa Berprestasi Tahun Ajaran 2013/2014 Semester I
4.3.4 Perbandingan Hasil Pengujian Perhitungan dengan Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model
48 49 50 51
Bab 5 Kesimpulan dan Saran 5.1. Kesimpulan 5.2. Saran
53 54
Daftar Pustaka
55
LAMPIRAN A : Data Nilai Siswa MIN Tanjung Sari LAMPIRAN B : Data Siswa Berprestasi MIN Tanjung Sari LAMPIRAN C : List Program LAMPIRAN D : Curriculum Vitae
A B C D
Universitas Sumatera Utara
xi
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1. Tabel Contoh Nilai SAW Tabel 2.2. Tabel Hasil Normalisasi Nilai Tabel 2.3. Tabel Contoh Nilai WSM Tabel 3.1. Tabel Use Case Proses Perhitungan dengan SAW Tabel 3.2. Tabel Use Case Proses Perhitungan dengan WSM Tabel 3.3. Tabel Use Case Proses Perhitungan dengan kedua metode Tabel 4.1. Tabel Sample Data Nilai Siswa MIN Tanjung Sari Medan
Selayang Tahun Pelajaran 2012/201 Semester I Tabel 4.2. Tabel Proses Normalisasi Tabel 4.3. Tabel Hasil Normalisasi Tabel 4.4. Tabel Nilai Bobot Kriteria Tabel 4.5. Tabel Perkalian Nilai Kriteria Alternatif dengan Bobot Kriteria Tabel 4.6. Tabel Nilai SAW Tabel 4.7. Tabel Sample Data Nilai Siswa MIN Tanjung Sari Medan
Selayang Tahun Pelajaran 2012/201 Semester I Tabel 4.8. Tabel Hasil Konversi Tabel 4.9. Tabel Perkalian Nilai Kriteria Alternatif dengan Bobot Kriteria Tabel 4.10. Tabel Nilai WSM Tabel 4.11. Tabel Hasil Pengujian Sistem dengan Data MIN Tanjung
Sari Medan Selayang
12 12 14 18 19 19
38 39 40 40 40 41
41 43 43 43
52
Universitas Sumatera Utara
xii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 3.1. Diagram Ishikawa untuk Analisa Masalah Sistem Gambar 3.2. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan
Siswa Berprestasi Gambar 3.3. Activity Diagram untuk Proses Perhitungan dengan SAW Gambar 3.4. Activity Diagram untuk Proses Perhitungan dengan WSM Gambar 3.5. Activity Diagram untuk Proses Perhitungan dengan kedua metode Gambar 3.6. Sequence Diagram untuk Proses Perhitungan dengan
Metode Simple Additive Weighting Gambar 3.7. Sequence Diagram untuk Proses Perhitungan dengan
Metode Weighted Sum Model Gambar 3.8. Sequence Diagram untuk Proses Perhitungan dengan
Kedua Metode Gambar 3.9. Entity Relationship Diagram Sistem Pendukung Keputusan
Siswa Berprestasi Gambar 3.10. Flowchart Metode Simple Additive Weighting Gambar 3.11. Flowchart Metode Weighted Sum Model Gambar 3.12. Flowchart Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Siswa Berprestasi Gambar 3.13. Antarmuka Input Data Pemilihan Siswa Berprestasi Gambar 3.14. Antarmuka Perhitungan dengan Metode SAW Gambar 3.15. Antarmuka Perhitungan dengan Metode WSM Gambar 3.16. Antarmuka Perhitungan dengan Kedua Metode Gambar 4.1. Tampilan Menu Input Data Gambar 4.2. Tampilan Menu Perhitungan dengan SAW Gambar 4.3. Tampilan Menu Perhitungan dengan WSM Gambar 4.4. Tampilan Menu Perhitungan dengan Kedua Metode
16
18 20 21 22
23
24
25
26 28
29 30 32 34 36 44 45 46 47
Universitas Sumatera Utara
xiii
Gambar 4.5. Tampilan Menu Tentang Madrasah Gambar 4.6. Tampilan Menu Bantuan Gambar 4.7. Hasil Perhitungan Pemilihan Siswa Berprestasi Tahun Ajaran
2012/2013 Semester I Gambar 4.8. Hasil Perhitungan Pemilihan Siswa Berprestasi Tahun Ajaran
2012/2013 Semester II Gambar 4.9. Hasil Perhitungan Pemilihan Siswa Berprestasi Tahun Ajaran
2013/2014 Semester I
47 48
49
50
51
Universitas Sumatera Utara
vi
ABSTRAK
Program Pemilihan Siswa Berprestasi yang dimiliki MIN Tanjung Sari bertujuan untuk memacu minat belajar siswa. Pemilihan siswa berprestasi dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Untuk membantu proses pemilihan maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan adalah Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model. Pada penelitian ini hasil perhitungan dari kedua metode akan diuji dengan tiga periode data siswa berprestasi yang dimiliki MIN Tanjung Sari Medan Selayang. Sistem ini dapat digunakan untuk membantu penyelesaian permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dan pada kasus tersebut metode yang lebih baik digunakan adalah Weighted Sum Model karena memiliki nilai kecocokan yang lebih tinggi dengan data yang dimiliki oleh MIN Tanjung Sari Medan Selayang Katakunci : Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Weighted
Sum Model, MIN Tanjung Sari
Universitas Sumatera Utara
vii
IMPLEMENTATION OF COMPARATION OF SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD AND WEIGHTED SUM MODEL METHOD IN
GOOD PERFORMANCE STUDENT SELECTION
ABSTRACT
Good Performance Student Selection Program of MIN Tanjung Sari aims to increase students interest in learning. The selection is based on determined criterion. To assist the selection process, then a decision support system is needed. The method used is Simple Additive Weighting and Weighted Sum Model. In this research the results of both methods performed will be tested with the three periods of good performance students data possessed by MIN Tanjung Sari Medan Selayang. This system can be used to assist the selection of good performance student problem of MIN Tanjung Sari Medan Selayang, and in this case, the better method to use is Weighted Sum Model because the match values is higher to MIN Tanjung Sari data of good performance students than Simple Additive Weighting Method has. Keywords : Decision Support System, Simple Additive Weighting, Weighted Sum
Model, MIN Tanjung Sari
Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Permasalahan yang ada di kehidupan sehari-hari sangatlah beragam, mulai dari persoalan yang sederhana seperti memilih baju yang akan digunakan sampai persoalan yang cukup rumit dan kompleks yang membutuhkan kemampuan khusus untuk dapat diselesaikan. Dalam hal penyelesaian suatu persoalan, maka dewasa ini banyak dikembangkan sistem-sistem yang bertujuan khusus untuk menyelesaikan suatu permasalahan.
Madrasah Ibtidaiyah Negeri (MIN) Tanjung Sari memiliki sebuah program untuk memilih siswa berprestasi yang akan dipilih dalam jangka waktu satu tahun ajaran. Pemilihan ini dilakukan untuk memberi motivasi kepada siswa – siswi MIN Tanjung Sari agar lebih giat dan tekun dalam menuntut ilmu. Hasil dari pemilihan ini adalah terpilihnya satu orang siswa MIN Tanjung Sari sebagai siswa berprestasi. Hal tersebut tentunya didasari oleh berbagai kriteria yang telah ditentukan dalam proses pemilihan.
Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Sum Model (WSM)
merupakan metode yang umum digunakan dalam permasalahan Multiple Attribute
Decision Making (MADM). Kedua metode tersebut tergolong sederhana, namun dapat
menyelesaikan permasalahan yang memiliki banyak kriteria maupun alternatif. Kedua
metode tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan masing – masing. Metode SAW
lebih stabil karena data yang diinputkan akan dinormalisasi terlebih dahulu sebelum
dihitung. Namun dengan demikian langkah yang dibutuhkan untuk memperoleh nilai
rangking pun akan menjadi lebih banyak [14]. Sedangkan metode WSM memiliki
kelebihan dengan kesederhanaan pengerjaannya, namun nilai yang dihasilkan
memiliki rentang nilai yang besar [8].
1
Universitas Sumatera Utara
2
Oleh karena itu, pada penelitian ini, penulis akan mengembangkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan berbasis desktop yang bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan pemilihan siswa berprestasi di Madrasah Ibtidaiyah Negeri Tanjung Sari Medan dengan menggunakan kedua metode tersebut diatas. Hasil dari pengujian ini nantinya akan dijadikan acuan untuk menggunakan metode yang akan digunakan pada permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dengan melihat akurasi yang lebih baik diantara kedua metode. Pengujian metode mana yang lebih baik akan dilakukan dengan membandingkan keputusan yang telah dikalkulasi sebelumnya tanpa menggunakan sistem dengan hasil keputusan yang disarankan oleh sistem berdasarkan perhitungan masing-masing metode.
1.2. Rumusan Masalah
Adapun masalah yang akan dibahas pada penelitian ini adalah bagaimana menyelesaikan permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dengan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model dan mengetahui metode mana yang lebih baik digunakan.
1.3. Batasan Masalah
Agar fokus penelitian tidak menyimpang dari rumusan masalah yang telah ditetapkan, maka dibuat batasan masalah sebagai berikut:
1. Penelitian ini dilakukan untuk melihat metode mana yang lebih baik digunakan antara SAW dan WSM dalam permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dan tidak membahas kompleksitas kedua algoritma.
2. Penentuan algoritma yang lebih baik digunakan dilihat melalui tingkat akurasi keputusan yang dihasilkan dari masing-masing algoritma setelah proses pengujian dengan data periode pemilihan siswa berprestasi MIN Tanjung Sari Medan Selayang periode pemilihan 2012/2013 Semester I, 2012/2013 Semester II, dan 2013/2014 Semester I.
3. Sistem yang dibangun hanya ditujukan untuk menyelesaikan permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang
4. Kriteria yang digunakan dalam menentukan keputusan adalah nilai rata-rata raport, kelakuan, kedisiplinan, kerapian, kebersihan dan total ketidakhadiran.
Universitas Sumatera Utara
3
1.4. Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sebuah sistem yang dapat menyelesaikan permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dan mengetahui metode mana yang lebih baik digunakan antara metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model.
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat yang diharapkan dapat diperoleh dari penelitian ini adalah diketahui bagaimana menyelesaikan permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dengan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model dan dihasilkan sebuah perangkat lunak yang dapat membantu MIN Tanjung Sari Medan Selayang dalam permasalahan pemilihan siswa berprestasi.
1.6. Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan beberapa metode penelitian sebagai berikut:
1. Studi Literatur Pada tahap ini dilakukan pengumpulan referensi yang diperlukan dalam penelitian. Hal ini dilakukan untuk memperoleh informasi dan data yang diperlukan untuk penulisan skripsi ini. Referensi yang digunakan dapat berupa buku, jurnal, artikel, situs internet yang berkaitan dengan penelitian ini.
2. Pengumpulan dan Analisa Data Pada tahap ini dilakukan pengumpulan dan analisa data seperti data penerima bantuan yang ada di MIN Tanjung Sari dan data lainnya yang berkaitan dengan penilitian ini.
3. Perancangan Sistem Merancang sistem sesuai dengan rencana yang telah ditentukan, yaitu meliputi perancangan sistem, database, dan Graphic User Interface. Proses perancangan ini berdasarkan pada batasan masalah dari penelitian ini.
4. Implementasi Sistem Penyelesaian desain yang telah dirancang, baik sistem, database dan Graphic User Interface.
Universitas Sumatera Utara
4
5. Pengujian Sistem Pada tahap ini akan dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dikembangkan.
6. Dokumentasi Sistem Melakukan pembuatan dokumentasi sistem mulai dari tahap awal hingga pengujian sistem, untuk selanjutnya dibuat dalam bentuk laporan penelitian (skripsi).
1.7. Sistematika Penulisan
Sistematika dalam penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut: BAB 1 PENDAHULUAN Pada Bab ini akan dijelaskan latar belakang masalah dari penelitian yang dilakukan beserta batasannya, tujuan dan manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan skripsi ini.
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab ini akan dijelaskan teori-teori dasar yang mendukung penelitian seperti Sistem Pendukung Keputusan, Metode Simple Additive Weighting dan Metode Weighted Sum Model.
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN Pada Bab ini akan dijelaskan analisis dan perancangan Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting dan Metode Weighted Sum Model. Model Unified Modeling Language (UML) yang digunakan antara lain adalah use case diagram, activity diagram, sequence diagram dan perancangan tampilan antarmuka sistem.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN APLIKASI Pada Bab ini akan dijelaskan hasil pengujian aplikasi dari penelitian berupa tampilan dari aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi MIN Tanjung Sari Medan Selayang dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model.
Universitas Sumatera Utara
5 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN Pada Bab ini akan dijelaskan hasil penelitian yang berisi kesimpulan dan saran yang nantinya akan dikembangkan atau melanjutkan penelitian yang berkaitan dengan masalah dalam penelitian ini.
Universitas Sumatera Utara
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Istilah Sistem Pendukung Keputusan pertama kali digagas oleh P.G.W Keen, seorang akademisi Inggris yang kemudian melanjutkan karir di United States of America. Pada tahun 1978 Keen dan Scott Morton menerbitkan sebuah buku dengan judul Decision Support Systems : An Organisation Perspective. Dimana dalam buku tersebut mereka menyebutkan bahwa sistem komputer berdampak pada keputusan yang akan dibuat, karena komputer dan analisis merupakan faktor penting untuk dipertimbangkan dalam menetapkan sebuah keputusan [7].
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem berbasis komputer yang menyatukan beragam informasi dari berbagai sumber, menyajikan dalam bentuk terorganisir dan menganalisis serta memfasilitasi evaluasi asumsi yang mendasari penggunaan model-model tertentu [10].
Sebuah keputusan dapat didefinisikan sebagai sebuah pilihan yang telah diambil dari dua atau beberapa alternatif yang tersedia. Setiap orang harus membuat banyak keputusan setiap harinya. Pilihan yang potensial dari sebuah keputusan terbentuk setelah mengetahui minimum objektif dan alternatif [12].
Sistem Pendukung Keputusan juga dapat didefinisikan sebagai sebuah sistem informasi berbasis komputer yang menggabungkan model dan data dalam upaya untuk memecahkan masalah semi terstruktur dan beberapa masalah yang tidak terstruktur dengan campur tangan pengguna [14].
Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem yang berbasis komputer yang membantu pembuat keputusan menghadapi permasalahan yang semi terstruktur melalui interaksi langsung dengan data dan analisis model [11].
6
Universitas Sumatera Utara
7
Sistem Pendukung Keputusan dapat menyediakan analisis informatif untuk meningkatkan efisiensi pembuatan keputusan dalam sebuah organisasi. Sistem Pendukung Keputusan, termasuk model keputusan, data, dan antarmuka pengguna merupakan kesatuan yang sangat penting [16].
Dewasa ini, pembuatan keputusan dirasa lebih sulit. Kebutuhan akan kecepatan dalam pembuatan keputusan terus meningkat, kelebihan informasi yang kini menjadi masalah umum, dan terdapat lebih banyak ketidaksesuaian informasi [7].
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sebuah alat bantu yang dapat membantu si pembuat keputusan dalam menetapkan sebuah keputusan. Perlu digaris bawahi bahwa Sistem Pendukung Keputusan hanyalah ditujukan untuk membantu, bukan untuk membuat keputusan. Keputusan yang diambil merupakan tanggung jawab dari si pembuat keputusan.
2.1.1. Syarat Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Bidgoli, syarat dari sebuah sistem keputusan [6] adalah : 1. Memerlukan perangkat keras; 2. Memerlukan perangkat lunak; 3. Memerlukan manusia (perancang dan pengguna); 4. Dirancang untuk mendukung sebuah pengambilan keputusan; 5. Harus dapat membantu pengambil keputusan pada setiap level keputusan; dan 6. Menekankan masalah tidak terstruktur dan semi terstruktur.
2.1.2. Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan haruslah memiliki tiga komponen yang menentukan kapabilitas teknis Sistem Pendukung Keputusan Tersebut [13] yaitu : 1. Susbsistem Manajemen Basis Data (Database Management Subsystem)
Suatu sub-sistem yang memanajemen data dengan memasukkan satu database yang berisi data yang relevan dan dikelola oleh perangkat lunak.
Universitas Sumatera Utara
8
2. Susbsistem Manajemen Basis Model (Model Base Management Subsystem) Subsistem ini mengatur semua permasalahan integrasi akses data dan model keputusan yang ada dalam sebuah Sistem Pendukung Keputusan
3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog (Dialog Generation and Management Software). Subsistem ini mencakup semua hubungan yang terjadi antara Sistem Pendukung Keputusan dan Pengguna.
2.1.3. Karakteristik dan Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan
Sehubungan banyaknya definisi yang dikemukakan mengenai pengertian dan penerapan dari sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK), sehingga menyebabkan terdapat banyak sekali pandangan mengenai sistem tersebut. SPK memiliki karakteristik dan kemampuan [13] yaitu: 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 6. Memiliki kemampuan what-if analysis dan goal seeking analysis 7. Menggunakan beberapa model kuantitatif
2.1.4. Tahapan Proses Pengambilan Keputusan
Langkah – langkah yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan [5] adalah : 1. Intelijen
a. Pembentukan persepsi terhadap situasi yang dihadapi Ialah mengenali situasi keputusan dan pendefinisian karakteristik utama yang ada pada situasi tersebut
b. Membangun model yang mewakili situasi Sebuah model merupakan kendaraan yang membantu dalam mengestimasi hasil yang mungkin terjadi dari sebuah situasi keputusan
Universitas Sumatera Utara
9
c. Penentuan ukuran kuantitatif terhadap biaya (disbenefits) dan manfaat yang paling tepat untuk situasi yang dihadapi Sistem ukuran seragam yang akan digunakan dalam membandingkan alternatif langkah keputusan
2. Desain Penentuan dengan spesifik alternatif yang dimiliki dengan mengenali dan merumuskan dengan jelas langkah – langkah yang mungkin dilakukan.
3. Pilihan a. Evaluasi manfaat dan biaya (disbenefits) dari semua langkah alternatif. Ialah penilaian akibat penerapan setiap langkah alternatif dengan menggunakan ukuran biaya dan manfaat. b. Menetapkan kriteria dalam memilih langkah terbaik Adalah penetapan peraturan dengan mengaitkan hasil dengan tujuan pembuatan keputusan. c. Penyelesaian situasi keputusan Ialah mengambil sebuah langkah dengan dasar kriteria yang dapat diterima.
Langkah – langkah diatas dapat dilakukan secara berulang, baik seluruh langkah maupun sebagian. Hal tersebut dilaksanakan terus menerus hingga situasi keputusan benar – benar terselesaikan.
2.2. Simple Additive Weighting (SAW) Simple Additive Weigthing (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot, merupakan sebuah metode yang cukup terkenal dan sering digunakan dalam Multiple Attribute Decision Making (MADM). Setiap alternative dikalikan dengan atribut untuk memperoleh nilai. Proses perhitungan dapat dinyatakan dalam rumus (1) [15] :
Universitas Sumatera Utara
10
= . ………………………….( )
Keterangan : Pi = Nilai SAW j = Batas bawah perhitungan M = Batas atas perhitungan wj = Bobot kriteria j mij = Nilai alternatif i pada kriteria j
Banyak pendapat yang menyatakan bahwa metode SAW hanya bisa digunakan ketika kriteria keputusan yang ada dinyatakan dalam satu bentuk. Namun jika setiap elemen yang ada dinormalisasi, maka metode SAW dapat digunakan pada semua jenis kriteria maupun alternatif. Dalam kasus tersebut, maka bentuk perhitungan akan menjadi seperti rumus (2) [15]:
= .( ) ………………….( )
Keterangan :
Pi j M wj (mij)normal
= Nilai SAW = Batas bawah perhitungan = Batas atas perhitungan = Bobot kriteria j = Nilai kriteria dari alternatif pada baris i kolom j yang telah
dinormalisasi
Ketika (mij)normal mewakili nilai dari mij yang telah dinormalisasi, alternatif dengan nilai Pi tertinggi akan dipilih sebagai alternatif terbaik. Kriteria yang ada dapat berupa kriteria keuntungan maupun kerugian. Kriteria keuntungan merupakan kriteria dimana semakin besar nilainya maka nilai alternatif akan menjadi semakin baik. Dan kriteria kerugian adalah kriteria dimana semakin kecil nilainya, maka nilai alternatif akan menjadi semakin baik. Jika kriteria merupakan kriteria keuntungan, maka normalisasi dihitung dengan menggunakan rumus (3) [15]:
Universitas Sumatera Utara
11
()
=
( (
) )
…………….…(
)
Keterangan :
(mij)normal = Nilai data baris i kolom j yang telah dinormalisasi
(mij)K
= Nilai alternatif i pada kriteria j
(mij)L
= Nilai kriteria tertinggi dari alternatif
Namun jika kriteria yang akan dihitung merupakan kriteria kerugian (nilai terendah merupakan nilai yang lebih baik), maka normalisasi dihitung dengan menggunakan rumus (4) [15]:
()
=
( (
) )
…………..(
)
Keterangan :
(mij)normal = Nilai data baris i kolom j yang telah ternormalisasi
(mij)L
= Nilai kriteria terendah dari alternatif
(mij)K
= Nilai alternatif i pada kriteria j
Langkah – langkah yang diambil untuk memperoleh nilai SAW dari alternatif yang ada adalah :
1. Masukkan nilai kriteria dari seluruh alternatif yang ada 2. Masukkan nilai bobot dari setiap kriteria 3. Normalisasi data dengan menggunakan rumus (3) jika kriteria yang dihitung
merupakan kriteria keuntungan dan dengan rumus (4) jika kriteria yang dihitung berupa kriteria kerugian. 4. Data ternormalisasi akan diperoleh 5. Hitung nilai SAW dengan menggunakan rumus (2) 6. Nilai preferensi dari setiap alternatif diperoleh
Universitas Sumatera Utara
12
Diberikan contoh sebagai berikut. Terdapat sebuah permasalahan dalam memilih alternatif yang terbaik antara A1, A2, dan A3. Sedangkan kriteria yang menentukan proses pemilihan adalah C1, C2, C3 dan C4. Nilai bobot kriteria dan nilai kriteria dari masing-masing alternatif disajikan dalam Tabel 2.1.
Tabel 2.1. Tabel Contoh Nilai SAW
C1 C2 C3 C4 Alternatif 0.25 0.3 0.25 0.2
A1 40 35 30 20 A2 35 30 20 45 A3 30 30 35 20
Berdasarkan Tabel 2.1, dapat kita ketahui nilai bobot yang diberikan pada kriteria C1 adalah 0.25 atau 25 %, nilai bobot pada kriteria C2 adalah 0.3 atau 30 %, nilai bobot pada kriteria C3 adalah 0.25 atau 25 % dan nilai bobot pada kriteria C4 adalah 0.2 atau setara dengan 20 %. Dalam permasalahan ini, keseluruhan kriteria merupakan kriteria keuntungan. Maka, selanjutnya data tersebut akan dinormalisasi dengan rumus (3). Sehingga menjadi seperti Tabel 2.2.
Tabel 2.2. Tabel Hasil Normalisasi Nilai
C1 C2 C3 C4 Alternatif 0.25 0.3 0.25 0.2
A1 1 1 0.857 0.5 A2 0.875 0.857 0.571 1 A3 0.75 0.857 1 0.5
Setelah proses normalisasi, maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai SAW dengan rumus (2).
Untuk alternatif A1, maka nilai SAW yang diperoleh adalah : =. × +. × +. ×. +. ×. =.
Untuk alternatif A2, maka nilai SAW yang diperoleh adalah : =. ×. +. ×. +. ×. +. × =.
Universitas Sumatera Utara
13
Untuk alternatif A3, maka nilai SAW yang diperoleh adalah : =. ×. +. ×. +. × +. ×. =.
Berdasarkan perhitungan diatas, maka alternatif A1 lah yang paling baik, dikarenakan nilai preferensi SAW dari alternatif A1 merupakan nilai yang tertinggi dari semua alternatif yang ada.
2.3. Weighted Sum Model (WSM)
Weighted sum model adalah sebuah metode sederhana yang sering digunakan pada permasalahan dimensi tunggal. Jika terdapat m alternatif dan n kriteria, maka alternatif terbaik dapat dirumuskan sebagai berikut [8] :
= . …………….…………….( )
Keterangan :
Awsm
= Nilai alternatif terbaik
aij = Nilai alternatif i pada kriteria j
wj = Bobot kriteria j
Dimana i = 1,2,3,…,m dan Awsm merupakan nilai dari alternative terbaik, n adalah banyaknya criteria, aij merupakan nilai alternatif i pada kriteria j dan wj adalah nilai bobot kriteria j.
Kesulitan pada metode ini hadir ketika kriteria yang digunakan bukanlah kriteria dimensi tunggal atau multi dimensi. Dalam permasalahan tersebut, maka kriteria yang ada harus disamakan menjadi satu dimensi yang sama [8].
Langkah untuk memperoleh nilai WSM dari alternatif yang ada adalah sebagai berikut dan dapat dilihat pada Gambar 2:
1. Masukkan data seluruh alternatif 2. Masukkan nilai bobot dari setiap kriteria 3. Hitung dengan rumus (5). 4. Nilai alternatif tertinggi akan didapatkan
Universitas Sumatera Utara
14
Untuk lebih jelasnya diberikan contoh sebagai berikut. Terdapat sebuah permasalahan dalam memilih alternatif yang terbaik antara A1, A2, dan A3. Sedangkan kriteria yang menentukan proses pemilihan adalah C1, C2, C3 dan C4. Nilai bobot kriteria dan nilai kriteria dari masing-masing alternatif disajikan dalam Tabel 2.3.
Tabel 2.3. Tabel Contoh Nilai WSM
C1 C2 C3 C4 Alternatif 0.1 0.3 0.4 0.2
A1 20 15 10 10 A2 15 20 10 15 A3 10 20 15 20
Berdasarkan Tabel 2.3, dapat kita ketahui nilai bobot yang diberikan pada kriteria C1 adalah 0.1 atau 10 %, nilai bobot pada kriteria C2 adalah 0.3 atau 30 %, nilai bobot pada kriteria C3 adalah 0.4 atau 40 % dan nilai bobot pada kriteria C4 adalah 0.2 atau setara dengan 20 %. Selanjutnya untuk menghitung nilai WSM dari setiap alternatif digunakan rumus (5) sehingga:
Untuk alternatif A1, maka nilai WSM yang diperoleh adalah : =. × +. × +. × +. ×
=.
Untuk alternatif A2, maka nilai WSM yang diperoleh adalah : =. × +. × +. × +. ×
=.
Untuk alternatif A3, maka nilai WSM yang diperoleh adalah : =. × +. × +. × +. ×
=
Berdasarkan rumus (5), maka alternatif A3 lah yang paling baik, dikarenakan nilai WSM dari alternatif A3 merupakan nilai yang tertinggi dari semua alternatif yang ada.
Universitas Sumatera Utara
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1. Analisis Sistem
Analisis sistem bertujuan untuk melakukan identifikasi persoalan-persoalan yang akan muncul dalam pembuatan sistem, hal ini dilakukan agar pada saat proses perancangan aplikasi tidak terjadi kesalahan yang berarti, sehingga sistem yang dirancang dapat berjalan dengan baik, tepat guna dan ketahanan dari sistem tersebut akan lebih terjaga serta selesai tepat pada waktu yang telah ditentukan.
Sistem ini akan melakukan perhitungan pemilihan siswa terbaik di MIN Tanjung Sari Medan Selayang. Sistem ini dirancang dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model dalam memilih siswa terbaik di MIN Tanjung Sari Medan Selayang.
3.1.1. Analisis Masalah
MIN Tanjung Sari memiliki sebuah program pemilihan siswa berprestasi yang akan dipilih dalam jangka waktu satu tahun ajaran. Pemilihan ini dilakukan untuk memberi motivasi kepada siswa – siswi MIN Tanjung Sari agar lebih giat dan tekun dalam menuntut ilmu. Hasil dari pemilihan ini adalah terpilihnya satu orang siswa MIN Tanjung Sari sebagai siswa berprestasi. Hal tersebut tentunya didasari oleh berbagai kriteria yang telah ditentukan dalam proses pemilihan, yaitu nilai rata-rata raport, kelakuan, kedisiplinan, kerapian, kebersihan dan total ketidakhadiran dari setiap siswa.
Untuk memilih seorang siswa berprestasi, perhitungan dilakukan dengan melibatkan data yang jumlahnya tidak sedikit dan mengakibatkan rentan terhadap kesalahan jika dilakukan dengan cara manual. Dengan adanya Sistem Pendukung
15
Universitas Sumatera Utara
16 Keputusan pemilihan siswa berprestasi, proses perhitungan akan menjadi lebih mudah dan lebih akurat. Karena sistem ini hanya ditujukan untuk permasalahan pemilihan siswa berprestasi di MIN Tanjung Sari, maka sistem yang dibangun adalah sistem yang berbasis desktop.
Untuk mengidentifikasi masalah tersebut digunakan diagram Ishikawa (fishbone diagram) seperti pada Gambar 3.1. Diagram Ishikawa adalah sebuah alat analisis grafis yang memungkinkan pengguna untuk menampilkan faktor yang terlibat dalam situasi tertentu. Diagram ini digunakan untuk menampilkan secara jelas permasalahan yang dapat mempengaruhi kualitas produk dengan mengurutkan dan menghubungkan penyebabnya [9].
Gambar 3.1 Diagram Ishikawa untuk Analisis Masalah Sistem Berdasarkan Gambar 3.1 dapat diketahui bahwa Permasalahan Pemilihan Siswa Berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dikarenakan belum adanya sistem informasi yang ditujukan khusus untuk menyelesaikan masalah tersebut, selain itu data siswa yang dimiliki juga banyak dan belum terkomputerisasi. Untuk itu dibuatlah sebuah sistem Informasi Pendukung Keputusan untuk menyelesaikan masalah tersebut dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model
Universitas Sumatera Utara
17
3.1.2. Analisis Kebutuhan Sistem Analisis Kebutuhan Sistem meliputi analisis kebutuhan fungsional sistem dan analisis kebutuhan non-fungsional sistem.
3.1.2.1. Kebutuhan Fungsional Sistem Kebutuhan fungsional yang harus dimiliki oleh Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang adalah : 1. Sistem dapat menerima inputan data siswa dan bobot kriteria. 2. Sistem dapat mengetahui siapa yang layak terpilih menjadi siswa berprestasi
berdasarkan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model 3. Sistem dapat menampilkan hasil perhitungan pemilihan siswa berprestasi
berdasarkan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Sum Model.
3.1.2.2. Kebutuhan Non-Fungsional Sistem Untuk mendukung kinerja sistem, sistem sebaiknya dapat berfungsi sebagai berikut : 1. Sistem dapat melakukan perhitungan pemilihan siswa berprestasi dengan
kecepatan komputasi yang tinggi. 2. Sistem harus mudah digunakan sehingga dapat dioperasikan dengan baik oleh
pengguna
3.1.3. Pemodelan
Pemodelan sistem dilakukan untuk memperoleh gambaran yang lebih jelas tentang objek apa saja yang akan berinteraksi dengan sistem, serta hal-hal apa saja yang harus dilakukan oleh sebuah sistem sehingga sistem dapat berfungsi dengan baik sesuai dengan kegunaannya.
Pada penelitian ini digunakan UML (Unified Modeling Language) sebagai bahasa pemodelan untuk mendesain dan merancang Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang. Model UML yang digunakan antara lain use case diagram, activity diagram, dan sequence diagram.
Universitas Sumatera Utara
18
3.1.3.1. Use Case Diagram
Use Case Diagram adalah sebuah diagram yang dapat merepresentasikan interaksi yang terjadi antara user dengan sistem. Use Case Diagram akan menjelaskan fungsi apa saja yang dikerjakan oleh sistem. Dalam Sistem ini terdapat 3 fungsi utama yang dimiliki yaitu perhitungan dengan SAW, perhitungan dengan WSM dan perhitungan dengan kedua metode seperti terlihat pada Gambar 3.2 berikut.
Gambar 3.2 Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi
Pada proses Perhitungan dengan SAW, dapat dinyatakan dalam Tabel 3.1 dibawah ini.
Tabel 3.1. Tabel Use Case Proses Perhitungan dengan SAW
Name Actors Description
Basic Flow
Alternate Flow
Pre Condition Post Condition
Proses Perhitungan dengan SAW
Staff yang telah ditentukan
Use Case ini mendeskripsikan proses perhitungan dalam pemilihan siswa terbaik dengan menggunakan metode SAW
Staff memilih metode perhitungan dengan SAW dan memasukkan bobot kriteria penilaian
Staff dapat kembali ke tampilan awal dan memilih metode perhitungan lainnya
Staff dapat melihat nilai kriteria dari setiap alternatif yang ada
Staff mengetahui nilai SAW dari seluruh alternatif
Universitas Sumatera Utara
19
Pada proses Perhitungan dengan WSM, dapat dinyatakan dalam Tabel 3.2 dibawah ini.
Tabel 3.2. Tabel Use Case Proses Perhitungan dengan WSM
Name Actors Description
Basic Flow
Alternate Flow
Pre Condition Post Condition
Proses Perhitungan dengan WSM
Staff yang telah ditentukan
Use Case ini mendeskripsikan proses perhitungan dalam pemilihan siswa terbaik dengan menggunakan metode WSM
Staff memilih metode perhitungan dengan WSM dan memasukkan bobot kriteria penilaian
Staff dapat kembali ke tampilan awal dan memilih metode perhitungan lainnya
Staff dapat melihat nilai kriteria dari setiap alternatif yang ada
Staff mengetahui nilai WSM dari seluruh alternatif
Pada proses Perhitungan dengan kedua metode, dapat dinyatakan dalam Tabel 3.3 dibawah ini.
Tabel 3.3. Tabel Use Case dalam Proses Perhitungan dengan kedua metode
Name Actors Description
Basic Flow
Alternate Flow
Pre Condition Post Condition
Proses Perhitungan dengan kedua metode
Staff yang telah ditentukan
Use Case ini mendeskripsikan proses perhitungan dalam pemilihan siswa terbaik dengan menggunakan kedua metode, yaitu SAW dan WSM
Staff memilih metode perhitungan dengan kedua metode dan memasukkan bobot kriteria penilaian
Staff dapat kembali ke tampilan awal dan memilih metode perhitungan lainnya
Staff dapat melihat nilai kriteria dari setiap alternatif yang ada
Staff mengetahui nilai SAW dan WSM dari seluruh alternatif secara terpisah
3.1.3.2. Activity Diagram Untuk proses Perhitungan dengan SAW, dapat dilihat Activity Diagram pada gambar 3.3 berikut.
Universitas Sumatera Utara
20
Gambar 3.3 Activity Diagram untuk Proses Perhitungan dengan metode SAW Pada perhitungan dengan metode SAW, sistem akan menampilkan data nilai
kriteria dari seluruh alternatif yang ada. Pengguna kemudian diminta untuk memasukkan nilai bobot dari masing – masing kriteria yang akan dihitung. Hasil perhitungan akan di tampilkan oleh sistem. Pengguna dapat melakukan perhitungan berulang kali.
Untuk proses Perhitungan dengan WSM, dapat dilihat Activity Diagram pada gambar 3.4 berikut.
Universitas Sumatera Utara
21
Gambar 3.4 Activity Diagram untuk Proses Perhitungan dengan metode WSM Sama seperti pada proses perhitungan dengan metode SAW, dalam proses
perhitungan dengan WSM, sistem akan menampilkan data nilai kriteria dari seluruh alternatif yang ada. Pengguna kemudian diminta untuk memasukkan nilai bobot dari masing – masing kriteria yang akan dihitung. Hasil perhitungan akan di tampilkan oleh sistem. Pengguna juga dapat melakukan perhitungan berulang kali.
Sedangkan untuk proses Perhitungan dengan kedua metode, dapat dilihat Activity Diagram pada gambar 3.5 berikut.
Universitas Sumatera Utara
22
Gambar 3.5 Activity Diagram untuk Proses Perhitungan dengan kedua metode Sama seperti kedua proses sebelumnya, dalam proses perhitungan dengan
kedua metode ini, sistem akan menampilkan data nilai kriteria dari seluruh alternatif yang ada. Pengguna kemudian diminta untuk memasukkan nilai bobot dari masing – masing kriteria yang akan dihitung. Hasil perhitungan dari kedua metode akan di tampilkan oleh sistem secara terpisah. Pengguna juga dapat melakukan perhitungan berulang kali. 3.1.3.3. Sequence Diagram Berikut ini akan dijelaskan mengenai proses memasukkan data dan proses perhitungan yang terjadi pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dengan menggunakan Sequence diagram.
Universitas Sumatera Utara
23 Pada proses Perhitungan Pemilihan Siswa Berprestasi, sistem dapat melakukan perhitungan dengan metode Simple Additive Weighting, Weighted Sum Model, maupun kedua metode. Sequence diagram untuk proses perhitungan dengan metode Simple Additive Weighting diperlihatkan pada Gambar 3.6.
Gambar 3.6 Sequence Diagram untuk Proses Perhitungan dengan Metode Simple Additive Weighting
Pada Sequence diagram diatas terlihat bahwa pengguna mengakses form perhitungan dengan metode SAW, kemudian sistem akan menampilkan form perhitungan dan pengguna memasukkan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan. Selanjutnya data hasil perhitungan dimasukkan kedalam database, yang nantinya data tersebut ditampilkan kembali pada form perhitungan dengan metode SAW.
Pada proses Perhitungan Pemilihan Siswa Berprestasi dengan metode Weighted Sum Model, Sequence Diagram diperlihatkan pada Gambar 3.7 berikut.
Universitas Sumatera Utara
24
Gambar 3.7 Sequence Diagram untuk Proses Perhitungan dengan Metode Weighted Sum Model
Pada Sequence diagram diatas terlihat bahwa pengguna mengakses form perhitungan dengan metode WSM, kemudian sistem akan menampilkan form perhitungan dan pengguna memasukkan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan. Selanjutnya data hasil perhitungan dimasukkan kedalam database, yang nantinya data tersebut ditampilkan kembali pada form perhitungan dengan metode WSM.
Sedangkan jika pengguna memilih proses Perhitungan Pemilihan Siswa Berprestasi dengan kedua metode, maka Sequence Diagram diperlihatkan pada Gambar 3.8 berikut.
Universitas Sumatera Utara
25
Gambar 3.8 Sequence Diagram untuk Proses Perhitungan dengan kedua metode Pada Sequence diagram diatas terlihat bahwa pengguna mengakses form
perhitungan dengan kedua metode, kemudian sistem akan menampilkan form perhitungan dengan kedua metode dan pengguna memasukkan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan. Selanjutnya data hasil perhitungan dimasukkan kedalam database, yang nantinya data tersebut ditampilkan kembali pada form perhitungan dengan kedua metode. 3.1.3.4. Entity Relationship Diagram Berikut ini akan ditunjukkan diagram hubungan antara entitas atau yang sering disebut dengan Entity Relationship Diagram. Diagram ini ditujukan untuk memvisualisasikan pemodelan database yang digunakan dalam sistem seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 3.9 berikut
Universitas Sumatera Utara
26
Gambar 3.9 Entity Relationship Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi
3.1.3.5. Flowchart Metode Simple Additive Weighting Pada metode Simple Additive Weighting terdapat dua bentuk kriteria, yaitu kriteria keuntungan dan kerugian. Pada kriteria keuntungan, jika nilai kriteria yang dimiliki oleh sebuah alternatif semakin tinggi, maka hal ini berdampak pada nilai SAW yang akan dimilikinya juga semakin tinggi. Sedangkan pada kriteria kerugian jika kriteria yang dimilikinya semakin tinggi makan akan berdampak pada nilai SAW dari alternatif tersebut menjadi lebih rendah. Berikut disajikan Flowchart dari metode Simple Additive Weighting pada Gambar 3.10 sebagai berikut
Universitas Sumatera Utara
27
Gambar 3.10 Flowchart Metode Simple Additive Weighting
Universitas Sumatera Utara
28 3.1.3.6. Flowchart Metode Weighted Sum Model Pada metode Weighted Sum Model, hanya dikenal satu tipe kriteria, dengan kata lain metode ini tidak membedakan antara kriteria keuntungan dan kriteria kerugian, untuk itu perlu dilakukan konversi data. Data yang dinyatakan dalam bentuk kerugian dikonversi sehingga nilai yang terkecil menjadi nilai yang paling besar dan sebaliknya. Sehingga data dapat dinyatakan dalam satu tipe kriteria. Berikut disajikan Flowchart dari metode Weighted Sum Model pada Gambar 3.11.
Gambar 3.11 Flowchart Metode Weighted Sum Model
Universitas Sumatera Utara
29 3.1.3.7. Flowchart Sistem Flowchart Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang dapat dilihat pada Gambar 3.12 berikut.
Gambar 3.12 Flowchart Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi
Universitas Sumatera Utara
30 3.2. Perancangan Sistem Proses perancangan antarmuka (interface) sebuah sistem adalah proses yang cukup penting dalam perancangan sebuah sistem. Merancang antarmuka merupakan bagian yang paling penting dari merancang sebuah sistem. Sebuah antarmuka harus dirancang dengan memperhatikan faktor pengguna sehingga sistem yang dibangun dapat memberikan kenyamanan dan kemudahan untuk digunakan oleh pengguna. 3.2.1. Antarmuka Input Data Tampilan Input Data adalah tampilan awal dari Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi di MIN Tanjung Sari Medan Selayang. Pada tampilan ini disajikan form yang akan diisi oleh pengguna untuk menyimpan data nilai kriteria dari setiap alternatif. Pada form ini juga ditampilkan data seluruh alternatif yang telah disimpan.
Gambar 3.13 Antarmuka Input Data Pemilihan Siswa Berprestasi Keterangan : 1. Panel Periode Pemilihan
Panel ini ditujukan untuk mengorganisasi tata letak item pada periode pemilihan
Universitas Sumatera Utara
31
2. Combo box Periode Pemilihan Berfungsi untuk memilih periode pemilihan siswa berprestasi
3. Button Buat Periode Pemilihan Baru Berupa tombol yang berfungsi untuk membuat periode pemilihan baru
4. Panel Identitas Panel ini ditujukan untuk mengorganisasi tata letak item pada identitas siswa
5. Text Field No. Induk Berfungsi untuk memasukkan No. Induk siswa
6. Text Field Nama Berfungsi untuk memasukkan Nama siswa
7. Combo Box Kelas Berfungsi untuk memilih kelas dari setiap siswa
8. Text Field Nilai Rata-rata Berfungsi untuk memasukkan Nilai rata-rata siswa
9. Combo Box Kelakuan Berfungsi untuk memilih nilai kelakuan dari setiap siswa
10. Combo Box Kedisiplinan Berfungsi untuk memilih nilai kedisiplinan dari setiap siswa
11. Combo Box Kerapian Berfungsi untuk memilih nilai kerapian dari setiap siswa
12. Combo Box Kebersihan Berfungsi untuk memilih nilai kebersihan dari setiap siswa
13. Text Field Total Ketidakhadiran Berfungsi untuk memasukkan jumlah total ketidakhadiran siswa
14. Button Simpan Berupa tombol yang berfungsi untuk menyimpan semua inputan yang dimasukkan kedalam database
15. Button Ubah Berupa tombol yang berfungsi untuk mengubah data yang telah dimasukkan kedalam database
16. Button Hapus Berupa tombol yang berfungsi untuk menghapus data yang ada dalam database
Universitas Suma