Analisis Dan Desain Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Baru Kelas X Unggulan Dengan Metode Promethee

(1)

ANALISIS DAN DESAIN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

PEMILIHAN SISWA BARU KELAS X UNGGULAN DENGAN

METODE PROMETHEE

SKRIPSI

NURINDA

061401075

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2010

(2)

ANALISIS DAN DESAIN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BARU KELAS X UNGGULAN DENGAN METODE PROMETHEE

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer

NURINDA 061401075

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2010

(3)

PERSETUJUAN

Judul : ANALISIS DAN DESAIN SISTEM PENDUKUNG

KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BARU KELAS X UNGGULAN DENGAN METODE PROMETHEE

Kategori : SKRIPSI

Nama : NURINDA

Nomor Induk Mahasiswa : 061401075

Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER

Departemen : ILMU KOMPUTER

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di

Medan, 29 Desember 2010 Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1

Syahril Efendi, S.Si, MIT M. Andri B., S.T, MCompSc, MEM NIP. 19671110199602 1 011 NIP. 19751008 200801 1 011

Diketahui/Disetujui oleh

Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,

Prof. Dr. Muhammad Zarlis NIP. 195707011986011003

(4)

PERNYATAAN

ANALISIS DAN DESAIN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BARU KELAS X UNGGULAN DENGAN METODE PROMETHEE

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan,

NURINDA 061401075

(5)

PENGHARGAAN

Puji dan syukur Saya panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa karena kasih dan karuniaNya yang selalu menyertai Saya sehingga kertas kajian ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan.

Ucapan terima kasih Saya sampaikan kepada Bapak M. Andri B., S.T, MComp.Sc, MEM dan Bapak Syahril Efendi, S.Si, MIT selaku pembimbing pada penyelesaian skripsi ini yang telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada Saya untuk menyempurnakan kajian ini. Ucapan terimakasih juga Saya sampaikan kepada Bapak Drs. Suyanto, M.Kom, dan Bapak Ade Chandra, S.T, M.Kom selaku dosen penguji. Panduan ringkas, padat, dan profesional telah diberikan kepada Saya agar dapat menyelesaikan tugas ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen S-1 Ilmu Komputer, Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis dan Bapak Syahriol Sitorus, S.Si, MIT, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematikan dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen pada Departemen Ilmu Komputer FMIPA USU, dan pegawai di S-1 Ilmu Komputer FMIPA USU.

Skripsi ini terutama saya persembahkan untuk kedua orang tua dan keluarga saya yang telah memberikan dukungan dan motivasi, Ayahanda Morhan Lumban gaol dan Ibunda Sentiara Sihombing yang selalu sabar dalam mendidik saya dan memberikan cinta kasih. Untuk kakakku Risda, Sondang, Tulus dan Mesti yang selalu memberikan dukungan dan motivasi kepada Saya. Kepada teman-teman saya mengucapkan terima kasih, khususnya kepada Diana Rika, Irma, Emnita Ginting, Lestari, Betty, Kadar, Friendly, Fery, Pangeran, Philips, Fahkreza dan teman-teman di Paduan Suara Gloria yang selalu memberikan semangat dan dorongan kepada saya. Semoga Tuhan Yang Maha Esa memberikan limpahan karunia kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan, perhatian, serta dukungan kepada saya dalam menyelesaikan skripsi ini.

Saya menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, oleh karena itu saya menerima saran dan kritik yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Sehingga dapat bermanfaat bagi kita semuanya.

(6)

ABSTRAK

Kemampuan yang dimiliki setiap siswa tidak sama. Pemilihan siswa baru unggul dilakukan dengan mengadakan tes yang terdiri dari beberapa kriteria. Penilaian terhadap masing-masing kriteria belum menggunakan parameter. Akibatnya siswa terpilih terkadang kurang memenuhi standar yang ditentukan sebagai siswa unggul karena kemampuan yang dimiliki kurang merata. Untuk meminimalisasi masalah tersebut dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan pengolahan nilai berdasarkan parameter yang telah ditentukan untuk masing-masing kriteria. Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Promethee dilakukan berdasarkan jenis kriteria yang diuji pada seleksi penerimaan siswa baru kelas x unggulan. Kriteria yang digunakan pada proses Promethee terdiri dari tiga kategori yaitu kategori TPA terdiri dari kriteria Sinonim, Antonim, Gambar, Silogisme, Analogi dan Deret Angka, kategori tes akademik terdiri dari kriteria Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, Matematika, dan IPA, kategori tes lanjutan terdiri dari kriteria kesamaptaan, wawancara, jumlah nilai UN. Hasil dari proses ini berupa ranking siswa sebagai rekomendasi bagi pengambil keputusan untuk memilih siswa baru unggul. Perangkat lunak ini dibangun dengan menggunakan MySQL untuk pangkalan data dan Borland Delphi 7 sebagai compilernya.

(7)

ABSTRACT

Every student has different competence. Selection of superior new students is implemented by giving test consisting of some criteria. Parameter has not been used in evaluation of each criterion. As a result, the chosen students do not fully fulfil the required standard as the superior students because their competences are not evenly. In order to minimize this problem, we need a system supporting decision that can process value according to determined parameter for each criterion. Decision Support System with Promethee method is implemented according to the type of criteria tested in the enrolment selection of new students of superior X class. The criteria used in the Promethee process consist of three categories: TPA category consists of criterion of Synonym, Antonym, Picture, Syllogism, Analogy, and Sequence of Numbers; academic test category consists of criterion of Bahasa Indonesia, English, Mathematics, and Natural Sciences; continued test category consist of physical exercise test, interview, and National Test total value. The result of this process is the rank of the students as a recommendation for decision making to select superior new students. The software is built by using MySQL as database and Borland Delphi 7 as the compiler.

(8)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Abstrak v

Abstract vi

Daftar Isi vii

Daftar Tabel x

Daftar Gambar xi

Bab 1 Pendahuluan

1.1 Latar Belakang Masalah 1

1.2 Rumusan Masalah 3

1.3 Batasan Masalah 3

1.4 Tujuan Penelitian 3

1.5 Manfaat Penelitian 4

1.6 Metodologi Penelitian 4

Bab 2 Tinjauan Pustaka

2.1 Kecerdasan 8

2.2 Konsep Dasar Sistem

2.3 Sistem Pendukung Keputusan 8

2.3.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan 8 2.3.2 Ciri-ciri dan Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan 9

2.3.3 Komponen DSS 10

2.3.4 Tujuan SPK 11

2.3.5 Tahapan Pemodelan dalam DSS 12

2.4Metode Preference Ranking Organization Method for

Enrichment Evaluation (Promethee)

2.4.1 Dominasi Kriteria 14

2.4.2 Rekomendasi Fungsi Preferensi 15

2.4.2.1 Kriteria Biasa 15

2.4.2.2 Kriteria Quasi 16

2.4.2.3 Kriteria Dengan Preferensi Linier 17 2.4.2.3 Kriteria Dengan Preferensi Linier 17

2.4.2.4 Kriteria Level 18

2.4.2.5 Kriteria Linier dan Area yang Tidak Berbeda 19

2.4.2.6 Kriteria Gaussian 20

2.4.3 Indeks Preferensi Multikriteria 21

2.4.4 Promethee Ranking 21

2.4.4.1 Promethee I 22

2.4.4.2 Promethee II 23

2.5 Perancangan Sistem 24

2.5.1 Pemodelan Proses Menggunakan Data Flow Diagram 24

2.5.2 Pemodelan Data 25

2.5.3 Entity Relationship Diagram (ERD) 26

(9)

2.5.4.1 Bentuk Normal Pertama(1NF) 30

2.5.4.2 Bentuk Normal Kedua 30

2.5.4.3 Bentuk Normal Ketiga(3NF) 30

2.5.4.4 Bentuk Normal Boyce Code 30

2.5.4.5 Bentuk Normal Keempat (4NF) 30

2.5.4.6 Bentuk Normal Kelima (5NF) 31

2.6 Perancangan Antarmuka Pengguna (User Interface) 31

2.6.1 Konstruksi Sistem 33

2.6.2 Implementasi Sistem 33

2.7 Konstruksi dan Implementasi sistem 33

2.7.1 Konstruksi Sistem 33

2.7.2 Implementasi Sistem 33

2.8 Database 34

2.9 MySQL 35

Bab 3 Analisis Dan Perancangan Sistem

3.1 Analisis 36

3.1.1 Identifikasi Masalah 36

3.1.2. Constraint 36

3.1.3 Analisis Kebutuhan Fungsional 37

3.1.4 Analisis Kebutuhan Pengguna 37

3.1.5 Analisis Kebutuhan Sistem 37

3.1.6Analisis Keluaran Sistem 38

3.2 Perancangan Logika 38

3.2.1 Pemodelan Proses 38

3.2.1.1 Bagan Alir Proses Promethee 39

3.2.1.2 Data flow Diagram(DFD) 39

3.2.1.2.1 Diagram Konteks 41

3.2.1.2.2 DFD Tingkat 1 42

3.2.1.2.3 DFD Tingkat 2 43

3.2.1.2.3.1 DFD Tingkat 2 Proses 1 44 3.2.1.2.3.2 DFD Tingkat 2 Proses 2 45 3.2.1.2.3.3 DFD Tingkat 2 Proses 3 46 3.2.1.2.3.4 DFD Tingkat 2 Proses 4 47 3.2.1.2.3.5 DFD Tingkat 2 Proses 5 47

3.2.2 Pemodelan Data 49

3.2.2.1 Identifikasi Entitas 50

3.2.2.2 Kamus Data 50

3.2.2.3 Model Data Beratribut Lengkap 52

3.3 Algoritma 53

3.4 Perancangan Inerface 56

3.4.1 Rancangan Form Utama 56

3.4.2 Rancangan Form Pendaftaran 57

3.4.3 Rancangan Form Kriteria 58

3.4.4 Rancangan Form Input Nilai TPA 59

3.4.5 Rancangan Form Input Tes Akademik 60

3.4.6 Rancangan Form Input Nilai anjutan 61

3.4.7 Rancangan Form Laporan 62

(10)

4.1 Lingkungan Implementasi 63

4.2 Implementasi Sistem 64

4.2.1 Form Utama 64

4.2.2 Form Pendaftaran Siswa 65

4.2.3 Form Input Nilai TPA 65

4.2.4 Form Input Nilai Tes Akademik 65

4.2.5 Form Input Nilai Tes Lanjutan 66

4.2.6 Form Input NilaiKriteria 66

4.2.7 Form Data Siswa 67

4.2.8 Form Laporan 67

4.3 Testing Kinerja Sistem 68

Bab 5 Penutup

5.1 Kesimpulan 89

5.2 Saran 90

(11)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1 Dasar Analisis Promethee 13

Tabel 2.2 Notasi Kardinalitas 28

Tabel 3.1 Entitas Dasar 49

Tabel 3.2 Kamus Data 50

Tabel 4.1 Nilai Tes Contoh Kasus 67

Tabel 4.2 Promethee Tahap I 88

(12)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1 Usual Criterion 15

Gambar 2.2 Quasi Crtierion 16

Gambar 2.3 Kriteria dengan Preferensi Linier 17

Gambar 2.4 Level Criterion 18

Gambar 2.5 Kriteria dengan Preferensi Linier dan Area yang Tidak

Berbeda 19

Gambar 2.6 Kriteria Gaussian 20

Gambar 2.7 Simbol Pelaku Eksternal 24

Gambar 2.8 Simbol Proses 24

Gambar 2.9 Simbol Simpanan Data 24

Gambar 2.10 Simbol Aliran Data 25

Gambar 2.11 simbol Entitas 25

Gambar 2.12 Simbol Atribut Biasa 26

Gambar 2.13 Simbol Atribut Komposit 26

Gambar 2 14 Simbol Atribut Bernilai Banyak 26

Gambar 2.15 Simbol Atribut Turunan 27

Gambar 2.16 Simbol Hubungan 27

Gambar 3.1 Flowchart Proses Promethee 39

Gambar 3.2 Konteks Diagram SPK Penerimaan Siswa Baru Unggulan 40 Gambar 3.3 DFD level 1 SPK Penerimaan Siswa Baru Unggulan 42 Gambar 3.4 DFD Tingkat 2 Proses Maintenance Data Siswa 43 Gambar 3.5 DFD Tingkat 2 Proses Maintenance Data Kriteria 44 Gambar 3.6 DFD Tingkat 2 Proses Maintenance Nilai 45

Gambar 3.7 DFD Tingkat 2 Proses Promethee 46

Gambar 3.8 DFD Tingkat 2 Proses Pembuatan Laporan Hasil Seleksi 48

Gambar 3.9 Data Beratribut Lengkap 52

Gambar 3.10 Rancangan Form Utama 56

Gambar 3.11 Rancangan Form Pendaftaran 57

Gambar 3.12 Rancangan Form Kriteria 58

Gambar 3.13 Rancangan Form Input Nilai TPA 59

Gambar 3.14 Rancangan Form Input Nilai Tes Akademik 60 Gambar 3.15 Rancangan Form Input Nilai Tes Lanjutan 61 Gambar 3.16 Rancangan Form Laporan Hasil Seleksi 61

Gambar 4.1 Form Utama 63

Gambar 4.2 Form Input Data Siswa 63

Gambar 4.3 Form Input TPA 64

Gambar 4.4 Form Input Nilai Tes Akademik 64

Gambar 4.5 Form Input Nilai Tes Lanjutan 65

Gambar 4.6 Form Input Nilai Kriteria 65

Gambar 4.7 Form Data Siswa 66

(13)

ABSTRAK

(14)

ABSTRACT

(15)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang Masalah

Undang-undang No. 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional mengamanatkan tentang perlunya memberikan pendidikan khusus bagi peserta didik yang memiliki potensi dan kecerdasan istimewa. Hal ini dilakukan agar potensi yang ada pada peserta didik dapat berkembang secara optimal dan pada gilirannya memberikan kesempatan bagi mereka untuk tumbuh menjadi manusia yang beriman dan bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa, berakhlak mulia, berilmu, cakap, kreatif dan mandiri.

Perhatian khusus bagi siswa yang memiliki kecerdasan istimewa melalui sekolah-sekolah yang didirikan untuk itu, dapat dianggap selaras dengan fungsi utama pendidikan, yaitu mengembangkan potensi siswa secara utuh dan optimal.

Strategi pendidikan yang ditempuh selama ini bersifat massal, memberikan perlakuan standar/rata-rata kepada semua siswa, sehingga kurang memperhatikan perbedaan antarsiswa dalam kecakapan, minat, dan bakatnya. Dengan strategi semacam ini, keunggulan akan muncul secara acak dan sangat tergantung kepada motivasi belajar siswa serta lingkungan belajarnya. Oleh karena itu, perlu dikembangkan keunggulan yang dimiliki oleh setiap siswa agar potensi yang dimiliki dapat dikonversi menjadi prestasi yang unggul.

Promethee adalah salah satu metode penentuan urutan atau prioritas dalam

MCDM (Multi-Criterion Decision Making). Penggunaan Promethee adalah menentukan dan menghasilkan keputusan dari beberapa alternatif. Di dalamnya semua data digabung menjadi satu dengan bobot penilaian yang telah diperoleh melalui penilaian terhada hasil tes.

(16)

Untuk menyeleksi calon siswa baru kelas unggulan digunakan metode

Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (Promethee ),

karena Promethee berfungsi untuk mengolah data, baik data kuantitatif maupun kualitatif sekaligus.

Mencermati hal di atas maka penulis membuat Desain dan Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Kelas Unggulan dengan Metode

Promethee .

1.2Rumusan Masalah

Masalah yang dibahas dalam tugas akhir ini adalah sebagai berikut:

1. Bagaimana merancang dan membangun sistem pendukung keputusan penerimaan siswa baru kelas X unggulan dengan menerapkan metode Promethee .

2. Bagaimana menyediakan informasi yang dibutuhkan oleh panitia dalam mengambil keputusan.

3. Bagaimana meningkatkan kualitas hasil penilaian.

1.3 Batasan Masalah

Ruang lingkup masalah ini dibatasi pada hal-hal sebagai berikut:

1. Metode Promethee digunakan untuk menyeleksi calon siswa baru kelas unggulan. Kategori yang digunakan dalam proses ini terdiri dari tiga kategori yaitu, tes potensi akademik, tes akademik, tes lanjutan. Setiap kategori terdiri atas beberapa kriteria. Dalam penelitian ini kriteria yang digunakan untuk kategori tes potensi akademik adalah sinonim, antonim, tes gambar, silogisme, analogi, dan deret angka, kategori tes akademik terdiri dari tes bahasa Indonesia, bahasa Inggris, Matematika, dan IPA, kategori tes lanjutan terdiri dari tes kesamaptaan, wawancara, jumlh nilai UN.

2. Tipe preferensi yang digunakan dalam penelitian ini adalah kriteria biasa, kriteria quasi, kriteria dengan preferensi linier, kriteria level, dan kriteria linier area yang tidak berbeda.

(17)

3. Proses Promethee dilakukan secara keseluruhan.

4. Untuk membangunPrototype sistem digunakan data bayangan calon siswa baru kelas X unggulan SMAN 1 sibolga.

5. Aplikasi dirancang hanya untuk berjalan di atas sistem operasi Microsoft Windows XP Professional.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Membangun sistem pendukung keputusan yang membantu panitia penerimaan siswa baru kelas unggulan untuk menyeleksi siswa yang akan diterima dengan mengimplementasikan metode Promethee .

2. Meningkatkan kualitas hasil pennilaian dengan membandingkan nilai setiap siswa untuk masing-masing kriteria.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Membantu panitia penerimaan siswa baru dalam menyeleksi siswa baru kelas unggulan yang akan dididik untuk memaksimalkan potensi sumber daya manusia. 2. Dapat membantu peningkatan kinerja program pendidikan khusus siswa unggul

karena siswa yang terpilih adalah siswa yang unggul dibandingkan dengan yang lainnya berdasarkan kriteria yang digunakan.

1.6 Metodologi Penelitian

Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: 1. Studi Literatur

Tahap ini dilakukan dengan mempelajari buku-buku referensi atau sumber-sumber yang berkaitan dengan skripsi ini, baik dari text book maupun internet.

(18)

2. Studi Lapangan

Pada tahap ini dilakukan wawancara kepada panitia penerimaan siswa baru untuk mengetahui parameter apa yang digunakan dalam seleksi penerimaan siswa baru yang memiliki bakat istimewa.

3. Analisis Data

Pada tahap ini dilakukan analisis dengan metode Promethee dalam menentukan siswa unggul yang akan diterima.

4. Implementasi Program (Coding)

Pada tahap ini dilakukan pengkodean program untuk membuat sistem pendukung keputusan dalam memilih siswa baru dengan metode Promethee dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP.

5. Pengujian Sistem (Testing)

Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem untuk mengetahui apakah sistem bekerja sesuai dengan yang diharapkan.

6. Pembuatan Laporan

Pembuatan laporan skripsi bertujuan untuk dijadikan sebagai dokumentasi hasil penelitian.

1.7 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari beberapa bagian utama sebagai berikut:

BAB 1 PENDAHULUAN

Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang pemilihan judul skripsi “Analisis dan Desain Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Baru Kelas X Unggulan dengan Metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation

(Promethee)”, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat

(19)

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini akan membahas mengenai tinjauan pustaka yang berkaitan dengan kecerdasan, konsep dasar sistem, sistem pendukung keputusan, metode Promethee , perancangan sistem, perancangan antarmuka pengguna, konstruksi dan implementasi sistem, pangkalan data, MySQL.

BAB 3 ANALISIS PERANCANGAN

Bab ini membahas mengenai pendefinisian lingkup sistem dan pemodelan data.

BAB 4 IMPLEMENTASI

Bab ini berisi implementasi sistem pendukung keputusan penerimaan siswa baru kelas X unggulan dengan metode Promethee dan pengujian sistem secara manual.

BAB 5 KESIMPULAN dan SARAN

Bab ini akan memuat kesimpulan isi dari keseluruhan uraian bab-bab sebelumnya dan saran-saran dari hasil yang diperoleh yang diharapkan dapat bermanfaat untuk pengembangan selanjutnya.

(20)

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Kecerdasan

Kecerdasan ialah istilah umum yang digunakan untuk menjelaskan pikiran yang mencakup sejumlah kemampuan, seperti kemampuan menalar, merencanakan, memecahkan masalah, berpikir abstrak, memahami gagasan, menggunakan bahasa dan belajar. Kecerdasan erat kaitannya dengan kemampuan kognitif yang dimiliki oleh individu.

Menurut Thurstone terdapat tujuh faktor dalam kecerdasan yaitu sebagai berikut (Syaifuddin, 2004):

1. Verbal, yaitu pemahaman akan hubungan kata, kosa-kata dan penguasaan

komunikasi lisan

2. Number, yaitu kecermatan dan kecepatan dalam penggunaan fungsi-fungsi hitung

dasar.

3. Spatial, yaitu kemampuan untuk mengenali berbagai hubungan dalam bentuk

visual

4. Word fluency, yaitu kemampuan untuk mencerna dengan cepat kata-kata tertentu.

5. Memory, kemampuan mengingat gambar-gambar, pesan-pesan, angka-angka,

kata-kata, dan bentuk-bentuk pola.

6. Reasoning, yaitu kemampuan untuk mengambil kesimpulan dari beberapa contoh,

aturan, atau prinsip. Dapat juga diartikan sebagai kemampuan pemecahan masalah.

7. Perceptual ability, yaitu kemampuan penginderaan.

Untuk mengetahui kemampuan calon siswa maka diadakan tes potensi akademik. Tes Potensi Akademik (TPA) adalah suatu tes yang bertujuan untuk

(21)

mengetahui bakat dan kemampuan seseorang di bidang keilmuan (akademis). Tes ini juga sering dihubungkan dengan kecerdasan seseorang. Tes ini terdiri dari beberapa soal yang di dalammnya tercakup faktor-faktor dalam kecerdasan.

2.2 Konsep Dasar Sistem

Sistem adalah sekumpulan unsur/elemen yang saling berkaitan dan saling mempengaruhi dalam melakukan kegiatan bersama untuk mencapai suatu tujuan. Terdapat banyak pendapat mengenai definisi sistem antara lain sebagai berikut:

1. Davis (1985)

Sistem adalah bagian-bagian yang saling berkaitan yang beroperasi bersama untuk mencapai beberapa sasaran atau maksud.

2. Lucas (1989)

Sistem adalah sebagai suatu komponen atau variable yang terorganisasi, saling berinteraksi, saling bergantung satu sama lain dan terpadu. Sebuah sistem mempunyai tujuan atau sasaran

3. McLeod

Sistem adalah sekelompok elemen yang terintegrasi dengan maksud yang sama untuk mencapai suatu tujuan

4. Robert G. Murdik (1993)

Sistem adalah seperangkat elemen-elemen yang terintegrasi dengan maksud yang sama untuk mencapai suatu tujuan bersama

5. Gerald, J (1991)

Sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan atau menyelesaikan suatu sasaran tertentu.

(22)

2.3 Sistem Pendukung Keputusan

Definisi awal menunjukkan bahwa DSS sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan semiterstruktur. DSS dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka. DSS ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma.

Sistem pendukung keputusan (Decision Support Systems) adalah bagian dari sistem informasi berebasis komputer, termasuk sistem berbasis pengetahuan(manajemen pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semiterstruktur yang spesifik.

2.3.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan

Menurut Scott Morton DSS didefinisikan sebagai sistem berbasis komputer interaktif, yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan bebagai model untuk memecahkan masalah-masalah semiterstruktur dan tidak terstruktur.

Definisi klasik lainnya untuk DSS, diajukan oleh Keen dan Scott Morton (1971), yaitu sistem pendukung keputusan memadukan sumber daya intelektual dari individu dan kapabilitas dari komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. DSS adalah sistem berbasis komputer bagi para pengambil keputusan manajemen yang menangani masalah-masalah tidak terstruktur.

Menurut Moore dan Chang (1980), DSS didefinisikan sebagai sistem yang dapat diperluas agar mampu mendukung analisis data ad hoc dan pemodelan keputusan, berorientasi terhadap perencanaan masa depan, dan digunakan pada interval yang tidak regular dan tidak terencana.

Dengan pengertian di atas dapat dijelaskan bahwa sistem pendukung keputusan bukan merupakan alat pengambilan keputusan, melainkan merupakan

(23)

sistem yang membantu pengambil keputusan dengan melengkapi mereka dengan informasi dari data yang telah diolah dengan relevan dan diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga sistem ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan pengambil keputusan dalam proses pembuatan keputusan.

2.3.2 Ciri-ciri dan Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan

Sudirman dan Widjajani (1996) mengemukakan cirri-ciri DSS yang dirumuskan oleh Alters Keen sebagai berikut:

1. DSS ditujukan untuk membantu dalam pengambilan keputusan-keputusan yang kurang terstruktur dan umumnya dihadapi oleh para manajer yang berada di tingkat puncak.

2. DSS merupakan gabungan antara kumpulan model kualitatif dan kumpulan data. 3. DSS memiliki fasilitas interaktif yang dapat mempermudah hubungan antara

manusia dengan komputer.

4. DSS bersifat luwes dan dapat menyesuaikan dengan perubahan-perubahan yang terjadi.

Karakteristik yang diharapkan ada pada DSS adalah sebagai berikut (Turban, 2005): 1. Dukungan kepada pengambil keputusan, terutama pada situasi semiterstruktur

dan terstruktur dengan menyertakan penilaian manusia dan informasi yang terkomputerisasi.

2. Dukungan untuk semua level manajerial, dari eksekutif puncak sampai manajer lini.

3. Dukungan untuk individu dan kelompok. Masalah yang kurang terstruktur sering memerlukan keterlibatan individu dari departemen dan tingkat organisasional yang berbeda atau bahkan tingkat organisasi lain.

4. Dukungan untuk keputusan independen dan/atau sekuensial. Keputusan bisa dibuat satu kali, beberapa kali, atau berlang-ulang (dalam interval yang sama). 5. Dukungan di semua fase proses pengambilan keputusan: inteligensi, desain,

pilihan, dan implementasi.

(24)

7. Adaptivitas sepanjang waktu. Pengambil keputusan seharusnya reaktif, bisa menghadapi perubahan kondisi secara cepat, dan mengadaptasi DSS untuk perubahan tersebut.

8. Pengguna merasa seperti di rumah. Ramah-pengguna, kapabilitas grafis yang sangat kuat, dan antarmuka manusia mesin yang interaktif dengan satu bahasa alami bisa sangat meningkatkan efektivitas DSS.

9. Peningkatan efektivitas pengambilan keputusan (akurasi, timelines, kualitas) ketimbang pada efisiensinya (biaya pengambilan keputusan). Ketika DSS disebarkan sering membutuhkan waktu lebih lama, tetapi hasilnya lebih baik. 10. Kontrol penuh oleh pengambil keputusan terhadap semua langkah proses

pengambilan keputusan dalam memecahkan suatu masalah. DSS secara khusus menekankan untuk mendukung pengambil keputusan bukan untuk menggantikan. 11. Pengguna akhir bisa mengembangkan dan memodifikasi sendiri sistem sederhana.

Sistem yang lebih besar bisa dibangun dengan bantuan ahli sistem informasi. 12. Biasanya model-model digunakan untuk menganalisis pengambilan suatu

keputusan. Kapabilitas pemodelan memungkinkan eksperimen dengan berbagai strategi yang berbeda di bawah konfigurasi yang berbeda

13. Akses disediakan untuk berbagai sumber data, format, dan tipe mulai dari sistem informasi geografis (GIS) sampai sistem berorientasi-objek.

14. Dapat digunakan sebagai alat standalone oleh seorang pengambil keputusan pada suatu lokasi atau didistribusikan di suatu organisasi dan beberapa organisasi sepanjang rantai persediaan.

2.3.3 Komponen DSS

Aplikasi sistem pendukung keputusan dapat terdiri dari beberapa subsistem antara lain sebagai berikut:

1. Subsistem manajemen data

Subsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuk suatu situasi dan dikelola oleh perangkat lunak Database

(25)

dengan data Warehouse perusahaan, suatu repositori untuk data perusahaan yang relevan dengan pengambilan keputusan.

2. Subsistem manajemen model

Merupakan perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistic, ilmu manjaemen, atau model kuantitatif lain yang memberikan kapbilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. Bahasa-bahasa pemodelan untuk membangun model kustom juga dimasukkan.

3. Subsistem antarmuka pengguna

Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan sistem pendukung keputusan melalui subsistem tersebut. Pengguna adalah bagian yang dipertimbangkan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa kontribusi unik dari sistem pendukung keputusan berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan.

4. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan

Subsistem tersebut mendukung subsistem lain atau bertindak langsung sebagai suatu komponen independen dan bersifat opsional.

2.3.4 Tujuan DSS

Tujuan DSS adalah sebagai berikut (Turban, 2005):

1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semiterstruktur. 2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan

untuk menggantikan fungsi manajer.

3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya.

4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya rendah.

5. Penigkatan produktivitas. 6. Dukungan kualitas. 7. Berdaya saing.

(26)

2.3.5 Tahapan Pemodelan dalam DSS

Menurut Herbert A. Simon (Kusrini, 2007), tahap-tahap yang harus dilalui dalam proses pengambilan keputusan sebagai berikut :

1. Studi kelayakan (Inteligence)

Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian lingkup masalah serta proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah.

2. Perancangan (Design)

Tahap ini merupakan proses pengembangan dan pencarian alternatif tindakan/solusi yang dapat diambil. Tersebut merupakan representasi kejadian nyata yang disederhanakan, sehingga diperlukan proses validasi dan vertifikasi untuk mengetahui keakuratan model dalam meneliti masalah yang ada.

3. Pemilihan (Choice)

Tahap ini dilakukan pemilihan terhadap diantaraberbagai alternatif solusi yang dimunculkan pada tahap perencanaan agar ditentukan/dengan memperhatikan kriteria-kriteria berdasarkan tujuan yang akan dicapai.

4. Impelementasi (Implementation)

Tahap ini dilakukan penerapan terhadap rancangan sistem yang telah dibuat pada tahap perancanagan serta pelaksanaan alternatif tindakan yang telah dipilih pada tahap pemilihan.

2.4 Metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation

(Promethee)

Preference ranking organization method for enrichment evaluation (Promethee)

adalah suatu metode penentuan urutan (prioritas) dalam analisis multikriteria. Masalah pokoknya adalah kesederhanaan, kejelasan, kestabilan. Dugaan dan dominasi kriteria yang digunakan dalam Promethee adalah penggunaan nilai hubungan outranking (Brans, 1982).

Prinsip yang digunakan adalah penetapan prioritas alternatif yang telah

(27)

MaX{f1 (X), f2 (X), f3 (X), … fk (X) | X ∈ℜ},

dimana K adalah sejumlah kumpulan alternatif, dan fi (i = 1, 2, 3, …, K) merupakan

nilai/ukuran relaltif kriteria untuk masing-masing alternatif. Dalam aplikasinya sejumlah kriteria telah ditetapkan untuk menjelaskan K yang merupakan penilaian dari

ℜ (Real).

Promethee termasuk dalam keluarga metode outranking yang dikembangkan

oleh B. Roy dan meliputi dua fase:

1. Membangun hubungan outranking dari K.

2. Eksploitasi dari hubungan ini memberikan jawaban optimasi kriteria dalam paradigma permasalahan multikriteria.

Dalam fase pertama, nilai hubungan outranking berdasarkan pertimbangan dominasi masing-masing kriteria indeks preferensi ditentukan dan nilai outranking secara grafis disajikan berdasarkan preferensi dari pembuat keputusan. Data dasar untuk evaluasi dengan metode Promethee disajikan sebagai berikut (Daihani dan Dadan, 2001):

Tabel 2.1 Data Dasar Analisis Promethee

Aternatif Kriteria

f1 (.) f2 (.) f3 (.) f4 (.) f5 (.) f6 (.)

a1 f1 (a1) f2 (a1) f3 (a1) f4 (a1) f5 (a1) f6 (a1)

a2 f1 (a2) f2 (a2) f3 (a2) f4 (a2) f5 (a2) f6 (a2)

… … … … … … …

ai f1 (ai) f2 (ai) f3 (ai) f4 (ai) f5 (ai) f6 (ai)

… … … …

an f1 (an) f2 (an) f3 (an) f4 (an) f5 (an) f6 (an)

Keterangan:

1. a1, a2, …, ai, an: n alternatif potensial.

2. f1, f2, …, fj, fk: k kriteria evaluasi. (Brans).

2.4.1 Dominasi Kriteria

Nilai f merupakan nilai nyata dari suatu kriteria dan tujuan berupa prosedur optimasi:

(28)

Untuk setiap alternatif a ∈ K, f (a) merupakan evaluasi dari alternatif tersebut untuk suatu kriteria. Pada saat alternatif dibandingkan, a1, a2 ∈ K, harus dapat

ditentukan perbandingan preferensinya.

Menurut Brans penyampaian intensitas (P) dari preferensi alternatif a1 terhadap

alternatif a2 sedemikian rupa sehingga:

a. P (a1, a2) = 0, berarti tidak ada beda antara a1 dan a2, atau tidak ada preferensi dari

a1 lebih baik dari a2

b. P (a1, a2) ~ 0, berarti lemah, preferensi dari a1 lebih baik dari a2.

c. P (a1, a2) ~ 1, berarti kuat, preferensi dari a1 lebih baik dari a2.

d. P (a1, a2) = 1, berarti mutlak, preferensi dari a1 lebih baik dari a2.

Dalam metode ini, fungsi preferensi seringkali menghasilkan nilai fungsi yang berbeda antara dua evaluasi, sehingga:

P (a1, a2) = P{f(a1) – f (a2)}

Untuk semua kriteria, suatu alternatif akan dipertimbangkan memiliki nilai kriteria yanglebih baik ditentukan oleh nilai f dan akumulasi dari nilai ini menentukan nilai preferensi atas masing-masing alternatif yang akan dipilih.

2.4.2 Rekomendasi Fungsi Preferensi

Pada metode Promethee terdapat enam bentuk fungsi preferensi kriteria antara lain kriteria biasa (usual criterion), kriteria quasi (quasi criterion), kriteria dengan preferensi linier (U-shape criterion), kriteria level (level criterion), kriteria dengan preferensi linier dan area yang tidak berbeda (V-shapecriterion), kriteria gaussian (Gaussian criterion). Hal ini tentu saja tidak mutlak, tetapi bentuk ini cukup baik untuk beberapa kasus. Untuk memberikan gambaran yang lebih baik terhadap area yang tidak sama, digunakan fungsi selisih nilai kriteria antaralternatif H(d) dimaan hal ini mempunyai hubungan langsung pada fungsi preferensi (Brans, 1982).

(29)

2.4.2.1 Kriteria Biasa

Pada preferensi ini tidak ada beda antara a dan b jika dan hanya jika f(a) = f(b), apabila nilai kriteriapada masing-masing alternatifmemiliki nilai berbeda, pembuat keputusan membuat preferensi mutlak untuk alternatif yang memiliki nilai yang lebih baik.

H(d) = ...…………..…….………...(1)

Keterangan:

1. H(d) : fungsi selisih kriteria antaralternatif 2. d : selisih nilai kriteria {d = f(a)-f(b)}

Untuk melihat kasus preferensi pada kriteria biasa, ilustrasinya dapat dilihat dari perlombaan renang, seorang peserta denganpeserta lainnya akan memiliki peringkat yang mutlak berbeda walaupun hanya dengan selisih nilai (waktu), yang teramat kecil, dan kan memiliki peringkat yang sama jika dan hanya jika waktu tempuhnya sama atau selisih nilai diantara keduanya sebesar nol (Brans, 1982). Fungsi H(d) untuk preferensi disajikan pada gambar 2.1.

Gambar 2.1 Usual Criterion (Sumber: Brans, 1982)

2.4.2.2 Kriteria Quasi

Dalam fungsi preferensi quasi criterion atau kriteria quasi, selisih hasil evaluasi untuk masing-masing nilai kriteria antaralternatif H(d) berpreferensi mutlak jika nilai H(d) dapat melebihi nilai q (Brans, 1982).

(30)

H(d) = ……….………...(2)

Keterangan:

1. H(d) : fungsi selisih kriteria antaralternatif 2. d : selisih nilai kriteria {d = f(a) – f(b)} 3. Parameter (q) : harus merupakan nilai yang tetap

Gambar 2.2 Quasi Criterion (Sumber: Brans, 1982)

Gambar 2.2 menjelaskan dua alternatif memiliki preferensi yang sama penting selama selisih atau nilai H(d) dari masing-masing alternatif untuk kriteria tertentu tidak melebihi nilai q, dan apabila selisih hasil evaluasi untuk masing-masing alternatif melebihi nilai q maka terjadi bentuk preferensi mutlak (Brans, 1982).

Kasus pembuat keputusan dengan menggunakan kriteria kuasi, terlebih dahulu harus menentukan nilai q, dimana nilai ini dapat menjelaskan pengaruh yang signifikan dari suatu kriteria. Dalam hal ini, preferensi yang lebih baik diperoleh apabila terjadi selisih antara dua alternatif di atas nilai q.

2.4.2.3 Kriteria dengan Preferensi Linier

Kriteria preferensi linier dapat menjelaskan bahwa selama nilai selisih memiliki nilai yang lebih rendah dari p, preferensi dari pembuat keputusan meningkat secara linier dengan nilai d (Brans, 1982).

(31)

H(d) = ……….………(3)

Keterangan:

1. H(d) : fungsi selisih kriteria antaralternatif 2. d : selisih nilai kriteria {d = f(a) – f(b)} 3. p : nilai kecenderungan atas

Jika nilai d lebih besar dibandingkan dengan nilai p, maka terjadi preferensi mutlak. Fungsi kriteria ini digambarkan pada Gambar 2.3.

Gambar 2.3 Kriteria dengan Preferensi Linier (Sumber: Brans, 1982)

Pada saat pembuat keputusan mengidentifikasi beberapa kriteria untuk tipe ini, pembuat keputusan harus menentukan nilai dari kecenderungan atas (nilai p). Dalam hal ini nilai d di atas p telah dipertimbangkan akan memberikan preferensi mutlak dari satu alternatif. Misalnya, akan terjadi preferensi dalam hubungan linier kriteria kecerdasan seseorang dengan orang lain apabila nilai ujian seseorang berselisih dibawah 30, apabila di atas 30 poin maka mutlak orang itu lebih cerdas dibandingkan dengan orang lain.

2.4.2.4 Kriteria Level

Dalam kasusu in, kecenderungan tidak berbeda dengan q dan kecenderungan preferensi ditentukan secara simultan. Jika d berada di antara nilai p dan q, hal ini berarti situasi preferensi yang lemah (H(d) = 0,5) (Brans, 1982). Fungsi ini disajikan pada:

(32)

H(d) = .………(4)

Keterangan :

1. H(d) : fungsi selisih kriteria antaralternatif 2. p : nilai kecenderungan atas

3. parameter (q) : harus merupakan nilai yang tetap

Fungsi ini disajikan pada Gambar 2.4 dan pembuat keputusan telah menentukan kedua kecenderungan untuk kriteria ini.

Gambar 2.4 Level Criterion (Sumber: Brans, 1982)

Bentuk kriteria level inidapat dijelaskan misalnya dalam penetapan nilai preferensi jarak tempuh antarkota. Misalnya jarak antara Surabaya-Bromo sebesar 60 km, Bromo-Kaliburu sebesar 68 km, Kaliburu-Ijen sebesar 45 km, Bromo-Ijen 133 km. Dan telah ditetapkan bahwa selisih dibawah 10 km maka dianggap jarak antarkota tersebut adalah tidak berbeda, selisih jarak sebesar 10-30 km relatif berbeda dengan preferensi yang lemah, sedangkan selisih di atas 30 km relatif berbeda dengan preferensi yang lemah, sedangkan selisih di atas 30 km diidentifikasi memiliki preferensi mutlak berbeda (Daihani, 2001).

Dalam kasus ini, selisih jarak antara Surabaya-Bromo dan Bromo-Kaliburu dianggap tidak berbeda (H(d) = 0) karena selisih jaraknya dibawah 10 km, yaitu (68-60) km = 8 km, sedangkan preferensi jarak antara Bromo-Kaliburu dan Kaliburu-Ijen dianggap berbeda dengan preferensi lemah (H(d) = 0,5) karena memiliki selisih yang berada pada interval 10-30 km , yaitu sebesar (68-45) km = 23 km. Dan terjadi preferensi mutlak (H(d) = 1) antara jarak Bromo-Ijen dan Kaliburu-Ijen karena memiliki selisih jarak lebih dari 30 km.

(33)

2.4.2.5 Kriteria Linier dan Area yang Tidak Berbeda

Pada kasusu ini, pengambil keputusan mempertimbangkan peningkatan preferensi secara linier dari tidak berbeda hingga preferensi mutlak dalam area antara dua kecenderungan q dan p (Brans, 1982).

H(d) = ……..………(5)

Keterangan:

1. H(d) : fungsi selisih kritaria antara alternatif 2. d : selisih nilai kriteria {d = f(a) – f(b)} 3. parameter (p) : nilai kecenderungan atas

4. parameter (q) : harus merupakan nilai yang tetap

Dua parameter p dan q telah ditentukan nilainya. Fungsi H(d) adalah hasil perbandingan antara alternatif, seperti pada Gambar 2.5.

Gambar 2.5 Kriteria dengan Preferensi Linier dan Area yang Tidak Berbeda (Sumber: Brans, 1982)

2.4.2.6 Kriteria Gaussian

Fungsi ini bersyarat apabila telah ditentukan nilai g, yang dapat dibuat berdasarkan distribusi normal dalam statistic. Nilai H(d) tidak akan pernah bernilai satu (Brans, 1982).

(34)

H(d) = …...………. (6)

Pada penerapannya kriteria Gaussian akan digunakan pada distribusi normal statistik seperti penilaian terhadap tingkat keamanan lingkungan. Nilai g merupakan batas antara keamanan buruk sampai dengan tingkat aman sekali. Pada kriteria Gaussian tidak ada parameter yang tetap dalam menentukan nilai batas parameter (g). fungsi kriteria Gaussian dijelaskan pada Gambar 2.6.

Gambar 2.6 Kriteria Gaussian (Sumber: Brans, 1982)

2.4.3 Indeks Preferensi Multikriteria

Tujuan pembuat keputusan adalah menetapkan fungsi preferensi P, dan πi untuk

semua kriteria fi (i = 1, 2, 3, …, K) dari masalah optimasi kriteria majemuk. Bobot

(wigth) πi merupakan ukuran relatif untuk kepentingan kriteria fi, jika semua kriteria

memiliki kepentignan yang sama dalam pangambilan keputusan maka semua nilai bobot adalah sama.

Indeks preferensi multikriteria ditentukan berdasarkan rata-rata bobot dari fungsi preferensi Pi.

ϕ ( ) merupakan intensitas preferensi pembuat keputusan yang menyatakan

(35)

dari seluruh kriteria. Hal ini dapat disajikan dengan nilai antara nilai 0 dan 1, dengan ketentuan sebagai berikut:

1. ϕ ( ) = 0 menunjukkan preferensi yang lemah untuk alternatif > alternatif berdasarkan semua kriteria.

2. ϕ ( ) = 1 menunjukkan preferensi yang kuat untuk alternatif > alternatif berdasarkan semua kriteria. (Daihani, 2001).

2.4.4 Promethee ranking

Perhitungan arah preferensi dipertimbangkan berdasarkan nilai indeks (Brans,1982):

a. Leaving flow

..…..………..(8)

b. Entering flow

…..….………..(9)

c. Net flow

………...………(10)

Keterangan:

1. = menunjukkan preferensi bahwa alternatif lebih baik dari alternatif

2. = menunjukkan preferensi bahwa alternatif x lebih baik dari alternatif

3. = Leaving flow, digunakan untuk menentukan urutan prioritas pada proses

Promethee I yang menggunakan urutan parsial.

4. = Entering flow, digunakan untuk menentukan urutan priorotas pada

proses Promethee I yang menggunakan urutan parsial.

5. = Net flow, digunakan untuk menghasilkan keputusan akhir penentuan

(36)

Penjelasan dari hubungan outranking dibangun atas pertimbangan untuk masing-masing alternatif pada grafik nilai outranking, berupa urutan parsial (Promethee I) atau urutan lengkap (Promethee II) pada sejumlah alternatif yang mungkin, yang dapat diusulkan kepada pembuat keputusan untuk memperkaya penyelesaian masalah.

2.4.4.1Promethee I

Nilai terbesar pada Leaving flow dan nilai yang kecil dari entering flow merupakan alternatif yang terbaik. Leaving flow dan entering flow menyebabkan:

Promethee I menampilkan partial preorder (PI, II, RI) dengan

mempertimbangkan interseksi dari dua preorder:

Partial preorder diajukan kepada pembuat keputusan, untuk membantu pengambilan keputusan masalah yang dihadapinya. Dengan menggunakan metode Promethee I masih menyisakan bentuk incomparable, atau dengan kata hanya memberikan solusi

(37)

2.4.4.2Promethee II

Dalam kasus complete preorder dalam K adalah penghindaran dari bentuk

incomparable, Promethee II complete preorder (PII, III) disajikan dalam bentuk net flow disajikan berdasarkan pertimbangan persamaan:

Melalui complete preorder, informasi bagi pembuat keputusan lebih realistik (Daihani, 2001).

2.5 Perancangan Sistem

Tahap perancangan sistem merupakan tahap lanjutan dari analisis sistem. Perancangan sistem yang baik akan menghasilkan sistem yang baik dan mampu mengatasi masalah-masalah yang dihadapi pada sistem yang lama. Perancangan sistem merupakan proses transformasi dari usulan analisis yang terbaik ke dalam bentuk spesifikasi fungsi dan struktur data agar sistem dapat ditransformasikan. Perancangan sistem harus berguna, mudah dipahami, efisien, efektif dan mudah digunakan.

2.5.1 Pemodelan Proses Menggunakan Data Flow Diagram

Pemodelan proses merupakan teknik untuk mengelola dan mendokumentasikan struktur, aliran data, dan proses yang terjadi di dalam sistem. Data Flow Diagram (DFD) adalah alat yang digunakan untuk menggambarkan aliran data melalui sistem dan kerja atau pengolahan yang dilakukan oleh sistem tersebut. Berikut adalah simbol-simbol yang digunakan dalam memodelkan DFD menggunakan notasi Gane dan Sarson:

(38)

Pelaku eksternal mendefinisikan kesatuan di lingkungan luar sistem yang dapat berupa orang, unit, organisasi, waktu ataupun sistem lain yang dapat berinteraksi dengan sistem seperti memeberikan input atau menerima output dari sistem. Pelaku eksternal disimbolkan dengan persegi empat seperti Gambar 2. 7.

Gambar 2.7 Simbol Pelaku Eksternal

2. Proses

Proses menggambarkan bagian dari sistem yang mentransforamsikan masukan menjadi keluaran. Proses menggambarkan satu atau lebih masukan diubah menjadi keluaran. Proses disimbolkan dengan persegi panjang bersudut tumpul seperti yang terlihat pada Gambar 2.8.

No.

Proses

Gambar 2.8 Simbol Proses

3. Simpanan Data (data store)

Simpanan data digunakan untuk menggambarkan sekumpulan data yang diam (data et

rest) di dalam suatu wadah penampung data (umumnya berkas atau database).

Simpanan data berhubungan dengan semua contoh entitas tunggal di dalam model data. Simpanan data disimbolkan dengan persegi panjang dengan ujung terbuka seperti Gambar 2.9.

Data Store Data Store

Gambar 2.9 Simbol Simpanan Data

4. Aliran data (data flow)

Aliran data digunakan untuk menggambarkan paket informasi dari suatu bagian sistem ke bagian sistem yang lainnya. Oleh Karena itu aliran data menggambarkan data yang bergerak (data in motion). Aliran data disimbolkan dengan panah yang menuju atau keluar dari suatu proses seperti diperlihatkan pada Gambar 2.10.

Pelaku Eksternal

(39)

Aliran Data

Gambar 2.10 Simbol Aliran Data

2.5.2 Pemodelan Data

Pemodelan data merupakan teknik untuk mendefinisikan persyaratan bisnis untuk sebuah database. Pemodelan data menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD) untuk menjelaskan data dalam konteks entitas dan hubungan yang digambarkan oleh data tersebut. ERD memungkinkan perekayasa perangkat lunak mengidentifikasi objek data dan hubungannya dengan menggunakan notasi grafis. Pada konteks analisis terstruktur, ERD menetapkan semua data yang dimasukkan, ditransformasi, dan diproduksi pada suatu aplikasi.

2.5.3. Entity Relationship Diagram (ERD)

Entity Relationship (ERD) merupakan gambaran sistematis model data yang berisi

himpunanentitas dan himpunan relasi yang masing-masing dilengkapi dengan atribut-atribut yang mempresentasikan seluruh fakta. Berikut adalah notasi-notasi yang digunakan dalam ERD:

1. Entitas

Entitas merupakan sesuatu yang diperlukan bisnis untuk menyimpan data. Entitas merupakan sesuatu atau objek di dunia nyata yang dapat dibedakan dari sesuatu atau objek yang lain. Entitas dapat berupa orang, tempat, objek, peristiwa, dan konsep. Entitas disimbolkan dengan persegi panjang seperti diperlihatkan pada Gambar 2.11 berikut ini.

(40)

2. Atribut

Atribut merupakan sifat atau karakteristik deskriptif suatu entitas. Simbol untuk menyatakan suatu atribut bisa diperlihatkan pada Gambar 2.12 berikut ini.

Gambar 2.12 Simbol Atribut Biasa

Atribut dapat dibagi secara logis menjadi tiga jenis, yaitu: a. Atribut komposit

Atribut komposit merupakan atribut yang dapat dipecah menjadi atribut-atribut lainnya. Simbol atribut komposit diperlihatkan pada Gambar 2. 13 berikut ini.

Gambar 2.13 Simbol Atribut Komposit

b. Atribut bernilai banyak

Atribut bernilai banyak merupakan atribut yang memiliki nilai lebih dari satu untuk suatu entitas tertentu. Simbol atribut bernilai banyak diperlihatkan pada Gambar 2.14 berikut ini.

Gambar 2.14 Simbol Atribut Bernilai Banyak

c. Atribut turunan

Atribut turunan merupakan atribut yang nilainya bisa didapatkan dari atribut yang lainnya. Simbol atribut turunan diperlihatkan pada Gambar 2.15 berikut ini.

(41)

Gambar 2.15 Simbol Atribut Turunan

3. Hubungan (Relation)

Hubungan merupakan asosiasi bisnis alami antara satu entitas atau lebih. Hubungan dapat menyatakan kejadian yang menghubungkan entitas atau hanya persamaan logika yang ada di antara entitas. Hubungan selalu dibaca dari entitas induk (yang memiliki kardinalitas minimum) ke entitas anak (yang memiliki kardilitas maksimum). Simbol hubungan diperlihatkan pada Gambar 2.16.

Gambar 2.16 Simbol Hubungan

Untuk menentukan kompleksitas atau tingkat hubungan antarentitas dapat dilihat dari segi banyak atau tidaknya hubungan antarentitas tersebut. Hal ini disebut konsep kardinalitas. Kardinalitas merupakan jumlah minimum dan maksimum kemmunculan satu entitas yang dapat dihubungkan dengan kemunculan tunggal entitas lain. Kardinalitas yang dapat terjadi diantara entitas dapat berupa:

1. One to One (1:1)

Suatu kejadian tunggal dari entitas A dapat berhubungan dengan kejadian tunggal dari entitas B dan sebuah kejadian dari entitas B dapat berhubungan dengan satu kejadian pada entitas A.

2. One to Many (1:N)

Suatu kejadian tunggal dari entitas A dapat berhubungan dengan satu atau lebih kejadian dari entitas B, tetapi sebuah kejadian dari entitas B dapat berhubungan dengan satu kejadian dari entitas A

3. Many to Many (N:M)

Suatu kejadian dari entitas A dapat berhubugnan dengan satu atau lebih kejadian dari entitas B dan sebuah kejadian dari entitas B dapat berhubungan dengan satu atau lebih kejadian dari entitas A.

(42)

Karena semua hubungan bersifat dua arah, maka kardinalitas harus didefinisikan untuk setiap hubungan. Notasi grafis yang digunakan untuk menyatakan kardinalitas diperlihatkan pada Tabel 2.2 berikut ini.

Tabel 2.2 Notasi Kardinalitas

Interpretasi kardinalitas Contoh minimum

Contoh maksimum

Notasi grafis

Tepat satu) 1 1

atau

Nol atau satu 0 1

Satu atau lebih 1 Banyak(>1)

Nol, satu atau lebih 0 Banyak(>1)

Lebih dari satu >1 >1

(43)

Normalisasi adalah teknik analisis data yang mengatur atribut data dalam kelompok untuk membentuk entitas yang nonredundan, stabil, fleksibel, dan mudah beradaptasi. Esensi dari proses normalisasi ini adalah setiap relasi yang dinormalisasi harus mempunyai satu tema. Sementara setiap relasi yang mempunyai dua atau lebih tema harus dipecah ke dalam dua atau lebih relasi, yang masing-masing mempunyai satu tema tersendiri.

2.5.4.1 Bentuk Normal Pertama(1NF)

Secara sederhana entitas berada dalam first normal form jika tidak ada atribut yang dapat memiliki lebih dari satu nilai untuk contoh entitas tunggal. Atribut yang memiliki banyak nilai mendeskripsikan entitas terpisah, mungkin sebuah entitas atau hubungan. Relasi pada form normal pertama mungkin mempunyai anomali modifikasi. Untuk menghilangkan anomali tersebut maka relasi yang ada dipecah ke dalam dua atau lebih relasi.

2.5.4.2 Bentuk Normal Kedua

Entitas berada dalam second normal form (2NF) jika sudah berada dalam 1NF dan jika seluruh atribut nonprimary-key tergantung pada primary key. Suatu relasi mempunyai atribut tunggal sebagai primary key, maka relasi tersebut secara otomatis berada pada form normal kedua.

2.5.4.3 Bentuk Normal Ketiga(3NF)

Entitas berada dalam third normal form jika telah berada dalam 2NF dan jika nilai atribut nonprimary key tidak bergantung pada atribut nonprimary key lainnya. Atribut

nonkey yang tergantung pada atribut nonkey lainnya harus dipindahkan atau dihapus. 2.5.4.4 Bentuk Normal Boyce Code (BCNF/Boyce Code Normal Form)

(44)

Semua anomali yang tersisa dari hasil penyempurnaan kebergantungan fungsional telah dihilangkan.

2.5.4.5 Bentuk Normal Keempat (4NF)

Semua ketergantungan bernilai banyak (multivalued dependencies) telah dihilangkan.

2.5.4.6 Bentuk Normal Kelima (5NF)

Pada bentuk 5NF, semua anomali yang tertinggal telah dihilangkan.

Langkah-langkah normalisasi terus dilakukan dalam tahapan analisis model data sehingga tidak ditemukan anomali-anomali lagi (baik anomali penyisipan, penghapusan, maupun pembaharuan). Pada praktiknya, normalisasi hingga 3NF seringkali sudah cukup memadai untuk menghilangkan anomali-anomali tersebut, namun bentuk BCNF, 4NF, dan 5NF juga dilakukan untuk lebih mengefisienkan perancangan database. Tidak ada standar baku sejauh mana langkah-langkah normalisasi dilakukan.

2.6 Perancangan Antarmuka Pengguna (User Interface)

Dalam proses desain antarmuka pengguna (User Interface) harus memahami unusur-unsur yang sering menyebabkan user mempunyai kesulitan dengan sistem yang ditawarkan. Masalah-masalah antarmuka yang sering muncul antara lain sebagai berikut (Wilbert Galitz dalam Jefferey, 2004):

1. Terlalu banyak menggunakan jargon atau akronim komputer. 2. Desain yang tidak jelas atau kurang intuitif.

3. Tidak mampu membedakan antara tindakan pilihan. 4. Pendekatan pemecahan masalah yang tidak konsisten. 5. Ketidakkonsistenan desain.

(45)

Perancangan antarmuka pengguna juga harus memperhatikan kemampuan fisik dan mental user. Manusia normal (rata-rata) memiliki memori jangka pendek yang terbatas sehingga sangat rentan melakukan kesalahan terutama saat menangani banyak data atau informasi atau berada di bawah tekanan.

Kemampuan pengguna merupakan dasar dari prinsip-prinsip perancangan antarmuka. Berikut adalah prinsip-prinsip umum yang dapat diterapkan ke semua perancangan antarmuka dan seharusnya diinstansiasi sebagai panduan perancangan yang lebih rinci untuk organisasi atau tipe sistem tertentu yaitu sebagai berikut:

1. Kebiasaan pengguna

Antarmuka harus menggunakan istilah dan konsep yang diambil dari pengalaman orang-orang yang akan paling sering menggunakan sistem tersebut.

2. Konsistensi

Jika memungkinkan, antarmuka harus konsisten dalam berbagai hal. Operasi-operasi yang hampir sama harus diaktifkan dengan cara yang pula.

3. Meminimalisasi kejutan

Pengguna harus tidak dikejutkan oleh perilaku sistem. 4. Kemampuan pemulihan

Antarmuka harus mencakup mekanisme untuk memungkinkan sistem pulih dari kesalahan-kesalahan (errors).

5. Panduan pengguna

Antarmuka harus menyediakan umpan balik yang berarti ketika terjadi kesalahan dan menyediakan fasilitas bantuan yang bebas konteks(conteXt-sensitive).

6. Keragaman pengguna.

Antarmuka pengguna harus menyediakan fasilitas interaksi yang sesuai untuk berbagai tipe pengguna sistem.

2.7 Konstruksi dan Implementasi Sistem

Pada tahap ini akan dilakukan konstruksi dan implementasi sistem berdasarkan hasil perancangan.

(46)

Konstruksi sistem adalah pengembangan, instalasi, dan pengujian komponen-komponen sistem. Tujuan fase konstruksi adalah untuk membangun dan menguji sebuah sistem fungsional yang memenuhi persyaratan bisnis dan desain untuk mengimplementasi antarnuka antara sistem baru dan sistem produksi yang telah ada. Pemrograman biasanya dikenal sebagai aspek utama dari fase konstruksi. Berikut adalah beberapa tugas pada fase kontruksi:

1. Membangun struktur fisik database

Membangun struktur fisik database dilakukan sebelum perancangan program. Masukan utama pada tugas ini adalah skema database yang tetah ditentukan selama desain sistem. Produk jadi dari sistem ini adalah struktur database yang belum dipopulasikan(unpopulated) untuk database baru yang dapat digunakan dalam sistem yang dibangun.

2. Menulis dan menguji program baru

Masukan utama dari tugas ini adalah pernyataan desain teknis, rencana untuk pemrograman, dan pengujian yang dikembangkan selama desain sistem. Hasil utama aktivitas ini adalah suatu perangkat lunak yang baru serta dokumentasi.

2.7.2 Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah pengiriman keseluruhan sistem ke produksi. Sistem fungsional dari fase konstruksi adalah input kunci bagi fase implementasi. Hasil dari fase implementasi adalah sistem operasional yang akan masuk ke tahapan operation dan dukungan (support) dari siklus hidupnya. Berikut adalah beberapa tugas yang terlibat dalam fase implementasi:

1. Pengujian sistem

Msukan utama dari tugas ini meliputi perangkat lunak yang sudah dibangun dan program yang membentuk sistem baru. Pengujian sistem mungkin menghasilkan modifikasi yang diperlukan oleh program, sehingga tugas ini akan mendorong untuk kembali ke tugas fase konstruksi. Iterasi ini akan dilanjutkan sampai pengujian sistem dianggap berhasil.

(47)

Pembuatan sistem baru membuat pengguna sistem harus dilatih dan dilengkapi dengan dokumentasi (manual pengguna) yang akan memandu mereka untuk menggunakan sistem baru tersebut.

3. Beralih ke sistem baru

Kepemilikan sistem secara resmi beralih dari analis sistem dan programmer (pihak pengembang perangkat lunak) kepada pengguna akhir.

2.8 Database

Database adalah kumpulan data, umumnya mendeskripsikan aktivitas satu atau

beberapa organisasi yang berhubungan. Secara umum database adalah sekumpulan tabel yang berhubungan yang menggambarkan dirinya sendiri. Dengan menggambarkan dirinya sendiri, berarati bahwa deskripsi struktur database terkandung dalam database itu sendiri. Jadi kita dapat menemukan isi database dengan melihat ke dalamnya (David, 2004).

Database management system (DBMS) adalah perangkat lunak komputer

khusus yang disediakan dari vendor-vendor komputer yang digunakan untuk membuat, mengakses, mengontrol, dan mengelola database. DBMS sering disebut

database engine. Mesin ini merespon perintah-perintah khusus untuk membuat

struktur database kemudian membuat, membaca, memperbaharui, dan menghapus

record-record pada sebuah database.

Keunggulan menggunakan DBMS untuk mengelola data adalah sebagai berikut, (Raghu, 2004):

1. Kemandirian data. Data program aplikasi idealnya tidak diekspos pada detail representasi dan penyimpanan data. DBMS menyediakan suatu pandangan abstrak tentang data yang menyembunyikan detail tersebut.

2. Akses data efisien. DBMS memanfaatkan berbagai teknik yang canggih untuk menyimpan dan mengambil data secara efisien.

3. Integritas dan keamanan data. Jika data selalu dilihat melalui DBMS, maka DBMS dapat memanfaatkan batasan integritas. DBMS juga dapat memanfaatkan kontrol akses yang menentukan data apa yang dapat dilihat oleh kelas pengguna yang berbeda.

(48)

4. Administrasi data. Ketika beberapa pengguna berbagi data, pemusatan administrasi data dapat memberikan perbaikan yang signifikan.

5. Akses konkurensi dan crash recovery. DBMS menjadwalkan akses konkuren pada data dalam cara tertentu sehingga pengguna dapat memahami bagaimana kelompok pengguna dapat memandang data sebagai data yang hanya diakses oleh satu pengguna pada satu waktu.

6. Waktu pengembangan aplikasi terkurangi.

Dengan menggunakan database dapat membantu user untuk mengolah data dengan mudah. Selain itu, database digunakan untuk memenuhi tujuan (objektif) diantaranya sebagai berikut:

1. Mencegah terjadinya redundansi dan inkonsistensi data 2. Menjaga integritas (integrity) data

3. Menjaga keamanan (security) data

4. Menjaga kebebasan data (independent of data) 5. Untuk efisiensi ruang penyimpanan (space) 6. Mengontrol pemakaian data secara bersama-sama

2.9 MySQL

MySQL adalah sebuah sistem manajemen database relasi (relational database management sistem) yang bersifat “terbuka” (open source). Terbuka maksudnya MySQL boleh di-download oleh siapa saja, baik versi kode program aslinya maupun versi binernya dan bisa digunakan secara gratis baik untuk dimodifikasi sesuai dengan kebutuhan seseorang maupun suatu program aplikasi komputer. MySQL menggunakan bahasa standar SQL (Structure Query Language) sebagai bahasa interaktif dalam mengelola data.

Keunikan MySQL adalah sebuah database akan memiliki satu direktori data yang berdiri sendiri, tidak bercampur dengan database lainnya yang ada di dalam server tersebut.

Ada sembilan pertimbangan mengapa memilih MySQL yaitu sebagai berikut:

1. Kecepatan. Berdasarkan hasil pengujian, MySQL memilki kecepatan yang lebih baik disbanding database server lainnya.

(49)

2. Mudah digunakan. Perintah-perintah dan aturan-aturan pada MySQL maupun proses instalasinya relatif mudah digunakan

3. Open Source. Dengan konsep ini siapa pun dapat berpartisipasi untuk

mengembangkannya MySQL dan hasil pengembangan itu diserahkan kepada umum atau kepada komunitas Open Source.

4. Kompatibilitas. MySQL telah digunakan untuk mengelola database dengan jumlah 50 juta record.

5. Replikasi data. Dengan adanya fasilitas replikasi data ini, Anda dapat mempunyai beberapa database bayangan pada beberapa server ‘anak’ lainnya yang berasal dari satu database induk sehingga akan meningkatkan kinerja dan kecepatan MySQL.

6. Biaya rendah.

7. Konektivitas dan keamanan. MySQL mendukung dan menerapkan sistem keamanan dan izin akses tingkat lanjut, termasuk dukungan pengamanan dengan cara pengacakan lapisan data.

8. Fleksibilitas/Portabilitas. MySQL mendukung perintah-perintah ANSI SQL 99 beberapa perintah database alternatif lainnya sehingga memudakan untuk beralih dari dan ke MySQL.

9. Lintas platform sistem operasi. MySQL dapat dijalankan pada beberapa sistem operasi yang berbeda, seperti Linux, Microsoft Windows, FreeBSD, Sun Solaris, IBM’s AIX, Mac OS, HP-UX, AIX, QNX, Novell NetWare, SCO OpenUnix, SGI Irix, dan Dec OSF.

(50)

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1Analisis

Tujuan analisis sistem dalam pembangunan aplikasi sistem pendukung keputusan ini adalah untuk mendapatkan semua kebutuhan pengguna dan sistem, yaitu mencakup masukan dan keluaran yang harus disediakan oleh sistem, serta informasi yang dibutuhkan oleh pengguna. Proses tersebut akan menjadi masukan bagi proses perancangan sistem secara keseluruhan.

3.1.1 Identifikasi Masalah

Proses penilaian dalam menyeleksi calon siswa baru kelas unggulan yang selama ini dilakukan secara manual dan kurang memperhatikan potensi yang dimiliki oleh siswa. Penilaian yang dilakukan selama ini dengan menggunakan persentase untuk setiap kategori tanpa memperhatikan keunggulan yang dimiliki siswa untuk masing-masing kriteria.

3.1.2. Constraint

Nilai setiap peserta yang akan diterima dibandingkan dengan nilai peserta lainnya. Panitia tidak memiliki standar nilai tertentu. Panitia memberikan nilai parameter dan bobot untuk masing-masing kriteria. Nilai parameter dan bobot yang diberikan menyatakan urutan prioritas kriteria. Sistem hanya memberikan informasi hasil

(51)

penilaian berupa ranking yang terurut secara ascending. Selanjutnya panitia yang akan menentukan siswa yang lulus seleksi.

3.1.3 Analisis Kebutuhan Fungsional Sistem

Kebutuhan fungsional sistem mendefinisikan hal-hal yang dibutuhkan oleh sistem yang akan dibangun, diantaranya :

1. Dukungan untuk perubahan basis data, mencakup proses update, edit dan Delete terhadap basis data.

2. Membuat laporan hasil seleksi dengan metode preference ranking organization for

enrichment evaluation untuk seluruh kriteria.

3.1.4 Analisis Kebutuhan Pengguna

Pengguna sistem pendukung keputusan ini adalah admin dalam hal ini panitia penerimaan siswa baru kelas X Unggulan. Interaksi admin dengan sistem adalah sebagai berikut:

1. Kemampuan untuk melakukan proses insert, delete dan update data kriteria, dan data peserta.

2. Memberikan informasi data siswa.

3. Memberikan informasi hasil perangkingan.

3.1.5 Analisis Masukan Sistem

Masukan yang dibutuhkan perangkat lunak Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Kelas X Unggulan adalah sebagai berikut:

1. Masukan data kriteria untuk penerimaan siswa baru yang sudah ditentukan. 2. Masukan data calon siswa.

3. Masukan nilai ujian.

(52)

3.1.6 Analisis Keluaran Sistem

Keluaran sistem adalah laporan hasil seleksi dengan metode preference ranking

organization for enrichment evaluation untuk seluruh kriteria yang terurut secara ascending.

3.2 Perancangan Logika

Pemodelan memiliki perananan yang sangat penting dalam pengembangan sistem, karena melalui model proses dan model data yang dikembangkan pada tahapan perancangan logika, analis sistem dan pengguna dapat saling berkomunikasi untuk memperhalus persyaratan dan fungsionalitas sistem tanpa harus merepotkan pengguna dengan istilah-istilah teknologi informasi yang dapat menyulitkan mereka.

3.2.1 Pemodelan Proses

Pemodelan proses merupakan teknik mendokumentasikan bagaimana data diproses oleh sistem, atau dapat juga dikatakan bahwa pemodelan proses menunjukkan bagaimana data mengalir melalui serangkaian langkah pemrosesan. Subbab ini akan membahas pemodelan proses dengan menggunakan Data Flow Diagram (DFD) dengan memakai notasi Gane dan Sarson yang dimulai dari pembuatan diagram konteks kemudian secara bertingkat dilakukan pemecahan (dekomposisi) terhadap diagram konteks menjadi fungsi-fungsi dan tugas-tugas yang lebih spesifik.

Data Flow Diagram adalah suatu diagram yang menggunakan notasi-notasi untuk

menggambarkan arus data dalam sistem, yang penggunaannya sangat membantu untuk memahami sistem secara logika, tersruktur dan jelas.

(53)

3.2.1.1 Bagan Alir Proses Promethee

Gambar 3.1 di bawah ini menjelaskan bahwa proses Promethee berawal dari

inputan data nilai siswa yang diinputkan user. Dari data input-an tersebut pada analisis

multikriteria terdapat 6 rekomendasi fungsi preferensi kriteria yang telah disiapkan. Masing-masing kriteria terdapat berbagai parameter yang berbeda-beda. proses selanjutnya administrator menginputkan nilai parameter pembanding yang akan digunakan dalam rekomendas fungsi.

mulai

Beri nilai awal parameter Tipe1, tipe2, tipe3, tipe3, tipe4,

tipe5

Baca data dari nilai tes

f1(x),f2(y),...fk(n) = kriteria yang akan diuji

selesai Cetak Ranking NF(x) > NF(y)?

Baca nilai Net flow(NF)

Hitung Leaving Fow dan Entering Flow

Net Flow = Leaving Flow – Entering Low

Hitung indeks preferensi multikriteria

tidak

(54)

Dengan menggunakan data nilai siswa, fungsi preferensi kriteria yang telah disiapkan beserta parameter dibandingkan dengan data nilai siswa untuk menghasilkan urutan parsial (Promethee I). hasil dari proses Promethee I yang berupa nilai leaving

flow dan entering flow kemudian dikurangkan untuk menghasilkan net flow yang

merupakan urutan lengkap atau Promethee II.

3.2.1.2 Data Flow Diagram (DFD)

Perancangan sistem ini dilakukan untuk mendesain DFD dari sistem tersebut. Langkah pertama dalam perancangan Data Flow Diagram dengan membuat konteks diagram untuk menjelaskan gambaran umum dari sistem. Berikut ini merupakan konteks diagram level 0, level 1, dan level 2.

3.2.1.2.1 Diagram Konteks (Context Diagram)

admin

Spk penerimaan siswa baru Dengan promethee Data siswa

Tipe kriteria Parameter preferensi

Laporan hasil seleksi

Gambar 3.2 Konteks Diagram SPK Penerimaan Siswa Baru Kelas Unggulan

Diagram konteks pada Gambar 3.2 dibangun untuk memodelkan batasan dan ruang lingkup sistem. Diagram konteks tersebut merepresentasikan antarmuka utama sistem yang ditandai dengan nomor proses 0 beserta interaksinya dengan lingkungan eksternalnya. Admin memiliki data login sebagai hak akses untuk memasuki sistem. Admin memasukkan data mentah seperti data siswa, nilai tes, tipe preferensi untuk masing-masing kriteria dan parameter.

(55)

Selanjutnya semua data tersebut akan diproses ke dalam sistem pendukung keputusan penerimaan siswa baru kelas unggulan untuk mencari index preferensi nilai,

Promethee ranking dari masing-masing siswa yang mengikuti tes. Dengan

menggunakan metode Promethee data nilai antarsiswa yang diberikan akan dibandingkan dengan data parameter fungsi pembanding sehingga dihasilkan data

leaving flow dan entering flow pada urutan parsial(Promethee I).

Urutan parsial (partial preorder) diajukan kepada pembuat keputusan, untuk membantu pengambilan keputusan masalah yang dihadapinya. Dengan menggunakan

Promethee I hanya memberikan solusi sebagian. Untuk mendapatkan urutan secara

lengkap (complete preorder) disajikan metode Promethee II dalam bentuk net flow. Melalui complete preorder (Promethee II), informasi bagi pembuat keputusan lebih realistis.

Data hasil optimasi dengan menggunakan Promethee I dan II akan dijelaskan dalam bentuk rekapitulasi Promethee sehingga dapat diketahui urutan prioritas nilai kriteria siswa yang dibandingkan beserta dengan langkah-langkah yang digunakan dari metode Promethee sehingga dihasilkan index preferensi nilai, Promethee ranking, dan grade dari masing-masing siswa yang melakukan tes. Selanjutnya hasil proses tersebut akan digunakan untuk melakukan seleksi. Setelah semua selesai admin akan membuat laporan hasil seleksi siswa.

3.2.1.2.2 DFD Tingkat 1

DFD tingkat 1 dari sistem ini terdiri dari 7 proses yaitu proses maintenance user, proses login, proses maintenance fungsi preferensi, proses maintenance kriteria, proses maintenace kategori, proses entri nilai, proses registrasi siswa, dan proses selesksi siswa dengan Promethee serta proses pembuatan laporan. Berikut ini disajikan gambar DFD tingkat 1 sistem yang akan dibangun.

Gambar 3.3 di bawah ini merupakan data flow diagram level1 dari dari sistem pendukung keputusan penerimaan siswa baru kelas unggulan dengan metode

Promethee. Terdapat lima macam proses yaitu:

1. Maintenace data siswa, Pada proses ini admin dapat memasukkan, meng-update dan men-Delete data siswa baru ke dalam sistem.

(56)

2. Maintenace data kriteria, Pada proses ini admin dapat memasukkan, meng-update dan men-Delete data kriteria ke dalam sistem.

3. Maintenace nilai, pada proses ini admin memasukkan, meng-update, men-Delete, data nilai siswa yang mengikuti tes.

4. Proses Promethee, pada proses ini dihasilkan data penilaian siswa yang akan digunakan pada proses seleksi siswa.

5. Proses pembuatan laporan, pada proses ini dihasilkan daftar siswa yang terurut berdasarkan ranking. 1 Maintenance data siswa 2 Maintenance kriteria 3 Maintenance nilai 4 Promethee admin admin admin admin D4 D4 tipe D2 D2 Kategori D1 D1 Siswa Data siswa D7 D7 lanjutan Data tipe Data kriteria Data nilai Index preferensi D3 D3 kriteria Data kategori D8 D8 Matriks_promethee 5 Laporan admin Laporan hasil D5 D5 tpa D3 D3 kriteria D6 D6 akademik

Nilai tpa lanjutan akademik Data siswa Data siswa Data kateori Data tipe D1 D1 Siswa Data siswa

(57)

3.2.1.2.3 DFD Tingkat 2

Seluruh proses yang terdapat pada DFD tingkat 1 akan dipecah kedalam subprosesnya masing-masing, agar cara kerja sistem terlihat secara detail.

3.2.1.2.3.1DFD Tingkat 2 Proses 1

1.1 Proses input data

siswa

1.3 Proses Delete data

siswa 1.2 Proses Update data

siswa admin

D1 D1

siswa siswa

Data siswa Data siswa

Data siswa

Data siswa yang diakses Data siswa

Data siswa

Data siswa yang diakses

Data siswa diperbaharui

Gambar 3.4 DFD Tingkat 2 Proses Maintenance Data Siswa

DFD tingkat 2 proses 1 pada Gambar 3.4 memperlihatkan dekomposisi proses

maintenance user kedalam 3 subproses, yaitu:

DFD tingkat 2 proses 2 pada Gambar 3.4 memperlihatkan dekomposisi proses entri kriteria, yaitu:

1. Input Data Siswa

Proses ini berfungsi untuk menambah data siswa baru yang hanya dapat di-input oleh admin. Seluruh data yang valid akan disimpan pada simpanan data siswa. 2. Ubah Data Siswa

Proses ini akan mengubah data siswa yang diinginkan. Data yang akan diubah terlebih dahulu diakses ke simpanan data, apakah benar tedapat di dalam database atau tidak. Seluruh data yang valid yang telah diubah akan disimpan pada simpanan data siswa.

(58)

Proses ini akan memvalidasi data siswa yang ingin dihapus. Data yang akan dihapus terlebih dahulu diakses dari simpanan data, apakah benar tedapat di dalam

database atau tidak. Apabila ada akan dihapus dari database.

3.2.1.2.3.2DFD Tingkat 2 Proses 2

2.1 Proses Tambah

kriteria

2.2 Proses Update kriteria admin

Data kriteria

D4 D4 tipe

D2 Kategori

D3 D3 kriteria

Data kriteria Data kriteria yg diupdate

kaegori

tipe tipe

kategori

Gambar 3.5 DFD Tingkat 2 Proses Maintenance Data Kriteria

DFD tingkat 2 proses 2 pada Gambar 3.5 memperlihatkan dekomposisi proses

maintenance data kriteria kedalam 2 subproses, yaitu:

1. Input Kriteria

Proses ini bertugas menambah data kriteria. Seluruh data yang valid akan disimpan pada simpanan data kriteria yang kemudian akan digunakan pada proses yang membutuhkan masukan berupa jenis kriteria.

2. Ubah Kriteria

Proses ini akan mengubah data kriteria yang diinginkan. Data yang akan diubah terlebih dahulu diakses ke simpanan data, apakah benar tedapat di dalam database. Seluruh data yang valid yang telah diubah akan disimpan pada simpanan data kriteria.

(59)

3.2.1.2.3.3DFD Tingkat 2 Proses 3 3.1 Proses Input nilai 3.3 Proses Delete nilai 3.2 Proses Update nilai admin D5 nilai Id_ siswa, nilai

Data ttpa Id_ siswa, nilai

Id_ siswa

Data tes yang diakses D6 D6 Akaemik D5 D5 tpa D7 D7 lanjutan D5 D5 tpa Nilai akademik Nilai lanjutan Nilai tpa D6 D6 Akaemik D7 D7 lanjutan D5 D5 tpa Tabel diperbaharui Nilai akademik Tabel diperbaharui Nilai lanjutan tabel diperbaharui Nilai tpa D6 D6 Akaemik D7 D7 lanjutan Nilai lanjutan nilai diperbaharui nilai diperbaharui Nilai akademik

Gambar 3.6 DFD Tingkat 2 Proses Maintenance Nilai

DFD tingkat 2 proses 3 pada Gambar 3.6 memperlihatkan dekomposisi proses

maintenance nilai kedalam 3 subproses, yaitu:

1. Input Nilai

Proses ini bertugas menambah data nilai. Seluruh data yang valid akan disimpan pada simpanan data tes yang kemudian akan digunakan pada proses yang membutuhkan masukan berupa jenis nilai.

4. Ubah Nilai

Proses ini akan mengubah data nilai yang diinginkan. Data yang akan diubah terlebih dahulu diakses ke simpanan data, apakah benar tedapat di dalam database.

(60)

Seluruh data yang valid yang telah diubah akan disimpan pada simpanan data nilai.

5. Hapus Nilai

Proses ini akan menghapus data Nilai yang diinginkan. Data yang akan dihapus terlebih dahulu diakses ke simpanan data, apakah benar tedapat di dalam database atau tidak. Apabila ada akan dihapus dari database.

3.2.1.2.3.4DFD Tingkat 2 Proses 4

D3 kriteria

4 Proses Promethee Leaving_Flow,

entering_flow, Net_flow

kriteria

Nilai akademik

D5 tpa

D8 Matriks_promethee

D6 Akaemik

D7 lanjutan

Nilai tpa Nilai lanjutan

Gambar 3.7 DFD Tingkat 2 Proses Promethee

DFD tingkat 2 proses 4 pada Gambar 3.7 memperlihatkan proses promethe. Proses ini akan membaca nilai dari setia siswa untuk masingmasing kriteria,kemudian membandingkan nilai tersebut sehingga diperoleh fungsi preferensi untuk masing-masing kriteria. Dari fungsi preferensi ini akan ditentukan nilai leaving flow, entering flow dan net flow. setelah net flow diperoleh kemudian diurutkan secara descending, urutan paling atas adalah ranking teratas.

(1)

F12 = Wawancara

f12(C,D) ---> d = f12(C)-f12(D) d = 67-70

d = -3

berdasarkan kriteria level d < q

maka H(d) = 0

f12 (D,C) ---> d = f12(D)-f12(C) d = 70-67

d = 7

berdasarkan kriteria level q< d < p

maka H(d) = 0.5

F13 = Jumlah Nilai UN

f13(C,D) ---> d = f13(C)-f13(D) d = 40-30

d = 10

berdasarkan kriteria level d = p

maka H(d) = 1

f13(D,C) ---> d = f13(D)-f13(C) d = 30-40

d = -10

berdasarkan kriteria level d < q

(2)

Menghitung indeks preferensi multikriteria

(A,B) = 1/13(0+0+0+1+0+1+0+1+1+0+0+0+0) = 0.307692 (B,A) = 1/13(1+0+0+0+1+0+0+0+0+1+0+0+0) = 0.230769 (A,C) = 1/13(1+0+0+1+0+0+0+1+0+1+0+1+0) = 0.384615 (C,A) = 1/13(0+1+1+0+1+1+0+0+1+0+1+0+1) = 0.538462 (A,D) = 1/13(1+0+0+1+0+0+0+0+0+1+0+0.5+0) = 0.269231 (D,A) = 1/13(0+0+1+0+1+1+0+0+1+0+1+0+0) = 0.384615 (B,C) = 1/13(1+0+0+1+1+0+0+0+0+1+0+0.5+0) = 0.346154 (C,B) = 1/13(0+1+1+0+0+1+0+0+1+0+1+0+0.5) = 0.423077 (B,D) = 1/13(1+0+0+1+1+0+0+0+0+1+0+0.5+0) = 0.346154 (D,B) = 1/13(0+0+1+0+0+1+0+1+1+0+1+0+0) = 0.384615 (C,D) = 1/13(1+1+0+0+0+1+0+0+1+0+0+0+1) = 0.346154 (D,C) = 1/13(0+0+0+0.125+0.25+0+0+1+0+1+0+0+0) = 0.182692

Tabel 4.2 Promethee Tahap I

A B C D

A 0.307692 0.384615 0.269231 B 0.230769 0.346154 0.346154 C 0.538462 0.423077 0.346154 D 0.384615 0.384615 0.182692

Menghitung Leaving Flow

A = 1/(4-1)( 0.307692+0.384615+0.269231) = 0.320513 B = 1/(4-1)( 0.230769+0.346154+0.346154) = 0.307692 C = 1/(4-1)( 0.538462+0.423077+0.346154) = 0.435897 D = 1/(4-1)( 0.384615+0.384615+0.182692) = 0.317308

(3)

A = 1/(4-1)( 0.230769+0.538462+0.384615) = 0.384615 B = 1/(4-1)( 0.307692+0.423077+0.384615+) = 0.371795 C = 1/(4-1)( 0.384615+0.182692+0.182692) = 0.304487 D = 1/(4-1)( 0.269231+0.346154+0.346154) = 0.320513

Menghitung Net Flow

A = 0.320513-0.384615 = -0.0641 B = 0.307692-0.371795 = 0.307692 C = 0.435897-0.304487 = 0.435897 D = 0.317308-0.320513 = 0.317308

Tabel 4.3 Promethee Tahap II Alternatif Net Flow Ranking

A -0.0641 4

B 0.307692 3

C 0.435897 1

D 0.317308 2

Berdasarkan nilai Net Flow dari Tabel 4.3 diperoleh nilai ranking berdasarkan karakter net flow, sebagai berikut:

1. C = Anne, menempati urutan I 2. D = Nurinda, menempati urutan II 3. B = Irma, menempati urutan III 4. A = Emnita, menempati urutan III

(4)

BAB 5

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diambil dari skripsi ini adalah sebagai berikut:

1. Proses penentuan ranking siswa yang dilakukan melalui perhitungan dengan metode Promethee dimulai dengan pemberian tipe preferensi dan parameter untuk masing-masing kriteria, input nilai siswa dan selanjutnya perhitungan nilai leaving flow, entering flow dan net flow.

2. Sistem ini dapat meningkatkan kualitas hasil penilaian dengan membandingkan nilai setiap siswa untuk masing-masing kriteria.

3. Sistem diharapkan dapat membantu peningkatan kinerja program pendidikan khusus siswa unggul karena siswa yang terpilih adalah siswa yang unggul dibandingkan dengan siswa lainnya berdasarkan kriteria yang digunakan.

4. Sistem pendukung keputusan ini memberikan masukan berupa ranking siswa keapda pengambil keputusan dalam mempertimbangkan siswa yang akan diterima.

5. Sistem pendukung keputusan yang dibangun dengan mengimplementasikan metode Promethee pada prinsipnya dapat membantu panitia penerimaan siswa baru kelas X unggulan untuk menyeleksi siswa yang akan diterima karena waktu komputasi yang lebih efisien.

(5)

5.2 Saran

Berikut adalah saran-saran untuk pengembangan lebih lanjut terhadap sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan siswa baru kelas x unggulan:

1. Perlu adanya pengembangan sebuah sistem berbasis web yang menyediakan berbagai informasi kepada masyarakat sehingga lebih mudah diakses dan dapat menyederhanakan pekerjaan panitia penerimaan siswa baru.

2. Pengembangan lebih lanjut terhadap sistem adalah membangun sistem yang lebih aman dan user-friendly dengan memperhatikan aspek-aspek Interaksi Manusia dan Komputer.

3. Perlu adannya tambahan informasi berupa grafik yang menggambarkan kemampuan setiap siswa sehingga pengambil keputusan lebih mudah menentukan hasil seleksi.

(6)

DAFTAR PUSTAKA

Al-Bahra. 2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta. Graha Ilmu. Arbie. 2004. Manajemen Databse dengan MySQL. Yogyakarta: Penerbit Andi

Azwar, Saifuddin. 2004. Pengantar Psikologi Inteligensi.Yogyakarta. Pustaka Pelajar Brans, J.P. 28 April 2010. Promethee Methods.

Daihani, Dadan Umar. 2001. Komputerisasi Pengambilan Keputusan. Jakarta:

Elexmedia Media Komputindo.

Kadir, A. 2004. Dasar Aplikasi Database MySQL-DELPHI. Jilid1. Edisi 1. Yogyakarta: Andi.

Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan.Yogyakarta: Penebit Andi.

L, Jeffery, dkk. 2004. Metode Desain dan Analisis Sistem. Edisi 6. Yogyakarta: Penerbit Andi.

M, David. 2005. Database Processing Dasar-dasar, Desain dan Implementasi. Jilid 1. Edisi 9. Jakarta: Erlangga.

Madcoms. 2003. Pemrograman Borland Delphi 7 Jilid 2. Yogyakarta: Penerbit Andi. Nur, Machmud. 2006. Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Index

Performance Supplier dengan Metode Promethee. Stikom Surabaya.

Pranata, Antony. 2003. Pemrograman Borland Delphi. Edisi4. Yogyakarta: ANDI. Ramakrishnan,Raghu dan Johannes. 2003. Sistem Manajemen Database. Edisi 3.

Yogyakarta: Penerbit Andi.

Suryadi, Kadarsah dan Ramdhani, M. Ali.1998. Sistem Pendukung Keputusan: Suatu Wacana Struktural Idealisasi dan Implementasi Pengambilan Keputusan. Bandung: Remaja Rosdakarya Offset.

Turban, Efraim, dkk. 2005. Decision Support System and Inteligent Systems. Jilid1. Edisi 7. Yogyakarta. Penerbit Andi.

Wahana, Komputer.2003. Panduan Praktis Pemrograman Delphi 7.0. Yogyakarta: Penerbit Andi.

Analisis Dan Desain Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Baru Kelas X Unggulan Dengan Metode Promethee