SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN DOSEN PENGAJAR MENGGUNAKAN TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) DI STISIPOL DHARMA WACANA METRO

Apri Candra Widyawati Jurnal Informatika, Vol. 14, No. 2, Desember 2014

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN DOSEN PENGAJAR MENGGUNAKAN TECHNIQUE FOR ORDER

STISIPOL DHARMA WACANA METRO Apri Candra Widyawati Lecturer of Computer Science of Department of Informatics Engineering Higher School of Informatics Management and Computer Dharma Wacana

Kenanga Street Number 3 Mulyojati, West Metro, Metro 081379334525 Apicandra1982@gmail.com

ABSTRACT STISIPOL DHARMA WACANA evaluate the performance of qualified lecturers and have good skills useful for the determination of the subjects that are taught each semester. Constraints faced is a the lack of system specifically to provide support for the Head of Department at the Department of Public Administration in the decision making. In addition, the supporting data is needed as a basis for decision making comes from part or another agency that the decision making process takes a long time. Based on these constraints, required a method for determining the course lecturer uses a method that is technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The criteria in determining lecturer in the DHARMA STISIPOL Discourse is the assessment of the Department, BAAK, and a questionnaire from students. This research resulted in Decision Support system as recommendations for decision makers determining lecturer membuthkan subjects so that not a long time.

Keywords: Decision Support, TOPSIS, Lecturer Course ABSTRAK

STISIPOL DHARMA WACANA melakukan penilaian terhadap kinerja dosen yang berkualitas dan memiliki kemampuan yang baik berguna untuk penentuan matakuliah yang diajar setiap semester. Kendala yang dihadapi adalah tidak adanya sistem yang secara khusus dapat memberikan dukungan bagi Kepala Jurusan di program studi Ilmu Administrasi Negara dalam pengambilan keputusan. Selain itu, data pendukung yang diperlukan sebagai dasar pengambilan keputusan berasal dari bagian atau biro lain sehingga proses pengambilan keputusan memerlukan waktu yang lama. Berdasarkan kendala tersebut, diperlukan metode untuk penentuan dosen pengajar mata kuliah menggunakan suatu metode yaitu technique for Order Preference by Similarity to Ideal solution (TOPSIS). Kriteria dalam penentuan dosen pengajar di STISIPOL DHARMA WACANA adalah Penilaian dari Jurusan, BAAK, dan kuisioner dari Mahasiswa.

Informatics & Business Institute Darmajaya

Jurnal Informatika, Vol. 14, No. 2, Desember 2014 Apri Candra Widyawati

Penelitian ini menghasilkan sistem Penunjang Keputusan sebagai rekomendasi pengambil keputusan untuk penentuan dosen pengajar mata kuliah sehingga tidak membuthkan waktu yang lama.

Kata Kunci: Decision Support, TOPSIS, Dosen Matakuliah

STISIPOL Dharma Wacana, adalah

1. PENDAHULUAN

suatu perguruan tinggi yang berlokasi di Peran serta dalam penyelenggaraan

Jalan Kenanga No 3 Kota Metro, memiliki pendidikan yang bermutu, maka seorang 1 jurusan yakni jurusan Administrasi dosen wajib memenuhi kualifikasi seperti Negara dan perkuliahan dilaksanakan yang dinyatakan dalam Undng-Undang pada malam hari : Senin – Jum’at pk

Republik Indonesia Nomor 14 Tahun 09.00 – pk 16.00 ada juga kelas eksekutif 2005 tentang Guru dan Dosen Pasal 45; yang perkuliahanya dilaksanakan pada

“Dosen wajib memiliki kualifikasi hari Jumat dan Sabtu dimulai pukul 09.00- akademik, kompetensi, sertifikat pendidik,

16.00. Jumlah mahasiswa aktif terbanyak sehat jasmani dan rohani, dan memenuhi pada semester Genap tahun ajaran kualifikasi lain yang dipersyaratkan 2010/2011 jumlah mahasiswa aktif 792 satuan pendidikan tinggi tempat bertugas, mahasiswa dan jumlah dosen 21 orang serta memiliki kemampuan untuk termasuk dosen tetap dan dosen tidak mewujudkan tujuan pendidikan nasional”. tetap. Berkenaan dengan kualifikasi akademik

Selama ini, untuk menentukan dijelaskan lebih lanjut pada Pasal 46 Ayat dosen dengan kinerja terbaik, perkuliahan

(1) yang berbunyi; “Kualifikasi akademik di STISIPOL Dharma Wacana memiliki dosen sebagaimana dimaksud dalam Pasal beberapa decision yang harus dipenuhi, 45 diperoleh melalui pendidikan tinggi antara lain: program pascasarjana yang terakreditasi

1. Dari Jurusan : Diutamakan dosen sesuai dengan bidang keahlian” dan Ayat yang memiliki kriteria sebagai

(2) yang berbunyi; “Dosen memiliki berikut: kualifikasi akademik minimum : lulusan

a. Seorang dosen memiliki jenjang program magister untuk program diploma akademik atau program sarjana; dan lulusan dosen berpendidikan

b. Seorang program doktor untuk program minimal S2 pascasarjana.”

Informatics & Business Institute Darmajaya

Apri Candra Widyawati Jurnal Informatika, Vol. 14, No. 2, Desember 2014

dosen memiliki Untuk informasi tentang pengembalian

c. Seorang pengalaman mengajar minimal 2 daftar hadir mahasiswa, berita acara tahun mengajar, dan peralatan kuliah diperoleh dari Bagian Pelayanan Pengajaran d. Seorang dosen memiliki nilai A pada mata kuliah yang diajarnya (berdasarkan hasil pengamatan staf di dengan dilihat dari transkip nilai Bagian Pelayanan Pengajaran selama satu dosen melakukan periode perkuliahan berlangsung). Untuk e. Sebagai penelitian yang telah dilakukan informasi tentang pengumpulan Nilai

Jurusan Administrasi Negara. UTS dan UAS diperoleh dari Bagian Pelayanan Administrasi Akademik

2. Dari sisi administrasi : berdasarkan

(berupa cetakan yang datanya diambil dari pada kedisiplinan dosen antara lain :

database). Dan informasi mengenai

dosen berdasarkan

a. Penilaian pengumpulan soal UAS diperoleh dari kuisioner yang dipantau oleh

Panitia Penerima Soal. Sempitnya waktu pihak P3M. untuk menentukan prioritas dosen yang daftar hadir b. Mengembalikan mengajar guna penyusunan penjadwalan, mahasiswa dan mengisi berita dikarenakan aktifitas akademik yang acara mengajar sangat padat.

c. Mengumpulkan SAP

Kendala tersebut berakibat pada

d. Mengumpulkan Nilai UTS dan lambatnya pengambilan keputusan UAS. penentuan dosen pengajar yang diambil

e. Mengumpulkan Soal UAS (Usulan dan pada kualitas keputusan yang tidak Lokal, Usulan MKM dan Rakitan optimal. Sehingga diperlukan satu metode MKM) yang dapat memberikan dukungan f. Kehadiran Dosen, dengan batas informasi dalam menunjang proses kehadiran minimal 13 kali dari pengambilan keputusan, yaitu Decision 14 pertemuan.

Support System (Sistem Penunjang

Ada beberapa kendala yang Keputusan). dihadapi dalam proses pengambilan

Manfaat yang didapat bila keputusan penentuan pemilihan dosen mengimplementasikan DSS pengajar antara lain dalam hal ([MALL2000], 17) diantaranya; mempersiapkan data penunjang kriteria

1. Meningkatkan efisiensi individu dosen yang diperlukan karena harus menunggu dari bagian atau biro lain.

Informatics & Business Institute Darmajaya

Jurnal Informatika, Vol. 14, No. 2, Desember 2014 Apri Candra Widyawati

Informatics & Business Institute Darmajaya

2. Meningkatkan kualitas pengambilan keputusan

3. Memfasilitasi komunikasi

4. Meningkatkan proses learning dan

training 5. Meningkatkan Decision organisasi.

Gory dan Scott Morton (1971), yang mengkombinasikan hasil penelitian Simon (1977) dan Anthony (1965, mengajukan sebuah framework, seperti terlihat pada Gambar 1.

Gambar 1. Frameworks DSS

Berdasarkan Gambar 1. dibuat erdasarkan gagasan Simon yang menyatakan bahwa proses pengambilan keputusan memiliki rentang keputusan dari yang paling terstruktur (disebut juga dengan istilah programmed) sampai pada keputusan yang paling tidak terstruktur (disebut juga dengan istilah

nonprogrammed) Beberapa Fase dalam Proses Pengambilan Keputusan

Dalam mengambil keputusan, disarankan untuk mengikuti proses pengambilan keputusan yang sistematis. Menurut [Simon, 1977] ada tiga fase utama, yaitu Intelligence, Design dan

Choice, kemudian Simon menambahkan fase keempat, yaitu Implementation.

Model Simon adalah yang paling singkat dan memenuhi karakteristik rasional dalam pengambilan keputusan. Sebuah model konseptual dalam proses pengambilan keputusan digambarkan pada Gambar 2.

Gambar 2. Fase dalam Pengambilan Keputusan [FASE 2006]

Berdasarkan latar belakang tersebut, maka perlu dilakukan penelitian tentang Sistem Pengambilan keputusan dalam penentuan Dosen Pengajar Menggunakan TOPSIS (Technique for Order Preference

by Similarity to Ideal Solution) di STISIPOL Dharma Wacana Metro.

Apri Candra Widyawati Jurnal Informatika, Vol. 14, No. 2, Desember 2014

II. METODE PENELITIAN TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution)

Berikut ini adalah matriks keputusan C yang memiliki m alternatif dengan n

3. Menentukan solusi ideal positif dan kriteria, dimana x ij adalah pengukuran solusi ideal negatif pilihan dari alternatif ke-i dalam Solusi ideal positif dinotasikan

hubungannya dengan kriteria ke-j dengan A dan solusi ideal negatif

dinotasikan dengan A . Untuk lebih

X X X ...

X  ¹¹ ¹² ¹³ ^{1 n }

jelasnya, dapat dilihat dibawah ini:

 

X ₂₁ X ₂₂ X ... ₂₃ X _{2 n}  

C =

  

A ={(max V ij | j Є J),(min Vij| j Є J’),

 

X _m _{1 m}

X _{2 m} X ... _{3 m n} X i=1,2,3,...,m}={V 1 ,

2 , ...,

V n }

 

.........(5) | j Є J),(max Vij| j Є J’),

A ={(min V ij

Langkah-langkah yang dilakukan dalam - - - i=1,2,3,...,m}={V

1 ,

2 , ...,

V n } penyelesaian masalah menggunakan .........(6) Dimana: metode TOPSIS adalah sebagai berikut J = {1, 2, ..., n dan j berhubungan dengan

benefit criteria}

1. Normalisasi matriks keputusan J’= {1, 2, ..., n dan j berhubungan dengan

cost criteria}

V j = solusi ideal positif [j]

…(3)

V = solusi ideal negatif [j] Dimana:

Pembangunan A dan A adalah untuk r ij = matriks ternormalisasi [i][j] x ij = matriks keputusan [i][j] mewakili alternatif yang most preferable ke solusi ideal dan yang least preferable

2. Pembobotan pada matriks yang telah secara berurutan. dinormalisasi Diberikan bobot W = (W

1 , W 2 , ...,

4. Menghitung Separation Measure W n ), sehingga weighted normalised

Separation measure ini merupakan matrix V dapat dihasilkan sebagai

pengukuran jarak dari suatu alternatif berikut: ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Perhitungan matematisnya adalah sebagai berikut:

Informatics & Business Institute Darmajaya Informatics & Business Institute Darmajaya

Jurnal Informatika, Vol. 14, No. 2, Desember 2014 Apri Candra Widyawati

a. Rumus pengukuran jarak dari suatu Si- = jarak alternatif Ai dengan sokusi alternatif ke solusi ideal positif ideal negatif _n Dikatakan alternatif A i dekat dengan



solusi ideal positif apabila C i S i = ( v v ) , untuk _{i j} _j 

 _j ₁

mendekati 1. Jadi C =1 jika A = A i=1,2,3,...,m ..................... (7)

Dimana: dan C =0 jika A = A

S = jarak alternatif Ai dengan sokusi ideal positif

6. Mengurutkan pilihan V ij = matriks normalisasi terbobot[i][j] Pilihan akan diurutkan berdasarkan

V j = solusi ideal positif [j]
pada nilai C i sehingga alternatif yang memiliki jarak terpendek dengan

b. Rumus pengukuran jarak dari suatu solusi ideal positif adalah alternatif alternatif ke solusi ideal negatif _n yang terbaik. Dengan kata lain,

 ²

alternatif yang memiliki nilai C

S i = ( v v ) , untuk _{i j j} 

 _j ₁



yang lebih besar itulah yang lebih i=1,2,3,...,m dipilih. ............................... (8) Dimana:

S i = jarak alternatif Ai dengan

Matlab (matrix laboratory)

sokusi ideal negatif

Kelengkapan pada Sistem MATLAB

V ij = matriks normalisasi terbobot[i][j] Sebagai sebuah system, MATLAB

V = solusi ideal negatif [j] tersusun dari 5 bagian utama:

5. Menghitung kedekatan relatif dengan 1. Development Environment. solusi ideal

2. Library. MATLAB Mathematical Kedekatan relatif dari alternatif A i

Function

dengan solusi ideal positif A 3. MATLAB Language.

direpresentasikan dengan: 4. Graphics.

5. MATLAB Application Program

 S

C i = , dimana 0 < C i < Interface (API).

  S  S _{i i}

 Penelitian ini menggunakan metode 1 dan i = 1, 2, 3, ..., m ............................... (9)

Statistika inferensial berkenaan

Dimana: dengan permodelan data dan Ci+ = kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal positif melakukan pengambilan keputusan

Si+ = jarak alternatif Ai dengan sokusi berdasarkan analisis data misal ideal positif

Informatics & Business Institute Darmajaya

Apri Candra Widyawati Jurnal Informatika, Vol. 14, No. 2, Desember 2014

melakukan pengujian hipotesis Kriteria Dalam Menentukan Dosen melakukan estimasi pengamatan. Pengajar Mata Kuliah Menurut Satandarisasi nasional untuk

 Metode Pengumpulan Data sertifikat dosen [DirJenDikTi,”Buku 1



 

Metode pengumpulan data dengan cara Naskah Akademik”,2008] dan mengacu menyebarkan angket / kuesioner kepada pada pola penjaminan mutu di salah satu responden.Contoh diambil beberapa mata universitas negeri di Indonesia [BPMA kuliah keilmuan atau yang sesuai dengan

UI,2007], maka penilaian dosen pengajar coor ilmu pemerintahan suatu matakuliah pada Stisipol Dharma Wacana Metro , yaitu:

Instrumentasi Penelitian

a. Penilaian dari Jurusan Penelitian ini mengunakan kuesioner

Sesuai dengan studi kasus yaitu yang digunakan sebagai instrumentasi Jurusan Ilmu Administrasi Negara guna mamperoleh data dalam proses





maka dari jurusan yang akan penentuan dosen terbaik untuk mengajar



memberikan data-data dosen secara matakuliah setiap semester. akademik.

b. Bagian BAAK

Teknik Analisis Data

Dalam hal ini yang dilibatkan adalah Analisis yang digunakan dalam

Bagian Administrasi Akademik penelitian ini adalah analisis deskriptif Kemahasiswaan, karena dosen-dosen dan penghitungan TOPSIS. Analisis yang mengajar di jurusan Ilmu deskriptif dilakukan melalui penyajian administrasi Negara bagian BAAK rangkuman hasil kuisioner. Denan analisis yang mengontrol operasional harian ini dapat digambarkan kondisi kondisi jalannya perkuliahan. pengambilan keputusan di STISIPOL

c. Mahasiswa Dharma Wacana Metro sedangkan

Dalam kegiatan belajar mengajar di MATLAB sebagai tool yang digunakan



dalam kelas mahasiswa menjadi sebagai intrumen untuk menentukan

 



 objek utama sehingga mereka kecocokan dosen terhadap matakuliah nantinya akan diberikan kuesioner yang akan diajarkan. yang berkenaan dengan pembelajaran di dalam kelas.

Informatics & Business Institute Darmajaya Informatics & Business Institute Darmajaya

Jurnal Informatika, Vol. 14, No. 2, Desember 2014 Apri Candra Widyawati

Peringkat Kepentingan Kelengkapan Materi

1 Kesesuaian Materi

2 Dari penelitian yang dilakukan pada 3 Kemampuan

3 mata kuliah di semester genap, maka menyampaikan materi Kesempatan bertanya

4 didapat faktor-faktor yang menentukan bardiskusi prioritas Dosen untuk mengajar mata

Berdasarkan hasil interview atau kuliah setiap periode menurut masing – wawancara dan question ditentukan 4 masing bagian. Berdasarkan hasil kriteria atau terbesar untuk menentukan interview atau wawancara dan questioner, pengajar matakuliah. Dan berdasarkan maka Jurusan menentukan 5 kriteria atau hasil pengujian yang dilakukan pada terbesar untuk menentukan pengajar metode TOPSIS maka didapatkan, seperti matakuliah. Dan berdasarkan hasil terlihat pada Tabel 3. pengujian yang dilakukan pada metode TOPSIS dapat dilihat pada Tabel 1.

Tabel 3. Prioritas Faktor atau Kriteria dalam Fakultas Tabel 1. Perioritas Faktor atau Kriteria Kriteria Peringkat dalam Fakultas Kepentingan Kriteria Peringkat

Mengajar tepat waktu

1 Kepentingan Konfirmas

2 Latar Belakang

1 ketidakhadiran Pendidikan Dosen

Berprilkau sopan dan

3 Pendidikan Terakhir

2 baik Penguasaan Materi

3 Beban Akademik

4 III. HASIL DAN PEMBAHASAN Penjelasan Materi

5 Penelitian ini menghasilkan sistem Berdasarkan hasil interview atau

Penunjang Keputusan penentuan dosen wawancara dan questioner, maka BAAK mengajar. Adapun tampilan sistem ini menentukan 3 kriteria atau terbesar untuk terdiri dari: menentukan pengajar matakuliah.Dan a. Tampilan Menu Utama berdasarkan hasil pengujian yang

Tampilan menu utama merupakan dilakukan pada metode TOPSIS maka tampilan awal ketika program dijalankan. didapatkan, dapat dilihat pada Tabel 2.

Tampilan menu utama dapat dilihat pada Gambar 3.

Tabel 2. Prioritas Faktor atau Kriteria dalam Fakultas Kriteria Peringkat Kepentingan Informatics & Business Institute Darmajaya

Apri Candra Widyawati Jurnal Informatika, Vol. 14, No. 2, Desember 2014

ri nya Gambar 3. Tampilan Menu Utama

b. Tampilan Form Input Data Form input data berisi tentang input

Gambar 5. Tampilan Form Perhitungan Metode data nama calon dosen pengampu matakuliah. Tampilan ini apat dilihat pada

Pembahasan Gambar 4.

Dalam menyelesaikan permasalahan

mengenai keputusan tentang berbagai

ktu macam kriteria yang diketahui untuk kang menyelesaikan MADM klasik ada 3 cara dan yaitu ada SAW, WP, TOPSIS. khir

Bobot setiap atribut-atribut diberikan sebagai berikut: W= {Sangat Penting, Penting,Kurang penting,Tidak Penting}

Gambar 4. Tampilan Form Input Data W = {4,3,2,1}

c. Tampilan Form Perhitungan dengan

3 Dari nilai V ini dapat dilihat bahwa V

Metode Fuzzy memiliki nilai terbesar, sehingga dapat Form perhitungan ini berisi disimpulkan bahwa alternatif ketiga yang perhitungan metode TOPSIS untuk akan lebih dipilih. Dengan kata lain, penentuan dosen mengajar. Tampilan ini kualitas mengajar atau mengampu dapat dilihat pada Gambar 5. matakuliah dianggap berkualitas oleh beberapa bagian seperti Jurusan,BAAK, dan Mahasiswa.

at Informatics & Business Institute Darmajaya

Informatics & Business Institute Darmajaya

Jurnal Informatika, Vol. 14, No. 2, Desember 2014 Apri Candra Widyawati

IV. Simpulan metode TOPSIS adalah metode yang

Berdasarkan hasil dan pembahasan, paling lengkap dan paling tepat maka dapat dapat disimpulkan bahwa: digunakan dalam menyelesaikan masalah pengambilan keputusan dari

1. Terdapat 4 (empat) Kriteria dan 14

(dua puluh tiga) sub criteria dalam beberapa kriteria (atribut) dalam menentukan dosen pengajar mata menilai ketepatan atau kecocokan kuliah dari semua bagian yang terkait dosen dalam mengajar mata kuliah dengan uraian sebagai berikut: tertentu di STISIPOL Dharma

Wacana Metro..

a. Dari sisi Administrasi: prioritas 3 kriteria atau faktornya adalah

3. Hasil pengujian ini divalidasi dengan Jenjang Akademik, Pendidikan pendapat human yaitu responden Terakhir Dosen, Pengalaman yang mengisi kuisioner dan tertuang mengajar dosen, Nilai dosen pada dalam kuesioner. transkip nilai untuk mata kuliah yang diampu. PENELITIAN LANJUTAN dari P3M adalah

b. Penilaian

1. Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut berapakah nilai hasil questioner. karena belum dilibatkannya unsur sertifikasi Dosen sebagai criteria

c. Dari sisi penilaian staf : prioritas 5 kriteria atau faktornya adalah dalam menentukan dosen.

Mengembalikan absensi

2. Penelitian ini dapat dikembangkan perkuliahan, Mengumpulkan untuk menyelesaikan masalah SAP Mengumpulkan soal UTS, bagaimana menentukan dosen Jumlah kehadiran Dosen coordinator. sisi jurusan: penilaian

d. Dari

3. Perlu adanya aturan dan kebijakan berdasarkan penelitian yang dari pihak management untuk dilakukan tiap semester. mendukung penerapan system yang dibutuhkan.

2. MADM atau Multi Attribute Decision

Making dalam penyelesaikan masalah

4. Perlu adanya dukungan dari berbagai yaitu dengan mengaplikasikan pihak yang terkait, supaya system metode MADM klasik (seperti SAW, dapat berjalan dengan baik dan WP, TOPSIS). Dalam penelitian ini memberikan hasil yang mendukung menggunakan metode TOPSIS, alas keputusan pimpinan. an digunakannya metode ini karena

Informatics & Business Institute Darmajaya

Apri Candra Widyawati Jurnal Informatika, Vol. 14, No. 2, Desember 2014 DAFTAR PUSTAKA [1] Kusumadewi, Sri dan Hari P. 2004.

Aplikasi logika fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Graha

Ilmu, Yogyakarta. [2] Joko Subagyo,2004 Dalam Teory dan Praktek “Metode Penelitian” [3] Kusumadewi, Sri Dkk. 2006. Fuzzy

Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM).Graha Ilmu,

Yogyakarta “Buku

[4] FTI, 2006 Panduan dosen Fakultas Teknologi Informasi “Pedoman Budi Luhur”,v.8.06, Jakarta, Agustus 2006.

[5] Narbuko Cholid. Drs “Metodologi penelitian” 2007 [6] BPM UI, 2007 “Badan Penjaminan

Mutu Akademik Universitas Indonesia, “ Pedoman Penjaminan Mutu Akademik Universitas Indonesia “, Depok 2007

Wahono 2009”Sistem [7] Agus

Penunjang Keputusan Dalam Pembuatan Daftar Penilaian Pelaksanaan Pekerjaan Berbasis AHP”

Informatics & Business Institute Darmajaya Informatics & Business Institute Darmajaya

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN DOSEN PENGAJAR MENGGUNAKAN TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) DI STISIPOL DHARMA WACANA METRO