Sistem Pendukung Keputusan Pengurutan Berdasarkan Jenis Suara Anggota Baru Divisi Paduan Suara BIOS Menggunakan Metode Profile Matching (Studi Kasus: Logicio Choir FILKOM)
Vol. 1, No. 12, Desember 2017, hlm. 1678-1686 http://j-ptiik.ub.ac.id
Sistem Pendukung Keputusan Pengurutan Berdasarkan Jenis Suara
Anggota Baru Divisi Paduan Suara BIOS Menggunakan Metode Profile
Matching (Studi Kasus: Logicio Choir FILKOM)
1 2 3 Dinul Wikramaditya Syah toso , Rizal Setya PerdanaProgram Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
2 3 Email: [email protected], [email protected]
Abstrak
Paduan Suara Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer atau yang sering disebut dengan Logicio Choir (LC) merupakan suatu divisi di dalam organisasi Seni dan Olahraga di lingkungan Fakultas Ilmu Komputer yang bernama BIOS (Badan Internal Olahraga dan Seni). Divisi ini digunakan untuk menampung mahasiswa FILKOM yang tertarik dan memiliki bakat di bidang paduan suara. Para peserta ini muncul dari keinginan untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan musik mereka. Untuk menjadi anggota dari paduan suara ini dilakukan beberapa tahap seleksi. Kriteria yang dinilai dalam seleksi tersebut antara lain adalah kemampuan pendengaran (hearing nada), kemampuan membaca not balok ataupun not angka, kemampuan bernyanyi dengan intonasi dan artikulasi yang baik dan penentuan tinggi rendah nada seseorang (ambitus nada). Banyaknya jumlah kriteria, sedikitnya juri dalam menyeleksi serta hasil kriteria yang berbeda-beda tiap anggota membuat sulit dalam mencapai keputusan. Profile
Matching adalah salah satu metode pengambilan keputusan yang cocok untuk seleksi penerimaan
anggota secara objektif sesuai kriteria yang dibutuhkan. Profile Matching merupakan sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor ideal yang harus dimiliki oleh individu, bukan tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati. Penilaian dan perhitungan niliai gap berdasarkan 9 kriteria yaitu ambitus, hearing 2 nada, hearing 3 nada, hearing 4 nada, hearing 5 nada, membaca not balok, mebaca not angka, menyanyi lagu wajid dan menyanyi lagu bebas. Hasil dari implementasi metode Profile Matching dapat menjadi solusi efisien dan efektif dalam pengambilan keputusan untuk seleksi penerimaan anggota. Kinerja sistem yang dirancang dapat digunakan untuk mengambil keputusan penerimaan anggota dengan output berupa
urutan berdasarkan nilai akhir yang paling tinggi ke nilai akhir yang paling rendah dengan jumlah 61
data uji dengan persentase validitas sebesar 77.04%.Kata kunci: Profile matching , Sistem Pendukung Keputusan, Paduan Suara.
Abstract
Faculty of Computer Science Choir’s or commonly referred to with the Logicio Choir (LC) is
a Division in the organization of Arts and Sports in an environment of Faculty of Computer
Science called the BIOS (Badan Internal Olahraga dan Seni). The Division was used to
accommodate FILKOM students and has talent in the field of the chorus. The participants
emerged from the desire to improve the knowledge and skills of their music. To become a
member of this choir performed need several stages of selection. The criteria assessed in the
selection include the ability of auditory (hearing), the ability to read scores or not numbers, the
ability to sing with good intonation, articulation and determination high and low tone of
someone (ambitus tone). A large number of criteria in selecting a jury, at least as well as the
results of the different criteria that each Member makes it difficult in reaching a decision.
Profile Matching is one of the decision-making methods that is suitable for selecting the
members objectively based on the criteria that are needed by the organization. Profile Matching
is a decision-making mechanism to assume that there is an ideal level of predictor variables
that must be owned by individuals, not the minimum level that must be passed. Assessment and
calculation of the value gap based on 9 citeria: Ambitus, hearing 2 tone, hearing 3 tone, hearing
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya
1678
4 tone, hearing 5 tone, reading notes, reading block notes, singing mandatory song, singing
free song. The result of the profile matching method implementation is it can be an efficient and
effective solution in making a decision in the member admission. The system can be used to
make a decision with the output of the system is in the form of urutan based on the final score
from the highest score to the lowest with a total 61 test data with a percentage of validity
77.04%.Keywords: Choir, Decision Support System, Profile Matching.
Paduan suara merupakan sekelompok penyanyi yang menyanyikan lagu secara bersamaan. Tiap penyanyi dalam paduan suara harus mampu menyanyikan dengan sepadan, harus mampu mengharmonisasikan suara mereka antar penyanyi dalam paduan suara yang lain. Tidak boleh ada suara penyanyi yang mendominasi dalam sebuah tim paduan suara (Kob, 2011). Paduan suara adalah salah satu teknik improvisasi dari seni yang telah dikembangkan beberapa tahun yang lalu (Ward & Steinman, 2014). Agar dapat menyanyi dengan benar dibutuhkan latihan secara rutin yang memfokuskan pada postur tubuh, fisik, pernapasan dan suara (Atkins & Duke, 2013). Paduan suara dapat juga diartikan sebagai “sebuah organisasi yang terdiri dari beberapa penyanyi yang berpentas secara bersamaan”.
Paduan Suara Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer (dulunya disebut Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer) atau yang lebih dikenal sebagai Logicio Choir adalah divisi yang tergabung di dalam Lembaga Seni Otonom Badan Internal Olahraga dan Seni (BIOS). Pada divisi paduan suara dapat merekrut mahasiswa FILKOM yang berminat dan memiliki talenta di bidang tarik suara. Para anggota ini berpartisipasi karena ingin meningkatkan pengetahuan dan keterampilan dalam bidang musik khususnya di bidang tarik suara. Pada tahun 2014-2015, divisi paduan suara menampung anggota baru dengan total pendaftar sejumlah 61 mahasiswa FILKOM dari berbagai program studi.
Di bidang paduan suara, semua calon anggota baru yang ingin bergabung harus mengikuti tahap audisi. Audisi ini diadakan untuk mengetes kriteria utama yang harus dimiliki seorang penyanyi terutama dalam bidang paduan suara. Kriteria yang dimaksud ialah kepekaan pendengaran nada (hearing), kemampuan dalam membaca not angka, kemampuan dalam membaca not balok
(opsional), ambitus suara (jangkauan nada tertinggi dan nada terendah seorang penyanyi), serta kemampuan bernyanyi dengan nada yang tepat dan artikulasi yang jelas. Kriteria lainnya ialah wawancara yang dilakukan oleh anggota lama kepada calon anggota baru untuk mengetahui kemauan serta komitmen dalam keikutsertaan di divisi paduan suara. Audisi paduan suara hanya dapat dilakukan oleh orang- orang yang ahli di bidang Tarik suara seperti pelatih paduan suara atau conductor paduan suara dimana pelatih tersebut akan menjadi juri dalam penentuan anggota baru yang lolos dalam tahap audisi. Untuk menghadirkan seorang pelatih saat proses audisi dibutuhkan biaya tambahan diluar biaya latihan, dan permasalahan yang ada pada divisi ini ialah kurangnya anggota yang memahami dengan cara penyeleksian peserta.
1. PENDAHULUAN
Jangka waktu yang diperlukan untuk melakukan tahap audisi yaitu kurang lebih 2 minggu. Setelah proses audisi selesai, dibutuhkan waktu kurang lebih 1 minggu untuk menentukan anggota baru yang lolos tahap audisi. Hal ini sangat menghabiskan banyak waktu dan terkadang hasilnya kurang maksimal, karena klasifikasi jenis suara di paduan suara adalah hal yang sangat penting yang patut dilakukan untuk seorang pelatih/conductor. Jika terdapat kesalahan dalam klasifikasi jenis suara, akibatnya akan sangat fatal pada tim paduan suara tersebut. Seorang konduktor harus sangat teliti dalam mengklasifikasi jenis suara pada masing-masing penyanyinya (Chen, 2010). Setiap juri audisi dapat menghasilkan hasil peniliaian yang berbeda-beda, sehingga akan mempersulit dalam pengambilan keputusan. Oleh sebab itu,, perlu adanya suatu sistem dengan metode yang mampu membantu permasalahan dengan kriteria dan bobot yang berbeda-beda.
Berdasarkan permasalahan yang telah terjadi di Logicio Choir FILKOM UB maka diperlukan suatu metode yang lebih tepat dalam menerima dan menempatkan posisi anggota baru divisi paduan suara. Salah satu cara yang digunakan untuk memperoleh sumber daya yang berkualitas adalah dengan melakukan proses seleksi menggunakan metode Profile Matching. Metode Profile Matching adalah suatu metode dalam mengambil keputusan dengan mengasumsikan bahwa ada level variabel prediktor ideal yang harus dipunyai oleh tiap individu, bukan level minimal yang harus dipenuhi. Jadi, metode ini dapat membantu menangani permasalahan yang ada pada Logicio Choir FILKOM UB dalam penerimaan dan memposisikan tiap anggota divisi paduan suara sesuai dengan kriteria ideal penyanyi.
2.1 Logicio Choir FILKOM UB
Logicio Choir FILKOM UB adalah Paduan Suara Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer yang berada di bawah kelembagaan Badan Internal Olahraga dan Seni (BIOS) Fakultas Ilmu Komputer. Kepengurusan Logicio Choir FILKOM UB adalah badan yang menjalankan roda organisasi Logicio Choir FILKOM UB yang terdiri atas minimal Ketua Divisi, Sekretaris Umum, Bendahara Umum, Inventaris, Humas dan Kepelatihan. Jumlah jenis suara dan jumlah anggota tiap jenis suara disesuaikan dengan kebutuhan, dan dapat berganti seiring pergantian pengurus disetiap tahunnya. Jenis Suara pada Logicio Choir FILKOM UB tahun 2015-2016 adalah sebagai berikut (Logicio Choir, 2016): e.
2. Pemetaan Gap
Pada penentuan bobot nilai gap, ditentukan nilai bobot dari tiap aspek menggunakan nilai bobot yang sudah diidentifikasi untuk tiap aspek itu sendiri. Adapun input dari proses pembobotan adalah selisih dari profil individu dan provil jabatan.
Penentuan bobot nilai Gap
Metode profile matching adalah sebuah metode pengambilan keputusan yang mengasumsikan dimana ada tingkat variabel prediktor ideal yang harus dipunyai oleh masing- masing individu, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi. Dalam Profile Matching, adanya identifikasi pada sebuah kelompok yang baik maupun yang buruk. Para individu dalam kelompok akan diukur dengan menggunakan beberapa kriteria penilaian. Menurut Kusrini (2007), Prosedur metode Profile Matching: 1.
2.3 Metode Profile Matching
h. Bass, yaitu suara terendah pada pria
Tenor, yaitu suara tertinggi pada pria
Sopran, yaitu suara tertinggi pada wanita f. Alto, yaitu suara terendah pada wanita g.
2.2. Logicio Choir FILKOM UB
Logicio Choir FILKOM UB adalah Paduan Suara Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer yang berada di bawah kelembagaan Badan Internal Olahraga dan Seni (BIOS) Fakultas Ilmu Komputer. Kepengurusan Logicio Choir FILKOM UB adalah badan yang menjalankan roda organisasi Logicio Choir FILKOM UB yang terdiri atas minimal Ketua Divisi, Sekretaris Umum, Bendahara Umum, Inventaris, Humas dan Kepelatihan. Jumlah jenis suara dan jumlah anggota tiap jenis suara disesuaikan dengan kebutuhan, dan dapat berganti seiring pergantian pengurus disetiap tahunnya. Jenis Suara pada Logicio Choir FILKOM UB tahun 2015-2016 adalah sebagai berikut (Logicio Choir, 2016): a. Gap merupakan perbedaan antara profil jabatan
5 Not Not Lagu Lagu Nada Nada Nada Angka Balok Wajib Bebas
4
3
Tabel 1. Kriteria Paduan Suara Ambitus Hearing Baca Notasi Menyanyi Atas Bawah
2. FORMULASI PERMASALAHAN
Paduan suara harus memiliki standar aturan perilaku dan moral dalam melaksanakan tugas paduan suara. Pencarian data standar aturan perilaku dan moral paduan suara dari setiap calon anggota baru dilakukan saat open recruitment. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penentuan nilai kriteria anggota paduan suara didapat saat wawancara open recruitment. Menurut data hasil open recruitment LOGICIO CHOIR FILKOM UB, penerimaan anggota baru harus memenuhi berbagai kriteria paduan suara. Kriteria paduan suara yang dibutuhkan LOGICIO CHOIR FILKOM UB akan diulas lebih lanjut pada Tabel 1.
2.2 Kriteria Anggota Divisi Paduan Suara BIOS FILKOM UB
d. Bass, yaitu suara terendah pada pria
Alto, yaitu suara terendah pada wanita c. Tenor, yaitu suara tertinggi pada pria
Sopran, yaitu suara tertinggi pada wanita b.
IC : Jumlah aspek core factor b.
Secondary factor dengan profil anggota. Umumnya dapat
Secondary factor adalah beberapa aspek
dituliskan dalam persamaan 1 berikut: diluar aspek core factor. Perhitungan untuk secondary factor ditunjukkan pada
Gap = Nilai (1)
- – Nilai Standar
persamaan 3 berikut ini:
∑
Sedangkan untuk pengumpulan gap tiap
(3) = ∑ aspek memiliki perhitungan yang berbeda-beda.
Keterangan : Contoh rentang gap dapat dilihat pada Tabel 2. NSF : Nilai rata
- – rata secondary factor
Tabel 2. Nilai Gap
NS : Jumlah total nilai secondary factor
Kategori Range penilaian Nilai
(aspek 1, aspek 2, aspek 3, dst.)
Sangat kurang 0-49
1 IS : Jumlah aspek secondary factor Kurang 50-59 2 4.
Perhitungan nilai total aspek Cukup 60-69
3 Hasil perhitungan dari tiap aspek kemudian Baik 70-84
4 Sangat baik 85-100 5 dihitung nilai total menurut persentase dari core
factor dan secondary factor yang diprediksikan Range penilaian dapat dikondisikan sesuai
- – memberikan pengaruh terhadap kinerja tiap kebutuhan organisasi, setelah itu langkah tiap profil. Perhitungannya ditunjukkan pada berikutnya ialah menjelaskan tiap aspek persamaan 4 berikut:
Nilai Total = 60% NCF + 40% NSF (4) sehingga didapatkan gap sesuai dengan rumus.
Keterangan : Setelah itu, tiap profil anggota diberi bobot nilai
NCF : Nilai rata
- – rata core factor sesuai dengan patokan nilai pada tabel berikut.
NSF : Nilai rata
- – rata secondary factor Perbandingan antar bobot dengan gap diberikan 5.
Perhitungan hasil perankingan pada Tabel 3.
Hasil akhir dari proses Profile Matching ialah perankingan dari tiap kandidat yang dapat
Tabel 3 Perbandingan Gap dengan Bobot
dijadikan anggota yang dapat memenuhi
Selisih Bobot Keterangan Tidak ada selisih (kompetensi klasifikasi suara yang dibutuhkan. Penentuan
5 sesuai dengan yang dibutuhkan) ranking berdasarkan pada hasil perhitungan yang 1 4,5 Kompetensi lebih 1 level
ditunjukkan pada persamaan 5 berikut:
- 1
4 Kompetensi kurang 1 level (5) ℎ = ∑ ( )%
=0 2 3,5 Kompetensi lebih 2 level
Keterangan:
- 2
3 Kompetensi kurang 2 level
Ni : Nilai total aspek i
3 2,5 Kompetensi lebih 3 level
(x)% : Nilai persen rumus hasil akhir (total
- 3
2 Kompetensi kurang 3 level
100%)
4 1,5 Kompetensi lebih 4 level
- 4
1 Kompetensi kurang 4 level
3 METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian menjelaskan langkah- 3. Perhitungan core factor dan secondary factor langkah yang dilakukan pada penelitian ini.
Setelah penentuan bobot nilai gap untuk 3 Tahapan-tahapan tersebut dimulai dari studi aspek tersebut, kemudian tiap aspek literature, pengumpulan sumber data, diklasifikasikan menjadi dua bagian antara lain perancangan sistem, penerapan sistem dan dan secondary factor.
core factor
pengujian sistem. Hasil dari pengujian ini a. Core factor digunakan untuk penarikan kesimpulan.
Core factor adalah aspek (kompetensi)
yang paling dominan atau paling dibutuhkan
3.1 Study Litereatur
oleh suatu jabatan yang dapat menghasilkan kinerja optimal. Pada persamaan 2 berikut Studi literatur merupakan ulasan tentang menunjukkan perhitungan core factor: teori-teori dasar yang digunakan sebagai
∑
pedoman dan sumber pustaka pada penelitian
(2) = ∑
ini. Proses pengumpulan dasar-dasar teori dan Keterangan : informasi terkait penelitian ini diambil dari NCF : Nilai rata
- – rata core factor buku, e-book, serta jurnal dari penelitian
NC : Jumlah total nilai core factor (aspek 1, sebelumnya. Studi literatur dilakukan supaya aspek 2, aspek 3, dst.) didapatkan pemahaman lebih dalam tentang
- Implementasi system munggunkan
- Implementasi algoritma, yaitu perhitungan dengan metode Profile Matching.
software dapat bekerja sesuai dengan spesifikasi
Proses Penghitungan nilai tiap kriteria dengan metode profile matching
Input Nilai tiap kriteria dari data
Implementasi profile matching untuk seleksi penerimaan anggota divisi paduan suara berfungsi sebagai penghubung antara juri dengan sistem perangkat lunak agar dapat berinteraksi dengan sistem. Pada implementasi sistem akan ditunjukan step step proses perhitungan penerimaan anggota divisi menggunakan metode profile matching.
4.1. Gambaran Umum Sistem
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.6 Penutup Penarikan kesimpulan diambil setelah semua fase dari perancangan, implementasi dan pengujian sistem pendukung keputusan sudah dilakukan. Kesimpulan diambil berdasarkan hasil hasil pengujian dan analisis sistem tersebut. Fase terakhir ialah saran yang berkaitan dengan hasil yang sudah dicapai yang bermanfaat untuk perbaikan kesalahan dalam pengembangan selanjutnya.
2. Pengujian akurasi data output dengan melakukan perbandingan data output sistem dengan data output perhitungan decision maker .
1. Pengujian fungsionalitas dari aplikasi apakah telah berjalan sesusai dengan parameter yang ditentukan.
kebutuhan yang mendasarinya. Langkah selanjutnya ialah melakukan evaluasi pada sistem agar mengetahui hasil sistem nantiya dapat dijadikan sebagai kesimpulan untuk hasil pembuatan Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Anggota Baru Paduan Suara Mahasiswa FILKOM. Pengujian tersebut antara lain ;
Pada fase ini dilakukan pengujian sistem berdasarkan skenario pengujian yang sudah dibuat dengan tujuan dapat menunjukkan bahwa
teori yang digunakan. Teori yang berhubungan dengan penelitian ini adalah teori tentang sistem pendukung keputusan, metode profile matching, serta tentang pemilihan anggota paduan suara.
3.5 Pengujian Sistem
Bahasa C#
Implementasi sistem merupakan fase pembangunan sistem yang mengimplementasikan hal yang sudah diperoleh dalam proses studi literature dan berdasarkan pada perancangan sistem. Fase-fase yang ada dalam implementasi antara lain:
3.4 Implementasi Sistem
Gambar 1 Model Perancangan Sistem
Perancangan sistem merupakan perancangan tahapan kerja dari sistem secara keseluruhan agar mempermudah penerapan dan pengujian. Model perancangan sistem mendeskripsikan tentang cara kerja sistem secara terstruktur dimulai dari masukan hingga keluaran yang berupa hasil. Adapun model perancangan sistem dapat dilihat pada Gambar 1
3.3 Perancangan Sistem
Pada tahap pengumpulan data variabel penelitian yang dibutuhkan untuk penelitian ini adalah data kriteria paduan suara anggota LOGICIO CHOIR FILKOM UB dan data hasil open recruitment LOGICIO CHOIR FILKOM UB periode 2014- 2015 dengan total jumlah 61 data uji. Sumber data didapat dari kepengurusan LOGICIO CHOIR FILKOM UB tahun 2016-2017 dengan cara pengajuan permohonan pengambilan data. Data kriteria paduan suara anggota LOGICIO CHOIR FILKOM UB digunakan untuk parameter pada sistem dan untuk menentukan persentase bobot untuk setiap kriteria. Lalu data hasil open recruitment LOGICIO CHOIR FILKOM UB periode 2015-2016 digunakan sebagai input pada sistem dan untuk pengujian akurasi.
3.2 Pengumpulan Data
Output Diterima atau ditolak sebagai anggota baru paduan suara
4.2. Implementasi Antarmuka Sistem d.
Tampilan Halaman Divisi Antarmuka implementasi Profile Matching untuk seleksi penerimaan anggota divisi paduan suara berfungsi sebagai perantara antara admin dengan sistem software agar bisa berinteraksi dengan sistem. Implementasi antarmuka sistem seleksi penerimaan anggota divisi paduan suara ini berisi halaman data seleksi anggota, halaman perhitungan core factor dan secondary factor, halaman form input data dan halaman ranking.
a.
Tampilan Halaman Home
Gambar 5. Halaman Update Data Anggota
5 PENGUJIAN
5.1. Skenario Pengujian
Pengujian menggunakan 61 data uji peserta seleksi tahun 2015-2016. Daftar data uji dapat dilihat pada halaman lampiran. Pada kepengurusan divisi paduan suara FILKOM
Gambar 2. Halaman Home
tahun 2015-2016, masing masing kuota jenis b. Tampilan Halaman Input Data Anggota suara yang disediakan oleh divisi paduan suara adalah Sopran berjumlah 12 orang, Alto berjumlah 11 orang, Tenor berjumlah 10 orang, Bass 1 berjumlah 4 orang dan Bass 2 berjumlah 4 orang. Data peserta seleksi di masukkan pada sistem untuk dihitung menggunakan metode profile matching. Pada sistem yang telah dibuat, peserta seleksi dinyatakan lolos memenuhi
Gambar 3. Halaman Input Data Anggota
jumlah kuota jenis suara divisi paduan suara FILKOM yang telah dijelaskan sebelumnya.
c.
Tampilan Halaman Daftar Anggota Apabila terdapat nilai total yang sama pada setelah perhitungan profile matching, maka akan dibandingkan ulang dengan nilai core factor yang paling tinggi.
5.2. Pengujian Akurasi
Pada Tabel 4 dapat dilihat hasil pengujian akurasi dan perbandingan hasil antara sistem dengan decision maker.
Tabel 4. Hasil Pengujian Akurasi Jenis Hasil No Nama HDM HS Suara Akhir
1 Clara Pusparani Sopran
4.19 L L Zulianur
2 Sopran
3.8 TL TL Khaqiqiyah Ruly Margaretha
3 Sopran
4.33 L L Pangemanan Gambar 4. Halaman Daftar Anggota Diansesa
4 Sopran
3.86 L L Rahmatika
5 Vina Meilia Sopran
4.19 L L
6 Natasya Ekaputri Sopran
4.18 L L
7 Amalia Khoirun Nisyak Sopran
44 Cusen Mosabet Tenor
4.47 L L
49 Suryo Utomo Tenor
3.58 TL TL
48 Dwi Novi Setiawan Tenor
4.18 L L
47 Muhammad Isradi Azhar Tenor
4.34 L L
46 Falih Gozi Febrinanto Tenor
4.17 L L
45 Hanif Yudha Prayoga Tenor
3.08 TL TL
3.78 TL L
4.43 L L
43 Dimas Tenor
4.24 L L
42 Muhammad Alif Bahari Tenor
4.7 L L
41 Yohana Yunita Putri Alto
4.14 L TL
40 Dorothy Gabriel Sihombing Alto
4.31 L TL
39 Rilinka Alto
4.29 L TL
38 Alimah Nur Laili Alto
4.46 TL L
50 Suhhy Ramzini Tenor
51 Habib Trizaka Tenor
3.28 TL TL
2.75 TL TL
factor dan secondary factor pada perhitungan profile matching dalam sistem. Pengujian ini
Pengujian bobot persentase adalah pengujian dengan merubah nilai persentase core
5.3. Pengujian Bobot Persentase
ℎ ℎ ℎ 100% (6)
Pada table diatas telah dilakukan pengujian akurasi pada 61 data uji. Data dikatakan akurat apabila perhitungan sistem dengan decision maker yang mempunyai hasil yang sama. Dari hasil pengujian akurasi didapatkan 47 data uji akurat, sehingga nilai akurasi yang didapat dapat dihitung menggunakan persamaan 6 berikut: =
Keterangan : L : Lulus TL : Tidak Lulus HDM : Hasil Decision Maker HS : Hasil Sistem
4.04 L L
61 Ahmad Wahyu Redhani Bass 2
4.4 L L
60 Harry Bali Kusuma Bass 2
4.44 L L
59 Raka Rachmand Putra Bass 2
58 Rahmat Adistiawan Bass 1
4.25 L L
4.44 L L
57 Ari Budi Laksono Bass 1
4.49 L L
56 Agung Wahyu Setyo Budi Bass 1
4.09 L L
55 Aprilo Paskalis Polli Bass 1
4.22 L L
54 Joniar Dimas Wicaksono Bass 1
4.31 L L
53 Puja Putra Prabowo Tenor
4.37 L L
52 Raihan Radito Tenor
37 Nur Faiqoh Laely Ambarwati Alto
36 Yani Marita F Alto
4.4 L L
3.96 TL TL
20 Yohana Kristinawati Alto
4.19 L TL
19 Via Aprilia Prabawati Alto
4.56 L L
18 Bunga Boru Hasian Alto
4.34 L L
17 Nadya Silviani Alto
4.36 L L
16 Andhini Hapsari Putri Alto
3.8 TL TL
15 Arik Khusnul K Alto
14 Nur Wahyu Ningtyas Alto
21 Yuniar Siska Fatmala Alto
4.23 L L
13 Dea Ayu Permatasari Sopran
4.47 L L
12 Ayu Dewi Khumairoh Sopran
4.45 TL L
11 Nurani Savanti W.G Sopran
4.37 L L
10 Zakia Rahmasanti Sopran
4.21 L L
9 Lashot Ria Inggrid Sopran
4.09 L L
8 Agnes Rossi Trisna Lestari Sopran
3.94 L TL
3.92 TL TL
4.52 TL L
29 Nur Afdaliyah A Alto
35 Desy Diandra Bestari Alto
4.52 TL L
34 Cindy Inka Sari Alto
4.32 L TL
33 Putri Sabrina Nurhidayah Alto
4.37 L L
32 Imaning Dyah Larasati Alto
4.27 L TL
31 Annisaa Amalia Alto
4.17 L TL
30 Febriyani Riyanda Alto
4.24 L TL
4.52 L L
22 Miracle F. Almas Alto
28 Diajeng Ninda Armiati Alto
3.42 TL TL
27 Aulia Fitri Rahmawati Alto
3.44 TL TL
26 Aprillia Arum Pratiwi Alto
4.56 L L
25 Audia Refanda Alto
4.35 L L
24 Anggita Mahardika Alto
3.5 TL TL
23 Windi Artha Alto
4.08 TL TL
dilakukan untuk mengetahui pengaruh hasil sistem jika nilai bobot persentase terbaik yang dapat digunakan pada sistem dengan cara membandingkan hasil sistem dengan evaluasi penerimaan anggota divisi dari decision maker divisi paduan suara FILKOM.
Pada pengujian ini, memakai 9 model bobot persentase yang selanjutnya akan digunakan untuk semua divisi paduan suara FILKOM. Pada model persentase yang pertama diasumsikan bahwa nilai core factor lebih besar persentasenya dibandingkan dengan secondary
1
1. Metode profile matching berhasil diimplementasikan pada penelitian Sistem Pendukung Keputusan Pengurutan Berdasarkan Jenis Suara Anggota Baru Divisi Paduan Suara BIOS Menggunakan Metode Profile Matching. Implementasi dilakukan dengan melibatkan pakar sebagai penetapan kriteria calon anggota baru paduan suara.
2. Proses pengujian dilakukan dengan cara pengujian akurasi dengan persentasi core
factor 60% dan secondary factor 40%
menghasilkan persentasi data valid sebesar 77.04%. Selain itu dilakukan pengujian bobot persentase dengan menggunakan Sembilan variasi bobot yaitu 90%-10%, 80%-20%, 70%-30%, 60%-40%, 50%-50%, 40%-60%, 30%-70%, 20%-80%, 10%-90.
Dari Sembilan model bobot persentase didapat model 8 dan 9 memiliki nilai terbaik yaitu 83.60%.
3. Tingkat akurasi penelitian ini mengacu pada hasil pengujian akurasi, dengan menggunakan profil ideal dan bobot persentase dari decision maker dapat
75,00 80,00 85,00
2
6 KESIMPULAN
3
4
5
6
7
8
9 Aku ra si (% )
Dari penelitian yang sudah dilakukan, dapat diambil kesimpulan diantaranya sebagai berikut:
Lalu hasil pada pengujian persentase ini mempengaruhi nilai akhir pada setiap jenis suara sehingga terdapat beberapa jenis suara yang mengalami perubahan urutan penerimaan anggota. Dengan adanya hasil nilai akurasi yang sama antara ketiga model pengujian persentase yaitu 83% maka dapat disimpulkan bahwa setiap penerimaan anggota divisi paduan suara BIOS FILKOM lebih mengacu pada nilai profil ideal setiap jenis suara. Sehingga perubahan persentase core factor dan secodary factor tidak merubah hasil penerimaan anggota divisi paduan suara namun hanya merubah urutan ranking setiap jenis suara.
factor
4 Persentase 4 60% 40% 77%
. Pada model persentase yang kedua diasumsikan bahwa nilai core factor sama besar persentasenya dengan dengan secondary factor. Pada model persentase yang ketiga diasumsikan bahwa nilai core factor lebih kecil persentasenya dibandingkan dengan secondary factor. Nilai bobot persentase nantinya akan dimasukan ke sistem untuk melihat bobot persentase manakah yang mempunyai akurasi hasil akhir terbaik. Pada Tabel 5 didapatkan nilai dari masing- masing bobot persentase.
Tabel 5 Model Bobot Persentase Pada Pengujian Persentase N o
Persentase Core factor
Secondary factor Hasil
1 Persentase 1 90% 10% 77%
2 Persentase 2 80% 20% 80%
3 Persentase 3 70% 30% 77%
5 Persentase 5 50% 50% 77%
Gambar 5. Grafik Hasil Pengujian Bobot Persentase
6 Persentase 6 40% 60% 78%
7 Persentase 7 30% 70% 81%
8 Persentase 8 20% 80% 83%
9 Persentase 9 10% 90% 83%
Pengujian persentase ini membuktikan bahwa nilai akurasi pada seluruh model persentase memiliki tingkat akurasi yang berbeda. Hal ini dikarenkan nilai kriteria antara peserta seleksi yang tidak diterima dengan yang diterima memiliki perbandingan nilai yang cukup jauh. Sehingga perubahan nilai persentase
core factor dan secondary factor tidak mempengaruhi hasil penerimaan peserta seleksi.
Berikut grafik hasil pengujian bobot persentase secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 5.
Secara keseluruhan pada hasil pengujian akurasi dan pengujian persentase, terdapat faktor lain diluar kriteria peserta seleksi divisi paduan suara yang mempengaruhi penerimaan anggota divisi paduan suara BIOS FILKOM yaitu keikutsertaan peserta seleksi di UKM Paduan Suara UB.
Model Prosentase Akurasi dikatakan baik dan sesuai perancangan yaitu Rachman,
A., 2008. Sistem Pendukung 77.04%. Pada proses pengujian terhadap Keputusan Seleksi Sumber Daya variasi bobot persentase core factor dan Manusia Di Perusahaan. Surabaya:
secondary factor yang berbeda, Institut Teknologi Adhi Tama.
menghasilkan akurasi yang berbeda juga Terry, G. R., 2006. Prinsip-Prinsip Manajemen. dengan model 8 dan 9 memiliki nilai Jakarta: Bumi Aksara. persentase terbaik yaitu 83.60%. Ward, P. M. & Steinman, W., 2014. Effects of a
Vocal Jazz Workshop on Choral Music
7 DAFTAR PUSTAKA Education Major's Achievement in
Improvisation and Confidence in Angkasa, S., 2016. Penerapan Metode Profile
Teaching Improvisation. International Matching untuk Menentukan Kelayakan Journal of Research in Choral Singing.
Pemberian Kredit pada PNPM Mandiri Kota Banjarmasin. Jurnal Teknologi
Informasi, XI(1907-2403).
Atkins, R. L. & Duke, R. A., 2013. Changes in Tone Production as a Function of Focus of Attention in Utrained Singers.
International Journal of Research in Choral Singing, pp. 28-36.
Chen, G., 2010. On Using Voice Source
Measures in Automatic Gender Classification of Children's Speech.
Japan: s.n. Choir, L., 2016. Standar Operational Procedure
Logicio Choir 2016-2017. Malang: Logicio Choir.
Faizal, E., 2014. Implementasi Metode Profile Matching untuk Penentuan Penerimaan Usulan Penelitian Internal Dosen STMIK El-Rahma. Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi, Volume 6.
Kob, M., 2011. Analysing and Understanding the Singing Voice: Recent Progress and Open Question. Current Bioinformatics, Issue 362-374, p. 6. Kurniawati, D., 2016. Sistem Pendukung
Keputusan Pemilihan Makalah Seminar Terbaik. Seminar Riset Te'knologi Informasi (SRITI).
Kusrini, 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem
Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi Offset.
Monita, D., 2013. Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Langsung Tunai Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarcy Process. Pelita
Informatika Budi Darma, III(2).
Polrolniczak, E. & Kramarczyk, M., 2008.
Formant Analysis In Assessment of The Quality of Choral Singers. Polandia:
Paper Mahasiswa Wes Pomeranian University of Technology.