IMPLEMENTASI METODE K- MEANS CLUSTERING DAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PENILAIAN KEDISIPLINAN SISWA (STUDI KASUS : SMP NEGERI 21 MEDAN) SKRIPSI MAYA SANTRI BANCIN
IMPLEMENTASI METODE K- MEANS CLUSTERING DAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PENILAIAN KEDISIPLINAN SISWA (STUDI KASUS : SMP NEGERI 21 MEDAN) SKRIPSI MAYA SANTRI BANCIN 111421089 PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014 SKRIPSI IMPLEMENTASI METODE K- MEANS CLUSTERING DAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
DALAM PENILAIAN KEDISIPLINAN SISWA (STUDI KASUS : SMP NEGERI 21 MEDAN)
SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah
Sarjana Ilmu Komputer MAYA SANTRI BANCIN
111421089 PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN
2014
PERSETUJUAN
Judul : IMPLEMENTASI METODE K- MEANS CLUSTERING DAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY
PROCESS (AHP) DALAM PENILAIAN KEDISIPLINAN SISWA (STUDI KASUS : SMP NEGERI 21 MEDAN) Kategori : SKRIPSI Nama : MAYA SANTRI BANCIN Nomor Induk Mahasiswa : 111421089 Program Studi : EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Diluluskan di Medan,
Komisi Pembimbing : Pembimbing 2 Pembimbing 1 Maya Silvi Lydia, Bsc, M.Sc Dian Rachmawati, S.si, M.Kom NIP. 19740127 200212 2 001 NIP. 19830723 200912 2 004 Diketahui/disetujui oleh Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua, Dr. Poltak Sihombing, M.Kom NIP. 19620317 199103 1 001
PERNYATAAN
IMPLEMENTASI METODE K- MEANS CLUSTERING DAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
DALAM PENILAIAN KEDISIPLINAN SISWA (STUDI KASUS : SMP NEGERI 21 MEDAN)
SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, Februari 2014 Maya Santri Bancin 111421089
PENGHARGAAN
Alhamdulillah, puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, yang telah memberikan rahmat dan hidayah-Nya serta segala sesuatunya dalam hidup. Sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
Skripsi ini penulis persembahkan kepada kedua orangtua tercinta, Ayah Alm. Bumi Basri Bancin dan Ibu Hj. Nuriana Pane yang tiada hentinya memberikan doa dan kasih sayangnya serta semangat dan motivasi selama penulisan skripsi ini.
Selanjutnya ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada semua pihak yang telah membantu penulis selama pengerjaan skripsi ini, antara lain kepada:
1. Bapak Prof. Dr. dr. Syahril Pasaribu, DTM&H, M.Sc(CTM), Sp.A(K) selaku Rektor Universitas Sumatera Utara.
2. Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Program Studi Ekstensi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.
3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Departemen Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara dan selaku Dosen Pembanding I yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.
4. Ibu Dian Rachmawati, S.si, M.Kom selaku Dosen Pembimbing I yang telah memberikan bimbingan, saran, masukkan kepada penulis dalam penyempurnaan skripsi ini.
5. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc selaku Dosen Pembimbing II dan Dosen Pembimbing Akademik yang telah memberikan bimbingan, saran, masukkan kepada penulis dalam penyempurnaan skripsi ini.
6. Bapak Handrizal, S.si, M.Comp.Sc selaku Dosen Pembanding II yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.
7. Seluruh dosen dan Pegawai di lingkungan Departemen Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi USU khususnya Kak Eka, Bang Manaf, Bang Fadli yang telah membantu penulis selama masa perkuliahan.
8. Kepala Sekolah dan Guru – guru SMP Negeri 21 Medan yang telah banyak membantu penulis selama penelitian skripsi ini.
9. Abangda Abdul Hamidran Rangkuti, M.pd dan Kakanda Dewi Afni Rezeki Bancin, S.s serta Adik – adikku tersayang Rahmah Novia Sari Bancin, Amd, Fajar Iqbal Bancin dan semua keluarga yang turut memberikan motivasi dan semangat selama penulisan skripsi ini.
10. Ahmad Azhari, Amd yang selalu mendukung dan memberikan motivasi kepada penulis.
11. Teman-teman seangkatan Ekstensi S1 Ilmu Komputer tahun 2011, cicha, yolan, yuyun, wita, zhe, della, aim serta teman – teman yang lain yang sama- sama berjuang meraih gelar Sarjana.
Semoga Allah SWT memberikan limpahan karunia semua pihak yang membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. Akhirnya penulis berharap bahwa skripsi ini bermanfaat terutama kepada penulis maupun para pembaca serta semua pihak akademisi yang tertarik mengembangkannya. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, oleh karena itu penulis menerima saran dan kritik demi kesempurnaan skripsi ini sehingga bermanfaat bagi semua pihak.
Medan, Februari 2014 Penulis
Maya Santri Bancin
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi komputer yang dapat menentukan nilai kedisiplinan siswa. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan dapat membantu pihak sekolah terutama guru Bimbingan Konseling dalam mengetahui kelompok siswa dan menentukan nilai berdasarkan tingkat kedisiplinan dalam menangani siswa yang tidak mentaati atau melanggar peraturan sekolah. Penilaian kedisiplinan siswa dilakukan dengan menentukan bobot prioritas sub kriteria menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) kemudian hasil bobot tersebut dikelompokkan menggunakan metode K- Means Clustering. Aplikasi penilaian kedisiplinan siswa ini dirancang menggunakan bahasa pemrograman Visual
Basic 2010. Keluaran dari aplikasi ini adalah daftar data siswa yang berisi hasil
penilaian kedisiplinan siswa. Hasilnya yaitu dari 25 siswa terdapat 2 siswa yang termasuk ke dalam kelompok tidak disiplin dengan pusat interval 6.46, 3 siswa termasuk ke dalam kelompok yang cukup disiplin dengan pusat interval 13.37, 14 siswa termasuk ke dalam kelompok disiplin dengan pusat interval 23.63, dan sisanya 6 dari siswa tersebut termasuk ke dalam kelompok sangat disiplin dengan pusat interval 40.91.
Kata Kunci: Kedisiplinan, K- Means Clustering, Analytical Hierarchy Process (AHP)
IMPLEMENTATION OF K- MEANS CLUSTERING METHOD
AND ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
OF STUDENT DISCIPLINE ASSESSMENT
(CASE STUDY: SMP NEGERI 21 MEDAN)
ABSTRACT
This research is to design a computer applications that can determine the value of student’s discipline. The application is expected to help the school especially the Guidance and Counselling to figure out the group of student and determine the value based on the level of discipline in dealing with students who do not comply with or violate school’s rules. Student discipline assessment done by determining the weights priority sub-criteria using the Analytical Hierarchy Process (AHP) and the result will be grouped using K- Means clustering method. The student discipline assessment application designed using Visual Basic 2010. The output of this application is a list of data that contains the results of student disciplinary assessment. The results of 25 students show two students who belong to a group of undisciplined with interval central in 6.46, 3 students includes to group of students who are disciplined enough with central of the interval in 13.37, 14 students includes to group a discipline with the interval central in 23.63, and 6 students includes to group a very disciplined with the interval central in 40.91.
Keywords: Discipline, K- Means Clustering, Analytical Hierarchy Process (AHP)
Halaman Persetujuan ii
Pernyataan iii
Penghargaan iv
Abstrak vi
Abtract vii
Daftar Isi viii
Daftar Tabel xi
Daftar Gambar xv
Bab 1 Pendahuluan
1
1.1 Latar Belakang
1
1.2 Rumusan Masalah
2
1.3 Batasan Masalah
2
1.4 Tujuan Penelitian
3
1.5 Manfaat Penelitian
3
1.6 Metode Penelitian
4
1.7 Sistematika Penulisan
5 Bab 2 Landasan Teori
6
2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
6
2.1.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
6
2.1.2 Tahap – tahap Pengambilan Keputusan
6
2.1.3 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
7
2.1.4 Komponen Sistem Pendukung Keputusan
8
2.1.4.1 Sistem Pengolahan data (database)
8
2.1.4.2 Sub sistem pengelolaan model (model base)
9
2.1.4.3 Sub sistem pengelolaan dialo (interface)
9
2.1.4.4 Subsistem Manajemen Knowledge
9
2.2 Disiplin
11
2.2.1 Pengertian Disiplin
11
2.2.2 Bentuk – bentuk Disiplin Belajar Siswa
11
2.2.2.1 Disiplin terhadap Waktu
11
2.2.2.2 Didiplin terhadap Tata Tertib
12
2.2.2.3 Disiplin terhadap Tugas
12
2.2.2.4 Disiplin dalam Berpakaian
13
2.2.2.5 Disiplin dalam pembayaran Kewajiban
13
2.3 Metode K- Means Clustering
15
2.3.1 Pengertian Metode K- Means Clustering
15
2.3.2 Prosedur Metode K- Means Clustering
16
2.4 Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP)
17
2.4.1 Pengertian Metode AHP
17
2.4.2 Prosedur Metode AHP
17
2.5 Penelitian Terdahulu
21 Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem
24
4.2 Pengujian
71
3.6.4 Rancangan Form Data Siswa
73
3.6.5 Rancangan Form AHP
74
3.6.6 Rancangan Form K- Means
75 Bab 4 Implementasi Dan Pengujian
77
4.1 Implementasi Sistem
77
4.1.1 Tampilan Halamam Utama
78
4.1.2 Tampilan Halaman Tentang
79
80
71
4.2.1 Tampilan Halaman AHP Kriteria
80
4.2.2 Tampilan Halaman AHP Sub Kriteria
80
4.2.3 Tampilan Halaman Hasil
87
4.2.4 Tampilan Halaman SPK K- Means
87 Bab 5 Kesimpulan Dan Saran
95
5.1 Kesimpulan
94
5.2 Saran
94 Daftar Pustaka
94 Lampiran A: Listing Program Lampiran B: Curriculum Vitae
3.6.3 Rancangan Form User
3.6.2 Rancangan Form Login
3.1 Analisis Masalah
37
24
3.2 Analisis Kebutuhan
25
3.3 Perancangan Aplikasi
25
3.3.1 Use Case Diagram
26
3.3.2 Activity Diagram
27
3.3.3 Data Flow Diagram (DFD)
33
3.3.4 Flowchart
35
3.3.5 Pengelompokan Disiplin
3.3.6 Kriteria Disiplin
70
51
3.6.1 Rancangan Form Menu Utama
70
3.6 Perancangan Tampilan Antarmuka (Interface)
70
68 3. 5.1 Perancangan Form
3.5 Perancangan Database
3.4.2 Perhitunga Metode K- Means Clustering
37
38
3.4.1 Perhitungan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP)
38
3.4 Data Pegujian
37
3.3.7 Prose Data Input Pengujian
Lampiran C: Angket Penelitian Nilai Kedisiplinan Siswa Kelas IX- 2 SMP Negeri 21 Medan
DAFTAR TABEL
48
3.28 Matriks Hasil
49
3.27 Perhitungan Rasio Konsistensi
49
3.26 Matriks Penjumlahan tiap baris DTW
48
3.25 Matriks Nilai Kriteria DTW
3.24 Matriks Perbandingan Berpasangan DTW
3.29 Data Siswa Kelas IX- 2
47
3.23 Perhitungan Rasio Konsistensi
47
3.22 Matriks Penjumlahan tiap baris DTT
46
3.21 Matriks Nilai Kriteria DTT
46
3.20 Matriks Perbandingan Berpasangan DTT
50
51
3.19 Perhitungan Rasio Konsistensi
3.35 Posisi Iterasi Pertama
3.40 Perhitungan Jarak Poin Kedisiplinan terhadap Cluster pada Iterasi Kedua
62
3.39 Hasil Posisi Iterasi Kedua
60
3.38 Susunan Jarak Poin Kedisiplinan terhadap Cluster pada Iterasi Pertama
59
3.37 Perhitungan Jarak Poin Kedisiplinan terhadap Cluster pada Iterasi Pertama
57
56
3.30 Hasil Inisialisasi
3.34 Susunan Perhitungan Jarak pada tiap – tiap Cluster
55
3.33 Perhitungan Jarak Poin Kedisiplinan Terhadap Cluster
54
3.32 Poin Kedisiplin Siswa
53
3.31 Hasil Perhitungan AHP
52
45
45
Halaman
29
38
3.6 Matriks Penjumlahan tiap baris
37
3.5 Matriks Nilai Kriteria
37
3.4 Matriks Perbandingan Berpasangan
29
3.3 Dokunmentatsi Naratif Activity Diagram Proses SPK
3.2 Dokumentasi Naratif Activity Diagram Proses Data Siswa
39
28
3.1 Dokumentatif Naratatif Activity Diagram Proses Login
22
2.3 Nilai Rata – rata Konsistensi
20
2.2 Matriks Perbandingan Berpasangan
19
2.1 Skala Kuantitatif dalam Sistem Pendukung Keputusan
3.7 Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria
3.8 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria DDB
3.18 Matriks Penjumlahan tiap baris DMT
42
44
3.17 Matriks Nilai Kriteria DMT
44
3.16 Matriks Perbandingan Berpasangan DMT
43
3.15 Perhitungan Rasio Konsistensi
43
3.14 Matriks Penjumlahan tiap baris DPK
3.13 Matriks Nilai Kriteria DPK
40
42
3.12 Matriks Perbandingan Berpasangan DPK
41
3.11 Perhitungan Rasio Konsistensi
41
3.10 Matriks Penjumlahan tiap baris DDB
40
3.9 Matriks Nilai Kriteria DDB
63
3.41 Hasil Posisi Iterasi Ketiga
65
3.42 Hasil Posisi Iterasi Ketiga
66
3.43 Tabel Siswa
67
3.44 Tabel User
DAFTAR GAMBAR
80
84
4.7 Tampilan Halaman AHP Sub Kriteria Kriteria DPK
83
4.6 Tampilan Halaman AHP Sub Kriteria Kriteria DDB
81
4.5 Tampilan Halaman AHP Kriteria
4.4 Tampilan Halaman Tentang
86
79
4.3 Tampilan Halaman SPK
79
4.2 Tampilan Halaman Data Siswa
78
4.1 Tampilan Halaman Utama
4.8 Tampilan Halaman AHP Sub Kriteria Kriteria DMT
4.9 Tampilan Halaman AHP Sub Kriteria Kriteria DTT
3.15 Rancangan Form K- Means Clustering
4.14 Tampilan Halaman K- Means Iterasi 2
4.17 Tampilan Halaman Kesimpulan
93
4.16 Tampilan Halaman K- Means Iterasi 4
92
4.15 Tampilan Halaman K- Means Iterasi 3
92
91
87
4.13 Tampilan Halaman K- Means Iterasi 1
91
4.12 Tampilan Halaman K- Means Inialisasi
90
4.11 Tampilan Halaman AHP Hasil
88
4.10 Tampilan Halaman AHP Sub Kriteria Kriteria DTW
74
73
Halaman
3.1 Diagram Ishikawa
3.4 Activity Diagram Pada Data Siswa
26
3.3 Activity Diagram Proses Login
25
3.2 Use Case Diagram Pada Sistem
23
19
3.5 Activity Diagram Pada SPK
2.4 Struktur Hierarki AHP
16
2.3 Contoh Clustering
15
2.2 Analisis Proses
11
2.1 Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan
27
28
3.14 Rancangan Form AHP
69
72
3.13 Rancangan Form Data Siswa
71
3.12 Rancangan Form User
70
3.11 Rancangan Form Login
3.10 Rancangan Form Main Menu
3.6 DFD Level 0
32
3.9 Flowchart Metode AHP
31
3.8 Flowchart Metode K- Means Clustering
30
3.7 DFD Level 1
29
93