Chapter II Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Putra Putri Terbaik S1 Ilmu Komputer USU Menggunakan Algoritma Profile Matching dan GaleShapley
18
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1
Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Alter (dikutip oleh Kusrini, 2007) Decision Support System
merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi,
pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu
pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang
tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana
keputusan seharusnya dibuat.
Konsep SPK pertama kali diperkenalkan pada awal 1970-an oleh
Michael Scott Morton dengan istilah Management Decision System. Michael
Scott Morton mendefinisikan SPK sebagai sistem berbasis komputer
interaktif,yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan
data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah tidak
terstruktur”. SPK dirancang untuk mendukung seluruh tahapan pembuatan
keputusan yang dimulai dari tahap mengidentifikasi masalah, memilih data
yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses
pembuatan keputusan, sampai pada kegiatan mengevaluasi pemilihan
alternatif.
Decision Support System (DSS) lebih ditujukan untuk mendukung
manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi
yang kurang terstruktur dan dengan kriteria yang kurang jelas. DSS tidak
dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi
memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan
untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia.
2.2
Fakultas Ilmu Komputer
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Fasilkom-TI) merupakan
salah satu fakultas yang terdapat di Universitas Sumatera Utara.Fasilkom-TI
memiliki dua Program Studi yaitu S-1Ilmu Komputer dan S-1 Teknologi
Informasi. Program Studi S-1 Ilmu Komputer merupakan salah satu program
studi yang ada di lingkungan Fasilkom-TI USU dan memiliki beberapa
organisasi yaitu salah satunya Ikatan Mahasiswa Ilmu Komputer
(IMILKOM).
Universitas Sumatera Utara
19
2.1.1 IMILKOM
IMILKOM adalah salah satu organisasi terbesar yang ada di S1-Ilmu
Komputer. Adapun departemen yang dinaungi dalam IMILKOM adalah
Departemen Kemahasiswaan, Departemen Wawasan
Kontemporer,
Departemen Seni dan Olahraga, Departemen Hubungan Masyarakat,
Departemen Dana dan Usaha dan Departemen Komunikasi dan Informasi.
2.1.2. PORSENI
PORSENI yang merupakan singkatan dari Pekan Olahraga Seni adalah acara
yang dilakukan setiap satu tahun sekali yang dipersiapkan selama 3 bulan
dan acaranya dilaksankan selama 1 bulan penuh dan merupakan program
kerja yang dari IMILKOM yang berada dibawah naungan Departemen Seni
dan olahraga. Porseni memiliki beberapa perlombaan antara lain yaitu Putra
Putri Ilkom, Dota, Pes, Futsal, Voli dan lain sebagainya.
2.1.3. PUTRA PUTRI ILKOM
Putra Putri Ilkom adalah salah satu ajang pemilihan yang diikuti oleh
mahasiswa/i S-1 Ilmu Komputer USU untuk menetukan putra putri ILKOM
yang terbaik, berprestasi, dan mempunyai wawasan luas, yang bertujuan
untuk meningkatkan mental dan kreatifitas mahasiswa tersebut.
Mahasiswa/mahasiswi dipilih dari setiap stambuk secara berpasangan yang
memiliki beberapa kriteria yaitu dari penampilan, kecerdasan, public
speaking, dan penginterprestasian daerah.
Universitas Sumatera Utara
20
2.3
Algoritma Profile Matching
Metode Profile Matching merupakan suatu proses yang sangat penting dalam
manajemen SDM dimana terlebih dahulu ditentukan kompetensi
(kemampuan) yang diperlukan oleh suatu jabatan. Kompetensi/kemampuan
tersebut haruslah dapat dipenuhi oleh pemegang/calon pemegang jabatan.
Metode Profile Matching atau pencocokan profil adalah metode yang
sering sebagai mekanisme dalam pengambilan keputusan dengan
mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang
harus dipenuhi oleh subyek yang diteliti, bukannya tingkat minimal yang
harus dipenuhi atau dilewati. (Kusrini, 2007).
Menurut Kusrini, 2007 (dikutip oleh Darmawan, 2012). Dalam
Metode profile Matching secara garis besar merupakan proses
membandingkan antara kompetensi individu ke dalam kompetensi jabatan
sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut gap), semakin
kecil gap yang dihasilkan maka bobot bobot nilainya semakin besar yang
berarti memiliki peluang lebih besar untuk karyawan menempati posisi
tersebut.
Langkah-langkah pada metode profile matching yaitu
1. Menentukan variabel-variabel pemetaan Gap kompetensi
menentukan aspek-aspek yang akan digunakan dalam memproses
nilai karyawan.
2. Menghiung hasil pemetaan Gap kompetensi yang dimaksud dengan
Gap disini adalah beda antara profil karyawan dengan profil standar
yang diharapkan. Dapat ditunjukkan dengan rumus dibawah ini:
Gap = profil karyawan – profil standar …………….. (1)
Setelah menentukan bobot nilai gap untuk ketiga aspek yaitu aspek
kapasitas intelektual, sikap kerja dan perilaku dengan cara yang sama.
Kemudian tiap aspek dikelompokkan menjadi dua kelompok yaitu Core
Factor dan Secondary Factor. Core factor (faktor utama) merupakan aspek
(kompetensi) yang paling menonjol/paling dibutuhkan oleh suatu jabatan
yang diperkirakan dapat menghasilkan kinerja optimal. Untuk menghitung
core factor dibutuhkan rumus :
Universitas Sumatera Utara
21
Keterangan:
NCF = nilai rata-rata core factor
NC = Jumlah total nilai core factor tiap aspek
IC = Jumlah item core factor
Secondary factor (factor pendukung) adalah item-item selain aspek
yang ada pada core factor. Untuk menghitung secondary factor digunakan
rumus:
Keterangan:
NSF = nilai rata-rata secondary factor
NS = Jumlah total nilai secondary factor tiap aspek
IS = Jumlah item secondary factor
Perhitungan nilai total tiap aspek. Dari hasil setiap aspek di atas
berikutnya dihitung nilai total berdasarkan presentasi dari nilai core factor
dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiaptiap profil. Untuk dapat menghitung nilai total tersebut dapat digunakan
rumus :
NAK = 60% (NRC) + 40% (NRS) ………….(4)
Keterangan:
N = Nilai total tiap aspek
NRC = Nilai Core factor
Universitas Sumatera Utara
22
NRS = Nilai Secondary factor
2.4
Algoritma Gale-Shapley
Pada tahun 1962, David Gale dan Lloyd Shapley memperkenalkan studi
pencocokan untuk membuat alokasi himpunan pasangan-pasangan yang stabil
yang kemudian dikenal dengan Stable Marriage Problem. Penyelesaian
Stable Marriage Problem bertujuan untuk mencari pasangan-pasangan yang
stabil dari sejumlah n pria dan sejumlah n wanita yang memiliki urutan
ketertarikan sendiri terhadap calon pasangan lainnya yang berbeda jenis.
Algoritma Gale-Shapley telah dipakai oleh Alvin E. Roth untuk
mencocokkan pencari kerja dengan lowongan yang ada sehingga
terbentuknya hipunan pasangan yang stabil dan relevan.
Algoritma Gale-Shapley bertujuan untuk memasangkan sejumlah n
pria dan n wanita dengan syarat monogami (satu pria untuk satu wanita, dan
sebaliknya) dan heteroseksual (antara pria dan wanita) berdasarkan
preference list yang dibuat oleh pria dan wanita sehingga terbentuk himpunan
M yang terdiri dari pasangan-pasangan yang stabil.Preferensi list adalah
daftar atau urutan pria dan wanita berdasarkan tingkat ketertarikan mulai dari
yang paling diminati, yang kedua diminati, dan seterusnya hingga ke-n
diminati apabila tidak cocok dengan orang yang ke –(n-1).
Tujuan utama algoritma ini adalah memasangkan satu set M = {m1,
m2, m3, …, mn} dimana m adalah laki-laki dan satu set W = {w1, w 2, w 3, … , w
n } dimana w adalah wanita, dimana setiap laki-laki dan wanita mempunyai
kebebasan dalam mengurutkan pasangan dari preferensi tertinggi sampai
terendah. M dan W menyatakan himpunan semua pasangan terurut dari
bentuk (m, w) dimana m €M dan w €W.
Misalkan n laki-laki dan perempuan n mencari pasangan seumur
hidup. Masing-masing dari mereka memiliki daftar preferensi anggota dari
jenis kelamin lainnya dan menyerahkan ke terpusat otoritas. Dalam semangat
membuat semua peserta mempertahankan kembali jangka panjang
relationship, otoritas harus memastikan bahwa pencocokan tidak melibatkan
setiap pasangan memblokir: beberapa masing-masing lebih suka yang lain
atas(nya) mitra dalam pencocokan. Sebuah pencocokan tanpa pasangan
blocking stabil. Tujuan dari kewenangan, mengingat pria dan daftar
preferensi perempuan, adalah untuk menemukan stabil pencocokan. (Bong et
al., 2013).
2.4.1 Stable Marriage Problem
Stable Marriage Problem diperkenalkan pertama kali oleh David Gale dan
Lloyd Shapley dalam paper seminar mereka yang berjudul College
Admissions and Stability of Marriage pada 1962. Penyelesaian Stable
Universitas Sumatera Utara
23
Marriage Problem bertujuan untuk mencari pasangan-pasangan yang stabil
dari sejumlah n pria dan sejumlah n wanita yang memiliki urutan ketertarikan
sendiri terhadap calon pasangan lainnya yang berbeda jenis.
Peneliti menyatakan bahwa untuk setiap jumlah pria dan wanita yang
sama, selalu memungkinkan untuk menyelesaikan Stable Marriage Problem
dan membuat matching tersebut stabil. Berikut adalah contoh implementasi
Stable Marriage Problem :
Misalnya, sejumlah n pria kita notasikan dengan (A,B,C,...) dan
sejumlah n wanita kita notasikan dengan (a,b,c,...). Ketika kita memiliki
pasangan X-a dan Y-b, jika X lebih menyukai b dibandingkan dengan
pasangannya saat ini yaitu a dan b lebih menyukai X dibandingkan
pasangannya saat ini, yaitu Y, maka X-b disebut pasangan yang tidak stabil
(dissatisfied pair). Himpunan M dikatakan stabil apabila tidak memiliki
pasangan yang tidak stabil (dissatisfied pair).
Dalam perhitungan statistika jika kita memiliki n pria dan n wanita,
maka paling banyak proposal yang diajukan untuk mendapatkan himpunan M
yang terdiri dari pasangan-pasangan stabil adalah n2. Untuk lebih jelasnya,
kita mulai dari preference list berikut ini.
Tabel 1. Women Preferences
Women
Men
Joe
Brian
George
Matt
Jim
Amy
1
2
4
3
5
Sarah
3
5
1
2
4
Susan
5
4
2
1
3
Kelly
1
3
5
4
2
Dianne
4
2
3
5
1
Tabel 2. Men Preferences
Men
Women
Amy
Sarah
Susan
Kelly
Dianne
Joe
5
1
2
4
3
Brian
4
1
3
2
5
George
5
3
2
4
1
Universitas Sumatera Utara
24
Matt
1
5
4
3
2
Jim
4
3
2
1
5
Setiap pria akan melamar wanita yang menjadi prioritas utamanya,
sedangkan setiap wanita akan mengikuti aturan berikut:
1. Jika seorang wanita belum bertunangan dan belum dilamar, maka ia harus
menunggu.
2. Jika seorang wanita belum bertunangan, tetapi sedang dilamar, maka ia akan
menerima lamaran tersebut.
3. Jika seorang wanita belum bertunangan, tetapi telah memiliki banyak lamaran
(lebih dari satu), maka ia akan menerima lamaran yang menduduki
preference list tertinggi.
4. Jika seorang wanita telah bertunangan dan menerima lamaran lain, maka ia
akan menerima lamaran dari pria yang menduduki preference list tertinggi.
Putaran I:
Men : Setiap pria akan melamar wanita yang menduduki preference list
tertinggi.
Woman
: Setiap wanita akan mengikuti empat aturan diatas.
Men:
Joe proposes to Sarah
Women:
Sarah accepts Joe’s proposal
Brian proposes to Sarah
Sarah does not take Brian’s proposal
George proposes to Dianne
Dianne accepts George’s proposal
Matt proposes to Amy
Amy accepts Matt’s proposal
Jim proposes to Kelly
Kelly accepts Jim’s proposal
Gambar 1. Putaran Pertama Algoritma Gale-Shapley (Ivan Bong, 2013)
Putaran II:
Men : Setiap pria yang belum bertunangan akan melamar wanita yang
merupakan preference list selanjutnya.
Women
: Setiap wanita akan mengikuti empat aturan diatas.
Men: Brian proposes to Kelly
Women: Kelly doesn’t change(Jim is higher)
Universitas Sumatera Utara
25
Gambar 2. Putaran Kedua Algoritma Gale-Shapley (Ivan Bong, 2013)
Putaran III:
Men : Setiap pria yang belum bertunangan akan melamar wanita yang
merupakan preference list selanjutnya.
Women
Men:
: Setiap wanita akan mengikuti empat aturan diatas.
Brian proposes to Susan
Now we have five stable couples.
Women:
Susan accepts Brian’s proposal
Joe
Sarah
Brian
Susan
George
Dianne
Matt
Amy
Gambar 3. Putaran Ketiga Algoritma Gale-Shapley(Ivan Bong, 2013)
Dalam kenyataannya, kita dihadapkan pada kondisi dimana
pencocokan tidak hanya terjadi pada one to one, tetapi juga one to many.
Selain itu, dalam kasus pencocokan pria dan wanita pada Algoritma GaleShapley. Setiap pria dan wanita harus menetapkan urutan ketertarikan
terhadap pasangan lain yang berbeda jenis dengan asumsi bahwa setiap pria
dan wanita akan bahagia bila dicocokkan dengan pria dan wanita lain yang
kurang disukai daripada tidak mendapatkan pasangan sama sekali. Dalam
perkembangannya, Algoritma Gale-Shapley diperbaharui sehingga kedua
masalah diatas dapat diatasi dan penerapannya lebih sesuai dengan keadaan
pencocokan di dunia nyata.
2.5. Penelitian yang Relevan
Adapun penelitian-penelitian yang relevan terhadap penelitian ini adalah:
1.
Andreas Handojo, Djoni H. Setiabudi dan Rachma Yunita(2003),
Pembuatan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Proses
Kenaikan Jabatan Dan Perencanaan Karir Pada PT. X, Hasil
penelitian, Informasi-informasi yang berhubungan dengan karyawan
maupun jabatan dapat dapat disimpan dalam suatu database
sehingga jika suatu saat diperlukan untuk prosess profile matching .
Dengan software profile matching dapat membantu proses
pencarian karyawan yang sesuai dengan jabatan yang lowong
2.
Arief Soma Darmawan(2012), Pemilihan Beasiswa Bagi Mahasiswa
SMIK WIDYA PRATAMA dengan Metode Profile Matching,
Universitas Sumatera Utara
26
3.
Metode Profile Matching merupakan metode mencocokan profile
mahasiswa dengan profile yang diharapkan untuk penerima
beasiswa. Metode ini menggunakan perangkingan untuk
merekomendasikan sebuah keputusan.
Arif Lukman Hidayat dan Tito Pinandita(2013), Sistem Pendukung
Keputusan Evaluasi Kinerja Karyawan Untuk Promosi Jabatan
Struktural Pada Bimbingan Belajar Sciencemaster Menggunakan
Metode Gap Kompetensi (Profile Matching), Dengan menggunakan
metode Profile Matching terbentuk suatu aplikasi sistem pendukung
keputusan yang dapat menyeleksi karyawan yang sesuai untuk
ditempatkan pada suatu jabatan tertentu.
Universitas Sumatera Utara
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1
Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Alter (dikutip oleh Kusrini, 2007) Decision Support System
merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi,
pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu
pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang
tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana
keputusan seharusnya dibuat.
Konsep SPK pertama kali diperkenalkan pada awal 1970-an oleh
Michael Scott Morton dengan istilah Management Decision System. Michael
Scott Morton mendefinisikan SPK sebagai sistem berbasis komputer
interaktif,yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan
data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah tidak
terstruktur”. SPK dirancang untuk mendukung seluruh tahapan pembuatan
keputusan yang dimulai dari tahap mengidentifikasi masalah, memilih data
yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses
pembuatan keputusan, sampai pada kegiatan mengevaluasi pemilihan
alternatif.
Decision Support System (DSS) lebih ditujukan untuk mendukung
manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi
yang kurang terstruktur dan dengan kriteria yang kurang jelas. DSS tidak
dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi
memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan
untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia.
2.2
Fakultas Ilmu Komputer
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Fasilkom-TI) merupakan
salah satu fakultas yang terdapat di Universitas Sumatera Utara.Fasilkom-TI
memiliki dua Program Studi yaitu S-1Ilmu Komputer dan S-1 Teknologi
Informasi. Program Studi S-1 Ilmu Komputer merupakan salah satu program
studi yang ada di lingkungan Fasilkom-TI USU dan memiliki beberapa
organisasi yaitu salah satunya Ikatan Mahasiswa Ilmu Komputer
(IMILKOM).
Universitas Sumatera Utara
19
2.1.1 IMILKOM
IMILKOM adalah salah satu organisasi terbesar yang ada di S1-Ilmu
Komputer. Adapun departemen yang dinaungi dalam IMILKOM adalah
Departemen Kemahasiswaan, Departemen Wawasan
Kontemporer,
Departemen Seni dan Olahraga, Departemen Hubungan Masyarakat,
Departemen Dana dan Usaha dan Departemen Komunikasi dan Informasi.
2.1.2. PORSENI
PORSENI yang merupakan singkatan dari Pekan Olahraga Seni adalah acara
yang dilakukan setiap satu tahun sekali yang dipersiapkan selama 3 bulan
dan acaranya dilaksankan selama 1 bulan penuh dan merupakan program
kerja yang dari IMILKOM yang berada dibawah naungan Departemen Seni
dan olahraga. Porseni memiliki beberapa perlombaan antara lain yaitu Putra
Putri Ilkom, Dota, Pes, Futsal, Voli dan lain sebagainya.
2.1.3. PUTRA PUTRI ILKOM
Putra Putri Ilkom adalah salah satu ajang pemilihan yang diikuti oleh
mahasiswa/i S-1 Ilmu Komputer USU untuk menetukan putra putri ILKOM
yang terbaik, berprestasi, dan mempunyai wawasan luas, yang bertujuan
untuk meningkatkan mental dan kreatifitas mahasiswa tersebut.
Mahasiswa/mahasiswi dipilih dari setiap stambuk secara berpasangan yang
memiliki beberapa kriteria yaitu dari penampilan, kecerdasan, public
speaking, dan penginterprestasian daerah.
Universitas Sumatera Utara
20
2.3
Algoritma Profile Matching
Metode Profile Matching merupakan suatu proses yang sangat penting dalam
manajemen SDM dimana terlebih dahulu ditentukan kompetensi
(kemampuan) yang diperlukan oleh suatu jabatan. Kompetensi/kemampuan
tersebut haruslah dapat dipenuhi oleh pemegang/calon pemegang jabatan.
Metode Profile Matching atau pencocokan profil adalah metode yang
sering sebagai mekanisme dalam pengambilan keputusan dengan
mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang
harus dipenuhi oleh subyek yang diteliti, bukannya tingkat minimal yang
harus dipenuhi atau dilewati. (Kusrini, 2007).
Menurut Kusrini, 2007 (dikutip oleh Darmawan, 2012). Dalam
Metode profile Matching secara garis besar merupakan proses
membandingkan antara kompetensi individu ke dalam kompetensi jabatan
sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut gap), semakin
kecil gap yang dihasilkan maka bobot bobot nilainya semakin besar yang
berarti memiliki peluang lebih besar untuk karyawan menempati posisi
tersebut.
Langkah-langkah pada metode profile matching yaitu
1. Menentukan variabel-variabel pemetaan Gap kompetensi
menentukan aspek-aspek yang akan digunakan dalam memproses
nilai karyawan.
2. Menghiung hasil pemetaan Gap kompetensi yang dimaksud dengan
Gap disini adalah beda antara profil karyawan dengan profil standar
yang diharapkan. Dapat ditunjukkan dengan rumus dibawah ini:
Gap = profil karyawan – profil standar …………….. (1)
Setelah menentukan bobot nilai gap untuk ketiga aspek yaitu aspek
kapasitas intelektual, sikap kerja dan perilaku dengan cara yang sama.
Kemudian tiap aspek dikelompokkan menjadi dua kelompok yaitu Core
Factor dan Secondary Factor. Core factor (faktor utama) merupakan aspek
(kompetensi) yang paling menonjol/paling dibutuhkan oleh suatu jabatan
yang diperkirakan dapat menghasilkan kinerja optimal. Untuk menghitung
core factor dibutuhkan rumus :
Universitas Sumatera Utara
21
Keterangan:
NCF = nilai rata-rata core factor
NC = Jumlah total nilai core factor tiap aspek
IC = Jumlah item core factor
Secondary factor (factor pendukung) adalah item-item selain aspek
yang ada pada core factor. Untuk menghitung secondary factor digunakan
rumus:
Keterangan:
NSF = nilai rata-rata secondary factor
NS = Jumlah total nilai secondary factor tiap aspek
IS = Jumlah item secondary factor
Perhitungan nilai total tiap aspek. Dari hasil setiap aspek di atas
berikutnya dihitung nilai total berdasarkan presentasi dari nilai core factor
dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiaptiap profil. Untuk dapat menghitung nilai total tersebut dapat digunakan
rumus :
NAK = 60% (NRC) + 40% (NRS) ………….(4)
Keterangan:
N = Nilai total tiap aspek
NRC = Nilai Core factor
Universitas Sumatera Utara
22
NRS = Nilai Secondary factor
2.4
Algoritma Gale-Shapley
Pada tahun 1962, David Gale dan Lloyd Shapley memperkenalkan studi
pencocokan untuk membuat alokasi himpunan pasangan-pasangan yang stabil
yang kemudian dikenal dengan Stable Marriage Problem. Penyelesaian
Stable Marriage Problem bertujuan untuk mencari pasangan-pasangan yang
stabil dari sejumlah n pria dan sejumlah n wanita yang memiliki urutan
ketertarikan sendiri terhadap calon pasangan lainnya yang berbeda jenis.
Algoritma Gale-Shapley telah dipakai oleh Alvin E. Roth untuk
mencocokkan pencari kerja dengan lowongan yang ada sehingga
terbentuknya hipunan pasangan yang stabil dan relevan.
Algoritma Gale-Shapley bertujuan untuk memasangkan sejumlah n
pria dan n wanita dengan syarat monogami (satu pria untuk satu wanita, dan
sebaliknya) dan heteroseksual (antara pria dan wanita) berdasarkan
preference list yang dibuat oleh pria dan wanita sehingga terbentuk himpunan
M yang terdiri dari pasangan-pasangan yang stabil.Preferensi list adalah
daftar atau urutan pria dan wanita berdasarkan tingkat ketertarikan mulai dari
yang paling diminati, yang kedua diminati, dan seterusnya hingga ke-n
diminati apabila tidak cocok dengan orang yang ke –(n-1).
Tujuan utama algoritma ini adalah memasangkan satu set M = {m1,
m2, m3, …, mn} dimana m adalah laki-laki dan satu set W = {w1, w 2, w 3, … , w
n } dimana w adalah wanita, dimana setiap laki-laki dan wanita mempunyai
kebebasan dalam mengurutkan pasangan dari preferensi tertinggi sampai
terendah. M dan W menyatakan himpunan semua pasangan terurut dari
bentuk (m, w) dimana m €M dan w €W.
Misalkan n laki-laki dan perempuan n mencari pasangan seumur
hidup. Masing-masing dari mereka memiliki daftar preferensi anggota dari
jenis kelamin lainnya dan menyerahkan ke terpusat otoritas. Dalam semangat
membuat semua peserta mempertahankan kembali jangka panjang
relationship, otoritas harus memastikan bahwa pencocokan tidak melibatkan
setiap pasangan memblokir: beberapa masing-masing lebih suka yang lain
atas(nya) mitra dalam pencocokan. Sebuah pencocokan tanpa pasangan
blocking stabil. Tujuan dari kewenangan, mengingat pria dan daftar
preferensi perempuan, adalah untuk menemukan stabil pencocokan. (Bong et
al., 2013).
2.4.1 Stable Marriage Problem
Stable Marriage Problem diperkenalkan pertama kali oleh David Gale dan
Lloyd Shapley dalam paper seminar mereka yang berjudul College
Admissions and Stability of Marriage pada 1962. Penyelesaian Stable
Universitas Sumatera Utara
23
Marriage Problem bertujuan untuk mencari pasangan-pasangan yang stabil
dari sejumlah n pria dan sejumlah n wanita yang memiliki urutan ketertarikan
sendiri terhadap calon pasangan lainnya yang berbeda jenis.
Peneliti menyatakan bahwa untuk setiap jumlah pria dan wanita yang
sama, selalu memungkinkan untuk menyelesaikan Stable Marriage Problem
dan membuat matching tersebut stabil. Berikut adalah contoh implementasi
Stable Marriage Problem :
Misalnya, sejumlah n pria kita notasikan dengan (A,B,C,...) dan
sejumlah n wanita kita notasikan dengan (a,b,c,...). Ketika kita memiliki
pasangan X-a dan Y-b, jika X lebih menyukai b dibandingkan dengan
pasangannya saat ini yaitu a dan b lebih menyukai X dibandingkan
pasangannya saat ini, yaitu Y, maka X-b disebut pasangan yang tidak stabil
(dissatisfied pair). Himpunan M dikatakan stabil apabila tidak memiliki
pasangan yang tidak stabil (dissatisfied pair).
Dalam perhitungan statistika jika kita memiliki n pria dan n wanita,
maka paling banyak proposal yang diajukan untuk mendapatkan himpunan M
yang terdiri dari pasangan-pasangan stabil adalah n2. Untuk lebih jelasnya,
kita mulai dari preference list berikut ini.
Tabel 1. Women Preferences
Women
Men
Joe
Brian
George
Matt
Jim
Amy
1
2
4
3
5
Sarah
3
5
1
2
4
Susan
5
4
2
1
3
Kelly
1
3
5
4
2
Dianne
4
2
3
5
1
Tabel 2. Men Preferences
Men
Women
Amy
Sarah
Susan
Kelly
Dianne
Joe
5
1
2
4
3
Brian
4
1
3
2
5
George
5
3
2
4
1
Universitas Sumatera Utara
24
Matt
1
5
4
3
2
Jim
4
3
2
1
5
Setiap pria akan melamar wanita yang menjadi prioritas utamanya,
sedangkan setiap wanita akan mengikuti aturan berikut:
1. Jika seorang wanita belum bertunangan dan belum dilamar, maka ia harus
menunggu.
2. Jika seorang wanita belum bertunangan, tetapi sedang dilamar, maka ia akan
menerima lamaran tersebut.
3. Jika seorang wanita belum bertunangan, tetapi telah memiliki banyak lamaran
(lebih dari satu), maka ia akan menerima lamaran yang menduduki
preference list tertinggi.
4. Jika seorang wanita telah bertunangan dan menerima lamaran lain, maka ia
akan menerima lamaran dari pria yang menduduki preference list tertinggi.
Putaran I:
Men : Setiap pria akan melamar wanita yang menduduki preference list
tertinggi.
Woman
: Setiap wanita akan mengikuti empat aturan diatas.
Men:
Joe proposes to Sarah
Women:
Sarah accepts Joe’s proposal
Brian proposes to Sarah
Sarah does not take Brian’s proposal
George proposes to Dianne
Dianne accepts George’s proposal
Matt proposes to Amy
Amy accepts Matt’s proposal
Jim proposes to Kelly
Kelly accepts Jim’s proposal
Gambar 1. Putaran Pertama Algoritma Gale-Shapley (Ivan Bong, 2013)
Putaran II:
Men : Setiap pria yang belum bertunangan akan melamar wanita yang
merupakan preference list selanjutnya.
Women
: Setiap wanita akan mengikuti empat aturan diatas.
Men: Brian proposes to Kelly
Women: Kelly doesn’t change(Jim is higher)
Universitas Sumatera Utara
25
Gambar 2. Putaran Kedua Algoritma Gale-Shapley (Ivan Bong, 2013)
Putaran III:
Men : Setiap pria yang belum bertunangan akan melamar wanita yang
merupakan preference list selanjutnya.
Women
Men:
: Setiap wanita akan mengikuti empat aturan diatas.
Brian proposes to Susan
Now we have five stable couples.
Women:
Susan accepts Brian’s proposal
Joe
Sarah
Brian
Susan
George
Dianne
Matt
Amy
Gambar 3. Putaran Ketiga Algoritma Gale-Shapley(Ivan Bong, 2013)
Dalam kenyataannya, kita dihadapkan pada kondisi dimana
pencocokan tidak hanya terjadi pada one to one, tetapi juga one to many.
Selain itu, dalam kasus pencocokan pria dan wanita pada Algoritma GaleShapley. Setiap pria dan wanita harus menetapkan urutan ketertarikan
terhadap pasangan lain yang berbeda jenis dengan asumsi bahwa setiap pria
dan wanita akan bahagia bila dicocokkan dengan pria dan wanita lain yang
kurang disukai daripada tidak mendapatkan pasangan sama sekali. Dalam
perkembangannya, Algoritma Gale-Shapley diperbaharui sehingga kedua
masalah diatas dapat diatasi dan penerapannya lebih sesuai dengan keadaan
pencocokan di dunia nyata.
2.5. Penelitian yang Relevan
Adapun penelitian-penelitian yang relevan terhadap penelitian ini adalah:
1.
Andreas Handojo, Djoni H. Setiabudi dan Rachma Yunita(2003),
Pembuatan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Proses
Kenaikan Jabatan Dan Perencanaan Karir Pada PT. X, Hasil
penelitian, Informasi-informasi yang berhubungan dengan karyawan
maupun jabatan dapat dapat disimpan dalam suatu database
sehingga jika suatu saat diperlukan untuk prosess profile matching .
Dengan software profile matching dapat membantu proses
pencarian karyawan yang sesuai dengan jabatan yang lowong
2.
Arief Soma Darmawan(2012), Pemilihan Beasiswa Bagi Mahasiswa
SMIK WIDYA PRATAMA dengan Metode Profile Matching,
Universitas Sumatera Utara
26
3.
Metode Profile Matching merupakan metode mencocokan profile
mahasiswa dengan profile yang diharapkan untuk penerima
beasiswa. Metode ini menggunakan perangkingan untuk
merekomendasikan sebuah keputusan.
Arif Lukman Hidayat dan Tito Pinandita(2013), Sistem Pendukung
Keputusan Evaluasi Kinerja Karyawan Untuk Promosi Jabatan
Struktural Pada Bimbingan Belajar Sciencemaster Menggunakan
Metode Gap Kompetensi (Profile Matching), Dengan menggunakan
metode Profile Matching terbentuk suatu aplikasi sistem pendukung
keputusan yang dapat menyeleksi karyawan yang sesuai untuk
ditempatkan pada suatu jabatan tertentu.
Universitas Sumatera Utara