Perbandingan Metode SAW Simple Additive
Perbandingan Metode SAW (Simple Additive Weighting) dan Metode TOPSIS (Technique for
Others Referencean by Similarity to Ideal Solution) Pada Perancangan Sistem Penunjang
Pengambilan Keputusan pada Penerimaan Beasiswa
Muhammad Iqbal Adifia
Telkom University Bandung, Indonesia
duadjii@gmail.com
ABSTRAK
Pengambilan keputusan untuk menentukan penerimaan beasiswa memiliki banyak
syarat dan ketentuan yang harus terpenuhi. Setiap sekolah memiliki syarat tertentu untuk
menentukan penerima beasiswa. Pemberian beasiswa dilakukan oleh banyak lembaga utuk
membantu siswa yang kurang mampu atau siswa yang memiliki prestasi dalam menempuh
studi. Untuk membantu menetukan siswa yang layak menerima beasiswa maka diperlukan
sistem pendukung keputusan.
Solusi terbaik berdasarkan kriteria-kriteria menggunakan dua metode yang digunakan
untuk melakukan proses pengambilan keputusan yakni metode Simple Additive Weighting
(SAW) dan Technique For Others Referencean by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Karena itu
untuk mengetahui yang terbaik dari 2 metode tersebut, maka dilakukan perubahan
pembobotan dan hasil pengujian diperoleh kesamaan dalam proses pengembilan keputusan
(pemecahan masalah). Sehingga dalam pengambilan keputusan dapat menggunakan salah satu
metode SAW atau TOPSIS.
Nilai setiap atribut akan dicari pada penelitian untuk dilanjutkan ke proses penggolongan
untuk mendapatkan alternatif yang dapat menentukan siswa yang terbaik.
Kata Kunci: SAW,TOPSIS,Beasiswa.
penggolongan untuk mendapatkan hasil
1. PENDAHULUAN
Lembaga pendidikan khususnya
seleksi terbaik dari sejumlah alternatif.
Alternatif dalam hal imi adalah yang berhak
sekolah menjadikan komputer sebagai alat
menerima beasiswa berdasarkan kriteria-
untuk mempermudah tenaga kerja seperti
kriteria.
2. KAJIAN PUSTAKA
staf dan guru. Khususnya dalam hal
penerimaan beasiswa. Untuk dapat
menerima beasiswa siswa harus memenuhi
Sistem Penunjang Keputusan
Sistem penghasil yang menunjukan
kriteria dan aturan yang telah ditetapkan.
Kriteria yang ditetapkan dalam studi
suatu masalah yang dapat diselesaikan
kasus adalah nilai, penghasilan orang tua,
dengan bantuan sistem penunjang
jumlah tanggungan orang tua, jumah
keputusan. Sistem penunjang keputusan
saudara kandung dan kriteria semester.
termasuk ke bagian yang tidak dapat
Kriteria tersebut sebagai batasan dalam
dipisahkan dari totalitas sistem organisasi.
menetukan pengambilan keputusan
penerimaan beasiswa yang akan diterima.
Hanya siswa yang memenuhi kriteria yang
akan memperoleh beasiswa. Jika ada
banyak yang mengikuti penerimaan
beasiswa maka perlu sistem pendukung
keputusan yang dapat menetukan siswa
yang mendapatkan beasiswa.
dua metode yang digunakan untuk
Sistem penunjang keputusan tidak
bisa dipisahkan dari sistem fisik maupun
sistem informasi. Kompleksitas sistem
secara fisik menuntut adanya sistem
keputusan yang komplek pula. Ciri utama
dari sistem pendukung keputusan adalah
kemampuannya untuk menyelesaikan
masalahmasalah yang tidak terstruktur.
melakukan proses pengambilan keputusan
Pada dasarnya system pendukung
yakni metode Simple Additive Weighting
keputusan merupakan pengembangan lebih
(SAW) dan Technique For Others
lanjut dari sistem manajemen
Referencean by Similarity to Ideal Solution
terkomputerisasi yang dirancang
(TOPSIS). Dengan menggunakan kedua
sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif
metode dapat menetukan nilai setiap
dengan pemakainya. Sifat interaktif ini
atribut. dan dilanjutkan ke proses
dimaksudkan untuk memudahkan integrasi
antara berbagai komponen dalam proses
pengambilan keputusan seperti prosedur,
kebijakan, teknis, analisis, serta pengalaman
dan wawasan manajerial guna membentuk
suatu kerangka keputusan yang bersifat
fleksibel. Untuk menghasilkan keputusan
yang baik di dalam sistem pendukung
keputusan, perlu didukung oleh informasi
dan faktafakta yang berkualitas antara lain :
a. Aksebilitas
Kemudahan mendapatkan informasi.
informasi akan lebih berarti untuk pengguna
jika informasi tersebut mudah didapat,
karena berkaitan dengan aktifitas dari nilai
informasinya.
b. Kelengkapan
Kelengkapan dalam informasi, dalam hal ini
isi tidak menyangkut hanya volume tetapi
juga kesesuaian dengan harapan pengguna
sehingga kelengkapan ini sulit diukur secara
kuantitatif.
c. Ketelitian
Tingkat kesalahan yang mungkin di dalam
pelaksanaan pengolahan data dalam jumlah
besar. Kesalahan yang sering terjadi yaitu
berkaitan dengan perhitungan.
d. Ketepatan
Kesesuaian antara informasi yang dihasilkan
dengan kebutuhan pengguna. Ketepatan
juga sangat sulit diukur secara kuantitatif.
e. Ketepatan Waktu
Ketepatan waktu penyampaian dan
aktualisasinya. Misal informasi yang
berkaitan dengan perencanaan harian akan
sangat berguna kalau disampaikan setiap
dua hari sekali.
f. Kejelasan
Format penyampaian informasi. informasi
yang disajikan dalam bentuk grafik,
histogram, atau gambar biasanya akan lebih
berarti dibandingkan dengan informasi
dalam bentuk katakata yang panjang.
g. Fleksibilitas
Adaptasi dari informasi yang dihasilkan
terhadap kebutuhan berbagai keputusan
yang akan diambil.
3. Metodologi Penelitian
3.1 Metode SAW
Metode Simple Additive Weighting (SAW)
sering juga dikenal istilah metode
penjumlahan terbobot. Konsep dasar
metode SAW adalah mencari penjumlahan
terbobot dari rating kinerja pada setiap
alternatif pada semua atribut. Metode SAW
membutuhkan proses normalisasi matriks
keputusan ke suatu skala yang dapat
diperbandingkan dengan semua rating
alternatif yang ada.
Metode Simple Additive Weighting (SAW)
sering juga dikenal istilah metode
penjumlahan terbobot. Konsep dasar
metode SAW adalah mencari penjumlahan
terbobot dari rating kinerja pada setiap
alternatif pada semua atribut (Fishburn,
1967) (MacCrimmon, 1968). Metode SAW
membutuhkan proses normalisasi matriks
keputusan (X) ke suatu skala yang dapat
diperbandingkan dengan semua rating
alternatif yang ada.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)
diberikan sebagai berikut:
(1)
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan
bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
3.2 Metode TOPSIS
TOPSIS didasarkan pada konsep dimana
alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya
memiliki jarak terpendek dari solusi ideal
positif, namun juga memiliki jarak
terpanjang dari solusi ideal negatif. TOPSIS
banyak digunakan dengan alasan konsepnya
sederhana dan mudah dipahami. Dalam
pembuatan komputasinya efisien serta
memiliki kemampuan untuk mengukur
kinerja relatif dari alternative. alternatif
keputusan dalam bentuk matematis yang
sederhana.
Technique for Order Preference by Similarity
to Ideal Solution (TOPSIS) didasarkan pada
konsep dimana alternatif terpilih yang
terbaik tidak hanya memiliki jarak
terpendek dari solusi ideal positif, namun
juga memiliki jarak terpanjang dari solusi
ideal negatifLangkah-langkah penyelesaian
masalah MADM dengan TOPSIS :
. Membuat matriks keputusan yang
ternormalisasi.
. Membuat matriks keputusan yang
ternormalisasi terbobot.
. Menentukan matriks solusi ideal positif &
matriks solusi ideal negatif.
. Menentukan jarak antara nilai setiap
alternatif dengan matriks solusi ideal
positif & matriks solusi ideal negatif.
. Menentukan nilai preferensi untuk setiap
alternatif.
TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap
alternatif Ai pada setiap kriteria Cj yang
ternormalisasi, yaitu:
(2)
i=1,2,....m; dan j=1,2,....n.Solusi ideal positif
A+ dan solusi ideal negatif A- dapat
ditentukan berdasarkan rating bobot
ternormalisasi (yij) sebagai:
optimal.
solusi ideal
(3)
dengan i=1,2,....m; dan j=1,2,.....n.
Dengan
positif dan
negative.
3
(4)
4
Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal
positif dirumuskan sebagai:
Tidak terdapat
Terdapat
analisis dan
analisis
perancangan
perancangan
sistem
sistem
Perhitungan
Perhitungan
lebih sederhana
lebih rumit
Persamaan kedua jurnal
Tabel 2. Persamaan Kedua Jurnal
(5)
No
4. HASIL PERBANDINGAN
Perbedaan kedua jurnal
Tabel 1. Perbedaan Kedua Jurnal
Persamaan
.
1
Berbasis aplikasi
2
Dalam hal kegunaan dan fungsi
No
Jurnal Metode
Jurnal Metode
memiliki kesamaan untuk dapat
.
SAW
TOPSIS
membantu dalam menentukan
1
2
pengambilan keputusan
Disusun oleh
Disusun oleh
satu orang
dua orang
Pada abstrak
Pada abstrak
dijelaskan
dijelaskan
penggunaan
penggunaan
metode SAW
metode TOPSIS
berhak untuk mendapatkan
mendapatkan
akan
beasiswa.
alternative yang
mendapatkan
3
Bermanfaat sebagai aplikasi yang
dapat menetukan berdasarkan
kriteria-kriteria.
4
Dapat menentukan siswa yang
5. Penutup
5.1 Kesimpulan
Sistem penunjang pengambilan
keputusan dapat membantu tenaga kerja di
lembaga pendidikan yang dapat
meringankan tugas mereka sehingga waktu
proses yang dibutuhkan juga semakin
singkat.
Perhitungan dengan metode SAW
(Simple Additive Weighting) dan Metode
TOPSIS (Technique for Others Referencean
by Similarity to Ideal Solution) dapat
memberikan hasil yang akurat dan semakin
tinggi sample data yang digunakan maka
semakin tingggi juga validitas yang
dihasilkan.
5.2 Saran
Dalam melakukan implementasi
Sistem Penunjang Pengambilan Keputusan
pada Penerimaan Beasiswa dapat
menggunakan metode SAW (Simple
Additive Weighting) dan Metode TOPSIS
(Technique for Others Referencean by
Similarity to Ideal Solution). Selanjutnya
juga dapat dilakukan perubahan ataupun
kolaborasi antar kedua metode tersebut.
Daftar Pustaka
. [1] Hidayat, Muhammad. 2007. Model
Sistem Informasi Toko Film Digital
Dengan Recomender System.
Tesis.Institut Teknologi Bandung.
Bandung.
. [2] Rachmawati, Ema. 2008. Pendekatan
Multistrategi Pada Recommender
System Akademik.Tesis.Institut
Teknologi Bandung. Bandung.
. [3] Turban, Efraim, Jay E, Aranson dan
Liang. 2005. Sistem Pendukung
Keputusan dan Sistem Cerdas.Alih
Bahasa : Dwi Prabantini.
Andi.Yogyakarta.
. [4] Kusumadewi, dkk. 2006. Fuzzy MultiAtribute Decision Making (MADM).
Graha Ilmu, Yogyakarta.
. [5] Turban, E., et al., 2005, Decision
Support Systems and Intelligent
Systems, Andi, Yogyakarta.
. [6] McLeod, R. Jr, 1995, Management
Information System, 6th Ed, Prentice
Hall. Inc, New Jersey.
. [7] Kusumadewi, S., dkk, 2006, Fuzzy
Multi-Atribute Decision Making
(Fuzzy MADM), Graha Ilmu,
Yogyakarta.
Others Referencean by Similarity to Ideal Solution) Pada Perancangan Sistem Penunjang
Pengambilan Keputusan pada Penerimaan Beasiswa
Muhammad Iqbal Adifia
Telkom University Bandung, Indonesia
duadjii@gmail.com
ABSTRAK
Pengambilan keputusan untuk menentukan penerimaan beasiswa memiliki banyak
syarat dan ketentuan yang harus terpenuhi. Setiap sekolah memiliki syarat tertentu untuk
menentukan penerima beasiswa. Pemberian beasiswa dilakukan oleh banyak lembaga utuk
membantu siswa yang kurang mampu atau siswa yang memiliki prestasi dalam menempuh
studi. Untuk membantu menetukan siswa yang layak menerima beasiswa maka diperlukan
sistem pendukung keputusan.
Solusi terbaik berdasarkan kriteria-kriteria menggunakan dua metode yang digunakan
untuk melakukan proses pengambilan keputusan yakni metode Simple Additive Weighting
(SAW) dan Technique For Others Referencean by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Karena itu
untuk mengetahui yang terbaik dari 2 metode tersebut, maka dilakukan perubahan
pembobotan dan hasil pengujian diperoleh kesamaan dalam proses pengembilan keputusan
(pemecahan masalah). Sehingga dalam pengambilan keputusan dapat menggunakan salah satu
metode SAW atau TOPSIS.
Nilai setiap atribut akan dicari pada penelitian untuk dilanjutkan ke proses penggolongan
untuk mendapatkan alternatif yang dapat menentukan siswa yang terbaik.
Kata Kunci: SAW,TOPSIS,Beasiswa.
penggolongan untuk mendapatkan hasil
1. PENDAHULUAN
Lembaga pendidikan khususnya
seleksi terbaik dari sejumlah alternatif.
Alternatif dalam hal imi adalah yang berhak
sekolah menjadikan komputer sebagai alat
menerima beasiswa berdasarkan kriteria-
untuk mempermudah tenaga kerja seperti
kriteria.
2. KAJIAN PUSTAKA
staf dan guru. Khususnya dalam hal
penerimaan beasiswa. Untuk dapat
menerima beasiswa siswa harus memenuhi
Sistem Penunjang Keputusan
Sistem penghasil yang menunjukan
kriteria dan aturan yang telah ditetapkan.
Kriteria yang ditetapkan dalam studi
suatu masalah yang dapat diselesaikan
kasus adalah nilai, penghasilan orang tua,
dengan bantuan sistem penunjang
jumlah tanggungan orang tua, jumah
keputusan. Sistem penunjang keputusan
saudara kandung dan kriteria semester.
termasuk ke bagian yang tidak dapat
Kriteria tersebut sebagai batasan dalam
dipisahkan dari totalitas sistem organisasi.
menetukan pengambilan keputusan
penerimaan beasiswa yang akan diterima.
Hanya siswa yang memenuhi kriteria yang
akan memperoleh beasiswa. Jika ada
banyak yang mengikuti penerimaan
beasiswa maka perlu sistem pendukung
keputusan yang dapat menetukan siswa
yang mendapatkan beasiswa.
dua metode yang digunakan untuk
Sistem penunjang keputusan tidak
bisa dipisahkan dari sistem fisik maupun
sistem informasi. Kompleksitas sistem
secara fisik menuntut adanya sistem
keputusan yang komplek pula. Ciri utama
dari sistem pendukung keputusan adalah
kemampuannya untuk menyelesaikan
masalahmasalah yang tidak terstruktur.
melakukan proses pengambilan keputusan
Pada dasarnya system pendukung
yakni metode Simple Additive Weighting
keputusan merupakan pengembangan lebih
(SAW) dan Technique For Others
lanjut dari sistem manajemen
Referencean by Similarity to Ideal Solution
terkomputerisasi yang dirancang
(TOPSIS). Dengan menggunakan kedua
sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif
metode dapat menetukan nilai setiap
dengan pemakainya. Sifat interaktif ini
atribut. dan dilanjutkan ke proses
dimaksudkan untuk memudahkan integrasi
antara berbagai komponen dalam proses
pengambilan keputusan seperti prosedur,
kebijakan, teknis, analisis, serta pengalaman
dan wawasan manajerial guna membentuk
suatu kerangka keputusan yang bersifat
fleksibel. Untuk menghasilkan keputusan
yang baik di dalam sistem pendukung
keputusan, perlu didukung oleh informasi
dan faktafakta yang berkualitas antara lain :
a. Aksebilitas
Kemudahan mendapatkan informasi.
informasi akan lebih berarti untuk pengguna
jika informasi tersebut mudah didapat,
karena berkaitan dengan aktifitas dari nilai
informasinya.
b. Kelengkapan
Kelengkapan dalam informasi, dalam hal ini
isi tidak menyangkut hanya volume tetapi
juga kesesuaian dengan harapan pengguna
sehingga kelengkapan ini sulit diukur secara
kuantitatif.
c. Ketelitian
Tingkat kesalahan yang mungkin di dalam
pelaksanaan pengolahan data dalam jumlah
besar. Kesalahan yang sering terjadi yaitu
berkaitan dengan perhitungan.
d. Ketepatan
Kesesuaian antara informasi yang dihasilkan
dengan kebutuhan pengguna. Ketepatan
juga sangat sulit diukur secara kuantitatif.
e. Ketepatan Waktu
Ketepatan waktu penyampaian dan
aktualisasinya. Misal informasi yang
berkaitan dengan perencanaan harian akan
sangat berguna kalau disampaikan setiap
dua hari sekali.
f. Kejelasan
Format penyampaian informasi. informasi
yang disajikan dalam bentuk grafik,
histogram, atau gambar biasanya akan lebih
berarti dibandingkan dengan informasi
dalam bentuk katakata yang panjang.
g. Fleksibilitas
Adaptasi dari informasi yang dihasilkan
terhadap kebutuhan berbagai keputusan
yang akan diambil.
3. Metodologi Penelitian
3.1 Metode SAW
Metode Simple Additive Weighting (SAW)
sering juga dikenal istilah metode
penjumlahan terbobot. Konsep dasar
metode SAW adalah mencari penjumlahan
terbobot dari rating kinerja pada setiap
alternatif pada semua atribut. Metode SAW
membutuhkan proses normalisasi matriks
keputusan ke suatu skala yang dapat
diperbandingkan dengan semua rating
alternatif yang ada.
Metode Simple Additive Weighting (SAW)
sering juga dikenal istilah metode
penjumlahan terbobot. Konsep dasar
metode SAW adalah mencari penjumlahan
terbobot dari rating kinerja pada setiap
alternatif pada semua atribut (Fishburn,
1967) (MacCrimmon, 1968). Metode SAW
membutuhkan proses normalisasi matriks
keputusan (X) ke suatu skala yang dapat
diperbandingkan dengan semua rating
alternatif yang ada.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)
diberikan sebagai berikut:
(1)
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan
bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
3.2 Metode TOPSIS
TOPSIS didasarkan pada konsep dimana
alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya
memiliki jarak terpendek dari solusi ideal
positif, namun juga memiliki jarak
terpanjang dari solusi ideal negatif. TOPSIS
banyak digunakan dengan alasan konsepnya
sederhana dan mudah dipahami. Dalam
pembuatan komputasinya efisien serta
memiliki kemampuan untuk mengukur
kinerja relatif dari alternative. alternatif
keputusan dalam bentuk matematis yang
sederhana.
Technique for Order Preference by Similarity
to Ideal Solution (TOPSIS) didasarkan pada
konsep dimana alternatif terpilih yang
terbaik tidak hanya memiliki jarak
terpendek dari solusi ideal positif, namun
juga memiliki jarak terpanjang dari solusi
ideal negatifLangkah-langkah penyelesaian
masalah MADM dengan TOPSIS :
. Membuat matriks keputusan yang
ternormalisasi.
. Membuat matriks keputusan yang
ternormalisasi terbobot.
. Menentukan matriks solusi ideal positif &
matriks solusi ideal negatif.
. Menentukan jarak antara nilai setiap
alternatif dengan matriks solusi ideal
positif & matriks solusi ideal negatif.
. Menentukan nilai preferensi untuk setiap
alternatif.
TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap
alternatif Ai pada setiap kriteria Cj yang
ternormalisasi, yaitu:
(2)
i=1,2,....m; dan j=1,2,....n.Solusi ideal positif
A+ dan solusi ideal negatif A- dapat
ditentukan berdasarkan rating bobot
ternormalisasi (yij) sebagai:
optimal.
solusi ideal
(3)
dengan i=1,2,....m; dan j=1,2,.....n.
Dengan
positif dan
negative.
3
(4)
4
Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal
positif dirumuskan sebagai:
Tidak terdapat
Terdapat
analisis dan
analisis
perancangan
perancangan
sistem
sistem
Perhitungan
Perhitungan
lebih sederhana
lebih rumit
Persamaan kedua jurnal
Tabel 2. Persamaan Kedua Jurnal
(5)
No
4. HASIL PERBANDINGAN
Perbedaan kedua jurnal
Tabel 1. Perbedaan Kedua Jurnal
Persamaan
.
1
Berbasis aplikasi
2
Dalam hal kegunaan dan fungsi
No
Jurnal Metode
Jurnal Metode
memiliki kesamaan untuk dapat
.
SAW
TOPSIS
membantu dalam menentukan
1
2
pengambilan keputusan
Disusun oleh
Disusun oleh
satu orang
dua orang
Pada abstrak
Pada abstrak
dijelaskan
dijelaskan
penggunaan
penggunaan
metode SAW
metode TOPSIS
berhak untuk mendapatkan
mendapatkan
akan
beasiswa.
alternative yang
mendapatkan
3
Bermanfaat sebagai aplikasi yang
dapat menetukan berdasarkan
kriteria-kriteria.
4
Dapat menentukan siswa yang
5. Penutup
5.1 Kesimpulan
Sistem penunjang pengambilan
keputusan dapat membantu tenaga kerja di
lembaga pendidikan yang dapat
meringankan tugas mereka sehingga waktu
proses yang dibutuhkan juga semakin
singkat.
Perhitungan dengan metode SAW
(Simple Additive Weighting) dan Metode
TOPSIS (Technique for Others Referencean
by Similarity to Ideal Solution) dapat
memberikan hasil yang akurat dan semakin
tinggi sample data yang digunakan maka
semakin tingggi juga validitas yang
dihasilkan.
5.2 Saran
Dalam melakukan implementasi
Sistem Penunjang Pengambilan Keputusan
pada Penerimaan Beasiswa dapat
menggunakan metode SAW (Simple
Additive Weighting) dan Metode TOPSIS
(Technique for Others Referencean by
Similarity to Ideal Solution). Selanjutnya
juga dapat dilakukan perubahan ataupun
kolaborasi antar kedua metode tersebut.
Daftar Pustaka
. [1] Hidayat, Muhammad. 2007. Model
Sistem Informasi Toko Film Digital
Dengan Recomender System.
Tesis.Institut Teknologi Bandung.
Bandung.
. [2] Rachmawati, Ema. 2008. Pendekatan
Multistrategi Pada Recommender
System Akademik.Tesis.Institut
Teknologi Bandung. Bandung.
. [3] Turban, Efraim, Jay E, Aranson dan
Liang. 2005. Sistem Pendukung
Keputusan dan Sistem Cerdas.Alih
Bahasa : Dwi Prabantini.
Andi.Yogyakarta.
. [4] Kusumadewi, dkk. 2006. Fuzzy MultiAtribute Decision Making (MADM).
Graha Ilmu, Yogyakarta.
. [5] Turban, E., et al., 2005, Decision
Support Systems and Intelligent
Systems, Andi, Yogyakarta.
. [6] McLeod, R. Jr, 1995, Management
Information System, 6th Ed, Prentice
Hall. Inc, New Jersey.
. [7] Kusumadewi, S., dkk, 2006, Fuzzy
Multi-Atribute Decision Making
(Fuzzy MADM), Graha Ilmu,
Yogyakarta.