Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan (SEMANTIK) 2015 Id paper: SM137

Transkripsi

1 185 Perancangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Beasiswa PPA dan BBP-PPA Menggunakan Metode AHP (Studi Kasus: APIKES Citra Medika Surakarta) Tominanto *), Istiyawati Rahayu **) APIKES Citra Medika Surakarta * tommy_nanto@yahoo.com, ** istiyawati_wati@yahoo.com Abstrak Pengelolaan beasiswa PPA dan BBP-PPA di APIKES Citra Medika Surakarta selama ini telah dijalankan dengan baik, namun demikian masih terdapat permasalahan sebagai berikut : (1) pemilihan penerima beasiswa yang dilakukan pada level Pembimbing Akademik dan Wadir III masih bersifat subjektif, (2) kurang adanya transparansi proses seleksi penerima beasiswa, (3) masih terjadi kesalahan pengolahan data penerima beasiswa, dan (4) sistem monitoring dan evaluasi pengelolaan beasiswa belum berjalan optimal dikarenakan kurangnya dukungan data dan informasi yang lengkap. Alternatif solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah memperbaiki sistem pemilihan penerima beasiswa dengan membangun aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan model Analytical Hierarchy Process (AHP). Aplikasi sistem pendukung keputusan yang dibangun dengan bahasa pemrograman MS. Visual Foxpro menggunakan enam kriteria : Indeks Prestasi Komulatif mahasiswa, prestasi kemahasiswaan, jumlah SKS, pendapatan orang tua, penilaian Pembimbing Akademik, dan kelengkapan dokumen. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi sistem pendukung keputusan ini dapat digunakan pimpinan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam memilih penerima beasiswa yang lebih obyektif. Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Beasiswa, AHP 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi informasi telah banyak memberikan perubahan penyelesaian permasalahan di berbagai bidang. Teknologi informasi dapat dimanfaatkan sebagai alat yang memiliki potensi besar untuk mengatasi keterbatasan kognitif manusia dalam hal rasionalitas, kesalahpahaman dan bias dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengambilan keputusan [1]. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tidak terstruktur. Sistem pendukung keputusan mendayagunakan resources individu-individu secara intelek dengan kemampuan computer untuk meningkatkan kualitas keputusan [2]. Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) dan Bantuan Biaya Pendidikan Peningkatan Prestasi Akademik (BBP-PPA) merupakan beasiswa pendidikan bagi mahasiswa sarjana dan diploma yang diberikan oleh Ditjen Dikti Kemendiknas melalui PTN dan Kopertis. Program beasiswa ini memiliki tujuan : (1) meningkatkan prestasi mahasiswa penerima baik kurikuler, ko-kurikuler, maupun ekstrakurikuler serta motivasi berprestasi bagi mahasiswa lain, (2) mengurangi jumlah mahasiswa yang putus kuliah, karena tidak mampu membiayai pendidikan, dan (3) meningkatkan akses dan pemerataan kesempatan belajar di perguruan tinggi. Besarnya beasiswa adalah Rp ,- (tiga ratus lima puluh ribu rupiah) per bulan/mahasiswa selama satu tahun [3]. Pengelolaan beasiswa PPA dan BBP- PPA di APIKES Citra Medika Surakarta selama ini menggunakan prosedur sebagai berikut : (1) Kopertis menyampaikan surat ke perguruan tinggi yang berisi tetang kuota dan kriteria umum penerima beasiswa, (2) berdasarkan surat tersebut, Wakil III membagi kuota untuk per kelas yang ada dan mensosialisasikan kepada seluruh Pembimbing Akademik (PA) di APIKES Citra Medika Surakarta, (3) PA mengusulkan

2 186 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan (SEMANTIK) 2015 penerima beasiswa kepada Wadir III, (4) Wadir III melakukan seleksi usulan dari PA, dan (5) Wadir III menetapkan penerima beasiswa dan menyampaikannya ke Kopertis. Prosedur ini telah dijalankan dengan baik, namun demikian masih terdapat permasalahan sebagai berikut : (1) pemilihan penerima beasiswa yang dilakukan pada level PA dan Wadir III masih bersifat subjektif, (2) kurangnya transparansi proses seleksi penerima beasiswa, (3) masih terjadi kesalahan pengolahan data penerima beasiswa, dan (4) sistem monitoring dan evaluasi pengelolaan beasiswa belum berjalan optimal dikarenakan kurangnya dukungan data dan informasi yang lengkap. Permasalahan ini sering menyebabkan adanya protes dari beberapa mahasiswa yang memenuhi kualifikasi tetapi tidak ditetapkan sebagai penerima beasiswa sehingga akuntabilitas sistem seleksi penerima beasiswa dirasakan kurang adil dan transparan. Alternatif solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut di atas adalah memperbaiki sistem pemilihan penerima beasiswa dengan merancang aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan model Analytical Hierarchy Process (AHP). AHP merupakan metode pengambilan keputusan berdasarkan hierarki fungsional dengan input utamanya kriteria yang ditetapkan menurut persepsi manusia. Model ini diimplementasikan dalam sistem komputer, sehingga proses yang dijalankan dapat mengurangi keterlibatan manusia secara langsung. 1.2 Tinjuan Pustaka Sistem informasi dengan Metode AHP telah banyak dikembangkan sebagai alternatif solusi pengambilan keputusan yang lebih obyektif. Beberapa penelitian pengembangan sistem informasi yang memanfaatkan metode AHP antara lain penelitian tentang sistem informasi pendukung keputusan pada seleksi penerimaan pegawai menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) yang menitik beratkan pada perancangan basisdata dan antarmuka untuk implementasi, sedangkan AHP digunakan sebagai model untuk pembobotan multikriteria dalam seleksi [4]. Penelitian tentang pengambilan keputusan pemilihan hanphone terbaik dengan Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan menggunakan kritera harga, teknologi dan desain. Harga yang terdiri dari harga produk, sparepart, dan purna jual. Teknologi terdiri dari kamera, fitur, dan baterai. Desain terdiri dari qwerty, touchscreen dan tombol umum. Hasilnya memberikan bobot untuk setiap alternatif. Bobot Blackberry adalah 0.67, Bobot Nokia adalah 0,21, dan bobot Sony Erickson adalah 0,12. Ini berarti bahwa Blackberry lebih baik dari yang lain, diikuti oleh Nokia dan Sony Erickson [5]. Penelitian tentang AHP yang dijadikan model sistem pendukung keputusan pemilihan tempat kuliah di bangka belitung dengan didukung oleh software Wxpert Choice Pemilihan criteria, subkriteria dan alternative oleh responden ahli diolah menggunakan Uji Cochran Q Test [6]. Penelitian tentang pemodelan sistem pendukung keputusan kelompok untuk diagnose penyakit pneumonia dengan fuzzy linguistic quantifier dan AHP. Pada tahap agregasi preferensi digunakan Fuzzy Linguistic Quantifier dan tahap perangkingan menggunakan AHP. Sistem diuji dengan cara memasukkan gejala-gejala pneumonia tanpa melibatkan seorang pakar. Hasilnya sistem dapat mendukung untuk mendiagnosis penyakit pneumonia [7]. Penelitian tentang kajian criteria pemilihan subkontraktor oleh kontraktor utama dengan menggunakan meode AHP Teknik pengolahan dan analisa data menggunakan metode AHP dengan memakai bantuan software expert choice. Ketentuan pemilihan subkontraktor dibagi dalam 6 aspek yaitu: aspek umum, aspek keuangan, aspek teknis, aspek manajerial, aspek keselamatan kerja dan aspek reputasi perusahaan. Dari setiap aspek tersebut terangkum beberapa kriteria dan sub kriteria yang mendukung [8]. 2. METODE PENELITIAN Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode pengembangan perangkat lunak waterfall yang meliputi tahapan pada Gambar 1.

3 187 Gambar 1. Metode waterfall 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Analisa dan Perancangan Sistem Perancangan Model AHP Dalam membangun sistem pendukung keputusan ini digunakan 6 faktor kriteria yaitu : IPK mahasiswa, prestasi kemahasiswaan, jumlah sks, pendapatan orang tua, penilaian PA, dan kelengkapan dokumen. Setiap kriteria dibatasi oleh intensitas yang sama yaitu : sangat baik, baik, cukup, kurang dan sangat kurang. Dari kriteria dan intensitas tersebut, maka bentuk hierarkinya pada Gambar 2. Goal IPK Prestasi Kemahasiswaan Jumlah SKS Pendapatan ortu Penilaian PA Kelengkapan dokumen Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang Perancangan Proses Perancangan proses dalam pengembangan aplikasi SPK ini menggunakan Data Flow Diagram (DFD) Gambar 2. Hierarki Model AHP yang terdiri dari diagram konteks dan DFD level, yang disajikan pada gambar 3 dan gambar 4 berikut ini. Wadir III penerima beasiswa Setup kriteria & intensitas, RK kriteria & intensitas, Nilai prestasi kemahasiswaan, Nilai pendapatan orang tua, Nilai PA, Nilai kelengkapan dokumen, Permintaan hitung nilai, Lihat hasil 0 Pemilihan Penerima Beasiswa IPK, Jumlah SKS SIAKAD Gambar 3. Diagram Konteks

4 188 Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan (SEMANTIK) 2015 SIAKAD IPK, Jumlah SKS Setup kriteria & intensitas 1 Setup data Data mahasiswa IPK & Jumlah SKS Data kriteria Mahasiswa Akademik Kriteria Wadir III Nilai IPK dan SKS Data intensitas Intensitas RK kriteria & intensitas Nilai prestasi kemahasiswaan, Nilai pendapatan orang tua, Nilai PA, Nilai kelengkapan dokumen Permintaan hitung nilai 2 Proses AHP Data intensitas Data kriteria RK kriteria MatrikKriteria HasilPemilihann RK intensitas MatrikIntensitas Data tenaga RM Lihat hasil penerima beasiswa 3 Lihat Hasil 3.2 Implementasi Sistem Hasil analisis dan perancangan sistem aplikasi SPK pemilihan penerima beasiswa PPA dan BBP-PPA ini diimplementasikan dengan bahasa pemrograman dan DBMS Microsoft Visual Foxpro 9.0. Hasil Gambar 4. DFD Level 1 implementasi disajikan pada Gambar 5, Gambar 6, Gambar 7, dan Gambar 8. Gambar 5. Form input rasio kepentingan kriteria Gambar 7. Form Form input nilai bobot kriteria

5 189 Gambar 6. Form input rasio kepentingan intensitas Gambar 8. penerima beasiswa 4. KESIMPULAN Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan pemilihan penerima beasiswa PPA dan BBP- PPA yang dibangun dengan Bahasa Pemrograman MS. Visual FoxPro menggunakan metode AHP dengan 6 kriteria : IPK mahasiswa, prestasi kemahasiswaan, jumlah sks, pendapatan orang tua, penilaian PA, dan kelengkapan dokumen. Pengujian aplikasi SPK ini menunjukkan bahwa SPK ini dapat digunakan pimpinan sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam memilih penerima beasiswa di APIKES Citra Medika Surakarta. 5. DAFTAR PUSTAKA [1] Garyfallos Fragidis, K. T. The Business Strategy Perspective on the Development of Decision Support Systems. International Conference on Computational Intelligence for Modelling, Control and Automation, and International Conference on Intelligent Agents, Web Technologies and Internet Commerce (CIMCA-IAWTIC 05). IEEE [2] Turban Efraim, Aronson Jay E. Decision Support Systems And Intelligent Systems. 5 th Edition. prentice-hall International, Inc. Canada [3] Ditjen Dikti. Pedoman Umum Beasiswa dan Bantuan Biaya Pendidikan Peningkatan Prestasi Akademik. Jakarta [4] Husni Iman. Sistem Informasi Pendukung Keputusan Pada Seleksi Penerimaan Pegawai Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Jurnal Dinamika Informatika. Vol 2 No [5] Adhi Antono., Pengambilan Keputusan Pemilihan Hanphone Terbaik Dengan Analytical Hierarchy Process (AHP). Jurnal Ilmiah Dinamika Teknik. Vol 4 No [6] Fitriyani. Aplikasi Ahp Sebagai Model Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kuliah Di Bangka Belitung, SNATI UII [7] Syaukani, M. dan Hartati, S. Pemodelan Sistem Pendukung Keputusan Kelompok Untuk Diagnose Penyakit Pneumonia Dengan Fuzzy Linguistic Quantifier Dan AHP. Jurnal Ilmu Komputer. Vol 5 No [8] Krisnayanti, D.S., dkk. Kajian Criteria Pemilihan Subkontraktor Oleh Kontraktor Utama Dengan Menggunakan Meode Analytic Hierarchy Process (AHP). Jurnal Teknik Sipil. Vol 1 No