BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi

1 BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas teori tentang Sistem Pendukung Keputusan, Preference Ranking Organizational Method for Enrichment Evaluation (Promethee), HyperText Preprocessor (PHP), MySQL, dan 4 kriteria instrument sertifikasi dosen Sistem Pendukung Keputusan Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support Sistem (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision system. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur[2] Proses Pengambilan Keputusan Terdapat 4 fase dalam proses pengambilan keputusan, yaitu: 1. Penelusuran (intelligence) Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta pengenalan masalah. 2. Perancangan (design) Tahap ini merupakan proses menemukan, mengembangkan, dan menganalisis alternatif yang bisa dilakukan. Tahap ini merupakan proses untuk mengerti masalah, mencari solusi dan menguji kelayakan solusi.

2 9 Beberapa hal yang dilakukan dalam pembentukan model tahap perancangan ini diantaranya: Strukturisasi model Pemilihan kriteria untuk evaluasi Pengembangan alternatif Memperkirakan hasil, dikaitkan dengan ketersediaan informasi yang mungkin dijalankan. Hasil pemilihan tersebut kemudian diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan. 3. Pemilihan (choice) Dilakukan pemilihan diantara berbagai alternatif tindakan yang mungkin dijalankan. Hasil pemilihan tersebut kemudian diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan. 4. Implementasi (implementation) Tahap ini sebenarnya adalah bagian dari tahap pemilihan, tahap ini merupakan pelaksanaan dari keputusan yang diambil terlihat pada gambar 2.1 di bawah ini: Intelligence (penelusuran lingkup masalah) design (perancangan penyelesaian masalah) choice (pemilihan tindakan) implementation (pelaksaan tindakan) Gambar 2.1: Proses Pengambilan Keputusan (Sumber: Daihani, 2001)

3 Tujuan Sistem Pengambilan Keputusan Tujuan dari sistem pendukung keputusan (SPK) adalah[3]: 1. Membantu dalam pengambilan keputusan atas masalah yang terstruktur. 2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer. 3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil lebih daripada perbaikan efisiensinya. 4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah. 5. Peningkatan produktivitas. 6. Dukungan kualitas. 7. Berdaya saing. 8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemprosesan dan penyimpanan Preference Ranking Organizational Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) Promethee adalah suatu metode penentuan urutan (prioritas) dalam analisis multikriteria. Masalah pokoknya adalah kesederhanaan, kejelasan, dan kestabilan. Dugaan dari dominasasi kriteria yang digunakan dalam Promethee adalah penggunaan nilai dalam hubungan outrangking. Semua parameter yang dinyatakan mempunyai pengaruh nyata menurut pandangan ekonomi. Promethee menyediakan kepada user untuk menggunakan data secara langsung dalam bentuk tabel multikriteria sederhana. Promethee mempunyai kemampuan untuk menangani banyak perbandingan, pengambil keputusan hanya mendefenisikan skala ukurannya sendiri tanpa batasan, untuk mengindikasi

4 11 prioritasnya dan preferensi untuk setiap kriteria dengan memusatkan pada nilai (value), tanpa memikirkan tentang metode perhitungannya[9]. Metode Promethee menggunakan kriteria dan bobot dari masing-masing kriteria yang kemudian diolah untuk menentukan pemilihan alernatif lapangan, yang hasilnya berurutan berdasarkan prioritasnya. Penggunaan metode Promethee dapat dijadikan metode untuk pengambilan keputusan di bidang pemasaran, sumber daya manusia, pemilihan lokasi, atau bidang lain yang berhubungan dengan pemilihan alternatif[14]. Prinsip yang digunakan adalah penetapan prioritas alternatif yang telah ditetapkan berdasarkan pertimbangan i fi. Real, dengan kaidah dasar: Max f x, f x, f x,..., f x x Di mana K adalah sejumlah kumpulan alternatif, f i 1, 2,3,..., K k i merupakan nilai/ukuran relatif kriteria untuk masing-masing alternatif. Dalam aplikasinya sejumlah kriteria telah ditetapkan untuk menjelaskan K yang merupakan penilaian dari Real. Data dasar untuk evaluasi dengan metode Promethee disajikan sebagai berikut[9]: Tabel 2.1: Data Dasar Analisis Promethee f 1. f f j.... f. k a f a f a 2 1 a f a f a f a... f a j j f a... f a k k a i 1 i f a f a 2 i... f a j i... f a a f a f a n 1 n 2 n... f a j n... f a k k i n

5 12 Keterangan: a, a,..., a, a : n alternatif potensial i n f, f,..., f, f : k kriteria evaluasi j k Dominasi Kriteria Nilai f merupakan nilai real dari suatu kriteria dan tujuan berupa prosedur optimasi: f : K. Untuk setiap alternatif a K, f ( a) merupakan evaluasi dari alternatif tersebut untuk suatu kriteria. Pada saat dua alternatif dibandingkan, a, b K, harus dapat ditentukan perbandingan preferensinya. Penyampaian intensitas P dari preferensi alternatif a terhadap alternatif b sedemikian rupa sehingga: P a, b 0, berarti tidak ada beda antara a dan b, atau tidak ada preferensi dari a. a lebih baik dari b. b. Pa, b 0, berarti lemah, preferensi dari a lebik baik dari b. c. Pa, b 1, berarti kuat, preferensi dari a lebih baik dari b. d. Pa, b 1, berarti mutlak, preferensi dari a lebih baik dari b. Dalam metode ini, fungsi preferensi seringkali menghasilkan nilai fungsi yang berbeda antara dua evaluasi, sehingga: di mana:, P a b P f a f b a b = alternatif a = alternatif b

6 13 P a, b = preference index alternatif a terhadap alternatif b f a = nilai fungsi alternatif a f b = nilai fungsi alternatif b Untuk semua kriteria, suatu alternatif akan dipertimbangkan memiliki nilai kriteria yang lebih baik ditentukan oleh nilai f dan akumulasi dari nilai ini menentukan nilai preferensi atas masing-masing alternatif yang akan dipilih[9] Rekomendasi Fungsi Kriteria Pada metode Promethee terdapat enam bentuk fungsi preferensi kriteria antara lain kriteria biasa (usual criterion), kriteria quasi (quasi criterion), kriteria dengan preferensi linier (U-shape criterion), kriteria level (level criterion), kriteria dengan preferensi linier dan area yang tidak berbeda (V-shapecriterion), kriteria gaussian (Gaussian criterion). Hal ini tentu saja tidak mutlak, tetapi bentuk ini cukup baik untuk beberapa kasus. Untuk memberikan gambaran yang lebih baik terhadap area yang tidak sama, digunakan fungsi selisih nilai kriteria antaralternatif H(d) di mana hal ini mempunyai hubungan langsung pada fungsi preferensi[13] Kriteria Biasa Pada preferensi ini tidak ada beda antara a dan b jika dan hanya jika f(a)= f(b) apabila nilai kriteria pada masing-masing alternatifmemiliki nilai berbeda, pembuat keputusan membuat preferensi mutlak untuk alternatif yang memiliki nilai yang lebih baik. 0 jika d = 0 H(d) =. (1) 1 jika d 0

7 14 Keterangan: 1. H(d): fungsi selisih kriteria antaralternatif 2. d : selisih nilai kriteria {d = f(a) f(b)} Untuk melihat kasus preferensi pada kriteria biasa, ilustrasinya dapat dilihat dari perlombaan renang, seorang peserta denganpeserta lainnya akan memiliki peringkat yang mutlak berbeda walaupun hanya dengan selisih nilai (waktu), yang teramat kecil, dan kan memiliki peringkat yang sama jika dan hanya jika waktu tempuhnya sama atau selisih nilai diantara keduanya sebesar nol [13]. Fungsi H(d) untuk preferensi disajikan pada gambar 2.2 di bawah ini: Gambar 2.2 Usual Criterion (Sumber: Yusuf, 2011) Kriteria Quasi 0 jika q d q H(d) =... (2) 1 jika q < d < q Keterangan: 1. H(d) : fungsi selisih kriteria antaralternatif 2. d : selisih nilai kriteria {d = f(a) f(b)} 3. Parameter (q) : harus merupakan nilai yang tetap

8 15 Gambar 2.3 Quasi Criterion (Sumber: Yusuf, 2011) Gambar 2.3 menjelaskan dua alternatif memiliki preferensi yang sama penting selama selisih atau nilai H(d) dari masing-masing alternatif untuk kriteria tertentu tidak melebihi nilai q, dan apabila selisih hasil evaluasi untuk masing-masing alternatif melebihi nilai q maka terjadi bentuk preferensi mutlak[13]. Kasus pembuat keputusan dengan menggunakan kriteria kuasi, terlebih dahulu harus menentukan nilai q, dimana nilai ini dapat menjelaskan pengaruh yang signifikan dari suatu kriteria. Dalam hal ini, preferensi yang lebih baik diperoleh apabila terjadi selisih antara dua alternatif di atas nilai q Kriteria dengan Preferensi Linier Kriteria preferensi linier dapat menjelaskan bahwa selama nilai selisih memiliki nilai yang lebih rendah dari p, preferensi dari pembuat keputusan meningkat secara linier dengan nilai d[13]. d p jika p d p H(d) = 1 jika d < p atau d > p...(3)

9 16 Keterangan: 1. H(d) : fungsi selisih kriteria antaralternatif 2. d : selisih nilai kriteria {d = f(a) f(b)} 3. p : nilai kecenderungan atas Jika nilai d lebih besar dibandingkan dengan nilai p, maka terjadi preferensi mutlak. Fungsi kriteria ini digambarkan pada Gambar 2.4 di bawah ini: Gambar 2.4 Kriteria dengan Preferensi Linier (Sumber: Yusuf, 2011) Pada saat pembuat keputusan mengidentifikasi beberapa kriteria untuk tipe ini, pembuat keputusan harus menentukan nilai dari kecenderungan atas (nilai p). Dalam hal ini nilai d di atas p telah dipertimbangkan akan memberikan preferensi mutlak dari satu alternatif. Misalnya, akan terjadi preferensi dalam hubungan linier kriteria kecerdasan seseorang dengan orang lain apabila nilai ujian seseorang berselisih dibawah 40, apabila di atas 40 poin maka mutlak orang itu lebih cerdas dibandingkan dengan orang lain Kriteria Level Dalam kasus ini, kecenderungan tidak berbeda dengan q dan kecenderungan preferensi ditentukan secara simultan. Jika d berada di antara nilai p dan q, hal ini berarti situasi preferensi yang lemah H(d) = 0,5[13]. Fungsi ini disajikan pada:

10 17 Keterangan: 0 jika d q, H (d) = 0,5 jika q < d p,...(4) 1 jika p < d 1. : fungsi selisih kriteria antaralternatif 2. p : nilai kecenderungan atas 3. parameter : harus merupakan nilai yang tetap Fungsi ini disajikan pada Gambar 2.5 dan pembuat keputusan telah menentukan kedua kecenderungan untuk kriteria ini. Gambar 2.5 Level Criterion (Sumber: Yusuf, 2011) Bentuk kriteria level ini dapat dijelaskan misalnya dalam penetapan nilai preferensi jarak tempuh antarkota. Misalnya jarak antara Surabaya-Bromo sebesar 60 km, Bromo-Kaliburu sebesar 68 km, Kaliburu-Ijen sebesar 45 km, Bromo-Ijen 133 km. Dan telah ditetapkan bahwa selisih dibawah 10 km maka dianggap jarak antarkota tersebut adalah tidak berbeda, selisih jarak sebesar km relatif berbeda dengan preferensi yang lemah, sedangkan selisih di atas 30 km relatif berbeda dengan preferensi yang lemah, sedangkan selisih di atas 30 km diidentifikasi memiliki preferensi mutlak berbeda[13]. Dalam kasus ini, selisih jarak antara Surabaya-Bromo dan Bromo-Kaliburu dianggap tidak berbeda ( = 0) karena selisih jaraknya dibawah 10 km, yaitu (68-

11 18 60) km = 8 km, sedangkan preferensi jarak antara Bromo-Kaliburu dan Kaliburu-Ijen dianggap berbeda dengan preferensi lemah (H(d) = 0,5) karena memiliki selisih yang berada pada interval km, yaitu sebesar (68-45) km = 23 km. Dan terjadi preferensi mutlak (H(d) = 1) antara jarak Bromo-Ijen dan Kaliburu-Ijen karena memiliki selisih jarak lebih dari 30 km Kriteria Linier dan Area yang Tidak Berbeda Pada kasus ini, pengambil keputusan mempertimbangkan peningkatan preferensi secara linier dari tidak berbeda hingga preferensi mutlak dalam area antara dua kecenderungan q dan p[13]. H (d) = 0 jika d q, ( d q) (pq) jika q < d p, 1 jika p < d.....(5) Keterangan: 1. (d) : fungsi selisih kritaria antara alternatif 2. d : selisih nilai kriteria {d = f(a) f(b)} 3. parameter (p) : nilai kecenderungan atas 4. parameter (q) : harus merupakan nilai yang tetap Dua parameter p dan q telah ditentukan nilainya. Fungsi H(d) adalah hasil perbandingan antara alternatif pada Gambar 2.6

12 19 Gambar 2.6 Kriteria dengan Preferensi Linier dan Area yang Tidak Berbeda (Sumber: Yusuf, 2011) Kriteria Gaussian Fungsi ini bersyarat apabila telah ditentukan nilai σ, yang dapat dibuat berdasarkan distribusi normal dalam statistic[13]. Nilai H(d) tidak akan pernah bernilai satu. H(d) = 1 exp { d 2 /2σ 2 } (6) Pada penerapannya kriteria Gaussian akan digunakan pada distribusi normal statistik seperti penilaian terhadap tingkat keamanan lingkungan. Fungsi kriteria Gaussian dijelaskan pada Gambar 2.7 di bawah ini: Gambar 2.7 Kriteria Gaussian (Sumber: Yusuf, 2011)

13 Index Preferensi Multikriteria Tujuan pembuat keputusan adalah menetapkan fungsi preferensi Pi, dan πi untuk semua kriteria f i 1, 2,3,..., K i dari masalah optimasi kriteria majemuk. Bobot (weight) πi merupakan ukuran relatif untuk kepentingan kriteria fi, jika semua kriteria memiliki kepentingan yang sama dalam pangambilan keputusan maka semua nilai bobot adalah sama. Indeks preferensi multikriteria ditentukan berdasarkan rata-rata bobot dari fungsi preferensi Pi. φ(a, b) = n i1 πpi(a, b); a, b A (7) φ (a,b) merupakan intensitas preferensi pembuat keputusan yang menyatakan bahwa alternatif a lebih baik dari alternatif b dengan pertimbangan secara simultan dari seluruh kriteria. Hal ini dapat disajikan dengan nilai antara nilai 0 dan 1, dengan ketentuan sebagai berikut: 1. φ (a,b) = 0 menunjukkan preferensi yang lemah untuk alternatif a lebih dari alternatif b berdasarkan semua kriteria. 2. φ (a,b) = 1 menunjukkan preferensi yang kuat untuk alternatif a lebih dari alternatif b berdasarkan semua kriteria[14].

14 Promethee ranking Perhitungan arah preferensi dipertimbangkan berdasarkan nilai indeks[9]: a. Leaving flow Φ (a) = 1 b. Entering flow Φ (a) = c. Net flow n 1 x A 1 n 1 x A φ (a, x φ (x, a ).. (8) ) (9) Φ (a) = Φ + (a) - Φ - (a) (10) Keterangan: 1. φ(a, x) = menunjukkan preferensi bahwa alternatif a lebih baik dari aternatif x. 2. φ(x, a) = menunjukkan preferensi bahwa alternatif x lebih baik dari alternatif a. 3. Φ (a) = Leaving flow, digunakan untuk menentukan urutan prioritas pada proses Promethee I yang menggunakan urutan parsial. 4. Φ (a) = Entering flow, digunakan untuk menentukan urutan priorotas pada proses Promethee I yang menggunakan urutan parsial. 5. Φ(a) = Net flow, digunakan untuk menghasilkan keputusan akhir penentuan urutan dalam menyelesaikan masalah sehingga menghasilkan urutan lengkap. 6. n = banyak alternatif

15 22 Penjelasan dari hubungan outranking dibangun atas pertimbangan untuk masing-masing alternatif pada grafik nilai outranking, berupa urutan parsial (Promethee I) atau urutan lengkap (Promethee II) pada sejumlah alternatif yang mungkin, yang dapat diusulkan kepada pembuat keputusan untuk memperkaya penyelesaian masalah Promethee I Nilai terbesar pada Leaving flow dan nilai yang kecil dari entering flow merupakan alternatif yang terbaik. Leaving flow dan entering flow menyebabkan: a P b jika φ (a) > φ (b) ai b jika φ (a) = φ (b) a P b jika φ (a) < φ (b) ai b jika φ (a) = φ (b) Keterangan: 1. a P b = nilai Leaving flow a lebih baik dari nilai leaving flow b. 2. a I b = nilai Leaving flow a tidak beda dengan nilai leaving flow b. 3. φ (a) = leaving flow a. 4. φ (b) = entering flow b. 5. α P b = nilai entering flow a lebih baik dari nilai entering flow b. 6. αi b = nilai entering flow a tidak beda dengan nilai entering flow b. 7. φ (a) = entering flow a. Promethee I menampilkan partial preorder (P I, I I, R I ) dengan mempertimbangkan interseksi dari dua preorder:

16 23 a P I b (a outrank b) jika a P b dan ap b atau a P b dan ai b atau a I b dan ap b a I I b (a tidak beda dengan b) jika ai b dan ai b a R I b (a dan b imcomparable) jika pasangan lain Partial preorder diajukan kepada pembuat keputusan, untuk membantu pengambilan keputusan masalah yang dihadapinya. Dengan menggunakan metode Promethee I masih menyisakan bentuk incomparable, atau dengan kata hanya memberikan solusi partial preorder (sebagian) Promethee II Dalam kasus complete preorder dalam K adalah penghindaran dari bentuk incomparable, Promethee II complete preorder (P II, I II ) disajikan dalam bentuk net flow disajikan berdasarkan pertimbangan persamaan: ap II b jika φ(a) > φ(b) ai II b jika φ(a) = φ(b) Keterangan: 1. ap b = nilai net flow a lebih baik dari nilai net flow b. 2. ai b = nilai net flow a tidak beda dengan nilai net flow b. 3. φ(a) = net flow a. 4. φ(b) = net flow b. Melalui complete preorder, informasi bagi pembuat keputusan lebih realistik[9].

17 PHP dan MySQL PHP (Hypertext Preprocessor) merupakan bahasa pemrograman berbasis web yang dibuat dari pengembangan Common Gateway Interface (CGI) yang dikembangkan dari bahasa C. PHP merupakan bahasa yang terbukti sangat reliable penggunaannya dan mempunyai dukungan yang kuat.dukungan tersebut ialah kemampuan dari PHP untuk terintegrasi dengan berbagai macam database seperti dbase, Open database Connectivity (ODBC), MySQL, sampai ke Oracle (Syafii, 2005). MySQL adalah sebuah perangkat lunak sistem manajemen basis data SQL (bahasa Inggris: database management system) atau DBMS yang multithread, multiuser, dengan sekitar 6 juta instalasi di seluruh dunia. MySQL AB membuat MySQL tersedia sebagai perangkat lunak gratis di bawah lisensi GNU General Public License (GPL), tetapi mereka juga menjual dibawah lisensi komersial untuk kasus-kasus dimana penggunaannya tidak cocok dengan penggunaan General Public License (GPL)[8] Kriteria dalam Menentukan Dosen dengan Kinerja Terbaik Terdapat 4 kriteria instrument sertifikasi dosen penilaian mahasiswa[15], yaitu: Kompetensi Pedagogik Yang dimaksud dengan kompetensi pedagogik adalah kemampuan mengelola pembelajaran peserta didik. Yang diantaranya adalah: kesiapan memberikan kuliah dan/atau praktek/praktikum, keteraturan dan ketertiban penyelenggaraan perkuliahan, kemampuan menghidupkan suasana kelas, kejelasan penyampaian materi dan jawaban

18 25 terhadap pertanyaan di kelas, pemanfaatan media dan teknologi pembelajaran, dan lain lain Kompetensi Profesional Yang dimaksud dengan kompetensi profesional adalah kemampuan penguasaan materi pelajaran secara luas dan mendalam. Yang diantaranya adalah: kemampuan menjelaskan pokok bahasan/topik secara tepat, kemampuan memberi contoh relevan dari konsep yang diajarkan, kemampuan menjelaskan keterkaitan bidang/topik yang diajarkan dengan bidang/topik lain, kemampuan menjelaskan keterkaitan bidang/topik yang diajarkan dengan konteks kehidupan, dan lain lain Kompetensi Kepribadian Yang dimaksud dengan kompetensi kepribadian adalah kemampuan kepribadian yang mantap, berakhlak mulia, arif, dan berwibawa serta menjadi teladan peserta didik. Yang diantaranya adalah: kewibawaa sebagai pribadi dosen, kearifan dalam megambil keputusan, menjadi contoh dalam bersikap dan berprilaku, dan lain lain Kompetensi Sosial Yang dimaksud dengan kompetensi sosial adalah kemampuan dosen untuk berkomunikasi dan berinteraksi secara efektif dan efisien dengan peserta didik, sesama dosen, orangtua/wali peserta didik, dan masyarakat sekitar. Yang diantaranaya adalah: kemampuan menyampaikan pendapat, kemampuan menerima kritik, saran, dan pendapat orang lain, dan lain lain.

19 26 Hirarki dan tingkat kepentingan dapat dilihat pada gambar 2.8 Goal / Level 1 Dosen dengan Kinerja Terbaik Kriteria / Level 2 Kompetensi Pedagogik Kompetensi Profesional Kompetensi Kepribadian Kompetensi Sosial Alternatif / Level 3 Dosen Terbaik 1 Dosen Terbaik 2 Dosen Terbaik 3 Dosen Terbaik 4 (Gambar 2.8: Hirarki dan Tingkat Kepentingan) (Sumber: Rusdah, 2010)