SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING STUDI KASUS SMK BINA LATIH KARYA BANDAR LAMPUNG

Transkripsi

1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING STUDI KASUS SMK BINA LATIH KARYA BANDAR LAMPUNG Luluk Wulandari Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No.09 Pringsewu ABSTRAK Dalam menentukan penghargaan guru berprestasi, banyak sekali kriteria-kriteria yang harus dimiliki oleh individu sebagai syarat dalam mendapatkan penghargaan guru berprestasi. Masing-masing sekolah pasti memiliki kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk menerima penghargaan guru berprestasi. Seperti SMK BLK Bandar lampung kriteria kriteria penilaian yaitu kehadiran, kinerja guru, kuisioner siswa. Sistem pendukung keputusan diperlukan agar dalam evaluasi guru lebih efektif dan efisien dari pada sistem yang sedang berjalan pada saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem pendukung keputusan yang memiliki kemampuan analisis evaluasi guru menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Sistem pendukung keputusan ini diharapkan mampu membantu pihak manajemen dalam menilai guru, melakukan perubahan dalam kriteria penilaian dan perubahan nilai bobot pada tiap kriteria penilaian. Hal ini berguna untuk memudahkan pengambilan keputusan dalam mengevaluasi guru dan menentukan guru berprestasi. Kata kunci: Guru Berprestasi, SAW. 1.PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang Masalah Perkembangan teknologi khususnya komputer beberapa tahun terakhir ini kemajuannya sangat pesat. Dahulu, orang ini, menulis manual dapat digantikan dengan menggunakan komputer. Cukup dengan menekan papan ketik, huruf atau angka yang diinginkan akan muncul di layar monitor komputer. menulis masih manual menggunakan alat tulis seperti pena atau pun pensil. Sekarang

2 Adapun disetiap lembaga pendidikan khususnya sekolah, komputer menjadi alat untuk mempermudah pekerjaan setiap guru dan staf yang bertugas, dan termasuk dalam pemilihan guru berprestasi. proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah yang berhak menerima penghargaan guru berprestasi berdasarkan kriteriakriteria yang ditentukan. Setiap guru yang akan terpilih menjadi guru berpretasi haruslah sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan. Kriteria yang ditetapkan dalam studi kasus ini adalah kehadiran, kinerja, kuisioner siswa. Oleh sebab itu hanya guru yang sesuai dengan kriteria yang akan terpilih menjadi guru berprestasi. Karena jumlah Dengan metode perangkingan tersebut, diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat terhadap siapa yang akan terpilih memperoleh penghargaan guru berprestasi. guru yang banyak serta jumlah kriteria yang banyak juga, maka perlu dibangun sebuah sistem pendukung keputusan yang akan membantu penentuan siapa yang berhak terpilih menjadi guru berprestasi. Model yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah metode SAW, dipilih metode SAW karena dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan 1.2. Rumusan Masalah Dengan mengacu kepada pernyataan diatas, ada beberapa permasalahanpermasalahan meliputi : 1. Bagaimana Sistem dapat memberikan keputusan alternatif guru berprestasi di SMK BLK Bandar Lampung yang nantinya bisa dijadikan sebagai acuan untuk pemilihan keputusan guru

3 berprestasi di SMK BLK Bandar Lampung? 2. Bagaimana Sistem dapat memberikan Informasi mengenai pemilihan guru berprestasi? 1.3. Tujuan Penelitian a. Untuk memudahkan sistem pemilihan guru berprestasi di SMK BLK Bandar lampung. b. Untuk memberikan informasi mengenai kriteria guru berprestasi di SMK BLK Bandar Lampung. 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan adalah sistem penghasil informasi yang ditujukan pada suatu masalah tertentu yang harus dipecahkan oleh manager dan dapat membantu manager dalam pengambilan keputusan (Raymond Mc Leod, Jr., 1995:348). Sistem pendukung keputusan merupakan bagian tak terpisahkan dari totalitas sistem organisasi keseluruhan. Suatu sistem organisasi mencakup sistem fisik, sistem keputusan dan sistem informasi (Dr. Ir. Kadarsyah Suryadi, 1.4. Batasan Masalah 2002:13). Penentuan nilai bobot menggunakan pada pendekatan subjektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subjektivitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sistem pendukung keputusan adalah suatu pendekatan sistematis pada hakekat suatu masalah, pengumpulan fakta-fakta penentu yang matang dari alternatif yang dihadapi dan pengambilan tindakan yang paling tepat (Kadarsih Suryadi, 2000:1). Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk

4 membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model (Dadan Umar Daihani, 2001:55). Untuk menghasilkan keputusan yang baik di dalam sistem pendukung keputusan, perlu didukung oleh informasi dan fakta-fakta yang berkualitas antara lain : a. Aksebilitas Atribut ini berkaitan dengan kemudahan mendapatkan informasi, informasi akan lebih berarti bagi si pemakai kalau informasi tersebut mudah didapat, karena akan berkaitan dengan aktifitas dari nilai informasinya. b. Kelengkapan Atribut ini berkaitan dengan kelengkapan isi informasi, dalam hal ini isi tidak menyangkut hanya volume tetapi juga kesesuaian dengan harapan si pemakai sehingga sering kali kelengkapan ini sulit diukur secara kuantitatif. c. Ketelitian Atribut ini berkaitan dangan tingkat kesalahan yang mungkin di dalam pelaksanaan pengolahan data dalam jumlah (volume) besar. Dua tipe kesalahan yang sering terjadi yaitu berkaitan dengan perhitungan. d. Ketepatan Atribut ini berkaitan dengan kesesuaian antara informasi yang dihasilkan dengan kebutuhan pemakai. Sama halnya dengan kelengkapan, ketepatan pun sangat sulit diukur secara kuantitatif. e. Ketepatan Waktu Kualitas informasi juga sangat ditentukan oleh kektepatan wktu penyampaian dan aktualisasinya. Misal informasi yang berkaitan dengan perencanaan harian akan sangat berguna kalau disampaikan setiap dua hari sekali. f. Kejelasan Atribut ini berkaitan dengan bentuk atau format penyampaian informasi. Bagi seorang pimpinan, informasi yang disajikan dalam bentuk grafik, histogram,

5 atau gambar biasanya akan lebih berarti dibandingkan dengan informasi dalam bentuk kata-kata yang panjang. g. Fleksibilitas Atribut ini berkaitan dengan tingkat adaptasi dari informasi yang dihasilkan terhadap kebutuhan berbagai keputusan yang akan diambil dan terhadap sekelompok pengambil keputusan yang berbeda. 2. Mendukung penilaian manajer bukan mencoba menggantikannya. Sistem pendukung keputusan tidak dimaksudkan untuk menggantikan manajer. Komputer dapat diterapkan dalam menyelesaikan masalah yang terstruktur. Untuk masalah yang tidak terstruktur, manajer bertanggung jawab menerapkan penilaian, dan melakukan analisis.komputer dan manajer berkerjasama sebagai tim pemecahan masalah dalam memecahkan Sistem pendukung keputusan dapat memberikan dukungan dalam membuat keputusan dalam semua tingkatan level manajemen, baik individual maupun grup, terutama dalam situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur, membawa kepada keputusan bersama dan informasi yang objektif. (Turban, 2004). Tujuan dari masalah yang berada di area semi terstruktur. 3. Meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan manajer dari pada efisiensinya. Tujuan utama sistem pendukung keputusan bukanlah proses pengambilan keputusan seefisien mungkin, tetapi seefektif mungkin. pembuatan sistem pendukung keputusan yaitu (Turban, 2004): 1. Membantu manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah yang sepenuhnya terstruktur dan tidak terstruktur Metode SAW Metode simple addtive weighting sering juga dikenal dengan istilah penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode simple additive weighting adalah mencari

6 penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut 3. ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Metode simple additive weighting membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. 3.1 Analisa Sistem Lembaga pendidikan khususnya sekolah, komputer menjadi alat untuk mempermudah kinerja untuk setiap guru dan staf yang bertugas, termasuk dalam pemilihan guru berprestasi. Untuk mendapatkan penghargaan guru Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,,m dan j=1,2,,n.nilai berprestasi tersebut maka harus sesuai dengan aturan-aturan yang telah ditetapkan. Kriteria yang ditetapkan dalam preferensi untuk setiap alternatif (Vi) studi kasus ini adalah kehadiran, nilai, diberikan sebagai : semester. Oleh sebab itu hanya yang memenuhi kriteria-kriteria saja yang akan memperoleh penghargaan guru berprestasi. Keterangan : Vi = rangking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Karena jumlah guru yang banyak serta jumlah kriteria yang banyak juga, maka perlu dibangun sebuah sistem pendukung keputusan yang akan membantu penentuan siapa yang berhak terpilih menjadi guru berprestasi. Dari permasalahan yang timbul diatas maka dirancanglah aplikasi

7 sistem pendukung keputusan untuk pemilihan guru berprestasi yang dapat menentukan siapa yang akan menerima penghargaan guru berprestasi berdasarkan bobot dan kriteria yang sudah ditentukan dengan lebih mudah dan efisien. Dari masingmasing kriteria tersebut akan ditentukan bobotbobotnya. Pada bobot terdiri dari enam bilangan fuzzy, yaitu sangat rendah (SR), rendah (R), sedang (S), tengah (T1), tinggi (T2), dan sangat tinggi (ST) seperti terlihat pada Gambar Perancangan Sistem Tahap pembuatan aplikasi ini, terlebih dahulu adalah menentukan dan merencanakan kriteria-kriteria dalam penerimaan beasiswa yaitu kinerja, kuisioner siswa. kehadiran, Gambar 1. Bilangan fuzzy untuk bobot Dari masingmasing bobot tersebut, maka Dalam penelitian ini ada bobot dan kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan siapa yang akan terseleksi sebagai guru dibuat suatu variabel yang akan dirubah kedalam bilangan fuzzy dengan rumus yaitu variabel ke-n/n1. berprestasi. Kode Kriteria C1 C2 C3 Ketentuan Kriteria Kehadiran Kinerja Kuisioner Siswa Variabel Bobot (nilai) Sangat Rendah ( SR ) Variabel ke-0 /(6-1) = 0 Rendah ( R ) Variabel ke-1 /(6-1) = 1/5 = 0,2 Sedang ( S ) Variabel ke-2 /(6-1) = 2/5 = 0,4 Tengah ( T1 ) Variabel ke-3 /(6-1) = 3/5 = 0,6 Tinggi ( T2 ) Variabel ke-2 /(6-1) = 4/5 = 0,8 Sangat Tinggi ( ST ) Variabel ke-2 /(6-1) = 5/5 = 1 Tabel 1. Kode dan Ketentuan Kriteria Tabel 2. Variabel dan Bobot (Nilai)

8 1.Tabel Kriteria-kriteria 3. Kriteria Kuisioner Siswa Kuisioner Siswa (C3) Variabel Nilai 1. Kriteria Kehadiran Guru Kehadiran (C1) Variabel Nilai C1 = 0% Sangat Tinggi 1 C1>0% <C1<20% Tinggi 0,8 C1>20% <C1<40% Tengah 0,6 C3 = 0% Sangat Rendah 0 C3>0% <C3<20% Rendah 0,2 C3>20% <C3<40% Sedang 0,4 C3>40% <C3<60% Tengah 0,6 C3>60% <C3<80% Tinggi 0,8 C3>=80 % Sangat Tinggi 1 C1>40% <C1<60% Sedang 0,4 C1>60% <C1<80% Rendah 0,2 C1>=80 % Sangat Rendah 0 Tabel 5. Kritria Kuisioner Siswa Tabel 3. Kriteria kehadiran guru 2. Contoh Perhitungan Bobot Berikut perhitungan manual berdasarkan 2. Kriteria Kinerja Guru Kinerja (C2) Variabel Nilai C2<=50 Sangat Rendah 0 contoh kasus untuk menghitung nilai dari Tiga karyawan yang memiliki data sebagai berikut : 50<C2<60 Rendah 0,2 60<C2<70 Sedang 0,4 70<C2<80 Tengah 0,6 Kriteria Nama Karyawan Karyawan Karyawan Karyawan 80<C2<90 Tinggi 0, C2>=90 Sangat Tinggi 1 Kehadiran Kinerja Tabel 4. Kriteria kinerja guru Kuisioner Siswa Berdasarkan data karyawan diatas dapat dibentuk matriks keputusan X yang telah

9 dikonversikan dengan bilangan sebagai berikut : fuzzy, Selanjutnya membuat matriks keputusan X, dibuat dari tabel kecocokan sebagai Alternatif Kriteria C1 C2 C3 berikut: A A A Berdasarkan tabel rating kecocokan diatas maka akan didapatkan matriks X sebagai berikut : Dimana A1,A2 dan A3 merupakan karyawan 1, 2 dan 3,sedangkan C1,C2 dan C3 merupakan kriteria dalam penilaian kinerja yaitu Kehadiran, Kinerja, Kuisioner Siswa. Pengambil keputusan memberikan bobot, berdasarkan tingkat kepentingan masingmasing kriteria yang dibutuhkan yaitu : Selanjutnya dilakukan normalisasi matriks X untuk menghitung nilai masing-masing kriteria berdasarkan rumus Maka normalisasi dari matriks X berdasarkan kriteria diasumsikan sebagai kriteria penilaian sebagai berikut : Kehadiran diberikan bobot = 50 % Kinerja diberikan bobot = 25 % Kuisioner Siswa diberikan bobot = 25% r11= = =0,8 Berdasarkan tingkat kepentingan kriteria diatas maka dapat dibuat vektor bobot sebagai berikut : Vektor bobot : W = [ 50,25,25 ] r12= = =0,85 r13= = =0,875

10 Selanjutnya akan dibuat perkalian matriks r21= = dan penjumlahan hasil perkalian untuk =0,5 memperoleh r22= = =0,714 r23= = =0,75 alternatif terbaik dengan melakukan perangkingan nilai terbesar sebagai berikut : V1 r31= = r32= =1 = (0,5)(0,8) + (0,25)(0,85) + + (0,25)(0,714) + (0,25)(0,875) = 0,8 V2 = =1 = (0,5)(0,5) (0,25)(0,75) = 0,6 r33= = =1 V3 = (0,5)(1) + (0,25)(1) + (0,25)(1) = 1 Selanjutnya, membuat normalisasi matriks r yang diperoleh dari hasil normalisasi Hasil perangkingan diperoleh : V1 = 0,8 matriks X sebagai berikut : dimana mendapatkan variable Tinggi, V2 = 0,6 dimana mendapatkan variable tengah dan V3 = 1 Nilai terbesar ada pada V3 Dimana rij adalah rating kinerja dimana mendapatkan variable Sangat ternormalisasi dari alternatif Ai pada Tinggi, dengan demikian alternatif A3 atribut Cj; i=1,2,,m dan j=1,2,,n. (Karyawan 3) adalah alternatif Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) terpilih sebagai alternatif Guru Berprestasi. diberikan sebagai : yang

11 3.3 Perancangan Sistem 2. DIAGRAM KONTEKS Diagram konteks sistem pendukung 1. FLOWCHART Simple Additive Weighting (SAW), dengan flow Chart perhitungan seperti di bawah ini: keputusan dalam pemilihan guru berprestasi terdiri dari tiga entitas yaitu, Administrator, Siwa, Ketua Yayasan BLK. Berikut diagram konteksnya: Mulai administrator *data guru Masukan data dari tiap kriteria pada tiap elternatif Buat Matrik keputusan Bobot Kriteria Perbaikan bobot kriteria *data nilai *data siswa *data kuisioner Laporan guru berprestasi Normalisasi matrik keputusan Kalikan matrik keputusan dengan kriteria SISTEM PEMILIHAN GURU BERPRESTASI Selesai Data Isian Kuisioner Laporan guru berprestasi Gambar 2. Flow Chart Perhitungan siswa KETUA BLK Gambar 3. Konteks Diagram System Pemilihan Guru Berprestasi

12 3. ENTITY RELATIONSHIP DIAGRAM APLIKASI PEMILIHAN GURU BERPRESTASI BLK BANDAR LAMPUNG HOME KRITERIA PENILIAN Id_admin password ISI KUISIONER CLOSE administrator 1 nik nama nis buat ketua siswa N Isi data kuisioner 1 N Laporan N 1 dikirim nama Data_guru Data_siswa Data_nilai Gambar 5. Rancangan Implementasi Tampilan Awal. Data_kuisioner 4. Gambar 4. Entity Relationship Diagram Masuk ketampilan login, tampilan login merupakan hak akses sebagai admin atau user. MASUK SEBAGAI 3.4 Implementasi Admin Kemudian masuk ketahap selanjutnya Pengguna yaitu implementasi sistem aplikasi. Di bawah ini adalah rancangan implementasi program aplikasi tampilan dalam pemilihan guru berprestasi. User Name : Pasword : administrator ***** LOGIN Gambar 6. Form Login

13 Jika sudah masuk sebagai admin, maka boleh menginput data. Rancangan tampilan sebagai berikut. Misalkan pilih salah satu pilihan input data yang ingin dimasukan. APLIKASI PENILAIAN GURU BERPRESTASI SMK BLK BANDAR LAMPUNG 4.2 Saran 1. Dapat dilakukan penambahan variabel untuk angket siswa. 2. Dalam perhitungan solusi dengan menggunakan model Fuzzy, dapat memperbanyak pilihan kriteria yang diajukan sistem yang bersifat dinamik, >Home >Data Guru >Data Jurusan >Data Siswa >Data Nilai Guru >Data Kuisioner >Laporan >Keluar yang terdiri dari variabel input Fuzzy dan variabel input non Fuzzy. 3. Seiring perkembangan teknologi informasi, maka akan lebih baik jika sistem yang ada sekarang untuk Gambar 7. Tampilan Menu Input Data Oleh Admin kedepannya dapat dikembangkan lagi dengan memanfaatkan teknologi jaringan komputer sehingga masyarakat dapat 4. PENUTUP menggunakan sendiri secara langsung. 4.1 Kesimpulan DAFTAR PUSTAKA 1. Perancangan yang telah disusun, sebagian besar merupakan kriteria untuk pemilihan guru berprestasi di sekolah. 2. Bobot perhitungan adalah merupakan Dadan Umar Daihani Sistem Pendukung Keputusan. Penerbit Elex Media Komputindo. Jakarta. salah satu indikator penting dalam perhitungan untuk nominasi guru berprestasi.

14 Turban, Efrain dan Aronson, Jay Decision Suport System and Intelligent System. Prentice Hall, New Jersey. Waljiyanto Sistem Basis data, Analisis dan permodelan data, J&J Learning. Jogjakarta. Kahraman, Cengiz Fuzzy multicriteria decision making Theory and applications with Recent Developments. Istanbul: Istanbul Technical University.