semantik, Vol.2, No.2, Jul-Des 2016, pp ISSN : (Online) 27

Transkripsi

1 semantik, Vol.2, No.2, Jul-Des 2016, pp ISSN : (Online) 27 PERBANDINGAN METODE PROFILE MATCHING DAN PROMETHEE (PREFERENCE RANKING ORGANIZATION METHOD FOR ENRICHMENT EVALUATION) DALAM MENENTUKAN SISWA LAYAK PENERIMA BEASISWA KURANG MAMPU DI SMK KELAUTAN DAN PERIKANAN KENDARI Muh. Bahri Izatu *1,Nur Fajriah Muchlis 2, L.M Tajidun 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Halu Oleo, Kendari *1 muh.izatu@gmail.com, 2 nurfajriah.muchlis@gmail.com, 3 moeh_tajidun@yahoo.com Abstrak Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Beasiswa dapat diberikan oleh lembaga pemerintah,perusahaan ataupun yayasan, SMK Kelautan dan Perikanan Kendari merupakan salah satu Sekolah Menengah Kejuruan yang memberikan beasiswa kurang mampu kepada siswanya yang bersumber dari pemerintah, Untuk membantu penentuan penerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu proses penyeleksian sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Dalam penelitian kali ini penulis membandingkan dua metode yaitu Profile Matching dan PROMETHEE dalam menentukan siswa layak penerima beasiswa kurang mampu di SMK Kelautan dan Perikanan Kendari. Perbandingan dimaksudkan agar mendapatkan hasil yang maksimal dalam menentukan siswa yang layak menerima beasiswa, dimana metode Profile Matching mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif sedangkan metode PROMETHEE merupakan metode penentuan urutan atau prioritas dalam analisis multikriteria. Berdasarkan pengujian dan hasil penelitian perbandingan kedua metode pada sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan, maka diperoleh sebuah kesimpulan yaitu metode Profile Matching memiliki kecocokan 100% dengan data riil siswa penerima beasiswa dibandingkan dengan PROMETHEE yang dari hasil pengujiannya hanya memiliki kecocokan 94% dengan data riil siswa penerima beasiswa. Kata kunci Beasiswa, Profile Matching, PROMETHEE Abstract Scholarship is a gift in the form of financial assistance granted to individuals who intended to be used for the continuation of education pursued. Scholarships may be granted by government agencies, companies or foundations, vocational Marine and Fisheries Kendari is one Vocational High School which provides scholarships underprivileged to students coming from the government, to help determine the grantee it takes a decision support system that can help the selection process according to predetermined criteria. In the present study the authors compared two methods: Profile Matching and PROMETHEE in determining student worthy recipients is less capable in vocational Marine and Fisheries Kendari. Comparison intended to get maximum results in determining the eligible students, which Profile Received June 1 st,2012; Revised June 25 th, 2012; Accepted July 10 th, 2012

2 28 Perbandingan Metode Profile Matching dan PROMETHEE Matching method able to select the best alternative from a number of alternatives while PROMETHEE method is a method of determining the order or priority in multicriteria analysis. Based on testing and research results comparison of the two methods on an application decision support system, then obtained a conclusion that the Profile Matching method a match of 100% with the data riil scholarship recipients compared with PROMETHEE that of the test results have only matches 94% with the data riil student recipient scholarship. Keywords Scholarship, Profile Matching, PROMETHEE 1. PENDAHULUAN Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Beasiswa dapat diberikan oleh lembaga pemerintah, perusahaan ataupun yayasan.pemberian beasiswa dapat dikategorikan pada pemberian cuma-cuma ataupun pemberian dengan ikatan kerja (biasa disebut ikatan dinas) setelah selesainya pendidikan. SMK Kelautan dan Perikanan Kendari merupakan salah satu Sekolah Menengah Kejuruan yang memberikan beasiswa kurang mampu kepada siswanya yang bersumber dari pemerintah. Akan tetapi dalam penyeleksian penerima beasiswa membutuhkan waktu yang lama karena diperlukan ketelitian, sehingga memungkinkan terjadinya human error dan data rangkap, serta masih adanya pengaruh dari faktor lain dalam penyeleksiannya.untuk membantu penentuanpenerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapatmembantu proses penyeleksian sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan [1]. Pengambilan keputusan adalah proses pemilihan, diantara berbagai alternatif aksi yang bertujuan untuk memenuhi satu atau beberapa sasaran. Sistem pengambilan keputusan memiliki 4 fase yaitu intellegence, design, choice dan implementation. Fase 1 sampai 3 merupakan dasar pengambian keputusan, yang diakhiri dengan suatu rekomendasi [1]. Untuk mengatasi hal tersebut maka diperlukan sebuah sistem penunjang keputusan yang dapat membantu pihat sekolah dalam memilih dan memilah siswa mana yang layak dapat beasiswa. Serta membandingkan sistem penunjang keputusan metode PROMETHEE dan Profile Matchingdimana kedua metode ini sangat efektif dalam menentukan keputusan IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page end_page dan banyak di pakai pada penelitian sebelumnya. Dari penelitian sebelumnya oleh [2], sistem pendukung keputusan siswa kurang mampu di SMK Negeri 1 Kota Tasikmalaya menggunakan metode Profile Matching hasil penelitian menunjukan sistem pendukung keputusan yang dibangun dapat mempermudah penyeleksian calon penerima beasiswa sesuai kriteria yang telah di tentukan secara cepat dan mudah. Penelitian yang dilakukan oleh [3], dengan judul rancang bangun sistem pendukung keputusan pemilihan mahasiswa berprestasi menggunakan metode AHP PROMETHEE adapun hasil dari penelitian tersebut menunjukan bahwa dengan adanya sistem penunjang keputusan yang dibangun bagian kemahasiswaan dapat memilih mahasiswa yang dikirim ke suatu event dengan lebih cepat, tepat, dan objektif. 2. METODE PENELITIAN 2.1 Sistem Penunjang Keputusan (SPK) Sistem penunjang keputusan (SPK) yaitu sistem komputer yang interaktif yang membantu pembuatan keputusan dalam menggunakan dan memanfaatkan data dan model untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur. Dari pengertian-pengertian pengambilan keputusan, dapat disimpulkan bahwa pengambilan keputusan merupakan suatu proses pemilihan alternatif terbaik dari beberapa alternatif secara sistematis untuk ditindak lanjuti (digunakan) sebagai suatu cara pemecahan masalah [4]. Proses pengambilan keputusan meliputi empat fase utama yaitu inteligensi, desain, pilihan dan implementasi. Proses pengambilan keputusan dimulai dari fase inteligensi. Realitas diuji, dan masalah diidentifikasi dan ditentukan. Kepemilikan masalah juga ditetapkan.

3 Izatu, Muchlis dan Tajidun Selanjutnya pada fase desain akan dikonstruksi sebuah model yang merepresentasikan sistem. Hal ini dilakukan dengan membuat asumsi-asumsi yang menyederhanakan realitas dan menuliskan hubungan diantara semua variabel. Model ini kemudian divalidasi dan ditentukanlah kriteria dengan menggunakan prinsip memilih untuk mengevaluasi alternatif tindakan yang telah diidentifikasi. Proses pengembangan model sering mengidentifikasi solusi-solusi alternatif dan demikian sebaliknya. Selanjutnya adalah fase pilihan yang meliputi pilihan terhadap solusi yang diusulkan untuk model (tidak memerlukan masalah yang disajikan). Solusi ini diuji untuk menentukan viabilitasnya. Begitu solusi yang diusulkan tampak masuk akal, maka kita siap untuk masuk kepada fase terakhir yakni fase implementasi keputusan. Hasil implementasi yang berhasil adalah dapat dipecahkannya masalah riil, sedangkan kegagalan implementasi mengharuskan kita kembali ke fase sebelumnya. Tahapan SPK adalah sebagai berikut: 1. Definisi masalah. 2. Pengumpulan data atau elemen informasi yang relevan. 3. pengolahan data menjadi informasi baik dalam bentuk laporan grafik maupun tulisan. 4. Menentukan alternatif-alternatif solusi (bisa dalam persentase). Beberapa tujuan dari SPK: 1. Membantu menyelesaikan masalah semiterstruktur. 2. Mendukung manajer dalam mengambil keputusan. a) Proses Pengambilan keputusan Ada empat tahap yang harus dilalui dalam proses pengambilan keputusan, yaitu: 1. Tahap Penelusuran (Intelligence) Merupakan tahap pendefinisian masalah serta identifikasi informasi yang dibutuhkan yang berkaitan dengan persoalan yang dihadapi serta keputusan yangakan diambil. 2. Tahap Perancangan (Design) Merupakan tahap analisis dalam kaitan mencari atau merumuskan alternatifalternatif pemecahan masalah. Setelah permasalahan dirumuskan dengan baik, maka tahap berikutnya adalah merancang atau membangun model pemecahan masalahnya dan menyusun berbagai alternatif pemecahan masalah. 3. Tahap Pemilihan (Choice) Pemilihan merupakan tindakan pengambilan keputusan yang kritis. Tahap pemilihan adalah tahap dimana dibuat suatu keputusan yang nyata dan diambil suatu komitmen untuk mengikuti suatu tindakan tertentu Batas antara tahap pilihan dan desain sering tidak jelas karena aktivitas tertentu dapat dilakukan selama kedua tahap tersebut dan karena orang dapat sering kembali dari aktivitas pilihan ke aktivitas desain. Sebagai contoh, seseorang dapat menghasilkan alternatif baru selagi mengevaluasi alternatif yang ada. Tahap pemilihan meliputi pencarian, evaluasi, dan rekomendasi terhadap suatu solusi yang tepat untuk model. Sebuah solusi untuk sebuah model adalah sekumpulan nilai spesifik untuk variabelvariabel keputusan dalam suatu alternatif yang telah dipilih. 4. Implementasi (Implementation) Pada hakikatnya implementasi suatu solusi yang diusulkan untuk suatu masalah adalah inisiasi terhadap hal baru, atau pengenalan terhadap perubahan. Definisi implementasi sedikit rumit karena implementasi merupakan sebuah proses yang panjang dan melibatkan batasanbatasan yang tidak jelas. Pendek kata, implementasi berarti membuat suatu solusi yang direkomendasikan bisa bekerja, tidak memerlukan implementasi suatu sistem komputer. Beberapa keuntungan penggunaan SPK antara lain adalah sebagai berikut: 1. Mampu mendukung pencarian solusi dari berbagai permasalahan yang kompleks. 2. Dapat merespon dengan cepat pada situasi yang tidak diharapkan dalam kondisi yang berubah-ubah. 3. Mampu untuk menerapkan berbagai strategi yang berbeda pada konfigurasi berbeda secara cepat dan tepat. 4. Pandangan dan pembelajaran baru. 5. Sebagai fasilitator dalam komunikasi. 6. Meningkatkan kontrol manajemen dan kinerja. 7. Menghemat biaya dan sumber daya manusia (SDM). Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

4 30 8. Menghemat waktu karena keputusan dapat diambil dengan cepat. 9. Meningkatkan efektivitas manajerial, menjadikan manajer dapat bekerja lebih singkat dan dengan sedikit usaha. 10. Meningkatkan produktivitas analisis. Adapun komponen-komponen dari SPK adalah sebagai berikut.: 1. Data Management Termasuk database, yang mengandung data yang relevan untuk berbagai situasi dan diatur oleh software yang disebut Database Management System (DBMS). 2. Model Management Melibatkan model finansial, statistikal, management science, atau berbagai model kualitatif lainnya, sehingga dapat memberikan sistem suatu kemampuan analitis dan manajemen software yang dibutuhkan. 3. Communication User dapat berkomunikasi dan memberikan perintah pada DSS melalui subsistem ini. Ini berarti menyediakan antarmuka. 4. Knowledge Management Subsistem optional ini dapat mendukung subsistem lain atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri. Konsep Sistem Pendukung Keputusan: 1. Masalah Terstruktur, merupakan suatu masalah yang memiliki struktur masalah pada 3 tahap pertama, yaitu intelijen, rancangan dan pilihan. 2. Masalah Tak Terstruktur, merupakan masalah yang sama sekali tidak memiliki struktur pada 3 tahap proses pengambilan keputusan. 3. Masalah Semi-Terstruktur, merupakan masalah yang memiliki struktur hanya pada satu atau dua tahap proses pengambilan keputusan. Gambar 1 menunjukkan model konseptual SPK. 2.2 Preference Ranking Organization Method for Erinchment Evaluation (PROMETHEE) Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) adalah satu dari beberapa Perbandingan Metode Profile Matching dan PROMETHEE metode penentuan urutan atau prioritas dalam analisis multikriteria. Metode ini dikenal sebagai metode yang efisien dan simple, tetapi juga yang mudah diterapkan dibanding dengan metode lain untuk menuntaskan masalah multikriteria. Metode ini mampu mengakomodir kriteria pemilihan yang bersifat kuantitatif dan kualitatif. Masalah utamanya adalah kesederhanaan, kejelasan dan kestabilan [5]. Gambar 1 Model Konseptual SPK 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. Prinsip yang digunakan adalah penetapan prioritas alternatif yang telah ditetapkan berdasarkan pertimbangan (, f (. ) R[real] ), dengan kaidah dasar: max {( f (x), f (x), f (x).., f (x) x R )} (1) dimana k adalah sejumlah kumpulan alternatif, f (i = 1,2,3,.. k) merupakan nilai/ukuran relatif kriteria untuk masing-masing alternatif. Dalam aplikasinya sejumlah kriteria telah ditetapkan untuk menjelaskan K yang merupakan penilaian dari R (Real). Data dasar untuk evaluasi dengan metode PROMETHEE disajikan dala Tabel 1. IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page end_page

5 Izatu, Muchlis dan Tajidun Tabel 1 Data Dasar Analisis PROMETHEE a, a,., a n alternatif potensial f, f,.., a k kriteria evaluasi 1) Dominasi Kriteria Nilai f merupakan nilai real dari suatu kriteria dan tujuan berupa prosedur optimasi: f : k R. 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 sehingga : a. p(a, b) = 0, berarti tidak ada beda antara a dan b, atau tidak ada preferensi dari a lebih baik dari b. b. p(a, b)~ 0, berarti lemah, preferensi dari a lebih baik dari b. c. p(a, b)~ 1, berarti kuat, preferensi dari a lebih baik dari b. d. p(a, b) = 1, berarti mutlak, preferensi a lebih baik dari b. Dalam metode ini, fungsi preferensi seringkali menghasilkan nilai fungsi yang berbeda antara dua evaluasi, sehingga: P(a, b) = p {f(a) f(b)} (2) Di mana : a = alternatif a b = alternatif b p(a, b) = preference index alternatif a terhadap 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. 2) Index Preferensi Multi-kriteria Tujuan pembuat keputusan adalah menetapkan fungsi preferensi P, dan pi untuk semua kriteria f (i = 1,2,3,. k ) dari masalah optimasi kriteria majemuk. Bobot (weight) pi merupakan ukuran relatif untuk kepentingan kriteria f, 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 P. φ(a, b) = μpi(a, b); a, b A Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author) (3) Variabel 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. 3) PROMETHEE Rangking Perhitungan arah preferensi dipertimbangkan berdasarkan nilai indeks. a. leaving flow φ 1 (a) = φ(a, x) n 1 (4) b. Entering Flow 1 φ (a) = φ (x, a) (a) n 1 = c. Net flow φ (x, a) (5) φ(a) = φ (a) φ (a) (6) φ(a, x) menunjukan preferensi bahwa alternatif a lebih baik dari alternatif x φ(x, a) menunjukan preferensi bahwa alternatif x lebih baik dari alternatif a φ (a) Leaving flow, digunakan untuk menentukan urutan prioritas pada

6 32 proses promethe I yang menggunakan urutan parsial φ (a) Entering flow, digunakan untuk menentukan urutan prioritas padaproses promethe I yang menggunakan urutan parsial φ (a) Net flow, digunakan untuk menghasilkan keputusan akhir penentuan urutan dalam menyelesaikan masalah sehingga menghasilkan urutan lengkap. Perbandingan Metode Profile Matching dan PROMETHEE Tabel 2 Bobot Nilai gap 2.3 Profile Matching Profile Matching merupakan suatu metode penelitian yang digunakan pada sistem pendukung keputusan, proses penilaian kompetensi dilakukan dengan membandingkan antara satu profil nilai dengan beberapa profil kompentensi lainya, sehingga dapat diketahui hasil dari selisih kebutuhan kompetensi yang dibutuhkan, selisih dari kompetensi tersebut disebu gap, dimana gap yang semakin kecil memiliki nilai yang semakin tinggi [6]. Dalam proses Profile Matching secara garis besar merupakan proses membandingkan antara nilai data aktual dari suatu profil yang akan dinilai dengan nilai profil yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut gap) semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar. Berikut ini adalah tahapan dan perumusan perhitungan dengan metode Profile Matching : 1) Pembobotan Pada tahap ini, akan ditentukan bobot nilai masing-masing aspek dengan menggunakan bobot nilai yang telah ditentukan bagi masingmasing aspek itu sendiri. Adapun input-an dari proses pembobotan ini adalah selisih dari profil siswa dan profil minimal beasiswa. Dalam penentuan peringkat pada aspek kapasitas intelektual, sikap kerja dan perilaku untuk jabatan yang sama pada aspek umum dan aspek tanggungan pada setiap gap diberikan bobot nilai seperti yang ditunjukkan oleh Tabel 2. a. Core Factor Core factor (faktor utama) merupakan aspek kopetensi yang menonjol/paling dibutuhkan. Untuk menghitung core factor digunakan Persamaan (7). NCF = (7) NCF : nilai rata-rata core factor NC : jumlah total nilai core factor IC : jumlah item core factor b. Secondary Factor (faktor pendukung) Secondary factor adalah item-item selain aspek yang ada pada core factor. Untuk menghitung secondary factor digunakan Persamaan (8). NSF = NS IS (8) NSF : nilai rata-rata secondary factor NS : jumlah total nilai secondary factor IS : jumlah itemsecondary factor 3) Perhitungan nilai total Dari perhitungan core factor dan secondary factor dari tiap-tiap aspek, kemudian dihitung nilai total dari tiap-tiap aspek yang diperkirakan pada tiap-tiap profile. Untuk menghitung nilai total dari masingmasing aspek, digunakan Persamaan (9). 2) Pengelompokan Core dan Secondary Faktor Setelah menetukan bobot nilai gap kriteria N = (X) % NCF + (X) % NSF (9) yang dibutuhkan, kemudian tiap kriteria dikelompokan lagi menjadi dua kelompok N : nilai total tiap aspek yaitu core factor dan secondary factor. NCF : nilai rata-rata core factor IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page end_page

7 Izatu, Muchlis dan Tajidun NSF : nilai rata-rata secondary factor (X)% : nilai persentase yang diinputkan 4) Perankingan Hasil akhir dari prose Profile Matching adalah ranking dari kandidat yang diajukan untuk mendapatkan beasiswa. Penentuan mengacu pada ranking pada hasil perhitungan yang ditunjukan oleh Persamaan (10). Ranking = 60% NCF + 40 % NSF (10) NCF : nilai core factor NSF : nilai secondary factor 33 Pada Halaman Utama terdapat lima menu yaitu menu Administrator, menu Data Siswa, menu Penerima Beasiswa, menu Petunjuk dan menu Keluar. Gambar 2 menunjukkan tampilan Halaman Utama: 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi merupakan tahap dimana sistem siap untuk dioperasikan. Hasil analisis dan perancangan diimplementasikan dalam bentuk aplikasi sisten penunjang keputusandengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan dalam implementasi adalah sebagai berikut: 1. Perangkat lunak yang dibutuhkan (required software): a) Sistem Operasi, Windows 7 b) Netbeans IDE c) jdk1.8.0_11 d) Xampp e) Mozilla firefox Perangkat keras yang dibutuhkan (required hardware) dengan spesifikasi: a) Processor Intel Core i3 b) RAM 4 GB c) Monitor resolusi 1024 x 768 pixel d) Mouse dan Keyboard Menu Login merupakan form tampilan awal dari aplikasi sistem penunjang keputusan ini. Gambar 1 menunjukkan tampilan menu Login. Gambar 1 Tampilan Menu Login Gambar 2 Koneksi Halaman Utama Gambar 3 menunjukkan tampilan halaman menu Administrator. Saat Admin mengakases halaman ini, Admin dapat menambah dan menghapus data akun Admin yang meliputi username dan password. Gambar 3 Tampilan menu Administrator Gambar 4 menunjukkan tampilan halaman Data Siswa. Saat Admin mengakses halaman data siswa, Admin dapat menambah data siswa dengan meng-input-kan data siswa meliputi Nis, nama siswa, kelas, pekerjaan ayah, pekerjaan ibu, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan, dan kepemilikan rumah dan alamat kemudian memilih tombol tambah data. Pada halaman ini ditampilkan data siswa secara keseluruhan yang telah di-input-kan. Untuk mengubah ataupun menghapus data siswa, Admin memilih salah satu data siswa yang ada pada tabel dan memilih tombol ubah untuk mengubah data dan memilih tombol hapus untuk menghapus data. Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

8 34 Perbandingan Metode Profile Matching dan PROMETHEE Gambar 7 menunjukan tampilan halaman Seleksi Siswa Penerima Beasiswa. Pada halaman ini admin dapat melihat hasil seleksi data siswa yang akan menerima beasiswa. Hasil seleksi muncul dengan dua tabel yaitu Tabel Seleksi Data Siswa menggunakan metode Profile Matching dan Tabel Hasil Seleksi dengan menggunakan metode PROMETHEE. Gambar 4 Tampilan menu data siswa Gambar 5 menunjukkan tampilan halaman Tambah Data Siswa. Saat Admin memilih tombol tambah pada halaman siswa, maka akan tampil halaman tambah data siswa, Admin dapat menambah data siswa yang meliputi Nis, nama siswa, kelas siswa, pekerjaan ayah, pekerjaan ibu, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan, kepemilikan rumah. Gambar 7 Form Seleksi Siswa Penerima Beasiswa Pengujian sistem dilakukan agar dapat membandingkan metode profile matching dan PROMETHEE maka perlu adanya data riilsebagai pembanding. Tabel data riil siswa penerima beasiswa ditunjukan pada Tabel 3. Tabel 3 Tabel Data Riil Siswa Penerima Beasiswa Gambar 5 Form tambah data siswa Gambar 6 menunjukkan tampilan halaman Penerima Beasiswa. Pada halaman ini Admin dapat melakukan proses seleksi data siswa yang akan menerima beasiswa sesuai dengan kelasnya. Gambar 6 Form menu penerima beasiswa IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page end_page Tabel 4 menunjukkan perbandingan data metode Profile Matching dan Metode PROMETHEE. Dari hasil seleksi data dengan menggunakan metode PROMETHEE dan Profile Matching menunjukkan bahwa metode Profile Matching 100% cocok dengan data riil siswa yang menerima beasiswa dengan menggunakan persentasi: PM = 100% = 100%, sedangkan metode PROMETHEE

9 Izatu, Muchlis dan Tajidun hanya menunjukan 94% kecocokan dengan data real siswa penerima beasiswa dengan persentase: PR= 100% = 94%. Tabel 4 Tabel perbandingan data Metode Profile Matching dan Metode PROMETHEE 35 94% dengan data riil siswa penerima beasiswa. Dengan hasil pengujian tersebut dapat dikatakan bahwa metode Profile Matching lebih baik dalam menentukan siswa penerima beasiswa dibandingkan dengan metode PROMETHEE. 5. SARAN Berikut adalah beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut terhadap penelitian ini : 1. Dilakukan penelitian lebih lanjut dengan menbandingkan lagi dengan metodemetode yang lainya. 2. Aplikasi dengan metode Profile Matching dan PROMETHEE dapat diimplementasikan diperangkat lunak dengan tampilan yang lebih baik sehingga Admin dapat lebih mudah menggunakannnya. 4. KESIMPULAN Sistem penunjang keputusan siswa penerima beasiswa dengan menggunakan metode Profile Matching dan PROMETHEE dapat diimplementasikan di SMK Kelautan dan Perikanan Kendari. a. Berdasarkan pengujian dan hasil penelitian,maka diperoleh sebuah kesimpulan yaitu metode Profile Matching memiliki kecocokan 100% dengan data riil siswa penerima beasiswa dibandingkan dengan PROMETHEE yang dari hasil pengujiannya hanya memiliki kecocokan DAFTAR PUSTAKA [1] Daihani, D.U., 2001, Komputerisasi Pengambilan Keputusan, PT.Elex Media Komputindo, Bandung. [2] Sudarsono, N. dan Amien, A.L., 2014, Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Kurang Mampu di SMK Negeri 1 Kota Tasikmalaya Menggunakan Metode Profile Matching, CSRID Journal, Vol. 6, No. 3, pp [3] Lemantara, J., Setiwan, N.A. dan Aji, M.N., 2013, Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode AHP dan PROMETHEE, Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), Vol. 2, No. 1, pp [4] Hasan, I., 2004, Pokok-pokok Materi Teori Pengambilan Keputusan, Ghalia Indonesia. Bogor Selatan. [5] Novaliliendry, D., 2009, Aplikasi Penggunaan Metode PROMETHEE Dalam Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Media Promosi. Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

10 36 Perbandingan Metode Profile Matching dan PROMETHEE Jurnal Jurusan Teknik Informatika Universitas Negeri Padang. [6] Kusrini Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi Offset. IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page end_page