Kata Kunci : Jurusan, Siswa, Simple Additive Weighting (SAW), Sistem Pendukung Keputusan, SMK

Transkripsi

1 PENGGUNAAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN JURUSAN PADA SMK (STUDI KASUS SMK ISLAM NUSANTARA COMAL) Tika Saputri 1, Bowo Nurhadiyono, S.Si, M.Kom 2 Teknologi Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula 1 No. 5-11, Semarang 50131, (024) @mhs.dinus.ac.id Abstrak Dalam kehidupan, manusia selalu dihadapkan pada beberapa pilihan. Pilihan dalam kehidupan adalah mengambil suatu keputusan dalam memilih atau menentukan sesuatu yang akan dilakukannya di masa yang akan datang. Secara sederhana, pengambilan keputusan merupakan peristiwa yang biasa terjadi dalam setiap aspek kehidupan manusia yang terjadi sebagai konsekuensi atas perubahan perkembangan kehidupan manusia dari satu waktu ke waktu yang lain. Permasalahan pengambilan keputusan juga dialami oleh siswa yang ingin melanjutkan sekolahnya ke jenjang yang lebih tinggi. Banyak hal yang perlu dipertimbangkan dalam pemilihan sekolah maupun jurusan yang sesuai. Kita dapat memanfaatkan teknologi informasi untuk memudahkan siswa memilih sekolah lanjutan yang sesuai dengan kemampuannya. Penelitian ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menentukan jurusan pada siswa SMK Islam Nusantara Comal yang menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat mengolah data siswa berdasarkan nilai Ujian Nasional. Dari hasil penelitian tersebut diharapkan membantu siswa SMK Islam Nusantara Comal dalam menentukan jurusan berdasarkan nilai kemampuan siswa. Hasil dari akurasi yang didapatkan adalah 90,5 % dan tingkat kesesuaian 70,5 %. Kata Kunci : Jurusan, Siswa, Simple Additive Weighting (SAW), Sistem Pendukung Keputusan, SMK Abstract In life, people are always confronted on some options. Options in life is to take a decision in selecting or determining something to be done in the future. In a simple, decisionmaking is a common occurrence in every aspect of human life that occurs as a consequence of changes in the development of human life from one moment to another. Decision-making problems experienced by students who want to continue their education to a higher level. Many things need to be considered in the selection of the appropriate school or majors. We can use information technology to help students choose a school according to his ability. This study used a method Simple Additive Weighting (SAW) for determining the direction on students SMK Islam Nusantara Comal which resulted in a decision support system that can process data students by the National Examination. From the research mentioned expected to help students SMK Islam Nusantara Comal in determining the direction based on the value of capabilities students. Results of accuracy which available is 90,5 % and level of conformity 70,5 %. Keywords : Majors, Student, Simple Additive Weighting (SAW), Decision Support System, SMK. 1

2 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan manusia selalu dihadapkan pada beberapa pilihan. Pilihan dalam kehidupan adalah mengambil suatu keputusan dalam memilih atau menentukan sesuatu yang akan dilakukannya di masa yang akan datang. Secara sederhana, pengambilan keputusan merupakan peristiwa yang biasa terjadi dalam setiap aspek kehidupan manusia yang terjadi sebagai konsekuensi atas perubahan perkembangan kehidupan manusia dari satu waktu ke waktu yang lain. Keputusan yang diambil sekarang akan menjadi awal bagi penentuan kehidupan di masa mendatang dan pengambilan keputusan yang tepat akan sangat berpengaruh pada kehidupan kita kedepannya. Permasalahan pengambilan keputusan juga dialami oleh siswa yang ingin melanjutkan sekolahnya ke jenjang yang lebih tinggi. Sering dikemukakan bahwa secara umum pengambilan keputusan adalah memilih diantara berbagai alternatif. Pilihan terhadap berbagai alternatif yang tersedia didasarkan pada pertimbangan baik buruk atau manfaat dan konsekuensi yang menyertai setiap pilihan yang dibuat. Dari pertimbangan yang ada, diharapkan pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan tepat dan efektif. Salah satu contoh pengambilan keputusan dalam bidang pendidikan yaitu memilih sekolah yang tepat. Pemilihan sekolah merupakan salah satu hal yang sangat penting dikarenakan pilihan sekolah akan mempengaruhi pendidikan dan masa depan. Di era globalisasi saat ini membuat keputusan untuk memilih sekolah yang tepat tidaklah mudah. Banyak hal yang perlu dipertimbangkan dalam pemilihan sekolah maupun jurusan yang sesuai. Kita dapat memanfaatkan teknologi informasi untuk memudahkan siswa memilih sekolah lanjutan yang sesuai dengan kemampuannya. SMA/ SMK adalah dua pilihan pendidikan formal siswa SMP yang akan melanjutkan ke tingkat atas. Siswa yang ingin melanjutkan ke SMA akan lebih mudah untuk menentukan sekolah mana yang akan dituju, sedangkan siswa yang ingin melanjutkan ke SMK akan sedikit lebih sulit karena begitu banyak pilihan jurusan yang ada. Sering dijumpai siswa SMK yang merasa tidak cocok dengan jurusan yang dimasuki, ketika mereka sudah diterima di SMK dan telah memperoleh pelajaran di sekolah. Situasi semacam ini berdampak pada biaya pendidikan yang terlanjur dikeluarkan menjadi tidak bermanfaat karena siswa tersebut tidak memiliki kemampuan yang memadai untuk jurusan yang sudah dipilihnya, akibat negatif lainnya adalah para siswa yang drop out. Teknologi informasi yang ada saat ini dapat kita manfaatkan untuk melihat kemampuan siswa sehingga ketidakcocokan dan kebimbangan pilihan jurusan dapat dikurangi. Selama ini banyak sekolah yang masih subyektif dalam pengelolaan jurusan atau pemilihan jurusan yang tepat untuk siswanya, maka dari itu terdapat beberapa cara untuk menyelesaikan permasalahan ini, salah satunya adalah dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini diharapkan dapat membantu dalam menyelesaikan permasalahan penentuan jurusan pada siswa SMK. Metode Simple Additive Weighting (SAW) ini lebih simple 2

3 dan spesifik karena langsung tertuju pada nilai bobot dan dilakukan perankingan. Metode ini hampir sama dengan metode weighting dan metode lain yang termasuk dalam FMADM, tetapi yang membedakan segi pemberian nilai dalam perankingan dan prosesnya. Dari uraian diatas maka penulis tertarik untuk mengambil judul Penggunaan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Sebagai Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Jurusan Pada SMK ( Studi Kasus SMK ISLAM NUSANTARA COMAL ). 1.2 Rumusan Masalah Adapun yang menjadi perumusan masalah yang di ambil penulis adalah bagaimana membuat sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan informasi serta rekomendasi pilihan sebaik mungkin sehingga membantu para siswa untuk menentukan jurusan yang akan dipilih dan bagaimana cara pengembangannya dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). 1.3 Tujuan Penelitian Berdasarkan permasalahan diatas tujuan dari tugas akhir ini adalah mengimplementasikan metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat digunakan untuk menentukan jurusan SMK yang cocok berdasarkan kemampuan yang dimiliki siswa. 1.4 Batasan Masalah Adapun yang menjadi batasan masalah dalam penelitian ini agar tidak menyimpang dari maksud dan tujuan dari penyusunan Tugas akhir ini, maka batasan masalah sebagai berikut: 1. Data-data yang digunakan untuk mengambil keputusan hanyalah data-data yang diambil dari data nilai kemampuan tertentu pada siswa yang akan digunakan sebagai kriteria pencocokan. 2. Penentuan jurusan berdasarkan data nilai pada kriteria atau nilai kemampuan tertentu pada siswa. 3. Metode yang digunakan dalam pembuatan sistem pendukung keputusan ini adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). 2. KAJIAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan pertama kali diperkenalkan oleh Michael S.Scott Marton pada awal tahun 1970-an dengan istilah Management Decision System yang merupakan sistem interaktif berbasis komputer yang membantu mengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur [3]. Simple Additive Weighting Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal dengan metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple Additive Weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut. Metode Simple Additive Weighting membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [6]. Menurut Fachmi Basyaib (2006) Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode paling dikenal dan paling banyak digunakan orang dalam 3

4 menghadapi situasi Multi Attribute Decision Making (MADM). Metode ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk sebuah alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antar rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi sebelumnya. Dimana r ij adalah rating kinerja ternomalisasi dari alternatif A i pada atribut C j, i=1,2,,m dan j=1,2,,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai : Keterangan : V i = rangking untuk setiap alternatif W j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = nilai rating kinerja ternomalisasi Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih. 3. METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Penelitian ini mengambil kasus pada SMK ISLAM NUSANTARA COMAL yang beralamat di Jl. Raya Sidorejo Km. 3 Comal, Pemalang, Jawa Tengah. Selanjutnya analisis menggunakan metode Simple Additive Weighting. 3.2 Ruang Lingkup Penelitian Dalam penelitian, ruang lingkup sangat diperlukan agar mengetahui batasan-batasan dalam lingkup penelitian yang sedang diambil, seperti pengumpulan data untuk bahan analisis data. Adapun ruang lingkup dalam proses penelitian ini berdasarkan batasan masalah dan tujuan penelitian yaitu : 1. Sistem perhitungan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting Dalam objek penelitian di sekolah, inti dari perancangan sistem untuk menentukan jurusan pada SMK di SMK Islam Nusantara Comal dalam perhitungannya menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Karena dalam perhitungan akan menghasilkan keputusan untuk membantu menentukan jurusan pada siswa SMK. 2. Perangkat yang digunakan dalam pembuatan sistem Untuk perangkat keras yang digunakan, peneliti menggunakan perangkat yang telah dimiliki oleh instansi sebelumnya. Sedangkan perangkat lunak yang digunakan disesuaikan dengan aplikasi yang akan dibuat nanti. 3. Data yang digunakan Dari data yang ada di SMK Islam Nusantara Comal akan diambil data sebanyak 129 data. Yang dimana dari data tersebut akan dibandingkan hasilnya dari bobot kriteria yang telah ditentukan, maka akan mengetahui apakah hasil dari setiap bobot yang berbeda sama atau tidak. 4

5 3.3 Analisis Data Dilakukan dengan menganalisis metode Simple Additive Weighting pada tahap ini dalam menentukan jurusan pada siswa SMK, sehingga akan lebih jelas lagi bagaimana data yang akan dibutuhkan dan bagaimana proses perhitungan dilakukan. Perhitungan dilakukan berdasarkan dengan data kriteria nilai bobot yang telah ditentukan 3.4 Pengujian Bobot Tahap awal dalam pengujian bobot ini terlebih dahulu adalah menentukan dan merencanakan kriteria-kriteria dalam menentukan jurusan siswa SMK yaitu dengan menggunakan nilai ujian nasional. 1. Nilai Bahasa Indonesia (C1) 2. Nilai Bahasa Inggris (C2) 3. Nilai Matematika (C3) 4. Nilai IPA (C4) Dari masing-masing kriteria akan ditentukan bobot-bobotnya. Pada bobot terdiri dari lima bilangan Fuzzy, yaitu sangat rendah (SR), rendah (R), cukup (C), tinggi (T), sangat tinggi (ST). Maka dibuat variabel yang akan dirubah kedalam bilangan fuzzy. Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria sebagai berikut : Sangat Rendah (SR) = 0 Rendah (R) = 0,25 Cukup (C) = 0,5 Tinggi (T) = 0,75 Sangat Tinggi (ST) = 1 Langkah penyelesaian SAW : 1. Menentukan alternatif, yaitu A i. 2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan. 3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. 4. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria. W = {W 1,W 2,W 3,W 4 } 5. Membuat table rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. 6. Membuat matrik keputusan X yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai x setiap alternatif (A i ) pada setiap kriteria (C j ) yang sudah ditentukan, dimana i=1,2,3,4 dan j=1,2,3. X = [ ] 7. Melakukan normalisasi matrik keputusan dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternomalisasi (r q ) dari alternatif A i pada kriteria C j. n i { Keterangan : a. Dikatakan kriteria keuntungan apabila nilai x ij memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila x ij menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan. b. Apabila berupa kriteria keuntungan maka nilai x ij dibagi dengan nilaimax i (x ij ) dari setiap kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai Min i (x ij ) dari setiap kolom dibagi dengan nilai x ij. 8. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi (r ij ) membentuk matrik ternomalisasi (R). R = [ ] 9. Hasil akhir nilai preferensi (V i ) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matrik ternomalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian elemen kolom matrik (W). 5

6 10. Hasil perhitungan nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i merupakan alternatif terbaik. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Implementasi Sistem Gambar 1 input data siswa Gambar 2 input nilai siswa Gambar 3 hasil keputusan 4.2 Pengujian Metode Simple Additive Weighting Pengujian akan dilakukan dengan melakukan perbandingan antara olahan data yang diperoleh secara manual oleh peneliti dan dengan olahan data secara sistem pendukung keputusan. Dalam pengujian ini peneliti mensimulasikan proses penentuan jurusan siswa SMK yang diambil sampel 39% dari data total siswa kelas X (sepuluh) sebesar 324 siswa yang diperoleh secara random sebanyak 129 siswa yang dimana terdiri dari tiga jurusan yaitu TKJ, Akuntansi, dan Perbankan. Dari data sampel yang diambil jurusan TKJ terbagi dari empat kelas yang jumlah siswanya 75 dan masing-masing kelas terdiri 20, 20,15 dan 20. Jurusan Akuntansi terbagi dari tiga kelas yang jumlah siswanya dari data sampel yang diambil adalah 36 siswa dan masing-masing kelas terdiri dari 12, 14, dan 10. Sedangkan jurusan Perbankan terbagi dari dua kelas yang jumlah siswanya 18 yang diambil dari data sampel dan masingmasing kelas terdiri 10 dan 8 siswa. Berikut adalah pengujian tingkat akurasi pengolahan data : 1. Perhitungan tingkat akurasi berdasarkan sistem Simulasi penentuan jurusan siswa yang dilakukan perhitungan tingkat akurasi untuk pengolahan data secara manual dan sistem yang akan dilakukan peneliti berdasarkan nilai siswa pada raport semester awal. Kesimpulan dari evaluasi adalah : Jumlah siswa yang bernilai baik : 95 Jumlah siswa yang bernilai kurang baik : 34 Jumlah 5 siswa yang cocok namun nilai kurang baik. Jumlah 9 siswa yang nilai baik namun tidak cocok dengan sistem. Jumlah 86 siswa yang nilai baik namun cocok dengan sistem. 6

7 Jumlah 29 siswa nilai kurang baik dan tidak sesuai dengan sistem. Tingkat akurasi = = 100% = 90,5 % 100% 2. Evaluasi nilai raport dan perbandingan sistem Evaluasi nilai raport dibandingkan dengan sistem, jurusan yang telah dipilih siswa pada saat awal masuk pendaftaran dengan jurusan menurut sistem yang kemudian dibandingkan dengan hasil nilai raport semester awal tang akan dihitung tingkat kesesuaiannya. Perhitungan tingkat kesesuaiannya dihitung berdasarkan persentase nilai yang cocok dengan sistem dan jumlah siswa yang ada. Tingkat kesesuaian = x 100 % = x 100 % = 70,5 % 5. Kesimpulan Dan Saran 5.1 Kesimpulan Dari apa yang sudah diuraikan serta penelitian yang dilakukan peneliti dalam membuat pengembangan sistem pendukung keputusan penentuan jurusan siswa SMK dengan metode SAW, maka dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. Dengan Aplikasi SPK dapat memudahkan pihak sekolah dalam menentukan jurusan pendidikan seorang siswa dengan lebih cepat karena sebagian besar proses di kerjakan oleh sistem. 2. Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini membuktikan bahwa Simple Addditive Weighting berhasil di implementasikan kedalam sistem dan telah dibuktikan pada saat pengujian penelitian. 3. Tingkat akurasi dari jumlah jurusan yang cocok dan nilai baik yang diambil oleh siswa dan jurusan menurut hasil perhitungan sistem adalah sebanyak 90,5 %. 4. Tingkat kesesuaian dari jumlah jurusan yang cocok yang diambil oleh siswa dan jurusan menurut hasil perhitungan sistem adalah sebanyak 70,5 %. 5.2 Saran Untuk lebih meningkatkan kinerja pihak sekolah khususnya dan menyempurnakan sistem pendukung keputusan yang telah dibuat, maka peneliti memberikan saran sebagai berikut : 1. Perlu adanya sumber daya manusia yang merawat sistem SPK berbasis SAW dan melakukan pengembangan terhadap sistem tersebut, melakukan up date baik dari segi hardware maupun metode yang di gunakan. 2. Penelitian ini dapat dikembangkan dengan metode lainnya untuk melakukan perbandingan. DAFTAR PUSTAKA [1] Nandang Hermanto, "Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Menentukan Jurusan Pada SMK BAKTI PURWOKERTO," Jurnal Teknik Informatika STIMIK AMIKOM Purwokerto, vol. 2, [2] Febri Prima, "Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan 7

8 Penerimaan Beasiswa BBM Dengan Model Fuzzy Multiple Attribute Menggunakan Metode Simple Additive Weighted," Jurnal Program Studi Teknik Industri Universitas Tanjungpura, vol. 1, [3] Efrain Turban, Jay E. Aronson, and Ting Peng Liang, Decision Support Systems and Intelligent Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas), 71st ed. Yogjakarta, Indonesia: Andi Offset, Yogyakarta, Indonesia: Graha Ilmu, [11] S.Si.,M.Kom. T. Sutojo, S.Si.,M.Kom. Edy Mulyanto, and Dr. Vincent Suhartono, Kecerdasan Buatan. Yogyakarta, Indonesia: Andi Publisher, [4] M.Kom Kusrini, Konsep dan Aplikasi Pendukung Keputusan. Yogyakarta, Indonesia: Andi Publisher, [5] Ir. Fathansyah, Basis Data, revisi ed. Bandung, Indonesia: CV. Informatika, [6] Sri Kusumadewi, Sri Hartati, Agus Harjoko, and Retantyo Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta, Indonesia: Graha Ilmu, [7] Bunafit, PHP Programming. Yogyakarta, Indonesia: Andi Publisher, [8] Kasiman Peranginangin, Aplikasi WEB dengan PHP dan MySQL. Yogyakarta, Indonesia: Andi Publisher, [9] S.Kom, MMSI Rifiana Arief. (2014, Juni) gunadarma.co.id. [Online]. rifiana.staff.gunadarma.ac.id/downlo ads/files/26083/teknik+pengujian+p erangkat+lunak+-+black+box.pdf [10] Sri Kusumadewi and Hari Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, 2nd ed. 8

9 9