SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI ASISTEN LABORATORIUM DOSEN ELEKTRO MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT DI POLINES

dokumen-dokumen yang mirip
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA BEASISWA MAHASISWA KURANG MAMPU PADA STMIK BUDIDARMA MEDAN MENERAPKAN METODE PROFILE MATCHING

PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MENENTUKAN PENDIRIAN LOKASI GRAMEDIA DI SUMATERA UTARA

APLIKASI PENGELOLAAN DATA KERJA PRAKTEK MAHASISWA (STUDI KASUS: FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI UNIVERSITAS SEMARANG)

ANALISIS PERBANDINGAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON DOSEN STMIK PALANGKARAYA

PENERAPAN ALGORITMA ELECTRE DALAM MENENTUKAN LOKASI SHETLER TRANS JOGJA

III. METODE PENELITIAN

Penerapan Metode Saw Dalam Menentukan Juara Dance Sekolah Menengah Pertama

III. METODE PENELITIAN

Liston Hasiholan 1) dan Sudradjat 2)

Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Beasiswa Menggunakan Fuzzy Multi Attribut Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK KREDIT PEMILIKAN RUMAH BANK UOB MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTHING

BAB III METODE PENELITIAN. adalah untuk mengetahui kontribusi motivasi dan minat bekerja di industri

BAB II METODE PENELITIAN. penelitian korelasional dengan menggunakan pendekatan kuantitatif dan

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN KONTRAK PT. TELKOM AKSES MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING M.

BAB III METODE PENELITIAN. identifikasi variabel penelitian, definisi operasional variabel penelitian, subjek

BAB III METODE PENELITIAN

BAB IV ANALISIS DATA. analisis paired sample T-test yaitu Ada atau tidaknya Pengaruh Terapi Rational

METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Deskriptif. Karena

PENGARUH KEPEMIMPINAN DOSEN DAN KEMAMPUAN PRAKTIKUM TERHADAP PRESTASI BELAJAR MAHASISWA DALAM MATAKULIAH FISIKA MODERN

Jurnal Media Infotama, Vol.9, No.2, September

HUBUNGAN PENGGUNAAN SUMBER BELAJAR DAN MINAT BELAJAR DENGAN HASIL BELAJAR PENGUKURAN DASAR SURVEY

BAB III METODE PENELITIAN. mengenai Identifikasi Variabel Penelitian, Definisi Variabel Penelitian,

III. METODE PENELITIAN. Desain penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif dan verifikatif.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Hubungan Layanan Informasi Dengan Kreativitas Belajar Siswa

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang dilakukan adalah penelitian asosiatif dengan analisa

PENGGUNAAN SENSOR DHT11 SEBAGAI INDIKATOR SUHU DAN KELEMBABAN PADA BABY INCUBATOR

UNIVERSITAS GADJAH MADA PANDUAN PENYUSUNAN PROPOSAL PROGRAM HIBAH PEMBELAJARAN BERBASIS RISET (PBR) TAHUN ANGGARAN

PENGUKURAN RELIABILITAS DAN VALIDITAS SOAL MATEMATIKA BIDANG TEKNIK UNTUK TES MASUK CALON MAHASISWA BARU POLITEKNIK NEGERI SEMARANG

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan dan menganalisis pengaruh

langsung dilokasi obyek penelitian yang berkaitan dengan kegiatan yang Teknik ini dipergunakan untuk memperoleh data tentang jumlah karyawan di

Decision Support System untuk Penentuan Pemberian Beasiswa Prestasi di Perguruan Tinggi

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif,

BAB III METODE PENELITIAN. Sedangkan penelitian ini akan dilaksanakan di SMPN 6 Kerinci Kanan,

BAB IV ANALISIS HUBUNGAN UMPAN BALIK DENGAN MOTIVASI BELAJAR PENDIDIKAN AGAMA ISLAM SISWA SMP NEGERI 9 BATANG

PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP ABSTRAK

Analisis Pengaruh Marketing Mix Terhadap Kepuasan Konsumen Sepeda Motor

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN LETAK LOKASI PASAR SWALAYAN BARU KOTA SEMARANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODE PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan adalah Deskriptif Asosiatif dengan

EVALUASI APLIKASI SISTEM INFORMASI PRAKTEK INDUSTRI DAN TUGAS AKHIR DENGAN METODE USABILITY TESTING

Seminar Nasional Pendidikan Biologi FKIP UNS 2010

III. METODE PENELITIAN. menggunakan kuesioner sebagai teknik pokok. Penelitian yang bersifat

98 Jurnal Fisika Edukasi (JFE) Vol.2 No.2 Oktober 2015

B. Konsep dan Variabel Penelitian BAB III METODE PENELITIAN. A. Jenis Penelitian. Pendekatan penelitian yang digunakan penulis adalah

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Bab ini membahas mengenai uraian dan analisis data-data yang

Contoh Proposal Skripsi Makalahmudah.blogspot.com

BAB. III METODE PENELITIAN. A.Identifikasi Variabel Penelitian. Variabel-variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Adapun lokasi penelitian ini adalah Madrasah Hifzhil. Yayasan Islamic Centre Medan yang terletak di Jl.

KORELASI. menghitung korelasi antar variabel yang akan dicari hubungannya. Korelasi. kuatnya hubungan dinyatakan dalam besarnya koefisien korelasi.

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB III METODE PENELITIAN

SISTEM INFORMASI DATA BARANG INVENTARIS BERBASIS WEB PADA KEJAKSAAN NEGERI TERNATE

HAND OUT STATISTIK NON PARAMETRIK

Pengembangan instrumen penilaian kemampuan berfikir kritis pada pembelajaran fisika SMA

ANALISA PENGARUH SISTEM MANAJEMEN TQC TERHADAP TINGKAT KERUSAKAN PRODUK (STUDI KASUS PADA PT. SINAR KAYU ABADI SURABAYA)

III. METODE PENELITIAN. ilmiah, apabila penelitian tersebut menggunakan metode atau alat yang tepat. dan menguji kebenaran suatu pengetahuan.

BAB III METODE PENELITIAN. pendekatan asosiatif simetris, yaitu hubungan yang bersifat sebab-akibat yang

ANALISIS SEKTOR BASIS DAN NON BASIS DI PROVINSI NANGGROE ACEH DARUSSALAM

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kuantitatif,

I Wayan Teresna 1, Djoko Suhantono 1. Bali,Phone : , Fax: Abstrak

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang dianut dalam

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KPR (KREDIT PEMILIKAN RUMAH) UNTUK NASABAH PEMOHON MENGGUNAKAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS PT.

BAB III METODE PENELITIAN. Variabel-variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENEMUKAN POLA HUBUNGAN TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA DENGAN DATA INDUK MAHASISWA. Beta Noranita 1, Nurdin Bahtiar 2

BAB III METODE PENELITIAN. Desain penelitian merupakan rencana atau metode yang akan ditempuh

IDENTIFIKASI TANAMAN KACANG-KACANGAN BERDASAR ZAT HARA LAHAN MENGGUNAKAN METODE ELECTRE (STUDI KASUS:DI KABUPATEN GUNUNGKIDUL)

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB III METODE PENELITIAN

1 ANGKET PERSEPSI SISWA TERH

BAB III METODE PENELITIAN

SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN BERBASIS WEB PADA SMP NEGERI 119 JAKARTA

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016

BAB III RANCANGAN PENELITIAN. tujuan utama yang ingin dicapai melalui penelitian ini adalah untuk memperoleh

Pengaruh Total Quality Management Terhadap Kualitas Produk Pada CV DUA SINGA Banyuwangi

PENGARUH CONTRACTING CONTINYU SEBUAH PENDEKATAN BEHAVIORISTIK DALAM MENINGKATKAN SELF AWARNES

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN

PENGARUH KINERJA KEPALA DESA TERHADAP PENINGKATAN PRESTASI KERJA PERANGKAT DESA. (Studi pada Desa Sumbergede Kec. Sekampung Kab.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif

Dan koefisien korelasi parsial antara Y, X 2 apabila X 1 dianggap tetap, dinyatakan sebagai r y 2.1 rumusnya sebagai berikut:

SISTEM MONITORING KINEJA DOSEN DALAM KEGIATAN TRI DHARMA PERGURUAN TINGGI ( STUDI KASUS STMIK CILEGON )

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Promotif, Vol.2 No.2 April 2013 Hal PENGARUH MUTU PELAYANAN KESEHATAN TERHADAP KEPATUHAN BEROBAT PASIEN KUSTA DI PUSKESMAS KOTA PALU ABSTRAK

BAB XII ANALISIS JALUR (PATH ANALYSIS) APA SIH?

PENGARUH KOMPENSASI DAN KARAKTERISTIK PEKERJAAN TERHADAP KEPUASAN KERJA KARYAWAN USAHA KOMPUTER DI KOTA BANJARMASIN

MAKALAH SABUK ELEMEN MESIN

SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN DATA KELULUSAN SISWA NON-FORMAL BERBASIS WEB PADA DINAS PENDIDIKAN NASIONAL KOTA TERNATE

SISTEM INFORMASI E-BUSINESS PADA TOKO GLOBAL KOMPUTER BERBASIS WEB

III. METODOLOGI PENELITIAN. untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono, 2008:11).

PENGARUH MODEL PRODUK TERHADAP TINGKAT VOLUME PENJUALAN Studi Kasus Pada Telepon Selular Merek Nokia Pada PT. Bimasakti

HUBUNGAN KEBUGARAN JASMANI DENGAN HASIL BELAJAR IPA SISWA KELAS IX SMP NEGERI 8 BANDA ACEH TAHUN PELAJARAN 2012/2013

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

APLIKASI PEMBAYARAN PIUTANG DI RS JASA KARTINI KOTA TASIKMALAYA

NASKAH PUBLIKASI SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN BERBASIS CLIENT SERVER PADA PERPUSTAKAAN DAN ARSIP DAERAH KOTA LUBUKLINGGAU

Gerak Melingkar. B a b 4. A. Kecepatan Linear dan Kecepatan Anguler B. Percepatan Sentripetal C. Gerak Melingkar Beraturan

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI WAHANA GERAK MANDIRI YANG ADAPTIF MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN HIERARCHICAL EXTENDED KOHONEN MAP (HEKM)

SMK NEGERI 3 PURWOREJO KOMPETENSI KEAHLUIAN JASA BOGA SILABUS. : Sanitasi, Hygiene dan Keselamatan Kerja. Kelas /Semeste : X/ 1 dan 2

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. banyaknya komponen listrik motor yang akan diganti berdasarkan Renewing Free

ANALISIS PENGARUH HARGA JUAL DAN SALURAN DISTRIBUSI TERHADAP VOLUME PENJUALAN AYAM POTONG DI UD. SUPPLIER DAGING AYAM KOTA TANGERANG

Transkripsi:

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI ASISTEN LABORATORIUM DOSEN ELEKTRO MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT DI POLINES Satia Bayu Aji Teknik Infomatika Fakultas Ilmu Kompute Univesitas Dian Nuswantoo Semaang ABSTRAK Seiing pekembangan kompute, maka kegunaan kompute semakin besa diasakan, dimana kompute dapat membantu dalam pengolahan data sehingga pelaksanaan pekejaan dapat telaksana dengan cepat dan tepat. Compute Based Infomation System (Sistem Infomasi Bebasis Kompute) yang salah satunya adalah Sistem Pendukung Keputusan (Decision Suppot System) adalah suatu sistem infomasi kompute yang inteaktif yang dapat membeikan altenatif solusi bagi pembuat keputusan. Sistem pendukung keputusan dapat dihasilkan dengan menggunakan bebeapa macam metode, salah satu diantaanya adalah metode Weighted Poduct (WP). Weigthted Poduct adalah metode penyelesaian dengan menggunakanpekalian untuk menghubungkan nilai atibut, dimana nilai haus dipangkatkan telebih dahulu dengan bobot atibut yang besangkutan. Dengan menggunakan metode Weighted Poduct ini, dihaapkan poses penjuusan siswa lebih efektif dan efisien. Pengembangan dan peningkatan Sumbe Daya Manusia meupakan fakto yang sangat penting dalam membeikan jawaban tehadap bebagai masalah yang tejadi dalam suatu oganisasi. Pengembangan sumbe daya manusia dalam suatu oganisasi fomal/biokasi sudah meupakan suatu kehausan. Salah satu lembaga yang dibangun dalam angka pengembangan Sumbe Daya Manusia adalah Peguuan Tinggi. Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Poduct, Sistem Infomasi 1. LATAR BELAKANG Seiing pekembangan kompute, maka kegunaan kompute semakin besa diasakan, dimana kompute dapat membantu dalam pengolahan data sehingga pelaksanaan pekejaan dapat telaksana dengan cepat dan tepat. Disamping itu sistem hanya menyediakan altenatif keputusan, sedangkan keputusan akhi tetap ditentukan oleh decision make (pengambil keputusan). pemanfaatan kompute dibebagai bidang sudah meupakan suatu kehausan. Compute Based Infomation System (Sistem Infomasi Bebasis Kompute) yang salah satunya adalah Sistem Pendukung Keputusan (Decision Suppot System) adalah suatu sistem infomasi kompute yang inteaktif yang dapat membeikan altenatif solusi bagi pembuat keputusan. Pengembangan dan peningkatan Sumbe Daya Manusia meupakan fakto yang sangat penting dalam membeikan jawaban tehadap bebagai masalah yang tejadi dalam suatu oganisasi. Pengembangan sumbe daya manusia dalam suatu oganisasi fomal/biokasi sudah meupakan suatu kehausan. Salah satu lembaga yang dibangun dalam angka pengembangan Sumbe Daya Manusia adalah Peguuan Tinggi. Sebagai Peguuan Negei, Politeknik Negei Semaang khususnya juusan teknik elekto yang belaja di laboatoium sangat memelukan pendampingan yang optimal,

sedangkan pean satu dosen diasa sangat kuang untuk membeikan pendampingan untuk 40 mahasiswa. Oleh kaena itu dibutuhkan asisten untuk dosen yang besangkutan dimana tugas pokoknya membantu dosen dalam membeikan pendampingan kepada mahasiswa. Setiap kali bagian laboatoium membuka lowongan asisten laboatoium, maka banyak sekali pada mahasiswa yang mendafta. Oleh kaena itu dipelukan seleksi yang cukup ketat, dengan kiteia yang cukup banyak sepeti IPK, test tetulis, test micoteaching, test pogam dasa, test elektonika dasa, wawancaa dan psikotest. 2. LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Studi Ingot Seen Siantu (2013) dalam penelitiannya bejudul Sistem Pendukung Keputusan Uuntuk Menentukan Pemilihan Juusan Siswa Dengan Menggunakan Metode Weight Poduct, Pada saat ini pemanfaatan ilmu pengetahuan dan teknologi bekembang dengan sangat cepat dan menghasilkan inovasi bau yang haus diimbangi dengan kemampuan beadaptasi tehadap teknologi tesebut. Salah satu bidang tesebut adalah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Sistem Pendukung Keputusan sebagai sekumpulan tools kompute yang teintegasi yang mengijinkan seoang decision make untuk beinteaksi langsung dengan kompute, untuk menciptakan infomasi yang beguna dalam membuat keputusan semi testuktu dan keputusan tak testuktu yang tidak teantisipasi. Sistem pendukung keputusan adalah bagian dai sistem infomasi bebasis kompute yang biasa digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan pada suatu oganisasi atau peusahaan. Sistem pendukung keputusan dapat dihasilkan dengan menggunakan bebeapa macam metode, salah satu diantaanya adalah metode Weighted Poduct (WP). Weigthted Poduct adalah metode penyelesaian dengan menggunakan pekalian untuk menghubungkan nilai atibut, dimana nilai haus dipangkatkan telebih dahulu dengan bobot atibut yang besangkutan. Dengan menggunakan metode Weighted Poduct ini, dihaapkan poses penjuusan siswa lebih efektif dan efisien sehingga siswa cepat mendapat infomasi tentang penjuusan dan hasil penjuusan pun sesuai dengan kemampuan siswa masing-masing. Dengan menggunakan Sistem pendukung keputusan dan database, data siswa atau nilai penjuusan siswa dapat disimpan di dalamnya, sehingga jika tejadi kesalahan dalam penginputan nilai atau data siswa, maka data yang salah tesebut dapat dipebaiki tanpa haus menginput ulang nilai atau data siswa.metode Weighted Poduct (WP) dapat membantu dalam mengambil keputusan untuk menentukan penjuusan siswa. Dengan menggunakan metode Weighted Poduct (WP) poses penjuusan siswa lebih efisien sehingga siswa lebih cepat mendapatkan infomasi tentang penjuusan. Dengan menggunakan Sistem pendukung keputusan dan database, data siswa atau nilai penjuusan siswa dapat disimpan di dalamnya, sehingga jika tejadi kesalahan dalam penginputan nilai atau data siswa, maka data yang salah tesebut dapat dipebaiki tanpa haus menginput ulang nilai atau data siswa. Pebedaan dai penelitian ini dengan yang penulis lakukan adalah pada pemasalahan yang diangkat. 2.2 Sistem Pendukung Keputusan Pengambilan keputusan di dalam suatu oganisasi dapat dikatakan sebagai hasil suatu poses komunikasi dan patisipasi yang teus meneus dai keseluuhan oganisasi.hasil keputusan tesebut dapat meupakan penyataan yang disetujui anta altenatif atau anta posedu untuk mencapai tujuan tetentu.[5]

Pesoalan pengambilan keputusan,pada dasanya adalah bentuk pemilihan dai bebagai altenatif tindakan yang mungkin didipilih yang posesnya melalui mekanisme tetentu dengan haapan akan menghasilkan sebuah keputusan yang tebaik. Kata keputusan (decision) beati pilihan (choise),yaitu pilihan dai dua atau lebih kemungkinan.pengambilan keputusan hampi tidak meupakan pilihan antaa yang bena dan yang salah tetapi justu yang seing tejadi ialah pilihan antaa yang hampi bena dan yang mungkin salah. Keputusan jika dilihat kaitannya dengan poses,beati keadaan akhi dai suatu poses yang lebih dinamis yang dibei label pengambilan keputusan.keputusan dipandang sebagai poses kaena tedii atas suatu sei aktivitas yang bekaitan dan tidak hanya dianggap sebagai tindakan bijaksana.dengan kata lain, keputusan meupakan sebuah kesimpulan yang dicapai sesudah dilakukan petimbangan, yang tejadi setelah satu kemungkinan dipilih,sementaa yang lain dikesampingkan.petimbangan ialah menganalisa bebeapa kemungkinan atau altenatif lalu memilih satu diantanya. [5] 2.3 Pebedaan Antaa Sistem Infomasi Manajemen dengan Sistem Pendukung Keputusan Pada SIM (Sistem Infomasi Manajemen) dapat dijabakan sebagai beikut : a. Fokus pada pengoganisasian infomasi dai peusahaan Pada sistem infomasi manajemen, semua bagian yang telibat dalam sebuah oganisasi akan dikelola menjadi satu bagian yang utuh dan saling bekaitan b. Alu infomasi testuktu Setiap data yang dipelukan oleh sistem akan disuppot dan digunakan oleh bagian-bagian yang ada pada oganisasi dan dilakukan secaa testuktu, atinya sesuai dengan kebutuhan masing-masing bagian. c. Aktifitas : Tanya jawab & penyusunan lapoan Aktifitas dalam pengelolaan sistem dilakukan dengan caa saling beinteaksinya bagian yang satu dengan bagian yang lain. Sedangkan pada SPK (Sistem Penunjang Keputusan) dapat dijabakan sebagai beikut : a. Mengkhususkan pada pengambilan keputusan dai paa manaje tingkat atas Sistem pendukung keputusan hanya digunakan oleh bagian oganisasi yang meupakan pimpinan atau manaje. b. Menekankan pada fleksibilitas, adaptibilitas & mampu membei espon dengan cepat Digunakan untuk membeikan espon dan dukungan kepada manaje dalam menentukan kebijakan-kebijakan secaa cepat dan fleksibel. c. Use memiliki kontol penuh dalam inteaksi Kaena hanya ada sedikit pengguna dai sistem ini, maka setiap pengguna dibeikan hak akses penuh dalam mengelola sistem. 2.4 Metode Weighted Poduct Metode Weighted Poduct (WP) menggunakan pekalian untuk menghubungkan ating atibut, dimana ating setiap atibut haus dipangkatkan dulu dengan bobot atibut yang besangkutan. Poses ini sama halnya dengan poses nomalisasi[3]. Pefeensi untuk altenatif Ai dibeikan sebagai beikut: dengan i=1,2,...,m Σwj = 1. wj adalah pangkat benilai positif untuk atibut keuntungan, dan benilai negatif untuk atibut biaya.

Algoitma dai metode WP yaitu : 1. Menentukan bobot pefeensi dai setiap kiteia(w) 2. Mengalikan seluuh atibut sebuah altenatif dengan bobot sebagai pangkat positif untuk atibut manfaat dan bobot befungsi sebagai pangkat negatif pada atibut biaya 3. Hasil pekalian dijumlahkan untuk menghasilkan nilai pada setiap altenatif(s) 4. Mencai nilai setiap altenatif (V) dengan membagi nilai altenatif (S) dengan jumlah total altenatif (S) 5. Altenatif (V) dengan nilai tetinggi menjadi altenatif tebaik. 3. METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Dalam menyusun Tugas Akhi ini penelitian dilakukan pada sistem pendukung keputusan pemilihan calon asisten laboatoium pada Politeknik Negei Semaang. 3.2 Jenis dan Sumbe Data 3.2.1 Jenis Data Jenis Data Yang digunaka adalah : 1. Data Kualitatif Data yang tidak dinyatakan dalam angka sepeti a. Data Calon Asisten : Nama, alamat, semeste, juusan, ipk, nilai test, nilai wawancaa, nilai psikotest b. Data Pemakaian Laboatoium : Hai, Jam, Mata Kuliah, Dosen Pengampu 2. Data Kuantitatif Data yang dinyatakan dalam angka, sepeti : a. Jumlah mahasiswa yang kuliah dalam sekali paktikum b. Jumlah Dosen yang mengaja paktikum 3.2.2 Sumbe Data 1. Data Pime Data yang dipeoleh secaa langsung melalui poses pengamatan dan sumbe yang besangkutan secaa langsung yaitu Polines Semaang. Data yang digunakan penulis sebagai data pime dipeoleh bedasakan sumbe yang besangkutan secaa langsung di Polines Semaang 2. Data Sekunde Data yang dipeoleh dengan mengumpulkan teoi atau bahan yang ada hubungannya dengan pemasalahan yang diteliti, Sepeti : dafta pustaka, liteatu dan media yang behubungan dengan Sistem Pendukung Keputusan pemilihan asisten laboatoium. Data tesebut didapatkan dengan caa mencai liteatu di Pepustakaan dan bowsing di intenet. 4. PEMBAHASAN 4.1 Analisa Sistem 4.1.1 Identifikasi Masalah dan Sumbe Masalah Dalam poses pengambilan keputusan peneimaan asisten dosen pada Politeknik Negei Semaang kadang kala masih tejadi kesulitan atau kebingungan dalam poses peneimaan asisten dosen bau sehingga membutuhkan waktu yang lama. Jika poses pengambilan keputusan tesebut dibantu oleh sebuah sistem pendukung keputusan yang tekomputeisasi, dihaapkan pihak Politeknik Negei Semaang tidak lagi mengalami kebingungan untuk poses peneimaana asisten doseb yang akan diambil sesuai dengan pilihan yang bekualitas sesuai dengan kompetensinya. Bedasakan identifikasi masalah di atas, maka dapat diambil kesimpulan bahwa pemasalahan pokoknya adalah belum ditetapkannya kiteia-kiteia peneimaan asisten dosen secaa tetulis dan sistematis pada Politeknik Negei Semaang. 4.1.2 Identifikasi Kebutuhan Masukan (input) Masukan data yang dipelukan untuk aplikasi penentuan dalam poses peneimaan guu atau tenaga pendidik bau bedasakan logika Fuzzy dengan metode Weight Poduct yang akan dibuat adalah sebagai beikut : a. Data Asisten Dosen

Peneimaan asisten dosen bau yang menjadi masukan adalah data calon asisten yang dibutuhkan pada Politeknik Negei Semaang bedasakan kiteia yang sudah ditetapkan. b. Jenis Altenatif dan Kiteia Jenis altenatif yang dibeikan adalah pilihan peneimaan calon asisten dosen bau. Jenis kiteianya adalah IPK, test tetulis, test micoteaching, test pogam dasa, test elektonika dasa, wawancaa dan psikotest. c. Penilaian bobot oleh pengambil keputusan untuk setiap kiteia d. Pembeian ating setiap altenatif untuk setiap kiteia 4.2 Peancangan Sistem 4.2.1 Identifikasi Data dan Infomasi Data yang diolah dalam Sistem Pendukung Keputusan Peneimaan Asisten Dosen ini adalah sebagai beikut : 4.2.1.1 Identifikasi Data 1. Data Pelama 2. Data Kiteia 3. Data Seleksi 4. Pembobotan Atibut 5. Data Hasil Tes 6. Data Login 7. Logout Sedangkan infomasi yang dihasilkan oleh Sistem Pendukung Keputusan Peneimaan asisten dosen ini adalah sebagai beikut : 4.2.1.2 Identifikasi Infomasi 1. Hasil Keputusan 2. Lapoan Pelama 3. Hasil Pehitungan 4. Konfimasi Login 4.3 Identifikasi Sumbe Data dan Tujuan Infomasi Adapun sumbe data dalam Sistem Pendukung Keputusan Peneimaan Asisten laboatium Dosen beasal dai : 4.3.1 Identifikasi Sumbe Data 1. Pelama 2. Politeknik Negei Semaang 3. Laboatoium 4.3.2 Identifikasi Tujuan Infomasi 1. Pelama 2. Politeknik Negei Semaang 3. Laboatoium 4.4 Context Diagam Pelama Politeknik Negei Semaang Gamba 1 : Context Diagam Sistem Pendukung Keputusan Peneimaan Asisten Dosen 4.5 Entity Relationship Diagam Id_plm Nm_plm Tmpt_lahi Tgl_lahi Jns_klamn Alamat Pelama Nama_use Data_seleks i Kota Agama Lulusan IPK Notelp Email Id_use Use Data_pelama Passwod Id_penilaian Id_plm 1 M Penilaian 1 Nilai_usia Id_keput Tgl_keput Keputusan Nilai_IPK Nilai_uji Nilai_BM Id_penilaian Nilai_FS M Nm_kiteia Kd_kiteia Kiteia Keteangan Gamba 3 : Entity Relationship Diagam 4.6 Tampilan Pogam Gamba 4 : Tampilan Utama Pogam 4.7 Hasil Pehitungan 0 SP K Peneimaa n Asisten Dosen Logou t Hasil_pehitunga n Data_kitei a Data_logi n Konfimasi_logi n Data_hasil_te s Pembobotan_atibu t Lapoan_pelama Validasi_data_pelama Laboatoiu m

diatas (IPK, test tetulis, test micoteaching, test pogam dasa, test elektonika dasa, wawancaa dan psikotest) untuk menghasilkan tingkat keputusan lebih akuat. Gamba 5 : Tampilan Hasil 5. PENUTUP 5.1 Kesimpulan Dai hasil pembahasan bab I sampai dengan bab V dapat diambil kesimpulan sebagai beikut : 1. Dengan adanya sistem pendukung keputusan peneimaan asisten dosen akan memudahkan bagi pihak Politeknik Negei Semaang dalam menentukan calon pelama mana yang diteima dan yang dihaapkan akan membeikan kineja yang lebih baik bagi pekuliahan khususnya paktikum. 2. Semua kiteia memiliki bobot yang bebeda-beda untuk membeikan pengauh pada penilaian didalamnya. Setiap inputan nilai kiteia dai masingmasing calon pelama akan dilakukan pebandingan guna mempeoleh nilai bobot, hasil dai nilai bobot akan dilakukan penilaian untuk mencai angking calon pelama yang akan dipilih menjadi tenaga asisten dosen. Hasil dai penilaian melalui sistem pendukung keputusan ini akan lebih cemat kaena poses pehitungan dan pebandingan yang ada dilakukan oleh sistem kompute. 5.2 Saan-Saan Untuk penngembangan lebih lanjut maka pelu adanya saan-saan sebagai beikut : 1. Pelu pengembangan ke media pemogaman online aga pemanfaatannya bisa lebih luas. 2. Untuk penelitian selanjutnya pelu ditambahkan kiteia selain tujuh kiteia DAFTAR PUSTAKA [1] Fathansyah, Sistem Basis Data. Bandung, Infomatika, Bandung, 2004; [2]Jogiyanto H.M., Akt., D., MBA., Pof., Analisis dan Desain Sistem Infomasi;Edisi III, Penebit Andi, Yogyakata, 2005; [3]Hambali Aief, Moh.D.Sapuan Salit, Napsiah Ismail dan Y.Lukman, Use Of Analytical Heachy Pocess (AHP) Fo Selecting The Best Design Concept, 2008; [4] Ratih Hafsaah Mahaani, Abdul Syuku, Tyas Catu P, Peneapan Metode Analytical Hieachi Pocess dalam Peneimaan Kayawan Pada PT. Pasi Besi Indonesia, 2010; [5]Supiyono, Wisnu Aya Wadhana, Sudayo, Sistem Pemilihan Pejabat Stuktual dengan Metode AHP, 2007; [6] Politeknik Negei Semaang. Sejaah Politeknik Negei Semaang, 5 Febuai 2015.[Online].Available http://www.polines.ac.id/site/sejaah.php [Accessed 5 Febuai 2015].