SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SISWA PADA SMAN KEDIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFIL MATCHING SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi UN PGRI Kediri OLEH RIZKY PUTRA PRATAMA NPM. 11.1.03.03.0230 JURUSAN SISTEM INFORMASI FAKULTAS TEKNIK UN PGRI KEDIRI 2016 1
Skripsi oleh : RIZKY PUTRA PRATAMA NPM : 11.1.03.03.0230 Judul : SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SISWA PADA SMAN KEDIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFIL MATCHING Telah disetujui untuk diajukan Kepada Panitia Ujian/Sidang Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik UN PGRI Kediri Tanggal : 17 Desember 201 Pembimbing I Pembimbing II Suratman, SH, M.Pd NIDN. 0719036102 Rini Indriati, S.Kom, M.Kom NIDN. 07207003 2
Skripsi oleh: RIZKY PUTRA PRATAMA NPM : 11.1.03.03.0230 Judul : SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SISWA PADA SMAN KEDIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFIL MATCHING Telah dipertahankan di depan Panitia Ujian/Sidang Skripsi Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik UN PGRI Kediri Pada Tanggal: 1 Januari 2016 Dan Dinyatakan Telah Memenuhi Syarat Panitia Penguji: 1. Ketua 2. Penguji 1 3. Penguji 2 : Suratman, SH., M.Pd : M. Rizal Arief, S.T., M.Kom : Rini Indriati, S.Kom., M.Kom Mengetahui, Dekan Fakultas Teknik Dr. Suryo Widodo, M.Pd. NIP. 1960202 199103 1 002 3
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SISWA PADA SMAN KEDIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFIL MATCHING Rizky Putra Pratama 11.1.03.03.0230 Email: rizky.pratama91@gmail.com Suratman, SH., M.Pd 1 dan Rini Indriati, S.Kom, M.Kom 2 UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI ABSTRAK Penelitian ini dilatar belakangi oleh proses penjurusan siswa yang ada di SMAN Kediri masih dilakukan secara manual, dengan cara menghitung dan menyortir nilai siswa baik dari nilai ulangan maupun dari nilai rapor yang masih dilakukan satu persatu. Cara pemilihan ini masih banyak kelemahannya selain tidak efisien dan efektif terhadap waktu pelaksanaannya, dan perbandingan yang dilakukan secara manual tersebut yang membuat perbandingan jadi tidak konsisten sehingga hasil keputusan pun akan tidak konsisten juga, ini disebabkan karena belum ada perhitungan nilai untuk bobot perbandingan dan bobot tiap kriteria. Permasalahan penelitian ini adalah bagaimana membangun suatu aplikasi yang berfungsi sebagai alat bantu pengambilan keputusan dalam kasus penjurusan siswa SMAN Kediri dengan menerapkan metode Sistem Pendukung Keputusan Profile Matching? Kesimpulan dari penelitian ini adalah aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan metode profile matching ini dapat membantu SMA Negeri Kediri mempercepat proses perhitungan nilai yang digunakan pada proses penjurusan siswa dan hasilnya bisa lebih sesuai dengan profil masing-masing siswa (nilai dan minat siswa). Berdasarkan simpulan hasil penelitian ini, direkomendasikan tujuan utama dari Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan Siswa Pada SMAN Kediri Dengan Menggunakan Metode Profil Matching adalah untuk mempermudah dan mempercepat proses penjurusan siswa kelas X di SMAN Kediri. Kata Kunci : sistem pendukung keputusan, penjurusan siswa SMA, profile matching
I. LATAR BELAKANG Dewasa ini manusia sering dihadapkan oleh beberapa pilihan dalam sebuah kehidupan. Dalam kehidupan proses belajar mengajar di sekolah, masing-masing siswa memiliki keahlian masing- masing, selain itu prestasi belajar disekolah juga diperhatikan. Dalam sekolah adanya sebuah tujuan yaitu menggali seluruh bakat dan keahlian dalam diri setiap siswa, sehingga mereka bisa melihat kemampuan yang dimilikinya dalam bidang tertentu semaksimal mungkin. Setiap siswa memiliki perbedaan tertentu diantaranya kemampuan kognitif, motivasi berprestasi, minat dan kreativitas. Melalui perbedaan tersebut peran pendidikan tidak hanya, tetapi juga meliputi bimbingan/konseling, pemilihan dan penempatan siswa sesuai dengan kapasitas individual yang dimiliki, rancangan sistem pengajaran yang sesuai dan strategi mengajar yang disesuaikan dengan karakteristik individu siswa. Kesalahan yang mungkin terjadi jika penempatan yang tidak sesuai dengan keahlian siswa akan menjadikan turunnya prestasi terhadap siswa tersebut. Penjurusan bagi siswa SMAN dilaksanakan pada semester ganjil kelas XI. Sesuai kurikulum yang berlaku di SMAN Kediri, siswa kelas X SMA yang naik ke kelas XI akan mengalami pemilihan jurusan (penjurusan). Penjurusan yang tersedia di SMAN meliputi Ilmu Alam (IPA) dan Ilmu Sosial (IPS). Penjurusan akan disesuaikan dengan kemampuan akademik dan minat siswa. Tujuan penjurusan ini yaitu agar siswa bisa terarah dalam menerima pelajaran yang sesuai dengan kemampuan dan bakat yang dimiliki oleh siswa. Salah satu pertimbangan untuk menyeleksi siswa dalam menentukan jurusan adalah prestasi siswa pada semester satu dan dua (kelas X) dalam bentuk nilai mata pelajaran yang sering disebut juga kemampuan akademik. Selama ini proses penjurusan siswa yang ada di SMAN Kediri masih dilakukan secara manual, dengan cara menghitung dan menyortir nilai siswa baik dari nilai ulangan maupun dari nilai rapor yang masih dilakukan satu persatu. Cara pemilihan ini masih banyak kelemahannya selain tidak efisien dan efektif terhadap waktu pelaksanaannya, dan perbandingan yang dilakukan secara manual tersebut yang membuat perbandingan jadi tidak konsisten sehingga hasil keputusan pun akan tidak konsisten juga, ini disebabkan karena belum ada perhitungan nilai untuk bobot perbandingan dan bobot tiap kriteria. Oleh karena itu perlu dirancang dan dibangun sebuah system terkomputerisasi yang dapat mengatasi permasalahan diatas, yaitu dengan menerapkan system pendukung keputusan cerdas menggunakan metode profile matching yang dapat memberikan solusi yang tepat dalam penjurusan siswa SMA.
II. PROFILE MATCHING Metode profile matching merupakan proses membandingkan antara kompetensi individu dengan kompetensi suatu jabatan sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut juga gap), semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar yang berarti memiliki peluang lebih besar untuk seseorang menempati posisi tersebut. Adapun langkahlangkah untuk menghitungnya adalah sebagai berikut: 1. Menentukan variabel-variabel pemetaan Gap dan Menentukan aspek-aspek Variabel yang digunakan adalah sebagai berikut: a) Aspek Nilai Kognitif Nilai Kognitif diperoleh dari nilai ratarata pelajaran yang akan digunakan dalam perhitungan nanti, baik dari nilai ulangan harian maupun nilai semester. Aspek-aspeknya yaitu : 1) Nilai Matematika 2) Nilai Biologi 3) Nilai Fisika ) Nilai Kimia ) Nilai Sejarah 6) Nilai Ekonomi 7) Nilai Sosiologi 8) Nilai Geografi Dan bobot nilainya adalah seperti berikut : Nilai 91 100 memiliki bobot Nilai 81 90 memiliki bobot Nilai 71 80 memiliki bobot 3 Nilai 61 70 memiliki bobot 2 Nilai kurang dari 60 memiliki bobot 1 b) Aspek Non Akademik Aspek non akademik merupakan nilai tambahan yang digunakan untuk bahan pertimbangan. Aspek-aspeknya yaitu : 1) Prestasi non akademik Prestasi non akademik dibidang matematika, sains, dan olah raga, dll memiliki bobot. Dan jika tidak punya prestasi bobotnya 1. 2) Minat Anak yang berminat masuk jurusan IPA memiliki bobot, sedangkan yang berminat masuk jurusan IPS memiliki bobot 1. 3) Nilai IQ Nilai IQ diatas 128 memiliki bobot Nilai IQ 120 127 memiliki bobot Nilai IQ 111 119 memiliki bobot 3 Nilai IQ 91 110 memiliki bobot 2 Nilai IQ dibawah 90 memiliki bobot 1 ) Disiplin ) Sikap 6) Kreatifitas Untuk nilai disiplin, sikap, dan kreatifitas memiliki bobot sebagai berikut : Sangat baik memiliki bobot baik memiliki bobot cukup memiliki bobot 3 6
kurang memiliki bobot 2 sangat kurang memiliki bobot 1 2. Menghitung Pemetaan GAP a. Menghitung GAP GAP yang dimaksudkan di sini adalah perbedaan antara nilai dengan target atau bisa ditunjukkan pada rumus di bawah ini: GAP Nilai Value Nilai Target Tabel.1 GAP Aspek Nilai Kognitif Tabel.2 GAP Aspek Non Akademik b. Penghitungan Bobot Setelah diperoleh nilai GAP pada masing-masing seseorang maka setiap nilai diberi bobot nilai dengan patokan tabel bobot nilai gap. Tabel.3 Konversi hasil pemetaan GAP Aspek Nilai Kognitif Tabel. Konversi hasil pemetaan GAP Aspek Non Akademik c. Perhitungan dan pengelompokan Core dan Secondary Factor 1) Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor Aspek Nilai Kognitif: 1.a) Ajeng ΣNNNNNN +++ ΣNNNNNN.+.+.+. 1.b) ΣNNNNNN 2+3+2+2 ΣNNNNNN Aji. 2.2.+.+.+3. 1.c) Amelia.2 ΣNNNNNN 3+3+3+3 3 7
ΣNNNNNN.+.+.+. 1.d) ΣNNNNNN 3+3+2+2 ΣNNNNNN Dewi. 2.7 2.+3.+2.+3. 1.e) ΣNNNNNN ++3+3 ΣNNNNNN Dwi ++++ 1.f) ΣNNNNNN +++ ΣNNNNNN 3 3.7 Eky.+.+.+. 1.g) ΣNNNNNN 3++2+2 Else. 2.7 ΣNNNNNN +.++..7 Tabel. Nilai CF dan SF (Aspek Nilai Kognitif) 2) Perhitungan Core Factor dan Secondary Factor Aspek Non Akademik: 2.a) Ajeng ΣNNNNNN ΣNNNN(mmmmmmmmmm ) 1 ΣNNNNNN 1+++.+ 2.b) Aji ΣNNNNNN ΣNNNN(mmmmmmmmmm ) 1 1 1 ΣNNNNNN 1+++++ 2.c) Amelia.2 ΣNNNNNN ΣNNNN(mmmmmmmmmm ) 1 ΣNNNNNN 1++++ 8
2.d) Dewi ΣNNNNNN ΣNNNN(mmmmmmmmmm ) 1 1 1 ΣNNNNNN 1++++ 2.e) Dwi ΣNNNNNN ΣNNNN(mmmmmmmmmm ) 1 ΣNNNNNN 1++++ 2.f) Eky ΣNNNNNN ΣNNNN(mmmmmmmmmm ) 1 ΣNNNNNN 1++++ 2.g) Else.2 ΣNNNNNN ΣNNNN(mmmmmmmmmm ) 1 1 1 ΣNNNNNN 1++++ 3.8 Tabel.6 Nilai CF dan SF (Aspek Non Akademik) d. Perhitungan Nilai Total 1) Perhitungan Nilai Total Aspek Akademik: 1.a) Ajeng N1 (90% x ) + (10% x ) (90% x ) + (10% x.).0 1.b) Aji N1 (90% x ) + (10% x ) (90% x 2.2) + (10% x.2) 2. 1.c) Amelia N1 (90% x ) + (10% x ) (90% x 3) + (10% x.) 3.1 1.d) Dewi N1 (90% x ) + (10% x ) (90% x 2.) + (10% x 3) 2. 1.e) Dwi N1 (90% x ) + (10% x ) (90% x 3.7) + (10% x ) 3.88 1.f) Eky N1 (90% x ) + (10% x ) (90% x ) + (10% x.).0 1.g) Else N1 (90% x ) + (10% x ) (90% x 2.7) + (10% x.7) 2.9 2) Perhitungan Nilai Total Aspek Non Akademik: 2.a) Ajeng N2 (90% x ) + (10% x ) (90% x ) + (10% x ).9 2.b) Aji N2 (90% x ) + (10% x ) (90% x 1) + (10% x.2) 1.32 9
2.c) Amelia N2 (90% x ) + (10% x ) (90% x ) + (10% x ).9 2.d) Dewi N2 (90% x ) + (10% x ) (90% x 1) + (10% x ) 1.3 2.e) Dwi N2 (90% x ) + (10% x ) (90% x ) + (10% x ).9 2.f) Eky N2 (90% x ) + (10% x ) (90% x ) + (10% x.2).92 2.g) Else N2 (90% x ) + (10% x ) (90% x 1) + (10% x 3.8) 1.28 Aji (90% x 2.) + (10% x 1.32) 2.3 Amelia (90% x 3.1) + (10% x.9) 3.33 Dewi (90% x 2.) + (10% x 1.3) 2.3 Dwi (90% x 3.88) + (10% x.9) 3.98 Eky (90% x.0) + (10% x.92).1 Else (90% x 2.9) + (10% x 1.28) 2.78 Tabel.8 Perhitungan Hasil Akhir Tabel.7 Nilai Total Aspek Nilai Kognitif dan Aspek Non Akademik e. Perhitungan Hasil Akhir Langkah terakhir yang dilakukan adalah menghitung untuk menentukan ranking yang diperoleh oleh seorang siswa dengan menggunakan rumus: Ranking (90% x N1) + (10% x N2) Ajeng (90% x.0) + (10% x.9).1 Setelah setiap siswa mendapatkan hasil akhir seperti pada tabel di atas maka bisa ditentukan kecocokan jurusan dari para kandidat berdasarkan pada besarnya nilai hasil akhir jika siswa tersebut mempunyai nilai diatas 3,8 maka siswa tersebut akan diarahkan pada jurusan IPA, dan jika nilainya dibawah 3,8 makan siswa tersebut akan diarahkan pada jurusan IPS. 10
III. HASIL DAN KESIMPULAN 1. HASIL Berikut ini adalah hasil implementasi halaman web yang telah dibuat berdasarkan rancangan tampilan (interface) yang telah dibuat : a. Halaman Login Halaman login merupakan halaman yang digunakan oleh administrator (operator) untuk masuk ke halaman admin. Sistem memerlukan autentifikasi pengguna aplikasi denan mengisikan username dan password pengguna aplikasi. Berikut gambar implementasi dari halaman login : c. Halaman Data Siswa Halaman menu data siswa selain berisi tentang info dari data siswa juga berisi menu untuk melakukan pengolahan data siswa seperti tambah, edit, dan hapus data siswa. Gambar.3 Halaman data siswa Beberapa menu pengolahan data yang terdapat pada halaman menu data siswa adalah sebagai berikut : 1) Menu tambah data siswa Gambar.1 Halaman Login b. Halaman Home Halaman home merupakan halaman awal ketika proses autentifikasi pada halaman login sesuai. Gambar. Halaman Tambah Data Siswa 2) Menu edit data siswa Gambar.2 Halaman Home Gambar. Halaman Edit Data Siswa 11
d. Halaman Nilai Kriteria Halaman menu nilai kriteria ini sama halnya dengan menu data siswa selain berisi tentang info dari nilai kriteria yang siswa miliki juga berisi menu untuk melakukan pengolahan data siswa seperti tambah, edit nilai. e. Halaman Hasil Perhitungan Halaman hasil perhitungan ini berisikan hasil akhir nilai yang telah dihitung oleh sistem beserta kecocokan jurusan yang bisa diambil oleh siswa. Gambar.6 Halaman Nilai Kriteria Beberapa menu pengolahan data yang terdapat pada halaman menu nilai kriteria adalah sebagai berikut : 1) Menu Tambah Nilai Kriteria Gambar.9 Halaman Hasil Perhitungan f. Halaman Keterangan Nilai Kriteria Halaman ini berisi info untuk pengisian nilai pada tambah (input) data nilai kriteria siswa. Gambar.7 Halaman Tambah Nilai Kriteria 2) Menu Edit Nilai Kriteria Gambar.8 Halaman Edit Nilai Kriteria Gambar.10 Halaman Keterangan Nilai Kriteria 2. KESIMPULAN Berdasarkan dari hasil penelitian dan pengujian aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan metode profile matching ini dapat membantu SMA Negeri Kediri mempercepat proses perhitungan nilai yang digunakan pada proses penjurusan siswa dan hasilnya bisa lebih sesuai dengan profil masing-masing siswa (nilai dan minat siswa). 12
IV. DAFTAR PUSTAKA [1] B. Beizer, 199. Black Box Testing. New York: John Wiley & Sons, Inc. [2] Citra Nuraini Mursa, 2010. Implementasi Analisis GAP Untuk Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan. [3] Ferdian Benny, 2011. Sistem Informasi Keputusan Perencanaan Karir Dan Pemilihan Karyawan Berprestasi Pada CV. SAS Bandung. [] Grady Booch, James Rumbaugh, and Ivar Jacobson, 1999. The Unified Modeling Language User Guide, Publisher: Addison Wesley. [] Kustiyaningsih, Yeni. 2011. Pemograman Basis Data Berbasis Web Menggunakan PHP & MYSQL. Yogyakarta: Graha Ilmu. [6] Kusrini, 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Penerbit ANDI, Yogyakarta. [7] Lela Rahmawati, 2013. System Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Pada STIE Bank BPD Jateng Menggunakan Metode Profile. [8] Okky Cintia Devi, Indana Zulfa, Fauziatul Munawaroh, Desyy Rizky K. 201. Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan SMA Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Proses (AHP). [9] Peraturan Menteri Pendidikan Nasional. Satuan Pendidikan Dasar dan Menengah. Nomor 22 Tahun 2006. [10] Turban, Efraim, 2007, Decision Support System and Intelligent System, Jilid 2, Edisi 7, Yogyakarta: Andi. [11] Turban, Efraim, Jay E.Aronson, dan Ting Peng Liang.Decision Support Systems and Intelligent Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) edisi ketujuh jilid 1.Yogjakarta : Andi Offset. 200. 13