SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PELAMAR CALON DOSEN MENJADI DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS : STIKOM DINAMIKA BANGSA) Jasmir Prodi Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi Email : ijay_jasmir@yahoo.com Abstrak Banyak hal yang harus diperhatikan dalam mengambil keputusan, khususnya dalam menentukan calon dosen yang akan menjadi dosen, disamping syarat mutlak yang sudah ditetapkan oleh Dirjen Dikti, yaitu berpendidikan minimal S2, maka khusus untuk STIKOM Dinamika Bangsa Jambi, ada beberapa syarat dan ketentuan yang haru dimiliki oleh pelamar calon dosen sehingga mereka berhak untuk diterima sebagai dosen. Dalam hal ini penulis mengambil 10 orang pelamar calon dosen untuk menjadi dosen yang hasil akhirnya adalah peringkat atau urutan dari yang paling layak. Penulis menggunakan metode yang terdapat dalam Fuzzy Multi-Atribute Decision Making yaitu Metode SAW, sedangkan kriteria untuk calon dosen adalah taraf kecerdasan, struktur kecerdasan, stabilitas emosi, usaha, cara kerja dan penyesuaian sosial. Dalam struktur kecerdasan berisi item seperti daya tangkap, daya pikir konkret praktis, daya pikir analogi, daya abstrak verbal, daya pikir praktis bilangan, daya pikir abstraksi bilangan, daya sintesa analisa, daya bayang ruang dan daya ingat. Hasil dari Penelitian ini adalah urutan dosen dari nilai tertinggi sampai nilai terrendah Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, SAW, dosen 1.. Pendahuluan STIKOM Dinamika Bangsa Jambi saat ini sedang giatnya membuka lowongan kerja untuk ditempatkan di posisi dosen, dengan kualifikasi minimal jenjang pendidikan strata 2 sesuai dengan Undangundang pemerintah tentang standar nasional pendidikan, syarat tersebut tidak lah sulit dipenuhi bagi sebagian calon dosen, karena untuk mencapai kualifikasi S2 sekarang sudah tidaklah sulit, perguruan tinggi yang membuka program studi jenjang strata 2 juga sudah banyak, bahkan sampai ke daerah. Namun bagi STIKOM Dinamika Bangsa Jambi, tentu ada beberapa syarat dan kriteria tambahan yang harus dipenuhi oleh calon pelamar sebagai dosen, calon dosen juga harus memalui tes psikologi, disana terdapat beberapa bererapa aspek yang harus diikuti oleh calon dosen seperti taraf kecerdasan, struktur kecerdasan, stabilitas emosi, usaha, cara kerja dan penyesuaian sosial. Dalam struktur kecerdasan berisi item seperti daya tangkap, daya pikir konkret praktis, daya pikir analogi, daya abstrak verbal, daya pikir praktis bilangan, daya pikir abstraksi bilangan, daya sintesa analisa, daya bayang ruang dan daya ingat. Oleh karena banyaknya pelamar calon dosen dan banyaknya kriteria yang harus dipenuhi, maka disini penulis tertarik untuk membantu pihak akademik untuk memberikan gambaran siapa saja yang layak untuk diangkat sebagai dosen melaui penelitian yang berjudul Sistem Penunjang keputusan untuk menentukan pelamar calon dosen menjadi dosen dengan menggunakan Fuzzy MADM (Studi Kasus : STIKOM Dinamika Bangsa Jambi ) 2. Landasan Teori 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung keputusan adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung Jasmir, Prodi Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi 60
pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan 2.2 Definisi Sistem Pendukung Keputusan Sistem penunjang keputusan (SPK) (decision support system) merupakan suatu sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem Ini digunakan untuk membantu pengmbilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur.[3] 2.3 Tujuan Sistem Pendukung Keputusan Tujuan dari Sistem Penunjang Keputusan menurut Turban dalam buku Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan [1]: 1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi-terstruktur. 2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer. 3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya. 4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banuak komputasi secara tepat dengan biaya yang rencah. 5. Peningkatan produktivitas. Membangun satu kelompok pengambil keputusan, terutama para pakar, bisa sangat mahal. Pendukung terkomputersisasi bisa mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan para anggotanya untuk berada di berbagai lokasi yang berbedabeda (menghemat biaya perjalanan). Selain itu, produktivitas staf dukung (misalnya analisi keuangan dan hukum) bisa ditingkatkan. Produktivitas juga bisa ditingkatkan menggunakan peralatan optimalisasi yang menentukan cara terbaik untuk menjalankan sebuah bisnis. 6. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat. Sebagai contoh, semakin banyak data yang diakses, makin banyak juga alternatif yang bisa dievaluasi. 7. Berdaya saing. Manajemen dan pemberdayaan sumber daya perusahaan. Persaingan didasarkan tidak hanya pada harga, tetapi juga pada kualitas, kecepatan, kustomasi produk, dan dukungan pelanggan.organisasi harus mampu secara sering dan cepat mengubah mode operasi, merekayasa ulang proses dan struktur, memberdayakan karyawan, serta berinovasi. Teknologi pengambilan keputusan bisa menciptakan pemberdayaan yang signifikan dengan cara memperbolehkan seseorang untuk membuat keputusan uang baik secara cepat, bahkan jika mereka memiliki pengetahuan yang kurang. 8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan. Menurut Simon dalam buku Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (Kusrini, 2007 : 17), otak manusia memiliki kemampuan yang terbatas untuk memproses dan menyimpan informasi. Orang-orang kadang sulit mengingat dan menggunakan sebuah informasi dengan cara yang bebas dari kesalahan. 2.4. Simple Additive Weighting Method (SAW) Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot.konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua ibut (Fishburn, 1967) (MacCrimmon, 1968). Metode SAW membutuhkan proses norrnalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.[2] Jasmir, Prodi Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi 61
r ij = Xij Max xij i Min xij i Xij jika j adalah atribut keuntungan (benefit) jika j adalah atribut biaya (cost)...(3.1) dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vj)diberikan sebagai: 4. Hasil dan Pembahasan STIKOM DINAMIKA BANGSA dalam beberapa hal sudah menggunakan bantuan IT untuk menjalankan manajemen, namun ada beberapa yang belum tersentuh konsep IT nya, seperti penentuan calon dosen menjadi dosen. Pada STIKOM DINAMIKA BANGSA, penentuan dosen yang diterima dari pelamar calon dosen masih menggunakan pola lama misalnya seperti calon dosen itu diterima sebagai dosen karena hubungan baik dengan calon dosen tersebut, atau hubungan kekerabatan karena belum adanya tolak ukur baku yang dapat digunakan dalam mentukan calon dosen yang akan diterima....3.2. Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternative Ai lebih terpilih. 3. Metodologi Penelitian Kerangka Kerja Penelitian Kerangka kerja dalam melakukan penelitian ini adalah sebagai berikut : Perumusan Masalah Mempelajari Literatur Pengumpulan Data dan informasi Decision Making process Gambar 3.1. Kerangka Kerja Penelitian 4.1 Kebutuhan Informasi Dari sistem lama diatas maka dapat disimpulkan kebutuhan-kebutuhan informasi seperti apa yang dibutuhkan oleh perusahaan sehingga dapat menjadi solusi bagi permasalahan-permasalahan yang ada. Maka dibutuhkan suatu sistem baku dalam sistem pangambilan keputusan penerimaan calon dosen menjadi dosen, sehingga dalam pemilihan dosen dapat dipilih dosen yang betul-betul punya kompetens dibidangnya. 4.2. Matriks Keputusan Matriks keputusan atau yang dikenal dengan rating kinerja merupakan kondisi yang merepresentasikan kecocokan antara setiap alternatif terhadap setiap kriteria dan merupakan unsur terpenting dalam menyelesaikan permasalahan sistem penunjang keputusan dengan menggunakan logika Fuzzy MADM SAW Dalam penelitian ini, bobot keputusan didapat dari hasil tes psikologi (melalui psikolog) terhadap 10 orang pelamar calon dosen menjadi dosen tabel Jasmir, Prodi Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi 62
4.1 di bawah ini, penulis sajikan mengenai data calon dosen. Tabel 4.1 Data responden No. Nama Keterangan 1 Abdul Haris Calon dosen 2 Abdul Rahim Calon dosen 3 Beni Irawan Calon dosen 4 Herti Yani Calon dosen 5 Irawan Calon dosen 6 Irwan Bustami Calon dosen 7 Maria Rosario Calon dosen 8 Martono Calon dosen 9 Pareza Alam Calon dosen 10 Xaverius Sika Calon dosen Pada tabel 4.2 di bawah ini, disajikan rating kecocokan antara setiap alternatif terhadap setiap kriteria yang telah ditentukan oleh bagian personalia pada STIKOM DINAMIKA BANGSA Tabel 4.2 Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria Alternatif Kriteria 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Dosen1 3,6 3,6 3,3 3,3 3,6 2,6 3,6 2,6 3,6 3,6 3,6 3,6 2,9 2,9 3,6 4,3 Dosen2 3,6 3,9 3,6 4,6 3,6 3,6 2,6 3,6 3,3 1,6 3,6 3,6 3,6 3,9 3,6 3,9 Dosen3 3,6 3,6 2,6 3,3 3,6 3,3 3,6 2,6 3,6 3,9 3,6 3,9 3,3 3,9 3,6 3,9 Dosen4 3,6 3,6 3,9 3,6 3,6 3,6 3,6 3,9 2,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 Dosen5 3,6 3,6 3,3 3,9 3,6 4,6 3,3 3,6 4,6 2,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 Dosen6 3,6 2,6 3,3 3,9 3,9 3,3 1,3 3,6 3,9 1,6 3,6 3,6 2,9 2,9 3,3 3,3 Dosen7 3,6 4,6 3,3 3,9 3,3 3,3 3,9 2,6 3,9 3,9 3,6 4,6 4,3 3,6 3,6 3,9 Dosen8 3,6 4,6 3,3 3,9 3,6 5,6 3,6 3,6 3,9 2,6 3,3 3,6 2,9 3,6 3,6 3,6 Dosen9 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 4,6 3,6 3,3 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 Dosen10 3,6 4,6 3,6 3,6 3,6 2,6 2,6 3,6 3,6 3,3 3,3 3,6 3,3 2,9 3,6 3,9 Untuk skala penilaian penulis membuat rating dari 1 sampai 5 dengan ketentuan seperti pada table 4.3 berikut ini Tabel 4.3.Skala penilaian Rating kecocokan Baik Sekali 5 Baik 4-4,9 Cukup 3-3,9 Kurang 2-2,9 Kurang sekali 1-1,9 Sementara kriteria yang digunakan adalah kriteria yang terdapat dalam buku pedoman penerimaan dosen dan karyawan di STIKOM Dinamika Bangsa Jambi Penulis menyusun dalam bentuk table sederhana seperti yang tercantum pada tabel 4.4 berikut : Tabel 4.4 Tabel kriteria C Keterangan BP 1 Taraf Kecerdasan 4 Struktur Kecerdasan 2 Daya tangkap 4 3 Daya Pikir konkrit praktis 3 4 Daya Pikir analogi 4 5 Daya abstraksi verbal 3 6 Daya pikir praktis bilangan 3 7 daya pikir abstarksi bilangan 3 8 Daya sintesa analisa 4 9 Daya bayang ruang 3 10 Daya ingat 4 11 Stabilitas emosi 4 12 Usaha 4 Cara Kerja 13 Kecepatan 3 14 Ketelitian 4 15 Ketekunan 4 16 Penyesuaian Sosial 3 Jasmir, Prodi Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi 63
Dengan mengacu pada tabel 4.2, maka dapat dibentuk matriks keputusan X sebagai berikut : 3,6 3,6 3,3 3,3 3,6 2,6 3,6 2,6 3,6 3,6 3,6 3,6 2,9 2,9 3,6 4,3 3,6 3,9 3,6 4,6 3,6 3,6 2,6 3,6 3,3 1,6 3,6 3,6 3,6 3,9 3,6 3,9 3,6 3,6 2,6 3,3 3,6 3,3 3,6 2,6 3,6 3,9 3,6 3,9 3,3 3,9 3,6 3,9 3,6 3,6 3,9 3,6 3,6 3,6 3,6 3,9 2,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 x = 3,6 3,6 3,3 3,9 3,6 4,6 3,3 3,6 4,6 2,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 2,6 3,3 3,9 3,9 3,3 1,3 3,6 3,9 1,6 3,6 3,6 2,9 2,9 3,3 3,3 3,6 4,6 3,3 3,9 3,3 3,3 3,9 2,6 3,9 3,9 3,6 4,6 4,3 3,6 3,6 3,9 3,6 4,6 3,3 3,9 3,6 5,6 3,6 3,6 3,9 2,6 3,3 3,6 2,9 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 4,6 3,6 3,3 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 3,6 4,6 3,6 3,6 3,6 2,6 2,6 3,6 3,6 3,3 3,3 3,6 3,3 2,9 3,6 3,9 4.3.1 Bobot Keputusan Bobot keputusan merupakan kepentingan relatif dari setiap kriteria. Selain matriks keputusan, bobot keputusan juga merupakan salah satu unsur terpenting dalam menyelesaikan permasalahan sistem penunjang keputusan dengan menggunakan logika fuzzy MADM dengan metode SAW Karena setiap nilai yang diberikan pada setiap alternatif di setiap kriteria merupakan nilai kecocokan (nilai terbesar adalah terbaik), maka semua kriteria diasumsikan sebagai kriteria keuntungan. Berdasarkan kompetensi yang telah dijelaskan sebelumnya, maka pengambil keuputusan dapat mengambil bobot preferensi sebagai berikut : w = 4 4 3 4 3 3 3 4 3 4 4 4 3 4 4 3 Selanjutnya dengan menggunakan rumus 3.2 hasil yang didapat adalah V1 = (4*1)+(4*0,8)+(3*0,8)+...+(4*4)+(3* 1) = 47,3 V2 = (4*1)+(4*0,8)+(3*0,9)+...+(4*1)+(3* 0,9) = 48,7 Dan seterusnya sehingga hasilnya adalah sebagai berikut : V1 = 47,3 V2 = 48,7 V3 = 48,7 V4 = 50 V5 = 50 V6 = 43,9 V7 = 51,9 V8 = 50,4 V9 = 50,4 V10 = 48,3 4.2.1 Analisis dengan Metode SAW Tahap selanjutnya adalah dengan menghitung matrik ternormalisasi R dengan menggunakan rumus 3.1 maka didapat hasilnya sebagai berikut Terlihat dari hasil perhitungan diatas, terdapat nilai yang paling tinggi yaitu pada V7 dengan nilai 51,9 diikuti oleh V8 dan V9 dengan nilai 50,4 dan seterusnya, ini berarti yang mendapat prioritas untuk menjadi dosen adalah V7 yaitu Maria Rosario dan diikuti oleh Martono serta Pareza Alam 5. Kesimpulan Jasmir, Prodi Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi 64
Dari penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan- kesimpulan sebagai berikut : 1. Dari hasil analisa dengan 10 orang calon dosen nilai yang didapat diantara 10 orang calon dosen tersebut tidak jauh berbeda, namun semuanya dinyatakan layak untuk menjadi dosen 2. Dengan menggunakan metode SAW ini, pihak manajeman tidak kesulitan lagi untuk menentukan calon dosen yang layak untuk dijadikan. 6. Referensi [1] Turban, Efraim, dkk. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) Edisi 7., Andi Offset. Yogyakarta Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI 2009) Yogyakarta [2] Kusumadewi, Sri, dkk. 2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FMADM). Graha Ilmu, Yogyakarta [3] Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Andi Offset, Yogyakarta [4] Hermawan, Julius. 2005. Membangun Decision Support System. Andi Offset.Yogyakarta. [5] Agus Komaruddin dkk, 2012, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Balai Pengobatan menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM) (Studi Kasus : Kota Cimahi), Seminar Nasional Ilmu Komputer 15 September 2012 Universitas Diponegoro, hal 53-61 [6] Wibowo H,2009 Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan penerima beasiswa Bank BRI dengan mengugnakan FMADM, Seminar Jasmir, Prodi Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa Jambi 65