33 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil 4.1.1 Uraian Hasil Metode Gabungan AHP dan TOPSIS Dalam penyelesaian permasalahan dengan metode AHP dan TOPSIS ada beberapa langkah-langkah pemecahannya, yaitu : A. Menentukan jenis-jenis kriteria dan alternatif. Pada penelitian ini penulis mengambil studi kasus penerima beasiswa PPA dan BBM di Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo, sehingga dalam penguraian ini diberikan empat alternatif mahasiswa untuk diseleksi. Kriteria yang digunakan adalah sebagai berikut: Kriteria Utama: C1 = Jumlah IPK tertinggi C2 = Semester C3 = Prestasi yang diraih C4 = Jumlah Penghasilan Orang Tua Kriteria Lokal: C5 = Keadaan Keluarga C6 = Penerima Beasiswa Pemerintah C7 = Kriteria Usia C8 = Status Orang Tua
34 C9 = Tanggungan Orang Tua C10 = Kuliah Bersaudara C11 = Jalur Masuk C12 = Jenjang Mahasiswa C1 sampai C4 merupakan kriteria utama untuk penyeleksian penerima beasiswa PPA dan BBM, namun memiliki bobot yang berbeda, sementara C5 hingga C12 merupakan kriteria lokal atau kriteria pendukung, dimana bobot yang dimiliki sama ketika digunakan untuk pemilihan beasiswa PPA dan BBM. Pada beasiswa PPA, urutan prioritas kriteria dimulai dari C1, C2, C3, C4, C5, C6,C7, C8, C9, C10, C11, kemudian C12. Sementara pada beasiswa BBM urutan prioritas kriteria dimulai dari C4, C3, C1, C2, C5, C6, C7, C8, C9, C10, C11, dan yang terakhir adalah C12. Pada saat melakukan proses perhitungan, data-data kriteria akan dikonversi dalam bentuk angka yang lebih praktis sehingga akan lebih mudah untuk melakukan perhitungan. Data konversi diperoleh dari hasil diskusi dengan Biro Bagian Kemahasiswaan dan telah disahkan oleh Pembantu Dekan Bidang Kemahasiswaan sebagaimana terlampir pada Lampiran 2. Hasil konversi dapat dilihat pada Tabel 4.1. Tabel 4.1 Data Konversi Kriteria Penerima Beasiswa PPA dan BBM Simbol Nama Data Data Awal Data Konversi PPA < 3.00 0 3.00-3.50 3 C1 IPK 3.51-4.00 5 BBM < 2.50 0 2.50 3.25 3 3.25 4.00 5
35 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Semester Prestasi Jumlah Penghasilan Keadaan Keluarga Penerima Beasiswa Pemerintah Kriteria Usia Status Orang Tua Tanggungan Orang Tua Kuliah Bersaudara Jalur Masuk Jenjang Mahasiswa PPA 2 1 4 3 6 5 BBM 6 1 8 5 Sedikit 1 Sedang 3 Banyak 5 > 8.000.000 1 > 2.000.000 - <= 8.000.000 3 <= 2.000.000 5 Kaya 1 Sejahtera 3 Miskin 5 Penerima 0 Bukan Penerima 5 >= 23 tahun 0 16-22 tahun 5 Lengkap 1 Yatim / Piatu 3 Yatim Piatu 5 1 2 anak 1 3 4 anak 3 >= 5 anak 5 Tidak Bersaudara 1 Bersaudara 5 Non Reguler 0 Reguler 5 D3 1 S1 5 Keterangan Angka: 0 = Tidak Ada/ Tidak Dihitung 1 = Sangat Rendah 2 = Rendah 3 = Cukup 4 = Tinggi 5 = Sangat Tinggi
36 Pada uraian penelitian ini menggunakan empat alternatif mahasiswa yang diseleksi untuk penerima beasiswa PPA. Data empat mahasiswa tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.2. Tabel 4.2 Data Alternatif Mahasiswa Kriteria Alternatif A1 A2 A3 A4 IPK 3.57 3.58 3.52 3.04 SMT 2 4 6 6 Prestasi Sedikit Sedikit Sedang Banyak Jumlah Penghasilan Orang Tua 950.000 2.000.000 3.500.000 950.000 Keadaan Keluarga Miskin Sejahtera Kaya Sejahtera Penerima Beasiswa Pemerintah Bukan Penerima Bukan Penerima Bukan Penerima Bukan Penerima Usia 19 21 20 21 Status Orang Tua Lengkap Lengkap Lengkap Lengkap Tanggungan Orang Tua 2 2 3 3 Kuliah Bersaudara Tidak Bersaudara Tidak Bersaudara Tidak Bersaudara Tidak Bersaudara Jalur Masuk Reguler Reguler Reguler Reguler Jenjang Pendidikan S1 S1 S1 S1 Keterangan: A1 = Mahasiswa 1 A2 = Mahasiswa 2 A3 = Mahasiswa 3 A4 = Mahasiswa 4 Setelah didapatkan data alternatif, selanjutnya adalah mengkonversikan data tersebut ke dalam bentuk angka yang telah disusun sebelumnya. Data konversi telah di konsultasikan kepada pihak yang berwenang melakukan
37 penyeleksian penerima beasiswa PPA dan BBM di Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo, dalam hal ini yakni kepada Bidang Kemahasiswaan Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo. Hasil konversi data pada Tabel 4.2 dapat dilihat pada Tabel 4.3. Tabel 4.3 Data Alternatif Mahasiswa Setelah Dikonversi Kriteria Alternatif A1 A2 A3 A4 IPK 5 5 5 3 SMT 1 3 5 5 Prestasi 1 1 3 5 Jumlah Penghasilan Orang Tua 5 5 3 5 Keadaan Keluarga 5 3 1 3 Penerima Beasiswa Pemerintah 5 5 5 5 Usia 5 5 5 5 Status Orang Tua 1 1 1 1 Tanggungan Orang Tua 1 1 3 3 Kuliah Bersaudara 1 1 1 1 Jalur Masuk 5 5 5 5 Jenjang Pendidikan 5 5 5 5 B. Melakukan Proses Perhitungan AHP Proses perhitungan AHP dilakukan untuk mendapatkan nilai bobot prioritas dari kriteria-kriteria yang ada pada penyeleksian penerima beasiswa, dalam hal ini yang akan diuraikan adalah beasiswa PPA. Berikut ini merupakan langkah-langkah yang dilakukaan dalam melakukan proses perhitungan AHP: a. Menghitung bobot kriteria penyeleksian penerima beasiswa, dengan cara sebagai berikut:
38 1) Elemen a[i,j] = 1, dimulai i=1,2,3, n. Untuk penelitian ini n = 12 2) Elemen matriks segitiga atas sebagai input. Pada tahap ini dilakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lain. Hasil penilaian dapat dilihat pada Tabel 4.4. Tabel 4.4 Masukan Nilai Perbandingan Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C1 1 3 3 3 5 5 5 7 7 7 9 9 C2 1 3 3 3 5 5 5 7 7 7 9 C3 1 3 3 3 5 5 5 7 7 7 C4 1 3 3 3 5 5 5 7 7 C5 1 3 3 3 5 5 5 7 C6 1 3 3 3 5 5 5 C7 1 3 3 3 5 5 C8 1 3 3 3 5 C9 1 3 3 3 C10 1 3 3 C11 1 3 C12 1 Jumlah 3) Untuk mengisi elemen matriks segitiga bawah, mempunyai rumus a[j,i] = [, ] Untuk i j 4) Kemudian menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.5 Tabel 4.5 Matriks Nilai Perbandingan Kriteria Penyeleksian Penerima Beasiswa untuk PPA Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C1 1 3 3 3 5 5 5 7 7 7 9 9 C2 0.333333333 1 3 3 3 5 5 5 7 7 7 9 C3 0.333333333 0.333333 1 3 3 3 5 5 5 7 7 7 C4 0.333333333 0.333333 0.333333 1 3 3 3 5 5 5 7 7 C5 0.2 0.333333 0.333333 0.333333 1 3 3 3 5 5 5 7 C6 0.2 0.2 0.333333 0.333333 0.333333 1 3 3 3 5 5 5 C7 0.2 0.2 0.2 0.333333 0.333333 0.333333 1 3 3 3 5 5
39 C8 0.142857143 0.2 0.2 0.2 0.333333 0.333333 0.333333 1 3 3 3 5 C9 0.142857143 0.142857 0.2 0.2 0.2 0.333333 0.333333 0.333333 1 3 3 3 C10 0.142857143 0.142857 0.142857 0.2 0.2 0.2 0.333333 0.333333 0.333333 1 3 3 C11 0.111111111 0.142857 0.142857 0.142857 0.2 0.2 0.2 0.333333 0.333333 0.333333 1 3 C12 0.111111111 0.111111 0.142857 0.142857 0.142857 0.2 0.2 0.2 0.333333 0.333333 0.333333 1 Jumlah 3.250793651 6.139683 9.028571 11.88571 16.74286 21.6 26.4 33.2 40 46.66667 55.33333 64 5) Setelah mendapatkan mendapatkan nilai jumlah dari matriks perbandingan berpasangan, maka selanjutnya adalah membagi nilai masing-masing elemen matriks pada Tabel 4.5 dengan jumlah masing-masing kolom. Hasil bagi dapat dilihat pada Tabel 4.6. Tabel 4.6 Matriks Nilai Kriteria Seleksi Penerima Beasiswa untuk PPA Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C1 0.307617188 0.488625 0.332278 0.252404 0.298635 0.231481 0.189394 0.210843 0.175 0.15 0.162651 0.140625 C2 0.102539063 0.162875 0.332278 0.252404 0.179181 0.231481 0.189394 0.150602 0.175 0.15 0.126506 0.140625 C3 0.102539063 0.054292 0.110759 0.252404 0.179181 0.138889 0.189394 0.150602 0.125 0.15 0.126506 0.109375 C4 0.102539063 0.054292 0.03692 0.084135 0.179181 0.138889 0.113636 0.150602 0.125 0.107143 0.126506 0.109375 C5 0.061523438 0.054292 0.03692 0.028045 0.059727 0.138889 0.113636 0.090361 0.125 0.107143 0.090361 0.109375 C6 0.061523438 0.032575 0.03692 0.028045 0.019909 0.046296 0.113636 0.090361 0.075 0.107143 0.090361 0.078125 C7 0.061523438 0.032575 0.022152 0.028045 0.019909 0.015432 0.037879 0.090361 0.075 0.064286 0.090361 0.078125 C8 0.043945313 0.032575 0.022152 0.016827 0.019909 0.015432 0.012626 0.03012 0.075 0.064286 0.054217 0.078125 C9 0.043945313 0.023268 0.022152 0.016827 0.011945 0.015432 0.012626 0.01004 0.025 0.064286 0.054217 0.046875 C10 0.043945313 0.023268 0.015823 0.016827 0.011945 0.009259 0.012626 0.01004 0.008333 0.021429 0.054217 0.046875 C11 0.034179688 0.023268 0.015823 0.012019 0.011945 0.009259 0.007576 0.01004 0.008333 0.007143 0.018072 0.046875 C12 0.034179688 0.018097 0.015823 0.012019 0.008532 0.009259 0.007576 0.006024 0.008333 0.007143 0.006024 0.015625 Nilai 0.307617188 pada baris C1 kolom C1 Tabel 4.6, diperoleh dari nilai pada baris C1 kolom C1 Tabel 4.5 dibagi dengan jumlah baris C1. Begitu pula dengan nilai 0.488625 pada baris C2 kolom C1 Tabel 4.6, diperoleh dari nilai pada baris C2 kolom C1 Tabel 4.5 dibagi dengan jumlah baris C2, dan demikian seterusnya.
40 6) Langkah selanjutnya adalah menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata atau nilai prioritas kriteria. Hasilnya pada Tabel 4.7. Tabel 4.7 Nilai Bobot Prioritas Kriteria Penyeleksian Penerima Beasiswa untuk PPA Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Jumlah Bobot Prioritas C1 0.307617188 0.488625 0.332278 0.252404 0.298635 0.231481 0.189394 0.210843 0.175 0.15 0.162651 0.140625 2.939553 0.244962778 C2 0.102539063 0.162875 0.332278 0.252404 0.179181 0.231481 0.189394 0.150602 0.175 0.15 0.126506 0.140625 2.192886 0.1827405 C3 0.102539063 0.054292 0.110759 0.252404 0.179181 0.138889 0.189394 0.150602 0.125 0.15 0.126506 0.109375 1.688941 0.140745098 C4 0.102539063 0.054292 0.03692 0.084135 0.179181 0.138889 0.113636 0.150602 0.125 0.107143 0.126506 0.109375 1.328218 0.110684797 C5 0.061523438 0.054292 0.03692 0.028045 0.059727 0.138889 0.113636 0.090361 0.125 0.107143 0.090361 0.109375 1.015273 0.084606061 C6 0.061523438 0.032575 0.03692 0.028045 0.019909 0.046296 0.113636 0.090361 0.075 0.107143 0.090361 0.078125 0.779896 0.064991293 C7 0.061523438 0.032575 0.022152 0.028045 0.019909 0.015432 0.037879 0.090361 0.075 0.064286 0.090361 0.078125 0.615649 0.051304055 C8 0.043945313 0.032575 0.022152 0.016827 0.019909 0.015432 0.012626 0.03012 0.075 0.064286 0.054217 0.078125 0.465215 0.038767877 C9 0.043945313 0.023268 0.022152 0.016827 0.011945 0.015432 0.012626 0.01004 0.025 0.064286 0.054217 0.046875 0.346613 0.028884456 C10 0.043945313 0.023268 0.015823 0.016827 0.011945 0.009259 0.012626 0.01004 0.008333 0.021429 0.054217 0.046875 0.274588 0.022882309 C11 0.034179688 0.023268 0.015823 0.012019 0.011945 0.009259 0.007576 0.01004 0.008333 0.007143 0.018072 0.046875 0.204534 0.017044466 C12 0.034179688 0.018097 0.015823 0.012019 0.008532 0.009259 0.007576 0.006024 0.008333 0.007143 0.006024 0.015625 0.148636 0.012386311 Nilai 2.939553 pada kolom Jumlah baris pertama Tabel 4.7, diperoleh dari hasil penjumlahan 0.307617188 + 0.488625 + 0.332278 + 0.252404 + 0.298635 + 0.231481 + 0.189394 + 0.210843 + 0.175 + 0.15 + 0.162651 + 0.140625, dan demikian nilai seterusnya. Sementara Bobot Prioritas diperoleh dari Jumlah/n, n merupakan jumlah kriteria yang dimiliki, dalam hal ini n yang dimiliki adalah 12. Contohnya 0.244962778 pada baris pertama kolom Bobot Prioritas diperoleh dari 2.939553/12, dan seterusnya. Kriteria C1 atau jumlah IPK tertinggi merupakan kriteria paling penting dalam uraian studi kasus ini, karena memiliki nilai prioritas paling tinggi dibandingkan kriteria-kriteria lainnya. b. Mengukur nilai konsistensi. Langkah-langkah yang dilakukan untuk mengukur nilai konsistensi ialah: 1) Membuat matriks penjumlahan tiap baris.
41 Pada matriks penjumlahan tiap baris, proses yang dilakukan yakni mengalikan tiap elemen pada matriks nilai perbandingan kriteria Tabel 4.5 dengan bobot prioritas masing-masing nilai kriteria seperti yang tertera pada Tabel 4.7. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.8. 2) Menjumlahkan tiap baris. Setelah mengalikan tiap elemen dengan bobot prioritas, proses yang dilakukan berikutnya yakni menjumlahkan tiap baris dari matriks yang dihasilkan dari perkalian tiap elemen tersebut. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.8. Tabel 4.8 Hasil Matriks Penjumlahan Tiap Baris Seleksi Penerima Beasiswa untuk PPA Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Jumlah C1 0.244962778 0.548222 0.422235 0.332054 0.42303 0.324956 0.25652 0.271375 0.202191 0.160176 0.1534 0.111477 3.4506 C2 0.081654259 0.182741 0.422235 0.332054 0.253818 0.324956 0.25652 0.193839 0.202191 0.160176 0.119311 0.111477 2.640974 C3 0.081654259 0.060914 0.140745 0.332054 0.253818 0.194974 0.25652 0.193839 0.144422 0.160176 0.119311 0.086704 2.025133 C4 0.081654259 0.060914 0.046915 0.110685 0.253818 0.194974 0.153912 0.193839 0.144422 0.114412 0.119311 0.086704 1.56156 C5 0.015070952 0.060914 0.046915 0.036895 0.084606 0.194974 0.153912 0.116304 0.144422 0.114412 0.085222 0.086704 1.14035 C6 0.015070952 0.036548 0.046915 0.036895 0.028202 0.064991 0.153912 0.116304 0.086653 0.114412 0.085222 0.061932 0.847057 C7 0.015070952 0.036548 0.028149 0.036895 0.028202 0.021664 0.051304 0.116304 0.086653 0.068647 0.085222 0.061932 0.636591 C8 0.034994683 0.036548 0.028149 0.022137 0.028202 0.021664 0.017101 0.038768 0.086653 0.068647 0.051133 0.061932 0.495929 C9 0.034994683 0.026106 0.028149 0.022137 0.016921 0.021664 0.017101 0.012923 0.028884 0.068647 0.051133 0.037159 0.365819 C10 0.034994683 0.026106 0.020106 0.022137 0.016921 0.012998 0.017101 0.012923 0.009628 0.022882 0.051133 0.037159 0.28409 C11 0.027218086 0.026106 0.020106 0.015812 0.016921 0.012998 0.010261 0.012923 0.009628 0.007627 0.017044 0.037159 0.213804 C12 0.027218086 0.020305 0.020106 0.015812 0.012087 0.012998 0.010261 0.007754 0.009628 0.007627 0.005681 0.012386 0.161864 Nilai 0.244962778 pada baris C1 kolom C1 Tabel 4.8 diperoleh dari nilai pada baris C1 kolom C1 Tabel 4.5 dikali dengan nilai bobot prioritas pada baris pertama kolom bobot prioritas Tabel 4.7. Demikian juga tiap elemen pada kolom C2 pada Tabel 4.5 dikalikan dengan nilai bobot prioritas C2 yang ada pada Tabel 4.7, dan seterusnya. Setelah itu hasil dari tiap baris
42 dijumlahkan, sehingga diperoleh jumlah dari matriks penjumlahan tiap baris untuk kriteria seleksi penerima beasiswa PPA. 3) Menghitung Rasio Konsistensi Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai bobot kriteria layak digunakan, dilihat dari nilai rasio konsistensi (CR) <= 0,1. Jika ternyata nilai CR lebih besar dari 0,1, maka nilai bobot kriteria dinyatakan tidak layak sehingga matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Untuk menghitung rasio konsistensi, dibuat tabel seperti terlihat dalam Tabel 4.9 Tabel 4.9 Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria Jumlah Penjumlahan Tiap Baris Bobot Prioritas Hasil C1 3.450600489 0.2449628 3.695563 C2 2.640974163 0.1827405 2.823715 C3 2.025132848 0.1407451 2.165878 C4 1.561560461 0.1106848 1.672245 C5 1.140350483 0.0846061 1.224957 C6 0.847056923 0.0649913 0.912048 C7 0.636590654 0.0513041 0.687895 C8 0.495929022 0.0387679 0.534697 C9 0.365819115 0.0288845 0.394704 C10 0.28409011 0.0228823 0.306972 C11 0.213804324 0.0170445 0.230849 C12 0.161863756 0.0123863 0.17425 Jumlah 14.82377 Kolom Jumlah Penjumlahan Tiap Baris diperoleh dari jumlah pada matriks penjumlahan tiap baris seperti yang tertera pada Tabel 4.8. Sementara kolom bobot prioritas diperoleh dari nilai bobot prioritas seperti yang tertera pada Tabel 4.7. Kolom Hasil diperoleh dari penjumlahan kolom Jumlah
43 Penjumlahan Tiap Baris dan Bobot Prioritas pada Tabel 4.9, contohnya nilai 3.695563 pada baris pertama kolom Hasil diperoleh dari hasil penjumlahan 3.450600489 + 0.2449628, dan seterusnya. Setelah itu seluruh nilai pada kolom Hasil dijumlahkan sehingga didapatkan nilai jumlah 14.82377. Setelah didapatkan nilai jumlah, maka proses yang dilakukan selanjutnya yakni menghitung λmaks. λmaks didapatkan dari pembagian nilai jumlah Tabel 4.9 dengan n atau jumlah kriteria, dalam studi kasus ini n=12. Sehingga dapat dihitung nilai λmaks pada studi kasus ini: λmaks = 14.82377 : 12 = 1.235314. 4) Menghitung Indeks Konsistensi/Consistency Index (CI) CI = ( maks n) / (n-1) = (1.235314 12) / (12 1) = -10.764686 / 11 = -0.978607785 5) Menghitung Rasio Konsistensi/Consistency Ratio (CR) CR = CI / IR = -0.978607785/ 1.48 = -0.661221477 (CR < 0,1, nilai ACCEPTABLE) Nilai IR (Index Random) diambil dari aturan tabel indeks random yang telah ditentukan sesuai dengan ukuran matriks elemen yang ada, dimana aturan nilai IR telah ditampilkan pada Tabel 2.2.
44 Setelah mendapatkan nilai bobot prioritas dan diuji kelayakan nilai bobot tersebut melalui nilai CR, langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan TOPSIS sehingga akan didapatkan peringkat dari alternatif yang ada. C. Melakukan Proses Perhitungan TOPSIS Perhitungan TOPSIS dilakukan untuk menyeleksi alternatif manakah yang diutamakan atau yang terbaik untuk dipilih, sehingga melalui perhitungan TOPSIS akan didapatkan peringkat dari alternatif yang diseleksi. Berikut ini langkah-langkah penyelesaian perhitungan TOPSIS: a. Membuat Normalisasi Matriks Keputusan (Matriks R) Normalisasi matriks keputusan diproses dari matriks pada data alternatif mahasiswa yang telah dikonversi. Normalisasi Matriks R disusun dengan rumus: r = Untuk mempermudah perhitungan, maka yang dilakukan terlebih dahulu ialah mengkuadaratkan setiap elemen-elemen x kemudian menjumlahkan kolom setiap kriteria yang sudah dikuadratkan. Setelah dijumlahkan, nilai tersebut diakarkan. Jumlah dan hasil akar pada Tabel 4.3 dapat dilihat pada Tabel 4.10. Tabel 4.10 Jumlah Hasil Kuadrat Tiap Elemen Kriteria pada Data Alternatif Kriteria Alternatif A1 A2 A3 A4 Jumlah Hasil Akar IPK 5 5 5 3 84 9.1651514 SMT 1 3 5 5 60 7.7459667 Prestasi 1 1 3 5 36 6
45 Jumlah Penghasilan 5 5 3 5 84 9.1651514 Orang Tua Keadaan Keluarga 5 3 1 3 44 6.6332496 Penerima Beasiswa 5 5 5 5 100 10 Pemerintah Usia 5 5 5 5 100 10 Status Orang Tua 1 1 1 1 4 2 Tanggungan Orang Tua 1 1 3 3 20 4.472136 Kuliah Bersaudara 1 1 1 1 4 2 Jalur Masuk 5 5 5 5 100 10 Jenjang Pendidikan 5 5 5 5 100 10 Nilai 84 pada kolom Jumlah baris pertama diperoleh dari penjumlahan 5 2 + 5 2 + 5 2 + 3 2 = 84. Setelah mendapatkan nilai jumlah-nya, nilai tersebut diakarkan sehingga didapatkan nilai 9.1651514 sebagai hasil akar dari 84, dan demikian seterusnya. Kemudian setelah mendapatkan nilai hasil akar, tiap elemen dibagi dengan hasil akar masing-masing kriteria. Hasil dari Normalisasi Matriks R pada studi kasus penyeleksian penerima beasiswa PPA dapat dilihat pada Tabel 4.11. Tabel 4.11 Normalisasi Matriks Keputusan (Matriks R) Seleksi Penerima Beasiswa PPA C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 A1 0.54554473 0.129099 0.166667 0.545545 0.753778 0.5 0.5 0.5 0.223607 0.5 0.5 0.5 A2 0.54554473 0.387298 0.166667 0.545545 0.452267 0.5 0.5 0.5 0.223607 0.5 0.5 0.5 A3 0.54554473 0.645497 0.5 0.327327 0.150756 0.5 0.5 0.5 0.67082 0.5 0.5 0.5 A4 0.32732684 0.645497 0.833333 0.545545 0.452267 0.5 0.5 0.5 0.67082 0.5 0.5 0.5 Nilai 0.54554473 pada kolom C1 baris A1 diperoleh dari 5 / 9.1651514 dari Tabel 4.10, begitu pula dengan nilai 0.129099 pada kolom C2 baris A1 diperoleh dari 1 / 7.7459667, dan seterusnya.
46 b. Membuat Matriks Normalisasi Pembobotan Langkah yang dilakukan pada tahap ini ialah mengalikan setiap elemen matriks yang sudah ternormalisasi (Matriks R) dengan nilai bobot prioritas. Pada metode penggabungan AHP dan TOPSIS, nilai bobot prioritas yang digunakan pada perhitungan TOPSIS ialah nilai bobot prioritas yang telah dihasilkan sebelumnya dari perhitungan AHP. Hasil dari Matriks Normalisasi Pembobotan dapat dilihat pada Tabel 4.12. Tabel 4.12 Matriks Normalisasi Pembobotan Seleksi Penerimaan Beasiswa PPA C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 A1 0.13363815 0.023592 0.023458 0.060384 0.063774 0.032496 0.025652 0.019384 0.006459 0.011441 0.008522 0.006193 A2 0.13363815 0.070775 0.023458 0.060384 0.038265 0.032496 0.025652 0.019384 0.006459 0.011441 0.008522 0.006193 A3 0.13363815 0.117958 0.070373 0.03623 0.012755 0.032496 0.025652 0.019384 0.019376 0.011441 0.008522 0.006193 A4 0.08018289 0.117958 0.117288 0.060384 0.038265 0.032496 0.025652 0.019384 0.019376 0.011441 0.008522 0.006193 Nilai 0.13363815 diperoleh dari hasil perkalian 0.54554473 (baris A1, kolom C1, Tabel 4.11) dan 0.244962778 (baris pertama, kolom bobot prioritas, Tabel 4.7), dan seterusnya. c. Menentukan Solusi Ideal Positif (A ) dan Solusi Ideal Negatif (A ) Karena data alternatif telah dikonversi dalam bentuk angka, maka terbentuk range nilai rendah hingga nilai tinggi. Sehingga penentuan Solusi ideal positif dan Solusi ideal negatif lebih mudah dikerjakan. Solusi ideal positif mengambil nilai maksimal dari Matriks Normalisasi Pembobotan yang ada pada Tabel 4.12, sementara solusi ideal negatif mengambil nilai minimalnya. Hasil solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dapat dilihat pada Tabel 4.13
47 Tabel 4.13 Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif Kriteria Solusi Ideal Positif Solusi Ideal Negatif C1 0.13363815 0.08018289 C2 0.117958 0.023592 C3 0.117288 0.023458 C4 0.060384 0.03623 C5 0.063774 0.012755 C6 0.032496 0.032496 C7 0.025652 0.025652 C8 0.019384 0.019384 C9 0.019376 0.006459 C10 0.011441 0.011441 C11 0.008522 0.008522 C12 0.006193 0.006193 d. Menghitung Separation Measure (S ) Perhitungan Separation Measure dilakukan terhadap solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, bahwa perhitungan ini merupakan pengukuran jarak dari suatu alternatif ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Hal yang terlebih dahulu dilakukan ialah mengurangi setiap elemen kriteria pada satu alternatif dengan solusi ideal positif/negatif masing-masing kriteria, setelah itu hasil dari pengurangan masing-masing elemen dikuadratkan. Setelah itu elemen-elemen yang telah dikuadratkan akan dijumlahkan, kemudian hasil tersebut diakarkan. Hasil separation measure untuk solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dapat dilihat pada Tabel 4.14.
48 Tabel 4.14 Separation Measure Positif dan Negatif S i Max S i Min A1 0.13370129 0.07774206 A2 0.10884834 0.07948502 A3 0.0733988 0.11887152 A4 0.05923014 0.13823952 Penjabaran perhitungan Separation Measure dapat dilihat dari contoh penjabaran Separation Measure untuk solusi ideal positif pada A1: 1. (0.13363815 0.13363815) + (0.023592 0.117958) + (0.023458 0.117288) + (0.060384 0.060384) + (0.063774 0.063774) + (0.032496 0.032496) + (0.025652 0.025652) + (0.019384 0.019384) + (0.006459 0.019376) + (0.011441 0.011441) + (0.008522 0.008522) + (0.006193 0.006193) = 0.017876034 Nilai pertama (0.13363815) merupakan nilai dari kolom C1 baris A1 pada Tabel 4.12 Matriks Normalisasi Pembobotan, sementara nilai yang dikurangi (0.13363815) merupakan nilai solusi ideal positif untuk kriteria pertama (C1). 2. 0.017876034 = 0.13363815 Sehingga didapatkanlah S Max untuk alternatif pertama (A1). Langkah untuk menentukan solusi ideal negatif juga sama dengan langkah untuk menentukan solusi ideal positif, berikut penjabaran pada Separation Measure untuk solusi ideal negatif pada A1:
49 1. (0.13363815 0.08018289) + (0.023592 0.023592) + (0.023458 0.023458) + (0.060384 0.03623) + (0.063774 0.012755) + (0.032496 0.032496) + (0.025652 0.025652) + (0.019384 0.019384) + (0.006459 0.006459) + (0.011441 0.011441) + (0.008522 0.008522) + (0.006193 0.006193) = 0.00604383 Nilai pertama (0.07774206) merupakan nilai dari kolom C1 baris A1 pada Tabel 4.12 Matriks Normalisasi Pembobotan, sementara nilai yang dikurangi (0.13363815) merupakan nilai solusi ideal positif untuk kriteria pertama (C1). 3. 0.00604383 = 0.07774206 Sehingga didapatkanlah S Min untuk alternatif pertama (A1). e. Menghitung kedekatan relative dengan ideal positif (C ) Rumus untuk menghitung kedekatan relative dengan ideal positif ialah A1 = A2 = A3 = C =... = 0.36767324... = 0.42204431... = 0.61825206
50 A4 =... = 0.7000545 f. Mengurutkan Pilihan Hasil dari (C ) diurut berdasarkan urutan descending sehingga bisa dilihat alternatif mana yang lebih baik. Berikut urutan alternatif penerima beasiswa PPA menggunakan metode gabungan AHP dan TOPSIS: 1. Mahasiswa 4 = 0.7000545 2. Mahasiswa 3 = 0.61825206 3. Mahasiswa 2 = 0.42204431 4. Mahasiswa 1 = 0.36767324 4.1.2 Uraian Hasil Metode TOPSIS Kriteria dan alternatif yang digunakan pada uraian hasil metode TOPSIS ini, sama dengan kriteria dan alternatif yang digunakan pada uraian hasil metode gabungan AHP-TOPSIS. Sehingga data alternatif yang digunakan pada uraian ini menggunakan data pada Tabel 4.1, Tabel 4.2, dan Tabel 4.3. Berikut ini langkah penguraian hasil metode TOPSIS pada studi kasus penerima beasiswa PPA: a. Membuat Normalisasi Matriks Keputusan (Matriks R) Karena data yang digunakan sama dengan hasil penguraian sebelumnya, maka normalisasi matriks keputusan pada uraian ini menggunakan matriks yang sama dengan uraian hasil metode AHP-TOPSIS, yakni pada Tabel 4.11.
51 b. Membuat Matriks Normalisasi Pembobotan Tahap ini yang membedakan antara metode gabungan AHP dan TOPSIS, dengan metode TOPSIS. Pada metode AHP-TOPSIS nilai bobot yang digunakan adalah nilai bobot yang didapatkan dari hasil perhitungan AHP, sementara metode TOPSIS menggunakan bobot yang ditentukan langsung oleh pembuat keputusan tanpa dibuat perbandingan sebelumnya. Tabel 4.15 menunjukan nilai bobot yang digunakan pada uraian hasil metode TOPSIS studi kasus penerima beasiswa PPA. Tabel 4.15 Bobot Kriteria Penerima Beasiswa PPA Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Bobot 5 5 4 4 4 3 3 2 2 1 1 1 Keterangan Angka pada Bobot: 1 = Sangat Rendah 2 = Rendah 3 = Cukup Rendah 4 = Tinggi 5 = Sangat Tinggi Setelah menentukan bobot, selanjutnya adalah membuat matriks normalisasi pembobotan. Hasil matriks normalisasi pembobotan menggunakan metode TOPSIS dapat dilihat pada Tabel 4.16
52 Tabel 4.16 Matriks Normalisasi Pembobotan Seleksi Penerima Beasiswa PPA Menggunakan Metode TOPSIS C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 A1 2.72772363 0.645497 0.666667 2.182179 3.015113 1.5 1.5 1 0.447214 0.5 0.5 0.5 A2 2.72772363 1.936492 0.666667 2.182179 1.809068 1.5 1.5 1 0.447214 0.5 0.5 0.5 A3 2.72772363 3.227486 2 1.309307 0.603023 1.5 1.5 1 1.341641 0.5 0.5 0.5 A4 1.63663418 3.227486 3.333333 2.182179 1.809068 1.5 1.5 1 1.341641 0.5 0.5 0.5 c. Menentukan Solusi Ideal Positif (A ) dan Solusi Ideal Negatif (A ) Hasil dari solusi ideal positif dan solusi ideal negatif menggunakan metode TOPSIS untuk seleksi penerima beasiswa PPA dapat dilihat pada Tabel 4.17. Tabel 4.17 Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif Menggunakan Metode TOPSIS Kriteria Solusi Ideal Positif Solusi Ideal Negatif C1 2.72772363 1.63663418 C2 3.227486 0.645497 C3 3.333333 0.666667 C4 2.182179 1.309307 C5 3.015113 0.603023 C6 1.5 1.5 C7 1.5 1.5 C8 1 1 C9 1.341641 0.447214 C10 0.5 0.5 C11 0.5 0.5 C12 0.5 0.5 d. Menghitung Separation Measure (S ) Hasil dari perhitungan Separation Measure menggunakan metode TOPSIS dapat dilihat pada Tabel 4.18.
53 Tabel 4.18 Separation Measure Positif dan Negatif Menggunakan Metode TOPSIS S i Max S i Min A1 3.81808562 2.78757292 A2 3.32149413 2.25246378 A3 2.89099712 3.23031278 A4 1.62635225 4.09807613 e. Menghitung kedekatan relative dengan ideal positif (C ) Berikut hasil perhitungan (C ) menggunakan metode TOPSIS terhadap empat alternatif mahasiswa untuk seleksi penerima beasiswa PPA: A1 = A2 = A3 = A4 =... = 0.42199773... = 0.40410491... = 0.52771594... = 0.71589264 f. Mengurutkan Pilihan Hasil dari (C ) diurut berdasarkan urutan descending sehingga bisa dilihat alternatif mana yang lebih baik. Berikut urutan alternatif penerima beasiswa PPA menggunakan metode TOPSIS: 2. Mahasiswa 4 = 0. 71589264 3. Mahasiswa 3 = 0. 52771594 4. Mahasiswa 1 = 0. 42199773 5. Mahasiswa 2 = 0. 40410491
54 4.1.3 Skema Rancangan Metode Gabungan AHP dan TOPSIS dengan Metode TOPSIS Berdasarkan data yang ada yaitu data internal dan data eksternal serta data ektraksi maka gambaran sistem pendukung keputusan penyeleksian penerima beasiswa PPA dan BBM adalah sebagai berikut. 1. Rancangan Sistem Pendukung Keputusan Berdasarkan data yang ada yaitu data internal serta data eksternal maka gambaran sistem keputusan untuk penerima beasiswa PPA dan BBM digambarkan pada Gambar 4.1 Data Eksternal Syarat Penerima Beasiswa dari DIKTI E K S Basis Data SPK Basis Model SPK 1. Model AHP- TOPSIS 2. Model TOPSIS T / Data Internal Data calon penerima. Data Kriteria Penerima Beasiswa PPA dan BBM R A K S I Sistem Manajemen Basis Data Sistem Manajemen Basis Model Dialog Layar Terminal - Dialog Penentuan prioritas kriteria - Dialog proses seleksi - Dialog Proses perankingan - Tampilan hasil perankingan penerima beasiswa PPA dan BBM User Gambar 4.1 Skema Rancangan Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa PPA dan BBM
55 Data digolongkan menjadi 3 (tiga) bagian: yaitu data internal, data eksternal dan data ekstraksi. a. Data Internal Data internal merupakan data yang berasal dari dalam organisasi. Data internal diperoleh sistem proses transaksi perusahaan atau organisasi, dalam hal ini adalah lembaga. Pada sisetm pendukung keputusan ini yang dikategorikan sebagai data internal adalah: Data calon penerima beasiswa PPA dan BBM di Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo. Data kriteria penerima beasiswa PPA dan BBM di Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo. b. Data Eksternal Data eksternal diperoleh dari luar organisasi atau instansi namun tetap memiliki pengaruh dalam menciptakan sistem pendukung keputusan yang akan dibangun. Pada sistem pendukung keputusan ini yang dikategorikan sebagai data eksternal adalah data syarat atau kriteria penerima beasiswa PPA dan BBM dari DIKTI. c. Data Ekstraksi Data ekstraksi merupakan penggabungan dari data internal dan data eksternal. Proses data ekstaksi akan menghasilkan database sistem pendukung keputusan. Data ekstraksi meliputi: import file, meringkas dan menyaring data yang menghasilkan laporan dari data yang ada di database. Proses ekstraksi dikelola dalam DBMS (Database Management System).
56 d. Pemodelan Fungsional Model fungsional menggambarkan bagaimana input diproses oleh sistem menjadi output yang diharapkan oleh pengguna. Model fungsional memuat beberapa aliran data atau data flow diagram (DFD) yang memperlihatkan aliran data dari luar sistem yang kemudian diproses oleh sistem dan akhirnya menghasilkan output yang berguna. Model fungsional sistem pendukung keputusan penentuan penerima beasiswa PPA dan BBM digambarkan dengan : 1) Rancangan Dialog 2) Diagram konteks 3) Diagram level 0, Level 1 4) Diagram ERD 2. Rancangan Dialog Sistem Rancangan dialog dari sistem pendukung keputusan bertujuan untuk memudahkan terjadinya interaksi antara pengguna dengan sistem, dimana rancangan dialognya menggunakan gaya menu yang digambarkan dengan struktur pada Gambar 4.2.
57 Menu Utama Data Mahasiswa Pilih Jenis Beasiswa Input Data Mahasiswa Ekstrak Data Mahasiswa Beasiswa PPA Beasiswa BBM Pilih Metode Perbandingan Input Kriteria Pilih Metode Perbandingan Input Kriteria Metode AHP- TOPSIS Metode TOPSIS Metode AHP- TOPSIS Metode TOPSIS Proses Perhitungan Proses Perhitungan Proses Perhitungan Proses Perhitungan Input Nilai Skala Perbandingan Bobot AHP- TOPSIS Input Nilai Bobot TOPSIS Input Nilai Skala Perbandingan Bobot AHP- TOPSIS Input Nilai Bobot TOPSIS Gambar 4.2 Struktur Dialog Menu 3. Diagram Konteks Diagram Konteks untuk sistem pendukung keputusan perbandingan metode AHP-TOPSIS dengan metode TOPSIS dapat dilihat pada Gambar 4.3.
58 Gambar 4.3 Diagram Konteks 4. Diagram Alir Data Level 0 Pada Gambar 4.4 menunjukkan Diagram Alir Data Level 0 yang terdiri dari dua proses, yakni proses penginputan data dan proses metode. Gambar 4.4 Diagram Alir Data Level 0
59 5. Diagram Alir Data Level 1 Proses 1 Diagram Data Alir Level 1 Proses 1 ditunjukkan pada Gambar 4.5, dimana proses yang diuraikan pada diagram ini yakni proses penginputan data yang terdiri dari input data mahasiswa (data mahasiswa di ekstrak), input nilai perbandingan yang digunakan untuk menentukan bobot pada metode AHP-TOPSIS, baik dalam menyeleksi penerima beasiswa PPA maupun beasiswa BBM, kemudian input nilai bobot pada metode TOPSIS untuk penyeleksian penerima beasiswa PPA dan beasiswa BBM.
60 Gambar 4.5 Diagram Alir Data Level 1 Proses 1 6. Diagram Alir Data Level 1 Proses 2 Gambar 4.6 menunjukkan Diagram Alir Data Level 1 Proses 2, dimana proses yang dijelaskan merupakan proses metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS untuk penyeleksian penerima beasiswa PPA dan beasiswa BBM.
61 Gambar 4.6 Diagram Alir Data Level 1 Proses 2 7. Desain Database a) Struktur Database Struktur tabel basis data Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa PPA dan BBM Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo seperti pada Tabel 4.19.
62 Tabel 4.19 Rancangan Tabel Mahasiswa No Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 id Int 11 primary key 2 NIM Int 9 NIM mahasiswa calon penerima beasiswa 3 Nama Varchar 50 Nama mahasiswa calon penerima beasiswa 4 JenisKelamin Varchar 10 Jenis kelamin calon penerima beasiswa 5 Jurusan Varchar 20 Jurusan mahasiswa calon penerima beasiswa 6 ProgramStudi Varchar 50 Program studi mahasiswa calon penerima beasiswa 7 IPK Varchar 4 - IPK mahasiswa calon penerima beasiswa - Nama kriteria 8 Semester Varchar 1 -Semester mahasiswa calon penerima beasiswa -Nama kriteria 9 Prestasi Varchar 10 -Prestasi mahasiswa calon penerima beasiswa -Nama kriteria 10 JumlahPenghasilan Varchar 15 -Jumlah penghasilan orang tua mahasiswa calon penerima beasiswa -Nama kriteria 11 KeadaanKeluarga Varchar 10 -Keadaan keluarga mahasiswa calon penerima beasiswa -Nama kriteria 12 PenerimaBeaPemerintah Varchar 14 -Mahasiswa calon penerima beasiswa merupakan mahasiswa penerima beasiswa pemerintah atau tidak -Nama kriteria 13 Usia Varchar 2 -Usia mahasiswa calon penerima beasiswa -Nama kriteria 14 StatusOrtu Varchar 12 -Status orang tua mahasiswa calon penerima beasiswa -Nama kriteria 15 TanggunganOrtu Varchar 2 -Tanggungan orang tua mahasiswa calon penerima beasiswa -Nama kriteria 16 KuliahBersaudara Varchar 10 -Mahasiswa calon penerima
63 penerima beasiswa memiliki saudara kandung yang kuliah atau tidak -Nama kriteria 17 JalurMasuk Varchar 11 -Jalur masuk mahasiswa calon penerima beasiswa -Nama kriteria 18 JenjangMahasiswa Varchar 2 -Jenjang mahasiswa calon penerima beasiswa -Nama kriteria Pada tabel diatas digambarkan rancangan struktur tabel mahasiswa, dimana di dalam tabel mahasiswa dimasukkan field kriteria sehingga mahasiswa telah memiliki data nilai kriteria untuk diseleksi dan diproses sehingga didapatkan hasil akhir penyeleksian mahasiswa. Tabel 4.20 Rancangan Struktur Tabel Bobot AHP-TOPSIS PPA No Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 id Int 11 Primary key 2 bobot1 Varchar 30 Nilai bobot kriteria IPK 3 bobot2 Varchar 30 Nilai bobot kriteria Semester 4 bobot3 Varchar 30 Nilai bobot kriteria Prestasi 5 bobot4 Varchar 30 Nilai bobot kriteria JumlahPenghasilan 6 bobot5 Varchar 30 Nilai bobot kriteria KeadaanKeluarga 7 bobot6 Varchar 30 Nilai bobot kriteria PenerimaBeaPemerintah 8 bobot7 Varchar 30 Nilai bobot kriteria Usia 9 bobot8 Varchar 30 Nilai bobot kriteria StatusOrtu 10 bobot9 Varchar 30 Nilai bobot kriteria TanggunganOrtu 11 bobot10 Varchar 30 Nilai bobot kriteria KuliahBersaudara
64 12 bobot11 Varchar 30 Nilai bobot kriteria JalurMasuk 13 bobot12 Varchar 30 Nilai bobot kriteria JenjangMahasiswa Pada Tabel 4.20 digambarkan rancangan struktur tabel bobot AHP-TOPSIS, dimana terdapat 12 field untuk menyimpan 12 bobot dari 12 kriteria yang diinput. Untuk proses update menggunakan 1 id sehingga hanya id itulah yang dilakukan proses update jika user ingin meng-update nilai bobot. Tabel 4.21 Rancangan Struktur Tabel Bobot TOPSIS PPA No Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 id Int 11 Primary key 2 kriteria Varchar 30 Nama kriteria 3 nilai Varchar 2 Nilai bobot Tabel diatas menggambarkan struktur tabel bobot TOPSIS PPA. Struktur tabel TOPSIS lebih sederhana karena bobot yang diinput oleh user pada penentuan bobot TOPSIS, diinput langsung secara manual. Sementara bobot pada AHP- TOPSIS disimpan setelah melalui proses matriks AHP, sehingga struktur tabel AHP-TOPSIS memiliki field-field tersendiri. Tabel 4.22 Rancangan Struktur Tabel Bobot AHP-TOPSIS BBM No Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 id Int 11 Primary key 2 bobot1 Varchar 30 Nilai bobot kriteria IPK 3 bobot2 Varchar 30 Nilai bobot kriteria Semester 4 bobot3 Varchar 30 Nilai bobot kriteria Prestasi
65 5 bobot4 Varchar 30 Nilai bobot kriteria JumlahPenghasilan 6 bobot5 Varchar 30 Nilai bobot kriteria KeadaanKeluarga 7 bobot6 Varchar 30 Nilai bobot kriteria PenerimaBeaPemerintah 8 bobot7 Varchar 30 Nilai bobot kriteria Usia 9 bobot8 Varchar 30 Nilai bobot kriteria StatusOrtu 10 bobot9 Varchar 30 Nilai bobot kriteria TanggunganOrtu 11 bobot10 Varchar 30 Nilai bobot kriteria KuliahBersaudara 12 bobot11 Varchar 30 Nilai bobot kriteria JalurMasuk 13 bobot12 Varchar 30 Nilai bobot kriteria JenjangMahasiswa Tabel diatas menggambarkan rancangan struktur tabel bobot AHP-TOPSIS BBM. Struktur tabel bobot AHP-TOPSIS BBM sama dengan struktur tabel bobot AHP-TOPSIS PPA. Tabel bobot untuk beasiswa PPA dan beasiswa BBM dibuat berbeda karena nilai bobot beasiswa PPA berbeda dengan nilai bobot yang dimiliki beasiswa BBM. Tabel 4.23 Rancangan Struktur Tabel Bobot TOPSIS BBM No Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 id Int 11 Primary key 2 kriteria Varchar 30 Nama kriteria 3 Nilai Varchar 2 Nilai bobot Tabel diatas menggambarkan rancangan struktur tabel bobot TOPSIS BBM. Seperti halnya struktur tabel bobot AHP-TOPSIS untuk beasiswa PPA dan BBM, struktur tabel bobot TOPSIS BBM juga memiliki struktur tabel yang sama dengan struktur tabel TOPSIS PPA.
66 Tabel 4.24 Rancangan Struktur Tabel Kriteria PPA No Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 id Int 11 Primary key 2 nama_kriteria Varchar 30 Nama kriteria 3 isi1 Varchar 20 Range pertama 4 isi2 Varchar 20 Range kedua 5 Nilai Varchar 2 Nilai konversi Tabel diatas menggambarkan rancangan struktur tabel kriteria PPA. Tabel ini digunakan untuk menyimpan nilai konversi beserta range dari masing-masing kriteria, dengan tujuan untuk melakukan konversasi pada data mahasiswa yang telah lolos seleksi agar mudah dihitung nilai akhirnya. Tabel ini digunakan untuk menyeleksi mahasiswa calon penerima beasiswa PPA, baik menggunakan metode AHP-TOPSIS maupun metode TOPSIS. Tabel 4.25 Rancangan Struktur Tabel Kriteria BBM No Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 id Int 11 Primary key 2 nama_kriteria Varchar 30 Nama kriteria 3 isi1 Varchar 20 Range pertama 4 isi2 Varchar 20 Range kedua 5 Nilai Varchar 2 Nilai konversi Tabel diatas menunjukkan rancangan struktur tabel kriteria BBM. Struktur tabel kriteria BBM memiliki struktur yang sama dengan tabel kriteria PPA. Tabel kriteria BBM digunakan untuk konversasi data mahasiswa calon penerima beasiswa BBM menggunakan metode AHP-TOPSIS atau metode TOPSIS.
67 Tabel 4.26 Rancangan Struktur Tabel Filter PPA No Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 id Int 11 Primary key 2 kriteria Varchar 30 Nama kriteria 3 isi1 Varchar 25 Range pertama 4 isi2 Varchar 25 Range kedua 5 isi3 Varchar 25 Range ketiga 6 isi4 Varchar 25 Range keempat Tabel diatas menunjukkan rancangan struktur tabel filter PPA, dimana tabel ini berfungsi untuk menyimpan data penyaringan atau penyeleksian data mahasiswa calon penerima beasiswa PPA. Kriteria yang disaring meliputi kriteria IPK, Semester, Usia, Penerima Beasiswa Pemerintah, dan Jalur Masuk. Tabel 4.27 Rancangan Struktur Tabel Filter BBM No Field Tipe Data Panjang Keterangan 1 id Int 11 Primary key 2 kriteria Varchar 30 Nama kriteria 3 isi1 Varchar 25 Range pertama 4 isi2 Varchar 25 Range kedua 5 isi3 Varchar 25 Range ketiga 6 isi4 Varchar 25 Range keempat Tabel diatas menunjukkan rancangan struktur tabel filter BBM. Tabel ini memiliki struktur yang sama dengan tabel filter PPA, dimana tabel ini berfungsi untuk menyimpan data penyaringan atau penyeleksian data mahasiswa calon penerima beasiswa BBM. Kriteria yang disaring meliputi kriteria IPK, Semester, Usia, Penerima Beasiswa Pemerintah, dan Jalur Masuk.
68 b) ERD (Entity Relationship Diagram) Entity Relationship Diagram (ERD) menggambarkan struktur dan keterkaitan tabel-tabel data yang menyusun database secara detail. ERD merupakan representasi data sebagai entitas, atribut, dan relasi (Marimin, 2006). ERD dari database sistem pendukung keputusan seleksi penerima beasiswa PPA dan BBM dapat dilihat pada Gambar 4.7. Gambar 4.7 Entity Relationship Diagram Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa PPA dan BBM
69 Berikut merupakan penjelasan dari entity relationship pada Gambar 4.7: a. Hubungan antar tabel Bobot AHP-TOPSIS PPA dengan tabel Mahasiswa adalah one to many karena 1 bobot yang disimpan dapat digunakan untuk melakukan perhitungan nilai akhir pada banyak mahasiswa yang terdaftar dalam database. b. Hubungan antar tabel Bobot TOPSIS PPA dengan tabel Mahasiswa adalah one to many karena 1 bobot yang disimpan dapat digunakan untuk melakukan perhitungan nilai akhir pada banyak mahasiswa yang terdaftar dalam database. c. Hubungan antar tabel Bobot AHP-TOPSIS BBM dengan tabel Mahasiswa adalah one to many karena 1 bobot yang disimpan dapat digunakan untuk melakukan perhitungan nilai akhir pada banyak mahasiswa yang terdaftar dalam database. d. Hubungan antar tabel Bobot TOPSIS BBM dengan tabel Mahasiswa adalah one to many karena 1 bobot yang disimpan dapat digunakan untuk melakukan perhitungan nilai akhir pada banyak mahasiswa yang terdaftar dalam database. e. Hubungan antar tabel Kriteria PPA dengan tabel Mahasiswa adalah one to many karena 1 nilai kriteria penerima beasiswa PPA yang disimpan dapat digunakan untuk memberikan nilai konversi terhadap banyak mahasiswa yang terdaftar dalam database. f. Hubungan antar tabel Kriteria BBM dengan tabel Mahasiswa adalah one to many karena 1 nilai kriteria penerima beasiswa BBM yang disimpan
70 dapat digunakan untuk memberikan nilai konversi terhadap banyak mahasiswa yang terdaftar dalam database. g. Hubungan antar tabel Filter PPA dengan tabel Mahasiswa adalah one to many karena 1 data filter untuk penerima beasiswa PPA yang disimpan dapat digunakan untuk memberika nilai konversi terhadap banyak mahasiswa yang terdaftar dalam database. h. Hubungan antar tabel Filter BBM dengan tabel Mahasiswa adalah one to many karena 1 data filter untuk penerima beasiswa BBM yang disimpan dapat digunakan untuk memberika nilai konversi terhadap banyak mahasiswa yang terdaftar dalam database. 8. Rancangan Antarmuka Sistem (Interface) Berikut ini merupakan gambaran atau rancangan dari sistem yang dibuat: a. Rancangan Tampilan Login User Sebelum masuk ke dalam sistem, user harus melakukan login terlebih dahulu. Sehingga hanya user yang dapat mengakses sistem. Tampilan rancangan login user dapat dilihat pada Gambar 4.8. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI GORONTALO UNG Login Admin Username : Password : Login Gambar 4.8 Rancangan Antarmuka Login User
71 b. Rancangan Tampilan Beranda User Halaman ini merupakan halaman beranda user. Halaman ini dapat diakses setelah melakukan login terhadap sistem, sehingga setelah melakukan login, user langsung memasuki halaman beranda user. Rancangan tampilan beranda user dapat dilihat pada Gambar 4.9. UNG APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP-TOPSIS DAN METODE TOPSIS BERANDA Logout DATA MAHASISWA PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA HOME BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User Gambar 4.9 Rancangan Tampilan Beranda User c. Rancangan Tampilan Data Mahasiswa Halaman ini menampilkan data mahasiswa yang terdaftar dalam sistem. Data mahasiswa dapat diinput manual dan juga dapat diekstrak. Tampilan dari data mahasiswa dapat dilihat pada Gambar 4.10.
72 UNG APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP- TOPSIS DAN METODE TOPSIS BERANDA DATA MAHASISWA PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Ekstrak Data Mhs Cari Mhs + Tambah Data Logout Choose Ekstrak --- --- --- No NIM Nama Mhs IPK Semester Jml Pnghsilan Prestasi Keadaan Keluarga Beasiswa Pemeri BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User Empty Data Gambar 4.10 Rancangan Tampilan Data Mahasiswa d. Rancangan Tampilan Input Data Mahasiswa Selain diekstrak, data mahasiswa juga dapat diinput secara manual. Tampilan input data mahasiswa dapat dilihat pada Gambar 4.11.
73 BERANDA UNG DATA MAHASISWA PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP-TOPSIS DAN METODE TOPSIS Tambah Data Mahasiswa Nama : NIM : Jenis Kelamin : Jurusan : Prodi : IPK : Semester : Jurusan : Program Studi : Keadaan Keluarga : Penerima Beasiswa Pemerintah : Usia : Status Orang Tua : Tanggungan Orang Tua : Kuliah Bersaudara : Jalur Masuk : Jenjang Mahasiswa : Logout Save Reset Gambar 4.11 Rancangan Tampilan Input Data Mahasiswa e. Rancangan Tampilan Bobot TOPSIS Halaman ini menampilkan nilai bobot TOPSIS yang disimpan di dalam database, sehingga user tidak perlu menginput nilai bobot ketika melakukan proses perhitungan berulang kali. Jika user ingin mengubah nilai bobot TOPSIS, maka nilai per kriteria dapat diubah dengan meng-klik Update
74 Bobot. Halaman ini dapat diakses ketika meng-klik link Penentuan Bobot untuk TOPSIS, baik dalam penyeleksian penerima beasiswa PPA maupun beasiswa BBM. Rancangan tampilan bobot TOPSIS dapat dilihat pada Gambar 4.12. BERANDA UNG DATA MAHASISWA PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP- TOPSIS DAN METODE TOPSIS Bobot TOPSIS Nama Kriteria Nilai Bobot Update Bobot Logout BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User Gambar 4.12 Rancangan Tampilan Bobot TOPSIS f. Rancangan Tampilan Bobot AHP-TOPSIS Halaman ini menampilkan nilai bobot AHP-TOPSIS yang tersimpan dalam database. Jika user ingin mengubah nilai bobot AHP-TOPSIS, maka user dapat meng-klik link Update Bobot, sehingga user dapat menginput kembali nilai perbandingan untuk menentukan nilai bobot metode AHP-TOPSIS, baik
75 untuk penentuan penerima beasiswa PPA maupun beasiswa BBM. Rancangan tampilan bobot AHP-TOPSIS dapat dilihat pada Gambar 4.13. BERANDA UNG DATA MAHASISWA APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP- TOPSIS DAN METODE TOPSIS Bobot AHP-TOPSIS Logout PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User O Update Bobot Nama Kriteria Nilai Bobot Gambar 4.13 Rancangan Tampilan Bobot AHP-TOPSIS g. Rancangan Tampilan Matriks Perbandingan Berpasangan Halaman ini dapat diakses setelah user meng-klik link Update Bobot. Pada halaman ini user dapat melakukan penginputan nilai perbandingan yang nantinya akan diproses sehingga menghasilkan nilai bobot untuk metode AHP-TOPSIS, seperti pada Gambar 4.14.
76 UNG APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP-TOPSIS DAN METODE TOPSIS BERANDA DATA MAHASISWA PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Matriks Perbandingan Berpasangan C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C1 1 C2 1 C3 1 C4 1 C5 1 C6 1 C7 1 C8 1 C9 1 C10 1 C11 1 C12 1 Logout Pengaturan User Next Reset Gambar 4.14 Rancangan Tampilan Matriks Perbandingan Berpasangan h. Rancangan Tampilan Matriks Nilai Kriteria Setelah mengisi nilai pada matriks perbandingan berpasangan, user meng-klik Berikutnya untuk melanjutkan proses, sehingga muncul nilai-nilai pada matriks nilai kriteria. Tampilan dari rancangan matriks nilai kriteria dapat dilihat pada Gambar 4.15.
77 UNG APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP- TOPSIS DAN METODE TOPSIS BERANDA DATA MAHASISWA Matriks Nilai Kriteria Logout PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Next Back Gambar 4.15 Rancangan Tampilan Matriks Nilai Kriteria i. Rancangan Tampilan Matriks Penjumlahan Tiap Baris Matriks penjumlahan tiap baris merupakan proses lanjutan setelah matriks nilai kriteria, sehingga halaman ini dapat diakses ketika user meng-klik Berikutnya setelah melihat nilai matriks nilai kriteria. Tampilannya dapat dilihat pada Gambar 4.16.
78 UNG APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP- TOPSIS DAN METODE TOPSIS BERANDA DATA MAHASISWA Matriks Penjumlahan Tiap Baris Logout PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Next Back Gambar 4.16 Rancangan Tampilan Matriks Penjumlahan Tiap Baris j. Rancangan Tampilan Perhitungan Rasio Konsistensi Setelah melihat nilai pada matriks penjumlahan tiap baris, klik Berikutnya untuk melihat hasil dari perhitungan ratio konsistensi kriteria pada Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Penerima Beasiswa PPA dan BBM. Hasil perhitungan inilah yang akan menentukan apakah nilai bobot dari nilai perbandingan yang diinput oleh user konsisten atau tidak. Jika nilai tersebut konsisten, maka user bisa langsung menyimpan bobot. Rancangan tampilan perhitungan rasio konsistensi dapat dilihat pada Gambar 4.17.
79 UNG APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP- TOPSIS DAN METODE TOPSIS BERANDA DATA MAHASISWA Logout PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User Perhitungan Rasio Konsistensi Jumlah Perbaris Prioritas Hasil C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Jumlah Jumlah Kriteria : ʎmaks : CI : IR : CR : Save Back Gambar 4.17 Rancangan Tampilan Perhitungan Rasio Konsistensi k. Rancangan Tampilan Proses Perhitungan Pada Gambar 4.18 menunjukkan rancangan dari tampilan proses perhitungan.
80 BERANDA UNG DATA MAHASISWA PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP- TOPSIS DAN METODE TOPSIS Data Mahasiswa No NIM Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Konversasi No NIM Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Normalisasi Matrisk R No NIM Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Logout Normalisasi Pembobotan No NIM Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Solusi Ideal Positif No NIM Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Solusi Ideal Negatif No NIM Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 Gambar 4.18 Rancangan Tampilan Proses Perhitungan Bag. 1
81 UNG APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP- TOPSIS DAN METODE TOPSIS BERANDA DATA MAHASISWA PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA (sambungan) Separation Measure No NIM Nama Si Min Si Max Hasil Akhir No NIM Nama Hasil Akhir Logout Pengaturan User Gambar 4.19 Rancangan Tampilan Proses Perhitungan Bag. 2 Halaman ini dapat diakses setelah meng-klik link Proses Perhitungan, kemudian akan ditampilkan rincian perhitungan seleksi penerima beasiswa, dari data mahasiswa, hasil konversi data mahasiswa, normalisasi matriks R, normalisasi pembobotan, solusi ideal positif dan negatif, nilai separation measure, hingga hasil akhir yang menunjukkan rangking terbesar hingga terendah perhitungan AHP-TOPSIS atau TOPSIS. l. Rancangan Tampilan Perbandingan Halaman ini menampilkan hasil akhir dari kedua metode, rancangan tampilan perbandingan ditunjukkan pada Gambar 4.20.
82 BERANDA UNG APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP- TOPSIS DAN METODE TOPSIS Logout DATA MAHASISWA PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA AHP TOPSIS TOPSIS No NIM Nama Hasil Akhir No NIM Nama Hasil Akhir BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User Gambar 4.20 Rancangan Tampilan Perbandingan m. Rancangan Tampilan Kriteria Halaman ini berfungsi untuk menampilkan range dan nilai konversi untuk kriteria penerima beasiswa, baik untuk beasiswa PPA maupun beasiswa BBM. Selain itu juga terdapat fungsi untuk mengubah range atau nilai konversi dengan meng-klik icon edit, dan juga dapat menghapus range dan nilai konversi dengan meng-klik icon hapus. Rancangan tampillan kriteria dapat dilihat pada Gambar 4.21.
83 BERANDA UNG DATA MAHASISWA APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP- TOPSIS DAN METODE TOPSIS O Filter Logout PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User Tambah Kriteria Range 1 Range 2 Nilai IPK Semester Prestasi Jumlah Penghasilan Orang Tua. Save Gambar 4.21 Rancangan Tampilan Kriteria n. Rancangan Tampilan Filter Halaman ini dapat diakses setelah meng-klik link filter pada menu kriteria. Halaman ini menampilkan filter atau ketentuan dan range yang menjadi penentu untuk menyeleksi data mahasiswa calon penerima beasiswa PPA atau BBM. Kriteria yang disaring mencakup kriteria IPK, Semester, Jumlah Penghasilan Orang Tua, Usia, Penerima Beasiswa Pemerintah, dan Jalur Masuk. Gambar 4.22 menampilkan rancangan tampilan menu kriteria.
84 BERANDA UNG DATA MAHASISWA APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP- TOPSIS DAN METODE TOPSIS O Edit Filter Logout PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User Kriteria IPK Semester Jumlah Penghasilan Orang Tua Usia Penerima Beasiswa Pemerintah Jalur Masuk Syarat Gambar 4.22 Rancangan Tampilan Filter o. Rancangan Tampilan Edit Filter Halaman ini bisa diakses setelah meng-klik Edit Filter di halaman Filter. Menu ini berfungsi untuk mengubah atau meng-edit ketentuan seleksi penerima beasiswa PPA atau BBM meliputi kriteria IPK, Semester, Jumlah Penghasilan Orang Tua, Usia, Penerima Beasiswa Pemerintah, dan Jalur Masuk. Rancangan tampilan edit filter dapat dilihat pada Gambar 4.23.
85 BERANDA UNG APLIKASI PERBANDINGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PENERIMA BEASISWA PPA DAN BBM METODE AHP- TOPSIS DAN METODE TOPSIS Logout DATA MAHASISWA PPA >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA BBM >AHP-TOPSIS >Perbandingan >TOPSIS >PERBANDINGAN >KRITERIA Pengaturan User Kriteria Syarat IPK - Semester 2 4 6 8 Jumlah Penghasilan Orang Tua - - Usia - Penerima Beasiswa Pemerintah Penerima Bukan Penerima Jalur Masuk Reguler Non Reguler Update Back Gambar 4.23 Rancangan Tampilan Edit Filter 4.2 Pembahasan 4.2.1 Implementasi Sistem a. Halaman Login Sebelum masuk ke dalam sistem, user harus melakukan login terlebih dahulu. Tampilan login admin dapat dilihat pada Gambar 4.24.
86 Gambar 4.24 Tampilan Login Admin b. Beranda Admin Ketika user selesai melakukan login, maka user akan memasuki halaman beranda admin. Tampilan beranda user dapat dilihat pada Gambar 4.25. Gambar 4.25 Tampilan Beranda User
87 Seperti yang terlihat pada Gambar 4.25, pada bagian sebelah kiri halaman terdapat menu-menu halaman utama sistem, yang terdiri dari: 1) Menu data mahasiswa Fungsi dari menu ini ialah menampilkan data mahasiswa yang tersimpan di dalam database. Selain itu pada menu ini juga user dapat melakukan input data atau ekstrak data mahasiswa agar bisa disimpan ke dalam database. 2) Menu penentuan bobot metode AHP-TOPSIS (beasiswa PPA dan BBM) Fungsi dari menu ini ialah untuk menampilkan bobot AHP-TOPSIS yang tersimpan di dalam database. Selain itu pada menu ini user dapat mengubah bobot yang telah tersimpan di dalam database kemudian akan terhubung dengan pengisian matriks kriteria metode AHP. 3) Menu proses perhitungan metode AHP-TOPSIS (beasiswa PPA dan BBM) Fungsi dari menu ini ialah untuk menampilkan rincian perhitungan seleksi penerima beasiswa PPA menggunakan metode AHP-TOPSIS, mulai dari rincian data mahasiswa, hasil konversi data mahasiswa yang diseleksi, normalisasi matriks R data mahasiswa yang telah terseleksi, normalisasi pembobotan data mahasiswa yang telah terseleksi, solusi ideal positif dan negatif kriteria, hasil separation measure data mahasiswa yang telah diseleksi, dan hasil akhir data mahasiswa berdasarkan urutan hasil akhir terbesar hingga terkecil.
88 4) Menu penentuan bobot TOPSIS (beasiswa PPA dan BBM) Fungsi dari menu ini sama dengan menu penentuan bobot AHP-TOPSIS beasiswa PPA, yakni menampilkan dan mengubah bobot yang tersimpan dalam database. Namun bobot TOPSIS langsung ditentukan oleh user, sehingga tidak mengarah pada link matriks perbandingan berpasangan, melainkan bobot yang diinput langsung tersimpan sebagai nilai bobot TOPSIS. 5) Menu proses perhitungan metode TOPSIS (beasiswa PPA dan BBM) Fungsi dari menu ini sama dengan fungsi dari menu proses perhitungan metode AHP-TOPSIS. 6) Menu perbandingan (pada beasiswa PPA dan BBM) Pada menu perbandingan menampilkan hasil akhir data mahasiswa yang telah dseleksi sebagai penerima beasiswa PPA atau BBM menggunakan metode AHP-TOPSIS dan TOPSIS. Sehingga bisa terlihat jelas perbandingan hasil akhir dari metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS. 7) Menu Kriteria Pada menu kriteria menampilkan range dan nilai konversi pada setiap kriteria untuk mengkonversi data calon penerima beasiswa PPA atau BBM yang telah telah diseleksi, selain itu dapat mengubah atau menghapus range dan nilai konversi pada setiap kriteria. Menu ini juga terhubung pada halaman Filter, dimana halaman filter ini berfungsi untuk mengatur data yang diseleksi mencakup kriteria IPK, Semester, Usia, Penerima Beasiswa Pemerintah, dan Jalur Masuk.
89 8) Menu pengaturan user Fungsi dari menu ini ialah menampilkan user dan mengubah data diri atau password user. c. Proses input atau ekstrak data mahasiswa Proses input atau ekstrak data mahasiswa dapat dilakukan setelah meng-klik link Data Mahasiswa sehingga sistem akan menampilkan halaman data mahasiswa. Halaman data mahasiswa menampilkan data mahasiswa yang terdaftar di dalam database. Pada bagian bawah terdapat menu Empty Data yang berfungsi untuk menghapus seluruh data mahasiswa yang telah tersimpan di dalam database. Pada bagian atas tabel terdapat menu Tambah Data yang berfungsi untuk menambah data secara manual (mengisi formulir data mahasiswa), sementara dibagian paling atas terdapat menu untuk melakukan ekstrak data. Data yang diekstrak merupakan data excel yang memiliki ekstensi.csv, dikarenakan PHP hanya bisa membaca data.csv. Untuk mengekstrak data, user meng-klik choose sehingga akan muncul tampilan untuk browse data yang akan diekstrak. Setelah memilih data yang akan diekstrak, klik Extract, sehingga muncul data mahasiswa yang akan diseleksi. Tampilan halaman data mahasiswa dapat dilihat pada Gambar 4.26.
90 Gambar 4.26 Tampilan Halaman Data Mahasiswa Data mahasiswa yang diekstrak pada Gambar 4.26 sebanyak 25 mahasiswa. Untuk tambah data manual, user harus mengisi formulir data mahasiswa seperti yang ditampilkan pada Gambar 4.27
91 Gambar 4.27 Formulir Data Mahasiswa d. Proses input range dan nilai konversi tiap kriteria Proses input range dan nilai konversi tiap kriteria dapat diakses setelah mengklik link Kriteria, kemudian sistem menampilkan halaman Kriteria. Proses input range dan nilai konversi untuk beasiswa PPA dan BBM sama, hanya saja letak perbedaannya terdapat pada pemberian range dan nilai pada beasiswa PPA dan BBM, karena range dan nilai bagi calon penerima beasiswa PPA dan BBM berbeda. Proses input dilakukan dengan mengisi kolom
92 Tambah Kriteria. Khusus untuk kriteria IPK, Jumlah Penghasilan, Usia, dan Jumlah Penghasilan Orang Tua mengisi nilai Range pertama dan Range kedua, namun untuk kriteria yang lain cukup mengisi Range pertama saja. Selain itu range dan nilai konversi juga dapat di-edit dengan meng-klik icon edit atau dihapus dengan mengklik icon hapus. Pada halaman ini juga terdapat link menuju halaman filter untuk menyimpan ketentuan kriteria pada proses penyeleksian. Tampilan halaman kriteria dapat dilihat pada Gambar 4.28. Gambar 4.28 Tampilan Halaman Kriteria
93 e. Proses pengisian data filter Halaman filter dapat diakses setelah meng-klik link Kriteria lalu Filter, setelah itu muncul tampilan menu filter seperti yang terlihat pada Gambar 4.29 Gambar 4.29 Tampilan Halaman Filter Gambar 4.29 hanya menampilkan informasi kriteria dengan syarat apa saja yang digunakan untuk penyeleksian data mahasiswa calon penerima beasiswa PPA atau BBM, untuk merubah syarat klik link Edit Filter hingga muncul tampilan seperti pada Gambar 4.30
94 Gambar 4.30 Tampilan Halaman Edit Filter Setelah muncul tampilan seperti pada Gambar 4.30, maka user hanya mengedit persyaratannya saja meliputi kriteria IPK, Semester, Jumlah Penghasilan Orang Tua, Usia, Penerima Beasiswa Pemerintah, dan Jalur Masuk. f. Proses penentuan bobot AHP-TOPSIS Penentuan bobot AHP-TOPSIS untuk beasiswa PPA dan BBM memiliki proses yang sama, hal yang membedakan hanyalah data bobot yang diisi karena beasiswa PPA tidak memiliki bobot yang sama dengan beasiswa BBM. Berikut inplementasi yang ditampilkan ialah implementasi pada beasiswa
95 PPA. Sebelum melakukan proses perhitungan, hal yang terlebih dahulu dilakukan adalah mengisi nilai perbandingan berpasangan. Untuk mengisi nilai perbandingan berpasangan, terlebih dahulu user harus meng-klik link Penentuan Bobot pada sub AHP-TOPSIS hingga muncul tampilan seperti pada Gambar 4.31 Gambar 4.31 Tampilan Nilai Bobot AHP-TOPSIS Setelah muncul tampilan halaman nilai bobot AHP-TOPSIS, klik Update Bobot hingga muncul halaman untuk mengisi nilai perbandingan berpasangan kriteria. Kemudian setelah halaman matriks nilai perbandingan berpasangan muncul, user mengisi nilai perbandingan agar dapat diproses menjadi bobot
96 prioritas AHP-TOPSIS untuk beasiswa PPA. Tampilan halaman pengisian matriks perbandingan berpasangan dapat dilihat pada Gambar 4.32. Gambar 4.32 Tampilan Pengisian Matriks Perbandingan Berpasangan Segitiga atas matriks perbandingan berpasangan diinput oleh user, sehingga user dapat menentukan prioritas kriteria dengan cara pembandingan kriteria. Sementara pada segitiga bawah matriks dihitung otomatis dari hasil perbandingan segitiga atas matriks yang diinput oleh user. Nilai perbandingan yang dapat digunakan hanya pada rentang 1-9 nilai skala perbandingan yang terdapat pada tabel Saaty (Tabel 2.1).
97 Setelah menginput nilai skala perbandingan, user meng-klik Next untuk menampilkan hasil segitiga bawah matriks nilai perbandingan berpasangan, seperti pada Gambar 4.33. Gambar 4.33 Tampilan Hasil Matriks Perbandingan Berpasangan Setelah itu user meng-klik Next untuk melihat hasil dari matriks nilai kriteria, sehingga muncul tampilan dari hasil matriks nilai kriteria dimana pada matriks kriteria ditampilkan nilai bobot prioritas yang akan diuji konsistensinya. Tampilan matriks nilai kriteria dapat dilihat pada Gambar 4.34.
98 Gambar 4.34 Tampilan Matriks Nilai Kriteria Bobot AHP-TOPSIS sudah dapat diketahui dari hasil matriks nilai kriteria, yakni pada kolom bobot. Namun nilai bobot yang dihasilkan dari inputan skala nilai perbandingan pada matriks perbandingan berpasangan belum tentu konsisten. Sehingga proses terus dilanjutkan hingga mendapatkan nilai rasio konsistensi, agar dapat diketahui nilai skala perbandingan yang diinput oleh user konsisten atau tidak. Proses yang akan ditampilkan selanjutnya yakni matriks penjumlahan tiap baris. Halaman hasil matriks penjumlahan tiap baris dapat diakses setelah user meng-klik Next sehingga muncul tampilan seperti pada Gambar 4.35.
99 Gambar 4.35 TampilanMatriks Penjumlahan Tiap Baris Kemudian untuk melihat hasil akhir dari perhitungan rasio konsistensi bobot, klik Next agar muncul tampilan seperti pada Gambar 4.36. Gambar 4.36 Tampilan Perhitungan Rasio Konsistensi
100 Karena CR (Consistency Ratio) bernilai <= 0.1, maka nilai bobot diterima dan bobot dan disimpan dengan meng-klik Save. Setelah itu link halaman akan berpindah pada halaman penentuan bobot agar user dapat melihat nilai bobot yang telah dimasukkan. User juga dapat memperbaharui nilai bobot dengan meng-klik Update Bobot. Tampilan nilai bobot yang telah diinput dapat dilihat pada Gambar 4.37. Gambar 4.37 Tampilan Hasil Nilai Bobot AHP-TOPSIS g. Proses Perhitungan AHP-TOPSIS Ketika user meng-klik Proses Perhitungan maka secara otomatis halaman akan menampilkan rincian hasil perhitungan hingga hasil akhir. Tampilannya dapat dilihat pada Gambar 4.38.
101 Gambar 4.38 Tampilan Proses Perhitungan AHP-TOPSIS Bag. 1 Pada Gambar 4.38 terdapat dua tampilan yakni data mahasiswa secara keseluruhan yang tersimpan di dalam database dan data mahasiswa hasil konversi. Data awal mahasiswa menunjukan ada 25 mahasiswa yang mengikuti seleksi penerima beasiswa PPA, namun setelah dikonversi hanya ada 14 mahasiswa yang lulus seleksi. Data mahasiswa yang ditampilkan pada
102 Gambar 4.38 memiliki data semester, prestasi, kuliah bersaudara, jalur masuk, dan jenjang mahasiswa yang sama. Salah satu faktor yang membuat banyak mahasiswa tidak lulus seleksi ialah kriteria IPK, karena mahasiswa yang akan diseleksi untuk penerima beasiswa PPA ialah mahasiswa yang memiliki nilai IPK lebih dari atau sama dengan 3, sehingga dari 25 mahasiswa hanya 14 yang lulus tahap seleksi. Setelah itu dari 14 mahasiswa yang diseleksi akan diurutkan mahasiswa yang berhak mendapatkan beasiswa PPA. Sambungan tampilan proses perhitungan dapat dilihat pada Gambar 4.39. Gambar 4.39 Tampilan Proses Perhitungan AHP-TOPSIS Bag. 2 Pada Gambar 4.39 ditampilkan hasil perhitungan normalisasi matriks R dan normalisasi pembobotan terhadap data mahasiswa yang lulus seleksi setelah
103 dikonversasi. Kemudian pada tabel berikutnya di halaman proses perhitungan, terdapat rincian hasil perhitungan solusi ideal postif dan negatif, separation measure, dan data hasil akhir. Gambar 4.40 Tampilan Proses Perhitungan AHP-TOPSIS Bag. 3 Kemudian yang terakhir ialah tabel hasil akhir data mahasiswa yang telah terurut descending berdasarkan nilai hasil akhir tertinggi hingga terendah.
104 Gambar 4.41 Tampilan Hasil Akhir Metode AHP-TOPSIS yang Telah Diurut h. Penentuan Bobot TOPSIS Bobot TOPSIS diinput oleh user tanpa melalui proses perhitungan matriks dan sebagainya. Nilai bobot TOPSIS bebas diinput oleh user pada rentang angka yang tak terbatas. Ketika user meng-klik Penentuan Bobot pada TOPSIS, maka akan muncul tampilan nilai-nilai bobot yang tersimpan di dalam database. Jika user ingin mengubah nilai bobot, maka user dapat meng-klik Update Bobot. Tampilan bobot TOPSIS dapat dilihat pada Gambar 4.42.
105 Gambar 4.42 Tampilan Nilai Bobot TOPSIS i. Proses Perhitungan TOPSIS Tampilan proses perhitungan TOPSIS memiliki tampilan yang sama dengan tampilan proses perhitungan AHP-TOPSIS, karena metode TOPSIS dan AHP-TOPSIS menggunakan perhitungan metode TOPSIS untuk peroses pengurutan penerima beasiswa PPA dan BBM. Halaman proses perhitungan metode TOPSIS dapat diakses setelah meng-klik link Proses Perhitungan pada menu TOPSIS. Hasil akhir metode TOPSIS untuk penyeleksian penerima beasiswa PPA dapat dilihat pada Gambar 4.43.
106 Gambar 4.43 Pengurutan Hasil Akhir Proses Perhitungan TOPSIS j. Perbandingan Metode Beasiswa PPA Menu perbandingan bertujuan untuk memudahkan user melihat hasil akhir perhitungan metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS secara berurut, sehingga pada halaman perbandingan ditampilkan tabel hasil akhir penyeleksian data mahasiswa yang telah melalui proses penyeleksian dan perhitungan agar dapat mengetahui mahasiswa mana yang menjadi prioritas utama untuk menerima beasiswa menurut perhitungan metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS. Tampilan menu perbandingan untuk beasiswa PPA dapat dilihat pada Gambar 4.44.
107 Gambar 4.44 Tampilan Perbandingan Beasiswa PPA k. Perbandingan Metode Beasiswa BBM Proses penyeleksian penerima beasiswa menggunakan metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS pada beasiswa BBM memiliki proses yang sama dengan proses penyeleksian penerima beasiswa metode AHP-TOPSIS dan metode TOPSIS pada beasiswa PPA, hal yang membedakan ialah nilai skala perbandingan (untuk metode AHP-TOPSIS) dan nilai bobot (untuk metode TOPSIS) yang diinput. Beasiswa PPA memiliki prioritas utama pada IPK, semester, prestasi, dan jumlah penghasilan orang tua. Sementara beasiswa BBM memiliki prioritas
108 utama pada jumlah penghasilan orang tua, prestasi, IPK, dan semester. Sehingga hasil akhir yang diberikan oleh beasiswa BBM berbeda dengan beasiswa PPA. Hasil akhir perbandingan metode AHP-TOPSIS dan TOPSIS pada beasiswa BBM dapat dilihat pada Gambar 4.45. Gambar 4.45 Tampilan Perbandingan Beasiswa BBM 4.2.2 Evaluasi Metode Data yang diinput pada implementasi sistem diuji dengan menggunakan perhitungan manual pada excel, dimana hasil yang ditampilkan pada implementasi sistem sama dengan perhitungan manual excel yang terlampir pada Lampiran 1.