SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN SELEKSI DANA BANTUAN REHABILITASI BANGUNAN UNTUK SEKOLAH DASAR DI KABUPATEN PRINGSEWU

dokumen-dokumen yang mirip
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) ISSN: Yogyakarta, 20 Juni 2009

Kata Kunci : Fuzzy MADM, SAW, kriteria, beasiswa.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MAHASISWA BERPRESTASI DI STIKES MUHAMMADIYAH PRINGSEWU DENGAN METODE SAW

PENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM

SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi OLEH :

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (Studi kasus: Universitas Sari Mutiara Indonesia)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PELAYANAN PADA APOTEK AMONG ROGO ADILUWIH. Febriana 1, Dedi Irawan 2

Gus melia Testiana. IAIN Raden Fatah, Palembang, Indonesia

RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK LAPTOP MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STAF PENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN SISWA TELADAN DI SDN 5 TUNGGUL PAWENANG. Beta Wulan Asmara 1, Dedi Irawan 2

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN KRITERIA PADA UIN RADEN FATAH PALEMBANG

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FKIP UMN AL-WASHLIYAH MEDAN) ABSTRACT

Kata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan

Sistem Informasi Penilaian Supplier Komputer Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple Additive Weighting

SISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ABSTRAK

SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI

PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TABLET

Oleh : Tutut Maitanti*, Ema Utami**, Emha Taufiq Luthfi**

RANCANGAN SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PILIHAN PRODUK TABLET PC MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) DENGAN METODE SAW

PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-SAW. Fera Tri Wulandari 1*, Setiya Nugroho 1

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN PEMASOK NATA DE COCO DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

APLIKASI PENENTUAN NILAI KEDISIPLINAN DAN LOYALITAS UNTUK REKOMENDASI NILAI BONUS SALESMAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING SKRIPSI

IMPLEMENTASI METODE WEIGHTED PRODUCT DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN TUNJANGAN PROFESI GURU DI KABUPATEN NGAWI

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH LAPTOP UNTUK MAHASISWA MULTIMEDIA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)

Volume : II, Nomor : 1, Pebruari 2014 Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) ISSN : X

METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM MENENTUKAN KUALITAS KULIT ULAR UNTUK KERAJINAN TANGAN (STUDI KASUS : CV. ASIA EXOTICA MEDAN)

PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MADM

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi

Multi-Attribute Decision Making

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan

BAB II LANDASAN TEORI

PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH

Daniel Oktodeli Sihombing Program Studi Manajemen Informatika, AMIK BSI, Pontianak

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Menggunakan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI PERUMAHAN IDEAL MENGGUNAKAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI MAHASISWA STMIK AMIKOM YOGYAKARTA SKRIPSI

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADICTIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMKN 1 RAWAJITU TIMUR

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PERMOHONAN KREDIT ELEKTRONIK BERBASIS WEB PADA TOKO METRO MENGGUNAKAN FMADM DENGAN METODE SAW

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM

Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013) ISBN

Abstract. Keywords: Scholarship, Fuzzy MADM, SAW, Criteria.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN MAHASISWA TERBAIK MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING DENGAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

ANALISIS KOMPARASI SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM PENENTUAN PENERIMA BEASISWA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN MOTOR BEBEK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

BAB I PENDAHULUAN. terbagi atas tiga golongan yaitu manajemen puncak (top management),

Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi untuk Cabang Baru Toko Pakan UD.

PENERAPAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WAIGHTING (FSAW) DALAM PENENTUAN PERANKINGAN SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) DI KABUPATEN PRINGSEWU

PENDAHULUAN. melakukan kegiatan Praktek Kerja Lapangan (PKL) baik tingkat SMK/sederajat

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI PERUMAHAN DI KABUPATEN PRINGSEWU MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT

BAB II LANDASAN TEORI 2.1 PASKIBRAKA

PERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP

Jurnal Teknik Informatika, Vol 1 September Aplikasi Tutorial Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

M. Ari Effendi 1, Oktafianto 2

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESERTA KAPAL PEMUDA NUSANTARA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)

SISTEM PEMBERIAN BEASISWA DENGAN MENERAPKAN FMADM (FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING) DAN SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) Delpiah Wahyuningsih

JURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MADM

Jurnal Informasi Volume VII No.1 / Februari / 2015

FUZZY MADM DALAM EVALUASI PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIF WEIGHTING

SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN (WEDDING ORGANIZER) DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA KURANG MAMPU SMK HARAPAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-TOPSIS

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Aplikasi Tutorial Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

Bayu Erlangga 1, Elisabet Y.A 2

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DUTA MAHASISWA GENERASI BERENCANA BKKBN DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)

PENERAPAN METODE MADM-SAW DALAM PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN KABUPATEN KLATEN

APLIKASI PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)

MADM-TOOL : APLIKASI UJI SENSITIVITAS UNTUK MODEL MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS.

PERBANDINGAN NILAI RELIABILITAS DARI HASIL METODE SAW DAN METODE TOPSIS

BAB II LANDASAN TEORI. Sistem berasal dari bahasa Latin (Systema) dan bahasa Yunani (Sustema) membentuk satu kesatuan untuk mencapai sebuah tujuan.

ANALISA PERBANDINGAN METODE SAW DAN WP DALAM MENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota Badan Eksekutif Mahasiswa dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (Electre)

PENENTUAN KUALITAS TELUR AYAM RAS PADA PETERNAKAN MULAWARMAN GADINGREJO DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW (Simple Additive Weighting)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN CALON SISWA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMA NEGERI 1 SINGKIL

PEMBUATAN MODEL PENILAIAN INDEKS KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) Febri Triananingsih

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

PEMILIHAN PEGAWAI BERPRESTASI BERDASAR EVALUASI KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE SAW

UKDW BAB I PENDAHULUAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA PADA SMAN 1 BANGUNREJO MENGGUNAKAN METODE SAW

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENILAIAN MAHASISWA BERPRESTASI DI WILAYAH TANGGAMUS LAMPUNG

APLIKASI DINAMIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN DUA ALGORITMA

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA SMA MUHAMMADIYAH 1 GISTING DENGAN METODE SAW (Simple Additive Weighting)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. semakin ketat. Konsumen tidak hanya menginginkan produk yang berkualitas,

Multi-Attribute Decision Making

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Transkripsi:

SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN SELEKSI DANA BANTUAN REHABILITASI BANGUNAN UNTUK SEKOLAH DASAR DI KABUPATEN PRINGSEWU Slamet Riadi Program Strata Satu Jurusan Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wismarini No. 09, Lampung, Indonesia Telp./Fax : 0729-22240 E-mail: ssllametriadi@yahoo.co.id ABSTRAK Alokasi dana bantuan pemerintah untuk pendidikan sangat banyak sekali, salah satunya adalah bantuan rehabilitasi untuk gedung sekolah, tidak luput juga pemerintah Daerah ikut membantu menyalurkan dana tersebut, baik sekolah yang ada di pusat kota maupun yang ada di pedesaan. Untuk itu pemerintah Daerah mempunyai kriteria-kriteria sekolah mana saja yang berhak mendapat bantuan terlebih dahulu. Untuk menetukan sekolah mana saja yang dapat menerima bantuan tersebut harus ada sistem pendukung untuk mengambil keputusan dalam menentukan penerima bantuan rehabilitasi adalah dengan menggunakan fuzzy MADM ( Multiple Atribut Decision Making )Pada penelitian ini akan di buat solusi yang akan menentukan alternatif yang terbaik dengan menggunakan metode SAW(Simple addtive weigthting). Melalui kriteria-kriteria yang telah ditentukan pemerintah daerah. Metode ini di gunakan, karna dengan metode SAW bisa menentukan alternative terbaik dangan cara menetukan nilai bobot setiap sekolah yang mengajukan bantuan sehingga terjadi perengkingan terhadap semua sekolah dengan perengkingan tersebut maka didapatkan nilai terbaik dari nilai bobot yang ada. Kata Kunci: saw, seleksi, bantuan. 1. PENDAHULUAN Bantuan rehabilitasi gedung sekolah bukan hanya didapat dari pemerintah pusat saja. Belakangan ini banyak lembaga yang juga menyediakan dana bantuan untuk pembangunan sekolah, baik dari pihak pemerintah maupun swasta. Tidak terkecuali pemerintah kabupaten Pringsewu juga menyediakan alokasi dana untuk pembangunan sekolah yang daerahnya jauh dari pusat kota..untuk mendapatkan bantuan rehabilaitasi sekolah, pemerintah Daerah Kabupaten Pringsewu membuat kriteriakriteria yang telah di tentukan yaitu lokasi sekolah, kondisi sekolah, jumlah siswa, status sekolah dan lain-lain. Oleh sebab itu tidak semua sekolah bisa mendapatkan bantuan, hanya sekolah yang memenuhi kriteria saja yang akan mendapat bantuan. Karna sekolah dasar yang ada di kabupaten pringseewu sangat banyak, maka kriteria yang diajukan juga banyak, untuk menentukan

sekolah mana saja yang berhak mendapat bantuan rehabilitasi tersebut harus ada sistem pendukung keputusan dalam penentuan bantuan rehabilitasi sekolah. Utuk menentukan sekolah yang berhak mendapat bantuan maka pakailah matode SAW( siple additive wighting ), dan metode fuzzy MADM ( Multiple Attribute Decision Making ) alasan mengapa menggunakan metode tersebut, dikarnakan metode tersebut menyeleksi bobot nilai dari kriteria yang telah di tentukan, sehingga dari bobot nilai tersebut kemudian dirangkingkan. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sebuah model sistem dengan menggunakan metode SAW untuk menentukan sekolah mana yang mendapatkan bantuan dengan penilaian bobot dari kriteria yang ditentuka sehingga hasil yang didapatkan sangat objectif. 2. Dasar Teori 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Definisi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) secara sederhana adalah sebuah sistem yang digunakan sebagai alat bantu menyelesaikan masalah untuk membantu pengambil keputusan (manajer) dalam menentukan keputusan tetapi tidak untuk menggantikan kapasitas manajer namun hanya memberikan pertimbangan. SPK ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma. (Turban, E; Jay E.A.1998. Dalam Jurnal Bilfaqih, Yusuf dkk.2012). 2.2. Metode SAW Metode SAW sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternative yang ada. (kusumadewi.2005, Dalam Jurnal Abadi, Satria.2010) Dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut cj; i=1,2,...,m dan j= 1,2,...,n. Nilai prefensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:

Nilai VI yang lebih besar mengidentifikasikan bahwa alternatif AI lebih terppilih. 2.3. FMADM Fuzzy Multiple Attribute Decision Making FMADM adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masingmasing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil eputusan. ( Kusumadewi, 2007. Dalam Jurnal Amalia, Riska dkk.2009). Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mnyelesaikan masalah FMADM. antara lain: (Kusumadewi, 2006.Dalam Jurnal Amalia, Riska dkk.2009): a. Simple Additive Weighting Method (SAW) b. Weighted Product (WP) c. ELECTRE d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) e. Analytic Hierarchy Process (AHP) 3. Hasil Dan Pembahasan 3.1. Perancangan Sistem FADM Pada bab pendahuluan sudah dijelaskan bahwa, penialian dilakukan dengan melihat pada kriteria terhadab indikator yaitu lokasi sekolah, kondisi sekolah, jumlah siswa, status sekolah, selanjutnya masing-masing indikator tersebut dianggap sebagai kriteria yang akan dijadikan sebagai faktor untuk menentukan penerima bantuan pembangunan dan himpunan fuzzynya adalah sangat rendah, rendah, sedang, tinggi.

Himpunan ini kemudian diperlakukan sebagai input kedalam sistem FMADM. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah lokasi sekolah, kondisi sekolah, jumlah siswa, jumlah guru, dan untuk himpunan fuzzynya adalah sangat rendah, rendah, sedang, tinggi.(kusumadewi, 2005, Dalam Jurnal Abadi, Satria 2110) 3.2. Analisa Kebutuhan Input Input untuk melakukan proses pengambilan keputusan dari beberapa alternatif ini dilakukan dengan wawancara. 1. Wawancara dilakukan dengan seorang guru sekolah dasar di kabupaten pringsewu. 2. Variabel yang dibutuhkan adalah sebagai berikut: a. Lokasi sekolah. b. Kondisi sekolah. c. Jumalah siswa. d. Status Sekolah 3.3. Analisis Kebutuhan Output Output yang dihasilkan dari penelitian ini adalah merangkingkan nilai bobot pada keriteria-keriteria yang ada sehingga didapat hasil yang sangat objectif. Hasil akhir dari program ini menampilkan semua nilai bobot pada keriteria-keriteria yang ada karena setiap keriteria mempunyai nilai bobot yang berbeda. 3.4. Kriteria Yang Dibutuhakan 3.4.1. Nilai Bobot Dalam penelitian ini ditentukan nilai bobot dari keriteria yang ada untuk menentukan sekolah mana yang akan mendapat bantuan rehabilitasi sekolah. Keriteria tersebut adalah: C1= Lokasi Sekolah C2= Kondisi Sekolah C3= Jumlah Siswa C4= Status Sekolah Dari masing-masing bobot tersebut maka dibuat suatu variabel-variabelnya. Dimana dari suatu variabel tersebut akan dirubah kedalam bilangan fuzzynya. Dibawah ini adalah bilaangan fuzzy dari bobot. 1. Rendah (R) = 0,25 2. Sedang (S) = 0,50 3. Tinggi (T) = 1 3.4.2. Kriteria Lokasi Sekolah Lokasi Sekolah dikonfersikan kedalam bilangan fuzzy 3.4.3. Lokasi Sekolah Tabel 1 lokasi sekolah Lokasi Sekolah Nilai Pusat Kota 0,35 Pedesaan 0,65 Pedalaman 1

3.4.4. Kriteria Kondisi Sekolah Tabel 2 Kondisi Sekolah Kondisi Sekolah Nilai Rusak Parah 1 Rusak 0,75 hapus, perbaiki, dan pemrosesan lainnya.program akan menampilkan informasi data sekolah yang akan mendapat bantuan dari seleksi yang dilakukan oleh program. DFD Level 1. 1. PENDAFTARAN Baik 0,35 2.PENGOLAHAN DATA 3.4.5. Kriteria Jumlah Siswa KKPS 3.SELEKSI SEKOLAH Tabel 3 Jumlah Siswa Jumlah Siswa Nilai 4.PENYALURAN DANA >200 1 INFORMASI DANA BANTUAN 5.LAPORAN INFORMASI DANA BANTUAN 200 0,75 <200 0,25 3.4.6. Kriteria Status Sekolah Tabel 4 Status Sekolah Status Sekolah Nilai Yayasan 0,65 2.1.2.Rancangan Program Gambar dibawah ini adalah menu utama dari program sistem penerima bantuan rehabilitasi sekolah dasar di kabupaten pringsewu, ada beberapa perintah dalam menu utama, proses(total, status bantuan), simpan, keluar, tambah data, hapus. Perusahaan 0,35 Negeri 1 2.1. Perancangan Sistem 2.1.1. Data Flow Diagram Pada Data Flow Diagram level 1 dapat dilakukan pemrosesan terhadap data dari sekolah yang mengajukan bantuan, pemrosesan tersebut meliputi, input data,

2.1.3.Hasil Seleksi Gambar dibawah ini merupakan hasil dari proses aplikasi penerima bantuan rehabilitasi tersebut. Dimana hasil yang akan ditampilkan adalah sekolah dasar dengan alternative tertinggi sampai alternatif terendah. Sehingga yang akan lolos dalam penerimaan bantuan tersebut adalah sekolah dengan nilai bobot yang terbaik. Database 3.Kesimpulan Dengan adanya pembuatan sistem pengambilan keputusan untuk menentukan yang berhak mendapat bantuan rehabilatasi pembangunan sekolah berdasarkan kriteria-kriteria dikonferssikan kedalam fuzzy. Sehingga nilai dapat diambil dengan mencari nilai yang terbaik, dari penelitian ini dapat disimpulkan semakin banyak sempel yang ada maka tingkat validitas semakin baik. DAFTAR PUSTAKA Abadi,Satria.dalam Jurnal Internasional Seminar ON business and Informasion Technology.(2010) Dalu Nuzlu Kirom, Yusuf Balqih, Rusdianto Effendie.(2012), Sistem Informasi Manajemen Beasiswa ITS Berbaasis Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Analytical Hierarchy Proses. Genetika. Diakses pada 17April 2009 dari http://cicie.files.wordpress.com/2008/0 6/srikusumadewi-jurnal-genetika.pdf Kusumadewi, Sri., Hartati, S.,Harjoko, A., dan Henry Wibowowo S, Riska Amalia, Andi Fadlun M, Kurnia Arivanty. (2009). SNATI Sistim Pengambilan Keputusan Untuk Menentukan Penerima Beasiswa BANK BRI Menggunakan FMADM. Kusuamadewi, Sri. (2005) Pencarian Bobot Atribut Pada Multeple-Atribut Decision Making dengan Pendekatan Objectif Menggunakan Algoritma Kusumadewi, Sri. (2005). Pencarian Bobot Pada Multiple-Attribute Decision Making Dengan Pendekatan Obyektif Menggunakan algoritma Ginetika. Diakses Pada 17 April 2009 dari

Kusumadewi, Sri. (2007). Diklat Kuliah Kecerdasn Buatan, Jurusan Teknik Informasi, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia. Turban, E; Jay E.A, Decision Support System and Intelligent System, Fifth Edition,Prentice Hall International, Inev. New Jersey. 1998 Wardoyo, R. (2006). Fuzzy Multi- AtributeDecision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.