ANALISIS PEMILIHAN CALON PESERTA OLIMPIADE SAINS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

dokumen-dokumen yang mirip
Jurnal TIMES, Vol. IV No 2 : 24-30, 2015 ISSN : Harold Situmorang

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)

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA NEGERI 5 KUPANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN PEMBERIAN BEASISWA TINGKAT SEKOLAH

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING STUDI KASUS PT.SURYA ENERGI INDOTAMA (SEI)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JENIS RAMBUT MANUSIA DENGAN MENERAPKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Rudi Hartoyo ( )

Desi Reskika Sari ( )

BAB 2 LANDASAN TEORI

KORELASI NORMATIF PEMILIHAN JURUSAN DI SMK BERBASIS WEB

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

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

PEMILIHAN PEGAWAI BERPRESTASI BERDASAR EVALUASI KINERJA PEGAWAI DENGAN METODE SAW

Keywords - Rekrutmen, SAW (Simple Additive Weighting) 12 JURNAL TRANSFORMATIKA, Volume 14, Nomor 1, Juli 2016

Keywords - Rekrutmen, SAW (Simple Additive Weighting) 12 JURNAL TRANSFORMATIKA, Volume 14, Nomor 1, Juli 2016

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SMA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

BAB II LANDASAN TEORI

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

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

SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD UNTUK MENENTUKAN SEKOLAH DASAR

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU PADA SMA THERESIANA WELERI KENDAL MENGGUNAKAN METODE SAW

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

Jurnal Informasi Volume VII No.1 / Februari / 2015

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STAF PENGAJAR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Pendidikan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi

FAKULTAS TEKNIK (FT) UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA UN PGRI KEDIRI 2016

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

PENERAPAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DALAM PROSES SELEKSI CALON KARYAWAN (STUDI KASUS PT. ISH BANDUNG)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE SAW PADA KOPERASI RS. MUHAMMADIYAH BANDUNG

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

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Prodi Teknik Informatika OLEH :

APLIKASI SISTEM PEMILIHAN JURUSAN SEKOLAH BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE FUZZY SAW DI SMAN 1 KAMPAK TRENGGALEK SKRIPSI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JURUSAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS SMA NEGERI 1 LOCERET) SKRIPSI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN LOKASI USAHA BARU DENGAN METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGTHING(SAW) Studi Kasus : TUPANG ENTERTAIMENT

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH KOST MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLEADDITIVE WEIGHTING) (Studi Kasus : Kec. Mojoroto, Kota Kediri)

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA TELADAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS : DI SMP NEGERI 3 TASIKMALAYA)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PERANGKAT KANTOR DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI BAPENDA PROVINSI JAWA BARAT

1 AMIK BSI Karawang. AMIK BSI Karawang

PENERAPAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DALAM PROSES SELEKSI CALON KARYAWAN (STUDI KASUS PT. ISH BANDUNG)

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING TOPSIS FMADM METHOD

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

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

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM. yang tidak sesuai minat, bakat dan kemampuan, merupakan pekerjaan yang sangat

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN OLEH DIVISI PUSLIA DI BAPENDA JAWA BARAT DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEREKRUTAN KARYAWAN PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITVE WEIGHTING ( SAW ) PADA CV.GARUDA PLASTIK KURIPAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

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

Bayu Erlangga 1, Elisabet Y.A 2

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN JURUSAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY SAW (Studi Kasus SMKN 4 Bandar lampung)

IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM

Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian Kinerja, Simple Additive Weighting (SAW). *) = pembimbing

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA PERGURUAN TINNGI NEGERI SINAR MAS DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: SMK NEGERI 1 GALANG)

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

PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT. PATRA NUR ALASKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Kata Kunci : Sistem pendukung keputusan; simple additive weighting; guru;, SMK

BAB V PEMBAHASAN DAN IMPLEMENTASI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ARTIKEL SKRIPSI

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 2 PEMALANG DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

SISTEM PENILAIAN DOSEN TELADAN MENGGUNAKAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) DI UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Usaha Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Pada Bank BPD Sulteng

Metode Simple Additive Weighting Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Murid Berprestasi

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DIKLAT DENGAN FUZZY MADM

Rici Efrianda ( )

PERANCANGAN APLIKASI PENENTUAN JURUSAN DI SMA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

PENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMK WIDYA YAHYA GADINGREJO DENGAN METODE SAW

SISTEM PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA DEALER MOTOR

JURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MADM

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PINJAMAN TERHADAP NASABAH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS: PT. BPR LAKSANA GUNA PERCUT

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kontrak Kerja Agent Call Center Menggunakan Metode Saw

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

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

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Berbasis Web Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting) (Studi Kasus: STMIK Global Tangerang)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW DI SDN IV TUBUMURI

Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol. 1, No. 1, September 2016 ISSN

Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemenang Lomba Posyandu Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK MENGUNAKAN METODE SAW

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI MA MA ARIF 8 BANGUNREJO.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMBERIAN KREDIT

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

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS PADA SMP DHARMA BHAKTI PUBIAN

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN GURU TELADAN DI SMP N 24 SEMARANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

JURNAL. Oleh: IMELDA EVA LUTFIANA Dibimbing oleh : 1. M. RIZAL ARIEF, ST., M.Kom 2. ARIE NUGROHO, S.Kom., MM.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PADA KOPERASI MITRA MANDIRI SEJAHTERA KOTA SEMARANG

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

PERANCANGAN APLIKASI MANAJEMAN PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BEASISWA PADA SMK BAHRUL MAGHFIROH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

Transkripsi:

ANALISIS PEMILIHAN CALON PESERTA OLIMPIADE SAINS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Dini MH. Hutagalung Program Studi Sistem Informasi Universitas Sari Mutiara Indonesia mhdini@gmail.com ABSTRAK SMA Santo Thomas Medanmerupakan salah satu Sekolah Islam negeri yang setara dengan Sekolah Menengah Atas, dari pengalaman beberapa tahun dalam pemilihan siswa untuk mengikuti olimpiade sains masih berdasarkan nilai pelajaran yang didapat padahal soal-soal olimpiade sains memerlukan faktor-faktor lain diantaranya yaitu tingkat intelligensi dan pengalaman dalam mengikuti olimpiade sains. Maka perlu dirancang suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pihak sekolah dalam menentukan siswa yang tepat dalam mengikuti olimpiade sains. Salah satu metode yang digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW), metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam pemilihan calon peserta olimpiade sains berdasarkan kriteria yang ditentukan. Dengan adanya metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat menentukan siswa yang berhak mengikuti olimpiade sains berdasarkan seluruh kriteria penilaian dalam mengikuti olimpiade sains. Kata Kunci : Olimpiade, Sistem Pendukung Keputusan, SAW. I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Salah satu program pemerintah dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia melalui Departemen Pendidikan Nasional adalah dengan menyelenggarakan Olimpiade Sains Nasional (OSN). Penyelenggaraan Olimpiade Sains Nasional tersebut bertujuan untuk meningkatkan wawasan pengetahuan, kemampuan kreatifitas, menanamkan sikap disiplin ilmiah serta kerja keras para remaja untuk menguasai ilmu pengetahuan dan teknologi. Dalam Olimpiade Sains Nasional tersebut mempertandingkan tiga mata pelajaran yaitu fisika, kimia, matematika yang dilakukan secara berkala satu tahun sekali dengan peserta para siswa sekolah menengah atas. Untuk dapat mengikuti Olimpiade Sains sampai tingkat nasional para peserta harus lolos pada olimpiade tingkat kabupaten dan propinsi. SMA Santo Thomas Medanmerupakan salah satu Sekolah Islam Negeri yang setara dengan Sekolah Menengah Atas, yang selalu mengirimkan siswa setiap tahunnya untuk mengikuti olimpiade pada tingkat kabupaten. Dari pengalaman beberapa tahun yang telah dilakukan dalam pemilihan siswa terdapat beberapa permasalahan diantaranya yaitu guru atau kepala sekolah dalam memilih siswa hanya berdasarkan nilai pelajaran yang didapat, padahal soal-soal olimpiade sains yang di ujikan baik pada tingkat kabupaten, propinsi dan nasional diperlukan faktor-faktor yang lain di antaranya 60

yaitu tingkat intelegensi dan pengalaman dalam mengikuti olimpiade sains sebelumnya. Disamping permasalahan diatas terkadang guru dalam memilih siswa tidak memperhatikan semua faktor diatas sehingga hasilnya kurang maksimal. Oleh karena permasalahan diatas maka perlu di rancang suatu sistem pendukung keputusan yang di harapkan dapat membantu pengambil keputusan dalam mendapatkan informasi untuk menentukan siswa yang tepat dalam mengikuti olimpiade sains baik pada tingkat kabupaten, propinsi maupun nasional. Persoalan pengambilan keputusan pada dasarnya adalah bentuk pemilihan dari berbagai alternatif keputusan yang mungkin di pilih dimana prosesnya melalui mekanisme tertentu, dengan harapan akan menghasilkan sebuah keputusan yang terbaik. Begitu juga dalam memilih siswa dalam mengikuti olimpiade sains pada tingkat kabupaten diperlukan analisa yang tepat sehingga pemilihan siswa benar-benar tepat sesuai dengan kemampuan siswa sehingga mampu bersaing dengan siswa dari Sekolah Menengah Atas yang lain. Maka dari itu untuk menentukan calon peserta olimpiade yang akan di ikut sertakan dalam Olimpiade Sains Nasional diperlukan suatu prosedur terstruktur dan sistematis yang dapat dipertanggung jawabkan, yaitu melalui penjaringan atau seleksi. Seleksi merupakan tahapan untuk memutuskan apakah seorang siswa di nyatakan diterima atau tidak untuk menjadi peserta olimpiade. Keputusan yang diambil ini, diharapkan tidak subyektif agar kualitas SDM yang diperoleh dapat sesuai dengan harapan sehingga tidak ada pihak yang dirugikan. Tantangan pihak penyelengara (pihak sekolah) dalam hal ini adalah bagaimana mengambil keputusan dari siswa yang diseleksi dengan cara yang obyektif, tidak memihak, serta transparan. Untuk menghindari subyektifitas keputusan yang dihasilkan, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pihak sekolah dalam memutuskan siswa mana yang sesuai kualifikasi. Metode yang digunakan untuk pemilihan calon peserta olimpiade sains adalah metode Simple Additive Weighting (SAW), karena metode ini menentukan nilai bobot untuk setiap atribut kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari kriteria yang sudah ditentukan. Dengan metode perangkingan diharapkan lebih tepat dan akurat karena sudah didasarkan pada kriteria dan bobot yang sudah di tetapkan sehingga dapat menentukan siapa yang lebih berhak mendapatkan penghargaan tersebut. Sesuai dengan latar belakang masalah yang diungkap diatas, maka penelitian ini akan membahas mengenai Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Peserta Olimpiade Sains Tingkat Kabupaten Langkat Pada SMA Santo Thomas MedanDengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). 1.2 Rumusan Masalah 61

Adapun rumusan masalah yang di rancang oleh peneliti berdasarkan uraian diatas adalah: 1. Bagaimana memudahkan dalam menentukan pemilihan calon peserta olimpiade sains tingkat kota Medan? 2. Bagaimana menerapkan metode Simple Additive Weighting dalam proses pemilihan calon peserta olimpiade sains pada SMA Santo Thomas Medan? 3. Bagaimana membangun sebuah aplikasi pemilihan calon peserta olimpiade sains pada SMA Santo Thomas Medan? 1.3 Batasan Masalah Karena keterbatasan waktu dan pengetahuan, maka ruang lingkup permasalahan dalam hal ini antara lain: 1. Data siswa yang digunakan untuk pemilihan calon peserta olimpiade sains adalah kelas XII jurusan IPA. 2. Hanya mencakup perancangan aplikasi pemilihan calon peserta olimpiade sains pada SMA Santo Thomas Medan dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting. 3. Membuat aplikasi penentuan calon peserta olimpiade yang dinamis berdasarkan kriteria yang ditentukan. 1.4 Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari peneliti sistem pendukung keputusan pemilihan calon peserta olimpiade sains ini dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting antara lain: Untuk memudahkan dalam menentukan calon peserta olimpiade sains tingkat kota Medan. Untuk menerapkan metode Simple Aditive Weighting dalam proses pemilihan calon peserta olimpiade sains pada SMA Santo Thomas Medan. Untuk membangun sebuah aplikasi penentuan calon peserta olimpiade sains berdasarkan kriteria yang ditentukan. 1.5 Manfaat penelitian Manfaat dalam penelitian ini diantaranya adalah: 1. Dapat membantu dalam proses pemilihan calon peserta olimpiade sains pada SMA Santo Thomas Medan. 2. Mampu melakukan analisis dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting. 3. Dapat menjaring calon peserta yang betulbetul berkompeten dalam bidangnya masing-masing. II. LANDASAN TEORI 2.1 Keputusan Menurut Herbert A. Simon, ahli manajemen dan pemenang Nobel dari Carnigie- Mellon University, keputusan berada dalam satu kesatuan rangkaian dimana terdapat keputusan terprogram disatu ujung dan keputusan tidak terprogram diujung yang lain. Keputusan terprogram artinya, keputusan yang bersifat rutin, berulang, dan dapat di prediksi sehingga dapat di 62

susun suatu prosedur untuk menanganinya. Sedangkan keputusan yang tidak terprogram artinya, keputusan yang sifatnya insidensial, tidak terstruktur, sulit di prediksi, dan melibatkan pertimbangan-pertimbangan yang subyektif. Misalnya, seperti penentuan penerimaan pegawai, penilaian terhadap proyek yang di nilai menguntungkan, pengucuran dana proyek yang sangat terbatas berdasarkan kepentingan dan urgensi, dan lain sebagainnya. 2.1.1 Tahap-Tahap Pembuatan Keputusan Jika mengamati proses keluarnya suatu keputusan, maka dapat di catat tahap-tahap penting dalam proses tersebut, yaitu: 1. Pemaparan masalah. Pada tahap ini, pengambil keputusan akan mendengarkan dan memperhatikan dengan seksama pemaran persoalan yang dihadapi oleh perusahaannya. 2. Pengumpulan data dan informasi. Pada tahap ini, pengambil keputusan membutuhkan data dan informasi selengkap mungkin. 3. Pengamatan terhadap lingkungan. Pada tahap ini, pengambil keputusan akan mengamati keadaan lingkungan yang akan menerima keputusan yang akan di ambilnya. 4. Perancangan keputusan. Pada tahap ini, pengambil keputusan mencari dan menemukan alternatif-alternatif keputusan, mengembangkan dan menganalisa dampak masing-masing alternatif tersebut. 5. Penentuan keputusan. Pada tahap ini, pengambil keputusan akan melakukan seleksi terhadap alternatif-alternatif keputusan dengan hasil analisanya masing-masing. 2.2 Sistem Pendukung Keputusan Menurut Alter (dalam Kusrini, 2007:16) Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu di gunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Sistem pendukung keputusan lebih di tujukan untuk mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yang kurang terstruktur dan dengan kriteria yang kurang jelas. Sistem pendukung keputusan tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia. Keputusan yang di ambil untuk menyelesaikan suatu masalah dapat dilihat dari keterstrukturannya yang bisa di bagi menjadi (Kusrini, 2007:19): 1. Keputusan terstruktur (structured decision) Keputusan terstuktur adalah keputusan yang dilakukan secara berulang-ulang dan bersifat rutin, prosedur pengambilan keputusan sangatlah jelas, keputusan tersebut terutama dilakukan pada menajemen tingkat bawah. 63

2. Keputusan semiterstruktur (semistructured decision) Keputusan semiterstruktur adalah keputusan yang memiliki dua sifat, sebagian sifat bisa ditangani oleh komputer dan yang lain tetap harus dilakukan oleh pengambil keputusan, prosedur dalam pengambil keputusan tersebut secara garis besar sudah ada, tetapi ada beberapa hal yang masih memerlukan kebijakan dari pengambil keputusan. Biasanya, keputusan semacam ini di ambil oleh manajer level menengah dalam suatu organisasi. 3. Keputusan tak terstruktur (unstructured decision) Keputusan tak terstruktur adalah keputusan yang penanganannya rumit karena tidak terjadi beulang-ulang atau tidak selalu terjadi, keputusan tersebut menuntut pengalaman dan berbagai sumber yang bersifat eksternal. Keputusan tersebut umumnya terjadi pada manajemen tingkat atas. 2.4 Metode Simple Additive Weighting Metode Simple Additive Weighting sering juga di kenal dengan istilah metode penjumlahan berbobot. Konsep dasar metode Simple Additive Weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode Simple Additive Weighting disarankan untuk menyelesaikan masalah penyeleksian dalam sistem pengambilan keputusan multi proses. Metode Simple Additive Weighting merupakan metode yang banyak digunakan dalam pengambilan keputusan yang memiliki banyak atribut. Metode Simple Additive Weighting membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (x) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut: r ij = ( ) ( ) Keterangan: Max X ij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i. Min X ij = Nilai terkecil dari setiap kriteria i. X ij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria. Benefit = Jika nilai terbesar adalah yang terbaik. Cost = Jika nilai terkecil adalah yang terbaik. Dimana r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C ij i=1,2,,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) di berikan sebagai: Keterangan: = V i = Rangking untuk setiap alternatif. Wj = Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria). r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi. Nilai V i yang lebih besar mengidentifikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih. Nurdin (dalam Dicky, 2012:12). 2.4.1 Langkah Penyelesaian Metode SAW 64

Dalam penelitian ini menggunakan FMDAM metode SAW. Langkah-langkah pemecahan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam menentukan pengambilan keputusan C j. 2. Memberikan nilai setiap alternatif ( A i ) pada setiap kriteria ( C j ) yang sudah ditentukan, dimana nilai i=1,2, n. 3. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria kemudian memodelkannya ke dalam bilangan fuzzy setelah itu dikonversikan kebilangan crisp. 4. Memberikan nilai bobot (W) yang juga didapatkan berdasarkan nilai crisp. 5. Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (r ij ) dari alternatif A i pada atribut C j berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan/ benefit = MAXIMUM atau atribut biaya/cost = MINIMUM). Apabila berupa atribut keuntungan maka crisp (X i j ) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp MAX (MAX X i j) dari setiap kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai crisp MIN (MIN X i j ) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp (X i j ) setiap kolom. 6. Melakukan proses perangkingan untuk setiap alternatif (V i ) dengan cara mengalikan nilai (W i ) dengan nilai rating kinerja ternormalisasi (r ij ). 7. Menentukan nilai prefensi untuk setiap alternatif (V i ) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi ( R) dengan nilai bobot ( W). Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih Nurdin (dalam Dicky, 2012:13). III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Implementasi Sistem Pada sub bab ini, penulis akan menjelaskan cara kerja dari program aplikasi yang telah dirancang penulis, yakni sebagai berikut: 1. Form Login Gambar 3.1 Form Login 2. Form Utama Rancangan menu utama ini berfungsi untuk menampilkan sub menu file, penilaian, about dan tutup. Pada menu sub menu file terdapat dua menu yaitu data siswa dan data kriteria, pada sub menu penilaian terdapat rancangan data hasil penilaian. Pada sub menu about terdapat rancangan keterangan yang berfungsi untuk menampilkan keterangan tentang aplikasi serta menu keluar untuk menutup program aplikasi. berikut adalah tampilannya. 65

Gambar 3.3 Form Data Siswa 4. Form Data Kriteria Form kriteria digunakan untuk mengisikan data kriteria berdasarkan kode kriteria, berikut adalah tampilannya. Gambar 3.2 Menu Utama Menu utama merupakan menu yang digunakan sebagai menu yang memangggil subsub form yang ada didalam aplikasi. 3. Form Data Siswa Rancangan ini berguna untuk mengisikan data siswa sesuai degan nisn nya masingmasing, berikut adalah tampilannya. Gambar 3.4 Form Data Kriteria 5. Form Data Penilaian Form data penilaian ini berguna mengisikan data penilaian yang menampilkan hasil penilaian berupa hasil akhir, berikut adalah tampilannya. 66

Medan dalam menentukan peserta olimpiade sains. 3. Dengan menerapkan metode SAW sistem yang dirancang mampu menampilkan hasil keputusan pemilihan calon peserta olimpiade sains berdasarkan kriteria nilai yang diinputkan. Gambar 3.5 Form Data Penilaian 6. Form Hasil Keputusan Gambar 3.6 Form Hasil Keputusan IV. KESIMPULAN DAN SARAN 4.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis yang didapatkan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan diantaranya sebagai berikut: 1. Peringkat rangking tidak menjadi prioritas dalam pemilihan siswa yang dapat mengikuti olimpiade sains. 2. Sistem pendukung keputusan ini dapat mempermudah sekolah SMA Santo Thomas 4.2 Saran Adapun saran yang dapat diberikan setelah menyusun laporan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode SAW dapat diaplikasikan pada kasus lain. Perangkat lunak dapat dikembangkan menjadi sistem pendukung apa saja yang mempunyai konsep kerja yang hampir sama dengan konsep awal dari sistem pendukung keputusan ini, sehingga dapat membantu dalam kinerja perangkat lunak dengan menambahkan fungsi-fungsi lainnya. DAFTAR PUSTAKA Dicky Nofriansyah, S.Kom., M. Kom, Konsep Data Mining vs Sistem Pendukung Keputusan, Penerbit Budi Utama, 2012 Hendrayudi, Dasar-dasar Pemrograman Microsoft Visual Basic 2008, Bandung, 2010 Kusrini, M.Kom, Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2007 67

Nana Suarta, ST, Microsoft Office 2007, Bandung, 2008 Oetomo, Perencanaan Dan Pembangunan Sistem Informasi, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2002 STMIK Triguna Dharma, Modul APSI 2008. Medan, STMIK Triguna Dharma. 68