ISSN ABSTRAK. perangkat. penerimaan siswa. atau tidak. Lunak. keahlian

ISSSN 2089-8673

Jurnal N Nasional Pend didikan Teknik ik Informatika (JANAPATI) Vol olume 1, Nomoor 2, Juli 2012

Sistem Pendukun ng Keputu usan (SPK K) Seleeksi Peneriimaan Sisw wa Baru (Studi Kassus di SMK TI Bali Glo obal Denpassar)

Ni Made Rai R Maryatii, Made Win ndu Antara a Kesiman, Ketut K Agustini Jurusan Pendidikaan Teknik Informatika I a niversitas Peendidikan Ganesha G Un em mail: divray [email protected], deknd [email protected], [email protected]

ABSTRAK Tujuan yaang ingin dicapai daalam peneliitian ini yyaitu meranncang dan mengiimplementassikan sebuahh perangkatt lunak Sisteem Pendukuung Keputuusan (SPK) seleksi penerimaaan siswa barru berbasis w web yang mengambil m sttudi kasus di d SMK TI G Dennpasar. Peraangkat lunaak ini dihaarapkan dappat memban ntu panitia Bali Global peneriimaan siswaa baru sehinngga proses seleksi sisw wa dapat diilakukan den ngan lebih cepat, lebih mudah h dan data yang dihasilkkan sistem lebih akurat. Perangkat lunak ini hanya menanngani prosess penyeleksian siswa meelalui jalur Nilai Ujian U Nasionnal (NUN). Proses P penyyeleksian ini terdiri dari ddua proses utama u yaitu prosess penentuan bobot mata pelajaran ujian nasionall dan proses perhitungann nilai total calon siswa. Boobot nilai ujian u nasionnal untuk masing-masi m ing program m keahlian n cara meng gaitkan pekerrjaan dengann keterampillan dan mata pelajaran didapaatkan dengan ujian nasional. n Nilai total caloon siswa dihhitung mengggunakan meetode Bayes. Nilai total ini dijadikan acuaan untuk mem mutuskan appakan seoranng calon siswa diterimaa atau tidak ma. Dalam perancangan p sistem digunnakan DFD (Dataflow D Diagram). diterim Bobot matta pelajaran ujian u nasionnal pada prog gram keahliaan Rekayasaa Perangkat Lunak k adalah : Matematika=0 M 0.5, Bahasa Indonesia=0 0.2 dan Bahaasa Inggris= =0.3. Bobot mata pelajaran ujian nasioonal pada program keahlian k M Multimedia adalah : matika=0.4, Bahasa B Indoonesia=0.2 dan d Bahasa Inggris=0.4. I . Bobot mataa pelajaran Matem ujian nasional paada program m keahlian Teknik Koomputer dann Jaringan adalah : matika=0.5, Bahasa B Indoonesia=0.25 dan Bahasaa Inggris=0.225. Dalam im mplemetasi Matem sistem m, selain menangani m p proses perhiitungan bobbot dan nillai total, siistem juga menanngani proses pembagian kelas, prosees backup daan restore.

Kata kunci k : Siistem Pendu ukung Keputtusan, Selekksi Penerimaaan Siswa Baru, SMK TII Bali Globaal Denpasar, Metode Bayyes, DFD (D Dataflow Dia agram).

118

ISSSN 2089-8673


Deccision Suppport System m (DSS) S Selection of New Students (Case stuudy in SMK TI Bali Globbal Denpasaar)

by Ni Maade Rai Maryyati, NIM 09915057117 Departm ment of Com mputer Sciencce Educationn Email:[email protected]

ABS STRACT

The objecttive of this research iss to design and to implement the web-based softwaare Decision n Support System S (DSS S) selectionn of new stuudents who took case studiess in SMK TI T Bali Globbal Denpasaar. The softw ware is expected to hellp the new studennt admission ns committeee so that thee student selection proccess can be done more quicklly, more easiily and the reesulting dataa is more acccurate. This softw ware only deals d with thhe process of selectingg students thhrough the Nation nal Examinaation Score. This selection processs consists oof two mainn processes namely weight deetermining process p of thhe subjects of national examinations and the processs of calculaating the tottal value of prospectivee students. T The weight of o national exam scores for eaach program ms expertise acquired a by linking their tasks with their skills and naational exam m subjects. Th he total valuue of the prospective studdent is compputed using Bayes’s method. This total value is used u as a reeference forr deciding whether a prospeective studen nt accepted or not acceepted. In deesigning thee system wee use DFD (Data Flow Diagraam). Th he weights of the nattional exam subjects inn Software Engineeringg program experttise are: Maath = 0.5, In ndonesian Laanguage =0.2, English = 0.3. The Weights W of the naational exam m subjects on o the Multimedia proogram experrtise are: Math M = 0.4, Indoneesian Languuage =0.2, English E = 0.4. The Weigghts of the national n exaam subjects on thee Computerr Engineer and Netwoorking prog gram expertiise are: Maath = 0.4, Indoneesian Languuage =0.2, English E = 0..4. Beside weight w determ mine processs and total score calculation, this system m also deal with class distributionn process, backup b and restoree process.

w : Decision Suppport System m, selection n of new stuudents, SM MK TI Bali Key words M DFD D (Dataflow w Diagram). Global Denpaasar, Bayes Method, 119

ISSSN 2089-8673


I. Pen ndahuluan Perkembanngan ilmu pengetahuan p n dan teknologi akhir-aakhir ini beegitu pesat. Perkem mbangan ini telah berddampak terhhadap kehiduupan manussia di berbagai bidang termassuk dalam biidang pendiddikan. Duniaa pendidikann di Indonesiia sedang beerbenah diri guna menghadapa m ai tantangan di masa deppan. Kebijakkan pendidikkan meneng gah saat ini diarahhkan pada meningkatnya m a proporsi daan mutu SM MK. Salah satu s sekolah menengah kejuru uan yang ada di Bali adalah SM MK TI Balli Global D Denpasar. Sekolah ini melakkukan penyeeleksian sisw wa melalui jalur Nilai Ujian Nasiional (NUN N) dan Tes Potenssi Akademik k. Namun dalam peneelitian ini, penulis p hanyya membahhas tentang penyelleksian sisw wa melalui jallur NUN. Dalam peenyeleksian siswa melallui jalur NU UN, siswa tidak melaksaanakan tes, namun n siswa wajiib mengumppulkan fotoccopy ijasah SMP yang sudah dilegalisir. Dari ijasah tersebut akkan didapatkkan nilai Ujiian Nasionaal siswa yanng merupakaan variabel yang menjadi m tolaak ukur dalam m menentukkan penerim maan dan pennjurusan sisw wa, dimana prosess ini menggunakan kaedah/metode Bayes. Dallam penerappan metode Bayes ini, yang dijadikan d kriiteria adalahh mata pelajaaran yang diujikan dalam m ujian nasiional (UN) dan boobot dari masing-masin m ng kriteria inni dimasukk kan langsungg dalam benntuk angka. Prosess perhitungann dilakukan secara mannual dengan bantuan b soft ftware Microosoft Excel. Kendaala yang biaasanya dialaami yaitu koompleksitas perhitungann, kendala waktu dan dokum mentasi data yang kuranng baik sehinngga seringk kali menghaambat prosess pencarian data pada tahap seelanjutnya. Saat ini SM MK TI Balii Global Deenpasar sedaang berupayya melakukaan berbagai pembeenahan, salaah satunya adalah deengan merenncanakan ppengembangan sebuah perang gkat lunak yang y dapat membantu m pproses penyeeleksian caloon siswa barru. Dengan memanfaatkan peerangkat lun nak tersebut diharapkan proses pennyeleksian calon siswa baru dapat d dilakukkan dengan lebih cepat,, lebih mudaah serta dataa yang dihassilkan lebih akuratt, sehingga dapat merringankan tugas t Panitiia Penerimaaan Siswa Baru dan penyelleksian bisaa dilakukan secara murnni tanpa adaa manipulasii, disamping g itu siswa tidak perlu p menun nggu hasil tees terlalu lam ma. Dengan demikian diiharapkan seekolah bisa 120

ISSSN 2089-8673


menyaaring calon siswa s baru yang y memiliki kualitas yang y baik seerta meningkkatkan citra sekolaah di mata masyarakat. m Dalam Turrban (2005) di kakatakaan bahwa Siistem Penduukung Keputtusan dapat m bidang pendidikan, saalah satu contohnya addalah CAPA A (Cource diterappkan dalam Approoval Proccees Automatiic) yaitu S Sistem Penddukung Kepputusan unttuk proses persetu ujuan kuliahh yang dikem mbangkan oleh Universiitas Georgiaa. CAPA adaalah sistem berbassis-web (inttranet). Penggaplikasian CAPA dap pat menghem mat waktu dan biaya terutam ma bagi paraa penggunan nya. Berdasaarkan uraiann di atas, tujuuan yang inggin dicapai dalam m penelitian ini adalahh merancanng dan meengimplemenntasikan SP PK seleksi peneriimaan siswa baru yang mengambil m studi kasus di d SMK TI B Bali Global Denpasar. D ( mennyebutkan bahwa b konsep sistem pendukung p Turban & Aronson (2001) keputu usan (SPK) muncul perrtama kali pada p awal tahun t 1970--an oleh scoott-Morton. Merekka mendefinnisikan SPK sebagai suatu sistem interaktif i beerbasis komp puter yang dapat membantu para p pengam mbil keputusaan dalam menggunakann data dan model m untuk memecahkan persoalan yang bersifat b tidakk terstruktur. 4) dinyatakann bahwa Meetode Bayess merupakann salah satu Dalam Maarimin (2004 teknikk yang dap pat dipergunnakan untuuk melakukkan analisis dalam peengambilan keputu usan terbaik dari sejumllah alternatiff dengan tujuan menghaasilkan perollehan yang optimaal. Untuk meenghasilkan keputusan yyang optimaal, perlu dipeertimbangkan beberapa kriteria. Pembuattan keputussan dengann metode Bayes B dilakkukan melaalui upaya n kemungkiinan terjadinnya suatu kejadian ddan dinyatakkan dalam pengkkwalifikasian bilanggan antara 0 dan d 1. Persam maan Bayess yang diguunakan untuuk menghituung nilai setiap alternnatif sering disedeerhanakan menjadi m : Tottal Nilaii=

m Kritj) ∑ Nilaiij (K j j=1

dimanna : Total Nilai N i

= total t nilai akkhir dari alterrnatif ke-i

Nilaiij

= nilai n alternattif ke-i pada kriteria ke-j 121

ISSSN 2089-8673


Kritj

= tingkat t kepentingan (bobbot) kriteria ke-j

i

= 1,2,3,…n; 1 nn=jumlah alteernatif

j

= 1,2,3,…m; 1 m m=jumlah krriteria

nalisis Dan Perancanga P an II. An Masalah yang akan ditteliti adalah proses selekksi siswa meelalui jalur Nilai N Ujian Nasionnal (NUN). Penelitian ini i mengam mbil tempat di d SMK TI Bali Globall Denpasar yang berlokasi dii jalan Tukad Citarum nomor 44, Panjer, Deenpasar. Pennelitian ini b Mei saampai dengaan Novemberr 2010. Seleeksi siswa melalui m jalur dilakuukan mulai bulan NUN ini mengguunakan metoode Bayes untuk mengghasilkan seebuah nilai total yang u memuutuskan apakkan seorang g calon sisw wa diterima atau tidak dijadikkan acuan untuk diterim ma. Proses ini i terdiri daari dua prosses utama yaaitu proses penentuan bobot b mata pelajarran UN dan proses perhiitungan nilaii total calon siswa. 1. Prooses Pembob botan Mata Pelajaran P UN N Untuk men ndapatkan boobot dari maasing-masing g mata pelajaran UN padda masingg program keahlian, k langgkahnya adaalah sebagai berikut : masing a. a Rekam mata m pelajaraan UN, jenis pekerjaan daan keteramppilan. b. b Tentukan n keterampilaan yang dipeerlukan oleh masing-massing jenis peekerjaan. c. c Tentukan n mata pelajaaran UN yanng melatih masing-masin m ng jenis keterrampilan. Setelah S men ndapatkan keterkaitan k antara pek kerjaan, ketterampilan dan mata pelajarran UN, sellanjutnya hittung bobot dari masing g-masing maata pelajarann UN pada masing g – masing program p keaahlian mengggunakan perssamaan di baawah ini.

M MP

BM =

x 100% M MPJ

Keteraangan : BM

= Bob bot mata pelajaran

MP

= jum mlah satu jennis mata pelaj ajaran (yang sama)

MPJ

= jum mlah seluruh mata pelajarran yang adaa dalam suattu program keahlian k 122

ISSSN 2089-8673


ut ini adalah h besarnya bobot mata pelajaran UN U pada m masing-masin ng program Beriku keahlian. a)

R Rekayasa Perangkat Lunaak (RPL) L ada tiga yaaitu operator software, Jenis pekerjaan untuk program keeahlian RPL

pelakssana pemroggraman softtware dan maintenance m software (Direktorat ( P Pendidikan Menenngah Kejuru uan, 2004a). Tabel 1. Ruang linngkup pekerrjaan bagi luulusan Prograam Keahliann RPL No 1 2

3

Jenis J Pekerjaan Operator O softw ware aplikasi a spesiffik Pelaksana P pem mrograman software s aplikasi spesifik s (pemrrogram / pengembang p perangkat p lunak) l

Maintainen M so oftware aplikasi a spesiffik

Kemampuaan yang dipeerlukan Kemampuann untuk berko omunikasi denngan baik Kemampuann intelektual, Kemampuann untuk memecahkan masaalah, Kemampuann untuk menyyederhanakann masalah, Kemampuann menganalisa, Punya rasa iingin tahu yanng tinggi, Kemampuann untuk menterjemahkan bahasa, b Kemampuann untuk berko omunikasi denngan baik Kemampuann menganalisa, Kemampuann untuk berko omunikasi denngan baik, Kemampuann untuk memecahkan masaalah

M Masing-masin ng kemampuuan dihubunngkan dengann mata pelajjaran UN yaang melatih keterampilan terseebut, seperti terlihat padaa tabel 2. Tabel 2. Keterkaitan anatara Ketrampilan K n dan Mata Pelajaran P Ujiian Nasionall No 1 2 3 4 5 6 7

Ketrampilan K n / kemampuaan yang dilattih kemampuan k inntelektual kemampuan k u untuk memecaahkan masalaah kemampuan k u untuk menyedderhanakan m masalah Kemampuan K menganalisa m punya p rasa inggin tahu yangg tinggi kemampuan k u untuk menterjemahkan bahhasa kemampuan k u untuk berkom munikasi dengan baik

Mata M Pelajarran Matematika, M B Bahasa Inndonesia, Bahhasa Inggris Matematika M Matematika M Matematika M Matematika M Bahasa B inggriss Bahasa B indoneesia, Bahasa Innggris

Dari taabel 2, didappatkan perhittungan seperrti di bawah ini : 123

ISSSN 2089-8673


Bobot mata pelajaran p (BM M) Matemattika = (5/100) x 100% = 50 % = 0.55 Bobot mata pelajaran p (BM M) Bhs Indoonesia = (2/10) x 100% = 20 % = 0.2 p (BM M) Bhs Ingggris = (3/10)) x 100% = 30 % = 0.3 Bobot mata pelajaran M (M MM) b) Multimedia Jenis pekerrjaan untuk program p keaahlian MM ada a dua yaituu pembuat web w dan pembu uat animasi (Direktorat ( Pendidikan P M Menengah Kejuruan, K 20004b). Tabel 3. Ruang linngkup pekerrjaan bagi luulusan Prograam Keahliann Multimediia No 1

Lingkup pekerjaan p Pembuat web w

2

Pembuat an nimasi

Kemampuan yang dipeerlukan Kreativitas omunikasi deengan baik Kemampuaan untuk berko Kemampuaan untuk mentterjemahkan bbahasa Kemampuaan memecahkan masalah Kreativitas omunikasi deengan baik Kemampuaan untuk berko

Masing-massing kemam mpuan dihubbungkan deengan mataa pelajaran UN yang melatiih keterampiilan tersebut,, seperti terliihat pada tabbel 4. Tabel 4. Keterkaitan antara Ketrampilan K ddan Mata Peelajaran UN No 1 2 3 4

Ketrampilan K n / kemampuaan yang dilattih Kreativitas K kemampuan k u untuk memecaahkan masalaah kemampuan k u untuk menterjemahkan bahhasa kemampuan k u untuk berkom munikasi dengan baik

Mata M Pelajarran Matematika M Matematika M Bahasa B inggriss Bahasa B indoneesia, Bahasa Inggris I

Dari taabel 4, didappatkan perhittungan seperrti di bawah ini : Bobbot mata peelajaran (BM M) Matematikka = (2/5) x 100% = 400 % = 0.4 Bobbot mata peelajaran (BM M) Bhs Indonnesia = (1/5)) x 100% = 20 2 % =0.2 Bobbot mata peelajaran (BM M) Bhs Inggriis = (2/5) x 100% = 40 % = 0.4 c)

Teeknik Kompputer dan Jarringan (TKJ)) Jenis pekerjaan untuk program p keahhlian TKJ ada dua yaituu teknisi kom mputer dan

adminnistrator jarin ngan (Direkttorat Pendidiikan Menenggah Kejuruann, 2004c).

124

ISSSN 2089-8673


Tabel 5. Ruang linngkup pekerrjaan bagi luulusan Prograam Keahliann TKJ No 1

Jenis Pekerrjaan Teknisi Kom mputer

2

Administratoor Jaringan

Kemamp puan yang diiperlukan Kemamppuan untuk meemecahkan m masalah Punya rassa ingin tahu yang tinggi Kemamppuan untuk beerkomunikasi dengan baik Kemamppuan untuk meemecahkan m masalah

mpuan dihubbungkan deengan mataa pelajaran UN yang Masing-massing kemam melatiih keterampiilan tersebut,, seperti terliihat pada tabbel 6. Tabel 6. Keterkaitan anatara Ketrampilan K n dan Mata Pelajaran P UN N No 1 2 3

Ketrampilan / kemampu uan yang dilaatih kemampuan untuk memeccahkan masallah punya rasa in ngin tahu yanng tinggi kemampuan untuk berkom munikasi denggan baik

Mata Pelaj ajaran Matematikka Matematikka Bahasa inddonesia, Bahasa Inggris

d pada tabbel 6 maka didapatkan d pperhitungan seperti s di baw wah ini : Dari data B Bobot mataa pelajaran (B BM) Matematika = (2/44) x 100% = 50% = 0.5 B Bobot mataa pelajaran (B BM) Bhs Inddonesia = (11/4) x 100% = 25% =0.225 B Bobot mataa pelajaran (B BM) Bhs Ingggris = (1/4 4) x 100%= 225 % = 0.25 2.

Prroses Perhituungan Nilai Total dan Peeringkat Calon Siswa Perhitungaan nilai totall calon sisw wa menggun nakan metodde Bayes, diimana nilai

UN caalon siswa seebagai kriterria dan calonn siswa sebaggai alternatiff pilihan. m NTi = ∑ Nij (Bj) j=1

dimanna : N i NT

= nilai n total daari calon sisw wa yang ke-ii

Nij

= nilai n dari calon siswa yanng ke-i padaa mata pelajaaran ke-j

Bj

= bobot b mata pelajaran p kee-j

i

= 1,2,3,…n; n= =jumlah sisw wa

j

m mata pelaj ajaran = 1,2,3,…m; m= m unntuk program m keahlian Jika dibuaat tabel keputusan selekksi siswa, misalnya

RPL, akan a terlihatt seperti yang g ditunjukkaan pada tabel 7. 125

ISSSN 2089-8673


Tabel 7. Contoh tabel t keputussan seleksi siswa s Calon C siswa Mata pelajaran (kriiteria) (alterrnatif pilihan n) Bahasa Indonesia Bahasa Ingg gris Matem matika 1. Putra P 7 6 8 2. Merlin M 6 8 5 3. Angelica A 7 7 8 4. Ariadi A 8 5 7 5. Wangi W 8 8 5 Bobott mata pelajarran 0,2 0,3 0,,5

Nilaai calon s siswa 7,2 6,1 7,5 6,6 6,5

Peering k kat 2 5 1 3 4

Beriku ut ini adalah Diagram Koonteks SPK Seleksi Penerimaan Sisw wa Baru. b Panitia PSB

olah, info_edit_sekolah, info_login, info_input_seko nfo_delete_sekolah, info_inputt_agama, info_edit_agama, in info_delete_agama, info_inpu ut_calsis, info_edit_calsis , info_ _delete_calsis , info_input_sisw wa_baru, info_edit_siswa_baru, inffo_delete_siswa_baru, no_reg, lap_calsis, lap_siswa_baru

user,passwor,data_sek kolah,data_agama, data_calsis , data a_siswa_baru, data_jurusan, datta_thn_ajaran

c user,password,data a_jurusan,data_matpel, data_p pekerjaan, data_keterampilan,data_thn_ajaran, data_user, d data_web

c strator Adminis

a SPK Seleksi Peneriimaan Siswa Baru

Siswa info_penerimaan_ja alur_NUN

info_llogin, info_input_jurusan, info_ _edit_jurusan, info_delete_juru usan info_input_ _matpel, info_edit_matpel, info o_delete_matpel, info_input_pe ekerjaan, info_edit_pekerjaa an, info_delete_pekerjaan, info o_input_keterampilan, info_edit_keterampilan, info_delete_ketera ampilan, info_input_thn_ajaran n, info_edit_thn_ajaran, info_de elete_thn_ajaran, info_input_user, info_edit_user, info_delete_user, info_input_web, info_edit_web b, info_delete_web, info_ _bobot_un, lap_jurusan, lap_u user, lap_calsis, lap_siswa_ba aru user,password

info o_login, lap_jurusan, lap_c calsis , lap_siswa_baru, lap_user

d Kepala Sekola ah

Gambaar 1. Diagram m Konteks SPK Seleksi Penerimaan P Siswa Baru Pada Diag gram Kontekks SPK Seleksi Penerim maan Siswaa Baru terdaapat empat entitass yaitu Sisw wa, Panitia PSB(Penerim P maan Siswa Baru), Adm ministrator dan d Kepala Sekolaah. Siswa daapat menerim ma info pennerimaan sisswa baru meelalui jalur NUN N yang dihasillkan oleh sisstem. Panitiaa PSB memiiliki hak aksees terhadap ppengelolaan data siswa serta data d terkait lainnya. l Adm ministrator memiliki m hakk akses terhhadap pengellolaan data user, proses p selekssi siswa, pem magian kelass, proses bacckup dan resstore, pengelolaan web sekolaah serta dataa terkait lainnnya sedangkkan kepala seekolah dapaat melihat lap poran yang dihasillkan oleh sisstem. Relasii Basis Dataa SPK Seleeksi Penerim maan Siswa Baru dapatt digambarkan sebagai beriku ut.

126

ISSSN 2089-8673


t_siswa_ortu

t_sekolah PK

PK

id_siswa _orrtu

FK1

id_siswa jenis _ortu nama _ortu tempat _lahir tgl_lahir id_agama pebdidikan pekerjaan penghasilan alamat hidup

id_sekolah nama _sekolah alamat status

FK2

t_siswa PK

id_siswa lulus _seleks i nis id_thn_ajaran nama _lengkap nama _absen nsi jenis _kelamin tempat _lahirr tgl_lahir id_agama alamat no_telp id_sekolah tahun _tamatt _smp no_sttb_smp p kelas id_jurusan tgl_terima kelas _skr id_user no_kelas

FK1

FK3

FK4

FK2

FK5

t_agama PK

t_keterampilan _m matpel

id_agama PK

id_keterampilan n _matpel

FK1 FK2

id_matpel_un id_keterampilan

agama

t_siswa_nun PK

id_siswa_nu un

FK1 FK2

id_siswa id_matpel_un n nilai

t_keterampilan

t_matpel_un PK

id_matpel _un n

PK

id_keterampilan keterampilan

matpel_un

t_siswa_reg g PK

id_siswa a_reg

FK1 FK2

id_siswa id_syarat _reg status

t_keterampilan _ke erja

t_bobot _un PK FK1 FK2

id_bobot_un id_matpel_un id_jurusan bobot

PK

id_keterampilan n _kerja

FK2 FK1

id_keterampilan id_pekerjaan

t_syarat_reg t_user PK

PK

id_syarat _rreg t_pekerjaan

id_user syarat _reg jumlah

level passw nama_user

t_jurusan PK

id_jurusan

PK

id_pekerjaan

FK1

id_jurusan pekerjaan

jurusan nama _singkat t_siswa_jurus san PK

id_siswa_jjurusan

FK1 FK2

id_siswa id_jurusan pilihan total_nilai

t_halaman _web PK t_jml_kelas PK

id_jml_kel as

id_thn_ajaran

FK1

thn_ajaran aktif

FK2

id_thn_ajarran tingkat id_jurusan jml_kelas

t_thn_ajaran PK

id_halaman_web judul isi tgl_posting

Keterangan n = relasi one to many

Gambaar 2 Relasi Basis B Data SP PK Seleksi Penerimaan P Siswa Baru III. Im mplementasi Dan Pengu ujian Dalam im mplementasi sistem sppesifikasi peerangkat keeras yang digunakan mputer Pentiium IV Duaal Core 2.2 GHz, G RAM 1 GB dan Hardisk H 80 diantaranya : Kom S un ntuk spesifikkasi perangkkat lunak yanng digunakaan diantaranyya : Sistem GB. Sementara operassi Windows XP Profesioonal SP 2, Web W server Apache A 2.2.6,, Bahasa pem mrograman berbassis web PHP P 5.2.3, Dataabase MySQ QL 5.0.45 dan d Web broowser Interneet Explorer 7. Lokasi pennempatan sisstem ada duaa yaitu di jarringan lokal dan online di Internet. Hal inni dilakukan agar proses pengelolaann data bisa leebih cepat daan sistem yanng berjalan di jariingan lokal relatif lebiih aman karrena penggu una yang bisa b mengakkses sistem jumlahhnya terbataas. Sistem yaang berjalan di jaringan lokal digunakan untuk melakukan pengellolaan data serta penyeeleksian sisw wa, sedangkkan sistem yang y onlinee berfungsi sebagaai website seekolah yang akan mengiinformasi haasil penyelekksian siswa serta berita terkaitt lainnya. Agar A data yang y dikelolla pada webb lokal bisaa dipindahkaan ke web 127

ISSSN 2089-8673


onlinee, maka padda web lokaal disediakann fasilitas backup b data dan pada web w online disediaakan fasilitaas restore datta. Beriku ut ini adalah tampilan beeberapa layarr antarmuka sistem.

Gaambar 3 Forrm pembobootan nilai UN N

Gambaar 4 Form infformasi pengaadaan calon siswa

D hasil pengujian Dari p daapat disimpuulkan bahwaa sistem bisa menanganni masukan yang tidak t valid dan d menamp pilkan outpuut sesuai denngan apa yaang direncannakan serta melakksanakan mekkanisme perrhitungan dann logika den ngan benar. IV. Peenutup Simpuulan yang daapat diambil adalah sebaggai berikut : 1. Unttuk menggaambarkan raancangan sisstem, digunaakan DFD ((Data Flow Diagram). Ran ncangan bassis data dibuat dalam bbentuk diagrram relasi basis b data. Rancangan R form m dibuat daalam bentuk gambar yanng menyeruppai tampilann dari form yang akan dibuat. 2. Imp plemetasi SPK S selekssi siswa m menghasilkann suatu proogram apliikasi yang men nangani prooses-proses antara a lain : manipulasi dan pencaarian data, pelaporan p / cetaak data, pem mbobotan nilai UN, selekksi siswa, pembagian kellas, backup dan d restore dataa A Adapun saraan yang dappat diberikaan dalam up paya penyem mpurnaan siistem yaitu diharaapkan agar sistem s bisa mengolah ddata dalam bentuk file gambar serrta mampu menanngani proses penyeleksiaan siswa mellalui jalur laiin.

128

ISSSN 2089-8673


DAFTAR R PUSTAK KA

ndidikan Meenengah Kejjuruan. 2004 4a. Kurikuluum SMK 20 004 Bidang Diirektorat Pen Keahlian Teknologi T Informasi I daan Komunik kasi Program m Keahlian n Rekayasa Perangkat Lunak. Jakaarta: Direktorrat Pendidikkan Menengaah Kejuruan.. --------. 2004b.. Kurikulum m SMK 20044 Bidang Keahlian K Tekknologi Infoormasi dan Komunikaasi Program m Keahlian Multimediaa. Jakarta: D Direktorat Pendidikan P Menengah Kejuruan. --------. 2004c. Kurikulum m SMK 20044 Bidang Keahlian K Tekknologi Infoormasi dan m Keahlian Teknik Komputer K daan Jaringann. Jakarta: Komunikaasi Program Direktorat Pendidikan Menengah K Kejuruan. Maarimin. 2004 4. Pengambiilan Keputussan Kriteria Majemuk. M Y Yogyakarta: Andi. Tuurban, Efraiim et.al. 20005. Sistem Pendukungg Keputusann dan Sisteem Cerdas terjemahann dwi prabaantini. Decission Supporrt System annd Intelligennt System. 2005. Edissi ke-7. Yoggyakarta: Anndi

129

ISSN ABSTRAK. perangkat. penerimaan siswa. atau tidak. Lunak. keahlian

Recommend Documents