SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJURUSAN SMA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Moh Husni Nurmansyah1, Yuniarsi Rahayu2 Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Jalan Nakula 1 no. 5 – 11 Semarang Email :
[email protected], -
ABSTRAK Dalam pendidikan merupakan salah satu faktor yang penting dalam menentukan kemajuan suatu bangsa, karena dengan adanya pendidikan dapat mengembangkan berbagai potensi yang ada dalam diri seseorang. Dimana dalam pendidikan Sekolah Menengah Atas merupakan suatu proses perkembangan siswa di masa depan. Pemilihan program jurusan di SMA N 9 Semarang perlu di upayakan agar yang masuk jurusan sesuai dengan kemampuan siswa tersebut, namun yang kenyataannya masih banyak yang hanya di pengaruhi siswa lain atau keinginan dari diri siswa tersebut. Hal ini menyebabkan penilaian kerja yang subjektif. Penilaian yang di dasarkan informasi formal berdasar kriteria perlu dilakukan untuk mendapatkan hasil yang objektif. Hal inilah yang menjadi dasar penelitian. Penelitian yang dilakukan adalah membuat sebuah sistem yang dapat memberikan pertimbangan dalam melakukan pengambilan keputusan pemilihan jurusan. Dengan menggunakan metode simple additive weighting (SAW) sebagai basis dalam pengolahan data untuk penjurusan. Dan memberikan prosedur dan membantu dalam pengambilan keputusan, karena pengambilan keputusan tetap dari pihak guru/sekolah. Kata Kunci : Penjurusan, Simple Additive Weighting, Sistem Pendukung Keputusan saja ( supaya gampang masuk, gampang 1. PENDAHULUAN lulus, gampang dapat pekerjaan, dll ) Manusia selalu dihadapkan pada tanpa mempedulikan kesesuaian dengan beberapa pilihan di dalam kehidupannya. minat dan bakat. Kesalahan dalam Pengambilan keputusan yang tepat akan pemilihan program studi nantinya akan memberikan pengaruh pada kehidupan di memiliki dampak terhadap kehidupan masa depan. Permasalahan tentang anak, dampak yang timbul salah satunya pengambilan keputusan ini juga dialami adalah anak akan malas dan menjalani oleh siswa yang ingin melanjutkan ke aktivitasnya dengan terpaksa. Dampak jenjang pendidikan yang lebih tinggi. lain yang lebih buruk, bahkan anak pun Pendidikan merupakan salah satu faktor akan gagal dalam studi belajarnya. Untuk yang penting dalam menentukan mencegah hal tersebut, diharapkan para kemajuan suatu bangsa, karena dengan siswa mengetahui bakat, minat, dan adanya pendidikan dapat kemampuan yang ada pada dirinya. mengembangkan berbagai potensi yang Dalam penjurusan di SMA selama ini, ada dalam diri seseorang. Proses yang menentukan keputusan dalam pendidikan di Sekolah Menengah Atas proses penjurusan adalah guru. Guru merupakan suatu proses yang memiliki dianggap sebagai orang yang pengaruh yang sangat besar terhadap berkompeten dan berhak untuk perkembangan siswa di masa depan. menentukan keputusan dalam proses Pemilihan suatu program studi bagi para penjurusan siswa, karena guru dianggap siswa bukanlah perkara yang mudah. mengetahui minat dan kemampuan Banyak orang berpandangan, pilihlah siswanya secara langsung. Untuk itu, program studi yang gampang-gampang
guru perlu melakukan suatu penjurusan minat siswa menurut kemampuan akademik serta minat dari masingmasing siswanya. Sejak dulu, kurikulum awal penjurusan di SMA hanya ada 3 yang di adakan yaitu Ilmu Pengetahuan Alam (IPA), Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS), dan Bahasa. Namun masih ada SMA yang penjurusannya masih 2 yaitu IPA dan IPS. Salah satunya penjurusan di SMA Negeri 9 Semarang. Proses penjurusan di SMA ini dilakukan pada saat siswa berada di kelas X (sepuluh) dan akan naik ke kelas XI (sebelas). Setelah wali kelas menerima seluruh nilai semester maka wali kelas akan memutuskan apakah siswa tersebut naik atau tidak. Jika siswa tersebut dinyatakan naik maka selanjutnya akan dilakukan proses penjurusan. Masalah yang sering terjadi dalam proses penjurusan adalah kesulitan dalam mekanisme penilaian yang masih menggunakan sistem manual sehingga membutuhkan waktu yang lama. Dalam hal ini di perlukannya Sistem Pendukung Keputusan untuk membantu sekolah dalam penjurusannya. Metode yang di gunakan dalam sistem ini adalah Metode Simple Additive Weighting (SAW), data yang di amati berdasarkan nilai-nilai ketuntasan mata pelajaran itu sendiri. Berdasarkan permasalahan di atas, dapat disimpulkan penulis mengambil judul “Sistem Pendukung Keputusan pada Penjurusan SMA dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”. 1.1
Tujuan Adapun tujuan dari penelitian berdasarkan permasalahan diatas adalah membuat program suatu sistem pendukung keputusan untuk membantu dalam menentukan penjurusan Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) atau Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS) dalam SMA dan diharapkan sistem tersebut mampu
menentukan mana alternatif terbaik berdasarkan karakteristik di setiap kriteria. 1.2 Manfaat Manfaat yang diharapkan dapat diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Bagi Penulis a. Sebagai sarana untuk menerapkan ilmu yang telah diperoleh selama berada di bangku perkuliahan terutama tentang perancangan sistem pendukung keputusan. b. Menambah pemahaman dan pengalaman dalam pembuatan program aplikasi khususnya sistem pendukung keputusan. c. Dapat menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) ke dalam sistem pendukung keputusan yang dibuat. d. Untuk memenuhi persyaratan formal dalam menyelesaikan program studi Teknik Informatika S-1 pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro. 2. Bagi Sekolah a. Dengan adanya sistem pendukung keputusan dalam menentukan penjurusan Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) atau Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS) di sekolah ini, diharapkan dapat membantu sekolah dalam melakukan pengambilan keputusan yang lebih tepat dan akurat sehingga dapat meningkatkan prestasi siswa sesuai dengan bidangnya. b. Dengan menggunakan sistem pendukung keputusan ini diketahui bagaimana tingkat bakat dan minat di sekolah sehingga dapat memberikan arahan terhadap siswa. 3. Bagi Akademik
a.
b.
c.
2.
Sebagai tolak ukur sejauh mana pemahaman dan penguasaan materi terhadap teori yang diajukan. Sebagai bahan evaluasi akademik untuk meningkatkan mutu pendidikan. Sebagai bahan referensi bagi mereka yang mengadakan penelitian untuk dikembangkan lebih lanjut dengan permasalahan yang berbeda.
LANDASAN TEORI
2.1 Penjurusan Berdasarkan Keputusan Direktur Jendral Manajemen Pendidikan Dasar dan Menengah Departemen Pendidikan Nasional Nomor : 12/C/KEP/TU/2008 Tentang Bentuk dan Tata Cara Penyusunan Laporan Dan Hasil Peserta Didik Satuan Pendidikan Dasar Dan Menengah. 1. Waktu Penjurusan a. Penentuan penjurusan program studi dilakukan akhir semester 2 kelas X b. Pelaksanaan penjurusan program studi di semester kelas XI 2. Kriteria Penjurusan Program Studi meliputi : a. Nilai Akademik, Peserta didik yang naik kelas XI dan akan mengambil ke program studi : Ilmu Alam : boleh memiliki nilai yang tidak tuntas paling banyak 3 mata pelajaran pada mata pelajaran umum, selain mata pelajaran ciri khas program studi ( Matematika, Fisika, Kimia, dan Biologi tidak boleh dibawah KKM ) Untuk SMA N 9 Semarang Nilai rata IA = 75 Ilmu Sosial : boleh memiliki nilai yang tidak tuntas paling banyak 3 mata pelajaran pada mata pelajaran umum, selain mata pelajaran ciri khas program studi ( Sejarah,
Geografi, Ekonomi dan Sosiologi tidak boleh dibawah KKM ) Untuk SMA N 9 Semarang Nilai rata IS = 72 b. Minat Peserta didik Untuk mengetahui minat peserta didik dapat dilakukan melalui angket/Kuesioner dan wawancara, atau cara lain yang bisa digunakan untuk mendeteksi minat, bakat c. Masukkan dan saran dari guru Bimbingan dan Konseling 3. Peserta didik diberi kesempatan untuk pindah program studi ( multi-entry-multi-exit ) apabila ia tidak cocok pada program studi semula atau tidak sesuai dengan kemampuan dan kemajuan belajarnya. Sekolah harus memfasilitasi agar siswa dapat mengejar standar kompetensi dan kompetensi dasar yang harus dimiliki dikelas baru. 2.2 Fuzzy Multi Atribute Decision Making Fuzzy Multi Atrribute Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Pada FMDAM ini alternati-alternatif sudah diketahui dan ditentukan sebelumnya. Pengambilan keputusan harus menentukan prioritas atau rangking berdasarkan kriteria yang diberikan. Untuk menyelesaikan masalah FMADM, dibutuhkan 2 tahap yaitu: 1. Membuat rating pada setiap alternatif berdasarkan agregasi kecocokan pada semua kriteria. 2. Merangking semua alternatif untuk mendapatkan alternatif terbaik. 2.2.1 Metode Simple Additive Weighting (SAW) Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal 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 alternatif yang ada (Eniyati, 2011) Formula untuk melakukan normalisasi tersebut lihat gambar 2.3:
Gambar 1 Hubungan antar elemen dalam SPK Keterangan : rij : Rating kinerja ternormalisasi Maxi : Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Mini : Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij : Baris dan kolom dari matriks Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi)diberikan sebagai:
Gambar 3 Hubungan antar elemen dalam SPK Keterangan : Vi : Nilai Akhir Alternative Wi : Bobot yang telah ditentukan Rij : Normalisasi matriks Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternative ai lebih terpilih.
3.
METODOLOGI PENELITIAN Perancangan Sistem dalam Penelitian ini akan menggunakan model WaterFall. Adapun langkah – langkah metode waterfall yaitu :
Gambar 2 Model Waterfall 1. Analisis / definisi kebutuhan Ada dua aktifitas pada tahap ini yaitu: a. Analisis Kebutuhan, yang menghasilkan garis besar kebutuhan. b. Definisi kebutuhan, yang menghasilkan dokumen kebutuhan. Dalam tahap ini, sistem analis harus menggali informasi mengenai fungsi, sifat, tujuan dan kendalakendala yang ada di dalam sistem, yang kemudian dituangkan menjadi definisi kebutuhan yang jelas. Tujuan dari tahap ini adalah untuk mengetahui bagaimana sebenarnya sistem yang akan dikembangkan. 2. Desain sistem dan software Tahap ini terdiri atas: a. Desain Sistem, yang menghasilkan konfigurasi sistem secara keseluruhan termasuk penjelasan kebutuhan hardware dan software. b. Desain Software, yang merupakan proses multistep berfokus pada 4 atribut pemrograman: struktur data, arsitektur software, spesifikasi interface, dan algoritma yang digunakan.
Tujuan tahap ini adalah untuk menerjemahkan kebutuhan menjadi representasi software yang bisa diukur, sebelum dilakukan pemrograman/pengkodean. 3. Implementasi Dalam tahap ini, desain yang telah dibuat diterjemahkan dalam bentuk kode program yang dapat dieksekusi dan dimengerti oleh mesin. 4. Integrasi Tahapan ini diterapkan jika sistem terbagi dalam sub – sub sistem yang lebih kecil. Dalam tahap ini unit program yang telah dibuat dan valid akan diintegrasikan dengan unit program lainnya, dan kemudian dilakukan pengujian secara keseluruhan sehingga siap untuk diaplikasikan / digunakan oleh user. 5. Operasi dan perawatan Tujuan dari perawatan sistem ialah agar sistem yang telah dikembangkan dapat mengakomodasi perubahanperubahan yang terjadi pada lingkungan sistem, sehingga kegiatan operasional dapat berjalan dengan baik. Di tahap perawatan, fase-fase awal pengembangan sistem diterapkan kembali. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Menentukan Prioritas Kriteria Setelah data nilai, data bobot dan kriteria telah di dapatkan makan dapat digambarkan tahapan-tahapan untuk pengolahan dengan metode Simple Additive Weighting. Kriteria yang digunakan dalam menyeleksi penjurusan adalah sebagai berikut :
Tabel 1 Bobot Kriteria Nama Nilai Keterangan Kriteria Bobot Nilai rata30 C1 rata IPA Nilai rata30 C2 rata IPS Nilai test 20 C3 bakat IPA Nilai test 20 C4 bakat IPS Dari tabel 4.1 kriteria pembobotan terdapat nilai rata-rata IPA dan nilai rata-rata IPA tersebut diberi range nilai untuk mendapatkan nilai bobot yang telah dapat dilihat di tabel 4.2 Tabel 3 Bobot rata-rata Nilai Akademik IPA Rata-rata Nilai Nilai bobot Akademik IPA 96 – 100
5
91 – 95
4
86 – 90
3
81 – 85
2
76 – 80
1
< 76
0
Dari tabel 4.1 kriteria pembobotan terdapat nilai rata-rata IPS dan nilai rata-rata IPS tersebut diberi range nilai untuk mendapatkan nilai bobot yang telah dapat dilihat di tabel 4.2 Tabel 4 Bobot rata-rata Nilai Akademik IPS Rata-rata Nilai Nilai bobot Akademik IPS 96 – 100 0 91 – 95
1
86 – 90
2
81 – 85
3
76 – 80
4
< 76
5
Tabel 8 Rating kecocokan alternatif dengan kriteria Nama C1 C2 C3 C4 Siswa A1 3 3 5 1 A2 5 3 5 1 A3 2 4 4 3 A4 1 3 3 1 A5 1 5 4 5
Tabel 5 Tes bakat IPA Nilai Bakat IPA Nilai bobot >120
5
110 – 119
4
90 – 109
3
80 – 89
2
< 79
1
Langkah-langkah penyelesaian
Pada 5 menjelaskan nilai bobot dari skor tes bakat IPA dari masing-masing siswa. Tabel 6 Tes bakat IPS Nilai Bakat IPS Nilai bobot
1. Vektor bobot : W = [30,30, 20.20] 2. Matrik Keputusan X berdasarkan kriteria bobot 3 3 5 1 5
3
5
1
X= 2
4
4
3
1
3
3
1
1 5 4 5 Normalisasi matriks X menggunakan persamaan 1
>120
1
110 – 119
2
90 – 109
3
80 – 89
4
𝑟11 =
< 79
5
𝑟12 =
3.
Pada tabel 6 menjelaskan nilai bobot dari skor tes bakat IPS dari masingmasing siswa. 4.2 Hasil Seleksi Tabel 7 Sample Uji Siswa Nilai Nilai Nilai Nama rata- rata- Bakat Siswa rata rata IPA IPA IPS Siswa1 88 81 122 Siswa2 96 83 126 Siswa3 83 80 115 Siswa4 76 85 104 Siswa5 80 75 110
𝑟13 = 𝑟14 =
3
5 3
𝑚𝑎𝑥 (3,3,4,3,5) 5
5 5
𝑚𝑎𝑥 (5,5,4,3,4) 1
5 1
= = 0.6 = =1 5
5
5
𝑟22 = 𝑟23 = 𝑟24 =
119 115 90 110 79
= =1
𝑚𝑎𝑥 (3,5,2,1,1)
5
3
3
= = 0.6
𝑚𝑎𝑥 (3,3,4,3,5) 5
5 5
= =1
𝑚𝑎𝑥 (5,5,4,3,4) 1
5 1
= = 0.2
𝑚𝑎𝑥 (1,1,3,1,5,)
5
2
2
r31 = r32 = r33 = r34 = 𝑟41 =
= = 0.2
𝑚𝑎𝑥 (1,1,3,1,5,)
𝑟21 = Nilai Bakat IPS
3
= = 0.6
𝑚𝑎𝑥 (3,5,2,1,1) 3
= = 0.4
max (3,5,2,1,1) 4
5 4
max (3,3,4,3,5) 4
5 4
max (5,5,4,3,4) 3
5 3
max (1,1,3,1,5)
5
= = 0.8 = = 0.8 = = 0.6
1
1
= = 0.2
𝑚𝑎𝑥 (3,5,2,1,1)
5
𝑟42 = 𝑟43 = 𝑟44 =
3
=
3
𝑚𝑎𝑥 (3,3,4,3,5) 5 3 3
= 0.6
= = 0.6
𝑚𝑎𝑥 (5,5,4,3,4) 1
5 1
= = 0.2
𝑚𝑎𝑥 (1,1,3,1,5,)
5
1
1
𝑟51 = 𝑟52 = 𝑟53 = 𝑟54 =
=
𝑚𝑎𝑥 (3,5,2,1,1) 4
5 3
𝑚𝑎𝑥 (3,3,4,3,5) 4
5 4
𝑚𝑎𝑥 (5,5,4,3,4) 5
5 5
𝑚𝑎𝑥 (1,1,3,1,5)
5
= = =
=0.2 =0.6 = 0.8 =1
Cara mengalikan ternormalisasi (R) nilai bobot (W). 0.6 0.6 1 0.2 1
4.3 Tampilan LogIn
0.6
1
0.2
4. R= 0.4
0.8
0.8
0.6
0.2
0.6
0.6
0.2
matriks dengan
0.2 0.6 0.8 1 5. Terakhir menentukan nilai preverensi untuk setiap alternatif (Vi) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalsasi (R) dengan nilai bobot (W). nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih V1= (0.6) (30) + (0.6) (30) + (1) (20) + (0.2) (20) = 60 V2= (1) (30) + (0.6) (30) + (1) (20) + (0.2) (20) = 72 V3= (0.4) (30) + (0.8) (30) + (0.8) (20) + (0.6) (20) = 64 V4= (0.2) (30) + (0.6) (30) + (0.6) (20) + (0.2) (20) = 40 V5= (0.2) (30) + (0.6) (30) + (0.8) (20) + (1) (20) = 72 Berdasarkan hasil nilai preferensi jadi siswa masuk ipa dan siswa masuk terlihat, sebagai berikut: V1, V2, V3, V5 nilai yang masuk IPA karena nilai skornya lebiih dari 60, sedangkan V4 masuk IPS karena nilai skornya dibawah 60.
Gambar 4 Halaman LogIn
4.4 Tampilan Menu
Gambar 5 Halaman Menu
4.5 Tampilan Daftar Nilai
Gambar 6 Halaman Daftar Nilai
4.6 Tampilan Hitung Skor
keputusan, karena keputusan tetap guru/sekolah. 6. DAFTAR PUSTAKA
pengambilan dari pihak
[1] Turban, E., Aronson, J., & Liang, T. P. (2005). Decision Support System and Intelligent Systems . Yogyakarta: Andi.
Gambar 7 Halaman Hitung Skor
4.7 Tampilan Hasil Akhir
Gambar 8Halaman Hasil Akhir
5. PENUTUP Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti, maka dapat disimpulkan dengan adanya sistem pendukung keputusan untuk menentukan jurusan ipa atau ips dapat membantu dalam memberikan rekomendasi dan pertimbangan dalam menentukan siswa yang akan masuk ipa atau ips berdasar perhitungan pada tiap – tiap kriterianya melalui data dari nilai rata-rata ipa, rata-rata ips, nilai bakat ipa dan nilai bakat ips yang telah diolah dalam sistem tersebut. Sistem ini hanya memberikan prosedur dan membantu dalam pengambilan
[2] Eniyati, S. (2011). Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simpke Additive Weighting) . Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK Volume 16,no.2 , 16, 171-176. [3] Kusrini, M.Kom. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Penerbit Andi. 2007. [4] Http://blog.student.uny.ac.id/rheza/ 2011/04/28/sistem-pendukungkeputusan-spk/ diakses tanggal 26 agustus 2013 [5] http://digilib.mipa.uns.ac.id/detailp enelitian-M05-696, di akses tanggal 1 september 2013 [6] Jogiyanto, Hm. Analisis dan Disain Sistem Informasi. Yogyakarta : Andi Offset. 2005. [7] Fathansyah, Ir. Basis Data edisi : revisi. Bandung : CV. Infomatika. 2012. [8] Peranginangin,Kasiman. 2006. Aplikasi WEB dengan PHP dan MySQL. Andi : Yogyakarta. [9] Bunafit. (2003) . Pemrograman HTML 4.1 .Yogyakarta : Andi. [10] Jogiyanto, Hm. Analisis dan Disain Sistem Informasi. Yogyakarta : Andi Offset. 2005
