BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.2 Saran
Adapun saran-saran bagi pihak penyeleksi beasiswa agar aplikasi ini dapat
berguna dengan baik adalah sebagai berikut:
1. Pengelolaan bilangan fuzzy dibuat jadi lebih dinamis.
2. Kriteria beasiswa dibuat jadi lebih dinamis.
3. Data yang dimasukan kedalam program diharapkan menggunakan data yang
benar.
4. Admin diharapkan mampu terus melakukan pemeliharaan sistem secara
teratur.
5. Tetap terjaganya koordinasi antar user dalam melakukan penyeleksian
[2]. Andri Heryandi, S.T. SQL (Structured Query Language) dengan delphi,
Diktat Delphi, 1-55
[3]. Bahri, Kusnassriyanto, S., Sjachriyanto, W. (2008). Teknik Pemograman
Delphi, Bandung: Informatika.
[4]. Jogiyanto, (2005). Analisis Dan Desain, Yogyakarta: Andi.
[5]. Kusumadewi, Sri., Hartati, S., Harjoko, A., Wardoyo, R. (2006). Fuzzy
Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta: Graha
Ilmu.
[6]. Ladjamudin bin Al-Bahra, (2005). Analisis Dan Desain Sistem Informasi,
Yogyakarta: Graha Ilmu.
[7]. Republik BM., (03 September 2009) Definisi Sistem Pendukung
Keputusan,
http://republikbm.blogspot.com/2007/10/definisi-sistem-pendukung-keputusan.html
[8]. Suryadi, K, Ramdhani, A. (2003), Sistem Pendukung Keputusan,
Bandung: Rosda.
Nama Lengkap : Heri Sulistiyo
NIM : 10105111
Fakultas : Teknik Dan Ilmu Komputer
Jurusan : Teknik Informatika
Tempat /Tanggal lahir : Pandeglang / 10 April 1988
Jenis kelamin : Laki-Laki
Agama : Islam
Alamat Lengkap : Kp. Jaha, RT.02, RW.05, Ds. Sukaseneng,
Kec. Cikeusik, Kab. Pandeglang, Banten
No Telp / Hp : 087822338774
Email : [email protected]
PENDIDIKAN
TEMPAT TAHUN MASUK TAHUN LULUS
SDN Sukaseneng 1 1993 1999
SLTP Negeri 1 Cikeusik 1999 2002
SMA Negeri 6 Pandeglang 2002 2005
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonrsia Jln. Dipatu Ukur No.112 Bandung 40132
ABSTRAK
SMA Negeri 6 Pandeglang merupakan SMA negeri yang berada dibawah Dinas Pendidikan Kabupaten Pandeglang. Seiring dengan banyaknya siswa kurang mampu dan siswa berprestasi, maka diadakan beasiswa oleh Dinas Pendidikan. Pembagian beasiswa dilakukan untuk membantu seseorang yang tidak mampu ataupun berprestasi selama menempuh studinya. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan.
Dalam proses pembangunan sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima beasiswa di SMA Negeri 6 Pandeglang mengggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi alternative terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksudkan yaitu yang berhak menerima beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu siswa terbaik.
Berdasarkan hasil pengujian, sistem yang dibangun dapat membantu kerja tim penyeleksi
beasiswa dalam melakukan penyeleksian beasiswa, dapat mempercepat proses penyeleksian beasiswa, dapat mengurangi kesalahan dalam menentukan penerima beasiswa, dan dapat mempermudah tim penyeleksi dalam menentukan penerima beasiswa.
Kata Kunci: FMADM, SAW, Kriteria.
1. PENDAHULUAN 1.1 Identifikasi Masalah
Bagaimana cara membangun sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision
Making (FMADM) dengan metode Simple
AdditiveWeighting (SAW) untuk menentukan
penerima beasiswa di SMA Negeri 6 Pandeglang.
1.2 Tinjauan Pustaka
Objek penelitian yang sedang diteliti adalah Sekolah Menengah Atas, yaitu bertempat di SMA Negeri 6 Pandeglang.
1.3 Maksud dan Tujuan
keputusan dengan menggunakan metode
Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
(FMADM) dengan metode Simple Additive
Weighting (SAW) untuk menentukan
penerima beasiswa di SMA Negeri 6 Pandeglang.
Sedangkan tujuan yang akan dicapai dalam penelitian ini adalah :
1.Untuk memudahkan Sekolah dalam penyeleksian calon penerima beasiswa. 2.Untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat
terhadap siapa yang akan menerima beasiswa.
3.Menerapkan metode Fuzzy Multiple
Attribute Decision Making (FMADM)
beasiswa.
2.Dapat mempercepat proses penyeleksian beasiswa
3.Dapat mengurangi kesalahan dalam menentukan penerima beasiswa.
4.Dapat mempermudah tim penyeleksi dalam menentukan penerima beasiswa.
2. MODEL, ANALISA, DESAIN, DAN IMPLEMENTASI
2.1 Model
1.Tahap pengumpulan data a. Studi Literatur b. Observasi
c. Interview
2. Tahap pembuatan perangkat lunak
a. System / InformationEngineering
b. Analisis c. Design d. Coding e. Pengujian f. Maintenance 2.2 Beasiswa
Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh.
2.3 SPK
Definisi mengenai sistem pendukung keputusan (SPK) yang ideal yaitu :
a.SPK adalah sebuah sistem berbasis komputer dengan antarmuka antara mesin/komputer dan pengguna.
b.SPK ditujukan untuk membantu pembuat keputusan dalam menyelesaikan suatu masalah dalam berbagai level manajemen dan bukan untuk mengganti posisi manusia sebagai pembuat keputusan.
c.SPK mampu memberi alternatif solusi bagi masalah semi/tidak terstruktur baik bagi perseorangan atau kelompok dan dalam berbagai macam proses dan gaya pengambilan keputusan.
d.SPK menggunakan data, basis data dan
2.4 FMADM
Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
(FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADMadalah 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 dan obyektif. Masing-masingpendekatan 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 keputusan.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM. antara lain:
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)
2.5 Metode SAW
Metode SAW (Simple Additive Weighting)
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.
ij
Keterangan :
rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
xij = nilai atribut yang dimiliki dari
setiap kriteria
Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria
i
Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria
i
benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik
cost = jika nilai terkecil adalah terbaik 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 alternatif (Vi) diberikan sebagai:
n
Vi =
∑
wj rij (2)j=1
Keterangan :
Vi = rangking untuk setiap alternatif
wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan
bahwa alternatif Ai lebih terpilih. 2.6 Langkah Penyelesaian
Langkah penyeleksian metode FMADM dengan metode SAW antaralain:
1.Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada
setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan,
dimana nilai i=1,2,…m dan j=1,2,…n. 2.Memberikan nilai bobot (W) yang juga
didapatkan berdasarkan nilai crisp.
3.Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada
atribut Cj berdasarkan persamaan yang
disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan/benefit=MAKSIMUM atau atribut biaya/cost=MINIMUM). Apabila berupa artibut keuntungan maka nilai crisp (Xij) dari setiap kolom atribut dibagi dengan
nilai crisp MAX (MAX X) dari tiap kolom,
2.7 Desain
1. ERD (Entity Relationship Diagram)
Gambar 1. ERD (Entity Relationship Diagram)
2. Relasi tabel
Gambar 2. Relasi tabel
3. Diagram konteks
Gambar 4. DFD level 1
5. Menu admin
Gambar 5. Arsitektur menu admin.
6. Menu tim penyeleksi beasiswa
Gambar 6. Arsitektur menu penyeleksi.
Gambar 7. Pengelolaan data pemohon
2. Tampilan pengelolaan data bobot
Gambar 8. Pengelolaan data bobot
3. Tampilan hasil perangkingan
Gambar 10. Hasil penyeleksian
3. HASIL DAN DISKUSI
3.1 Perancangan sistem FMADM
Dalam penyeleksian beasiswa dengan menggunakan metode Fuzzy Multiple
Attribute Decision Making (FMADM) dengan
metode Simple Additive Weighting (SAW) diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungannya sehingga akan didapat alternatif terbaik.
3.2 Kriteria dan Bobot
Dalam metode FMADM dengan metode SAW terdapat kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan siapa yang akan terseleksi sebagai penerima beasiswa. Adapun kriterianya adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan
C1 Usia
C2 Jumlah penghasilan ortu
C3 Jumlah tanggungan ortu
C4 Jumlah saudara kandung
C5 Nilai rata-rata raport
Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya. Pada bobot terdiri dari enam bilangan fuzzy, yaitu sangat rendah (SR), rendah (R), sedang (S), tengah (T1), tinggi (T2), dan sangat tinggi (ST) seperti terlihat pada Gambar 11.
Rendah ( R ) 0.2 Sedang ( S ) 0.4 Tengah ( T1 ) 0.6 Tinggi ( T2 ) 0.8 Sangat Tinggi ( ST ) 1 3.3 Contoh Kasus
Tabel 3. Pemohon beasiswa
No Nama C1 C2 C3 C4 C5
1 Siswa 1 15 450.000 2 2 73 2 Siswa 2 17 1.000.000 5 5 85 3 Siswa 3 18 400.000 3 3 68
3.4 Perhitungan Seleksi Beasiswa
1.Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada
setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan.
a. Usia (C1)
Tabel 4. Usia
C1 Bilangan fuzzy Nilai C1<= 15 Tahun Sangat Muda (SM) 0.25 C1= 16 Tahun Muda (M) 0.5
C1= 17 Tahun Sedang (S) 0.75 C1>= 18 Tahun Tua (T) 1
b. Jumlah Penghasilan Ortu (C2)
Tabel 5. Jumlah penghasilan ortu
C2 Bilangan fuzzy Nilai
C2 <= Rp. 500.000 Rendah (R) 0.25 C2 > Rp. 500.000 – Rp. 1.500.000 Cukup (C) 0.5 C2 > Rp. 1.500.000 – Rp. 3.000.000 Tinggi (T) 0.75 C2 >Rp. 3.000.000 Sangat Tinggi (ST) 1
c. Jumlah Tanggungan Ortu (C3)
Tabel 6. Jumlah tanggungan orang tua
C3 Bilangan fuzzy Nilai
C3 = 1 anak Sangat Sedikit (SS) 0 C3 = 2 anak Sedikit (S) 0.25
C3 = 3 anak Sedang(SD) 0.5
C3 = 4 anak Banyak (B) 0.75 C3 >=5 anak Sangat Banyak (SB) 1
d. Jumlah Saudara Kandung (C4)
Tabel 7. Jumlah saudara kandung
C4 Bilangan fuzzy Nilai C4= 1 anak Sangat Sedikit (SS) 0
C5>= 91 Sangat Tinggi (ST) 1
Dari Tabel 8. diubah kedalam matriks keputusan X dengan data:
0.25 0.25 0.25 0.25 0.5 X = 0.75 0.5 1 1 0.75 1 0.25 0.5 0.5 0.25 2.Memberikan nilai bobot (W). W = [ 0.4 1 0.8 0.4 0.4 ]
3.Menormalisasi matriks X menjadi matriks R berdasarkan persamaan (1).
1 1 0.25 0.25 0.5 R = 0.33 0.5 1 1 0.75
0.25 1 0.5 0.5 0.25 4.Melakukan proses perangkingan dengan
menggunakan persamaan (2): V1=(0.4)(1)+(1)(1)+(0.8)(0.25)+(0.4)(0.25)+ (0.4)(0.5) = 0.40 + 1.00 + 0.20 + 0.10 + 0.20 = 1.90 V2=(0.4)(0.33)+(1)(0.5)+(0.8)(1)+(0.4)(1) +(0.4)(0.75) = 0.13 + 0.5 + 0.8 + 0.40 + 0.30 = 2.13 V3= (0.4)(25)+(1)(1)+(0.8)(0.5)+ (0.4)(0.5)+(0.4)(0.25) = 0.10 + 1.00 + 0.40 + 0.20 + 0.10 = 1.80
Nilai terbesar ada pada V2 sehingga alternatif
A2 (Siswa ke 2) adalah alternatif yang terpilih
sebagai alternatif terbaik.
4. KESIMPILAN DAN SARAN 4.1 Kesimpulan
1.Sistem yang dibangun dapat membantu kerja tim penyeleksi beasiswa dalam melakukan penyeleksian beasiswa.
2.Sistem yang dibangun dapat mempercepat proses penyeleksian beasiswa
5.Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision
Making (FMADM) dengan metode Simple
AdditiveWeighting (SAW) dapat diterapkan
untuk menentukan penerima beasiswa.
4.2 Saran
1.Pengelolaan bilangan fuzzy dibuat jadi lebih dinamis.
2.Kriteria beasiswa dibuat jadi lebih dinamis. 3.Data yang dimasukan kedalam program
diharapkan menggunakan data yang benar.
4.Admin diharapkan mampu terus melakukan
pemeliharaan sistem secara teratur.
5.Tetap terjaganya koordinasi antar user
dalam melakukan penyeleksian beasiswa.
5. DAFTAR PUSTAKA
[1]. Andri Heryandi, S.T. Studi kasus database, Diktat Delphi, 20-52
[2]. Andri Heryandi, S.T. SQL (Structured Query Language) dengan delphi, Diktat
Delphi, 1-55
[3]. Bahri, Kusnassriyanto, S., Sjachriyanto, W. (2008). Teknik Pemograman Delphi, Bandung: Informatika.
[4]. Jogiyanto, (2005). Analisis Dan Desain, Yogyakarta: Andi.
[5]. Kusumadewi, Sri., Hartati, S., Harjoko, A., Wardoyo, R. (2006). Fuzzy
Multi-Attribute Decision Making (FUZZY
MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[6]. Ladjamudin bin Al-Bahra, (2005).
Analisis Dan Desain Sistem Informasi,
Yogyakarta: Graha Ilmu.
[7]. Republik BM., (03 September 2009)
Definisi Sistem Pendukung Keputusan,
http://republikbm.blogspot.com/2007/10/d efinisi-sistem-pendukung-keputusan.html
[8]. Suryadi, K, Ramdhani, A. (2003), Sistem
Pendukung Keputusan, Bandung: Rosda.
[9]. (2005), “Album Alumni 2004/2005 SMAN
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonrsia Jln. Dipatu Ukur No.112 Bandung 40132
ABSTRACT
Accordance with regulations prescribed with SMA 6 Pndeglang for obtain the scholarship, so needed some criteria to determine who’s the one wich can get it. The scloharship is to do for helping some student which the parents is disable of pay the education, n for some student which achievers.. For helped determine who’s some one which reasonable, to get that scolarship, so we needed the system of decision suport. The system of decision suport is with using Fuzzy Multiple Attribute Method (FMADM) and Simple Additive Weighting Method (SAW).
In the development process The System Of Decision Suport to be based on criteria’s wich has determined with using Fuzzy Multiple Attribute Method (FMDAM) and Simple Additive Weighting Method (SAW). This method is choosed because can be selecting the best alternative from a some alternative, in this case. The alternative is who’s the student reasonable get the scholarship, be based on determined criteria’s. The research done with looking for wieght value every attribute, and then done a ranking process which will of optimal alternative determine ,that is to say the best student..
Be based on experiment,, the system can be helping of selectors team work for doing a selecting a scholarship, and then can be more fast of scholarship selecting, and then which can subtract from a mistake in determine a scholarship recipients, and then can be a more easily selector team work for determine a scholarship recipients.
Key Word : FMDAM, SAW, Criteria
1. INTRODUCTION
1.1 Identification of Problems
How to build a decision support system using the method of Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) with Simple
Additive weighting method (SAW) to
determine the scholarship recipients at SMA Negeri 6 Pandeglang.
1.2 Literature Review
Research object being studied is the High School, which is located at SMA Negeri 6 Pandeglang.
1.3 Purposes and Objectives
(FMADM) with Simple Additive weighting method (SAW) to determine the scholarship recipients at SMA Negeri 6 Pandeglang. While objectives to be achieved in this research are:
1.To facilitate the schools in selecting
candidates for scholarships.
2.To get more accurate results of who will
receive scholarships.
3.Applying the method of Fuzzy Multiple
Attribute Decision Making (FMADM) with Simple Additive weighting method (SAW) to determine the scholarship recipients.
4.Can facilitate the team selectors in determining the scholarship recipients
2. MODEL, ANALYSIS, DESIGN, AND IMPLEMENTATION
2.1 Model
1.Data collection phase
a. Study Literature. b. Observation. c. Interview.
2. Stage of software creation.
a. System / Information Engineering b. Analisis c. Design d. Coding e. Trial/testing f. Maintenance 2.2 Scholarship
Scholarship was the offering of financial assistance given to individuals which aims to be used for the continuity of education taken.
2.3 SPK
Definition of decision support system which an ideal is :
a.decision support system is a
computer-based system with the interface between machines or computers and users
b.decision support system Decision Support
System is intended to assist decision makers in solving problems in various levels of management and not to replace the human's position as decision makers
c.Decision support system capable of
providing an alternative solution to the problem of semi-structured or not good for individuals or groups and in a variety of processes and decision-making styles
d.Decision Support System using data,
databases and analytical decision models
e.decision support systems are effective
adaptive interactive, easy to use and flexible
f. decision support system provides access to a
variety of formats and types of data sources
the core of determining the weight value for each attribute, then continue with the process that will select ranking alternatives that have been given. Basically, there are 3 approaches to find the value of the attribute weights, the subjective approach, objective approach and integrated approach between subjective and objective. Each approach has strengths and weaknesses. In the subjective approach, the weight value is determined based on the subjectivity of the decision makers, so that some factors in the process can be determined alternative ranking freely. While the objective
approach, the weight values are
mathematically calculated so ignore
subjectivity of decision makers.
There are several methods that can be used to solve the problem FMADM. include:
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)
2.5 SAW Method
Method SAW (Simple Additive weighting) are often also known term weighted sum method. The basic concept is to find methods SAW weighted sum of the rating the performance of each alternative on all attributes. SAW method requires the decision matrix normalization process (X) to a scale that can be compared with all the alternatives rating.
xij
Max xij If j attribute benefit
i rij= (1) Min xij i If j attribute cost xij Explanation :
rij = normalized performance rating.
xij = owned attribute values of each
criterion.
Max xij = largest value of each criterion.
i
for each alternative ( Vi ) is given as : n
Vi =
∑
wj rij (2)j=1
Explanation :
Vi = ranking for each alternative
wj = weight value of each criterion
rij = normalized performance rating
Vi values greater indicates that the chosen
Ai alternative over .
2.6 Step Resolution
The step resolution of FMADM Method and SAW method, included :
1.gives the value of each alternative ( Ai ) on
each criterion ( Cj ) specified where values
i=1,2,…m and j=1,2,…n.
2.weight value ( W ) who also obtained based
on crisp values
3.perform normalization matrix by calculating
normalized performance rating ( rij ) from
Ai alternative on Cj attribute, based on the
adjusted equation with type attribute (attribute profits or benefits = MAXIMUM or attribute cost = MINIMUM ), attribute a
profit when the value of the crisp ( Xij )
attributes of each column divided by the
value of crisp MAX (MAX Xij) from each
column. whereas for the cost attribute crisp
value MIN (MIN Xij) attributes of each
column divided by the value of crisp (Xij)
every column.
4.doing grading for every alternative (Vi) by
multiplying the weight value ( Wi ) with
normalized performance rating (rij).
Picture 1. ERD (Entity Relationship Diagram)
2. Relation table
Picture 2. Relation table
3. Context diagram
Picture 4. DFD level 1
5. Menu of admin
Picture 5. Menu architecture of admin.
6. Team menu selector of bursary
Picture 6. Menu selector architecture.
Picture 7. Management of applicant data
2. Appearance management of wight data.
Picture 8. Management of wight data
3. Appearance result of perangkingan.
Picture 10. Result of selection
3. RESULTS AND DISCUSSION 3.1 FMADM System Design
In the scholarship selection methods Fuzzy
Multiple Attribute Decision Making
(FMADM) with Simple Additive weighting methods (SAW) required criteria and weights to perform calculations that will get the best alternative.
3.2 Criteria and Weighting
In the FMADM method is SAW method required criteria to determine who will be selected as scholarship recipients. The criteria are as follows:
Table 1. Criteria
Criteria Boldness
C1 Age
C2 amount of income parents
C3 number of dependent parent
C4 number of siblings
C5 average value of report cards
From each of these criteria will be determined weights. In the fuzzy weight consists of six digits, a very low ( SR ), Low ( R ), moderate, ( S ), Middle ( T1 ), High (T2 ), and Very High ( ST ) as shown in the picture 11.
Picture 11. Number of Fuzzy for wight.
3.3 The Example Of Case Table 3. Applicant of Bursary
No Name C1 C2 C3 C4 C5
1 Student 1 15 450.000 2 2 73
2 Student 2 17 1.000.000 5 5 85
3 Student 3 18 400.000 3 3 68
3.4 Calculation Of The Scholarship Selection
1.Gives the value of each alternative ( Ai ), on
each criterion ( Cj ) specified.
a. Age (C1)
Table 4. Age
C1 Fuzzy Numbers Value
C1<= 15 Year Very Young (VY) 0.25
C1= 16 Year Young (Y) 0.5
C1= 17 Year Moderate ( M ) 0.75
C1>= 18 Year Old (O) 1
b. Amount Of Income Parents (C2)
Table 5. Amount of income parents
C2 Fuzzy Numbers Value
C2 <= Rp. 500.000 Low( L ) 0.25 C2 > Rp. 500.000 – Rp. 1.500.000 Enough (E) 0.5 C2 > Rp. 1.500.000 – Rp. 3.000.000 High( H ) 0.75 C2 >Rp. 3.000.000 Very High ( VH ) 1
c. Number Of Dependent Parent (C3)
Table 6. Number of dependent parent
C3 Fuzzy Numbers Value
C3 = 1 child Very Little (VL) 0
C3 = 2 child Little (L) 0.25
C3 = 3 child Moderate ( M1 ) 0.5
C3 = 4 child Many (M2) 0.75
C3 >=5 child Very Many (VM) 1
d. Number Of Siblings (C4)
Table 7. Number of siblings
C4 Fuzzy Numbers Value
C4= 1 child Very Little (VL) 0
C4= 2 child Little (L) 0.25
C4= 3 child Moderate ( M1 ) 0.5
C4= 4 child Many (M2) 0.75
From the table 8. to change into a X decision matrix with data:
0.25 0.25 0.25 0.25 0.5 X = 0.75 0.5 1 1 0.75 1 0.25 0.5 0.5 0.25
2.Giving weight value (W).
W = [ 0.4 1 0.8 0.4 0.4 ]
3.Normalize the matrix X into a matrix R with
equation (1).
1 1 0.25 0.25 0.5
R = 0.33 0.5 1 1 0.75
0.25 1 0.5 0.5 0.25
4.Provide ranking process by using
equation (2): V1=(0.4)(1)+(1)(1)+(0.8)(0.25)+(0.4)(0.25)+ (0.4)(0.5) = 0.40 + 1.00 + 0.20 + 0.10 + 0.20 = 1.90 V2=(0.4)(0.33)+(1)(0.5)+(0.8)(1)+(0.4)(1) +(0.4)(0.75) = 0.13 + 0.5 + 0.8 + 0.40 + 0.30 = 2.13 V3= (0.4)(25)+(1)(1)+(0.8)(0.5)+ (0.4)(0.5)+(0.4)(0.25) = 0.10 + 1.00 + 0.40 + 0.20 + 0.10 = 1.80
Greatest value is in V2 so alternative A2
(student to 2 ) is the alternative selected as the best alternative.
4. CONCLUSIONS AND ADVISING 4.1 Conclusion
1.The systems that can help build teamwork
selectors in the selection of scholarship to scholarship.
2.The system that was built to accelerate the
process of selecting scholarship.
3.The system builders to reduce errors in
determining the scholarship recipients.
the scholarship recipients.
4.2 Advising
1.Management of fuzzy numbers is made to be
more dynamic.
2.Bursary criterion is made to be more
dynamic.
3.Data being entered into the program are
expected to use the correct data.
4.Admin expected to continue to perform
regular system maintenance.
5.remains the preservation of coordination
among users in the conduct of selecting scholarship.
5. Bibliography
[1]. Andri Heryandi, S.T. Studi kasus
database, Diktat Delphi, 20-52
[2]. Andri Heryandi, S.T. SQL (Structured Query Language) dengan delphi, Diktat Delphi, 1-55
[3]. Bahri, Kusnassriyanto, S., Sjachriyanto, W. (2008). Teknik Pemograman Delphi, Bandung: Informatika.
[4]. Jogiyanto, (2005). Analisis Dan Desain, Yogyakarta: Andi.
[5]. Kusumadewi, Sri., Hartati, S., Harjoko, A., Wardoyo, R. (2006). Fuzzy
Multi-Attribute Decision Making (FUZZY
MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[6].Ladjamudin bin Al-Bahra, (2005).
Analisis Dan Desain Sistem Informasi, Yogyakarta: Graha Ilmu.
[7].Republik BM., (03 September 2009)
Definisi Sistem Pendukung Keputusan,
http://republikbm.blogspot.com/2007/10/d efinisi-sistem-pendukung-keputusan.html
[8]. Suryadi, K, Ramdhani, A. (2003), Sistem Pendukung Keputusan, Bandung: Rosda. [9]. (2005), “Album Alumni 2004/2005 SMAN