DAFTAR PUSTAKA
Rani,Sasika. 2014. “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Berbasis Web Dengan Metode Weighted Product”. Skripsi. Teknik informatika, STMIK Budidarma Medan.
Ramdan Firmansyah. 2012. “Sistem Pendukung Keputusan Memilih Perguruan Tinggi Negeri Di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung”. STMIK Atma Luhur Pangkalpinang.
Ummul Hidayah, Debby. 2014. Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dalam Pengolahan Seleksi Perangkat Desa Baru (Studi Kasus : Balai Desa Rabak). Skripsi. STMIK AMIKOM Purwokerto.
Jurnal [Andri Syafrianto, 2012, Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Lokasi Perumahan Menggunakan Weighted Product Model (WPM), STMIK El Rahma, Yogyakarta].
Jaya, Putra (2013). “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Bonus Karyawan Menggunakan Metode Weighted Product (WP) (Studi Kasus: PT. Gunung Sari Medan”. Pelita Informasi Budi Darma, Vol. V, No. 2, pp. 90-95.
Ningrum, Wahyu Retno. 2012. “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Merekomendasikan TV Layar Datar Menggunakan Metode Weighted Product (WP)”. Skripsi. Universitas Kristen Satya Wacana. Salatiga.
Sutikno. 2010. Sistem Pendukung Keputusan Metode AHP Untuk Pemilihan Siswa Dalam Mengikuti Olimpiade SAINS di Sekolah Menengah Atas. Skripsi. Ilmu Komputer FMIPA UNDIP. Semarang.
Ilhamsyah.2014. “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menyeleksi Calon Siswa sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Dwi Tunggal Tanjung Morawa Menggunakan Model Multi-Atribut Decission Making (MADM) Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”.Skripsi. STMIK Budidarma Medan.
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini berisi pembahasan analisis sistem dan perancangan sistem, termasuk di dalamnya perancangan flowchart, data flow diagram dan desain interface.
3.1 Analisis Sistem
Sistem yang di buat pada studi kasus pemilihan perguruan tinggi swasta di wilayah Kota Medan ini, di tunjukkan untuk menangani pemilihan perguruan tinggi swasta terbaik debgab kriteria yang telah di tetapkan oleh penulis.
Penyusunan sistem pendukung keputusan di dasari oleh masalah yang di hadapi oleh siswa siswi terhadap persoalan pengambilan keputusan yang logis ke dalam suatu sistem matematis yang menggabungkan antara faktor-faktor yang terlibat.
3.2 Analisis Aspek Kriteria Penilaian
Pada perhitungan pemilihan perguruan tinggi swasta terbaik di wilayah kota Medan, ada beberapa aspek kriteria penilaian yang telah di tetapkan oleh penulis, yaitu :
a. Jumlah jenis jurusan komputer
Hampir setiap perguruan tinggi swasta memiliki jumlah jenis jurusan komputer berbeda satu dengan yang lainnya, meskipun ada yang sama. Dalam hal ini, setiap jurusan akan di hitung, dimana jumlah akan di masukkan ke dalam perhitungan sistem.Semakin banyak jumlah jenis juurusan yang ada dalam suatu kampus maka akan menambah Point keunggulan kampus itu sendiri.
Secara umum, biaya kuliah merupakan kriteria yang paling dominan sebagai pertimbangan dalam memilih kampus. Pada kriteria ini, semakin tinggi biaya kuliah maka point keunggulan kampus akan berkurang, begitu juga sebaliknya.
c. Lingkungan Kampus
Pada umumnya, lingkungan yang baik akan membuat kita merasa senang dan nyaman dalam beraktvitas. Lingkungan kampus yang baik merupakan kampus idaman bagi mahasiswa karena akan menopang mahasiswa lebih tenang dan nyaman dalam proses belajar dan mengajar.
Pada kriteria in, penulis menentukan beberapa aspek dalam memilih lingkungan yang baik, dimana masing masing aspek dpt menambah point keunggulan jika kampus memiliknya, yaitu :
1) Penghijauan
2) Ketenangan (Jauh dari kebisingan jalan raya) 3) Terdapat taman belajar
d. Program Beasiswa
Pada umumnya, mahasiswa ingin mendapat beasiswa, sehingga dapat membantu meringankan beban orang tua dalam hal biaya, baik biaya kuliah maupun biaya kehidupan sehari-hari.
Ada beberapa jenis program beasiswa yang bisa di peroleh mahasiswa, yaitu : 1) Beasiswa dari pemerintah
2) Beasiswa dari pihak swasta 3) Beasiswa dari negara maju
4) Beasiswa komunitas organisasi, atau yayasan 5) Beasiswa penghargaan
6) Beasiswa bantuan 7) Beasiswa non akademik
Setiap jenis program beasiswa diatas di miliki oleh suatu kampus, maka akan menambah point keunggulan kampus itu sendiri, dengan bobot nilai yang sama untuk setiap jenis program beasiswa.
e. Nilai Akreditasi BAN PT
memperoleh pekerjaan karena perusahaan juga memperhatikan akreditasi perguruan tinggi lulusan calon pegawai
3.3 Perancangan Sistem
Perancangan sistem bertujuan untuk menggambarkan semua kondisi dan bagian-bagian yang berperan dalam sistem yang dirancang. Perancangan sistem dilakukan dengan flowchart, Data Flow Diagram (DFD) dan desain tampilan.
3.3.1 Flowchart algoritma weighted product
Penulis menggambarkan tahapan-tahapan algoritma Weighted Product pada sistem ini seperti yang ditunjukkan pada gambar 3.3.
3.3.2 Flowchart algoritma Weighted Sum Product
Penulis menggambarkan tahapan-tahapan algoritma Weighted Sum Product pada sistem ini seperti yang ditunjukkan pada gambar 3.4.
Gambar 3.2 Flowchart Algoritma Weighted Sum Product
3.3.3 Data Flow Diagram (DFD)
DFD adalah suatu diagram yang menggunakan notasi untuk menggambarkan aliran data melalui sistem kerja atau pengolahan yang dilakukan oleh sistem tersebut, sehingga penggunaanya sangat membantu untuk memahami sistem secara logika, terstruktur dan jelas.
Komponen-komponen DFD terdiri dari :
3.3 Terminator : Kesatuan di luar sistem (External entity) yang memberikan input ke sistem atau menerima output dari sistem berupa orang, organisasi, atau sistem yang lain. 3.4 Process : Aktivitas yang mengolah input menjadi output.
3.5 Data Flow : Aliran data pada sistem (antar proses,antara termintaor dan proses, serta antara proses da data store).
Terminator Proses Data Flow Data Store
.
Gambar 3.3 Komponen DFD
DFD Level 0 berisi gambaran umum (secara garis besar) sistem yang akan dibuat dan menggambarkan proses perjalanan data dari satu atau beberapa sumber. Diagran Level 0 dari sistem yang akan dibangun dapat dilihat pada gambar 3.5.
Gambar 3.4 DFD Level 0
Gambar 3.5 DFD Level
3.3.4 Perancangan Antar Muka Sistem (Interface)
Sistem rancangan aplikasi pada metode weighted product dan weighted sum product memiliki tampilan yang sama.
3.3.4.1 Halaman masuk
APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
INPUT DATA DIRI Nama Lengkap
Asal Sekolah
Gambar 3.6 RancanganHalaman Masuk
Keterangan:
Tabel 3.1 Keterangan Rancangan Halaman Masuk
No Jenis Objek Keterangan
1 textbox nama user Isikan Nama User 2 Textbox Asal
sekolah
Isikan Asal Sekolah User
3 Button Login Setelah berhasil login maka User bisa masuk ke halaman awal
3.3.4.2 Halaman awal
Pada halaman awal terdapat judul, jenis metode aplikasi yang di gunakan, logo USU,menu awal dan teks sebagai kata sambutan telah menggunakan aplikasi ini. Rancangan tampilan dari Halaman Awal dapat dilihat pada Gambar 3.8 dan keterangannya dapat dilihat pada Tabel 3.2.
1
2
Gambar 3.7 RancanganHalaman Awal Keterangan:
Tabel 3.2 Keterangan Rancangan Halaman Awal
No Jenis Objek Keterangan
1 Picture Logo Fasilkom USU
2 Teksbox area Ucapan selamat datang dan selamat menggunakan apliksi SPK yang telah di rancang
3 Botton Continue Masuk ke Proses Perbandingan
3.3.4.3 Halaman info kampus
Gambar 3.8 RancanganHalaman Informasi Kampus Keterangan:
Tabel 3.3 Keterangan Rancangan Halaman Informasi Kampus
No Jenis Objek Keterangan
1 Picture Logo USU
2 Teks Box Keterangan informasi dari setiap kampus
3.3.4.4 Halaman proses perbandingan
Pada halaman ini, akan menampilkan proses dimana kita memilih kampus yang akan kita bandigkan dengan kampus lain dengan memilih nilai kriteria dan prioritas kriteria.
Gambar 3.9 RancanganHalaman Proses Perhitungan
Tabel 3.4 Keterangan Rancangan Halaman Data Siswa
No Jenis Objek Keterangan
1 Picture Logo USU
2 Label Nama Nama Yang di ambil ketika user login
3 Label Asal Sekolah Nama Asal sekolah yang di input ketika user login
4 List Nama Kampus Memilih daftar nama kampus yang akan kita bandingkan
5 List Jumlah Jurusan Memilih jumlah jurusan yang berhubungan dengan komputer yang ada di kampus
7 Check Box Lingkungan K Penghijauan
Memilih peenghijuan, apabila lingkungan kampus tersebut memiliki pepohonan.
8 Check Box Lingkungan K Ketenangan
Memilih ketenangan apabila kampus tersebut berada dalam daerah yang nyaman jauh dari keributan jalan raya
9 Check Box Lingkungan K Taman
Memilih tamn apabila kampus tersebut mempunyai taman sebagai fasilitas bagi mahasiswa untuk melakukan kegiatan ekstrakurikuler.
10 Check Box Program Beasiswa
Memilih jenis-jenis program beasiswa yang terdapat dalam kampus tersebut.
11 List Akreditasi BAN PT Memilih nilai akreditasi dari suatu kampus yang akan di bandingkan.
12 Prioritas Kriteria Jumlah jurusan
Memilih prioritas dengan rentang nilai 1-5
13 Prioritas Kriteria Biaya Kuliah
Memilih prioritas dengan rentang nilai 1-5
14 Prioritas Kriteria Lingkungan kampus
Memilih prioritas dengan rentang nilai 1-5
15 Prioritas Kriteria Program Beasiswa
Memilih prioritas dengan rentang nilai 1-5
16 Prioritas Kriteria Akreditasi BAN PT
Memilih prioritas dengan rentang nilai 1-5
17 Button Proses Lanjut Proses pemilihan nama kampus yang akan di bandingkan
3.3.4.5 Halaman proses perhitungan lanjutan
Gambar 3.10 Rancangan HalamanProses Lanjutan
Tabel 3.5 Keterangan Rancangan Halaman Proses Lanjutan
No Jenis Objek Keterangan
1 Picture Logo USU
2 Label Nama Nama Yang di ambil ketika user login
3 Label Asal Sekolah Nama Asal sekolah yang di input ketika user login
4 List Nama Kampus Memilih daftar nama kampus yang akan kita bandingkan
5 List Jumlah Jurusan Memilih jumlah jurusan yang berhubungan dengan komputer yang ada di kampus
6 List Biaya Kuliha Memilih Kisaran biaya kuliah kampus 7 Check Box Lingkungan K
Penghijauan
8 Check Box Lingkungan K Ketenangan
Memilih ketenangan apabila kampus tersebut berada dalam daerah yang nyaman jauh dari keributan jalan raya
9 Check Box Lingkungan K Taman
Memilih tamn apabila kampus tersebut mempunyai taman sebagai fasilitas bagi mahasiswa untuk melakukan kegiatan ekstrakurikuler.
10 Check Box Program Beasiswa
Memilih jenis-jenis program beasiswa yang terdapat dalam kampus tersebut.
11 List Akreditasi BAN PT Memilih nilai akreditasi dari suatu kampus yang akan di bandingkan.
12 Button Proses Lanjut Proses pemilihan nama kampus yang akan di bandingkan
13 Button Press Proses Pemilihan kampus yang akan di bandingkan telah selesai, masuk ke perenkingan nama kampus.
3.3.4.6 Halaman perenkingan nama kampus
Gambar 3.11 Rancangan HalamanPerenkingan kampus
Tabel 3.6 Keterangan Rancangan Halaman Perenkingan kampus
No Jenis Objek Keterangan
1 Picture Logo USU
BAB 4
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Bab ini berisi ulasan dan pengujian terhadap peracangan yang telah diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP
4.1 Implementasi Sistem
Implementasi merupakan tahapan akhir dari proses pembuatan perangkat lunak. Implementasi dilakukan setelah sebuah masalah dianalisis dan dilakukan perancangan terhadap sistem yang akan dibangun. Sistem yang dibangun menggunakan bahasa pemprograman PHP dan database management system yang digunakan adalah MYSQL. Data yang diolah pada aplikasi ini adalah data siswa dan data guru. Pada aplikasi ini terdapat dua proses implementasi, yaitu:
a. Implementasi sistem pendukung keputusan dalam menentukan ranking perguruan tinggi swasta terbaik menggunakan Weighted Product.
b. Implementasi sistem pendukung keputusan dalam menentukan ranking perguruan tinggi swasta terbaik menggunakan Weighted Sum Product.
4.1.1 Halaman Masuk
Gambar 4.1 Tampilan Halaman Masuk
4.1.2 Halaman Awal
Halaman awal merupakan halaman yang dapat diakses setelah pengguna berhasil melakukan proses login. Pada halaman awal terdapat lima tombol yang digunakan yaitu Lanjut, Home, Proses Perbandingan,informasi kampus dan Keluar, dimana Tombol Lanjut memiliki fungsi yang sama dengan tombol Proses Perbandingan. Tampilan halaman awal dapat dilihat pada gambar 4.2.
4.1.3 Halaman Informasi Kampus
Pada halam informasi kampus, user mendapat informasi tentang seputar kampus yang berhubungan dengan kriteria dalam mencari alternatif kampus terbaik, yaitu informasi tentang jenis jurusan, biaya kuliah, bagaimana situasi lingkungan kampus, program beasiswa yang berlangsung dalam kampus, dan nilai akreditasi BAN PT dari suatu kampus yang akan di bandingkan. Tampilan halaman informasi kampus dapat dilihat pada gambar 4.3.
Gambar 4.3 Tampilan Halaman Informasi Kampus
4.1.4 Halaman Proses Perbandingan
Gambar 4.4 Tampilan Pemilihan nilai kriteria, Prioritas dan Nama kampus 1
Gambar 4.6 Tampilan Pemilihan nilai dan Nama kampus 3 dan selesai
Perhitungan Manual dengan metode Weighted Product : W=[2,5,2,3,4], jumlah bobot , 2+5+2+3+4 =16
W =∑ WW
W1 = = 0,125
W2 = = 0,312
W3 = = 0,125
W4 = = 0,187
W5 = = 0,25 Perhitungan manual Si.
S = X
Tabel 4.1 Nilai Konversi Kriteria Kampus
Contoh perhitungan pada database Nilai Vektor V(i).
STMIK TRIGUNA DHARMA
V = 1,8924,698 = 0,187
Dengan demikian perguruan tinggi swasta terbaik untuk perbandingan diatas adalah STMIK NEUMANN dengan nilai tertinggi 0,422. Kemudian Hasil Perenkingan akan di tampilkan setelah menekan tombol button Selesai.
. Tampilan halaman proses Weighted Product dapat dilihat pada gambar 4.7.
Gambar 4.7 Tampilan Perankingan dengan metode Weighted Product
Gambar 4.8 Tampilan Pemilihan nilai kriteria, Prioritas dan Nama kampus 1
Gambar 4.10 Tampilan Pemilihan nilai dan Nama kampus 2
Perhitungan Manual dengan metode Weighted Sum Product : W=[2,5,2,3,4], jumlah bobot , 2+5+2+3+4 =16
W =∑ WW
W1 = = 0,125
W2 = = 0,312
W3 = = 0,125
W4 = = 0,187
W5 = = 0,25
perhitungan manual Nilai Vektor S(i).
Awsm = max
ii ij j
Nilai Konversi dari kriteria yang telah kita pilih diatas dapat di lihat pada tabel 4.1 .
Tabel 4.2 Nilai Konversi Kriteria Kampus
Nama Kampus K1 K2 K3 K4 K5
STMIK NEUMANN 2 1 3 4 2
STMIK BUDIDHARMA 2 2 1 1 1
STMIK TRIGUNA DHARMA 2 1 1 3 3
Menghitug Nilai :
Neuman = (2 x 0,125)-(1 x 0,312)+(3 x 0,125)+(4 x 0,187)+(2 x 0,25)= 1,563
Budidharma = (2 x 0,125)-(2 x 0,312)+(1 x 0,125)+(1 x 0,187)+(1 x 0,25) = 0,188
T.dharma = (2 x 0,125)-(1 x 0,312)+(1 x 0,125)+(3 x 0,187)+(3 x 0,25) = 1,375
Dengan demikian perguruan tinggi swasta terbaik untuk perbandingan diatas adalah STMIK NEUMANN dengan nilai tertinggi 1,563. Kemudian Hasil Perenkingan akan di tampilkan setelah menekan tombol button Selesai.
. Tampilan halaman proses Weighted Product dapat dilihat pada gambar 4.11.
4.2 Perhitungan Kompleksitas Waktu
4.2.1 Perhitungan Kompleksitas Waktu Algoritma Weighted Product
Perhitungan kompleksitas waktu dalam menentukan ranking mata pelajaran lintas minat kurikulum 2013 dengan menggunakan Weighted Product dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3 Perhitungan Kompleksitas Waktu Algoritma WP
NO CODE C # C.#
5 $sambung=mysql_connect($host, $user, $pass); mysql_select_db($dbName)
or die ("Connect to database Failed ! : ".mysql_error());
C1 1 C1
6 $nama=$_COOKIE['nama']; C1 1 C1
7 $sekolah=$_COOKIE['sekolah']; C1 1 C1
8 $kampus1=$_COOKIE['kampus1']; C1 1 C1
9 $jmlh_jurusan1=$_COOKIE['jmlh_jurusan1']; C1 1 C1 10 $biaya_kuliah1=$_COOKIE['biaya_kuliah1']; C1 1 C1
11 $lingkungan1=$_COOKIE['lingkungan1']; C1 1 C1
12 $beasiswa1=$_COOKIE['beasiswa1']; C1 1 C1
13 $akreditasi1=$_COOKIE['akreditasi1']; C1 1 C1
14 $kampus2=$_COOKIE['kampus2']; C1 1 C1
15 $jmlh_jurusan2=$_COOKIE['jmlh_jurusan2']; C1 1 C1 16 $biaya_kuliah2=$_COOKIE['biaya_kuliah2']; C1 1 C1
17 $lingkungan2=$_COOKIE['lingkungan2']; C1 1 C1
18 $beasiswa2=$_COOKIE['beasiswa2']; C1 1 C1
19 $akreditasi2=$_COOKIE['akreditasi2']; C1 1 C1
20 $kampus3=$_COOKIE['kampus3']; C1 1 C1
21 $jmlh_jurusan3=$_COOKIE['jmlh_jurusan3']; C1 1 C1 22 $biaya_kuliah3=$_COOKIE['biaya_kuliah3']; C1 1 C1
23 $lingkungan3=$_COOKIE['lingkungan3']; C1 1 C1
24 $beasiswa3=$_COOKIE['beasiswa3']; C1 1 C1
25 $akreditasi3=$_COOKIE['akreditasi3']; C1 1 C1
26 $kampus4=$_COOKIE['kampus4']; C1 1 C1
29 $lingkungan4=$_COOKIE['lingkungan4']; C1 1 C1
30 $beasiswa4=$_COOKIE['beasiswa4']; C1 1 C1
31 $akreditasi4=$_COOKIE['akreditasi4']; C1 1 C1
32 $kampus5=$_COOKIE['kampus5']; C1 1 C1
33 $jmlh_jurusan5=$_COOKIE['jmlh_jurusan5']; C1 1 C1 34 $biaya_kuliah5=$_COOKIE['biaya_kuliah5']; C1 1 C1
35 $lingkungan5=$_COOKIE['lingkungan5']; C1 1 C1
36 $beasiswa5=$_COOKIE['beasiswa5']; C1 1 C1
37 $akreditasi5=$_COOKIE['akreditasi5']; C1 1 C1
38 $kampus6=$_COOKIE['kampus6']; C1 1 C1
39 $jmlh_jurusan6=$_COOKIE['jmlh_jurusan6']; C1 1 C1 40 $biaya_kuliah6=$_COOKIE['biaya_kuliah6']; C1 1 C1
41 $lingkungan6=$_COOKIE['lingkungan6']; C1 1 C1
42 $beasiswa6=$_COOKIE['beasiswa6']; C1 1 C1
43 $akreditasi6=$_COOKIE['akreditasi6']; C1 1 C1
44 $kampus7=$_COOKIE['kampus7']; C1 1 C1
45 $jmlh_jurusan7=$_COOKIE['jmlh_jurusan7']; C1 1 C1 46 $biaya_kuliah7=$_COOKIE['biaya_kuliah7']; C1 1 C1
47 $lingkungan7=$_COOKIE['lingkungan7']; C1 1 C1
48 $beasiswa7=$_COOKIE['beasiswa7']; C1 1 C1
49 $akreditasi7=$_COOKIE['akreditasi7']; C1 1 C1
50 $kampus8=$_COOKIE['kampus8']; C1 1 C1
51 $jmlh_jurusan8=$_COOKIE['jmlh_jurusan8']; C1 1 C1 52 $biaya_kuliah8=$_COOKIE['biaya_kuliah8']; C1 1 C1
53 $lingkungan8=$_COOKIE['lingkungan8']; C1 1 C1
54 $beasiswa8=$_COOKIE['beasiswa8']; C1 1 C1
55 $akreditasi8=$_COOKIE['akreditasi8']; C1 1 C1
56 $kampus9=$_COOKIE['kampus9']; C1 1 C1
57 $jmlh_jurusan9=$_COOKIE['jmlh_jurusan9']; C1 1 C1 58 $biaya_kuliah9=$_COOKIE['biaya_kuliah9']; C1 1 C1
59 $lingkungan9=$_COOKIE['lingkungan9']; C1 1 C1
60 $beasiswa9=$_COOKIE['beasiswa9']; C1 1 C1
61 $akreditasi9=$_COOKIE['akreditasi9']; C1 1 C1
62 $kampus10=$_COOKIE['kampus10']; C1 1 C1
63 $jmlh_jurusan10=$_COOKIE['jmlh_jurusan10']; C1 1 C1 64 $biaya_kuliah10=$_COOKIE['biaya_kuliah10']; C1 1 C1
65 $lingkungan10=$_COOKIE['lingkungan10']; C1 1 C1
66 $beasiswa10=$_COOKIE['beasiswa10']; C1 1 C1
67 $akreditasi10=$_COOKIE['akreditasi10']; C1 1 C1
68 $bobot1=$_COOKIE['bobot1']; C1 1 C1
69 $bobot2=$_COOKIE['bobot2']; C1 1 C1
70 $bobot3=$_COOKIE['bobot3']; C1 1 C1
72 $bobot5=$_COOKIE['bobot5']; C1 1 C1
73 $w1=$bobot1/($bobot1+$bobot2+$bobot3+$bobot4+$bobot5); C2 1 C2 74 $w2=$bobot2/($bobot1+$bobot2+$bobot3+$bobot4+$bobot5); C2 1 C2 75 $w3=$bobot3/($bobot1+$bobot2+$bobot3+$bobot4+$bobot5); C2 1 C2 76 $w4=$bobot4/($bobot1+$bobot2+$bobot3+$bobot4+$bobot5); C2 1 C2 77 $w5=$bobot5/($bobot1+$bobot2+$bobot3+$bobot4+$bobot5); C2 1 C2
{
98 $hasil="INSERT INTO data (nama, sekolah, kampus1, jmlh_jurusan1, biaya_kuliah1, lingkungan1, beasiswa1, akreditasi1, kampus2, jmlh_jurusan2, biaya_kuliah2, lingkungan2, beasiswa2, akreditasi2,
kampus3, jmlh_jurusan3, biaya_kuliah3, lingkungan3, beasiswa3, akreditasi3, kampus4, jmlh_jurusan4, biaya_kuliah4, lingkungan4, beasiswa4, akreditasi4,
kampus5, jmlh_jurusan5, biaya_kuliah5, lingkungan5, beasiswa5, akreditasi5, kampus6, jmlh_jurusan6, biaya_kuliah6, lingkungan6, beasiswa6, akreditasi6,
kampus7, jmlh_jurusan7, biaya_kuliah7, lingkungan7, beasiswa7, akreditasi7, kampus8, jmlh_jurusan8, biaya_kuliah8, lingkungan8, beasiswa8, akreditasi8,
kampus9, jmlh_jurusan9, biaya_kuliah9, lingkungan9, beasiswa9, akreditasi9, kampus10, jmlh_jurusan10, biaya_kuliah10, lingkungan10, beasiswa10, akreditasi10)
VALUES('$nama', '$sekolah', '$kampus1','$jmlh_jurusan1', '$biaya_kuliah1', '$lingkungan1', '$beasiswa1', '$akreditasi1',
'$kampus2','$jmlh_jurusan2', '$biaya_kuliah2', '$lingkungan2', '$beasiswa2', '$akreditasi2',
'$kampus3','$jmlh_jurusan3', '$biaya_kuliah3', '$lingkungan3',
'$beasiswa3', '$akreditasi3', '$kampus4','$jmlh_jurusan4', '$biaya_kuliah4', '$lingkungan4', '$beasiswa4', '$akreditasi4',
'$kampus5','$jmlh_jurusan5', '$biaya_kuliah5', '$lingkungan5',
'$beasiswa5', '$akreditasi5', '$kampus6','$jmlh_jurusan6', '$biaya_kuliah6', '$lingkungan6', '$beasiswa6', '$akreditasi6',
'$kampus7','$jmlh_jurusan7', '$biaya_kuliah7', '$lingkungan7',
'$beasiswa7', '$akreditasi7', '$kampus8','$jmlh_jurusan8', '$biaya_kuliah8', '$lingkungan8', '$beasiswa8', '$akreditasi8',
'$kampus9','$jmlh_jurusan9', '$biaya_kuliah9', '$lingkungan9', '$beasiswa9', '$akreditasi9', '$kampus10','$jmlh_jurusan10', '$biaya_kuliah10', '$lingkungan10', '$beasiswa10', '$akreditasi10')";
C1 1 C1
echo"<script>document.location='aplikasi/Halaman_akhir.php'</script>"; }
else {
mysql_query($hasil) or die ( mysql_error() );
echo"<script>alert('Gagalmemasukkan data, silahkanperiksa
4.2.2 Perhitungan Kompleksitas Waktu Weighted Sum Product
Perhitungan kompleksitas waktu dalam menentukan ranking mata pelajaran lintas minat kurikulum 2013 dengan menggunakan Weighted Sum Product dapat dilihat pada tabel 4.4.
Tabel 4.4 Perhitungan Kompleksitas Waktu Algoritma WP
NO CODE C # C.#
5 $sambung=mysql_connect($host, $user, $pass); mysql_select_db($dbName)
or die ("Connect to database Failed ! : ".mysql_error());
C1 1 C1
6 $nama=$_COOKIE['nama']; C1 1 C1
7 $sekolah=$_COOKIE['sekolah']; C1 1 C1
8 $kampus1=$_COOKIE['kampus1']; C1 1 C1
9 $jmlh_jurusan1=$_COOKIE['jmlh_jurusan1']; C1 1 C1 10 $biaya_kuliah1=$_COOKIE['biaya_kuliah1']; C1 1 C1
11 $lingkungan1=$_COOKIE['lingkungan1']; C1 1 C1
12 $beasiswa1=$_COOKIE['beasiswa1']; C1 1 C1
13 $akreditasi1=$_COOKIE['akreditasi1']; C1 1 C1
14 $kampus2=$_COOKIE['kampus2']; C1 1 C1
15 $jmlh_jurusan2=$_COOKIE['jmlh_jurusan2']; C1 1 C1 16 $biaya_kuliah2=$_COOKIE['biaya_kuliah2']; C1 1 C1
17 $lingkungan2=$_COOKIE['lingkungan2']; C1 1 C1
18 $beasiswa2=$_COOKIE['beasiswa2']; C1 1 C1
20 $kampus3=$_COOKIE['kampus3']; C1 1 C1 21 $jmlh_jurusan3=$_COOKIE['jmlh_jurusan3']; C1 1 C1 22 $biaya_kuliah3=$_COOKIE['biaya_kuliah3']; C1 1 C1
23 $lingkungan3=$_COOKIE['lingkungan3']; C1 1 C1
24 $beasiswa3=$_COOKIE['beasiswa3']; C1 1 C1
25 $akreditasi3=$_COOKIE['akreditasi3']; C1 1 C1
26 $kampus4=$_COOKIE['kampus4']; C1 1 C1
27 $jmlh_jurusan4=$_COOKIE['jmlh_jurusan4']; C1 1 C1 28 $biaya_kuliah4=$_COOKIE['biaya_kuliah4']; C1 1 C1
29 $lingkungan4=$_COOKIE['lingkungan4']; C1 1 C1
30 $beasiswa4=$_COOKIE['beasiswa4']; C1 1 C1
31 $akreditasi4=$_COOKIE['akreditasi4']; C1 1 C1
32 $kampus5=$_COOKIE['kampus5']; C1 1 C1
33 $jmlh_jurusan5=$_COOKIE['jmlh_jurusan5']; C1 1 C1 34 $biaya_kuliah5=$_COOKIE['biaya_kuliah5']; C1 1 C1
35 $lingkungan5=$_COOKIE['lingkungan5']; C1 1 C1
36 $beasiswa5=$_COOKIE['beasiswa5']; C1 1 C1
37 $akreditasi5=$_COOKIE['akreditasi5']; C1 1 C1
38 $kampus6=$_COOKIE['kampus6']; C1 1 C1
39 $jmlh_jurusan6=$_COOKIE['jmlh_jurusan6']; C1 1 C1 40 $biaya_kuliah6=$_COOKIE['biaya_kuliah6']; C1 1 C1
41 $lingkungan6=$_COOKIE['lingkungan6']; C1 1 C1
42 $beasiswa6=$_COOKIE['beasiswa6']; C1 1 C1
43 $akreditasi6=$_COOKIE['akreditasi6']; C1 1 C1
44 $kampus7=$_COOKIE['kampus7']; C1 1 C1
45 $jmlh_jurusan7=$_COOKIE['jmlh_jurusan7']; C1 1 C1 46 $biaya_kuliah7=$_COOKIE['biaya_kuliah7']; C1 1 C1
47 $lingkungan7=$_COOKIE['lingkungan7']; C1 1 C1
48 $beasiswa7=$_COOKIE['beasiswa7']; C1 1 C1
49 $akreditasi7=$_COOKIE['akreditasi7']; C1 1 C1
50 $kampus8=$_COOKIE['kampus8']; C1 1 C1
51 $jmlh_jurusan8=$_COOKIE['jmlh_jurusan8']; C1 1 C1 52 $biaya_kuliah8=$_COOKIE['biaya_kuliah8']; C1 1 C1
53 $lingkungan8=$_COOKIE['lingkungan8']; C1 1 C1
54 $beasiswa8=$_COOKIE['beasiswa8']; C1 1 C1
55 $akreditasi8=$_COOKIE['akreditasi8']; C1 1 C1
56 $kampus9=$_COOKIE['kampus9']; C1 1 C1
57 $jmlh_jurusan9=$_COOKIE['jmlh_jurusan9']; C1 1 C1 58 $biaya_kuliah9=$_COOKIE['biaya_kuliah9']; C1 1 C1
59 $lingkungan9=$_COOKIE['lingkungan9']; C1 1 C1
60 $beasiswa9=$_COOKIE['beasiswa9']; C1 1 C1
62 $kampus10=$_COOKIE['kampus10']; C1 1 C1 63 $jmlh_jurusan10=$_COOKIE['jmlh_jurusan10']; C1 1 C1 64 $biaya_kuliah10=$_COOKIE['biaya_kuliah10']; C1 1 C1
65 $lingkungan10=$_COOKIE['lingkungan10']; C1 1 C1
66 $beasiswa10=$_COOKIE['beasiswa10']; C1 1 C1
67 $akreditasi10=$_COOKIE['akreditasi10']; C1 1 C1
68 $bobot1=$_COOKIE['bobot1']; C1 1 C1
69 $bobot2=$_COOKIE['bobot2']; C1 1 C1
70 $bobot3=$_COOKIE['bobot3']; C1 1 C1
71 $bobot4=$_COOKIE['bobot4']; C1 1 C1
72 $bobot5=$_COOKIE['bobot5']; C1 1 C1
73 $w1=$bobot1/($bobot1+$bobot2+$bobot3+$bobot4+$bobot5); C2 1 C2 74 $w2=$bobot2/($bobot1+$bobot2+$bobot3+$bobot4+$bobot5); C2 1 C2 75 $w3=$bobot3/($bobot1+$bobot2+$bobot3+$bobot4+$bobot5); C2 1 C2 76 $w4=$bobot4/($bobot1+$bobot2+$bobot3+$bobot4+$bobot5); C2 1 C2 77 $w5=$bobot5/($bobot1+$bobot2+$bobot3+$bobot4+$bobot5); C2 1 C2
{
78
$s1=($jmlh_jurusan1*$w1)+($biaya_kuliah1*-$w2)+($lingkungan1*$w3)+($beasiswa1*$w4)+($akreditasi1*$w5); C3 1 C3 79
$s2=($jmlh_jurusan2*$w1)+($biaya_kuliah2*-$w2)+($lingkungan2*$w3)+($beasiswa2*$w4)+($akreditasi2*$w5); C3 1 C3 80
$s3=($jmlh_jurusan3*$w1)+($biaya_kuliah3*-$w2)+($lingkungan3*$w3)+($beasiswa3*$w4)+($akreditasi3*$w5); C3 1 C3 81
$s4=($jmlh_jurusan4*$w1)+($biaya_kuliah4*-$w2)+($lingkungan4*$w3)+($beasiswa4*$w4)+($akreditasi4*$w5); C3 1 C3 82
$s5=($jmlh_jurusan5*$w1)+($biaya_kuliah5*-$w2)+($lingkungan5*$w3)+($beasiswa5*$w4)+($akreditasi5*$w5); C3 1 C3 83
$s6=($jmlh_jurusan6*$w1)+($biaya_kuliah6*-$w2)+($lingkungan6*$w3)+($beasiswa6*$w4)+($akreditasi6*$w5); C3 1 C3 84
$s7=($jmlh_jurusan7*$w1)+($biaya_kuliah7*-$w2)+($lingkungan7*$w3)+($beasiswa7*$w4)+($akreditasi7*$w5); C3 1 C3 85
$s8=($jmlh_jurusan8*$w1)+($biaya_kuliah8*-$w2)+($lingkungan8*$w3)+($beasiswa8*$w4)+($akreditasi8*$w5); C3 1 C3 86
$s9=($jmlh_jurusan9*$w1)+($biaya_kuliah9*-$w2)+($lingkungan9*$w3)+($beasiswa9*$w4)+($akreditasi9*$w5); C3 1 C3 87
88 $hasil="INSERT INTO data (nama, sekolah, kampus1, jmlh_jurusan1, biaya_kuliah1, lingkungan1, beasiswa1, akreditasi1, kampus2, jmlh_jurusan2, biaya_kuliah2, lingkungan2, beasiswa2, akreditasi2,
kampus3, jmlh_jurusan3, biaya_kuliah3, lingkungan3, beasiswa3, akreditasi3, kampus4, jmlh_jurusan4, biaya_kuliah4, lingkungan4, beasiswa4, akreditasi4,
kampus5, jmlh_jurusan5, biaya_kuliah5, lingkungan5, beasiswa5, akreditasi5, kampus6, jmlh_jurusan6, biaya_kuliah6, lingkungan6, beasiswa6, akreditasi6,
kampus7, jmlh_jurusan7, biaya_kuliah7, lingkungan7, beasiswa7, akreditasi7, kampus8, jmlh_jurusan8, biaya_kuliah8, lingkungan8, beasiswa8, akreditasi8,
kampus9, jmlh_jurusan9, biaya_kuliah9, lingkungan9, beasiswa9, akreditasi9, kampus10, jmlh_jurusan10, biaya_kuliah10, lingkungan10, beasiswa10, akreditasi10)
VALUES('$nama', '$sekolah', '$kampus1','$jmlh_jurusan1', '$biaya_kuliah1', '$lingkungan1', '$beasiswa1', '$akreditasi1',
'$kampus2','$jmlh_jurusan2', '$biaya_kuliah2', '$lingkungan2', '$beasiswa2', '$akreditasi2',
'$kampus3','$jmlh_jurusan3', '$biaya_kuliah3', '$lingkungan3',
'$beasiswa3', '$akreditasi3', '$kampus4','$jmlh_jurusan4', '$biaya_kuliah4', '$lingkungan4', '$beasiswa4', '$akreditasi4',
'$kampus5','$jmlh_jurusan5', '$biaya_kuliah5', '$lingkungan5',
'$beasiswa5', '$akreditasi5', '$kampus6','$jmlh_jurusan6', '$biaya_kuliah6', '$lingkungan6', '$beasiswa6', '$akreditasi6',
'$kampus7','$jmlh_jurusan7', '$biaya_kuliah7', '$lingkungan7',
'$beasiswa7', '$akreditasi7', '$kampus8','$jmlh_jurusan8', '$biaya_kuliah8', '$lingkungan8', '$beasiswa8', '$akreditasi8',
'$kampus9','$jmlh_jurusan9', '$biaya_kuliah9', '$lingkungan9', '$beasiswa9', '$akreditasi9', '$kampus10','$jmlh_jurusan10', '$biaya_kuliah10', '$lingkungan10', '$beasiswa10', '$akreditasi10')";
C1 1 C1
echo"<script>document.location='aplikasi/Halaman_akhir.php'</script>"; }
else {
mysql_query($hasil) or die ( mysql_error() );
echo"<script>alert('Gagalmemasukkan data, silahkanperiksa
4.3 Perbandingan Hasil Algoritma Weighted Product dan Analytical Hierarchy Process
4.3.1 Hasil Algoritma Weighted Product
Hasil yang diperoleh adalah dari perhitungan algoritma WP yang kemudian diurutkan berdasarkan nilai V terbesar. Hasil akhir perankingan dapat dilihat pada tabel 4.5.
Tabel 4.5 Hasil Perankingan Mata Pelajaran Lintas Minat (WP) Nama Perguruan Tinggi swasta Nilai V(i) Ranking
STMIK NEUMANN 0,422 1
STMIK TRIGUNA DHARMA 0,386 2
STMIK BUDIDHARMA 0,192 3
4.3.2 Hasil Algoritma Weighted Sum Product
Tabel 4.6 Hasil Perankingan Mata Pelajaran Lintas Minat (WP) Nama Perguruan Tinggi swasta Nilai S(i) Ranking
STMIK NEUMANN 1,563 1
STMIK TRIGUNA DHARMA 1,375 2
4.4 Analisis Hasil
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi kesimpulan yang didapat dalam menjalani penelitian ini serta saran yang diharapkan dapat bermanfaat dalam usaha untuk melakukan perbaikan dan pengembangan penelitian ini.
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari implementasi Algoritma Wieghted Product dan Weighted Sum Product pada penentuan terhadap beberapa pilihan perguruan tinggi swasta terbaik adalah sebagai berikut:
1. Dengan menggunakan Algoritma WP dan WSM, sistem yang dibangun oleh penulis berhasil menentukan ranking dari perguruan tinggi swasta.
2. Hasil yang diperoleh dari sistem yang dibangun dapat membantu siswa-siswi untuk memilih perguruan tinggi swasta yang lebih baik.
3. Dari perbandingan kompleksitas waktu antara algoritma weighted product dan analytical hierarchy process diperoleh big theta yang sama, yaitu Ө (n).
5.2 Saran
Beberapa saran yang dapat digunakan untuk pengembangan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penelitian ini dapat dikembangkan dengan metode-metode lainnya selain WP dan AHP, seperti SAW, TOPSIS dan Electre.
3. Dalam perkembangannya diharapkan sistem dapat digunakan untuk menentukan ranking mata pelajaran berdasarkan mata pelajaran yang dimasukkan oleh pengguna, bukan yang ditentukan oleh sistem.
BAB 2
LANDASAN TEORI
Bab ini berisi teori-teori yang berkaitan dengan Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product, Weighted Sum Product, Pengertian perguruan tinggi serta tujuan perguruan tinggi.
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Pada awal tahun 1970-an, Michael S.Scott mengungkapkan konsep sistem pendukung
keputusan (SPK) untuk pertama kalinya dengan istilah Management Decision Sistem yaitu
suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan
dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang
tidak terstruktur.
Didefinisikan secara umum, sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sistem informasi berbasis komputer yang menggabungkan model dan data guna menyelesaikan masalah semi terstruktur dan beberapa masalah tak terstruktur dengan keterlibatan pengguna secara luas (Turban, dkk. 2006). SPK dapat meningkatkan keefektifan pengambilan keputusan, meningkatkan kontrol manajemen, memfasilitasi komunikasi, menghemat usaha yang dilakukan pengguna, menghemat biaya, dan memungkinkan pengambilan lebih objektif (Turban, dkk. 2005).
Sprague dan Watson mendefinisikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai sistem yang memiliki lima karakteristik utama yaitu (Sprague et.al, 1993):
a. Sistem yang berbasis komputer.
b. Dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan.
c. Untuk memecahkan masalah-masalah rumit yang mustahil dilakukan dengan kalkulasi manual.
e. Dimana data dan model analisis sebagai komponen utama.
2.1.1 Konsep SPK
Kerangka pendukung keputusan terbagi atas dua tipe, yaitu tipe keputusan dan tipe pengendalian. Tipe keputusan mencakup keputusan terstruktur, keputusan semi terstruktur dan keputusan tidak terstruktur. Sedang untuk tipe pengendalian mencakup pengendalian operasional, manajerial dan strategik. Kedua tipe ini merupakan suatu bentuk yang saling melengkapi dalam suatu konsep piramida sistem informasi. Terdapat beberapa tahapan dalam proses pembuatan keputusan (Turban & Aronson, 1998), yaitu:
a. Mendefinisikan dan merumuskan masalah.
b. Mengklasifikasikan masalah dalam kategori standar.
c. Mengembangkan model matematik untuk menggambarkan kejadian nyata. d. Menemukan alternatif solusi untuk pemecahan masalah.
e. Menentukan pilihan terbaik dari alternatif solusi yang tersedia.
2.1.2 Tujuan Sistem Pendukung Keputusan
Adapun tujuan dari sistem pendukung keputusan antara lain (Turban, 2005) : a. Membantu manajer dalam mengambil keputusan atas masalah demi terstruktur. b. Memberikan dukungan bagi pertimbangan manajer dan bukannya di maksudkna untuk
menggantikan fungsi manajer.
c. Meningkatkan efektivas keputusan yang diambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya.
2.1.3 Komponen-Komponen SPK
Selanjutnya SPK juga dapat didekomposisikan menjadi beberapa subsistem lainnya yang saling berhubungan (Turban & Aronson, 1998) seperti terlihat pada Gambar 2.1, yaitu:
a. Subsistem Manajemen Data
b. Subsistem Manajemen Model
Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lainnya yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. Perangkat lunak ini sering disebut sistem manajemen basis model (MBMS).
c. Subsistem Antarmuka Pengguna
Pengguna berkomunikai dengan dan memerintahkan SPK melalui subsistem ini. Pengguna adalah bagian yang dipertimbangan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa kontribusi unik dari SPK berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan.
d. Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan
Subsistem ini dapat mendukung semua subsistem lain atau bertindak sebagai suatu komponen independen. Ia memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan.
Gambar 2.1 Komponen-Komponen SPK
2.2 Multiple Attribute Decision Making (MADM)
(Kusumadewi et al, 2006). MCDM dapat dibagi menjadi 2 model (Zimmermann, 1991) yaitu Multi Attribute Decision Making (MADM) dan Multi Objective Decision Making (MODM). MADM digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam ruang diskret. Oleh karena itu, pada MADM biasanya digunakan untuk melakukan penilaian atau seleksi terhadap beberapa alternatif dalam jumlah yang terbatas. Secara umum dapat dikatakan bahwa, MADM menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM (Kusumadewi et al, 2006), antara lain:
a. Simple Additive Weighting Method (SAW) b. Weighted Product (WP)
c. ELimination Et Choix TRaduisant la realitE (ELECTRE)
d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) e. Analytical Hierarchy Process (AHP)
2.3 Weighted Product
Menurut Yoon (1989), Metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan (Kusumadewi, dkk. 2006). Preferensi untuk alternatif Si diberikan sebagai berikut:
a. Penentuan nilai perbaikan bobot Wj
W =∑ W_InitW_Init
Dimana:
W_Initj = Nilai prioritas bobot setiap kriteria
b. Penentuan nilai Vektor Si
S = X
Dimana:
c. Penentuan nilai Vektor Vi
V = ∑ SS
Dimana:
Si = Nilai vektor Si
Lalu, langkah-langkah dalam perhitungan metode Weighted Product (WP) adalah sebagai berikut:
a. Mengalihkan seluruh atribut bagi seluruh alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif bagi atribut biaya.
b. Hasil perkalian dijumlahkan untuk menghasilkan nilai pada setiap alternatif. c. Membagi nilai V bagi setiap alternatif dengan nilai pada setiap alternatif. d. Ditemukan urutan alternatif terbaik yang akan menjadi keputusan.
2.3.1 Contoh Manual Penggunaan Algoritma Weighted Product
a. Kriteria
K1 = Jumlah jenis Jurusan Komputer K4 = Program Beasiswa K2 = Biaya Kuliah K5 =Nilai Akreditasi BAN PT K3 = Lingkungan kampus
Kriteria Keuntungan = K1, K3, K4 dan K5 Kriteria Biaya = K2
b. Skor Konversi Nilai Kriteria
Tabel 2.1 Skor Konversi Nilai Kriteria Jumlah jurusan Kriteria Jumlah Jenis Jurusan
Komputer Konversi Nilai
K1 1
nilai kriteria untuk biaya kuliah dapat di lihat pada tabel 2.2 di bawah ini. Tabel 2.2 Skor Konversi Nilai Kriteria Biaya Kuliah Kriteria Biaya Kuliah (Rp) Nilai Konversi
K2 2.000.000 - 2.900.000
Pada kriteria Program beasiswa, penulis menentukan 7 jenis beasiswa sebagai parameter untuk menentukan nilai konversi, yaitu :
1. Beasiswa dari Pemerintah 2. Beasiswa dari Pihak Swasta 3. Beasiswa dari negara maju
4. Beasiswa komunitas organisasi, atau yayasan 5. Beasiswa Penghargaan
nilai kriteria untuk jumlah program beasiswa dapat di lihat pada tabel 2.3 di bawah ini.
Tabel 2.3 Skor Konversi Nilai Kriteria Jumlah Program Beasiswa
Kriteria Jumlah Program
Pada Kriteria lingkungan kampus, Penulis menentukan ada 3 sebagai indikator yang harus di miliki sebuah kampus dalam penambahan point sebagai ke unggulan kampus, yaitu :
1. Penghijauan 2. Ketenangan 3. Lahan yang Luas
Dalam hal ini, penulis menetapkan nilai default untuk nilai konversi kriteria lingkungan kampus adalah 1, dan jika memilih salah satu indikator diatas akan menambah bobot nilai konversi setiap satu pilihan. Nilai kriteria untuk lingkungan kampus dapat di lihat pada tabel 2.4 di bawah ini
.
Tabel 2.5 Skor Konversi Nilai Kriteria Lingkungan kampus Kriteria Lingkungan Kampus Nilai Konversi
K3 Pilih 1 indikator
Tabel 2.5 Skor Konversi Nilai Kriteria Akreditasi BAN PT Kriteria Akreditasi BAN PT Nilai Konversi
K5 A
Pada proses perhitungan perbandingan, user dapat menetukan berapa jumlah perguruan tinggi yang akan di bandingkan, jika user hanya ingin membandingkan 2,3, atau 4 saja, maka cukup dengan memilih nama 4 perguruan tinggi yang akan di bandingkan, tanpa harus di wajibkan memilih sepuluh pergurua tinggi.
Contoh nilai data yang sudah di pilih oleh user dapat dilihat pada Tabel 2.6.
Tabel 2.6 Contoh Data WP
Nama Kampus K1 K2 K3 K4 K5
Mikroskill 4 3.500.000 Rp Pilih 1 2 A
STMIK-IBBI 2 3.000.000 Rp Pilih 2 4 B
Kampus Ungu 3 2.500.000 Rp Tidak ada pilihan 1 Akreditasi
d. Contoh Data Yang Sudah Dikonversi
Contoh data yang sudah dikonvesi dapat dilihat pada Tabel 2.3. Tabel 2.7 Contoh Data Yang Sudah Dikonversi WP
Nama Kampus K1 K2 K3 K4 K5
Mikro Skill 4 4 2 2 4
STMIK-IBBI 2 4 3 4 3
e. Bobot Preferensi W = [ 3, 4, 2, 4, 5 ]
f. Menghitung Nilai Wi
W =3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,163
W =3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,224
W =3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,112
W =3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,224
W =3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,275
g. Menghitug Nilai Si
S = (4 , ) x (4 , ) x (2 , ) x (2 , ) x (4 , ) =1,681 S = (2 , ) x (4 , ) x (3 , ) x (4 , ) x (3 , ) = 1,696 S = (3 , ) x (5 , ) x (1 , ) x (1 , ) x (1 , ) = 0,836
h. Menghitung Nilai Vi
V =1,681 + 1,696 + 0,836 = 0,3991,681
V =1,681 + 1,696 + 0,836 = 0,4021,696
V =1,681 + 1,696 + 0,836 = 0,1980,836
Karena diperoleh nilai terbesar adalah V2, maka kampus STMIK-IBBI adalah alternatif perguruan tinggi swasta terbaik.
2.4 Weighted Sum Model
Weighted sum model adalah metode pengambilan keputusan dengan cara penjumlahan untuk
bobot atribut yang bersangkutan. Metode WSM hampir sama dengan metode WP,
perbedaannya terletak pada operasi matematika. Pada metode WP menghubungkan rating
atribut dengan cara perkalian sedangkan WSM dengan penjumlahan.
Jika terdapat m alternatif dan n kriteria, maka alternatif terbaik dapat dirumuskan sebagai
berikut :
a = Nilai Alternatif i pada kriteria j
j
w = Bobot krietria j
Dimana i=1,2,3...,m dan Awsm merupakan nilai dari alternatif terbaik, n adalah
banyaknya kriteria, aijmerupakan nilai alternatif i pada kriteria j, wjadalah nilai bobot
kriteria j dan max digunakan untuk mengurutkan alternatif keputusan dimana alternatif yang
memiliki nilai terbesar akan di letakkan di paling atas.
2.4.1 Contoh Manual Penggunaan Algoritma Weighted Product
Dengan menggunakan kriteria yang sama dengan metode Weighted Product yang telah penulis paparkan sebelumnya, kita akan menghitung alternatif terbaik dari perguruan tinggi swasta terbaik.
Tabel 2.7 Contoh Data Yang Sudah Dikonversi WSM
Nama Kampus K1 K2 K3 K4 K5
Mikro Skill 4 4 2 2 4
STMIK-IBBI 2 4 3 4 3
a. Bobot Preferensi W = [ 3, 4, 2, 4, 5 ]
b. Menghitung Nilai Wi
W =3 + 4 + 2 + 4 + 5 = 0,163
Karena diperoleh nilai terbesar adalah A1, maka kampus STMIK-IBBI adalah alternatif perguruan tinggi swasta terbaik.
2.5 Big Theta (Ɵ)
Thomas H. Cormen et al dalam buku yang berjudul Introduction to Algorithms pada edisi ketiga menyebutkan bahwa Algoritma adalah urutan langkah-langkah mengubah input menjadi output. Menganalisis algoritma berarti memprediksi sumber daya yang dibutuhkan algoritma, sumber daya yang menjadi perhatian utama seperti memori, bandwith komunikasi dan perangkat keras komputer yang biasanya sering digunakan untuk mengukur waktu komputasi (Thomas H. Cormen et al, 2009).
baris statement memiliki jumlah waktu yang berbeda dengan baris yang lain maka dari itu akan diasumsikan bahwa setiap pelaksanaan i garis membutuhkan waktu ci, di mana ci adalah konstan. Running time dari sebuah algoritma adalah jumlah dari running time dari setiap statement yang dieksekusi.
Big Ɵ (Big Theta) adalah bagian dari kompleksitas waktu dari sebuah algoritma. Big Ɵ (Big Theta) Didefinisikan bahwa f(n) merupakan Theta dari g(n) dan dinotasikan f(n) = Ɵ(g(n) jika dan hanya jika terdapat tiga konstanta positif n0 , c1 dan c2 sedemikian berlaku: | C1 g(n) | <= | f(n) | <= |C2 g(n) |;
∀
n > n0.2.6 Perguruan Tinggi
Perguruan tinggi mencakup program diploma,sarjana, magister,spesialis,dan dokter yang dapat berbentuk akademik, politeknik,sekolah tinggi,institut atau universitas . Menurut wikipedia(2012), Perguruan tinggi adalah satuan pendidikan penyelanggara pendidikan tinggi. Peserta didik perguruan tinggi disebut Mahasiswa, sedangkan tenaga pendidik perguruan tinggi di sebut Dosen jenisnya perguruan tinggi dibagi menjadi dua yaitu:
a. Perguruan Tinggi Negeri
Perguruan tinggi negeri merupakan perguruan tinggi yang di selenggarakan oleh pemerintah.
b. Perguruan Tinggi Swasta
Perguruan tinggi negeri swasta merupakan perguruan tinggi yang diselenggrakan oleh pihak swasta.
Perguruan tinggi merupakan kelanjutan jenjang pendidikan menengah untuk mempersiapkan peserta didik untuk menjadi anggota masyarakat yang memiliki kemampuan akademis dan profesional yang dapat menerapkan, mengembangkan dan menciptakan ilmu pengetahuan, teknologi ilmu pengetahuan, teknologi dan kesenian yang tercantum dalam UU 2 tahun 1989, pasal 16,ayat (1).
Pendidikan tinggi adalah pendidikan pada jenjang yang lebih tinggi daripada menengah di jalur pendidikan sekolah ( PP 30 Tahun 1990, pasal 1 ayat 1). Adapun tujuan pendidikan tinggi adalah :
BAB 1
PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan.
1.1 Latar Belakang
Pada saat ini perkembangan teknologi sangat tumbuh dengan pesat, baik dibidang teknologi
telekomunikasi sampai dengan teknologi komputasi. Dalam bidang komputer sendiri banyak
hal yang tumbuh dan berkembang, dahulu komputer hanya dapat digunakan untuk
pengumpulan dan pengolahan data namun sekarang komputer juga dapat dijadikan sebagai alat
untuk membantu membuat suatu keputusan.
Perguruan tinggi merupakan kelanjutan pendidikan menengah yang di persiapkan bagi
peserta anak didik menjadi anggota masyarakat yang memiliki kemampuan akademis dan
profesional yang dapat menerapkan, mengembangkan dan menciptakan ilmu pengetahuan,
teknologi dan kesenian yang tercamtum dalam UU 2 tahun 1989,pasal 16,ayat (1) serta
mengembangkan dan menyebar luaskan ilmu pengetahuan, teknologi dan kesenian serta
mengoptimalkan penggunaannya untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat dan
memperkaya kebudayaan nasional yang tercantum dalam UU 2 tahun 1989, pasal 16, Ayat
(91);PP 30 Tahun 1990, pasal 2, Ayat (1).
Pada dasarnya, siswa SMA atau SMK dan sederajat pasti ingin melanjutkan ketingkat
pendidikan yang lebih tinggi ke sebuah perguruan tinggi, dan tentunya pilihan pertama adalah
PTN (Perguruan Tinggi Negeri). Namun, tidak semua orang memiliki nasib baik yang lulus ke
Mencari Perguruan Tinggi Swasta yang terbaik, sesuai dengan keinginan siswa adalah
bukan hal yang mudah. Mereka harus mencari informasi dari suatu Perguruan Tinggi tersebut
lewat brosur, pamflet, iklan maupun datang langsung ke lokasi Perguruan Tinggi.
Penentuan Perguruan Tinggi terbaik mempunyai banyak aspek maupun faktor sebagai
bahan pertimbangan, seperti kemampuan ekonomi keluarga untuk membiayai uang kuliah,
karena biaya kuliah semua Perguruan Tinggi tidak lah sama, bagaimana lingkungan kampus
kondusif untuk belajar atau tidak, banyak nya pilihan jurusan program komputer, dan jarak
Perguruan Tinggi dari tempat tinggal.
Oleh karena itu perlu adanya sistem yang dapat membantu siswa dalam memilih
Perguruan Tinggi yang baik. Sistem ini yang kemudian disebut dengan Sistem Pendukung
Keputusan (SPK). Sistem Pendukung Keputusan adalah sebuah sistem yang mampu
memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun peng komunikasian untuk masalah
dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini di gunakan untuk membantu
pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti
bagaimana keputusan seharusnya di buat (Turban, 2001).
Dari penjelasan di atas, maka penulis berencana mengadakan penelitian tugas akhir
dengan judul ”Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta
Terbaik Berdasarkan Jurusan Komputer Menggunakan Metode Weighted Product dan
Weighted Sum Model.
1.2 Rumusan Masalah
Rumusan masalah dalam penelititan ini adalah bagaimana menentukan perguruan tinggi swasta
yang terbaik dengan multi kriteria menggunakan sistem pengambil keputusan.
Mengimplementasikan algoritma Weighted Product (WP) dan Weighted Sum Model dalam
menentukan perguruan tinggi swasta terbaik serta membandingkan kedua algoritma tersebut.
1.4 Batasan Penelitian
Dari latar belakang dan perumusan masalah di atas, agar tidak menyimpang dari tujuan yang
diharapkan maka dibuat beberapa pembatasan masalah antara lain:
1. Metode yang digunakan yaitu Weighted Sum Model dan Weighted Product Model.
2. Sistem pendukung keputusan ini diperuntukkan untuk memilih perguruan tinggi swasta
terbaik berdasarkan jurusan komputer.
3. Sistem ini ditujukan untuk memilih Perguruan Tinggi Swasta terbaik wilayah kota
Medan dengan jumlah 10 perguruan tinggi, yaitu : STMIK Neumann, STMIK Budi
Dharma, Universitas Methodist Indonesia, Unika, STMIK IBBI, STMIK Mikroskill,
STMIK Triguna Dharma, STTP Poliprofesi Medan, Universitas Sisingamangaraja,
Universitas Potensi Utama.
4. Penentuan Perguruan Tinggi Swasta terbaik 5 indikator, yaitu jumlah jenis jurusan
komputer yang tersedia, biaya kuliah, lingkungan kampus, program beasiswa dan nilai
akreditasi BAN PT.
5. Bahasa pemrograman yang digunakan yaitu PHP dan databasenya menggunakan
MySQL.
6. Parameter yang digunakan untuk perbandingan algoritma yaitu Big Ө (Theta)
Penelitian ini membantu Siswa SMA/SMK atau sederajat dalam menentukan perguruan tinggi
swasta terbaik dengan lebih objektif dan efisien.
1.6 Metodologi Penelitian
Adapun metode penelitian yang digunakan dalam penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut:
1. Studi Literatur
Pada tahap ini di lakukan pengumpulan referensi yang perlukan dalam penelitian.
Hal ini dilakukan untuk memperoleh informasi dan data yang diperlukan untuk
penulisan skripsi ini. Referensi yang digunakan dapat berupa buku, jurnal, artikel,
maupun situs internet yang berkaitan dengan penelitian ini.
2. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan data yang berhubungan dengan
penelitian ini seperti data siswa dan data perguruan tinggi swasta yang akan di
proses oleh system yang akan di buat.
3. Perancangan Sistem
Pada tahap ini akan dilakukan perancangan sistem pengambilan keputusan dengan
menggunakan algoritma Weighted Product (WP) dan Weighted Sum Model (WSM).
Termasuk di dalamnya perancangan flowchart, Data Flow Diagram, dan desain
interface.
4. Implementasi Sistem
Metode ini dilaksanakan dengan mengimplementasikan rancangan sistem yang telah dibuat pada tahap perancangan sistem ke dalam program komputer dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP.
5. Pengujian Sistem
Pada tahap ini akan dilakukan pengujian terhadap system yang telah dibangun untuk melihat apakah system sudah sesuai dengan tujuan yang telah ditentukan pada penelitian ini.
Membuat laporan hasil analisa, perancangan dan pengujian kedalam format penulisan skripsi yang di sertai dengan kesimpulan.
1.7 Sistematika Penulisan
Adapun langkah-langkah dalam menyelesaikan penelitian ini adalah sebagai berikut:
BAB 1 PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan.
BAB 2 LANDASAN TEORI
Bab ini berisi teori-teori yang berkaitan dengan Sistem Pendukung Keputusan,
Weighted Product, Weighted Sum Product, Pengertian perguruan tinggi serta tujuan perguruan tinggi.
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini berisi pembahasan analisis sistem dan perancangan sistem, termasuk di
dalamnya perancangan flowchart, data flow diagram dan desain interface.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Bab ini berisi ulasan dan pengujian terhadap peracangan yang telah diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
ABSTRAK
Sitem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu system yang dapat membantu seseorang dalam mengambil keputusan yang dengan lebih efektif dan efisien. Dengan adanya system ini, permasalahan yang di hadapi dapat di selesaikan, seperti penentuan perguruan tinggi swasta terbaik. Ada beberpa metode yang dapat di gunakan dalam membangun suatu SPK seperti Metode Weighted product dan weighted sum model. Metode weighted product (WP) menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap harus di pangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Metode weighted sum model (WSM) merupakan penjumlahan dari perkalian rating atribut dengan bobot atribut. WP dan WSM merupakan metode yang sederhana, dimana penggunaannya mudah untuk di pahami, seperti dalam SPK penentuan perguruan tinggi swasta terbaik. Penelitian ini menggunakan metode WP dan WSM. Dalam penentuan kualitas perguruan tinggi, ada beberapa kriteria yang menjadi dasar pengambilan keputusan antara lain jumlah jurusan computer, biaya kuliah, lingkungan kampus, jumlah program beasiswa, dan akreditasi BAN PT. Jumlah jurusan komputer berarti banyak nya jurusan yang berhubungan dengan computer. Lingkungan kampus berarti keadaan lingkungan sekitar kampus, apakah terdapat penghijauan maupun memiliki taman sebagai tempat mahasiswa untuk mengembangkan kreasi. Jumlah Program beasiswa berarti banyak tidak nya program beasiswa yang terdapat pada kampus itu sendiri yang dapat memotivasi mahasiswa untuk memilih perguruan tinggi itu sendiri. Adapun hasil dalam penelitian ini adalah hasil pilihan pengguna sistem dengan nilai kriteria yang di tentukan sendiri oleh pengguna, dan hasilnya akan diurutkan dari nilai yang tertinggi hingga terendah, sehingga pengguna lebih mudah mengambil keputusan dengan melihat hasil tersebut.
Kata kunci – Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product, Weighted Sum Model,
ABSTRACT
Decision support system (DSS) is a system that can assist a person in making decisions more effectively and efficiently. Given this system, problems faced can be solved, such as the determination of the best private universities. There beberpa methods that can be used in building a Weighted Method SPK like product and weighted sum models. Methods weighted product (WP) use multiplication to connect rating attributes, where each rating should be used with attribute weights pangkatkan concerned. Methods weighted sum model (WSM) is the sum of the multiplication rating attribute with attribute weights. WP and WSM is a simple method, where its use is easy to understand, such as the determination of the SPK best private universities. This study uses WP and WSM. In determining the quality of higher education, there are several criteria on which to base decisions, among others the number of majors computers, tuition, campus, the number of scholarship programs, and accreditation BAN PT. Number of computer science majors means his many associated with the computer. Campus environment means circumstances surrounding the campus, whether there are greening and have a garden as a student to develop creations. The amount of the scholarship program does not mean much of its scholarship program contained in the campus itself can motivate students to choose college itself. The results in this study are chosen by users of the system with the value criteria determined by the user, and the results will be sorted from the highest to the lowest value, so users more easily make decisions by looking at these results.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI SWASTA TERBAIK JURUSAN KOMPUTER MENGGUNAKAN
METODE WEIGHTED PRODUCT DAN WEIGHTED SUM MODEL (STUDI KASUS : PERGURUAN
TINGGI SWASTA)
SKRIPSI
MEABENG TAMPUBOLON 131421010
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan
Tinggi Swasta Terbaik Jurusan Komputer Menggunakan Metode Weighted Product dan Weighted Sum Model (Studi Kasus : Perguruan Tinggi Swasta)
Kategori : SKRIPSI
Nama : MEABENG TAMPUBOLON
Nomor Induk Mahasiswa : 131421010
Program Studi : SARJANA (S-1) ILMU KOMPUTER
Departemen : ILMU KOMPUTER
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI
Diluluskan di
Medan, Desember 2015
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Handrizal,S.Si.M.Comp.Sc. Drs.Marihat Situmorang, M.Kom
NIP.- NIP.19632141989031001
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S-1 Ilmu Komputer Ketua,
PERNYATAAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI SWASTA TERBAIK JURUSAN KOMPUTER MENGGUNAKAN
METODE WEIGHTED PRODUCT DAN WEIGHTED SUM MODEL ( STUDI KASUS : PERGURUAN
TINGGI SWASTA)
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, Desember 2015
PENGHARGAAN
Puji syukur penulis ucpkan kepada Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberikan kesehatan dan kesempatan kepada penulis sehingga penulis dapat melaksanakan dan menyelesaikan Skripsi ini yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Terbaik Jurusan Komputer Menggunakan Metode Weighted Product dan Weighted Sum Model (Studi Kasus : Perguruan Tinggi Swasta)”.
Terima kasih penulis sampaikan kepada semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini baik secara langsung maupun tidak langsung. Dalam kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada:
1. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis,M.Sc selaku Dekan Fasilkom-TI USU.
2. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom dan ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc,M.Sc selaku Ketua dan Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer Fasilkom-TI USU.
3. Bapak Dr. Marihat Situmorang, M.Kom . dan Handrizal,S.Si.M.Comp.Sc. selaku pembimbing I dan II yang telah membimbing dan memberikan masukan-masukan kepada penulis dengan tulus ikhlas dalam menyelesaikan skripsi ini.
4. Bapak Dr.Syahril Efendi, S.Si, MIT dan Jos Timanta Tarigan, S.Kom,M.Sc selaku pembanding I dan II yang telah memberikan kritik dan masukan-masukan positif guna penyempurnaan skripsi ini.
5. Dosen dan Pegawai Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara, rekan-rekan mahasiswa Ilmu Komputer serta semua pihak yang telah membantu dan memberi masukan kepada penulis untuk menyempurnakan skripsi ini. 6. Ayahanda dan ibunda tercinta, J.Tampubolon dan N.Br Situmeang yang tidak
henti-hentinya mendukung dan mendoakan penulis serta memberikan motivasi dan dukungan baik secara moril dan materil, kepada seluruh keluarga, abang, kakak dan adik tersayang.
Penulis berharap semoga amal kebaikan semua pihak yang telah membantu penulis akan dinilai sebagai amal dan mendapat balasan dari Tuhan Yang Maha Esa.
Medan, Desember 2015
ABSTRAK
Sitem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu system yang dapat membantu seseorang dalam mengambil keputusan yang dengan lebih efektif dan efisien. Dengan adanya system ini, permasalahan yang di hadapi dapat di selesaikan, seperti penentuan perguruan tinggi swasta terbaik. Ada beberpa metode yang dapat di gunakan dalam membangun suatu SPK seperti Metode Weighted product dan weighted sum model. Metode weighted product (WP) menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap harus di pangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Metode weighted sum model (WSM) merupakan penjumlahan dari perkalian rating atribut dengan bobot atribut. WP dan WSM merupakan metode yang sederhana, dimana penggunaannya mudah untuk di pahami, seperti dalam SPK penentuan perguruan tinggi swasta terbaik. Penelitian ini menggunakan metode WP dan WSM. Dalam penentuan kualitas perguruan tinggi, ada beberapa kriteria yang menjadi dasar pengambilan keputusan antara lain jumlah jurusan computer, biaya kuliah, lingkungan kampus, jumlah program beasiswa, dan akreditasi BAN PT. Jumlah jurusan komputer berarti banyak nya jurusan yang berhubungan dengan computer. Lingkungan kampus berarti keadaan lingkungan sekitar kampus, apakah terdapat penghijauan maupun memiliki taman sebagai tempat mahasiswa untuk mengembangkan kreasi. Jumlah Program beasiswa berarti banyak tidak nya program beasiswa yang terdapat pada kampus itu sendiri yang dapat memotivasi mahasiswa untuk memilih perguruan tinggi itu sendiri. Adapun hasil dalam penelitian ini adalah hasil pilihan pengguna sistem dengan nilai kriteria yang di tentukan sendiri oleh pengguna, dan hasilnya akan diurutkan dari nilai yang tertinggi hingga terendah, sehingga pengguna lebih mudah mengambil keputusan dengan melihat hasil tersebut.
ABSTRACT
Decision support system (DSS) is a system that can assist a person in making decisions more effectively and efficiently. Given this system, problems faced can be solved, such as the determination of the best private universities. There beberpa methods that can be used in building a Weighted Method SPK like product and weighted sum models. Methods weighted product (WP) use multiplication to connect rating attributes, where each rating should be used with attribute weights pangkatkan concerned. Methods weighted sum model (WSM) is the sum of the multiplication rating attribute with attribute weights. WP and WSM is a simple method, where its use is easy to understand, such as the determination of the SPK best private universities. This study uses WP and WSM. In determining the quality of higher education, there are several criteria on which to base decisions, among others the number of majors computers, tuition, campus, the number of scholarship programs, and accreditation BAN PT. Number of computer science majors means his many associated with the computer. Campus environment means circumstances surrounding the campus, whether there are greening and have a garden as a student to develop creations. The amount of the scholarship program does not mean much of its scholarship program contained in the campus itself can motivate students to choose college itself. The results in this study are chosen by users of the system with the value criteria determined by the user, and the results will be sorted from the highest to the lowest value, so users more easily make decisions by looking at these results.
DAFTAR ISI
1.6. Metodologi Penelitian 4
2.3.1. Contoh Manual Penggunaan Algoritma WP 10
2.4. Weighted Sum Product 14
2.4.1 Contoh Manual Penggunaan Algoritma WSM 15
2.5. Big Theta (Ɵ) 16
2.6. Perguruan Tinggi 17
BAB 3ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1. Analisis Sistem 19
BAB 4IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
4.1. Implementasi Sistem 33
4.1.1. Halaman Masuk 33
4.1.2. Halaman Awal 34
4.1.4. Halaman Proses Perhitungan 35
4.2. Perhitungan Kompleksitas Waktu 43
4.2.1. Perhitungan Kompleksitas Waktu Algoritma WP 43 4.2.2. Perhitungan Kompleksitas Waktu Algoritma WSM 48
4.3. Perbandingan Hasil Algoritma WP dan WSM 52
4.3.1. Hasil Algritma Weighted Product 52
4.3.2. Hasil Algritma Weighted Sum Model 53
4.4. Analisis Hasil 53
BAB 5KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan 54
DAFTAR GAMBAR
Gambar 3.10. Rancangan Halaman Proses Lanjutan 30
Gambar 3.11. Rancangan Halaman Perankingan Kampus 32
Gambar 4.1. Tampilan Halaman Masuk 34
Gambar 4.2. Tampilan Halaman 34
Gambar 4.3. Tampilan Halaman Informasi Kampus 35
Gambar 4.4. Tampilan Halaman Pemilihan Nilai Kriteria 36
Gambar 4.5. Tampilan Pemilihan Nilai dan Nama Kampus 2 36
Gambar 4.6. Tampilan Pemilihan Nilai dan Nama Kampus 3 37
Gambar 4.7. Tampilan Perankingan dengan Metode WP 39
Gambar 4.8. Tampilan Halaman Pemilihan Nilai Kriteria 40
Gambar 4.9. Tampilan Pemilihan Nilai dan Nama Kampus 2 40
Gambar 4.10. Tampilan Pemilihan Nilai dan Nama Kampus 3 41