SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA
BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS
(STUDI KASUS: FMIPA USU)
SKRIPSI
PANGERAN MANURUNG
061401077
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS
(STUDI KASUS: FMIPA USU)
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer
PANGERAN MANURUNG 061401077
PROGRAM STUDI SARJANA ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI
PENERIMAAN BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS: FMIPA USU)
Kategori : SKRIPSI
Nama : PANGERAN MANURUNG
Nomor Induk Mahasiswa : 061401077
Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER
Departemen : ILMU KOMPUTER
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di Medan, Juli 2010
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
M. Andri Budiman, ST, M.CompSc, MEM Drs. Partano Siagian, M. Sc
NIP. 197510082008011011 NIP. 130 877 994
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,
PERNYATAAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS (STUDI KASUS: FMIPA USU)
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Desember 2010
PENGHARGAAN
Puji dan syukur hanya bagi Tuhan Yang Maha Esa yang mengizinkan penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Sebab kasihNya yang besar dan kesetiaanNya yang tak pernah berkesudahan.
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Drs. Partano Siagian, M. Sc dan M. Andri B, ST, MCompSc, MEM selaku pembimbing pada penyelesaian skripsi ini yang telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada penulis untuk menyempurnakan kajian ini. Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan kepada Drs. James P. Marbun, M. Komp dan Dian Rahmawaty, S.Si, M.Kom selaku dosen penguji. Panduan ringkas, padat, dan profesional telah diberikan kepada penulis agar dapat menyelesaikan tugas ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Ilmu Komputer, Prof. Dr. Muhammad Zarlis dan Syahriol Sitorus, S.Si, MIT, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen pada Departemen Ilmu Komputer FMIPA USU, dan pegawai di Ilmu Komputer FMIPA USU.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS
(STUDI KASUS: FMIPA USU)
ABSTRAK
Sesuai dengan peraturan yang sudah ditentukan oleh pihak pendonor beasiswa untuk memperoleh beasiswa, maka diperlukan kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk menerima beasiswa. Pembagian beasiswa dilakukan oleh beberapa lembaga untuk membantu seseorang yang kurang mampu ataupun berprestasi selama menempuh studinya. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan Analitical Hierarcy Process (AHP) dan Technique Order Preference by
Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus
DECISION SUPPORT SYSTEM SCHOLARSHIP SELECTION USING AHP AND TOPSIS METHOD
(CASE STUDY : FMIPA USU)
ABSTRAC
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan ii
Pernyataan iii
Penghargaan iv
Abstrak v
1.2 Perumusan Masalah 2
1.3 Batasan Masalah 2
1.4 Tujuan 3
1.5 Manfaat 3
1.6 Metodologi Penelitian 3
1.7 Sistematika Penulisan 4
Bab 2 Landasan Teori 6
2.1 Sistem Pendukung Keputusan 6
2.2.1 Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan 7 2.2.2 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan 7
2.2.3 Karakteristik dan Kemampuan SPK 8
2.2.4 Komponen-Komponen SPK 10
2.2.4.1 Subsistem Manajemen Basis Data 11 2.2.4.2 Subsistem Manajemen Basis Model 11 2.2.4.3 Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog 12
2.2 Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk 13
2.2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) 15
2.2.1.1 Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process 15 2.2.1.2 Prosedur Analytical Hierarchy Process 17 2.2.2 Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution
(TOPSIS) 19
2.2.2.1 Procedure TOPSIS 19
2.3 Beasiswa FMIPA 21
2.3.1 Persyaratan Beasiswa 22
2.3.1.1 Syarat Umum 22
Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem 29 3.1 Analisis Sistem
3.1.1 Analisis Data Sistem 29
3.1.2 Analisis Komponen Sistem 29
3.1.2.1 Subsistem Manajenem Basis Data 30 3.1.2.3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog 38
3.2 Perancangan Sistem 38
3.2.1 Disain Interface 38
3.2.2 Perancangan Algoritma 44
Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem 48
4.1 Implementasi Sistem 48
4.1.1 Lingkungan Implementasi 48
4.1.2 Implementasi Antarmuka Sistem 49
4.1.2.1 Form Utama 49
4.1.2.2 Form Mahasiswa 49
4.1.2.3 Form Kriteria 50
4.1.2.4 Form Metode AHP 51
4.1.2.5 Form Metode TOPSIS 52
4.1.2.6 Laporan 53
4.2 Pengujian Sistem 54
4.2.1 Pengujian AHP 54
4.2.2 Pengujian TOPSIS 56
Bab 5 Kesimpulan dan Saran 60
5.1 Kesimpulan 60
5.2 Saran 60
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Skala Penilaian Perbandingan Pasangan 16
Tabel 2.2 Ratio index 19
Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa 23
Tabel 3.1 Kamus Data 35
Tabel 3.2 Tabel Skor Kriteria 37
Tabel 3.3 Tabel Bagian-bagian dari Flowchart 45
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Hierarki 3 level AHP 16 Gambar 3.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan 30 Gambar 3.2 DFD Level 0 SPK Seleksi Penerimaan Beasiswa dengan Metode AHP
dan TOPSIS 31 Gambar 3.8 DFD Level 3 Proses 2 Perhitungan TOPSIS 34
Gambar 3.9 Tampilan Utama Sistem 38
Gambar 3.10 Tampilan Input Data Mahasiswa 39
Gambar 3.11 Tampilan Input Kriteria 40
Gambar 3.12 Tampilan Input Bobot Perbandingan Kriteria 40 Gambar 3.13 Tampilan Bobot Prioritas Metode AHP 41 Gambar 3.14 Tampilan Proses Metode TOPSIS I 42
Gambar 3.15 Tampilan Proses Metode TOPSIS I 43
Gambar 3.16 Tampilan Hasil Akhir Seleksi 44
Gambar 3.17 Flowchart Prioritas Kriteria AHP 46
Gambar 3.18 Flowchart Metode TOPSIS 57
Gambar 4.1 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Utama 49 Gambar 4.2 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Mahasiswa 50 Gambar 4.3 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Kriteria 50
Gambar 4.4 Tampilan Implementasi Antarmuka AHP 51
Gambar 4.5 Tampilan Implementasi Antarmuka AHP 2 51
Gambar 4.6 Antarmuka Metode TOPSIS 52
Gambar 4.7 Antarmuka Matrik Ternormalisasi TOPSIS 52 Gambar 4.8 Antarmuka Solusi Ideal dan Separation Measure TOPSIS 53 Gambar 4.9 Gambar Antarmuka Laporan 53
Gambar 4.10 Gambar Pengujian Data Mahasiswa 54
Gambar 4.11 Gambar Pengujian Perbandingan Kriteria 55
Gambar 4.12 Gambar Pengujian Bobot Prioritas 55
Gambar 4.13 Gambar Pengujian Metode TOPSIS 56
Gambar 4.14 Gambar Matrik Ternormalisasi TOPSIS 58 Gambar 4.15 Gambar Pengujian Solusi Ideal dan Separation Measure TOPSIS 58
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS
(STUDI KASUS: FMIPA USU)
ABSTRAK
Sesuai dengan peraturan yang sudah ditentukan oleh pihak pendonor beasiswa untuk memperoleh beasiswa, maka diperlukan kriteria-kriteria untuk menentukan siapa yang akan terpilih untuk menerima beasiswa. Pembagian beasiswa dilakukan oleh beberapa lembaga untuk membantu seseorang yang kurang mampu ataupun berprestasi selama menempuh studinya. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Metode yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan Analitical Hierarcy Process (AHP) dan Technique Order Preference by
Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus
DECISION SUPPORT SYSTEM SCHOLARSHIP SELECTION USING AHP AND TOPSIS METHOD
(CASE STUDY : FMIPA USU)
ABSTRAC
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Salah satu hak azasi manusia yang paling mendasar adalah memperoleh
pendidikan yang layak seperti tercantum dalam UUD 1945. Ketika seseorang
memperoleh pendidikan yang baik, akan terbuka baginya untuk mendapatkan
kehidupan yang lebih baik. Menyadari bahwa pendidikan sangat penting, negara
sangat mendukung setiap warga negaranya untuk meraih pendidikan
setinggi-tingginya. Beberapa di antaranya melakukan program pendidikan gratis dan
program beasiswa.
Beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan yang tidak bersumber dari
pendanaan sendiri atau orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintah,
perusahaan swasta, kedutaan, universitas, serta lembaga pendidik atau peneliti,
atau juga dari kantor tempat bekerja yang karena prestasi seorang karyawan dapat
diberikan kesempatan untuk meningkatkan kapasitas sumber daya manusianya
melalui pendidikan. Biaya tersebut diberikan kepada yang berhak menerima,
terutama berdasarkan klasifikasi, kualitas, dan kompetensi si penerima beasiswa.
(Gafur, Abdul, 2008).
Demikian halnya dengan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Sumatera Utara (FMIPA USU) yang telah memiliki program
pemberian beasiswa terhadap mahasiswa. Oleh karena itu beasiswa harus
diberikan kepada penerima yang layak dan pantas untuk mendapatkannya. Akan
tetapi, dalam melakukan seleksi beasiswa tersebut tentu akan mengalami
yang diharapkan. Untuk itu diperlukan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
yang dapat memperhitungkan segala kriteria yang mendukung pengambilan
keputusan guna membantu, mempercepat dan mempermudah proses pengambilan
keputusan. (Suryadi, Kadarsah, dkk, 1998).
Metode yang dipakai dalam pengambilan keputusan seleksi beasiswa adalah
Analitical Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Order Preference by
Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Kedua metode tersebut dipilih karena
metode AHP merupakan suatu bentuk model pendukung keputusan dimana
peralatan utamanya adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya
persepsi manusia, yakni dalam hal ini adalah orang yang ahli dalam masalah
beasiswa atau orang yang mengerti permasalahan beasiswa. Sedangkan metode
TOPSIS merupakan suatu bentuk metode pendukung keputusan yang didasarkan
pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek
dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal
negatif yang dalam hal ini akan memberikan rekomendasi penerima beasiswa
yang sesuai dengan yang diharapkan.
1.2 Rumusan Masalah
Masalah yang dibahas dalam Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana merancang dan membangun suatu SPK dalam pemilihan
beasiswa di FMIPA USU.
2. Bagaimana penerapan dua metode yaitu metode AHP dan TOPSIS pada
penyeleksian penerima beasiswa di FMIPA USU.
1.3 Batasan Masalah
1. Aplikasi SPK ini dibuat dengan ruang lingkup seleksi beasiswa di FMIPA
USU yang hanya bertujuan untuk memberikan rekomendasi pemenang
beasiswa.
2. Kriteria yang digunakan adalah semester, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK),
penghasilan orang tua, status orang tua, jumlah tanggungan orang tua dan
kriteria lainnya yang akan ditentukan setelah penelitian.
3. Tidak Membahas mengenai perbedaan metode AHP dan TOPSIS dengan
metode SPK lainnya.
4. Sistem akan dirancang dengan bahasa pemrograman Delphi 2010 Database
Management System MSQL Xampp 1.6.6a dan mysql connector ODBC
5.1.1.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Merancang SPK yang berguna untuk menyeleleksi penerima beasiswa di
FMIPA USU.
2. Penerapan gabungan dua metode yaitu metode AHP dan TOPSIS sebagai
metode SPK.
1.3 Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Sebagai salah satu alternatif untuk membantu penyeleksian beasiswa di
FMIPA USU.
2. Menambah pengetahuan penulis dalam merancang SPK dengan metode
1.6 Metode Penelitian
Dalam penelitian ini penulis melakukan beberapa penerapan metode untuk
menyelesaikan permasalahan. metode penelitian yang dilakukan adalah dengan
cara:
1. Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan dengan mempelajari buku-buku referensi atau
sumber-sumber yang berkaitan dengan skripsi ini, baik dari text book
maupun internet.
2. Analisis dan Pengumpulan Data
Pada tahap ini, akan dilakukan penelitian yang bertujuan untuk memperoleh
data secara langsung dari FMIPA USU bagian Kemahasiswaan.
a. Pengumpulan sampel dokumentasi yang berhubungan dengan masalah
beasiswa pada FMIPA USU.
b. Mewawancara pihak yang berkompeten dalam masalah beasiswa pada
FMIPA USU.
3. Implementasi Program (Coding)
Pada tahap ini dilakukan pengkodean program untuk mengimplementasikan
perancangan sistem pendukung keputusan menggunakan bahasa
pemrograman Delphi 2010.
4. Pengujian (Testing)
Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem untuk mengetahui apakah sistem
sudah sesuai dengan kebetuhan.
5. Pembuatan Laporan
Pembuatan laporan skripsi bertujsssuan untuk dijadikan sebagai
dokumentasi hasil peneliti
Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari beberapa bagian utama sebagai
berikut:
BAB 1: PENDAHULUAN
Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang pemilihan judul skripsi
“Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Beasiswa dengan Metode
AHP dan TOPSIS” , rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian,
manfaat penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan.
BAB 2: LANDASAN TEORI
Bab ini akan membahas teori-teori yang berkaitan dengan sistem pendukung
keputusan, beasiswa, sistem pendukung keputusan dengan metode Analytical
Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Order Preference by Similarity to
Ideal Solution (TOPSIS).
BAB 3: ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini akan menjabarkan tentang tujuan dari perancangan sistem, kriteria dan
pilihan kesimpulan dalam menyeleksi beasiswa pada FMIPA USU dan juga
tahapan dalam merancang sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi pelamar
beasiswa dengan metode AHP dan TOPSIS.
BAB 4: IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Bab ini akan membahas bentuk perangkat lunak yang dibuat yaitu perancangan
antarmuka, algoritma-algoritma dan bentuk sistem yang digunakan dalam
penyusunan fungsi dan prosedur yang membangun program serta tampilan
program sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi pelamar beasiswa dengan
metode AHP dan TOPSIS.
BAB 5: KESIMPULAN DAN SARAN
Bab terakhir akan memuat kesimpulan isi dari keseluruhan uraian bab-bab
sebelumnya dan saran-saran dari hasil yang diperoleh dan diharapkan dapat
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Pada dasarnya SPK merupakan pengembangan lebih lanjut dari Sistem Informasi
Manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat
interaktif dengan pemakainya. Interaktif dengan tujuan untuk memudahkan
integrasi antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan seperti
prosedur, kebijakan, analisis, pengalaman dan wawasan manajer untuk
mengambil keputusan yangn lebih baik.
SPK adalah sistem yang dibangun untuk menyelesaikan berbagai masalah yang
bersifat manajerial atau organisasi perusahaan yang dirancang untuk
mengembangkan efektivitas dan produktivitas para manajer untuk menyelesaikan
masalah dengan bantuan teknologi komputer. Hal lainnya yang perlu dipahami
adalah bahwa SPK bukan untuk menggantikan tugas manajer akan tetapi hanya
sebagai bahan pertimbangan bagi manajer untuk menentukan keputusan akhir.
Dalam menentukan suatu keputusan banyak faktor yang mempengaruhi
pengambilan keputusan seorang pengambil keputusan, sehingga dipandang perlu
untuk mengidentifikasi berbagai faktor yang penting dan mempertimbangkan
tingkat pengaruh suatu faktor dengan faktor yang lainnya sebelum mengambil
keputusan akhir, oleh karena itu secara spesifik penulis akan membahas salah satu
dengan menggunakan metode SPK untuk menghasilkan keputusan akhir yang
disebut solusi dari suatu masalah.
2.1.1 Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan
Konsep SPK pertama kali diperkenalkan pada awal tahun 1970-an oleh Scott
Morton. Scott Morton mendefenisikan SPK sebagai ”sistem berbasis komputer
interaktif, yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data
dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah tidak terstruktur”. SPK
dirancang untuk menunjang seluruh tahapan pembuatan keputusan yang dimulai
dari tahap mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, menentukan
pendekatan yang digunakan dalam proses pembuatan keputusan, sampai pada
kegiatan mengevaluasi pemilihan alternatif.
2.1.2 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Definisi SPK secara sederhana adalah sebuah sistem yang digunakan
sebagai alat bantu menyelesaikan masalah untuk membantu pengambil keputusan
(manajer) dalam menentukan keputusan tetapi tidak untuk menggantikan
kapasitas manajer hanya memberikan pertimbangan. SPK ditujukan untuk
keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan
yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma(Turban, 2005). Definisi ini
belum memberikan gambaran secara spesifik bahwa SPK berbasis komputer dan
akan beroperasi online interakif oleh karena dengan muncul berbagai definisi
seperti dibawah ini.
Kemudian Little (1970) mendefenisikan SPK sebagai ”sekumpulan
prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu
para namajer mengambil keputusan”. Dia menyatakan bahwa untuk sukses, sistem
tersebut haruslah sederhana, cepat, mudah dikontrol, adaftif, lengkap dengan
Bonczek, dan kawan kawan., (1980) mendefenisikan SPK sebagai sistem
berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi:
sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna dan
komponen SPK lain), sitem pengetahuan (repositori pengetahuan domain masalah
yang ada pada SPK baik sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem
pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu
atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk
pengambilan keputusan). Konsep-konsep yang diberikan oleh defenisi tersebut
sangat penting untuk memahami hubungan antara SPK dan pengetahuan.
Keen (1980) menerapkan istilah SPK ”untuk situasi dimana sistem ’final’
dapat dikembangkan hanya melalui sutau proses pembelajaran dan evolusi yang
adaftif.” Jadi, ia mendefinisikan SPK sebagai suatu produk dari proses
pengembangan dimana pengguna SPK, pembangun SPK, dan SPK itu sendiri
mampu mempengaruhi satu dengan yang lainnya, dan menghasilkan evolusi
sistem dan pola-pola penggunaan.
Definisi formal tentang SPK tidak memberikan fokus yang konsisten
karena masing-masing defenisi berusaha mempersempit populasi secara
berbeda-beda (Turban, 2005).
2.1.3 Karakteristik dan Kemampuan SPK
Sehubungan banyaknya definisi yang dikemukakan mengenai pengertian dan
penerapan dari sebuah SPK, sehingga menyebabkan terdapat banyak sekali
pandangan mengenai sistem tersebut. SPK memiliki karakteristik dan kemampuan
adalah sebagai berikut:
1. Mendukung seluruh kegiatan organisasi
2. Mendukung beberapa keputusan yang saling berinteraksi
3. Dapat digunakan berulang kali dan bersifat konstan
4. Terdapat dua komponen utama, yaitu data dan model
6. Memiliki kemampuan what-if analysis dan goal seeking analysis
7. Menggunakan beberapa model kuantitatif (Kosasi, 2002).
Dengan berbagai karakter khusus seperti dikemukakan di atas, sistem
pendukung pendukung keputusan dapat memberikan berbagai manfaat atau
keuntungan bagi pemakai (Kosasi, 2002). Kemampuan dimaksud di antaranya
meliputi:
1. Sistem pendukung keputusan dapat menunjang pembuatan keputusan
manajemen dalam menangani masalah semi terstruktur dan tidak
terstruktur.
2. Sistem pendukung keputusan dapat membantu manajer pada berbagai
tingkatan manajemen, mulai dari manajemen tingkat atas sampai
manajemen tingkat bawah.
3. Sistem pendukung keputusan memiliki kemampuan pemodelan dan
analisis pembuatan keputusan.
4. Sistem pendukung keputusan dapat menunjang pembuatan keputusan yang
saling bergantungan dan berurutan baik secara kelompok maupun
perorangan.
5. Sistem pendukung keputusan menunjang berbagai bentuk proses
pembuatan keputusan dan jenis keputusan.
6. Sistem pendukung keputusan dapat melakukan adaptasi setiap saat dan
bersifat fleksibel.
7. Sistem pendukung keputusan mudah melakukan interaksi sistem dan
mudah dikembangkan oleh pemakai akhir.
8. Sistem pendukung keputusan dapat meningkatkan efektivitas dalam
pembuatan keputusan daripada efisiensi.
9. Sistem pendukung keputusan mudah melakukan pengaksesan berbagai
sumber dan format data.
Di samping berbagai keuntungan dan manfaat seperti dikemukakan sebelumnya,
1. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak
dapat dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya
mencerminkan persoalan sebenarnya.
2. Kemampuan suatu SPK terbatas pada pembendaharaan pengetahuan yang
dimilikinya (pengetahuan dasar serta model dasar).
3. Proses-proses yang dapat dilakukan oleh SPK biasanya tergantung juga
pada kemampuan perangkat lunak yang digunakannya.
4. SPK tidak memiliki kemampuan intuisi seperti yang dimiliki oleh
manusia, karena walau bagaimana pun canggihnya suatu SPK, hanyalah
sautu kumpulan perangkat keras, perangakat lunak dan sistem operasi
yang tidak dilengkapi dengan kemampuan berpikir.
Bagaimanapun juga harus diingat bahwa SPK tidak ditekankan untuk
membuat keputusan. Dengan sekumpulan kemampuan untuk mengolah
informasi/data yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan, sistem
hanya berfungsi sebagai alat bantu manajemen. Jadi sistem ini tidak dimaksudkan
untuk menggantikan fungsi pengambil keputusan dalam membuat keputusan.
Sistem ini dirancang hanyalah untuk membantu pengambil keputusan dalam
melaksanakan tugasnya (Umar Daihani, 2001).
Secara luas, dapat dikatakan bahwa SPK dirancang untuk menghasilkan
berbagai alternatif yang ditawarkan kepada para pengambil keputusan dalam
melaksanakan tugasnya.
2.1.4 Komponen-Komponen SPK
SPK dapat terdiri dari tiga subsistem utama yang menentukan kapabilitas teknis
SPK (Suryadi dan Ramdhani, 1998), yaitu:
1. Subsistem Manajemen Basis Data (Data Base Management Subsystem)
2. Subsistem Manajemen Basis Model (Model Base Management Subsystem)
3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog (Dialog Generation
2.1.4.1 Subsistem Manajemen Basis Data
Ada beberapa perbedaan antara data base untuk SPK dan non-SPK. Pertama,
sumber data untuk SPK lebih ”kaya” dari pada non-SPK dimana data harus
berasal dari luar dan dari dalam karena proses pengambilan keputusan.
Perbedaan lain adalah proses pengambilan dan ekstraksi data dari sumber
data yang sangat besar. SPK membutuhkan proses ekstraksi dan DBMS
(Database Management System) yang dalam pengelolaannya harus cukup
fleksibel untuk memungkinkan penambahan dan pengurangan secara cepat.
Dalam hal ini, kemampuan yang dibutuhkan dari manajemen data base dapat
diringkas, sebagai berikut:
1. Kemampuan untuk mengkombinasikan berbagai variasi data melalui
pengambilan dan ekstraksi data.
2. Kemampuan untuk menambahkan sumber data secara cepat dan mudah.
3. Kemampuan untuk menggambarkan struktur data logikal sesuai dengan
pengertian pamakai sehingga pemakai mengetahui apa yang tersedia dan
dapat menentukan kebutuhan penambahan dan pengurangan.
4. Kemampuan untuk menangani data secara personil sehingga pemakai
dapat mencoba berbagai alternatif pertimbangan personil.
5. Kemampuan untuk mengelola berbagai variasi data.
2.1.4.2 Subsistem Manajemen Basis Model
Salah satu keunggulan SPK adalah kemampuan untuk mengintegrasikan akses
sebagai mekanisme integrasi dan komunikasi di antara model-model.
Karakteristik ini menyatukan kekuatan pencarian dan pelaporan data.
Salah satu persoalan yang berkaitan dengan model adalah bahwa
penyusunan model seringkali terikat pada struktur model yang mengasumsikan
adanya masukan yang benar dan cara keluaran yang tepat. Sementara itu, model
cenderung tidak mencukupi karena adanya kesulitan dalam mengembangkan
model yang terintegrasi untuk menangani sekumpulan keputusan yang saling
bergantungan. Cara untuk menangani persoalan ini dengan menggunakan koleksi
berbagai model yang terpisah, dimana setiap model digunakan untuk menangani
bagian yang berbeda dari masalah yang dihadapi. Komunikasi antara berbagai
model digunakan untuk menangani bagian yang berbeda dari masalah tersebut.
Komunikasi antara berbagai model yang saling berhubungan diserahkan kepada
pengambil keputusan sebagai proses intelektual dan manual.
Salah satu pandangan yang lebih optimis, berharap untuk bisa
menambahkan model-model ke dalam sistem informasi dengan database sebagai
mekanisme integrasi dan komunikasi di antara mereka.
Kemampuan yang dimiliki subsistem basis model meliputi:
1. Kemampuan untuk menciptakan model-model baru secara cepat dan
mudah.
2. Kemampuan untuk mengakses dan mengintegrasikan model-model
keputusan.
3. Kemampuan untuk mengelola basis model dengan fungsi manajemen yang
analog dan manajemen data base (seperti mekanisme untuk meyimpan,
membuat dialog, menghubungkan, dan mengakses model).
2.1.4.3 Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog
Fleksibilitas dan kekuatan karakteristik SPK timbul dari kemampuan interaksi
antara sistem dan pemakai, yang dinamakan subsitem dialog. Bennet
komponen-komponen dari sistem dialog. Ia membagi sub sitem dialog menjadi
tiga bagian yaitu:
1. Bahasa aksi, meliputi apa yang dapat digunakan oleh pemakai dalam
berkomunikasi dengan sistem. Hal ini meliputi pemilihan-pemilihan
seperti papan ketik (key board), panel-panel sentuh, joystick, perintah
suara dan sebagainya.
2. Bahasa tampilan dan presentasi, meliputi apa yang harus diketahui oleh
pemakai. Bahasa tampilan meliputi pilihan-pilihan seperti printer, layar
tampilan, grafik, warna, plotter, keluaran suara, dan sebagainya.
3. Basis pengetahuan, meliputi apa yang harus diketahui oleh pemakai agar
pemakaian sistem bisa efektif. Basis pengetahuan bisa berada dalam
pikiran pemakai, pada kartu referensi atau petunjuk, dalam buku manual,
dan sebagainya.
Kombinasi dari kemampuan-kemampuan tersebut terdiri dari apa yang
disebut gaya dialog, misalnya, pendekatan tanya jawab, bahasa perintah,
menu-menu, dan mengisi tempat kosong.
Kemampuan yang harus dimiliki oleh SPK untuk mendukung dialog
pemakai/sistem meliputi:
1. Kemampuan untuk menangani berbagai variasi dialog, bahkan jika
mungkin untuk mengkombinasikan berbagai gaya dialog sesuai dengan
pilihan pemakai.
2. Kemampuan untuk mengakomodasikan tindakan pemakai dengan berbagai
peralatan masukan.
3. Kemampuan untuk menampilkan data dengan berbagai variasi format dan
peralatan keluaran.
4. Kemampuan untuk memberikan dukungan yang fleksibel untuk
mengetahui basis pengetahuan pemakai.
Proses analisis kebijakan membutuhkan adanya kriteria sebelum memutuskan
pilihan dan berbagai alternatif yang ada. Kriteria menunjukkan definisi masalah
dalam bentuk yang konkret dan kadang-kadang dianggap sebagai sasaran yang
akan dicapai (Sawicki, 1992). Analisis atas kriteria penilaian dilakukan untuk
memperoleh seperangkat standar pengukuran, untuk kemudian dijadikan sebagai
alat dalam membandingkan berbagai alternatif.
Pada saat pembuatan kriteria, pengambil keputusan harus mencoba untuk
menggambarkan dalam bentuk kuantitatif, jika hal ini memungkinkan. Hal itu
karena akan selalu ada beberapa faktor yang tidak dapat dikuantifikasikan yang
juga tidak dapat diabaikan sehingga mengakibatkan semakin sulitnya membuat
perbandingan. Kenyataan bahwa kriteria yang tidak bisa dikuantifikasikan itu
sukar untuk diperkirakan dan diperbandingkan hendaknya tidak menyebabkan
pengambil keputusan untuk tidak menggunakan kriteria tersebut, karena kriteria
ini dapat saja relevan dengan masalah utama di dalam setiap analisis.
Sifat-sifat yang harus diperhatikan dalam memilih kriteria pada setiap
persoalan pengambilan keputusan (Suryadi dan Ramdhani, 1998) adalah sebagai
berikut:
1. Lengkap, sehingga dapat mencakup seluruh aspek penting dalam persoalan
tersebut. Suatu set kriteria disebut lengkap apabila set ini dapat
menunjukkan seberapa jauh seluruh tujuan dapat dicapai.
2. Operasional, sehingga dapat digunakan dalam analisis. Sifat operasional ini
mencakup beberapa pengertian, antara lain adalah bahwa kumpulan kriteria
ini harus mempunyai arti bagi pengambil keputusan, sehingga ia dapat
benar-benar menghayati implikasinya terhadap alternatif yang ada. Selain
itu, jika tujuan pengambilan keputusan ini harus dapat digunakan sebagai
sarana untuk meyakinkan pihak lain, maka kumpulan kriteria ini harus dapat
digunakan sebagai sarana untuk memberikan penjelasan atau untuk
berkomunikasi. Operasional ini juga mencakup sifat dapat diukur. Pada
a. Memperoleh distribusi kemungkinan dari tingkat pencapaian kriteria
yang mungkin diperoleh (untuk keputusan dalam ketikdakpastian).
b. Mengungkapkan preferensi pengambil keputusan atas pencapaian
kriteria.
3. Tidak berlebihan, sehingga menghindarkan perhitungan berulang. Dalam
menentukan set kriteria, jangan sampai terdapat kriteria yang pada dasarnya
mengandung pengertian yang sama.
4. Minimum, agar lebih mengkomprehensifkan persoalan. Dalam menentukan
sejumlah kriteria perlu sedapat mungkin mengusahakan agar jumlah
kriterianya sesedikit mungkin. Karena semakin banyak kriteria maka
semakin sukar pula untuk dapat menghayati persoalan dengan baik, dan
jumlah perhitungan yang diperlukan dalam analisis akan meningkat dengan
cepat.
Beberapa model pengambilan keputusan pada dasarnya mengambil konsep
pengukuran kualitatif dan kuantitatif. Pendekatan kuantitatif pada dasarnya
merupakan upaya penggambaran dunia nyata.
2.2.1. Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya persepsi
manusia. Dengan hierarki, suatu masalah kompleks dan tidak terstruktur
dipecahkan ke dalam kelompok-kelompok tersebut diatur menjadi suatu bentuk
hierarki. Model AHP memakai persepsi manusia yang dianggap “pakar” sebagai
input utamanya. Kriteria “pakar” disini bukan berarti bahwa orang tersebut
haruslah jenius, pintar, bergelar doktor dan sebagainya tetapi lebih mengacu pada
orang yang mengerti benar permasalahan yang diajukan, merasakan akibat suatu
masalah atau punya kepentingan terhadap masalah tersebut. (Suryadi, 1988)
Dalam menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada beberapa prinsip yang
harus dipahami, di antaranya adalah sebagai berikut:
1. Decomposition (membuat hierarki)
Sistem yang kompleks bisa dipahami dengan memecahkannya menjadi
elemen-elemen yang lebih kecil dan mudah dipahami.
Gambar 2.1 Hierarki 3 level AHP
2. Comparative judgment (penilaian kriteria dan alternatif)
Kriteria dan alternatif dilakukan dengan perbandingan berpasangan.
Menurut Saaty (1988), untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah
skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat
kualitatif dari skala perbandingan Saaty dapat diukur menggunakan tabel
analisis seperti tabel dibawah ini.
Tabel 2.1 Skala Penilaian Perbandingan Pasangan
Intensitas
Kepentingan Keterangan
1 Kedua elemen sama pentingnya
3 Elemen yang satu sedikit lebih penting
daripada elemen yang lainnya
5 Elemen yang satu lebih penting daripada
yang lainnya
7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting
9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen
lainnya
2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai
pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan
3. Synthesis of priority (Menentukan Prioritas)
Menentukan prioritas dari elemen-elemen kriteria dapat dipandang sebagai
bobot/kontribusi elemen tersebut terhadap tujuan pengambilan keputusan.
AHP melakukan analisis prioritas elemen dengan metode perbandingan
berpasangan antar dua elemen sehingga semua elemen yang ada tercakup.
Prioritas ini ditentukan berdasarkan pandangan para pakar dan pihak-pihak
yang berkepentingan terhadap pengambilan keputusan, baik secara
langsung (diskusi) maupun secara tidak langsung (kuisioner).
4. Logical Consistency (konsistensi logis)
Konsistensi memiliki dua makna. Pertama, objek-objek yang serupa bisa
dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevansi. Kedua,
menyangkut tingkat hubungan antar objek yang didasarkan pada kriteria
tertentu. (Kosasi, Sandy. 2002)
2.2.1.2 Prosedur Analytical Hierarchy Process
Secara umum langkah-langkah yang harus dilakukan dalam menggunakan AHP
untuk pemecahan suatu masalah adalah sebagai berikut:
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu
menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi.
2. Menentukan prioritas elemen
a. Langkah pertama dalam menentukan prioritas elemen adalah
membuat perbandingan pasangan, yaitu membandingkan elemen
b. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk
merepresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap
elemen yang lainnya.
3. Sintesis
Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis
untuk memperoleh keseluruhan prioritas. Hal-hal yang dilakukan dalam
langkah ini adalah:
a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks
b. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang
bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan
jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata.
4. Mengukur Konsistensi
Dalam pembuatan keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik
konsistensi yang ada karena kita tidak menginginkan keputusan
berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah. Hal-hal yang
dilakukan dalam langkah ini adalah sebagai berikut:
a. Kalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relatif
elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif
elemen kedua dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris
c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif
yang bersangkutan
d. Jumlahkan hasil bagi di atas dengan banyaknya elemen yang ada,
hasilnya disebut λ maks
5. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus:
CI = (λmax – n) /n
Dimana n = banyaknya elemen.
6. Hitung Rasio Konsistensi/Consistency Ratio (CR) dengan rumus:
CR= CI/RC
Dimana CR = Consistency Ratio
IR = Indeks Random Consistency
7. Memeriksa konsistensi hierarki. Jika nilainya lebih dari 10%, maka
penilaian data judgment harus diperbaiki. Namun jika Rasio Konsistensi
(CI/CR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa
dinyatakan benar. (Kusrini. 2007)
Dimana RI : random index yang nilainya dapat dilihat pada table di bawah
ini.
Tabel 2.2 Ratio index
2.2.2.Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang
pertama kali diperkenalkan oleh Yonn dan Hwang (1981). Dengan ide dasarnya
adalah bahwa alternatif yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal
positif dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Berikut ini adalah
contoh sebuah matriks dengan alternatif dan kriteria
Dimana:
D = matriks
m = alternatif
n = kriteria
2.2.2.1 Procedure TOPSIS
N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Setiap elemen pada matriks D dinormalisasikan untuk mendapatkan
matriks normalisasi R. Setiap normalisasi dari nilai rij dapat dilakukan
dengan perhitungan sebagai berikut:
Untuk i=1,2,3,…,m;
j=1,2,3,…,n
2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasikan
Diberikan bobot W = (w1,w2,…,wn), sehingga weighted normalized
matrix V dapat dihasilkan sebagai berikut:
Dengan i=1,2,3,…,m dan j=1,2,3…,n
3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negative
Solusi ideal positif dinotasikan dengan A+ dan solusi ideal negatife
dinotasikan dengan A-, sebagi berikut :
Menentukan Solusi Ideal (+) & (-)
(
)
(
)
J ={j=1,2,3,…,n dan j berhubung dengan benefit criteria}
J’ ={j=1,2,3,…,n dan j berhubung dengan cost criteria}
Separation measure ini merupakan pengukuran jarak dari suatu alternatif
ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Perhitungan matematisnya
adalah sebagai berikut:
Separation measure untuk solusi ideal positif
∑
= +Separation measure untuk solusi ideal positif
∑
=5. Menghitung kedekatan relative dengan ideal positif
Kedekatan relative dari alternatif A+ dengan solusi ideal A-
direpresentasikan dengan:
6. Mengurutkan Pilihan
Alternatif dapat dirangking berdasarkan urutan C . Maka dari itu, i
alternatif terbaik adalah salah satu yang berjarakterpendek terhadap solusi
ideal dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif.
2.3 Beasiswa FMIPA
Beasiswa dapat dikatakan sebagai pembiayaan yang tidak bersumber dari
pendanaan sendiri atau orang tua, akan tetapi diberikan oleh pemerintah,
perusahaan swasta, kedutaan, universitas, serta lembaga pendidik atau peneliti,
atau juga dari kantor tempat bekerja yang karena prestasi seorang karyawan dapat
diberikan kesempatan untuk meningkatkan kapasitas sumber daya manusianya
terutama berdasarkan klasifikasi, kualitas, dan kompetensi si penerima beasiswa.
(Gafur, Abdul, 2008).
Demikian halnya dengan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Alam Universitas Sumatera Utara (FMIPA USU) yang telah memiliki program
pemberian beasiswa terhadap mahasiswa. Oleh karena itu beasiswa harus
diberikan kepada penerima yang layak dan pantas untuk mendapatkannya. Akan
tetapi, dalam melakukan seleksi beasiswa tersebut tentu akan mengalami
kesulitan karena banyaknya pelamar beasiswa dan banyaknya kriteria yang
digunakan untuk menentukan keputusan penerima beasiswa yang sesuai dengan
yang diharapkan.
Pemberian beasiswa kepada mahasiswa di Perguruan Tinggi merupakan
wujud dari partisipasi masyarakan, instansi, pemerintah, perusahaan-perusahaaan
swasta dalam ikut serta membangun bangsa khususnya dalam bidang pendidikan.
Pada Universitas Sumatera utara terdapat beberapa instansi pemerintah (BUMN)
dan perusahaan swasta yang menyalurkan bantuan beasiswa kepada USU.
Mahasiswa yang mendapatkan beasiswa dari berbagai macam beasiswa yang
disalurkan melalui Biro Administrasi Kemahasiswaan USU.
2.3.1 Persyaratan Beasiswa
Untuk dapat memperoleh beasiswa harus memenuhi syarat sebagai berikut:
2.3.1.1Syarat Umum
Adapaun syarat-syarat umum untuk mendapatkan beasiswa adalah:
1. Terdaftar sebagai mahasiswa USU
2. Kondisi orang tua kurang mampu
3. Tidak menerima beasiswa/tunjangan pendidikan lain
4. Belum bekerja dan belum berkeluarga
6. Tidak akan mengambil PKA (Penundaan Kegiatan Akademik) selama
menerima beasiswa
7. Patuh pada peraturan yang ditetapkan oleh Universitas/Fakultas
8. Mempunyai No. Rekening pada PT Bank Negara Indonesia Tbk cabang
USU
2.3.1.2Syarat Khusus
Persyaratan khusus Penerima Beasiswa pada Universitas Sumatera Utara
disesuaikan dengan jenis beasiswa yang ditawarkan. Adapun jenis dan syarat
beasiswa adalah sebagai berikut:
Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa
No. Jenis Beasiswa Persyaratan Khusus
1. Beasiswa Bantuan
Belajar Mahasiswa
(BBM)
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program Diploma
dan S1
2. Minimal telah duduk di semester II (dua)
3. Indeks Prestasi Kumultaif (IPK) minimal 2.50.
2. Beasiswa
Peningkatan Prestasi
Akademik (PPA)
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Progam S1
(Mahasiswa baru dan lama)
2. Indeks Prestasi/Indeks Prestasi Kumulatif
(IP/IPK) minimal 3.00 untuk mahasiswa lama.
3. Nilai rata-rata STTB minimal 6,50 untuk
mahasiswa baru
3. Beasiswa Yayasan
Supersemar
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1
4. Mengisi formulir beasiswa Yayasan
Supersemar serta ditandatangani oleh Pudek III
Fakultas dan Pimpinan Perguruan Tinggi
bidang Kemahasiswaan.
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1
a. Fakultas Teknik (Program studi Kimia,
Sipil, Elektro dan Mesin)
b. Fakultas MIPA (Program studi Biologi,
Kimia, Matematika, Fisika dan
Infomatika / Ilmu Komputer.
c. Fakultas Pertanian (Program studi
Teknik Pertanian, Pemuliaan Tanaman.
Hortikultura, Teknologi Pengelolaan
Hasil Pertanian, Teknologi Pengelolaan
Hasil Perikanan, Teknologi Pengelolaan
Hasil Ternak, Pemanfaatan Sumber
Daya Kelautan).
2. Penghasilan perbulan orangtua <Rp.2.000.000
(dua juta rupiah)
3. Mengisi formulir pengajuan beasiswa
5. Beasiswa
Konsorsium Pen
didikan BPMIGAS -
KKKS (Badan
Pelaksana Minyak
dan Gas -
Kontraktor Kontrak
Kerja Sama
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program Diploma
(D3) dan S1
2. Minimal telah duduk di semester III (tiga)
3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,75
4. Telah menyelesaikan 25% dari jumlah kridit
yang disyaratkan untuk program S1 atau D3
yang diambil
5. Berusia maksimal 25 tahun
putih 4 x 6
7. Mengisi formulir khusus yang diberikan oleh
pihak Konsorsium Pendidikan BPMIGAS –
KKKS
6. Beasiswa Yayasan
Jepang
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1
2. Minimal telah duduk di semester VII (tujuh)
3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,76
4. Memiliki Surat Keterangan Sehat dari Dokter
5. Mengisi formulir riwayat hidup.
7. Beasiswa Yayasan
Salim
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1
2. Mahasiswa semester I s/d semester VII
3. Nilai minimum :
a. Untuk mahasiswa semester I nilai
rata-rata Ujian Nasional dan Rapor kelas
terakhir di SMU sederajat minimum 7,6
b. Untuk mahasiswa semester III ke atas,
rata-rata Indeks Prstasi Semester (IPS)
dua semester terakhir minimum 2,80,
bukan Indeks Prestasi Kumulatif (IPK).
4. Mengisi formulir permohonan beasiswa
Yayasan Salim
5. Menyerahkan fotokopi Kartu Penduduk dan
pasfoto 4 x 6 sebanyak 2 (dua) lembar
8. Beasiswa Society of
Petroleum (SPE)
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1
FakultasTeknik, Jurusan Teknik Kimia / Mesin
/ Elektro
2. Sedang menjalani semester III (tiga)
3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) > 3,00
4. Menyerahkan fotokopi Kartu Penduduk.
9. Beasiswa Bank
Indonesia (BI)
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1
2. Minimal telah duduk di semester V dan telah
menempuh 90 SKS
3. Indeks Prestasi Kumulatif minimal 3,00
4. Usia Maksimal 25 tahun
10. Beasiswa PT.
Gudang Garam
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1
2. .Minimal telah duduk di semester III (tiga)
3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,50
11. Beasiswa Yayasan
Toyota Astra
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1
a. Fakultas Teknik
b. Fakultas Pertanian
c. Fakultas M I P A
2. Berada di semester V (lima) atau VII (tujuh)
3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,80
4. Mengisi formulir pendaftaran beasiswa
Yayasan Astra serta ditandatangani oleh Pudek
III Fakultas dan Pimpinan Perguruan Tinggi
bidang Kemahasiswaan
5. Menyerahkan pasfoto ukuran 3 x 4 sebanyak 3
(tiga) lembar dan Surat Keterangan Dokter.
12. Beasiswa PT.
Djarum
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1
2. Berada di semester V (lima)
3. Indek Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 3.00
4. Mengikuti Psikotes yang diadakan oleh PT.
Djarum
13. PT. Bank Rakyat
Indonesia (BRI)
Persero Tbk
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1
2. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,50
3. Minimal telah duduk di semester III (tiga)
4. Usia tidak lebih dari 23 tahun pada saat
mengajukan Permohonan
14. YKPP (Yayasan
Kesejahteraan
Pegawai Pertamina)
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1
2. Telah duduk di semester II dan IV
3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 3.00
4. Mengikuti Wawancara yang diadakan oleh
YKPP
15. TJIPTA SARJANA 1. Terdaftar sebagai mahasiswa baru USU
Program S1
2. Berprestasi di Sekolah (SMA)
3. Mengisi formulir pendaftaran Program Tjipta
Sarjana
4. Menyerahkan 2 (dua) lembar pasfoto berwarna
4 x 6
5. Mengikuti Wawancara yang diadakan oleh Eka
Tjipta Foundation
16. TANOTO
FUONDATION
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program S1
2. Usia maksimum 21 tahun
3. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 3,00
4. Mengisi Formulir Pendaftaran Beasiswa
Tanoto Foundation
5. Mengikuti Psikotest yang diadakan oleh Tanoto
Foundation
17. PT. SUN LIFE 1. Terdaftar sebagai mahasiswa Fak. MIPA Tabel 2.3 Jenis dan Syarat Beasiswa(Lanjutan)
INDONESIA Kesehatan Masyarakat USU
2. Telah duduk di semester IV
3. Indeks Prestas Kumulatif (IPK) minimal 3,50
18. Peningkatan Prestasi
Ekstrakurikuler
(PPE)
1. Terdaftar sebagai mahasiswa Program Diploma
dan S1
2. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) minimal 2,50
3. Mempunyai prestasi tinggi atau baik sesuai
dengan kegiatannya yang dibuktikan dengan
Sertifikat atau Piagam Penghargaan yang
diterbitkan oleh Panitia Penyelenggara atau
pihak yang berwenang
4. Bukti Prestasi yang diusulkan mahasiswa
bersangkutan sudah menjadi mahasiswa USU
dan tidak boleh lebih 3 (tiga) tahun sejak bulan
Januari pada tahun mengusulkan.
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
Analisis sistem terdiri dari dua bagian yaitu analisis data sistem dan analisis
komponen sistem.
3.1.1 Analisis Data Sistem
Dalam merancang sistem pendukung keputusan diperlukan data pendukung antara lain:
a. Data mahasiswa meliputi nim sebagai kode mahasiswa , nama mahasiswa,
IPK( Indeks Prestasi Kumilatfi), jumlah penghasilan orang tua, jumlah
tanggungan orang tua, semester, status beasiswa.
b. Data kriteria, meliputi kode kriteria, nama kriteria.
3.1.2 Analisis Komponen Sistem
Sistem yang akan dibuat memiliki tiga komponen, yaitu : Subsistem Manajenem
Basis Data (Data Base Management Subsystem), Subsistem Manajemen Basis
Model (Model Base Management Subsystem), Subsistem Perangkat Lunak
Penyelenggara Dialog (Dialog Generation and Management Software).
Gambar 3.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Gambar 3.1 di atas menjelaskan bahwa ketiga komponen sistem saling
terhubung dalam satu kesatuan yaitu dalam piranti lunak.
3.1.2.1 Subsistem Manajenem Basis Data
Subsistem manajemen basis data digambarkan dalam Diagram Aliran Data.
3.1.2.1.1 Diagram Aliran Data
Diagram Aliran Data/Data Flow Diagram (DFD) adalah sebuah teknis grafis yang
menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan pada saat
data bergerak dari input menjadi output.
3.1.2.1.1 DFD Level 0
Basis Data Basis Model
Manajemen Basis Data
Manajemen Basis Model
Manajemen Penyelenggara Dialog
DFD dari sistem yang dibuat adalah:
Gambar 3.2 DFD Level 0 SPK Seleksi Penerimaan Beasiswa dengan Metode AHP dan TOPSIS
DFD level 0 merepresentasikan seluruh elemen SPK Seleksi Penerimaan
Beasiswa dengan metode AHP dan TOPSIS sebagai sebuah proses dengan data
input adalah data pengguna dan output adalah data keputusan dalam bentuk
laporan yang dinyatakan oleh anak panah yang masuk dan keluar.
3.1.2.1.2 DFD level 1
Pada gambar diatas pada DFD Level 1 memiliki tiga proses yaitu proses
Input data mahasiswa, input data kriteria, proses seleksi yang berguna untuk
pengelolaan data master, proses seleksi beasiswa yang menggambarkan
Data Flow Diagram pada level 2 proses input data mahasiswa
menggambarkan proses input dan simpan data kedalam database mahasiswa.
Mahasiswa P.1.1
Gambar 3.4 DFD Level 2 Proses 1 Input Data Mahasiswa
Data Flow Diagram pada level 2 proses input data kriteria menggambarkan
proses input dan simpan data kriteria database kriteria.
Kriteria P.2.1
Gambar 3.5 DFD Level 2 Proses 2 Input Data Kriteria
Data Flow Diagram level 2 proses seleksi beasiswa terdiri dari 2 proses yaitu
perhitungan AHP dan perhitungan TOPSIS.
Penyeleksi
3.1.2.1.4 DFD Level 3
Gambar ini menjelaska bahwa DFD level 3 proses perhitungan AHP terdiri atas
tiga proses yaitu penstrukturan hirarki, perbandingan preferensi antar kriteria dan
normalisasi matriks.
P.3.1 Penstrukturan
Hierarki
P.3.2 Perbandingan
Prefensi Antar Kriteria
P.3.3 Normalisasi
Matriks
Kriteria
Bobot prioritas kriteria
Nilai matrik perbandingan berpasangan struktur kriteria
bobot_prioritas
Gambar 3.7 DFD Level 3 Proses 1 Perhitungan AHP
Pada gambar dibawah ini akan menjelaskan diagram alir data level 3 yakni
Penyeleksi
Nilai perkalian matrik ternormalisasi dengan bobot prioritas
Nilai solusi ideal positif dan negatif
2.2.7 Mengurutkan
pilihan
Nilai separatian measure untuk setiap alternatif
Nilai kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal
Hasil_seleksi
Data mahasiswa
Gambar 3.8 DFD Level 3 Proses 2 Perhitungan TOPSIS
DFD level 3 ini merupakan proses perhitungan dengan menggunakan
metode TOPSIS. DFD level ini memiliki 7 proses meliputi pemilihan alternatif
solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, menghitung separation measure,
menghitung kedekatan relatif dengan solusi ideal dan mengurutkan pilihan,
dimana tiap prosesnya menggambarkan perhitungan TOPSIS terhadap kriteria dan
kandidat.
3.1.2.1.5 Kamus Data
Kamus data merupakan sebuah daftar yang mengatur semua komponen data yang
berhubungan terhadap sistem dengan definisi singkat dan sejelas-jelasnya
sehingga pengguna dan analisis sistem dapat sama-sama mengerti tentang data
masukan, keluaran, komponen penyimpanan, dan kalkulasi lanjutan (Pressman,
2001).
Tabel 3.1 Kamus Data
NO Data Field Type Deskripsi
1 Data_ Mahasisw a
NIM varchar(9) Nim mahasiswa Nama varchar(25) Nama mahasiswa
IPK Double Indeks Prestasi Kumulatif Jlh_Penghasilan int(9) Jumlah penghasilan oran
tua
Jlh_Tanggungan int(2) Jumlah tanggungan orang tua
Semester int(2) Semester Status_Bea int(2) Status beasiswa IPK_conv int(1) Konverter IPK Jlh_Tanggungan
_conv
int(1) Konverter jumlah tanggungan Jlh_Penghasilan
_conv
int(1) Konverter Penghasilan
Semester_conv int(1) Konverter semester Stat_Bea_conv int(1) Konverter status beasiswa IPK_norm Double Normalisasi IPK
Jlh_Penghasilan _norm
Double Normalisasi jumlah penghasilan
Jlh_Tanggungan _norm
Double Normalisasi tanggungan
Semester_norm Double Normalisasi
Stat_Bea_norm Double Normalisasi status beasiswa IPK_norm_bobo
t
Double Bobot prioritas IPK
Jlh_Tanggungan _norm_bobot
Double Bobot prioritas jumlah tanggungan
Semester_norm_ bobot
Double Bobot prioritas semester
Stat_Bea_norm_ bobot
Double Bobot prioritas status beasiswa
amax_ipk Double Solusi ideal positif IPK amin_ipk Double Solusi ideal negatif IPK amax_jlh_pengh
asilan
Double Solusi ideal positif jumlah penghasilan
amin_jlh_pengh asilan
Double Solusi ideal negatif jumlah penghasilan
amax_jlh_tangg ungan
Double Solusi ideal positif jumlah tanggungan
amin_jlh_tanggu ngan
Double Solusi ideal negative jumlah tanggungan
amax_semester Double Solusi ideal positif semester amin_semester Double Solusi ideal negatif
semester
amax_stat_bea Double Solusi ideal positif status beasiswa s
amin_stat_bea Double Solusi ideal negative status beasiswa
dmax Double Separation measure positif dmin Double Separation measure negatif
v Double Solusi
2 Data_krite ria
kriteria_ket varchar(8) Keterangan kriteria
kriteria_ipk double Kriteria IPK kriteria_jlh_pen
ghasilan
double Kriteria jumlah penghasilan
kriteria_jlh_tang gungan
double Kriteria jumlah tanggungan
kriteria_semeste r
double Kriteria semester
kriteria_stat_bea double Kriteria status beasiswa
3.1.2.2 Subsistem Manajemen Basis Model
Model yang dipakai dalam Perancangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan
Penerimaan Beasiswa adalah Analytical Hierarchy Process dan Top Order
Preference by Similarity To Ideal Solution.
Dalam pengambilan keputusan dengan metode AHP langkah-langkah
kegiatan yang dilakukan:
1. Dekomposisi dari masalah
Langkah pertama yang harus kita lakukan adalah menentukan kriteria yang
digunakan dalam penerimaan beasiswa dan menentukan alternatif siapa yang
berhak mendapkan beasiswa.
2. Menentukan Kriteria dan Nilai Skor
Dari wawancara dengan petugas penyeleksi beasiswa Fakultas MIPA USU maka
dapat diambil beberapa kriteria:
a. IPK(Indeks Prestasi Kumulatif)
b. Jumlah penghasilan orang tua
c. Jumlah tanggungan orang tua
d. Semester
e. Status beasiswa.
Tabel 3.2 Tabel Skor Kriteria
3.2 Perancangan Sistem
3.2.1 Disain Interface
Antarmuka pemakai (user interface) adalah aspek sistem komputer atau program
yang dapat dilihat, didengar, atau dipersepsikan oleh pengguna manusia, dan
perintah-perintah atau mekanisme yang digunakan pemakai untuk mengendalikan
operasi dan memasukkan data. Antarmuka sistem pendukung keputusan beasiswa
FMIPA USU dengan Metode AHP dan TOPSIS dapat dilihat dalam tampilan
utama.
Gambar 3.9 Tampilan Utama Sistem Metode Laporan
Data
Mahasiswa Kriteria
Ahp Topsis
Laporan
Gambar 3.10 Input Data Mahasiswa INPUT DATA MAHASISWA
Nim :
Nama :
IPK :
Jumlah Penghasilan : Jumlah Tanggungan :
Semester :
Status Beasiswa :
Batal Tambah
Nim Nama Ipk Jlh_peng Jlh_tang Sem Stat_bea
Nim1 Nama1 Ipk1 Jlh_peng1 Jlh_tang1 Sem1 Stat_bea1 Nim2 Nama2 Ipk1 Jlh_peng2 Jlh_tang2 Sem2 Stat_bea2 Nim3 Nama3 Ipk1 Jlh_peng3 Jlh_tang3 Sem3 Stat_bea3
… … … …
Nim n Nama n Ipk n Jlh_peng n Jlh_tang n Sem n Stat_bea n
Baru Edit Hapus Keluar
Gambar 3.14 Tampilan Inpit Kriteria
Gambar 3.11 Tampilan Input Data Kriteria
Gambar 3.15 Tampilan Input Bobot Perbandingan Kriteria
Gambar 3.12 Tampilan Metode AHP Lanjut Keluar
Metode AHP I
Perbandinga n kriteria matrik
Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 … Kiteria n Kriteria1 1 Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Kriteria2 Nilai bobot 1 Nilai bobot Nilai bobot Kriteria3 Nilai bobot Nilai bobot 1 Nilai bobot … Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot 1 Nilai bobot Kiteria n Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot 1
Jumlah Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot INPUT DATA KRITERIA
Kode Kriteria Nama Kriteria
Batal Tambah
Baru Edit Hapus Keluar
Hapus semua data kriteria
Kode_kriteria Nama_kriteria
Kode_kriteria1 Nama_kriteria1
Kode_kriteria2 Nama_kriteria2
Kode_kriteria3 Nama_kriteria3
... ...
Gambar 3.13 Tampilan Metode AHP 2 Proses
Keluar METODE AHP II
Normalisasi Matrik = setiap elemen / jumlah kolom
Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 … Kiteria n Jumlah Kriteria1 Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot
Kriteria2 Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Kriteria3 Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot
…
Kiteria n Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot Nilai bobot
Bobot prioritas kiteria = jumlah kolom/jumlah kriteria
Bobot Prioritas (Matrik W)
Kriteria Bobot prioritas Kriteria1 Bobot prioritas Kriteria2 Bobot prioritas Kriteria3 Bobot prioritas
….. …..
Criteria n Bobot prioritas n
Gambar 3.17 Tampilan Proses Metode TOPSIS I
Gambar 3.14 Tampilan Metode TOPSIS I Keluar
METODE TOPSIS I
Matrik
Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 … Kiteria n
Kandidat1 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria
Kandidat2 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria
Kandidat3 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria
… … … …. Bobot kriteria
Kandidat n Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria
Lanjut Normalisasi Matrik (R) =
Lanjut
Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 … Kiteria n Kandidat1 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria
Kandidat2 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria
Kandidat3 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria
… … … … Bobot kriteria
Gambar 3 .15 Tampilan Proses Metode TOPSIS II METODE TOPSIS II
Matrik V = matrik normalisasi x bobot prioritas (Matrik R x W)
Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 … Kiteria n
Kandidat1 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria
Kandidat2 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria
Kandidat3 Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria
… Bobot kriteria
Kandidat n Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria Bobot kriteria
Menentukan Solusi Ideal Positif dan Negatif = Lanjut
Gambar 3.16 Tampilan Hasil Akhir
3.2.2 Perancangan Algoritma
Algoritma adalah urutan dari barisan langkah-langkah atau instruksi guna
meyelesaikan suatu masalah. Kriteria algoritma yang baik adalah mempunyai
output efektif, jumlah langkah berhingga, terstruktur dan punya akhir. Salah satu
cara penyajian dengan algoritma yaitu dalam bentuk flowchart. Flowchart adalah
gambaran dalam bentuk diagram alir dari algoritma dalam suatu program yang
menyatakan arah alur program dalam menyelesaikan suatu masalah. Adapun
algoritma sistem seleksi beasiswa adalah:
Beberapa simbol yang digunakan dalam menggambar suatu flowchart,
dapat dilihat pada Tabel 3.3.
Keluar
METODE TOPSIS II
Menghitung kedekatan relative dengan ideal positif
Ci*
Kandidat1 total
Kandidat2 total
Kandidat3 total
… …
Kandidat n Total
Saran untuk seleksi beasiswa adalah
Tabel 3.3 Tabel Bagian-bagian dari Flowchart
SIMBOL NAMA FUNGSI
TERMINATOR Permulaan/ akhir program.
GARIS ALIR
(FLOW LINE) Arah alir program.
PREPARATION
Proses input/output data,
parameter. Informasi.
DECISION
Perbandingan pernyataan,
penyeleksian data yang
memberikan pilihan untuk
langkah selanjutnya.
ON PAGE
CONNECTOR
Penghubung bagian-bagian
flowchart yang berada pada satu
halaman.
OFF PAGE
CONNECTOR
Penghubung bagian-bagian
flowchart yang berada pada
halaman berbeda.
Untuk membangun sistem pendukung keputusan seleksi beasiswa dengan
metode Analytical Hierarchy Process terdapat dua flowchart yaitu flowchart
Mulai
Membuat matriks berpasangan nXn
Baca input
Jumlahkan setiap elemen kolom dari matriks berpasangan nxn
Bagikan nilai setiap elemen kolom matriks berpasangan nxn dengan hasil penjumlahan
kolom
Matriks normalisasi nxn
Jumlahkan setiap elemen baris dari matriks normalisasi nxn
Bagikan hasil penjumlahan baris dengan n
Matriks Prioritas nx1
Selesai
Gambar 3.18 dibawah ini menggambarkan flowchart metode TOPSIS.
Mulai
Membuat matrik mahasiswa dengan kriteria masing-masing
Baca input
Konversikan nilai elemen setiap matrik
Normalisasikan matrik
Mencari solusi ideal positif dan negatif
Mencari nilai separation measure
Urutan Kandidat hasil seleksi
Selesai
BAB 4
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
4.1. Implementasi Sistem
Tahap implementasi sistem merupakan proses pengubahan spesifikasi sistem
menjadi sistem yang dapat dijalankan. Implementasi dari analisis dan perancangan
sistem ini menggunakan Delphi 7.0.
4.1.1. Lingkungan Implementasi
Lingkungan implementasi yang akan dijelaskan merupakan lingkungan perangkat
keras (hardware) dan perangkat lunak (software) yang digunakan dalam penulisan
skripsi ini.
Program ini dapat dijalankan dengan konfigurasi komputer sebagai berikut:
1. Prosesor 486 DX 66 Mhz
2. RAM 16 Mb untuk Windows 95 dan 32 Mb untuk Windows NT 4.0 dan
Windows 2000
3. Operating Sistem Windows 95/98, NT 4.0 (dengan SP 3), Windows
2000, Windows ME, Windows XP, Windows Vista.
4. VGA Card 256 color, 640x480 pixel
5. Mouse
6. Keyboard
4.1.2. Implementasi Antarmuka Sistem
4.1.2.1. Form Utama
Form Utama merupakan tampilan antarmuka yang pertama muncul ketika sistem
ini dijalankan. Pada form Utama ini terdapat satu menu yaitu menu ‘Data’ dengan
submenu ‘Mahasiswa’, ‘Kriteria’, dan. Menu ‘Metode’ dengan submenu ‘AHP’,
’TOPSIS’ . Menu ‘Laporan’. Berikut gambar tampilan utama.
Gambar 4.1 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Utama
4.1.2.2. Form Mahasiswa
Form Mahasiswa merupakan tampilan antarmuka untuk menginput data
mahasiswa yang akan diseleksi. Berikut adalah gambar hasil implementasi dari
Gambar 4.2 Tampilan Implementasi Antarmuka Form Mahasiswa
4.1.2.3. Form Kriteria
Form Kriteria merupakan tampilan antarmuka untuk menginput data kriteria.
Berikut adalah gambar hasil implementasi dari rancangan antarmuka form
kriteria.
4.1.2.4. Form Metode AHP
Form Metode merupakan tampilan antarmuka tempat melakukan proses
penyeleksian mahasiswa. Form ini menjadi tempat kerja utama untuk melakukan
langkah-langkah penyeleksian dengan metode AHP. Berikut tampilan antarmuka
dari AHP.
4.1.2.5. Form Metode TOPSIS
Gambar form dibawah ini akan menunjukkan langkah-langkah metode AHP
sesuai dengan prosedur.
Gambar 4.6 Antarmuka Metode TOPSIS
Gambar 4.8 Antarmuka Solusi Ideal dan Separation Measure TOPSIS
4.1.2.6. Laporan
4.2. Pengujian Sistem
Setelah melakukan proses implementasi proses selanjutnya adalah uji coba
dengan tujuan untuk mengetahui bahwa aplikasi yang telah dibuat sesusai dengan
kebutuhan.
4.2.1 Pengujian AHP
Gambar 4.11 Gambar Pengujian Perbandingan Kriteria
Pada gambar diatas terlihat perbandingan antar criteria sehingga membentuk
matriks, itu dapat dihitung dari:
