PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
PENENTUAN PERFORMANCE SEKOLAH DENGAN
MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTI
CRITERIA DECISION MAKING (MCDM)
SKRIPSI
REZA FERIANSYAH
071401023
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN
PERFORMANCE SEKOLAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE
FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (MCDM)
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer
REZA FERIANSYAH 071401023
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN PENENTUAN PERFORMANCE
SEKOLAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE
FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING
(MCDM)
Kategori : SKRIPSI
Nama : REZA FERIANSYAH
Nomor Induk Mahasiswa : 071401023
Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER
Departemen : ILMU KOMPUTER
Fakultas :MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di Medan,
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2, Pembimbing 1,
Drs. Marihat Situmorang, M.Kom
NIP. 196312141989031001 NIP. 196711101996021001
Diketahui/Disetujui oleh
Departemen Ilmu Komputer FMIPA USU Ketua,
PERNYATAAN
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN
PERFORMANCE SEKOLAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE
FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (MCDM)
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, 28 Mei 2011
PENGHARGAAN
Puji dan syukur saya panjatkan kepada Allah SWT karena berkat rahmat dan karunia-Nya skripsi ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan.
Ucapan terima kasih saya sampaikan kepada Bapa dan Bapak Drs. Marihat Situmorang, M.Kom selaku pembimbing pada penyelesaian skripsi ini yang telah memberikan panduan dan kepercayaan penuh kepada saya untuk menyempurnakan skripsi ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer, Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom dan Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc., Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, seluruh dosen, pegawai/staf dan rekan-rekan mahasiswa di Program Studi S-1 Ilmu Komputer FMIPA USU. Teristimewa kepada Ayahanda Irwansyah dan Ibunda Dra. Kilasari yang telah memberikan do’a, dukungan, perhatian dan kasih sayang yang tulus serta pengorbanan yang tidak ternilai harganya hingga saya dapat menyelesaikan tugas akhir ini. Terima kasih juga kepada seluruh rekan-rekan kuliah angkatan 2007, para senior dan juga pengurus IMILKOM periode 2010-2011, dukungan, bantuan, kritikan dan saran kalian membantu saya untuk mempermudah menyelesaikan tugas akhir ini. Semoga Allah SWT memberikan limpahan karunia kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan, perhatian, serta kerja samanya kepada saya dalam menyelesaikan tugas akhir ini.
ABSTRAK
Penentuan tingkat performance sekolah dilakukan guna mengetahui keberhasilan dari
sekolah tersebut dalam menyelenggarakan pendidikan yang efektif di dalamnya. Namun permasalahan yang muncul adalah terdapatnya data multikriteria serta data-data ketidakpastian yang digunakan dalam upaya menunjang proses penentuan tingkat
performance sekolah. Sehingga dengan meningkatnya kegunaan komputer, salah satunya sebagai alat bantu untuk memperoleh keputusan, maka dirancanglah sebuah
sistem pendukung keputusan untuk menentukan performance sekolah. Salah satu
metode yang dapat digunakan pada perancangan sistem pendukung keputusan untuk
permasalahan multikriteria adalah fuzzy multi criteria decision making (MCDM).
Selain itu konsep fuzzy dalam metode ini akan dapat menyelesaikan masalah data-data
yang mengandung unsur ketidakpastian seperti pada kasus penentuan performance
sekolah ini. Melalui proses perhitungan metode fuzzy MCDM maka akan diperoleh
nilai prioritas maksimal sebagai nilai standar penentuan tingkat performance sekolah
dan nilai prioritas sekolah yang akan dibandingkan terhadap nilai standar tersebut,
sehingga berdasarkan ketentuan interval nilai untuk tiap tingkat performance sekolah,
maka dapat ditentukan tingkat performance dari sekolah tersebut.
DECISION SUPPORT SYSTEM DESIGN TO DETERMINE PERFORMANCE OF SCHOOL BY USING FUZZY MULTI CRITERIA DECISION
MAKING (MCDM)
ABSTRACT
Determining the level of performance of school conducted to know the success of the school in carrying out effective education in it. But the problem that arises is the presence of multiple criteria data and uncertainties data which are used in an effort to support the process of determining the level of performance of school. So with the increasing using of computers, one of them as a tool to obtain a decision, then designed a decision support system to determine the performance of school. One method that can be used in designing decision support system for multicriteria problems is fuzzy multi-criteria decision making (MCDM). In addition, the fuzzy concept in this method would solve the problem of data that contain elements of uncertainty such as case of determining the performance of school. Through the process calculation of fuzzy MCDM method will be obtained the maximum priority value as the standards value for determine the level of school performance and priority value obtained of school will be compared against the value of these standards, so that under the provisions of the interval value for each level of school performance, then can determined the level of performance from the school.
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan ii
Pernyataan iii
Penghargaan iv
Abstrak v
1.7 Sistematika Penulisan 6
Bab 2 Landasan Teori 7
2.1 Sistem Pendukung Keputusan 7
2.1.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan 7
2.1.2 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan 8
2.1.3 Komponen Sistem Pendukung Keputusan 9
2.1.4 Proses Pengambilan Keputusan 10
2.1.5 Karakteristik dan Nilai Guna Sistem Pendukung Keputusan 11
2.2 Fuzzy 12
2.2.1 Logika Fuzzy 12
2.2.2 Himpunan Fuzzy 13
2.2.4 Fungsi Keanggotaan Fuzzy 14
2.2.5 Operasi Aljabar Bilangan Segitiga Fuzzy 17
2.2.6 Fuzzy Multi Criteria Decision Making (MCDM) 18
2.3 Performance 23
Bab 3 Analisis dan Perancangan Sistem 35
3.1 Analisis Sistem 35
3.1.1 Gambaran Umum Sistem 35
3.1.2 Batasan Sistem 36
3.1.3 Analisis Masukan Sistem 36
3.1.4 Analisis Keluaran Sistem 36
3.1.5 Analisi Pemecahan Masalah dengan Fuzzy MCDM 37
3.2 Perancangan Diagram Kerja Sistem 56
3.3.1 Data Flow Diagram 60
3.3.2 Kamus Data 72
3.4 Perancangan Antarmuka 74
3.4.1 Rancangan Halaman Utama 74
3.4.2 Rancangan Halaman Menu Sistem 75
3.4.2.1 Rancangan Tampilan Menu Login 75
3.4.2.2 Rancangan Tampilan Menu Logout 76
3.4.2.3 Rancangan Tampilan Menu Ganti Password 77
3.4.2.4 Rancangan Tampilan Menu Daftar Pengguna 78
3.4.2.4 Rancangan Tampilan Menu Keluar 78
3.4.3 Rancangan Halaman Menu Register Data 79
3.4.3.1 Rancangan Halaman Menu Register Derjat Kepentingan
dan Halaman Data Kriteria Terproses 79
3.4.3.2 Rancangan Halaman Menu Register Data Sekolah 80
3.4.3.3 Rancangan Halaman Menu Perbaharui Data Sekolah 81
3.4.3.4 Rancangan Halaman Menu Proses Menentukan
Performance Sekolah 82
3.4.4 Rancangan Halaman Menu Laporan 83
3.4.5 Rancangan Halaman Menu Tentang Sistem 84
3.4.5.1 Rancangan Tampilan Menu Petunjuk Pengguna Sistem 84
3.4.5.2 Rancangan Tampilan Menu Tentang Programmer 85
Bab 4 Implementasi 86
4.1.1.5 Form Register Derajat Kepentingan Kriteria 89
4.1.1.6 Form Register Data Sekolah 90
4.1.1.7 Form Proses Menentukan Tingkat Performance Sekolah91
4.1.1.8 Form Laporan 92
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Data Subkriteria dalam Menentukan Performance Sebuah Sekolah
Berdasarkan Penenlitian di DIKPORA Aceh Tenggara 24
Tabel 2.2 Interval Nilai dalam Penentuan Tingkat Performance Sekolah dan
Rating Derajat Kecocokan Sekolah Terhadap Tiap Kriteria Berdasar
kan Ketetapan DIKPORA Aceh Tenggara 34
Tabel 3.1 Rating Derajat Kepentingan Tiap Kriteria Beserta Bobotnya 38
Tabel 3.2 Agregasi Bobot Derajat Kepentingan Tiap Kriteria terhadap Bobot
Derajat Kepentingan Maksimal Tiap Kriteria 39
Tabel 3.3 Interval Nilai Standar untuk Tingkat Performance Sekolah 40
Tabel 3.4 Data Subkriteria yang Digunakan Serta Hasil Bobot Nilai Untuk
SMA Negeri 2 Lawe Sigalagala 41
Tabel 3.5 Interval Nilai untuk Menentukan Derajat Kecocokan Sekolah
terhadap Kriteria 52
Tabel 3.6 Derajat Kecocokan SMA Negeri 2 Lawe Sigalgala Terhadap Tiap
Kriteria 53
Tabel 3.7 Agregasi Bobot Derajat Kecocokan SMA Negeri 2 Lawe Sigalga
Terhadap Tiap Kriteria dengan Bobot Derajat Kepentingan Tiap
Kriteria 55
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Model Konseptual SPK 9
Gambar 2.2 Representasi Linear Naik 15
Gambar 2.3 Representasi Linear Turun 15
Gambar 2.4 Representasi Kurva Segitiga 16
Gambar 2.5 Representasi Kurva Bahu 17
Gambar 2.6 Struktur Hirarki Masalah 19
Gambar 2.7 Fungsi Keanggotaan untuk Bobot Rating dengan Himpunan
Bilangan fuzzy segitiga 20
Gambar 3.1 Struktur Hirarki Permasalahan Penentuan Performance Sekolah 37
Gambar 3.2 Fungsi Keanggotaan dalam Himpunan Fuzzy Segitiga untuk Derajat
Kepentingan Kriteria dan Derajat Kecocokan Kandidat Terhadap
Kriteria 38
Gambar 3.3 Diagram Penentuan Rating untuk Derajat Kecocokan Kandidat
Terhadap Tiap Kriteria 57
Gambar 3.4 Diagram Perhitungan dengan Menggunakan Metode Fuzzy
MCDM 58
Gambar 3.5 Diagram Penentuan Tingkat Performance dari Sebuah Sekolah 59
Gambar 3.6 DFD Level 0 - Admin 60
Gambar 3.7 DFD Level 1 - Admin 62
Gambar 3.8 DFD Level 2 - Penentuan Derajat Kepentingan Tiap Kriteria oleh
Admin 64
Gambar 3.9 DFD Level 0 - User 65
Gambar 3.10 DFD Level 1 - User 67
Gambar 3.11 DFD Level 2 - Menentukan Tingkat Performance Sekolah oleh
User 70
Gambar 3.12 Rancangan Halaman Utama 74
Gambar 3.13 Rancangan Halaman Menu Sistem 75
Gambar 3.14 Rancangan Tampilan Menu Login 76
Gambar 3.15 Rancangan Form Register User 76
Gambar 3.16 Rancangan Tampilan Menu Logout 77
Gambar 3.17 Rancangan Tampilan Menu Ganti Password 77
Gambar 3.18 Rancangan Tampilan Menu Daftar Pengguna 78
Gambar 3.19 Rancangan Tampilan Menu Keluar 78
Gambar 3.20 Rancangan Halaman Menu Register Data 79
Gambar 3.21 Rancangan Halaman Menu Register Derajat Kepentingan Kriteria 80
Gambar 3.22 Rancangan Halaman Data Kriteria Terproses 80
Gambar 3.23 Rancangan Halaman Menu Register Data Sekolah 81
Gambar 3.24 Rancangan Halaman Menu Perbaharui Data Sekolah 81
Gambar 3.25 Rancangan Halaman Menu Proses Menentukan Tingkat Performance
Sekolah 82
Gambar 3.26 Rancangan Halaman Menu Laporan 83
Gambar 3.28 Rancangan Halaman Menu Tentang Sistem 84
Gambar 3.29 Rancangan Tampilan Menu Petunjuk Pengguna Sistem 84
Gambar 3.30 Rancangan Tampilan Menu Tentang Programmer 85
Gambar 4.1 Form Utama 86
Gambar 4.2 FormLogin 87
Gambar 4.3 Form Utama Admin 87
Gambar 4.4 Form Utama User 88
Gambar 4.5 Form Daftar Pengguna 88
Gambar 4.6 Form Register User 89
Gambar 4.7 Form Ganti Password 89
Gambar 4.8 Form Register Derajat Kepentingan Kriteria 90
Gambar 4.9 Form Proses Penentuan Nilai Standar 90
Gambar 4.10 Form Register Data Sekolah 91
Gambar 4.11 Form Proses Menentukan Tingkat Performance Sekolah 91
Gambar 4.12 Form Laporan 92
Gambar 4.13 Form Cetak Laporan 92
Gambar 4.14 Form Petunjuk Pengguna Sistem 93
Gambar 4.15 Form Tentang Programmer 93
Gambar 4.16 Form Logout 94
ABSTRAK
Penentuan tingkat performance sekolah dilakukan guna mengetahui keberhasilan dari
sekolah tersebut dalam menyelenggarakan pendidikan yang efektif di dalamnya. Namun permasalahan yang muncul adalah terdapatnya data multikriteria serta data-data ketidakpastian yang digunakan dalam upaya menunjang proses penentuan tingkat
performance sekolah. Sehingga dengan meningkatnya kegunaan komputer, salah satunya sebagai alat bantu untuk memperoleh keputusan, maka dirancanglah sebuah
sistem pendukung keputusan untuk menentukan performance sekolah. Salah satu
metode yang dapat digunakan pada perancangan sistem pendukung keputusan untuk
permasalahan multikriteria adalah fuzzy multi criteria decision making (MCDM).
Selain itu konsep fuzzy dalam metode ini akan dapat menyelesaikan masalah data-data
yang mengandung unsur ketidakpastian seperti pada kasus penentuan performance
sekolah ini. Melalui proses perhitungan metode fuzzy MCDM maka akan diperoleh
nilai prioritas maksimal sebagai nilai standar penentuan tingkat performance sekolah
dan nilai prioritas sekolah yang akan dibandingkan terhadap nilai standar tersebut,
sehingga berdasarkan ketentuan interval nilai untuk tiap tingkat performance sekolah,
maka dapat ditentukan tingkat performance dari sekolah tersebut.
DECISION SUPPORT SYSTEM DESIGN TO DETERMINE PERFORMANCE OF SCHOOL BY USING FUZZY MULTI CRITERIA DECISION
MAKING (MCDM)
ABSTRACT
Determining the level of performance of school conducted to know the success of the school in carrying out effective education in it. But the problem that arises is the presence of multiple criteria data and uncertainties data which are used in an effort to support the process of determining the level of performance of school. So with the increasing using of computers, one of them as a tool to obtain a decision, then designed a decision support system to determine the performance of school. One method that can be used in designing decision support system for multicriteria problems is fuzzy multi-criteria decision making (MCDM). In addition, the fuzzy concept in this method would solve the problem of data that contain elements of uncertainty such as case of determining the performance of school. Through the process calculation of fuzzy MCDM method will be obtained the maximum priority value as the standards value for determine the level of school performance and priority value obtained of school will be compared against the value of these standards, so that under the provisions of the interval value for each level of school performance, then can determined the level of performance from the school.
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Sekolah merupakan salah satu lembaga pendidikan yang dirancang untuk pengajaran
peserta didik (atau murid) di bawah pembinaan pendidik (yang disebut guru). Sekolah
juga diartikan sebagai tempat menuntut ilmu pengetahuan melalui proses belajar
mengajar yang diadakan dengan didukung berbagai fasilitas berupa sarana dan
prasarana belajar mengajar. Selain itu sekolah juga kemudian mengeluarkan
lulusan-lulusan berupa tenaga terdidik pada tiap tahunnya.
Namun untuk menghasilkan lulusan-lulusan berupa tenaga terdidik yang
berkualitas dan berkompeten, sekolah perlu didukung dengan fasilitas teknis maupun
non-teknis yang memadai guna menyelenggarakan pendidikan yang efektif. Tetapi
kenyataannya tidak semua sekolah dapat menyelenggarakan pendidikan yang efektif
dengan ketersediaan fasilitas yang dimilikinya. Untuk mengetahui sejauh mana
keefektifan pendidikan yang sedang berjalan serta ketersediaan fasilitas belajar
mengajar pada sebuah sekolah telah memadai, maka perlu adanya sebuah nilai yang
dapat mewakili pencapaian keberhasilan dari sekolah tersebut dalam
menyelenggarakan pendidikan didalamnya. Nilai tersebut dapat saja diperoleh melalui
sebuah penilaian yang dilakukan terhadap sekolah tersebut. Sebut saja berupa
penilaian performance atau kinerja dari sekolah. Jadi tingkat performance yang
dimiliki sekolah disini akan mencerminkan keberhasilan yang dicapai sekolah tersebut
dalam penyelenggaraan pendidikan berdasarkan penilaian data-data tertentu dari
sekolah tersebut yang kemudian dibandingkan terhadap standar (nilai threshold)
Namun bukan hal mudah dalam menentukan performance sekolah dengan
cara-cara yang manual. Hal ini dikarenakan banyaknya data yang digunakan sebagai
variabel kriteria dalam menentukan tingkat performance sekolah. Untuk itu dirancang
sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) terkomputerisasi yang dapat digunakan
sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan untuk menentukan tingkat
performance sekolah berdasarkan data survei di lapangan guna mengukur
keberhasilan sekolah tersebut dalam menyelenggarakan pendidikan yang efektif.
Sistem pendukung keputusan yang sering digunakan saat ini biasanya
menggunakan data yang bersifat kuantitatif sehingga dapat menangani masalah yang
terstruktur dengan data-data yang bersifat pasti. Namun pada kenyataan di lapangan,
tidak jarang juga ditemukan data-data yang bersifat ketidakpastian. Data-data
ketidakpastian seperti ini kurang tepat dijadikan sebagai acuan dalam pengambilan
keputusan. Maka untuk mengatasi hal tersebut dapat digunakan konsep logika fuzzy.
Hal ini disebabkan pada konsep logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data
yang tidak tepat atau tidak pasti. Selain itu, dalam logika fuzzy data yang diperoleh di
lapangan dapat diklasifikasikan ke dalam bentuk data yang kualitatif.
Konsep fuzzy sendiri telah banyak digunakan sebagai model untuk
membangun sebuah sistem pendukung keputusan, salah satunya yaitu fuzzy multi
criteria decision making (MCDM). Dalam penelitian Cahyo (2009) menyatakan
bahwa menurut Wang, MCDM merupakan sebuah metode yang mengacu pada proses
screening, prioritizing, ranking, atau memilih himpunan alternatif. MCDM sangat
tepat untuk diimplementasikan pada kasus multikriteria dengan semua alternatif
memiliki bobot kriteria dalam bentuk nominal. Namun untuk permasalahan proses
seleksi penerima beasiswa dalam penelitiannya, akan ditemukan tidak semua alternatif
memiliki kriteria berbobot nominal, contohnya kemampuan ekonomi keluarga.
Sehingga untuk mengatasi hal tersebut, digunakan konsep fuzzy untuk MCDM dan
disebut fuzzy MCDM yang dianggap sangat tepat untuk permasalahan bobot kriteria
yang bersifat fuzzy (kabur) dalam penelitiannya.
Berdasarkan hal-hal di atas, dalam skripsi ini penulis akan menggunakan
dalam perancangan sistem pendukung keputusan untuk menentukan performance
sekolah. Selain itu metode fuzzy MCDM akan mengatasi masalah multikriteria pada
proses penentuan performance sekolah serta mengatasi kemungkinan adanya data-data
yang bersifat ketidakpastian.
1.2 Rumusan Masalah
Adapun masalah yang dibahas dalam penelitian ini yaitu bagaimana merancang
sebuah sistem yang terkomputerisasi sebagai alat bantu pengambilan keputusan dalam
menentukan tingkat performance sekolah berdasarkan nilai prioritas yang diperoleh
dengan metode fuzzy MCDM yang kemudian dibandingkan terhadap nilai standar
(nilai prioritas maksimal) yang ditetapkan.
1.3 Batasan Masalah
Adapun batasan-batasan dalam penelitian ini adalah:
1. Studi kasus penelitian ini adalah Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga
(DIKPORA) kabupaten Aceh Tenggara.
2. Penentuan performance yang dilakukan pada sistem pendukung keputusan ini
hanya terhadap sekolah lanjutan, yaitu jenjang pendidikan SMP dan SMA.
3. Kriteria yang digunakan sebagai dasar penentuan performance sekolah yang
diperoleh dari DIKPORA kabupaten Aceh Tenggara antara lain standar isi
(kurikulum), standar proses belajar mengajar, standar kompetensi kelulusan,
standar pendidik dan kependidikan, standar sarana dan prasarana, standar
pengelolaan, standar pembiayaan dan standar penilaian.
4. Metode yang digunakan adalah Fuzzy Multi Criteria Decision Making (MCDM).
5. Output dari sistem pendukung keputusan ini berupa informasi tingkat performance
sekolah dengan kategori sangat baik, baik, cukup, kurang baik dan sangat kurang.
6. Untuk tingkat performance sekolah ditentukan berdasarkan interval nilai standar
7. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Borland Delphi 7 dan MySQL untuk
Database Management System (DBMS) .
1.4 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan penelitian ini yaitu merancang sebuah perangkat lunak yang dapat
membantu pengambilan keputusan dalam menentukan performance sekolah dengan
sistem terkomputerisasi.
1.5 Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan dapat dimanfaatkan sebagai salah satu acuan yang dapat
digunakan oleh pengelolah pendidikan untuk mengetahui keberhasilan sekolah
berdasarkan tingkat performance yang diperoleh sekolah tersebut guna dijadikan
bahan pertimbangan dalam melakukan upaya pembenahan atau perbaikan pendidikan
di sekolah tersebut.
1.6 Metode Penelitian
Tahapan yang diambil dalam penelitian ini yaitu:
1. Studi literatur
Penulisan ini dimulai dengan studi literatur yaitu mengumpulkan bahan-bahan
referensi baik dari buku, artikel, paper, jurnal, makalah, maupun situs internet
mengenai sistem pendukung keputusan serta metode Fuzzy Multi Criteria
Decision Making (MCDM) dan beberapa referensi lainnya untuk menunjang
pencapaian tujuan tugas akhir.
2. Analisis data dengan penelitian ke lapangan
Pada tahap ini dilakukan penelitian yang bertujuan untuk memperoleh data
secara langsung dari DIKPORA kabupaten Aceh Tenggara melalui riset
a. Pengumpulan data dengan cara menggunakan angket questioner yang
ditujukan pada responden yang berkompeten dan berhubungan dengan
masalah penilaian performance sekolah.
b. Mewawancarai langsung pihak berkompeten berhubungan dengan masalah
penilaian performance sekolah.
3. Merancang sistem
Membangun aturan basis data seperti DFD serta kamus data dan source code
program dari sistem pendukung keputusan penentuan performance sekolah.
4. Implementasi sistem
Sistem diimplementasikan dalam bentuk program menggunakan bahasa
pemrograman Borland Delphi 7.0.
5. Pengujian dan analisis sistem
Pada tahap ini akan dilakukan pengujian sistem, untuk mencari
kesalahan-kesalahan sehingga dapat diperbaiki. Kemudian akan dilakukan analisis
terhadap fokus permasalahan penelitian, apakah sudah sesuai seperti yang
diinginkan.
6. Dokumentasi sistem
1.7 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan yang akan diuraikan dalam skripsi ini terbagi dalam beberapa
bagian utama sebagai berikut:
BAB 1 : Pendahuluan
Bab ini akan menjelaskan secara umum mengenai latar belakang masalah,
rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian,
metode penelitian, serta sistematika penulisan.
BAB 2 : Landasan Teori
Bab ini akan membahas teori-teori yang berkaitan dengan sistem pendukung
keputusan serta metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making (MCDM)
guna melandasi pemecahan masalah.
BAB 3 : Analisis dan Perancangan Sistem
Bab ini akan menguraikan tentang analisis data yang akan diolah dalam
sistem serta membuat perancangan sistem yang sesuai dengan tujuan
penelitian.
BAB 4 : Implementasi
Bab ini akan menjelaskan tentang hasil analisis dan perancangan sistem
dalam bentuk antarmuka sistem.
BAB 5 : Kesimpulan dan Saran
Bab terakhir akan memuat kesimpulan isi dari uraian bab-bab sebelumnya
dan hasil penelitian. Bab ini juga memuat saran yang diharapkan dapat
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
2.1.1 Konsep Sistem Pendukung Keputusan
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support Systems (DSS)
pertama kali diperkenalkan oleh Michael S. Scott Morton pada awal tahun 1970-an,
yang selanjutnya dikenal dengan istilah Management Decision Systems. Konsep SPK
ditandai dengan sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pengambilan
keputusan dengan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah yang
bersifat tidak terstruktur dan semi terstruktur.
Pada proses pengambilan keputusan, pengolahan data dan informasi yang
dilakukan bertujuan untuk menghasilkan berbagai alternatif keputusan yang dapat
diambil. SPK yang merupakan penerapan dari sistem informasi ditujukan hanya
sebagai alat bantu manajemen dalam pengambilan keputusan. SPK tidak dimaksudkan
untuk menggantikan fungsi pengambil keputusan dalam membuat keputusan,
melainkan hanyalah sebagai alat bantu pengambil keputusan dalam melaksanakan
tugasnya. SPK dirancang untuk menghasilkan berbagai alternatif yang ditawarkan
kepada para pengambil keputusan dalam melaksanakan tugasnya. Sehingga dapat
dikatakan bahwa SPK memberikan manfaat bagi manajemen dalam hal meningkatkan
efektivitas dan efisiensi kerjanya terutama dalam proses pengambilan keputusan. Di
samping itu, SPK menyatukan kemampuan komputer dalam pelayanan interaktif
terhadap penggunanya dengan adanya proses pengolahan atau pemanipulasian data
yang memanfaatkan model atau aturan yang tidak terstruktur sehingga menghasilkan
2.1.2 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Beberapa pengertian sistem pendukung keputusan yang dikemukakan para ahli
dijelaskan sebagai berikut [3] :
1. Menurut Man dan Watson
Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem interaktif, yang
membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model
keputusan untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur
dan tidak terstruktur.
2. Menurut Maryan Alavi dan H. Albet Napier
Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu kumpulan prosedur
pemrosesan data dan informasi yang berorientasi pada penggunaan model
untuk menghasilkan berbagai jawaban yang dapat membantu manajemen
dalam pengambilan keputusan. Sistem ini harus sederhana, mudah dan adaptif.
3. Menurut Litlle
Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi berbasis komputer
yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen
dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun tidak
terstruktur dengan menggunakan data dan model.
4. Menurut Raymond McLeod, Jr
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem penghasil informasi spesifik
yang ditujukan untuk memecahkan suatu masalah tertentu yang harus
dipecahkan oleh manajer pada berbagai tingkatan.
Dari berbagai pengertian Sistem Pendukung Keputusan di atas, dapat
disimpulkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan adalah sebuah sistem yang berbasis
komputer yang dapat membantu pengambilan keputusan untuk memecahkan masalah
2.1.3 Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Adapun komponen-komponen dari Sistem Pendukung Keputusan adalah sebagai
berikut[14]:
1. Manajemen Data, mencakup database yang mengandung data yang relevan
dan diatur oleh sistem yang disebut Database Management System (DBMS).
2. Manajemen Model, merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan
model-model finansial, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif yang
lain yang menyediakan kemampuan analisis sistem dan management software
yang terkait.
3. Antarmuka Pengguna, media interaksi antara sistem dengan pengguna,
sehingga pengguna dapat berkomunikasi dan memberikan perintah pada SPK
melalui subsistem ini.
4. Subsistem Berbasis Pengetahuan, subsistem yang dapat mendukung
subsistem lain atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri.
Untuk dapat lebih jelas memahami model konseptual SPK, perhatikan gambar
di bawah ini:
Gambar 2.1. Model Konseptual SPK
System lainnya yang berbasis komputer
Manajemen data Manajemen
model
Subsistem berbasis pengetahuan
Antarmuka pengguna
Manager (pengguna) Data eksternal
2.1.4 Proses Pengambilan Keputusan
Menurut Simon, proses pengambilan keputusan meliputi tiga tahapan utama yaitu
tahap inteligensi, desain, dan pemilihan. Namun kemudian ditambahkan dengan tahap
keempat yaitu tahap implementasi [14]. Keempat tahapan tersebut dapat dijelaskan
sebagai berikut:
1. Tahap Penelusuran (Intelligence)
Merupakan tahap pendefinisian masalah serta identifikasi informasi yang
dibutuhkan yang berkaitan dengan persoalan yang dihadapi serta keputusan
yang akan diambil. Langkah ini sangat penting karena sebelum suatu tindakan
diambil, tentunya persoalan yang dihadapi harus dirumuskan secara jelas
terlebih dahulu.
2. Perancangan (Design)
Merupakan tahap analisa dalam kaitan mencari atau merumuskan
alternatif-alternatif pemecahan masalah. Setelah permasalahan dirumuskan dengan baik,
maka tahap berikutnya adalah merancang atau membangun model pemecahan
masalahnya dan menyusun berbagai alternatif pemecahan masalah.
3. Pemilihan (Choice)
Dengan mengacu pada rumusan tujuan serta hasil yang diharapkan,
selanjutnya manajemen memilih alternatif solusi yang diperkirakan paling
sesuai. Pemilihan alternatif ini akan mudah dilakukan kalau hasil yang
diinginkan terukur atau memilki nilai kuantitas tertentu.
4. Implementasi (Implementation)
Merupakan tahap pelaksanaan dari keputusan yang telah diambil. Pada tahap
ini perlu disusun serangkaian tindakan yang terencana, sehingga hasil
keputusan dapat dipantau dan disesuaikan apabila diperlukan
2.1.5 Karakteristik dan Nilai Guna Sistem Pendukung Keputusan
Beberapa karakteristik dari Sistem Pendukung Keputusan menurut Turban adalah
sebagai berikut [3]:
1. Sistem Pendukung Keputusan dirancang untuk membantu pengambil
keputusan dalam memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur ataupun
tidak terstruktur.
2. Dalam proses pengolahannya, sistem pendukung keputusan mengombinasikan
penggunaan model-model/teknik-teknik analisis dengan teknik pemasukan
data konvensional serta fungsi-fungsi pencari/interogasi informasi.
3. Sistem Pendukung Keputusan, dirancang sedemikian rupa sehingga dapat
digunaka/dioperasikan dengan mudah oleh orang-orang yang tidak memiliki
dasar kemampuan yang tinggi. Oleh karena itu pendekatan yang digunakan
biasanya model interaktif.
4. Sistem Pendukung Keputusan dirancang dengan menekankan pada aspek
fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi. Sehingga mudah
disesuaikan dengan berbagai perubahan lingkungan yang terjadi dan
kebutuhan pemakai.
Dengan berbagai karakter khusus seperti yang dikemukakan di atas, sistem
pendukung keputusan dapat memberikan berbagai manfaat atau keuntungan bagi
pemakainya. Keuntungan yang dimaksud di antaranya meliputi:
1. Sistem Pendukung Keputusan memperluas kemampuan pengambil keputusan
dalam memproses data/informasi bagi pemakainya.
2. Sistem Pendukung Keputusan membantu pengambil keputusan dalam hal
penghematan waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah terutama
berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur.
3. Sistem Pendukung Keputusan dapat menghasilkan solusi dengan lebih cepat
serta hasilnya dapat diandalkan.
4. Walaupun suatu Sistem Pendukung Keputusan, mungkin saja tidak mampu
dijadikan stimulan bagi pengambil keputusan dalam memahami persoalannya.
Karena sistem ini mampu menyajikan berbagai alternatif.
5. Sistem Pendukung Keputusan dapat menyediakan bukti tambahan untuk
memberikan pembenaran sehingga dapat memperkuat posisi pengambil
keputusan.
Di samping berbagai keuntungan dan manfaat yang dikemukakan di atas,
Sistem Pendukung Kepututsan juga memiliki keterbatasan diantaranya adalah sebagai
berikut:
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 bagaimanapun canggihnya suatu SPK, tetap saja berupa
kumpulan dari perangkat keras, perangkat lunak dan sistem operasi yang tidak
dilengkapi dengan kemampuan berpikir.
2.2 Fuzzy
2.2.1 Logika Fuzzy
Konsep logika fuzzy pertama kali diperkenalkan pada tahun 1965 oleh Prof. Lotfi A.
Zadeh, seorang professor dari University of California di Berkly. Dasar logika fuzzy
adalah teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan fuzzy, peranan derajat keanggotaan
sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai
keanggotaan atau derajat keanggotaan (membership values) yang nilainya terletak di
Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan permasalahan dari
input menuju output yang diharapkan. Beberapa contoh yang dapat di ambil antara
lain [8]:
1. Manajer pergudangan mengatakan pada manajer produksi seberapa banyak
perseddiaan barang pada akhir minggu ini, kemudian manajer produksi akan
menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi esok hari.
2. Seorang pegawai melakukan tugasnya dengan kinerja yang sangat baik,
kemudian atasan akan memberikan reward yang sesuai dengan kinerja
pegawai tersebut.
Menurut Cox, ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy,
antara lain [9] :
1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. Karena konsep matematis yang
mendasari penalaran fuzzy cukup mudah dimengerti.
2. Logika fuzzy sangat fleksibel, artinya mampu beradaptasi dengan
perubahan-perubahan, dan ketidakpastian yang menyertai permasalahan.
3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data yang tidak tepat.
4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinier yang sangat
kompleks.
5. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman
para pakar secara langsung tanpa harus pelatihan.
6. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali konvensional.
7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.
2.2.2 Himpunan Fuzzy
Pada himpunan tegas(crisp), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A,
1. satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu
himpunan, atau
2. nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu
himpunan.
Prinsip dasar dan persamaan matematika dari teori himpunan fuzzy adalah
pengelompokkan objek dalam batas yang samar. Himpunan fuzzy merupakan sebuah
generalisasi dari himpunan crisp. Kalau pada himpunan crisp, nilai keanggotaan
hanya ada 2 kemungkinan, yaiu 0 atau 1. Sedangkan himpunan fuzzy didasarkan pada
gagasan untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik sedemikian hingga fungsi
tersebut akan mencakup bilangan real pada interval [0,1]. Nilai keanggotaan pada
himpunan fuzzy menunjukkan bahwa suatu item dalam semesta pembicaraan tidak
hanya berada pada 0 atau 1, melainkan juga nilai yang terletak diantaranya. Dengan
kata lain, nilai kebenaran dari suatu item tidak hanya benar atau salah..
Pada himpunan fuzzy terdapat 2 atribut, yaitu [9] :
a. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau kondisi
tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti : MUDA, PAROBAYA,
TUA.
b. Numeris, yaitu suatu nilai (angka) yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel,
seperti : 40, 25, 50,dsb.
2.2.3 Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Fungsi keanggotaan fuzzy (membership function) adalah suatu kurva yang
menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (derajat
keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat
digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan
a. Representasi Linier
Pada representasi linier, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan
sebagai garis lurus. Ada 2 keadaan himpunan fuzzy yang linier.
1. Kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat
keanggotaan nol [0] bergerak ke kanan menuju nilai domain yang memiliki
derajat keanggotaan lebih tinggi.
Gambar 2.2. Representasi Linear Naik
Fungsi Keanggotaan :
0 ; x < a
µA[x]= (x – a) / (b – a) ; a ≤ x ≤ b (1)
1 ; x > b
2. Garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi
pada sisi kiri, kemudian begerak menurun ke nilai domain yang memiliki
derajat keanggotaan lebih rendah.
Gambar 2.3. Representasi Linear Turun
a domain b 1
0 derajat
keanggotaan µA[x]
a domain b 1
0 derajat
Fungsi Keanggotaan :
(b – x) / (b – a) ; a ≤ x ≤ b
µA[x]=
0 ; x > b (2)
b. Representasi Kurva Segitiga
Kurva Segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis (linear).
Gambar 2.4. Representasi Kurva Segitiga
Fungsi Keanggotaan :
0 ; x < a atau x > c
µA[x]= (b – a) / (x – a) ; a ≤ x ≤ b (3)
(b - x) / (c – b) ; b ≤ x ≤ c
c. Representasi Kurva Bentuk Bahu
Pada representasi kurva bahu, daerah yang terletak ditengah-tengah suatu variabel
yang direpresentasikan dalam bentuk segitiga, pada sisi kanan dan kirinya akan naik
dan turun (misalkan: DINGIN bergerak ke SEJUK bergerak ke HANGAT dan
bergerak ke PANAS). Tapi terkadang, salah satu sisi dari variabel tersebut tidak
mengalami perubahan. Sebagai contoh, apabila telah mencapai kondisi PANAS,
kenaikan temperatur akan tetap pada kondisi PANAS. Himpunan fuzzy ’bahu’, bukan
segitiga, digunakan untuk mengakhiri variabel suatu daerah fuzzy. Bahu kiri bergerak
dari benar ke salah, sebaliknya bahu kanan bergerak dari salah ke benar.
a b c domain
1
0 derajat
KECIL BESAR
Gambar 2.5. Representasi Kurva Bahu
Fungsi Keanggotaan :
0 ; x > b
µAKECIL [x] = (b – x) / (b – a) ; a ≤ x ≤ b (4)
1 ; x < a
0 ; x < a
µABESAR [x] = (x – a) / (b – a) ; a ≤ x ≤ b (5)
1 ; x > b
2.2.4 Operasi Aljabar Bilangan Segitiga Fuzzy
Menurut Tang dan Beynon, jika didefinisikan 2 bilangan segitiga fuzzy A dan B
dengan A= (x1, y1, z1) dan B= (x2, y2, z2), maka operasi aljabarnya adalah sebagai
berikut[10]:
Penjumlahan: A + B= (x1, y1, z1) + (x2, y2, z2) (6)
= (x1 + x2, y1 + y2, z1 + z2)
Perkalian: A . B= (x1, y1, z1) . (x2, y2, z2) (7)
= (x1 . x2, y1 . y2, z1 . z2)
1
derajat keanggotaan µA[x]
0
a b Domain Bahu
Kiri
Invers: (x1, y1, z1)-1= (1/z1, 1/y1, 1/x1) (8)
2.2.5 FuzzyMulti Criteria Decision Making (MCDM)
Multi Criteria Decision Making (MCDM) adalah sebuah metode yang mengacu pada
proses screening, prioritizing, ranking, atau memilih himpunan alternatif (dalam hal
ini berupa “candidate” atau “action”) [15]. MCDM sangat tepat diimplementasikan
pada kasus untuk alternatif yang memiliki sejumlah kriteria dengan bobot nominal.
Namun kesadaran akan tidak semua alternatif memiliki kriteria yang berbobot
nominal untuk kasus-kasus tertentu, maka diusulkan penggunaan konsep fuzzy dalam
MCDM yang kemudian dikenal dengan Fuzzy Multi Criteria Decision Making
(MCDM).
Fuzzy Multi Criteria Decision Making (MCDM) adalah salah satu metode
yang bisa membantu pengambil keputusan dalam pengambilan keputusan terhadap
beberapa alternatif keputusan yang harus diambil dengan beberapa kriteria yang akan
menjadi bahan pertimbangan [2]. Biasanya penilaian yang diberikan oleh pengambil
keputusan terhadap bobot kepentingan dari setiap kriteria dan derajat kecocokan setiap
alternatif terhadap setiap kriteria direpresentasikan secara linguistik [16]. Literatur
mengindikasikan bahwa terdapat sejumlah langkah yang harus ditempuh untuk
mengaplikasikan fuzzy MCDM. Secara umum, pada fuzzy MCDM terdapat 3 langkah
penting yang harus dikerjakan, yaitu : representasi masalah, evaluasi himpunan fuzzy
pada setiap alternatif keputusan dan melakukan seleksi terhadap alternatif yang
optimal [6].
1. Representasi masalah
Pada bagian ini, terdapat 3 tahapan yang harus dilakukan, yaitu :
1. Identifikasi tujuan dan kumpulan alternatif keputusan. Jika ada n alternatif
keputusan dari suatu masalah, maka dapat ditulis sebagai :
2. Identifikasi kumpulan kriteria. Jika ada k kriteria, maka dapat dituliskan :
C = { Ct | t=1, , ...,k}.
3. Membangun struktur hirarki dari masalah tersebut berdasarkan
pertimbangan-pertimbangan tertentu.
Gambar 2.6. Struktur hirarki masalah
2. Evaluasi himpunan fuzzy
Pada bagian ini, ada 4 aktivitas yang harus dilakukan, yaitu :
1. Memilih himpunan rating untuk derajat kepentingan dari setiap kriteria dan
derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya.
Himpunan rating biasanya direpresentasikan dalam bentuk variabel linguistik
(x). Misalkan untuk himpunan rating pada variabel penting didefinisikan
sebagai : T(penting) = {SANGAT RENDAH, RENDAH, CUKUP, TINGGI,
SANGAT TINGGI}.
2. Menentukan bobot-bobot setiap rating dari himpunan rating derajat
kepentingan setiap kriteria dan derajat kecocokan setiap alternatif dengan
kriterianya.
Bobot untuk setiap rating ditentukan dengan menggunakan fungsi keanggotaan
bilangan fuzzy. Dalam skripsi ini, adapun fungsi keanggotaan bilangan fuzzy
yang digunakan adalah fungsi bilangan fuzzy segitiga.
A1 A2 A3 An
C1 C2 Ck
Tujuan dari permasalahan
. . .
Gambar 2.7. Fungsi keanggotaan untuk bobot setiap rating dengan himpunan
bilangan fuzzy segitiga
Dengan asumsi rentang yang digunakan adalah:
Sangat Rendah = SR = (0, 0, 0.25)
Rendah = R = (0, 0.25, 0.5)
Sedang = S = (0.25, 0.5, 0.75)
Tinggi = T = (0.5, 0.75, 1)
Sangat Tinggi = ST = (0.75, 1, 1)
3. Mengevaluasi derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya.
4. Mengagregasikan bobot-bobot setiap rating dari himpunan rating derajat
kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya terhadap derajat kepentingan
setiap kriteria.
Operator yang digunakan pada metode agregasi umumnya berupa penjumlahan
dan perkalian fuzzy. Kebanyakan metode agregrasi yang digunakan adalah
metode agregasi mean.
Fi = [ (Sit . Wt) + (Sit . Wt) + . . . + (Sit . Wt) ] (9)
i = 1, 2, 3, ..., n
t = 1, 2, 3, ..., n
keterangan :
Fi : indeks kecocokan fuzzy dari alternatif Ai yang mempresentasikan
derajat kecocokan alternatif keputusan dengan kriteria keputusan yang
diperoleh dari hasil agregasi Sit dan Wt
1
k
1
0.5
α T
Sit : bobot rating fuzzy untuk derajat kecocokan alternatif keputusan Ai
dengan kriteria Ct
Wt : bobot rating fuzzy untuk derajat kepentingan kriteria Ct
k : banyaknya kriteria
Jika direpresentasikan ke dalam bilangan fuzzy segitiga, Sit = (oit, pit, qit) dan
Wt = (at, bt, ct), maka Fi = (Xi, Yi, Zi) menjadi :
Xi = (10)
Yi = (11)
Zi = (12)
3. Seleksi alternatif yang optimal
Pada bagian ini, ada 2 aktivitas yang dilakukan, yaitu :
1. Memprioritaskan alternatif keputusan berdasarkan hasil agregasi.
Nilai prioritas dari hasil agregasi dibutuhkan dalam rangka proses penentuan
tingkat performance dari alternatif (sekolah). Karena hasil agregasi dalam hal
ini direpresentasikan dengan menggunakan bilangan fuzzy segitiga, maka
dibutuhkan metode untuk memperoleh nilai prioritas dari bilangan fuzzy
segitiga. Metode yang digunakan dalam skripsi ini adalah metode nilai total
α : indeks keoptimisan (1)
2. Memilih alternatif keputusan dengan nilai prioritas terbaik sebagai alternatif
keputusan yang optimal. Namun dalam hal penentuan tingkat performance
sekolah nilai prioritas yang dihasilkan akan dibandingkan terhadap nilai
prioritas maksimal.
Langkah-langkah pemecahan masalah penentuan performance sekolah dengan
menggunakan metode fuzzy MCDM dalam skripsi ini adalah sebagai berikut:
1. Menentukan kriteria yang digunakan dalam penentuan performance sekolah.
2. Menentukan alternatif keputusan berupa kandidat yaitu sekolah.
3. Menyusun struktur hirarki permasalahan dari alternatif keputusan (sekolah)
terhadap kriteria yang digunakan.
4. Menentukan variabel linguistik yang digunakan serta bobot tiap rating derajat
kepentingan tiap kriteria dan derajat kecocokan alternatif keputusan (sekolah)
terhadap kriteria.
5. Menentukan derajat kepentingan tiap kriteria beserta bobotnya kemudian
menagregasikannya dengan metode agregasi mean terhadap bobot raing
maksimal sehingga diperoleh nilai prioritas maksimal dengan metode nilai
total integral yang kemudian diasumsikan sebagai nilai standar yang
digunakan untuk menentukan tingkat performance sekolah.
6. Mengevaluasi bobot nilai yang diperolah dari alternatif keputusan (sekolah)
terhadap tiap kriteria yang digunakan berdasarkan data-data tertentu dari
alternatif keputusan (sekolah) tersebut.
7. Menentukan derajat kecocokan alternatif keputusan (sekolah) terhadap tiap
kriteria yang digunakan beserta bobotnya berdasarkan hasil evaluasi pada
langkah no.6.
8. Mengagregasikan bobot rating derajat kecocokan alternatif keputusan
(sekolah) terhadap tiap kriteria pada langkah no.7 dengan rating derajat
kepentingan kriteria pada langkah no.5 menggunakan metode agregasi mean.
9. Menentukan nilai prioritas kandidat atau alternatif (sekolah) berdasarkan hasil
10. Menentukan tingkat performance sekolah berdasarkan nilai prioritas yang
diperoleh pada langkah no.9, kemudian dibandingkan terhadap interval nilai
standar (nilai prioritas maksimal) yang ditetapkan pada langkah no.5.
2.3. Performance
Menurut Sjafri Mangkuprawira yang dikutip dari Veithzal Rivai (2005)
mengemukakan beberapa pengertian performance atau kinerja sebagai berikut[17]:
1. Performance atau kinerja merupakan seperangkat hasil yang dicapai dan merujuk
pada tindakan pencapaian serta pelaksanaan sesuatu pekerjaan yang diminta
(Stolovitch dan Keeps: 1992).
2. Performance atau kinerja merujuk kepada tingkat keberhasilan dalam
melaksanakan tugas serta kemampuan untuk mencapai tujuan yang telah
ditetapkan (Donnelly, Gibson, dan Ivancevich: 1994).
3. Performance atau kinerja merujuk sebagai kualitas dan kuantitas dari pencapaian
tugas-tugas, baik yang dilakukan oleh individu, kelompok maupun perusahaan
(Schermerhom, Hunt dan Osborn: 1991).
Selain definisi-definisi diatas, masih banyak lagi orang yang memiliki
pendapat sendiri tentang definisi dari performance. Namun, dapat disimpulkan
performance atau kinerja adalah hasil kerja seseorang, sebuah proses manajemen atau
suatu organisasi secara keseluruhan, dimana hasil kerja tersebut harus dapat
ditunjukkan buktinya secara konkrit dan dapat diukur (dibandingkan dengan standar
tertentu).
Namun berbicara tentang performance atau kinerja, maka erat kaitannya
dengan pendapat yang menyatakan bahwa untuk mengetahui hasil kerja yang dicapai
seseorang, sebuah proses manajemen atau suatu organisasi maka perlu dilaksanakan
penilaian performance atau kinerja. Begitu juga yang penulis lakukan dalam skripsi
ini dalam menentukan performance sekolah, maka tidak terlepas dari penilaian
performance dari sekolah tersebut melalui data-data tertentu yang dapat menunjang
Berdasarkan hasil analisis pada saat pengumpulan data di Dinas Pendidikan
Pemuda dan Olahraga (DIKPORA) kabupaten Aceh Tenggara, maka adapun hasil
yang diperoleh berupa data kriteria dan data subkriteria yang dapat digunakan dalam
mengukur atau menilai performance sekolah yang nantinya digunakan sebagai data
pendukung pengambilan keputusan dalam sistem yang akan dibangun.
Adapun data kriteria yang digunakan dalam menentukan performance sekolah
berdasarkan hasil pengumpulan data pada DIKPORA kabupaten Aceh Tenggara,
adalah sebagai berikut:
1. Standar Isi (Kurikulum) 5. Standar Sarana dan Prasarana
2. Standar Proses Belajar Mengajar 6. Standar Pengelolaan
3. Standar Kompetensi Kelulusan 7. Standar Pembiayaan
4. Standar Pendidik dan Kependidikan 8. Standar Penilaian
Sedangkan data subkriteria yang dijadikan sebagai data yang dinilai dari
sekolah untuk digunakan sebagai data penunjang dalam menentukan performance dari
sekolah tersebut yang diperoleh berdasarkan pengumpulan data pada DIKPORA
kabupaten Aceh Tenggara adalah sebagai berikut:
Tabel 2.1 Data Subkriteria dalam Menentukan Performance Sekolah
Berdasarkan Penenlitian di DIKPORA Aceh Tenggara
No. Kriteria Subkriteria
1. Standar Isi
(Kurikulum)
A. Dokumen Kurikulum Sekolah
1. Keberadaan dokumen kurikulum sekolah (panduan
pengembangan KTSP)
2. Keberadaan dokumen kurikulum sekolah (KTSP)
yang meliputi semua mapel
3. Keberadaan dokumen pendukung pengembangan
KTSP (referensi, bahan ajar, buku-buku, jurnal, dan
lain-lain untuk tiap mapel)
B. Dokumen Perangkat Kurikulum Sekolah
2. Dokumen panduan umum sistem penilaian dari
semua mata pelajaran
3. Dokumen panduan umum pembelajaran dari semua
mata pelajaran
4. Dokumen Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP)
dari semua mata pelajaran
C. Dokumen Pendukung Perangkat Kurikulum
Sekolah
1. Dokumen kalender akademik sekolah
2. Dokumen pembagian tugas mengajar guru di sekolah
dengan bukti SK Kepala Sekolah
3. Kurikulum (mapel) muatan lokal di sekolah
2. Standar
Proses
Belajar
Mengajar
A. Kesiapan Guru
1. Rata-rata kepemilikan dokumen guru berupa silabus
sebagai pedoman dalam proses belajar mengajar
2. Rata-rata kepemilikan dokumen guru berupa RPP
sebagai pedoman dalam proses belajar mengajar
B. Metodologi Pengajaran
1. Rata-rata variasi guru dalam penggunaan metode
pembelajaran di kelas (seperti ceramah, tanya jawab,
penugasan, diskusi)
2. Kesesuaian penggunaan metode pembelajaran
terhadap karakteristik dari mata pelajaran (sesuai
tuntutan kompetensi)
3. Frekuensi penerapan lebih dari tiga metode
pembelajaran
C. Penggunaan Media Pembelajaran
1. Kelengkapan media pembelajaran (seperti OHP,
laptop, LCD, tape, wall chart, clip chart) yang ada di
2. Penggunaan media elektronik oleh guru dalam
mengajar (seperti LCD, OHP, tape recorder, laptop)
3. Frekuensi penggunaan media pembelajaran dalam
proses belajar mengajar oleh guru
3. Standar
Kompetensi
Kelulusan
A. Prestasi Akademik dan Kelulusan yang telah
dicapai
1. Ketercapaian rata-rata KKM semua mata pelajaran
yang tidak di UN-kan pada tahun terakhir
2. Ketercapaian rata-rata KKM semua mata pelajaran
yang di UN-kan pada tahun terakhir
3. Rata-rata hasil UN yang dicapai pada tahun terakhir
4. Rata-rata hasil Ujian Akhir Sekolah (UAS) yang
dicapai pada tahun terakhir
5. Ranking 1-10 hasil rata-rata nilai UN yang dicapai
pada tahun terakhir dari semua sekolah negeri dan
swasta pada tingkat
6. Prestasi Kejuaraan olimpiade/lomba (ranking 1-5)
dari suatu bidang ilmu atau mata pelajaran pada
tahun terakhir pada tingkat
7. Jumlah siswa yang lulus pada tahun terakhir
8. Banyaknya lulusan yang melanjutkan studi ke
jenjang pendidikan yang lebih tinggi
B. Prestasi Non Akademik (pada tahun terakhir)
1. Prestasi olahraga pada tahun terakhir meraih
kejuaraan (ranking 1-5) pada tingkat
2. Prestasi bidang lingkungan dan kesehatan sekolah
pada tahun terakhir meraih kejuaraan (ranking 1-5)
pada tingkat
3. Prestasi bidang kesenian pada tahun terakhir meraih
kejuaraan (ranking 1-5) pada tingkat
4. Prestasi bidang keagamaan pada tahun terakhir
5. Prestasi bidang lainnya pada tahun terakhir meraih
kejuaraan (ranking 1-5) pada tingkat
C. Kesiswaan / Kepribadian siswa
1. Kesan umum kedisiplinan siswa (seperti cara
berpakaian, kehadiran, ketertiban)
2. Kepedulian dan keterlibatan secara aktif siswa
terhadap lingkungan sekolah
3. Pembinaan kesenian/keterampilan siswa
4. Pembinaan karya tulis/mengarang siswa
5. Pembinaan sosial dan keagamaan bagi siswa
6. Pembinaan olahraga dan kesehatan bagi siswa
7. Pembinaan kepramukaan bagi siswa
8. Pembinaan bidang lain bagi siswa
4. Standar
Pendidik dan
Kependidikan
A. Guru
1. Tingkat kelayakan (kualifikasi) pendidikan guru dari
perguruan tinggi yang terakreditasi
2. Kesesuaian bidang keahlian guru dengan mata
pelajaran yang diajarkan
3. Jumlah guru yang menetapkan TIK (Teknologi
Informasi dan Komunikasi) seperti komputer/laptop,
LCD atau internet dalam proses belajar mengajar
4. Jumlah guru yang mampu mengoperasikan komputer
5. Rata-rata jumlah jam mengajar guru per minggu
6. Kedisiplinan dari semua guru yang ada di sekolah
(seperti kehadiran, ketertiban, penyelesaian tugas)
7. jumlah guru yang mengikuti penataran KTSP
8. Kepemilikan kelengkapan administrasi/perangkat
pembelajran yang dimiliki guru (seperti buku
presensi siswa, buku nilai siswa)
9. Rata-rata kepemilikan buku
B. Kepala Sekolah
1. Masa kerja sebagai kepala sekolah (dihitung dari SK
pertama sebagai kepala sekolah)
2. Kepemilikan sertifikasi kursus/pendidikan komputer
3. Pelatihan KTSP
4. Kepemilikan sertifikasi pelatihan calon kepala
sekolah
5. Jenjang pendidikan terakhir kepala sekolah
6. Pengalaman pelatihan lainnya
C. Tenaga Pendukung
1. Jumlah karyawan/tenaga pendukung yang mampu
mengoperasionalkan komputer
2. Presentase kepemilikan sertifikasi kursus/pendidikan
komputer/TIK karyawan/tenaga pendukung
3. Rata-rata kualifikasi pendidikan karyawan/tenaga
pendukung
4. Tingkat kedisiplinan karyawan/ tenaga pendukung
(seperti kehadiran, ketertiban, penyelesaian tugas)
pada tiga bulan terakhir
5. Standar
Sarana dan
Prasarana
A. Ruang Kelas
1. Rasio ruang kelas terhadap rombongan belajar
2. Jumlah mebelair (seperti meja, kursi, almari, papan
tulis) dalam ruang kelas terhadap kebutuhan/jumlah
siswa dan guru telah terpenuhi
3. Kelengkapan sarana penerangan, pencahayaan dan
sirkulasi udara ruang kelas pada umumnya
4. Kelengkapan keamanan ruang kelas pada umumnya
5. Kelengkapan sarana TIK untuk pembelajaran di
dalam ruang kelas
B. Laboratorium
2. Ketercukupan bangunan ruang laboratorium IPA
(Fisika, Biologi, Kimia) terhadap jumlah rombongan
belajar
3. Kelengkapan bahan-bahan praktikum sesuai dengan
topik dalam materi IPA
4. Kelengkapan peralatan praktikum sesuai dengan
topik dalam materi IPA
5. Kelengkapan sarana TIK untuk pembelajaran di
dalam laboratorium IPA
6. Keberadaan ruangan laboratorium Komputer
7. Jumlah komputer terhadap jumlah siswa per
rombongan belajar
8. Keberadaan jaringan internet
9. Kelengkapan sarana penerangan, pencahayaan dan
sirkulasi udara pada umumnya
10. Kelengkapan pengamanan pada umumnya
C. Perpustakaan
1. Rasio buku bacaan terhadap jumlah siswa
2. Keberadaan rak buku
3. Jumlah kunjungan siswa ke perpustakaan setiap hari
4. Kelengkapan sarana penerangan, pencahayaan dan
sirkulasi udara pada umumnya
5. Kelengkapan pengamanan pada umumnya
6. Jumlah judul buku yang tersedia
7. Keberadaan majalah, jurnal atau koran dalam
perpustakaan
D. Ruang Pimpinan Sekolah (Kepala Sekolah dan
Wakil Kepala Sekolah) dan Guru
1. Kelengkapan/keberadaan fasilitas mebelair (seperti
meja, kursi, almari buku, almari piala) ruang kepala
2. Kelengkapan fasilitas multimedia seperti : TV,
CCTV, tape atau komputer
3. Keberadaan jaringan internet
4. Kelengkapan sarana penerangan, pencahayaan dan
sirkulasi udara pada umumnya
5. Kelengkapan pengamanan pada umumnya
6. Keberadaan kamar kecil
E. Ruang Guru
1. Kelengkapan/keberadaan fasilitas mebelair (seperti
meja, kursi, almari buku)
2. Kelengkapan fasilitas multimedia seperti : TV,
CCTV, tape atau komputer
3. Keberadaan jaringan internet
4. Kelengkapan sarana penerangan, pencahayaan dan
sirkulasi udara pada umumnya
5. Kelengkapan pengamanan pada umumnya
6. Keberadaan kamar kecil
F. Ruang Tata Usaha
1. Kelengkapan/keberadaan fasilitas mebelair (seperti
meja, kursi, almari, brankas, mesin tik manual)
2. Kelengkapan fasilitas multimedia seperti : TV, tape
atau komputer
3. Keberadaan jaringan internet
4. Kelengkapan sarana penerangan, pencahayaan dan
sirkulasi udara pada umumnya
5. Kelengkapan pengamanan pada umumnya
G. Ruang OSIS
1. Kelengkapan/keberadaan fasilitas mebelair (meja,
kursi, almari)
komputer
3. Keberadaan jaringan internet
4. Kelengkapan sarana penerangan, pencahayaan dan
sirkulasi udara pada umumnya
5. Kelengkapan pengamanan pada umumnya
6. Keberadaan kamar kecil
H. Ruang lain
1. Keberadaan ruang kantin
2. Keberadaan tempat ibadah
3. Keberadaan tempat parkir kendaraan siswa,
karyawan, dan guru
4. Keberadaan ruang keterampilan
5. Keberadaan ruang kesenian sekolah
6. Keberadaan lapangan upacara
7. Keberadaan lapangan olahraga
8. Keberadaan Pos Jaga sekolah
I. Lingkungan Sekolah
1. Kesan umum lingkungan sekolah (keamanan,
kebersihan, ketertiban, keindahan, kekeluargaan,
kerindangan = 6K)
2. Tamanisasi lingkungan sekolah
6. Standar
Pengelolaan
A. Perencanaan Sekolah
1. Kelengkapan dokumen Renop (Rencana
Operasional) dalam Rencana Pengembangan Sekolah
(RPS)
2. Keterlibatan warga sekolah dalam pengambilan
keputusan kebijakan dan program sekolah
3. Keterlibatan warga sekolah dalam pelaksaan
program sekolah
1. Tingkat kedisiplinan kepala sekolah (seperti
kehadiran, ketertiban, penyelesaian tugas) dalam tiga
bulan terakhir
2. Frekuensi melakukan pertemuan/rapat antara
pimpinan dengan dewan guru dan karyawan
3. Pemberian penghargaan/sanksi oleh kepala sekolah
7. Standar
Pembiayaan
A. Sumber Dana
1. Total anggaran belanja sekolah pada tahun terakhir
2. Jumlah sumber pendanaan sekolah
B. Alokasi dan Penggunaan Dana
1. Alokasi anggaran untuk pengembangan KTSP
2. Alokasi anggaran untuk pencapaian standar
ketuntasan belajar minimal dan nilai UN
3. Alokasi anggaran dalam program untuk pencapaian
standar manajemen
4. Alokasi anggaran dalam program untuk pencapaian
standar sarana dan prasarana serta fasilitas lainnya
5. Alokasi anggaran dalam program untuk pencapaian
standar penilaian
6. Alokasi anggaran dalam program untuk pencapaian
standar tenaga pendidik dan kependidikan
7. Alokasi anggaran untuk pencapaian prestasi non
akademik
8. Tingkat kepatutan/kelayakan dalam penggunaan
dana terhadap ketentuan yang ada
C. Akuntabilitas Penggunaan Dana
1. Pertanggungjawaban administrasi
(pelaporan-pelaporan) sekolah dalam penggunaan dana
2. Kelengkapan bukti fisik administrasi penggunaan
8. Standar
Penilaian
A. Kesiapan Guru dalam Penilaian
1. Keberadaan kelengkapan dokumen
perangkat/instrumen penilaian/evaluasi belajar siswa
(seperti perangkat soal-soal, perangkat penugasan,
bank soal)
2. Keberadaan kelengkapan dokumen/buku/perangkat
lunak analisis nilai untuk evaluasi belajar siswa
3. Keberadaan kelengkapan perencanaan pelaksanaan
(schedule, bentuk atau jenis) penilaian belajar siswa
B. Pelaksanaan Penilaian
1. Rata-rata variasi metode /strategi penilaian yang
diterapkan oleh guru (seperti tanya jawab, ulangan
harian, quiz, tugas, proyek, ulangan tengah semester,
ulangan akhir semester)
2. Rata-rata frekuensi penilaian/evaluasi belajar siswa
yang dilaksanakan oleh guru
3. Keterlibatan pihak lain dalam pelaksanaan
penilaian/evaluasi
C. Pemanfaatan Hasil Penilaian
1. Rata-rata perekomendasian hasil belajar/nilai siswa
oleh guru
2. Pemanfaatan hasil belajar/nilai siswa untuk program
remedial
3. Pemanfaatan hasil belajar/nilai siswa untuk program
pembinaan bakat/prestasi
4. Pemanfaatan hasil belajar/nilai siswa untuk
kepentingan lain
Data-data tersebut di atas berupa data pertanyaan sebagai data yang ditujukan
kepada sekolah sehingga hasil dari data tersebut dapat dijadikan sebagai data yang
pertanyaan memiliki alternatif jawaban. Setiap alternatif jawaban memiliki bobot nilai
yang diambil dari sistem nilai fuzzy yang digunakan dalam skripsi ini, yaitu [0,1]. “1”
untuk bobot nilai tertinggi dan “0” untuk bobot nilai terendah. Sedangkan untuk
pertanyaan dengan alternatif jawaban lebih dari 2 alternatif jawaban, maka sistem
bobot nilai yang diberikan menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy.
Dengan demikian jumlah dari bobot nilai yang di peroleh dari setiap
subkriteria tersebut di atas akan menentukan rating derajat kecocokan sekolah
terhadap tiap kriteria yang digunakan. Sedangkan untuk menentukan tingkat
performance yang didapat atau diperoleh sekolah, ditentukan berdasarkan nilai
prioritas yang diperoleh sekolah, yang kemudian dibandingkan terhadap nilai standar
(nilai prioritas maksimal) yang ditetapkan. Adapun ketetapan pembagian interval nilai
dalam menentukan tingkat performance sekolah dan penentuan rating derajat
kecocokan sekolah terhadap kriteria yang digunakan berdasarkan ketetapan dari
DIKPORA kabupaten Aceh Tenggara adalah sebagai berikut:
Tabel 2.2 Interval Nilai dalam Penentuan Tingkat Performance Sekolah dan
Rating Derajat Kecocokan Sekolah Terhadap Tiap Kriteria Berdasarkan
Ketetapan DIKPORA Aceh Tenggara
Tingkat Performance /
Rating Derajat Kecocokan
Interval Nilai (%) Terhadap Nilai
Prioritas Max/ Jumlah Bobot Max
Sangat Baik (SB) nilai prioritas / jumlah bobot > 90%
Baik (B) 75% < nilai prioritas / jumlah bobot < 90%
Cukup (C) 60% < nilai prioritas / jumlah bobot < 75%
Kurang (K) 40% < nilai prioritas / jumlah bobot < 60%
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
Dalam membangun sebuah sistem, maka tahap analisis perlu dilakukan guna
mengetahui kebutuhan yang diperlukan untuk sistem yang akan dibangun. Analisis
sistem yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri analisis kebutuhan sistem
pendukung keputusan serta analisis pemecahan masalah dengan metode fuzzy MCDM.
3.1.1 Gambaran Umum Sistem
Sistem yang dibangun dalam skripsi ini merupakan sistem pendukung keputusan yang
bertujuan sebagai alat bantu dalam proses pengambilan keputusan penentuan
performance sekolah. Dimana proses tersebut dilakukan berdasarkan data sekolah
yang diinputkan sesuai ketersedian ruang input yang tersedia pada sistem. Melalui
data input tersebut maka pada data sekolah akan disertakan bobot nilai yang
diperolehnya yang kemudian tersimpan dalam basis data.
Sedangkan untuk output dari sistem ini sendiri berupa informasi tingkat
performance sekolah dengan pilihan kategori Sangat Baik, Baik, Cukup, Kurang Baik
dan Sangat Kurang. Penentuan tingkat performance sekolah dilakukan berdasarkan
nilai prioritas sekolah yang diperoleh dari proses perhitungan metode fuzzy MCDM
yang kemudian akan dibandingkan terhadap nilai standar berupa nilai prioritas
maksimal yang diperoleh melalui penetapan rating derajat kepentingan tiap kriteria
dengan proses perhitungan metode yang sama. Untuk ketentuan tiap tingkat
