Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Pada SMA Taman Siswa Sawit Seberang

(1)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA

BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTIPLE

ATTRIBUTE DECISION MAKING PADA SMA

TAMAN SISWA SAWIT SEBERANG

SKRIPSI

RIKY ANDI SYAHPUTRA

061401011

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(2)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA

BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTIPLE

ATTRIBUTE DECISION MAKING PADA SMA

TAMAN SISWA SAWIT SEBERANG

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar

Sarjana Komputer

RIKY ANDI SYAHPUTRA

061401011

PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER

DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

(3)

PERSETUJUAN

Judul : SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN

PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING PADA SMA TAMAN SISWA SAWIT SEBERANG

Kategori : SKRIPSI

Nama : RIKY ANDI SYAHPUTRA

Nomor Induk Mahasiswa : 061401011

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

Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc Prof. Dr. Tulus, M.Si NIP 197401272002122001 NIP 196209011988031002

Diketahui/Disetujui oleh

Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,

(4)

PERNYATAAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTIPLE

ATTRIBUTE DECISION MAKING PADA SMA TAMAN SISWA SAWIT SEBERANG

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan,

(5)

PENGHARGAAN

Alhamdulillah, puji syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan hidayahnya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer, Program Studi S1 Ilmu Komputer Departemen Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara. Shalawat beriring salam saya persembahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW.

Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Prof. Dr. Tulus, M.Si selaku pembimbing pertama dan Maya Silvi Lydia, B.Sc, M.Sc selaku pembimbing kedua yang telah banyak meluangkan waktunya dalam memberikan masukan-masukan kepada penulis. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Drs. James P. Marbun, M.Kom, dan Dian Rachmawati, S.Si, M.Kom yang telah bersedia menjadi dosen penguji. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen Ilmu Komputer, Dr. Poltak Sihombing, M.Kom dan Maya Silvi Lydia, Bsc, MSc, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen serta pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer Departemen Ilmu Komputer FMIPA USU.

(6)

ABSTRAK

(7)

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINATION OF SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING FUZZY MULTIPLE

ATTRIBUTE DECISION MAKING IN SMA TAMAN SISWASAWIT SEBERANG

ABSTRACT

(8)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 3.1 Penghasilan Orang Tua 25

Tabel 3.2 Tanggungan Orang Tua 25

Tabel 3.3 Kelas 26

Tabel 3.4 Keadaan Ayah 26

Tabel 3.5 Nilai Rapor 26

Tabel 3.6 Masukan Data Awal Siswa Calon Penerima Beasiswa 27 Tabel 3.7 Masukan Data Siswa Calon Penerima Beasiswa 27

Tabel 3.8 Perankingan Siswa Penerima Beasiswa 30

Tabel 3.9 Struktur Tabel Data Siswa 42

Tabel 3.10 Struktur Tabel Pengguna 42

Tabel 3.11 Struktur Tabel Nilai Fuzzy Penghasilan 43 Tabel 3.12 Struktur Tabel Nilai Fuzzy Tanggungan 43

Tabel 3.13 Struktur Tabel Nilai Fuzzy Kelas 43

Tabel 3.14 Struktur Tabel Nilai Fuzzy Keadaan 44 Tabel 3.15 Struktur Tabel Nilai Fuzzy Nilai Rapor 44

Tabel 3.16 Kamus Data Pengguna 44

Tabel 3.17 Kamus Data Siswa 45

Tabel 3.18 Kamus Data Hasil 45

Tabel 4.1 Penerima Beasiswa Menggunakan Sistem 64

Tabel 4.2 Penerima Beasiswa Secara Manual 65

Tabel 4.3 Hasil Uji Aplikasi 65

(9)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1 Posisi Sistem Pendukung Keptusan 8

Gambar 2.2 Model Konseptual SPK 14

Gambar 2.3 Himpunan Muda, Paraboya Dan Tua 16

Gambar 2.4 Himpunan Fuzzy untuk Variabel Umur 17

Gambar 3.1 Flowchart Sistem 31

Gambar 3.2 DFD Level 0-Administrator 33

Gambar 3.3 DFD Level 1-Administrator 34

Gambar 3.4 DFD Level 2-Manajemen Data Oleh Admin 35

Gambar 3.5 DFD Level 2-Proses Seleksi 37

Gambar 3.6 DFD Level 0-Operator 38

Gambar 3.7 DFD Level 1-Operator 39

Gambar 3.8 Gambar ERD 41

Gambar 3.9 Rancangan Halaman Utama 47

Gambar 3.10 Rancangan Menu Sistem 48

Gambar 3.11 Rancangan Menu Login 49

Gambar 3.12 Rancangan Menu Logout 50

Gambar 3.13 Rancangan Menu Daftar Pengguna 51

Gambar 3.14 Rancangan Menu Data 51

Gambar 3.15 Rancangan Menu Data Siswa 52

Gambar 3.16 Rancangan Menu Tambah Data Siswa 53

Gambar 3.17 Rancangan Menu Proses 54

Gambar 3.18 Rancangan Menu Proses Akhir 55

Gambar 3.19 Rancangan Tentang Penulis 55

Gambar 3.20 Rancangan Menu Keluar Sistem 56

Gambar 4.1 Form Halaman Utama 58

Gambar 4.2 Form Menu Login Sebagai Administrator 59

Gambar 4.3 Form Menu Login Sebagai User 59

Gambar 4.4 Form Menu Daftar Pengguna 60

Gambar 4.5 Form Menu Input Data Siswa 61

Gambar 4.6 Form Menu Data Siswa 61

Gambar 4.7 Form Menu Proses 62

Gambar 4.8 Form Menu Proses Akhir 63

Gambar 4.9 Form Menu Tentang Penulis 63

(10)

DAFTAR RUMUS

Halaman

Rumus 2.1 Rating Kinerja Ternormalisasi 21

(11)

ABSTRAK

(12)

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINATION OF SCHOLARSHIP RECIPIENTS USING FUZZY MULTIPLE

ATTRIBUTE DECISION MAKING IN SMA TAMAN SISWASAWIT SEBERANG

ABSTRACT

(13)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Taman siswa merupakan sebuah perguruan yang bercorak nasional yang pertama kali berdiri di Indonesia, perguruan ini berdiri pada tanggal 3 juli 1922 dan didirikan oleh seorang keturunan kraton Yogyakarta yang bernama Raden Mas Soewardi Soeryaningrat yang kemudian saat genap berumur 40 tahun beliau mengganti namanya menjadi Ki Hadjar Dewantara, pergantian nama ini dimaksudkan agar beliau lebih dekat dengan rakyatnya. Semantara Perguruan Taman Siswa Sawit Seberang berdiri pada tanggal 22 Juni 1988. Perguruan Taman Siswa Sawit Seberang mempunyai empat jurusan yaitu Taman Dewasa (SMP), Taman Madya (SMA), Taman Madya Bisnis Manajemen (SMK-BM) dan Taman Madya Teknik Industri (SMK-TI).

Uang sekolah merupakan salah satu kewajiban siswa yang harus dibayar setiap bulannya kepada sekolah tempat mereka menuntut ilmu. Namun terkadang banyak siswa yang menunggak membayar uang sekolah karena ketidakmampuan mereka untuk membayar uang sekolah karena berbagai alasan. Ini menjadi salah satu masalah tersendiri bagi pihak sekolah.

(14)

dilakukan secara manual dan tidak jelasnya kriteria untuk seorang siswa memperoleh beasiswa.

Untuk itu, penulis ingin membuat sebuah sistem pendukung keputusan untuk membantu pihak sekolah tersebut agar siswa yang mendapat beasiswa atau potongan uang sekolah tepat sasaran.

1.2Rumusan Masalah

Permasalahan yang akan diteliti dan diuraikan dalam tugas akhir ini adalah:

1. Bagaimana membangun sebuah sistem untuk menentukan siswa yang berhak memperoleh beasiswa sehingga tepat sasaran.

2. Bagaimana memperkecil kesalahan dalam penentuan siswa yang berhak memperoleh beasiswa sehingga penyalurannya tepat sasaran.

1.3Batasan Masalah

Batasan-batasan masalah dalam tugas akhir ini adalah:

1. Sistem ini hanya membahas siswa yang berhak memperoleh beasiswa bagi tingkat SMA pada Perguruan Taman Siswa Sawit Seberang.

2. Sistem ini dibuat dengan menggunakan Bahasa Pemrograman Borland Delphi 7 dan Microsoft Access sebagai Database Manajemen System.

1.4Tujuan Penelitian

(15)

1.5Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian ini adalah agar diperoleh calon siswa yang sesuai untuk mendapatkan beasiswa agar tidak terjadi kesalahan dalam penyaluran beasiswa tersebut sehingga tepat sasaran.

1.6Metode Penelitian

Metodologi penelitian yang akan penulis gunakan adalah: 1. Studi Literatur

Dengan melakukan studi literatur, penulis mempelajari teori tentang Sistem Pendukung Keputusan dengan metode FMADM dari berbagai sumber, seperti buku, artikel, jurnal, dan situs-situs internet. Selain itu juga mempelajari beberapa teori lainnya yang dirasakan perlu.

2. Perancangan Sistem

Merancang sistem pendukung keputusan Pemilihan siswa yang berhak memperoleh beasiswa.

3. Implementasi Sistem

Sistem akan diimplementasikan dalam bentuk aplikasi berbasis desktop menggunakan bahasa pemograman Borland Delphi 7 dan Microsoft Access sebagai Database Manajemen System.

4. Pengujian dan Analisa Sistem

Pengujian ini mencakup apakah implementasi telah sesuai dengan teori, atau apakah program mengalami kesalahan. Perbaikan program akan dilakukan jika ditemukan kesalahan.

5. Dokumentasi Sistem

Pembuatan dokumentasi sistem, lengkap dengan analisis yang telah diperoleh.

1.7Sistematika Penulisan

(16)

BAB 1: PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan mengenai latar belakang pemilihan judul skripsi “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Pada SMA Taman Siswa Sawit Seberang”, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB 2: LANDASAN TEORI

Bagian ini memuat dasar teori yang berfungsi sebagai sumber atau alat dalam memahami permasalahan yang berkaitan dengan sistem pendukung keputusan, pengertian Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dan mengenai teori yang berhubungan dan diperlukan dalam pembuatan aplikasi ini.

BAB 3 : ANALISIS DAN PERANCANGAN

Bab ini terdiri dari analisis kebutuhan perangkat lunak dan perancangan aplikasi untuk menentukan siswa yang berhak memperoleh beasiswa pada sebuah sekolah. Pada bagian analisis kebutuhan perangkat lunak memuat uraian tentang metode perancangan aplikasi untuk menentukan siswa yang berhak memperoleh beasiswa pada sebuah sekolah, hasil perancangan yang berupa perancangan diagram arus data, perancangan flowchart, perancangan basis data dan perancangan antarmuka.

BAB 4 : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

(17)

BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN

(18)

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1Sistem Pendukung Keputusan

2.1.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan ata dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifik.

Menurut Moore dan Chang, SPK dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa.

Sedangkan menurut Keen dan Scoot Morton Sistem Pendukung Keputusan merupakan penggabungan sumber-sumber kecerdasan individu dengan kemampuan komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan. Sistem Pendukung Keputusan juga merupakan sistem informasi berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah-masalah semi struktur .

(19)

dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga sistem ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan pengambilan keputusan dalam proses pembuatan keputusan.

Menurut (Azhar, 1995), dari pengertian SPK maka dapat ditentukan karakteristik antara lain:

1. Mendukung proses pengambilan keputusan, menitik beratkan pada management by perception.

2. Adanya interface manusia atau mesin di mana manusia (user) tetap memegang kontrol proses pengambilan keputusan.

3. Mendukung pengambilan keputusan untuk membahas masalah terstruktur, semi terstruktur dan tak struktur.

4. Memiliki kapasitas dialog untuk memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan

5. Memiliki subsistem-subsistem yang terintegrasi sedemikian rupa sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan item.

6. Membutuhkan struktur data komprehensif yang dapat melayani kebutuhan informasi seluruh tingkatan manajemen.

2.1.2 Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan (SPK) mulai dikembangkan pada tahun 1960-an, tetapi istilah sistem pendukung keputusan itu sendiri baru muncul pada tahun 1971, yang diciptakan oleh G. Anthony Gorry dan Micheal S.Scott Morton, keduanya adalah profesor di MIT. Hal itu mereka lakukan dengan tujuan untuk menciptakan kerangka kerja guna mengarahkan aplikasi komputer kepada pengambilan keputusan manajemen.

Sementara itu, perintis sistem pendukung keputusan yang lain dari MIT, yaitu Peter G.W. Keen yang bekerja sama dengan Scott Morton telah mendefenisikan tiga tujuan yang harus dicapai oleh sistem pendukung keputusan, yaitu:

1. Sistem harus dapat membantu manajer dalam membuat keputusan guna memecahkan masalah semi terstruktur.

(20)

Tujuan-tujuan tersebut mengacu pada tiga prinsip dasar sistem pendukung keputusan (Kadarsah, 1998), yaitu:

1. Struktur masalah

Untuk masalah yang terstruktur, penyelesaian dapat dilakukan dengan menggunakan rumus-rumus yang sesuai, sedangkan untuk masalah terstruktur tidak dapat dikomputerisasi. Sementara itu, sistem pendukung keputusan dikembangkan khususnya untuk menyelesaikan masalah yang semi-terstruktur.

2. Dukungan keputusan

Sistem pendukung keputusan tidak dimaksudkan untuk menggantikan manajer, karena komputer berada di bagian terstruktur, sementara manajer berada dibagian tak terstruktur untuk memberikan penilaian dan melakukan analisis. Manajer dan komputer bekerja sama sebagai sebuah tim pemecah masalah semi terstruktur.

3. Efektivitas keputusan

Tujuan utama dari sistem pendukung keputusan bukanlah mempersingkat waktu pengambilan keputusan, tetapi agar keputusan yang dihasilakn dapat lebih baik.

Gambar 2.1. Posisi Sistem Pendukung Keptusan

(Sumber: Oetomo, 2002 ) Solusi

Manajer

Solusi

manajer dengan dukungan komputer

Solusi Komputer

(21)

2.1.3 Konsep Pengambilan Keputusan

2.1.3.1Pengertian Keputusan

Beberapa definisi keputusan yang dikemukakan para ahli dijelaskan sebagai berikut (Hasan, 2004):

1. Menurut Ralph C. Davis

Keputusan adalah hasil pemecahan masalah yang dihadapinya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang pasti terhadap suatu pertanyaan. Keputusan harus dapat menjawab pertanyaan tentang apa yang dibicarakan dalam hubungannya dengan perencanaan. Keputusan dapat pula berupa tindakan terhadap pelaksanaan yang sangat menyimpang dari rencana semula.

2. Menurut Mary Follet

Keputusan adalah suatu atau sebagai hukum situasi. Apabila semua fakta dari situasi itu dapat diperolehnya dan semua yang terlibat, baik pengawas maupun pelaksana mau mentaati hukumnya atau ketentuannya, maka tidak sama dengan mentaati perintah. Wewenang tinggal dijalankan, tetapi itu merupakan wewenang dari hukum situasi.

3. Menurut James A.F.Stoner

Keputusan adalah pemilihan di antara alternatif-alternatif. Definisi ini mengandung tiga pengertian, yaitu:

a. Ada pilihan atas dasar logika atau pertimbangan.

b. Ada beberapa alternatif yang harus dan dipilih salah satu yang terbaik. c. Ada tujuan yang ingin dicapai, dan keputusan itu makin mendekatkan

pada tujuan tertentu.

4. Menurut Prof. Dr. Prajudi Atmosudirjo, SH

(22)

Dari pengertian-pengertian keputusan diatas, dapat ditarik suatu kesimpulan bahwa keputusan merupakan suatu pemecahan masalah sebagai suatu hukum situasi yang dilakukan melalui pemilihan satu alternatif dari beberapa alternatif.

2.1.3.2Kriteria Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan dirancang secara khusus untuk mendukung seseorang yang harus mengambil keputusan-keputusan tertentu. Berikut ini beberapa karakteristik sistem pendukung keputusan (Oetomo, 2002):

a. Interaktif

SPK memiliki user interface yang komunikatif sehingga pemakai dapat melakukan akses secara cepat ke data dan memperoleh informasi yang dibutuhkan.

b. Fleksibel

SPK memiliki sebanyak mungkin variabel masukkan, kemampuan untuk mengolah dan memberikan keluaran yang menyajikan alternatif-alternatif keputusan kepada pemakai.

c. Data kualitas

SPK memiliki kemampuan menerima data kualitas yang dikuantitaskan yang sifatnya subyektif dari pemakainya, sebagai data masukkan untuk pengolahan data. Misalnya: penilaian terhadap kecantikan yang bersifat kualitas, dapat dikuantitaskan dengan pemberian bobot nilai seperti 75 atau 90.

d. Prosedur Pakar

SPK mengandung suatu prosedur yang dirancang berdasarkan rumusan formal atau juga beberapa prosedur kepakaran seseorang atau kelompok dalam menyelesaikan suatu bidang masalah dengan fenomena tertentu.

2.1.3.3 Pengertian Pengambilan Keputusan

(23)

1. Menurut George R. Terry

Pengambilan keputusan adalah pemilihan alternatif perilaku (kelakuan) tertentu dari dua atau lebih alternatif yang ada.

2. Menurut S.P. Siagian

Pengambilan keputusan adalah suatu pendekatan yang sistematis terhadap hakikat alternatif yang dihadapi dan mengambil tindakan yang menurut perhitungan merupakan tindakan yang paling tepat.

3. Menurut James A.F. Stoner

Pengambilan keputusan adalah proses yang digunakan untuk memilih suatu tindakan sebagai cara pemecahan masalah.

Dari pengertian-pengertian pengambilan keputusan diatas, dapat disimpulkan bahwa pengambilan keputusan merupakan suatu proses pemilihan alternatif terbaik dari beberapa alternatif secara sistematis untuk ditindaklanjuti (digunakan) sebagai suatu cara pemecahan masalah.

2.1.4 Karakteristik dan Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan

Menurut (Turban, 2005), ada beberapa karakteristik dari SPK, di antarannya 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 5. Menggunakan baik data ekternal maupun internal

6. Memiliki kemampuan what-if analysis dan goal seeking analysis 7. Menggunakan beberapa model kuantitatif

Selain itu, Turban juga menjelaskan kemampuan yang harus dimiliki oleh sebuah sistem pendukung keputusan, di antaranya adalah sebagai berikut:

(24)

2. Membantu manajer pada berbagai tingkatan manajemen, mulai dari manajemen tingkat atas sampai manajemen tingkat bawah.

3. Menunjang pembuatan keputusan secara kelompok dan perorangan.

4. Menunjang pembuatan keputusan yang saling bergantungan dan berurutan. 5. Menunjang tahap-tahap pembuatan keputusan antara lain intelligence, design,

choice dan implementation.

6. Menunjang berbagai bentuk proses pembuatan keputusan dan jenis keputusan. 7. Kemampuan untuk melakukan adaptasi setiap saat dan bersifat fleksibel. 8. Kemudahan melakukan interaksi sistem.

9. Meningkatkan efektivitas dalam pembuatan keputusan daripada efisiensi. 10.Mudah dikembangkan oleh pemakai akhir.

11.Kemampuan pemodelan dan analisis dalam pembuatan keputusan. 12.Kemudahan melakukan pengaksesan berbagai sumber dan format data.

Disamping berbagai kemampuan dan karakteristik seperti dikemukakan di atas, sistem pendukung keputusan memiliki juga keterbatasan, antara lain:

1. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak dapat dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan yang sebenarnya.

2. Kemampuan suatu sistem pendukung keputusan terbatas pada pengetahuan dasar serta model dasar yang dimilikinya.

3. Proses-proses yang dapat dilakukan oleh sistem pendukung keputusan biasanya tergantung juga pada kemampuan perangkat lunak yang digunakannya.

4. Sistem pendukung keputusan tidak memiliki intuisi seperti yang dimiliki oleh manusia. Karena sistem pendukung keputusan hanya suatu kumpulan perangkat keras, perangkat lunak dan sistem operasi yang tidak dilengkapi oleh kemampuan berpikir.

(25)

2.1.5 Keuntungan Sistem Pendukung Keputusan

Beberapa keuntungan penggunaan SPK antara lain adalah sebagai berikut (Surbakti, 2002):

1. Mampu mendukung pencarian solusi dari berbagai permasalahan yang kompleks.

2. Dapat merespon dengan cepat pada situasi yang tidak diharapkan dalam konsisi yang berubah-ubah.

3. Mampu untuk menerapkan berbagai strategi yang berbeda pada konfigurasi berbeda secara cepat dan tepat.

4. Pandangan dan pembelajaran baru. 5. Sebagai fasilitator dalam komunikasi.

6. Meningkatkan kontrol manajemen dan kinerja. 7. Menghemat biaya dan sumber daya manusia (SDM).

8. Menghemat waktu karena keputusan dapat diambil dengan cepat.

9. Meningkatkan efektivitas manajerial, menjadikan manajer dapat bekerja lebih singkat dan dengan sedikit usaha.

10.Meningkatkan produktivitas analisis.

2.1.6 Komponen Sistem Pendukung Keputusan

Adapun komponen-komponen dari SPK adalah sebagai berikut: 1. Data Management

Termasuk database, yang mengandung data yang relevan untuk berbagai situasi dan diatur oleh software yang disebut Database Management Sistem (DBMS).

2. Model Management

(26)

3. Communication

User dapat berkomunikasi dan memberikan perintah pada DSS melalui subsistem ini. Ini berarti menyediakan antarmuka.

4. KnowledgeManagement

Subsistem optional ini dapat mendukung subsistem lain atau bertindak atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri.

Untuk dapat lebih jelas memahami model konseptual SPK, perhatikan gambar 2.2.

Gambar 2.2. Model Konseptual SPK

(Sumber: Surbakti, 2002)

2.2LogikaFuzzy

(27)

Ide dasar dari logika fuzzy muncul dari prinsip ketidakjelasan. Teori fuzzy pertama kali dibangun dengan menganut prinsip teori himpunan. Dalam himpunan konvensional (crisp), elemen dari semesta adalah anggota atau bukan anggota dari himpunan. Dengan demikian, keanggotaan dari himpunan adalah tetap.

Perbedaan mendasar dari himpunan crisp dan fuzzy adalah bahwa himpunan crisp selalu memiliki fungsi keanggotaan yang unik, sedangkan setiap himpunan fuzzy memiliki nilai keanggotaan yang terbatas dari fungsi keanggotaan yang mewakilinya. Hal itu memungkinkan fuzzy dapat diatur secara maksimum dalam situasi yang diberikan.

2.2.1 Perkembangan Logika Fuzzy

Pada pertengahan 1960, Prof. Lotfi Zadeh dari Universitas California di Barkeley menemukan bahwa logika benar atau salah pada logika Boolean tidak memperhitungkan beragam kondisi yang nyata. Untuk menghitung gradasi yang tak terbatas jumlahnya antara benar dan salah, Zadeh mengembangkan ide penggolongan set yang ia beri nama set fuzzy. Tidak seperti logika , logika fuzzy memiliki banyak nilai. Fuzzy membagi data-data ke dalam derajat keanggotaan, yaitu sesuatu yang dapat menjadi sebagian benar dan sebagian salah dalam waktu yang bersamaan.

(28)

2.2.2 Himpunan Fuzzy

Pada himpunan tegas (crisp) nilai keanggotaan suatu nilai x dalam suatu himpunan A yang sering ditulis dengan µA[x], memiliki dua kemungkinan yaitu:

1. Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota suatu himpunan. 2. Nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota suatu himpunan.

Nilai keanggotaan secara grafis, himpunan MUDA, PAROBAYA, dan TUA ini dapat dilihat pada gambar 2.3

Gambar 2.3 Himpunan MUDA, PARABOYA dan TUA

(Sumber: Kusumadewi, 2006)

Pada Gambar 2.3 dapat dijelaskan bahwa:

1. Apabila seseorang berusia 34 tahun, maka ia dikatakan MUDA (µMUDA[34] =1). 2. Apabila seseorang berusia 35 tahun, maka ia dikatakan TIDAK MUDA

(µMUDA[35] = 0).

3. Apabila seseorang berusia 35 tahun kurang 1 hari, maka ia dikatakan TIDAK PAROBAYA (µPAROBAYA[35 tahun – 1 hari] = 0).

(29)

Himpunan fuzzy digunakan untuk mengantisipasi hal tersebut. Seseorang dapat masuk dalam dua himpunan yang berbeda, MUDA dan PAROBAYA, PAROBAYA dan TUA, dan sebagainya. Seberapa besar ekstensinya dalam himpunan tersebut dapat dilihat pada nilai keanggotaannya. Gambar 2.4 menunjukkan himpunan fuzzy untuk variabel umur.

Gambar 2.4 Himpunan Fuzzyuntuk Variabel Umur

(Sumber: Kusumadewi, 2006)

Pada Gambar 2.4 dapat dilihat bahwa:

1. Seseorang yang berumur 40 tahun, termasuk dalam himpunan MUDA dengan µMUDA [40] = 0,25; namun dia juga termasuk dalam himpunan PAROBAYA dengan µPAROBAYA [40] = 0,5.

2. Seseorang yang berumur 50 tahun, termasuk dalam himpunan TUA dengan

µTUA [40] = 0,25; namun dia juga termasuk dalam himpunan PAROBAYA dengan µPAROBAYA [50] = 0,5.

(30)

2.2.3 Beberapa Hal yang Perlu Diketahui dalam Sistem Fuzzy

Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam sistem fuzzy, yaitu: a. Variabel Fuzzy

Variabel fuzzy merupakan variabel yang akan dibahas dalam suatu sistem fuzzy. Contoh: umur, permintaan, persediaan, produksi, dan sebagainya.

b. Himpunan Fuzzy

Merupakan suatu kelompok yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu sistem fuzzy. Contoh:

1. Variabel umur, terbagi menjadi tiga himpunan fuzzy, yaitu: MUDA, PAROBAYA, dan TUA.

2. Variabel suhu, terbagi menjadi tiga himpunan fuzzy, yaitu: DINGIN, SEJUK, NORMAL, HANGAT, dan PANAS.

3. Variabel persediaan, terbagi menjadi tiga himpunan fuzzy, yaitu: RENDAH, STANDAR, TINGGI.

Himpunan fuzzy memiliki dua atribut , yaitu:

1. Linguistik, yaitu penamaan kelompok yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti: MUDA, PAROBAYA, dan TUA.

2. Numerik, yaitu suatu nilai (angka) yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel, seperti: 25, 40, 35, 50, dan sebagainya.

c. Semesta Pembicaraan

Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Semesta pembicaraan merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai semesta pembicaraan dapat berupa bilangan positif maupun negatif. Adakalanya nilai semesta pembicaraan ini tidak dibatasi batas atasnya. Contoh:

(31)

d. Domain

Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Seperti halnya semesta pembicaraan, domain merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai domain dapat berupa bilangan positif maupun negatif.

2.3 Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)

Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan.

Pada dasarnya, ada tiga pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan (Kusumadewi, 2007).

Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM, antara lain (Kusumadewi, 2006):

a. Simple Additive Weighting (SAW) b. Weighted Product (WP)

c. ELECTRE

(32)

2.3.1 Algoritma Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)

Algoritma FMADM adalah:

1. Memberikan nilai setiap alternatif ( ) pada setiap kriteria ( ) yang sudah

ditentukan, di mana nilai tersebut di peroleh berdasarkan nilai crisp; i=1,2,…m dan j=1,2,…n.

2. Memberikan nilai bobot (W) yang juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.

3. Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi ( ) dari alternatif pada atribut ( ) berdasarkan persamaan yang

disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan/benefit=MAKSIMUM atau atribut biaya/cost=MINIMUM). Apabila berupa artibut keuntungan maka nilai crisp ( ) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp MAX (MAX )

dari tiap kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai crisp MIN (MIN ) dari tiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp ( )setiap kolom.

4. Melakukan proses perankingan dengan cara mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W).

5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif ( ) dengan cara menjumlahkan

hasil kali antara matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Nilai yang

lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif lebih terpilih (Kusumadewi ,

2007).

2.3.2 Metode Simple Additive Weighting (SAW)

(33)

Di mana:

= rating kinerja ternormalisasi.

=_{nilai maksimum dari setiap baris dan kolom}.

= _{nilai minimum dari setiap baris dan kolom.}

= baris dan kolom dari matriks.

( ) adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif pada atribut i=1,2,...,m

dan j=1,2,...,n.

Nilai preferensi untuk setiap alternatif diberikan sebagai:

Dimana:

= Nilai akhir dari alternatif

= Bobot yang telah ditentukan

= Normalisasi matriks

Nilai yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif lebih terpilih. (2.2) Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)

Jika j adalah atribut biaya (cost)

(34)

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1 Analisis Sistem

Analisis sistem dalam penelitian ini akan dilakukan dalam beberapa tahap yakni analisis permasalahan dan analisis kebutuhan sistem pendukung keputusan. Berikut akan dijelaskan masing-masing analisis tersebut.

3.1.1 Analisis Permasalahan

Disetiap lembaga pendidikan seperti Sekolah Menengah Atas ada beasiswa dan potongan uang sekolah yang diberikan kepada siswa yang berprestasi dan yang kurang mampu. Ada beasiswa dan potongan uang sekolah yang diberikan dari lembaga milik nasional, swasta maupun dari pihak sekolah itu sendiri.

(35)

Model yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW ini dipilih karena metode ini menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah yang berhak menerima beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan.

Dengan metode perangkingan tersebut, diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat terhadap siapa yang akan menerima beasiswa tersebut.

3.1.2 Analisis Kebutuhan Sistem Pendukung Keputusan

Tujuan analisis ini adalah untuk menentukan kebutuhan-kebutuhan yang diperlukan dalam sebuah sistem pendukung keputusan. Kebutuhan-kebutuhan yang dimaksud antara lain:

1. Kebutuhan Data Masukan

Yaitu data-data yang dimasukkan ke dalam sistem untuk diolah atau diproses. Data-data tersebut antara lain penghasilan orang tua, tanggungan orang tua, jumlah saudara kandung, kelas, keadaan ayah dan niai rapor.

2. Kebutuhan Data Keluaran

(36)

3.1.3 Analisis Pemecahan Masalah dengan Metode SAW

Dalam penelitian ini menggunakan FMDAM metode SAW. Langkah-langkah pemecahan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu .

2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.

3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria ( ), kemudian melakukan

normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. Adapun formula untuk melakukan normalisasi tersebut seperti persamaan 2.1.

4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik ( ) sebagai solusi. Nilai preferensi untuk

setiap alternatif ( ) dapat menggunakan persamaan 2.2. Nilai yang lebih besar

mengindikasikan bahwa alternatif lebih terpilih.

3.1.4 Analisis Hasil dan Pembahasan

Berdasarkan langkah-langkah pemecahan masalah dengan menngunakan metode SAW yang telah dijelaskan sebelumnya, pada subbab ini akan dibahas tentang proses perhitungan dan keluaran yang diharapkan pada penelitian ini.

1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu .

Dalam metode penelitian ini ada bobot dan kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan siapa yang akan terseleksi sebagai penerima beasiswa.

(37)

C1 = Penghasilan Orang Tua C2 = Tanggungan Orang Tua C3 = Kelas

C4 = Keadaan Ayah C5 = Nilai Rapor

2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.

a. Variabel penghasilan orang tua dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.

Tabel 3.1 Penghasilan Orang Tua

Penghasilan Orang Tua (X) Nilai

X <= Rp.1.000.000 1

X = Rp.1.000.000 – 5.000.000 0,75

X = Rp.5.000.000 – 10.000.000 0,5

X >=Rp.10.000.000 0

b. Variabel tanggungan orang tua dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.

Tabel 3.2 Tanggungan Orang Tua

Tanggungan Orang Tua Nilai

1 anak 0

2 anak 0,25

3 anak 0,5

4 anak 0,75

(38)

c. Variabel kelas dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.

Tabel 3.3 Kelas

Kelas Nilai

Kelas=1 1

Kelas=2 0,5

Kelas=3 0

d. Variabel keadaan ayah dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.

Tabel 3.4 Keadaan Ayah

Keadaan Ayah Nilai

Hidup 0

Meninggal 1

e. Variabel nilai rapor dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.

Tabel 3.5 Nilai Rapor

Nilai Rapor (X) Nilai

X<80 0,25

X=80-90 0,50

X=90-100 0,75

(39)

3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria ( ), kemudian melakukan

normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.

Contoh hasil penginputan dari pemohon beasiswa. Dimana data-data yang dimasukan sesuai dengan data yang sebenarnya dan sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan melalui proses perhitungan.

Tabel 3.6 Masukan Data Awal Siswa Calon Penerima Beasiswa

Tabel 3.7 Masukan Data Siswa Calon Penerima Beasiswa

No NIS Nama Siswa Penghasilan Orang Tua

Tanggungan Orang Tua

Kelas Keadaan Ayah

(40)

Berdasarkan pada tabel 3.7 diatas, dapat dibentuk matriks keputusan X dengan data tersebut:

Dengan vektor bobot:

(41)

Hasil Normalisasi:

Proses perangkingan dengan menggunakan bobot yang telah diberikan oleh pengambil keputusan:

(42)

4. Dari perhitungan diatas didapat _{merupakan nilai terbesar sehingga diperoleh} alternatif adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Dengan kata

lain Anton akan berada diurutan pertama dalam daftar penerima beasiswa.

Tabel 3.8 Perankingan Siswa Penerima Beasiswa

No NIS Nama Siswa

Penghasilan Orang Tua

Tanggungan Orang Tua

Kelas Keadaan Ayah

Nilai Rapor

Hasil Akhir

1 1982 Syafrizal 1 0,5 1 1 0,75 4,4

2 1896 Shinta 1 0 1 1 0,5 3,13

(43)

3.2 Perancangan Flowchart_Sistem

Perancangan flowchart atau diagram alir akan memudahkan pengembang untuk mengimplementasikan sistem ke dalam bahasa pemrograman, karena akan menjelaskan bagaimana cara kerja sistem dari awal hingga akhir.

Mulai

Input data Siswa

Tentukan Kriteria

Konversikan nilai setiap kriteria kedalam bilangan fuzzy

Hitung matriks kriteria

Normalisasi matriks kriteria

Hasil normalisasi dikalikan dengan nilai bobot yang telah ditentukan

Selesai Hasil Perangkingan

(44)

3.3 Perancangan Basis Data

Perancangan basis data dapat dilakukan dengan merancang Data Flow Diagram (DFD). Berikut akan penjelasan selengkapnya.

3.3.1 Data Flow Diagram (DFD)

Diagram Aliran Data/Data Flow Diagram (DFD) adalah sebuah teknis grafis yang menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan saat data bergerak dari input menjadi output. DFD dapat digunakan untuk menyajikan sebuah sistem atau perangkat lunak pada setiap tingkat abstraksi. DFD memberikan suatu mekanisme bagi pemodelan fungsional dan pemodelan informasi.

DFD level 0, disebut juga dengan model sistem fundamental atau model konteks, merepresentasikan seluruh elemen sistem sebagai sebuah lingkaran tunggal dengan data input dan output yang ditunjukkan oleh anak panah yang masuk dan keluar secara berurutan.

(45)

SPK Pemberian Beasiswa Administrator

hasil_proses_seleksi

proses_seleksi user_invalid | form_aplikasi

data_user

data_register hasil_data_register

Gambar 3.2 DFD Level 0-Administrator

a. Nama Proses : SPK Pemberian Beasiswa

b. Input : data_user,data_register, proses_seleksi

c. Proses : Seorang administrator harus memasukkan data dirinya untuk menggunakan aplikasi. Selanjutnya

administrator dapat memasukan data siswa. Dan melakukan proses seleksi

c. d. Output : user_invalid | form_aplikasi, hasil_data_register, hasil_proses_seleksi

(46)

1.0

Gambar 3.3 DFD Level 1-Administrator

a. No. / Nama Proses: 1.0 / Login

b. Input : data_ pengguna,

c. Proses : Untuk menggunakan aplikasi seorang administrator harus melakukan login terlebih dahulu yakni dengan memasukkan data dirinya. Data pengguna tersebut akan tersimpan ke dalam tabel pengguna dalam basis data.

d. Output : data_user , user_invalid | form_aplikasi

a. No. / Nama Proses: 2.0 / Manajemen Data

b. Input : data_register, hasil_data_pengguna_register, hasil_data_ siswa_register

c. Proses : Seorang administrator dapat melakukan registrasi data pengguna dan data siswa. Masing-masing data hasil

(47)

d. Output : data_pengguna, data_siswa , hasil_data_register {data pengguna | data_siswa}

a. No. / Nama Proses: 3.0 / Proses Seleksi

b. Input : data_siswa_calon_penerima.

c. Proses : Seorang administrator dapat melakukan proses seleksi dari data siswa calon penerima yang kemudian oleh sistem diubah menjadi data siswa penerima dalam bentuk perangkingan dari nilai alternatif yang tertinggi hingga terendah.

d. Output : hasil_data_siswa_penerima

2.1 INPUT DATA

Administrator

hasil_data_siswa_calon_penerima

hasil_data_pengguna_register data_register

data_pengguna | data_siswa data_pengguna

hasil_data_register

data_siswa_calon_penerima

2.2 TAMPIL DATA

PENGGUNA

DATASISWA

(48)

a. No. / Nama Proses: 2.1 / Input Data

b. Input : data_register {data_pengguna | data_siswa} ,

c. Proses : Pada saat administrator melakukan registrasi data baik data penggunamaupun siswa, maka administrator harus memasukkan data tersebut ke dalam sistem. Data pengguna akan disimpan ke dalam tabel pengguna sedangkan data siswa akan disimpan ke dalam tabel siswa.

d. Output : data_pengguna , data_siswa_calon_penerima

a. No. / Nama Proses: 2.2 / Tampil Data

b. Input : hasil_data_pengguna_register, hasil_data_register c. Proses : Semua data yang telah diregistrasi oleh administrator

(49)

ADMINISTRATOR _{INPUT DATA SISWA}3.1

Gambar 3.5 DFD Level 2-Proses Seleksi

a. No. / Nama Proses: 3.1 / Input Data Siswa

b. Input : data_siswa

c. Proses : Untuk mendapatkan siswa penerima beasiswa,

administrator harus memasukkan data masing-masing siswa ke dalam sistem, selanjutnya sitem akan

memproses data tersebut dan merubah data yang dimasukkan ke dalam nilai fuzzy dari masing-masing inputan.

(50)

a. No. / Nama Proses: 3.2 / Proses Seleksi Data Siswa

b. Input : data_siswa

c. Proses : Data siswa yang dimasukkan administrator akan diproses di dalam sistem untuk menghasilkan nilai akhir dari perhitungan dan akan di simpan didalam table hasil.

d. Output : hasil_data_siswa_fuzzy

a. No. / Nama Proses: 3.3 / Hasil Seleksi Siswa

b. Input : hasil_data_siswa_fuzzy

c. Proses : Setelah hasil akhir siswa di dapat, selanjutnya sistem akan menampilkan hasil data siswa penerima beasiswa dalam bentuk perangkingan dari alternatif tertinggi sampai terendah kepada administrator.

d. Output : hasil_data_siswa_fuzzy

OPERATOR

SPK Pemberian Beasiswa

hasil_data_siswa_register

hasil_password_user_baru user_invalid | form aplikasi

data_user

password_user_ganti data_siswa_register

(51)

a. Nama Proses : SPK Pemberian Beasiswa

b. Input : data_user, password_user_ganti, data_siswa_register c. Proses : Sama halnya dengan administrator, operator juga

harus memasukkan data dirinya untuk menggunakan aplikasi ini. Seorang operator hanya bisa melakukan registrasi data siswa, mengganti password dirinya pada aplikasi.

d. Output : user_invalid|form_aplikasi,hasil_password_user_baru, hasil_data_siswa_register

Proses yang ada pada DFD level 0 di atas dapat dipecah-pecah lagi menjadi proses-proses yang lebih kecil dan terperinci. Proses-proses tersebut dapat dilihat pada DFD level 1 di bawah ini:

user_invalid | form aplikasi

data_password

(52)

a. No. / Nama Proses: 1.0 / Login

b. Input : data_user, data_user

c. Proses : Untuk menggunakan aplikasi seorang operator juga harus melakukan login terlebih dahulu yakni dengan memasukkan data dirinya. Data user tersebut akan tersimpan ke dalam tabel pengguna dalam basis data. Jika data yang dimasukkan benar, maka sistem akan menampilkan form aplikasi yang akan digunakan, namun jika data yang dimasukkan salah, maka sistem akan mengeluarkan peringatan bahwa data yang operator masukkan invalid, sehingga harus diulangi kembali.

d. Output : data_user , user_invalid | form_aplikasi

a. No. / Nama Proses: 2.0 / Ganti Password

b. Input : data_password{password_lama dan baru}, data_password_baru

c. Proses : Operator juga dapat mengganti password dirinya untuk masuk ke dalam sistem yakni dengan

memasukkan data password yang diminta, kemudian data password baru secara otomatis akan tersimpan ke dalam basis data user. Dan operator akan dapat

menggunakan data password baru tersebut. d. Output : data_password , data_password_baru

a. No. / Nama Proses: 3.0 / Manajemen Data Siswa

b. Input : data_register , data_siswa

(53)

3.3.2 Entity Relationship Diagram (ERD)

ERD merupakan suatu model untuk menjelaskan hubungan antar data dalam basis databerdasarkan objek-objek dasar data yang mempunyai hubungan antar relasi. ERD untuk memodelkan struktur data dan hubungan antar data, untuk menggambarkannya digunakan beberapa notasi dan simbol.

(54)

3.3.3 Perancangan Struktur Tabel

Perancangan struktur tabel berguna bagi pengembang sistem dalam merancang basis data yang akan digunakan pada sistem nantinya. Sistem ini menggunakan beberapa tabel diantaranya tabel data siswa, pengguna, dan nilai fuzzy penghasilan. Berikut struktur dari masing-masing tabel tersebut.

Tabel 3.9 Struktur Tabel Data Siswa

No Nama Field Tipe Data Ukuran Keterangan

1 nis text 6 Nomor identitas siswa dan

sebagai Primary key

2 nama siswa text 50 Nama siswa

3 penghasilan orang tua number 10 Penghasilan orang tua siswa perbulan

4 tanggungan orang tua number 3 Tanggungan orang tua siswa yang masih sekolah 5 jumlah saudara

kandung

number 3 Jumlah saudara kandung siswa

6 kelas number 3 Kelas siswa

7 keadaan ayah number 10 Keadaan ayah siswa 8 nilai rapor number 5 Nilai rapor siswa

Tabel 3.10 Struktur Tabel Pengguna

1 nama text 30 Username pengguna sistem

2 pass text 8 Password pengguna sistem

(55)

Tabel 3.11 Struktur Tabel Nilai Fuzzy Penghasilan

1 id number 5 Identitas nilai setiap tabel

dan sebagai Primary key 2 penghasilan orang tua text 20 Penghasilan orang tua

siswa

3 nilai number 5 Nilai konversi dari setiap

siswa

Tabel 3.12 Struktur Tabel Nilai Fuzzy Tanggungan

1 id number 5 Identitas nilai setiap tabel dan

sebagai Primary key

2 tanggungan orang tua text 15 Tanggungan orang tua siswa 3 nilai number 5 Nilai konversi dari setiap siswa

Tabel 3.13 Struktur Tabel Nilai Fuzzy Kelas

No Nama Field Tipe Data Ukuran Keterangan

1 id number 5 Identitas nilai setiap tabel dan sebagai Primary key

2 kelas text 5 Kelas siswa

(56)

Tabel 3.14 Struktur Tabel Nilai Fuzzy Keadaan

2 keadaan ayah text 10 Keadaan ayah siswa

3 nilai number 5 Nilai konversi dari setiap siswa

Tabel 3.15 Struktur Tabel Nilai Fuzzy Nilai Rapor

2 nilai rapor text 20 Nilai rapor siswa

3 nilai number 5 Nilai konversi dari setiap siswa

3.3.4 Kamus Data

Kamus data dirancang untuk menentukan tabel-tabel apa saja yang akan muncul ke dalam aplikasi dengan menggunakan data dalam basis data sistem. Berikut tabel-tabel yang akan muncul di dalam aplikasi SPK pemilihan siswa yang berhak memperoleh beasiswa ini.

Tabel 3.16 Kamus Data Pengguna

1 id text 7 Nomor identitas pengguna

2 nama text 30 Username pengguna sistem

3 pass text 8 Password pengguna sistem

4 tingkat text 13 Tingkat dalam penggunaan

(57)

Tabel 3.17 Kamus Data Siswa

No Nama Field Tipe Data Ukuran Keterangan

1 nis text 6 Nomor identitas siswa

3 penghasilan orangtua number 10 Penghasilan orang tua siswa perbulan

4 tanggungan orangtua number 3 Tanggungan orang tua siswa yang masih sekolah

5 jumlahsaudarakandung number 3 Jumlah saudara kandung siswa

6 kelas number 3 Kelas siswa

7 keadaan ayah number 10 Keadaan ayah siswa 8 nilai rapor number 5 Nilai rapor siswa

Tabel 3.18 Kamus Data Hasil

1 nis text 6 Nomor identitas siswa

3 penghasilan orangtua number 10 Penghasilan orang tua siswa perbulan

4 tanggungan orangtua number 3 Tanggungan orang tua siswa yang masih sekolah

5 jumlah saudara kandung

(58)

3.4 Perancangan Antar Muka

Perancangan antarmuka merupakan tampilan program aplikasi yang akan digunakan oleh pengguna untuk dapat berkomunikasi dengan komputer. Tahapan ini sangat penting karena antarmuka yang baik akan membuat pengguna merasakan kenyamanan dalam menggunakan sebuah aplikassi komputer.

Untuk lebih memudahkan pembuatan antarmuka suatu sistem, perlu dilakukan terlebih dahulu perancangan struktur menu program dari sistem yang akan dibangun, hal ini sangat berguna untuk mengetahui urutan menu yang akan digunakan oleh pengguna Berikut struktur menu-menu yang akan dirancang pada aplikasi sistem pendukung keputusan ini.

3.4.1 Rancangan Halaman Utama

(59)

Sistem Data Proses Tentang Penulis Keluar Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa

Gambar 3.9 Rancangan Halaman Utama

3.4.2 Rancangan Menu Sistem

Pada menu Sistem terdapat beberapa sub menu, yaitu sub menu Login, Logout, Daftar

pengguna, dan Keluar. Tampilan rancangan menu sistem dapat dilihat pada gambar dibawah

(60)

Sistem Data Proses Tentang Penulis Keluar

SPK Pemberian Beasiswa SMA Taman Siswa

Log in

Log out

Daftar Pengguna

Keluar

Gambar 3.10 Rancangan Menu Sistem

3.4.3 Rancangan Menu Login

(61)

Sistem Data Proses Tentang Penulis Keluar SPK Pemberian Beasiswa SMA Taman Siswa

Username

Cancel Ok

Password

Log In

Gambar 3.11 Rancangan Menu Log-in

3.4.4 Rancangan Menu Logout

(62)

Keluar Dari Sistem

Tidak Ya

Log Out Sistem

Gambar 3.12 Rancangan Menu Logout

3.4.5 Rancangan Menu Daftar Pengguna

(63)

Tambah Hapus Edit

Daftar Pengguna

No Username Password Level

Username Password

Konfirmasi Password Level

Keluar

Batal Ok

Gambar 3.13 Rancangan Menu Daftar Pengguna

3.4.6 Rancangan Menu Data

Menu register data adalah menu untuk menyimpan semua data siswa yang diperlukan, sehingga apabila dibutuhkan dapat dicari pada menu ini. Tampilan rancangan menu data dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

Data Siswa

Input Data Siswa

(64)

3.4.7 Rancangan Menu Data Siswa

Menu data siswa adalah menu yang berisi semua data-data siswa calon penerima beasiswa. Pada menu ini, kita dapat memanipulasi data siswa yang ada, seperti mengedit data siswa dan menghapus data siswa. Tampilan rancangan menu data siswa dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

Edit Hapus

Data Siswa Calon Penerima Potongan Uang Sekolah

Tambah

No NIS Nama Siswa Penghasilan

Orang Tua

Gambar 3.15 Rancangan Menu Data Siswa

3.4.8 Rancangan Menu Input Data Siswa

(65)

Sistem Data Proses Tentang Penulis Keluar SPK Pemberian Potongan Uang Sekolah SMA Taman Siswa

NIS

Kelas

Tanggungan Orangtua Penghasilan Orangtua Nama Siswa

Keadaan Ayah

Nilai Rapor

Simpan Cancel

Tambah Data Siswa Calon Penerima Potongan Uang Sekolah

Reset Jumlah Saudara Kandung

Gambar 3.16 Rancangan Menu Tambah Data Siswa

3.4.9 Rancangan Menu Proses

(66)

Orang Tua

Tanggungan Orang tua

Proses Keluar

Data Siswa CalonPenerima Potongan Uang Sekolah Sebelum diProses

Gambar 3.17 Rancangan Menu Proses

3.4.10 Rancangan Menu Proses Akhir

(67)

Orang Tua

Tanggungan Orang tua

Print Keluar Data Siswa CalonPenerima Potongan Uang Sekolah Sesudah diProses

Gambar 3.18 Rancangan Menu Proses Akhir

3.4.11 Rancangan Menu Tentang Penulis

Menu tentang penulis berisi tentang biodata pengembang aplikasi SPK ini. Tampilan rancangan menu tentang penulis dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

Tentang Penulis

Nama : Riky Andi Syahputra

NIM : 061401011

Program Studi : S1 Ilmu Komputer

Fakultas : MIPA USU

Email : rikyswiss@yahoo.co.id

Keluar

(68)

3.4.12 Rancangan Menu Keluar

Menu keluar merupakan fungsi yang digunakan jika pengguna ingin keluar dari sistem. Tampilan rancangan menu keluar dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

Apakah Anda Yakin Keluar Dari Sistem ?

Ya Tidak

(69)

BAB 4

IMPLEMENTASI

Pada bab ini akan dijelaskan tentang implementasi dan pengujian dari aplikasi yang telah dirancang pada bab 3. Implementasi ini dilakukan untuk mengetahui hasil dari perangkat lunak yang dibangun dan pengujian dilakukan untuk melihat apakah setiap proses yang ada berjalan dengan baik dan output yang dihasilkan sudah sesuai dengan yang diharapkan.

4.1Implementasi

Implementasi sistem meliputi kebutuhan minimum hardware komputer dan kebutuhan perangkat lunak pendukung aplikasi.

Tahap implementasi perangkat lunak merupakan kelanjutan dari tahap perancangan, sehingga implementasi ini harus didasarkan pada perancangan yang telah dilaksanakan sebelumnya. Dalam proses pembuatan aplikasi, konfigurasi komputer yang digunakan adalah notebook Acer Aspire 4520 dengan spesifikasi processor Mobile AMD Turion 64X2 TL-60, RAM 1.00 GB dengan sistem operasi Microsoft Windows XP Service Pack 2. Tetapi aplikasi ini juga dapat dijalankan dengan konfigurasi minimal komputer sebagai berikut:

1. Prosesor dengan kecepatan proses 1000 MHz

2. Sistem Operasi versi Microsoft Windows 98 atau lebih 3. Memory primer (RAM) berkapasitas 128 MegaByte 4. VGA dengan resolusi minimum 800x600 pixel 5. Mouse

(70)

4.2 Pengujian Sistem

Pengujian yang dilakukan adalah pengujian validasi (validation testing) dengan menggunakan metode blackbox. Metode blackbox merupakan metode pengujian perangkat lunak tanpa memperhatikan perincian detail dari perangkat lunak tersebut. Pengujian validasi berfokus pada tindakan pengguna yang terlihat dan pengguna dapat mengenali output dari sistem. Pengujian ini menjalankan sistem pada lingkungan yang aktif dengan menggunakan data yang benar (Whitten, 2004).

Pada tahap ini pengujian dibagi menjadi dua bagian, yang pertama sebagai user dan yang kedua sebagai administrator yang masing-masing memiliki hak akses yang berbeda terhadap sistem.

4.2.1 Halaman Utama

Halaman utama merupakan halaman yang pertama kali muncul pada saat kita menjalankan program ini. Halaman utama ini terdiri dari beberapa menu yaitu: menu sistem, menu data, menu proses, tentang penulis, dan menu keluar. Berikut tampilan form halaman utama pada sistem ini.

(71)

4.2.2 Menu Login

Halaman login berfungsi untuk memasukkan data pengguna yang ingin menggunakan sistem. Jika data tersebut benar, maka pengguna akan masuk ke dalam sistem, namun jika data tersebut salah, maka sistem akan memberi peringatan. Berikut tampilan form menu login sistem ini.

Gambar 4.2 Menu Login Sebagai Administrator

(72)

Ada dua tingkat pengguna dalam sistem ini, yakni administrator dan operator. Seorang administrator dapat mengakses semua menu pada sistem, sedangkan operator hanya dapat mengakses sebagian menu pada sistem. Berikut tampilan form yang akan muncul pada saat pengguna berhasil login baik sebagai administrator maupun operator.

4.2.3 Menu Daftar Pengguna

Pada menu Sistem terdapat sub menu Daftar Pengguna. Fungsi sub menu ini adalah untuk

melihat daftar pengguna yang memiliki akses terhadap aplikasi ini dan juga melihat level

pangguna serta mengganti password user. Level pengguna terdiri dari operator dan

administrator. Desain antarmuka sub menu Daftar Pengguna dapat dilihat pada gambar

berikut.

Gambar 4.4 Menu Daftar Pengguna

4.2.4 Menu Input Data Siswa

(73)

Gambar 4.5 Menu Input Data Siswa

4.2.5 Menu Data Siswa

Menu data siswa adalah menu yang berisi semua data-data siswa calon penerima beasiswa. Pada menu ini, kita dapat memanipulasi data siswa yang ada, seperti mengedit data siswa dan menghapus data siswa. Berikut tampilan menu data siswa pada sistem ini.

(74)

4.2.6 Menu Proses

Menu proses adalah menu yang berisi data siswa calon penerima beasiswa yang telah diinputkan namun nilai yang ditampilkan dalam bentuk kriteria bilangan fuzzy yang telah dikonversikan. Berikut tampilan menu proses pada sistem ini.

Gambar 4.7 Menu Proses

4.2.7 Menu Proses Akhir

(75)

Gambar 4.8 Menu Proses Akhir

4.2.8 Menu Tentang Penulis

Menu tentang penulis berisi tentang biodata pengembang aplikasi SPK ini. Berikut tampilan menu tentang tentang penulis pada sistem ini.

(76)

4.2.9 Menu Keluar

Menu keluar merupakan fungsi yang digunakan jika pengguna ingin keluar dari sistem. Berikut tampilan menu keluar pada sistem ini.

Gambar 4.10 Menu Keluar

Dari hasil analisis dan pengujian terhadap enam data random yang diambil, dapat dilihat perbandingan hasil perhitungan siswa penerima beasiswa yang menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Dicesion Making dengan siswa penerima beasiswa menggunakan perhitungan secara manual di SMA Taman Siswa Sawit Seberang adalah sebagai berikut:

Tabel 4.1 Penerima Beasiswa Menggunakan Sistem

No NIS Nama Siswa Periode

(77)

Tabel 4.2 Penerima Beasiswa Secara Manual

No NIS Nama Siswa Periode

1 1957 Reza Sandria Semester 1 Tahun 2011 2 1999 Ika Sugiarti Semester 1 Tahun 2011 3 1982 M.Syafrizal Semester 1 Tahun 2011 4 2001 Siti Habsah Semester 1 Tahun 2011 5 1896 Shinta Afryani Semester 1 Tahun 2011 6 1952 Muhammad Ayub Semester 1 Tahun 2011

Dari hasil di atas dapat dilihat terjadi perbedaan antara seleksi yang dilakukan secara manual dengan menggunakan sistem. Pada seleksi yang dilakukan secara manual peringkat teratas adalah Reza Sandria, sedangkan menggunakan sistem, peringkat teratasnya adalah M.Syafrizal. Perbedaan ini terjadi karena seleksi yang dilakukan secara manual lebih melihat penghasilan orang tua sedangkan yang menggunakan sistem melihat semua kriteria yang ada.

Berikut adalah tabel hasil pengujian untuk setiap modul yang ada pada Sistem Pendukung Keputusan Siswa Penerima Beasiswa.

Tabel 4.3 Tabel Hasil Uji Aplikasi

No. Nama Modul Prosedur Pengujian Masukan

Keluaran

password Login Sukses √

2 Logout

Memilih perintah untuk keluar tanpa harus keluar dari aplikasi

Memilih user yang akan dihapus, diubah atau ditambah pada tabel kemudian mengeksekusi salah satu perintah tambah, hapus atau edit

(78)

Tabel 4.3 Tabel Hasil Uji Aplikasi (lanjutan)

Keterangan:

√ benar/berhasil

× salah/gagal

No. Nama Modul Prosedur Pengujian Masukan

Keluaran orang tua, jumlah saudara kandung, kelas, keadaan ayah dan nilai rapor kemudian ayah dan nilai rapor

Memilih siswa yang akan dihapus pada tabel kemudian data siswa kemudian mengeksekusi untu keluar dari sistem dengan mengeksekusi perintah keluar melalui form utama

--

Konfirmasi keluar dari

(79)

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Dari hasil pengujian sistem yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan diantaranya sebagai berikut:

1. Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada penelitian ini yakni Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa menggunakan metode FMADM pada SMA Taman Siswa Sawit Seberang yang bersifat multikriteria.

2. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa menggunakan metode FMADM pada SMA Taman Siswa Sawit Seberang dengan menggunakan FMADM ini dapat membantu pihak sekolah (Kepala Sekolah) dalam menentukan siswa penerima beasiswa dengan mengambil nilai tertinggi dari hasil perangkingan.

3. Pengurutan hasil akhir sistem dari nilai tertinggi hingga terendah.

4. Tampilan aplikasi dalam bentuk user friendly dapat membuat pengguna lebih mudah dan nyaman dalam menggunakan aplikasi ini.

(80)

5.2 Saran

Berdasarkan hasil penelitian, ada beberapa saran yang sebaiknya dilakukan guna pengembangan sistem ini menjadi lebih baik, diantaranya sebagai berikut:

1. Diharapkan kedepannya sistem ini dapat dirancang dalam bentuk web, sehingga lebih mempermudah siswa untuk mendaftarkan dirinya menjadi calon penerima beasiswa.

2. Sebaiknya laporan dapat dicetak sehingga mempermudah pengambil keputusan dalam melihatnya.

(81)

DAFTAR PUSTAKA

Al-Bahra bin Ladjamudin. 2003. Analisis dan Desain Sistem Informasi.Yogyakarta : Penerbit Graha Ilmu

Daihani, Dadan Uma. 2001. Komputerisasi pengambilan keputusan: panduan langkah demi langkah mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis computer.Jakarta: Elex Media Komputindo

Dharma Oetomo, Budi Sutedjo. 2002. Perencanaan & Pembangunan Sistem Informasi. Yogyakarta:Penerbit Andi

Hasan Iqbal, M.2004. Pokok-Pokok Materi Teori Pengambilan Keputusan. Jakarta : Ghalia Indonesia.

Kasim, Azhar. 1995. Teori Pembuatan Keputusan. Jakarta:Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

Kusumadewi, Sri., Hartati, S., Harjoko, A., dan Wardoyo, R. 2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making. Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.

Kusumadewi, Sri. 2007. Diklat Kuliah Kecerdasan Buatan, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia.

Martin, I. 2005. 36 Jam Belajar Komputer Pemrograman Visual Borland Delphi 7. Jakarta:Elex Media Komputindo

Simarmata, J.2005.Basis Data.Yogyakarta:Penerbit Andi

Subakti, Irfan. 2002. Sistem Pendukung Keputusan. Surabaya: Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh

Nopember. Suryadi, Kadarsah. dan Ramdhani, M.Ali.2002.Sistem pendukung Keputusan:Suatu

Wacana Struktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan.Bandung: Remaja Rosdakarya.

Turban, Efraim dan Jaye Aronson. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan System Cerdas). Jilid 1. Yogyakarta: Andi.

Wahana Komputer. Panduan Praktis Pemrograman Delphi 7.0. Semarang:Penerbit Andi

(82)

pada tanggal 15 mei 2010"

tanggal 15 mei 2010"