ANALISIS DAN DESAIN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
PEMILIHAN SISWA BARU KELAS X UNGGULAN DENGAN
METODE PROMETHEE
SKRIPSI
NURINDA
061401075
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ANALISIS DAN DESAIN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BARU KELAS X UNGGULAN DENGAN METODE PROMETHEE
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Komputer
NURINDA 061401075
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : ANALISIS DAN DESAIN SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BARU KELAS
X UNGGULAN DENGAN METODE PROMETHEE
Kategori : SKRIPSI
Nama : NURINDA
Nomor Induk Mahasiswa : 061401075
Program Studi : SARJANA (S1) ILMU KOMPUTER
Departemen : ILMU KOMPUTER
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, 29 Desember 2010
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Syahril Efendi, S.Si, MIT M. Andri B., S.T, MCompSc, MEM NIP. 19671110199602 1 011 NIP. 19751008 200801 1 011
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,
PERNYATAAN
ANALISIS DAN DESAIN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN
SISWA BARU KELAS X UNGGULAN DENGAN METODE PROMETHEE
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan,
PENGHARGAAN
Puji dan syukur Saya panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa karena kasih dan karuniaNya yang selalu menyertai Saya sehingga kertas kajian ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan.
Ucapan terima kasih Saya sampaikan kepada Bapak M. Andri B., S.T, MComp.Sc, MEM dan Bapak Syahril Efendi, S.Si, MIT selaku pembimbing pada penyelesaian skripsi ini yang telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada Saya untuk menyempurnakan kajian ini. Ucapan terimakasih juga Saya sampaikan kepada Bapak Drs. Suyanto, M.Kom, dan Bapak Ade Chandra, S.T, M.Kom selaku dosen penguji. Panduan ringkas, padat, dan profesional telah diberikan kepada Saya agar dapat menyelesaikan tugas ini. Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Departemen S-1 Ilmu Komputer, Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis dan Bapak Syahriol Sitorus, S.Si, MIT, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Matematikan dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara, semua dosen pada Departemen Ilmu Komputer FMIPA USU, dan pegawai di S-1 Ilmu Komputer FMIPA USU.
Skripsi ini terutama saya persembahkan untuk kedua orang tua dan keluarga saya yang telah memberikan dukungan dan motivasi, Ayahanda Morhan Lumban gaol dan Ibunda Sentiara Sihombing yang selalu sabar dalam mendidik saya dan memberikan cinta kasih. Untuk kakakku Risda, Sondang, Tulus dan Mesti yang selalu memberikan dukungan dan motivasi kepada Saya. Kepada teman-teman saya mengucapkan terima kasih, khususnya kepada Diana Rika, Irma, Emnita Ginting, Lestari, Betty, Kadar, Friendly, Fery, Pangeran, Philips, Fahkreza dan teman-teman di Paduan Suara Gloria yang selalu memberikan semangat dan dorongan kepada saya. Semoga Tuhan Yang Maha Esa memberikan limpahan karunia kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan, perhatian, serta dukungan kepada saya dalam menyelesaikan skripsi ini.
ABSTRAK
ABSTRACT
DAFTAR ISI
1.1 Latar Belakang Masalah 1
1.2 Rumusan Masalah 3
1.3 Batasan Masalah 3
1.4 Tujuan Penelitian 3
1.5 Manfaat Penelitian 4
1.6 Metodologi Penelitian 4
Bab 2 Tinjauan Pustaka
2.1 Kecerdasan 8
2.2 Konsep Dasar Sistem
2.3 Sistem Pendukung Keputusan 8
2.3.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan 8 2.3.2 Ciri-ciri dan Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan 9
2.3.3 Komponen DSS 10
2.3.4 Tujuan SPK 11
2.3.5 Tahapan Pemodelan dalam DSS 12
2.4Metode Preference Ranking Organization Method for
Enrichment Evaluation (Promethee)
12
2.4.1 Dominasi Kriteria 14
2.4.2 Rekomendasi Fungsi Preferensi 15
2.4.2.1 Kriteria Biasa 15
2.4.2.2 Kriteria Quasi 16
2.4.2.3 Kriteria Dengan Preferensi Linier 17 2.4.2.3 Kriteria Dengan Preferensi Linier 17
2.4.2.4 Kriteria Level 18
2.4.2.5 Kriteria Linier dan Area yang Tidak Berbeda 19
2.4.2.6 Kriteria Gaussian 20
2.4.3 Indeks Preferensi Multikriteria 21
2.4.4 Promethee Ranking 21
2.4.4.1 Promethee I 22
2.4.4.2 Promethee II 23
2.5 Perancangan Sistem 24
2.5.1 Pemodelan Proses Menggunakan Data Flow Diagram 24
2.5.2 Pemodelan Data 25
2.5.3 Entity Relationship Diagram (ERD) 26
2.5.4.1 Bentuk Normal Pertama(1NF) 30
2.5.4.2 Bentuk Normal Kedua 30
2.5.4.3 Bentuk Normal Ketiga(3NF) 30
2.5.4.4 Bentuk Normal Boyce Code 30
2.5.4.5 Bentuk Normal Keempat (4NF) 30
2.5.4.6 Bentuk Normal Kelima (5NF) 31
2.6 Perancangan Antarmuka Pengguna (User Interface) 31
2.6.1 Konstruksi Sistem 33
2.6.2 Implementasi Sistem 33
2.7 Konstruksi dan Implementasi sistem 33
2.7.1 Konstruksi Sistem 33
2.7.2 Implementasi Sistem 33
2.8 Database 34
2.9 MySQL 35
Bab 3 Analisis Dan Perancangan Sistem
3.1 Analisis 36
3.1.1 Identifikasi Masalah 36
3.1.2. Constraint 36
3.1.3 Analisis Kebutuhan Fungsional 37
3.1.4 Analisis Kebutuhan Pengguna 37
3.1.5 Analisis Kebutuhan Sistem 37
3.1.6Analisis Keluaran Sistem 38
3.2 Perancangan Logika 38
3.2.1 Pemodelan Proses 38
3.2.1.1 Bagan Alir Proses Promethee 39
3.2.1.2 Data flow Diagram(DFD) 39
3.2.1.2.1 Diagram Konteks 41
3.2.1.2.2 DFD Tingkat 1 42
3.2.2 Pemodelan Data 49
3.2.2.1 Identifikasi Entitas 50
3.2.2.2 Kamus Data 50
3.2.2.3 Model Data Beratribut Lengkap 52
3.3 Algoritma 53
3.4 Perancangan Inerface 56
3.4.1 Rancangan Form Utama 56
3.4.2 Rancangan Form Pendaftaran 57
3.4.3 Rancangan Form Kriteria 58
3.4.4 Rancangan Form Input Nilai TPA 59
3.4.5 Rancangan Form Input Tes Akademik 60
3.4.6 Rancangan Form Input Nilai anjutan 61
3.4.7 Rancangan Form Laporan 62
4.1 Lingkungan Implementasi 63
4.2 Implementasi Sistem 64
4.2.1 Form Utama 64
4.2.2 Form Pendaftaran Siswa 65
4.2.3 Form Input Nilai TPA 65
4.2.4 Form Input Nilai Tes Akademik 65
4.2.5 Form Input Nilai Tes Lanjutan 66
4.2.6 Form Input NilaiKriteria 66
4.2.7 Form Data Siswa 67
4.2.8 Form Laporan 67
4.3 Testing Kinerja Sistem 68
Bab 5 Penutup
5.1 Kesimpulan 89
5.2 Saran 90
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Dasar Analisis Promethee 13
Tabel 2.2 Notasi Kardinalitas 28
Tabel 3.1 Entitas Dasar 49
Tabel 3.2 Kamus Data 50
Tabel 4.1 Nilai Tes Contoh Kasus 67
Tabel 4.2 Promethee Tahap I 88
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Usual Criterion 15
Gambar 2.2 Quasi Crtierion 16
Gambar 2.3 Kriteria dengan Preferensi Linier 17
Gambar 2.4 Level Criterion 18
Gambar 2.5 Kriteria dengan Preferensi Linier dan Area yang Tidak
Berbeda 19
Gambar 2.6 Kriteria Gaussian 20
Gambar 2.7 Simbol Pelaku Eksternal 24
Gambar 2.8 Simbol Proses 24
Gambar 2.9 Simbol Simpanan Data 24
Gambar 2.10 Simbol Aliran Data 25
Gambar 2.11 simbol Entitas 25
Gambar 2.12 Simbol Atribut Biasa 26
Gambar 2.13 Simbol Atribut Komposit 26
Gambar 2 14 Simbol Atribut Bernilai Banyak 26
Gambar 2.15 Simbol Atribut Turunan 27
Gambar 2.16 Simbol Hubungan 27
Gambar 3.1 Flowchart Proses Promethee 39
Gambar 3.2 Konteks Diagram SPK Penerimaan Siswa Baru Unggulan 40 Gambar 3.3 DFD level 1 SPK Penerimaan Siswa Baru Unggulan 42 Gambar 3.4 DFD Tingkat 2 Proses Maintenance Data Siswa 43 Gambar 3.5 DFD Tingkat 2 Proses Maintenance Data Kriteria 44 Gambar 3.6 DFD Tingkat 2 Proses Maintenance Nilai 45
Gambar 3.7 DFD Tingkat 2 Proses Promethee 46
Gambar 3.8 DFD Tingkat 2 Proses Pembuatan Laporan Hasil Seleksi 48
Gambar 3.9 Data Beratribut Lengkap 52
Gambar 3.10 Rancangan Form Utama 56
Gambar 3.11 Rancangan Form Pendaftaran 57
Gambar 3.12 Rancangan Form Kriteria 58
Gambar 3.13 Rancangan Form Input Nilai TPA 59
Gambar 3.14 Rancangan Form Input Nilai Tes Akademik 60 Gambar 3.15 Rancangan Form Input Nilai Tes Lanjutan 61 Gambar 3.16 Rancangan Form Laporan Hasil Seleksi 61
Gambar 4.1 Form Utama 63
Gambar 4.2 Form Input Data Siswa 63
Gambar 4.3 Form Input TPA 64
Gambar 4.4 Form Input Nilai Tes Akademik 64
Gambar 4.5 Form Input Nilai Tes Lanjutan 65
Gambar 4.6 Form Input Nilai Kriteria 65
Gambar 4.7 Form Data Siswa 66
ABSTRAK
ABSTRACT
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang Masalah
Undang-undang No. 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional
mengamanatkan tentang perlunya memberikan pendidikan khusus bagi peserta didik
yang memiliki potensi dan kecerdasan istimewa. Hal ini dilakukan agar potensi yang
ada pada peserta didik dapat berkembang secara optimal dan pada gilirannya
memberikan kesempatan bagi mereka untuk tumbuh menjadi manusia yang beriman
dan bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa, berakhlak mulia, berilmu, cakap, kreatif
dan mandiri.
Perhatian khusus bagi siswa yang memiliki kecerdasan istimewa melalui
sekolah-sekolah yang didirikan untuk itu, dapat dianggap selaras dengan fungsi utama
pendidikan, yaitu mengembangkan potensi siswa secara utuh dan optimal.
Strategi pendidikan yang ditempuh selama ini bersifat massal, memberikan
perlakuan standar/rata-rata kepada semua siswa, sehingga kurang memperhatikan
perbedaan antarsiswa dalam kecakapan, minat, dan bakatnya. Dengan strategi
semacam ini, keunggulan akan muncul secara acak dan sangat tergantung kepada
motivasi belajar siswa serta lingkungan belajarnya. Oleh karena itu, perlu
dikembangkan keunggulan yang dimiliki oleh setiap siswa agar potensi yang dimiliki
dapat dikonversi menjadi prestasi yang unggul.
Promethee adalah salah satu metode penentuan urutan atau prioritas dalam
MCDM (Multi-Criterion Decision Making). Penggunaan Promethee adalah
menentukan dan menghasilkan keputusan dari beberapa alternatif. Di dalamnya semua
data digabung menjadi satu dengan bobot penilaian yang telah diperoleh melalui
Untuk menyeleksi calon siswa baru kelas unggulan digunakan metode
Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (Promethee ),
karena Promethee berfungsi untuk mengolah data, baik data kuantitatif maupun
kualitatif sekaligus.
Mencermati hal di atas maka penulis membuat Desain dan Analisis Sistem
Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Kelas Unggulan dengan Metode
Promethee .
1.2Rumusan Masalah
Masalah yang dibahas dalam tugas akhir ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana merancang dan membangun sistem pendukung keputusan penerimaan
siswa baru kelas X unggulan dengan menerapkan metode Promethee .
2. Bagaimana menyediakan informasi yang dibutuhkan oleh panitia dalam
mengambil keputusan.
3. Bagaimana meningkatkan kualitas hasil penilaian.
1.3 Batasan Masalah
Ruang lingkup masalah ini dibatasi pada hal-hal sebagai berikut:
1. Metode Promethee digunakan untuk menyeleksi calon siswa baru kelas
unggulan. Kategori yang digunakan dalam proses ini terdiri dari tiga kategori
yaitu, tes potensi akademik, tes akademik, tes lanjutan. Setiap kategori terdiri atas
beberapa kriteria. Dalam penelitian ini kriteria yang digunakan untuk kategori tes
potensi akademik adalah sinonim, antonim, tes gambar, silogisme, analogi, dan
deret angka, kategori tes akademik terdiri dari tes bahasa Indonesia, bahasa
Inggris, Matematika, dan IPA, kategori tes lanjutan terdiri dari tes kesamaptaan,
wawancara, jumlh nilai UN.
2. Tipe preferensi yang digunakan dalam penelitian ini adalah kriteria biasa, kriteria
quasi, kriteria dengan preferensi linier, kriteria level, dan kriteria linier area yang
3. Proses Promethee dilakukan secara keseluruhan.
4. Untuk membangunPrototype sistem digunakan data bayangan calon siswa baru
kelas X unggulan SMAN 1 sibolga.
5. Aplikasi dirancang hanya untuk berjalan di atas sistem operasi Microsoft
Windows XP Professional.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Membangun sistem pendukung keputusan yang membantu panitia penerimaan
siswa baru kelas unggulan untuk menyeleksi siswa yang akan diterima dengan
mengimplementasikan metode Promethee .
2. Meningkatkan kualitas hasil pennilaian dengan membandingkan nilai setiap siswa
untuk masing-masing kriteria.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Membantu panitia penerimaan siswa baru dalam menyeleksi siswa baru kelas
unggulan yang akan dididik untuk memaksimalkan potensi sumber daya manusia.
2. Dapat membantu peningkatan kinerja program pendidikan khusus siswa unggul
karena siswa yang terpilih adalah siswa yang unggul dibandingkan dengan yang
lainnya berdasarkan kriteria yang digunakan.
1.6 Metodologi Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:
1. Studi Literatur
Tahap ini dilakukan dengan mempelajari buku-buku referensi atau sumber-sumber
2. Studi Lapangan
Pada tahap ini dilakukan wawancara kepada panitia penerimaan siswa baru untuk
mengetahui parameter apa yang digunakan dalam seleksi penerimaan siswa baru
yang memiliki bakat istimewa.
3. Analisis Data
Pada tahap ini dilakukan analisis dengan metode Promethee dalam menentukan
siswa unggul yang akan diterima.
4. Implementasi Program (Coding)
Pada tahap ini dilakukan pengkodean program untuk membuat sistem pendukung
keputusan dalam memilih siswa baru dengan metode Promethee dengan
menggunakan bahasa pemrograman PHP.
5. Pengujian Sistem (Testing)
Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem untuk mengetahui apakah sistem
bekerja sesuai dengan yang diharapkan.
6. Pembuatan Laporan
Pembuatan laporan skripsi bertujuan untuk dijadikan sebagai dokumentasi hasil
penelitian.
1.7 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari beberapa bagian utama sebagai
berikut:
BAB 1 PENDAHULUAN
Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang pemilihan judul skripsi “Analisis
dan Desain Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Baru Kelas X Unggulan
dengan Metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation
(Promethee)”, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
Bab ini akan membahas mengenai tinjauan pustaka yang berkaitan dengan kecerdasan,
konsep dasar sistem, sistem pendukung keputusan, metode Promethee , perancangan
sistem, perancangan antarmuka pengguna, konstruksi dan implementasi sistem,
pangkalan data, MySQL.
BAB 3 ANALISIS PERANCANGAN
Bab ini membahas mengenai pendefinisian lingkup sistem dan pemodelan data.
BAB 4 IMPLEMENTASI
Bab ini berisi implementasi sistem pendukung keputusan penerimaan siswa baru kelas
X unggulan dengan metode Promethee dan pengujian sistem secara manual.
BAB 5 KESIMPULAN dan SARAN
Bab ini akan memuat kesimpulan isi dari keseluruhan uraian bab-bab sebelumnya dan
saran-saran dari hasil yang diperoleh yang diharapkan dapat bermanfaat untuk
BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Kecerdasan
Kecerdasan ialah istilah umum yang digunakan untuk menjelaskan pikiran yang
mencakup sejumlah kemampuan, seperti kemampuan menalar, merencanakan,
memecahkan masalah, berpikir abstrak, memahami gagasan, menggunakan bahasa
dan belajar. Kecerdasan erat kaitannya dengan kemampuan kognitif yang dimiliki oleh
individu.
Menurut Thurstone terdapat tujuh faktor dalam kecerdasan yaitu sebagai
berikut (Syaifuddin, 2004):
1. Verbal, yaitu pemahaman akan hubungan kata, kosa-kata dan penguasaan
komunikasi lisan
2. Number, yaitu kecermatan dan kecepatan dalam penggunaan fungsi-fungsi hitung
dasar.
3. Spatial, yaitu kemampuan untuk mengenali berbagai hubungan dalam bentuk
visual
4. Word fluency, yaitu kemampuan untuk mencerna dengan cepat kata-kata tertentu.
5. Memory, kemampuan mengingat gambar-gambar, pesan-pesan, angka-angka,
kata-kata, dan bentuk-bentuk pola.
6. Reasoning, yaitu kemampuan untuk mengambil kesimpulan dari beberapa contoh,
aturan, atau prinsip. Dapat juga diartikan sebagai kemampuan pemecahan
masalah.
7. Perceptual ability, yaitu kemampuan penginderaan.
Untuk mengetahui kemampuan calon siswa maka diadakan tes potensi
mengetahui bakat dan kemampuan seseorang di bidang keilmuan (akademis). Tes ini
juga sering dihubungkan dengan kecerdasan seseorang. Tes ini terdiri dari beberapa
soal yang di dalammnya tercakup faktor-faktor dalam kecerdasan.
2.2 Konsep Dasar Sistem
Sistem adalah sekumpulan unsur/elemen yang saling berkaitan dan saling
mempengaruhi dalam melakukan kegiatan bersama untuk mencapai suatu tujuan.
Terdapat banyak pendapat mengenai definisi sistem antara lain sebagai berikut:
1. Davis (1985)
Sistem adalah bagian-bagian yang saling berkaitan yang beroperasi bersama untuk
mencapai beberapa sasaran atau maksud.
2. Lucas (1989)
Sistem adalah sebagai suatu komponen atau variable yang terorganisasi, saling
berinteraksi, saling bergantung satu sama lain dan terpadu. Sebuah sistem
mempunyai tujuan atau sasaran
3. McLeod
Sistem adalah sekelompok elemen yang terintegrasi dengan maksud yang sama
untuk mencapai suatu tujuan
4. Robert G. Murdik (1993)
Sistem adalah seperangkat elemen-elemen yang terintegrasi dengan maksud yang
sama untuk mencapai suatu tujuan bersama
5. Gerald, J (1991)
Sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang saling
berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan atau
2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Definisi awal menunjukkan bahwa DSS sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan
untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan
semiterstruktur. DSS dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil
keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan
penilaian mereka. DSS ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan
penilaian atau pada keputusan-keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh
algoritma.
Sistem pendukung keputusan (Decision Support Systems) adalah bagian dari
sistem informasi berebasis komputer, termasuk sistem berbasis
pengetahuan(manajemen pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan
keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai
sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan
dari masalah semiterstruktur yang spesifik.
2.3.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Scott Morton DSS didefinisikan sebagai sistem berbasis komputer interaktif,
yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan bebagai
model untuk memecahkan masalah-masalah semiterstruktur dan tidak terstruktur.
Definisi klasik lainnya untuk DSS, diajukan oleh Keen dan Scott Morton
(1971), yaitu sistem pendukung keputusan memadukan sumber daya intelektual dari
individu dan kapabilitas dari komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. DSS
adalah sistem berbasis komputer bagi para pengambil keputusan manajemen yang
menangani masalah-masalah tidak terstruktur.
Menurut Moore dan Chang (1980), DSS didefinisikan sebagai sistem yang
dapat diperluas agar mampu mendukung analisis data ad hoc dan pemodelan
keputusan, berorientasi terhadap perencanaan masa depan, dan digunakan pada
interval yang tidak regular dan tidak terencana.
Dengan pengertian di atas dapat dijelaskan bahwa sistem pendukung
sistem yang membantu pengambil keputusan dengan melengkapi mereka dengan
informasi dari data yang telah diolah dengan relevan dan diperlukan untuk membuat
keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga sistem ini
tidak dimaksudkan untuk menggantikan pengambil keputusan dalam proses
pembuatan keputusan.
2.3.2 Ciri-ciri dan Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
Sudirman dan Widjajani (1996) mengemukakan cirri-ciri DSS yang dirumuskan oleh
Alters Keen sebagai berikut:
1. DSS ditujukan untuk membantu dalam pengambilan keputusan-keputusan yang
kurang terstruktur dan umumnya dihadapi oleh para manajer yang berada di
tingkat puncak.
2. DSS merupakan gabungan antara kumpulan model kualitatif dan kumpulan data.
3. DSS memiliki fasilitas interaktif yang dapat mempermudah hubungan antara
manusia dengan komputer.
4. DSS bersifat luwes dan dapat menyesuaikan dengan perubahan-perubahan yang
terjadi.
Karakteristik yang diharapkan ada pada DSS adalah sebagai berikut (Turban, 2005):
1. Dukungan kepada pengambil keputusan, terutama pada situasi semiterstruktur
dan terstruktur dengan menyertakan penilaian manusia dan informasi yang
terkomputerisasi.
2. Dukungan untuk semua level manajerial, dari eksekutif puncak sampai manajer
lini.
3. Dukungan untuk individu dan kelompok. Masalah yang kurang terstruktur sering
memerlukan keterlibatan individu dari departemen dan tingkat organisasional
yang berbeda atau bahkan tingkat organisasi lain.
4. Dukungan untuk keputusan independen dan/atau sekuensial. Keputusan bisa
dibuat satu kali, beberapa kali, atau berlang-ulang (dalam interval yang sama).
5. Dukungan di semua fase proses pengambilan keputusan: inteligensi, desain,
pilihan, dan implementasi.
7. Adaptivitas sepanjang waktu. Pengambil keputusan seharusnya reaktif, bisa
menghadapi perubahan kondisi secara cepat, dan mengadaptasi DSS untuk
perubahan tersebut.
8. Pengguna merasa seperti di rumah. Ramah-pengguna, kapabilitas grafis yang
sangat kuat, dan antarmuka manusia mesin yang interaktif dengan satu bahasa
alami bisa sangat meningkatkan efektivitas DSS.
9. Peningkatan efektivitas pengambilan keputusan (akurasi, timelines, kualitas)
ketimbang pada efisiensinya (biaya pengambilan keputusan). Ketika DSS
disebarkan sering membutuhkan waktu lebih lama, tetapi hasilnya lebih baik.
10. Kontrol penuh oleh pengambil keputusan terhadap semua langkah proses
pengambilan keputusan dalam memecahkan suatu masalah. DSS secara khusus
menekankan untuk mendukung pengambil keputusan bukan untuk menggantikan.
11. Pengguna akhir bisa mengembangkan dan memodifikasi sendiri sistem sederhana.
Sistem yang lebih besar bisa dibangun dengan bantuan ahli sistem informasi.
12. Biasanya model-model digunakan untuk menganalisis pengambilan suatu
keputusan. Kapabilitas pemodelan memungkinkan eksperimen dengan berbagai
strategi yang berbeda di bawah konfigurasi yang berbeda
13. Akses disediakan untuk berbagai sumber data, format, dan tipe mulai dari sistem
informasi geografis (GIS) sampai sistem berorientasi-objek.
14. Dapat digunakan sebagai alat standalone oleh seorang pengambil keputusan pada
suatu lokasi atau didistribusikan di suatu organisasi dan beberapa organisasi
sepanjang rantai persediaan.
2.3.3 Komponen DSS
Aplikasi sistem pendukung keputusan dapat terdiri dari beberapa subsistem antara lain
sebagai berikut:
1. Subsistem manajemen data
Subsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data yang
relevan untuk suatu situasi dan dikelola oleh perangkat lunak Database
dengan data Warehouse perusahaan, suatu repositori untuk data perusahaan yang
relevan dengan pengambilan keputusan.
2. Subsistem manajemen model
Merupakan perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistic, ilmu
manjaemen, atau model kuantitatif lain yang memberikan kapbilitas analitik dan
manajemen perangkat lunak yang tepat. Bahasa-bahasa pemodelan untuk
membangun model kustom juga dimasukkan.
3. Subsistem antarmuka pengguna
Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan sistem pendukung
keputusan melalui subsistem tersebut. Pengguna adalah bagian yang
dipertimbangkan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa kontribusi
unik dari sistem pendukung keputusan berasal dari interaksi yang intensif antara
komputer dan pembuat keputusan.
4. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan
Subsistem tersebut mendukung subsistem lain atau bertindak langsung sebagai
suatu komponen independen dan bersifat opsional.
2.3.4 Tujuan DSS
Tujuan DSS adalah sebagai berikut (Turban, 2005):
1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semiterstruktur.
2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan
untuk menggantikan fungsi manajer.
3. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih daripada
perbaikan efisiensinya.
4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk
melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya rendah.
5. Penigkatan produktivitas.
6. Dukungan kualitas.
7. Berdaya saing.
2.3.5 Tahapan Pemodelan dalam DSS
Menurut Herbert A. Simon (Kusrini, 2007), tahap-tahap yang harus dilalui dalam
proses pengambilan keputusan sebagai berikut :
1. Studi kelayakan (Inteligence)
Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian lingkup masalah serta
proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses dan diuji dalam
rangka mengidentifikasikan masalah.
2. Perancangan (Design)
Tahap ini merupakan proses pengembangan dan pencarian alternatif
tindakan/solusi yang dapat diambil. Tersebut merupakan representasi kejadian
nyata yang disederhanakan, sehingga diperlukan proses validasi dan vertifikasi
untuk mengetahui keakuratan model dalam meneliti masalah yang ada.
3. Pemilihan (Choice)
Tahap ini dilakukan pemilihan terhadap diantaraberbagai alternatif solusi yang
dimunculkan pada tahap perencanaan agar ditentukan/dengan memperhatikan
kriteria-kriteria berdasarkan tujuan yang akan dicapai.
4. Impelementasi (Implementation)
Tahap ini dilakukan penerapan terhadap rancangan sistem yang telah dibuat pada
tahap perancanagan serta pelaksanaan alternatif tindakan yang telah dipilih pada
tahap pemilihan.
2.4 Metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation
(Promethee)
Preference ranking organization method for enrichment evaluation (Promethee)
adalah suatu metode penentuan urutan (prioritas) dalam analisis multikriteria. Masalah
pokoknya adalah kesederhanaan, kejelasan, kestabilan. Dugaan dan dominasi kriteria
yang digunakan dalam Promethee adalah penggunaan nilai hubungan outranking
(Brans, 1982).
Prinsip yang digunakan adalah penetapan prioritas alternatif yang telah
MaX{f1 (X), f2 (X), f3 (X), … fk (X) | X ∈ℜ},
dimana K adalah sejumlah kumpulan alternatif, dan fi (i = 1, 2, 3, …, K) merupakan
nilai/ukuran relaltif kriteria untuk masing-masing alternatif. Dalam aplikasinya
sejumlah kriteria telah ditetapkan untuk menjelaskan K yang merupakan penilaian dari
ℜ (Real).
Promethee termasuk dalam keluarga metode outranking yang dikembangkan
oleh B. Roy dan meliputi dua fase:
1. Membangun hubungan outranking dari K.
2. Eksploitasi dari hubungan ini memberikan jawaban optimasi kriteria dalam
paradigma permasalahan multikriteria.
Dalam fase pertama, nilai hubungan outranking berdasarkan pertimbangan
dominasi masing-masing kriteria indeks preferensi ditentukan dan nilai outranking
secara grafis disajikan berdasarkan preferensi dari pembuat keputusan. Data dasar
untuk evaluasi dengan metode Promethee disajikan sebagai berikut (Daihani dan
Dadan, 2001):
Tabel 2.1 Data Dasar Analisis Promethee
Aternatif Kriteria
f1 (.) f2 (.) f3 (.) f4 (.) f5 (.) f6 (.)
a1 f1 (a1) f2 (a1) f3 (a1) f4 (a1) f5 (a1) f6 (a1)
a2 f1 (a2) f2 (a2) f3 (a2) f4 (a2) f5 (a2) f6 (a2)
… … … … … … …
ai f1 (ai) f2 (ai) f3 (ai) f4 (ai) f5 (ai) f6 (ai)
… … … …
an f1 (an) f2 (an) f3 (an) f4 (an) f5 (an) f6 (an)
Keterangan:
1. a1, a2, …, ai, an: n alternatif potensial.
2. f1, f2, …, fj, fk: k kriteria evaluasi. (Brans).
2.4.1 Dominasi Kriteria
Nilai f merupakan nilai nyata dari suatu kriteria dan tujuan berupa prosedur optimasi:
Untuk setiap alternatif a ∈ K, f (a) merupakan evaluasi dari alternatif tersebut
untuk suatu kriteria. Pada saat alternatif dibandingkan, a1, a2 ∈ K, harus dapat
ditentukan perbandingan preferensinya.
Menurut Brans penyampaian intensitas (P) dari preferensi alternatif a1 terhadap
alternatif a2 sedemikian rupa sehingga:
a. P (a1, a2) = 0, berarti tidak ada beda antara a1 dan a2, atau tidak ada preferensi dari
a1 lebih baik dari a2
b. P (a1, a2) ~ 0, berarti lemah, preferensi dari a1 lebih baik dari a2.
c. P (a1, a2) ~ 1, berarti kuat, preferensi dari a1 lebih baik dari a2.
d. P (a1, a2) = 1, berarti mutlak, preferensi dari a1 lebih baik dari a2.
Dalam metode ini, fungsi preferensi seringkali menghasilkan nilai fungsi yang
berbeda antara dua evaluasi, sehingga:
P (a1, a2) = P{f(a1) – f (a2)}
Untuk semua kriteria, suatu alternatif akan dipertimbangkan memiliki nilai
kriteria yanglebih baik ditentukan oleh nilai f dan akumulasi dari nilai ini menentukan
nilai preferensi atas masing-masing alternatif yang akan dipilih.
2.4.2 Rekomendasi Fungsi Preferensi
Pada metode Promethee terdapat enam bentuk fungsi preferensi kriteria antara lain
kriteria biasa (usual criterion), kriteria quasi (quasi criterion), kriteria dengan
preferensi linier (U-shape criterion), kriteria level (level criterion), kriteria dengan
preferensi linier dan area yang tidak berbeda (V-shapecriterion), kriteria gaussian
(Gaussian criterion). Hal ini tentu saja tidak mutlak, tetapi bentuk ini cukup baik
untuk beberapa kasus. Untuk memberikan gambaran yang lebih baik terhadap area
yang tidak sama, digunakan fungsi selisih nilai kriteria antaralternatif H(d) dimaan hal
2.4.2.1 Kriteria Biasa
Pada preferensi ini tidak ada beda antara a dan b jika dan hanya jika f(a) = f(b),
apabila nilai kriteriapada masing-masing alternatifmemiliki nilai berbeda, pembuat
keputusan membuat preferensi mutlak untuk alternatif yang memiliki nilai yang lebih
baik.
H(d) = ...…………..…….………...(1)
Keterangan:
1. H(d) : fungsi selisih kriteria antaralternatif
2. d : selisih nilai kriteria {d = f(a)-f(b)}
Untuk melihat kasus preferensi pada kriteria biasa, ilustrasinya dapat dilihat
dari perlombaan renang, seorang peserta denganpeserta lainnya akan memiliki
peringkat yang mutlak berbeda walaupun hanya dengan selisih nilai (waktu), yang
teramat kecil, dan kan memiliki peringkat yang sama jika dan hanya jika waktu
tempuhnya sama atau selisih nilai diantara keduanya sebesar nol (Brans, 1982). Fungsi
H(d) untuk preferensi disajikan pada gambar 2.1.
Gambar 2.1 Usual Criterion (Sumber: Brans, 1982)
2.4.2.2 Kriteria Quasi
Dalam fungsi preferensi quasi criterion atau kriteria quasi, selisih hasil evaluasi untuk
masing-masing nilai kriteria antaralternatif H(d) berpreferensi mutlak jika nilai H(d)
H(d) = ……….………...(2)
Keterangan:
1. H(d) : fungsi selisih kriteria antaralternatif
2. d : selisih nilai kriteria {d = f(a) – f(b)}
3. Parameter (q) : harus merupakan nilai yang tetap
Gambar 2.2 Quasi Criterion (Sumber: Brans, 1982)
Gambar 2.2 menjelaskan dua alternatif memiliki preferensi yang sama penting
selama selisih atau nilai H(d) dari masing-masing alternatif untuk kriteria tertentu
tidak melebihi nilai q, dan apabila selisih hasil evaluasi untuk masing-masing
alternatif melebihi nilai q maka terjadi bentuk preferensi mutlak (Brans, 1982).
Kasus pembuat keputusan dengan menggunakan kriteria kuasi, terlebih dahulu
harus menentukan nilai q, dimana nilai ini dapat menjelaskan pengaruh yang
signifikan dari suatu kriteria. Dalam hal ini, preferensi yang lebih baik diperoleh
apabila terjadi selisih antara dua alternatif di atas nilai q.
2.4.2.3 Kriteria dengan Preferensi Linier
Kriteria preferensi linier dapat menjelaskan bahwa selama nilai selisih memiliki nilai
yang lebih rendah dari p, preferensi dari pembuat keputusan meningkat secara linier
H(d) = ……….………(3)
Keterangan:
1. H(d) : fungsi selisih kriteria antaralternatif
2. d : selisih nilai kriteria {d = f(a) – f(b)}
3. p : nilai kecenderungan atas
Jika nilai d lebih besar dibandingkan dengan nilai p, maka terjadi preferensi
mutlak. Fungsi kriteria ini digambarkan pada Gambar 2.3.
Gambar 2.3 Kriteria dengan Preferensi Linier (Sumber: Brans, 1982)
Pada saat pembuat keputusan mengidentifikasi beberapa kriteria untuk tipe ini,
pembuat keputusan harus menentukan nilai dari kecenderungan atas (nilai p). Dalam
hal ini nilai d di atas p telah dipertimbangkan akan memberikan preferensi mutlak dari
satu alternatif. Misalnya, akan terjadi preferensi dalam hubungan linier kriteria
kecerdasan seseorang dengan orang lain apabila nilai ujian seseorang berselisih
dibawah 30, apabila di atas 30 poin maka mutlak orang itu lebih cerdas dibandingkan
dengan orang lain.
2.4.2.4 Kriteria Level
Dalam kasusu in, kecenderungan tidak berbeda dengan q dan kecenderungan
preferensi ditentukan secara simultan. Jika d berada di antara nilai p dan q, hal ini
berarti situasi preferensi yang lemah (H(d) = 0,5) (Brans, 1982). Fungsi ini disajikan
H(d) = .………(4)
Keterangan :
1. H(d) : fungsi selisih kriteria antaralternatif
2. p : nilai kecenderungan atas
3. parameter (q) : harus merupakan nilai yang tetap
Fungsi ini disajikan pada Gambar 2.4 dan pembuat keputusan telah
menentukan kedua kecenderungan untuk kriteria ini.
Gambar 2.4 Level Criterion (Sumber: Brans, 1982)
Bentuk kriteria level inidapat dijelaskan misalnya dalam penetapan nilai
preferensi jarak tempuh antarkota. Misalnya jarak antara Surabaya-Bromo sebesar 60
km, Bromo-Kaliburu sebesar 68 km, Kaliburu-Ijen sebesar 45 km, Bromo-Ijen 133
km. Dan telah ditetapkan bahwa selisih dibawah 10 km maka dianggap jarak
antarkota tersebut adalah tidak berbeda, selisih jarak sebesar 10-30 km relatif berbeda
dengan preferensi yang lemah, sedangkan selisih di atas 30 km relatif berbeda dengan
preferensi yang lemah, sedangkan selisih di atas 30 km diidentifikasi memiliki
preferensi mutlak berbeda (Daihani, 2001).
Dalam kasus ini, selisih jarak antara Surabaya-Bromo dan Bromo-Kaliburu
dianggap tidak berbeda (H(d) = 0) karena selisih jaraknya dibawah 10 km, yaitu
(68-60) km = 8 km, sedangkan preferensi jarak antara Bromo-Kaliburu dan Kaliburu-Ijen
dianggap berbeda dengan preferensi lemah (H(d) = 0,5) karena memiliki selisih yang
berada pada interval 10-30 km , yaitu sebesar (68-45) km = 23 km. Dan terjadi
preferensi mutlak (H(d) = 1) antara jarak Bromo-Ijen dan Kaliburu-Ijen karena
2.4.2.5 Kriteria Linier dan Area yang Tidak Berbeda
Pada kasusu ini, pengambil keputusan mempertimbangkan peningkatan preferensi
secara linier dari tidak berbeda hingga preferensi mutlak dalam area antara dua
kecenderungan q dan p (Brans, 1982).
H(d) = ……..………(5)
Keterangan:
1. H(d) : fungsi selisih kritaria antara alternatif
2. d : selisih nilai kriteria {d = f(a) – f(b)}
3. parameter (p) : nilai kecenderungan atas
4. parameter (q) : harus merupakan nilai yang tetap
Dua parameter p dan q telah ditentukan nilainya. Fungsi H(d) adalah hasil
perbandingan antara alternatif, seperti pada Gambar 2.5.
Gambar 2.5 Kriteria dengan Preferensi Linier dan Area yang Tidak Berbeda
(Sumber: Brans, 1982)
2.4.2.6 Kriteria Gaussian
Fungsi ini bersyarat apabila telah ditentukan nilai g, yang dapat dibuat berdasarkan
distribusi normal dalam statistic. Nilai H(d) tidak akan pernah bernilai satu (Brans,
H(d) = …...………. (6)
Pada penerapannya kriteria Gaussian akan digunakan pada distribusi normal
statistik seperti penilaian terhadap tingkat keamanan lingkungan. Nilai g merupakan
batas antara keamanan buruk sampai dengan tingkat aman sekali. Pada kriteria
Gaussian tidak ada parameter yang tetap dalam menentukan nilai batas parameter (g).
fungsi kriteria Gaussian dijelaskan pada Gambar 2.6.
Gambar 2.6 Kriteria Gaussian (Sumber: Brans, 1982)
2.4.3 Indeks Preferensi Multikriteria
Tujuan pembuat keputusan adalah menetapkan fungsi preferensi P, dan πi untuk
semua kriteria fi (i = 1, 2, 3, …, K) dari masalah optimasi kriteria majemuk. Bobot
(wigth) πi merupakan ukuran relatif untuk kepentingan kriteria fi, jika semua kriteria
memiliki kepentignan yang sama dalam pangambilan keputusan maka semua nilai
bobot adalah sama.
Indeks preferensi multikriteria ditentukan berdasarkan rata-rata bobot dari
fungsi preferensi Pi.
ϕ ( ) merupakan intensitas preferensi pembuat keputusan yang menyatakan
dari seluruh kriteria. Hal ini dapat disajikan dengan nilai antara nilai 0 dan 1, dengan
ketentuan sebagai berikut:
1. ϕ ( ) = 0 menunjukkan preferensi yang lemah untuk alternatif > alternatif
berdasarkan semua kriteria.
2. ϕ ( ) = 1 menunjukkan preferensi yang kuat untuk alternatif > alternatif
berdasarkan semua kriteria. (Daihani, 2001).
2.4.4 Promethee ranking
Perhitungan arah preferensi dipertimbangkan berdasarkan nilai indeks (Brans,1982):
a. Leaving flow
..…..………..(8)
b. Entering flow
…..….………..(9)
c. Net flow
………...………(10)
Keterangan:
1. = menunjukkan preferensi bahwa alternatif lebih baik dari alternatif
x.
2. = menunjukkan preferensi bahwa alternatif x lebih baik dari alternatif
.
3. = Leaving flow, digunakan untuk menentukan urutan prioritas pada proses
Promethee I yang menggunakan urutan parsial.
4. = Entering flow, digunakan untuk menentukan urutan priorotas pada
proses Promethee I yang menggunakan urutan parsial.
5. = Net flow, digunakan untuk menghasilkan keputusan akhir penentuan
Penjelasan dari hubungan outranking dibangun atas pertimbangan untuk
masing-masing alternatif pada grafik nilai outranking, berupa urutan parsial
(Promethee I) atau urutan lengkap (Promethee II) pada sejumlah alternatif yang
mungkin, yang dapat diusulkan kepada pembuat keputusan untuk memperkaya
penyelesaian masalah.
2.4.4.1Promethee I
Nilai terbesar pada Leaving flow dan nilai yang kecil dari entering flow merupakan
alternatif yang terbaik. Leaving flow dan entering flow menyebabkan:
Promethee I menampilkan partial preorder (PI, II, RI) dengan
mempertimbangkan interseksi dari dua preorder:
Partial preorder diajukan kepada pembuat keputusan, untuk membantu pengambilan
keputusan masalah yang dihadapinya. Dengan menggunakan metode Promethee I
masih menyisakan bentuk incomparable, atau dengan kata hanya memberikan solusi
2.4.4.2Promethee II
Dalam kasus complete preorder dalam K adalah penghindaran dari bentuk
incomparable, Promethee II complete preorder (PII, III) disajikan dalam bentuk net
flow disajikan berdasarkan pertimbangan persamaan:
Melalui complete preorder, informasi bagi pembuat keputusan lebih realistik
(Daihani, 2001).
2.5 Perancangan Sistem
Tahap perancangan sistem merupakan tahap lanjutan dari analisis sistem. Perancangan
sistem yang baik akan menghasilkan sistem yang baik dan mampu mengatasi
masalah-masalah yang dihadapi pada sistem yang lama. Perancangan sistem merupakan proses
transformasi dari usulan analisis yang terbaik ke dalam bentuk spesifikasi fungsi dan
struktur data agar sistem dapat ditransformasikan. Perancangan sistem harus berguna,
mudah dipahami, efisien, efektif dan mudah digunakan.
2.5.1 Pemodelan Proses Menggunakan Data Flow Diagram
Pemodelan proses merupakan teknik untuk mengelola dan mendokumentasikan
struktur, aliran data, dan proses yang terjadi di dalam sistem. Data Flow Diagram
(DFD) adalah alat yang digunakan untuk menggambarkan aliran data melalui sistem
dan kerja atau pengolahan yang dilakukan oleh sistem tersebut. Berikut adalah
simbol-simbol yang digunakan dalam memodelkan DFD menggunakan notasi Gane dan
Sarson:
Pelaku eksternal mendefinisikan kesatuan di lingkungan luar sistem yang dapat
berupa orang, unit, organisasi, waktu ataupun sistem lain yang dapat berinteraksi
dengan sistem seperti memeberikan input atau menerima output dari sistem.
Pelaku eksternal disimbolkan dengan persegi empat seperti Gambar 2. 7.
Gambar 2.7 Simbol Pelaku Eksternal
2. Proses
Proses menggambarkan bagian dari sistem yang mentransforamsikan masukan
menjadi keluaran. Proses menggambarkan satu atau lebih masukan diubah menjadi
keluaran. Proses disimbolkan dengan persegi panjang bersudut tumpul seperti yang
terlihat pada Gambar 2.8.
No.
Proses
Gambar 2.8 Simbol Proses
3. Simpanan Data (data store)
Simpanan data digunakan untuk menggambarkan sekumpulan data yang diam (data et
rest) di dalam suatu wadah penampung data (umumnya berkas atau database).
Simpanan data berhubungan dengan semua contoh entitas tunggal di dalam model
data. Simpanan data disimbolkan dengan persegi panjang dengan ujung terbuka
seperti Gambar 2.9.
Data Store Data Store
Gambar 2.9 Simbol Simpanan Data
4. Aliran data (data flow)
Aliran data digunakan untuk menggambarkan paket informasi dari suatu bagian sistem
ke bagian sistem yang lainnya. Oleh Karena itu aliran data menggambarkan data yang
bergerak (data in motion). Aliran data disimbolkan dengan panah yang menuju atau
keluar dari suatu proses seperti diperlihatkan pada Gambar 2.10. Pelaku
Aliran Data
Gambar 2.10 Simbol Aliran Data
2.5.2 Pemodelan Data
Pemodelan data merupakan teknik untuk mendefinisikan persyaratan bisnis untuk
sebuah database. Pemodelan data menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD)
untuk menjelaskan data dalam konteks entitas dan hubungan yang digambarkan oleh
data tersebut. ERD memungkinkan perekayasa perangkat lunak mengidentifikasi
objek data dan hubungannya dengan menggunakan notasi grafis. Pada konteks analisis
terstruktur, ERD menetapkan semua data yang dimasukkan, ditransformasi, dan
diproduksi pada suatu aplikasi.
2.5.3. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship (ERD) merupakan gambaran sistematis model data yang berisi
himpunanentitas dan himpunan relasi yang masing-masing dilengkapi dengan
atribut-atribut yang mempresentasikan seluruh fakta. Berikut adalah notasi-notasi yang
digunakan dalam ERD:
1. Entitas
Entitas merupakan sesuatu yang diperlukan bisnis untuk menyimpan data. Entitas
merupakan sesuatu atau objek di dunia nyata yang dapat dibedakan dari sesuatu
atau objek yang lain. Entitas dapat berupa orang, tempat, objek, peristiwa, dan
konsep. Entitas disimbolkan dengan persegi panjang seperti diperlihatkan pada
Gambar 2.11 berikut ini.
2. Atribut
Atribut merupakan sifat atau karakteristik deskriptif suatu entitas. Simbol untuk
menyatakan suatu atribut bisa diperlihatkan pada Gambar 2.12 berikut ini.
Gambar 2.12 Simbol Atribut Biasa
Atribut dapat dibagi secara logis menjadi tiga jenis, yaitu:
a. Atribut komposit
Atribut komposit merupakan atribut yang dapat dipecah menjadi atribut-atribut
lainnya. Simbol atribut komposit diperlihatkan pada Gambar 2. 13 berikut ini.
Gambar 2.13 Simbol Atribut Komposit
b. Atribut bernilai banyak
Atribut bernilai banyak merupakan atribut yang memiliki nilai lebih dari satu
untuk suatu entitas tertentu. Simbol atribut bernilai banyak diperlihatkan pada
Gambar 2.14 berikut ini.
Gambar 2.14 Simbol Atribut Bernilai Banyak
c. Atribut turunan
Atribut turunan merupakan atribut yang nilainya bisa didapatkan dari atribut yang
lainnya. Simbol atribut turunan diperlihatkan pada Gambar 2.15 berikut ini. AB
Gambar 2.15 Simbol Atribut Turunan
3. Hubungan (Relation)
Hubungan merupakan asosiasi bisnis alami antara satu entitas atau lebih.
Hubungan dapat menyatakan kejadian yang menghubungkan entitas atau hanya
persamaan logika yang ada di antara entitas. Hubungan selalu dibaca dari entitas
induk (yang memiliki kardinalitas minimum) ke entitas anak (yang memiliki
kardilitas maksimum). Simbol hubungan diperlihatkan pada Gambar 2.16.
Gambar 2.16 Simbol Hubungan
Untuk menentukan kompleksitas atau tingkat hubungan antarentitas dapat
dilihat dari segi banyak atau tidaknya hubungan antarentitas tersebut. Hal ini disebut
konsep kardinalitas. Kardinalitas merupakan jumlah minimum dan maksimum
kemmunculan satu entitas yang dapat dihubungkan dengan kemunculan tunggal
entitas lain. Kardinalitas yang dapat terjadi diantara entitas dapat berupa:
1. One to One (1:1)
Suatu kejadian tunggal dari entitas A dapat berhubungan dengan kejadian tunggal
dari entitas B dan sebuah kejadian dari entitas B dapat berhubungan dengan satu
kejadian pada entitas A.
2. One to Many (1:N)
Suatu kejadian tunggal dari entitas A dapat berhubungan dengan satu atau lebih
kejadian dari entitas B, tetapi sebuah kejadian dari entitas B dapat berhubungan
dengan satu kejadian dari entitas A
3. Many to Many (N:M)
Suatu kejadian dari entitas A dapat berhubugnan dengan satu atau lebih kejadian
dari entitas B dan sebuah kejadian dari entitas B dapat berhubungan dengan satu
Karena semua hubungan bersifat dua arah, maka kardinalitas harus
didefinisikan untuk setiap hubungan. Notasi grafis yang digunakan untuk menyatakan
kardinalitas diperlihatkan pada Tabel 2.2 berikut ini.
Tabel 2.2 Notasi Kardinalitas
Interpretasi kardinalitas Contoh
minimum
Contoh
maksimum
Notasi grafis
Tepat satu) 1 1
atau
Nol atau satu 0 1
Satu atau lebih 1 Banyak(>1)
Nol, satu atau lebih 0 Banyak(>1)
Lebih dari satu >1 >1
Normalisasi adalah teknik analisis data yang mengatur atribut data dalam kelompok
untuk membentuk entitas yang nonredundan, stabil, fleksibel, dan mudah beradaptasi.
Esensi dari proses normalisasi ini adalah setiap relasi yang dinormalisasi harus
mempunyai satu tema. Sementara setiap relasi yang mempunyai dua atau lebih tema
harus dipecah ke dalam dua atau lebih relasi, yang masing-masing mempunyai satu
tema tersendiri.
2.5.4.1 Bentuk Normal Pertama(1NF)
Secara sederhana entitas berada dalam first normal form jika tidak ada atribut yang
dapat memiliki lebih dari satu nilai untuk contoh entitas tunggal. Atribut yang
memiliki banyak nilai mendeskripsikan entitas terpisah, mungkin sebuah entitas atau
hubungan. Relasi pada form normal pertama mungkin mempunyai anomali
modifikasi. Untuk menghilangkan anomali tersebut maka relasi yang ada dipecah ke
dalam dua atau lebih relasi.
2.5.4.2 Bentuk Normal Kedua
Entitas berada dalam second normal form (2NF) jika sudah berada dalam 1NF dan
jika seluruh atribut nonprimary-key tergantung pada primary key. Suatu relasi
mempunyai atribut tunggal sebagai primary key, maka relasi tersebut secara otomatis
berada pada form normal kedua.
2.5.4.3 Bentuk Normal Ketiga(3NF)
Entitas berada dalam third normal form jika telah berada dalam 2NF dan jika nilai
atribut nonprimary key tidak bergantung pada atribut nonprimary key lainnya. Atribut
nonkey yang tergantung pada atribut nonkey lainnya harus dipindahkan atau dihapus.
Semua anomali yang tersisa dari hasil penyempurnaan kebergantungan fungsional
telah dihilangkan.
2.5.4.5 Bentuk Normal Keempat (4NF)
Semua ketergantungan bernilai banyak (multivalued dependencies) telah dihilangkan.
2.5.4.6 Bentuk Normal Kelima (5NF)
Pada bentuk 5NF, semua anomali yang tertinggal telah dihilangkan.
Langkah-langkah normalisasi terus dilakukan dalam tahapan analisis model
data sehingga tidak ditemukan anomali-anomali lagi (baik anomali penyisipan,
penghapusan, maupun pembaharuan). Pada praktiknya, normalisasi hingga 3NF
seringkali sudah cukup memadai untuk menghilangkan anomali-anomali tersebut,
namun bentuk BCNF, 4NF, dan 5NF juga dilakukan untuk lebih mengefisienkan
perancangan database. Tidak ada standar baku sejauh mana langkah-langkah
normalisasi dilakukan.
2.6 Perancangan Antarmuka Pengguna (User Interface)
Dalam proses desain antarmuka pengguna (User Interface) harus memahami
unusur-unsur yang sering menyebabkan user mempunyai kesulitan dengan sistem yang
ditawarkan. Masalah-masalah antarmuka yang sering muncul antara lain sebagai
berikut (Wilbert Galitz dalam Jefferey, 2004):
1. Terlalu banyak menggunakan jargon atau akronim komputer.
2. Desain yang tidak jelas atau kurang intuitif.
3. Tidak mampu membedakan antara tindakan pilihan.
4. Pendekatan pemecahan masalah yang tidak konsisten.
Perancangan antarmuka pengguna juga harus memperhatikan kemampuan fisik
dan mental user. Manusia normal (rata-rata) memiliki memori jangka pendek yang
terbatas sehingga sangat rentan melakukan kesalahan terutama saat menangani banyak
data atau informasi atau berada di bawah tekanan.
Kemampuan pengguna merupakan dasar dari prinsip-prinsip perancangan
antarmuka. Berikut adalah prinsip-prinsip umum yang dapat diterapkan ke semua
perancangan antarmuka dan seharusnya diinstansiasi sebagai panduan perancangan
yang lebih rinci untuk organisasi atau tipe sistem tertentu yaitu sebagai berikut:
1. Kebiasaan pengguna
Antarmuka harus menggunakan istilah dan konsep yang diambil dari pengalaman
orang-orang yang akan paling sering menggunakan sistem tersebut.
2. Konsistensi
Jika memungkinkan, antarmuka harus konsisten dalam berbagai hal.
Operasi-operasi yang hampir sama harus diaktifkan dengan cara yang pula.
3. Meminimalisasi kejutan
Pengguna harus tidak dikejutkan oleh perilaku sistem.
4. Kemampuan pemulihan
Antarmuka harus mencakup mekanisme untuk memungkinkan sistem pulih dari
kesalahan-kesalahan (errors).
5. Panduan pengguna
Antarmuka harus menyediakan umpan balik yang berarti ketika terjadi kesalahan
dan menyediakan fasilitas bantuan yang bebas konteks(conteXt-sensitive).
6. Keragaman pengguna.
Antarmuka pengguna harus menyediakan fasilitas interaksi yang sesuai untuk
berbagai tipe pengguna sistem.
2.7 Konstruksi dan Implementasi Sistem
Pada tahap ini akan dilakukan konstruksi dan implementasi sistem berdasarkan hasil
perancangan.
Konstruksi sistem adalah pengembangan, instalasi, dan pengujian
komponen-komponen sistem. Tujuan fase konstruksi adalah untuk membangun dan menguji
sebuah sistem fungsional yang memenuhi persyaratan bisnis dan desain untuk
mengimplementasi antarnuka antara sistem baru dan sistem produksi yang telah ada.
Pemrograman biasanya dikenal sebagai aspek utama dari fase konstruksi. Berikut
adalah beberapa tugas pada fase kontruksi:
1. Membangun struktur fisik database
Membangun struktur fisik database dilakukan sebelum perancangan program.
Masukan utama pada tugas ini adalah skema database yang tetah ditentukan
selama desain sistem. Produk jadi dari sistem ini adalah struktur database yang
belum dipopulasikan(unpopulated) untuk database baru yang dapat digunakan
dalam sistem yang dibangun.
2. Menulis dan menguji program baru
Masukan utama dari tugas ini adalah pernyataan desain teknis, rencana untuk
pemrograman, dan pengujian yang dikembangkan selama desain sistem. Hasil
utama aktivitas ini adalah suatu perangkat lunak yang baru serta dokumentasi.
2.7.2 Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah pengiriman keseluruhan sistem ke produksi. Sistem
fungsional dari fase konstruksi adalah input kunci bagi fase implementasi. Hasil dari
fase implementasi adalah sistem operasional yang akan masuk ke tahapan operation
dan dukungan (support) dari siklus hidupnya. Berikut adalah beberapa tugas yang
terlibat dalam fase implementasi:
1. Pengujian sistem
Msukan utama dari tugas ini meliputi perangkat lunak yang sudah dibangun dan
program yang membentuk sistem baru. Pengujian sistem mungkin menghasilkan
modifikasi yang diperlukan oleh program, sehingga tugas ini akan mendorong
untuk kembali ke tugas fase konstruksi. Iterasi ini akan dilanjutkan sampai
pengujian sistem dianggap berhasil.
Pembuatan sistem baru membuat pengguna sistem harus dilatih dan dilengkapi
dengan dokumentasi (manual pengguna) yang akan memandu mereka untuk
menggunakan sistem baru tersebut.
3. Beralih ke sistem baru
Kepemilikan sistem secara resmi beralih dari analis sistem dan programmer (pihak
pengembang perangkat lunak) kepada pengguna akhir.
2.8 Database
Database adalah kumpulan data, umumnya mendeskripsikan aktivitas satu atau
beberapa organisasi yang berhubungan. Secara umum database adalah sekumpulan
tabel yang berhubungan yang menggambarkan dirinya sendiri. Dengan
menggambarkan dirinya sendiri, berarati bahwa deskripsi struktur database
terkandung dalam database itu sendiri. Jadi kita dapat menemukan isi database
dengan melihat ke dalamnya (David, 2004).
Database management system (DBMS) adalah perangkat lunak komputer
khusus yang disediakan dari vendor-vendor komputer yang digunakan untuk
membuat, mengakses, mengontrol, dan mengelola database. DBMS sering disebut
database engine. Mesin ini merespon perintah-perintah khusus untuk membuat
struktur database kemudian membuat, membaca, memperbaharui, dan menghapus
record-record pada sebuah database.
Keunggulan menggunakan DBMS untuk mengelola data adalah sebagai
berikut, (Raghu, 2004):
1. Kemandirian data. Data program aplikasi idealnya tidak diekspos pada detail
representasi dan penyimpanan data. DBMS menyediakan suatu pandangan abstrak
tentang data yang menyembunyikan detail tersebut.
2. Akses data efisien. DBMS memanfaatkan berbagai teknik yang canggih untuk
menyimpan dan mengambil data secara efisien.
3. Integritas dan keamanan data. Jika data selalu dilihat melalui DBMS, maka DBMS
dapat memanfaatkan batasan integritas. DBMS juga dapat memanfaatkan kontrol
akses yang menentukan data apa yang dapat dilihat oleh kelas pengguna yang
4. Administrasi data. Ketika beberapa pengguna berbagi data, pemusatan
administrasi data dapat memberikan perbaikan yang signifikan.
5. Akses konkurensi dan crash recovery. DBMS menjadwalkan akses konkuren pada
data dalam cara tertentu sehingga pengguna dapat memahami bagaimana
kelompok pengguna dapat memandang data sebagai data yang hanya diakses oleh
satu pengguna pada satu waktu.
6. Waktu pengembangan aplikasi terkurangi.
Dengan menggunakan database dapat membantu user untuk mengolah data
dengan mudah. Selain itu, database digunakan untuk memenuhi tujuan (objektif)
diantaranya sebagai berikut:
1. Mencegah terjadinya redundansi dan inkonsistensi data
2. Menjaga integritas (integrity) data
3. Menjaga keamanan (security) data
4. Menjaga kebebasan data (independent of data)
5. Untuk efisiensi ruang penyimpanan (space)
6. Mengontrol pemakaian data secara bersama-sama
2.9 MySQL
MySQL adalah sebuah sistem manajemen database relasi (relational database
management sistem) yang bersifat “terbuka” (open source). Terbuka maksudnya
MySQL boleh di-download oleh siapa saja, baik versi kode program aslinya maupun
versi binernya dan bisa digunakan secara gratis baik untuk dimodifikasi sesuai dengan
kebutuhan seseorang maupun suatu program aplikasi komputer. MySQL
menggunakan bahasa standar SQL (Structure Query Language) sebagai bahasa
interaktif dalam mengelola data.
Keunikan MySQL adalah sebuah database akan memiliki satu direktori data
yang berdiri sendiri, tidak bercampur dengan database lainnya yang ada di dalam
server tersebut.
Ada sembilan pertimbangan mengapa memilih MySQL yaitu sebagai berikut:
1. Kecepatan. Berdasarkan hasil pengujian, MySQL memilki kecepatan yang lebih
2. Mudah digunakan. Perintah-perintah dan aturan-aturan pada MySQL maupun
proses instalasinya relatif mudah digunakan
3. Open Source. Dengan konsep ini siapa pun dapat berpartisipasi untuk
mengembangkannya MySQL dan hasil pengembangan itu diserahkan kepada
umum atau kepada komunitas Open Source.
4. Kompatibilitas. MySQL telah digunakan untuk mengelola database dengan
jumlah 50 juta record.
5. Replikasi data. Dengan adanya fasilitas replikasi data ini, Anda dapat mempunyai
beberapa database bayangan pada beberapa server ‘anak’ lainnya yang berasal
dari satu database induk sehingga akan meningkatkan kinerja dan kecepatan
MySQL.
6. Biaya rendah.
7. Konektivitas dan keamanan. MySQL mendukung dan menerapkan sistem
keamanan dan izin akses tingkat lanjut, termasuk dukungan pengamanan dengan
cara pengacakan lapisan data.
8. Fleksibilitas/Portabilitas. MySQL mendukung perintah-perintah ANSI SQL 99
beberapa perintah database alternatif lainnya sehingga memudakan untuk beralih
dari dan ke MySQL.
9. Lintas platform sistem operasi. MySQL dapat dijalankan pada beberapa sistem
operasi yang berbeda, seperti Linux, Microsoft Windows, FreeBSD, Sun Solaris,
IBM’s AIX, Mac OS, HP-UX, AIX, QNX, Novell NetWare, SCO OpenUnix, SGI
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1Analisis
Tujuan analisis sistem dalam pembangunan aplikasi sistem pendukung keputusan ini
adalah untuk mendapatkan semua kebutuhan pengguna dan sistem, yaitu mencakup
masukan dan keluaran yang harus disediakan oleh sistem, serta informasi yang
dibutuhkan oleh pengguna. Proses tersebut akan menjadi masukan bagi proses
perancangan sistem secara keseluruhan.
3.1.1 Identifikasi Masalah
Proses penilaian dalam menyeleksi calon siswa baru kelas unggulan yang
selama ini dilakukan secara manual dan kurang memperhatikan potensi yang dimiliki
oleh siswa. Penilaian yang dilakukan selama ini dengan menggunakan persentase
untuk setiap kategori tanpa memperhatikan keunggulan yang dimiliki siswa untuk
masing-masing kriteria.
3.1.2. Constraint
Nilai setiap peserta yang akan diterima dibandingkan dengan nilai peserta lainnya.
Panitia tidak memiliki standar nilai tertentu. Panitia memberikan nilai parameter dan
bobot untuk masing-masing kriteria. Nilai parameter dan bobot yang diberikan
penilaian berupa ranking yang terurut secara ascending. Selanjutnya panitia yang akan
menentukan siswa yang lulus seleksi.
3.1.3 Analisis Kebutuhan Fungsional Sistem
Kebutuhan fungsional sistem mendefinisikan hal-hal yang dibutuhkan oleh sistem
yang akan dibangun, diantaranya :
1. Dukungan untuk perubahan basis data, mencakup proses update, edit dan Delete
terhadap basis data.
2. Membuat laporan hasil seleksi dengan metode preference ranking organization for
enrichment evaluation untuk seluruh kriteria.
3.1.4 Analisis Kebutuhan Pengguna
Pengguna sistem pendukung keputusan ini adalah admin dalam hal ini panitia
penerimaan siswa baru kelas X Unggulan. Interaksi admin dengan sistem adalah
sebagai berikut:
1. Kemampuan untuk melakukan proses insert, delete dan update data kriteria, dan
data peserta.
2. Memberikan informasi data siswa.
3. Memberikan informasi hasil perangkingan.
3.1.5 Analisis Masukan Sistem
Masukan yang dibutuhkan perangkat lunak Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan
Siswa Baru Kelas X Unggulan adalah sebagai berikut:
1. Masukan data kriteria untuk penerimaan siswa baru yang sudah ditentukan.
2. Masukan data calon siswa.
3. Masukan nilai ujian.
3.1.6 Analisis Keluaran Sistem
Keluaran sistem adalah laporan hasil seleksi dengan metode preference ranking
organization for enrichment evaluation untuk seluruh kriteria yang terurut secara
ascending.
3.2 Perancangan Logika
Pemodelan memiliki perananan yang sangat penting dalam pengembangan sistem,
karena melalui model proses dan model data yang dikembangkan pada tahapan
perancangan logika, analis sistem dan pengguna dapat saling berkomunikasi untuk
memperhalus persyaratan dan fungsionalitas sistem tanpa harus merepotkan pengguna
dengan istilah-istilah teknologi informasi yang dapat menyulitkan mereka.
3.2.1 Pemodelan Proses
Pemodelan proses merupakan teknik mendokumentasikan bagaimana data diproses
oleh sistem, atau dapat juga dikatakan bahwa pemodelan proses menunjukkan
bagaimana data mengalir melalui serangkaian langkah pemrosesan. Subbab ini akan
membahas pemodelan proses dengan menggunakan Data Flow Diagram (DFD)
dengan memakai notasi Gane dan Sarson yang dimulai dari pembuatan diagram
konteks kemudian secara bertingkat dilakukan pemecahan (dekomposisi) terhadap
diagram konteks menjadi fungsi-fungsi dan tugas-tugas yang lebih spesifik.
Data Flow Diagram adalah suatu diagram yang menggunakan notasi-notasi untuk
menggambarkan arus data dalam sistem, yang penggunaannya sangat membantu
3.2.1.1 Bagan Alir Proses Promethee
Gambar 3.1 di bawah ini menjelaskan bahwa proses Promethee berawal dari
inputan data nilai siswa yang diinputkan user. Dari data input-an tersebut pada analisis
multikriteria terdapat 6 rekomendasi fungsi preferensi kriteria yang telah disiapkan.
Masing-masing kriteria terdapat berbagai parameter yang berbeda-beda. proses
selanjutnya administrator menginputkan nilai parameter pembanding yang akan
digunakan dalam rekomendas fungsi.
mulai
f1(x),f2(y),...fk(n) = kriteria yang akan diuji
Net Flow = Leaving Flow – Entering Low
Hitung indeks
Dengan menggunakan data nilai siswa, fungsi preferensi kriteria yang telah
disiapkan beserta parameter dibandingkan dengan data nilai siswa untuk menghasilkan
urutan parsial (Promethee I). hasil dari proses Promethee I yang berupa nilai leaving
flow dan entering flow kemudian dikurangkan untuk menghasilkan net flow yang
merupakan urutan lengkap atau Promethee II.
3.2.1.2 Data Flow Diagram (DFD)
Perancangan sistem ini dilakukan untuk mendesain DFD dari sistem tersebut.
Langkah pertama dalam perancangan Data Flow Diagram dengan membuat konteks
diagram untuk menjelaskan gambaran umum dari sistem. Berikut ini merupakan
konteks diagram level 0, level 1, dan level 2.
3.2.1.2.1 Diagram Konteks (Context Diagram)
admin
Spk penerimaan siswa baru Dengan promethee Data siswa
Tipe kriteria Parameter preferensi
Laporan hasil seleksi
Gambar 3.2 Konteks Diagram SPK Penerimaan Siswa Baru Kelas Unggulan
Diagram konteks pada Gambar 3.2 dibangun untuk memodelkan batasan dan ruang
lingkup sistem. Diagram konteks tersebut merepresentasikan antarmuka utama sistem
yang ditandai dengan nomor proses 0 beserta interaksinya dengan lingkungan
eksternalnya. Admin memiliki data login sebagai hak akses untuk memasuki sistem.
Admin memasukkan data mentah seperti data siswa, nilai tes, tipe preferensi untuk
