60
PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BEASISWA
MENGGUNAKAN METODE
SMART( SIMPLE MULTI
ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE
)
Nurhasanah
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan
Email : kamicie2@gmail.com
ABSTRAK
Salahsatu peran SPK bagi pihak sekolah yaitu pada proses pengambilan keputusan untuk penentuan penerima beasiswa di SMK, yang sifatnya dapat membantu pengambil keputusan dalam memberikan alternatif - alternatif putusan yang tepat bagi penerima beasiswa, dimana hasil keputusan dapat dijadikan sebagai bahan untuk membantu pihak pengambil keputusan. Banyak siswa dan siswi yang memiliki kemampuan dan pretasi, akan tetapi perlu juga didukung oleh biaya untuk dapat melanjutkan studi nya, oleh karena itu untuk membantu para siswa dan siswi yang kurang mampu dalam biaya sekolah diberikan beasiswa dengan melihat dan menilai dari kriteria yang sudah ditentukan. Dikarenakan yang mendapat beasiswa terbatas, maka perlu dilakukan proses penilaian yang detail, dimana ada kemungkinan nilai siswa dan siswi yang sama, oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan perhitungan nilai rata-rata hasil ujian, nilai absensi, nilai tugas harian dan prestasi ekstrakurikuler yang dimiliki siswa untuk membantu menentukan Penerima beasiswa di SMK Teladan Sei Rampah.Smart merupakan metode pengambilan keputusan multikriteria yang dikembangkan olh edward pada tahun 1977. Tekhnik pengambilan keputusan multi kreiteria ini didasarkan pada teori bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai – nilai dan setiap kriteria memiliki bobot yang menggambarkan seberapa pentingnya ia dibanding kriteria lainnya.Penulis memakai metode ini untuk mempermudah dalam penentuan penerima beasiswa,sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Masalah ini dapat digolongkan ke dalam masalah yang bersifat multiobjective (banyak tujuan yang ingin dicapai) dan multicriterias (banyak kriteria yang menentukan dala, mencapai keputusan tersebut)
.
Kata Kunci : Pendukung Keputusan, SMART, Beasiswa
1. Pendahuluan
Pemberian Beasiswa merupakan program kerja yang ada di setiap sekolah negeri, swasta maupun madrasah. Program beasiswa diadakan untuk meringankan beban siswadalam menempuh masa studi khususnya dalam masalah biaya. Pemberian beasiswa kepada siswa dilakukan secara selektif sesuai dengan jenis beasiswa yang diadakan. Beasiswa merupakan penghasilan bagi yang menerima dan tujuan beasiswa adalah untuk membantu meringankan beban biaya pendidikan siswa yang mendapatkan beasiswa. Pada setiap periode ajaran baru,bagian kesiswaan menyeleksi siswa-siswa yang layak mendapatkan beasiswa. Proses penyeleksian ini membutuhkan ketelitian dan waktu, karena datasiswa akan dibandingkan dengan kriteria beasiswa satu persatu. Dengan demikian dibutuhkan sistem yang dapat membantu membuat keputusan calon penerima beasiswa dengan cepat dan tepat, untuk meringankan kerja bagian kesiswaan dalam menentukan calon penerima beasiswa.
Salah satu metode system pendukung keputusan yang akan digunakan adalah Metode SMART. Metode ini cukup efektif dalam
menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagian-bagiannya. Dengan metode SMART ini penulis membuat sebuah system pendukung keputusan pemilihan siswa yang mendapatkan beasiswa di SMK Teladan Sei Rampah. Basis komputer yang diharapkan nantinya dapat membantu para pembuat keputusan di suatu sekolah dalam memutuskan alternatif-alternatif terbaik dalam pemilihan siswa yang mendapatkan beasiswa.
Pada penelitian sebelumnya yang berjudul “Implementasi Metode Weight Product dan Simple Additive Weighting Untuk Pemilihan Tipe Handphone Samsung Terbaik”sudah dapat menjadi referensi untuk melakukan penelitian yang berikutnya dalam bentuk skripsi, dimana metode SAW melakukan penyelesaian dengan menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
Adapun perumusan masalah yang akan dibahas dalam skripsi ini adalah sebagai berikut: 1. Bagaimana proses pemberian beasiswa di
SMK Teladan Sei Rampah ?
2. Bagaimana menerapkan metode SMART pada SPK penerima beasiswa ?
3. Bagaimana merancang SPK dalam penentuan penerima beasiswa ?
1.3 Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dari penelitian skripsi ini adalah sebagai berikut:
1. Pengambilan data untuk penelitian ini diperoleh dari SMK Teladan Sei Rampah. 2. Metode pengambilan data diperoleh dengan
menggunakan catatan dari masing-masing wali kelas di SMK Teladan Sei Rampah. 3. Aplikasi SPK ini dibuat dengan ruang lingkup
seleksi beasiswa berprestasi di SMK Teladan Sei Rampah yang hanya bertujuan memberikan rekomendasi pemenang beasiswa.
4. Kriteria yang digunakan berdasarkan dari pihak sekolah SMK Teladan Sei Rampah. 5. Metode yang digunakan untuk pengambilan
keputusan yaitu metode SMART. 2. Landasan Teori
2.1 Sistem
Sistem merupakan kumpulan elemen yang saling berkaitan yang bertanggung jawab memproses masukan (input) sehingga menghasilkan keluaran (output).(Kusrini, 2007 :11) Sistem informasi dapat didefinisikan sebagai suatu sistem di dalam suatu organisasi yang merupakan kombinasi dari orang-orang, fasilitas, teknologi, media, prosedur-prosedur dan pengendalian yang ditujukan untuk mendapatkan jalur komunikasi penting,memproses tipe transaksi rutin tertentu, memberi sinyal kepada manajemen dan yang lainnya terhadap kejadian-kejadian internal dan eksternal yang penting dan menyediakan suatu dasar informasi untuk pengambilan keputusan. 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem adalah sekumpulan elemen yang saling terkait atau terpadu yang dimaksudkan untuk mencapai suatu tujuan.Sistem pendukung keputusan atau Decision Support System (DSS) sebagai sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manajer mengambil keputusan. Dia menyatakan bahwa untuk sukses, sistem tersebut haruslah sederhana, cepat, mudah dikontrol, adaptif, lengkap dengan isu-isu penting dan mudah berkomunikasi.(Kadir Abdul,2003 :54)
2.3 Teori Penjurusan
Pengertian penjurusan merupakan upaya untuk membantu siswa dalam memilih jenis sekolah atau program studi yang akan diikuti siswa
dalam pendidikan selanjutnya. Dalam pelayanan bimbingan dan konseling upaya penjurusan ini merupakan salah satu bentuk dari layanan penempatan / penyaluran siswa (Kusnianto, Yudha, Pentingnya Bimbingan Konseling Untuk Meningkatkan Mutu Pendidikan di Indonesia, 2009).
2.4 Metode Simple Multi Atribute Rating Technique
SMART (Simple Multi Atribute Rating Technique) merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria yang dikembangkan oleh Edward pada tahun 1977. Tekhnik pengambilan keputusan multi kriteria ini didasarkan pada teori bahwa setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang memliki nilai-nilai dan setiap kriteria memiliki bobot yang menggambarkan seberapa penting dibandingkan dengan kriteria lain.
3. Analisa dan Perancangan 3.1 Analisa Masalah
Menganalisa dan mengumpulkan semua kebutuhanyang diperlukan dalam implementassi sistem pendukung keputusan layanan untuk menentukan penerima beasiswa. Pada bab ini akan dianalisia mengapa SMK Teladan Sei Rampah membutuhkan sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima beasiswa siswa. Selama ini guru di SMK Teladan Sei Rampah menentukan penerima beasiswa berdasarkan nilai rata-rata hasil ujian semester, nilai absensi, nilai tugas harian dan prestasi ekstrakurikuler.
3.1.1Subsistem Manajemen Model
Model yang digunakan dalam Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa adalah menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Berikut adalah langkah – langkah pengambilan keputusan penerima beasiswa menggunakan metode SMART : 1. Tentukan kriteria yang digunakan dalam
penentuan beasiswa.
2. Tentukan alternatif yang dinginkan.
3. Rangking kriteria dan berikan bobot berdasarkan kriteria paling penting dan kriteria paling tidak penting. Kriteria paling penting disetkan dengan bobot 100 dan kriteria paling tidak penting disetkan dengan nilai 10. 4. Cari nilai rata – rata bobot kriteria
berdasarkan yang paling penting dan paling tidak penting.
5. Berikan bobot kepada setiap alternatif berdasarkan setiap kriteria. Bobot alternatif dalam skala 0 – 100 . Nol sebagai nilai minimum dan 100 sebagai nilai maksimum dalam pembobotan alternatif berdasarkan setiap kriteria ini terdapat empat kriteria dimana bobotnya telah di input oleh sistem berdasarkan data yang dimiliki alternatif yaitu kriteria nilai rata-rata hasil ujian semester, nilai
absensi, nilai tugas harian dan prestasi ekstrakurikuler.
6. Menghitung nilai utilitas terhadap semua alternatif berdasarkan setiap kriteria menggunakan formula SMART. Formula yang digunakan dalam SMART adalah= 𝑀𝑎𝑥𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 𝑘 wj
𝑗 =1 . uij. Nilai Wj diperoleh dari langkah 4 dan nilai Uij diperoleh dari langkah 5.
7. Mendapatkan urutan kepentingan alternatif berdasarkan nilai tertinggi.
Berikut adalah kasus analisa penentuan penerima beasiswa dengan menggunakan metode SMART 1. Diketahui bobot penilaian sebagai berikut:
Tabel 4.1 Pemilihan Bobot No. Kriteria Bobot
1. Nilai Rata-Rata Ujian Semester
100 2. Nilai Absensi 70 3. Nilai Tugas Harian 80 4. Prestasi
Ekstrakurikuler
50
Jumlah 300
2. Dari bobot diatas dibuat menjadi bobot relatif, seperti berikut :
Tabel 4.2 Penentuan Bobot Relatif
No. Kriteria Bobot Bobot
Relatif (wj) 1. Nilai Rata-Rata Ujian Semester 100/300 0,333 2. Nilai Absensi 70/300 0,233 3. Nilai Tugas Harian 80/300 0,266 4. Prestasi Ekstrakurik uler 50/300 0,166
Pada Tabel 4.1 dan 4.2 penentuan penerima beasiswa dianggap tidak memiliki kesulitan dalam menentukan bobot faktor. Faktor nilai rata-rata ujian menempati faktor terpenting pertama, diikuti oleh nilai tugas harian, nilai absensi dan nilai prestasi ekstrakurikuler.
Dimisalkan alternatif tersedia dapat dilihat pada tabel dibawah.. Yang kemudian masing-masing alternatif dievaluasi dan diberikan bobot (Bobot evaluasi berkisar 1 sampai dengan 9).
Tabel 4.3. Tabel Data Siswa
Nama Nrata-Rata Ujian N Absensi NTgs Harian Prestasi Ekstrakuri kuler Adi 87,6 87 88 86 Betty 88,3 80 85 80 Chand ra 85,2 80 87 80 Dian 84,6 85 80 85
Dari tabel diatas maka akan dilakukan pengujian terhadap 4 siswa yang datanya diambil dari sekolah. Adapun prosesnya adalah sebagai berikut : Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 87,6 87 90 86 A2 88,3 80 85 80 A3 85,2 80 87 80 A4 84,6 90 80 85 Keterangan :
C1= Nilai Rata-Rata Ujian Semester C2 = Nilai Absensi
C3 = Nilai Tugas Harian C4 = Prestasi Ekstrakurikuler
Dari tabel di atas maka telah tersedia alternatif yang digunakan,telah tersedia nama siswa yang akan diuji datanya .
Tahap selanjutnja adalah menentukan nilai alternatif berdasarkan setiap kriteria. Dalam hal ini kita akan memperkirakan nilai alternatif dalam skala antara 0-100. Dimana 60 sebagai nilai minimun dan 90 sebagai nilai maksimun.
1. Bobot nilai rata-rata ujian semester adi =
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑟𝑎𝑡𝑎 −𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑑𝑖
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot rata-rata ujian semester adi = (90−87,6
90−60) * 100 = 8
2. Bobot rata-rata ujian semester betty
= (𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑟𝑎𝑡𝑎 −𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑒𝑡𝑦
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot rata-rata ujian semester betty = (90−88,3
90−60) * 100 = 6
3. Bobot rata-rata ujian semester candra =
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑟𝑎𝑡𝑎 −𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑐𝑎𝑛𝑑𝑟𝑎
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot rata-rata ujian semester candra = (90−85,2
90−60) * 100 = 16
4. Bobot rata-rata ujian semester dian =
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑟𝑎𝑡𝑎 −𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑑𝑖𝑎𝑛
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot rata-rata ujian semester dian = (90−84,6
90−60) * 100 = 18
Setelah menghitung bobot setiap alternatif berdasarkan kriteria nilai rata-rata ujian semester selanjutnya adalah menghitung bobot setiap alternatif berdasarkan nilai absensi. Dari data dalam sistem bahwa nilai maksimun alah 90 dan mnimal adalah 60.
=(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑏𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑑𝑖
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot nilai absensi adi = (90−87
90−60) *100 = 10 2. Bobot nilai absensi betty
=
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑏𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑒𝑡𝑡𝑦
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot nilai absensi betty = (90−80
90−60) * 100 = 33,33
3. Bobot nilai absensi candra =
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑏𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑐𝑎𝑛𝑑𝑟𝑎
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot nilai absensi candra = (90−80
90−60) * 100 = 33,33
4. Bobot nilai absensi dian =
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑏𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑑𝑖𝑎𝑛
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot nilai absensi dian = (90−85
90−60) * 100 = 16,66 Setelah menghitung bobot setiap alternatif berdasarkan kriteria nilai absensi selanjutnya adalah menghitung bobot setiap alternatif berdasarkan nilai tugas harian. Dari data dalam sistem bahwa nilai maksimun alah 90 dan mnimal adalah 70.
1. Bobot nilai tugas harian adi
= (𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑢𝑔𝑎𝑠 ℎ𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑑𝑖
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot nilai tugas harian adi = (90−88
90−70) * 100 = 10
2. Bobot nilai tugas harian betty =
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑢𝑔𝑎𝑠 ℎ𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑒𝑡𝑡𝑦
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot nilai tugas harian bety = (90−85
90−70) * 100 = 25
3. Bobot nilai tugas harian candra =
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑢𝑔𝑎𝑠 ℎ𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑐𝑎𝑛𝑑𝑟𝑎
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot nilai tugas harian candra = (90−87
90−70) * 100 = 15
4. Bobot nilai tugas harian dian =
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑢𝑔𝑎𝑠 ℎ𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑑𝑖𝑎𝑛
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot nilai tugas harian dian = (90−80
90−70) * 100 = 50
Setelah menghitung bobot setiap alternatif berdasarkan kriteria nilai tugas harian selanjutnya adalah menghitung bobot setiap alternatif berdasarkan prestasi ekstrakurikuler. Dari data dalam sistem bahwa nilai maksimun alah 90 dan mnimal adalah 70.
1. Bobot prestasi ekstrakurikuler adi =
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑠𝑖 𝑒𝑘𝑠𝑡𝑟𝑎𝑘𝑢𝑟𝑖𝑘𝑢𝑙𝑒𝑟 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑑𝑖
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot prestasi ekstrakurikuler adi = (90−86
90−70) * 100 = 20
2. Bobot prestasi ekstrakurikuler betty sss
=
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑠𝑖 𝑒𝑘𝑠𝑡𝑟𝑎𝑘𝑢𝑟𝑖𝑘𝑢𝑙𝑒𝑟 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑒𝑡𝑡𝑦
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot prestasi ekstrakurikuler betty = (90−80
90−70) * 100 = 50
3. Bobot prestasi ekstrakurikuler candra = (𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑠𝑖 𝑒𝑘𝑠𝑡𝑟𝑎𝑘𝑢𝑟𝑖𝑘𝑢𝑙𝑒𝑟 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑐𝑎𝑛𝑑𝑟𝑎
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot prestasi ekstrakurikuler candra = (90−80
90−70) * 100 = 50
4. Bobot prestasi ekstrakurikuler dian =
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑠𝑖 𝑒𝑘𝑠𝑡𝑟𝑎𝑘𝑢𝑟𝑖𝑘𝑢𝑙𝑒𝑟 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑑𝑖𝑎𝑛
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 )
Bobot prestasi ekstrakurikuler dian = (90−85
90−70) * 100 = 25
Tabel 4.4 : Evaluasi faktor
Kriteria Adi betty candra Dian
Nilai Rata-Rata Ujian 8 6 16 18 Nilai Absensi 10 33,33 33,33 16,66 Nilai Tugas Harian 10 25 15 50 Prestasi Ekstra 20 50 50 25
Pada tahap berikutnya ditentukan total nilai evaluasi untuk masing-masing alternatif. Contoh pada Tabel 4.4, menunjukan hasil penilaian dimana untuk masing-masing mobil tersebut diberikan bobot terhadap factor-faktor penting yang telah ditentukan sebagaimana diberikan pada tabel 4.1 dan 4.2.
Tabel 4.5 Evaluasi Faktor untuk adi
Kriteria Evaluasi Faktor adi Bobot Faktor Bobot Evaluasi Nilai Rata-Rata Ujian 8 0,333 2,664 Nilai Absensi 10 0,233 2,33 Nilai Tugas Harian 10 0,266 2,66 Prestasi Ekstra 20 0,166 3,32 Total 48 0,998 10,974
NB : Bobot Evaluasi = Evaluasi Faktor * Bobot Faktor
Tabel 4.6 Evaluasi Faktor untuk bety
Kriteria Evaluasi Faktor bety Bobot Faktor Bobot Evaluasi Nilai Rata-Rata 6 0,333 1,998
Ujian Nilai Absensi 33,33 0,233 7,765 Nilai Tugas Harian 25 0,266 6,65 Prestasi Ekstra 50 0,166 8,3 Total 114,33 0,998 24,713
NB : Bobot Evaluasi = Evaluasi Faktor * Bobot Faktor
Tabel 4.7 Evaluasi Faktor untuk candra
Kriteria Evaluasi Faktor candra Bobot Faktor Bobot Evaluasi Nilai Rata-Rata Ujian 16 0,333 5,328 Nilai Absensi 33,33 0,233 7,765 Nilai Tugas Harian 15 0,266 3,99 Prestasi Ekstra 50 0,166 8,3 Total 74,33 0,998 25,383
NB : Bobot Evaluasi = Evaluasi Faktor * Bobot Faktor
Tabel 4.8 Evaluasi Faktor untuk dian
Kriteria Evaluasi Faktor dian Bobot Faktor Bobot Evaluasi Nilai Rata-Rata Ujian 18 0,333 5,994 Nilai Absensi 16,66 0,233 3,728 Nilai Tugas Harian 50 0,266 13,3 Prestasi Ekstra 25 0,166 4,15 Total 109,66 0,998 27,172
NB : Bobot Evaluasi = Evaluasi Faktor * Bobot Faktor
Dibawah ini merupakan tabel hasil keputusan perhitungan menggunakan metode SMART.
Tabel 4.9 Keputusan Perhitungan Menggunakan Metode SMART
Kriteria Adi Betty candra Dian
Nilai Rata-Rata Ujian 8 6 16 18 Bobot Faktor Rata-Rata Ujian 0,333 0,333 0,333 0,33 3 Nilai Absensi 10 33,33 33,33 16,6 6 Bobot Faktor Absensi 0,233 0,233 0,233 0,23 3 Nilai Tugas Harian 10 25 15 50 Bobot Faktor Tugas Harian 0,266 0,266 0,266 0,26 6 Prestasi Ekstrakurikuler 20 50 50 25 Bobot Faktor Prestasi Ekstrakurikuler 0,166 0,166 0,166 0,16 6 Nilai akhir 10,97 4 24,71 3 25,38 3 27,1 72
Dari tabel diatas terlihat diurutkan dari yang mempunyai nilai terbesar dan terkecil. Diperoleh bahwa dian memiliki nilai akhir paling tinggi dengan nilai 27,172, dengan demikian dian mendapat beasiswa. 3.1 Perancangan
Tahapan perancangan ini untuk membangun sebuah aplikasi kriptografi dengan menggunakan algoritma gost dan MD5. Adapun tahap dalam perancangan ini adalah sebagai berikut :
1. Proses
Pada tahap proses, akan membahas bagaimana cara kerja dari aplikasi yang akan dibangun, kemudian proses-proses yang akan digunakan, dimulai dari user yang menggunakan aplikasi dengan melakukan input kemudian diproses oleh aplikasi sehingga menghasilkan citra dengan pesan yang telah disisipkan.
2. Antar-Muka
Pada tahap antar muka, akan menjelaskan tentang desain dan implementasi sistem yang digunakan.
3.1.1 Activity Diagram
Activity diagram menggambarkan proses-proses yang terjadi mulai aktifitas dimulai sampai aktifitas berhenti. Aktivity diagram ini mirip dengan flowchart diagram yang juga menggambarkan proses yang terjadi.
3.2 Uraian Perancangan Aplikasi
Pada perancangan aplikasi ini, memiliki dua proses yaitu proses enkripsi atau proses penyandian yang merupakan proses penyandian teks rahasia yang berformat (.txt). Dan proses dekripsiatau proses pengembalian teks dari chipertext ke plaintext setelah mengalami proses enkripsi. Dalam perancangan aplikasi ini, kedua hal tersebut harus dilakukan agar dapat membuktikan bahwa teks yang disandikan dapat dikembalikan sehingga kriptografi yang sesungguhnya bisa kita lihat secara langsung.
4. Algoritma dan Implementasi 4.1 Implementasi
Algoritma adalah suatu cara yang digunakan untuk memperoleh/ menerangkan suatu keadaan tertentu sehingga bisa lebih mudah dimengerti. Dan dalam skripsi ini penulis juga membuat algoritma untuk menjelaskan kepada pembaca bagaimana sistemyang dibangun dapat berjalan.
4.1.1 Algoritma Pembobotan
Adapun algoritma dari pembobotan yaitu sebagai berikut:
Input:
C1 = Kriteria Nilai Rata-Rata Ujian Semester
C2 = Kriteria Nilai Absensi C3 = Kriteria Nilai Tugas Harian C4 = Kriteria Prestasi Ekstrakurikuler
B = Bobot Output:
NEF = Nilai Evaluasi Faktor NBF = Nilai Bobot Faktor NBR = Nilai Bobot Relatif NBE = Nilai Bobot Evaluasi TNE = Total Nilai Evaluasi Proses:
NBE = NBF * NEF
TNE = NBE1 + NBE2 + NBE3 + NBE4,...
Max = NBE1; NBE2; NBE3; NBE4 4.2 Implementasi
Implementasi sistem program ini mencakup spesifikasi kebutuhan perangkat keras (hardware) dan spesifikasi perangkat lunak (software).
4.2.1 Spesifikasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak
Program ini direkomendasikan untuk dijalankan dengan menggunakan perangkat keras (hardware)yang mempunyai spesifikasi sebagai berikut:
1. Prosesor minimal Pentium IV 2. Memory minimal 512 MB 3. Harddiskminimal 40 GB 4. VGA Card128 MB
5. Monitor dengan resolusi 1024 x 768 pixel 6. Keyboarddan Mouse
Adapun perangkat lunak (software) yang digunakan untuk menjalankan aplikasi ini adalah:
1. Program Aplikasi Microsoft Word 2007 2. Program Aplikasi Microsoft Excel 2007 4.2.2 Pengujian Sistem
4.2.2.1 Mencari Nilai Bobot Relatif
Berikut ini hasil pencarian nilai bobot relatif dari data bobot yang sudah ditentukan dengan rumus nilai bobot masing-masing kriteria dibagi dengan jumlah total bobot semua kriteria. Adapun hasilnya sebagai berikut :
Gambar 5.1 Tampilan Nilai Bobot Relatif
4.2.2.2 Mencari Nilai Evaluasi Faktor
Berikut ini hasil pencarian nilai evaluasi faktor dari data nilai sesuai kriteria yang sudah ditentukan dengan rumus :
NEF=
(𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑛 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑠𝑖 𝑒𝑘𝑠𝑡𝑟𝑎𝑘𝑢𝑟𝑖𝑘𝑢𝑙𝑒𝑟 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑑𝑖
𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚 𝑢𝑛 −𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑛 ).
Adapun hasilnya sebagai berikut :
Gambar 5.2 Tampilan Nilai Evaluasi Faktor 5.2.2.3 Mencari Nilai Bobot Evaluasi Adi
Berikut ini hasil pencarian nilai bobot evaluasi faktor dari data nilai sesuai kriteria yang sudah ditentukan dengan rumus : NBE = Evaluasi Faktor – Bobot Faktor. Adapun hasilnya sebagai berikut :
Gambar 5.3 Tampilan Nilai Bobot Evaluasi Adi 4.2.2.4 Mencari Nilai Bobot Evaluasi Betty
Berikut ini hasil pencarian nilai bobot evaluasi faktor dari data nilai sesuai kriteria yang sudah ditentukan dengan rumus : NBE = Evaluasi Faktor – Bobot Faktor. Adapun hasilnya sebagai berikut :
Gambar 5.4 Tampilan Nilai Bobot Evaluasi Betty
5.2.2.5 Mencari Nilai Bobot Evaluasi Chandra Berikut ini hasil pencarian nilai bobot evaluasi faktor dari data nilai sesuai kriteria yang sudah ditentukan dengan rumus : NBE = Evaluasi Faktor – Bobot Faktor. Adapun hasilnya sebagai berikut :
Gambar 5.5 Tampilan Nilai Bobot Evaluasi Chandra
5.2.2.6 Mencari Nilai Bobot Evaluasi Dian Berikut ini hasil pencarian nilai bobot evaluasi faktor dari data nilai sesuai kriteria yang sudah ditentukan dengan rumus : NBE = Evaluasi Faktor – Bobot Faktor. Adapun hasilnya sebagai berikut :
Gambar 5.6 Tampilan Nilai Bobot Evaluasi Dian 5.2.2.7 Mencari Nilai Terbaik Untuk
Mendapatkan Hasil
Setelah semua data selesai dihitung, dan mendapatkan hasil untuk masing-masing pilihan, kemudian langkah selanjutnya yang dilakukan adalah mencari nilai terbaik dari setiap nilai yang telah ada.
Gambar 5.5 Design Nilai Terbaik Dari tabel diatas terlihat diurutkan dari yang mempunyai nilai terbesar dan terkecil. Diperoleh bahwa dian memiliki nilai tertinggi, oleh karena itu dian menjadi alternatif yang mendaptkan beasiswa. 5. Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan yang telah dilakukan sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Kriteria – kriteria yang digunakan dalam penentuan penerima beasiswa di SMK Teladan Sei Rampah yaitu Nilai Rata-Rata Hasil Ujian Semester, Nilai Absensi, Nilai Tugas Harian dan Prestasi Ekstrakurikuler sangat membantu dalam membangun sistem pendukung keputusan penentuan penerima beasiswa.
2. Proses penentuan penerima beasiswa pada SMK Teladan Sei Rampah dapat dilakukan dengan mudah karena telah memiliki parameter – parameter yang jelas dalam memudahan pihak pengambil keputusan untuk menentukan penerima beasiswa.
1. Penentuan penerima beasiswa menjadi lebih objektif dan akurat karena tidak hanya menggunakan nilai mata pelajaran saja melainkan juga aspek – aspek yang mempengruhi dalam menentukan penerima beasiswa.
5.2 Saran
Untuk pengembangan lebih lanjut penelitian algoritma MISTY-1 ini, maka dapat diberikan beberapa saran sebagai berikut:
1. Diharapkan sistem ini dapat dikembangkan lagi menjadi sistem yang lebih baik dengan cara membandingkan metode SMART dengan metode – metode yang lainnya .
2. Perlunya penambahan kriteria – kriteria yang digunakan sehingga proses penentuan penerima beasiswa dapat lebih baik lagi dari sebelumnya.
3. Menambahkan metode sehingga sistem dapat bekerja dengan baik lagi dan lebih sempurna sesuai yang diharapkan serta berguna bagi pihak sekolah.
1. Diharapkn software uji yang digunakan dapat lebih dikembangkan.
DAFTAR PUSTAKA
1. Harsono, “ Implementasi Kebijakan Dan Politik, 2002.
2. Kusrini, “Sistem Pendukung Keputusan”, Penerbit Andi ,Yogyakarta 2007.
3. H.M Jogiyanto, Pengenalan Komputer, Andi Yogyakarta, 2001.
4. Abdul Kadir, Pengenalan Teknologi Informasi, 2003
5. Kadarsah Suryadi, Sistem Informasi, 2002. 6. Kusnianto, Pentingnya Bimbingan
Konseling Untuk Meningkatkan Mutu Pendidikan, 2009.
