1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENJADWALAN UJIAN KOMPREHENSIF
MENGGUNAKAN METODE TABU SEARCH (STUDI KASUS : PTIIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA)
Tita Fadilah, Yusi Tyroni S.Kom., MS., Candra Dewi S.Kom., M.Sc. Program Studi Informatika/Ilmu Komputer
Fakultas Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jl. Veteran No 8, Malang 65145, Indonesia
E-mail : [email protected] ABSTRAK
Ujian akhir sarjana adalah ujian terakhir berupa ujian skripsi atau ujian komprehensif yang wajib ditempuh mahasiswa sebagai syarat untuk mendapatkan gelar kesarjanaan. Ada beberapa batasan dan aspek yang mempengaruhi dalam penyusunan jadwal ujian komprehensif diantaranya yaitu dosen, ruangan dan waktu. Adanya batasan dalam penyusunan jadwal ujian komprehesif dapat menjadi permasalahan yang cukup rumit untuk diselesaikan secara manual sehingga dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan guna mempermudah proses penjadwalan ujian komprehensif. Studi kasus dalam penelitian ini adalah Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya. Penelitian ini mengimplementasikan metode Tabu Search pada sistem pendukung keputusan untuk menentukan penjadwalan ujian komprehensif. Hasil pengujian penerimaan pengguna (user acceptance) terhadap sistem yang telah dirancang menunjukkan pengguna cenderung setuju bahwa dengan menggunakan sistem pendukung keputusan penjadwalan ujian komprehensif dapat memberikan kemudahan dan manfaat, hal ini dapat diinterpretasikan bahwa sistem ini cenderung dapat diterima oleh pengguna.
Kata kunci : penjadwalan, ujian komprehensif, tabu search
1. Pendahuluan
Penjadwalan merupakan masalah klasik yang masih menarik sampai saat ini. Penjadwalan yang baik akan meningkatkan produktivitas dan efisiensi sumber daya yang ada, baik itu manusia maupun waktu [1].
Salah satu masalah penjadwalan yang terdapat pada perguruan tinggi adalah penjadwalan ujian akhir sarjana atau ujian komprehensif. Adanya batasan–batasan dalam penentuan penjadwalan menjadi permasalahan yang rumit untuk diselesaikan secara manual dan rentan terhadap human error. Untuk mengatasi masalah-masalah yang disebutkan di atas dapat dilakukan dengan cara komputerisasi melalui sebuah sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan untuk penjadwalan
ujian komprehensif adalah suatu sistem yang memberikan kontribusi bagi para penjadwal dalam penentuan jadwal ujian komprehensif dari solusi penjadwalan yang terbaik yang dihasilkan oleh sistem pendukung keputusan penjadwalan ujian komprehensif tersebut.
2 dibandingkan algoritma simulated annealing
dan genetic algorithm dalam batas kualitas solusi yang dihasilkan[3].
Tujuan yang ingin dicapai adalah mengimplementasikan hasil analisa dan perancangan sebuah sistem pendukung keputusan untuk sistem informasi penjadwalan ujian komprehensif menggunakan metode tabu search serta mengukur dan mengetahui tingkat penerimaan user terhadap sistem yang telah dihasilkan. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat mempermudah pihak Program Teknologi Informasi & Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya dalam penentuan jadwal ujian komprehensif. 2. Dasar Teori
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Bonczek, dkk., (1980) mendefinisikan DSS sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi: sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna dan komponen DSS lain), sistem pengetahuan (repository pengetahuan domain masalah yang ada pada DSS entah sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan) [4].
2.2 Tabu Search
Tabu search merupakan suatu metode optimasi yang menggunakan short-term memory untuk menjaga agar proses pencarian tidak terjebak pada nilai optimum lokal. Algoritma tabu search secara garis besar dapat ditulis sebagai berikut [7]:
0. Tetapkan:
X = Matriks input berukuran nxm. MaxItr = maksimum iterasi. 1. S = bangkitkan solusi secara random. 2. GlobalMin = FCost(S).
3. Best = S. 4. TabuList = [].
5. Kerjakan dari k=1 sampai MaxItr: 6. BestSoFar = FCost(S).
7. BestMove = S.
8. Kerjakan dari i=1 sampai (n-1): 9. Kerjakan dari j=i sampai n: 10. L = Tukar(S[i],S[j]). 11. Cost = FCost(L).
12. Jika (L Ɇ TabuList) atau (Cost < GlobalMin), kerjakan:
13. Jika (Cost < BestSoFar), kerjakan
14. BestSoFar = Cost. 15. BestMove = L. 16. S = BestMove.
17. Tambahkan S ke TabuList.
18. Jika BestSoFar < GlobalMin, kerjakan: 19. GlobalMin = BestSoFar.
20. Best = BestMove.
Solusi akhir adalah Best, dengan cost sebesar GlobalMin.
2.3 Model Penerimaan Teknologi (Techno- logy Acceptance Model)
Technology Acceptance Model (TAM) dikembangkan oleh Davis pada tahun 1989, sebagai model penerimaan pengguna pada suatu sistem informasi [8].
Gambar 2.1 Technology Acceptance Model. (Sumber: Davis dkk, 1989 yang dikutip oleh
Natalia Tangke, 2004)
Technology Acceptance Model (TAM) bertujuan untuk menjelaskan dan memperkirakan penerimaan (acceptance) pengguna terhadap suatu sistem informasi [9].
2.4 Nilai Kualitas Solusi Jadwal Ujian Komprehensif
3 total dari semua total nilai penalti ujian
komprehensif yang telah terjadwal. Untuk mencari nilai kualitas solusi jadwal ujian komprehensif adalah sebagai berikut:
(2-1)
di mana n = jumlah ujian komprehensif. 2.5 Uji Validitas dan ReabilitasValiditas adalah suatu ukuran yang menunjukan tingkat keandalan atau kesahihan suatu alat ukur. Uji validitas dilakukan bertujuan untuk menunjukkan valid tidaknya suatu data [10].
Untuk menguji apakah instrumen yang digunakan memenuhi persyaratan validitas dapat menggunakan korelasi Pearson dengan langkah-langkah sebagai berikut [11]:
1. Menghitung harga korelasi setiap pernyataan dengan rumus Pearson Product Moment:
(2.2) dimana:
r = koefisien korelasi suatu item/ pernyataan
n = jumlah subyek
X = skor suatu item/pernyataan Y = skor total semua item/pernyataan 2. Menghitung harga t-hitung setiap
pernyataan dengan rumus:
(2.3)
dimana:
r = koefisien korelasi suatu item/ pernyataan
n = jumlah subyek
3. Mencari nilai t-tabel pada tabel t dengan taraf signifikansi α = 0,05 atau tingkat kepercayaan sebesar 95 % dan nilai dk didapat dengan rumus:
(2.4) dimana:
n = jumlah subyek
4. Kemudian dibandingkan t-hitung dengan t-tabel dengan kaidah keputusannya apabila t-hitung > t-tabel berarti pernyataan dinyatakan valid dan
apabila t-hitung < t-tabel berarti pernyataan dinyatakan tidak valid. Reliabilitas konsistensi gabungan item berkaitan dengan kemantapan atau konsistensi antara item-item suatu tes. Jika terhadap bagian objek ukur yang sama, hasil ukur melalui item yang satu kontradiksi atau tidak konsisten dengan hasil ukur melalui item yang lain maka pengukuran dengan tes itu tidak dapat dipercaya dengan kata lain tidak reliabel dan tidak dapat digunakan untuk mengungkap ciri atau keadaan yang sesungguhnya dari objek yang diukur. Koefisien reliabilitas konsistensi gabungan item dapat dihitung menggunakan rumus koefisien reabilitas Alpha Cronbach dengan langkah-langkah sebagai berikut [11]:
1. Menghitung varians skor tiap-tiap pernyataan dengan rumus:
(2.5) dimana:
S = varians skor suatu item/pernyataan n = jumlah subyek
X = skor suatu item/pernyataan
2. Menjumlahkan varians semua item dengan rumus:
(2.6) dimana:
Si = jumlah varians semua item/ pernyataan
S = varians skor suatu item/pernyataan 3. Menghitung varians total dengan rumus:
(2.7) dimana:
St= varians total n = jumlah subyek
Xt = total skor pada suatu item/ pernyataan
Xt2 = total skor kuadrat pada suatu item/ pernyataan
4. Masukkan nilai Alpha Cronbach dengan rumus:
4 dimana:
r11 = koefisien reliabilitas Alpha Cronbach k = jumlah subyek – 1
Si = jumlah varians semua item/ pernyataan
St= varians total
5. Kriteria suatu instrumen penelitian dikatakan reliabel dengan menggunakan teknik Alpha Cronbach apabila koefisien reliabilitas (r11) mempunyai nilai yang lebih besar dibandingkan dengan nilai r pada tabel Product Moment, dengan tingkat signifikasi sebesar 5 % atau tingkat kepercayaan sebesar 95 % dan nilai dk dapat dicari dengan rumus:
(2.9) dimana:
n = jumlah subyek
6. Keputusan juga dapat diambil dengan membandingkan r11 dengan r-tabel. Kaidah keputusan apabila r11 > r-tabel maka suatu instrumen penelitian dapat dikatakan reliabel dan apabila r11 < r-tabel berarti maka suatu instrumen penelitian dapat dikatakan tidak reliable. 3. Perancangan Sistem
Secara umum sistem yang dibuat dalam penelitian ini adalah suatu sistem pendukung keputusan untuk penjadwalan ujian komprehensif menggunakan metode tabu search. Dalam sistem ini seorang penjadwal akan memasukkan data ujian komprehensif yang akan dijadwalkan, serta memilih periode ujian komprehensif kemudian akan dilakukan penjadwalan menggunakan metode tabu search dan hasil yang didapatkan adalah menampilkan jadwal ujian komprehensif yang terbaik dari yang dihasilkan oleh sistem.
Proses penjadwalan ujian komprehensif pada penelitian ini terdiri dari beberapa tahap, yaitu input parameter penjadwalan, input data ujian komprehensif, dan proses penjadwalan menggunakan metode tabu search. Hasil akhir berupa alternatif jadwal ujian komprehensif.
Diagram alir untuk proses penjadwalan ujian komprehensif ditunjukkan pada Gambar 3.1.
Mulai
Input data ujian komprehensif, parameter penjadwalan
Alternatif jadwal ujian komprehensif
selesai Proses penjadwalan
Gambar 3.1 Diagram alir penjadwalan ujian komprehensif.
4. Implementasi
4.1 Implementasi Program
Sistem yang dirancang pada penelitian ini mewakili tahapan proses pada metode Tabu Search dan hasil perancangan sistem penjadwalan ujian koprehensif yang telah dilakukan sebelumnya.
4.2 Implementasi Pengujian
Pengujian dilakukan untuk memper- kirakan penerimaan (acceptance) pengguna terhadap sistem pendukung keputusan penjadwalan ujian komprehensif dengan melihat faktor kemudahan dan manfaat yang ada pada sebuah teknologi sistem informasi dengan menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) dan metode pengambilan data menggunakan angket (Questionnaire).
5 Responden pengujian dalam penelitian
ini berasal dari staff Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer sebanyak 6 orang dan dosen Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer sebanyak 6 orang dengan total responden sebanyak 12 orang.
5. Hasil dan Pembahasan 5.1 Pengujian User Acceptance
Analisa hasil kecenderungan jawaban yang dirangkum dalam tiap faktor adalah sebagai berikut dimana sumbu x menun- jukkan tanggapan yang diberikan (SS = Sangat Setuju, S = Setuju, N = Netral, TS = Tidak Setuju dan STS = Sangat Tidak Setuju) dan sumbu y menunjukkan jumlah/nilai tanggapan yang didapat dalam bentuk persen (%):
1. Faktor Kemudahan
Tanggapan responden terhadap pernyataan yang digunakan untuk mengukur faktor kemudahan ditunjukkan dalam grafik pada Gambar 5.1.
Gambar 5.1 Tanggapan faktor kemudahan dalam persen (%)
Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa tanggapan responden terbanyak untuk faktor kemudahan adalah cenderung setuju yaitu sebesar 62,50 %. Dari hasil ini dapat diinterpretasikan, bahwa dengan menggunakan sistem pendukung keputusan penjadwalan ujian komprehensif dapat mempermudah dalam proses penjadwalan ujian komprehensif dan mencari alternatif dosen penguji pengganti. Sistem juga cenderung mudah untuk dioperasikan (user friendly).
2. Faktor Manfaat
Tanggapan responden terhadap pernyataan yang digunakan untuk mengukur faktor manfaat ditunjukkan dalam grafik pada Gambar 5.2.
Gambar 5.2 Tanggapan faktor manfaat dalam persen (%)
Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa tanggapan responden terbanyak untuk faktor manfaat adalah cenderung setuju yaitu sebesar 58,33 %. Dari hasil ini dapat diinterpretasikan, bahwa dengan adanya sistem pendukung keputusan penjadwalan ujian komprehensif dapat memperlancar dan atau membantu mempercepat dalam proses penjadwalan ujian komprehensif serta dapat memberikan informasi mengenai jadwal ujian komprehensif dan data lainnya seperti agenda kampus, data dosen dan lain-lain. 5.2 Pengujian Validitas dan Realibilitas
Hasil pengujian validitas masing-masing pernyataan yang mengukur faktor kemudahan dan manfaat dengan tingkat kepercayaan yang digunakan sebesar 95 % ditunjukkan dalam Tabel 5.1 untuk faktor kemudahan dan Tabel 5.2 untuk faktor manfaat.
Tabel 5.1 Pengujian validitas faktor kemudahan
Pernyataan t-hitung t-tabel Kesimpulan
P1 3.2308
1.812
Valid
P2 2.5235 Valid
P3 1.9935 Valid
P4 4.0938 Valid
P5 2.1790 Valid
6 Tabel 5.2 Pengujian validitas faktor manfaat
Pernyataan t-hitung t-tabel Kesimpulan P1 4.9686
Hasil pengujian validitas untuk setiap pernyataan yang digunakan untuk mengukur faktor kemudahan dan manfaat menunjukkan semua pernyataan yang digunakan untuk mengukur faktor kemudahan dan manfaat telah menunjukkan tingkat ketepatan yang cukup baik atau handal. Hal ini menunjukkan bahwa angket yang telah dibuat dapat dinyatakan handal atau dapat memberikan hasil ukur yang sesuai dengan maksud dilakukannya pengukuran.
Hasil uji realibilitas pada faktor kemudahan dan manfaat dengan tingkat kepercayaan yang digunakan sebesar 95% ditunjukkan dalam Tabel 5.3.
Tabel 5.3 Pengujian realibilitas Faktor r11 r-tabel Keputusan Kemudahan 0.8859
0.576 Reliabel
Manfaat 0.8511 Reliabel
Hasil pengujian realibilitas pada faktor kemudahan dan manfaat menunjukkan reliabel. Hasil tersebut menunjukkan bahwa semua pernyataan mengenai kemudahan dan manfaat adalah reliabel. Hal ini menunjukkan bahwa instrumen tes yang dalam penelitian ini adalah angket dikatakan dapat dipercaya memberikan hasil yang tetap apabila diujikan berkali-kali.
6. Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan yang dapat diberikan pada penelitian ini adalah :
1. Metode Tabu Search dapat di implementasikan pada sistem pendukung keputusan penjadwalan ujian komprehensif.
2. Berdasarkan hasil pengujian validitas, semua pernyataan yang digunakan untuk mengukur faktor kemudahan dan
manfaat telah menunjukkan tingkat ketepatan yang cukup baik atau valid. 3. Berdasarkan hasil pengujian realibilitas
pada pernyataan yang mengukur faktor kemudahan dan manfaat adalah reliabel. 4. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa user cenderung setuju pada faktor kemudahan dan manfaat, dan sesuai teori Technology Acceptance Model (TAM) maka dapat diperkirakan sistem pendukung keputusan penjadwalan ujian komprehensif dapat diterima atau diterapkan sebagai suatu teknologi dalam membantu menyelesaikan masalah penjadwalan ujian komprehensif oleh pengguna.
Saran yang dapat diberikan untuk pengembangan penelitian ini lebih lanjut adalah :
1. Menambahkan sistem mayor dan minor laboratorium pada setiap dosen.
2. Menambahkan rekomendasi pemilihan penguji otomatis pada sistem.
3. Menambahkan fasilitas pelaporan ujian komprehensif.
7. Daftar Pustaka
[1] Rehabeam, Cornelis. 2007, Penjadwalan Asistensi Di Upt Piranti Lunak Ubinus Menggunakan Algoritma Genetik, Universitas Bina Nusantara, Jakarta. [2] Kazarlis, Spyros; Petridis , Vassilios dan
Fragkou, Pavlina. Solving University Timetabling Problems Using Advanced Genetic Algorithms. Greece.
[3] Gunawan, Aldy; Ong, Hoon Liong dan Ng. Kien Ming. 2004. Applying Metaheuristics For The Course Scheduling Problem, Proceedings of the Fifth Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference 2004, Universitas Surabaya, Surabaya.
7 [5] Siregar, Darto P. 2010. Optimasi
Penjadwalan Kuliah Dengan Metode Tabu Search. Universitas Sumatera Utara. Sumatera.
[6] Santoso, P. C. (2009). Perancangan Program Aplikasi Optimalisasi Penjadwalan Penggunaan Ruang Kuliah Menggunakan Algoritma Genetik. Jakarta, Universitas Bina Nusantara.
[7] Kusumadewi, Sri. 2005. Penyelesaian Masalah Optimasi dengan Teknik-teknik Heuristik. Graha Ilmu. Yogyakarta. [8] Maharsi, Sri; Mulyadi Yuliani. 2007.
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Nasabah Menggunakan Internet Banking dengan Menggunakan Kerangka Technology Acceptance Model (TAM). Jurnal Akuntansi Dan Keuangan, Vol. 9, No. 1, Mei 2007: 18-28. Universitas Kristen Petra.Surabaya.
[9] Soviani, Syilvia; Munir, Dr. M.It; Wahyudin, Asep M.T. 2010. Tingkat Penerimaan Media Video Conference Dalam Proses Pembelajaran Dengan Menggunakan Technology Accepted Model (Tam). Universitas Pendidikan Indonesia. Bandung.
[10] Polapa, Rosnita. 2012. Analisis Penerimaan Pengguna Terhadap Penerapan Sistem Informasi Penelitian Dengan Pendekatan Technology Acceptance Model (Tam). Universitas Negeri Gorontalo. Gorontalo.
