• Tidak ada hasil yang ditemukan

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PEREKRUTAN VOLUNTER DENGAN METODE FUZZY MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING (Studi Kasus : UPT PMB UMM) TUGAS AKHIR

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PEREKRUTAN VOLUNTER DENGAN METODE FUZZY MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING (Studi Kasus : UPT PMB UMM) TUGAS AKHIR"

Copied!
13
0
0

Teks penuh

(1)

i

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI

PEREKRUTAN VOLUNTER DENGAN METODE

FUZZY MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING

(Studi Kasus : UPT PMB UMM)

TUGAS AKHIR

Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang

Oleh :

Fitrah Ismail Ramdhani NIM. 08560277

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG

2013

(2)

ii

LEMBAR PERSETUJUAN

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Perekrutan Volunter Dengan Metode Fuzzy Multi Attribute Decision Making

(Studi Kasus : UPT PMB UMM)

TUGAS AKHIR

Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang

Menyetujui

Pembimbing I Pembimbing II

Dr. Ir. Ermanu A. H, MT Yufis Azhar, S.Kom NIP. 10891090233

(3)

iii

LEMBAR PENGESAHAN

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Perekrutan Volunter Dengan Metode Fuzzy Multi Attribute Decision Making

(Studi Kasus : UPT PMB UMM)

TUGAS AKHIR

Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang

Disusun Oleh : Fitrah Ismail Ramdhani

NIM. 08560277

Tugas Akhir ini telah diuji dan dinyatakan lulus melalui sidang majelis penguji pada tanggal 08 Mei 2013

Menyetujui,

Penguji I Penguji II

Gita Indah M, S.T Yushintia, M.T NIP : 108.0611.0442

Mengetahui,

Ketua Jurusan Teknik Informatika

Eko Budi Cahyono, S.Kom, MT NIP 108.9504.0330

(4)

iv

LEMBAR PERNYATAAN

Yang bertanda tangan dibawah ini :

NAMA : FITRAH ISMAIL RAMDHANI NIM : 08560277

FAK./JUR. : TEKNIK/INFORMATIKA

Dengan ini saya menyatakan bahwa Tugas Akhir dengan judul “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PEREKRUTAN VOLUNTER DENGAN METODE FUZZY MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING (STUDI KASUS : UPT PMB UMM)” beserta seluruh isinya adalah karya saya sendiri dan bukan merupakan karya tulis orang lain, baik sebagian maupun seluruhnya, kecuali dalam bentuk kutipan yang telah disebutkan sumbernya. Demikian surat pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya. Apabila kemudian ditemukan adanya pelanggaran terhadap etika keilmuan dalam karya saya ini, atau ada klaim dari pihak lain terhadap keaslian karya saya ini maka saya siap menanggung segala bentuk resiko/sanksi yang berlaku.

Mengetahui, Malang, 08 Mei 2013

Dosen Pembimbing Yang Membuat Pernyataan

(5)

v

LEMBAR PERSEMBAHAN

Puji syukur kepada Allah SWT atas rahmat dan karunia-NYA sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini. Penulis menyampaikan ucapan terima kasih yang sebesar – besarnya kepada :

1. Papa dan Mama ku yang tersayang dan tercinta, Moh. Raji & Nunung Nuraini yang telah memberikan segalanya untuk anaknya. Baik harta, tenaga, maupun nyawa. Beliau yang telah melahirkan saya mendidik serta membimbing saya sampai sekarang sehingga menjadikan saya seorang anak yang lebih mandiri dan lebih bertanggung jawab.

2. Masq Andi Arie Wibowo dan Adekq Luthfi Hakim yang telah mendukung secara moral untuk cepat – cepat selesai skripsi truz cari kerja dan kawin hahahha.

3. Dosen pembimbingan yang telah rela meluangkan waktu untuk bimbingan makasi.

4. Temen – temen IT seperjuangan Firman, Rayi, Erik, Dita, Bowo,reza dan yang lainnya yang pasti banyak banget makasi atas dukungannya.

5. Unit Pelaksana Teknis Penerimaan Mahasiswa Baru (UPT PMB) terima kasih telah bersedia telah melakukan penelitian juga menunjang TA, spesial untuk Pak Ermanu (Kepala UPT PMB) yang selalu sabar membimbing saya serta Pak Hamang yang selalu memberikan saran – saran tentang kehidupan ini yang sangat berarti untuk saya makasi banget pak untuk segala kritik dan sarannya untuk saya.

6. Anak – anak kosan mulai dari kamar bawah sampai kamar atas ryan, dian, rizal, anggi, rian gopal, iwan dan lawu. Ayo rek yang belom lulus semangat hahahhaha.

(6)

vi

KATA PENGANTAR

Dengan memanjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT. Atas limpahan rahmat dan hidayah-Nya sehingga peneliti dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul :

“SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PEREKRUTAN VOLUNTER DENGAN METODE FUZZY MULTI ATTRIBUTE

DECISION MAKING (STUDI KASUS : UPT PMB UMM)”

Penulis dengan segala kerendahan hati menyadari bahwa dalam menyelesaikan skripsi ini tidak lepas dari peran berbagai pihak yang telah banyak memberikan bantuan, bimbingan dan dorongan. Dalam kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang tak terhingga khususnya kepada:

1. Dr. Ir. Ermanu A. H, MT dan Yufis Azhar, S.Kom, selaku dosen pembimbing yang penuh perhatian, ketelatenan dan kesabaran dalam memberikan bimbingan dan arahan dalam penulisan skripsi ini.

2. Seluruh Dosen Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang yang telah memberikan ilmunya.

3. Seluruh keluarga dan teman-teman penulis yang tidak bisa penulis sebutkan satu persatu di sini.

Peniti menyadari sepenuhnya bahwa dalam penulisan tugas akhir ini masih banyak kekurangan dan keterbasan. Oleh karena itu peneliti mengharapkan saran yang membangun agar tulisan ini bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan kedepan.

Malang, 08 Mei 2013

(7)

vii

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ... i

LEMBAR PERSETUJUAN ... ii

LEMBAR PENGESAHAN ... iii

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN ... iv

ABSTRAK ... v

ABSTRACK ... vi

LEMBAR PERSEMBAHAN ... vii

KATA PENGANTAR ... viii

DAFTAR ISI ... ix

DAFTAR GAMBAR ... xii

DAFTAR TABEL ... xiv

BAB I : PENDAHULUAN ... 1 1.1 Latar Belakang ... 1 1.2 Rumusan Masalah ... 2 1.3 Batasan Masalah ... 3 1.4 Tujuan ... 3 1.5 Metodologi Penelitian ... 4 1.6 Sistematika Penulisan ... 5

BAB II : LANDASAN TEORI ... 7

2.1 Volunter ... 7

2.1.1 Pengertian Volunter ... 7

2.1.2 Peran Serta Volunter di UPT PMB ... 9

2.1.3 Job – job Volunter ... 10

2.1.4 Kategori Perekrutan Volunter ... 11

2.2 UPT PMB Universitas Muhammadiyah Malang ... 15

2.2.1 Gambaran Umum UPT PMB ... 15

2.2.2 Rencana Operasional ... 16

(8)

viii

2.3 Sistem Pendukung Keputusan ... 17

2.3.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan ... 18

2.3.2 Komponen – Komponen Sistem Pendukung Keputusan 18 2.3.3 Kelebihan Sistem Pendukung Keputusan ... 19

2.4 Logika Fuzzy ... 20

2.4.1 Variabel Fuzzy ... 21

2.4.2 Himpunan Fuzzy ... 22

2.4.3 Fungsi Keanggotaan ... 22

2.5 Fuzzy Multi Attribute Decision Making ... 24

2.5.1 Mengenai Fuzzy Multi Attribute Decision Making .. 25

2.5.2 Langkah – Langkah Penyelesaian FMADM ... 27

2.5.3 Metode SAW ... 28

2.6 Php ... 29

2.7 Mysql ... 32

BAB III : ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM ... 34

3.1 Analisa Data ... 34

3.1.1 Entity Relationship Diagram ... 34

3.1.2 Analisa Kriteria ... 35

3.1.3 Proses Seleksi Perekrutan Volunter ... 36

3.1.4 Kategori Performance ... 37

3.1.5 Kategori Intelegenci ... 40

3.1.6 Kategori Penguasaan Komputer ... 42

3.1.7 Contoh Perhitungan Fuzzy Multi Attribute Decision Making menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) ... 44

3.2 Analisa Sistem ... 48

3.2.1 Use – case Diagram ... 49

3.2.2 Activity Diagram ... 51

3.2.3 Sequence Diagram ... 54

(9)

ix

BAB IV : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN ... 62

4.1 Implementasi Program ... 62

4.1.1 Perangkat Uji Coba Hardware ... 62

4.1.2 Perangkat Uji Coba Software ... 62

4.2 Implementasi Antarmuka ... 62

4.2.1 Menu Home ... 63

4.2.2 Menu Login ... 63

4.2.3 Menu Login Deskripsi ... 64

4.2.4 Menu Index ... 64

4.2.5 Menu Pendaftar ... 65

4.2.5.1 Form Input Data Pendaftar ... 65

4.2.5.2 Form Laporan ... 66

4.2.6 Menu Kriteria ... 66

4.2.7 Menu Bobot ... 66

4.2.7.1 Menu Kriteria Bobot ... 67

4.2.8 Menu Normalisasi ... 68

4.2.9 Menu Hasil ... 68

4.2.10 Menu Tutorial ... 69

4.3 Analisis Perhitungan FMADM dengan Metode SAW ... 70

4.3.1 Menentukan Kriteria Penilaian ... 70

4.3.2 Pemberian Bobot Pada Kriteria ... 71

4.3.3 Normalisasi dan Preferensi ... 72

4.4 Pengujian Sistem ... 72

4.4.1 Pengujian Melalui Sistem ... 73

BAB V : KESIMPULAN dan SARAN ... 77

5.1 Kesimpulan ... 77

5.2 Saran ... 77

DAFTAR PUSTAKA ... 78 LAMPIRAN

(10)

x

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 : Program Kerja UPT PMB Universitas Muhammadiyah Malang 17

Gambar 2.2 : Fungsi Liner dari derajat keanggotaan ... 22

Gambar 2.3 : Fungsi Kurva Segitiga Derajat Keanggotaan ... 23

Gambar 2.4 : Fungsi Kurva Trapesium Derajat Keanggotaan ... 23

Gambar 2.5 : Fungsi Kurva Stigmoid Derajat Keanggotaan ... 24

Gambar 3.1 : Grafik Keanggotaan Variabel Penampilan ... 37

Gambar 3.2 : Grafik Keanggotaan Variabel Santun dan Cakap ... 38

Gambar 3.3 : Grafik Keanggotaan Variabel Tanggap dan Peka ... 38

Gambar 3.4 : Grafik Keanggotaan Variabel Postur Tubuh ... 39

Gambar 3.5 : Grafik Keanggotaan Variabel Kecerdasan ... 40

Gambar 3.6 : Grafik Keanggotaan Variabel Responsif ... 40

Gambar 3.7 : Grafik Keanggotaan Variabel Ketegasan ... 41

Gambar 3.8 : Grafik Keanggotaan Variabel Komunikatif ... 42

Gambar 3.9 : Grafik Keanggotaan Variabel Program Office ... 42

Gambar 3.10 : Grafik Keanggotaan Variabel Pengetikan ... 43

Gambar 3.11 : Grafik Keanggotaan Variabel Desain Grafis ... 44

Gambar 3.12 : Use – case Diagram Perekrutan Volunter di UPT PMB ... 49

Gambar 3.13 : Activity Diagram Usecase Login ... 51

Gambar 3.14 : Activity Diagram Kelola Data Pendaftar ... 52

Gambar 3.15 : Activity Diagram Kelola Data Volunter ... 52

Gambar 3.16 : Activity Diagram Kelola Pembobotan Kriteria ... 53

Gambar 3.17 : Activity Diagram Normalisasi Matriks ... 53

Gambar 3.18 : Activity Diagram Kelola Proses Seleksi ... 54

Gambar 3.19 : Sequence Diagram Login ... 55

Gambar 3.20 : Sequence Diagram Kelola Data Peserta ... 56

Gambar 3.21 : Sequence Diagram Kelola Data Volunter ... 57

Gambar 3.22 : Sequence Diagram Input Kriteria ... 58

Gambar 3.23 : Sequence Diagram Normalisasi Matriks ... 59

Gambar 3.24 : Sequence Diagram Proses Seleksi ... 60

(11)

xi

Gambar 4.1 : Menu Home ... 63

Gambar 4.2 : Menu Login Pengguna ... 63

Gambar 4.3 : Menu Login Deskripsi ... 64

Gambar 4.4 : Menu Index ... 65

Gambar 4.5 : Input Data Pendaftar ... 65

Gambar 4.6 : Laporan Data Pendaftar ... 66

Gambar 4.7 : Menu Kriteria ... 66

Gambar 4.8 : Menu Bobot ... 67

Gambar 4.9 : Menu Kriteria Bobot ... 67

Gambar 4.10 : Menu Normalisasi ... 68

Gambar 4.11 : Menu Hasil ... 68

Gambar 4.12 : Menu Tutorial ... 69

Gambar 4.13 : Daftar Tabel ... 70

Gambar 4.14 : Tabel Kriteria ... 71

Gambar 4.14 : Bobot Kriteria ... 71

Gambar 4.15 : Tabel Normalisasi ... 72

Gambar 4.16 : Uji Input Data Pendaftar ... 73

Gambar 4.17 : Uji Input Data Kriteria ... 74

Gambar 4.18 : Gambar Bobot Variabel ... 75

(12)

xii

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 : Kategori Perekrutan Volunter ... 12

Tabel 2.2 : Kriteria Pada Variabel Fuzzy ... 21

Tabel 2.3 : Bentuk Program Pembuka PHP ... 29

Tabel 2.4 : Bentuk Operator Penugasan Khusus ... 30

Tabel 2.5 : Bentuk Operator Penambahan dan Pengurangan ... 31

Tabel 2.6 : Bentuk Operator Logika ... 31

Tabel 2.7 : Bentuk Operator Pembanding ... 31

Tabel 3.1 : Variabel Penampilan ... 37

Tabel 3.2 : Variabel Santun dan Cakap ... 38

Tabel 3.3 : Variabel Tanggap Peka ... 39

Tabel 3.4 : Variabel Postur Tubuh ... 39

Tabel 3.5 : Variabel Kecerdasan ... 40

Tabel 3.6 : Variabel Responsif ... 41

Tabel 3.7 : Variabel Ketegasan ... 41

Tabel 3.8 : Variabel Komunikatif ... 42

Tabel 3.9 : Variabel Program Office ... 43

Tabel 3.10 : Variabel Pengetikan ... 43

Tabel 3.11 : Variabel Desain Grafis ... 44

Tabel 3.12 : Hasil tes berdasarkan pada masukkan kriteria ... 46

Tabel 3.13 : Penjelasan use – case dari sistem Penilaian Volunter ... 50

(13)

xiii

DAFTAR PUSTAKA

[1] Anggara, Budi, ”Sistem Penunjang Pengambilan Keputusan Investasi Usaha dalam Perencanaan Bisnis Menggunakan FMADM (Study Kasus : Usaha Mikro Pembuatan Tahu”,Stimik Budidarma.Medan

[2] Apriansyah P dan Dinna YH,2011. "Penentuan Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Fuzzy MADM".UPN"Veteran".Yogyakarta

[3] Hendry w dkk,2009.”Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima Beasiswa Bank BRI Menggunakan FMADM (Study kasus: Mahasiswa Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia”.Yogyakarta

[4] Kasanah, Siti. 2009. “Aplikasi Fuzzy Madm Metode Topsis Untuk Identifikasi Servqual (Contoh Kasus Pada Swalayan BC UIN Malang)”. Tugas Akhir. Jurusan Matematika. Fakultas Sains dan Teknologi. UIN. Malang

[5] Komang, Wiswakarma, 2010. “Panduan Lengkap Menguasai Pemrograman CSS”,Lokomendia:Yogyakarta

[6] Kusumadewi, Sri., Hartati, S., Harjoko, A., dan Wardoyo, R. 2006. “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM)”. Graha Ilmu: Yogyakarta

[7] Kusumadewi, Sri.dkk. 2006. “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (fuzzy MADM). Graha ilmu: Yogyakarta

[8] Muley A.A. and Bajaj V.H. 2010. “A new fuzzy MADM approach used for finite selection problem”. Department of Statistics, Dr. B. A. M. University, Aurangabad. India

[9] Nugroho, Bunafit, 2007. “Trik dan Rahasia Membuat Aplikasi WEB dengan PHP”Gaya Media: Yogyakarta

[10] Yunny A dan Della Y,2011."Rancang Bangun Aplikasi Pengelolaan Lowongan Kerja di Palembang Berbasis Web Menggunakan Fuzzy Logic”.STIMIK MDP

Referensi

Dokumen terkait

Berdasarkan hasil penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa penggunaan madu pengganti gliserol sebagai krioprotektan pada pengencer skim kuning dapat meningkatkan

Primjer 3.5.2.1. Strategiju Mentalna mapa objasnit ć emo na primjeru usustavljivanja sadržaja prilikom ponavljanja prostih brojeva u petom razredu osnovne

Penelitian ini dilatarbelakangi minimnya kemampuan siswa dalam memahami dan menggunakan kalimat efektif. Rumusan masalah dalam penelitian ini yaitu: 1) Bagaimana tingkat kebakuan

Perbedaan dengan penelitian ini adalah pada penggunaan obat yang digunakan, populasi, besar sampel dan instrumen yang digunakan yang memungkinkan hasil yang berbeda4. Maka

Astigmatisma bisa diperiksa dengan cara pengaburan (fogging technique of refraction) yang menggunakan kartu snellen, bingkai percobaan, sebuah set lensa coba, dan

Setelah melakukan pengolahan data dengan menggunakan hasil visualisasi 3D, didapatkan hasil yang sama untuk gambar kontur, sedangkan untuk hasil perhitungan volume galian dan

Kondisi pengetahuan dan persepsi masyarakat secara umum pada kategori rendah, merupakan akibat keterbatasan penyebarluasan informasi. RTRW dan RDTR. Namun sebenarnya

Penelitian ini juga mendapatkan data bahwa mayoritas tingkat kecemasan yang dialami oleh pasien hipertensi di Ruang Rawat Inap RSUD Kota Surakarta ialah kecemasan