SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON
BINTARA MENGGUNAKAN METODE MFEP DAN
PROMETHEE
Janero Kennedy*1, Kusrini2, Henderi 3
1Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta 2,3Dosen Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta
e-mail: *1janerokenedy@gmail.com , 2kusrini@amikom.ac.id , 3henderi@mail.ugm.ac.id
Abstrak
Seleksi calon bintara Polri dilaksanakan oleh institusi kepolisian di seluruh Indonesia, dengan tujuan meningkatkan kualitas personil, proses seleksi mempertimbangkan empat aspek yaitu nilai (1) Pemeriksaan Kesehatan I, (2) Psikologi, (3) Akademik, dan (4) Jasmani, pada hasil keputusan yang berjalan selama ini masih ditemukan nilai akhir yang sama disebabkan keterbatasan perhitungan pada sistem yang berjalan selama ini.
Pemanfaatan sistem pendukung keputusan dipilih sebagai jawaban atas permasalahan perangkingan seleksi calon bintara polri, dengan menggunakan metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) dan metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations (PROMETHEE)
Hasil penelitian disimpulkan bahwa keterbatasan sistem dalam menghitung nilai akhir calon sepenuhnya dapat diatasi dengan menerapkan sistem yang dibangun kemudian tingkat akurasi yang didapat untuk calon bintara pria sebesar 85,098% dan calon bintara wanita sebesar 93,548%.
Kata kunci—Sistem Pendukung Keputusan, MFEP, PROMETHEE Abstract
Selection of candidates for bintara police implemented by police institutions throughout Indonesia, with the goal of improving the quality of personnel, the selection process to consider four aspects: the value Medical Examination I, Psychology, Academic, and Physical, on results decision is still found running for the same final score calculations be caused limitations on systems running during this time.
Utilization of decision support systems have been selected as the answer to the problem of ranking the selection of candidates for the national police bintara, using multifactor Evaluation Process (MFEP) and methods of Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations (PROMETHEE).
The final conclusion is that the limitations of the system in calculating the final scores of candidates fully resolved by implementing a system that is built then the level of accuracy obtained for bintara candidates amounted to 85.098% of men and women candidates for bintara at 93.548%.
1. PENDAHULUAN
Salah satu upaya institusi kepolisian menjamin kualitas personelnya dengan
menerapkan fungsi manajemen Sumber Daya Manusia, sehingga meningkatkan kualitas
SDM di lingkungan institusi kepolisian.Dalam pelaksanaan penerimaan seleksi calon
bintara biasanya dilakukan secara ketat dengan mempertimbangkan nilai tiap-tiap
kriteria yaitu nilai Pemeriksaan Kesehatan I, Pemeriksaan Psikologi, Uji Akademik, dan
Uji Jasmani. kriteria tersebut yang menjadi acuan bagi pemegang keputusan dalam
memutuskan calon pendaftar yang berhak menjadi siswa bintara pada saat sidang tahap
lulus akhir, dengan ketatnya seleksi maka penilaian harus teliti dan cermat, terutama
untuk tes tahap akhir dengan mempertimbangkan kuota yang ditentukan oleh Mabes
Polri, penentuan akhir calon bintara yang lolos seleksi harus memenuhi syarat dan
sesuai dengan kuota yang ditentukan, hal tersebut menjadi sulit dalam menentukan
peringkat, karena dari hasil perhitungan yang dilakukan selama ini masih ditemukan
nilai akhir yang sama pada tiap calon, disebabkan keterbatasan sistem yang lama dalam
melakukan perhitungan, oleh karena itu dibutuhkan solusi terhadap permasalahan
seleksi calon bintara terbaik, hingga pada akhirnya berguna bagi pemangku keputusan.
Beberapa uraian singkat penelitian terdahulu yang relevan, penelitian yang
dilakukan oleh [1], Sistem Keputusan Seleksi Calon Polri Baru di Polda Kota Medan
menggunakan Metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) [2], Sistem Pendukung
Keputusan Penentuan Siswa Berprestasi dan Penempatan Kelas Berdasarkan Peringkat
dengan Multifactor Process [3], Pembuatan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Jurusan Kuliah Bagi Siswa SMA Berbasis Web dengan Metode PROMETHEE [4],
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pembelian Smartphone dengan Metode
PROMETHEE [5], A Novel Approach For Prioritization of Failure Modes in FMEA
Using MCDM. Penelitian terdahulu tersebut menjadi motivasi dan memperkuat alasan
dilakukannya penelitian ini sehingga berguna bagi institusi kepolisian seluruh
Indonesia.
Dari penelitian terdahulu salah satu bentuk pemanfaatan teknologi komputer
untuk mengatasi permasalahan seleksi, yaitu sebuah sistem pendukung keputusan yang
dapat mengatasi masalah perangkingan calon bintara, sistem pendukung keputusan
sebagai sekumpulan tools komputer yang terintegrasi dengan mengijinkan seorang
decision maker (pengambil keputusan) untuk berinteraksi langsung dengan komputer,
sehingga menciptakan informasi yang berguna dalam membuat keputusan semi
terstruktur dan keputusan tak terstruktur, perancangan sistem yang dibangun akan
menggunakan metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) dan metode Preference
Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations (PROMETHEE). Hasil yang
akan dicapai dari penelitian ini, berupa daftar peringkat terbaik calon bintara, yang
mampu menjadi referensi maupun rekomendasi bagi panitia seleksi penerimaan calon
Bintara Polri sehingga memberikan solusi terhadap keterbatasan sistem yang berjalan
selama ini.
Dari latar belakang masalah teridentifikasi rumusan masalah sebagai berikut :
a. Berapa tingkat keterbatasan sistem lama yang mampu diatasi oleh sistem
pendukung keputusan yang dibangun ?
b. Bagaimana tingkat akurasi jika dibandingkan dengan perhitungan pada sistem
yang lama?
a. Penelitian yang dilakukan berfokus sebatas 4 kriteria penelitian yaitu : nilai
Kesehatan, Psikologi, Akademik dan nilai Jasmani.
b. Metode sistem pendukung keputusan yang digunakan adalah :
1) Metode Multifactor Evaluation Process (MFEP)
Digunakan untuk mendapatkan nilai akhir dari penilaian calon bintara.
2) Metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations
(PROMETHEE)
Digunakan untuk menghitung nilai calon Bintara yang memiliki nilai akhir yang
sama dari perhitungan dengan metode MFEP
.2. METODE PENELITIAN
Berikut konsep serta proposisi yang menjadi dasar dalam penelitian ini. 1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu pendekatan (Metodologi) untuk mendukung pengambilan keputusan dengan menggunakan Computer Based Information
System (CBIS) yang fleksibel, interaktif dan dapat diadaptasi, dikembangkan untuk
mendukung solusi permasalahan manajemen spesifik yang tidak terstruktur. Sistem pendukung keputusan menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan keputusan. [6].
1.1. Jenis Keputusan
Keputusan–keputusan yang dibuat pada dasarnya dikelompokkan dalam dua jenis, antara lain [7]:
a. Keputusan Terprogram
Keputusan yang dapat dispesifikasikan sebelumnya sebagai seperangkat aturan atau prosedur keputusan.
b. Keputusan Tak Terprogram
Keputusan yang terjadi hanya satu kali atau berubah-ubah setiap saat ketika diperlukan. 2. Metode yang Digunakan
2.1. Metode Multifactor Evaluation Process (MFEP)
Merupakan metode kuantitatif yang menggunakan “Weighting System”. Dalam pengambilan keputusan multifactor, untuk keputusan yang berpengaruh secara strategis, lebih dianjurkan menggunakan sebuah pendekatan kuantitatif seperti MFEP.
Proses perhitungan menggunakan metode MFEP yaitu :
a. Menentukan faktor dan bobot faktor, dimana total pembobotan harus sama dengan 1 (Σ pembobotan = 1), yaitu Factor Weight.
b. Mengisikan nilai setiap faktor yang mempengaruhi dalam pengambilan keputusan dari data-data yang akan diproses, nilai yang dimasukkan dalam proses pengambilan keputusan merupakan nilai objektif yang sudah pasti yaitu Factor Evaluation dengan nilai antara 0 - 1. c. Proses perhitungan Weight Evaluation yang merupakan proses perhitungan bobot antara
Factor Weight dan Factor Evaluation dengan serta penjumlahan seluruh hasil Weight Evaluations untuk memperoleh total hasil evaluasi.
2.2. Metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations (PROMETHEE
PROMETHEE adalah salah satu metode penentuan urutan atau prioritas dalam analisis multikriteria atau MCDM (Multi Criterion Decision Making). Dugaan dari dominasi kriteria yang digunakan dalam PROMETHEE adalah penggunaan nilai dalam hubungan outrangking. Masalah pokoknya adalah kesederhanaan, kejelasan dan kestabilan. Semua parameter yang dinyatakan mempunyai pengaruh nyata menurut pandangan ekonomi. Data dasar untuk evaluasi dengan metode PROMETHEE disajikan pada 0 :
Tabel 1 Data Dasar Evaluasi PROMETHEE (Brans & Mareschal 2005)
2.3. Arah Preferensi Multikriteria
Perhitungan arah preferensi dipertimbangkan berdasarkan nilai Indeks Leaving Flow (Φ+), Entering Flow (Φ−) dan Net Flow (Φ). LF (Leaving Flow) merupakan ukuran dari karakter Outranking a. EF (Entering Flow) merupakan ukuran karakter a yang di
Outrank. Berikut persamaan dari Leaving Flow, Entering Flow dan Net Flow :
a. Leaving Flow
Φ+ (𝑎) = ∑𝐼𝑖−1𝜋(𝑎1′ , 𝑎𝑖) (11)
b. Entering Flow
Φ− (a) = ∑𝐼𝑖−1π (𝑎1 , 𝑎𝑖′) (12)
c. Net Flow
Ф (a) = Φ+ (a) - Φ− (a) (13)
1.1. Pengujian Keterbatasan Sistem
Pengujian keterbatasan sistem dilakukan dengan menghitung persentase dari jumlah nilai akhir yang sama pada tiap perhitungan yang dilakukan.
a. Keterbatasan Sistem Data Calon Bintara Pria
Perhitungan manual yang dilakukan oleh Polda DIY terhadap calon bintara pria sejumlah 255 orang dilakukan dengan cara persamaan (1), hasil penilaian yang didapatkan masih ditemukan sejumlah 64 orang dengan nilai akhir yang sama, sehingga didapatkan persentase sebagai berikut :
64
255 x 100 = 25,098039216%
Setelah diterapkan metode MFEP maka jumlah nilai akhir yang sama berkurang menjadi 12 orang, sehingga didapatkan persentase sebagai berikut :
12
255 x 100 = 4,705882353%
Hingga pada akhirnya metode PROMETHEE diterapkan untuk mengatasi hasil perhitungan yang sama yang didapatkan dari perhitungan metode MFEP sebelumnya, sehingga tidak ditemukan lagi nilai akhir yang sama antar calon.
b. Keterbatasan Sistem Data Calon Bintara Wanita
Perhitungan manual yang dilakukan oleh Polda DIY terhadap keseluruhan calon bintara wanita sejumlah 62 orang dilakukan dengan cara persamaan (1), hasil penilaian yang didapatkan masih ditemukan sejumlah 4 orang dengan nilai akhir yang sama, sehingga didapatkan persentase sebagai berikut :
4
62 x 100 = 6,451612903%
Setelah diterapkan metode MFEP maka jumlah nilai akhir yang sama tidak ditemukan lagi, sehingga perhitungan cukup sampai pada metode MFEP.
Keterbatasan sistem yang berjalan selama ini dalam perhitungan nilai seleksi calon bintara pada Polda DIY yang masih ditemukan perolehan nilai akhir yang sama, dapat diatasi dengan menerapkan metode MFEP dan PROMETHEE.
Hasil dari pengujian ditunjukkan pada 0 :
a 𝑔1(. ) 𝑔2(. ) ... 𝑔𝑗(. ) ... 𝑔𝑘(. ) 𝑎1 𝑔1(𝑎1) 𝑔2(𝑎1) ... 𝑔𝑗(𝑎1) ... 𝑔𝑘(𝑎1) 𝑎2 𝑔1(𝑎2) 𝑔2(𝑎2) ... 𝑔𝑗(𝑎2) ... 𝑔𝑘(𝑎2) . . . . . . . . . ... . . . . . . . 𝑎𝑖 𝑔1(𝑎𝑖) 𝑔2(𝑎𝑖) ... 𝑔𝑗(𝑎𝑖) ... 𝑔𝑘(𝑎𝑖) . . . . . . . . . ... . . . ... . . . 𝑎𝑛 𝑔1(𝑎𝑛) 𝑔2(𝑎𝑛) ... 𝑔𝑗(𝑎𝑛) ... 𝑔𝑘(𝑎𝑛)
Gambar 1. Hasil Pengujian Keterbatasan Sistem
Dari 0menggambarkan perubahan yang terjadi sebelum dan sesudah sistem diterapkan, jika dibandingkan dengan perhitungan manual. Sehingga keterbatasan sistem yang berjalan selama ini dalam perhitungan nilai seleksi calon bintara pada Polda DIY yang masih ditemukan perolehan nilai akhir yang sama, dapat diatasi dengan menerapkan metode MFEP dan PROMETHEE
1.2. Pengujian Akurasi
Uji akurasi dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh perbedaan hasil keputusan yang dilakukan Polda DIY dengan perhitungan pada sistem yang baru.
1.2.1. Akurasi Data Calon Bintara Pria
Hasil pengujian akurasi berdasarkan didapatkan hasil perhitungan akurasi terendah sebesar 85,098% pada titik 100% dari keseluruhan calon bintara pria, sedangkan persentase tertinggi sebesar 100% atau 10% dari 255 calon yaitu 26 calon, untuk rata rata persentase yang didapatkan dari keseluruhan pengujian sebesar 91,398%.
1.2.2. Akurasi Data Calon Bintara Wanita
Pengujian akurasi berdasarkan rangking didapatkan hasil perhitungan akurasi terendah sebesar 89,189% pada titik 60% dari keseluruhan calon bintara wanita yaitu 37 orang, sedangkan persentase tertinggi sebesar 100% pada titik 10% hingga 50% dari 255 calon yaitu 6, 12, 19, 25, dan 31 calon, untuk rata rata persentase yang didapatkan dari keseluruhan pengujian sebesar 95,829%.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil Action Taking, Evaluating, dan Specifying Learning, penerapan dari sistem pendukung keputusan seleksi calon bintara pada Polda DIY menggunakan metode MFEP dan metode PROMETHEE dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
a. Keterbatasan sistem yang lama dalam menentukan rangking calon bintara pria sebesar 25,098% dari total keseluruhan calon yaitu sejumlah 64 orang, dan calon bintara wanita sebesar 6,451% yaitu sejumlah 4 orang. setelah metode MFEP dan PROMETHEE diterapkan, tidak ditemukan lagi nilai akhir yang sama pada seluruh calon bintara.
b. Secara keseluruhan setelah mengkorelasikan antara hasil perhitungan metode MFEP dan PROMETHEE dengan perhitungan sistem yang lama, didapatkan hasil pengujian tingkat akurasi calon bintara pria sebesar 85,098% dan calon bintara wanita sebesar 93,548%.
5. SARAN
Saran yang dapat diberikan untuk pengembangan sistem selanjutnya adalah :
a. Penerapan metode MFEP dapat sepenuhnya diterapkan dan juga diketahui tingkat akurasi terhadap bobot kriteria penilaian, namun untuk penerapan dari metode PROMETHEE baru
sebatas tipe preferensi Usual, disebabkan oleh keterbatasan sample data yang diperoleh, masih ada 5 tipe preferensi lainnya berpeluang untuk ditinjau lebih lanjut.
b. Dengan beragamnya data nilai yang didapat dari seleksi calon bintara polri dalam setiap periodenya memungkinkan terjadinya varian data yang menyimpang dari metode yang digunakan, untuk itu sistem pendukung keputusan seleksi calon bintara perlu dikembangkan, sehingga dapat menunjang berbagai jenis varian data nilai dengan menggunakan metode yang beragam.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Dahria. M. I dan Yanti, U.F., 2014, Pendukung Keputusan Seleksi Calon Polri Baru di Polda Kota Medan Menggunakan Metode Multifactor Evaluation Process (MFEP), Jurnal Ilmiah Sains dan Komputer (SAINTIKOM), ISSN : 1978-6603, Vol. 13, No. 2, Mei, 2014.
[2] Kumala. A. T, Benarkah. N dan Tjandra. E., 2015, Pembuatan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Kuliah bagi Siswa SMA Berbasis WEB dengan Metode Promethee, Calyptra : Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya, Fakultas Teknik, Universitas Surabaya, Vol. 4, No. 1, hal 1-10, Oktober, 2015
[3] Putra. A. D dan Wijayanti. S. E., 2015, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pembelian Smartphone dengan Metode Promethee, Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia (Semnasteknomedia), ISSN : 2302-3805, STMIK AMIKOM Yogyakarta, Vol. 2, No. 2, hal 67-72, 6-8 Februari, 2015
[4] Martuasa., 2015, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Berprestasi dan Penempatan Kelas Berdasarkan Peringkat dengan Multifactor Process (Studi Kasus : SMAN 1 Medan), Majalah Ilmiah Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), ISSN : 2339-210X, STMIK Budidarma Medan, Vol. 5, No. 3, hal 85-90, 3 Februari, 2015.
[5] Maheswaran. T., Loganathan. T., 2013, A Novel Approach for Prioritization of Failure modes in FMEA Using MCDM, International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA), MepcoSchlenk Engineering College, India, ISSN : 2248-9622, Vol. 3, Issue 4 , pp.733-739, 4 July - August, 2013.
[6] Turban, E., Aronson, J.E., Liang, T.P., 2005, Decision Support and Intelligent System, Edisi 7, Jilid 1, ANDI, Yogyakarta.
[7] Simon, A. H., 1995, Decision Support Sistem and Expert Sistem, Prentice Hall Inc, New Jersey, Amerika Serikat.
[8] Brans. J. P. and Mareschal. B., 2005, Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys Springer, New York.
