PENERAPAN METODE PERBANDINGAN EKSPONENSIAL DENGAN SKALA LIKERT DALAM PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN PEMILIHAN BERITA TERBAIK
Ade Himawan, Eka Arriyanti, Kusno Harianto Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma
Jl. M. Yamin No.25, Samarinda, 75123 E-mail : adesatoe3@gmail.com
ABSTRAK
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Berita Terbaik Pada Biro Humas Provinsi Kalimantan Timur dengan skala Likert menggunakan metode perbandingan eksponensial (MPE), merupakan sistem yang dibuat untuk membantu dalam pengambilan keputusan Menentukan Pemilihan Berita Terbaik Pada Biro Humas Propinsi Kalimantan Timur dengan skala Likert menggunakan metode perbandingan eksponensial (MPE).
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan sistem penunjang keputusan yang dapat mengurutkan peringkat berita terbaik menggunakan bahasa pemrograman PHP dan databasenya menggunakan My SQL. Dalam penelitian ini, teknik pengumpulan data yang digunakan adalah studi pustaka, analisis data, analisis kebutuhan, dan analisis teknologi. Metode analisis dan design sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah Flowchart (Bagan Alir).
Hasil dari penelitian ini adalah dibuatnya sistem penunjang keputusan untuk pengambilan keputusan Menentukan Pemilihan Berita Terbaik Pada Biro Humas Propinsi Kalimantan Timur dengan skala Likert menggunakan metode perbandingan eksponensial (MPE). Pengguna dapat menginputkan data berita yang akan dipublikasi, kriteria, bobot kriteria dan penilaiaan berita. Setelah keputusan didapatkan, maka sistem akan menampilkan keputusan tersebut.
Kata Kunci: Metode Skala Likert, Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Berita terbaik Biro Humas
1. PENDAHULUAN
Skala Likert adalah skala yang digunakan untuk mengukur persepsi, sikap, atau pendapat seseorang atau kelompok mengenai sebuah peristiwa atau fenomena sosial, berdasarkan definisi operasional yang telah ditetapkan oleh peneliti. Skala ini merupakan suatu skala psikometrik yang biasa diaplikasikan dalam angket dan paling sering digunakan untuk riset yang berupa survei, sehingga termasuk dalam penelitian survei deskriptif.
Sedangkan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) merupakan salah satu metode untuk menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan kriteria jamak. Dalam menggunakan MPE, ada beberapa tahap yang harus dilakukan. Yaitu, menyusun alternatif-alternatif keputusan yang akan dipilih, menentukan kriteria atau perbandingan keputusan yang penting untuk dievaluasi, menentukan tingkat kepentingan dari setiap kriteria keputusan, melakukan penilaian terhadap semua alternatif pada setiap kriteria, menghitung skor atau nilai total setiap alternatif, dan menentukan urutan prioritas keputusan didasarkan pada skor atau nilai total masing-masing alternatif.
Biro Hubungan Masyarakat Provinsi Kalimantan Timur (Humas Prov Kaltim) merupakan unsur pelayanan terhadap pejabat Sekretariat Daerah Provinsi, yang dipimpin oleh seorang Kepala Biro Humas yang bertanggung jawab secara administratif kepada Pejabat Sekertaris Daerah. Biro Humas memiliki fungsi utama, yaitu menginformasikan, mendokumentasikan, mencatat, dan mengatur kegiatan apapun yang terjadi di lingkungan Kantor Gubernur Provinsi Kaltim, baik menyangkut kegiatan Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD), maupun masukan dan aspirasi masyarakat. Bagian Humas juga memiliki tugas mendata, mencatat, mengelola segala sesuatu yang menyangkut perpustakaan. Selanjutnya, salah satu produk yang dikeluarkan oleh Humas Prov Kaltim adalah website Provinsi Kaltim, dengan publikasi pemberitaan yang masih harus ditingkatkan daya tarik dan informasinya.
Editor berita website merupakan administrator website, yang memerlukan suatu sistem yang dapat membantu memberikan rekomendasi keputusan prioritas berita terbaik. Sistem ini berdasarkan penilaian terhadap persepsi, sikap, atau pendapat Editor berita website mengenai suatu berita yang
masuk ke Administrator website, kemudian dinilai lanjut untuk pengambilan keputusan kelayakan publikasi berita masuk tersebut. Banyak kriteria penilaian yang harus dipertimbangkan. Dalam penelitian ini, kriteria penilaian akan diukur dengan skala Likert, kemudian dihitung dengan MPE, yang diimplementasikan dalam suatu sistem pendukung keputusan. Dengan demikian, penelitian ini diberi judul Penerapan Metode Perbandingan Eksponensian dengan Skala Likert dalam Sistem Penunjang Keputusan Berita Terbaik. Dari hasil penelitian ini, diharapkan dapat memberi kemudahan dalam pengambilan keputusan untuk mempublikasikan berita pada Biro Humas Prov Kaltim.
2. RUANG LINGKUP PENELITIAN Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, dapat dirumuskan permasalahan yang menjadi dasar, yaitu “Bagaimana penerapan metode perbandingan eksponensial dengan skala likert dalam pengembangan sistem pendukung keputusan pemilihan berita terbaik.
Batasan Masalah
Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah, maka batasan masalah penelitian adalah : 1. Kriteria keputusan pemilihan berita layak publikasi
berdasarkan kriteria Biro Humas Prov Kaltim adalah Faktual (F), Objektif (O), Berimbang (B), Lengkap (L), dan Akurat (A).
2. Skala Likert digunakan untuk mengukur persepsi, sikap, dan pendapat awal mengenai berita, selanjutnya, nilai dikonversi untuk dihitung-lanjut dengan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE).
3. Aktor sistem adalah Editor berita website Humas Prov Kalimantan Timur.
4. Sistem akan dikembangkan berbasis website.
Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode perbandingan eksponensial dengan skala likert dalam pengembangan sistem pendukung keputusan pemilihan berita terbaik sesuai kriteria Humas Prov Kaltim.
3. BAHAN DAN METODE 3.1 Skala Likert
Skala Likert adalah skala yang digunakan untuk mengukur persepsi, sikap atau pendapat seseorang atau kelompok mengenai sebuah peristiwa atau fenomena sosial, berdasarkan definisi operasional yang telah ditetapkan oleh peneliti. Skala ini merupakan suatu skala psikometrik yang biasa diaplikasikan dalam angket dan paling sering digunakan untuk riset yang berupa survei, termasuk dalam penelitian survei deskriptif.
Penggagas dan pencipta skala Likert adalah Rensis Likert asal Amerika Serikat yang menerbitkan
suatu laporan yang menjelaskan penggunaannya. Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial. Dengan Skala Likert, variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi indikator variabel Dalam pengukuran bidang pendidikan, skala Likert juga sering digunakan, selain juga skala Guttman, semantik Diferensial, Rating scale, dan skala Thurstone. Dalam penggunaan skala Likert, terdapat dua bentuk pertanyaan, yaitu bentuk pertanyaan positif untuk mengukur skala positif, dan bentuk pertanyaan negatif untuk mengukur skala negatif. Pertanyaan positif diberi skor 5, 4, 3, 2, dan 1; sedangkan bentuk pertanyaan negati diberi skor 1, 2, 3, 4, dan 5 atau -2, -1, 0, 1, 2.
Bentuk jawaban skala Likert antara lain: sangat setuju, setuju, ragu-ragu, tidak setuju, dan tidak setuju. Selain itu, jawaban setiap item instrumen yang menggunakan Skala Likert bisa juga mempunyai gradasi dari sangat positif sampai sangat negatif, yang dapat berupa kata- kata antara lain: Sangat Penting (SP), Penting (P), Ragu- ragu (R), Tidak Penting (TP), Sangat Tidak Penting (STP).
Skala Likert merupakan metode skala bipolar yang mengukur baik tanggapan positif ataupun negatif terhadap suatu pernyataan. Empat skala pilihan juga kadang digunakan untuk kuesioner skala Likert yang memaksa orang memilih salah satu kutub karena pilihan
“netral” tak tersedia. Mengutip dari buku Nazir M.
“Metode Penelitian”, Ghalia Indonesia; Bogor; tahun 2009, dalam membuat skala Likert, ada beberapa langkah prosedur yang harus dilakukan peneliti, antara lain:
1. Peneliti mengumpulkan item-item yang cukup banyak, memiliki relevansi dengan masalah yang sedang diteliti, dan terdiri dari item yang cukup jelas disukai dan tidak disukai.
2. Kemudian item-item itu dicoba kepada sekelompok responden yang cukup representatif dari populasi yang ingin diteliti.
3. Responden di atas diminta untuk mengecek tiap item, apakah ia menyenangi (+) atau tidak menyukainya (-). Respons tersebut dikumpulkan dan jawaban yang memberikan indikasi menyenangi diberi skor tertinggi. Tidak ada masalah untuk memberikan angka 5 untuk yang tertinggi dan skor 1 untuk yang terendah atau sebaliknya. Yang penting adalah konsistensi dari arah sikap yang diperlihatkan. Demikian juga apakah jawaban “setuju” atau “tidak setuju” disebut yang disenangi, tergantung dari isi pertanyaan dan isi dari item-item yang disusun.
3.2 Metode Perbandingan Eksponensial
Menurut Marimin (2007), Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) merupakan salah satu metode untuk menentukan urutan prioritas alternatif keputusan dengan kriteria jamak. Dalam menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial ada beberapa tahap yang harus dilakukan, yaitu: menyusun alternatif-alternatif keputusan yang akan dipilih, menentukan kriteria atau perbandingan keputusan yang penting untuk dievaluasi,
menentukan tingkat kepentingan dari setiap kriteria keputusan, melakukan penilaian terhadap semua alternatif pada setiap kriteria, menghitung skor atau nilai total setiap alternatif, dan menentukan urutan prioritas keputusan didasarkan pada skor atau nilai total masing- masing alternatif. Formulasi perhitungan skor untuk setiap alternatif dalam metode perbandingan eksponensial adalah sebagai berikut:
∑
Sumber : Marimin, 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan
Keterangan :
TNi = Total nilai alternatif ke-i
RKij = Derajat kepentingan relatif criteria ke-j pada pilihan keputusan i
TKKj = Derajat kepentingan kriteria keputusan ke-j; TKKj > 0; bulat
n = Jumlah pilihan keputusan m = Jumlah kriteria keputusan
Penentuan tingkat kepentingan criteria dilakukan dengan cara wawancara dengan pakar atau melalui kesepakatan curah pendapat. Sedangkan penentuan skor alternatif pada kriteria tertentu dilakukan dengan memberi nilai setiap alternatif berdasarkan nilai kriterianya. Semakin besar nilai alternatif semakin besar pula skor alternatif tersebut. Total skor masing-masing alternatif keputusan akan relatif berbeda secara nyata karena adanya fungsi eksponensial.
3.3 Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System )
Menurut Turban (2007), sistem pendukung keputusan merupakan suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan. Sistem pengambil keputusan merupakan data, memberikan antar muka pengguna yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan keputusan.
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan itu harus dibuat.
Sistem pendukung keputusan biasanya dibangun untuk mendukung solusi atau suatu masalah untuk mengevaluasi suatu peluang. Aplikasi pendukung keputusan menggunakan CBIS (Computer Based Information system) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak tersetruktur.
Bila diterpakan dalam sebuah organisasi tujuan utama dari sebuah sistem dalam proses pengambilan keputusan adalah membantu manajer dan orang-orang yang terlibat dalam proses pengambilan keputusan, untuk meningkatkan kemampuannya dalam memutuskan masalah.
Menurut Turban (2007), proses pengambilan keputusan terdiri atas empat fase utama, yaitu intelegensi, desain, dan kriteria.
1. Fase Intelegensi
Intelegensi mencakup berbagai aktivitas yang menekankan identifikasi situasi atau peluang-peluang masalah. Fase Intelegensi terdiri atas :
1) Identifikasi Masalah (atau peluang)
Seseorang berusaha menentukan apakah ada suatu masalah, mengidentifikasikan gejala-gejalanya, menentukan keluasannya, dan mendefenisikan secara eksplisit.
2) Klasifikasi Masalah
Konseptualisasi terhadap suatu masalah dalam rangka menempatkannya dalam suatu kategori yang dapat didefenisikan, mengarah kepada suatu pendekatan solusi standar. Pendekatan yang penting mengklasifikasikan masalah-masalah sesuai tingkat strukturisasi pada masalah tersebut.
3) Dekomposisi Masalah
Banyak masalah yang kompleks dapat dibagi menjadi banyak sub masalah. Memecahkan sub masalah yang lebih sederhana dapat membantu memecahkan masalah yang kompleks. Dekomposisi juga memfasilitasi komunikasi diantara para pengambil keputusan.
4) Kepemilikan Masalah
Sebuah masalah ada didalam suatu organisasi hanya jika seseorang atau beberapa kelompok mengambil tanggung jawab untuk mengatasinya dan jika organisasi punya kemampuan untuk memecahkannya.
Ketika kepemilikan masalah tidak ditentukan, maka seseorang tidak melakukan tugasnya atau masalah akan diidentifikasikan sebagai masalah orang lain.
2. Fase Desain
Meliputi penemuan atau mengembangkan dan menganalisis tindakan yang mungkin untuk dilakukan.
Hal ini meliputi pemahaman terhadap masalah dan menguji solusi yang layak. Konseptualisasi masalah dan mengabstraksikan ke dalam bentuk kuantitatif atau kualitatif.
3. Fase Kriteria
Fase di mana dibuat suatu keputusan yang nyata dan diambil suatu komitmen untuk mengikuti suatu tindakan tertentu. Sebuah solusi untuk sebuah model adalah sekumpulan nilai spesifikasi untuk variabel- variabel keputusan dalam suatu alternatif yang telah di pilih.
Sebuah pilihan dibuat untuk mengoreksi kesalahan data dan untuk memindahkan sejumlah kriteria khusus drai atu lokasi ke lokasi lain. Pendekatan pencarian melibatkan teknik analitik (memecahkan suatu formula), algoritma (prosedur langkah-demi langkah), heuristik (aturan utama), dan blind serch (pencarian buta).
Masing-masing alternatif harus dievaluasi. Jika suatu alternatif mempunyai bebagai tujuan, maka semua tujuan harus diuji dan seimbang jika dihadapkan dengan lainnya. Analisis sensitivitas digunakan untuk menentukan ketangguhan sembarang alternatif yang digunakan. Analisis bagaimana-jika digunakan untuk menyelidiki perubahan utama dalam parameter.
4. Fase Implementasi
Membuat suatu solusi yang drekomendasikan bisa bekerja, tidak memerlukan implementasi suatu sistem komputer. Pada hakikatnya implementasi suatu solusi yang diusulkan untuk suatu masalah adalah inisiasi terhadap hal baru, atau pengenalan terhadap perubahan.
3.4 Tujuan dari sistem pendukung keputusan
Tujuan dari sistem Pendukung keputusan Turban (2007) :
1. Membantu seorang pemimpin dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur.
2. Memberikan dukungan atas pertimbangan pemimpin dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan seorang pemimpin.
3. Meningkatkan efektifitas keputusan yang diambil pemimpin lebih dari pada perbaikan efisiensinya.
4. Kecepatan Komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya rendah.
5. Peningkatan efektifitas. Membangun satu kelompok pengambilan keputusan, terutama para pakar, bisa mahal. Pendukung terkomputerisasi biasa mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan para anggota untuk berada di berbagai lokasi yang berbeda-beda.
6. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang di cabut.
7. Berdaya asing. Manajemen dan pemberdayaan sumber daya perusahaan.
8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalm pemrosesan dan penyimpanan.
3.5 Karakteristik dan Ciri-ciri Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Sudirman dan Widjajani (2007), mengemukakan ciri-ciri Sistem Pendukung Keputusan yang dirumuskan oleh Alters Keen, sebagai berikut:
1. Sistem pendukung Keputusan ditujukan untuk membantu keputusan-keputusan yang kurang terstruktur dan umumnya dihadapi oleh para manajer yang berada di tingkat puncak.
2. Sistem Pendukung Keputusan merupakan gabungan antara kumpulan model kualitatif dan kumpulan data.
3. Sistem Pendukung Keputusan memiliki fasilitas interaktif yang dapat mempermudah hubungan antara manusia dengan komputer.
4. Sistem Pendukung Keputusan bersifat luwes dan dapat menyesuaikan dengan perubahan-perubahan yang terjadi.
Menurut Kusrini (2007), kriteria atau ciri-ciri dari keputusan adalah:
1. Banyak pilihan atau alternative 2. Ada kendala atau syarat
3. Mengikuti suatu pola atau model tingkah laku 4. Banyak Input atau variabel
5. Ada faktor resiko
6. Dibutuhkan kecepatan, ketepatan dan keakuratan
Sedangkan menurut Kusrini (2007), dalam mengambil sebuah keputusan dilakukan beberapa tahapan yaitu sebagai berikut:
1. Identifikasi masalah
2. Pemilihan metode pemecahan masalah 3. Pengumpulan data yang dibutuhkan 4. Mengimplementasikan
5. Mengevaluasi sisi positif dari setiap alternative yang ada
6. Malaksanakan solusi terpilih
Dalam pembuatan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) diperlukan adanya langkah-langkah dalam membentuk sebuah sistem diantaranya yakni :
1. Studi kelayakan
Langkah yang diambil sebelum membuat Sistem Pendukung Keputusan (SPK) perlu adanya penelitian terlebih dahulu berdasarkan segi kelayakannya, mengingat adnaya faktor biaya, faktor waktu, faktor tenaga, maupun dari faktor financial.
2. Persetujuan Terhadap proposal Kelayakan
Langkah yang berorintasi terhadap segi kelayakan proposal,harus dapat menjelaskan kebutuhan dan urgensi dari keberadaan sistem tersebut.
3. Pemilihan perangkat keras (Hardware) dan perangkat lunak (Software)
4. Mempersentasikan pengetahuan yang diperoleh dari para ahli dan pakar ke dalam komputer.
5. Mengimplementasikan pengetahuan dalam bentuk bahasa yang dipahami oleh komputer, menggunakan suatu bahasa pemograman.
6. Menguji Sistem yang telah dibuat Pengajar adalah tenaga pengajar yang memiliki tugas mengajar atau orang yang memiliki kemampuan dan tanggung jawab untuk mengarahkan dan membimbing seorang anak kearah perkembangan potensi pribadi secara optimal baik aspek kognitif, afektif dan psikomotorik.
Sistem pendukung keputusan berbeda dengan sistem informasi manajemen tradisional, sistem informasi manajemen tradisisonal berorientasi produk yang menghasilkan keluaran sedangkan sistem pendukung keputusan keputusan berorientasi proses dimana fokus sistem pendukung keputusan adalah pada interaksi pembuat keputusan dengan sistem tersebut, bukan pada keluaran yang dihasilkan seperti pada gambar 2.1 :
Gambar 2.1 SIM yang berorientasi objek Sumber : Kursini, 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem
Pendukung Keputusan
4 RANCANGAN SISTEM/APLIKASI
Desain sistem ini bertujuan untuk memberikan gambaran umum tentang sistem yang diusulkan.
Adapun alat bantu yang digunakan dalam pengembangan sistem
yaitu:
4.1 Flowchart
1. Flowchart Sistem
Flowchart sistem menjelaskan tentang awal alur pemilihan hingga memunculkan rekomendasi berita terbaik dengan menggunakan skala likert, yaitu dengan memasukan data liputan berita, lalu ubah bobot kriteria berita terbaik, kemudian dilanjutkan pada proses pemilihan menggunkan skala likert sehingga menampilkan data berita terbaik yang dihitung berdasarkan skala likert.
.
Gambar 4.2 Flowchart Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan berita terbaik
menggunakan skala likert
2. Flowchart Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Berita Terbaik Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial
Gambar 4.3 Gambar flowchart Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan berita terbaik menggunakan
metode perbandingan eksponensial (MPE).
Gambar 4.3 dapat dilihat proses Pemilihan berita terbaik menggunakan metode perbandingan eksponensial (MPE) dan menjadi penilaian terakhir dalam memperoleh kesimpulan berita terbaik.
3. Entity Relational Diagram (ERD)
Entity Relational Diagram (ERD) merupakan salah satu tools untuk analisis perancangan yang menggambarkan relasi antar entitas.
berita bobot kriteria
Memiliki
tglupdate
judul jeniskriteria
uraian idkriteria
idkriteria
Memiliki
Memiliki
Idberita idkriteria
idberita
idkriteria
1 1 1
1 M 1
hasilhitung
nilaiLangkap nilaiBerimbang
nilaiAkurat nilaiObjektif nilaiFakta nilaiLangkap
nilaiBerimbang
nilaiAkurat nilaiObjektif nilaiFakta
isiberita
idberita tanggal
isipendek gambar
Gambar 4.4 Entity Relational Diagram (ERD) Penunjang Keputusan Pemilihan Berita terbaik oleh editor berita biro Hubungan masyarakat Provinsi Kalimantan Timur
Pada Gambar 4.4 Gambar Entity Relational Diagram (ERD) Penunjang Keputusan Pemilihan Berita terbaik menggunakan skala likert dengan metode perbandingan eksponensial (MPE) pada biro Hubungan masyarakat Provinsi Kalimantan Timur, dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Entitas berita, yang memiliki relasi dengan entitas nilai rekomendasi dengan atribut idberita sebagai penghubung, satu atribut idberita pada entitas berita, hanya mempunyai satu idberita pada entitas nilai hasil hitung.
2. Entitas bobot, yang memiliki relasi atau hubungan dengan entitas hasilhitung, dengan atribut idkriteria sebagai penghubung, satu atribut idkriteria pada entitas hasilhitung, hanya mempunyai satu atribut idberita pada entitas bobot.
3. Entitas kriteria, yang memiliki relasi dengan entitas bobot, dengan atribut idkriteria
sebagai penghubung, satu atribut idkriteria pada entitas kriteria, mempunyai satu atribut idkriteria pada entitas bobot.
4.2 Database
1. Tabel Pengguna Admin Nama Tabel : user Field Kunci : id_user
Fungsi : Tabel Pengguna berfungsi untuk menampung data user dan juga paswordnya (kata kunci)
Tabel 4.1 Tabel User Nama
Field Tipe Data Deskripsi id_user Int(3) ID user nama_user Varchar(20) Nama user username Varchar(20) Username password Varchar(100) Password otorisasi Varchar(20) Level user
2. Tabel Berita
Nama Tabel : beritaliputan Field Kunci : idberita
Fungsi : Tabel Data beritaliputan berfungsi untuk menampung data liputan berita
Tabel 4.2 Tabel Liputan Berita Nama Field Type/Size Keterangan idberita varchar(5) Id berita
tglupdate date Tgl update
judul Text Judul
isipendek Text Isi berita pendek isiberita Text Isi berita penulis varchar(90) Penulis status varchar(5) Status
dibaca Int(3) Dibaca
gambar varchar(200) Gambar
3. Tabel Sub Kriteria
Nama Tabel : subkriteria
Field Kunci : idkriteria, idsubkriteria Fungsi : Tabel subkriteria untuk menampung data subkriteria
Nama Field Type/Size Keterangan idkriteria Varchar(5) Id kriteria idsubkriteria Varchar(5) Id subkriteria namasub Text Nama sub kriteria nilaisub Doubel Nilai sub kriteria
Tabel 4.3 Tabel subkriteria 4. Tabel Hasil Pemilihan
Nama Tabel : hasilpilih Field Kunci : tanggal, idberita
Fungsi : Tabel hasil hitung berfungsi untuk menampung data rekomendasi hasil perhitungan.
Tabel 4.4 Tabel Rekomendasi Nama Field Type/Size Keterangan
tanggal date Tanggal
idberita varchar(25) Id berita nlikert doubel Nilai skala likert
nmpe doubel Nilai MPE
5. Tabel Penilaian
Nama Tabel : penilaian Field Kunci : idberita
Fungsi :Tabel penilaian berfungsi untuk menampung data penilaiaan berita terbaik.
Tabel 4.5 Tabel Penilaian
Nama Field Type/Size Keterangan idberita varchar(10) ID Berita terbaik nilai1 int(3) Nilai Fakta nilai2 int(3) Nilai Objektif nilai3 int(3) Nilai Berimbang nilai4 int(3) Nilai Lengkap nilai5 int(3) Nilai Akurat
6. Tabel Kriteria
Nama Tabel : kriteria Field Kunci : idkriteria
Fungsi :Tabel Data Kriteria berfungsi untuk menampung data kriteria penilaian.
Tabel 4.6 Tabel Data Kriteria Nama Field Type/Size Keterangan idkriteria varchar(5) Id kriteria namakriteria varchar(50) Nama kriteria deskripsi varchar(100) Deskripsi jenis varchar(10) Jenis
5 IMPLEMENTASI
1. Tampilan Halaman Login Admin Panel Halaman login merupakan halaman yang digunakan pengguna admin untuk masuk kehalaman kelola admin panel, dengan mengisikan username dan password yang sesuai dengan masing-masing akun admin. Untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada gambar 4.5.
Gambar 4.5 Tampilan Halaman Login Admin Panel
Pada Gambar 4.5 Halaman Login admin panel Setelah mengisikan username dan password dengan benar. Halaman ini hanya boleh diakses oleh admin, setelah proses login berhasil,akan muncul pesan bahwa Anda berhasil melakukan login, halaman index admin panel akan tampil seperti gambar berikut:
Gambar 4.6 Halaman Index Admin Panel 2. Tampilan Halaman Kelola Alternatif
Halaman ini merupakan halaman untuk menambahkan/rekam data alternatif, yang dalam hal ini adalah data liputan berita yang dirilis pada web biro Hubungan Masyarakat Provinsi Kalimantan Timur. Admin harus mengisikan secara lengkap seluruh isian sesuai dengan kriteria liputan berita. Seperti terlihat pada gambar 4.7.
Gambar 4.7 Halaman Kelola Alternatif (Berita terbaik)
3. Tampilan Halaman Kelola Kriteria
Pada Gambar 4.8 merupakan halaman untuk menambahkan/rekam data kriteria, pengguna harus mengisikan secara lengkap seluruh isian sesuai kriteria. terdapat fasilitas tombol tambah untuk menambahkan dan tombol edit untuk perubahan data kriteria pemilihan berita terbaik yang disesuaikan dengan standar redaksi.
Gambar 4.8 Halaman Kriteria
4. Tampilan Halaman Kelola Penilaiaan Berita
Gambar 4.9 Halaman kriteria berita
Halaman ini merupakan halaman untuk menambahkan/rekam data Penilaiaan berita, pengguna harus mengisikan secara lengkap seluruh isian Penilaiaan Alternatif. Seperti terlihat pada gambar 4.9.
5. Halaman utama website Biro Humas provinsi Kalimantan Timur
halaman utama ini merupakan halaman untuk publish sehingga pelanggan biro Hubungan Masyarakat Provinsi Kalimantan Timur dapat melihat informasi mengenai berita terbaik yang dipublikasi pada web, dan pilihan berita terbaik pada biro Hubungan Masyarakat Provinsi Kalimantan Timur. Seperti terlihat pada gambar 4.11
Gambar 4.11 Halaman Utama
6. Halaman Daftar Liputan Berita
Gambar 4.12 Halaman daftar berita rilis
Pada Gambar 4.12 Halaman berita yang dirilis, terdapat tombol pilih pembiayaan merupakan fasilitas yang disediakan untuk rekomendasi pemilihan berita terbaik yang dapat digunakan pengunjung web biro Hubungan Masyarakat Provinsi Kalimantan Timur untuk dapat melihat berita yang di publikasi.
7. Halaman Isi Berita
Gambar 4.13 Halaman isi berita
Pada Gambar 4.13 Halaman isi berita terbaik yang sebelumnya sudah di tampilkan liputan berita terbaik, terdapat komom untuk komentar dari pengunjung, untuk mengetahui tanggapan terhadap berita yang di publikasi.
6 KESIMPULAN
Berdasarkan semua penjelasan serta uraian-uraian pada bab-bab sebelumnya, maka penulis mengambil beberapa kesimpulan, yaitu :
1. Sistem Penunjang Keputusan ini dilakukan dengan mengetahuai terlebih dahulu kriteria yang diperlukan dalam berita kemudian diberikan penilaian terhadap kriteria berita tersebut menggukan skala Likert setelah itu akan dihitung menggunakan metode perbandingan
eksponensial yang menghasilkan peringkat berita terbaik untuk setiap alternatif berita yang dinilai sehingga terciptalah program SPK.
2. Sistem ini dapat membantu staff redaksi Humas Prov Kaltim dalam proses penilaian berita . Berdasarkan pengujian sistem dengan menggunakan White-box sistem yang dibangun ini dapat memberi kemudahan staff redaksi Humas Prov Kaltim dalam membantu proses seleksi alternatif berita terbaik dari berita yang masuk sehingga berita telah tersaring dan layak dipublikasi.
7 SARAN
Adapun beberapa saran yang dapat disampaikan untuk kemajuan aplikasi yang digunakan, yaitu :
1. Penerapan metode perbandingan eksponensial dengan skala likert dalam pengembangan sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Berita terbaik Pada Biro Humas Provinsi Kalimantan Timur Perlu adanya koneksi internet agar dapat digunakan dimana saja.
2. Penerapan metode perbandingan eksponensial dengan skala likert dalam pengembangan sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Berita terbaik Pada Biro Humas Provinsi Kalimantan Timur dapat dikembangkan lagi untuk persyaratan yang lebih detail.
3. Penerapan metode perbandingan eksponensial dengan skala likert dalam pengembangan sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Berita terbaik Pada Biro Humas Provinsi Kalimantan Timur khususnya pada bagian redaksi sebaiknya menggunakan lebih dari satu editor.
8 DAFTAR PUSTAKA
Oqtavianti, Rizka Aulia. 2016. Sistem pendukung keputusan evaluasi kinerja pegawai dengan metode groups alogarithm programming (GAP) dan Skala Likert. Jumadil Nangi: Universitas Halu Oleo
Djaali, 2008, Skala Likert, Jakarta, Pustaka Utama
Febrian, Jack. 2007. Kamus Komputer dan Teknologi Informasi, Penerbit Informatika, Bandung
Iqbal, Hasan, 2010, Teori Pengambilan Keputusan, Jakarta: Ghalia Indonesia.
Jogiyanto. HM, 2010, Analisis dan Desain Sistem Informasi, Andi Yogyakarta, Yogyakarta.
Jumardi M, Ferry 2011, Sistem pendukung keputusan untuk menentukan prioritas calon pejabat kepala Biro dengan menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE), Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
Kadir, Abdul, 2010, Dasar Pemrograman WEB dengan ASP, Yogyakarta : Andi.
Kusrini. 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta:
Andi.
Kusumadewi. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi.
MADCOM, 2009, Seri Membongkar Misteri Internet, Yogyakarta :Andi.
Mahardika, Diva (2013), Sistem pendukung keputusan promosi kenaikan jabatan posisi manager dengan metode perbandingan eksponensial pada PT Texmaco Perkasa Engineering Kendal. Universitas Dian Nuswantoro Semarang
Malayu, S. H. (2010). Manajemen Sumber Daya Manusia. Jakarta: Bumi Aksara.
Marimin, 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Andi Offset, Yogyakarta.
Nugroho, Bunafit, 2008, Aplikasi Pemrograman Web Dinamis dengan PHP dan MYSQL, Yogyakarta : Gava Media.
Nugroho, Bunafit, 2008, PHP dan MYSQL dengan Editor Dreamweaver MX, Yogyakarta : Andi.
Nugroho, adi, 2010, Rekayasa Perangkat Lunak Berorintasi Objek Dengan Metode USDP, Yogyakarta: Andi Offset
Pressman, Roger S, 2012, Rekayasa Perangkat Lunak : pendekatan praktisi ( buku II edisi 7), Yogyakarta : Andi.
Rhenald, Kasali, 2011. Manajemen Public Relations (Konsep dan aplikasinya). Jilid 3, Pustaka Utama Graffiti. Jakarta.
Saaty, T.L, 2008, Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin, Proses Hirarki Analitik untuk Pengambilan Keputusan dalam Situasi yang Kompleks. Jakarta: Pustaka Binama Pressindo.
Simarmata, Janner.2010. Rekayasa Web , Yogyakarta : Penerbit Andi Offset.
Simarmata, Janner.2010. Rekayasa Perangkat Lunak, Yogyakarta : Penerbit Andi Offset.
Simarmata, Janner, 2012, Basis Data, Yogyakarta : Penerbit Andi Offset.
Turban, Efraim, 2007, Decision Support System and Intelligent System (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) Jilid I Edisi 8, Yogyakarta : Andi.
