ISSN : 2502-8928 (Online) 247
Received June 1st,2012; Revised June 25th, 2012; Accepted July 10th, 2012
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN
PEMBIMBING TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN
METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
Firayati*1, Muh. Ihsan Sarita2, Statiswaty31,2,3
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo, Kendari e-mail: *[email protected], [email protected], [email protected]
Abstrak
Proses pengambilan keputusan dalam menentukan dosen pembimbing saat ini masih dilakukan secara manual dengan memperhatikan keahlian yang dimiliki dosen. Dalam penentuan dosen pembimbing, pihak program studi masih kurang efektif dalam memilih dosen pembimbing yang sesuai dengan judul yang dimiliki mahasiswa. Oleh, karena itu, dibutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu program studi dalam menentukan dosen pembimbing yang sesuai dengan kriteria yang ditetapkan.
Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan menerapkan metode Weighted Product (WP) dalam pengambilan keputusan dengan memperhatikan kriteria yang menjadi prioritas yaitu status kepegawaian, jabatan fungsional, keahlian, tanggung jawab, kuota, dan kebersediaan. Alternatif pilihan dengan bobot terbesarlah yang akan menjadi rekomendasi untuk dipilih sebagai dosen pembimbing.
Berdasarkan hasil uji coba dan evaluasi yang telah dilakukan, maka sistem yang dibuat mampu memberikan informasi yang dapat membantu dalam menentukan dosen pembimbing.
Kata kunci— Dosen Pembimbing, Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product. Abstract
Nowadays, decision making process in supervisor selection at Information Engineering course still involving manual process by considering the expertise of each lecturer in particular subject. Wherein selecting supervisor, the department works ineffective in supervisor selecting who appropriate with student final project theme. Because of that, decision support system that could assist user in selecting supervisor who appropriate with assigned criteria is needed.
This issues can be resolved by applying WP method. The alternative options are employment status, functional position, skills, responsibility, quota and availability. Alternative options with the highest weight will become the recommendation to be selected as a supervisor.
Based on the test and evaluation result, we can conclude that this system could assist in selecting the first and the second supervisor for student.
Keywords— Supervisor, Decision Support System, Weighted Product 1. PENDAHULUAN
ugas akhir adalah salah satu mata kuliah yang harus ditempuh oleh seorang mahasiswa untuk memperoleh gelar sarjananya. Dalam menyelesaikan tugas akhir ini biasanya mahasiswa yang dalam proses penyusunan skripsi dibantu oleh 2 orang dosen pembimbing yang akan membimbing serta membantunya dalam penyusunan tugas akhir.
Biasanya dalam menentukan calon dosen pembimbing terdapat beberapa dosen yang bisa menjadi dosen pembimbing, namun jumlah mahasiswa yang mengajukan tugas akhir lebih banyak dibanding dosen pembimbing. Menentukan dosen pembimbing dibutuhkan pendukung atau kriteria yang menjadi pertimbangan dalam menuliskan nama dosen pembimbing yang bisa membimbing mahasiswa. Kriteria yang digunakan
berdasarkan peraturan akademik Universitas Halu Oleo, nomor: 4173a/UN29/SK/PP/2013.
2. METODE PENELITIAN 2.1 Decision Support System (DSS)
Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [1].
Sprague dan Watson mendefinisikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai sistem yang memiliki 5 karakteristik utama yaitu [2]:
1. Sistem yang berbasis komputer.
2. Dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan
3. Untuk memecahkan masalah-masalah rumit yang mustahil dilakukan dengan kalkulasi manual
4. Melalui cara simulasi yang interaktif 5. Dimana data dan model analisis sebaai
komponen utama.
Keputusan diklasifikasikan menjadi tiga [3], yaitu:
1. Keputusan Terstruktur
Keputusan terstruktur melibatkan situasi dimana prosedur yang diikuti ketika keputusan diperlukan, dapat disebutkan lebih awal.
2. Keputusan Tak Terstruktur
Keputusan tak terstruktur melibatkan situasi keputusan dimana tidak mungkin menentukan lebih awal mengenai prosedur keputusan yang harus diikuti. 3. Keputusan Semiterstruktur
Beberapa prosedur keputusan dapat ditentukan, namun tidak cukup untuk mengarah ke suatu keputusan yang direkomendasikan.
Kelebihan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) meliputi:
1. Memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam memproses
data/informasi untuk pengambilan keputusan.
2. Menghemat waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah, terutama berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur.
3. Menghasilkan solusi dengan lebih cepat dan hasilnya dapat diandalkan.
4. Mampu memberikan berbagai alternatif dalam pengambilan keputusan, meskipun seandainya Sistem Pendukung Keputusan (SPK) tidak mampu memecahkan masalah yang dihadapi oleh pengambil keputusan, namun dapat digunakan sebagai stimulan dalam memahami persoalan.
5. Memperkuat keyakinan pengambil keputusan terhadap keputusan yang diambilnya.
6. Memberikan keuntungan kompetitif bagi organisasi secara keseluruhan dengan penghematan waktu, tenaga dan biaya.
Walaupun dirancang dengan sangat teliti dan mempertimbangkan seluruh faktor yang ada, Sistem Pendukung Keputusan (SPK) mempunyai kelemahan atau keterbatasan diantaranya yaitu:
1. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak dapat dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan sebenarnya.
2. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) terbatas untuk memberikan alternatif dari pengetahuan yang diberikan kepadanya (pengetahuan dasar serta model dasar) pada waktu perancangan program tersebut.
3. Proses-proses yang dapat dilakukan oleh Sistem Pendukung Keputusan (SPK) biasanya tergantung juga pada kemampuan perangkat lunak yang digunakan.
4. Harus selalu diadakan perubahan secara kontinyu untuk menyesuaikan dengan keadaan lingkungan yang terus berubah agar sistem tersebut selalu up to date.
5. Perlu diingat bahwa Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dirancang untuk membantu/mendukung pengambilan keputusan dengan mengolah informasi dan data yang diperlukan dan bukan untuk mengambil alih pengambilan keputusan [4].
2.2 Weighted Product (WP)
Metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot yang bersangkutan. Proses ini samahalnya dengan proses normalisasi [5]. Preferensi untuk alternatif Si diberikan oleh Persamaan (1):
S = ∏ (1)
dengan = 1,2, … , . dimana :
: Preferensi alternatif dianologikan sebagai vektor S : Nilai kriteria : Bobot kriteria/subkriteria : Alternatif : Kriteria : Banyaknya kriteria
dimana = 1 .Variabel adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan dan bernilai negatif untuk atribut biaya. Preferensi relatif dari setiap alternatif, diberikan oleh Persamaan (2) :
=
( )
(2)
Langkah – langkah menggunakan metode WP:
1. Mengalikan seluruh atribut bagi sebuah alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif untuk atribut manfaat dan bobot berfungsi sebagai pangkat negatif pada atribut biaya.
2. Hasil perkalian dijumlahkan untuk menghasilkan nilai pada setiap alternatif. 3. Mencari nilai alternatif dengan melakukan
langkah yang sama seperti langkah satu, hanya saja menggunakan nilai tertinggi untuk setiap atribut tertinggi untuk setiap atribut manfaat dan terendah untuk atribut biaya.
4. Membagi nilai V bagi setiap alternatif dengan nilai standar (V(A*)) yang menghasilkan R.
5. Ditemukan urutan alternatif terbaik yang akan menjadi keputusan [6].
2.3 Bahasa Pemrograman C#
C# (dibaca “See-Sharp”) adalah bahasa pemrograman baru yang diciptakan oleh Microsoft (dikembangkan dibawah kepemimpinan Anders Hejlsberg yang
notabene juga telah menciptakan berbagai macam bahasa pemrograman termasuk Borland Turbo C++ dan Borland Delphi). Seperti halnya bahasa pemrograman yang lain, C# bisa digunakan untuk membangun berbagai macam jenis aplikasi, seperti aplikasi berbasis windows (desktop) dan aplikasi berbasis web serta aplikasi berbasis web services [7]. 2.4 Metodologi Penelitian
Metode pengembangan sistem yang digunakan pada tugas akhir ini adalah metode Rasional Unified Process (RUP). Dalam metode RUP ini terdiri dari 4 tahap, yaitu:
a. Inception
Pada tahap ini penulis menentukan batasan ruang lingkup permasalahan pada penelitian ini yaitu :
1) Sebagai alat bantu dalam proses pengambilan keputusan
2) Sistem ini digunakan untuk membantu dalam proses penyeleksian pembimbing tugas akhir berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
3) Metode yang digunakan adalah WP dengan bahasa pemprograman C# dan pengolahan basis data menggunakan SQL Server. b. Elaboration
Pada tahap ini penulis melakukan perancangan terhadap user interface dari aplikasi ini. Untuk perancangan aplikasi penulis menggunakan alat bantu yaitu UML (Unified Modelling Language). UML merupakan sebuah bahasa yang menjadi standar untuk visualisasi, perancangan serta pendokumentasian sebuah software. Disebabkan UML menggunakan class dan operation, maka penggunaan UML lebih cocok digunakan dalam perancangan aplikasi yang bersifat object oriented. Perancangan yang dilakukan meliputi halaman-halaman yang ada di dalam sistem.
c. Construction
Pada tahapan ini meliputi bagaimana suatu aplikasi itu bisa diimplementasikan dan diuji coba.
1. Implementasi
Penjelasan mengenai perangkat keras dan perangkat lunak apa saja yang dibutuhkan untuk mengimplementasikan aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan pembimbing tugas akhir.
Tabel 1 Kriteria Pembobotan Awal
Tabel 2 Kriteria Keahlian
Tabel 3 Kriteria Jabatan Fungsional
Tabel 4 Kriteria Kuota
Tabel 5 Kriteria Status 2. Coding
Proses pengkodean dilakukan dengan menggunakan bahasa pemprograman java. Pengkodean sendiri berisi tahapan-tahapan perhitungan metode WP
3. Testing
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap aplikasi yang telah dibangun untuk mengetahui tingkat akurasi dan kualitas dari aplikasi tersebut, apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan atau tidak. Testing dilakukan dengan menguji semua tombol-tombol yang terdapat pada aplikasi apakah sudah berjalan sesuai fungsinya atau tidak.
d. Transition
Pada tahap ini dilakukan testing akhir pada sistem yang telah jadi, kemudian dilakukan sosialisasi penggunaan perangkat lunak yang telah dibangun ke administrator [8].
3. HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi perhitungan WP dalam sistem. Berikut adalah contoh dari perhitungan model WP yaitu mulanya memberikan nilai setiap alternatif pada setiap kriteria yang sudah ditentukan. Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya yaitu:
Tidak memenuhi syarat = 1 Kurang memenuhi syarat = 2 Cukup memenuhi syarat = 3
Memenuhi syarat = 4
Sangat memenuhi syarat = 5 Penentuan bobot awal adalah menentukan diantara kriteria yang telah disebutkan sebelumnya, manakah kriteria yang memiliki nilai kepentingan tertinggi. Tabel 1 menunjukkan Kriteria Pembobotan Awal. Tabel 2 menunjukkan Kriteria Keahlian. Tabel 3 menunjukkan Kriteria Jabatan Fungsional. Tabel 4 menunjukkan Kriteria Kuota. Tabel 5 menunjukkan Kriteria Status. Tabel 7 menunjukkan Kriteria Tanggung Jawab. Tabel 8 menunjukkan Penilaian Alternatif
Kriteria Bobot Keahlian 3 Jabatan Fungsional 5 Kuota 2 Status 5 Kebersediaan 1 Tanggung Jawab 3
Kriteria Bobot Keterangan Lektor Kepala 5 Sangat memenuhi syarat Lektor 4 Memenuhi syarat Asisten Ahli 3 Cukup
memenuhi syarat Tenaga Akademik 2 Kurang memenuhi syarat
Kriteria Bobot Keterangan Belum ada mahasiswa
bimbingan 5 Sangat memenuhi syarat 1 mahasiswa bimbingan 4 Memenuhi syarat 2 mahasiswa bimbingan 3 Cukup memenuhi syarat 3 mahasiswa bimbingan 2 Kurang memenuhi syarat 4 mahasiswa bimbingan 0 -
Range Bobot Keterangan Dosen Tetap PNS 5 Sangat
memenuhi syarat Dosen Tetap Non 1 Tidak
Kriteria Bobot Keterangan Sangat sesuai Keahlian
dan Sesuai Judul
5 Sangat memenuhi syarat Sesuai keahlian dan
judul
4 Memenuhi syarat Cukup Sesuai keahlian
dan judul
3 Cukup memenuhi syarat Kurang sesuai
keahlian dan judul
2 Kurang memenuhi syarat Tidak sesuai keahlian
dan judul
1 Tidak memenuhi syarat
Tabel 6 Kriteria Kebersediaan
Tabel 7 Kriteria Tanggung Jawab
Tabel 8 Penilaian Alternatif
Tabel 9 Hasil Pe-rangking-an
PNS memenuhi
syarat
Range (Orang) Bobot Keterangan
Bersedia 5 Sangat
memenuhi syarat Tidak Bersedia 0 Tidak
memenuhi syarat
Range (Orang) Bobot Keterangan Sanagt bertanggung jawab 5 Sangat memenuhi syarat Bertanggung jawab 4 Memenuhi syarat Cukup bertanggung jawab 3 Cukup memenuhi syarat Kurang bertanggung jawab 2 Kurang memenuhi syarat Tidak bertanggung jawab 1 Tidak memenuhi syarat Kriteria Alternatif Dosen A Dosen B Dosen C Keahlian 5 5 5 Kepangkatan 2 3 3 Kuota 5 5 5 Status 1 5 5 Kebersediaan 5 5 5 Bertanggung Jawab 5 3 5
1. Menentukan semua nilai kriteria untuk masing-masing alternatif dan telah bobot awal dari setiap kriteria.
2. Kemudian memperbaiki bobot dengan cara W1= ,
Adapun cara penyelesaiannya adalah sebagai berikut: = = 0.157895 = = 0.263158 = = 0.105263 = = 0.263158 = = 0.052632 = = 0.157895
3. Kemudian menghitung nilai / skor untuk alternative dengan cara berikut:
S1 = (50.157895) * (20.263158) * (50.105263) * (10.263158) * (50.052632) * ( 50.157895) = 2.572228 S2 = (5 0.157895 ) * (30.263158) * (50.105263) * (50.263158) * (50.052632) * ( 30.157895) = 4.032367 S3 = (50.157895) * (30.263158) * (20.105263) * (50.263158) * (50.052632) * ( 30.157895) = 4.37108
4. Menentukan pe-ranking-an alternatif yang terbaik dari tiap alternatif menggunakan Persamaan (2). V =2.572228 10.97567= 0.234357 V = 4.032367 10.97567 = 0.367391 V = 4.37108 10.97567=0.398252
Berdasarkan perhitungan tersebut, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pembimbing Tugas Akhir tersebut didapatkan Nilai terbaik adalah alternatif yang terpilih ditunjukkan oleh Tabel 9.
Alternatif Bobot
Dosen C 0.398252
Dosen B 0.367391
Dosen A 0.234357
Implentasi metode WP pada perangkat lunak ditunjukkan oleh Gambar 1 sampai Gambar 6.
Gambar 1 menunjukkan bahwai pengguna dapat memasukkan data dosen dengan langsung menyorot pada tabel dan kemudian mengisi nama, jabatan fungsional,
Gambar 1 Halaman Menu Dosen
Gambar 2 Halaman Menu Keahlian status, kebersediaan, tanggung jawab dan juga jumlah didikan.
Gambar 2 menunjukkan Menu Keahlian yang merupakan menu yang disediakan untuk
memasukkan keahlian atau bidang keahlian yang dimiliki tiap dosen.
Gambar 3 merupakan menu yang memisahkan dosen berdasarkan keahlian yang dimiliki untuk dilakukan pembobotan. Sistem menyiapkan pilihan keahlian dan kemudian nama dosen yang akan tampil sesuai dengan keahlian yang dipilih.
Gambar 4 merupakan Menu Hasil WP berfungsi sebagai menu yang dapat menampilkan nama Dosen Pembimbing I dan Pembimbing II.
Gambar 3 Halaman Menu Keahlian Detail
Gambar 4 Halaman Hasil WP
Gambar 6 Hasil Penentuan Pembimbing Gambar 5 menunjukkan menu laporan berisi rekapan nama mahasiswa, NIM, judul tugas akhir, nama pembimbing I dan pembimbing II. Menu laporan juga menyiapkan aksi berupa simpan yang mana data laporan ini dapat disimpan, dapat dicetak, dan dapat dihapus. Gambar 6 menunjukkan hasil penetuan pembimbing yang siap dicetak.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan evaluasi sistem pendukung keputusan dosen penentuan pembimbing tugas akhir menggunakan metode WP maka dapat disimpulkan:
1. Metode Weighted Product dapat diterapkan dalam pengambilan keputusan penentuan pembimbing tugas akhir dengan kriteria yang telah ditetapkan sehingga mendapatkan hasil untuk alternatif dosen pembimbing tugas akhir. 2. Hasil akhir keputusan yang dihasilkan
oleh sistem penentuan pembimbing tugas akhir adalah berupa nama dosen pembimbing I dan pembimbing II yang dapat dijadikan rekomendasi pilihan.
5. SARAN
Berdasarkan hasil penelitian, ada beberapa saran untuk pengembangan sistem lebih lanjut, diantaranya sebagai berikut: 1. Aplikasi Penentuan Pembimbing Tugas
Akhir dengan metodeWeighted Product ini diharapkan dapat diimplementasikan ke dalam perangkat lunak dengan tampilan yang lebih baik sehingga user dapat lebih nyaman dalam menggunakannya.
2. Untuk pengembangan aplikasi selanjutnya diharapkan aplikasi ini dapat melakukan penambahan kriteria seiring perkembangan kebutuhan pengguna sistem sehingga dapat meningkatkan kinerja sistem.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Turban, E. dan Aronson, J.E., 2001, Decision Support Systems and Intelligent Systems. 6th edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ.
[2] Sparague, R. H. dan Watson H. J., 1993, Decision Support Systems: Putting Theory Into Practice, Englewood Clifts, Prentice Hall, NJ.
[3] O’Brien, J. A., 2005, Introduction to Information System, 12th edition. (Pengantar Sistem Informasi Perspektif Bisnis dan Manajerial), PT Salemba Empat (Emban Patria), Jakarta.
[4] Turban, E., 1995, Decision Support Systems and Intelligent System,Prentice Hall Internasional Inc, United States of America.
[5] Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A. dan Wardoyo, R., 2006. Fuzzy MultiAttribute Decision Making. Graha Ilmu. Yogyakarta.
[6] Jaya, P., 2013, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Bonus Karyawan Menggunakan Metode Weighted Product, STMIK Budidarma, Medan. [7] Kurniawan, A., Adnan, R. dan
Aryaputra, P., 2004, Pengenalan Bahasa C#, Project Otak: Jakarta.
[8] Rosa, A.S. dan Salahuddin, M., 2013, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Object, Informatika, Bandung.
