SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA PPA DAN
BBM BERBASIS DESKTOP MENGGUNAKAN METODE
WEIGHTED PRODUCT
(STUDI KASUS FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN DI UNDANA)
Natalia Lidja Kadju 1, Dony M. Sihotang2, Bertha S. Djahi3
1,2,3
Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana
ABSTRAK
Perguruan tinggi negeri Universitas Nusa Cendana (UNDANA) Kupang telah melakukan kegiatan penyeleksian penerima beasiswa PPA dan BBM. Pada penelitian ini, FKIP merupakan Fakultas yang dijadikan peneliti sebagai tempat untuk melakukan penelitian tentang penerimaan beasiswa PPA dan BBM karena FKIP mempunyai jumlah penerima beasiswa PPA dan BBM terbanyak di UNDANA. Penyeleksian dilakukan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan antara lain: IPK, penghasilan orangtua, pengeluaran dan jumlah tanggungan. Penelitian ini menggunakan metode Weighted Product untuk melakukan analisis terhadap alternatif-alternatif setiap kriteria.
Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi sistem pendukung keputusan seleksi penerima beasiswa dengan perangkingan dari alternatif-alternatif (penerima beasiswa) yang dapat menjadi rekomendasi bagi pengambil keputusan. Setelah dilakukan penelitian terhadap 10 dan 20 data uji dengan masukan nilai kepentingan yang sama untuk setiap kriteria maka didapat kesesuaian antara perhitungan manual dengan sistem pendukung keputusan yang telah dibuat dengan akurasi pengujian sebesar 100%.
Kata kunci: Beasiswa, Sistem pendukung keputusan, Weighted Product (WP). ABSTRACT
University of Nusa Cendana has been done the selection of recepients PPA and BBM. In this research, FKIP is a faculty that researcher used as a place to do research about recipients PPA and BBM because FKIP have a lot PPA and BBM number of recipients in UNDANA.
The selection done based on predetermined criteria include: IPK, parental income, expenditures and the number of dependents. This study uses the Weighted Product to conduct an analysis of alternatives each criterion.
The results of this research is the selection of decision support systems applications with recipients ranking of the alternatives (the grantee) to be recommended for the decision maker.
After done research on 10 and 20 test data with the same input values interests for each criterion then gained the compatibility between calculations manually with a decision support system that has been created with the acuration is about 100%.
Keywords: Scholarship, Decision support systems, Weighted Product (WP).
I. PENDAHULUAN
Beasiswa merupakan pemberian berupa bantuan keuangan kepada perorangan, mahasiswa atau pelajar, yang digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Universitas Nusa Cendana (UNDANA) sebagai perguruan tinggi negeri di NTT mendukung program pemerintah dalam memberikan beasiswa kepada mahasiswa. Hal ini bertujuan untuk meringankan beban biaya
pendidikan mahasiswa. Dari semua beasiswa yang diberikan di UNDANA beasiswa PPA dan BBM merupakan beasiswa yang paling banyak penerimanya khususnya pada FKIP UNDANA.
Dari data yang diperoleh jumlah penerima beasiswa PPA dan BBM setiap tahun mengalami penurunan. Hal ini dipengaruhi oleh terbatasnya dana beasiswa sedangkan pelamar beasiswa semakin meningkat setiap tahunnya. Oleh karena itu pihak UNDANA menambah persyaratan-persyaratan sehingga seleksi penerima beasiswa semakin diperketat.
II. MATERI DAN METODE
2.1 Deskripsi Sistem
Sistem secara umum dirancang untuk
mengubah sistem seleksi penerima beasiswa yang
masih manual menjadi sistem yang terkomputerisasi sehingga memudahkan bagian
kemahasiswaan dalam melakukan penyeleksian penerima beasiswa agar lebih cepat dan
obyektif.
Hasil dari sistem ini berupa laporan data mahasiswa dan laporan hasil perankingan calon penerima beasiswa PPA dan BBM yang dapat dijadikan alat bantu bagi Kepala Bagian Kemahasiswaan UNDANA dalam mengambil keputusan.Dalam pembuatan sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan beasiswa PPA dan BBM dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu sebagai berikut:
a.
Tahap persiapan.Hal–hal yang dilakukan adalah pengamatan langsung kepada objek penelitian yang. Penelitian dilakukan secara langsung di UNDANA pada Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan (FKIP) dan pada bagian Kemahasiswan UNDANA dengan wawancara langsung bagian kemahasiswaan yang berkompeten dalam menangani beasiswa dan pengumpulan data berupa dokumen dan formulir yang berhubungan dengan beasiswa PPA dan BBM untuk mendapatkan data-data yang lengkap dan akurat untuk mendukung penulisan tugas akhir ini.
b.
Tahap analisis.Melakukan analisis dan mendefinisikan hasil kebutuhan-kebutuhan sistem informasi yang harus dipenuhi oleh perangkat lunak yang akan dibangun.
c.
Tahapan desain.Proses desain ini menterjemahkan hasil analisis kedalam sebuah perangkat lunak sebelum dimulai penulisan kode program.
d.
Tahap implementasi.Desain yang telah dirancang akan diimplementasikan dengan menterjemahkannya kedalam kode-kode program dengan menggunakan sebuah bahasa pemrograman agar dapat dimengerti mesin.
e.
Tahap pengujian program.Tahap dimana sistem yang telah dibuat dicoba dalam kondisi sebenarnya. 2.2 Tahap Pembangunan Sistem
2.2.1 Desain Sistem
Rancangan desain sistem yang akan dibuat meliputi Data Flow Diagram (DFD) dan rancangan Entity Relationship Diagram (ERD).
a. Data Flow Diagram (DFD)
DFD digunakan untuk menggambarkan suatu sistem yang telah ada atau sistem baru yang dikembangkan secara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut mengalir atau dimana data tersebut akan disimpan. Gambar 1 merupakan DFD level 0 yang mengambarkan semua proses pengolahan data pada sistem.
0 LOGIN KEMAHASISWAAN FKIP UNDANA PENGOLAHAN DATA LAPORAN PERHITUNGAN WEIGHTED PRODUCT KABAG KEMAHASISWAAN UNDANA D1 D9 D5 D4 1.0 2.0 3.0 4.0 Data Login
Informasi data login
Tabel Data Login
Data Prodi Menampilkan Data Prodi
Data Login
Laporan Hasil Perangkingan Beasiswa PPA Laporan Data mahasiswa
Data Prodi Informasi data Prodi Informasi Data Jurusan
Informasi Data Mahasiswa Informasi Data Jenis Beasiswa Informasi Data Kriteria Data Jurusan
Data Mahasiswa Data Jenis Beasiswa Data Kriteria
Informasi Data Bobot Data Bobot
Laporan Hasil Perangkingan Beasiswa BBM
D2
D3
D8 Data Jurusan
Data Mahasiswa
Data Jenis Beasiswa
D6 Data Kriteria
D7 Data Bobot
Menampilkan Data Jurusan
Menampilkan Data Mahasiswa
Menampilkan Data Jenis Beasiswa
Menampilkan Data Kriteria
Menampilkan Data Bobot
Tabel Data Prodi
Tabel Data Kriteria Tabel Data Jenis Beasiswa Tabel Data Mahasiswa Tabel Data Jurusan
Tabel Data Bobot
Data Perhitungan Data Klasifikasi
Informasi Data Perhitungan Informasi Data Klasifikasi
Data Perhitungan Menampilkan Data Perhitungan
Data Klasifikasi Menampilkan Data Klasifikasi
Tabel Data Perhitungan Tabel Klasifikasi Data Mahasiswa Data Beasiswa Data Kriteria
Laporan Hasil Perangkingan Beasiswa PPA Laporan Data mahasiswa Laporan Hasil Perangkingan Beasiswa BBM
Hasil perhitungan Beasiswa PPA Data Mahasiswa
Hasil perhitungan Beasiswa BBM Hasil perhitungan Beasiswa PPA Hasil perhitungan Beasiswa BBM Data Bobot Preferensi Per Kriteria
Gambar 1 DFD level 0
b. Entity Relationship Diagram (ERD)
ERD merupakan suatu model untuk menjelaskan hubungan antar data dalam basis data berdasarkan objek-objek dasar data yang mempunyai hubungan antar relasi. Gambar 2 merupakan ERD yang mengambarkan relasi antar entitas pada sistem.
Mahasiswa Prodi memiliki Kriteria memiliki Nim Nama Jenis_kelamin Tgl_lahir alamat Agama Id_Prodi Id_Jurusan Semester Id_prodi prodi kriteria Id_kriteria Bobot_preferensi No_rek Jurusan Id_Jurusan Jurusan ket ket Klasifikasi Nim Id_klasifikasi Hasil Bobot Id_kriteria Id_bobot Nilai_bawah Nilai_atas Bobot_range Jenis Beasiswa Beasiswa Id_beasiswa ket Perhitungan Id_perhitungan Id_perhitungan Id_kriteria nilai memiliki memiliki memiliki
memiliki memiliki memiliki memiliki Id_Jurusan Id_beasiswa Id_Beasiswa M 1 1 M 1 M 1 M 1 M 1 M 1 M 1 M 1 M jenis Tahun Bobot_nilai Gambar 2 ERD
III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Hasil
Setelah melalui tahap implementasi, maka hasil dari penelitian ini adalah terciptanya program aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa PPA dan BBM menggunakan metode Weighted Product (WP). Keluaran dari sistem ini dapat dimplementasikan untuk membantu Kepala Bagian Kemahasiswaan UNDANA dalam mengambil keputusan menyeleksi penerima beasiswa PPA dan BBM pada FKIP UNDANA. Sistem ini dapat memberikan informasi dan rekomendasi pilihan berdasarkan hasil perangkingan sesuai dengan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan.
3.2 Pembahasan
Pengujian sistem dilakukan dengan tujuan untuk menguji apakah sistem sudah melakukan
perhitungan dengan benar. Untuk melakukan pengujian pada sistem pendukung keputusan ini
memerlukan beberapa masukan data mahasiswa FKIP UNDANA yang telah diperoleh dari
bagian kemahasiswaan UNDANA.
Dari hasil pengujian sistem pendukung keputusan seleksi penerima beasiswa PPA dan
BBM secara manual didapatkan hasil yang sama dengan hasil perhitungan menggunakan
sistem pendukung keputusan. Dengan demikian pengambil keputusan untuk menyeleksi calon
penerima beasiswa dapat menggunakan sistem pendukung keputusan menggunakan metode
Weighted Product
(WP) dan hasil akurasi dari sistem ini sebesar 100%.
3.2.1 Pembahasan proses menu utama
Pada proses ini terdapat 4 (empat) menu yaitu:
a. Data master
Pada menu ini terdapat 8 (delapan) sub menu yaitu data user, data jurusan, data program studi, data mahasiswa, data beasiswa, data kriteria, data detail kriteria dan data bobot preferensi.
b. Proses
Pada menu ini terdapat 2 (dua) sub menu yaitu olah data klasifikasi dan olah data perhitungan.
c. Laporan
Pada menu ini terdapat 2 (dua) sub menu yaitu laporan mahasiswa dan laporan beasiswa. Laporan data mahasiswa menampilkan seluruh data mahasiswa dari setiap beasiswa sedangkan laporan beasiswa menampilkan hasil perankingan calon penerima beasiswa yang sudah terurut dan ditampilkan skor hasil perhitungan dari setiap beasiswa.
d. Pengaturan
Pada menu ini terdapat 3 (tiga) sub menu yaitu backup database, restore database dan pengaturan.
3.2.2 Pembahasan menu data master
Pada menu ini terdapat 8 (delapan) sub menu diantaranya data mahasiswa Sub menu ini berfungsi untuk mendata mahasiswa yang mengajukan beasiswa baik beasisa PPA maupun beasiswa BBM. Tampilannya dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 Form data mahasisa 3.2.3 Pembahasan menu proses
Pada menu ini terdapat 2 (dua) sub menu diantaranya yaitu sub menu perhitungan yang berfungsi untuk mengolah nilai kriteria dari setiap alternatif (mahasiswa). Tampilannya dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5 Form data perhitungan 3.2.4 Pembahasan menu laporan
Pada menu ini terdapat 2 (dua) sub menu diantaranya yaitu Sub menu laporan beasiswa. Sub menu ini berfungsi untuk menampilkan form cetak laporan hasil perankingan beasiswa. Tampilannya dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6 Form laporan hasil perankingan beasiswa 3.2.5 Perhitungan manual
Contoh perhitungan manual 3(tiga) data uji penerima beasiswa menggunakan metode Weighted Product adalah sebagai berikut:
1. Perbaikan bobot preferensi
Bobot awal W=(5,4,3,4) dari masing-masing kriteria yang telah ditentukan oleh pengambil keputusan akan dilakukan perbaikan bobot berdasarkan persamaan 2.1 sebagai berikut:
W1 = 5 5+4+3+4= 0.31 W2 = 4 5+4+3+4= 0.25 W3 = 3 5+4+3+4 = 0.19 W4 = 4 5+4+3+4= 0.25
dengan demikian diperoleh w1= 0.31, w2= 0.25, w3= 0.19, dan w3= 0.25. 2. Perhitungan manual 3 (tiga) data penerima beasiswa PPA tahun 2013
Tabel 1. Pengujian 3 data mahasiswa penerima beasiswa PPA No Nama IPK
Penghasilan Pengeluaran Jumlah
Orangtua Tanggungan
C1 C2 C3 C4
1 Zantty Octavia Padahana 3.1 Rp2,000,000 Rp120,000 3
2 Thomas Soni Bill Tanelab 3.46 Rp1,200,000 Rp100,000 2
3 Risao Kollo 3.46 Rp1,000,000 Rp80,000 4
Langkah-langkah perhitungan manual 3 data uji penerima beasiswa PPA adalah sebagai berikut: a. Menentukan bobot nilai setiap alternatif.
Bobot nilai setiap alternatif ditentukan dari range nilai dari setiap kriteria yang sudah dikonversikan kedalam nilai bobot. Nilai alternatif dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai 3 alternatif setiap kriteria PPA
No Alternatif Kriteria
C1 C2 C3 C4
1 Zantty Octavia Padahana 1 3 2 3
2 Thomas Soni Bill Tanelab 3 3 1 2
3 Risao Kollo 3 2 1 4
b. Menghitung vektor S
S1= (10.31)(3-0.25)(20.19)(30.25) = 1.139
S2= (30.31)(3-0.25)(10.19)(20.25) = 1.274
S3= (30.31)(2-0.25)(10.19)(40.25) = 1.676
c. Menghitung vektor V sehingga menghasilkan perankingan beasiswa PPA.
V1 = 1.139 1.139 + 1.274 + 1.676 = 0.279 V2 = 1.274 1.139 + 1.274 + 1.676 = 0.312 V3 = 1.676 1.139 + 1.274 + 1.676 = 0.410
Dari perhitungan di atas dapat dilihat nilai akhir dari setiap alternatif (penerima beasiswa) yang jika diurutkan dari nilai terbesar ke terkecil maka dapat dilihat perankingan dari setiap alternatif.
Tabel 3. Perankingan 3 data uji dari nilai terbesar ke terkecil beasiswa PPA
Ranking Nama Hasil
1 Risao Kollo 0.410
2 Thomas Soni Bill Tanelab 0.312
3 Zantty Octavia Padahana 0.279
3.2.6 Perhitungan menggunakan sistem
Setelah pengguna sistem memasukan data nilai kriteria dari setiap alternatif seperti pada contoh perhitungan manual di atas, maka langkah selanjutnya adalah menekan tombol simpan agar sistem dapat melakukan perhitungan nilai kriteria yang telah dimasukan kemudian menyimpannya ke dalam basis data.
IV. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan
a. Berdasarkan hasil perhitungan manual yang dilakukan pada pengujian data beasiswa PPA dan BBM yaitu pengujian pertama 10 data uji dan pengujian kedua 20 data uji diperoleh hasil yang sama dengan pengujian yang dilakukan oleh sistem pendukung keputusan. Dengan demikian sistem telah berjalan sesuai dengan metode WP dan hasil akurasi dari sistem ini sebesar 100%.
b. Sistem keputusan yang telah dibangun dapat membantu bagian kemahasiswaan UNDANA untuk mengambil keputusan dalam menyeleksi penerima beasiswa PPA dan BBM pada FKIP UNDANA dengan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan.
c. Penerapan metode WP dalam aplikasi sistem pendukung keputusan seleksi penerima beasiswa dengan keluaran berupa hasil perangkingan calon penerima beasiswa dapat dijadikan alat bantu bagi kabag kemahasiswaan UNDANA dalam mengambil keputusan.
4.2 Saran
a. Peneliti selanjutnya dapat mengembangkan sistem ini hingga mencakup keseluruhan seleksi penerima beasiswa PPA dan BBM di UNDANA.
b. Dalam mengembangkan sistem ini, Metode WP bukan merupakan satu-satunya metode pengambilan keputusan yang dapat digunakan. Untuk itu peneliti selanjutnya dapat menggunakan metode lainnya untuk mendukung pengambilan keputusan seleksi penerima beasiswa PPA dan BBM.
DAFTAR PUSTAKA
[1]. Jogiyanto, H., 2005, Analisis & Desain, Sistem Informasi: Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktik Aplikasi Bisnis, Andi, Yogyakarta.
[2]. Kadju, N. L., 2014, Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa PPA dan BBM Menggunakan Metode Weighted Product (WP)(Studi Kasus Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan UNDANA), Fakultas Sains dan Teknik, Ilmu Komputer, Universitas Nusa Cendana, Kupang.
[3]. Kusrini., 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Andi, Yogyakarta.
[4]. Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., dan Wardoyo, R., 2006, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM), Graha Ilmu, Yogyakarta.
[5]. Putranta, D. H., 2004, Pengantar Sistem dan Teknologi Informasi, Amus, Yogyakarta.
[6]. Turban, E., Aronson, J. E., dan Liang, T. P., 2005, Decision Support Systems and Intelligent Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas), Edisi 7, Jilid 1,(diterjemahkan oleh: Dwi Prabantini), Andi, Yogyakarta.
