PENERAPAN APLIKASI DSS DENGAN METODE SAW (
SIMPLE
ADDITIVE WEIGHTING
) UNTUK MENENTUKAN HIMPUNAN
MAHASISWA JURUSAN TERBAIK PADA KASUS MPM PNJ
Fajar Zakaria
1, Ninda Komala
2, Tegar Hidayat
3Jurusan Teknik Informatika dan Komputer Politeknik Negeri Jakarta
1Email:
fsandjujar@gmail.com
2
Email:
komalaninda@gmail.com
3
Email:
tegar.h@gmail.com
ABSTRACT
MPM (Student Consultative Assembly) is the highest institution of Student Affairs in the PNJ (Jakarta
State Polytechnic) that functions of the legislature and the judiciary, i.e. making policies as well as supervise the
policy. MPM has the rights and obligations provided for in bylaw IKM PNJ. One program is determine HMJ
MPM (set of Majors) the best there is in the P NJ. This is one of appreciation from MPM to HMJ which has a set
of active and beneficial to the internal (Department itself) and to the externa l (PNJ and surroundings). For
taking decisions in determining the best method of the set of used this Simple Additive Weighting. Research done
by searching for the value weights for each attribute, such as an active member of the set of aspects, the success
of the program of work, the perfection of LPJ, external relations and internal compliance, and would Set the
rules.
Keywords : SPK, SAW, MPM, Best HMJ
ABSTRAK
MPM (Majelis Permusyawaratan Mahasiswa) merupakan lembaga tertinggi kemahasiswaan di PNJ
(Politeknik Negeri Jakarta) yang mempunyai fungsi Legislatif dan Yudikatif, yaitu membuat kebijakan serta
mengawasi jalannya kebijakan tersebut. MPM mempunyai hak dan kewajiban yang diatur dalam AD/ART IKM
PNJ. Salah satu program MPM ialah menentukan HMJ (Himpunan Mahasiswa Jurusan) terbaik yang ada di
PNJ. Ini merupakan salah satu apresiasi dari MPM kepada HMJ yang memiliki Himpunan yang aktif dan
bermanfaat kepada pihak internal (Jurusan itu sendiri) dan kepada pihak eksternal (PNJ dan lingkungan
sekitarnya). Untuk mengambil keputusan dalam menentukan Himpunan Terbaik ini digunakan metode Simple
Additive Weighting. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, seperti aspek aktifnya
anggota himpunan, keberhasilan program kerja, kesempurnaan LPJ, hubungan eksternal dan internal Himpunan,
dan kepatuhan akan peraturan.
1.
Pendahuluan
1.1. Latar Belakang
Lembaga kemahasiswaan merupakan salah
satu bentuk wahana dan sarana pengembangan diri
mahasiswa kearah perluasan wawasan dan
peningkatan kecendekiawan serta integrasi
kepribadian. HMJ atau Himpunan Mahasiswa
Jurusan adalah suatu bentuk dari lembaga
kemahasiswaan, diharapkan dapat menjadi wadah
berkumpulnya mahasiswa-mahasiswa dengan
jurusan study yang sama untuk bersama-sama
saling mengembangkan, saling belajar, dan saling
membantu dalam meningkatkan keilmuan dibidang
materi kejuruan yang ditekuni serta materi
keorganisasian yang tidak boleh lepas dari identitas
seorang mahasiswa, melalui kegiatan-kegiatan
ekstrakurikuler yang dilaksanakan dan dikelola
bersama. Dalam lingkup Politeknik Negeri Jakarta,
Himpunan Mahasiswa Jurusan merupakan
Organisasi Kemahasiswaan sebagai Lembaga
Eksekutif di setiap Jurusan, yang hanya
melaksanakan kegiatan penalaran dan keilmuan,
dan bertanggungjawab MPM (Majelis
Permusyawaratan Mahasiswa).
Dalam mendukung program kerja yang akan
dilakukan himpunan, setiap tahunnya MPM akan
memberikan penghargaan untuk himpunan terbaik
untuk memotivasi setiap himpunan agar dapat
bekerja dengan baik. Selain itu penghargaan ini
dimaksudkan untuk mengapresiasikan kerja keras
yang telah himpunan lakukan dalam menjalankan
program kerja mereka. Untuk dapat memberikan
penilaian yang objektif maka perlu dibangun sistem
pendukung keputusan yang dapat menentukan
himpunan terbaik. Agar perhitungan secara manual
dihilangkan maka dibuat secara komputerisasi dan
dapat membantu dalam mengambil keputusan semi
terstruktur yaitu permasalahan yang rutin berulang,
tetapi masih dibutuhkan penilaian serta
pertimbangan secara objektif dalam penerapan
solusinya, sesuai dengan peraturan yang telah
ditetapkan MPM. Oleh karena itu dibutuhkannya
sebuah sistem pendukung keputusan.
Sistem pendukung keputusan dalam dunia
komputerisasi berkembang pesat, dengan sistem ini
manusia dapat memperoleh informasi dalam
mendukung keputusan. Sistem Pendukung
Keputusan atau dikenal dengan SPK merupakan
bagian dari sistem informasi yang berbasis
komputer. Terdapat beberapa tahapan dalam sistem
pendukung keputusan yaitu mendefinisikan
masalah, pengumpulan data yang relevan dan
sesuai, pengolahan data menjadi informasi, dan
menentukan alternatif solusi. Sistem ini membantu
mendukung dalam pengambilan keputusan pada
seseorang dan organisasi baik perusahaan maupun
instansi. SPK dapat memberikan alternatif solusi
bila seseorang atau sekelompok orang sulit dalam
menentukan keputusan yang tepat dan sesuai.
Dengan SPK diharapkan dapat memberikan
informasi yang nantinya akan memberikan
alternatif solusi pada masalah yang terjadi. SPK
memerlukan metode untuk mencari alternatif
solusinya, beberapa metode yang dipakai dalam
SPK salah satunya adalah SAW (Simple Additive
Weighting).
Metode ini dipilih karena mampu menyeleksi
kandidat terbaik dari Himpunan yang ada di PNJ,
dalam hal ini kandidat yang dimaksudkan yaitu
Himpunan dari setiap Jurusan yang telah
memenuhi dan yang paling terbaik berdasarkan
kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh MPM.
1.2. Tujuan dan Manfaat
Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Merancang sebuah sistem yang dapat
digunakan sebagai media kualifikasi
untuk proses penentuan Himpunan
Dari hasil penelitian akan memperoleh
Manfaat yang diperoleh sebagai berikut:
1. Bagi Universitas-Universitas, dapat
memberikan suatu karya penelitian
yang dapat mendukung dalam
pengembangan Sistem Informasi
Penentuan Himpunan terbaik yang ada
di tempatnya masing-masing
2. Mempercepat MPM dalam
pengambilan keputusan dan
memberkan hasil yang
terkomputerisasi sehingga lebih mudah
untuk di dokumentasikan
3. Sebagai bahan pertimbangan, masukan
ataupun solusi untuk MPM dalam
menentukan Himpunan terbaik yang
ada di PNJ
2.
Tinjauan Pustaka
2.1. Pengertian SPK
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) 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 (Turban, 2005). [1]
Sistem Pendukung Keputusan terdiri dari
empat subsistem, yaitu [2]:
(1) Manajemen Data, meliputi basis data yang
berisi data-data yang relevan dengan
keadaan dan dikelola oleh perangkat lunak
yang disebut dengan Database
Management System (DBMS).
(2) Manajemen Model berupa sebuah paket
perangkat lunak yang berisi model-model
finansial, statistik, management science,
atau model kuantitatif, yang menyediakan
kemampuan analisa dan perangkat lunak
manajemen yang sesuai.
(3) Subsistem Dialog atau komunikasi,
merupakan subsistem yang dipakai oleh
user untuk berkomunikasi dan memberi
perintah (menyediakan user interface).
(4) Manajemen Pengetahuan yang
mendukung subsistem lain atau berlaku
sebagai komponen yang berdiri sendiri.
Gambar 1 Model Konseptual Sistem Pendukung
Keputusan
Sumber: Decision Support Systems and Intelligent Systems
(Turban, 2005)
2.2. Metode SAW
Metode ini merupakan metode yang paling
dikenal dan paling banyak digunakan orang dalam
menghadapi situasi MADM (Multiple Attribute
Decision Making). Metode ini mengharuskan
pembuat keputusan menentukan bobot bsgi setiap
atribut. Skor total untuk sebuah alternatif diperoleh
dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian
antara rating (yang dapat dibandingkan lintas
atribut) dan bobot setiap atribut [3]. Rating tiap
atribut haruslah bebas dimensi dalam arti telah
melewati proses normalisasi sebelumnya. Langkah
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan
dijadikan acuan dalam pengambilan
keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap
alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan
kriteria (Ci), kemudian melakukan
normalisasi matriks berdasarkan persamaan
yang disesuaikan dengan jenis atribut
(atribut keuntungan ataupun atribut biaya)
sehingga diperoleh matriks ternormalisasi
R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses
perankingan yaitu penjumlahan dari
perkalian matriks ternormalisasi R dengan
vektor bobot sehingga diperoleh nilai
terbesar yang dipilih sebagai alternatif
terbaik (Ai) sebagai solusi.
Formula atau rumus untuk menjalankan
proses normalisasi ini adalah sebagai
berikut:
Dimana :
rij = rating kinerja ternormalisasi
Maxij = nilai maksimum dari setiap baris
dan kolom
Minxij = nilai minimum dari setiap baris
dan kolom
xij = baris dan kolom dari matriks
Dengan rij adalah rating kinerja
ternormalisasi dari alternatif Ai pada
atribut Cj; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)
diberikan sebagai :
Dimana:
Vi = Nilai akhir dari alternatif
wj = Bobot yang telah ditentukan
rij = Normalisasi matriks
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan
bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Berdasarkan hasil wawancara yang telah
peneliti lakukan dengan narasumber yaitu dengan
pihak MPM, kriteria dan bobot untuk menentukan
himpunan terbaik di PNJ yaitu:
1. Kerja sama yang dilakukan dengan MPM = 30%
2. Presentase keberhasilan himpunan dalam menjalankan program kerja = 25%
3. Kesempurnaan LPJ yang diserahkan ke MPM = 20%
4. Hubungan koordinasi dengan lembaga internal dan eksternal = 15%
5. Serta keaktifan anggota himpunan = 10%
3. Analisis dan Perangcangan Perangkat
Lunak
3.1. Tinjauan Umum
Himpunan Mahasiswa Jurusan (HMJ) adalah
organisasi kemahasiswaan sebagai lembaga
eksekutif di setiap jurusan yang ada di PNJ, yang
hanya melaksanakan kegiatan penalaran dan
keilmuan, dan bertanggungjawab kepada
Mahasiswa (MPM). Himpunan mahasiswa yang
ada di PNJ merupakan lembaga formal
kemahasiswaan yang menangani masalah yang ada
di jurusan tersebut. Ada 8 himpunan yang ada di
kampus PNJ yaitu Himpunan Mahasiswa Teknik
Elektro PNJ (HME), Himpunan Mahasiswa Teknik
Sipil PNJ (HMS), Himpunan Mahasiswa Teknik
Grafika dan Penerbitan PNJ (HMGP), Himpunan
Mahasiswa Jurusan Akuntansi (HMJA),Himpunan
Mahasiswa Administrasi Niaga/Bisnis (HMAN),
dan Himpunan Mahasiswa Teknik Informatika dan
Komputer (HIMATIK).[5]
3.2. Perancangan Program Aplikasi
3.2.1.Analisa Kebutuhan Sistem
Tujuan dari fase analisis adalah memahami
dengan sebenar-benarnya kebutuhan dari sistem
baru dengan mengembangkan sebuah sistem yang
mewadahi kebutuhan tersebut, baik untuk
kebutuhan sistem maupun dilihat dari segi
pengguna. Tipe-tipe kebutuhan sistem ada 2 yaitu
Kebutuhan Fungsional (Functional Requirement)
adalah jenis kebutuhan yang berisi proses-proses
apa saja yang nantinya dilakukan oleh sistem. Dan
kebutuhan Non Fungsional (Non Functional
Requirement) adalah tipe kebutuhan yang berisi
properti perilaku yang dimiliki oleh sistem.
1. Kebutuhan fungsional
Sistem dapat menginput jumlah kriteria
Sistem dapat menginput jumlah alternatif
Sistem dapat menginput deskripsi kriteria yaitu perankingan himpunan dengan jumlah nilai terbaik
2. Kebutuhan non fungsional
Operasional:
Menggunakan sistem operasi minimal Windows XP.
Spesifikasi minimal Pentium IV. RAM 256MB
Hardisk minimal 10GB
3.2.2.Gagasan Pengembangan Sistem
Dalam proses pemilihan himpunan
mahasiswa terbaik bukan merupakan pekerjaan
yang mudah karena diperlukan sumber daya
manusia yang berkualitas dan pertimbangan yang
sesuai. Untuk itu diperlukan sebuah Sistem
Pendukung Keputusan untuk memproses
pemilihan himpunan agar keputusan yang diambil
tidak bersifat subyektif. Sistem Keputusan ini
dirancang untuk membantu MPM dalam memilih
Himpunan Mahasiswa terbaik untuk
mengapresiasikan program kerja yang telah
dilakukan himpunan dalam kurun waktu selama
satu tahun. Metode Simple Additive Weighting
(SAW) yang mempunyai konsep dasar mencari
penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada
setiap alternatif pada semua atribut merupakan
salah satu metode yang digunakan untuk
mengambil keputusan dari beberapa kriteria (multi
kriteria).
3.2.3.Aturan Metode SAW
Metode dari sistem pendukung keputusan
pemilihan himpunan terbaik di wilayah kampus
PNJ terdapat 5 kriteria yang dibutuhkan yaitu: kerja
sama yang dilakukan dengan MPM, presentase
keberhasilan himpunan dalam menjalankan
program kerja, kesempurnaan LPJ yang diserahkan
ke MPM, hubungan koordinasi dengan lembaga
internal dan eksternal yang ada di lingkungan
kampus serta keaktifan anggota himpunan tersebut.
Dimana dari semua kriteria tersebut digolongkan
dalam kriteria benefit dan selanjutnya maka dibuat
suatu tingkatan kriteria berdasarkan nilai bobot
yang telah ditentukan. Batasan penilaian dimulai
dari angka 0 sebagai nilai terendah sampai nilai
100 sebagai nilai tertingginya.
3.2.4.Cara Kerja Aplikasi
Gambar 2 flowchart sistem
2. Diagram Konteks
Gambar 3 diagram konteks
3. DFD level 0
Gambar 4 DFD level 0
4. ERD (Entity Relational Diagram)
Gambar 5 Entity Relational Diagram (ERD)
4. Implementasi
Implementasi antarmuka sistem pendukung
keputusan menentukan himpunan terbaik
adalah sebagai berikut.
Gambar 6 halaman utama program
Gambar 7 halaman menentukan judul, jumlah kriteria dan
Gambar 8 halaman menetukan bobot kriteria dan nama
alternatif
Gambar 9 halaman menginput nilai setiap alternatif
Gambar 10 halaman hasil normalisasi
Gambar 11 halaman hasil perankingan
5.
Kesimpulan dan Saran
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil analisis dan
pembahasan maka dapat ditarik beberapa
kesimpulan :
1. Sistem Pendukung Keputusan yang kami
buat menggunakan metode SAW dan
berbasis web, contoh penerapan yang
dilakukan adalah untuk memutuskan
2. Pada kasus MPM PNJ Terdapat 5 kriteria
dan 7 alternatif dalam menentukan
Himpunan Terbaik
5 Kriteria itu diantaranya :
- Kerja sama dengan MPM dan
peraturan-peraturan yang berlaku
- Presentase keberhasilan Himpunan
dalam menjalankan proker yang telah
direncanakan pada kepengurusan
awal
- Kesempurnaan LPJ yang diserahkan
kepada MPM
- Hubungan Himpunan dengan
lembaga-lembaga Internal maupun
Eksternal PNJ
- Keaktifan anggota yang ada pada
Himpunan masing-masing
7 Alternatif berasal dari jumlah Himpunan
yang ada di PNJ :
- HIMATIK
- HME
- HMS
- HMGP
- HMJA
- HMAN
- HMM
3. Setelah menggunakan sistem ini dapat
disimpulkan bahwa HMJ terbaik di PNJ
adalah HIMATIK
5.2. Saran
Dari sistem diatas diharapkan adanya
perkembangan yang bisa dilakukan untuk
memperbarui sistem sehingga bisa lebih praktis dan
bermanfaat. Ini adalah beberapa saran yang bisa
ditambahkan untuk perkembangan selanjutnya :
Adanya hasil akhir dari SPK dalam bentuk laporan (format pdf)
6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Turban, Efraim & Aronson, Jay E. 2005.
Decision Support Systems and Intelligent
Systems.7th edition. Prentice Hall: Upper
Saddle River, NJ.
[2] Permana, Endang Cahya. 2016. Module
SPK.
[3] Basyaib, Fachmi. 2006. Teori Pembuatan
Keputusan. Jakarta: Grasindo.
[4] Kusumadewi, Sri., Hartati, S., Harjoko, A.,
dan Wardoyo, R. (2006). Fuzzy
Multi-Attribute Decision Making (FUZZY
MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
