Perancangan Aplikasi Sistem Pendukung Ke

Perancangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Beasiswa

PPA dan BBP-PPA Menggunakan Metode AHP

(Studi Kasus: APIKES Citra Medika Surakarta)

Tominanto*), Istiyawati Rahayu**)

APIKES Citra Medika Surakarta

E-Mail : *tommy_nanto@yahoo.com, **istiyawati_wati@yahoo.com

Abstrak

Pengelolaan beasiswa PPA dan BBP-PPA di APIKES Citra Medika Surakarta selama ini telah dijalankan dengan baik, namun demikian masih terdapat permasalahan sebagai berikut : (1) pemilihan penerima beasiswa yang dilakukan pada level Pembimbing Akademik dan Wadir III masih bersifat subjektif, (2) kurang adanya transparansi proses seleksi penerima beasiswa, (3) masih terjadi kesalahan pengolahan data penerima beasiswa, dan (4) sistem monitoring dan evaluasi pengelolaan beasiswa belum berjalan optimal dikarenakan kurangnya dukungan data dan informasi yang lengkap. Alternatif solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah memperbaiki sistem pemilihan penerima beasiswa dengan membangun aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan model Analytical Hierarchy Process (AHP). Aplikasi sistem pendukung keputusan yang dibangun dengan bahasa pemrograman MS. Visual Foxpro menggunakan enam kriteria : Indeks Prestasi Komulatif mahasiswa, prestasi kemahasiswaan, jumlah SKS, pendapatan orang tua, penilaian Pembimbing Akademik, dan kelengkapan dokumen. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi sistem pendukung keputusan ini dapat digunakan pimpinan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam memilih penerima beasiswa yang lebih obyektif.

Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Beasiswa, AHP

1.

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Perkembangan teknologi informasi telah banyak memberikan perubahan penyelesaian permasalahan di berbagai bidang. Teknologi informasi dapat dimanfaatkan sebagai alat yang memiliki potensi besar untuk mengatasi keterbatasan kognitif manusia dalam hal rasionalitas, kesalahpahaman dan bias dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengambilan keputusan [1].

Sistem pendukung keputusan

merupakan sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tidak terstruktur. Sistem pendukung

keputusan mendayagunakan resources

individu-individu secara intelek dengan kemampuan computer untuk meningkatkan kualitas keputusan [2].

Beasiswa Peningkatan Prestasi

Akademik (PPA) dan Bantuan Biaya Pendidikan Peningkatan Prestasi Akademik (BBP-PPA) merupakan beasiswa pendidikan bagi mahasiswa sarjana dan diploma yang

diberikan oleh Ditjen Dikti Kemendiknas melalui PTN dan Kopertis. Program beasiswa ini memiliki tujuan : (1) meningkatkan prestasi mahasiswa penerima baik kurikuler, ko-kurikuler, maupun ekstrakurikuler serta motivasi berprestasi bagi mahasiswa lain, (2) mengurangi jumlah mahasiswa yang putus kuliah, karena tidak mampu membiayai pendidikan, dan (3)

meningkatkan akses dan pemerataan

kesempatan belajar di perguruan tinggi. Besarnya beasiswa adalah Rp. 350.000,- (tiga ratus lima puluh ribu rupiah) per bulan/mahasiswa selama satu tahun [3].

Pengelolaan beasiswa PPA dan BBP-PPA di APIKES Citra Medika Surakarta selama ini menggunakan prosedur sebagai berikut : (1) Kopertis menyampaikan surat ke perguruan tinggi yang berisi tetang kuota dan kriteria umum penerima beasiswa, (2) berdasarkan surat tersebut, Wakil III membagi kuota untuk per kelas yang ada dan

mensosialisasikan kepada seluruh

penerima beasiswa kepada Wadir III, (4) Wadir III melakukan seleksi usulan dari PA, dan (5) Wadir III menetapkan penerima beasiswa dan menyampaikannya ke Kopertis. Prosedur ini telah dijalankan dengan baik,

namun demikian masih terdapat

permasalahan sebagai berikut : (1) pemilihan penerima beasiswa yang dilakukan pada level PA dan Wadir III masih bersifat subjektif, (2) kurangnya transparansi proses seleksi penerima beasiswa, (3) masih terjadi kesalahan pengolahan data penerima beasiswa, dan (4) sistem monitoring dan evaluasi pengelolaan beasiswa belum berjalan optimal dikarenakan kurangnya dukungan data dan informasi yang lengkap. Permasalahan ini sering menyebabkan adanya protes dari beberapa mahasiswa yang memenuhi kualifikasi tetapi tidak ditetapkan sebagai penerima beasiswa sehingga akuntabilitas sistem seleksi penerima beasiswa dirasakan kurang adil dan transparan.

Alternatif solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut di atas adalah memperbaiki sistem pemilihan penerima beasiswa dengan merancang aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan model Analytical Hierarchy Process (AHP). AHP merupakan metode pengambilan keputusan berdasarkan hierarki fungsional dengan input utamanya kriteria yang ditetapkan menurut

persepsi manusia. Model ini

diimplementasikan dalam sistem komputer, sehingga proses yang dijalankan dapat mengurangi keterlibatan manusia secara langsung.

1.2 Tinjuan Pustaka

Sistem informasi dengan Metode AHP

telah banyak dikembangkan sebagai

alternatif solusi pengambilan keputusan yang lebih obyektif. Beberapa penelitian pengembangan sistem informasi yang memanfaatkan metode AHP antara lain penelitian tentang sistem informasi

pendukung keputusan pada seleksi

penerimaan pegawai menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) yang menitik beratkan pada perancangan

basisdata dan antarmuka untuk

implementasi, sedangkan AHP digunakan

sebagai model untuk pembobotan

Penelitian tentang pengambilan

keputusan pemilihan hanphone terbaik dengan Analytical Hierarchy Process (AHP)

dengan menggunakan kritera harga,

teknologi dan desain. Harga yang terdiri dari harga produk, sparepart, dan purna jual. Teknologi terdiri dari kamera, fitur, dan baterai. Desain terdiri dari qwerty, touchscreen dan tombol umum. Hasilnya memberikan bobot untuk setiap alternatif. Bobot Blackberry adalah 0.67, Bobot Nokia adalah 0,21, dan bobot Sony Erickson adalah 0,12. Ini berarti bahwa Blackberry lebih baik dari yang lain, diikuti oleh Nokia dan Sony Erickson [5].

Penelitian tentang AHP yang dijadikan

model sistem pendukung keputusan

pemilihan tempat kuliah di bangka belitung dengan didukung oleh software Wxpert Choice 2000. Pemilihan criteria, subkriteria dan alternative oleh responden ahli diolah menggunakan Uji Cochran Q Test [6].

Penelitian tentang pemodelan sistem pendukung keputusan kelompok untuk diagnose penyakit pneumonia dengan fuzzy linguistic quantifier dan AHP. Pada tahap agregasi preferensi digunakan Fuzzy

Linguistic Quantifier dan tahap

perangkingan menggunakan AHP. Sistem diuji dengan cara memasukkan gejala-gejala pneumonia tanpa melibatkan seorang pakar. Hasilnya sistem dapat mendukung untuk mendiagnosis penyakit pneumonia [7].

Penelitian tentang kajian criteria pemilihan subkontraktor oleh kontraktor utama dengan menggunakan meode AHP Teknik pengolahan dan analisa data menggunakan metode AHP dengan memakai bantuan software expert choice. Ketentuan pemilihan subkontraktor dibagi dalam 6 aspek yaitu: aspek umum, aspek keuangan, aspek teknis, aspek manajerial, aspek keselamatan kerja dan aspek reputasi perusahaan. Dari setiap aspek tersebut terangkum beberapa kriteria dan sub kriteria yang mendukung [8].

2.

METODE PENELITIAN

Metode yang digunakan dalam

penelitian

ini

adalah

metode

pengembangan perangkat lunak

waterfall

Gambar 1. Metode waterfall

3.

HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Analisa dan Perancangan Sistem 3.1.1 Perancangan Model AHP

Dalam membangun sistem pendukung keputusan ini digunakan 6 faktor kriteria

yaitu : IPK mahasiswa, prestasi

kemahasiswaan, jumlah sks, pendapatan orang tua, penilaian PA, dan kelengkapan dokumen. Setiap kriteria dibatasi oleh intensitas yang sama yaitu : sangat baik, baik, cukup, kurang dan sangat kurang. Dari kriteria dan intensitas tersebut, maka bentuk hierarkinya pada Gambar 2.

Gambar 2. Hierarki Model AHP

3.1.2 Perancangan Proses

Perancangan proses dalam

pengembangan aplikasi SPK ini

menggunakan Data Flow Diagram (DFD)

yang terdiri dari diagram konteks dan DFD level, yang disajikan pada gambar 3 dan gambar 4 berikut ini.

Gambar 3. Diagram Konteks Hasil pemilihan

penerima beasiswa

Setup kriteria & intensitas, RK kriteria & intensitas, Nilai prestasi kemahasiswaan, Nilai pendapatan orang tua, Nilai PA,

Nilai kelengkapan dokumen, Permintaan hitung nilai, Lihat hasil

IPK, Jumlah SKS 0

Pemilihan Penerima Beasiswa Wadir III

SIAKAD

Goal

IPK Prestasi

Kemahasiswaan

Jumlah SKS

Pendapatan ortu

Penilaian PA

Kelengkapan dokumen

Gambar 4. DFD Level 1

3.2 Implementasi Sistem

Hasil analisis dan perancangan sistem aplikasi SPK pemilihan penerima beasiswa PPA dan BBP-PPA ini diimplementasikan dengan bahasa pemrograman dan DBMS Microsoft Visual Foxpro 9.0. Hasil

implementasi disajikan pada Gambar 5, Gambar 6, Gambar 7, dan Gambar 8

.

IPK, Jumlah SKS

Data mahasiswa

IPK & Jumlah SKS

Setup kriteria & intensitas Data kriteria

Data intensitas

RK kriteria & intensitas Nilai prestasi kemahasiswaan, Nilai pendapatan orang tua, Nilai PA,

Nilai kelengkapan dokumen Permintaan hitung nilai

Data intensitas

Data kriteria

RK kriteria

RK intensitas

Hasil pemilihan

Hasil pemilihan

Lihat hasil

Hasil pemilihan penerima beasiswa

Data tenaga RM 1

Setup data

Wadir III SIAKAD

2 Proses

AHP

3 Lihat Hasil

Mahasiswa

Akademik

Kriteria

Intensitas

MatrikKriteria

MatrikIntensitas HasilPemilihann

Nilai IPK dan SKS

Gambar 5. Form input rasio

kepentingan kriteria

Gambar 7. Form Form input nilai

4.

KESIMPULAN

Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan pemilihan penerima beasiswa PPA dan

BBP-PPA yang dibangun dengan Bahasa

Pemrograman MS. Visual FoxPro

menggunakan metode AHP dengan 6 kriteria : IPK mahasiswa, prestasi kemahasiswaan, jumlah sks, pendapatan orang tua, penilaian PA, dan kelengkapan dokumen. Pengujian aplikasi SPK ini menunjukkan bahwa SPK ini dapat digunakan pimpinan sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam memilih penerima beasiswa di APIKES Citra Medika Surakarta.

5. DAFTAR PUSTAKA

[1] Garyfallos Fragidis, K. T. The

Business Strategy Perspective on the

Development of Decision Support

Systems. International Conference

on Computational Intelligence for

Modelling, Control and Automation,

and International Conference on

Intelligent

Agents,

Web

Technologies

and

Internet

Commerce (CIMCA-

IAWTIC’05).

IEEE. 2005.

[2] Turban Efraim, Aronson Jay E.

”

Decision Support Systems And

Intelligent Systems.” 5

th

Edition.

prentice-hall

International,

Inc.

Canada. 2005.

[3] Ditjen

Dikti.

Pedoman

Umum

Beasiswa

dan

Bantuan

Biaya

Pendidikan

Peningkatan

Prestasi

Akademik. Jakarta. 2014.

[4] Husni

Iman.

Sistem

Informasi

Pendukung Keputusan Pada Seleksi

Penerimaan Pegawai Menggunakan

Metode

Analytical

Hierarchy

Process (AHP). Jurnal Dinamika

Informatika

.

Vol 2 No. 2. 2010.

[5] Adhi

Antono.,

Pengambilan

Keputusan

Pemilihan

Hanphone

Terbaik

Dengan

Analytical

Hierarchy Process (AHP). Jurnal

Ilmiah Dinamika Teknik. Vol 4 No

2. 2010.

[6] Fitriyani. Aplikasi Ahp Sebagai

Model Sistem Pendukung Keputusan

Pemilihan Tempat Kuliah Di Bangka

Belitung

, SNATI 2012

. UII. 2012

[7] Syaukani, M. dan

Hartati, S.

Pemodelan

Sistem

Pendukung

Keputusan

Kelompok

Untuk

Diagnose

Penyakit

Pneumonia

Dengan Fuzzy Linguistic Quantifier

Dan AHP.

Jurnal Ilmu Komputer.

Vol 5 No 1. 2012.

[8] Krisnayanti,

D.S.,

dkk.

Kajian

Criteria Pemilihan Subkontraktor

Oleh Kontraktor Utama Dengan

Menggunakan

Meode

Analytic

Hierarchy Process (AHP).

Jurnal

Teknik Sipil

. Vol 1 No 3. 2012.

Gambar 6. Form input rasio

kepentingan intensitas

Gambar 8. Hasil pemilihan