TESIS
PENERAPAN KOMBINASI
FUZZY C-MEANS
DAN
ELECTRE (
ELLIMINATION AND CHOICE
TRANSLATION REALITY
) UNTUK SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BESAR
UANG KULIAH TUNGGAL MAHASISWA BARU
ARIYADY KURNIAWAN MUCHSIN
PROGRAM PASCA SARJANA
UNIVERSITAS UDAYANA
TESIS
PENERAPAN KOMBINASI
FUZZY C-MEANS
DAN
ELECTRE (
ELLIMINATION AND CHOICE
TRANSLATION REALITY
) UNTUK SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BESAR
UANG KULIAH TUNGGAL MAHASISWA BARU
ARIYADY KURNIAWAN MUCHSIN 1391761010
PROGRAM MAGISTER
PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO
PROGRAM PASCASARJANA
UNIVERSITAS UDAYANA
DENPASAR
ii
PENERAPAN KOMBINASI
FUZZY C-MEANS
DAN ELECTRE
(
ELLIMINATION AND CHOICE TRANSLATION REALITY
)
UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN
BESAR UANG KULIAH TUNGGAL MAHASISWA BARU
Tesis untuk Memperoleh Gelar Magister
pada Program Magister, Program Studi Teknik Elektro,
Program Pascasarjana Universitas Udayana
ARIYADY KURNIAWAN MUCHSIN
1391761010
PROGRAM MAGISTER
PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO
PROGRAM PASCASARJANA
UNIVERSITAS UDAYANA
DENPASAR
iii
Tesis Ini Telah Diuji pada Tanggal 24 Mei 2016
Panitia Penguji Tesis Berdasarkan SK Rektor
Universitas Udayana, No. : 2306/UN14.4/HK/2016, Tanggal 23 Mei 2016
Ketua : Dr. Ir. Made Sudarma, M.A.Sc Anggota :
1. Wayan Gede Ariastina, ST., MEngSc., PhD 2. Prof. Ir. Rukmi Sari Hartati, MT., PhD
iv
SURAT KETERANGAN BEBAS PLAGIAT
NAMA : Ariyady Kurniawan Muchsin
NIM : 1391761010
PROGRAM STUDI : Magister Teknik Elektro
JUDUL : PENERAPAN KOMBINASI FUZZY C-MEANS DAN
ELECTRE (ELLIMINATION AND CHOICE TRANSLATION REALITY) UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BESAR UANG KULIAH TUNGGAL MAHASISWA BARU
Dengan ini menyatakan bahwa karya ilmiah Tesis ini bebas plagiat. Apabila di kemudian hari terbukti terdapat plagiat dalam karya ilmiah ini, maka saya bersedia menerima sangsi sesuai peraturan Mendiknas RI No. 17 Tahun 2010 dan Peraturan Perundang-undangan yang berlaku.
Denpasar, 24 Mei 2016
v UCAPAN TERIMA KASIH
Pertama-tama perkenankanlah penulis memanjatkan puji syukur ke hadapan Allah SWT Tuhan Yang Maha Esa karena hanya atas rahmat dan karunia-Nya, tesis ini dapat diselesaikan.
Pada kesempatan ini perkenankanlah penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Dr. Ir. Made Sudarma, M.A.Sc., pembimbing utama yang dengan penuh perhatian telah memberikan dorongan, semangat, bimbingan, dan saran selama penulis mengikuti program magister, khususnya dalam penyelesaian tesis ini. Terima kasih sebesar-besarnya pula penulis sampaikan kepada Wayan Gede Ariastina, ST., MEngSc., PhD, Pembimbing II yang dengan penuh perhatian dan kesabaran telah memberikan bimbingan dan saran kepada penulis.
Ucapan yang sama juga ditujukan kepada Rektor Universitas Udayana Prof.Dr.dr. Ketut Suastika, Sp.PD.KEMD atas kesempatan dan fasilitas yang diberikan kepada penulis untuk mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Program Magister di Universitas Udayana. Ucapan terima kasih ini juga ditujukan kepada Direktur Program Pascasarjana Universitas Udayana yang dijabat oleh Prof. Dr. dr. A.A. Raka Sudewi, Sp.S(K). atas kesempatan yang diberikan kepada penulis untuk menjadi mahasiswa Program Magister pada Program Pascasarjana Universitas Udayana. Tidak lupa penulis ucapkan terima kasih kepada Prof. Ir. Ngakan Putu Gede Suardana, MT., Ph.D, Dekan Fakultas Teknik Universitas Udayana atas ijin yang diberikan kepada penulis untuk mengikuti pendidikan program Magister. Pada kesempatan ini, penulis juga menyampaikan rasa terima kasih kepada Ir. I Nyoman Setiawan, MT., Ketua Jurusan Teknik Elektro pada Fakultas Teknik. Ungkapan terima kasih penulis sampaikan pula kepada para penguji tesis, yaitu Prof. Ir. Rukmi Sari Hartati, MT., PhD, Prof. Ir. I.A. Dwi Giriantari, M.Eng.Sc.,Ph.D, NMAE Dewi Wirastuti, ST., MSc., PhD, yang telah memberikan masukan, saran, sanggahan, dan koreksi sehingga tesis ini dapat terwujud seperti ini.
Pada kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terima kasih yang tulus disertai penghargaan kepada seluruh guru-guru yang telah membimbing penulis, mulai dari sekolah dasar sampai perguruan tinggi. Juga penulis ucapkan terima kasih kepada Ayah, Ibu dan Kakak yang telah mengasuh dan membesarkan penulis, memberikan dasar-dasar berpikir logik dan suasana demokratis sehingga tercipta lahan yang baik untuk berkembangnya kreativitas. Penulis juga sampaikan terima kasih kepada Febrina Jumpuas yang sudah setia menemani dan memberikan semangat didalam pengerjaan tesis ini. Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan pada teman-teman MSIK 2013. Pimpinan beserta jajaran dan rekan-rekan kerja Unit Sumber Daya Informasi Universitas Udayana yang sudah memberikan dukungan didalam proses pembuatan tesis ini.
vi ABSTRAK
Uang Kuliah Tunggal (UKT) merupakan suatu kebijakan pemerintah yang tertuang melalui Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan (Permendikbud) No. 55 Tahun 2013 tertanggal 23 Mei 2013 mempunyai maksud dan tujuan untuk meringankan beban uang kuliah yang harus dibayarkan oleh mahasiswa dari awal masuk perkuliahan hingga lulus. Pada penerapannya di berbagai perguruan tinggi negeri di Indonesia banyak ditemukan beberapa permasalahan karena untuk menetapkan golongan UKT diperlukan gambaran kondisi sosial ekonomi dari orang tua calon mahasiswa baru.
Secara khusus Universitas Udayana telah menerapkan kebijakan UKT mulai tahun ajaran 2013/2014, namun masih menggunakan sistem scoring dimana tidak terdapat urutan prioritas kriteria penilaian kondisi sosial ekonomi orang tua calon mahasiswa baru, sehingga masih ditemukan ketidaktepatan pembagian kelompok UKT calon mahasiswa baru sampai dengan tahun ajaran 2015/2016. Maka pada penelitian ini akan menyajikan suatu sistem pendukung keputusan untuk menentukan golongan UKT calon mahasiswa baru berdasarkan isian yang telah dilakukan dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means clustering dan perangkingan Multi Attribute Decision Making (MADM) ELECTRE.
vii
ABSTRACT
Single tuition payment is a policy of the government's stated through the Regulation of the Minister of Education and Culture (known as Permendikbud) Number 55 Year 2013 dated May 23, 2013. The payment has purposes of the reviews to ease cost of the payment which is going to be paid by student in the beginning of study until graduation. However, many problems are found when implementing the single tuition payment at Universities arround Indonesia caused there are socio-economic perspectives of new student’s parent that is needed to classify the registered student to be every grade of the payment.
Specially Udayana University has implemented the single tuition payment policy, which is started from school period 2013/2014 but it still using a scoring system where there are no order of priority in criteria evaluation of socio-economic conditions of new student’s families. Therefore still found inaccuracies division single tuition payment group of new students Until school period 2015/2016. Then in this research will present a decision support system for determine grouping single tuition payment of new students by stuffing has done with using Fuzzy C-Means method of classifying and ranking the Multi Attribute Decision Making (MADM) ELECTRE.
Fuzzy C-Means clustering process will do the grouping with divide new students to 5 single tuition payment group, then with using ELECTRE each cluster are ranked so that the quota on each group can be fulfilled according to the rules has set.
viii DAFTAR ISI
Halaman
SAMPUL DALAM ... i
PRASYARAT GELAR ... ii
LEMBAR PERSETUJUAN ... iii
PENETAPAN PANITIA PENGUJI ... iv
PERSYARATAN KEASLIAN PENELITIAN ... v
UCAPAN TERIMA KASIH ... v
ABSTRAK…. ... vi
ABSTRACT… ... vii
DAFTAR ISI ... viii
DAFTAR TABEL ... xi
DAFTAR GAMBAR ... xii
DAFTAR ISTILAH DAN SINGKATAN ... xiii
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
BAB II KAJIAN PUSTAKA ... 11
2.1 State of the art ... 11
2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) ... 19
2.2.1 Karakteristik dan Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) ... 19
2.2.2 Komponen Sistem Pendukung Keputusan ... 23
2.2.3 Keuntungan Sistem Pendukung Keputusan ... 24
2.3 Uang Kuliah Tunggal (UKT) ... 25
2.4 Fuzzy C-Means Clustering (FCM) ... 26
2.5 Indeks XB (Xie-Beni) ... 29
2.6 Metode ELECTRE (Ellimination and Choice Translation Reality) ... 30
2.7 Kombinasi Fuzzy C-Means dan ELECTRE ... 34
BAB III METODELOGI PENELITIAN ... 38
3.1 Pendekatan Penelitian ... 38
3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian ... 38
3.3 Jenis dan Sumber Data ... 39
ix
3.4.1 Perangkat Keras ... 39
3.4.2 Perangkat Lunak... 39
3.5 Alur Penelitian dan Teknik Pengumpulan Data ... 40
3.5.1 Alur Penelitian Tahap 1 ... 41
3.5.2 Alur Penelitian Tahap 2 ... 44
3.5.3 Alur Penelitian Tahap 3 ... 45
3.6 Metode dan Teknik Analisis Data ... 47
3.6.1 Analisis Kasus ... 47
3.6.2 Diagram Konteks ... 60
3.6.3 Data Flow Diagram (DFD) ... 61
3.6.4 Entity Relatonship Diagram (ERD) ... 62
3.6.5 Desain Database ... 63
3.7 Desain User Interface ... 67
3.7.1 Desain User Interface Calon Mahasiswa ... 67
3.7.2 Desain User Interface Admin ... 69
3.8 Pengujian ... 72
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 73
4.1 Pengujian dan Analisis ... 73
4.2 Uji Coba Antarmuka Sistem ... 73
4.2.1 Uji Coba Login Admin ... 74
4.2.2 Uji Coba Tampilan Olah Data Calon Mahasiswa Baru ... 74
4.2.3 Uji Coba Tampilan Olah Data Master ... 75
4.2.4 Uji Coba Tampilan Pengaturan ... 76
4.2.5 Uji Coba Tampilan Perhitungan Metode FCM dan ELECTRE... 77
4.2.6 Uji Coba Tampilan Daftar Kelompok UKT Calon Mahasiswa Baru ... 79
4.2.7 Uji Coba Tampilan Isian Pertanyaan Calon Mahasiswa Baru ... 80
4.2.8 Uji Coba Tampilan Login Calon Mahasiswa Baru ... 81
4.2.9 Uji Coba Tampilan Pengisian UKT ... 81
4.2.10Uji Coba Tampilan Pengumuman UKT ... 82
4.3 Uji Coba Hasil Perhitungan Kombinasi Metode FCM dan ELECTRE ... 83
4.3.1 Hasil Perhitungan FCM ... 83
4.3.2 Hasil Perangkingan ELECTRE ... 85
4.4 Uji Coba Perbandingan Hasil Perhitungan Metode FCM dan ELECTRE dengan Metode Scoring UKT Universitas Udayana ... 89
4.4.1 Perbandingan Persentase dan Realisasi Berdasarkan Jalur Masuk ... 90
4.4.2 Perbandingan Persentase dan Realisasi Program Studi ... 92
x
BAB V SIMPULAN DAN SARAN ... 99
5.1 Simpulan ... 99
5.2 Saran ... 100
DAFTAR PUSTAKA ... 102
DAFTAR RIWAYAT HIDUP ... 105
xi
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 State Of The Art ... 16
Tabel 3.1 Group pertanyaan UKT ... 42
Tabel 3.2 Pertanyaan UKT ... 42
Table 3.3 Contoh data UKT ... 48
Table 3.4 Pusat cluster awal ... 49
Table 3.5 pusat cluster iterasi ke-3 ... 50
Table 3.6 hasil clustering ... 50
Tabel 3.7 Index XB ... 51
Tabel 3.8 Pembagian golongan UKT ... 51
Tabel 3.9 Bobot NJOP ... 52
Tabel 3.10 Bobot rata-rata rekening air/bulan ... 52
Tabel 3.11 Bobot rata-rata rekening listrik/bulan ... 52
Tabel 3.12 Bobot nilai total mobil dari keluarga ... 53
Tabel 3.13 Bobot nilai total motor dari keluarga ... 53
Tabel 3.14 Bobot jumlah tanggungan orang tua ... 53
Tabel 3.15 Bobot total penghasilan keluarga ... 54
Tabel 3.16 Hasil konversi golongan UKT 1 ... 54
Tabel 3.17 Tabel jalur masuk ... 63
Tabel 3.18 Tabel periode ... 63
Tabel 3.19 Tabel calon mahasiswa ... 64
Tabel 3.20 Tabel fakultas ... 64
Tabel 3.21 Tabel jurusan ... 64
Tabel 3.22 Tabel group pertanyaan ... 65
Tabel 3.23 Tabel pertanyaan ... 65
Tabel 3.24 Tabel jawaban ... 65
Tabel 3.25 Tabel bobot ... 66
Tabel 3.26 Tabel golongan ukt ... 66
Tabel 3.27 Tabel jawaban mahasiswa ... 66
Tabel 3.28 Tabel user ... 67
Tabel 4.2 Hasil cluster FCM ... 84
Tabel 4.3 Hasil index xie beni ... 85
Tabel 4.4 Tabel bobot ... 86
Tabel 4.5 Bobot pertanyaan ... 86
Tabel 4.6 Hasil rangking UKT 1 ... 87
Tabel 4.7 Hasil rangking UKT 2 ... 88
Tabel 4.8 Jumlah Perbandingan Mahasiswa ... 91
Tabel 4.8 Jumlah Perbandingan Mahasiswa ... 93
Tabel 4.9 Plot penilian aspek usability ... 95
Tabel 4.10 Persentase jawaban kuisioner ... 96
Tabel 4.11 Rekap nilai usability ... 96
Tabel 4.12 Tabel kuantitatif ... 97
xii
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1Keaslian penelitian dengan diagram fishbone... 10
Gambar 2.1 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan (Surbakti, 2002) ... 20
Gambar 2.2 Desain Konseptual Sistem Pendukung Keputusan (Surbakti, 2002) ... 24
Gambar 2.3 Flowchart Algoritma Metode Kombinasi Fuzzy C-Means dan ELECTRE ... 37
Gambar 3.1Flowchart alur penelitian ... 41
Gambar 3.2 Proses fuzzy C-means ... 45
Gambar 3.3 Proses fuzzy C-means ... 46
Gambar 3.4 Diagram konteks ... 60
Gambar 3.5 DFD Level 0 ... 61
Gambar 3.6 ERD sistem penentuan UKT ... 62
Gambar 3.7 Desain form login ... 68
Gambar 3.8 Desain form isian UKT ... 68
Gambar 3.9 Desain form pengumuman ... 69
Gambar 3.10 Desain form login admin ... 70
Gambar 3.11 Desain form olah data calon mahasiswa ... 70
Gambar 3.12 Desain form olah data master ... 71
Gambar 3.13 Desain form perhitungan... 71
Gambar 3.14 Desain form list mahasiswa ... 72
Gambar 4.1 Tampilan Login admin ... 74
Gambar 4.2 Tampilan olah data calon mahasiswa baru ... 75
Gambar 4.3 Tampilan olah data master ... 76
Gambar 4.4 Tampilan pengaturan ... 77
Gambar 4.5 Tampilan perhitungan FCM ... 78
Gambar 4.6 Tampilan perhitungan ELECTRE ... 78
Gambar 4.7 Tampilan daftar kelompok UKT ... 79
Gambar 4.8 Tampilan isian pertanyaan calon mahasiswa baru ... 80
Gambar 4.9 Tampilan login calon mahasiswa baru ... 81
Gambar 4.10 Tampilan form pengisian UKT ... 82
Gambar 4.11 Tampilan pengumuman penetapan kelompok UKT ... 82
Gambar 4.12 Persentase kelompok UKT sistem lama dan penelitian jalur SNMPTN ... 90
Gambar 4.13 Persentase realisasi kelompok UKT sistem lama dan penelitian jalur SNMPTN ... 91
Gambar 4.14 Perbandingan realisasi kelompok UKT sistem lama dan penelitian jalur SNMPTN ... 92
Gambar 4.15 Persentase perubahan UKT jalur masuk SNMPTN ... 92
Gambar 4.16 Persentase realisasi kelompok UKT sistem lama dari seluruh jalur masuk ... 93
Gambar 4.17 Perbandingan realisasi kelompok UKT sistem lama dari seluruh jalur masuk ... 93
xiii
DAFTAR ISTILAH DAN SINGKATAN
BKT : Biaya Kuliah Tunggal CRUD : Create, Read, Update, Delete DFD : Data Flow Diagram
ERD : Entity Relationship Diagram
ELECTRE : Ellimination And Choice Translation Reality FCM : Fuzzy C-Means
FMADM : Fuzzy Multi Attribute Decision Making MADM : Multi Attribute Decision Making NJOP : Nilai Jual Objek Pajak
UKT : Uang Kuliah Tunggal PERMEN : Peraturan Menteri PTN : Perguruan Tinggi Negeri SPK : Sistem Pendukung Keputusan
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Mahasiswa baru adalah peserta seleksi penerimaan mahasiswa baru yang telah
dinyatakan diterima di di universitas, institut atau akademi, yang masuk dari berbagai
jalur penerimaan seleski mahasiswa baru seperti Seleksi Nasional Masuk Perguruan
Tinggi Negeri (SNMPTN), Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri
(SBMPTN) dan berbagai jalur masuk lainnya baik yang diselenggarakan secara
nasional maupun secara lokal oleh universitas negeri maupun swasta. Dalam
prosesnya mahasiswa baru diwajibkan untuk membayar biaya masuk diawal yang
dinamakan uang kuliah pangkal.
Nominal dari uang pangkal ini sangat bervariatif bergantung pada program
studi dan jalur masuk yang diikuti oleh mahasiswa baru serta terus mengalami
peningkatan dari tahun ke tahun. Hal ini tentunya tidak sesuai dengan amanat UUD
1945 pasal 31 tentang pendidikan, oleh karena itu pemerintah sejak tahun 2013
memberlakukan kebijakan yang dinamakan Uang Kuliah Tunggal (UKT) untuk
meringankan uang masuk perkuliahan.
UKT (Uang Kuliah Tunggal) yaitu merupakan sebagian Biaya Kuliah
Tunggal (BKT) yang ditanggungkan kepada setiap mahasiswa berdasarkan
kemampuan ekonominya. Biaya kuliah Tunggal merupakan seluruh biaya operasional
per mahasiswa per semester pada program studi di perguruan tinggi negeri dan UKT
2
pemerintah yang akan dilaksanakan oleh perguruan tinggi negeri, kebijakan ini
bertujuan untuk meringankan beban uang kuliah yang harus dibayarkan oleh
mahasiswa dari awal masuk perkuliahan hingga lulus nanti. Dasar hukum dari UKT
itu sendiri ialah Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan (Permendikbud) No.
55 Tahun 2013 tertanggal 23 Mei 2013.
Universitas Udayana merupakan Perguruan Tinggi Negeri terbesar di Bali dan
telah menerapkan sistem UKT dari tahun ajaran 2013/2014. Dalam menerapkan
UKT, Universitas Udayana membagi kedalam 5 (lima) kategori kelompok. Hal
tersebut berdasarkan surat edaran DIKTI Nomor 272/E1.1/KU/2013 yang
menjelaskan bahwa sebaiknya tarif UKT dibagi atas 5 kelompok, dari kelompok yang
paling rendah (kelompok 1) sampai kelompok paling tinggi (kelompok 5). Kemudian
untuk menentukan kelompok UKT untuk setiap mahasiswa baru, Universitas
Udayana memerlukan gambaran latar belakang kondisi sosial ekonomi orangtua
setiap mahasiswa. Hasilnya, jumlah kelompok dibagi menjadi 5 (lima) kelompok
dengan jumlah kelompok 1 dan kelompok 2 masing-masing sebanyak 5% dari jumlah
mahasiswa baru.
Pada saat ini Universitas Udayana telah memberlakukan sistem UKT secara
terkomputerisasi yang dapat diakses secara online oleh calon mahasiswa baru. Namun
dalam proses penentuan kelompok UKT mahasiswa baru di Universitas Udayana
masih menggunakan proses pembobotan yang kurang ideal karena banyaknya kriteria
yang ditentukan dan tidak adanya skala prioritas untuk kriteria tersebut, sehingga
hasilnya banyak diantara calon mahasiswa baru yang merasa keberatan dengan
3
kemampuan ekonomi dari orang tua mereka. Ini dibuktikan dari data yang telah
diperoleh melalui Unit Sumber Daya Informasi Universitas Udayana bahwa
setidaknya sebanyak 63 mahasiswa baru tahun ajaran 2015/2016 telah disetujui oleh
pihak Universitas Udayana untuk diturunkan kelompok UKTnya, tentunya proses
penurunan ini telah melalui verifikasi dan mempertimbangkan kondisi ekonomi orang
tua dari mahasiswa baru tersebut.
Sementara itu, informasi yang dihimpun dari media online menyebutkan
bahwa permasalahan penentuan UKT mahasiswa baru banyak yang tidak sesuai
dengan kemampuan ekonomi mahasiswa baru, salah satunya seperti dikutip melalui
portal berita online www.antarajatim.com “Sebanyak 84 mahasiswa baru Universitas
Brawijaya mundur dari universitas tersebut karena tidak mampu membayar uang
kuliah tunggal yang diterapkan oleh kampus setempat dan sebanyak 1.400
mahasiswa baru mengajukan keringanan karena UKT yang ditetapkan tidak sesuai
dengan kemampuan ekonomi masing-masing”, berita online
http://www.berdikarionline.com “pelaksanaan UKT di Unila (Universitas Negeri
Lampung) tidaklah berjalan mulus, banyak persoalan yang terjadi di lapangan
sebagaimana terungkap dalam reportase khusus tabloid kampus. Terutama
banyaknya mahasiswa yang merasa sangat keberatan dengan status UKT yang
ditanggungnya karena memang sangat tidak sesuai dengan kemampuan”
Dari beberapa informasi tersebut di atas mengenai permasalahan penentuan
UKT di Univeritas Udayana dan dibeberapa universitas negeri lainnya, maka
dibutuhkan adanya suatu sistem yang dapat mendukung proses penentuan kelompok
4
dengan kemampuan ekonomi dari orang tua para calon mahasiswa baru. Metode yang
dapat digunakan adalah dengan mengkombinasikan teknik clustering untuk
mengelompokkan UKT dari calon mahasiswa baru dan perangkingan terhadap hasil
clustering dengan menggunakan Multi Attribute Decision Making dengan melihat
kriteria-kriteria yang merupakan gambaran kondisi ekonomi dari orang tua calon
mahasiswa baru.
Penggunaan proses clustering sebagai awal proses pengelompokkan UKT
dikarenakan clustering akan mempartisi suatu set objek menjadi dua kelompok atau
lebih berdasarkan kesamaan sehingga akan terbagi beberapa kelompok UKT
berdasarkan kemiripan data dari calon mahasiswa baru, kemudian penggunaan
MADM sebagai perangkingan dimaksudkan untuk melakukan perangkingan terhadap
hasil cluster awal sehingga jika suatu kelompok UKT mempunyai quota seperti
dalam UKT kelompok 1 dan 2 yang berjumlah 5% dari jumlah mahasiswa maka
proses perangkingan hanya dilakukan pada data yang berada di kelompok UKT 1 dan
2 tidak pada keseluruhan data.
Metode Fuzzy C-Means (FCM) adalah suatu teknik clustering data dimana
keberadaan tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan.
Fuzzy C-Means adalah algoritma pengelompokan yang terawasi, karena pada
algoritma Fuzzy C-Means jumlah cluster yang akan dibentuk perlu diketahui terlebih
dahulu. Teknik ini pertama kali diperkenalkan oleh J. C. Bezdek pada tahun 1981
(Sediyono dkk, 2006); (Luthfi, 2007). Output dari FCM menghasilkan informasi yang
dapat digunakan dalam membangun suatu fuzzy inference system (Sediyono dkk,
5
Beberapa penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan FCM untuk
pengelompokan data telah banyak dilakukan, antara lain : Agus Widodo dan Purhadi
(2013) penelitian ini membandingkan metode FCM dan fuzzy c-shell clustering
untuk mengelompokkan kabupaten/kota di pulau Jawa berdasarkan indeks
pembangunan manusianya, Sarita Budiyani Purnamasari dkk. (2014) menggunakan
FCM untuk mengelopokan kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah berdasarkan
indikator indeks pembangunan manusia dan menggunakan index Xie Beni untuk
menentukan cluster optimum, T. Jatipaningrum (2014) menggunakan FCM untuk
menentukan segmentasi pelanggan PLN, R. Syaiful dan R.B. F. Hakim (2015)
membandingkan metode FCM dengan fuzzy k-means untuk mengelompokkan indeks
Pembangunan Manusia di Kawasan Indonesia Timur tahun 2012, Aidina Ristyawan
dkk. (2015) pemanfaatan algoritma FCM dalam pengelompokan kinerja akademik
mahasiswa digunakan untuk melihat posisi atau keadaan kinerja akademik
mahasiswa, dan dapat pula dikembangkan sebagai dasar pertimbangan dalam
memilih profesi.
Berdasarkan beberapa penelitian menggunakan metode FCM yang telah
disebutkan maka ditemukan beberapa kelebihan dari metode ini sehingga dapat
digunakan sebagai metode pengclusteran UKT mahasiswa baru diantaranya ialah
FCM mempunyai komputasi yang lebih cepat di bandingkan dengan beberapa metode
clustering lainnya seperti metode fuzzy c-shell clustering (Agus Widodo dkk, 2013)
dan metode fuzzy k-means (R. Syaiful dkk, 2015) hal ini dikarenakan dalam metode
6
melainkan dengan menggunakan derajat keanggotaan fuzzy. Kemudian dengan
menggunakan index Xie Beni untuk menentukan cluster optimum hasil dari FCM ini
akan didapatkan kelompok UKT dari tiap cluster yang dihasilkan.
Multi Attribute Decision Making (MADM) merupakan metode pengambilan
keputusan yang banyak digunakan dalam melakukan penilaian atau seleksi terhadap
beberapa alternatif dan digunakan untuk menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah
alternatif (Shinta Wimatsari dkk.,2013). Metode MADM dapat membantu
meningkatkan kualitas keputusan dengan membuat proses pengambilan keputusan
lebih efisien dan rasional.
Salah satu jenis MADM adalah ELECTRE (Ellimination And Choice
Translation Reality) digunakan untuk menyelesaikan kasus-kasus yang mempunyai
alternatif pilihan yang banyak namun hanya sedikit kriteria yang dilibatkan, hal inilah
yang menjadi alasan utama metode ELECTRE digunakan dalam penelitian ini karena
penentuan rangking dalam satu cluster UKT hanya melibatkan beberapa kriteria
sebagai penggambaran dari kemampuan ekonomi orang tua calon mahasiswa baru
sedangkan dalam cluster tersebut teradapat beberapa alternatif pilihan calon
mahasiswa baru.
Penelitian ini juga merujuk pada beberapa penelitian sebelumnya yang
menggunakan metode ELECTRE, antara lain : oleh Made Sudarma dkk. (2015)
menggunakan metode ELECTRE untuk penentuan jurusan di universitas bagi calon
mahasiswa baru, Prasenjit Chatterjee dkk. (2014) menggunakan metode ELECTRE
untuk mengurangi cost dalam melakukan inspeksi/pengecekkan hasil akhir dari
7
ELECTRE untuk pemilihan mahasiswa berprestasi di SMA Parulian 2 Medan,
Ermatita dkk. (2011) melakukan analisis dengan mensimulasikan mutasi gen untuk
mendeteksi penyebabnya suatu penyakit, Adel Hatami-Marbini (2013) menggunakan
fuzzy ELECTRE untuk menentukan standar keamanan dan keselamatan fasilitas
tempat daur ulang.
Sedangkan beberapa penelitian yang menggabungkan metode FCM atau
metode clustering dengan MADM ataupun metode lainnya untuk mendapatkan hasil
pengelompokkan yang lebih optimal ialah : Omar López-Ortega, Marco-Antonio
Rosales (2011) penelitian ini menggunakan FCM dan Analytic Hierarchy Process
(AHP) sebagai penunjang keputusan penentuan pemilihan agen,T. Sandhika Jaya
dkk. (2011) mengkombinasikan FCM dan Simple Additive Weighting (SAW) untuk
sistem pemilihan perumahan, Harliana dan Azhari (2012) menggunakan FCM dan
metode Takagi Sugeno Kang (TSK) sebagai penentuan rulebase dalam pemberian
rekomendasi program bantuan untuk daerah rawan pangan di Kabupaten Cirebon,
Herditomo dkk. (2015) menggunakan FCM dan Particle Swarm Optimization (PSO)
untuk segmentasi citra geografis.
Berdasarkan permasalahan yang ada maka penulis mengimplementasikan
suatu kombinasi teknik pengelopokkan menggunakan FCM dan ELECTRE dalam
menentukan kelompok UKT mahasiswabaru sehingga dapat memberikan hasil
sebagai pendukung keputusan di Universitas Udayana dalam membagi golongan
UKT mahasiswa sesuai dengan kemampuan ekonomi orang tua calon mahasiswa
8
Untuk menguji hasil dari penelitian ini akan dilakukan uji coba diantaranya
ialah uji coba antar muka sistem, uji coba hasil perhitungan FCM-ELECTRE, uji
coba perbandingan hasil perhitungan FCM-ELECTRE dengan hasil penentuan UKT
Universitas Udayana dan usability tes untuk menguji kelayakan sistem.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang tersebut maka dapati dirumuskan beberapa
permasalahan dalam penelitian ini diantaranya :
1. Bagaimana merancang dan membangun suatu sistem pendukung
keputusan penentuan kelompok UKT calon mahasiswa baru.
2. Bagaimana penerapan kombinasi Fuzzy C-Means dan ELECTRE
dalam proses penentuan golongan UKT mahasiswa baru Universitas
Udayana.
1.3 Tujuan
Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini ialah, mampu merancang dan
membangun suatu sistem pendukung keputusan penentuan kelompok UKT calon
mahasiswa baru dengan menerapkan kombinasi metode Fuzzy C-Means dan
9
1.4 Manfaat
1. Manfaat Akademis
Pembuatan sistem ini dapat membantu peneliti mengerti konsep FCM dan
ELECTRE yang nantinya bisa akan digunakan untuk melakukan penelitian lainnya.
2. Manfaat Praktis
Penelitian ini dapat memberikan manfaat kepada mahasiswa baru Universitas
Udayana dalam menentukan besaran uang kuliah tunggal yang lebih proposional dan
memenuhi rasa keadilan sesuai dengan kondisi ekonomi mahasiswa. Penelitian ini
juga dapat berperan untuk membantu universitas udayana dalam menetapkan
golongan UKT pada mahasiswa yang semakin murah dari tahun ke tahun sesuai
dengan landasan hukum yang telah ada.
1.5 Batasan Masalah
Melihat luasnya cakupan yang ditemukan dalam tulisan ini serta keterbatasan
waktu dan pengetahuan penulis maka agak pembahasan tidak menyimpang dari
tujuan, dilakukan pembatasan masalah sebagai berikut :
1. Penelitian dilakukan pada mahasiswa baru Universitas Udayana tahun
ajaran 2015/2016.
2. Metode yang digunakan ialah FCM dan ELECTRE untuk menentukan
10
1.6 Keaslian Penelitian
Posisi penelitian ini dapat digambarkan dengan diagram fishbone seperti pada
gambar 1.1. Kajian penelitian ini mengkombinasikan metode clustering dan MADM.
Salah satu jenis dari teknkik clustering ialah FCM yang pada penelitian ini mengacu
pada Agus Widodo dan Purhadi (2013),Sarita Budiyani Purnamasari dkk.(2014), M.
T. Jatipaningrum(2014), R. Syaiful dan R.B. F. Hakim (2015), Aidina Ristyawan
dkk. (2015), sedangkan salah satu jenis metode MADM ialah ELECTRE yang pada
penelitian ini mengacu pada Made Sudarma dkk. (2015), Heri Anggiat
Tambunan(2014), Ermatita dkk. (2011), Adel Hatami-Marbini (2013).
Penelitian ini juga membandingkan penggunaan FCM dengan metode MADM
lainnya yang mengacu pada Omar López-Ortega, Marco-Antonio Rosales (2011) T.
Sandhika Jaya dkk (2011), Harliana dan Azhari (2012), Herditomo dkk. (2015).
Gambar 1.1Keaslian penelitian dengan diagram fishbone
Penerapan Kombinasi Fuzzy C-Means dan ELECTRE(Ellimination and Choice Translation Reality)
untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Besar Uang Kuliah Tunggal Mahasiswa Baru Universitas
` 11
BAB II
KAJIAN PUSTAKA
2.1 State of the art
State of The Art merupakan pencapaian tertinggi dari sebuah proses
pengembangan sebuah penelitian. Penerapan Kombinasi Fuzzy C-Means dan
ELECTRE (Ellimination and Choice Translation Reality)untuk menentukan
golongan UKT mahasiswa baru belum pernah ada yang melakukan penelitian ini
sebelumnya. Berikut ini adalah beberapa penelitian tentang FCM, ELECTRE ataupu
metode kombinasi clustering dan MADM lainnya.
Penelitian PerbandinganMetode Fuzzy C-Means Clustering Dan Fuzzy
C-Shell Clustering(Studi Kasus: Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa Berdasarkan Variabel
Pembentuk Indeks Pembangunan Manusia) yang dilakukan oleh Agus Widodo dan
Purhadi(2013),dalam penelitian ini ditemukan hasil dengan pembandingan
berdasarkan fungsi objektif, indeks validitas dan waktu komputasinya, didapatkan
bahwa metode FCM merupakan metode terbaik untuk digunakan dengan jumlah
kelompok yang optimum adalah enam kelompok.
Pemilihan Cluster Optimum Pada Fuzzy C-Means(Studi Kasus:
Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa Berdasarkan Variabel Pembentuk Indeks
Pembangunan Manusia) yang dilakukan oleh Sarita Budiyani Purnamasari
12
ini peneliti menggunakan menggunakan Index Xie Beni untuk menemukancluster
terbaik dari cluster lain yang sudah ditemukan dengan metode FCM.
Penelitian selanjutnya yaitu Segmentasi PelangganPLN Menggunakan Fuzzy
Klustering Short Time Series(2014) yang dilakukan oleh Maria Titah Jatipaningrum,
dari penelitian ini peneliti melakukan modifikasi terhadap FCM dengan
menambahkan Short Time Seriesuntuk menghitung jarak antar data. Hasil akhir
menggunakan index Xie Beni untuk menentukan jumlah cluster yang optimum untuk
segmentasi pelanggan PLN.
Annas Syaiful Rizal dan R.B Fajriya Hakim (2015) melanjutkan
penelitianSarita Budiyani Purnamasari dkk.(2014) dengan judul penelitian Metode
K-Means Cluster dan Fuzzy C-Means Cluster (Studi Kasus: Indeks Pembangunan
Manusia di Kawasan Indonesia Timur tahun 2012), mendapatkan hasil yang
menunjukkan pengelopokkan dengan FCM mendapatkan hasil yang lebih baik jika
dibandingkan K-Meanskarena FCM menghasilkan rasio Sw/Sb yang lebih kecil
dibandingkan metode K Means.
Selanjutnya, Aidina Ristyawan dkk.(2015) melakukan penelitiandengan judul
Pemanfaatan Algoritma FCM dalam Pengelompokan Kinerja Akademik
Mahasiswadi tahun 2015, dalam penelitian ini peneliti mengelompokkan mahasiswa
berdasarkan keahlian matakuliah yang terlihat dari nilai mahasiswa dan keahlian
berdasarkan keahlian yang terlihat dari SAP mahasiswa. Sehingga hasil dari
penelitian ini dapat digunakan untuk melihat posisi atau keadaan kinerja akademik
mahasiswa, dan dapat pula dikembangkan sebagai dasar pertimbangan dalam
13
Penelitian yang berkaitan dengan MADM ELECTRE berjudul Decision
Support System for the Selection of Courses in the Higher Education using the
Method of Elimination Et Choix Tranduit La Realite yang dilakukan oleh Made
Sudarma dkk.(2015), penelitian ini membahas tentang penggunaan metode
ELECTRE dalam sistem pengambilan keputusan untuk pemilihan jurusan di
universitas bagi calon mahasiswa yang masih berada dibangku sekolah mengah atas,
dimana variable yang digunakan sebagai penentuannya dibagi menjadi dua yaitu
kemampuan akademik yang terdiri dari : rata-rata nilai bahasa dan sastra Indonesia,
bahasa inggris, matematika, bahasa asing, antropologi, computer sains, dari nilai
raport kelas X semester 1 sampai kelas XII semester 2 dan kemampuan ekonomi dari
siswa yang bersangkutan untuk membayar biaya perkuliahan persemester. Hasil dari
penelitian ini dapat memberikan masukan bagi calon siswa yang ingin memilih
jurusan di universitas sesuai kemampuan akademik dan ekonominya.
Penelitian selanjutnya berjudul A Comprehensive Solution To Automated
Inspection Device Selection Problems Using ELECTRE Methods yang dilakukan oleh
Prasenjit Chatterjee dkk.(2014), penelitian ini bertujuan untuk mengurangi cost dalam
melakukan inspeksi/pengecekkan hasil akhir dari produk manufaktur dengan
menggunakan metode ELECTRE, dan dari hasil penelitian ini peneliti berhasil
mengurangi cost dan human error terhadap pengecekkan barang yang telah jadi di
perusahaan manufaktur.
Penggunaan metode ELECTRE lainnya dilakukan oleh Heri Anggiat
Tambunan (2014) dengan judul penelitian Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
14
dalam penelitian ini peneliti merancang suatu sistem pendukung keputusan yang
membantu panitia penerimaan siswa baru kelas unggulan untuk menyeleksi siswa
yang berprestasi berdasarkan beberapa kriteria diantarnya nilai tes Matematika,
Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris dan Wawancara.
Penelitian berjudul Electre methods in solving groupDecision support system
Bioinformatics on gene mutation Detection simulation yang dilakukan oleh Ermatita,
Sri Hartati dkk.(2011), penelitian ini menggunakan metode ELECTRE dalam
melakukan analisis dengan mensimulasikan mutasi gen dengan menggunakan
MATLAB untuk memberikan hasil sebagai sistem pendukung keputusan berdasarkan
kriteria-kriteria yang diberikan oleh para pakar untuk mempercepat pembuatan
keputusan atau meningkatkan kualitas keputusan ataupun kedunya apakah gen yang
bermutasi dapat menyebabkan seseorang mengidap penyakit cancer ataukah tidak.
Modifikasi terhadap metode ELECTRE dengan menggunakan fuzzy juga
dilakukan oleh Adel Hatami-Marbini dkk.(2013) dengan judul penelitian fuzzy group
Electre method for safety and health assessment in hazardouswaste recycling
facilities. Dalam penelitian peneliti mengumpulkan data dari hasil penilaian
kemudian peneliti membuat suatu framework menggunakan metode Fuzzy group
ELECTRE untuk penilaian di fasilitas daur ulang limbah berbahaya sehingga
kedepannya untuk menentukan apakah suatu fasilitas daur ulang limbah berbahaya
mempunyai standar keselamatan dan kesehatan yang sesuai dapat menggunakan
framework yang telah dibuat oleh peneliti.
Pengkombinasian FCM dengan beberapa motode khususnya MADM
15
An agent-oriented decision support system combining fuzzy clustering and the AHP
dilakukan oleh. Penelitian ini dilakukan untuk membuat suatu system pendukung
keputusan untuk top management dengan menggunakan kombinasi metode fuzzy
c-means clustering dan AHP untuk membantu evaluasi kinerja karyawan suatu
perusahaan apakah memenuhi kriteria sesuai yang ditetapkan oleh perusahaan atau
tidak.
Penelitian Tri Sandhika Jaya dkk.(2011) tentang Sistem Pemilihan Perumahan
dengan Metode Kombinasi Fuzzy C-Means Clustering dan Simple Additive
Weighting, menggunakan metode FCM sebagai metode untuk menentukan cluster
terbaik dari jenis perumahan yang akan dipilih oleh user dengan beberapa kriteria
yang telah ditentukan, selanjutnya hasil cluster tersebut akan dirangking untuk
mendapatkan tipe rumah yang paling baik sesuai dengan kebutuhan.
Sementara itu, penelitian yang dilakukan oleh Harliana dan Azhari SN (2012)
tentang Penerapan FCM dan TSK Untuk Penentuan Cluster Rawan Pangan di
Kabupaten Cirebon menggabungkan FCM untuk mengelompokkan daerah rawan
pangan dan tahan pangan serta metode Takagi Sugeno Kang (TSK) sebagai rulebase
dalam pemberian rekomendasi bantuannya. Penggunaan kombinasi FCM tidak hanya
digunakan untuk DSS namun juga digunakan dalam Penerapan Segmentasi Citra
Geografis yang dilakukan oleh Herditomo dkk.(2014) dengan menggunakan Metode
Hybrid Fuzzy C-Means dan Particle Swarm Optimization (FCM - PSO)
Berdasarkan pemaparan penelitian sebelumnya mengenai sistem pendukung
keputusan yang menggunakan clustering dan MADM maka penelitian ini mempunyai
16
dan masalah ini sebelumnya dimana metode yang digunakan untuk sistem pendukung
keputusan dalam menentukan UKT mahasiswa menggunakan kombinasi metode
FCM clustering dan ELECTRE sebagai metode perangkingan untuk mendapatkan
hasil yang lebih ideal.
Tabel 2.1 State Of The Art
No
Jurnal ( Penulis, Judul,
Publikasi)
Variabel dan indikator penelitian
FCM Shell Clustering(Studi
Kasus: Kabupaten/Kota Di Nomor 3, Tahun 2014, Halaman 491 - 498 Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST)2014 ISSN: 1979-911X
Yogyakarta, 15 November
17
2014
4
Annas Syaiful Rizal1, R.B Fajriya Hakim2, “Metode K-Means Cluster Dan
18
ELECTRE
(Studi Kasus : SMA Parulian 2 Medan)” Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VII, Nomor: 2, Agustus 2014 ISSN : 2301-9425
9
Ermatita *1, Sri Hartati*2, Retantyo Wardoyo*2, Agus Harjoko*2,. “Electre methods in solving group Decision support system Electre method for safety and health assessment in hazardous waste recycling facilities”.Safety Science 51 (2013) 414–426
- - √ - -
11
Omar López-Ortega and Marco-Antonio Rosales., “An agent-oriented decision support system combining fuzzy clustering and the AHP”. “Penerapan FCM dan TSK Untuk Penentuan Cluster Rawan Pangan di Kabupaten Cirebon”, IJCCS, Vol.6, No.2, July 2012, pp. 1~10
ISSN: 1978-1520
19
14
Herditomo1, Sunaryo2, dan Agus Naba3, “ Penerapan Metode Hybrid Fuzzy C-Means dan Particle Swarm Optimization (FCM - PSO) untuk Segmentasi Citra Fuzzy C-Means dan Electre (Ellimination And Choice Translation Reality) untuk Sistem Pendukung
Keputusan Penentuan Besar Uang Kuliah Tunggal Mahasiswa Baru
√ - √ - √
2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan merupakan Sistem berbasis komputer yang
interaktif, yang membantu pengambil keputusan denganmemanfaatkan data dan
model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tak terstruktur (Surbakti,
2002).Ada yang mendefinisikan bahwa sistem pendukung keputusan merupakan
suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan.Sistem pendukung
keputusan menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah, dan
dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan (Turban, 2005).
2.2.1 Karakteristik dan Kemampuan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Di bawah ini adalah karakteristik dan kemampuan ideal dari suatu SPK (Surbakti,
20
Gambar 2.1 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan (Surbakti, 2002)
Keterangan :
1. SPK menyediakan dukungan bagi pengambil keputusan utamanya pada situasi
semi terstruktur dan tak terstruktur dengan memadukan pertimbangan
manusia dan informasi terkomputerisasi. Berbagai masalah tak dapat
diselesaikan (atau tak dapat diselesaikan secara memuaskan) oleh sistem
terkomputerisasi lain, seperti Electronic Data Processing atau Management
Information System, tidak juga dengan metode atau tool kuantitatif standar.
2. Dukungan disediakan untuk berbagai level manajerial yang berbeda, mulai
dari pimpinan puncak sampai manajer lapangan.
3. Dukungan disediakan bagi individu dan juga bagi grup. Berbagai masalah
21
Untuk masalah yang strukturnya lebih sedikit seringkali hanya membutuhkan
keterlibatan beberapa individu dari departemen dan level organisasi yang
berbeda.
4. SPK menyediakan dukungan ke berbagai keputusan yang berurutan atau
saling berkaitan.
5. SPK mendukung berbagai fase proses pengambilan keputusan: intelligence,
design, choice dan implementation.
6. SPK mendukung berbagai proses pengambilan keputusan dan style yang
berbeda-beda; ada kesesuaian diantara SPK dan atribut pengambil keputusan
individu (contohnya vocabulary dan style keputusan).
7. SPK selalu bisa beradaptasi sepanjang masa. Pengambil keputusan harus
reaktif, mampu mengatasi perubahan kondisi secepatnya dan beradaptasi
untuk membuat SPK selalu bisa menangani perubahan ini. SPK adalah
fleksibel, sehingga user dapat menambahkan, menghapus,
mengkombinasikan, mengubah, atau mengatur kembali elemen-elemen dasar
(menyediakan respon cepat pada situasi yang tak diharapkan). Kemampuan
ini memberikan analisis yang tepat waktu dan cepat setiap saat.
8. SPK mudah untuk digunakan. User harus merasa nyaman dengan sistem ini.
User-friendliness, fleksibelitas, dukungan grafis terbaik, dan antarmuka
bahasa yang sesuai dengan bahasa manusia dapat meningkatkan efektivitas
22
9. SPK mencoba untuk meningkatkan efektivitas dari pengambilan keputusan
(akurasi, jangka waktu, kualitas), lebih daripada efisiensi yang bisa diperoleh
(biaya membuat keputusan, termasuk biaya penggunaan komputer).
10.Pengambil keputusan memiliki kontrol menyeluruh terhadap semua langkah
proses pengambilan keputusan dalam menyelesaikan masalah. SPK secara
khusus ditujukan untuk mendukung dan tak menggantikan pengambil
keputusan. Pengambil keputusan dapat menindaklanjuti rekomendasi
komputer sembarang waktu dalam proses dengan tambahan pendapat pribadi
atau pun tidak.
11.SPK mengarah pada pembelajaran, yaitu mengarah pada kebutuhan baru dan
penyempurnaan sistem, yang mengarah pada pembelajaran tambahan, dan
begitu selanjutnya dalam proses pengembangan dan peningkatan SPK secara
berkelanjutan.
12.User harus mampu menyusun sendiri sistem yang sederhana. Sistem yang
lebih besar dapat dibangun dalam organisasi user tadi dengan melibatkan
sedikit saja bantuan dari spesialis di bidang Information Systems (IS).
13.SPK biasanya mendayagunakan berbagai model (standar atau sesuai
keinginan user) dalam menganalisis berbagai keputusan. Kemampuan
pemodelan ini menjadikan percobaan yang dilakukan dapat dilakukan pada
berbagai konfigurasi yang berbeda. Berbagai percobaan tersebut lebih lanjut
akan memberikan pandangan dan pembelajaran baru.
14.SPK dalam tingkat lanjut dilengkapi dengan komponen knowledge yang bisa
23
2.2.2 Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan memiliki 4 komponen yaitu (Surbakti, 2002) :
1. Data Management. Termasuk database, yang mengandung data yang relevan
untuk berbagai situasi dan diatur oleh software yang disebut Database
Management Systems (DBMS).
2. Model Management. Melibatkan model finansial, statistikal, management
science, atau berbagai model kuantitatif lainnya, sehingga dapat memberikan
ke sistem suatu kemampuan analitis, dan manajemen software yang
diperlukan.
3. Communication (dialog subsystem). User dapat berkomunikasi dan
memberikan perintah pada SPK melalui subsistem ini. Ini berarti
menyediakan antarmuka.
4. Knowledge Management. Subsistem optional ini dapat mendukung subsistem
24
Gambar 2.2 Desain Konseptual Sistem Pendukung Keputusan (Surbakti, 2002)
2.2.3 Keuntungan Sistem Pendukung Keputusan
Keuntungan yang akan didapat adalah sebagai berikut (Surbakti, 2002) :
1. Mampu mendukung pencarian solusi dari masalah yang kompleks.
2. Respon cepat pada situasi yang tak diharapkan dalam kondisi yang
berubah-ubah.
3. Mampu untuk menerapkan berbagai strategi yang berbeda pada konfigurasi
berbeda secara cepat dan tepat.
4. Pandangan dan pembelajaran baru.
5. Memfasilitasi komunikasi.
6. Meningkatkan kontrol manajemen dan kinerja.
25
8. Keputusannya lebih tepat.
9. Meningkatkan efektivitas manajerial, menjadikan manajer dapat bekerja lebih
singkat dan dengan sedikit usaha.
10.Meningkatkan produktivitas analisis.
2.3 Uang Kuliah Tunggal (UKT)
Dasar hukum penentuan uang kuliah tunggal (UKT) mahasiswa:
1. Undang-Undang Nomor 12 Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi
(Lembaran Negara Republik Indonesia Tahun 2012 Nomor 158, Tambahan
Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 5336);
2. Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia
No.55tahun 2013, tentang Biaya Kuliah Tunggal dan Uang Kuliah Tunggal
padaPerguruan Tinggi Negeri di Lingkungan Kementerian Pendidikan dan
Kebudayaan
Hakekat dari UKT adalah guna meringankan beban mahasiswa terhadap
pembiayaanpendidikan, oleh karena itu pemerintah melalui Menteri Pendidikan dan
Kebudayaan(Mendikbud) pada tanggal 23 Mei 2013 telah mengeluarkan ketetapan
mengenaibesarnya Biaya Kuliah Tunggal (BKT) dan Uang Kuliah Tunggal (UKT)
pada PerguruanTinggi Negeri (PTN) di lingkungan Kementerian Pendidikan dan
Kebudayaan(Kemdikbud). Ketentuan itu tertuang dalam Peraturan Menteri
Pendidikan dan Kebudayaan (Permendikbud) No. 55 Tahun 2013 tertanggal 23 Mei
26
1. Biaya Kuliah Tunggal (BKT) merupakan keseluruhan biaya operasional
permahasiswa per-semester pada program studi di perguruan tinggi negeri.
2. Biaya Kuliah Tunggal (BKT) digunakan sebagai dasar penetapan biaya
yangdibebankan kepada mahasiswa, masyarakat dan Pemerintah.
3. Uang Kuliah Tunggal (UKT) merupakan sebagian biaya kuliah tunggal
yangditanggung setiap mahasiswa berdasarkan kemampuan ekonominya.
4. Uang Kuliah Tunggal ditetapkan berdasarkan biaya kuliah tunggal dikurangi
biayayang ditanggung oleh Pemerintah (Pasal 1 Ayat 1).
5. Uang Kuliah Tunggal sebagaimana dimaksud ditentukan berdasarkan
kelompok kemampuan ekonomi masyarakat yang dibagi dalam 5(lima)
kelompok dari yang terendah hingga yang tertinggi, yaitu Kelompok I, II, III,
IV, dan V.
6. Uang Kuliah Tunggal kelompok I dan kelompok II diterapkan paling sedikit
5(lima) persen dari jumlah mahasiswa yang diterima setiap Perguruan Tinggi
Negeri (diatur dalam Permendikbud Pasal 4 Ayat 1, dan Ayat 2).
7. Perguruan Tinggi Negeri dapat memungut di luar ketentuan uang kuliah
tunggaldari mahasiswa baru program Sarjana (S1) dan program diploma non
regular paling banyak 20 (dua puluh) persen dari jumlah mahasiswa baru
(Pasal 6Permendikbud).
2.4 Fuzzy C-Means Clustering (FCM)
Dalam teori himpunan fuzzy akan memberikan jawaban terhadap sesuatu
27
keanggotaan yang kemudian akan menjadi 0 atau 1, teori dasar tersebut akan identik
dengan teori himpunan biasa, dan himpunan fuzzy akan menjadi himpunan crisp
tradisional. Ukuran fuzzy menunjukkan derajat kekaburan dari himpunan fuzzy.
Derajat / indeks kekaburan merupakan jarak antara suatu himpunan fuzzy A dengan
himpunan crisp C yang terdekat (Kusumadewi dkk, 2010).
Fuzzy C-means Clustering (FCM) adalah suatu teknik pengclusteran data
yang mana keberadaan tiap-tiap titik data dalam suatu cluster ditentukan oleh derajat
keanggotaan. FCM menggunakan model pengelompokan fuzzy dengan indeks
kekaburan menggunakan Euclidean Distance sehingga data dapat menjadi anggota
dari semua kelas atau cluster yang terbentuk dengan derajat keanggotaan yang
berbeda antara 0 hingga 1 (Luthfi, 2007).
Konsep dasar FCM, pertama kali adalah menentukan pusat cluster, yang akan
menandai lokasi rata-rata untuk tiap cluster. Pada kondisi awal, pusat cluster masih
belum akurat. Tiap-tiap titik data memiliki derajat keanggotaan untuk tiap cluster
yang terbentuk. Dengan cara memperbaiki pusat cluster dan derajat keanggotaan
tiap-tiap titik data secara berulang, maka akan dapat dilihat bahwa pusat cluster akan
bergeser menuju lokasi yang tepat. Perulangan ini didasarkan pada minimasi fungsi
objektif yang menggambarkan jarak dari titik data yang diberikan ke pusat cluster
yang terbobot oleh derajat keanggotaan titik data tersebut. Algoritma FCM adalah
sebagai berikut (Kusumadewi dkk, 2010):
1. Masukkan data yang akan dicluster ke dalam sebuah matriks X, dimana
28
c. Maksimum iterasi = MaksIter;
d. Error yang diharapkan = ξ;
e. Fungsi Objektif awal = P0 = 0;
f. Iterasi awal = t = 1;
3. Bangkitkan bilangan acak µik (dengan i=1,2,…m dan k=1,2,…c) sebagai
elemen matriks partisi awal U, dengan Xi adalah data ke-i.
! =
Dengan jumlah setiap nilai elemen kolom dalam satu baris adalah 1 (satu).
#*, = 1
5. Hitung fungsi objektif pada iterasi ke-t, Pt :
29
6. Hitung perubahan derajat keanggotaan setiap data pada setiap cluster
(memperbaiki matriks partisi U ) dengan :
#,0 = (839 C D49)
pada tahun 1991. Ukuran kevalidan cluster merupakan proses evaluasi hasil
clustering untuk menentukan cluster mana yang terbaik . Ada dua kriteria dalam
mengukur kevalidan suatu cluster , yaitu (Xie dan Beni, 1991) :
1. Compactness, yaitu ukuran kedekatan antar anggota pada tiap cluster.
2. Separation, yaitu ukuran keterpisahan antar cluster satu dengan cluster yang
30
2.6 Metode ELECTRE (Ellimination and Choice Translation Reality)
Metode ELECTRE merupakan salah satu metode digunakan untuk
menentukan peringkat dan menentukan alternatif terbaik. Konsep dasar metode
ELECTRE adalah untuk menangani hubungan outranking dengan menggunakan
perbandingan berpasangan antara alternatif masing-masing kriteria secara terpisah.
Hubungan outranking menjelaskan bahwa alternatif ke-i tidak mendominasi alternatif
ke-j secara kuantitatif. Alternatif dikatakan didominasi jika ada alternatif lain yang
mengungguli mereka dalam satu atau lebih atribut dan sama dalam atribut yang
tersisa (Made Sudarma dkk, 2015).
1. Pertama yang dilakukan dalam metode ELECTRE adalah membentuk
perbandingan berpasangan setiap alternatif pada setiap kriteria (aij). Nilai
tersebut harus dinormalisasikan ke dalam suatu skala yang dapat
diperbandingkan (xij):
K,1= L39
Sehingga didapatkan matriks hasil R hasil normalisasi.
N =
R adalah matriks yang telah dinormalisasi, dimana m menyatakan alternatif, n
menyatakan kriteria dan rij adalah normalisasi pengukuran pilihan dari
31
2. Setelah dinormalisasi, langkah yang dilakukan selanjutnya adalah
memberikan bobot (faktor kepentingan) pada setiap kriteria yang
mengekspresikan kepentingan relatifnya (wi) dengan cara setiap kolom dari
matrik R dikalikan dengan bobot-bobot (wj) yang ditentukan oleh pembuat
keputusan. Sehingga, weighted normalized matrix adalah V=RW yang ditulis
dalam rumus di bawah ini.
/ =
3. Langkah ketiga adalah menentukan himpunan dari concordance dan
discordance, untuk setiap pasang dari alternatif k dan l (k,l = 1,2,3,…,m dan
k≠l) kumpulan criteria j dibagi menjadi dua himpunan bagian, yaitu
concordance dan discordance. Bilamana sebuah criteria dalam suatu alternatif
termasuk concordance adalah :
S0T = U| W01 ≥ W,1 ………..(2.9)
Untuk j = 123,…,N
Sebaliknya, komplementer dari himpunan bagian ini adalah discordance,
32
Y0T = U| W01 < W,1 ………..(2.10)
Untuk j = 123,…,N
4. Langkah ke-empat adalah menentukan nilai matriks concordance dan
discordance.
a. Concordance
Untuk menentukan nilai dari elemen-elemen matriks concordance adalah
dengan menjumlahkan bobot-bobot yang termasuk dalam himpunan bagian
concordance, secara matematisnya adalah sebagai berikut :
S0T = 1∈\ Q1
4] ……….(2.11)
Untuk j=1,2,3,…,N
Sehingga matriks concordance yang dihasilkan ialah :
S =
Untuk menetukan nilai dari elemen-elemen pada matriks discordance adalah
dengan membagi maksimum selisih nilai kriteria yang termasuk dalam
himpunan bagian discordance dengan maksimum selisih nilai seluruh kriteria
yang ada, secara matematisnya adalah sebagai berikut (Triantaphyllou dkk,
33
Sehingga matriks discordance yang dihasilkan ialah :
Y =
5. Selanjutnya adalah menetukan matriks dominan concordance dan
discordance. Sebagai contoh, Akhanya akan memiliki kesempatan untuk
mendominasi Al jika indeks Ckl concordanceyang sesuai melebihi setidaknya
pada nilai threshold tertentu yaitu (Kusumadewi, 2006).
a. Concordance
Dominasi matriks concordance dibangun dengan menggunakan nilai
threshold untuk indeks concordance, yaitu dengan membandingkan setiap
nilai elemen matriks concordance dengan nilai threshold.
S0T ≥ ^
dominan corcodance ditentukan sebagai berikut “
g0T = 1 , Uhij ^0T ≥ ^
g0T = 0 , Uhij ^0T < ^
b. Discordance
Untuk membangun matriks dominan discordance juga menggunakan bantuan
34
_ = $
f(fC$) _0T
f T.$ f
0.$ ………(2.14)
dan nilai setiap elemen untuk matriksG sebagai matriks dominan discordance
ditentukan sebagai berikut :
k0T = 1 , Uhij ^0T < _
k0T = 0 , Uhij ^0T ≥ _
6. Langkah selanjutnya adalah menentukan aggregate dominance matrix sebagai
matriks E, yang setiap elemennya merupakan perkalian antara elemen matriks
F dengan elemen matriks G, sebagai berikut :
l0T = g0T × k0T………..(2.15)
7. Matriks E memberikan urutan pilihan dari setiap alternatif, yaitu bila ekl = 1
maka alternatif Akmerupakan pilihan yang lebih baik daripada Al. Sehingga
baris dalam matriks E yang memiliki jumlah ekl= 1 paling sedikit dapat
dieliminasi. Dengan demikian alternatif terbaik adalah yang mendominasi
alternatif lainnya.
2.7 Kombinasi Fuzzy C-Means dan ELECTRE
Untuk penyelesaian masalah dilakukan dengan cara mengombinasi 2 metode
yaitu Fuzzy C-Means Clustering dan ELECTRE. Adapun langkah-langkahnya
sebagai berikut:
1. Masukkan data yang akan dicluster ke dalam sebuah matriks X, dimana
35
dan n adalah atribut setiap data. Contoh Xij = data ke-i (i=1,2,…m), atribut
ke-j (j=1,2,…n).
2. Tentukan :
a. Jumlah cluster = c;
b. Pangkat/pembobot = w;
c. Maksimum iterasi = MaksIter;
d. Error yang diharapkan =
ξ
;e. Fungsi Objektif awal = P0 = 0;
f. Iterasi awal = t = 1;
3. Bangkitkan bilangan acak µik (dengan i=1,2,…m dan k=1,2,…c) sebagai elemen
matriks partisi awal U, dengan Xi adalah data ke-i pada persamaan 1 dengan
syarat bahwa jumlah nilai derajat keanggotaan (µ) pada persamaan 2.2.
4. Hitung pusat cluster ke-k : Vkj , dengan k=1,2,…,c dan j = 1,2,…,n pada
persamaan 2.3.
5. Hitung fungsi objektif pada iterasi ke-t pada persamaan 2.4.
6. Hitung perubahan derajat keanggotaan setiap data pada setiap cluster
(memperbaiki matriks partisi U ) pada persamaan 2.5.
7. Cek kondisi berhenti :
Ø Jika : ( |Pt – Pt-1| < ξ ) atau (t>MaksIter) maka berhenti ;
Ø Jika tidak : t = t+1, ulangi langkah 4
36
9. Cari nilai indeks XB terkecil sampai terbesar dari cluster yang ada, nilai
terkecil menunjukkan bahwa cluster tersebut adalah cluster dengan level
tertinggi.
10.Data yang telah tercluster akan digunakan dalam proses perhitungan dengan
metode ELECTRE.
11.Membuat normalisasi matriks keputusan R berukuran m x n, dimana m = data
anggota dari tiap cluster dan n = kriteria sesuai dengan persamaan 2.7 .
12.Pembobotan pada matrik yang telah dinormalisasi dengan cara setiap kolom
dari matrik R dikalikan dengan bobot-bobot(wj) yang ditentukan,
menggunakan persamaan 2.8.
13.Menentukan himpunan anggota concordance dengan persamaan 2.9 dan
discordance dengan persamaan 2.10.
14.Hitung nilai matriks concordance dengan persamaan 2.11 dan discordance
dengan persamaan 2.12.
15.Selanjutnya adalah menentukan matriks dominan concordance yaitu dengan
membandingkan setiap nilai elemen matriks concordance dan discordance
dengan nilai threshold menggunakan persamaan 2.13 dan 2.14.
16.Menentukan aggregate dominance matrix dengan persamaan 2.15.
37
Gambar 2.3 Flowchart Algoritma Metode Kombinasi Fuzzy C-Means dan ELECTRE
Mulai
Data yg akan dicluster, Jumlah Cluster, pangkat/
pembobot, Maksimum Iterasi, Error terkecil yang
diharapkan, Fungsi Objektif awal, Iterasi Awal
Membuat
