SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN METODE AHP
UNTUK PEMILIHAN SISWA DALAM MENGIKUTI OLIMPIADE SAINS DI SEKOLAH MENENGAH ATAS
Sutikno
Program Studi Ilmu Komputer FMIPA UNDIP soetikno@ymail.com
Abstrak
Salah satu program pemerintah dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia yaitu dengan menyelenggarakan Olimpiade Sains Nasional (OSN) yang bertujuan untuk meningkatkan wawasan pengetahuan, kemampuan kreatifitas, menanamkan sikap disiplin ilmiah serta kerja keras para remaja untuk menguasai ilmu pengetahuan dan teknologi. Untuk dapat mengikuti Olimpiade Sains sampai tingkat nasional para peserta harus lolos pada olimpiade pada tingkat propinsi, kabupaten dan sekolah. Dari pengalaman beberapa tahun yang telah dilakukan dalam pemilihan siswa pada tingkat sekolah terdapat beberapa permasalahan diantaranya yaitu guru atau kepala sekolah dalam memilih siswa hanya berdasarkan nilai pelajaran yang didapat, padahal soal-soal olimpiade sains yang diujikan baik pada tingkat kabupaten, propinsi dan nasional diperlukan faktor-faktor yang lain diantaranya yaitu tingkat intelegensi dan pengalaman dalam mengikuti olimpiade sains sebelumnya sehingga hasilnya kurang maksimal.
Oleh karena permasalahan diatas maka perlu dirancang suatu sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode AHP (Analytical Hierarkhi Process) yang diharapkan dapat membantu pengambil keputusan dalam mendapatkan informasi untuk menentukan siswa yang tepat dalam mengikuti olimpiade sains baik pada tingkat kabupaten, propinsi maupun nasional.
Setelah dilakukan pengujian dan analisis dengan melibatkan perhitungan secara manual, dapat diketahui bahwa hasil yang didapat dari perhitungan sistem sama dengan perhitungan manual. Sehingga sistem ini dapat digunakan untuk membantu kepala sekolah atau guru untuk melakukan pemilihan siswa dalam mengikuti olimpiade sains tingkat kabupaten di Sekolah Menengah Atas
Kata Kunci : Olimpiade Sains Nasional, Sistem Pendukung Keputusan, Analytical Hierarkhi Process
I. PENDAHULUAN
Salah satu program pemerintah dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia melalui Departemen Pendidikan Nasional adalah dengan menyelenggarakan Olimpiade Sains Nasional (OSN). Penyelenggarakan Olimpiade Sains Nasional tersebut bertujuan untuk meningkatkan wawasan pengetahuan, kemampuan kreatifitas, menanamkan sikap disiplin ilmiah serta kerja keras para remaja untuk menguasai ilmu pengetahuan dan teknologi.
Dalam Olimpiade Sains Nasional tersebut mempertandingkan delapan bidang pelajaran yaitu matematika, fisika, biologi, astronomi, kimia, komputer, ekonomi, dan sains kebumian, yang dilakukan secara berkala, satu tahun sekali, dengan peserta para siswa sekolah menengah. Untuk dapat mengikuti Olimpiade Sains sampai tingkat nasional
para peserta harus lolos pada olimpiade tingkat kabupaten dan propinsi.
siswa tidak memperhatikan semua faktor diatas sehingga hasilnya kurang maksimal.
Oleh karena permasalahan diatas maka perlu dirancang suatu sistem pendukung keputusan yang diharapkan dapat membantu pengambil keputusan dalam mendapatkan informasi untuk menentukan siswa yang tepat dalam mengikuti olimpiade sains baik pada tingkat kabupaten, propinsi maupun nasional.
Persoalan pengambilan keputusan pada dasarnya adalah bentuk pemilihan dari berbagai alternatif keputusan yang mungkin dipilih dimana prosesnya melalui mekanisme tertentu, dengan harapan akan menghasilkan sebuah keputusan yang terbaik. Begitu juga dalam memilih siswa dalam mengikuti olimpiade sains pada tingkat kabupaten diperlukan analisa yang tepat sehingga pemilihan siswa benar-benar tepat sesuai dengan kemampuan siswa sehingga mampu bersaing dengan siswa dari Sekolah Menengah Atas yang lain.
II. ANALYTIC HIRARCHY PROCESS (AHP) AHP adalah sebuah metode memecah permasalahan yang komplek/ rumit dalam situasi yang tidak terstruktur menjadi bagian-bagian komponen. Mengatur bagian atau variabel ini menjadi suatu bentuk susunan hierarki, kemudian memberikan nilai numerik untuk penilaian subjektif terhadap kepentingan relatif dari setiap variabel dan mensintesis penilaian untuk variabel mana yang memiliki prioritas tertinggi yang akan mempengaruhi penyelesaian dari situasi tersebut. AHP menggabungkan pertimbangan dan penilaian pribadi dengan cara yang logis dan dipengaruhi imajinasi, pengalaman, dan pengetahuan untuk menyusun hierarki dari suatu masalah yang berdasarkan logika, intuisi dan juga pengalaman untuk memberikan pertimbangan. AHP merupakan suatu proses mengidentifikasi, mengerti dan memberikan perkiraan interaksi sistem secara keseluruhan [6].
Prosedur dalam menggunakan metode AHP terdiri dari beberapa tahap yaitu [8]:
1. Menyusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi
Penyusunan hirarki yaitu dengan menentukan tujuan yang merupakan sasaran sistem secara keseluruhan pada level teratas. Level berikutnya terdiri dari kriteria-kriteria untuk menilai atau mempertimbangkan alternatif-alternatif yang ada dan menentukan alternatif-alternatif tersebut. Setiap kriteria dapat memiliki subkriteria dibawahnya dan setiap kriteria dapat memiliki nilai intensitas masing-masing.
2. Menentukan prioritas elemen dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a.Membuat perbandingan berpasangan
Langkah pertama dalam menentukan prioritas elemen adalah membuat perbandingan berpasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang di berikan. Untuk perbandingan berpasangan digunakan bentuk matriks. Matriks bersifat sederhana, berkedudukan kuat yang menawarkan kerangka untuk memeriksa konsistensi, memperoleh informasi tambahan dengan membuat semua perbandingan yang mungkin dan menganalisis kepekaan prioritas secara keseluruhan untuk merubah pertimbangan. Untuk memulai proses perbandingan berpasangan, dimulai dari level paling atas hirarki untuk memilih kriteria, misalnya C, kemudian dari level dibawahnya diambil elemen-elemen yang akan dibandingkan, misal A1, A2, A3, A4, A5, maka susunan elemen-elemen pada sebuah matrik seperti Tabel 1.
Tabel 1. Matrix perbandingan berpasangan C A1 A2 A3 A4 A5
b.Mengisi matrik perbandingan berpasangan
Untuk mengisi matrik perbandingan berpasangan yaitu dengan menggunakan bilangan untuk merepresentasikan kepentingan relatif dari satu elemen terhadap elemen lainnya yang dimaksud dalam bentuk skala dari 1 sampai dengan 9. Skala ini mendefinisikan dan menjelaskan nilai 1 sampai 9 untuk pertimbangan dalam perbandingan berpasangan elemen pada setiap level hirarki terhadap suatu kreteria di level yang lebih tinggi.
Tabel 2. Skala kuantitatif dalam sistem pendukung keputusan
Intensitas Kepentin
gan
Definisi Penjelasan 1 Kedua
elemen sama pentingnya
Dua elemen
mempunyai pengaruh yang sama besar terhadap tujuan
3 Elemen yang
satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lainnya
Pengalaman dan penilaian sedikit menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya
5 Elemen yang
satu lebih penting dari pada elemen yang lainnya
Pengalaman dan penilaian sangat kuat menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya
7 Satu elemen
jelas lebih mutlak penting dari pada elemen yang lainnya
Satu elemen yang kuat di sokong dan dominan terlihat dalam praktek
9 Satu elemen
mutlak penting dari pada elemen yang lainnya
Bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan 2, 4, 6,
8
Nilai-nilai antara 2 nilai pertimbanga n yang berdekatan
Nilai ini diberikan bila ada dua kompromi diantara 2 pilihan
Kebalik kan
Jika aktifitas i mendapat satu angka dibanding aktifitas j, maka j mempunyai nilai kebalikkannya dibanding dengan i
c.Sintesis
Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan di sintesis untuk
memperoleh keseluruhan prioritas dengan langkah-langkah sebagai berikut:
- Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
- Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.
- Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap matriks dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata.
- Mengukur konsistensi
Dalam pembuat keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada, karena kita tidak ingin keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah. Karena dengan konsistensi yang rendah, pertimbangan akan tampak sebagai sesuatu yang acak dan tidak akurat. Konsistensi penting untuk mendapatkan hasil yang valid dalam dunia nyata. AHP mengukur konsistensi pertimbangan dengan rasio konsistensi (consistency ratio). Nilai Konsistensi rasio harus kurang dari 5% untuk matriks 3x3, 9% untuk matriks 4x4 dan 10% untuk matriks yang lebih besar. Jika lebih dari rasio dari batas tersebut maka nilai perbandingan matriks di lakukan kembali. Langkah-langkah menghitung nilai rasio konsistensi yaitu:
i. Mengkalikan nilai pada kolom pertama dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya. ii. Menjumlahkan setiap baris.
iii.Hasil dari penjumlahan baris dibagikan dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
iv.Membagi hasil diatas dengan banyak elemen yang ada, hasilnya disebut eigen value (λmax).
v. Menghitung indeks konsistensi
(consistency index) dengan rumus : CI = (λmax-n)/n
Dimana CI : Consistensi Index
λmax : Eigen Value
n : Banyak elemen
vi.Menghitung konsistensi ratio (CR) dengan rumus:
CR=CI/RC
Dimana : CR : Consistency Ratio
CI : Consistency Index
RC : Random Consistency
Matriks random dengan skala penilaian 1 sampai 9 beserta kebalikkannya sebagai random consistency (RC).
Tabel 3. Nilai rata-rata konsistensi Ukuran
Matriks
Konsistensi acak (Random Consistency)
1 0,00 2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49
III. PROSEDUR PEMILIHAN SISWA
MENGGUNAKAN METODE AHP
Sistem pendukung keputusan pemilihan siswa dalam mengikuti olimpiade sains tingkat kabupaten ini digunakan 4 faktor kriteria yaitu kriteria pengalaman olimpiade, intellegensi, kemampuan akademik, dan kemampuan olimpiade. Masing-masing kriteria diberikan 5 intensitas yaitu intensitas sangat tinggi, tinggi, cukup, rendah dan sangat rendah.
Dari keempat faktor kriteria dan 5 intensitas pada masing-masing kriteria tersebut dilakukan penilaian pada masing-masing siswa dengan menggunakan model AHP sehingga didapatkan nilai total pada masing-masing siswa. Sehingga
berdasarkan faktor kriteria dan intensitas-intensitas pada masing-masing kriteria tersebut urutan hirarkinya dapat digambarkan seperti pada gambar 1.
Setelah disusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi langkah selanjutnya yaitu menentukan prioritas elemen. Pada langkah ini terbagi menjadi dua langkah yaitu membuat perbandingan berpasangan dan mengisi matrik perbandingan berpasangan. Untuk membuat perbandingan berpasangan di gunakan bentuk matriks, sehingga dari susunan hirarki diatas maka matriks perbandingan berpasangan dari kriteria dan masing-masing intensitas kriteria dapat dibentuk seperti pada Tabel 4 dan 5.
Tabel 4. Matrix perbandingan berpasangan kriteria
PO IQ KA KO
PO 1 2 3 2
IQ 1/2 1 2 1
KA 1/3 1/2 1 1/2
KO 1/2 1 2 1
Tabel 5. Matrix perbandingan berpasangan intensitas masing-masing kriteria
ST T C R SR
ST 1 2 3 4 5
T 1/2 1 2 3 4
C 1/3 1/2 1 2 3
R 1/4 1/3 1/2 1 2
SR 1/5 1/4 1/3 1/2 1
Gambar 1. Urutan hirarki sistem Nilai elemen matriks diisi dengan
menggunakan bilangan untuk mempresentasikan kepentingan relatif dari elemen terhadap elemen lainnya dalam bentuk skala dari 1 sampai dengan 9.
Setelah nilai-nilai elemen matrix diketahui langkah selanjutnya dihitung nilai prioritas tiap kriteria, dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Menjumlahkan nilai elemen setiap kolom matiks
Tabel4. Sangat tinggi
(ST)
Tinggi (T)
Cukup (C)
Rendah (R)
Sangat Rendah (SR)
Goal
Intellegensi (IQ)
Kemampuan Akademik (KA)
Kemampuan Olimpiade (KO) Pengalaman
2. Membagi setiap elemen pada kolom Tabel 4 dengan jumlah perkolom yang sesuai.
3. Menghitung nilai prioritas kriteria dengan cara menjumlahkan tiap baris dan hasilnya bagi dengan banyaknya elemen (n=4).
Setelah didapatkan nilai prioritas untuk masing-masing kriteria, selanjutnya memeriksa konsistensi perbandingan antar kriteria tersebut dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Mengalikan elemen pada kolom matriks Tabel 4 dengan nilai prioritas yang bersesuaian.
2. Hasil perkalian tersebut kemudian dijumlahkan pertiap baris.
3. Jumlah tiap baris tersebut dibagi dengan nilai prioritas yang bersesuaian.
4. Mencari Eigen Value (λmax ) dengan cara menjumlahkan jumlah tiap baris di bagi prioritas yang bersesuaian (pada langkah 3), kemudian bagi dengan banyak elemen (n=4).
5. Menghitung indeks konsistensi (consistency index) dengan rumus :
CI = (λmax-n)/n
Dimana CI : Consistensi Index
λmax : Eigen Value
n : Banyak elemen
6. Menghitung rasio konsistensi dengan rumus: CR=CI/RC
Dimana CR : Consistency Rasio
CI : Consistency Index
RC : Random Consistency
Setelah nilai konsistency rasio di peroleh, maka diperiksa apakah masih memenuhi rasio konsistensi yang diperbolehkan yaitu sama dengan atau kurang dari 10%, apabila melebihi batas maka perbandingan antar elemen tidak konsisten dan perbandingan antar elemen dapat diulang. Untuk intensitas-intensitas tiap kriteria dilakukan langkah-langkah yang sama untuk menghitung prioritas dan
konsistensi rasio, tetapi setelah didapatkan nilai prioritas dan konsistensi rasio yang diperbolehkan maka dilakukan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Mengalikan nilai prioritas intensitas dan prioritas
kriteria yang bersesuaian untuk mendapatkan prioritas global.
2. Hasilnya dibagi dengan prioritas terbesar yang bersesuaian.
Penghitungan nilai siswa dilakukan dengan mengalikan nilai prioritas berdasarkan data nilai intensitas siswa dengan nilai kriteria yang bersesuaian. Kemudian hasilnya dijumlahkan dan akan diperoleh total nilai hasil perhitungan setiap siswa.
IV. RANCANGAN PROSES
Pada sistem ini digunakan perancangan proses menggunakan Data Flow Diagram (DFD). DFD adalah sebuah teknik grafis yang menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan pada saat data berubah dari input menjadi output.
DFD digunakan untuk menyajikan sebuah sistem atau perangkat lunak pada setiap tingkatan abstraksi. DFD dapat dipartisi kedalam tingkat-tingkat yang merepresentasikan aliran informasi yang bertambah. DFD memberikan mekanisme bagi pemodelan fungsional dan pemodelan aliran informasi. Gambar 2 menunjukkan diagram konteks dari sistem.
Selanjutnya dari diagram konteks dikembangkan DFD level 1 untuk mendapatkan diagram yang menggambarkan identifikasi proses-proses utama pada sistem yaitu pengolahan data siswa, proses AHP, perangkingan semua olimpiade, dan lihat hasil seperti ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 2. Diagram Konteks Sistem (DFD level 0) User / Kepala
Syarat Nilai Bobot Nilai Range intensitas Perb. Kriteria Perb. Intensitas Prioritas Olimpiade Lihak Hasil
Hasil Analisis
Identitas Siswa Nilai Tingkat Pengalaman Nilai Mapel
Nilai IQ
Gambar 3. DFD Level 1 sistem User/ Kepala
Sekolah
1. Pengolahan
data siswa
NIS, Syarat Nilai, Bobot Nilai,
Range intensitas 2.
Proses AHP
Syarat Nilai Bobot nilai
Perb. kriteria, Perb. intenistas
Matrix Kriteria
Matrix Intensitas
Prioritas Olimpiade 3.
Perangkinga n semua olimpiade Prioritas olimpiade
HasilAnalisis Hasil bobot
Data Nilai Perb. Kriteria
Data hasil penilaian siswa
Data Nilai Perb. intensitas
Data Prioritas
Data Hasil perangkingan Hasil Analisis
Siswa
Hasil intensitas Data hasil
intensitas
Data hasil intensitas
Hasil penilaian
Data hasil penilaian siswa Waka
Kurikulum/ Petugas TU
Siswa terpilih
Data siswa terpilih Identitas Siswa Nilai Tingkat Pengalaman Nilai Mapel
Nilai IQ
Pengalman Olimpiade
Nilai Test Olimpiade Intellegensi
Kemam. Akademik
Peng. Olimpiade
Kemam. Olimpiade Data Syarat Nilai
Data bobot nilai Data hasil saring dan bobot Data range
intensitas
Data identitas siswa
Data nilai IQ
Data nilai mapel
Data pengalaman olimpiade
Data nilai test olimpiade
Range intensitas
4. Lihat Hasil Hasil Analisis
Lihat Hasil
Data Hasil Analisis Olimpiade
Nil. Tingkat Pengalaman Mapel
Data Olimpiade
Data Mapel
Data Nilai Tingkat Pengalaman
Kriteria
Kriteria 2
Intensitas
Intensitas2 Data
Intensitas 1 Data Kriteria 2
Data Kriteria 1
V. PENGUJIAN SISTEM
Pengujian sistem dilakukan dengan tujuan untuk menguji sistem apakah sistem sudah melakukan perhitungan dengan benar atau belum. Untuk melakukan pengujian pada sistem pendukung keputusan ini memerlukan beberapa input data yaitu, input data siswa, data syarat nilai mata pelajaran masing masing olimpiade, bobot nilai masing-masing mata pelajaran kelas X dan XI, range intensitas masing-masing kriteria, nilai matrix perbandingan kriteria dan intensitas, serta prioritas olimpiade. Masing-masing input data tersebut diinputkan kedalam masing-masing form yang telah disediakan.
Dengan data-data input tersebut sistem melakukan beberapa langkah proses sesuai urutan yang terdapat dalam sistem. Langkah-langkah proses yang dilakukan sistem ini yaitu melakukan penyaringan data siswa berdasarkan nilai mata pelajaran, pembobotan nilai mata pelajaran, pengubahan nilai kriteria menjadi intensitas, penilaian siswa dengan metode AHP, dan perangkingan.
Pada pengujian ini pada masing-masing bidang olimpiade akan di lakukan pemilihan siswa sebanyak 15 siswa. Proses pengujian dilakukan perhitungan tahap demi tahap mulai proses penyaringan siswa berdasarkan nilai mata pelajaran, pembobotan nilai, pengubahan ke intensitas, proses penilaian sampai dengan perangkingan semua olimpiade.
1. Proses Penyaringan
Proses penyaringan data siswa dilakukan dengan membandingan antara nilai yang dimiliki oleh siswa dengan syarat nilai pada masing-masing olimpiade. Apabila nilai yang dimiliki oleh siswa lebih besar atau sama dengan nilai yang dipersyaratkan pada olimpiade maka data siswa tersebut akan diproses pada langkah selanjutnya. Sebagai contoh data siswa pada olimpiade fisika yaitu dengan NIS 0812306 yang mempunyai nama Anna Fitriyana yang mempunyai nilai fisika atau kemampuan akademik 82 dibandingkan dengan syarat nilai olimpiade fisika yang mempunyai syarat nilai minimal 75. Karena data nilai mata pelajaran yang dimiliki siswa lebih besar dari syarat nilai yang dipersyaratkan, maka data siswa tersebut akan diproses pada langkah selanjutnya. Untuk data yang lain apabila nilai yang dimiliki oleh siswa lebih besar dari yang dipersyaratkan pada masing-masing olimpiade, maka data tersebut akan diambil untuk dilakukan proses selanjutnya.
2. Proses Pembobotan Nilai Pelajaran
Setelah data-data dilakukan penyaringan sesuai syarat nilai pada masing-masing olimpiade
langkah selanjutnya yaitu melakukan pembobotan nilai pelajaran pada masing-masing data siswa. Proses pembobotan nilai dilakukan dengan cara mengalikan nilai siswa dengan nilai bobot. Misalnya pada data hasil penyaringan pada olimpiade fisika yang bernama Anna Fitriyana dengan NIS 0812306 dan kelas X-2 mempunyai nilai fisika (kemampuan kademik) 82 dikalikan dengan bobot nilai kelas X dengan bobot nilai 90 %, sehingga hasilnya seperti pada perhitungan berikut.
Nilai Hasil Bobot = Nilai Siswa X Bobot Nilai = 82 X 90 %
= 73,8
3. Pengubahan Intensitas Kriteria
Kriteria-kriteria yang dimiliki pada setiap siswa belum dalam bentuk intensitas, maka dengan proses pengubahan intensitas ini data diubah kedalam bentuk intensitas. Pengubahan tersebut berdasarkan range-range intensitas yang telah diinputkan oleh user. Misalnya saja data siswa yang pertama pada olimpiade fisika yang mempunyai data seperti pada Tabel 6, dan dengan range intensitas pada kriteria kemampuan olimpiade, intellegensi, kemampuan akademik, dan kemampuan maka akan dihasilkan seperti pada Tabel 7.
Tabel 6. Data siswa pertama untuk olimpiade fisika
NIS Nama Kelas IQ KA PO KO
0812306 Anna Fitriyana X-2 115 73.8 0 97
Tabel 7. Hasil pengubahan intensitas data siswa pertama untuk olimpiade fisika
NIS Nama Kelas IQ KA PO KO
0812306 Anna Fitriyana X-2 R C SR ST
4. Penilaian Siswa dengan Metode AHP
Setelah pengubahan intensitas kriteria dilakukan, maka langkah selanjutnya melakukan penilaian siswa berdasarkan hasil data siswa pada proses pengubahan intensitas. Penghitungan nilai siswa dilakukan dengan mengalikan nilai prioritas global intensitas berdasarkan data nilai intensitas siswa dengan nilai kriteria yang bersesuaian. Kemudian hasilnya dijumlahkan dan akan diperoleh total nilai hasil perhitungan setiap siswa. Misalnya saja untuk data siswa yang pertama pada olimpiade fisika, yang mempunyai data-data seperti pada Tabel 7.
Nilai Total = (0,1584 X 0,2272) + (0,3265 X 0,1225) + (0,1499 X 0,4231)+ (1 X 0,2272) = 0,036 + 0,04 + 0,0634 + 0,2272
= 0,3666
5. Perangkingan
Setelah didapatkan nilai total siswa pada masing-masing olimpiade langkah terakhir yaitu melakukan perangkingan. Pada proses ini terbagi menjadi 2 proses yaitu perangkingan masing-masing olimpiade dan perangkingan semua olimpiade yang merupakan hasil analisis.
Berdasarkan total nilai yang didapat pada masing-masing siswa dari proses penilaian, maka dapat di cari rangking pada masing-masing olimpiade. Rangking didapatkan nilai yang dimiliki oleh siswa, mulai dari nilai terbesar diberikan rangking pertama sampai nilai terendah diberikan rangking terakhir.
Setelah perangkingan masing-masing olimpiade didapat, langkah terakhir yaitu perangkingan semua olimpiade. Perangkingan semua olimpiade dilakukan untuk mengambil 3 data siswa yang mempunyai rangking terbaik pada masing-masing olimpiade. Disamping itu karena terdapat kemungkinan satu siswa terpilih pada lebih dari satu olimpiade dan setiap siswa hanya diperbolehkan mengikuti salah satu olimpiade sehingga siswa tersebut harus dipilih salah satu olimpiade berdasarkan prioritas olimpiade. Berdasarkan data-data perangkingan pada masing-masing olimpiade dan prioritas olimpiade, maka hasil dari perangkingan semua olimpiade (hasil analisis) seperti pada Tabel 8.
Sedangkan hasil analisis yang dihasilkan oleh sistem pendukung keputusan berdasarkan input data yang sama dari perhitungan secara manual seperti pada gambar 4.
Tabel 8. Hasil perangkingan (hasil analisis) semua olimpiade
Olimpiade Rang NIS Nama Kelas Nilai Total
Astronomi 1 0711906 Anissa Nurlia XI-IPA-1 0,6198
Astronomi 2 0711901 Agus Alim XI-IPA-1 0,5953
Astronomi 3 0711905 Anandhito Brawiratmojo XI-IPA-1 0,4171
Matenatika 1 0711903 Aldilah Alifany XI-IPA-1 0,5078
Matenatika 2 0812302 Ana Tsurayya X-1 0,4171
Matenatika 3 0812310 Burhanudin Dhani X-2 0,4171
Fisika 1 0711909 Atika Nurul XI-IPA-1 0,4958
Fisika 2 0711907 Arfa Bima XI-IPA-1 0,3955
Fisika 3 0812308 Aulia Rahmawati X-2 0,3666
Kimia 1 0812304 Angga Feri X-1 0,3955
Kimia 2 0812305 Anggit Dwi X-1 0,3709
Kimia 3 0711904 Alifatul Rahmafitri XI-IPA-1 0,2763
Biologi 1 0812306 Anna Fitriyana X-2 0,6621
Biologi 2 0711910 Aulia Rahman XI-IPA-1 0,4542
Biologi 3 0812303 Andrie Surya X-1 0,3955
Komputer 1 0711933 Adib Java XI-IPS-1 0,3955
Komputer 2 0711961 Afra Widyawiratih XI-BHS-1 0,3882
Komputer 3 0711934 Agfrieda Tria XI-IPS-1 0,1824
Kebumian 1 0812309 Autar Fahmi X-2 0,4171
Kebumian 2 0812307 Arizka Arfiyani X-2 0,3562
Kebumian 3 0711902 Ahmad Khairul XI-IPA-1 0,3240
Ekonomi 1 0711932 Adhitya Mukti XI-IPS-1 0,4144
Ekonomi 2 0711940 Bakhoh Setiya XI-IPS-1 0,2466
Gambar 4. Tampilan form Hasil Analisis Berdasarkan percobaan yang dilakukan
dengan masukkan data yang sama yaitu input data siswa, syarat nilai olimpiade, bobot nilai mata pelajaran, range intensitas, matrix perbandingan kriteria, matrix perbandingan intensitas masing-msing kriteria, dan prioritas olimpiade antara perhitungan yang dilakukan secara manual dan perhitungan yang dilakukan oleh sistem, menghasilkan hasil analisis yang sama seperti yang ditunjukkan pada Tabel 8 untuk perhitungan secara manual dan gambar 4 untuk perhitungan yang dilakukan oleh sistem.
VI. PENUTUP
Perancangan dan implementasi sistem pendukung keputusan ini menghasilkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari hasil pengujian terhadap sistem yang dikembangkan menggunakan model AHP dapat disimpulkan bahawa sistem telah berjalan dengan benar, sehingga sistem ini dapat digunakan untuk membantu kepala sekolah atau guru untuk melakukan pemilihan siswa dalam mengikuti olimpiade sains tingkat kabupaten di Sekolah Menengah Atas.
2. Sistem yang telah di kembangkan dengan metode AHP ini, dapat digunakan apabila user
menggunakan 4 faktor kriteria dalam melakukan pemilihan siswa yaitu kriteria pengalaman olimpiade, kemampuan akademik, intellegensi, dan kemampuan olimpiade sesuai dengan yang disediakan oleh sistem.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Aditya, W., Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode AHP Untuk Pembelian Barang, Yogyakarta, Skripsi Ilkom FMIPA UGM, 2005.
[2] Denny, H., Frame Work Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode AHP, Yogyakarta, Skripsi Ilkom FMIPA UGM, 2006. [3] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung
Keputusan, Yogyakarta, C.V Andi Offset, 2007. [4] McLeod, R.J. and Schell, G., Management Information Systems, Eight Edition, Prentice Hall, 2004.
[6] Saaty, T.L., Fundamental Of Decision Making and Priority Theory With The Analytic Hierarchy Process, University of Pittsburgh, RWS publication, 1994.
[7] Silberschatz, A., Korth, H. F. and Sudarshan, S., Database System Concepts. New York: McGraw-Hill, 4 ed., 2002.
[8] Suryadi, K. dan Ramdhani, M.A., Sistem Pendukung Keputusan, Bandung, PT. Remaja, Rosda Karya, 1998.
[9] Turban, E. and Aronson, J.E.,” Decision Support Systems And Intelligent Systems.” 5 th Edition, Canada, prentice-hall International, Inc., 2005. [10] Yuswanto, Pemrograman Dasar Microsoft
