SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN
untuk Menentukan Pemilihan Jurusan Bagi Calon Siswa Baru di SMK Menggunakan Metode SAW (Simple Additeve Weighting)
untuk Menentukan Pemilihan Jurusan Bagi Calon Siswa Baru di SMK Menggunakan Metode SAW (Simple Additeve Weighting)
Oleh :
1.Azizah Agustina (a12.2009.03574)
2.Lia Lis S (a12.2009.03594)
3.Istriana (a12.2009.03607)
kelompok : A12.4705
FAKULTAS ILMU KOMPUTER
UNIVERSITAS DIAN
NUSWANTORO
SEMARANG
2012
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Lembaga
pendidikan setiap tahunnya terus berusaha meningkatan mutu pendidikan khususnya
Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) dengan harapan lulusannya dapat memiliki
ketrampilan dan keahlian lebih dibandingkan sekolah sederajat, hal tersebut
dilakukan demi meningkatkan kualitas lulusan sehingga siap memasuki dunia
kerja. Antusias siswa lulusan SMP untuk masuk SMK cukup besar,tetapi kebanyakan
mereka kurang matang untuk memilih jurusan yang ada sesuai
kemampuannya,akibatnya cukup banyak siswa baru yang gagal di tengah jalan
ketika mereka sudah diterima di SMK,banyak juga kasus siswa yang merasa tidak
cocok dengan jurusan yang dipilihnya ketika ia telah memperoleh pelajaran
disekolah.
Jumlah jurusan
yang ada pada SMK tersebut terdiri dari tiga jurusan yaitu jurusan akuntansi, administrasi perkantoran,
dan multimedia. Pemilihan
masing-masing jurusan didasarkan pada ketentuan nilai yang disyaratkan pada masing-masing
jenis jurusan.
Berdasarkan hal
tersebut untuk membantu penentuan dalam pemilihan jurusan seorang siswa,maka
dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan dengan metode SAW (Simple
additive weighting) dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
1.2 Perumusan Masalah
Bagaimana
merancang sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode SAW (Simple
Additive Weighting) untuk menentukan pemilihan jurusan di SMK berdasarkan
bobot dan kriteria yang sudah ditentukan.
1.3 Batasan Masalah
Pembuatan SPK dalam menentukan pemilihan jurusan bagi
calon siswa baru di SMK.
1.4 Tujuan
Sistem pendukung keputusan yang dibuat diharapkan dapat
menghasilkan rekomendasi jurusan bagi
calon siswa baru di
SMK sehingga mempermudah tim penjurusan
untuk mendapatkan jurusan yang tepat berdasarkan kemampuan yang dimiliki calon
siswa baru.
1. LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Menurut
Raymond McLeod (1998), Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem penghasil
informasi spesifik yang ditujukan untuk memecahkan suatu masalah tertentu yang
harus dipecahkan oleh manager pada berbagai tingkatan[6]. Menurut Litle, Sistem
Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi berbasis komputer yang
menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam
menangani berbagai permasalahan yang terstruktur dengan menggunakan data dan
model .
Secara
Umum, Sistem Pendukung Keputusan adalah sebuah sistem yang mampu memberikan
kemampuan, baik kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian
untuk masalah semi terstruktur. Sedangkan secara Khusus, Sistem Pendukung
Keputusan adalah sebuah sistem yang mendukung kerja seorang manager maupun
sekelompok manager dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara
memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu.
1.2 Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
(FMADM)
Fuzzy Multiple Attribute Decision
Making (FMADM)
adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari
sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan
nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses
perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada
dasarnya, ada 3 pendekatan
untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan
obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif.
Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan
subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil
keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa
ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot
dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil
keputusan.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan
untuk menyelesaikan masalah FMADM. antara lain:
a.
Simple
Additive Weighting Method (SAW)
b.
Weighted
Product (WP)
c.
ELECTRE
d.
Technique
for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
e.
Analytic
Hierarchy Process (AHP).
1.3 Metode Simple Additeve Weighting
Metode SAW sering
dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW
adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif
pada semua atribut. Metode SAW dapat membantu dalam pengambilan keputusan suatu
kasus, akan tetapi perhitungan dengan menggunakan metode SAW ini hanya yang
menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif yang terbaik.
Perhitungan akan sesuai dengan metode ini apabila alternatif yang terpilih
memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Metode SAW ini lebih efisien karena
waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat.
Metode SAW membutuhkan proses
normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan
dengan semua rating alternatif yang ada.
Dimana
𝑟𝑖𝑗
adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif 𝐴𝑖
pada atribut 𝐶𝑗 ; i=1,2,…,m dan
j=1,2,…,n. nilai prefesensi untuk setiap alternatif (𝑉𝑖)
diberikan sebagai :
𝑉𝑖
= 𝑤𝑗𝑟𝑖𝑗𝑛𝑗=1
………………….(2.2)
Nilai
𝑉𝑖
yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif 𝐴𝑖
lebih terpilih.
Sedangkan untuk kriterianya
terbagi dalam dua kategori yaitu untuk bernilai positif termasuk dalam kriteria keuntungan dan yang bernilai negatif
termasuk dalam kriteria biaya.
Keterangan :
A : Alternatif
C : Kriteria
W : Bobot Preferensi
V : Nilai preferensi
untuk setiap alternatif
X
: Nilai Alternatif dari setiap kriteria
Tahapan
Metode SAW
1.
Menentukan
kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu
C1.
2.
Menentukan
rating kecocokan setiap
alternatif pada setiap
kriteria.
3.
Membuat
matriks keputusan berdasarkan
kriteria (C1),
kemudian melakukan normalisasi
matriks berdasarkan
persamaan yang disesuaikan dengan
jenis atribut sehingga diperoleh
matriks ternormalisasi R.
4.
Hasil
akhir diperoleh dari
proses perankingan yaitu
penjumlahan dari perkalian matriks
ternormalisasi R dengan vector
bobot sehingga diperoleh nilai
terbesar yang dipilih sebagai alternatif
terbaik (A1) sebagai
solusi.
3.PEMBAHASAN
3.1 Analisa Keputusan
1.
Menentukan
kriteria
penilaian.
kriteria yang
telah ditentukan yaitu :
1. Nilai Matematika
(C1)
2. Nilai
Bahasa Indonesia (C2)
3. Nilai
Bahasa Inggris (C3)
4. Nilai
IPA (C4)
5.
Nilai TIK (C5).
Dari
kriteria tersebut, maka
dibuat suatu tingakat
kepentingan kriteria
berdasarkan nialai
bobot yang telah
ditentukan kedalam bilangan
fuzzy. Rating kecocokan
setiap alternatif pada setiap
kriteria sebagai berikut :
Sangat Rendah
(SR) = 0
Rendah (R) =
0,25
Cukup (C) =
0,5
Tinggi (T) =
0,75
Sangat Tinggi
(ST) = 1
KASUS
perhitungan manual dengan kasus seorang calon pendaftar (amar), dengan
memiliki data sebagai
berikut :
Berdasarkan data
pendaftar diatas dapat
dibentuk matriks keputusan X sebagai berikut :
Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Vektor bobot : W = [ 5, 4, 5, 4, 4]
Membuat matriks keputusan X, dibuat dari tabel kecocokan sebagai berikut:
Normalisasis matriks X
untuk menghitung nilai masing-masing kriteria
Dari
hasil r11 sampai r35 maka dibuatkan normalisasi matrik R
Selanjutnya
akan dibuat perkalian
matriks W * R dan penjumlahan
hasil perkalian
untuk memperoleh alternatife terbaik
dengan melakukan perangkingan nilai terbesar
sebagai
berikut :
A1 = (5)(1) + (4)(0,5) + (5)(1) + (4)(1)
+ (4)(1)
= 20
A2 = (5)(1) + (4)(1) + (5)(0,5) +
(4)(0,6667) + (4)(1)
= 18,17
A3 = (5)(1) + (4)(1) + (5)(1) +
(4)(0,66667) + (4)(0,21)
= 20,67
dengan demikian
alternatif A3 (Multimedia) adalah
alternatif yang terpilih
sebagai pilihan
jurusan terhadap calon
siswa tersebut (Amar).
4.KESIMPULAN
- Hasil dari
perhitungan sistem merupakan perangkingan nilai
tertinggi ke rendah
dan nilai tertinggi merupakan hasil
yang dibutuhkan sebagai
bahan pertimbangan oleh
user untuk menentukan pemilihan jurusan diSMK.
- Sistem yang dibangun hanya sebagai alat bantu untuk memberikan informasi kepada user sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan.
5.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Nandang, hermanto, Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode simple additive
weighting(SAW) untuk menentukan jurusan pada SMK ,TI AMIKOM Purwokerto
[2] Kadir, Abdul, Dasar Perancangan dan
Implementasi. Andi Offset, Yogyakarta, 2009
[3] Kusrini, Konsep dan Aplikasi
Sistem Pendukung Keputusan,
Andi Offset,
Yogyakarta,
2007
[4] Kusumadewi, S dan Purnomo, H, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan. Edisi
kedua, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2004
[5] Kusumadewi,
S. Hatati, S. Harjoko, A. dan Wardoyo, R, Fuzzy
Multi-Attribute Decision Making
(FUZZY MADM), Graha Ilmu, Yogyakarta, 2006
[6] Turban,
E,
Decision Support and
Intelligence Systems,
Pearson
Education, Inc,
2005
[7] Ilyas,
asmidir, Prospek Sekolah Megnengah Kejuruan
(SMK) Bagi Tamatan SLTP, FIP
IKIP
Padang,
1999.
Sumber : http://atinafezza.blogspot.co.id/2013/01/tugas-kelompok-spk-metode-saw.html
Contoh Perhitungan Manual SPK SAW dalam bentuk Excel
Download
Sumber : http://atinafezza.blogspot.co.id/2013/01/tugas-kelompok-spk-metode-saw.html
Contoh Perhitungan Manual SPK SAW dalam bentuk Excel
Download
0 Komentar untuk "SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PEMILIHAN JURUSAN BAGI CALON SISWA BARU DI SMK MENGGUNAKAN METODE SAW (SIMPLE ADDITEVE WEIGHTING)"