SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
UNTUK MENENTUKAN
PENERIMA BEASISWA BANK BRI MENGGUNAKAN FMADM
(STUDI KASUS: MAHASISWA FAKULTAS TEKNOLOGI
Metode SAW
Metode
SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar
metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating
kinerja
pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses
normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat
diperbandingkan
dengan semua rating alternatif yang ada.
Perancangan Sistem FMADM
penilaian
dilakukan dengan melihat nilai-nilai terhadap indikator yaitu jumlah penghasilan
Orangtua, usia, semester, jumlah tanggungan Orangtua, jumlah saudara kandung,
dan nilai IPK. Selanjutnya masing-masing indikator tersebut dianggap sebagai
kriteria yang akan dijadikan sebagai faktor untuk menentukan penerima beasiswa
dan himpunan fuzzy nya adalah Rendah, Sedang Tengah, Banyak, Banyak , Tinggi.
Himpunan ini kemudian diperlakukan sebagai input kedalam sistem FMADM (dalam
hal ini disebut sebagi Ci).
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Jumlah penghasilan
Orangtua, Usia, Semester, Jumlah tanggungan Orangtua, jumlah saudara kandung,
nilai IPK dan untuk himpunan fuzzynya adalah Rendah, Sedang, Tengah,Banyak,
Tinggi.
Analisis Kebutuhan Input
Input
untuk melakukan proses pengambilan keputusan dari beberapa alternatif ini
dilakukan dengan menggunakan kuesioner.
1.
Kuesioner ditujukan untuk mahasiswa Fakultas
Teknologi
Industri UII. Sebanyak 30 mahasiswa.
2.
Variabel yang dibutuhkan adalah sebagai
berikut:
a.
Semester.
b.
Nilai IPK.
c.
Jumlah tanggungan Orangtua
d.
jumlah saudara kandung.
e.
Usia
f.
Penghasilan orang tua.
Analisis Kebutuhan Output
Keluaran
yang dihasilkan dari penelitian ini adalah sebuah alternatif yang memiliki
nilai tertinggi
dibandingkan
dengan alternatif nilai yang lain. Pada penelitian ini hasil keluarannya
diambil dari urutan
alternatif
tertinggi ke alternatif terendah. Hasil akhir yang dikeluarkan oleh program
nanti berasal dari
nilai
setiap kriteria, karena dalam setiap kriteria memiliki nilai yang berbeda-beda.
Urutan
alternatif yang akan ditampilkan mulai dari alternatif tertinggi ke alternatif
terendah. Alternatif yang dimaksud adalah mahasiswanya.
Kriteria Yang Dibutuhkan
Bobot
Dalam
metode penelitian ini ada bobot dan kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan
siapa yang akan terseleksi sebagai penerima beasiswa.
Adapun
kriterianya adalah:
C1=Jumlah
penghasilan Orangtua
C2=Usia
C3=Semester
C4=Jumlah
tanggungan Orangtua
C5=jumlah
saudara kandung,
C6=
nilai IPK.
Dari
masing-masing bobot tersebut, maka dibuat suatu variabel-variabelnya. Dimana
dari suatu
variabel
tersebut akan dirubah kedalam bilangan fuzzynya.
Di
bawah ini adalah bilangan fuzzy dari bobot.
1.
Sangat Rendah ( SR ) = 0
2.
Rendah ( R ) = 0.2
3.
Sedang ( S ) = 0.4
4.
Tengah ( T1 ) = 0.6
5.
Tinggi ( ST ) = 0.8
6.
Banyak ( B ) = 1
Untuk
mendapat variabel tersebut harus dibuat dalam sebuah grafik supaya lebih jelas
padagambar 1.
Gambar
1.
Grafik bobot
Kriteria Penghasilan
Orang Tua
Variabel
penghasilan orang tua dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 1. Penghasilan orang tua
Penghasilan Orang Tua (X)
|
Nilai
|
X
<= Rp.1000.000
|
0.25
|
X
= Rp.1000.000 – 5000.000
|
0.5
|
X
= Rp.5000.000 – 10.000.000
|
0.75
|
X
>=Rp.10.000.000
|
1
|
Kriteria Usia
Variabel
usia dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 2. Usia
Usia
|
Nilai
|
Usia = 19
Tahun
|
0.25
|
Usia = 20 Tahun
|
0.5
|
Usia = 21
Tahun
|
0.75
|
Usia = 22
Tahun
|
1
|
Kriteria Semester
Variabel
semester dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 3. Semester
SEMESTER
|
NILAI
|
Semester = 3
|
0
|
Semester = 4
|
0.2
|
Semester = 5
|
0.4
|
Semester = 6
|
0.6
|
Semester = 7
|
0.8
|
Semester = 8
|
1
|
Kriteria Jumlah
Tanggungan Orang Tua
Variabel
Jumlah Tanggungan Orang Tua dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel
4.
Jumlah tanggungan orang tua
Jumlah Tanggungan Orang Tua
|
NILAI
|
1 anak
|
0
|
2 anak
|
0.25
|
3 anak
|
0.5
|
4 anak
|
0.75
|
5 anak
|
1
|
Kriteria Jumlah Saudara
Kandung
Variabel
Jumlah saudara kandung dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 5. Jumlah saudara kandung
Jumlah Saudara Kandung
|
Nilai
|
1 Orang
|
0
|
2 Orang
|
0.25
|
3 orang
|
0.5
|
4 orang
|
0.75
|
5 orang
|
1
|
Kriteria Nilai IPK
Variabel
nilai IPK dikonversikan dengan
bilangan
fuzzy dibawah ini.
Tabel 6. Nilai ipk
Nilai IPK
|
Nilai
|
IPK < = 2.75
|
0
|
IPK = 2.75 – 3.00
|
0.25
|
IPK = 3.00 – 3.25
|
0.5
|
IPK = 3.25 – 3.50
|
0.75
|
IPK >= 3.50
|
1
|
Masukan Data
merupakan hasil proses dari penginputan dari
pemohon beasiswa. Dimana datadata tersebut dimasukan berdasarkan kriteria yang
sudah ditentukan melalui proses perhitungan.
Gambar
4. Data-data
yang sudah dimasukan
Hasil Seleksi
Gambar dibawah ini merupakan hasil dari proses
aplikasi penerima beasiswa tersebut. Dimana hasil yang akan
ditampilkan adalah mahasiswa
dengan alternatif tertinggi sampai alternatif terendah. Sehingga yang
akan lolos dalam penerimaan
beasiswa tersebut adalah mahasiswa dengan nilai alternatif yang terbaik.
Gambar
5. Hasil
seleksi
Dalam penelitian ini akan
dicontohkan satu perhitungan untuk mencari nilai akhir dari 3 mahasiswa.
Berdasarkan pada gambar 4 diatas,
dapat dibentuk matriks keputusan X dengan mengambil 3 sampel data mahasiswa:
X = 0.75 0.5 0.6 1 1 0.75
0.75 0.5 0.6 0.5 0.5 0.25
 |
dan vektor bobot:
W= [0.6 0.4 1 1 0.2 0.8]
Matriks ternormalisasi R
diperoleh dari
persamaan (2.1):
0.33 0.25 0.2 0.25 0.25 0.50
0.33 0.50 0.33 1.00 1.00 0.75
0.33 0.50 033 0.50 0.50 0.25
Perkalian Matriks W * R sebagai
berikut :
0.20 0.10 0.20 0.25 0.05 0.40
0.20 0.20 0.3 1.00 0.20 0.60
0.20 0.20 0.33 0.50 0.10 0.20
Langkah berikutnya adalah
penjumlahan dari setiap alternatif. Supaya lebih jelas dimisalkan untuk
baris pertama dari matriks diatas
adalah A1, baris ke 2 = A2 dan baris ke 3 = A3. Setelah dilakukan
proses penjumlahan didapatkan
nilai A1 = 1.20, A2 =2.53, A3 = 1.53.
Langkah terakhir adalah proses
perangkingan. Hasil perankingan diperoleh: V1 1.20; V2 = 2.53; dan V3 = 1.53. Nilai
terbesar ada pada V2
sehingga
alternatif A2
(Mahasiswa
ke 2) adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik.
KESIMPULAN
Telah dibangun sebuah sistem pendukung keputusan untuk membantu penentuan seseorang
yang berhak mendapatkan beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan, dimana
kriteria tersebut diterjemahkan dari bilangan fuzzy kedalam bentuk sebuah bilangan crisp. sehingga
nilainya akan bisa dilakukan proses perhitungan untuk mencari alternatif terbaik. Dari penelitian
tersebut diketahui bahwa semakin banyak sampel yang dipunyai, maka tingkat validitasnya akan
cenderung naik. dan hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah alternatif yang memiliki nilai alternatif terbaik sdari alternatif yang lain.
Bagikan
Metode SAW
4/
5
Oleh
Unknown
