SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK

REKOMENDASI PEMILIHAN JURUSAN PADA SMK REKOMENDASI PEMILIHAN JURUSAN PADA SMK

MA’ARIF MAGELANG DENGAN METODE FUZZY MA’ARIF MAGELANG DENGAN METODE FUZZY

SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

Ferry Wicaksono

0911043

Teknik InformatikaTeknik Informatika, , STMIKSTMIK BINA PATRIA MAGELANG BINA PATRIA MAGELANG

LATAR BELAKANG LATAR BELAKANG MASALAHMASALAH

1. Proses penentuan pemilihan jurusan masih

dilakukan secara manual

2. Butuh panitia yang relatif banyak

3. Membutuhkan waktu yang lama

4. Kemungkinan human error

5. Peningkatan kualitas siswa

RUMUSAN MASALAHRUMUSAN MASALAH

1. Bagaimana merancang sebuah sistem pendukung

keputusan dengan menggunakan Fuzzy MADM (Multiple

Attribute Decission Making) dengan metode SAW (Simple

Additive Weighting) serta memanfaatkan PHP dan Mysql

agar menghasilkan pendukung keputusan yang tepat dalam

pemilihan penjurusan?

2. Apa manfaat yang diperoleh dengan adanya rancangan

sistem pendukung keputusan bagi pemilihan jurusan pada

SMK Ma’arif Magelang?

BATASAN MASALAHBATASAN MASALAH

1. Aplikasi SPK ini dibuat dengan ruang lingkup penerimaan

siswa baru pada SMK Ma’arif Magelang untuk memberikan

rekomendasi pemilihan jurusan

2. Model yang digunakan untuk pengambilan keputusan yaitu

Fuzzy Multiple  Attribute Decision Making (FMADM) dengan

metode Simple Additive Weighting (SAW).

3. Perangkat lunak yang digunakan untuk membangun aplikasi

ini adalah PHP dan Mysql.

TUJUANTUJUAN

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem pendukung keputusan berbasis web yang memiliki kemampuan melakukan perhitungan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

Sistem pendukung keputusan yang dibuat diharapkan dapat menghasilkan rekomendasi pemilihan jurusan bagi siswa SMK Ma’arif Magelang sehingga mempermudah tim penjurusan untuk mendapatkan jurusan yang tepat berdasarkan kemampuan yang dimiliki siswa

Fuzzy Multiple Attribute Fuzzy Multiple Attribute Decision MakingDecision Making

Suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif

optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu

Inti dari FMADM yaitu menentukan nilai bobot untuk

setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses

perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang

sudah diberikan

Simple Additive Weighting Simple Additive Weighting (SAW)(SAW)

Metode ini merupakan metode yang paling dikenal dan paling banyak digunakan orang dalam menghadapi situasi MADM (multiple attribute decision making).

Metode ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut.

Skor total untuk sebuah alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut

Langkah Penyelesaian SAW

1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.

2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.

3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), 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 vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi

Langkah Penyelesaian SAW

(cost) biayaatribut adalah j jika

(benefit) keuntunganatribut adalah j

ij

iji

iji

ij

ij

x

xMin

jikaxMax

x

r

dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi

dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan

j=1,2,...,n.

Langkah Penyelesaian SAW

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan

bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

n

1jijji rwV

Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan

sebagai:

Implementasi SAW

Misal : Data Pendaftar pada kriteria salah satu jurusan

No. Pendaftaran Matematika B.Inggris Ekonomi

220 76 82 67

221 65 70 80

222 75 78 72

Bobot 5 4 3

Atribut max max max

Implementasi SAW

Dalam sistem ini menggunakan atribut sama yaitu maksimal sehingga bobot preferensi yang memiliki nilai yang sama sebagai berikut: W = {5,4,3} Setelah bobot preferensi ditentukan, dibuat matrik berdasarkan tabel-tabel pembobotan sebelumnya

 76 82 67

X = 65 70 8075 78 72

Implementasi SAW

Setelah itu dilakukan normalisasi terhadap matrik X, berdasarkan persamaan dari metode Simple Additive Weighting sebagai berikut :

Implementasi SAW

Dari perhitungan diatas diperoleh matriks ternormalisasi R sebagai berikut:

1 0, 86 0, 981 0, 85 0,950,84 1 0,9

Kemudian proses perankingan menggunakan bobot preferensi yang ditentukan.

V1 = (1)(5)+(0,86)(4)+(0,98)(3) = 11, 38

V2 = (1)(5)+(0,85)(4)+(0,95)(3) = 11, 25

V3 = (0,84)(5)+(1)(4)+(0,9)(3) = 10, 9

SEKIANSEKIAN&&

TERIMA KASIHTERIMA KASIH