PEMANFAATAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING … filetinggi. Di samping itu, metode seleksi...

perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id

commit to user

i

PEMANFAATAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

DALAM PENENTUAN MAHASISWA BERPRESTASI TINGKAT

UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu

Jurusan Informatika

Disusun oleh:

SEKAR AYU RIZKANDARI

NIM M0509063

JURUSAN INFORMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA

2013


commit to user

ii


commit to user

iii


commit to user

iv

PEMANFAATAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)

DALAM PENENTUAN MAHASISWA BERPRESTASI TINGKAT

UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA

SEKAR AYU RIZKANDARI Jurusan Informatika. Fakultas MIPA. Universitas Sebelas Maret.

ABSTRAK

Proses seleksi mahasiswa berprestasi selama ini dilakukan dengan

memberikan nilai terhadap masing-masing kriteria pada setiap mahasiswa

kemudian menjumlahkan nilai tersebut untuk mendapatkan nilai akhir. Hal ini

cenderung berisiko karena memerlukan waktu yang lama dan ketelitian yang

tinggi. Di samping itu, metode seleksi mahasiswa berprestasi dilakukan pada

setiap tingkatan: jurusan, fakultas, dan universitas, yang hanya mengambil 1

mahasiswa terbaik untuk mewakili masing-masing jurusan dan fakultas. Hal ini

kurang efektif karena perbedaan potensi setiap mahasiswa di masing-masing

jurusan dan fakultas.

Dalam penelitian ini dilakukan perhitungan seleksi mahasiswa berprestasi

tingkat fakultas dan universitas menggunakan metode Simple Additive Weighting

(SAW) karena sesuai dengan perhitungan dalam menentukan mahasiswa

berprestasi yakni dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja

pada setiap alternatif pada semua atribut. Pada tingkat fakultas, arsitektur

sistemnya terdiri dari tahap universitas dan fakultas. Tahap universitas adalah

seleksi mahasiswa pada seluruh mahasiswa se-universitas, sedangkan tahap

fakultas merupakan hasil seleksi mahasiswa di tahap universitas yang

dikelompokkan ke fakultas masing-masing. Banyaknya mahasiswa yang diambil

pada tahap universitas disesuaikan dengan jumlah kandidat mahasiswa berprestasi

di tahap fakultas.

Hasil dari penelitian ini adalah bahwa dari 1, 2, 3, 4, dan 5 kandidat

mahasiswa berprestasi yang akan diambil pada tingkat fakultas, 2 kandidat adalah

yang terbaik diantara jumlah kandidat lainnya dengan nilai ketepatan klasifikasi

(accuracy) 92%, ketepatan prediksi (sensitivity) 78%, dan tingkat kesalahan yang

mungkin terjadi adalah 22%.

Kata kunci: bobot, kriteria, MADM, mahasiswa berprestasi, SAW


commit to user

v

UTILIZATION OF SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD (SAW)

FOR DETERMINATION OF HIGH ACHIEVING STUDENT

IN SEBELAS MARET SURAKARTA UNIVERSITY LEVEL

SEKAR AYU RIZKANDARI

Department of Informatic. Mathematic and Science Faculty.

Sebelas Maret University

ABSTRACT

The selection process of outstanding students is done by giving a value to

each criteria for each student then summing these values to obtain the final value.

This system tends to be risky because it requires a long time and high accuracy. In

addition, the method of selection of students is done at every level of achievement:

department, faculty, and university which only take the best student to represent

each department and faculty. It is less effective because of differences in each

potential of student in every department and faculty.

In this research, the calculations of outstanding students selection in

university and faculty level using Simple Additive Weighting (SAW) because

suitable with calculations in determining the best student by finding the weighted

sum from the performance rating of each alternative on all attributes. At the

faculty level, the system architecture is composed of university and faculty phase.

The university phase is students’ selection of all students in university. Faculty

phase is the results of students’ selection in the university phase are grouped into

their respective faculties. The number of students which taken in university phase

adjusted by the number of candidates in faculty phase.

Results from this study is that of 1, 2, 3, 4, and 5 candidates of outstanding

students to be taken at the faculty level, 2 is the best candidate among the number

of other candidates with 92% accuracy value, sensitivity value 78 %, and the

error rate value is 22%.

Keywords: weights,criteria,MADM, student achievement, SAW.


commit to user

vi

MOTTO

“Indeed, Allah will not change the condition of a people until they change what is

in themselves”

(the Glorious Qur’an 13: 11)

“Allah is sufficient for us”

(the Glorious Qur’an 3: 173)

“So verily, with the hardship there is relief. Verily, with the hardship there is

relief”

(the Glorious Qur’an 94: 5-6)

“The beautiful thing about learning is no one can take it away from you”

(B. B. King)

“Life as if you were to die tomorrow, learn as if you were to live forever”

(Mahatma Gandhi)


commit to user

vii

PERSEMBAHAN

Karya ini penulis persembahkan kepada:

“Ibu Sri Isnurani S dan Bapak Zamrodin yang telah banyak berkorban,

mendukung, dan senantiasa mendoakan agar Allah memudahkan segalanya”

“Adikku, Dini Ginanjar Mukti, yang selalu memberi dukungan dan mendoakan”

“Deska Muhammad Faisal yang telah membantu, memberi semangat,

dan menginspirasi”

“Teman-teman Kos IC atas keceriaan dan kebersamaannya”

“Teman-teman Informatika UNS 2009”


commit to user

viii

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah yang senantiasa

memberikan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan

skripsi dengan judul Pemanfaatan Metode Simple Additive Weighting (SAW)

Dalam Penentuan Mahasiswa Berprestasi Tingkat Universitas Sebelas Maret

Surakarta ini dengan baik. yang menjadi salah satu syarat wajib untuk

memperoleh gelar Sarjana Informatika di Universitas Sebelas Maret (UNS)

Surakarta.

Penulis menyadari akan keterbatasan yang dimiliki, begitu banyak

bimbingan, bantuan, serta motivasi yang diberikan dalam proses penyusunan

skripsi ini. Oleh karena itu, ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada :

1. Bapak Ristu Saptono, S.Si., M.T selaku Dosen Pembimbing I yang penuh

kesabaran membimbing, memberi masukan, mengarahkan, dan memberi

motivasi kepada penulis selama proses penyusunan skripsi ini,

2. Bapak Wiharto, S.T, M.Kom selaku Dosen Pembimbing II yang memberi

masukan, membimbing, dan mengarahkan penulis selama proses

penyusunan skripsi ini,

3. Ibu Umi Salamah, S.Si.,M.Kom selaku Ketua Jurusan S1 Informatika yang

memberikan dukungan kepada penulis selama proses penyusunan skripsi,

4. Ibu Esti Suryani S.Si.,M.Kom selaku Pembimbing Akademik yang telah

banyak memberi bimbingan selama penulis menempuh studi di Jurusan

Informatika FMIPA UNS

5. Bapak dan Ibu dosen serta karyawan di Jurusan Informatika FMIPA UNS

yang telah mengajar penulis selama masa studi dan membantu dalam proses

penyusunan skripsi ini,

6. Ibu, Bapak, adik, dan keluarga yang senantiasa memberi motivasi dan

mendoakan agar proses pentusunan skripsi ini berjalan dengan lancar.

7. Teman-teman Kos IC dan Informatika 2009 yang selalu memberi semangat

dan dukungan sehingga penyusunan skripsi ini dapat terselesaikan.

8. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu dalam membantu

penyelesaian skripsi ini.

Penulis berharap semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi semua pihak.

Surakarta, November 2013

Penulis


commit to user

ix

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL.................................................................................................. i

HALAMAN PERSETUJUAN .................................................................................. ii

HALAMAN PENGESAHAN.................................................................................. iii

ABSTRAK ............................................................................................................... iv

ABSTRACT .............................................................................................................. v

MOTTO ................................................................................................................. vi

PERSEMBAHAN ................................................................................................... vii

KATA PENGANTAR ........................................................................................... viii

DAFTAR ISI ........................................................................................................... iix

DAFTAR TABEL ................................................................................................... xii

DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xiiiii

DAFTAR LAMPIRAN .......................................................................................... xiv

BAB I PENDAHULUAN ......................................................................................... 1

1.1 Latar Belakang .............................................................................................. 1

1.2 Rumusan Masalah ......................................................................................... 3

1.3 Batasan Masalah ............................................................................................ 3

1.4 Tujuan Penelitian........................................................................................... 4

1.5 Manfaat Penelitian......................................................................................... 4

1.6 Sistematika Penulisan .................................................................................... 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA............................................................................... 5

2.1 Landasan Teori .............................................................................................. 6

2.1.1 MADM ................................................................................................ 6

2.1.2 Metode Simple Additive Weighting (SAW) ....................................... 7

2.1.3 Mahasiswa Berprestasi ........................................................................ 8

2.1.4 Sensitivity, False Alarm Rate (FAR), dan Accuracy ........................ 10


commit to user

x

2.2 Penelitian Terkait ........................................................................................ 11

2.2.1 Simulasi Seleksi Mahasiswa Baru Jalur Undangan dengan

Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Rubiyatun, Bowo

Winarno, dan Sri Sulistijowati Jurusan Matematika FMIPA

UNS).............................................................…………......................11

2.2.2 Penerapan Metode AHP dalam Menentukan Mahasiswa Berprestasi

(Yance Sonatha, Meri Azmi. Jurusan Teknologi Informasi Politeknik

Negeri Padang Kampus Unand Limau Manis

Padang).............................................................................................. 12

2.2.3 Aplikasi ROC Untuk Uji Kehandalan Model HyBMG (Kadarsah.

Puslitbang BMKG) ...........................................................................12

2.2.4 Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk

Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive

Weighting) (Sri Eniyati. Program Studi Sistem Informasi, Universitas

Stikubank) .........................................................................................12

2.2.5 Analysis and Implementation Fuzzy Multi-Attribute Decision Making

SAW Method for Selection of High Achieving Students in Faculty

Level (Widayanti-Deni, Oka-Sudana, dan Arya-Sasmita, Department

of Information Technology, Udayana University, Bali) ................... 13

2.3 Rencana Penelitian ...................................................................................... 13

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ............................................................... 18

3.1 Tahap Persiapan .......................................................................................... 18

3.1.1 Studi Literatur ................................................................................... 18

3.1.2 Pengumpulan Data ............................................................................ 18

3.2 Tahap Pemodelan ........................................................................................ 19

3.3 Tahap Implementasi .................................................................................... 20

3.3.1 Proses Seleksi Mahasiswa Tingkat Fakultas .................................... 20

3.3.2 Proses Seleksi Mahasiswa Tingkat Universitas ................................ 21

3.4 Tahap Pengujian .......................................................................................... 22

3.6 Pengembangan Perangkat Lunak ................................................................ 23

BAB IV PEMBAHASAN ....................................................................................... 24

4.1 Data Hasil Survey........................................................................................ 24

4.2 Konversi Data Prestasi Mahasiswa ............................................................. 26


commit to user

xi

4.3 Perhitungan Metode Simple Additive Weighting ......................................... 26

1.3.1 Tingkat Fakultas .............................................................................. 26

1.3.1.1 Tahap Universitas ........................................................................ 27

1.3.1.2 Tahap Fakultas ............................................................................. 30

1.3.2 Tingkat Universitas ......................................................................... 31

4.4 Ketepatan Klasifikasi (Accuracy), Ketepatan Prediksi (Sensitivity), dan

Tingkat Kesalahan (False Alarm Rate) ...................................................... 31

4.4.1 Ketepatan Klasifikasi (Accuracy), Ketepatan Prediksi (Sensitivity),

dan Tingkat Kesalahan (False Alarm Rate) 1 Kandidat .............................. 32









BAB V PENUTUP.................................................................................................. 39

5.1 Kesimpulan.................................................................................................. 39

5.2 Saran ............................................................................................................ 39

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................. 40


commit to user

xii

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Penilaian Pencapaian Prestasi ................................................................... 9

Tabel 2.2 Penilaian Pencapaian Prestasi ................................................................... 9

Tabel 2.3 Confusion Matrix .................................................................................... 11

Tabel 2.4 Konsep Penelitian Saat ini dan Penelitian Sebelumnya .......................... 15

Tabel 3.1 Jumlah Sampel ........................................................................................ 19

Tabel 3.2 Confusion Matrix .................................................................................... 23

Tabel 4.1 Contoh Data Hasil Survey ...................................................................... 24

Tabel 4.2 Contoh Data Prestasi Mahasiswa ............................................................ 25

Tabel 4.3 Contoh Konversi Prestasi Mahasiswa Sesuai Pedoman Mahasiswa

Berprestasi 2013 ..................................................................................... 26

Tabel 4.4 Hasil perhitungan SAW di Universitas ................................................... 27

Tabel 4.5 Mahasiswa Berprestasi Peringkat I per Fakultas .................................... 30

Tabel 4.6 Mahasiswa Berprestasi di Tahap Fakultas dan Universitas dengan 1

Kandidat ................................................................................................. 32

Tabel 4.7 Confusion Matrix pada 1 Kandidat ........................................................ 32



Tabel 4.10 Confusion Matrix pada 4 Kandidat ...................................................... 35

Tabel 4.11 Confusion Matrix pada 5 Kandidat ...................................................... 36

Tabel 4.12 Hasil Perhitungan Ketepatan Klasifikasi (accuracy), Ketepatan

Prediksi (sensitivity), dan Tingkat Kesalahan (False Alarm Rate ......... 37


commit to user

xiii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 3.1 Arsitektur Sistem Tingkat Fakultas ..................................................... 21

Gambar 3.2 Arsitektur Sistem Tingkat Universitas ................................................ 21


commit to user

xiv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran A. Data Keseluruhan Mahasiswa ........................................................... 43

Lampiran B. Data Prestasi Keseluruhan Mahasiswa .............................................. 48

Lampiran C. Data dan Konversi Prestasi Keseluruhan Mahasiswa ........................ 61

Lampiran D. Data Perhitungan Mahasiswa Universitas ......................................... 65

Lampiran E. Data Perhitungan Mahasiswa Fakultas Hukum ................................. 72

Lampiran F. Data Perhitungan Mahasiswa FKIP ................................................... 73

Lampiran G. Data Perhitungan Mahasiswa Fakultas Teknik ................................. 75

Lampiran H. Data Perhitungan Mahasiswa Fakultas Pertanian .............................. 76

Lampiran I. Data Perhitungan Mahasiswa Fakultas Kedokteran ............................ 77

Lampiran J. Data Perhitungan Mahasiswa Fakultas Ekonomi ............................... 78

Lampiran K.Data Perhitungan Mahasiswa FISIP ................................................... 79

Lampiran L. Data Perhitungan Mahasiswa FSSR .................................................. 80

Lampiran M. Data Perhitungan Mahasiswa FMIPA .............................................. 81

Lampiran N. Perbandingan Mahasiswa Fakultas dan Universitas dengan 2

Kandidat ................................................................................................. 82

Lampiran O. Perbandingan Mahasiswa Fakultas dan Universitas dengan 3

Kandidat ................................................................................................. 83

Lampiran P. Perbandingan Mahasiswa Fakultas dan Universitas dengan 4

Kandidat ................................................................................................. 84

Lampiran Q. Perbandingan Mahasiswa Fakultas dan Universitas dengan 5

Kandidat ................................................................................................. 86

PEMANFAATAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING … filetinggi. Di samping itu, metode seleksi...

Documents

Transcript of PEMANFAATAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING … filetinggi. Di samping itu, metode seleksi...