SISTEM PAKARSELEKSI PENERIMAAN

BEASISWA

SALLY PARLINASITI MUSRIFAH

Page 2

Latar Belakang

 

Beasiswa Program Beasiswa- BBM- PPA Beberapa lembaga yang bekerja sama dengan kampus. Kriteria- IPK- Penghasilan orang tua- Jumlah tanggungan orang tua- Semester

Page 3

1

2

3

Batasan Masalah

1.Sistem Pakar ini untuk kampus Politeknik Negeri Jakarta

2.Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

3.Memiliki kriteria : IPK, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, serta

semester.

Rumusan Masalah

1. Bagaimana membangun sistem pakar seleksi penerimaan beasiswa di PNJ?

2. Bagaimana membuktikan keberhasilan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making

(FMADM) melalui metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan hasil seleksi secara

manual.

Tujuan Penelitian

1. Merancang sistem pakar menggunakan FADM metode SAW

2. Mengukur tingkat akurasi keberhasilan FMADM SAW.

Manfaat Penelitian

1. Membantu penyeleksian beasiswa di Politeknik Negeri Jakarta.

2. Menambah pengetahuan penulis dalam merancang sistem pakar dengan metode

fuzzy Simple Additive Weighting (SAW).

3. Lebih efektif dan efisien dalam penyeleksian beasiswa di Politeknik Negeri Jakarta

dari pada secara manual.

4. Meminimalisir human error dan redudansi data.

TINJAUAN PUSTAKA

-Sistem pakar merupakan suatu metode yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke computer.-Tidak untuk menggantikan kedudukan seorang pakar tetapi untuk membagi pengetahuan dan pengalaman pakar tersebut.

-Multiple Attribute Decision Making biasanya mengambil sebuah keputusan dengan cara menyeleksi alternatif terbaik.

-Konsep dasar metode SAW adalah mencari bobot tertinggi dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.

-metode yang paling simpel dan banyak digunakan pada metode MADM

Flowchart Sistem Pendaftaran

Flowchart System Flow Entry Jenis, Kriteria, dan Bobot Beasiswa

Use Case Diagram

ERD

DFD Level 0

DFD Level 1

DFD Level 2

Gambar 3.6.1 Grafik Bobot

Bobot setiap kriteria:C1 (Nilai IPK) = 40%C2 (Penghasilan Orangtua) = 30%C3 (Semester) = 20%C4 (Tanggungan Orangtua) = 10%

Nilai IPK

Range Variable Nilai

1,00 – 2,00 Sangat Rendah (SR) 0,2

2,01 – 2,75 Rendah (R) 0,4

2,76 – 3,00 Sedang (S) 0,6

3,01 – 3,50 Tinggi (T) 0,8

3,51 – 4,00 Sangat Tinggi (ST) 1

Penghasilan orang tua

Range Variable Nilai

< 500 ribu Sangat Tinggi (ST) 0,2

> 500 ribu < 1,5 juta Tinggi (T) 0,4

> 1,5 juta < 3 juta Sedang (S) 0,6

> 3 juta < 5 juta Rendah (R) 0,8

> 5 juta Sangat Rendah (SR) 1

Semester

Semester Variable Nilai

2 Sangat Rendah (SR) 0,2

3 Rendah (R) 0,4

4 Sedang (S) 0,6

5 Tinggi (T) 0,8

6 Sangat Tinggi (ST) 1

Jumlah tanggungan orang tua

Jumlah tanggungan orang tua Variable Nilai

1 anak Sangat Rendah (SR) 0,2

2 anak Rendah (R) 0,4

3 anak Sedang (S) 0,6

4 anak Tinggi (T) 0,8

5 anak Sangat Tinggi (ST) 1

Uji Coba

Nama Pemohon Kriteria

IPK Penghasilan

Orang tua

Semester Jumlah tanggungan

Orang tua

Mhs - 1 3,50 1.000.000 6 3

Mhs – 2 2,75 3.200.000 4 2

Mhs – 3 3,75 5.000.000 2 5

Tabel Data Pemohon

Hasil perangkingan diperoleh : V1= 2,44, V2= 1,56 dan V3= 1,68. Nilai terbesar ada pada V1, dengan demikian alternatif A1 (Mahasiswa 1) adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik.

Dari data tabel pemohon tersebut maka dapat di buat tabel rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.

Alternatif Kriteria

  C1 C2 C3 C4

A10,8 0,4 1 0,6

A20,4 0,8 0,6 0,4

A31 0,8 0,2 1

Interface Dialog Menu Utama

Interface Form Mahasiswa

Form Hasil Sistem Pakar

Thank YouSemoga bermanfaat

Metodelogi Research <3