Jurnal KAPUTAMA, Vol.7 No.2, Januari 2014 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 16
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BEASISWA (PPA
DAN BBM) DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
(STUDY KASUS : AKBID KHOLISATURRAHMI BINJAI).
Drs. Katen Lumbanbatu, M.Kom.1, Novriyeni, S.Kom.,M.Kom.2
STMIK KAPUTAMA, Jln.Veteran No.4A-9A
Binjai, Indonesia
ABSTRAK
Beasiswa merupakan penhasilan bagi yang menerima dan tujuan beasiswa adalah untuk membantu
meringankan beban biaya mahasiswa selama pendidikan atau siswa yang mendapatkan. AKBID Kholisatur
Rahm Binjai adalah salah satu perguruan tinggi yang memberikan beasiswa untuk mahasiswa setiap tahunya.
Sesuai dengan peraturan yang ditetapkan oleh Koordinasi Perguruan Tinggi untuk mendapatkan beasiswa,
maka diperlukan criteria-kriteria untuk menentukan seoaang mahasiswa untuk mendaptkan beasiswa,
dibutuhkan system pendukung keputusan dengan metode SAW (Simple Additive Weingting). Metode SAW
ini dipilih karena merupakan penumlahan terbobot untuk mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja
pada setiap alternative pada semua atribut. Metode SAW yang dilakukan dengan menari nilai bobot untuk
setiap criteria, dan kemudian membuat proses yang akan menentukan peringkat alternative yang optimal
adalah mahaiswa yang terbaik akan dipertimbangkan oleh pengambil keputusan untuk mendapatkan
beasiswa.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Beasiswa, Metode SAW
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pemberian bantuan belajar berupa
beasiswa diberikan kepada mahasiswa di
AKBID KHOLISATURRAHMI BINJAI.
Beasiswa yang diberikan antara lain
beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik
(PPA) yang diberikan kepada mahasiswa
yang berprestasi dan beasiswa Bantuan
Belajar Mahasiswa (BBM) yang diberikan
kepada mahasiswa yang kurang mampu.
Dalam menentukan penerima beasiswa telah
menggunakan bantuan komputer, tetapi
penggunaanya belum optimal. Hal ini
menyebabkan pengelolaan data beasiswa
yang tidak efisien terutama dari segi waktu
dan banyaknya perulangan proses yang
sebenarnya dapat diefisienkan, oleh karena
itu, perlu adanya sistem pendukung
keputusan untuk mempermudah perhitungan
semua kriteria yang mendukung untuk
penentuan beasiswa, sehingga dapat
mempersingkat waktu penyelesaian dan
dapat meningkatkan kualitas keputusan
dalam penentuan penerima beasiswa PPA
dan BBM. Sistem pendukung keputusan
juga merupakan sistem informasi berbasis
komputer untuk manajemen pengambilan
keputusan yang menangani masalah semi
terstruktur.
Penulis telah mengamati dari hasil
penelitian yang sudah ada oleh Sri Eniyanti
(2011) dengan judul Perancangan Sistem
Pendukung Pengambilan Keputusan untuk
Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW
(Simple Additive Weigthting) dalam
penelitiannya mengatakan bahwa metode ini
digunakan untuk melakukan penilaian atau
seleksi terhadap beberapa alternatif dalam
jumlah terbatas. Dalam hal ini alterantif
yang dimaksud adalah berhak menerima
beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria yang
sudah ditentukan. Dengan metode ini
penilaian akan lebih tepat karena didasarkan
pada nilai kriteria dan bobot yang sudah
ditentukan sehingga mendapatkan hasil yang
lebih akurat terhadap siapa yang akan
menerima beasiswa tersebut.
Meskipun dengan alur algoritma
yang sederhana tetapi dapat menjadi bahan
solusi terhadap permasalahan dalam
penentuan beasiswa. Alur algoritma yang
sederhana menjadi pertimbangan dalam
mengaplikasikannya menjadi perangkat
lunak yang sesuai dengan waktu pembuatan
Penelitian. Bila dibandingkan dengan
metode AHP atau metode pendekatan
subyektif-obyektif metode FMADM (Fuzzy
Multiple Attribute Decision Making) dengan
SAW (Simple Addtive Weighting) dalam
hasil perankingan terhadap kriteria dan
bobot yang ditentukan relatif sama meskipun
setiap metode mempunyai kelebihan dan
kekurangan masing-masing.
Jurnal KAPUTAMA, Vol.7 No.2, Januari 2014 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 17
1.2 Identifikasi Masalah
1. Bagaimana merancang sistem
pendukung keputusan guna membantu
bagian kemahasiswaan untuk
menentukan calon penerima beasiswa
PPA dan BBM di AKBID Kholisatur
Rahmi Binjai?
2. Bagaimana menerapkan Metode
Simple Additive Weighting kedalam
sistem untuk menentukan penerimaan
beasiswa PPA dan BBM?
1.3 Batasan Masalah
1. Sistem ini digunakan untuk penentuan
calon penerima beasiswa PPA dan
BBM.
2. Metode yang digunakan adalah Metode
Simple Additive Weighting (SAW).
3. Sistem yang dibangun masih bersifat
Stand Alone (berdiri sendiri).
4. Jenis beasiswa dibedakan antara
beasiswa berprestasi dan kurang
mampu.
5. Persyaratan Beasiswa PPA dan BBM
adalah mahasiswa paling rendah duduk
pada semester II dan paling tinggi
duduk pada semester VI.
6. Kriteria yang digunakan untuk
mendapatkan beasiswa PPA adalah
IPK ≥ 3.00, semester, pekerjaan orang
tua, penghasilan orang tua pertahun,
jumlah tanggungan orang tua.
7. Kriteria yang digunakan untuk
mendapatkan beasiswa BBM adalah
IPK ≥ 2.50, semester, pekerjaan orang
tua, penghasilan orang tua pertahun,
jumlah tanggungan orang tua.
8. Menggunakan Visual Basic.Net dan
database MySQL.
1.4 Rumusan Masalah
1. Dengan sistem pendukung keputusan
ini, bagaimana menentukan mahasiswa
yang layak atau tidak untuk
mendapatkan beasiswa PPA dan BBM
sesuai dengan kriteria dan bobot yang
sudah ditentukan.
2. Berdasarkan variabel yang sudah
ditentukan, bagaimana sebuah sistem
pendukung keputusan dapat
memberikan keputusan dan
menyelesaikan permasalahan beasiswa
PPA dan BBM dengan menggunakan
bahasa pemrograman VB.Net 2008 dan
database MySQL.
1.5 Tujuan Penelitian
1. Untuk memudahkan dalam
memperoleh keputusan yang lebih
akurat terhadap mahasiswa yang akan
menerima beasiswa.
2. Untuk membangun suatu model
pengambilan keputusan dengan
menggunakan metode Simple Additive
Weighting (SAW) untuk menentukan
mahasiswa yang akan menerima
beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria
yang serta bobot yang sudah ada.
1.6 Manfaat Penelitian
1. Untuk memudahkan pengambilan
keputusan di AKBID
KHOLISATURRAHMI BINJAI yang
akan membantu Direktur dan Bagian
Kemahasiswaan untuk menentukan
mahasiswa yang layak menerima
beasiswa.
2. Untuk mempermudah bagian
kemahasiswaan dalam menentukan
mahasiswa yang layak mendapatkan
beasiswa PPA dan BBM sesuai dengan
nilai perangkingan yang sudah
diperoleh.
3. Untuk mempermudah mahasiswa
dalam memperoleh informasi tentang
beasiswa.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pengertian Beasiswa
Pengertian beasiswa seperti yang
dikutip dari www.wikipedia.org adalah
pemberian berupa bantuan keuangan yang
diberikan kepada perorangan yang bertujuan
untuk digunakan demi kelangsungan
pendidikan yang ditempuh. Beasiswa dapat
diberikan oleh lembaga pemerintah,
perusahaan, ataupun yayasan. Pemberian
beasiswa dapat dikategorikan pada
pemberian cuma-cuma ataupun pemberian
dengan ikatan kerja (biasa disebut ikatan
dinas) setelah selesainya pendidikan. Lama
ikatan dinas ini berbeda-beda, tergantung
pada lembaga yang memberikan beasiswa
tersebut.
Pada dasarnya, beasiswa adalah
penghasilan bagi yang menerimanya.
Beasiswa ini sesuai dengan ketentuan pasal
4 ayat (1) UU PPh/2000. Disebutkan
pengertian penghasilan adalah tambahan
kemampuan ekonomis dengan nama dan
dalam bentuk apapun yang diterima atau
diperoleh dari sumber Indonesia atau luar
Indonesia yang dapat digunakan untuk
konsumsi atau menambah kekayaan Wajib
Pajak (WP), karena beasiswa bisa diartikan
menambah kemampuan ekonomis bagi
penerimanya, berarti beasiswa merupakan
penghasilan (Jawa Pos, 2009).
Jurnal KAPUTAMA, Vol.7 No.2, Januari 2014 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 18
(cost) biayaatribut adalah j jika
(benefit) keuntunganatribut adalah j
ij
iji
iji
ij
ij
x
xMin
jikaxMax
x
r
n
j
ijji rwV1
2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Menurut Mat dan Watson, Sistem
Pendukung Keputusan (SPK) merupakan
suatu sistem interaktif yang membantu
pengambilan keputusan melalui penggunaan
data dan model-model keputusan untuk
memecahkan masalah-masalah yang sifatnya
semi terstruktur dan tidak terstruktur.
Sedangkan menurut Moore dan Chang, SPK
adalah sistem yang dapat dikembangkan,
mampu mendukung analisis data dan
pemodelan keputusan, berorientasi pada
perencanaan masa mendatang, serta tidak
bisa direncanakan interval (periode) waktu
pemakaiannya.
2.2.3 Komponen-Komponen Sistem
Pendukung Keputusan
Efraim Turban, dalam bukunya
Decision support system and Intelligent
System, Aplikasi Sistem Pendukung
Keputusan bisa dikomposisikan dengan
subsistem berikut ini:
Gambar II.1 Komponen SPK
2.3 Fuzzy Multiple Attribute Decision
Making (FMADM)
Fuzzy Multiple Attribute Decision
Making (FMADM) adalah suatu metode
yang digunakan untuk mencari alternatif
optimal dari sejumlah kriteria tertentu. Inti
dari Fuzzy MADM adalah menentukan nilai
bobot untuk setiap atribut, kemudian
dilanjutkan dengan proses perangkingan
yang akan menyeleksi alternatif yang sudah
diberikan. Pada dasarnya, ada tiga
pendekatan untuk mencari nilai bobot
atribut, yaitu pendekatan subyektif,
pendekatan obyektif dan pendekatan
integrasi antara subyektif dan obyektif.
Masing-masing pendekatan memiliki
kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan
subyektif, nilai bobot dihitung secara
matematis sehingga mengabaikan
subyektifitas dari pengambil keputusan.
2.3.1 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW sering juga dikenal
istilah metode penjumlahan terbobot.
Konsep dasar metode SAW adalah mencari
penjumlahan terbobot dari rating kinerja
pada setiap alternatif dari semua atribut.
Metode SAW membutuhkan proses
normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu
skala yang dapat diperbandingkan dengan
semua rating alternative yang ada. Formula
untuk melakukan normalisasi tersebut
adalah sebagai berikut:
Gambar II.2 Formula Untuk Normalisasi
dimana rij adalah rating kinerja
ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut
Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai
preferensi untuk setiap alternative (Vi)
diberikan
rumus sebagai berikut:
Gambar II.3 Nilai Prefensi Setiap
Alternatif
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan
bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
2.4 Algoritma Penyelesaian
Dalam penelitian ini menggunakan
metode FMADM dengan metode SAW,
adapun langkah-langkah penyelesaiannya
adalah :
1. Memberikan nilia setiap alternatif (cara
menghitung nilai rating kinerja
ternormalisasi ( ijr ) dari alternatif )
pada setiap kriteria ( ) yang sudah
ditentukan, dimana nilai i = 1,2,…m
dan j = 1,2,…n.
2. Memberikan nilai bobot (W) yang juga
didaptkan berdasarkan nilai crisp.
Melakukan normalisasi matriks dengan cara
menghitung nilai rating kinerja
ternormalisasi ( ijr ) dari alternatif pada
atribut berdasarkan persamaan yang
disesuaikan dengan jenis atribut (atribut
keuntungan / benefit = MAKSIMUM atau
atribut biaya / cost = MINIMUM).
Melakukan proses perangkingan untuk
Jurnal KAPUTAMA, Vol.7 No.2, Januari 2014 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 19
setiap alternatif ( ) dengan cara mengalikan
nilai bobot ( ) dengan nilai rating kinerja
ternormalisasi ( ).
3.1 Metodologi Penelitian
Penelitian dilakukan di
AKBID Kholisatur Rahmi Binjai di
mulai pada bulan Maret 2013.
3.1.1 Jenis Data Dan Pengumpulan
Data
Jenis data yang digunakan
dalam penelitian adalah sebagai
berikut :
1. Data Primer yaitu pengambilan
data dilakukan melalui cara-cara
wawancara (Interview)
Pengumpulan data dengan
wawancara ini dilakukan untuk
mencari data dan informasi
tentang hal-hal yang dibutuhkan
dalam penelitian. Wawancara
dilakukan dengan Perguruan
Tinggi yang dijadikan objek
penelitian. Wawancara yang
dilakukan lebih mengutamakan
bagaimana proses penentuan
beasiswa.
2. Data Sekunder yaitu guna
mendapatkan data, gambaran dan
keterangan yang lebih lengkap
penulis menggunakan studi
literatur dengan cara
mengumpulkan dan mempelajari
literatur yang berkaitan dengan
teori Sistem Pendukung
Keputusan, dan Metode Simple
Additive Weighting. Sumber
literatur berupa buku teks, paper,
jurnal, karya ilmiah, dan situs-
situs penunjang lainnya.
3.1.2 Analisis Sistem
Analisis sistem merupakan
penguraian dari suatu sistem yang
utuh kedalam bagian-bagian
komponen dengan tujuan untuk
mengidentifikasikan dan
mengevaluasi permasalahan-
permasalahan, yang terjadi dan
kebutuhan-kebutuhan yang
diharapkan sehingga dapat diusulkan
perbaikannya.
Adapun proses pembuatan
perangkat lunak Sistem Pendukung
Keputusan Penentuan Beasiswa
(PPA dan BBM) ini dilakukan
dengan menggunakan model air
terjun (Waterfall). Dimana siklus
perangkat lunak ini didefinisikan
pada gambar berikut ini :
Gambar III.1 Proses Pembuatan Rekayasa
Perangkat Lunak
Tahapan-tahapan yang
dilakukan untuk pengembangan
dasar yaitu :
3.1.3 Analisis Masalah
Dari analisis masalah dapat
diketahui dengan jelas masalah apa
saja yang sering muncul dalam
penentuan beasiswa. Berdasarkan
hasil penelitian yang dilakukan oleh
penulis, maka didapatlah
permasalahan sebagai berikut :
1. Pengolahan data beasiswa masih
menggunakan sistem manual,
dalam arti belum adanya sistem
komputerisasi dalam menetukan
penerima beasiswa, sehingga
menyebabkan terjadinya
kesalaha.
2. Proses penyeleksian ini
membutuhkan ketelitian dan
waktu, karena data mahasiswa
akan dibandingkan dengan
kriteria beasiswa satu persatu.
3. Penyimpanan hasil penentuan
beasiswa masih menggunakan
Microsoft Office Excel.
3.1.4. Analisis Dengan Metode Saw
Jurnal KAPUTAMA, Vol.7 No.2, Januari 2014 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 20
Dengan menggunakan
metode SAW diperlukan kriteria-
kriteria dan bobot untuk melakukan
perhitungannya sehingga akan
didapat alternatif terbaik, dalam hal
ini alternatif yang dimaksud adalah
yang berhak menerima beasiswa
berdasarkan kriteria-kriteria yang
sudah ditentukan sebelumnya.
Metode SAW dalam
prosesnya memerlukan kriteria yang
dijadikan bahan perhitungan pada
proses perangkingan. kriteria yang
menjadi bahan pertimbangan, seperti
yang ditunjukkan pada tabel berikut : Tabel III.1 Kriteria
Kriteria Keterangan Cost
(biaya)
Benefit
(keuntungan)
C1 Nilai IPK
C2 Semester
C3 Pekerjaan
Orangtua
C4 Penghasilan
Orangtua
pertahun
C5 Jumlah
Tanggungan
Orangtua
Dari masing-masing kriteria
akan ditentukan bobot-bobotnya.
Pada bobot terdiri dari enam
bilangan fuzzy, yaitu Sangat Rendah
(SR), Rendah (R), Sedang (S),
tengah (T1), Tinggi (T2), Sangat
Tinggi (ST), seperti yang
ditunjukkan pada tabel berikut: Tabel III.2 Bobot
Bilangan SAW Nilai
Sangat Rendah (SR) 0
Rendah (R) 0.2
Sedang (S) 0.4
Tengah (T1) 0.6
Tinggi (T2) 0.8
Sangat Tinggi (ST) 1
Data-data dari tiap mahasiswa
tersebut di masukan ke dalam tabel
dibawah ini :
Tabel III.3 Data Mahasiswa Yang
Mengajukan Beasiswa
Langkah peyelesaian dalam penerapan
metode Simple Additive Weigthing (SAW)
meliputi :
1. Memberikan nilai setiap alternative
( ) pada setiap criteria ( ) yang
sudah ditentukan.
a. Nilai IPK
Pada kriteria Nilai IPK terdiri dari enam
bilangan fuzzy, yaitu yaitu Sangat Rendah
(SR), Rendah (R), Sedang (S), Tengah (T1),
Tinggi (T2), Sangat Tinggi (ST), seperti
yang ditunjukkan pada tabel berikut :
Tabel III.4 Nilai IPK
Nilai IPK (C1) Nilai Variabel
≤ 2.50 0 Sangat Rendah
3.00 s/d 3.25 0.2 Rendah
3.25 s/d 3.50 0.4 Sedang
3.50 s/d 3.75 0.6 Tengah
3.75 s/d 4.00 0.8 Tinggi
≥ 4.00 1 Sangat Tinggi
b. Semester
Pada kriteria Semester terdiri dari enam
bilangan fuzzy, yaitu yaitu Sangat Rendah
(SR), Rendah (R), Sedang (S), Tengah (T1),
Tinggi (T2), Sangat Tinggi (ST), seperti
yang ditunjukkan pada tabel berikut :
Tabel III.5 Semester
Semester (C2) Nilai Variabel
Semster 1 0 Sangat Rendah
Alternat
if
Kriteria
Nilai
IPK
Se
me
s
ter
Pekerja
an
Orangtu
a
Penghasilan
Orangtua
Jumla
h
Tang
gunga
n
Orang
tua
Mahasi
swa 1
3.80 III Wirasw
asta
Rp. 28.500.000 3
Mahasi
swa 2
3.75 V Karyaw
an
Pabrik
Rp. 34.000.000 4
Mahasi
swa 3
3.90 III Petani Rp. 20.000.000 4
Mahasi
swa 4
3.78 V Guru Rp. 30.000.000 2
Mahasi
swa 5
3.70 VI Pedaga
ng
Rp. 30.000.000 4
Mahasi
swa 6
3.85 IV TNI Rp. 40.000.000 3
Mahasi
swa 7
3.50 III Karyaw
an
Rp. 30.000.000 2
Mahasi
swa 8
3.75 V Pemda Rp. 40.000.000 5
Mahasi
swa 9
3.25 VI Nelaya
n
Rp. 15.000.000 4
Mahasi
swa 10
3.95 IV Petani Rp. 22.000.000 6
Jurnal KAPUTAMA, Vol.7 No.2, Januari 2014 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 21
Semester 2 0.2 Rendah
Semester 3 0.4 Sedang
Semester 4 0.6 Tengah
Semester 5 0.8 Tinggi
Semester 6 1 Sangat Tinggi
a. Pekerjaan OrangTua
Pada kriteria Semester terdiri dari enam
bilangan fuzzy, yaitu yaitu Sangat Rendah
(SR), Rendah (R), Sedang (S), Tengah (T1),
Tinggi (T2), Sangat Tinggi (ST), seperti
yang ditunjukkan pada tabel berikut :
Tabel III.6 Pekerjaan Orangtua
Pekerjaan Orang
Tua (C3)
Nilai Variabel
TNI / POLRI 0.2 Rendah
Pegawai Negeri
Sipil
0.4 Sedang
Pegawai Swasta 0.6 Tengah
Wiraswasta 0.8 Tinggi
Petani / Nelayan 1 Sangat
Tinggi
b. Penghasilan Orangtua perTahun
Pada kriteria Semester terdiri dari enam
bilangan fuzzy, yaitu yaitu Sangat Rendah
(SR), Rendah (R), Sedang (S), Tengah (T1),
Tinggi (T2), Sangat Tinggi (ST), seperti
yang ditunjukkan pada tabel berikut :
Tabel III.7 Penghasilan Orangtua
perTahun
Penghasilan Orang
tua /tahun (C4)
Nilai Variabel
≤ Rp. 12.000.000 0 Sangat
Rendah
Rp. 12.000.000
s/d Rp.
24.000.000
0.2 Rendah
Rp. 24.000.000
s/d Rp.
30.000.000
0.4 Sedang
Rp. 30.000.000
s/d Rp.
36.000.000
0.6 Tengah
Rp. 36.000.000
s/d Rp.
42.000.000
0.8 Tinggi
≥ Rp. 42.000.000 1 Sangat
Tinggi
c. Jumlah Tanggungan Orangtua
Pada kriteria Semester terdiri dari enam
bilangan fuzzy, yaitu yaitu Sangat Rendah
(SR), Rendah (R), Sedang (S), Tengah (T1),
Tinggi (T2), Sangat Tinggi (ST), seperti
yang ditunjukkan pada tabel berikut :
Tabel III.8 Jumlah Tanggungan Orangtua
Tanggungan
Orang Tua (C5)
Nilai Variabel
1 orang 0 Sangat
Rendah
2 orang 0.2 Rendah
3 orang 0.4 Sedang
4 orang 0.6 Tengah
5 orang 0.8 Tinggi
≥ 5 orang 1 Sangat
Tinggi
Supaya lebih jelas misalkan dari Tabel 3.3
diatas adalah = Mahasiswa 1, =
Mahasiswa 2, = Mahasiswa 3, =
Mahasiswa 4, = Mahasiswa 5 samapai
dengan = Mahasiswa 15. Tabel III.11
akan menunjukkan rating kecocokan dari
setiap pada setiap kriteria.
Tabel III.9 Rating Kecocokan Dari Setiap
Alternative Pada Setiap Kriteria
Alternatif
Kriteria
0.8 0.4 0.8 0.4 0.4
0.6 0.8 0.6 0.6 0.6
0.8 0.4 1 0.2 0.6
0.8 0.8 0.6 0.4 0.2
0.6 1 0.8 0.4 0.6
0.8 1 0.2 0.8 0.4
0.4 0.4 0.6 0.4 0.2
0.6 0.8 0.4 0.8 0.8
0.2 1 1 0.2 0.6
0.8 0.6 1 0.2 1
Dari Tabel III.11 diubah kedalam matriks
keputusan X dengan data :
Memberika Nilai Bobot (W)
Untuk menentukan bobot dari beasiswa
BBM (Bantuan Belajar Mahasiswa)
dibentuk dalam tabel dibawah ini.
Jurnal KAPUTAMA, Vol.7 No.2, Januari 2014 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 22
(cost) biayaatribut adalah j jika
(benefit) keuntunganatribut adalah j
ij
iji
iji
ij
ij
x
xMin
jikaxMax
x
r
Tabel III.10 Bobot Untuk Beasiswa BBM Kriteria Bobot Nilai
Rendah (R) 0.2
Sedang (S) 0.4
Tengah (T1) 0.6
Tinggi (T2) 0.8
Sangat Tinggi (ST) 1
Untuk menentukan bobot dari beasiswa PPA
(Peningkatan Prestasi Akademik) dibentuk
dalam tabel dibawah ini.
Tabel III.11 Bobot Untuk Beasiswa Ppa Kriteria Bobot Nilai
Rendah (R) 1
Sedang (S) 0.2
Tengah (T1) 0.4
Tinggi (T2) 0.6
Sangat Tinggi (ST) 0.8
Dari kedua tabel tersebut maka
diperoleh nilai bobot (W) dengan data :
W = [ 0.2 0.4 0.6 0.8 1 ] untuk
nilai bobot BBM
W = [ 1 0.2 0.4 0.8 0.6 ] untuk
nilai bobot PPA
2. Menormalisasikan matriks X menjadi
matriks R berdasarkan persamaan 1
a. Jumlah Tanggungan Orangtua termasuk
ke dalam atribut keuntungan (benefit),
karena semakin besar nilai maka
dianggap semakin baik. Matrik R :
Jadi hasil yang diperoleh adalah sebagai
berikut :
Nilai terbesar pada
sehingga alternatif (mahasiswa 10,3,1,6,dan 4) adalah alternatif
yang terpilih sebagai alternatif terbaik.
Untuk lebih jelas dapat dilihat pada tabel
III.14 dibawah ini.
Tabel III.12 Perangkingan
3.2 Perancangan Sistem
Adapun konsep pemodelan sistem
yang digunakan penulis dalam merancang
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan
Beasiswa (PPA dan BBM) adalah sebagai
berikut :
3.2.1 Perancangan Proses
Dalam merancang Sistem
Pendukung Keputusan Penentuan Beasiswa
(PPA dan BBM) ini penulis menggunakan
metode SAW (Simple Additive Weighting)
dalam menyelesaikan masalah, sistem
penentuan dirancang menyesuaikan kriteria
dan bobot yang sudah ditentukan dengan
kesimpulan yang dikumpulkan ke dalam
database. Adapun langkah-langkah yang
penulis lakukan adalah sebagai berikut :
1. Entity Relationship Diagram (ERD)
Struktur logika dari basis data dapat Adapun
ERD dari aplikasi yang akan dibuat dapat
dilihat pada gambar III.3 dibawah ini :
Gambar III.2 Entity Relationship Diagram
(ERD)
N
o. Nama
Nil
ai
IP
K
Sem
ester
Pekerj
aan
Orang
tua
Pengh
asilan
Orang
tua
Juml
ah
Tang
gung
an
Oran
gtua
Has
il
Akh
ir
1. Mahasis
wa 10
0.8 0.4 0.8 0.4 0.4 2.6
1
2. Mahasis
wa 3
0.6 0.8 0.6 0.6 0.6 2.4
4
3. Mahasis
wa 1
0.8 0.4 1 0.2 0.6 1.9
4
4. Mahasis
wa 6
0.8 0.8 0.6 0.4 0.2 1.9
2
5. Mahasis
wa 4
0.6 1 0.8 0.4 0.6 1.7
5
6. Mahasis
wa 8
0.8 1 0.2 0.8 0.4 1.7
3
7. Mahasis
wa 5
0.4 0.4 0.6 0.4 0.2 1.6
9
8. Mahasis
wa 2
0.6 0.8 0.4 0.8 0.8 1.6
1
9. Mahasis
wa 9
0.2 1 1 0.2 0.6 1.5
7
1
0.
Mahasis
wa 7
0.8 0.6 1 0.2 1 1.3
5
Jurnal KAPUTAMA, Vol.7 No.2, Januari 2014 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 23
2. Skema Relasi
Proses relasi antar file merupakan gabungan
antar file yang memiliki primary key (kunci
utama) yang sama, sehingga file-file tersebut
menjadi satu kesatua yang dihubungkan oleh
field (atribut) kunci tersebut.
Gambar III.3 Skema Relationship
3. Use Case Diagram Yang Diusulkan Use Case diagram digunakan untuk
mendePenelitiankan apa yang seharusnya
dilakukan oleh sistem.
W a li K ela s
Ba gian
K em ah as isw aa n
V alida s i
Pe r sy ar ata n P en en tua n
B ea sisw a
Se le k si P en en tu an
Be as isw a
Gambar III.4 Use Case Diagram Yang
Diusulkan
4. Activity Diagram Yang Diusulkan.
Activity Diagram merupakan suatu
bentuk flow diagram yang memodelkan alur
kerja (work flow) sebuah proses bisnis dan
urutan aktivitas sebuah proses.
a. Activity Diagram Validasi
Persyaratan Permohonan Beasiswa.
Berikut ini adalah activity diagram
persyaratan permohonan beasiswa yang
diusulkan.
Gambar III.5 Activity Diagram Validasi
Persyaratan Permohonan Beasiswa.
b. Activity Diagram Seleksi Pemohon
Beasiswa
Berikut ini adalah Activity Diagram
Seleksi Pemohon beasiswa yang diusulkan.
Gambar III.6 Activity Diagram Seleksi
Pemohon Beasiswa
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi
a. Form Menu Utama
Form ini digunakan untuk
menampilkan menu-menu program aplikasi
yang sudah dirancang untuk menjalankan
program sistem pendukung keputusan.
Berikut gambar desain tampilan interface
Form Menu Utama, seperti yang dapat
dilihat dibawah ini :
Gambar IV.2 Form Menu Utama
b. From Kriteria
Form kriteria beasiswa ini berisi
tentang penambahan kriteria beasiswa, edit
data, dan menghapus data kriteria beasiswa,
ditunjukan pada gambar IV.5 dibawah ini :
Gambar IV.5 Form Kriteria
c. Form Bobot
Jurnal KAPUTAMA, Vol.7 No.2, Januari 2014 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 24
Halaman ini akan muncul pada saat
User ingin menginput nilai bobot
mahasiswa, dalam form bobot ini berisi
tentang penyimpanan nilai bobot mahasiswa,
seperti yang ditunjukan pada gambar IV.7
dibawah ini :
Gambar IV.8 Form Bobot
d. Form Ubah Bobot
Halaman ini akan muncul pada saat
User ingin mengubah data nilai bobot, form
ubah bobot ini berisi tentang penyimpanan
nilai bobot mahasiswa yang sudah diubah,
seperti yang ditunjukan pada gambar IV.9
dibawah ini :
Gambar IV.9 Form Ubah Bobot
e. Form Laporan Data Siswa
Form Laporan Data Siswa
digunakan untuk mencetak data siswa yang
menjadi calon penerima beasiswa PPA dan
BBM. Berikut adalah tampilan laporan data
beasiswa yang ditunjukkan pada gambar
IV.13.
Gambar IV.13 Laporan Data Siswa
f. Form Laporan Bobot Mahasiswa
Form Laporan Bobot Mahasiswa
digunakan untuk mencetak Bobot
Mahasiswa. Berikut ini adalah tampilan
laporan bobot mahasiswa yang ditunjukkan
pada gambar IV.14.
Gambar IV.14 Laporan Bobot Mahasiswa
g. Form Laporan Kriteria Beasiswa
Form Laporan Kriteria Beasiswa
untuk mencetak kriteria beasiswa. Berikut
adalah tampilan laporan yang ditunjukkan
pada gambar IV.15.
Gambar IV.15 Laporan Kritreria
Beasiswa
h. Form Laporan Hasil Seleksi
Form Laporan Hasil Seleksi untuk
mencetak hasil seleksi. Berikut adalah
tampilan laporan seleksi yang ditunjukkan
pada gambar IV.15.
Gambar IV.16 Laporan Hasil Seleksi
Jurnal KAPUTAMA, Vol.7 No.2, Januari 2014 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 25
1.2 Pembahasan
1.2.1 Pembahasan basisdata
Pembahasan basis data diambil
berdasarkan perancangan basis data yang
dibuat pada BAB III. Secara fisik,
implementasi basis data diimplementasikan
menggunakan perangkat lunak MySQL.
Berikut ini bagaimana pembuatan database
beserta tabel-tabel yang mendukung sistem
pendukung keputusan penentuan beasiswa
PPA dan BBM ini.
1. Pembuatan database
CREATE DATABASE beasiswa ;
2. Pembuatan tabel Mahasiswa
CREATE TABLE mhs
( nim varchar (10) Primary Key Not
null, nama varchar (40) Not
null,kdjurusan varchar (10) Not null,
alamat varchar (100) Not
null,nmorangtua varchar (30) Not null);
3. Pembuatan tabel Beasiswa
CREATE TABLE beasiswa
( kdbeasiswa varchar (10) Primary Key
Not null, nmbeasiswa varchar (50) Not
null) ;
4. Pembuatan tabel jurusan
CREATE TABLE jurusan
( kdjurusan varchar (10) Primary Key
Not null, nmjurusan varchar (30) Not
null ) ;
5. Pembuatan tabel kriteria
CREATE TABLE kriteria
( kdbeasiswa varchar (10) Primary key
Not null, kdkriteria varchar (10) Not
null, nmkriteria varchar (50) Not
null,status varchar (1) Not null, bobot
double ) ;
6. Pembuatan tabel subkriteria
CREATE TABLE subkriteria
( kdsubkriteria varchar (10) Primary
key Not null, kdkriteria varchar (10)
Not null, kdbeasiswa varchar (10) Not
null, keterangan varchar (30) Not null,
bobot double );
7. Pembuatan tabel spk
CREATE TABLE spk
( kdbeasiswa varchar (10) Not null,
nim varchar (10) Not null, ta (9) Not
null, nilai double );
8. Pembuatan tabel user
CREATE TABLE user
( uname varchar (30) Not null, pass
varchar (20) Not null );
) ;
1.2.2 Pembahasan Antarmuka
(Interface) Program
1. Form Menu Utama
Gambar IV.19 Form Menu Utama
Form Menu Utama berisi tentang menu-
menu yang dapat digunakan oleh user,
dalam melakukan penentuan beasiswa PPA
dan BBM terhadap mahasiswa.
2. Form Data
Gambar IV.20 Form Data
Form Data ini digunakan untuk
menginput data-data mahasiswa, beasiswa,
kriteria, subkriteria dan jurusan.
3. Form Proses
Gambar IV.21 Form Proses
Pada Form Proses ini berisi menu
tampilan yaitu data bobot, ubah bobot,
proses SAW, dan grafik.
4. Form Laporan
Gambar IV.22 Form Laporan
5. KESISMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Dengan aplikasi ini dapat
mempermudah pengambilan keputusan
untuk menentukan mahasiswa yang
layak menerima beasiswa PPA dan
BBM
2. Dengan adanya aplikasi sistem
pendukung keputusan ini maka dapat
membantu mempermudah bagian
kemahasiswaan dalam memperoleh
hasil yang lebih akurat sesuai dengan
nilai perangkingan yang sudah
diperoleh.
Jurnal KAPUTAMA, Vol.7 No.2, Januari 2014 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 26
3. Dengan adanya aplikasi sistem
pendukung keputusan ini maka dapat
mempermudahkan mahasiswa dalam
memperoleh informasi tentang beasiswa
PPA dan BBM.
4. Aplikasi ini memiliki tampilan grafik
yang bisa memudahkan user untuk
mengetahui nilai tertinggi dari
penentuan beasiswa PPA dan BBM di
AKBID Kholisatur Rahmi Binjai.
5.2 Saran 1. Dapat ditambahkan data lain yang
mendukung penentuan beasiswa PPA
dan BBM, misalnya untuk penambahan
kriteria.
2. Sistem Pendukung Keputusan
dirancang menggunakan Microsoft
Visual Studio 2008. Diharapkan
kepada peneliti selanjutnya untuk
merancang aplikasi sistem pendukung
keputusan dalam bentuk website yang
ataupun berbasis jaringan.
3. Sistem pendukung keputusan
penentuan beasiswa ini perlu
dilengkapi dengan metode lainnya,
sehingga dapat dilakukan perbandingan
hasil metode SAW dengan metode
lainnya.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Tata Sutabri, S.Kom., M.Kom., (2005),
”Sistem Informasi Manajemen”,
Andi Offset, Yogyakarta.
[2] Hanif Alfatta, (2007), ”Analisis dan
Perancangan Sistem Informasi”,
Andi Offset, Yogyakarta.
[3] Janner Simarmata, (2007), ”Perancangan
Basis Data”, Andi Offset,
Yogayakarta.
[4] Budi Sutedjo, S.Kom., Michael AN,
S.Kom., (2000), “Algoritma dan
Teknik Pemrograman”, Andi
Ofsset, Yogyakarta.
[5] Budi Raharjo, (2011), ”Belajar Otodidak
Membuat Database Menggunakan
MySQL”, Informatika, Bandung.
[6] _______, ” Keputusan Kementerian
Pendidikan dan Kebudayaan
Koordinasi Perguruan Tinggi
Swasta Wilayah I (Aceh-
Sumatera Utara), Nomor
089/K1.3.2/KM/2012, Tentang
Mekanisme dan Persyaratan
Pemberian Beasiswa Peningkatan
Prestasi Akademik (PPA) dan
Beasiswa Bantuan Belajar
(BBM), 2012.
[7] Sri Eniyati, ”Perancangan Sistem
Pendukung Keputusan
Pengambilan Keputusan untuk
Penerimaan Beasiswa dengan
Metode SAW (Simple Additive
Weighting)”, Jurnal Teknologi
Informasi DINAMIK Volume 16,
No.2,Juli 2011 : 171-176.
[8] Apriansyah dan Yunika, ”Penentuan
Penerima Beasiswa dengan
Menggunakan Fuzzy MADM”,
Seminar Nasional Informatika
2011 (Semnas IF 2011) UPN
”Veteran” Yogyakarta, 2 Juli
2011.
[9] Henry, dkk, ”Sistem Pendukung
Keputusan Untuk Menentukan
Penerima Beasiswa Bank BRI
menggunakan FMADM (Studi
Kasus: Mahasiswa Fakultas
Teknologi Industri Universitas
Islam Indonesia)”; Seminar
Nasional Aplikasi Teknologi
Informasi 2009 (SNATI 2009)
Yogyakarta, 20 Juni 2009.
[10] Sri Kusumadewi, Sistem Pendukung
Keputusan dengan Metode SAW,
http://www/google.com/sri+kusu
madewi+SPK+dengan+metode+S
AW diakses 4 Maret 2013.
[11] SPK (Sistem Penunjang Keputusan
Keputusan) Helamajaya’s
weblog,
http://helmajaya.wordpress.com/S
PK-Sistem-Penunjang-Keputusan
diakses 4 Maret 2013.
[12] Decision Support System-Sistem
Pendukung-Keputusan-Hologram
Lab.http://hologram-lab.
blogspot.com/ 2012/03/ decision-
support-system-sistem.html
diakses 4 Maret 2013.
[13] Pengertian UML (Unified Modeling
Language,
Jurnal KAPUTAMA, Vol.7 No.2, Januari 2014 ISSN : 1979-6641
Program Studi : Teknik Informatika, STMIK Kaputama Binjai 27
http://www.google.com/
search?q=ebookbrowse.com%2
Fpengertian+uml&btnG=&clien
t diakses 4 Maret 2013
[14] Pengertian Microsoft Visual Studio
2008, http://www.google.com
/search?q=pengertian+vb.net+2
008&btnG=&client
[15] Pengertian Beasiswa, www.
wikipedia.org diakses 14 Mei
2013
[16] Pengertian Matriks dan Jenis-jenis
matriks, http://
fileex.blogspot.com/ 2012/09
/pengertian-matriks-dan-jenis-
jenis-matriks diakeses 7 Maret
2013
[17] Pengertian XAMPP www.
ilmukomputer.com, diakses 6
Mei 2013.
Top Related