ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Siswa Miskin pada SMP Negeri 22 Tangerang Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS Yanti Kirana1.
Muchammad Iqbal2.
Ika Hendriawan Ferdi Yanto3 Dosen STMIK Bina Sarana Global, 3Mahasiswa STMIK Bina Sarana Global Email : yantikirana@stmikglobal.
id, 2miqbal@stmikglobal.
id, 3ferdyawan91@gmail.
orang tua sebanyak 30%, dan pemegang kartu KIP sebanyak Dengan demikian dibutuhkan suatu Sistem Pendukung Keputusan dalam mengambil kebijakan pemberian beasiswa pada siswa/i, karena saat ini pihak Sekolah mengalami kesulitan dalam menentukan calon penerima sesuai kriteria penerimaan beasiswa.
yang telah ditentukan karena sistem yang digunakan masih manual sehingga menyebabkan calon penerima kurang tepat sasaran .
alon penerima beasiswa dari keluarga mamp.
, lamanya proses penyeleksian calon penerima beasiswa, dan data ganda.
Selain itu untuk menghindari ketidakefektifan data dengan menghasilkan laporan data penerima beasiswa yang akurat serta menjaga keamanan dan kualitas data dalam jangka panjang.
AbstrakAi SMP Negeri 22 Tangerang merupakan SMP Negeri yang berada di Kota Tangerang.
Sekolah ini memberikan beasiswa bagi siswa yang tidak mampu ditujukan untuk membantu meringankan beban biaya siswa/i yang Dalam menyeleksi pemberian beasiswa siswa miskin, pihak sekolah dalam proses pengumpulan data masih menggunakan secara manual sehingga sering terjadi kesalahan dan tidak adanya kriteria yang jelas untuk siswa yang dapat memperoleh beasiswa tersebut.
Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu wawancara, studi literatur dan observasi.
Metode analisisnya menggunakan UML (Unified Modeling Languag.
, dan rancangannya menggunakan bahasa pemrograman PHP, dan HTML serta basis data menggunakan MySQL.
Sistem Pendukung Keputusan ini dibuat dengan menggunakan software: Xampp.
Sublime dan Admin LTE, serta Microsoft Visio 2010 dan Visual Paradigm untuk perancangan diagram.
Sistem Pendukung Keputusan ini mampu dapat membantu pihak sekolah khususnya dalam menyeleksi siswa dalam pemberian beasiswa siswa miskin dengan kriteria yang telah ditentukan menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Proces.
dan TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solutio.
sebagai tool untuk menyeleksi siswa dengan beberapa kriteria yaitu yatim piatu, penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, persentase kehadiran/absensi, dan pemegang kartu KIP.
II.
LANDASAN TEORI
Pengertian Sistem Sistem.
adalah kumpulan dari elemen-elemen yang berinteraksi untuk mencapai suatu tujuan tertentu.
Sistem ini menggambarkan suatu kejadian-kejadian dan kesatuan yang nyata adalah suatu objek nyata, seperti tempat, benda, dan orang-orang yang betul-betul ada terjadi.
Dengan demikian dapat disimpulkan, bahwa sistem merupakan suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan kegiatan atau melakukan sasaran tertentu.
Kata KunciAi Sistem Pendukung Keputusan.
AHP.
TOPSIS.
Beasiswa Siswa Miskin.
Kriteria.
PENDAHULUAN
Sistem Pendukung Keputusan Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem interaktif yang mendukung keputusan dalam proses pengambilan keputusan melalui alternatif-alternatif yang diperoleh dari hasil pengolahan data, informasi dan rancangan model atau sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu pengambil keputusan dalam menggunakan data dan model untuk menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur.
Di setiap lembaga pendidikan khususnya SMP banyak sekali beasiswa yang ditujukan kepada siswa/i, baik yang berprestasi maupun yang kurang mampu.
Beasiswa ditujukan untuk membantu meringankan beban biaya siswa/i yang Untuk memperoleh beasiswa tersebut tentunya harus sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan, seperti jumlah penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, yatim piatu, nilai rata-rata pelajaran, penyandang cacat/disabilitas dan persentase kehadiran siswa/i yang mana kriteria tersebut itu ditujukan untuk siswa/i.
SMP Negeri 22 Tangerang saat ini mempunyai keadaan siswa/i tahun pelajaran 2017-2018 yaitu 1096 siswa/i.
Dari data tersebut didapat 80% siswa berasal dari keluarga miskin dengan rincian di antaranya yatim-piatu sebanyak 30%, penghasilan orang tua sebanyak 50%, jumlah tanggungan Analytical Hierarchy Process (AHP) AHP adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia.
Dengan hierarki, suatu masalah kompleks dan tidak terstruktur dipecahkan ke dalam kelompok-kelompok tersebut diatur menjadi suatu bentuk Model AHP memakai persepsi manusia yang dianggap AupakarAy sebagai input utamanya.
Kriteria AupakarAy ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
disini bukan berarti bahwa orang tersebut haruslah jenius, pintar, bergelar doktor dan sebagainya tetapi lebih mengacu pada orang yang mengerti benar permasalahan yang diajukan, merasakan akibat suatu masalah atau punya kepentingan terhadap masalah tersebut.
yang berkualitas sesuai dengan tujuan pendidikan nasional.
METODE PENELITIAN
Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data dalam penelitian ini, yaitu:
Metode TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solutio.
Studi Literatur Pengumpulan data dilakukan dengan cara mengambil referensi dari berbagai buku ilmiah, jurnal dan karya ilmiah lainnya.
Studi Lapangan Pengumpulan data yang dilakukan dengan cara melakukan pencatatan dengan melihat langsung dan mengamati kegiatan yang terselenggara pada SMP Negeri 22 Tangerang.
Wawancara / Interview Wawancara dilakukan untuk mengetahui masalah yang timbul atau dialami langsung oleh yang bersangkutan.
Multiple criteria decision making merupakan bagian dari sebuah cara pengambilan keputusan yang relatif kompleks dengan mengikutsertakan beberapa orang pengambil keputusan, dengan kriteria beragam yang harus dipertimbangkan, kemudian masing-masing kriteria tersebut memiliki nilai bobot tertentu, dengan tujuan untuk mendapatkan solusi optimal atas suatu permasalahan.
Salah satu metode yang digunakan untuk menangani permasalahan ini adalah Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).
Definisi Pendidikan Pendidikan diartikan sebagai proses pengubahan sikap dan tata laku seseorang atau kelompok orang dan usaha mendewasakan manusia, melalui upaya pengajaran dan latihan, proses perbuatan, cara mendidik.
Di samping itu, banyak para ahli pendidikan yang mendefinisikan arti pendidikan dari berbagai sudut pandang yang dapat bersumber dari aliran falsafah, pandangan hidup, ataupun ilmu-ilmu pengetahuan yang berkaitan dengan tingkah laku Pengertian dalam Dictionary of Education menyebutkan bahwa Pendidikan ialah proses di mana seseorang mengembangkan kemampuan sikap dan bentuk-bentuk tingkah laku lainnya di dalam masyarakat di mana ia hidup/proses sosial di mana orang dihadapkan pada pengaruh lingkungan yang terpilih dan terkontrol .
hususnya yang datang dari sekola.
, sehingga dia dapat memperoleh atau mengalami perkembangan kemampuan sosial dan kemampuan individu yang optimum.
Metode Analisis dan Rancangan Metode Analisis Melakukan analisa terhadap sistem yang berjalan pada Kantor Kecamatan Karawaci lalu membuat spesifikasi sistem diantaranya adalah: rincian input, database yang digunakan, selanjutnya output yang dihasilkan oleh sistem tersebut.
Metode Perancangan Perancangan sistem sendiri bertujuan memberikan gambaran secara umum kepada user tentang sistem yang akan dibuat.
Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah sebuah metode yang berorientasi objek atau yang dikenal dengan istilah OOAD (Object Oriented Analysis and Desig.
, yaitu dengan cara membuat diagram-diagram UML (Unified Modeling Languag.
, seperti Use Case Diagram.
Activity Diagram.
Sequence Diagram, dan Class Diagram.
IV.
ANALISIS SISTEM BERJALAN
Objek Penelitian Sekolah Menengah Pertama Negeri 22 Tangerang adalah Lembaga Pendidikan yang berstatus Negeri dan berakreditasi SMP Negeri 22 Tangerang dibangun mulai tahun 2005 sampai tahun 2006, yang beralamat Jl.
AMD Manunggal X.
Kelurahan Kedaung Wetan.
Kecamatan Neglasari.
Kota Tangerang.
Provinsi Banten dengan luas tanah 6394 m2 dan luas bangunan 1560 m2, yang diresmikan oleh Bapak Wali Kota Tangerang Bapak Wahidin Halim tepatnya pada tanggal 21 Februari 2007, kemudian dibuka pendaftaran siswa baru di SMP Negeri 22 Tangerang dan anak-anak lulusan SD di wilayah ini hampir 90% dapat ditampung untuk melanjutkan ke jenjang SMP.
Nomor Statistik Sekolah SMP Negeri 22 Tangerang adalah 201286113157 dan Nomor Pokok Sekolah Nasional adalah 20607919.
Saat ini SMP Negeri 22 Tangerang dikepala sekolahi oleh Bapak.
Unified Modeling Language Unified Modelling Language atau biasa disingkat UML merupakan bahasa visual untuk pemodelan dan komunikasi mengenai sebuah sistem dengan menggunakan diagram dan teks-teks pendukung.
UML hanya berfungsi untuk melakukan pemodelan.
Jadi penggunaan UML tidak terbatas pada metodologi tertentu, meskipun pada kenyataannya UML paling banyak digunakan pada metodologi berorientasi .
Definisi Siswa Siswa/siswi merupakan istilah bagi peserta didik terutama pada jenjang pendidikan dasar dan menengah, yang secara spesifik adalah komponen masukan dalam sistem pendidikan, yang selanjutnya diteruskan pada proses pendidikan belajar mengajar, sehingga menjadi manusia ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Mahpad Halili.
Pd.
Pd dengan jumlah tenaga pendidik/guru 46 orang dan tenaga kependidikan/tata usaha 14 orang.
Letak Sekolah ini sangat strategis, karena berdekatan dengan Sekolah Menengah Kejuruan Negeri 6 Tangerang.
Puskesmas, dan Kantor Kelurahan serta akses jalan yang mudah dilalui kendaraan baik motor maupun Sekolah ini juga memiliki fasilitas yang cukup memadai seperti perpustakaan, lab komputer, lab IPA, mushola, taman, lahan parkir yang cukup dan lapangan olahraga .
utsal dan baske.
Berdasarkan peraturan pemerintah, terhitung mulai tahun 2015 sekolah ini sudah menggunakan kurikulum 2013 yang telah diterapkan pada siswa angkatan kelas 7 dan 8, sedangkan kelas 9 masih menggunakan kurikulum Tingkat Satuan Pendidikan atau yang lebih dikenal dengan kurikulum KTSP.
Sekolah ini memiliki jumlah rombongan belajar 29 dengan rincian kelas 7 memiliki 9 rombongan belajar, kelas 8 memiliki 10 rombongan belajar dan kelas 9 memiliki 10 rombongan belajar, dengan jumlah siswa keseluruhan mencapai 1096 siswa.
sistem manual akan diusulkan menjadi sistem yang terkomputerisasi untuk memudahkan pembuatan pelaporan.
Sistem terkomputerisasi yang diusulkan oleh penulis adalah Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa dengan menggunakan metode AHP dan TOPSIS yang digunakan untuk menentukan siswa/i yang layak menerima beasiswa dan pelaporannya.
Melihat keadaan dilapangan metode AHP dan TOPSIS akan lebih cepat ditangkap dan diterima oleh pihak sekolah.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Usulan Prosedur Yang Baru Setelah mengadakan penelitian dan analisa sistem yang berjalan maka selanjutnya akan dibahas mengenai rancangan usulan sistem yang akan dibangun.
Prosedur yang baru bertujuan memperbaiki dan menyempurnakan sistem yang Yaitu dengan merancang sebuah Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Siswa Miskin menggunakan Metode AHP dan Topsis.
Tujuannya agar dapat mempercepat proses pengolahan data-data laporan siswa yang akan diusulkan dan agar arsip-arsip dokumen terkait pemberian beasiswa siswa miskin dapat sesuai kriteria, tersimpan aman dan terorganisir di database server, serta mampu memberikan informasi status pengusulan yang Urutan langkah-langkah pemecahan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Menentukan Kriteria yang akan dijadikan acuan dalam menentukan pengambilan keputusan.
Berdasarkan hasil observasi dan wawancara, diperoleh 5 Kriteria untuk menentukan siswa miskin yang berhak mendapatkan beasiswa siswa miskin.
Tata Laksana Sistem yang Berjalan Tabel 1.
Kriteria yang digunakan Gambar 1.
Use Case Diagram Sistem yang Berjalan Masalah yang Dihadapi Melihat keadaan sistem yang berjalan dapat diketahui bahwa data-data yang masuk sangatlah banyak sehingga terjadi penumpukkan berkas yang mengakibatkan kurang efisien dan efektif dalam sistem penyeleksian penerimaan Hal tersebut menyebabkan calon penerima yang kurang tepat sasaran, lamanya proses penentuan calon penerima beasiswa, dan kesulitan dalam menentukan calon penerima sesuai bobot kriteria.
Kode
Kriteria
Sub Kriteria
Nilai Konversi
Yatim Piatu
Penghasilan Orang Tua
Jumlah Tanggungan Orang Tua
Persentasi Kehadiran Pemegang Kartu KIP
Piatu
Yatim
Yatim-Piatu
> 3 Juta
2 Juta Ae 3 Juta
< 2 Juta
< 50%
50% - 70%
> 70%
KPS
PKH
KIP
Alternatif Pemecahan Masalah Berdasarkan dari uraian-uraian permasalahan yang ada, penulis akan memberikan suatu solusi dari yang sebelumnya Perhitungan AHP .
Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan Tabel 2.
Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Yatim Piatu Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Persentasi Pemegang ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Orang Tua
Kehadiran Kartu KIP
Yatim Piatu
4,00
3,00
4,00
0,50
Penghasilan Orang Tua
0,25
4,00
3,00
0,33
Jumlah Tanggungan Orang Tua
Persentasi
Kehadiran Pemegang Kartu KIP
Jumlah 0,33 0,25 2,00 0,20 0,25 0,33 0,50 0,25 2,00 3,00 5,00 4,00 3,83 8,58 13,50 14,00 2,28 Karena matriks yang dipakai 5x5, maka diperoleh nilai IR
= 1,12
Tabel 6.
Jumlah Matriks Perbandingan Berpasangan dan Eigen Vektor
Eigen Vektor
Kriteria
Jumlah 0,29 Yatim Piatu
3,83
0,17
Penghasilan Orang 8,58 Tua
0,08
Jumlah Tanggungan 13,50 Orang Tua
0,06
Persentasi Kehadiran 14,00 0,39 Pemegang Kartu KIP
2,28
Menormalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan Rumus:
Nilai tiap kolom Jumlah keseluruhan tiap kolom Tabel 3.
Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Yatim Piatu Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Orang Tua Persentasi Kehadiran Pemegang Kartu KIP Yatim Piatu Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Orang Tua Persentasi Kehadiran Pemegang Kartu KIP Jumlah 0,26 0,07 0,47 0,12 0,22 0,30 0,29 0,21 0,22 0,15 0,09 0,03 0,07 0,14 0,09 Maksimum = (.
,83*0,.
,58*0,.
,50*0,.
,00*0,.
,28*0,.
) = 1,11 1,46 1,08 0,84 0,89 = 5,377 Consistency Index (CI) 0,07 0,04 0,04 0,07 0,11 0,52 0,35 0,37 0,29 0,44 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 = (Maksimum Ae .
/ .
Ae .
= .
,38 Ae .
/ .
Ae .
= 0,38 / 4
= 0,094
Consistency Ratio (CR) = CI / IR
= 0,094 / 1,12
= 0,084
Nilai CR O 0,1 maka konsistensi rasio dinyatakan layak/diterima.
Menghitung Eigen Vektor Rumus: Jumlah nilai keseluruhan tiap baris / jumlah Perhitungan TOPSIS Tabel 4.
Eigen Vektor
Kriteria
Yatim Piatu
Penghasilan Orang Tua
Jumlah Tanggungan Orang Tua
Persentasi
Orang Tua
Pemegang Kartu KIP
Yatim
Piatu
Penghasilan Orang Tua
Jumlah Tanggungan Orang Tua
Persentasi
Kehadiran Pemegang Kartu KIP
Eigen
Vektor
0,26
0,07
0,47
0,12
0,22
0,30
0,29
0,21
0,22
0,15
0,29
0,17
0,09
0,03
0,07
0,14
0,09
0,08
0,07
0,04
0,04
0,07
0,11
0,06
0,52
0,35
0,37
0,29
0,44
0,39
Tabel 7.
Sampel Data Siswa Siswa 1 (A.
Siswa 2 (A.
Siswa 3 (A.
Siswa 4 (A.
Siswa 5 (A.
Yatim
Piatu
Penghasilan Orang Tua
Persentasi
Kehadiran Pemegang Kartu KIP
< 2 Juta
Jumlah Tanggungan Orang Tua
Yatim
50% - 70%
KIP
Piatu
2 Juta - 3 Juta
> 70%
KPS
Piatu
2 Juta - 3 Juta
> 70%
PKH
YatimPiatu
Yatim
< 2 Juta
> 70%
KIP
< 2 Juta
> 70%
PKH
Dari data tersebut kemudian dikonversi untuk mendapatkan nilai matriks keputusan dari setiap sampel.
Menghitung Konsistensi Rasio Tabel 5.
Nilai Index Random Ukuran Nilai IR Matriks .
Menentukan Matriks Keputusan dari Setiap Alternatif Tabel 8.
Matriks Keputusan dari Setiap Alternatif Yatim Penghasilan Jumlah Persentasi Pemegang ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Siswa 1 (A.
Siswa 2 (A.
Siswa 3 (A.
Siswa 4 (A.
Siswa 5 (A.
Piatu
Orang Tua
Tanggungan Orang Tua
Kehadiran Kartu KIP
R43 =
= 0,301
|C.
4,358
= 0,458
R41 =
|C.
R21 =
4,358
R51 =
|C.
5,916
= 0,507
R42 =
|C.
5,916
= 0,507
R44 =
4,358
= 0,229
|C.
3,316
= 0,603
R34 =
|C.
6,324
6,324
|C.
6,324
= 0,474 = 0,474
R54 =
|C.
6,324
|C.
6,324
= 0,474
Kriteria Pemegang Kartu KIP (C.
|C.
= Oo32 12 22 32 22
= Oo9 1 4 9 4
= Oo27
= 5,196
4,358
|C.
R32 =
5,916
R15 =
R25 =
|C.
= 0,577
R35 =
|C.
5,196
5,196
= 0,192
|C.
5,196
= 0,384
|C.
R45 =
5,916
= 0,338
R55 =
|C.
5,196
= 0,577
|C.
5,196
= 0,384
|C.
Yatim
Piatu
5,916
= 0,507
R23 =
R24 =
|C.
= 0,474
0,458
0,229
0,229
0,688
0,458
Kriteria Jumlah Tanggungan Orang Tua (C.
|C.
= Oo22 12 12 12 22
= Oo4 1 1 1 4
= Oo11
= 3,316
R13 =
3,316
= 0,603
= 0,338
R52 =
|C.
|C.
= 0,458
R22 =
3,316
= 0,316
|C.
4,358
R14 =
Kriteria Penghasilan Orang Tua (C.
|C.
= Oo32 22 22 32 32
= Oo9 4 4 9 9
= Oo35
= 5,916
R12 =
R31 =
= 0,229
= 0,688
|C.
R53 =
Kriteria Persentasi Kehadiran (C.
|C.
= Oo22 32 32 32 32
= Oo4 9 9 9 9
= Oo40
= 6,324
Menentukan Matriks Keputusan Ternormalisasi Kriteria Yatim Piatu (C.
|C.
= Oo22 12 12 32 22
= Oo4 1 1 9 4
= Oo19
= 4,358
R11 =
|C.
|C.
3,316
= 0,301
R33 =
Tabel 9.
Matriks Keputusan Ternormalisasi Penghasilan Jumlah Persentasi
Orang Tua
Tanggungan Kehadiran Orang Tua
0,507
0,603
0,316
0,338
0,301
0,474
0,338
0,301
0,474
0,507
0,301
0,474
0,507
0,603
0,474
Pemegang Kartu KIP
0,577
0,192
0,384
0,577
0,384
Mengurutkan Hasil Pemeringkatan pada Nilai Eigen Vektor Secara Menurun ycu33 |C.
Tabel 10.
Pemeringkatan pada Nilai Eigen Vektor Secara Menurun Peringkat
3,316
= 0,301
Kriteria
Pemegang Kartu KIP
Eigen Vektor
0,39
ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Yatim Piatu Penghasilan Orang Tua Jumlah Tanggungan Orang Tua Persentasi Kehadiran .
Menentukan Solusi Ideal Positif Y1 = MAX .
,225 .
0,132 .
0,086 .
0,048 .
= 0,225
Y2 = MAX .
,074 .
0,066 .
0,057 .
0,024 .
= 0,074
Y3 = MAX .
,149 .
0,066 .
0,057 .
0,024 .
= 0,149
Y4 = MAX .
,225 .
0,199 .
0,086 .
0,024 .
= 0,225
Y5 = MAX .
,149 .
0,132 .
0,086 .
0,048 .
= 0,149
A = .
,225 .
0,074 .
0,149 .
0,225 .
0,29
0,17
0,08
0,06
Menentukan Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot Bobot Preferensi Setiap Kriteria.
W = .
,39 .
0,29 .
0,17 .
0,08 .
Untuk Kriteria Pemegang Kartu KIP ==E 0,39 Y11 = 0,577 x 0,39 = 0,225 Y21 = 0,192 x 0,39 = 0,074 Y31 = 0,384 x 0,39 = 0,149 .
Menentukan Solusi Ideal Negatif Y1- = MIN .
,225 .
0,132 .
0,086 .
0,048 .
= 0,018
Y2- = MIN .
,074 .
0,066 .
0,057 .
0,024 .
= 0,024
Y3- = MIN .
,149 .
0,066 .
0,057 .
0,024 .
= 0,024
Y4- = MIN .
,225 .
0,199 .
0,086 .
0,024 .
= 0,024
Y5- = MIN .
,149 .
0,132 .
0,086 .
0,048 .
= 0,028
A- = .
,018 .
0,024 .
0,024 .
0,024 .
0,225 0,074 0,149 0,225 0,149
0,018 0,024 0,024 0,024 0,028
Y41 = 0,577 x 0,39 = 0,225 Y51 = 0,384 x 0,39 = 0,149 .
Untuk Kriteria Yatim Piatu ==E 0,29 Y12 = 0,458 x 0,29 = 0,132 Y22 = 0,229 x 0,29 = 0,066 Y32 = 0,229 x 0,29 = 0,066 Y42 = 0,688 x 0,29 = 0,199 Y52 = 0,458 x 0,29 = 0,132 .
Untuk Kriteria Penghasilan Orang Tua ==E 0,17 Y13 = 0,507 x 0,17 = 0,086 Y23 = 0,338 x 0,17 = 0,057 Y33 = 0,338 x 0,17 = 0,057 Y43 = 0,507 x 0,17 = 0,086 Y53 = 0,507 x 0,17 = 0,086 .
Untuk Kriteria Jumlah Tanggungan Orang Tua ==E 0,08 Y14 = 0,603 x 0,08 = 0,048 Y24 = 0,301 x 0,08 = 0,024 Y34 = 0,301 x 0,08 = 0,024 Y44 = 0,301 x 0,08 = 0,024 Y54 = 0,603 x 0,08 = 0,048 .
Untuk Kriteria Persentasi Kehadiran ==E 0,06 Y15 = 0,316 x 0,06 = 0,018 Y25 = 0,474 x 0,06 = 0,028 Y35 = 0,474 x 0,06 = 0,028 Y45 = 0,474 x 0,06 = 0,028 Y55 = 0,474 x 0,06 = 0,028 Solusi Ideal ( ) Solusi Ideal (-) Tabel 12.
Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif .
Menghitung Jarak Alternatif Solusi Ideal Positif D1 = Oo.
,225 Oe 0,.
,132 Oe 0,.
,086 Oe 0,.
2 Oo.
,048 Oe 0,.
,018 Oe 0,.
2 = Oo0 .
2 (Oe0,.
2 (Oe0,.
2 (Oe0,.
2 = Oo0 0,003 0,004 0,031 0,017 = Oo0,055 = 0,234520 D2 = Oo.
,074 Oe 0,.
,066 Oe 0,.
,057 Oe 0,.
2 Oo.
,024 Oe 0,.
,028 Oe 0,.
2 = Oo(Oe0,.
2 (Oe0,.
2 (Oe0,.
2 (Oe0,.
2 (Oe0,.
2 = Oo0,022 0,000064 0,008 0,040 0,014 = Oo0,084 = 0,289827 D3 = Oo.
,149 Oe 0,.
,066 Oe 0,.
,057 Oe 0,.
2 Oo.
,024 Oe 0,.
,028 Oe 0,.
2 = Oo(Oe0,.
2 (Oe0,.
2 (Oe0,.
2 (Oe0,.
2 (Oe0,.
2 = Oo0,005 0,000064 0,008 0,040 0,014 = Oo0,067 = 0,258843 D4 = Oo.
,225 Oe 0,.
,199 Oe 0,.
,086 Oe 0,.
2 Oo.
,024 Oe 0,.
,028 Oe 0,.
2 = Oo0 .
2 (Oe0,.
2 (Oe0,.
2 (Oe0,.
2 = Oo0, 0,015 0,003 0,040 0,014 = Oo0,072 = 0,268328 D5 = Oo.
,149 Oe 0,.
,132 Oe 0,.
,086 Oe 0,.
2 Oo.
,048 Oe 0,.
,028 Oe 0,.
2 = Oo(Oe0,.
2 (Oe0,.
2 (Oe0,.
2 (Oe0,.
2 = Oo0,005 0,003 0,004 0,031 0,014 = Oo0,057 = 0,238746 Tabel 11.
Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot Pemegang Yatim Penghasilan Jumlah Persentasi
Kartu KIP
Piatu
Orang Tua
Tanggungan Kehadiran Orang Tua
0,225
0,132
0,086
0,048
0,018
0,074
0,066
0,057
0,024
0,028
0,149
0,066
0,057
0,024
0,028
0,225
0,199
0,086
0,024
0,028
0,149
0,132
0,086
0,048
0,028
Menghitung Jarak Alternatif Solusi Ideal Negatif D1- = Oo.
,225 Oe 0,.
,132 Oe 0,.
,086 Oe 0,.
2 Oo.
,048 Oe 0,.
,018 Oe 0,.
2 = Oo.
2 (Oe0,.
2 = Oo0,042 0,011 0,003 0,0005 0,0001 = Oo0,0566 ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
= 0,237907
D2 = Oo.
,074 Oe 0,.
,066 Oe 0,.
,057 Oe 0,.
2 Oo.
,024 Oe 0,.
,028 Oe 0,.
2 = Oo.
2 0 0 = Oo0,003 0,0017 0,001 0 0 = Oo0,0057 = 0,075498 Siswa 1 (A.
Siswa 5 (A.
Siswa 3 (A.
Siswa 2 (A.
0,503584 0,426405 0,351594 0,206659 Diagram Rancangan Sistem Rancangan sistem ini adalah tahapan perancangan sistem yang akan dibentuk yang dapat berupa penggambaran proses-proses suatu elemen-elemen dari suatu komponen, proses perancangan ini merupakan suatu tahapan awal dari perancangan aplikasi dari sistem informasi laporan SPPT PBB.
Untuk menganalisis sistem yang diusulkan, pada penelitian ini digunakan Use Case Diagram.
Activity Diagram.
Sequence Diagram, dan Class Diagram.
Use case diagram merupakan pemodelan untuk kelakuan .
sistem informasi yang akan dibuat.
Use case mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem informasi yang akan dibuat.
Secara kasar, use case digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di dalam sebuah sistem informasi dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi-fungsi itu.
D3- = Oo.
,149 Oe 0,.
,066 Oe 0,.
,057 Oe 0,.
2 Oo.
,024 Oe 0,.
,028 Oe 0,.
2 = Oo.
2 0 0
= Oo0,017 0,0017 0,0010 0 0 = Oo0,0197 = 0,140356 D4- = Oo.
,225 Oe 0,.
,199 Oe 0,.
,086 Oe 0,.
2 Oo.
,024 Oe 0,.
,028 Oe 0,.
2 = Oo.
2 0 0
= Oo0,042 0,030 0,003 0 0 = Oo0,075 = 0,273861 D5- = Oo.
,149 Oe 0,.
,132 Oe 0,.
,086 Oe 0,.
2 Oo.
,048 Oe 0,.
,028 Oe 0,.
2 = Oo.
= Oo0,017 0,011 0,003 0,0005 0 = Oo0,0315 = 0,177482 .
Menentukan Nilai Preferensi dari Setiap Alternatif
ya1Oe ya2Oe A1 = Oe
A2 = Oe
ya1 ya1
0,237907 0,234520
0,237907
0,472427
A3 =
= 0,503584
ya3Oe 0,140356 0,140356 0,399199 A4 = ya3Oe ya3
0,140356 0,258843
A5 =
ya2 ya2
0,237907
= 0,351594
0,075498
0,075498 0,289827
0,075498
0,365325
= 0,206659
ya4Oe ya4 Oe ya4 Gambar 2.
Use Case Diagram yang diusulkan 0,273861 0,273861 0,268328 0,273861 0,542189 Pada gambar 2, ada 1 aktor yang terlibat dalam sistem yaitu admin.
= 0,505102
Tabel 22.
Deskripsi Aktor dalam Use Case
ya5Oe Actor
Admin
ya5Oe ya5
0,177482
0,177482 0,238746
0,177482
0,416228
= 0,426405
Meranking Setiap Alternatif Tabel 11.
Ranking Setiap Alternatif Rangking Alternatif / Sampel Siswa 4 (A.
Nilai 0,505102 Deskripsi Admin merupakan actor yang memiliki hak akses penuh terhadap pengelolaan sistem prndukung Fungsi admin diantaranya adalah pengelolaan data laporan pemberian beasiswa siswa miskin.
Syarat untuk mengakses fungsi tersebut adalah harus melalui fungsi login sebagai admin terlebih dahulu.
Kemudian pada setiap fungsi terdapat beberapa fungsi tambahan sesuai dengan kebutuhannya masing-masing.
ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Diagram aktivitas atau activity diagram menggambarkan workflow .
liran kerj.
atau aktivitas dari sebuah sebuah sistem atau proses bisnis atau menu yang ada pada perangkat .
sistem akan mengarahkan kembali ke halaman form perbandingan kriteria untuk kembali di input nilai Gambar 5.
Activity Diagram Perhitungan TOPSIS Gambar 3.
Activity Diagram Login Deskripsi gambar 5.
Berdasarkan diagram tersebut aktor .
melakukan perhitungan TOPSIS pada menu metode, lalu sistem akan menampilkan tabel data siswa sesuai Kemudian aktor melakukan konversi pada setiap nilai kriteria siswa lalu sistem akan menampilkan nilai hasil konversi, selanjutnya sistem menampilkan tabel matriks keputusan ternormalisasi.
Setelah itu sistem akan menghitung matriks keputusan ternormalisasi dengan bobot kriteria yang telah dihitung pada langkah perhitungan AHP, lalu ditampilkan pada tabel matriks keputusan ternormalisasi Kemudian sistem akan menghitung kembali dan menampilkan tabel solusi ideal positif dan negatif.
Yang terakhir sistem kemudian menghitung jarak alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif yang ditampilkan pada tabel separation measure (D), lalu sistem menampilkan tabel rangking siswa hasil perhitungan nilai preferensi untuk setiap Sequence diagram atau diagram sekuen menggambarkan kelakuan objek pada use case dengan mendeskripsikan waktu hidup objek dengan massage yang dikirimkan dan diterima antar objek.
Deskripsi gambar 3.
aktor petugas melakukan klik aplikasi lalu sistem akan menampilkan halaman login, selanjutnya aktor memasukkan username dan password lalu mengklik tombol login.
Kemudian, jika username dan password benar maka sistem akan menampilkan halaman utama.
Gambar 4.
Activity Diagram Perhitungan AHP Deskripsi gambar 4.
Berdasarkan diagram tersebut .
admin melakukan proses perhitungan AHP dengan memilih metode AHP, lalu sistem akan memproses dan menampilkan form perbandingan kriteria dan kemudian admin melakukan input nilai preferensi pada setiap masing-masing kolom kriteria tersebut untuk diproses.
Jika hasil nilai CR diterima pada tabel normalisasi matriks maka sistem akan menampilkan nilai bobot setiap kriteria, jika tidak maka Gambar 6.
Sequence Diagram Sistem Usulan ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Deskripsi gambar 6.
Berdasarkan sequence diagram di atas, dapat dilihat aktor .
menggambarkan bahwa sebelum mengelola sistem admin harus login terlebih dahulu, setelah itu admin dapat mengelola menu halaman utama, data kriteria, data siswa, perhitungan AHP, perhitungan TOPSIS dan laporan.
Diagram kelas menggambarkan struktur sistem dari segi pendefinisian kelas-kelas yang akan dibuat untuk membangun sistem.
Kelas memiliki apa yang disebut atribut dan method atau operasi.
Gambar 9.
Tampilan Form AHP 1 Deskripsi gambar 9.
Halaman form AHP 1 adalah halaman yang menampilkan form perbandingan kriteria matriks berpasangan.
Gambar 7.
Class Diagram Sistem Usulan Tampilan Sistem Gambar 10.
Tampilan form AHP 2 Deskripsi gambar 10.
Halaman form AHP 2 adalah halaman yang menampilkan form normalisasi matriks perbandingan berpasangan dan eigen vector serta nilai CR.
Jika nilai CR tidak O 0,1 maka form menampilkan seperti gambar berikut.
Gambar 8.
Tampilan Login Deskripsi gambar 8, halaman login adalah halaman yang ini digunakan untuk masuk ke dalam sistem dengan cara memasukkan username dan password.
Jika user berhasil login, maka sistem akan otomatis mengarahkanke halaman Gambar 11.
Tampilan Form TOPSIS 1 ISSN : 2088 Ae 1762 Vol.
8 No.
September 2018
JURNAL SISFOTEK GLOBAL
Deskripsi gambar 11.
Halaman form TOPSIS 1 adalah halaman yang menampilkan form data siswa dan data hasil Gambar 14.
Tampilan Form TOPSIS 4 Deskripsi gambar 14.
Halaman form TOPSIS 4 adalah halaman yang menampilkan laporan hasil perhitungan.
Gambar 12.
Tampilan Form TOPSIS 2 Deskripsi gambar 12.
Halaman form TOPSIS 2 adalah halaman yang menampilkan hasil perhitungan form matriks ternormalisasi terbobot.
VI.
PENUTUP
Kesimpulan Dalam sistem yang sudah dibuat oleh penulis, sejauh ini dapat memudahkan petugas dalam menyeleksi data siswa untuk pemberian beasiswa siswa miskin.
Sistem ini juga dapat mengurangi resiko rusak bahkan hilangnya berkas laporan beasiswa siswa miskin.
Sistem ini juga dapat meminimalisir kesalahan pemberian beasiswa siswa miskin kepada para siswa.
Saran Untuk pengembangan selanjutnya disarankan agar menambahkan menu ganti password.
Sebelum sistem diimplementasikan diperlukan adanya pelatihan untuk user tentang mengelola sistem pendukung keputusan tersebut.
Perlu adanya evaluasi secara berkala untuk aplikasi sistem tersebut, selanjutnya diadakan perbaikan sesuai dengan perubahan dan perkembangan.
Dan disarankan untuk memperindah tampilan sistem tersebut, karena penulis menyadari masih banyak kekurangan dari sistem pendukung keputusan beasiswa siswa miskin yang penulis buat.
Gambar 13.
Tampilan Form TOPSIS 3 Deskripsi gambar 13.
Halaman form TOPSIS 3 adalah halaman yang menampilkan hasil perhitungan form solusi ideal dan jarak alternatif.
DAFTAR PUSTAKA