Upload
namaqu-adah
View
19
Download
0
Embed Size (px)
DESCRIPTION
jurnal ini adalah skripsi saya yang saya rangkum menjadi jurnal.. dengan metode electre dan SAW
Citation preview
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN
PREDIKAT KELULUSAN SANTRI DAN DYAH
DENGAN ALGORITMA ELECTRE DAN
SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Al Nadrah.
1, M. Andri Budiman.
2, Handrizal.
3
Program Studi S1 Ilmu Komputer, Fasilkom-TI USU
Jalan Universitas No. 9 Kampus Universitas Sumatera Utara Medan 20155
[email protected] [email protected]
Abstrak Setiap tahun Pesantren Darul Arafah Raya melakukan pengukuhan bagi santri dan dyah kelas VI (kelas
XII SMA). Pada pengukuhan tersebut akan diumumkan
predikat kelulusan, Pesantren Darul Arafah Raya harus
mengambil keputusan dalam menentukan predikat
kelulusan santri dan dyah. Staff pengajar melakukan
musyawarah terlebih dahulu dengan pihak pengasuhan
sebelum menetapkan keputusan, proses tersebut
membutuhkan waktu yang tidak sedikit dan hasil akhir
yang diambil tidak dapat dipastikan bahwa penilaiannya
bersifat objektif. Dengan demikian penulis berinisiatif untuk
melakukan penelitian tentang Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Predikat
Kelulusan Santri Dan Dyah. Algoritma yang digunakan
pada penilitian ini adalah Algoritma Electre Dan Simple
Additive Weighting (SAW). Algoritma Electre dan SAW bertujuan untuk merengking alternatif berdasarkan
kriteria-kriteria yang telah ditentukan dan menentukan
predikat kelulusan yang diperoleh oleh alternatif tersebut.
Proses perhitungan dengan cara mengalikan hasil
normalisasi dari setiap alternatif dengan bobot yang sudah
ditentukan dan mengurutkan alternatif yang memiliki nilai
tertinggi hingga nilai terendah kemudian memberikan
predikat kelulusan berdasarkan rentang nilai yang sudah
ditentukan. Parameter pembanding antara algoritma
Electre dan SAW adalah kompleksitas waktu. Algoritma
Electre dan Simple Additive Weighting (SAW) memiliki
kompleksitas waktu yang sama yaitu = (nm) tetapi hasil SAW mendekati hasil yang dilakukan oleh Pesantren Darul
Arafah Raya dari pada hasil yang didapat dengan
menggunakan algoritma Electre. Perbandingan hasil akhir
dari sistem yang dibangun dengan menggunakan algoritma
Electre dan Simple Additive Weighting (SAW) menghasilkan
urutan perangkingan yang sama tetapi berbeda pada
keputusan predikat. Sistem ini dibangun menggunakan
Microsoft Visual Basic 2010 dan database yang digunakan
adalah Microsoft Office Access 2007.
Katakunci Sistem Pendukung Keputusan, Predikat Kelulusan Santri dan Dyah, Electre, Simple
Additive Weighting (SAW)
I. PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Komputer merupakan salah satu alat yang sering digunakan
manusia dan juga menjadi salah satu alat yang dibutuhkan
dalam keseharian manusia saat ini, mulai dari mengolah data,
mencetak, mendesain, menghitung, dan masih banyak lagi.
Bahkan dibeberapa bidang, seperti bidang pekerjaan menuntut
kebanyakan orang untuk dapat mengoperasikan komputer sebab
dengan menggunakan komputer dapat mempercepat dan
mempermudah pekerjaan yang biasa dilakukan oleh manusia
yang terkadang memakan waktu yang lama seperti mengambil
keputusan dalam suatu hal atau perkara. Dan terkadang hasil
yang didapat tidaklah sepenuhnya objektif dikarenakan adanya
faktor-faktor yang dapat mempengaruhi seperti intuisi.
Keputusan yang berdasarkan intuisi atau perasaan jelas
lebih bersifat subjektif yang mana mudah terkena sugesti,
pengaruh luar, rasa yang lebih suka satu dari pada yang lain, dan
faktor kejiwaan yang lainnya (Syamsi, 1989). Tetapi dengan
adanya aplikasi yang dapat bekerja seperti layaknya manusia
yang dapat mengambil keputusan tentu sangat membantu,
sehingga manusia dapat memperoleh hasil keputusan lebih cepat
dan objektif.
Pesantren Darul Arafah Raya yang didirikan pada tanggal
17 Agustus 1985 oleh H. Amrullah Naga Lubis merupakan salah
satu pesantren di Sumatera Utara yang mendidik lebih kurang
2500 orang santri dan dyah yang berasal dari berbagai daerah
yang mana diharapkan dapat berperan dalam pembangunan
bangsa dan bernegara. Santi adalah panngilan untuk murid laki-
laki sedangkan dyah adalah panggilan untuk murid perempuan.
Setiap tahunnya Pesantren Darul Arafah Raya melakukan
pengukuhan bagi santri dan dyah kelas VI (kelas XII SMA)
yang akan melanjutkan pendidikan selanjutnya setelah melalui
berbagai macam ujian. Dan pada pengukuhan tersebut akan
diumumkan predikat kelulusan mereka yang keputusannya
didapat dari musyawarah panjang yang terkadang memakan
waktu yang tidak sedikt.
Dengan sistem yang akan dibuat ini diharapkan dapat
mengimplementasikan sistem pendukung keputusan dalam
menentukan predikat kelulusan santri dan dyah agar keputusan
lebih efisien dan tidak banyak memakan waktu. Maka dari itu
penulis membuat sistem pendukung keputusan dengan algoritma
Electre dan Simple Additive Weighting (SAW) dengan cara
membandingkan kedua algoritma tersebut untuk mendapatkan
hasil yang paling maksimal.
B. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah, maka perumusan yang
akan dibuat yaitu bagaimana hasil perbandingan algoritma
Electre dan Simple Additive Weighting (SAW) dalam
menentukan predikat kelulusan santri dan dyah Pesantren Darul
Arafah Raya.
C. Ruang Lingkup Penelitian
Adapun batasan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut :
1. Sistem pendukung keputusan yang akan dibuat menggunakan algoritma Electre dan Simple Additive
Weighting (SAW) yang hanya digunakan untuk
menentukan predikat kelulusan santri dan dyah di
Pesantran Darul Arafah Raya.
2. Sampel/alternatif yang akan digunakan merupakan santri dan dyah yang telah duduk di kelas VI.
3. Kriteria yang digunakan dalam menentukan predikat kelulusan santri dan dyah yaitu :
a. Bahasa Arab, yang mana mencangkup nilai mata pelajaran Imla, Mahfuzud, Shorof, Nahwu, Insya Syafahi, Insya Tahriri, Balaghoh, Mutholaah Tahriri dan Mutholaah Syafahi,
b. B. Inggris, yang mana mencangkup nilai mata pelajaran Grammar, Oral English dan Written
English
c. Fiqih yang mana mencangkup nilai mata pelajaran Al-Fiqh, dan Usul Fiqh
d. Al-Quran yang mana mencangkup nilai mata pelajaran Ulumul Quran, Hifzul Quran, Tajwid, Tafsir dan Ayatul Ahkam.
e. Hadits yang mana mencakupi mata pelajaran Al-Hadits dan Mustholahul Hadits.
f. Tarbiyah yang mana mencakupi mata pelajaran Tarbiyah dan Tarbiyah Amaliyah
g. Faroid h. Tauhid i. Tarikh Islam j. Ibadah Amaliyah k. Al-khot l. Akhlak
4. Predikat kelulusan yang akan digunakan pada sistem ini yaitu predikat yang telah ditetapkan oleh pihak Pesantren
Darul Arafah antara lain yaitu:
a. Mumtaz b. Jayyid Jiddan c. Jayyid d. Maqbul
5. Parameter pembanding kedua algoritma tersebut adalah Kompleksitas Waktu dan Keakuratan Metode sesuai
dengan hasil yang dilakukan oleh Pesantren Darul Arafah
Raya sebagai pembandingnya.
6. Sistem yang akan dibangun menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 2010 dan database
yang digunakan adalah Microsoft Office Access 2007.
D. Tujuan Penelitian
a. Mengimplementsikan algoritma Electre dan Simple Additive Weighting (SAW) dalam menentukan predikat kelulusan
santri dan dyah Pesantren Darul Arafah Raya
b. Membandingkan algoritma Electre dan Simple Additive Weighting (SAW)
E. Manfaat Penelitian
Keputusan yang diambil dalam menentukan predikat kelulusan
santri dan dyah akan lebih objektif, efisien, dan tidak banyak
memakan waktu.
F. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan dalam penulisan skripsi
ini adalah sebagai berikut:
a. Studi Literatur Mengumpulkan bahan dan referensi dari buku, skripsi dan
sumber lain yang berkaitan dengan penulisan skripsi.
b. Analisis dan perancangan Sistem Tahap ini digunakan untuk mengolah data dari hasil studi
literatur dan kemudian melakukan analisis dan perancangan
menggunakan metode Electre dan metode Simple Additive
Weighting (SAW) sehingga menjadi suatu informasi
terstruktur dan jelas.
c. Implementasi Sistem Metode ini dilaksanakan dengan mengimplementasikan
rancangan sistem yang telah dibuat pada analisis dan
perancangan sistem ke dalam program komputer dengan
menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual
Studio .Net 2010
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Jika j adalah atribut biaya (cost)
d. Pengujian Sistem Pada tahap ini dilakukakn pengujian terhadap sistem
kemudian dianalisis perbandingan Kompleksitas Waktu
dan Keakuratan Metode apakah program sudah berjalan
dengan benar dan sesuai dengan perancangan yang
dilakukan.
e. Dokumentasi Metode ini berisi laporan dan kesimpulan akhir dari hasil
analisa dan pengujian dalam bentuk skripsi.
II. LANDASAN TEORI
A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (decision support system-DSS)
adalah sistem informasi berbasis komputer yang
menggabungkan model dan data guna menyelesaikan masalah
semiterstruktur dan beberapa masalah tak terstruktur dengan
keterlibatan pengguna secara luas (Turban, dkk. 2006)
Sistem pendukung keputusan dapat memberikan dukungan
disemua fase proses pengambilan keputusan dan untuk semua
tingkat manajerial untuk individu, kelompok, dan organisasi.
DSS dapat meningkatkan keefektifan pengambilan keputusan,
meningkatkan kontrol manajemen, memfasilitasi komunikasi,
menghemat usaha yang dilakukan pengguna, menghemat biaya,
dan memungkinkan pengambilan lebih objektif (Turban, dkk.
2005).
B. Algoritma
Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis penyelesaian
masalah yang disusun secara sistematis dan logis. Kata logis merupakan kata kunci dalam algoritma. Langkah-langkah dalam
algoritma harus logis dan harus ditentukan bernilai salah atau
benar (Zarlis & Handrizal, 2007)
Suatu algoritma yang terbaik suatu algoritma harus menghasilkan output yang tepat guna (efektif) dalam waktu
yang relatif singkat & penggunaan memori yang relatif sedikit
(efesien) dengan langkah yang berhingga & prosedurnya
berakhir baik dalam keadaan diperoleh suatu solusi ataupun
tidak ada solusi (Kurniadi, 2013).
C. Multi Attribute Decision Making (MADM)
MADM digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah
dalam ruang diskret. Oleh karena itu MADM biasanya
digunakan untuk melakukan penilaian atau seleksi terhadap
beberapa alternatif dalam jumlah yang terbatas. Secara umum
dapat dikatakan bahwa, MADM menyelesaikan alternatif
terbaik dari jumlah alternatif (Kusumadewi, dkk. 2006).
1. Algoritma Simple Additive Weighting (SAW)
SAW disebut juga metode penjumlahan terbobot atau metode
perangkingan sederhana. SAW merupakan metode yang sering
digunakan untuk pengambilan keputusan multiatribut (Afshari,
dkk. 2010). SAW didasarkan pada konsep perengkingan dengan
perbandingan berpasangan antara alternatif pada kriteria
tertentu (Rubiyatun, dkk. 2012).
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 alternatif
yang ada (Kusumadewi, dkk. 2006).
Metode SAW mengenal adanya 2 (dua) atribut yaitu
kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost). Perbedaan
mendasar dari kedua kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria
ketika mengambil keputusan (Perdani, dkk. 2014)
rij =
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari
alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,..n dan j=1,2,..n. Nilai
preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai beritkut
yaitu :
Vi = =1
Nilai Vi yang lebih besar mengidikasikan bahwa alternatif
Ai lebih terpilih. (Kusumadewi, dkk. 2006)
2. Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE)
Electre merupakan salah satu metode dalam MADM
berdasarkan konsep peringkat melalui perbandingan
berpasangan antara alternatif pada kriteria yang sesuai. Sebuah
alternatif dikatakan mendominasi alternatif lain jika salah satu
atau lebih kriteria terlampaui (dibandingkan dengan kriteria dari
alternatif yang lain) dan sama dengan kriteria yang tersisa
(Ermatita, dkk. 2012)
Metode dasar Electre adalah prosedur yang berurutan
mengurangi jumlah alternatif pembuat keputusan dihadapkan
dengan sekumpulan alternatif yang tidak mendominasi. Untuk
menemukan alternatif terbaik, metode Electre juga memerlukan
pengetahuan bobot dari semua kriteria (Chatterjee, dkk. 2014).
B. Analisis Kebutuhan
Dengan analisis kebutuhan penulis dapat menentukan kebutuhan
yang diperlukan oleh sistem yang akan dibangun. Analisis
kebutuhan memiliki dua bagian yaitu kebutuhan fungsional dan
kebutuhan non fungsional.
1. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan fungsional merupakan kebutuhan yang harus
disediakan oleh sistem, bagaimana sistem bekerja jika terdapat
input tertentu dan bagaimana sistem mampu melakukan proses,
menghasilkan output/keluaran dan mampu mempunyai
database. Kebutuhan fungsional yang dibutuhkan oleh sistem
yang akan dibangun adalah sebagai berikut:
a. Sistem dapat menampilkan fitur jika user berhasil melakukan login
b. Sistem dapat melakukan entri data user dan juga sistem dapat memperbaharui data user yaitu password jika user
menginginkan untuk mengganti password-nya.
c. Sistem harus dapat melakukan entri nilai siswa yang akan menjadi bahan pertimbangan dalam pengambilan
keputusan
d. Sistem dapat mengelompokkan beberapa mata pelajaran menjadi satu bidang pelajaran, di mana bidang pelajaran
tersebut akan menjadi kriteria dalam pengambilan
keputusan.
e. Sistem dapat mengubah nilai pada bidang pelajaran sesuai dengan nilai kecocokan alternatif terhadap kriteria yang
ditentukan, seperti yang ditunjukkan pada tabel 1
Tabel 1 Nilai Kecocokan Alternatif
f. Sistem dapat menyimpan nilai siswa yang telah diubah sesuai dengan rentang yang telah ditentukan
g. Sistem dapat menyediakan pilihan algoritma yang ingin digunakan oleh user yaitu SAW dan Electre.
h. Sistem dapat menampilkan bobot kriteria yang akan digunakan dalam sistem
i. Sistem dapat menampilkan proses perhitungan dalam menentukan keputusan sesuai dengan algoritma yang
dipilih oleh user.
j. Sistem harus dapat mengurutkan nilai akhir siswa yang didapat dari perhitungan algoritma yang dipilih oleh user
dan menetukan predikat yang didapat oleh siswa.
2. Kebutuhan Non Fungsional
Kebutuhan non fungsional merupakan kebutuhan untuk
memenuhi ataupun mendukung kebutuhan fungsional yang telah
ditentukan. Kebutuhan fungsional yang dibutuhkan oleh sistem
yang akan dibangun adalah sebagai berikut:
a. Sistem operasi yang digunakan adalah Microsoft Windows 7
b. Bahasa pemprograman yang digunakan adalah Visual Basic 2010
c. Database yang digunakan adalah Microsoft Access 2007
C. Kriteria
1. Penentuan Kriteria
Kriteria-kriteria yang akan digunakan dalam menentukan
predikat kelulusan santri dan dyah adalah seperti yang
ditunjukkan pada tabel 2 :
Tabel 2 Tabel Kriteria
Kriteria Keterangan
K1 Bahasa Arab, yang mana mencangkup nilai mata
pelajaran Imla, Mahfuzud, Shorof, Nahwu, Insya Syafahi, Insya Tahriri, Balaghoh, Mutholaah Tahriri dan Mutholaah Syafahi
K2 B. Inggris, yang mana mencangkup nilai mata
pelajaran Grammar, Oral English dan Written
English
K3 Al-Quran yang mana mencangkup nilai mata pelajaran Ulumul Quran, Hifzul Quran, Tajwid, Tafsir dan Ayatul Ahkam
K4 Hadits yang mana mencakupi mata pelajaran Al-
Hadits dan Mustholahul Hadits
K5 Tarbiyah yang mana mencakupi mata pelajaran
Tarbiyah dan Tarbiyah Amaliyah
K6 Fiqih yang mana mencangkup nilai mata pelajaran
Al-Fiqh, dan Usul Fiqh
K7 Akhlak, yang mana merupakan akumulasi poin dari
pelanggaran yang telah dilakukan santri/ dyah
K8 Nilai mata pelajaran Faroid
K9 Nilai mata pelajaran Tauhid
K10 Nilai mata pelajaran Tarikh Islam
K11 Nilai dari Ibadah Amaliyah
K12 Nilai mata pelajaran Al Khot
2 Pembobotan Kriteria.
Penilaian bobot pada setiap kriteria dalam menentukan predikat
kelulusan santri dan dyah yaitu dengan memberikan nilai secara
langsung pada setiap kriteria yang telah ditentukan berdasarkan
tingkat kepentingannya. Setelah diberikan nilai bobot pada
Rentang Nilai Bid. Pelajaran Nilai
10 8,00 5
7,99 7,00 4
6,99 6,50 3
6,49 5,00 2
4,99 0 1
setiap kriteria kemudian semua bobot tersebut dijumlahkan dan
dibagi dengan masing-masing nilai bobot pada setiap kriteria.
Bobot kriteria dapat pada tabel 3
Tabel 3 Tabel Bobot Kriteria
Nilai Keterangan
5 Sangat Penting
4 Penting
3 Cukup Penting
2 Kurang Penting
1 Tidak Penting
D. Langkah- Langkah Perhitungan Algoritma
1 Algoritma Electre
Pada awal perhitungan algoritma Electre data siswa yang berupa
nilai santri dan dyah tingkat akhir/kelas XII dikonfersikan
terlebih dahulu dengan nilai kecocokan alternatif yang telah
ditentukan, seperti yang ditunjukkan pada tabel 4
Tabel 4 Bobot Alternatif di Setiap Kriteria pada Algoritma
Electre
Nis K
1
K
2
K
3
K
4
K
5
K
6
K
7
K
8
K
9
K
10
K
11
K
12
12283 2 2 2 2 2 4 5 2 4 2 4 4
12312 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2
12334 2 2 2 2 4 2 3 3 2 2 2 2
12357 3 2 2 2 2 2 5 2 4 4 4 2
12377 4 3 4 4 4 5 4 4 5 2 5 2
12420 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 4
12425 5 4 5 5 5 5 3 5 5 5 5 4
12437 4 4 3 2 1 5 2 5 5 5 5 2
12481 4 3 4 3 3 5 5 4 5 5 4 2
12507 4 4 4 3 2 4 5 2 5 4 5 2
Setelah bobot alternatif telah disesuaikan dengan nilai
kecocokan maka masuk ketahap normalisasi sebagai berikut:
=
2
=1
Untuk Alternatif-1 (NIS : 12283) :
r1,1 = 2
22 +52 +22 +32 +42 +52 +52 +42 +42 +42 =
2
12,490 = 0,160
r1,2 = 2
22 +52 +22 +22 +32 +52 +42 +42 +32 +42 =
2
12,490 = 0,177
r1,3 = 2
22 +52 +22 +22 +42 +52 +52 +32 +42 +42 =
2
12,490 = 0,167
r1,4 = 2
22 +52 +22 +22 +42 +52 +52 +22 +32 +32 =
2
12,490 = 0,179
r1,5 = 2
22 +52 +22 +32 +42 +52 +52 +42 +42 +42 =
2
12,490 = 0,176
r1,6 = 4
22 +52 +42 +22 +42 +52 +52 +12 +32 +22 =
4
12,490 = 0,290
r1,7 = 5
52 +52 +32 +52 +42 +32 +32 +22 +52 +52 =
5
12,490 = 0,381
r1,8 = 2
22 +52 +32 +22 +42 +52 +52 +52 +42 +22 =
2
12,490 = 0,162
r1,9 = 4
42 +52 +22 +42 +52 +52 +52 +52 +52 +52 =
4
12,490 = 0,275
r1,10 = 2
22 +52 +22 +42 +22 +52 +52 +52 +52 +42 =
2
12,490 = 0,154
r1,11 = 4
42 +52 +22 +42 +52 +52 +52 +52 +42 +52 =
4
12,490 = 0,281
r1,12 = 4
42 +22 +22 +22 +22 +42 +42 +22 +22 +22 =
4
12,490 = 0,459
Untuk Alternatif-2 (NIS : 12312)
r2,1 = 5
22 +52 +22 +32 +42 +52 +52 +42 +42 +42 =
5
12,490 = 0,400
r2,2 = 5
22 +52 +22 +22 +32 +52 +42 +42 +32 +42 =
5
12,490 = 0,442
r2,3 = 5
22 +52 +22 +22 +42 +52 +52 +32 +42 +42 =
5
12,490 = 0,417
r2,4 = 5
22 +52 +22 +22 +42 +52 +52 +22 +32 +32 =
5
12,490 = 0,447
r2,5 = 5
22 +52 +22 +32 +42 +52 +52 +42 +42 +42 =
5
12,490 = 0,440
r2,6 = 5
22 +52 +42 +22 +42 +52 +52 +12 +32 +22 =
5
12,490 = 0,363
r2,7 = 5
52 +52 +32 +52 +42 +32 +32 +22 +52 +52 =
5
12,490 = 0,381
r2,8 = 5
22 +52 +32 +22 +42 +52 +52 +52 +42 +22 =
5
12,490 = 0,404
r2,9 = 5
42 +52 +22 +42 +52 +52 +52 +52 +52 +52 =
5
12,490 = 0,344
r2,10 = 5
22 +52 +22 +42 +22 +52 +52 +52 +52 +42 =
5
12,490 = 0,385
r2,11 = 5
42 +52 +22 +42 +52 +52 +52 +52 +42 +52 =
5
12,490 = 0,352
r2,12 = 2
42 +22 +22 +22 +22 +42 +42 +22 +22 +22 =
2
12,490 = 0,279
Untuk Alternatif-3 (12334):
r3,1 = 2
22 +52 +22 +32 +42 +52 +52 +42 +42 +42 =
2
12,490 = 0,160
r3,2 = 2
22 +52 +22 +22 +32 +52 +42 +42 +32 +42 =
2
12,490 = 0,177
r3,3 = 2
22 +52 +22 +22 +42 +52 +52 +32 +42 +42 =
2
12,490 = 0,167
r3,4 = 2
22 +52 +22 +22 +42 +52 +52 +22 +32 +32 =
2
12,490 = 0,179
r3,5 = 4
22 +52 +22 +32 +42 +52 +52 +42 +42 +42 =
4
12,490 = 0,352
r3,6 = 2
22 +52 +42 +22 +42 +52 +52 +12 +32 +22 =
2
12,490 = 0,145
r3,7 = 3
52 +52 +32 +52 +42 +32 +32 +22 +52 +52 =
3
12,490 = 0,229
r3,8 = 3
22 +52 +32 +22 +42 +52 +52 +52 +42 +22 =
3
12,490 = 0,243
r3,9 = 2
42 +52 +22 +42 +52 +52 +52 +52 +52 +52 =
2
12,490 = 0,138
r3,10 = 2
22 +52 +22 +42 +22 +52 +52 +52 +52 +42 =
2
12,490 = 0,154
r3,11 = 2
42 +52 +22 +42 +52 +52 +52 +52 +42 +52 =
2
12,490 = 0,141
r3,12 = 2
42 +22 +22 +22 +22 +42 +42 +22 +22 +22 =
2
12,490 = 0,229
Proses perhitungan normalisasi dilakukan hingga alternatif ke
10 sehingga didapatkan hasil normalisasi seperti tertera pada
Tabel 5.
Tabel 5 Hasil Dari Normalisasi Pada Electre Nis K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12
12283 0.160
0.177
0.167
0.179
0.176
0.290
0.381
0.162
0.275
0.154
0.281
0.459
12312 0.40
0
0.44
2
0.41
7
0.44
7
0.44
0
0.36
3
0.38
1
0.40
4
0.34
4
0.38
5
0.35
2
0.22
9
12334 0.16
0
0.17
7
0.16
7
0.17
9
0.35
2
0.14
5
0.22
9
0.24
3
0.13
8
0.15
4
0.14
1
0.22
9
12357 0.240
0.177
0.167
0.179
0.176
0.145
0.381
0.162
0.275
0.308
0.281
0.229
12377 0.32
0
0.26
5
0.33
3
0.35
8
0.35
2
0.36
3
0.30
5
0.32
3
0.34
4
0.15
4
0.35
2
0.22
9
12420 0.40
0
0.44
2
0.41
7
0.44
7
0.44
0
0.36
3
0.22
9
0.40
4
0.34
4
0.38
5
0.35
2
0.45
9
12425 0.400
0.354
0.417
0.447
0.440
0.363
0.229
0.404
0.344
0.385
0.352
0.459
12437 0.32
0
0.35
4
0.25
0
0.17
9
0.08
8
0.36
3
0.15
2
0.40
4
0.34
4
0.38
5
0.35
2
0.22
9
12481 0.32
0
0.26
5
0.33
3
0.26
8
0.26
4
0.36
3
0.38
1
0.32
3
0.34
4
0.38
5
0.28
1
0.22
9
12507 0.320
0.354
0.333
0.268
0.176
0.290
0.381
0.162
0.344
0.308
0.352
0.229
Setelah didapat hasil dari normalisasi, maka selanjutnya
akan dibuat perkalian matriks w * r dan penjumlahan hasil
perkalian untuk mendapatkan perangkingan dari semua
alternatif sebagai berikut :
12283 ; V1
= (0,133 x 0,160 ) + (0,133 x 0,177) + (0,100 x 0,167) + ( 0,067
x 0,179) + ( 0,100 x 0,176) + (0,067x 0,290) + (0,167 x
0,381) + (0,033 x 0,162) + (0,067 x0,275) + (0,033 x 0,154)
+( 0,067 x 0,281) + (0,033 x 0,459)
= 0.237
12312 ; V2
= (0,133 x 0,400) + (0,133 x 0,442) + (0,100 x 0,417) + ( 0,067
x 0,447) + ( 0,100 x 0,440) + (0,067x 0,363) + (0,167 x
0,381) + (0,033 x 0,404) + (0,067 x 0,344) + (0,033 x 0,385)
+( 0,067 x 0,352) + (0,033 x 0,279)
= 0.396
12334 ; V3
= (0,133 x 0,160) + (0,133 x 0,177) + (0,100 x 0,167) + ( 0,067
x 0,179) + ( 0,100 x 0,352) + (0,067x 0,145) + (0,167 x
0,229) + (0,033 x 0,243) + (0,067 x 0,138) + (0,033 x 0,154)
+( 0,067 x 0,141) + (0,033 x 0,229) = 0.196
Proses perhitungan perkalian matriks w * r dan
penjumlahan hasil perkalian dilakukan hingga alternatif ke V10
sehingga didapatkan hasilnya seperti tertera pada Tabel 6
Tabel 6 Tabel Penjumlahan Hasil Perkalian w * r Algoritma
Electre
Nis V
12283 0.237
12312 0.396
12334 0.196
12357 0.235
12377 0.316
12420 0.378
12425 0.366
12437 0.265
12481 0.316
12507 0.311
Setelah didapat hasil akhir perhitungan Electre maka
selanjutnya adalah menentukan predikat kelulusan santri dan
dyah berdasarkan rentang nilai predikat kelulusan seperti yang
tertera pada tabel 7
Tabel 7 Tabel Rentang Nilai Predikat Kelulusan untuk
Algoritma Electre
Predikat Nilai
Mumtaz V 0,350
Jayyid Jiddan V< 0,350 dan V0,300
Jayyid V< 0,300 dan V0,200
Maqbul V< 0,200
Maka didapat hasil perangkingan dan predikat kelulusan
berdasarkan hasil akhir prehitungan Electre adalah seperti yang
tertera pada tabel 8
Tabel 8 Tabel Hasil Penentuan Predikat Kelulusan pada
Algoritma Electre
Nis V Predikat
12312 0.396 Mumtaz
12420 0.378 Mumtaz
12425 0.366 Mumtaz
12377 0.316 Jayyid Jiddan
12481 0.316 Jayyid Jiddan
12507 0.311 Jayyid Jiddan
12437 0.265 Jayyid
12283 0.237 Jayyid
12357 0.235 Jayyid
12334 0.196 Maqbul
2 Algoritma SAW
Pada awal perhitungan algoritma SAW data siswa yang berupa
nilai santri dan dyah tingkat akhir/kelas XII dikonfersikan
terlebih dahulu dengan nilai kecocokan alternatif yang telah
ditentukan, seperti yang ditunjukkan pada tabel 3.9
Tabel 9 Bobot Alternatif di Setiap Kriteria pada Algoritma
SAW
Nis K
1
K
2
K
3
K
4
K
5
K
6
K
7
K
8
K
9
K
10
K
11
K
12
12283 2 2 2 2 2 4 5 2 4 2 4 4
12312 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2
12334 2 2 2 2 4 2 3 3 2 2 2 2
12357 3 2 2 2 2 2 5 2 4 4 4 2
12377 4 3 4 4 4 5 4 4 5 2 5 2
12420 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 4
12425 5 4 5 5 5 5 3 5 5 5 5 4
12437 4 4 3 2 1 5 2 5 5 5 5 2
12481 4 3 4 3 3 5 5 4 5 5 4 2
12507 4 4 4 3 2 4 5 2 5 4 5 2
Setelah bobot alternatif telah disesuaikan dengan nilai
kecocokan maka masuk ketahap normalisasi sebagai berikut:
=
dimana jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Untuk Alternatif-1 (12283):
r1,1 = 2
max {2;5;2;3;4;5;5;4;4;4;} =
2
5 = 0,4
r1,2 = 2
max {2;5;2;2;3;5;4;4;3;4;} =
2
5 = 0,4
r1,3 = 2
max {2;5;2;2;4;5;5;3;4;4;} =
2
5 = 0,4
r1,4 = 2
max {2;5;2;2;4;5;5;2;3;3;} =
2
5 = 0,4
r1,5 = 2
max {2;5;4;2;4;5;5;1;3;2;} =
2
5 = 0,4
r1,6 = 4
max {4;5;2;2;5;5;5;5;5;4;} =
2
5 = 0,8
r1,7 = 5
max {5;5;3;5;4;3;3;2;5;5;} =
5
5 = 1
r1,8 = 2
max {2;5;3;2;4;5;5;5;4;2;} =
2
5 = 0,4
r1,9 = 4
max {4;5;2;4;5;5;5;5;5;5;} =
4
5 = 0,8
r1,10 = 2
max {2;5;2;4;2;5;5;5;5;4;} =
2
5 = 0,4
r1,1 1 = 4
max {4;5;2;4;5;5;5;5;4;5;} =
4
5 = 0,8
r1,12 = 4
max {4;2;2;2;2;4;4;2;2;2;} =
4
4 = 1
Untuk Alternatif-2 (12312):
r2,1 = 5
max {2;5;2;3;4;5;5;4;4;4;} =
5
5 = 1
r2,2 = 5
max {2;5;2;2;3;5;4;4;3;4;} =
5
5 = 1
r2,3 = 5
max {2;5;2;2;4;5;5;3;4;4;} =
5
5 = 1
r2,4 = 5
max {2;5;2;2;4;5;5;2;3;3;} =
5
5 = 1
r2,5 = 5
max {2;5;4;2;4;5;5;1;3;2;} =
5
5 = 1
r2,6 = 5
max {4;5;2;2;5;5;5;5;5;4;} =
5
5 = 1
r2,7 = 5
max {5;5;3;5;4;3;3;2;5;5;} =
5
5 = 1
r2,8 = 5
max {2;5;3;2;4;5;5;5;4;2;} =
5
5 = 1
r2,9 = 5
max {4;5;2;4;5;5;5;5;5;5;} =
5
5 = 1
r2,10 = 5
max {2;5;2;4;2;5;5;5;5;4;} =
5
5 = 1
r2,1 1 = 5
max {4;5;2;4;5;5;5;5;4;5;} =
5
5 = 1
r2,12 = 2
max {4;2;2;2;2;4;4;2;2;2;} =
2
4 = 0,5
Untuk Alternatif-3 (12334):
r3,1 = 2
max {2;5;2;3;4;5;5;4;4;4;} =
2
5 = 0,4
r3,2 = 2
max {2;5;2;2;3;5;4;4;3;4;} =
2
5 = 0,4
r3,3 = 2
max {2;5;2;2;4;5;5;3;4;4;} =
2
5 = 0,4
r3,4 = 2
max {2;5;2;2;4;5;5;2;3;3;} =
2
5 = 0,4
r3,5 = 4
max {2;5;4;2;4;5;5;1;3;2;} =
4
5 = 0,8
r3,6 = 2
max {4;5;2;2;5;5;5;5;5;4;} =
2
5 = 0,4
r3,7 = 3
max {5;5;3;5;4;3;3;2;5;5;} =
3
5 = 0,6
r3,8 = 3
max {2;5;3;2;4;5;5;5;4;2;} =
3
5 = 0,6
r3,9 = 2
max {4;5;2;4;5;5;5;5;5;5;} =
2
5 = 0,4
r3,10 = 2
max {2;5;2;4;2;5;5;5;5;4;} =
2
5 = 0,4
r3,1 1 = 2
max {4;5;2;4;5;5;5;5;4;5;} =
2
5 = 0,4
r3,12 = 2
max {4;2;2;2;2;4;4;2;2;2;} =
2
4 = 0,5
Proses perhitungan normalisasi dilakukan hingga alternatif
ke 10 sehingga didapatkan hasil normalisasi seperti tertera pada
Tabel 10
Tabel 10 Hasil Dari Normalisasi Pada SAW
Nis K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12
122
83 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.8 1 0.4 0.8 0.4 0.8 1
123
12 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.5
123
34 0.4 0.4 0.4 0.4 0.8 0.4 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 0.5
123
57 0.6 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 1 0.4 0.8 0.8 0.8 0.5
123
77 0.8 0.6 0.8 0.8 0.8 1 0.8 0.8 1 0.4 1 0.5
124
20 1 1 1 1 1 1 0.6 1 1 1 1 1
124
25 1 0.8 1 1 1 1 0.6 1 1 1 1 1
124
37 0.8 0.8 0.6 0.4 0.2 1 0.4 1 1 1 1 0.5
124
81 0.8 0.6 0.8 0.6 0.6 1 1 0.8 1 1 0.8 0.5
125
07 0.8 0.8 0.8 0.6 0.4 0.8 1 0.4 1 0.8 1 0.5
Setelah didapat hasil dari normalisasi, maka selanjutnya
akan dibuat perkalian matriks W * R dan penjumlahan hasil
perkalian untuk mendapatkan perangkingan dari semua
alternatif sebagai berikut :
=
=1
12283 ; V1
= (0,133 x 0,4 ) + (0,133 x 0,4) + (0,100 x 0,4) + ( 0,067 x 0,4)
+ ( 0,100 x 0,4) + (0,067x 0,8) + (0,167 x 1) + (0,033 x 0,4)
+ (0,067 x0,8) + (0,033 x 0,4) +( 0,067 x 0,8) + (0,033 x 1)
= 0,600
12312 ; V2
= (0,133 x 1) + (0,133 x 1) + (0,100 x 1) + ( 0,067 x 1) + ( 0,100
x 1) + (0,067x 1) + (0,167 x 1) + (0,033 x 1) + (0,067 x 1) +
(0,033 x 1) +( 0,067 x 1) + (0,033 x 0,8)
= 0,600
12334 ; V3
= (0,133 x 0,4) + (0,133 x 0,4) + (0,100 x 0,4) + ( 0,067 x 0,4) +
( 0,100 x 0,8) + (0,067x 0,4) + (0,167 x 0,6) + (0,033 x 0,6)
+ (0,067 x 0,4) + (0,033 x 0,4) +( 0,067 x 0,4) + (0,033 x
0,5)
= 0,483
Proses perhitungan perkalian matriks W * R dan
penjumlahan hasil perkalian dilakukan hingga alternatif ke V10
sehingga didapatkan hasilnya seperti tertera pada Tabel 11
Tabel 11 Tabel Penjumlahan Hasil Perkalian W * R pada
Algoritma SAW
Nis V
12283 0.600
12312 0.984
12334 0.483
12357 0.597
12377 0.791
12420 0.933
12425 0.907
12437 0.670
12481 0.797
12507 0.783
Setelah didapat hasil akhir perhitungan SAW maka
selanjutnya adalah menentukan predikat kelulusan santri dan
dyah berdasarkan rentang nilai predikat kelulusan seperti yang
tertera pada Tabel 12
Tabel 12 Tabel Rentang Nilai Predikat Kelulusan pada
Algoritma SAW
Predikat Nilai
Mumtaz V 0,800
Jayyid Jiddan V< 0,800 dan V0,700
Jayyid V< 0,700 dan V0,600
Maqbul V< 0,600
Maka didapat hasil perangkingan dan predikat kelulusan
berdasarkan hasil akhir prehitungan SAW adalah seperti yang
tertera pada Tabel 13
Tabel 13 Tabel Hasil Penentuan Predikat Kelulusan
Nis V Predikat
12312 0.984 Mumtza
12420 0.933 Mumtaz
12425 0.907 Mumtaz
12481 0.797 Jayyid Jiddan
12377 0.791 Jayyid Jiddan
12507 0.783 Jayyid Jiddan
12437 0.670 Jayyid
12283 0.600 Jayyid
12357 0.597 Maqbul
12334 0.483 Maqbul
E. Flowchart Perhitungan Algoritma
Flowchart merupakan gambar atau bagan yang memperlihatkan
urutan dan hubungan antara proses beserta pernyataan (Zarlis &
Handrizal , 2007).
1. Flowchart Algoritma Electre
Flowchart perhitungan algoritma Electre dalam menentukan
predikat kelulusan santri dan dyah dapat dilihat seperti pada
Gambar 1
Gambar 1 Flowchart Algoritma Electre
2 Flowchart Algoritma SAW
Flowchart perhitungan algoritma Electre dalam menentukan
predikat kelulusan santri dan dyah dapat dilihat seperti pada
Gambar 2
Gambar 2. Flowchart Algoritma SAW
F. Data Flow Diagram (DFD)
Diagram konteks berisi gambaran umum (secara garis besar)
sistem yang akan dibuat dan menjelaskan proses perjalanan data
dari satu atau beberapa sumber untuk mencapai suatu tujuan
tertentu. Diagram konteks sistem yang akan dibangun dapat
dilihat seperti pada Gambar 3
Gambar 3. Diagram Konteks Sistem
Data Flow Diagram (DFD) adalah suatu diagram yang
menggambarkan alur data pada sebuah rancangan sistem yang
akan dibangun dan juga memudahkan pengguna dalam
memahami secara logika, tersetruktur dan jelas. DFD Level 1
sistem yang akan dibangun dapat dilihat seperti pada Gambar 4
Gambar 4. DFD Level 1
G. Perancangan Database
1. Tabel User
Tabel user diberi nama data_user. Tabel user berfungsi sebagai
tempat penyimpanan data user. Rancangan database dapat
dilihat seperti pada tabel 14
Tabel 14 Tabel User
Field Type Keterangan
id_user Text Id user (Primary Key)
nama Text Nama user
pass Text Password user
2 Tabel Siswa
Tabel siswa berfungsi sebagai tempat penyimpanan nilai siswa
yang akan jadi pertimbangan dalam pengambilan keputusan
untuk menentukan predikat kelulusan. Rancangan database
dapat dilihat seperti pada tabel 15.
Tabel 15 Tabel Siswa
Field Type Keterangan
nis Text Nomor induk siswa (Primary Key)
nama Text Nama siswa
kelas Text Kelas siswa
b_arb Text Rangkuman nilai b.arab siswa
b_ing Text Rangkuman nilai b.inggris siswa
qrn Text Rangkuman nilai al-quran siswa
hds Text Rangkuman nilai hadist siswa
trbyh Text Rangkuman nilai tarbiyah siswa
fqh Text Rangkuman nilai fiqih siswa
akhlk Text Rangkuman nilai akhlak siswa
froid Text Nilai faroid siswa
tauhd Text Nilai tauhid siswa
tar_is Text Nilai tarikh islam siswa
ib_amlyh Text Nilai ibadah amaliyah siswa
alkt Text Nilai alkhot siswa
IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
A. Implementasi Sistem
Pada sistem ini terdapat dua proses implementasi yaitu sebagai
berikut :
1. Implementasi sistem pendukung keputusan dalam menentukan predikat kelulusan santri dan dyah
menggunakan Electre
2. Implementasi sistem pendukung keputusan dalam menentukan predikat kelulusan santri dan dyah
menggunakan SAW
1. Halaman Login
Halaman login merupakan tampilan awal pada saat aplikasi
dijalankan. Pada halaman ini user harus dapat melakukan proses
login terlebih dahulu sebelum masuk ke halaman berikutnya.
Tampilan halaman login dapat dilihat seperti gambar 4.1 berikut
:
Gambar 5 Tampilan Halaman Login
2. Halaman Home
Halaman home merupakan halaman yang dapat diakses setelah
berhasil melakukan proses login. Pada halaman home terdapat
emapt menu yaitu Data User, Data Siswa, Metode dengan sub
menu Electre dan SAW,dan menu Close. Tampilan halaman
home dapat dilihat seperti gambar 6 berikut :
Gambar 6 Tampilan Halaman Home
3. Halaman Data User
Pada halaman data user ini user dapat melakukan pengolahan
data user seperti menambah data, mengubah, menghapus, serta
data yang telah disimpan atau diperbaharui akan ditampiilkan
pada Datagrid. Tampilan halaman data user dapat dilihat seperti
gambar 7 berikut :
Gambar 7. Tampilan Halaman Data User
4. Halaman Data Siswa
Pada halaman data siswa, user dapat meng-input-kan nilai-nilai
siswa, dan dikelompokkan menjadi beberapa bidang mata
pelajaran yang akan menjadi kriteria penilaian. Kemudian nilai
yang telah diinput diubah sesuai dengan rating kecocokan
alternatif dan kemudian disimpan kedalam database. Pada
halaman data siswa terdapat button untuk memilih proses
algoritma yang diinginkan oleh user. Tampilan halaman data
siswa dapat dilihat seperti gambar 8 berikut :
Gambar 7 Tampilan Halaman Data Siswa
5. Halaman Electre
Pada halaman ini ditampilkan tabel siswa yang telah disimpan
didalam database sebelumnya, tabel bobot kriteria, tabel
normalisasi sesuai dengan perhitungan Electre, dan tabel hasil
akhir perengkingan dengan predikat yang telah ditentukan.
Tampilan halaman Electre dapat dilihat seperti gambar 8
berikut:
Gambar 8 Tampilan Halaman Electre
6. Halaman SAW
Pada halaman ini ditampilkan tabel siswa yang telah disimpan
didalam database sebelumnya, tabel bobot kriteria, tabel
normalisasi sesuai dengan perhitungan SAW, dan tabel hasil
akhir perengkingan dengan predikat yang telah ditentukan.
Tampilan halaman electre dapat dilihat seperti gambar 9 berikut:
Gambar 9 Tampilan Halaman SAW
B. Perbandingan Kompleksitas Waktu Algoritma Electre dan
SAW
Algoritma Electre
T(n) = C1+ C2+ C3+ C4+ C5 + (4C6+ C7+ C8+ C10 + C11+ C12+
4C13+ 2C14+ C15)n +(C6 + C9)nm
= (nm)
Algoritma SAW
T(n) = C1+ C2+ C3+ C4+ C5 + (4C6+ C7+ C8+ C10 + C11+ C12+
4C13+ 2C14+ C15)n +(C6 + C9)nm
= (nm) C. Perbandingan Hasil Algoritma Electre Dan Simple Additive
Weighting (SAW)
1. Hasil Algoritma Electre
Hasil akhir perengkingan dengan predikat yang telah ditentukan
dapat dilihat seperti gambar 10 berikut :
Gambar 10 Hasil Algoritma Electre Dalam Menentukan
Predikat Kelulusan
2 Hasil Algoritma Simple Additive Weighting (SAW)
Hasil akhir perengkingan dengan predikat yang telah ditentukan
dapat dilihat seperti gambar 11 berikut :
Gambar 11 Hasil Algoritma SAW Dalam Menentukan Predikat
Kelulusan
V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil dari implementasi sistem
pendukung keputusan dalam menentukan predikat kelulusan
santri dan dyah adalah sebagai berikut :
1. Implementasi sistem pendukung keputusan yang dibuat oleh penulis berhasil untuk menentukan predikat santri
dan dyah dengan menggunakan algoritma Electre dan
Simple Additive Weighting (SAW)
2. Algoritma Electre dan Simple Additive Weighting (SAW)
memiliki kompleksitas waktu yang sama yaitu = (nm) tetapi hasil SAW mendekati hasil yang dilakukan oleh
Pesantren Darul Arafah dari pada hasil yang didapat
dengan menggunakan algoritma Electre
3. Perbandingan hasil akhir dari sistem yang dibangun dengan menggunakan algoritma Electre dan Simple
Additive Weighting (SAW) menghasilkan urutan
perangkingan yang sama tetapi berbeda pada keputusan
predikat
B. Saran
Beberapa saran yang dapat dijadikan untuk pengembangan
adalah sebagai berikut:
1. Penelitian selanjutnya disarankan untuk membangun sistem yang lebih user friendly untuk memudahkan user
dalam penggunaan sistem
2. Implementasi diharapkan dapat diterapkan dalam algoritma salain SAW dan Electre
DAFTAR PUSTAKA
Akshareari, S. 2013 . Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Produksi Sepatu dengan Metode Elimination Et Choix
Traduisant la realite (Electre). Skripsi. Universitas
Pendidikan Indonesia
Chatterjee,P., Mondal,S.& Chakraborty,S. 2014. A
Comprehensive Solution To Automated Inspection
Device Selection Problems Using Electre Methods.
International Journal of Technology 2: 193-208
Ermatita., Hartati, S., Wardoyo, R. & Harjoko,A. 2012.
ELECTRE-Entropy method in Group Decision Support
System Modelto Gene Mutation Detection. International
Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence
(IJARAI) 1 : 58- 63.
Kurniadi, I. 2013. Logika Dan Algoritma Dasar Menggunakan
Bahasa C++. Mitra Wacana Media: Jakarta
Kusumadewi, Sri., Hartati, Sri., Harjoko, Agus. & Wardoyo,m
Retantyo. 2006. Fuzzy Multi Attribute Decision Making
(Fuzzy MADM).Graha Ilmu :Yogyakarta..
Perdani, E.H., Suryanto, A., Defi M.P. & Sukamta, S. 2014.
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru
Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Edu
Komputika Journal 1(1): 34-39.
Rubiyatun., Winarno, B. & Sulistijowati, S. 2012. Simulasi
Seleksi Mahasiswa Baru Jalur Undangan Dengan
Menggunakan Metode Simple Additive Weighting.
Prosiding Seminar Nasional Matematika 2012, pp.162-
167.
Syamsi, I. 1989. Pengambilan Keputusan (Decision Making).
Bina Aksara : Jakarta.
Turban, E., Aronson,J.E., Liang, T-P. 2005. Decision Support
Systems and Intelligent systems .7th
Edition. Jilid 1.
Penerbit Andi : Yogyakarta .
Turban,E., Rainer, JR.RK, Potter.R. E. 2006. Introduction to
Information Technology. Edisi ke 3 . Salemba Infotek :
Jakarta.
Zarlis, M & Handrizal . 2007. Algoritma Dan Pemograman
Teori Dan Praktik Dalam Pascal. USU Press : Medan