Ketua BEM adalah pejabat tertinggi dalam organisasi intra kampus yang dipilih oleh mahasiswa. Proses pemilihan ketua BEM diawali dengan pemilihan menurut parameter tertentu dengan bobot evaluasi yang berbeda. Menentukan Pengambilan Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah salah satu alat untuk memecahkan masalah ini. Product Weight (WP) dan Simple Additive Weight (SAW) adalah metode dalam SPK yang banyak digunakan untuk menyelesaikan keputusan dengan banyak parameter dan sistem peringkat. Observasi ini menganalogikan metode WP dan SAW dalam pemilihan calon ketua BEM Universitas Pamulang. Berdasarkan hasil perhitungan terlihat bahwa kedua metode tersebut membuat urutan calon ketua BEM. dapat menghasilkan.Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW), Weight Product (WP

Afita, Ikhya Bayu

Putra, Rama Eka Maulana

Rahmat, Syaiful

Rizkia, Risang

Rosyani, Perani

Online Journal Systems UNPAM (Universitas Pamulang)

Jurnal Kreativitas Mahasiswa Informatika  Volume 3 Nomor 1 Tahun 2022 Page 127 - 132 p-ISSN: 2797-6327    e-ISSN:   127    Analisis Perbandingan Metode SAW Dan Weight Product pada Penentuan Calon Ketua Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM) Universitas Pamulang  Ikhya Bayu Afita1, Risang Rizkia2, Rama Eka Maulana Putra3, Syaiful Rahmat4, Perani Rosyani5 1-5Universitas Pamulang; Jl. Raya Puspitek No. 46 buaran, serpong, Kota Tangerang Selatan. Provinsi Banten 15310. (021) 741-2566 atau 7470 9855 1-11Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pamulang  e-mail: 1ikya.bayu@gmail.com, 2risangrizkia@gmail.com, 3Ramaekamaulanaputra14@gmail.com, 4syaifulrahmat056@gmail.com, 5dosen00837@unpam.ac.id   Abstrak  Ketua BEM adalah pejabat tertinggi dalam organisasi intra kampus yang dipilih oleh mahasiswa. Proses pemilihan ketua BEM diawali dengan pemilihan menurut parameter tertentu dengan bobot evaluasi yang berbeda. Menentukan Pengambilan Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) adalah salah satu alat untuk memecahkan masalah ini. Product Weight (WP) dan Simple Additive Weight (SAW) adalah metode dalam SPK yang banyak digunakan untuk menyelesaikan keputusan dengan banyak parameter dan sistem peringkat. Observasi ini membandingkan metode WP dan SAW dalam pemilihan calon ketua BEM Universitas Pamulang. Berdasarkan hasil perhitungan terlihat bahwa kedua metode tersebut membuat urutan calon ketua BEM.  Kata kunci: Decision support system, Simple Additive Weighting (SAW), Weight product (WP)    I. PENDAHULUAN  Setiap tahun BEM berganti kepengurusan, dengan ketua BEM dipilih langsung oleh mahasiswa. Sebelum proses seleksi langsung oleh seluruh mahasiswa, calon ketua BEM diseleksi oleh committee untuk pemilihan ketua sesuai parameter rule ditentukan. Parameter tertentu digunakan untuk memilih calon ketua. Berdasarkan hasil observasi dan survei di lapangan, ditemukan bahwa sebagian besar penilaian calon ketua BEM dilakukan dan tidak dilakukan secara manual (Turban, Aronson, & Liang, n.d.). Memiliki penilaian definitif yang dapat mengarah pada keputusan rule dibuat akan subjektif. Hal ini dapat mempersulit proses seleksi. Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem evaluasi yang dapat mendukung dan mempermudah proses pemilihan calon ketua dan mengevaluasinya secara objektif. Sehingga calon ketua BEM yang akan datang, yang dipilih langsung oleh seluruh mahasiswa, adalah calon rule memenuhi parameter. Oleh karena itu Decision Support System (DSS) merupakan sistem yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dan memiliki banyak parameter evaluasi, seperti pemilihan ketua BEM. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem yang dapat memberikan solusi dari permasalahan yang bersifat interaktif dan mampu menyediakan informasi, pemodelan, serta pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam suatu kondisi yang dapat menyebabkan tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Dengan menggunakan SPK diharapkan dalam pengambilan keputusan pemilihan calon ketua BEM dapat berjalan objektif (Informatika, 2016). Dalam DSS, logika fuzzy ialah metode yang banyak digunakan untuk proses pengambilan keputusan, seperti halnya dengan Amalia et al. Metode Weight Product (WP) dan Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode yang banyak digunakan dalam proses pengambilan keputusan (S, Amalia, M, & Arivanty, 2009). Menurut Erniyati, metode SAW mampu menentukan nilai pembobotan untuk setiap Jurnal Kreativitas Mahasiswa Informatika  Volume 3 Nomor 1 Tahun 2022 Page 127 - 132 p-ISSN: 2797-6327    e-ISSN:   128  parameter kemudian dapat dilakukan proses rangking untuk memilih alternatif terbaik (Eniyati, 2011).   Beberapa penelitian menggunakan metode SAW dan WP untuk memprioritaskan pengambilan keputusan yaitu Arsyad yang memilih ketua BEM di bawah SPK menggunakan metode WP di bawah sistem ini, masing-masing panitia pelaksana pemilihan ketua BEM harus mendapatkan rekomendasi calon ketua yang memenuhi parameter yang ditetapkan. sudah ditentukan. Demikian pula Radhitya et al. Telah mengembangkan sistem pendukung keputusan bagi pemegang beasiswa berdasarkan metode SAW di SDN Wonoyoso yang hasilnya tersedia dalam bentuk rangking untuk menentukan prioritas kelayakan penerima beasiswa (Speed & Engineering, 2016). Kemudian Hermanto membuat sistem pengambilan keputusan untuk menentukan mata kuliah bagi calon siswa di sekolah menengah kejuruan (SMK) agar calon siswa tidak gagal di tengah karena salah memilih mata pelajaran. Atas dasar tersebut, penulis membandingkan metode SAW dan WP untuk pemilihan ketua BEM Universitas Pamulang (Hermanto, 2012). II. METODE PELAKSANAAN  Metode SAW yaitu mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut yang dimiliki. Langkah-langkah dari metode SAW ialah: 1. Menentukan parameter yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan yaitu C 2. Menentukan skor kesesuaian setiap alternatif untuk setiap parameter. 3. Buatlah matriks keputusan berdasarkan parameter (C), kemudian normalkan matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan bebagai macam atribut (atribut laba atau atribut biaya) untuk mendapatkan matriks yang dinormalisasi R.  R ternormalisasi didapat dengan menggunakan rumus:  𝑅𝑖𝑖 =  𝑥𝑖𝑗 ...........................(1) max(𝑥𝑖𝑗)  1. Hasil akhir dari metode rangking yaitu penambahan perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot (W), sehingga dipilih nilai terbesar sebagai alternatif terbaik (A) sebagai solusi.  𝑉𝑖=∑𝑖 𝑊𝑗𝑟𝑗............................(2)   Metode Weighted Product (WP) Metode Weighted Product ialah metode penyelesaian Multi-Attribute Decision Making (MADM). Metode ini adalah merupakan metode yang menggunakan perkalian atribut, yakni evaluasi setiap atribut terlebih dahulu dipangkatkan nilainya. Di bawah ini adalah prosedur dalam metode WP:  2. Normalisasi atau perbaikan bobot 𝑤 = 𝑤𝑗 ....................................(3) 𝑗 ∑ 𝑤𝑗  Melantaskan normalisasi untuk mendapatkan nilai 𝑤𝑗   dimana nilai j= 1, 2,…n, dengan n ialah banyaknya alternatif dan ∑ 𝑤𝑗 ialah dari jumlah keseluruhan bobot parameter.  3. Menentukan nilai vektor S 𝑆𝑖= ∏𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑤𝑗 ∏𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑤𝑗.................(4)   Nilai vektor S diperoleh dengan cara mengalikan seluruh parameter dengan bobot yang sudah dilakukan normalisasi. Dengan demikian merupakan preferensi parameter, merupakan nilai parameter dan merupakan banyaknya parameter.  4. Menentukan nilai vektor V Menentukan nilai vektor (V) dimana vektor merupakan preferensi alternatif yang akan digunakan untuk perangkingan dari masing-masing jumlah nilai vektor (S) dengan jumlah seluruh nilai vektor (S). III. HASIL DAN PEMBAHASAN  1. Penerapan metode SAW Penentuan parameter dan pembobotan Dalam penentuan ketua BEM, empat parameter umum terpenuhi, yakni nilai rata-rata, visi dan misi, sertifikat seminar dan aktivitas organisasi. Parameter IPK diperlukan karena akademisi merupakan salah satu faktor utama sebagai calon ketua BEM. Nilai rata-rata rule baik dapat menunjukkan bahwa calon ketua BEM memiliki kemampuan akademik dan pengetahuan rule baik rule dapat ditiru oleh siswa lain. Parameter sertifikat seminar diperlukan untuk menunjukkan bahwa kandidat terlibat aktif dalam mencari ilmu di luar kampus atau di luar kampus untuk ketua, baik akademik maupun non-akademik (Nurzahputra, Pranata, & Puwinarko, 2017). Jurnal Kreativitas Mahasiswa Informatika  Volume 3 Nomor 1 Tahun 2022 Page 127 - 132 p-ISSN: 2797-6327    e-ISSN:   129  Parameter Visi dan Misi diperlukan untuk menilai tujuan dan pencapaian organisasi kandidat, rule diharapkan selaras dengan visi dan misi kampus. Parameter aktif dalam-  Organisasi untuk mengetahui soft skill kontestan untuk jabatan ketua. Bersumber pada data rule terkumpul, ada empat parameter umum dalam pemilihan calon Ketua BEM: IPK (C1), keikutsertaan dalam seminar dalam bentuk sertifikat seminar (C2), penilaian visi dan misi (C3), kegiatan sebagai seorang mahasiswa di Partisipasi dalam organisasi. (C4) untuk menggunakan metode SAW, setiap parameter diberikan bobot seperti pada Tabel 3.1 (Anggraeni, 2017). Tabel 3. 1 Bobot dan parameter Parameter Bobot IPK (C1) 40 Sertifikat Seminar (C2) 30 Visi dan Misi (C3) 10 Mahasiswa Aktif (C4) 20  Berikutnya untuk tiap parameter dilakukan proses pembobotan. a. Parameter (C1) Membentuk nilai rule telah dicapai (didapat) mahasiswa selama menempuh pendidikan di kampus. Kisaran IPK yang diperoleh setiap mahasiswa akan diberi bobot. Berikut ini adalah rentang nilai IPK rule telah dikonversi, rule dapat diamati pada tabel 3.2. Tabel 3. 2 Parameter IPK  Parameter IPK Nilai  4.00 - 3.50 IP1 100 3.50 - 3.00 IP2 50 3.00 - 2.75 IP3 25 2.75 - 1.00 IP4 0  b. Parameter (C2) Selanjutnya bobot Sertifikat Seminar yang dikonversikan dapat diamati pada tabel 3.3. Tabel 3. 3 Sertifikat Seminar Parameter Sertifikat Seminar Nilai 3 sertifikat atau lebih S1 100 2 sertifikat S2 50 1 sertifikat S3 25 Tidak ada sertifikat S4 0   c. Parameter (C3) Selanjutnya bobot Visi dan Misi rule dikonversikan dapat diamati pada tabel 3.4. Tabel 3. 4 Visi dan Misi Parameter Visi dan Misi Nilai Sangat Baik VM1 100 Baik VM2 50 Biasa VM3 25 Buruk VM4 0  d. Parameter (C4) Selanjutnya ialah bobot Mahasiswa Aktif rule telah dikonversikan dapat diamati pada table 3.5. Tabel 3. 5 Parameter Mahasiswa Aktif Parameter Mahasiswa Aktif Nilai LDK,Himpunan,P20K,UKM MA1 100 LDK,Himpunan,P2OK MA2 75 LDK.Himpunan MA3 50 Himpunan MA4 25 Tidak sama sekali MA5 0  2. Membuat rating kecocokan Bersumber pada pembobotan parameter, maka pada Tabel 3.6 didapatkan nilai pembobotan pada setiap mahasiswa untuk masing masing parameter. Tabel 3. 6 Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 Nur Alifah 100 100 100 75 Rama Eka Putra 50 100 100 50 Risang Rizkia 100 50 100 100 Ikhya Bayu Afita 100 100 100 25 Syaiful Rahmat 50 25 100 100 Syarifah Maysuri 100 50 100 75  3. Melakukan Normalisasi Tahapan selanjutnya adalah melakukan proses normalisasi rule dilakukan dengan menggunakan cara menghitung masing-masing nilai parameter. Untuk setiap bagian parameter diasumsikan sebagai parameter bemefit (Keuntungan). r11 = 100 =100 = 1  (100,50,100,100,50,100) 100  r21 = 50 = 50 = 0,5  (100,50,100,100,50,100) 100      Jurnal Kreativitas Mahasiswa Informatika  Volume 3 Nomor 1 Tahun 2022 Page 127 - 132 p-ISSN: 2797-6327    e-ISSN:   130  r31 = 100 =100 = 1  (100,50,100,100,50,100) 100  r41 = 100 =100 = 1  (100,50,100,100,50,100) 100  r51 = 50 = 50 = 0,5  (100,50,100,100,50,100) 100  r61 = 100 =100 = 1  (100,50,100,100,50,100) 100  r12 = 100 =100 = 1  (100,100,50,100,25,50) 100   r22 = 100 =100  = 1  (100,100,50,100,25,50) 100   r32 = 50 = 50 = 0,5  (100,100,50,100,25,50) 100    r42  =  100  =100   = 1  (100,100,50,100,25,50) 100    r52  =  25  = 25   = 0,25  (100,100,50,100,25,50) 100    r62 = 50 = 50 = 0,5  (100,100,50,100,25,50) 100  r13 = 100  = 100= 1  (100, 100,100, 100,100, 100) 100 r23 = 100  = 100= 1  (100, 100,100, 100,100, 100) 100 r33 = 100  = 100= 1  (100, 100,100, 100,100, 100) 100 r43 = 100  = 100= 1  (100, 100,100, 100,100, 100) 100 r53 = 100  = 100= 1  (100, 100,100, 100,100, 100) 100 r63 = 100  = 100= 1  (100, 100,100, 100,100, 100) 100 r14 = 75 = 75 = 0,75  (75,50,100,25,100,75) 100 r24 = 50 = 50 = 0,5  (75,50,100,25,100,75) 100 r34 = 100 =100 = 1  (75,50,100,25,100,75) 100  r44 = 25 = 25 = 0,25  (75,50,100,25,100,75) 100 r54 = 100 =100 = 1  (75,50,100,25,100,75) 100  r64 = 75 = 75 = 0,75  (75,50,100,25,100,75) 100  kemudian hasil normalisasi menghasilkan matrix ternormalisasi (Matrix R)  Sesudah didapatkan matriks normalisasi maka selanjutnya adalah perangkingan.  4. Perangkingan Nilai bobot parameter adalah C1=0.4 C2=0.3 C3=0.1 C4= 0.2 Maka didapatkan: V1 = (0,4*1) + (0,3*1) + (0,1*1) + (0,2*0,75) = 0,95 V2 = (0,4*0,5) + (0,3*1) + (0,1*1) + (0,2*0,5) = 0,7 V3 = (0,4*1) + (0,3*0,5) + (0,1*1) + (0,2*1) = 0,85 V4 = (0,4*1) + (0,3*1) + (0,1*1) + (0,2*0,25) = 0,85 V5 = (0,4*0,5) + (0,3*0,25) + (0,1*1) + (0,2*1) = 0,575 V6 = (0,4*1) + (0,3*0,5) + (0,1*1) + (0,2*0,75) = 0,8  Beralaskan hasil perhitungan, ranking dengan nilai tertinggi adalah V1, yaitu Indah Nursyaidah yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Lantas ada dua preferensi urutan kedua dan ketiga rule memiliki nilai yang sama yaitu V3 dan V4. Kelarasan nilai ini dimungkinkan oleh perkalian antara bobot dan evaluasi kinerja rule dinormalisasi. Atas dasar ini, V4 menempati urutan kedua, karena beranjak tinggi nilai evaluasi kinerja pada parameter dengan bobot yang lebih tinggi, maka semakin tinggi prioritas dalam pemeringkatan. Jurnal Kreativitas Mahasiswa Informatika  Volume 3 Nomor 1 Tahun 2022 Page 127 - 132 p-ISSN: 2797-6327    e-ISSN:   131   Penerapan metode metode WP Metode WP juga membutuhkan pembobotan prefiks l dari setiap parameter. Berdasarkan data rule terkumpul, pembobotan barometer individu ditunjukkan pada Tabel 3.1.  Sesudah mendapatkan hasil bobot pada setiap parameter maka selanjutnya ialah  5. Normalisasi atau perbaikan hasil bobot 𝑤 =40= 0.41𝑤240+30+10+20=3040+30+10+20 𝑤=10=0.1340+30+10+20𝑤20=0.24=40+30+10+20  6. Menghitung taraf vektor S 𝑆1=(1000.4)+(1000.3)+(1000.1)+(750.2) =6.309+3.981+1.584+2.371= 14.245 𝑆2=(500.4)+(1000.3)+(1000.1)+(500.2)  = 4.781+3.981+1.584+2.186= 12.532 𝑆3=(1000.4)+(500.3)+(1000.1)+(1000.2) =6.309+3.233+1.584+2.511= 13.637 𝑆4=(1000.4)+(1000.3)+(1000.1)+(250.2) =6.309+3.981+1.584+1.903= 13.777 𝑆5=(500.4)+(250.3)+(1000.1)+(1000.2) =4.781+2.626+1.584+2.511= 11.502 𝑆1=(1000.4)+(500.3)+(1000.1)+(750.2) =6.309+3.233+1.584+2.371= 13.497  7. Menghitung taraf V 𝑉=14.245=14.246=0.179114.245+12.532+13.637+13.777+11.502+13.49779.19  𝑉=142.532=12.532=0.158214.245+12.532+13.637+13.777+11.502+13.49779.19  𝑉 =13.637 =13.637=0.172 314.245+12.532+13.637+13.777+11.502+13.49779.19 𝑉=13.777=13.777=0.173414.245+12.532+13.637+13.777+11.502+13.49711.502 79.1911.502 𝑉5=14.245+12.532+13.637+13.777+11.502+13.497 = 79.19 =0.14513.49713.497 𝑉6=14.245+12.532+13.637+13.777+11.502+13.497 = 79.19 =0.170  Berdasarkan taraf V diatas maka didapatkan peringkat atas dimiliki oleh 𝑉1 yaitu Indah Nursyaidah.  Perbandingan perangkingan metode WP dan SAW Pada fase ini akan menunjukan hasil rangking memakai metode WP dan SAW rule ditunjukkan pada Tabel 3.7. Tabel 3. 7 Perbandingan ranking Mahasiswa                      Perangkingan  Metode SAW Metode WP Nur Alifah 1 1 Rama Eka Putra 5 5 Risang Rizkia 3 3 Ikhya Bayu Afita 2 2 Syaiful Rahmat 6 6 Syarifah Maysuri 4 4  Bersendikan data diatas maka dapat dikatakan bahwa penggunaan dua metode ini pada pemilihan calon ketua BEM memiliki urutan rangking yang sama. IV. SIMPULAN  Dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa 1. Metode WP dan SAW merupakan metode yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan tentang pemilihan ketua BEM. 2. Penentuan ranking untuk metode WP dan SAW berdasarkan nilai terbesar sebagai alternatif terbaik. 3. Pemeringkatan menurut metode WP dan SAW dalam pemilihan calon ketua BEM menghasilkan pemeringkatan rule sama. 4. Perhitungan dengan SAW memungkinkan adanya kesamaan nilai vektor untuk alternatif dengan nilai parameter yang berbeda, sedangkan metode WP tidak memiliki nilai vektor yang sama untuk parameter yang berbeda. 5. Perangkingan dengan WP lebih tepat dibandingkan dengan SAW, karena preferensi perhitungan terbaik diperoleh dari perkalian nilai evaluasi kinerja kemudian dipangkatkan dengan nilai bobot koreksi.  DAFTAR PUSTAKA  Anggraeni, I. (2017). Analisis Perbandingan Metode  SAW Dan Weight Product pada Pemilihan  Calon Ketua Badan Eksekutif Mahasiswa  (BEM) Universitas Pakuan. 3(2), 203–212. Jurnal Kreativitas Mahasiswa Informatika  Volume 3 Nomor 1 Tahun 2022 Page 127 - 132 p-ISSN: 2797-6327    e-ISSN:   132  Eniyati, S. (2011). Perancangan Sistem Pendukung  Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan  Beasiswa dengan Metode SAW (Simple  Additive Weighting). 16(2), 171–177. Hermanto, N. (2012). SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE  SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)  UNTUK MENENTUKAN JURUSAN.  2012(Semantik), 52–62. Informatika, J. B. (2016). Sistem Pendukung Keputusan  Untuk Seleksi Calon Ketua Badan Eksekutif  Mahasiswa (BEM) STMIK Banjarbaru Dengan  Metode Weighted Product (WP) Muhammad  Arsyad. 4(1), 51–59. Nurzahputra, A., Pranata, A. R., & Puwinarko, A.  (2017). Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan Line-up Pemain Sepak Bola  Menggunakan Metode Fuzzy Multiple  Attribute Decision Making dan K-Means  Clustering .5(3), 106–109.   https://doi.org/10.14710/jtsiskom.5.3.2017.10 6-109 S, H. W., Amalia, R., M, A. F., & Arivanty, K. (2009).  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  UNTUK MENENTUKAN PENERIMA  BEASISWA BANK BRI MENGGUNAKAN  FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA  FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI  UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA).  2009(Snati), 1–6. Speed, J., & Engineering, S. P. (2016). Journal Speed –  Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi –  Volume 8 No 2 - 2016 speed.web.id. 8(2), 23– 32. Turban, E., Aronson, J. E., & Liang, T. (n.d.). Decision  Support Systems and.  

English

Analisis Perbandingan Metode SAW Dan Weight Product pada Penentuan Calon Ketua Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM) Universitas Pamulang.

http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/JATIMIKA/article/download/16261/10285

Analisis Perbandingan Metode SAW Dan Weight Product pada Penentuan Calon Ketua Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM) Universitas Pamulang.

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Online Journal Systems UNPAM (Universitas Pamulang)