Ringkasan Jurnal Sistem Penunjang Keputusan
Nama : Insan Cahya Setia
NIM : 16160069
Data Jurnal
Nama Penulis : Syaiful Rokhman, Imam Fahrur Rozi , Rosa Andrie Asmara
Judul : PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN
UKT MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOORASTUDI KASUS POLITEKNIK NEGERI MALANG
Abstrak
Aplikasi Decision Support Systems (DSS) atau Sistem Penunjang Keputusan (SPK) penentuan Uang Kuliah Tunggal (UKT) Mahasiswa Politeknik Negeri Malang adalah aplikasi yang digunakan untuk menentukan kelompok biaya kuliah tunggal yang ditanggung oleh masing mahasiswa Politeknik Negeri Malang aplikasi ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP, database Mysql dan mengimplementasikan Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) dengan menggunakan metode tersebut dapat memberikan alternatif terbaik dalam penentuan uang kuliah tunggal berdasarkan kemampuan ekonomi mahasiswa.
Kata Kunci : UKT,
Metode MOORA, alternatif terbaik, DSS, SPK, Politeknik Negeri Malang
1. Pendahuluan
Uang Kuliah Tunggal (UKT) merupakan sistem
yang diterapkan dalam pembiayaan perkuliahan yang harus ditanggung oleh
mahasiswa Perguruan Tinggi Negeri yang berada di bawah Kementerian Riset, Teknologi,
dan Pendidikan Tinggi (Kemenristek Dikti). Dalam hal ini, pembiayaan perkuliahaan
tidak seperti pada saat-saat sebelumnya dimana biaya perkuliahan mahasiswa adalah
terdiri dari beberapa macam komponen yangterpisah, misalnya SPP, Uang
Praktikum, Iurn Orang Tua Mahasiswa (IOM), Uang Ujian Skripsi, Uang Wisuda,
Sumbangan Peningkatan Kualitas Pendidikan (SPKP), dan lain-lain. Melalui penerapan
UKT berarti bahwa hanya terdapat satu jenis pungutan biaya perkuliahan yang
dikenakan kepada mahasiswa.
Salah satu aspek penting yang
dimaksudkan dalam penerapan UKT adalah bahwa pembebanan biaya kuliah disesuaikan
dengan kemampuan ekonomi dari setiap mahasiswa. Oleh karena itu, dalam
penerapan UKT sebuah Perguruan Tinggi Negeri menetapkan beberapa kategori
pungutan UKT, sehingga selain dapat mengakomodasi anggota masyarakat tidak
mampu secara ekonomi untuk mengenyam pendidikan tinggi, juga target penerimaan
Perguruan Tinggi Negeri untuk biaya operasional penyelenggaraan pendidikan juga
dapat tercapai.
2. Landasan Teori
2.1 Sistem
Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision
Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan
masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi
terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu
pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur,
dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat
(Turban, 2001).
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) bertujuan
untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan
kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih
baik
2.2 Metode (MOORA)
Metode Multi-Objective Optimization by
Ratio Analysis ( MOORA) adalah metode yang diperkenalkan oleh Brauers dan
Zavadkas (2006). Metode yang relatif baru ini pertama kali digunakan oleh
Brauers dalam suatu pengambilan dengan multi-kriteria. Metode MOORA memiliki
tingkat fleksibilitas dan kemudahan untuk dipahami dalam memisahkan bagian
subjektif dari suatu proses evaluasi kedalam kriteria bobot keputusan dengan beberapa
atribut pengambilan keputusan (Mandal dan Sarkar, 2012). Metode ini memiliki
tingkat selektifitas yang baik karena dapat menentukan tujuan dari kriteria
yang bertentangan. Dimana kriteria dapat bernilai menguntungkan (benefit) atau yang
tidak menguntungkan (cost).
Metode MOORA terdiri dari lima langkah utama
(Brauers and Zavadskas, 2006; Chakraborty, 2011; Gadakh, 2011; El-Santawy and
Ahmed, 2012, Kalibatas, et al. 2008, Lootsma, 1999) sebagai berikut:
Langkah 1: langkah pertama adalah
menentukan tujuan dan mengidentifikasi atribut evaluasi yang bersangkutan.
Langkah 2: langkah selanjutnya
menampilakan semua informasi yang tersedia untuk atribut dalam bentuk matriks
keputusan x adalah nilai kriteria masing-masing
kriteria yang direpresentasikan sebagai matriks.
Langkah 3: Brauers et al. (2008)
menyimpulkan bahwa denominator, pilihan terbaik dari akar kuadrat dari penjumlahan
kuadrat dari setiap alternatif per atribut. Rasio ini dapat dinyatakan sebagai
berikut :
Rasio xij menunjukkan urutan ke i dari alternatif
pada kriteria ke j, m menunjukkan banyaknya jumlah alternatif dan n menunjukkan
jumlah kriteria. Brauers et al. (2008) menyimpulkan bahwa untuk denominator,
pilihan terbaik dari akar kuadrat dari penjumlahan kuadrat dari setiap alternatif
per kriteria.
Langkah 4: untuk multi-objective
optimization, hasil normalisasi adalah penjumlahan dalam hal pemaksimalan (dari
atribut yang menguntungkan/ benefit) dan pengurangan dalam hal peminimalan (dari
atribut yang tidak menguntungkan/ cost).Selanjutnya masalah optimasi menjadi:
Dinama g adalah nilai kriteria yang akan
dimaksimalkan, (n-g) adalah nilai dari kriteria yang diminimalkan, dan Yi
adalah nilai dari penilaian normalisasi alternatif i terhadap semua atribut. Dalam
beberapa kasus, sering mengamati beberapa kriteria yang lebih penting lainnya.
memesan untuk memberikan lebih penting atribut, itu tersebut dilakukan dengan
bobot yang sesuai (signifikan koefesien). Ketika bobot kriteria ini dipertimbangkan
maka persamaan Yi adalah berikut :
Dimana Wj adalah bobot atribut j.
Langkah 5: Nilai Yi bisa Positif atau negative
tergantung dari jumlah maksimal (kriteria yang menguntungkan) dan minimal
(kriteria yang tidak menguntungkan) dalam matriks keputusan.
3. Metodologi Penelitian
3.1. Prototype Model
4. Analisa dan Perancangan
4.1
Bisnis proses
4.2 Use Case
4.3 Flowchart
5. Implementasi
5.1. Implementasi Basis Data
5.2.
Implementasi Sistem
Halaman Login
Halaman Mahasiswa
Halaman Kemampuan Ekonomi MAhasiswa
6. Pengujian dan Pembahasan
6.1 Uji Coba
Proses pengujian dilakukan dengan 3
cara, yaitu uji coba fungsional, uji coba perhitungan manual, dan uji coba
perhitungan sistem.
6.1.1
Uji Coba Fungsional
Uji coba fungsional
digunakan untuk mengetahui apakah sistem yang dibangun sesuai dengan yang
kebutuhan pengguna. Uji coba ini dilakukan menggunakan blackbox. Uji coba fungsional
dikatakan berhasil apabila fungsi yang ada pada sistem pendukung keputusan
penentuan UKT mahasiswa sesuai dengan yang diharapkan pengguna.
6.1.2
Uji Coba Perhitungan Manual
Perhitungan manual
dengan metode MOORA menggunakan 30 data sample kemampuan ekonomi mahasiswa yang
didapatkan dari bagian akademik Politeknik Negeri Malang. Selain itu di masukan
juga 2 data default dengan 1 data bernilai maximal dan 1 data bernilai minimal Berikut
ini adalah flowchart perhitungan metode MOORA yang akan digambarkan pada Gambar
6.2.
7. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian
yang dilaksanakan oleh penulis pada Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Uang
Kuliah Tunggal Mahasiswa Politeknik Negeri Malang menggunakan metode MOORA,
dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Dengan menggunakan
metode MOORA tingkat presisi penghitungan nilai rentang antar kelompok UKT
lebih baik daripada menggunakan cara penghitungan sebelumnya (karena range tiap
UKT sama).
2. Metode MOORA dapat
diimplementasikan dalam penentuan UKT Mahasiswa ini dapatditunjukan pada Tabel
6.10 Perbandingan Hasil Perangkingan, dengan menggunakan metode ini pendapatan
Uang Kuliah Tunggal bisa lebih besar di banding menggunakan cara penghitungan
sebelumnya.
3. Informasi
penentuan UKT dapat dilakukan setelah jadwal proses entry data kemampuan ekonomi
mahasiswa ditutup.
Sumber : http://jip.polinema.ac.id/ojs3/index.php/jip/article/view/41











Komentar
Posting Komentar