RANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ...news.palcomtech.com/wp-content/uploads/2015/04/MUSTIKA...dengan cara memasukkan gejala-gejala pneumonia tanpa melibatkan seorang pakar. Hasil

JURNAL TEKNOLOGI DAN INFORMATIKA (TEKNOMATIKA)Rancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian

Kinerja Dosen Dalam Proses Perkuliahan

VOL. 4 NO.3SEPT 2014

433

RANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENILAIANKINERJA DOSEN DALAM PROSES PERKULIAHAN

MustikaPoliteknik PalComTech

Abstract

One of the efforts that was carried out STMIK-Politeknik Palcomtech Palembang to increase theachievement of the lecturer, by means of making an assessment towards the achievement of thelecturer the Student carry out the assessment against the lecturer, with used kuisioner good in anonline manner or kuisioner the manual. Kuisioner Layanan Dosen was kuisioner that was given tothe student when becoming clearer the period of the semester end went. The component kuisionerthe lecturer's service consisted of four indicators that is Kuliah Material, Komunikasi, Disiplin andobjectivity. The aim of this research was implementation the Simple Additive Weighting method inthe decision support sytem, that functioned as aids for the management of the tertiary institution inthe assessment of the achievement of the lecturer in the process of lectures. The data that in inputtook the form of the indicator data of the question, the scale data likert, the question data kuisioner,the respondent's data, the lecturer's data, the data matkul, the answer data kuisioner the data of thedecision matrix, the data the value of the end. The report that was produced was the report on theindicator of the question, the report on the scale likert, the report on the recap of the answer, thereport the matrix the decision, the report the value and the report of the end rangking.Keywords : Simple Additive Weigthing, decision support sytem

PENDAHULUAN

Salah satu upaya yang dilakukan STMIK-Politeknik Palcomtech Palembang untukmeningkatkan kinerja dosen, dengan cara membuat suatu penilaian terhadap kinerja dosenMahasiswa melakukan penilaian terhadap dosen, dengan menggunakan kuisioner baik secaraonline atau kuisioner manual.

Kuisioner Layanan Dosen adalah kuisioner yang diberikan kepada mahasiswa pada saatmenjelas masa akhir semester berjalan. Komponen kuisioner layanan dosen terdiri dari empatindikator yaitu Materi Kuliah, Komunikasi, Disiplin dan Objektivitas.

Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pendukung keputusan, yangberfungsi sebagai alat bantu bagi manajemen perguruan tinggi dalam penilaian kinerja dosen padaproses perkuliahan. Agar tujuan SPK ini dapat berhasil dengan baik, maka dibantu denganmenggunakan salah satu metode pengambilan keputusan yakni, Simple Additive Wheithing(SAW).

Penelitian lain yang telah dilakukan oleh Syaukani dan Guritno, membuatpemodelansistem pendukung keputusan kelompok untuk mendiagnosis pasien pneumonia pada orangdewasa. Sistem ini dirancang sebagai alat bantu tenaga medis dalam mendiagnosis pasienpneumonia Sistem Pendukung Keputusan Kelompok (SPKK) dikembangkan menggunakanmetode fuzzy Simple Additive Weighting . Pemberian nilai preferensi tiga orang pakar antara lainahli paru-paru, ahli internis dan ahli farmasi menggunakan bilangan fuzzy segitiga. Pada tahapagregasi preferensi digunakan fuzzy linguistic quantifier, tahap perangkingan menggunakanSimple Additive Weighting dan proses inferensi menggunakan Forward Chaining. Sistem diujidengan cara memasukkan gejala-gejala pneumonia tanpa melibatkan seorang pakar. Hasil




434

penelitian menunjukkan bahwa sistem dapat mendiagnosis penyakit pneumonia (Syaukani danGurtino, 2013).

LANDASAN TEORISistem Pendukung Keputusan

Sistem Penunjang Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) merupakan suatusistem informasi yang digunakan untuk membantu manajer level menengah dalam prosespengambilan keputusan setengah tersruktur (semi structured) agar lebih efektif denganmenggunakan model-model analitis dan data yang tersedia. (Jogiyanto,2008:329).

Pada dasarnya pengambilan keputusan adalah suatu pendekatan sistematis suatu masalah,pengumpulan fakta-fakta, penentuan yang matang dari alternatif yang dihadapi, dan pengambilantindakan yang menurut perhitungan merupakan tindakan yang paling tepat. (Suryadi danRamdani,2002:1) Sedangkan Menurut Turban dkk (2005:53), Pengambilan keputusan adalahsebuah proses memilih tindakan(di antara berbagai alternatif) untuk mencapai suatu tujuan ataubeberapa tujuan. Masalah terjadi ketika suatu sistem tidak memenuhi tujuan yang telah ditetapkan,tidak mencapai hasil yang diprediksi, atau tidak bekerja seperti yang direncanakan. Pemecahanmasalah dapat juga berkaitan dengan mengidentifikasi peluang-peluang baru.Jadi dapatdisimpulkan bahwa DSS merupakan suatu pendekatan (atau metodologi) untuk mendukungpengambilan keputusan.

Suatu sistem penunjang keputusan memiliki beberapa subsistem yang menentukankapabilitas dari suatu SPK tersebut, adapun subsistem tersebut adalah (Turban dkk , 2005:143):1. Subsistem Manajemen Data

Subsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuksituasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut Database Management System(DBMS). Subsistem manajemen data dapat diintrkoneksikan dengan data warehouseperusahaan, suatu repositori untuk data perusahaan yang relevan untuk pengambilankeputusan.

2. Subsistem Manajemen ModelMerupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu

manajemen atau model kuantitatif lain yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemenperangkat lunak yang tepat. Bahasa-bahasa pemodelan untuk membangun model-modelkustom juga dimasukkan. Perangkat lunak itu sering disebut Model Base Mangement System(MBMS). Komponen tersebut bisa dikoneksikan ke penyimpanan korporat atau eksternal yangada pada model. Subsistem Antarmuka Pengguna Pengguna berkomunikasi denga danmemerintahkan sistem pendukung keputusan melalui subsistem tersebut. Pengguna adalahbagian yang dipertimbangkan dari sistem.

3. Subsistem Berbasis-PengetahuanSubsistem tersebut mendukung semua subsistem lain atau bertindak langsung sebagai

suatu komponen independen dan bersifat opsional.Tujuan dari DSS adalah sebagai berikut:1. Membantu manajer mengambil keputusan setengah terstruktur yang di hadapin oleh

manajer level menengah.2. Membantu atau mendukung manajemen mengambil keputusan bukan menggantikannya.




435

3. Meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan manajer bukan untuk meningkatkanefisiensi. Walaupun waktu manajer penting (efisiennsi), tetapi efektifitas merupakan tujuanutama penggunaan SPK.

KinerjaPada Prinsipnya penilaian kinerja merupakan cara pengukuran kontribusi-kontribusi dari

individu dalam instansi yang dulakukan terhadap organisasi Nilai penting dari penilaian kinerjaadalah menyangkut penentuan tingkat kontribusi individu atau kinerja yang di ekspresikan dalammenyelesaikan tugas-tugas yang menjadi tanggung jawabnya. (Ambar Teguh Sulistyani,Rosidah,2009). Adapun Tujuan dan Manfaat Penilaian Kinerja adalah sebagai berikut :1. Untuk mengetahui ujuan dan sasaran manajemen dan pegawai2. Memotivasi pegawai untuk memperbaiki kinerjanya3. Mendistribusikan reward dari organiasi/Instansi yang yang dapat berupa penambahan

gaji/upah dan promosi yang adil4. Mengadakan manajemen Penelitian Personalia

Kontribusi hasil-hasil penilaian merupakan suatu yang sangat bermanfaat bagi perencanaankebijakan-kebijakan organisasi. Kebijakan-kebijakan organisasi dapat menyangkut aspekindividual dan aspek organisasional. Adapun secara terperinci manfaat penilaian kinerja bagiorganisasi adalah sebagai berikut :a. Penyesuaian-penyesuaian kompensasib. Perbaikan kinerjac. Kebutuhan pelatihan dan pengembangand. Pengambilan keputusan dalam penempatan promosi, mutasi, pemecatan, pemberhentian dan

perencanaan tenaga kerjae. Untuk Kepentingan Penelitian pegawaif. Membantu diagnosisi terhadap kesalahan desain pegawai

METODE PENELITIAN

Simple Additive Weighting Method (SAW)Merupakan metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari

penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua kriteria (Kusumadewi,2006). Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan (X) ke suatu skala yangdapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode SAW mengenal adanya 2(dua) atribut yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost). Perbedaan mendasar darikedua kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan.Adapun langkah penyelesaian dalam menggunakannya adalah:1. Menentukan alternatif, yaitu Ai.

2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj

3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.4. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.

W = [ W1,W2,W3,…,WJ] (2.1)5. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.




436

6. Membuat matrik keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatifpada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudahditentukan, dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n.

(2.2)

7. Melakukan normalisasi matrik keputusan dengan cara menghitung nilai rating kinerjaternomalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj.

Keterangan :a. Kriteria keuntungan apabila nilai memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan,

sebaliknya biaya apabila menimbulkan biaya bagi pengambil keputusanb. Apabila berupa kriteria keuntungan maka nilai dibagi dengan nilai dari setiap kolom,

sedangkan untuk kriteria biaya, nilai dari setiap kolom dibagi dengan nilai Xij

8. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R)

9. Hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matrikternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).

Hasil perhitungan nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai

merupakan alternatif terbaik (Kusumadewi, 2006).

HASIL DAN PEMBAHASANPerancangan Prototipe

Perancangan prototipe merupakan langkah yang dilakukan untuk mendefinisikankebutuhan terhadap user. Dan juga dilakukan tahap analisis serta perancangan antar muka untuksistem yang akan digunakan. Adapun perancangan prototipe tersebut terdiri dari pendefinisian




437

kebutuhan dengan menggunakan Diagram Context, Data Flow Diagram (DFD), Flowchart danEntity Relational Diagram (ERD).a. Flowchart sistem yang diusulkan

- Flowchart Pertanyaan dan Jawaban Kuisioner

KAPRODI

Mulai

IndikatorPertanyaan

Skala Likert

PertanyaanKuisioner

PertanyaanKuisioner

MAHASISWA

DataResponden

Data Dosen,Matkul

PengisianKuisioner

HasilKuisioner

Dosen

Selesai

Gambar 1. Flowchart Pertanyaan dan Jawaban Kuisioner

Gambar 1. adalah gambar Flowchart pertanyaan dan jawaban kuisioner. Langkah pertamaadalah kaprodi memasukkan indikator pertanyaan dan skala likert. Kemudian proses pertanyaankuisioner, hasil proses menghasilkan dokumen pertanyaan kuisioner. Pertanyaan kuisionerdiberikan kepada mahasiswa untuk diisi. Sebelum diisi, mahasiswa harus memasukkan dataresponden terlebih dahulu. Kemudian mahasiswa juga harus memasukkan data dosen dan matakuliah yang diampuh. Selanjutnya, adalah proses pengisian jawaban kuisioner. Dari prosestersebut, akan diperoleh hasil kuisioner dosen.

- Flowchart SPK Penilaian Kinerja Dosen dengan metode SAW




438

Mulai

Data Dosen, Matkul

Hasil Kuisioner Dosen

Rekap Nilai Kuisioner Dosen

Matriks Keputusan SkorBobot

Normalisasi Matriks

n

Rangking =

Selesai

Gambar 2. Flowchart SPK Penilaian Kinerja Dosen dengan metode SAW

- Alur ProsesAlur proses sistem merupakan tahap awal untuk merancang semua proses dan aliran data

yang terjadi pada sistem.




439

Data Flow Diagram Level 0Gambar 3. dibawah ini adalah DFD Level 0 untuk Sistem Pendukung Keputusan untuk

penilaian kinerja dosen dalam proses perkuliahan.

KAPRODI1.0.P.

Input DataIndikator

Pertanyaan

Data Indikator Pertanyaan Kd_indikatorIndikator_pertanyaan

2.0.P.Input Data Skala

Likert

Data Skala Likert Skala_LikertKd_skala

Kd_indikator

3.0.P.Input DataPertanyaanKuisioner

Data Pertanyaan Kuisioner PertanyaanKd_pertanyaan

Kd_indikator, kd_skala

4.0.P.Input Data

Matkul

Data MatkulMatkul

Kd_matkul

DOSEN5.0.P.

Input DataDosen

Data DosenDosen

Kd_dosen

Mahasiswa6.0.P.

Input DataResponden

Data MahasiswaResponden

Kd_responden

7.0.PInput Jawaban

KuisionerData Jawaban Kuisioner

Jawaban_Kuisioner

Kd_pertanyaanKd_matkul

Kd_dosenKd_responden

8.0.PRekap Jawaban

Data Rekap hasil kuisionerRekap_hasil

Kd_rekap

9.0.PMatriks

keputusan

Kd_jawaban

Kd_jawaban

Data matriks keputusanMatriks_keputusan

Kd_matkep

Kd_rekap

10.0.PNilai Akhir

Data nilai akhir Nilai_AkhirKd_NA

11.0.PLaporan hasil

kuisionerKd_jawabanLaporan Hasil Kuisioner Dosen

Laporan Hasil Kuisioner Dosen

12.0.PLaporan Rekaphasil kuisioner

Kd_rekapLaporan Rekap Hasil Kuisioner Dosen

13.0.PLaporanRangking

Kd_NALaporan Rangking

Kd_matkep

Gambar 3. DFD Level 0

Proses diagram level 0 pada Gambar 3 dapat dijelaskan sebagai berikut :1. Proses 1.0 adalah Proses Penginputan data indikator pertanyaan dimana data bersumber dari

terminator kaprodi berupa data kd_indikator, hasil proses disimpan dalam datastore




440

indikator_pertanyaan. Datastore indikator_pertanyaan akan digunakan pada prosespenginputan skala likert.

2. Proses 2.0 adalah Proses Penginputan data skala likert dimana data bersumber dari terminatorkaprodi berupa data kd_skala. Pemrosesannya juga melibatkan Datastoreindikator_pertanyaan. Data yang sudah diproses akan disimpan di datastore skala_likert.

3. Proses 3.0 adalah Proses Penginputan data pertanyaan kuisioner dimana data bersumber dariterminator kaprodi berupa data kd_pertanyaan, hasil proses disimpan dalam datastorepertanyaan. Datastore pertanyaan akan digunakan pada proses jawaban kuisioner.

4. Proses 4.0 adalah Proses Penginputan data matkul dimana data bersumber dari terminatorkaprodi berupa kd_matkul, hasil proses disimpan dalam datastore matkul. Datastore matkulakan digunakan pada proses jawaban kuisioner.

5. Proses 5.0 adalah Proses Penginputan data dosen dimana data bersumber dari terminatordosen berupa data kd_dosen, hasil proses disimpan dalam datastore dosen. Datastore dosenakan digunakan pada proses jawaban kuisioner.

6. Proses 6.0 adalah Proses Penginputan data responden dimana data bersumber dari terminatormahasiswa berupa data kd_responden, hasil proses disimpan dalam datastore responden.Datastore responden akan digunakan pada proses jawaban kuisioner.

7. Proses 7.0 adalah Proses jawaban pertanyaan dimana data bersumber dari terminatormahasiswa berupa data kd_jawaban, hasil proses disimpan dalam datastore jawaban.Datastore jawaban akan digunakan pada proses penginputan rekap jawaban.

8. Proses 8.0 adalah Proses Penginputan data rekap jawaban dimana data bersumber dariterminator kaprodi berupa data kd_rekap, hasil proses disimpan dalam datastore rekap.Datastore rekap akan digunakan pada proses matriks keputusan.

9. Proses 9.0 adalah Proses Penginputan data matriks keputusan dimana data bersumber dariterminator kaprodi berupa data kd_matkep, hasil proses disimpan dalam datastorematriks_keputusan. Datastore matriks_keputusan akan digunakan pada proses penginputannilai akhir.

10. Proses 10.0 adalah Proses pengolahan nilai akhir dimana data bersumber dari terminatorkaprodi berupa data kd_matkep, hasil proses disimpan dalam datastore nilai akhir. Datastorenilai akhir akan digunakan pada proses pembuatan laporan rangking.

11. Proses 11.0 adalah Proses yang menghasilkan laporan hasil kuisioner. Laporan tersebutberasal dari pengolahan jawaban kuisioner. Hasil laporan diberikan kepada terminator dosendan kaprodi.

12. Proses 12.0 adalah Proses yang menghasilkan laporan rekap hasil kuisioner. Laporan tersebutberasal dari pengolahan rekap hasil. Hasil laporan diberikan kepada terminator kaprodi.

13. Proses 13.0 adalah Proses yang menghasilkan laporan rangking. Laporan tersebut berasal daripengolahan rekap hasil. Hasil laporan diberikan kepada terminator dosen dan kaprodi.




441

Entity Relationship Diagram (ERD)

Gambar 4. Entitiy Relantionship Diagram

Gambar 4 adalah gambar entity relantionship diagram. Entitas indikator pertanyaanmelakukan relasi ke entitas skala likert. Entitas skala likert berelasi dengan pertanyaan. Entitaspertanyaan berelasi dengan entitas jawaban. Entitas jawaban berelasi dengan entitas responden,entitas dosen, entitas matakuliah, dan entitas rekap jawaban. Entitas rekap jawaban akan berelasidengan entitas matriks keputusan, dan matriks keputusan akan berelasi dengan entitas nilai akhir.

Perancangan Antar MukaDesain Halaman Index Kaprodi

Berdasarkan gambar 5 dijelaskan, halaman Index Kaprodi terdiri dari Manajemen datayang terdiri dari : Input Data Indikator Pertanyaan, Input Data Skala Likert, Input DataPertanyaan, Input Data Mata Kuliah, Input Data Dosen, Input Data Responden, Input Data RekapJawaban, Input Data Matriks Keputusan, Input Data Nilai Akhir. Sedangkan manajemen laporanterdiri dari : Data Indikator Pertanyaan, Data Skala Likert, Data Pertanyaan, Data Mata Kuliah,Data Dosen, Data Responden, Lihat Jawaban Kuisioner, Lihat Rekap Jawaban, Lihat MatriksKeputusan, Lihat Nilai Akhir, Lihat Rangking




442

H E A D E R

Managemen Data- Input Data Indikator Pertanyaan- Input Data Skala Likert- Input Data Pertanyaan- Input Data Mata Kuliah- Input Data Dosen- Input Data Responden- Input Data Rekap Jawaban- Input Data Matriks Keputusan- Input Data Nilai AkhirManagemen Laporan- Data Indikator Pertanyaan- Data Skala Likert- Data Pertanyaan- Data Mata Kuliah- Data Dosen- Data Responden- Lihat Jawaban Kuisioner- Lihat Rekap Jawaban- Lihat Matriks Keputusan- Lihat Nilai Akhir- Lihat Rangking

F O O T E R

ISI

Gambar 5. Desain Halaman Indeks Kaprodi

Desain halaman indeks Dosen

Gambar 6. Desain halaman indeks Dosen




443

Gambar 6. adalah gambar halaman indeks untuk dosen. Dosen dapat melakukanmanagemen data dosen, dan dapat melihat laporan berupa hasil jawaban kuisioner dan melihatrekap jawaban.

Desain halaman indek responden

Gambar 7. Halaman indeks responden

Gambar 7 adalah desain untuk halaman indek responden. Responden disini adalahmahasiswa, responden dapat mengatur data responden dan mengisi kuisioner.

Desain Input Jawaban

Gambar 8. Desain Input Jawaban

Gambar 8 adalah gambar desain untuk melakukan input jawaban kuisioner. Respondenharus memasukkan terlebih dahulu nama dosen yang akan di survey. Kemudian menjawab semuapertanyaan dalam kuisioner.




444

Desain Rekap Jawaban

Gambar 9. Desain Rekap Jawaban

Gambar 9 adalah gambar desain untuk rekapitulasi jawaban. Rekapitulasi ini adalah hasiltotal jawaban responden per dosen mata kuliah dan per dosen.

Desain Matriks Keputusan

Gambar 10. Desain Matriks Keputusan

Gambar 10 adalah sebuah gambar desain matriks keputusan. nilai matriks yang akanditampilkan adalah berdasarkan rumus matriks keputusan sesuai dengan metode SAW.




445

Desain Nilai Akhir

Gambar 11. Desain Nilai Akhir

Gambar 11 adalah gambar desain nilai akhir, dalam menu ini terdapat kode nilai akhirdosen berdasarkan matriks keputusan dan nilai total.

Desain Rekap JawabanTabel 1. Desain Rekap Jawaban

No. Dosen C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C141 xxx xxx xx

xxxx

xxx

xxx

xxx

Xxx

xxx xxx

xxx xxx xxx xxx xxx

2 xxx xxx xxx

xxx

xxx

xxx

xxx

Xxx

xxx xxx

xxx xxx xxx xxx xxx

Tabel 1 adalah tabel yang digunakan sebagai laporan rekap jawaban, tabel ini memuattentang nama dosen, nilai rekap setiap indikator yang diterima oleh dosen.Desain Laporan Nilai Akhir

Tabel 2. Desain Nilai AkhirKode Dosen xxxxxxxxxxxxxxxNama Dosen xxxxxxxxxxxxxxxProdi xxxxxxxxxxxxxxxMatakuliah xxxxxxxxxxxxxxxMATERI KULIAH Rekap Hasil Nilai Matriks Nilai Totalxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

xxxxxxxxxxxxxxx

xxxxxxxxxxxxxxx

xxxxxxxxxxxxxxx

KOMUNIKASIXxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

xxxxxxxxxxxxxxx

xxxxxxxxxxxxxxx

xxxxxxxxxxxxxxx

DISIPLIN




446

Xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

xxxxxxxxxxxxxxx

xxxxxxxxxxxxxxx

xxxxxxxxxxxxxxx

OBJEKTIFITASxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

xxxxxxxxxxxxxxx

xxxxxxxxxxxxxxx

Xxxxxxxxxxxxxxx

NILAI TOTAL

Tabel 2 adalah tabel yang digunakan sebagai laporan nilai akhir, tabel ini memuat tentangidentitas dosen, rekap hasil, nilai matriks dan nilai total.

Desain Laporan RankingTabel 3. Desain Laporan Ranking

Kode Dosen Nama Dosen Prodi Nilai AkhirXxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxXxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxXxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx

Tabel 3 adalah tabel yang digunakan sebagai laporan rangking, tabel ini memuat tentangkode dosen, nama dosen, prodi, dan nilai akhir yang disusun secara ascending.

PENUTUP

Berdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya maka penulis dapat memberikan simpulansebagai berikut: Untuk membuat sistem pendukung keputusan untuk evaluasi kinerja dosen padaproses perkuliahan yang mengacu pada Fom Quisioner Layanan Dosen, dibutuhkan data skunderseperti : data indikator pertanyaan, data skala likert, data pertanyaan kuisioner, data matkul, datamatriks keputusan dan data nilai akhir, data responden dan jawaban kuisioner, data dosen datajawaban kuisioner dan Pendekatan Simple Additive Weighting (SAW) dapat digunakan sebagaisalah satu metode pengukuran kinerja dosen dalam proses perkuliahan

DAFTAR PUSTAKA

Jogiyanto.2005. Analisis dan Desain. Andi Offset ,Yogyakarta.

Kusumadewi, Sri. 2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). GrahaIlmu,Yogyakarta.

Syaukani, Guritno. 2013. Fuzzy simple additive weighting untuk diagnosis penyakit pneumonia,jurnal buana informatika. Universitas Admajaya Yogyakarta.

Suryadi, Kadarsah dan Ali Ramdhani. 2002. Sistem Pendukung Keputusan : Suatu WacanaStruktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan. PT. RemajaRosdakarya




447

Bandung : Sulistiyani, Ambar Teguh, dan Rosidah. 2009. Manajemen Sumber Daya Manusia.Graha Ilmu : Yogyakarta.

Turban, Efraim, et al. 2005. Decision Support Systems and Intelligent System 7th Ed. PearsonEducation :New Jersey.

Documents

RANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ...news.palcomtech.com/wp-content/uploads/2015/04/MUSTIKA...dengan cara memasukkan gejala-gejala pneumonia tanpa melibatkan seorang pakar. Hasil