SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA METODE SAW

Kriteria

Kriteria yang digunakan dalam menyeleksi pemohon adalah sebagai berikut :

1.      Prestasi

2.      Penghasilan orang Tua/Ekonomi

3.      Inklusi

Kriteria nilai bobot :

1. Sangat Penting (SP) = 5

2. Penting (P) = 3

3. Cukup Penting (CP) = 2

4. Kurang Penting (KP) = 1

Tabel-tabel dari kriteria dengan nilai bobotnya masing- masing dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :

Tabel 1 Prestasi

PRESTASI	NILAI
Tidak Berprestasi	1
Prestasi Tk. Sekolah	2
Prestasi Tk. Kota	3
Prestasi Tk. Provinsi	4
Prestaasi Tk. Nasional	5

Tabel 2 Ekonomi

PENGHASILAN ORANG TUA	NILAI
Mampu (>= Rp.1.000.000)	1
Tidak Mampu ( Rp. 500.000 - Rp.1.000.000)	3
Sangat Tidak Mampu ( < Rp. 500.000)	5

Tabel 3 Inklusi

INKLUSI	NILAI
Normal	1
Bodoh	3
IQ Superior	4
Cacat	5

Tabel 4 Data Pemohon

NAMA	KRITERIA
	PRESTASI	EKONOMI	INKLUSI
Ardi (A1)	Tk Sekolah	Tidak Mampu	Cacat
Reski (A2)	Tidak berprestasi	Sangat tidak mampu	bodoh
Zian (A3)	Tk. Kota	Tidak Mampu	IQ Superior
Dela (A4)	Tk. Provinsi	Mampu	Normal
Dewi (A5)	Tk. Sekolah	Sangat tidak mampu	Normal

Dari tabel pemohon, maka dapat dibuat tabel  rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.

Tabel 5 Rating Kecocokan Setiap Alternatif  Pada Setiap Kriteria

ALTERNATIF	KRITERIA
	C1 (MAX)	C2 (MIN)	C3(MAX)
A1	2	3	5
A2	1	4	3
A3	3	3	4
A4	4	1	1
A4	2	5	1

Langkah – Langkah Penyelesaian

1.      Vektor bobot : W= [ 5, 3, 2, 1]

2.      Matrik Keputusan X berdasarkan kriteria bobot

                                               2          3          5

                                               1          5          3

                       X    =               3          3          4

                                               4          1          1

                                               2          5          2

Dari hasil perhitungan di atas maka didapat matriks ternomalisasi R sebagai berikut :

                       0,5       0,33     1

                       0,25     0,2       0,6

R    =              0,75     0,33     0,8

                       1          1          0,2

                       0,5       0,2       0,2      

4.      Mencari alternative terbaik menggunakan persamaan 2

V1= (0,5x5) + (0,33x3)+(1x2)+(0x1)= 5,49

V2= (0,25x5) + (0,2x3)+(0,6x2)+(0x1)= 3,05

V3= (0,75x5) + (0,33x3)+(0,8x2)+(0x1)= 6,34

V4= (1x5) + (1x3)+(0,2x2)+(0x1)= 8,4

V5= (0,5x5) + (0,2x3)+(0,2x2)+(0x1)= 3,5

           V4 merupakan peringkat pertama karena memiliki nilai yang lebih besar dari nilai lain, V4 merupakan nilai preferansi dari alternatif A4, sehingga A4 atau dalam kasus ini siswa bernama Dela yang menjadi alternatif terbaik.

           Semakin besar nilai preferensi semakin besar pula peluang alternatif untuk mendapatkan beasiswa

III.          KESIMPULAN

1.      Sistem pendukung keputusan untuk membantu menentukan penerima beasiswa dengan menggunakan metode SAW dapat mempercepat proses penentuan penerimaan beasiswa dengan perhitungan yang akurat dalam memberikan rekomendasi penerimaan beasiswa.

2.      Pemberian skala konversi dan bobot preferensi dari setiap bobot kriteria memperngaruhi penilaian dan hasil perhitungan SAW.

3.      Sistem pendukung keputusan yang telah dibuat diharapkan dapat mempermudah dan mempercepat proses penyeleksian penerima beasiswa oleh petugas karena menggunakan proses perhitungan yang cepat dan tepat.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN METODE SAW (Simple Additive Weighting)

Pengertian Metode Simple Additive Weighting (SAW) 

Salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dari Fuzzy Multiple Attribute Decision Making ( FMADM ) adalah metode Simple Additive Weighting (SAW) yaitu suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.

Definisi Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Pahlevy. 2010). Metode saw membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan X ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut (Kusumadewi, Harjoko, dan Wardoyo. 2006):

Dimana:

rij = rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai (i=,2,…,m) Maxi= nilai maksimum dari setiap baris dan kolom.

Mini= nilai minimum dari setiap baris dan kolom. xij= baris dan kolom dari matriks.

Formula untuk mencari nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai( Kusumadewi, Harjoko, dan Wardoyo.2006):

Dimana:

Vi= Nilai akhir dari alternatif Wi= Bobot yang telah ditentukan

rij= Normalisasi matriks.

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa aternatif Ai lebih terpilih.

Langkah-langkah Penggunaan Metode SAW

1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria, kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh  matriks ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik sebagai solusi (Henry. 2009).

Kelebihan Metode SAW

Kelebihan dari metode simple additive weighting dibanding dengan model pengambil keputusan lainnya terletak pada kemampuannya untuk melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan, selain itu SAW juga dapat menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada karena adanya proses perangkingan setelah menentukan bobot untuk setiap atribut (Kusumadewi, Harjoko, dan Wardoyo. 2006).

JARINGAN SEMANTIK

Jaringan Semantik

Jaringan semantik adalah gambaran pengetahuan grafis yang menunjukkan hubunganantar berbagai objek, terdiri dari lingkaran-lingkaran yang dihubungkan dengan anak panah yang menunjukkan objek dan informasi tentang objek-objek tersebut.

Gambar berikut menunjukkan representasi pengetahuan menggunakan jaringan semantik.

Jaringan SemantikDari gambar di atas dapat dibentuk beberapa kalimat yang menunjukkan suatu peristiwa,
seperti :

*.Reza adalah siswa tingkat SMA di Jakarta
*.Reza menonton film di bioskop daerah Jakarta
*.Reza menonton film berjudul Avatar di bioskop daerah Jakarta
*.Reza menonton film di Australia
*.Reza kekasih Renata
*.Reza bermain sepabola di kejuaraan antar SMA
*.SMA memiliki klub olahraga sepabola
*.Renata bermain drama di Australia
*.Renata menonton sepakbola di televisi
*.Film berjudul Avatar disutradarai James Cameron
*.James Cameron membuat film bergenre drama di Australia


Dalam mata kuliah Pengantar Kecerdasan Buatanscript merupakan representasi pengetahuan berdasarkan karakteristik yang sudah dikenal sebagai pengalaman-pengalaman yang menggambarkan urutan peristiwa.
Terdapat enam elemen script,
yaitu :
1.Kondisi input, merupakan kondisi yang harus dipenuhi sebelum terjadi
2.Track, yaitu variasi kemungkinan yang terjadi
3.Prop, yaitu objek yang digunakan dalam suatu peristiwa
4.Role, yaitu peran dalam suatu peristiwa
5.Scene, yaitu adegan dalam suatu peristiwa
6.Hasil, yaitu kondisi setelah terjadinya urutan peristiwaBerikut ini adalah contoh script kejadian “Penyewaan Film di Rental Film”Jalur (track)            :  menyewa filmRole (peran)             : calon penyewa, penyewa, penjaga rentalProp (pendukung) : kartu rental, uang, dvd, vcd, pulpen, formulir pendaftaranKondisi input           : penyewa terdaftar untuk menyewa filmAdegan

1 : Calon penyewa atau penyewa datang ke tempat rental film
*.Calon penyewa atau penyewa telah menyiapkanuang untuk sewa
*.Penjaga rental mempersilahkan masuk*.Penjaga rental memberi salam hangat kepada calon penyewa atau penyewaAdegan
2 : Calon penyewa mendaftar menjadi anggota
*.Penjaga rental menjelaskan prosedur penyewaan film
*.Penjaga rental memberikan formulir pendaftaran
*.Calon penyewa menunjukkan KTP
*.Calon penyewa mengisi formulir pendaftaran
*.Penjaga rental memberikan kartu rentalAdegan
3 : Penyewa memilih film
*.Penyewa memilih film dalam bentuk dvd
*.Penyewa memilih film dalam bentuk vcd
*.Penyewa memilih film dalam berbagai genre (action, drama, comedy, horror)Adegan
4 : Penyewa membayar uang sewa
*.Penyewa menunjukkan film yang dipinjam
*.Penjaga rental memberikan tempat atau bungkus untuk film
*.Penyewa membayar uang sewa
*.Penjaga rental memberikan tanda bukti penyewaanAdegan
5 : Penyewa kembali ke rumah
*.Penyewa meninggalkan tempat renta l
*.Penyewa menonton film
*.Penyewa akan kembali ke tempat rental untuk mengembalikan film yang dipinjam sesuai jangka waktu penyewaanHasil :*.Penyewa merasa senang
*.Penyewa merasa kecewa
*.Penyewa tertawa (karena film komedi)
*.Penyewa merasa sedih

LOGIKA PROPOSISI DAN LOGIKA PREDIKAT

LOGIKA PROPOSISI

Proposisi ialah kalimat logika yang merupakan pernyataan tentang hubungan antara dua atau beberapa hal yang dapat dinilai benar atau salah. Dengan kata lain, Proposisi sebagai pernyataan yang didalamnya manusia mengakui atau mengingkari sesuatu tentang sesuatu yang lain.

Unsur – Unsur  Proposisi

Setiap proposisi akan mengandung undur-unsur berikut ini, yaitu:

(a) Term subyek     :  hal yang tentangnya pengakuan atau pengingkaran ditujukan. Term subyek dalam sebuah proposisi disebut subyek logis. Ada perbedaan antara subyek logis dengan subyek dalam sebuah kalimat. Tentang subyek logis harus ada penegasan/pengingkaran sesuatu tentangnya.

(b) Term predikat   :  isi pengakuan atau pengingkaran itu sendiri (apa yang diakui atau diingkari). Term predikat dalam sebuah proposisi adalah predikat logis yaitu apa yang ditegaskan/diingkari tentang subyek.

( c ) Kopula             :  penghubung antara term subyek dan term predikat dan sekaligus memberi bentuk (pengakuan atau pengingkaran) pada hubungan yang terjadi. Jadi fungsi kopula ada tiga:

- Untuk menghubungkan subyek dan predikat

- Untuk menyatakan subyek itu sungguh-sungguh berada/exist

- Untuk menyatakan cara mana subyek berada.

Jenis-Jenis Proposisi

Proposisi dapat dibagi ke dalam 4 aspek, yaitu:

1. Berdasarkan bentuk

2. Berdasarkan sifat

3. Berdasarkan kualitas

4. Berdasarkan kuantitas

Berdasarkan bentuknya, proposis dapat dibagi atas 2 jenis, yaitu:

a) Proposisi tunggal adalah proposisi yang terdiri dari satu subjek dan satu predikat.

Contoh:

-  Semua mahluk hidup pasti bernapas.

-  Semua orang terlihat bahagia hari ini.

b) Proposisi majemuk atau jamak adalah proposisi yang terdiri dari d=satu subjek dan lebih dari satu predikat.

Contoh:

-  Setiap barang harus disusun dan ditata dengan rapi.

-  Pakaian ini dicuci dan dijemurkan oleh kakak.

Berdasarkan sifat, proporsis dapat dibagi ke dalam 2 jenis, yaitu:

a) Proposisi kategorial adalah proposisi yang hubungan antara subjek dan predikatnya tidak membutuhkan / memerlukan syarat apapun.

Contoh:

-  Setiap mahasiswa memiliki KTM sebagai identitasnya.

-  Semua wajib pajak wajib membayar pajak.

b) Proposisi kondisional adalah proposisi yang membutuhkan syarat tertentu di dalam hubungan subjek dan predikatnya. Proposisi dapat dibedakan ke dalam 2 jenis, yaitu: proposisi kondisional hipotesis dan disjungtif.

Contoh proposisi kondisional hipotesis:

-  Jika hari ini tidak hujan, dia pasti akan menepati janjinya.

-  Jika waktu dapat terulang kembali, aku pasti lebih berusaha lagi.

Contoh proposisi kondisional disjungtif (mempunyai 2 pilihan alternatif):

-  Dia tidak jadi datang karena sibuk atau malas.

-  David Beckham adalah seorang pemain bola atau model.

Berdasarkan kualitasnya, proposisi juga dapat dibedakan menjadi 2 jenis, yaitu:

a)  Proposisi positif merupakan proposisi yang memiliki persesuaian antara subjek dan predikatnya.

Contoh:

-  Semua manusia adalah mahluk hidup.

-  Harimau adalah hewan buas.

-  Semua insinyur adalah orang pintar.

b) Proposisi negatif merupakan kebalikan dari proposisi positif, dimana tidak ada terdapat kesesuaian antara subjek dan predikatnya.

Contoh:

-  Tidak ada seorang lelaki pun yang mengenakan jilbab.

-  Semua aves bukanlah omnivora.

-  Tidak ada tumbuhan yang dapat berjalan.

Aspek terakhir adalah berdasarkan kuantitas. Berdasarkan aspek ini, proposisi dapat dibedakan ke dalam 2 jenis, yaitu:

a) Proposisi umum atau universal adalah proposisi yang pada umumnya diawali dengan kata semua atau seluruh.

Contoh:

-  Semua warga negara Indonesia wajib memiliki KTP sebagai identitasnya.

-  Semua mahasiswa harus mengerjakan tugas yang diberikan dosen.

b) Proposisi khusus atau spesifik adalah proposisi yang pada uumnya diawali dengan kata sebagian dan beberapa.

Contoh:

-  Sebagian kendaraan bermotor diparkir di halaman belakang.

-  Sebagian mahasiswa pulang ke kampung halaman untuk menghabiskan liburannya.

-  Beberapa pelajar pergi ke sekolah dengan berjalan kaki.

LOGIKA PREDIKAT

Misalkan P(x) merupakan sebuah pernyataan yang mengandung variabel x dan D adalah sebuah himpunan. Kita sebut P sebuah fungsi proposisi (dalam D) jika untuk setiap x di D, P(x) adalah proposisi. Kita sebut D daerah asal pembicaraan(domain of discourse) dari P.
Sebuah predikat seringkali menyatakan sebuah hubungan relasional antara: konstanta, variabel dan fungsi.  Simbol-simbol yang digunakan dalam logika predikat:
1. Simbol konstanta : a, b, c, d.
2. Simbol variabel : x, y, z, w.
3. Simbol fungsi : f, g, h.
4. Simbol predikat : P, Q, R, S.

Misal diketahui fakta-fakta sebagai berikut :
Andi adalah seorang laki-laki : A
Ali adalah seorang laki-laki     : B
Amir adalah seorang laki-laki : C
Anto adalah seorang laki-laki : D
Agus adalah seorang laki-laki : E

Jika kelima fakta tersebut dinyatakan dengan menggunakan proposisi, maka akan terjadi pemborosan, dimana beberapa pernyataan dengan predikat yang sama akan dibuat dalam proposisi yang berbeda.
Logika predikat digunakan untuk merepresentasikan hal-hal yang tidak dapat direpresentasikan dengan menggunakan logika proposisi. Pada logika predikat kita dapat merepresentasikan fakta-fakta sebagai suatu pernyataan yang disebut dengan wff (well – formed formula). Logika predikat merupakan dasar bagi bahasa AI seperti bahasa pemrograman PROLOG
Pada contoh di atas, dapat dituliskan :
laki-laki(x)
dimana x adalah variabel yang disubstitusikan dengan Andi, Ali, Amir, Anto, Agus, dan laki-laki yang lain.
Dalam logika predikat, suatu proposisi atau premis dibagi menjadi 2 bagian, yaitu argumen (objek) dan predikat (keterangan). Argumen adalah individu atau objek yang membuat keterangan. Predikat adalah keterangan yang membuat argumen dan predikat.

Contoh :

1. Jika esok hari libur, Fitri pergi belanja

-hari(esok, libur) a` pergi(Fitri,belanja)

2.Buku-buku tersusun dalam rak

-dalam(rak, buku-buku)