## Implementasi Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat Tingkat SMA Menerapkan Metode VIKOR
Nidia Sutrikanti 1 , Hotmelinsa Situmorang 1 , Fachrurrazi 1 , Heri Nurdiyanto 2 , Mesran 3
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Dharma Wacana, Lampung, Indonesia
3 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia

## Abstrak
Peningkatan kualitas sumber daya manusia yaitu dapat dilakukan dengan penyelenggaraan cerdas cermat pada tingkat Sekolah Menengah  Atas.  Agar  peserta  dapat  mengikuti  cerdas  cermat,  setiap  peserta  bukan  hanya  harus  memiliki  prestasi  dan pengetahuan  umum,  namun  juga harus  memiliki pengalaman dalam  mengikuti  cerdas  cermat  yang dilakukan  sebelumnya. Dalam hal ini Guru maupun Kepala Sekolah terkendala dalam pemilihan terhadap para peserta cerdas cermat tersebut. Untuk itu dengan penggunakan suatu sistem informasi berbasis komputer dapat mengurangi kendala dalam pemilihan peserta cerdas cermat. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem yang berbasis komputer yang mampu membantu pembuat keputusan dalam menghasilkan keputusan, dengan menerapkan metode metode, maka hasil yang diberikan pada SPK lebih efektif dan efisien.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, VIKOR

## Abstract
Improving the quality of human resources that can be done with intelligent organizing carefully at the level of Senior High School. In order for the participant to follow intelligently, every participant should not only have the achievement and general knowledge but also  must have  experience in following smartly done before.  In this case, both Teachers and Principals are constrained in the selection of such discerning participants. For that with the use of a computer-based information system can reduce the constraints in the selection of intelligent participants carefully. Decision support system is a computer-based system that can assist decision makers in generating decisions, by applying method methods, then the results are given on the DSS more effective and efficient.
Keywords : Decision Support System, VIKOR

## 1. PENDAHULUAN
Lomba cerdas cermat merupakan apresiasi guru dan pemerintah terhadap siswa yang berprestasi. Selain sebagai metode  berbagi  ilmu,  lomba  cerdas  cermat  juga  dapat  digunakan  sebagai  alat  ukur  atas  materi-materi  yang diberikan  guru  kepada  siswa.  Proses  penentuan  peserta  calon  cerdas  cermat  biasa  terjadi  disekolah  dan  sering menimbulkan  kesulitan  untuk  memilih  calon  peserta,  dan  juga  membutuhkan  waktu  yang  relatif  lama.  Agar kendala yang di temukan dapat teratasi dengan baik, maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang mampu  menseleksi  calon  peserta  cerdas  cermat.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  berbasis komputer yang memproses data data alternatif calon peserta menggunakan metode metode tertentu, seperti metode MOORA[1][7][8][11][12], ELECTRE[3][4], TOPSIS[2].
Selain  metode  tersebut  beberapa  metode  juga  banyak  dijumpai  mampu  memberikan  solusi  atas penyelesaian suatu masalah yang dijumpai[15], seperti metode AHP[22],  WASPAS[17], Promethee II, Exprom II[20][21],  SMART[19].  Perkembangan  sistem  berbasis  pendukung  keputusan  bisa  diterapkan  pada  bidang ekonomi,  manajemen  ataupun  bidang  kesehatan,  pemilihan  terhadap  area  yang  strategis  bisa  dilakukan[13], ataupun  pengembangan  terhadap  model  yang  akan  dipilih  sesuai  dengan  keberlanjutan  suatu  area[18]  dengan menggunakan  alternatif  alternatif  yang  dijadikan  sebagai  suatu  kandidat  penyeleksian[16].  Saat  ini  ditemui penerapan sistem berbasis pendukung keputusan dikombinasikan dengan nilai Fuzzy[14].
Dari penelitian terdahulu seperti yang dilakukan oleh Yudi Kristyawan dan Ahmad Rizeki pada tahun 2017, bahwa  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[3][7][9].
Berdasarkan hal tersebut, maka peneliti tertarik untuk membuat suatu sistem informasi pendukung keputusan pemilihan calon peserta cerdas cermat menggunakan metode VIKOR pada tingkat  SMA. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat mempermudah dan membantu pihak sekolah dalam pemilihan calon peserta cerdas cermat yang dilakukan di sekolah.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  termasuk  sistem berbasis  pengetahuan  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau perusahaan.  Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi  informasi  untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik[9][10].

## 2.2 Metode Vise Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR)
Metode VIKOR (Vise Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje) didasarkan pada perangkingan dan pemilihan dari sekumpulan alternatif yang ada. Metode ini dapat digunakan untuk merangking sebanyak kriteria baik itu kualitatif maupun kuantitatif[5]. Metode vikor memiliki kelebihan dalam mengkompromi alternatif yang ada, serta dapat menyelesaikan pengambilan keputusan bersifat diskret pada kriteria yang bertentangan dan non commensurable, yaitu perbedaan unit antar kriteria.
Langkah langkah dari penerapan VIKOR[5][6], dapat dilihat dibawah ini: 1. Melakukan normalisasi menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑅 𝑖𝑗 = ( 𝑋 𝑗 + − 𝑋 𝑗 + − 𝑋 𝑗 + 𝑋 𝑗 − ) ………………………………………………………………………………….........................(1)
Dimana 𝑅 𝑖𝑗 dan 𝑋 𝑖𝑗 ( i=1,2,3,....,m dan j=1,2,3,....,n) adalah elemen dari matriks pengambilan keputusan (alternatif i terhadap kriteria j) dan 𝑋 𝑗 + adalah elemen tertinggi dari kriteria j, 𝑋 𝑗 − adalah elemen terendah dari kriteria j.
2. Menghitung nilai S dan R menggunakan rumus sebagai berikut:
S = ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 ( 𝑋 𝑗 + − 𝑋 𝑗 + − 𝑋 𝑗 + 𝑋 𝑗 − )
Dan 𝑅 捬 = Max j [𝑊 𝑗 ( 𝑋 𝑗 + − 𝑋 𝑗 + − 𝑋 𝑗 + 𝑋 𝑗 − )] ……………………………………………………………..........................(2)
Dimana 𝑊 𝑗 adalah bobot dari tiap kriteria j
3. Menentukan nilai indeks
𝑄 𝑖 = [ 𝑆 𝑖 −𝑆 + 𝑆 + −𝑆 − ] v + [ 𝑅 𝑖 −𝑅 + 𝑅 + −𝑅 − ] (1-v) …………………………………………………………. ……….........................(3)
Dimana 𝑆 − =min 𝑆 𝑖 , 𝑆 + =max 𝑆 𝑖 dan 𝑅 − =min 𝑅 𝑖 , 𝑅 + =max 𝑅 𝑖 dan v=0,5.
4. Hasil perangkingan merupakan hasil pengurutan dari S, R dan Q.
5. Solusi  alternatif  peringkat  terbaik  berdasarkan  dengan  nilai  Q  minimum  menjadi  peringkat terbaik  dengan syarat:
Q (𝐴 (2) ) - Q (𝐴 (1) ) ≥ DQ …………………………………………………………. ……….................................(4)
Dimana 𝐴 (2) = alternatif dengan urutan kedua pada kerangkingan Q dan 𝐴 (1) = alternatif dengan urutan terbaik pada perangkingan Q sedangkan DQ=1 – (m-1), dimana m merupakan jumlah alternatif.
Alternatif 𝐴 (1) harus berada pada rangking terbaik pada S dan/atau R.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan sebagai contoh perangkingan alternatif menggunakan metode VIKOR merupakan data siswa pada jenjang kelas XII.
Langkah pertama dalam perangkingan alternatif  yaitu  menentukan kriteria-  kriteria  yang akan dijadikan acuan dalam  pengambilan  keputusan  yaitu  Nilai  Rata  Rata  Kelas(C 1 ),  Nilai  Pengalaman  Cerdas  Cermat(C 2 ), Prestasi(C 3 ), dan Nilai Perilaku(C 4 ).
Langkah kedua adalah melakukan pembobotan kriteria.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C 1 Nilai Rata-Rata Kelas 0,5579 C 2 Pengalaman Cerdas Cermat 0,2633 C 3 Prestasi 0,1218 C 4 Perilaku 0,0569
Bobot kriteria diperoleh dari prioritas relatif setiap kriteria yang dihasilkan pada langkah penentuan bobot kriteria dengan menggunakan AHP.
Tabel 2. Bobot Kriteria Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 Yati (A 1 ) 80,4 75 90 85 Novi (A 2 ) 91,3 82 95 85 Rama (A 3 ) 85,6 88 93 80 Yoga (A 4 ) 90,2 91 86 80 Hendri (A 5 ) 82,2 78 80 80 Max 91,3 91 95 85 Min 80,4 75 80 80
Langkah ketiga adalah melakukan normalisasi dengan menggunakan persamaan (1)
𝑅 11 = ( 91,3−80,4 91,3−80,4 ) = 10,9 10,9 = 1
𝑅 12 = ( 91−75 91−75 ) = 16 16 = 1
𝑅 13 = ( 95−90 95−80 ) = 5 15 = 0,3333
𝑅 14 = ( 85−85 85−80 ) = 0 5 = 0
𝑅 21 = ( 91,3−91,3 91,3−80,4 ) = 0 10,9 = 0
𝑅 22 = ( 91−82 91−75 ) = 9 16 = 0,5625
𝑅 23 = ( 95−95 95−80 ) = 0 15 = 0
𝑅 24 = ( 85−85 85−80 ) = 0 5 = 0
𝑅 31 = ( 91,3−85,6 91,3−80,4 ) = 5,7 10,9 = 0,5229
𝑅 32 = ( 91−88 91−75 ) = 3 16 = 0,1875
𝑅 33 = ( 95−93 95−80 ) = 2 15 = 0,1333
𝑅 34 = ( 85−80 85−80 ) = 5 5 = 1
𝑅 41 = ( 91,3−90,2 91,3−80,4 ) = 1,1 10,9 = 0,1009
𝑅 42 = ( 91−82,2 91−80,4 ) = 8,8 10,6 = 0
𝑅 43 = ( 95−86 95−80 ) = 9 15 = 0,6
𝑅 44 = ( 85−80 85−80 ) = 5 5 = 1
𝑅 51 = ( 91,3−82,2 91,3−80,4 ) = 9,1 10,9 = 0,8348
𝑅 52 = ( 91−78 91−75 ) = 13 16 = 0,8125
𝑅 53 = ( 95−80 95−80 ) = 15 15 = 1
𝑅 54 = ( 85−80 85−80 ) = 5 5 = 1
W 0,5579 0,2633 0,1218 0,0569
𝑅 𝑖𝑗
[ 1 1
0 0,5229 0,101 0,8348 0,5625 0,1875 0 0,8125 0,3333 0 0 0,1333 0,6 1 0 1 1 1 ]
Langkah selanjutnya yaitu menghitung perkalian matrik Rij dengan Wj pada setiap kolom.
𝑊 𝑗
[
0,5579 0,2633 0
0,2917 0,0562 0,4657 0,1481 0,0493 0 0,2139 0,0405 0 0 0,0162 0,0730 0,1218 0 0,0569 0,0569 0,0569]
Langkah berikutnya menghitung utility measure dari setiap alternatif menggunakan persamaan (2) 𝑅 1 = 𝑀𝑎𝑥 ( 0,5579; 0,2633; 0,0405; 0 ) = 0,5579 𝑅 2 = 𝑀𝑎𝑥 ( 0; 0,148; 0; 0 ) = 0,148 𝑅 3 = 𝑀𝑎𝑥 ( 0,2917; 0,0493; 0,0162; 0,0569 ) = 0,2917 𝑅 4 = 𝑀𝑎𝑥 ( 0,0562; 0; 0,0730; 0,0569 ) = 0,07 𝑅 5 = 𝑀𝑎𝑥 ( 0,4657; 0,2139; 0,0730; 0,0569 ) =  0,4657
Kemudian dilakukan penjumlahan untuk mendapatkan hasil 𝑆 𝑖 𝑆 1 = 0,5579+0,2633+0,0405+0= 0,8617 𝑆 2 = 0+0,148+0+0= 0,1481 𝑆 3 = 0,2917+0,0493+0,0162+0,0569= 0,4141 𝑆 4 = 0,0562+0+0,0730+0,0569= 0,186 𝑆 5 = 0,4657+0,2139+0,1218+0,0569= 0,8583
Berikutnya  menentukan  nilai 𝑆 ∗ , 𝑆 − , 𝑅 ∗ ,  dan 𝑅 − ,  dimana 𝑆 ∗ dan 𝑅 ∗ merupakan  nilai  terendah  dan 𝑆 − dan 𝑅 − merupakan nilai tertinggi.
Tabel 3.  Nilai 𝑆 ∗ , 𝑆 − , 𝑅 ∗ , dan 𝑅 − 𝑺 + 𝑹 + 0,862 0,5579 𝑺 − 𝑹 − 0,148 0,073
Setelah  mendapatkan  nilai 𝑆 + , 𝑆 − , 𝑅 + ,  dan 𝑅 − ,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  indeks  VIKOR  ( 𝑄 𝑖 ) menggunakan persamaan (3) dengan nilai v=0,5.
𝑄 1 = 0,5 ( (0,8617-0,1481) / (0,8617-0,1481) )+ (1-0,5) ( (0,5579-0,1481) / (0,5579-0,1481) ) 𝑄 1 = 0,5 𝑄 2 = 0,5 ( (0,1481-0,1481) / (0,8617-0,1481) ) + (1-0,5) ( (0,1481-0,1481) / (0,5579-0,1481)) 𝑄 2 = - 0,4226 𝑄 3 = 0,5 ( (0,4141-0,1481) / (0,8617-0,1481) )+ (1-0,5) ( (0,2917-0,1481) / (0,5579-0,1481) ) 𝑄 3 = - 0,088 𝑄 4 = 0,5 ((0,4046-0,1481) / (0,8617-0,1481)) + (1-0,5) ((0,2185-0,1481) / (0,5579-0,1481)) 𝑄 4 = - 0,473 𝑄 5 = 0,5 ( (0,8583-0,1481) / (0,8617-0,1481) + (1-0,5) (0,4657-0,1481) / (0,5579-0,1481) ) 𝑄 5 = 0,4026
Setelah dilakukan perhitungan pada nilai VIKOR ( 𝑄 𝑖 ) maka dilakukanlah perangkingan untuk mendapatkan nilai yang diperlukan  dalam  menentukan siswa  yang akan diikutkan pada cerdas cermat tingkat kabupaten, provinsi ataupun nasional nasional.
Tabel 4. Perangkingan
Alternatif Nilai Q i Rangking A 1 0,5 5 A 2 -0,4226 2 A 3 -0,088 4 A 4 -0,4733 1 A 5 0,4026 3
Dari tabel 4, diatas maka dapat disimpulkan bahwa siswa yang akan mengikuti perlombaan cerdas cermat pada tingkat kabupaten, provinsi dan nasional adalah A 4 atas nama Yoga dengan nilai Q sebesar -0,473

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode VIKOR membantu proses seleksi dalam menentukan siswa/i yang akan  mengikuti  lomba  cerdas  cermat  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Metode  VIKOR  merupakan metode  yang  sangat  memberikan  kemudahan  bagi  perancang  perangkat  lunak,  khususnya  dalam  merancang sistem pendukung keputusan dalam penentuan siswa/i peserta lomba cerdas cermat.

## REFERENCES
[1] K. F. Kodrat, Supiyandi, and Mesran, “Application of Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) Method for Bank Branch Location Selection,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 41–52, 2018.
[2] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[3] Mesran, G. Ginting, Suginam, and R. Rahim, “Implementation of Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer ( Case Study STMIK BUDI DARMA ),” Int. J. Eng. Res. Technol. (IJERT , vol. 6, no. 2, pp. 141–144, 2017.
[4] P.  Sianturi,  Mesran,  P.  Ramadhani,  and  N.  W.  Al-Hafiz,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PENERIMA BANTUAN  OPERASIONAL  PENYELENGARAAN  (  BOP  )  PAUD  (  PENDIDIKAN  ANAK  USIA  DINI  )  MENERAPKAN METODE  ELECTRE  (  STUDI  KASUS :  DINAS  PENDIDIKAN  KABUPATEN  SIMALUNGUN  ),” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 20–26, 2017.
[5] K. Umam, V. E. Sulastri,  T. Andiri, D. U. Sutiksno, and Mesran, “Perancangan Sistem Pendukung  Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. , vol. Vol 5, no. 1, pp. 43–49, 2017.
[6] M. Yazdani and F. R. Graeml, “VIKOR and its Applications,” Int. J. Strateg. Decis. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 56–83, Apr. 2014.
[7] Mesran, R. K. Hondro, M. Syahrizal, A. P. U. Siahaan, R. Rahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPT , vol. 10, no. 7, pp. 1–6, 2017.
[8] A. Muharsyah, S. R.  Hayati, M.  I. Setiawan, and  H. Nurdiyanto, “Sistem Pendukung  Keputusan Penerimaan Jurnalis Menerapkan Multi- Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis ( MOORA ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 19–23, 2018.
[9] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[10]  E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[11]  S.  Chakraborty,  “Applications  of  the  MOORA  method  for  decision  making  in  manufacturing  environment,” Int.  J.  Adv.  Manuf. Technol. , vol. 54, no. 9–12, pp. 1155–1166, 2011.
[12]  P.  Karande  and  S.  Chakraborty,  “Application  of  multi-objective  optimization  on  the  basis  of  ratio  analysis  (MOORA)  method  for materials selection,” Mater. Des. , vol. 37, no. 2, pp. 317–324, 2012.
[13]  S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[14]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.
[15]  Jimmy Abdel Kadar, D Agustono, and Darmawan Napitupulu, “Optimization of Candidate Selection Using Naive Bayes : Case Study in Company X Optimization of Candidate Selection Using Naive Bayes : Case Study in Company X,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 12, no. 1, 2016.
[16]  T. Rachman and D. Napitupulu, “User acceptance analysis of potato expert system application based on TAM  approach,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 185–191, 2018.
[17]  P.  Simanjuntak,  N.  Kurniasih,  Mesran,  and  J.  Simarmata,  “Penentuan  Kayu  Terbaik  Untuk  Bahan  Gitar  Dengan  Metode  Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[18]  M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[19]  Risawandi and R. Rahim, “Study of the Simple Multi-Attribute Rating Technique For Decision Support,” IJSRST ,  vol. 2, no. 6, pp. 491–494, 2016.
[20]  Mesran, I. Saputra, and M. Ariska, “Penerapan Metode Promethee Ii Pada Sistem Layanan Dan Rujukan Terpadu ( Slrt ) ( Studi Kasus : Dinas Sosial Kabupaten Deli Serdang ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 276–285, 2017.
[21]  Fadlina, L. T. Sianturi, A. Karim, Mesran, and A. P. U. Siahaan, “Best Student Selection Using Extended Promethee II Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 21–29, 2017.
[22]  H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.