p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Sistem Pendukung Keputusan Penentu Bidang Keahlian
Mahasiswa Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura dengan Metode ELECTRE
Faz Faidhani #1 , Tursina #2 , Anggi Srimurdianti Sukamto #3
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 faz.faidhani@student.untan.ac.id
2 tursina.untan.ac.id
3 anggidianti@gmail.com

## Abstrak
Kebingungan  mahasiswa  dalam  berkonsentrasi  terhadap  bidang  ilmu  di  Program  Studi  Informatika  Universitas Tanjungpura  menjadi  suatu  masalah  bagi  mahasiswa  dalam  menulis  skripsi.  Program  Studi  Teknik  Informatika Universitas  Tanjungpura  memiliki  kelompok  keahlian  yang  ditujukan  untuk  mengarahkan  judul  skripsi  mahasiswa sesuai  ke  bidangnya.  Elimination  Choice  and  Translating  Reality  (ELECTRE)  adalah  metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini. Metode ELECTRE adalah metode yang dapat menghasilkan keputusan dengan membandingkan alternatif secara  berpasangan  pada  kriteria  yang  sama.  Hasil  yang  didapatkan  dari  aplikasi  ini  adalah  memberikan  nilai rekomendasi dalam bentuk perangkingan berdasarkan hubungan antara alternatif dan kriteria yang dimasukkan. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  rekomendasi  bidang  keahlian  untuk  mahasiswa  Program  Studi  Informatika Universitas Tanjungpura. Pengujian sistem dilakukan dengan dua cara, yaitu pengujian black box dan pengujian akurasi. Pengujian black box dilakukan untuk menguji fungsionalitas aplikasi berdasarkan input yang dimasukkan. Sedangkan pengujian  akurasi  adalah  untuk  melihat  seberapa  besar  akurasi  atau  kesesuaian  kelompok  keahlian  yang  dimiliki mahasiswa dengan hasil rekomendasi sistem.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Bidang Keahlian, ELECTRE , Black Box , Akurasi.
Decision Support System for Determining the Areas of Expertise for Students in the Informatics Study Program at the University of Tanjungpura with the ELECTRE Method

## Abstract
Student  confusion  in  concentrating  on  the  field  of  science  in  the  Informatics  Study  Program  at  the  University  of Tanjungpura is a problem for students in writing theses. Tanjungpura University Informatics Engineering Study Program has a group of expertise aimed at directing the title of the student's thesis according to their field. Elimination Choice and Translating Reality (ELECTRE) is the method used in this study. The ELECTRE method is a method that can generate decisions  by  comparing  alternatives  in  pairs  on  the  same  criteria.  The  results  obtained  from  this  application  are  to provide  recommendation  values  in  the  form  of  ranking  based  on  the  relationship  between  the  alternatives  and  the entered criteria. The purpose of this research is to produce recommendations for areas of expertise for students of the Informatics Study Program at the University of Tanjungpura. System testing is carried out in two ways, namely black box testing and accuracy testing. Black box testing is carried out to test application functionality based on the input entered. While the accuracy test is to see how much accuracy or suitability of the student's expertise group with the results of the system recommendation.
Keywords: Decision Support Systems, Expertise, ELECTRE, Black Box, Accuracy.

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu  syarat  untuk  menyelesaikan  studi  di  Program Studi Informatika
Universitas Tanjungpura adalah menyelesaikan  tugas  akhir  (skripsi).  Mahasiswa  diwajibkan untuk menentukan judul tugas akhir terlebih dahulu, kemudian judul tersebut akan dikelompokkan ke kelompok keahlian yang diberikan  oleh  Program  Studi  Informatika  Universitas Tanjungpura.
Berdasarkan masalah tersebut, maka dibuatlah sistem yang dapat menentukan bidang  keahlian  mahasiswa Program Studi Informatika  Universitas  Tanjungpura,  sistem  pendukung keputusan  ini  diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi bidang  keahlian  bagi  mahasiswa  semester  5  (lima)  dan mahasiswa yang sedang menulis skripsi.
Model yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah Multi Attribute Decision Making (MADM) dengan metode Elimination Choice of Translating Reality (ELECTRE).  Metode  ELECTRE  dipilih  karena  metode  ini melakukan  perankingan  dengan  membandingkan  alternative secara  berpasangan.  Suatu  alternatif  dikatakan  mendominasi alternatif lain jika satu atau lebih kriterianya melebihi dan sama dengan  kriteria  yang  tersisa,  dalam  hal  ini  alternatif  yang dimaksud adalah bidang keahlian bagi mahasiswa berdasarkan kriteria yang disediakan. Dengan metode perankingan tersebut, diharapkan penilaian akan lebih tepat dan membuktikan bahwa metode  ELECTRE  dapat  menjadi  salah  satu  cara  untuk menentukan  bidang  keahlian  mahasiswa  Program  Studi Informatika Universitas Tanjungpura.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Tinjauan Pustaka
Penelitian  tentang  sistem  pendukung  keputusan  penentu bidang keahlian mahasiswa bukanlah hal yang baru dilakukan, adapun penelitian sejenis yang pernah dilakukan oleh Yumarlin MZ  (2016)  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Konsentrasi  dan  Peminatan  Prodi  Teknik  Informatika Universitas  Janabadra  Yohyakarta”  untuk  menghasilkan sebuah  rekomendasi  berupa  jalur  peminatan  mahasiswa berdasarkan nilai mata kuliah dari semester 1 sampai semester 4 [1]. Musthofa Galih Pradana (2017) dengan judul penelitian “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Konsentrasi Mahasiswa  Informatika  Universitas  Amikom  Yogyakarta Menggunakan
Algoritma SAW Berbasis Website
menggunakan rata-rata nilai mata kuliah, minat mahasiswa dan jurusan sekolah menengah sebagai kriteria untuk merekomendasikan  konsentrasi  ke  mahasiswa  Informatika Universitas  AMIKOM  Yogyakarta  [2].  Mulia  Rahmayu,  dan Rosi  Kusuma  Serli  (2018)  dengan  penelitian  yang  berjudul Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan  Pada  SMK Putra  Nusantrara  Jakarta  Menggunakan  Metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  yang  mana  penelitian  ini menghasilkan  rekomendasi  jurusan  dengan  menggunakan
kriteria yaitu bakat, minat, kualitas jurusan, dan peluang karir [3].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  rekomendasi bidang  keahlian  untuk  mahasiswa  Program  Studi  Informatika Universitas  Tanjungpura  dengan  metode Elimination  Choice and Translating Reality (ELECTRE). Penelitian ini menggunakan  kriteria  diantaranya  rata-rata  nilai  mata  kuliah per  kelompok  keahlian,  minat  mahasiswa,  dan  kemampuan ( hard skill ) yang dimiliki mahasiswa.

## B. Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura
Program  Studi  Informatika  merupakan  salah  satu  program studi  jenjang  sarjana  (S1)  di  lingkungan  Fakultas  Teknik Universitas  Tanjungpura,  berdiri  pada  tanggal  18  Mei  2014 dengan  SK  Dirjen  DIKTI  Nomor  1664/D/T/2004.  Saat  ini penyelenggaraan  Program  Studi  Informatika  berdasarkan  SK Penyelenggaraan  Nomor7325/D/T/K-N/2011  tanggal  6  Juni 2011, dan
Terakreditasi B sesuai SKBAN- PTNomor0770/SK/BAN-PT/Akred/S/III/2017 tanggal 21
Maret 2017 [4].
Dalam  penyelenggaraan  pendidikan,  Program  Studi Informatika melaksanakan dua program studi pendidikan, yaitu program  S1  Regular  A  dan  program  S1  Regular  B.  Kedua program  ini  melaksanakan  kurikulum  pendidikan  yang  sama, hanya  dibedakan  waktu  pelaksanaan.  Program  Studi Informatika  hingga  saat  ini  masih  menggunakan  Kurikulum Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia (KKNI) tahun 2016. Dalam mempersiapkan lulusannya untuk terjun di masyarakat sesuai dengan standar kompetensi kerja baik nasional maupun internasional,  khususnya  bidang  Informatika.  Program  Studi Informatika  mempersyaratkan  pembelajaran  baik  teori  untuk penguasaan  pengetahuan,  praktek  di  laboratorium/lapangan untuk penguasaan kemampuan kerja ( skills ), mapun kecapakan hidup dan kemampuan manajerial.
Program  Studi  Informatika  Universitas  Tanjungpura memiliki 4 kelompok keahlian sebagai berikut:
1. Computation and Artificial Intelligent
2. Information System and Data Spatial
3. Software Engineering and Mobile Computing
4. Network and Security

## C. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS)  adalah  suatu  sistem  informasi  spesifik  yang ditujukan  untuk  membantu  manajemen  dalam  mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur  [5].  Sistem  ini  memiliki  fasilitas  untuk menghasilkan  berbagai  alternatif  yang  secara  interaktif  dapat digunakan  oleh  pemakai.  Little  dalam  mendefinisikan  sistem pendukung  keputusan  (DSS)  sebagai  sekumpulan  prosedur berbasis  model  untuk  data  pemrosesan  dan  penilaian  guna membantu  para  manajer  mengambil  keputusan  [6].  Keunikan dari SPK adalah kemampuannya dalam mengintegrasikan data dengan model-model keputusan [7]. Tujuan SPK dalam proses pengambilan keputusan adalah sebegai berikut [8]:
1. Membantu menjawab masalah semi-terstruktur
2. Membantu  manajer  dalam  mengambil  keputusan,  bukan menggantikannya.
3. Meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan seorang manjer dari pada efisiensinya.
4. Menghemat  waktu  karena  keputusan  dapat  diambil dengan cepat [9].
D. Elimination Choice and Translating Reality (ELECTRE)
Elimination  and  Choice  Translating  Reality (ELECTRE) adalah  metode  yang  didasarkan  pada  konsep  perankingan melalui perbandingan berpasangan antar alternatif pada kriteria yang sesuai [10]. Metode ELECTRE sebagai salah satu metode Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM)  secara  luas diakui  memiliki  performa  yang  baik  untuk  menganalisis kebijakan  yang  melibatkan  kriteria  kualitatif  dan  kuantitatif [11].
Metode  ELECTRE  sangat  terkenal  terutama  di  Eropa  dan banyak  digunakan  dalam  bidang  teknik  sipil  dan  lingkungan. Metode ELECTRE dikembangkan dengan konsep perangkingan,  yaitu  dengan  menggunakan  perbandingan berpasangan antar alternatif pada kriteria yang sesuai.
Ada  beberapa  langkah  dalam  menyelesaikan  metode ELECTRE adalah sebagai berikut [12],
 Membuat matriks normalisasi
Rij  = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 dengan  i  =  1,2..m,  j  =  1,2,..m          (1)
Keterangan : Rij = matriks ternormalisasi. Xij = matriks keputusan.
 Membuat matriks normalisasi terbobot
v ij = w j x ij (2)
Keterangan:
Vij = matriks normalisasi terbobot.
Wj = bobot kriteria, Xij = matriks keputusan
 Menentukan indeks matriks concordance dan discordance, suatu  alternatif  berpasangan  masuk  ke himpunan concordance jika, C k ≥ C l (3)
Dan masuk ke himpunan discordance jika, C k < C l (4)
 Membuat matriks concordance
C kl = W 1 + W n (5)
 Membuat matriks discordance
d kl = {|𝑚𝑎𝑥𝑣 𝑘𝑙 −𝑚𝑎𝑥𝑣 𝑙𝑗 |}∈𝑑 𝑘𝑙 {|𝑚𝑎𝑥𝑣 𝑘𝑙 −𝑚𝑎𝑥𝑣 𝑙𝑗 |}∀𝑗
(6)
 Menghitung nilai threshold
Nilai threshold  concordance didapatkan  dari  persamaan berikut,
c = ∑ 𝑚 𝑘=1 ∑ 𝑐𝑘𝑙 𝑚 𝑙=1 𝑚(𝑚−1) (7)
sedangkan  nilai threshold  discordance didapatkan  dari persamaan berikut,
d = ∑ 𝑚 𝑘=1 ∑ 𝑐𝑘𝑙 𝑚 𝑙=1 𝑚(𝑚−1) (8)
 Membuat  matriks  agregat  dominan concordance dan discordance
Matriks dominan concordance dan discordance didapatkan dari persamaan,
F kl = 1, jika c kl ≥ c (9)
= 0, jika c kl < c G kl = 1, jika d kl ≥ d (10)
= 0, jika d kl < d
 Mengeliminasi alternatif less favourable
E kl = F kl x G kl (11)

## E. Hypertext Preprocessor (PHP)
PHP  (Hypertext  Preprocessor)  adalah  bahasa server-side scripting yang  menyatu  dengan  HTML  untuk  membuat halaman web yang  dinamis.  PHP  merupakan server-side scripting maka  sintaks  dan  perintah-perintah  PHP  akan dieksekusi  di  server  kemudian  hasilnya  akan  dikirimkan  ke browser  dalam  format  HTML.  PHP  termasuk  dalam Open Source Product , sehingga source code PHP dapat diubah dan didistribusikan secara bebas. PHP juga bersifat lintas platform , artinya  PHP  dapat  berjalan  di  banyak  sistem  operasi  yang beredar  saat  ini  diantaranya: Windows ,  Linux,  Mac  OS,  dan Solaris [13].

## F. Pengujian Black Box
Pengujian black  box berfokus  pada  persyaratan  fungsional perangkat  lunak.  Pengujian  Black  Box  berusaha  untuk menemukan  kesalahan  dalam  beberapa  kategori,  diantraya fungsi-fungsi  yang  salah  atau  hilang,  kesalahan interface , kesalahan  dalam  struktur  data  atau  akses database eksternal, kesalahan  performa  dan  kesalahan  inisialisasi  dan  terminasi [14].
Metode  pengujian black  box merupakan  pengujian  yang dipilih  berdasarkan  spesifikasi  masalah  tanpa  memperhatikan detail  internal  dari  program,  pengujian  dilakukan  untuk memeriksa  apakah  program  dapat  berjalan  dengan  benar. Pengujian black  box berusaha  untuk  menemukan  kesalahan dalam kategori sebagai berikut [15].

## G. Pengujian Akurasi
Akurasi  artinya  informasi  harus  mencerminkan  keadaan yang sebenarnya. Pengujian akurasi dilakukan oleh dua orang maupun  sumber  atau  lebih    yang  berbeda,  apabila  pengujian tersebut  menghasilkan  hasil  yang  sama  maka  data  tersebut dianggap  akurat  [16].  Melalui  cara  tersebut,  analisis  akan dilakukan untuk memberikan kesimpulan dari hasil pengujian akurasi.

## H. Flowchart Diagram
Flowchart merupakan penggambaran dari langkah-langkah dan  urutan  prosedur  suatu  program.  Biasanya  mempermudah penyelesaian  masalah  yang  khususnya  perlu  dipelajari  dan dievaluasi lebih lanjut [17].
Bagan alir ( flowchart ) adalah bagan yang menunjukkan arus di dalam program atau prosedur sistem secara logika [18].

## I. Data Flow Diagram
DFD ( Data Flow Diagram ) adalah suatu model logika data atau proses yang dibuat untuk menggambarkan darimana asal data dan kemana tujuan data yang keluar dari sistem, dimana data disimpan, proses apa yang menghasilkan data tersebutdan iteraksi antara data yang tersimpan dan proses yang dikenakan pada data tersebut [19].
DFD  memiliki  3  level  (tingkatan)  diantaranya  sebagai berikut:
1) Diagram
Konteks (Context Diagram):
Menggambarkan  satu  lingkaran  besar  yang  dapat  mewakili seluruh  proses  yang  terdapat  di  dalam  suatu  sistem.  Diagram konteks  merupakan  tingkatan  tertinggi  dalam  DFD  dan menggambarkan  satu  lingkaran  besar  yang  dapat  mewakili seluruh proses yang terdapat di dalam suatu sistem.
2) Diagram Nol: Diagram nol merupakan satu lingkaran besar  yang  mewakili  lingkaran-lingkaran  kecil  yang  ada  di dalamnya.  Diagram  nol  merupakan  pemecahan  dari  diagram konteks.
3) Diagram  Rinci: Diagram  rinci  merupakan  diagram yang menguraikan proses apa yang ada di dalam diagram nol.

## J. Perancangan Arsitektur Sistem
Desain arsitektur sistem ditunjukkan pada Gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1. Arsitektur sistem
Berdasarkan  Gambar  1,  mahasiswa  mengakses  sistem pendukung  keputusan  yang  sudah  terintegrasi  dengan database .  Mahasiswa  mulai  mengakses  sistem  dengan memasukkan NIM terlebih dahulu.

## K. Perancangan Antarmuka Sistem
Perancangan  antarmuka  ( interface )  dirancang  sebagai gambaran  awal  sistem  yang  akan  dibangun.  Perancangan antarmuka  system  meliputi  beberapa  pengguna  diantaranya mahasiswa dan admin. Struktur antarmuka sistem dapat dilihat pada Gambar 2 sebagai berikut:

## Gambar 2. Struktur Perancangan Antarmuka Sistem
Berdasarkan  Gambar  2,  perancangan  antarmuka  dibagi menjadi 4 (empat) bagian, yaitu halaman dashboard , halaman penginputan  nilai  mata  kuliah,  halaman  penginputan  nilai kriteria, dan halaman hasil rekomendasi.

## L. Diagram Alir Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  suatu  perencanaan penelitian  yang  akan  dilakukan  secara  sistematis  dan  ilmiah. Metodologi  penelitian  tersebut  diilustrasikan  pada  Gambar  3 berikut:
Berdasarkan  Gambar  3,  penelitian  dimulai  dengan melakukan  identifikasi  masalah  yang  mana  peneliti  mulai menentukan  solusi  dari  masalah  yang  diteliti.  Kemudian dilakukan  pengumpulan  data  berupa  referensi  dan  data penelitian.  Analisis  kebutuhan  dilakukan  untuk  menentukan variabel apa saja yang dibutuhkan dalam sistem. Perancangan aplikasi  dilakukan  untuk  menggambarkan  bagaimana  sistem yang  akan  dibuat.  Pembangunan  sistem  dilakukan  dengan mengkodefikasi  melalui  bahasa  pemrograman  kemudian dianalisis untuk menghasilkan kesimpulan .

## III. M ETODOLOGI PENELITIAN

## A. Hasil Perancangan
Perancangan  yang  telah  dilakukan  terdiri  dari perancangan arsitektur  sistem,  diagram  arus  data, flowchart  diagram ,  dan perancangan  basis  data.  Perancangan  diatas  menghasilkan aplkasi  SPK  Penentu  Bidang  Keahlian  Mahasiswa  Prodi Teknik Informatika Universitas Tanjungpura. Antarmuka yang dihasilkan  adalah  antarmuka  awal,  antarmuka  input  nilai kriteria, antarmuka input nilai mata kuliah, dan antarmuka hasil rekomendasi.

## Gambar 4. Halaman awal
Berdasarkan  gambar  4,  mahasiswa  terlebih  dahulu memasukkan NIM ke  form NIM agar data hasil rekomendasi ditampilkan berdasarkan NIM yang diinputkan.
Gambar 5. Halaman input nilai mata kuliah
Berdasarkan gambar 5, mahasiswa menginputkan nilai mata kuliah  yang  tertera  terlebih  dahulu  berdasarkan  hasil pengkategorian kelompok keahlian.
Gambar 6. Halaman input data kriteria
Berdasarkan  gambar  6,  mahasiswa  menginputkan  nilai kriteria berdasarkan kelompok keahlian.

## Gambar 7. Halaman Hasil Rekomendasi
Berdasarkan  gambar  7,  setelah  semua  nilai  diinputkan mahasiswa akan ditujukan ke halaman hasil rekomendasi untuk melihat hasil rekomendasi bidang keahlian dari sistem.

## B. Hasil Pengujian
Pengujian  pada  SPK  Penentu  Bidang  Keahlian  Mahasiswa Program  Studi  Teknik  Informatika  Universitas  Tanjungpura dilakukan  dengan  2  cara,  yaitu  pengujian black  box untuk mengetahui hasil output sistem dan  memeriksa fungsionalitas dari  sistem, dan  pengujian  akurasi  untuk  menentukan kesesuaian kelompok keahlian yang dipilih mahasiswa dengan rekomendasi bidang keahlian dari sistem.

## 1. Pengujian Black Box
Pengujian  ini  berfokus  pada  fungsionalitas  dari  aplikasi. Pengujian ini perlu dilakukan untuk melihat output dari proses input data.  Hasil  pengujian  memasukkan  NIM  ditampilkan pada Tabel 1 sebagai berikut,
TABEL 1

## HASIL UJI MEMASUKKAN NIM
Fungsi Contoh Fungsi Hasil Eksekusi Keterangan Memasukkan NIM Field kosong Tidak berhasil Diperintahkan untuk mengisi kolom yang belum terisi
Field NIM terisi
Berhasil
Hasil pengujian memasukkan nilai mata kuliah ditampilkan pada Tabel 2 sebagai berikut,
TABEL II HASIL UJI INPUT NILAI MATA KULIAH Fungsi Contoh Fungsi Hasil Eksekusi Keterangan Fungsi Input Nilai Mata Kuliah Mengosongkan semua kolom isian Tidak berhasil ‘Pilih isian dari daftar ini’
Mengosongkan salah satu kolom Tidak berhasil ‘Pilih isian dari daftar ini’ Tidak ada isian yang kosong Berhasil ‘Data behasil ditambah’
Hasil pengujian memasukkan input data kriteria ditampilkan pada Tabel 3 sebagai berikut,
TABEL III HASIL UJI INPUT DATA KRITERIA Fungsi Contoh Fungsi Hasil Eksekusi Keterangan Fungsi Input Data Kriteria Mengosongkan semua kolom isian Tidak berhasil ‘Pilih isian dari daftar ini’ Mengosongkan salah satu kolom Tidak berhasil ‘Pilih isian dari daftar ini’ Tidak ada isian yang kosong Berhasil ‘Data behasil ditambah’

## 2. Pengujian Akurasi
Pengujian  akurasi  digunakan  untuk  melihat  kesesuaian antara kelompok keahlain yang telah diambil oleh mahasiswa dengan  kelompok  keahlian  hasil  rekomendasi  sistem.  Hasil pengujian akurasi ditunjukkan pada Tabel 4 sebagai berikut,

## TABEL IV
HASIL PENGUJIAN AKURASI No. Kelompok Keahlian yang Telah Diambil Mahasiswa Kelompok Keahlian Hasil Rekomendasi Sistem Kesesuaian Nilai 1 Computation and Artificial Intelligent Computation and Artificial Intelligent Sesuai 1 2 Computation and Artificial Intelligent Mobile and Software Computing, Computation and Artificial Intelligent Sesuai 1 3 Information
System and Data Spatial Network and Security, Computation and Artificial Intelligent Tidak Sesuai 0 4 Information System and Data Spatial Network and Security Tidak Sesuai 0
No. Kelompok Keahlian yang Telah Diambil Mahasiswa Kelompok Keahlian Hasil Rekomendasi Sistem Kesesuaian Nilai 5 Mobile and Software Computing Network and Security, Computation and Artificial Intelligent Tidak Sesuai 0 6 Computation and Artificial Intelligent Network and Security Tidak Sesuai 0 7 Computation  and Artificial Intelligent Tidak direkomendasikan Tidak Sesuai 0 8 Computation  and Artificial Intelligent Computation  and Artificial Intelligent Sesuai 1 9 Computation  and Artificial Intelligent Mobile and Software Computing, Computation  and Artificial Intelligent Sesuai 1 10 Network and Security
Computation  and Artificial Intelligent,  Mobile and Software Computing Tidak Sesuai 0 Jumlah Data 10 Jumlah Data yang Sesuai 4 Persentase (%) 40%

## C. Analisis Hasil Pengujian
Analisis  hasil  pengujian  aplikasi  sistem  pendukung keputusan penentu bidang keahlian mahasiswa Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura dengan metode ELECTRE adalah sebagai berikut:
1. Hasil pengujian dengan metode black box didapat melalui percobaan input ke  beberapa  fungsi  untuk  menghasilkan output yang  diiginkan.  Dari  beberapa  percobaan  tersebut disimpulkan  aplikasi  dapat  memberikan output yang diharapkan  dari input yang  diberikan,  sehingga  dapat dikatakan aplikasi ini berhasil melalui pengujian black box . 2. Hasil  pengujian  akurasi  pada  10  (sepuluh)  mahasiswa memberikan hasil akurasi dengan kesesuaian rekomendasi sistem dengan kelompok keahlian sebesar 40% yang mana 4  (empat)  mahasiswa  kelompok  keahlian  yang  dipilih sesuai dan 6 (enam) mahasiswa tidak memiliki kesesuaian. Berdasarkan  hasil  wawancara  mengenai  faktor  pemilihan judul skripsi, ada 7 (tujuh) mahasiswa memilih judul skripsi berdasarkan minat dan 4 (empat) mahasiswa memilih judul skripsi karena saran dosen.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapat  dari  hasil  metodologi  penelitian, analisis  sistem,  pengujian,  dan  perancangan  terhadap  sistem pendukung  keputusan  penentu  bidang  keahlian  mahasiswa adalah sebagai berikut:
1.  Sistem  pendukung  keputusan  penentu  bidang  keahlian mahasiswa  Program  Studi  Informatika  Universitas Tanjungpura dengan Metode ELECTRE dapat menghasilkan rekomendasi bidang keahlian bagi mahasiswa  dengan  perankingan  yang  mana  hasil  yang tertinggi adalah bidang keahlian yang direkomendasikan.
2.  Berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  10  (sepuluh) mahasiswa,  metode Elimination  Choice  and  Translating Reality (ELECTRE)  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  40% terhadap rekomendasi bidang keahlian mahasiswa Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura.
3.  Kriteria  minat  menjadi  kriteria  yang  berpengaruh  dalam menentukan  bidang  keahlian  mahasiswa  Program  Studi Informatika Universitas Tanjungpura.

## R EFERENSI
[1] Yumarlin  MZ.  2016. Sistem  Pendukung  Keputusan  Konsentrasi  dan Peminatan  Prodi  Teknik  Informatika  Universitas  Janabadra Yogyakarta . Citec Journal, Vol. 3, No. 4, Agustus 2016 – Oktober 2016.
[2] Pradana,  Musthofa  Galih.  2017. Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Konsentrasi  Mahasiswa  Informatika  Universitas  AMIKOM Yogyakarta  Menggunakan  Algoritma  SAW  Berbasis  Website . Universitas AMIKOM Yogyakarta.
[3] Rahmayu,  Mulia  dan  Rosi  Kusuma  Serli.  2018. Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Jurusan  Pada  SMK  Putra  Nusantara  Jakarta Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) .  Jurnal SIMETRIS, Vol 9 No. 1 April 2018.
[4] Teknik  Informatika  Universitas  Tanjungpura.  2016. Tentang  Prodi . Informatika.untan.ac.id/?single&id=135, diakses pada Juli 2018.
[5] Daihani,  Dadan  Umar.  2001. Komputerisasi  Pengambilan  Keputusan . Jakarta : PT. Elex Media Komputindo.
[6] Turban,  E.  2005. Decision  Support  Systems  and  Intellignet  Systems (Edisi 7 Jilid 1). Yogyakarta : Penerbit Andi.
[7] Haryanti,  Dwi.  2016. Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi PenerimaanMahasiswa Pengganti Beasiswa Penuh Bidikmisi Universitas Tanjungpura  Dengan  Menerapkan  Metode  SMARTER . Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) Vol. 1, No. 1, 2016.
[8] Suparmaji.  2017. Sistem  Rental  Mobil  Di  Kota  Bengkulu  Dengan Metode  ELECTRE  IV  Dalam  Membuat  Keputusan  Pemilihan  Mobil Rental Berbasis Website . Jurnal Rekursif Vol. 5 No, 3 November 2017 Universitas Bengkulu.
[9] Akhirina, Tri Yani. 2016. Komparasi Metode Simple Additive Weighting dan Profile Matching pada Pemilihan Mitra Jasa Pengiriman Barang . Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Vol. 2, No. 1, (Juni 2016).
[10] Jati,  Antonius  Prabowo.  2017. Rancang  Bangun  Alat  Bantu  Sistem Pendukung  Pengambilan  Keputusan  Dengan  Metode  ELECTRE . Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.
[11] Kusumadewi,  Sri.  2006. Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making .
Yogyakarta : Graha Ilmu.
[12] Setiawan,  Fahmi.  2015. Implementasi    Metode  Electre  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  SNMPTN  Jalur  Undangan. Kumpulan  JurnaL Ilmu Komputer (KLIK) Volume 02, No.02 September 2015.
[13] Arief,  M.  Rudianto. 2011.  Pemrograman  Web  Dinamis Menggunakan PHP dan MySQL. Yogyakarta: Andi Offset.
[14] Pressman,  Roger  S.  2012. Rekayasa  Perangkat  Lunak  (Pendekatan
Praktisi) Edisi 7 : Buku 1 . Yogyakarta : Penerbit Andi.
[15] Sukamto,  Rosa  Ariani  dan  Muhammad  Shalahuddin.  2013. Rekayasa
Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek .  Bandung  : Penerbit Informatika.
[16] Susanto, Azhar. 2008. Sistem Informasi Akuntansi . Jakarta: Gramedia.
[17] Kristanto,  Andri.  2004. Rekayasa  Perangkat  Lunak  (Konsep  Dasar) . Yogyakarta : Penerbit Gava Media.
[18] Indrajani. 2011. Perancangan Basis Data Dalam All in 1 . Jakarta : PT. Elex Media Komputindo.
[19] Jogiyanto.  2005. Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi  :  Pendekatan Terstuktur  Teori  dan  Praktek  Aplikasi  Bisnis .  Yogyakarta  :  Penerbit Andi.