## IMPLEMENTASI METODE TOPSIS UNTUK SISTEM PEMILIHAN PROGRAM STUDI PADA PERGURUAN TINGGI DI SMA NEGERI 2 KUPANG
Yoshua Patriot Thundericco 1 , Nelci D. Rumlaklak 2 , Tiwuk Widiastuti 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Melanjutkan  pendidikan  ke  perguruan tinggi merupakan  keinginan  sebagian  besar  siswa kelas XII setelah lulus SMA. Namun banyak fakta bahwa siswa kelas XII SMA yang masih bingung dalam  memilih  program  studi  karena  tidak  mengetahui  bakat  dan  minatnya  sendiri.  Untuk mengatasi masalah tersebut, beberapa faktor digunakan yaitu faktor kognitif dengan melakukan tes psikologi dan faktor afektif dengan melihat kecenderungan nilai tiap mata pelajaran di SMA. Oleh karena itu pada penelitian ini  dilakukan perancangan dan pembuatan aplikasi  sistem pendukung keputusan pemilihan program studi pada perguruan tinggi dengan menggunakan metode TOPSIS. Metode  ini  dipilih  karena  mampu  memilih  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  dan multikriteria.  Adapun kriteria-kriteria  yang  digunakan  yaitu kriteria  akademik (Bahasa,  Logika, Sains, Praktek dan Sosial) dan kriteria  bakat (Kecerdasaan Umum, Pandangan Ruang, Mekanik, Penalaran  Abstrak,  Pemahaman  Verbal,  Numerikal  dan  Ungkapan  Bahasa).  Pengujian  sistem dilakukan dengan menggunakan pengujian confusion matriks. Hasil pengujian terhadap 60 data uji diperoleh 13 hasil data uji yang berbeda antara sistem dengan data real dan memiliki akurasi sistem 78,33%. Kata Kunci: Multikriteria, Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS.

## ABSTRACT
Proceeding  study  to  the  college  is  something  that  most  of  twelfth  grade  students  wants. However, they are still confused in  choosing study program because due to not knowing their own aptitude and interest. To solve that problem, some factors are used, which are cognitive factor, by doing  psychological  test,  and  affective  factor,  by  observing  the  tendency  of  their  subjects  in  high school. Therefore, this research will design and develop a decision support system for study program determination  in  college  using  TOPSIS  method.  This  method  is  chosen  due  to  its  capability  in choosing  best  alternative  out  of  multicriteria  alternatives.  Criteria  that  are  used  for  this  study includes Academic Criteria (Language, Logic, Science, Practice, and Social) and Aptitude Criteria (Intelligence,  Space  Reasoning,  Mechanical,  Abstract  Reasoning,  Verbal  Reasoning,  Numeric, Language Usage). The test is conducted through confusion matrix method. From 60 test-data, 13 data have difference between the system-result and real-result, thus the system is 78.33% accurate. Keywords: Multicriteria, Decision Support System, TOPSIS.

## I. PENDAHULUAN
Pada setiap tahunnya siswa kelas XII SMA yang berencana melanjutkan jenjang pendidikannya ke perguruan tinggi harus memutuskan pilihan ke bidang atau jurusan untuk melanjutkan pendidikannya kelak. Fakta yang terjadi adalah bahwa banyak para siswa kelas XII saat ini tidak tahu minat dan bakatnya sehingga bingung memilih bidang studi apa setelah lulus SMA nanti. Keputusan para siswa dalam memilih bidang  studi  terkadang  dipengaruhi  oleh  pendapat  orang  tuanya  dan  tanpa  melihat  kemampuan  siswa tersebut,  dengan  begitu  seorang  siswa  bisa  membuat  keputusan  yang  sangat  bertolak  belakang  dengan minat dan bakatnya [7].
Faktor-faktor yang melatarbelakangi pengambilan keputusan memilih program studi di perguruan tinggi  adalah  faktor  kognitif,  afektif,  lingkungan  sosial  dan  perguruan  tinggi.  Faktor  kognitif  memiliki persentase  pengaruh  sebesar  23.87%,  faktor  afektif  sebesar  26.59%,  faktor  lingkungan  sosial  sebesar 25.04%  dan  faktor  perguruan  tinggi  sebesar  24.38%  sehingga  totalnya  adalah  sebesar  99.9%  [2]. Berdasarkan penelitian Dewi pada tahun 2009 dapat disimpulkan tidak semua mahasiswa memilih bidang studi sesuai dengan minatnya atau bisa dikatakan mahasiswa yang salah masuk jurusan. Beberapa masalah yang dapat muncul ketika mahasiswa merasa “salah jurusan” antara lain problem psikologis, akademis dan relasional. Salah jurusan juga berdampak pada munculnya rasa kecewa dan menyesal, jika mahasiswa salah
jurusan memutuskan untuk pindah kuliah, maka dana yang sudah dikeluarkan sebelumnya akan menjadi tidak efisien [9].
Metode  yang  dipakai  dalam  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  program  studi  ini  adalah Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) . Metode ini banyak digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  keputusan  secara  praktis.  Konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami, komputasinya efisien  dan  memiliki  kemampuan  untuk mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif keputusan  dalam  bentuk  matematis  yang  sederhana.  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  program studi dengan metode TOPSIS ini dipilih karena mampu memilih alternatif terbaik dari sejumlah alternatif dan multikriteria [4].

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Peminatan
Menurut Ruslan A Gani (1986), program penjurusan merupakan proses penempatan dan pemilihan program  studi para siswa.  Penjurusan merupakan suatu  proses yang akan menentukan keberhasilan  para siswa,  baik  pada  waktu  belajar  di  SMA  maupun  setelah  di  perguruan  tinggi.  Maka  diperlukan  suatu bimbingan  khusus  yaitu  bimbingan  penjurusan. Sehubungan  dengan  hal  diatas,  Williamson  berpendapat bahwa didalam  penjurusan ini terdapat kaitan yang erat  antara bimbingan penjurusan dengan bimbingan karir yaitu merupakan suatu proses yang bebas, meluas dan berurutan. Para pembimbing diharapkan dapat mengarahkan siswa untuk memilih program jurusan yang sangat sesuai dengan diri siswa. Para pembimbing diharapkan pula memperhatikan ciri-ciri kepribadian siswa dan pengaruh lingkungan terhadap diri siswa yang  bersangkutan.  Kepribadian  yang  dimaksud  menurut  Williamson  adalah  intelegensi,  bakat,  minat. Sedangkan faktor lingkungan adalah peran orang tua dan pendidikan. Pada faktor pendidikan meliputi aspek prestasi akademik, program pilihan jurusan, keadaan kelas dan lain sebagainya [10].

## 2.2 Pengertian Bakat dan Tes Bakat
Bakat menurut Spearman (Fudyartanta, 2004) adalah suatu kemampuan khusus yang berkembang secara menonjol atau istimewa, dibandingkan dengan kemampuan-kemampuan yang lain, bakat tidak sama dengan kecerdasan, tetapi kecerdasan menjadi dasar untuk berkembangnya bakat. Bahkan kecerdasan itu dapat dipandang sebagai faktor umum dan bakat itu adalah faktor khusus [1].

## 2.3 Decision Support System
Management  Support  System (MSS) adalah  merupakan  bagian  dari  teknologi  komputer  saat  ini. Teknologi komputer merupakan bagian terpenting dalam dunia bisnis dan jelas juga pada bidang-bidang lainnya. Decision  Support  Systems (DSS)  atau  sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu  sistem  yang ditujukan  untuk  mendukung  manajemen  pengambilan  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  berbasis model yang terdiri dari prosedur-prosedur dalam pemrosesan datan dan juga sebagai pertimbangan. Sistem pendukung keputusan harus sederhana, robust, mudah untuk di kontrol, mudah beradaptasi, lengkap pada hal-hal penting [8].
2.4 Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution
Metode TOPSIS adalah salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM. Metode TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Konsep ini  banyak  digunakan  pada  beberapa  model  MADM  untuk  menyelesaikan  masalah  keputusan  secara praktis. Hal ini disebabkan karena konsepnya yang sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana [4].
Secara Umum, Prosedur TOPSIS mengikuti langkah - langkah sebagai berikut:
1. Membuat matriks keputusan yang ternomalisasi TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap alternatif A i pada setiap kriteria C j yang ternormalisasi, yaitu:
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 ........................................................................................................................ (2.3)
R= matriks baris; X= matriks kolom, dengan i = 1,2, …, m dan j = 1,2, …, n
2. Membuat matriks keputusan yang ternomalisasi terbobot
Solusi  ideal  positif  A + dan  solusi  ideal  negatif  A - dapat  ditentukan  berdasarkan  rating  bobot ternormalisasi (y ij ) sebagai:
y ij = w i r ij ...................................................................................................................................................................................................................... (2.4) y ij = rating bobot ternormalisasi; w i = bobot yang ditentukan, dengan i = 1,2 …, m dan j = 1,2, …, n; rij = matriks baris 3. Menentukan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negatif.
Matriks solusi  ideal  positif  A + dan matriks solusi  ideal  negatif A - dapat ditentukkan berdasarkan matriks keputusan:
𝐴 + =( 𝑌 1 + , 𝑌 2 + , 𝑌 3 + , … , 𝑌 𝑛 + ) 𝐴 − =( 𝑌 1 − , 𝑌 2 − , 𝑌 3 − , … , 𝑌 𝑛 − ) dengan
𝑌 𝑗 + = { 𝑌𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑎𝑥 ,  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑌𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑖𝑛 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
𝑌 𝑗 − = { 𝑌𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑎𝑥 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑌𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑖𝑛 ,
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
A= solusi ideal; Y= perbandingan terhadap solusi ideal 4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matrik solusi ideal positif & matrik solusi ideal negatif.
Jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai:
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑛 𝑗=1 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 ; i = 1,2, …., m
Jarak antara alternatif A i dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai:
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑦 𝑖 − − 𝑛 𝑗=1 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 ; i = 1,2, ..., m
D= penentuan jarak terhadap solusi ideal
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + ; 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚
V= nilai preferensi Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih dipilih.

## 2.5    Metodologi Penelitian

## 2.5.1 Flowchart Gambaran Umum Penelitian
Metodologi penelitian pada gambar 1 dimulai dengan proses pengambilan data siswa dan nilai siswa lalu  admin  membuat  soal  perbakat  dan  soal  tersebut  akan  di  isi  oleh  para  siswa.  Setelah  para  siswa menjawab  soal-soal  tersebut  maka  siswa  tersebut  akan  mendapat  nilai  dari  masing-masing  bakat  dan dilakukan proses perhitungan TOPSIS terhadap nilai bakat siswa dan nilai siswa.

## 2.5.2 Flowchart Gambaran Umum Sistem
Flowchart gambaran umum sistem pada gambar 2 dimulai dengan input minat/jurusan lalu dibagi dua proses. Pada proses pertama yaitu proses input kriteria akademik lalu melakukan input penilaian kriteria akademik dan setelah nilai  di  dapat  dilakukan konversi  nilai  menurut asumsi  akademik dan pada proses kedua yaitu proses input bakat, soal dan jawaban setelah itu akan mendapatkan nilai bakat lalu dilakukan konversi nilai menurut asumsi bakat dan setelah kedua nilai di konversi maka dilakukan proses perhitungan menggunakan TOPSIS dan menampilkan hasil perangkingan. 2.5.2 DFD level 0
Pada gambar 3 terdapat dua entitas luar yang berhubungan langsung dengan sistem yakni Guru BK dan Siswa. Guru BK  memberikan masukan data master berupa data login, data siswa, nilai  siswa, data bakat  dan  soal  bakat  yang  kemudian  diproses  oleh  sistem  serta  sistem  memberikan  keluaran  hasil akhir minat siswa. Siswa berinteraksi terhadap sistem dengan memberikan masukan data jawaban dan input minat yang selanjutnya akan diolah dan memberikan data hasil berupa rekomendasi jurusan yang akan di pilih.
............................................................................. (2.5) .................................................. (2.6) ........................................... 2.7) ........................................ (2.8) .............................................................. (2.9)
MULAI - DATA SISWA - NILAI SISWA MEMBUAT SOAL PER BAKAT SOAL DI ISI OLEH SISWA/I SMAN 2 KUPANG MENGHITUNG JUMLAH JAWABAN SOAL YANG BENAR MENGHITUNG NILAI BAKAT & NILAI SISWA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS REKOMENDASI PROGRAM STUDI SELESAI PERBANDINGAN SISTEM KONVERSI NILAI SISWA DAN NILAI BAKAT Gambar 1 Flowchart Gambaran Umum Penelitian MULAI INPUT KRITERIA AKADEMIK INPUT BAKAT, SOAL & JAWABAN INPUT PENILAIAN KRITERIA AKADEMIK PERHITUNGAN MENGGUNAKAN TOPSIS TAMPILKAN HASIL PERANGKINGAN SELESAI INPUT MINAT/ JURUSAN NILAI BAKAT KONVERSI NILAI MENURUT ASUMSI AKADEMIK KONVERSI NILAI MENURUT ASUMSI BAKAT
Gambar 2 Flowchart Gambaran Umum Sistem
0 GURU BK SISWA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN PERGURUAN TINGGI INPUT DATA & NILAI SISWA INPUT  KRITERIA BAKAT, BOBOT & BATASAN MINIMUM REKOMENDASI JURUSAN DATA / NILAI SISWA REKOMENDASI JURUSAN SISWA DATA LOGIN DATA JAWABAN NILAI DATA LOGIN VALIDASI LOGIN VALIDASI LOGIN INPUT  MINAT INPUT  SOAL & JAWABAN INPUT  KRITERIA AKADEMIK, BOBOT & BATASAN MINIMUM

## Gambar 3 DFD Level 0

## 2.5.3 DFD level 1
DFD level 1 pada gambar 4 didapatkan 5 proses. Proses 1 adalah proses login yang dilakukan oleh admin dan siswa untuk masuk ke dalam sistem. Untuk admin saat login pada proses 2 adalah menginput data minat dan data kriteria. Untuk admin pada proses 3 yaitu menginput data siswa berupa NISN, nama siswa, mata pelajaran, bobot mata pelajaran dan nilai siswa tersebut. Pada proses 4 yang dilakukan admin adalah  menginput  jenis  bakat,  bobot,  soal-soal  bakat  dan  jawabannya,  sedangkan  siswa  pada  proses  ini memberikan masukan berupa jawaban dari soal-soal yang sudah disediakan untuk di olah pada proses 5. Proses 5 adalah proses perhitungan metode, data yang diambil pada tabel nilai siswa dan tabel penilaian bakat  sehingga  di  olah  dan  outputnya  rekomendasi  jurusan  yang  sesuai  dengan  nilai  dan  bakat  siswa tersebut.
1.1 SISWA 3.1 4.1 5.1 ADMIN / GURU BK LOGIN DATA SISWA BAKAT PERHITUNGAN METODE T1 LOGIN T7 DATA SISWA Login Validasi Login Login Validasi Login Input Data Siswa Input Nilai Siswa Input Soal Input Jawaban Data Login Data Siswa Rekomendasi Jurusan Siswa Rekomendasi Jurusan Nilai Siswa Data Nilai Bakat 2.1 MINAT & KRITERIA Input Data Minat T8 NILAI SISWA Data Siswa Mata Pelajaran Nilai Siswa T13 PERANGKINGAN Data Soal Nilai Bakat (Soal) Input Jawaban T12 PENILAIAN Data Nilai T10 JAWABAN Data Jawaban T9 SOAL Data Soal Data Jawaban T11 PENGISIAN Data Pengisiian Input Kriteria Mata Pelajaran Data Mata Pelajaran T5 BAKAT Data Bakat Input Kriteria Bakat Input Bobot & Batasan Minimum (Mata Pelajaran & Bakat) Nilai Siswa Data Siswa T4 Bobot & Batasan Minimum (MP) T6 Bobot & Batasan Minimum (Bakat) Data Minat T2 MINAT T3 MATA PELAJARAN Bobot & Batasan Minimum Bobot & Batasan Minimum Bakat Bobot & Batasan Minimum (MP & Bakat) Data Minat Data Bobot & Batasan Min MP Data Bobot & Batasan Min Bakat Nilai Bakat

## 2.5.4 DFD level 2
Pada  DFD  level  2  di  gambar  5  merupakan  penjabaran  dari  DFD  level  1  proses  5.1  yaitu perhitungan  TOPSIS.  Dalam  proses  ini  terdapat  7  (tujuh)  proses  yaitu  proses  5.1  membuat  matriks keputusan terhadap kriteria yang berupa nilai yang sudah di konversi menggunakan asumsi dari masing- masing kriteria, proses 5.2 perhitungan terhadap matriks keputusan, proses 5.3 normalisasi terhadap matriks keputusan, proses 5.4 merupakan penentuan solusi ideal positif dan negatif, proses 5.5 penentuan jarak dari setiap nilai alternatif dengan solus ideal, proses 5.6 penentuan kedekatan relatif dari setiap alternatif dengan solusi ideal dan proses 5.7 merupakan hasil perangkingan terhadap alternatif.
ADMIN / GURU BK 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 T8 NILAI SISWA 5.6 MEMBUAT MATRIKS KEPUTUSAN PERHITUNGAN MATRIKS KEPUTUSAN PERHITUNGAN MATRIKS TERNORMALISASI PENENTUAN SOLUSI IDEAL POSITIF DAN IDEAL NEGATIF PERHITUNGAN JARAK DARI SETIAP NILAI ALTERNATIF DENGAN SOLUSI IDEAL POSITIF DAN NEGATIF PENENTUAN KEDEKATAN RELATIF DARI SETIAP ALTERNATIF DENGAN SOLUSI IDEAL 5.7 HASIL PERANGKINGAN T6 Bobot & Batasan Minimum (Bakat) T4 Bobot & Batasan Minimum (MP) T12 PENILAIAN T13 PERANGKINGAN ASUMSI NILAI AKADEMIK DAN NILAI BAKAT NILAI SISWA NILAI BAKAT NILAI SISWA NILAI BAKAT DATA BOBOT & BATASAN MIN DATA BOBOT & BATASAN MIN Rekomendasi Jurusan SISWA Rekomendasi Jurusan T2 MINAT NILAI BAKAT NILAI SISWA DATA MINAT Gambar 5 DFD Level 2

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Sesuai  dengan  tujuan dari  penelitian ini maka terbentuklah sebuah Sistem Pendukung Keputusan pemilihan program studi pada perguruan tinggi menggunakan metode TOPSIS di SMA Negeri 2 Kupang. Keluaran dari sistem ini dapat diimplementasikan untuk membantu para siswa dalam menentukan program studi yang sesuai  dengan bakat  dan minatnya. Sistem ini dapat  memberikan informasi  dan rekomendasi pilihan  program  studi  berdasarkan  hasil  perangkingan  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  sudah ditentukan.
3.1.1 Form Menu Utama Form menu utama merupakan form yang pertama kali ditampilkan ketika program dijalankan. Form ini akan hanya menampilkan menu beranda dan terdapat menu login di kanan atas form ini. Gambar form menu utama dapat dilihat pada Gambar 6.
3.1.2 Form Login
Pada form login ini terbagi menjadi dua jenis login yaitu login sebagai admin dan login sebagai siswa untuk dapat login ke dalam sistem. Gambar form login dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Form login

## 3.1.3 Form Menu Admin
Pada form menu  admin  ini  terdapat  tiga  menu  utama  yaitu  menu  beranda,  menu input dan  menu hasil. Pada menu input terdapat menu dropdown yaitu menu minat, menu kriteria akademik, menu kriteria bakat dan menu data siswa. Gambar form menu admin dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8 Form menu admin
3.1.4 Form Menu Siswa Soal Bakat
Pada form menu siswa soal bakat terdapat form untuk melihat contoh soal dan mulai mengerjakan soal-soal tersebut dengan adanya batasan waktu dalam pengerjaan soal tersebut. Gambar form menu siswa soal bakat dapat dilihat pada Gambar 9 dan gambar form soal bakat dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 9 Form menu siswa soal bakat Gambar 10 Form soal bakat

## 3.1.5 Form Menu Siswa Rekomendasi
Pada form menu siswa hasil rekomendasi ini terdapat form untuk melihat hasil rekomendasi program studi terhadap siswa tersebut berdasarkan minat dan bakatnya saat setelah mengerjakan semua soal bakat. Gambar form menu siswa hasil rekomendasi dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11 Form menu siswa rekomendasi
3.2
Pembahasan

## 3.2.1 Pengujian Confusion Matrix
Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  data  real  yang  didapatkan  dari  Ilmu  Komputer Universitas Nusa Cendana. Langkah-langkah yang harus dilakukan adalah dengan menentukan:
1. Nilai True Positive (TP) dimana nilai real dan hasil prediksi sistem menghasilkan nilai positive.
2. Nilai True Negative (TN) dimana nilai real dan hasil prediksi sistem menghasilkan nilai negative.
3. Nilai False  Positive (FP)  dimana  nilai  real negative tetapi  prediksi  sistem  menghasilkan  nilai positive.
4. Nilai False  Negative (FN)  dimana  nilai  real positive tetapi  prediksi  sistem  menghasilkan  nilai negative.
5. Nilai akurasi sistem menggunakan rumus Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN X 100%.
Data yang didapatkan dari tempat  penelitian yaitu berjumlah 60. Data tersebut  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 Data real jurusan Ilmu Komputer Universitas Nusa Cendana NO NAMA PILIHAN MASUK 1 2 3 1 ADIMAS R. MILLU Pend. Arsitek Tek. Arsitek Ilmu Komputer 2 AGATHA M. SAEKOKO Ilmu Komputer Ilmu Komunikasi 3 AINURROFIA IBRAHIM Ilmu Komputer Ilmu Komunikasi 4 ALDA A. SIRINGORINGO Ilmu Komputer Tek. Sipil Tek. Arsitek 5 ALEXIUS NO Kimia Ilmu Komputer Ekonomi Pemb. 6 ALI UMANAILO Ilmu Komputer Tek. Sipil 7 ALYAN E. SUMINTORO Ilmu Komputer Adm. Bisnis 8 ARDEAN RAFLIAN Ilmu Komputer Ilmu Komunikasi 9 ARMAN WICAKSONO Ilmu Komputer Agroteknologi Perawat (BJM) 10 ARYO R. HAMBA PULU Ilmu Komputer Tek. Sipil Tek. Informatika (Udayana) 11 AXEL C. KOLOKOTA Ilmu Komputer Adm. Bisnis 12 AYU SUHAIDA BADU Ilmu Komputer Pend. Mtk 13 BETHARIA B. ASMORO Ilmu Komputer Tek. Arsitek 14 DANIEL RAE LULU Ilmu Komputer Fisika 15 DEDI DURA Kimia Ilmu Komputer 16 DEVITA SUSANA SAJUNA Ilmu Komputer Kesehatan Masy. 17 DIAN ISMIYANTI Ilmu Komputer Kedokteran Manajemen (Unair) 18 DIMAS PUTRA SEDY Tek. Pertambangan Ilmu Komputer 19 EFRAIM K. D. KETTE Kedokteran Ilmu Komputer Kedokteran Hewan 20 EINJEL BEITRIX LIU Tek. Elektro Ilmu Komputer Kedokteran Hewan 21 ELMA KOAMESA Ilmu Komputer Ilmu Komunikasi Akuntansi (Brawijaya) 22 EUGENIUS N. S. MAMPUR Ilmu Komputer Tek. Mesin 23 FERREN S. LONG Ilmu Komunikasi Ilmu Komputer Tek. Elektro 24 GALFRINT REEVES JIMMI Ilmu Komputer Tek. Sipil 25 GUIDO ALFINO KIU Ilmu Komputer Tek. Elektro 26 HARUN A. S. THIMOTIUS Biologi Ilmu Komputer 27 HASMIATI Ilmu Komputer Ilmu Komunikasi Akuntansi 28 IKA YUNIATI REINHART Kesehatan Masy. Ilmu Komputer 29 IMANUEL J. G. BELI Ilmu Komputer Tek. Sipil Tek. Arsitek 30 INGGRIT CLESIA AMBESA Ilmu Komputer Ilmu Komunikasi 31 JERMIAS W. BOLING Ilmu Komputer Tek. Arsitek Agroteknologi 32 JULIET R. ANGELIA LAO Ilmu Komputer Kedokteran Hewan Ilmu Komputer (UI) 33 JURGAN LOUIS FEBBY Ilmu Komputer Kesehatan Masy. Ilmu Komunikasi 34 KASPER DIKI MALAIKAI Ilmu Komputer Tek. Sipil 35 KATARINA N. LAKONAWA Kedokteran Kedokteran Hewan Ilmu Komputer 36 KATIANA TASYA WADU Ilmu Komputer Tek. Elektro 37 MARIA DIANA SETIA Ilmu Komputer Pend. Kwn 38 MARIA FAUSTINA ANU Ilmu Komputer Kedokteran 39 MARYO  Y.  E.  D.  OSAN SINA Ilmu Komputer Tek. Informatika (Udayana) Tek. Informatika (Brawijaya) 40 MEGGY A. MESSAH Ilmu Komputer Biologi
NO NAMA PILIHAN MASUK 1 2 3 41 MEHELINA NENOHAIFETO Ilmu Komputer Ilmu Komunikasi 42 MEIGA K. E. SUAN Kesahatan Masy. Ilmu Komputer 43 MILDRED PETRUS LADO Kedokteran Ilmu Komputer Tek. Komputer (UGM) 44 NUR ALAMSYAH Ilmu Komputer Tek. Elektro 45 ONGKI SELLY Ilmu Komputer Tek. Elektro 46 PATRIUS ABINENO Ilmu Komputer Agrobisnis 47 RACHMAD OKTAVIANDI Pend. B. Inggris Ilmu Komputer 48 RICHARD R. WAANG Ilmu Komputer Psikologi 49 RICKY DETHAN Ilmu Komputer Pend. Mtk Tek. Arsitek 50 RIZAL PEBIANTO Ilmu Komputer Ilmu Peternakan Ilmu dan Industri Peternakan (UGM) 51 ROBINSON A. D. PELLU Ilmu Komputer Tek. Elektro 52 SIMON PETRUS BUNGALOLON Ilmu Komputer Ilmu Komputer (UGM) Pend. Mtk 53 THERESIA ROSNAWATI Ilmu Komputer Pend. B. Inggris Akuntansi 54 THOMAS JOHN V. BAGI Ilmu Komputer Tek. Elektro 55 WELMY SINLAE Kedokteran Hewan Ilmu Komputer FKIP Kimia 56 WENDY W. THEY Ilmu Komputer Tek. Elektro 57 YEREMIAS Y. NALLE Pend. Mtk Ilmu Komputer 58 YOHANA K. ANAGIRI Biologi Ilmu Komputer 59 YOLANDA M. MUTIARA Ilmu Komputer Kimia 60 YULIA A. S. D. NGARA Ilmu Komputer Pend. Ekonomi

## 3.2.2 Data Hasil Prediksi Sistem
Data hasil prediksi dari sistem didapatkan melalui proses perhitungan dengan menggunakan metode TOPSIS, kemudian langsung memperoleh hasil rekomendasi jurusan dari data yang diproses tersebut. Data hasil prediksi sistem dapat dilihat dalam tabel 2.
Tabel 2 Confusion matrix SISTEM Kondisi Sama Tidak sama DATA REAL Sama TP=47 FN=2 Tidak sama FP=11 TN=0

## IV. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan dan aplikasi yang dibangun maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Sistem pendukung keputusan pemilihan program studi pada perguruan tinggi yang telah dibangun dapat  memberikan  rekomendasi  program  studi  bagi  siswa  SMA  yang  berkeinginan  untuk melanjutkan studi ke perguruan tinggi.
2. Dari  pengujian  yang  dilakukan  dengan  confusion  matrix  terhadap  60  data  mahasiswa  ILKOM diperoleh  13  data  berbeda  dan  47  data  yang  sama  antar  hasil  sistem  dengan  data  real.  Sehingga didapatkan akurasi sistem sebesar 78,33 %.
3. Berdasarkan analisis hasil pengujian terhadap 13 data yang berbeda antara hasil sistem dan data real, 11  data  menyatakan  sistem  benar  dan  data  real  salah  dikarenakan  tidak  tahu  bakat  dan  minatnya masing-masing  dan  2  data  menyatakan  sistem  salah  dan  data  real  benar  dikarenakan  nilai  sains sangat kecil dibandingkan dengan nilai yang lainnya .
4.2 Saran
Adapun saran yang dapat disampaikan dalam pengembangan sistem ini yaitu:
1. Sistem  dapat  dikembangkan  dengan  melakukan  penambahan  kriteria  dan  alternatif  agar  dapat memberikan hasil rekomendasi yang lebih spesifik.
2. Metode TOPSIS bukanlah metode yang mutlak digunakan. Untuk itu bagi peneliti selanjutnya dapat menggunakan  metode  yang  lain  dalam  memberikan  rekomendasi  untuk  siswa  dalam  memilih program studi pada perguruan tinggi sesuai dengan bakat dan minatnnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada ibu Dony M. Sihotang, S.Kom.,M.Cs selaku dosen penguji.
DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ardila,  A.,  2014,  http://radenayuardila.blogspot.co.id/2014/11/makalah-assesment-test-bakat.html diakses 2 januari 2017.
[2] Dewi, A. K., 2009, ”Faktor-Faktor yang Melatarbelakangi Pengambilan Keputusan Memilih Program Studi di Perguruan Tinggi ”, Univeristas Negeri Malang, Malang.
[3]  Fatih,  D.,  2009,  “ Dss  Untuk  Rekomendasi  Pemilihan  Jurusan  Pada  Perguruan  Tinggi  Bagi  Siswa SMU”, Universitas Politeknik Elektronika Negeri Surabaya.
[4] Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., Wardoyo, R., 2006, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM), Graha Ilmu, Yogyakarta.
[5] Nurharyadi, M., 2009, Tes Bakat. sekarpsikologi.blogspot.com. di akses 2 januari 2017.
[6]  Rahendi, R., Tyroni  Y., 2013, “ Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bidang  Studi di  Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Analytic Network Process (ANP) ”, Universitas Brawijaya, Malang.
[7] Savitri, I., 2006, Sekolahkan Anak Tanpa Memaksa - Lembaga Psikologi Terapan Universitas Indonesia [8] Subakti, Irfan, 2002, “Decision Support System”, Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[9] Susilowati, P., 2008, Memilih jurusan di perguruan tinggi, http://www.e-psikologi.com, diakses tanggal 20 Oktober 2013.
[10] Winkel dan Hastutik, Bimbingan Dan Konseling Di Institusi Pendidikan, (Jakarta: PT Grasindo 2005), hlm 636-637.