DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.793 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PERBANDINGAN METODE MFEP DAN MAUT DALAM SELEKSI CALON PESERTA OLIMPIADE SAINS NASIONAL (OSN)
Dewi Maharani* 1 , Andri Nata 1
1 Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran Email: *dewimaharani15@gmail.com
Abstract : OSN  (National  Science  Olympiad)  is  a  competition  in  the  fields  of  science  and science designed by the government to develop students' talents and achievements. OSN is also one of the annual events that students are very interested in honing their abilities in the fields of science  and  science.  In  selecting  students  to  be  mentored  and included  in  OSN,  strict  internal selection  needs  to  be  done  by  schools  to  be  able  to  deliver  students  to  achieve  these achievements. During this time the selection made by teachers tends to be subjective, such as by directly  referring  participants  who  will  take  the  selection  test.  Like  in  the  Tamansiswa Sukadamai SMPS research location, so far the teacher selects OSN participants to only focus on those  who  get  1-3  in  the  class. The  purpose  of this study  is  to help  schools  select all students who  are interested in the Olympics  by  using  Decision  Support  System  technology.  Through a comparison of 2 methods, the Multy Factor Evaluation Process (MFEP) and the Multi Attribute Utility  Theory  (MAUT),  researchers  will  conduct  a  comparative  analysis  to  obtain  more consistent results. Based on the results that have been done, the MFEP method can produce the best prospective participants namely A13 with a value of 16.96. While the MAUT method can produce the best candidate OSN participants namely A5 with a value of 0.680. This research is expected to be helpful for the selection of prospective OSN participants.
Keywords: MFEP; MAUT; National Science Olympiad; decision support system .
Abstrak : OSN  (Olimpiade  Sains  Nasional)  merupakan  kegiatan  perlombaan  di  bidang  sains dan  ilmu  pengetahuan  yang  dirancang  pemerintah  untuk  mengembangkan  bakat  dan  prestasi siswa. OSN juga menjadi salah satu ajang tahunan yang sangat diminati siswa dalam mengasah kemampuan dibidang sains dan ilmu pengetahuan. Dalam memilih siswa yang akan dibimbing dan dikutsertakan dalam OSN, seleksi internal yang ketat perlu dilakukan sekolah untuk dapat mengantarkan siswa meraih prestasi tersebut. Selama ini seleksi yang dilakukan guru cenderung subyektif  seperti  dengan  menujuk  langsung  peserta  yang  akan  mengikuti  tes  seleksi.  Seperti halnya  dilokasi  penelitian  SMPS  Tamansiswa  Sukadamai,  selama  ini  guru  menyeleksi  peserta OSN  hanya  fokus  dengan  yang  mendapatkan  ranking  1-3  di  kelas  saja.  Adapun  tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  sekolah  menyeleksi  seluruh  siswa  yang  berminat  dalam olimpiade dengan menggunakan teknologi Sistem Pendukung Keputusan. Melalui perbandingan 2  metode  yaitu  Multy  Factor  Evaluation  Process  (MFEP)  dan  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT), peneliti akan melakukan analisis perbandingnan untuk mendapatkan hasil yang lebih konsisten.  Berdasarkan  hasil  yang  telah  dilakukan,  metode  MFEP  dapat  menghasilkan  calon peserta  terbaik  yaitu  A13  dengan  nilai16,96.  Sedangkan  metode  MAUT  dapat  menghasilkan calon  peserta  OSN  terbaik  yaitu  A5  dengan  nilai  0,680.  Penelitian  ini  diharapatkan  dapat membantu untuk seleksi calon peserta OSN.
Kata Kunci : MFEP; MAUT; Olimpiade Sains Nasional, Sistem Penunjang Keputusan
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.793 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
OSN  (Olimpiade  Sains  Nasional)
merupakan kegiatan perlombaan dibidang  sains  dan  ilmu  pengetahuan yang dirancang pemerintah untuk mengembangkan  bakat  dan  prestasi siswa[1][2].  OSN  juga  menjadi  salah satu  ajang  tahunan  yang  sangat  diminati siswa  dalam  mengasah  kemampuan dibidang  sains  dan  ilmu  pengetahuan. Pada  tahun  2018,  1.433  siswa  yang berkompetisi di ajang OSN. Untuk dapat menjadi  peserta  dan  mendapatkan  juara dalam  dalam  kompetisi  ini  bukanlah  hal yang  mudah.  Perlu  adanya  pembim- bingan  yang  intensif  kepada  siswa  yang memiliki  potensi.  Dalam  memilih  siswa yang  akan  dibimbing  dan  dikutsertakan dalam  OSN,  seleksi  internal  yang  ketat perlu  dilakukan  sekolah  untuk  dapat mengantarkan  siswa  meraih  prestasi tersebut.  Selama  ini  seleksi  yang dilakukan  guru  cenderung  subyektif seperti dengan menujuk langsung peserta yang akan mengikuti tes seleksi.
Seperti  halnya  dilokasi  penelitian SMPS  Tamansiswa  Sukadamai,  selama ini  guru  menyeleksi  peserta  OSN  hanya fokus dengan yang mendapatkan ranking 1-3  di  kelas  saja.  Hal  ini  dikarenakan minimnya sumber daya untuk
melakukan  seleksi  jika  dilakukan  bagi seluruh  siswa  dengan  kriteria  penilaian yang  tidak  sedikit.  Kondisi  ini  jelas menghambat  siswa  lain  yang  berminat namun  tidak  juara  dikelas.  Padahal  bisa saja  ada  siswa  yang  tidak  rangking  1-3 justru  memiliki  keahlian  pada  bidang yang  diolimpiadekan.  Hasilnya,  belum ada  siswa  yang  mampu  bersaing  di tingkat kecamatan. Adapun tujuan
penelitian  ini  adalah  untuk  membantu sekolah  menyeleksi  seluruh  siswa  yang berminat dalam olimpiade tersebut.
Berdasarkan uraian dari
permasalahan  di  atas,  peneliti  tertarik untuk  melakukan  proses  penelitian dengan  menerapkan  teknologi  yang dapat  menentukan  siswa  yang  layak mengikuti  seleksi  OSN.  Teknologi  yang dimaksud  yaitu  dengan  menerapkan sistem  pendukung  kepu-tusan  (SPK). SPK  banyak  diterapkan  dalam  bidang pendidikan  kesehatan  dan  manajemen dan  lainnya.  Teknologi  SPK  secara fungsi  berguna  membantu  manajemen dalam  menganalisis  factor/kriteria  yang kompleks  dan  rumit  terhadap  penilaian suatu  alternative  dengan  memberikan rekomendasi  preferensi  yang  secara umum berbentuk perangkingan[3]. Dalam masalah penelitian ini, penerapan tersebut dilakukan dengan proses perbandingan 2 metode untuk
mendapatkan  hasil  perbandingan  yang lebih  beragam  untuk  direkomendasikan kepada pengambil keputusan[4]. Adapun metode  yang  digunakan  adalah Multy Factor  Evaluation  Process (MFEP) merupakan  metode  yang  menimbang beberapa faktor yang berpengaruh terdahap alternatif[5][6]. Sedangkan metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT) merupakan metode yang memiliki  rancangan  evaluasi    dengan bobot dan nilai relavan terhadap alternatif [7]. Metode MFEP didefenisikan sebagai sebuah metode dengan pendekatan  sistem  pembobotan.  Pada sebuah  masalah  pengambilan  keputusan dengan  multi  kriteria,  seorang  manajer dapat  menilai  dan  menimbang  semua kriteria dengan pendekatan intuitif kuantitatif  dalam  menilai  kriteria  apa yang  paling  penting  dalam  suatu penilaian alternatif [8]. Berikut merupakan prosedur proses perhitungan menggunakan metode MFEP, antara lain: 1. Menentukan  kriteria  dan  bobot
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.793 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
kriteria  dengan  total  bobot  adalah sama dengan 1 (Σ pembobotan = 1).
2. Memberikan  nilai  pada  semua kriteria  yang  akan  dinilai/diproses pada  perhitungan  yang  bersumber dari data-data yang telah dikumpulkan.Yaitu  nilai  evaluasi kriteria  terhadap  altenatif  dengan interval antara 0 - 1. 3. Nilai yang telah didapatkan selanjutnya diproses dengan perhitungan perkalian dengan masing-masing  bobotkriteria  yang dilanjutkan dengan perhitungan penjumlahan  dengan  hasil  masing- masing perkalian sebelumnya.
Evaluasi  kriteria  diakhiri  dengan melihat total dengan ketentuan, total terbesar merupakan  yang alternative yang terbaik[9].
Metode  MAUT  ( Multi  Atribute Utility  Theory )  didefenisikan  sebagai sebuah  algoritma  dengan  pendekatan menghitung  evaluasi  akhir  (x)  pada sebuah nilai elemen x yang biasa disebut dengan  nilai  bobot  dengan  perhitungan penjumlahan  dengan  nilai  bobot  dalam dimensinya  atau  yang  biasa  disebut dengan utilitas[10].
Langkah  pertama  yang  dilakukan adalah  menentukan  normalisasi  bobot alternatif melalui persamaan berikut,
dimana : 𝑈 ( 𝑥 )  =Alternatif dengan  yang  telah dinormalisasi, 𝑥𝑖 =bobot masing-masing alternatif, 𝑥𝑖 − = bobot minimum atau terburuk, 𝑥𝑖 + = bobot maximum terbaik Perhitungan  utilitas  normalisasi  atribut didasarkan pada Persamaan 2.
dimana : 𝑉 ( 𝑥 )  =  nilai  keseluruhan  dari  alternatif pilihan suatu subkriteria,
𝑊𝑗 = bobot kriteria,
𝑋𝑖𝑗 =  nilai  alternatif  pilihan  suatu subkriteria, 𝑖  = alternatif pilihan, j   = subkriteria, n  = jumlah sampel penelitian

## METODE
Penelitian  dilaksanakan  di  SMP Swasta Taman Siswa Sukadamai dengan jumlah  responden  sebanyak  6  orang yang bepengalaman dibidangnya.
Adapun  prosedur/langkah-langkah  dari penelitian ini yaitu sebagai berikut :
1. Studi Pustaka Kajian  pustaka  bertujuan  mene- mukan  dan  mempelajari  referensi pendukung dalam permsalahan seleksi  calon  peseta  OSN  untuk diterapkan  ke  dalam  metode  MFEP dan MAUT.
2. Penyusunan Instrumen Penyusunan  instrumen  didasarkan pada  studi  pustaka  dan  untuk persiapan pengumpulan data.
3. Pengumpulan Data Pegumpulam data dilakukan dengan menggunakan  instrument  angket yang  telah  disiapkan  dan  divalidasi oleh  pakar  terkait  OSN  berupa kriteria  maupun  alternative  yang akan dianalisis.
4. Analisis Data Analisis  dilakukan  dalam  penelitian melalui  perbandingan  antara  2 metode  SPK  yaitu  MFEP  dan MAUT. Proses perbandingan dilakukan  untuk  melihat  alternati mana  yang  terbaik  antar  metode tersebut  atau  memiliki  alternatif sama yang terbaik.
(1)
(2)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.793 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  dari  pengum- pulan data di lokasi penelitian, data yang dikumpulkan  akan  diterapkan  ke  dalam perbandingan  dalam  penerapan  metode
MFEP dan MAUT. Berikut ini merupakan langkah penyelesaian metode
MFEP.
1. Menentukan faktor dan bobot faktor dimana  total  pembobotan  harus sama dengan 1 yaitu pada tabel 1. Tabel 1. Factor Weight Kriteria Keterangan Bobot C1 Ranking 0,12 C2 Nilai Matematika 0,27 C3 Nilai Fisika 0,25 C4 Nilai Kimia 0,23 C5 Nilai Kepribadian 0,13 1 2. Mengisi  data  nilai  kriteria  dan alternatif calon peserta OSN.
Tabel 2. Nilai Faktor dan Alternatif A/C C1 C2 C3 C4 C5 A1 80 100 60 80 90 A2 60 80 95 80 80 A3 60 60 90 70 70 A4
80 100 60 70 70 A5 60 100 80 80 90 A6 100 100 60 60 70 A7 60 80 60 90 80 A8 40 100 80 80 80 A9 100 60
90 70 70 A10 80 100 80 70 70 A11 60 80 80 100 60 A12 60 100 70 70 80
A13 100 80 100 80 60
A14 100 60 80 100 60 A15 80 60
80 60 50 3. Proses menghitung Weighted Evaluation (x)  dengan  mengalikan nilai alternatif dengan Weight
Factor (WF).  Berikut  perhitungan bobot dan faktor evaluation.
a. A1 dengan C1-C5. C1 = 0,12 * 80 = 9,6
C2 = 0,27 * 100 = 27 C3 = 0,25 * 60 = 15
C4 = 0,23 * 80 = 18,4 C5 = 0,13 * 90 = 11,7 Adapun  hasil  dari  perhitungan  dari keseluruan alternatif dengan setiap bobot disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Weight Evaluation (x) A/C C1 C2 C3 C4 C5 A1 9,6 27 15 18,4 11,7 A2 7,2 21,6 23,75 18,4 10,4 A3 7,2 16,2 22,5 16,1 9,1 A4 9,6 27 15 16,1 9,1 A5 7,2 27 20 18,4 11,7 A6 12 27 15 13,8 9,1 A7 7,2 21,6 15 20,7 10,4 A8 4,8 27 20 18,4 10,4 A9 12 16,2 22,5 16,1 9,1 A10 9,6 27 20 16,1 9,1 A11 7,2 21,6 20 23 7,8 A12 7,2 27 17,5 16,1 10,4 A13 12 21,6 25 18,4 7,8 A14 12 16,2 20 23 7,8 A15 9,6 16,2 20 13,8 6,5 b. Berdasarkan hasil Weighted
Evaluation (x)  diatas,  tahapan  akhir metode  MFEP  adalah  menghitung total Weighted Evaluation (x). XA1 = 9,6+27+15+18,4+11,7  = 16,34 XA2= 2+21,6+23,75+18,4+10,4 = 16,27 XA3 = 7,2+16,2+22,5+16,1+9,1 = 14,22 Adapun  hasil  dari  total  dari  keseluruhan alternatif disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Total Weighted Evaluation (x) A/C Total RANGKING A1 16,34 4 A2 16,27 5 A3 14,22 14 A4 15,36 11 A5 16,86 2 A6 15,38 10 A7 14,98 13 A8 16,12 6 A9 15,18 12 A10 16,36 3 A11 15,92 7 A12 15,64 9 A13 16,96 1 A14 15,8 8 A15 13,22 15
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.793 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Setelah  selesai  melakukan  penerapan metode MFEP dan menghasilkan perankingan. Selanjutnya dilakukan penerapan  dengan  metode  MAUT, adapun langkah penyelesaiannya sebagai berikut.
1. Pada  penerapan  metode  MAUT, bobot  yang  digunakan  sama  dengan metode MFEP diatas, bobot tersebut sesuai dengan tabel 1.
2. Pada  data  nilai  alternatif  dan kriteria,  nilai  yang  diperoleh  pun sesuai  dengan  penerapan  metode MFEP  sebelumnya,  yaitu  sesuai pada tabel 2.
3. Selanjutnya  melakukan  perhitungan matriks normalisasi sebagai berikut.
a. Perhitungan A1 dengan C1-C5
C1 = (80-40) / (100-40) = 0,667 C2 = (100-60) / (100-60) = 1 C3 = (60-60) / (100-60) = 0 C4 = (80-60) / (100-60) = 0,5 C5 = (90-50) / (90-50) = 1 Adapun hasil dari keseluruhan perhitungan  dari  matriks  normalisasi disajikan pada tabel 5.
Tabel 5. Matriks Normalisasi A/C C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,667 1 0 0,5 1 A2 0,333 0,5 0,875 0,5 0,75 A3 0,333 0 0,75 0,25 0,5 A4 0,667 1 0 0,25 0,5 A5 0,333 1 0,5 0,5 1 A6 1 1 0 0 0,5
A7 0,333 0,5 0 0,75 0,75 A8 0 1 0,5 0,5 0,75 A9 1 0 0,75 0,25 0,5 A10 0,6667 1 0,5 0,25 0,5 A11 0,3333 0,5 0,5 1 0,25 A12 0,3333 1 0,25 0,25 0,75 A13 1 0,5 1 0,5 0,25 A14 1 0 0,5 1 0,25 A15 0,6667 0 0,5 0 0 4. Selanjutnya  menghitung  total  dari perkalian matriks normalisasi dengan bobor sebagai berikut. A1=(0,12*0,667)+(0,27*1)+(0,25*0) +(0,23*0,5)+(0,13*1)  = 0,595 A2= 0,12*0,333)+(0,27*0,5)+(0,25 *0,875) +(0,23*0,5)+(0,13*0,75) = 0,606 A3 = (0,12*0,333)+(0,27*0)+(0,25 *0,75) +(0,23*0,25)+(0,13*0,5) = 0,350 Adapun  hasil  dari  keseluruhan perhitungan dari matriks normalisasidengan  bobot  disajikan pada tabel 6. Tabel 6. Hasil Total Matriks Normalisasi & Perankingan A/C Total RANGKING A1 0,595 6 A2 0,606 4 A3 0,350 14 A4 0,473 10 A5 0,680 1 A6 0,455 11 A7 0,445 12 A8 0,608 3 A9 0,430 13 A10 0,598 5 A11 0,563 7 A12 0,528 8 A13 0,653 2 A14 0,508 9 A15 0,205 15

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terimakasih kepada
DRPM  Deputi  Bidang  Penguatan  Riset Dan  Pengembangan  Kementerian  Riset Dan Teknologi/Badan Riset Dan Inovasi Nasional Sesuai dengan Kontrak Penelitian Tahun Anggaran 2020.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.793 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini,  kriteria- kriteria  yang  dapat  diterapkan  dalam seleksi  calon  perserta  OSN  adalah Ranking, Nilai Matematika, Nilai Fisika, Nilai  Kimia,  dan  Nilai  Kepribadian. Perbandingan metode MFEP dan MAUT dapat  membantu  untuk  seleksi  calon peserta  OSN.  Perbandingan  tersebut yaitu metode MFEP dapat menghasilkan calon  peserta  terbaik  yaitu  A13  dengan nilai  16,96.  Sedangkan  metode  MAUT dapat  menghasilkan  calon  peserta  OSN terbaik yaitu A5 dengan nilai 0,680

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Halimah,  “E-JUPEKhu  E- JUPEKhu,” vol. 3, no. September, pp. 41–52, 2014.
[2] J. Inovasi et al. , “32 | P a g e 33 | P a g e,” vol. 8, no. 1, pp. 32–38, 2018.
[3] M.  A.    Sembiring,  “Penerapan Metode Simple Additive Weighting Sebagai Strategi Pembinaan  Kecerdasan  Anak,” Jurteksi ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  65–70, 2017, doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.35.
[4] B.  Prasetyo,  W.  Laksito,  and  S. Siswanti,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Internet  Operator  Telekomunikasi Dengan  Metode  Ahp  (Analytical
Hierarchy  Process),” J.  Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 1, no. 2, pp. 7–12, 2013, doi: 10.30646/tikomsin.v1i2.125.
[5] I.  S.  Harumy,  T.H.F.,  “Sistem Penunjang  Keputusan  Penentuan Jabatan  Manager,” Semin.  Nas. Teknol.  Inf.  dan  Multimed.  2016 , pp. 6–7, 2016.
[6] D.  Y.  N.  Sri  Wahyuni,  “DOI :
https://doi.org/10.33330/jurteksi.v
6i1.392  METODE  AHP  DAN METODE  MFEP  Sekolah  Tinggi Manajemen Infromatika dan Komputer Royal DOI https://doi.org/10.33330/jurteksi.v 6i1.392,”  vol.  VI,  no.  1,  pp.  43– 50, 2019, [7] N. Hadinata, “Implementasi Metode  Multi  Attribute  Utility Theory  (MAUT)  Pada  Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan  Penerima  Kredit,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) ,  vol.  7,  no.  2,  p.  87, 2018, doi: 10.32736/sisfokom.v7i2.562. [8] M.  R.  Okaviana  and  R.  Susanto, “Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi  Pemilihan  Program Studi Menggunakan Metode Multifactor Evaluation Process Di Sma Negeri 1 Bandung,” Komputa    J.  Ilm.  Komput.  dan Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  50–57,
2014,
doi: 10.34010/komputa.v3i2.2389.
[9] I.  Afrianty  and  R.  Umbara, “Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  Menentukan  Kelayakan Calon Penerima Zakat Menerapkan Multi- Factor Evaluation  Process  (MFEP),” Semin.  Nas.  Teknol.  Informasi, Komun. dan Ind. 8 , no. November, pp. 87–94, 2016.
[10]  E.  Satria,  N.  Atina,  M.  E. Simbolon,  and  A.  P.  Windarto, “Spk:  Algoritma  Multi-Attribute
Utility Theory (Maut) Pada Destinasi Tujuan Wisata Lokal Di Kota  Sidamanik,” Comput.  Eng.
Sci.  Syst.  J. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  168, 2018, doi: 10.24114/cess.v3i2.9954.: