SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN UANG KULIAH TUNGGAL KEPADA MAHASISWA BARU DI UNIVERSITAS NUSA CENDANA MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)
Benyamin Imanuel Libing 1 , Dony M. Sihotang 2 , Meiton Boru 3
Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains Dan Teknik Universitas Nusa Cendana Email: libingjimries@gmail.com 1 , dmsihotang99@gmail.com 2 , meitonboru@staf.undana.ac.id 3

## INTISARI
Uang  Kuliah  Tunggal  (UKT)  merupakan  kebijakan  pemerintah  untuk  membantu masyarakat kurang mampu memperoleh pendidikan sampai ke perguruan tinggi. Dalam penentuan UKT, Universitas Nusa Cendana menggunakan metode wawancara. Banyaknya jumlah mahasiswa baru  yang  diwawancarai  untuk  menetapkan  UKT  maka  mempengaruhi  tingkat  keletihan  dari pewawancara dan juga mempengaruhi keputusan yang diambil tidak lagi bersifat objektif, sehingga perlu sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk membantu menangani masalah tersebut. Metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution) merupakan salah satu  metode  dalam  SPK  yang  dapat  membantu  menyelesaikan  masalah  tidak  terstruktur.  Sistem akan menyeleksi setiap alternatif menggunakan lima kriteria yaitu pendapatan orang tua, rekening air dan listrik, aset, jumlah tanggungan dan pekerjaan. Hasil dari  pengujian senstifitas perubahan bobot, yang paling besar yaitu pada rekening air dan listrik dengan 91.66% dan yang paling sedikit yaitu pada pekerjaan dengan 35%. Sedangkan pengujian akurasi standar memperoleh hasil 26.66%.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS, Uang Kuliah Tunggal

## ABSTRACT
Single  tuition  fee  is  government  policy  for  poor  people  to  get  education  until  the  college.  In determination of single tuition fee, University of Nusa Cendana used the interview method. Amount of new student interviewed to determinate of single tuition fee then influence the level of weariness from interviewer  and  also  termination  is  not  objectively.  So  needed  a  decision  support  system  to  help  this problem. The TOPSIS method (Technique for order preference by similarity to ideal solution) is a one method in decision support  system that can help the unstructured problem. The system will select  the alternative  using  five  criteria  like  parent  income,  water  and  electricity  account,  asset,  number  of dependents and occupation. The result from sensitivity of weight change are the large number on water and electricity with 91.66% and smallest  number on occupation with 35%. Meanwhile from  standard accurate test get the result 26.66%.
Keywords: Decision Support System, TOPSIS, Single Tuition Fee

## I PENDAHULUAN
Pada tahun 2013/2014 pemerintah menerapkan sebuah kebijakan baru yang diberi nama Uang  Kuliah  Tunggal  (UKT)  pada  Perguruan  Tinggi  Negeri.  Kebijakan  yang  dibuat  untuk membantu masyarakat khususnya yang kurang mampu dalam memperoleh pendidikan sampai ke Perguruan Tinggi.
Dalam  proses  penentuan,  Undana  menerapkan  proses  wawancara  yang  menjadi  tahap penentuan  UKT  kepada  mahasiswa  baru.  Pada  tahap  ini  mahasiswa  akan  ditanya  beberapa pertanyaan,  setelah  itu  mahasiswa  menyerahkan  berkas  pengajuan  UKT  yang  kemudian  akan ditentukan menurut kemampuan setiap mahasiswa.
Dengan  banyaknya  jumlah  mahasiswa  baru  yang  diwawancarai  untuk  menetapkan jumlah UKT yang akan diberikan  maka secara tidak langsung mempengaruhi tingkat keletihan dan secara langsung mempengaruhi keputusan yang diambil tidak lagi bersifat objektif.
Untuk  menghindari  keputusan  yang  tidak  objektif  perlu  adanya  sebuah  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu dalam penentuan UKT yang akan diterima mahasiswa  baru.  Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  ( Decision  Support  System )  merupakan sebuah  sistem  interaktif  berbasis  komputer  yang  membantu  pembuat  keputusan  memanfaatkan data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  yang  bersifat  tidak  tersruktur  dan  semi terstruktur [1] . Metode TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) merupakan  salah  satu  metode  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  memiliki  beberapa kelebihan diantaranya konsepnya yang sederhana dan mudah dipahami, sistem komputasi yang efisien,  dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana [3] .

## II MATERI DAN METODE

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Scoot-Morton dalam Turban (2005) mendefinisikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  terstruktur [3] .  Menurut  Turban  untuk mencapai  keberhasilan,  sistem  tersebut  haruslah  sederhana,  kokoh  atau  kuat,  mudah  dikontrol, adaptif,  lengkap  pada  hal-hal  yang  penting  dan  mudah  untuk  berkomunikasi [6] .  Secara  implisit pengertian  tersebut  berasumsi  bahwa  sistem  tersebut  berbasis  komputer  dan  menyajikan kemampuan memecahkan masalah bagi penggunanya.
Dalam proses pengambilan keputusan, ada tiga fase utama dikemukakan oleh Simon (1977) dalam Turban, dkk. (2005) . Tiga fase utama itu meliputi : inteligensi, desain, dan pilihan (kriteria). Simon kemudian menambahkan fase keempat, yakni implementasi. Monitoring dapat dianggap sebagai fase kelima, sebagai bentuk umpan balik. Akan tetapi oleh Turban, monitoring dipandang sebagai fase inteligensi yang diterapkan pada fase implementasi [7] .
2.2 Technique for Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)
Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ( TOPSIS) adalah salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria.  Metode  ini  banyak  digunakan  untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis [5] . Metode TOPSIS merupakan salah satu metode  yang  termasuk  dalam Multi  Attribute  Decision  Making yang  dimana  hasil  dari perhitungan merupakan solusi terbaik yang dilihat dari total nilai preferensi yang dihasilkan [8] . Langkah-langkah dalam prosedur metode TOPSIS adalah sebagai berikut:
a. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi. Topsis  membutuhkan rating kinerja  setiap  alternatif 𝐴 𝑖 pada  setiap  kriteria 𝐶 𝑗 yang ternormalisasi, yaitu:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ; dengan i = 1,2,3, …, m; dan j = 1,2,3, …, n
b. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 ; dengan i = 1,2,3, …, m; dan j = 1,2,3, …, n Keterangan:
𝑦 𝑖𝑗 = Rating bobot ternormalisasi 𝑤 𝑖 = Bobot yang ditentukan 𝑟 𝑖𝑗 = Rating kinerja ternormalisasi dari alternatif 𝐴 𝑖 pada atribut 𝐶 𝑗 c. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
Solusi ideal positif ( 𝐴 + ) dihitung berdasarkan 𝐴 + =( 𝑌 1 + , 𝑌 2 + , 𝑌 3 + , … , 𝑌 𝑛 + )
2.3 2.4 2.5
Dengan
𝑌 𝑗 + =
{ 𝑌𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑎𝑥 ,  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑌𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑖𝑛 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 Solusi ideal negatif ( 𝐴 − ) dihitung berdasarkan: 𝐴 − =( 𝑌 1 − , 𝑌 2 − , 𝑌 3 − , … , 𝑌 𝑛 − )
Dengan
𝑌 𝑗 − =
{ 𝑌𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑖𝑛 ,  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛
𝑌𝑖𝑗 𝑖 𝑚𝑎𝑥 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
d. Menentukan jarak antara alternatif 𝐴 𝑖 solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
Jarak alternatif 𝐴 𝑖 dengan solusi ideal positif:
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑗 + ) 2 ;                               𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚 𝑛 𝑗=1
Jarak alternatif 𝐴 𝑖 dengan solusi ideal negatif:
𝐷 𝑖 − = √∑(𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑗 − ) 2 ;                               𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚 𝑛
𝑗=1
e. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
Nilai preferensi 𝑉 𝑖 untuk setiap alternatif diberikan sebagai:
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 + ;                       𝑖 = 1,2,3, … , 𝑚
f. Mengurutkan Pilihan.
Alternatif dapat diurutkan berdasarkan urutan 𝑉 𝑖 maka dari itu, alternatif terbaik adalah yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif.
2.3 Uang Kuliah Tunggal (UKT)
UKT adalah pembiayaan kuliah pada kategori I (satu) sampai dengan V (lima) per semester tergantung  pada  program  studi  dimana  mahasiswa  baru  bersangkutan  diterima.  Nilai  UKT dihitung berdasarkan Unit Cost atau Akuntansi Biaya, yang merupakan hasil dari penjumlahan semua  biaya  yang  dibutuhkan  mahasiswa  sesuai  dengan  program  studi  masing-masing  dibagi dengan masa studi selama menempuh perkuliahan [4] .

## 2.4 Gambaran Umum
Berikut akan dijelaskan alur sistem  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Berdasarkan  gambar  alur  dokumen,  terlihat  bahwa  sistem  ini  dimulai  dengan  pengguna ( user ) memasukan data yang ditetapkan pada sistem ini. Setelah itu sistem langsung menghitung bobot  setiap  kriteria  yang  ada  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS.  Setelah  sistem menampilkan  nilai  preferensi  dan  hasil  penetapan  golongan  UKT  kemudian  sistem  akan menyimpan seluruh data tersebut yang siap ditampilkan pada sistem dan dicetak.
Pada HIPO SPK penetapan UKT kepada mahasiswa baru terdapat 2 (dua) level yaitu level 0 (nol) dan level 1 (satu). Level 0 terdiri dari proses 1.0 yaitu log in, proses 2.0 olah data, proses 3.0  perhitungan  TOPSIS,  dan  proses  4.0  cetak  laporan  data  mahasiswa  penerima  UKT. Sedangkan, level 1 merupakan pecahan dari proses 3.0 yaitu perhitungan TOPSIS.
2.6 2.7 2.8
2.9
2.10 2.11
Mulai selesai Data Mahasiswa, Data Kriteria, Data Detail Kriteria Menentukan matriks melalui setiap bobot penilaian kriteria yang dimasukkan Normalisasi matriks menjadi normalisasi terbobot Menentukan matriks solusi ideal positif dan negatif Menentukan jarak nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif Menentukan nilai preferensi setiap alternatif database Menetapkan klasifikasi golongan uang kuliah tunggal Gambar 1. Metodologi Penelitian 0 3.5 3.4 3.3 3.2 3.1 4.0 3.0 2.0 1.0 Sistem pendukung keputusan penentuan UKT untuk mahasiswa baru Perhitungan TOPSIS Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif Menentukan solusi ideal positif dan negatif Normalisasi terbobot matriks keputusan Normalisasi matriks keputusan Membuat matriks awal kriteria dan alternatif Cetak Laporan Olah data Login 3.6 Menentukan Jenis UKT Gambar 2. HIPO SPK Penentuan UKT Mahasiswa Baru Pegawai Kepala BAAKPSI Mahasiswa 0 Sistem pendukung keputusan Penentuan UKT untuk mahasiswa Informasi login, Informasi data mahasiswa, Informasi data kriteria, Informasi data detail kriteria Informasi Data Golongan UKT Laporan data mahasiswa, Laporan hasil penentuan UKT Data login, Data mahasiswa, Data kriteria Data Detail Kriteria, Data Golongan UKT Laporan hasil Penentuan UKT mahasiswa baru Informasi Hasil Penentuan UKT

## Gambar 3. Diagram Konteks
Sistem Pendukung Keputusan penentuan UKT untuk mahasiswa memiliki 3 (tiga) entitas. Pegawai  merupakan  entitas  yang  dapat  memberikan  masukan  pada  sistem  serta  mendapatkan keluaran sistem berupa laporan, sedangkan mahasiswa adalah entitas yang mendapat informasi hasil penentuan UKT dan kepala BAAKPSI adalah entitas yang hanya mendapatkan keluaran dari sistem berupa laporan.
Pada sistem terdapat 4 (empat) proses utama yaitu proses 1.0 yaitu proses log in, proses 2.0 olah data, proses 3.0 perhitungan TOPSIS dan proses 4.0 cetak laporan.
Proses  3.0  merupakan  proses  mengolah  data  mahasiswa,  data  detail  kriteria  dan  data golongan  yang  dilakukan  dengan  perhitungan  TOPSIS  sehingga  mendapat  keluaran  berupa penetapan UKT kepada mahasiswa. Sedangkan proses 4.0 merupakan proses yang menghasilkan
laporan. Laporan yang diperoleh berupa laporan data mahasiswa pembayar UKT dan laporan hasil penentuan UKT.
Pegawai Kepala BAAKPSI Mahasiswa 4.0 Cetak Laporan 1.0 2.0 3.0 Perhitungan TOPSIS Login Olah data D1 T. Login D2 D7 D6 T. Kriteria T. Detail T. Mahasiswa Data Login Data Login
Data Login Validasi Login Data Mahasiswa Data Mahasiswa Data Mahasiswa Data Detail Kriteria Nilai Preferensi Data Hasil Perhitungan TOPSIS Informasi hasil penentuan UKT Laporan Hasil Penentuan UKT Mahasiswa Baru Laporan Hasil Penentuan UKT Mahasiswa Baru D3 D4 D5 T. Jurusan T. Fakultas T. Golongan Data Mahasiswa Data Jurusan Data Jurusan Data Fakultas Data Fakultas Data Golongan Data Golongan Data Kriteria Data Kriteria Data Detail Kriteria Data Detail Kriteria Data Mahasiswa Data Jurusan Data Jurusan Data Fakultas Data Fakultas Data Golongan Data Golongan Data Kriteria Data Kriteria Data Detail Kriteria Data Detail Kriteria Data Golongan D8 T. Nilai Nilai Preferensi Gambar 4. DFD Level 0 Pegawai 3.5 3.4 3.3 3.2 3.1 Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif Menentukan solusi ideal positif dan negatif Normalisasi matriks keputusan Membuat matriks awal kriteria dan alternatif Normalisasi terbobot matriks keputusan 3.6 Hasil Penentuan D2 D7 T. Detail T. Mahasiswa Nilai Alternatif Data Mahasiswa Data Mahasiswa Data Mahasiswa Data Detail Kriteria Data Detail Kriteria Data Mahasiswa N_ Preferensi Informasi Hasil Penentuan Data Detail Kriteria Data Mahasiswa Data Mahasiswa Data Detail Kriteria Data Mahasiswa

## Gambar 5. DFD Level 1
DFD  level  1  proses  3.0  merupakan  penjabaran  dari  DFD  level  0  proses  3.0  yaitu perhitungan TOPSIS.
Kriteria Golongan Fakultas Jurusan Mahasiswa Login Detail Kriteria Memiliki Memiliki Memiliki Memiliki Memiliki Memiliki NamaJurusan IdJurusan* Id_Fakultas* NamaFakultas IdGolongan* Batasbawah Batasatas Nominal NamaGolongan NamaKriteria BobotKriteria IdKriteria* JenisKriteria IdDetail* BobotDetail NamaDetail Nama Email NoTelpon JK Asaltes N_Preferensi Alamat Fakultas IdMahasiswa* Username IdUser* Password m 1 m 1 m m m 1 1 m m 1 Gambar 6. Entity Relationship Diagram
Terdapat  7  (tujuh)  entitas  yaitu  entitas login ,  entitas  mahasiswa,  entitas  kriteria,  entitas detail kriteria, entitas golongan, entitas jurusan, dan entitas fakultas.

## III  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  dari  sistem  yang  dibangun  adalah  dengan  melihat  tingkat  sensitivitas sistem dan juga dengan melihat tingkat akurasi antara sistem yang dibuat dengan hasil penetapan UKT yang dibuat oleh universitas.
Berikut adalah tabel hasil penentuan UKT yang ditetapkan oleh universitas dan sistem.
Tabel 1. Hasil Penetapan UKT Oleh Universitas No Nama Mahasiswa Fakultas Jurusan Nominal (Rp) 1 Neurius Aureus Demong FAPET Peternakan 2.500.000, - 2 Ketzia Kahi Ludji FAPET Peternakan 500.000, - 3 Viktorianus Talan FAPET Peternakan 1.000.000, - 4 Wempi Mone FAPET Peternakan 1.500.000,- 5 Astrid Diana Koroh FAPET Peternakan 2.000.000,- 6 Ricardo Anggraini Binsasi FST Kimia 3.000.000,- 7 Natalia Leda Wonga FST Kimia 1.000.000,- 8 Theresia Febriana Delang FST Kimia 2.000.000,- 9 Tuti Sartika FST Kimia 2.500.000,- 10 Frengky Banamtuan FST Matematika 1.000.000,- 11 Maria G. R. A. Atulolon FST Matematika 3.000.000,- 12 Sherly Gracela Dian Maak FST Matematika 2.000.000,- 13 Vivi N. O. Abanat FST Matematika 500.000,- 14 Mawarni Angel Suilima FST Matematika 2.500.000,- 15 Theresia Omlensiana Bara FKH Kedokteran Hewan 1.500.000,- 16 Marito Britos Gomes FKH Kedokteran Hewan 12.500.000,- 17 Erni Paremadjangga FKH Kedokteran Hewan 7.500.000,- 18 Alfredo J. D. Niron FKH Kedokteran Hewan 9.000.000,- 19 Yudith E. C. Mauwalan FKH Kedokteran Hewan 1.000.000,- 20 Sance Kristina Agatha FKIP PG-PAUD 2.500.000,- 21 Apriyani Taopan FKIP PG-PAUD 2.500.000,- 22 Maria E. Diki Mbasa FKIP PG-PAUD 3.000.000,- 23 Timoteus Mau FKIP PG-PAUD 1.000.000,- 24 Eny Febrianti Bagaikala FKIP PG-PAUD 500.000,- 25 Astriyanti A. Syarif FKIP PG-PAUD 3.500.000,- 26 Leonardus Yohanes Fahik FKIP PJKR 3.500.000,- 27 Herdi Umbu Ndewa FKIP PJKR 500.000,- 28 Sri Wahyuni Lewar FKIP PJKR 1.000.000,- 29 Norvita S. C. Pandie FKIP PJKR 3.000.000,- 30 Sarah Kristina Lilimwelan FST Ilmu Komputer 3.000.000,- 31 Anggraini S. A. Terru FST Ilmu Komputer 2.500.000,- 32 Detha Dao Manu Djami FST Ilmu Komputer 3.500.000,- 33 Aurelia Oktaviani Kabosu FKM Psikologi 3.000.000,- 34 Maria Foni Bule FKM Psikologi 2.000.000,- 35 Maria Mukin FKM Psikologi 2.500.000,-
No Nama Mahasiswa Fakultas Jurusan Nominal (Rp) 36 Maria Adira B. Bangu FKM Psikologi 1.000.000,- 37 Kristina Y. Langgar FKM Psikologi 2.000.000,- 38 Nosita Anita Aome FKM Psikologi 1.000.000,- 39 Alda Soraya Asikin FKM Psikologi 2.500.000,- 40 Modesti T. Amal FKM Psikologi 2.500.000,- 41 Aurelia S. Gratfiella Bay FST Fisika 2.500.000,- 42 Engkie Aprilus Haga FST Fisika 2.500.000,- 43 Erna Corputy FST Fisika 1.000.000,- 44 Fabianus G. Muda FST Fisika 1.000.000,- 45 Damayanti Diru FST Fisika 2.000.000,- 46 Melani Irmawati Mesakh FAPERTA Kehutanan 1.500.000,- 47 Krisindy C. M. Dethan FAPERTA Kehutanan 1.000.000,- 48 Aryanto Albert Besi FAPERTA Kehutanan 1.500.000,- 49 Martinus Dean FAPERTA Kehutanan 500.000,- 50 Fenny Firanty Sabaora FAPERTA Kehutanan 2.500.000,- 51 Martha Selfita Safel FAPERTA Agroteknologi 1.000.000,- 52 Anggeritha Funan FAPERTA Agroteknologi 1.500.000,- 53 Selfi Bani FAPERTA Agroteknologi 1.000.000,- 54 Rikardus Rinto FAPERTA Agroteknologi 1.500.000,- 55 Jumina Ainun Hamzah FAPERTA Agroteknologi 1.000.000,- 56 Thomas Aquino Tome FKM IKM 1.000.000,- 57 Hermiana Sunarti Isi FKM IKM 500.000,- 58 Fransisca C. Bunga Wago FKM IKM 2.000.000,- 59 Maria Ines T. Wea Dede FKM IKM 1.000.000,- 60 Dewa Ayu Ratna Ningrum FKM IKM 3.000.000,-

## Tabel 2. Hasil Penentuan UKT dari Perhitungan Sistem
No Nama Fakultas Jurusan Nilai preferensi Golongan Nominal 1 Herdi Umbu Ndewa FKIP PJKR 0.63985 Golongan 4 3000000 2 Maria Ines Teresa Wea Dede FKM IKM 0.63913 Golongan 4 2500000 3 Alda Soraya Asikin FKM Psikologi 0.63311 Golongan 4 2500000 4 Thomas Aquino Tome FKM IKM 0.62975 Golongan 4 2500000 5 Timoteus Mau FKIP PG-PAUD 0.62975 Golongan 4 3000000 6 Viktorianus Talan FAPET Peternakan 0.62975 Golongan 4 2000000 7 Frengky M. Banamtuan FST Matematika 0.62068 Golongan 4 2500000 8 Ketzia Kahi Ludji FAPET Peternakan 0.61488 Golongan 4 2000000 9 Nosita Anita Aome FKM Psikologi 0.60987 Golongan 4 2500000 10 Anggeritha Funan FAPERTA Agroteknologi 0.60067 Golongan 4 2000000 11 Martha Selfita Safel FAPERTA Agroteknologi 0.60067 Golongan 4 2000000 12 Selfi Bani FAPERTA Agroteknologi 0.60067 Golongan 4 2000000 13 Wempi mone FAPET Peternakan 0.60067 Golongan 4 2000000 14 Fabianus G. Muda FST Fisika 0.60067 Golongan 4 2500000
No Nama Fakultas Jurusan Nilai preferensi Golongan Nominal 15 Vivi N. O. Abanat FST Matematika 0.60033 Golongan 4 2500000 16 Martinus Dean FAPERTA Kehutanan 0.5971 Golongan 3 1500000 17 Neurius Akireus Demong FAPET Peternakan 0.5971 Golongan 3 1500000 18 Alfredo J. D. Niron FKH Kedokteran hewan 0.5948 Golongan 3 7500000 19 Sherly Gracela Dian Maak FST Matematika 0.58705 Golongan 3 2000000 20 Theresia Febriana Delang FST Kimia 0.58595 Golongan 3 2000000 21 Astrid Diana Koroh FAPET Peternakan 0.58595 Golongan 3 1500000 22 Theresia Omlensiana Bara FKH Kedokteran hewan 0.58595 Golongan 3 7500000 23 Erna Corputy FST Fisika 0.57743 Golongan 3 2000000 24 Sri Wahyuni Lewar FKIP PJKR 0.56912 Golongan 3 2000000 25 Maria Mukin FKM Psikologi 0.56423 Golongan 3 2000000 26 Sarah Kristina Lilimwelat FST Ilmu komputer 0.56423 Golongan 3 2500000 27 Dewa Ayu Ratna Ningrum FKM IKM 0.56423 Golongan 3 2000000 28 Natalia Leda Wongo FST Kimia 0.56091 Golongan 3 2000000 29 Melani Irmawati Mesakh FAPERTA Kehutanan 0.55986 Golongan 3 1500000 30 Tuti Sartika FST Kimia 0.55986 Golongan 3 2000000 31 Krisindy C. M. Dethan FAPERTA Kehutanan 0.55107 Golongan 3 1500000 32 Yudith E. C. Mauwalan FKH Kedokteran hewan 0.54522 Golongan 3 7500000 33 Engkie Aprilus Haga FST Fisika 0.543 Golongan 3 2000000 34 Rikardus Rinto FAPERTA Agroteknologi 0.53416 Golongan 3 1500000 35 Apriyani Taopan FKIP PG-PAUD 0.52515 Golongan 3 2500000 36 Maria Ernawati Ndiki Mbasa FKIP PG-PAUD 0.51863 Golongan 3 2500000 37 Sance Kristina Agatha FKIP PG-PAUD 0.51837 Golongan 3 2500000 38 Maria Galang R. A. Atulolon FST Matematika 0.51837 Golongan 3 2000000 39 Fransisca C. B. Wago FKM IKM 0.51837 Golongan 3 2000000 40 Maria Foni Buke FKM Psikologi 0.50781 Golongan 3 2000000 41 Khristina Y. Langgar FKM Psikologi 0.50486 Golongan 3 2000000 42 Richarda Anggraini Binsasi FST Kimia 0.50486 Golongan 3 2000000 43 Aryanto Albert Besi FAPERTA Kehutanan 0.50304 Golongan 3 1500000 44 Hermiana Sunarti Isi FKM IKM 0.48373 Golongan 3 2000000 45 Modesti T. Amal FKM Psikologi 0.46461 Golongan 3 2000000 46 Damayanti Diru FST Fisika 0.46115 Golongan 3 2000000 47 Norvita S. C. Pandie FKIP PJKR 0.46115 Golongan 3 2000000 48 Erni Paremadjangga FKH Kedokteran hewan 0.46115 Golongan 3 7500000 49 Jumina Ainun Hamzah FAPERTA Agroteknologi 0.45554 Golongan 3 1500000 50 Leonardus Yohanes Fahik FKIP PJKR 0.45554 Golongan 3 2000000 51 Eny Febrianti Bagaikala FKIP PG-PAUD 0.45347 Golongan 3 2500000 52 Astriyanti A. Syarif FKIP PG-PAUD 0.44274 Golongan 3 2500000 53 Anggraini S. A. Terru FST Ilmu komputer 0.43997 Golongan 3 2500000
No Nama Fakultas Jurusan Nilai preferensi Golongan Nominal 54 Mawarny Angel Suilima FST Matematika 0.40076 Golongan 3 2000000 55 Aurelia Oktaviani Kabosu FKM Psikologi 0.34355 Golongan 2 1000000 56 Fenny Firanti Sabaora FAPERTA Kehutanan 0.33191 Golongan 2 1000000 57 Detha Dao Manu Djami FST Ilmu komputer 0.33114 Golongan 2 1000000 58 Mariana Adira B. Bangu FKM Psikologi 0.32438 Golongan 2 1000000 59 Marito Britos Gomes FKH Kedokteran hewan 0.22429 Golongan 2 6000000 60 Aurelia S. G. Bay FST Fisika 0.2198 Golongan 2 1000000 3.2 Pembahasan

## a. Pengujian Akurasi
Berdasarkan  60  data  uji  yang  telah  diperoleh  baik  dari  pihak  Universitas  Nusa  Cendana yang ditunjukkan pada tabel 3.1 dan dari sistem yang ditunjukkan pada tabel 3.2 yang dibangun maka dapat diperoleh 16 data mahasiswa yang memiliki nominal UKT yang sama.  Oleh karena itu perhitungan akurasi sistem dilakukan dengan menggunakan persamaan akurasi standar.
Akurasi= Jumlah Data Yang Sama Total Data x100% Akurasi= 16
60 x100%
Akurasi=26,66 % Dari persamaan diatas dapat disimpulkan bahwa tingkat kesamaan data dalam penentuan UKT pada mahasiswa baru di Universitas Nusa Cendana mengalami perbedaan antara keputusan yang dihasilkan oleh pihak universitas dengan keputusan yang dihasilkan menggunakan sistem yaitu sebesar 26.66%.
b. Pengujian Sensitivitas Perubahan Bobot
Pada  pengujian  ini  akan  dilihat  total  data  mahasiswa  yang  mengalami  perubahan perankingan dengan merubah nilai bobot dari setiap kriteria. Berikut adalah tabel rangkuman total data mahasiswa yang mengalami perubahan perankingan yang ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Total Data Mahasiswa Yang Mengalami Perubahan Ranking
Kriteria Kurang (-) Tambah (+) 0.5 1 1.5 0.5 1 1.5 Aset 43 49 52 37 46 52 Jumlah Tanggungan 35 52 53 34 51 53 Rekening Listrik & Air 34 49 54 39 51 55 Pekerjaan 21 31 35 35 42 53 Pendapatan 44 50 54 41 52 54
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa total perubahan perankingan dari data mahasiswa yang dimasukkan dalam pengujian sensitivitas perubahan bobot yang paling besar terjadi adalah pada saat nilai bobot dari kriteria rekening listrik dan air ditambah 1.5 sehingga data mahasiswa yang mengalami  perubahan  ranking  adalah  sebanyak  55 data.  Sedangkan  yang  paling  sedikit  terjadi yaitu  pada  nilai  bobot  kriteria  pekerjaan  dikurangi  0.5  yang  hanya  menghasilkan  21  data mahasiswa  yang  mengalami  perubahan.  Perbedaan  jumlah  data  perubahan  ranking  yang dihasilkan bergantung pada nilai bobot yang dikurangi dan nilai bobot dari setiap detail kriteria yang ada dalam setiap kriteria yang dimasukkan.
IV  PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  program  yang  dibangun  maka  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1) Sistem  keputusan  yang  telah  dibangun  dapat  membantu  pihak  universitas  untuk  mengambil keputusan  yang  objektif  dalam  menentukan  golongan  serta  nominal  Uang  Kuliah  Tunggal kepada  mahasiswa  baru  di  Universitas  Nusa  Cendana  dengan  kriteria-kriteria  yang  sudah ditentukan.
2) Berdasarkan  hasil  pengujian  sensitifitas  perubahan  bobot  terhadap  60  data  mahasiswa, diperoleh hasil bahwa sistem yang dibuat cukup sensitif terhadap perubahan bobot.
3) Jumlah  perubahan  ranking  yang  paling  banyak  terjadi  adalah  pada  pengujian  sensitifitas perubahan bobot dengan nilai bobot rekening listrik dan air dari nilai bobot awal 4 ditambah 1,5  sehingga  nilai  bobot  menjadi  5,5  dengan  total  perubahan  ranking  sebanyak  55  data mahasiswa atau sekitar 91,66%.
4) Jumlah  perubahan  ranking  yang  paling  sedikit  mengalami  perubahan  perankingan  terletak pada pengujian dengan perubahan nilai bobot awal kriteria pekerjaan 3 dikurangi 0,5 sehingga menjadi 2,5 dengan total perubahan ranking sebanyak 21 data atau sekitar 35%.
5) Hasil pengujian akurasi terhadap 60 data mahasiswa  yang telah dimasukkan  adalah 26.66% dimana  terdapat  16  data  mahasiswa  yang  memiliki  kesamaan  antara  sistem  dan  hasil  dari universitas.
4.2 Saran
Adapun saran yang dapat disampaikan untuk pengembangan sistem ini yaitu:
1) Dalam sistem yang dibangun nilai bobot untuk setiap kriteria yang digunakan masih bersifat subjektif  karena  langsung  diberikan  oleh  pihak  universitas.  Peneliti  selanjutnya  dapat menggunakan metode-metode ilmiah yang dapat menangani pemberian nilai bobot, sehingga diharapkan sistem dapat memberikan hasil yang lebih akurat.
2) Dalam mengembangkan sistem ini, metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution bukan  satu-satunya  metode  pengambilan  keputusan  yang  dapat  digunakan. Untuk  itu  peneliti  selanjutnya  dapat  menggunakan  metode  sistem  pendukung  keputusan lainnya untuk mendukung pengambilan keputusan penentuan UKT bagi mahasiswa baru.
3) Dalam pengembangan sistem yang dibuat, untuk peneliti selanjutnya dapat mengembangkan sistem dengan tahap masukan data yang langsung diberikan oleh mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Baker, E.D.P.S., 2014. Sistem pendukung keputusan penetapan calon peserta sertifikasi guru dengan metode WP dan TOPSIS , Skripsi , Undana, Kupang.
[2] Kadir, A., 2002. Konsep Sistem Pendukung Keputusan, Edisi 1, Gava Media, Yogyakarta.
[3] Manurung, P., 2010. Sistem pendukung keputusan seleksi penerima beasiswa dengan metode AHP dan TOPSIS studi kasus Fmipa USU , Skripsi, USU , Medan.
[4] Tahir, Ilham., 2016. Model Pengambilan Keputusan Penentuan Uang Kuliah Tunggal (UKT) Pada  Perguruan  Tinggi  Negeri  (Studi  Kasus:  Universitas  Sembilan  belas  November Kolaka) :  Journal Speed .
[5] Kefi,  Yuneldi.,  2013. Sistem  pendukung  keputusan  seleksi  calon  karyawan  pada  PT  BPR Christa Jaya Kupang dengan metode AHP dan TOPSIS : J-Icon.
[6] Turban, E., dkk., 2015, Decision Support System and Intelegent System, Andi, Yogyakarta.
[7] Turban, E., & Arronson, J., 2005, Decision support System and Intelegent System, Pretince Hall, New Jersey.
[8] Kusumadewi,  S.,  dkk.,  2006.  Fuzzy  Multi-attribute  Decission  Making,  Graha  Ilmu, Yogyakarta.