Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota Badan Eksekutif Mahasiswa dengan Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (Electre)
Dwi Prabowo Apriansyah, Indriyati
Jurusan Ilmu Komputer / Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro dwiprabowo13@gmail.com

## Abstrak
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  berbasis  model  yang  terdiri  dari  prosedur-prosedur dalam  pemrosesan  data  dan  pertimbangannya  untuk  membantu  manajer  dalam  membuat  keputusan.  SPK umumnya  digunakan  untuk  membantu  penghitungan  data  nilai  untuk  menghasilkan  peringkat  prioritas  sebagai pendukung  keputusan,  contohnya  dapat  digunakan  dalam  seleksi  anggota  baru  Badan  Eksekutif  Mahasiswa (BEM). Seleksi anggota baru BEM saat ini masih bersifat manual pada tahap penghitungan nilai seleksi sehingga dapat memunculkan praktik kolusi dan nepotisme skala kecil dalam kampus.  Solusi dari permasalahan tersebut yaitu  memanfaatkan aplikasi Multi  Criteria Decision Making (MCDM) dengan  metode tertentu sebagai  sistem pendukung keputusan pada tahap penghitungan nilai seleksi. Sistem yang dibangun pada penelitian ini bernama Sistem  Seleksi  Anggota  (SISKA)  dengan  menggunakan  metode Elimination  et  Choix  Traduisant  la  Realite (ELECTRE).  Metode  ELECTRE  dipilih  karena  menggunakan  konsep outranking yang  membandingkan  nilai setiap  alternatif.  SISKA  dibagi  dalam  3  pengelolaan  data  sebagai  masukan  sistem  yaitu  data  peserta,  data kriteria, dan data penilaian. Hasil keluaran SISKA berupa perankingan peserta serta tabel perbandingan peserta sebagai pertimbangan dalam mendukung keputusan pengguna.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Multi Criteria Decision Making, Elimination et Choix Traduisant La Realite , Badan Eksekutif Mahasiswa, Seleksi Anggota Baru
1. Pendahuluan Setiap tahunnya organisasi
kemahasiswaan  melakukan  penerimaan  anggota baru  untuk  regenerasi  kepengurusan  organisasi tersebut.  Pada  umumnya,  organisasi  mahasiswa melakukan  seleksi  dengan  beberapa  tahapan, lalu  membuat  keputusan  penerimaan  dengan musyawarah. Pada tahap pengambilan keputusan ini  yang  rawan  terjadinya  praktik  kolusi  dan nepotisme tingkat kampus. Calon yang memiliki kedekatan dengan anggota organisasi sebelumnya  bisa  mendapatkan  peluang  lolos yang tinggi dalam seleksi, sebaliknya calon yang tidak  dikenali  atau  memiliki  masalah  personal dengan anggota organisasi sebelumnya cenderung  mendapatkan  peluang  lolos  yang rendah  dalam  seleksi.  Selain  itu,  ketiadaan panduan  seleksi  membuat  sistem  seleksi  setiap tahun  berbeda-beda,  baik  dari  kriteria  penilaian maupun  perhitungan  bobot  penilaian.  Untuk mengatasi permasalahan tersebut, seleksi
anggota  baru  dapat  dilakukan  melalui  sistem pada tahapan perhitungan nilai.
Penelitian  ini  berupa  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  seleksi  anggota  Badan Eksekutif  Mahasiswa  (BEM)  menggunakan metode  ELECTRE  karena  penelitian  dengan topik  seleksi  anggota  organisasi  mahasiswa belum    pernah  ada  sebelumnya,  baik  dengan metode  ELECTRE  ataupun  metode  SPK lainnya.  Penelitian  ini  mengambil  data  sampel dari BEM FSM Undip 2015 berupa data seleksi anggota  baru  pengurus  2015.  Kriteria  seleksi bersifat  dinamis,  yaitu  ditentukan  jumlah  dan jenisnya oleh pengguna agar sistem yang dibuat dapat  beradaptasi  seiring  pergantian  pengurus setiap  tahunnya.  Pembobotan  kriteria  dan  data alternatif ditentukan oleh pengguna. Kriteria dan alternatif  yang  ada  dilakukan  komputasi  sesuai masing-masing  bobot,  sehingga  didapatkan peringkat nilai akhir seleksi.

## 2. Dasar Teori
Dasar  teori  ini  memaparkan  tentang referensi  yang  digunakan,  diantaranya  adalah organisasi mahasiswa, sistem pendukung keputusan, Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM),  dan  metode Elimination  et  Choix Traduisant la Realite (ELECTRE),

## 2.1. Organisasi Mahasiswa
Organisasi  mahasiswa  adalah  wadah tempat berkumpulnya mahasiswa yang memiliki minat,  bakat,  tujuan  atau  cita-cita  yang  sama. Unsur-unsur  utama  yang  terkait,  dan  akan mempengaruhi ataupun dipengaruhi oleh keberadaan  organisasi  adalah Man,  Method, Money, Material (4 M)[1].
Unsur  yang  menjadi  nomor  satu  pada organisasi  mahasiswa  yaitu Man (Manusia). Organisasi  mahasiswa  dapat  berjalan  dengan baik jika  unsur tersebut  sesuai dengan  apa  yang menjadi kebutuhan organisasi tersebut.
Pemilihan  pengurus  dalam  organisasi  menjadi hal  krusial  mengingat  betapa  pentingnya  peran manusia  dalam  keberjalanan  sebuah  organisasi. Pengurus  yang  ideal  bukanlah  orang  yang memiliki keahlian di segala bidang dan menjadi mayoritas dari anggota lainnya, melainkan orang yang  memiliki  keseimbangan  kemampuan, memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  sehingga dapat  saling  melengkapi  dengan  pengurus lainnya.  Keseimbangan  pengurus  organisasi adalah poin penting untuk menjaga keharmonisan  sebuah  organisasi  karena  potensi terjadinya  konflik  atau  gesekan  emosi  antar pengurus dapat dihindari.

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  ( Decision Support  System/DSS) adalah  sistem  berbasis model yang terdiri dari prosedur-prosedur dalam pemrosesan  data  dan  pertimbangannya  untuk membantu manajer dalam mengambil keputusan[2]. Untuk berhasil mencapai tujuannya,  maka  sistem  tersebut  harus:  (1) sederhana,  (2)  robust,  (3)  mudah  untuk dikontrol,  (4)  mudah  beradaptasi,  (5)  lengkap pada  hal-hal  penting,  (6)  mudah  berkomunikasi dengannya.  Secara  implisit  juga  berarti  bahwa sistem  ini  harus  berbasis  komputer  dan
digunakan  sebagai  tambahan  dari  kemampuan penyelesaian masalah dari seseorang.
Sistem  Pendukung  Keputusan  tersusun atas 4 komponen dalam menjalankan fungsinya[2],  yaitu Data  Management,  Model Management,  Communication, dan Knowledge Managament (Subakti,  2002).  Berikut  ini diagram komponen dari DSS pada Gambar 1.

## Gambar 1. Komponen DSS

## 2.3. Multi Criteria Decision Making
Multi Criteria Decision Making (MCDM) adalah  suatu  metode  pengambilan  keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu.  Kriteria  biasanya  berupa  ukuran- ukuran, aturan-aturan atau standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan. MCDM digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah  dalam  ruang  diskret.  Oleh karena  itu,  pada  MCDM  biasanya  digunakan untuk melakukan penilaian atau seleksi terhadap beberapa  alternatif  dalam  jumlah  yang  terbatas. Ada  beberapa  fitur  umum  yang  akan  digunakan dalam  MCDM[3],  yaitu  alternatif,  atribut, konflik  antar  kriteria,  bobot  keputusan,  dan matriks keputusan.
Beberapa  metode  yang  dapat  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  MCDM,  antara lain sebagai berikut[4] :
a. Simple Additive Weighting Method (SAW) b. Weighted Product Model (WPM)
c. ELECTRE
d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
e. Analytic Hierarchy Process (AHP)
2.4. Elimination et Choix Traduisant la Realite
Metode ELECTRE termasuk pada metode analisis  pengambilan  keputusan  multikriteria yang  berasal  dari  Eropa  pada  tahun  1960an. ELECTRE  adalah  akronim  dari Elimination  Et Choix  Traduisant  la  Realité atau  dalam  bahasa
Inggris berarti Elimination and Choice Expressing Reality . ELECTRE merupakan salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria berdasarkan pada konsep outranking dengan  menggunakan  perbandingan berpasangan dari alternatif-alternatif berdasarkan setiap kriteria yang sesuai[3]. Metode
ELECTRE  digunakan  pada  kondisi  dimana alternatif  yang  kurang  sesuai  dengan  kriteria dieliminasi  dan  alternatif  yang  sesuai  dapat dihasilkan.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam penyelesaian  masalah  menggunakan  metode ELECTRE adalah sebagai berikut:
1. Normalisasi matriks keputusan Dalam  prosedur  ini,  setiap  atribut  diubah menjadi  nilai  yang comparable .  Setiap normalisasi  dari  nilai  xij  dapat  dilakukan dengan rumus:
2. Pembobotan  pada  matriks  yang  telah dinormalisasi Setelah  dinormalisasi,  setiap  kolom  dari matriks R dikalikan dengan bobot-bobot (wj) yang  ditentukan  oleh  pembuat  keputusan.
Sehingga, weighted  normalized  matrix yang ditulis sebagai berikut:
3. Menentukan  himpunan concordance dan
discordance index
Untuk setiap pasang dari alternatif k dan l ( k, l = 1,2,3, …, m dan k ≠ l ) kumpulan J kriteria dibagi  menjadi  dua  himpunan  bagian,  yaitu concordance dan discordance . Sebuah kriteria  dalam  suatu  alternatif  termasuk concordance jika:
Sebaliknya,  komplementer  dari  himpunan bagian concordance adalah himpunan discordance , yaitu bila:
4. Menentukan matriks concordance dan discordance
Untuk  menentukan  nilai  dari  elemen-elemen pada  matriks concordance adalah  dengan menjumlahkan  bobot-bobot  yang  termasuk pada himpunan concordance , secara matematisnya adalah sebagai berikut:
Untuk  menentukan  nilai  dari  elemen-elemen pada  matriks discordance adalah  dengan membagi  maksimum  selisih  kriteria  yang termasuk ke dalam himpunan bagian discordance dengan  maksimum  selisih  nilai seluruh kriteria yang ada, secara matematisnya adalah sebagai berikut: 5. Menentukan matriks dominan concordance
dan discordance Matriks F sebagai matriks dominan concordance dapat dibangun dengan bantuan nilai threshold , yaitu dengan membandingkan setiap  nilai  elemen  matriks concordance dengan nilai threshold .
sehingga  elemen  matriks  F  ditentukan sebagai berikut:
Matriks G sebagai matriks dominan discordance dapat  dibangun  dengan  bantuan nilai threshold :
dan  elemen  matriks  G  ditentukan  sebagai berikut:
6. Menentukan aggregate dominance matrix Matriks  E  sebagai aggregate  dominance matriks adalah matriks yang setiap elemennya merupakan perkalian antara elemen  matriks  F  dengan  elemen  matriks  G yang  bersesuaian,  secara  matematis  dapat dinyatakan sebagai:
7. Eliminasi alternatif yang less favourable .
Matriks  E  memberikan  urutan  pilihan  dari setiap  alternatif  ,  yaitu  bila maka alternatif Ak merupakan alternatif yang lebih baik  daripada  Al.  Sehingga,  baris  dalam matriks  E  yang  memiliki  jumlah paling sedikit dapat dieliminasi.

## 3. Pembahasan
Sistem  yang  diimplementasikan  yaitu bernama  SISKA  (Sistem  Seleksi  Anggota). SISKA  adalah  sebuah  perangkat  lunak  yang memiliki  fungsi  melakukan  penghitungan  nilai- nilai  hasil  seleksi  manual  berdasarkan  kriteria yang  dibutuhkan.  Keluaran  dari  SISKA  berupa ranking peserta seleksi dengan tabel perbandingan  setiap  peserta.  Pengguna/  User SISKA  terbagi  dalam  3  kelompok  yaitu,  Ketua/ Wakil  Ketua  BEM,  Litbang,  dan  Kepala Departemen. Setiap kelompok pengguna tersebut memiliki  hak  akses  dan  peran  yang  berbeda dalam SISKA. Berikut ini komponen SISKA.

## 3.1. Entity Realtionship Diagram
Entity  Realtionship  Diagram (ERD) merupakan  gambaran  hubungan  antar  entitas dalam  sistem.  ERD  yang  dibuat  untuk  SISKA dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. ERD SISKA

## 3.2. Data Flow Diagram
Data  Flow  Diagram (DFD)  level  0 SISKA menggambarkan aliran data dari pengguna  terhadap  sistem.  DFD  level  0  juga menunjukan  pembagian  peran  pengguna  dalam hak  akses  data  pada  sistem.  Berikut  ini  DFD level 0 SISKA pada Gambar 3.

## Gambar 3. DFD level 0 SISKA
3.3. Analisis SISKA dengan Metode

## ELECTRE
Analisis perhitungan seleksi anggota BEM dengan metode ELECTRE menggunakan sampel data pendaftaran seleksi BEM FSM Undip 2015. Data pendaftaran yang dijadikan sampel sebanyak  5  data.  Seluruh  data  diambil  secara acak serta mewakili  nama peserta yang diterima maupun  tidak  diterima  sebagai  anggota  BEM. Nilai  bobot  kriteria  dan  nilai  kriteria  setiap peserta ditentukan oleh peneliti berdasarkan data pendaftaran masing-masing peserta. Data pendaftar  yang  dijadikan  sampel  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampel Data Peserta Seleksi BEM Kriteri a K1 Bobo t = (5) K2 Bobo t = (3) K3 Bobo t = (2) K4 Bobo t = (4) K5 Bobo t = (3) A 3 4 4 2 2 B 4 3 5 5 3 C 2 2 2 4 1 D 1 4 3 2 4 E 4 3 2 5 3
Sampel  data  diatas  dihitung  dengan  7 tahapan  ELECTRE.  Pada  tahapan  ke-5  yaitu penentuan  matriks  dominan concordance dan
dominan discordance merupakan  tahapan  kunci dari  metode  ELECTRE  karena  kedua  matriks tersebut  merupakan  matriks  yang  berlawanan. Berikut ini matriks dominan concordance A B C D E A - 0 1 1 0 B 1 - 1 1 1 C 0 0 - 0 0 D
1 0 0 - 0 E
1 1 1 0 - dan dominan discordance A  B C D  E A - 1 1 0 1 B 0 - 0 0 0
C 1 1 - 1 1 D 1 1 0 - 1 E 0 1 0 0 -
Kunci  dari  metode  ELECTRE  ini  adalah agregasi kedua matriks tersebut untuk menghasilkan matriks akhir yaitu :
A B C D E A - 0 1 0
0
B 0 - 0 0
0 C 0 0 - 0
0 D 1 0 0 -
0 E 0 1 0 0
-
Pada matriks akhir diatas, hanya alternatif A,  D,  dan  E  yang  memiliki  nilai  1.  Tahap terakhir eliminasi alternatif yang less favourable yaitu  menghilangkan  alternatif  B  dan  C  sebagai pilihan dalam pendukung keputusan.

## 3.4. Implementasi SISKA
SISKA  adalah  sistem  yang  berbasis  web dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dan  MySQL.  Berikut  ini  adalah  beberapa tampilan  SISKA  yang  telah  dibuat  disajikan dalam Gambar 4, Gambar 5, dan Gambar 6 :
Gambar 4. Halaman Utama SISKA
Gambar 5. Halaman Kelola Nilai SISKA
Gambar 6. Halaman Hasil Penghitungan

## 3.5. Pengujian Metode ELECTRE
Pengujian  metode  ELECTRE  dilakukan untuk  mengetahui  hasil  penghitungan  data menggunakan  metode  ELECTRE.  Data  yang digunakan merupakan data seleksi anggota BEM FSM  Undip  2015  sebanyak  187  peserta  seleksi. Pengujian  dilakukan  dengan  mengatur  nilai bobot kriteria yang berubah-ubah untuk mengetahui  pengaruh  nilai  bobot  kriteria terhadap  perhitungan  pada  nilai  alternatif  yang tetap dan untuk mengetahui pengaruh nilai tinggi dan rendah pada setiap kriteria alternatif.
Hasil  pengujian  menunjukan  bahwa  nilai bobot  yang  berebeda  dapat  mempengaruhi  hasil akhir perankingan peserta. Hal ini berarti bahwa
pengaruh  bobot  kriteria  sangat  signifikan terhadap  hasil  akhir  perhitungan.  Selanjutnya, hasil yang didapatkan pada sistem menggunakan metode ELECTRE menunjukkan bahwa alternatif  yang  memiliki  nilai  tinggi  di  seluruh kriteria  tidak  menjadi  peringkat  teratas  dalam hasil  penghitungan.  Selain  itu,  jika  melihat  data penilaian  pada  alternatif  yang  menduduki peringkat pertama menunjukkan bahwa alternatif tersebut memiliki nilai paling rendah pada salah satu  kriteria.  Berdasarkan  hasil  pengujian tersebut,  metode  ELECTRE  merupakan  metode MCDM  (Multi  Criteria  Decision  Making) yang berfokus pada keseimbangan nilai yang menjadikan
alternatif
sebagai prioritas
keputusan.

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan, kesimpulan  yang  dapat  diambil  yaitu  SISKA dapat  membantu  organisasi  mahasiswa  seperti BEM  dalam  melakukan  seleksi  anggota  baru dengan  metode  ELECTRE  berbasis  web, sehingga dapat diakses melalui jaringan internet. Hasil  dari  penelitian  ini  juga  menunjukkan bahwa  bobot  kriteria  mempengaruhi  hasil perhitungan  cukup  signifikan  sehingga  dengan penilaian  dan  pembobotan  yang  tepat  dapat menghasilkan komputasi yang tepat. Hasil akhir yang menjadikan alternatif dengan nilai berimbang menjadi pilihan prioritas menunjukan
bahwa  metode  ELECTRE  berfokus  pada keseimbangan  nilai  sebagai  pilihan  alternatif terbaik.  Hal  ini  sejalan  dengan  konsep keanggotaan  organisasi  mahasiswa  yang  ideal yaitu  anggota  yang  berimbang  dan  saling melengkapi.  Selain  itu,  Sistem  Pendukung Keputusan SISKA yang dibangun dapat menjadi awal  dari  pembangunan  sistem  seleksi  dalam organisasi  mahasiswa  yang  lebih  kredibel  dan transparan  karena  seluruh  pihak  internal  dapat mengetahui  hasil  penilaian  dan  komputasi masing-masing peserta.

## Referensi
[1] Syafrizal,  M.,  2004. Pedoman  Praktis Manajemen  Organisasi  Kemahasiswaan.
Yogyakarta: STMIK AMIKOM
[2] Subakti, I., 2002. IF1524 Sistem Pendukung Keputusan. Surabaya: FTI ITS Surabaya
[3] Janko,  W.  &  Edward,  B.,  2005. Multi
Criteria  Decision  Making  An  Application Study of ELECTRE & TOPSIS dalam Fuzzy Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu
[4] Kusumadewi,  d.,  2006. Fuzzy  Multi- Attribute  Decision  Making. Yogyakarta: Graha Ilmu