## PREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS PADA PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NUSA CENDANA
Rheza A. Costa 1 , Nelci D. Rumlaklak 2 dan Emerensye.S.Y. Pandie 3
123 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto Kupang Email : dessyrumlaklak@gmail.com 2 , emerensyepandie@staf.undana.ac.id 3

## ABSTRAK
Tingkat kelulusan dianggap sebagai salah satu parameter efektivitas lembaga pendidikan. Masa studi mahasiswa merupakan masalah penting yang perlu ditangani secara bijak oleh pihak jurusan Ilmu Komputer Undana. Karena angka kelulusan tepat waktu dan tidak tepat waktu  akan  mempengaruhi    akreditasi  jurusan,  sehingga  dibutuhkan  solusi  untuk  dapat meningkatkan  masalah  kelulusan  tepat  waktu.  Solusi  yang  dapat  membantu  mengawasi dan  memperhatikan  mahasiswa  aktif  semester  5  agar  dapat  lulus  tepat  pada  waktunya adalah  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  bisa membantu  memprediksi  masa  studi  mahasiswa  dengan  metode  TOPSIS.  Kriteria  yang dipakai yaitu Jenis kelamin, Jumlah SKS yang telah diambil, IP Semester, Index Prestasi Kumulatif  dan  Beban  SKS  berikutnya.  Pengujian  sensitifitas  yang  dilakukan  dengan menambahkan nilai bobot sebesar 0,5 dan 1 pada setiap kriteria mendapatkan hasil kriteria yang sensitif terhadap perubahan bobot yaitu kriteria IPK sebesar 3,92% perubahan dan kriteria  Beban  SKS  berikutnya  sebesar  3,92%  perubahan.  Hasil  pengujian  sensitifitas bobot kriteria memiliki rata-rata persentase perubahan hasil sebesar 0,78%.
Kata Kunci : Masa Studi, Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS

## ABSTRACT
Graduation  rates  are  considered  as  one  of  the  parameters  of  the  effectiveness  of educational institutions. The period of student studies is an important issue that needs to be handled wisely by the Undana Computer Science department. Because graduation rates on time and not on time will affect the accreditation of majors, so we need a solution to be able to improve the problem of graduation on time. The solution that can help supervise and pay attention to active students in the 5th semester in order to graduate on time is to use a Decision Support System. Decision Support System can help predict the  period of study of students with the TOPSIS method. The criteria used are Gender, Number of SKS that have been taken, Semester GPA, Cumulative Achievement Index and subsequent SKS Load. Sensitivity testing is done by adding a weight value of 0.5 and 1 to each criterion to get the results of criteria that are sensitive to changes in weights namely the GPA criterion of 3.92% change and subsequent SKS Load criteria of 3.92% change. The results of testing the sensitivity of criteria weights have an average percentage change in yield of 0.78%. Keywords : Study Period, Decision Support System, TOPSIS.

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan  tinggi  merupakan  kelanjutan  pendidikan  menengah  yang  diselenggarakan  untuk mempersiapkan  peserta  didik  untuk  menjadi  anggota  masyarakat  yang  memiliki  kemampuan  akademis dan profesional yang dapat menerapkan, mengembangkan dan menciptakan ilmu pengetahuan, teknologi dan kesenian (UU nomor 2 tahun 1989, pasal 16, ayat (1)).
Persentase  naik  turunnya  kemampuan  mahasiswa  untuk  menyelesaikan  studi  tepat  waktu merupakan  salah  satu  elemen  penilaian  akreditas  program  studi  (Buku  VI  Matriks  Penilaian  Instrumen Akreditasi Program Studi Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi, 2008) [1]. Oleh karena itu perlu adanya pemantauan maupun evaluasi terhadap kecenderungan mahasiswa lulus tepat waktu atau tidak.
Dalam  penelitian  ini  penulis  akan  membuat  sistem  yang  dapat  memprediksi  masa  studi mahasiswa  yang  bertujuan  untuk  membantu  pihak  program  studi  Ilmu  Komputer  Universitas  Nusa Cendana untuk memprediksi masa studi mahasiswa yang telah menempuh masa studi 5 semester, karena pada semester 5 telah didapatkan pola penilaian yang didapat dari hasil pembelajaran mahasiswa selama 5 semester sehingga bisa dilihat mahasiswa tersebut bisa lulus tepat waktu atau tidak. Dengan mengetahui prediksi masa studi yang akan ditempuh mahasiswa, pihak prodi khususnya dosen pembimbing akademik akan lebih mudah dan tepat sasaran dalam memberikan peringatan dini dan bimbingan kepada mahasiswa.
ISSN:2337-7631 (printed)
Untuk mengetahui strategi yang tepat dalam memprediksi lama masa studi mahasiswa yang masih aktif studi agar dapat menyelesaikan studinya tepat waktu adalah dengan menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). TOPSIS dipilih karena konsepnya yang sederhana  dan  mudah  dipahami,  kesederhanaan  ini  dilihat  dari  alur  proses  metode  TOPSIS  yang  tidak begitu  rumit  karena  menggunakan  indikator  kriteria  dan  variabel  alternatif  sebagai  pembantu  untuk menentukan keputusan.

## 2. MATERI DAN METODE

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang fleksibel,  interaktif  dan  dapat  diadaptasi,  yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  dalam  masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur. Sistem Pendukung Keputusan menggunakan data, memberikan antarmuka  pengguna  yang  mudah  dan  dapat  menggabungkan  pemikiran  pengambilan  keputusan  [2]. Sistem Pendukung Keputusan digunakan untuk mendeskripsikan sistem yang didesain untuk membantu pengguna memecahkan masalah tertentu.
2.2 Metode 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 multikriteria. Pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang pada tahun  1981[3].  TOPSIS  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus  mempunyai  jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan  jarak  Euclidean  untuk  menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif  dengan  solusi optimal.  Solusi  ideal  positif  didefenisikan  sebagai  jumlah  dari  seluruh  nilai  terbaik  yang  dapat  dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi ideal negatif terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi  ideal  negatif  dengan  mengambil  kedekatan  relatif  terhadap  solusi  ideal  positif.  Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai.

## 2.2.1 Langkah-langkah penyelesaian dengan TOPSIS
Technique  for  Order  Preference  by Similary  to  Ideal  Solution (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. Langkah-langkah penyelesaian masalah dengan prosedur TOPSIS adalah sebagai berikut:
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
    m i x ij ij ij x r 1 2 ………(1)
dengan i= 1,2,.....m; j=1,2,.....n,  r ij =elemen dari matriks normal yang ternormalisasi R, x ij = elemen dari matriks keputusan X
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi berbobot vij  = wj. Rij ……………….   (2)
dengan v ij = elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi berbobot V, w j = bobot kriteria ke-j,      r ij = elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R
3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif Solusi ideal positif dinotasikan sebagai A + , sedangkan solusi ideal negatif dinotasikan sebagai A - A + =  (y 1 + , y 2 + ,....,  y n + ) ………… (3) A - =(y 1 - , y 2 - ,...., y n - )   ………… (4)
4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif
S + adalah jarak alternatif dari solusi ideal positif didefinisikan sebagai:
ISSN:2337-7631 (printed)
         n j j ij i v v s 1 2 , dengan i=1, 2, 3,…m ……(5)
S- adalah jarak alternatif dari solusi ideal negatif didefinisikan sebagai:
         n j j ij i v v s 1 2 , dengan i=1, 2, 3,…m ……(6)
dengan s i + = jarak alternatif ke-1 dari solusi ideal positif, s i - = jarak alternatif ke-1 dari solusi ideal negatif, v ij =  elemen  dari  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  berbobot  V  v j + =  elemen  matriks  solusi  ideal positif, v j - : elemen matriks solusi ideal negatif
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
        i i i i s s s c ……………………..(7)
Dengan c i + = kedekatan relatif dari dari alternatif ke-1 terhadap solusi ideal positif, s i + = jarak alternatif ke-I dari solusi ideal positif, s i - = jarak alternatif ke-I dari solusi ideal negatif

## 6. Merangking alternatif
Untuk merangking alternatif, alternatif diurutkan dari nilai c + terbesar ke nilai terkecil.Alternatif dengan nilai c + terbesar merupakan solusi terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Penelitian
Data awal yaitu data alumni yang peneliti dapatkan dari jurusan Ilmu Komputer sebanyak 158 data mahasiswa dengan atribut yang sudah ada yaitu : Jenis kelamin, SKS yang telah diambil, IP Semester, Index Prestasi Kumulatif, dan Beban SKS berikutnya. Karena adanya penambahan data alumni maka data bertambah menjadi 173 data dari angkatan 2007- 2014 yang digunakan dalam penelitian ini. Berikut data alumni jurusan Ilmu Komputer Undana yang dapat dilihat dalam tabel 1.
Tabel 1 Data Alumni No Nama Jenis Kelamin SKS telah diambil IP Semester IPK Beban Prestasi Berikut 1 Fitria Djawas P 100 3.542 3.051 24 2 PingkyA. R. Leo Lede P 112 3.917 3.464 24 3 Nofriadi Daniel L 106 3.227 3.443 24 4 Irman L 97 3.278 2.938 21 5 Adrianus Tanesi L 98 2.222 2.143 18 6 Denriarto L. L 94 3.053 2.585 21 7 Fransiskus Taso L 97 1.476 2.485 18 8 Fredryk ND. L 94 2.35 2.766 21 9 Christine Saragi P 97 2.45 2.856 21 10 Ever Muni L 97 2.895 2.897 21

## 3.2 Perhitungan Metode TOPSIS
Misalkan ada 5 (lima) orang mahasiswa dengan kriteria-kriteria sebagai berikut :
No. Nama C1 C2 C3 C4 C5 1. Arini Pekuwali 1 105 3.87 3.264  24 2. Reyneldis Fernandez 2 87 3.15 2.989  21 3. Pingky Leo Lede 1 112  3.917 3.464  24 4. Irman 2 97 3.278 2.938  21 5. Adrianus Tanesi 2 98 2.222 2.143  18 Tabel 3 Nilai hasil setiap alternatif Alternatif Nilai Hasil V 1 0,6697 V 2 0,3521 V 3 1 V 4 0,3732 V 5 0,1831
Range pembanding kelulusan didapat dari hasil nilai alternatif yang didapat dari hasil perhitungan TOPSIS dibandingkan dengan hasil data riil tahun kelulusan alumni mahasiswa Ilmu Komputer Undana sebanyak 173 data.
Tabel 4. Pembanding hasil perhitungan dengan data riil Alternatif Nilai Hasil Lulus pada semester V 1 0,6697 9 V 2 0,3521 12 V 3 1 9 V 4 0,3732 10 V 5 0,1831 14
Sehingga dari perbandingan tersebut di dapatkan range seperti pada tabel 5 Tabel 5. Range prediksi kelulusan Nilai Kemungkinan lulus pada semester Prediksi tahun kelulusan 0              –   0,21128 13 – 14 4 atau 4,5 tahun lagi 0,21129   –   0,35255 12 – 13 3,5 atau 4 tahun lagi 0,35256   –  0,37136 11 – 12 3 atau 3,5 tahun lagi 0,37137   –   0,41314 10 – 11 2,5 atau 3 tahun lagi 0,413145 –  0,54318 9 – 10 2 atau 2,5 tahun lagi 0,54319   –        1 8 – 9 1,5 atau 2 tahun lagi
Sehingga hasil dari perhitungan diatas didapat hasil seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil perhitungan metode TOPSIS Alternatif Nilai hasil Prediksi lulus pada semester Arini Pekuwali 0,68821 8 – 9 Reyneldis Fernandez 0,39321 10 – 11 Pingky Leo Lede 1 8 – 9 Irman 0,44307 9 – 10 Adrianus Tanesi 0,24225 12 – 13
3.3 Metode Pengujian Sistem
ISSN:2337-7631 (printed)
Pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  pengujian  uji  sensitifitas. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan pengujian sensitifitas dari setiap bobot kriteria yang diubah dan dilihat nilai hasil dari alternatif yang telah dimasukkan.

## 3.4 Pembahasan

## 3.4.1 Pengujian Modul
Pengujian ini dilakukan untuk membuktikan bahwa modul-modul program yang dibangun sudah bekerja  sesuai  dengan  algoritma  dari  metode  TOPSIS.  Untuk  kepentingan  pengujian,  peneliti  telah melakukan perbandingan hasil dari perhitungan secara  manual dengan hasil  yang diberikan oleh sistem yang  dibangun,  dengan  menggunkan  data    yang  sama.  Berdasarkan  data  output  sistem  dan  data  hasil perhitungan  secara  manual,  terdapat  kesamaan  perangkingan  pada  sistem  dan  pada  hasil  perhitungan secara  manual,  hal  ini  menunjukan  bahwa  sistem  yang  dibangun  telah  berjalan  sesuai  dengan  konsep TOPSIS yang dirancang oleh penulis.

## 3.4.2 Pengujian Sensitifitas
Proses  pengujian  dengan  menggunakan  uji  sensitifitas  dilakukan  dengan  menambahkan  bobot sebesar  0,5  dan  1  pada  setiap  kriteria  secara  bergantian,  setelah  itu  akan  dibandingkan  dengan  hasil perhitungan awal (normal). Pengujian ini dilakukan  untuk  mengetahui bobot kriteria  mana  yang paling sensitif terhadap hasil perhitungan.
Dari  hasil  pengujian  sensitifitas  setiap  bobot  kriteria  yang  ditambahkan  0.5  dan  1,  maka  didapatkan persentase perubahan hasil dari 51 data mahasiswa aktif dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Persentase Perubahan Uji Sensitifitas Metode TOPSIS Kriteria Perubahan Hasil Jenis Kelamin + 0,5 0% Jenis Kelamin + 1 0% SKS yang telah diambil + 0,5 0% SKS yang telah diambil + 1 0% IP Semester + 0,5 0% IP Semester + 1 0% IPK + 0,5 0% IPK + 1 3,92% Beban SKS berikutnya + 0,5 1,96% Beban SKS berikutnya + 1 1,96% Rata-rata 0,78%
Dari hasil tersebut dapat dilihat bahwa kriteria yang sensitif terhadap perubahan bobot yaitu beban SKS berikutnya dan IPK yang mengalami perubahan hasil. Serta rata-rata persentase perubahan hasil uji sensitifitas pada metode TOPSIS adalah 0,78%.
4. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan dan  program  yang  dibangun  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Sistem  pendukung  keputusan  yang  telah  dibangun  dapat  membantu  pihak  jurusan  Ilmu  Komputer Universitas Nusa Cendana terutama para dosen penasehat akademik dalam mengawasi serta memberi bimbingan dan nasehat kepada mahasiswa aktif semester 5 agar bisa lulus tepat pada waktunya.
2. Pengujian sensitifitas bobot dalam sistem prediksi masa studi mahasiswa dari 51 data uji  menghasilkan hasil  akhir  kriteria  yang  memiliki  sensitifitas  atau  mengalami  perubahan  hasil  yaitu  kriteria  IPK ditambah bobot 1 yang memiliki persentase perubahan sebesar 3,92% dan Beban SKS berikutnya yang memiliki persentase perubahan masing-masing ditambah bobot 0,5 adalah 1,96% dan ditambah bobot 1 adalah 1,96%.
3. Hasil pengujian sensitifitas bobot kriteria memiliki rata-rata persentase perubahan hasil sebesar 0,78%.
4.2  Saran
Adapun saran yang dapat disampaikan untuk pengembangan sistem ini yaitu :
1. Peneliti selanjutnya dapat mengembangkan sistem ini dengan menambahkan data dan kriteria tambahan dalam mendukung prediksi masa studi mahasiswa.
2. Metode yang digunakan kemudian dapat dikombinasikan dengan metode sistem pendukung keputusan lainnya untuk mendukung pengambilan keputusan dalam memprediksi masa studi mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi, 2008, Matriks Penilaian Instrumen Akreditasi Program Studi Sarjana, Jakarta.
[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:  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas  Sumatera Utara) . Skripsi. FMIPA USU, Medan.