## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Sekolah Menengah Atas Dengan Metode SAW

## Decision Support System to Majoring High School Student Using SAW Method
Hadi Sucipto Magister Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta hadi.sucipto@students.amikom.ac.id

## Abstrak
SMA Tren Sains Tebuireng Jombang merupakan salah satu sekolah di Kota Jombang yang tiap tahunnya rutin melaksanakan pemilihan jurusan bagi siswanya.  Penjurusan ini dimaksudkan agar nanti siswa  dapat  menyelesaikan  sekolah  sesuai  dengan  minat  dan  kemampuannya  sebelum  melanjutkan  ke jenjang  yang  lebih  tinggi.  Proses  pemilihan  jurusan  saat  ini  memiliki  kelemahan  diantaranya membutuhkan  waktu  cukup  lama  dan  juga  hasil  yang  didapat  kurang  akurat  karena  bisa  saja  terjadi banyak  kekeliruan  karena  belum  tersedianya  aplikasi  khusus  untuk  mendukung  perhitungan  tersebut. Selain itu unsur subjektifitas pun cukup tinggi karena kriteria yang digunakan masih sedikit dan kurang relevan. Untuk mengatasi masalah tersebut maka dibuatkan sistem penunjang keputusan untuk membantu Guru  Bimbingan  Konseling(BK)  dalam  menentukan  pemilihan  jurusan.  Dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Adapun  kriteria  yang  digunakan  adalah  Nilai Rata-rata  IPA,  Nilai  Rata-rata  IPS,  nilai  tes  bakat  IPA  dan  nilai  test  bakat  IPS.  Hasil  akhir  dari penelitian  ini  didapatkan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  SAW  mampu  mengatasi permasalahan dalam proses pemilihan jurusan di SMA Tren Sains Tebuireng Jombang. Kata kunci: sistem pendukung keputusan, pemilihan jurusan, kriteria, SAW

## Abstract
SMA  Tren  Sains  Jombang  is  one  school  in  Jombang  who  routinely  doing  majors  selections. Majoring is intended that students can finish school later in accordance with their interests and abilities before proceeding to a higher level. Selection of Majors currently has drawbacks such takes a long time and the results are less accurate because it could happen a lot of mistakes and subjectivity is quite high because of the criteria used is less relevant. Therefore we need decision support system to assist Master Counseling (BK) in determining the selection of majors. In this research using Simple Additive weighting method  (SAW). The  criteria  used  for  the  selection  process  in  this  research  include  average  value  IPA, average grade social studies, science aptitude test  scores and test  scores IPS talent. . The results of  this research found that the decision  support  system  with SAW method  is able to overcome the problems of Major Selection in SMA Tren Sains Tebuireng Jombang .
Keywords: decision support system, mayor selection, criteria, SAW

## 1. PENDAHULUAN
Manusia selalu dihadapkan pada beberapa pilihan di dalam kehidupannya. Pengambilan keputusan yang tepat akan memberikan pengaruh pada kehidupan di masa depan. Permasalahan tentang pengambilan  keputusan  ini  juga dialami oleh siswa  yang  ingin melanjutkan  ke  jenjang pendidikan  yang  lebih  tinggi.  Pendidikan  merupakan  salah  satu  faktor  yang  penting  dalam menentukan kemajuan  suatu bangsa, karena  dengan adanya pendidikan dapat mengembangkan berbagai potensi yang ada dalam diri seseorang.  Proses pendidikan di Sekolah Menengah  Atas merupakan  suatu  proses  yang  memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap  perkembangan  siswa  di masa depan.
Dalam  penjurusan  di  SMA  selama  ini,  yang  menentukan  keputusan  dalam  proses penjurusan  adalah  guru.  Guru  dianggap  sebagai  orang  yang  berkompeten  dan  berhak  untuk menentukan keputusan dalam proses penjurusan siswa, karena guru dianggap mengetahui minat dan  kemampuan  siswanya  secara  langsung.  Untuk  itu,  guru  perlu  melakukan  suatu  penjurusan minat siswa menurut kemampuan akademik serta minat dari masing-masing siswanya.
Kurikulum penjurusan di SMA saat ini ada 3 yaitu Ilmu Pengetahuan Alam (IPA), Ilmu Pengetahuan  Sosial  (IPS),  dan  Bahasa.  Namun  masih  ada  SMA  yang  penjurusannya  masih  2 yaitu  IPA  dan  IPS.  Salah  satunya  penjurusan  di  SMA  Tren  Sains  Tebuireng  Jombang.  Proses penjurusan di SMA ini dilakukan pada saat siswa berada di kelas X (sepuluh) dan akan naik ke kelas  XI  (sebelas).    Setelah  wali  kelas  menerima  seluruh  nilai  semester  maka  wali  kelas  akan memutuskan  apakah  siswa  tersebut  naik  atau  tidak.  Jika  siswa  tersebut  dinyatakan  naik  maka selanjutnya  akan  dilakukan  proses  penjurusan.  Masalah  yang  sering  terjadi  dalam  proses penjurusan  adalah  kesulitan  dalam  mekanisme  penilaian  yang  masih  menggunakan  sistem manual sehingga membutuhkan waktu yang lama.
Wiwit  Supiyanti  meneliti  bagaimana  menerapkan  metode  SAW  untuk  menentukan siapa  yang  akan  menerima  biasiswa  berdasarkan  bobot  penilaian  dan  criteria  yang  sudah ditentukan . Dari  sistem  yang  dihasilkan,  disimpulkan    dengan  menggunakan  metode  SAW  ini dapat  mempercepat  proses  menentukan  penerima  biasiswa  dengan  perhitungan  yang  akurat dalam memberikan rokemendasi penerima biasiswa(2014)[1].
Beberapa  metode  pernah  diusulkan  oleh  para  peneliti  sebelumnya:  untuk  proses pemilihan  program  studi  dengan  menggunakan  Logika  fuzzy  Metode  Fuzzy  Multi-Attribute Decision Making (FMADM) dan menggunakan metode ini dapat memberikan alternatif terbaik dalam  memilih  program  studi  (Rohayani,  2013)[2].  Untuk  mengatasi  kriteria  pemilihan  calon penerima  beasiswa  yang  maka  digunakan  logika  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (Fuzzy MADM). Metode SAW adalah metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Metode SAW dipilih karena untuk menentukan nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  perangkingan  yang  akan menyeleksi penerima beasiswa (Putra, 2011)[3].
Berdasarkan uraian  pada  latar    belakang  masalah  di  atas,  penulis  melakukan  sebuah penelitian menggunakan sistem pendukung keputusan penetuan jurusan sekolah menengah atas dengan  metode SAW (Simple  Additive  Weightin g).  Dengan  dilihat  pada  penelitian  sebelumnya jika sebuah sistem pendukung keputusan merupakan sebuah pendekatan atau metode yang dapat menyatukan  unsur  manusia  dan  perangkat  keras  atau  elektronik  untuk  mengambil  sebuah keputusan  yang  paling  sesuai.  Maka  penulis  merumuskan  permasalahan  yang  hendah diselaesaikan  yaitu  bagaimana  menerapkan  SPK  model SAW untuk  penjurusan  siswa    pada SMA Tren Sains Tebuireng Jombang.

## 2. METODE PENELITIAN
Merupakan acuan yang digunakan sebagai dasar dalam perancangan sistem. Langkah- langkah yang dilakukan dalam tahap ini adalah : 2.1 Metode Penelitian
Dalam penelitihan ini digunakan metode action research. Pengertian dari metode action research adalah  kegiatan  atau  tindakan  perbaikan  sesuatu  yang  perencanaan,  pelaksanaan  dan evaluasinya  dikerjakan  secara  sistimatis  sehingga  validitas  dan  reliabilitasnya  mencapai tingkatan  riset[4]. Action  research juga  merupakan  proses  yang  mencakup  siklus  aksi,  yang berdasarkan  pada  refleksi,  umpan  balik  ( feedbasack ),  bukti( evidence ),  dan  evaluasi  atas  aksi sebelumnya  dan  situasi  sekarang.  Penelitihan  tindakan  bertujuan  untuk  memperoleh pengetahuan  untuk  situasi  atau  sasaran  khusus  dari  pada  pengetahuan  yang  secara  ilmiah tergeneralisasi,  untuk  lebih  jelasnya  alur  penelitihan action  research dijelaskan  pada  gambar 1[5] :
Acting
Planning Observating Reflecting
Gambar 1 Action Research Model Kurt Lewin
Gambar  diatas  merupakan  beberapa  tahapan  dalam  penelitihan action  research yang dilakukan. Penjelasan setiap proses adalah sebagai berikut :
1. Menyusun perencanaan (planning)
Pada  tahap  ini  kegiatan  yang  harus  dilakukan  adalah  mempersiapkan  fasilitas  dari  sarana pendukung yang diperlukan dalam penelitihan, mempersiapkan instrumen untuk merekam dan menganalisis data mengenai proses dan hasil tindakan.
2. Melaksanakan tindakan (acting)
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  tindakan  yang  telah  dirumuskan,  dalam  situasi  yang aktual, yang meliputi kegiatan awal, inti dan penutup.
3. Melaksanakan pengamatan (observing)
Tahap  penelitian  disini  adalah  tahap  pengumpulan  data.  Tahap  ini  dimaksudkan  untuk mengumpulkan  data  pendukung  yang  dibutuhkan  dalam  proses  penelitihan  yaitu  dengan cara observasi dan wawancara.
4. Melakukan refleksi (reflecting)
Pada tahap ini adalah mencatat hasil observasi, mengevaluasi hasil observasi, menganalisis hasil pembelajaran, mencatat  kekurangan-  kekurangan untuk dijadikan bahan penyusunan rancangan sistem pendukung keputusan agar tujuan tercapai.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  berdasarka  jenis  datanya,  data  yang  dikumpulkan  dalam penelitihan ini adalah sebagai berikut[6]:
1. Data Primer
Data primer adalah data yang diambil langsung dari obyek penelitihan atau merupakan data yang  berasal  dari  sumber  asli  atau  pertama.  Teknik  pengumpulan  data  primer  dilakukan melalui  teknik  observasi  dengan  cara  mengumpulkan  informasi-informasi  langsung  ke lokasi  penelitian  untuk  mengamati  bagaimana  menentukan  keputusan  dalam  proses penjurusan  yang  dilakukan  oleh  guru  dan  bimbingan  konseling  di  SMA  Tren  Sains Tebuireng  Jombang  dengan  cara  pengamatan  dan  pencatatan  dengan  peninjauan  langsung dan wawancara.
2. Data Sekunder
Data  sekunder  adalah  data  yang  tidak  didapatkan  secara  langsung  dari  obyek  penelitian, melainkan  data  yang  berasal  dari  sumber  yang  telah  dikumpulkan  oleh  pihak  lain.  Teknik pengumpulan data sekunder dilakukan dengan cara studi dokumentasi dan studi literature.

## 2.3 Metode Analisis Data
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  deskriptif  analisis  dengan menggunakan  pendekatan  kuantitatif.  Tujuan  dari  metode  deskriptif  analisis  dengan pendekakatan  kuantitatif  ini  yaitu  membuat  suatu  uraian  yang  sistimatis  mengenai  fakta-fakta dan sifat-sifat dari obyek yang diteliti kemudian menggabungkan hubungan antar variable yang terlibat didalamnya. Penelitian ini menekankan analisisnya pada data-data numerik.

## 2.4 Fuzzy Multiple Atribute Decision Making(FMADM)
FMADM  adalah  sutu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif  optional  dari sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Inti  dari  FMADM  adalah  menentukan  nilai  bobot untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi alternatif  yang  sudah  diberikan.  Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan masalah FMADM. Antara lain (Kusumadewi, 2006)[7] :
1. Simple Additive Weighting ( SAW ) 2. Weighted Product ( WP )
3. ELECTRE
4. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ( TOPSIS )
5. Analytic Hierarchy Process ( AHP )

## 2.5 SAW(Simple Additive Weighting)
Dalam membangun DSS ini akan diterapkan metode SAW ( Simple Additive Weighting ) dalam  menyelesaikan  masalah Multi  Attribute  Decision  Making yang  dihadapi.  Metode SAW sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Dalam  penelitihan  ini  mengggunakan  FMADM  metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting.) Adapun langkah-langkahnya adalah :
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi. (Kusumadewi, 2006).
Rumus normalisasi :
Jika J adalah atribut keuntungan (benefit)
R ij =
Jika J adalah atribut biaya (cost) …………………………..(1)
Keterangan : R ij = nilai rating kinerja normalisasi X ij = nilai atribut yang dimiliki dariu setiap kriteria Max 𝑥 𝑖𝑗 = nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit = nilai terbesar adalah terbaik Cost = nilai terkecil adalah terbaik Dimana 𝑟 𝑖𝑗 adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternative  Ai  pada  atribut  Cj;  i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n
Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai:
V i = ∑ 𝑗𝑟𝑖𝑗 …………………………………….(2)
Keterangan : Vi = rangking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi.
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  sistem  pendukung  keputusan  untuk  penentuan  jurusan  dengan  metode  SAW memiliki input , proses dan output . Input yang dibutuhkan dalam sistem ini adalah data kriteria, data  perbandingan  matrik  antar  kriteria.  Proses  yang  dilakukan  pada  sistem  ini  adalah  proses penilaian skor dan proses seleksi penjurusan, sedangkan output adalah hasil seleksi penjurusan masing-maasing siswa.

## 3.1 Analisa Data
Dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  penentuan  jurusan  di  SMA  Tren Sains Tebuireng Jombang dibutuhkan jenis data internal dan data privat.
1. Data Internal
Data  internal  adalah  data  yang  sudah  ada  dalam  organisasi.  Dalam  penelitian  ini  data internalnya adalah data siswa yang ada di SMA Tren Sains Tebuireng Jombang.
2. Data Privat
Data Privat merupakan data pendapat dari user. Dalam penelitian ini data privatnya adalah data kriteria yang sudah ditetapkan yang akan digunakan dalam penyelesaian masalah.
3.2 Alur Data
3.2.1 Diagram Konteks
SPK Penjurusan GURU BK Data_nilai Data_siswa Data_skor Daftar_nilai Hasil_analisa Data_kemampuan Gambar 2. Diagram Konteks 3.2.2 Data Flow Diagram Nilai Siswa 1 Pendataan 2 Penilaian Skor Skor 3 Seleksi Penjurusan Guru BK Daftar Nilai Tes Bakat IPA Tes Bakat IPS Hasil Akhir Data_siswa Data_nilai
Gambar 3. DFD Level 1

## 3.2.3 Relasi Antar Tabel

## Gambar 4. Relasi antar tabel

## 3.3 Kriteria-kriteria yang digunakan
Kriteria-kriteria yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. C1 = Nilai rata-rata IPA
2. C2 = Nilai rata-rata IPS
3. C3 = Nilai test bakat IPA
4. C4 = Nilai test bakat IPS

## 3.3.1 Bobot Kriteria
Dari keempat kriteria yang telah dibuat, masing-masing diberi bobot sebagai berikut :
1. C1 = 30
2. C2 = 30
3. C3 = 20
4. C4 = 20
Tabel 1 Bobot rata-rata Nilai Akademik IPA Rata-rata Nilai Akademik IPA Nilai bobot 96 – 100 5 91 – 95 4 86 – 90 3 81 – 85 2 76 – 80 1 < 76 0 Tabel 2 Bobot rata-rata Nilai Akademik IPS Rata-rata Nilai Akademik IPS Nilai bobot 96 – 100 0 91 – 95 1 86 – 90 2 81 – 85 3 76 – 80 4 < 76 5 Tabel 3 Tes Bakat IPA Nilai Bakat IPA Nilai bobot
>120 5 110 - 119 4 90  - 109 3 80 - 89 2 < 79 1 Tabel 4 Tes Bakat IPS Nilai Bakat IPA Nilai bobot >120 1 110 - 119 2 90  - 109 3 80 - 89 4 < 79 5

## 3.4 Pendefinisian Masalah
Dari data dibawah ini, tentukan total nilai dan masuk jurusan apa masing-masing siswa menggunakan metode SAW ?
Nama Siswa Nilai rata-rata IPA  Nilairata-rata IPS Nilai bakat IPA Nilai Bakat IPS AAA 88 81 122 119 BCD 96 83 126 115 CDC 83 80 115 90 GGH 76 85 104 121 HAHA 80 75 110 79 Langkah 1 : Menyusun rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kreteria Nama Siswa C1 C2 C3 C4 AAA 3 3 5 1 BCD 5 3 5 1 CDC 2 4 4       3 GGH 1 3 3 1 HAHA 1 5 4 5
Langkah 2 :
a. Menghitung vektor bobot ( Vektor bobot : W = [30,30, 20.20] b. Matrik Keputusan X berdasarkan kriteria bobot
X = [ ]
Langkah 3 :
Normalisasi matriks X menggunakan persamaan 1
𝑟 = = = 0.6
𝑟 = = = 0.6
𝑟 = = = 1
𝑟 = = = 0.2
𝑟 = = = 1
𝑟 = = = 0.6
𝑟 = = = 1 𝑟 = = = 0.2
= = = 0.4
=
= = 0.8
= = = 0.8 = = = 0.6 𝑟 =
= 0.2
𝑟 = = = 0.6
𝑟 = = = 0.6
𝑟 = = = 0.2
𝑟 =
= =0.2
𝑟 = = 0.6
𝑟 = = = 0.8
𝑟 = = 1
Langkah 4 : Mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W).
R=
[

## ]
Terakhir  menentukan  nilai  preverensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  dengan  cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalsasi (R) dengan nilai bobot (W). nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
V1= (0.6) (30) + (0.6) (30) + (1) (20) + (0.2) (20) = 60 V2= (1) (30) + (0.6) (30) + (1) (20) + (0.2) (20) = 72 V3= (0.4) (30) + (0.8) (30) + (0.8) (20) + (0.6) (20) = 64 V4= (0.2) (30) + (0.6) (30) + (0.6) (20) + (0.2) (20) = 40 V5= (0.2) (30) + (0.6) (30) + (0.8) (20) + (1) (20) = 72
Berdasarkan  hasil  nilai  preferensi  jadi  siswa  masuk  ipa  dan  siswa  masuk  terlihat, sebagai berikut:
V1, V2, V3, V5 nilai yang masuk IPA karena nilai skornya lebih dari 60, sedangkan V4 masuk IPS karena nilai skornya dibawah 60.

## 3.5 Implementasi Sistem
3.5.1 Form Input Nilai merupakan tampilan menu untuk input nilai dan mengubah nilai yang ada. Tampilan form pada gambar 5.
Gambar 5. Form Input Nilai
3.5.2 Form Input Skor nilai adalah tampilan untuk melihat skor yang telah di input dan di dalam tampilan  tersebut  ada  proses  hitung  skor  adalah  untuk  menghitung  nilai  dari  setiap  skor yang telah di input.
Gambar 6. Form Hitung Skor
3.5.3 Form Proses Seleksi adalah form yang menampilkan hasil seleksi siswa yang telah di pilih untuk masuk ke jurusan IPA atau IPS.

## Gambar 7. Form Proses Seleksi
3.5.3 Setelah di seleksi masing-masing nama siswa akan tercantum ke  jurusan IPA atau IPS
Gambar 8. Form Proses Akhir Seleksi

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian sistem yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan diantaranya :
6. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pemilihan Jurusan di SMA Tren Sains Tebuireng Jombang  dengan  menggunakan  metode  SAW  telah  berhasil  dibangun  untuk menghasilkan keputusan berupa rekomendasi jurusan yang terpilih untuk siswa.
7. Semakin  banyak  sampel  data  yang  digunakan  maka  semakin  tinggi  pula  tingkat validitas perhitungan yang dihasilkan.
8. Pemberian skala konversi dan bobot preferensi dari setiap bobot kriteria mempengaruhi penilaian dan hasil perhitungan SAW.

## 5. SARAN
Saran  yang  dapat  diajukan  untuk  pengembangan  dan  perbaikan  system  pendukung keputusan  untuk  membantu  menentukan  penjurusan  siswa  SMA  menggunakan  metode Simple
Additive  Weighting(SAW) adalah  dalam  penelitian  yang  telah  dilakukan  digunakan  empat kriteria, bagi perngembang bisa melakukan  modifikasi  untuk  kriteria serta bobotnya (ditambah atau dikurangi) sesuai kebutuhan.

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  STMIK  Amikom  Yogyakarta  dan  SMA  Tren Sains  Tebuireng  Jombang    yang  telah  memberi  dukungan  finansial  dan  fasilitas  terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1 ]. Wiwit  Supiyanti.2014 . Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Beasiswa  dengan  Metode  SAW. Citec  Journal ,  Vo.1,  No.1,  Nov  2013  –  Jan 2014 ISSN: 2354-5771
[2 ]. Rohayani,  H.,  2013,  Analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Memilih  Program Studi Menggunakan Metode Logika Fuzzy, Jurnal Sistem Informasi (JSI) , No. 1, Vol. 5, Hal. 530-539.
[3 ]. Putra,  D.,  2014,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Penerima  Bea  Siswa PT.Telkom Menggunakan Metode Simple Additive Weighting, Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), No. 2, Vol. III, Hal. 1-7. [4 ]. Baskerville, R. L. (1999). Investigating information systems with action research. Communications of the AIS , 2 (3es), 4.
[5 ]. Tim  Media  Edukasi,  2012,  Desain  PTK  Model  Kurt  Lewin, http:/www.m- edukasi.web.id/2012/05/desain –ptk-model-kurt.html, diakses tanggal 01 Desember 2013.
[6 ]. Hasibuan,  M.S.P.,  2007, Manajemen  Sumber  Daya  Manusia ,  Bumi  Aksara, Jakarta
[7 ]. Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  Wardoyo,  R.,  2006, Fuzzy  Multi  Atribute Decision Making Fuzzy MADM , Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta.