## PERANCANGAN PENENTUAN MATERI KURSUS MENGGUNAKAN FUZZY MADM DENGAN METODE SIMPLE ADDITTIVE WEIGHTING

## Elyna Fazriyati
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma, Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat efazriyati@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Kursus merupakan salah satu sarana penunjang bagi setiap mahasiswa untuk menambah dan  mengasah  kemampuan  serta  pengetahuan  dalam  belajar.  Terutama  bagi  jurusan  Teknik Informatika,  Manajemen  Informatika  dan  Sistem  Informasi  yang  memerlukan  praktik  dalam kegiatan belajar sehari-hari. Kursus yang diselenggarakan untuk ketiga jurusan tersebut terdiri dari  3  tingkatan,  yaitu  fundamental,  beginner  dan  intermediate  yang  disesuaikan  dengan semester  yang  sedang  dijalani  oleh  mahasiswa.  Materi  tingkat  beginner  dan  intermediate merupakan  cabang  dari  kursus  materi  tingkat  fundamental  yang  berjumlah  12  materi.  Proses penjadwalan  kursus  untuk  ketiga  jurusan  tersebut  seringkali  terdapat  kendala  berupa penentuan  materi  beginner  yang  merupakan  cabang  dari  materi  fundamental,  yang  masing- masing  materi  fundamental  memiliki  2  cabang  untuk  tingkat  beginner  sehingga  mahasiswa memiliki 4 cabang materi beginner sebagai pilihan yang di ambil dari materi fundamental yang telah  diikuti  pada  tingkat  1,  yaitu  semester  1  dan  2.  Hal  ini  menyebabkan  pengelolaan  data untuk penentuan materi dilakukan secara acak tanpa melihat prioritas tertinggi dari mahasiswa dan  kriteria  pendukung  lainnya.  Maka  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  terjadi,  dibuat perancangan  pembangunan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  materi  tingkat beginner  dengan  alternatif  terbaik  berdasarkan  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  akan menggunakan  metode  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decission  Making  (FMADM)  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW).
Kata Kunci : beginner, Fuzzy MADM, kursus, SAW, SPK.

## Abstract
The course is one of the supporting facilities for each student to add and hone skills and knowledge  in  studying.  Especially  for  the  majors  of  Informatics  Engineering,  Informatics Management  and  Information  Systems  that  require  practice  in  daily  learning  activities.  The courses  held  for  the  three  majors  consist  of  3  levels,  namely  fundamental,  beginner  and intermediate,  which  are  tailored  to  the  semester  being  undertaken  by  students.  Beginner  and intermediate level materials are branches of the fundamental level course material, amounting to  12  materials.  In  the  process  of  scheduling  courses  for  the  three  majors  there  are  often obstacles in the form of determining beginner material. A branch of fundamental material, each has 2 branches for the beginner level so that students have 4 branches of beginner material as choices taken from  fundamental material has been  done at level 1, namely semesters 1 and 2. This causes the management of data for the determination of material is done randomly without looking at the highest priority of students and other supporting criteria. Therefore, to solve the problems that occurred, making a decision support system development design to determine the beginner  level  material  with  the  best  alternative  based  on  predetermined  criteria  will  use  the Fuzzy  Multiple  Attribute  Decission  Making  (FMADM)  method  with  the  Simple  Additive Weighting (SAW) method.
Keywords : beginner, Fuzzy MADM, courses, SAW, SPK,

## PENDAHULUAN
Kursus  merupakan  salah  satu  bekal bagi  mahasiswa  untuk  pembelajaran  seputar teknologi  informasi  terutama  bagi  jurusan teknik  informatika,  manajemen  informatika dan sistem informasi. Jenis materi yang diberikan pada  kursus  terdiri  dari  tiga  tingkatan,  yaitu fundamental untuk  mahasiswa  semester  satu dan dua, beginner untuk mahasiswa semester tiga  dan  empat,  dan intermediate untuk mahasiswa  semester  lima  dan  enam.  Pada setiap  semester  mahasiswa  diwajibkan  untuk
mengikuti  kursus  dengan  materi  pilihan sesuai dengan semester yang sedang dijalani.
Terdapat  enam  materi  untuk  tingkat fundamental ,  yaitu Fundamental DBMS,
Fundamental Web Programming , Fundamental Desktop Programming , Fundamental Server OS, Fundamental ERP  dan Fundamental Networking .  Untuk  tingkat beginner terdapat dua belas modul dan untuk tingkat intermediate juga  terdapat  12  modul  yang sama  seperti beginner dengan  pemahaman materi yang lebih kompleks. Tingkatan materi tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Bagan Materi Kursus Fundamental , Beginner dan Intermediate
Mahasiswa yang telah menempuh dua semester,  pada  semester  ketiga  harus mengikuti  kursus  dengan  tingkat  materi beginner yang  mengacu  pada  dua  materi fundamental yang telah diikuti pada semester
satu  dan  dua.  Terdapat  empat  materi  pilihan kursus  untuk  setiap  mahasiswa  dikarenakan ada  dua  cabang  dari  setiap  satu  materi fundamental dan  pilihan  kursus  untuk mahasiswa  tersebut  dilakukan  secara  acak
yang  menyebabkan  seringkali  mahasiswa tidak  masuk  kedalam  salah  satu  cabang  dari empat materi beginner yang ada ataupun tidak sesuai dengan prioritas yang mereka inginkan. Perancangan  sistem  pendukung  keputusan diperlukan  untuk  membantu  dalam  pengambilan keputusan  pemantapan  materi  tingkat beginner
dengan menggunakan Fuzzy Multiple
Attribute  Decision  Making ( Fuzzy MADM) sehingga  pemilihan  materi  tingkat beginner secara  acak  tidak  keluar  dari  materi  tingkat fundamental dan  sesuai  dengan  prioritas tertinggi  dari  empat  cabang  materi  kursus tersebut.
Simple  Additive  Weighting (SAW) merupakan  salah  satu  metode  penyelesaian dari Fuzzy MADM  dengan  konsep  dasar penjumlahan  bobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut  kriteria yang  telah  ditentukan.  Penentuan  pada metode  ini  yaitu  materi  kursus  untuk  tingkat beginner akan  didasarkan  pada  nilai  dan bobot yang telah ditentukan untuk menyeleksi alternatif  terbaik  dari  kriteria-kriteria  yang telah ditentukan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) merupakan  suatu  sistem  yang  digunakan  untuk membantu  suatu  pihak  dalam  penentuan  suatu keputusan.  SPK  tidak  dimaksudkan  untuk menggantikan  suatu  pihak  dalam  menentukan keputusan,  melainkan  memberikan  perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan untuk  melakukan  berbagai  analisis menggunakan  model-model  yang  tersedia. Penelitian  mengenai  pengembangan  sistem
penunjang  keputusan  penentuan  pemberian beasiswa  tingkat  sekolah,  menggunakan Fuzzy MADM  dengan  metode Simple Additive  Weighting (SAW).  Hasil  dari penelitian  tersebut  adalah  dibuatnya  sistem pendukung  keputusan  untuk  memilih  murid yang  akan  mendapatkan  beasiswa  dengan pilihan beasiswa adalah beasiswa untuk murid berprestasi  dan  beasiswa  untuk  murid  yang tidak  mampu.  Pemilihan  tersebut  didasarkan pada  kriteria  berupa  gaji  orang  tua, tanggungan  orang  tua,  nilai  dan  kehadiran murid selama disekolah [1].
Penelitian  selanjutnya  menggunakan Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk sistem  penunjang  keputusan  dalam  menentukan prioritas  pekerjaan  pada  pemeliharaan  sistem irigasi  di  wilayah  kabupaten  Tegal.  Prioritas tersebut  didasarkan  pada  kondisi  aset  yang merupakan bangunan irigasi, fungsi aset yang didefiniskan  sebagai  tingkat  kegunaan  dari aset  irigasi,  luas  potensial  aset,  luas fungsional  aset  hingga  rencana  anggaran untuk  pemeliharan  irigasi.  Kriteria  terbesar didasarkan  pada  fungsi  aset  dikarenakan tingkat  kegunaannya  yang  semakin  besar maka  akan  semakin  di  prioritaskan  untuk diperbaiki  atau  dilakukan  pemeliharaan. Pembuatan  aplikasi  dengan  menggunakan metode  SAW  pada  SPK  dikarenakan  adanya konflik  yang  seringkali  terjadi  di  beberapa daerah  di  wilayah  Kabupaten  Tegal  untuk lebih mementingkan daerahnya sendiri terlebih  dahulu  untuk  di-  prioritaskan  dalam pekerjaan  operasi  dan  pemeliharaan  irigasi
dibandingkan  dengan  daerah  yang  lebih bermasalah dalam proses irigasi [2].
Penelitian  lain  mengenai  pemilihan jurusan  pada  studi  kasus  SMA  Islam  Sultan Agung  1  Semarang.  Kriteria  yang  digunakan adalah  nilai  akademik  dari  setiap  siswa,  nilai psikotest,  nilai  bakat  atau  minat,  nilai kehadiran  dan  kuota  kelas untuk  menentukan jurusan  IPA,  IPS  dan  Bahasa.  Jumlah  siswa yang  dijadikan  sampel  adalah  30  siswa  yang sebelumnya  telah  melewati  penjurusan.  Pada penelitian  ini  dihasilkan  bahwa  semakin banyak  sampel  yang  dimiliki,  akan  semakin tinggi tingkat validitas yang dihasilkan [3].

## Fuzzy MADM
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decission Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu. Inti  dari  FMADM  adalah  menentukan  nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perankingan  yang akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan [4]. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah  FMADM,  antara  lain  [1]: Simple
Additive Weighting (SAW), Weighted
Product (WP), ELECTRE,  Technique  for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS) dan Analytic  Hierarchy Process (AHP).
Algoritma Fuzzy MADM  adalah:  (1) Memberikan  nilai  setiap  alternatif  (A i )  pada setiap  kriteria  (C j )  yang  sudah  ditentukan,
dimana  nilai  tersebut  di  peroleh  berdasarkan nilai crisp ; i=1,2,…m  dan j=1,2,…n. (2) Memberikan  nilai  bobot  (W)  sesuai  dengan tingkat  kepentingan.  (3)  Melakukan  normalisasi matriks  dengan  cara  menghitung  nilai  rating kinerja  ternormalisasi  (r ij )  dari  alternatif  A i pada atribut (C j ) berdasarkan persamaan yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan/  benefit  =  MAKSIMUM  atau atribut  biaya/ cost =  MINIMUM).  Apabila berupa  artibut  keuntungan  maka  nilai crisp (X ij )  dari  setiap  kolom  atribut  dibagi  dengan nilai crisp Maks  (Maks  X ij )  dari  tiap  kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai crisp Min (Min  X ij )  dari  tiap  kolom  atribut  dibagi dengan  nilai crisp (X ij )  setiap  kolom.  (4) Melakukan  proses  perankingan  dengan  cara mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai  bobot  (W).  (5)  Menentukan  nilai preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i )  dengan cara  menjumlahkan  hasil  kali  antara  matriks ternormalisasi  (R)  dengan  nilai  bobot  (W). Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih [4].

## Simple Additive Weighting
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dikenal  dengan  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 [4].
Dimana: r ij
= rating kinerja ternormalisasi.
Maks ij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom.
Min ij = nilai minimum dari setiap baris dan
kolom. X ij = baris dan kolom dari matriks.
r ij pada  persamaan  (1)  adalah  rating kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif  A i pada atribut  C j i=1,2,...,m  dan  j=1,2,...,n.  Nilai preferensi untuk setiap alternatif  ditunjukkan pada persamaan (2).
Dimana:
V i = Nilai akhir dari alternatif
W i = Bobot yang telah ditentukan
R ij = Normalisasi matriks Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## METODE PENELITIAN

## Analisis
Dalam  penelitian  ini,  sampel  yang diambil adalah lembaga kursus yang berada di bawah naungan Universitas Gunadarma, yaitu VM  LePKom.  Mahasiswa  yang  dijadikan sampel  untuk  melakukan  perhitungan  adalah mahasiswa  angkatan  2015  yang  berasal  dari jurusan  manajemen  informatika  dan  teknik informatika.
Tabel 1. Data Sampel Angkatan 2015 NPM Nama Jurusan Kelas Semester 1 Semester 2 33115297  Imam Aditya Putra Tama Manajemen Informatika 2db02 Fundamental Server Os Fundamental Web 51415587  Danni Yoga Pratama Teknik Informatika 2ia01 Fundamental Erp Fundamental Dbms
Untuk  menentukan  pemilihan  materi kursus,  staff  melakukan  pendataan  untuk mengetahui prioritas tertinggi hingga terendah dari  peminatan  mahasiswa  yang  dijadikan sampel  dalam  memilih  materi  kursus  yang berasal  dari  cabang  materi fundamental .
Kemudian  dilanjutkan  dengan  melakukan pendataan  mengenai  nilai-nilai  kursus  pada semester  1  dan  2,  berupa  nilai pre  test , post test ,  latihan,  dan  ujian.  Tingkat  kehadiran mahasiswa pada kursus semester 1 dan 2 juga menjadi target dalam pendataan.

## Penentuan Kriteria dan Bobot
Kriteria  yang  digunakan  untuk  mem- bantu pembuatan perancangan sistem pendukung keputusan  dalam  pemilihan  materi  kursus tingkat beginner adalah sebagai  berikut:  nilai pre test ( C1), nilai post test ( C2), nilai ujian
(C3), jumlah kehadiran (C4) dan minat (C5). Berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan,  maka  masing-masing  kriteria diberikan  bobot  untuk  mengetahui  tingkat kepentingan  dari  setiap  kriteria  yang  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Bobot Untuk Setiap Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C1 Nilai pre test 10% C2 Nilai post test 10% C3 Nilai ujian 20% C4 Jumlah kehadiran 30% C5 Minat 30%

## Rating kecocokan dan derajat alternatif
Kriteria dan bobot yang telah ditetapkan dibuat suatu tingkatan berdasarkan nilai bobot kedalam  bilangan fuzzy yang  disebut  dengan
rating  kecocokan.  Rating  kecocokan  dari  setiap alternatif  untuk  setiap  kriteria  adalah:  sangat Rendah (SR) = 0, Rendah (R) = 0,25, Cukup (C) = 0,5, Tinggi (T) = 0,75, Sangat Tinggi (ST) = 1.
Gambar 2. Grafik Fuzzy MADM
Penentuan  nilai fuzzy pada  masing-masing alternative.  (1)  Kriteria  nilai pre test (C1) Kriteria untuk menentukan range nilai pre test dilihat  dari  pencapaian  nilai  oleh  mahasiswa selama kursus berlangsung. Range nilai untuk kriteria nilai pre test dapat dilihat pada tabel 3 yang  telah  dikonversikan  dengan  bilangan fuzzy . (2) Kriteria nilai post test (C2) Kriteria untuk  menentukan  range  nilai post test sama dengan  penentuan  range  nilai  untuk pre test . Range nilai untuk kriteria nilai post test dapat
dilihat  pada tabel  4  yang  telah  dikonversikan dengan bilangan fuzzy . (3) Kriteria nilai ujian (C3).  Kriteria  untuk  menentukan  range  nilai ujian  adalah  berdasarkan  pencapaian  mahasiswa setelah  melaksanakan  kursus  dan  diuji  dengan soal-soal  teori  dan  juga  praktik.  Ujian  hanya satu  kali  untuk  setiap  materi  kursus fundamental ,  sehingga  setiap  dua  cabang materi  untuk  tingkat beginner yang  berasal dari  materi  tingkat fundamental yang  sama akan  memiliki  nilai  ujian  yang  sama.  Pada
tabel  5  dapat  dilihat  range  nilai  untuk  ujian mahasiswa.  (4)  Kriteria  jumlah  kehadiran  (C4). Untuk  setiap  cabang  materi  tingkat beginner terdapat dua pertemuan ketika pembahasan dalam materi  tingkat fundamental .  Maka,  jumlah kehadiran yang dijadikan kriteria untuk mahasiswa  disetiap  materi  kursus  dapat  dilihat pada tabel 6. (5) Kriteria minat mahasiswa (C5).
Setiap  mahasiswa  memiliki  level  minat  yang berbeda-beda  pada  setiap  materi  yang dipelajari.  Untuk  itu  berdasarkan  minat  yang diminati  terdapat  empat  pilihan  dengan  nilai yang berbeda-beda untuk setiap pilihan. Nilai untuk minat mahasiswa terhadap materi yang dijadikan  pilihan  pertama  hingga  keempat dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 3. Kriteria Nilai Pre test Nilai Pre test Fuzzy Nilai <60 R 0,25 61-70 C 0,50 71-80 T 0,75 81-100 ST 1,00 Tabel 4. Kriteria Nilai Post test Nilai Post test Fuzzy Nilai <60 R 0,25 61-70 C 0,50 71-80 T 0,75 81-100 ST 1,00 Tabel 5. Kriteria Nilai Ujian Nilai Ujian Fuzzy Nilai 0-30 SR 0 31-45 R 0,25 46-60 C 0,50 61-75 T 0,75 >75 ST 1 Tabel 6. Kriteria Jumlah Kehadiran Jumlah Kehadiran Fuzzy Nilai 0 kehadiran SR 0 1 kehadiran C 0,50 2 kehadiran ST 1,00 Tabel 7. Kriteria Minat Mahasiswa Minat Fuzzy Nilai Minat 1 ST 1,00 Minat 2 T 0,75 Minat 3 C 0,50 Minat 4 R 0,25

## Perancangan sistem
Sistem  pemilihan  materi  kursus  tingkat beginner yang  akan  dirancang  merupakan  suatu sistem yang dapat mendukung proses pengambilan keputusan  secara  cepat.  Sistem  akan  digunakan juga  untuk  mengolah  data  hingga  menghasilkan output  atau  keluaran  yang  sesuai  dengan kebutuhan.  Dalam  perancangan  sistem  ini
data  yang  dimasukkan  merupakan  data  yang sebenarnya  kemudian  diolah  dan  diproses untuk  dilakukan  perrankingan.  Perankingan akan  digunakan  sebagai  data  untuk  proses penjadwalan yang dilakukan oleh staff sesuai dengan  ranking  dari  pilihan  pertama  hingga keempat. Alur perancangan penentuan materi kursus dapat dilihat lebih jelas pada gambar 4.
Gambar 3. Alur Perancangan Penentuan Materi Kursus
Perancangan interface
Perancangan interface atau  perancangan antarmuka dibuat dengan tujuan untuk memberikan gambaran  yang  jelas  mengenai  tampilan  sistem yang akan digunakan. Terdapat beberapa perancangan interface yang  dibuat,  yaitu tampilan
menu,  daftar  kriteria,  data  kursus  dan  nilai mahasiswa,  halaman  perubahan  nilai  yang telah  di  konfersi  sesuai  pembobotan  kriteria, halaman  normalisasi  dan  hasil  preferensi dapat  dilihat  pada  Gambar  4  sampai  Gambar 11.
Gambar 4. Tampilan untuk salah satu menu, yaitu menu kriteria
Gambar 5. Halaman Daftar Kriteria
Gambar 6. Halaman Data Kursus mahasiswa
Gambar 7. Halaman Daftar Nilai Mahasiswa
Gambar 8. Halaman perubahan nilai yang telah di konfersi sesuai pembobotan kriteria
Gambar 9. Halaman Hasil Normalisasi

## Gambar 10. Halaman Hasil Preferensi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  mahasiswa  yang  dijadikan  sampel untuk penelitian pada tabel 8 akan di konfersi
menjadi  nilai  yang  telah  disesuaikan  dengan pembobotan di setiap kriteria. Hasil nilai yang telah di konfersikan dapat dilihat pada Tabel 9. Tabel 8. Data Nilai Sampel Mahasiswa Angkatan 2015 NPM Nama Kelas Cabang Materi Nilai Pre test Nilai Post test Nilai Ujian Hadir  Minat 33115297 Imam Aditya Putra Tama 2DB02 Windows Server 78,40 91,70 73,30 2 4 Linux 73,40 66,70 73,30 2 1 J2ee 96,70 90,00 65,00 2 3 C# 96,60 0,00 65,00 2 2 51415587 Danni Yoga Pratama 2IA01 Adempiere 70,00 96,70 61,70 2 4 Nav 80,00 80,00 61,70 2 3 Oracle 82,70 100,00 85,80 2 1 Sql Server 76,70 90,00 85,80 2 2
Tabel 9. Nilai Alternatif Terhadap Kriteria NPM Nama Kelas Cabang Materi Nilai Pre test Nilai Post test Nilai Ujian Hadir  Minat 33115297 Imam Aditya Putra Tama 2DB02 Windows Server 0,75 1,00 0,75 1,00 0,25 Linux 0,75 0,50 0,75 1,00 1,00 J2ee 1,00 1,00 0,75 1,00 0,50 C# 1,00 0,25 0,75 1,00 0,75 51415587 Danni Yoga Pratama 2IA01 Adempiere 0,50 1,00 0,75 1,00 0,25 Nav 0,75 0,75 0,75 1,00 0,50 Oracle 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Sql Server 0,75 1,00 1,00 1,00 0,75 Tabel 10. Konfersi Nilai Sampel Untuk Imam Aditya Putra Tama CABANG MATERI C1 C2 C3 C4 C5 MINAT 1  linux 0,75 0,5 0,75 1 1 MINAT 2  C# 1 0,25 0,75 1 0,75 MINAT 3  j2ee 1 1 0,75 1 0,5 MINAT 4  windows server 0,75 1 0,75 1 0,25

## Normalisasi
Pada  tabel  10  merupakan  hasil  nilai yang  telah  dikonfersikan  untuk  salah  satu sampel, yaitu Imam Aditya Putra Tama.
Nilai yang telah dikonfersikan kemudian dinormalisasikan  dengan  rumus  normalisasi pada  SPK  dengan  metode  SAW  dan  di- dapatkan  hasil  pada  tabel  11.  Perhitungan
rumus  untuk  mendapatkan  nilai  normalisasi adalah nilai setiap kriteria dibagi dengan nilai maksimal dari setiap kriteria.
Hasil  nilai  yang  telah  dilakukan normalisasi  kemudian  dikalikan  dengan  nilai bobot  untuk  setiap  kriteria.  Pada  tabel  12 merupakan  hasil  dari  nilai  preferensi  yang  telah dikalikan dengan bobot masing-masing kriteria.
Tabel 11. Hasil Normalisasi Untuk Imam Aditya Putra Tama
NORMALISASI C1 C2 C3 C4 C5 MINAT 1 Linux 0,75 0,5 1 1 1 MINAT 2 C# 1 0,25 1 1 0,75 MINAT 3 J2ee 1 1 1 1 0,5 MINAT 4 Windows Server 0,75 1 1 1 0,25 Tabel 12. Hasil Preferensi Untuk Imam Aditya Putra Tama PREFERENSI NILAI Linux 0,925 C# 0,85 J2ee 0,85 Windows Server 0,75
Kesesuaian materi kursus dengan prioritas mahasiswa
Hasil  perhitungan  yang  didapatkan dalam proses normalisasi dan preferensi untuk 2 orang  mahasiswa  yang  dijadikan  sampel dapat dilihat pada tabel 13.
Pada tabel 13 dapat terlihat hasil nilai preferensi  dari  setiap  sampel  untuk  masing- masing  cabang  kursus  dari  yang  tertinggi hingga  terendah.  Hasil  tertinggi  untuk  nilai preferensi  bisa  saja  tidak  sesuai  dengan peminatan  pertama.  Terdapat  peminatan
Tabel 13. Hasil Keseluruhan Untuk Sampel Mahasiswa NPM Nama Kelas Kursus Fundamental Cabang Materi Minat Pre Ferensi 33115297 Imam Aditya Putra Tama 2db02 Fundamental Server Os Windows Server 4 0,75 33115297 Imam Aditya Putra Tama 2db02 Fundamental Server Os Linux 1 0,925 33115297 Imam Aditya Putra Tama 2db02 Fundamental Web J2ee 3 0,85 33115297 Imam Aditya Putra Tama 2db02 Fundamental Web C# 2 0,85 51415587  Danni Yoga Pratama 2ia01 Fundamental Erp  Adempiere 4 0,675 51415587  Danni Yoga Pratama 2ia01 Fundamental Erp  Nav 3 0,75 51415587 Danni Yoga Pratama 2ia01 Fundamental Dbms Oracle 1 0,9 51415587  Danni Yoga Pratama 2ia01 Fundamental Dbms Sql Server 2 0,925
kedua  yang  mendapatkan  nilai  preferensi tertinggi,  yaitu  untuk  sampel  mahasiswa dengan nama Danni Yoga Pratama.
Nilai  preferensi  didukung  paling besar oleh pembobotan kriteria minat dimana minat  pertama  untuk  cabang  materi  kursus bernilai  1.  Namun  pada  sampel  mahasiswa Danni  Yoga  Pratama,  nilai  preferensi  diraih oleh minat kedua untuk cabang materi kursus SQL Server karena  bobot  setiap  kriteria mendapat nilai sempurna, yaitu 1. Sedangkan untuk minat pertama dari sampel Danni Yoga Pratama,  yaitu  Oracle  meskipun  bobot  untuk kriteria minat bernilai sempurna, yaitu 1.
Tetapi  untuk  kriteria  pendukung  lainnya berupa nilai pre test dan post test mendapatkan nilai rendah dengan bobot nilai 0,5.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  perancangan  yang  telah dilakukan,  hasil  perhitungan  yang  dilakukan dengan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  diperoleh  hasil  bahwa untuk  materi  dengan  minat  pertama  tidak selalu  mendapatkan  hasil  tertinggi  untuk hasil  referensi.  Namun  dengan  kriteria-kriteria pendukung  lainnya  materi  dengan  minat kedua  pun  dapat  menjadi  hasil  tertinggi
kedua untuk nilai referensi yang didapatkan.
Adapun  saran  untuk  pengambangan penelitian  ini  adalah  dengan  diterapkannya sistem  kedalam  pelaksanaan  kursus  di  VM LePKom.  Selain  itu  dengan  ditambahkannya fitur  untuk  penjadwalan  kursus  dengan menambahkan  kriteria  berupa  waktu  kosong mahasiswa,  jumlah  ruang  laboratorium  yang digunakan, dan banyaknya sesi yang terdapat dalam kursus untuk perhitungan nilai inferensi  dalam  proses  penjadwalan  sesuai dengan hasil pilihan materi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Gunawan.,  Kesuma,  R.  P.,  Wigati,  R.R.
“ Pengembangan Sistem Penunjang
Keputusan
Penentuan Pemberian Beasiswa Tingkat Sekolah ” . JSM STMIK
Mikroskil ,  Vol.  14,  No.  2,  pp.  89-98,
2013.
[2]  Faqih,  H. “ Implementasi  DSS  Dengan
Metode  SAW  Untuk  Menentukan Prioritas Pekerjaan Operasi Dan
Pemeliharaan  Sistem  Irigasi  DPU
Kabupaten  Tegal ” . Bianglala  Informatika , Vol. II, No. 1, 2014.
[3]  Dian  Novita,  dkk. “ Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Pemilihan  Jurusan Menggunakan Fuzzy Multiple Atribute Decision Making Dengan Metode Simple Additive  Weighting Studi  Kasus  Pada SMA  Islam  Sultan  Agung  1  Semarang ” . Jurnal  Transformatika ,  Vol.  11,  No.  2,
pp. 69-78, 2014.
[4]  Kusumadewi,  S.  Hatati,  S.  Harjoko,  A. dan  Wardoyo,  R., Fuzzy  Multi-Attribute
Decision Making (Fuzzy MADM) , Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.