Aplikasi Decision Support System (DSS) dengan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM) Studi Kasus : AMIK

## Indonesia Dan STMIK Indonesia
Mukhtar 1 , Munawir 2
AMIK Indonesia

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 30 Juni 2018 Received in revised form 12 Agustus 2018 Accepted 20 September 2018 Available online 24 Oktober 2018
Keywords: Academic Assessment, Decision Support System (DSS), Fuzzy Multiple Attribute Decision
Making (FMADM)..
Kata Kunci: Penilaian Akademik, Decision Support System (DSS), Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM).

## a b s t r a c t
Educational  institutions  such  as  AMIK  Indonesia  and  STMIK  Indonesia  often  require  a  form  of  the  decision  in determining academic judgment on the elements of tri dharma; teaching, research, community service and supporting elements that are appropriate for academics so that good quality education is achieved in accordance with the assessment. A decision is a matter that is very influential in the process of facing the chosen alternative, so also choosing the academi c quality that has an impact on the focus of accreditation of higher education institutions. The model used in this decision support  system  is  Fuzzy  Mutual  Attribute  Decision  Making  (FMADM)  and  the  method  used  is  Simple  Additive Weighting (SAW), which is looking for weighted sums of performance ratings on each alternative on all attributes. The purpose of this study is to design a system of academic judgment decision support with Fuzzy Mutual Attribute Decision Making  (FMADM)  systems  with  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Method,  to  obtain  more  accurate  results  in  an academic  assessment of AMIK Indonesia  and STMIK Indonesian tri dharma elements so that they can improve the quality of universities. Broadly speaking, this study uses data collection methods through literature studies, interviews and  direct  observation  to  AMIK  Indonesia  and  STMIK  Indonesia  Banda  Aceh.  While  the  research  design  uses experimental because it produces a product that is a decision support system. The method used to support this research is the FMADM method using the SAW method calculation. Supporting applications that will be created with the author using web-based programming languages such as; HTML,  CSS, Jquery, JSON and MySQL databases with  Windows operating systems. On running analysis and system design that will be created the author is described by Microsoft Visio 2016. The method used to evaluate the system is the black box method where the black box testing focuses on system functions .

## a b s t r a k
Institusi pendidikan seperti AMIK Indonesia dan STMIK Indonesia kerap kali membutuhkan suatu bentuk keputusan dalam menentukan penilaian akademik pada unsur tridharma; pendidikan pengajaran, penelitian, pengabdian dan unsur penunjang yang sesuai untuk akademik sehingga tercapai mutu pendidikan yang baik sesuai dengan penilaian tersebut. Keputusan merupakan suatu hal yang sangat berpengaruh dalam proses menghadapi alternatif yang dipilih, begitu juga memilih mutu akademik yang berdampak pada fokus akreditasi institusi perguruan tinggi. Model yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah Fuzzy Mutiple Attribute Decision Making (FMADM) serta metode yang digunakan adalah Simple Additive Weighting (SAW) yaitu mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative pada semua atribut. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem pendukung keputusan penilaian akademik dengan sistem Fuzzy Mutiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW), untuk mendapatkan hasil  yang  lebih  akurat,  dalam  penilaian  akademik  unsur  tridharma  perguruan  tinggi  AMIK  Indonesia  dan  STMIK Indonesia sehingga dapat meningkatkan mutu Perguruan Tinggi. Secara garis besar penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data melalui studi literatur, wawancara dan observasi langsung ke AMIK Indonesia dan STMIK Indonesia Banda Aceh. Sedangkan desain penelitian menggunakan eksperimental karena menghasilkan sebuah produk yaitu sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan untuk mendukung penelitian ini adalah metode FMADM menggunakan perhitungan metode SAW. Pendukung  aplikasi yang  akan dibuat dengan penulis menggunakan bahasa pemrograman berbasis web seperti; HTML, CSS, Jquery, JSON dan database MySQL dengan system operasi Windows. Pada Analisa berjalan  dan  perancangan  sistem  yang  akan  dibuat  penulis  digambarkan  dengan Microsoft  Visio 2016.  Metode  yang digunakan untuk mengevaluasi sistem adalah metode blackbox dimana pengujian blackbox ini menitikberatkan pada fungsi sistem .
*Corresponding author. Email: muhammadwali@amikindonesia.ac.id, lukmanahmad@ amikindonesia.ac.id © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2018. Published by Lembaga Informasi dan Riset (KITA INFO dan RISET), Lembaga KITA ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Unsur  Utama  Tridharma  Perguruan  Tinggi  terdiri dari  melaksanakan  pendidikan  dan  pengajaran, melaksanakan  penelitian,  melaksanakan  pengabdian kepada  masyarakat.  Adanya Tri  Dharma  Perguruan Tinggi merupakan wujud dari keseriusan perguruan tinggi untuk menyajikan pendidikan yang berkualitas. Oleh  karena  itu,  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi sepatutnya  telah  menjadi  budaya  dan  kesadaran. Tanggung  jawab  Tri  Dharma  Perguruan  tinggi  itu sendiri  sebenarnya  diberikan  kepada  seluruh  civitas akademik  terutama  dosen  dan  mahasiswa.  Dosen sebagai pengajar, pembimbing sekaligus pendamping,  sedangkan  mahasiswa  sebagai  anak didik yang menuntut ilmu.
Institusi  pendidikan  seperti  AMIK  Indonesia  dan STMIK  Indonesia  kerap  kali  membutuhkan  suatu bentuk  keputusan  dalam  menentukan  penilaian akademik  pada  unsur tridharma; pendidikan pengajaran,  penelitian,  pengabdian  dan  unsur penunjang  yang  sesuai  untuk  akademik  sehingga tercapai  mutu  pendidikan  yang  baik  sesuai  dengan penilaian  tersebut.  Keputusan  merupakan  suatu  hal yang sangat berpengaruh dalam proses menghadapi alternatif  yang  dipilih,  begitu  juga  memilih  mutu akademik  yang  berdampak  pada  fokus  akreditasi institusi  perguruan  tinggi.  Tetapi  memang  tidaklah mudah untuk menentukan penilaian akademik karena keterbatasan  informasi  yang  di  miliki  institusi. Berbagai  kendala  dalam  menentukan  penilaian akademik yang sesuai dengan kriteria memang cukup membingungkan, apalagi kalau intitusi tersebut hanya memberikan data yang tidak lengkap dan kurangnya perhatian serta kesadaran dosen dan akademik dalam meningkatkan mutu institusi.
Model  yang  digunakan  dalam  sistem  pendukung keputusan ini adalah Fuzzy Mutiple Attribute Decision Making (FMADM)  serta  metode  yang  digunakan adalah Simple Additive Weighting (SAW) yaitu mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative pada semua atribut. Metode SAW ini dipilih karena  lebih  efektif,  lebih  mudah  pada  proses perangkingan dalam penyeleksian penerima beasiswa dan  lebih  efisien.  Metode  perangkingan  dimaksud diharapkan  akan  memberikan  penilaian  yang  lebih tepat. Hal ini dikarenakan penilaian didasarkan pada nilai  kriteria  dan  bobot  yang  sudah  ditentukan
terlebih dahulu.
Tujuan dari penelitian ini adalah : a. Merancang  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian Akademik dengan sistem Fuzzy Mutiple Attribute  Decision  Making (FMADM)  dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). b. Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat, dalam  penilaian  akademik  unsur tridharma perguruan  tinggi  AMIK  Indonesia  dan  STMIK Indonesia.
c. Untuk  mengetahui  hasil  dari  kualitas  akademik untuk meningkatkan mutu Perguruan Tinggi.
Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah :
a. Mengetahui  cara  kerja Fuzzy  Multiple  Attribute Decision  Making (FMADM)  dalam  sistem pengelolaan data penilaian akademik.
b. Mengetahui  cara  kerja  metode Simple  Additive Weighting pada Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making (FMADM).
c. Menghasilkan  sebuah  Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Akademik  dengan  sistem Fuzzy Mutiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dan solusi bagi perguruan tinggi lainnya, dan d. Mengetahui  hasil  penilaian  akademik  sebagai penambil keputusan untuk peningkatan kualitas
Dari  judul  yang  diangkat  maka  teori-teori  yang berkaitan dengan penelitian ini akan dijelaskan sebagai berikut.
Decission Support System (DSS) Sistem pendukung keputusan atau decision support system (DSS) adalah suatu sistem informasi untuk membantu manajer  dalam  proses  pengambilan  keputusan setengah  terstruktur  ( semi  structured )  supaya  lebih efektif  dengan  menggunakan  model-model  analitis dan  data  yang  tersedia  (Jogianto,  2003).  Menurut Keen  dan  Scoot  Morton,  Sistem  pendukung keputusan merupakan penggabungan sumber-sumber kecerdasan  individu  dan  kemampuan  komponen untuk  memperbaiki  kualitas  keputusan.  Sistem penunjang  pendukung  keputusan  adalah  salah  satu cara  mengorganisir  informasi  yang  dimaksudkan untuk digunakan dalam membuat keputusan (Kusrini, 2008).
FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decision Making)
Fuzzy  multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan yang  sudah  diberikan.  Pada  dasarnya  ada  3 pendekatan untuk mencari bobot atribut, yaitu:
a. Pendekatan subyektif,
b. obyektif dan
c. Pendekatan  integrasi  antara  subyektif  dan objektif.
Masing-masing  pendekatan  memiliki  kelebihan  dan kelemahan.  Pada  pendekatan  subyektif,  nilai  bobot ditentukan  berdasarkan  subyektifitas  dari  para pengambil  keputusan,  sehingga  beberapa  faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai  bobot  dihitung  secara  matematis  sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan (Kusumadewi,  Sri,  dkk.  2007).  Model  ini  memang mudah untuk diimplementasikan, namun kita sangat dimungkinkan untuk kehilangan beberapa informasi terutama yang menyangkut ketidakpastian. Penggunaan  relasi  preferensi  fuzzy  lebih  menjamin ketidak  pastian  yang  melekat  pada  bilangan  fuzzy hingga proses perankingan.
Fuzzy Multiple Attribute Decision Making adalah suatu metode  yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif optimal  dari  sejumlahalternatif  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. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan  subyektif,  pendekatan  obyektif  dan pendekatan  integrasi  antara  subyektif  &  obyektif. Pada  pendekatan  subyektif,  nilai  bobot  ditentukan berdasarkan  subyektifitas  dari  para  pengambil keputusan,  sehingga  beberapa  faktor  dalam  proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan  pada  pendekatan  obyektif,  nilai  bobot dihitung  secara  matematis  sehingga  mengabaikan subyektifitasdari  pengambil  keputusan  (Wini Waziana dan Noca Yolanda Sari, 2015).
Beberapa  fitur  umum  yang  akan  digunakan  dalam MADM, yaitu:
a. Alternatif, adalah obyek-obyek yang berbeda dan memiliki  kesempatan  yang  sama  untuk  dipilih oleh pengambil keputusan.
b. Atribut, sering juga disebut sebagai karakteristik, komponen,  atau  kriteria  keputusan.  Meskipun pada  kebanyakan  kriteria  bersifat  satu  level, namun tidak menutup kemungkinan adanya sub kriteria  yang  brhubugan  dengan  kriteria  yang telah diberikan.
c. Konflik antar kriteria, beberapa kriteria biasanya mempunyai  konflik  antara  satu  dengan  yang lainnya,  misalnya  kriteria  keuntungan  akan mengalami konflik dengan kriteria biaya.
d. Bobot  keputusan ,  bobot  keputusan  menunjukkan kepentingan relative dari setiap kriteria, W = (w 1 , w 2 ,  ...,  w n ).  Pada  MADM  akan  dicari  bobot kepentingan dari setiap kriteria.
e. Matriks  keputusan ,  suatu  matriks  keputusan  X yang berukuran m x n, berisi elemen-elemen xij, yang merepresentasikan rating dari alternative Ai (i=1,2,...,m) terhadap kriteria Cj (j=1,2,...,n).
Masalah MADM adalah mengevaluasi m alternatif Ai (i=1,2,...,m) terhadap sekumpulan atribut atau kriteria Cj  (j=1,2,...,n),  dimana  setiap  atribut  saling  tidak bergantung  satu  dengan  yang  lainnya.  Krirteria  atau atribut dapat dibagi menjadi dua kategori, yaitu : a. Kriteria keuntungan, adalah kriteria yang nilainya akan  dimaksimumkan,  misalnya:  keuntungan, Nilai  Akademik  (untuk  kasus  pemilihan  dosen berprestasi) dll.
b. Kriteria  biaya,  adalah  kriteria  yang  nlainya  akan diminimumkan,  misalnya  :  harga  produk  yang akan dibeli, biaya produksi, dll.
Masalah FMADM diakhiri dengan proses perankingan  untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik yang  diperoleh  berdasarkan  nilai  keseluruhan preferensi yang diberikan. Pada FMADM, umumnya akan dicari solusi ideal. Yang mana pada solusi ideal akan  memaksimumkan  semua  kriteria  keuntungan dan  meminimumkan  semua  kriteria  biaya  (Wini Waziana dan Noca Yolanda Sari, 2015).

## Simple Additive Weighting Method (SAW)
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.
Dimana : rij = nilai ranting kinerja ternormalisasi xij = baris dan kolom dari matriks Max xij = nilai maksimum dari setiap baris i Min xij = nilai minimum dari setiap baris  i benefit = jika nilai alternative besar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
Dimana: Vi = nilai akhir dari matriks Wj = bobot yang telah ditentukan rij = nilai rating kinerja ternormalisasi nilai Vi yang lebih besar mengidentifikasikan bahwa alternative Ai lebih terpilih

## Penilaian Akademik
Akreditasi  merupakan  salah  satu  bentuk  penilaian (evaluasi)  mutu  dan  kelayakan  institusi  perguruan tinggi  atau  program  studi  yang  dilakukan  oleh organisasi  atau  badan  mandiri  di  luar  perguruan tinggi.  Bentuk  penilaian  mutu  eksternal  yang  lain adalah penilaian yang berkaitan dengan akuntabilitas, pemberian  izin,  pemberian  lisensi  oleh  badan tertentu. Berbeda dari bentuk penilaian mutu lainnya, akreditasi  dilakukan  oleh pakar  sejawat  dan  mereka yang  memahami  hakikat  pengelolaan  perguruan tinggi  sebagai  Tim  atau  Kelompok  Asesor. Keputusan mengenai mutu didasarkan pada penilaian terhadap berbagai bukti yang terkait dengan standar yang  ditetapkan  dan  berdasarkan  nalar  dan pertimbangan para pakar sejawat ( judgments of informed experts ).  Bukti-bukti  yang  diperlukan  termasuk laporan  tertulis  yang  disiapkan  oleh  institusi perguruan  tinggi  yang  akan  diakreditasi  yang diverifikasi  dan  divalidasi  melalui  kunjungan  para pakar sejawat ke tempat kedudukan perguruan tinggi (Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi, 2011).
Lain  halnya,  Djamarah  (2002)  mendefinisikan prestasi akademik sebagai suatu hasil yang diperoleh,
dimana  hasil  tersebut  berupa  kesankesan  yang mengakibatkan perubahan dalam diri individu sebagai hasil  akhir  dari  aktivitas  belajar.  Sehingga  dapat dikatakan  bahwa  prestasi  akademik  merupakan perubahan dalam hal kecakapan tingkah laku, ataupun kemampuan yang dapat bertambah selama beberapa waktu  dan  tidak  disebabkan  proses  pertumbuhan, tetapi adanya situasi belajar.
Mutu dalam lingkup pendidikan di Perguruan Tinggi memiliki arti bahwa fungsi, tujuan, serta standar yang ditentukan  dan  dijalankan  di  lingkup  Perguruan Tinggi  telah  sesuai,  memenuhi  syarat,  harapan,  dan kepuasan  pelanggan  serta  stakeholder.  Mutu  lulusan berkaitan  dengan  ciri  khas  yang  ditentukan  oleh Perguruan Tinggi serta menunjukkan kesiapan lulusan untuk terjun dan berkarya langsung di masyarakat dan dunia  kerja  sebagaimana  diharapkan  oleh  pelanggan dan  stakeholders.  Sistem  Penjaminan  Mutu  Internal (SPMI)  adalah  suatu  sistem  manajemen  yang dijalankan oleh Perguruan Tinggi secara internal yang menjamin  kesesuaian  antara  proses  dengan  output yang  dihasilkan  dan  akan  memberikan  kepuasan kepada  pelanggan  serta  stakeholders.  Mutu pendidikan  di  Perguruan  Tinggi  hendaknya merupakan  pencapaian  dari  Visi,  Misi,  serta  Tujuan Perguruan  Tinggi  yang  disesuaikan  dengan kompetensi lulusan yang diharapkan, kebijakan mutu dan  standar  mutu  akademik  yang  telah  ditetapkan, serta mencakup aspek input, proses dan output yang didasarkan  pada  nilai  profesionalitas  melalui penyelenggaraan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi. (Wardhani, 2017).

## Penelitian Serupa yang Pernah Dilakukan Sebelumnya
Beberapa  acuan  referensi  penelitian  yang  digunakan dalam melakukan penelitian ini sebagai pembanding. Diantaranya  Penentuan  Peminatan  Tugas  Akhir Mahasiswa Teknik Informatika Unsika oleh Sofi De Fiyanti (2015) dengan menggunakan metode clustering dengan algoritma K – means dapat menentukan sebaran peminatan  tugas  akhir  pada  program  studi  Teknik Informatika  berdasarkan  nilai-  nilai  matakuliah  yang telah  ditempuh.  Pemodelan  yang  akan  dibangun dengan  memanfaatkan  aplikasi  data  mining. Claster yang  digunakan  adalah  3  (tiga)  kategori  dengan pertimbangan  peminatan  tugas  akhir  yang  ada  di program studi Teknik Informatika.
Hoga Saragih, Murni Marbun, dan Bobby Reza (2013)
juga  melakukan  penelitian  mengenai  desain  sistem pendukung  keputusan  (DSS)  untuk  menentukan siswa sebagai penerima beasiswa dari STMIK Pelita Nusantara,  Medan,  Indonesia,  dengan  pendekatan Fuzzy  multi  Attribute  Decision  Making (FMADM) dengan metode TOPSIS. Pendekatan Fuzzy Multiple Attribute  Decision  Making (FMADM)  dengan menentukan  nilai  bobot  untuk  masing-masing kriteria  atau  atribut  dan  metode  TOPSIS  untuk memilih  penerima  beasiswa  mahasiswa.  Penerapan system  pendukung  keputusan  dapat  menunjukkan interaksi pengguna dengan aplikasi perangkat lunak yang  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  Visual  Basic  2008.  Kesimpulan  hasil yang  diperoleh  dari  diskusi  menunjukkan  bahwa pendekatan dengan FMADM TOPSIS memberikan hasil  perhitungan  akhir  nilai  memerintahkan  yang dapat membantu pengambil keputusan menentukan siswa  layak  beasiswa.  Adanya  sistem  pendukung keputusan  yang  telah  dirancang  sehingga  proses penentuan  penerima  beasiswa  mahasiswa  lebih akurat, cepat, dan akurat.
Selain itu Penelitian yang berjudul Penentuan Minat pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah  Purwokerto  Menggunakan  Teori Dempster-Shafer Oleh  Reza  Satria  dan  Hindayati Mustafidah  (2014)  mengkaji  tentang  menentukan minat  yang  sesuai  dengan  kemampuan  akademik mahasiswa  dengan  metode Dempster-Shafer .  Dengan metode  Dempster-Shafer,  mampu  mengatasi ketidakpastian  penambahan  suatu  fakta  baru  dalam menentukan  suatu  keputusan.  Hal  ini  menegaskan bahwa  teori  Dempster-Shafer  sangat  tepat  untuk diterapkan  di  penelitian  ini,  karena  kurikulum merupakan  suatu  hal  yang  dapat  mengalami perubahan sewaktu-waktu.
Dalam  Penelitian  yang  dilakukan  Y  J  Wang  (2015) dengan judul A fuzzy multi-criteria decision-making model based  on  simple  additive  weighting  method  and  relative preference  relation ,  mengkaji  SAW  yang  diterapkan  di lingkungan fuzzy ,  untuk  menggeneralisasi  SAW bawah lingkungan fuzzy dalam mengatasi kelemahan perkalian fuzzy .  Dengan  memanfaatkan  hubungan preferensi relatif yaitu dari hubungan preferensi fuzzy SAW.  Dalam  penelitian  ini  mengusulkan  model FMCDM  berdasarkan  SAW  dan  preferensi hubungan  relatif  mudah  dan  cepat  memecahkan masalah FMCD.
Elvia  Budianita  dan  Ulti  Desi  Arni  (2015)  dalam penelitiannya  menjelaskan  kajian  tentang  penentuan bidang konsentrasi studi tugas akhir diharapkan dapat mempermudah mahasiswa dalam menentukan bidang tugas  akhirnya  sesuai  dengan  pola  nilai  mata  kuliah yang  diambilnya.  Banyaknya  bidang  tugas  akhir membuat  mahasiswa  merasa  bingung  menentukan tema  tugas  akhirnya.  Sehingga  banyak  mahasiswa menentukan bidang konsentrasi studi tugas akhirnya diluar  mata  kuliah  yang  mereka  ambil.  Untuk membantu  mahasiswa  dalam  menentukan  bidang tugas  akhirnya  yang  sesuai  dengan  pola  nilai  mata kuliah  yang  diambil.  Metode  yang  digunakan  yaitu Metode Learning  Vector  Quantization (LVQ).  Dengan mengambil  Studi  Kasus:  Mahasiswa  Teknik Informatika UIN Suska Riau.

## 2. Metode Penelitian

## Rancangan Penelitian
Penelitian  merupakan  proses  pengumpulan  dan analisis data yang dilakukan secara sistematis dan logis untuk  mencapai  tujuan  tertentu.  Penelitian  yang digunakan menggunakan penelitian terapan, dimaksudkan  untuk  menguji  teori/ilmu  yang  sudah ada  untuk  keperluan praktis  yang  bermanfaat  secara langsung  dalam  kehidupan  manusia.  Tujuan  dari penelitian  terapan  atau applied  research yaitu  jenis penelitian  yang  diarahkan  untuk  mendapatkan informasi yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah.
Secara garis besar penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data melalui studi literatur, wawancara dan  observasi  langsung  ke  AMIK  Indonesia  dan STMIK  Indonesia  Banda  Aceh.  Sedangkan  desain penelitian  menggunakan  eksperimental  karena menghasilkan sebuah produk yaitu sistem pendukung keputusan. Metode yang digunakan untuk mendukung  penelitian  ini  adalah  metode  FMADM menggunakan perhitungan metode SAW. Pendukung aplikasi  yang  akan  dibuat  dengan  penulis menggunakan  bahasa  pemrograman  berbasis  web seperti;  HTML,  CSS,  Jquery,  JSON  dan  database MySQL dengan system operasi Windows. Pada Analisa berjalan  dan  perancangan  sistem  yang  akan  dibuat penulis  digambarkan  dengan Microsoft  Visio 2016. Metode  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  sistem adalah metode blackbox dimana pengujian blackbox ini menitikberatkan pada fungsi sistem.
Secara  umum  dalam  kasus  penelitian  ini,  maka penulis menggunakan pendekatan deskriptif atau survey yaitu  mengumpulkan  data  sebanyak-banyaknya mengenai faktor-faktor yang merupakan pendukung terhadap penilaian akademik, kemudian menganalisis faktor-faktor  tersebut  untuk  dicari  peranannya terhadap  sistem  pendukung  keputusan  penilaian akademik.  Penulis  berusaha  untuk  menerapkan model fuzzy  multi  attribute  decision  making dengan merepresentasikan  metode multiple  attribute  decision making  klasik khususya  metode Simple  Additive Weighting ke  dalam  sistem  pendukung  keputusan dalam  menentukan  penilaian  akademik  AMIK Indonesia dan STMIK Indonesia Banda Aceh.

## Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  secara pokok  akan  dilaksanakan  pada AMIK Indonesia Banda Aceh dan STMIK Indonesia Banda  Aceh.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  akan melibatkan  mahasiswa  dan  dosen  untuk  melakukan pengisian data dan mencoba aplikasi yang dibuat.

## Jenis Metode Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  untuk  mendapatkan data  dan  informasi,  maka  metode  yang  digunakan dalam  proses  pengumpulan  data  dilakukan  sebagai berikut:
a. Metode Observasi Dalam hal ini yang akan dilakukan adalah melihat serta  mempelajari  permasalahan  yang  ada dilapangan yang erat kaitannya dengan objek yang diteliti yaitu informasi mengenai sistem penilaian akademik.
b. Metode Studi Pustaka
Metode  yang  dilakukan  adalah  dengan  cara mencari  bahan  yang  mendukung  dalam pendefinisian  masalah  melalui  buku-buku, internet,  yang  erat  kaitannya  dengan  objek permasalahan.
c. Metode Analisa Data Sistem  pendukung  keputusan  yang  akan  dibuat menggunakan Fuzzy Multiple  Attribute  Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW)  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih  akurat,  dalam  penilaian  akademik  unsur tridharma perguruan  tinggi  AMIK  Indonesia  dan STMIK Indonesia.

## Desain Penelitian
Desain  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian
ini  dijelaskan  dalam  gambar  1.  pengembangan perangkat lunak.
Gambar 1. Desain Penelitian Keterangan: a. Rumusan Masalah Kesulitan  dalam  menentukan  kriteria  penilaian dan pembobotan dalam mengambil keputusan di AMIK Indonesia dan STMIK Indonesia selama ini  terjadi  masalah  karena  data  akademik  pada unsur tridharma tersebut  dicatat  serta  dilakukan secara  manual,  yaitu  dengan  melihat  masing- masing  atribut  yang  nyaris  sama  dari  akademik AMIK  Indonesia  dan  STMIK  Indonesia. Permasalah  utamanya  disini  yaitu  susahnya memproses  nilai  masing-masing  atribut  yang sama besar hal ini mengakibatkan kesulitan untuk menentukan unsur penilaian yang kira - kira yang belum  terpenuhi  untuk  mendapatkan  nilai  serta peningkatan  kualitas  perguruan  tinggi  tersebut maka beberapa mahasiswa dan dosen serta unsur pendukung penilaian yang sesuai akan dipanggil dan  diwawancarai  dalam  hal  keadaan  unsur pendidikan,  jumlah  unsur  pengajaran,  jumlah unsur  penelitian,  jumlah  unsur  pengabdian kepada masyarakat dan jumlah unsur penunjang, maka tidak heran memerlukan waktu yang lama dalam penentuan penilaian ini. Untuk mengatasi masalah  ini  maka  dirancanglah  suatu  sistem pendukung  keputusan  dengan  menggunakan Fuzzy MADM ( Multiple Attribute Decission Making ) dengan  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting ) untuk  menentukan  kriteria  penilaian  dan pembobotan  dalam  mengambil  keputusan sehingga  hasil  dari  penilaian  akademik  tersebut dapat meningkatkan mutu Perguruan Tinggi serta pengurusan Akreditasi Program Studi nantinya. b. Studi Literatur Proses  studi  literatur  dalam  penelitian  ini dilakukan  dengan  mempelajari  literatur-literatur yang meliputi konsep penilaian akademik, sistem pendukung keputusan, fuzzy multi attribute decision making dan Simple Additive Weighting .
c. Pengumpulan Data
Metode  wawancara  dan  kuesioner  merupakan tahap  untuk  mengumpulkan  data  dan pengumpulan  informasi  mengenai  penilaian akademik.
d. Analisis Kebutuhan Sistem
1. Identifikasi Kebutuhan Input Input  untuk  melakukan  proses  pengambilan keputusan  dari  beberapa  alternatif  ini dilakukan dengan menggunakan kuesioner. Kuesioner ditujukan untuk pengguna yang berkaitan dengan akademik dalam hal pada AMIK  Indonesia  dan  STMIK  Indonesia. Variabel  yang  dibutuhkan  adalah  sebagai berikut:
• Jumlah Unsur Pendidikan
• Jumlah Unsur Pengajaran.
• Jumlah Unsur Penelitian
• Jumlah  Unsur  Pengabdian  kepada Masyarakat serta Unsur Penunjang
2. Identifikasi Kebutuhan Output Keluaran  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini adalah sebuah alternatif yang memiliki nilai tertinggi  dibandingkan  dengan  alternatif nilai  yang  lain.  Pada  penelitian  ini  hasil keluarannya  diambil  dari  urutan  alternatif tertinggi ke alternatif terendah. Hasil akhir yang dikeluarkan oleh program nanti berasal dari nilai setiap kriteria, karena dalam setiap kriteria  memiliki  nilai  yang  berbeda-beda. Urutan  alternatif  yang  akan  ditampilkan berdasarkan  identifikasi  input  dan  output dilakukan  analisis  untuk  menentukan gambaran proses.
e. Desain Sistem Setelah  dilakukan  gambaran  proses  perangkat lunak  maka  dituangkan  kedalam  sebuah model perangkat lunak yang meliputi pemodelan data.
f. Pengujian/Evaluasi
Tahap  selanjutnya  dilakukan  proses  pengujian, teknik  pengujian  yang  digunakan  adalah  teknik pengujian dari acuan ISO 9126 diantaranya yaitu fun ctionality, reliability, usability, efficiency, maintainability ,  dan portability ,  yang  didasari  dari pengujian  Kualitas  dan  Kuantitas  yang  diambil dari pengujian Instrumen/angket yang juga telah diuji keabsahan disetiap butir-butir pertanyaannya.
Analisa Kebutuhan Data Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  pengumpulan
dan  pengelompokkan  data  yang  nantinya  digunakan sesuai  pada  masing-masing  variabel  agar  nanti menghasilkan  data  yang  valid  dan  relevan.  Dalam tahapan  dapat  dikelompokkan  dengan  tahapan- tahapan sebagai berikut :
a. Reduksi Data
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  kegiatan merangkum  catatan-catatan  lapangan  dengan memilah hal-hal yang pokok yang berhubungan dengan  permasalahan  penelitian.  Rangkuman dari catatan-catatan lapangan tersebut kemudian disusun secara sistematis agar dapat memberikan gambaran  yang  benar  atas  penelitian  yang dilakukan.

## b. Display Data
Kegiatan  display  data  dilakukan  untuk  melihat gambaran  keseluruhan  hasil  reduksi  data  dalam penelitian ini, sehingga dapat ditarik kesimpulan. c. Menetapkan Kesimpulan
Selanjutnya  pada  tahap  ini  penulis  menetapkan kesimpulan  yang  lebih  beralasan,  sehingga memperoleh kesimpulan yang valid dan relevan.

## 3. Pembahasan

## Analisa Data
Berdasarkan  metode  penelitian,  terdapat  beberapa capaian  yang  ditargetkan  pada  penelitian  ini.  Pada tahap  ini,  penelitian  telah  mengumpulkan  beberapa data diambil sebagai alternative dan kriteria yang akan digunakan  sebagai  ujicoba prototype nantinya,  Dalam metode penelitian ini ada 9 (Sembilan) alternatif yang menentukan  penilaian  akademik  yang  paling  sesuai terhadap  penilaian  tersebut.  Adapun  alternatifnya seperti terlihat pada tabel 1 berikut :
Tabel 1. Data Alternatif No Kode Alternatif 1 A1 Keterlibatan Dosen dalam Kegiatan 2 A2 Keterlibatan  Mahasiswa  dalam Kegiatan 3 A3 Keterlibatan Staff Akademik dalam Kegiatan 4 A4 Kualitas sistem pelayanan 5 A5 Fasilitas  yang  tersedia  (Sarana  dan Prasarana) 6 A6 Kecepatan/ Respon tindakan karyawan 7 A7 Kemudahan  dalam  mendapatkan informasi setiap kegiatan 8 A8 Kemudahan  mahasiswa/  dosen
dalam meminta bantuan 9

## A9 Kemudahan dalam pemberian dana dalam kegiatan
Dalam metode penelitian ini bobot dan kriteria yang dibutuhkan  untuk  menentukan  penilaian  terhadap akademik yang paling sesuai berdasarkan dari unsur penilaian  yang  sudah  ditentukan  terdapat  5  (lima) kriteria. Bobot dari setiap kriteria ditunjukkan pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Bobot setiap Kriteria No  Nilai  Bobot Keterangan 1 E 1 Sangat Kurang 2 D 2 Kurang 3 C 3 Cukup 4 B 4 Baik 5 A 5 Sangat Baik
Pada penelitian juga membangun sistem pendukung keputusan  ini  akan  diterapkan  metode  SAW  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.
Berikut  adalah  persamaan  yang  ada  dalam  metode SAW.
dengan  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Untuk  menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Tahap-tahap yang dilakukan pada metode SAW yaitu: 1.  Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam  pengambilan  keputusan,  yaitu  Ci,  seperti ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria No Kriteria Keterangan 1 C1 Pendidikan 2 C2 Pengajaran 3 C3 Penelitian 4 C4 Pengabdian 5 C5 Kegiatan Penunjang 2.  Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternative pada setiap kriteria
Berdasarkan  data  nilai  kriteria  maka  dapat  dibentuk matriks keputusan X yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy, disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Rating Kecocokan Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
Penentuan  nilai  vector  bobot  berdasarkan  tingkat kepentingan  masing-masing  kriteria  pada  penilaian, dapat dilihat pada Tabel 5. Penentuan Bobot untuk masing-masing kriteria:

## Hasil Perancangan Sistem
Dengan  penyesuaian  rancangan  dari  hasil  analisa data, maka didapatkan rancangan dasar pengembangan aplikasi Decission Support System (DSS) yang terdiri dari rancangan masukan :
a. Responden
b. Alternatif
c. Kriteria
d. Kuisioner, dan
e. User Pengguna. Sedangkan Analisa keluaran terdiri dari :
a. Rekap Responden
b. Rekap Hasil Kuisioner
c. Grafik Kuisioner, dan
d. Laporan Hasil Analisa
Adapun  struktur  menu  program  terdiri  dari  3  (tiga) yaitu; struktur menu admin, responden, dan publik:
Pada  halaman  admin  terdiri  dari  menu  alternative,
kriteria, hasil alternative / kriteria, responden, grafik, analisa,  laporan,  mailbox,  dan  user.  Pada  sub  menu analisa  terdiri  dari  analisa  SAW  1,  analisa  SAW  2, analisa  SAW  3,  sedangkan  pada  sub  menu  laporan terdiri dari hasil analisa, alternative, alternative kriteria, kriteria, dan responden.
Selanjutnya  pada  halaman  menu  responden  terdiri dari menu pro file , kuisioner, dan grafik seperti terlihat pada  gambar  3.  Sedangkan  pada  menu  di  halaman public terdiri dari register responden, hubungi kami, dan login seperti terlihat pada gambar 4.
Tabel 5. Bobot Setiap Kriteria
Gambar 2. Struktur Menu Admin

## Gambar 3. Struktur Menu Responden
Gambar 4. Struktur Menu Publik

## Rancangan Sistem
Proses  pengolahan  data  pada  penilaian  akademik dengan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) pada AMIK  Indonesia  dan  STMIK  Indonesia  Banda Aceh,  cara  kinerja  sistem  yang  memperoleh  hasil pengimputan data yang tertera pada sebuah file . Agar lebih  jelasnya  rancangan  sistem  baru  dapat  dilihat pada gambar berikut:
Responden Kuisioner Admin Dt_kuisioner, Dt_Soal, Dt_pengguna Ketua Perancangan SPK Penialain Akademik 0 Dt_Kriteria Dt_Alternatif Dt_hasil_kuisioner Dt_hasil_kuisioner Dt_responden, Dt_hasil_kuisioner
Gambar 5. Diagram Konteks Sistem Rancangan
Dari  gambar  5,  diatas  jelas  bahwa  Pada  Diagram Konteks  Sistem  Rancangan,  berawal  dari  admin menginput  data  petugas,  data  alternatif,  dan  data kriteria, selanjutnya user menginput data responden dan  mengisi  kuisioner,  setelah  semua  data  tersebut diproses, maka file hasil kuisioner tersebut dikirim ke sistem, setelah itu sistem akan menganalisa kuisioner keseluruhan.  Kemudian  data-data  yang  sudah tersimpan  pada file masing-masing  akan  diproses pada  proses  pembuatan  laporan  dimana  hasil  dari laporan tersebut akan diserahkan kepada Ketua. Agar lebih jelasnya diagaram berjenjang sistem rancangan baru dapat dilihat pada gambar berikut:
Perancangan SPK Penialain Akademik 0 Entri Data 1.0 Proses Hasil Analisa SAW 2.0 P Pembuatan Laporan 3.0 Entri Data Petugas 1.1 P Entri Data Alternatif 1.2 P Entri Data Kritereia 1.3 P Entri Data Biodata Responden 1.4 P Laporan Data Alternatif 3.1 P Laporan Data Kriteria 3.2 P Laporan Data Hasil Kuisioner 3.3 P Persentase Hasil Kuisioner 3.4 P Entri Data Pengisian Kuisioner 1.5 P Entri Data Pesan 1.6 P Grafik Hasil Kuisioner 3.5 P Laporan Data Pesan 3.6 P
Gambar 6. Diagram Berjenjang Sistem Rancangan Berdasarkan  gambar  6,  diatas  terlihat  bahwa  Pada Diagram berjenjang Sistem Rancangan di atas terdiri dari  tiga  proses  yaitu  proses Entry data,  proses  hasil kuisioner  dan  pembuatan  laporan.  Pada  entri  data terdapat  enam  sub  sistem  sedangkan  pada  proses pembuatan laporan terdiri dari enam buah sub sistem.
Admin Entri Data Petugas 1.1 P F_Petugas D 1 Entri Data Alternatif 1.2 P F_Alternatif D 2 Entri Data Kriteria 1.3 P F_Kriteria D 3 Pembuatan Laporan 3.0 Ketua Dt_Petugas Dt_Petugas Dt_kriteria Dt_alternatif Laporan Data Alternatif Laporan Data Kriteria Laporan Data Hasil Kuisioner Persentase Hasil Kuisioner Grafik Hasil Kuisioner Laporan Data Pesan Dt_alternatif Entri Data Biodata Responden 1.4 P Dt_responden F_Responden D 4 Dt_responden Dt_alternatif Dt_kriteria Dt_responden Entri Data Pengisian Kuisioner 1.5 P Entri Data Pesan 1.6 P F_Pengisian_Kuisioner D 5 F_Pesan D 6 Dt_p_kuisioner Dt_kriteria Dt_p_kuisioner Dt_pesan Dt_p_kuisioner Dt_pesan Responden Dt_pesan

## Gambar 7. Rancangan Diagram Arus Data Level 0 Sistem Rancangan
Berdasarkan  gambar  7,  Pada  Diagram  Arus  Data Level  0  Sistem  Rancangan,  Berawal  dari  Admin mengimput data, dimana data tersebut tersimpan pada file masing, setalah itu user menginput data kuisioner, dimana  kesemua  data  tersebut  akan  menghasilkan
kuisioner  untuk  direkam  menjadi  beberapa file , dimana file tersebut akan menjadi laporan yang akan diserahakan kepada ketua. Untuk lebih jelas tentang proses  rancangan  pendataan  kuisioner  di  AMIK Indonesia dan STMIK Indonesia Banda Aceh dapat di jelaskan pada diagram arus data level 1 proses no 1 sistem rancangan
Ketua F_Petugas D 1 F_Alternatif D 2 F_Kriteria D 3 F_Responden D 4 F_Pengisian_Kuisioner D 5 F_Pesan D 6 Laporan Data Alternatif 3.1 P Laporan Data Kriteria 3.2 P Laporan Data Hasil Kuisioner 3.3 P Persentase Hasil Kuisioner 3.4 P Grafik Hasil Kuisioner 3.5 P Laporan Data Pesan 3.6 P Dt_alternatif Dt_kriteria Dt_responden Dt_p_kuisioner Dt_Pesan Laporan Data Kuisioner Laporan Data Soal Laporan Data Hasil Laporan Data Hasil Persen Laporan Data Hasil Grafik Daftar Pesan
Gambar 8. Diagram Arus Data Level 1 Proses No 1

## Sistem Rancangan
Berdasarkan Gambar 8, Diagram Arus Data Level 1 Proses  No.  1  Sistem  Rancangan  diatas  terdiri  dari enam proses. Selanjutnya data-data tersebut direkam dan tersimpan pada file datastore masing-masing untuk diproses pada proses selajutnya.

## Tampilan Aplikasi
Adapun  hasil  dari  rancangan  aplikasi  SPK  sebagai berikut:
Gambar 5. Tampilan Publik
Halaman  depan  adalah  halaman  yang  bisa  diakses oleh  pengunjung  manapun.  Form  login  digunakan sebagai  sekuriti  sistem  dari  penyalahgunaan  hak akses, sehingga keamanan data dapat terjamin. Di sini user  diminta  untuk  memasukkan  user  name  dan password  untuk  dapat  mengakses  data  selanjutnya.
Untuk lebih jelas proses Login dapat dilihat pada pada gambar 6 di bawah.
Gambar 6. Tampilan Login Pada form dibawah ini adalah form menu utama yang isinya  tampilan  master  alternatif,  kriteria,  Alternatif kriteria, responden, grafik, Analisa, laporan, dan user. Pengguna komputer tinggal klik saja icon menu yang di inginkan untuk melihat apa saja yang ada di dalam file tersebut.
Gambar 7. Tampilan Menu Admin
Gambar 8. Tampilan Menu Responden Untuk  mengisi  kuisioner,  responden  dapat  memilih menu  kuisioner  sehingga  muncul  sebuah  halaman yang menampilkan data responden ketika mendaftar sebelumnya,  pada  gambar  8  menunjukkan  menu utama untuk pengguna dengan level responden.
Gambar 9. Tampilan Input Alternatif Menu  input  alternatif  merupakan  halaman  dimana user  dapat  menginput  data  alternatif  dalam  hal  ini adalah penilaian akademik sebagai alternatif. Dimana didalamnya berisikan nama penialaian dan deskripsi.
Gambar 10. Tampilan Input Kriteria Menu  input  soal  merupakan  halaman  dimana  user dapat  menginput  data  kriteria.  Dimana  didalamnya berisikan nama kriteria, kepentingan dan cost benefit .
Gambar 11. Tampilan Alternatif/ Kriteria
Gambar 12. Tampilan Input Responden
Menu  input  dan  daftar  responden  merupakan  data yang dinamis dimana data tersebut merupakan daftar dari  pendaftar  responden  dan  mengisi  kuisioner sebelumnya. Dibawah ini merupakan tampilan daftar responden.
Salain  ditampilkan  dalam  bentuk  daftar,  tabel  dan laporan hasil Analisa juga ditampilkan dalam bentuk grafik  agar  memudahkan  pengguna  aplikasi  untuk mudah  melihat  informasi  dengan  grafis,  seperti terlihat pada gambar 13 dibawah ini.
Gambar 13. Tampilan Grafik
Pada  menu  Analisa  SAW  dibagi  menjadi  3  (tiga) bagian yaitu; Analisa 1, Analisa 2, dan Analisa 3. Pada Analisa  pertama  merupakan  tampilan  yang menghitung sejumlah data Alternatif dan kriteria dan juga  menganalisi  dengan  metode  SAW  sehingga Analisa pertama yang dimaksud merupakan hasil dari pengisian  kuisioner  seperti  terlihat  pada  gambar  14. Dengan  melakukan  klik  perhitungan  maka  hasil Analisa akan ditunjukkan dengan dilakukan beberapa langkah  sesuai  dengan  metode  SAW,  normalisasi sehingga menghasilkan sebuah hasil perangkingan.
Gambar 14. Tampilan Hasil Analisa SAW Yang membedakan antara analisa model 1 dan 2 adaah admin  dapat  mengisi  nilai  bobot  secara  manual. Dengan  melakukan  klik  tombol  proses  maka  hasil Analisa akan ditunjukkan dengan dilakukan beberapa
langkah  sesuai  dengan  metode  SAW,  normalisasi sehingga  menghasilkan  sebuah  hasil  perangkingan. Sedangkan, analisa ketiga adalah admin dapat mengisi nilai bobot secara manual dan memilih data Alternatif yaitu  penilaian  akademi  jika  ingin  membandingkan beberapa alternatif. Dengan melakukan klik tombol proses maka hasil Analisa akan ditunjukkan dengan dilakukan  beberapa  langkah  sesuai  dengan  metode SAW,  normalisasi  sehingga  menghasilkan  sebuah hasil perangkingan.
Gambar 15. Tampilan Mailbox
Pada gamabr 15 menunjukan sebuah tampilan dalam bentuk daftar yang memuat pesan yang dikirim oleh responden  maupun  pengunjung.  Menu  input pengguna  merupakan  halaman  dimana  user  dapat menginput  data  pengguna  sistem  sebagai  upaya untuk keamanan akses di aplikasi seperti terlihat pada gambar 16 berikut.
Gambar 16. Tampilan Input User

## 4. Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan Dari hasil implementasi Pengembangan Model Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif dengan kriteria tertentu.
a. Metode Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making dapat menentukan nilai bobot untuk
setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi alternatif yang sudah diberikan.
b. Pada  penelitian  ini  dilakukan  pendekatan obyektif  dengan  melakukan  pembobotan dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).
c. Pada  pendekatan  subyektif,  nilai  bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil  keputusan  (bobot  preferensi), sehingga  beberapa  faktor  dalam  proses perankingan alternative bisa ditentukan secara bebas.

## Saran
Untuk  mengembangkan  penelitian  lanjutan  metode Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM) dapat dibandingkan dengan metode TOPSIS seperti pada penelitian yang terkait dengan penelitian ini.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  penulis  kepada  DP2M  DIKTI yang  telah  membiayai  penelitian  ini  pada  skema penelitian dosen pemula (PDP) tahun anggaran 2018.

## 6. Daftar Pustaka
Badan  Akreditasi  Nasional  Perguruan  Tinggi.  2011. Buku  II  Standar  Dan  Prosedur.  Badan  Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi. Jakarta.
Budianita, E., Arni, U. D., 2015, Penerapan Learning Vector Quantization Penentuan Bidang Konsentrasi Tugas  Akhir  (Studi  Kasus:  Mahasiswa  Teknik Informatika UIN Suska Riau), Jurnal CoreIT , No.2(1), Hal 85-89.
Djamarah,  S.B.  2002. Psikologi  Belajar .  PT.  Rineka Cipta: Jakarta.
Fiyanti,  S.  D.,  2015,  Penentuan  Peminatan  Tugas Akhir  Mahasiswa  Teknik  Informatika  UNSIKA, Jurnal Ilmiah Solusi , No. 5(2), Hal. 9-16.
Jogianto,  2003, Sistem  Teknologi  Informasi ,  Penerbit Andi, Yogyakarta.
Kusrini,  2008, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Kuputusan , Penerbit Andi, Yogyakarta.
Kusumadewi,  Sri,  dkk.  2007, Fuzzy  Multi-  Attribute Decision Making , Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta.
Satria,  R.,  Mustafidah,  H.,  2014,  Penentuan  Minat pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah  Purwokerto  Menggunakan  Teori Dempster-Shafer, Jurnal Informatika , No. 2(3), Hal 77- 83.
Saragih,  Marbun,  Reza.  2013.  Development  Of Decision Support System Determining The Student As Scholarship Recipients By Fuzzy Multi Attribute Decision  Making  (FMADM). Journal  of  Information Systems , Volume 9(2), Hal 75-81.
Wang, Y. J., 2015, A Fuzzy Multi-Criteria Decision- Making Model Based on Simple Additive Weighting Method and Relative Preference Relation , Applied Soft Computing , Vol. 30, Hal. 412-420.
Waziana,  W  dan  Sari,Y.,  C.  2015.  Perancangan Aplikasi
Manajeman
Pendukung
Keputusan
Penentuan  Beasiswa  pada  SMK  Bahrul  Maghfiroh dengan Metode Simple Additive Weighting. JPGMI , VOL.1(1), Hal 40-60.
Wardhani, P, A. 2017. Kontribusi Sistem Penjaminan Mutu  Internal  Dalam  Pengembangan  Mutu Perguruan
Tinggi.
URL http://spmi.ristekdikti.go.id/repository/detail/67/k ontribusi-sistem-penjaminan-mutu-internal-dalam- pengembangan-mutu-perguruan- tinggi#sthash.EsxhjBuU.dpuf. Diakses tanggal 8 Mei 2017 (12:09).