Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Minat Peserta Didik di SMA Menggunakan Metode TOPSIS
Afrian Suryandini dan Indriyati
Jurusan IlmuKomputer/Informatika, FakultasSainsdan Matematika, UniversitasDiponegoro afrian.suryandini@gmail.com

## Abstrak
Penyelenggaraan  pendidikan  dalam  satuan  pendidikan  di  SMA  berdasarkan  kurikulum  2013  terdapat  program penentuan minat peserta didik yang dilaksanakan di kelas X. Pilihan minat yang tersedia meliputi bidang minat Matematika  dan  Ilmu  Alam  serta  Ilmu  Ilmu  Sosial.  Penentuan  minat  dilakukan  oleh  guru  BP  /  BK  melalui proses  penyeleksian  dengan  melihat  kriteria-kriteria  seperti  prioritas  minat,  nilai  ujian  nasional,  hasil  psikotes, dan nilai placement test . Proses penentuan minat secara manual seringkali menemukan banyak masalah seperti banyaknya  kriteria  yang  digunakan  dan  banyaknya  jumlah  pendaftar.    Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sebuah Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dapat  mengatasi  permasalahan  tersebut . Pada  penelitian  ini,  sistem  ini menggunakan  metode  TOPSIS  karena  hasil  perhitungan  TOPSIS  minat  Matematika  dan  Ilmu  Alam  akan dibandingkan  dengan  hasil  perhitungan  TOPSIS  minat  Ilmu  Ilmu  Sosial  sehingga  didapatkan  hasil  penentuan minat sesuai dengan nilai tertinggi dari perbandingan kedua hasil perhitungan TOPSIS tersebut. Data penentuan minat  tahun  2014  di  SMA  Negeri  1  Bekasi  digunakan  sebagai  masukan  dengan  hasil  penentuan  minat  sistem sebagai  keluaran.  Hasil  penentuan  sistem  menghasilkan  akurasi  sebesar  96.65  %  yang  didapatkan  dari membandingkan  hasil  penentuan  minat  sistem  dengan  data  penentuan  minat  tahun  2014  di  SMA  Negeri  1 Bekasi.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Penentuan Minat, TOPSIS

## 1 Pendahuluan
Penyelenggaraan  pendidikan  dalam  satuan pendidikan  di  SMA/MA  pada  kurikulum  2013 terdapat  program  penentuan  minat/  peminatan peserta  didik  yang  dilaksanakan  di  kelas  X. Peminatan  peserta  didik  dapat  diartikan  suatu proses yang berkesinambungan untuk
memfasilitasi
peserta didik mencapai keberhasilan  proses  dan  hasil  belajar  serta perkembangan  optimal  dalam    rangka  mencapai tujuan pendidikan nasional [4].
Proses  penentuan  minat  peserta  didik  oleh guru  BK  seringkali  menghabiskan  waktu  yang lama  karena  terbatasnya  jumlah  guru  BK  dan banyaknya jumlah peserta didik baru yang ada di sekolah tersebut. Penentuan minat pun terkadang bersifat  subjektif  dan  melibatkan  banyak  kriteria karena  sulitnya  guru  BK  untuk  menentukan peminatan peserta didik. Kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan ditentukanberdasarkan  kurikulum  2013  dan kebijakan sekolah. Salah satu metode yang dapat digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  adalah metode teknik kedekatan nilai preferensi terhadap solusi  ideal  atau  yang  lebih  dikenal  dengan
Technique  for  Order  Prefence  by  Similarity  to Ideal  Solution (TOPSIS).  Metode  TOPSIS merupakan  metode  pendukung  keputusan  yang didasarkan  pada  konsep  bahwa  alternatif  yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi  ideal  positif  tetapi  juga  memiliki  jarak terpanjang dari solusi ideal negatif [6].Berdasarkan hal tersebut maka TOPSIS dapat digunakan  karena  hasil  perhitungan  TOPSIS minat  MIA  akan  dibandingkan  dengan  hasil perhitungan TOPSIS minat IIS sehingga didapatkan  hasil  penentuan  minat  sesuai  dengan nilai  tertinggi  dari  perbandingan  kedua  hasil perhitungan TOPSIS tersebut.
Metode TOPSIS telah banyak diimplementasikan sebagai metode untuk membangun system pendukung keputusan. Beberapa penelitian sudah menggunakan  metode TOPSIS  untuk  pengambilan  keputusan.  Salah satunya adalah penelitian dari Xiaoqian  Zhu,  Fei Wang,    Haiyan    Wang,    Changzhi    Liang,    Run Tang,    Xiaolei    Sun,    Jianping    Li  mengenai “ TOPSIS method for quality credit evaluation: A case  of  air  conditioning  market  inChina ”. Penelitian tersebut menghasilkan beberapa kesimpulan,  yaitu  dengan  menggunakan  sistem
indikator dan metode TOPSIS, setiap perusahaan dapat  mencapai  nilai  kredit  yang  berkualitas yangmemberikan  pandangan  yang  jelas  dari kondisi  kualitas  kredit  dari  perusahaan.Semakin besar  nilai  kredit,  semakin  baik  kualitas  kredit dari perusahaan diharapkan, dan sebaliknya. Rata kualitas  kreditdapat  digunakan  sebagai  referensi penting bagi konsumen, perusahaandan pemerintah dalam pengambilan keputusan [6].

## 2 TinjauanPustaka

## 2.1 Peminatan Peserta Didik
Peminatan adalah proses yang
berkesinambungan,  peminatan  harus  berpijak pada  kaidah-kaidah  dasar  yang  secara  eksplisit dan  implisit,  terkandung  dalam  kurikulum. Peminatan  pilihan  kelompok  mata  pelajaran, pilihan  lintas  mata  pelajaran  dan  pilihan pendalaman  materi  mata  pelajaran  merupakan upaya  untuk  membantu  peserta  didik  dalam memilih  dan  menetapkan  mata  pelajaran  yang diikuti  pada  satuan  pendidikan  di  SMA, memahami  dan  memilih  arah  pengembangan karir,  dan  menyiapkan  diri  serta  memilih pendidikan  lanjutan  sampai  ke  perguruan  tinggi sesuai  dengan  kemampuan  dasar  umum,  bakat, minat dan kecenderungan pilihan masing-masing peserta didik [4].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah sistem  berbasis  komputer  yang  terdiri  dari  tiga komponen  yang  saling  berinteraksi,  yaitu  sistem bahasa, sistem pengetahuan, dan sistem pemrosesan  masalah.  SPK  juga  sebagai  sistem yang  dapat  diperluas  untuk  mampu  mendukung analisis  data ad  hoc dan  pemodelan  keputusan, berorientasi  terhadap  perencanaan  masa  depan, dan  digunakan  pada  interval  yang  tidak  reguler dan tak terencana [2].

## 2.3 Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Terdapat  berbagai  komponen  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  seperti  terlihat  dalam Gambar 1  [3].
Gambar 1. Komponen Sistem Pendukung Keputusan.
1. Data  Management, mencakup database yang relevan  yang  diatur  oleh software yang disebut Database Management System (DBMS). 2. Model Management , merupakan paket perangkat  lunak  yang  memasukkan  model- model  finansial,  statistik,  ilmu  manajemen, atau  model  kuantitatif  yang  lain  yang menyediakan  kemampuan  analisis  sistem  dan management software yang terkait.
3. Communication , atau biasa disebut antarmuka pengguna  merupakan  sebuah  komponen  yang bertindak  sebagai  media  interaksi  antara sistem dengan pengguna.
4. Knowledge  Management, komponen  ini bersifat optional .  Komponen  ini  dapat mendukung  komponen  lain  atau  bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri.

## 2.4 Pengambilan Keputusan Multi Atribut
Sebagian  besar  pendekatan  pengambilan keputusan  multi  atribut  dilakukan  melalui  2 langkah,  yaitu:  melakukan  agregasi  terhadap keputusan-keputusan  yang  tanggap  terhadap semua  tujuan  pada  setiap  alternatif  dan melakukan perankingan alternatif-alternatif keputusan  tersebut  berdasarkan  hasil  agregasi keputusan.
X = [ x 11 x 12 … x 1n x 21 x 22 … x 2n ⋮ ⋮ ⋮ x m1 x m2 … x mn ] (1)
X ij yang  ada  dalam  persamaan  2.1  merupakan rating kinerja alternatifke-i terhadapatributke-j.
W = {w 1 , w 2 , …,w n } (2)
W  yang  ada  dalam  persamaan  2  merupakan nilaibobot yang menunjukkan tingkat kepentingan relative setiap atribut. [5].
2.5 Technique for Order Prefence by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Secara  umum,  prosedur  TOPSIS  mengikuti langkah-langkah sebagai berikut [1] :
1. Membuat matriks
keputusan yang ternormalisasi (R).
Normalisasi  nilai  atribut  untuk  membentuk matriks  ternormalisasi  (R)  dengan  persamaan 3.
r ij = x ij √∑ x ij 2 m j=1 , (i = 1,2, … , n; j = 1,2, … , m) (3)
x ij merupakan  rating  kinerja  alternative  ke-i terhadap atributke-j dan r ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi.
2. Membuat matriks keputusan
yang ternormalisasi terbobot (Y).
Perkalian  antara  bobot  dengan  nilai  setiap atribut dihitung dengan persamaan 4.
Y = [ y 11 y 12 … y 1j y 21 y 22 … y 2j ⋮ ⋮     ⋱ ⋮ y i1 y i2 …  y ij ] untuk y ij =w j r ij (4)
w j adalah bobot dari kriteria ke-j dan y ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif(A + ) dan matriks solusi ideal negatif (A - )
A + = ( y 1 + ,y 2 + ,…,y j + ) (5) A − = ( y 1 − ,y 2 − ,…,y j − ) (6)
Dengan
y j + = { max i y ij , jika j= keuntungan
min i y ij , jika j = biaya
(7)
y j - = { min i y ij , jika j = keuntungan
max i y ij , jika j = biaya (8) 4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternative  dengan  matriks solusi ideal  positif dan matriks solusi ideal negatif.
Jarak  solusi  ideal  positif  (d i + )  dirumuskan sebagai:
d i + = √∑ ( y ij − y j + ) 2 m j=1 (9)
𝑦 𝑗 + adalah  elemen  dari  matriks  solusi  ideal positif. Jaraksolusi ideal negatif (d i − ) dirumuskan sebagai:
d i − = √∑ ( y ij − y j − ) 2 m j=1 (10)
𝑦 𝑗 − adalah  elemen  dari  matriks  solusi  ideal negatif.
5. Menentukan  nilai  preferensi  (c i )  untuk  setiap alternatif. Nilai preferensi merupakan kedekatan  suatu  alternative  terhadap  solusi ideal.
c i = d i − d i − +d i + (11)
d i + adalah  jarak  solusi  ideal  positif  dan  d i − adalah jarak solusi ideal negatif. Nilai c i yang lebih  besar  menunjukkan  bahwa  alternative tersebut lebih dipilih.

## 3 Implementasi dan Pembahasan

## 3.1 Analisis Penentuan Minat Peserta Didik
Kriteria  yang  digunakan  dalam  proses penyeleksian  minat  adalah  prioritas  minat,  nilai UN,  psikotest,  dan  nilai Placement  Test (PT). Adapun rating kriteria yang diberikan kepada tiap kriteria  berbeda-beda  seperti  dijelaskan  pada Tabel  1  dan  nilai  alternatif  dari  setiap  kriteria untuk masing-masing minat pada Tabel 2.
Tabel 1. Nilai Linguistik Untuk Kriteria Kriteria Rating Prioritas Minat Sangat Tinggi Nilai UN Tengah- Tengah Psikotest Tinggi Nilai Placement Test Sangat Tinggi Tabel 2. Konversi Alternatif Berdasarkan Nilai Linguistik Prioritas Minat  Nilai Placement Test Nilai UN Psikotest Rating Bobot 1 81-100  9.51-10.00 1  Sangat Tinggi 5 71-80 9.01-9.50 Tinggi 4 2 61-70 8.51-9.00 2  Tengah-Tengah 3 41-60 8.01-8.50 Rendah 2 0-40 0-8.00 Sangat Rendah 1

## 3.2 Analisis Perhitungan
Tabel 3. Data Alternatif Minat MIA Id Alter- natif Prioritas Minat Nilai UN Psiko test Nilai PT 140001 1 9,01 1 59 140002 1 9,53 1 82,5 140003 1 9,01 2 28 140004 2 9,46 2 72 140005 2 8,93 1 54 140006 1 9,01 1 81 140007 1 8,96 1 79
Langkah penyelesaian masalah terhadap Tabel 3 dengan metode TOPSIS adalah :
1. Membuat  matriks  keputusan  (X)  dengan cara  mengkonversi  data  awal  menjadi  data yang  sesuai  dengan  rating  alternatif  pada Tabel  2.  Matriks  bobot  (W)  adalah  nilai bobot  dari  masing  –  masing  kriteria  pada Tabel 3.
X =
[ 5 4 5 2
5 5 5 5 5 4 3 1 3 4 3 4 3 3 5 2 5 4 5 5 5 3 5 4] W =   [ 5 3 4 5 ]
2. Membuat  matriks  keputusan  ternormalisasi berdasarkan persamaan 3.
R = [ 0,4181 0,3867 0,4181 0,2097 0,4181 0,4834 0,4181 0,5241 0,4181 0,3867 0,2509 0,1048 0,2509 0,3867 0,2509 0,4193 0,2509 0,2900 0,4181 0,2097 0,4181 0,3867 0,4181 0,5241 0,4181 0,2900 0,4181 0,4193]
3. Membuat  matriks  keputusan  ternormalisasi terbobot berdasarkan persamaan 4.
Y = [ 2,0906 1,1601 1,6725 1,0483 2,0906 1,4501 1,6725 2,6207 2,0906 1,1601 1,0035 0,5241 1,2544 1,1601 1,0035 2,0966 1,2544 0,8701 1,6725 1,0483 2,0906 1,1601 1,6725 2,6207 2,0906 0,8701 1,6725 2,0966]
4. Menentukan  solusi  ideal  positif  (A + )  dan solusi  ideal  negatif  (A - )  berdasarkan persamaan 5, 6, 7, dan 8.
A + =   {2,0906; 1,4501; 1,6725; 2,6207} A − =   {1,2544; 0,8701; 1,0035; 0,5241}
5. Menentukan  jarak  solusi  ideal  positif  (d + ) dan jarak solusi ideal negatif (d - ) berdasarkan persamaan 9 dan 10.
d + =
[
1,5989 0 2,2197 1,2271 1,8730 0,2900 0,7818] d − = [ 1,2271 2,4246 0,8851 1,5989 0,8499 2,3720 1,9025] 6. Menentukan  kedekatan  nilai  preferensi  tiap alternatif (ci) berdasarkan persamaan 11. c1 = 1,2271 (1,5989 + 1,2271) = 0,4342 c2 = 2,4246 (0 + 2,4246) = 1 c3 = 0,8851 (2,2197 + 0,8851) = 0,2851 c4 = 1,5989 (1,2271 + 1,5989) = 0,5658 c5 = 0,8499 (1,8730 + 0,8499) = 0,3121 c6 = 2,3720 (0,2900 + 2,3720) = 0,8911 c7 = 1,9025 (0,7818 + 1,9025) = 0,7088 Tabel 4. Data Alternatif Minat IIS Id Alter- natif Prioritas Minat Nilai UN Psiko test Nilai PT 140001 2 9,4 2 44 140002 2 9,61 2 85 140003 2 9,2 1 39 140004 1 9,5 1 79 140005 1 9 2 59 140006 2 9,2 2 82 140007 2 8,54 2 72
Langkah  penyelesaian  masalah  terhadap Tabel  3.4  dengan  metode  TOPSIS  sama dengan  yang  dilakukan  terhadap  Tabel  3.3 sehingga  didapatkan  nilai  preferensi  tiap alternatif Minat IIS, yaitu :
c1 = 0,5990 (2,0695 + 0,5990) = 0,2245 c2 = 2,1753 (1,3139 + 2,1753) = 0,6234
c3 = 0,8705 (2,3521 + 0,8705) = 0,2701 c4 = 2,0695 (0,5990 + 2,0695) = 0,7755 c5 = 1,1521 (1,8662 + 1,1521) = 0,3817 c6 = 2,1165 (1,3455 + 2,1165) = 0,6114 c7 = 1,5724 (1,5289 + 1,5724) = 0,5070 Penentuan minat didasarkan dari
perbandingan  nilai  hasil  perhitungan  TOPSIS minat MIA dan minat IIS. Jika siswa memiliki nilai  minat  MIA  lebih  besar  dari  nilai  minat IIS,  maka  siswa  tersebut  direkomendasikan menjadi siswa minat MIA. Jika siswa memiliki nilai  minat  IIS  lebih  besar  dari  nilai  minat MIA,  maka  siswa  tersebut  direkomendasikan menjadi  siswa  minat  IIS.  Hasil  penentuan minat adalah sebagai berikut :
1. 140001  : minat MIA
2. 140002  : minat MIA 3. 140003  : minat MIA 4. 140004  : minat IIS 5. 140005  : minat IIS
6. 140006  : minat MIA
7. 140007  : minat MIA

## 3.3 Antarmuka
Antarmuka  pada  SPK  Penentuan  Minat Peserta  Didik  di  SMA  Menggunakan  Metode TOPSIS  terbagi  menjadi  empat  bagian  yaitu antarmuka  awal  sistem,  antarmuka  pengguna Administrator,  antarmuka  pengguna  Guru  BK, dan antarmuka pengguna Pendaftar
1. Antarmuka Awal Sistem
Gambar  2  menampilkan  halaman  index. Halaman ini adalah tampilan awal dari sistem.
2. Antarmuka Pengguna Administrator
Gambar 3 Menu Utama Administrator
Gambar  3  menampilkanhalaman  menu utama  administrator.  Halaman  ini  adalah tampilan awal dari pengguna Administrator.
Gambar 4 Halaman Kelola Pengguna
Gambar  4  menampilkan  halaman  kelola pengguna.  Halaman  ini  memiliki  fitur  untuk menambah,  mengubah  dan  menghapus  data pengguna.
Gambar 5 Halaman Kelola Minat
Gambar  5  menampilkan  halaman  kelola minat.  Halaman  ini  memiliki  fitur  untuk
menambah,  mengubah  dan  menghapus  data minat.

## Gambar 6 Halaman Kelola Siswa
Gambar  6  menampilkan  halaman  kelola siswa.  Halaman  ini  memiliki  fitur  untuk menambah,  mengubah  dan  menghapus  data siswa.

## 3. Antarmuka Pengguna Guru BK

## Gambar 7 Menu Utama Guru BK
Gambar  7  menampilkan  halaman  menu utama  administrator.  Halaman  ini  adalah tampilan awal dari pengguna Guru BK.

## Gambar 8 KelolaData Pendaftar
Gambar  8  menampilkan  halaman  kelola data  pendaftar  minat.Halaman  ini  memiliki fitur  untuk  input  nilai placement  test dan  hasil psikotes, memvalidasidanmenghapus data pendaftar.
Gambar 9.  Kelola Rating
Gambar  9.  Menampilkan  halaman  kelola rating.  Halaman  ini  memiliki  fitur  untuk mengubah  rating  kriteria  serta  menambah, mengubah, dan menghapus rating alternatif.
Gambar 10 Proses Seleksi
Gambar  10  menampilkan  halaman  proses seleksi.  Pada  halaman  ini user memilih  jenis dan periode minat yang ingin diproses.
Gambar 11 Penentuan Minat Siswa
Gambar
11 menampilkan halaman penentuan  minat  siswa.  Pada  halaman  ini terdapat tabel hasil proses perhitungan TOPSIS.Penentuan  dapat  dilakukan  dengan memilih  periode minat.
Gambar 12 Hasil Peminatan
Gambar  12  menampilkan  halamanhasil peminatan.  Pada  halaman  ini  terdapat  tabel hasil  penentuan  minat.Hasil  penentuan  minat dapat  di download dengan  menekan  tombol Download Excel setelah tabel data minat siswa. Hasil download dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13 Hasil Download Penentuan Minat
4. Antarmuka Pengguna Pendaftar
Gambar 14 Menu Utama Pendaftar
Gambar  14  menampilkan  halaman  menu utama  administrator.  Halaman  ini  adalah tampilan awal dari pengguna Pendaftar.
Gambar 15 Halaman Profil Siswa
Gambar  15  menampilkan  halaman  profil siswa.  Halaman  ini  memiliki  fitur  untuk mengubah data profil siswa.
Gambar 16 Halaman Daftar Minat
Gambar  16  menampilkan  halaman  daftar minat.  Halaman  ini  memiliki  fitur  untuk menambah dan mengubah data pendaftaran.

## 4 Kesimpulan
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Minat  Peserta  Didik  di  SMAMenggunakan Metode TOPSIS yang  telah dibuat berdasarkan kriteria  yang  telah  ditentukan  menghasilkan data  hasil  penentuan  minat  dengan  tingkat akurasi 96.65%.Saran yang dapat dilaksanakan untuk pengembangan Sistem Pendukung Keputusan  Untuk  Penentuan  Minat  Peserta Didik  lebih  lanjut  adalah  Penggunaan  metode sistem  Pendukung  keputusan  lainnya  dapat dilakukan  untuk  melihat  kemampuan  serta kelebihan dari masing-masing metode.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada SMA Negeri 1 Bekasi selaku tempat penelitian yang telah memberikan data mengenai penentuan  minat  sehingga  penelitian  ini  dapat diselesaikan dengan baik.

## Daftar Pustaka
[1]  D.L.Olson. 2000, “ Comparison of weights in TOPSIS models ’. Journal of Mathematical  and  computer  modelling . pp.721-727. [2]  E.Turban,  J.E.  Aronson,  danT.P.Liang. 2005,” Decision  Support  Systems  and Intelligent Systems ”. In D. Prabantini,”Sistem  Pendukung  Keputusan dan  Sistem  Cerdas.  Edisi  7  Jilid  1 ” (pp. 137-145). Yogyakarta: Andi.
[3]  I.Subakti.  2002,  ”Sistem  Pendukung Keputusan ”. Surabaya:  Institut  Teknologi
Sepuluh November. [4]  Kemendikbud. 2013, “Pedoman Peminatan Peserta Didik ”. Jakarta.
[5]  S. Kusumadewi, S.Hartati, A.Harjoko, dan R.  Wardoyo.2006,  “ Fuzzy Multy  Attribute Decision Making (FUZZY MADM) ”.Yogyakarta: Graha Ilmu.
[6]  Xiaoqian    Zhu,    Fei    Wang,    Haiyan Wang,    Changzhi    Liang,    Run    Tang, Xiaolei    Sun,    Jianping    Li,“ TOPSIS method  for  quality  credit  evaluation:  A case    of    air-conditioning    market    in China ”. Elsevier.
Journal of Computational  Science. 5:99–105.