Nawindah, Dani Anggoro
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
PERBANDINGAN FUZZY AHP-SAW DENGAN FUZZY AHP-VIKOR UNTUK MENINGKATKAN DAYA SERAP POLITEKNIK TERHADAP INDUSTRI
Nawindah 1 , Dani Anggoro 2 Fakultas Teknologi Informasi 1,2
Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260 nawindah@budiluhur.ac.id , dani.anggoro@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Peningkatan  daya  serap  Politeknik  terhadap  industri sangat  dipengaruhi  oleh  lulusannya  salah  satunya dipengaruhi  oleh  pemilihan  jurusan  yang  merupakan awal  untuk  menciptakan  mahasiswa  yang  ahli dibidangnya.  Penentuan  kriteria,  subkriteria  dan alternatif  menggunakan Cochran  Q  Test .  Untuk mendapatkan  bobot  digunakan  metode Analytic Hierarchy  Process  (AHP) .  Kriteria  yaitu  jurusan sekolah  asal,  subkriteria  yaitu  IPA,  IPS,  AK,  PJ/PM. Kriteria  hasil  tes  bakat  minat  yaitu  sanguinis, melankolis, korelis dan plegmatis. Alternatif diantaranya Computerized  Accounting  (CA) , Office Management (OM), Informatics Computer (IC). Pada pemilihan  jurusan  ini  peneliti  membandingkan metode  yang  sesuaidengan Fuzzy  Multi  Attribute Decision  Making metode Analytic  HierarchyProcess (AHP)- Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Analytic Hierarchy VIKOR (Visekriterijumsko Kompromisno  Rangiranje) .  Daya  serap  terhadap industri  menggunakan  metode  deskriptif  dengan  alat ukur  service quality hasilnya  industri  puas  terhadap lulusan yang berkerja pada industri baik dari hardskill dan softskill . Metode Fuzzy AHP-SAW urut peringkat 1,2 dan 3 yaitu alternatif IC dengan nilai V1 1.76144, alternatif  CA  dengan  nilai  V2=1.56974,  alternatif  V3 dengan  nilai  OM  =1.33618  .  Menggunakan  metode Fuzzy AHP-VIKOR dengan urut peringkat 1 sampai 3 yaitu  alternatif  IC  dengan  nilai  Q1=0,  alternatif  CA dengan nilai Q2=1, alternatif OM dengan nilai Q3=1. Kedua  metode  tersebut  dapat  digunakan  untuk rekomendasi pemilihan jurusan untuk politeknik LP3I kampus Karang Tengah.
Kata  kunci  :  Pemilihan  jurusan, Fuzzy  AHP-SAW , Fuzzy AHP-VIKOR

## Abstract
Increasing  the  absorption  of  the  Polytechnic  towards the  industry  is  very  important  by  universities,  one  of which is the result of the selection of majors which is the  beginning  to  make  students  who  are  experts  in their  fields.  Determination  of  criteria,  sub-criteria and alternatives using the Cochran Q Test. To get the weight  used  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP) method.  The  criteria  are  the  school  of  origin,  sub- criteria  namely  Natural  Sciences,  Social  Sciences, AK, PJ / PM. The criteria for competency test results of  interest  are  sanguinis,  melancholy,  korelis  and plegmatis.  Computerized  Alternative  Accounting (CA), Office Management (OM), Computer Information  (IC).  In  this  selection,  the  researchers compared the methods that corresponded to the Fuzzy Multi  Attribute  Decision  Making  Analytic  Hierarchy Process  (AHP)  -  Simple  Additive  Weighting  (SAW) method and the VIKOR Analytic Hierarchy (Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje) method.  Absorption  of  the  industry  using  descriptive methods  with  measuring  instruments  the  quality  of industrial output is satisfied with the results that work in  the  industry  both  from  hard  skills  and  soft  skills. The AHP-SAW Fuzzy Method, ranked 1.2 and 3, is an alternative  IC  with  a  value  of  V1  1.76144,  an alternative  CA  with  a  value  of  V2  =  1.56974, alternative  V3  with  an  OM  value  of  1.33618.  Using the Fuzzy AHP-VIKOR method in order of rank 1 to 3 namely  alternative  ICs  with  a  value  of  Q1  =  0, alternative  CAs  with  a  value  of  Q2  =  1,  alternative OM with a value of Q3 = 1. This second method can be  used  to  approve  the  selection  of  majors  for  the campus LP3I polytechnic Central Coral.
Keywords:  Major  selection,  Fuzzy  AHP-SAW,  Fuzzy AHP-VIKOR
Nawindah, Dani Anggoro
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333

## I. P ENDAHULUAN
Pentingnya  minat  dalam  mencapai  kesuksesan dalam  berkarier  (Vasilescu,  C.C.,  Moraru,  A.,  Sava, N.I.,  2015.  Memilih    jurusan  kuliah  memprediksi prestasi  masa  depan  (Allen,  J.,  Robbins,  S.,  2010.  ), pendapatan  (Berger,  1988),  dan  kesejahteraan  (Jiang, J.,  Song,  Y.,  Ke,  Y.,  Wang,  R.,  Liu,  H.,  2016.)  Bagi banyak  kaum  muda,  memilih  jurusan  di  perguruan tinggi  mungkin  merupakan  keputusan  hidup  yang paling  penting  mereka  membuat,  karena  akan memiliki  implikasi  mendalam  untuk  sisa  hidup mereka.  (Yu,  S.,  Zhang,  F.,  Nunes,  L.D.,  Levesque- Bristol,  C.,  2018).  Untuk  itu  bagian  marketing meminta  calon  mahasiswa  untuk  mengisi  tes  bakat minat  dan  mengisi  form  data  diri,  untuk  menentukan jurusan. Jurusan yang ada di kampus Politeknik LP3I Kampus  Karang  Tengah  meliputi  : Computerized Accounting (CA), Office Management (OM), Informatics Computer (IC).
Cara ini masih memiliki kelemahan, dapat dilihat saat  melakukan  tes  bakat  dan    minat,  mahasiswa mengalami  kondisi  fisik  yang  kurang  sehat  atau mental yang lelah karena faktor jasmani dan psikologi sangat mempengaruhi (Eisenberg, D., Golberstein, E., Hunt, J.B., 2009.), maka akan ada pertanyaan, apakah relevan  hasil  tes  tersebut  ?  Salah  satu  mekanisme untuk menyelesaikan masalah tersebut yaitu menggunakan fuzzy  MADM dengan  metode Analytic Hierarchy  Process  (AHP) dan Simple  Additive Weighting  (SAW) .  Konsep  dasar  metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut  (Fishburn,  P.C., 1967).(MacCrimmon,  K.R.,  1968).  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matrik  keputusan (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Konsep dasar metode
VIKOR
(Visekriterijumsko Kompromisno
Rangiranje)
merupakan teknik pengambilan  keputusan  yang  dikembangkan  untuk mengoptimasi  permasalahan  multikriteria.  Indeks rangking  multikriteria  didasarkan  pada  kedekatan antar  alternatif  yang  ideal  maupun  tidak  ideal (Opricovic, S., Tzeng, G.H., 2004.)
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  didapatkan identifikasi  masalah  yaitu  :  Bagaimana  perbandingan metode  Fuzzy  AHP-SAW  dan  Fuzzy-VIKOR  dalam pemilihan  jurusan  studi  kasus  Politeknik  LP3I Kampus  Karang  Tengah?.    Melakukan  perbandingan antara kedua metode sehingga diperoleh rekomendasi metode terbaik.

## II. K AJIAN L ITERATUR

## II.1 Seleksi Penerimaan Siswa Baru
Pemilihan  jurusan  dilakukan  dengan  cara  :  1.  calon mahasiswa  melakukan  tes  bakat  minat  2.  dengan melihat  jurusan  sekolah  asal.  Tujuannya  adalah  di masa  depan,  maha  siswa  lebih  terfokus  karena  telah sesuai dengan minatnya. Selain itu, dalam melakukan pemilihan  yang  tepat  dapat  memberikan  manfaat seperti pengelompokan siswa sesuai dengan keahlian, kemampuan,  bakat,  dan  minat  mereka  yang  relatif sama,  membantu  siswa  mempersiapkan  diri  untuk melanjutkan  studi  dan  memilih  dunia  kerja.  Kriteria yang  digunakan  sebagai  pertimbangan,  yaitu  jurusan sekolah  asal  :  IPA,  IPS,  AP,  AK,  PJ/PM,  Hasil  tes bakat  minat  :  Sanguinis,  Melankolis,  Korelis  dan Plegmatis .

## II.2 Decision Support System
Sistem  Pendukung  Keputusan  Dukungan  Sistem (DSS) adalah informasi spesifiksistem yang dimaksudkan  untuk  membantu  manajemen  dalam membuat  keputusan  berkenaan  dengan  pertanyaan yang  semi  terstruktur,  dan  itu  tidak  menggantikan fungsi pengambil keputusan dalam membuat keputusan yang terinformasi.(M. Kusrini,2007).

## II.3 Analytic Hierarchy Process (AHP)
Proses  Hierarki  Analitik  dikembangkan  oleh  Dr. Thomas  L.  Saaty  dari  Wharton  School  of  Business pada  tahun1970-an  untuk  mengorganisir  informasi dan  pendapat  ahli  dalam  memilih  alternatif  yang disukai  [Saaty,1983].  Dengan  menggunakan  AHP  , suatu  persoalan  akan  diselesaikan  dalam  suatu kerangka pemikiran yang terorganisir, sehingga dapat diekspresikan  untuk  mengambil  keputusan  yang efektif  atas  persoalan  tersebut.  Persoalan  yang kompleks dapat disederhanakan dan dipercepat proses pengambilan keputusannya.

## II.4 Fuzzy Analytic Hierarchy Process (F-AHP)
F-AHP menutupi kelemahan yang terdapat pada AHP, yaitu  permasalahan  terhadap  kriteria  yang  memiliki sifat  subjektif  lebih  banyak.  Ketidakpastian  bilangan direpresentasikan  dengan  urutan  skala.  Penentuan derajat keanggotaan F-AHP yang dikembangkan oleh Chang  (1996)  menggunakan  fungsi  keanggotaan segitiga  (Triangular  Fuzzy  Number/TFN).  Dengan langkah-langkah metode fuzzy AHP sebagai berikut:
1) Menentukan  perbandingan  matriks  berpasangan antar kriteria dengan skala TFN.
Nawindah, Dani Anggoro
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
2) Menentukan  nilai  Sinstesis  fuzzy  (Si)  Rumus untuk menghitung Si adalah sebagai berikut :

## dimana
Keterangan: M = objek (kriteria/subkriteria), j = indeks ke-j, i = indeks ke-i, g = jumlah kriteria, h = jumlah kriteria, l = lower bound, m = middle, u = upper bound
Menentukan  Nilai  Vektor  (V)  Rumus  untuk menentukan V ada pada persamaan dibawah.
Nilai  Ordinat  Defuzzifikasi  (d′)  .Nilai  d′ didapatkan  dengan  cara  mencari  nilai  minimal untuk  setiap  kolom.  Normalisasi  Bobot  Vektor fuzzy.  Normalisasi  bobot  vektor  fuzzy  dilakukan dengan cara sebagai berikut :
Hasil  yang  didapatkan  pada  proses  ini  adalah bobot akhir.

## II.5 Fuzzy Simple Additive Weighting (SAW)
Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  digunakan untuk  menentukan  jurusan  yang  akan  dipilih berdasarkan  kriteria  dan  berat  yang  telah  ditentukan. Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering juga  dikenal  sebagai  metode  penambahan  berbobot. Konsep  dasar  dari  metode  SAW  adalah  untuk menemukan  penjumlahan  bobot  dari  peringkat kinerja.  Ada  setiap  alternatif  untuk  semua  atribut. (Fishburn, 1967) (MacCrimmon, 1968). Metode SAW memerlukan  proses  normalisasi  matriks  keputusan (X)  ke  skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua peringkat  alternatif  yang  tersedia.  Untuk  menghitung atribut  manfaat,  digunakan  rumus  seperti  dalam Persamaan
Untuk  menghitung  atribut  biaya,  digunakan  rumus seperti dalam Persamaan
Untuk  menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif, digunakan rumus :
Langkah-langkahnya adalah: Langkah 1: Menentukan kriteria yang akan digunakan sebagai referensi dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
Langkah  2:  Menentukan  peringkat  kecocokan  dari masing-masing alternatif pada setiap kriteria.
Langkah  3:  Membuat  keputusan  berdasarkan  matriks kriteria (Ci). Langkah 4: Normalisasi matriks berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut manfaat (atribut atau atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
Langkah  5:  Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses peringkat, yaitu, jumlah matriks normalisasi R dengan vektor  bobot  untuk  mendapatkan  nilai  terbesar  yang dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai)  sebagai solusinya.  (Khasanah,  F.N.,  Permanasari,  A.E., Suningkusumawardani, S., 2016).

## II.6 Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje (VIKOR)
Dalam  penelitian  ini,  metodologi  VIKOR  digunakan untuk  menyelesaikan  permasalahan  dengan  kriteria yang  bertentangan  dan  tidak  sepadan.  Berfokus  pada peringkat  dan  pemilihan  dari  sekumpulan  alternatif kriteria untuk mencapai keputusan terakhir. (Nofriansyah,  Dicky,2014)  Langkah-langkah  yang digunakan pada metode VIKOR sebagai berikut :
1) Normalisasi Metrix
Keterangan  :  Rij  dan  Xij  (i=1,2,3,  ...  m  dan j=1,2,3,  ...,n)  adalah  elemen  dari  matriks pengambilan  keputusan (alternatif i terhadap kriteria j) dari Xj adalah elemen terbaik dari kriteria  j,  X  j  adalah  elemen  terburuk  dari kriteria j.
2) Menghitung  nilai  S  dan  R  menggunakan persamaan
Nawindah, Dani Anggoro
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
dan
Dimana  Wj  adalah  bobot  dari  tiap  kriteria  j. Menghitung  nilai  Alternatif  (Qi)  dengan menggunakan rumus
Dimana  S-=min  Si,  S+=max  Si  dan  R-=min Ri,  R+=max  Ri  dan  v  =  0,5.  Hasil perankingan  merupakan  hasil  pengurutan dari S, R dan Q.

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
III.1 Metodelogi Penelitian
1) Populasi
Untuk pemilihan jurusan populasinya adalah mahasiswa  reguler  angkatan  2013  dengan  jurusan Computerized  Accounting(CA),  Office  Management (OM) , Informatics Computer (IC). Jumlah mahasiswa  ketiga  jurusan  tersebut  sebanyak  38 mahasiswa LP3I Kampus Karang Tengah.
2) Metode pemilihan sampel
menurut cara pengambilan data berdasarkan sumbernya  adalah  data  primer  dengan  memberikan kuesioner kepada Kepala Bidang Studi, Kepala Divisi Marketing  ,  Kepala  Bagian  Penempatan  Kerja  dan data  sekunder.  Proses  pemilihan  sampel  yang digunakan  dengan  metode  sensus  .  Dengan  populasi yang ada sebanyak 38 mahasiswa.

## 3) Metode Pengumpulan data
Penelitian  yang  dilakukan  untuk  menghasilkan  data dan  informasi  yang  diperlukan  serta  berhubungan dengan  hal  yang  akan  ditulis.  Untuk  mengumpulkan data  serta  informasi  yang  diperlukan  oleh  peneliti menggunakan  metode sebagai berikut : Pengumpulan data  sekunder  Data  sekunder  peneliti  dapatkan  dari mengamati data, membaca, mempelajari dan mengutip  dari  buku  literatur,  serta  sumber-sumber lain yang berhubungan erat dengan penulisan

## 4) Teknik Analisa Data
Analisa data yang digunakan dalam pemilihan jurusan adalah  analisis  kuantitatif  ,  sampel  yang  digunakan
dalam  penelitian  ini  sebanyak  38  data  mahasiswa yang akan digunakan dalam pemilihan jurusan.
Gambar 3.1. Metodelogi Penelitian
Pada  gambar  3.1  terlihat  langkah-langkah  penelitian yang perlu dilakukan yaitu :
Membuat  kuesioner  tahap  1  dengan  menggunakan skala  Guttman  ,  pengambil  keputusan  akan  mengisi kuesioner  dengan  melakukan  cek  list  atas  pertanyaan yang  diberikan  untuk  kemudian  akan  dilakukan pengolahan  data  dengan  menggunakan  Cochran  Q Test.  Hasil  pengolahan  data  berupa  kriteria, subkriteria  dan  alternatif.  Membuat  kuesioner Analytical  Hierarky  Process  (AHP)  tahap  2,  dengan kriteria, subkriteria dan alternatif yang ada .Pengambil  keputusan  akan  melakukan  pengisian kuesioner  AHP  ,  pengolahan  data  dilakukan  guna mendapatkan  bobot  dari  masing-masing  kriteria, subkriteria  dan  alternatif.  Dari  hasil  pengolahan kuesioner  tahap  dua  dilakukan  konversi  dari  AHP  ke fuzzy  AHP  .  Dilakukan  perhitungan  SAW  dan VIKOR  ,  sehingga  mendapatkan  hasil  perankingan
Nawindah, Dani Anggoro
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
dari  masing-masing  metode.  Ditentukan  alternatif terbaik dan akan dilakukan evaluasi untuk membandingkan  kedua  metode  tersebut.  Didapatkan rekomendasi pemilihan jurusan terbaik.

## III.2 Hasil dan Pembahasan
Untuk  menentukan  elemen-elemen  yang  signifikan pada  masing-masing  level  dengan  menggunakan metode cochran's q test. Berdasarkan hasil uji metode cochran's  q  test,  maka  dilakukan  kajian  dengan menggunakan  proses  hierarki  untuk  menjawab rumusan  masalah.  Kemudian  dari  hasil      data  akan dapat  memberikan  jawaban  atas  hipotesa  yang diajukan  pada  penelitian  ini,  sesuai  atau  tidak  sesuai dengan  disertai  makna  empiris  dan  teoritis.  Setelah menyusun  hierarki  ,  akan  dirancang  kuesioner  tahap dua  untuk  melakukan  pembobotan  terhadap  kriteria, subkriteria.  Data  dari  responden  akan  diolah menggunakan  metode fuzzy  AHP-SAW dan fuzzy AHP-VIKOR ,  kemudian  dilakukan  perbandingan antara kedua metode tersebut.
1) Kuesioner Pendahuluan dengan metode judgement Skala Guttman
Pada  kuesioner  pendahuluan  dilakukan  penyebaran kuesioner  tahap  pertama  kepada  3  (tiga)  responden ahli  yang  akan  melakukan  pengujian  elemen-elemen yang  signifikan  pada  masing-masing  level  dimulai dari  level  1  untuk  penentuan  kriteria  yaitu  jurusan sekolah  asal  dan  hasil  tes  bakat  minat,  level  2  untuk penentuan  sub  kriteria  yaitu  IPA,  IPS,  AP,  AK, PJ/PM ,Sanguinis, Melankolis, Korelis, Plegmatis dan level  3  untuk  penentuan  alternatif    pilihan  yaitu  OM, CA,  IC. Uji  validitas  yang  dilakukan  untuk  elemen- elemen  pada  masing-masing  level  dilakukan  dengan metode  statistic  Cochran  Q  Test,  metode  ini digunakan  untuk  mengetahui  attribut  apa  saja  yang dianggap  sah  (valid),  dimana  peneliti  mengeluarkan atribut-atribut  yang  dinilai  tidak  sah  berdasarkan kriteria-kriteria  statistik  yang  dipakai.  Dalam  metode ini,  responden  ahli  diberikan  pertanyaan  tertutup dengan  metode  Judgement  Skala  Guttman,  yaitu pertanyaan  yang  pilihan  jawabannya  terdiri  atas  YA jika setuju dengan atribut yang diberikan dan TIDAK jika tidak setuju dengan atribut yang diberikan.

## 2) Kuesioner Tahap Dua
Pada  kuesioner  tahap  dua  ini  merupakan  kuesioner AHP, dilakukan penyebaran kuesioner kepada 3 (tiga) responden ahli yang akan digunakan untuk pembobotan terhadap kriteria dan sub kriteria.

## 3) Data Sekunder
Data sekunder yang diolah merupakan data mahasiswa  jurusan  sekolah  asal  ,  hasil  tes  bakat minat. Dengan subkriteria untuk jurusan sekolah asal: IPA  ,  IPS,  AP,  AK,PJ/PM  dan  sub  kriteria  hasil  tes bakat  minat  untuk  sanguinis,  melankolis,  korelis  dan plegmatis.

## 4) Hasil Penelitian Kuesioner Pendahuluan
Kuesioner  pendahuluan  yang  disebarkan  untuk responden  ahli  sebanyak  3  orang  dengan  jumlah kuesioner  dua  lembar  dan  dikembalikan  kuesioner tersebut.  Berdasarkan  dari  hasil  tanggapan  responden ahli  terhadap  elemen-elemen  yang  signifikan  pada masing-masing  level  dimulai  level  I  untuk  penentuan kriteria,  level  II  untuk  penentuan  sub  kriteria  ,  dan level  3  untuk  penentuan  alternatif  pilihan  dengan metode cochran q tes, sebagai berikut :
Atribut  kriteria  mendapatkan  nilai  Qhitung  sebesar  5 dan Qtab sebesar 6 sehingga sesuai dengan ketentuan Qhit < Qtab maka atribut kriteria sah/valid.
Sub  kriteria  jurusan  sekolah  asal  mendapatkan  nilai Qhitung  sebesar  4  dan  Qtab  sebesar  9,49  maka  sub kriteria sah/valid.
Elemen  alternatif  mendapatkan  nilai  Qhitung  sebesar 7.2  dan  Qtab  sebesar  7.81  sehingga  sesuai  dengan ketentuan  Qhit  <  Qtab  maka  atribut  alternatif sah/valid.
5) Hasil Penelitian Kuesioner AHP / Tahap Dua
Kuesioner  ini  ditujukan  untuk  responden  ahli  dan digunakan  untuk  mengetahui  pemilihan  jurusan  yang dipilih.  Jumlah  responden  ahli  yang  terpilih  untuk mengisi  kuesioner  adalah  tiga  orang.  Jumlah kuesioner  yang  disebarkan  untuk  responden  ahli sebanyak enam lembar untuk tiap responden ahli.

## 6) Inconsistency Ratio (CR)
Incossistency  ratio  atau  inkonsistensi  data  responden merupakan parameter yang digunakan untuk memeriksa  apakah  perbandingan  berpasangan  telah dilakukan dengan konsekuen atau tidak.Ratio inkonsistensi dianggap baik jika nilai CR-nya <= 0.1. Berikut  ditampilkan  nilai  ratio  inkonsistensi  pada masing-masing matriks perbandingan :
Nawindah, Dani Anggoro
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333

## Tabel 3.1 Rasio inkonsistensi perbandingan antara elemen matriks
No. Matriks perbandingan elemen Nilai CR 1. Perbandingan  elemen  kriteria  level  1 berdasarkan sasaran penentuan jurusan. 0 2. Perbandingan  elemen  sub  kriteria  level  2 berdasarkan Jurusan Sekolah Asal. 0 3. Perbandingan  elemen  sub  kriteria  level  2 berdasarkan Hasil Tes Bakat Minat. 0.03
Bahwa  perbandingan  berpasangan  yang  diberikan responden ahli memiliki nilai inkonsistensi yang lebih kecil  dari  0.1  sebagai  batas  maksimum  nilai  rasio inkonsistensi.  Dengan  demikian  data  responden adalah  konsisten,  sehingga  krteria  dan  sub  kriteria yang  ada  dapat  digunakan  dalam  menganalisis perbandingan pemilihan jurusan menggunakan metode fuzzy AHP-SAW dan fuzzy AHP-VIKOR.

## 7) Konversi AHP ke Fuzzy AHP
Untuk  melakukan  konversi  terlebih  dahulu  melihat tabel konversi AHP ke fuzzy AHP sebagai berikut :
Tabel 3.2 : Nilai yang akan digunakan untuk melakukan konversi dari AHP ke Fuzzy AHP
Skala AHP Skala Fuzzy Invers Skala Fuzzy 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 3 0.333 0.5 1 3 2 3 4 0.25 0.333 0.5 4 3 4 5 0.2 0.25 0.333 5 4 5 6 0,667 0.2 0.25 6 5 6 7 0.143 0.667 0.2 7 6 7 8 0.125 0.143 0.167 8 7 8 9 0.111 0.125 0.143 9 8 9 9 0.111 0.111 0.125
a. Konversi subkriteria jurusan sekolah asal
Tabel 3.3 : Nilai subkriteria jurusan sekolah asal dengan metode AHP
Subkriteria IPA IPS AP AK  PJPM IPA 1.00 3.00  4.00  5.00  7.00 IPS 0.33 1.00  4.00  5.00  7.00 AP 0.25 0.25  1.00  1.00  3.00 AK 0.20 0.20  1.00  1.00  4.00 PJ/PM 0.14 0.14  0.33  0.25  1.00
Terlihat pada tabel  3.3 nilai kuesioner tahap 2 , yaitu pembobotan  subkriteria  yang  telah  diisi  oleh pengambil  keputusan.  Berikut  ini  akan  ditampilkan hasil konversi ke metode fuzzyAHP pada tabel 3.4 :

## Tabel 3.4 : Hasil konversi nilai subkriteria dengan metode AHP ke Fuzzy AHP
Pada  tabel  3.4  terlihat  hasil  konversinya  ,  adapun tabel yang dijadikan acuan dalam melakukan konversi adalah tabel 3.3.

## b. Konversi subkriteria hasil tes bakat minat
Hasil  kuesioner  tahap  2  untuk  subkriteria  hasil  tes bakat minat yang telah diisi oleh pengambil keputusan sebagai berikut :

## Tabel 3.5 : Nilai subkriteria hasil tes bakat minat dengan metode AHP
Subkriteria Sanguinis (S) Melanko lis (M) Ko relis(K) Pleg matis (P) Sanguinis (S) 1.00 0.50 0.33 0.20 Melankolis (M) 2.00 1.00 0.33 0.25 Korelis(K) 3.00 3.00 1.00 0.50 Plegmatis (P) 5.00 4.00 2.00 1.00 jumlah 11 8.5 3.667 1.95
Dari tabel  3.5 terlihat nilai subkriteria untuk  hasil tes bakat  minat  dengan  menggunakan  metode  AHP langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  konversi  ke
Nawindah, Dani Anggoro
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
Fuzzy AHP adapun tabel yang dijadikan acuan dalam melakukan  konversi  adalah  tabel  3.5.    Berikut  ini ditampilkan    hasil  konversi  ke  metode  fuzzyAHP pada tabel 3.6 sebagai berikut :

## Tabel 3.6: Hasil konversi nilai subkriteria hasil tes bakat minat dengan metode AHP ke Fuzzy AHP
Rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria-kriteria
Tabel 3.7  Tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria-kriteria
Bobot preferensi sebagai berikut :
W= (0.5, 0.5, 0, 0, 0, 0, 0.33, 0.33, 0.33)
Berikut  ini  adalah  matriks  keputusan  yang  dibentuk dari tabel kecocokan sebagai berikut :
Lakukan  normalisasi  matriks  X  berdasarkan persamaan  2  berikut,sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi R dengan persamaan 3 sebagai berikut:
Proses pemeringkatan diperoleh berdasarkan persamaan  4  ,berikut  hasil  pemeringkatan  alternatif dengan metode fuzzyAHP-SAW : V1(OM)= 1.33618, V2(CA)=1.56974 dan V3(IC)=1,76144. Nilai terbesar ada  pada  V3  ,  sehingga  alternatif  jurusan  IC  adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik.

## 8) Perhitungan Fuzzy AHP-VIKOR
Berikut ini adalah bobot subkriteria = (0.5, 0.5, 0, 0, 0, 0, 0.33, 0.33, 0.33). Berdasarkan hasil penilaian responden berikut penilaian alternatifnya:
Tabel 3.8  Penilaian alternatif terhadap subkriteria
Berdasarkan tabel tersebut dilakukan normalisasi nilai alternatif  pada  setiap  subkriterianya    dengan menggunakan  persamaan  5  .  Berikut  ini  akan dilakukan  normalisasi  dari  tabel  3.8  dengan melakukan perkalian bobot kriteria, sebagai berikut :

## Tabel 3.9 : Nilai alternatif metode VIKOR
Terlihat  hasil  perkalian  dari  delapan  subkriteria  yang ada  ,  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  nilai  S dan  R  dari  masing-masing  alternatif  dengan menggunakan  persamaan  6  dan  7,  berikut  ini  adalah tabel  S  dan  R  dari  data  sampel  alternatif  sebagai berikut :

## Tabel 3.10: Nilai S dan R metode VIKOR
Alternatif Nilai S R OM 0.833 0.5 CA 0.833 0.5 IC 0.666 0.333
Pada  tabel  diatas  terdapat  nilai  terbesar  untuk  S= 0.833 , nilai terkecil untuk S=0.666 dan nilai terbesar R  =  0.5  dan  nilai  terkecil  R=0.333.  Langkah selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai  indeks  VIKOR dengan  persamaan  8,nilai  Q  terkecil  adalah  nilai terbaik berikut ini adalah nilai indeks VIKOR :
Nawindah, Dani Anggoro
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
Tabel 3.11 Nilai peringkat indeks VIKOR
Alternatif Nilai (Q) OM 1
CA 1
IC 0
Dari  tabel  diatas    diperoleh  alternatif  3  jurusan  IC memiliki  indeks  VIKOR  terkecil  yaitu  0,  sehingga alternatif    IC  merupakan  ranking  1  dalam  proses penyelesaian metode VIKOR ini .

## 9) P ERBANDINGAN METODE F UZZY AHP-SAW

## DENGAN F UZZY AHP-VIKOR
Dari  hasil  perhitungan  dengan  metode  Fuzzy  AHP- SAW dengan Fuzzy AHP-VIKOR sebagai berikut :
a) Fuzzy AHP-SAW
Tabel 3.12  Peringkat alternatif dengan metode fuzzy AHP-SAW Alternatif Nilai (V) Peringkat OM 1.33618 3 CA 1.56974 2 IC 1,76144 1 Terlihat jurusan Informatic
Computer (IC) mendapatkan  urutan  pertama  ,  diikuti  dengan Computer Accountancy (CA) urutan kedua dan Office Management (OM) urutan ketiga.
b) Fuzzy AHP-VIKOR

## Tabel 3.13 Peringkat alternatif dengan metode fuzzy AHP-VIKOR
Alternatif Nilai (Q) Peringkat OM 1 2 CA 1 2 IC 0 1 Terlihat jurusan Informatic Computer (IC) mendapatkan urutan pertama, iikuti dengan Computer Accountancy (CA), Office Management (OM) urutan kedua.
c) Perbandingan  metode  fuzzy  AHP-SAW  dengan fuzzy AHP-VIKOR
Tabel 3.14  Perbandingan metode Fuzzy AHP-SAW dengan Fuzzy AHP-VIKOR
Metode Peringkat Alternatif Fuzzy AHP-SAW IC >CA>OM Fuzzy AHP-VIKOR

## IC>CA=OM
Dari  tabel  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  dengan menggunakan  metode  Fuzzy  AHP-SAW  dan  metode Fuzzy  AHP-VIKOR    alternatif  terbaik  adalah  sama ,yaitu  Informatic Computer (IC) , tetapi untuk urutan berikutnya  ada  perbedaan.  Dari  perbandingan  ini peneliti  dapat  merekomendasikan  untuk  pemilihan jurusan.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  diperoleh  dapat disimpulkan sebagai berikut :
a. Perbandingan menggunakan metode Fuzzy AHP- SAW yaitu IC >CA>OM dan metode Fuzzy AHP VIKOR  yaitu    IC>CA=OM  alternatif  terbaik adalah  sama,  yaitu Informatic  Computer (IC)  , tetapi untuk urutan berikutnya ada perbedaan. n
b. Menggunakan  metode  Fuzzy  AHP-SAW  urut peringkat  1,2  dan  3  yaitu  alternatif  IC  dengan nilai  V1  1.76144,  alternatif  CA  dengan  nilai V2=1.56974,  alternatif  V3  dengan  nilai  OM =1.33618  .  Menggunakan  metode    Fuzzy  AHP- VIKOR  dengan  urut  peringkat  1  sampai  3  yaitu alternatif  IC  dengan  nilai  Q1=0,    alternatif  CA dengan  nilai  Q2=1,  alternatif  OM  dengan  nilai Q3=1.
c. Kedua  metode  tersebut  dapat  digunakan  untuk rekomendasi  pemilihan  jurusan  untuk  politeknik LP3I kampus Karang Tengah.

## R EFERENSI
Khasanah, F.N., Permanasari, A.E., Suningkusumawardani,  S.,  2016.  Fuzzy MADM  for  major  selection  at  senior  high school, in: ICITACEE 2015 - 2nd International  Conference  on  Information Technology, Computer, and Electrical Engineering: Green Technology Strengthening  in  Information  Technology, Electrical and Computer Engineering Implementation,  Proceedings.  Institute  of Electrical and Electronics Engineers Inc., pp.
Nawindah, Dani Anggoro
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
41–45. doi:10.1109/ICITACEE.2015.7437767
Cleophas  T.J.,  Zwinderman  A.H.  (2016)  Repeated Measures  Binary  Data  (Cochran’s  Q  Test), (139 Patients). In: SPSS for Starters and 2nd Levelers. Springer, Cham
Chang,  D.-Y.,  1996.  Applications  of  the  extent analysis  method  on  fuzzy  AHP.  European Journal  of  Operational  Research  95,  649– 655. doi:10.1016/0377-2217(95)00300-2
Cochran’s Q Test, n.d. , in: Encyclopedia of Public Health. Springer Netherlands, Dordrecht, pp.
130–130. doi:10.1007/978-1-4020-5614-
7_440
Deni,  W.,  Sudana,  O.,  Sasmita,  A.,  2013.  Analysis and  Implementation  Fuzzy  Multi-Attribute Decision Making SAW Method for Selection of  High  Achieving  Students  in  Faculty Level.  International  Journal  of  Computer Science Issues 10, 674–68
Eisenberg,  D.,  Golberstein,  E.,  Hunt,  J.B.,  2009. Mental  Health  and  Academic  Success  in College.  The  B.E.  Journal  of  Economic Analysis & Policy 9, 1–40. doi:10.2202/1935-1682.2191
Engel,  M.M.,  Utomo,  W.H.,  Purnomo,  H.D., Kristen,  U.,  Wacana,  S.,  2017.  Fuzzy  Multi Attribute  Decision  Making–Simple  Additive
Weighting (MADM  - SAW) for Information Retrieval (IR) in E - Commerce Recommendation 6, 136–145
Fishburn,  P.C.  (1967).  Additive  Utilities  with
Incomplete  Product  Set:  Applications  to
Priorities and Assignments. American
Society  of  Operations  Research  (ORSA), Baltimore, MD, U.S.A.Miller
Hartaji,  R.D.A.,  2012.  Motivasi  Berprestasi  Pada Mahasiswa  Yang  Berkuliah  Dengan  Jurusan Pilihan Orang Tua 5
http://kopertis9.or.id/xdoc/nfile/news/2ca25-25-mei- 2016-sosialisasi-sn-dikti-2016    bandung- (1).pdf [Diakses 12 Nov 2017]
http://belmaHYPERLINK "http://belmawa.ristekdikti.go.id/2016/08/26/ panduan-penyusunan-kurikulum-pendidikan-
tinggi/"wa.ristekdikti.go.id/2016/08/26/pand uan-penyusunan-kurikulum-pendidikan- tinggi/ [Diakses 18 Nov 2017] Khasanah, F.N., Permanasari, A.E., Suningkusumawardani,  S.,  2016.  Fuzzy MADM  for  major  selection  at  senior  high school, in: ICITACEE 2015 - 2nd International  Conference  on  Information Technology, Computer, and Electrical Engineering: Green Technology Strengthening  in  Information  Technology, Electrical and Computer Engineering Implementation,  Proceedings.  Institute  of Electrical and Electronics Engineers Inc., pp. 41–45. doi:10.1109/ICITACEE.2015.7437767
MacCrimmon, K.R., 1968. Decision making among multiple–attribute alternatives: A Survey and Consolidated Approach. Arpa Order
Mikhailov,  L.,  Tsvetinov,  P.,  2004.  Evaluation  of services  using  a  fuzzy  analytic  hierarchy process.  Applied  Soft  Computing  Journal  5, 23–33. doi:10.1016/j.asoc.2004.04.001
Nofriansyah, Dicky.Multi Criteria Decision Making
(MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan, Deepublish, Yogyakarta, 2014.
Radhakrishnan, R., Kalaichelvi, A., 2014. Selection of  the  Best  School  for  the  Children-  a Decision  Making  Model  Using  Extent Analysis Method on Fuzzy Analytic Hierarchy  Process.  International  Journal  of Innovative Research in Science, Engineering and Technology 3, 12334–12344
Roy, B. (1968). Classement et choix en présence de points  de  vue  multiples  (la  méthode ELECTRE). RIRO,2, 57–75
Saaty,  T.L.,  2008.  Decision  making  with  the analytic  hierarchy  process.  International Journal  of  Services  Sciences  1,  83. doi:10.1504/IJSSCI.2008.017590
Siswoyo, Dwi. (2007). Ilmu Pendidikan. Yogyakarta: UNY Press
Sun, L., Ma, Z., Shang, Y., Liu, Y., Yuan, H., Wu, G.,  2016.  Research  on  multi-attribute decision-making  in  condition  evaluation  for power  transformer  using  fuzzy  AHP  and modified  weighted  averaging  combination.
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
IET Generation, Transmission and
Distribution 10, 3855–3864. doi:10.1049/iet- gtd.2016.0381
Sobel,  D.M.,  Kushnir,  T.,  2006.  The  importance  of decision  making  in  causal  learning  from interventions. Memory & cognition 34, 411– 419. doi:10.3758/BF03193418
Tyagi,  K.,  Sharma,  A.,  2016.  Ranking  of components  for  reliability  estimation  of CBSS  using  fuzzy  TOPSIS.  International
Journal  of  Systems  Assurance  Engineering and
Management 7,
41–49. doi:10.1007/s13198-014-0287-5
Undang-Undang Republik Indonesia Tentang Sistem  pendidikan  Nasional  Nomor  20
Tahun 2003
Opricovic,  S.  dan  Tzeng,  G.  (2004),  `Compromise Solution by MCDM Methods a COmparative Analisys of VIKOR and TOPSIS', European Journal  of  Operational  Research  156,  445- 455.
Parasuraman, A., Zeithaml, V.A., Berry, L.L., 1985.
A  Conceptual  Model  of  Service  Quality  and Its Implications for Future Research. Journal of Marketing 49, 41. doi:10.2307/1251430
Prasad, K.G.D., Prasad, M.V., Rao, S.V.V.B., Patro, C.S., 2016. Supplier Selection through AHP- VIKOR  Integrated  Methodology.  SSRG
International
Journal
of
Industrial Engineering. William J. Platt, (1970) "Educating for development",  ,  Vol.  12  Issue:  8,  pp.296- 301, https://remote- lib.ui.ac.id:4611/10.1108/eb001621
W.  Edward  Back,  Steve  R.  Sanders,  (1998) "Industry expectations for engineering graduates",  ,  Vol.  5  Issue:  2,  pp.137-143, https://remote- lib.ui.ac.id:4611/10.1108/eb021068
Yusuf,Syamsu.  (2012).  Psikologi  Perkembangan Anak  dan  Remaja.  Bandung:  Remaja Rosdakarya.diakse tgl 04 Januari 2017.
Yoon,  K.,  1989.  The  propagation  of  errors  in multiple-attribute decision analysis: A practical approach. Journal of the
Operational  Research  Society  40,  681–686. doi:10.1057/jors.1989.111
Zadeh,  L.  a.,  1965.  Fuzzy  sets.  Information  and Control  8,  338–353.  doi:10.1016/S0019- 9958(65)90241-X.