## PENERAPAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TERHADAP PENENTUAN PEMINATAN PADA PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA MENGGUNAKAN METODE ARAS
Yuyun Dwi Lestari 1) , Arief Budiman 2) , Dedy Irwan 3) 1,2,3 Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Harapan Medan email: yuyun.dl@gmail.com , ariefdiman13@gmail.com , ddirwan@gmail.com

## Abstract
The  selection  of  specialization  is  carried  out  by  students  of  the  Informatics  Engineering  study  program while still in semester 5, namely Multimedia & Computer Vision, Network & Computer Systems, Robotics & Intelligent Systems.  The selection of this specialization is carried out by students so that students focus on 1 specialization only and this specialization is carried out based on elective courses, so that students are not wrong in choosing their interests and do not follow the interests chosen by their friends. The purpose of this study is as an alternative to support students to determine the specialization in accordance with the criteria and calculate the value of each criterion to choose an interest and make a decision support for the selection of specialization to help students choose the right specialization according to the criteria quickly and  precisely.  Therefore,  in  the  selection  of  student  specialization  in  the  Informatics  Engineering  study program requires a Decision Support System by applying the ARAS method. The results obtained from this study are the specialization of Network & Computer Systems in rank 1 with a value of 0.83554. Multimedia & Computer Vision ranked 2nd with a value of 0.78358. Robotics & Intelligent Systems ranked 3rd with a value of 0.77223. So that the specialization of Network & Computer Systems will be an alternative.
Keywords : Selection of Specialization, Decision Support System, ARAS

## 1. PENDAHULUAN
Menentukan peminatan merupakan suatu hal  yang  sangat  diperlukan  sebelum  memasuki tugas akhir (skripsi). Dengan ditetapkannya suatu peminatan terhadap mahasiswa, maka mahasiswa akan  fokus  ke  dalam  1  sub  bidang  penguasaan yang mereka minati sehingga didalam pembuatan tugas akhir mereka dapat fokus terhadap apa yang akan  mereka  selesaikan.  Namun  banyak  juga mahasiswa  saat  ini  yang  terjebak  kedalam peminatan  yang  tidak  diminatinya,  sebagai contoh  mengikuti  peminatan  yang  diambil  oleh teman agar dapat bekerja sama dalam menyelesaikan  tugas  akhir  (skripsi)  tersebut. Padahal  mahasiswa  tersebut  belum  tentu meminati atau menguasai peminatan yang dipilih oleh  temannya  tersebut.  Sehingga  mahasiswa tersebut terjebak dalam pilihannya yang mengikuti temannya tersebut.
Sangat  banyak  permasalahan  yang terjadi, mengapa seorang  mahasiswa tidak  dapat
menyelesaikan  tugas  akhirnya  (skripsi)  tepat waktu,  dikarenakan  terkendala  oleh  belum selesainya  tugas  akhir  tersebut.  Salah  satu faktornya  adalah  tidak  menguasai  apa  yang dibuat.  Padahal  sebelum  memasuki  tugas  akhir mahasiswa  disuruh  untuk  memilih  peminatan mana  yang  dikuasai  atau  bidang  yang  mana sesuai dengan kemampuannya.
Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi masalah  dalam  pemilihan  peminatan  mahasiswa pada  program  studi  Teknik  Informatika  yang sesuai  dengan  kemampuannya  dan  tidak  salah memilih  atau  mengikuti  peminatan  temannya, maka  diterapkan  sistem  pendukung  keputusan terhadap penentuan pemilihan peminatan. Penelitian ini menerapkan metode Additive Ratio Assessment (ARAS).  Metode  ini  banyak digunakan  untuk  mendapatkan  alternatif  dari berbagai permasalahan yang terjadi [1]–[5].
Penerapan  sistem  pendukung  keputusan terhadap  penentuan  peminatan  pada  program
studi  teknik  informatika  menggunakan  metode ARAS  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  dan membantu mahasiswa dalam memilih peminatan. Dengan  menggunakan  metode  ARAS,  sistem akan  memberikan  rekomendasi  peminatan  yang paling  sesuai  berdasarkan  perbandingan  antara alternatif peminatan yang ada.

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun
langkah-langkah yang digunakan  dalam  penyelesaian  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Keterangan
1. Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  tim  melakukan  identifikasi terhadap masalah yang akan dibahas.
2. Studi Literatur Melakukan pengumpulan data yang
dibutuhkan dalam penelitian agar memudahkan  dalam  mengolah  data  dan menentukan kriteria-kriteria serta bobot yang akan  digunakan  dalam  pemilihan  peminatan pada  program  studi  Teknik  informatika  di Universitas Harapan Medan.
3. Pemilihan Metode Setelah  data  dianalisis  dan  ditentukan kriteria-kriteria  maka  memilih  metode  yang akan digunakan yaitu metode ARAS.
4. Menetapkan Kesimpulan
Setelah  selesai  proses  perhitungan  data dengan  menerapkan  metode,  maka  dapat dibuat kesimpulan berdasarkan hasil penelitian.

## 1. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Peminatan
Peminatan  pada  siswa  ditingkatkan  dan dilaksanakan  berdasarkan  pada  kemampuan siswa  (yaitu  kesanggupan  dari  dasar  mental, talenta, kemauan, dan kecenderungan pribadi) [6]

## 3.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merancang sistem untuk membantu menyelesaikan masalah, terutama  masalah  yang  tidak  terstruktur  [7][8], [9],  [10]  Pengambilan  keputusan  yaitu  cara menentukan  aktivitas  dari  beberapa  alternatif untuk  mendapatkan  hasil  yang  tertinggi.    [11]– [13]
SPK merupakan penerapan teori
keputusan dari disiplin ilmu seperti  riset operasi dan  ilmu  manajemen,  dengan  perbedaan  bahwa sebelum  menemukan  solusi  suatu  masalah, perhitungan harus dilakukan secara manual. Kini komputer  mampu  menyelesaikan  masalah  yang sama  dalam  waktu  yang  lebih  singkat  [1],  [12], [14][15], [16].

## 3.3 Additive Ratio Assessment (ARAS)
Metode  ARAS  mengukur  kinerja  dan membandingkan urutan dari pilihan yang optimal [2]. Metode  ARAS  memiliki  beberapa  langkah [4],  [17]  [5],  [17]–[19]  [20]  yang  terdiri  dari: pembentukan  matriks  keputusan,  pembentukan matriks  ternormalisasi  (R),  membentuk  matriks ternormalisasi  terbobot,  menentukan  nilai  dari fungsi  optimum  (S),  menentukan  Peringkat Utilitas (K).

## 3.2 Pembahasan
Sebelum melakukan perhitungan menggunakan metode ini maka harus menentukan kriteria-kriteria yang akan digunakan  sesuai  dengan  pemilihan  peminatan Start
Identifikasi Masalah
Studi Literatur Pemilihan Metode ARAS Menetapkan Kesimpulan End
mahasiswa pada program studi Teknik Informatika yaitu sebagai berikut:
Tabel 1. Peminatan, Kriteria dan Nilai Bobot Peminatan Kriteria Kode Bobot (w) Multimedia & Visi Komputer (A1) Logika Informatika C1 0.056 Statistik & Probabilitas C2 0.056 Multimedia C3 0.056 Prak. Multimedia C4 0.056 Grafika Komputer C5 0.056 Prak. Grafika Komputer C6 0.056 Jaringan & Sistem Komputer (A2) Algoritma dan Pemrograman C7 0.067 Sistem Operasi C8 0.067 Prak. Sistem Operasi C9 0.067 Jaringan Komputer C10 0.067 Prak. Jaringan Komputer C11 0.067 Robotika & Sistem Cerdas (A3) Kalkulus 1 C12 0.037 Kalkulus 2 C13 0.037 Fisika Dasar C14 0.037 Assembler dan Sistem Mikroprosesor C15 0.037 Prak. Assembler dan Sistem Mikroprosesor C16 0.037 Kecerdasan Buatan C17 0.037 Prak. Kecerdasan Buatan C18 0.037 Perantaraan Peripheral C19 0.037 Prak. Perantaraan Peripheral C20 0.037
Tabel  2.  dibawah  ini  menjelaskan  tentang  nilai dan  bobot  pada  kriteria-kriteria  yang  sudah ditentukan pada masing-masing matakuliah yang di dalamnya mencakup nilai-nilai keterangan dari setiap kriteria.
Tabel 1. Range Nilai dan Bobot Nilai Angka Nilai Huruf Bobot 80 – 100 A 4 73 – 79 B+ 3.5 65 – 72 B 3 61 – 64 C+ 2.5 55 – 60 C 2 45 – 54 D 1 0 - 44 E 0
Kemudian  masing-masing  kriteria  dari  sejumlah alternatif  memiliki nilai yang  didapat pada tabel 3.   Data  penilaian  alternatif  berdasarkan  kriteria diatas dapat dilihat pada tabel 3 berikut
Tabel 3. Data Penilaian Alternatif Berdasarkan Kriteria Kriteria Alternatif Multimedia & Visi Komputer Jaringan & Sistem Informasi Robotika & Sistem Cerdas A1 A2 A3 C1 4 3 3 C2 3 2 2 C3 4 3 3 C4 2.5 1 1 C5 3.5 2 2 C6 4 3 3 C7 3 4 3 C8 3 4 3 C9 3 4 3 C10 2 3 2 C11 2 3.5 2 C12 3 3 4 C13 2 3 3.5 C14 2 3 3 C15 2 3 3 C16 2 3 3 C17 3 3 4 C18 2 3 3.5 C19 2 3 3.5 C20 2 3 3.5
Adapun  tahapan  dalam  perhitungan  metode ARAS  dalam  memilih  pemilihan  peminatan berdasarkan data di atas adalah 1. Menentukan Matriks Keputusan (x)
= [ 4 3 4 2.5 3.5 4 3 3 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 3 1 2 3 4 4 4 3 3.5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 1 2 3 3 3 3 2 2 4 3.5 3 3 3 4 3.5 3.5 3.5 ]
Matriks  di  atas  dijumlahkan  ke  bawah  sehingga mendapatkan hasil
[14   10   14    7    11    14    14    14   14   10   11   14   12   11   11   11   14   12 12   12]

## 2. Matriks Keputusan Ternormalisasi (R)
𝑥01 = 4 14 = 0.29 𝑥11 = 4 14 = 0.29 𝑥21 = 3 14 = 0.21 𝑥31 = 3 14 = 0.21
3. Matriks Data Ternormallisasi Terbobot (D)
Menentukan  bobot  matriks  yang  sudah  di normalisasi  dengan  melakukan  perkalian matriks  yang  telah  di  normalisasi  terhadap bobot kriteria
𝐷01 = 𝑥01 ∗ 𝑤1 = 0.29 ∗ 0.056 = 0.016 𝐷11 = 𝑥11 ∗ 𝑤1 = 0.29 ∗ 0.056 = 0.016 𝐷21 = 𝑥21 ∗ 𝑤1 = 0.21 ∗ 0.056 = 0.012 𝐷31 = 𝑥31 ∗ 𝑤1 = 0.29 ∗ 0.056 = 0.012
4. Nilai Fungsi Optimum (s)
Fungsi  Optimum  didapat  dari  penjumlahan kesamping  dari  matriks  data  ternormalisasi terbobot seperti berikut:
S0 = (0.016 + 0.017 + 0.016 + 0.020 + 0.018 +  0.016  +  0.019 +  0.019  + 0.019  +  0.020  + 0.021  +  0.011  +  0.011  +  0.010  +  0.010  + 0.010 + 0.011 + 0.011 + 0.011 + 0.011) = 0.0.29605
S1 = (0,016 + 0,017 + 0,016 + 0,020 + 0,018 +  0,016  +  0,014 +  0,014  + 0,014  +  0,013  + 0,012  +  0,008  +  0,006  +  0,007  +  0,007  + 0,007  +  0,008  +  0,006  +  0,006  +  0,006)  =
0.23198
5. Nilai Utilitas
Nilai Utilitas (K) didapat dari masing-masing alternatif i dibagi dengan fungsi optimum.
Berdasarkan hasil dari perhitungan menggunakan  metode  ARAS  maka  dapat  diambil hasil perangkingan sebagai berikut:

## Tabel 4. Hasil Perangkingan
No Alternatif Hasil Perangkingan 1 Jaringan & Sistem Komputer (A2) 0.83554
2 Multimedia & Visi Komputer (A1) 0.78358 3 Robotika & Sistem Cerdas (A3) 0.77223
Dari perhitungan dan urutan nilai paling tinggi,  maka  disimpulkan  bahwa  pemilihan peminatan pada Program Studi Teknik Informatika  terbaik  harus  memenuhi  kriteria sesuai  tabel  yang  ditentukan  dengan  nilai  yang tertinggi  maka  yang  menjadi  peminatan  adalah alternatif A2 yaitu Jaringan & Sistem Komputer

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang dapat di ambil dari  penelitian  yang  sudah  dilaksanakan  yaitu Sistem Pendukung Keputusan yang dibuat dapat mendukung  mahasiswa  menentukan  alternative dalam  memilih  peminatan  pada  program  studi Teknik  Informatika  yang  sesuai  dengan  kriteria. Terdapat  3  peminatan  yang  digunakan  dalam kasus  penelitian  yaitu  Multimedia  &  Visi Komputer,  Jaringan  &  Sistem  Komputer, Robotika  &  Sistem  Cerdas,  dimana  hasil  dari penilaian dari setiap kriteria  di dalam penerapan Metode  ARAS  yaitu  peminatan  Jaringan  & Sistem  Komputer  berada  di  ranking  1  dengan nilai  0.83554.  Multimedia  &  Visi  Komputer  di ranking  2  dengan  nilai  0.78358.  Robotika  & Sistem Cerdas di ranking 3 dengan nilai 0.77223. Sehingga peminatan Jaringan & Sistem Komputer yang akan menjadi alternative. Dengan adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini, mahasiswa  mendapatkan  bantuan  dalam  proses pengambilan  keputusan  yang  lebih  efektif  dan efisien.  Mahasiswa  dapat  menggunakan  sistem ini sebagai panduan dalam menentukan peminatan  yang  tepat  sesuai  dengan  minat  dan kemampuan mereka.

## 5. REFERENSI
[1] Abdul Yunus Labolo, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN DENGAN MENGGUNAKAN
METODE ADDITIVE RATIO ASSESSMENT (ARAS),” Jurnal SistemInformasi  dan  Teknik  Komputer , 2020.
http://ejournal.catursakti.ac.id/index.php/ simtek/article/view/69/76  (accessed  Jun. 07, 2023).
[2] D. Simarmata, D. Marisa Midyanti, and R. Hidayati, “Implementasi Metode Additive Ratio Assesment (Aras) Untuk Rekomendasi  Pasien  Kunjungan  Sehat Pada Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama
Dr  Josepb  Nugroho  H,” Coding:  Jurnal Komputer  dan  Aplikasi ,  vol.  07,  no.  03, pp.  109–119,  2019,  [Online].  Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcsko mmipa/article/view/37171
[3] S.  Y.  Hutagalung,  F.  Pratiwi,  and  I. Wijaya,  “Penerapan  Metode  Weighted Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS) Dalam Keputusan Penerimaan Beasiswa,” Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSAS() ,
vol.  5,  no.  1,  pp.  79–84,  2018,  [Online].
Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom%7CP age%7C79 [4] L.  Ciky,  L.  Gaol,  and  N.  A.  Hasibuan, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN  TEAM  LEADER  SHIFT TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  ARAS STUDI KASUS PT.

## ANUGRAH
BUSANA  INDAH,” Majalah  Ilmiah
INTI , vol. 5, no. 2, 2018.
[5] J. Afriany, “Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) Penerapan Metode ARAS Guna Mendukung Keputusan Produk Unggulan Daerah,” Seminar  Nasional  Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , pp. 441– 447, 2019, [Online]. Available: https://seminar-id.com/semnas- sainteks2019.html
[6] Andi  Muhammad  Kusri,  “PENGARUH LAYANAN INFORMASI PEMINATAN TERHADAP  KEMANTAAN  PILIHAN SEKOLAH
LANJUTAN,”
Jurnal Psikologi Pendidikan & Konseling , vol. 2, pp. 49–57, 2016.
[7] Y.  D.  Lestari,  M.  Eka,  and  R.  Saragih, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan
IT  Support  Perusahan  Telekomunikasi Terbaik  Menggunakan  Metode  Moora,” ALGORITMA: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , p. 1, 2021.
[8] Victor Marudut Mulia Siregar, “SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN  INSENTIF  BULANAN
PEGAWAIDENGANMENGGUNAKA N  METODE  NAÏVE  BAYES,” Jurnal Sistemasi ,  vol.  7  Nomor  2,  pp.  87–94, 2018.
[9] A.  T.  Purba  and  V.  M.  M.  Siregar, “SISTEM PENYELEKSI MAHASISWA BARU BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT,” Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom) , vol. 3,  no.  1,  p.  1,  Sep.  2020,  doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117.
[10] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative Staff Using Elimination et Choix  Traduisant  la  Realite  (ELECTRE) Method,”  in Journal of Physics: Conference  Series ,  IOP  Publishing  Ltd, Jun. 2021. doi: 10.1088/1742-
6596/1933/1/012068.
[11] Y. D. Lestari and M. Mardiana, “Decision Support System For Determining the Best College  High  Private  Using  Topsis
Method,” SinkrOn ,  vol.  4,  no.  2,  p.  27, Mar. 2020, doi: 10.33395/sinkron.v4i2.10235.
[12] A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Metode Topsis  Dan  Saw  Dalam  Memberikan Reward  Pelanggan,” Klik  -  Kumpulan
Jurnal Ilmu Komputer , vol. 4, no. 1, p. 88,
2017, doi: 10.20527/klik.v4i1.73.
[13] C.  Fadlan,  A.  P.  Windarto,  and  I.  S. Damanik,  “Penerapan  Metode  MOORA pada  Sistem  Pemilihan  Bibit  Cabai  ( Kasus :  Desa  Bandar  Siantar  Kecamatan Gunung  Malela  ),” Journal  of  Applied Informatics  and  Computing  (JAIC) ,  vol. 3, no. 2, pp. 2–6, 2019.
[14] C.  Irwana,  Z.  F.  Harahap,  and  A.  P. Windarto,  “Spk:  Analisa  Metode  Moora Pada Warga Penerima Bantuan Renovasi Rumah,” Jurnal  Teknologi  Informasi MURA ,  vol.  10,  no.  1,  p.  47,  2018,  doi: 10.32767/jti.v10i1.290.
[15] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P.  S.  Parapat,  E.  I.  Malau,  and  D.  S. Hutagalung, “Decision support system for selection  technique  using  MOORA method,” IOP  Conf  Ser  Mater  Sci  Eng ,
vol.  1088,  no.  1,  p.  012022,  Feb.  2021, doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012022.
[16] V. M. M. Siregar, S. Sonang, A. T. Purba, H. Sugara, and N. F. Siagian,
“Implementation  of  TOPSIS  Algorithm for  Selection  of  Prominent  Student Class,” in Journal of Physics: Conference
Series ,  IOP  Publishing  Ltd,  Feb.  2021. doi: 10.1088/1742-6596/1783/1/012038.
[17] F. Pratiwi, T. Waruwu, P. Utomo, and R. Syahputra, “Seminar Nasional Teknologi
Komputer & Sains (SAINTEKS) Penerapan Metode Aras Dalam Pemilihan Asisten  Perkebunan  Terbaik  Pada  PTPN V,” Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , pp. 651– 662, 2019, [Online]. Available: https://seminar-id.com/semnas- sainteks2019.html
[18] C.  Tarigan,  E.  Fahmi  Ginting,  and  R.
Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan  Dalam  Menentukan  Kinerja Pengajar  Dengan  Metode  Additive  Ratio
Assessment  (ARAS),” Jurnal  Teknologi
Sistem  Informasi  dan  Sistem  Komputer TGD) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  16–24,  2022, Accessed:  Jun.  09,  2023.  [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[19] R. A. S. P. - and Pratiwi Susanti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan dengan Metode ARAS (Studi Kasus  Kabupaten  Ponorogo),” Jurnal Sains  dan  Informatika ,  vol.  8,  no.  1,  pp. 31–40, Jun. 2022, doi: 10.34128/jsi.v8i1.387.
[20] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch Locations,”  in Journal  of  Physics: Conference  Series ,  IOP  Publishing  Ltd,
Jun. 2021. doi: 10.1088/1742- 6596/1933/1/012070.