Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
Halaman 143

## PEMODELAN UML SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENENTUAN KELAS SISWA SISWA TUNAGRAHITA
1 Ommi Alfina, 2 Fitriana Harahap
1,2 Universitas Potensi Utama Email: 1 ny.aroen@gmail.com , 2 fitrianaharahap1@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol3No2.pp143-150

## ABSTRACT
Class determination system for mentally retarded new students in SLB C Musdalifah is still done manually with several obstacles in the learning process. This is because there are no tests conducted on new students so that the handling of mental retardation student learning is a bit disrupted. Every mentally retarded child has different handling according to their individual abilities. This study aims to apply the modeling of UMI in designing the decision support system application in determining the class of mentally retarded children. UML is an Object Oriented (OO) based modeling concept that can help in system design and analysis. In UML many diagrams can be used to analyze systems and system design. UML has three main categories of diagrams  namely  structure  diagrams,  behavior  diagrams  and  interaction  diagrams.  Where  each  of  these categories has a diagram that explains the system architecture and integrated with each other.
Keywords: UML, Decision Support Systems, TOPSIS.

## PENDAHULUAN
Pada masa ini  teknik pemodelan perangkat lunak  semaki  berkembang,  dimana  pemodelan tersebut  bertujuan  untuk  membantu  pengembang perangkat    lunak    dalam  melakukan    pembuatan program.    Salah  satu  model  pengembangan perangkat  lunak  adalah   UML  ( Unifield  Modeling Language ),  UML  merupakan  alat  perancangan sistem  yang  berorientasi  pada  objek    ( object oriented ).  UML  diagram  memiliki  tujuan  utama untuk    membantu    tim    pengembang  proyek berkomunikasi,  mengeksplorasi  potensi  disain,  dan memvalidasi  desain  arsitektur  perangkat  lunak (Gushelmi, 2012).
Saat  ini  proses  penentuan  kelas  siswa tunagrahita  pada  SLB  C  Musdalifah  masih dilakukan    secara  manual  dengan  beberapa  kendala dalam  proses belajar. Hal ini disebabkan tidak ada dilakukan tes pada siswa baru sehingga penanganan pada  pembelajaran  siswa  tunagrahita  sedikit
terganggu.  Setiap  anak  tunagrahita  memiliki penanganan  yang  berbeda  beda  sesuai  dengan kemampuan  individu  masing-masing.  Dengan memandang  mereka  secara  individual,  akan berimplikasi  pada  penerapan  program  bimbingan yang  mampu  mengoptimalkan  potensi  mereka. Menyikapi  hal  tersebut  diatas,  pada  penelitian  ini penulis  berusaha  untuk  membantu  SLB  C Muzdalifah  untuk  membuatkan  aplikasi  dalam menentukan  kelas  siswa  tunagrahita.  Klasifikasi anak tunagrahita bermacam-macam  sesuai  dengan disiplin    ilmu    maupun    perubahan  pandangan terhadap    keberadaan    anak    tunagrahita. Pengklasifikasian  anak  tunagrahita  yang  telah  lama dikenal adalah debil untuk anak tunagrahita  ringan, imbesil  untuk  anak  tunagrahita  sedang  dan  idiot untuk    anak    tunagrahita    berat.  Berdasarkan klasifikasi  tersebut  setiap  anak    tunagrahita membutuhkan    perlakuan    dan    dukungan    yang berbeda  beda  sesuai  dengan  yang  dibutuhkannya
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
Halaman 144
untuk dapat bertahan hidup dilingkungan sosialnya.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah dilakukan  sebelumnya  dan  menjadi  referensi penilaian  ini  adalah:  Peneliti  Asep  Hendar Rustiawan  dkk  (2012),  dalam  penelitiannya menjelaskan    bahwa    penggunaan    sistem  dengan metode topsis  ini  dapat membantu,  mempermudah pekerjaan    dan  meminimalisir  kesalahan  yang dilakukan  oleh  panitia  penyeleksi  calon  siswa  baru di  SMA  Negeri  3  Garut  dalam    pengambilan keputusan    penerimaan    calon  siswa  baru.  Peneliti Sri Rahmawati (2016) membahas  mengenai  sistem pendukung    keputusan    untuk    seleksi  penerimaan beasiswa,dengan    kriteria    IPK,    jumlah pemghasilan    orangtua,    jumlah    tanggungan, semester  dan  status  beasiswa.  untuk  menentukan seseorang layak atau tidak menerima beasiswa maka diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan. Penelitian    ini    merancang    sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode  TOPSIS  Metode ini  dipilih  karena  mampu  menyeleksi  keputusan terbaik  dari  sejumlah  keputusan  yang  dihasilkan, dalam  hal  ini  keputusan  yang  dimaksud  adalah seseorang  berhak  menerima  beasiswa  berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan.

## LANDASAN TEORI
Rekayasa  perangkat  lunak  adalah  sebuah profesi    yang    dilakukan    oleh    seorang  perekayasa perangkat  lunak  yang  berkaitan  dengan  pembuatan dan pemeliharaan aplikasi perangkat  lunak  dengan menerapkan    teknologi    dan    praktik    dari    ilmu komputer, manajemen  proyek,  dan  bidang-bidang lainnya.    Perangkat  lunak    merupan    insruksi langsung    komputer    untuk    melakukan    pekerjaan dan    dapat  ditemukan  disetiap  aspek  kehidupan modern    dari  aplikasi  yang  kritis  untuk  hidup (lifecritical) (Gushelmi, 2012).
UML ( Unified Model Language ) Unified  Modelling  Language (UML) merupakan satu kumpulan konvensi pemodelan yang
digunakan  untuk  menentukan  atau  menggambarkan sebuah  sistem  software  yang  terkait  dengan  objek. UML  merupakan  salah  satu  alat  bantu  yang  sangat handal  dalam  bidang  pengembangan  sistem berorientasi objek karena UML menyediakan bahasa pemodelan visual yang memungkinkan pengembang sistem  membuat blue  print atas  visinya  dalam bentuk yang baku. UML berfungsi sebagai jembatan dalam  mengkomunikasikan  beberapa  aspek  dalam sistem  melalui  jumlah  elemen  grafis  yang  bisa dikombinasikan menjadi diagram (Sirait, 2015).
Unified  Modeling  Language (UML)  biasa digunakan untuk (Sirait, 2015):
a. Menggambarkan  batasan  sitem  dan  fungsi  - fungsi  sistem  secara  umum,  dibuat  dengan use case dan actor .
b. Menggambarkan  kegiatan  atau  proses  bisnis yang  dilaksanakan  secara  umum,  dibuat  dengan interaction diagrams .
c. Menggambarkan  representasi  struktur static sebuah sistem dalam betuk class diagrams .
d. Membuat model behavior “yang
menggambarkan  kebiasaan  atau  sifat  sebuah sistem” dengan state transition diagrams .
e. Menyatakan    arsitektur    implementasi    fisik menggunakan component and development.
f. Menyampaikan  atau  memperluas fungsionality
dengan stereotypes .

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung    keputusan    adalah sistem    informasi    berbasis    komputer    yang interaktif,    dengan    cara  mengolah  data  dengan berbagai  model  untuk  memecahkan  masalah- masalah  yang  tidak  terstruktur  sehingga  dapat memberikan  informasi  yang  bisa  digunakan  oleh para  pengambil  keputusan  dalam  membuat  sebuah keputusan.  Dalam  sebuah  sistem  pendukung keputusan,  sumber  daya  intelektual  yang  dimiliki seseorang dipadukan dengan kemampuan  komputer untuk    membantu    meningkatkan    kualitas    dari keputusan    yang    diambil.    Pengambilan  keputusan
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
merupakan    sebuah    proses    memilih    sebuah tindakan    diantara    beberapa    alternatif    yang    ada, sehingga  tujuan  yang  diinginkan  dapat  tercapai (Chamid, 2016).
Gambar 1. Komponen Sistem Pendukung Keputusan

## Metode TOPSIS
TOPSIS  adalah  metode  multi  kriteria  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  solusi  dari himpunan  alternatif  berdasarkan  minimalisasi simultan  dari  jarak  titik  ideal  dan  memaksimalkan jarak dari titik terendah. TOPSIS dapat menggabungkan  bobot  relatif  dari  kriteria  penting [6].
a. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi (R), seperti persamaan berikut: 𝑟𝑖𝑗 = 𝑋 !" '∑ 𝑥 !" 2 # !$% b.   Menentukan  matriks  keputusan  yang  terbobot (Y), seperti persamaan 2.
A + = (y 1+ , y 2+ ,….., y n+ ) A - = (y 1- , y 2- ,….., y n- ) Y + j = + max y ij ;jika j adalah atibut keuntungan min  y ij ;jika ja adalah atribut biaya
Y - j= + min y ij ;jika j adalah atibut keuntungan max  y ij ;jika ja adalah atribut biaya
Jarak  antara  alternatif  Ai  dengan  solusi  ideal positif dirumuskan sebagai:
D i + = ,∑ (y i + n j=1 - y ij ) 2 ;
Jarak  antara  alternatif  Ai  dengan  solusi  ideal negative dirumuskan sebagai berikut :
𝐷 ! & =   ,∑ (𝑦 !' ( "$ 1 − 𝑦 & ) ) 2 ;
Menentukan nilai prefensi untuk setiap alternatif:
𝑉 ! 𝐷 ! 𝐷 & + 𝐷 + Nilai  Vi  yang  lebih  besar  menunjukkan  bahwa alternatif Ai lebih dipilih

## Klasifikasi Tunagrahita
Pengk l asifikasian  anak  tunagrahita  penting dilakukan  karena  anak  tunagrahita  memiliki perbedaan    individu    yang    sangat    bervariasi. Klasifikasi    untuk    anak  tunagrahita    bermacam- macam    sesuai    dengan    disiplin    ilmu    maupun perubahan  pandangan    terhadap    keberadaan    anak tunagrahita.    Pengklasifikasian    anak  tunagrahita yang  telah  lama  dikenal  adalah  debil  untuk  anak tunagrahita  ringan, imbesil untuk  anak  tunagrahita sedang  dan  idiot  untuk  anak  tunagrahita  berat. Menurut  Wikasanti,  (2014:  15-17)  Klasifikasi  anak tunagrahita  adalah  tunagrahita  ringan,    tunagrahita sedang    dan    tunagrahita    berat.    Berdasarkan klasifikasinya,  setiap    anak    tunagrahita membutuhkan    perlakuan    dan    dukungan    yang berbeda  beda  sesuai  dengan  yang  dibutuhkannya untuk dapat bertahan hidup dilingkungan sosialnya.

## METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian akan sangat membantu  penulis  dalam  proses  kerja  penyelesaian masalah.  Kerangka  kerja  ini  merupakan  langkah- langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  rangka penyelesaian  masalah  yang  akan  dibahas.  Adapun
(6) (7) )
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
kerangka kerja dari penelitian ini dapat digambarkan pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka pada gambar di atas maka  masing-masing  langkah  dapat  diuraikan sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi Masalah Ruang  lingkup  masalah  yang  diteliti  harus ditentukan  terlebih  dahulu  karena  tahapan identifikasi masalah dimulai dengan menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi.
2. Mempelajari Literatur Studi  literatur  ini  bertujuan  untuk  mengetahui metode  dan  dasar-dasar  ilmu  pengetahuan ataupun  referensi  yang  mendukung  bagi pembangunan sistem pendukung keputusa. Studi pustaka  meliputi:  1)  Sistem  Pendukung Keputusan, 2) Metode Topsis diperlukan literatur yang  berguna  untuk  pemahaman  konsep  dan pendalaman  teori  tentang  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode Topsis dari beberapa sumber jurnal internasional, buku-buku dan internet.
3. Pengumpulan Data
Data yang digunakan berasal dari data-data siswa yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  dibutuhkan. Dimana  data  diambil  dari  sekolah  SLB  C Musdalifah.
4. Menganalisa Metode Topsis
Metode  yang  digunakan  dalam  pembangunan sistem  ini  adalah  metode Topsis yang  dimulai dari  melakukan  Menentukan  matriks  keputusan yang ternormalisasi, menghitung matriks keputusan ternormalisasi yang terbobot,
menghitung  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi ideal    negatif, menghitung jarak antara  nilai  setiap  alternatif  dengan  matriks solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi  ideal negatif, menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif.
5. Desain Sistem Desain  Sistem  adalah  sebuah  media  yang berfungsi  menghubungkan  pengguna  dengan sistem.  Pada  tahap  ini  user  interface  dirancang agar  pengguna  dapat  cepat  menguasai  cara penggunaan sistem, interaktif, tidak
membosankan.
6. Implementasi Sistem Sesuai    dengan    pengolahan    data    maka    pada tahap    implementasi    dilakukan  pengimplemen- tasian  ke  sistem  yang  telah dirancang.
7. Pengujian Sistem Tahap  akhir  penyerapan  pengetahuan  pada sistem pendukung keputusan ini adalah tahap uji coba  sistem.  Dimana  menyesuaikan  hasil  dari sistem dengan perhitungan manual.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Use  Case  Diagram Dalam  merancang sistem  penulis  menggunakan  bahasa  pemodelan UML (Unified  Modeling  Language), adapun  model UML  yang  penulis  gunakan  dalam  merancang sistem  adalah use  case  diagram,  activity  diagram, class diagram, dan squence diagram .
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
Gambar 3. Use Case Diagram
Class Diagram
digunakan
untuk
menggambarkan  perbedaan  yang  mendasar  antara class-class, hubungan  antar- class, di  mana  sub- sistem class tersebut.  Pada class diagram  terdapat nama class, attributes, operations, serta association (hubungan  antar- class ).  Adapun  bentuk class diagram yang  penulis  rancang  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Class Diagram
Activity Diagram menggambarkan aktifitas- aktifitas,  objek,  state,  transisi  state  dan  event. Dengan  kata  lain  kegiatan  diagram  alur  kerja menggambarkan  perilaku  sistem  untuk  aktivitas. Adapun  bentuk activity diagram yang  penulis rancang sebagai berikut:
Activity  Diagram Login, menggambarkan  aktivitas untuk masuk kedalam menu utama.
Gambar 5. Activity Diagram Login
Activity  Diagram Data  Siswa  menggambarkan aktivitas  untuk  pengolahan  data  siswa  yang dilakukan oleh admin.
Gambar 5. Activity Diagram Data Siswa
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019)
Activity Diagram
Setting Bobot
Kriteria, menggambarkan  aktivitas  untuk  pengolahan  setting bobot kriteria yang dilakukan oleh admin.
Gambar 7. Activity Diagram Setting Bobot Kriteria
Gambar 8. Activity Diagram Proses Pemilihan
Siswa
Gambar 9. Activity Diagram Log Out

## IMPLEMENTASI SISTEM
Tampilan Form  Login Tampilan login merupakan tampilan  yang  pertama  kali  muncul  ketika  program dijalankan.  Berfungsi  sebagai form  input username dan password admin.
Gambar 10. Form Login
Tampilan Form Utama , form  ini  muncul  setelah admin  berhasil  memasukkan username dan password dengan benar. Pada tampilan ini, terdapat banyak menu yang memiliki fungsi memanggil form lainnya dalam program.
Gambar 11. Form Utama
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
Tampilan Form Setting  Bobot , Tampilan  ini merupakan  tampilan form data  bobot,  berfungsi untuk  menginput  nilai  bobot  ataupun  melakukan ubah dan hapus nilai bobot.
Gambar 12. Form Setting Bobot
Tampilan Form Data  Siswa, Tampilan  ini merupakan  tampilan form data  siswa,  berfungsi untuk  menginput  data  siswa  ataupun  melakukan ubah dan hapus data siswa.
Gambar 13. Form Data Siswa

## KESIMPULAN
Berdasarkan    hasil    penelitian    yang    telah dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1.  Perancangan    dan    pembuatan  aplikasi    sistem pedukung  keputusan    penentuan  kelas  siswa tunagrahita  SLB  C  Muzdalifah        menggunakan UML  ( Unifield  Method  Language )    yaitu    Use Case Diagram,  Activity  Diagram dan   metode TOPSIS (Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity    to    Ideal    Solution) sebagai  metode
dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan ini.
2. Perancangan Aplikasi Sistem Penunjang
Keputusan    ini  dapat  membantu  pihak  sekolah untuk  menentukan    kelas  siswa  tunagrahita dengan cepat dan tepat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada Kementerian  Riset  Teknologi  Dan  Pendidikan Tinggi  Republik  Indonesia  (KEMENRISTEK- DIKTI)  yang  telah  memberi  dukungan  financial terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Aris,  et  al,  (2015). Aplikasi  Sistem  Informasi Penggajian  Pegawai  Pada Kecamatan  Mauk Kabupaten  Tangerang. Prosiding Seminar Nasional  Teknologi Informasi dan Multimedia 2015.
Chamid, A.A., (2016). Penerapan Metode Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah, Jurnal SIMETRIS , 7(2).
Gushelmi, D.R.K., (2012). Pemodelan Uml Sistem Penerimaan Mahasiswa Baru Berbasis Wap (Studi Kasus : Sistem Penerimaan Mahasiswa Baru UPI “YPTK” Padang). Jurnal Ilmu Komputer . 1(1).
Fitriatien, S.R. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Topsis, Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematika . pp. 1009-1024.
Hidayah, M.,  dkk. (2014).  Proses  Berpikir  Siswa Tunagrahita Ringan Dalam  Memecahkan Masalah  Matematika  Bentuk  Soal Cerita Pada Operasi Hitung Campuran. Jurnal
Vol. 3 No. 2 (Oktober 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
Journal of Mathematics and Mathematics Education . 4(1). 20-32.
Napitupulu, J., (2016). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kredit Menggunakan Metode Weighted Product. Majalah Ilmiah METHODA . 6(2). 79-85.
Rustiawan, A.H., dan Ikhwana, A. (2012). Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Calon Siswa Baru Di Sma Negeri 3 Garut, Jurnal Algoritma. 9(1).
Sirait, R.J., et al. (2015). Rancang Bangun Sistem Informasi Akuntansi Aktiva  Tetap  Studi Kasus  PT.  Sumber  Indah  Lestari, Jurnal Sisfotek Global , 5(2).