Sistem pendukung keputusan untuk menentukan kelulusan calon mahasiswa baru dengan menggunakan metode Fuzzy MADM

ABSTRAK

Pada dasarnya, proses MADM dilakukan melalui 3 tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis, dan sintesis informasi. Pada tahap penyusunan komponen, komponen situasi akan dibentuk tabel taksiran yang berisi identifikasi alternatif dan spesikfikasi tujuan, kriteria dan atribut.

Tahap analisis dilakukan melalui 2 langkah. Pertama mendatangkan taksiran dari besaran yang potensial, kemungkinan dan ketidakpastian yang berhubungan dengan dampak-dampak yang mungkin pada setiap alternatif. Kedua, meliputi pemilihan dari preferensi pengambil keputusan untuk setiap nilai dan ketidakpedulian terhadap resiko yang timbul.dan yang terakhir adalah preferensi yaitu pengambil keputusan pada setiap konsekuen yang dapat dilakukan pada langkah kedua. Metode yang paling sederhana adalah untuk menurunkan bobot atribut dan kriteria adalah dengan fungsi utilitas atau penjumlahan berbobot.

Sistem kerja dimulai saat User menginputkan data-data berupa atribut sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan . Input yang dimasukkan dari form calon mahasiswa adalah data awal dari kriteria . Kemudian setelah itu sistem akan memberi bobot nilai sesuai dengan kriteria yang dimasukkan, selanjutnya data input diubah menjadi bentuk nilai fuzzy , dimana data input berupa atribut atribut kriteria tersebut akan di proses secara komputasi normalisasi matrik, sehingga hasil yang didapat adalah data yang sudah ternormalisasi. Setelah itu system akan memproses data ternormalisasi dengan menggunakan rumus bobot preferensi. Setelah hasil bobot preferensi didapat maka akan di proses secara komputasi penentuan jurusan.

ABSTRACT

Basically, the process of MADM through three stages, namely arrangement of components of the situation, analyzing, and information synthesize. At the stage of arrangement of the components, the situation components will be established table assessment that contain the identification of alternatives and object specification, criteria and attributes.

Analysis phase is done through two steps. The first, conducive estimation of the amount of potential, possibilities and uncertainties associated with impact which possible on each alternative. Second, covering the selection of decision maker preference for any value and indifference to the risk arise and the last is preference that is decision maker at every consequent which can be done in a second step. The simplest method is to reduce the weight of the attributes and criteria is with utility function or the amount of weight.

Work system starts when users input the data in the form of attributes according to determined criteria. The input that entered from student candidate form is initial data of criteria. Then after that the system will give weigh of value according with the entered criteria, then the input data is converted into the form of fuzzy values, where the input data in the form of criteria attribute will be processed matrix normalization computationally, so that the result obtained the data that has been normalized. After that the system will process the data normalized by using the formula of preference weight. After the preference weights obtained it will be processed computationally to determining the major.