SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK EVALUASI KINERJA DOSEN DENGAN METODE SAW DI AMIK AMIKOM

CIPTA DARMA SURAKARTA

NASKAH PUBLIKASI

diajukan oleh

Rina Hapsari 11.22.1362

Kepada

SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA

YOGYAKARTA 2013

DECISION SUPPORT SYSTEM FOR THE EVALUATION OF FACULTY

PERFORMANCE BY THE SAW METHOD IN AMIK AMIKOM

CIPTA DARMA SURAKARTA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK EVALUASI KINERJA

DOSEN DENGAN METODE SAW DI AMIK AMIKOM

CIPTA DARMA SURAKARTA

Rina Hapsari

Kusrini

Jurusan Sistem Informasi

STMIK AMIKOM YOGYAKARTA

ABSTRACT

Decisions Support System (DSS) is a system that is able to improve the quality of

a company or agency, one example is the evaluation of faculty performance. With the

evaluation of faculty performance expected quality of teaching and learning process

more effective that the results achieved by the students is also maximized.

AMIK AMIKOM CIPTA DARMA Surakarta each end of the semester is always an

evaluation of faculty performance are assessed by the student to fill out questionnaires.

Data processing results of the questionnaire have been computerized, but there is no

special application for processing such data. DSS can help in processing the data and

correct deficiencies as errors in calculation, and to present the report.

DSS provides several alternative options to determine the outcome of the

evaluation of faculty performance based on existing data. While the decision will be taken

remains in the hands of decision makers. In this case the chosen design of DSS with java

programming language.

Keywords: DSS, evaluation of faculty performance, decision, java, AMIK AMIKOM

CIPTA DARMA Surakarta

1

1. Pendahuluan

1.1 Latar Belakang Maslah

Perkembangan teknologi dan informasi sekarang ini sudah sangat pesat.

Teknologi komputer dapat dimanfaatkan untuk pemenuhan kebutuhan akan informasi,

diantaranya yaitu Decisions Support System (DSS) atau sistem pendukung keputusan.

AMIK AMIKOM CIPTA DARMA Surakarta setiap akhir semester selalu

mengadakan evaluasi kinerja dosen yang dinilai oleh mahasiswa dengan mengisi

kuisioner. Pengolahan data hasil dari kuisioner sudah terkomputerisasi namun belum ada

aplikasi khusus yang mengolah data tersebut, DSS dengan metode Simple Additive

Weighting (SAW) dapat membantu dalam proses pengolahan data dan memperbaiki

kekurangan seperti kesalahan dalam perhitungan dan dalam penyajian laporan.

Berdasarkan kekurangan yang ada tersebut penulis mengangkat permasalahan

ini ke dalam skripsi dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan untuk Evaluasi Kinerja

Dosen dengan Metode SAW di AMIK AMIKOM CIPTA DARMA Surakarta”.

1.2 Rumusan Masalah

Bagaimana membuat suatu sistem yang dapat membantu proses pengolahan

data dan penyajian laporan dalam pengambilan keputusan untuk evaluasi kinerja dosen

di AMIK AMIKOM CIPTA DARMA Surakarta?

1.3 Batasan Masalah

Supaya pembahasan lebih jelas dan terarah, maka diperlukan adanya batasan-

batasan masalah. Masalah yang akan dibahas antara lain :

1. Sistem pendukung keputusan yang akan dibangun hanya melakukan penilaian

terhadap evaluasi kinerja dosen

2. Metode yang digunakan dalam membangun sistem ini adalah Simple Additive

Weighting (SAW)

1.4 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan penelitiann ini berdasarkan pada permasalahan diatas adalah sebagai

berikut :

1. Membantu instansi terkait dalam melakukan pengolahan data

2. Menyajikan informasi yang dapat dijadikan acuan untuk mengambil sebuah keputusan

3. Menerapkan disiplin ilmu yang didapat selama mengikuti perkuliahan di STMIK

AMIKOM YOGYAKARTA serta menambah wawasan dan ilmu pengetahuan bagi

penulis dalam melakukan penelitian

4. Skripsi ini dibuat untuk memenuhi kelengkapan kurikulum akademik, sebagai salah

satu syarat kelulusan dari program S1 pada STMIK AMIKOM YOGYAKARTA.

1.5 Manfaat Penelitian

2

Penulis berharap dalam penyusunan skripsi ini dapat memberikan manfaat

sebagai berikut :

1. Bagi Penulis

Merupakan bentuk implementasi dari ilmu yang diperoleh selama mengikuti

pendidikan di STMIK AMIKOM YOGYAKARTA Mendapatkan pengalaman dan

wawasan baru yang dapat digunakan untuk mengembangkan diri dalam

persaingan dunia kerja nantinya

2. Bagi STMIK AMIKOM YOGYAKARTA

Skripsi ini dapat digunakan sebagai acuan referensi bagi mahasiswa lain yang

melakukan penelitian yang sama

3. Bagi AMIK AMIKOM CIPTA DARMA Surakarta

Hasil dari skripsi ini diharapkan dapat membantu instansi dalam melakukan

evaluasi kinerja dosen.

1.6 Metode Penelitian

Metode yang digunakan adlah observasi pengumpulan data, analisis,

perancangan dan pengujian.

1.7 Sistematika penulisan

Sistematika penulisan ini dimaksudkan untuk mempermudah bagi penulis dalam

menyusun skripsi

BAB I PENDAHULUAN

Dalam bab ini dibahas mengenai latar belakang masalah, rumusan masalah,

batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penulisan, metode penelitian dan

sistematika penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI

Dalam bab ini diuraikan tentang Sistem Informasi, Sistem Pendukung

Keputusan, Metode Simple Additive Weighting (SAW), Analisis Sistem, Perancangan

Sistem, Basis Data, Software yang digunakan dan Tinjauan Umum.

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab ini akan menguraikan tentang Analisis Sistem Perancangan Sistem,

Perancangan Basis Data dan Perancangan Antar Muka

BAB IV IMPLEMENTASI SISTEM

Dalam bab ini dijelaskan tentang Implementasimdan Pembahasan

BAB V PENUTUP

Bab ini berisi Kesimpulan dan Saran

.

3

2. Landasan Teori

2.1 Sistem Pendukung Keputusan

2.1.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan

Menurut little mendefinisikan Sistem Pendukung keputusan atau Decition Support

System (DSS) sebagai sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan

dari penilaian guna membantu para manager mengambil keputusan (Turban, 2005)

2.1.2 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan

Sampai saat ini tidak ada kesepakatan mengenai karakteristik standar DSS, berikut

karakteristik yang diharapkan ada di DSS (Turban, 2005):

1. Dukungan kepada pengambil keputusan, terutama pada situasi semi terstruktur

dan tak terstruktur, dengan menyertakan penilian manusia dan informasi

terkomputerisasi

2. Dukungan untuk semua level manajerial, dari ekskutif puncak sampai manajer

lini.

3. Dukungan untuk individu dan kelompok

2.1.3 Permodelan Sistem Pendukung Keputusan

Saat melakukan permodelan dalam pembangunan DSS dilakukan langkah-

langkah sebagai berikut (Kusrini, 2007):

1. Studi kelayakan (Intelligence)

2. Perancangan (Design)

3. Pemilihan (Choice)

4. Membuat DSS

2.2 Metode Simple Additive Weighting

Metode ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap

atribut. Skor total untuk sebuah alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil

perkalian antara rating dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi

dalam arti telah melewati proses normalisasi sebelumnya (Basyaib Fachma, 2005) Dalam

penyelesaiannya metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X)

ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

4

dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj ; i=1,2,...,m

dan j=1,2,...,n.

Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)diberikan sebagai:

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih

2.3 Analisis Sistem

Analisis sistem adalah teknik pemecahan masalah yang menguraikan bagian-

bagian komponen dengan mempelajari seberapa bagus bagian-bagian komponen

tersebut bekerja dan berinteraksi untuk mencapai tujuan mereka. (Hanif Al fattah,

2007:44)

2.3.1 Analisis Data

Data adalah representasi dari fakta, atau gambaran mengenai suatu objek atau

kejadian (Kusrini,2007:3). Tujuan dari analisis data adalah untuk mengindentifikasi ada

tidaknya masalah. Kegunaan analisis data adalah sebagai bahan masukan untuk

pengambilan keputusan.

2.3.2 Analisis Model

Tujuan dari analisis model adalah mencari model yang tepat untuk sebuah sistem

agar data yang diolah dapat mengahsilkan informasi yang diperlukan.

2.4 Perancangan Sistem

Perancangan sistem adalah teknik pemecahan masalah yang saling melengkapi

(dengan analisis sistem) yang merangkai kembali bagian-bagian komponen menjadi

sistem yang lengkap, harapannya, sebuah sistem yang diperbaiki.

2.4.1 Data Flow Diagram

DFD adalah suatu model logika data atau proses yang dibuat untuk

menggambarkan asal data dan tujuan data yang keluar dari sistem, tempat

penyimpanan, proses apa yang menghasilkan data tersebut, serta transaksi antara data

yang tersimpan dan proses yang dilakukan pada data tersebut (Kusrini, 2007:41)

2.4.2 Flowchart

Bagan alir (flowchart) adalah bagan (chart) yang menunjukkan aliran (flow) di

dalam program atau prosedur sistem secara logika. Digunakan terutama sebagai alat

bantu komunikasi dan untuk dokumentasi. Ada 5 macam bagan alir (Kusrini, 2007:81-85)

2.5 Basis Data

2.5.1 Pengertian Basis Data

Basis data adalah kumpulan data yang saling berelasi. Basis data dapat diartikan

kelompok data yang saling berhubungan yang disimpan secara bersama sedemikian

5

rupa tanpa perulangan (redundancy) sehingga dapat dimanfaatkan dengan cepat dan

mudah (Kusrini,2007:2)

2.5.2 Komponen-Komponen Basis Data

Ada lima komponen basis data yaitu

1. Perangkat Keras

2. Sistem Operasi (Operating System)

3. Basis Data (database)

4. Database Management System (DBMS)

5. Pemakai (User)

2.5.3 Normalisasi

Kroenke mendefinisikan normalisasi sebagai proses untuk mengubah suatu

relasi yang memiliki masalah tertentu ke dalam dua buah relasi atau lebih yang tak

memiliki masalah tersebut.

2.6 Software yang digunakan

2.6.1 Java

Java merupakan perangkat lunak yang cepat popular, karena dapat berjalan di

berbagai platform, Aplikasi yang dapat dibuat dengan Java adalah aplikasi berbasis PC,

web dan mobile. Java dibangun dengan bahasa pemrograman C++, tetapi

mengakomodasi teknologi terbaik dari bahasa pemrograman C dan memperbaiki

kekurangan bahasa pemrograman C++.

2.6.2 Netbeans

NetBeans merupakan salah satu proyek open source yang disponsori oleh Sun

Microsystem. Netbeans sebagai Integrated Development Environment (IDE) ditujukan

untuk memudahkan pemrograman java. Netbeans dirancang untuk memudahkan

perancangan dan pemakaian komponen, komponen tersebut nantinya akan dipakai

dalam program java

2.6.3 MySQL

2.7 Tinjauan Umum

2.7.1 Profil AMIK AMIKOM Cipta Darma Surakarta

AMIKOM(Amik) Cipta Darma Surakarta adalah merupakan salah satu Akademi

Manajemen Informatika dan Komputer di Jawa Tengah tepatnya di kota Surakarta,

masuk koordinator kopertis Wilayah VI Semarang.

Akademi ini didirikan sejak tahun 1998 oleh yayasan Budi Utomo, dengan

keputusan menteri Pendidikan dan kebudayaan Republik Indonesia Nomor 55/D/0/1998,

untuk jenjang pendidikan Program Diploma Tiga (DIII) dengan nama Akademi

Manajemen Informatika dan Komputer (AMIKOM) CIPTA DARMA Surakarta.

6

2.7.2 Struktur Organisasi

Gambar 2.1 Struktur Organisasi

3. Analisis dan Perancangan Sistem

Analisis sistem yang dilakukan meliputi analisis data dan analisis model. Analisis

data menjelaskan dari mana data data yang digunakan. Untuk analisis model, penulis

menggunakan model Simple Additive Weighting (SAW) untuk penilaiannya

3.1 Analisis Sistem

3.1.1 Analisis Data

Analisis data dibagi menjadi dua yaitu Data input dan Data output. Data Input

antara lain data dosen, Data input antara lain data dosen, data semester, total responden

dan am perhitungan IPK dosen. Nilai dari kriteria-kriteria yang ditetapkan. Data output

antara lain dosen terbaik, IPK dosen, dosen pilihan mahasiswa.

3.1.2 Analisis Model

Analisis Model menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) atau

penjumlahan terbobot. N1 = 10, N2 = 8, N3 = 6, N4 = 7, N5 = 9. Dalam proses

perhitungannya, penilaian dalam bentuk huruf tersebut dikonversi terlebih dahulu menjadi

A = 4, B = 3, C = 2, D =1.

Tabel 3.1 Data Nilai DRS.M.JALARI,SE,MM

Total Total Rata-

7

Responden Nilai Rata

N1 132 453 4.43

N2 132 430 3.26

N3 132 433 3.28

N4 132 468 3.55

N5 131 467 3.56

Tabel 3.2 Data Nilai NGADIMIN, M.KOM

Total

Responden

Total

Nilai

Rata-

Rata

N1 128 411 3.21

N2 128 404 3.16

N3 128 354 2.77

N4 128 352 2.75

N5 127 417 3.28

Tabel 3.3 Data Nilai CISDE MULYADI, SE, M.ENG.

Total

Responden

Total

Nilai

Rata-

Rata

N1 111 334 3.01

N2 111 333 3.00

N3 111 322 2.90

N4 111 322 2.90

N5 110 342 3.11

Tabel 3.4 Data Nilai NURHIDAYANTO, S.PD

Total

Responden

Total

Nilai

Rata-

Rata

N1 45 146 3.24

N2 45 144 3.13

N3 45 155 3.44

N4 45 140 3.11

N5 45 136 3.02

8

Tabel 3.5 Data Nilai M. NUR JUNIADI, SE, MM

Total

Responden

Total

Nilai

Rata-

Rata

N1 90 304 3.38

N2 90 294 3.27

N3 90 299 3.32

N4 90 320 3.55

N5 90 294 3.27

Untuk mencari rating kecocokan antara setiap dosen pada setiap kriteria pada

sebuah tabel dapat digunakan rumus perbandingan antara total nilai dengan total

responden sehingga dapat dihasilkan sebuah tabel seperti dibawah ini :

Tabel 3.6 Rating Kecocokan

Jalari

(A1)

Ngadimin

(A2)

Cisde

(A3)

Nurhidayanto

(A4)

Juniadi

(A5)

N1 (C1) 3.43 3.21 3.01 3.24 3.38

N2 (C2) 3.26 3.16 3.00 3.13 3.27

N3 (C3) 3.28 2.77 2.90 3.44 3.37

N4 (C4) 3.55 2.75 2.90 3.11 3.55

N5 (C5) 3.56 3.28 3.11 3.02 3.27

Nilai yang akan diberikan pada setiap alternatif pada setiap total hasil penjumlahan

sebagai berikut :

Tabel 3.7 Nilai Pemetaan

2.75 - 3.00 : 1

3.01 – 3.25 : 2.5

3.26 – 3.50 : 5.

3.51 – 3.75 : 7.5

3.76 – 4.00 : 10

Jadi rating kecocokan dari setip alternatif pada setiap adalah

Tabel 3.8 Rating Kecocokan Setelah Dipetakan

C1 C2 C3 C4 C5

A1 5 2.5 2.5 2.5 5

A2 5 2.5 1 2.5 5

9

A3 5 1 1 5 5

A4 7.5 1 1 2.5 7.5

A5 7.5 5 2.5 2.5 5

Dengan demikian di ketahui vektor bobot :W = [10, 8, 6, 7, 9)

Langkah selanjutnya adalah membuat matriks keputusan X, dibuat berdasarkan

table kecocokan. Matriks keputusan X yang dihasilkan adalah sebagai berikut :

X =

langkah selanjutnya adalah Normalisasi matriks X untuk menghitung nilai masing-masing

kriteria berdasarkan kriteria diasumsikan sebagai biaya atau keuntungan sebagai berikut

:

Langkah selanjutnya adalah membuat normalisasi matriks R yang diperoleh dari

hasil normalisasi matriks X sebagai berikut :

5 2.5 2.5 2.5 5

5 2.5 1 2.5 5

5 1 1 5 5

7.5 1 1 2.5 7.5

7.5 5 2.5 2.5 5

0.67 0.5 1 0.5 0.67

0.67 0.5 0.4 0.5 0.67

0.67 0.2 0.4 1 1

A1

r11 = 5/7.5 = 0.67

r12 = 2.5/5 = 0.5

r13 = 2.5/2.5 = 1

r14 = 2.5/5 = 0.5

r15 = 5/7.5 = 0.67

A2

r21 = 5/7.5 = 0.67

r22 = 2.5/5 = 0.5

r23 = 1/ 2.5 = 0.4

r24 = 2.5/5 = 0.5

r25 = 5/7.5 = 0.67

A3

r31 = 5/7.5 =0.67

r32 = 1/5 = 0.2

r33 = 1/ 2.5 = 0.4

r34 = 5/5 = 1

r35 = 7.5/7.5 = 1 A4

r41 = 7.5/7.5 = 1

r42 = 1/5 = 0.2

r43 = 1/ 2.5 = 0.4

r44 = 2.5/5 = 0.5

r45 = 7.5/7.5 = 1

A5

r51 = 7.5/7.5 = 1

r52 = 5/5 = 1

r53 = 2.5/2.5 = 1

r54 = 2.5/5 = 0.5

r55 =5/7.5 =

0.67

10

R =

Selanjutnya akan dibuat perkalian matriks W*R dan penjumlahan hasil perkalian untuk

memperoleh alternatif terbaik dengan melakukan perangkingan nilai terbesar sebagai

berikut :

V1 = (10)(0.67) + (8)(0.5) + (6)(1) + (7)(0.5) + (9)(0.67)

= 6.7 + 4 + 6 + 3.5 + 6.03

= 26.23

V2 = (10)(0.67) + (8)(0.5) + (6)(0.4) + (7)(0.5) + (9)(0.67)

= 6.7 + 4 + 2.4 + 3.5 + 6.03

= 22.63

V3 = (10)(0.67) + (8)(0.2) + (6)(0.4) + (7)(1) + (9)(1)

= 6.7 + 1.6 + 2.4 + 7 + 9

= 26,70

V4 = (10)(1) + (8)(0.2) + (6)(0.4) + (7)(0.5) + (9)(1)

= 10 + 1.6 + 2.4 + 3.5 + 9

= 26.05

V5 = (10)(1) + (8)(1) + (6)(1) + (7)(0.5) + (9)(0.67)

= 10 + 8 + 6 + 3.5 + 6.03

= 33.53

Hasil Perangkingan diperoleh: V1 = 22.23, V2 = 22.63, V3 = 26.70, V4 = 26.05, V5 =

33.53. Dari hasil perangkingan dapat kita lihat V5 ( M. Nur Juniadi) memiliki nilai yang

tertinggi.

3.2 Perancangan Sistem

3.2.1 Desain Sistem

Desain sistem dapat dibagi menjadi dua bagian, yaitu desain sistem secara

umum dan desain sistem secara terperinci.

3.2.2 Flowchart

1 0.2 0.4 0.5 1

1 1 1 0.5 0.67

11

Gambar 3.1 Flowchart SPK Evaluasi Kinerja Dosen

3.2.3 Data Flow Diagram

DFD pada system pendukung keputusan untuk evaluasi kinerja dosen adalah

sebagai berikut

1. Diagram Konteks

Gambar 3.2 Diagram Konteks

Keterangan Gambar :

DD : Data Dosen

DS : Data Semester

DA : Data Ajar

DK : Data Kriteria

DP : Data Penilaian

DPM :Data Pilihan Mahasiswa

LDPM : Laporan Data Pilihan Mahasiswa

LHSPK : Laporan Hasil Sistem Pendukung Keputusan

2. Diagram Rinci

a. Data Flow Diagram Level 0

12

Gambar 3.3 Data Fow Diagram Level 0

b. Data Flow Diagram Level 1 Pendataan

Gambar 3.4 Data Fow Diagram Level 1 Pendataan

c. Data Flow Diagram Level 1 Proses

Gambar 3.5 Data Fow Diagram Level 1 Proses

13

d. Data Flow Diagram Level 1 Laporan

Gambar 3.6 Data Fow Diagram Level 1 Laporan

3.3 Perancangan Basis Data

3.3.1 Normalisasi

Normalisasi bertujuan untuk memperkecil kemungkinan terjadinya data rangkap

(redundancy) dan menghindarkan adanya data yang tidak konsisten.

1. Bentuk Tidak Normal

2. BentukNormal Pertama

Bentuk normal kesatu setiap data dibentuk dalam file rata, data dibentuk dalam

satu record dan nilai dari field berupa atomic value, tidak atribut bernilai ganda

3. Bentuk Normal Kedua

Data telah memenuhi kriteria bentuk normal kesatu. Atribut bukan kunci, haruslah

bergantung secara fungsi pada kunci utama/primary key,

4. Bentuk Normal Ketiga

Untuk menjadi bentuk normal ketiga maka relasi haruslah dalam bentuk normal

kedua. Setiap atribut bukan kunci haruslah bergantung hanya pada primary key

dan pada primary key secara menyeluruh.

3.3.2 Relasi Tabel

Gambar 3.7 Relasi Tabel

14

3.3.3 Rancangan tabel

Rancangan tabel dibangun dengan MySQL. Beberapa tabel yang dibuat antara

lain tabel dosen, tabel semesrter, tabel ajar, tabel kriteria, tabel penilaian dan tabel

detail_nilai

3.3.4 Perancangan Antar Muka

Perancangan antar muka berisi form-form, antara laian form dosen, semester,

ajar, kriteria, pilihan mahasiswa, penilaian, laporan hasil spk, laporan ipk dosen dan

laporan hasil pilihan mahasiswa

4. Implementasi dan Pembahasan

4.1 Implementasi

Implementasi sistem merupakan tahap sistem yang baru dikembangkan supaya

nantinya sistem tersebut siap untuk dioperasikan sesuai dengan yang

diharapkan.Implementasi dilakukan ketika sistem telah melalui tahap pengujian program

dan telah selesai sehingga sistem siap untuk digunakan.

4.1.1 Pengujian Program dan Sistem

1. Pengujian Program

a. Black box testing

Pada balck box testingcara pengujian hanya dilakukan dengan menjalankan

atau mengeksekusi unit atau modul, kemudian diamati apakah hasil dari unit

itu sesuai dengan proses bisnis yang diinginkan.

b. White box Testing

White box testing merupakan metode pengujian yang dilakukan dengan

melihat ke dalam program untuk meneliti kode-kode program yang ada dan

menganalisis apakah ada kesalahan atau tidak. Untuk black box testing pada

aplikasi sistem pendukung keputusan evaluasi kinerja dosen tidak ditemukan

kesalahan, misal saat user melakukan login dengan memasukan username

dan password dengan benar maka aplikasi langsung bisa dijalankan dan

apabila salah muncul peringatan kesalahannya begitu juga dengan fungsi-

fungsi yang lain,

1. Pengujian Sistem

Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui seberapa besar manfaat program

aplikasi yang telah dirancang. Pengujian dilakukan dengan membandingkan

sistem lama dengan sistem baru. Hasil pengujian sistem yang didapat yaitu hasil

laporan sistem yang baru memiliki banyak kelebihan,

4.1.2 Manual Program

15

Manual Program merupakan bagian akhir dari tahap pembuatan program.

perancangan manual program dilakukan bila seluruh rancangan database dan

perancangan input output aplikasi telah selesai. Form-form yang terdapat pada manual

program antara lain form login, form menu, form dosen, form kriteria, form ajar, form

penilaian, laporan hasil SPK, laporan pilihan mahasiswa. Untuk tampilan beberapa form

adalah sebagai berikut :

Gambar 4.1 Form Menu

Gambar 4.2 Form Input Data Dosen

16

Gambar 4.3 Form Penilaian

Gambar 4.4 Form Laporan Hasil SPK

4.1.3 Manual Instalasi

1. Instalasi XMPP

2. Instalasi JDK (Java Development Kit)

3. Instalasi aplikasi sistem pendukung keputusan evaluasi kinerja dosen

4.1.4 Pemeliharaan Sistem

Pemeliharaan Sistem (maintenance) bertujuan untuk mencegah dan

memperbaiki kesalahan- kesalahan yang mungkin terjadi agar sistem dapat digunakan

sesuai dengan fungsinya. Pemiliharaan sistem dapat berupa pemeliharaan software dan

pemeliharaan hardware.

4.2 Pembahasan

4.2.1 Pembahsan Listing Program

17

Pada pembahasan listing program diuraikan beberapa perintah dalam bentuk

listing program misal simpan pada form dosen atau hapus pada form semester.

4.2.2 Pembahasan Basis Data

Basis data untuk evaluasi kinerja dosen diberi nama spk. Tabel-tabel yang

terdapat dalam spk antara lain tabel dosen, tabel kriteria, tabel semester, tabel ajar, tabel

penilaian dan tabel detail_nilai.

5. Penutup

5.1 Kesimpulan

Dalam penelitian ini dibangun sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan

untuk evaluasi kinerja dosen dengan menggunakan model SAW yang dapat membantu

pimpinan untuk mengambil sebuah keputusan dalam penilaian kinerja dosen

berdasarkan hasil akhir dari perhitungan SPK tersebut.

Setelah dilakukan pembandingan antara sistem yang lama dengan sistem yang

baru ke beberapa user, hasil yang diperoleh adalah aplikasi sistem pendukung

keputusan yang baru lebih mudah untuk digunakan baik untuk pengolahan data maupun

untuk penyajian laporannya

5.2 Saran

Untuk mendapatkan hasil yang maksimal perlu ditingkatkan ketelitian dalam

kegiatan pengolahan data untuk menghindari terjadinya kesalahan, oleh karena itu

diperlukan adanya tenaga ahli yang menguasai bidang komputer yang telah

dikembangkan. Aplikasi yang dibangun dapat dikembangkan lagi dengan interface yang

lebih baik Perlu pemeliharaan sistem secara rutin dan berkala serta keamanan aplikasi

harus terjamin, sehingga isinya dapat dipertanggungjawabkan.

6. Daftar Pustaka

Al Fatta, Hanif.2007.Analisis & Perancangan Sistem Informasi.Yogyakarta:Andi Offset.

Arbie. 2004. Manajemen Database dengan MySQL. Yogyakarta: Andi.

Fachmi, Basyaib.2006.Teori Pembuatan Keputusan.Jakarta:Grasindo Hartati, dkk. 2007. GUI Swing Java dengan NetBeans 5. Yogyakarta: Andi

Kadir, Abdul. 1999. Konsep dan Tuntunan Praktis Basis Data. Yogyakarta: Andi Offset.

Kusrini.2007.Konsep dan Aplikasi Sistem pendukung keputusan.Yogyakarta:andi offset

Liang, Turban Aronson.2005.Decision Support systems and intelligent system.Yogyakarta:Andi

Supardi, Yuniar. 2007. Pemrograman Database Java & MySQL. Jakarta: Elex Media Komputindo.

Sutanta, Edhy.2003.Sistem Informasi Manajemen.Yogyakarta:Graha Ilmu