Decision Support System (DSS) Dalam Bidang Pendidikan

Tujuan dari penerapan DSS dalam bidang pendidikan yaitu memberikan tawaran keputusan terkait masalah seperti penerimaan siswa, pemilihan program studi, beasiswa dan yang lainnya secara efisien dan efektif. Sebagaimana pendapat dari (Stair, and R. George 2013) yang menyatakan bahwa fokus dari DSS adalah pada efektivitas pengambilan keputusan ketika menghadapi masalah yang tidak terstruktur atau semi terstruktur.
Sistem pendukung keputusan menawarkan potensi untuk menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi, biaya yang lebih rendah, dan layanan yang lebih baik. Berbagai proses dalam akademik, proses pengambilan keputusan telah banyak bergantung pada DSS yang telah dikembangkan. Penerapan DSS yang telah diterapkan dalam bidang pendidikan diantaranya.

o    Penerimaan siswa baru
Sistem pendukung keputusan yang dapat dibuat dalam penunjang pengambilan keputusan penerimaan siswa baru dengan metode Multifactor Evaluation Process (MFEP), DSS ini bertujuan untuk menghitung serta memberikan hasil akhir penilaian yang telah dirankingkan sehingga dapat menentukan calon siswa baru yang tepat. Prosedur seleksi menentukan kelas calon siswa dilihat dari nilai yang tertinggi hingga kelas calon siswa terendah yang ditetapkan (Khaidir, Ahmad 2014).
Metode yang digunakan dalam DSS penerimaan siswa baru yang pernah selain menggunakan metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) dapat dikembangkan juga dengan menggunakan metode Technique For Other Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

o    Pemilihan program studi
Sistem pendukung keputusan yang dikembangkan dalam penunjang keputusan pemilihan program studi menggunakan logika fuzzy. Logika fuzzy merupakan suatu cara yang digunakan untuk menghasilkan output dari input yang dimasukkan. Metode logika fuzzy pernah digunakan penelitian yang dilakukan oleh Rohayani yaitu dengan metode Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FMADM) dan metode Fuzzy Multi-Criteria Decision Making (FMACM). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis suatu sistem pendukung keputusan yang memberikan alternatif program studi terbaik serta mendapatkan hasil perbandingan antara kedua metode tersebut dalam memilih program studi (Rohayani, Hetty 2013).

o    Penilaian belajar siswa
Sistem pendukung keputusan dalam penilaian belajar siswa berdasarkan dengan atribut penilaian yang meliputi prestasi, kegiatan siswa, dan kehadiran siswa (absensi). Sistem pendukung keputusan ini dapat mengatasi beberapa masalah yang terjadi karena penyimpanan berkas data manual, seperti risiko kehilangan yang besar dan perlunya tempat untuk menyimpan data siswa (Septiani & Ivanna 2010).

o    Penentuan gaya belajar siswa
Sistem pendukung keputusan yang dapat dibuat dalam penunjang pengambilan keputusan penerimaan siswa baru menggunakan logika fuzzy. pengembangan sistem pendukung keputusan gaya belajar menggunakan logika fuzzy berdasarkan kriteria dengan metode pengembangan sistem waterfall.

o    Penentuan penerima beasiswa
Pada DSS pemilihan penerima beasiswa yaitu mencari alternative terbaik bedasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting). Pada metode SAW dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu siswa terbaik yang berhak menerima beasiswa (Eniyati, Sri 2011).
Selain itu DSS penentuan penerima beasiswa dengan menggunakan metode SAW dapatjuga menggunakan Technique For Other Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Electre.

o    Pemilihan guru berprestasi
Pengambilan keputusan dalam penerapan sistem pendukung keputusan penentuan guru berprestasi menggunakan metode AHP. Hal ini didasarkan memiliki keunggulan dari segi proses pengambilan keputusan dan akomodasi untuk kompetensi guru berprestasi. Guru berprestasi adalah guru yang memiliki kinerja melampaui standar yang mencakup kompetensi pedagogik, kepribadian, prestasi, profesional dan secara langung mendidik peserta didik hingga berprestasi (Anggara, Sefian Dwi 2014).
Sistem pendukung keputusan yang dapat dibuat dalam penunjang pengambilan keputusan pemilihan guru berprestasi menggunakan selain menggunakan metode Analithical Hierarchi Process (AHP) dapat dikembangakan dengan metode Promethee.

o    Penentuan hasil penilaian prakerin siswa
Untuk penilaian hasil praktek kerja industri dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan, sehingga subjektivitas dalam pengambilan keputusan untuk menentukan kelulusan siswa dalam praktek kerja industri bisa dikurangi dan diganti dengan pelaksanaan seluruh kriteria penilaian bagi seluruh siswa (Ainun Najib & Saiful 2014).

o    Penentuan pemilihan pengajar
Sistem pendukung keputusan yang dapat dibuat dalam penunjang keputusan penentuan jadwal mengajar menggunakan metode Analithical Hierarchi Process (AHP). Sistem ini mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah multikriteria. Kriteria yang menjadi pertimbangan dalam sistem pemilihan pengajar ini meliputi jenis kelamin siswa, jumlah jam mengajar pengajar setiap minggu, jumlah siswa yang diajar pengajar, masa kerja pengajar, jurusan pengajar serta semester pengajar. Setiap kriteria dibandingkan dengan nilai skala perbandingan Saaty agar mendapat nilai bobot untuk penilaian pengajar. Sistem yang dihasilkan dapat memberikan rangking pengajar berdasarkan nilai yang didapat pengajar sehingga dapat digunakan untuk pemilihan pengajar (Kristiyanti, Sugiharto, & Arif W 2011).

o    Pemilihan siswa berprestasi
Proses perancangan sistem pendukung keputusan pemilihan siswa berprestasi  didasarkan pada model Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan menggunakan lima kriteria yaitu prestasi akademik, kegiatan ekstrakurikuler, bobot karya tulis ilmiah, kemampuan Bahasa Inggris dan kepribadian, sehigga untuk penentuan siswa berprestasi akan didapatkan skor total tertinggi dari keseluruhan kriteria tersebut (Sonatha & Azmi 2010).
Sistem pendukung keputusan yang dapat dibuat dalam penunjang pengambilan keputusan pemilihan siswa berprestasi, selain menggunakan metode analithical hierarchi process (AHP) dapat dilakukan dengan model Electre. Penerapan sistem pendukung keputusan dalam bidang pendidikan masih banyak lagi kegunaannya karena sistem ini mampu memberikan kemudahan dalam menunjang keputusan yang akan diambil oleh pihak pemangku kepentingan (stakeholders) di dunia pendidikan.

Referensi

Stair, Ralph, and R. George, 2013, Fundamentals of information systems, Cengage Learning, USA.

Khaidir, Ahmad, 2014, Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Calon Siswa Baru di SMA Negeri 1 Badar Dengan Metode Multifactor Evaluation Process (MEP), Jurnal Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VI, Nomor: 3, pp 148-153.

Eniyati, Sri, 2011, Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting), Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK Volume 16, No.2, pp 171-176.

Anggara, Sefian Dwi, 2014, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Berprestasi pada SMK Menggunakan Metode Analithical Hierarchi Process (AHP), Jurnal Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro.

Sonatha & Azmi, 2010, Penerapan Metode AHP dalam Menentukan Mahasiswa Berprestasi, Jurnal Poli Rekayasa Volume 5, Nomor 2, pp 128-136

Ainun Najib & Saiful, 2014, Perancangan Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP untuk Menentukan Hasil Prakerin Siswa SMK Berbasis Web, Jurnal Proseding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2014 Vol 1, pp 61-66.

Septiani & Ivanna, 2010, Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Penilaian Prestasi Belajar Siswa Sekolah Dasar Pusaka Bangsa, Jurnal Teknik Industri, ISSN:1411-6340, pp 56-64.

Rohayani, Hetty, 2013, Analisis Sistem Pendukung Keputusan Dalam Memilih Program Studi Menggunakan Metode Logika Fuzzy, Jurnal Sistem Informasi (JSI), VOL. 5, No. 1, pp 530-539.

Kristiyanti, Sugiharto, & Arif W, 2011, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pengajar Les Privat Untuk Siswa Lembaga Bimbingan Belajar Dengan Metode AHP (Studi Kasus LBB System Cerdas), Jurnal Masyarakat Informatika, Volume 4, Nomor 7, pp 39-47.