PERBANDINGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DAN SIMPLE
MULTI-ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE DALAM MENENTUKAN LAHAN
TERBAIK UNTUK TANAMAN KARET
SKRIPSI
SAMSUL BAHRI
101401053
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERBANDINGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DAN SIMPLE
MULTI-ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE DALAM MENENTUKAN LAHAN
TERBAIK UNTUK TANAMAN KARET
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar
Sarjana Komputer
SAMSUL BAHRI
101401053
PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2015
PERSETUJUAN
Judul
: PERBANDINGAN METODE WEIGHTED
PRODUCT DAN SIMPLE MULTI-ATTRIBUTE
RATING TECHNIQUE DALAM MENENTUKAN
LAHAN TERBAIK UNTUK TANAMAN KARET
Kategori
: SKRIPSI
Nama
: SAMSUL BAHRI
Nomor Induk Mahasiswa
: 101401053
Program Studi
: S1 ILMU KOMPUTER
Fakultas
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, Juli 2015
Komisi Pembimbing
:
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Herriyance, ST, M.Kom
Prof. Dr. Iryanto, M.Si
NIP.198010242010121002 NIP.194604041971101001
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Ilmu Komputer
Ketua,
iii
PERNYATAAN
PERBANDINGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DAN SIMPLE-MULTI
ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE DALAM MENENTUKAN LAHAN
TERBAIK UNTUK TANAMAN KARET
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, Juli 2015
Samsul Bahri
101401053
PENGHARGAAN
Alhamdulillah
. Puji dan syukur kehadirat Allah SWT yang dengan rahmat dan
karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini sebagai syarat untuk
memperoleh gelar Sarjana Komputer pada Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas
Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. Tak lupa
shalawat dan salam selalu dipersembahkan kepada Rasulullah SAW, rahmat bagi
seluruh alam.
Pada pengerjaan skripsi dengan judul Perbandingan Metode Weighted Product
dan Simple Multi-Attribute Rating Technique dalam Menentukan Lahan terbaik untuk
Tanaman Karet, penulis menyadari bahwa banyak pihak yang turut membantu, baik
dari pihak keluarga, sahabat dan orang-orang terkasih yang memotivasi dalam
pengerjaannya. Dalam kesempatan ini, penulis mengucapkan terima kasih kepada:
1.
Bapak Prof. Subhilhar, Ph.D selaku plt. Rektor Universitas Sumatera Utara.
2.
Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan
Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara serta selaku Dosen Penguji I
dan dosen Pembimbing Akademik yang telah memberikan arahan, kritik dan
saran kepada penulis..
3.
Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu
Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas
Sumatera Utara yang telah meluangkan waktunya dalam memberikan arahan
dan saran.
4.
Bapak Prof. Dr. Iryanto, M.Si selaku Dosen Pembimbing I yang telah
memberikan arahan, kritik dan saran kepada penulis.
v
6.
Ibu Dr. Elviawaty M Z, ST, MT, MM selaku Dosen Penguji II yang telah
memberikan arahan, kritik dan saran kepada penulis.
7.
Seluruh staf pengajar dan pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi USU.
8.
Orang tua serta saudara-saudara tercinta, yaitu: ayah Sudirman Harahap, ibu
Masdinar Hasibuan, kak Juwita, kak Evi Yanti, kak Ratni Erlina, bang
Sapriwal, bang Andi Gunawan, kak Patimah Sari, dan bang Ramat Paisal yang
memberikan kasih sayang, rasa nyaman, serta motivasi kepada penulis.
9.
Sahabat-sahabat terbaik, khususnya Arifin, S.Kom yang waktunya banyak
saya ganggu selama penulisan skripsi ini. Sutandi Azhari Malau, S.Kom yang
senantiasa saling menyemangati. Aditya Prawira, S.Kom dan Fajrul Falah,
S.Kom yang sangat banyak membantu dalam proses penulisan skripsi ini.
Rahmad Darmawan Koto dan Edy Hermawan, S.Pd yang selalu memberikan
dukungan dan meyakinkan saya bahwa skripsi ini pasti dapat diselesaikan.
Teman-teman di Asrama Putera USU, Anwar Pasaribu, Hasbi Muammar,
Abbas Munandar dan Alwan Husein.
10.
Teman-teman seperjuangan stambuk 2010 atas semangat, pertemanan dan
kekeluargaannya; semoga tetap kompak, yang sudah lulus mendapat pekerjaan
yang diinginkan dan yang belum dimudahkan dalam setiap langkah
pengerjaan.
11.
Ilmu Komputer Laboratory Center (IKLC) serta senior dan junior yang telah
menjadi tempat saling berbagi pertemanan, informasi, pengalaman serta
pengajaran.
12.
Semua pihak (dan keadaan) yang terlibat langsung maupun tidak langsung
yang tidak dapat penulis ucapkan satu demi satu yang telah membantu
penyelesaian laporan ini.
Semoga Allah SWT melimpahkan berkah kepada semua pihak yang telah memberikan
bantuan, perhatian, serta dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
Akhirnya, semoga skripsi ini bermanfaat bagi pribadi, keluarga, masyarakat,
organisasi dan negara.
Medan, Juli 2015
Penulis,
vii
ABSTRAK
Program Penentuan Lahan Karet Terbaik bertujuan untuk mendapatkan hasil pertanian
yang baik. Hasil pertanian yang baik berbanding lurus dengan penentuan lahan tanam
karet yang tepat. Penentuan lahan terbaik dilakukan berdasarkan kriteria yang telah
ditentukan. Untuk membantu proses penentuan maka dibutuhkan sebuah sistem
pendukung keputusan. Metode yang digunakan adalah
Weighted Product
dan Simple
Multi-Attribute Rating Technique
. Sistem ini dapat digunakan untuk membantu
penyelesaian permasalahan penentuan lahan karet terbaik di kabupaten Aceh Barat
dan pada kasus tersebut kedua metode memberikan saran alternatif terbaik yang sama
dan alternatif yang disarankan memiliki kecocokan dengan data arahan penggunaan
lahan untuk komoditas pertanian di kabupaten Aceh Barat. Sedangkan
Execution Time
untuk metode
Weighted Product
lebih cepat daripada
Multi-Attribute Rating
Technique
.
Katakunci: Sistem Pendukung Keputusan,
Weighted Product
,
Multi-Attribute Rating
Technique
, Lahan Karet
COMPARISON OF WEIGHTED PRODUCT AND SIMPLE
MULTI-ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE METHOD FOR DETERMINING THE
MOST APPROPRIATE LAND FOR RUBBER PLANT
ABSTRACT
The best rubber land determination program aims to yield good crop. It is directly
proportional to the determination of the proper land for rubber plant. It is based on
predetermined criteria. To assist in the determination, it takes a decision support
system. The method used is Weighted Product and Simple Multi-Attribute Rating
Technique. This system can be used to help solve the problems of determining the
proper land for rubber plant in West Aceh district and in this case, both of methods
give the same suggestion for the best alternative and the suggested alternative is
matched with the data of direction of the use of land for agricultural commodities in
West Aceh district. While, Execution Time for Weighted Product method is faster
than Multi-Attribute Rating Technique method.
ix
DAFTAR ISI
Hal.
Persetujuan
ii
Pernyataan
iii
Penghargaan
iv
Abstrak
vii
Abstract
viii
Daftar Isi
ix
Daftar Tabel
xi
Daftar Gambar
xii
Bab 1 Pendahuluan
1
1.1 Latar Belakang
1
1.2 Rumusan Masalah
2
1.3 Batasan Masalah
2
1.4 Tujuan Penelitian
3
1.5 Manfaat Penelitian
1.6 Metodologi Penelitian
1.7 Sistematika Penelitian
3
3
4
Bab 2 Tinjauan Pustaka
6
2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
2.1.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
2.1.2 Konfigurasi Sistem Pendukung Keputusan
2.1.3 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
2.1.4 Tujuan Sistem Pendukung Keputusan
2.1.5 Tahapan Proses Pengambilan Keputusan
2.1.6 Komponen Sistem Pendukung Keputusan
6
6
6
7
7
8
8
2.2 Metode Weighted Product (WP)
2.3 Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART)
2.3.1 Proses Pemodelan SMART
2.4 Evaluasi Kesesuaian Lahan
2.4.1 Konsep Evaluasi Kesesuaian Lahan
2.4.2 Kualitas dan Karakteristik Lahan
2.4.2.1 Topografi
2.4.2.2 Iklim
2.4.2.3 Tanah
2.4.3 Kriteria Kesesuaian Lahan
9
11
12
13
13
13
14
14
14
16
Bab 3 Analisis Dan Perancangan Sistem
19
3.1 Analisis Sistem
19
3.1.1 Analisis Masalah
3.1.2
System Requirements Analysis
3.1.2.1
System Functional Requirements
19
20
21
3.1.2.2
System Non-Functional Requirements
3.1.3 Pemodelan
3.1.3.1
Use Case Diagram
3.1.3.2
Activity Diagram
3.1.3.3
Sequence Diagram
3.2 Perancangan Sistem
3.2.1 Perancangan
Database
3.2.2 Perancangan Antarmuka (
interface
)
3.2.2.1 Antarmuka Perhitungan Metode WP
3.2.2.2 Antarmuka Perhitungan Metode SMART
3.2.3
Flowchart
3.2.3.1
Flowchart metode Weighted Product
3.2.3.2
Flowchart metode
SMART
3.2.3.3
Flowchart
Sistem
21
21
21
23
25
26
27
27
27
29
32
32
33
34
Bab 4 Implementasi dan Pengujian Sistem
35
4.1 Implementasi Sistem
35
4.1.1 Implementasi Metode WP
4.1.2 Implementasi Metode SMART
4.2 Antarmuka Sistem
35
39
44
4.2.1 Antarmuka Tentang Aplikasi
4.2.2 Antarmuka Bantuan
4.2.3 Antarmuka Perhitungan dengan WP
4.2.4 Antarmuka Perhitungan dengan SMART
4.3 Pengujian Sistem
4.3.1 Pengujian Perhitungan dengan WP
4.3.2 Pengujian Perhitungan dengan SMART
4.3.3 Perbandingan Hasil Pengujian Perhitungan
4.3.3.1 Pengujian untuk 10 Kriteria
4.3.3.2 Pengujian untuk 8 Kriteria
4.3.3.3 Pengujian untuk 6 Kriteria
44
45
45
47
49
49
51
53
53
54
54
Bab 5 Kesimpulan dan Saran
57
5.1 Kesimpulan
57
5.2 Saran
57
Hal.
Daftar Pustaka
59
Lampiran A:
Listing
Program
A
xi
DAFTAR TABEL
Hal.
2.1 Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
2.2 Relief dan kelas lereng
2.3 Kriteria kesesuaian lahan tanaman karet
2.4 Nilai data karakteristik pada SPT 4 kecamatan Aceh Barat
3.1 Tabel Use Case proses perhitungan dengan WP
3.2 Tabel Use Case proses perhitungan dengan SMART
4.1 Tabel data karakteristik beberapa lahan satuan peta tanah (SPT)
kabupaten Aceh Barat
4.2 Tabel data konversi karakteristik beberapa lahan Satuan Peta
Tanah (SPT) kabupaten Aceh Barat
4.3 Tabel bobot masing-masing Kriteria
4.4 Tabel normalisasi bobot
4.5 Tabel nilai vektor S
4.6 Tabel nilai vektor V
4.7 Tabel bobot masing-masing kriteria
4.8 Bobot masing-masing kriteria
4.9 Normalisasi bobot paling penting
4.10 Normalisasi bobot paling tidak penting
4.11 Bobot akhir
4.12 Perhitungan nilai SMART
4.13 Nilai SMART
4.14 Tabel perbandingan hasil pengujian perhitungan untuk 10
kriteria
4.15 Tabel perbandingan hasil pengujian perhitungan untuk 8 kriteria
4.16 Tabel perbandingan hasil pengujian perhitungan untuk 6 kriteria
4.17 Tabel Arahan penggunaan lahan untuk komoditas pertanian di
kabupaten Aceh Barat
10
14
16
18
22
23
35
36
37
38
38
39
40
40
41
42
42
43
43
54
54
54
56
DAFTAR GAMBAR
Hal.
2.1 Arsitektur SPK
9
3.1 Diagram Ishikawa untuk analisis masalah sistem
20
3.2
Use Case Diagram
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan
Terbaik untuk Tanaman Karet
3.3
Activity Diagram
untuk proses perhitungan dengan metode WP
3.4
Activity Diagram
untuk proses perhitungan dengan metode SMART
3.5
Sequence Diagram
untuk proses perhitungan dengan WP
3.6.
Sequence Diagram
untuk proses perhitungan dengan SMART
22
23
24
25
26
3.7
Entity Relationship Diagram
27
3.8 Antarmuka Pembobotan WP
28
3.9 Antarmuka Input Nilai WP
29
3.10 Antarmuka Ranking Kriteria Metode SMART
29
3.11 Antarmuka Pembobotan Metode SMART
30
3.12 Antarmuka Input Nilai SMART
31
3.13
Flowchart metode Weighted Product
32
3.14
Flowchart metode
SMART
33
3.15
Flowchart
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik untuk
Tanaman Karet
34
4.1 Antarmuka tentang aplikasi
44
4.2 Antarmuka bantuan
45
4.3 Pembobotan WP
46
4.4 Input Nilai WP
46
4.5 Ranking bobot
47
4.6 Pembobotan SMART
48
4.7 Input Nilai SMART
48
4.8 Pembobotan kriteria metode WP
49
4.9 Input nilai WP
50
4.10 Hasil pengujian perhitungan dengan metode WP
50
4.11 Ranking kriteria metode SMART
51
4.12 Pembobotan kriteria metode SMART
52
4.13 Input nilai SMART
52
4.14 Hasil pengujian perhitungan metode SMART
53
vii
ABSTRAK
Program Penentuan Lahan Karet Terbaik bertujuan untuk mendapatkan hasil pertanian
yang baik. Hasil pertanian yang baik berbanding lurus dengan penentuan lahan tanam
karet yang tepat. Penentuan lahan terbaik dilakukan berdasarkan kriteria yang telah
ditentukan. Untuk membantu proses penentuan maka dibutuhkan sebuah sistem
pendukung keputusan. Metode yang digunakan adalah
Weighted Product
dan Simple
Multi-Attribute Rating Technique
. Sistem ini dapat digunakan untuk membantu
penyelesaian permasalahan penentuan lahan karet terbaik di kabupaten Aceh Barat
dan pada kasus tersebut kedua metode memberikan saran alternatif terbaik yang sama
dan alternatif yang disarankan memiliki kecocokan dengan data arahan penggunaan
lahan untuk komoditas pertanian di kabupaten Aceh Barat. Sedangkan
Execution Time
untuk metode
Weighted Product
lebih cepat daripada
Multi-Attribute Rating
Technique
.
Katakunci: Sistem Pendukung Keputusan,
Weighted Product
,
Multi-Attribute Rating
Technique
, Lahan Karet
COMPARISON OF WEIGHTED PRODUCT AND SIMPLE
MULTI-ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE METHOD FOR DETERMINING THE
MOST APPROPRIATE LAND FOR RUBBER PLANT
ABSTRACT
The best rubber land determination program aims to yield good crop. It is directly
proportional to the determination of the proper land for rubber plant. It is based on
predetermined criteria. To assist in the determination, it takes a decision support
system. The method used is Weighted Product and Simple Multi-Attribute Rating
Technique. This system can be used to help solve the problems of determining the
proper land for rubber plant in West Aceh district and in this case, both of methods
give the same suggestion for the best alternative and the suggested alternative is
matched with the data of direction of the use of land for agricultural commodities in
West Aceh district. While, Execution Time for Weighted Product method is faster
than Multi-Attribute Rating Technique method.
1
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1.
Latar Belakang
Karet alam merupakan salah satu komoditas pertanian yang penting untuk
Indonesia dan lingkup internasional. Di Indonesia, karet merupakan salah satu
hasil pertanian yang banyak menunjang perekonomian negara. Hasil devisa yang
diperoleh dari karet cukup besar, bahkan Indonesia pernah menguasai produk karet
dunia dengan mengungguli hasil dari negara-negara lain dan negara asal tanaman
karet itu sendiri yaitu di daratan Amerika Selatan, Brasil.
Luas lahan karet yang dimiliki Indonesia mencapai 3 - 3,5 juta hektar,
merupakan lahan terluas di dunia. Sementara luas lahan karet Thailand sekiar 2
juta hektar, dan Malaysia sekitar 1,3 juta hektar. Sayangnya perkebunan karet
yang luas ini tidak diimbangi dengan produktivitas yang baik. Produktivitas lahan
karet di Indonesia rata-rata rendah dan mutu karet yang dihasilkan juga kurang
memuaskan. Bahkan, di pasaran internasional karet Indonesia terkenal sebagai
karet bermutu rendah. Sebaliknya, Malaysia dan Thailand memiliki produktivitas
yang baik dengan mutu yang terjaga. Hal ini mengakibatkan Malaysia dan Thailand
menguasai pasaran karet internasional, sementara Indonesia hanya menjadi bayang-
bayang keduanya (Permana & Izzaty 2010).
Untuk itu, perlu diadakan upaya untuk meningkatkan produktivitas karet
Indonesia yang baik dengan mutu yang terjaga. Salah satu upaya tersebut adalah
dengan penentuan lahan terbaik untuk menanam karet. Karena tanah memiliki banyak
perbedaan antara jenis yang satu dengan yang lainnya seperti proses pembentukan,
klasifikasi, pemetaan, karakteristik fisik, kimiawi, biologis, kesuburannya, serta
pemanfaatan dan pengelolaannya. Dari banyaknya perbedaan tersebut, tidak semua
jenis tanaman bisa tumbuh dengan baik di setiap lahan pertanian yang tersedia. Setiap
tanaman memilik syarat tumbuhnya masing-masing. Sebagai contoh, tanaman karet
tidak akan tumbuh dengan baik di lahan pertanian yang memiliki suhu di bawah 22
dan di atas 34
. Sedangkan tanaman jagung akan tumbuh dengan sangat baik di
lahan pertanian yang memiliki suhu 22
. Tanaman kurma, zaitun, dan delima masih
akan tumbuh dengan baik di lahan pertanian yang memiliki suhu di atas 34
(Ritung,
et al
. 2007).
Di bidang ilmu komputer, terdapat banyak metode yang dapat dikembangkan
dan diimplementasikan dengan ilmu yang lain. Dalam hal ini, pemanfaatan ilmu
komputer dalam penentuan lahan karet terbaik. Penentuan ini dikenal dengan istilah
Sistem Pendukung Keputusan. Dan di dalam Sistem Pendukung Keputusan terdapat
beberapa metode yang dapat dimanfaatkan untuk menyelesaikan suatu masalah.
Seperti metode
Weighted Product
yang lebih efisien karena waktu yang dibutuhkan
dalam perhitungan lebih singkat, metode SMART, melakukan pengambilan keputusan
yang multiatribut. Sehingga diharapkan akan tercipta suatu sistem pengambilan
keputusan yang akurat. Dan kedua metode ini perlu dibandingkan apakah memberikan
alternatif keputusan yang sama sehingga si pengambil keputusan yakin telah
menentukan pilihan terbaik.
Dari permasalahan tersebut di atas, penulis akan mengembangkan sebuah Sistem
Pendukung Keputusan berbasis
web
yang bertujuan untuk menyelesaikan
permasalahan penentuan lahan terbaik untuk tanaman karet.
2.1.
Rumusan Masalah
Adapun masalah yang akan dibahas pada penelitian ini adalah bagaimana menerapkan
metode
Weighted Product
(WP) dan
Simple Multi-Attribute Rating Technique
(SMART) pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik Untuk
Tanaman Karet.
3.1.
Batasan Masalah
3
1.
Penelitian ini hanya membahas perbandingan algoritma
Weighted Product
(WP) dan
Simple Multi-Attribute Rating Technique
(SMART).
2.
Sistem ini membandingkan akurasi dan
execution time
kedua algoritma
tersebut.
3.
Sistem yang akan dibangun adalah Sistem Pendukung Keputusan berbasis
web
dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan
database
MySQL.
4.
Sistem ini dapat dimanfaatkan oleh perkebunan karet BUMN maupun swasta.
5.
Kriteria yang digunakan dalam menentukan keputusan adalah suhu tahunan
rata-rata, curah hujan tahunan rata-rata, kelembaban, jumlah bulan kering,
kedalaman tanah, ketebalan gambut, kejenuhan basa, pH
, salinitas, dan
lereng.
4.1.
Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah diperolehnya sebuah perangkat lunak pendukung
keputusan berbasis
web
dengan menerapkan metode
Weighted Product
(WP) dan
Simple Multiple-Attribute Rating Technique
(SMART). Sistem akan memberikan hasil
pengolahan data menjadi sebuah informasi lahan terbaik untuk tanaman karet.
5.1.
Manfaat Penelitian
Manfaat yang didapat dari penelitian ini adalah membantu perkebunan karet BUMN
maupun swasta untuk memilih lahan terbaik untuk tanaman karet.
6.1.
Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan beberapa metode penelitian sebagai
berikut:
1.
Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan referensi yang diperlukan dalam
penelitian. Hal ini dilakukan untuk memperoleh informasi dan data yang
diperlukan untuk penulisan skripsi ini. Referensi yang digunakan dapat berupa
buku, jurnal, artikel, situs internet yang berkaitan dengan penelitian ini.
2.
Pengumpulan dan Analisa Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan dan analisa data seperti data
persyaratan tumbuh tanaman karet dan data lainnya yang berkaitan dengan
penilitian ini.
3.
Perancangan Sistem
Merancang sistem sesuai dengan rencana yang telah ditentukan, yaitu meliputi
perancangan sistem,
database
,
dan
Graphic User Interface
. Proses
perancangan ini berdasarkan pada batasan masalah dari penelitian ini.
4.
Implementasi Sistem
Penyelesaian desain yang telah dirancang, baik sistem,
database
dan
Graphic
User Interface.
5.
Pengujian Sistem
Pada tahap ini akan dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah
dikembangkan.
6.
Dokumentasi Sistem
Melakukan pembuatan dokumentasi sistem mulai dari tahap awal hingga
pengujian sistem, untuk selanjutnya dibuat dalam bentuk laporan penelitian
(skripsi).
7.1.
Sistematika Penulisan
Sistematika dalam penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut:
BAB 1 PENDAHULUAN
Pada Bab ini akan dijelaskan latar belakang masalah dari penelitian yang dilakukan
beserta batasannya, tujuan dan manfaat penelitian, metodologi penelitian dan
sistematika penulisan skripsi ini.
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
5
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Pada Bab ini akan dijelaskan analisis dan perancangan Sistem Pendukung Keputusan
dengan menggunakan Metode
Weighted Product
dan Metode
Simple Multi-Attribute
Rating Technique
. Model
Unified Modeling Language (UML)
yang digunakan antara
lain adalah
use case diagram, activity diagram, sequence diagram
dan perancangan
tampilan antarmuka sistem.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Pada Bab ini akan dijelaskan hasil pengujian aplikasi dari penelitian berupa tampilan
dari aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik untuk Tanaman
Karet dengan menggunakan Metode
Weighted Product
dan Metode
Simple
Multi-Attribute Rating Technique
.
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Pada Bab ini akan dijelaskan hasil penelitian yang berisi kesimpulan dan saran yang
nantinya akan dikembangkan atau melanjutkan penelitian yang berkaitan dengan
masalah dalam penelitian ini.
BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
2.1.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Pada dasarnya SPK merupakan pengembangan lebih lanjut dari Sistem Informasi
Manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat
interaktif dengan pemakainya. Interaktif dengan tujuan untuk memudahkan integrasi
antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan seperti prosedur,
kebijakan, analisis, pengalaman dan wawasan manajer untuk mengambil keputusan
yang lebih baik (Theorema, 2011).
2.1.1.
Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem yang ditujukan untuk mendukung
manajemen pengambilan keputusan (Subakti, 2002).
Sistem Pendukung Keputusan juga dapat didefenisikan sebagai sebuah sistem
informasi berbasis komputer yang menggabungkan model dan data dalam upaya
untuk memecahkan masalah semi terstruktur dan beberapa masalah yang tidak
terstruktur dengan campur tangan pengguna (Turban,
et al
. 2005).
2.1.2.
Konfigurasi Sistem Pendukung Keputusan
7
komponen tersebut dirakit menentukan kapabilitas utamanya dan sifat dukungan yang
disediakan (Theorema, 2011).
2.1.3.
Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan dapat dirumuskan sebagai berikut:
1.
SPK ditujukan untuk membantu keputusan-keputusan yang kurang terstruktur
dan umumnya dihadapi oleh para manajer yang berada di tingkat puncak.
2.
SPK merupakan gabungan antara kumpulan model kualitatif dan kumpulan
data.
3.
SPK memiliki fasilitas interaktif yang dapat mempermudah hubungan antara
manusia dengan komputer.
4.
SPK bersifat luwes dan dapat menyesuaikan dengan perubahan-perubahan
yang terjadi (Sudirman & Widjajani 1996).
2.1.4.
Tujuan Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan pada hakekatnya memiliki beberapa tujuan, yaitu:
1.
Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi-
terstruktur.
2.
Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukan untuk
menggantikan fungsi manajer.
3.
Meningkatkan efektifitas keputusan yang diambil manajer lebih daripada
perbaikan efisiensinya.
4.
Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan
untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah.
5.
Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang
dibuat, misalnya: semakin banyak data yang diakses, makin banyak juga
alternatif yang bisa dievaluasi.
Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan (Turban,
et al
. 2005).
2.1.5. Tahapan Proses Pengambilan Keputusan
Dalam mengambil keputusan dilakukan langka-langkah sebagai berikut:
1.
Identifikasi masalah
2.
Pemilihan metode pemecahan masalah
3.
Pengumpulan data yang dibutuhkan untuk melaksanakan model keputusan
tersebut
4.
Mengimplementasikan model tersebut
5.
Mengevaluasi sisi positif dari setiap alternatif yang ada
6.
Melaksanakan solusi terpilih (Kusrini, 2007).
2.1.6. Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Aplikasi sistem pendukung keputusan bisa terdiri dari beberapa subsistem, yaitu:
1.
Subsistem Manajemen Data
Subsistem manajemen data memasukkan satu
database
yang berisi data yang
relevan untuk suatu situasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut
sistem manajemen
database
(DBMS/
Data Base Management System
).
Subsistem manajemen data bisa diinterkoneksikan deengan data
warehouse
perusahaan, suatu repositori untuk data perusahaan yang relevan dengan
pengambilan keputusan.
2.
Subsistem Manajemen Model
Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan,
statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lain yang memberikan
kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. Bahasa-bahasa
pemodelan untuk membangun model-model kustom juga dimasukkan.
Perangkat lunak itu sering disebut manajemen basis model (MBMS/
Model
Base Management System
). Komponen tersebut dapat dikoneksiakan ke
penyimpanan korporat atau eksternal yang ada pada model.
3.
Subsistem Antarmuka Pengguna
9
4.
Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan
Subsistem tersebut mendukung semua subsistem lain atau bertindak langsung
sebagai suatu komponen independen dan bersifat opsional.
Selain memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil
keputusan, subsistem terseut dapat diinterkoneksikan dengan reposistori
pengetahuan perusahaan (bagian dari sistem manajemen pengetahuan), yang
kadang-kadang disebut basis pengetahuan organisasional.
Arsitektur SPK dapat ditunjukkan pada Gambar 2.1. (Kusrini, 2007).
Gambar 2.1. Arsitektur SPK
Beberapa metode pengambilan keputusan pada dasarnya mengambil konsep
pengukuran kualitatif dan kuantitatif. Sebagai contoh metode pengambilan keputusan
Weighted Product
(WP) dan
Simple Multi-Attribute Rating Technique
(SMART).
2.2.
Metode Weighted Product (WP)
Metode WP mengunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, di mana
rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.
Proses ini diberikan sebagai berikut:
Di mana:
-
S = Vektor S
-
i = Alternatif 1, 2,
…,
m
-
j = Kriteria j, ..., n
-
Xij = Matriks alternatif-kriteria
-
∑wj = Bobot kriteria, dengan total = 1
Wj adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai
negatif untuk atribut biaya.
Preferensi relatif dari setiap alternatif, diberikan sebagai:
Di mana:
-
V = vektor V
-
i = Alternatif 1, 2, ..., m
Contoh kasus:
Misalkan nilai setiap alternatif pada setiap atribut diberikan berdasarkan data riil yang
ada. perlu diidentifikasi terlebih dahulu jenis kriterianya, apakah termasuk kriteria
keuntungan atau kriteria biaya.
Tabel 2.1. Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Alternatif
Kriteria
C1
C2
C3
C4
C5
A1
2000
50
0,75
18
500
A2
1500
40
0,50
20
450
Kriteria C1 (kepadatan penduduk di sekitar lokasi) dan C2 (jarak dengan
gudang yang sudah ada) adalah kriteria keuntungan. Sedangkan kriteria C3 (jarak
dengan pasar terdekat), C4 (jarak dari pabrik), dan C5 (harga tanah untuk lokasi)
--- (1)
11
adalah kriteria biaya. Permasalahan kasus di atasakan diselesaikan dengan
menggunakan metode
Weighted Product
(WP). Sebelumnya akan dilakukan perbaikan
bobot terlebih dahulu. Bobot awal W = (3, 4, 5, 4, 2), akan diperbaiki sehingga total
bobot ∑
Wj = 1, dengan cara:
Kemudian vektor S dihitung berdasarkan persamaan sebagai berikut:
Nilai vektor V yang akan digunakan untuk perankingan dapat dihitung
berdasarkan persamaan sebagai berikut:
Nilai terbesar ada pada V1 sehingga alternatif A1 adalah alternatif yang
terpilih sebagai alternatif terbaik. Dengan kata lain, alternatif A1 akan terpilih sebagai
lokasi untuk mendirikan gudang baru (Kusumadewi,
et al
. 2006).
2.3.
Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART)
SMART (
Simple Multi
–
Attribute Rating Technique
) merupakan metode pengambilan
keputusan multi kriteria. SMART menggunakan
linear additive model
untuk meramal
nilai setiap alternatif. SMART merupakan metode pengambilan keputusan yang
fleksibel. SMART lebih banyak digunakan karena kesederhanaanya dalam merespon
kebutuhan pembuat keputusan dan caranya menganalisa respon. Analisa yang terlibat
adalah transparan sehingga metode ini memberikan pemahaman masalah yang tinggi
dan dapat diterima oleh pembuat keputusan.
2.3.1. Proses Pemodelan SMART
Adapun langkah dalam penyelesaian metode SMART yaitu :
1.
Memasukkan jumlah kriteria dan bobotnya.
2.
Perbaikan bobot dimana sistem secara
default
memberikan skala 0-100
berdasarkan prioritas yang telah diinputkan kemudian dilakukan
normalisasi.
Normalisasi =
j jw
w
Di mana:
- w
jadalah bobot suatu kriteria
-
w
jadalah total bobot semua kriteria
3.
Memasukkan nilai kriteria tiap alternatif.
4.
Hitung utility tiap kriteria dengan menggunakan rumus berikut:
Di mana:
- u
i(a
i)
adalah nilai utility kriteria ke-1 untuk kriteria ke-i
- C
maxadalah nilai kriteria maksimal
- C
minadalah nilai kriteria minimal
- C
out iadalah nilai kriteria ke-i
5.
Hitung nilai akhir masing-masing dengan menggunakan rumus berikut:
Di mana:
- w
jadalah nilai pembobotan kriteria ke-j dan
k
kriteria
-
u(a
i)
adalah nilai utility kriteria ke-i untuk kriteria ke-i
Pemilihan keputusan adalah mengidentifikasi mana dari n alternatif yang
%
)
(
)
(
100
)
(
min max maxC
C
C
C
a
u
outii i
m J i i ji
w
u
a
13
2.4.
Evaluasi Kesesuaian Lahan
2.4.1. Konsep Evaluasi Kesesuain Lahan
Evaluasi lahan adalah suatu proses penilaian sumber daya lahan untuk tujuan tertentu
dengan menggunakan suatu pendekatan atau cara yang sudah teruji. Hasil evaluasi
lahan akan memberikan informasi dan/atau arahan penggunaan lahan sesuai dengan
keperluan.
Sedangkan kesesuaian lahan adalah tingkat kecocokan sebidang lahan untuk
penggunaan tertentu. Kesesuaian lahan tersebut dapat dinilai untuk kondisi saat ini
(kesesuaian lahan aktual) atau setelah diadakan perbaikan (kesesuaian lahan
potensial).
Adapun kesesuaian lahan aktual adalah kesesuaian lahan berdasarkan data sifat
biofisik tanah atau sumber daya lahan sebelum lahan tersebut diberikan masukan-
masukan yang diperlukan untuk mengatasi kendala. Data biofisik tersebut berupa
karakteristik tanah dan iklim yang berhubungan dengan persyaratan tumbuh tanaman
yang dievaluasi. Kesesuaian lahan potensial menggambarkan kesesuaian lahan yang
akan dicapai apabila dilakukan usaha-usaha perbaikan. Lahan yang dievaluasi dapat
berupa hutan konversi, lahan terlantar atau tidak produktif, atau lahan pertanian yang
produktivitasnya kurang memuaskan tetapi masih memungkinkan untuk dapat
ditingkatkan bila komoditasnya diganti dengan tanaman yang lebih sesuai (Ritung,
et
al
. 2007).
2.4.2. Kualitas dan Karakteristik Lahan
Kualitas lahan adalah sifat-sifat pengenal atau yang bersifat kompleks dari sebidang
lahan. Setiap kualitas lahan mempunyai keragaan (
performance
) yang berpengaruh
terhadap kesesuaiannya bagi penggunaan tertentu dan biasanya terdiri atas satu atau
lebih karakteristik lahan (
land characteristics
). Karakteristik lahan yang erat
kaitannya untuk keperluan evaluasi lahan dapat dikelompokkan ke dalam 3 faktor
utama, yaitu topografi, tanah dan iklim. Karakteristik lahan tersebut (terutama
topografi dan tanah) merupakan unsur pembentuk satuan peta tanah (Ritung,
et al
.
2007).
2.4.2.1.
Topografi
Topografi yang dipertimbangkan dalam evaluasi lahan adalah bentuk wilayah (relief)
atau lereng dan ketinggian tempat di atas permukaan laut. Relief erat hubungannya
dengan faktor pengelolaan lahan dan bahaya erosi. Sedangkan faktor ketinggian
tempat di atas permukaan laut berkaitan dengan persyaratan tumbuh tanaman yang
berhubungan dengan temperatur udara dan radiasi matahari. Relief dan kelas lereng
disajikan pada Tabel 2.2.
Tabel 2.2. Relief dan kelas lereng
2.4.2.2.
Iklim
Suhu Udara
Tanaman kina dan kopi, misalnya, menyukai dataran tinggi atau suhu rendah,
sedangkan karet, kelapa sawit dan kelapa sesuai untuk dataran rendah. Pada daerah
yang data suhu udaranya tidak tersedia, suhu udara diperkirakan berdasarkan
ketinggian tempat dari permukaan laut. Semakin tinggi tempat, semakin rendah suhu
udara rata-ratanya. Suhu udara rata-rata di tepi pantai berkisar antara
.
Curah Hujan
Untuk keperluan penilaian kesesuaian lahan biasanya dinyatakan dalam jumlah curah
hujan tahunan, jumlah bulan kering dan jumlah bulan basah.
2.4.2.3.
Tanah
Faktor tanah dalam evaluasi kesesuaian lahan ditentukan oleh beberapa sifat atau
karakteristik tanah di antaranya fraksi kasar, kedalaman tanah, ketebalan gambut,
salinitas, kedalaman sulfidik, batuan permukaan, dan singkapan batuan.
No
Relief
Lereng (%)
1
Datar
<3
2
Berombak/agak melandai
3-8
3
Bergelombang/melandai
8-15
4
Berbukit
15-30
5
Bergunung
30-40
6
Bergunung curam
40-60
15
Fraksi Kasar
Fraksi kasar adalah persentasi kerikil, kerakal atau batuan pada setiap lapisan tanah,
dibedakan menjadi: sedikit : < 15 %, sedang : 15 - 35 %, banyak : 35 - 60 % , dan
sangat banyak : > 60 %.
Kedalaman Tanah
Kedalaman tanah, dibedakan menjadi: sangat dangkal : < 20 cm, dangkal : 20 - 50 cm,
sedang : 50 - 75 cm, dan dalam : > 75 cm.
Ketebalan Gambut
Ketebalan gambut, dibedakan menjadi: tipis : < 60 cm, sedang : 60 - 100 cm, agak
tebal : 100 - 200 cm, tebal : 200 - 400 cm, dan sangat tebal : > 400 cm (Ritung,
et al
.
2007).
Salinitas
Kandungan garam terlarut pada tanah yang dicerminkan oleh daya hantar listrik.
Kedalaman Sulfidik
Dalamnya bahan sulfidik diukur dari permukaan tanah sampai batas atas lapisan
sulfidik.
Batuan Permukaan
Volume batuan (dalam %) yang ada di permukaan tanah/lapisan olah.
Singkapan Batuan
Volume batuan (dalam %) yang ada dalam solum tanah (Djaenudin,
et al
. 2011).
2.4.3. Kriteria Kesesuain Lahan
17
Keterangan:
S1, sangat sesuai: Lahan tidak mempunyai faktor pembatas yang berarti atau nyata
terhadap penggunaan secara berkelanjutan, atau faktor pembatas bersifat minor dan
tidak akan berpengaruh terhadap produktivitas lahan secara nyata.
S2, cukup sesuai: Lahan mempunyai faktor pembatas, dan faktor pembatas ini akan
berpengaruh terhadap produktivitasnya, memerlukan tambahan masukan (
input
).
Pembatas tersebut biasanya dapat diatasi oleh petani sendiri.
S3, sesuai marginal: Lahan mempunyai faktor pembatas yang berat, dan faktor
pembatas ini akan sangat berpengaruh terhadap produktivitasnya, memerlukan
tambahan masukan yang lebih banyak daripada lahan yang tergolong S2. Untuk
mengatasi faktor pembatas pada S3 memerlukan modal tinggi, sehingga perlu adanya
bantuan atau campur tangan (intervensi) pemerintah atau pihak swasta.
N, tidak sesuai: Lahan yang karena mempunyai faktor pembatas yang sangat berat
dan/atau sulit diatasi (Djaenudin,
et al
. 2011).
Nilai data karakteristik lahan pada satuan peta tanah (SPT) 4 di kecamatan Aceh barat
dapat dilihat pada Tabel 2.4. (Djaenudin,
et al
. 2011).
19
BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1.
Analisis Sistem
Analisis sistem bertujuan untuk melakukan identifikasi persoalan-persoalan yang
muncul dalam pembuatan sistem, hal ini dilakukan agar pada proses perancangan
aplikasi tidak terjadi kesalahan yang berarti sehingga sistem yang dirancang dapat
berjalan dengan baik, tepat guna, dan ketahanan dari sistem tersebut akan lebih terjaga
serta selesai tepat pada waktu yang telah ditentukan.
Sistem ini akan melakukan perhitungan penentuan lahan terbaik untuk
tanaman karet dengan menggunakan metode
Weighted Product
dan
Simple
Multi-Attribute Rating Technique
.
3.1.1.
Analisis Masalah
Perkebunan karet BUMN maupun swasta mengadapi masalah dalam menentukan
lahan terbaik untuk tanaman karet. Penentuan ini dilakukan agar lahan yang dipilih
benar-benar tepat untuk ditanami karet sehingga dapat menghasilkan produksi karet
yang maksimal. Hasil dari penentuan ini adalah terpilihnya satuan peta tanah (SPT)
sebagai lahan terbaik untuk tanaman karet. Hal tersebut didasari oleh berbagai kriteria
yang telah ditentukan dalam proses pemilihan, yaitu suhu tahunan rata-rata, curah
hujan tahunan rata-rata, kelembaban, jumlah bulan kering, kedalaman tanah, ketebalan
gambut, kejenuhan basa, pH
, salinitas, dan lereng dari setiap satuan peta tanah
(SPT).
Untuk menentukan lahan karet terbaik, perhitungan dilakukan dengan
melibatkan data yang jumlahnya tidak sedikit dan mengakibatkan rentan terhadap
kesalahan jika dilakukan dengan cara manual. Dengan adanya Sistem Pendukung
Keputusan penentuan lahan terbaik unutk tanaman karet, proses perhitungan akan
menjadi lebih mudah dan lebih akurat. Sistem yang dibangun adalah sistem berbasis
web
.
Untuk mengidentifikasi masalah tersebut digunakan diagram Ishikawa
(
fishbone diagram
). Diagram Ishikawa adalah sebuah alat analisis grafis yang
memungkinkan pengguna untuk menampilkan faktor yang terlibat dalam situasi
tertentu. Diagram ini digunakan untuk menampilkan secara jelas permasalahan yang
dapat mempengaruhi kualitas produk dengan mengurutkan dan menghubungkan
penyebabnya seperti pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1. Diagram Ishikawa untuk analisis masalah sistem
Berdasarkan Gambar 3.1 dapat diketahui bahwa permasalahan penentuan lahan
terbaik untuk tanaman karet dikarenakan belum adanya sistem informasi yang
ditujukan khusus untuk menyelesaikan masalah tersebut, selain itu data satuan peta
tanah (SPT) yang dimiliki juga banyak dan belum terkomputerisasi. Untuk itu
dibuatlah sebuah sistem informasi pendukung keputusan untuk menyelesaikan
masalah tersebut dengan menggunakan metode
Weighted Product
dan
Simple
Multi-Attribute Rating Tecnique
.
3.1.2.
System Requirements Analysis
21
3.1.2.1.
System Functional Requirements
Functional Requirements
yang harus dimiliki oleh sistem adalah sistem dapat:
1.
Menerima masukan data satuan peta tanah (SPT) dan bobot kriteria.
2.
Mengetahui satuan peta tanah (SPT) yang layak terpilih menjadi lahan terbaik
untuk tanaman karet.
3.
Menampilkan hasil perhitungan penentuan lahan karet terbaik berdasarkan
metode
Weighted Product
dan
Simple Multi-Attribute Rating Technique
.
3.1.2.2.
System Non-Functional Requirements
Untuk mendukung kinerja sistem, sistem sebaiknya dapat berfungsi sebagai berikut:
1.
Sistem dapat melakukan perhitungan penentuan lahan terbaik dengan
kecepatan komputasi yang tinggi.
2.
Sistem harus mudah digunakan (
user friendly
) sehingga dapat dioperasikan
dengan baik oleh pengguna.
3.1.3.
Pemodelan
Pemodelan sistem dilakukan untuk memperoleh gambaran yang lebih jelas tentang
objek apa saja yang akan berinteraksi dengan sistem, serta hal-hal apa saja yang harus
dilakukan oleh sebuah sistem sehingga sistem dapat berfungsi dengan baik sesuai
dengan kegunaannya.
Pada penelitian ini digunakan UML (
Unified Modeling Language
) sebagai
bahasa pemodelan untuk mendesain dan merancang Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan Lahan Terbaik untuk Tanaman Karet. Model UML yang digunakan antara
lain
use case diagram
,
activity diagram
, dan
sequence diagram
.
3.1.3.1.
Use Case Diagram
Use Case Diagram
adalah sebuah diagram yang dapat merepresentasikan interaksi
yang terjadi antara user dengan sistem.
Use Case Diagram
akan menjelaskan fungsi
apa saja yang dikerjakan oleh sistem. Dalam Sistem ini terdapat 2 fungsi utama yang
dimiliki yaitu perhitungan dengan WP dan SMART seperti terlihat pada Gambar 3.2.
Penentuan Lahan KaretTerbaik
Perhitungan dengan WP
Perhitungan dengan SMART
Tampil hasil perhitungan
Input Data <<include>>
<<include>>
<<include>>
<<include>>
Pada proses Perhitungan dengan metode
Weighted Product
, dapat dinyatakan
dalam Tabel 3.1.
Tabel 3.1. Tabel Use Case proses perhitungan dengan WP
Name
Proses Perhitungan dengan WP
Actors
Staf yang telah ditentukan
Description
Use Case
ini mendeskripsikan proses perhitungan dalam
pemilihan siswa terbaik dengan menggunakan metode WP
Basic Flow
Staf memilih metode perhitungan dengan WP dan memasukkan
bobot kriteria penilaian
Alternate Flow
Staf dapat kembali ke tampilan awal dan memilih metode
perhitungan lainnya
Pre Condition
Staf dapat melihat nilai kriteria dari setiap alternatif yang ada
Post Condition
Staf mengetahui nilai WP dari seluruh alternatif
Pada proses Perhitungan dengan metode SMART, dapat dinyatakan dalam
Tabel 3.2.
[image:37.595.162.468.84.326.2]Staf yang
ditentukan
23
Tabel 3.2. Tabel Use Case proses perhitungan dengan SMART
Name
Proses Perhitungan dengan SMART
Actors
Staf yang telah ditentukan
Description
Use Case
ini mendeskripsikan proses perhitungan dalam
pemilihan siswa terbaik dengan menggunakan metode SMART
Basic Flow
Staf memilih metode perhitungan dengan SMART dan
memasukkan bobot kriteria penilaian
Alternate Flow
Staf dapat kembali ke tampilan awal dan memilih metode
perhitungan lainnya
Pre Condition
Staf dapat melihat nilai kriteria dari setiap alternatif yang ada
Post Condition
Staf mengetahui nilai SMART dari seluruh alternatif
3.1.3.2.
Activity Diagram
Untuk proses Perhitungan dengan WP, dapat dilihat
Activity Diagram
pada gambar
3.3.
Menampilkan data yang telah dimasukkan
Memasukkan nilai kriteria dari seluruh alternatif
Menekan tombol Hitung
Menampilkan data hasil perhitungan dengan metode WP
Melakukan perhitungan
lagi ?
Menekan tombol hapus data hasil perhitungan
Ya
Tidak Memilih Perhitungan dengan WP
Melakukan perhitungan dengan metode WP
Pengguna Sistem
Gambar 3.3. Activity Diagram untuk proses perhitungan dengan metode WP
Pada perhitungan dengan metode WP, sistem akan menampilkan data nilai
kriteria dari seluruh alternatif yang ada. Pengguna kemudian diminta untuk
memasukkan nilai bobot dari masing-masing kriteria yang akan dihitung. Hasil
perhitungan akan di tampilkan oleh sistem. Pengguna dapat melakukan perhitungan
berulang kali.
Untuk proses Perhitungan dengan SMART, dapat dilihat
Activity Diagram
pada gambar 3.4.
Menampilkan data yang telah dimasukkan
Memasukkan nilai kriteria dari seluruh alternatif
Menekan tombol Hitung
Menampilkan data hasil perhitungan dengan metode SMART
Melakukan perhitungan
lagi ?
Menekan tombol hapus data hasil perhitungan
Ya
Tidak Memilih Perhitungan dengan
SMART
Melakukan perhitungan dengan metode SMART
[image:39.595.142.491.240.598.2]Pengguna Sistem
Gambar 3.4. Activity Diagram untuk proses perhitungan dengan metode SMART
25
3.1.3.3.
Sequence Diagram
Berikut ini akan dijelaskan mengenai proses memasukkan data dan proses perhitungan
yang terjadi pada sistem dengan menggunakan
Sequence Diagram
.
Sequence Diagram
untuk proses perhitungan dengan metode
Weighted
Product
diperlihatkan pada Gambar 3.5.
: Perhitungan dengan WP : MySQL
Pengguna/Staff
Membuka form perhitungan dengan WP
Menampilkan form perhitungan dengan WP
Return data
Menampilkan data hasil perhitungan Memasukkan nilai bobot
setiap kriteria
Simpan data hasil perhitungan kedalam
[image:40.595.151.490.211.505.2]database
Gambar 3.5. Sequence Diagram untuk proses perhitungan dengan WP
Pada
Sequence Diagram
di atas terlihat bahwa pengguna mengakses
form
perhitungan dengan metode WP, kemudian sistem akan menampilkan
form
perhitungan dan pengguna memasukkan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan.
Selanjutnya data hasil perhitungan dimasukkan kedalam
database
, yang nantinya data
tersebut ditampilkan kembali pada
form
perhitungan dengan metode WP.
Sequence Diagram
untuk proses perhitungan dengan metode SMART
diperlihatkan pada Gambar 3.6.
: Perhitungan dengan
SMART : MySQL
Pengguna/Staff
Membuka form perhitungan dengan
SMART
Menampilkan form perhitungan dengan
SMART
Return data
Menampilkan data hasil perhitungan Memasukkan nilai bobot
setiap kriteria
Simpan data hasil perhitungan kedalam
[image:41.595.171.508.83.385.2]database
Gambar 3.6. Sequence Diagram untuk proses perhitungan dengan SMART
Pada
Sequence Diagram
di atas terlihat bahwa pengguna mengakses
form
perhitungan dengan metode SMART, kemudian sistem akan menampilkan
form
perhitungan dan pengguna memasukkan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan.
Selanjutnya data hasil perhitungan dimasukkan kedalam
database
, yang nantinya data
tersebut ditampilkan kembali pada
form
perhitungan dengan metode SMART.
3.2.
Perancangan Sistem
27
3.2.1.
Perancangan Database
[image:42.595.110.524.218.517.2]Sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan basis data
yang merupakan
kumpulan data yang saling berkaitan satu dan lainnya yang digambarkan dalam
sebuah
Entity Relationship Diagram
(ERD).
Entity Relationship Diagram
untuk
sistem ini ditunjukkan pada Gambar 3.7.
Gambar 3.7. Entity Relationship Diagram
3.2.2.
Perancangan Antarmuka (interface)
Merancang antarmuka merupakan bagian yang paling penting dari merancang sebuah
sistem. Sebuah antarmuka harus dirancang dengan memperhatikan faktor pengguna
sehingga sistem yang dibangun dapat memberikan kenyamanan dan kemudahan
untuk digunakan oleh pengguna.
3.2.2.1.
Antarmuka Perhitungan Metode WP
Pada tampilan perhitungan dengan metode WP, terlebih dahulu pengguna menentukan
masing-masing bobot untuk setiap kriteria seperti Gambar 3.8. Bobot dimasukkan
pada
Text Field Bobot dan mengakses
Button Simpan untuk menyimpan bobot ke
dalam
database
.
Gambar 3.8. Antarmuka Pembobotan WP
Keterangan :
1.
Label Nomor
Berfungsi untuk menampilkan jumlah kriteria yang digunakan.
2.
Label Kriteria
Berfungsi untuk menampilkan kriteria-kriteria yang digunakan.
3.
Text Field Bobot
Berfungsi untuk memasukkan bobot masing-masing kriteria.
4.
Button Simpan
Berfungsi untuk menyimpan bobot yang dimasukkan ke dalam
database
.
5.
Button Batal
Berfungsi untuk membatalkan proses simpan bobot dan mengosongkan kembali
semua Text Field Bobot.
29
Gambar 3.9. Antarmuka Input Nilai WP
Keterangan :
1.
Label Alternatif
Berfungsi untuk menampilkan alternatif yang digunakan.
2.
Text Field Nilai
Berfungsi untuk memasukkan nilai masing-masing kriteria.
3.
Button Hitung
Berfungsi untuk menghitung nilai WP.
4.
Button Batal
Berfungsi untuk membatalkan proses hitung dan mengosongkan kembali semua
Text Field Nilai.
3.2.2.2.
Antarmuka Perhitungan Metode SMART
Pada tampilan perhitungan dengan metode SMART, terlebih dahulu pengguna
mengurutkan kriteria yang dianggap paling penting seperti Gambar 3.10.
Gambar 3.10. Antarmuka Ranking Kriteria Metode SMART
Keterangan :
1.
Label Nomor
Berfungsi untuk menampilkan jumlah kriteria yang digunakan.
2.
Label Kriteria
Berfungsi untuk menampilkan kriteria-kriteria yang digunakan.
3.
Text Field Ranking
Berfungsi untuk memasukkan
ranking
masing-masing kriteria.
4.
Button Simpan
Berfungsi untuk menyimpan
ranking
yang dimasukkan ke dalam
database
.
5.
Button Batal
Berfungsi untuk membatalkan proses simpan
ranking
dan mengosongkan kembali
semua Text Field Ranking.
[image:45.595.118.513.413.653.2]Kriteria yang telah terurut kemudian diberikan bobot masing-masing, baik bobot
paling penting maupun bobot paling tidak penting seperti Gambar 3.11.
Gambar 3.11. Antarmuka Pembobotan Metode SMART
Keterangan :
1.
Label Nomor
31
2.
Label Kriteria
Berfungsi untuk menampilkan kriteria-kriteria yang digunakan.
3.
Text Field Bobot Paling Penting
Berfungsi untuk memasukkan bobot paling penting masing-masing kriteria.
4.
Text Field Bobot Paling Tidak Penting
Berfungsi untuk memasukkan bobot paling tidak penting masing-masing kriteria.
5.
Button Simpan
Berfungsi untuk menyimpan bobot yang dimasukkan ke dalam
database
.
6.
Button Batal
Berfungsi untuk membatalkan proses simpan bobot dan mengosongkan kembali
semua Text Field Bobot.
Setelah bobot disimpan, kemudian pengguna memasukkan nilai untuk
masing-masing kriteria seperti Gambar 3.12.
Gambar 3.12. Antarmuka Input Nilai SMART
Keterangan :
1.
Label Alternatif
Berfungsi untuk menampilkan alternatif yang dipakai.
2.
Text Field Nilai
Berfungsi untuk memasukkan nilai masing-masing kriteria.
3.
Button Hitung
Berfungsi untuk menghitung nilai SMART.
4.
Button Batal
Berfungsi untuk membatalkan proses hitung dan mengosongkan kembali semua
Text Field Nilai.
3.2.3.
Flowchart
3.2.3.1.
Flowchart Metode Weighted Product
[image:47.595.236.395.283.709.2]Pada metode
Weighted Product
terdapat dua bentuk kriteria, yaitu kriteria keuntungan
dan kerugian. Pada kriteria keuntungan, jika nilai kriteria yang dimiliki oleh sebuah
alternatif semakin tinggi, maka hal ini berdampak pada nilai WP yang akan
dimilikinya juga semakin tinggi. Sedangkan pada kriteria kerugian jika kriteria yang
dimilikinya semakin tinggi makan akan berdampak pada nilai WP dari alternatif
tersebut menjadi lebih rendah. Berikut disajikan
Flowchart
dari metode
Weighted
Product
pada Gambar 3.13.
33
3.2.3.2.
Flowchart Metode SMART
[image:48.595.235.433.233.735.2]Pada metode SMART, hanya dikenal satu tipe kriteria, dengan kata lain metode ini
tidak membedakan antara kriteria keuntungan dan kriteria kerugian, untuk itu perlu
dilakukan konversi data. Data yang dinyatakan dalam bentuk kerugian dikonversi
sehingga nilai yang terkecil menjadi nilai yang paling besar dan sebaliknya. Sehingga
data dapat dinyatakan dalam satu tipe kriteria. Berikut disajikan
Flowchart
dari
metode SMART pada Gambar 3.14.
Gambar 3.14. Flowchart metode SMART
3.2.3.3.
Flowchart Sistem
Flowchart
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Terbaik untuk Tanaman
Karet dapat dilihat pada Gambar 3.15.
Hitung Normalisasi Bobot Kriteria
Kembangkan
Single-Attribute Utilities
Hitung dengan Rumus 1, dengan
pangkat bernilai positif
Hitung dengan Rumus 1, dengan
pangkat bernilai negatif
Ya Tidak
Atribut Keuntungan?
Ya Tidak
Mulai
Data Nilai Kriteria Setiap
Alternatif
Hitung dengan WP?
Nilai Bobot Kriteria
Nilai Bobot Kriteria
Vektor S
Hitung dengan Rumus 2
Vektor V
Hitung Utilities
dengan Rumus 3
Nilai SMART
[image:49.595.151.475.154.726.2]Berhenti
35
35
BAB 4
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
4.1.
Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahapan yang harus dilalui dalam proses
pengembangan perangkat lunak dari suatu sistem. Tahap ini dilakukan setelah terlebih
dahulu melalui tahap Analisis dan Perancangan Sistem yang telah diuraikan pada bab
sebelumnya.
4.1.1.
Implementasi Metode WP
Penerapan metode
Weighted Product
dalam sistem yang dibuat adalah pada proses
perhitung penentuan lahan karet terbaik. Beberapa satuan peta tanah (SPT) di
kabupaten Aceh Barat akan dijadikan alternatif dalam mengambil keputusan lahan
karet terbaik.
Pada Tabel 4.1. berikut ini disajikan data karakteristik beberapa lahan satuan
peta tanah (SPT) Kabupaten Aceh Barat yang dijadikan sebagai alternatif dalam
menentukan lahan karet terbaik.
Tabel 4.1. Tabel data karakteristik beberapa lahan satuan peta tanah (SPT)
kabupaten Aceh Barat
Pada Tabel 4.1 diatas, nilai dari setiap kriteria perlu dikonversi terlebih dahulu.
Karena setiap nilai tersebut memiliki arti masing-masing berdasarkan syarat tumbuh
untuk tanaman karet yang terdiri dari 4 kelas. Kelas S1 merupakan kelas yang sangat
sesuai, S2 cukup sesuai, S3 sesuai marginal (diperlukan upaya perbaikan), dan kelas
N, merupakan lahan yang tidak sesuai. Adapun untuk setiap nilai yang berada di batas
nilai kelas S1 akan dikonversi menjadi bernilai 4, S2 akan dikonversi menjadi bernilai
3, S3 dikonversi menjadi bernilai 2, dan kelas N dikonversi menjadi bernilai 1.
Sehingga diperoleh nilai masing-masing kriteria yang sudah dikonversi seperti pada
Tabel 4.2.
Tabel 4.2. Tabel data konversi karakteristik beberapa lahan Satuan Peta Tanah
(SPT) kabupaten Aceh Barat
No.
Kriteria
Alias No. (Satuan Peta Tanah) SPT
3
4
16
27
1
Suhu tahunan rata-rata (
)
C1
4
4
4
4
2
Curah hujan tahunan rata-rata (mm)
C2
3
3
3
3
3
Kelembaban (
)
C3
2
2
2
2
4
Jumlah bulan kering
C4
4
4
4
4
5
Kedalaman tanah (cm)
C5
3
1
1
1
6
Ketebalan gambut (cm)
C6
1
1
2
2
7
Kejenuhan Basa (
)
C7
2
3
3
3
8
pH H2O
C8
4
4
2
4
9
Salinitas (dS/m)
C9
4
4
4
4
10
Lereng (
)
C10
4
4
4
3
37
Langkah 1: Memasukkan data dari tiap kriteria pada tiap alternatif
Implementasi metode WP melibatkan 10 kriteria, yaitu suhu tahunan rata-rata, curah
hujan tahunan rata-rata, kelembaban, jumlah bulan kering, kedalaman tanah, ketebalan
gambut, kejenuhan basa, pH
, salinitas, dan lereng. Serta 4 alternatif, yaitu SPT
(satuan peta tana) 3, 4, 16, dan 27.
Kemudian ditentukan bobot masing-masing kriteria seperti pada Tabel 4.3.
Seharusnya, pada metode
Weighted Product
terdapat kriteria keuntungan dan kriteria
biaya. Tetapi karena nilai masing-masing kriteria sudah dikonversi terlebih dahulu
berdasarkan kelasnya masing-masing, kriteria keuntungan tidak perlu berpangkat
positif dan kriteria biaya berpangkat negatif lagi.
Tabel 4.3. Tabel bobot masing-masing Kriteria
No.
Kriteria
Alias
Bobot
1
Suhu tahunan rata-rata (
)
C1
5
2
Curah hujan tahunan rata-rata (mm)
C2
4
3
Kelembaban (
)
C3
3
4
Jumlah bulan kering
C4
3
5
Kedalaman tanah (cm)
C5
2
6
Ketebalan gambut (cm)
C6
5
7
Kejenuhan Basa (
)
C7
3
8
pH H2O
C8
3
9
Salinitas (dS/m)
C9
3
10
Lereng (
)
C10
2
Total bobot
30
Keterangan bobot:
-
5 = sangat penting
-
4 = penting
-
3 = cukup penting
-
2 = kurang penting
-
1 = tidak penting
Langkah 2: Perbaikan bobot kriteria
Penentuan bobot sepenuhnya tergantung kebutuhan pengguna. Kemudian
dilakukan normalisasi sehingga total bobot = 1 dengan cara membagi bobot
masing-masing kriteria dengan total bobot seperti disajikan pada Tabel 4.4.
Tabel 4.4. Tabel normalisasi bobot
No.
Kriteria
Alias
Bobot/Total
Hasil
1
Suhu tahunan rata-rata (
)
C1
5/30
0,15
2
Curah hujan tahunan rata-rata (mm)
C2
4/30
0,12
3
Kelembaban (
)
C3
3/30
0,09
4
Jumlah bulan kering
C4
3/30
0,09
5
Kedalaman tanah (cm)
C5
2/30
0,06
6
Ketebalan gambut (cm)
C6
5/30
0,15
7
Kejenuhan Basa (
)
C7
3/30
0,09
8
pH H2O
C8
3/30
0,09
9
Salinitas (dS/m)
C9
3/30
0,09
10
Lereng (
)
C10
2/30
0,06
Total bobot
1
Langkah 3: Pemangkatan matriks keputusan terhadap bobot kriteria (vektor S)
Nilai vektor S diperoleh dengan mengalikan nilai masing-masing kriteria yang telah
dipangkatkan dengan bobot kriteria yang sudah ternormalisasi seperti pada Tabel 4.5.
Tabel 4.5. Tabel nilai vektor S
No.
