SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN ACCESS POINT PADA HOTEL SENTRAL MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

(1)

STMIK Nusa Mandiri

INF-95

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN ACCESS POINT PADA

HOTEL SENTRAL MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY

PROCESS

Ester Arisawati

STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No.8, Warung Jati Barat

(Margasatwa), Jakarta Selatan aprihwidayanto@gmail.com

Nurul Indriyani

STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No.8, Warung Jati Barat

(Margasatwa), Jakarta Selatan kartikaindra@gmail.com

ABSTRAK — PT. Prajasarana Cipta Mulia (hotel

sentral), merupakan sebuah perusahaan yang bergerak di bidang jasa penyewaan kamar di Indonesia. Selama ini PT. Prajasarana Cipta Mulia (hotel sentral) masih memilih perangkat access point

dengan cara yang biasa. Penelitian ini merupakan bagaimana pemilihan perangkat access point pada PT. Prajasarana Cipta Mulia (hotel sentral) jakarta. Apa kelemahan dan kelebihan dari pemilihan access

point yang diterapkan oleh PT. Prajasarana Cipta

Mulia (hotel sentral), masalah apa yang terjadi dalam pemilihan access point, kriteria apa saja, yang digunakan dalam pemilihan access point.

Kata Kunci: Analytical Hierarchy Process, access

point, Expert Choice 2000

ABSTRACT - PT. Prajasarana Cipta Mulia (central hotel), is a company engaged in room rental services in Indonesia. During this time PT. Prajasarana Cipta Mulia (central hotel) still selects access point device in the usual way. This research is how the selection of access point device at PT. Prajasarana Cipta Mulia (central hotel) jakarta. What are the disadvantages and advantages of access point selection applied by PT. Prajasarana Cipta Mulia (central hotel), what problems occur in the selection of access points, any criteria, used in the selection of access points.

Keywords: Analytical Hierarchy Process, access point, Expert Choice 2000

PENDAHULUAN

PT. Prajasarana Cipta Mulia (Hotel Sentral) merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dibidang jasa perhotelan. Di perhotelan sangat dibutuhkan sarana pendukung untuk kelancaran operasional, melengkapi fasilitas dan menambah kenyamanan pengunjung. salah satu sarana pendukung yang dibutuhkan adalah access point, pemilihan access point yang tepat sangatlah penting terutama dalam pemilihan kriteria logistic, kriteria

teknologi, kriteria perusahaan , kriteria hubungan/relationship.

Perubahan teknologi informasi yang berkembang cepat, mengharuskan berbagai perusahaan dapat memberikan solusi yang tepat dan cepat sesuai kebutuhan pelanggan, sehingga pelanggan puas dan akan berlangganan jangka panjang.

Supplier merupakan salah satu mitra bisnis

yang memegang peranan sangat penting dalam menjamin ketersediaan barang pasokan yang dibutuhkan oleh PT Praja Sarana Cipta Mulia (Hotel Sentral). Sebuah perusahaan yang sehat dan efisien tidak akan banyak berarti apabila supplier

-suppliernya tidak mampu menghasilkan bahan baku

yang berkualitas atau tidak mampu memenuhi pengiriman tepat waktu. Penilaian supplier

membutuhkan berbagai kriteria yang dapat menggambarkan performansi supplier secara keseluruhan.

Dunia bisnis bagi pelanggan merupakan salah satu faktor dalam mencapai keberhasilan, karena pelanggan sebagai pengguna dari suatu produk atau jasa yang ditawarkan. Oleh karena itu manajemen akan berusaha memberikan layanan yang terbaik untuk pelanggan. Untuk memenuhi kebutuhan pelanggan terhadap layanan pelayanan perhotelan dibutuhkan perangkat access point untuk menunjang layanan. Secara umum paradigma pemasaran adalah pelayanan dan kepuasan pelanggan. Untuk mencapai kepuasan pelanggan diperlukan adanya pelayanan yang baik disamping faktor-faktor lain yang melekat pada produk atau jasa yang ditawarkan.

(2)

INF-96

STMIK Nusa Mandiri

BAHAN DAN METODE

A. Teknik Pengumpulan Data

Penulis melakukan penelitian untuk mendapatkan data yang diperlukan dalam pengumpulan data dan informasi mengenai sistem monitoring realisasi anggaran, ada beberapa teknik pengumpulan data yang sering dilakukan yaitu sebagai berikut:

A. Observasi

Penulis langsung melakukan pengamatan secara langsung terhadap kegiatan PT. Prajasarana Cipta Mulia (Hotel Sentral) tersebut secara sistematik. Meliputi pelayanan yang dilakukan oleh PT.Prajasarana cipta mulia (Hotel Sentral) B. Wawancara

Penulis langsung melakukan wawancara kepada Manager IT PT. Prajasarana cipta Mulia (Hotel Sentral).

C. StudiPustaka

Penulis mengambil data dengan membaca dan mempelajari buku-buku yang sesuai dengan materi penulisan guna melengkapi pembuatan laporan skripsi ini

.

B. Konsep Analytical Hierarchy Process (AHP)

AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 70-an. AHP merupakan suatu metode analisis yang digunakan untuk memecahkan masalah berupa pengambilan keputusan dengan

tools utamanya berupa sebuah hirarki dan input

utamanya berupa persepsi manusia. Prinsip kerja AHP adalah penyederhanaan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, strategik, dan dinamik menjadi sebuah bagian-bagian dan tertata dalam suatu hierarki/diagram bertingkat. AHP biasanya dimulai dengan goal, kemudian kriteria level pertama, lalu subkriteria, dan terakhir berupa alternatif. AHP memungkinkan pengguna untuk memberikan nilai bobot relatif dari suatu kriteria majemuk atau alternatif majemuk terhadap suatu kriteria.

Pemberian bobot tersebut secara intuitif dan dilakukan dengan melakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparisons). Metode

Analytic Hierarchy Process (AHP). Analitytical

Hierarchy Process (AHP) merupakan sebuah hirarki

fungsional dengan input utamanya persepsi manusia.

C. Sistem Pendukung Keputusan

Menurut Little (1970) dalam Turban, dkk (2007: 37), Decision Support System (DSS) sebagai sekumpulan prosedur berbasis model untuk data

pemrosesan dan penilaian guna membantu para

manajer mengambil keputusan”.

Menurut Bonzeck, dkk (1980) dalam Turban,dkk (2007:137) mendefinisikan DSS sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi; sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna dan komponen DSS lain), sistem pengetahuan

(repository pengetahuan domain masalah yang ada

pada DSS sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan dalam pengambilan keputusan).

HASIL DAN PEMBAHASAN

Kuesioner yang berisi beberapa pertanyaan disebarkan kepada 50 responden IT PT. Prajasarana Cipta Mulia. Penyebaran kuesioner dilakukan secara langsung kepada IT PT. Prajasarana Cipta Mulia. Penyebaran kuesioner dimulai pada bulan april 2015 sampai juni 2015. Jumlah kuesioner yang dikembalikan sebanyak 50 eksamplar atau 100% dari jumlah kuesioner yang disebar. Berikut adalah hirarki untuk pengambilan keputusan pemilihan perangkat router pada PT. Prajasarana Cipta Mulia

Gambar IV.1.

Hirarki pemilihan perangkat Access point

pada PT. Prajasarana Cipta Mulia

Matriks Perbandingan Berpasangan

Hasil dari olah data kuesioner kemudian dibuat dalam bentuk matriks berpasangan untuk mendapatkan bobot dari kriteria masing-masing Berikut adalah hasil matriks berpasangan untuk masing-masing kriteria :

1. Kriteria Utama

(3)

STMIK Nusa Mandiri

INF-97

Tabel IV.1.

Matriks berpasangan kriteria utama

Berdasarkan hasil tabel IV.1. kemudian diinput ke dalam aplikasi expert choice, maka akan menghasilkan nilai normalisasi dan eigen

factor untuk logistik bernilai 0,3120 (31,20%) ,

teknologi bernilai 0,2890 (28,90%), perusahaan bernilai 0,1880 (18,8%) dan hubungan bernilai 0,2110 (21,1%), berdasarkan nilai eigen factor tersebut krteria utama logistik lebih dominan dibandingkan kriteria lainnya dengan consistency ratio

bernilai 0,0214. 2. Sub Kriteria Logistik

Matriks berpasangan untuk sub kriteria logistik dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 1

Matriks berpasangan sub kriteria logistic

Berdasarkan hasil tabel 1 kemudian diinput ke dalam aplikasi expert choice, maka akan menghasilkan nilai normalisasi dan eigen

factor untuk lead time bernilai 0,4040 (40,4%)

fleksibilitas bernilai 0,3520 (35,2%), dan kondisi pengiriman bernilai 0,2440 (24,4%), berdasarkan nilai eigen factor tersebut sub kriteria lead time lebih dominan dibandingkan kriteria lainnya dengan consistency ratio

bernilai 0,0246.

Matriks berpasangan untuk sub kriteria teknologi dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 2

Matriks berpasangan sub kriteria teknologi

factor untuk kapasitas bernilai 0,2560 (25,6%),

kemampuan dalam pengembangan bernilai 0,2660 (26,6%), usaha perbaikan 0,2470 (24,7%) dan kemampuan menyelesaikan masalah 0,2320 (23,2%) berdasarkan nilai

eigen factor tersebut sub kriteria kemampuan

dalam pengembangan lebih dominan dibandingkan kriteria lainnya dengan

consistency ratio bernilai 0,00175.

3. Sub Kriteria Perusahaan

Matriks berpasangan untuk sub kriteria perusahaan dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 3

Matriks berpasangan sub kriteria perusahaan

Berdasarkan hasil tabel 3 kemudian diinput ke dalam aplikasi expert choice, maka akan menghasilkan nilai normalisasi dan eigen factor

untuk reputasi bernilai 0.5092 (50,92%), kekuatan keuangan 0,2488 (24,88%) dan manajemen 0,2420 (24,20%). berdasarkan nilai eigen factor tersebut sub kriteria perusahaan reputasi lebih dominan dibandingkan kriteria lainnya dengan

4. Sub Kriteria Hubungan

Matriks berpasangan untuk sub kriteria hubungan dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 4

Matriks berpasangan sub kriteria hubungan

Berdasarkan hasil tabel 4 kemudian diinput ke dalam aplikasi expert choice, maka akan menghasilkan nilai normalisasi dan eigen factor

untuk kemudahan komunikasi bernilai 0,5381 (53,81%), dan pengalaman masa lalu 0.4619 (46,19%) berdasarkan nilai eigen factor

tersebut sub kriteria kemudahan komunikasi lebih dominan dibandingkan kriteria lainnya dengan consistency ratio bernilai 0,0000.

5. Sub-Sub Kriteria Lead Time

Logistik Teknologi Perusahaan Hubungan

Logistik 1.000 1.409 1.674 1.094

Teknologi 0.710 1.000 1.727 1.601

Perusahaan 0.597 0.579 1.000 1.055

Hubungan 0.914 0.625 0.948 1.000

Lead Time Fleksibilitas Kondisi Pengiriman Lead Time 1.000 1.356 1.398

Fleksibilitas 0.737 1.000 1.711

Kondisi Pengiriman 0.715 0.584 1.000

Kapasitas Kemampuan Pengembangan Usaha Perbaikan Kemampuan Menyelesaikan Masalah Kapasitas 1.000 1.032 1.028 1.036

Kemampuan Pengembangan 0.969 1.000 1.162 1.146

Usaha Perbaikan 0.973 0.861 1.000 1.135

Kemampuan Menyelesaikan Masalah 0.965 0.873 0.881 1.000

Reputasi Kekuatan Keuangan Manajemen

Reputasi 1.000 2.196 1.961

Kekuatan Keuangan 0.455 1.000 1.103

Manajemen 0.510 0.907 1.000

Kemudahan Komunikasi

Pengalaman Masa Lalu

Kemudahan Komunikasi

1.000

1.165

(4)

INF-98

STMIK Nusa Mandiri

Matriks berpasangan untuk sub-sub kriteria

lead time dari olah data kuesioner maka

menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 5

Matriks berpasangan sub-sub kriteria

lead time

Berdasarkan hasil table 5 kemudian diinput ke dalam aplikasi expert choice, maka akan menghasilkan nilai normalisasi dan eigen

factor untuk Cisco bernilai 0,3689

(36,89%), TP Link bernilai 0,3848 (38,48%), dan Huawei 0,2463 (24,63%) berdasarkan nilai eigen factor tersebut TP Link lebih dominan dibandingkan kriteria lainnya dengan consistency ratio bernilai 0,0842.

6. Sub-Sub Kriteria Fleksibilitas

Matriks berpasangan untuk sub-sub kriteria fleksibilitas dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 6

Matriks berpasangan sub-sub kriteria fleksibilitas

(35,60%), TP Link bernilai 0,3729 (37,29%), dan Huawei 0,2711 (27,11%) berdasarkan nilai eigen factor tersebut TP Link lebih dominan dibandingkan kriteria lainnya dengan consistency ratio bernilai 0,0039.

7. Sub-Sub Kriteria Kondisi Pengiriman Matriks berpasangan untuk sub-sub kriteria kondisi pengiriman dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 7

Matriks berpasangan sub-sub kriteria kondisi pengiriman

(38,43%), TP Link bernilai 0,3558 (35,58%), dan Huawei 0,2599 (25,99%) berdasarkan nilai eigen factor tersebut Cisco lebih dominan dibandingkan kriteria lainnya dengan consistency ratio bernilai 0,1258.

8. Sub-Sub Kriteria Kapasitas

Matriks berpasangan untuk sub-sub kriteria kapasitas dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 8

Matriks berpasangan sub-sub kriteria kapasitas

(41,41%), TP Link bernilai 0,3245 (32,45%), dan Huawei 0,2614 (26,14%) berdasarkan nilai eigen factor tersebut Cisco lebih dominan dibandingkan kriteria lainnya dengan consistency ratio bernilai 0,1783.

9. Sub-Sub Kriteria Kemampuan Dalam Pengembangan

Matriks berpasangan untuk sub-sub kriteria kemampuan dalam pengembangan dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Cisco TP Link Huawei

Cisco 1.000 2.003 1.009

TP Link 0.499 1.000 1.949

Huawei 0.991 0.513 1.000

Cisco 1.000 1.309 1.097

TP Link 0.764 1.000 2.133

Huawei 0.912 0.469 1.000

Cisco 1.000 1.022 1.227

TP Link 0.978 1.000 1.472

Huawei 0.815 0.679 1.000

Cisco 1.000 1.579 1.011

TP Link 0.633 1.000 2.001

(5)

STMIK Nusa Mandiri

INF-99

Tabel 9

Matriks berpasangan sub-sub kemampuan dalam pengembangan

Berdasarkan hasil tabel 9 kemudian diinput ke dalam aplikasi expert choice, maka akan menghasilkan nilai normalisasi

dan eigen factor untuk Cisco bernilai

0,4235 (42,35%), TP Link bernilai 0,3075 (30,75%), dan Huawei 0,2689 (26,89%) berdasarkan nilai eigen factor tersebut Cisco lebih dominan dibandingkan kriteria lainnya dengan consistency ratio bernilai 0,1259.

10. Sub-Sub Kriteria Usaha Perbaikan

Matriks berpasangan untuk sub-sub kriteria usaha perbaikan dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 10

Matriks berpasangan sub-sub usaha perbaikan

11. Sub-Sub Kriteria Kemampuan Menyelesaikan Masalah

Matriks berpasangan untuk sub-sub kriteria kemampuan menyelesaikan masalah dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 11

Matriks berpasangan sub-sub kemampuan menyelesaikan masalah

Berdasarkan hasil tabel IV.12 kemudian diinput ke dalam aplikasi expert

choice, maka akan menghasilkan nilai

normalisasi dan eigen factor untuk Cisco bernilai 0,3775 (37,75%), TP Link bernilai 0,3629 (36,29%), dan Huawei 0,2597 (25,97%) berdasarkan nilai eigen factor

tersebut Cisco lebih dominan dibandingkan kriteria lainnya dengan

12. Sub-Sub Kriteria Reputasi

Matriks berpasangan untuk sub-sub kriteria reputasi menyelesaikan masalah dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 12

Matriks berpasangan sub-sub reputasi

13. Sub-Sub Kriteria Kekuatan Keuangan Matriks berpasangan untuk sub-sub kriteria kekuatan keuangan menyelesaikan masalah dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Cisco 1.000 2.014 1.077

TP Link 0.497 1.000 1.672

Huawei 0.929 0.598 1.000

Cisco 1.000 1.501 1.007

TP Link 0.666 1.000 1.930

Huawei 0.993 0.518 1.000

Cisco 1.000 1.509 1.002

TP Link 0.663 1.000 2.027

Huawei 0.998 0.493 1.000

Cisco 1.000 2.126 1.192

TP Link 0.470 1.000 2.069

(6)

INF-100

STMIK Nusa Mandiri

Tabel 13

Matriks berpasangan sub-sub kekuatan keuangan

14. Sub-Sub Kriteria Manajemen

Matriks berpasangan untuk sub-sub kriteria manajemen menyelesaikan masalah dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 14

Matriks berpasangan sub-sub manajemen

15. Sub-Sub Kriteria Kemudahan Komunikasi Matriks berpasangan untuk sub-sub kriteria komunikasi menyelesaikan masalah dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 15.

Matriks berpasangan sub-sub komunikasi

16. Sub-Sub Kriteria Pengalaman Masa Lalu Matriks berpasangan untuk sub-sub kriteria pengalaman masa lalu menyelesaikan masalah dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut :

Tabel 16

Matriks berpasangan sub-sub pengalaman masa lalu

Berdasarkan hasil tabel 16 kemudian diinput ke dalam aplikasi expert choice, maka akan menghasilkan nilai normalisasi dan eigen factor untuk Cisco bernilai 0,3710 (37,10%), TP Link bernilai 0,3721 (37,21%), dan Huawei 0,2568 (26,68%) berdasarkan nilai

eigen factor tersebut Cisco lebih

dominan dibandingkan kriteria lainnya dengan consistency ratio bernilai 0,1084.

KESIMPULAN

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemilihan Access Point menggunakan metode AHP

(Analytical Hierarchy Process) pada PT. Prajasarana

Cipta Mulia (Hotel Sentral). Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini yaitu 3 (tiga) kriteria utama yakni logistik, teknologi, perusahaan dan hubungan.

Cisco 1.000 1.367 1.055

TP Link 0.732 1.000 2.267

Huawei 0.948 0.441 1.000

Cisco 1.000 1.485 1.004

TP Link 0.673 1.000 2.109

Huawei 0.996 0.474 1.000

Cisco 1.000 1.580 1.174

TP Link 0.633 1.000 2.064

Huawei 0.852 0.484 1.000

Cisco 1.000 1.419 1.015

TP Link 0.705 1.000 2.062

(7)

STMIK Nusa Mandiri

INF-101

Berdasarkan hasil dari analisa terhadap ketiga kriteria tersebut dapat disimpulkan bahwa produk

access point yang dapat dipilih adalah Cisco dengan

nilai synthesis 0,713, sedangkan TP Link 0,221 dan Huawei 0,066.

UCAPAN TERIMA KASIH

Terima kasih kepada orang tua, kerabat, teman dan semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu sehingga penelitian ini selesai dilakukan.

REFERENSI

Fahlevi Irfan, 2011. Manajemen Pengambilan Keputusan Teori dan Aplikasi. Bandung : CV Alfabeta.

Felicia Limansantoso, Maria, 2013. Pemilihan Supplier Produk Calista Dengan Metode

Analytical Hierarchy Process (AHP).

Gresik: Jurnal Ilmiah Vol.2 No.1 2010: 1-20.

Hartati Saragih, Sylvia. 2013. Penerapan Metode Analitical Hierarchy Process (AHP) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop. Medan: Jurnal Teknik Informatika. Vol. IV, No. 2, Desember 2013: 141-150.

Diambil dari:

http://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/i ndex (20 Juni 2015)

Hermawan, Julius, 2005, Membangun Decision Support System, Andi, Yogyakarta.

Retnoningsih, Dwi. 2008. Pemanfaatan Aplikasi Expert Choice Sebagai Alat Bantu Dalam Pengambilan Keputusan (Studi Kasus : Pemilihan Program Studi di Universitas Sahid Surakarta). Surakarta 2008:1-16. Retnoningsih, Wawan Laksito, dan Sri Siswanti.

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Laptop Dengan Menggunakan Metode Analtytical Hierarchy Process. Jurnal Ilmiah ISSN: 2338-4018.

Saaty, T.L. 2001. Decision Making For Leaders. Forth edition, University of Pittsburgh, RWS Publication.

Saaty, T.L.1988. Multicriteria Decision Making : The

Analytic Hierarchy Process. University of

Pittsburgh, RWS Publication, Pittsburgh. Sugiyono. 2010. Metode Penelitian Kuantitatif,

Kualitatif dan R&D. Jakarta: penerbit CV Alfabeta.

Suryadi, K, dan Ali Ramdani.2002. Sistem Pendukung Keputusan : Suatu Wacana Struktural idealisasi dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan. Bandung: Rosdakarya.

Suryadi HS. 2003. Pengantar Komunikasi Data, Jakarta: Penerbit Gunadarma.

Turban, Efraim, E. Aronson, Jay dan Liang, Ting Peng, 2007. Decision Support System and

Intelligent System, Edisi 7 Jilid 1.

Yogyakarta: Andi Offset.

Yusuf, Muhammad, 2009. Pendekatan Analytical

Hierarchy Process dan Goal Programming

(8)