NOTEBOOK BERBASIS WEB DENGAN METODE
MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING
TUGAS AKHIR
Oleh :
J URUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” J AWA TIMUR
2011
MAKING
TUGAS AKHIR
Diajukan untuk memenui sebagai per syr ata n Dalam memper oleh gelar sar jana komputer
J ur usan teknik infor matika
Disusun oleh :
R AC H M A D K UR NI AW AN F E B R I Y ANT A NP M . 0 73 40 10 274
J URUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL”VETERAN” J AWA TIMUR
MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING PEMBIMBING I : MOHAMMAD IRWAN AFANDI, ST.Msc PEMBIMBING II : FETTY TRI ANGGRAENY, S.Kom
PENYUSUN : RACHMAD KURNIAWAN FEBRIYANTA
ABSTRAK
Kemajuan teknologi komputer yang begitu cepat memiliki posisi strategis sebagai pusat data dan informasi serta pusat kegiatan administrasi.Proses pembelian notebook oleh pembeli seringkali tanpa disertai pertimbangan kegunaan dan fasilitas sehingga menimbulkan pembelian kurang efektif. Untuk itu dalam skripsi ini membuat dan merancang aplikasi sistem pendukung keputusan untuk membantu dalam proses pembelian notebook. Dengan menggunakan model perhitungan Multi Atribut Decision Making. Sistem ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman HTML dan PHP yang dipadu dengan MySQL sebagai database penyimpanan datanya. Dreamweaver digunakan sebagai editor pemrogramannya.
Puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa, akhirnya laporan yang berjudul “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN
NOTEBOOK BERBASIS WEB DENGAN METODE MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING” dapat diselesaikan dengan baik. Skripsi ini diajukan guna memenuhi persyaratan membuat skripsi untuk mencapai gelar kesarjanaan komputer jenjang studi S-1 pada Fakultas Teknik Industri, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur.
Selama proses penyelesaian laporan ini, penulis melibatkan banyak pihak. Karena itu pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada:
1. Bapak Prof. Dr. Ir. Teguh Soedarto, MP, selaku Rektor UPN “Veteran” Jatim. 2. Bapak Ir. Sutiyono, MT selaku DEKAN FTI UPN “VETERAN” Jatim. 3. Ibu Dr.Ir.Ni Ketut Sari, MT selaku Kepala Jurusan Teknik Informatika, FTI
UPN “VETERAN” Jatim.
4. Bapak Mohammad Irwan Afandi, ST.Msc, sebagai pembimbing selama proses penyelesaian proposal.
5. Ibu Fetty Tri Anggraeny, S.Kom, sebagai pembimbing selama proses penyelesaian proposal.
6. Orang tua-ku tercinta serta kakak, adiku yang telah memberi semangat dan inspirasi dalam penyelesaian proposal ini.
7. Teman-temanku,dan dosen khususnya:
duka peneliti dalam menyelesaikan skripsi ini.
8. Special to: mas Ahmad yang membantu saya dalam pembuatan tugas akhir
ini dan memberikan ilmu pengetahuannya dalam proses penyelesaian masalah listing program metode system pendukung keputusan.
9. Dosen-dosen Teknik Informatika dan Sistem Informasi, staff akademika UPN “VETERAN” Jatim.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangan, tentunya kritik dan saran yang membangun dari pembaca sangat penulis harapkan demi kesempurnaan penyusunan selanjutnya.
Akhirnya, penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi seluruh masyarakat. Sekian dan terima kasih.
Surabaya, 28 Oktober 2011
DAFTAR ISI
LEMBAR PERSETUJ UAN LEMBAR PENGESAHAN ABSTRAK
Halaman
KATA PENGANTAR ... i
DAFTAR ISI ... iii
DAFTAR GAMBAR ... vi
DAFTAR TABEL ... viii
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Perumusan Masalah ... 2
1.3 Tujuan penelitian... 2
1.4 Batasan Masalah ... 2
1.5 Manfaat ... 3
1.6 Metodologi ... 3
1.7 Sistematika Penulisan ... 4
BAB II KAJ IAN PUSTAKA ... 6
2.1 Sistem Pendukung Keputusan ... 6
2.2 Sejarah Sistem Pendukung Keputusan ... 8
2.3 Ciri-ciri dan Tujuan ... 11
2.4 Komponen Sistem Pendukung Keputusan ... 12
2.5.1 Keuntungan DSS ... 18
2.5.2 Data Manajemen Subsystem ... 19
2.5.2.1 Model Management Subsystem ... 22
2.5.2.2 Knowledge Subsystem ... 24
2.5.2.3 User Interface Subsystem ... 25
2.6. MADM ... 26
2.6.1. Metode-metode penyelesaian masalah MADM ... 28
2.6.2. Algoritma MADM ... 28
2.7. Metode Weighted Product (WP) ... 29
2.7.1. Langkah penyelesaian menggunakan metode WP ... 30
2.8. PHP ... 34
2.9. MySQL... 36
2.9.1. Program Database MySQL ... .. 37
2.10. Web Server ... 39
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM ... 40
3.1. Jual Beli Notebook ... 40
3.1.1. Kriteria Penentu dalam SPK ... 40
3.1.2. Nilai Kriteria dan Bobot ... 41
3.1.3. Nilai Alternatif dan Bobot Kriteria... 42
3.2. Arsitektur SPK ... 42
3.3. Metode WP (Weighted Product) ... 44
3.3.1. Algoritma Metode MADM WP ... 47
3.4. Perancangan Sistem... 49
3.4.2. Diagram Berjenjang ... 50
3.4.3. Diagram Alir Data (DFD) ... 51
3.4.4. DFD Level 0 ... 52
3.4.5. DFD level 1 ... 53
3.4.5.1. DFD level 1 Sub Proses Manajemen Data Administrasi ... 54
3.4.5.2. DFD level 1 Sub Proses Sistem Pendukung Keputusan... 54
3.4.6. Desain Database ... 55
3.4.6.1. CDM (Conteptual Data Model)... 55
3.4.6.2. PDM (Phisical Data Model) ... 56
3.7. Kamus Data ... 57
Bab IV IMPLEMENTASI SISTEM ... 58
4.1.Halaman Umum ... 58
4.2. Halaman Administrator ... 61
BAB V UJ I COBA DAN EVALUASI ... 63
5.1.Uji Coba... 63
5.2.Evaluasi ... 65
BAB VI PENUTUP ... 66
6.1. Kesimpulan ... 66
6.2. Saran dan Pengembangan ... 66
DAF TAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Komponen Dari Sistem Pendukung Keputusan... 12
Gambar 2.2 Perbedaan antara Metode Pencarian Analitis, Blind, dan Heuritic... 14
Gambar 2.3 Pendekatan Pencarian Pilihan Menggunakan Algoritma... 14
Gambar 2.4 Karakteristik dan Kemampuan Ideal dari Suatu DSS... 15
Gambar 2.5 Diagram elemen Data Management Subsystem... 19
Gambar 2.6 Diagram Pengaturan DBMS... 20
Gambar 2.7 Diagram Role dari DBMS... 22
Gambar 2.8 Diagram elemen Model Management Subsystem... 22
Gambar 2.9 Skema dari Dialog Management... 26
Gambar 2.10 Matrik keputusan setiap alternatif terhadap setiap atribut... 27
Gambar 2.11 Variabel Tingkat kepentingan... 28
Gambar 2.12 Rumus normalisasi matrik keputusan... 30
Gambar 2.13 Rumus Vektor Perangkingan... 30
Gambar 3.1 Komponen SPK... 42
Gambar 3.2 Proses Pengambilan Keputusan... 44
Gambar 3.3 Alur Proses Sistem Pendukung Keputusan... 44
Gambar 3.4 Sub proses WP………... 46
Gambar 3.5 Diagram Konteks Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Notebook………... 50
Gambar 3.6 Diagram Berjenjang Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Notebook………... 51
Gambar 3.8 DFD level 1 Sub Proses Manajemen Data Administrasi... 54
Gambar 3.9 DFD level 1 Sub Proses Sistem Pendukung Keputusan... 54
Gambar 3.10 CDM (Conceptual Data Model)……….. 56
Gambar 3.11 PDM (Phisical Data Model)……… 56
Gambar 3.12 Tabel User……… 57
Gambar 3.13 Tabel Produk... 57
Gambar 3.14 Tabel SPK... 57
Gambar 4.1 Halaman Umum... 58
Gambar 4.2 Halaman Katalog………... 59
Gambar 4.3 Halaman Pengujian SPK………... 60
Gambar 4.4 Hasil Perhitungan SPK……….. 61
Gambar 4.5 Halaman Login Administrator... 61
Gambar 4.6 Halaman Administrator... 62
Gambar 5.1 Proses Pemilihan Produk... 63
Gambar 5.2 Level Kriteria... 64
Gambar 5.3 Hasil Sistem Pendukung Keputusan... 65
DAF TAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap
kriteria ………... 32 Tabel 3.1 Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Semakin berkembangnya teknologi informasi seperti sekarang ini, mendorong munculnya perangkat – perangkat teknologi informasi, hal ini seringkali di kaitkan dengan perkembangan komputer yang kian hari kian mengalami peningkatan. Munculnya laptop dengan berbagai merk dan kualitas serta variasi harga yang semakin kompetitif baik produksi dalam negeri maupun produksi luar mengakibatkan meningkatnya minat daya beli masyarakat.
Seringkali masyarakat melakukan pembelian hanya karena tertarik dengan model ataupun tampilan serta fasilitas yang terbaru tanpa di sesuaikan dengan kebutuhannya. Hal ini seringkali menjadikan ketidak sesuaian antara harga barang, fungsi dan fasilitas yang ada.
Ditinjau dari permasalahan diatas maka dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan yang menggunakan metode Weighted Product
(WP) maka diharapkan dapat mempercepat dan mempermudah calon
pembeli dalam mengambil keputusan untuk melakukan pemilihan
1.2 Per umusan Masalah
Dari latar belakang yang sudah dipaparkan maka dapat dirumuskan pokok permasalahan yang ada yaitu :
a. Bagaimana mempermudah pemilihan laptop berdasarkan kebutuhan penggunanya.
b. Bagaimana merancang dan membangun aplikasi sistem pendukung keputusan untuk memudahkan pemilihan laptop dengan pendekatan metode Multi Attribute Decision Making (MADM) WP.
1.3 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari pembuatan skripsi ini yaitu merancang dan membangun sistem pendukung keputusan guna membantu memudahkan pembelian laptop berdasarkan beberapa kriteria-kriteria sehingga didapatkan alternative terbaik yang sesuai dengan kebutuhan penggunannya.
1.4 Batasan Masalah
Untuk lebih memfokuskan permasalahan,maka permasalahan dapat dibatasi sebagai berikut :
a. Menggunakan bahasa pemrograman PHP , dengan My SQL sebagai Database penyimpanan datanya.
adalah kapasitas hardisk , kapasitas memory , kapasitas VGA, harga produk , operating system.
1.5 Manfaat
Adapun manfaat yang diharapkan dengan adanya sistem pendukung
keputusan pembelian laptop ini adalah calon pembeli akan dapat lebih mudah memilih produk laptop sesuai dengan kebutuhan penggunannya.
1.6 Metodologi
a. Rekayasa dan pemodelan sistem/informasi
Rekayasa dan anasisis sistem menyangkut pengumpulan kebutuhan pada tingkat sistem dengan sejumlah kecil analisis serta disain tingkat puncak. Rekayasa informasi mancakup juga pengumpulan kebutuhan pada tingkat bisnis strategis dan tingkat area bisnis.
b. Analisis kebutuhan Software
c. Desain
Desain software sebenarnya adalah proses multi langkah yang berfokus pada empat atribut sebuah program yang berbeda struktur data, arsitektur software, representasi interface, dan detail (algoritma) prosedural. Proses desain menterjemahkan syarat/kebutuhan ke dalam
sebuah pembuatan software yang dapat diperkirakan demi kualitas sebelum dimulai pemunculan kode. Sebagaimana persyaratan, desain didokumentasikan dan menjadi bagian dari konfigurasi software. d. Implementasi
Desain harus diterjemahkan kedalam bentuk mesin yang bisa dibaca. Langkah pembuatan kode melakukan tugas ini. Jika desain dilakukan dengan cara yang lengkap, pembuatan kode dapat diselesaikan secara mekanis.
e. Pengujian
Sekali program dibuat, pengujian program dimulai. Proses pengujian berfokus pada logika internal software, memastikan bahwa semua pernyataan sudah diuji, dan pada eksternal fungsional, yaitu mengarahkan pengujian untuk menemukan kesalahan – kesalahan dan memastikan bahwa input yang dibatasi akan memberikan hasil aktual yang sesuai dengan hasil yang dibutuhkan.
1.7 Sistematika Penulisan
BAB I PENDAHULUAN
Berisi tentang deskripsi umum isi tugas akhir yang meliputi judul skripsi, latar belakang, perumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, manfaat penyusunan tugas akhir, metodologi, dan sistematika penulisan.
BAB II KAJIAN PUSTAKA
Berisi teori-teori yang terkait tentang penyelesaian masalah sesuai dengan judul skripsi yang dibuat.
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Berisi pembahasan mengenai perancangan sistem yang akan dibangun serta desain sistem yang akan dihasilkan. BAB IV IMPLEMENTASI SISTEM
Berisi tentang implementasi sistem berupa perangkat lunak serta analisis terhadap sistem yang dibuat.
BAB V UJICOBA DAN EVALUASI
Berisi tentang Ujicoba dan evaluasi dari aplikasi yang dibangun serta evaluasi sistem yang dibangun.
BAB VI PENUTUP
KAJ IAN PUSTAKA
2.1 Sistem Pendukung Keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) definisi awalnya adalah suatu sistem yang ditujukan untuk mendukung manajemen pengambilan keputusan.
Sistem berbasis model yang terdiri dari prosedur-prosedur dalam pemrosesan data dan pertimbangannya untuk membantu manajer dalam mengambil keputusan. Agar berhasil mencapai tujuannya maka sistem tersebut harus: (a) sederhana, (b) mudah untuk dikontrol, (c) mudah beradaptasi, (d) lengkap pada hal-hal penting, (e) mudah berkomunikasi dengannya. Secara implisit juga berarti bahwa sistem ini harus berbasis komputer dan digunakan sebagai tambahan dari kemampuan penyelesaian masalah dari seseorang.
Definisi lain Sistem Pendukung Keputusan adalah (a) sistem tambahan, (b) mampu untuk mendukung analisis data secara ad hoc dan pemodelan keputusan, (c) berorientasi pada perencanaan masa depan, dan (d) digunakan pada interval yang tak teratur atau tak terencanakan.
permasalahan yang ditanamkan dalam Sistem Pendukung Keputusan, baik sebagai data ataupun prosedur, dan (c) sistem pemrosesan permasalahan – link diantara dua komponen, mengandung satu atau lebih kemampuan memanipulasi masalah yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan.
Definisi terakhir adalah, istilah Sistem Pendukung Keputusan mengacu pada “situasi dimana sistem ‘final’ dapat dikembangkan hanya melalui adaptive proses pembelajaran dan evolusi”. Sistem Pendukung Keputusan didefinisikan sebagai hasil dari pengembangan proses dimana user SPK, SPK builder, dan SPK itu sendiri, semuanya bisa saling mempengaruhi, yang tercermin pada evolusi sistem itu dan pola-pola yang digunakan.
Mengapa menggunakan SPK?
a. Perusahaan beroperasi pada ekonomi yang tak stabil.
b. Perusahaan dihadapkan pada kompetisi dalam dan luar negeri yang meningkat.
c. Perusahaan menghadapi peningkatan kesulitan dalam hal melacak jumlah operasi-operasi bisnis.
d. Sistem komputer perusahaan tak mendukung peningkatan tujuan perusahaan dalam hal efisiensi, profitabilitas, dan mencari jalan masuk di pasar yang benar-benar menguntungkan.
6 alasan mengapa per usahaan-per usahaan utama memulai SPK dalam skala besar :
b. SPK dipandang sebagai pemenang secara organisasi. c. Kebutuhan akan informasi baru.
d. Manajemen diamanahi SPK.
e. Penyediaan informasi yang tepat waktu. f.Pencapaian pengurangan biaya.
Alasan lain dalam pengembangan SPK adalah perubahan perilaku komputasi end-user. End-user bukanlah programer, sehingga mereka membutuhkan tool dan prosedur yang mudah untuk digunakan Dan ini dipenuhi oleh SPK.
2.2 Seja rah Sistem Pendukung Keputusan
Konsep sistem Pendukung keputusan pertama kali pada awal 1970-an oleh Michael S. Scott Morton. Ada beberapa definisi pendukung keputusan yang dikemukakan oleh beberapa pakar, diantaranya:
a. Menurut Michael S. Scott Morton, sistem pendukung keputusan disebut dengan istilah management decision. Sistem tersebut adalah suatu sistem berbasis kornputer yang ditujukan untuk mengambil keputusan dalam memanfaatkan data dan model tertentu untuk membantu pengambil keputusan untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur. Istilah sistem pendukung keputusan mengacu pada suatu yang memanfaatkan dukungan komputer dalam proses pengambil keputusan.
penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur atau tidak terstruktur, artinya bahwa sistem pendukung keputusan adalah suatu informasi berbasis komputer yang dirancang untuk meningkatkan efektivitas pengambil keputusan dalam masalah yang semi terstruktur atau tidak
terstruktur.
c. Menurut Litle, sistem pendukung keputusan adalah suatu informasi berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang semi terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model.
Dari beberapa definisi diatas dapat dikatakan bahwa sistem pendukung keputusan adalah suatu informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur. Sistem ini memiliki
fasilitas untuk menghasilkan berbagai alternatif yang secara interaktif dapat digunakan oleh pemakai.
Penggunaan model ini berkaitan dengan sifat permasalahan yang harus dipecahkan pemakai, yaitu semi terstruktur atau tidak terstruktur. Jadi semakin banyak perbendaharaan yang dimiliki oleh sistem, maka alternatif keputusan yang dapat diciptakannya juga akan semakin banyak, dengan memanfaatkan komputer sebagai media.
a. Keputusan terstruktur (structured decision)
Keputusan terstruktur adalah keputusan yang dilakukan secara berulang-ulang dan bersifat rutin. Prosedur pengambil keputusan sangatlah jelas. Keputusan tersebut terutama dilakukan pada manajemen tingkat bawah. Misalnya, keputusan pemesan barang dan
keputusan penagihan piutang.
b. Keputusan semiterstruktur (semistructured decision)
Keputusan semiterstruktur adalah keputusan yang memiliki dua sifat. Sebagian keputusan bisa ditangani oleh komputer dan yang lain tetap harus dilakukan oleh pengambil keputusan. Prosedur dalam pengambil keputusan tersebut secara garis besar sudah ada, tetapi ada beberapa hal yang masih memerlukan kebijakan dari pengambil keputusan. Biasanya, keputusan semacam ini diambil oleh manajer tingkat menengah dalam suatu organisasi. Contoh keputusan jenis ini adalah pengevaluasian kredit, penjadwalan produksi, dan pengendalian sediaan.
c. Keputusan tak terstruktur (rrmctruclurcd decision)
2.3 Cir i-Cir i dan Tujuan
Sudirman dan Widja.jani (1996) mengemukakan ciri-ciri sistem pendukung keputusan yang dirumuskan oleh Alters Keen, sebagai berikut:
a. Sistem pendukung keputusan ditujukan untuk membantu
keputusan-keputusan yang kurang terstruktur dan umumnya dihadapi oleh para manajer yang berada di tingkat puncak.
b. Sistem pendukung keputusan merupakan gabungan antara kumpulan model kualitatif dan kumpulan data.
c. Sistem pendukung keputusan memiliki fasilitas interaktif yang dapat mempermudah hubungan antara manusia dan komputer.
d. Sistem pendukung keputusan bersifat luwes dan dapat menyesuaikan dengan perubahan-perubahan yang terjadi.
Peter G. W. Keen, bekerja sama dengan Scott Morton untuk mendefinisikan tiga tujuan yang harus dicapai sistem pendukung keputusan, yaitu:
a. Membantu manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah semi terstruktur.
b. Mendukung penilaian manajer bukan mencoba menggantikannya. c. Meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan manajer daripada
2.4 Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan terdiri atas tiga komponen utama atau subsistem, yaitu:
a. Subsistem Pengelolaan Data (Database).
Merupakan komponen sistem pendukung keputusan penyedia data
bagi sistem.
b. Subsistem Pengelolaan Model (Model Base).
Mengintegrasikan data dengan model-model keputusan. c. Subsistem Pengeloaan Dialog (User Interface).
Menyediakan fasilitas yang mampu mengintegrasikan sistem secara interaktif. Hubungan antara ketiga komponen di atas dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Komponen lain dalam Pengambilan keputusan yaitu melibatkan 4 fase utama: intelligence, design, choice, dan implementation
a. Intellegence Phase.
Proses yang terjadi pada fase ini adalah: i. Menemukan masalah.
ii. Klasifikasi masalah. iii. Penguraian masalah. iv. Kepemilikan masalah. b. Design Phase.
Tahap ini meliputi pembuatan, pengembangan, dan analisis hal-hal yang mungkin untuk dilakukan. Termasuk juga disini pemahaman masalah dan pengecekan solusi yang layak. Juga model dari masalahnya dirancang, dites, dan divalidasi.
Tugas-tugas yang ada pada tahap ini merupakan kombinasi dari seni dan pengetahuan, yaitu:
i.Komponen-komponen model. ii. Struktur model.
iii. Seleksi prinsip-prinsip pemilihan (kriteria evaluasi). iv. Pengembangan (penyediaan) alternatif.
c. The Choice Phase.
Pendekatan pencarian pilihan ada 2:
i.Teknis analitis. Menggunakan perumusan matematis. ii. Algoritma. Langkah demi langkah proses.
Perbedaan antara metode pencarian analitis, Blind, dan Heuristic
disajikan pada diagram di bawah ini:
Gambar 2.2 Perbedaan antara metode pencarian analitis, Blind, dan Heuristic Sedangkan diagram proses yang menggunakan algoritma adalah:
d. Implementasi.
Implementasi dari solusi masalah yang ditawarkan adalah mengawali hal yang baru, atau dalam bahasa modern – pengenalan perubahan.
Proses pengambilan keputusan memang dikendalikan oleh manusia,
tapi hal ini dapat berkembang jika didukung oleh komputer.
2.5 Kar akter istik dan Kemampuan DSS.
Di bawah ini adalah karakteristik dan kemampuan ideal dari suatu DSS:
Gambar 2.4 Karakteristik dan kemampuan ideal dari suatu DSS Penjelasan dari gambar diatas adalah :
b. Dukungan disediakan untuk berbagai level manajerial yang berbeda, mulai dari pimpinan puncak sampai manajer lapangan.
c. Dukungan disediakan bagi individu dan juga bagi group. berbagai masalah organisasional melibatkan pengambilan keputusan dari orang dalam group. Untuk masalah yang strukturnya lebih sedikit
seringkali hanya membutuhkan keterlibatan beberapa individu dari departemen dan level organisasi yang berbeda.
d. DSS menyediakan dukungan ke berbagai keputusan yang berurutan atau saling berkaitan.
e. DSS mendukung berbagai fase proses pengambilan keputusan: intelligence, design, choice dan implementation.
f. DSS mendukung berbagai proses pengambilan keputusan dan style yang berbeda-beda; ada kesesuaian diantara DSS dan atribut pengambil keputusan individu (contohnya vocabulary dan style keputusan).
h. DSS mudah untuk digunakan. User harus merasa nyaman dengan sistem ini. User-friendliness, fleksibelitas, dukungan grafis terbaik, dan antarmuka bahasa yang sesuai dengan bahasa manusia dapat meningkatkan efektivitas DSS. Kemudahan penggunaan ini diiimplikasikan pada mode yang interaktif.
i. DSS mencoba untuk meningkatkan efektivitas dari pengambilan keputusan (akurasi, jangka waktu, kualitas), lebih daripada efisiensi yang bisa diperoleh (biaya membuat keputusan, termasuk biaya penggunaan komputer).
j. Pengambil keputusan memiliki kontrol menyeluruh terhadap semua langkah proses pengambilan keputusan dalam menyelesaikan masalah. DSS secara khusus ditujukan untuk mendukung dan tak menggantikan pengambil keputusan. Pengambil keputusan dapat menindaklanjuti rekomendasi komputer sembarang waktu dalam proses dengan tambahan pendapat pribadi ataupun tidak, Sistem Pendukung Keputusan – Irfan Subakti 20 Bab 3 Decision Support Systems.
k. DSS mengarah pada pembelajaran, yaitu mengarah pada kebutuhan baru dan penyempurnaan sistem, yang mengarah pada pembelajaran tambahan, dan begitu selanjutnya dalam proses pengembangan dan peningkatan DSS secara berkelanjutan.
user tadi dengan melibatkan sedikit saja bantuan dari spesialis di bidang Information Systems (IS).
m. DSS biasanya mendayagunakan berbagai model (standar atau sesuai keinginan user) dalam menganalisis berbagai keputusan. Kemampuan pemodelan ini menjadikan percobaan yang dilakukan
dapat dilakukan pada berbagai konfigurasi yang berbeda. Berbagai percobaan tersebut lebih lanjut akan memberikan pandangan dan pembelajaran baru.
n. DSS dalam tingkat lanjut dilengkapi dengan komponen knowledge yang bisa memberikan solusi yang efisien dan efektif dari berbagai masalah yang pelik.
2.5.1 Keuntungan DSS
a. Mampu mendukung pencarian solusi dari masalah yang kompleks. b. Respon cepat pada situasi yang tak diharapkan dalam kondisi yang
berubah-ubah.
c. Mampu untuk menerapkan berbagai strategi yang berbeda pada konfigurasi berbeda secara cepat dan tepat.
d. Pandangan dan pembelajaran baru. e. Memfasilitasi komunikasi.
f. Meningkatkan kontrol manajemen dan kinerja. g. Menghemat biaya.
i. Meningkatkan efektivitas manajerial, menjadikan manajer dapat bekerja lebih singkat dan dengan sedikit usaha.
j. Meningkatkan produktivitas analisis.
2.5.2 Data Manajemen Subsistem. Terdiri dari elemen-elemen: a. DSS database.
b. Database management system. c. Data directory.
d. Query facility.
Digambarkan dalam diagram berikut ini:
[image:30.612.173.473.382.619.2]DBMS mengatur berbagai database seperti diagram di bawah ini:
Gambar 2.6 Diagram Pengaturan DBMS
Keuntungan database DSS yang ter pisah-pisah adalah: a. Kontrol yang lebih besar terhadap data.
b. Lebih baik dalam memanajemen data.
c. Kebanyakan database ditujukan dalam memproses data, sehingga database yang terpisah lebih efisien untuk DSS.
d. DSS bisa melibatkan berbagai fungsi, membutuhkan input dari beberapa database. Satu kali saja diekstrak ke dalam satu database, maka penggunaan data selanjutnya akan lebih efisien dan mudah.
e. Perubahan dan update lebih cepat, mudah, dan murah.
f.Akses yang lebih mudah dan manipulasi data bisa dilakukan. g. Dapat mengadopsi struktur database yang optimal untuk
penggunaan DSS yang spesifik (seperti relasional atau object-oriented).
Ker ugian database DSS yang ter pisah-pisah, yaitu:
[image:31.612.140.447.100.199.2]b. Database yang terpisah dapat dimodifikasi oleh user yang berbeda-beda menurut cara mereka masing-masing. Jika data yang redundant disimpan dalam tempat yang berbeda, dan jika data dimodifikasi dengan cara berbeda-beda, maka bisa menyebabkan data yang tak konsisten dalam organisasi itu.
Kemampuan DBMS dalam DSS:
a. Mendapatkan/mengekstrak data agar bisa masuk ke dalam database DSS.
b. Secara cepat mengupdate (menambah, menghapus, mengedit, mengubah) record data dan file.
c. Menghubungkan data dari berbagai source.
d. Secara cepat menampilkan data dari database dalam queiries dan report.
e. Menyediakan keamanan data menyeluruh (proteksi dari akses yang tidak berhak, kemampuan recover, dan lain-lain).
f.Menangani data personal dan tidak resmi sehingga user dapat mencoba dengan berbagai solusi alternatif berdasarkan pertimbangan mereka sendiri.
g. Menyuguhkan penampilan data secara lebih kompleks dan proses manipulasinya berdasarkan queries yang diberikan.
Di bawah ini adalah diagram Role dari DBMS:
Gambar 2.7 Diagram Role dari DBMS
2.5.2.1 Model Management Subsystem. Terdiri dari elemen-elemen:
a. Model base.
b. Model base management system. c. Modeling language.
d. Model directory.
e. Model execution, integration, and command.
Elemen-elemen ini dan antarmukanya bisa dilihat pada gambar di bawah ini:
Fungsi-fungsi Uta ma (atau Kemampuan) Model Base Management System (MBMS).
MBMS adalah sistem software dengan fungsi-fungsi berikut ini: pembuatan model, penggunaan subrutin dan building block lainnya; pembangkitan rutin dan report baru; updating dan perubahan model;
serta manipulasi data.
MBMS bisa menghubungkan berbagai model dengan jalur yang diinginkan melalui suatu database. Bisa diuraikan seperti di bawah ini.
a. Membuat model lebih mudah dan cepat, baik dari sketsa atau dari model yang sudah ada atau dari building block.
b. Membolehkan user untuk memanipulasi model sehingga mereka dapat menyusun percobaan dan analisis sensitivitas dari “what-if” ke pencarian goal.
c. Menyimpan dan mengatur pelbagai jenis model dalam bentuk lojik dan terintegrasi.
d. Mengakses dan mengintegrasikan model building block.
e. Mengkatalogkan dan menampilkan direktori model untuk digunakan oleh beberapa individu dalam organisasi itu.
f.Melacak model, data, dan penggunaan aplikasi.
g. Menghubungkan model dengan jalurnya yang sesuai melalui database.
menyimpan, mengakses, menjalankan, update, link, catalog, dan query.
Aktivitas ber ik ut ini biasanya dikontrol oleh model management:
a. Model execution – mengontrol jalan model sesungguhnya.
b. Model integr ation – mengkombinasi operasi dari berbagai model jika diperlukan (contoh, mengatur output dari satu model yang nantinya diproses oleh model yang lain).
2.5.2.2 Knowledge Subsystem.
Berbagai masalah yang tak terstruktur dan semi terstruktur begitu kompleksnya sehingga membutuhkan kepakaran, sehingga DSS yang biasa pun jadi bisa menyelesaikannya. Kepakaran ini bisa saja disediakan oleh suatu ES. Lebih jauh, DSS yang lebih canggih dilengkapi dengan komponen yang disebut dengan knowledge management. Komponen ini menyediakan kepakaran yang diperlukan untuk menyelesaikan berbagai aspek dari suatu masalah dan menyediakan knowledge yang dapat meningkatkan operasi dari komponen DSS lainnya.
Komponen knowledge management terdiri dari satu atau beberapa ES. Seperti halnya data dan model management, pada software knowledge management terdapat eksekusi dan integrasi yang diperlukan dari ES.
2.5.2.3 User Inter face (Dialog) Subsystem.
Dialog subsystem diatur oleh software yang disebut Dialog Generation and Management System (DGMS). DGMS terdiri dari berbagai program yang mampu melakukan hal-hal berikut ini:
a. Berinteraksi dengan berbagai dialog style yang berbeda.
b. Mendapatkan, menyimpan, dan menganalisis penggunaan dialog (tracking), yang dapat digunakan untuk meningkatkan dialog system. c. Mengakomodasi user dengan berbagai peralatan input yang berbeda. d. Menghadirkan data dengan berbagai format dan peralatan output. e. Memberikan ke user kemampuan “help”, prompting, rutin diagnosis
dan saran, atau dukungan fleksibel lainnya.
f. Menyediakan antarmuka user ke database dan model base.
g. Membuat struktur data untuk menjelaskan output (output formatter). h. Menyimpan data input dan output.
i. Menyediakan grafis berwarna, grafis tiga dimensi, dan data plotting. j. Memiliki windows yang memungkinkan berbagai fungsi ditampilkan
bersamaan.
k. Dapat mendukung komunikasi diantara user dan pembuat DSS. l. Menyediakan training dengan contoh-contoh (memandu user melalui
input dan proses pemodelan).
Di bawah ini adalah skema dari Dialog Management:
Gambar 2.9 Skema dari Dialog Management
2.6 MADM
Multiple Attribute Decision Making (MADM) adalah suatu metode
yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari MADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan.
Pada dasarnya, proses MADM dilakukan melalui 3 tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis, dan sintesis informasi (Rudolphi, 200). Pada tahap penyusunan komponen, komponen situasi, akan dibentuk table taksiran yang berisi identifikasi alternative dan spesifikasi tujuan, kriteria dan atribut.
[image:37.612.207.468.102.336.2]yang berhubungan dengan dampak-dampak yang mungkin pada setiap alternative. Kedua, meliputi pemilihan dari preferensi pengambil keputusan untuk setiap nilai, dan ketidakpedulian terhadap resiko yang timbul.
Sebagian besar pendekatan MADM dilakukan melalui 2 langkah,
yaitu : pertama, melakukan agregasi terhadap keputusan-keputusan yang tanggap terhadap semua tujuan pada setiap alternatif. Kedua, melakukan perangkingan alternative-alternatif keputusan tersebut berdasarkan hasil agregasi keputusan.
Dengan demikian , bisa dikatakan bahwa, masalah multi-attribute decision making (MADM) adalah mengevaluasi m alternatif Ai (i=1,2,...,m) terhadap sekumpulan atribut atau kriteria Cj (j=1,2,....,n), dimana setiap atribut saling tergantung satu dengan yang lainnya. Matrik keputusan setiap alternatif terhadap setiap atribut X, diberikan sebagai :
(2.1)
Gambar 2.10 Matrik keputusan setiap alternatif terhadap setiap atribut Dimana Xij merupakan rating kinerja lternatif ke-i terhadap atribut ke-j. Nilai bobot yang menujukkan tingkat kepentingan relatif setiap atribut , diberikan sebagai , W :
(2.2)
Gambar 2.11 Variabel Tingkat kepentingan
Rating kinerja (X) , dan nilai bobot (W) merupakan nilai utama yang merepresentasikan preferensi absolut dari pengambilan keputusan. Masalah MADM diakhiri dengan proses perangkingan untuk mendapatkan alternatif terbaik yang diperoleh berdasarkan nilai keseluruhan preferensi yang diberikan (Yeh,2002).
2.6.1 Metode-metode penyelesaia n masalah MADM
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mnyelesaikan masalah MADM. antara lain (Kusumadewi, 2006):
a. Simple Additive Weighting Method (SAW) b. Weighted Product (WP)
c. ELECTRE
d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
e. Analytic Hierarchy Process (AHP)
2.6.2 Algor itma MADM Algoritma MADM adalah:
a. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana nilai tersebut di peroleh berdasarkan nilai crisp; i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
[image:39.612.256.432.76.125.2]b. Memberikan nilai bobot (W) yang juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
c. Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada atribut Cj berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut
keuntungan/benefit=MAKSIMUM atau atribut
biaya/cost=MINIMUM). Apabila berupa artibut keuntungan maka nilai crisp (Xij) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp MAX (MAX Xij) dari tiap kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai crisp MIN (MIN Xij) dari tiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom.
d. Melakukan proses perankingan dengan cara mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W).
e. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. ( Kusumadewi , 2007).
2.7 Metode Weighted Product (WP)
∑
=
=
n
i
Si
Si
Vi
1
yang ada dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.
Preferensi untuk alternatif Ai diberikan sebagai berikut: (2.3)
Gambar 2.12 Rumus normalisasi matrik keputusan
a. Dengan i=1,2,...,m; dimana ∑wj = 1. wj adalah pangkat bernilai positif
untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya. Nilai vektor V yang akan digunakan untuk perankingan dapat dihitung sebagai berikut:
(2.4)
Gambar 2.13 Rumus vektor perangkingan
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
2.7.1 Langkah Penyelesaian menggunakan metode SAW Adapun langkah-langkahnya adalah:
a. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
[image:41.612.265.416.157.221.2] [image:41.612.269.399.360.460.2]c. Membuat matriks keputusan berdasarkan criteria (Ci),kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh vektor ternormalisasi S.
d. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu pembagian vektor
S dengan penjumlahan dari seluruh vektor S sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi. Sebagai contoh :
¤ Suatu perusahaan di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) ingin membangun sebuah gudang yang akan digunakan sebagai tempat untuk menyimpan sementara hasil produksinya.
¤ Ada 3 lokasi yang akan menjadi alternatif, yaitu: n A1 = Ngemplak,
n A2 = Kalasan, n A3 = Kota Gedhe.
¤ Ada 5 kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan,
yaitu:
n C1 = jarak dengan pasar terdekat (km), (5)
n C2 = kepadatan penduduk di sekitar lokasi (orang/km2); (3) n C3 = jarak dari pabrik (km); (4)
n C4 = jarak dengan gudang yang sudah ada (km); (4) n C5 = harga tanah untuk lokasi (x1000 Rp/m2). (2)
• 1 = sangat buruk
• 2 = buruk
• 3 = cukup
• 4 = baik
• 5 = sangat baik
• Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi sebagai:
W = (5, 3, 4, 4, 2)
[image:43.612.172.464.342.526.2]Nilai setiap alternatif di setiap kriteria adalah sesuai dengan tabel 2.1 berikut :
Tabel 2.1 Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Alter natif
Kr iter ia
C1 C2 C3 C4 C5
A1 0,75 2000 18 50 500
A2 0,50 1500 20 40 450
A3 0,90 2050 35 35 800
¤ Kategor i setiap k r iter ia:
n Kriteria C2 (kepadatan penduduk di sekitar lokasi) dan C4 (jarak dengan gudang yang sudah ada) adalah kriteria keuntungan; n Kriteria C1 (jarak dengan pasar terdekat), C3 (jarak dari pabrik),
dan C5 (harga tanah untuk lokasi) adalah kriteria biaya.
W1 =
W2 =
W3 =
W2 =
W1 =
∑w = 1, diperoleh w1 = 0,28; w2 = 0,17; w3 = 0,22; w4 = 0,22; dan w5 = 0,11.
¤ Kemudian vektor S dapat dihitung sebagai berikut:
¤ Nilai vektor V yang akan digunakan untuk perankingan dapat
dihitung sebagai berikut:
¤ Nilai terbesar ada pada V2 sehingga alternatif A2 adalah alternatif
yang terpilih sebagai alternatif terbaik.
¤ Dengan kata lain, Kalasan akan terpilih sebagai lokasi untuk
mendirikan gudang baru.
(
0,75)(
2000)(
18)(
50)(
500)
2,4187 S1= 0,28 0,17 0,22 0,22 0,11 =− −
−
(
0,5)(
1500)(
20)(
40)(
450)
2,4270 S2= −0,28 0,17 −0,22 0,22 −0,11 =(
0,9)(
2050)(
35)(
35)(
800)
1,7462 S3= −0,28 0,17 −0,22 0,22 −0,11 =3669 , 0 7462 , 1 4270 , 2 4187 , 2 4187 , 2
1= + + =
V 3682 , 0 7462 , 1 4270 , 2 4187 , 2 4270 , 2
2= + + =
V 2649 , 0 7462 , 1 4270 , 2 4187 , 2 7462 , 1
3= + + =
2.8 PHP
PHP adalah bahasa (scripting language) yang dirancang secara khusus untuk penggunaan pada Web. PHP adalah tool untuk pembuatan halaman web dinamis. PHP kependekan untuk HyperText Preprocessor. Sintaks PHP adalah sama seperti sintaks C. Seperti bahasa pemrograman
web yang lainnya PHP memproses seluruh perintah yang berada dalam skrip PHP di dalam web server dan menampilkan outputnya ke dalam web browser klien. PHP adalah bahasa scripting yang menghasilkan output HTML ataupun output lain sesuai keinginan pemrogram yang dijalankan pada server side. Artinya, semua sintaks yang kita berikan akan sepenuhnya dijalankan pada server sedangkan yang dikirim ke browser hanya hasil outputnya saja.
Kode PHP juga bisa berkomunikasi dengan database dan melakukan perhitungan-perhitungan yang kompleks sambil jalan. Pada saat ini, PHP cukup popular sebagai piranti pemrograman Web, terutama di lingkungan
linux. Walaupun demikian, PHP sebenarnya juga dapat berfungsi pada
server-server yang berbasis UNIX, Windows NT, dan Macintosh. Bahkan
versi untuk Windows 95/98 pun tersedia.
PHP bersifat bebas pakai, kita tidak perlu membayar apapun untuk
menggunakan perangkat lunak ini. Salah satu kelebihan dari PHP adalah mampu berkomunikasi dengan berbagai database yang terkenal. Dengan demikian, menampilkan data yang bersifat dinamis, yang diambil dari
Itulah sebabnya sering dikatakan bahwa PHP sangat cocok untuk membangun halaman-halaman web dinamis.
Sebagai sebuah bahasa pemrograman server-side, PHP juga memiliki keunggulan seperti :
a. Source pro-ram atau skrip tidak dapat dilihat menggunakan fasilitas
view HTML source, yang ada pada web browser.
b. Skrip tersebut dapat memanfaatkan sumber-sumber aplikasi yang dimiliki oleh server, seperti misalnya untuk keperluan database
connection. Saat ini PHP sudah mampu melakukan koneksi dengan
berbagai database seperti InterBase, Mlicrosoft Access, ISQL,
Oracle, Posgtre SQL, Sybase dan lain-lain.
c. Pada aplikasi yang dibuat dengan PHP, saat dijalankan server akan mengerjakan skrip dan hasilnya dikirim ke web browser. Ha1 itu menyebabkan aplikasi tidak memerlukan kompatibilitas web
browser atau harus menggunakan web browser tertentu dan pasti
dikenal oleh web browser apapun.
2.9 MySQL
Menurut Har is Saputr o (2003) mengemukakan bahwa MySQL merupakan database server di mana pemrosesan data terjadi di server client hanya mengirim data serta meminta data. Oleh karena pemrosesan terjadi di server sehingga pengakseaan data tidak terbatas. Pengaksesan
dapnt dilakukan di mana saja oleh siapa saja dengan catatan komputer telah terhubung ke server. Lain halnya dengan database desktop di mana segala pemrosesan penambahan data ataupun penghapusan data harus dilakukan pada komputer yang bersangkutan.
MySQL termasuk dalam kategori database manajemen, sistem yaitu
database yang terstruktur dalam pengolahan dan penampilun data. Sejak
2.9.1 Pr ogr am Database MySQL
Ada beberapa alasan mengapa MySQL menjadi program database yang sangat popular dan digunakan oleh banyak orang. Alasan-alasan tersebut diantaranya ialah :
a. MySQL, merupakan database yang memiliki kecepatan yang tinggi
dalam melakukan pemrosesan data, dapat diadalkan dan mudah digunakan serta mudah dipelajari. Mengapa mudah digunakan ? Sebab MySQL; telah banyak digunakan di belahan bumi manapun sehingga jika mempunyai masalah dengan database tersebut, dapat bertanya kepada banyak orang (pengguna yang lain) melalui internet maupun orang di sekitar yang slap membangun menyelesaikan masalah tersebut serta dukungan maupun referensi yang banyak bertebaran di internet.
b. MySQL mendukung banyak bahasa pemrograrnan seperti C, C++, Perl, Phython, Java, dan PHP. Kita dapat menggunakan bahasa pemrograman tersebut untuk berinteraksi maupun berkomunikasi dengan MySQL, atau dapat juga digunakan sebagai komponen pembentuk artarmrrka (interface) dari suatu database MySQL.
c. Koneksi, kecepatan, dan keamanan membuat MySQL sangat cocok diterapkan untuk pengaksesan database melalui internet, dengan bahasa pemrograman Perl atau PHP sebagai antarmukanya.
e. MySQL dapat menangani database dengan skala yang sangat besar
dengan jumlah record mencapai lebih dari 50 juta, dapat menampung 60 ribu tabel, dan juga bisa menampung 5 milyar baris data. Selain itu, batas indek pada tiap tabel dapat menarnpung mencapai 32 indek.
f. Dalam hal relasi antartabel pada suatu database, MySQL menerapkan metode yang sangat cepat yaitu dengan menggunakan metode
one-sweep multijoin. MySQL sangat efisien dalam mengelola informasi
yang kita minta yang berasal dari banyak tabel sekaligus.
g. Multiuser, yaitu dalam satu database server pada MySQL dapat
diakses oleh beberapa user dalam waktu yang sama tanpa mengalami konflik atau crash.
h. Security yang dimiliki database MySQL dikenal baik, karrna
mrmiliki lapisan sekuritas seperti level subnetmask, nama host dan izin akses useir dengan sistem perizinan yang khusus serta password yang dimiliki setiap use'r dalam bentuk data terenkripsi.
i. MySQL merupakan software database yang bersifat free atau gratis,
2.10 Web Ser ver
Web merupakan salah satu layanan internet yang popular karena ke populerannya maka layanan ini menjadi media yang dapat dimanfaatkan untuk mempromosikan lembaga, institusi atau perusahaan. Fasilitas ini juga memungkinkan kita mengakses informasi dan data efektif dan
ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 J ual Beli Notebook
Seperti yang kita ketahui selama ini bahwa proses penjualan dan pembelian Notebook dilakukan secara manual yaitu melalui toko-toko IT maupun secara online melalui web. Customer secara langsung melakukan pencarian atau melihat lihat produk yang akan dibelinya dengan sesekali bertanya kepada pemilik toko tentang spesifikasi barang yang akan dibelinya.
Dari hasil studi lapangan di dapat data – data sebagai berikut terkait dengan sistem pengambilan keputusan pemilihan notebook ini yaitu sebagai berikut :
3.1.1 Kr iter ia penentu dalam SPK
Dalam sistem pengambilan keputusan ini , kriteria – kriteria yang dipergunakan adalah sebagai berikut:
a. Kapasitas Hardisk produk b. Kapasitas memori produk
c. Harga produk
3.1.2 Nilai kr iter ia dan bobot
Adapun nilai kriteria yang dipergunakan adalah sesuai dengan nilai kapasitas produk untuk kriteria hardisk dalam satuan Gb, kriteria memori dalam satuan Mb, kriteria VGA dalam satuan Mb, Harga dalam satuan Rp, Sedangkan untuk kriteria Operating System (Os) dapat dinilai
dengan poin 1-5 dengan perincian :
o Nilai 5 untuk Operating system Linux, dikarenakan laptop dengan operating system linux merupakan Os free dan memiliki harga normal tanpa mengeluarkan biaya tambahan menginstall Os untuk langsung dapat menggunakan laptop.
o Nilai 4 untuk Operating System Windows, dikarenakan laptop dengan Operating System windows masih mengeluarkan biaya tambahan untuk menginstall Os dengan harga yang tidak stabil.
o Nilai 3 untuk Operating system DOS, dikarenakan laptop dengan operating system DOS sama halnya tanpa Operating System dengan harga yang ditetapkan maka masih mengeluarkan biaya tambahan untuk menginstall Operating System.
untuk pemberian nilai kepentingan tiap atribut alternatif perincian sebagai berikut :
o Nilai 5 untuk kepentingan sangat penting o Nilai 4 untuk kepentingan lumayan penting o Nilai 3 untuk kepentingan penting
o Nilai 2 untuk kepentingan kurang penting o Nilai 1 untuk kepentingan tidak penting
3.1.3 Nilai alter natif dan bobot kr iter ia
Nilai alternatif adalah nilai yang dihitung dengan metode WP yang akan dijelaskan pada sub bab berikutnya. Sedangkan untuk bobot kriteria merupakan nilai yang ditentukan oleh tiap – tiap user dengan tingkat kebutuhan yang disesuaikan dengan kepentingan masing – masing user.
3.2 Ar sitektur SPK
Gambar 3.1 Komponen dari SPK
Secara garis besar komponen komponen Sistem Pendukung Keputusan dapat digambarkan pada gambar 3.1 diatas. Adapun langkah langkah dari penyusunan Sistem Pendukung Keputusan yaitu :
Pengelolaan Data
Pemakai Pengelolaan Dialog
a. Tahap Penelusuran (Intelligence Phase)
Suatu tahap proses seseorang dalam rangka pengambil keputusan untuk permasalahan yang dihadapi, terdiri dari aktivitas penelusuran, pendeteksian serta proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diuji dalam rangka mengidentifikasi masalah.
Dalam hal ini penulis melakukan penelusuran data terkait alur penjualan laptop.
b. Tahap Perancangan (Design Phase)
Tahap proses pengambil keputusan setelah tahap intellegence meliputi proses untuk mengerti masalah, menurunkan solusi dan menguji kelayakan solusi. Aktivitas yang biasanya dilakukan seperti menemukan, mengembangkan dan menganalisa alternative tindakan yang dapat dilakukan. Dalam hal ini penulis menggunakan model MADM ( MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING ) dengan metode WP ( Weighted Product ). Tahap ini akan dijelaskan pada proses perancangan sistem.
c. Tahap Pilihan (Choice Phase)
d. Tahap Implementasi (Implementation Phase)
Pada tahap ini merupakan tahap pelaksanaan dari keputusan yang telah diambil. Pada tahap ini perlu disusun serangkaian tindakan yang terencana, sehingga hasil keputusan dapat dipantau dan disesuaikan apabila diperlukan perbaikan – perbaikan.
Gambar 3.2 Proses Pengambilan Keputusan
3.3 Metode WP ( WEIGHTED PRODUCT )
Secara umum sistem pendukung keputusan pemilihan produk dengan metode madm dengan tahapan sebagai berikut :
2 .
Gambar 3.3 Alur Proses Sistem Pendukung Keputusan Tahap Penelusuran
(Intelligence Phase)
Tahap Perancangan (Design Phase)
Tahap Pilihan (Choice Phase)
Tahap Implementasi (Implementation Phase)
Input : Produk kriteria bobot kriteria
Output : Hasil Penilaian produk yang terbaik Proses :
Penilaian tiap produk
[image:55.612.224.383.209.390.2] [image:55.612.129.507.507.627.2]Alur proses pada gambar diatas tampak terdapat masukan berupa data produk, kriteria dan bobot masing-masing untuk penilaian tiap produk. Bobot kriteria merupakan nilai minimum dari kriteria sebuah produk yang digunakan untuk menentukan rangking sebuah produk untuk dipilih, semakin tinggi nilai bobotnya maka semakin tinggi pula
prioritasnya.
∏
==
nj
w ij i
j
x
S
1
∑
=
= n
i
Si Si Vi
1
Gambar 3.4 Sub proses WP
[image:57.612.241.398.74.383.2]3.3.1 Algor itma metode MADM WP
Semisal ada 3 produk yang akan menjadi alternative untuk dipilih yaitu : A1= Acer 4720 , A2= Axio , A3= Toshiba kriteria- kriteria yang akan digunakan untuk dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu : C1 = Harga Produk
C2 = kapasitas Memory C3 = kapasitas hardisk C4 = kapasitas VGA C5= System operasi
Sedangkan tingkat kepentingan setiap kriteria, juga dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu :
1 = tidak penting 2 = kurang penting 3 = penting
4 = lumayan penting 5 = sangat penting
Dalam Penilaian nilai tingkat kepentingan 1-5 menurut kriteria, bisa dengan perincian sebagai berikut:
C1 = Harga Produk , dipilih nilai kepentingan = penting (3)
Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria diatas, dinilai sesuai dengan data produk.
Tabel 3.1 menunjukkan rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria sebagai berikut :
Tabel 3.1 Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Alt ernat if
Krit eria
C1 C2 C3 C4 C5
A1 4600 1 250 512 4
A2 3999 2 350 1000 5
A3 3900 2 350 2000 4
Karena setiap nilai yang diberikan pada setiap alternative di setiap kriteria merupakan nilai kecocokan ( nilai terbesar adalah terbaik ), maka semua kriteria yang diberikan diasumsikan sebagai kriteria keuntungan. Kecuali untuk kriteria Harga (lebih kecil lebih baik).
Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi sebagai berikut:
W1 =
W2 =
W3 =
W4 =
W5 =
W = ( 0.20 , 0.25 , 0.31 , 0.12 , 0.12 )
[image:59.612.170.388.439.631.2]Pertama – tama, dilakukan normalisasi matriks x berdasarkan persamaan diatas sebagai berikut :
(
4600 0,20)( )(
10,25 2500,31)(
5120,12)( )
40,12 29.9521= =
−
S
(
39990,20)( )(
20,25 3500,31)(
10000,12)( )
50,12 45,4232 = =
−
S
(
3900 0,20)( )(
20,25 3500,31)(
20000,12)( )
40,12 48,3933 = =
−
S
Dari proses normalisasi maka dapat dihitung vektor yang nantinya digunakan sebagai perangkingan sebagai berikut :
Nilai terbesar ada pada V3 sehingga alternative A3 adalah alternative yang terpilih sebagai alternative terbaik. Dengan kata lain, Toshiba akan terpilih sebagai produk yang di rekomendasikan .
3.4 Per ancangan Sistem
Dari uraian diatas maka akan dibuat suatu sistem pendukung keputusan tentang Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Notebook
Berbasis Web Dengan Metode Multi-Attribute Decision Making. Untuk
lebih jelasnya tentang perancangan sistem maka dapat digambarkan melalui diagram konteks berikut :
420 , 2 393 , 48 423 , 45 952 , 29 952 , 29
1= + + =
V 670 , 3 393 , 48 423 , 45 952 , 29 423 , 45 2 = + + = V 910 , 3 393 , 48 423 , 45 952 , 29 393 , 48
3 = + + =
3.4.1 Diagr am Konteks
Diagram ini menjelaskan tentang aliran data secara umum. Pada diagram kontek ini terdapat tiga exsternal entity yaitu pimpinan, user cabang dan admin.
Info Hasil SPK Info data Produk Data Produk
Akses Admin user_password
Hasil Rekomendasi Produk Bobot Kriteria Produk Yang Dipilih List Data Produk 0 Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Notebook + ADMIN USER
Gambar 3.5 Diagram Kontek Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Notebook
3.4.2 Diagr am Ber jenjang
Diagram Berjenjang berguna untuk menunjukkan proses apa saja yang terjadi didalam sistem pengambilan keputusan secara berjenjang atau per tahap proses, mulai dari level yang paling tinggi hingga level yang paling rendah hingga diagram tersebut tidak bisa dipecah lagi.
Diagram berjenjang ini terdiri dari top level, level 0, dan level 1, pada level 0 terdapat 2 bagian yaitu:
a. Manajemen Data Administrasi (1) b. Sistem Pendukung Keputusan (2)
Level 1 merupakan bagian yang ada dalam level 0, untuk level 1 terdapat 6 bagian yaitu:
[image:61.612.130.500.174.277.2]d. Penentuan Kriteria Produk yang diinginkan (2.2.p) e. Perhitungan Pencarian Keputusan (2.3.p)
f. Laporan SPK (2.4.p)
Diagram ini bisa dilihat pada Gambar 3.10 dibawah ini.
Ga mbar 3.6 Diagram Berjenjang Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Notebook
3.4.3 Diagram Alir Data (Data Flow Diagr am (DFD)
DFD merupakan alat yang digunakan dalam metodologi pengembangan sistem terstruktur (Structure Analysis Desigh). DFD
[image:62.612.136.495.213.438.2]Beberapa simbol yang digunakan dalam pendesainan DFD yaitu :
a. Eksternal Entity (Kesatuan luar) atau Boundry (batas sistem) batas sistem yang memisahkan suatu sistem dengan lingkungan luarnya. Sistem akan menerima input dan menghasilkan output kepada lingkungan luarnya.
b. Data Flow (Arus Data) Arus data mengalir diantara proses (process), simpanan data (data story), dan kesatuan luar (entity).
c. Procces (proses) suatu proses merupakan kegiatan atau kerja yang dilakukan oleh orang, mesin atau komputer dari hasil suatu arus data yang masuk ke dalam proses untuk dihasilkan arus data yang keluar dari proses.
d. Data Story (Penyimpanan data) simpanan data merupakan simpanan dari data yang dapat menyimpan files atau data-data yang didapat. Untuk DFD dibawah ini akan menjelaskan bagaimana bentuk perubahan data dalam SPK mulai dari input yang mestinya masuk kedalam database untuk digunakan pada proses selanjutnya dan ada pada yang tidak disimpan. Dalam SPK ini diagram alir datanya sebagai berikut.
3.4.4 DFD Level 0
Pada DFD level 0 dibawah ini akan digambarkan sistem pengambilan keputusan secara garis besar, dimana dalam hal ini terdapat 3 orang user yang dapat mengakses sistem tersebut, yaitu :
a. user : user biasa yang hanya dapat melihat dan mencoba sistem sehingga tidak bisa memanajemen data dalam sistem.
b. Admin : dalam sistem pendukung kepuusan ini, user ini dapat mengakses seluruh data dalam sistem dan melihat data yang ada, dalam pengolahan data admin diberi hak akses untuk menghapus data yang sekitarnya kurang atau tidak sesuai dengan sistem yang ada. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 3.11
Info Hasil SPK
Data SPK Data Produk
Data Produk Data Admin Info data Produk
Data Produk Akses Admin user_password
Hasil Rekomendasi Produk Bobot Kriteria Produk Yang Dipilih
List Data Produk
USER ADMIN 1 Manajemen Data Administrasi + 2 Proses SPK + 1 User 2 Produk 2 Produk 6 SPK
Gambar 3.7 Gambar DFD level 0
3.4.5 DFD Level 1
[image:64.612.132.510.340.534.2]3.4.5.1 DFD Level 1 Sub Proses Manajemen data administr asi
Pada proses Manajemen data administrasi didalamnya terdiri dari dua proses yaitu pengecekan hak akses dan pengolahan data produk. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Data Produk Data Admin
Info data Produk Data Produk Akses Admin user_password ADMIN 1 User 2 Produk 1 Pengecekan Hak akses 2 Pengolahan Data Produk
Gambar 3.8 DFD Level 1 Sub Proses Manajemen data administrasi
3.4.5.2 DFD Level 1 Sub Proses Sistem Pendukung Keputusan
Pada proses system pendukung keputusan ini terdapat beberapa proses yaitu proses catalog produk, penentuan kriteria produk yang diinginkan, perhitungan pencarian keputusan dan laporan spk. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
[image:65.612.162.501.176.269.2] [image:65.612.138.469.462.673.2]Info Hasil SPK
[Data SPK]
Data SPK Kiteria Menurut User
Data Produk Pilihan User Data Produk
Hasil Rekomendasi Produk
Bobot Kriteria Produk Yang Dipilih
List Data Produk
USER 2 Produk 6 SPK 1 Katalog Produk 2 Menentukan Kriteria Produk yang diinginkan 3 Perhitungan Pencarian Keputusan 4 Laporan SPK ADMIN
3.4.6 Desain Database.
Komponen utama dari sistem pengambilan keputusan adalah basis data, karena didalamnya tersimpan berbagai macam jenis data yang diperlukan dalam operasi SPK. Makin bervariasi dan besar data yang digunakan maka peran basis data dalam mengoperasikan makin besar,
data yang kompleks dalam SPK bila tidak dilakukan pengaturan akan menyulitkan didalam memanggil data yang diperlukan. Duplikasi data dalam jumlah besar akan membuat kinerja SPK makin lambat sehingga penyederhanaan menjadi pilihan yang mutlak.
Misalnya, adanya beberapa data yang sama tetapi memiliki kegunaan yang berbeda atau adanya data yang terpisah satu sama lain Meskipun digunakan proses yang sama, dengan basis data dilakukan penggabungan data yang sama (hanya menggunakan satu data) atau bisa juga dengan memberikan kode sebagai penghubung antar kelompok data sehingga bisa dipanggil dengan kode tersebut. Maka proses pembuatan basis data merupakan hal yang mutlak dalam SPK.
Untuk pemodelan desain database penulis menggunakan tools Power designer 11 dengan menggambarkan CDM (Conteptual Data Model) dan PDM Phisical Data Model) sebagai generate CDM.
3.4.6.1 CDM (Conteptual Data Model).
relationship. Model menggunakan CDM digambarkan seperti pada Gambar 3.10
m emiliki pengujian Produk id_produk nama_p uraian_p harga memory hardisk os vga <pi> Integer
Variable characters (15) Integer Integer Integer Integer Integer Integer <M> Identifier_1 <pi> SPK id_spk ip_user waktu_uji <pi> Integer
Variable characters (15) Variable characters (15)
<M> Identifier_1 <pi> user id_user userid passid nam a_u <pi> Integer
Variable characters (10) Variable characters (10) Variable characters (15)
<M>
Identifier_1 <pi>
Gambar 3.10 CDM (Conteptual Data Model ).
3.4.6.2 PDM (Phisical Data Model).
PDM (Phisical Data Model) ini merupakan hasil generate dari CDM yang menggambarkan databse secara fisik. entitas – entitas pada CDM akan menghasilkan table – table yang sudah ternomalisasi. Model dengan menggunakan PDM digambarkan sebagai Gambar 3.15
FK_SPK_MEMILIKI__PRODUK Produk id_produk nama_p uraian_p harga memory hardisk os vga integer varchar(15) integer integer integer integer integer integer <pk> SPK id_spk id_produk ip_user waktu_uji integer integer varchar(15) varchar(15) <pk> <fk> user id_user userid passid nama_u integer varchar(10) varchar(10) varchar(15) <pk>
[image:67.612.133.500.510.671.2]3.7 Kamus Data
Kamus data digunakan untuk mendiskripsikan table. Adapun deskripsi dari masing – masing tabel yang digunakan dalam sistem ini adalah sebagai berikut.
Gambar 3.12 Tabel User
Gambar 3.13 Tabel produk
[image:68.612.146.516.186.287.2] [image:68.612.146.515.322.485.2] [image:68.612.148.515.519.655.2]IMPLEMENTASI SISTEM
Pada bab ini akan di bahas implementasi program dari hasil analisa dan perancangan sistem pada bab sebelumnya. Pada penjelasan implementasi sistem ini akan terbagi menjadi dua bagian yaitu : implementasi halaman umum dan implementasi halaman admin.
4.1 Halaman Umum
Halaman ini merupakan halaman yang dipergunakan oleh user untuk melakukan pemilihan produk dan melakukan pengujian terhadap produk – produk yang ditawarkan. Adapaun tampilan halaman umum ini adalah sebagai berikut :
[image:69.612.134.504.406.662.2]Adapun penjelasan dari masing masing menu adalah sebagai berikut : § Menu Home
Menu ini adalah menu untuk menampilkan halaman utama dari website.
§ Menu Catalog
Pada menu ini akan di tampilkan daftar barang / laptop yang dapat di pilih oleh user untuk kemudian dilakukan pengujian terhadap produk tersebut untuk mengetahui produk mana yang lebih baik dari produk – produk yang lainnya.
Berikut tampilan halaman catalog :
[image:70.612.151.520.338.595.2]§ Menu Serv-DSS
Menu ini merupakan menu untuk melakukan pengujian dari beberapa produk yang telah dipilih sebelumnya, sebelum mengetahui hasil rekomendasi produk sesuai dengan metode yang di terapkan maka user diharapkan mengisi level tingkat kepentingan
[image:71.612.148.522.258.520.2]kriteria-kriteria yang dipergunakan. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.3 berikut :
Gambar 4.3 Halaman pengujian spk
Gambar 4.4 Hasil perhitungan SPK
4.2 Halaman Administrator
Halaman ini dipergunakan oleh pegawai / admin website untuk melakukan input data produk dan dapat juga mengetahui data perhitungan atau pengujian oleh masing – masing user. Sebelum memasuki halaman administrator, maka user diharuskan login terlebih dahulu pada halaman login berikut :
[image:72.612.169.486.78.316.2] [image:72.612.194.445.550.647.2]Setelah authentikasi login cocok maka user admin akan diarahkan pada halaman administrator sebagai berikut :
Gambar 4.6 Halaman Administrator
Pada halaman administrator ini terdapat beberapa menu yang terkait dengan hak akses administrator yaitu :
§ Menu In-Produk
Menu ini dipergunakan oleh administrator untuk menambahkan data – data produk yang di tawarkan.
§ User Serv
Menu ini dipergunakan oleh administrator untuk melihat data2 pengujian produk yang dilakukan oleh user beserta hasil pengujiannya.
§ Logout
[image:73.612.149.504.129.328.2]UJ I COBA dan EVALUASI
5.1 Uji CobaDalam bab ini akan dibahas bagaimana proses uji coba jalannya program dalam membantu menentukan produk terbaik dari beberapa pilihan produk dengan beberapa kriteria yaitu Harga, kapasitas Memory, Kapasitas Hardisk, Sistem Operasi dan kapasitas VGA.
Dalam proses uji coba ini akan melibatkan tiga buah proses yaitu: a. Proses pemilihan produk
Gambar 5.1 Proses Pemilihan Produk
[image:74.612.140.510.278.540.2]melakukan proses pengujian terhadap produk. Sebagai bahan uji coba, penulis akan melakukan pengujian terhadap produk – produk berikut : i. Asus
ii. Toshiba iii. Acer iv. Hasee v. Byon
b. Proses Penentuan Bobot Kriteria
Proses selanjutnya adalah menentukan bobot kriteria pengujian, pada proses ini user diharapkan mengisi level dari setiap bobot kriteria, level dari tiap – tiap kriteria dinilai dengan angka 1 (tidak penting) sampai dengan angka 5 (sangat penting) dimana semakin tinggi nilainya maka semakin tinggi pula tingkat kepentingannya. Untuk beberapa produk yang dipilih pada langkah sebelumnya maka penulis melakukan uji coba dengan memberikan bobot kriteria sesuai dengan gambar berikutt :
Gambar 5.2 Level Kriteria c. Proses Hasil Sistem Pendukung Keputusan
[image:75.612.166.486.432.557.2]pemberian bobot kriteria di atas. Berikut hasil dari perhitungan dengan menggunakan metode WP terhadap produk – produk yang telah dipilih.
Gambar 5.3 Hasil Proses Sistem Pendukung Keputusan
Gambar 5.4 Hasil Perhitungan Sistem Pendukung Keputusan
5.2 Evaluasi
[image:76.612.165.471.304.526.2]PENUTUP
6.1 KesimpulanDalam merancang dan mengimplementasikan aplikasi sistem pendukung keputusan pembelian notebook ini dapat diambil kesimpulan antara lain :
Dengan adanya ”sistem pendukung keputusan pembelian notebook”, proses pemilihan laptop dapat dilakukan dengan mudah dikarenakan system memiliki Alternatif dan Kriteria laptop yang merupakan hasil rekomendasi pembelian.
Dengan adanya ”sistem pendukung keputusan pembelia
