ANALISIS DAN PERANCANGAN
PROGRAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN JENIS PATI SINGKONG SEBAGAI BAHAN BAKU EDIBLE FILM MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED
PRODUCT DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING BERBASIS PHP
Dedi Dermawan
Binus University, Jalan K.H. Syahdan no. 9, Palmerah, Jakarta (11480), Indonesia xie_liangming@yahoo.com
Rojali S.Si., M.Si.
Binus University, Jalan K.H. Syahdan no. 9, Palmerah, Jakarta (11480), Indonesia Rojali@binus.edu
dan
Ricky Aditya S.Si., M.Sc.
Binus University, Jalan K.H. Syahdan no. 9, Palmerah, Jakarta (11480), Indonesia Riaditya@binus.edu
ABSTRAK
Technological developments affecting the variation of the shape and packaging technology as a way to protect and extend the shelf life of food results. Now, the use of plastic as a packaging material increases. In fact, this synthetic packaging can actually damage health and the environment.
Therefore, the edible film is used as an alternative packaging. Edible films made from starch polysaccharide component-based so cassava starch utilization has the potential to save on production costs. To get the maximum cassava starch itself, the need for the selection of superior varieties of cassava starch which produces the most. The selection is based on the type of starch age harvest, the crop and the starch content of its own. For the problem of multi-attribute decision making, the use of two simple additive weight method and the weighted product method in order to obtain the best results. The design of the program will use a common programming language PHP.
Keywords: Edible Films, Cassava Starch, Simple Additive Weight, Weighted Product, Multi Attribute Decision Making, PHP.
ABSTRAK
Perkembangan teknologi mempengaruhi variasi bentuk dan teknologi pengemasan sebagai salah satu cara melindungi dan memperpanjang umur simpan hasil makanan. Kini, penggunaan plastik sebagai bahan kemasan meningkat. Faktanya, kemasan sintetik ini justru dapat merusak kesehatan dan lingkungan. Karena itu, digunakanlah edible film sebagai kemasan alternatif. Edible film dibuat dari komponen berbahan dasar polisakarida pati sehingga pemanfaatan pati singkong berpotensi menghemat biaya produksi. Untuk mendapatkan pati singkong yang maksimal itu sendiri, perlu adanya pemilihan jenis singkong unggul yang menghasilkan pati terbanyak. Pemilihan jenis pati didasari dari usia panen, hasil panen serta kadar patinya sendiri. Untuk masalah multi attribute decision making, maka digunakan dua metode simple additive weight dan metode weighted product guna mendapatkan hasil yang terbaik. Perancangan program akan menggunakan bahasa pemrograman PHP yang umum.
Kata kunci: Edible Film, Pati Singkong, Simple Additive Weight, Weighted Product, Multi Attribute Decision Making, PHP.
PENDAHULUAN
Pengemasan makanan banyak menggunakan bahan sintetik yang berbahaya bagi lingkungan, dan edible film yang terbuat dari pati singkong menjadi alternatif bahan pengemas, pengikat, dan barrier yang ramah lingkungan dan ekonomis. Singkong sendiri memiliki banyak varietas sehingga perlu memilih jenis mana yang terbaik jika akan dijadikan sebagai bahan baku pembuatan edible film yang mengutamakan pati singkong tersebut sebagai bahan utamanya. Sistem Pengambilan Keputusan akan membantu memilih varietas yang akan digunakan dengan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product sekaligus membandingkan apakah hasil dari kedua metode sama atau tidak.
METODE PENELITIAN
Metodologi penulisan skripsi ini yaitu analisis, perancangan dan studi pustaka. Analisis dilakukan terhadap permasalahan awal, lalu solusi pemecahan masalah, mengumpulkan seluruh data jenis varietas singkong yang dikeluarkan dari www.litbang.deptan.go.id, lalu diproses menggunakan metode Weighted Product dan Simple Additive Weighted. Perancangan dilakukan terhadap perancangan program pengambil keputusan meliputi input, output, serta proses yang dibutuhkan.
perancangan layar awal dan diagram UML untuk membantu proses pembuatan program. Studi pustaka dilakukan penulis dalam mencari sumber buku, artikel, dan literatur melalu media internet yang berhubungan dengan topik penelitian skripsi. Penulis kemudian mempelajari dan memahami materi tersebut sebagai penunjang dalam kaitannya dengan materi yang di pilih.
HASIL DAN BAHASAN
Penulis akan menjelaskan dengan singkat kasus permasalahan awal yang akan dibahas secara manual dengan metode Weighted Product dan Simple Additive Weighting.
Data permasalahan awal, yaitu :
Seorang pengusaha akan memilih jenis ubikayu yang akan ditanam sebagai bahan baku industri edible filmnya. kriteria yang ditanam mengharuskan kadar pati yang terbanyak untuk bahan baku edible filmnya. Si pengusaha tersebut memiliki beberapa kriteria ketentuan dalam memilih jenis ubikayu itu, seperti usia panen yang singkat, hasil panen yang berlimpah dan memiliki kadar pati yang tinggi.
Tabel 1 Data Permasalahan Awal
Jenis Kriteria Biaya Keuntungan Keuntungan
Bobot Kriteria 0,2 0,35 0,45
No. Varietas Kriteria
Umur (Bulan)
Potensi Hasil (Ton/Ha) Kadar Pati (%)
1. Adira-1 7 22 45%
2. Adira-2 8 21 41%
3. Adira-4 10,5 35 22%
4. Malang-1 9 36,5 36%
5. Malang-2 8 31,5 36%
6. Malang-4 9 39,7 32%
7. Malang-6 9 36,41 32%
8. Darul Hidayah 8 102,10 31,52%
9. UJ-3 8 35 27%
10. UJ-5 8 38 30%
11. Muara 7 30 26,9%
12. SPP 10 30 35,4%
13. Valenca 7 20 33,1%
14. Bogor 8 30 30,9%
Pembahasan Dengan Metode Weighted Product Langkah 1 perbaikan bobot :
Pertama kita akan mendefinisikan sendiri tabel yang berisi kelompok nilai dari kriteria yang ada.
Datanya akan terlihat dalam tabel di bawah ini.
Tabel 2 Nilai Bobot Kriteria
Nilai Bobot Keterangan Bobot Kriteria
10 45% Sangat Penting Tertinggi
9 40% Lebih Penting
8 35% Penting
7 30% Lumayan Penting
6 25% Cukup Penting
5 20% Agak Penting
4 15% Kurang penting
3 10% Mungkin Penting
2 5% Mungkin Tidak Penting
1 0% Tidak penting Terendah
Rumus :
W yang baru =
∑
Perbaikan bobot :
C 5
5 8 10 5
23 0,217 C 8
5 8 10 8
23 0,348 C 10
5 8 10 10
23 0,435
Langkah ke 2. Hitung nilai vektor S nya dengan rumus : Si = ∏ X ; dengan i = 1,2,...,m
S1 = (7 -0,217) (22 0,348) (0,45 0,435) = 1,358 S2 = (8 -0,217) (21 0,348) (0,41 0,435) = 1,246 S3 = (10,5 -0,217) (35 0,348) (0,22 0,435) = 1,071 S4 = (9 -0,217) (36,5 0,348) (0,36 0,435) = 1,392 S5 = (8 -0,217) (31,5 0,348) (0,36 0,435) = 1,357 S6 = (9 -0,217) (37 0,348) (0,32 0,435) = 1,329 S7 = (9 -0,217) (36,41 0,348) (0,32 0,435) = 1,321 S8 = (8 -0,217) (102,1 0,348) (0,3152 0,435) = 1,928 S9 = (8 -0,217) (35 0,348) (0,27 0,435) = 1,242 S10 = (8 -0,217) (38 0,348) (0,30 0,435) = 1,338 S11 = (7 -0,217) (30 0,348) (0, 2690,435) = 1,209 S12 = (10 -0,217) (30 0,348) (0,3540,435) = 1,261 S13 = (7 -0,217) (20 0,348) (0,3310,435) = 1,149 S14 = (8 -0,217) (30 0,348) (0,3090,435) = 1,248
Langkah ke 3. Hitung nilai vektor V atau perankingannya dengan rumus :
V ∏
!
"# $%&
∏!"# ' $%()& ; atau Vi = *+
∑ *+ dengan i = 1, 2, ... , m
V 1,358
18,449 0,074 V 1,246
18,449 0,068 V 1,071
18,449 0,058 V. 1,392
18,449 0,075 V/ 1,357
18,449 0,074
V0 1,329
18,449 0,072 V1 1,321
18,449 0,072 V2 1,928
18,449 0,105 V3 1,242
18,449 0,067 V4 1,338
18,449 0,073
V 1,209
18,449 0,066 V 1,261
18,449 0,068 V 1,149
18,449 0,062 V. 1,248
18,449 0,068
Hasilnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 3Hasil Metode Weighted Product
No. Varietas Nilai Vektor V Ranking
1. Adira-1 0,074 3
2. Adira-2 0,068 8
3. Adira-4 0,058 14
4. Malang-1 0,075 2
5. Malang-2 0,074 3
6. Malang-4 0,072 6
7. Malang-6 0,072 6
8. Darul Hidayah 0,105 1
9. UJ-3 0,067 11
10. UJ-5 0,073 5
11. Muara 0,066 12
12. SPP 0,068 8
13. Valenca 0,062 13
14. Bogor 0,068 8
Pembahasan Dengan Metode Simple Additive Weighting Langkah pertama, yaitu :
Mengubah nilai data awal dengan menggunakan bantuan dari Fuzzy set.
Hasilnya akan terlihat dibawah ini dalam bentuk tabel.
Tabel 4 Data Awal Fuzzy Set
Jenis Kriteria Biaya Keuntungan Keuntungan
Bobot Kriteria 0,2 0,35 0,45
No. Varietas Kriteria
Umur (Bulan)
Potensi Hasil (Ton/Ha) Kadar Pati (%)
1. Adira-1 0,166 0,11 0,8
2. Adira-2 0,333 0,11 0,8
3. Adira-4 0,833 0,22 0,4
4. Malang-1 0,5 0,22 0,7
5. Malang-2 0,333 0,22 0,7
6. Malang-4 0,5 0,22 0,6
7. Malang-6 0,5 0,22 0,6
8. Darul Hidayah 0,333 1 0,6
9. UJ-3 0,333 0,22 0,5
10. UJ-5 0,333 0,22 0,5
11. Muara 0,166 0,22 0,5
12. SPP 0,666 0,22 0,7
13. Valenca 0,166 0,11 0,6
14. Bogor 0,333 0,22 0,6
Langkah ke 2, yaitu :
Normalisasi data awal yang telah disubah dengan fuzzy. Rumus normalisasi berdasarkan jenis kriteria:
Normalisasi jika kriteria bernilai biaya maka rumusnya adalah : Rij = '5+6)
5+6
Normalisasi jika kriteria bernilai keuntungan maka rumusnya adalah : Rij = 5+6
789 '5+6)
R11 = 0,166 / 0,166 = 1 R21 = 0,166 / 0,333 = 0,5 R31 = 0,166 / 0,833 = 0,2 R41 = 0,166 / 0,5 = 0,33 R51 = 0,166 / 0,333 = 0,5 R61 = 0,166 / 0,5 = 0,33 R71 = 0,166 / 0,5 = 0,33
R81 = 0,166 / 0,333 = 0,5 R91 = 0,166 / 0,333 = 0,5 R101 = 0,166 / 0,333 = 0,5 R111 = 0,166 / 0,166 = 1 R121 = 0,166 / 0,666 = 0,25 R131 = 0,166 / 0,166 = 1 R141` = 0,166 / 0,333 = 0,5
R12 = 0,11 / 1 = 0,11 R22 = 0,11 / 1 = 0,11 R32 = 0,22 / 1 = 0,22 R42 = 0,22 / 1 = 0,22 R52 = 0,22 / 1 = 0,22 R62 = 0,22 / 1 = 0,22 R72 = 0,22 / 1 = 0,22 R82 = 1/ 1 = 1 R92 = 0,22 / 1 = 0,22 R102 = 0,22 / 1 = 0,22 R112 = 0,22 / 1 = 0,22 R122 = 0,22 / 1 = 0,22 R132 = 0,11 / 1 = 0,11 R142 = 0,22 / 1 = 0,22
R13 = 0,8 / 0,8 = 1 R23 = 0,8 / 0,8 = 1 R33 = 0,4 / 0,8 = 0,5 R43 = 0,7 / 0,8 = 0,875 R53 = 0,7 / 0,8 = 0,875 R63 = 0,6 / 0,8 = 0,75 R73 = 0,6 / 0,8 = 0,75 R83 = 0,6 / 0,8 = 0,75 R93 = 0,5 / 0,8 = 0,625 R103 = 0,5 / 0,8 = 0,625 R113 = 0,5 / 0,8 = 0,625 R123 = 0,7 / 0,8 = 0,875 R133 = 0,6 / 0,8 = 0,75 R143 = 0,6 / 0,8 = 0,75
Hasil normalisasinya akan diubah ke matriks R kemudian dijadikan tabel vektor S seperti dibawah ini, yaitu :
Tabel 5 Hasil Normalisasi atau Vektor S
Jenis Kriteria Biaya Keuntungan Keuntungan
Bobot Kriteria 0,2 0,35 0,45
No. Varietas Kriteria
Usia Panen Hasil Panen Kadar Pati
1. Adira-1 1 0,11 1
2. Adira-2 0,5 0,11 1
3. Adira-4 0,2 0,22 0,5
4. Malang-1 0,33 0,22 0,875
5. Malang-2 0,5 0,22 0,875
6. Malang-4 0,33 0,22 0,75
7. Malang-6 0,33 0,22 0,75
8. Darul Hidayah 0,5 1 0,75
9. UJ-3 0,5 0,22 0,625
10. UJ-5 0,5 0,22 0,625
11. Muara 1 0,22 0,625
12. SPP 0,25 0,22 0,875
13. Valenca 1 0,11 0,75
14. Bogor 0,5 0,22 0,75
Langkah terakhir adalah menentukan perankingan atau Vektor V dari alternatif, dengan rumus : Vi = ∑ Wj Rij
keterangan
Wj = nilai bobot , dimana ∑:; 1 Rij = Nilai dari Matriks R (ternormalisasi)
V1 = (1 x 0,2) + (0,11 x 0,35) + (1 x 0,45) = 0,6885 V2 = (0,5 x 0,2) + (0,11 x 0,35) + (1 x 0,45) = 0,5885 V3 = (0,2 x 0,2) + (0,22 x 0,35) + (0,5 x 0,45) = 0,342 V4 = (0,33 x 0,2) + (0,22 x 0,35) + (0,875 x 0,45) = 0,53675 V5 = (0,5 x 0,2) + (0,22 x 0,35) + (0,875 x 0,45) = 0,57075 V6 = (0,33 x 0,2) + (0,22 x 0,35) + (0,75 x 0,45) = 0,4805 V7 = (0,33 x 0,2) + (0,22 x 0,35) + (0,75 x 0,45) = 0,4805 V8 = (0,5 x 0,2) + (1 x 0,35) + (0,75 x 0,45) = 0,7875 V9 = (0,5 x 0,2) + (0,22 x 0,35) + (0,625 x 0,45) = 0,45825 V10 = (0,5 x 0,2) + (0,22 x 0,35) + (0,625 x 0,45) = 0,45825 V11 = (1 x 0,2) + (0,22 x 0,35) + (0,625 x 0,45) = 0,55825 V12 = (0,25 x 0,2) + (0,22 x 0,35) + (0,875x 0,45) = 0,52075 V13 = (1 x 0,2) + (0,11 x 0,35) + (0,75 x 0,45) = 0,576 V14 = (0,5 x 0,2) + (0,22 x 0,35) + (0,75 x 0,45) = 0,5145
Tabel 6 Hasil Akhir Metode Simple Additive Weighting
No. Varietas Nilai Vektor V Ranking
1. Adira-1 0,6885 2
2. Adira-2 0,5885 3
3. Adira-4 0,342 14
4. Malang-1 0,5367 7
5. Malang-2 0,57075 5
6. Malang-4 0,4805 10
7. Malang-6 0,4805 10
8. Darul Hidayah 0,7875 1
9. UJ-3 0,45825 12
10. UJ-5 0,45825 12
11. Muara 0,55825 6
12. SPP 0,52075 8
13. Valenca 0,576 4
14. Bogor 0,5145 9
Hasil Pembahasan dengan kedua metode sama-sama menentukan varietas unggul Darul Hidayah sebagai varietas terbaik dengan peringkat 1.
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan dari penulisan skripsi ini adalah mendapatkan hasil varietas singkong Darul Hidayah yang terbaik dari yang lainnya, serta menjelaskan bahwa perhitungan sistem pengambilan keputusan dengan metode Weighted Product dan Simple Additive Weighting tidak sama. Saran yang dapat disampaikan dari penulisan skripsi ini adalah menambahkan metode sistem pengambilan keputusan yang akan digunakan dalam penelitan berikutnya serta menambahkan data sampel yang diuji.
REFERENSI
Anhar. 2010. PHP & MySQL Secara Otodidak. Jakarta: Agromedia Pustaka.
Arifin, Zainal. 2011. 36 Menit Belajar Komputer: PHP dan MySQL. Jakarta: Elex Media Komputindo.
Kolybaba, M., dkk. 2003. Biodegradable Polymers: Past, Present, and Future.The Society for Engineering in Agricultural, Food, and Biological Systems. RRV03 (0007)
Novita, 2012. Sistem Pendukung Keputusan untuk Proses Penentuan Rumah Tangga Miskin Menggunakan Metode Weighted Product. Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer.
Universitas Braijaya
Pranamuda, H. 2001. Pengembangan Bahan Plastik Biodegradable Berbahan baku Pati Tropis.
Bioteknologi untuk Indonesia Abad 21. Jakarta
Pressman, R. S. (2012). Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi Edisi 7 Buku 1. Yogyakarta:
ANDI Yogyakarta.
Pressman, R. S. (2012). Rekayasa Peranngkat Lunak Pendekata Praktisi Edisi 7 Buku 2. Yogyakarta:
ANDI Yogyakarta.
Shneiderman, B., 1998, Designing the User Interface – Strategies for Effective Human - Computer Interaction, Third Edition, Addison-Wesley, USA.
Solichin, Achmad. 2009. Pemrograman Web dengan PHP dan MySql. Jakarta: Universitas Budi Luhur. 2009.
Tabel Jenis Singkong - Pedoman Teknis Pengelolaan Produksi Ubi Kayu 2013.
diakses 2 Juli 2014 dari
www.tanamanpangan.deptan.go.id/filesPednisUbik_2013.pdf
RIWAYAT PENULIS
Dedi Dermawan lahir di kota Bandar Lampung pada 10 Februari 1988. Penulis menamatkan pendidikan S1 di Universitas Bina Nusantara dalam bidang Teknik Informatika dan Matematika pada tahun 2014.
