RANCANG BANGUN SISTEM PENILAIAN KINERJA IRIGASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (FAHP) DAN FUZZY MCDA

A-285 ISBN 978-979-18342-1-6

RANCANG BANGUN SISTEM PENILAIAN KINERJA IRIGASI DENGAN

MENGGUNAKAN METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (FAHP)

DAN FUZZY MCDA

Diah Asri Sawitria, Nadjadji Anwarb, Supanic

Program Pasca Sarjana Teknik Sipil Institut Teknologi Sepuluh Nopember Program Studi Manajemen Aset

a

Mahasiswa Program Pasca Sarjana Gayung Kebonsari Timur 29 Surabaya

08179342673 asrisawitri@yahoo.com b Dosen Pembimbing I nadjadji@ce.its.ac.id c Dosen Pembimbing II supani@ce.its.ac.id ABSTRAK

Tingkat keberhasilan pelaksanaan fungsi irigasi tergantung dari performa atau kinerja sistem irigasi yang ada, sehingga perlu dilakukan penilaian kinerja irigasi. Pakar yang dilibatkan dalam penilaian kinerja irigasi mengandung beberapa

vagueness dan ketidakpresisian dalam melakukan penilaian kinerja, sehingga perlu adanya metode yang mengakomodir

hal tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sistem penilaian kinerja yang dapat mengakomodir vagueness dan ketidakpresisian penilaian yang dilakukan pakar serta menilai kinerja irigasi. Sistem dirancang dengan memperhatikan kebutuhan input, proses dan output. Penentuan indikator kinerja dilakukan dengan wawancara dan studi pustaka. Analisa yang digunakan untuk menentukan bobot indikator dan menilai kinerja menggunakan konsep fuzzy yaitu Fuzzy AHP dan Fuzzy MCDA. Fuzzy AHP menggabungkan konsep Fuzzy dan konsep Hirarki dalam suatu sistem yang kompleks seperti pada proses penilaian kinerja irigasi. Dengan menggunakan konsep fuzzy untuk penilaian kinerja menghasilkan hasil yang lebih mendekati penilaian yang dilakukan manusia (humansitik), mempercepat waktu perhitungan. Penilaian kinerja irigasi menghasilkan rangking bobot indikator sbb: ketersediaan debit (0,264), kondisi fisik jaringan irigasi (0,231), organisasi personalia (0,205), produktifitas tanam (0,154), sarana penunjang OP (0,064), P3A / HIPPA (0,043) dan dokumentasi (0,040). sedangkan untuk rangking kinerja Daerah irigasi adalah Daerah Irigasi Grinting (0,640), Ranugrati (0,603) dan Candilimo (0,575)

Kata kunci : Kinerja irigasi, Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP), Sistem Penilaian Kinerja Irigasi PENDAHULUAN

Irigasi sebagai usaha untuk mengalirkan air ke lahan sawah merupakan salah satu faktor tidak langsung penunjang keberhasilan produktifitas tanaman padi. Tingkat keberhasilan pelaksanaan fungsi irigasi tergantung dari performa atau kinerja sistem irigasi yang ada, sehingga perlu dilakukan penilaian kinerja irigasi. Dalam memberikan penilaian, pakar kadang tidak pasti dengan keputusannya dalam arti bahwa nilai yang diberikan berada dalam suatu range tertentu (tidak dalam nilai crisp). Selain itu, kadang juga muncul permasalahan vagueness dan ketidakpresisian oleh pakar dalam memberikan keputusannya. Salah satu metode untuk menyelesaikan permasalahan

vagueness dan ketidakpresisian suatu informasi

adalah dengan merepresentasikan vagueness dan ketidakpresisian dari parameter menggunakan fuzzy number. Proses penilaian kinerja sistem irigasi dengan metode Fuzzy Analytical Hierarchy

Process akan lebih efektif dan efisien jika

dituangkan dalam sebuah model pengukuran kinerja daerah irigasi yang berupa aplikasi berbasis komputer. Dalam upaya untuk meningkatkan

kualitas penilaian kinerja irigasi dengan FAHP dan FMCDA, maka dikembangkan suatu sistem yang berbasiskan komputer untuk mengurangi kompleksitas dengan otomatisasi perhitungan dan memudahkan pengelolaan data penilaian kinerja irigasi yang terintegrasi dan dapat berfungsi sebagai sistem pendukung keputusan penanganan daerah irigasi maka diharapkan pengambilan keputusan yang berhubungan dengan penanganan daerah irigasi dapat dilakukan secara tepat sasaran. METODE

Metodologi dalam penelitian ini dibagi menjadi dua yang pertama adalah perancangan sistem penilaian kinerja termasuk di dalamnya penentuan indikator kinerja dan pembuatan hirarki. Yang kedua adalah penilaian kinerja irigasi

1. Perancangan Sistem

Tahap ini merupakan pembuatan dari konseptual desain sistem penilaian kinerja irigasi ssecara garis besar dan mem-breakdown-nya untuk membangun sistem yang sesungguhnya. Beberapa aktifitas yang dilakukan dalam tahap ini adalah :

A-286

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah 2009 Desain Proses

Beberapa proses dibutuhkan untuk mengolah data input menjadi output yang berupa informasi yang diharapkan. Beberapa proses tersebut antara lain 1. Proses perhitungan dengan metode Fuzzy AHP,

pembuatan matrik synthetic pairwise comparison.

2. Proses perhitungan dengan metode Fuzzy MCDA, pembuatan matrik Synthetic Decision. Dalam Desain proses dibuat Diagram konteks dan diagram alur data untuk mengambarkan tahapan proses yang harus dilalui mulai dari tahap input data sampai dengan tahap akhir yaitu menghasilkan output Berikut ini adalah tahapan proses penilaian kinerja irigasi :

1. Menghitung rasio konsistensi dengan metode AHP

2. Transformasi hasil penilaian dengan variabel linguistik ke dalam bilangan fuzzy triangular (Triangular Fuzzy Number / TFN). Seperti pada tabel di bawah ini

Tabel 1.Skala Bilangan Fuzzy Triangular B ilan gan F u z z y S k ala lin gu istik S k ala B ilan gan F u z z y

S am a P en tin g (S M p ) (1 ,1 ,3 )

S ed ik it leb ih p en tin g (S L p ) (1 ,3 ,5 )

L eb ih P en tin g (L B p ) (3 ,5 ,7 )

S an gat L e b ih P en tin g (S a L p ) (5 ,7 ,9 )

M u tlak L eb ih P en tin g (M L p ) (7 ,7 ,9 )

3. Input α untuk masing – masing user dengan skala antara 0 sampai 1 dimana α merupakan tingkat keyakinan (confdence level) user terhadap jawaban yang diberikan.

4. Perhitungan nilai matrik dari TFN menjadi nilai α left dan α right dengan menggunakan persamaan 1 s/d 5

1

2

3 4 5

5. Perhitungan matrik sintetik dari 4 responden menjadi satu matrik, diteruskan dengan perhitungan bobot fuzzy. Dengan persamaan 6 dan 7

6

7

6. Perhitungan bobot crisp kriteria dengan menginputkan nilai λ (optimistic value) dengan persamaan 8

8

7. Penilaian alternatif dengan fuzzy MCDA (Multi Criteria Decision Analysis) dengan menggunakan variabel linguistik dengan skala seperti pada gambar 1

Gambar 1 Skala Variabel Linguistik Alternatif 8. Input α untuk masing – masing user dengan

skala antara 0 sampai 1 dimana α merupakan tingkat keyakinan (confdence level) user

terhadap jawaban yang diberikan

9 9. Perhitungan matrik sintetik dari 4 responden

menjadi satu matrik.

10.Perhitungan bobot crisp dengan menginputkan λ (optimistic value).

11.Perhitungan bobot untuk kriteria dari masing– masing alternatif dengan menggunakan Simple

Additive Weighting Method (SAW), dengan

mengalikan bobot dari kriteria dengan nilai dari kriteria untuk masing – masing alternatif. 12.Menentukan nilai alternatif dengan menjumlahkan nilai / bobot kriteria.

Desain Input dan Output

Proses input pada sistem ini melibatkan 2 tahapan yaitu data capture (penangkapan data) dan data

entry (pemasukan data)

Langkah-langkah Perancangan Input Secara Umum :

1. Menentukan kebutuhan Input dari sistem yang baru

2. Input yang akan dirancang dapat ditentukan dari Data Flow Diagram sistem baru yang telah dibuat.

3. Menentukan parameter dari Input

Output yang diharapkan berupa informasi terkait beberapa hal, antara lain :

1. Menentukan kebutuhan Output dari sistem yang baru

2. Output yang akan dirancang dapat ditentukan dari DAD sistem baru yang telah dibuat. 3. Menentukan parameter dari Output

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Jelek Kurang Cukup Baik Sangat baik 1

A-287 ISBN 978-979-18342-1-6

Desain Basis Data

Dalam desain data management dibuat agar aplikasi dapat berjalan dengan baik. Dalam desain basis data hal – hal yang harus dilakukan adalah Desain Struktur Data Pada tahap ini setelah DFD dan seluruh sistem dibuat, maka dirancang struktur data dari sistem penilaian kinerja irigasi.

Desain User Interface

User interface merupakan suatu sarana komunikasi antara pemakai dengan sistem, sehingga dalam melakukan desain user interface harus diperhatikan hal – hal sebagai berikut :

1. User Friendly

Dalam artian sistem ini mudah dioperasikan dan dipahami dengan adanya panduan 2. Memberi dukungan dalam pengoperasian

sistem

2. Penilaian Kinerja Irigasi

Setelah melakukan perancangan sitem tahao selanjutnya adalah melakukan penilaian kinerja irigasi dengan langkah sebagai berikut :

1. Menentukan tingkat kepentingan indikator/kriteria kinerja irigasi dan tingkat keyakinan (confidence level) responden untuk mendapatkan bobot indikator/kriteria dengan mengisi kuisioner tingkat kepentingan. 2. Bobot indikator kinerja dianalisa dengan

melakukan validasi ke responden terhadap urutan bobot indikator.

3. Menentukan nilai kondisi alternatif terhadap masing – masing indikator kinerja dan tingkat keyakinan (confidence level) responden untuk mendapatkan bobot alternatif dengan mengisi kuisioner kondisi alternatif

HASIL DAN PEMBAHASAN Perancangan sistem

Desain Proses

Pada desain proses dibuat diagram konteks yang merupakan inisialisasi awal didalmnya digambarkan sistem secara general. Didalamnya ditunjukan bagaimana relasi antar entitas yang ada dengan sistem

.

. SISTEM PENILAIAN KINERJA IRIGASI ADMIN RESPONDEN / USER Bobot kriteria Hasil penilaian Input penilaian sesuai dengan preferensi dan pengalaman Input user

Proses setelah penilaian Hasil user name dan password Hasil Proses matrik

sintetic

gambar 2 diagram konteks

Sistem memiliki 2 entitas luar yaitu administrator dan responden / user, entitas pertama administrator bertugas melakukan input user serta membuat default password untuk user, memelihara sistem serta memproses hasil perhitungan setelah proses penilaian. Selain itu administrator juga bertugas

untuk menginput data umum DI. Entitas kedua yaitu responden bertugas untuk melakukan penilaian tingkat kepentingan kriteria, penilaian kondisi alternatif dan menginputkan α sesuai dengan tingkat keyakinan terhadap jawaban yang diberikan.

Selanjutnya dibuatlah Diagram aliran data yang merupakan visualisasi sistem yang lebih mendetail dari diagram konteks. DAD dapat dilihat pada gambar 3 ADMINISTRATOR ENTRI DATA UMUM ENTRI DATA USER ENTRI KRITERIA FUZZY AHP

Record data umum

Record data user

Record data kriteria USER ENTRI TINGKAT KEPENTINGAN PROSES MATRIK SYNTHETIC

FILE MATRIK DENGAN TINGKAT KEYAKINAN

FILE DATA KRITERIA

PROSES PEMBOBOTAN

KRITERIA FILE MATRIK TINGKAT

KEPENTINGAN

FILE DATA KRITERIA FILE DATA USER FILE DATA UMUM

A-288

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah 2009

USER FILE DATA UMUM

ENTRI KONDISI DI

FILE MATRIK KONDISI DI FUZZY MCDM

FILE MATRIK KONDISI DI DENGAN TINGKAT

KEYAKINAN

FILE BOBOT ALTERNATIF PROSES MATRIK SYNTHETIC ADMNISTRATOR PROSES PEMBOBOTAN ALTERNATIF

FILE DATA KRITERIA

gambar 3 diagram aliran data Desain input dan output

Input yang dibutuhkan pada sistem penilaian kinerja irigasi adalah :

1. Input data Umum, data umum digunakan untuk mengetahui lokasi DI yang akan dinilai serta untuk kepentingan inventarisasi DI. 2. Input data User, untuk mempermudah dalam

proses pengisian matrik banding dan penilaian kondisi DI

3. Input data Kriteria,

4. Input data tingkat kepentingan, 5. Input data tingkat keyakinan 6. Input data kondisi alternatif

Output yang akan dihasilkan dari sistem adalah : 1. Bobot masing – masing kriteria/indikator

kinerja

2. Nilai kriteria untuk masing – masing daerah irigasi

3. Nilai masing – masing daerah irigasi Desain Basis data

Basis data yang digunakan dalam sistem penilaian kinerja adalah :

1. Basis Data Umum, berisi data umum daerah irigasi yang berupa luas DI, lokasi DI, Spesifikasi bangunan yang ada pada DI bersangkutan dll.

2. Basis Data User, berisi user yang akan melakukan penilaian disertai dengan default password

3. Basis Data Kriteria, berisi kriteria yang akan digunakan dalam penilaian kinerja irigasi beserta bobotnya.

4. Basis Data Matrik Banding, berisi hasil penilaian tingkat kepentingan yang dilakukan

oleh user, berisi data transformasi dari variabel linguistic ke dalam bilangan fuzzy.

5. Basis Data Matrik Sintetik, berisi hasil perhitungan untuk mendapatkan bobot kriteria 6. Basis Data Matrik alternatif, berisi hasil

penilaian kondisi DI yang sudah ditransformasikan ke dalam bilangan fuzzy. 7. Basis data Penilaian Alternatif, berisi hasil

perhitungan setelah diinputkan α (tingkat keyakinan)

8. Basis Data Bobot Alternatif berisi, hasil akhir yang berupa bobot alternatif

Basis data diatas dibuat struktur datanya agar model dapat diimplementasikan secara nyata. Desain User Interface

User interface dibagi menjadi bagian – bagian utama sebagai berikut :

1. Login 2. Kriteria 3. Fuzzy AHP 4. Fuzzy MCDA

User interface ditunjukan pada gambar 4 s/d 7.

Gambar 4 interface login

A-289 ISBN 978-979-18342-1-6

Gambar 6. Interface Fuzzy AHP

Pada interface FAHP berisi matrik banding berpasangan untuk kriteria.

Gambar 7. Interface Fuzzy MCDA (penilaian DI) Penilaian Kinerja Irigasi

Penentuan Rasio Konsistensi

Langkah pertama setelah penilaian tingkat kepentingan dengan variabel linguistik adalah mentransformasikan ke dalam bilangan crisp sesuai dengan skala AHP untuk melakukan perhitungan rasio konsistensi (2). Karena dalam konsep kefuzzian terjadi bias termasuk di dalamnya adalah ketidakkonsistenan responden, manusia penuh dengan ketidakkonsistenan (1).

Rasio

konsistensi dihitung dengan menggunakan metode AHP dengan bilangan crisp sesuai dengan skala AHP. Variabel linguistik dengan bilangan fuzzy triangular (TFN) diambil nilai tengahnya untuk diproses dengan menggunakan metode AHP (2). Perhitungan rasio konsistensi ini dilakukan untuk masing – masing responden. Berikut adalah perhitungan rasio konsitensi

Tabel 2 Rasio Konsistensi Responden 1 Level1

kinerja irigasi debit fisik tanam sarana

OP Dokumentasi Personil P3A

debit 1 1 3 5 5 1 5 fisik 1 1 3 5 5 1 7 tanam 0,333 0,333 1 3 5 0,333 1 sarana OP 0,2 0,2 0,333 1 3 0,333 5 Dokumentasi 0,2 0,2 0,2 0,333 1 0,2 3 Personil 1 1 3 3 5 1 7 P3A 0,2 0,143 1 0,2 0,333 0,14286 1 jumlah 3,933 3,876 11,533 17,533 24,333 4,00952 29

Dari hasil diatas didapat λ maks 7,762 dan CI = 0,127 sedangkan CR = 0,097 < 0,1 penilaian konsisten

Perhitungan Bobot Kriteria

Setelah hasil dari penilaian konsisten maka selanjutnya adalah perhitungan bobot kriteria dengan metode Fuzzy AHP. Yang digunakan sebagai input dalam metode ini adalah bilangan fuzzy triangular.

Tabel 3 Matrik Banding Berpasangan dengan Bilangan Fuzzy Triangular

Tabel 4 Matrik Banding Berpasangan dengan Uncertainity Factor Kriteria level 1 Responden 1 (α = 0,6 )

Kinerja Irigasi C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C1 1 1 1 1,8 2,2 3,8 4,2 5,8 4,2 5,8 1 1,8 4,2 5,8 C2 0,5556 1 1 1 2,2 3,8 4,2 5,8 4,2 5,8 1 1,8 4,2 5,8 C3 0,2632 0,455 0,263 0,455 1 1 2,2 3,8 4,2 5,8 0,263 0,455 2,2 3,8 C4 0,1724 0,238 0,172 0,238 0,263 0,455 1 1 2,2 3,8 0,263 0,455 2,2 3,8 C5 0,1724 0,238 0,172 0,238 0,172 0,238 0,263 0,455 1 1 0,172 0,238 4,2 5,8 C6 0,5556 1 0,556 1 2,2 3,8 2,2 3,8 4,2 5,8 1 1 4,2 5,8 C7 0,1724 0,238 0,172 0,238 0,263 0,455 0,263 0,455 0,172 0,238 0,172 0,238 1 1

Setelah keempat responden mengisi matrik banding berpasangan maka dilakukan perhitungan matrik sintetik dan perhitungan bobot fuzzy setelah itu

dilakukan perhitungan bobot crsip untuk masing – masing kriteria, seperti pada tabel di bawah ini

A-290

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah 2009 Tabel 5. Matrik Sintetik Kriteria Level 1

Hasil perhitungan bobot kriteria dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini.

Tabel 6 Rekapitulasi bobot kriteria

Bobot

No Kriteria

Local Global

C1 Ketersediaan debit 0,264 0,264

C2 Kondisi fisik jaringan irigasi 0,230

C2.1 Bangunan utama 0,574 0,132 C2.2 Saluran Pembawa 0,148 0,034 C2.3 Bangunan pada saluran pembawa 0,207 0,048 C2.4 Saluran pembuang 0,072 0,017

C3 Produktifitas tanam padi 0,154

C3.1 Intensitas tanam padi 0,601 0,093 C3.2 Produktifitas padi 0,399 0,062

C4 Sarana penunjang O&P 0,064

C4.1 Peralatan O&P 0,400 0,026 C4.2 Alat - alat kantor 0,213 0,014 C4.3 Blanko - blanko O&P 0,387 0,025

C5 Dokumentasi 0,040

C5.1 Buku dan data Daerah Irigasi 0,705 0,028 C5.2 Peta Skema dan gambar 0,295 0,012

C6 Organisasi Personalia 0,205

C6.1

Pengaturan dan penyusunan organisasi OP dengan batasan dan tanggung jawab yang jelas

0,477 0,098

C6.2 0,523 0,107

Rasio jumlah yang ada dan kebutuhan

sesungguhnya

C7 Perkumpulan petani pemakai air (P3A) 0,043

C7.1

Rasio P3A/GP3A yang berbadan hukum

dibandingkan yang berbadan hukum 0,142 0,006 C7.2 Rapat GP3A/P3A dgn ranting / pengamat 0,179 0,008 C7.3 P3A aktif mengikuti penelusuran irigasi 0,221 0,009 C7.4

P3A berperan serta dalam penyusunan

rencana tata tanam 0,458 0,020

Dari hasil analisa dengan fuzzy ahp maka dihasilkan urutan bobot kriteria sebagai berikut : Ketersediaan debit (0,264), Kondisi fisik jaringan irigasi (0,231), Organisasi Personalia

(0,206), Produktifitas tanam (0,164), Sarana Penunjang OP (0,064), P3A/HIPPA (0,043) dan Dokumentasi (0,040).

Penilaian Alternatif

Untuk penilaian alternatif digunakan fuzzy MCDA dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dengan menggunakan metode ini akan dinilai kondisi dari masing – masing alternatif terhadap kriteria dengan menggunakan varibel liguistik yang skalanya seperti pada gbr 1. Setelah masing – masing responden/user mengisi matrik kondisi DI dengan variabel linguistic. kemudian ditransformasikan menjadi bilangan Fuzzy Triangular.

Tabel 7. Penilaian Kondisi DI

A-291 ISBN 978-979-18342-1-6

Setelah dilakukan input α menjadi α left dan α right selanjutnya dijadikan bilangan crisp untuk kemudian diproses dengan metode SAW untuk menghasilkan bobot alternatif, hasil dari bobot alternatif adalah sebagai berikut : Daerah Irigasi Grinting mendapatkan bobot 0,640, Daerah Irigasi Ranugrati mendapatkan bobot 0,604 dan Daerah Irigasi Candilimo mendapatkan bobot 0,575 KESIMPULAN

Penggunaan Sistem penilaian kinerja irigasi berbasiskan komputer yang dirancang dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process dan Fuzzy Multi Criteria Decision Analysis diperoleh hasil bahwa Konsep Fuzzy yang digunakan pada metode perhitungan memberikan suatu penjelasan terhadap kondisi ketidakpastian (fuzzy) penilaian yang dilakukan oleh manusia Dengan adanya konsep fuzzy hasil yang didapatkan akan lebih mendekati penilaian manusia atau penilaian lebih

humanistic. Mempercepat proses perhitungan

penilaian kinerja irigasi dengan metode Fuzzy AHP dan Fuzzy MCDM

Dari hasil analisa penilaian kinerja dihasilkan : Rangking Indikator kinerja berdasarkan bobot : Ketersediaan debit dengan bobot 0,264, Kondisi fisik jaringan irigasi dengan bobot 0,231, organisasi personalia dengan bobot 0,205, produktifitas tanam 0,154, sarana penunjang OP dengan bobot 0,064, P3A / HIPPA dengan bobot 0,043 dan dokumentasi dengan bobot 0,040. Dengan hasil tersebut maka penilaian yang dilakukan menghasilkan hasil yang lebih human (mendekati penilaian manusia), karena ketiga indikator utama untuk penilaian kinerja irigasi yaitu debit, kondisi fisik jaringan dan ketersediaan personil mendapatkan bobot tertinggi dengan urutan seperti tersebut diatas.

Rangking alternatif beradasarkan bobot menghasilkan urutan sebagai berikut : Daerah Irigasi Grinting dengan bobot 0,640 Daerah Irigasi Ranugrati dengan bobot 0,603 dan Daerah Irigasi Candilimo dengan bobot 0,575.

DAFTAR PUSTAKA

Aşkın ÖZDAĞOĞLU, Güzin ÖZDAĞOĞLU, (2007) “Comparison Of Ahp And Fuzzy Ahp For

The Multicriteria Decision Making Processes With

Linguistic Evaluations”, University of Istambul

Turkey.

Oktavitri, Nur.I, Ciptomulyo, Udisubakti, Kurniati, N (2008) “Penilaian Risiko Lingkungan

Dengan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (Fahp) Pada Manajemen Risiko Lingkungan Lumpur Berbahan Berbahaya Dan Beracun (B3) Dari Instalasi Pengolahan Air Limbah (Ipal) (Studi Kasus : Pt. A Dan Pt. B)”, Prosiding Seminar

A-292

Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah 2009 Halaman ini sengaja dikosongkan