LANDASAN TEORI
Bab ini berisikan tentang Sistem Pendukung Keputusan, Algoritma, Multi Attribute
Decision Making (MADM) , Flowchart.
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
2.1.1 Definisi Sistem
Sistem merupakan kumpulan elemen yang saling berkaitan yang bertanggung jawab memproses masukan (input) sehingga menghasilkan keluaran (output) (Kusrini,2007). Pada sistem terdapat lima unsur utama (Ginting, 2014), yaitu :
a. Elemen-elemen atau bagian-bagian
b. Interaksi atau hubungan antar elemen-elemen tersebut
c. Ikatan antar elemen-elemen tersebut yang mengikatnya menjadi suatu kesatuan
d. Tujuan bersama sebagai hasil akhir e. Lingkungan yang kompleks
2.1.1.1 Ciri-Ciri Sistem
Ciri-ciri sistem terdiri dari (Ginting, 2014) : a. Seperangkat elemen atau komponen
b. Saling berinteraksi antara satu komponen dengan komponen yang lainnya c. Membentuk satu kesatuan untuk mencapai satu tujuan tertentu
d. Memiliki atribut
2.1.2 Definisi Keputusan
Keputusan merupakan pemecahan masalah sebagai suatu hukum situasi yang dilakukan melalui pemilihan satu alternatif dari beberapa alternatif ( Hasan, 2004).
2.1.2.1 Ciri - Ciri Keputusan
Ciri - ciri atau kriteria dari keputusan adalah (Kusrini 2007) : a. Banyak pilihan/ alternatif
b. Ada kendala atau syarat
c. Mengikuti suatu pola/ model tingkah laku, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur
d. Banyak input atau variabel e. Ada faktor resiko
f. Dibutuhkan kecepatan, ketepatan dan keakuratan.
2.1.2.2 Fungsi Pengembilan Keputusan
Pengambilan keputusan sebagai suatu kelanjutan dari suatu pemecahan masalah memiliki fungsi antara lain sebagai berikut ( Hasan, 2004) :
a. Pangkal permulaan dari semua aktivitas manusia yang sadar dan terarah, baik secara individual maupun kelompok, baik secara institusional maupun secara organisasional
b. Sesuatu yang bersifat futuristik, artinya bersangkut paut dengan hari depan, masa yang akan datang, yang efeknya atau pengaruhnya berlangsung cukup lama.
2.1.2.3 Tujuan Pengambilan Keputusan
Tujuan pengambilan keputusan dapat dibedakan atas dua, yaitu sebagai berikut (Hasan, 2004)
a. Tujuan yang bersifat tunggal, tujuan pengambilan keputusan yang bersifat tunggal terjadi apabila keputusan yang dihasilkan hanya menyangkut satu masalah, artinya bahwa sekali diputuskan, tidak ada kaitannya dengan masalah lain.
b. Tujuan yang bersifat ganda, tujuan pengambilan keputusan yang bersifat ganda terjadi apabila keputusan yang dihasilkan itu menyangkut lebih dari satu masalah, artinya bahwa satu keputusan yang diambil itu sekaligus memecahkan dua masalah (atau lebih).
Aliran proses dalam pengambilan keputusan dapat dilihat seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.1.
Gambar 2.1 Aliran Proses Pengambilan Keputusan
Tiga tahapan dalam proses pengambilan keputusan (Ginting, 2014)
a. Tahap Intelligent, adalah tahap proses pengenalan persoalan melalui penyelidikan lingkungan untuk mengetahui ada atau tidaknya suatu masalah. Kesimpulan penyelidikan diperoleh dari perolehan data dengan metode yang telah ditetapkan sebelumnya atau dengan metode khusus. Aliran informasi bergerak dari tingkatan menejemen terendah menuju tingkatan manajemen tertinggi
b. Tahap Design, merupakan tahap mencari, analisis serta perumusan alternatif tindakan yang akan diambil. Pada tahap design ini, sistem iniformasi harus mampu membuat keputusan-keputusan.
c. Tahap Choice, merupakan tahap memilih suatu tindakan yang paling tepat dari beberapa alternatif yang telah dirumuskan. Langkah selanjutnya adalah pelaksanaan alternatif terpilih. Bila suatu alternatif telah dilaksanakan, fungsi informasi berubah menjadi pengumpul data untuk selanjutnya, merupakan
umpan balik
2.1.3 Definisi Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)
Sistem pendukung keputusan (decision support system-DSS) adalah sistem informasi berbasis komputer yang menggabungkan model dan data guna menyelesaikan masalah semiterstruktur dan beberapa masalah tak terstruktur dengan keterlibatan pengguna secara luas (Turban, dkk. 2006)
Sistem pendukung keputusan dapat memberikan dukungan disemua fase proses pengambilan keputusan dan untuk semua tingkat manajerial untuk individu,
kelompok, dan organisasi. DSS dapat meningkatkan keefektifan pengambilan keputusan, meningkatkan kontrol manajemen, memfasilitasi komunikasi, menghemat usaha yang dilakukan pengguna, menghemat biaya, dan memungkinkan pengambilan lebih objektif (Turban, dkk. 2005)
2.1.3.1 Keuntungan Sistem Pendukung Keputusan
Adapun keuntungan yang dapat diperoleh dari penggunaan DSS (Ginting, 2014) adalah:
a. Mampu mendukung pencarian solusi dari masalah yang kompleks
b. Respon cepat pada situasi yang tidak diharapkan dalam kondisi yang berubah-ubah
c. Mampu untuk menerapkan berbagai strategi yang berbeda pada konfigurasi yang berbeda secara cepat dan tepat.
d. Pandangan dan pembelajaran baru e. Memfasilitasi komunikasi
f. Meningkatkan kontrol manajemen dan kinerja g. Menghemat biaya
h. Keputusannya lebih cepat
i. Meningkatkan efektifitas manajerial, menjadikan manajer dapat bekerja lebih singkat dan dengan sedikit usaha.
2.1.3.2 Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan
Arsitektur sistem pendukung keputusan dapat dilihat seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.2.
Gambar 2.2 Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan
Aplikasi sistem pendukung keputusan bisa terdiri dari beberapa subsistem (Kusrini, 2007), yaitu:
a. Subsistem Manajemen Data
Subsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuk suatu situasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut sistem manajemen database (DBMS/ Data Base Management System). Subsistem manajemen data bisa diinterkoneksikan dengan data warehouse
perusahaan, suatu repositori untuk data perusahaan yang relevan dengan pengambilan keputusan
b. Subsistem Manajemen Model
Perangkat lunak itu sering disebut sistem manajemen basis model (MBMS). Komponen tersebut bisa dikoneksikan kepenyimpanan korporat atau eksternal yang ada pada model.
c. Subsistem Antarmuka Pengguna
Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan sistem pendukung keputusan melalui subsitem tersebut. Pengguna adalah bagian yang dipertimbangkan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa konstribusi unik dari sistem pendukung keputusan berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan.
d. Subsistem manajemen berbasis-pengetahuan.
Subsistem tersebut mendukung semua subsistem lain atau bertindak langsung
sebagai suatu komponen independen dan bersifat operasional. Selain memberikan intelegensi untuk memperbesar pengetahuan sipengambil keputusan, subsistem tersebut bisa diinterkoneksikan dengan repositori pengetahuan perusahaan (bagian dari sistem manajemen pengetahuan), yang kadang-kadang disebut basis pengetahuan organisasional.
2.2 Algoritma
“Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis dan logis”. Kata logis merupakan kata kunci dalam algoritma. Langkah-langkah dalam algoritma harus logis dan harus ditentukan
bernilai salah atau benar (Zarlis & Handrizal, 2007)
2.2.1 Ciri Algoritma
Donald E Knuth, dikenal sebagai pengarang buku The Art of Computer
Programming dan pemenang Turing Award pada tahun 1974 menyatakan bahwa ada berapa ciri algoritma (Suarga, 2012), yaitu sebagai berikut:
a. Algoritma mempunyai awal dan akhir, suatu algoritma harus berhenti setelah mengerjakan serangkaian tugas. Dengan kata lain, suatu algoritma memiliki langkah yang terbatas.
b. Setiap langkah harus didefinisikan dengan tetapt sehingga tidak memiliki arti ganda, tidak membingungkan (not ambiguous)
c. Memiliki masukan (input) atau kondisi awal d. Memiliki keluaran (output) atau kondisi akhir
e. Algoritma harus efektif, bila diikuti benar-benar maka akan menyelesaikan persoalan.
2.2.2 Struktur Algoritma
Agar algoritma dapat ditulis lebih teratur maka struktur algoritma sebaikanya dibagi ke dalam beberapa sebagian. Salah satu struktur yang sering dijadikan patokan adalah sebagai berikut (Suarga, 2012) :
a. Bagian kepala (header), memuat nama algoritma serta informasi atau keterangan tentang algoritma yang ditulis
b. Bagian deklarasi (definisi variable), memuat definisi nama variable nama tetapan, nama prosedur, nama fungsi, tipe data yang akan digunakan dalam algoritma.
c. Bagian deskripsi (rincian langkah), memuat langkah-langkah penyelesaian masalah, termasuk beberapa perintah seperti baca data, tampilkan, ulangi, yang mengubah data input menjadi output, dst.
2.2.3 Analisis Suatu Algoritma
1. Waktu tempuh algoritma, hal-hal yang dapat mempengaruhi waktu tempuh adalah :
a. Banyaknya langkah b. Besar dan jenis input c. Jenis operasi
d. Komputer dan kompilator
2. Jumlah memori yang digunakan , semakin banyak memori yang digunakan semakin lama waktu yang dipergunakan, semakin kecil memori yang dipergunakan semakin cepat waktunya
2.2.4 Cara Penulisan Algoritma
Ada tiga cara dalam penulisan algoritma (Sihombing & Manalu, 2011) :
a. Dengan menggunakan bagan atau simbol-simbol tertentu sering disebut dengan
flowchart.
b. Dengan pseudo code artinya artinya algoritma tersebut mirip dengan perintah pada bahasa pemprograman yang digunakan.
c. Dengan menggunakan kalimat sendiri sesuai dengan pengertian dan pemahaman seorang programmer.
2.3 Multi Attribute Decision Making (MADM)
MADM digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam ruang diskret. Oleh karena itu MADM biasanya digunakan untuk melakukan penilaian atau seleksi terhadap beberapa alternatif dalam jumlah yang terbatas. Secara umum dapat dikatakan bahwa, MADM menyelesaikan alternatif terbaik dari jumlah alternatif (Kusumadewi, dkk. 2006).
2.3.1 Algoritma Simple Additive Weighting (SAW)
SAW disebut juga metode penjumlahan terbobot atau metode perangkingan
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Jika j adalah atribut biaya (cost)
perengkingan dengan perbandingan berpasangan antara alternatif pada kriteria tertentu (Rubiyatun, dkk. 2012).
Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada (Kusumadewi, dkk. 2006).
Metode SAW mengenal adanya 2 (dua) atribut yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost). Perbedaan mendasar dari kedua kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan (Perdani, dkk. 2014)
rij =
𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗
𝑥𝑖𝑗
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,..n dan j=1,2,..n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai :
Vi = 𝑛𝑗=1𝑤𝑗𝑟𝑖𝑗
Nilai Vi yang lebih besar mengidikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. (Kusumadewi, dkk. 2006)
2.3.2 Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE)
Electre merupakan salah satu metode dalam MADM berdasarkan konsep peringkat melalui perbandingan berpasangan antara alternatif pada kriteria yang sesuai. Sebuah alternatif dikatakan mendominasi alternatif lain jika salah satu atau lebih kriteria terlampaui (dibandingkan dengan kriteria dari alternatif yang lain) dan sama dengan kriteria yang tersisa (Ermatita, dkk. 2012)
Metode dasar Electre adalah prosedur yang berurutan mengurangi jumlah
mendominasi. Untuk menemukan alternatif terbaik, metode Electre juga memerlukan pengetahuan bobot dari semua kriteria (Chatterjee, dkk. 2014).
Langkah-langkah yang dilakukan untuk menyelesaikan masalah dengan algoritma Electre adalah sebagai berikut:
1. Membentuk sebuah perbandingan berpasangan pada setiap alternatif disetiap kriteria (xij). Nilai harus dinormalisasikan ke dalam skala yang dapat diperbandingkan(rij) (Kusumadewi, dkk. 2006).
rij = 𝑥𝑖𝑗
𝑚 𝑥𝑖𝑗2
𝑖=1
dengan i= 1,2,3,…, m; dan j= 1,2,3,…, n;
2. Memberikan faktor kepentingan (bobot) pada setiap kriteria yang mengekspresikan kepentingan relatifnya(wj) (Kusumadewi, dkk. 2006).
W = (w1,w2,….,wn) Dengan 𝑛𝑗=1𝑤𝑗 = 1
3. Selanjutnya bobot dikalikan dengan matriks perbandingan berpasangan membentuk matriks V (Kusumadewi, dkk. 2006).
vij = wj xij
4. Pembentukan concordance index dan discordance index untuk setiap pasangan alternatif dilakukan melalui taksiran terhadap relasi perangkingan (Kusumadewi, dkk. 2006). .
Concordance index : Ckl = {j | vkj ≥ vlj} untuk j=1,2,….n.
Discordance index : Dkl = {j | vkj<vlj} untuk j=1,2,….n.
5. Menghitung matriks concordance dan discordance a. Menghitung matriks concordance
Untuk menentukan nilai dari elemen-elemen pada matriks concordance
adalah dengan menjumlhkan bobot-bobot yang termasuk pada himpunan
concordance , secara matematisnya adalah sebagai berikut ckl = 𝑗∈𝐶𝑘𝑙𝑤𝑗
b. Menghitung matriks discordance
Jika ckl ≥ 𝑐 Jika ckl<𝑐
Jika dkl <𝑑 Jika dkl ≥ 𝑑
dalam himpunan bagian discordance dengan maksimum selisih nilai seluruh kriteria yang ada (Akshareari, S. 2013)
dkl = max 𝑣𝑘𝑗−𝑣𝑙𝑗| }𝑗∈𝐷𝑘𝑙
7. Dan elemen-elemen dari matriks concordance dominan F ditentukan sebagai (Kusumadewi, dkk. 2006):
9. Dan elemen-elemen dari matriks discordance dominan F ditentukan sebagai (Kusumadewi, dkk. 2006):
gkl = 1, 0,
10. Agregasi dari matriks dominan yang menunjukan urutan preferensi parsial dari alternatif-alternatif (Kusumadewi, dkk. 2006).
ekl= fkl x gkl
2.4 Flowchart
