Analisa dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kendaraan dengan menggunakan Metode TOPSIS

Analisa dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kendaraan dengan

menggunakan Metode TOPSIS

Diah Arifah P.

Program Studi Teknik Informatika, STIKI, Malang

diah@stiki.ac.id

Abstract

Transportation vehicle is used by humans to carry out their activities and not infrequently regarded as a basic requirement . At this time so many types of cars from different brands and types . Each type of car has different technical specifications , and every car certainly has its advantages and disadvantages .

And this , will result in the prospective car buyers find it difficult to choose the right car and according to desired criteria due to a potential buyer faced with a number of criteria , such as the price of the car , interior accessories , exterior accessories , passenger capacity , year of production , etc.

This system is designed to help prospective buyers make decisions in the selection of vehicles , especially cars , so the decision was obtained in accordance with the desired criteria . methods used for this decision is the method TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) . This research was carried out by finding the value of each of the alternatives preference and ranking process conducted which will determine the optimal alternative , ie cars that fit the criteria of the consumer . The criteria used are ( 1 ) Car Price ( C1 ) , (2 ) Interior Accessories ( C2 ) , (3 ) Exterior Accessories ( C3 ) , (4 ) Year of Production ( C4 ) and ( 5 ) Passenger Capacity ( C5 )

1. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Penelitian

Kendaraan merupakan alat transportasi

yang digunakan oleh manusia untuk

melaksanakan segala aktifitasnya dan tidak jarang dianggap sebagai kebutuhan pokok. Mobil adalah salah satu contoh kendaraan yang umum digunakan dan dianggap sebagai kebutuhan pokok. Pada saat ini jenis mobil begitu banyak dari berbagai merk dan jenis. Setiap jenis mobil memiliki spesifikasi teknis yang berbeda, dan setiap mobil pastinya memiliki kelebihan dan kekurangan.

Dan hal ini, akan mengakibatkan para calon pembeli mobil mengalami kesulitan untuk memilih mobil yang tepat dan sesuai dengan criteria yang diinginkan dikarenakan calon pembeli dihadapkan pada banyaknya kriteria, seperti harga mobil, aksesoris interior, aksesoris eksterior, kapasitas penumpang, tahun produksi dan lain-lain.

Sejalan dengan perkembangan teknologi informasi yang ada, komputer semakin bertambah kemampuannya untuk membantu menyelesaikan permasalahan, salah satunya

adalah membantu dalam pengambilan

keputusan. Sistem ini dirancang untuk

membantu calon pembeli mengambil

keputusan dalam pemilihan kendaraan,

khususnya mobil, sehingga keputusan yang

diperoleh sesuai dengan criteria yang

diinginkan. Dan metode yang digunakan untuk pengambilan keputusan ini adalah metode

TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)

Adapun tujuan dari penelitian adalah untuk merancang suatu sistem pengambilan

keputusan dengan menggunakan metode

TOPSIS, sehingga dapat membantu calon pembeli untuk memilih kendaraan sesuai dengan criteria yang diinginkan. Dalam penelitian ini, criteria yang digunakan adalah : (1) Harga Mobil; (2) Aksesoris Interior; (3) Aksesoris Eksterior; (4) Tahun Produksi; (5) Kapasitas Penumpang

1.2. Tinjauan Pustaka

Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan dapat

memberikan dukungan dalam membuat

keputusan dalam semua tingkatan level manajemen, baik individual maupun grup,

terutama dalam situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur, membawa kepada keputusan bersama dan informasi yang objektif. (Turban, 2004)[1]

Tujuan dari pembuatan sistem

pendukung keputusan yaitu (Turban, 2004) [1]:

1. Membantu manajer membuat keputusan

untuk memecahkan masalah yang

sepenuhnya terstruktur dan tidak

terstruktur.

2. Mendukung penilaian manajer bukan

mencoba menggantikannya. Sistem

pendukung keputusan tidak

dimaksudkan untuk menggantikan

manajer. Komputer dapat diterapkan dalam menyelesaikan masalah yang terstruktur. Untuk masalah yang tidak terstruktur, manajer bertanggung jawab menerapkan penilaian, dan melakukan

analisis.komputer dan manajer

berkerjasama sebagai tim pemecahan masalah dalam memecahkan masalah yang berada di area semi terstruktur. 3. Meningkatkan efektivitas pengambilan

keputusan manajer dari pada

efisiensinya. Tujuan utama sistem

pendukung keputusan bukanlah proses

pengambilan keputusan seefisien

mungkin, tetapi seefektif mungkin.

4. KAJIAN LITERATUR Metode TOPSIS

TOPSIS adalah sebuah metode MADM yang didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negative [2]. Konsep ini banyak digunakan

pada beberapa model MADM untu

menyelesaiakan masalah keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan karena konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan untu mengukur kinerja relative dari alternative-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana

Secara umum, langkah-langkah

penyelesaian dengan menggunakan metode TOPSIS [2]:

1. Membuat matriks keputusan yang

ternormalisasi

Matrik keputusan ternormalisasi dihitung berdasarkan :



  m 1 i 2 ij ij ij x x

r ; dengan i=1,2..m dan

j=1,2,…n ………

(4.1)

2. Membuat matriks keputusan yang

ternormalisasi terbobot

Matriks keputusan normalisasi terbobot

dihitung

y

ijberdasarkan :

ij i

ij

w

r

y



_{, dimana i=1,2..m dan}

j=1,2,…n

……… (4.2)

3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif

Solusi ideal positif A+ dan solusi ideal

negative A- dapat ditentukan berdasarkan

rating terbobot ternormalisasi (yij), yaitu :

          n 2 1 n 2 1 y ,...., y , y A y ,...., y , y A ………. (4.3) Dimana :       i ij i ij

j _{miny ;jika j adalahatributbiaya} keuntungan but adalahatri j jika ; y max y       biaya atribut adalah j jika ; y max keuntungan atribut adalah j jika ; y min y ij i ij i j

4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif Jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dirumuskan sebagai :







_   _ n _ 1 j 2 ij i i y y D , dimana i = 1,2, ……m ……….. (4.4)

Jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal negatif dirumuskan sebagai :







   _ n _ 1 j 2 i ij i y y D , dimana i = 1,2, ……m ……….. (4.5)

5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternative

Nilai preferensi untuk setiap alterbatif (Vi)

dirumuskan sebagai :      i i i i D D D V , dimana i = 1,2, ……m ……….. (4.6) 5. METODE PENELITIAN

Pada penelitian ini menggunakan

metode TOPSIS, dimana dalam tahapan penelitiannya meliputi:

1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi

2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot

3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif

4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal

posi tif dan matriks solusi ideal

negatif

5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif

Dalam penelitian ini menggunakan 5

kriteria,yaitu :

1. Harga mobil (C1) 2. Aksesoris Interior (C2)

Dalam nilai aksesoris interior akan dibagi menjadi beberapa nilai kriteria dengan bobot masing-masing nilai seperti berikut :

Tabel 1. Nilai Kriteria dan Bobot dari Aksesoris Interior

NO Nilai Kriteria Bobot

1. Biasa 1

2. Bagus 2

3. Sangat Bagus 3

3. Aksesori Eksterior (C3)

Dalam nilai aksesoris eksterior akan dibagi menjadi beberapa nilai kriteria dengan bobot masing-masing nilai seperti berikut :

Tabel 2. Nilai Kriteria dan Bobot dari Aksesoris Interior

NO Nilai Kriteria Bobot

1. Biasa 1

2. Bagus 2

3. Sangat Bagus 3

4. Tahun Produksi (C4) 5. Kapasitas Penumpang (C5)

Setiap kriteria tersebut, akan memiliki bobot kriteria seperti dibawah ini :

Tabel 3. Bobot Kriteria

NO Nilai Kriteria Bobot

1. Tidak Penting 1

2. Kurang Penting 2

3. Cukup Penting 3

4. Penting 4

5. Sangat Penting 5

6. HASIL DAN PEMBAHASAN

Dalam penelitian ini, diambil satu contoh data dimana konsumen membutuhkan kendaraan keluarga dengan harga antara Rp. 100.000.000,- sampai dengan Rp. 150.000.000,-. Berdasarkan kebutuhan tersebut, maka diberikan sample data seperti dibawah ini :

Tabel 4. Data Kriteria dari berbagai alternative yang ada N O Alternat if Kriteria Harga Mobil (C1) (juta) Aksesor is Interior (C2) Akses oris Ekster ior (C3) Tahun Produks i (C4) Kapasita s Penump ang (C5)

1. Splash 147,5 Bagus Bagus 2013 4

2. Brio 111 Biasa Sangat

Bagus 2013 4 3. Avanza 125 Sangat Bagus Biasa 2013 7 4. Xenia 115 Sangat Bagus Bagus 2013 7 5. Honda Jazz 150 Sangat Bagus Sangat Bagus 2005 4

Berdasarkan table diatas, maka tingkat

kepentingan pada masing-masing kriteria,

seperti tersebut dalam table dibawah ini : Tabel 5. Pembobotan untuk setiap criteria :

Kriteria Pilihan Pengguna

(Bobot)

Nilai Harga Mobil (C1) Sangat penting 5 Aksesoris Interior (C2) Penting 4 Aksesoris Eksterior (C3) Cukup penting 3 Tahun Produksi (C4) Kurang Penting 1

Untuk menentukan pilihan alternatif terbaik dari berbagai alternatif yang ada, maka langkah-langkah yang dilakukan dalam metode TOPSIS adalah :

1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi Rumus :



  m 1 i 2 ij ij ij x x r

Berdasarkan dari data diatas, maka diperoleh : NO Alternatif Kriteria Harga Mobil (C1) (juta) Akse soris Interi or (C2) Aksesor is Eksterio r (C3) Tahun Produksi (C4) Kapasitas Penumpang (C5) 1. Splash 147,5 2 2 2013 4 2. Brio 111 1 3 2013 4 3. Avanza 125 3 1 2013 7 4. Xenia 115 3 2 2013 7 5. Honda Jazz 150 3 3 2005 4

Matriks keputusan ternormalisasi diperoleh dari perhitungan : Untuk criteria 1 (C1): 25 , 62927 150 115 125 111 5 , 147 x 2 1      60 , 0 5 , 62927 150 r 46 , 0 25 , 62927 115 r 50 , 0 25 , 62927 125 r 44 , 0 25 , 62927 111 r 59 , 0 25 , 62927 5 , 147 r 5 1 4 1 3 1 2 1 1 1           Untuk kriteria 2 (C2): 23 3 3 3 1 2 x 2 2       63 , 0 23 3 r 63 , 0 23 3 r 63 , 0 23 3 r 21 , 0 23 1 r 42 , 0 23 2 r 5 2 4 2 3 2 2 2 1 2          

Dengan cara yang sama untuk kriteria 3 (C3), kriteria 4(C4) dan kriteria 5 (C5), maka diperoleh matriks keputusan ternormalisasi berikut :                  31 , 0 50 , 0 71 , 0 63 , 0 60 , 0 61 , 0 50 , 0 47 , 0 63 , 0 46 , 0 61 , 0 50 , 0 24 , 0 63 , 0 50 , 0 35 , 0 50 , 0 71 , 0 21 , 0 44 , 0 35 , 0 50 , 0 47 , 0 42 , 0 59 , 0 r

2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot

Rumus :

y : matrik keputusan

ternormalisasi terbobot

wi : bobot kriteria

Bobot (w) untuk masing-masing kriteria:

Kriteria Pilihan Pengguna

(Bobot) Nilai Bobot (wi) Harga Mobil (C1) Sangat penting 5 Aksesoris Interior (C2) Penting 4 Aksesoris Eksterior (C3) Cukup penting 3 Tahun Produksi (C4) Kurang Penting 1 Kapasitas Penumpang (C5) Cukup Penting 3

Perhitungan matrik keputusan ternormalisasi terbobot adalah sebagai berikut :

Untuk kriteria 1 (C1), diperoleh :

990 , 2 60 , 0 * 5 r * w y 292 , 2 46 , 0 * 5 r * w y 491 , 2 50 , 0 * 5 r * w y 212 , 2 44 , 0 * 5 r * w y 94 , 2 59 , 0 * 5 r * w y 5 1 1 5 1 4 1 1 4 1 3 1 1 3 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1                ij i ij

w

r

y



Untuk kriteria 2 (C2), diperoleh : 502 , 2 63 , 0 * 4 r * w y 502 , 2 63 , 0 * 4 r * w y 502 , 2 63 , 0 * 4 r * w y 834 . 0 21 , 0 * 4 r * w y 668 . 1 42 , 0 * 4 r * w y 5 2 2 5 2 4 2 2 4 2 3 2 2 3 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2               

Dengan cara yang sama untuk kriteria 3 (C3), kriteria 4(C4) dan kriteria 5 (C5), maka diperoleh matriks keputusan ternormalisasi terbobot berikut :                  052 , 1 498 , 0 121 , 2 502 , 2 990 , 2 842 , 1 500 , 0 414 , 1 502 , 2 292 , 2 842 , 1 500 , 0 707 , 0 502 , 2 491 , 2 052 , 1 500 , 0 121 , 2 834 , 0 212 , 2 052 , 1 500 , 0 414 , 1 668 , 1 94 , 2 y

3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif

Rumus :           n 2 1 n 2 1 y ,...., y , y A y ,...., y , y A

A+ : Solusi ideal positif

A- : Solusi ideal negative

Solusi ideal (A+) positif adalah :

Harga Mobil (C1) Aksesoris Interior (C2) Aksesoris Eksterior (C3) Tahun Produksi (C4) Kap asita s Penu mpa ng (C5)

Nilai Min Max Max Max Max

Solusi Ideal positif :



















1.052;1.052;1.842;1.842;1.052



1.842 Max y 500 . 0 498 . 0 ; 500 . 0 ; 500 . 0 ; 500 . 0 ; 500 . 0 Max y 121 . 2 121 . 2 ; 414 . 1 ; 707 . 0 ; 121 . 2 ; 414 . 1 Max y 502 . 2 502 . 2 ; 502 . 2 ; 502 . 2 ; 834 . 0 ; 668 . 1 Max y 212 . 2 990 . 2 ; 292 . 2 ; 491 . 2 ; 212 . 2 ; 940 . 2 Min y 5 4 3 2 1               

Matrik solusi ideal positif :



2,212 2,502 2,121 0,500 1,842



A 

Solusi ideal (A-) negatif adalah :

Harga Mobil (C1) Aksesoris Interior (C2) Aksesoris Eksterior (C3) Tahun Produksi (C4) Kapasit as Penum pang (C5)

Nilai Max Min Min Min Min

Solusi Ideal negatif :



















1.052;1.052;1.842;1.842;1.052



1.052 Min y 498 . 0 498 . 0 ; 500 . 0 ; 500 . 0 ; 500 . 0 ; 500 . 0 Min y 707 . 0 121 . 2 ; 414 . 1 ; 707 . 0 ; 121 . 2 ; 414 . 1 Min y 834 . 0 502 . 2 ; 502 . 2 ; 502 . 2 ; 834 . 0 ; 668 . 1 Min y 990 . 2 990 . 2 ; 292 . 2 ; 491 . 2 ; 212 . 2 ; 940 . 2 Max y 5 4 3 2 1               

Matrik solusi ideal negatif (A-)adalah :



2,990 0,834 0,707 0,498 1,052



A 

4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif

a. Jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif Rumus :







   _ n _ 1 j 2 ij i i y y D

Jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dihitung :                                         1.842 1.052 1.842 1.052 1.842 1.842 1.842 1.842 1.842 1.052 1.1078 D 7115 . 0 498 . 0 500 . 0 500 . 0 500 . 0 500 . 0 500 . 0 500 . 0 500 . 0 500 . 0 500 . 0 D 4414 . 1 121 . 2 212 . 2 414 . 1 212 . 2 707 . 0 212 . 2 212 . 2 212 . 2 414 . 1 212 . 2 D 8454 . 1 502 . 2 502 . 2 502 . 2 502 . 2 502 . 2 502 . 2 834 . 0 502 . 2 668 . 1 502 . 2 D 5323 . 1 990 . 2 212 . 2 292 . 2 212 . 2 491 . 2 212 . 2 212 . 2 212 . 2 940 . 2 212 . 2 D 2 2 2 2 2 5 2 2 2 2 2 4 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1                                                            

Jadi, jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif adalah :

1078 . 1 D 7115 . 0 D 4414 . 1 D 8454 . 1 D 5323 . 1 D 5 4 3 2 1          

b. Jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal negatif

Rumus :







   _ n _ 1 j 2 i ij i y y D

Jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal negatif dihitung :

                                                  1869 . 2 052 . 1 052 . 1 052 . 1 842 . 1 052 . 1 842 . 1 052 . 1 052 . 1 052 . 1 052 . 1 D 0957 . 2 498 . 0 498 . 0 498 . 0 500 . 0 498 . 0 500 . 0 498 . 0 500 . 0 498 . 0 500 . 0 D 9115 . 1 707 . 0 121 . 2 707 . 0 414 . 1 707 . 0 707 . 0 707 . 0 212 . 2 707 . 0 414 . 1 D 6137 . 1 834 . 0 502 . 2 834 . 0 502 . 2 834 . 0 502 . 2 834 . 0 834 . 0 834 . 0 668 . 1 D 0945 . 1 990 . 2 990 . 2 990 . 2 292 . 2 990 . 2 491 . 2 990 . 2 212 . 2 990 . 2 940 . 2 D 2 2 2 2 2 5 2 2 2 2 2 4 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1                                                            

Jadi, jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif adalah :

1869 . 2 D 0957 . 2 D 9115 . 1 D 6137 . 1 D 0945 . 1 D 5 4 3 2 1          

5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif

Rumus :

Hasil perhitungan nilai preferensi adalah:

6637 . 0 1078 . 1 1869 . 2 1869 . 2 V 7465 . 0 7115 . 0 0957 . 2 0957 . 2 V 5700 . 0 4414 . 1 9115 . 1 9115 . 1 V 4665 . 0 8454 . 1 6137 . 1 6137 . 1 V 41668 . 0 5323 . 1 0945 . 1 0945 . 1 V 5 4 3 2 1               

Nilai preferensi yang diperoleh :

6637 . 0 V 7465 . 0 V 5700 . 0 V 4665 . 0 V 41668 . 0 V 5 4 3 2 1     

Dari nilai preferensi tersebut, terlihat bahwa V4

memiliki nilai paling besar, yaitu : 0.7465, sehingga dapat disimpulkan bahwa alternatif ke -4 (Mobil Xenia)yang akan dipilih.

Rancangan Sistem

Rancangan untuk sistem pendukung keputusan ini adalah sebagai berikut :

Gambar 1. Use case diagram administrator dengan sistem      i i i i D D D V

Gambar 2. Use case diagram pengguna dengan sistem

Gambar 3. Activity diagram login admin

Gambar 4. Class Diagram Siste,

7. KESIMPULAN

Dari hasi penelitian ini dapat disimpulkan : 1. Metode TOPSIS (Technique for Order

Preference by Similarity to Ideal Solution)

dapat digunakan untuk membantu dalam

pengambilan keputusan pemilihan

kendaraan terutama mobil

2. Dengan Metode TOPSIS (Technique for

Order Preference by Similarity to Ideal Solution) konsumen dapat menentukan

alternatif mobil apa saja yang nantinya akan

diproses dalam perhitungan sehingga

menghasilkan perekomendasian yang

terbaik atau sesuai dengan keinginan user.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Turban. 2004. Information Technology For Management. Transforming Organiztions in the Digital Economi:5th Edition.

[2] Kusumadewi, Sri, dkk. Fuzzy Multi- ttribute Decision making Fuzzy (Fuzzy-MADM), Jakarta, Graha Ilmu, 2006

[3]

Kusrini, M.Kom. Konsep dan Aplikasi

Pendukung Keputusan, (Andi Publisher,

2007).

[4]

Dadan Umar Daihani, 2001, Sistem

Pendukung Keputusan, Penerbit Elex

Media Komputindo, Jakarta.