RANCANGAN APLIKASI UNTUK MENGANALISA BUS
PT.PUTRA PELANGI MEDAN DALAM MENENTUKAN
KONDISI MESIN YANG LAYAK UNTUK
DIBERANGKATKAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE
SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)
Muhammad Hari Ramadhan
Sistem Informasi, STMIK Potensi Utama Medan Jln. K.L. Yos. Sudarso Km. 6,5 No. 3-A Tanjung Mulia Medan
Seiring dengan perkembangan zaman, transportasi merupakan salah satu kebutuhan yang masuk kedalam berbagai sektor kegiatan masyarakat. Mulai dari trasportasi udara, transportasi laut, maupun transportasi darat. Dimana transportasi darat juga merupakan salah satu alat transportasi yang sangat efektif dan efesien dimasyarakat. Penggunaan transportasi darat ini sangat memudahkan seseorang dalam bepergian, sehingga kemanapun dibutuhkan akan dapat digunakan. Begitu juga dengan PT.Putra Pelangi Medan sudah menjadi pilihan banyak masyarakat untuk bepergian ketempat tujuan. Namun dnegan meningkatnya jumlah penduduk dan banyaknya minat masyarakat untuk memilih PT.Putra Pelangi Medan sebagai salah satu transportasi dan dengan seiring berjalannya waktu maka timbullah salah satu masalh yaitu; semakin berkurangnya kondisi mesin bus yang digunakan oleh penyediaan jasa tersebut. Hal ini sering menimbulkan kekecewaan kepada para penumpang baik dari segi keterlambatan waktu timbulnya tibanya bus keterminal tujuan yang diakibatkan oleh matinya mesin bus saat diperjalanan. Dengn memanfaatkan Konsep Pengambilan Keputusan dengan metode SAW (Simple Additive Weighting) dengan menggunakan Software Adobe Dreamweaver CS6 dan Xampp 17.3 Mysql dan dapat diimpelementasikan untuk membuat analisa sistem dengan merancang aplikasi untuk menentukan bus yang layak untuk diberangkatkan atau yang tidak layak untuk diberangkatkan.
Kata Kunci : Simple Additive Weighting, Fuzzy Multi Attribute Decision Making, Sistem Pendukung Keputusan, , Adobe Dreamweaver CS6, Hypertext Preprocessor, MySQL 17.3
PENDAHULUAN
Menurut buku (Kusrini, 2007), Sistem pendukung keputusan merupakan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan infoormasi, permodelan, dan pemanipulasian data dimana sistem yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semitersetruktur dan situasi yang tidak terstruktur. Menurut Bonczek dalam buku (Turban, 2005), Sistem pendukung keputusan sebagai sebuah sistem yang berbasis komputer yang terdiri atas komponen – komponen antara lain komponen sistem bahasa (Language), komponen sistem pengetahuan (Knowledge) dan komponen sistem pemrosesan masalah (Problem processing) yang saling berinteraksi satu dengan yang lainnya. Metode Simple Additive Weighting (SAW), sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari kriteria setiap pada setiap atribut (Kusumadewi Sri, 2006).
Seiring dengan perkembangan zaman, transportasi merupakan salah satu kebutuhan yang masuk kedalam berbagai sektor kegiatan masyarakat. Mulai dari trasportasi udara, transportasi laut, maupun transportasi darat.
Dimana transportasi darat juga merupakan salah satu alat transportasi yang sangat efektif dan efesien dimasyarakat. Penggunaan transportasi darat ini sangat memudahkan seseorang dalam bepergian, sehingga kemanapun dibutuhkan akan dapat digunakan.
Begitu juga dengan PT.Putra Pelangi Medan sudah menjadi pilihan banyak masyarakat untuk bepergian ketempat tujuan.
Namun dnegan meningkatnya jumlah penduduk dan banyaknya minat masyarakat untuk memilih PT.Putra Pelangi Medan sebagai salah satu transportasi dan dengan seiring berjalannya waktu maka timbullah salah satu masalh yaitu; semakin berkurangnya kondisi mesin bus yang digunakan oleh penyediaan jasa tersebut.
Hal ini sering menimbulkan kekecewaan kepada para penumpang baik dari segi keterlambatan waktu timbulnya tibanya bus keterminal tujuan yang diakibatkan oleh matinya mesin bus saat diperjalanan.
semitersetruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tidak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat dalam buku (Kusrini, 2007).
Kelebihan dari model Simple Additive Weighting (SAW) dibandingkan dengan model pengambilan keputusan yang lain terletak pada kemampuannya untuk melakukan penelitian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria pada bobot yang sudah ditemtukan. selain itu, Simple Additive Weighting (SAW) juga dapat alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada karena adanya proses penilaian setelah mentukan nilai bobot untuk setip atribut.
LANDASAN TEORI
Pengertian Data
Data merupakan representasi dari fakta atau gambaran mengenai suatu objek atau kejadian. Kita ambil contoh fakta mengenai biodata mahasiswa yang meliputi nama, alamat, jenis kelamin, agama yang dianut, dan lain- lain. (Kusrini, 2007).
Pengertian Informasi
Informasi merupakan hasil olahan data, dimana data tersebut sudah diperoses dan diinterpretasikan menjadi sesuatu yang bermakna untuk pengambilan keputusan. Informasi juga diartikan sebagai himpunan dari data yang relevan dengan satu atau beberapa orang dalam suatu waktu. (Kusrini, 2007).
Pengertian Sistem
Data merupakan representasi dari fakta atau gambaran mengenai suatu objek atau kejadian. Kita ambil contoh fakta mengenai biodata mahasiswa yang meliputi nama, alamat, jenis kelamin, agama yang dianut, dan lain- lain. (Kusrini, 2007).
Pengertian Keputusan
Keputusan adalah Suatu kegiatan untuk memilih tindakan demi mencapai suatu tujuan atau beberapa tujuan. (Kusrini, 2007).
Keputusan adalah suatu proses dilaksanakan seseorang berdasarkan pengetahuan dan informasi yang ada dengan harapan atau tujuan. Keputusan dapat diambil dari beberapa alternatif – altenatif yang ada. (Marimin dan Maghfiroh Nurul, 2010)
Karakteristik Keputusan
Dalam setau keputusan terdapat beberapa kriteri keputusan, diantaranya adalah ;
1. Banyaknya pilihan atau alternatif. 2. Adanya kendala atau syarat.
3. Mengukuti suatu pola atau model tingkahlaku, baik yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur.
4. Banyaknya input atau pun variabel. 5. Adanya faktor resiko.
6. Dibutuhkan kecepatan, ketepatan dan keakuratan. (Kusrini, 2007).
Pengertian Simple Additive Weighting (SAW) Simple Additive Weighting (SAW) adalah Suatu metode untuk mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. (Kusumadewi Sri, 2006).
Simple Additive Weighting (SAW) sering dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW dapat membantu dalam pengambilan keputusan suatu kasus, akan tetapi perhitungan dengan menggunakan metode SAW ini hanya yang menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif yang terbaik. Perhitungan akan sesuai dengan metode ini apabila alternatif yang terpilih memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Metode SAW ini lebih efisien karena waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat. (Verina Valensia at,al. Vol 1 September 2012).
Pengertian Fazzy Multi Attribute Decision Making (FMADM)
Fazzy Multi Attribute Decision Making
(FMADM) adalah Suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan kriteria tertenti.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM (Fazzy Multi Attribute Decision Making). antara lain :
1. Simple Additive Weighting Method (SAW). 2. Weighted Product (WP).
3. ELECTRE.
4. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).
5. Analytic Hierarchy Process (AHP). (Kusumadewi Sri, 2006).
Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Metode Simple Additive Weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari
alternatif Ai pada atribut Cj berdasarkan
... (2.1)
Keterangan :
rij : Rating kinerja ternormalisasi untuk i
dan j.
Maxi : Nilai maksimum dari setiap baris dan
kolom.
Mini : Nilai minimum dari setiap baris dan
kolom.
xij : Rating kinerja ternormalisasi dari baris
dan
kolom. (Kusumadewi Sri, 2006).
... (2.2)
Nilai Vi yang lebih besar
mengindikasikan bahwa alternatif A1 lebih
terpilih. Sedangkan untuk kriteria yang lainnya terbagi dalam dua kategori yaitu untuk bernilai positif termasuk dalam kriteria keputusan dan yang bernilai negatif termasuk dalam kriteri bukan keputusan.
Keterangan : A : Alternatif. C : Kriteria.
W : Bobot Nilai Kepentingan.
V : Nilai keputusan untuk setiap alternatif. X : Nilai Alternatif dari setiap kriteria. (Kusumadewi Sri, 2006).
ANALISA DAN PERANCANGAN
Pendahuluan
Penelitian ini dilaksanakan menggunakan data kondisi mesin yang diambil dari PT.Putra Pelang Medan. Data-data tersebut akan dijadikan sebagai variabel-variabel untuk memutuskan kelayakkan bus yang akan diberangkatkan.
Data kondisi mesin bus tersebut akan disesuaikan dari setiap kriteri dan bobot yang ada, serta dilanjutkan dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) di mana software yang digunakan untuk mendapatkan hasil keputusan adalah Software dari rancangan PHP dan Mysql.
Dalam hal ini, lebih dulu penulis ingin menampikan data dari jadwal keberangkatan bus. Adapun data dari jadwal keberangkatan bus pada PT.Putra Pelang Medan, adalah sebagai berikut ;
Tabel 1. Contoh Data Jadwal Keberangkatan Bus
Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan Dalam SAW
Adapun arsitektur sistem pendukung keputusan pada penelitian ini adalah menentukan kelayakan dari mesin bus yang akan diberangkatkan dengan menggunakan Metode Simple Additve Weighting (SAW). Arsitektur sistem pendukung keputusan pada penelitian ini adalah ;
Gambar 1. Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan Dalam SAW
Kriteria Dan Bobot
Dalam Metode Simple Additve Weighting (SAW), Terdapat kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan kelayakan dari mesin bus yang akan diberangkatkan. Ada 5 kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan. Adapun kriterianya adalah sebagai berikut :
Adapun tingkat kepentingan yang nantinya akan dibobotkan untuk setiap tingkat kepentingan kriteria adalah sebagai berikut:
Jika j adalah artibut keuntungan (benefit)
Tabel 2. Nilai Bobot Kepentingan Kriteria Nilai
Bobot
Keterangan
0 Tidak Penting
0,25 Kurang Penting
0,5 Cukup Penting
0,75 Penting
1 Sangat Penting
Tabel 3. Nilai Kriteria Dan Kepentingan Kriteria
Kode Kriteri
a
Kriteria Kepenting an Kriteria
Nil ai
C1 Tahun Pembuatan Mesin
Sangat Penting
1
C2 Filter Bahan Bakar
Penting 0,75
C3 Air Radiator Cukup Penting
0,5
C4 Oli Mesin Penting 0,75
Tabel 4. Nilai Bobot Kepentingan Untuk Alternatif Tahun Pembuatan Mesin
Tanun Pembuatan
Mesin
Keterangan Nilai
2012 Sangat Penting 1
2011 Penting 0,75
2010 Cukup Penting 0,5
2009 Kurang Penting 0,25
2008 Tidak Penting 0
Tabel 5. Nilai Bobot Kepentingan Untuk Kriteria Filter Bahan Bakar Filter Bahan
Bakar
Keterangan Nilai
1 Bulan Sangat Penting 1
2 Bulan Penting 0,75
3 Bulan Cukup Penting 0,5
4 Bulan Kurang Penting 0,25
5 Bulan Tidak Penting 0
Tabel 6. Nilai Bobot Kepentingan Untuk Kriteria Air Radiator
Air Radiator Keterangan Nilai
5 Liter Sangat Penting 1 4 Liter Penting 0,75
3 Liter Cukup Penting 0,5
2 Liter Kurang Penting 0,25
1 Liter Tidak Penting 0
Tabel 7. Nilai Bobot Kepentingan Untuk Kriteria Oli Mesin Bus
Oli Mesin Keterangan Nilai
1 Bulan Sangat Penting 1
2 Bulan Penting 0,75
3 Bulan Cukup Penting 0,5
4 Bulan Kurang Penting 0,25
5 Bulan Tidak Penting 0
Cara kerja Fazzy Pada Simple Additive Weighting (SAW)
Cara kerja fazzy pada SAW (Simple Additive Weighting), fazzy bekerja untuk menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan.
Data Kondisi Mesin Bus Dalam Bentuk Alternatif Dan Kriteria
Tabel 8. Data Kondisi Msin Bus Dalam Bentuk Alternatif
Tabel 10. Data Kondisi Msin Bus Dalam Bentuk Atribut Dan Kriteria
Perhitungan hasil akhir dengan mengambil sampel nilai atribut dan kriteria dari beberapa angket diatas adalah sebagai berikut ;
1 1 1 1 0,5 0,5 0,75 0,5 X = 0,75 1 1 0,5 0,75 1 1 1 0,25 0,5 0,75 0,25
Vektor bobot :
W = [ C1 C2 C3 C4 ] W = [ 1 0,75 0,5 0,75 ]
Pada Metode Simple Additive Weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai dari rating alternative terhadap Ai pada setiap kriteria – kriteri Cj berdasarkan nilai bobot yang sudah
disesuaikan dengan jenis atribut yang ada. Melakukan proses perangkingan dengan cara menghasilkan matriks ternormaslisasi (R) dengan nilai bobot (W).
1 1 1 1 0,5 0,5 0,75 0,5 R = 0,75 1 1 0,5 0,75 1 1 1 0,25 0,5 0.75 0,35
Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif ( ) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi ( ) dengan nilai bobot ( ). Nilai yang terbesar mengindikasikan bahwa terpilih sebagai alternatif terbaik.
V1 = (1 x 1) + (1 x 0,75) + (1 x 0,5) + (1 x
0,75)
= 1 + 0,75 + 0,5 + 0,75 = 3,0
V2 = (0,5 x 1) + (0,5 x 0,75) + (0,75 x 0,5) +
(0,5 x 0,75)
= 0,5 + 0,375 + 0,375 + 0,375 = 1,6
V3 = (0,75 x 1) + (1 x 0,75) + (1 x 0,5) +
(0,5 x 0,75)
= 0,75 + 0,75 + 0,5 + 0,375 = 2,3
V4 = (0,75 x 1) + (1 x 0,75) + (1 x 0,5) + (1
x 0,75)
= 0,75 + 0,75 + 0,5 + 0,75 = 2,7
V5 = (0,25 x 1) + (0,5 x 0,75) + (0,75 x 0,5)
+ (0,25
x 0,75)
= 0,25 + 0,37 + 0,37 + 0,12 = 1,1
Berdasarkan hasil nilai preferensi diatas, maka rangking yang telah diperoleh dapat diurutkan sebagai berikut :
V1 = 3,0
V2 = 1,6
V3 = 2,3
V4 = 2,7
V5 = 1,1
Nilai terbesar adalah V1 , sehingga alternatif
A1 terpilih sebagai alternatif terbaik. Dengan kata
lain Bus PT. Putra Pelangi Medan dengan Kode Bus PPL7516 Merupakan bus yang layak untuk diberangkatkan.
KESIMPULAN
Dari hasil analisa sistem pendukung keputusan pada PT. Putra Pelangi Medan dalam menentukan kondisi mesin yang layak untuk diberangkatkan dengan menggunakan Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW), dapat disimpulkan bahwa :
1. Dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dapat menentukan kondisi mesin, dari Tahun Pembuatan Mesin Bus yang akan diberangkatkan.
2. Dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dapat menentukan kondisi kebersihan Filter Bahan Bakar pada mesin bus yang akan diberangkatkan.
3. Dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dapat menentukan kondisi keutuhan Air Radiator pada mesin bus yang akan diberangkatkan.
4. Dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dapat menentukan kondisi kebersihan Oli Mesin pada mesin bus yang akan diberangkatkan.
Daftar Pustaka
[2] Agung Leo, (2013). “Kupas Tuntas Adobe Dreamweaver CS6 Dengan Pemrograman PHP & MySQL”, Madiun : ANDI Offset Dengan MADCOMS
[3] Agustina S Mari, (2012). “Adobe Dreamweaver CS5 Seri Kebut Semalam”, Yogyakarta : Andi.
[4] Hery Prasetya Andreas, (2010). “Cepat Kuasai PHP + MySQL”, Yogyakarta : Andi.
[5] Juju Dominikus, (2007). “Buku Latihan Dreamweaver CS3”, Jakarta PT. Gramedia: Elex Media Komputindo.
[6] Joko Usito Nugroho, (2013). “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Proses Belajar Mengajar Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”, Semarang : Program Pascasarjana Universitas Diponegoro Semarang.
[7] Kusrini, (2007), “Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan”, Yogyakarta : ANDI Offset.
[8] Kusumadewi Sri, dkk, (2006). “Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM)”, Yogyakarta : Graha Ilmu.
[9] Marimin, Maghfiroh Nurul, (2010). “Aplikasi Teknik Pengambilan Keputusan Dalam Manajemen Rantai Pasok”, Kampus IPB Taman Kencana Bogor : PT. Penerbit IPB Press.
[10] Rahardjo Emanuel Andi Wahju, (2006). “Instalasi Apache Web Server, MySQL Database dan PHP Pada Sistem Oprasi Fedora Core 5”, Jurusan Teknik Informatika : Universitas Kristen Maranatha, Bandung.
[11] Setiaji Pramono, (2006). “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple Additive Weighting”, Jurusan Sistem Informasi, Teknik, : Universitas Muria Kudus.
[12] Seto Prakoso Bimo, Christianti Meliana, (2008). “Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Akademik Dengan Studi Kasus Pada Sekolah Menengah Atas Terpadu (SMAT) Krida Nusantara”, Jurusan Teknik Informatika : Universitas Kristen Maranatha, Bandung.
[13] Sigit W Aloysius, (2011). “Website Super Canggih Dengan Plugin jQuery Terbaik”, Jakarta Selatan : Mediakita.
[14] Turban Efraim, et al, (2005). “Decision Support System And Intelligent Systems”, Yogyakarta : Andi.
[15] Yulianto Puput, Sumarlinda Sri, (2013), “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Plafon Kredit Dengan Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decissio Making) Menggunakanan Metode SAW(Simple Additive Weightin) Di PD.BPR BKK Boyolali Cabang Simo”, Surakarta: STMIK Duta Bangsa Surakarta.
