Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lampu Terbaik Menerapkan Metode Vikor

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lampu Terbaik Menerapkan Metode Vikor

Bernita Siburian, Marta Octiviani, Milawati

Prodi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Abstrak

Lampu digunakan untuk perlengkapan rumah yang berfungsi untuk pencahayaan ruangan agar aktifitas di dalam sebuah ruangan yang tertutup dapat berjalan dengan baik. Jenis lampu ada banyak merek,yang terbagi atas kualitas,kuantitas,warna dan lain sebagainya. Secara umum ada beberapa jenis-jenis lampu yaitu Lampu Pijar,Lampu Led,Lampu Tl,dan lain sebagainya.Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem terkomputerisasi dan dirancang untuk meningkatkan efektivitas dalam pengambilan keputusan untuk memecahkan masalah yang bersifat semi terstuktur dan tidak terstruktur sehingga dalam proses pengambilan keputusan yang dilakukan dapat lebih berkualitas.

Aplikasi ini yang akan dibuat adalah sebuah aplikasi yang berpedoman dengan metode VIKOR.

Oleh karena itu aplikasi yang berpedoman pada metode VIKOR ini dirasa cocok digunakan untuk menghitung jenis pemilihan lampu terbaik.

Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Lampu Terbaik, VIKOR

1. PENDAHULUAN

Lampu adalah perlengkapan untuk rumah yang berfungsi untuk pencahayaan ruangan agar aktifitas di dalam sebuah ruangan yang tertutup dapat berjalan dengan baik. Kurangnya dukungan pencahayaan lampu dalam suatu ruang mengakibatkan aktivitas dalam ruangan tersebut menjadi terganggu misalnya ketika pencahayaan lampu terlalu berlebihan akan berakibat mengganggu penglihatan. Dengan demikian intensitas cahaya lampu perlu diatur untuk meghasilkan kesesuaian kebutuhan penglihatan di dalam ruang berdasarkan jenis aktivitas.

Pemilihan lampu yang baik maka terlebih dahulu kenali jenis-jenis lampu yang bisa digunakan. Memahami watt pada lampu dan cara memilih lampu dengan wat yang tepat dan memilih lampu yang tepat. Sistem pemilihan lampu yang baik harus memenuhi tiga kriteria utama kualitas,kuantitas,dan merek. Sebagai contoh dengan adanya lampu segala kegiatan yang terjadi dalam ruangan dapat dilakukan dengan baik dan juga cepat. Sekarang ini lampu merupakan suatu kebutuhan dasar bagi masyarakat lebih khusus yang beraktivitas di dalam ruangan.

Dalam pemilihan lampu terbaik harus mengetahui merek lampu yang memilki standarisasi SNI dan merek lampu mempunyai garansi,sehingga merek lampu yang dipilih yaitu Lampu LED,dimana memiliki kriteria-kriteria seperti dapat mengurangi pemakaian energi dan menghemat biaya listrik,lebih awet dan tahan lama,tidak panas meskipun telah dinyalakan berjam-jam,cahaya lampu LED lebih terang,ramah lingkungan dan dapat di daur ulang lampu hannoch memiliki type vision LED(putih) dantergantung pada watt lampu.lampu Philips memiliki type vision LED(putih),Panasonik yang memiliki type light Capsule echo,Megamen yang memiliki type LED Bolham(Putih),dan Megamen yang memiliki type LED Bolham(Kuning) dan tergantung pada pemilihan watt lampu.sedangkan untuk lampu kawachi memiliki type PL-TB1211 dan tergantung pada watt lampunya.

Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem berbasis komputer yang mampu memecahkan masalah dalam menghasilkan alternative terbaik untuk mendukung keputusan yang diambil oleh pengambil keputusan[1][2][3].Penerapan metode VIKOR (ViseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje)adalah metode perankingan dengan menggunakan indeks peringkat multikriteria berdasarkan ukuran tertentu dari kedekatan dengan solusi yang ideal. Konsep dasar VIKOR adalah menentukan ranking dari sampel-sampel yang ada dengan mellihat hasil dari nilai- nilai utilitas dan regrets dan setiap sampel[4]. Metode VIKOR telah digunakan oleh beberapa peneliti dalam MCDM,seperti dalam pemilihan vendor. Masalah MCDM dapat direpresentasikan oleh matriks,dimana kolom merupakan kriteria (atribut) dengan mempertimbangkan masalah yang diberikan dan baris menunjukkan alternatif[5][6].

Berdasarkan penelitian terdahulu Mentari (2017) menentukan jenis kulit terbaik untuk

pembuatan sepatu dengan nilai terendah A

1

dengan nilai O sebagai rangking pertama[7].dan

penelitian yang dilakukan oleh Atika(2018) dalam menentukan peserta olimpiade olahraga siswa nasional[8][7].

2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Lampu

Lampu merupakan sebuah benda yang berfungsi sebagai penerang yang memberikan pencahayaan dalam suatu ruangan. Sejarah perkembangan lampu bermula pada puluhan abad yang lalu dari suatu penemuan manusia yang membutuhkan penerangan (cahaya buatan) untuk malam hari dengan cara menggosok-gosokkan batu hingga mengeluarkan api, kemudian dari api dikembangkan dengan membakar benda-benda yang mudah menyalahkan hingga membentuk sekumpulan cahaya dan seterusnya sampai ditemukan bahan bakar minyak gas yang dapat digunakan sebagai bahan penyalaan untuk lampu obor, lampu minyak maupun lampu gas.

Lampu pertama kali ditemukan oleh Sir Joseph William Swan,teknologi berkembang terus dengan ditemukannya lampu listrik oleh Thomas Alpha Edison pada tanggal 21 oktober 1879 dilaboratorium Edison Menlo Park, Amerika. Prinsip kerja dari lampu tersebut adalah dengan cara menghubung singkat listrik pada filamen carbon (c) sehingga terjadi arus hubung singkat yang mengakibatkan timbulnya panas. Panas yang terjadi dibuat hingga suhu tertentu sampai mengeluarkan cahaya, dan cahaya yang didapat pada waktu itu baru mencapai 3 lumen/w (Lumen

= satuan arus cahaya).

2.2 Metode VIKOR

Metode VIKOR memiliki beberapa keuntungan[9][10] sebagai berikut :

1. Metode VIKOR adalah perangkingan alternative berdasarkan terdekat dengan PIS (Positive Ideal Solution) dan terjauh dari NIS (Negative Ideal Solution).

2. Alternatif terbaik dipilih dari group utility (kelompok kesenangan) maksimal dan regret group (kelompok penyesalan) minimal.

Langkah - langkah perhitungan dengan metode VIKOR[7][11][12], sebagai berikut:

1. Melakukan normalisasi menggunakan rumus sebagai berikut:

R

ij

= (

^{𝑋𝑗+ − 𝑋𝑖𝑗}

𝑋𝑗+ − 𝑋𝑗−

) ...(1) Dimana R

ij

dan X

ij

(i=1,2,3,...,m dan j=1,2,3,...,n) adalah elemen dari matriks pengambilan keputusan (alternatif iterhadap kriteria j) dan X

⁺j

adalah elemen terbaik dari kriteria j , X

^-j

adalah elemen terbaik dari kriteria j.

2. Menghitung nilai S dan R menggunakan rumus:

S

i

= ∑ 𝑊𝑗(

^{𝑋𝑗+ − 𝑋𝑖𝑗}

𝑋𝑗+ − 𝑋𝑗−

)

𝑛𝑗=1

...(2)

Dan

R

i

= Max j[w

j

(

^{𝑋𝑗+ − 𝑋𝑖𝑗}

𝑋𝑗+ − 𝑋𝑗−

)] ... (3) Dimana W

j

adalah bobot dari tiap kriteria j.

3. Menentukan nilai indeks

Q

i

= [

^{Si− S+}

𝑆− − 𝑆+

]V + [

^{Ri− R+}

𝑅− − 𝑅+

](1-V) ...(4) Dimana S

^-

= max S

i

, S

⁺

= min S

i

dan R

^-

= max R

i

, R

⁺

= min R

i

dan v = 0,5.

4. Hasil perengkingan merupakan hasil pengurutan dari S, R,Q.

5. Solusi alternatif peringkat terbaik berdasarkan dengan nilai Q minimum menjadi peringkat terbaik dengan syarat:

Q(A

⁽²⁾

)– Q(

⁽¹⁾

)≥DQ ...(5)

Dimana A

⁽²⁾

= alternatif dengan urutan kedua pada perengkingan Q dan A

⁽¹⁾

= alternatif dengan urutan terbaik pada perengkingan Q sedangkan DQ = 1 – (m-1),dimana m merupakan jumlah alternatif.Alternatif A

⁽¹⁾

harus berada pada rangking terbaik pada S dan/atau R.

3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

Permasalahan yang dihadapi masyarakat dalam pemilihan lampu terbaik merupakan masalah yang umum terjadi,dimana dalam pemilihan lampu tersebut harus memperhatikan merek,kualitas,serta pencahayaannya.Berdasarkan permasalahan diatas maka dibentuk sebuah sistem pengkajian untuk memecahkan masalah masyarakat dalam pemilihan lampu terbaik,sistem yang dibangun adalah sistem pendukung keputusan pemilihan lampu terbaik menerapkan metode VIKOR.

Dalam masalah pemilihan lampu terbaik dengan kualitas terbaik sesuai dengan metode VIKOR,maka di perlukan kriteria-kriteria dan bobot dalam perhitungannya sehingga akan dapat alternatif terbaik. Alternatif adalah Merek Lampu yang memiliki kualitas dan pencahayaan yang terbaik.

Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Merek

A1 Kawachi

A2 Philips

A3 Hannocs

A4 Shinyoku

A5 Cosmos

Pada tabel kriteria digunakan untuk membandingkan kriteria haga dan jenis lampu.

Tabel 2. Kriteria

Kriteria Penilaian Bobot

C

1

Harga 0,3

C2 Jenis Lampu 0,2

C3 Bentuk 0,1

C4 Watt 0,1

C5 Pencahayaan 0,3

Pada tabel kriteria digunakan untuk membandingkan penilaian jenis harga lampu.

Tabel 3. Kriteria Jenis Harga(C

1

)

Jenis Harga Penilaian Bobot Penilaian

Rp 30000- Rp 40000 Buruk 20

Rp 40000- Rp 50000 Kurang 40

Rp 50000- Rp 60000 Cukup 60

Rp 60000- Rp 70000 Baik 80

Rp 70000-Rp 80000 Sangat baik 100

Pada tabel kriteria jenis lampu digunakan untuk membandingkan untuk penilai dan pembobotanjenis lampu.

Tabel 4. Kriteria Jenis Lampu (C

2

)

Jenis Lampu Nilai Bobot

LED Baik 80

Pijar Cukup 60

TL Kurang 40

Pada tabel kriteria bentuk digunakan untuk menentukan jenis bentuk lampu dengan melakukan penilaian kriteria bentuk lampu.

Tabel 5. Kriteria Bentuk(C

3

)

Jenis Bentuk Penilaian Bobot Penilaian

Jari Kurang 40

Tornado Cukup 60

Bulat Baik 80

Tabung Sangat Baik 100

Pada tabel ini digunakan untuk menentukan jenis watt dengan melakukan penilaian terhadap kriteria jenis watt.

Tabel 6. Kriteria Jenis watt(C

4

) Jenis Watt Penilaian Bobot Penilaian

10-18 watt Buruk 20

18-26 watt Kurang 40

26-34 watt Cukup 60

34-42 watt Baik 80

42-50 watt Sangat Baik 100

Pada tabel kriteria ini digunakan untuk menentukan jenis pencahayaan dengan melakukan penilaian dengan menggunakan tabel kriteria jenis pencahayaan.

Tabel 7. Kriteria Jenis Pencahayaan(C

5

) Jenis Pencahayan Penilaian Bobot Penilaian

Putih redup Cukup 60

Putih terang Baik 80

Pada tabel 8 ini berisikan rating kecocokan antara tabel alternatif dengan tabel kriteria

Tabel 8. Data Alternatif dan Kriteria

Alternatif C

1

C

2

C

3

C

4

C

5

A

1

50000 LED Jari 18 Putih terang

A

2

33000 Pijar Tornado 24 Putih redup

A

3

72000 LED Bulat 16 Putih terang

A

4

62500 Pijar Jari 17 Putih terang

A

5

36000 LED Tornado 20 Putih terang

Berdasarkan tabel 3-7, maka alternatif yang terdapat pada tabel 8 dapat dilihat pada tabel berikut ini:

Tabel 9. Tabel rating yang telah di bobotkan

Alternatif C

1

C

2

C

3

C

4

C

5

A

1

50000 80 40 40 80

A

2

33000 60 60 40 60

A

3

72000 80 80 20 80

A

4

62500 60 40 20 80

A

5

36000 80 60 40 80

Max 72000 80 80 40 80

Min 33000 60 40 20 60

Setelah melakukan pembobotan, maka dilakukan pemrosesan perhitungan menggunakan metode VIKOR, seperti terlihat dibawah ini:

1. Melakukan normalisasi

R

11

= (

72000 − 50000

72000 − 33000

) = 0,564 R

12

= (

^{80− 80}

80 − 60

) = 0

R

13

= (

^{80 − 40}

80 − 40

) = 1 R

14

= (

^{40 − 40}

40 − 20

) = 0

R

15

= (

^{80 − 80}

80 − 60

) = 0

R

21

= (

72000 −33000

72000− 33000

) = 1 R

22

= (

^{80− 60}

80 − 60

) = 1

R

23

= (

^{80 − 60}

80 − 40

) = 0,5 R

24

= (

^{40 − 40}

40 − 20

) = 0

R

25

= (

^{80 − 60}

80 − 60

) = 1 R

31

= (

72000 −72000

72000− 33000

) = 0 R

32

= (

^{80− 80}

80 − 60

) = 0

R

33

= (

^{80 − 80}

80 − 40

) = 0 R

34

= (

^{40 − 20}

40 − 20

) = 1

R

35

= (

^{80 − 80}

80 − 60

) = 0 R

41

= (

72000 − 62500

72000− 33000

) = 2,435 R

42

= (

^{80− 60}

80 − 60

) = 1

R

43

= (

^{80 − 40}

80 − 40

) = 1 R

44

= (

^{40 − 20}

40 − 20

) = 1 R

45

= (

^{80 − 80}

80 − 60

) = 0 R

51

= (

72000 − 36000

72000− 33000

) =0,923 R

52

= (

^{80− 80}

80 − 60

) = 0

R

53

= (

^{80 − 60}

80 − 40

) = 0,5 R

54

= (

^{40 − 40}

40 − 20

) = 0

R

55

= (

^{80 − 80}

80 − 60

) = 0

Setelah melakukan proses Normalisasi, untuk melihat hasil dapat dilihat pada tabel 10 dibawah ini

Tabel 10. Hasil Normalisasi

0,564 0 1 0 0

1 1 0,5 0 1

0 0 0 1 0

2,435 1 1 1 0

0,923 0 0,5 0 0

Langkah selanjutnya yaitu dengan mengalikan Normalisasi dengan Bobot yang telah ditentukan pada tabel kriteria jenis lampu.

Tabel 11. Normalisasi * Bobot

0,564*0.3 0*0.2 1*0.1 0*0.1 0*0.3 1*0.3 1*0.2 0.5*0.1 0*0.1 1*0.3 0*0.3 0*0.2 0*0.1 1*0.1 0*0.3 2,435*0.3 1*0.2 1*0.1 1*0.1 0*0.3 0,923*0.3 0*0.2 0.5*0.1 0*0.1 0*0.3

Untuk lebih jelas Hasil Normalisasi dari tabel 11 dapat dilihat pada tabel 12 dibawah ini:

Tabel 12. Hasil Normalisasi * Bobot

0.169 0 0.1 0 0

0.3 0.2 0.05 0 0.3

0 0 0 0.1 0

0.730 0,2 0.1 0.1 0

0.276 0 0.05 0 0

Menghitung nilai S dan R

Untuk menghitung nilai S dapat menggunakan persamaan 2.

S

1 =

0.169+0+0.1+0+0= 0.269

S

2=

0.3+0.2+0.05+0+0.3= 0.85

S

3=

0+0+0++0.1+0= 0.1 S

4=

0.730+0.2+0.1+0.1+0= 1.13 S

5=

0.276+0+0.05+0+0= 0.776

Nilai R diperoleh dari nilai maksimum dari setiap alternatif pada setiap kriteria, yang telah di normalisasikan dari persamaan 3.

R

1

= 0,169 R

2

= 0,3 R

3

=0,1 R

4

= 0,730 R

5

= 0,276

Hasil dari nilai S

i

dan R

i

dapat dilihat pada tabel 13 dibawah ini:

Tabel 13. Hasil S

i

dan R

i

Alternatif S

i

R

j

A

1

0,269 0,169

A

2

0,85 0,3

A

3

0,1 0,1

A

4

1,13 0,730

A

5

0,776 0,276

Perangkingan (Q

i

)

Nilai Qi diperoleh dari persamaan 4.

S

^-

= 1,13 R

^-

= 0,730 S* = 0,1 R* = 0,1

Q

1

=

^{0,269− 0,1}

1,13 − 0,1

](0,5) + [

^{0,169− 0,1}

0,730− 0,1

](1-0,5) 0,082 + 0,054 = 0,136

Q

2

=

_{1,13 − 0,1}^{0,85− 0,1}

](0,5) + [

_{0,730− 0,1}^{0,3− 0,1}

](1-0,5) 0,364+ 0,158 = 0,522

Q

3

=

_{1,13 − 0,1}^{0,1− 0,1}

](0,5) + [

_{0,730− 0,1}^{0,1− 0,1}

](1-0,5) 0 + 0= 0

Q

4

=

_{1,13 − 0,1}^{1,13− 0,1}

](0,5) + [

^{0,730− 0,1}_{0,730− 0,1}

](1-0,5) 0,5 + 0,5 = 1

Q

5

=

^{0,776− 0,1}

1,13 − 0,1

](0,5) + [

^{0,276− 0,1}

0,730− 0,1

](1-0,5) 0,328 + 0,139 = 0,467

Untuk lebih jelas hasil proses perangkingan dapat dilihat pada tabel 14 dibawah ini:

Tabel 14. Nilai Qi Alternatif Q

i

Ranking

A

1

0,136 2

A

2

0,522 4

A

3

0 1

A

4

1 5

A

5

0,467 3

Maka nilai indeks atau yang menjadi ranking 1 adalah Q

3

dengan hasil paling kecil yaitu 0.

4. KESIMPULAN

Dari uraian diatas dapat disimpulkan bahwa metode VIKOR salah satu implementasi yang sederhana yang dapat dilakukan dan membantu pengambilan keputusan yang terbaik dari beberapa alternatif, seperti dalam memilih Lampu terbaik seperti yang telah dibahas di atas.

REFERENCES

[1] Kusrini, Sistem Pendukung Keputusan dan Aplikasinya. Yogyakarta: Andi, 2007.

[2] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,”

Int. J. Recent Trends Eng. Res., vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.

[3] Kusrini, Konsep Dan Aplikasi Pemdukung Keputusan. Yogyakarta: Andi, 2007.

[4] M. Sianturi, S. Wulan, Suginam, Rohminatin, and Mesran, “Implementasi Metode VIKOR Untuk Menentukan Bahan Kulit Terbaik Dalam Pembuatan Ikat Pinggang,” J. Ris. Komput., vol. 5, no. 1, pp. 56–60, 2018.

[5] G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Multiple Attribute Decision Making Method And Applications. CRC Press, 2011.

[6] D. Siregar et al., “Multi-Attribute Decision Making with VIKOR Method for Any Purpose Decision,” J. Phys. Conf.

Ser., vol. 1019, no. 1, 2018.

[7] B. J. Hutapea, M. A. Hasmi, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Kulit Terbaik Untuk Pembuatan Sepatu Dengan Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput., vol. 5, no. 1, pp. 6–12, 2018.

[8] M. W. P. Agatmadja and A. Suri, “Penerapan Metode VIKOR Dalam Pemilihan Calon Peserta Olimpiade Olahraga Siswa Nasional ( O2SN ),” vol. 5, no. 2, pp. 91–96, 2018.

[9] S. Opricovic and G.-H. Tzeng, “Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS,” Eur. J. Oper. Res., vol. 156, no. 2, pp. 445–455, Jul. 2004.

[10] M. F. El-santawy, “A VIKOR Method for Solving Personnel Training,” Int. J. Comput. Sci., vol. 1, no. 2, pp. 9–12, 2012.

[11] S. Wulan and K. F. Kodrat, “Implementasi Metode VIKOR Untuk Menentukan Bahan Kulit Terbaik Dalam Pembuatan Ikat Pinggang,” vol. 5, no. 1, pp. 56–60, 2018.

[12] N. Sutrikanti, H. Situmorang, F. Fachrurrazi, H. Nurdiyanto, and M. Mesran, “Implementasi Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat Tingkat SMA Menerapkan Metode VIKOR,” JURIKOM (Jurnal Ris.

Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 109–113, Apr. 2018.