SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERGURUAN TINGGI SWASTA
J URUSAN TEKNIK INFORMATIKA MENGGUNAKAN METODE
FUZZY AHP
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Persyar atan Dalam Memperoleh Gelar Sar jana Komputer Program Studi Teknik Infor matika
Diajukan oleh :
AYU WANDARI PRAPTONINGTYASTUTI NPM : 0934010223
J URUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”
J AWA TIMUR
LEMBAR PENGESAHAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN
PERGURUAN TINGGI SWASTA J URUSAN TEKNIK
INFORMATIKA DI SURABAYA MENGGUNAKAN METODE
FUZZY AHP
Disusun oleh:
AYU WANDARI PRAPTONINGTYASTUTI
NPM : 0934010223
Telah disetujui mengikuti Ujian Negara Lisan Gelombang V Tahun Akademik 2012/2013
Menyetujui,
Pembimbing Utama
Eko Pr asetyo, S.Kom,M.Kom.
NIDN. 0718077901
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI SWASTA J URUSAN TEKNIK INFORMATIKA DI
SURABAYA MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP
Disusun oleh:
AYU WANDARI PRAPTONINGTYASTUTI
NPM : 0934010223
Telah Dipertahankan Dihadapan dan Diterima Oleh Tim Penguji Skripsi Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Pada Tanggal : 14 Juni 2013
Pembimbing : Tim Penguji :
1. 1.
Eko Pr asetyo, S.Kom, M.Kom. Ir.Mu’tasim Billah, MS.
NIDN. 0718077901 NIP.19600504 198703 1 001
2. 2.
Fetty Tri A, S.Kom, M.Kom. Yisti Vita Via, S.T, M.Kom.
NPT.3 8202060208 1 NPTY. 3 8604130347 1
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
Ir. Sutiyono, MT
ABSTRAK
Judul :SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERGURUAN TINGGI
SWASTA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP
Nama : Ayu Wandari Praptoningtyastuti
Pembimbing 1 : Eko Prasetyo, S.Kom,M.Kom.
Pembimbing 2 : Fetty Tri Anggraeny, S.Kom, M.Kom.
Sistem Pendukung Keputusan ini diperuntukkan bagi siswa SMA apabila ingin melanjutkan pendidikan ke Perguruan Tinggi. Program Studi yang dikhususkan adalah Jurusan Teknik Informatika. Pada Sistem yang dibuat, user memilih 4 Universitas yang sudah disediakan untuk dilakukan perbandingan 3 kuisioner sebagai bahan pertimbangan. Setelah user menginputkan jawabannya maka proses perhitungan berjalan dan akan menghasilkan prioritas universitas sebagai bahan rekomendasi.
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sebuah sistem dibawah kontrol seorang atau banyak pengambil keputusan yang dapat membantu aktivitas pembuatan keputusan dengan menyediakan alat bantu dalam pengambilan keputusan agar keputusan yang diambil bisa didapatkan dengan lebih efektif dan efisien. Seiring banyaknya bermunculan Perguruan Tinggi Swasta tersebut para calon Mahasiswa sangat mungkin akan mengalami kebingungan dalam merencanakan dan memilih Perguruan Tinggi Swasta yang tepat untuk mereka. Karena mereka harus mempertimbangkan berbagai macam aspek yang harus diperhitungkan dalam memilih Perguruan Tinggi. Permasalahan ini dapat
diselesaikan dengan metode Fuzzy AHP yang menggunakan penilaian dalam
interval, sehingga data yang kualitatif dapat memberikan penilaian yang lebih objektif karena dalam kasus ini diperlukannya data yang subjektif. Aplikasi ini menggunakan PHP dan database phpmyadmin.
Dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta ini memberikan alternatif pemilihan dan rekomendasi Perguruan Tinggi Swasta Khususnya Jurusan Teknik Informatika dengan persentase kepercayaan user.
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah
memberikan segala nikmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat
menyelesaikan skripsi tepat pada waktunya. Atas limpahan serta karunia dan
rahmat-Nya penulisan laporan skripsi yang berjudul “SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN PERGURUAN TINGGI SWASTA JURUSAN TEKNIK
INFORMATIKA di SURABAYA MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP”
dapat terselesaikan.
Skripsi ini dibuat sebagai salah satu syarat memperoleh gelar sarjana
komputer di jurusan teknik informatika UPN ”Veteran” Jatim. Skripsi ini tidak
sempurna tanpa dukungan semua pihak. Oleh karena itu, penulis ingin
mengucapkan terimakasih kepada:
1. Bapak Sutiyono, selaku Dekan Fakultas Teknik Industri Universitas
Pembangunan Nasional "Veteran" Jatim.
2. Ibu Dr. Ir. Ni Ketut Sari, MT., selaku Kepala Jurusan Teknik Informatika
FTI UPN "Veteran" Jatim.
3. Bapak Eko Prasetyo, S.Kom, M.Kom., selaku dosen pembimbing yang
banyak memberi masukan dan arahan dalam pengerjaan skripsi. Terima
kasih banyak bapak.
4. Ibu Fetty Tri Anggraeny, S.Kom, M.Kom., selaku dosen pembimbing
yang memberikan arahan dalam segi program dan laporan agar tugas akhir
ini bisa bermanfaat bagi masyarakat.
5. Kepada Papa dan Mama tercinta, terima kasih telah mendukung 1000%
dalam pengerjaan skripsi maupun kehidupan sehari – hari. Mendoakanku
demi kelancaran segala yang aku lakukan dengan hasil terbaik dalam hal
yang positif. Terima kasih yang tak terhingga.
6. Kepada Adik – adikku tersayang Yayas dan Auliya ,terimakasih sudah
7. Sahabat – sahabatku Tri Wahyuni, Nevy Fenti, Diena, Laksmi, Yaya yang
selalu membantu dikala susah dan bersama dikala senang. Semoga kita
selalu sukses.
8. Kepada teman – teman lain yang belum tertulis, terima kasih bantuannya
saran dan masukan yang diberikan serta waktu yang diluangkan untuk
membantu hingga Tugas Akhir ini selesai. Terima kasih banyak.
Penulis menyadari skripsi ini masih jauh dari sempurna, sehingga saran
dan kritik yang membangun sangat penulis harapkan. Semoga laporan ini
bermanfaat bagi pembacanya dan bagi civitas akademi FTI UPN "Veteran" Jatim.
Akhirnya, penulis berharap agar penyusunan laporan ini mampu
memberikan sumbangsih bagi perkembangan dan kemajuan teknik informatika
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” JATIM.
Surabaya, 29 Mei 2013
DAFTAR ISI
ABSTRAK ... i
KATA PENGANTAR ... ii
DAFTAR ISI ... iv
DAFTAR GAMBAR ... vii
DAFTAR TABEL ... x
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Perumusan Masalah... 2
1.3 Batasan Masalah ... 2
1.4 Tujuan ... 3
1.5 Manfaat ... 3
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 5
2.1 Tinjauan Umum ... 5
2.2 Landasan Teori ... 7
2.2.1 Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan (SPK) ... 7
2.2.2 Analytic Hierarchy Proses (AHP) ... 12
2.2.4 Konsistensi Matriks Perbandingan Berpasangan ... 15
2.2.5 Fuzzy Analytical Hierarchy Process (AHP) ... 16
2.2.6 Website ... 22
2.2.7 phpMyAdmin... 31
2.2.8 Unified Modeling Language (UML) ... 33
BAB III METODE PENELITIAN ... 40
3. 1 Rancangan Penelitian ... 40
3.1.1 Analisa Sistem ... 40
3.1.2 AHP dan Fuzzy AHP ... 42
3.1.3 Perancangan Sistem ... 46
3.1.4 Perancangan Database... 54
3.1.5 Perancangan Antar Muka ... 61
3. 2 Rancangan Uji Coba dan Evaluasi ... 66
3. 3 Jadwal kegiatan penelitian ... 66
BAB IVHASIL DAN PEMBAHASAN ... 67
4.1 Implementasi ... 67
4.1.1 Kebutuhan Sistem ... 67
4.1.2 Implementasi Interface (Antar Muka) ... 68
BAB VKESIMPULAN DAN SARAN... 86
5.1 Kesimpulan ... 86
5.2 Saran ... 87
DAFTAR PUSTAKA ... 88
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2. 1 Arsitektur SPK (Turban, 2005) ... 11
Gambar 2. 2 Cara Kerja PHP ... 28
Gambar 2. 3 Contoh Use Cace Diagram ... 35
Gambar 2. 4 Contoh Class Diagram ... 36
Gambar 2. 5 Contoh Activity Diagram ... 38
Gambar 2. 6 Contoh Sequence Diagram ... 38
Gambar 3. 1 Struktur Hierarki Sistem Pendukung Keputusan ... 41
Gambar 3. 2 (a) Flowchart Alur Sistem Pendukung Keputusan. (b) Flowchart Menghitung Konsistensi dan Nilai Eigen ... 44
Gambar 3. 3 Flowchart Perhitungan Fuzzy AHP ... 45
Gambar 3. 4 Use Case Sistem ... 47
Gambar 3. 5 Activity Diagram Login Admin ... 47
Gambar 3. 6 Activity Diagram Edit Admin ... 48
Gambar 3. 7 Activity Diagram Tambah Data Univ ... 49
Gambar 3. 8 Activity Diagram Edit Data Univ ... 50
Gambar 3. 9 Activity Diagram Delete Data Univ... 51
Gambar 3. 10 Activity View Data Universitas ... 51
Gambar 3. 11 Activity Diagram Merangking ... 52
Gambar 3. 12 Sequence Diagram User ... 53
Gambar 3. 14 Desain Halaman utama user ... 61
Gambar 3. 15 Desain Halaman deskripsi PTS ... 62
Gambar 3. 16 Desain Halaman masuk kuisioner ... 62
Gambar 3. 17 Desain Halaman pilih universitas ... 63
Gambar 3. 18 Desain Halaman kuisioner lokasi ... 63
Gambar 3. 19 Desain Halaman kuisioner fasilitas ... 63
Gambar 3. 20 Desain Halaman kuisioner kriteria ... 64
Gambar 3. 21 Desain Halaman hasil merangking ... 64
Gambar 3. 22 Desain Halaman admin ... 65
Gambar 3. 23 Desain Halaman kelola data universitas ... 65
Gambar 3. 24 Desain Halaman hasil kuisioner user ... 66
Gambar 4. 1 Halaman Utama SPK ... 69
Gambar 4. 2 Login Admin ... 69
Gambar 4. 3 Halaman Kelola Data Universitas ... 70
Gambar 4. 4 Halaman Login Kuisioner ... 70
Gambar 4. 5 Halaman pilih Universitas ... 71
Gambar 4. 6 Halaman kuisioner lokasi ... 71
Gambar 4. 7 Halaman kuisioner fasilitas ... 72
Gambar 4. 8 Halaman kuisioner criteria ... 72
Gambar 4. 9 Halaman hasil merangking ... 73
Gambar 4. 10 Action Script Matrik Perbandingan Berpasangan ... 73
Gambar 4. 12 Action Script Perhitungan Syntethic Extend ... 75
Gambar 4. 13 Action Script Perhitunagn Tingkat Kemungkinan ... 75
Gambar 4. 14 Action Script Perhitungan Nilai Minimal (Vektor Bobot) ... 76
Gambar 4. 15 Action Scrpit Normalisasi Vektor Bobot ... 76
Gambar 4. 16 Uji Coba pilih Universitas ... 79
Gambar 4. 17 Ujicoba Kuisioner lokasi ... 80
Gambar 4. 18 Uji Coba kuisioner fasilitas laboratorium... 81
Gambar 4. 19 Uji Coba kuisioner kriteria ... 82
DAFTAR TABEL
Tabel 2. 1 Tabel Matriks perbandingan berpasangan ... 13
Tabel 2. 2 Tabel Matrik perbandingan berpasangan ... 14
Tabel 2. 3 Tabel Normalisasi matrik ... 14
Tabel 2. 4 Tabel Vektor prioritas ... 14
Tabel 2. 5 Tabel Random Index (RI) ... 15
Tabel 2. 6 Tabel Skala perbandingan tingkat kepentingan fuzzy ... 17
Tabel 2. 7 Tabel Matriks Perbandingan Berpasangan Fuzzy ... 20
Tabel 2. 8 Tabel Penjumlahan tiap – tiap bilangan triangular ... 21
Tabel 2. 9 Tabel Penjumlahan seluruh bilangan Fuzzy ... 21
Tabel 2. 10 Tabel Fuzzy Syntethic Extent ... 21
Tabel 2. 11 Tabel Perbandingan Fuzzy Syntethic dengan nilai min... 22
Tabel 2. 12 Tabel Vektor bobot antar kriteria utama ... 22
Tabel 2. 13 Tabel Normalisasi vektor bobot antar kriteria utama ... 22
Tabel 2. 14 Tabel Konsep Dasar UML ... 34
Tabel 3. 1 Tabel Admin ... 54
Tabel 3. 2 Tabel User ... 55
Tabel 3. 3 Tabel Kampus_User ... 55
Tabel 3. 4 Tabel Semua_kampus ... 56
Tabel 3. 5 Tabel Akreditasi ... 56
Tabel 3. 6 Tabel Spp ... 56
Tabel 3. 8 Tabel Ahp ... 57
Tabel 3. 9 Tabel Ahp_lokasi ... 58
Tabel 3. 10 Tabel Ahp_fasilitas ... 58
Tabel 3. 11 Tabel Fahp ... 58
Tabel 3. 12 Tabel Fahp_lokasi ... 59
Tabel 3. 13 Tabel Fahp_fasilitas ... 59
Tabel 3. 14 Tabel Kriteria ... 60
Tabel 3. 15 Tabel Bobot ... 60
Tabel 3. 16 Tabel Kampus ... 60
Tabel 4. 1 Tabel Uji Coba ... 77
Tabel 4. 2 Tabel Matrik Perbandingan Berpasangan Lokasi... 83
Tabel 4. 3 Tabel Nilai Keputusan dan Inversnya ... 83
Tabel 4. 4 Tabel Nilai Fuzzy Syntethic Extend ... 83
Tabel 4. 5 Tabel Vektor Bobot dan nilai minimum Lokasi ... 84
Tabel 4. 6 Tabel Normalisasi Bobot Universitas (lokasi) ... 84
Tabel 4. 7 Tabel Normalisasi Fasilitas ... 84
Tabel 4. 8 Tabel Normalisasi Kriteria ... 85
PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Teknologi Informasi (Information Technologi) atau yang lebih dikenal
dengan sebutan IT. Teknologi Informasi dapat diimplementasikan dalam berbagai
aspek kehidupan manusia. Salah satu produk IT yang saat ini sedang trend dan
berguna untuk manusia yaitu Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem
Pendukung Keputusan merupakan sebuah sistem dibawah kontrol seorang atau
banyak pengambil keputusan yang dapat membantu aktivitas pembuatan
keputusan dengan jalan menyediakan alat bantu dalam pengambilan keputusan
agar keputusan yang diambil bisa didapatkan dengan lebih efektif dan efisien.
Pada saat ini banyak sekali Perguruan Tinggi Swasta di Surabaya yang
bermunculan seiring dengan meningkatnya kebutuhan pendidikan tinggi selepas
SMA. Dengan banyaknya bermunculan Perguruan Tinggi Swasta tersebut para
calon Mahasiswa sangat mungkin akan mengalami kebingungan dalam
merencanakan dan memilih Perguruan Tinggi Swasta yang tepat untuk mereka.
Karena mereka harus mempertimbangkan berbagai macam aspek yang harus
diperhitungkan dalam memilih Perguruan Tinggi, seperti Akreditasi, Biaya SPP,
Lokasi Perguruan Tinggi Swasta yang dipilih,Fasilitas Laboratorium khususnya
pada Jurusan Teknik Informatika dan Ratio Dosen dan Mahasiswa dalam
keefektifan pengajaran di Perguruan Tinggi Swasta tersebut.
Permasalahan diatas dapat diselesaikan dengan metode Fuzzy AHP (
dapat memberikan kontribusi lebih bagi para pengguna dalam pengambilan
keputusan, menyadari pentingnya hal itu maka menjadi dasar pada perancangan
“Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Jurusan
Teknik Informatika yang ada di Surabaya”. Sehingga para pengguna dapat merasa
lebih yakin dengan pilihannya atau mendapatkan saran yang lebih baik dari
pilihan yang sebelumnya.
1.2Perumusan Masalah
Permasalahan yang akan dipecahkan dalam tugas akhir ini dirumuskan
sebagai berikut :
a. Bagaimana merancang dan membuat suatu sistem pendukung keputusan
untuk pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Jurusan Teknik Informatika di
Surabaya dengan metode Fuzzy AHP yang sesuai dengan kriteria pemilih ?
b. Bagaimana merancang dan membuat suatu sistem aplikasi yang dapat
menyampaikan informasi tentang pemilihan Perguruan Tinggi Swasta
Jurusan Teknik Informatika di Surabaya sehingga mampu memberikan
rekomendasi keputusan terbaik ?
1.3Batasan Masalah
Dari latar belakang dan perumusan masalah yang telah dijelaskan serta untuk
menghindari pembahasan yang menyimpang dari tujuan yang telah ditetapkan,
Perguruan Tinggi Swasta Jurusan Teknik Informatika yang ada di
Surabaya.
b. Sistem tidak menyediakan pendaftaran masuk ke Perguruan Tinggi Swasta
tertentu.
c. Kriteria yang diambil untuk pendukung keputusan sistem ini hanya
meliputi akreditasi, ratio dosen dan mahasiswa, lokasi, biaya spp dan
fasillitas pada Perguruan Tinggi Swasta yang ditentukan.
d. Sistem ini menjelaskan mengenai rancang bangun Sistem Pendukung
Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta di Surabaya menggunakan
metode Fuzzy AHP.
e. Data yang dibutuhkan dalam bentuk subjective dengan cara pengisian
kuisioner. Kuisioner diisi oleh calon mahasiswa khususnya yang tertarik
pada Jurusan Informatika.
1.4Tujuan
Tujuan dari Tugas Akhir ini ialah merancang dan membangun aplikasi
yang dapat mendukung keputusan dalam pemilihan Perguruan Tinggi Swasta
Jurusan Teknik Informatika di Surabaya sesuai kriteria dengan menggunakan
metode Fuzzy Analitical Hierarchy Process (AHP).
1.5Manfaat
Beberapa manfaat yang ingin dicapai dalam merancang bangun sistem ini
Perguruan Tinggi Swasta Jurusan teknik Informatika di Surabaya yang
diinginkannya.
b. Memberikan bantuan pada pengguna dalam pendukung keputusan,
untuk memilih Perguruan Tinggi Swasta Jurusan Teknik Informatika
BAB II
TINJ AUAN PUSTAKA
2.1 Tinjauan Umum
Konsumen atau pembeli seringkali bingung dalam mengambil keputusan untuk
membeli suatu produk handphone karena banyaknya faktor yang mempengaruhi
pilihan-pilihan yang ada. Dari metode Analytic Hierarchy Process (AHP) didapatkan
ketidakpastian penilaian yang terlalu subjektif untuk data kualitatif. Penelitian yang
dilakukan oleh Hanien Nia, Rita Rahmawati dan Hasbi Yasin (2012), berjudul
”Penentuan Faktor Prioritas Mahasiswa Dalam memilih Telepon Seluler Merk
Blackberry dengan Fuzzy AHP” ini bertujuan untuk mengetahui faktor prioritas
mahasiswa Universitas Diponegoro dalam memilih telepon selular merk BlackBerry.
Permasalahan di atas dapat diselesaikan dengan metode Fuzzy Analytic Hierarchy
Process (FAHP) yang menggunakan penilaian dalam interval sehingga data yang
kualitatif dapat memberikan penilaian yang lebih objektif. Kriteria yang digunakan dalam
penelitian ini adalah kriteria kualitas, harga, desain, dan pelayanan. Data diambil dengan
menyebar kuesioner. Dari hasil jawaban responden dilakukan penghitungan konsistensi
rasio (CR). Jika CR < 0.10 artinya jawaban responden konsisten, dapat digunakan untuk
perhitungan Fuzzy AHP. Berdasarkan hasil penelitian dapat diambil kesimpulan, kualitas
menjadi prioritas utama dengan bobot prioritas 0.278, kemudian pelayanan dengan bobot
prioritas 0.254, desain dengan bobot prioritas 0.240, dan harga dengan bobot prioritas
Salah satu cara untuk mengetahui faktor prioritas dalam memilih telepon selular
merk BlackBerry adalah Analytic Hierarchy Process (AHP). AHP memiliki banyak
keunggulan dalam menjelaskan proses pengambilan keputusan, karena dapat
digambarkan secara grafis, sehingga mudah dipahami oleh semua pihak yang terlibat
dalam pengambilan keputusan.
Pengambilan keputusan dalam AHP dilakukan dengan banyak kriteria bersifat
subjektif. Selain itu para pengambil keputusan lebih yakin menentukan pilihannya
terhadap tingkat kepentingan antar kriteria dengan memakai penilaian dalam interval
dibandingkan penilaian dengan angka eksak. Untuk mengatasi permasalahan tersebut,
maka dikembangkan teknik memodifikasi dan teknik himpunan fuzzy dalam AHP yang
disebut Fuzzy AHP. (Chang, 1996)
Proses pengambilan keputusan yang melibatkan banyak kriteria pada metode
Fuzzy AHP dapat digunakan untuk menentukan bobot prioritas pada masing-masing kriteria yang menjadi dasar untuk analisa keputusan yang tepat. Berdasarkan hasil
analisis bobot prioritas pada kriteria utama dengan Fuzzy AHP, kriteria kualitas (K)
mempunyai pengaruh paling besar bagi konsumen dalam pembelian BlackBerry sebesar
27.8%. Kriteria kedua adalah pelayanan (P) sebesar 25.4%. Kriteria ketiga adalah desain
(D) sebesar 24% dan yang terakhir adalah harga (H) sebesar 22.8%. Berdasarkan hasil
analisis bobot prioritas pada sub kriteria dalam kriteria kualitas, sub kriteria aplikasi
yang tersedia atau fitur (K1) sebesar 37.4%. Sub kriteria kedua adalah ketahanan ponsel
(K3) sebesar 31.7%. Sedangkan sub kriteria kemudahan pengoperasian (K2) sebesar
kriteria kompetitif (H1) sebesar 35.2%. Sub kriteria kedua adalah harga purna jual (H3)
sebesar 33.5%. Sedangkan sub kriteria negosiasi (H2) sebesar 31.3%. Berdasarkan hasil
analisis bobot prioritas pada sub kriteria dalam kriteria desain, sub kriteria varian (D1)
sebesar 35.2%, sub kriteria motif (D3) sebesar 33.5%, dan sub kriteria warna (D2)
sebesar 31.3%. Berdasarkan hasil analisis bobot prioritas pada sub kriteria dalam kriteria
pelayanan, sub kriteria perbaikan (P1) sebesar 37.4%, sub kriteria purna jual (P3)
sebesar 31.7%, dan sub kriteria suku cadang (P2) sebesar 30.9% (Hanien,2012).
2.2 Landasan Teori
Pada bagian ini dibahas beberapa teori dasar sebagai penunjang untuk
menyelesaikan skripsi ini diantaranya : Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan,
Analytic Hierarchy Proses (AHP), Matrik Perbandingan Berpasangan, Konsistensi
Matriks Perbandingan Berpasangan, Fuzzy Analytical Hierarchy Proses (F-AHP),
Website, PhpMyAdmin, dan Unified Modeling Language (UML)
2.2.1 Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Pada awal tahun 1970-an, Scott Morton pertama kali mengartikulasikan konsep
penting sistem pendukung keputusan. Ia mendefinisikan sistem pendukung keputusan
sebagai “sistem berbasis komputer interaktif, yang membantu para pengambil keputusan
untuk menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah tidak
terstruktur”. (Gorry dan Scott Morton, 1971) dalam (Turban, 2005). Definisi klasik
lainnya yaitu “Sistem pendukung keputusan memadukan sumber daya intelektual dari
pendukung keputusan adalah sistem pendukung berbasis komputer bagi para pengambil
keputusan manajemen yang menangani masalah-masalah tidak terstruktur” (Keen dan
Scott Morton, 1978) dalam (Turban, 2005).
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang
menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk
membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang
tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan
seharusnya dibuat (Alter, 2002) dalam (Kusrini, 2007). Tujuan dari sistem pendukung
keputusan adalah :
a. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur.
b. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan
untuk menggantikan fungsi manajer.
c. Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih dari pada perbaikan
efisiensinya.
d. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk
melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah.
e. Peningkatan produktivitas. Membangun satu kelompok pengambil keputusan,
terutama para pakar, bisa sangat mahal. Pendukung terkomputerisasi bisa
mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan para anggotanya untuk berada
diberbagai lokasi yang berbeda-beda (menghemat biaya perjalanan). Selain itu,
ditingkatkan. Produktivitas juga bisa ditingkatkan menggunakan peralatan
optimalisasi yang menentukan cara terbaik untuk menjalankan sebuah bisnis.
f. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat.
Sebagai contoh, semakin banyak data yang diakses makin banyak juga alternatif
yang bisa dievaluasi. Analisis risiko bisa dilakukan dengan cepat dan pandangan dari
para pakar bisa dikumpulkan dengan cepat dan dengan biaya yang lebih rendah.
Keahlian bahkan bisa diambil langsung dari sebuah sistem komputer melalui metode
kecerdasan tiruan. Dengan komputer, para pengambil keputusan bisa melakukan
simulasi yang kompleks, memeriksa banyak skenario yang memungkinkan, dan
menilai bebagai pengaruh secara cepat dan ekonomis. Semua kapabilitas tersebut
mengarah kepada keputusan yang lebih baik.
g. Berdaya saing. Manajemen dan pemberdayaan sumber daya perusahaan. Tekanan
persaingan menyebabkan tugas pengambil keputusan menjadi sulit. Persaingan
didasarkan tidak hanya pada harga, tetapi juga pada kualitas, kecepatan, kustomasi
produk, dan dukungan pelanggan. Organisasi harus mampu secara sering dan cepat
mengubah mode operasi, merekayasa ulang proses dan struktur, memberdayakan
karyawan, serta berinovasi. Teknologi pengambilan keputusan bisa menciptakan
pemberdayaan signifikan dengan cara memperbolehkan seseorang untuk membuat
keputusan yang baik secara cepat, bahkan jika mereka memiliki pengetahuan yang
kurang.
h. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan. Menurut
dan menyimpan informasi. Orang-orang kadang sulit mengingat dan menggunakan
sebuah informasi dengan cara yang bebas dari kesalahan. Aplikasi sistem pendukung
keputusan bisa terdiri dari beberapa subsistem, yaitu:
a. Subsistem manajemen data.
Subsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data
yang relevan untuk suatu situasi dan dikelola oleh perangkat linak 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.
Merupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan,
statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lain yang memberikan
kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. Bahasa-bahasa
pemodelan untuk membangun model-model kustom juga dimasukkan. Perangkat
lunak itu sering disebut sistem manjemen basis model (MBMS).
c. Subsistem antarmuka pengguna.
Pengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan sistem pendukung
keputusan melalui subsistem tersebut. Pengguna adalah bagian yang
dipertimbabangkan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa
kontribusi unik dari sistem pendukung keputusan berasal dari interaksi yang
d. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan.
Subsistem tersebut mendukung semua subsistem lain atau bertindak
langsung sebagai suatu komponen independen dan bersifat opsional (Kusrini,
2007).
Berdasarkan definisi, sistem pendukung keputusan harus mencakup tiga
komponen utama dari DBMS, MBMS, dan antarmuka pengguna. Subsistem manajemen
berbasis pengetahuan adalah opsional, tetapi bisa memberikan banyak manfaat karena
memberikan inteligensi bagi ketiga komponen utama tersebut.
Gambar 2. 1 Arsitektur SPK (Turban, 2005)
Arsitektur dari sistem pendukung keputusan ditunjukkan dalam Gambar 2.1.
Seperti pada semua sistem informasi manjemen, pengguna bisa dianggap sebagai
komponen sistem pendukung keputusan. Komponen-komponen tersebut membentuk
sistem aplikasi sistem pendukung keputusan yang bisa dikoneksikan ke intranet
2.2.2 Analytic Hierarchy Proses (AHP)
Metode Analytic Hierarchy Proses (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty,
seorang matematikawan di Universitas Pittsburgh Amerika Serikat sekitar 1970. Tujuan
utama AHP adalah untuk membuat rangking alternative keputusan dan memilih salah
satu yang terbaik bagi kasus multi criteria yang menggabungkan factor kualitatif dan
kuantitatif di dalam keseluruhan evaluasi alternative – alternative yang ada.
AHP digunakan untuk mengkaji permasalahan yang dimulai dengan
mendefinisikan permasalahan tersebut secara seksama kemudian menyusunnya ke dalam
suatu hierarki. AHP memasukkan pertimbangan dan nilai – nilai pribadi secara logis.
Proses ini bergantung pada imajinasi, pengalaman, dan pengetahuan untuk menyusun
hirarki suatu permasalahan dan bergantung pada logika dan pengalaman untuk memberi
pertimbangan (Hanien, 2012).
2.2.3 Matr ik Perbandingan Berpasangan
Langkah awal dalam menentukan prioritas elemen – elemen dalam suatu
persoalan keputusan adalah dengan membuat perbandingan berpasangan (pairwise
comparison), yaitu elemen – elemen dibandingkan secara berpasangan terhadap suatu kriteria yang ditentukan Perbandingan berpasangan ini dipresentasikan dalam bentuk
matriks. Skala yang digunakan untuk mengisi matriks ini adalah 1 sampai dengan 9
(skala Saaty). Setelah keseluruhan proses perbandingan berpasangan dilakukan, maka
bentuk matriks perbandingan berpasangannya adalah seperti pada tabel 2.1. Apabila
perbandingan dari elemen – elemen operasi tersebut akan membentuk matriks A
berukuran n x n.
Matriks Anxn merupakan matriks reciprocal yang diasumsikan terdapat n elemen
yaitu w1, w2, …, wn yang akan dinilai secara perbandingan. Nilai perbandingan secara
berpasangan antara wi dan wj yang dipresentasikan dalam sebuah matriks = aij, dengan
i, j = 1, 2, …,n, sedangkan aij merupakan nilai matriks hasil perbandingan yang
mencerminkan nilai kepentingan Ai terhadap Aj bersangkutan sehingga diperoleh matriks
yang dinormalisasi. Untuk i = j, maka nilai aij=1 (diagonal matriks), atau apabila elemen
operasi Ai dengan Aj memiliki tingkat kepentingan yang sama maka aij = aji = 1. Seperti
yang terlihat pada tabel 2.2 dibawah dijelaskan bahwa elemen kolom sebelah kiri selalu
dibandingkan dengan elemen baris puncak. Nilai kebalikan diberikan kepada elemen
baris ketika tampil sebagai elemen kolom dan elemen tampil sebagai elemen baris.
Tabel 2. 1 Tabel Matriks perbandingan berpasangan
A1 A2 … An A1 1 a12 … a1n A2 a21 1 … a2n
… … … … …
An an1 an2 … 1
Sebagai Contoh dalam hirarki ini terdapat empat kriteria utama yaitu kriteria
kualitas (K), harga (H), desain (D), dan pelayanan (P), sehingga terdapat empat elemen
yang harus dibandingkan. Perhitungan dan penetapan konsistensi untuk perbandingan
Langkah 1. Menyusun matriks perbandingan berpasangan.
Tabel 2. 2 Tabel Matrik perbandingan berpasangan
Kriteria K H D P K 1.00 7.00 5.00 3.00 H 0.14 1.00 1.00 0.33 D 0.20 1.00 1.00 0.20 P 0.33 3.00 5.00 1.00
Langkah 2. Menghitung vektor prioritas untuk kriteria utama
a. Setiap entri matriks dibagi dengan total kolomnya untuk mendapatkan normalisasi
matrik seperti pada tabel 2.3.
Tabel 2. 3 Tabel Normalisasi matrik
Kriteria K H D P Total Baris
b. Rata-rata dari entri-entri matriks yang terdapat dalam satu baris dihitung dan
dinyatakan hasilnya seperi pada table 2.4 sebagai vektor prioritas (Hanien, 2012).
Tabel 2. 4 Tabel Vektor prioritas
Kriteria K H D P Total Vektor Prioritas
K 0.597 0.582 0.417 0.662 2.257 0.564
H 0.085 0.083 0.083 0.073 0.325 0.081
D 0.119 0.083 0.083 0.044 0.330 0.082
2.2.4 Konsistensi Matr iks Perbandingan Berpasangan
Matriks perbandingan berpasangan yang konsisten diasumsikan sebagai A adalah
semua nilai eigen bernilai nol kecuali yang bernilai sama dengan n. Tetapi bila A adalah
matriks tak konsisten, variasi kecil atas
α
ij akan membuat nilai eigen terbesarλ
maks selalulebih besar atau sama dengan n yaitu
λ
maks≥ n.λ
maksadalah nilai maksimum atau nilaiterbesar dari eigen value berordo n. Eigen value maksimum didapat dengan
menjumlahkan hasil perkalian matriks perbandingan dengan eigen vektor utama ( vektor
prioritas) dan membaginya dengan jumlah elemen. Perbedaan antara
λ
maks dengan n dapatdigunakan untuk meneliti seberapa besar ketidakkonsistenan yang ada dalam A, dimana
rata – ratanya dinyatakan sebagai berikut (Saaty, 2002) :
(1)
Suatu matriks perbandingan berpasangan dinyatakan konsisten apabila nilai
consistency ratio (CR) ≤ 10%. CR dapat dihitung menggunakan rumus sebagai berikut : (2)
Nilai RI mempunyai ketentuan tersendiri. Berikut tabel 2.5 Random Index (RI)
untuk matriks berukuran 1 sampai 15 :
Tabel 2. 5 Tabel Random Index (RI)
n 1,2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
RI 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59
1) Contoh Menghitung Konsistensi Matr iks
Langkah 1. Menghitung rasio konsistensi (CR)
a. Matriks perbandingan berpasangan dikalikan dengan vektor prioritas. Vektor baru
tersebut dinyatakan sebagai vektor jumlah bobot.
b. Entri dari vektor jumlah bobot dibagi dengan entri yang berpasangan dari vektor
prioritas dan dinyatakan hasilnya sebagai bobot prioritas.
c. Menghitung rata-rata dari nilai pada langkah b di atas, dan hasilnya dinotasikan
dengan
λ
maks.d. Menghitung Concistency Index (CI) dengan rumus 1 sebagai berikut:
e. Menghitung Consistensy Ratio (CR) dengan rumus 2 sebagai berikut:
Menurut Saaty, jika CR≤10% maka matriks perbandingan berpasangan tersebut
konsisten. Konsisten artinya semua elemen telah dikelompokkan secara homogen dan
relasi antara kriteria saling membenarkan secara logis (Hanien,2012).
2.2.5 Fuzzy Analytical Hierar chy Process (AHP)
Fuzzy AHP adalah salah satu meode perankingan. FAHP merupakan gabungan
metode AHP dengan pendekatan konsep fuzzy . F-AHPmenutupi kelemahan yang
lebih banyak. Ketidakpastian bilangan direpresentasikan dengan urutan skala. Untuk
menentukan derajat keanggotaan pada F-AHP, digunakan aturan fungsi dalam bentuk
bilangan fuzzy segitiga atau Triangular Fuzzy Number (TFN) yang disusun berdasarkan
himpunan linguistik. Jadi, bilangan pada tingkat intensitas kepentingan pada AHP
ditransformasikan ke dalam himpunan skala TFN ( Universitas Sumatra Utara., 2007).
1) Triangular Fuzzy Number (TFN)
Bilangan triangular fuzzy (TFN) merupakan teori himpunan fuzzy membantu
dalam pengukuran yang berhubungan dengan penilaian subjektif manusia memakai
bahasa atau linguistik. Inti dari fuzzy AHP terletak pada perbandingan berpasangan yang
digambarkan dengan skala rasio yang berhubungan dengan skala fuzzy. Berikut
ketentuan fungsi keanggotaan untuk 5 skala variabel linguistik dalam bilangan triangular
fuzzy yang terlihat pada Tabel 2.6 berikut.
Tabel 2. 6 Tabel Skala perbandingan tingkat kepentingan fuzzy
Tingkat Skala Fuzzy
Invers Skala
Fuzzy Definisi variable Linguistik
(1,1,1) (1,1,1) Perbandingan dua kriteria yang sama
1 = (1/2, 1, 3/2) (2/3, 1, 2) Dua elemen mempunyai kepentingan yang sama
2) Nilai Fuzzy Synthetic Extent
Chang (1996) memperkenalkan metode extent analysis untuk nilai sintesis pada
memperoleh perluasan suatu objek. Sehingga dapat diperoleh nilai extent analysis m yang
dapat ditunjukkan sebagai adalah bilangan
triangular fuzzy. Langkah-langkah model extent analysis dari Chang dalam (Kulak dan
Kahraman, 2005) yaitu :
a. Nilai fuzzy synthetic extent untuk i-objek didefinisikan sebagai berikut:
(3)
Untuk memperoleh , maka dilakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy extent
analysis m untuk matriks sebagian dimana menggunakan operasi penjumlahan pada tiap-tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap-tiap baris seperti berikut :
(4)
dimana :
M = bilangan triangular fuzzy number
m = jumlah kriteria
j = kolom
i = baris
g = parameter (l, m, u)
Sedangkan untuk memperoleh nilai dilakukan operasi
penjumlahan untuk keseluruhan bilangan triangular fuzzy (j = 1, 2, …, m) dalam
matriks keputusan (n x m) sebagai berikut :
Sehingga untuk menghitung invers dari persamaan (5) yaitu:
(6)
b. Perbandingan tingkat kemungkinan antara bilangan fuzzy.
Perbandingan tingkat kemungkinan ini digunakan untuk nilai bobot pada
masing-masing kriteria. Untuk dua bilangan triangular fuzzy M1= (l1, m1, u1) dan
M2= (l2, m2, u2) dengan tingkat kemungkinan (M2 ≥M1) dapat didefinisikan sebagai
berikut:
V(M2 ≥ M 1) = (7)
Tingkat kemungkinan untuk bilangan fuzzy konveks dapat diperoleh dengan
persamaan berikut:
(8)
c. Tingkat kemungkinan untuk bilangan fuzzy convex M lebih baik dibandingkan
sejumlah k bilangan fuzzy convex Mi (i = 1, 2, …, k) dapat ditentukan dengan
menggunakan operasi max dan min sebagai berikut :
V(M ≥M1, M2, …, Mk) = V[(M ≥M1) dan (M ≥ M2), …,dan (M ≥ Mk)] = min V(M ≥ Mi) (9)
Dengan i = 1, 2, 3, …,k.
Jika diasumsikan bahwa d’ (Ai) = min V(Si ≥ Sk) untuk k = 1, 2, …, n; k ≠ i.
Maka vektor bobot didefinisikan:
Dimana Ai (i = 1, 2, …, n) adalah n elemen dan d’ (Ai) adalah nilai yang
menggambarkan pilihan relatif masing-masing atribut keputusan.
d. Normalisasi
Jika vektor bobot tersebut di atas dinormalisasi maka akan diperoleh definisi
vektor bobot sebagai berikut:
W = (d(A1), d(A2), ...,d(An))T (11)
Perumusan normalisasinya adalah:
(12)
Normalisasi bobot ini akan dilakukan agar nilai dalam vektor diperbolehkan
menjadi analog bobot dan terdiri dari bilangan yang non-fuzzy (Hanien, 2012).
3) Contoh Pembobotan Dengan Fuzzy AHP
a. Matriks perbandingan berpasangan Fuzzy pada Table 2.7. Matriks ini terbentuk
dari inputan awal yang berupa AHP, kemudian di konfersikan dalam F-AHP.
Tabel 2. 7 Tabel Matriks Perbandingan Berpasangan Fuzzy
Kriteria K H D P
K (1, 1, 1) (1, 1.5, 2) (0.75, 1.25, 1.75) (0.5, 1, 1.5)
H (0.5, 0.67, 1) (1, 1, 1) (0.5, 1, 1.5) (0.5, 1, 1.5)
D (0.57, 0.8, 1.33) (0.67, 1, 2) (1, 1, 1) (0.5, 1, 1.5)
P (0.67, 1, 2) (0.67, 1, 2) (0.67, 1, 2) (1, 1, 1)
b. Menghitung nilai dengan operasi penjumlahan seperti Table 2.8 pada tiap-tiap
Tabel 2. 8 Tabel Penjumlahan tiap – tiap bilangan triangular
c. Menghitung nilai dengan operasi penjumlahan untuk keseluruhan bilangan
triangular fuzzy dalam matriks perbandingan berpasangan seperti pada Tabel 2.9.
Tabel 2. 9 Tabel Penjumlahan seluruh bilangan Fuzzy
l m U
11.488 16.217 24.83
d. Dari matriks perbandingan berpasangan, selanjutnya dihitung nilai fuzzy syntethic
extentseperti pada Tabel 2.10 untuk tiap kriteria utama sebagai berikut :
Tabel 2. 10 Tabel Fuzzy Syntethic Extent
S l m U
S1 0.1349 0.2929 0.5440
S2 0.1038 0.2261 0.4352
S3 0.1137 0.2343 0.5078
S4 0.1246 0.2467 0.6093
e. Dilakukan perbandingan tingkat kemungkinan antar fuzzy syntethic extent dengan
Tabel 2. 11 Tabel Perbandingan Fuzzy Syntethic dengan nilai min
f. Kemudian dilakukan perhitungan bobot dan normalisasi vektor bobot sehingga
diketahui nilai bobot kriteria utama yang terlihat pada Tabel 2.12 berikut. Lalu
pada Tabel 2.13 menerangkan normalisasi vektor yang didapat dari nilai kriteria
utama (Hanien,2012).
Tabel 2. 12 Tabel Vektor bobot antar kriteria utama
d(A1) d(A2) d(A3) d(A4) total
w 1 0.8180 0.8642 0.9111 3.5934
Tabel 2. 13 Tabel Normalisasi vektor bobot antar kriteria utama
(A1) (A2) (A3) (A4)
w 0.278 0.228 0.240 0.254
2.2.6 Website
Dalam pembahasannya website dibagi menjadi 2 subbab yaitu, Web dan Bahasa
Pemrograman Web. Berikut adalah penjelasan mengenai web dan dilanjutkan dengan
bahasa pemrograman web.
a. Web
Selama ini mungkin jika kita mendengar istilah web maka yang terlintas di benak
halaman tersebut biasanya memakan waktu yang cukup lama (tergantung koneksi
jaringan). Saat ini tengah terjadi tren baru dalam aplikasi web. Tren tersebut akan
mengubah persepsi kita tentang aplikasi web. Cobalah kita kunjungi beberapa situs web
berikut ini: Netvibes, Pageflakes, Google Spreadsheet, Zoho, gOFFICE, dan Zimbra.
Berbeda dengan aplikasi web yang biasa kita jumpai, aplikasi-aplikasi web tersebut tidak
tersusun atas halaman-halaman web melainkan tersusun atas window-window layaknya
aplikasi desktop. Aplikasi-aplikasi yang tadinya hanya tersedia pada versi desktop kini
sudah mulai memiliki pesaing yang berupa aplikasi web. Kita tentunya kenal dengan
Microsoft Excel. Sekarang Google telah memiliki software spreadsheet sejenis namun
kali ini hadir dalam bentuk web. Untuk dapat menggunakan spreadsheet berbasis web
tersebut yang kita perlukan hanyalah sebuah web browser (Internet Explorer, Firefox,
Opera, ataupun browser lainnya). Kita tak perlu lagi meng-install aplikasi spreadsheet
tersebut terlebih dahulu hanya untuk menjalankannya. Cukup dengan mengarahkan
browser kita kehttp://spreadsheet.google.com maka seketika itu pula aplikasi
spreadsheettersebut dapat digunakan.
Website-website tersebut membuktikan bahwa saat ini aplikasi web sudah tidak memiliki “batas” lagi. Kita sudah dapat membuat berbagai aplikasi “berat” yang dahulu
menjadi dominasi aplikasi desktop. Tidak menutup kemungkinan di masa akan datang
akan tersedia versi web dari aplikasi-aplikasi seperti Adobe Photoshop ataupun Autocad
(tentunya tidak dalam waktu dekat). Walaupun demikian, sayangnya untuk dapat
membangun aplikasi web yang menyerupai aplikasi desktop bukanlah perkara sederhana.
membuat kode aplikasi yang akan dibangun (misalnya logic akuntansi), developer juga
harus membuat kode-kode untuk meniru tampilan desktop. Sebagian developer melihat
permasalahan tersebut dan menyediakan solusinya. Mereka menyediakan berbagai
frameworkdan library yang dapat digunakan untuk membangun aplikasi webtop. Solusi tersebut terbukti dapat mempercepat pembangunan aplikasi.
Dalam rekayasa perangkat lunak, suatu aplikasi web adalah suatu aplikasiyang
diakses menggunakan penjelajah web melalui suatu jaringan internet atau intranet. Ia juga
merupakan suatu aplikasi perangkat lunak komputer yang dikodekan dalam bahasa yang
didukung penjelajah web (seperti HTML, JavaScript,AJAX, Java, dll) dan bergantung
pada penjelajah tersebut untuk menampilkan aplikasi. SepertiAplikasi web menjadi
populer karena kemudahan tersedianya aplikasi klien untuk mengaksesnya, penjelajah
web, yang kadang disebut sebagai suatu thin client (klien tipis). Kemampuan untuk
memperbarui dan memelihara aplikasi web tanpa harus mendistribusikan dan
menginstalasi perangkat lunak pada kemungkinan ribuan komputer klien merupakan
alasan kunci popularitasnya. Aplikasi web yang umum misalnya webmail,
toko ritel daring, lelang daring, wiki,papan diskusi, weblog, serta MMORPG. Beberapa
keuntungan yang akan di dapat jika suatu perusahaan menggunakan aplilkasi website:
a. Apikasi web mudah dan murah untuk dibuat dan diterapkan. Dengan aplikasi web,
suatu perusahaan dapat menghemat biaya department IT terutama pada saat
melakukan installasi software pada masing-masing komputer user. Dengan
aplikasi web, semua user tersebut hanya memerlukan sebuah komputer dengan
b. Aplikasi web mudah dan tidak mahal dalam melakukan upgrade. Biaya perawatan untuk software biasanya memerlukan dana yang cukup besar. Karena melakukan
upgrade pada suatu software yang ada sama dengan melakukan dengan installasi
aplikasi baru, keuntungan aplikasi website seperti yang disebutkan di atas. Selama
aplikasi pada web mesin server dilakukan upgrade, semua orang akan
mendapatkan versi yang baru.
c. Aplikasi web sangat fleksibel dalam hal kebutuhan end user. Cukup dengan
melakukan installasi dan setup aplikasi web pada web server – dan beberapa
operating system modern akan melakukannya – dan anda dapat menggunakannya
melalui internet/intranet dalam berbagai mesin, seperti Mac, Windows, atau Linux
dan lain-lain. Jika aplikasi tersebut dibangun dengan sesuai standard, maka akan
berjalan dengan baik pada semua browser web modern, seperti internet explorer,
Mozilla Firefox, Opera, google chrome atau Safari.
d. Aplikasi web lebih mudah jika kita mempunyai data penyimpanan terpusat.
Ketika kita mempunyai beberapa lokasi yang membutuhkan akses pada data yang
sama, mempunyai semua data terpusat pada satu tempat akan lebih mudah
daripada mempunyai data terpisah di beberapa lokasi. Hal ini akan
menghindarkan dari pengoperasian sinkronisasi data yang potensial dan resiko
keamanan yang relatif sedikit.(Yudhamara,2012).
b. Bahasa Pemrogaman Web
Pemrograman web diambil dari 2 suku kata yaitu pemrograman dan web.
cara, perbuatan program. Definisi Web : jaringan komputer yang terdiri dari kumpulan situs internet yang menawarkan teks dan grafik dan suara dan sumber daya animasi
melalui protokol transfer hypertext. Orang banyak mengenal web dengan istilah WWW
(world wide web), World Wide Web adalah layanan internet yang paling populer saat ini
internet mulai dikenal dan digunakan secara luas setelah adanya layanan WWW . WWW
adalah halaman-halaman website yang dapat saling terkoneksi satu dengan lainnya
(hyperlink) yang membentuk samudra belantara informasi . WWW berjalan
denganProtokol HyperText TransferProtokol (HTTP). Halaman Web merupakan file teks
murni (plain text) yang berisi sintaks-sintaks HTML yang dapat diterjemahkan dengan
internet Browser . Sintaks HTML mampu memuat konten text, gambar, audio, video dan
animasi. Banyak keuntungan yang diberikan oleh Aplikasi berbasis Web dari pada
aplikasi berbasis dekstop, sehingga aplikasi berbasis web telah diadopsi oleh perusahaan
sebagai bagian dari strategi teknologi informasinya, karena beberapa alasan :
a. Akses informasi mudah.
b. Setup server lebih mudah.
c. Informasi mudah didistribusikan.
d. Bebas platform, informasi dapat di sajikan oleh browser web pada sistem operasi mana saja karena adanya standar dokumen berbagai tipe data dapat
disajikan.
Terdapat beberapa bahasa pemrograman yang digunakan untuk membuat sebuah
website diantaranya yaitu : Bahasa Pemrograman HTML,Bahasa Pemrograman PHP,
Bahasa Pemrograman PERL, Bahasa Pemrograman CFM, Bahasa Pemrograman
Javascript dan Bahasa Pemrograman CSS. Diantaranya adalah :
HyperText Markup Language (HTML) adalah sebuah bahasa markup yang
digunakan untuk membuat sebuah halaman web dan menampilkan berbagai informasi di
dalam sebuah browser Internet. HTML saat ini merupakan standar Internet yang
didefinisikan dan dikendalikan penggunaannya oleh World Wide Web Consortium
(W3C). HTML berupa kode-kode tag yang menginstruksikan browser untuk menghasilkan tampilan sesuai dengan yang diinginkan. Sebuah file yang merupakan file
HTML dapat dibuka dengan menggunakan browser web seperti Mozilla Firefox atau
Microsoft Internet Explorer.
PHPatau Hypertext Preprocessoradalah bahasa pemrograman script yang paling
banyak dipakai saat ini. PHP pertama kali dibuat oleh Rasmus Lerdorf pada tahun 1995.
Pada waktu itu PHP masih bernama FI (Form Interpreted), yang wujudnya berupa
sekumpulan script yang digunakan untuk mengolah data form dari web. PHP banyak
dipakai untuk membuat situs web yang dinamis, walaupun tidak tertutup kemungkinan
digunakan untuk pemakaian lain. PHP biasanya berjalan pada sistem operasi linux (PHP
juga bisa dijalankan dengan hosting windows).
PHP dikatakan sebagai sebuah server-side embedded script language artinya
sintaks-sintaks dan perintah yang kita berikan akan sepenuhnya dijalankan oleh server
tetapi disertakan pada halaman HTML biasa. Aplikasi-aplikasi yang dibangun oleh PHP
pada umumnya akan memberikan hasil pada web browser, tetapi prosesnya secara
Pada prinsipnya server akan bekerja apabila ada permintaan dari client. Dalam hal
ini dapat dilihat pada Gambar 2.2 dimana client menggunakan kode-kode PHP untuk
mengirimkan permintaan ke server. Ketika menggunakan PHP sebagai server-side
embedded script language maka server akan melakukan hal-hal sebagai berikut :
a. Membaca permintaan dari client/browser
b. Mencari halaman/page di server
c. Melakukan instruksi yang diberikan oleh PHP untuk melakukan modifikasi
pada halaman/page.
d. Mengirim kembali halaman tersebut kepada client melalui internet.
Gambar 2. 2 Cara Kerja PHP
PHP biasa digunakan karena :
a. PHP dapat dijalankan pada platform yang berbeda-beda (Windows, Linux,
Unix, etc.)
c. PHP mudah dipelajari
Kode PHP disimpan sebagai plain text dalam format ASCII, sehingga kode PHP
dapat ditulis hampir di semua editor text seperti windows notepad, windows wordpad, dll.
Kode PHP adalah kode yang disertakan di sebuah halaman HTML dan kode tersebut
dijalankan oleh server sebelum dikirim ke browser.
Contoh file PHP (contoh.php):
<html> <?
Print ("Contoh text yang menggunakan kode PHP"); ?>
scripting PHP dapat ditempatkan dimana saja di dalam dokumen. Pada beberapa server
yang mendukung, blok scripting PHP dapat diawali dengan <? dan diakhiri dengan ?>.
Namun, untuk kompatibilitas maksimum, sebaiknya menggunakan bentuk yang standar
merupakan separator yang digunakan untuk membedakan satu instruksi dengan instruksi
lainnya.PHP menggunakan // untuk membuat komentar baris tunggal atau /* dan */
untuk membuat suatu blok komentar (Khofiy,2012).
ASP adalah singkatan dari Active Server Pages yang merupakan salah satu bahasa
pemograman web untuk menciptakan halaman web yang dinamis. ASP merupakan salah
satu produk teknologi yang disediakan oleh Microsoft. ASP bekerja pada web server dan
merupakan server side scripting.
Extensible Markup Language (XML) adalah bahasa markup serbaguna yang
direkomendasikan W3C untuk mendeskripsikan berbagai macam data. XML
menggunakan markup tags seperti halnya HTML namun penggunaannya tidak terbatas
pada tampilan halaman web saja. XML merupakan suatu metode dalam membuat
penanda/markup pada sebuah dokumen.
WML adalah kepanjangan dari Wireless Markup Language, yaitu bahasa
pemrograman yang digunakan dalam aplikasi berbasis XML (eXtensible Markup
Langauge). WML ini adalah bahasa pemrograman yang digunakan dalam aplikasi
wireless. WML merupakan analogi dari HTML yang berjalan pada protocolnirkabel.
Perl adalah bahasa pemrograman untuk mesin dengan sistem operasi Unix
(SunOS, Linux, BSD, HP-UX), juga tersedia untuk sistem operasi seperti DOS, Windows, powerPC, BeOS, VMS, EBCDIC, dan PocketPC. PERL merupakan bahasa pemograman yang mirip bahasa pemograman C.
Javascript adalah bahasa scripting yang handal yang berjalan pada sisi client.
menjalankan script yang ditulis dengan JavaScript kita membutuhkan JavaScript-enabled
browser yaitu browser yang mampu menjalankan JavaScript.
Cascading Style Sheets (CSS) adalah suatu bahasa stylesheet yang digunakan untuk mengatur tampilan suatu dokumen yang ditulis dalam bahasa markup. Penggunaan
yang paling umum dari CSS adalah untuk memformat halaman web yang ditulis dengan
HTML dan XHTML. Walaupun demikian, bahasanya sendiri dapat dipergunakan untuk
semua jenis dokumen XML termasuk SVG dan XUL. Spesifikasi CSS diatur oleh World
Wide Web Consortium (W3C) (Betha,2005).
2.2.7 phpMyAdmin
phpMyAdmin adalah perangkat lunak bebas yang ditulis dalam bahasa
pemrograman PHP yang digunakan untuk menangani administrasi MySQL melalui
Jejaring Jagat Jembar (World Wide Web). phpMyAdmin mendukung berbagai operasi
MySQL, diantaranya (mengelola basis data, tabel-tabel, bidang (fields), relasi (relations),
indeks, pengguna (users), perijinan (permissions), dan lain-lain).
Pada dasarnya, mengelola basis data dengan MySQL harus dilakukan dengan cara
mengetikkan baris-baris perintah yang sesuai (command line) untuk setiap maksud
tertentu. Jika seseorang ingin membuat basis data (database), ketikkan baris perintah
yang sesuai untuk membuat basis data. Hal tersebut tentu saja sangat menyulitkan karena
seseorang harus hafal dan mengetikkan perintahnya satu per satu.
Saat ini banyak sekali perangkat lunak yang dapat dimanfaatkan untuk mengelola
seseorang dapat membuat database, membuat tabel, mengisi data, dan lain-lain dengan
mudah, tanpa harus menghafal baris perintahnya. Beberapa fitur dalam phpMyAdmin :
a. Antarmuka berbasis web.
Dukungan banyak fitur MySQL:
a) menelusuri dan drop basisdata (database), tabel, pandangan (view), bidang
(fields) dan indeks.
b) membuat, menyalin, drop, dan mengubah nama basis data, tabel, kolom dan
indeks.
c) pemeliharaan server, basis data dan tabel, dengan server konfigurasi.
d) melaksanakan, mengedit dan penunjuk pernyataan-SQL, bahkan
batch-queries
e) mengelola pengguna MySQL dan hak istimewa.
f) mengelola prosedur penyimpanan.
b. Impor data dari CSV dan SQL
c. Ekspor data ke berbagai format: CSV, SQL, XML, PDF, ISO / IEC 26300 –
OpenDocument Text dan Spreadsheet, Word, Excel, LATEKS dan lain-lain
d. Membuat grafik PDF dari tampilan basis data anda.
e. Membuatkompleks query menggunakan Query-by-example (QBE)
f. Pencarian global dalam basis data.
g. Transformasi data disimpan ke dalam format yang menggunakan satu set fungsi
yang telah ditetapkan, seperti menampilkan data blob-data atau download-link
2.2.8 Unified Modeling Language (UML)
Unified Modelling Language (UML) adalah sebuah "bahasa" yg telah menjadi
standar dalam industri untuk visualisasi, merancang dan mendokumentasikan sistem
piranti lunak. UML menawarkan sebuah standar untuk merancang model sebuah sistem.
Dengan menggunakan UML kita dapat membuat model untuk semua jenis
aplikasi piranti lunak, dimana aplikasi tersebut dapat berjalan pada piranti keras, sistem
operasi dan jaringan apapun, serta ditulis dalam bahasa pemrograman apapun. Tetapi
karena UML juga menggunakan class dan operation dalam konsep dasarnya, maka ia
lebih cocok untuk penulisan piranti lunak dalam bahasa bahasa berorientasi objek seperti
C++, Java, C# atau VB.NET. Walaupun demikian, UML tetap dapat digunakan untuk
modeling aplikasi prosedural dalam VB atau C.
1) Konsepsi Dasar UML
Dari berbagai penjelasan rumit yang terdapat di dokumen dan buku-buku UML.
Abstraksi konsep dasar UML yang terdiri dari structural classification, dynamic behavior,
dan model management, bisa kita pahami dengan mudah apabila kita melihat Tabel 2.14
dibawah ini. Main concepts bisa kita pandang sebagai term yang akan muncul pada saat
kita membuat diagram. Dan view adalah kategori dari diagaram tersebut.
2) Use Case Diagram
Use case diagram menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan dari sebuah
sistem. Yang ditekankan adalah “apa” yang diperbuat sistem, dan bukan “bagaimana”.
Sebuah use case merepresentasikan sebuah interaksi antara aktor dengan sistem. Use case
daftar belanja, dan sebagainya.Seorang/sebuah aktor adalah sebuah entitas manusia atau
mesin yang berinteraksi dengan sistem untuk melakukan pekerjaan-pekerjaan tertentu.
Tabel 2. 14 Tabel Konsep Dasar UML
M ajor Aren View Diagram s M ain Consept s st at ic view class diagram
class, associat ion, generalizat ion, dependency, realizat ion, int erface
use case view
use case diagram
use case, act or, associat ion, ext end, include, use case generalizat ion
im plem ent at ion vew
com ponent diagram
com ponent , int erface, dependency, realizat on deploym ent view
deploym ent dagram
node, com ponent , dependency, locat ion
int eract ion, object , m essage, act ivat ion
collaborat ion dagram
collaborat ion, int eract ion, collaborat ion role, m essage m odel
m anagement
m odel m anagem ent view
class diagram package, subsyst em, m odel
ext ensibilit y
all all
const raint , st ereot ype, t aggd valus st ruct ural
dinamic
int eract ion view
Use case diagram dapat sangat membantu bila kita sedang menyusun requirement
sebuah sistem, mengkomunikasikan rancangan dengan klien, dan merancang test case
untuk semua feature yang ada pada sistem contohnya seperti yang terlihat pada Gambar
2.3. Sebuah use case dapat meng-include fungsionalitas use case lain sebagai bagian dari
proses dalam dirinya. Secara umum diasumsikan bahwa use case yang di-include akan
dipanggil setiap kali use case yang meng-include dieksekusi secara normal.
Sebuah use case dapat di-include oleh lebih dari satu use case lain, sehingga
common. Sebuah use case juga dapat meng-extend use case lain dengan behaviour-nya
sendiri. Sementara hubungan generalisasi antar use case menunjukkan bahwa use case
yang satu merupakan spesialisasi dari yang lain.
Gambar 2. 3 Contoh Use Cace Diagram
3) Class Diagram
Class adalah sebuah spesifikasi yang jika diinstansiasi akan menghasilkan sebuah
objek dan merupakan inti dari pengembangan dan desain berorientasi objek. Class
menggambarkan keadaan (atribut/properti) suatu sistem, sekaligus menawarkan layanan
untuk memanipulasi keadaan tersebut (metoda/fungsi). Class diagram menggambarkan
struktur dan deskripsi class, package dan objek beserta hubungan satu sama lain seperti
containment, pewarisan, asosiasi, dan lain-lain. Class memiliki tiga area pokok :
1. Nama (dan stereotype)
2. Atribut
3. Metoda
Class dapat merupakan implementasi dari sebuah interface, yaitu class abstrak
diimplementasikan dahulu menjadi sebuah class. Dengan demikian interface mendukung
resolusi metoda pada saat run-time. Sesuai dengan perkembangan class model, class
dapat dikelompokkan menjadi package seperti Gambar 2.4 dibawah ini. Kita juga dapat
membuat diagram yang terdiri atas package.
Hubungan Antar Class :
1. Asosiasi, yaitu hubungan statis antar class. Umumnya menggambarkan class yang
memiliki atribut berupa class lain, atau class yang harus mengetahui eksistensi class
lain. Panah navigability menunjukkan arah query antar class.
2. Agregasi, yaitu hubungan yang menyatakan bagian (“terdiri atas..”).
Gambar 2. 4 Contoh Class Diagram
3. Pewarisan, yaitu hubungan hirarkis antar class. Class dapat diturunkan dari class lain
dan mewarisi semua atribut dan metoda class asalnya dan menambahkan
fungsionalitas baru, sehingga ia disebut anak dari class yang diwarisinya. Kebalikan
4. Hubungan dinamis, yaitu rangkaian pesan (message) yang di-passing dari satu class
kepada class lain. Hubungan dinamis dapat digambarkan dengan menggunakan
sequence diagram yang akan dijelaskan kemudian.
4) Activity Diagr am
Activity diagrams menggambarkan berbagai alir aktivitas dalam sistem yang
sedang dirancang, bagaimana masing-masing alir berawal, decision yang mungkin
terjadi, dan bagaimana mereka berakhir. Activity diagram juga dapat menggambarkan
proses paralel yang mungkin terjadi pada beberapa eksekusi. Activity diagram merupakan
state diagram khusus, di mana sebagian besar state adalah action dan sebagian besar
transisi di-trigger oleh selesainya state sebelumnya (internal processing). Oleh karena itu
activity diagram tidak menggambarkan behaviour internal sebuah sistem (dan interaksi
antar subsistem) secara eksak, tetapi lebih menggambarkan proses-proses dan jalur-jalur
aktivitas dari level atas secara umum.
Sebuah aktivitas dapat direalisasikan oleh satu use case atau lebih. Aktivitas
menggambarkan proses yang berjalan, sementara use case menggambarkan bagaimana
aktor menggunakan sistem untuk melakukan aktivitas. Decision digunakan untuk
menggambarkan behaviour pada kondisi tertentu. Untuk mengilustrasikan proses-proses
paralel (fork dan join) digunakan titik sinkronisasi yang dapat berupa titik, garis
horizontal atau vertikal.
Activity diagram dapat dibagi menjadi beberapa object swimlane untuk
menggambarkan objek mana yang bertanggung jawab untuk aktivitas tertentu seperti
Gambar 2. 5 Contoh Activity Diagram
5) Sequence Diagr am
Sequence diagram menggambarkan interaksi antar objek di dalam dan di sekitar
sistem berupa message yang digambarkan terhadap waktu. Sequence diagram terdiri atar
dimensi vertikal (waktu) dan dimensi horizontal (objek-objek yang terkait). Sequence
diagram biasa digunakan untuk menggambarkan skenario atau rangkaian
langkah-langkah yang. Diawali dari apa yang men-trigger aktivitas tersebut, proses dan perubahan
apa saja yang terjadi secara internal dan output apa yang dihasilkan. Masing-masing
objek, termasuk aktor, memiliki lifeline vertikal. Pada fase desain berikutnya, message
akan dipetakan menjadi operasi/metoda dari class.
Message digambarkan sebagai garis berpanah dari satu objek ke objek
lainnya.Activation bar menunjukkan lamanya eksekusi sebuah proses, biasanya diawali
dengan diterimanya sebuah message seperti yang terlihat pada gambar 2.6 berikut
BAB III
METODE PENELITIAN
3. 1 Rancangan Penelitian
Pada bab ini dibahas tentang perancangan dalam penelitian yang dilakukan.
Rancangan ini digunakan untuk penggambaran umum terhadap aplikasi yang akan
dibuat sehingga kebutuhan konsep aplikasi dapat diketahui sebelum pembuatan aplikasi.
3.1.1 Analisa Sistem
Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah yang terdapat dalam bab
sebelumnya dapat diketahui perancangan sistem yang dilakukan adalah membuat sistem
pendukung keputusan pemilihan perguruuan tinggi swasta jurusan teknik informatika di
Surabaya menggunakan metode fuzzy ahp.
Masalah yang terjadi adalah bagaimana menentukan sebuah keputusan tentang
pemilihan Perguruan Tinggi Swasta di Surabaya yang sesuai dengan kebutuhan
pengguna. Dalam Gambar 3.1 digambarkan beberapa kriteria yang digunakan sebagai
solusi yang mungkin sesuai dengan permasalahan. Adapun keterangan dari masing –
masing kriteria adalah sebagai berikut :
a. Akreditas
Yang dimaksud dengan akreditasi adalah nilai rating kinerja, mutu, dan efisiensi
ini masuk dalam perhitungan static, dimana nilai akreditasi sudah ada dan hanya
dimasukkan kedalam perhitungan gabungan pada tahap akhir.
Gambar 3. 1 Struktur Hierarki Sistem Pendukung Keputusan
b. SPP
SPP adalah biaya pendidikan yang nantinya harus ditanggung oleh calon
mahasiswa/i. Biaya spp merupakan masalah yang sangat diperhitungkan dalam
pemilihan Perguruan Tinggi. Nilai spp ini masuk dalam perhitungan static,
dimana nilai spp sudah ditetapkan dan hanya dimasukkan kedalam perhitungan
gabungan pada tahap akhir. Namun dalam pencarian nilai eigennya , nilai SPP
c. Lokasi
Yang dimaksud dengan Lokasi adalah jarak antara tempat perkuliahan
yang dekat dengan tempat tinggal sehingga mempermudah transportasi untuk
calon mahasiswa.
d. Rasio Dosen dan Mahasiswa
Yang dimaksud dengan Rasio Dosen dan Mahasiswa adalah mengukur
keefektivan pengajaran dengan perbandingan antara dosen dan mahasiswa. Data
antara jumlah dosen dan mahasiswa ini di ambil dari website
www.evaluasi.dikti.go.id dan data yang digunakan adalah Tahun ajaran 2010 –
2011 semester 2. Nilai rasioi ini masuk dalam perhitungan static, dimana nilai
rasio sudah ada dan hanya dimasukkan kedalam perhitungan gabungan pada tahap
akhir. Namun dalam pencarian nilai eigennya , nilai mahasiswa dibagi dengan
nilai dosen untuk mendapatkan nilai rata, yang kemudian di-invers-kan.
e. Fasilitas Laboratorium
Yang dimaksud dengan Fasilitas Laboratorium adalah sarana prasarana
pengajaran khususnya dalam hal laboratorium praktikum jurusan teknik
informatika yang sebagian besar dgunakan dalam praktikum agar mahasiswa
lebih memahami materi yang diberikan.
3.1.2 AHP dan Fuzzy AHP
Pemberian nilai untuk faktor yaitu, Akreditasi, Lokasi, Rasio Dosen dan
