Seminar Nasional Humaniora & Aplikasi Teknologi Informasi 2018 (SEHATI 2018)

Loading....

Loading....

Loading....

Loading....

Loading....

Teks penuh

(1)

479

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SOSIAL MEDIA SEBAGAI MEDIA PROMOSI MENGGUNAKAN METODE FUZZY TOPSIS

Irwan Setiawan1,Hozairi2,Aang Kisnu Darmawan3

1Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik,Universitas Islam Madura 2Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknik,Universitas Islam Madura

Jl. PP. Miftahul Ulum Bettet, Pamekasan 69351, Madura Telp. (0324) 32178, 331084

E-mail: wawanelreal@gmail..com1, dr.hozairi@gmail.com2, aangdarmawan@ft.uim.ac.id3

Abstraks

Media sosial adalah sebuah saluran atau sarana untuk pergaulan sosial yang dilakukan secara online melalui jaringan internet. Para pengguna media social atau bisa juga disebut dengan user ini bisa melakukan komunikasi atau interaksi, berkirim pesan, baik pesan teks, gambar, audio hingga video, saling berbagi atau sharing, dan juga membangun jaringan atau networking. .Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan sosial media sebagai media promosi menggunakan metode FUZZY TOPSIS. Sistem pendukung keputusan ini diharapkan dapat membantu masyarakat dalam memilih sosial media yang terbaik untuk promosi. Penilaian dalam aplikasi ini menggunakan metode FUZZY TOPSIS. FUZZY digunakan untuk pembobotan kriteria. Sedangkan metode TOPSIS digunakan untuk perangkingan hasil penilaian. Sosial media sebagai media promosi adalah Facebook, Instagram, Whatsapp, dan Youtube dengan nilai masing-masing 0.87674; 0.0000; 0.55415; dan 0.21451.

.

Kata Kunci: SPK, Sosial Media,Fuzzy TOPSIS

PENDAHULUAN Latar Belakang

Media sosial adalah sebuah saluran atau sarana untuk pergaulan social yang dilakukan secara online melalui jaringan internet. Para pengguna media social atau bisa juga disebut dengan user ini bisa melakukan komunikasi atau interaksi, berkirim pesan, baik pesan teks, gambar, audio hingga video, saling berbagi atau sharing, dan juga membangun jaringan atau networking.

( Risqy Siwi Pradini 1,Indra Dharma Wijaya2,2016), Salah satu media promosi adalah memanfaatkan media online sebagai sarana promosi, mengingat internet merupakan pusat informasi saatini. Maka dari itu media online sebagai sarana promosi sangat berpeluang dan cocok untuk menyebarkan informasi mengenai hal apapun. Dalam pemilihan sosial media (medsos) sebagai media promosi, maka dibutuhkan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk mempermudah dalam pemilihan sosial media sebagai media promosi. Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternative - alternatif keputusan yang membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model.

Berdasarkan data yang diteliti oleh (Risqy Siwi Pradini 1,Indra Dharma Wijaya2), bahwa disini terdapat pemilihan media online sebagai sarana promosi dengan menggunakan metode AHP, untuk

membantu memberikan rekomendasi jenis media online sebagai sarana promosi yang dapat mengenalkan dan menarik minat masyarakat.Dan tidak jauh beda dengan penetuan Media promosi penerimaan Mahasiswa baru Universitas Serang Raya,namun peneliti disini menggunakan metode AHPuntuk memecahkan masalah tersebut.(Suhud & Dwiyatno, 2014).

Pada penelitian ini peneliti sengaja mengambil judul TAβ€œ Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sosial Media (Medsos) Menggunakan Metode FUZZY TOPSIS (Study Kasus : UIM)”. Dengan adanya pemilihan sosial media sebagai media promosidisini untuk mempermudah Mahasiswa Uim dalam meilih sosial media sebaga media promosi yang dapat mengenalkan dan menarik minta masyarakat dalam bentuk apapun. Mungkin dengan adanya judul tersebut semoga bisa membantu dalam pemilihan sosial media sebagai media promosi. Banyaknya metode dalam menyelesaikan permasalahan pada pengambilan keputusan, maka peneliti menggunakan Metode FUZZY TOPSIS untuk pemilihan social media, karena peneliti merasa bahwa dengan menggunakan metode tersebut permasalahn dapat terpecahkan dengan cepat dan optimal. Tujuan dalam pemiliahan sosial media sebagai media promosi yaitu untuk membangun system pendukung keputusan pemilihan social media (Medsos) sebagai media promosi menggunakan metode Fuzzy TOPSIS.

(2)

480

LANDASAN TEORI

Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem informasi yang mengevaluasi beberapa pilihan yang berbeda guna membantu seseorang memberikan keputusan terhadap masalahnya. Berdasarkan pada definisi yang bervariasi, SPK dapat dijelaskan sebagai sistem pembuat keputusan manusia komputer interaktif berbasiskan komputer yang dapat mendukung dalam pembuatan keputusan daripada menggantinya dengan yang baru, memanfaatkan data dan model, memecahkan masalah dengan struktur yang derajatnya bervariasi seperti nonstruktur, semistruktur dan unstruktur, serta berpusat pada keefektifan daripada keefisienan dalam proses pemberian keputusan.(Firmanullah, 2013)

Logika Fuzzy

Logika FUZZY adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan ruang input kedalam suatu ruang output. Logika FUZZY menggunakan ungkapan bahasa untuk menggambarkan nilai variabel. (Lestari & Priyodiprodjo, 2011)

1. Fungsi Turun Fungsi keanggotaan 𝛍 (𝐱) = { 𝒃 βˆ’ 𝒙 𝒂 βˆ’ π’™βˆΆ 𝒂 ≀ 𝒙 ≀ 𝒃 𝟎 ∢ 𝒙 β‰₯ 𝒃 2. Fungsi Segitiga

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

Prinsip metode TOPSIS adalah sederhana, dimana alternatif yang dipilih selain memiliki kedekatan dengan solusi ideal positif dan jauh dari solusi ideal negatif. Solusi ideal terbentuk jika sebagai komposit dari nilai kinerja terbaik ditampilan oleh setiap alternatif untuk setiap atribut. Solusi ideal negatif adalah gabungan dari nilai kinerja terburuk.(Lestari & Priyodiprodjo, 2011)

Secara umum, prosedur dari metode TOPSIS mengikutilangkah-langkahsebagaiberikut:

g. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi

π’“π’Šπ’‹=

π’™π’Šπ’‹

βˆšβˆ‘π’Žπ’Š=πŸπ’™π’Šπ’‹πŸ

h. Menghitung matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot W= {w1,w2,w3,…,wn} 𝑦𝑛= π’˜π’Š π’“π’Š i. Menghitungmatrikssolusiidealpositifdanm atrikssolusiidealnegatif 𝑨+= (π’š 𝟏 +, π’š 𝟐 +, … . , π’š 𝒏 +) π‘¨βˆ’= (π’š 𝟏 βˆ’, π’š 𝟐 βˆ’, … . , π’š 𝒏 βˆ’)

d. Menghitung jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matrik solusi ideal negatif. Jarak alterantif dengan solusi ideal positif

π‘«π’Š+= βˆšβˆ‘ = 𝒏 π’Š 𝟏 (π’š 𝟏+βˆ’ π’š 𝟐 +)𝟐

Jarak alterantif dengan solusi ideal negatif π‘«π’Šβˆ’= βˆšβˆ‘ =

𝒏 π’Š

𝟏 (π’š 𝟏+βˆ’ π’š 𝟐+)𝟐

j. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif

Nilai preferensi (Vi) untuk setiap alternatif π‘½π’Š= π‘«π’Šβˆ’ π‘«π’Šβˆ’+ 𝑫 π’Š + PERANCANGAN SISTEM

Flowchart Perancangan sistem

Setelah data dan peraalatan terkumpul dan identifikasi permasalahan sudah dirumuskan maka kemudian peneliti mulai merancang sistem yang akan dibangun dengan memperhatikan sumber data, diagram alir sistem serta kebutuhan minimum sistem yang akan dibangun seperti lihat pada gambar dibawah ini:

Gambar 1 Flowchart Perancangan sistem

Keterangan pada flowchart perencanaan sistem di atas adalah

(3)

481 a. Memulai membuka program yang akan kita

jalankan

b. User akan masuk ke menu pengimputan data, disana data mulai di input mulai berapa variabel dan jumlah variabelnya.

c. Masuk kesistem Fuzzy TOPSIS disana data mulai di olah dari menentukan Kreteria Biaya, jangkauan, Fedback,dan popularitas,

d. Setelah selesai proses Fuzzy TOPSIS tersebut maka akan terpilih sosial media yang layak sebagai media promosi.

e. Seletah semua proses dilakukan maka program selesai dijalankan.

PEMBAHASAN DAN HASIL Prosedur Simulasi Sistem

Pada bab ini akan dibahas mengenai langkah-langkah penyelesaian dengan metode FUZZY TOPSIS dan implementasi pengolahan data dengan menggunakan software MATLAB R2013a.

Untuk dapat mensimulasikan sistem dengan baik maka penilaian kriteria berpasangan harus dibuat berdasarkan data yang telah dihimpun sebelumnya seperti yang terlihat pada Gambar 4.1.1

Tabel 1 Hasil Data Survei

Keterangan ;

Jenis kriteria yang digunakan adalah K1= Biaya

K2 = Jangkauan

K3 = Feedback atau timbal balik K4 = Popularitas

Jenis alternative sosial media yang digunakan sebagai berikut : A1= Facebook A2= Instagram A3 = Whatsapp A4 = Youtube Penilaian kriteria

Nilai yang diinputkan berdasarkan pada range yang telah ditentukan yaitu: nilai 1 menunjukkan bahwa kualitas suatu kreteria tergolong sangat jelek sementara nilai 5 menunjukkan bahwa nilai suatu kreteria memilki kualitas paling baik. Nilai di antara 1-5 disesuaikan dengan berdasarkan kondisi atau fakta yang ada pada alternatif yang diukur.

Tabel 2 Rating Kepentingan

Untuk mendapatkan nilai rating kepentingan tersebut maka dibutuhkan skala statistik seperti gambar dibawah ini :

Tabel 3 Skala kepentingan

Keterangan ;

Jika nilainya 1 – 14 maka, nilai rating kepentingan bernilai 1 (sangat jelek ).

Jika nilanya 15 – 28 maka, nilai rating kepentingan bernilai 2 (jelek ).

Jika nilanya 29 – 42 maka, nilai rating kepentingan bernilai 3 (sedang ).

Jika nilanya 43 – 56 maka, nilai rating kepentingan bernilai 4 (baik ).

Jika nilanya 57 – 70 maka, nilai rating kepentingan bernilai 5 (paling baik ).

Berdasarkan hasil data survey maka nilai masing kriteria dari berbagai alternative seperti gambar berikut:

Tabel 4 Nilai Kriteria

Keterangan : K1 = Biaya Facebook = 4 Instagram = 2 Whatsapp = 5 Youtube = 2 K2 = Jangkauan Facebook = 5 Instagram = 1 Whatsapp = 3 Youtube = 3 K3 = Feedback Facebook = 5 Instagram = 2 Whatsapp = 4 Youtube = 2 K4 = Biaya Facebook = 5 Instagram = 2 Whatsapp = 3 Youtube = 2

Input Nilai Kreteria Sosial Media

Gambar 2 Input Kreteria

Pada halaman ini user melakukan langkah pertama yaitu menginputkan data nilai masing-masing alternatif sesuai kriteria sosial media yang dipilih

Facebook : 4 5 5 5; ALTERNATIF/KRITERIA Biaya Jangkauan Feedback Popularitas

FACEBOOK 53 60 64 70

INSTAGRAM 22 10 15 19

WHATSAPP 57 38 51 35

YOUTUBE 18 42 20 26

(4)

482 Instagram ; 2 1 2 2

Whatsapp: 5 3 4 3 Youtube : 2 3 2 2 Input Bobot

Gambar 3 Input Bobot

Langkah berikutnya user diharuskan menginputkan bobot masing-masing kriteria jenis sosial media yang akan dinilai.

FUZZY Proses

Gambar 4 Tombol FUZZY Proses

Pada tombol FUZZY ini akan melakukan proses perhitungan FUZZY dengan inputan dari masing-masing kreteria jenis sosial media.

Untuk menentukan nilai fuzzy maka dibutuhan Pembobotan nilai fuzzy yang berguna untuk mengubah nilai kriteria menjadi nilai fuzzy dengan menggunakan low (l), medium (m) dan up (u) dengan menggunakan tabel pembobotan fuzzy.

Tabel 5 Fuzzy Number

Nilai low (l), medium (m) dan up (u) dari maing-masing criteria seperti gambar dibawah ini.

Tabel 6 Pembobotan nilai Fuzzy

Hasil hitung Fuzzy

Gambar 6 Hasil Hitung Fuzzy

Setelah proses perhitungan Fuzzy selesai maka tampak hasil dari inputan masing-masing kreteria jenis sosial media sesuai dengan perhitungan Fuzzy.

Nilai hasil Fuzzy diperoleh dengan menggunakan perhitungan sebagai berikut:

= 0,5x(nilai alfa x nilai Fuzzy up (u) + nilai FUZZY medium (m) + (1-nilai alfa) x nilai Fuzzy low (l)) TOPSIS Proses

Gambar 7 Tombol TOPSIS proses

Pada tombol TOPSIS ini akan melakukan proses perhitungan Fuzzy lalu dikonfersi ke perhitungan TOPSIS. FACEBOOK 0.75 0.9375 0.9375 0.94 INSTAGRAM 0.25 0.0625 0.25 0.25 WHATSAPP 0.9375 0.50 0.75 0.50 YOUTUBE 0.25 0.5 0.25 0.25 Matrik normalisasi

Gambar 1 Matrik Normalisasi

Matriks Normalisasi diperoleh dari nilai topsis dibagi dengan nilai akar kuadrat untuk tipa kreteria. Facebook ; Biaya ; 0.75/ 1.25160 = 0.5993 Jangakuann; 0.9375/1.1759=0.7972 Feedback ;0.9375/1.2516=0.7491 Popularitas :0.94/1.1198=0.8372

(5)

483 Instagram; Biaya 0.25/ 1.25160 = 0.1998 Jangakuann0.0625/1.1759=0.0531 Feedback 0.250.9375/1.2516=0.1998 Popularitas 0.250.94/1.1198=0.2233 Whatsapp ; Biaya ;0.9375/ 1.25160 = 0.7491 Jangakuann; 0.50/1.1759=0.4252 Feedback; 0.75/1.2516=0.5993 Popularitas; 0.50/1.1198=0.4465 Youtube Biaya ;0.25/ 1.25160 = 0.1998 Jangakuann; 0.5/1.1759=0.4252 Feedback; 0.25/1.2516=0.1998 Popularitas; 0.25/1.1198=0.2233 Matrik Normalisasi Berbobot

Gambar 2 Matrik Normalisasi Berbobot

Matriks Normalisasi Berbobor diperoleh dari nilai topsis dikalikan dengan nilai bobot.

Nilai bobot diantaranya :

Nilai bobot untuk biaya benilai ; 4 Nilai bobot untuk Jankauan benilai ; 3 Nilai bobot untuk Feedback benilai ; 2 Nilai bobot untuk Populer benilai ; 5 Facebook ; Biaya ; 0.5993*4= 2.3970 Jangakuann; 0.7972*3= 2.3917 Feedback ; 0.7491*2 = 1.4981 Popularitas :0.8372*= 4.1861 Instagram; Biaya 0.1998*4= 0.7990 Jangakuann 0.0531*3= 0.1594 Feedback 0.1998*2= 0.3995 Popularitas 0.2233*5= 1.1163 Whatsapp ; Biaya ;0.7491*4= 2.9963 Jangakuann; 0.4252*3= 1.2756 Feedback; 0.5993*2= 1.1985 Popularitas; 0.4465*5= 2.2326 Youtube Biaya ;0.1998*4= 0.7990 Jangakuann; 0.4252*3= 1.2756 Feedback; 0.1998*2= 0.3995 Popularitas; 0.2233*5= 1.1163

Jarak Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif

Gambar 8 Ideal Positif dan Ideal negatif Dalam menghitung jarak solusi ideal sebagai berikut:

Jarak Solusi ideal positif = akar kuadrat dari pengurangan nilai matrik normalisasi terbobot dengan nilai maksimum untuk tiap alternatif Jarak Solusi ideal negatif = akar kuadrat dari pengurangan nilai matrik normalisasi terbobot dengan nilai minimum untuk tiap alternative. Jarak Solusi ideal positif

Facebook ; =SQRT(2.3970 - 2.9963 )2 + (2.3917 - 2.3917)2 + (1.4981 - 1.4981 )2 + (4.1861 - 4.1861)2 = 0.5993 Instagram ; =SQRT(0.7990 - 2.9963 )2 + (0.1594 - 2.3917)2 + (0.3995 - 1.4981 )2 + (1.1163 - 4.1861)2 = 4.5212 Whatsapp; =SQRT(2.9963 - 2.9963 )2 + (1.2756 - 2.3917)2 + (1.1985- 1.4981 )2 + (2.2326- 4.1861)2 = 2.2697 Youtube; =SQRT(0.7990 - 2.9963 )2 + (1.2756 - 2.3917)2 + (0.3995 - 1.4981 )2 + (1.1163 - 4.1861)2 = 4.0871 Jarak Solusi ideal negatif

Facebook ; =SQRT(2.3970 - 0.7990)2 + (2.3917 - 0.1594)2 + (1.4981 - 0.3995)2 + (4.1861 - 1.1163)2 = 4.2623 Instagram ; =SQRT(0.7990 - 0.7990 )2 + (0.1594 - 0.1594)2 + (0.3995 - 0.3995 )2 + (1.1163 - 1.1163)2 = 0.000 Whatsapp; =SQRT(2.9963 - 0.7990))2 + (1.2756 - 0.1594)2 + (1.1985- 0.3995)2 + (2.2326- 1.1163)2 = 2.8210 Youtube; =SQRT(0.7990 - 0.7990)2 + (1.2756 - 0.1594)2 + (0.3995 - 0.3995 )2 + (1.1163 - 1.1163)2 = 1.1161

(6)

484

Hasil

Gambar 9 Hasil Perhitungan FUZZY TOPSIS Proses perhitungannya jarak solusi ideal negatif dibagi jarak solusi ideal positif dan di tambah jarak solusi ideal negative

Facebook ; 4.2623/(0.5993+4.2623)=0.87674 Instagram ;0.0000/(4.5212+0.000)=0.0000 Whatsapp; 2.8210/(2.2697+2.8210)=0.55415 Youtube; 1.1161/(4.0871+1.1161)=0.21451

Dari hasil penghitungan FUZZY TOPSIS menentukan jarak kedekatan tiap alternatif, dan hasil rangking perhitungan yang tertinggi yaitu Facebook dengan nilai 0.87674.

PENUTUP Kesimpulan

Berdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Penilaian dalam aplikasi ini menggunakan metode FUZZY TOPSIS. FUZZY digunakan untuk pembobotan kriteria. Sedangkan metode TOPSIS digunakan untuk perangkingan hasil penilaian. 2. Pemlilihan sosial media sebagai media

promosi dari berbagai sosial media diantaranya Facebook, 0.87674; Instagram, 0.0000; Whatsapp0.55415; dan YouTube, 0.21451.

3. Hasil dari perhitungan dengan metode FUZZY TOPSIS dalam pemilihan sosial media sebagai media promosi dengan nilai tertinggi ialah 0.87674 (Facebook).

Saran

Untuk perbaikan sistem dikemudian hari diperlukan beberapa saran sebagai berikut:

1. Dapat menggunakan kriteria yang lebih lengkap dan detil.

2. Menggunakan metode lain sebagai pembanding keakuratan hasil penilaian.

DAFTAR PUSTAKA

Agung, H., & Ricky. (2016). Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Siswa Teladan Menggunakan Metode Topsis. Jurnal Ilmiah Fifo, VIII(2), 112–126. Retrieved from publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/fifo/art

icle/download/1306/1003

Dewi, E., Mulyani, S., Agustin, Y. H., & Kamellia, S. F. (2015). Teladan Menggunakan Metode Simple Additive ( Studi Kasusβ€―: Di Smp Negeri 3 Tasikmalaya ), 38–44.

Herawatie, D., & Wuryanto, E. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi dengan Metode FUZZY TOPSIS. Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, 3(2), 92–100. Lestari, S., & Priyodiprodjo, W. (2011).

Implementasi Metode FUZZY TOPSIS untuk Seleksi Penerimaan Karyawan. Ijccs, 5(2), 20– 26.

Mtsn, D. I., Sukoharjo, B., & Huda, K. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Terbaik Dengan Metode Promethee Bebasis Web Di Mtsn Bendosari Sukoharjo. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSIN), 4(1), 1–6.

Muhardono, A., & Isnanto, R. R. (2014). Penerapan Metode AHP dan FUZZY Topsis Untuk Sistem Pendukung Keputusan Promosi Jabatan. Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 2, 108–115.

Polinema, J. I., Process, A. H., & Process, A. H. (n.d.). SPK PEMILIHAN MEDIA ONLINE SEBAGAI SARANA PROMOSI, 181–185. Suhud, & Dwiyatno, S. (2014). Analisis Pendukung

Keputusan Penentuan Media Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Serang Raya Menggunakan Metode AHP. Jurnal PROSISKO, 1(September 2014), 30– 35.

Tri Ferga Prasetyo, C. K. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp ) ( Studi Kasusβ€―: Universitas Majalengka ). Jurnal J-Ensitec, 2(1), 46–53. Heru Lumaksono1, H. (2017). Sistem Pendukung

Keputusan untuk Menentukan Alat Tangkap yang Sesuai bagi Nelayan di Madura Menggunakan Metode AHP-TOPSIS , 6. Hozairi1, Y. K. (2018). Decision Support System

Determination of Main Work Unit in WPP-711 using FUZZY TOPSIS .

Figur

Memperbarui...

Related subjects :