Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Desainer Interior Terbaik Dengan Metode Weighted Aggregated Sum
Product Assesment (WASPAS)
Lijayani, Bella Liani Novataria Pasaribu, Theresia Sri Melati Pasaribu
Prodi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Abstrak
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem yang dapat membantu seseorang dalam mengambil keputusan yang akurat dan tepat sasaran. Untuk membantu menentukan Desainer Interior terbaik dibutuhkan suatu system pendukung keputusan. Pada penelitian ini digunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) untuk menentukan Desainer Interior terbaik, ada beberapa kriteria yang menjadi dasar pengambilan keputusan antara lain, pengalaman, kualitas, keahlian,kinerja. Setiap orang pasti menginginkan ruangan yang nyaman dan indah baik ruangan pribadi maupun ruangan kerja.namun kegiatan memperindah dan mempernyaman ruang sudah menjadi tradisi lama, desainer interior haruslah memiliki bakat dan kemampuan untuk menciptakan ruangan yang indah. Tidak semua desainer memiliki bakat dan kemampuan dan keahlian yang sama maka untuk memilih desainer terbaik karena itu dalam penelitian ini akan menyelesaikan dengan mengimplementasikan dengan metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS). Perkembangan dunia properti kian hari terus meningkat terutama di kota besar, hal ini sering dengan peningkatan jumlah penduduk dan kebutuhan akan hunian atau tempat tinggal.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan Desainer Interior, Metode WASPAS
1. PENDAHULUAN
Setiap orang pasti menginginkan ruangan yang nyaman dan indah baik ruangan pribadi, rumah, ruangan acara event, maupun ruangan kerja. Walaupun profesi desainer interior masih tergolong baru, namun kegiatan memperindah dan mempernyaman ruang sudah menjadi tradisi lama.Desainer interior adalah seseorang yang melakukanpekerjaanperancangan interior. Hasil karya seorang desainer interior merupakan hasil karya berbasis desain, seperti arsitektur, lansekap, konstruksi, dan lain-lain. Suatu rancangan desain terdapat ide, gagasan-gagasan, dan inovasi-inovasi kreatif yang diaplikasikan dalam bentu gambar-gambar desain. Memilih jenis dan bentuk lampu berikut kekuatannya sesuai dengan fungsi dan kesan yang diinginkan, menggambarkan dan menunjukkan lokasi penempatan lampu berikut pengontrolnya. Menentukan bahan,bentuk dan warna serta pola lantai yang tepat berdasarkan fungsi dan kesan yang diinginkan, ketahanan terhadap api, kemampuan meredam suara dan keamanan (tidak licin).
Desainer interior haruslah memiliki bakat dan kemampuan untuk menciptakan ruangan yang indah. Pada umumnya terdapat banyak kesulitan dalam memilih seorang Desainer Interior terbaik.
Permasalahan dilapangan yaitu bagaimana membuat klien mengerti visualisasi desain dan persamaan persepsi ide yang direncanakan adalah hal yang tidak mudah.Tidak semua desainer memiliki kemampuan dan keahlian yang sama maka untuk memilih desainer terbaik. Sering kali klient merasa tidak puas dengan hasil kerja Desainer tersebut. Karena itu dalam penelitian ini akan menyelesaikannya dengan mengimplementasikan dengan metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS), Pemanfaatan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode WASPAS sangat tepat jika diterapkan untuk membantu penentuan Desainer Interior terbaik[1][2].
Pada dasarnya setiap desain interior memiliki unsur-unsur seperti lighting, komposisi, estetika, sirkulasi, layout, dan corak desain interior, sehingga permasalahan pemilihan desain interior untuk suatu ruangan tertentu merupakan persoalan yang bersifat kualitatif dan membutuhkan informasi yang bersifat intuisi, perasaan, dan pengalaman. Faktor-faktor yang bersifat intuitif, perasaan, dan pengalaman tersebut tidak dapat dihitung secara numeris.
Oleh karena itu dalam penelitian ini akan menyelesaikannya dengan mengimplementasikan metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) dalam bentuk program bantu pengambilan keputusan berbasis komputer untuk mengkonversikan unsur kualitatif menjadi numerik sehingga dapat dihitung tingkat prioritas desain terbaiknya[3][4]. SPP adalah bagian dari sistem informasi yang dipergunakan untuk mengambil keputusan ketika menghadapi sebuah kasus atau masalah[5][6]. Dalam mendukung pengambilan keputusan, SPK menghitung kriteria-kriteria
dengan menggunakan sistem komputer untuk mengolah informasi yang diperlukan dalam pengambilan Hasil penelitian diharapkan dapat digunakan untuk memudahkan pemilihan desain interior untuk ruangan tertentu bagi pemilik ruangan tersebut, terutama bagi pemilik ruangan yang kurang berpengalaman dalam mengatur desain ruangan tertentu[1][7][8].
2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem pendukung keputusan adalah sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan manipulasi data yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan pada situasi semi terstruktur dan tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[9][6]. Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan bagian dari sistem informasi berbasis computer termasuk sistem berbasis pengetahuan atau manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan[10].
2.2 Desainer Interior
Desainer interior adalah seseorang yang melakukan pekerjaan perancangan interior. Desain interior tidak sama dengan dekorasi. Jika arsitektur digambarkan sebagai seni dan ilmu mendesain struktur untuk interaksi manusia. Webster Dictionary mendefinisikan desain interior sebagai: “the art andscience of understanding people's behavior to create functional spaces within a structure. Jadi maka desain interior dapat diartikan sebagai seni dan ilmu dalam memahami kebiasaan manusia untuk menciptakan ruang fungsional dalam struktur yang dirancang oleh arsitek, jadi fokus perhatiannya menyangkut berbagai aspek terkait dengan kegunaan ruang[1].
2.3 WASPAS
Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) merupakan metode gabungan yang terdiri dari metode WP dan metode SAW, metode WASPAS ini diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih baik dalam membantu penentuan sistem pendukung keputusan[11][10].
Langkah-langkah penyelesaian masalah menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment(WASPAS)[12][13], yaitu:
1. Membuat Matrik Keputusan
𝑋 = [
𝑋11 𝑋12 ⋯ 𝑋1𝑛
𝑋21 𝑋22 ⋯ 𝑋2𝑛
⋯ ⋯ ⋯ ⋯
𝑋𝑚1 1 𝑋𝑚2 𝑋𝑚𝑛
]
Dimana m adalah jumlah alternatif kandidat, n adalah jumlah kriteria evaluasi dan xij adalah kinerja alternatif sehubungan dengan kriteria j.
2. Menormalisasikan matriks x.
Kriteria keuntungan 𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗
𝑀𝐴𝑋𝑖𝑗𝑋𝑖𝑗 ... (1) Kriteria biaya
𝑋𝑖𝑗 =𝑀𝐼𝑁𝑖𝑋𝑖𝑗
𝑋𝑖𝑗 ... (2) 3. Menghitung Preferensi (Qi)
𝑄𝑖 = 0,5 ∑𝑛𝑗=1𝑋𝑖𝑗𝑊𝑗 + 0,5 ∏𝑛𝑗=1(𝑋𝑖𝑗)𝑊𝑗 ... (3)
Alternatif yang terbaik merupakan alternatif yang memiliki Qi dengan nilai tertinggi.
3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Desainer interior di butuhkan untuk merancang bentuk perabot dengan pertimbangan egonomi, fungsi, gaya, keawetan finishing, kestabilan struktural dalam penggunaan juga menentukan tipe dan gaya yang tepat berdasarkan pencahayaan. Seorang desainer interior juga harus mampuh menata
ruangan sesuai dengan keinginan klien dan bekerja untuk kepuasan klien. Dengan metode WASPAS, di harapkan dapat mempermudah dalam melakukan pemilihan desainer interior terbaik berdasarkan beberapa kriteria, yaitu:
C1 Pengalaman C2 Kualitas C3 Keahlian C4 Kinerja
Tabel 1. Tabel Kriteria
Kriteria Keterangan Bobot(%)
C1 Pengalaman 1%
C2 Kualitas 4%
C3 Keahlian 3%
C4 Kinerja 2%
Dari tabel kriteria di atas digunakan untuk mencari nilai perbandingan dari setiap alternatif di bawah ini:
Tabel 2. Tabel Alternatif Alternatif Keterangan
A1 Ali
A2 Deny
A3 Andre
A4 Fery
A5 Dion
A6 Ari
A7 Tama
Berikut merupakan tabel pembobotan untuk kriteria Pengalaman(C1):
Tabel 3. Pembobotan kriteria Pengalaman C1
Alternatif Keterangan Nilai
1thn-3thn Sangat Baik 70-90
4thn-6thn Baik 40-60
7thn-9thn Cukup 10-30
Berikut merupakan tabel pembobotan untuk kriteria Kualitas(C2):
Tabel 4. Pembobotan kriteria Kualitas C2
Kualitas Keterangan Nilai
Internasional Sangat Baik 70-80
Nasiomal Baik 40-60
Local Cukup 10-30
Berikut merupakan tabel pembobotan untuk kriteria Keahlian(C3):
Tabel 5. Pembobotan kriteria Keahlian C3
Keahlian Keterangan Nilai
Desain Event Sangat Baik 50-60
Desain Rumah Baik 30-40
Desain Kantor Cukup 10-20
Berikut merupakan tabel pembobotan untuk kriteria Kinerja(C4):
Tabel 6. Pembobotan kriteria Kinerja C4
Kinerja Keterangan Nilai
100org Sangat Baik 70-90
50org Baik 40-60
25org Cukup 10-30
Rating kecocokan setiap alternatif pada kriteria Nama Desainer, yaitu:
Tabel 7. Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria Alternatif Pengalaman(C1) Kualitas(C2) Keahlian(C3) Kinerja(C4)
Ali(A1) 70 20 20 60
Deny(A2) 60 40 40 30
Andre(A3) 90 60 60 90
Fery(A4) 30 80 20 90
Dion(A5) 50 80 60 60
Ari(A6) 70 50 40 30
Tama(A7) 60 40 20 60
Pengambilan keputusan memberikan bobot preferensi dari setiap kriteria yaitu: W=[1%, 4%, 3%, 2%]. Untuk C1, C2,danC4, merupakan atribute Benefit, sedangkan C3 merupakan atribute Cost.
Tabel 8. Pembobotan Alternatif
Alternatif Kriteria
C1 C2 C3 C4
Ali 70 20 20 60
Deny 60 40 40 30
Andre 90 60 60 90
Fery 30 80 20 90
Dion 50 80 60 60
Ari 70 50 40 30
Tama 60 40 20 60
Max 90 80 20 90
W 0,1 0,4 0,3 0,2
1. Menghitung Matrik Ternormalisasi X
𝑋11 = 70
90=0,777 𝑋12 = 20
80= 0, 25 𝑋13 = 20
20= 1 𝑋14 = 60
90= 0,666 𝑋21 = 60
90= 0,666 𝑋22 = 40
80= 0,5 𝑋23 = 20
40= 0,5 𝑋24 = 30
90= 0,333 𝑋31 = 90
90= 1 𝑋32 = 60
80= 0,75 𝑋33 = 20
60= 0,333 𝑋34 = 90
90= 1 𝑋41 = 30
90= 0,333
𝑋42 = 80
80= 1 𝑋43 = 20
20= 1 𝑋44 = 90
90= 1 𝑋51 = 50
90= 0,555 𝑋52 = 80
80= 1 𝑋53 = 20
60= 0,333 𝑋54 = 60
90= 0,666 𝑋61 = 70
90= 0,777 𝑋62 = 50
80= 0,625 𝑋63 = 20
40= 0,5 𝑋64 = 30
90= 0,333 𝑋71 = 60
90= 0,666 𝑋72 = 40
80= 0,5 𝑋73 = 20
20= 1 𝑋74 = 60
90= 0,666 Hasil normalisasi:
[
0,777 0,25 1 0,666
1 0,75 0,333 1
0,333 1 1 1
0,555 1 0,333 0,666
0,555 1 0,333 0,666
0,777 0,625 0,5 0,333
0,666 0,5 1 0,666]
2. Menghitung nilai alternatif dari hasil normalisasi:
Q1
= 0,5Σ(0,777𝑥0,1)+(0,25𝑥0,4)+(1𝑥0,3)+(0,666𝑥0,2)+0,5Π(0,7770,1)𝑥(0,250,4)𝑥(10,3)𝑥(0,6660,2)
=0,5Σ(0,610) + 0,5Π(0,516)
=0,5x0,610 = 0,5𝑥0,516
=0,305 + 0,258
= 0,563
Q2
= 0,5Σ(1𝑥0,1)+(0,75𝑥0,4)+(0,333𝑥0,3)+(1𝑥0,2)+0,5Π(10,1)𝑥(0,750,4)𝑥(0,3330,3)𝑥(10,2)
=0,5Σ(0,699) + 0,5Π(0,640)
=0,5x0,699 = 0,5𝑥0,640
=0,349 + 0,32
= 0,579
Q3
= 0,5Σ(0,333𝑥0,1)+(1𝑥0,4)+(1𝑥0,3)+(1𝑥0,2)+0,5Π(0,3330,1)𝑥(10,4)𝑥(10,3)𝑥(10,2)
=0,5Σ(0,933) + 0,5Π(0,895)
=0,5x0,933 = 0,5𝑥0,895
=0,466 + 0,447
= 0,913
Q4
= 0,5Σ(0,555𝑥0,1)+(1𝑥0,4)+(0,333𝑥0,3)+(0,666𝑥0,2)+0,5Π(0,5550,1)𝑥(10,4)𝑥(0,3330,3)𝑥(0,6660,2)
=0,5Σ(0,688) + 0,5Π(5,624)
=0,5x0,688 = 0,5𝑥0,624
=0,344 + 0,312
= 0,656
Q5
= 0,5Σ(0,555𝑥0,1)+(1𝑥0,4)+(0,333𝑥0,3)+(0,666𝑥0,2)+0,5Π(0,5550,1)𝑥(10,4)𝑥(0,3330,3)𝑥(0,6660,2)
=0,5Σ(0,688) + 0,5Π(0,624)
=0,5x0,688 = 0,5𝑥0,624
=0,344 + 0,312
= 0,656
Q6 =
0,5Σ(0,777𝑥0,1)+(0,625𝑥0,4)+(0,5𝑥0,3)+(0,333𝑥0,2)+0,5Π(0,7770,1)𝑥(0,6250,4)𝑥(0,50,3)𝑥(0,3330,2)
=0,5Σ(0,544) + 0,5Π(0,526)
=0,5x0,544 = 0,5𝑥0,526
=0,272 + 0,263
= 0,535
Q7
= 0,5Σ(0,666𝑥0,1)+(0,5𝑥0,4)+(1𝑥0,3)+(0,666𝑥0,2)+0,5Π(0,6660,1)𝑥(0,50,4)𝑥(10,3)𝑥(0,6660,2)
=0,5Σ(0,699) + 0,5Π(0,670)
=0,5x0,699 = 0,5𝑥0,670
=0,349 + 0,335
= 0,684
Kemudian menentukan nilai alternatif tertinggi:
Tabel 9. Penentuan Rangking Alternatif Hasil Rangking
A3 0,913 1
A7 0,684 2
A4 0,656 3
A5 0,656 4
A2 0,579 5
A1 0,563 6
A6 0,535 7
Dari nilai prefensi perhitungan diatas bahwa A3 memiliki nilai terbesar segingga dapat disimpulkan bahwa alternatif pertama yang di pilih yaitu Andre sebagai Desainer Interior terbaik.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dalam Sistem Pendukung Keputusan bahwa dalam pemilihan Desainer Interior Terbaik dapat menggunakan metode WASPAS. Dan cukup efesien jika memiliki data yang jelas.
Pemilihan Desainer Interior ini dapat membantu pihak-pihak yang ingin mendisain ruangannya.
Keputusan yang dihasilkan lebih efektif, hal ini dikarenakan menggunakan komputer dibanding dengan tanpa menggunakan komputer sehingga membantu bagi pengambil keputusan.
REFERENCES
[1] A. S. Honggowibowo et al., “Desain Interior Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp ),” vol. 20, no. 2008, pp. 1–8, 2008.
[2] N. E. M. Nutrisia Dewi, “Program studi desain interior sekolah tinggi desain bali,” J. Desain Inter., vol. II, no. 1, 2015.
[3] E. K. Zavadskas, J. Antucheviciene, J. Saparauskas, and Z. Turskis, “MCDM methods WASPAS and MULTIMOORA: Verification of robustness of methods when assessing alternative solutions,” Econ. Comput. Econ.
Cybern. Stud. Res., vol. 47, no. 2, 2013.
[4] P. Simanjuntak, I. Irma, N. Kurniasih, M. Mesran, and J. Simarmata, “Penentuan Kayu Terbaik Untuk Bahan Gitar Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” J. Ris. Komput., vol. 5, no. 1, pp. 36–
42, 2018.
[5] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, “Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FUZZY MADM),” Ed. Pertama Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta., 2006.
[6] Kusrini, Konsep Dan Aplikasi Pemdukung Keputusan. Yogyakarta: Andi, 2007.
[7] 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.
[8] Mesran, P. Ramadhani, A. Nasution, D. Siregar, Fadlina, and A. P. U. Siahaan, “Implementation of Complex Proportional Assessment Method in the Selection of Mango Seeds,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol., vol. 3, no. 7, pp.
397–402, 2017.
[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] E. D. Marbun, L. A. Sinaga, E. R. Simanjuntak, D. Siregar, and J. Afriany, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Menentukan Tepung Terbaik Untuk Memproduksi Bihun,” vol. 5, no. 1, pp. 24–28, 2018.
[11] S. Sugiarti, D. K. Nahulae, T. E. Panggabean, and M. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kebijakan Strategi Promosi Kampus Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” vol. 5, no.
2, pp. 103–108, 2018.
[12] F. Nuraeni and U. Falah Purnama, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Usaha Rakyat ( KUR ) Menggunakan Metode Weighted Product,” Konf. Nas. Sist. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 9–10, 2015.
[13] S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” MEDIA Inform.
BUDIDARMA, vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018.
