SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROVIDER INTERNET MENGGUNAKAN METODE AHP dan SAW DOSEN : DRS. RETANTYO WARDOYO, M.Sc., Ph.D

(1)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

PEMILIHAN PROVIDER INTERNET

MENGGUNAKAN

METODE AHP dan SAW

DOSEN : DRS. RETANTYO WARDOYO,

M.Sc., Ph.D

Disusun Oleh

Ibnu Triyanto 1411

Kirwanto

1411

Nuralia

1411601261

Putri Hayati 14116

PROGRAM MAGISTER ILMU KOMPUTER

UNIVERSITAS BUDI LUHUR

JAKARTA

2016

(2)

BAB I ... ... 2 PENDAHULUAN ... ... 2 BAB II ... ... 3 LANDASAN TEORI ... ... 3 2.1. ANALYTICAL HIERARCHY _{PROCESS ... 3}

2.2. Simple Additeve Weighting

(SAW) ... 4

2.3. Technique For Other Preference by Similiraty to Ideal Solution (TOPSIS) ... 6 BAB III ... ... 7 PEMBAHASAN ... ... 7 _{3.1. Menentukkan Spesifikasi} Provider ... 7 3.2. Menentukkan Bobot Parameter dengan Metode

AHP ... 7

3.3. Menentukan Rating dengan Interpolasi, Profile Matching, dan AHP – ... 8

Interpolasi ... ... 8

3.4. Mengambil Keputusan dengan Metode

SAW………... 0 BAB IV... ... 0 KESIMPULAN ... ... 0

(3)

BAB I

PENDAHULUAN

Saat ini kebutuhan untuk koneksi di sebuah perusahaan bukan lagi menjadi pelengkap, melainkan sudah seperti menjadi suatu kebutuhan yang wajib ada dalam kegiatan sehari-hari. Mulai dari pekerjaan kantor, laporan bahkan dalam komunikasi sehari-hari koneksi jaringan sangat dibutuhkan. Dewasa ini, banyak provider penyelenggara jasa internet yang menawarkan dengan harga dan kualitas yang berbeda, tentunya dengan harga yang bervariasi pula, membuat sebuah perusahaan menjadi kesulitan dalam menentukan pilihan yang sesuai dengan kebutuhan dan budget Perusahaan. Tidak jarang juga perusahaan memasang dengan spesifikasi yang tidak disesuaikan dengan harapan. Misalnya saja, memasang koneksi jaringan dengan bandwidth tinggi, tetapi harga yang sahat mahal. Padahal sebenarnya dengan ada provider dengan harga murah dapat bandwidth yang sama, perusahaan dapat menyesuaikan kebutuhan berdasarkan kapasitas yang di perlukan, harga yang murah dan pelayanan customer yang selalu ada.

Tentunya permasalahan yang ditimbulkan di atas dapat diperkecil dengan menghitung menggunakan metode penunjang keputusan yang dapat memberikan alternatif-alternatif keputusan pemilihan provider penyelenggara jasa internet yang telah memberikan penawaran terbaik kepada perusahaan. Informasi tersebut diperoleh dari informasi yang diberikan oleh sales dan dicatat untuk dibandingkan menurut kebutuhan. Berdasarkan penawaran, sebanyak 5 provider yang memberikan penawaran khusus di antaranya mengungkapkan bahwa diperlukan suatu penghitungan yang dapat memberikan alternatif-alternatif keputusan pemilihan provider jaringan untuk dipasang sebagai sarana bekerja karyawan.

Berangkat dari permasalahan sebelumnya yang mendasari penelitian untuk menerapkan metode penghitungan pengambil keputusan pemilihan provider agar perusahaan dapat menentukan pilihan provider dengan tepat sesuai dengan kebutuhan dan besar kapasitas yang diminta. Metode sistem pendukung keputusan yang ada dan dapat dijadikan patokan dalam mengambil keputusan beberapa

metode sistem pengambilan keputusan, salah satunya metode yang digunakan untuk aplikasi sistem pendukung keputusan ini adalah dengan menggunakan metode Analytical Hieararchy Process.

Metode Analytical Hieararchy Process adalah metode pengambilan keputusan yang multi kriteria, sedangkan pengambilan keputusan pemilihan Provider penyelenggara internet juga mengandalkan kriteria-kriteria seperti nama provider, Kapasitas, pelayanan, dan harga yang bervariasi. Dengan melihat adanya kriteria-kriteria yang dipergunakan untuk mengambilan keputusan, maka akan sangat cocok menggunakan metode ini dengan multi kriteria, karena mampu memilih alternatif terbaik.

(4)

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1. ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

Sumber kerumitan masalah keputusan bukan hanya dikarenakan faktor ketidakpastian atau ketidaksempurnaan informasi saja. Namun masih terdapat penyebab lainnya seperti banyaknya factor yang mempengaruhi terhadap pilihan-pilihan yang ada, dengan berbagai macam kriteria. Dalam masalah Multi Criteria Decision Making (MCDM), pengambil keputusan menilai sekumpulan alternatif keputusan berdasarkan kriteria. Salah satu pendekatan yang sering digunakan untuk menyelesaikan persoalan MCDM ini adalah dengan metode Analytic Hierarchy Process (Saaty, 1991). Pada dasarnya Analytic Hierarchy Process adalah suatu teori umum tentang pengukuran yang digunakan untuk menemukan skala rasio terbaik dari perbandingan berpasangan yang diskrit maupun kontiniu. Analytic Hierarchy Process sangat cocok dan flexibel digunakan untuk menentukan keputusan yang menolong seorang decision maker

(5)

untuk mengambil keputusan yang efisien dan efektif berdasarkan segala aspek yang dimilikinya. Jenis-jenis Analytic Hierarchy Process antara lain (Bound dalam Setiawan, 2009:4).

1.

Single-criteria adalah memilih salah satu alternative dengan satu kriteria

2.

Multi-criteria adalah pengambilan keputusan yang melibatkan beberapa alternatif dengan lebih dari satu kriteria dan memilih satu alternative dengan banyak kriteria.

Tahapan-tahapan Analytic Hierarchy Process

Tahapan-tahapan pengambilan keputusan dengan Metode Analytic Hierarchy Process (Suryadi & Ramdhani, 1998) adalah sebagai berikut.

1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan

2. Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan umum

3. Membuat perbandingan berpasangan antar factor C = n(n – 1)/2 (1)

4. Melakukan matriks perbandingan

5. Menghitung nilai eigen dan menguji

6. konsistensinya.

7. nilai eigen = ((ΣVij)/n)/(ΣVij) (2)

8. Mengulang langkah 3, 4, dan 5.

9. Menghitung vector eigen kriteria.

10. Melakukan perbandingan berpasangan terhadap kriteria alternatif

11. Menghitung peringkat alternative

12. Memeriksa konsistensi hierarki

2.2. Simple Additeve Weighting (SAW)

Metode SAW sering dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW dapat membantu dalam pengambilan keputusan suatu kasus, akan tetapi perhitungan dengan menggunakan metode SAW ini hanya yang menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif yang terbaik. Perhitungan akan sesuai dengan metode ini. apabila alternatif yang terpilih memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Metode SAW ini lebih efisien karena waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat.

(6)

Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

Sedangkan untuk kriterianya terbagi dalam dua kategori yaitu untuk bernilai positif termasuk dalam kriteria keuntungan dan yang bernilai negatif termasuk dalam kriteria biaya.

Keterangan : A : Alternatif C : Kriteria

W : Bobot Preferensi

V : Nilai preferensi untuk setiap alternatif X : Nilai Alternatif dari setiap kriteria

Tahapan metode SAW :

1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C1.

2.

Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria

3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (C1), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.

4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (A1) sebagai solusi.

(7)

BAB III PEMBAHASAN

3.1 Menentukan Spesifikasi Provider

Paramater M1 M2 M3 M4 M5 Harga 699.000 299.000 1.000.000 799.000 899.000 Bandwith 10 (Mbps) 5 (Mbps) 5 (Mbps) 2 (Mbps) 2 (Mbps) SLA 80(%) 90 (%) 95 (%) 99 (%) 99 (%) Provider First Media IndiHome Wasantara Biznet CBN Support 8 Jam 12 Jam 24 Jam 24 Jam 24 Jam

3.2 Menentukan Bobot Parameter dengan Metode AHP

Harga : Bandwith = 2 : 1 Harga : SLA = 3 : 1 Harga : Provider = 5 : 1 Harga : Support = 5 : 3 Bandwith : SLA = 4 : 2 Bandwith : Provider = 4 : 1

(8)

Bandwith : Support = 3 : 2

SLA : Provider = 1 : 3

SLA : Support = 3 : 5

(9)

3.3 Menentukan Rating dengan Interpolasi, Profile Matching dan AHP

Interpolasi Rumus

 Jika kriteria minimum, maka nilai terkecil memiliki rating tertinggi. Berikut merupakan Rumus untuk rating :

“(nilai - nilai min) / (nilai max - nilai min) * (rating min - rating max) + rating max”  Jika kriteria maksimum, maka nilai terbesar memiliki rating tertinggi. Berikut

merupakan Rumus untuk rating :

“(nilai - nilai min) / (nilai max - nilai min) * (rating max - rating min) + rating min”

Tabel Rating

Paramater Kriteria Bobot M1 M2 M3 M4 M5

Harga Murah 0,285714286 3.282.453.638 1 5 3.853.067.047 4.423.680.456 Bandwith Besar 0,214285714 1 2.25 2.25 3 3 SLA Tinggi 0,142857143 4 2.421.052.632 1.631.578.947 1 1

Provider Terpercaya 0,25 4 5 3 2 1

(10)

Profile Matching

Profile Matching adalah sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variable prediktor yang ideal yang harus dipenuhi oleh subyek yang harus diteliti, bukan tingkat minimal yang harus dipenuhi atau dilewati. Sementara GAP merupakan perbedaan/selisih value masing-masing aspek/atribut dengan value.

Harga Murah 8 699.000 299000 1000000 799000 899000

Bandwith Besar 6 10 5 5 2 2

SLA Tinggi 4 80 90 95 99 99

Provider Terpercaya 7 First Media IndiHome Wasantara Biznet CBN

Support Full 3 8 12 24 24 24

Menentukan nilai standar

Harga Bandwith SLA Provider Support

Murah Sedang Mahal Kecil Sedang Besar Rendah Sedang Tinggi TerpercayaTidak Kurang Terpercaya No Support Half Full

3 2 1 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

(11)

Mencari Nilai GAP No Nama Aspek A B C D E 1 First Media 2 3 2 3 1 2 IndiHome 3 2 2 3 2 3 Wasantara 1 2 3 2 3 4 Biznet 2 1 3 3 3 5 CBN 1 1 3 2 3 Nilai Standar 1 First Media 0 1 0 1 -1 2 IndiHome 1 0 0 1 0 3 Wasantara -1 0 1 0 1 4 Biznet 0 -1 1 1 1 5 CBN -1 -1 1 0 1

Menggolonngkan sub aspek kedalam factor utama dan factor tambahan

Core Factor Harga (A) Bandwith (B)

Perhitungan Bobot

No Selisih Bobot

1 0 4

2 1 5

(12)

Pengelompokan core factor dan secondary factor

Konversi Nilai Ke Bobot CF SF

1 First Media 4 5 4 5 3.5 4.5 4.167

2 IndiHome 5 4 4 5 4 4.5 4.33

3 Wasantara 3.5 4 5 4 5 3.75 4.667

4 Biznet 4 3.5 5 5 5 3.75 5

5 CBN 3.5 3.5 5 4 5 3.5 4.667

Perhitungan Nilai Total

No Provider CF SF NI Rangking Akhir

1 First Media 4.5 4,166667 4,366667 2 2 IndiHome 4.5 4,333333 4,433333 1 3 Wasantara 3.75 4,666667 4,116667 4 4 Biznet 3.75 5 4,25 3 5 CBN 3.5 4,666667 3,966667 5 AHP

Parameter Harga Bandwidth SLA (%) Provider Support

Harga (Rp) 1 2 3 5 1,666666667 Bandwidth 0,5 1 2 4 1,5 SLA (%) 0,3333 0,25 1 0,33333 3 0,6 Provider 0,25 0,25 3 1 1,5 Support 0,3333 0,5 1,5 0,66666 7 1 Total 2,4166 4 10,5 11 6,266666667 Total * Bobot 1 0,95504 1,03443 0,83669 9 1,54248 6 0,791437053 Total * Bobot 2 0,8955 1,05314 0,773038 1,930765 0,733300829

Lamda max bobot 1 5,16009

Lamda max bobot 2 5,38575

CI Bobot 1 0,04002

CI Bobot 2 0,09644

(13)

CR bobot 1 0,03573

Jika CR kurang dari sama dengan 0,1 maka konsisten

(14)

Rating

Harga Murah 0,28571 3,282453638 1 5 3,853067047 4,423680456

Bandwith Besar 0,21429 1 2.25 2.25 3 3

SLA Tinggi 0,14286 4 2,421052632 1,631578947 1 1

Support Full 0,10714 3 2.5 1 1 1

3.4 Mengambil Keputusan dengan Metode SAW Metode SAW

Metode SAW juga dikenal dengan metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot rating kinerja pada setiap alternative pada semua atribut.

Harga Murah 0,28571 3,282453638 1 5 3,853067047 4,423680456 Bandwith Besar 0,21429 1 2,25 2,25 3 3 SLA Tinggi 0,14286 4 2,421052632 1,631578947 1 1

Support Full 0,10714 3 2.5 1 1 1

Metode SAW menggunakan pembobotan untuk setiap atribut

Paramater Kriteria Bobot M1 M2 M3 M4 M5

Harga Murah 0,28571 0.937843896 0,285714286 1,428571429 1.100.876.299 1.263.908.702 Bandwith Besar 0,21429 0,214285714 0,482142857 0,482142857 0,642857143 0.642857143 SLA Tinggi 0,14286 0,142857143 0.345864662 0.233082707 0,142857143 0,142857143 Provider Terpercaya 0,25 1 1,25 0,75 0,5 0,25 Support Full 0,10714 0,321428571 0,267857143 0,107142857 0,107142857 0,107142857

Skor total untuk alternative diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut.

(15)

Paramater Kriteria Bobot M1 M2 M3 M4 M5 SumSQ SQRT Harga Murah 0,285714286 699.000 299000 1000000 799000 899000 3,02500000 1739138,9 Bandwith Besar 0,214285714 10 5 5 2 2 158 12,569805 SLA Tinggi 0,142857143 80 90 95 99 99 43127 207,67041 Provider Terpercaya 0,25 4 5 3 2 1 55 7,4161985 Support Full 0,107142857 8 12 24 24 24 1936 44

(16)

BAB V KESIMPULAN

Berdasarkan hasil penghitungan dan evaluasi dari BAB terdahulu, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut.

1. Penggunaan metode Analytical Hierarchy Procespada Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan pemilihan Provider penyelenggara jasa internet yang tepat sesuai dengan spesifikasi yang diminta pembeli dapat diterapkan dan berhasil dibuat sesuai dengan tahap penghitungan dan keputusan yang tepat.

2. Dalam penelitian ini ditemukan Ada 5 parameter yang menjadi acuan untuk menentukan Provider ISP mana yang menduduki ranking pertama, di antaranya adalah Harga, Bandwitdh, SLA, Provider dan support.

Dari hasil kalkulasi yang dilakukan sesuai dengan metode SAW ISP First Media berhasil menempati ranking pertama di antara empat ISP lainnya. Dengan kata lain, ISP tersebut memiliki nilai keseluruhan yang paling tinggi baik pada metode SAW. Sementara posisi terakhir ditempati oleh ISP Wasantara.net.

(17)