• Tidak ada hasil yang ditemukan

Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Weighted Product

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Weighted Product"

Copied!
10
0
0

Teks penuh

(1)

Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan

Metode

Weighted Product

Imelda1, Rika Perdana Sari2 & Warnia Nengsih3

1) Program Studi Teknik Informatika Politeknik Caltex Riau, E-mail: imelda_pcrg8@yahoo.com 2) Program Studi Teknik Informatika Politeknik Caltex Riau, E-mail: rika@pcr.ac.id

3) Program Studi Sistem Informasi Politeknik Caltex Riau, warnia@pcr.ac.id Jalan Umban Sari no.1, Rumbai, Pekanbaru, Riau, 28265

Abstrak

Keputusan penyelesaian terhadap masalah sering kali membutuhkan waktu yang lama. Masalah merupakan kesulitan yang timbul dalam kehidupan manusia. Keputusan sering sekali diambil setelah melalui beberapa tahap yang mungkin akan dilalui oleh pembuat keputusan. Tahapan tersebut bisa saja meliputi identifikasi masalah utama, menyusun alternatif yang akan dipilih sampai pada pengambilan keputusan yang terbaik. Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan suatu sistem yang dapat membantu seseorang atau kelompok untuk memecahkan masalah dengan cara mengambil keputusan dari suatu kasus tertentu menuju usulan yang lebih baik. Pada proyek akhir ini dibangun sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan metode weighted product. Metode weighted product merupakan metode yang menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dengan bobot atribut yang bersangkutan. Sistem ini dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman web PHP dan MySQL sebagai database sistemnya. Alternatif, nilai alternatif, kriteria dan nilai setiap kriteria beserta bobotnya akan digunakan sebagai masukan yang akan menghasilkan output yaitu nilai alternatif keputusan berdasarkan inputan. Berdasarkan hasil pengujian yang diperoleh bahwa aplikasi ini dapat membantu dalam proses belajar mengajar tentang mata kuliah SPK terutama metode weighted product, pengunaan dan maanfaat aplikasi, penilaian terhadap interface yaitu rata-rata sebesar 83.3% responden menilai aplikasi ini sangat baik. Sistem yang dibangun membantu memberikan informasi ke pada pengguna sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan.

Kata kunci: SPK, Weighted Product, PHP, MySQL.

Abstract

Solution to the problem of decision often takes a long time. Once the decision is often taken after going through several stages that may be traversed by the decision maker. These stages may include identification of major problem; develop alternatives that will be selected until the best decision. Decision support systems (DSS) is a system that can help a person or group to solve the problem by taking the decision of a particular case towards a better proposal. In this final project constructed a decision support system using the weighted product. Weighted product method is a method that uses multiplication to link rating of attributes, where each attribute rating should be raised with the relevant attribute weights. The system was developed using the PHP web programming language and MySQL as the database system. Alternative, alternative values, criteria and value of each criterion and its weight will be used as input that will produce the output value of alternative decisions based on input. Based on the test results obtained by the application can assist in teaching and learning about subjects SPK particularly weighted product method, used of applications, assessment of the interface which is an average of 83.3% of respondents assess the application is very good. The system was built to help provide information to the user as a material consideration in decision making.

(2)

1.

Pendahuluan

Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang dapat membantu seseorang atau kelompok untuk memecahkan masalah dengan cara mengambil keputusan untuk suatu kasus tertentu menuju usulan yang lebih baik. Fuzzy Multi Attribute Decision Making mempunyai beberapa metode untuk memecahkan masalah salah satu diantaranya adalah metode Weighted Product (WP). Metode Weighted Product menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses penyeleksian alternatif terbaik, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah alternatif yang optimal untuk penentuan suatu kasus berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Pada proyek akhir ini, akan dibangun suatu aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat memberikan alternatif penyelesaian kepada pihak perusahaan atau pengguna dalam mengambil keputusan dan dapat digunakan sebagai alat bantu ajar mata kuliah sistem pendukung keputusan terutama untuk metode WP.

Perumusan masalah dari implementasi ini adalah :

1. Bagaimana membangun sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan alternatif keputusan dengan menggunakan Weighted Product.

2. Bagaimana membuat suatu tutorial metode WP untuk pembelajaran mata kuliah SPK.

2.

Tinjauan Pustaka

2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Menurut Turban & Aronson (2001), Sistem pendukung keputusan sebagai sistem yang digunakan untuk mendukung dan membantu pihak manajemen melakukan pengambilan keputusan pada kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur. Pada dasarnya konsep DSS hanyalah sebatas pada kegiatan membantu para manajer melakukan penilaian serta menggantikan posisi dan peran manajer. Secara Umum, Sistem Pendukung Keputusan adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan, baik kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah semi terstruktur. Secara Khusus, Menurut Kartina [4], Sistem Pendukung Keputusan adalah sebuah sistem yang mendukung kerja seorang manager maupun sekelompok manager dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu. Menurut Jogiyanto [1], kerangka dasar pengambilan keputusan manajerial dalam tipe keputusan dibagi menjadi:

1. Keputusan Terstruktur (structured decision) adalah keputusan yang berulang – ulang dan rutin, sehingga dapat diprogram. Keputusan terstruktur terjadi dan dilakukan terutama pada manajemen tingkat bawah. Contoh dari keputusan tipe ini misalnya adalah keputusan pemesanan barang, keputusan penagihan piutang dan lain sebagainya.

2. Keputusan Tidak Terstruktur (unstructured decision) adalah keputusan yang tidak terjadi berulang – ulang dan tidak selalu terjadi. Keputusan ini terjadi di manajemen tingkat atas.Informasi untuk pengambilan keputusan tidak terstruktur tidak mudah untuk didapatkan dan tidak mudah tersedia dan biasanya berasal dari lingkungan luar.Pengalaman manajer merupakan hal yang sangat penting di dalam pengambilan keputusan tidak terstruktur. Keputusan untuk bergabung dengan perusahaan lain adalah contoh keputusan tidak terstruktur yang jarang terjadi.

3. Keputusan Semi Terstruktur (semi – structured decision) adalah keputusan yang sebagian dapat diprogram, sebagian berulang-ulang dan rutin dan sebagian tidak struktur. Keputusan tipe ini seringnya bersifat rumit dan membutuhkan perhitungan – perhitungan serta analisis yang terperinci. Contoh dari keputusan tipe ini misalnya adalah keputusan membeli sistem komputer yang lebih canggih. Contoh yang lainnya misalnya adalah keputusan alokasi dana promosi.

2.2 Fuzzy Multiple Attribute Decision Making

Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk

mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan

(3)

nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan (Kusumadewi, 2007).Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM antara lain (Kusumadewi dkk, 2006,hal.74):

a. Simple Additive Weighting Method (SAW) b. Weighted Product (WP)

c. ELECTRE (Elimination ET Choix TRaduisant Ia realitE).

d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) e. Analytic Hierarchy Process (AHP)

2.3 Metode Weighted Product

Dalam buku Kusuma Dewi [3] dan Kartina [4], Metode Weighted Product (WP) merupakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses tersebut sama halnya dengan proses normalisasi. Dalam penentuan nilai kepentingan atau bobot pada aplikasi spk sebagai alat bantu ajar ini, pencarian nilai bobot atribut menggunakan penilaian secara subyektif yaitu pen-skalaannya dari 1 sampai 5 berdasarkan beberapa contoh kasus dan metode yang digunakan pada umumnya. Sehingga pemberian bobot terhadap kriteria penilaian disesuaikan dengan tingkat sumbangan dari pengguna.

Preferensi untuk alternatif Ai [4] diberikan sebagai berikut :

dengan i = 1,2,...,m; (1)

dimanaΣ Wj = 1.Wj adalah pangkat bernilai posistif untuk atribut keuntungan dan bernilai negatif untuk atribut biaya.

Wj = Wj (2) Σ Wj

Preferensi relatif dari setiap alternatif [4] dengan persamaan sebagai berikut :

(3)

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

S : Preferensi untuk alternatif

V : Nilai vektor yang digunakan untuk perankingan X : Nilai Alternatif dari setiap kriteria

n j w ij i j

x

S

1

(4)

3. Perancangan

a. Perancangan Use Case

Member dapat mengubah atau edit kasus, login, input bobot preferensi, input nama kasus, input

kriteria, input alternatif, edit kriteria, edit alternatif, input nilai kriterianya, cetak hasil, tambah kasus, tambah alternatif, dan tambah kriteria (Gambar 3.1).

(5)

b. Flowchart Member

Flowchart atau diagram alir ini digunakan untuk menggambarkan alur suatu program menjadi

lebih sederhana sehingga program tersebut dapat lebih dimengerti. Pada aplikasi ini terdapat beberapa flowchart, yaitu :

Mulai Login Input user dan

password Validasi Halaman Home Input Kriteria Edit Kriteria Input Alternatif Edit Alternatif Hasil Kalkulasi Input data – data kriteria Edit data-data kriteria Input data – data alternatif Edit data – data alternatif Tampilkan hasil kalkulasi Selesai simpan Ya Tidak Ya Tidak Ya Tidak Ya Tidak Ya Tidak Ya Tidak Halaman awal Ya Tidak

(6)

c. Flowchart Aplikasi

Flowchart untuk menunjukkan proses dari penggunaan aplikasi tampak pada gambar 3.3

Gambar 3.3 Flowchart Aplikasi

Proses pembobotan

W

j

= W

j

S

W

j

Proses Alternatif Keputusan

n Wj ? Xij Vi = j=1 n Wj ? (Xj*) j=1 Output Alternatif Keputusan Selesai

n j w ij i j

x

S

1 Mulai Input Alternatif (A),Nilai alternatif, Kriteria (C),Nilai Kriteria, Bobot (W)

Proses menggunakan metode Weighted Product

(7)

d. Entity Relationship Diagram (ERD)

ERD berfungsi untuk menggambarkan hubungan antar tabel yang akan digunakan pada sistem ini.

Alternatif Kriteria User Memiliki Admin Nm_alternatif Nilai_vektor _s Nilai_vektor _v Nm_kriteria userlogin status Nm_user Alamat username nama password Email password Nilai Kasus Tgl Nm_kasus memiliki bobot tot_bobot m 1 n 1 n

Gambar 3.4 Entity Relationship Diagram 4. Hasil dan Pembahasan

Tampilan awal dari web sistem pendukung keputusan ini. Tampilan awal aplikasi sistem pendukung keputusan dapat dilihat pada gambar 4.1.

(8)

Terdapat beberapa menu yaitu: SPK, Weighted Product, Aplikasi SPK, menu Login. Menu SPK merupakan halaman awal web ini, pada menu ini terdapat penjelasan mengenai SPK. Untuk memakai aplikasi ini, user perlu mendaftar terlebih dahulu di menu registrasi jika belum pernah mempunyai account. Jika sudah mempunyai account,user dapat memilih menu login untuk memakainya. Setelah registrasi maka member mengisi data-data untuk dapat masuk ke sistem SPK menggunakan metode WP, yang pertama dilakukan adalah dengan meng-input-kan kasusnya terlebih dahulu. Pada form kasus member dapat menambah kasus atau meng-input-kan nama kasusnya.

Jika nama kasus tidak dimasukkan atau tidak diisi maka akan muncul validasi pengisian kasus. Kemudian, jika member ingin mengubah nama kasus maka, member harus menekan simbol ubah dinama kasus yang ingin diubah, kemudian klik tombol ubah, jika tidak ingin diubah klik tombol batal. Setelah nama kasus sudah dibuat maka ke halaman atau menu selanjutnya yaitu menu Alternatif. Data alternatif akan muncul apabila data kasus atau nama kasus sudah diisi. Kemudian pilih isi alternatif untuk mengisi data alternatif yang akan menjadi bahan pertimbangan dari kasus yang dibuat. Jika alternatif tidak diisi lalu diklik tambah maka akan muncul peringatan dimana data alternatif harus diisi. Dari pengisian data alternatif terdapat pilihan jika data alternatif dapat diubah dan dihapus jika data yang dimasukkan tidak diinginkan atau salah. Jika data alternatif ingin dihapus maka klik tanda hapus atau silang maka akan muncul validasi. Dari alternatif dilanjutkan ke menu kriteria.

Pada halaman data kriteria untuk mengisi data kriteria maka klik pada kolom isi kriteria, dari alternatif tersebut akan memiliki beberapa kriteria dan kriteria tersebut bisa berupa kriteria keuntungan yang bernilai (+) dan kriteria biaya yang bernilai (-). Kriteria tersebut bisa diubah dan dihapus oleh member tersebut. Apabila kriterianya ingin dihapus maka akan muncul validasi apakah krtiteria tersebut akan dihapus. Setiap kriteria memiliki bobot sebagai penilaian terhadap kriteria yang dibuat. Skala bobot dimulai dari yang terendah yaitu 1 sampai dengan 5. Isi nilai dari setiap kriterianya dengan meng-klik simbol pada kolom isi nilai maka akan muncul halaman isi nilai kriteria.

Apabila data – data seperti kasus, alternatif , kriteria , bobot dan nilai dari setiap kriteria sudah diisi, maka untuk melihat hasil akhirnya dapat dilihat pada menu proses Jika diklik simbol pada kolom hasil maka akan muncul hasil dari data yang sudah diinput dimana hasil tersebut memberikan persentasi alternatif tertinggi.

4.1 Metode Pengujian

4.2.1 Pengujian Hasil Kuisioner untuk yang sudah pernah belajar SPK

Untuk melihat tanggapan terhadap aplikasi yang dirancang, maka dilakukan survei terhadap 30 responden. Setiap pertanyaan pointnya dimulai dari 1 sampai 5, dengan keterangan:

1 : Sangat kurang 2 : Kurang 3 : Cukup 4 : Baik 5 : Sangat baik Berikut merupakan tabel kuesioner yang telah disebarkan. Setelah bobot nilai untuk kuisioner dikalkulasi, didapatkan hasil dengan persentase penilaian seperti tabel 4.1 sebagai berikut:

Tabel 4.1 Tabel Rekapitulasi Hasil Kuisioner Responden

No Pertanyaan Jumlah Responden

1 2 3 4 5

1 Apakah aplikasi ini membantu pemahaman tentang matakuliah spk terutama metode wp.

0 0 8 15 7

2 Apakah aplikasi bermanfaat bagi pengguna

0 0 6 15 9

(9)

Berikut ini merupakan penjelasan dari tabel 4.1:

Contoh Perhitungan: Apakah aplikasi ini membantu pemahaman tentang matakuliah spk terutama metode wp. Pada tabel 4.1, bahwa 50 % responden atau sebanyak 15 orang responden setuju bahwa aplikasi ini membantu pemahaman tentang matakuliah spk terutama metode wp baik. Bahkan 23 % responden atau sebanyak 7 orang responden menyatakan sangat baik.

Untuk mendapatkan kesimpulan dari pernyataan kuesioner diatas, dilakukan perhitungan penskalaan sebagai berikut :

Nilai Rata-rata (mean) = ∑ fi.xi ∑ fi

Sehingga, Nilai Rata-rata = ( 7 x 5 ) + ( 15 x 4 ) + ( 8 x 3) + ( 0 x 2 ) + ( 0 x 1 ) ( 30 x 5 )

Hasil : 0.7933 atau 79.33 %

Dari skala diatas dapat disimpulkan bahwa, 30 responden merasa aplikasi ini membantu pemahaman tentang matakuliah spk terutama metode wp sangat baik. Dengan nilai penskalaan sebesar 79.33%.

4.2.2 Pengujian Hasil Kuisioner untuk yang belum pernah belajar SPK

Untuk melihat tanggapan terhadap apliakasi yang dirancang, maka dilakukan survei terhadap 30 responden yang belum pernah belajar SPK.

Tabel 4.2 Hasil Kuisioner Responden

No Pertanyaan Jumlah Responden

1 2 3 4 5

1 Apakah Aplikasi ini mudah dimengerti?

0 0 10 8 12

2 Apakah Interface atau tampilan menu aplikasi ini mudah untuk digunakan?

0 0 11 9 10

3 Apakah aplikasi ini mempunyai manfaat bagi pengguna ?

0 0 7 9 14

4 Aplikasi ini memberikan informasi tentang materi sistem pendukung keputusan terutama metode wp

0 0 5 5 20

Berikut ini merupakan penjelasan dari tabel 4.2: 1. Apakah Aplikasi ini mudah dimengerti?

Untuk mendapatkan kesimpulan dari pernyataan kuesioner diatas, dilakukan perhitungan penskalaan sebagai berikut :

Nilai Rata-rata (mean) = ∑ fi.xi ∑ fi

Sehingga, Nilai Rata-rata = ( 12 x 5 ) + ( 8 x 4 ) + ( 10 x 3) + ( 0 x 2 ) + ( 0 x 1 ) ( 30 x 5 )

(10)

Dari skala diatas dapat disimpulkan bahwa, 30 responden setuju aplikasi ini mudah dimengerti yaitu sangat baik. Dengan nilai penskalaan sebesar 81.33%.

4.2 Analisa dan Evaluasi

1. Aplikasi ini membantu dalam proses belajar mengajar tentang mata kuliah SPK terutama metode weighted product yaitu rata-rata sebesar 83.3% responden menilai aplikasi ini sangat baik.

2. Sistem yang dibangun membantu memberikan informasi ke pada pengguna sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan memiliki nilai rata-rata sebesar 90%.

3. Aplikasi sistem pendukung keputusan ini berjalan dengan baik.

4. Aplikasi ini memberikan kemudahan pada penggunaan menu info atau petunjuk yang diberikan. 5. Penggunaan aplikasi ini juga cukup mudah karena penulis menyediakan panduan penggunaan

untuk setiap langkah dalam aplikasi ini

5.

Penutup

Setelah dilakukan proses pengujian pada proyek akhir ini, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

1. Aplikasi ini membantu dalam proses belajar mengajar tentang mata kuliah SPK terutama metode

weighted product yaitu rata-rata sebesar 83.3% responden menilai aplikasi ini sangat baik.

2. Sistem yang dibangun membantu memberikan informasi ke pada pengguna sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan memiliki nilai rata-rata sebesar 90%.

6.

Daftar Pustaka

[1] Jogiyanto, (2005). Sistem Teknologi Informasi. Yogyakarta : Andi.

[2]

Kartiko, Dani. (t.t). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa di PT Indomarco

Prismatama

Cabang

Bandung.

https://docs.google.com/gview?url=http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/450/jbptunikompp-gdl-danikartik-22470-17-20.unik-a.pdf&chrome=true

[3]

Kusumadewi, Sri. dkk. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM).

Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.

[4]

Kusuma W, Kartina Diah, (2009). Sistem Pendukung Keputusan. Pekanbaru : Politeknik

Caltex Riau.

[5]

Nugroho, Bonafit. (2004). PHP dan MySQL dengan Editor Dreameweaver

MX.Yogyakarta : Penerbit Andi.

[6]

Simamora, B. (2005). Analisis Multivariat Pemasaran. Jakarta: Gramedia.

[7]

Simarmata, Janner. 2006. Aplikasi Mobile Commerce menggunakan PHP dan MySQL.

Yogyakarta : Andi.

[8]

Purnama, Kania. (t.t). Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Layanan Bimbingan

Konseling (BK) untuk menentukan Penjurusan Siswa dengan Menggunakan Metode

Weighted Product.

Gambar

Gambar 3.1 Usecase Diagram
Gambar 3.2 Flowchart Member
Gambar 3.3 Flowchart Aplikasi
Gambar 3.4  Entity Relationship Diagram  4.    Hasil dan Pembahasan
+3

Referensi

Dokumen terkait

Penelitian yang dilakukan Yousef (2002) menyebutkan peran kepuasan kerja sebagai mediator dari pengaruh konflik peran dan ambiguitas terhadap komitmen organisasi,

Tekun mengahadapi tugas merupakan salah satu motivasi belajar yang dimiliki subjek, apabila subjek mendapatkan tugas dari sekolah, maka ia akan mengerjakan sampai

Bobot 1000 biji adalah berat dari 1000 biji gandum yang diambil secara acak dalam satu unit petak percobaan yang sama dan disetarakan pada kadar air 11 % (berat kering benih yang

kg, maka percepatan yang dialami oleh benda adalah ..... Sebuah benda dengan berat 120 N di tarik dengan menggunakan sebuah katrol tetap. Besar gaya kuasa yang di perlukan

Kepercayaan masyarakat Yogyakarta terhadap kraton dan Sultan sebagai manifestasi dari perwujudan Tuhan di dunia yang mengatur kehidupan masyarakat memberikan keyakinan

Faktor yang berpengaruh dominan terhadap customer satisfaction di Ipo Korean Café and Restaurant Surabaya adalah service quality karena mempunyai nilai

Untuk menentukan nilai dari karakteristik Tuned Mass Damper, yaitu nilai massa, redaman serta kekakuannya, maka hal pertama yang dilakukan yaitu menentukan total massa