JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4065 Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Menggunakan TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wireless Router
Rini Nuraini1,*, Yeni Daniarti2, Irsyad Purbha Irwansyah3, Alfry Aristo J Sinlae4, Setiawansyah5
1Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia
2Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Tangerang, Indonesia
3Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam As-Syafi'iyah, Bekasi, Indonesia
4Fakultas Teknik, Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira, Kupang, Indonesia
5Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandarlampung, Indonesia Email: 1,*[email protected], 2[email protected], 3[email protected], 4[email protected],
Email penulis Korespondensi: [email protected] Submitted 21-04-2022; Accepted 25-04-2022; Published 29-04-2022
Abstrak
Pemilihan wireles router yang tepat dapat memaksimalkan kinerja jaringan internet. Terlebih untuk perusahaan yang dalam roda bisnisnya sangat tergantung pada jaringan internet maka memilih wireless router yang tepat menjadi suatu faktor yang penting. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimpelementasikan salah satu pendekatan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) yaitu metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) pada sistem pendukung keputusan pemilihan perangkat wireless router untuk membantu individu maupun perusahan menentukan wireless router yang tepat dan sesuai dengan apa yng diinginkan pengguna. Metode TOPSIS digunakan karena dengan prkatis dalam penggunaanya, dan memiliki kesederhanaan dalam konsep, efisiensi dalam proses komputasi serta alternatif terbaik didapatkan dengan memperhatikan jarak solusi ideal positif terdekat dan jarak solusi ideal negatif terjauh. Sistem dibangun dengan teknik software development menggunakan metode Extreme Programming (XP) yang diawali dengan tahapan planning, design, coding dan testing. Sistem yang dikembangkan memiliki fungsi- fungsi diantaranya dapat melakukan pengelolaan data alternatif, data kriteria, data bobot, nilai alternatif pada masing-masing kriteria, melakukan perhitungan dengan metode TOPSIS dan dapat menampilkan hasil alternatif terbaik. Hasil uji black-box testing menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat berfungsi dan berjalan dengan baik. Selain itu, hasil dengan menghitung secara manual dengan sistem menunjukkan hasil yang sama.
Kata Kunci: Sistem pendukung keputusan; TOPSIS; FMADM; Multi atribut; wireless router Abstract
Selection of the right wireless router can maximize the performance of the internet network. Especially for a company whose business is very dependent on the internet network, choosing the right wireless router is an important factor. The purpose of this study is to implement one of the Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) approaches, namely the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method in a decision support system for selecting wireless router devices to help individuals and companies determine the right wireless router and according to what the user wants. The TOPSIS method is used because it is practical in its use, and has simplicity in concept, efficiency in the computational process and the best alternative is obtained by paying attention to the distance of the closest positive ideal solution and the farthest negative ideal solution distance. The system is built with software development techniques using the Extreme Programming (XP) method which begins with the planning, design, coding and testing stages. The developed system has functions such as being able to manage alternative data, criteria data, weight data, alternative values for each criterion, perform calculations using the TOPSIS method and can display the best alternative results. The results of the black-box testing show that the developed system can function and run well. In addition, the results by calculating manually with the system show the same results.
Keywords: Decision support system; TOPSIS; FMADM; Multiple attributes; Wireless Router
1. PENDAHULUAN
Dewasa ini internet telah menjadi sesuatu yang penting dalam kehidupan sehari-hari. Internet menjadi kebutuhan dasar bagi semua orang. Jaringan internet selalu dibutuhkan pada setiap aktivitas baik secara individu maupun perusahaan.
Internet digunakan dalam berbagai bidang dalam kehidupan manusia. Untuk terhubung dengan internet, suatu perangkat membutuhkan koneksi jaringan internet. Dalam suatu rumah, kantor, sekolah, area publik dan lain-lain jika terdapat jaringan internet agar dapat diakses oleh beberapa perangkat dan mengatur jaringannya maka membutuhkan router wireless. Router merupakan perangkat yang dapat menghubungkan beberapa perangkat ke jaringan internet [1]. Tidak hanya itu, router berfungsi juga sebagai pengelola lalu lintas sebuah jaringan. Melalui router setiap perangkat dapat saling terhubung dan saling berbagi informasi, data, program, serta dapat menggunakan device secara bersamaan [2]. Router juga dapat menghubungkan jaringan melalui koneksi kabel, jaringan lokal nirkabel, atau kombinasi keduanya [3].
Koneksi dengan nirkabel biasanya melalui WiFi atau Wireless Fidelity. Maka, perangkat lain yang memiliki fasilitas WiFi dapat terhubung ke jaringan internet secara nirkabel. Saat ini telah beredar banyak brand dan merek wireless router yang mempunyai kemampuan dan kapasitas yang berbeda-beda. Pemilihan wireles router yang tepat dapat memaksimalkan kinerja jaringan internet. Terlebih untuk perusahaan yang dalam roda bisnisnya sangat tergantung pada jaringan internet maka memilih wireless router yang tepat menjadi suatu faktor yang penting. Jika dalam memilih perangkat wireless router tidak sesuai dengan kebutuhan maka koneksi internet akan terganggu, hal ini akan mempengaruhi produktifitas perusahaan. Untuk dapat memilih perangkat wireless router melibatkan banyak aspek dan membutuhkan pertimbangan yang matang. Untuk itu diperlukan solusi yang dapat menyelesaikan permasalahan dalam memilih dan
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4065 Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom merekomendasikan perangkat wireless router yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan keinginan pengguannya secara tersistem. Sistem yang mampu mmerekomendasikan dan mendukung dalam memutuskan sesuatu adalah sistem pendukung keputusan atau decision support system. Decision support system yaitu suatu sistem yang dapat melakukan pengelolaan informasi, memodelkan, dan memanipulasi data sehingga dapat membantu decision maker dalam mengambil sebuah keputusan [4].
Untuk memilih perangkat wireless router yang tepat, melibatkan beberapa kriteria dan beberapa alternatif. Maka dari itu, permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan pendekatan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM). FMADM meruapakan pendekata yang dapat diimplementasikan untuk penyelesaian pencarian solusi terbaik dari banyak alternatif melalui kriteria yang telah ditetapkan [5]. Salah satu pendekata FMADM yang dapat diimplementasikan dalam multi kriteria dan multi atribut adalah metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode ini merupakan pendekatan yang menentukan solusi berdasarkan jarak yang terdektat dari solusi ideal positif dan jarak yang terjauh dari solusi ideal negatif agar dapat mendapatkan alternatif yang optimal [6]. Metode TOPSIS dikenal dengan kepraktisannya, karena kesederhanaan dalam konsepnya, memiliki efisiensi dalam proses komputasi dan solusi terbaik didapatkan dari jaeak terdekat dan terjauh dari solusi ideal positif dan negatif yang didapatkan [7].
Implementasi TOPSIS pada sistem pendukung keputusan memiliki akurasi yang baik. Ini terbukti dari beberapa penelitan terdahulu, diantaranya penelitian mengenai implementasi TOPSIS dalam sistem pemilihan biji kopi yang memiliki mutu eksport, dimana metode TOPSIS mampu mendapatkan nilai akurasi sebesar 84% [8]. Penelitian ini memperlihatkan bahwasanya metode TOPSIS dapat menghasilkan solusi yang didapatkan dari jarak terpendek dan terjauh dari solusi ideal positif dan negatif, sehingga hasilnya lebih akurat. Pada penelitian lain mengenai implementasi TOPSIS pada sistem penentuan keringanan UKT, yang nilai akurasinya mencapai 87% [9]. Pada penelitian ini TOPSIS mampu memperoleh solusi dari beberapa alternatif dan beberapa kreiteria. Selanjutnya, penelitian terkait penerapan metode TOPSIS untuk sistem rekomendasi tempat wisata yang mendapatkan nilai akurasi sebesar 83,3% [10]. Pada penelitian ini TOPSIS digunakan untuk mendapatkan prioritas rangking berdasarkan kriteria penilaian.
Penelitian ini bertujuan untuk mengimpelementasikan metode TOPSIS pada sistem pendukung keputusan untuk memilih perangkat wireles router untuk membantu individu maupun perusahan menentukan wireles router yang tepat dan sesuai dengan kebutuhannya. Kriteria pemilihan wireles router yang digunakan adalah berdasarkan harga, jumlah aliran, tipe antena, jumlah band dan kecepatan internet.
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Untuk mengimpelementasikan metode TOPSIS pada sistem pendukung keputusan pemilihan perangkat wireles router melalui tahapan-tahapan penelitian yang tersusun terencana sehingga dapat mencapai tujuan. Tahapan penelitian berpedoman pada tahapan pendekatan Extreme Programming (XP). XP adalah teknik pengembangan software yang dapat diimplementasikan pada pengembangan skala kecil hingga skala menengah dan pendekatan ini juga dapat diterapkan untuk membangun sistem dengan kebutuhan yang dimungkinkan terjadinya perubahan yang cepat [11]. Tahapan penelitian yang digunakan disajikan pada bagan penelitian pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian 2.1.1 Planning (Perencanaan)
Planning merupakan tahapan dimana pengembang akan melakukan aktivitas seperti mengidentifikasi maslaha serta melakukan analisa terhadap kebutuhan menganalisa kebutuhan. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah bagaimana dapat melakukan pemilihan wireles router yang tepat dengan menggunakan sistem pendukung keputusan. Hal ini karena, memilih wireles router yang tepat menjadi suatu faktor yang penting bagi perusahaan yang menjalankan bisnisnya tergantung pada jaringan internet. Jika dalam memilih perangkat wireless router tidak sesuai dengan kebutuhan maka koneksi internet akan terganggu, hal ini akan mempengaruhi produktifitas perusahaan. Untuk dapat memilih
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4065 Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom pengembangan sistem yang mampu menyelesaikan permasalahan pemilihan wireless router dan dapat merekomendasikan perangkat wireless router yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan keinginan pengguannya.
Kemudian, dari permasalahan tersebut disusun kebutuhan pengguna berupa analisa kebutuhan fungsional. Analisis kebutuhan fungsional adalah sebuah anlisa mengenai fasilitas atau fungsi yang dapat dilakukan oleh sistem sehingga dapat memberikan aksi terhadap masukan dari pengguna [12]. Berikut adalah analisa kebutuhan funsional pada sistem pemilihan wireless router dengan metode TOPSIS.
a. Sistem dapat melakukan pengelolaan data alternatif.
b. Sistem dapat melakukan pengelolaan data kriteria.
c. Sistem dapat melakukan pengelolaan data bobot.
d. Sistem dapat melakukan pengelolaan alternatif pada masing-masing kriteria.
e. Sistem dapat melakukan perhitungan dengan metode TOPSIS.
f. Sistem dapat menampilkan hasil alternatif terbaik.
2.1.2 Design (Perancangan)
Tahapan berikutnya yaitu melakukan perancangan untuk memodelkan sistem. Pada penelitian ini perancangan menggunakan use case diagram. Diagram ini adalah suatu diagram yang menggambarkan hubungan diantara satu maupun lebih aktor terhadap sistem yang dikembangkan [13]. Selain itu use case diagram mencerminkan fungsi-fungsi yang ditawarkan oleh sistem [14]. Use case diagram sistem pendukung keputusan dengan menggunakan TOPSIS disajikan pada gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wireless Router 2.1.3 Coding (Pengkodean)
Setelah dilakukan perancangan selanjutnya melakukan pengkodean untuk mengembangan sistem berbasis web.
Pengkodean meruapakan implementasi dari rancangan dengan menggunakan bahasa pemrograman tertentu yang dapat dikenali oleh komputer untuk menjadi sebuah sistem [15]. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis website, maka pada coding menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan text editor Sublime Text 3 dan database MySQL.
2.1.4 Testing (Pengujian)
Tahapan berikutnya yaitu pengujian, dimana pada tahapan ini sistem yang dikembangkan akan diuji untuk memastikan telah bebas dari error atau kesalahan [16]. Pada penelitian ini menerapkan uji dengan menggunakan black-box testing.
Black-box testing melakukan uji yang didasari pada fungsionalitas dari sistem, apakah sudah berjalan dengan semestinya atau tidak [17].
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk melakukan pemilihan wireless router terdapat beberapa kriteria yang digunakan. Berikut kriteria yang digunakan:
a. Kriteria Harga
Kriteria harga didapatkan dari harga dari masing-masing perangkat wireless router yang dijadikan sebagai alternatif.
b. Kriteria Jumlah Aliran
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4065 Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom Jumlah aliran menunjukkan jumlah antena yang dimiliki oleh wireless router tersebut. Contohnya, misalkan pada produk tertulis jumlah aliran 2 x 2, ini artinya router tersebut terdapat dua antena sebagai pemancar dan penerima.
Semakin besar jumlah aliran pada router, maka semakin menyetabilkan koneksi internet.
c. Kriteria Tipe Antena
Tipe antena terdiri dari dua jenis antena, yaitu: eksternal dan built-in. Pada antena eksternal pengguna dapat melakukan pengaturan terhadap posisi antena. Sedangkan untuk tipe built-in tidak perlu melakukan pengaturan terhadap antena.
d. Kriteria Jumlah Band
Jumlah band ini menunjukkan jumlah frekunsi yang dapat dijangkau oleh wireless router tersebut. Jumlah band terdiri dari single-band, dual-band dan tri-band.
e. Kriteria Kecepatan Internet
Kecepatan internet menunjukkan kapasitas kecepatan yang dapat diberikan oleh wireles router tersebut.
Tabel kriteria dan konversi nilai pada tiap-tiap kritera tersaji pada Tabel 1.
Table 1. Kriteria Pemilihan Wireless Router
No. Kode Kriteria Nama Kriteria Nilai Kriteria Konversi Nilai
1 C1 Harga < Rp. 500.000,- 5
Rp. 500.000,- s.d Rp. 1.000.000,- 4 Rp. 1.000.000,- s.d Rp. 1.500.000,- 3 Rp. 1.500.000,- s.d Rp. 2.000.000,- 2
> Rp. 500.000,- 1
2 C2 Jumlah Aliran 8 x 8 3
4 x 4 2
2 x 2 1
3 C3 Tipe Antena Built-in 2
Eksternal 1
4 C4 Jumlah Band Tri-Band 3
Dual-Band 2
Single- Band 1
5 C5 Kecepatan Internet >2000 Mbps 4
1500 Mbps - 2000 Mbps 3
1000 Mbps - 1500 Mbps 2
500 Mbps - 1000 Mbps 1
Setelah menentukan kriteria, selanjutnya menentukan nilai bobot yang digunakan untuk penilaian masing-masing alternatif yang didapatkan dari decision maker. Nilai pembobotan terdiri dari nilai 1 sampai dengan 4, dengan bobot:
Sangat Penting (4); Penting (3); Cukup Penting (2); Tidak Penting (1). Sebagai sampel, Tabel 2 berikut ini merupakan bobot preferensi yang didapatkan dari pengambil keputusan pada tiap-tiap kriteria.
Tabel 2. Bobot Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5
3 3 1 2 4
Untuk pemilihan wireless router menggunakan TOPSIS, berikut ini contoh alternatif yang digunakan, yakni: TP- Link AX1500 (A1); Asus RT-AC59U V2 (A2); Totolink AC2600 (A3); Linksys AC1200 (A4). Hasil penilaian terhadap alternatif-alternatif tersebut berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan tersaji pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Alternatif pada Setiap Kriteria
No .
Alternatif Harga
(C1)
Jumlah Aliran (C2)
Tipe Antena (C3)
Jumlah Band (C4)
Kecepatan Internet (C5) Hasil Nilai Hasil Nilai Hasil Nilai Hasil Nilai Hasil Nilai 1 TP-Link AX1500
(A1) Rp. 1160000 3 8 x 8 3 Eksternal 1 Tri-Band 3 1500 Mbps 3
2 Asus RT-AC59U V2
(A2) Rp. 805000 4 4 x 4 2 Eksternal 1 Dual-Band 2 1200 Mbps 2
3 Totolink AC2600
(A3) Rp. 2100000 1 4 x 4 2 Eksternal 1 Dual-Band 2 2532 Mbps 4
4 Linksys AC1200
(A4) Rp. 750000 4 4 x 4 2 Built-in 2 Dual-Band 2 866 Mbps 1
Berdasarkan studi kasus diatas, dapat diselesaikan dengan metode TOPSIS dengan tahapan-tahapan sebagai berikut.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4065 Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom Untuk menentukan kinerja setiap alternatif, diperlukan matriks keputusan yang dinormalisasi. Matriks keputusan yang dinormalisasi untuk setiap kriteria (xij) diperoleh dari penjumlahan semua alternatif kemudian pada setiap kriteria dibagi dengan jumlah kriteria. Untuk menghitung matriks keputusan ternormalisasi dapat menggunakan persamaan (1).
𝑟𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗
√∑𝑚𝑖=1𝑋𝑖𝑗2
(1)
di mana:
ri j= Hasil matriks keputusan ternormalisasi (matriks R) i = 1, 2, …, m dan j = 1, 2 , …, n
Dari nilai alternatif pada Tabel 3, perhitungan matriks keputusan normalisasi adalah sebagai berikut:
𝑟11= 3
√32+ 42+ 12+ 42
= 3
6,4807= 0.4629
𝑟21= 4
√32+ 42+ 12+ 42
= 4
6,4807= 0.6172
𝑟31= 1
√32+ 42+ 12+ 42
= 1
6,4807= 0.1543
𝑟41= 4
√32+ 42+ 12+ 42= 4
6,4807= 0.6172
Begitu seterusnya sampai semua nilai alternatif pada setiap kriteria dinormalisasi. Hasil menghitung nilai rij
kemudian dimasukkan dalam matriks R berikut ini.
0,4629 0,6547 0,3780 0,6547 0,5477 R = 0,6172 0,4364 0,3780 0,4364 0,3651 0,1543 0,4364 0,3780 0,4364 0,7303 0,6172 0,4364 0,7559 0,4364 0,1826 b. Tentukan matriks keputusan ternormalisasi berbobot
Selanjutnya buat matriks keputusan ternormalisasi berbobot menggunakan bobot W = (w1,w2,…wn) melalui persamaan (2) berikut ini:
Y= [
𝑤11𝑟11 … 𝑤1𝑛𝑟1𝑛
… … …
𝑤𝑚1𝑟𝑚1 … 𝑤𝑛𝑚𝑟𝑛𝑚
] (2)
Berdasarkan Tabel 2, bobot kriteria W = 3, 3 ,1 , 2, 4), matriks ternormalisasi berbobot dapat dihitung sebagai berikut:
𝑦11= 𝑤1𝑟11= 5 × 0.4981 = 2.4903 𝑦21= 𝑤1𝑟21= 5 × 0.5603 = 2.8016 𝑦31= 𝑤1𝑟31= 5 × 0.4981 = 2.4903 𝑦41= 𝑤1𝑟41= 5 × 0.4358 = 2.1790
Begitu seterusnya sampai semua nilai R dikalikan dengan bobotnya. Sehingga terbentuk matriks Y yang merupakan matriks keputusan normalisasi berbobot sebagai berikut:
1,3887 1,9640 0,3780 1,3093 2,1909 Y = 1,8516 1,3093 0,3780 0,8729 1,4606 0,4629 1,3093 0,3780 0,8729 2,9212 1,8516 1,3093 0,7559 0,8729 0,7303 c. Tentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
Untuk menghitung dan mendapatkan solusi ideal positif dan negatif dapat menggunakan rumus (3) dan (4) berikut ini:
𝐴+= 𝑦1+, 𝑦2+,…, 𝑦𝑛+ (3)
𝐴−= 𝑦1−, 𝑦2−,…, 𝑦𝑛− (4)
dengan,
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4065 Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝑦𝑗+= {
max 𝑦𝑖𝑗 ; 𝑖 𝑎 𝑎 min 𝑦𝑖𝑗 ;
𝑖
𝑦𝑗−= {
min 𝑦𝑖𝑗 ; 𝑖 𝑎 𝑎 max 𝑦𝑖𝑗 ;
𝑖
dimana, i = 1, 2 , …, m dan j = 1, 2, …, n
Dari persamaan (3) dan (4), matriks solusi ideal positif dapat dihitung sebagai berikut:
𝑦1+= max{1,3887; 1,8516; 0,4629; 1,8516}= 0,4629 𝑦2+= max{1,9640; 1,3093; 1,3093; 1,3093}= 1,9640 𝑦3+= min{0,3780; 0,3780; 0,3780; 0,7559}= 0,7559 𝑦4+= max{1,3093; 0,8729; 0,8729; 0,8729}= 1,3093 𝑦5+= max{2,1909; 1,4606; 2,9212; 0,7303}= 2,9212 𝐴+= {0,4629; 1,9640; 0,7559; 1,3093; 2,9212}
Sedangkan matriks solusi ideal negatif dapat dihitung sebagai berikut:
𝑦1−= min{1,3887; 1,8516; 0,4629; 1,8516}= 1,8516 𝑦2−= min{1,9640; 1,3093; 1,3093; 1,3093}= 1,3093 𝑦3−= max{0,3780; 0,3780; 0,3780; 0,7559}= 0,3780 𝑦4−= min{1,3093; 0,8729; 0,8729; 0,8729}= 0,8729 𝑦5−= min{2,1909; 1,4606; 2,9212; 0,7303}= 0,7303 𝐴−= {1,8516; 1,3093; 0,3780; 0,8729; 0,7303}
d. Tentukan jarak antara nilai masing-masing alternatif menggunakan matriks solusi ideal positif dan negatif.
Untuk menghitung jarak antara nilai tiap-tiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif menggunakan rumus (5) dan (6) berikut ini.
𝐷𝑖+ = √∑𝑛𝑗=1(𝑦𝑖𝑗− 𝑦𝑗+)2 (5)
𝐷𝑖− = √∑𝑛𝑗=1(𝑦𝑖𝑗− 𝑦𝑖−)2 (6)
dimana, i = 1, 2, …, m
Berdasarkan rumus (5), maka jarak solusi ideal positif yaitu:
𝐷1+= 1,2383 𝐷2+= 2,1963 𝐷3+= 0,8729 𝐷4+= 2,7106
Berdasarkan rumus (5), maka jarak solusi ideal negatif yaitu:
𝐷1−= 1,7224 𝐷2−= 0,7303 𝐷3−= 2,5939 𝐷4−= 0,3780
e. Tentukan nilai preferensi pada tiap-tiap alternatif
Dalam menentukan nilai preferensi pada masing-masing dapat menghitungnya dengan persamaan (7).
𝑉𝑖 = 𝐷𝑖
−
𝐷𝑖−+𝐷𝑖+ (7)
Jika j atribut benefit
Jika j atribut benefit Jika j atribut cost
Jika j atribut cost
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4065 Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom 𝑉1 = 1,7224
1,7224 − 1,2383= 0,581758765 𝑉2 = 0,7303
0,7303 − 2,1963= 0,249536407 𝑉3 = 2,5939
2,5939 − 0,8729= 0,748221304 𝑉4 = 0,3780
0,3780 − 2,7106= 0,122373503
Hasil perhitungan nilai perferensi atau Vi yang terbesar menunjukkan bahwasanya Vi tersebut adalah solusi yang paling baik. Maka dari hasil nilai preferensi tiap-tiap alternatif dibuat rangking dari nilai referensi sampai nilai terendah yang disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Peringkat Preferensi dari Setiap Alternatif Alternatif Nilai Preferensi
TP-Link AX1500 (A1) 0,581759
Asus RT-AC59U V2 (A2) 0,249536
Totolink AC2600 (A3) 0,748221
Linksys AC1200 (A4) 0,122374
Selanjutnya metode TOPSIS diimplementasikan dalam bentuk pengkodean melalui bahasa pemrograman PHP menggunakan text editor Sublime Text 3 dan database MySql agar memudahkan pengguna dalam menjalankan sistem.
Gambar 3, memperlihatkan interface dari halaman utama sistem pendukung keputusan pemilihan wireless router berbasis web yang telah diimplementasikan.
Gambar 3. Tampilan Menu Utama
Pada sistem pemilihan wireless router, pengguna dalam hal ini adalah sesorang yang akan melakukan pemilihan wireless router, dapat mengelola alternatif, mengelola data bobot, memasukkan nilai alternatif pada setiap kriteria, melihat hasil perhitungan TOPSIS dan melihat hasil alternatif terbaik. Pengguna dapat memasukkan alternatif pada menu Daftar Wireless Router, dimana pengguna dapat menambah dan menghapus alternatif. Tampilan menu mengelola alternatif ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Daftar Wireless Router
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4065 Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom Setelah memasukkan alternatif, selanjutnya pengguna bisa masuk ke menu Rekomendasi. Pada menu tersebut pengguna dapat memasukkan bobot masing-masing kriteria. Setelah memasukkan bobot kriteria, penggung dapat menekan button hitunga, kemudian sistem akan menampilakn hasil perhitungan menggunakan TOPSIS. Kemudain pada menu perhitungan pengguna akan disajikan hasil alternatif terbaik. Hasil perhitungan TOPSIS pada sistem dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Perhitungan TOPSIS
Setelah aplikasi diimplementasikan, tahapan berikutnya adaalha menguji sistem yang telah dikembangkan.
Pelaksanaan pengujian digunakan teknik black-box testing, yang akan menguji fungsi dari setiap fitur pada sistem. Hasil uji dengan black-box testing tersaji pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian Menggunakan Black-Box Testing
No Fitur yang diuji Hasil yang Diharapkan Kesimpulan
1 Menu Utama Sistem dapat menampilkan menu utama Valid
2 Mengelola Alternatif Sistem dapat mengelola alternatif, menambah alternatif dan menghapus alternatif
Valid 3 Mengelola Bobot Sistem dapat menambah kriteri dan bobot masing-masing kriteria Valid 4 Melakukan
Perhitungan TOPSIS
Sistem dapat menampilkan perhitungan dengan metode TOPSIS secara terperinci
Valid 5 Menampilkan Hasil
Alternatif Terbaik
Sistem dapat menampilkan alternatif terbaik dan menampilkan nilai preferensi
Valid Berdasarkan uji mengugnakan black-box testing menunjukkan bahwa sistem dapat berfungsi dengan baik dan hasil perhitungan metode TOPSIS secara manual dan apa yang dihasilkan sistem sudah sesuai.
4. KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan sistem pendukung keputusan yang mengimpelementasikan salah satu pendekatan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) yaitu metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) pada sistem pendukung keputusan pemilihan perangkat wireless router untuk membantu individu maupun perusahan menentukan wireless router yang tepat dan sesuai dengan kebutuhannya. Metode TOPSIS dapat menghasilkan solusi terbaik dengan memperhatikan jarak terpendek dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif. Nilai pereferensi tertinggi merupakan alternatif terbaik yang dihasilkan oleh metode TOPSIS. Sistem yang dikembangkan berbasis website dengan fungsi-fungsi diantaranya: dapat melakukan pengelolaan data alternatif, data kriteria, data bobot, nilai alternatif untuk masing-masing kriteria, melakukan perhitungan dengan metode TOPSIS dan dapat menampilkan hasil alternatif terbaik. Hasil uji black-box testing menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat berfungsi dan berjalan dengan baik. Selain itu, hasil perhitungan manual dengan sistem menunjukkan hasil yang sama.
REFERENCES
[1] D. F. Waidah, D. D. Putra, and S. Syarifuddin, “Perancangan Sistem Jaringan dan Komunikasi Data PT. Wira Penta Kencana,”
J. TIKAR, vol. 2, no. 2, pp. 140–152, 2021.
[2] W. Adhiwibowo and B. C. Ardiansyah, “Rancang Bangun Wireless Router Menggunakan Raspberry PI,” Pengemb. Rekayasa dan Teknol., vol. 14, no. 2, pp. 50–54, 2018.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 9 No. 2, April 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i2.4065 Hal 411−419 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom [4] R. I. Borman and H. Fauzi, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam Sistem Pendukung Keputusan
Penerimaan Beasiswa Siswa Berprestasi Pada SMK XYZ,” CESS J. Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[5] R. I. Borman, M. Mayangsari, and M. Muslihudin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Perumahan Di Pringsewu Selatan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,” JTKSI, vol. 01, no. 01, pp. 5–9, 2018.
[6] E. Nurelasari and E. Purwaningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Terbaik Dengan Metode TOPSIS,” J.
Sist. dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 4, p. 317, 2020.
[7] H. Hertyana, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemilihan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Topsis,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 1, pp. 97–102, 2019.
[8] R. I. Borman, D. A. Megawaty, and A. Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus : PT . Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J., vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020.
[9] N. W. H. Ulloh, U. D. Rosiani, and E. L. Amalia, “Implementasi Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Keringanan UKT (Studi Kasus : STIT Madina Sragen),” SMATIKA J., vol. 11, no. 01, pp. 27–31, 2021.
[10] A. A. Paypas, R. K. Dewi, and K. C. Brata, “Implementasi TOPSIS Pada Sistem Rekomendasi Tempat Wisata Dalam Kota Malang Berbasis Lokasi,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 4, pp. 3368–3373, 2019.
[11] I. Ahmad, R. I. Borman, J. Fakhrurozi, and G. G. Caksana, “Software Development Dengan Extreme Programming (XP) Pada Aplikasi Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Berbasis Android,” J. Invotek Polbeng - Seri Inform., vol. 5, no. 2, pp. 297–307, 2020.
[12] M. Melinda, R. I. Borman, and E. R. Susanto, “Rancang Bangun Sistem Informasi Publik Berbasis Web (Studi Kasus : Desa Durian Kecamatan Padang Cermin Kabupaten Pesawaran),” J. Tekno Kompak, vol. 11, no. 1, p. 1, 2018.
[13] T. A. Kurniawan, “Pemodelan Use Case (UML): Evaluasi Terhadap beberapa Kesalahan dalam Praktik,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 1, pp. 77–86, 2018.
[14] R. I. Borman, A. T. Priandika, and A. R. Edison, “Implementasi Metode Pengembangan Sistem Extreme Programming (XP) pada Aplikasi Investasi Peternakan,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 8, no. 3, pp. 272–277, 2020.
[15] T. Monica and R. I. Borman, “Implementasi Konsep Media Sosial Dalam Sistem Informasi Kegiatan Kesiswaan (Studi Kasus : SMK XYZ),” J. Tekno Kompak, vol. 11, no. 2, pp. 33–37, 2017.
[16] N. Y. Arifin et al., Analisa Perancangan Sistem Informasi. Batam: Yayasan Cendikia Mulia Mandiri, 2021.
[17] W. N. Cholifah, Y. Yulianingsih, and S. M. Sagita, “Pengujian Black Box Testing Pada Aplikasi Action & Strategy Berbasis Android Dengan Teknologi Phonegap,” J. String, vol. 3, no. 2, pp. 206–210, 2018.
