Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Lowrider Terbaik Menggunakan Metode Electre

Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Lowrider Terbaik Menggunakan Metode Electre

Juprianto

Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

Abstrak

Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data.

Sistem digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Sistem Pendukung Keputusan lebih ditujukan untuk mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yang kurang terstruktur dengan kriteria yang kurang jelas. Pemilihan Sepeda Lowrider terbaik sangat menentukan hasil akhir dari acara perlombaan kontes sepeda lowrider. Untuk itu para panitia pelaksana perlombaan kontes sepeda lowrider perlu merumuskan alternatif pemilihan sepeda lowrder yang tepat. Pengertian ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la Realite) adalah salah satu metode penentuan urutan perangkingan melalui perbandingan berpasangan antara alternatif dan kriteria yang sesuai.

Metode ELECTRE merupakan salah satu metode yang efektif untuk MADM (Multiple Attribute Decision Making) dengan fitur kualitatif, sehingga dapat meningkatkan kemampuan dalam membuat keputusan.

Kata Kunci: SPK, Sepeda Lowrider, ELECTRE.

Abstract

Decision Support System is an interactive system that provides information, modeling and manipulating data. The system is used to help make decisions in situations that are semi-structured and unstructured situations, where no one knows exactly how the decision should be made. Decision Support Systems are more intended to support management in carrying out analytical work in situations that are less structured with unclear criteria. The selection of the best Lowrider bikes greatly determines the final results of the lowrider bicycle contest. For this reason, the organizers of the lowrider bicycle contest contest need to formulate an alternative for choosing the right lowrder bicycle. The definition of ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la Realite) is one method of determining ranking sequences through pairwise comparisons between alternatives and appropriate criteria. ELECTRE method is one of the effective methods for MADM (Multiple Attribute Decision Making) with qualitative features, so that it can improve the ability to make decisions.

Keywords: SPK, Lowrider Bicycles, ELECTRE

1. PENDAHULUAN

Sejak awal abad ke-18, sepeda sudah ada sebagai alat transportasi. Sejak dahulu hingga sekarang sepeda digunakan sebagai penunjang kegiatan sehari-hari, baik untuk bekerja, rekreasi, maupun berolahraga. Seiring berjalannya waktu, saat ini ada beberapa jenis sepeda yaitu sepeda lowrider, sepeda ontel, sepeda bmx, sepeda mtb (mounttain bike), dan masih banyak lagi jenis-jenis sepeda lainnya. Sepeda lowrider sudah ada sejak tahun 1960-an yang dikembangkan oleh pemuda Amerika. Sepeda lowrider memiliki bermacam-macam jenis yaitu, Under 20, Restorasi Klasik / American Muscle Bike, cruiser, chopper, limo atau street cruiser, dan trike.

Berbanding lurus dengan banyak jenis sepeda lowrider, maka bahan-bahan yang digunakan untuk membuat sepeda lowrider semakin banyak, baik dari dalam negeri maupun luar negeri, dari yang original pabrik maupun buatan tangan atau sering disebut custom.

Sepeda lowrider sangat bisa menarik perhatian orang-orang disekitarnya, sehingga pameran atau kontes sepeda lowrider yang pertama di Indonesia pada tahun 2008 diadakan dikota Jakarta, tahun 2010 diadakan di Samarinda, tahun 2011 diadakan di Medan, dan masih ada dikota-kota lainnya. Dalam acara kontes sepeda lowrider panitia perlombaan sangat sulit untuk menentukan pilihannya ketika melihat sepeda lowrider yang semuanya kelihatan sangat menarik, dengan berbagai model modifikasi. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan untuk memberikan informasi yang tepat dalam proses penentuan sepeda lowrider yang sesuai dengan kebutuhan dan kriteria.

Sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem yang memberikan alternatif solusi atau alternatif tindakan dari sejumlah alternatif solusi dan tindakan guna menyelesaikan suatu masalah[1]–[3]. Sistem pendukung keputusan memiliki berbagai metode yang sering diterapkan seperti ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la Realite), PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation), SAW (Simple Additive Weighting), AHP (Analytical Hierarchy Process), TOPSIS (Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution), dan lain-lain yang dapat membantu dalam menyelesaikan pengambilan suatu keputusan, metode-metode ini mempunyai kelebihan dan kekurangannya masing-masing [4]–

[6].

Dalam hal untuk mempercepat proses pemilihan sepeda lowrider, penulis menggunakan metode ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la Realite). Dimana ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la

Realite) adalah salah satu metode penentuan urutan atau prioritas dalam MCDM (Multi-Criterion Decision Making). ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la Realite) digunakan untuk kasus-kasus dengan banyak alternatif namun hanya sedikit kriteria yang dilibatkan. Suatu alternatif dikatakan mendominasi alternatif yang lainnya jika satu atau lebih kriteria melebihi (bandingkan dengan kriteria dari alternatif yang lain) dan sama dengan kriteria lain yang tersisa [7], [8].

2. LANDASAN TEORI

2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[1], [3].

2.2 ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant la Realite)

Electre adalah salah satu metode penentuan urutan perangkingan melalui perbandingan berpasangan antara alternatif dan kriteria yang sesuai. Metode ELECTRE merupakan salah satu metode yang efektif untuk MADM (Multiple Attribute Decision Making) dengan fitur kualitatif dan kuantitatif, sehingga dapat meningkatkan kemampuan dalam membuat keputusan. Konsep dasar metode ELECTRE adalah untuk menangani hubungan outrangking dengan menggunakan perbandingan berpasangan antara masing-masing kriteria secara terpisah.

Misal terdapat hubungan outrangking antara 𝐴_𝑖 dengan 𝐴_𝑗 yang menjelaskan bahwa ketika alternatif ke-i tidak menominasi alternatif ke-j secara kuantitatif, maka dapat disimpulkan bahwa 𝐴_𝑗 hampir pasti lebih baik dari 𝐴_𝑖. Alternatif dapat dikatakan mendominasi apabila ada alternatif lain yang lebih unggul dalam satu atribut atau lebih dan sama dalam atribut yang tersisa [7], [9].

Langkah-langkah yang dilakukan dalam penyelesaian masalah menggunakan metode ELECTRE [10], [11], sebagai berikut:

1. Normalisasi matrik keputusan.

Dalam prosedur ini, setiap atribut diubah menjadi nilai yang comparable. Setiap normalisasi dari nilai 𝑟_𝑖𝑗 dapat dilakukan dengan rumus :

𝑟_𝑖𝑗= ^𝑥𝑖𝑗

√∑^𝑚_𝑖=1𝑥^2𝑖𝑗

. untuk i =1,2,3,...,m dan j = 1,2,3,...,n (1)

Sehingga didapat matriks R hasil normalisasi, R =

𝑟₁₁ 𝑟₁₂ … 𝑟_1𝑛 𝑟₂₁ 𝑟₂₂ … 𝑟_2𝑛 𝑟_𝑚1 𝑟_𝑚2 … 𝑟_𝑚𝑛 2. Pembobotan pada matrik yang telah dinormalisasi.

Setelah dinormalisasi, setiap kolom dari matrik R dikalikan dengan bobot-bobot (𝑤_𝑗) yang ditentukan oleh pembuat keputusan. Sehingga, weighted normalizaed matrix adalah V=RW yang ditulis dalam rumus ini : V=

𝑤₁𝑟₁₁ 𝑟₁₂ … 𝑟_1𝑛 𝑤₁𝑟₂₁ 𝑟₂₂ … 𝑟_2𝑛

𝑤₁𝑟₃₁ 𝑟₃₂ … 𝑟_3𝑛 Dimana W adalah W=

𝑤₁ 0 0 … 0 0 𝑤₂ 0 … 0 0 0 … 𝑤_𝑛

. dan ∑^𝑛_𝑖=1𝑤 = 1 (2)

3. Menentukan condordance dan discondordance set

Untuk setiap pasang dari alternatif k dan l (k,l = 1,2,3,...,m dan 𝑘^{≠ 1}) kumpulan kriteria J dibagi menjadi dua subsets, yaitu condordance dan discordance. Bilamana sebuah kriteria dalam suatu alternatif termasuk concordance adalah:

𝐷_𝑘𝑙= {𝑗𝑦_𝑘𝑗≥ 𝑦_𝑖𝑗}, untuk j = 1,2,3,...,n (3) 4. Hitung matriks condordance dan discordance.

a. Condordance

Untuk menentukan nilai dari elemen-elemen pada matriks condordance adalah dengan menjumlahkan bobot-bobot yang termasuk dalam subset condordance, secara matematisnya adalah pada rumus:

𝑐_𝑘𝑙= ∑_{𝑗𝐶𝑘𝑙}𝑤_𝑗 (4)

Sehingga matrik concordance yang dihasilkan adalah :

C =

− 𝑐₁₂ 𝑐₁₃ … 𝑐_1𝑛 𝑐₂₁ − 𝑐₂₃ … 𝑐_2𝑛 𝑐_𝑚1 𝑐_𝑚2 𝑐_𝑚3 … − b. Discordance

Untuk menentukan nilai dari elemen-elemen pada matrik discordance adalah dengan membagi meksimum selisih nilai kriteria yang termasuk dalam subset discordance dengan maksimum selisih nilai seluruh kriteria yang ada, secara matematisnya adalah :

𝑑

_𝑘𝑙

=

^{{max(𝑣𝑚𝑛−𝑣𝑚𝑛−𝑙𝑛})} ;𝑚,𝑛 𝜀 𝐷_𝑘𝑙

{max(𝑣_𝑚𝑛−𝑣_{𝑚𝑛−𝑙𝑛})} ;𝑚,𝑛=1,2,3,… (5) Sehingga diperoleh matrik discordance :

D =

− 𝑑₁₂ 𝑑₁₃ 𝑑₂₁ − 𝑑₂₃ 𝑑_𝑘𝑙 𝑑_𝑚2 𝑑_𝑚3

… 𝑑_1𝑛

… 𝑑_2𝑛

… −

5. Hitung matriks condordance dan disdordance.

a. Condordance

Matrik dominan condordance dapat dibangun dengan bantuan nilai threshold, yaitu dengan membandingkan setiap nilai elemen matriks condordance dengan nilai threshold.

𝐶_𝑘𝑙≥c

Dengan nilai threshold (c), adalah:

c =

^{∑ ∑ 𝑐𝑘𝑙}

𝑛𝑙=1 𝑛𝑘=1 𝑚+(𝑚−1)

Dan nilai setiap elemen untuk matriks F sebagai matriks dominan concordance ditentukan sebagai berikut :

𝑓

_𝑘𝑙

= 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐

_𝑘𝑙

≥c dan 𝑓

_𝑘𝑙

= 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐

_𝑘𝑙

<c

b. Discordance

Untuk membangun matriks dominan discordance juga menggunakan bantuan nilai threshold, yaitu:

d =

^{∑ ∑ 𝑑𝑘𝑙}

𝑛𝑙=1 𝑛𝑘=1

𝑚+(𝑚−1)

Dan nilai setiap elemen untuk matriks G sebagai matriks dominan discordance ditentukan sebagai berikut :

𝑔

_𝑘𝑙

= 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐

_𝑘𝑙

≥d dan 𝑔

_𝑘𝑙

= 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐

_𝑘𝑙

<d

6. Menentukan aggregate dominance matrix.

Langkah selanjutnya adalah menentukan aggregate dominance matrix sebagai matriks E, yang setiap elemennya merupakan perkalian antara elemen matriks F dengan elemen matriks G, sebagai berikut:

𝑒

_𝑘𝑙

= 𝑓

_𝑘𝑙

𝑥 𝑔

_𝑘𝑙

7. Eliminasi alternatif yang less favourable

Matriks E memberikan untan pilihan dari setiap alternatif, yaitu bila 𝑒_𝑘𝑙=1 maka alternatif 𝐴_𝑘 merupakan pilihan yang lebih baik daripada 𝐴_𝑖. Sehingga baris dalam matriks E yang memiliki jumlah 𝑒_𝑘𝑙= 1 paling sedikit dapat dieliminasi. Dengan demikian alternatif terbaik adalah yang mendominasi alternatif lainnya.

2.3 Sepeda

Sepeda adalah kereta angin, kendaraan beroda dua atau tiga, mempunyai setang, tempat duduk, dan sepasang pengayuh yang digerakkan kaki untuk menjalankannya [4]. Sepeda memiliki beberapa jenis yaitu Sepeda Lowrider, Sepeda Ontel, Sewpeda BMX, Sepeda MTB (Mount Tain Bike), dan masih banyak lagi jenis-jenis sepeda lainnya. Sepeda Lowrider adalah Sepeda custom yang biasa dikenal oleh masyarakat Indonesia yaitu sepeda lowrider. Dengan gaya sepedanya yang eksentrik nan unik, ciri khasnya membuat orang-orang di sekitarnya melirik dan tersenyum saat melihat sepeda tersebut.

3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

Deskripsi Sistem Pengembangan aplikasi pemilihan sepeda lowrider menggunakan metode ELECTRE (Elimination and Choix Traduisant la Realite), yang bertujuan untuk membantu mendukung keputusan dalam menentukan perangkingan sepeda lowrider yang benar. Aplikasi ini membantu pengguna yang dalam hal ini sebagai panitia kontes sepeda lowrider dalam menentukan penilaian terhadap sepeda lowrider yang terbaik yang melibatkan banyak kriteria secara optimal. Untuk kriteria yang digunakan berdasarkan kriteria penilaian sepeda lowrider. Data yang akan diolah berupa derajat kecocokan dari setiap kriteria yang telah ditentukan dari setiap penilai, dan perangkingan sepeda-sepeda lowrider yang telah diurutkan dari yang tertinggi hingga yang terendah

berdasarkan hasil penjumlahan terbobot yang telah dihitung menggunakan metode dalam penyelesaian masalah menggunakan Elimination and Choix Traduisant la Realite (ELECTRE).

Dalam Proses metode ELECTRE memerlukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan dan pertimbangan untuk penyeleksian tersebut. Adapun kriteria-kriteria yang menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan dapat dilihat pada tabel berikut :

Tabel 1. Kriteria

Kriteria Keterangan

C1 Kerapian

C2 Kebersihan

C3 Tes Jalan

C4 Kesulitan

Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya.

Langkah Penyelesaian

1. Normalisasi Matriks Keputusan. Dalam prosedur ini, setiap atribut diubah menjadi nilai yang comparable.

2. Pembobotan pada matrik yang telah dinormalisasi. Setelah dinormalisasi, setiap kolom dari matriks R dikalikan dengan bobot-bobot (w_j) yang ditentukan oleh pembuat keputusan. Sehingga, weighted normalized matriks adalah V= RW.

3. Menentukan himpunan concordance dan discordance index.

4. Menghitung matrik concordance dan discordance

5. Menentukan matrik dominan concordance dan discordance.

6. Menentukan aggregate dominance matriks.

7. Eliminasi alternatif yang less favourable.

Beberapa alternatif yang dijadikan sebagai contoh perhitungan di dalam pemilihan Sepeda Lowrider terbaik seperti berikut:

Tabel 2. Alternatif Untuk Kriteria

Kriteria Keterangan

A1 Limo

A2 Chopper

A3 Cruiser

Berikut tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada kriteria yang sudah ditentukan oleh panitia pelaksana lomba kontes sepeda lowrider.

Tabel 3. Rating Kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria

Alternatif Kriteria

C1 C2 C3 C4

A1 90 90 70 60

A2 80 90 88 80

A3 90 80 60 80

Tabel 4. Penyederhanaan Rating Kecocokan

Alternatif Kriteria

C1 C2 C3 C4

A1 5 5 4 3

A2 4 5 5 4

A3 5 4 3 4

Tabel 4. Menunjukkan rating kecocokan dari setiap alternatif disetiap kriteria. Nilai terbesar adalah nilai terbaik, maka semua kriteria yang diberikan diasumsikan sebagai kriteria keuntungan. Pengambilan keputusan memberikan bobot preferensi sebagai berikut:

Tabel 5. Bobot w

Keterangan Bobot W

Kerapian 0.15

Kebersihan 0.15

Tes Jalan 0.50

Kesulitan 0.20

Sehinggga W = (0.15, 0.15, 0.50, 0.20)

Matrix keputusan yang dibentuk dari table kecocokan adalah sebagai berikut:

𝒳 = [ 5 5 4 3 4 5 5 4 5 4 3 4 ]

Untuk menyelesaikan masalah diatas dengan metode electre akan dilakukan sesuai dengan langkah-langkah yang telah dijelaskan.

1. Normalisasi matriks keputusan(1).

|x₁| = √5²+ 4²+ 5² = 8.124 𝑟₁₁= X₁₁

|X₁|= 5

8.124= 0.615 𝑟₂₁=X₂₁

|X₁|= 4

8.124= 0.492 𝑟₃₁=X₃₁

|X₁|= 5

8.124= 0.615

Dari perhitungan diatas diperoleh mariks R 𝑅 =[

0.615 0.615 0.566 0.468 0.492 0.615 0.707 0.624 0.615 0.492 0.424 0.780 ]

2. Pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi(2).

V=RW= [

0.615 0.615 0.566 0.468 0.492 0.615 0.707 0.624 0.615 0.492 0.424 0.780

] . [0.15 0.15 0.50 0.20]

𝑉 = [

0.092 0.092 0.283 0.094 0.074 0.092 0.353 0.125 0.092 0.074 0.212 0.156 ]

3. Menentukan himpunan concordance dan disdordance index.

a. Concordance

Himpunan concordance index dihitung berdasarkan(3).

K=1 i=1 C₁₁ identitas = {1,2,3,4}

i=2 C₁₂

j=1 jika V₁₁ ≥ V₂₁ = 0.092 ≥ 0.074 ya j = 1 j=2 jika V₁₂ ≥ V₂₂ = 0.092 ≥ 0.092 ya j = 2 j=3 jika V₁₃ ≥ V₂₃ = 0.283 ≥ 0.353 tidak j=4 jika V₁₄ ≥ V₂₄ = 0.094 ≥ 0.125 tidak C₁₂ = {1,2}

i=3 C₁₃

j=1 jika V₁₁ ≥ V₃₁ = 0.092 ≥ 0.092 ya j = 1 j=2 jika V₁₂ ≥ V₃₂ = 0.092 ≥ 0.074 ya j = 2 j=3 jika V₁₃ ≥ V₃₃ = 0.283 ≥ 0.212 ya j = 3 j=4 jika V₁₄ ≥ V₃₄ = 0.094 ≥ 0.156 tidak C₁₃ = {1,2,3}

b. Discordance

Himpunan discordance index dihitung berdasarkan(4).

K=1 i=1 D₁₁ identitas = {}

i=2 D₁₂

j=1 jika V₁₁ < V₂₁ = 0.092 < 0.074 tidak j=2 jika V₁₂ < V₂₂ = 0.092 < 0.092 tidak j=3 jika V₁₃ < V₂₃ = 0.283 < 0.353 ya j = 3 j=4 jika V₁₄ < V₂₄ = 0.094 < 0.125 ya j = 4 D₁₂ = {3,4}

i=3 D₁₃

j=1 jika V₁₁ < V₃₁ = 0.092 < 0.092 tidak j=2 jika V₁₂ < V₃₂ = 0.092 < 0.074 tidak j=3 jika V₁₃ < V₃₃ = 0.283 < 0.212 tidak j=4 jika V₁₄ < V₃₄ = 0.094 < 0.156 ya j = 4 D₁₃ = {4}

4. Menghitung matriks concordance dan discordance.

a. Menghitung matriks concordance(5).

𝐶_{12 =}𝑤₁+𝑤₂ = 0.15+0.15 = 0.30

𝐶_{13 =}𝑤₁+𝑤₂+ 𝑤₃ = 0.15+0.15+0.50 = 0.80 𝐶_{21 =}𝑤₂+𝑤₃+𝑤₄ = 0.15+0.50+0.20 = 0.85 𝐶_{23 =}𝑤₂+𝑤₃ = 0.15+0.50 = 0.65

𝐶_{31 =}𝑤₁+𝑤₄ = 0.15+0.20 = 0.35 𝐶_{32 =}𝑤₁+𝑤₄ = 0.15+0.20 = 0.35 Jadi,matriks concordance adalah:

C = [

− 0.30 0.80 0.85 − 0.65 0.35 0.35 − ]

b. Menghitung matriks discordance(6).

𝐷₁₂ = ^{max {|𝑣}1𝑗−𝑉2𝑗 |} 𝑗∈𝐷12 max {|𝑣1𝑗−𝑉2𝑗 |} ∀𝑗

𝐷₁₂ = max {|0.283−0.353|;|0.094−0.125|}

max {|0.092−0.074|;|0.092−0.092|;|0.283−0.353|;|0.094−0.125|}

= max {0.07;0.031}

max {0.018;0;0,07;0,031}

= ^0.07

0.07 = 1

𝐷₁₃ = ^{max {|𝑣}1𝑗−𝑉3𝑗 |} 𝑗∈𝐷12 max {|𝑣1𝑗−𝑉3𝑗 |} ∀𝑗

𝐷₁₃ = max {0.094−0.156}

max {|0.092−0.092|;|0.092−0.074|;|0.283−0.212|;|0.094−0.156|}

= max {0.062}

max {0;0.018;0,071;0,062}

= ^0.062

0.07 = 0.885

Jadi matriks discordance adalah : D = [

− 1 0.885 0.26 − 0.13

1 1 − ]

5. Menentukan matriks dominan concordance dan discordance.

a. Menghitung matriks dominan concordance Nilai threshold (c) adalah(7)

C = 0.30+0.80+0.85+0.65+0.35+0.35 3(3−1)

= ^3.3

6 = 0.55

Elemen matriks F ditentukan sebagai berikut:

𝑓_𝑘𝑙={1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐_𝑘𝑙≥ 𝑐 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐_{𝑘𝑙 <}𝑐

Sehingga matriks dominan concordance adalah F=[

− 0 1 1 − 1 0 0 − ]

b. Menghitung matriks dominan discordance Nilai threshold (d) adalah(8)

D = 1+0.885+0.26+0.13+1+1 3(3−1)

=^4.275

6

=

0,7125

Dan elemen matriks G ditentukan sebagai berikut:

𝑔_𝑘𝑙={1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐_𝑘𝑙≥ 𝑑 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐𝑘𝑙 < 𝑑

Sehingga matriks dominan discordance adalah G = [

− 1 1 0 − 0 1 1 − ]

6. Menentukan aggregate dominance matriks.

Rumus umum untuk anggota matriks aggregate dominance adalah(9) 𝑒₁₂=𝑓₁₂x𝑔₁₂ =0x1= 0

𝑒₁₃=𝑓₁₃x𝑔₁₃ =1x1= 1 𝑒₂₁=𝑓₂₁x𝑔₂₁ =1x0= 1 𝑒₁₃=𝑓₁₃x𝑔₁₃ =1x1= 1 𝑒₂₁=𝑓₂₁x𝑔₂₁ =1x0= 1 𝑒₂₃=𝑓₂₃x𝑔₂₃ =1x0= 1 𝑒₃₁=𝑓₃₁x𝑔₃₁ =0x1= 0 𝑒₃₂=𝑓₃₂x𝑔₃₂ =0x1= 0

Sehingga matriks aggregate dominance adalah

E=[

− 0 1 1 − 1 0 0 − ]

7. Eliminasi alternatif yang less favourable.

Matriks E memberikan urutan pilihan dari setiap alternatif, yaitu bila 𝑒_𝑘𝑙=1 maka alternatif 𝐴_𝑘 merupakan alternatif yang lebih baik dari pada 𝐴₁. Sehingga, baris dalam matriks E yang memiliki jumlah 𝑒_𝑘𝑙=lebih banyak dapat dieliminasi. Dengan demikian, 𝐴₂ lebih baik dari 𝐴₁. 𝐴₂ jika dibandingkan dengan 𝐴₃, alternatif 𝐴₂ lebih baik dari 𝐴₁ karena memiliki jumlah angka 1 yang lebih banyak.

4. IMPLEMENTASI

Halaman hasil penilaian adalah halaman untuk memproses dan menampilkan penilaian terhadap sepeda lowrider terbaik yang akan dipilih. Adapun tampilan halaman yaitu pada gambar berikut :

Gambar 1. Hasil Penilaian

Gambar 2. Halaman Penyederhanaan Nilai Kriteria

Gambar 3. Proses Normalisasi Matriks Keputusa

Gambar 4. Pembobotan Pada Matrik Yang Telah DiNormalisasi

Gambar 5. Himpunan Concordance dan Discordance

Gambar 6. Matrik condordance dan discordance

Gambar 7. Matrik Dominan Concordance Dan Discordance

Gambar 8. Nilai Matrik Aggregate Dominance

Matriks E memberikan urutan pilihan dari setiap alternative, yaitu bila Ekl = 1 maka Ak merupakan alternative yang lebih baik dari pada Al. Sehingga, baris dalam matriks E yang memiliki jumlah Ekl =1 paling sedikit dapat dieliminasi. Dengan demikian baris pertama dan ke tiga dapat di eliminasi dan tersisa baris ke dua.

5. KESIMPULAN

Perancangan aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan sepeda lowrider terbaik yang telah diselesaikan ini dapat diambil beberapa kesimpulan diantaranya adalah :

1. Metode ELECTRE dapat diterapkan dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam kasus pemilihan sepeda lowrider terbaik. Sepeda lowrider dipilih dengan mempertimbangkan beberapa kriteria, yaitu kerapian, kebersihan, tes jalan, kesulitan.

2. Aplikasi interaktif dengan metode ELECTRE dibuat dengan menggunakan web php dengan database MySQL. Pengguna akan memasukkan nilai rating kecocokan setiap alternatif model dengan criteria kerapian, kebersihan, tes jalan, dan kesulitan. Penilaian ini dilakukan dengan mempertimbangkan data yang berhubungan dengan kriteria, dimana data tersebut tersimpan dalam database dan ditampilkan oleh program.

3. Hasil perhitungan manual sama dengan hasil perhitungan dengan menggunakan aplikasi yang telah dibuat adalah sama, yaitu sepeda lowrider chopper adalah sepeda lowrider terbaik..

REFERENCES

[1] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, “Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FUZZY MADM),” Ed. Pertama Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta., 2006.

[2] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan. 2018.

[3] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi, 2007.

[4] M. Mesran, R. Rusiana, and M. Sianturi, “Decision Support System for Termination of Employment using Elimination and Choice Translation Reality Method,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 6, no. 4, p. 135, 2018.

[5] M. Mesran, P. Pristiwanto, and I. Sinaga, “Implementasi promethee ii dalam pemilihan pestisidaterbaik untukperawatandaun padatanamancabe,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 3, no. 2, pp. 46–53, 2018.

[6] 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.

[7] I. Saputra, S. I. Sari, and Mesran, “PENERAPAN ELIMINATION AND CHOICE TRANSLATION REALITY ( ELECTRE ) DALAM PENENTUAN KULKAS TERBAIK,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. I, pp. 295–305, 2017.

[8] F. Setiawan, F. Indriani, and Muliadi, “Implementasi Metode Electre Pada Sistem Pendukung Keputusan SNMPTN Jalur Undangan,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 02, no. 02, pp. 88–101, 2015.

[9] P. Sianturi, M. Mesran, P. Ramadhani, and N. W. Al-Hafiz, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BANTUAN OPERASIONAL PENYELENGARAAN ( BOP ) PAUD ( PENDIDIKAN ANAK USIA DINI ) MENERAPKAN METODE ELECTRE ( STUDI KASUS : DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN SIMALUNGUN ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. I, no. 1, pp. 20–26, 2017.

[10] S. R. Ningsih, I. S. Damanik, I. Gunawan, and W. Saputra, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ELECTRE DALAM MENENTUKAN PENERIMA PROGRAM INDONESIA PINTAR (PIP) MELALUI KARTU INDONESIA PINTAR (KIP) (STUDI KASUS:

SD SWASTA AL – WASHLIYAH MOHO KABUPATEN SIMALUNGUN),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 1, no. 1, Nov.

2017.

[11] I. Dahanum and T. Zebua, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Internet Service Provider Menerapkan Metode Elimination and Choice Translation Reality ( Electre ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. I, pp. 248–255, 2017.