BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung yang berada di Jalan Soemantri Brojonegoro No.1 Gedung Meneng Bandar Lampung dan PT. Tunas Dwipa Matra yang berada di Jalan Raden Intan No. 65 Bandar Lampung. Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan September 2015 sampai bulan Desember 2015. 3.2 Metodologi Penelitian 3.2.1 Alir Penelitian Penelitian dilakukan berdasarkan diagram alir metodologi penelitian yang terdapat pada Gambar 3.1.
49
Embed
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat …digilib.unila.ac.id/21060/17/17 - BAB III.pdf · Penjelasan dari diagram alir metodologi penelitian pada Gambar 3.1 adalah sebagai
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Universitas Lampung yang berada di Jalan Soemantri Brojonegoro No.1 Gedung
Meneng Bandar Lampung dan PT. Tunas Dwipa Matra yang berada di Jalan
Raden Intan No. 65 Bandar Lampung. Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan
September 2015 sampai bulan Desember 2015.
3.2 Metodologi Penelitian
3.2.1 Alir Penelitian
Penelitian dilakukan berdasarkan diagram alir metodologi penelitian yang terdapat
pada Gambar 3.1.
38
1. Identifikas Masalah
2. Studi literatur
3. Perencanaan
- Pengumpulan Data
5. Desain Sistem
5.1 Desain DFD & ERD
5.2. Desain Interface 1 5.3. Desain Interface 2
6. Implementasi
6.1. Implementasi Database
6.2. Pembuatan Program Berbasis Web
6.3. Pembuatan Program Berbasis Mobile
7. Pengujian
8. Analisis Hasil Penelitian
A. Langkah I
B. Langkah II
C. Langkah III
4. Analisis
4.1 Analisis Kebutuhan Sistem
4.2 Pengolahan Data Manual
Gambar 3.1 Diagram Alir Metodologi Penelitian
39
Penjelasan dari diagram alir metodologi penelitian pada Gambar 3.1 adalah
sebagai berikut.
A. Langkah I
1. Identifikasi Masalah
Tahapan pertama yang dilakukan pada langkah pertama yaitu
identifikasi masalah. Tahap identifikasi masalah merupakan tahapan
dasar dimana pada tahapan ini dilakukan pengidentifikasian dan
penganalisaan terhadap permasalahan-permasalahan yang ada pada
perusahaan yang akan diteliti. Tahapan ini akan menghasilkan
perumusan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian dan juga
batasan-batasan permasalahan. Rumusan malasah merupakan kalimat
pertanyaan untuk menunjukkan penelitian mengarah pada suatu
permasalahan atau isu tertentu. Manfaat penelitian menguraikan
manfaat dari Sistem Pendukung Keputusan (SPK) penempatan cabang
baru PT. Tunas Dwipa Matra berbasis SIG yang dibangun untuk
perusahaan dan pengembang. Sedangkan batasan masalah digunakan
untuk membatasi pembahasan dan ruang lingkup penelitian.
2. Studi Literatur
Tahapan kedua adalah studi literatur. Studi literatur merupakan
kegiatan yang meliputi mencari secara literatur, melokalisasi, dan
menganalisis dokumen yang berhubungan dengan masalah yang akan
diteliti. Dokumen bisa berupa teori-teori dan bisa pula hasil penelitian
yang telah dilakukan mengenai permasalahan yang akan diteliti.
40
B. Langkah II
3. Perencanaan
Tahapan pertama yang dilakukan pada langkah kedua yaitu
perencanaan yang meliputi pengumpulan data. Pengumpulan data yang
dilakukan berupa data atribut dan data spasial dealer-dealer Honda di
Bandar Lampung. Selain itu juga dibutuhkan data kriteria yang
menjadi penentu penempatan cabang baru. Pengumpulan data juga
dilakukan di Kantor Badan Pusat Statistik Kota Bandar Lampung
untuk mengetahui jumlah penduduk di Kota Bandar Lampung tiap
kecamatan.
4. Analisis
Tahapan berikutnya adalah analisis kebutuhan dasar sistem untuk
mengetahui fungsionalitas yang harus ada pada sistem dan pengolahan
data manual. Pada tahapan ini dilakukan percobaan perhitungan
pengambilan keputusan secara menual atau tanpa bantuan alat/sistem.
Hal ini dilakukan untuk mengetahui detail perhitungan pengambilan
keputusan sehingga mengurangi kesalahan dalam tahap perancangan
sistem.
5. Desain Sistem
Tahapan keempat pada langkah kedua adalah tahap desain. Pada tahap
ini dilakukan desain Data Flow Diagram (DFD) untuk mengetahui
alur data pada setiap proses ke setiap entitas dan Entity Relationship
Diagram (ERD) untuk mengetahui hubungan antar entitas. Tahapan
dilanjutkan dengan perancangan antarmuka sistem. Perancangan
41
antarmuka ini dilakukan untuk merancang tata letak sistem sesuai
dengan analisis kebutuhan sistem.
6. Implementasi
Tahapan berikutnya adalah implementasi. Dimulai dengan pembuatan
database. Kemudian pembuatan program (koding) sistem berbasis
web. Pada sistem berbasis web ini yang akan dibangun Sistem
Pendukung Keputusan (SPK) dan Sistem Informasi Geografis (SIG).
Selanjutnya pembuatan program (koding) sistem berbasis mobile
sebagai piranti input data survey yang nantinya data tersebut akan
diolah pada sistem berbasis web.
7. Pengujian
Tahapan berikutnya adalah pengujian. Pada penelitian ini pengujian
dibedakan menjadi 2 yaitu pengujian sistem dan pengujian hasil
keputusan. Pengujian sistem yang dilakukan adalah pengujuan black
box yang bertujuan untuk mengetahui fungsionalitas sistem yang
dibangun. Apabila ditemukan kesalahan, maka proses kembali pada
tahap implementasi untuk memperbaiki kesalahan yang ditemukan.
Apabila tidak ditemukan kesalahan, maka proses dilanjutkan ke tahap
kesebelas. Selain itu untuk pengujian hasil keputusan digunakan
kuisioner yang akan diberikan kepada general Manager dari PT. Tunas
Dwipa Matra untuk mengetahui seberapa akurat hasil keputusan sistem
yang telah dibangun.
42
C. Langkah III
8. Analisis Hasil Penelitian
Tahap terakhir adalah tahap analisis hasil penelitian. Pada tahap ini
dilakukan analisis keseluruhan dari proses penelitian yang telah
dilakukan, apakah hasil penelitian dapat mengatasi permasalah yang
diuraikan pada tahap awal dan apakah hasil penelitian telah sesuai
dengan tujuan penelitian.
3.2.2 Metode Pengembangan Sistem
Penelitian ini dilakukan berdasarkan framework pengembangan sistem yang
dipilih yaitu System Development Life Cycle (SDLC). Tahap-tahap yang dilakukan
dalam pengembangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) penempatan cabang
baru PT. Tunas Dwipa Matra berbasis SIG adalah sebagai berikut.
1. Perencanaan (Pengumpulan Data)
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data. Pengumpulan data yang dilakukan
berupa data atribut dan data spasial dealer-dealer Honda di Bandar Lampung.
Data tersebut diperoleh dari dokumen PT. Tunas Dwipa Matra. Data atribut
berupa nama bisnis unit dealer, alamat, nomor telepon dan kategori, sedangkan
data spatialnya berupa koordinat latitude dan longitude dari dealer-dealer Honda
di Bandar Lampung.
Informasi lain yang dibutuhkan adalah faktor-faktor yang mempengaruhi
penempatan cabang PT. Tunas Dwipa Matra. Adapun faktor-faktor tersebut yaitu.
43
Biaya.
Jumlah bengkel disekitar lokasi.
Jumlah showroom disekitar lokasi.
Jumlah penduduk
Jumlah market disekitar lokasi.
Tipe jalan.
Jarak dengan delaer AHM.
Pengumpulan data juga dilakukan di Kantor Badan Pusat Statistik Kota Bandar
Lampung untuk mengetahui jumlah penduduk di Kota Bandar Lampung tiap
kecamatan.
Metode pengumpulan data merupakan salah satu aspek yang berperan dalam
kelancaran dan keberhasilan dalam suatu penelitian. Dalam penelitian ini metode
pengumpulan data yang digunakan adalah sebagai berikut.
a. Metode Wawancara
Metode Wawancara dilakukan dengan melakukan dialog dengan narasumber
untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan. Wawancara dilakukan dengan
Manager departement IT. Infromasi yang diperoleh adalah data-data atribut
yang dibutuhkan untuk membangun sistem. Selain itu diperoleh juga data
faktor-faktor penentu lokasi penempatan cabang baru melalui wawancara
dengan Manager Marketing.
b. Metode Dokumentasi
Metode dokumentasi dilakukan untuk memperkuat dan melengkapi data yang
telah diperoleh sebelumnya dari tahap wawancara. Metode dokumentasi
44
dilakukan untuk memperleh data atribut lokasi berupa alamat, nomor telepon,
kategori dealer dan data spatial berupa titik-titik koordinat lokasi main dealer
dan retail. Data tersebut terdapat pada database PT Tunas Dwpa Matra.
Pengumpulan data juga dilakukan di Kantor Badan Pusat Statistik Kota
Bandar Lampung untuk mengetahui jumlah penduduk di Kota Bandar
Lampung tiap kecamatan.
c. Studi Literatur
Studi literatur yang digunakan yaitu buku-buku, jurnal, dan internet yang
menyajikan informasi tentang Sistem Pengambilan Keputusan, Sistem
Informasi Geografis, metode SAW, Eclipse, Android dan bahasa
pemrograman Java, java script, php dan html.
2. Analisis
Pada tahap ini dilakukan analisis kebutuhan dasar sistem untuk mengetahui
fungsionalitas yang harus ada pada sistem dan pengolahan data manual. Pada
tahap ini dilakukan perhitungan data secara manual menggunakan metode Simple
Additive Weighting (SAW) menggunakan 7 variabel kriteria yang diperoleh dari
data faktor-faktor penentu penempatan cabang PT. Tunas Dwipa Matra yaitu
biaya, jumlah bengkel di sekitar lokasi, jumah showroom di sekitar lokasi, jumlah
market di sekitar lokasi, jenis jalan, jarak dealer Honda terdekat dari lokasi, dan
jumlah penduduk.
45
a. Identifikasi Masalah
Di era persaingan bisnis yang sangat tinggi saat ini, perusahaan dituntut terus
melakukan inovasi, salah satunya memperluas pemasaran dengan pembukaan
cabang baru untuk meningkatkan pelayanan kepada pelanggan. Pengambilan
keputusan pembukaan cabang baru bukanlah hal yang mudah. Dibutuhkan banyak
perhitungan terhadap faktor-faktor yang menjadi penentu pemilihan lokasi cabang
baru. Kesalahan pada penempatan lokasi cabang baru dapat mengakibatkan
perusahaan mengalami kerugian materi maupun non-materi. Untuk mencegah
terjadinya kesalahan penempatan lokasi cabang tersebut serta untuk membantu
eksekutif dalam pengambilan keputusan penentuan lokasi cabang baru,
dibutuhkan sebuah sistem yang dapat memberikan gambaran lokasi dan
membantu merekomendasikan lokasi untuk penempatan cabang baru.
b. Analisis Kebutuhan sistem
Berdasarkan identifikasi masalah di atas, maka Sistem Pendukung Keputusan
berbasis SIG yang dibangun harus mampu memenuhi kebutuhan fungsional
sebagai berikut.
Sistem dapat menampilkan hasil rekomendasi penempatan cabang
berdasarkan urutan terbaik.
Sistem dapat menampilkan hasil rekomendasi berdasarkan kasus yang
dipilih, apabila kasus sudah close, maka sistem akan menampilkan
informasi Case close dan hasil rekomendasi yang dipilih pada kasus
tersebut.
46
Sistem mampu memetakan dealer-delaer Honda yang ada di Bandar
Lampung dan lokasi hasil survey ke dalam peta Google Maps API.
Sistem dapat menampilkan rute dari posisi pengguna ke lokasi survey.
Sistem memiliki admin yang mampu mengolah data dealer-delaer Honda,
mengolah data survey, mengolah data login, mengolah data kasus,
mengubah bobot kriteria, dan mengolah data jumlah penduduk.
Sistem berbasis mobile mampu menginputkan hasil survey ke dalam
database.
c. Pengolahan Data Manual
Pada tahap ini dilakukan perhitungan data secara manual menggunakan metode
Simple Additive Weighting (SAW). Terdapat 7 variabel kriteria penentu
penempatan cabang PT. Tunas Dwipa Matra yang diperoleh dari hasil wawancara
dengan Manager Marketing yaitu biaya, jumlah bengkel di sekitar lokasi, jumah
showroom di sekitar lokasi, jumlah market di sekitar lokasi, jenis jalan, jarak
dealer Honda terdekat dari lokasi, dan jumlah penduduk. Adapun pembobotan
untuk masing-masing variabel kriteria adalah sebagai berikut.
1. Biaya (C1) = 5%
2. Jumlah bengkel di sekitar lokasi (C2) = 10%
3. Jumah showroom di sekitar lokasi (C3) = 10%
4. Jenis jalan (C4) = 10%
5. Jarak dealer Honda terdekat dari lokasi (C5) = 20%
6. Jumlah market di sekitar lokasi (C6) = 10%
7. Jumlah penduduk (C7) = 35%
47
Format preferensi di dalam sistem penunjang keputusan ini adalah sebagai
berikut.
1) Bobot kriteria dibagi menjadi 5 angka fuzzy, yaitu Very Low (VL), Low
(L), Sufficient (S), High (H), dan Very High (VH). Angka fuzzy ini akan di
ubah menjadi angka crisp, dimana akan lebih jelas di dalam Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Angka Fuzzy untuk Bobot Kriteria
2) C1, dibagi menjadi 5 angka fuzzy, antara lain very low (VL), low (L),
sufficient (S), High (H) dan very high (VH). Angka fuzzy ini akan diubah
menjasi angka crisp dengan jarak dari setiap nilai ditampilkan seperti di
dalam Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Angka Fuzzy untuk Kriteria C1
Range value Fuzzy number Value
Value >= 90 Very low 0
90 > value >= 70 Low 0.25
70 > value >= 50 Sufficient 0.5
50 > value > 25 High 0.75
value <= 25 Very high 1
3) C2, dibagi menjadi 3 angka fuzzy, antara lain low (L), sufficient (S), dan
High (H). Angka fuzzy ini akan diubah menjasi angka crisp dengan jarak
dari setiap nilai ditampilkan seperti di dalam Tabel 3.3.
Very Low 0
Low 0.25
Sufficient 0.5
High 0.75
Very High 1
48
Tabel 3.3 Angka Fuzzy untuk Kriteria C2
Range value Fuzzy number Value
value <= 2 Low 0.25
5 > value >2 Sufficient 0.5
Value >= 5 High 0.75
4) C3, dibagi menjadi 3 angka fuzzy, antara lain low (L), sufficient (S), dan
High (H). Angka fuzzy ini akan diubah menjasi angka crisp dengan jarak
dari setiap nilai ditampilkan seperti di dalam Tabel 3.4.
Tabel 3.4 Angka Fuzzy untuk Kriteria C3
Range value Fuzzy number Value
value <= 2 Low 0.25
5 > value >2 Sufficient 0.5
Value >= 5 High 0.75
5) C4, dibagi menjadi 3 angka fuzzy, antara lain low (L), sufficient (S), dan
High (H). Angka fuzzy ini akan diubah menjasi angka crisp dengan jarak
dari setiap nilai ditampilkan seperti di dalam Tabel 3.5.
Tabel 3.5 Angka Fuzzy untuk Kriteria C4
Range value Fuzzy number Value
Gang Low 0.25
Arteri Sufficient 0.5
Nadi High 0.75
6) C5, dibagi menjadi 3 angka fuzzy, antara lain low (L), sufficient (S), dan
High (H). Angka fuzzy ini akan diubah menjasi angka crisp dengan jarak
dari setiap nilai ditampilkan seperti di dalam Tabel 3.6.
Tabel 3.6 Angka Fuzzy untuk Kriteria C5
Range value Fuzzy number Value
value <= 5 Low 0.25
10 > value >5 Sufficient 0.5
Value >= 10 High 0.75
49
7) C6, dibagi menjadi 3 angka fuzzy, antara lain low (L), sufficient (S), dan
High (H). Angka fuzzy ini akan diubah menjasi angka crisp dengan jarak
dari setiap nilai ditampilkan seperti di dalam Tabel 3.7.
Tabel 3.7 Angka Fuzzy untuk Kriteria C6
Range value Fuzzy number Value
value <= 1 Low 0.25
5> value >1 Sufficient 0.5
Value >= 5 High 0.75
8) C7, dibagi menjadi 5 angka fuzzy, antara lain very low (VL), low (L),
sufficient (S), High (H) dan very high (VH). Angka fuzzy ini akan diubah
menjasi angka crisp dengan jarak dari setiap nilai ditampilkan seperti di
dalam Tabel 3.8.
Tabel 3.8 Angka Fuzzy untuk Kriteria C7
Range value Fuzzy number Value
Value < 40.000 Very low 0
50.000 > value >=
40.000
Low 0.25
60.000 > value >=
50.000
Sufficient 0.5
70.000> value >=
60.000
High 0.75
value >= 70.000 Very high 1
Misalkan terdapat 3 alternatif yaitu A1, A2, dan A3. Tabel 3.9 adalah nilai dari
tiap alternatif.
Tabel 3.9 Contoh Nilai Alternatif
No Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
1 A1 60 6 4 Nadi 5 2 45.044
2 A2 50 2 1 Nadi 6 1 70.422
3 A3 25 1 0 Arteri 11 1 57.756
50
Setelah itu nilai dari setiap alternatif diubah ke dalam matrix dengan
menggunakan angka crisp yang telah ditetapkan sebelumnya seperti pada Tabel
3.10.
Tabel 3.10 Contoh Nilai Fuzzy Alternatif
No Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
1 A1 0.25 0.75 0.5 0.75 0.5 0.5 0.25
2 A2 0.5 0.25 0.25 0.75 0.5 0.25 1
3 A3 1 0.25 0.25 0.5 0.75 0.25 0.5
Setelah itu, setiap nilai dalam matrix akan diubah dengan menggunakan rumus
metode SAW pada persamaan 2,1. Berikut adalah matrik hasil normalisasi dengan
rumus metode SAW (Tabel 3.11).
Tabel 3.11 Contoh Nilai Hasil Normalisasi Alternatif
No Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
1 A1 0.25 1 1 1 0.667 1 0.25
2 A2 0.5 0.333 0.5 1 0.667 0.5 1
3 A3 1 0.333 0.5 0.667 1 0.5 0.5
Karena setiap nilai yang diberikan pada setiap alternatif di setiap kriteria
merupakan nilai kecocokan (nilai terbesar adalah terbaik) maka semua kriteria
yang diberikan diasumsikan sebagai kriteria keuntungan (benefit).
Selanjutnya digunakan persamaan 2,2 untuk perhitungan perankingan.