IMPLEMENTASI METODE AHP DAN TOPSIS DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN LAPTOP A. PENDAHULUAN Perkembangan zaman yang semakin maju seperti sekarang ini membuat kebutuhan masyarakat semakin meningkat pula. Terlebih lagi didorong dengan adanya kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi yang sangat cepat. Sebagai contoh, dengan adanya laptop/notebook segala kegiatan dapat dilakukan dengan cepat dan resiko kesalahan dapat dikurangi. Setiap orang sering dihadapkan pada suatu keadaan dimana dia harus memutuskan untuk memilih satu dari beberapa pilihan yang ada. Suatu masalah dalam kehidupan dapat diselesaikan dengan berbagai cara yang mungkin saja memberikan pemecahan masalah secara langsung atau memberi beberapa alternatif solusi untuk pemecahan masalah. Sekarang ini laptop merupakan kebutuhan dasar bagi masyarakat baik untuk pendidikan maupun aktifitas bisnis. Namun, memilih laptop/notebook yang tepat sesuai kebutuhan dan anggaran keuangannya bukan hal mudah. Banyaknya pilihan tersedia di pasaran bisa jadi membuat tambah bingung memilihnya Oleh karena itu kali ini akan membahas sistem pendukung keputusan yang diharapkan dapat membantu masyarakat dalam pemilihan laptop yang sesuai dengan mereka. Metode yang dipakai dalam pengambilan keputusan pemilihan laptop adalah Analitical Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Kedua metode tersebut dipilih karena metode AHP merupakan suatu bentuk model pendukung keputusan dimana peralatan utamanya adalah sebuah hirarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia, yakni dalam hal ini adalah orang yang mengerti permasalahan laptop.
22
Embed
IMPLEMENTASI METODE AHP DAN TOPSIS DALAM SISTEM PENDUKUNG
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
IMPLEMENTASI METODE AHP DAN TOPSIS DALAM
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN
LAPTOP
A. PENDAHULUAN
Perkembangan zaman yang semakin maju seperti sekarang ini membuat
kebutuhan masyarakat semakin meningkat pula. Terlebih lagi didorong dengan
adanya kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi yang sangat cepat. Sebagai
contoh, dengan adanya laptop/notebook segala kegiatan dapat dilakukan dengan
cepat dan resiko kesalahan dapat dikurangi.
Setiap orang sering dihadapkan pada suatu keadaan dimana dia harus
memutuskan untuk memilih satu dari beberapa pilihan yang ada. Suatu masalah
dalam kehidupan dapat diselesaikan dengan berbagai cara yang mungkin saja
memberikan pemecahan masalah secara langsung atau memberi beberapa
alternatif solusi untuk pemecahan masalah.
Sekarang ini laptop merupakan kebutuhan dasar bagi masyarakat baik untuk
pendidikan maupun aktifitas bisnis. Namun, memilih laptop/notebook yang tepat
sesuai kebutuhan dan anggaran keuangannya bukan hal mudah. Banyaknya
pilihan tersedia di pasaran bisa jadi membuat tambah bingung memilihnya
Oleh karena itu kali ini akan membahas sistem pendukung keputusan yang
diharapkan dapat membantu masyarakat dalam pemilihan laptop yang sesuai
dengan mereka. Metode yang dipakai dalam pengambilan keputusan pemilihan
laptop adalah Analitical Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Order
Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Kedua metode tersebut
dipilih karena metode AHP merupakan suatu bentuk model pendukung keputusan
dimana peralatan utamanya adalah sebuah hirarki fungsional dengan input
utamanya persepsi manusia, yakni dalam hal ini adalah orang yang mengerti
permasalahan laptop.
Sedangkan metode TOPSIS merupakan suatu bentuk metode pendukung
keputusan yang didasarkan pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya
memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak
terpanjang dari solusi ideal negatif yang dalam hal ini akan memberikan
rekomendasi pemilihan laptop yang sesuai dengan yang diharapkan.
B. PEMBAHASAN
1. Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP merupakan salah satu metode untuk membantu menyusun suatu prioritas
dari berbagai pilihan dengan menggunakan berbagai kriteria. Karena sifatnya
yang multikriteria, AHP cukup banyak digunakan dalam penyusunan prioritas.
Sebagai contoh untuk menyusun prioritas penelitian, pihak manajemen lembaga
penelitian sering menggunakan beberapa kriteria seperti dampak penelitian, biaya,
kemampuan SDM, dan waktu pelaksanaan
Di samping bersifat multikriteria, AHP juga didasarkan pada suatu proses
yang terstruktur dan logis. Pemilihan atau penyusunan prioritas dilakukan dengan
suatu prosedur yang logis dan terstuktur. Kegiatan tersebut dilakukan oleh ahli-
ahli yang representatif berkaitan dengan alternatif-alternatif yang disusun
prioritasnya
Metode AHP merupakan salah satu model untuk pengambilan keputusan yang
dapat membantu kerangka berfikir manusia. Metode ini mula-mula dikembangkan
oleh Thomas L. Saaty pada tahun 70-an. Dasar berpikirnya metode AHP adalah
proses membentuk skor secara numerik untuk menyusun rangking setiap alternatif
keputusan berbasis pada bagaimana sebaiknya alternatif itu dicocokkan dengan
kriteria pembuat keputusan
Proses pengambilan keputusan pada dasarnya adalah memilih suatu alternatif.
Peralatan utama AHP adalah sebuah hirarki fungsional dengan input utamanya
persepsi manusia. Dengan hirarki, suatu masalah kompleks dan tidak terstruktur
dipecahkan ke dalam kelompok-kelompoknya. Kemudian kelompok-kelompok
tersebut diatur menjadi suatu bentuk hirarki.
Suatu tujuan yang bersifat umum dapat dijabarkan dalam beberapa subtujuan
yang lebih terperinci dan dapat menjelaskan maksud tujuan umum. Penjabaran ini
dapat dilakukan terus hingga diperoleh tujuan yang bersifat operasional. Pada
hierarki terendah dilakukan proses evaluasi atas alternatif-alternatif yang
merupakan ukuran dari pencapaian tujuan utama dan pada hierarki terendah ini
dapat ditetapkan dalam satuan apa suatu kriteria diukur.
Dalam penjabaran hirarki tujuan, tidak ada suatu pedoman yang pasti
mengenai seberapa jauh pembuat keputusan menjabarkan tujuan menjadi tujuan
yang lebih rendah. Pengambil keputusanlah yang menentukan saat penjabaran
tujuan ini berhenti, dengan memperhatikan keuntungan atau kekurangan yang
diperoleh bila tujuan tersebut diperinci lebih lanjut. Beberapa hal yang perlu
diperhatikan dalam melakukan proses penjabaran hirarki tujuan yaitu:
1. Pada saat penjabaran tujuan ke dalam subtujuan yang lebih rinci harus
selalu memperhatikan apakah setiap tujuan yang lebih tinggi tercakup
dalam subtujuan tersebut.
2. Meskipun hal tersebut dapat dipenuhi, juga perlu menghindari terjadinya
pembagian yang terlampau banyak baik dalam arah horizontal maupun
vertikal.
3. Untuk itu sebelum menetapkan tujuan harus dapat menjabarkan hierarki
tersebut sampai dengan tujuan yang paling lebih rendah dengan cara
melakukan tes kepentingan.
2. Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang
pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). TOPSIS menggunakan
prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi
ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris
dengan menggunakan jarak euclidean untuk menentukan kedekatan relatif dari
suatu alternatif dengan solusi optimal .Solusi ideal positif didefinisikan sebagai
jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut,
sedangkan solusi negatif-ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai
untuk setiap atribut.
TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan
jarak terhadap solusi ideal negatif dengan mengambil kedekatan relatif terhadap
solusi ideal positif. Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya, susunan
prioritas alternatif bisa dicapai. Metode ini banyak digunakan untuk
menyelesaikan pengambilan keputusan. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana,
mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan mengukur
kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan.
Adapun langkah-langkah penerapan metode ini adalah sebagai berikut:
1. Menentukan jenis-jenis kriteria pemilihan laptop. Dalam hal ini, kriteria-
kriteria yang dibutuhkan dalam pemilihan laptop adalah harga, ukuran layar,
processor, memori (kapasitas dan type), harddisk, accessories (Bluetooth dan
webcam).
2. Menyusun kriteria-kriteria pemilihan laptop dalam matriks berpasangan
seperti Tabel 3.1
18
2. Menyusun kriteria-kriteria pemilihan laptop dalam matriks berpasangan seperti
Tabel 3.1
Tabel 3.1 Matriks Berpasangan Untuk Kriteria Pemilihan Laptop
11. Selanjutnya menghitung jarak alternatif dari solusi ideal positif ( +S ) dan jarak
alternatif dari solusi ideal negatif ( −S ). Persamaan untuk menghitung jarak
alternatif dari solusi ideal positif ( +S ) adalah:
∑=
++ −=n
jjiji vvs
1
2)( , dengan i = 1, 2, 3, . . . , m ………………………..(3.5)
dan persamaan untuk menghitung jarak alternatif dari solusi ideal negatif ( −S ) adalah:
∑=
−− −=n
jjiji vvs
1
2)( , dengan i = 1, 2, 3, . . . , m ……………..………..(3.6)
−A
),,,max( 45352515 vvvv
),,,max( 46362616 vvvv ),,,max( 47372717 vvvv
),,,max( 48382818 vvvv
−A
),,,min( 45352515 vvvv
),,,min( 46362616 vvvv ),,,min( 47372717 vvvv
),,,min( 48382818 vvvv
muhammad.randi
Rectangle
muhammad.randi
Rectangle
muhammad.randi
Rectangle
27
Dimana: +is adalah jarak alternatif ke-i dari solusi ideal positif,
−is adalah jarak alternatif ke-i dari solusi ideal negatif,
ijv adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisai terbobot V,
+jv adalah elemen matriks solusi ideal positif,
−jv adalah elemen matriks solusi ideal negatif.
Perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal positif ( +S ) dapat dilihat pada Tabel 3.15
Tabel 3.15 Separasi Positif Alternatif +S
1a ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )28182
7172
6162
5152
4142
3132
2122
1111+++++++++ −+−+−+−+−+−+−+−= vvvvvvvvvvvvvvvvs
2a ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )28282
7272
6262
5252
4242
3232
2222
1212+++++++++ −+−+−+−+−+−+−+−= vvvvvvvvvvvvvvvvs
3a
4a
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )28382
7372
6362
5352
4342
3332
2322
1313+++++++++ −+−+−+−+−+−+−+−= vvvvvvvvvvvvvvvvs
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )28482
7472
6462
5452
4442
3432
2422
1414+++++++++ −+−+−+−+−+−+−+−= vvvvvvvvvvvvvvvvs
Catatan: pemisalan perbandingan empat buah data Hasil perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal positif ( +S ) dapat dilihat pada
Tabel 3.16.
Tabel 3.16 Hasil Perhitungan Separasi Positif
Alternatif +S ACER Aspire 4738-372G50Mn 0.004615308 HP Probook 4421S (0-9AV) 0.021651221 TOSHIBA Satellite L640-1181U 0.03083219 TOSHIBA Satellite L630-1078U 0.053319246
muhammad.randi
Rectangle
28
Perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal negatif ( −S ) dapat dilihat pada Tabel 3.17
Tabel 3.17 Separasi Negatif
Alternatif −S
1a ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )28182
7172
6162
5152
4142
3132
2122
1111−−−−−−−−− −+−+−+−+−+−+−+−= vvvvvvvvvvvvvvvvs
2a ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )28282
7272
6262
5252
4242
3232
2222
1212−−−−−−−−− −+−+−+−+−+−+−+−= vvvvvvvvvvvvvvvvs
3a ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )28382
7372
6362
5352
4342
3332
2322
1313−−−−−−−−− −+−+−+−+−+−+−+−= vvvvvvvvvvvvvvvvs
4a ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )28482
7472
6462
5452
4442
3432
2422
1414−−−−−−−−− −+−+−+−+−+−+−+−= vvvvvvvvvvvvvvvvs
Catatan: pemisalan perbandingan empat buah data
Hasil perhitungan jarak alternatif dari solusi ideal positif ( −S ) dapat dilihat pada
Tabel 3.18.
Tabel 3.18 Hasil Perhitungan Separasi Negatif
12. Setelah menghitung jarak alternatif dari solusi ideal positif ( +S ) dan jarak
alternatif dari solusi ideal negatif ( −S ), selanjutnya adalah menghitung kedekatan
relatif terhadap solusi ideal positif dengan menggunakan rumus di bawah ini:
)( +−
−+
+=
ii
ii ss
sc , dengan i = 1, 2, 3, . . . , m ..………………(3.7)
dimana +ic adalah kedekatan relatif dari alternatif ke-i terhadap solusi ideal positif,
+is adalah jarak alternatif ke-i dari solusi ideal positif,
−is adalah jarak alternatif ke-i dari solusi ideal negatif.
Perhitungan kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif dapat dilihat pada Tabel
3.19
Alternatif −S ACER Aspire 4738-372G50Mn 0.053319249 HP Probook 4421S (0-9AV) 0.0489453519 TOSHIBA Satellite L640-1181U 0.043744934 TOSHIBA Satellite L630-1078U 0.004615308
muhammad.randi
Rectangle
muhammad.randi
Rectangle
29
.
Tabel 3.19 Nilai +C Alternatif +C
1a ( )+−
−+
+=
11
11 ss
sc
2a ( )+−
−+
+=
22
22 ss
sc
3a ( )+−
−+
+=
33
33 ss
sc
4a ( )+−
−+
+=
44
44 ss
sc
Catatan: pemisalan perbandingan empat buah data
Hasil perhitungan kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif +C dapat dilihat
pada Tabel 3.20.
Tabel 3.20 Hasil Perhitungan Kedekatan Relatif
Alternatif +C ACER Aspire 4738-372G50Mn 0.920335836 HP Probook 4421S (0-9AV) 0.69331059 TOSHIBA Satellite L640-1181U 0.586573089 TOSHIBA Satellite L630-1078U 0.079664167
13. Berikutnya alternatif diurutkan dari nilai +C terbesar ke nilai +C terkecil.
Alternatif dengan nilai +C terbesar merupakan solusi yang terbaik.
Tabel 3.21 Hasil Pengurutan Alternatif
Alternatif Nilai ACER Aspire 4738-372G50Mn 0.920335836 HP Probook 4421s (0-9AV) 0.69331059 TOSHIBA Satellite L640-1181U 0.586573089 TOSHIBA Satellite L630-1078U 0.079664167
Pada Tabel 3.21, dapat dilihat bahwa alternatif yang menempati urutan pertama yaitu
laptop dengan merek/type ACER Aspire 4738-372G50Mn dengan nilai 0.920335836
, alternatif yang menempati urutan kedua yaitu laptop dengan merek/type HP Probook
4421s (0-9AV)dengan nilai 0.69331059, alternatif yang menempati urutan ketiga yaitu
muhammad.randi
Rectangle
30
laptop dengan merek/type TOSHIBA Satellite L640-1181U dengan nilai
0.586573089, dan alternatif yang menempati urutan terakhir adalah laptop dengan
merek/type TOSHIBA Satellite L630-1078U dengan nilai 0.079664167. Berdasarkan
hasil pengurutan, maka pilihan terbaik adalah laptop dengan merek/type ACER Aspire
4738-372G50Mn.
3.2 Perancangan Sistem
Perancangan adalah tahapan untuk menspesifikasikan proyek yang akan dibuat. Pada
perancangan SPK pemilihan laptop, ada beberapa tahapan yang akan dibuat, yaitu:
1. Data Flow Diagram
2. Entity Relationship Diagram
3. Kamus Data
4. Perancangan antarmuka
5. Perancangan prosedural sistem
3.2.1 Diagram Aliran Data
Diagram Aliran Data/Data Flow Diagram (DFD) adalah sebuah teknis grafis yang
menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan pada saat data
bergerak dari input menjadi output.
Beberapa komponen - komponen yang digunakan dalam menggambar suatu DFD,
dapat dilihat pada gambar 3.1.
Gambar 3.1 Komponen – komponen DFD
muhammad.randi
Rectangle
muhammad.randi
Rectangle
Berikut gambar contoh program dari Implementasi Dua Metode diatas
Jika tombol Edit pada tampilan input data laptop diklik, maka akan muncul
tampilan seperti berikut
antarmuka AHP lanjutan
tampilan pengujian metode TOPSIS
Contoh hasil perhitungan matriks keputusan ternormalisasi
hasil perhitungan Penentuan laptop yang akan dipilih dapat dilihat pada tabel hasil
pengurutan data
Gambar diatas merupakan hasil pengurutan data yang menunjukkan nilai prioritas
laptop. Laptop dengan merek/type ACER Aspire 4738-372G50Mn merupakan
laptop yang memiliki nilai prioritas paling tinggi yaitu 0.920335836 menempati
urutan pertama, Laptop dengan merek/type HP Probook 4421s (0-9AV) memiliki
nilai prioritas 0.69331059 menempati urutan kedua, Laptop dengan merek/type
TOSHIBA Satellite L640-1181U memiliki nilai prioritas 0.586573089 menempati
urutan ketiga dan Laptop dengan merek/type TOSHIBA Satellite L630-1078U
memiliki nilai prioritas paling rendah dengan nilai prioritas 0.079664167
menempati urutan terakhir.
DAFTAR PUSTAKA
Susila, Wayan R dan Munadi, Ernawati. 2007. Penggunaan Analytical Hierarchy Process untuk Penyusunan Prioritas Proposal Penelitian. www.litbang.deptan.go.id/warta-ip/pdf-file/1.wayanerna_ipvol1622007.pdf.
Kuazril. 2005. Sistem Pendukung Keputusan dengan Analytical Hierarchy Process.www.efka.utm.my/thesis/images/4MASTER/2005/2jsb P/Part/ KUAZRILRIDZHIEMA031175D05TT8.doc.
Supriyono, dkk. 2007. Sistem pemilihan pejabat struktural dengan metode ahp.
Sdm Teknologi Nuklir: hal. 1-12. Seminar Nasional III.
Suryadi, Kadarsah dan Ramdhani, Ali. 1998. Sistem Pendukung Keputusan.Bandung: PT Remaja Rosdakarya.
Nur Kholilah H. 2011.Sistem Pendukung Keputusan pemiliahn laptop dengan metode AHP dan TOPSIS http://repository.usu.ac.id/handle/123456789/27272