EFEKTIFITAS PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN PERANGKAT LUNAK PENGOLAH CITRA DENGAN MENGGUNAKAN EXPERT CHOICE

Transkripsi

1 34 EFEKTIFITAS PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN PERANGKAT LUNAK PENGOLAH CITRA DENGAN MENGGUNAKAN EXPERT CHOICE Faisal piliang 1,Sri marini 2 Faisal_piliang@yahoo.co.id, Srimarini30@yahoo.com Program Studi Teknik Elektro 2 Fakultas Teknik Universitas Islam 45 (UNISMA) Universitas Islam 45 Bekasi Jl.Cut Meutia No. 83, Telp , Ext. 124 ABSTRAK Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah sistem yang dapat membantu seseorang dalam mengambil keputusan secara akurat dan sesuai dengan sasaran yang diinginkan. Banyak permasalahan yang dapat diselesaikan dengan menggunakan sistem pendukung keputusan (SPK), salah satunya adalah untuk menyelesaikan permasalahan penentuan pemilihan perangkat lunak pengolah citra yang dilakukan dalam penelitian ini. Metodelogi yang digunakan untuk proses sistem pendukung keputusan (SPK) dalam pemilihan perangkat lunak pengolah citra pada penelitian ini adalah dengan menggunakan metodelogi Analitical Hierarcy Process (AHP). Metode ini dipilih karena mampu memilih alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah efektifitas penerapan metodelogi Analitical Hierarcy Process (AHP) dalam pemilihan perangkat lunak pengolah citra terbaik berdasarkan kriteria dan sub-kriteria yang ditentukan. Hasil dari proses pengimplementasian metode AHP dapat mengurutkan alternatif dari nilai yang terbesar ke nilai yang terkecil. Kata kunci: Pemilihan perangkat lunak pengolah citra, SPK, AHP, Expert Choice. PENDAHULUAN Persoalan pengambilan keputusan, pada dasarnya merupakan bentuk pemilihan dari berbagai alternatif tindakan yang mungkin bisa dipilih. Sebelum menentukan alternatif, diperlukan data-data yang akurat untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat dan akurat, bila data-data yang dimasukan tidak akurat maka proses perhitungan dapat menyebabkan hasil yang salah sehingga alternatif keputusan yang dihasilkan pun menjadi tidak akurat. Kebutuhan sistem pendukung keputusan akan sangat diperlukan untuk menjaga kestabilan hasil akhir dari proses perhitungan untuk pemilihan alternatif keputusan.

2 35 Kemampuan sistem pendukung keputusan dapat membantu dalam proses pemilihan perangkat lunak pengolah citra yaitu perangkat lunak yang digunakan untuk mengembangkan pengolahan pencitraan pada halaman elektronik atau internet. Bantuan sistem pendukung keputusan bisa dirasakan lebih cepat dan akurat jika sistem pendukung keputusan dilakukan dengan bantuan pemrosesan komputer. Kemampuan komputer dalam mengolah data-data untuk menghasilkan informasi sudah tidak diragukan lagi. Komputer sebagai alat bantu dapat mengolah data berdasarkan perangkat lunak atau software yang dimasukan ke dalam komputer, untuk menghasilkan alternatif keputusan dalam memilih jenis komputer yang sesuai dengan kriteria Dari hal tersebut diatas maka dapat dirumuskan permasalahannya sebagai berikut: a. Bagaimana membangun sistem dalam mengukur efektifitas penerapan AHP untuk mendukung pemilihan perangkat lunak pengolah citra berdasarkan kriteria dan sub-kriteria yang ditentukan? b. Bagaimana merancang sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan perangkat lunak pengolah citra agar pengembang perangkat lunak atau software developer pengolah citra dapat menentukan pilihan perangkat lunak pengolah citra dengan tepat sesuai dengan keinginannya? Tujuan dari penelitian ini adalah penerapkan sistem pendukung keputusan (SPK) sesuai dengan metodelogi Analytic Hierarchy Process (AHP) dan penggunaan software Expert Choice Agar dapat memberikan solusi untuk membuat keputusan yang dapat membantu pihak-pihak tertentu dalam mengambil keputusan yang terbaik dalam pemilihan perangkat lunak pengolah citra untuk mencapai hasil yang maksimal TINJAUAN PUSTAKA Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Salah satu model yang dapat digunakan sebagai proses pengambilan keputusan adalah dengan menggunakan Proses Hierarki Analitik atau yang dikenal dengan istilah Analytical Hierarchy Process (AHP). Proses Hierarki Analitik (AHP) dikembangkan oleh Dr. Thomas L. Saaty dari Wharton School of Business pada tahun 1970-an untuk mengorganisasikan informasi dan judgement dalam memilih alternatif yang paling disukai (Saaty, 1983) (MARIMIN, 2005, 76). Dengan menggunakan AHP, suatu persoalan yang akan dipecahkan dalam suatu kerangka berpikir yang terorganisir, sehingga memungkinkan dapat diekspresikan untuk mengambil keputusan yang efektif atas persoalan tersebut. Persoalan yang kompleks dapat disederhanakan dan dipercepat proses pengambilan keputusannya.

3 36 Prinsip kerja AHP adalah menyederhanakan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur, stratejik, dan dinamik menjadi bagian-bagiannya, serta menata dalam suatu hierarki. Kemudian tingkat kepentingan setiap variabel diberi nilai numerik secara subjektif tentang arti penting variabel tersebut secara relatif dibandingkan dengan variabel lain. Dari berbagai pertimbangan tersebut kemudian dilakukan sintesa untuk menetapkan variabel yang memiliki prioritas tertinggi dan peranan untuk mempengaruhi hasil pada sistem tersebut. Secara grafis, persoalan keputusan AHP dapat dikonstruksikan sebagai diagram bertingkat, yang dimulai dengan goal/sasaran, lalu kriteria level pertama, sub kriteria, dan akhirnya alternatif. AHP memungkinkan pengguna untuk memberikan nilai bobot relatif dari suatu kriteria majemuk (atau alternatif majemuk terhadap suatu kriteria) secara intuitif, yaitu dengan melakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparisons). Dr. Thomas L. Saaty, pembuat AHP, kemudian menentukan cara yang konsisten untuk mengubah perbandingan berpasangan/pairwise, menjadi suatu himpunan bilangan yang merepresentasikan prioritas relatif dari setiap kriteria dan alternatif. AHP memilki banyak keunggulan dalam menjelaskan proses pengambilan keputusan, karena dapat digambarkan secara grafis, sehingga dapat dipahami oleh semua pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan. Dengan AHP, proses keputusan kompleks dapat diuraikan menjadi keputusan-keputusan lebih kecil yang dapat ditangani lebih mudah. Adapun prinsip kerja AHP adalah sebagai berikut: 1. Penyusunan Hierarki yaitu persoalan yang akan diselesaikan diuraikan menjadi unsurunsurnya, yaitu kriteria dan alternatif, kemudian disusun menjadi struktur hirarki. 2. Penilaian Kriteria dan Alternatif dinilai melalui perbandingan berpasangan. Menurut Saaty (1983), untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty dapat dilihat pada tabel berikut: Sistem Penunjang Keputusan (SPK)\ SPK dirancang untuk mendukung seluruh tahap pengambilan keputusan mulai dari mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, dan menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternatif. Kerangka Konsep Adapun kerangka konsep penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut ini:

4 37 Gambar 1. Kerangka Konsep Pemikiran Kerangka pemikiran di atas menggambarkan proses penelitian Penerapan Metode AHP dalam Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra dengan Menggunakan Expert Choice, dimana urutannya diawali dengan Melakukan proses analisa bagaimana penerapan Metode AHP dalam Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra yang bertujuan untuk memperoleh pemikiran landasan dasar tentang penelitian ini dengan cara mencari referensi melalui studi kepustakaan, wawancara dan diskusi dengan responden ahli menggunakan metode Focus Group Discussion (FGD). Kemudian proses dilanjutkan pada tahapan berikutnya yaitu menentukan kriteria dan subkriteria penelitian dengan menggunakan metode Focus Group Discussion (FGD) Proses berikutnya penentuan alternatif penelitian dari penerapan AHP dalam pemilihan perangkat lunak pengolah citra. Agar tidak terjadi inkonsistensi pada pembuatan model, maka dilakukan Focus Group Discussion (FGD) dengan responden ahli untuk menentukan tahapan pembuatan model yang valid dengan elemen-elemen yang signifikan berpengaruh pada model. Metode ini menggunakan pendekatan iterasi di mana atribut-atribut yang tidak layak melalui proses analisis dieliminasi sehingga atribut-atribut yang tertinggal benar-benar atribut-atribut yang penting untuk diteliti. METODE PENELITIAN Penelitian diawali dengan pengamatan penerapan metode AHP dalam pemilihan perangkat lunak pengolah citra yang bertujuan untuk merancang sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan perangkat lunak pengolah citra agar para pengembang perangkat lunak dapat menentukan pilihan perangkat lunak atau software pengolah citra dengan tepat sesuai dengan keinginannya. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif analitik dengan menyajikan rangkuman wawancara dan hasil survey yang berupa kuesioner. Dengan metode ini akan digambarkan kondisi pemilihan perangkat lunak pengolah citra yang ada di pasaran saat ini, serta akan dilakukan analisis sistem pendukung keputusan pemilihan perangkat lunak pengolah citra agar para pengembang perangkat lunak dapat menentukan

5 38 pilihan perangkat lunak pengolah citra dengan tepat. Selanjutnya dilakukan pencarian data sekunder yang ada di lapangan melalui berbagai media, seperti: internet, buku literatur dan jurnal serta artikelartikel sehingga didapatkan informasi yang akurat mengenai SPK pemilihan perangkat lunak pengolah citra dengan menggunakan AHP. Selain itu juga dilakukan identifikasi sistem dengan mempertimbangkan variabel-variabel pendukung penerapan AHP dengan cara melakukan wawancara dan pemberian kuesioner kepada pakar. Hal ini merupakan tahapan yang penting karena model yang dibuat harus akurat dan dapat dipertanggungjawabkan. Berdasarkan hasil wawancara dengan pakar mengenai data, selanjutnya data diolah dengan menggunakan pendekatan proses hierarki analitis (AHP) untuk mendapatkan hasil berupa langkahlangkah yang harus dilakukan pada penerapan AHP. Keputusan yang diperoleh harus segera ditindaklanjuti berupa tindakan atau dapat pula dikaji ulang keputusan tersebut bila ternyata diperoleh informasi baru yang dapat mempengaruhi hasil untuk mengurangi ketidakpastian, maka akan diperoleh keputusan yang baru. Sampling/Metode Pemilihan Sampel Dalam penelitian ini data dan informasi dikumpulkan dari responden ahli dengan menggunakan teknik wawancara dan pengamatan pemilihan perangkat lunak pengolah citra. Diharapkan setelah melakukan penelitian ini agar para pengembang perangkat lunak dapat menentukan pilihan perangkat lunak pengolah citra dengan tepat sesuai dengan keinginannya. Metode Pengumpulan Data Penelitian diawali dengan proses pengumpulan data primer melalui survei dan wawancara langsung di lapangan sesuai dengan kebutuhan dan kondisi yang ada. Dan pada saat yang bersamaan peneliti juga mencari data sekunder yang diperoleh melalui studi literatur, jurnal, dan artikel mengenai metode Analitical Hierarcy Process (AHP). Tahap akhir dari penelitian ini adalah melakukan pengolahan data yang telah diperoleh dengan pendekatan proses metode Analitical Hierarcy Process (AHP) untuk merumuskan masalah dan mendapatkan peringkat alternatif-alternatif yang akan dilakukan pada saat metode Analitical Hierarcy Process (AHP) akan diterapkan. Dalam rangka menentukan prioritas langkah-langkah penerapan metode Analitical Hierarcy Process (AHP) dalam pemilihan perangkat lunak pengolah citra dengan menggunakan Expert Choice, maka pada sisi kriteria diusulkan dua (2) kriteria, sepuluh (10) subkriteria, dan tiga alternatif strategis yang mendukung penerapan penerapan metode Analitical Hierarcy Process (AHP) dalam pemilihan perangkat lunak pengolah citra. Adapun kriteria, subkriteria, dan alternatif strategis dapat dirinci dalam tabel sebagai berikut:

6 39 Berikut ini ditampilkan diagram hierarki dan keputusan analisis penerapan metode AHP dalam pemilihan komputer: Gambar 2. Diagram Hirarki dan Keputusan dari Sisi kriteria Manfaat dan Biaya dengan Pendekatan AHP HASIL DAN PEMBAHASAN Adapun proses pengolahan, analisa dan interpretasi data yang didahului dengan menentukan elemenelemen yang signifikan pada masing-masing level dari sisi kriteria dan sub-kriteria dimulai dari: Level 1 yang merupakan penentuan Fokus: Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra. Level 2 berisi Kriteria: Manfaat dan Biaya. Level 3 ditentukan sub-sub kriteria Manfaat memiliki turunan Mutu Pelayanan, Kemampuan Layar, Kapasitas Memori, Kapasitas Penyimpanan, Latihan Diperlukan dan Bahasa Pemrograman sedangkan sub-sub kriteria Biaya memiliki turunan Harga, Perbekalan, Pelayanan dan Kelengkapan Tambahan. Level 4 berisi Alternatif: Dreamweaver, Frontpage dan Photoshop dari strategis penerapan metode AHP dalam Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra. Selanjutnya dilakukan kajian untuk menjawab rumusan masalah yang diajukan berdasarkan proses hierarki analitis. Landasan Kriteria MANFAAT Yang Menjadi Pertimbangan Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra Ditinjau Dari Elemen Kriteria Dan Sub-Kriteria Bobot masing-masing kriteria MANFAAT yang mempengaruhi penentuan Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra dari para responden diurutkan dari prioritas tertinggi ke prioritas terendah:

7 40 Gambar 3. Kriteria Manfaat yang harus dipertimbangkan dalam strategi pemilihan Pengolah Citra beserta nilai bobotnya Prioritas utama dari sisi kriteria Manfaat yang harus diperhatikan dalam menentukan pemilihan Pengolah Citra yaitu Mutu Pelayanan dengan nilai bobot 0,375 atau sebanding dengan 37,5%. Prioritas berikutnya sebesar 0,125 atau 12,5% yaitu Kemampuan Layar, Kapasitas Memori, Kapasitas Penyimpanan, Latihan Diperlukan dan Bahasa Pemrograman. Nilai bobot prioritas alternatif strategis berdasarkan Mutu Pelayanan Manfaat Gambar 4. Nilai bobot sub-kriteria Mutu Pelayanan Prioritas utama sebesar 0,5 atau 50% yaitu Dreamweaver. Prioritas berikutnya sebesar 0,25 atau 25% yaitu Frontpage dan Photoshop. Nilai bobot berdasarkan Kemampuan Layar Manfaat Gambar 5. Nilai bobot sub-kriteria Kemampuan Layar Prioritas utama sebesar 0,5 atau 50% yaitu Dreamweaver. Prioritas berikutnya sebesar 0,25 atau 25% yaitu Frontpage dan Photoshop.

8 41 Nilai bobot berdasarkan Kapasitas Memori Manfaat Gambar 6. Nilai bobot sub-kriteria Kapasitas Memori Prioritas utama sebesar 0,6 atau 60% yaitu Dreamweaver. Prioritas berikutnya sebesar 0,2 atau 20% yaitu yaitu Frontpage dan Photoshop. Nilai bobot berdasarkan Kapasitas Penyimpanan Manfaat Gambar 7. Nilai bobot sub-kriteria Kapasitas Penyimpanan Prioritas utama sebesar 0,5 atau 50% yaitu Dreamweaver. Prioritas berikutnya sebesar 0,25 atau 25% yaitu Frontpage dan Photoshop. Nilai bobot berdasarkan Latihan Diperlukan Manfaat Gambar 8. Nilai bobot sub-kriteria Latihan Diperlukan Prioritas sebesar 0,333 atau 33,3% yaitu Dreamweaver, Frontpage dan Photoshop. Nilai bobot berdasarkan Bahasa Pemrograman Manfaat Gambar 9. Nilai bobot sub-kriteria Bahasa Pemrograman

9 42 Prioritas utama sebesar 0,6 atau 60% yaitu Dreamweaver. Prioritas berikutnya sebesar 0,2 atau 20% yaitu yaitu Frontpage dan Photoshop. Inconsistency Ratio (CR) Manfaat Inconsistency ratio atau rasio inkonsistensi data responden ahli merupakan parameter yang digunakan untuk memeriksa apakah perbandingan berpasangan telah dilakukan dengan konsekuen atau tidak. Rasio inkonsistensi data dianggap baik jika nilai CR-nya 0,1. perbandingan berpasangan yang diberikan responden ahli memiliki nilai rasio inkonsistensi yang lebih kecil dari 0,1 sebagai batas maksimum nilai rasio inkonsistensi. Dengan demikian hasil perhitungan geometrik gabungan data responden cukup konsisten. Landasan Kriteria BIAYA Yang Menjadi Pertimbangan Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra Ditinjau Dari Elemen Kriteria Dan Sub-Kriteria Bobot masing-masing kriteria Biaya yang mempengaruhi penentuan Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra dari para responden diurutkan dari prioritas tertinggi ke prioritas terendah: Gambar 1 0. Kriteria Biaya yang harus dipertimbangkan dalam strategi Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra beserta nilai bobotnya Prioritas utama dari sisi kriteria Biaya yang harus diperhatikan dalam menentukan Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra yaitu Pelayanan dengan nilai bobot 0,4 atau sebanding dengan 40%. Prioritas berikutnya dengan nilai bobot 0,2 atau 20% yaitu Harga, Perbekalan dan Kelengkapan Tambahan. Nilai bobot prioritas alternatif strategis berdasarkan Harga Biaya Gambar 11. Nilai bobot sub-kriteria Harga

10 43 Prioritas utama sebesar 0,5 atau 50% yaitu Dreamweaver. Prioritas berikutnya sebesar 0,25 atau 25% yaitu yaitu Frontpage dan Photoshop. Nilai bobot berdasarkan Perbekalan Biaya Gambar 12. Nilai bobot sub-kriteria Perbekalan Prioritas utama sebesar 0,5 atau 50% yaitu Dreamweaver. Prioritas berikutnya sebesar 0,25 atau 25% yaitu yaitu Frontpage dan Photoshop. Nilai bobot berdasarkan Ketersediaan Pelayanan Biaya Gambar 13. Nilai bobot sub-kriteria Pelayanan Prioritas utama sebesar 0,6 atau 60% yaitu Dreamweaver. Prioritas berikutnya sebesar 0,2 atau 20% yaitu yaitu Frontpage dan Photoshop. Nilai bobot berdasarkan Kelengkapan tambahan Biaya Gambar 14. Nilai bobot sub-kriteria Kelengkapan tambahan Prioritas utama sebesar 0,6 atau 60% yaitu Dreamweaver. Prioritas berikutnya sebesar 0,2 atau 20% yaitu yaitu Frontpage dan Photoshop. sten.

11 44 Landasan Alternatif Strategis Menjadi Prioritas Manfaat Dan Biaya Pada Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra Setelah melalui proses pengisian kuesioner oleh banyak responden dan melalui perhitungan geometris penggabungan data responden, maka diperoleh nilai bobot alternatif yang menjadi prioritas Manfaat Dan Biaya pada strategi Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra seperti yang disajikan pada grafik berikut Gambar 15. Nilai Bobot Global Prioritas Alternatif Manfaat dalam Alternatif Strategis Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra Berdasarkan hasil pengolahan data responden diperoleh urutan prioritas utama untuk Manfaat adalah Dreamweaver dengan nilai bobot 0,504 atau sebanding dengan 50,4% dari total alternatif yang ditetapkan. Peringkat prioritas alternatif berikutnya adalah Frontpage dan Photoshop dengan nilai bobot 0,248 atau sebanding dengan 24,8% dari total alternatif yang ditetapkan. Gambar 16. Nilai Bobot Global Prioritas Alternatif Biaya dalam Strategis Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra Berdasarkan hasil pengolahan data responden diperoleh urutan prioritas utama untuk Biaya adalah Dreamweaver dengan nilai bobot 0,56 atau sebanding dengan 56% dari total alternatif yang ditetapkan. Peringkat prioritas alternatif berikutnya adalah Frontpage dan Photoshop dengan nilai bobot 0,22 atau sebanding dengan 22% dari total alternatif yang ditetapkan. Sedangkan yang menjadi prioritas pada strategi Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra seperti yang disajikan pada grafik berikut :

12 45 Gambar 17. Nilai Bobot Global Prioritas Alternatif Strategis Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra Berdasarkan hasil pengolahan data responden ahli diperoleh bahwa prioritas utama atau tertinggi alternatif strategis Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra adalah Dreamweaver dengan nilai bobot 0,518 atau sebanding dengan 51,8% dari total alternatif yang ditetapkan. Peringkat prioritas alternatif berikutnya adalah Frontpage dan Photoshop dengan nilai bobot 0,241 atau sebanding dengan 24,1% dari total alternatif yang ditetapkan. Landasan Alternatif Strategis Rasio Manfaat Terhadap Biaya Secara Global yang Menjadi Prioritas Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra Setelah dilakukan analisis terhadap kriteria, sub-kriteria, dan alternatif dari sisi Manfaat serta kriteria, sub-kriteria, dan alternatif dari sisi Manfaat maka selanjutnya dilakukan analisis rasio Manfaat terhadap Biaya yaitu dengan cara membagi nilai bobot dari masing-masing alternatif pada sisi Manfaat dengan nilai bobot dari masing-masing alternatif pada sisi Biaya. Adapun analisis rasio Manfaat terhadap Biaya ditunjukkan pada tabel berikut : Alternatif Dreamweaver Frontpage Photoshop Manfaat Biaya Manfaat/Biaya Tabel 1 Analisis Rasio Manfaat terhadap Biaya Berdasarkan hasil analisis rasio Manfaat terhadap Biaya pada tabel di atas, maka dapat disimpulkan bahwa alternatif Dreamweaver merupakan alternatif strategis yang dipilih untuk menerapkan strategi Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra.

13 46 Keterkaitan analisis hubungan antara alternatif strategis dari sisi Manfaat terhadap Biaya dapat diilustrasikan pada grafik-grafik sebagai berikut: Gambar 18. Grafik Hubungan Alternatif Strategis dari Sisi Manfaat terhadap Biaya Berdasarkan grafik di atas dapat disimpulkan bahwa dari ketiga alternatif strategis tersebut (jika diurutkan dari alternatif Dreamweaver, Frontpage dan Photoshop). Sedangkan untuk keterkaitan analisis rasio (Manfaat/Biaya) terhadap Manfaat dapat dilihat pada grafik berikut : Gambar 19. Grafik keterkaitan antara analisis rasio (Manfaat/Biaya) terhadap Manfaat Berdasarkan grafik di atas dapat disimpulkan bahwa dari ketiga alternatif strategis tersebut (jika diurutkan dari alternatif Dreamweaver, Frontpage dan Photoshop). Kemudian untuk keterkaitan analisis rasio (Manfaat/Biaya) terhadap Biaya dapat dilihat pada grafik berikut :

14 47 Gambar 20. Grafik Keterkaitan antara analisis rasio (Manfaat/Biaya) terhadap Biaya Berdasarkan grafik di atas dapat disimpulkan bahwa dari ketiga alternatif strategis tersebut (jika diurutkan dari alternatif Dreamweaver, Frontpage dan Photoshop). SIMPULAN Keluaran yang diharapkan dari penelitian ini adalah peringkat prioritas alternatif strategis penentuan Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra. SARAN Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan penulis, maka dapat diusulkan beberapa saran untuk penelitian lanjutan dan saran manajerial sebagai berikut: Kajian ini hanya difokuskan pada Strategi Penentuan Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra saja, dan sangat disarankan untuk dikembangkan lebih lanjut lagi seperti Strategi pemilihan infrastruktur Informasi Teknologi yang dapat diterapkan di perguruan tinggi. Ruang lingkup penelitian ini difokuskan pada Penentuan Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra berdasarkan rasio Manfaat terhadap Biaya. Untuk penelitian selanjutnya perlu dikembangkan implementasi strategi lainnya. Hasil analisis dari penelitian ini memberikan rekomendasi untuk memilih alternatif Dreamweaver sebagai Strategi Penentuan Pemilihan Perangkat Lunak Pengolah Citra, sehingga perlu diperhatikan faktor-faktor dari kriteria Manfaat memiliki turunan Mutu Pelayanan, Kemampuan Layar, Kapasitas Memori, Kapasitas Penyimpanan, Latihan

15 48 Diperlukan dan Bahasa Pemrograman sedangkan kriteria Biaya memiliki turunan Harga, Perbekalan, Pelayanan dan Kelengkapan Tambahan DAFTAR PUSTAKA Dadang Setiawan, Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Produk Laptop Menggunakan Metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making. Djamila Podungge, Penerapan Metode Analytical Hierarkhi Process (AHP) dalam Menentukan Pemilihan Pengawas Sekolah. Eddy, Business Continuity Plan Berdasarkan Kuantifikasi Nilai Ekonomis Sistem Aplikasi Pada Industri Penerbangan: Studi Kasus Pada PT. Garuda Indonesia. Edwin Nur Prasetyo, Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web Untuk Menentukan Antivirus Yang Tepat Dengan Metode Analytical Hierarkhi Process (AHP). Faisal, Strategi IT Rencana Penanggulangan Bencana (Disaster Recovery Planning/DRP) pada Core UICo Sistem dengan Pendekatan Analytical Hierarchy Process studi kasus UNOCAL Indonesia