SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MEMBANTU MANAJEMEN TOKO KOMPUTER DALAM MENENTUKAN KARTU GRAFIS YANG SESUAI DENGAN KEBUTUHAN PELANGGAN

Transkripsi

1 SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MEMBANTU MANAJEMEN TOKO KOMPUTER DALAM MENENTUKAN KARTU GRAFIS YANG SESUAI DENGAN KEBUTUHAN PELANGGAN Naskah Publikasi diajukan oleh : Tedi Sumanjaya kepada JURUSAN SISTEM INFORMASI SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA 2011

2

3 DECISION SUPPORT SYSTEM TO ASSIST COMPUTER SHOP MANAGEMENT IN DETERMINES GRAPHIC CARD MATCHING WITH CUSTOMER REQUIREMENT SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MEMBANTU MANAJEMEN TOKO KOMPUTER DALAM MENENTUKAN KARTU GRAFIS YANG SESUAI DENGAN KEBUTUHAN PELANGGAN Tedi Sumanjaya Jurusan Sistem Informasi STMIK AMIKOM YOGYAKARTA ABSTRACT The graphics card is one component of a major computer hardware, it is marked by the turn of the graphics card technology that occur almost every quarter of a period of four quarters each year. It resulted in many variants of graphics cards in the market resulting in higher uncertainty in the choice of graphics card products that fit with the level of demand. To facilitate the selection of a graphics card, it would require a good information system to assess a graphics card as well as provide a tool to recommend an appropriate graphics card. In this case the use Decision Support Systems (DSS). Decision Support Systems (DSS) is part of a computer based information systems, including knowledge based systems (knowledge management) are in use to support decision making in an organization or a company. It is useful to facilitate decision making on issues related to selection of graphics cards that fit consumer's needs, so will the graphics card can be the most balanced between the ability to the needs of consumers. Based on the background of these problems, it takes a decision support system to assist the management in a computer store to determine which graphics card to suit customer needs. Keyword : Information, Decision Support System, Graphic card.

4 1. Pendahuluan Perkembangan perangkat keras komputer, yakni kartu grafis terjadi hampir setiap kuartal pada kurun waktu empat kuartal setiap tahunnya. Hal itu mengakibatkan banyak varian kartu grafis yang beredar dipasaran dan membuat unsur ketidakpastian semakin tinggi dalam pemilihan produk yang sesuai dengan tingkat kebutuhan. Untuk memudahkan dalam pemilihan sebuah kartu grafis, maka diperlukan sebuah sistem informasi yang baik untuk menilai sebuah kartu grafis serta menjadi alat bantu untuk merekomendasikan sebuah kartu grafis yang sesuai. Dalam hal ini di gunakan sistem penunjang keputusan (SPK). Sistem penunjang keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer, termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan) yang di pakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau sebuah perusahaan. SPK dirancang untuk mendukung seluruh tahapan pengambilan keputusan mulai dari mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan dan menentukan pendekatan yang digunakan dalam pengambilan keputusan sampai mengevaluasi pemilihan alternative. Sistem pendukung keputusan ini membantu penilaian setiap kartu grafis, perubahan nilai kriteria, perubahan nilai bobot dan Sistem pendukung keputusan yang akan dibuat menggunakana metode gap. Metode gap yaitu metode dengan membandingkan kriteria profil kartu grafis dengan kriteria profil yang diharapakan, dalam hal ini diharapkan oleh konsumen. Hal ini berguna untuk memudahkan pengambilan keputusan yang terkait dengan masalah seleksi kartu grafis yang sesuai dengan kebutuhan konsumen, sehingga akan di dapat kartu grafis yang paling seimbang antara kemampuan dengan kebutuhan konsumen. Berdasarkan latar belakang dari masalah-masalah tersebut, maka dibutuhkan sebuah Sistem pendukung keputusan untuk membantu pihak manajemen toko komputer dalam menentukan kartu grafis yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan.

5 2. Landasan Teori Dalam skripsi sistem pendukung keputusan pemilihan kartu grafis ini penulis menggunakan metode GAP kompetensi atau dapat disebut juga dengan metode pencocokan profil (Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Kusrini, hal 51-67) dan menggunakan data-data pengujian hardware tabloid PC Mild rubrik test Kartu Grafis tahun Yang dimaksud dari pencocokan profil (profil matching) adalah sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variable prediktor yang ideal yang harus dimiliki oleh kandidat produk-produk kartu grafis yang akan dinilai. Dalam pencocokan profil, dilakukan identifikasi terhadap kelompok produk-produk kartu grafis yang baik maupun buruk. Produk-produk kartu grafis dalam kelompok tersebut diukur menggunakan beberapa kriteria penilaian. profil ideal dari sebuah produk kartu grafis rekomendasi terbaik bisa dibuat. Misalnya, produk kartu grafis yang ideal mungkin memiliki nilai 3Dmark dengan range nilai > (Baik) yang disesuaikan pada data observasi pembagian range tiap-tiap subkriteria. Kandidat produk kartu grafis yang akan direkomendasikan kepada konsumen adalah produk kartu grafis yang paling mendekati profil ideal dari sebuah produk kartu grafis yang baik. Dalam proses profile matching secara garis besar merupakan proses membandingkan antara nilai data aktual dari sebuah produk kartu grafis yang akan dinilai dengan nilai sebuah produk kartu grafis yang diharapkan atau nilai sebuah produk yang ideal, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut juga gap), semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya semakin besar yang berarti memiliki peluang lebih besar untuk direkomendasikan bagi konsumen. Berikut adalah beberapa tahapan dan perumusan perhitungan dengan metode GAP : 1. Menentukan aspek dan subaspek penilaian Dalam skripsi ini aspek dan subaspek diambil dari tabloid PC Mild, yaitu: a. Aspek Performa, dengan subaspek sebagai berikut: 1) 3Dmark06

6 2) Spliter Cell Chaos Theory Lighthouse 3) Quake4 Benchmark Ultra Quality 4) 3Dmark06 (With AA&AF) 5) Spliter Cell Chaos Theory Lighthouse (With AA&AF) 6) Quake4 Benchmark Ultra Quality (With AA&AF) b. Aspek Perlengkapan, dengan subaspek sebagai berikut: 1) Kapasitas memory 2) Tipe Memory 3) Accses Time 4) Memory Bus Width 5) Cooling System 6) Konektor 7) VIVO 8) Adapter dan Kabel 9) Software 10) Game c. Aspek Handling, dengan subaspek sebagai berikut: 1) Kebisingan saat keadaan idle 2) Kebisingan saat keadaan full-load menggunakan 3D Mark 06 3) Instalasi hardware 4) Instalasi software 5) Kualitas buku manual 6) Deskripsi pada chapter instalasi di buku manual 7) Pengaturan driver option d. Aspek service, dengan subaspek sebagai berikut: 1) Garansi 2) FasilitasWeb e. Aspek harga

7 2. Penghitungan Pemetaan GAP Kompetensi Yang dimaksud dengan Gap disini adalah beda antara profil aktual kartu grafis dengan profil kartu grafis yang diharapkan atau dapat ditunjukkan pada rumus di bawah ini: Gap Gap = Profil Profil Aktual Aktual kartu kartu grafis grafis - Profil Profil kartu kartu grafis grafis Yang Yang Diharapkan Diharapkan Sedangkan untuk pengumpulan gap-gap yang terjadi itu sendiri pada tiap aspeknya mempunyai perhitungan yang berbeda-beda. Untuk perhitungan lebih jelasnya dipaparkan didalam bab 3 skripsi. 3. Pembobotan Setelah diperoleh gap pada masing-masing kartu grafis, setiap profil kartu grafis diberi bobot nilai dengan patokan sesuai pada tabel nilai gap, pembahasan lengkap perhitungan pembobotan dipaparkan didalam bab 3 skripsi. 4. Perhitungan dan Pengelompokan Core dan Secondary Factor Setelah menentukan bobot nilai gap untuk ketiga aspek, yaitu aspek performa, perlengkapan, handling, service, dan harga, dengan cara yang sama pada setiap aspek dikelompokkan menjadi 2 kelompok, yaitu kelompok Core Factor dn Secondary Factor. Perhitungan core factor ditunjukkan menggunakan rumus NCF keterangan: NC( pf, pk, hn, sv, hg) IC NCF NC (pf,pk,hn,sv,hg) IC : Nilai rata-rata core factor : Jumlah total nilai core factor (performa, perlengkapan, handling, service,,harga) : Jumlah item core factor Sementara itu, perhitungan secondary factor bias ditunjukkan dengan rumus berikut: NSF NS( pf, pk, hn, sv, hg) IS

8 Keterangan: NSF NS (pf,pk,hn,sv,hg) IS : Nilai rata-rata secondary factor : Jumlah total nilai secondary factor (performa, perlengkapan, handling, service, harga ) : Jumlah item secondary factor Perhitungan dan Pengelompokan Core dan Secondary Factor secara lebih rinci dipaparkan didalam bab 3 skripsi. 4. Penghitungan nilai total Dari hasil perhitungan setiap aspek perhitungan-perhitungan sebelumnya, berikutnya dihitung nilai total berdasarkan prosentase dari core dan secondary yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap-tiap profil. Contoh penghitungan bias dilihat pada rumus dibawah ini: ( x)% NCF(pf,pk,hn,sv,hg) ( x)% NSF(pf,pk,hn,sv,hg) N(pf,pk,hn,sv,hg) keterangan: NCF (pf,pk,hn,sv,hg) NSF (pf,pk,hn,sv,hg) N (pf,pk,hn,sv,hg) (x)% : Nilai Rata-rata Core Factor (performa, perlengkapan, handling, service, harga). : Nilai Rata-rata Secondary Factor (performa, perlengkapan, handling, service, harga). : Nilai Total Dari Aspek (performa, perlengkapan, handling, service,harga). : Nilai Persen Yang Diinputkan. Penghitungan nilai total secara lebih rinci dipaparkan didalam bab 3 skripsi. 5. Perhitungan Penentuan Rangking Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking dari produk kartu grafis terbaik berdasarkan hasil dari proses penilaian yang akan direkomendasikan bagi konsumen. Perhitungan tersebut dapat ditunjukkan pada rumus di bawah ini: Ranking ( x)% Npf ( x)% Npk ( x)% Nhn ( x)% Nsv ( x)% Nhg

9 Keterangan: Npf : Nilai Performa. Nsv : Nilai Service. Npk : Nilai Perlengkapan. Nhg : Nilai harga. Nhn : Nilai Handling. (x)% : Nilai Persen Yang Diinputkan. Penghitungan Penentuan Rangking secara lebih rinci dipaparkan didalam bab 3 skripsi. Setelah tiap produk kartu grafis mendapatkan hasil akhir maka dapat ditentukan peringkat atau ranking dari tiap produk kartu grafis yang dinilai berdasarkan pada semakin besar nilai hasil akhir maka semakin besar pula rekomendasi produk tersebut bagi konsumen. 3. Analisis (Proses Penelitian) Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking dari produk kartu grafis terbaik berdasarkan hasil dari proses penilaian yang akan direkomendasikan bagi konsumen. Penentuan ranking mengacu pada hasil perhitungan tertentu. Perhitungan tersebut dapat ditunjukkan pada rumus di bawah ini: Keterangan: Ranking ( x)% Npf ( x)% Npk ( x)% Nhn ( x)% Nsv ( x)% Nhg Npf : Nilai Performa. Nsv : Nilai Service. Npk : Nilai Perlengkapan. Nhg : Nilai harga. (x)% : Nilai Persen Yang Diinputkan. Nhv : Nilai Handling. Sebagai contoh dari rumus untuk perhitungan ranking di atas maka hasil akhir dari kartu grafis dengan Id_vga 01 dengan nilai persentase sebagai berikut : Performa (pf) 35,00 Perlengkapan (pk) 20,00 Handling (hn) 5,00 Service (sv) 5,00 Harga (hg) 35,00 Total 100,00 Tabel 1 Persentase

10 Ranking (35% 74.97) (20% 93.67) (5% 94.58) (5% 83.8) (35% 100) Ranking Ranking NO Id_VGA Npf Npk Nhn Nsv Nhg Hasil Akhir Tabel 2 Nilai akhir kartu grafis dengan id_vga 01 Setelah tiap produk kartu grafis mendapatkan hasil akhir seperti contoh pada Tabel di atas, maka dapat ditentukan peringkat atau ranking dari tiap produk kartu grafis yang dinilai berdasarkan pada semakin besar nilai hasil akhir maka semakin besar pula rekomendasi produk tersebut bagi konsumen. 4. Hasil Penelitian dan Pembahasan Dari hasil penghitungan secara manual dengan 3 buah data produk kartu grafis yang dimuat pada PC MILD 18/2007 (3 september - 16 september 2007).Dengan menggunakan dasar teori yang telah dipaparkan pada pembahasan sebelumnya didapatkan hasil akhir sebagai berikut: a. GeForce 9600 GT id_vga (01) b. GeForce 8800 GT id_vga(02) c. Radeon HD 3850 id_vga(03) No. Id_vga Nilai Akhir 1. 01(GeForce 9600 GT) 88, ( Radeon HD 3850) 86, ( GeForce 8800 GT) 86,65 Tabel 3 Perbandingan nilai kartu grafis

11 Gambar 1 Tampilan Form pemilihan kartu grafis Gambar 2 Tampilan Form hasil akhir

12 6. Kesimpulan Dari hasil Sistem pendukung keputusan untuk membantu pihak manajemen toko komputer dalam menentukan kartu grafis yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan dapat diambil kesimpulan: 1. Sistem ini telah berhasil dibuat dan dapat digunakan sebagai alat untuk melakukan penilaian terhadap suatu produk kartu grafis, yang kemudian dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan pengambilan keputusan kepada konsumen atau pelanggan toko. 2. Untuk membuat sistem pendukung keputusan pemilihan kartu grafis, dibutuhkan data-data: internal yaitu: input data kartu grafis, input data subkriteria dan input data kriteria, privat yaitu: penentuan item-item core dan secondary factor, penentuan nilai persen dan juga penentuan nilai GAP. 3. Keunggulan sistem ini adalah mampu memberikan fleksibilitas bagi manajer untuk menentukan data-data privat, yang berupa penentuan nilai core dan secondary factor, penentuan nilai persen dan juga penentuan nilai GAP.

13 DAFTAR PUSTAKA Ir. Harianto Kristanto, 2004, Konsep & Perancangan Database, Andi Offset, Yogyakarta. Kusrini, S.Kom, 2006, Sistem Pakar Teori & Aplikasi, Andi Offset,Yogyakarta. Tejoyuwono Notohadiprawiro,2006,Sistem infomasi pengertian dan kepentingannya, [pdf], ( diakses tanggal 17 Maret 2009),Pengertian Sistem & Analisis Sistem, (pdf), ( s+sistem.pdf, diakses tanggal 17 Maret 2009), Visual Basic 6.0, [Online],( ublic_downloads/modul_alih_profesi_un, diakses tanggal 13 April 2010), Modul database accses ( ODUL-DatabaseAccess-Bab1.doc, diakses tanggal 13 April 2010), Tahapan normalilasi, ( diakses tanggal 13 April 2010), Video card [online],( diakses tanggal 13 April 2010), SLI / Crossfire [online], ( diakses tanggal 13 April 2010), Istilah istilah umum pada vga, [online], ( diakses pada tanggal 13 April 2010)

14 [online],( diakses pada tanggal 13 April 2010) [online],( diakses tanggal 13 April 2010) PC Mild edisi 18/2007 (3 september -16 september 2007) [online],( diakses pada tanggal 13 April 2010)