SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN MEREK DAN TIPE SEPEDA MOTOR BERBASIS WEB DENGAN METODE TOPSIS

Transkripsi

1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN MEREK DAN TIPE SEPEDA MOTOR BERBASIS WEB DENGAN METODE TOPSIS Lnda Purnama Sar ( ) Mahasswa Program Stud Teknk Informatka, STMIK Buddarma Medan Jl. Ssmangaraja No.338 Smpang Lmun Medan // Emal : purnama.lnda@gmal.com ABSTRAK Sepeda motor merupakan salah satu alat transportas yang d gemar masyarakat karena memlk ukuran yang kecl, cepat dan harga yang tdak terlalu mahal d bandngkan alat transportas lanya. Sekarang banyak macam varan sepeda motor lengkap dengan keunggulan dan kelebhannya. Hal n tentunya akan mempersult konsumen dalam menentukan plhan yang tepat, sesua dengan krtera yang dngnkan. Masalah n tergolong kedalam masalah yang bersfat multobjectve (banyak tujuan yang ngn dcapa) dan multkrtera (ada banyak krtera yang menentukan dalam mencapa keputusan tersebut). Dengan banyaknya produks sepeda motor semakn banyak pula merek dan tpe sepeda motor yang dproduks. Semua merek dan tpe memlk kelebhan dan kelemahan nya masngmasng. Untuk menentukan mana yang terbak dan cocok untuk pembel tu tdak mudah. Oleh karena tu perlu dbuat sebuah sstem pendukung keputusan yang membantu para pembel untuk menentukan merek dan tpe sepeda yang cocok dengan pembel. Untuk memudahkan pembel dalam memlh sepeda motor yang sesua dengan kengnannya maka drancang sebuah sstem pendukung keputusan untuk menentukan sepeda motor yang sesua. Dmana sstem pendukung keputusan yang drancang berbass web sehngga mudah d akses dmanapun dan kapanpun dengan meda nternet. Dan sstem n dbangun dengan perhtungan yang akurat dengan menggunakan metode TOPSIS sehngga akuras perhtungan lebh terjamn. Dengan adanya sstem n pelanggan/pembel tdak kesultan untuk memlh sepeda motor yang sesua dengan kebutuhan dan keuangannya sehngga akan tercpta proses jual bel yang nyaman dan cepat. Kata Kunc : Sstem Pendukung Keputusan, TOPSIS, Sepeda Motor, Web. 1. Pendahuluan Sepeda motor merupakan salah satu alat transportas yang d gemar masyarakat karena memlk ukuran yang kecl, cepat dan harga yang tdak terlalu mahal d bandngkan alat transportas lanya. Sekarang banyak macam varan sepeda motor lengkap dengan keunggulan dan kelebhannya. Hal n tentunya akan mempersult konsumen dalam menentukan plhan yang tepat, sesua dengan krtera yang dngnkan. Masalah n tergolong kedalam masalah yang bersfat multobjectve (banyak tujuan yang ngn dcapa) dan multkrtera (ada banyak krtera yang menentukan dalam mencapa keputusan tersebut). Dengan banyaknya produks sepeda motor semakn banyak pula merek dan tpe sepeda motor yang dproduks. Semua merek dan tpe memlk kelebhan dan kelemahan nya masngmasng. Untuk menentukan mana yang terbak dan cocok untuk pembel tu tdak mudah. Oleh karena tu perlu dbuat sebuah sstem pendukung keputusan yang membantu para pembel untuk menentukan merek dan tpe sepeda yang cocok dengan pembel. Untuk menentukan maka dperlukan pengamblan keputusan yang tepat. Pengamblan keputusan adalah suatu proses memlh dantara berbaga alternatf, pengamblan keputusan manajeral snonm dengan proses keseluruhan dar manajemen. Sstem pendukung keputusan ( Decson Support System/DSS) adalah sstem pendukung keputusan bag para pengambl keputusan manajemen yang menangan masalahmasalah tdak terstruktur dan bertujuan mendukung penlaan manajer bukan mencoba menggantkannya. Sstem pendukung keputusan tdak dtekankan untuk membuat keputusan dengan sekumpulan kemampuan untuk mengolah nformas atau data yang dperlukan dalam proses pengamblan keputusan tetap sstem hanya berfungs sebaga alat bantu manajemen. Sstem tdak dmaksudkan untuk menggantkan fungs pengambl keputusan dalam membuat keputusan, tetap sstem. Untuk merancang sebuah sstem pendukung atau pengamblan keputusan terdapat beberapa metode penyelesaan sepert Smple Addtve Wegthng, Fuzzy, AHP dan TOPSIS. Ddalam skrps n penuls menggunakan metode TOPSIS sebaga metode pengamblan keputusan. TOPSIS ddasarkan pada konsep dmana alternatf terplh yang terbak tdak hanya memlk jarak terpendek dar solus deal postf, namun juga 78

2 memlk jarak terpanjang dar solus deal negatf. Konsep n banyak dgunakan pada beberapa model MADM untuk menyelesakan masalah keputusan secara prakts. Hal n dsebabkan konsepnya sederhana dan mudah dpaham, komputasnya efsen, dan memlk kemampuan untuk mengukur knerja relatf dar alternatfalternatf keputusan dalam bentuk matemats yang sederhana. Dan untuk merancang agar sstem n lebh mudah d akses maka akan drancang sebuah sstem pendukung keputusan yang berbass web. 2. Landasan Teor 2.1 Fuzzy Multple Attrbute Decson Makng ( FMADM) Fuzzy Multple Attrbute Decson Makng (FMADM) adalah suatu metode yang dgunakan untuk mencar alternatf optmal dar sejumlah alternatf dengan krtera tertentu. Int dar FMADM adalah menentukan nla bobot untuk setap atrbut, kemudan dlanjutkan dengan proses perankngan yang akan menyeleks alternatf yang sudah dberkan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencar nla bobot atrbut, yatu pendekatan subyektf, pendekatan obyektf dan pendekatan ntegras antara subyektf & obyektf. Masngmasng kelemahan. Pada pendekatan subyektf, nla bobot dtentukan berdasarkan subyektftas dar para pengambl keputusan, sehngga beberapa faktor dalam proses perankngan alternatf bsa dtentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektf, nla bobot dhtung secara matemats sehngga mengabakan subyektftas dar pengambl keputusan. ( Kusumadew, (2007:35)). Ada beberapa metode yang dapat dgunakan untuk mnyelesakan masalah FMADM antara lan: 1. Smple Addtve Weghtng Method (SAW). 2. Weghted Product (WP). 3. ELECTRE. 4. Technque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton (TOPSIS). 5. Analytc Herarchy Process (AHP) Algortma FMADM Algortma penyelesaan FMADM adalah: 1. Memberkan nla setap alternatf (A) pada setap krtera (Cj) yang sudah tentukan, dmana nla tersebut d peroleh berdasarkan nla crsp; =1,2, m dan j=1,2, n Memberkan nla bobot (W) yang juga ddapatkan berdasarkan nla crsp. 3. Melakukan normalsas matrks dengan cara menghtung nla ratng knerja ternormalsas (r j ) dar alternatf A pada atrbut C j berdasarkan persamaan yang dsesuakan dengan jens atrbut (atrbut keuntungan/beneft = MAKSIMUM atau atrbut baya/cost=minimum). Apabla berupa artbut keuntungan maka nla crsp (X j ) dar setap kolom atrbut dbag dengan nla crsp MAX (MAX X j ) dar tap kolom, sedangkan untuk atrbut baya, nla crsp MIN (MIN X j ) dar tap kolom atrbut dbag dengan nla crsp (Xj) setap kolom. 4. Melakukan proses perankngan dengan cara mengalkan matrks ternormalsas (R) dengan nla bobot (W). 5. Menentukan nla preferens untuk setap alternatf (V ) dengan cara menjumlahkan hasl kal antara matrks ternormalsas (R) dengan nla bobot (W). Nla V yang lebh besar mengndkaskan bahwa alternatf A lebh terplh. ( Kusumadew, (2007:37)). 2.2 Metode TOPSIS TOPSIS ddasarkan pada konsep dmana alternatf terplh yang terbak tdak hanya memlk jarak terpendek dar solus deal postf, namun juga memlk jarak terpanjang dar solus deal negatf (Kusumadew, 2006:87). Konsep n banyak dgunakan pada beberapa model MADM untuk menyelesakan masalah keputusan secara prakts. Hal n dsebabkan konsepnya sederhana dan mudah dpaham, komputasnya efsen, dan memlk kemampuan untuk mengukur knerja relatf dar alternatfalternatf keputusan dalam bentuk matemats yang sederhana. Secara umum, prosedur TOPSIS mengkut langkahlangkah sebaga berkut: 1. Membuat matrks keputusan yang ternormalsas; 2. Membuat matrks keputusan yang ternormalsas terbobot; 3. Menentukan matrks solus deal postf dan matrks solus deal negatf; 4. Menentukan jarak antara nla setap alternatf dengan matrks solus deal postf dan matrks solus deal negatf; 5. Menentukan nla preferens untuk setap alternatf. TOPSIS membutuhkan ratng kerja setap alternatf A pada setap krtera C j yang ternormalsas. (Persamaan 3.1) r j = x m 1 j x 2 j dengan =1,2,...,m; dan j=1,2,...,n r j = matrks ternormalsas [][j] x j = matrks keputusan [][j] Solus deal postf A dan solus deal negatf A dapat dtentukan berdasarkan ratng bobot ternormalsas (y j ) sebaga : y j = w.rj ; dengan =1,2,...,m; dan j=1,2,...,n ; 79

3 A = (y 1, y 2,..., y n ); A = (y 1, y 2,..., y n ); y j = matrks ternormalsas terbobot [][j] w = vektor bobot[] dar proses AHP y j = max y j, jka j adalah atrbut keuntungan mn y j, jka j adalah atrbut baya y j = mn y j, jka j adalah atrbut keuntungan max y j, jka j adalah atrbut baya j = 1,2,...,n Jarak antara alternatf A dengan solus deal postf : (lhat persamaan 3.2) n D = 2 ( y y j ) 1 D = jarak alternatf A dengan solus deal postf y = solus deal postf[] y j = matrks normalsas terbobot[][j] Jarak antara alternatf A dengan solus deal negatf D = n j1 2 ( y y j ) ; =1,2,...,m...persamaan D = jarak alternatf A dengan solus deal negatf y = solus deal postf[] y j = matrks normalsas terbobot[][j] Nla preferens untuk setap alternatf (V ) dapat dlhat pada persamaan 3.4 V = D D D ; =1,2,...,m V = kedekatan tap alternatf terhadap solus deal D = jarak alternatf A dengan solus deal postf D = jarak alternatf A dengan solus deal negatf Nla V yang lebh besar menunjukkan bahwa alternatf A lebh dplh. 3. Desgn Dan Table 1. Tabel Admnstrator Tabel 1 n bers nformas tentang Id_admnstrator, Nama dan juga Password yang dmasukan dar database. Tabel 1. Admnstrator Username Varchar 7 PK, No_d Nama Varchar 30 Nama_Admn Emal Varchar 30 Nama_Emal Password MD5 Password 2. Tabel Tabel 4.11 n berfungs menympan data n sepert Nama. TTL, Alamat, Status Sepeda motor, Pekerjaan, Gaj Bersh, dan No HP. Tabel 2 : Tabel Id_ Varchar 7 Id. Nama Varchar 30 Nama Tempat Varchar 30 Tempat Lahr Tangal Lahr Date Tanggal Lahr Alamat Varchar 50 Alamat Pekerjaan Varchar 30 Pekerjaan Gaj Bersh Integer Gaj pembel No HP Varchar 15 No_HP 3. Tabel Krtera Tabel 4.12 n berfungs untuk mengympan data krtera sstem pendukung keputusan menentukan merek dan tpe sepeda motor spert no/d krtera, nama krtera dan bobot krtera. Tabel 3 : Tabel Krtera Id_Krtera Varchar 7 PK, No_d Nama Varchar 30 Nama Krtera Bobot Integer Bobot 4. Tabel Sepeda Motor Tabek 4.13 n berfungs untuk menympan data sepeda motor sstem pendukung keputusan sepert merek, harga, jens, Bahan Bakar, dan DP. Tabel 4 : Sepeda Motor Nama Varchar 7 Nama Pembl Harga Integer 30 Harga Model Varchar 15 Model Tpe Tpe Bahan Varchar 30 Bahan Bakar Bakar DP Integer 30 DP 5. Tabel SPK Merek Dan Tpe Tabel 4.14 n bers faslats untuk menympan proses sstem pendukung keputusan pemlhan merek dan tpe sepeda motor sepert, Nama 80

4 , Merek, Tpe, Harga, Jens, Bahan Bakar dan Uang Muka (DP). Tabel 5 : SPK Merek Dan Tpe Nama Varchar 30 Nama Merek Varchar 7 Merek Sepeda Motor Tpe Varchar 30 Tpe Harga Integer Harga Jens Varchar 15 Mesn Bahan Varchar 30 Kelebhan Bakar DP Integer Stok 4. Implementas 4.1 Tamplan Menu Utama Menu utama adalah halaman pertama saat kta memasuk sstem pendukung keputusan menentukan merek dan tpe sepeda motor yang memlk banyak menu yang berfungs sebaga pelengkap sstem n. Perhatkan gambar d bawah. Gamabr 2 : Tamplan Laporan Data 4.3 Tamplan Laporan Data Krtera Laporan data krtera merupakan hasl semua krtera yang menjad acuan transaks penentuan merek dan tpe sepeda motor sehngga data tersebut tersmpan d database sebaga bahan pengumpulan data oleh admn. Untuk lebh jelas mengena tamplan laporan data krtera sstem pendukung keputusan penentuan merek dan tpe sepeda motor perhatkan gambar d bawah n. Gambar 1 : Tamplan Menu Utama 4.2 Tamplan Laporan Data Laporan data pembel merupakan hasl semua data pembel yang telah melakukan transaks penentuan merek dan tpe sepeda motor sehngga data tersebut tersmpan d database sebaga bahan pengumpulan data oleh admn. Untuk lebh jelas mengena tamplan laporan sstem pendukung keputusan penentuan merek dan tpe sepeda motor perhatkan gambar d bawah n. Gambar 3 : Tamplan Laporan Data Krtera 4.4 Tamplan Laporan Data Sepeda Motor Laporan data sepeda motor merupakan hasl sstem pendukung keputusan yang menjad bahan hasl penentuan merek dan tpe sepeda motor sehngga data tersebut tersmpan d database sebaga bahan pengumpulan data oleh admn. Untuk lebh jelas mengena tamplan laporan data sepeda motor sstem pendukung keputusan penentuan merek dan tpe sepeda motor perhatkan gambar 5.4 d bawah n. Gambar 4 : Laporan Data Sepeda Motor 81

5 4.5 Tamplan Halaman Hasl SPK Agar lebh mengetahu seberapa besar hasl penggunaan sstem n maka dperlukan beberapa hasl laporan dar sstem n. Untuk melhat contoh hasl perhtungan SPK maka dapat dlhat pada gambar 5.5 d bawah n. Gambar 7 : Tamplan Form Barang Cash Gambar 5 : Tamplan Hasl SPK 4.6 Tamplan Form Petunjuk D dalam sebuah sstem terdapat suatu petunjuk penggunaan agar memudahkan para user untuk menggunakan sstem dengan cepat dan tepat. Begtu pula sstem pendukung keputusan n memlk petunjuk penggunaan sepert terlhat pada gambar d bawah n. 4.8 Tamplan Form Input Data Untuk menentukan proses pemlhan keputusan maka dperlukan beberapa data tentang pengguna atau pembel, oleh karena tu maka d sedakan form nput data pembel sebaga meda tempat mengnput data pembel. Untuk lebh jelas perhatkan gambar d bawah n. Gambar 8 : Form Input Data 4.9 Tamplan Form Input Data Krtera Untuk menentukan proses pemlhan keputusan maka dperlukan beberapa data krtera yang menjad acuan pendukung keputusan, oleh karena tu maka d sedakan form nput data krtera sebaga meda tempat mengnput data krtera. Untuk lebh jelas perhatkan gambar d bawah n. Gambar 6 : Tamplan Form Petunjuk 4.7 Tamplan Form Barang Cash Pada form n terdapat beberapa harga sepeda motor secara cash sehngga pembel juga memperoleh nformas untu pembelan dengan harga cash. Untuk lebh jelas perhatkan gambar d bawah n. Gambar 9 : Form Input Data Krtera 4.10 Tamplan Form Input Data Sepeda Motor Untuk menentukan proses pemlhan keputusan maka dperlukan beberapa data sepeda motor yang menjad acuan pendukung keputusan, oleh karena tu maka d sedakan form nput data krtera sebaga 82

6 meda tempat mengnput data krtera. Untuk lebh jelas perhatkan gambar d bawah n. Gambar 12 : Form Input Tambah SPK Gambar 10 : Form Input Data Sepeda Motor 4.9 Tamplan Form Input SPK Merek dan Tpe Sepeda Motor Untuk menentukan proses pemlhan keputusan maka dperlukan suatu form nput semua data pendukung keputusan, oleh karena tu maka d sedakan form nput SPK menentukan merek dan tpe sepeda motor sehngga dapat dperoleh hasl yang sesua. Untuk lebh jelas perhatkan gambar d bawah n. Gambar 11 : Form Input SPK Untuk menambah data pemlhan yang baru maka dbuat form untuk melakukan SPK selanjutnya. Untuk lebh jelas perhatkan gamabr d bawah n. Daftar Pustaka [1]. Ad Nugroho, Perancangan Sstem 2010, chap.1 [2]. Ahmad Muthohrn dan Vrgawan Lstanto, Pemrogaman Web dengan PHP dan Mysql, PT. Prestas Pustakarya, Jakarta, [3]. Tanggal 07 Januar 2013 [4]. Tanggal 05 Jul [5]. tanggal 8 Me [6]. brand produkbarangdanjasamanajemenpemasaran, Tanggal 08 Me 2013). [7]. Jogyanto H.M, Analsa Dan Perancangan Sstem, [8]. Jurnal, Jamla dan S. Hartat, Sstem Pendukung Keputusan Pemlhan Subkontrak Menggunakan Metode Entropy Dan TOPSIS, [9]. Jurnal, Julanto Lemantara, Rancang Bangun Sstem Pengolahan Admnstras Berbass Web Pada Kemahasswan STIKOM Surabaya, [10]. Jurnal, Julyant1, Mohammad Isa Irawan2, dan Imam Mukhlash2, Pemlhan Guru Berprestas Menggunakan Metode Ahp Dan Topss, Jurusan Matematka FMIPA ITS Surabaya, [11]. Jurnal, Ocktava Dw Ratnasar, Sstem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Berprestas Dengan Metode Topss, [12]. Kusumadew, [13]. MADCOMS, Macromeda Dreamweaver 8 Dengan PHP,