SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUBKONTRAK PRODUKSI SARUNG TANGAN MENGGUNAKAN METODE ENTROPY DAN TOPSIS

dokumen-dokumen yang mirip
FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

ANALISIS PENGGABUNGAN METODE SAW DAN METODE TOPSIS UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN DOSEN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:

PEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK DENGAN METODE ELECTRE DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB (STUDI KASUS : PT. Asaputex Jaya, Tegal)

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

BAB 2. Tinjauan Teoritis

KOMPUTASI METODE SAW DAN TOPSIS MENGGUNAKAN GUI MATLAB UNTUK PEMILIHAN JENIS OBJEK WISATA TERBAIK (Studi Kasus : Pesona Wisata Jawa Tengah)

PERANCANGAN SISTEM PENILAIAN DAN SELEKSI SUPPLIER MENGGUNAKAN MULTI KRITERIA

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OPERATOR TELEKOMUNIKASI DENGAN METODE AHP DAN TOPSIS. 2)

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

Pembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari

Pemilihan Pemasok Terbaik dengan Metode. (Studi Kasus : CV. Becik Joyo)

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI DIPLOMA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

Pembobotan dan Optimasi Untuk Pemilihan Distributor PT Maan Ghodaqo Shiddiq Lestari

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Internet Service Provider Dengan Metode TOPSIS

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

Penerapan Metode TOPSIS untuk Penentuan Variabel Setting Pada Optimisasi Multirespon Taguchi

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKALAH SEMINAR TERBAIK

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Desa Penerima Program Desa Siaga pada Dinas Kesehatan Kota Banjar

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB 2 LANDASAN TEORI

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Pembayaran pertama yang dilakukan pada setiap akhir tahun selama n tahun

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

Bab II Teori Pendukung

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

BAB III METODE PENELITIAN

PRINSIP INKLUSI- EKSKLUSI INCLUSION- EXCLUSION PRINCIPLE

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

Voltage Controlled Oscillator

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

Preferensi untuk alternatif A i diberikan

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

UJIAN TUGAS AKHIR LOGO. Kamis, 28 Januari Oleh : Heny Nurhidayanti. Dosen Pembimbing : INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

PRAKTIKUM 20 Interpolasi Polinomial dan Lagrange

Penyelesaian Persamaan Differensial dengan Menggunakan Polinomial Lagrange Seri I (1 Dimensi) Syawaluddin H 1)

BAB III ISI. x 2. 2πσ

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.

Jurnal Sketsa Bisnis Vol. 2 No. 1 Agustus 2015 Page 18

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

TAKSIRAN YANG LEBIH EFISIEN UNTUK PARAMETER PADA DISTRUSI WEIBULL. Erma Kusuma Wati 1), Sigit Sugiarto 2), Bustami 2)

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN BUAH RAMBUTAN DENGAN KUALITAS TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Penyelesaian Sistem Persamaan Linier Kompleks Dengan Invers Matriks Menggunakan Metode Faddev (Contoh Kasus: SPL Kompleks dan Hermit)

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup:

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB II LANDASAN TEORI

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

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

APLIKASI FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM SELEKSI KARYAWAN

PEMECAHAN MASALAH OPTIMASI BERSIFAT PROBABILISTIK MENGGUNAKAN CHANGE- CONSTRAINED PROGRAMMING

Transkripsi:

Semar Nasoal Iformatka 01 (semasif 01) ISSN: 1979-38 UPN Vetera Yogyakarta, 30 Ju 01 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUBKONTRAK PRODUKSI SARUNG TANGAN MENGGUNAKAN METODE ENTROPY DAN TOPSIS Jamla Akaem Tekolog Kult Yogyakarta Jl. Rg Roa Selata Paggugharo Sewo Batul 5581 Yogyakarta Telp (074)-38377 e-mal: mla@atk.ac. Abstrak Paa proses prouks perusahaa maufaktur, subkotrak merupaka salah satu baga yag kut berpera megatas permasalaha prouks. PT. A Satra Aba (ASA) yag berlokas Yogyakarta aalah perusahaa yag memprouks sarug taga golf a seluruh hasl prouks ekspor ke luar eger. Utuk memeuh target prouks, PT. ASA bekerasama ega beberapa subkotrak. Peelta bertuua utuk membatu perusahaa alam memlh subkotrak terbak. Selama, yag mea krtera pemlha subkotrak aalah kualtas hasl prouks sampel sarug taga. Hasl observas, wawacara a skus ega phak perusahaa, usulka utuk mempertmbagka krtera la alam pelaa subkotrak, sehgga krtera pemlha subkotrak mea 4 yag terr ar kualtas, ketepata waktu, servce a harga. Seagka metoe peetua bobot krtera, berka ega 3 cara yatu (1) bobot awal yag berka perusahaa, () bobot etropy, a (3) meggabugka bobot awal ega bobot etropy yag meghaslka bobot etropy akhr. Data yag guaka aalah hasl seleks prouks sampel sarug taga yag haslka subkotrak berasarka style sarug taga yag pesa oleh buyer. Peragkga subkotrak megguaka Mult Atrbute Decso Makg (MADM), salah satu metoeya aalah TOPSIS (Techque for Orer Preferece by Smlarty to Ieal Soluto). Hasl peelta, terbetukya sstem peukug keputusa pemlha subkotrak yag apat meghaslka subkotrak terbak, seagka krtera a bobot apat sesuaka ega kepetga perusahaa. Hasl pegua ega megguaka ketga cara peetapa bobot krtera mempegaruh la akhr a hasl peragkga. Bobot etropy akhr apat aka plha moel utuk meetuka bobot krtera pemlha karea sela meghaslka bobot krtera berasarka karakterstk ata sekalgus apat megakomoas preferes subyektf ar pegambl keputusa. Kata Kuc : SPK, Decso Support System, Etropy, TOPSIS, Subkotrak 1. PENDAHULUAN Keberaaa subkotrak paa proses prouks perusahaa maufaktur, mea salah satu baga yag kut berpera utuk megatas permasalaha prouks. Selama PT. ASA belum mempuya proseur pemlha subkotrak yag staar. Pemlha subkotrak haya berasar paa kualtas sampel sarug taga yag haslka oleh subkotrak. Ketepata waktu pegrma, servce atau pelayaa terutama ka tera masalah paa saat maupu setelah proses prouks a pelaa hasl pegeceka kos lapaga (survey ke lokas subkotrak) tak htug secara past, melaka haya berasarka perkraa. Akbatya sergkal kemampua ar subkotrak tak sepert yag harapka oleh perusahaa. Keputusa memlh subkotrak yag sesua a meghaslka prouk yag berkualtas buka pekeraa yag muah. Kesalaha alam pemlha subkotrak apat meyebabka kualtas prouk meuru, awal pegrma tergaggu, baya prouks semak megkat a hal yag terpetg hlagya kepercayaa pelagga (customer). Paa proses pemlha subkotrak, krtera pelaa apat tetuka oleh phak perusahaa, termasuk memberka bobot paa krtera tersebut. Sela megguaka bobot krtera berasarka preferes subyektf ar pegambl keputusa (bobot awal), bobot krtera apat uga berka melalu berbaga metoe peetapa bobot krtera, salah satuya aalah metoe etropy. Metoe etropy apat meghtug bobot berasarka karakterstk ata paa krtera, semak tgg varas atar ata paa krtera maka bobot krtera tersebut mak tgg atau semak petg. Pegguaa metoe etropy sagat fleksbel, ka bobot yag haslka ar metoe etropy belum apat guaka sebaga bobot krtera utuk pegambla keputusa maka subyektftas ar pegambl keputusa apat berka bersama-sama ega bobot etropy a aka meghaslka bobot krtera yag sebearya. Seagka metoe utuk meapatka subkotrak terbak megguaka Mult Atrbute Decso Makg (MADM), salah satu metoeya aalah TOPSIS (Techque for Orer Preferce by Smlarty to Ieal Soluto). Metoe TOPSIS apat meghaslka alteratf terbak yag tak haya memlk arak terpeek ar la solus eal postf tetap uga memlk arak terpaag ar la solus eal egatf. C-6

Semar Nasoal Iformatka 01 (semasif 01) ISSN: 1979-38 UPN Vetera Yogyakarta, 30 Ju 01 Aaya perkembaga tekolog saat, maka apat buat suatu sstem peukug keputusa utuk membatu perusahaa alam meetapka subkotrak terbak megguaka metoe etropy a TOPSIS. TINJAUAN PUSTAKA Sstem peukug keputusa (Decso Support System/DSS) aalah sstem peukug keputusa bag para pegambl keputusa maaeme yag meaga masalah-masalah tak terstruktur a bertuua meukug pelaa maaer buka mecoba meggatkaya, sstem tak maksuka utuk meggatka fugs pegambl keputusa alam membuat keputusa, tetap sstem racag utuk membatu pegambl keputusa alam melaksaaka tugasya (Turba a Aroso,001). Bobot kepetga yag berka paa setap krtera apat megguaka 3 peekata yatu, peekata subyektf aalah bobot kepetga paa setap krtera serahka sepeuhya paa pegambl keputusa, seagka peekata obyektf aalah bobot kepetga paa setap krtera serahka sepeuhya kepaa sstem. Peekata yag ketga aalah peekata subyektf-obyektf yatu bobot kepetga paa setap krtera htug berasarka hasl bobot ar peekata subyektf a peekata obyektf (Kusumaew, et al. 006). Peelta yag suah perah lakuka terkat ega masalah pegambla keputusa a metoe yag guaka ataraya aalah metoe Aalytcal Herarchy Process (AHP) utuk meghtug bobot ar masg-masg krtera a kator kera suppler (Mauzoh a Zab, 007). Evaluas krtera pusat strbus (stuas klm, umlah permtaa, kemugka pegembaga, baya vestas, kualtas performace laboratorum a keterseaa trasportas) utuk meapatka alteratf terbak megguaka Fuzzy Mult Crtera Decso Makg (Wag a Kao, 007). Pemlha suppler utuk ustr makaa ega megguaka metoe etropy a metoe promethee (Tryat a Gas,008)..1 Metoe Etropy Metoe etropy apat guaka utuk meetuka suatu bobot, paa krtera ega varas la tertgg aka meapatka bobot tertgg (Tryat a Gas,008). Lagkah-lagkah yag guaka aalah sebaga berkut:.1.1 Membuat matrk ratg kera Matrk ratg kera aalah la alteratf paa setap krtera maa setap krtera tak salg bergatug satu ega yag laya. Matrks keputusa setap alteratf terhaap setap krtera (X), berka sebaga: (1) maa: =1,,.. ; =1,,..m merupaka ratg kera subkotrak ke- (=1,..,m) terhaap krtera ke- (=1,,..,)..1. Normalsas tabel ata krtera Normalsas lakuka ega terlebh ahulu meetuka la palg tgg (maksmum) ar masg-masg subkotrak paa setap krtera. Normalsas ata la masg-masg subkotrak (=1,,..,m) terhaap krtera (=1,,..,) berka paa persamaa. () maa: maks maks = la subkotrak () terhaap krtera () yag belum ormalsas = la subkotrak () terhaap krtera () yag belum ormalsas yag mempuya la palg tgg = la subkotrak () terhaap krtera () yag telah ormalsas selautya la masg-masg ata yag telah ormalsas (persamaa ) umlahka. D 1 ; maa =1,,, D aalah umlah la ata yag telah ormalsas paa masg-masg krtera..1.3 Perhtuga Etropy Perhtuga etropy utuk setap krtera ke- ega terlebh ahulu meghtug la e ma a K. Utuk mecar la e ma a K berka paa persamaa 4 a 5. C-63 (3)

Semar Nasoal Iformatka 01 (semasif 01) ISSN: 1979-38 UPN Vetera Yogyakarta, 30 Ju 01 e ma = l m; m aalah umlah subkotrak (4) 1 (5) K e ma Perhtuga etropy utuk setap krtera ke- tuukka paa persamaa 6. e( ) K l (6) D D maa : e( ) = la etropy paa paa masg-masg krtera (=1,, ). D 1 = la ata yag telah ormalsas. = umlah la ata yag telah ormalsas paa masg-masg krtera. setelah meapatka e( ) paa persamaa 6, selautya meghtug total etropy (E) utuk masg-masg krtera sepert tuukka paa persamaa 7. E 1 e( ).1.4 Perhtuga bobot etropy Setelah total etropy suah haslka ega meruuk paa persamaa 7, selautya meghtug bobot paa setap krtera ega megguaka persamaa 8 a 9. 1 λ 1 e( ) E 1 λ 1 (7) ; maa =1,,, (8).1.5 Perhtuga bobot etropy akhr Jka sebelumya telah aa bobot awal krtera atau bobot yag telah tetuka sebelumya maka hasl bobot etropy akhr utuk tap krtera apat htug ega persamaa 10. Bobot etropy akhr apat guaka ka hasl ar bobot etropy tak sesua ega kega ar pegambl keputusa. λ * w λ ; maa =1,,, (10) λ * w 1 maa: λ = bobot etropy akhr; = umlah krtera ; w = bobot awal. Metoe TOPSIS (Techque for Orer Preferece by Smlarty to Ieal Soluto) Metoe TOPSIS aalah salah satu metoe yag apat membatu proses pegambla keputusa yag optmal utuk meyelesaka masalah keputusa secara prakts. Hal sebabka kosepya seerhaa a muah paham, komputasya efse a memlk kemampua utuk megukur kera relatf ar alteratfalteratf keputusa alam betuk matemats yag seerhaa (Kusumaew, et al.006). Lagkah-lagkah peyelesaaya aalah sebaga berkut:..1 Meetuka matrk ratg kera Matrk ratg kera aalah la alteratf A (=1,..,m) paa setap krtera C (=1,,..,) maa setap krtera tak salg bergatug satu ega yag laya. Matrks keputusa setap alteratf terhaap setap krtera (X) terbetuk ega meruuk paa persamaa 1... Meetuka matrk terormalsas Metoe TOPSIS membutuhka ratg kera setap subkotrak paa setap krtera yag terormalsas. Utuk membetuk matrk terormalsas, guaka matrk ratg kera (X) yag terbetuk ar persamaa 1, seagka matrk terormalsas terbetuk paa persamaa 11 yatu: (9) C-64

Semar Nasoal Iformatka 01 (semasif 01) ISSN: 1979-38 UPN Vetera Yogyakarta, 30 Ju 01 r m 1 ; ;maa =1,,...,m; a =1,,.., (11) ega m aalah eks utuk subkotrak a aalah eks utuk krtera. Berasarka persamaa 11 aka terbetuk matrk terormalsas (R) yatu. (1)..3 Meghtug matrk terormalsas terbobot Nla bobot (W) yag meuukka tgkat kepetga relatf setap krtera harus berka utuk meghtug matrk ormalsas terbobot. W={w 1, w,,w } (13) Selautya lakuka perkala atara bobot paa masg-masg krtera ega merupaka ratg bobot terormalsas (y ) maa =1,,..,m (subkotrak) a =1,,.., (krtera). y = w.r (14) Berasarka persamaa 14, maka aka terbetuk matrk keputusa terormalsas terbobot Y. (15)..4 Meghtug matrks solus eal postf a matrk solus eal egatf Nla solus eal postp (A + ) a la solus eal egatf (A - ) berasarka matrk keputusa Y. y y ma{y } m{y } m{y} ma{y } ega =1,,..m aalah eks utuk subkotrak a =1,,.., aalah eks utuk krtera. Berasarka persamaa 16 a 17, selautka car la solus eal postp (A + ) a la solus eal egatf (A - ) ega megguaka persamaa 18 a 19. Meghtug A + a A - harus perhatka syarat apakah krtera bersfat keutuga (beeft) atau krtera bersfat baya (cost). ega =1,,.. ( aalah eks krtera) A (y, y,..., y ); (18) 1 A (y, y,..., y ); (19) 1..5 Meghtug arak atara la setap alteratf ega solus eal postf (D + ) a arak atara la setap alteratf ega solus eal egatf (D - ) Meghtug arak atara subkotrak ega solus eal postf (D + ). D 1 (y y Meghtug arak atara subkotrak ega solus eal egatf (D - ). ; maa aalah krtera keutuga (beeft) ; maa aalah krtera baya (cost) (16) ; maa aalah krtera keutuga (beeft) ; maa aalah krtera baya (cost) (17) ) ; =1,,..,m. (0) D 1 (y y ) ; =1,,..,m (1)..6 Meghtug la preferes utuk setap subkotrak (V ). Nla V yag lebh besar meuukka alteratf yag lebh plh. D V ; D D =1,,..,m. () C-65

Semar Nasoal Iformatka 01 (semasif 01) ISSN: 1979-38 UPN Vetera Yogyakarta, 30 Ju 01 3. METODE PENELITIAN Metoe pegumpula ata paa peelta lakuka ega cara observas a tervew ega phakphak yag berkata lagsug ega pemlha subkotrak paa perusahaa. 3.1 Pegumpula Data Berasarka hasl observas, wawacara a skus ega phak perusahaa apat proses pemlha subkotrak yag terr ar beberapa tahap yatu sebaga berkut: a. Dokume Peawara Sebelum usulka utuk megkut seleks, calo subkotrak meyerahka okume peawara terlebh ahulu utuk melhat kesesuaa atau spesfkas calo subkotrak ega prouk yag aka pesa. b. Pegeceka (survey) lapaga Calo subkotrak yag telah memeuh spesfkas yag gka oleh perusaha, selautya aka survey atau aka lakuka pegeceka kos fsk (bagua, karyawa, umlah mes, kos mes a la-la). Pegeceka bertuua utuk memastka kebeara ata yag berka oleh calo subkotrak yag aka seleks. Hasl pegeceka (survey) alam betuk cek lst. Perhtuga prosetase hasl ar cek lst paa masg-masg calo subkotrak yag telah survey aalah ega cara membag hasl la ceklst paa setap subkotrak ega total la. Seagka persyarata la mmal yag harus peuh ar hasl survey aalah 80% ar keseluruha la ceklst. c. Hasl seleks prouks sampel sarug taga Calo subkotrak yag memeuh la mmal aka berka sampel sarug taga utuk prouks. Calo subkotrak wabka utuk memprouks sampel sarug taga yag aka pesa oleh buyer. Selaut hasl prouks sampel sarug taga tersebut seleks utuk mela kualtas prouk yag haslka oleh masgmasg calo subkotrak. Paa keyataaya tahap (a) a (b) tak lakuka secara maksmal, peetapa subkotrak yag terplh selama haya berasar paa hasl prouks sampel sarug taga yag prouks calo subkotrak (lagsug paa tahap c). Jka hasl belum sesua kega perusahaa maka lakuka perbaka sampa sesua ega spesfkas sarug taga yag tetapka perusahaa. Paa peelta usulka utuk mempertmbagka krtera la alam pelaa subkotrak, msalya ketepata waktu peyelesaa, servce atau pelayaa yag berka a harga yag tawarka oleh calo subkotrak. Hasl skus ega phak perusahaa serta stu lteratur akhrya tetapka krtera pemlha subkotrak serta bobot paa masg-masg krtera aalah yatu: kualtas (40%), waktu (30%), servce (15%) a harga (15). 3. Data Pelaa Krtera Pemlha Subkotrak 1. Krtera Kualtas Kualtas hasl prouks la berasarka bayakya umlah sarug taga yag terma setelah lakuka peyeleksa sampel sarug taga. Jumlah sampel sarug taga yag prouks aalah 10 buah msalya mewakl ukura S,M,ML,L,XL masg-masg buah (1 pasag) utuk 1 ukura. Jumlah sampel megkut tpe ukura sarug taga yag pesa oleh buyer. Pelaa kualtas sepert paa tabel 1. Tabel 1. Daftar la utuk krtera kualtas No Nama Subkotrak Seleks Repar Dterma Kualtas (%) 1. Subkotrak A 1.5 8.5 85. Subkotrak B 0.5 9.5 95 3. Subkotrak C 0.3 9.7 97 4. Subkotrak D 0 10 100. Krtera Ketepata Waktu (KW) Pelaa ketepata waktu guaka utuk megukur ketepata waktu pegrma oleh subkotrak. Pegukura ketepata waktu berasarka taggal peyelesaa yag telah sepakat atara perusahaa ega subkotrak. Toleras waktu keterlambata pegrma aalah 1 har. Paa kasus, cotoh hasl prouks harus krm paa taggal 13 Maret 011. Subkotrak yag megrm maksmal paa taggal tersebut ber la, ka melewat taggal yag tetapka ber la 1, sepert tuukka paa tabel. Tabel. Daftar la utuk krtera ketepata waktu No Nama Subkotrak Taggal pegrma Nla KW KW (%) 1. Subkotrak A 13 Maret 011 100. Subkotrak B 14 Maret 011 1 50 3. Subkotrak C 13 Maret 011 100 4. Subkotrak D 13 Maret 011 100 C-66

Semar Nasoal Iformatka 01 (semasif 01) ISSN: 1979-38 UPN Vetera Yogyakarta, 30 Ju 01 3. Krtera Servce (pelayaa) Pelaa servce guaka utuk megukur pelayaa yag berka oleh subkotrak, terr ar 3 (tga) hal yatu (1) terseaya alat komukas, () muah hubug a (3) merespo ega cepat ka tera permasalaha. masg-masg ber la 1, total la aalah 3 sepert paa tabel 3. Tabel 3. Daftar la utuk krtera servce No Nama Subkotrak Alat komukas Muah hubug Respo Nla % 1. Subkotrak A 3 100. Subkotrak B 3 100 3. Subkotrak C 3 100 4. Subkotrak D - 66.67 4. Krtera Harga, Pelaa utuk krtera harga aalah harga sarug taga yag berka oleh calo subkotrak. 3.3 Kompoe Sstem Peukug Keputusa Pemlha Subkotrak Kompoe SPK pemlha subkotrak terr ar bass ata, bass moel, subsstem maaeme bass ata, subsstem bass moel, subsstem alog layar termal (user terface) apat lhat paa gambar 1. Gambar 1. Kompoe sstem peukug keputusa pemlha subkotrak 3.4 Peracaga Sstem Peracaga sstem pemlha subkotrak ataraya aalah peracaga atabase a Data Flow Dagram (DFD) yag terr ar beberapa level. DFD Level 0 merupaka gambara umum SPK pemlha subkotrak terr sstem a lgkuga luar sstem sepert tuukka paa gambar. Gambar. Data Flow Dagram Level 0 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Berasarka hasl pegumpula ata, peracaga sstem serta kompoe sstem peukug keputusa maka terbetuk suatu sstem peukug keputusa pemlha subkotrak yag apat guaka utuk membatu perusahahaa meapatka subkotrak terbak. Sstem bagu megguaka bahasa pemrograma Borla Delph 7.0 a atabase- megguaka MySQL. Hasl mplemetas sstem sepert paa gambar 3. C-67

Semar Nasoal Iformatka 01 (semasif 01) ISSN: 1979-38 UPN Vetera Yogyakarta, 30 Ju 01 Gambar 3. Dalog pegambla keputusa Dalog pegambla keputusa sepert paa gambar 3, merupaka weweag ar pegambl keputusa utuk memlh krtera a meambahka krtera msalya ata kapastas subkotrak. Jka pegambl keputusa g meambahka krtera luar ata ar tabel hasl prouks a tabel subkotrak pegambl keputusa apat megska la krtera paa masg-masg subkotrak. Selautya lakuka proses pemlha subkotrak ega megguaka sstem peukug keputusa pemlha subkotrak utuk mecar subkotrak yag terbak. Proses pemlha subkotrak paa sstem peukukug keputusa pemlha subkotrak selegkapya tuukka paa gambar 4. Gambar 4. Proses pemlha subkotrak 4.1 Aalss Hasl Metoe Etropy Tgkat kepetga krtera tetuka ega semak tggya la bobot yag berka paa krtera tersebut. Paa bobot awal (yag telah tetapka perusahaa) yag mea krtera utama aalah krtera kualtas (0.40). Nla Bobot etropy apat berlaku ka perusahaa belum mempuya bobot awal, karea paa perusahaa suah terapat bobot awal, maka perhtuga bobot harus lakuka ega mempertmbagka bobot awal. Data hasl pelaa paa masg-masg terlebh ahulu buat alam matrks ratg kera aka guaka sebaga ata awal utuk meghtug setap kera subkotrak terhaap krtera sepert paa tabel 4. C-68

Semar Nasoal Iformatka 01 (semasif 01) ISSN: 1979-38 UPN Vetera Yogyakarta, 30 Ju 01 Tabel 4. Matrks ratg kera Nama subkotrak Kualtas Ketepata waktu Servce Harga Subkotrak A 85 100 100 44 Subkotrak B 95 50 100 46 Subkotrak C 97 100 100 45.5 Subkotrak D 100 100 66.67 44. Pegua a pegolaha ata lakuka ega megguaka matrks ratg kera (tabel 4). Paa bobot awal yag mea krtera utama aalah kualtas, seagka hasl bobot etropy a bobot etropy akhr megetfkas ketepata waktu sebaga krtera utama. Perbeaa tera karea paa metoe etropy bobot htug berasarka karakterstk ata paa krtera, semak tgg varas atar ata paa krtera maka bobot krtera tersebut mak tgg atau semak petg. Hasl bobot krtera sepert tuukka paa tabel 5. Tabel 5. Perbaga hasl bobot krtera Krtera Bobot Awal Bobot Etropy Bobot Etropy Akhr Kualtas 0.40 0.036449 0.055419 Ketepata waktu 0.30 0.693117 0.790388 Harga 0.15 0.66869 0.15160 Servce 0.15 0.003565 0.00033 4. Aalss Hasl Metoe TOPSIS Hasl peragkga subkotrak berasarka ata paa tabel 4 a bobot krtera paa tabel 5 memberka hasl la akhr yag berbea a mempegaruh uruta ragkg. TOPSIS uga megetfkas krtera yag bersfat keutuga (beeft) a krtera yag bersfat baya (cost). Subkotrak terbak aalah subkotrak yag meapatka la tertgg, yag tak haya memlk arak terpeek ar la solus eal postf (NSIP) tetap uga memlk arak terpaag ar la solus eal egatf (NSIN). Hasl peragkga megguaka ata kera subkotrak terhaap krtera kualtas, ketepata waktu, servce a harga yag lakuka paa ke-3 moel bobot yatu bobot awal, bobot etropy a bobot etropy akhr peroleh hasl sepert paa tabel 6. Tabel 6. Perbaga hasl peragkga subkotrak Bobot Awal Bobot Etropy Bobot Etropy Akhr Subkotrak C 0.93040 Subkotrak C 0.997071 Subkotrak C 0.99608 Subkotrak D 0.767871 Subkotrak A 0.985597 Subkotrak A 0.98046 Subkotrak A 0.733654 Subkotrak D 0.800461 Subkotrak D 0.889183 Subkotrak B 0.89893 Subkotrak B 0.199684 Subkotrak B 0.111401 Hasl paa tabel 6, meuukka bahwa subkotrak C merupaka subkotrak terbak a meapat la tertgg paa ke-3 moel bobot yag berka, seagka subkotrak D paa peragkga megguaka bobot awal meapat ragkg, tetap paa bobot etropy a bobot etropy akhr subkotrak D ustru beraa paa ragkg 3. Hal uga tera paa subkotrak A, maa paa bobot awal subkotrak A meapat ragkg ke 3 tetap paa bobot etropy a bobot etropy akhr subkotrak A ustru beraa paa ragkg. Seagka la performas subkotrak A terhaap krtera pemlha bak megguaka bobot awal, bobot etropy maupu bobot etropy akhr meapatka la palg reah. 5. KESIMPULAN Sstem peukug keputusa pemlha subkotrak apat guaka utuk membatu perusahaa alam memlh subkotrak terbak, seagka krtera a bobot apat sesuaka meurut kepetga perusahaa. Pegguaa ketga cara peetua bobot krtera pemlha subkotrak aka mempegaruh hasl la akhr a hasl peragkga. Bobot etropy akhr apat aka plha moel utuk meetuka bobot krtera pemlha subkotrak karea sela meghaslka bobot krtera berasarka karakterstk ata sekalgus apat megakomoas preferes subyektf ar pegambl keputusa. DAFTAR PUSTAKA Ahyar, A., 1985, Maaeme Prouks, Perecaaa Sstem Prouks Buku I, Es keempat, BPFE, Yogyakarta. Jamla., 008, Lapora Magag Pegawa Departeme Perustra paa PT. A Satra Aba, Yogyakarta. C-69

Semar Nasoal Iformatka 01 (semasif 01) ISSN: 1979-38 UPN Vetera Yogyakarta, 30 Ju 01 Kusumaew, S., Hartat, S., Haroko, A., a Waroyo, R., 006, Fuzzy Mult-Attrbute Decso Makg (FUZZY MADM), Graha Ilmu, Yogyakarta. Mauzoh, U a Zab, Y., 007, Peracaga Sstem Pelaa a Seleks Suppler Megguaka Mult Krtera, Jural Ilmah Tekk Iustr, volume 5, o. 3, hal 113 1. Pressma, R.S., 199, Software Egeerg, Thr Eto, McGraw-Hll Ic., New York. Smo, J.L., 000, Developg Decso Makg Skll for Busess, Armok, NY.M.E alam Turba, Efram a J.E Aroso, 001, Decso Support Systems a Itellget Systems. 6 th Eto, Pretce Hall Iteratal, New Jersey. Slberchat, Kohr a Suarsa., 000, Database System Cocept, 4 th Eto, McGraw-Hll Ic, New York. Turba, E., a Aroso, J.E., 001, Decso Support Systems a Itellget Systems. 6 th Eto, Pretce Hall Iteratal, New Jersey. Tryat, V., a Gas, M.T., 008, Pemlha Supller utuk Iustr Makaa Megguaka Promethee, Joural of Logstcs a Supply Cha Maagemet, volume 1, No., hal. 83-9, http:/ural.p.lp.go./am/ural/108.83.pf. Dakses taggal 13 Jauar 011. Wag, Y., Kao, C.S., 007, Applyg Fuzzy Multple Crtera Decso Makg Metho to Select the Dstrbuto Ceter, Fourth Iteratoal Coferece o Fuzzy Systems a Kowlege Dscovery, IEEE Computer Socety. http://eeeplore.eee.org/pl/freeabs_al.ps?arumber=4406433, akses 15 Jauar 011. C-70