BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM

BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Sistem Yang Berjalan Seorang pakar dalam menentukan alternatif keputusan membutuhkan waktu yang cukup lama, sehingga dapat mempengaruhi faktor fisikis seorang pakar. Ketika faktor fisikis dialami oleh seorang pakar maka dapat mempengaruhi keakuratan alternatif keputusan yang dihasilkannya. Kebutuhan sistem pendukung keputusan akan sangat diperlukan untuk menjaga kestabilan hasil akhir dari proses perhitungan untuk pemilihan alternatif keputusan. Kemampuan sistem pendukung keputusan membantu pemilihan alternatif kendaraan bekas. Bantuan sistem pendukung keputusan bisa dirasakan lebih cepat dan akurat jika sistem pendukung keputusan didukung sistem komputer. Komputer sebagai alat bantu dapat mengolah data berdasarkan software yang dimasukan ke dalam komputer, untuk menghasilkan alternatif keputusan dalam memilih kendaraan bekas, diperlukan software yang dapat menghasilkan alternatif keputusan untuk memilih kendaraan bekas. Kerumitan dan ruang lingkup pengambilan keputusan dapat diatasi dengan program Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memungkinkan pengguna untuk melakukan pengambilan keputusan dengan lebih cepat dan tepat. III.1.1. Input Dalam pemilihan kendaraan bekas yang baik masih dilakukan secara manual, yaitu berdasarkan penilaian dari para mekanik atau hanya sebatas 34

35 pengetahuan pembeli saja sehingga pembeli banyak yang kecewa setelah membeli mobil bekas karena kurangnya pengetahuan tentang cara memilih mobil bekas yang baik. Untuk menghindari kekecewaan pembeli setelah membeli mobil bekas maka diperlukan sebuah sistem pengambilan keputusan untuk memilih mobil bekas yang baik. III.1.2. Proses Dalam proses pemilihan mobil bekas yang masih dilakukan secara manual ini melalui beberapa tahap. Proses ini dapat dilihat pada gambar diagram berikut : Pembeli Mobil Bekas Data Tentang Mobil Bekas Jenis Mobil Bekas Input Data Mobil Bekas Info Hasil Pemilihan Mobil Bekas Data Hasil Penilaian terhadap mobil bekas Gambar III.1. Flow Of Document Proses Pemilihan Mobil Bekas

36 III.1.3 Output Hasil dari input-an data mobil bekas ini akan menghasilkan output berupa info mobil bekas tersebut apakah mobil tersebut dalam kondisi baik atau tidak. Dalam sistem pendukung keputusan pemilihan mobil bekas ini, user menginputkan data yang telah disesuaikan dengan hasil penelitian dan kemudian akan menghasilkan info mobil bekas yang telah di inputkan apakah mobil bekas tersebut masih dalam kondisi bagus atau tidak dan apakah mobil bekas tersebut layak di beli berdasarkan dari penilaian sistem tersebut. III.2. Evaluasi Sistem yang berjalan Dari hasil evaluasi analisis sistem yang sedang berjalan tersebut terdapat kelemahan sistem yaitu hasil pendataan yang dilakukan secara manual ini pembeli banyak yang merasa kecewa setelah mobil bekas di beli karena tidak adanya sistem yang dapat membantu pembeli mobil bekas dalam mengambil keputusan untuk memilih mobil bekasi yang baik. Dalam melakukan pembelian mobil bekas, pembeli harus membandingkan antara berbagai macam mobil sehingga tanpa adanya sistem pendukung keputusan maka pembeli akan kesulitan dalam menentukan pilihan terhadap mobil bekas yang akan dibeli. Dari evaluasi sistem diatas maka penulis perlu merancang sebuah perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk memilih mobil bekas terbaik berbasis web dengan menggunakan metode AHP sehingga akan lebih mempermudah dan membantu pembeli dalam memilih mobil bekas yang baik.

37 III.3. Desain Sistem III.3.1. Desain Sistem Secara Global Pada tahap ini penulis melakukan perancangan dengan menggunakan alat perancangan sistem yaitu UML, di sini penulis hanya membuat 4 diagram, yaitu Use case Diagram, Class Diagram, Sequence Diagram dan Activity Diagram. III.3.1. 1 Use Case Diagram Perancangan dimulai dari identifikasi aktor dan bagaimana hubungan antara aktor dan use case di dalam sistem. Perancangan Use Case Diagram dapat di lihat pada gambar III.2. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MOBIL BEKAS TERBAIK <<uses>> Login <<uses>> Test <<uses>> <<uses>> <<uses>> Mobil Admin <<uses>> <<uses>> <<uses>> Matriks AHP Kriteria Logout <<uses>> User Gambar III.2. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Terbaik III.3.1.2. Class Diagram Class adalah sebuah spesifikasi yang akan menghasilkan sebuah objek dan merupakan inti dari pengembangan dan desain berorientasi objek. Class menggambarkan keadaan (atribut/properti) suatu sistem, sekaligus menawarkan layanan untuk memanipulasi keadaan tersebut (metoda/fungsi).

38 tabel_history +history_id:int +FK_id_mobil:int +aktual_mesin +aktual_harga +aktual_body +aktual_interior +aktual_sparepart +simpan() tabel_mobil +mobil_id:int +merk_mobil:varchar 1..* 1..n * 1..n +tipe_mobil:varchar +tahun_mobil:varchar +mesin:varchar +harga:double +images:varchar +keterangan:text +edit() +simpan() +tambah() +hapus() tabel_matriks +matriks_id:int +FK_kriteria_id_from + FK_kriteria_id_to +nilai_komparasi +ket_komparasi tabel_admin +userid: tinyint +username: varchar +password: varchar +email:varchar +fullname:varchar +no_telp:varchar +usertype: varchar tabel_kriteria +kriteria_id:tinyint +nama_kriteria:varchar +ket_kriteria tabel_poin +poin_id: tinyint +poin_angka: int +poin_variable: varchar Gambar III.3.Class Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Terbaik Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode AHP III.3.1.3. Sequence Diagram Pada sistem ini, admin mempunyai hak untuk mengelola data sistem pendukung keputusan pemilihan mobil bekas terbaik berbasis web dengan menggunakan metode AHP. Dibutuhkan username dan password untuk masuk ke dalam halaman admin dikarenakan semua hak akses dapat dilakukan pada halaman admin. 1. Sequence Diagram Login. Pada sequence diagram ini alur kerja admin login ke dalam sistem pendukung keputusan pemilihan mobil bekas terbaik adalah sebagai berikut:

39 Admin Login.php Menu Utama Gambar III.4. Sequence Diagram Login 2. Sequence Diagram Home Pada sequence diagram ini adalah menu admin untuk mengelola data menu utama pada sistem dapat dilihat pada gambar III.5. Admin Login.php Home Gambar III.5. Sequence Diagram Home 3. Sequence Diagram Test Perbandingan Pada sequence diagram ini adalah menu admin untuk input data mobil yang akan di bandingkan dapat di lihat pada gambar III.6. Admin Menu Utama Test Perbandingan 2:Input() : input() Gambar III.6. Sequence Diagram Test Perbandingan 4. Sequence Diagram Mobil Pada sequence diagram ini dapat dilihat alur kerja admin mengelola data mobil yang di input pada sistem yang dapat dilihat pada gambar III.7.

40 Admin Mobil Database Gambar III.7. Sequence Diagram Mobil 5. Sequence Diagram Matriks AHP Pada sequence diagram ini dapat dilihat alur kerja admin mengelola data matriks AHP yang merupakan nilai perbandingan tiap variable pada sistem yang dapat dilihat pada gambar III.8. Admin Matriks AHP Database 2:Input() : lihat() Gambar III.8. Sequence Diagram Matriks AHP 6. Sequence Diagram Kriteria Pada sequence diagram ini dapat dilihat admin yang juga mengelola kriteria dan poin yang merupakan penilaian dari pemilihan mobil bekas. Admin Kriteria Database 2:Input() : lihat() Gambar III.9. Sequence Diagram Kriteria

41 7. Sequence Diagram Logout Pada sequence diagram ini admin keluar dari sistem dapat di lihat pada gambar III.10. Admin Login Logout Gambar III.10. Sequence Diagram Logout III.3.1.4. Activity Diagram Pada proses ini kita akan membuat alur dari sistem yang dirancang yaitu activity diagram. Berikut adalah beberapa activity diagram sistem yang dirancang. 1. Activity Diagram Login Alur kegiatan login merupakan kegiatan admin untuk masuk kedalam sistem pendukung keputusan pemilihan mobil bekas terbaik berbasis web dengan menggunakan metode AHP dapat dilihat pada gambar III.11. Data tidak valid username Username dan password Data Valid Menu SIG Menu Lokasi Utama Alfamart Gambar III.11. Activity Diagram Login

42 2. Activity Diagram Test Perbandingan Alur kegiatan admin untuk input data perbandingan mobil yang akan dibeli, kegiatan input data test perbandingan oleh admin dapat dilihat pada gambar III.12. melihat Lihat menu peta tampilkan Masukkan titik lokasi data Alfamart tampil Tampilkan data lokasi data Alfamart Gambar III.12. Activity Diagram Test Perbandingan 3. Activity Diagram Home Activity diagram home dimulai melakukan login kedalam sistem, kegiatan login admin dapat dilihat pada gambar III.13. Data Tidak Valid username Username dan password Home Data Valid Gambar III.13. Activity Diagram Home 4. Activity Diagram Matriks AHP Alur kegiatan yang dilakukan admin dalam mengelola matriks AHP dapat dilihat pada gambar III.14.

43 melihat peta menu matriks AHP tampilkan Edit Matriks titik lokasi AHP Alfamart tampil Tampilkan data lokasi hasil Alfamart Gambar III.14. Activity Diagram Matriks AHP 5. Activity Diagram Mobil Alur kegiatan yang dilakukan admin untuk melakukan olah data mobil yang akan dibandingkan kedalam sistem pendukung keputusan pemilihan mobil bekas terbaik dapat dilihat pada gambar III.15. Tidak lengkap data Data lokasi Mobil alfamart tambah Tambah data lengkap simpan Tidak lengkap lengkap Isi isi data simpan hapus data pilih data hapus data data Gambar III.15. Activity Diagram Data Mobil 6. Activity Diagram Kriteria Alur kegiatan yang dilakukan admin untuk olah data penilaian dari kriteria mobil bekas dapat dilihat pada gambar III.16.

44 update Kriteria peta Olah simpan data Gambar III.16. Activity Diagram Kriteria 7. Activity Diagram Logout Diagram kegiatan yang dilakukan admin logout dari sistem pendukung keputusan pemilihan mobil bekas terbaik berbasis web dengan menggunakan metode AHP dapat dilihat pada gambar III.17. Select logout option Clear session Logout Admin Kirim Header ke Index Gambar III.17. Activity Diagram Logout III.3.2 Desain Sistem Secara Detail III.3.2.1. Desain Output Bentuk output dari sistem yang dibangun dapat dilihat pada gambar III.18.

45 1. Laporan Hasil Perbandingan Web SPK Test Perbandingan Mobil Matriks AHP Kriteria Logout Hasil Perbandingan Hasil # Mesin Harga Body Interior Sparepart Total Perbandingan # Eigen Vektor Subkriteria Eigen Vektor Kriteria Total Lihat Semua Hasil >> Gambar III.18. Rancangan Output Data Test Perbandingan 2. Desain Menu Utama Perancangan menu utama merupakan rancangan tampilan awal pada saat admin telah melakukan login dan menjalankan sistem. Perancangan menu utama home ketika pertama sekali program dijalankan menampilkan menu program berupa Test Perbandingan, Hasil Test, Mobil, Matriks AHP, Kriteria dan logout. Tampilan menu utama dapat dilihat pada gambar III.19. Web SPK Test Perbandingan Hasil Test Mobil Matriks AHP Kriteria User Logout SPK WEB Metode AHP LOGIN Gambar III 19. Tampilan Menu Utama

46 III.3.2.2. Desain Input 1. Perancangan Halaman Login Admin Perancangan halaman login merupakan halaman untuk memasukkan user name dan password administrator. Hanya admin yang dapat mengelola program, untuk username dan password hanya diketahui oleh admin. Bentuk halaman login admin dapat dilihat pada gambar III.20. Silahkan Login Username Password Login Homepage Registrasi Gambar III.20. Perancangan Halaman Login Admin 2. Perancangan Halaman Tambah Mobil Perancangan halaman tambah mobil merupakan halaman untuk menambah data mobil pada sistem. Bentuk halaman tambah data mobil dapat dilihat pada gambar III.21.

47 Web SPK Test Perbandingan Hasil Test Mobil Matriks AHP Kriteria User Logout Halaman Data Mobil Merk Mobil Type Mobil Tahun Mobil Mesin Harga Images Keterangan Browse Save Gambar III.21. Rancangan Halaman Tambah Data Mobil 3. Perancangan Halaman Edit Data Mobil Perancangan halaman edit data mobil merupakan halaman pengeditan data bila terjadi kesalahan input data mobil. Bentuk halaman edit data mobil bisa dapat dilihat pada gambar III.22. Web SPK Test Perbandingan Hasil Test Mobil Matriks AHP Kriteria User Logout Halaman Mobil Edit Data Mobil Merk Mobil Images Type Mobil Tahun Mobil Ganti Images Mesin Harga Keterangan Save Gambar III.22. Rancangan Halaman Edit Data Mobil

48 4. Perancangan Hapus Data Mobil Perancangan halaman hapus data mobil merupakan halaman untuk menghapus data dari sistem. Bentuk halaman hapus data dapat dilihat pada gambar III.23. Web SPK Test Perbandingan Hasil Test Mobil Matriks AHP Kriteria User Logout Apakah Anda Yakin Ya / Tidak Gambar III.23. Rancangan Delete Data 5. Perancangan Matriks AHP Perancangan matriks AHP ini menampilkan nilai perbandingan dari setiap kriteria dalam menentukan pemilihan mobil bekas terbaik yang dapat dilihat pada gambar III.24. Web SPK Test Perbandingan Hasil Test Mobil Matriks AHP Kriteria User Logout Halaman Matriks Comparison Nilai Perbandingan Tiap Variabel No Perbandingan dari Perbandingan ke Nilai Perbandingan Keterangan Aksi 1 xxxxxxx xxxxxxxxxx 12345 xxxxxxxx Edit 2 xxxxxxx xxxxxxxxxx 12345 xxxxxxxx Edit Gambar III.24. Rancangan Matriks AHP

49 6. Perancangan Kriteria Perbandingan Perancangan kriteria perbandingan menampilkan kriteria yang menjadi dasar dalam perbandingan untuk memilih mobil bekas terbaik yang dapat dilihat pada gambar III.25. Web SPK Test Perbandingan Hasil Test Mobil Matriks AHP Kriteria User Logout Halaman Variabel Penilaian Kriteria dan Poin Data Kriteria # Nama Kriteria Keterangan Aksi Mesin xxxxxxxxxxxxxxxxx Edit Harga xxxxxxxxxxxxxxxxx Edit Body xxxxxxxxxxxxxxxxx Edit Interior xxxxxxxxxxxxxxxxx Edit Sparepart xxxxxxxxxxxxxxxxx Edit Data Poin # Variabel Poin Angka Aksi 1 Sangat Baik Edit 2 Baik Edit 3 Cukup Edit Gambar III.25. Rancangan Kriteria Perbandingan III.3.2.3. Desain Database Pada tahap ini lakukan perancangan database yang terdiri dari kamus data, normalisasi, desain tabel dan relasi antar tabel. III.3.2.3.1. Kamus Data Kamus data adalah daftar database dan tabel (bagian dari database) yang digunakan dalam sistem. Kamus data Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Terbaik Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode AHP yang digunakan adalah : tbl_history : [ history_id+ FK_id_mobil+ aktual_mesin + aktual_harga+aktual_body+aktual_interior+aktual_ sparepart ]

50 tbl_kriteria : [kriteria_id + nama_kriteria+ket_kriteria] tbl_matriks : [matriks_id + FK_kriteria_id_from + FK_kriteria_id_to+nilai_komparasi+ket_komparasi] tbl_mobil : [mobil_id+ merk_mobil+type_mobil+tahun_mobil +mesin+harga+images+ posted_by+keterangan ] tbl_poin tbl_user : [poin_id+poin_angka+ poin_variable] : [userid+username+password+email+fullname+ nohp+usertype] III.3.2.3.2. Normalisasi Proses perancangan basis data dapat dimulai dari dokumen dasar yang dipakai dalam sistem sesungguhnya. Basis data dibentuk dari sistem nyata yang mempunyai bentuk masih belum menggambarkan entitas-entitas secara baik. 1. Un-Normalized. Bentuk ini mencamtumkan semua field data yang ada tampak seperti tabel III.1.

51 Tabel III.1. Bentuk Un-Normalized Un-normalized History_id FK_id_mobil aktual_mesin aktual_harga aktual_body aktual_interior aktual_sparepart kriteria_id nama_kriteria ket_kriteria matriks_id FK_kriteria_id_from FK_kriteria_id_to nilai_komparasi ket_komparasi mobil_id merk_mobil type_mobil tahun_mobil mesin harga images posted_by keterangan poin_id poin_angka poin_variable user_id username password email fullname no_hp usertype

52 2. Normalisasi Pertama 1NF Bentuk normalisasi pertama dari tabel un-normalized diatas dapat dilihat pada tabel III.2. Tabel III.2. Normalisasi Pertama 1NF history FK_id_mo Aktual_ Aktual Aktual Aktual Kriteria_id Nama_ Ket_kriteria _id bil mesin _harga _interi _body kriteria or Matriks_ Fk_kriteri Fk_kriter Nilai_ Ket_kompar Mobil_id Merk_mobil Type_mobil id a_id_fro ia_id_to kompa asi m rasi Harga_ Mesin harga images Posted keterangan Poin_id Poin_angk Poin_variabe mobil _by a l User_id username password email fullna me No_hp Userty pe 3. Normalisasi Kedua 2NF. Bentuk normalisasi kedua dari dapat dilihat pada tabel III.3.

53 tabel_history Tabel III.3. Bentuk Normal Kedua 2NF tabel_mobil tabel_matriks +history_id:int +FK_id_mobil:int +aktual_mesin +aktual_harga +aktual_body +simpan() +mobil_id:int +merk_mobil:varchar +tipe_mobil:varchar +tahun_mobil:varchar +mesin:varchar +harga:double +images:varchar +keterangan:text +edit() +simpan() +tambah() +hapus() +matriks_id:int +FK_kriteria_id_from + FK_kriteria_id_to +nilai_komparasi +ket_komparasi tabel_admin +userid: tinyint +username: varchar +password: varchar +userdesc: varchar tabel_kriteria +kriteria_id:tinyint +nama_kriteria:varchar +ket_kriteria tabel_poin +poin_id: tinyint +poin_angka: int +poin_variable: varchar

54 4. Normalisasi Ketiga 3NF. Bentuk normalisasi ketiga dari dapat dilihat pada tabel III.4. Tabel III.4. Bentuk Normal ketiga 3NF tabel_history +history_id:int +FK_id_mobil:int +aktual_mesin +aktual_harga +aktual_body +simpan() tabel_user +userid: tinyint +username: varchar +password: varchar +userdesc: varchar tabel_mobil +mobil_id:int +merk_mobil:varchar +tipe_mobil:varchar +tahun_mobil:varchar +mesin:varchar +harga:double +images:varchar +keterangan:text +edit() +simpan() +tambah() +hapus() tabel_kriteria +kriteria_id:tinyint +nama_kriteria:varchar +ket_kriteria tabel_matriks +matriks_id:int +FK_kriteria_id_from + FK_kriteria_id_to +nilai_komparasi +ket_komparasi tabel_poin +poin_id: tinyint +poin_angka: int +poin_variable: varchar III.3.2.3.3. Desain Tabel / File Dalam perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Terbaik Dengan Menggunakan Metode AHP data record tersimpan dalam beberapa file dengan arsitektur data sebagai berikut : 1. Tabel_history. Tabel_history ini untuk menampung record data id_history. Berikut rancangan struktur tabel history. Nama Database Nama Tabel Primary Key : spk_mobil : tabel_history : history_id

55 Tabel III.5. tabel_history Field Name Type Field Width Keterangan History_id Int 11 Id history FK_id_mobil Int 11 Aktual_mesin Aktual_harga Aktual_body Aktual_interior Aktual_sparepart Foat Foat Foat Foat Foat 2. Tabel _kriteria Tabel_kriteria ini untuk menampung record data kriteria mobil, Berikut ditampilkan rancangan struktur data tersebut. Nama Database Nama Tabel Field Key : spk_mobil : tabel_kriteria : kriteria_id Tabel III.6. tabel_kriteria Field Name Type Field Width Kriteria_id Tinyint 2 id kriteria Keterangan Nama_kriteria Varchar 120 Nama kriteria Ket_kriteria Text

56 3. Tabel_matriks Tabel_matriks ini untuk menampung record data matriks penilaian mobil bekas, Berikut ditampilkan rancangan struktur data tersebut. Nama Database : spk_mobil Nama Tabel Field Key : tabel_matriks : matriks_id Tabel III.7. tabel_matriks Field Name Type Field Width Keterangan Matriks_id Int 11 id matriks FK_kriteria_id_from Int 11 FK_kriteria_id_to Int 11 Nilai_komparasi Ket_komparasi Text Ext 4. Tabel_mobil Tabel_mobil ini untuk menampung record data mobil yang akan di beli, Berikut ditampilkan rancangan struktur data tersebut. Nama Database : spk_mobil Nama Tabel Field Key : tabel_mobil : mobil_id Tabel III.8. tabel_mobil Field Name Type Field Width Keterangan Mobil_id Int 1 id mobil

57 Merk_mobil Varchar 50 Merk mobil Type_mobil Varchar 100 type Tahun_mobil Varchar 4 Tahun pembuatan Mesin Varchar 10 Kapasitas mesin Harga Double - Harga mobil Images Varchar 90 Gambar mobil Posted_by Varchar 80 Keterangan Text - - 5. Tabel_poin Pada tabel poin ini untuk menampung data nilai poin dari tiap variabel. Berikut rancangan struktur data tabel poin : Tabel III.9. tabel_poin Field Name Type Field Width Poin_id Tinyint 2 id poin Keterangan Poin_angka Int 2 - Poin_variabel Varchar 20-6. Tabel_user. Tabel_user ini untuk menampung record data user name dan password admin. Berikut ditampilkan rancangan struktur data tersebut.

58 Nama Database Nama Tabel Primary Key : spk_mobil : tabel_user : userid Tabel III.10. Data tabel_user Field Name Type Field Width Keterangan Userid Int 11 id user Username Varchar 30 Username Password Varchar 120 password Email Varchar 80 Fullname Varchar 90 No_hp Varchar 12 Usertype Varchar 20 - III.3.2.3.4. Penerapan Algoritma Pada Metode AHP Kerumitan dan ruang lingkup pengambilan keputusan dapat diatasi dengan program Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memungkinkan pengguna untuk melakukan pengambilan keputusan dengan lebih cepat dan tepat. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat membantu dalam usaha pemilihan mobil bekas terbaik dan sangat membantu dalam pemilihan mobil yang akan dibeli oleh konsumen. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) ditujukan untuk membantu konsumen dalam pemilihan mobil bekas yang akan dibeli, karena selama ini para konsumen yang akan membeli mobil bekas sering kali mengalami kesalahan dalam pemilihan kondisi mobil

59 bekas yang akan dibelinya. Program atau software komputer berjenis sistem pendukung keputusan menggunakan Analytic Hierarchy Process dalam menentukan kriteria mobil bekas yang dipilih oleh konsumen. Hirarki tujuan proses pemilihan mobil bekas yang dijadikan dasar kriteria yang harus dimasukan dalam sistem pendukung keputusan, dapat dilihat pada gambar III.26 : Tujuan Pemilihan Mobil Bekas Kriteria Mesin Harga Body Interior Sparepart Alternatif Mobil A Mobil B Gambar III.26.Hierarki Tujuan Proses Pemilihan Mobil Bekas Setelah penyusunan hirarki tujuan proses, maka langkah selanjutnya adalah melakukan perbandingan antara elemen-elemen dengan memperhatikan pengaruh elemen pada level diatasnya. Pembagian pertama dilakukan untuk elemen-elemen pada level kriteria dengan memperhatikan dilakukan dengan skala satu sampai lima. Perbandingan tersebut dengan cara membuat matriks perbandingan berpasangan kriteria, seperti pada tabel III.11.

60 Tabel III.11.Tabel Perbandingan berpasangan kriteria No Kriteria Mesin Harga Body Interior Sparepart 1 Mesin 1 2 3 4 5 2 Harga 0.5 1 1.5 2 2.5 3 Body 0.3 0.67 1 1.33 1.67 4 Interior 0.25 0.5 0.75 1 1.25 5 Sparepart 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Jumlah 2.25 4.57 6.85 9.13 11.42 Matriks di atas dievaluasi dan dijumlahkan setiap kolomnya sehingga didapatkan hasil seperti tabel III.12. Tabel III.12.Tabel Evaluasi perbandingan berpasangan kriteria No Kriteria Mesin Harga Body Interior Sparepart 1 Mesin 0.444 0.437 0.438 0.438 0.437 2 Harga 0.222 0.218 0.219 0.219 0.218 3 Body 0.133 0.145 0.145 0.145 0.146 4 Interior 0.111 0.109 0.109 0.109 0.109 5 Sparepart 0.089 0.087 0.087 0.087 0.087 Skala bobot prioritas, bisa didapat dengan cara menghitung rata-rata baris dari matriks di atas, hasilnya bisa dilihat pada tabel III.13.

61 Tabel III.13.Tabel Rata-rata baris 0.438 (0.444+0.437+0.438+0.438+0.437) / 5 0.219 (0.222+0.218+0.219+0.219+0.218) / 5 0.143 (0.133+0.145+0.145+0.145+0.146) / 5 0.109 (0.111+0.109+0.109+0.109+0.109) / 5 0.089 (0.089+0.087+0.087+0.087+0.087) / 5 Dari rata-rata baris dapat ditentukan kriteria pembobotan prioritas yang menjadi dasar untuk pemilihan alternatif keputusan dengan menggunakan AHP. Lihat matriks 2.4 bobot prioritas pada tabel III.14. Tabel III.14.Tabel Hasil Penghitungan Bobot Prioritas Kriteria Mesin Harga Body Interior Sparepart Bobot 0.438 0.219 0.143 0.109 0.089 Setelah didapat nilai faktor evaluasinya maka selanjutnya harus ditentukan terlebih dahulu rasio konsistensinya untuk melihat apakah perbandingan berpasangan yang dilakukan cukup konsisten atau tidak. Dalam penentuan rasio konsistensi, dimulai dengan menentukan Weighted Sum Vector. Hal ini dilakukan dengan cara mengalikan angka matriks perbandingan berpasangan kriteria dengan matriks hasil perhitungan bobot prioritas, kemudian jumlahkan nilai-nilai atau angka-angka baris per baris, berikut hasilnya tabel III.15.

62 Tabel III.15.Tabel Hasil Penghitungan Weighted Sum Vector 2.186 (0.438*1)+( 0.219*2)+( 0.143*3)+( 0.109*4)+( 0.089*5) 1.092 (0.438*0.5)+(0.219*1)+(0.143*1.5)+(0.109*2)+(0.089*2.5) 0.712 (0.438*0.3)+(0.219*0.67)+(0.143*1)+(0.109*1.33)+(0.089*1.67) 0.545 (0.438*0.25)+(0.219*0.5)+(0.143*0.75)+(0.109*1)+(0.089*1.25) 0.435 (0.438*0.2)+( 0.219*0.4)+( 0.143*0.6)+( 0.109*0.8)+( 0.089*1) Berikutnya menentukan Consistency Vector. Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Weighted Sum Vector dengan nilai evaluasi faktor kriteria yang telah didapat sebelumnya, berikut hasilnya dapat dilihat pada tabel III.16. Tabel III.16.Tabel Consistency Vector 4.990 = 2.186 / 0.438 4.986 = 1.092 / 0.219 4.979 = 0.712 / 0.143 5 = 0.545 / 0.109 4.887 = 0.435 / 0.089 Setelah nilai Consistency Vector-nya ditentukan maka perlu dihitung pada nilainilai dua hal lainnya, yaitu lamda (X) dan Consistency Index (CI) sebelum rasio konsistensi terakhir dapat dihitung. Nilai lamda merupakan nilai rata-rata Consistency Vector. Hitung Consistency Index I ( CI ) dengan rumus : CI = (λ maks-n) / n Dimana n = banyaknya elemen

63 Kemudian Hitung rasio konsistensi / consistency ratio (CR) dengan rumus : CR = CI / RC Dimana CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Indeks Random Consistency Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgement harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar. III.3.2.3.5. ERD (Entity Relationship Diagram) Adapun ERD yang penulis gunakan dalam perancangan sistem pendukung keputusan pemilihan mobil bekas terbaik berbasis web dengan menggunakan metode AHP dapat dilihat pada gambar III.27.

64 Poin_id tabel_poin Poin_angka Poin_variabel M menghasilkan Ket_komparasi Kriteria_id 1 Nilai_komparasi Matriks_id Ket_kriteria tabel_kriteria menghasilkan M 1 tabel_matriks Nama_kriteria 1 FK_kriteria_id_from menghasilkan FK_kriteria_id_to Type_mobil Keterangan M Mobil_id Merk_mobil Posted_by Mesin tabel_mobil Tahun_mobil M Images Harga history_id Olah data user_id password FK_id_mobil M aktual_harga user_name usertype aktual_mesin tabel_history M Olah data 1 tabel_user aktual_harga aktual_harga aktual_body usertype usertype usertype Gambar III.27. ERD (Entity Relationship Diagram)