digilib.uns.ac.id 26 BAB IV PEMBAHASAN 4.1 Analisis Kebutuhan Sistem 4.1.1 Deskripsi Data Data yang berhasil dikumpulkan dari hasil wawancara dengan pegawai Kementrian Sosial di dapatkan data hasil survey calon penerima bantuan PKH di Kecamatan Wonosari sebanyak 927 keluarga, hasil alternatif penerima bantuan PKH dapat dilihat pada lampiran. 4.1.2 Analisis Data Calon Penerima Bantuan PKH Pada tahap ini dilakukan penentuan nilai untuk masing-masing kriteria terhadap data hasil wawancara. Kriteria tersebut ialah sebagai berikut. 1. Kepemilikan telepon selular Kriteria kepemilikan telepon selular mendiksripsikan apakah keluarga tersebut memiliki alat komunikasi berupa telepon selular atau tidak. 2. Pekerjaan Kriteria pekerjaan mendiskripsikan pekerjaan apa yang dimiliki oleh kepala keluarga tersebut. 3. Status tempat tinggal Kriteria status tempat tinggal mendiskripsikan bagaimana status tempat tinggal tersebut, apakah milik sendiri, kontrak atau statusnya masih miliki orangtua dari kepala keluarga tersebut. 4. Luas lantai Kriteria luas latai mendiskripsikan berapa luas lantai dari rumah yang sedag ditempati tersebut. 5. Jenis lantai terluas Kriteria jenis lantai terluas mendiskripsikan apa jenis lantai yang paling luas yang ada di rumah yang ditempati tersebut. 6. Jenis dinding terluas Kriteria jenis dinding terluas mendiskripsikan apa jenis dinding yang paling luas yang dimiliki rumah tersebut. 7. Jenis atap terluas
digilib.uns.ac.id 27 Kriteria jenis atap terluas mendiskripsikan apa jenis atap yang paling luas yang dimiliki rumah tersebut. 8. Fasilitas jamban Kriteria fasilitas jamban mendiskripsikan status jamban yang dimiliki di dalam rumah tersebut, apakah sudah memiliki jamban sendiri, masih menggunakan fasilitas jamban umum atau lainnya. 9. Tempat pembuangan akhir tinja Krietria tempat pembuangan akhir tinja mendiskripsikan bagaimana pembuangan akhir tinja yang dimiliki dalam suatu keluarga tersebut. Apakah sudah menggunakan tangki, melubangi tanah atau lainnya. 10. Kelompok usaha bersama Kriteria kelompok usaha bersama mendiskripsikan apakah suatu keluarga tersebut mengikuti kelompok usaha bersama atau tidak. 11. Usaha ekonomi produktif Kriteria usaha ekonomi produktif tersebut mendiskripsikan apakah suatu kelompok tersebut memiliki usaha ekonomi produktif atau tidak. 12. Beras miskin. Kriteria beras miskin mendiskripsikan apakah keluarga tersebut menerima bantuan beras miskin atau tidak. Hasil penentuan nilai terhadap masng-masing kriteria akan dimasukkan ke dalam database untuk diproses di dalam sistem rekomendas validasi penerima bantuan PKH. 4.1.3 Analisis Kebutuhan Fungsional dan Non-Fungsional Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap kebutuhan fungsional sistem rekomendasi penerima bantuan PKH, sebagai berikut: a. Kebutuhan fungsional 1. Koordinator dapat memasukkan nilai kepentingan setiap kriteria. 2. Koordinator dapat menambah dan menghapus kriteria tambahan. 3. Koordinator dapat memasukkan data dan nilai kriteria calon penerima bantuan PKH melalui import file. 4. Koordinator dapat melihat hasil perankingan calon penerima bantuan PKH.
digilib.uns.ac.id 28 5. Koordinator dapat mengunggah hasil perankingan calon penerima bantuan PKH. b. Kebutuhan Non-Fungsional 1. Sistem bersifat fast respon. 2. Sistem dapat dijalankan di semua komputer dengan syarat komputer tersebut telah memiliki software pendukung sistem seperti web server, database, php, web browser, dll. 4.1.4 Proses Perhitungan Rekomendasi Dalam proses perhitungan rekomendasi dengan metode AHP-TOPSIS, yang pertama kali dilakukan adalah menentukan preferensi tingkat kepentingan setiap kriteria dari nilai yang ditentukan ke dalam skala saaty yaitu 1,3,5,7,9 yang dikonversi ke dalam angka 1 sampai 5. Semakin tinggi nilai kepentingannya maka semakin penting kriteria yang bersangkutan. Pada proses perhitugan kali ini menggunakan 1,5,4,2,4,4,4,4,3,1,4,1 kemudian di dalam sistem akan dikonversi menjadi 1,9,7,3,7,7,7,7,5,1,7,1. Selanjutnya nilai preferensi tersebut akan diproses menggunakan metode AHP, dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Membuat matriks perbandingan nilai preferensi masing-masing kriteria yang akan dijabarkan dalam Tabel 4.1. Tabel 4.1. Matriks Perbandingan K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K1 1,00 0,11 0,14 0,33 0,14 0,14 0,14 0,14 0,20 1,00 0,14 1,00 K2 9,00 1,00 1,29 3,00 1,29 1,29 1,29 1,29 1,80 9,00 1,29 9,00 K3 7,00 0,78 1,00 2,33 1,00 1,00 1,00 1,00 1,40 7,00 1,00 7,00 K4 3,00 0,33 0,43 1,00 0,43 0,43 0,43 0,43 0,60 3,00 0,43 3,00 K5 7,00 0,78 1,00 2,33 1,00 1,00 1,00 1,00 1,40 7,00 1,00 7,00 K6 7,00 0,78 1,00 2,33 1,00 1,00 1,00 1,00 1,40 7,00 1,00 7,00 K7 7,00 0,78 1,00 2,33 1,00 1,00 1,00 1,00 1,40 7,00 1,00 7,00 K8 7,00 0,78 1,00 2,33 1,00 1,00 1,00 1,00 1,40 7,00 1,00 7,00 K9 5,00 0,56 0,71 1,67 0,71 0,71 0,71 0,71 1,00 5,00 0,71 5,00 K10 1,00 0,11 0,14 0,33 0,14 0,14 0,14 0,14 0,20 1,00 0,14 1,00 K11 7,00 0,78 1,00 2,33 1,00 1,00 1,00 1,00 1,40 7,00 1,00 7,00 K12 1,00 0,11 0,14 0,33 0,14 0,14 0,14 0,14 0,20 1,00 0,14 1,00 2. Normalisasi matriks perbandingan, dengan langkah berikut: a. Membagi elemen setiap kolom dengan jumlah elemen dari kolom yang bersangkutan. Sebagai contoh, elemen (K1,K1) adalah 1 dan jumlah dari kolom
digilib.uns.ac.id 29 tersebut adalah 6, hasil dari 1/62 adalah 0,016129032. Hasil perhitungan secara keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 4.2. Tabel 4.2. Matriks Normalisasi K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K1 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 K2 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 K3 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 K4 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 K5 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 K6 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 K7 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 K8 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 K9 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 K10 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 K11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 K12 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 b. Menjumlahkan elemen matriks perbaris. Hasil perjumlahan per baris dapat dilihat pada Tabel 4.3. Tabel 4.3. Hasil penjumlahan elemen perbaris c. Melakukan pembagian antara hasil penjumlahan perbaris pada Tabel 4 dengan jumlah kriteria untuk mendapatkan eigen vektor. Eigen vektor dapat dilihat pada Tabel 4.4. Kriteria Total per baris K1 62,00 K2 6,89 K3 8,86 K4 20,67 K5 8,86 K6 8,86 K7 8,86 K8 8,86 K9 12,40 K10 62,00 K11 8,86 K12 62,00 Tabel 4.4. Eigen vektor K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 0,02 0,15 0,11 0,05 0,11 commit 0,11 0,11 to user 0,11 0,08 0,02 0,11 0,02
digilib.uns.ac.id 30 Keterangan : K1 = Kepemilikan telepon selular K2 = Pekerjaan K3 = Status tempat tinggal K4 = Luas lantai K5 = Jenis lantai terluas K6 = Jenis dinding terluas K7 = Jenis atap terluas K8 = Fasilitas jamban K9 = Tempat pembuangan tinja K10 = Kelompok usaha bersama K11 = Usaha ekonomi produktif K12 = Beras miskin 3. Menghitung konsistensi rasio Langkah untuk menghitung konsistensi rasio ialah sebagai berikut: a. Menghitung nilai eigen max ( max) Cara memperoleh nilai max adalah menjumlahkan hasil perkalian antara setiap elemen pada eigen vektor dengan elemen hasil per kolom yang berkaitan. Dengan perhitungan matematis sebagai berikut: max = (62 x 0,016129)+( 6,889 x 0,145161)+( 8,857 x 0,112903)+( 20,67 x 0,048387)+(8,857 x 0,112903)+(8,857 x 0,112903)+(8,857 x 0,112903)+( 8,857 x 0,112903)+( 12,4 x 0,080645)+( 62 x 0,016129)+( 8,857 x 0,016129)+( 62 x 0,016129) = 12 b. Menghitung indeks konsistensi (CI) CI = ( max-n) / n-1 = (12-12)/(12-1)=0 c. Rasio Konsistensi (CR) CR = CI/RI, nilai RI dapat dilihat pada Tabel 1. CR = 0/1,48 = 0 Karena CR<0,1 maka pembobotan dinyatakan konsisten dan dapat digunakan sebagai bobot pada proses perhitungan menggunakan metode TOPSIS.
digilib.uns.ac.id 31 Selanjutnya adalah menghitung proses perankingan menggunakan metode TOPSIS dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Menentukan matriks keputusan, dalam penelitian ini yaitu nilai kriteria yang dimiliki oleh masing-masing calon peserta penerima PKH yang akan dijelaskan pada Tabel 4.5 berikut: Tabel 4.5. Matriks Keputusan Nomor KK K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 3310150101970017 2 4 1 28 1 1 2 1 1 2 1 2 3310150101970086 2 4 1 70 1 1 2 3 3 1 1 2 3310150101970089 2 4 1 96 1 1 2 1 1 1 1 2 3310150101970101 1 1 6 60 1 1 2 3 3 2 1 2 3310150101970111 2 4 6 40 2 1 2 3 3 2 1 2 3310150101970112 2 4 1 45 1 1 2 1 1 2 1 2 3310150101970127 2 2 1 30 1 1 2 1 3 2 1 2 3310150101970132 1 4 6 63 1 1 2 1 1 2 1 2 3310150101970137 2 4 1 65 1 1 2 1 1 1 1 2 3310150101970145 2 2 1 72 1 1 2 3 3 1 1 2 2. Menghitung matriks keputusan ternormalisasi dengan menggunakan matriks pada Tabel 4.5. Perhitungan dilakukan dengan persamaan 2.4. Hasil dari perhitungan ditunjukkan pada Tabel 4.6. Tabel 4.6. Matriks keputusan ternormalisasi Nomor KK K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 3310150101970017 0,34 0,36 0,09 0,15 0,28 0,32 0,32 0,15 0,14 0,38 0,32 0,32 3310150101970086 0,34 0,36 0,09 0,37 0,28 0,32 0,32 0,46 0,42 0,19 0,32 0,32 3310150101970089 0,34 0,36 0,09 0,50 0,28 0,32 0,32 0,15 0,14 0,19 0,32 0,32 3310150101970101 0,17 0,09 0,56 0,31 0,28 0,32 0,32 0,46 0,42 0,38 0,32 0,32 3310150101970111 0,34 0,36 0,56 0,21 0,55 0,32 0,32 0,46 0,42 0,38 0,32 0,32 3310150101970112 0,34 0,36 0,09 0,24 0,28 0,32 0,32 0,15 0,14 0,38 0,32 0,32 3310150101970127 0,34 0,18 0,09 0,16 0,28 0,32 0,32 0,15 0,42 0,38 0,32 0,32 3310150101970132 0,17 0,36 0,56 0,33 0,28 0,32 0,32 0,15 0,14 0,38 0,32 0,32 3310150101970137 0,34 0,36 0,09 0,34 0,28 0,32 0,32 0,15 0,14 0,19 0,32 0,32 3310150101970145 0,34 0,18 0,09 0,38 0,28 0,32 0,32 0,46 0,42 0,19 0,32 0,32 3. Membuat matriks keputusan ternormalisasi berbobot, pada tahap ini dilakukan perkalian antara nilai setiap elemen pada Tabel 4.6 dengan bobot yang diperoleh dari commit proses to perhitungan user menggunakan metode AHP
digilib.uns.ac.id 32 yaitu 0.02, 0.15, 0.11, 0.05, 0.11, 0.11, 0.11, 0.11, 0.08, 0.02, 0.11, 0.02 dengan hasil perhitungan seperti pada Tabel 4.7. Tabel 4.7. Matriks keputusan ternormalisasi berbobot Nomor KK K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 3310150101970017 0,01 0,05 0,01 0,01 0,03 0,04 0,04 0,02 0,01 0,01 0,04 0,01 3310150101970086 0,01 0,05 0,01 0,02 0,03 0,04 0,04 0,05 0,03 0,00 0,04 0,01 3310150101970089 0,01 0,05 0,01 0,02 0,03 0,04 0,04 0,02 0,01 0,00 0,04 0,01 3310150101970101 0,00 0,01 0,06 0,02 0,03 0,04 0,04 0,05 0,03 0,01 0,04 0,01 3310150101970111 0,01 0,05 0,06 0,01 0,06 0,04 0,04 0,05 0,03 0,01 0,04 0,01 3310150101970112 0,01 0,05 0,01 0,01 0,03 0,04 0,04 0,02 0,01 0,01 0,04 0,01 3310150101970127 0,01 0,03 0,01 0,01 0,03 0,04 0,04 0,02 0,03 0,01 0,04 0,01 3310150101970132 0,00 0,05 0,06 0,02 0,03 0,04 0,04 0,02 0,01 0,01 0,04 0,01 3310150101970137 0,01 0,05 0,01 0,02 0,03 0,04 0,04 0,02 0,01 0,00 0,04 0,01 3310150101970145 0,01 0,03 0,01 0,02 0,03 0,04 0,04 0,05 0,03 0,00 0,04 0,01 4. Menghitung solusi ideal positif (S + ) dan solusi ideal negatif (S - ), untuk memperoleh solusi ideal positif dan negatif adalah dengan mencari nilai maksimal dan minimal dari setiap kriteria dengan persamaan sebagai berikut: S + i = n j=1 (v ij v + i ) 2 S i = n (v ij v j=1 i ) 2 Solusi ideal positif dan negatif dapat dilihat pada Tabel 4.8. Tabel4.8. Tabel Solusi ideal positif dan negatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 I+ 0,01 0,05 0,06 0,02 0,06 0,04 0,04 0,05 0,03 0,01 0,04 0,01 I- 0,00 0,01 0,01 0,01 0,03 0,04 0,04 0,02 0,01 0,00 0,04 0,01 Menghitung jarak alternatif dari solusi ideal (separasi) seperti pada persamaan 2.8 dan 2.9. Sebagai permisalan jarak solusi ideal positif dari data dengan nomor KK 3310150101970017 ialah sebagai berikut: (0.01 S + 0.01) 2 + (0.05 0.05) 2 + (0.01 0.06) 2 + (0.01 0.02) 2 + (0.03 0.06) 2 + (0.04 0.04) 2 + = (0.04 0.04) 2 + (0.02 0.05) 2 + (0.01 0.03) 2 + (0.01 0.01) 2 + (0.04 0.04) 2 + (0.01 0.01) 2 = 0.076 Sedang untuk menghitung solusi ideal negatif adalah sebagai berikut: (0.01 S - 0.00) 2 + (0.05 0.01) 2 + (0.01 0.01) 2 + (0.01 0.02) 2 + (0.03 0.03) 2 + (0.04 0.04) 2 + = (0.04 0.04) 2 + (0.02 0.02) 2 + (0.01 0.01) 2 + (0.01 0.00) 2 + (0.04 0.04) 2 + (0.01 0.01) 2 = 0.040
digilib.uns.ac.id 33 5. Hasil dari perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.9. Tabel 4.9. Tabel Separasi Nomor KK S+ S- 3310150101970017 0,08 0,04 3310150101970086 0,06 0,06 3310150101970089 0,07 0,04 3310150101970101 0,05 0,07 3310150101970111 0,01 0,08 3310150101970112 0,08 0,04 3310150101970127 0,08 0,03 3310150101970132 0,05 0,07 3310150101970137 0,07 0,04 3310150101970145 0,07 0,05 6. Menghitung kedekatan terhadap solusi ideal positif menggunakan persamaan 2.10. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.10. Tabel 4.10. Hasil perhitungan TOPSIS Nomor KK Ci 3310150101970017 0,343568 3310150101970086 0,486787 3310150101970089 0,368574 3310150101970101 0,568500 3310150101970111 0,855585 3310150101970112 0,347460 3310150101970127 0,257089 3310150101970132 0,557329 3310150101970137 0,353608 3310150101970145 0,402560 7. Hasil dari perhitungan kedekatan terhadap solusi ideal positif diranking berdasarkan nilai yang paling besar sampai nilai yang paling kecil. Hasil tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.11 Tabel 4.11. Tabel Perankingan pada proses TOPSIS Ranking Nomor KK Ci 1 3310150101970017 0,855585 2 3310150101970086 0,568500 3 3310150101970089 0,557329 4 3310150101970101 0,486787 5 3310150101970111 0,402560 6 3310150101970112 0,368574 7 3310150101970127 0,353608 8 3310150101970132 0,347460 9 3310150101970137 0,343568 10 3310150101970145 0,257089
digilib.uns.ac.id 34 8. Hasil dari perhitungan topsis tersebut akan dikalikan dengan status kepemilikan anak, apabila nomor KK tersebut memiliki anak yang usianya sesuai dengan ketentuan pada aturan penerimaan PKH maka akan dikalikan satu da apabila tidak sesuai dengan aturan maka akan dikalikan nol. Karena dalam kasus ini data dinyatakan memiliki anak yang berusia sesuai dengan ketentuan PKH maka hasil akhir dikalikan satu sehingga tidak mengalami perubahan nilai pada hasil akhir. Hasil akhir dapat dilihat pada Tabel 4.12. Tabel 4.12. Tabel perankingan hasil akhir Ranking Nomor KK Ci 1 3310150101970017 0,855585 2 3310150101970086 0,568500 3 3310150101970089 0,557329 4 3310150101970101 0,486787 5 3310150101970111 0,402560 6 3310150101970112 0,368574 7 3310150101970127 0,353608 8 3310150101970132 0,347460 9 3310150101970137 0,343568 10 3310150101970145 0,257089 4.1.5 Definisi User User yang terlibat dalam sistem pendukung keputusan penerima bantuan PKH ini akan dijelaskan dalam Tabel 4.13. Tabel 4.13. Definisi user No. User Deskripsi 1. Koordinator Koordinator adalah pengguna aplikasi yang memiliki hak akses antara lain dapat menginput data dan nilai kriteria keluarga calon penerima bantuan PKH, dapat menentukan nilai tingkat kepentingan masing-masing kriteria, dapat mengolah data, melihat hasil akhir pengolahan data serta dapat mencetak hasil akhir tersebut.
digilib.uns.ac.id 35 4.1.6 Context Diagram Context diagram dari aplikasi SPK penerima bantuan PKH dapat dilihat pada Gambar 4.1 berikut: Gambar 4.1. Context Diagram Keterangan: Data_keluarga : nama_kk, kepemilikan_anak. 4.1.7 Data Flow Diagram (DFD) 4.1.7.1 DFD Level 1 Di dalam sistem pendukung keputusan penerima bantuan PKH terdapat empat proses utama yaitu mengelola kriteria, mengelola keluarga dan proses rekomendasi. Di dalam proses mengelola kriteria terdapat sub proses memasukkan nilai preferensi, tambah dan hapus yang melibatkan satu tabel yakni tabel kriteria. Di dalam proses mengelola keluarga terdapat sub proses input data calon peserta dan input nilai kriteria calon peserta yang melibatkan empat tabel yakni tabel keluarga, kelurahan, kecamatan dan nilai kriteria. Di dalam proses rekomendasi melibatkan empat tabel yaitu tabel keluarga, kriteria, nilai_kriteria dan hasil. DFD level 1 ini dapat dilihat pada Gambar 4.2. Sedangkan untuk DFD Level 2 terdapat pada lampiran.
digilib.uns.ac.id Gambar 4.2. DFD Level 1
digilib.uns.ac.id 37 4.2 Perancangan 4.2.1 Perancangan Database Perancangan database dari aplikasi SPK penerima bantuan PKH dapat dilihat pada Gambar 4.3. Gambar 4.3 Desain Database 4.2.2 Perancangan Antarmuka Perancangan antarmuka pada sistem pendukung keputusan penerima bantuan PKH ini untuk tampilan koordinator terdiri dari halaman login seperti pada Gambar 4.4. Halaman home yang berisi pesan selamat datang yang akan ditampilkan pada Gambar 4.5. Halaman data peserta berisi form inputan untuk memasukkan data dan nilai calon penerima bantuan PKH serta button untuk menampilkan data yang telah diinputkan yang seperti pada Gambar 4.6. Setelah itu terdapat halaman tampil data peserta dan tampil nilai peserta seperti pada Gambar 4.7 dan 4.8 serta halaman hasil pencarian data peserta dan halaman hasil pencarian nilai kriteria peserta seperti pada Gambar 4.9 dan halaman demografi per kelurahan seperti Gambar 4.10. Selain itu terdapat halaman proses perhitungan yang berisi button tambah kriteria untuk menambahkan kriteria baru, slider yang digunakan untuk memasukkan nilai preferensi setiap kriteria dan button proses perankingan untuk memproses nilai
digilib.uns.ac.id 38 kriteria para peserta yang telah diinputkan seperti pada Gambar 4.11, untuk tampilan form tambah kriteria akan ditampilkan pada Gambar 4.12. Selain itu juga terdapat tampilan hasil dari perankingan seperti pada Gambar 4.13 dan tampilan data yang akan di export seperti pada Gambar 4.14. Berikut adalah gambar desain antarmuka untuk koordinator: Gambar 4.4. Desain antarmuka halaman login Gambar 4.5. Desain commit antarmuka to user halaman home
digilib.uns.ac.id 39 Gambar 4.6. Desain antarmuka input data dan nilai calon peserta PKH Gambar 4.7. Desain antarmuka commit halaman to user tampil data calon peserta PKH
digilib.uns.ac.id 40 Gambar 4.8. Desain antarmuka halaman tampil nilai kriteria calon peserta PKH Gambar 4.9. Desain antarmuka halaman hasil pencarian data calon peserta PKH
digilib.uns.ac.id 41 Gambar 4.10. Desain antarmuka halaman demografi per kelurahan Gambar 4.11. Desain antarmuka commit to halaman user proses perhitungan
digilib.uns.ac.id 42 Gambar 4.12. Desain antarmuka halaman form tambah kriteria Gambar 4.13. Desain antarmuka halaman hasil perankingan
digilib.uns.ac.id 43 Gambar 4.14. Desain antarmuka hasil export 4.3 Implementasi Implementasi dari desain yang telah dirancang akan dijelaskan pada sub bab ini. Halaman login pada aplikasi akan ditujukkan pada Gambar 4.15. Halaman yang digunakan koordinator terdiri dari halaman home seperti pada Gambar 4.16, halaman input data peserta seperti pada Gambar 4.17, halaman tampil data calon peserta seperti pada Gambar 4.18, halaman tampil nilai kriteria calon peserta seperti pada Gambar 4.19, halaman hasil pencarian data peserta dan halaman hasil pencarian nilai kriteria peserta seperti pada Gambar 4.20, halaman demografi per kelurahan seperti pada Gambar 4.21, halaman proses perhitungan seperti pada Gambar 4.22, halaman tambah kriteria seperti pada Gambar 4.23, halaman perankingan seperti pada Gambar 4.24 dan halaman export yang akan ditunjukkan pada Gambar 4.25. Gambar 4.15. Halaman login
digilib.uns.ac.id 44 Gambar 4.16. Halaman home Gambar 4.17. Halaman input data peserta
digilib.uns.ac.id 45 Gambar 4.18. Halaman tampil data calon peserta bantuan PKH Gambar 4.19. Halaman tampil nilai kriteria calon peserta PKH
digilib.uns.ac.id 46 Gambar 4.20. Halaman hasil pencarian data calon peserta PKH Gambar 4.21. Halaman demografi calon peserta PKH
digilib.uns.ac.id 47 Gambar 4.22. Halaman proses perhitungan Gambar 4.23. Halaman tambah kriteria
digilib.uns.ac.id 48 Gambar 4.24. Halaman perankingan Gambar 4.25. Halaman export
digilib.uns.ac.id 49 4.4 Pengujian Dalam penelitian ini dilakukan 3 jenis pengujian, yaitu black box, white box dan usability testing. Pengujian pertama adalah black box testing digunakan untuk menguji kebutuhan fungsional. Pengujian dilakukan dengan dua skenario, yaitu skenario dengan inputan benar dan salah. Pengujian ditunjukkan pada lampiran. Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat menjalan semua fungsional dengan baik. Pengujian kedua adalah white box testing pengujian ini digunakan untuk memastikan bahwa proses komputasi pada AHP-TOPSIS dapat berjalan dengan benar. Pengujian white box testing hanya diterapkan pada operasi AHP-TOPSIS, karena jika pada proses ini terjadi kesalahan maka akan mempengaruhi hasil akhir dari rekomendasi yang diberikan oleh sistem. Hasil dari white box testing menunjukkan bahwa perhitungan AHP-TOPSIS pada sistem sudah berjalan dengan benar. Pengujian white box testing ini akan ditunjukkan pada lampiran 2. Pengujian yang ketiga adalah usability testing. Pengujian ini digunakan untuk mengetahui kemudahan aplikasi ketika dioperasikan oleh pengguna dan untuk mengetahui pemahaman pengguna terhadap aplikasi ini. Metode yang digunakan di dalam pengujian usability ini yaitu dengan memberikan kuisioner kepada pengguna. Kuisioner diberika kepada pendamping lapangan PKH secara random. Kuisioner yang digunakan mengacu pada kuisioner System Usability Scale. Daftar pernyataan kuisioner SUS ditunjukkan pada Tabel 4.14. Tabel 4.14. Kuisioner penyataan SUS No. Pertanyaan Kode 1. Saya akan sering menggunakan aplikasi ini P1 2. Aplikasi kompleks P2 3. Aplikasi mudah digunakan P3 4. Saya butuh bantuan untuk mengoperasikan aplikasi ini P4 5. Fungsi-fungsi dalam aplikasi dapat berjalan dengan baik P5 6. Banyak yang tidak konsisten dalam aplikasi ini P6 7. Aplikasi mudah dimengerti P7 8. Aplikasi tidak praktis P8 9. Saya yakin dapat menggunakan aplikasi ini P9 10. Saya perlu belajar menggunakan aplikasi ini P10 Pengujian dilakukan kepada tiga responden yang dipilih secara random dengan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 4.16.
digilib.uns.ac.id 50 Tabel 4.16. Nilai responden Pernyataan Penilaian P1 4 P2 2 P3 5 P4 2 P5 4 P6 1 P7 5 P8 2 P9 4 P10 2 Nilai SUS 82.5 Rata rata SUS = 82.5 1 = 82.5 Rata-rata nilai SUS aplikasi ini adalah 82.5 termasuk ke dalam kategori acceptable, hal ini menunjukkan bahwa aplikasi dapat diterima dan digunakan dengan baik oleh pengguna.