ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, Tahu 015, Halama 67-76 Ole d: http://ejoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa PEMILIHAN PENGRAJIN TERBAIK MENGGUNAKAN MULTI-ATTRIBUTE DECISION MAKING (MADM) TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) (STUDI KASUS : PT. Sjaraga Satka Sport, Majalegka) Fzry Lstya Maulda 1, Tatk Wdharh, Ala Prahutama 3 1 Mahasswa Jurusa Statstka FSM Udp,3 Staf Pegajar Jurusa Statstka FSM Udp ABSTRACT The huma resources (HR) kow as the employess are the successful of the compay. PT. Sjaraga Satka Sport (Trple S) s a hadmade football compay by the craftsme. Most of the craftsme go to the rce felds o the growg seaso or the harvest seaso. So selecto of the best craftsme s eeded order to the producto of the football do t have problems. The selecto uses TOPSIS method. TOPSIS s oe of method that ca be used to solve MADM problem. The steps of TOPSIS method are calculated the ormalzed decso matrx, determed the weght, calculated the weghted ormalzed decso matrx, determed the postf-deal solutos ad egatf-deal solutos, calculated the separato measures, ad calculated the preferece value. There are 5 craftsme ad sx crtera. The crtera are eatess of the ball, accurateess sttchg of the ball, umber of the ball, accurateess logo of the ball, cleaess of the ball, ad defect proporto. The results ths reseach are the best carftsme has 0,78861 of preferece value ad the worst craftsme has 0,1664 of preferece value. Preferece value by maual calculate equal wth preferece value by GUI Matlab. Keywords : TOPSIS, MADM, carftsme 1. PENDAHULUAN Latar Belakag Salah satu peetu keberhasla sebuah perusahaa adalah Sumber Daya Mausa (SDM) atau yag dkeal dega karyawa. PT. Sjaraga Satka Sport (Trple S) merupaka perusahaa bola sepak yag berada d Kabupate Majalegka, Jawa Barat, Idoesa. Bola sepak buata PT. Sjaraga Satka Sport merupaka bola sepak jaht buata taga amu kualtasya tdak draguka lag karea telah daku dua dega dberkaya sertfkat FIFA pada tahu 009 (Yudh M, 010). D PT. Sjaraga Satka Sport, orag yag mejaht bola dsebut dega pegraj. Para pegraj sebaga besar merupaka bu-bu rumah tagga yag basaya bekerja d rumah saja atau perg ke sawah. Sehgga pada saat musm taam atau musm pae, beberapa pegraj memlh perg ke sawah meaam tumbuha, khususya pad. Perpdaha pekerjaa sepert tu belum bsa datas oleh PT. Sjaraga Satka Sport karea mejaht bola haya pekerjaa sampga bag para pegraj. Pemlha pegraj terbak dapat dlakuka utuk meyelesaka permasalaha tersebut. Terplhya pegraj terbak dapat dguaka oleh PT. Sjaraga Satka Sport sebaga pedoma dalam memberka pekerjaa mejaht bola, sepert megatur berapa bayak rakta bola sepak yag aka dberka kepada pegraj tersebut. Peetua pegraj terbak tdak bsa dukur dar satu krtera saja. Ada bayak krtera yag harus dperhatka dalam pemlha pegraj. Sehgga PT. Sjaraga Satka Sport membutuhka suatu metode pegambla keputusa utuk meetuka pegraj
terbak dar sejumlah pegraj berdasarka krtera tertetu. Peuls megguaka metode Mult-Attrbute Decso Makg (MADM) Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto (TOPSIS) utuk meyelesaka permasalaha tersebut dega eam krtera yatu kerapha jahta bola, ketepata jahta bola, bayakya bola yag dhaslka, ketepata poss gambar/logo bola, kebersha hasl prtg bola, da propors cacat. MADM dguaka utuk meetuka pegraj da krtera yag aka dguaka utuk megevaluas pegraj. Sedagka TOPSIS dguaka utuk meyelesaka masalah pergkat sehgga dapat meetuka pegraj maa yag merupaka pegraj terbak bag PT. Sjaraga Satka Sport. Tujua Peulsa Berdasarka rumusa permasalaha d atas, maka tujua yag g dcapa dalam peelta adalah meetuka da membuat GUI Matlab pegraj terbak d PT. Sjaraga Satka Sport dega megguaka metode Mult-Attrbute Decso Makg (MADM) Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto (TOPSIS).. TINJAUAN PUSTAKA.1. Mult-Attrbute Decso Makg (MADM) Dalam buku Kusumadew (006), MADM merupaka suatu masalah pegambla keputusa utuk meetapka alteratf terbak dar beberapa alteratf dalam jumlah yag terbatas berdasarka beberapa krtera yag telah dtetuka sebelumya. Msalka merupaka alteratf ke- (=1,,...,m) da C j merupaka krtera ke-j (j=1,,...,). Lagkah pertama membetuk matrks keputusa MADM (X) setap alteratf terhadap setap krtera: C C C A1 x11 x1 x1 X A x x x (1) A m x 1 1 m1 x m x m dmaa x j merupaka ratg kerja alteratf ke- terhadap krtera ke-j. Matrks keputusa MADM (X) dguaka sebaga dasar perhtuga aalss TOPSIS... Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto (TOPSIS) Prsp TOPSIS adalah meetuka solus deal postf da solus deal egatf. Solus deal postf memaksmalka krtera keutuga da memmalka krtera baya, sedagka solus deal egatf memaksmalka krtera baya da memmalka krtera keutuga (Mateo, 011). TOPSIS ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk jarak terpajag dar solus deal egatf (Hwag ad Yoo, 1981). Kusumadew (006) metode TOPSIS terdr dar lagkah-lagkah sebaga berkut: 1. Membuat matrks keputusa yag terormalsas. Nla yag terormalsas (r j ) dhtug dega megguaka persamaa : JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., Tahu 015 Halama 68
r j m x 1 j x j (). Meetuka la bobot (w j ). z j w j z j1 j (3) S ( v w w w 1, v 1,..., v ); w dmaa z j merupaka jumlah pelaa dar pegambl keputusa terhadap setap krtera ke-j, w j meujukka tgkat kepetga relatf setap krtera ke-j, w j berdasarka pedapat dar pegambl keputusa (dalam hal lma orag dar baga checkg da satu orag dar kepala baga produks) da w j j 1 3. Membuat matrks keputusa yag terormalsas terbobot. Ratg bobot terormalsas (v j ) dhtug sebaga berkut : v w r (4) j j j 4. Meetuka matrks solus deal postf da matrks solus deal egatf. Solus deal postf ( S ) da solus deal egatf ( S ) dapat dtetuka berdasarka ratg bobot terormalsas (v j ) sebaga berkut: + S ( v1, v,..., v ); v j = kolom ke-j dar S (5) dega v j v j - = kolom ke-j dar S 1 (6) v j 5. Meetuka jarak atara la setap alteratf dega matrks solus deal postf da matrks solus egatf. Jarak atara alteratf dega solus deal postf ( D ) drumuska sebaga berkut : DA j 1 ( v v ) dmaa = 1,,..., m (7) j j JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., Tahu 015 Halama 69
Jarak atara alteratf dega solus deal egatf ( berkut : DA j 1 j D ) drumuska sebaga ( v v ) dmaa = 1,,..., m (8) j 6. Meetuka la preferes utuk setap alteratf. Nla preferes utuk setap alteratf ( P ) dberka sebaga berkut : D PA dmaa = 1,,..., m (9) ( D D ) Alteratf pegraj yag terplh adalah alteratf yag mempuya la terbesar. P 3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Sumber Data Pada peelta jes data yag dguaka adalah data prmer. Pegumpula data prmer dlakuka dega pegsa kuesoer utuk pembobota krtera da pelaa pegraj yag ds oleh pegambl keputusa serta melakuka wawacara dega phak perusahaa PT. Sjaraga Satka Sport. Waktu peelta adalah 8 Desember 014 sampa dega Desember 014. 3.. Varabel Peelta 1. Varabel yag dguaka sebayak eam yatu kerapha jahta bola, ketepata jahta bola, bayakya bola yag dhaslka, ketepata poss gambar/logo bola, kebersha hasl prtg bola, da propors cacat.. Sampel yag dguaka berukura 5 pegraj utama yag telah dtetuka oleh PT. Sjaraga Satka Sport..1. Lagkah Aalss Pegolaha data pada peelta adalah perakga pegraj dega metode TOPSIS da software yag dguaka adalah Mcrosoft Excel da Matlab. Adapu lagkah-lagkah dlakuka utuk memlh pegraj terbak sebaga berkut : 1. Megumpulka data dega melakuka wawacara utuk meetapka krterakrtera yag dguaka utuk memlh pegraj terbak.. Megumpulka data dega pegsa kuesoer oleh pegambl keputusa PT. Sjaraga Satka Sport utuk daalss megguaka TOPSIS. 3. Membuat matrks keputusa yag terormalsas sepert pada persamaa (). 4. Meetuka la bobot sepert pada persamaa (3). 5. Membuat matrks keputusa yag terormalsas terbobot sepert pada persamaa (4). 6. Meetuka matrks solus deal postf da matrks solus deal egatf sepert pada persamaa (5) da (6). 7. Meetuka jarak atara la setap alteratf dega matrks solus deal postf da solus deal egatf sepert pada persamaa (7) da (8). 8. Meetuka la preferes utuk setap alteratf dega megguaka persamaa (9). JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., Tahu 015 Halama 70
9. Meetuka pegraj terbak dega melhat pegraj yag memlk la preferes terbesar. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pembuata Matrks Keputusa MADM (X) da Meetuka Matrks Keputusa yag Terormalsas Matrks keputusa MADM (X) bers kerja setap pegraj ( ) terhadap setap krtera (C j ). Tabel 1 meujukka matrks keputusa MADM (X). Tabel meujukka matrks keputusa yag terormalsas dega megguaka persamaa (). Tabel Matrks Keputusa yag Tabel 1 Matrks Keputusa MADM (X) Terormalsas (R) Pegraj Krtera C 1 C C 3 C 4 C 5 C 6 Pegraj A (A 1) 15 19 400 14 0 0,30 Pegraj B (A ) 18 16 360 19 3 0,8 Pegraj C (A 3) 0 19 44 1 19 0,0 Pegraj D (A 4) 0 0 373 19 0 0,13 Pegraj E (A 5) 4 96 1 1 0,1 Pegraj F (A 6) 1 464 19 0 0,6 Pegraj G (A 7) 3 15 0 15 17 0,5 Pegraj H (A 8) 10 1 70 16 1 0,17 Pegraj I (A 9) 137 3 3 0,11 Pegraj J (A 10) 0 19 68 0 19 0,15 Pegraj K (A 11) 60 0 0,05 Pegraj L (A 1) 1 18 16 19 19 0,13 Pegraj M (A 13) 3 10 3 3 0,08 Pegraj N (A 14) 1 3 95 3 0,0 Pegraj O (A 15) 19 18 0 0 19 0,15 Pegraj P (A 16) 1 50 3 3 0,30 Pegraj Q (A 17) 1 1 11 3 0,09 Pegraj R (A 18) 15 11 50 13 14 0,04 Pegraj S (A 19) 19 19 19 19 0,18 Pegraj T (A 0) 10 10 11 1 1 0,00 Pegraj U (A 1) 18 15 11 1 0,09 Pegraj V (A ) 13 11 11 1 1 0,09 Pegraj W (A 3) 3 17 40 0 17 0,05 Pegraj X (A 4) 3 17 11 15 15 0,09 Pegraj Y (A 5) 3 14 5 15 14 0,08 Pegraj r 1 r r 3 r 4 r 5 r 6 A 1 0,15167 0,0813 0,9570 0,15069 0,1331 0,36465 A 0,1800 0,1756 0,6613 0,0451 0,4531 0,33764 A 3 0,03 0,0813 0,3675 0,604 0,064 0,4750 A 4 0,03 0,1908 0,7574 0,0451 0,1331 0,1694 A 5 0,467 0,4099 0,71115 0,604 0,398 0,571 A 6 0,45 0,3003 0,34301 0,0451 0,1331 0,31436 A 7 0,356 0,16431 0,01478 0,16146 0,18131 0,30388 A 8 0,10111 0,13145 0,05175 0,17 0,1799 0,0837 A 9 0,45 0,4099 0,1018 0,4757 0,4531 0,13309 A 10 0,03 0,0813 0,0507 0,158 0,064 0,17875 A 11 0,45 0,4099 0,04435 0,3681 0,1331 0,06078 A 1 0,134 0,19717 0,01183 0,0451 0,064 0,15194 A 13 0,45 0,5194 0,08871 0,4757 0,4531 0,1019 A 14 0,134 0,5194 0,0703 0,3681 0,4531 0,0559 A 15 0,191 0,19717 0,01478 0,158 0,064 0,1833 A 16 0,134 0,4099 0,03696 0,4757 0,4531 0,36465 A 17 0,134 0,3003 0,00813 0,3681 0,4531 0,11050 A 18 0,15167 0,1049 0,03696 0,13993 0,1493 0,0486 A 19 0,191 0,0813 0,0166 0,0451 0,064 0,100 A 0 0,10111 0,10954 0,00813 0,1917 0,1799 0,00000 A 1 0,1800 0,16431 0,0166 0,11840 0,1799 0,11050 A 0,13145 0,1049 0,00813 0,1917 0,1799 0,11050 A 3 0,356 0,186 0,0957 0,158 0,18131 0,06078 A 4 0,356 0,186 0,00813 0,16146 0,15998 0,11050 A 5 0,356 0,15336 0,01848 0,16146 0,1493 0,0974 JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., Tahu 015 Halama 71
4. Meetuka la bobot (w j ) Nla bobot dperoleh dega mejumlah data per krtera kemuda jumlah data per krtera dbag dega jumlah seluruh data. Sehgga dperoleh la bobot (w j ) sebaga berkut : Tabel 3 Nla Bobot (w j ) w 1 w w 3 w 4 w 5 w 6 0,16541 0,1793 0,1793 0,18045 0,1793 0,13534 4.3 Membuat Matrks Keputusa yag Teromalsas Terbobot Utuk membuat matrks keputusa yag terormalsas terbobot dhtug dega megguaka persamaa (4). Tabel 4 Matrks Keputusa yag Terormalsas Terbobot (V) Pegraj v 1 v v 3 v 4 v 5 v 6 A 1 0,0509 0,03599 0,05114 0,0719 0,03689 0,04935 A 0,03011 0,03031 0,0460 0,03690 0,044 0,04570 A 3 0,03345 0,03599 0,05650 0,04079 0,03504 0,03350 A 4 0,03345 0,03789 0,04768 0,03690 0,03689 0,005 A 5 0,04014 0,04167 0,198 0,04079 0,03873 0,0340 A 6 0,03680 0,03978 0,0593 0,03690 0,03689 0,0454 A 7 0,03847 0,0841 0,0056 0,0914 0,03135 0,04113 A 8 0,01673 0,073 0,00895 0,03108 0,013 0,080 A 9 0,03680 0,04167 0,01751 0,04467 0,044 0,01801 A 10 0,03345 0,03599 0,00869 0,03885 0,03504 0,0419 A 11 0,03680 0,04167 0,00767 0,0473 0,03689 0,0083 A 1 0,0351 0,03410 0,0005 0,03690 0,03504 0,0056 A 13 0,03680 0,04357 0,01534 0,04467 0,044 0,01371 A 14 0,0351 0,04357 0,0114 0,0473 0,044 0,00346 A 15 0,03178 0,03410 0,0056 0,03885 0,03504 0,0468 A 16 0,0351 0,04167 0,00639 0,04467 0,044 0,04935 A 17 0,0351 0,03978 0,00141 0,0473 0,044 0,01496 A 18 0,0509 0,0084 0,00639 0,055 0,058 0,00658 A 19 0,03178 0,03599 0,0081 0,03690 0,03504 0,0991 A 0 0,01673 0,01894 0,00141 0,0331 0,013 0,00000 A 1 0,03011 0,0841 0,0081 0,0137 0,013 0,01496 A 0,0174 0,0084 0,00141 0,0331 0,013 0,01496 A 3 0,03847 0,030 0,00511 0,03885 0,03135 0,0083 A 4 0,03847 0,030 0,00141 0,0914 0,0767 0,01496 A 5 0,03847 0,065 0,0030 0,0914 0,058 0,01316 JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., Tahu 015 Halama 7
4.4 Meetuka Matrks Solus Ideal Postf da Matrks Solus Ideal Negatf. Perhtuga solus deal postf da solus deal egatf berdasarka persamaa (5) da (6) sebaga berkut: v 1 v v 3 v 4 SOLUSI IDEAL POSITIF ( S ): 0,04014 0,04357 0,198 0,04467 0,044 0 SOLUSI IDEAL NEGATIF ( S ) : 0,01673 0,01894 0,00141 0,0137 0,013 0,04935 v 5 v 6 4.5 Meetuka Jarak Atara Nla Setap Alteratf dega Matrks Solus Ideal Postf da Matrks Solus Ideal Negatf Meetuka jarak atara la setap alteratf dega matrks solus deal postf da matrks solus deal egatf dega megguaka persamaa (7) da persamaa (8). Nla jarak atara la setap alteratf terhadap solus deal postf da solus deal egatf dapat dlhat pada Tabel 5. Tabel 5 Jarak Atara Nla Setap Alteratf Terhadap Solus Ideal Postf da Solus Ideal Negatf Pegraj D D Pegraj A 1 0,09065 0,05555 A 14 0,1110 0,06351 A 0,09137 0,05445 A 15 0,1393 0,0393 A 3 0,07558 0,06634 A 16 0,167 0,0484 A 4 0,0795 0,0631 A 17 0,167 0,05314 A 5 0,03467 0,1934 A 18 0,161 0,0443 A 6 0,07733 0,06853 A 19 0,1481 0,03613 A 7 0,1958 0,0787 A 0 0,1963 0,04939 A 8 0,1401 0,0476 A 1 0,169 0,03813 A 9 0,10706 0,0558 A 0,1933 0,03487 A 10 0,11763 0,04158 A 3 0,11937 0,0539 A 11 0,1158 0,05766 A 4 0,1488 0,04385 A 1 0,1360 0,0449 A 5 0,138 0,04379 A 13 0,10856 0,05856 D D JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., Tahu 015 Halama 73
4.6 Meetuka Nla Preferes utuk Setap Alteratf Nla preferes utuk setap alteratf ( P ) dperoleh megguaka persamaa (9). Tabel 6 meujukka la preferes utuk setap alteratf dalam hal la preferes utuk setap pegraj. Tabel 6 Nla Preferes utuk Setap Alteratf ( P ) Pegraj P A Pegraj P A Pegraj A (A 1 ) 0,37994 Pegraj N (A 14 ) 0,36391 Pegraj B (A ) 0,37343 Pegraj O (A 15 ) 0,404 Pegraj C (A 3 ) 0,46745 Pegraj P (A 16 ) 0,564 Pegraj D (A 4 ) 0,445 Pegraj Q (A 17 ) 0,306 Pegraj E (A 5 ) 0,78861 Pegraj R (A 18 ) 0,651 Pegraj F (A 6 ) 0,46984 Pegraj S (A 19 ) 0,449 Pegraj G (A 7 ) 0,17703 Pegraj T (A 0 ) 0,7589 Pegraj H (A 8 ) 0,1664 Pegraj U (A 1 ) 0,3190 Pegraj I (A 9 ) 0,3471 Pegraj V (A ) 0,134 Pegraj J (A 10 ) 0,6115 Pegraj W (A 3 ) 0,30501 Pegraj K (A 11 ) 0,3337 Pegraj X (A 4 ) 0,5988 Pegraj L (A 1 ) 0,558 Pegraj Y (A 5 ) 0,614 Pegraj M (A 13 ) 0,35039 Tabel 7 Uruta Nla Preferes Pegraj P A Pegraj P A Pegraj E (A 5 ) 0,78861 Pegraj R (A 18 ) 0,651 Pegraj F (A 6 ) 0,46984 Pegraj Y (A 5 ) 0,614 Pegraj C (A 3 ) 0,46745 Pegraj J (A 10 ) 0,6115 Pegraj D (A 4 ) 0,445 Pegraj X (A 4 ) 0,5988 Pegraj A (A 1 ) 0,37994 Pegraj L (A 1 ) 0,558 Pegraj B (A ) 0,37343 Pegraj P (A 16 ) 0,564 Pegraj N (A 14 ) 0,36391 Pegraj O (A 15 ) 0,404 Pegraj M (A 13 ) 0,35039 Pegraj U (A 1 ) 0,3190 Pegraj I (A 9 ) 0,3471 Pegraj S (A 19 ) 0,449 Pegraj K (A 11 ) 0,3337 Pegraj V (A ) 0,134 Pegraj W (A 3 ) 0,30501 Pegraj G (A 7 ) 0,17703 Pegraj Q (A 17 ) 0,306 Pegraj H (A 8 ) 0,1664 Pegraj T (A 0 ) 0,7589 Tabel 7 meujukka uruta la preferes. Berdasarka tabel datas dapat dsmpulka bahwa kelompok pegraj E merupaka pegraj terbak sedagka kelompok pegraj H merupaka pegraj terburuk berdasarka krtera yag telah dtetapka. JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., Tahu 015 Halama 74
9 4.7 GUI Matlab Berkut tampla dar GUI Matlab pemlha pegraj terbak dega megguaka metode MADM TOPSIS : Gambar 1 Tampla Depa Smulas Pemlha Pegraj Gambar Tampla Smulas Pemlha Pegraj JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., Tahu 015 Halama 75
10 Gambar 3 Tampla Kesmpula Pemlha Pegraj Setelah dlakuka smulas, kesmpula yag ddapatka sama dega kesmpula yag dhtug secara maual yatu pegraj terbak adalah kelompok pegraj E da pegraj terburuk adalah kelompok pegraj H. 5. KESIMPULAN Berdasarka hasl da pembahasa dperoleh kesmpula yatu pegraj terbak adalah kelompok pegraj E da pegraj terburuk adalah kelompok pegraj H. Metode MADM TOPSIS dapat dguaka utuk meyelesaka pemlha pegraj terbak dega krtera yag telah dtetuka sebelumya. Pegambl keputusa, peetua krtera, da bobot krtera merupaka faktor yag mempegaruh perhtuga pada metode TOPSIS. Peelta berhasl membuat GUI Matlab utuk pemlha pegraj terbak megguaka MADM TOPSIS berdasarka krtera yag telah dtetapka. Hal ddasarka dar hasl perhtuga maual da hasl perhtuga kodg program meujukka hasl yag sama. DAFTAR PUSTAKA Hwag, C-L. da Yoo, K. 1981. Multple Attrbute Decso Makg Makg, Lecture Notes Ecoomcs ad Mathematcal Systems. Heldelberg. Berl. Sprger-Verlag. Kusumadew, S. Hartat, S. Harjoko, A. da Wardoyo, R.. 006. Fuzzy Mult-Attrbute Decso Makg (FUZZY MADM). Graha Ilmu, Yogyakarta. Mateo, JRSC. 011. Mult-Crtera Aalyss the Reewable Eergy Idustry. Sprger. Yudh M. 010. Ekspor Bola Majalegka ke Afrka Selata Megkat. Ataraews.com. http://www.ataraews.com/berta/06754/ekspor-bolamajalegka-ke-afrka-selata-megkat (dakses 10 Jauar 015). JURNAL GAUSSIAN Vol. 4, No., Tahu 015 Halama 76