3.2. Analisis Kebutuhan Sistem
Untuk membangun sebuah sistem aplikasi, perlu dilakukan sebuah tahap analisis
kebutuhan sistem. Analisis kebutuhan sistem dapat dikelompokkan menjadi 2 bagian yaitu kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional.
3.2.1. Kebutuhan fungsional Adapun kebutuhan fungsional adalah sistem dapat menyelesaikan masalah dalam
pemilihan operator seluler terbaik dengan menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process dan MetodeSimpleAdditiveWeighting.
3.2.2. Kebutuhan non fungsional Kebutuhan non fungsional adalah kebutuhan yang diberikan oleh sistem yang
bertujuan untuk mendukung kebutuhan fungsional yang sudah ditentukan. Beberapa kebutuhan non fungsional yang dimaksud adalah :
1. Hasil kuisioner digunakan sebagai sumber data penilaian.
2. Sistem operasi Microsoft Windows 7.
3. Bahasa pemrograman Java 8.0.
3.3. Analisis Proses
Dalam pemilihan Operator Seluler terbaik, sistem ini menggunakan 2 proses utama,
yaitu proses pemilihan menggunakan metode AHP dan proses pemilihan menggunakan metode SAW. Untuk mengetahui bagaimana sistem bekerja dapat
dengan mengimplementasikannya ke dalam analisis proses.
3.3.1. Analisis proses metodeAHP Langkah-langkah yang dilakukan dalam pemecahan masalah untuk memilihOperator
Seluler Terbaikmenggunakan Metode AHP adalah sebagai berikut : 1.
Menentukan tujuan yaitu memilih operator seluler terbaik.
Universitas Sumatera Utara
2. Kriteria-kriteria yang digunakan adalah Tarif telepon, SMS, Internet, Layanan,
Bonus.
Tabel 3.1. Matriks Berpasangan Untuk Kriteria Memilih Operator Seluler Terbaik
Kriteria Tarif Telepon
SMS Internet
Layanan Bonus
Tarif Telepon 1
SMS 1
Internet 1
Layanan 1
Bonus 1
3. Alternatif dalam pemilihan operator seluler terbaik yaitu Simpati, AS, IM3, XL,
3Three, Mentari, Axis.
Tabel 3.2 Matriks Berpasangan Alternatif Operator Seluler
Alternatif Simpati
AS IM3
XL 3 Three
Mentari Axis
Simpati 1
AS 1
IM3 1
XL 1
3 Three 1
Mentari 1
Axis 1
Σ
4. Menguji konsistensi matriks berpasangan kriteria dan alternatif dengan rumus:
CI
= λmaks −n
� – 1
5. Menghitung rasio konsistensi dengan rumus:
Universitas Sumatera Utara
�� = ��
�� 6.
Menghitung matriks global untuk perankingan akhir.
1. Data Penelitian
Data yang digunakan adalah datpa primer, dimana peneliti harus mengumpulkan data melalui penelitian lapangan dan mengolah sendiri Supramono dan Haryanto, 2003.
Cara pengumpulan data dilakukan dengan penyebaran kuisioner di kalangan mahasiswa Fasilkom-TI USU sebanyak 40 orang responden. Kuisoner yang dibagikan
kepada responden menyediakan alternatif jawaban, sehingga responden cukup memilih jawaban yang telah disediakan. Jawaban responden terhadap pernyataan
dalam kuisioner berpedoman pada skala L. Saaty. Skor 1-9 digunakan untuk mengukur jawaban responden dimana untuk pernyataan yang bersifat mutlak penting
diberi skor 9 dan untuk pernyataan kedua elemen sama penting diberi skor 1.
2. Penyelesaian Matriks Kriteria dalam Pemilihan Operator Seluler Terbaik
1. Menentukan kriteria dalam memilih operator seluler terbaik dan menghitung
matriks kriteria berpasangan. Nilai input pada Tabel 3.3 diperoleh dari hasil kuisioner terhadap 40 orang responden.
Tabel 3.3 Nilai Perbandingan Kriteria
Kriteria Tarif Telepon
SMS Internet
Layanan Bonus
Tarif Telepon 1
1 3
1 3
2 4
SMS 3
1 2
4 6
Internet 3
1 2
1 3
5 Layanan
1 2
1 4
1 3
1 3
Bonus 1
4 1
6 1
5 1
3 1
Universitas Sumatera Utara
2. Menghitung matriks faktor pembobotan hirarki untuk semua kriteria
disederhanakan.
Tabel 3.4 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki Untuk Semua Kriteria disederhanakan
Kriteria Tarif Telepon
SMS Internet
Layanan Bonus
Tarif Telepon 1.000
0.333 0.333
2 4
SMS 3
1.000 2
4 6
Internet 3
0.5 1.000
3 5
Layanan 0.5
0.25 0.333
1.000 3
Bonus 0.25
0.166 0.2
0.333 1.000
∑ 7.75
2.249 3.866
10.333 19
3. Membuat tabel normalisasi yaitu membagi masing-masing sel pada tabel 3.5
dengan jumlah masing-masing kolomnya. HN =
Nilai elemen kolom kriteria J
��
Keterangan :
HN = Hasil Normalisasi
N
ek
= Nilai Elemen Kolom Kriteria J
km
= Jumlah Kolom Matriks
HN Tarif Telepon Tarif Telepon =
1 7.75
= 0.129 HN SMS Tarif Telepon
=
3 7.75
= 0.387 HN Internet Tarif Telepon
=
3 7.75
= 0.387 HN Layanan Tarif Telepon
=
0.5 7.75
= 0.064 HN Bonus
Tarif Telepon =
0.25 7.75
= 0.032 HN Tarif Telepon SMS
=
0.333 2.249
= 0.148 HN SMS SMS
=
1 2.249
= 0.444
Universitas Sumatera Utara
HN Internet SMS
=
0.5 2.249
= 0.222 HN Layanan SMS
=
0.25 2.249
= 0.111 HN Bonus
SMS =
0.166 2.249
= 0.073 HN Tarif Telepon Internet
=
0.333 3.866
= 0.086 HN SMS Internet
=
2 3.866
= 0.517 HN Internet Internet
=
1 3.866
= 0.258 HN Layanan Internet
=
0.333 3.866
= 0.086 HN Bonus
Internet =
0.2 3.866
= 0.051 HN Tarif Telepon Layanan
=
2 10.333
= 0.193 HN SMS Layanan
=
4 10.333
= 0.387 HN Internet Layanan
=
3 10.333
= 0.290 HN Layanan Layanan
=
1 10.333
= 0.096 HN Bonus
Layanan =
0.333 10.333
= 0.032 HN Tarif Telepon Bonus
=
4 19
= 0.210 HN SMS Bonus
=
6 19
= 0.315 HN Internet Bonus
=
5 19
= 0.263 HN Layanan Bonus
=
3 19
= 0.157 HN Bonus
Bonus =
1 19
= 0.052
Tabel 3.5. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria dinormalisasikan
Kriteria Tarif Telepon
SMS Internet
Layanan Bonus
Tarif_Telepon 0.129
0.148 0.086
0.193 0.210
SMS 0.387
0.444 0.517
0.387 0.315
Internet 0.387
0.222 0.258
0.290 0.263
Layanan 0.064
0.111 0.086
0.096 0.157
Bonus 0.032
0.073 0.051
0.032 0.052
Universitas Sumatera Utara
4. Menghitung nilai prioritas masing-masing kriteria dengan membagikan
penjumlahan tiap baris matriks dengan jumlah kriteria sebagai berikut: Pr =
Jbp Jk
Keterangan :
Pr = Prioritas
J
bp
= Jumlah baris perkriteria J
k
= Jumlah kriteria n = 5
Pr Tarif Telepon =
0.129+0.148+0.086+0.193+0.210 5
= 0.153 Pr SMS
=
0.387+0.444+0.517+0.387+0.315 5
= 0.410 Pr Internet
=
0.387+0.222+0.258+0.290+0.263 5
= 0.284 Pr Layanan
=
0.064+0.111+0.086+0.096+0.157 5
= 0.103 Pr Bonus
=
0.032+0.073+0.051+0.032+0.052 5
= 0.048
Tabel 3.6. Matriks Eigen Vector
Kriteria Tarif Telepon
SMS Internet Layanan
Bonus Eigen
vector Tarif_Telepon
0.129 0.148
0.086 0.193
0.210 0.153
SMS 0.387
0.444 0.517
0.387 0.315
0.410 Internet
0.387 0.222
0.258 0.290
0.263 0.284
Layanan 0.064
0.111 0.086
0.096 0.157
0.103 Bonus
0.032 0.073
0.051 0.032
0.052 0.048
5. Menghitung eigen value
λ max dengan cara menjumlahkan hasil perkalian jumlah tiap kolom tiap kriteria dengan nilai eigen vector tiap kriteria.
Nilai eigenvalue= 7.75 x 0,153 + 2.249 x 0.410 + 3.866 x 0,284 + 10.333 x 0,103 + 19 x 0,048
= 5,203
6. Menghitung nilai consistency indeks CI dengan rumus :
Universitas Sumatera Utara
�� = ���� − �
� − 1 �� =
5,203 − 5
5 − 1
CI = 0,050
7. Menghitung nilai consistency ratio CR dengan rumus :
Untuk n = 5 maka RI = 1,120 �� =
�� ��
�� = 0,050
1,120 �� = 0,045
Memeriksa konsistensi hirarki. Karena nilai CR0,1 maka hasil perhitungan dinyatakan konsisten. Jika CR 0,1 maka hasil perhitungan tidak konsisten dan
perhitungan pada matriks berpasangan kriteria harus diulang.
3.Penyelesaian matriks alternatif
1. Kriteria Tarif Telepon
1. Menentukan alternatif dalam memilih operator seluler terbaik, serta
menghitung matriks alternatif berpasangan.
Tabel 3.7. Matriks Faktor Berpasangan untuk Kriteria Tarif Telepon
Tarif Telepon
Simpati AS
IM3 XL
3Three Mentari Axis
Simpati 1
7 3
4 3
8 3
AS 1
7 1
1 5
1 3
1 5
2 1
5 IM3
1 3
5 1
2 1
6 1
XL 1
4 4
1 2
1 1
2 5
1 2
3Three 1
3 5
1 2
1 6
1 Mentari
1 8
1 2
1 6
1 5
1 6
1 1
6 Axis
1 3
5 1
2 1
6 1
Universitas Sumatera Utara
2. Menghitung matriks faktor pembobotan hirarki untuk semua alternatif
disederhanakan.
Tabel 3.8. Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Tarif Telepon yang disederhanakan
Tarif Telepon
Simpati AS
IM3 XL
3Three Mentari Axis
Simpati 1.000
7.000 3.000
4.000 3.000
8.000 3.000
AS 0.142
1,000 0.2
0.333 0.2
2.000 0.2
IM3 0.333
5.000 1.000
2.000 1.000
6.000 1.000
XL 0.25
4.000 0.5
1,000 0.5
5.000 0.5
3Three 0,333
5.000 1.000
2.000 1.000
6.000 1.000
Mentari 0,125
0.5 0.166
0.2 0.166
1.000 0.166
Axis 0,333
5.000 1.000
2.000 1.000
6.000 1.000
∑ 2.517
27.5 6.866 11.533
6.866 34
6.866 3.
Membuat tabel normalisasi yaitu membagi nilai masing-masing sel pada tabel 3.9. dengan jumlah masing-masing kolomnya.
HN Simpati Simpati =
1 2.517
= 0.397 HN AS Simpati
=
0.142 2.517
= 0.056 HN IM3 Simpati
=
0.333 2.517
= 0.132 HN XL Simpati
=
0.25 2.517
= 0.099 HN 3Three Simpati
=
0.333 2.517
= 0.132 HN Mentari Simpati
=
0.125 2.517
= 0.049 HN AXIS Simpati
=
0.333 2.517
= 0.132 HN Simpati AS
=
7 27.5
= 0.264 HN ASAS
=
1 27.5
= 0.036 HN IM3 AS
=
5 27.5
= 0.188 HN XLAS
=
4 27.5
= 0.113 HN 3Three AS
=
5 27.5
= 0.188 HN MentariAS
=
0.5 27.5
= 0.018 HN AXISAS
=
5 27.5
= 0.188
Universitas Sumatera Utara
HN Simpati IM3 =
3 6.816
= 0.436 HN ASIM3
=
0.25 6.816
= 0.029 HN IM3 IM3
=
1 6.816
= 0.144 HN XLIM3
=
0.5 6.816
= 0.072 HN3ThreeIM3
=
1 6.816
= 0.144 HN Mentari IM3
=
0.166 6.816
= 0.024 HN AXISIM3
=
1 6.816
= 0.144 HN Simpati XL
=
4 11.533
= 0.346 HN ASXL
=
0.333 11.533
= 0.028 HNIM3XL
=
2 11.533
= 0.173 HN XL XL
=
1 11.533
= 0.086 HN3ThreeXL
=
2 11.533
= 0.173 HN Mentari XL
=
0.2 11.533
= 0.017 HN AXISXL
=
0.2 11.533
= 0.173 HN Simpati3Three
=
3 6.866
= 0.436 HN AS3Three
=
0.2 6.866
= 0.029 HNIM33Three
=
1 6.866
= 0.145 HN XL 3Three
=
0.5 6.866
= 0.072 HN3Three3Three
=
1.000 6.866
= 0.145 HN Mentari 3Three
=
0.166 6.866
= 0.024 HN AXIS3Three
=
1.000 6.866
= 0.145 HN Simpati Mentari
=
8 34
= 0.235 HN ASMentari
=
2 34
= 0.058 HNIM3Mentari
=
6 34
= 0.176 HN XL Mentari
=
5 34
= 0.147
Universitas Sumatera Utara
HN3ThreeMentari =
6 34
= 0.176 HN Mentari Mentari
=
1 34
= 0.029 HN AXIS Mentari
=
6 34
= 0.176 HN Simpati AXIS
=
3 6.866
= 0.436 HN ASAXIS
=
0.2 6.866
= 0.029 HNIM3AXIS
=
1 6.866
= 0.145 HN XL AXIS
=
0.5 6.866
= 0.072 HN3ThreeAXIS
=
1.000 6.866
= 0.145 HN Mentari AXIS
=
0.166 6.866
= 0.024 HN Simpati AXIS
=
1.000 6.866
= 0.145
Tabel 3.9. Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Tarif Telepon yang dinormalkan
Tarif Telepon
Simpati AS
IM3 XL
3Three Mentari
Axis Eigen
Vector Simpati
0.397 0.255
0.437 0.347
0.437 0.235
0.436 0.364
AS 0.056
0.036 0.029
0.028 0.029
0.058 0.029
0.038 IM3
0.132 0.188
0.144 0.173
0.145 0.176
0.145 0.157
XL 0.099
0.113 0.072
0.086 0.072
0.147 0.072
0.100 3Three
0.132 0.188
0.144 0.173
0.145 0.176
0.145 0.157
Mentari 0.049
0.018 0.024
0.017 0.024
0.029 0.024
0.027 Axis
0.132 0.188
0.144 0.173
0.145 0.176
0.145 0.157
4. Menghitung eigen value
λ max dengan cara menjumlahkan hasil perkalian jumlah tiap kolom tiap kriteria dengan nilai eigen vector tiap kriteria
���������� = 2.516 x 0.364 + 27.5 x 0.038 + 6.916 x 0.158 + 11.533 x 0.094 + 6.866 x 0.158 + 34 x 0.026 +
6.866 x 0.158 = 7.265
5. Menghitung nilai consistency indeks CI dengan rumus :
Universitas Sumatera Utara
�� = ���� − �
� − 1 �� =
7.2 − 7
7 − 1
CI = 0,044
6. Menghitung nilai consistency ratio CR dengan rumus :
Untuk n = 7, RI = 1,32 �� =
�� ��
�� = 0,033
1,32 �� = �, ���
Memeriksa konsistensi hirarki. Karena nilai CR0,1 maka hasil perhitungan dinyatakan konsisten.
2. Kriteria SMS
1. Menentukan alternatif dalam memilih operator seluler terbaik, serta
menghitung matriks alternatif berpasangan
Tabel 3.10. Matriks Faktor Berpasangan untuk Kriteria SMS
SMS Simpati
AS IM3
XL 3Three Mentari Axis
Simpati 1
1 2
1 8
1 7
1 4
2 1
5 AS
2 1
1 6
1 5
1 2
4 1
3 IM3
8 6
1 2
5 9
4 XL
7 5
1 2
1 4
8 3
3Three 4
2 1
5 1
4 1
5 1
2 Mentari
1 2
1 4
1 9
1 8
1 5
1 1
6 Axis
5 3
1 4
1 3
2 6
1
Universitas Sumatera Utara
2. Menghitung matriks faktor pembobotan hirarki untuk semua alternatif
disederhanakan.
Tabel 3.11. Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria sms yang disederhanakan
SMS Simpati
AS IM3
XL 3Three Mentari
Axis Simpati
1.000 0.5
0.125 0.142
0.25 2
0.2 AS
2 1,000
0.166 0.2
0.5 4
0.333 IM3
8 6
1.000 2
5 9
4 XL
7 5
0.5 1,000
4 8
3 3Three
4 2
0.2 0.25
1.000 5
0.5 Mentari
0.5 0.25
0.111 0.125
0.2 1.000
0.166 Axis
5 3
0.25 0.333
2.000 1.000
1.000 ∑
27.5 17.75
2.352 4.05
12.95 35
9.199 3.
Membuat tabel normalisasi yaitu membagi nilai masing-masing sel pada tabel 3.12. dengan jumlah masing-masing kolomnya.
HN Simpati Simpati =
1 27.5
= 0.036 HN AS Simpati
=
2 27.5
= 0.072 HN IM3 Simpati
=
8 27.5
= 0.290 HN XL Simpati
=
7 27.5
= 0.255 HN 3Three Simpati
=
4 27.5
= 0.145 HN Mentari Simpati
=
0.5 27.5
= 0.018 HN AXIS Simpati
=
5 27.5
= 0.181 HN Simpati AS
=
0.5 17.75
= 0.028 HN ASAS
=
1 17.75
= 0.056 HN IM3 AS
=
6 17.75
= 0.338 HN XLAS
=
5 17.75
= 0.281 HN 3Three AS
=
2 17.75
= 0.112 HN MentariAS
=
0.25 17.75
= 0.014
Universitas Sumatera Utara
HN AXISAS =
3 17.75
= 0.169 HN Simpati IM3
=
0.125 2.352
= 0.053 HN ASIM3
=
0.166 2.352
= 0.070 HN IM3 IM3
=
1 2.352
= 0.425 HN XLIM3
=
0.5 2.352
= 0.212 HN3ThreeIM3
=
0.2 2.352
= 0.085 HN Mentari IM3
=
0.111 2.352
= 0.047 HN AXISIM3
=
0.25 2.352
= 0.106 HN Simpati XL
=
0.142 4.05
= 0.035 HN ASXL
=
0.2 4.05
= 0.049 HNIM3XL
=
2 4.05
= 0.493 HN XL XL
=
1 4.05
= 0.246 HN3ThreeXL
=
0.25 4.05
= 0.061 HN Mentari XL
=
0.125 4.05
= 0.030 HN AXISXL
=
0.333 4.05
= 0.082 HN Simpati3Three
=
0.25 12.95
= 0.019 HN AS3Three
=
0.5 12.95
= 0.038 HNIM33Three
=
5 12.95
= 0.386 HN XL 3Three
=
4 12.95
= 0.308 HN3Three3Three
=
1 12.95
= 0.077 HN Mentari 3Three
=
0.2 12.95
= 0.015 HN AXIS3Three
=
2 12.95
= 0.154 HN Simpati Mentari
=
2 35
= 0.057 HN ASMentari
=
4 35
= 0.133 HNIM3Mentari
=
9 35
= 0.256
Universitas Sumatera Utara
HN XL Mentari =
8 35
= 0.268 HN3ThreeMentari
=
5 35
= 0.142 HN Mentari Mentari
=
1 35
= 0.028 HN AXIS Mentari
=
1 35
= 0.171 HN Simpati AXIS
=
0.2 9.199
= 0.021 HN ASAXIS
=
0.333 9.199
= 0.027 HNIM3AXIS
=
4 9.199
= 0.434 HN XL AXIS
=
3 9.199
= 0.326 HN3ThreeAXIS
=
0.5 9.199
= 0.054 HN Mentari AXIS
=
0.166 9.199
= 0.018 HN Simpati AXIS
=
1.000 9.199
= 0.109
Tabel 3.12. Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria SMS yang dinormalkan
SMS Simpati
AS IM3
XL 3Three Mentari
Axis Eigen
Vector Simpati
0.036 0.028
0.053 0.035
0.019 0.057
0.021 0.036
AS 0.072
0.056 0.070
0.049 0.038
0.133 0.027
0.063 IM3
0.290 0.338
0.425 0.493
0.386 0.256
0.434 0.375
XL 0.255
0.281 0.212
0.246 0.308
0.268 0.326
0.266 3Three
0.145 0.112
0.085 0.061
0.077 0.142
0.054 0.097
Mentari 0.018
0.014 0.047
0.030 0.015
0.028 0.018
0.025 Axis
0.181 0.169
0.106 0.082
0.154 0.171
0.109 0.139
4. Menghitung eigen value
λ max dengan cara menjumlahkan hasil perkalian jumlah tiap kolom tiap kriteria dengan nilai eigen vector tiap kriteria
Nilai eigenvalue= 27.5 x 0.036 + 17.75 x 0.062 + 2.352 x 0.375 + 4.05 x 0.265 + 12.95 x 0.096 + 30 x 0.024 +
9.199 x 0.139 = 7.453
Universitas Sumatera Utara
5. Menghitung nilai consistency indeks CI dengan rumus :
�� = ���� − �
� − 1 �� =
7.455 − 7
7 − 1
CI= 0,076
6. Menghitung nilai consistency ratio CR dengan rumus :
Untuk n = 7 makaRI = 1,32 �� =
�� ��
�� = 0,075
1,32 �� = �, ���
Memeriksa konsistensi hirarki. Karena nilai CR0,1 maka hasil perhitungan dinyatakan konsisten.
3. Kriteria Internet
1. Menentukan alternatif dalam memilih operator seluler terbaik, serta
menghitung matriks alternatif berpasangan.
Tabel 3.13. Matriks Faktor Berpasangan untuk Kriteria internet
Internet Simpati AS
IM3 XL
3Three Mentari Axis Simpati
1 6
6 4
2 8
9 AS
1 6
1 1
1 3
1 5
3 4
IM3 1
6 1
1 1
3 1
5 3
4 XL
1 4
3 3
1 1
3 5
6 3Three
1 2
5 5
3 1
7 8
Mentari 1
8 1
3 1
3 1
5 1
7 1
2 Axis
1 9
1 4
1 4
1 6
1 8
1 2
1
Universitas Sumatera Utara
2. Menghitung matriks faktor pembobotan hirarki untuk semua alternatif
disederhanakan.
Tabel 3.14. Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria internet yang disederhanakan
Internet Simpati AS
IM3 XL
3Three Mentari Axis
Simpati 1.000
6 6
4 2
8 9
AS 0.166
1,000 1.000
0.333 0.2
3 4
IM3 0.166
1 1.000
0.333 0.2
3 4
XL 0.25
3 3
1.000 0.333
5 6
3Three 0.5
5 5
3.000 1.000
7 8
Mentari 0.125
0.333 0.333
0.2 0.142
1.000 2
Axis 0.111
0.25 0.25
0.166 0.125
0.5 1.000
∑ 2.318
16.583 16.583 9.032
4 27.5
34 3.
Membuat tabel normalisasi yaitu membagi nilai masing-masing sel pada tabel 3.15 dengan jumlah masing-masing kolomnya.
HN Simpati Simpati =
1 2.318
= 0.431 HN AS Simpati
=
0.166 2.318
= 0.071 HN IM3 Simpati
=
0.166 2.318
= 0.071 HN XL Simpati
=
0.25 2.318
= 0.107 HN 3Three Simpati
=
0.5 2.318
= 0.215 HN Mentari Simpati
=
0.125 2.318
= 0.053 HN AXIS Simpati
=
0.111 2.318
= 0.047 HN Simpati AS
=
6 16.583
= 0.361 HN ASAS
=
1 16.583
= 0.060 HN IM3 AS
=
1 16.583
= 0.060 HN XLAS
=
3 16.583
= 0.180 HN 3Three AS
=
5 16.583
= 0.301 HN MentariAS
=
0.333 16.583
= 0.020 HN AXISAS
=
0.25 16.583
= 0.015
Universitas Sumatera Utara
HN Simpati IM3 =
6 16.583
= 0.361 HN ASIM3
=
1 16.583
= 0.060 HN IM3 IM3
=
1 16.583
= 0.060 HN XLIM3
=
3 16.583
= 0.180 HN3ThreeIM3
=
5 16.583
= 0.301 HN Mentari IM3
=
0.333 16.583
= 0.020 HN AXISIM3
=
0.25 16.583
= 0.015 HN Simpati XL
=
4 9.032
= 0.442 HN ASXL
=
0.333 9.032
= 0.036 HNIM3XL
=
0.333 9.032
= 0.036 HN XL XL
=
1 9.032
= 0.110 HN3ThreeXL
=
3 9.032
= 0.332 HN Mentari XL
=
0.2 9.032
= 0.022 HN AXISXL
=
0.166 9.032
= 0.018 HN Simpati3Three
=
2 4
= 0.5 HN AS3Three
=
0.2 4
= 0.05 HNIM33Three
=
0.2 4
= 0.05 HN XL 3Three
=
0.333 4
= 0.083 HN3Three3Three
=
1 4
= 0.25 HN Mentari 3Three
=
0.142 4
= 0.035 HN AXIS3Three
=
0.125 4
= 0.031 HN Simpati Mentari
=
8 27.5
= 0.290 HN ASMentari
=
3 27.5
= 0.109 HNIM3Mentari
=
3 27.5
= 0.109 HN XL Mentari
=
5 27.5
= 0.181
Universitas Sumatera Utara
HN3ThreeMentari =
7 27.5
= 0.254 HN Mentari Mentari
=
1 27.5
= 0.036 HN AXIS Mentari
=
0.5 27.5
= 0.018 HN Simpati AXIS
=
9 34
= 0.264 HN ASAXIS
=
4 34
= 0.117 HNIM3AXIS
=
4 34
= 0.117 HN XL AXIS
=
6 34
= 0.176 HN3ThreeAXIS
=
8 34
= 0.235 HN Mentari AXIS
=
2 34
= 0.058 HN Simpati AXIS
=
1.000 34
= 0.209
Tabel 3.15. Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Internet yang dinormalkan
Internet Simpati
AS IM3
XL 3Three Mentari
Axis Eigen
Vector Simpati
0.431 0.361
0.361 0.442
0.5 0.290
0.264 0.379
AS 0.071
0.060 0.060
0.036 0.05
0.109 0.117
0.072 IM3
0.071 0.060
0.060 0.036
0.05 0.109
0.117 0.072
XL 0.107
0.180 0.180
0.110 0.083
0.181 0.176
0.146 3Three
0.215 0.301
0.301 0.332
0.25 0.254
0.235 0.270
Mentari 0.053
0.020 0.020
0.022 0.035
0.036 0.058
0.035 Axis
0.047 0.015
0.015 0.018
0.031 0.018
0.029 0.025
4. Menghitung eigen value
λ max dengan cara menjumlahkan hasil perkalian jumlah tiap kolom tiap kriteria dengan nilai eigen vector tiap kriteria
Nilai eigenvalue= 2.318 x 0.378 + 16.583 x 0.071 + 16.583 x 0.071 + 9.032 x 0.145 + 4 x 0.269 + 27.5 x 0.034 +
34 x 0.024 = 7.496
5. Menghitung nilai consistency indeks CI dengan rumus :
Universitas Sumatera Utara
�� = ���� − �
� − 1 �� =
7.498 − 7
7 − 1
CI = 0,083
6. Menghitung nilai consistency ratio CR dengan rumus :
Untuk n = 7 maka RI = 1,32 �� =
�� ��
�� = 0,083
1,32 �� = �, ���
Memeriksa konsistensi hirarki. Karena nilai CR0,1 maka hasil perhitungan dinyatakan konsisten.
4. Kriteria Layanan
1. Menentukan alternatif dalam memilih Operator Seluler Terbaik, serta
menghitung matriks alternatif berpasangan.
Tabel 3.16. Matriks Faktor Berpasangan untuk Kriteria layanan
Layanan Simpati AS
IM3 XL
3Three Mentari Axis Simpati
1 2
8 4
9 4
4 AS
1 2
1 7
3 8
3 3
IM3 1
8 1
7 1
1 5
2 1
5 1
5 XL
1 4
1 3
5 1
6 1
1 3Three
1 9
1 8
1 2
1 6
1 1
6 1
6 Mentari
1 4
1 3
5 1
6 1
1 Axis
1 4
1 3
5 1
6 1
1
2. Menghitung matriks faktor pembobotan hirarki untuk semua alternatif
disederhanakan.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.17. Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria layanan yang disederhanakan
Layanan Simpati AS
IM3 XL
3Three Mentari Axis
Simpati 1.000
2.000 8.000
4.000 9.000
4.000 4.000
AS 0.5
1,000 7.000
3.000 8.000
3.000 3.000
IM3 0.125
0.142 1.000
0.2 2.000
0.2 0.2
XL 0.25
0.333 5.000
1.000 6.000
1.000 1.000
3Three 0.111
0.125 0.5
0.166 1.000
0.166 0.166
Mentari 0.25
0.333 5.000
1.000 6.000
1.000 1.000
Axis 0.25
0.333 5.000
1.000 6.000
1.000 1.000
∑ 2.486
4.266 31.5 10.366
38 10.366 10.366
3. Membuat tabel normalisasi yaitu membagi nilai masing-masing sel pada tabel
3.18. dengan jumlah masing-masing kolomnya. HN Simpati Simpati
=
1 2.486
= 0.402 HN AS Simpati
=
0.5 2.486
= 0.201 HN IM3 Simpati
=
0.125 2.486
= 0.050 HN XL Simpati
=
0.25 2.486
= 0.100 HN 3Three Simpati
=
0.111 2.486
= 0.044 HN Mentari Simpati
=
0.25 2.486
= 0.100 HN AXIS Simpati
=
0.25 2.486
= 0.100 HN Simpati AS
=
2 4.266
= 0.468 HN ASAS
=
1 4.266
= 0.234 HN IM3 AS
=
0.142 4.266
= 0.033 HN XLAS
=
0.333 4.266
= 0.078 HN 3Three AS
=
0.125 4.266
= 0.029 HN MentariAS
=
0.333 4.266
= 0.078 HN AXISAS
=
0.333 4.266
= 0.078 HN Simpati IM3
=
8 31.5
= 0.253
Universitas Sumatera Utara
HN ASIM3 =
7 31.5
= 0.222 HN IM3 IM3
=
1 31.5
= 0.031 HN XLIM3
=
5 31.5
= 0.158 HN3ThreeIM3
=
0.5 31.5
= 0.015 HN Mentari IM3
=
5 31.5
= 0.158 HN AXISIM3
=
5 31.5
= 0.158 HN Simpati XL
=
4 10.366
= 0.385 HN ASXL
=
3 10.366
= 0.289 HNIM3XL
=
0.2 10.366
= 0.019 HN XL XL
=
1 10.366
= .096 HN3ThreeXL
=
0.166 10.366
= 0.016 HN Mentari XL
=
1 10.366
= 0.096 HN AXISXL
=
1 10.366
= 0.096 HN Simpati3Three
=
9 38
= 0.236 HN AS3Three
=
8 38
= 0.210 HNIM33Three
=
2 38
= 0.052 HN XL 3Three
=
6 38
= 0.157 HN3Three3Three
=
1 38
= 0.026 HN Mentari 3Three
=
6 38
= 0.157 HN AXIS3Three
=
6 38
= 0.157 HN Simpati Mentari
=
4 10.366
= 0.385 HN ASMentari
=
3 10.366
= 0.289 HNIM3Mentari
=
0.2 10.366
= 0.019 HN XL Mentari
=
1 10.366
= 0.096 HN3ThreeMentari
=
0.166 10.366
= 0.016
Universitas Sumatera Utara
HN Mentari Mentari =
1 10.366
= 0.096 HN AXIS Mentari
=
1 10.366
= 0.096 HN Simpati AXIS
=
4 10.366
= 0.385 HN ASAXIS
=
3 10.366
= 0.289 HNIM3AXIS
=
0.2 10.366
= 0.019 HN XL AXIS
=
1 10.366
= 0.096 HN3ThreeAXIS
=
0.166 10.366
= 0.016 HN Mentari AXIS
=
1 10.366
= 0.096 HN Simpati AXIS
=
1 10.366
= 0.096
Tabel 3.18. Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria layanan yang dinormalkan
Layanan Simpati
AS IM3
XL 3Three Mentari
Axis Eigen
Vector Simpati
0.402 0.468
0.253 0.385
0.236 0.385
0.385 0.360
AS 0.201
0.234 0.222
0.289 0.210
0.289 0.289
0.248 IM3
0.050 0.033
0.031 0.019
0.052 0.019
0.019 0.032
XL 0.100
0.078 0.158
0.096 0.157
0.096 0.096
0.112 3Three
0.044 0.029
0.015 0.016
0.026 0.016
0.016 0.023
Mentari 0.100
0.078 0.158
0.096 0.157
0.096 0.096
0.112 Axis
0.100 0.078
0.158 0.096
0.157 0.096
0.096 0.112
4. Menghitung eigen value
λ max dengan cara menjumlahkan hasil perkalian jumlah tiap kolom tiap kriteria dengan nilai eigen vector tiap kriteria
Nilai eigenvalue= 2.486 x 0.359 + 4.266 x 0.248 + 31.5 x 0.032 + 10.366 x 0.112 + 38 x 0.023 + 10.366 x 0.112 +
10.366 x 0.112 = 7.347
5. Menghitung nilai consistency indeks CI dengan rumus :
�� = ���� − �
� − 1
Universitas Sumatera Utara
�� = 7.349
− 7 7
− 1 CI =
0,058
6. Menghitung nilai consistency ratio CR dengan rumus :
Untuk n = 7 maka RI = 1,32 �� =
�� ��
�� = 0,058
1,32 �� = �, ���
Memeriksa konsistensi hirarki. Karena nilai CR0,1 maka hasil perhitungan dinyatakan konsisten.
5. Kriteria Bonus
1. Menentukan alternatif dalam memilih operator seluler terbaik, serta
menghitung matriks alternatif berpasangan.
Tabel 3.19. Matriks Faktor Berpasangan untuk Kriteria Bonus
Bonus Simpati
AS IM3
XL 3Three Mentari Axis
Simpati 1
3 1
2 1
4 5
6 1
2 AS
1 3
1 1
4 1
6 3
4 1
4 IM3
2 4
1 1
3 6
7 1
XL 4
6 3
1 8
9 3
3Three 1
5 1
3 1
6 1
8 1
2 1
6 Mentari
1 6
1 4
1 7
1 9
1 2
1 1
7 Axis
2 4
1 1
3 6
7 1
2. Menghitung matriks faktor pembobotan hirarki untuk semua alternatif
disederhanakan.
Tabel 3.20. Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Bonus yang disederhanakan
Universitas Sumatera Utara
Bonus Simpati
AS IM3
XL 3Three Mentari
Axis Simpati
1.000 3.000
0.5 0.25
5.000 6.000
0.5 AS
0.333 1,000
0.25 0.166
3.000 4.000
0.25 IM3
2.000 4.000
1.000 0.333
6.000 7.000
1.000 XL
4.000 6.000
3.000 1.000
8.000 9.000
3.000 3Three
0.2 0.333
0.166 0.125
1.000 2.000
0.166 Mentari
0.166 0.25
0.142 0.111
0.5 1.000
0.142 Axis
2.000 4.000
1.000 0.333
6.000 7.000
1.000 ∑
9.7 18.583 6.058
2.318 29.5
36 6.058
3. Membuat tabel normalisasi yaitu membagi nilai masing-masing sel pada tabel
3.21. dengan jumlah masing-masing kolomnya. HN Simpati Simpati
=
1 9.7
= 0.129 HN AS Simpati
=
0.333 9.7
= 0.043 HN IM3 Simpati
=
2 9.7
= 0.259 HN XL Simpati
=
4 9.7
= 0.519 HN 3Three Simpati
=
0.2 9.7
= 0.025 HN Mentari Simpati
=
0.166 9.7
= 0.021 HN AXIS Simpati
=
2 9.7
= 0.259 HN Simpati AS
=
3 18.583
= 0.161 HN ASAS
=
1 18.583
= 0.053 HN IM3 AS
=
4 18.583
= 0.215 HN XLAS
=
6 18.583
= 0.322 HN 3Three AS
=
0.333 18.583
= 0.017 HN MentariAS
=
0.25 18.583
= 0.013 HN AXISAS
=
4 18.583
= 0.215 HN Simpati IM3
=
0.5 6.058
= 0.082 HN ASIM3
=
0.25 6.058
= 0.041 HN IM3 IM3
=
1 6.058
= 0.165
Universitas Sumatera Utara
HN XLIM3 =
3 6.058
= 0.495 HN3ThreeIM3
=
0.166 6.058
= 0.027 HN Mentari IM3
=
0.142 6.058
= 0.023 HN AXISIM3
=
1 6.058
= 0.165 HN Simpati XL
=
0.25 2.318
= 0.107 HN ASXL
=
0.166 2.318
= 0.071 HNIM3XL
=
0.333 2.318
= 0.143 HN XL XL
=
1 2.318
= 0.431 HN3ThreeXL
=
0.125 2.318
= 0.053 HN Mentari XL
=
0.111 2.318
= 0.047 HN AXISXL
=
0.333 2.318
= 0.143 HN Simpati3Three
=
5 29.5
= 0.169 HN AS3Three
=
3 29.5
= 0.101 HNIM33Three
=
6 29.5
= 0.203 HN XL 3Three
=
8 29.5
= 0.271 HN3Three3Three
=
1 29.5
= 0.033 HN Mentari 3Three
=
0.5 29.5
= 0.016 HN AXIS3Three
=
6 29.5
= 0.203 HN Simpati Mentari
=
6 36
= 0.166 HN ASMentari
=
4 36
= 0.111 HNIM3Mentari
=
7 36
= 0.194 HN XL Mentari
=
9 36
= 0.25 HN3ThreeMentari
=
2 36
= 0.055 HN Mentari Mentari
=
1 36
= 0.027 HN AXIS Mentari
=
7 36
= 0.194
Universitas Sumatera Utara
HN Simpati AXIS =
0.5 6.058
= 0.082 HN ASAXIS
=
0.25 6.058
= 0.041 HNIM3AXIS
=
1 6.058
= 0.165 HN XL AXIS
=
3 6.058
= 0.495 HN3ThreeAXIS
=
0.166 6.058
= 0.027 HN Mentari AXIS
=
0.142 6.058
= 0.023 HN Simpati AXIS
=
1.000 6.058
= 0.165
Tabel 3.21. Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria bonus yang dinormalkan
Bonus Simpati
AS IM3
XL 3Three Mentari
Axis Eigen
Vector Simpati
0.129 0.161
0.082 0.107
0.169 0.166
0.082 0.125
AS 0.043
0.053 0.041
0.071 0.101
0.111 0.041
0.065 IM3
0.259 0.215
0.165 0.143
0.203 0.194
0.165 0.185
XL 0.519
0.322 0.495
0.431 0.271
0.25 0.495
0.383 3Three
0.025 0.017
0.027 0.053
0.033 0.055
0.027 0.034
Mentari 0.021
0.013 0.023
0.047 0.016
0.027 0.023
0.024 Axis
0.259 0.215
0.165 0.143
0.203 0.194
0.165 0.185
4. Menghitung eigen value
λ max dengan cara menjumlahkan hasil perkalian jumlah tiap kolom tiap kriteria dengan nilai eigen vector tiap kriteria
Nilai eigenvalue= 9.7 x 0.128 + 18.583 x 0.062 + 6.058 x 0.192 + 2.318 x 0.397 + 29.5 x 0.033 + 36 x 0.024 +
6.058 x 0192 = 7.416
5. Menghitung nilai consistency indeks CI dengan rumus :
�� = ���� − �
� − 1 �� =
7.42 − 7
7 − 1
CI = 0,069
6. Menghitung nilai consistency ratio CR dengan rumus :
Universitas Sumatera Utara
Untuk n = 7 maka RI = 1,32 �� =
�� ��
�� = 0,7
1,32 �� = �, ���
Memeriksa konsistensi hirarki. Karena nilai CR0,1 maka hasil perhitungan dinyatakan konsisten.
Perhitungan Matriks Global Tabel 3.22. Perhitungan Matriks Global
Kriteria Prioritas
Simpati AS
IM3 XL
3 Three Mentari
Axis T.Telepon
0.153 0.364
0.038 0.157
0.100 0.157
0.027 0.157
SMS 0.410
0.036 0.063
0.375 0.266
0.097 0.025
0.139 Internet
0.284 0.379
0.072 0.072
0.146 0.270
0.035 0.025
Layanan 0.103
0.360 0.248
0.032 0.112
0.023 0.112
0.112 Bonus
0.049 0.125
0.065 0.185
0.383 0.034
0.024 0.185
Perhitungan Matriks Global
1. Simpati
= 0.364x0.153+ 0.038x0.410+ 0.379x0.284+ 0.360x0.103 + 0.125x0.049 =0.055692+0.01558+0.107636+0.03708+0.006125
= 0.221
2. AS
= 0.038x0.153 + 0.063x0.410 + 0.072x0.284 + 0.248x0.103 + 0.065x0.049= 0.005+0.025+0.020+0.025+0.003
= 0.078
3. IM3
= 0.157x0.153 + 0.375x0.410 + 0.072x0.284 + 0.032x0.103 + 0.185x0.049 = 0.024+0.153+0.020+0.003+0.009
= 0.209
Universitas Sumatera Utara
4. XL
= 0.100x0.153 + 0.266x0.410 + 0.146x0.284 + 0.112x0.103 + 0.383x0.049 =0.0153+0.109+0.041+0.011+0.018
= 0.194
5. 3Three
= 0.157x0.153 + 0.097x0.410 + 0.270x0.284 + 0.023x0.103 + 0.034x0.049 =0.024+0.039+0.076+0.002+0.001
= 0.142
6. Mentari
= 0.027x0.153 + 0.025x0.410 + 0.035x0.284 + 0.112x0.103 + 0.024x0.049 = 0.004+0.010+0.009+0.011+0.001
= 0.035
7. Axis
= 0.157x0.153 + 0.139x0.410 + 0.025x0.284 + 0.112x0.103 + 0.185x0.049 =0.024+0.056+0.007+0.011+0.009
= 0.107
Tabel 3.23. Hasil Ranking Metode AHP
Alternatif Nilai
Ranking
Simpati 0.221
1 IM3
0.209 2
XL 0.194
3 3Three
0.142 4
AXIS 0.107
5 AS
0.078 6
Mentari 0.035
7
3.3.2. Analisis proses MetodeSAW Menentukan tujuan, kriteria, dan alternatif.
Tujuan : Menentukan Operator Seluler Terbaik.
Kriteria :Tarif Telepon, Tarif SMS, Tarif Internet, Layanan, Bonus.
Alternatif : Simpati, AS, IM3, XL, 3Three, Mentari, AXIS.
Pengambil keputusan memberikan bobot pada kriteria Tarif Telepon, Tarif SMS, Tarif Internet, Layanan, Bonus sebagaimana terlihat pada Tabel 3.24.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.24. Bobot Kriteria
Kriteria Bobot
Tarif Telepon 0,153
SMS 0,410
Internet 0,284
Layanan 0,103
Bonus 0,049
Pengambil keputusan memberikan bobot pada alternatifSimpati, AS, XL, IM3, 3Three, Mentari, AXIS untuk tiap kriteria sebagaimana terlihat pada Tabel 3.25.
Tabel 3.25. Bobot Alternatif di Setiap Kriteria
Alternatif Tarif Telepon
SMS Internet
Layanan Bonus
Simpati 0,364
0.036 0.379
0.360 0.125
AS 0.038
0.063 0.072
0.248 0.065
IM3 0.157
0.375 0.072
0.032 0.185
XL 0.100
0.266 0.146
0.112 0.383
3 Three 0.157
0.097 0.270
0.023 0.034
Mentari 0.027
0.025 0.035
0.112 0.024
AXIS 0.157
0.139 0.025
0.112 0.185
Normalisasi. �
��
= �
��
��� �
��
�������, ����� �������; �
1 1
= 0,364
���{0.364; 0,038; 0,157; 0,100; 0,157; 0,027; 0,157} =
0,364 0,364
= 1 ��, ����� �������; �
2 1
= 0,038
���{0.364; 0,038; 0,157; 0,100; 0,157; 0,027; 0,157} =
0,038 0,364
= 0,104
Universitas Sumatera Utara
��3, ����� �������; �
3 1
= 0,157
���{0.364; 0,038; 0,157; 0,100; 0,157; 0,027; 0,157} =
0,157 0,364
= 0,431
��, ����� �������; �
4 1
= 0,100
���{0.364; 0,038; 0,157; 0,100; 0,157; 0,027; 0,157} =
0,100 0,364
= 0,274
3 �ℎ���, ������������; �
5 1
= 0,157
���{0.364; 0,038; 0,157; 0,100; 0,157; 0,027; 0,157} =
0,157 0,364
= 0,431
�������, ����� �������; �
6 1
= 0,027
���{0.364; 0,038; 0,157; 0,100; 0,157; 0,027; 0,157} =
0,027 0,364
= 0,074
����, ����� �������; �
7 1
= 0,157
���{0.364; 0,038; 0,157; 0,100; 0,157; 0,027; 0,157} =
0,157 0,364
= 0,431
�������, ���; �
1 2
= 0,036
���{0,036; 0,063; 0,375; 0,266; 0,097; 0,025; 0,139} =
0,036 0,375
= 0,096
Universitas Sumatera Utara
��, ���; �
2 2
= 0,063
���{0,036; 0,063; 0,375; 0,266; 0,097; 0,025; 0,139} =
0,063 0,375
= 0,168
��3, ���; �
3 2
= 0,375
���{0,036; 0,063; 0,375; 0,266; 0,097; 0,025; 0,139} =
0,375 0,375
= 1
��, ���; �
4 2
= 0,266
���{0,036; 0,063; 0,375; 0,266; 0,097; 0,025; 0,139} =
0,266 0,375
= 0,709
3 �ℎ���, ���; �
5 2
= 0,097
���{0,036; 0,063; 0,375; 0,266; 0,097; 0,025; 0,139} =
0,097 0,375
= 0,258
�������, ���; �
6 2
= 0,025
���{0,036; 0,063; 0,375; 0,266; 0,097; 0,025; 0,139} =
0,025 0,375
= 0,066
����, ���; �
7 2
= 0,139
���{0,036; 0,063; 0,375; 0,266; 0,097; 0,025; 0,139} =
0,139 0,382
= 0,363
Universitas Sumatera Utara
�������, ��������; �
1 3
= 0,379
���{0,379; 0,072; 0,072; 0,146; 0,270; 0,035; 0,025} =
0,379 0,379
= 1
��, ��������; �
2 3
= 0,072
���{0,379; 0,072; 0,072; 0,146; 0,270; 0,035; 0,025} =
0,072 0,379
= 0.189
��3, ��������; �
3 3
= 0,072
���{0,379 0,072; 0,072; 0,146; 0,270; 0,035; 0,025} =
0,072 0,379
= 0.189
��, ��������; �
4 3
= 0,146
���{0,379; 0,072; 0,072; 0,146; 0,270; 0,035; 0,025} =
0,146 0,379
= 0.385
3 �ℎ���, ��������; �
5 3
= 0,270
���{0,379; 0,072; 0,072; 0,146; 0,270; 0,035; 0,025} =
0,270 0,379
= 0.712
�������, ��������; �
6 3
= 0,035
���{0,379; 0,072; 0,072; 0,146; 0,270; 0,035; 0,025} =
0,035 0,379
= 0.092
Universitas Sumatera Utara
����, ��������; �
7 3
= 0,025
���{0,379; 0,072; 0,072; 0,146; 0,270; 0,035; 0,025} =
0,025 0,379
= 0.065
�������, �������; �
1 4
= 0,360
���{0,360; 0,248; 0,032; 0,112; 0,023; 0,112; 0,112} =
0,360 0,360
= 1
��, �������; �
2 4
= 0,248
���{0,360; 0,248; 0,032; 0,112; 0,023; 0,112; 0,112} =
0,248 0,360
= 0.688
��3, �������; �
3 4
= 0,032
���{0,360; 0,248; 0,032; 0,112; 0,023; 0,112; 0,112} =
0,032 0,360
= 0.088
��, �������; �
4 4
= 0,112
���{0,360; 0,248; 0,032; 0,112; 0,023; 0,112; 0,112} =
0,112 0,360
= 0.311
3 �ℎ���, �������; �
5 4
= 0,023
���{0,360; 0,248; 0,032; 0,112; 0,023; 0,112; 0,112} =
0,023 0,360
= 0.063
Universitas Sumatera Utara
�������, �������; �
6 4
= 0,112
���{0,360; 0,248; 0,032; 0,112; 0,023; 0,112; 0,112} =
0,112 0,360
= 0.311
����, �������; �
7 4
= 0,112
���{0,360; 0,248; 0,032; 0,112; 0,023; 0,112; 0,112} =
0,112 0,360
= 0.311
�������, �����; �
1 5
= 0,124
���{0,125; 0,065; 0,185; 0,383; 0,034; 0,024; 0,185} =
0,124 0,383
= 0.323
��, �����; �
2 5
= 0,062
���{0,125; 0,065; 0,185; 0,383; 0,034; 0,024; 0,185} =
0,062 0,383
= 0.161
��3, �����; �
3 5
= 0,185
���{0,125; 0,065; 0,185; 0,383; 0,034; 0,024; 0,185} =
0,185 0,383
= 0.483
��, �����; �
4 5
= 0,383
���{0,125; 0,065; 0,185; 0,383; 0,034; 0,024; 0,185} =
0,383 0,383
= 1
Universitas Sumatera Utara
3 �ℎ���, �����; �
5 5
= 0,034
���{0,125; 0,065; 0,185; 0,383; 0,034; 0,024; 0,185} =
0,034 0,383
= 0.088
�������, �����; �
6 5
= 0,024
���{0,125; 0,065; 0,185; 0,383; 0,034; 0,024; 0,185} =
0,024 0,383
= 0.062
����, �����; �
7 5
= 0,185
���{0,125; 0,065; 0,185; 0,383; 0,034; 0,024; 0,185} =
0,185 0,383
= 0.483
Hasil normalisasi keseluruhan dapat juga dirangkum di dalam sebuah tabel yang dapat dilihat seperti pada Tabel 3.26
Tabel 3.26. Nilai Alternatif di Setiap Kriteria yang dinormalkan
Alternatif Tarif Telepon
SMS Internet
Layanan Bonus
Simpati 1
0,096 1
1 0.326
AS 0.104
0,168 0.190
0.689 0.169
IM3 0.431
1 0.190
0.089 0.483
XL 0.275
0.709 0.385
0.311 1
3 Three 0.431
0.259 0.712
0.064 0.088
Mentari 0.074
0.067 0.092
0.311 0.062
AXIS 0.431
0.371 0.066
0.311 0.483
Setelah nilai alternatif di setiap kriteria dinormalkan, dilakukan penilaian akhir alternatif. Penilaian akhir alternatif adalah sebagai berikut :
�
�
= � �
�
�
�� �
�
=1
Simpati; �
1
= 0,1531 + 0,4100.096 + 0,2841 + 0,1031 + 0,0490,326
Universitas Sumatera Utara
= 0,595
AS; �
2
= 0,1530.104 + 0,4100.168 + 0,2840.190 + 0,1030.689 + 0,0490.169
= 0,218
IM3; �
3
= 0,1530.431 + 0,4101 + 0,2840.190 + 0,1030.089 + 0,0490,483
= 0,563
XL; �
4
= 0,1530.275 + 0,4100.709 + 0,2840.385 + 0,1030.311 + 0,0491
= 0,523
3Three; �
5
= 0,1530.431 + 0,4100.259 + 0,2840.712 + 0,1030.064 + 0,0490.088
= 0,385
Mentari; �
6
= 0,1530.074 + 0,4100.067 + 0,2840.092 + 0,1030.311 + 0,0491
= 0,100
AXIS; �
7
= 0,1530.431 + 0,4100.371 + 0,2840.066 + 0,1030.311 + 0,0490.483
= 0.292
Universitas Sumatera Utara
Hasil penilaian akhir tiap alternatif ini yang dijadikan acuan dalam menentukan Operator Seluler Terbaik. Hasil penilaian akhir dapat juga dirangkum di dalam sebuah
tabel yang dapat.dilihat pada Tabel 3.27.
Tabel 3.27. Total Nilai Akhir Pembobotan
Alternatif Nilai Akhir
Pembobotan Simpati
0,595 AS
0,218 IM3
0,563 XL
0,523 3Three
0,385 Mentari
0,100 AXIS
0,292 Bila diurutkan berdasarkan nilai akhir pembobotan, maka dapat diketahui operator
seluler terbaik berdasarkan metode SAW dari tertinggi hingga yang terendah adalah seperti pada Tabel 3.28.
Tabel 3.28.Total Nilai Akhir Pembobotan Setelah Pengurutan
Alternatif Nilai Akhir Pembobotan
Simpati 0,595
IM3 0,563
XL 0,523
3Three 0,385
AXIS 0,292
AS 0,218
Mentari 0,100
3.4. Pemodelan Sistem
Untuk menerangkan keadaan dan bagian-bagian yang berperan dalam sistem yang
dirancang, penulis membuat sebuah pemodelan sistem. Pemodelan sistem menggunakan UML Unified Modeling Language.UML Unified Modeling
Language adalah sebuah bahasa yang telah menjadi standar dalam industri untuk
Universitas Sumatera Utara
visualisasi, merancang dan mendokumentasikan sistem perangkat lunak. UML menawarkan sebuah standar untuk merancang model sebuah sistem Dharwiyanti,
2003. Hal ini disebabkan karena UML menyediakan bahasa pemodelan visual yang memungkinkan bagi pengembang sistem untuk membuat cetak untuk sistem atau
perangkat lunak yang berparadigma berorientasi objek Munawar, 2005. Pemodelan sistem yang akan digunakan menggunakan UML adalah use-case diagram, activity
diagram dan sequence diagram.
3.4.1. Use Case Diagram Dalam tahap pemodelan sistem yang akan dirancang, Use case digunakan untuk
menggambarkan dan menganalisis interaksi yang terjadi antara user dan sistem.Use caseadalah urutan langkah-langkah yang secara tindakan saling terkait
skenario, baik terotomatisasi maupun manual untuk tujuan melengkapi satu tugas bisnis tunggal. Adapun Use Case Sistem yang dibuat dapat dilihat pada gambar
3.2.
Gambar 3.2. Use Case Sistem
Pada gambar 3.2 Use Case sistem menjelaskan bahwa interaksi yang dilakukan user terhadap sistem antara lain user dapat melakukan perhitungan matriks kriteria
perbandingan berpasangan dalam Metode AHP untuk mendapatkan ranking dari alternatif yang disediakan dan juga dapat melakukan pembobotan kriteria terhadap
Metode SAW untuk mendapatkan ranking dari setiap alternatif.
Universitas Sumatera Utara
3.4.2. Spesifikasi Use Case Metode AHP
Tabel 3.29. Spesifikasi Use Case Metode AHP
Name Metode AHP.
Actors User.
Trigger User
meng-klik tombol Metode AHP, hasil akhir menghasilkan ranking AHP untuk operator seluler terbaik.
Preconditions Menghitung nilai matriks kriteria
Post Conditions Perhitungan Matriks Global.
Success Scenario 1.
User menginput nilai preferensi kriteria dan alternatif. 2.
Sistem akanmelakukan proses perangkingan dengan metode AHP.
3. Sistem akan menghasilkan hasil Operator Seluler Terbaik.
3.4.3. Spesifikasi Use Case Metode SAW
Tabel 3.30. Spesifikasi Use Case Metode SAW
Name Metode SAW.
Actors User.
Trigger User meng-klik tombol Metode SAW, lalu menginput nilai
pada tiap kolom, lalu mendapatkan hasil perangkingan SAW berupa urutan operator seluler.
Preconditions Memasukkan nilai pada kriteria dan pada alternatif.
Post Conditions Hasil perangkingan total.
Success Scenario 1.
User memasukkan nilai kriteria dan alternatif tiap kriteria. 2.
Sistem melakukan perangkingan dengan metode SAW. 3.
Sistem menampilkan hasil perangkingan total
Universitas Sumatera Utara
3.4.4 Activity Diagram
Diagram menggambarkan proses-proses yang terjadi mulai aktivitas dimulai sampai aktivitas berhenti. Activity Diagram sesungguhnya merupakan bentuk khusus dari
state machine yang bertujuan memodelkan komputasi-komputasi dan aliran-aliran kerja yang terjadi dalam sistemperangkat lunak yang sedang dikembangkan
Bentley,2007. Pada gambar 3.3 dan gambar 3.4 menjelaskan activity diagram Metode AHP dan SAW dalam proses perankingan.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.3. Activity DiagramMetodeAHP
Gambar 3.4. Activity DiagramMetodeSAW
3.4.5. Sequence Diagram Sequencediagram adalah sebuah gambar yang menerangkan interaksi antara actor
dengan sistem, yang terjadi di dalam skenario UseCase. Pada penelitian ini penulis membagi sequencediagram menjadi 2 bagian, yaitu sequence diagram AHP dan
sequence diagram SAW. Sequence diagram AHP dapat dilihat pada Gambar 3.5 dan sequence diagram SAW dapat dilihat pada Gambar 3.5.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.5.Sequence DiagramAHP
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.6 Sequence DiagramSAW
3.5. Perancangan Sistem
Kategori