BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1. Implementasi
Setelah melakukan perancangan dan analisis terhadap sistem maka selanjutnya yang harus dilakukan yaitu mengimplementasikan aplikasi ke dalam bentuk program
komputer. Dalam bab ini menjelaskan bagaimana metode perhitungan sistem untuk mendapatkan hasil yang diharapkan. Implementasi perangkat lunak dilakukan dengan
menggunakan bahasa pemrograman VB.Net dan mengintegrasikannya dengan ms.access sebagai database. Aplikasi ini dijalankan di notebook dengan sistem operasi
windows 8, Processor Intel Core i5-3317U , harddisk 750 GB, dan RAM 4GB. Dengan implementasi ini mempunyai tujuan untuk membantu pengambil keputusan
untuk menentukan penerima program bedah rumah tersebut.
Implementasi ini menggunakan 2 metode yaitu metode Simple Additive weigthing SAW dan Analytical Hierarchy Proccess AHP. Proses pertama yang
dilakukan adalah menginput data pemohon dan menghitung matriks berpasangan untuk mencari nilai prioritas kriteria dan tingkat konsistensi metode AHP.
Selanjutnya, menghitung nilai matriks normalisasi untuk menghasilkan matriks ternormalisasi R pada SAW. Data pemohon yang didapat berasal dari Dinas Pekerjaan
Umum Cipta Karya dan Tata Ruang Kabupaten Dairi.
4.1.1. Implementasi Analitycal Hierarchy Proccess AHP
Pada tahap ini dilakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria lain untuk menentukan prioritas kriteria yang nantinya dipakai sebagai bobot pada
perhitungan proses selanjutnya. Dengan menggunakan metode ini maka langkah- langkah yang harus dilakukan adalah
Universitas Sumatera Utara
1. Menentukan kriteria. Kriteria-kriteria yang dibutuhkan adalah perhitungan waktu,
perhitungan biaya, kelengkapan data dan kondisi rumah. 2.
Menyusun kriteria-kriteria dalam matriks berpasangan seperti tabel 4.1.
Tabel 4.1. Tabel Matriks Kriteria
Untuk mengisi kolom-kolom matriks pada Tabel 4.1, adalah sebagai berikut: a.
Kolom a[i,j] = 1 dimana i = 1,2,3,…n dan j=1,2,3,…n dimana n = 4. b.
Data input merupakan segitiga bawah c.
Data yang di input dari skala penilaian perbandingan berpasangan d.
Rumus dari matriks segitiga atas adalah sebagai berikut ;
[ , ] = �
[ , ] ≠
3. Menjumlahkan nilai setiap kolom pada tabel 4.1.
Untuk menjumlahkan setiap kolom dapat mengunakan rumus sebagai berikut: �
= ∑ [ ,
=�
]
Dimana : i = merupakan baris
j = merupakan kolom
n = jumlah kriteria
Kriteria Perhitungan
waktu PW Perhitungan
Biaya PB Kelengkapan
Data KD Kondisi Rumah
KR Perhitungan
Waktu PW Perhitungan
Biaya PB Kelengkapan
Data KD Kondisi Rumah
KR
Universitas Sumatera Utara
dengan memasukkan nilai kolom-kolom pada tabel 4.1 dan menjumlahkan kolom- kolom kriteria maka akan menghasilkan tabel 4.2.
Tabel 4.2. Tabel Matriks Nilai Perbandingan Kriteria
4. Menentukan matriks nilai kriteria baru
Matriks ini diperoleh dengan rumus berikut:
= [ , ]
∑ [ ,
=�
]
Dimana : i = merupakan baris
j = merupakan kolom
n = jumlah kriteria apabila telah selesai menghitung nilai kolom baru maka perlu diperhatikan bahwa
jumlah kolom harus = 1. Dan apabila tidak sesuai maka perlu dilakukan perhitungan kembali
5. Menentukan nilai prioritas kriteria pada masing-masing baris dengan cara
menjumlahkan baris nilai kriteria kemudian dibagi dengan n dimana merupakan jumlah kriteria. Untuk menentukan prioritas dapat menggunakan rumus sebagai
berikut;
= ∑
[ ,
=�
]
Maka hasil dari langkah 4 dan 5 dapat kita lihat pada tabel 4.3.
Kriteria PW
PB KD
KR PW
1 0,333
0,200 0,143
PB 3
1 0,333
0,200 KD
5 3
1 0,333
KR 7
5 3
1
Jumlah 16
9,333 4,533
1,676
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.3. Matriks Prioritas
6. Membuat matriks pengukuran konsistensi untuk mengetahui seberapa baik
konsistensi yang ada karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan konsistensi yang rendah. Langkah pertama yang dilakukan yaitu
dengan mengalikan setiap nilai pada kolom pertama pada kolom prioritas tabel 4.3. matriks prioritas dengan matriks berpasangan pada tabel 4.2. matriks nilai
perbandingan kriteria dan seterusnya. Langkah kedua yaitu dengan menjumlahkan nilai pada tiap-tiap baris.
Hasil perkalian tersebut dapat dilihat dalam tabel 4.4.
Tabel 4.4. Matriks Pengukuran Konsistensi
7. Langkah ketiga yaitu menghitung λ pada setiap kriteria dengan membagikan hasil
penjumlahan baris pada tabel 4.4. matriks pengukuran konsistensi dengan elemen prioritas pada tabel 4.3. matriks prioritas. Kemudian langkah keempat adalah
dengan menjumlahkan λ setiap kriteria. Hasil dari perhitungan tersebut dapat
dilihat pada tabel 4.5.
Kriteria PW
PB KD
KR Prioritas
PW 0,063
0,036 0,044
0,085 0,057
PB 0,188
0,107 0,074
0,119 0,122
KD 0,133
0,321 0,221
0,199 0,263
KR 0,438
0,536 0,662
0,597 0,558
Kriteria PW
PB KD
KR Jumlah
PW 0,057
0,041 0,053
0,080 0,230
PB 0,171
0,122 0,088
0,122 0,492
KD 0,284
0,366 0,263
0,186 1,099
KR 0,398
0,609 0,790
0,558 2,356
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.5. Matriks Rasio Konsistensi
8. Selanjutnya adalah menghitung nilai Consistency Index CI. Akan tetapi sebelum
masuk ke rumus CI ada baiknya kita pertama sekali menghitung nilai dari λmax. Rumus yang digunakan untuk menghitung λmax dan CI adalah sebagai berikut;
λmax =
n jumlah
� =
� �� − −�
Dimana n : merupakan banyaknya kriteria
CI : Consistency Index 9.
Hitung Rasio KonsistensiConsistency Ratio CR dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut;
�� = �
� dimana ;
CI : Consistency Index Indeks Konsistensi CR : Consistency Ratio Rasio Konsistensi
RI : Random Index
10. Hal terakhir yang dilakukan dalam metode ini yaitu dengan memeriksa konsistensi
hierarki. Apabila nilainya lebih dari 10 0,1, maka penilaian terhadap kriteria harus diperbaiki. Akan tetapi, apabila nilai Rasio Konsistensi sama dengan atau
lebih kecil dari 0,1, maka hasil perhitungan dapat dinyatakan benar atau “KONSISTEN”.
Jumlah baris Prioritas
λ
PW 0,230
0,057 4,041
PB 0,492
0,122 4,036
KD 1,099
0,263 4,175
KR 2,356
0,558 4,222
Jumlah λ
16.474
Universitas Sumatera Utara
Hasil perhitungan nilai konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.6.
Tabel 4.6. Nilai Konsistensi
4.1.2. Implementasi Simple Additive weigthing SAW
Pada tahap ini dilakukan perhitungan terhadap nilai kriteria dan alternatif yang ada. Tetapi sebelum dilakukan perhitungan maka dilakukan penentuan rating kecocokan
setiap alternatif dari setiap kriteria yang ada. Penentuan bobot nilai ini bertujuan untuk mempermudah dalam hal perhitungan terhadap nilai kriteria dan alternatif nantinya.
Dengan menggunakan metode ini maka langkah-langkah penyelesaian yang harus dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Langkah yang dilakukan yaitu dengan menentukan rating kecocokan atas setiap
alternatif pada setiap kriteria. Penentuan rating kecocokan ini sangat menentukan nilai terhadap data yang ada. Berikut dapat dilihat tabel-tabel dari penentuan rating
dan nilai pada kriteria- kriteria yang digunakan.
Tabel 4.7. Bobot Nilai Perhitungan Waktu
Perhitungan Waktu dalam satuan minggu
Hasil λmax
4.118 Consistency Index
0.039 Consistency Ratio
0.044 Hasil
KONSISTEN
Perhitungan Waktu Nilai
1 - 2 4
3 – 4
3
5 – 6
2
7 – 8
1
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.8. Bobot Nilai Perhitungan Biaya
Perhitungan Biaya dalam satuan juta
Tabel 4.9. Bobot Nilai Kelengkapan Data
Tabel 4.10. Bobot Nilai Kondisi Rumah
Data yang ada nantinya akan diubah terhadap tabel bobot nilai kriteria-kriteria seperti pada tabel 4.7, tabel 4.8, tabel 4.9 dan tabel 4.10. Dengan bobot nilai dari
tiap-tiap kriteria nantinya digunakan untuk menghitung metode SAW. Sampel data yang didapat dari pihak Dinas Pekerjaan Umum Cipta Karya dan
Tata Ruang dapat dilihat pada tabel 4.11.
Perhitungan Biaya Nilai
– 5
4
6 – 10
3
11 – 15
2
16 – 20
1
Kelengkapan Data Nilai
Lengkap 5
Tidak Lengkap 1
Kondisi Rumah Nilai
Rusak Parah 65 - 80
4
Rusak Sedang 50 - 64
3
Rusak Ringan 30 - 49
2
Baik 10 - 29
1
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.11. Sampel Data Pemohon
Nama Pemohon
Alamat Pekerjaan
Perhitungan Waktu
Perhitungan Biaya Juta
Kelengkapan Data
Kondisi Rumah
Lena Butar butar
Ds. IV Bakal Batu
Petani 5
12 Lengkap
0.7 Ria Sitorus
Ds.III Sitorang
Petani 4
9 Lengkap
0.55 Meriapul
Simbolon Ds. I Palipi
Dalan Petani
4 9
Lengkap 0.55
Nurpi Sitorus Ds.II Lae
Sulpi Petani
2 8
Lengkap 0.4
Patimah Manullang
Ds.I Bonian Petani
4 10
Lengkap 0.45
2. Langkah selanjutnya yaitu dengan membuat matriks keputusan X berdasarkan
kriteria. Matriks keputusan X dapat kita lihat pada tabel 4.12.
Tabel 4.12. Matriks Keputusan X
3. Dengan matriks keputusan diatas maka langkah selanjutnya yaitu dengan
melakukan matriks normalisasi berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut atribut benefit atau atribut cost untuk menghasilkan matriks
ternormalisasi R.
Untuk menghitung nilai matriks normalisasi digunakan rumus perhitungan sebagai berikut:
=
��
,
jika j merupakan atribut benefit
=
�
,
jika j merupakan atribut Cost
Kriteria Id_Pemohon
PW PB
KD KR
1000 2
3 5
4 1001
3 2
5 3
1002 3
2 5
3 1003
4 2
5 2
1004 3
3 5
3
Universitas Sumatera Utara
Dimana; �
= rating kinerja ternormalisasi = baris dan kolom dari matriks
max = nilai maksimum dari setiap kolom
min = nilai minimum dari setiap kolom
i = 1,2,3,…n
j =
1,2,3,…n
4. Mengubah tabel 4.12 matriks keputusan X kedalam matriks X kemudian
menghitung nilanya sesuai dengan rumus diatas untuk menghasilkan matriks ternormalisasi R. maka akan terlihat seperti matriks X berikut;
� = [
]
Kriteria Perhitungan Waktu PW, Kelengkapan Data KD dan Kondisi Rumah KR merupakan atribut benefit. Sedangkan kriteria Perhitungan
BiayaPB merupakan atribut cost .
Untuk perhitungan nilai karena menggunakan atribut benefit maka rumus yang digunakan yaitu
� =
� ax �
.
Maka nilai normalisasi benefit akan menjadi seperti berikut ;
� =
ax{ ; ; ; ; }
= = = 0,5 � =
ax{ ; ; ; ; }
= = 0,75 � =
ax{ ; ; ; ; }
= = 0,75 � =
ax{ ; ; ; ; }
= = 1 � =
ax{ ; ; ; ; }
= = 0,75
Universitas Sumatera Utara
� =
ax{ ; ; ; ; }
= = 1 � =
ax{ ; ; ; ; }
= = 1 � =
ax{ ; ; ; ; }
= = 1 � =
ax{ ; ; ; ; }
= = 1 �
=
��{ ; ; ; ; }
= =
1 �
=
��{ ; ; ; ; }
= =
1 �
=
��{ ; ; ; ; }
= =
0,75 �
=
��{ ; ; ; ; }
= =
0,75 �
=
��{ ; ; ; ; }
= = =
0,5 �
=
��{ ; ; ; ; }
= =
0,75
Sedangkan untuk perhitungan biaya karena merupakan atribut dari cost maka rumus yang digunakan yaitu
� =
i � �
maka nilai dari atribut cost akan dihitung seperti berikut ;
� =
i { ; ; ; ; }
= = 0,667 � =
i { ; ; ; ; }
= = 1 � =
i { ; ; ; ; }
= = 1 � =
i { ; ; ; ; }
= = 1 � =
i { ; ; ; ; }
= = 0,667
Setelah dilakukan perhitungan data maka akan menghasilkan data matriks ternormalisasi berikut ini;
� = [
, .
, ,
, ,
, ,
, , ]
Universitas Sumatera Utara
Atau dengan melihat matriks ternormalisasi R dapat diubah ke dalam bentuk tabel matrik ternormalisasi seperti yang diberikan pada tabel 4.13.
Tabel 4.13. Matriks Ternormalisasi R
4.1.3. Perankingan Hasil Perhitungan Metode AHP dan SAW
Setelah melakukan perhitungan kriteria dengan menggunakan metode AHP dan sampai perhitungan nilai matriks ternormalisasi R dengan metode SAW maka,
langkah terakhir yang dilakukan pada sistem ini yaitu dengan menghitung nilai akhir dari setiap alternatif. Perhitungan nilai akhir alternatif ini dilakukan dengan
menggunakan rumus sebagai berikut;
� = ∑
=�
Dimana: � = nilai prefensi
= bobot ranking � = rating kinerja ternormalisasi
Pada metode SAW nilai bobot ranking sudah ditentukan sesuai dengan tingkat kepentingan kriteria-kriteria yang ada. Akan tetapi sehubungan dengan penggabungan
2 metode pada aplikasi sistem yang dibuat, maka nilai bobot ranking yang diambil yaitu merupakan nilai dari elemen prioritas pada perhitungan AHP. Adapun nilai
elemen prioritas dapat dilihat pada tabel 4.14 Elemen Prioritas.
Kriteria Id_Pemohon
PW PB
KD KR
1000 0.500
0.667 1.000
1.000 1001
0.750 1.000
1.000 0.750
1002 0.750
1.000 1.000
0.750 1003
1.000 1.000
1.000 0.500
1004 0.750
0.667 1.000
0.750
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.14. Elemen Prioritas
Sehingga dengan perumusan perhitungan nilai prefensi maka nilai prefensi dari setiap alternatif adalah sebagai berikut :
� =
� + � + � + � = 0,057 0,500 + 0,122 0,667 + 0,263 1,000 + 0,558 1,000
= 0,932 �
= � + � + � + �
= 0, 057 0,750 + 0,122 1,000 + 0,263 1,000 + 0,558 0,750 = 0,847
� =
� + � + � + � = 0, 057 0,750 + 0,122 1,000 + 0,263 1,000 + 0,558 0,750
= 0,847 �
= � + � + � + �
= 0,057 1,000 + 0,122 1,000 + 0,263 1,000 + 0,558 0,500 = 0,722
� =
� + � + � + � = 0,057 0,750 + 0,122 0,667 + 0,263 1,000 + 0,558 0,750
= 0,806
Setelah melakukan perhitungan nilai prefensi, selanjutnya hasil perhitungan akan ditampilkan pada tabel 4.15.
Kriteria Prioritas
PW 0,057
PB 0,122
KD 0,263
KR 0,558
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.15. Hasil Seleksi
Hasil dari perhitungan nilai prefensi diatas akan langsung di diranking sesuai dengan nilai prefensi terbesar ke yang terkecil. Sementara nilai perefensi yang
terbesar mengindikasikan bahwa nilai prefensi tersebut merupakan prioritas terpilih untuk menerima program bedah rumah tersebut. Dari hasil perhitungan data dan
kriteria maka yang menjadi prioritas penerima pembedahan rumah yaitu Muhammad A Kudadiri dengna nilai prefensi 0,973 .
4.2. Pengujian Sistem
Kategori