Menetapkan Tingkat Kepentingan setiap Atribut Kebutuhan

5.2.4.4.2. Menyusun Matriks Perencanaan

Penyusunan matriks perencanaan ini dilakukan untuk mendapatkan urutan atau prioritas atribut kebutuhan pengguna fasilitas kerja. Matriks perencanaan ini merupakan hasil kalkulasi dari beberapa jenis data dan oleh karena itu dalam menyusun matriks ini diperlukan 6 tahapan, yaitu : 1. Menetapkan tingkat kepentingan setiap atribut kebutuhan pengguna fasilitas kerja. 2. Menetapkan tingkat kepuasan setiap atribut kebutuhan pengguna fasilitas kerja. 3. Menetapkan nilai target kualitas produk yang akan dicapai oleh pihak perusahaan dimasa mendatang. 4. Menghitung nilai rasio perbaikan untuk setiap atribut kebutuhan. 5. Menghitung bobot perencanaan setiap atribut kebutuhan. 6. Menghitung bobot perencanaan relatif untuk setiap atribut kebutuhan. Penggunaan dari fuzzy QFD dimulai dari tahapan ini. Pengukuran dengan fuzzy digunakan untuk menghitung tingkat kepentingan setiap atribut kebutuhan pengguna fasilitas kerja, tingkat kepuasan pengguna fasilitas kerja, menghitung bobot perencanaan dan bobot perencanaan relatif dari setiap atribut kebutuhan.

1. Menetapkan Tingkat Kepentingan setiap Atribut Kebutuhan

Data ini sudah didapatkan dari hasil penyebaran kuesioner yang telah dilakukan pada UD. Tiga Bawang. Ada beberapa teknis yang digunakan untuk menetapkan tingkat kepentingan setiap atribut kebutuhan ini dan pada penelitian Universitas Sumatera Utara 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Very low Low Medium High Very high ini peneliti menggunakan harga mean rata-rata. Namun sebelum itu, dilakukan tahap fuzzifikasi. a. Menetapkan variabel linguistik Variabel linguistik adalah variabel yang sulit diukur dan bersifat kualitatif. Dalam penelitian ini, tingkat kepentingan menjadi variabel linguistik. b. Menetapkan fungsi keanggotaan dan fuzzy numbers Fungsi keanggotaan adalah kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaan yang memiliki interval antara 0 sampai dengan 1. Fungsi keanggotaan dari tingkat kepentingan adalah tidak penting, kurang penting, cukup penting, penting dan sangat penting yang dapat dilihat pada Gambar 5.10. Fuzzy numbers yang digunakan adalah Trapezoidal Fuzzy Numbers yang dapat dilihat pada Tabel 5.50. Gambar 5.10. Fungsi Keanggotaan Tingkat Kepentingan Universitas Sumatera Utara Tabel 5.50. Angka Fuzzy untuk Masing-masing Tingkat Kepentingan Trapezoidal Fuzzy Numbers Tingkat Kepentingan α δ Tidak Penting 0,02 0,2 Kurang Penting 0,1 0,28 0,32 0,4 Cukup Penting 0,3 0,48 0,52 0,7 Penting 0,6 0,68 0,72 0,9 Sangat Penting 0,8 0,98 1 1 c. Fuzzy Arithmatic Adalah perhitungan dengan menggunakan aritmatika fuzzy . pada penelitian ini, fungsi matematika yang digunakan adalah fungsi perkalian dan penjumlahan. Untuk mengubah angka crisp dari data tingkat kepentingan, maka masing- masing jumlah responden yang memilih pada angka crisp tersebut dikalikan dengan masing-masing elemen dari fuzzy numbers kemudian masing-masing elemen tersebut dijumlahkan. Contoh untuk atribut 1 Bentuk Pegangan dapat dilihat pada Tabel 5.51. Universitas Sumatera Utara Tabel 5.51. Fuzzy Numbers Kepentingan Responden untuk Atribut 1 Fuzzy Numbers Angka Crisp α δ α δ TP 0 0 0 0,02 0,2 0 0 0 0 KP 1 0,1 0,28 0,32 0,4 0,1 0,28 0,32 0,4 CP 1 0,3 0,48 0,52 0,7 0,3 0,48 0,52 0,7 P 3 0,6 0,68 0,72 0,9 1,8 2,04 2,16 2,7 SP 3 0,8 0,98 1 1 2,4 2,94 3 3 Total 4,6 5,74 6 6,8 Kemudian untuk mean tingkat kepentingan, maka dihitung berdasarkan rumus : Nilai mean tingkat kepentingan atribut i = Responden Jumlah i atribut n kepentinga nilai Total Nilai mean tingkat kepentingan atribut 1 untuk elemen α = 8 4,6 = 0,575 Untuk nilai mean atribut yang lain dapat dilihat pada Tabel 5.52. d. Defuzzifikasi Adalah proses pengubahan angka fuzzy menjadi angka crisp. Metode yang digunakan adalah Mean of Maximum, yaitu mengambil nilai rata-rata domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum. z = ½ γ + δ Untuk atribut 1, maka z = ½ 0,75 + 0,85 = 0,8 Untuk Mean of Max dari atribut lain dapat dilihat pada Tabel 5.53. Universitas Sumatera Utara Tabel 5.52. Trapezoidal Fuzzy Numbers untuk Kepentingan Responden Mean Tingkat Kepentingan No. Atribut TP KP CP P SP α δ 1 Bentuk Pegangan 0 1 1 3 3 0,575 0,718 0,75 0,85 2 Bentuk Saringan 0 0 1 4 3 0,638 0,768 0,8 0,9125 3 Warna 0 0 3 2 3 0,563 0,718 0,75 0,8625 4 Diameter Pegangan 0 0 2 3 3 0,6 0,743 0,775 0,8875 5 Diameter Saringan 0 1 3 3 1 0,45 0,593 0,63 0,775 6 Diameter Lubang Gantungan 0 1 0 3 4 0,638 0,78 0,81 0,8875 7 Panjang Pegangan 0 0 2 3 3 0,6 0,743 0,775 0,8875 8 Berat 0 0 3 2 3 0,563 0,718 0,75 0,8625 9 Bahan Pegangan 0 0 3 3 2 0,538 0,68 0,715 0,85 10 Bahan Saringan 0 0 2 3 3 0,6 0,743 0,775 0,8875 11 Harga 0 1 1 3 3 0,575 0,718 0,75 0,85 12 Daya Tahan 0 0 1 4 3 0,638 0,768 0,8 0,9125 13 Fungsi Tambahan 0 2 2 2 2 0,45 0,605 0,64 0,75 14 Pertimbangan dalam Membeli 0 0 3 0 5 0,613 0,793 0,82 0,8875 Universitas Sumatera Utara Tabel 5.53. Tingkat Kepentingan untuk Masing-masing Atribut No. Atribut α δ Mean of Max 1, Bentuk Pegangan 0,575 0,718 0,75 0,85 0,8 2, Bentuk Saringan 0,638 0,768 0,8 0,9125 0,85625 3, Warna 0,563 0,718 0,75 0,8625 0,80625 4, Diameter Pegangan 0,6 0,743 0,775 0,8875 0,83125 5, Diameter Saringan 0,45 0,593 0,63 0,775 0,7025 6, Diameter Lubang Gantungan 0,638 0,78 0,81 0,8875 0,84875 7, Panjang Pegangan 0,6 0,743 0,775 0,8875 0,83125 8, Berat 0,563 0,718 0,75 0,8625 0,80625 9, Bahan Pegangan 0,538 0,68 0,715 0,85 0,7825 10, Bahan Saringan 0,6 0,743 0,775 0,8875 0,83125 11, Harga 0,575 0,718 0,75 0,85 0,8 12, Daya Tahan 0,638 0,768 0,8 0,9125 0,85625 13, Fungsi Tambahan 0,45 0,605 0,64 0,75 0,695 14, Pertimbangan dalam Membeli 0,613 0,793 0,82 0,8875 0,85375 Universitas Sumatera Utara

2. Menetapkan Tingkat Kepuasan setiap Atribut Kebutuhan