Tabel 4.7 Hasil Perankingan dengan Pengombinasian
No
No. Induk
Nama Kriteria
Ranking
Umur Pend.
SK Honor
Lama Kerja
1 00001 MARLIATI
0.4 0.275
0.1194 0.7944
2 00002 MAWARDAH
0.4 0.2165
0.1194 0.7359
3 00003 AMINAH
0.4 0.7
0.05 0.0388
1.1888 4
00004 MARSUNI 0.6
0.6 5
00005 HAFNI KASIM 0.4
0.4 6
00006 A. THALER 0.4
0.4 7
00007 RISNAWATI 0.4
0.4 8
00008 FADHILAH 0.4
0.35 0.75
9 00009 AISYAH
0.4 0.4
10 00010 IRIANI
0.4 0.4
11 00011 ROSDIANA
0.4 0.4
12 00012 YUSNA
0.6 0.6
13 00013 RASYIDAH
0.6 0.4415
0.1644 1.2059
14 00014 FATHIAH
0.6 0.35
0.95 15
00015 DAHLIANA 0.6
0.6 16
00016 NURJANNAH 0.6
0.7 1.3
17 00017 NURLINA M. AMIN
0.6 0.6
18 00018 MUHAMMAD
0.6 0.35
0.95 19
00019 FATIMAH 1
0.5 0.2
1.7 20
00020 BUDIMAN 1
0.5 0.1836
1.6836 Dari tabel di atas menunjukkan bahwa proses pengombinasian antara metode Fuzzy
Tahani dan Simple Additive Weighting adalah dapat dilakukan sehingga dapat memberikan ranking. Pada tabel 4.1 di atas juga ditunjukkan bahwa alternatif dengan
No.Induk “00019” yaitu Fatimah memiliki ranking tertinggi dan diikuti oleh No.Induk 00020, Budiman dan 00016, Nurjannah.
4.2 Analisis Hasil
Dari hasil yang didapat, proses pengombinasian antara dua buah metode yakni Fuzzy Tahani dan Simple Additive Weighting adalah dapat dilakukan, dengan hasil yang
diperoleh adalah sesuai dengan hasil perhitungan manual. Dalam proses fuzzifikasi untuk mendapatkan bobot dari setiap kriteria dapat disimpulkan bahwa logika Fuzzy
Tahani dapat memberikan nilai bobot yang dapat dipakai dalam proses perankingan, dan hampir tidak terjadi masalah yang berarti.
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan kriteria yang dipakai, hasil yang diperoleh dari proses fuzzifikasi dan perankingan adalah hampir sebagian besar bernilai 0 nol, ini dipengaruhi oleh data
mentah atau data sampel yang digunakan dan juga dipengaruhi oleh jangkauan nilai untuk himpunan Fuzzy yang telah diterapkan. Metode Simple Additive Weighting
dipakai untuk memberikan rating akhir pada setiap alternatif yang tersedia berdasarkan data dari kriteria yang terpilih setelah proses fuzzifikasi dilakukan.
Pemberian bobot dan jumlah kriteria adalah berdasarkan dari data yang disimpan dalam database dari hasil fuzzifikasi. Untuk pengujian dengan metode Simple Additive
Weighting dilakukan dengan masing-masing 4 buah alternatif dan kriteria.
4.3 Pembahasan
Dalam penelitian ini dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dirancang menggunakan aplikasi visual. Terdapat beberapa tahap proses dalam model yang telah
dibangun, dan terbagi ke dalam dua buah bagian utama, yakni proses fuzzifikasi, yaitu bertujuan untuk mendapat prioritas kriteria yang dipakai, dan proses perankingan dari
alternatif yang terpilih dengan menggunakan metode penjumlahan terbobot. Dalam penjelasan pada tahap perancangan dikatakan bahwa, proses pembobotan
terdapat 4 empat buah jenis proses, yaitu Pendidikan, Lama Kerja, SK Honor dan Umur, kesemuanya memiliki fungsi masing-masing dan saling melengkapi untuk
pembentukan model Sistem Pendukung Keputusan. Selama jalannya perancangan dan pengujian, telah dilakukan uji coba sistem pada
beberapa data riil yang diambil dari tempat studi kasus dilakukan, sebelum dilakukan pengujian dengan model hasil kombinasi, terlebih dahulu dilakukan perhitungan untuk
metode Fuzzy Tahani dengan menggunakan bantuan aplikasi komputer, perhitungan manual dilakukan pada 20 dua puluh data sampel. Setelah didapat hasil, dengan
menggunakan data yang sama, barulah dilakukan uji coba pada model hasil kombinasi dengan berulang-ulang kali sehingga dipastikan bahwa hasil yang diberikan oleh
model hasil kombinasi adalah benar dan akurat. Proses perhitungan derajat keanggotaan terbagi menjadi dua jenis himpunan Fuzzy,
yaitu dengan 2 dua dan 3 tiga himpunan. Kriteria yang dikategorikan memiliki dua himpunan Fuzzy yaitu kriteria Lama Kerja dan SK Honor, sementara selebihnya
memiliki 3 tiga himpunan yaitu Pendidikan dan Umur. Perhitungan nilai derajat keanggotaan variabel bertujuan untuk mendapatkan nilai keanggotaan setiap variabel
Universitas Sumatera Utara
0.2 0.4
0.6 0.8
1 1.2
1.4 1.6
1.8
Us ia
Pe nd
id ika
n SK
Ho no
r La
m a
Ke rja
Ra nk
in g
MARLIATI MAWARDAH
AMINAH MARSUNI
HAFNI KASIM A. THALER
RISNAWATI FADHILAH
AISYAH IRIANI
ROSDIANA YUSNA
RASYIDAH FATHIAH
DAHLIANA NURJANNAH
NURLINA M. AMIN MUHAMMAD
FATIMAH BUDIMAN
yang nantinya dijadikan nilai penentuan prioritas perankingan. Proses perhitungan manual dengan Fuzzy Tahani dilakukan sampai didapatkan nilai Fire Strength untuk
data sampel yang digunakan, namun untuk dilakukan perankingan dengan metode Simple Additive Weighting yang digunakan adalah data derajat keanggotaan tiap
kriteria dari proses Perhitungan Fuzzy Tahani. Sejauh uji coba yang dilakukan, berdasarkan kriteria yang dipakai, yaitu; Usia,
Pendidikan, SK Honor dan Lama Kerja dapat dipastikan bahwa hasil yang diberikan oleh model yang dibuat adalah sangat baik. Kombinasi dua metode Fuzzy Tahani dan
Simple Additive Weighting diimplementasikan ke dalam bahasa pemrograman, dan sejauh analisa penulis, hasil yang didapat dari implementasi tersebut bahwa sistem
dapat dikatakan persis dengan perhitungan manual dan menghasilkan ranking yang sesuai. Berikut merupakan visualisasi dari hasil fuzzifikasi untuk derajat keanggotaan
dan ranking masing-masing kriteria tiap alternatif.
Gambar 4.1: Grafik perbandingan antara alternatif Berikut merupakan ilustrasi untuk peringkat akhir atau ranking dari setiap alternatif
yang digunakan sebagai data sampel.
Universitas Sumatera Utara
Ranking Akhir
0.7944 1.1888
0.6 0.4
0.6 1.2059
0.95 0.6
1.3
0.6 0.95
0.4 1.6836
1.7
0.4 0.4
0.7359 0.4
0.75
0.4 0.2
0.4 0.6
0.8 1
1.2 1.4
1.6 1.8
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Alternatif
R a
n k
in g
Peringkat
Gambar 4.2:Grafik ranking akhir setiap alternatif Pada ilustrasi di atas terlihat perbedaan dan juga beberapa persamaan antara posisi
titik di dalam grafik, hal ini dipengaruhi ranking tiap alternatif dan berdasarkan hasil pembobotan masing-masing kriteria.
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
