TA : Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan Prioritas Penugasan Kendaraan pada PT. Gajah Mas Surabaya dengan Metode AHP.

TUGAS AKHIR

Nama : Rendy Firman Agustinus NIM : 06.41010.0023

Program : S1 (Strata Satu) Jurusan : Sistem Informasi

SEKOLAH TINGGI

MANAJEMEN INFORMATIKA & TEKNIK KOMPUTER SURABAYA

PT Gajah Mas adalah salah satu perusahaan di Surabaya yang bergerak di bidang pengangkutan dengan jenis muatan adalah bahan baku kertas. Jasa pengangkutan pada PT Gajah Mas adalah jasa persewaan kendaraan beserta sopir yang digunakan untuk melakukan pengiriman muatan, dengan pelanggan yang menggunakan jasa PT Gajah Mas adalah pabrik-pabrik kertas di Indonesia khususnya di pulau Jawa untuk melakukan pengiriman bahan baku pabrik.

Transaksi-transaksi yang dilakukan oleh perusahaan ini dicatat dan ditangani secara manual, mulai dari proses penerimaan order hingga penugasan kendaraan. Dengan jumlah transaksi yang semakin meningkat pada perusahaan, sedangkan tanpa adanya proses perhitungan dalam pengambilan keputusan untuk menentukan kendaraan yang akan ditugaskan, maka belum tentu kendaraan yang ditugaskan tersebut adalah kendaraan yang tepat untuk melaksanakan order.

Untuk meningkatkan efisiensi dan efektifitas dalam menentukan kendaraan yang akan ditugaskan, perlu dibuatkan sebuah sistem pendukung keputusan yang menghasilkan prioritas kendaraan yang akan ditugaskan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Prioritas kendaraan inilah yang digunakan pihak manajemen perusahaan dalam membuat keputusan untuk menentukan kendaraan yang akan ditugaskan. Sehingga dengan adanya sistem pendukung keputusan ini dapat membantu pihak manajemen perusahaan untuk meningkatkan efisiensi dan efektifitas dalam menentukan kendaraan.

Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, AHP, Transportasi, Penugasan.

ABSTRAK ... vii

KATA PENGANTAR ... viii

DAFTAR ISI ... x

DAFTAR GAMBAR ... xiii

DAFTAR TABEL ... xvi

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1. Latar Belakang Masalah ... 1

1.2. Rumusan Masalah ... 3

1.3. Batasan Masalah... 3

1.4. Tujuan Pembahasan ... 4

1.5. Sistematika Penulisan... 4

BAB II LANDASAN TEORI ... 6

2.1. Konsep Jasa Transportasi (Angkutan) ... 6

2.2. Jasa Angkutan PT Gajah Mas ... 7

2.3. System Development Life Cycle (SDLC) ... 7

2.4. Pengambilan Keputusan ... 13

2.5. Sistem Pendukung Keputusan ... 14

2.6. Analytical Hierarchy Process ... 16

2.6.1. Perhitungan Bobot Elemen ... 19

2.6.2. Perhitungan Konsistensi (Consistency) ... 22

2.7. Kriteria AHP untuk Penentuan Prioritas Penugasan Kendaraan.. 23

3.2. Perencanaan Sistem ... 27

3.3. Analisis Sistem ... 28

3.4. Desain Sistem ... 29

3.4.1. Sistem Flow ... 29

3.4.2. Data Flow Diagram (DFD) ... 31

3.4.3. Entity Relational Diagram (ERD) ... 41

3.4.4. Struktur Basis Data ... 42

3.4.5. Desain Input Output ... 45

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI ... 51

4.1. Kebutuhan Sistem ... 51

4.1.1. Kebutuhan Perangkat Keras ... 51

4.1.2. Kebutuhan Perangkat Lunak ... 51

4.2. Implementasi Sistem ... 52

4.2.1. Form Utama ... 52

4.2.2. Form Master Sopir ... 52

4.2.3. Form Master Kendaraan ... 53

4.2.4. Form Master Pelanggan ... 54

4.2.5. Form Pembobotan Kriteria ... 55

4.2.6. Form Penerimaan Order ... 56

4.2.7. Form Penugasan Kendaraan ... 56

4.2.8. Form Konfirmasi Pengiriman ... 60

4.2.9. Laporan Transaksi ... 61

4.3.1 Uji Coba Form Master Sopir ... 62

4.3.2. Uji Coba Form Master Kendaraan ... 63

4.3.3. Uji Coba Form Master Pelanggan ... 63

4.3.4. Uji Coba Form Pembobotan Kriteria ... 64

4.3.5. Uji Coba Form Penerimaan Order... 64

4.3.6. Uji Coba Form Penugasan Kendaraan ... 64

4.3.7. Uji Coba Form Konfirmasi Pengiriman ... 65

4.3.8. Uji Coba Perhitungan AHP ... 65

4.4. Evaluasi Aplikasi ... 71

BAB V PENUTUP ... 72

5.1 Kesimpulan ... 72

5.2 Saran ... 72

DAFTAR PUSTAKA ... 73

BIODATA PENULIS ... 74

1.1 Latar Belakang Masalah

PT Gajah Mas merupakan perusahaan di Surabaya yang bergerak di bidang pengangkutan dengan jenis muatan berupa bahan baku pabrik kertas. Jasa pengangkutan pada PT Gajah Mas adalah persewaan kendaraan beserta sopir yang bertugas untuk melakukan pengambilan dan pengiriman muatan. Kendaraan yang disewakan oleh PT Gajah Mas meliputi colt diesel, engkel, tronton, dan wing box, dengan total kendaraan mencapai 60 unit.

Proses bisnis pada PT Gajah Mas dimulai dengan adanya permintaan dari pelanggan. Permintaan tersebut mencakup data lokasi pengambilan dan pengiriman muatan, tanggal keberangkatan, dan jenis kendaraan yang dibutuhkan. Berdasarkan permintaan dari pelanggan tersebut, manajer melakukan penentuan sopir dan kendaraan yang akan bertugas untuk melaksanakan order tersebut. Kemudian, sopir kendaraan yang terpilih akan melakukan proses pengiriman dan akan memberikan laporan setelah proses pengiriman selesai dilaksanakan.

Proses penentuan kendaraan menjadi proses yang sangat penting, untuk meminimalkan biaya dan menghindari kerugian bagi perusahaan. Selama ini proses penentuan kendaraan dilakukan berdasarkan pada kemampuan manajer tanpa adanya proses perhitungan khusus. Sedangkan tanpa adanya manajer, maka penentuan kendaraan tidak dapat dilaksanakan dan proses selanjutnya tidak akan berjalan khususnya pengiriman muatan. Oleh karena itu perlu untuk dibuatkan sebuah proses perhitungan yang dapat membantu manajemen perusahaan dalam

proses penentuan kendaraan yang akan bertugas, di mana proses tersebut memanfaatkan kemampuan manajer dalam menghasilkan prioritas penugasan kendaraan.

Salah satu metode yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan adalah metode Analytical Hierarchy Process (AHP). AHP adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah penentuan pilihan yang sifatnya multiobjective diantara beberapa kriteria kuantitatif dan kualitatif sekaligus (Permadi, 1992:5). Pada masalah penentuan prioritas penugasan kendaraan di PT Gajah Mas dapat digunakan metode AHP. Kriteria-kriteria yang digunakan dengan tujuan untuk menentukan prioritas penugasan kendaraan adalah giliran sopir dalam menerima order untuk pemerataan penerimaan order setiap sopir, pengalaman sopir dalam menempuh rute pengiriman agar proses pengiriman dapat berjalan dengan lancar, serta lokasi kendaraan saat ini agar biaya dapat diminimalisasi. Hal-hal yang menjadi kriteria tersebut beserta dengan alternatif kendaraan yang ada akan diberikan nilai pembobotan, dimana bobot tersebut akan dihitung dengan menggunakan metode AHP.

Dengan adanya pembobotan terhadap kriteria dan alternatif kendaraan yang ada, dan perhitungan dengan metode AHP, maka akan dihasilkan prioritas penugasan kendaraan untuk setiap order. Di mana prioritas tersebut dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pihak manajemen PT Gajah Mas untuk menentukan kendaraan yang akan melaksanakan order. Dan diharapkan dengan adanya prioritas yang telah dihasilkan menggunakan perhitungan dengan metode AHP dapat diperoleh kendaraan yang tepat untuk melaksanakan order.

1.2 Rumusan Masalah

Sesuai latar belakang permasalahan di atas, dapat dirumuskan masalah sebagai berikut yaitu bagaimana merancang dan membangun sistem pendukung keputusan untuk menentukan prioritas penugasan kendaraan pada PT Gajah Mas dengan menggunakan metode AHP.

1.3 Batasan Masalah

Dalam sistem ini, agar tidak menyimpang dari tujuan yang akan dicapai maka pembahasan masalah dibatasi pada hal-hal sebagai berikut:

1. Kriteria yang digunakan dalam metode AHP adalah kriteria waktu tunggu kendaraan, kriteria pengalaman sopir kendaraan, dan kriteria biaya ambil. 2. Pembobotan untuk kriteria yang digunakan dalam AHP diberikan

berdasarkan kebijakan manajemen.

3. Sistem yang akan dibangun tidak menangani transaksi pembayaran dan penagihan order kepada pelanggan.

4. Sistem yang akan dibangun tidak menangani transaksi penggajian sopir. 5. Setiap kendaraan memiliki satu sopir yang menjadi penanggung jawab atas

kendaraan tersebut.

6. Setiap kendaraan hanya ditugaskan untuk melaksanakan satu order dari pelanggan dan akan diproses dalam perhitungan AHP berikutnya setelah adanya konfirmasi proses pengiriman telah selesai.

1.4 Tujuan Pembahasan

Sesuai dengan permasalahan yang ada maka tujuan dari dibangunnya sistem ini adalah menghasilkan rancang bangun sistem pendukung keputusan untuk menentukan prioritas penugasan kendaraan pada PT Gajah Mas dengan metode AHP.

1.5 Sistematika Penulisan BAB I : PENDAHULUAN

Pada bab ini akan diuraikan tentang latar belakang penulis dalam mengangkat judul ”Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Prioritas Penugasan Kendaraan pada PT Gajah Mas Surabaya dengan Metode AHP”.

BAB II : LANDASAN TEORI

Menjelaskan tentang landasan teori yang digunakan oleh penulis dalam perancangan sistem. Landasan teori yang digunakan adalah: Konsep Jasa Transportasi, Software Development Life Cycle, Pengambilan Keputusan, Sistem Pendukung Keputusan, Analytical Hierarchy Process.

BAB III : PERANCANGAN SISTEM

Membahas mengenai perancangan sistem aplikasi yang akan dibuat, mencakup perencanaan, analisis, dan desain sistem dengan menggunakan diagram, struktur file serta rancangan input output.

BAB IV : IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

Membahas mengenai implementasi yang dilakukan beserta penjelasan masing-masing form pada aplikasi. Mengevaluasi hasil implementasi dengan mengacu pada tujuan awal proyek.

BAB V : PENUTUP

Berisi kesimpulan dan saran yang digunakan sebagai bahan perbaikan dan pengembangan dari kegiatan perancangan dan pembuatan sistem.

2.1. Konsep Jasa Transportasi (Angkutan)

Jasa memiliki arti perbuatan yang berguna dan bernilai bagi orang lain, negara, atau instansi. Sedangkan transportasi adalah pengangkutan atau pemindahan barang dan/atau manusia dari tempat asal ke tempat tujuan. Jadi dapat disimpulkan bahwa jasa transportasi adalah perbuatan yang melayani kebutuhan orang lain dalam melakukan pemindahan barang dan/atau manusia dari tempat asal ke tempat tujuan. Transportasi memiliki keterkaitan dengan ekonomi, dimana keduanya dapat saling mempengaruhi. Salah satu contoh manfaat transportasi dalam perekonomian adalah pengiriman bahan baku industri.

Berdasarkan media atau tempat alat transportasi bergerak, transportasi dibagi menjadi 3, yaitu transportasi darat, transportasi laut, dan transportasi udara. Sedangkan berdasarkan jenis layanan yang diberikan jasa transportasi dibagi menjadi:

1. Door to door

Jenis layanan ini melakukan penjemputan penumpang dan pengantaran penumpang ke tempat tujuan sesuai dengan permintaan.

2. Point to point

Jenis layanan ini memberikan jasa angkutan penumpang dari satu tempat ke tempat lain berdasarkan rute/jurusan yang dilayani.

3. Door to point – Point to door

Jenis layanan ini memberikan jasa penjemputan penumpang dan pengantaran penumpang ke tempat tujuan sesuai dengan jurusan yang dilayani, atau sebaliknya.

2.2. Jasa Angkutan PT Gajah Mas

Jasa angkutan pada PT Gajah Mas adalah jasa persewaan kendaraan beserta sopir untuk melakukan proses pengiriman muatan dari lokasi pengambilan muatan hingga lokasi tujuan sesuai dengan permintaan. Mayoritas pelanggan dari PT Gajah Mas adalah pabrik kertas yang melakukan pengiriman untuk bahan baku pabrik kertas. PT Gajah Mas memiliki total kendaraan mencapai 60 unit yang terdiri dari jenis colt diesel, engkel, tronton, dan wingbox. Di mana setiap kendaraan tersebut memiliki satu sopir penanggung jawab.

Setiap sopir beserta kendaraannya akan bertugas untuk melakukan pengambilan muatan kemudian mengirimkan muatan tersebut ke lokasi tujuan. Setelah sampai tujuan, muatan di bongkar dan sopir akan memberikan konfirmasi kepada manajemen PT Gajah Mas untuk proses selanjutnya. Sopir beserta kendaraan yang telah menyelesaikan pengiriman akan menunggu order berikutnya di lokasi akhir pengiriman atau menunggu perintah untuk kembali ke garasi.

2.3. System Development Life Cycle (SDLC)

SDLC merupakan siklus hidup pengembangan system. Dalam rekayasa sistem dan rekayasa perangkat lunak. SDLC berupa suatu proses pembuatan dan

pengubahan sistem serta model dan metodologi yang digunakan untuk mengembangkan sistem-sistem tersebut.

Dalam rekayasa perangkat lunak, konsep SDLC mendasari berbagai jenis metodologi pengembangan perangkat lunak. Metodologi-metodologi ini membentuk suatu kerangka kerja untuk perencanaan dan pengendalian pembuatan sistem informasi, yaitu proses pengembangan perangkat lunak.

Tiap bagian dari pengembangan sistem dibagi menjadi beberapa tahapan kerja, tiap tahapan tersebut memiliki karakteristik tersendiri. Tahapan utama SDL terdiri dari :

1. Perencanaan Sistem

Tujuan dari tahap ini adalah untuk menentukan dan mendefinisikan sistem informasi apa yang akan dikembangkan, termasuk didalamnya menentukan sasaran kenapa sistem informasi dibuat dan kebutuhan-kebutuhan yang harus dipenuhi sistem informasi untuk mencapai tujuan tersebut.

2. Analisis Sistem

Analisis sistem dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan-permasalahan yang diharapkan, sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikan.

3. Desain Sistem

Tahap desain bertujuan untuk memnuhi kebutuhan kepada sistem dan memberikan gambaran yang jelas dan lengkap mengenai rancang bangun sistem.

4. Implementasi Sistem

Tahap impelementasi merupakan tahap meletakkan sistem supaya siap untuk dioperasikan. Pada tahap ini juga termasuk kegiatan kegiatan menulis kode program. Dalam tahap ini dilakukan pelatihan kepada user. Disamping itu diperlukan rencana yang matang tentang perubahan dari sistem yang lama ke sistem yang baru, sehingga perubahan tersebut dapat berlangsung dengan baik.

5. Perawatan Sistem

Diperlukan adanya kegiatan tambahan setelah sistem yang baru dijalankan, seperti merawat dan menjaga agar sistem tetap berjalan sesuai dengan apa yang dikehendaki. Perlu juga diperhatikan akibat adanya kebijaksanaan yang baru yaitu perubahan-perubahan prosedur, agar sistem tetap menjalankan fungsinya sehingga pengembangan sistem diperlukan.

Untuk dapat melakukan langkah-langkah sesuai dengan yang diberikan oleh metodologi pengembangan sistem yang terstruktur, maka dibutuhkan alat dan teknik untuk melaksanakannya. Alat-alat yang digunakan dapat berupa suatu gambar atau diagram atau grafik, diantaranya adalah :

1. Flowchart

Flowchart adalah bagan yang menunjukkan alir di dalam program atau prosedur sistem secara logika. Flowchart digunakan terutama untuk alat bantu komunikasi dan untuk dokumentasi. Simbol-simbol umum yang digunakan pada flowchart antara lain :

a. Simbol Dokumen

Simbol ini digunakan untuk menunjukkan dokumen input dan output baik untuk proses manual, mekanik, atau komputer. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.1.

Gambar 2.1 Simbol dokumen b. Simbol Kegiatan Manual

Simbol ini berfungsi untuk menunjukkan pekerjaan yang masih dilakukan secara manual. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.2.

Gambar 2.2 Simbol kegiatan manual c. Simbol Proses Komputerisasi

Simbol ini digunakan untuk menunjukkan kegiatan dari operasi program komputer. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.3.

d. Simbol Disket

Simbol ini digunakan untuk menunjukkan input output menggunakan disket. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.4.

Gambar 2.4 Simbol disket e. Simbol Penghubung

Simbol ini digunakan untuk menunjukkan hubungan di halaman yang sama. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.5.

Gambar 2.5 Simbol penghubung

Simbol ini digunakan untuk menunjukkan hubungan di halaman lain. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.6.

Gambar 2.6 Penghubung halaman lain f. Terminator

Simbol ini digunakan untuk menandakan awal/akhir dari suatu sistem. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.7.

Gambar 2.7 Simbol terminator g. Decision

Simbol ini digunakan untuk menggambarkan logika keputusan dengan nilai true atau false. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.8.

Gambar 2.8 Simbol decision h. Flow Line

Simbol ini digunakan untuk menggambarkan arah proses pengolahan data. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.9.

Gambar 2.9 Simbol flow line 2. Data Flow Diagram (DFD)

DFD digunakan untuk menggambarkan suatu sistem yang telah ada atau sistem baru yang akan dikembangkan secara logika tanpa mempertimbangkan lingkungan fisik dimana data tersebut mengalir atau lingkungan fisik dimana data tersebut akan disimpan. DFD merupakan alat yang digunakan pada metodologi pengembangan sistem yang terstruktur. Beberapa simbol yang digunakan di DFD adalah :

a. Entitas

Entitas adalah elemen-elemen yang menunjukkan data yang dimasukkan kedalam sistem dan menerima keluaran dari sistem. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.10.

Gambar 2.10 Simbol entitas Akunting

b. Aliran Data

Tanda panah ini berfungsi untuk menunjukkan aliran data diantara proses, penyimpanan, dan entitas. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.11.

Gambar 2.11 Simbol aliran data c. Proses

Proses adalah kegiatan pemrosesan suatu informasi input menjadi output, suatu proses harus memiliki input dan output. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.12.

Gambar 2.12 Simbol proses d. Penyimpanan Data

Digunakan utuk menyimpan data hasil proses maupun menyediakan data yang akan diproses. Simbol ini dapat dilihat pada Gambar 2.13.

Gambar 2.13 Simbol penyimpanan data

2.4. Pengambilan Keputusan

Adapun pengertian dari pengambilan keputusan yaitu dapat dijabarkan sebagai berikut:

a. Menurut S.P Siagian, pengambilan keputusan adalah suatu pendekatan yang sistematis terhadap hakikat alternatif yang dihadapi dan mengambil tindakan yang menurut perhitungan merupakan tindakan yang paling tepat.

[Identitas Konsumen]

4

Membuat Nota Konsumen

b. Menurut James A.F. Stoner, pengambilan keputusan adalah proses yang digunakan untuk memilih suatu tindakan sebagai cara pemecahan masalah. c. Menurut George R. Terry, pengambilan keputusan adalah pemilihan

alternatif perilaku tertentu dari dua atau lebih alternatif yang ada.

Dari pengertian pengambil keputusan diatas dapat disimpulkan bahwa pengambil keputusan adalah suatu proses pemilihan alternatif terbaik dari beberapa alternatif secara sistematis untuk ditindak lanjuti sebagai suatu cara pemecahan masalah.

2.5. Sistem Pendukung Keputusan

Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) ditandai dengan sistem interaktif berbasis komputer yang membantu mengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur. Pada dasarnya SPK dirancang untuk mendukung seluruh tahap pengambilan keputusan mulai dari mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternatif. Suatu SPK memiliki tiga subsistem utama yaitu subsistem manajemen basis data, subsistem manajemen basis model dan subsistem perangkat lunak penyelenggara dialog.

1. Subsistem Manajemen Basis Data

Kemampuan yang dibutuhkan dari manajemen basis data antara lain: a. Kemampuan untuk mengkombinasikan berbagai variasi data melalui

b. Kemampuan untuk menambahkan sumber data secara mudah dan cepat.

c. Kemampuan untuk menggambarkan struktur data logical sesuai dengan pengertian pemakai sehingga pemakai mengetahui apa yang tersedia dan dapat menentukan kebutuhan penambahan dan pengurangan.

d. Kemampuan untuk menangani data secara personil sehingga pemakai dapat mencoba berbagai alternatif pertimbangan personil.

e. Kemampuan untuk mengelola berbagai variasi data. 2. Subsistem Manajemen Basis Model

Kemampuan yang dimiliki subsistem basis model meliputi:

a. Kemampuan untuk menciptakan model-model baru secara cepat dan mudah.

b. Kemampuan untuk mengakses dan mengintegrasikan model-model keputusan.

c. Kemampuan untuk mengelola basis model dengan fungsi manajemen yang analog dan manajemen basis data (seperti mekanisme untuk menyimpan, membuat dialog, menghubungkan dan mengakses model). 3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog

Fleksibilitas dan kekuatan karakteristik SPK timbul dari kemampuan interaksi antara system dan pemakai yang dinamakan subsistem dialog. Subsistem dialog dapat dibagi menjadi tiga bagian yaitu bahasa aksi (papan ketik, panel sentuh, joystick, perintah suara dan sebagainya) dan basis pengetahuan (kartu referensi, buku manual, dan sebagainya).

Kombinasi dari kemampuan-kemampuan di atas terdiri dari apa yang disebut gaya dialog, misalnya meliputi pendekatan Tanya dan jawab, bahasa perintah, menu dan mengisi tempat kosong. Kemampuan yang haris dimiliki oleh SPK untuk mendukung dialog pemakai/sistem meliputi: a. Kemampuan untuk menangani berbagai variasi gaya dialog.

b. Kemampuan untuk mengakomodasi tindakan pemakai dengan berbagai peralatan masukan.

c. Kemampuan untuk menampilkan data dengan berbagai variasi format dan peralatan keluaran.

d. Kemampuan untuk memberikan dukungan yang fleksibel untuk mengetahui basis pengetahuan pemakai.

2.6. Analytical Hierarchy Process

Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah suatu bentuk metode pengambil keputusan yang pada dasarnya berusaha menutupi semua kekurangan dari metode sebelumnya. Peralatan utama dari metode AHP adalah sebuah hirarki fungsional dengan input utamanya adalah persepsi manusia. Dengan hirarki, suatu yang komplek dan tidak terstruktur dipecahkan ke dalam kelompok dan kemudian kelompok tersebut diatur menjadi suatu bentuk hirarki.

Kelebihan AHP dibandingkan dengan yang lainnya adalah:

1. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuensi dari kriteria yang dipilih, sampai pada sub kriteria yang paling dalam.

2. Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh para pengambil keputusan.

3. Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan output analisis sensitivitas pengambil keputusan.

Selain itu, AHP mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah yang multi objektif dan multi kriteria yang berdasar pada perbandingan preferensi dari setiap elemen dalam hirarki. Jadi, model ini merupakan suatu model pengambilan keputusan yang komprehensif. Pada dasarnya langkah-langkah dalam metode AHP meliputi:

1. Mendefinisikan masalah atau persoalan dan menentukan solusi yang diinginkan.

2. Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan dengan subtujuan-subtujuan, kriteria dan kemungkinan alternatif-alternatif pada tingkatan kriteria yang paling bawah.

3. Membuat matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi relative atau pengaruh setiap elemen terhadap masing-masing tujuan atau criteria yang setingkat diatasnya. Perbandingan dilakukan berdasarkan judgment dari pengambilan keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya.

4. Melakukan perbandingan berpasangan sehingga diperoleh judgment seluruhnya sebanyak n x [(n-1)/2] buah, dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan.

5. Menghitung nilai eigen dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten maka pengambilan data diulangi.

6. Mengulangi langkah 3, 4 dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.

7. Menghitung vector eigen dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai vector eigen merupakan bobot setiap elemen. Langkah ini untuk mensintesis judgment dalam penentuan priorotas elemen-elemen pada tingkat hirarki terendah sampai pencapaian tujuan.

8. Memeriksa konsistensi hirarki, jika nilainya lebih dari 10 persen maka penilaian data judgment harus diperbaiki.

Secara naluri, manusia mengestimasi besaran sederhana melalui inderanya. Proses yang paling mudah adalah membandingkan dua hal dengan keakuratan perbandingan tersebut dapat dipertanggungjawabkan. Untuk itu Saaty menetapkan skala kuantitatif 1 sampai dengan 9 untuk menilai perbandingan tingkat kepentingan suatu elemen terhadap elemen lainnya. Tabel 2.1 adalah tabel skala kuantitatif yang dimaksud:

Tabel 2.1 Skala penilaian perbandingan berpasangan Identitas Kepentingan Keterangan Penjelasan

1

Kedua elemen sama pentingnya.

Dua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar terhadap tujuan.

3

Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya.

Pengalaman dan penilaian sedikit menyokong satu elemen dibandingkan elemen lainnya.

5

Elemen yang satu jelas lebih penting daripada elemen yang lainnya.

Pengalaman dan penilaian sangat menyokong satu elemen dibandingkan elemen lainnya.

7

Satu elemen sangat jelas lebih penting daripada elemen lainnya.

Satu elemen yang kuat disokong dan domain terlihat dalam praktek.

9 Satu elemen mutlak

penting daripada elemen

Bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap

lainnya. elemen lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan. 2,4,6,8

Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan.

Nilai ini diberikan bila ada dua kompromi diantasa dua pilihan.

Kebalikan/Reciprocal Jika untuk aktivitas i mendapat satu angka dibanding dengan aktivitas j, maka j mempunyai nilai kebalikannnya dibanding dengan i.

2.6.1. Perhitungan Bobot Elemen

Pada dasarnya formulasi matematis pada model AHP dilakukan dengan menggunakan suatu matriks. Misalkan, dalam suatu sub sistem operasi terdapat n elemen operasi, yaitu elemen-elemen operasi A1, A2, …, An, maka hasil

perbandingan secara berpasangan elemen-elemen operasi tersebut akan membentuk matriks perbandingan. Perbandingan berpasangan dimulai dari tingkat hirarki paling tinggi, dimana suatu kriteria digunakan sebagai dasar pembuatan perbandingan. Selanjutnya perhatikan elemen yang akan dibandingkan pada Gambar 2.14.

A1 A2 .... An

A1 a11 a21 .... a1n

A2 a21 A22 .... a2n

. . . . .

. . . . .

. . . . .

An an1 An2 .... Ann

Gambar 2.14 Matriks berpasangan

Matriks An x n merupakan matriks resiprokal. Dan diasumsikan terdapat n elemen,

yaitu w1, w2, …, wn yang akan dinilai secara perbandingan. Nilai (judgment)

perbandingan secara berpasangan antara (wi, wj) dapat direpresentasikan seperti

��

��= �(�,�) ;�,�= 1, 2, … ,� ...(2.1)

dengan: wi = bobot elemen ke-i

wj = bobot elemen ke-j

a(i, j) = nilai matriks pada indeks elemen ke i, j

Dalam hal ini matriks perbandingan adalah matriks A dengan unsur-unsurnya adalah aij, dengan i,j = 1, 2, ..., n. Unsur-unsur matrik tersebut diperoleh

dengan membandingkan satu elemen operasi lainnya untuk tingkat hirarki yang sama. Jika vector pembobotan elemen-elemen operasi A1, A2, ..., An tersebut

dinyatakan sebagai vector W, dengan W = (W1, W2, ..., Wn), maka intensitas

kepentingan elemen operasi A1 dibandingkan A2 dapat pula dinyatakan sebagai

perbandingan bobot elemen operasi A1 terhadap A2 yakni W1/W2 yang sama

dengan a12, sehingga matrik perbandingan dapat dinyatakan pada Gambar 2.15.

A1 A2 .... An

A1 w1/w1 w1/w2 .... w1/wn

A2 w2/w1 w2/w2 .... w2/wn

. . . . .

. . . . .

. . . . .

An wn/w1 wn/w2 .... wn/wn

Gambar 2.15 Matriks perbandingan preferensi

Bila matrik dikalikan dengan vector kolom W = (W1, W2, ..., Wn) maka

diperoleh hubungan:

AW = nW ...(2.2) Bila matrik A diketahui dan ingin diperoleh nilai W, maka dapat diselesaikan melalui persamaan berikut:

[ A-nI ]W = 0 ...(2.3) dengan: I = matrik identitas.

Persamaan (2.3) dapat menghasilkan solusi yang tidak nol bila (jika dan hanya jika) n merupakan eigenvalue dari A dan W adalah eigenvector-nya.

Setelah eigenvalue matriks perbandingan A tersebut diperoleh, misalnya

λ1, λ2, ..., λn, dan berdasarkan matriks A yang mempunyai keunikan yaitu aii = 1

dengan i = 1, 2, ..., n, maka:

� �1

� �=1

=� . . . (2.4)

Disini semua eigenvalue bernilai nol, kecuali satu yang bernilai nol, yaitu eigenvalue maksimum. Kemudian jika penilain yang dilakukan konsisten akan diperoleh eigenvalue maksimum dari A yang bernilai n.

Untuk mendapatkan W, dilakukan dengan mensubstitusikan harga eigenvalue maksimum pada persamaan:

��= �_����� ...(2.5) Selanjutnya persamaan (2.5) dapat diubah menjadi:

[ � − �_����� ] �= 0 ...(2.6) Untuk memperoleh harga nol, maka yang perlu diset adalah:

� − ������ = 0 ...(2.7) Berdasarkan persamaan (2.7) dapat diperoleh harga �_����. Dengan memasukkan harga �_���� ke persamaan (2.6) dan ditambah dengan persamaan ∑� �_�2

�=1 = 1 maka akan diperoleh bobot masing-masing elemen operasi (Wi,

dengan I = 1, 2, ..., n) yang merupakan eigen vector yang bersuaian dengan eigenvalue maksimum.

2.6.2. Penghitungan Konsistensi (Consistency)

Pada dasarnya kemantapan yang sempurna dalam suatu penilaian sulit didapatkan, maka nilai dari kemantapan dapat diketahui dengan menghitung dua persamaan sebagai berikut:

1. Indeks Konsistensi (Consistency Index)

Rumus Indeks Kemantapan ditunjukkan pada rumus (2.8), yaitu: ��=�����−�

�−1 ...(2.8) dengan: λmaks = eigenvalue maksimum

n = ukuran matriks

Untuk mendapatkan nilai λ ditunjukkan pada rumus (2.9), yaitu: �=∑��=1�1�.��

�1 ...(2.9) dengan: λ = eigenvalue

a1i = nilai perbandingan dari elemen ke-1 dengan elemen ke-i pi = nilai prioritas dari elemen ke-i

Nilai λmaks adalah hasil penjumlahan daripada elemen kolom pertama

dikalikan dengan prioritas kedua dan jumlah elemen kolom ke-n dikalikan dengan prioritas ke-n yang telah dinormalisir.

2. Rasio Konsistensi (Consistency Ratio)

Rumus Rasio Kemantapan ditunjukkan pada rumus (2.10), yaitu:

�� =��

�� ...(2.10) dengan: CI = indeks konsistensi

RI = indeks random

Tabel 2.2 Nilai indeks random

Ukuran Matrik 1,2 3 4 5 6 7 8 9 10

Kemantapan Acak 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49

2.7. Kriteria AHP untuk Penentuan Prioritas Penugasan Kendaraan Pada penggunaan metode AHP terdapat struktur hirarki yang terdiri dari tujuan utama, dilanjutkan dengan kriteria-kriteria, dan pada tingkatan paling bawah adalah alternatif. Dalam perhitungan AHP untuk menentukan prioritas penugasan kendaraan, kriteria yang digunakan ada 3, yaitu:

1. Waktu tunggu

Kriteria waktu tunggu adalah kriteria yang digunakan dengan tujuan adanya pemerataan penerimaan order setiap sopir kendaraan, agar tidak terjadi kesenjangan antar sopir dalam penerimaan order. Nilai setiap alternatif berhubungan dengan kriteria waktu tunggu diperoleh dengan memperhitungkan selisih waktu antara tanggal bongkar terakhir setiap alternatif dengan tanggal keberangkatan order yang terbaru.

2. Pengalaman

Kriteria pengalaman adalah kriteria yang memperhitungkan pengalaman sopir kendaraan dalam menempuh rute pengiriman yang akan ditempuh sesuai order yang terbaru. Hal ini bertujuan agar proses pengiriman dapat berjalan lancar. Untuk nilai setiap alternatif berhubungan dengan kriteria pengalaman diperoleh dengan menghitung total pengiriman yang pernah dilakukan oleh setiap alternatif sesuai dengan rute pengiriman order terbaru.

3. Biaya ambil

Kriteria biaya ambil digunakan dengan tujuan untuk meminimalkan biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan khususnya biaya perjalanan untuk mengambil muatan. Hal ini dilakukan dengan melakukan pemilihan kendaraan yang memiliki biaya terendah untuk melakukan perjalanan dari lokasi kendaraan sekarang ke lokasi pengambilan muatan.

3.1. Uraian Permasalahan

Di dalam jasa angkutan pada PT Gajah Mas, penentuan kendaraan yang akan melaksanakan order dilakukan oleh manajer dengan berdasarkan pengalaman yang telah dimiliki tanpa adanya perhitungan data. Proses penentuan kendaraan tersebut merupakan salah satu proses yang penting karena proses tersebut mempengaruhi proses yang akan dilakukan selanjutnya, selain itu penentuan kendaraan yang tepat akan mempengaruhi kinerja perusahaan dalam proses pengiriman dan keuangan. Sedangkan tanpa adanya manajer untuk menentukan kendaraan yang akan bertugas maka akan menghambat transaksi jasa angkutan pada PT Gajah Mas.

Oleh karena itu akan dibuatkan sebuah sistem pendukung keputusan yang berfungsi untuk membantu manajemen PT Gajah Mas dalam proses penugasan kendaraan. Sehingga proses penentuan kendaraan yang akan bertugas tidak hanya bergantung kepada manajer untuk melakukan pemilihan kendaraan yang tepat. Sistem pendukung keputusan tersebut dibuat dengan menggunakan metode AHP dalam melakukan proses perhitungan hingga menghasilkan prioritas penugasan kendaraan.

Untuk dapat menghasilkan sistem pendukung keputusan yang sesuai dengan kebutuhan pada PT Gajah Mas, maka langkah pertama yang dilakukan adalah dengan mempelajari alur kerja atau proses bisnis jasa angkutan pada PT

Gajah Mas. Secara umum, alur kerja dalam pemrosesan order jasa angkutan pada PT Gajah Mas dapat digambarkan pada Gambar 3.1.

Gambar 3.1 Dokumen flow jasa angkutan

Pada Gambar 3.1 dijelaskan bahwa transaksi jasa angkutan pada PT Gajah Mas dimulai dengan adanya penerimaan order dari pelanggan yang kemudian berdasarkan order pelanggan tersebut akan dilakukan penentuan kendaraan oleh

manajer. Dokumen-dokumen yang diperlukan untuk melaksanakan order akan dipersiapkan dan diberikan kepada sopir kendaraan yang telah ditentukan. Kendaraan akan mengambil muatan di tempat yang telah ditentukan dan mengirim muatan tersebut hingga ke tempat tujuan. Setelah muatan sampai di lokasi akhir, sopir yang melakukan pengiriman akan menerima surat jalan yang telah di-ACC oleh penerima muatan. Surat jalan tersebut adalah sebagai bukti proses pengiriman muatan yang telah selesai dilaksanakan.

3.2. Perencanaan Sistem

Dengan melihat kondisi pada PT Gajah Mas saat ini, maka sistem pendukung keputusan yang akan dibangun mencakup transaksi jasa angkutan pada PT Gajah Mas, dimulai dari transaksi penerimaan order hingga proses pengiriman selesai dilaksanakan. Di dalam sistem tersebut akan ada proses perhitungan dengan menggunakan metode AHP untuk menghasilkan prioritas penugasan kendaraan. Dengan metode AHP ini untuk menghasilkan prioritas penugasan kendaraan yang tepat akan dilakukan pembobotan terhadap kriteria-kriteria yang digunakan dan alternatif kendaraan yang ada. Pembobotan kriteria-kriteria tersebut dilakukan oleh manajer sebagai orang ahli di bidang angkutan. Sedangkan untuk alternatif kendaraan nilai bobot diperoleh dari histori data transaksi. Struktur AHP yang digunakan dalam menentukan prioritas penugasan kendaraan dapat dilihat pada Gambar 3.2.

Gambar 3.2 Struktur AHP penentuan prioritas kendaraan

Pada Gambar 3.2 dapat dilihat bahwa untuk menghasilkan prioritas penugasan kendaraan digunakan 3 kriteria yaitu kriteria waktu tunggu, kriteria pengalaman, dan kriteria biaya ambil. Kriteria-kriteria tersebut digunakan dengan tujuan untuk memaksimalkan ketepatan dalam penentuan kendaraan, dengan tujuan masing-masing kriteria seperti yang telah dijelaskan pada bab sebelummnya

3.3. Analisis Sistem

Sistem pendukung keputusan yang dibangun akan melakukan perhitungan dengan menggunakan metode AHP untuk menghasilkan prioritas penugasan kendaraan. Dalam sistem tersebut akan terdapat 4 proses utama yaitu penerimaan order, penentuan prioritas kendaraan, penugasan kendaraan, dan konfirmasi pengiriman. Proses penerimaan order adalah proses awal dari transaksi jasa angkutan pada PT Gajah Mas. Proses ini akan menerima inputan dari pelanggan yaitu permintaan pengiriman. Order tersebut kemudian akan menjadi inputan bagi proses berikutnya yaitu proses penugasan kendaraan.

Pada proses penentuan prioritas kendaraan akan dilakukan perhitungan untuk memperoleh prioritas kendaraan yang akan bertugas dengan menggunakan metode AHP. Untuk itu pada proses ini membutuhkan adanya inputan yang berupa nilai bobot untuk kriteria yang dilakukan oleh manajer dan juga nilai bobot untuk setiap alternatif yang diambil dari data transaksi. Dari nilai bobot kriteria dan alternatif akan dilakukan perhitungan dan akan dihasilkan prioritas penugasan kendaraan. Dimana prioritas tersebut dapat membantu manajer untuk menentukan kendaraan yang akan bertugas pada proses berikutnya yaitu penugasan kendaraan.

Proses yang terakhir adalah proses konfirmasi pengiriman. Pada proses ini akan menerima inputan berupa konfirmasi dari sopir bahwa proses pengiriman telah dilaksanakan. Data yang dibutuhkan untuk konfirmasi pengiriman adalah data surat jalan yang meliputi tanggal bongkar dan kondisi bongkar, serta biaya perjalanan. Data-data tersebut yang nantinya akan digunakan sebagai nilai bobot alternatif untuk perhitungan AHP berikutnya.

3.4. Desain Sistem 3.4.1. Sistem Flow

Secara fisik, model dari sistem yang akan dibangun digambarkan dengan menggunakan sistem flow pada Gambar 3.3 berikut.

Alur yang terdapat pada sistem yang baru tidak banyak berbeda dengan sistem yang telah berjalan di perusahaan, yaitu dimulai dengan proses penerimaan order dari pelanggan, dilanjutkan penugasan kendaraan oleh manajer, dan konfirmasi pengiriman dari sopir yang bertugas. Untuk setiap proses tersebut akan dicatat dan disimpan secara komputerisasi. Dan pada sistem baru sebelum terjadi proses penugasan kendaraan akan dilakukan terlebih dahulu penentuan prioritas kendaraan. Prioritas kendaraan diperoleh dari hasil perhitungan menggunakan metode AHP. Perhitungan AHP dilakukan dengan menggunakan data-data transaksi yang telah dilakukan, beserta dengan pembobotan kriteria, untuk menghasilkan prioritas kendaraan. Prioritas kendaraan yang dihasilkan dari proses tersebut akan membantu manajer untuk menentukan kendaraan yang tepat untuk melakukan pengiriman sesuai order pelanggan.

3.4.2. Data Flow Diagram (DFD)

Data Flow Diagram (DFD) digunakan untuk menggambarkan secara logik sistem yang akan dibangun.

1. DFD Level Konteks

Eksternal entity atau pihak-pihak yang terkait langsung dengan sistem adalah Manajer, Pelanggan, dan Sopir. DFD Level Konteks dapat dilihat pada Gambar 3.4.

Gambar 3.4 DFD level konteks 2. DFD Level 1

Sistem pendukung keputusan yang dibangun dapat dibagi menjadi 2 proses yaitu maintenance data master, dan transaksi jasa angkutan. Hal itu digambarkan dengan DFD Level 1 pada Gambar 3.5.

3. DFD Level 2

a. Proses Maintenance data master

Proses maintenance data master berfungsi untuk melakukan maintenance terhadap data-data master seperti data sopir, data kendaraan, data bobot dan data pelanggan. Secara detil proses maintenance data master digambarkan pada Gambar 3.6.

Gambar 3.6 DFD level 2 maintenance data master b. Proses Transaksi jasa angkutan

Untuk proses transaksi jasa angkutan terbagi menjadi beberapa proses, yaitu penerimaan order, penentuan prioritas kendaraan, penugasan kendaraan, dan konfirmasi penugasan. DFD Level 2 Transaksi jasa angkutan dapat dilihat pada Gambar 3.7.

Gambar 3.7 DFD level 2 transaksi jasa angkutan

Di dalam proses penentuan prioritas kendaraan akan dilakukan perhitungan menggunakan metode AHP untuk menghasilkan informasi berupa peringkat prioritas penugasan kendaraan yang akan ditugaskan. Prioritas penugasan kendaraan tersebut diperoleh dengan melakukan perhitungan berdasarkan bobot kriteria yang telah diinputkan oleh manajer dan nilai kuantitatif tiap alternatif yang diperoleh dari data transaksional. Langkah-langkah perhitungan AHP untuk menentukan prioritas kendaraan dapat dilihat pada Gambar 3.8.

Gambar 3.8 Langkah-langkah penentuan prioritas penugasan kendaraan Langkah-langkah dalam proses penentuan prioritas penugasan kendaraan dengan menggunakan metode AHP adalah :

1) Menghitung eigen vector kriteria.

Kriteria yang digunakan untuk menentukan kendaraan yang bertugas adalah kriteria waktu tunggu kendaraan, kriteria pengalaman sopir, dan kriteria biaya ambil muatan. Bobot penilaian diberikan untuk setiap pasangan kriteria, yang menggambarkan tingkat kepentingan antar kriteria. Dari bobot kriteria tersebut akan dihitung dan diperoleh eigen vector kriteria. Untuk memperoleh eigen vector tersebut dilakukan dengan cara membuat matriks perbandingan antar kriteria seperti pada Gambar 3.9.

Waktu Pengalaman Biaya

Waktu 1 x y

Pengalaman 1/x 1 z

Biaya 1/y 1/z 1

TOTAL a b c

Gambar 3.9 Matriks perbandingan kriteria

Kemudian dilanjutkan menormalisasi matriks dengan membagi setiap sel dengan total setiap kolom, seperti pada Gambar 3.10.

Waktu Pengalaman Biaya Waktu 1 / a x / b y / c Pengalaman 1/x / a 1 / b z / c

Biaya 1/y / a 1/z / b 1 / c

TOTAL 1 1 1

Gambar 3.10 Normalisasi matriks perbandingan kriteria

Selanjutnya untuk menghitung eigen vector kriteria dengan cara menjumlahkan tiap baris matriks dan membagi dengan banyak kolom, seperti pada Gambar 3.11.

Eigen Vector Waktu (1 / a + x / b + y / c) / 3 Pengalaman (1/x / a + 1 / b + z / c) / 3

Biaya (1/y / a + 1/z / b + 1 / c) /3

TOTAL 1

Gambar 3.11 Perhitungan eigen vector kriteria

Eigen vector yang diperoleh tersebut sudah dipastikan konsisten dengan melakukan pengecekkan konsistensi terlebih dahulu.

2) Mencari alternatif kendaraan dan menghitung nilai alternatif untuk setiap kriteria.

Alternatif kendaraan diperoleh dengan melakukan pencarian terhadap data kendaraan yang tidak sedang bertugas. Pencarian data kendaraan disesuaikan dengan order dari pelangan, yaitu jenis kendaraan yang dibutuhkan. Dari hasil pencarian data tersebut akan diperoleh daftar kendaraan yang akan menjadi alternatif dalam menentukan prioritas kendaraan. Dari daftar alternatif kendaraan yang telah diperoleh, akan dihitung nilai setiap alternatif untuk setiap kriteria. Nilai tersebut diperoleh berdasarkan data transaksi yang telah dilakukan. Untuk kriteria waktu akan dihitung dari selisih waktu antara tanggal bongkar order sebelumnya dengan tanggal berangkat order yang baru. Sedangkan untuk kriteria pengalaman diperoleh dengan menghitung banyaknya order yang pernah dilakukan oleh sopir kendaraan sesuai dengan rute pada order yang baru. Dan untuk biaya diperoleh berdasarkan data transaksi yang telah dilakukan sesuai dengan rute pada order yang baru. Khusus untuk kriteria biaya, nilai yang diperoleh akan diinvers dengan cara total biaya dikurangi biaya tiap alternatif kendaraan, kemudian nilai tersebut yang akan digunakan sebagai nilai untuk kriteria biaya. Daftar alternatif dan nilainya dapat dilihat pada Gambar 3.12.

Nilai Waktu Nilai Pengalaman Nilai Biaya Nilai Invers Biaya

Kendaraan1 w1 p1 b1 ∑ b - b1

Kendaraan2 w2 p2 b2 ∑ b - b2

. . . . .

Kendaraann wn pn bn ∑ b - bn

TOTAL ∑w ∑p ∑b ∑ib

3) Membuat matriks perbandingan alternatif untuk setiap kriteria.

Dari nilai yang telah diperoleh tersebut akan dibuat matriks perbandingan untuk setiap kriteria. Perbandingan dilakukan dengan cara membandingkan nilai tiap alternatif untuk setiap alternatif yang bersangkutan. Matriks perbandingan alternatif untuk kriteria waktu dapat dilihat pada Gambar 3.13.

Kendaraan1 Kendaraan2 . Kendaraann Kendaraan1 w1/w1 w1/w2 . w1/wn Kendaraan2 w2/w1 w2/w2 . w2/wn

. . . . .

Kendaraann wn/w1 wn/w2 . wn/wn

TOTAL ∑w1 ∑w2 . ∑wn

Gambar 3.13 Matriks perbandingan alternatif untuk kriteria waktu

Berikut pada Gambar 3.14 adalah matriks perbandingan alternatif untuk kriteria pengalaman.

Kendaraan1 Kendaraan2 . Kendaraann Kendaraan1 p1/p1 p1/p2 . p1/pn Kendaraan2 p2/p1 p2/p2 . p2/pn

. . . . .

Kendaraann pn/p1 pn/p2 . pn/pn

TOTAL ∑ p1 ∑ p2 . ∑ pn

Gambar 3.14 Matriks perbandingan alternatif untuk kriteria pengalaman Berikut pada Gambar 3.15 adalah matriks perbandingan alternatif untuk kriteria biaya yang diperoleh dengan membandingkan nilai invers biaya.

Kendaraan1 Kendaraan2 . Kendaraann Kendaraan1 ib1/ib1 ib1/ib2 . ib1/ibn Kendaraan2 ib2/ib1 ib2/ib2 . ib2/ibn

. . . . .

Kendaraann ibn/ib1 ibn/ib2 . ibn/ibn

TOTAL ∑ib1 ∑ib2 . ∑ibn

Gambar 3.15 Matriks perbandingan alternatif untuk kriteria biaya 4) Menghitung eigen vector alternatif untuk setiap kriteria.

Setelah diperoleh matriks perbandingan alternatif untuk setiap kriteria, maka proses selanjutnya adalah dengan menghitung eigen vector alternatif. Perhitungan eigen vector alternatif dilakukan untuk setiap kriteria. Untuk mencari eigen vector alternatif untuk kriteria waktu, pertama dilakukan normalisasi terhadap matriks perbandingan, yaitu dengan membagi tiap sel dengan total tiap kolom, seperti pada Gambar 3.16.

Kendaraan1 Kendaraan2 . Kendaraann Kendaraan1 w1/w1 / ∑w1 w1/w2 / ∑w2 . w1/wn / ∑wn Kendaraan2 w2/w1 / ∑w1 w2/w2 / ∑w2 . w2/wn / ∑wn

. . . . .

Kendaraann wn/w1 / ∑w1 wn/w2 / ∑w2 . wn/wn / ∑wn

TOTAL 1 1 . 1

Gambar 3.16 Normalisasi matriks perbandingan alternatif untuk kriteria waktu Setelah dinormalisasi, eigen vector alternatif untuk kriteria waktu diperoleh dengan menjumlahkan tiap baris dan membagi dengan jumlah kolom. Perhitungan eigen vector alternatif untuk kriteria waktu dapat dilihat pada Gambar 3.17.

Eigen Vector Waktu

Kendaraan1 (w1/w1 / ∑w1 + w1/w2 / ∑w2 + ... + w1/wn / ∑wn) / n Kendaraan2 (w2/w1 / ∑w1 + w2/w2 / ∑w2 + … + w2/wn / ∑wn) / n

. …

Kendaraann (wn/w1 / ∑w1 + wn/w2 / ∑w2 + … + wn/wn / ∑wn) / n

TOTAL 1

Gambar 3.17 Perhitungan eigen vector alternatif untuk kriteria waktu

Perhitungan eigen vector juga dilakukan untuk kriteria pengalaman dan biaya, dengan cara yang sama.

5) Menghitung nilai prioritas alternatif.

Setelah diperoleh eigen vector alternatif untuk setiap kriteria, maka dilanjutkan dengan tahap akhir yaitu menghitung nilai prioritas setiap alternatif dengan mengalikan eigen vector alternatif dengan eigen vector kriteria, seperti pada Gambar 3.18.

EV Waktu

EV Pengalaman

EV Biaya

Kendaraan1 evW1 evP1 evB1

Kendaraan2 evW2 evP2 evB2

. . . .

Kendaraann evWn evPn evBn

x

EV

Waktu evWaktu Pengalaman evPengalaman

Biaya evBiaya Gambar 3.18 Perhitungan nilai prioritas

Sehingga dari hasil perkalian matriks tersebut akan diperoleh nilai prioritas untuk setiap alternatif, seperti pada Gambar 3.19.

Nilai Prioritas

Kendaraan1 n1

Kendaraan2 n2

. .

Kendaraann nn

Dari Gambar 3.19 tersebut dapat dilihat nilai prioritas setiap alternatif. Nilai prioritas itulah yang digunakan untuk membantu manajemen dalam menentukan kendaraan yang akan ditugaskan untuk melaksanakan order. Dimana nilai tertinggi berarti alternatif tersebut memiliki efisiensi dan efektifitas tertinggi.

3.4.3. Entity Relational Diagram (ERD)

ERD ini akan menjelaskan tentang sistem database yang akan dipakai untuk sistem pendukung keputusan ini. ERD digambarkan dalam bentuk CDM pada Gambar 3.20 dan PDM pada Gambar 3.21.

Gambar 3.20 CDM

asal ke melaksanakan menangani memiliki menghitung memberikan _dari Sopir IdSopir NamaLengkap Panggilan JenisKelamin TanggalLahir Alamat Telepon Kendaraan IdKendaraan Nopol Merk JenisKendaraan Warna NomorRangka NomorMesin KecepatanRata KonsumsiBBM Lokasi IdLokasi NamaLokasi Pelanggan IdPelanggan NamaInstansi Alamat Telepon NamaCP Bobot IdBobot WaktuCatat BobotWaktuPengalaman BobotWaktuBiaya BobotPengalamanBiaya Transaksi IdTransaksi TanggalBerangkat PermintaanJenisKendaraan NomorDO NomorSJ TanggalSJ TanggalBongkar KondisiBongkar BiayaAmbil BiayaKirim Kembali SopirKendaraan IdSopirKendaraan WaktuCatat

Gambar 3.21 PDM

3.4.4. Struktur Basis Data

Dari PDM yang sudah terbentuk, dapat disusun struktur basis data yang nantinya akan digunakan untuk menyimpan data yang diperlukan yaitu:

1. Tabel Sopir

Tabel ini berfungsi untuk menyimpan data sopir yang terdaftar pada PT Gajah Mas Surabaya. Struktur tabel sopir dapat dilihat pada Tabel 3.1.

Tabel 3.1 Tabel sopir

Nama Field Tipe Ukuran Status Tabel FK

IdSopir varchar 20 PK

NamaLengkap varchar 50

Panggilan varchar 20

JenisKelamin char 1

TanggalLahir date

Alamat varchar 200

Telepon varchar 50

IDLOKASI = IDLOKASIASAL IDLOKASI = IDLOKASIKIRIM

IDSOPIRKENDARAAN = IDSOPIRKENDARAAN IDSOPIR = IDSOPIR

IDKENDARAAN = IDKENDARAAN

IDBOBOT = IDBOBOT IDPELANGGAN = IDPELANGGAN

IDLOKASI = IDLOKASIAMBIL

SOPIR IDSOPIR varchar(20) NAMALENGKAP varchar(50) PANGGILAN varchar(20) JENISKELAMIN char(1) TANGGALLAHIR date ALAMAT varchar(200) TELEPON varchar(50) KENDARAAN IDKENDARAAN varchar(20) NOPOL varchar(20) MERK varchar(50) JENISKENDARAAN varchar(50) WARNA varchar(50) NOMORRANGKA varchar(50) NOMORMESIN varchar(50) KECEPATANRATA integer KONSUMSIBBM integer LOKASI IDLOKASI varchar(20) NAMALOKASI varchar(200) PELANGGAN IDPELANGGAN varchar(20) NAMAINSTANSI varchar(50) ALAMAT varchar(200) TELEPON varchar(50) NAMACP varchar(50) BOBOT IDBOBOT varchar(20) WAKTUCATAT timestamp BOBOTWAKTUPENGALAMAN integer BOBOTWAKTUBIAYA integer BOBOTPENGALAMANBIAYA integer TRANSAKSI IDTRANSAKSI varchar(20) IDPELANGGAN varchar(20) TANGGALBERANGKAT date IDLOKASIAMBIL varchar(20) IDLOKASIKIRIM varchar(20) PERMINTAANJENISKENDARAAN varchar(50) NOMORDO varchar(50) IDBOBOT varchar(20) IDSOPIRKENDARAAN varchar(20) IDLOKASIASAL varchar(20) NOMORSJ varchar(50) TANGGALSJ date TANGGALBONGKAR date KONDISIBONGKAR numeric(1) BIAYAAMBIL numeric(8,2) BIAYAKIRIM numeric(8,2) KEMBALI numeric(1) SOPIRKENDARAAN IDSOPIRKENDARAAN varchar(20) WAKTUCATAT timestamp IDKENDARAAN varchar(20) IDSOPIR varchar(20)

2. Tabel Kendaraan

Tabel ini berfungsi untuk menyimpan semua data kendaraan yang dimiliki oleh PT Gajah Mas Surabaya. Struktur tabel kendaraan dapat dilihat pada Tabel 3.2.

Tabel 3.2 Tabel kendaraan

Nama Field Tipe Ukuran Status Tabel FK

IdKendaraan varchar 20 PK

Nopol varchar 50

Merk varchar 50

JenisKendaraan varchar 50

Warna varchar 50

NomorRangka varchar 50

NomorMesin varchar 50

KecepatanRata integer 4

KonsumsiBBM integer 4

3. Tabel Sopir Kendaraan

Tabel ini berfungsi untuk menyimpan data histori sopir yang bertanggung jawab atas kendaraan yang terdaftar pada PT Gajah Mas Surabaya. Struktur tabel sopir kendaraan dapat dilihat pada Tabel 3.3.

Tabel 3.3 Tabel sopir kendaraan

Nama Field Tipe Ukuran Status Tabel FK IdSopirKendaraan varchar 20 PK

WaktuCatat datetime

IdKendaraan varchar 20 FK Kendaraan

IdSopir varchar 20 FK Sopir

4. Tabel Lokasi

Tabel ini berfungsi untuk menyimpan data lokasi yang pernah dilayani dalam jasa angkutan PT Gajah Mas Surabaya. Struktur tabel lokasi dapat dilihat pada Tabel 3.4.

Tabel 3.4 Tabel lokasi

Nama Field Tipe Ukuran Status Tabel FK

IdLokasi varchar 20 PK

NamaLokasi varchar 50

5. Tabel Pelanggan

Tabel ini berfungsi untuk menyimpan semua data pelanggan yang terdaftar PT Gajah Mas Surabaya. Struktur tabel pelanggan dapat dilihat pada Tabel 3.5.

Tabel 3.5 Tabel pelanggan

Nama Field Tipe Ukuran Status Tabel FK

IdPelanggan varchar 20 PK

NamaInstansi varchar 50

Alamat varchar 200

Telepon varchar 50

NamaCP varchar 50

6. Tabel Bobot

Tabel ini berfungsi untuk menyimpan data bobot penilaian kriteria yang digunakan untuk perhitungan AHP. Struktur tabel bobot dapat dilihat pada Tabel 3.6.

Tabel 3.6 Tabel bobot

Nama Field Tipe Ukuran Status Tabel FK

IdBobot varchar 20 PK

WaktuCatat datetime BobotWaktuPengalaman integer 4 BobotWaktuBiaya integer 4 BobotPengalamanBiaya integer 4

7. Tabel Transaksi

Tabel ini berfungsi untuk menyimpan data transaksi jasa angkutan yang dilakukan PT Gajah Mas Surabaya, mulai dari transaksi penerimaan order,

penugasan kendaraan dan konfirmasi penugasan. Struktur tabel transaksi dapat dilihat pada Tabel 3.7.

Tabel 3.7 Tabel transaksi

Nama Field Tipe Ukuran Status Tabel FK

IdTransaksi varchar 20 PK

IdPelanggan varchar 20 FK Pelanggan

TanggalBerangkat date

IdLokasiAmbil varchar 20 FK Lokasi

IdLokasiKirim varchar 20 FK Lokasi

PermintaanJenisKendaraan varchar 50

NomorDO varchar 50

IdBobot varchar 20 FK Bobot

IdSopirKendaraan varchar 20 FK SopirKendaraan

IdLokasiAsal varchar 20 FK Lokasi

NomorSJ varchar 50

TanggalSJ date

TanggalBongkar date

KondisiBongkar bit 1

BiayaAmbil integer 8

BiayaKirim integer 8

Kembali bit 1

3.4.5. Desain Input Output 1. Desain Form Utama

Form utama adalah form yang pertama kali tampil ketika aplikasi dijalankan. Tampilan form utama dapat dilihat pada Gambar 3.22.

Gambar 3.22 Desain form utama 2. Desain Form Sopir

Form ini digunakan untuk melakukan maintenance data sopir, seperti menambah data sopir baru atau mengubah data sopir yang sudah ada. Tampilan form sopir dapat dilihat pada Gambar 3.23.

3. Desain Form Kendaraan

Form ini digunakan untuk melakukan maintenance data kendaraan, seperti menambah data kendaraan baru atau mengubah data kendaraan yang sudah ada. Pada master kendaraan juga terdapat data sopir yang bertanggung jawab terhadap kendaraan tersebut. Tampilan form kendaraan dapat dilihat pada Gambar 3.24.

Gambar 3.24 Desain form kendaraan

4. Desain Form Pelanggan

Form ini digunakan untuk melakukan maintenance data pelanggan, seperti menambah data pelanggan baru atau mengubah data pelanggan yang sudah ada. Tampilan form pelanggan dapat dilihat pada Gambar 3.25.

Gambar 3.25 Desain form pelanggan 5. Desain Form Pembobotan Kriteria

Form ini digunakan bagi manajer untuk menginputkan bobot penilaian antar kriteria yang ada. Tampilan form pembobotan kriteria dapat dilihat pada Gambar 3.26.

6. Desain Form Penerimaan Order

Form ini digunakan untuk mencatat order yang diterima dari pelanggan. Tampilan form penerimaan order dapat dilihat pada Gambar 3.27.

Gambar 3.27 Desain form penerimaan order 7. Desain Form Penugasan Kendaraan

Form ini digunakan untuk bagi manajer untuk menentukan kendaraan yang akan ditugaskan berdasarkan order yang telah diinputkan pada form penerimaan order. Pada form ini manajer akan menerima informasi prioritas kendaraan yang akan ditugaskan yang diperoleh dari perhitungan menggunakan metode AHP. Tampilan form penugasan kendaraan dapat dilihat pada Gambar 3.28.

Gambar 3.28 Desain form penugasan kendaraan 8. Desain Form Konfirmasi Pengiriman

Form ini digunakan untuk mencatat data order yang telah selesai dilaksanakan berdasarkan konfirmasi dari sopir. Tampilan form konfirmasi penugasan dapat dilihat pada Gambar 3.29.

Pada bab ini akan dijelaskan mengenai kebutuhan sistem, implementasi dan evaluasi sistem pendukung keputusan penentuan prioritas penugasan kendaraan dengan menggunakan metode AHP pada PT Gajah Mas Surabaya.

4.1. Kebutuhan Sistem

4.1.1. Kebutuhan Perangkat Keras

Adapun perangkat keras yang digunakan untuk menjalankan aplikasi ini memiliki persyaratan minimal sebagai berikut :

1. Intel Pentium 4 CPU 2.00 GHz 2. Memory 512 MB RAM

3. VGA Card On Board 4. Harddisk minimal 10 GB

5. Monitor dengan resolusi 1024 x 768 6. Mouse dan keyboard

4.1.2. Kebutuhan Perangkat Lunak

Sedangkan persyaratan minimal perangkat lunak yang dibutuhkan adalah : 1. Microsoft Windows 7 Home Basic

2. Microsoft .NET Framework 4.0 3. Microsoft Visual Studio 2010 4. Microsoft SQL Server 2008

4.2. Implementasi Sistem 4.2.1. Form Utama

Form utama adalah form yang pertama kali muncul ketika aplikasi dijalankan. Pada form ini terdapat menu yang merupakan navigasi untuk mengakses form-form berikutnya. Navigasi menu terdapat di bagian sebelah kiri. Navigasi menu terbagi menjadi 4 bagian yaitu Utility, Master, Transaksi, dan Report. Tampilan dari Form Utama dapat dilihat pada Gambar 4.1.

Gambar 4.1 Form utama 4.2.2. Form Master Sopir

Form master sopir berfungsi untuk melakukan manajemen terhadap data sopir yang dimiliki oleh perusahaan. Pada form ini pengguna dapat memasukkan data sopir baru, melakukan perubahan terhadap data sopir yang ada, ataupun menghapus data sopir. Terdapat beberapa isian yang diperlukan yaitu nama sopir baik nama lengkap dan nama panggilan, tanggal lahir, jenis kelamin, alamat, dan nomor telepon. Data yang telah tersimpan akan terlihat pada tabel di sebelah kiri, dan apabila akan dilakukan perubahan data atau menghapus data dapat dilakukan

dengan memilih data pada tabel tersebut. Tampilan dari Form Master Sopir dapat dilihat pada Gambar 4.2.

Gambar 4.2 Form master sopir 4.2.3. Form Master Kendaraan

Form master kendaraan berfungsi untuk melakukan manajemen terhadap data kendaraan yang dimiliki oleh perusahaan. Pada form ini pengguna dapat memasukkan data kendaraan baru, melakukan perubahan terhadap data kendaraan yang ada, ataupun menghapus data kendaraan. Terdapat beberapa isian yang diperlukan yaitu spesifikasi kendaraan seperti nopol, jenis kendaraa, merk, warna, nomor rangka, dan nomor mesin, serta sopir yang bertanggung jawab terhadap kendaraan tersebut. Data yang telah tersimpan akan terlihat pada tabel di sebelah kiri, dan apabila akan dilakukan perubahan data atau menghapus data dapat dilakukan dengan memilih data pada tabel tersebut. Tampilan dari Form Master Kendaraan dapat dilihat pada Gambar 4.3.

Gambar 4.3 Form master kendaraan 4.2.4. Form Master Pelanggan

Form master pelanggan berfungsi untuk melakukan manajemen terhadap data pelanggan yang melakukan transaksi pada perusahaan. Pada form ini pengguna dapat memasukkan data pelanggan baru, melakukan perubahan terhadap data pelanggan yang ada, ataupun menghapus data pelanggan. Terdapat beberapa isian yang diperlukan yaitu nama instansi/perusahaan pelanggan, alamat, nomor telepon, dan nama contact person. Data yang telah tersimpan akan terlihat pada tabel di sebelah kiri, dan apabila akan dilakukan perubahan data atau menghapus data dapat dilakukan dengan memilih data pada tabel tersebut. Tampilan dari Form Master Pelanggan dapat dilihat pada Gambar 4.4.

Gambar 4.4 Form master pelanggan 4.2.5. Form Pembobotan Kriteria

Form pembobotan kriteria berfungsi untuk memberikan pembobotan terhadap kriteria yang akan digunakan dalam proses perhitungan AHP. Pembobotan dilakukan secara berpasangan untuk setiap kriteria yang ada. Kemudian dari pembobotan berpasangan tersebut akan dibuat matriks perbandingan yang akan dihitung untuk menentukan eigen vector kriteria. Tampilan dari Form Pembobotan Kriteria dapat dilihat pada Gambar 4.5.

4.2.6. Form Penerimaan Order

Form penerimaan order merupakan salah satu form transaksi yang berfungsi untuk menginputkan data order yang diterima oleh perusahaan. Pada form ini data yang diinputkan adalah pelanggan yang memberikan order beserta data order yaitu berupa lokasi ambil, lokasi kirim, tanggal keberangkatan, serta jenis kendaraan yang dibutuhkan. Data yang telah tersimpan akan terlihat pada tabel di sebelah kiri, dan apabila akan dilakukan perubahan data atau menghapus data dapat dilakukan dengan memilih data pada tabel tersebut. Tampilan dari Form Penerimaan Order dapat dilihat pada Gambar 4.6.

Gambar 4.6 Form penerimaan order 4.2.7. Form Penugasan Kendaraan

Form penugasan kendaraan adalah form transaksi kelanjutan dari form penerimaan order. Data yang telah diinputkan pada form penerimaan order akan diproses lebih lanjut pada form ini. Form ini memiliki fungsi utama untuk melakukan pemilihan kendaraan yang akan melaksanakan pengiriman. Tampilan Form Penugasan Kendaraan dapat dilihat pada Gambar 4.7.

Gambar 4.7 Form penugasan kendaraan

Tombol Cari Kendaraan berfungsi untuk menampilkan subform untuk memilih kendaraan. Pada subform ini akan dilakukan perhitungan AHP untuk mencari prioritas kendaraan yang akan ditugaskan. Tampilan awal subform akan mencari daftar alternatif kendaraan beserta nilai alternatif untuk setiap kriteria yang nantinya digunakan dalam AHP. Tampilan awal Subform Penugasan Kendaraan dapat dilihat pada Gambar 4.8.

Gambar 4.8 Subform penugasan kendaraan

Kemudian tersedia tombol Matriks Perbandingan yang berfungsi untuk membuat matriks perbandingan alternatif untuk setiap kriteria yang bersangkutan, seperti pada Gambar 4.9.

Kemudian dengan menekan tombol Normalisasi, matriks perbandingan yang dibuat akan dinormalisasi, seperti pada Gambar 4.10.

Gambar 4.10 Normalisasi matriks perbandingan

Setelah matriks dinormalisasi maka dapat dilanjutkan dengan menekan tombol Hitung Peringkat. Tombol ini berfungsi untuk menghitung nilai prioritas untuk setiap alternatif yang ada. Tampilan prioritas kendaraan dapat dilihat pada Gambar 4.11.

Gambar 4.11 Prioritas kendaraan

Dari daftar prioritas kendaraan tersebut akan dilakukan pemilihan kendaraan yang akan bertugas dengan menekan tombol Pilih Kendaraan.

4.2.8. Form Konfirmasi Pengiriman

Form konfirmasi pengiriman berfungsi untuk menginputkan data konfirmasi dari sopir kendaraan setelah melakukan pengiriman. Data yang diinputkan adalah data surat jalan dan data biaya yang dikeluarkan selama proses pengiriman. Data yang telah tersimpan akan terlihat pada tabel di sebelah kiri, dan apabila akan dilakukan perubahan data atau menghapus data dapat dilakukan dengan memilih data pada tabel tersebut. Tampilan Form Konfirmasi Pengiriman dapat dilihat pada Gambar 4.12.

Gambar 4.12 Form konfirmasi pengiriman 4.2.9. Laporan Transaksi

Laporan transaksi digunakan untuk menampilkan informasi secara terinci data order transaksi yang terjadi. Data transaksi yang ditampilkan dapat berdasarkan periode (bulan dan tahun) atau berdasarkan pelanggan. Untuk menampilkan data transaksi berdasarkan kriteria yang diinginkan dapat dilakukan dengan memilih pada kotak pilihan periode atau pelanggan yang tersedia. Tampilan Laporan Transaksi dapat dilihat pada Gambar 4.13.

4.2.10.Laporan Histori Perjalanan

Laporan histori perjalanan digunakan untuk menampilkan daftar rute yang pernah ditempuh oleh tiap kendaraan dalam melaksanakan order. Data histori yang ditampilan dapat berdasarkan periode (bulan dan tahun) atau berdasarkan kendaraan. Untuk menampilkan data histori berdasarkan kriteria yang diinginkan dapat dilakukan dengan memilih pada kotak pilihan periode atau kendaraan yang tersedia. Tampilan Laporan Histori Perjalanan dapat dilihat pada Gambar 4.14.

Gambar 4.14 Laporan histori perjalanan 4.3. Uji Coba Aplikasi

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah fungsi-fungsi yang ada pada aplikasi berjalan dengan baik atau tidak. Adapun pengujian yang akan dilakukan adalah sebagai berikut :

4.3.1. Uji Coba Form Master Sopir

Hasil uji coba yang dilakukan pada form master sopir dapat dilihat pada Tabel 4.1.

Tabel 4.1 Hasil uji coba form master sopir Test

Case Tujuan

Input / Perlakuan

Output yang

diharapkan Status 1 Menghindari

kekosongan data sopir Memasukkan data sopir tidak lengkap Muncul peringatan data tidak lengkap Sukses 2 Memastikan

penyimpanan data sopir Memasukkan data sopir lengkap Muncul pesan data telah disimpan Sukses

4.3.2. Uji Coba Form Master Kendaraan

Hasil uji coba yang dilakukan pada form master kendaraan dapat dilihat pada Tabel 4.2.

Tabel 4.2 Hasil uji coba form master kendaraan Test

Case Tujuan

Input / Perlakuan

Output yang

diharapkan Status 3 Menghindari

kekosongan data kendaraan Memasukkan data kendaraan tidak lengkap Muncul peringatan data tidak lengkap Sukses 4 Memastikan

penyimpanan data kendaraan Memasukkan data kendaraan lengkap Muncul pesan data telah disimpan Sukses

4.3.3. Uji Coba Form Master Pelanggan

Hasil uji coba yang dilakukan pada form master pelanggan dapat dilihat pada Tabel 4.3.

Tabel 4.3 Hasil uji coba form master pelanggan Test

Case Tujuan

Input / Perlakuan

Output yang

diharapkan Status 5 Menghindari

kekosongan data pelanggan Memasukkan data pelanggan tidak lengkap Muncul peringatan data tidak lengkap Sukses 6 Memastikan

penyimpanan data pelanggan Memasukkan data pelanggan lengkap Muncul pesan data telah disimpan Sukses

4.3.4. Uji Coba Form Pembobotan Kriteria

Hasil uji coba yang dilakukan pada form pembobotan kriteria dapat dilihat pada Tabel 4.4.

Tabel 4.4 Hasil uji coba form pembobotan sopir Test

Case Tujuan

Input / Perlakuan

Output yang

diharapkan Status 7 Memastikan

kesesuaian matriks perbandingan dengan inputan Memasukkan pembobotan antar kriteria Matriks perbandingan

sesuai Sukses

8 Melakukan perhitungan normalisasi matriks Menekan tombol Normalisasi dan Cek Konsistensi Matriks normalisasi sesuai Sukses

9 Memastikan data konsisten sebelum disimpan Menekan tombol Normalisasi dan Cek Konsistensi Muncul konfirmasi konsistensi data Sukses

4.3.5. Uji Coba Form Penerimaan Order

Hasil uji coba yang dilakukan pada form penerimaan order dapat dilihat pada Tabel 4.5.

Tabel 4.5 Hasil uji coba form penerimaan order Test

Case Tujuan

Input / Perlakuan

Output yang

diharapkan Status 10 Menghindari

kekosongan data order Memasukkan data order tidak lengkap Muncul peringatan data tidak lengkap Sukses 11 Memastikan

penyimpanan data order Memasukkan data order lengkap Muncul pesan data telah disimpan Sukses

4.3.6. Uji Coba Form Penugasan Kendaraan

Hasil uji coba yang dilakukan pada form penugasan kendaraan dapat dilihat pada Tabel 4.6.

Tabel 4.6 Hasil uji coba form penugasan kendaraan Test

Case Tujuan

Input / Perlakuan

Output yang

diharapkan Status 12 Memastikan

alternatif kendaraan sesuai permintaan Menekan tombol Cari Kendaraan Muncul alternatif kendaraan sesuai

permintaan Sukses 13 Memastikan

kesesuaian matriks perbandingan Menekan tombol Matriks Perbandingan Matriks perbandingan

sesuai Sukses

14 Melakukan perhitungan normalisasi matriks Menekan tombol Normalisasi Matriks normalisasi sesuai Sukses

15 Melakukan perhitungan peringkat

Menekan tombol Hitung Peringkat

Muncul peringkat

prioritas alternatif Sukses

4.3.7. Uji Coba Form Konfirmasi Pengiriman

Hasil uji coba yang dilakukan pada form konfirmasi pengiriman dapat dilihat pada Tabel 4.7.

Tabel 4.7 Hasil uji coba form konfirmasi pengiriman Test

Case Tujuan

Input / Perlakuan

Output yang

diharapkan Status 16 Menghindari

kekosongan data konfirmasi Memasukkan data konfirmasi tidak lengkap Muncul peringatan data tidak lengkap Sukses 17 Memastikan

penyimpanan data konfirmasi Memasukkan data konfirmasi lengkap Muncul pesan data telah disimpan Sukses

4.3.8. Uji Coba Perhitungan AHP

Berikut ini akan dilakukan pengujian untuk membandingkan perhitungan manual dengan hasil perhitungan aplikasi untuk penentuan prioritas kendaraan yang akan ditugaskan. Sebagai contoh kasus, ada permintaan pengiriman oleh pelanggan dengan data sesuai pada Tabel 4.8.

Tabel 4.8 Data permintaan pelanggan Pelanggan Lokasi

Ambil

Lokasi Kirim

Tanggal Berangkat

Permintaan Jenis Kendaraan Avebe

Indonesia, PT Gresik Banyuwangi 3 Mei 2013 Gandengan Langkah-langkah yang dilakukan untuk memproses data permintaan pengiriman dari pelanggan hingga diperoleh prioritas kendaraan yang akan ditugaskan adalah :

1. Langkah pertama adalah dengan memberikan pembobotan terhadap kriteria-kriteria yang digunakan secara berpasangan. Untuk pembobotan kriteria-kriteria diberi nilai dengan rentang antara 1 sampai 9 sesuai dengan Tabel 2.1. Dalam contoh kasus ini pembobotan kriteria yang digunakan adalah kriteria waktu jelas lebih penting (bernilai 5) dibandingkan kriteria pengalaman, kriteria waktu sedikit tidak lebih penting (bernilai 1/3) dibandingkan kriteria biaya, dan kriteria pengalaman sangat jelas / mutlak tidak lebih penting (bernilai 1/8) dibandingkan kriteria biaya. Hasil dari pembobotan kriteria tersebut akan dibuat menjadi matriks perbandingan untuk setiap kriteria secara berpasangan. Matriks perbandingan kriteria dapat dilihat pada Tabel 4.9.

Tabel 4.9 Matriks perbandingan kriteria

Waktu Tunggu Pengalaman Biaya

Waktu Tunggu 1 5 0,3333

Pengalaman 0,2 1 0,125

Biaya 3 8 1

TOTAL 4,2 14 1,4583

2. Kemudian dari matriks perbandingan kriteria tersebut akan ditentukan eigen vector kriteria. Untuk menentukan eigen vector kriteria pertama akan dilakukan normalisasi terhadap matriks perbandingan kriteria pada Tabel 4.9.

Normalisasi dilakukan dengan cara membagi tiap sel dengan total tiap kolom. Perhitungan normalisasi dapat dilihat pada Tabel 4.10.

Tabel 4.10 Normalisasi matriks kriteria

Waktu Tunggu Pengalaman Biaya

Waktu Tunggu 1 / 4,2 = 0,2381 5 / 14 = 0,3571 0,3333 / 1.4583 = 0,2286 Pengalaman 0,2 / 4,2 = 0,0476 1 / 14 = 0,0714 0,125 / 1,4583 = 0,0857 Biaya 3 / 4,2 = 0,7143 8 / 14 = 0,5714 1 / 1,4583 = 0,6857

TOTAL 1 0,9999 1

Selanjutnya total tiap baris dari matriks yang telah dinormalisasi dibagi dengan 3 (sesuai dengan jumlah kriteria yang digunakan), dengan begitu akan diperoleh eigen vector kriteria. Perhitungan eigen vector kriteria dapat dilihat pada Tabel 4.11.

Tabel 4.11 Perhitungan eigen vector kriteria

Eigen Vector

Waktu Tunggu (0,2381 + 0,3571 + 0,2286) / 3 = 0,2746 Pengalaman (0,0476 + 0,0714 + 0,0857) / 3 = 0,0683 Biaya (0,7143 + 0,5714 + 0,6857) / 3 = 0,6571

TOTAL 1

3. Setelah eigen vector kriteria diperoleh maka akan dilakukan uji konsistensi terlebih dahulu. Untuk melakukan uji konsistensi akan dihitung λmaks dengan

menjumlahkan perkalian antara eigen vector (Tabel 4.11) dengan total nilai pada matriks perbandingan (Tabel 4.9), dengan perhitungan seperti berikut :

�����= (0,2746 × 4,2) + (0,0683 × 14) + (0,6571 × 1,4583) = 3,0672

Setelah λmaks didapat, maka CI dicari dengan rumus (2.8), seperti berikut :

��=�����− �

� −1 =

3,0672−3

3−1 = 0,0336

Kemudian menghitung CR menggunakan rumus (2.9), dimana RI yang digunakan adalah 0,58 sesuai Tabel 2.2, seperti berikut :

�� =��

��=

0,0336

Dengan CR yang diperoleh adalah 0,058 yang masih lebih kecil daripada 10%, maka ketidak konsistenan dapat diterima dan dapat dilanjutkan ke proses selanjutnya.

4. Setelah eigen vector kriteria dipastikan konsisten, maka akan dilanjutkan dengan melakukan pencarian alternatif kendaraan sesuai dengan permintaan pengiriman dari pelanggan. Pencarian alternatif disertai dengan menghitung nilai alternatif untuk setiap kriteria. Berdasarkan permintaan pelanggan pada Tabel 4.8 maka akan diperoleh alternatif kendaraan dan nilainya, yang dapat dilihat pada Tabel 4.12. Khusus untuk kriteria biaya, dari nilai yang diperoleh akan dilakukan invers terlebih dahulu dengan cara mengurangi total biaya dengan biaya tiap alternatif.

Tabel 4.12 Alternatif kendaraan dan nilai alternatif

Alternatif Waktu (hari) Pengalaman Biaya (Rp) Invers Biaya (Rp)

L 7130 U 28 2 236.000 8.235.992 - 236.000 = 7.999.992 L 8083 XW 99 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 8065 J 62 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 8062 GH 57 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 8007 HA 51 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 9429 X 48 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 8063 HH 46 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 7530 U 32 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 8001 JQ 18 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993

TOTAL 441 10 8.235.992 65.887.936

5. Selanjutnya dari nilai alternatif yang telah diperoleh akan dibuat matriks perbandingan alternatif untuk setiap kriteria yang bersangkutan. Untuk kriteria waktu, matriks perbandingan alternatif dapat dilihat pada Tabel 4.13.

Dengan CR yang diperoleh adalah 0,058 yang masih lebih kecil daripada 10%, maka ketidak konsistenan dapat diterima dan dapat dilanjutkan ke proses selanjutnya.

4. Setelah eigen vector kriteria dipastikan konsisten, maka akan dilanjutkan dengan melakukan pencarian alternatif kendaraan sesuai dengan permintaan pengiriman dari pelanggan. Pencarian alternatif disertai dengan menghitung nilai alternatif untuk setiap kriteria. Berdasarkan permintaan pelanggan pada Tabel 4.8 maka akan diperoleh alternatif kendaraan dan nilainya, yang dapat dilihat pada Tabel 4.12. Khusus untuk kriteria biaya, dari nilai yang diperoleh akan dilakukan invers terlebih dahulu dengan cara mengurangi total biaya dengan biaya tiap alternatif.

Tabel 4.12 Alternatif kendaraan dan nilai alternatif

Alternatif Waktu (hari) Pengalaman Biaya (Rp) Invers Biaya (Rp)

L 7130 U 28 2 236.000 8.235.992 - 236.000 = 7.999.992 L 8083 XW 99 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 8065 J 62 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 8062 GH 57 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 8007 HA 51 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 9429 X 48 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 8063 HH 46 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 7530 U 32 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993 L 8001 JQ 18 1 999.999 8.235.992 - 999.999 = 7.235.993

TOTAL 441 10 8.235.992 65.887.936

5. Selanjutnya dari nilai alternatif yang telah diperoleh akan dibuat matriks perbandingan alternatif untuk setiap kriteria yang bersangkutan. Untuk kriteria waktu, matriks perbandingan alternatif dapat dilihat pada Tabel 4.13.

69

Tabel 4.13 Matriks perbandingan alternatif untuk kriteria waktu L 7130 U L 7530 U L 8001 JQ L 8007 HA L 8062 GH L 8063 HH L 8065 J L 8083 XW L 9429 X L 7130 U 1 0,875 1,5556 0,5490 0,4912 0,6087 0,4516 0,2828 0,5833 L 7530 U 1,1429 1 1,7778 0,6275 0,5614 0,6957 0,5161 0,3232 0,6667 L 8001 JQ 0,6429 0,5625 1 0,3529 0,3158 0,3913 0,2903 0,1818 0,375 L 8007 HA 1,8214 1,5938 2,8333 1,0000 0,8947 1,1087 0,8226 0,5152 1,0625 L 8062 GH 2,0357 1,7813 3,1667 1,1176 1 1,2391 0,9194 0,5758 1,1875 L 8063 HH 1,6429 1,4375 2,5556 0,902 0,807 1 0,7419 0,4646 0,9583 L 8065 J 2,2143 1,9375 3,4444 1,2157 1,0877 1,3478 1 0,6263 1,2917 L 8083 XW 3,5357 3,0938 5,5 1,9412 1,7368 2,1522 1,5968 1 2,0625 L 9429 X 1,7143 1,5 2,6667 0,9412 0,8421 1,0435 0,7742 0,4848 1 TOTAL 15,75 13,781 24,5 8,6471 7,7368 9,587 7,1129 4,4545 9,1875

Selanjutnya matriks perbandingan alternatif tersebut akan dinormalisasi dengan cara membagi tiap sel dengan total tiap kolom. Proses perhitungan normalisasi dapat dilihat pada Tabel 4.14.

Tabel 4.14 Normalisasi matriks alternatif L 7130 U L 7530 U L 8001 JQ L 8007 HA L 8062 GH L 8063 HH L 8065 J L 8083 XW L 9429 X L 7130 U 0.0635 0.0635 0.0635 0.0635 0.0635 0.0635 0.0635 0.0635 0.0635 L 7530 U 0.0726 0.0726 0.0726 0.0726 0.0726 0.0726 0.0726 0.0726 0.0726 L 8001 JQ 0.0408 0.0408 0.0408 0.0408 0.0408 0.0408 0.0408 0.0408 0.0408 L 8007 HA 0.1156 0.1156 0.1156 0.1156 0.1156 0.1156 0.1156 0.1156 0.1156 L 8062 GH 0.1293 0.1293 0.1293 0.1293 0.1293 0.1293 0.1293 0.1293 0.1293 L 8063 HH 0.1043 0.1043 0.1043 0.1043 0.1043 0.1043 0.1043 0.1043 0.1043 L 8065 J 0.1406 0.1406 0.1406 0.1406 0.1406 0.1406 0.1406 0.1406 0.1406 L 8083 XW 0.2245 0.2245 0.2245 0.2245 0.2245 0.2245 0.2245 0.2245 0.2245 L 9429 X 0.1088 0.1088 0.1088 0.1088 0.1088 0.1088 0.1088 0.1088 0.1088

TOTAL 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Setelah dinormalisasi, maka eigen vector alternatif untuk kriteria waktu dapat diperoleh dengan menjumlahkan tiap baris dan membagi dengan jumlah kolom. Perhitungan eigen vector alternatif untuk kriteria waktu dapat dilihat pada Tabel 4.15.

Tabel 4.15 Eigen vector alternatif untuk kriteria waktu Eigen Vector

L 7130 U 0.0635 L 7530 U 0.0726 L 8001 JQ 0.0408 L 8007 HA 0.1156 L 8062 GH 0.1293 L 8063 HH 0.1043 L 8065 J 0.1406 L 8083 XW 0.2245 L 9429 X 0.1088

TOTAL 1

Untuk kriteria pengalaman dan biaya akan dilakukan perhitungan yang sama sampai diperoleh eigen vector alternatif untuk kriteria pengalaman dan biaya. 6. Kemudian dari eigen vector kriteria dan eigen vector alternatif yang telah

diperoleh akan dilakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai prioritas tiap alternatif. Nilai prioritas diperoleh dengan mengalikan matriks eigen vector kriteria dengan eigen vector alternatif. Nilai prioritas untuk setiap alternatif dapat dilihat pada Tabel 4.16.

Tabel 4.16 Perhitungan nilai prioritas

Alternatif Nilai Prioritas

L 7130 U (0,0635 × 0,2746) + (1 × 0,0683) + (0,1214 × 0,6571) = 0,1655 L 8083 XW (0,2245 × 0,2746) + (0 × 0,0683) + (0,1098 × 0,6571) = 0,1338 L 8065 J (0,1406 × 0,2746) + (0 × 0,0683) + (0,1098 × 0,6571) = 0,1108 L 8062 GH (0,1293 × 0,2746) + (0 × 0,0683) + (0,1098 × 0,6571) = 0,1077 L 8007 HA (0,1156 × 0,2746) + (0 × 0,0683) + (0,1098 × 0,6571) = 0,1039 L 9429 X (0,1088 × 0,2746) + (0 × 0,0683) + (0,1098 × 0,6571) = 0,1021 L 8063 HH (0,1043 × 0,2746) + (0 × 0,0683) + (0,1098 × 0,6571) = 0,1008 L 7530 U (0,0726 × 0,2746) + (0 × 0,0683) + (0,1098 × 0,6571) = 0,0921 L 8001 JQ (0,0408 × 0,2746) + (0 × 0,0683) + (0,1098 × 0,6571) = 0,0834

Berdasarkan nilai prioritas tersebut, alternatif kendaraan dengan nopol L 7130 U memperoleh nilai tertinggi yaitu 0,1655 sehingga mendapatkan prioritas penugasan lebih tinggi.

71

4.4. Evaluasi Aplikasi

Setelah melakukan implementasi dan uji coba terhadap sistem, tahap selanjutnya adalah melakukan evaluasi terhadap sistem. Tujuan evaluasi ini adalah untuk mengetahui apakah aplikasi yang telah dibuat ini sudah berjalan dengan baik dan sesuai dengan tujuan yang diharapkan. Tujuan awal yang diharapkan adalah membuat sistem pendukung keputusan untuk menentukan prioritas penugasan kendaraan pada PT Gajah Mas dengan metode AHP.

Pada pembahasan sebelumnya telah dilakukan uji coba terhadap aplikasi yang dapat dilihat pada Tabel 4.1 sampai Tabel 4.7 serta uji coba perhitungan AHP, sehingga berdasarkan uji coba tersebut dapat dilihat bahwa sistem yang dibangun dapat menghasilkan prioritas kendaraan yang akan ditugaskan sesuai dengan yang diinginkan. Sistem pendukung keputusan ini dapat digunakan untuk membantu manajemen PT Gajah Mas dalam menentukan kendaraan dengan menghasilkan prioritas penugasan kendaraan untuk melaksanakan order pengiriman, sehingga proses penentuan kendaraan dapat dilakukan lebih cepat.

5.1 Kesimpulan

Dari penjelasan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan prioritas kendaraan pada PT. Gajah Mas Surabaya dapat ditarik kesimpulan yaitu aplikasi dapat menghasilkan prioritas penugasan kendaraan pada PT Gajah Mas dengan metode AHP, sehingga dapat membantu pihak manajemen perusahaan dalam membuat keputusan untuk menentukan kendaraan yang akan ditugaskan.

5.2 Saran

Untuk kemungkinan pengembangan lebih lanjut dari Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan prioritas kendaraan pada PT. Gajah Mas Surabaya dimasa mendatang, dapat diberikan saran-saran yang berguna untuk pemikiran maupun implementasi yang akan dilakukan, yaitu :

1. Perlu adanya manajemen terhadap kendaraan yang dimiliki perusahaan, yang meliputi perawatan dan penyusutan nilai kendaraan, sehingga manajemen perusahaan dapat memperkirakan kelayakan kendaraan. 2. Melihat potensi dan perlunya sistem akuntansi, aplikasi ini perlu

dikembangkan dengan sistem akuntansi tersebut sehingga dapat dihasilkan laporan akuntansi yang berguna untuk manajemen keuangan perusahaan.

73

DAFTAR PUSTAKA

Arifin, E. Zaenal. 2006. Dasar-dasar Penulisan Karya Ilmiah (Edisi Revisi). PT. Grasindo. Jakarta.

Farroq, Waqqas. Analytical Hierarchy Process for College Selection. http://waqqasfarooq.com/waqqasfarooq/index.php?option=com_content &view=article&id=46&Itemid=59 (diakses tanggal 14 Februari 2013). Haas, Rainer dan Oliver Meixner. 2001. An Illustrated Guide to the Analytic

Hierarchy Process. University of Natural Resources and Applied Life Sciences. Vienna.

Henry C. Lucas Jr. 1993. Analisis Desain dan Implementasi Sistem Informasi. Erlangga. Jakarta.

Kurniawan, Jeffry. 2013. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Prioritas Pemberangkatan Armada Angkut Dengan Metode AHP. STIKOM Surabaya. Surabaya.

Permadi, B., 1992, AHP, Pusat Antar Universitas – Studi Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta.

Prasetyo, Didik Dwi. 2006. Pemrograman Aplikasi Database dengan Visual Basic .NET 2005 dan MS Access. PT. Elex Media Komputindo Kelompok Gramedia. Jakarta.

Rickyanto, Isak. 2003. Membuat Aplikasi Windows Dengan Visual Basic .NET. PT. Elex Media Komputindo. Jakarta.

Subakti, Irfan. 2002. Sistem Pendukung Keputusan. ITS Surabaya. Surabaya. Santoso, Harip. 2004. VB.NET untuk .NET Programmer. PT Elex Media

Komputindo kelompok Gramedia. Jakarta.

Santoso, Kurniawan. 2010. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Prioritas Pemberangkatan Armada Angkut Dengan Metode Promethee. STIKOM Surabaya. Surabaya.