3.2.2. Kebutuhan Non Fungsional Sistem
Kebutuhan nonfungsional sistem terbagi menjadi beberapa bagian yaitu: 1. Dari segi perangkat keras, sistem ini dirancang:
- Processor dengan kecepatan 2,1 GHz atau lebih.
- Hard Disk 40 GB.
- RAM 512 MB atau lebih.
- Perangkat masukan standar seperti keyboard dan mouse.
- Perangkat keluaran standar seperti monitor dengan resolusi minimal 1024
x 768. 2. Dari segi perangkat lunak, sistem ini dirancang:
- Sistem Operasi Windows 7.
- Microsoft Visual Basic 2010.
- Microsoft Access 2007.
3. Dari segi performance, sistem ini dirancang: -
User friendly, mudah digunakan. -
Interface tampilan yang menarik. -
Keluaranoutput yang dihasilkan waktunya relatif singkat sehingga tidak mengganggu kinerja user.
3.3. Analisis Data
Analisis data pada sub bab ini difokuskan kepada perhitungan matematis secara manual. Sampel data yang diambil sebanyak 4 orang karyawan.
3.3.1. Perhitungan Manual Metode SAW
Nilai dari setiap kriteria merupakan hasil penginputan data alternatif karyawan yang sudah dikonversikan berdasarkan bobot kritera yang sudah ditentukan melalui proses
perhitungan. Data karyawan dapat dilihat seperti pada Tabel 3.10.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.10. Data Karyawan
Karyawan Alternatif
Kriteria C1
C2 C3
C4 C5
C6 C7
C8 Lisa
5 S.Tinggi Cukup
Rendah Cukup Tinggi 249
Cukup Dini
11 Tinggi
Tinggi Rendah S.tinggi Cukup
400 Rendah
Ariska 5
Rendah Cukup
Cukup Cukup Tinggi 249
Tinggi Anet
25 Cukup
S.Tinggi Cukup Tinggi Rendah
702 Rendah
Bobot untuk setiap kriteria : {Sangat Tinggi, Tinggi, Cukup, Cukup, Cukup, Tinggi, Sangat Tinggi, Tinggi}.
Berdasarkan data di atas dapat dibentuk matriks keputusan X yang telah dikonversikan ke dalam bilangan fuzzy seperti pada Tabel 3.11.
Tabel 3.11. Rating Kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Karyawan Alternatif
Atribut C1
C2 C3
C4 C5
C6 C7
C8 Lisa
A 0.25
1 0.5
0.25 0.5
0.75 0.25
0.5 Dini
A 0.5
0.75 0.75
0.25 1
0.5 0.5
0.25 Ariska
A 0.25 0.25
0.5 0.5
0.5 0.75
0.25 0.75
Anet A
1 0.5
1 0.5
0.75 0.25
1 0.25
Vektor Bobot dari masing – masing kriteria : W=[ 1, 0.75, 0.5, 0.5, 0.5, 0.75,
1, 0.75 ]. Matriks keputusan X, yang dibuat berdasarkan tabel 3.11 adalah sebagai berikut :
X =
. 5 .5
.75 . 5
. 5 .5
.5 . 5
.75 . 5
.5 .5
.5 .5 .75
.5 .5 .75
.75 . 5
. 5 .5
.5 . 5
. 5 .75
. 5
Universitas Sumatera Utara
Pertama, matrix X dinormalisasi untuk menghitung nilai masing – masing
kriteria berdasarkan kriteria yang diasumsikan sebagai kriteria keuntungan dan kriteria biaya sebagai berikut:
Untuk Alternatif-1 A :
r
11
=
. Max { . , . , . , }
=
.
= 0.25
r
12
=
Max { , . , . , . }
= =
1 r
13
=
. Max { . , . , . , }
=
.
= 0.5
r
14
=
. Max { . , . , . , . }
=
. .
= 0.5
r
15
=
. Max { . , , . , . }
=
.
= 0.5
r
16
=
Min { . , . , . , . } .
=
. .
= 0.33
r
17
=
. Max { . , . , . , }
=
.
= 0.25
r
18
=
Min{ . , . , . , . } .
=
. .
= 0.5
Untuk Alternatif-2 A :
r
21
=
. Max { . , . , . , }
=
.
= 0.5
r
22
=
. Max { , . , . , . }
=
.
= 0.75
r
23
=
. Max { . , . , . , }
=
.
= 0.75
r
24
=
. Max { . , . , . , . }
=
. .
= 0.5
r
25
=
Max { . , , . , . }
= =
1 r
26
=
Min { . , . , . , . } .
=
. .
= 0.5
r
27
=
. Max { . , . , . , }
=
.
= 0.5
r
28
=
Min{ . , . , . , . } .
=
. .
= 1
Universitas Sumatera Utara
Untuk Alternatif-3 A :
r
31
=
. Max { . , . , . , }
=
.
= 0.25
r
32
=
. Max { , . , . , . }
=
.
= 0.25
r
33
=
. Max { . , . , . , }
=
.
= 0.5
r
34
=
. Max { . , . , . , . }
=
. .
= 1
r
35
=
. Max { . , , . , . }
=
.
= 0.5
r
36
=
Min { . , . , . , . } .
=
. .
= 0.33
r
37
=
. Max { . , . , . , }
=
.
= 0.25
r
38
=
Min{ . , . , . , . } .
=
. .
= 0.33
Untuk Alternatif-4 A :
r
41
=
Max { . , . , . , }
= =
1 r
42
=
. Max { , . , . , . }
=
.
= 0.5
r
43
=
Max { . , . , . , }
= =
1 r
44
=
. Max { . , . , . , . }
=
. .
= 1
r
45
=
. Max { . , , . , . }
=
.
= 0.75
r
46
=
Min { . , . , . , . } .
=
. .
= 1
r
47
=
Max { . , . , . , }
= =
1 r
48
=
Min{ . , . , . , . } .
=
. .
= 1
Kedua, membuat matriks ternormalisasi R yang diperoleh dari hasil normalisasi matriks X sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
R =
. 5 .5
.75 . 5
. 5 .5
.5 .5
.75 .5
.5 .5 .
.5 .5 .
.75 . 5 .5
.5 . 5
.
Selanjutnya akan dibuat perkalian matriks W R dan penjumlahan hasil perkalian untuk memperoleh alternatif terbaik dengan melakukan perangkingan nilai
terbesar sebagai berikut: V
= 1 0.25 + 0.75 1 + 0.5 0.5 + 0.5 0.5 + 0.5 0.5 + 0.75
0.33 + 1 0.25 + 0.75 0.5 =
0.25 + 0.75 + 0.25 + 0.25 + 0.25 + 0.2475 + 0.25 + 0.2475 =
2.495 V
= 1 0.5 + 0.75 0.75 + 0.5 0.75 + 0.5 0.5 + 0.5 1 + 0.75
0.5 + 1 0.5 + 0.75 1 =
0.5 + 0.5625 + 0.375 + 0.25 + 0.5 + 0.375 + 0.5 + 0.75 =
3.8125 V
= 1 0.25 + 0.75 0.25 + 0.5 0.5 + 0.5 1 + 0.5 0.5 + 0.75
0.33 + 1 0.25 + 0.75 0.33 =
0.25 + 0.1875 + 0.25 + 0.5 + 0.25 + 0.2475 + 0.25 + 0.2475 =
2.1825 V
= 1 1 + 0.75 0.5 + 0.5 1 + 0.5 1 + 0.5 0.75 + 0.75 1
+ 1 1 + 0.75 1 =
1 + 0.375 + 0.5 + 0.5 + 0.375 + 0.75 + 1 + 0.75 =
5.25
Universitas Sumatera Utara
Hasil perankingan diperoleh :
� = 2.495, � = 0.96, � = 3.8125 dan �
= 5.25. Nilai terbesar ada pada V
4
sehingga alternatif A
4
Anet merupakan alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik.
3.3.2. Perhitungan Manual Metode WP Permasalahan pada Tabel 3.10. akan diselesaikan dengan metode WP. Sebelumnya
akan dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu. Bobot awal W = 1, 0.75, 0.5, 0.5, 0.5, 0.75, 1, 0.75 akan diperbaiki sehingga total bobot
w
j
= 1, dengan cara w
j
= w
j
Ʃ w
j
:
w
1
=
+ . + . + . + . + . + + .
= 0.1739 w
2
=
. + . + . + . + . + . + + .
= 0.1304 w
3
=
. + . + . + . + . + . + + .
= 0.0869 w
4
=
. + . + . + . + . + . + + .
= 0.0869 w
5
=
. + . + . + . + . + . + + .
= 0.0869 w
6
=
. + . + . + . + . + . + + .
= 0.1304 w
7
=
+ . + . + . + . + . + + .
= 0.1739 w
8
=
. + . + . + . + . + . + + .
= 0.1304
Kemudian vektor S dihitung berdasarkan persamaan 2.3 sebagai berikut : S
1
= 0.25
0.1739
1
0.1304
0.5
0.0869
0.25
0.0869
0.5
0.0869
0.75
-0.1304
0.25
0.1739
0.5
-0.1304
= 0.7858 1 0.9415 0.8865 0.9415 1.0382 0.7858 1.1981
= 0.5515
S
2
= 0.5
0.1739
0.75
0.1304
0.75
0.0869
0.25
0.0869
1
0.0869
0.5
-0.1304
0.5
0.1739
0.25
-0.1304
Universitas Sumatera Utara
= 0.8864 0.9632 0.9753 0.8865 11.0946 0.8864 1.1981
= 0.8582
S
3
= 0.25
0.1739
0.25
0.1304
0.5
0.0869
0.5
0.0869
0.5
0.0869
0.75
-0.1304
0.25
0.1739
0.75
-0.1304
= 0.7858 0.8346 0.9415 0.9415 0.9415 1.0382 0.7858
1.0382 =
0.4637
S
4
= 1
0.1739
0.5
0.1304
1
0.0869
0.5
0.0869
0.75
0.0869
0.25
-0.1304
1
0.1739
0.25
-0.1304
= 1 0.9136 1 0.9415 0.9753 1.1981 1 1.1981
= 1.2043
Nilai vektor V yang akan digunakan untuk perankingan dapat dihitung berdasarkan persamaan 2.4. sebagai berikut:
V
1
=
. .
+ . + .
+ .
= 0.17918 V
2
=
. .
+ . + .
+ .
= 0.27885 V
3
=
. .
+ . + .
+ .
= 0.15065 V
4
=
. .
+ . + .
+ .
= 0.39131
Hasil perangkingan diperoleh :
� = 0.17918, � = 0.27885, � = 0.15065 dan
� = 0.39131. Nilai terbesar ada pada V
4
sehingga alternatif A
4
Anet merupakan alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik.
Universitas Sumatera Utara
3.4. Perancangan Sistem
