Penerapan Metode AHP dan FDM pada Pemilihan Rancangan Rumah Tekstur Minimalis Berbasis WEB

(1)

PENERAPAN METODE AHP DAN FDM PADA PEMILIHAN

RANCANGAN RUMAH TEKSTUR MINIMALIS

BERBASIS WEB

SKRIPSI

DWI AGUSTIN SYAFRININGSIH

131421059

PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2015

(2)

PENERAPAN METODE AHP DAN FDM PADA PEMILIHAN

RANCANGAN RUMAH TEKSTUR MINIMALIS

BERBASIS WEB

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Ilmu Komputer

DWI AGUSTIN SYAFRININGSIH 131421059

PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2015

(3)

PERSETUJUAN

Judul : PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY

PROCESS (AHP) DAN FUZZY DECISION MAKING (FDM) PADA PEMILIHAN RANCANGAN RUMAH TEKSTUR MINIMALIS BERBASIS WEB

Kategori : SKRIPSI

Nama : DWI AGUSTIN SYAFRININGSIH

Nomor Induk Mahasiswa : 131421059

Program Studi : EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER

Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di

Medan, 2015

Komisi Pembimbing :

Pembimbing II Pembimbing I

Amer Sharif, S.Si, M.Kom Drs.Marihat Situmorang, M.Kom

NIP. - NIP. 19631214 198903 1 001

Diketahui/Disetujui oleh

Program Studi S1 Ilmu Komputer Ketua,

Dr. Poltak Sihombing, M.Kom. NIP. 19620317 199103 1 001

(4)

PERNYATAAN

PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN

FUZZY DECISION MAKING (FDM) PADA PEMILIHAN RANCANGAN RUMAH TEKSTUR MINIMALIS BERBASIS WEB

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, 2015

Dwi Agustin Syafriningsih NIM. 131421059

(5)

PENGHARGAAN

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala rahmat dan hidayah-Nya sehingga dengan usaha yang maksimal akhirnya dapat dilaksanakan penelitian serta penyusunan skripsi ini yang berjudul: ―Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Fuzzy Decision Making (FDM) pada Pemilihan Rancangan Rumah Tekstur Minimalis Berbasis Web‖. Tulisan ini masih jauh dari sempurna, hal ini disebabkan oleh keterbatasan dan kemampuan penulis.

Penulis mengucapkan terimakasih kepada pihak yang memberikan doa, bimbingan, bantuan dan dorongan hingga selesainya skripsi ini. Dalam kesempatan ini penulis menyampaikan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada:

1. Bapak Prof. Drs.Subhilhar,M.A.,Ph.D selaku Plt. Rektor Universitas Sumatera Utara.

2. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.

3. Bapak Dr. Poltak Sihombing, M.Kom. selaku Ketua Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.

4. Ibu Maya Silvi Lydia, B.Sc., M.Sc. selaku Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara.

5. Bapak Drs. Marihat Situmorang, M.Kom. selaku Dosen Pembimbing I yang telah memberikan ilmu, bimbingan, saran, dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini.

6. Bapak Amer Sharif, S.Si, M.Kom. selaku Dosen Pembimbing II yang telah banyak memberikan bimbingan, saran, dan masukan kepada penulis dalam pengerjaan skripsi ini.

7. Bapak Dr. Syahril Efendi, M.Kom. selaku Dosen Pembanding I yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.

8. Bapak Ade Candra, ST, M.Kom. selaku Dosen Pembanding II yang telah memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.

(6)

9. Semua dosen dan semua pegawai di Program Studi S1 Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara. 10. Teristimewa kepada kedua orang tua saya yang sangat saya kagumi dan saya sayangi yang setia memberikan dukungan kepada saya melalui doa, kasih sayang, dan materi yang tak terbalaskan oleh penulis, kepada Alm Ayahanda Lisnawardi dan Ibunda Nursaminah Siregar.

11. Untuk kakakku Maulidyah, SE yang terus memberikan dorongan semangat dan motivasi bagi penulis.

12. Buat sahabatku Hartini Panjaitan, Amd.Kom yang selalu setia menghibur dan memberikan semangat kepada penulis sehingga penulis kembali bersemangat dalam penyelesaian skripsi ini.

13. Teman-teman seperjuangan mahasiswa Ekstensi S1-Ilmu Komputer stambuk 2013, Kak Rofika, Nurdina Rambe dan teman-teman yang lain yang telah memberikan semangat dan menjadi teman diskusi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

14. Saudara ku Maya Lestari yang telah memberikan dukungan dan motivasi kepada penulis sehingga penulis kembali semangat untuk menyelesaikan skripsi ini.

15. Semua pihak yang terlibat langsung ataupun tidak langsung yang tidak dapat penulis ucapkan satu per satu.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih terdapat kekurangan. Oleh karena itu, kepada pembaca agar kiranya memberikan kritik dan saran yang bersifat membangun demi kesempurnaan skripsi ini.

Medan, 2015

Penulis,

(7)

ABSTRAK

Di zaman modern ini, banyak sekali rumah yang mengalami perubahan bentuk, seperti halnya rumah bertekstur minimalis yang banyak diminati oleh berbagai lapisan masyarakat di Indonesia. Tetapi sebagian masyarakat masih kesulitan dalam memilih rancangan rumah bertekstur minimalis yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hal ini disebabkan karena pengguna belum memilih kriteria pemilihan rancangan rumah yang jelas, sehingga suatu sistem pendukung keputusan diharapkan dapat membantu untuk memilih rancangan rumah bertekstur minimalis. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sebuah sistem aplikasi yang dapat membantu pengguna dalam mengambil satu keputusan untuk memilih rancangan rumah bertekstur minimalis berdasarkan nilai dari kriteria dan alternatif dari nilai tersebut. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang digunakan di dalam penelitian ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Fuzzy Decision Making (FDM). Dalam mengambil keputusan digunakan 4 kriteria pembanding dan 6 alternatif untuk menentukan rancangan rumah bertekstur minimalis yang sesuai dengan pengguna. Aplikasi yang dibangun dalam penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Aplikasi yang diperoleh mampu menentukan peringkat dari desain rumah minimalis.

Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Analytical Hierarchy Process

(8)

IMPLEMENTATION OF ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) METHOD AND FUZZY DECISION MAKING (FDM) ON THE SELECTION

OF WEB BASED MINIMALIST HOME TEXTURE

ABSTRACT

In this modern era, home design changes a lot, and houses with minimalist design are currently very popular in Indonesia. Many people find that, it is difficult to choose a home design which best suits their need because they have not determined any clear criteria in determining a home design, therefore a decision support system is needed to help in selecting the type of home design. The purpose of this study is to build an application that help user to choose the minimalist home design based on the value of criteria and alternatives of that value. The Decision Support System (DSS) used in this study are Analytical Hierarchy Process (AHP) and Fuzzy Decision Making (FDM) methods. Decision is made based on four criteria for comparison and six alternatives to determine a minimalist home design that is compatible with user need. The application in this study was built with PHP and database MySQL. The application obtained was able to determine the ranking of the minimalist home design.

Keywords : Decision Support System (DSS), Analytical Hierarchy Process (AHP), Fuzzy Decision Making (FDM)

(9)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Abstrak vi

Abstract vii

Daftar Isi viii

Daftar Tabel xi

Daftar Gambar xiii

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang 1

1.2. Rumusan Masalah 2

1.3. Ruang Lingkup Penelitian 3

1.4. Tujuan Penelitian 4

1.5. Manfaat Penelitian 4

1.6. Metodologi Penelitian 4

1.7. Sistematika Penulisan 5

BAB 2 LANDASAN TEORI

2.1. Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan 7

2.1.1. Definisi Sistem 7

2.1.2. Definisi Keputusan 7

2.1.3. Defenisi Sistem Pendukung Keputusan 7

2.1.3.1. Dasar – dasar Sistem Pendukung Keputusan 7 2.1.3.2. Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan 8 2.1.3.3. Komponen Sistem Pendukung Keputusan 9

2.2. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) 9

2.2.1. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

2.2.1.1. Konsep Dasar Analytical Hierarchy Process 2.2.1.2. Prosedur atau langkah-langkah AHP

2.2.2. Metode Fuzzy Decision Making (FDM) 10 10 10 14

2.3. Prinsip Dasar Merancang Rumah 17

(10)

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1. Analisis Masalah 19

3.2. Analisis Kebutuhan Sistem 20

3.3. Pemodelan Sistem 21

3.3.1. Use-Case Diagram dan Activity Diagram 22

3.3.2. 3.3.3.

Spesifikasi Use Case & Activity Diagram AHP dan FDM Sequence Diagram 22 25 3.3.4. 3.3.5. Diagram Konteks

Data Flow Diagram (DFD) 29 27 28

3.4. Perancangan Sistem 31

3.4.1. PembuatanAlgoritma Program 31

3.4.2. Alur Proses Sistem Secara Umum 31

3.5. 3.6.

3.7.

Entity Relationship Diagram (ERD)

Perancangan Struktur Tabel dan Tabel Relasi 3.6.1. Perancangan Struktur Tabel

3.6.2. Relasi Tabel Analisis Proses

3.7.1. Analisis Proses Pemecahan Masalah Dengan Algoritma Analytical Hierarchy Process (AHP)

3.7.2. Analisis Proses Pemecahan Masalah Dengan Algoritma Fuzzy Decision Making (FDM)

33 35 35 36 38 38 52

3.8. PerancangganAntarmukaSistem (Interface) 60

3.8.1. Halaman Menu Login 60

3.8.2. Halaman MenuHome 61

3.8.3. Halaman Menu Input Data 62

3.8.4. Halaman Metode AHP 63

3.8.5. Halaman Metode FDM 66

3.9. Alternatif f Rancangan Rumah Tekstur Minimalis 69

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

4.1. Implementasi Sistem 72

4.1.1. Form Login 72

4.1.2. Form MenuHome 73

4.1.3. Form Input Alternatif 73

4.1.4 Form Input Nilai Kriteria dan Normalisasi AHP 74

4.1.5. Form Input Nilai Luas Lahan dan Normalisasi AHP 74

4.1.6. Form Input Nilai Estetika dan Normalisasi AHP 75

4.1.7. Form Input Nilai Kenyamanan dan Normalisasi AHP 75

4.1.8. 4.1.9. 4.1.10.

Form Input Nilai Tafsiran Biaya dan Normalisasi AHP Form Hasil Ranking AHP

Form Input Kriteria Alternatif dan Indeks Kecocokan

76 76 77

(11)

4.1.11. 4.1.12.

Fuzzy FDM

Form Hasil Total Integral FDM

Form Tampilan Rancangan Rumah dan Tafsiran Biaya

77 78

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan 79

5.2. Saran 79

DAFTAR PUSTAKA 80

LAMPIRAN A A-1

(12)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan 11

Tabel 2.2. Daftar Indeks Random Konsistensi 13

Tabel 2.3. Komponen Penyusun ERD 18

Tabel 3.1. Spesifikasi Use Case Algoritma AHP 23

Tabel 3.2. Spesifikasi Use Case Algoritma FDM 23

Tabel 3.3. Struktur Tabel Admin 35

Tabel 3.4. Struktur Tabel Kriteria 35

Tabel 3.5. Struktur Tabel Nilai Kriteria 35

Tabel 3.6. Struktur Tabel Nilai Prioritas Kriteria 35

Tabel 3.7. Struktur Tabel Alternatif 35

Tabel 3.8. Struktur Tabel Nilai Alternatif 36

Tabel 3.9. Tabel Bobot Kriteria AHP 36

Tabel 3.10. Struktur Tabel Nilai Prioritas Alternatif Kriteria AHP 36

Tabel 3.11. Struktur Tabel IRK 36

Tabel 3.12. Struktur Tabel Hasil AHP 36

Tabel 3.13. Tabel Berpasangan Untuk Kriteria 39

Tabel 3.14. Matriks Berpasangan Alternatif Rancangan Rumah Minimalis 39

Tabel 3.15. Nilai Perbandingan Kriteria 40

Tabel 3.16. Matriks Factor Pembobotan Hirarki Untuk Semua Kriteria Disederhanakan

Tabel 3.17. Pembagian Nilai Elemen Kolom Kriteria dengan Jumlah Kolom Matriks

Tabel 3.18. Matriks Factor Pembobotan Hirarki Untuk Semua Kriteria Dinormalisasikan

Tabel 3.19. Tabel Matriks Eigenvector 42

Tabel 3.20. Matriks Perbandingan Pasangan Alternatif Kriteria Luas Lahan 43 Tabel 3.21. Matriks Factor Pembobotan Hirarki Untuk Semua Kriteria Luas

Lahan Disederhanakan

Tabel 3.22. Pembagian Nilai Elemen Kolom Alternatif Kriteria Luas Lahan dengan Jumlah Kolom Matriks

Tabel 3.23. Tabel Perhitungan Eigenvector 45

Tabel 3.24. Matriks Perbandingan Pasangan Alternatif Kriteria Estetika 45 Tabel 3.25. Matriks Factor Pembobotan Hirarki Untuk Semua Kriteria Estetika

Disederhanakan

Tabel 3.26. Pembagian Nilai Elemen Kolom Alternatif Kriteria Estetika dengan Jumlah Kolom Matriks

(13)

Tabel 3.27. Tabel Perhitungan Eigenvector 46 Tabel 3.28. Matriks Perbandingan Pasangan Alternatif Kriteria Kenyamanan 47 Tabel 3.29. Matriks Factor Pembobotan Hirarki Untuk Semua Kriteria

Kenyamanan Disederhanakan

Tabel 3.30. Pembagian Nilai Elemen Kolom Alternatif Kriteria Kenyamanan dengan Jumlah Kolom Matriks

Tabel 3.31. Tabel Perhitungan Eigenvector 48

Tabel 3.32. Matriks Perbandingan Pasangan Alternatif Kriteria Tafsiran Biaya 49 Tabel 3.33. Matriks Factor Pembobotan Hirarki Untuk Semua Kriteria

Tafsiran Biaya Disederhanakan

Tabel 3.34. Pembagian Nilai Elemen Kolom Alternatif Kriteria Tafsiran Biaya dengan Jumlah Kolom Matriks

Tabel 3.35. Tabel Perhitungan Eigenvector 51

Tabel 3.36. Tabel Perhitungan Matriks Global 51

Tabel 3.37. Perhitungan Matriks Global 52

Tabel 3.38. Rating Kepentingan untuk setiap kriteria FDM 53

Tabel 3.39. Rating Kecocokan setiap alternative terhadap setiap kriteria 54

Tabel 3.40. Indeks Kecocokan untuk setiap alternatif 57

(14)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1. Bilangan Fuzzy Segitiga 14

Gambar 3.1. Diagram Ishikawa untuk analisis masalah 19

Gambar 3.2. Use Case Sistem 22

Gambar 3.3. Activity Diagram Algoritma AHP 24

Gambar 3.4. Activity Diagram Algoritma FDM 25

Gambar 3.5. Sequence Diagram AHP 26

Gambar 3.6. Sequence Diagram FDM 27

Gambar 3.7. Diagram Konteks SPK Pemilihan Rancangan Rumah Minimalis 28

Gambar 3.8. DFD Level 1 AHP 29

Gambar 3.9. DFD Level 1 FDM 30

Gambar 3.10. Flowchart Sistem AHP 32

Gambar 3.11. Flowchart Sistem FDM 33

Gambar 3.12. ERD AHP Pemilihan Rancangan Rumah Tekstur Minimalis 34

Gambar 3.13. Gambar 3.14.

ERD FDM Pemilihan Rancangan Rumah Tekstur Minimalis Tabel Relasi Metode AHP

34 37

Gambar 3.15. Tabel Relasi Metode FDM 38

Gambar 3.16. Representasi Masalah 53

Gambar 3.17. Rancangan Menu Login 60

Gambar 3.18. Rancangan Menu Home 61

Gambar 3.19. Rancangan Menu Input Data 62

Gambar 3.20. Rancangan Halaman Metode AHP (1) 63

Gambar 3.21. Rancangan Halaman Metode AHP (2) 64

Gambar 3.22. Rancangan Halaman Metode FDM (1) 66

Gambar 3.23. Gambar 3.24. Gambar 3.25. Gambar 3.26. Gambar 3.27. Gambar 3.28. Gambar 3.29.

Rancangan Halaman Metode FDM (2) Design 1 Design 2 Design 3 Design 4 Design 5 Design 6 67 69 69 70 70 71 71

Gambar 4.1. Form Login 72

Gambar 4.2. Form Menu Home 73

Gambar 4.3. Gambar 4.4.

Form Input Alternatif

Form Input Nilai Kriteria dan Normalisasi AHP

73 74

(15)

Gambar 4.5. Form Input Nilai Luas Lahan dan Normalisasi AHP 74

Gambar 4.6. Form Input Nilai Estetika dan Normalisasi AHP 75

Gambar 4.7. Form Input Nilai Kenyamanan dan Normalisasi AHP 75

Gambar 4.8. Form Input Nilai Tafsiran Biaya dan Normalisasi AHP 76

Gambar 4.9. Form Input Hasil Ranking AHP 76

Gambar 4.10. Form Input Kriteria Alternatif dan Indeks Kecocokan Fuzzy FDM

Gambar 4.11. Gambar 4.12.

Form Hasil Total Integral FDM

Form Tampilan Rancangan Rumah dan Tafsiran Biaya

77 78

(16)

ABSTRAK

Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Analytical Hierarchy Process

(17)

IMPLEMENTATION OF ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) METHOD AND FUZZY DECISION MAKING (FDM) ON THE SELECTION

OF WEB BASED MINIMALIST HOME TEXTURE

ABSTRACT

Keywords : Decision Support System (DSS), Analytical Hierarchy Process (AHP), Fuzzy Decision Making (FDM)

(18)

BAB 1

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Rumah adalah suatu wadah tempat kita berteduh dari teriknya matahari dan hujan. Rumah terbuat dari bahan material yang disusun secara teratur dan dihiasi dengan pernak-pernik hiasan dinding serta tanaman hias sehingga terbentuk didalamnya nilai estetika, norma-norma, adat istiadat, serta tingkah laku yang sering kita lakukan bersama keluarga sehingga membentuk suasana yang harmonis.

Desain atau model rumah di tahun 2015 tidak akan mengalami banyak perbedaan yang signifikan dibandingkan dengan trend desain rumah tahun 2014. Namun di tahun 2015, rumah dengan model minimalis masih akan mendominasi. Ini dikarenakan semakin minimnya ketersediaan akan lahan kosong, membuat orang tetap memilih untuk membuat rumah dengan desain yang sederhana namun tetap nyaman untuk dihuni dan terlihat modern. Istilah minimalis sebagai satu konsep atau gaya dalam rancangan rumah tinggal tengah marak digunakan di masyarakat kita, khususnya sejak sekitar tahun 1990-an. Sekalipun konsep dasar minimalis ini telah muncul akibat revolusi industri dan kebangkitan paham modernisme dalam sejarah arsitektur dan berkembang sejak tahun 1920-an setelah kelahiran gaya arsitektur International Style yang mengusung tema functionalism (fungsional), clarity (kejelasan) dan simplicity (kesederhanaan). ( Murtomo, 2008).

Penyediaan sistem informasi rancangan rumah tekstur minimalis secara online yang berbasis sistem pendukung keputusan dimungkinkan konsumen bisa memilih tipe rumah sesuai dengan biaya yang tersedia serta visualisasi model jenis rumah. (Permatasari, dkk, 2010). Kemampuan komputer sebagai perangkat yang membantu untuk mempermudah tugas atau kerja seseorang menjadi lebih mudah, lebih efektif dan lebih efisien khususnya dalam pemilihan rancangan rumah tekstur minimalis yang

(19)

diinginkan oleh konsumen dengan menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Fuzzy Decision Making (FDM).

Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan metode yang memecah suatu masalah yang kompleks dan tidak terstruktur ke dalam kelompok-kelompok, mengatur kelompok-kelompok tersebut ke dalam suatu susunan hirarki, memasukkan nilai numeris sebagai pengganti persepsi manusia dalam melakukan perbandingan relatif, dan akhirnya dengan suatu sintesis ditentukan elemen mana yang mempunyai prioritas tertinggi (Permadi, 1992).

Fuzzy Decision Making (FDM) merupakan model dengan kriteria kabur yang biasanya dilakukan dengan alasan bahwa tujuan atau hasil pencapaian untuk alternatif tidak dapat dievaluasi secara tegas tetapi hanya melalui himpunan kabur. Penilaian finalpun dinyatakan dengan himpunan kabur yang harus diurutkan untuk menentukan penyelesaian optimalnya. Saaty, menyarankan untuk menyelesaikan masalah pengambilan keputusan kabur menggunakan dasar prioritas, melalui penggunaan bobot tegas (Zimmerman, 1991). Metode Fuzzy Decision Making (FDM), ada 3 langkah penting yang harus dikerjakan, yaitu: representasi masalah, evaluasi himpunan fuzzy pada setiap alternatif keputusan dan melakukan seleksi terhadap alternatif yang optimal (Joo, 2004).

Berdasarkan metode di atas maka penulis tertarik untuk memilih judul

“PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN

FUZZY DECISION MAKING (FDM) PADA PEMILIHAN RANCANGAN

RUMAH TEKSTUR MINIMALIS BERBASIS WEB”

1.2. Rumusan Masalah

Adapun rumusan masalah yang dibahas dalam penelitian ini adalah bagaimana merancang suatu sistem pendukung keputusan dalam sebuah aplikasi dengan penerapan metode AHP dan FDM pada pemilihan rancangan rumah bertekstur minimalis dan memberi alternatif terbaiknya.

(20)

1.3. Ruang Lingkup Penelitian

Adapun ruang lingkup dalam penelitian ini adalah :

1. Dalam penelitian ini bahasa pemrograman yang digunakan adalah bahasa pemrograman PHP (Hypertext Preprocessor) dan menggunakan MySQL sebagai DBMS.

2. Penulis hanya membatasi pemilihan alternatif rancangan rumah bertekstur minimalis, yaitu rancangan rumah design 1 dan design 2 (type 130), design 3 dan design 4 (type 54), design 5 dan design 6 (type 45) dengan kriterianya, yaitu: luas lahan, estetika, kenyamanan dan tafsiran biaya dengan menerapkan metode AHP sebagai perankingan dan mendapatkan nilai total integral beserta tafsiran biayanya dengan menerapkan metode FDM untuk menentukan alternatif perancangan rumah minimalis secara optimal. Tafsiran biaya yang akan ditampilkan berupa hitungan total atau keseluruhan tiap alternatif.

3. Rancangan rumah minimalis ini akan dirancang oleh seorang arsitek dan penulis hanya menerapkan perhitungan bobot kriteria dan bobot alternatif yang diberikan oleh arsitek yang terdapat dalam rancangan rumah minimalis tersebut. Pada Aplikasi ini akan menampilkan gambar desain rumah bertekstur minimalis dan tafsiran biaya dalam output nya yang berbasis web (rancangan rumah hanya 6 rancangan rumah sebagai samplenya beserta biayanya).

4. Di dalam penelitian ini, penulis membatasi pertimbangan alternatif type rumah yang akan di rancang, yaitu type 45 , type 54 dan type 130 dengan masing-masing varian estetika yang berbeda (setiap type rumah akan diberikan 2 jenis rancangan rumah bertekstur minimalis, berarti jumlahnya ada 6 jenis rancangan rumah bertekstur minimalis dari seluruh type rumah yang akan dibuat rating terbaiknya).

5. Yang menggunakan aplikasi ini nantinya adalah user sebagai admin yang memang sudah mengetahui tentang metode AHP dan FDM terlebih dahulu. 6. Nilai yang digunakan untuk menguji konsistensi hirarki pada metode AHP yaitu

(21)

1.4. Tujuan Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi sistem pendukung keputusan dalam pemilihan rancangan rumah bertekstur minimalis dengan Metode AHP dan FDM dalam menentukan rating terbaik serta memberikan informasi mengenai tafsiran biaya dan desain yang akan diterapkan secara real nantinya dan menampilkan gambar rancangan rumah tekstur minimalis nya tersebut.

1.5. Manfaat Penelitian

Hasil penelitian ini diharapkan berguna untuk menentukan pemilihan rancangan rumah tekstur minimalis dan tafsiran biayanya menurut pertimbangan-pertimbangan yang akan diselesaikan dengan menggunakan metode AHP dan FDM agar pengguna tidak perlu bingung lagi untuk menentukan rancangan rumah tekstur minimalis yang diinginkan. Dengan adanya aplikasi ini akan sangat membantu pengguna untuk menentukan rancangan pemilihan rumah bertekstur minimalis dengan kriteria dan alternatif yang akan diteliti terlebih dahulu oleh peneliti.

1.6. Metodologi Penelitian

Metodologi Penelitian yang digunakan dalam penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut:

1. Studi Literatur

Pada tahap ini dilakukan dengan mempelajari bahan-bahan ataupun buku-buku referensi, skripsi, jurnal, artikel dan sumber lain yang berkaitan dengan penulisan tugas akhir penerapan metode AHP dan FDM dalam pemilihan rumah tekstur minimalis berbasis web.

2. Pengumpulan Data

Pada tahap ini dilakukan penelitian atau wawancara yang bertujuan untuk memperoleh data yang berhubungan dengan perancangan rumah tekstur minimalis, baik dari seorang arsitek ataupun sumber lainnya.

(22)

3. Analisis

Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap data-data yang berhubungan dengan perancangan rumah tekstur minimalis.

4. Perancangan Sistem

Pada tahap ini dilakukan perancangan aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan rancangan rumah tekstur minimalis berbasis web. Rancangan sistem dibuat menggunakan Unified Modeling Language (UML), Entity Relationship Diagram (ERD) dan Data Flow Diagram (DFD). Unified Modeling Language (UML) yang digunakan yaitu use case diagram, activity diagram, dan squance diagram. Pada tahap ini juga dilakukan perancangan interface dari aplikasi dan flowchart cara menggunakan sistem.

5. Implementasi Sistem (Coding)

Menyusun kode program untuk aplikasi pemilihan rancangan rumah tekstur minimalis menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai basis data.

6. Pengujian Sistem

Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem apakah sistem sudah berfungsi sesuai dengan metode dan komponen utama yang ditentukan dalam sistem pendukung keputusan.

7. Dokumentasi

Metode ini berisi laporan dan kesimpulan akhir dari hasil analisis dan pengujian dalam bentuk penulisan tugas akhir beserta kesimpulannya dan menampilkan data-data sebagai bukti dalam bentuk hard copy.

1.7. Sistematika Penelitian

Adapun langkah-langkah dalam menyelesaikan penelitian ini adalah sebagai berikut : BAB 1 : PENDAHULUAN

Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang pemilihan judul skripsi ―Penerapan Metode AHP dan FDM pada Pemilihan Rancangan Rumah Tekstur Minimalis Berbasis Web‖, rumusan masalah, batasan masalah,

(23)

tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Bab ini membahas mengenai teori-teori yang berkaitan dengan perancangan model sistem pendukung keputusan dalam pemilihan rancangan rumah tekstur minimalis.

BAB 3 : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab ini menjelaskan analisis yang dilakukan terhadap permasalahan dan penyelesaian persoalan dalam pemilihan rancangan rumah tekstur minimalis dengan mengimplementasikan Algoritma AHP dan FDM.

BAB 4 : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

Bab ini berisi implementasi perancangan sistem dari hasil analisis dan perancangan yang sudah dibuat, serta menguji sistem untuk menemukan kelebihan dan kekurangan pada sistem yang dibuat.

BAB 5 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi kesimpulan dari keseluruhan uraian bab-bab sebelumnya dan saran-saran yang diharapkan dapat bermanfaat dalam pengembangan penelitian selanjutnya.

(24)

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan

2.1.1. Definisi Sistem

Sistem adalah kumpulan objek seperti orang, sumber daya, konsep dan prosedur yang dimaksudkan untuk melakukan suatu fungsi yang dapat diidentifikasi atau untuk melayani suatu tujuan (Turban, 2005).

2.1.2. Definisi Keputusan

Menurut Prof. Dr. Prajudi Atmosudirjo, SH, keputusan adalah suatu pengakhiran daripada proses pemikiran tentang suatu masalah atau problema untuk menjawab pertanyaan apa yang harus diperbuat guna mengatasi masalah tersebut, dengan menjatuhkan pilihan pada suatu alternative (Hasan, 2004).

2.1.3. Sistem Pendukung Keputusan

Decision Support System (DSS) atau Sistem Pendukung Keputusan (SPK) secara umum didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan baik kemampuan pengkomunikasian untuk masalah semi-terstruktur. Secara khusus, SPK didefenisikan sebagai sebuah sistem yang mendukung keja seorang manajer maupun sekelompok manajer dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menuju keputusan tertentu (Hermawan, 2005).

2.1.3.1. Dasar-dasar Sistem Pendukung Keputusan

Menurut Hermawan (2005), Proses pengambilan keputusan melibatkan 4 tahapan, yaitu:

(25)

a. Tahap Intelligence

Dalam tahap ini pengambilan keputusan mempelajari kenyataan yang terjadi sehingga kita dapat mengidentifikasi dan mendefinisikan masalah yang sedang terjadi, biasanya dilakukan analisis berurutan dari sistem ke subsistem pembentuknya. Dari tahap ini didapatkan keluaran berupa dokumen pernyataan masalah.

b. Tahap Design

Dalam tahap ini pengambil keputusan menemukan, mengembangkan, dan menganalisis semua pemecahan yang mungkin, yaitu melalui pembuatan model yang bisa mewakili kondisi nyata masalah. Dari tahap ini didapatkan keluaran berupa dokumen alternatif solusi.

c. Tahap Choice

Dalam tahap ini pengambil keputusan memilih salah satu alternatif pemecahan yang dibuat pada tahap design yang dipandang sebagai aksi yang paling tepat untuk mengatasi masalah yang sedang dihadapi. Dari tahap ini didapatkan keluaran berupa dokumen solusi dan rencana implementasinya.

d. Tahap Implementation

Dalam tahap ini pengambilan keputusan menjalankan rangkaian aksi pemecahan yang dipilih di tahap choice. Implementasi yang sukses ditandai dengan terjawabnya masalah yang dihadapi, sementara kegagalan ditandai dengan tetap adanya masalah yang sedang dicoba untuk diatasi. Dari tahap ini didapatkan keluaran berupa laporan pelaksanaan solusi dan hasilnya.

2.1.3.2. Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan

Pada awalnya Turban & Aroson (1998), mendefinisikan sistem penunjang keputusan (Decision Support System – DSS) sebagai sistem yang digunakan untuk mendukung dan membantu pihak manajemen melakukan pengambilan keputusan pada kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur. Pada dasarnya konsep DSS hanyalah sebatas pada kegiatan membantu para manajer melakukan penilaian serta menggantikan posisi dan peran manajer.

(26)

2.1.3.3. Komponen Sistem Pendukung Keputusan

Menurut Hermawan (2005), Sistem Pendukung Keputusan terdiri atas tiga komponen penting, yaitu:

1. Manajemen Data

Manajemen Data melakukan pengambilan data yang diperlukan baik dari database yang berisi data internal maupun database yang berisi data eksternal. Jadi, fungsi komponen data ini sebagai pengatur data-data yang diperlukan oleh Sistem Pendukung Keputusan.

2. Manajemen Model

Manajemen Model melalui Model Base Management melakukan interaksi baik dengan User Interface untuk mendapatkan perintah maupun Data Management untuk mendapatkan data yang akan diolah. Jadi, tujuan dari Manajemen Model adalah untuk mengubah data yang ada pada Database menjadi informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan.

3. Antarmuka Pengguna

User Interface digunakan untuk berinteraksi antar user dengan DSS, baik untuk memasukkan informasi ke sistem maupun menampilkan informasi ke user. Karena begitu pentingnya komponen user interface bagi suatu sistem DSS, maka harus bisa merancang suatu user interface yang bisa mudah dipelajari dan digunakan user dan laporan yang bisa digunakan user serta pelaporan yang bisa secara mudah dimengerti oleh pengguna.

(Suryadi, dkk, 2003).

2.2. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)

Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. ( Kusumadewi, 2006).

Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM. antara lain (Kusumadewi, 2006) :

(27)

a. Simple Additive Weighting Method (SAW) b. Weighted Product (WP)

c. ELECTRE

d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) e. Analytic Hierarchy Process (AHP)

2.2.1. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu model untuk pengambilan keputusan yang dapat membantu kerangka berfikir manusia. Pada dasarnya AHP adalah metode yang memecah suatu masalah yang kompleks dan tidak terstruktur ke dalam kelompok-kelompok, mengatur kelompok-kelompok tersebut ke dalam suatu susunan hirarki, memasukkan nilai numeris sebagai pengganti persepsi manusia dalam melakukan perbandingan relatif, dan akhirnya dengan suatu sintesis ditentukan elemen mana yang mempunyai prioritas tertinggi. (Permadi, 1992).

2.2.1.1. Konsep Dasar Analytical Hierarchy Process (AHP)

AHP merupakan pendekatan dasar untuk pengambilan keputusan. Dalam proses ini pembuat keputusan menggunakan Pairwise Comparison yang digunakan untuk membuat seluruh prioritas untuk mengetahui ranking dari alternatif.

Metode ini dikembangkan oleh Thomas L. Saaty ahli matematika yang dipublikasikan pertama kali dalam bukunya The Analytical Hierarchy Process tahun 1980. AHP merupakan alat pengambilan keputusan yang menguraikan suatu permasalahan kompleks dalam struktur hirarki dengan banyak tingkatan yang terdiri dari tujuan, kriteria, dan alternatif.

Peralatan utama dari model ini adalah sebuah hirarki fungsional dengan persepsi manusia sebagai input utamanya.

2.2.1.2. Prosedur atau langkah-langkah AHP

Pada dasarnya langkah-langkah dalam metode AHP meliputi : 1. Menyusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi. 2. Penilaian dan alternatif & Penetuan Prioritas.

(28)

Kriteria dan alternatif dinilai melalui perbandingan berpasangan. Menurut Saaty (1988), untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty.

Tabel 2.1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Intensitas

Pentingnya Definisi Penjelasan

Kedua elemen sama pentingnya. Dua elemen menyumbangnya

sama besar pada kriteria yang ada.

Elemen yang satu sedikit lebih penting ketimbang yang lainnya.

Pengalaman dan pertimbangan sedikit

mendukung satu elemen atas yang lainnya.

Elemen yang satu esensial atau sangat penting ketimbang elemen yang lainnya.

Pengalaman dan

pertimbangan dengan kuat mendukung satu elemen atas yang lainnya.

Satu elemen jelas lebih penting dari elemen yang lainnya.

Satu elemen dengan kuat didukung dan didominasinya telah terlihat dalam praktek.

Satu elemen mutlak lebih penting ketimbang elemen yang lainnya.

Bukti yang mendukung elemen yang lainnya

memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan.

2, 4, 6, 8

Nilai-nilai antara diantara dua pertimbangan yang berdekatan.

Kompromi diperlukan antara dua pertimbangan.

3. Mengukur konsistensi

Perhitungan konsistensi logis dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah sebagai berikut:

(29)

- Mengalikan matriks dengan prioritas bersesuaian. - Menjumlahkan hasil perkalian per baris.

- Hasil penjumlhan tiap baris dibagi prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan.

- Hasil c dibagi jumlah elemen, akan didapat λ maks. - Consistensi Indeks (CI) = (λmaks-n)/(n-1)

- Consistensi Ratio = CI/RI, dimana RI adalah indeks random consistenci. Jika ratio ≤ 0.1, hasil perhitungan dapat dibenarkan. - Menghitung nilai lambda (λ) dan Consistency Index (CI) dan

Consistency Ratio (CR) dengan rumus:

λ = ……… (1)

CI = λ

………. (2)

CR =

………(3)

Dimana :

λ = Nilai rata-rata vector consistency CV = Consistency Vector

n = Jumlah factor yang sedang dibandingkan

CI = Consistency Index RI = Random Index CR = Consistency Ratio (Sunarto, 2011)

Dalam hal ini RI (Random Index) adalah indeks rerata konsistensi untuk bilangan numerik yang diambil secara acak dari skala 1/9, 1/8, ...,1, 2,...., 9, berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Saaty terhadap 500 sampel. (Saaty, 2004).

(30)

Tabel 2.2. Daftar Indeks Random Konsistensi

Ukuran Matriks (baris X kolom)

Nilai IR

1,2 0,00

3 0,58

4 0,90

5 1,12

6 1,24

7 1,32

8 1,41

9 1,45

10 1,49

11 1,51

12 1,48

13 1,56

14 1,57

15 1,59

Analytical Hierarchy Process (AHP) mempunyai struktur matrik A dengan ukuran m x n. Matrik ini dibangun dengan menggunakan kepentingan relatif dari alternatif dankriteria yang berhubungan. Untuk menghitung preferensi akhir dari tiap alternatif menggunakan rumus sebagai berikut :

∑

Dimana:

Pi = hasil akhir metode Analytical Hierarchy Process (AHP) aij = hasil normalisasi

wj = bobot preferensi untuk setiap kriteria

Untuk masalah memaksimumkan, alternatif yang terbaik adalah alternatif dengan nilai Pi yang terbesar.

(31)

2.2.2. Metode Fuzzy Decision Making (FDM)

Joo (2004) mengembangkan metode Fuzzy Decision Making (FDM), dalam 3 langkah penting penyelesaian, yaitu:

1. Representasi permasalahan

- Identifikasi tujuan dan alternatif keputusannya Tujuan keputusan dari permasalahan ini adalah dipilihnya satu calon kepala daerah yang mempunyai rangking tertinggi. Jika ada n alternatif keputusan, maka alternatif- alternatif tersebut dapat ditulis sebagai A = {Ai| i=1,2,…,n}.

- Identifikasi kumpulan kriteria Jika ada k kriteria untuk menentukan pilihan dari beberapa alternatif keputusan maka dapat dituliskan

C = {Ct| t=1,2,…,k}.

- Membangun struktur hirarki dari masalah tersebut berdasarkan pertimbangan-pertimbangan tertentu.

2. Evaluasi himpunan fuzzy

- Memilih himpunan rating untuk bobot-bobot kriteria, dan derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya. Secara umum, himpunan-himpunan rating terdiri atas 3 elemen, yaitu: variabel linguistik (x) yang merepresentasikan bobot kriteria, dan derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya; T(x) yang merepresentasikan rating dari variabel linguistik; dan fungsi keanggotaan yang berhubungan dengan setiap elemen dari T(x). Sesudah himpunan rating ini ditentukan, selanjutnya harus ditentukan fungsi keanggotaan untuk setiap rating. Apabila dipilih fungsi keanggotaan segitiga, maka dapat digambarkan seperti Gambar 10.3.

µ(x)

0 a b c

(32)

µ(X) =

{

Dimana:

µ(X) = fungsi keanggotaan X X = himpunan fuzzy

(Anshori, 2012)

Misalkan Wt adalah bobot untuk kriteria Ct; dan Sit adalah rating fuzzy untuk

derajat kecocokan alternatif keputusan Ai dengan kriteria Ct; dan Fi adalah

indeks kecocokan fuzzy dari alternatif Ai yang merepresentasikan derajat

kecocokan alternatif keputusan yang diperoleh dari hasil agregasi Sit dan Wt,

dengan i = 1, 2, 3, ...k dan t =1, 2, ... n.

- Mengevaluasi bobot-bobot kriteria, dan derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya.

- Mengagregasikan bobot-bobot kriteria dan derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya. Untuk mengagregasikan bobot-bobot kriteria dan derajat kecocokan setiap alternatif dengan kriterianya, dapat menggunakan beberapa metode agregasi seperti : mean, max, min, median, dan operator campuran. Apabila untuk melakukan agregasi terhadap hasil keputusan menggunakan metode mean, dan operator x dan + adalah operator yang digunakan untuk perkalian dan penjumlahan fuzzy, maka Fi dapat dirumuskan sebagai:

Fi = [(Si1xW1)+(Si2xW2)+…+(SikxWk)]

dengan cara mensubsitusi Sit dan Wt dengan bilangan fuzzy segitiga, yaitu:

Sit = (oit, pit, qit); dan Wt=(at, bt, ct); maka Ft dapat didekati sebagai:

Ft = (Yi, Qi, Zi)

dengan

Yi = ∑

(33)

Zi = ∑

i= 1,2,…,n. Dimana:

Sit = rating fuzzy untuk derajat kecocokan alternatif keputusan Ai

dengan kriteria Ct

oit, pit, qit = triangular fuzzy alternatif keputusan Ai dengan kriteria Ct

Wt = bobot untuk kriteria Ct

Fi = indeks kecocokan fuzzy dari alternatif Ai yang

merepresentasikan derajat kecocokan alternatif keputusan yang diperoleh dari hasil agregasi Sit dan Wt

at, bt, ct = triangular fuzzy untuk kriteria Ct

Ft = indeks kecocokan fuzzy dari kriteria Ct yang

merepresentasikan derajat kecocokan alternatif keputusan yang diperoleh dari hasil agregasi Sit dan Wt

Yi (oitai) = indeks kecocokan fuzzy Yi untuk triangular fuzzy alternatif

keputusan Ai dengan kriteria Ct

Qi (pitbi) = indeks kecocokan fuzzy Qi untuk triangular fuzzy alternatif

keputusan Ai dengan kriteria Ct

Zi (qitci) = indeks kecocokan fuzzy Zi untuk triangular fuzzy alternatif

keputusan Ai dengan kriteria Ct

(Samantra, 2010)

3. Menyeleksi alternatif yang optimal.

Pada langkah ini ada 2 aktifitas yang harus dilakukan, yaitu:

- Memprioritaskan alternatif keputusan berdasarkan hasil agregasi. Prioritas dari hasil agregasi dibutuhkan dalam rangka proses

perangkingan alternatif keputusan. Karena hasil agregasi

direpresentasikan dengan menggunakan bilangan fuzzy segitiga, maka dibutuhkan metode perangkingan untuk bilangan fuzzy tersebut. Salah satu metode perangkingan yang dapat digunakan adalah metode nilai total integral. Misalkan G adalah bilangan fuzzy segitiga, G = (a, b, c), maka nilai total integral dapat dirumuskan sebagai berikut:

(34)

I (F) = (αc + b + (1-α) a) Dimana:

I = integral kecocokan

α = drajat keoptimisan

a,b,c = indeks keoptimisan T = alternatif Kepentingan

F = fuzzy

- Nilai a adalah indeks keoptimisan yang merepresentasikan derajat keoptimisan bagi pengambil keputusan (0 ≤ α ≤ 1). Apabila α semakin besar mengindikasikan bahwa derajat keoptimisannya semakin besar. - Memilih alternatif keputusan dengan prioritas tertinggi sebagai alternatif

yang optimal. Apabila t = 1 ... n, dan ada beberapa bilangan fuzzy Gt maka semakin besar nilai I (Gt) berarti menunjukkan kecocokan terbesar dari alternatif keputusan untuk kriteria keputusan, dan nilai I (Gt) terbesar inilah yang menjadi tujuannya. Sehingga bisa ditentukan alternatif terbaik yang dipilih adalah yang memiliki nilai I (Gt) terbesar.

(Kusumadewi, dkk, 2006).

2.3. Prinsip Dasar Merancang Rumah

Dalam merencanakan sebuah bangunan rumah tinggal, perancangan denah sangatlah penting. Dari gambar denah inilah penghuni rumah dapat membaca model, bentuk atau wujud rumah yang dibangun.

Pada hakikatnya, merancang denah sebuah rumah harus sesuai keinginan penghuni atau pemilik bangunan rumah tinggal tersebut. Untuk itu, beberapa langkah berikut ini sebaiknya diikuti agar dalam perencanaannya tidak terlalu melenceng jauh dari apa yang dibayangkan nantinya.

- Pertimbangkan jumlah penghuni rumah

- Kebutuhan ruang penghuni rumah

- Fungsi ruang

(35)

- Keamanan - Nilai estetika (Amin, dkk, 2012).

Desain minimalis adalah sebuah gaya arsitektur yang tengah menjadi trend saat ini. Rumah bergaya minimalis banyak menjadi pilihan bagi kaum urban karena bentuknya yang simple, dinamis, dan praktis. Desain bangunan dengan gaya minimalis pada dasarnya berasal dari Eropa dan Amerika yang diadopsi masuk ke Indonesia. Tren minimalis yang sekarang hadir di Indonesia sebenarnya bukan minimalis murni. Namun sudah digabungkan dengan berbagai gaya lainnya, seperti modern, mediterania atau klasik. Secara umum, gaya minimalis di Indonesia adalah minimalis tropis yang dicirikan dengan adanya teras. Minimalis yang murni tidak mengenal adanya teras.

(Kriyoadi, dkk. 2012)

2.4. Entity Relationship Diagram (ERD)

Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan suatu model untuk menjelaskan hubungan antar data dalam basis data berdasarkan objek-objek dasar data yang mempunyai hubungan antar relasi.

Tabel 2.3 Komponen Penyusun ERD

Komponen Keterangan

Persegi panjang mewakili entitas

Elips mewakili atribut

Belah ketupat mewakili relasi

Garis menghubungkan atribut dengan kumpulan entitas dan kumpulan entitas

(36)

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1. Analisis Masalah

Adapun masalah yang dibahas di dalam penelitian ini adalah bagaimana mengimplementasikan Algoritma Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Fuzzy Decision Making (FDM) untuk memecahkan suatu permasalahan Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Rancangan Rumah Tekstur Minimalis yang sesuai dengan kebutuhan User.

Berikut ini, akan digunakan diagram Ishikawa sebagai gambaran dalam menganalisis masalah. Pada Gambar 3.1. Bagian kepala atau segiempat yang berada di bagian kanan merupakan masalah, sedangkan di bagian tulang merupakan penyebab.

Terlalu Pengolahan

banyak data

pilihan kebutuhan User

rancangan User kesulitan (kriteria) rumah tekstur menentukan

minimalis SPK yang Pengolahan data sesuai Alternatif

Belum ada metode SPK

untuk memilih Belum ada

rancangan rumah sistem yang

memberikan solusi

Gambar 3.1. Diagram Ishikawa Untuk Analisis Masalah

MAN MATERIAL

METHOD MACHINE

Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan

AHP dan FDM

(37)

3.2. Analisis Kebutuhan Sistem

Untuk membangun sebuah sistem, perlu dilakukan sebuah tahapan analisis kebutuhan sistem. Analisis kebutuhan sistem dapat dikelompokkan menjadi 2 bagian, yaitu: kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional.

3.2.1. Kebutuhan Fungsional

Kebutuhan fungsional merupakan deskripsi dari aktivitas dan layanan yang harus diberikan oleh sistem. Hal yang menjadi kebutuhan fungsional adalah inputs, outputs, dan processes, yaitu antara lain adalah :

1. Sistem harus mampu memberi solusi terhadap sistem pendukung keputusan pemilihan rancangan rumah tekstur minimalis yang paling sesuai dengan kebutuhan user dengan menerapkan Algoritma AHP.

2. Sistem harus mampu memberi solusi terhadap sistem pendukung keputusan pemilihan rancangan rumah tekstur minimalis yang paling sesuai dengan kebutuhan user dengan menerapkan Algoritma FDM.

3.2.2. Kebutuhan Non-Fungsional

Kebutuhan Non-Fungsional merupakan deskripsi dari beberapa fitur, karakteristik, dan batasan suatu sistem. Kebutuhan Non-Fungsional dari sistem adalah:

1. Hasil Kuisioner

Dalam menentukan nilai perbandingan Alternatif digunakan hasil kuisioner. 2. Mudah digunakan (User Friendly)

Sistem yang dibangun harus user friendly, artinya bahwa sistem mudah digunakan oleh user dengan tampilan (interface) yang sederhana dan mudah dimengerti.

3. Menjadi Referensi

Sistem yang akan dibangun diharapkan mampu menjadi referensi bagi user untuk menentukan rancangan rumah tekstur minimalis sesuai dengan kebutuhan user.

(38)

4. Pelayanan

Sistem yang telah dirancang bisa dikembangkan ke tingkat yang lebih kompleks lagi bagi pihak-pihak terkait yang ingin mengembangkan sistem tersebut sehingga akan memperoleh solusi yang lebih efektif.

3.3. Pemodelan Sistem

Pemodelan sistem yang dirancang penulis bertujuan menggambarkan kondisi dan bagian-bagian yang berperan dalam sistem yang telah dirancang. Pemodelan sistem dilakukan dengan membuat use case diagram, activity diagram, sequence diagram, diagram konteks dan Data Flow Diagram (DFD).

3.3.1. Use Case Diagram dan Activity Diagram

Untuk menganalisis interaksi yang terjadi antara user dan sistem penulisan menggunakan use case diagram. Use case berperan untuk menggambarkan interaksi antar komponen-komponen yang berperan dalam sistem yang akan dirancang.

(39)

Gambar 3.2. Use Case Diagram

3.3.2. Spesifikasi Use Case & Activity Diagram AHP

Spesifikasi Use Case dari algoritma AHP dapat dilihat seperti pada Tabel 3.1. Activity diagram dari Algoritma AHP dapat dilihat seperti pada Gambar 3.3.

include

user include

Proses AHP

(40)

Tabel 3.1. Spesifikasi Use Case Algoritma AHP

Name Algoritma AHP.

Actors User.

Trigger User meng-klik tombol Algoritma AHP, lalu memasukkan nilai pada tiap kolom, lalu mendapatkan hasil perankingan AHP berupa urutan design rumah minimalis sesuai dengan kebutuhan user.

Preconditions Menghitung nilai matriks pada kriteria dan alternatif. Post Conditions Hasil perhitungan Matriks Global.

Success Scenario 1. User memasukkan nilai kriteria dan alternatif tiap kriteria.

2. Sistem melakukan perankingan dengan algoritma AHP.

3. Sistem menampilkan hasil perankingan akhir.

Tabel 3.2. Spesifikasi Use Case Algoritma FDM

Name Algoritma FDM. Actors User.

Trigger User meng-klik tombol Algoritma FDM, lalu memasukkan nilai pada tiap kolom, lalu mendapatkan hasil berupa nilai Total Integral tiap alternatif.

Preconditions Memasukkan nilai rating kepentingan kriteria dan nilai rating kecocokan alternatif.

Post Conditions

Hasil Indeks Kecocokan Fuzzy.

Success Scenario

1. User memasukkan nilai kriteria dan alternatif tiap kriteria. 2. Sistem melakukan perhitungan nilai Total Integral.

3. Sistem menampilkan hasil akhir perhitungan nilai Total Integral.

(41)

Algoritma AHP

User System

Tidak Ya

Tidak

Tidak Ya

Tidak

Gambar 3.3. Activity Diagram Algoritma AHP Akses tombol Algoritma AHP

Hitung Matriks Kriteria Hitung Matriks Luas Lahan

Hitung Matriks Estetika

Hitung Matriks Kenyamanan

Hitung Matriks Tafsiran Biaya

Hitung Matriks Global

Ranking Rancangan Rumah Minimalis

Proses Matriks Kriteria

Proses Matriks Luas Lahan

Proses Matriks Estetika

Proses Matriks Kenyamanan

Proses Matriks Tafsiran Biaya

(42)

Algoritma FDM

User System

Gambar 3.4. Activity Diagram Algoritma FDM

3.3.3. Sequence Diagram

Sequence diagram adalah sebuah gambar yang menerangkan interaksi antara actor dengan sistem, yang terjadi di dalam sekenario use case. Pada penelitian ini penulis membagi sequence diagram menjadi 2 bagian, yaitu sequence diagram AHP dan sequence diagram FDM. Sequence diagram AHP dapat dilihat pada Gambar 3.5, dan Sequence diagram FDM dapat dilihat pada Gambar 3.6.

Akses tombol Algoritma FDM

Hitung Matriks Rating Kepentingan kriteria dan kecocokan alternatif semua kriteria

Indeks Kecocokan Fuzzy

Hitung Total Integral

Nilai Total Integral

Proses Rating Kepentingan Kriteria dan Kecocokan Alternatif semua kriteria

(43)

Input Nilai Matriks

Kriteria Input Nilai Matriks

Normalisasi Matriks Luas Lahan Kriteria Normalisasi Matriks Hitung Matriks Luas Lahan

Kriteria Hitung Matriks

Nilai CR tidak Luas Lahan

Konsisten CR Konsisten

Input Nilai Matriks Estetika

Normalisasi Matriks Estetika

Hitung Matriks Estetika CR Konsisten Input Nilai Matriks Kenyamanan Normalisasi Matriks

Kenyamanan Hitung Matriks

Kenyamanan CR Konsisten Input Nilai Matriks Tafsiran Biaya Nomalisasi Matriks

Tafsiran Biaya Hitung Matriks Hitung Matriks T.Biaya Global

CR Konsisten Ranking Rancangan

Rumah Minimalis Gambar 3.5. Sequence Diagram AHP

(44)

Input nilai matriks kriteria dan Alternatif

Nilai Indeks Kecocokan Fuzzy

Hitung Indeks Kecocokan Fuzzy

Nilai Total Integral

Gambar 3.6. Sequence Diagram FDM

3.3.4. Diagram Konteks

Diagram Konteks adalah diagram yang terdiri dari suatu proses dan menggambarkan ruang lingkup suatu sistem. Diagram konteks merupakan level tertinggi dari DFD (Data Flow Diagram) yang menggambarkan seluruh input ke sistem atau output dari sistem.

User Matriks Rating Kepentingan Kriteria dan

Kecocokan Alternatif Kriteria

Indeks Kecocokan Fuzzy

(45)

Kriteria, Nilai Kriteria,

Alternatif, Nilai Alternatif, Nilai IRK

Ranking AHP

Total Integral FDM

Gambar 3.7. Diagram Konteks SPK Pemilihan Rancangan Rumah Minimalis

Keterangan :

Ada terdapat satu entitas yaitu user dalam satu proses. Dimana user sebelumnya melakukan Login lalu Input data yang berisi input data kriteria, input data nilai

kriteria, input data alternatif, input data nilai alternatif, input nilai IRK. Kemudian user masuk ke proses AHP dan user masuk ke proses FDM dan kemudian akan

mendapatkan ranking AHP dan Total Integral FDM.

3.3.5. Data Flow Diagram (DFD)

Data Flow Diagram (DFD) adalah suatu diagram yang menggunakan notasi-notasi untuk menggambarkan arus dari data sistem, yang penggunaannya sangat membantu untuk memahami sistem secara logika, terstruktur dan jelas.

1. DFD Level 1 Metode AHP

DFD Level 1 Metode AHP dapat dilihat seperti Gambar 3.8. User

SPK Pemilihan Rancangan Rumah Tekstur

(46)

Data Admin Data Admin

Admin

Data Kriteria Data Kriteria

Kriteria

Data Alternatif Data Alternatif

Alternatif

Data Rancangan Data Rancangan

Rumah Rumah

Kandidat

Alternatif

Ranking AHP Kriteria

Admin

Gambar 3.8. DFD Level 1 AHP

2. DFD Level 1 Metode FDM

DFD Level 1 Metode FDM dapat dilihat seperti Gambar 3.9. 1.0 Mengolah Data Admin 2.0 Mengolah Data Kriteria 3.0 Mengolah Data Alternatif 4.0 Mengolah Data Rancangan Rumah 5.0 Perhitungan Metode AHP USER

(47)

Data Admin Data Admin

Admin

Data Kriteria Data Kriteria

Kriteria

Data Alternatif Data Alternatif

Alternatif

Data Indeks Data Indeks Kecocokan Kecocokan

Fuzzy Fuzzy

Indeks Fuzzy

Indeks Fuzzy Total Integral VZ Alternatif

Kriteria

Admin

Gambar 3.9. DFD Level 1 FDM USER 5.0 SPK Metode FDM 1.0 Mengolah Data Admin 2.0 Mengolah Data Kriteria 3.0 Mengolah Data Alternatif 4.0 Mengolah Data Indeks Kecocokan Fuzzy

(48)

3.4. Perancangan Sistem

3.4.1. Pembuatan Algoritma Program

Pembuatan algoritma program adalah penjelasan langkah-langkah yang dilakukan algoritma AHP dan algoritma FDM yang diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman. Adapun langkah-langkah yang harus dilalui dalam pembuatan algoritma program adalah:

1. Pembuatan algoritma program berupa alur proses sebuah sistem secara umum. 2. Pembuatan alur proses sebuah sistem pendukung keputusan dengan

menggunakan algoritma AHP ke dalam bahasa pemrograman PHP.

3. Pembuatan alur proses sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggnakan algoritma FDM ke dalam bahasa pemrograman PHP.

3.4.2. Alur Proses Sistem Secara Umum

Terdapat dua alur proses sistem secara umum, yaitu alur proses sistem pemilihan rancangan rumah tekstur minimalis yang paling sesuai dengan kebutuhan user dengan menggunakan algoritma AHP yang dapat dilihat pada Gambar 3.10. dan menggunakan algoritma FDM ynag dapat dilihat pada Gambar 3.11.

(49)

Tidak Tidak

Ya Ya

Tidak

Gambar 3.10. Flowchart Sistem AHP

Mulai

Input Nilai Matriks Kriteria

Normalisasi Matriks Kriteria

Hitung Matriks Prioritas Kriteria

Konsisten?

Input Nilai Matriks Luas Lahan

Normalisasi Matriks Luas Lahan

Hitung Matriks Luas Lahan

Konsisten?

Input Nilai Matriks Estetika

Normalisasi Matriks Estetika

Hitung Matriks Estetika

Konsisten?

Input Nilai Matriks Kenyamanan

Normalisasi Matriks Kenyamanan

Hitung Matriks Kenyamanan

Konsisten?

Input Nilai Matriks Tafsiran Biaya

Normalisasi Matriks Tafsiran Biaya

Hitung Matriks Tafsiran Biaya

Konsisten?

Hitung Matriks Global

Ranking Rancangan Rumah Tekstur Minimalis

(50)

Gambar 3.11. Flowchart Sistem FDM

3.5. Entity Relationship Diagram (ERD)

Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan suatu model untuk menjelaskan hubungan antar data dalam basis data berdasarkan objek-objek dasar data yang mempunyai hubungan antar relasi. Berikut adalah gambar 3.12. ERD AHP dan gambar 3.13. ERD FDM.

N N

Mulai

Input Bobot Rating Kecocokan Kriteria

Input Bobot Rating Kepentingan Alternatif

Hitung Indeks Kecocokan Fuzzy

Hitung Nilai Total Integral

Output Hasil Nilai Total Integral

Selesai

Kriteria Bobot ahp

memiliki

id_kriteria nama_kriteria

id_bobotah p

namakriteria

(51)

N N

Gambar 3.12. ERD AHP Pemilihan Rancangan Rumah Tekstur Minimalis

N N

Gambar 3.13. ERD FDM Pemilihan Rancangan Rumah Tekstur Minimalis memiliki

Alternatif Nilai Alternatif

nama_alternatif id_alternatif

nilai_awal id_nilaialternatif tipe

Kriteria memiliki Nilai Kriteria

id_kriteria nama_kriteria

id_nilaikriteria

tipe

nilai_awal

Alternatif

memiliki

Prioritas

memperoleh

Hasil ahp id_alternatif

nama_alternatif

id_prioritas nama_alternatif

bagian

nilai_prioritas

id_hslahp id_alternatif

(52)

3.6. Perancangan Struktur Tabel dan Tabel Relasi 3.6.1. Perancangan Struktur Tabel

Perancangan struktur table berguna bagi pengembangan sistem dalam merancang basis data yang akan digunakan pada sistem nantinya. Sistem ini menggunakan beberapa tabel, diantaranya adalah

Tabel 3.3 Struktur Tabel Admin