Windows XP, Vista dan 7, Linux dan Mac OS X merupakan sistem operasi yang dapat digunakan untuk pengembangan pembuatan aplikasi berbasis Android
dengan memanfaatkan Android SDK Elian et al, 2012. Ada beberapa kelebihan Android menurut Gargenta di antaranya adalah
sebagai berikut Gargenta, 2011: Android adalah comprehensive platform, softwarenya lengkap.
Open source platform, bebas pengembangan tanpa dikenakan biaya terhadap
sistem karena berbasiskan linux. Android adalah purpose-built untuk mobile device. Desain dari Android berasal
dari waktu mendatang yang dapat diduga. Android juga tidak memakan memori yang terlalu banyak sehingga user tidak
terlalu khawatir terhadap software yang memorinya terbatas. Pada penelitian ini, dilakukan rekomendasi tiket pesawat dengan
menggunakan perangkat android khususnya pada bagian perhitungan rumus dari metode Simple Additive Weighting SAW dan normalisasi. Android pada penelitian ini
berfungsi sebagai sistem operasi yang akan menampilkan data dari mysql dengan php dengan format JSON JavaScript Object Notation.
2.3 JSON JavaScript Object Notation
JSON JavaScript Object Notation adalah sebuah standar yang berbasis teks yang didesain untuk pertukaran data yang mudah dibaca manusia Sriparasa, 2013.
Kegunaan dari JSON: Digunakan saat menulis aplikasi berbasis JavaScript yang memerlukan ekstensi
browser dan website. Format JSON digunakan untuk mentrasmisikan data yang berstruktur melalui
jaringan. Biasanya digunakan untuk mentransimisikan data antara server dan aplikasi web.
Web Service dan API menggunakan format JSON untuk menyediakan data public. Dapat digunakan pada bahasa pemrograman modern.
2.3.1 JSON dengan PHP Contoh bahwa PHP dapat dikonversikan ke JSON dapat dilihat pada gambar 2.1:
Gambar 2.1 Contoh PHP yang akan Dikonversikan ke JSON
Setelah dieksekusi, maka hasil JSON dapat diihat pada gambar 2.2 sebagai berikut:
Gambar 2.2 Hasil JSON pada PHP
Peneliti menggunakan PHP dengan format JSON untuk mengkonversikan data pemberian atribut dari database mysql menjadi data yang dapat dibaca pada
perhitungan rumus SAW di dalam android.
2.4 Simple Additive Weighting SAW
Salah satu metode untuk menyelesaikan multi-attribute decision making adalah metode Simple Additive Weighting SAW Kusumadewi, 2006. Metode SAW juga
sering dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dengan rating kinerja pada setiap
alternatif untuk semua atribut Wibowo, 2008. Asumsi yang mendasari metode SAW adalah setiap atribut bersifat independen, jadi tidak akan dipengaruhi oleh atribut lain.
Scoring dengan metode ini diperoleh dengan menambahkan kontribusi dari setiap atribut Kahraman, 2008. Langkah-langkah dalam metode SAW adalah Wibowo,
2008: 1. Membuat matriks keputusan Z berukuran m x n, dimana m = alternatif yang akan
dipilih dan n = kriteria. 2. Membarikan nilai x setiap alternatif i pada setiap kriteria j yang sudah
ditentukan, dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n pada matriks keputusan Z, [
]
3. Memberikan nilai bobot preferensi W oleh pengambil keputusan untuk masing- masing kriteria yang sudah ditentukan.
4. Melakukan normalisasi matriks keputusan Z dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi r
ij
dari alternatif A
i
pada atribut C
j
.
{ Dengan ketentuan :
a. Dikatakan atribut keuntungan apabila atribut bnyak memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan, sedangkan atribut biaya merupakan atribut yang
banyak memberikan pengeluaran jika nilainya semakin besar bagi pengambil keputusan.
b. Apabila berupa atribut keuntungan maka nilai x
ij
dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai MAX x
ij
dari tiap kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai MIN x
ij
dari tiap kolom atribut dibagi dengan nilai x
ij
setiap kolom. 5. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi r
ij
membentuk matriks ternormalisasi N
[ ]
6. Melakukan proses perankingan dengan cara mengalikan matriks ternormalisasi N dengan nilai bobot preferensi W.
7. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif V
i
dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi N dengan nilai bobot
preferensi W. ∑
Nilai V
i
yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A
i
merupakan alternatif terbaik.
Kelebihan dari Metode Simple Additive Weighting SAW dibandingkan dengan model pengambilan keputusan yang lain terletak pada kemampuannya untuk
melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan, selain itu SAW juga dapat menyeleksi alternatif
terbaik dari sejumlah alternatif yang ada karena adanya proses perangkingan setelah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut.
2.5 Penelitian Terdahulu
