Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggabungkan Metode Saw Dan Ahp Untuk Pemilihan Bedah Rumah (Studi Kasus: Dinas Pekerjaan Umum Cipta Karya dan Tata Ruang Kabupaten Dairi)

LISTING PROGRAM

Kode Program Metode AHP

Public Class Ahp

Private Sub SawAhp_Load(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles MyBase.Load

Call list()

Call tampilTabel() End Sub

Sub list()

tx11.Text = 1 tx22.Text = 1 tx12.Text = 3 tx13.Text = 5 tx14.Text = 7 tx23.Text = 3 tx24.Text = 5 tx33.Text = 1 tx34.Text = 3 tx44.Text = 1 End Sub

Dim teks21 As Double Dim teks31 As Double Dim teks32 As Double Dim teks41 As Double Dim teks42 As Double Dim teks43 As Double 'Dim jlh1 As Double 'Dim jlh2 As Double 'Dim jlh3 As Double 'Dim Jlh4 As Double

Private Sub btHitung_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles btHitung.Click

If tx12.Text = "0" Or tx12.Text = "" Or tx13.Text = "0" Or tx13.Text = "" _

Or tx14.Text = "0" Or tx14.Text = "" Or tx23.Text = "0" Or tx23.Text = "" _

Or tx34.Text = "0" Or tx34.Text = "" Or tx24.Text = "0" Or tx24.Text = "" Then

MsgBox("Harap Mengisi nilai pada kolom yang kosong !!!", vbCritical, "")

Else

btHitung.Enabled = False End If

teks21 = FormatNumber((tx11.Text / tx12.Text), 3) teks31 = FormatNumber((tx11.Text / tx13.Text), 3) teks32 = FormatNumber((tx22.Text / tx23.Text), 3) teks41 = FormatNumber((tx11.Text / tx14.Text), 3) teks42 = FormatNumber((tx22.Text / tx24.Text), 3) teks43 = FormatNumber((tx33.Text / tx34.Text), 3) tx21.Text = teks21

tx31.Text = teks31 tx41.Text = teks41

tx32.Text = teks32 tx42.Text = teks42 tx43.Text = teks43

txJlh1.Text = FormatNumber((Val(tx11.Text) + Val(tx12.Text) + Val(tx13.Text) + Val(tx14.Text)), 3)

txJlh2.Text = FormatNumber((Val(tx21.Text) + Val(tx22.Text) + Val(tx23.Text) + Val(tx24.Text)), 3)

txJlh3.Text = FormatNumber((Val(tx31.Text) + Val(tx32.Text) + Val(tx33.Text) + Val(tx34.Text)), 3)

txJlh4.Text = FormatNumber((Val(tx41.Text) + Val(tx42.Text) + Val(tx43.Text) + Val(tx44.Text)), 3)

Dim jlhKolom As Integer Dim angka As Integer Dim col1 As Double Dim col2 As Double Dim col3 As Double Dim col4 As Double Dim coljlh1 As Double Dim coljlh2 As Double Dim coljlh3 As Double Dim coljlh4 As Double With dgvPrioritas

dgvPrioritas.Item(1, 0).Value =

FormatNumber((Val(tx11.Text) / Val(txJlh1.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(2, 0).Value =

FormatNumber((Val(tx21.Text) / Val(txJlh2.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(3, 0).Value =

FormatNumber((Val(tx31.Text) / Val(txJlh3.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(4, 0).Value =

FormatNumber((Val(tx41.Text) / Val(txJlh4.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(1, 1).Value =

FormatNumber((Val(tx12.Text) / Val(txJlh1.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(2, 1).Value =

FormatNumber((Val(tx22.Text) / Val(txJlh2.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(3, 1).Value =

FormatNumber((Val(tx32.Text) / Val(txJlh3.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(4, 1).Value =

FormatNumber((Val(tx42.Text) / Val(txJlh4.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(1, 2).Value =

FormatNumber((Val(tx13.Text) / Val(txJlh1.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(2, 2).Value =

FormatNumber((Val(tx23.Text) / Val(txJlh2.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(3, 2).Value =

FormatNumber((Val(tx33.Text) / Val(txJlh3.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(4, 2).Value =

FormatNumber((Val(tx43.Text) / Val(txJlh4.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(1, 3).Value =

FormatNumber((Val(tx14.Text) / Val(txJlh1.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(2, 3).Value =

FormatNumber((Val(tx24.Text) / Val(txJlh2.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(3, 3).Value =

FormatNumber((Val(tx34.Text) / Val(txJlh3.Text)), 3) dgvPrioritas.Item(4, 3).Value =

FormatNumber((Val(tx44.Text) / Val(txJlh4.Text)), 3) jlhKolom = dgvPrioritas.Columns.Count

For angka = 1 To jlhKolom - 1

col1 += dgvPrioritas.Item(angka, 0).Value col2 += dgvPrioritas.Item(angka, 1).Value col3 += dgvPrioritas.Item(angka, 2).Value col4 += dgvPrioritas.Item(angka, 3).Value Next

dgvPrioritas.Item(5, 0).Value = FormatNumber((col1 / 4), 3)

dgvPrioritas.Item(5, 1).Value = FormatNumber((col2 / 4), 3)

dgvPrioritas.Item(5, 2).Value = FormatNumber((col3 / 4), 3)

dgvPrioritas.Item(5, 3).Value = FormatNumber((col4 / 4), 3)

End With

With dgvjumlah

dgvjumlah.Item(1, 0).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 0).Value) * Val(tx11.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(1, 1).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 0).Value) * Val(tx12.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(1, 2).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 0).Value) * Val(tx13.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(1, 3).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 0).Value) * Val(tx14.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(2, 0).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 1).Value) * Val(tx21.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(2, 1).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 1).Value) * Val(tx22.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(2, 2).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 1).Value) * Val(tx23.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(2, 3).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 1).Value) * Val(tx24.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(3, 0).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 2).Value) * Val(tx31.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(3, 1).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 2).Value) * Val(tx32.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(3, 2).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 2).Value) * Val(tx33.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(3, 3).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 2).Value) * Val(tx34.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(4, 0).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 3).Value) * Val(tx41.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(4, 1).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 3).Value) * Val(tx42.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(4, 2).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 3).Value) * Val(tx43.Text)), 3)

dgvjumlah.Item(4, 3).Value =

FormatNumber((Val(dgvPrioritas.Item(5, 3).Value) * Val(tx44.Text)), 3)

jlhKolom = dgvjumlah.Columns.Count

For angka = 1 To jlhKolom - 1

coljlh1 += dgvjumlah.Item(angka, 0).Value coljlh2 += dgvjumlah.Item(angka, 1).Value coljlh3 += dgvjumlah.Item(angka, 2).Value coljlh4 += dgvjumlah.Item(angka, 3).Value Next

dgvjumlah.Item(5, 0).Value = FormatNumber((coljlh1), 3) dgvjumlah.Item(5, 1).Value = FormatNumber((coljlh2), 3) dgvjumlah.Item(5, 2).Value = FormatNumber((coljlh3), 3) dgvjumlah.Item(5, 3).Value = FormatNumber((coljlh4), 3) End With

With dgvlamda

dgvlamda.Item(1, 0).Value = FormatNumber((coljlh1 / (col1 / 4)), 3)

dgvlamda.Item(1, 1).Value = FormatNumber((coljlh2 / (col2 / 4)), 3)

dgvlamda.Item(1, 2).Value = FormatNumber((coljlh3 / (col3 / 4)), 3)

dgvlamda.Item(1, 3).Value = FormatNumber((coljlh4 / (col4 / 4)), 3)

dgvlamda.Item(1, 4).Value =

FormatNumber((Val(dgvlamda.Item(1, 0).Value) + Val(dgvlamda.Item(1, 1).Value) + Val(dgvlamda.Item(1, 2).Value) + Val(dgvlamda.Item(1, 3).Value)), 3)

End With

txeigen.Text = FormatNumber((dgvlamda.Item(1, 4).Value / 4), 3)

txci.Text = FormatNumber(((Val(txeigen.Text) - 4) / (4 - 1)), 3)

txcr.Text = FormatNumber((Val(txci.Text) / 0.9), 3) If txcr.Text < 0.1 Then

lblkosisten.Text = "KONSISTEN" Else

lblkosisten.Text = "TIDAK KONSISTEN" End If

End Sub

Sub tampilTabel() With dgvPrioritas

.ColumnCount = 6

.Columns(0).Name = "#" .Columns(1).Name = "PW" .Columns(2).Name = "PB" .Columns(3).Name = "KD" .Columns(4).Name = "KR"

.Columns(5).Name = "Prioritas" End With

With dgvPrioritas

Dim row1 As String() = New String() {"PW"} Dim row2 As String() = New String() {"PB"} Dim row3 As String() = New String() {"KD"} Dim row4 As String() = New String() {"KR"} .Rows.Add(row1) .Rows.Add(row2) .Rows.Add(row3) .Rows.Add(row4) End With With dgvjumlah

.ColumnCount = 6

.Columns(0).Name = "#" .Columns(1).Name = "PW" .Columns(2).Name = "PB" .Columns(3).Name = "KD" .Columns(4).Name = "KR" .Columns(5).Name = "Jumlah" End With

With dgvjumlah

Dim row1 As String() = New String() {"PW"} Dim row2 As String() = New String() {"PB"} Dim row3 As String() = New String() {"KD"} Dim row4 As String() = New String() {"KR"} .Rows.Add(row1) .Rows.Add(row2) .Rows.Add(row3) .Rows.Add(row4) End With With dgvlamda

.ColumnCount = 2 .Columns(0).Name = ""

.Columns(1).Name = "Nilai Eigen" End With

With dgvlamda

Dim row1 As String() = New String() {"PW"} Dim row2 As String() = New String() {"PB"} Dim row3 As String() = New String() {"KD"} Dim row4 As String() = New String() {"KR"} Dim row5 As String() = New String() {"Jumlah"} .Rows.Add(row1) .Rows.Add(row2) .Rows.Add(row3) .Rows.Add(row4) .Rows.Add(row5) End With

End Sub

Private Sub btnSaw_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles btnSaw.Click

If lblkosisten.Text = "" Then

MessageBox.Show("Untuk masuk ke form perhitungan SAW lakukan perhitungan AHP terlebih dahulu", "Peringatan",

MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Warning) Return End If SAW.Show() End Sub End Class

Kode Program Metode SAW

Imports System.Data

Imports System.Data.OleDb Public Class SAW

Dim tblPemohon As DataTable Dim Process As New Koneksi Dim data As DataSet

Dim tabel As OleDbDataAdapter Dim record As New BindingSource

Private Sub SAW_Load(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles MyBase.Load

'TODO: This line of code loads data into the

'Data_PemohonDataSet.Data_Pemohon' table. You can move, or remove it, as needed.

Me.Data_PemohonTableAdapter.Fill(Me.Data_PemohonDataSet.Data_Pemohon) dgvPemohon.Columns(1).Width = 200

dgvPemohon.Columns(2).Width = 200 Call tampilBiaya()

Call tampilWaktu()

Call tampilKelengkapanData() Call tampilHitungKondisiRumah() End Sub

Private Sub tampilBiaya() With dgvBiaya

.ColumnCount = 2

.Columns(0).Name = "Perhitungan Biaya" .Columns(1).Name = "Nilai"

End With With dgvBiaya

Dim row1 As String() = New String() {"0-5"} Dim row2 As String() = New String() {"5-10"} Dim row3 As String() = New String() {"10-15"} Dim row4 As String() = New String() {"15-20"} .Rows.Add(row1)

.Rows.Add(row2) .Rows.Add(row3)

.Rows.Add(row4) End With

With dgvBiaya

dgvBiaya.Item(1, 0).Value = 1 dgvBiaya.Item(1, 1).Value = 2 dgvBiaya.Item(1, 2).Value = 3 dgvBiaya.Item(1, 3).Value = 4 End With

End Sub

Private Sub tampilWaktu() With dgvWaktu

.ColumnCount = 2

.Columns(0).Name = "Perhitungan Waktu" .Columns(1).Name = "Nilai"

End With With dgvWaktu

Dim row1 As String() = New String() {"1-2 Minggu"} Dim row2 As String() = New String() {"3-4 Minggu"} Dim row3 As String() = New String() {"5-6 Minggu"} Dim row4 As String() = New String() {"7-8 Minggu"} .Rows.Add(row1) .Rows.Add(row2) .Rows.Add(row3) .Rows.Add(row4) End With With dgvWaktu

dgvWaktu.Item(1, 0).Value = 4 dgvWaktu.Item(1, 1).Value = 3 dgvWaktu.Item(1, 2).Value = 2 dgvWaktu.Item(1, 3).Value = 1 End With

End Sub

Private Sub tampilKelengkapanData() With dgvKelengkapanData

.ColumnCount = 2

.Columns(0).Name = "Kelengkapan Data" .Columns(1).Name = "Nilai"

End With

With dgvKelengkapanData

Dim row1 As String() = New String() {"Lengkap"}

Dim row2 As String() = New String() {"Tidak Lengkap"} .Rows.Add(row1)

.Rows.Add(row2) End With

With dgvKelengkapanData

dgvKelengkapanData.Item(1, 0).Value = 5 dgvKelengkapanData.Item(1, 1).Value = 1 End With

End Sub

Private Sub tampilHitungKondisiRumah() With dgvKondisiRumah

.ColumnCount = 2

.Columns(0).Name = "Kondisi Rumah" .Columns(1).Name = "Nilai"

End With

Dim row1 As String() = New String() {"Rusak Parah (65%-80%)"}

Dim row2 As String() = New String() {"Rusak Sedang (50%-64%)"}

Dim row3 As String() = New String() {"Rusak Ringan (30%-49%)"}

Dim row4 As String() = New String() {"Baik (10%-29%)"} .Rows.Add(row1) .Rows.Add(row2) .Rows.Add(row3) .Rows.Add(row4) End With With dgvKondisiRumah

dgvKondisiRumah.Item(1, 0).Value = 4 dgvKondisiRumah.Item(1, 1).Value = 3 dgvKondisiRumah.Item(1, 2).Value = 2 dgvKondisiRumah.Item(1, 3).Value = 1 End With

End Sub

Public jlhBaris As Integer

Private Sub btProses_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles btProses.Click

btProses.Enabled = False With dgvNormalisasi .ColumnCount = 5

.Columns(0).Name = "KD_Pemohon"

.Columns(1).Name = "Perhitungan Waktu" .Columns(2).Name = "Perhitungan Biaya" .Columns(3).Name = "Kelengkapan Data" .Columns(4).Name = "Kondisi Rumah" End With

jlhBaris = dgvPemohon.Rows.Count With dgvNormalisasi

For i = 0 To jlhBaris - 1

.Rows.Add(dgvPemohon.Item(0, i).Value()) Next

End With

With dgvNormalisasi

For i = 0 To jlhBaris - 1

If dgvPemohon.Item(4, i).Value() > 0 And dgvPemohon.Item(4, i).Value <= 2 Then

dgvNormalisasi.Item(1, i).Value() = 4 End If

If dgvPemohon.Item(4, i).Value() >= 3 And dgvPemohon.Item(4, i).Value <= 4 Then

dgvNormalisasi.Item(1, i).Value() = 3 End If

If dgvPemohon.Item(4, i).Value() > 4 And dgvPemohon.Item(4, i).Value <= 6 Then

dgvNormalisasi.Item(1, i).Value() = 2 End If

If dgvPemohon.Item(4, i).Value() > 6 And dgvPemohon.Item(4, i).Value <= 8 Then

dgvNormalisasi.Item(1, i).Value() = 1 End If

If (dgvPemohon.Item(5, i).Value() > 0) And (dgvPemohon.Item(5, i).Value <= 5) Then

dgvNormalisasi.Item(2, i).Value() = 1 End If

If (dgvPemohon.Item(5, i).Value() > 5) And (dgvPemohon.Item(5, i).Value <= 10) Then

dgvNormalisasi.Item(2, i).Value() = 2 End If

If (dgvPemohon.Item(5, i).Value() > 10) And (dgvPemohon.Item(5, i).Value <= 15) Then

dgvNormalisasi.Item(2, i).Value() = 3 End If

If (dgvPemohon.Item(5, i).Value() > 15) And (dgvPemohon.Item(5, i).Value <= 20) Then

dgvNormalisasi.Item(2, i).Value() = 4 End If

If (dgvPemohon.Item(6, i).Value = "lengkap") Then dgvNormalisasi.Item(3, i).Value() = 5

End If

If (dgvPemohon.Item(6, i).Value = "tidak lengkap") Then

dgvNormalisasi.Item(3, i).Value() = 1 End If

If dgvPemohon.Item(7, i).Value() > 0.64 And (dgvPemohon.Item(7, i).Value <= 80) Then

dgvNormalisasi.Item(4, i).Value() = 4 End If

If dgvPemohon.Item(7, i).Value() > 0.49 And (dgvPemohon.Item(7, i).Value <= 0.64) Then

dgvNormalisasi.Item(4, i).Value() = 3 End If

If dgvPemohon.Item(7, i).Value() > 0.29 And (dgvPemohon.Item(7, i).Value <= 0.49) Then

dgvNormalisasi.Item(4, i).Value() = 2 End If

If dgvPemohon.Item(7, i).Value() > 0.1 And (dgvPemohon.Item(7, i).Value <= 0.29) Then

dgvNormalisasi.Item(4, i).Value() = 1 End If

Next End With

With dgvNormalisasi2 .ColumnCount = 5

.Columns(0).Name = "KD_Pemohon"

.Columns(1).Name = "Perhitungan Waktu" .Columns(2).Name = "Perhitungan Biaya" .Columns(3).Name = "Kelengkapan Data" .Columns(4).Name = "Kondisi Rumah" End With

With dgvNormalisasi2

For i = 0 To jlhBaris - 1

.Rows.Add(dgvNormalisasi.Item(0, i).Value()) Next

End With

With dgvNormalisasi

Dim numBiaya As New ArrayList Dim numKelData As New ArrayList Dim numKonRumah As New ArrayList Dim makWaktu As Double

Dim makKelData As Double Dim makKonRumah As Double Dim minBiaya As Double For i = 0 To jlhBaris - 2

numWaktu.Add(dgvNormalisasi.Item(1, i).Value()) numBiaya.Add(dgvNormalisasi.Item(2, i).Value()) numKelData.Add(dgvNormalisasi.Item(3, i).Value()) numKonRumah.Add(dgvNormalisasi.Item(4, i).Value()) Next

makWaktu = NilaiMax(numWaktu) minBiaya = NilaiMin(numBiaya) makKelData = NilaiMax(numKelData) makKonRumah = NilaiMax(numKonRumah) For i = 0 To jlhBaris - 2

dgvNormalisasi2.Item(1, i).Value() = Val(dgvNormalisasi.Item(1, i).Value()) / makWaktu

dgvNormalisasi2.Item(2, i).Value() = minBiaya / Val(dgvNormalisasi.Item(2, i).Value())

dgvNormalisasi2.Item(3, i).Value() = Val(dgvNormalisasi.Item(3, i).Value()) / makKelData dgvNormalisasi2.Item(4, i).Value() = Val(dgvNormalisasi.Item(4, i).Value()) / makKonRumah Next

End With End Sub

Public Function NilaiMax(ByVal itemList As ArrayList) Dim max As Double = Nothing

For i As Integer = 0 To (itemList.Count - 1) If i = 0 Then

max = itemList(i) Else

If itemList(i) > max Then max = itemList(i) End If

Next

NilaiMax = max End Function

Public Function NilaiMin(ByVal itemList As ArrayList) Dim min As Double = Nothing

For i As Integer = 0 To (itemList.Count - 1) If i = 0 Then

min = itemList(i) Else

If itemList(i) < min Then min = itemList(i) End If

NilaiMin = min End Function

Private Sub btHitHasil_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles btHitHasil.Click

FormKesimpulan.Show() End Sub

CURRICULUM VITAE

DATA PRIBADI

Nama : Jefricius Sianturi

Tempat, Tanggal Lahir : Laeparira, 28 Juni 1989

Alamat : Jl. Notes No.73 Ayahanda, Kelurahan Sei Putih Barat, Kecamatan Medan

Petisah, Kotamadya Medan, Sumatera Utara 20118 Jenis Kelamin : Laki-laki

Agama :K.Protestan

Tinggi/Berat Badan :171 cm/ 88 Kg Status : Belum Menikah

Email : sianturi.jefricius@gmail.com

cius_sianturi@yahoo.com Nomor Telepon : 085373048354

DATA PENDIDIKAN

Formal

Sekolah Dasar : SD Negeri 030407 Laeparira

SMP : SMP Negeri 2 Silima Punggapungga SMA : SMA Negeri 1 Sidikalang

Perguruan Tinggi : Institut Pertanian Bogor Diploma III Jurusan Teknik Komputer

Ekstensi S1 Ilmu Komputer Universitas Sumatera Utara

Non Formal

1. Kursus Bahasa Inggris (2007 – 2008) 2. Kursus Web Design (2008)

3. Training Instalasi Komputer (2007)

PENGALAMAN ORGANISASI

1. Ketua Osis SMP N 2 Silima Pungga pungga 2. Koordinator Osis Seksi Kerohanian

3. Ketua Osis SMA N 1 Sidikalang

4. Ketua Panitia Penyambutan Mahasiswa Baru OMDA Persada 5. Ketua Organisasi Mahasiswa Daerah Persada Bogor

PENGALAMAN PEKERJAAN

1. Staff IT di PT Indra Digital

DATA KEMAMPUAN

Database : MySQL

Desain : Photoshop, Coreldraw, Autocad

DAFTAR PUSTAKA

[1] Daihani, Dadan Umar. 2001. Komputerisasi Pengambilan Keputusan. Jakarta: PT.Elex Media Komputindo.

[2] Wibowo, Henry. 2010. MADM-TOOL: Aplikasi Uji Sensitivitas Untuk Model

MADM Menggunakan Metode SAW dan TOPSIS. Seminar Nasional

Aplikasi Teknologi Informasi 2010, ISSN: 1907-5022 hal E-56-E61. Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia.

[3] Kamaludin, Asep. 2012. Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan

Alternatif Alat Kontrasepsi Menggunakan SAW. Jurnal. Universitas

Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung.

[4] Darmastuti, Destriyana . 2013. Implementasi Metode SAW Dalam Sistem

Informasi Lowongan Kerja Berbasis Web Untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik. Skripsi. Universitas Tanjung Pura.

[5] Sihombing, Enrico. 2011. Studi Dalam Penetapan Prioritas Pembangunan

Jalan di Provinsi Sumatera Utara dengan Menggunakan Fuzzy-Analytical Hierarchy Process (AHP). Skripsi. Universitas Sumatera

Utara.

[6] Amir, Sartana Fitra. 2011. Analisis Dan Perancangan Sistem Pendukung

Keputusan Menggunakan Model SAW Untuk Selesksi Penerimaan Beasiswa Bidik Misi Universitas Sumatera Utara. Skripsi. Universitas

Sumatera Utara.

[7] Nugraha, Fajar. 2011. Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple

Additive Weighting (SAW) Dalam Manajemen Aset. Tesis. Universitas

Diponegoro.

[8] Kusumadewi, Sri., Hartati, Sri., Harjoko, Agus., dan Wardoyo, Retantyo. 2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta : Penerbit Graha Ilmu.

[9] Saragih, Saud.H. 2013. Penentuan Prioritas Pembangunan Irigasi Pertanian

Tingkat Kabupaten di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Analytical Hierarchy Process. Skripsi. Universitas Sumatera Utara.

[10] Hasibuan, Nur K. 2011. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop

dengan Metode AHP dan TOPSIS. Skripsi. Universitas Sumatera Utara.

[11] Manurung, Pangeran. 2010. Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima

Beasiswa Dengan Metode AHP dan Topsis (Studi Kasus: FMIPA USU). Skripsi. Universitas Sumatera Utara

BAB 3

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1. Analisis Sistem

Analisis Sistem terdiri dari tahapan-tahapan yang berbeda untuk mendekripsian pengembangan sistem, dimana sistem pada aplikasi tersebut akan diuraikan dalam beberapa komponen dengan tujuan untuk mengevaluasi permasalahan yang ada sehingga nantinya dapat memudahkan perbaikan terhadap aplikasi. Untuk melakukan sistem pengambilan keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam pemilihan bedah rumah terdapat dua tahapan analisis yaitu analisis masalah, dan analisis kebutuhan.

Terlebih dahulu dilakukan analisis masalah terhadap masing-masing metode yang bertujuan untuk memahami kelayakan masalah. Analisis kebutuhan menjelaskan fungsi-fungsi yang mampu dikerjakan oleh sistem.

3.1.1. Analisis Masalah

Pemilihan calon penerima bedah rumah yang tepat merupakan suatu hal yang tidak boleh dibilang mudah karena harus memperhatikan apakah penerima program bedah rumah ini sudah sesuai atau tidak. Dengan kata lain apakah sudah tepat sasaran atau belum.

Untuk mempermudah Dinas Pekerjaan Umum Cipta Karya dan Tata Ruang Kabupaten Dairi dalam pengambilan keputusan dalam menentukan siapa yang terpilih menerima program bedah rumah, maka perlu diperhatikan kriteria-kriteria sebagai

persyaratan untuk program bedah rumah tersebut. Adapun kriteria dalam pemilihan bedah rumah ini ditentukan oleh Pemerintah Daerah Kabupaten Dairi, antara lain: 1. Kriteria Kondisi Rumah

Menjelaskan tentang kondisi calon rumah yang akan dibedah. 2. Kriteria Kelengkapan Data

Melengkapi data dibawah sebagai salah satu syarat pengajuan Diantaranya :

a. Kartu Tanda Penduduk b. Kartu Keluarga

c. Sertifikat Tanah/ Surat Camat d. Surat Hak Milik

e. Surat Keterangan dari Kepala Desa f. Surat Keteranga Tidak Mampu g. Surat Permohonan (materai 6000) 3. Kriteria Perhitungan Biaya

Mengkalkulasi estimasi biaya yang akan dikeluarkan. 4. Kriteria Perhitungan Waktu Pengerjaan

Mengkalkulasi perhitungan berapa lama waktu pengejaan.

Selanjutnya penilaian setiap rumah yang akan dibedah dengan kriteria-kriteria diatas dikerjakan dengan menggunakan metode SAW dan AHP.

Analisis masalah pada sistem yang dibangun dapat dibuat dalam diagram Ishikawa. Dengan diagram Ishikawa dapat menemukan akar masalah atau mengidentifikasi kemungkinan penyebab masalah. Berikut merupakan diagram Ishikawa dimana terdapat cause dan effect.

CAUSE EFFECT

Gambar 3.1. Diagram Ishikawa

3.2. Analisis Kebutuhan Sistem

Untuk membangun sebuah sistem, perlu dilakukan sebuah tahap analisis kebutuhan sistem dengan tujuan untuk mempermudah analisis sistem dalam menentukan keseluruhan secara lengkap. Analisis kebutuhan sistem dikelompokkann menjadi 2 bagian yaitu : kebutuhan fungsional dan kebutuhan non-fungsional.

3.2.1 Analisis Kebutuhan Fungsional

Kebutuhan fungsional adalah kebutuhan yang berisi fungsi-fungsi apa saja yang nantinya dilakukan oleh aplikasi yang akan dirancang. Adapun kebutuhan fungsional yang harus dipenuhi aplikasi yang dirancang adalah sebagai berikut:

a. Sistem harus mampu menghitung bobot dari kriteria data pemohon. b. Sistem harus mampu menginput data pemohon dan data user

c. Sistem harus mampu menentukan pemohon yang layak menerima program bedah rumah

Material

Data pemohon

Method

Sistem pengambilan keputusan dengan SAW dan AHP dalam pemilihan bedah rumah. Tidak menggunakan

SAW dan AHP

People Machine

Ditujukan untuk instansi pemerintah Menghitung nilai

masih dengan cara manual

3.2.2. Analisis Non-Fungsional Sistem

Kebutuhan non-fungsional merupakan kebutuhan yang harus dipenuhi agar aplikasi yang dibuat mendapat umpan balik yang baik dari pengguna aplikasi. Adapun kebutuhan non-fungsional sistem tersebut antara lain:

a. Performa

Sistem harus mampu melakukan setiap perintah secara utuh dalam selang waktu yang tidak terlalu lama sesuai dengan ukuran data input yang diberikan.

b. Informasi

Sistem harus mampu menyediakan informasi tentang data-data yang akan digunakan pada sistem.

c. Ekonomi

Sistem harus dapat bekerja dengan baik tanpa harus mengeluarkan biaya tambahan yang tinggi.

d. Kontrol

Sistem yang telah dibangun harus tetap dikontrol setelah selesai dirancang agar fungsi dan kinerja sistem tetap terjaga dan dapat memberikan hasil yang sesuai dengan keinginan pengguna.

e. Efisiensi

Sistem harus dirancang sesederhana mungkin agar memudahkan pengguna dalam menggunakan atau menjalankan aplikasi tersebut.

f. Pelayanan

Sistem yang telah dirancang bisa dikembangkan ke tingkat yang lebih kompleks lagi bagi pihak-pihak yang ingin mengembangkan sistem tersebut.

3.3. Perancangan Aplikasi

Perancangan aplikasi bertujuan untuk menggambarkan semua kondisi dan bagian-bagian yang berperan dalam sistem yang dirancang. Perancangan aplikasi dilakukan dengan membuat use-case diagram, activity diagram dan Flowchart.

3.3.1. Use Case Diagram

Use-case diagram digunakan untuk menganalisa komponen-komponen yang berperan

dalam sistem yang dirancang dan memahami bagaimana sistem seharusnya bekerja. Dengan memodelkan use-case diagram dapat memperoleh gambaran mengenai proses dari sistem dengan mudah. Use-case diagram mepresentasikan interaksi antara actor dan sistem.

Gambar 3.2. Diagram Use Case

3.3.2. Diagram Activity

Diagram Activity merupakan suatu alur atau urutan yang menggambarkan proses dari

sistem yang dirancang. Dimana bertujuan untuk mengetahui awal dari sistem yang akan dibuat. Diagram activity proses Log in yang akan dirancang dapat dilihat pada gambar 3.3. berikut:

Gambar 3.3. Diagram Activity Proses Login

Diagram activity untuk sistem pemilihan bedah rumah menggunakan metode SAW

3.3.3. Data Flow Diagram (DFD)

Data Flow Diagram (DFD) adalah alat pembuatan model yang memungkinkan

profesional sistem untuk menggambarkan sistem sebagai suatu jaringan proses fungsional yang dihubungkan satu sama lain dengan alur data, baik secara manual maupun komputerisasi. DFD ini sering disebut juga dengan nama Bubble chart,

Bubble Diagram, model proses, diagram alur kerja, atau model fungsi.

Pada sistem ini digunakan DFD level-0 pada gambar 3.5, DFD Level-1 pada gambar 3.6, untuk penjelasan lebih lanjut akan dijabarkan sebagai berikut.

Gambar 3.5. DFD Level 0

Pada DFD Level 0, merupakan proses perancangan dasar sistem. User memasukan data pemohon ke dalam sistem. Kemudian data pemohon diproses di dalam sistem dengan perhitungan matriks berpasangan pada metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk mendapatkan bobot kriterianya. Dan dengan metode Simple Additive

Weighting (SAW) melakukan perhitungan bobot pada AHP dengan hasil matriks

ternormalisasi untuk mendapatkan hasil akhir yang menentukan pemohon terpilih dengan menggunakan sistem tersebut.

User

SPK dengan metode SAW dan

AHP untuk pemilihan Bedah

rumah Data pemohon

Hasil seleksi Data Pemohon

Gambar 3.6. DFD Level 1 Username,

password Username, _password validasi Hak akses

Data Pemohon Data Pemohon

Data Pemohon Perbandingan

Kriteria

Bobot Kriteria User

P2 Simpan data

pemohon P1

Login Data user

P3 Perhitungan

AHP

P4 Perhitungan

SAW Hasil Seleksi

Pemohon

Data Pemohon

3.3.4. Flowchart

Berikut merupakan flowchart yang menggambarkan bagaimana cara kerja aplikasi Sistem Pengambilan Keputusan dengan menggunakan meotde SAW dan AHP untuk pemilihan bedah rumah.

Gambar 3.7. Flowchart Aplikasi Global

Mulai

Masukkan data pemohon

Hitung Bobot Kriteria dengan AHP

Selesai

Hitung Nilai dengan SAW

Menampilkan Hasil Perankingan

login Tidak Ya

3.4. Pengolahan Data

Pengolahan data merupakan suatu data yang disusun untuk memudahkan selama proses analisis dan desain. Selain suatu dokumen, kamus data mengumpulkan dan mengkoordinasi istilah-istilah data yang terdapat pada Data Flow Diagram (DFD). Dalam sistem database yang ada terdapat 2 tabel yang dirancang pada sistem database, yaitu tabel data_user yang berisi tentang user dan tabel data_pemohon yang berisi tentang data dari pemohon. Tabel-tabel yang dirancang dalam sistem database beserta field-field nya terdapat pada Tabel 3.1

Tabel 3.1. Tabel data_user Field Type

Username Text

Password Text

Tabel data_user merupakan yang tabel menyimpan data dari user yang menggunakan dan mengolah aplikasi.

Tabel 3.2. Tabel data_pemohon

Field Type

Id_pemohon Number Nama_pemohon Text

Alamat pemohon Text

Pekerjaan Text

Perhitungan_waktu Number Perhitungan_biaya Currency

Kelengkapan_data Text

Kondisi_rumah Currency

Tabel data_pemohon berisi tentang data pemohon yang mengajukan pembedahan rumah. Data pada tabel ini akan diolah untuk diranking dan ditentukan siapa yang berhak menerima program bedah rumah tersebut.

3.5. Perancangan Antar Muka (Interface)

3.5.1. Jendela utama

Gambar 3.8. Rancangan Halaman Menu Utama

Keterangan:

1. Menu File yang berisi sub menu Keluar.

2. Menu Data yang berisi sub menu User dan Pemohon. 3. Menu SPK yang berisi sub menu AHP.

4. Menu Tentang yang berisi sub menu Propertis

5. Label yang berfungsi sebagai tempat menampilkan judul skripsi. 6. Label yang berisi Nama dan NIM.

7. PictureBox yang berfungsi sebagai tempat menampilkan gambar logo fakultas. File(1) _Data(2) _SPK(3)

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENGGABUNGKAN (5)

METODE SAW DAN AHP UNTUK PEMILIHAN BEDAN RUMAH (Studi Kasus : Dinas Pekerjaan Umum Cipta Karya dan

Tata Ruang Kabupaten Dairi) JEFRICIUS SIANTURI(6)

111421014

(7)

PROGRAM STUDI EKSTENSI S1 ILMU KOMPUTER(8)

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

2014

X Judul

(*.bmp) _Tentang(4)

Keluar (*.bmp)

User (*.bmp) Pemohon (*.bmp)

AHP (*.bmp)

Propertis (*.bmp)

3.5.2. Rancangan Form Login

Gambar 3.9. Rancangan Form Login

Keterangan :

1. Label dengan nama Username 2. Label dengan nama Password

3. Textbox untuk mengisi Username

4. Textbox untuk mengisi Password

5. Button Login untuk masuk ke form utama

6. Button Batal untuk membatalkan Login

3.5.3. Rancangan Form User

Gambar 3.10. Rancangan Form User

X

Username(1)

Password(2)

TextBox(3)

TextBox(4)

Login(5) _Batal(6)

Login User

X

Username(1)

Password(2)

TextBox(3)

TextBox(4)

Add(5) _Edit(6) _Delete(7) _Reset(8) _Keluar(9)

Keterangan :

1. Label dengan nama Username 2. Label dengan nama Password

3. Textbox untuk mengisi Username

4. Textbox untuk mengisi Password

5. Tombol Add untuk menambahkan data User 6. Tombol Edit untuk mengubah data User 7. Tombol Delete untuk menghapus data User

8. Tombol Reset untuk membersihkan textbox username dan textbox password 9. Tombol Keluar untuk keluar dari form data user

10.Datagridview untuk menampilkan tabel nama user

3.5.4. Rancangan Form Pemohon

Gambar 3.11. Rancangan Form Pemohon

X

ID_Pemohon(1)

Nama Pemohon(2)

TextBox(9)

TextBox(10)

Add(17) _Edit(18) _Delete(19) _Reset(20) _Keluar(21)

Alamat Pemohon(3)

Pekerjaan(4)

TextBox(11)

TextBox(12)

Perhitungan Waktu(5)

Perhitungan Biaya(6)

ComboBox(13)

TextBox(14)

Kelengkapan Data(7)

Kondisi Rumah(8)

CheckBox(15)

TextBox(16)

Datagridview(22)

Keterangan :

1. Label Id_pemohon 2. Label Nama_pemohon 3. Label Alamat_pemohon 4. Label pekerjaan pemohon 5. Label Perhitungan_waktu 6. Label Perhitungan_biaya 7. Label Kelengkapan_data 8. Label Kondisi_rumah

9. Textbox untuk mengisi Id_pemohon dengan tipe data number

10.Textbox untuk mengisi nama pemohon dengan tipe data text

11.Textbox untuk mengisi alamat pemohon dengan tipe data text

12.Textbox untuk mengisi pekerjaan pemohon dengan tipe data text

13.Combobox untuk mengisi data perhitungan_waktu dengan tipe data number

14.Textbox untuk mengisi data perhitungan_biaya dengan tipe data currency

15.Checkbox untuk mengisi kelengkapan_data dengan tipe data text

16.Textbox untuk mengisi data kondisi_rumah dengan tipe data currency

17.Tombol Add untuk menambahkan keseluruhan data 18.Tombol Edit untuk mengubah data

19.Tombol Delete untuk menghapus data

20.Tombol Reset untuk membersihkan data isian 21.Tombol Keluar untuk menutup form data

3.5.5. Rancangan Form AHP

Gambar 3.12. Rancangan Form AHP

Keterangan:

1. Label Perhitungan_waktu(PW) 2. Label Perhitungan_biaya (PB) 3. Label Kelengkapan_data (KD) 4. Label Kondisi_rumah (KR)

5. Datagridview untuk menampilkan hasil matriks perbandingan berpasangan 6. Datagridview untuk menampilkan matriks ternormalisasi

7. Datagridview untuk menampilkan prioritas, penjumlahan matriks dan hasil pembagiannya

8. Tombol proses hitung data

9. Groupbox yang berisikan tentang hasil perhitungan lamda maksimal, CI, CR dan label penentuan konsistensi perhitungan

X

Datagridview(5) PW(1

) PB

(2) _KD(3

) KR

(4)

KR KD PB PW

Datagridview(6)

Datagridview(7)

Hasil(9 :

λ Maks

Consistency Index

Consistency Rasio

Hasil LABEL Hitung(8)

3.5.6. Rancangan Form Proses Metode SAW

Gambar 3.13. Rancangan Form Proses Metode SAW

Keterangan:

1. Datagridview menampilkan data pemohon

2. Datagridview bobot nilai perhitungan waktu

3. Datagridview bobot nilai perhitungan biaya

4. Datagridview bobot nilai kelengkapan data

5. Datagridview bobot nilai kondisi rumah

6. Datagridview menampilkan matriks dengan bobot nilai diatas

7. Datagridview menampilkan hasil perhitungan matriks ternormalisasi

8. Tombol proses

9. Tombol untuk hasil hitung Normalisasi

X

Datagridview(6)

Datagridview(1)

Datagridview(2) _Datagridview(3) _Datagridview(4) _Datagridview(5)

Hasil :

Datagridview(7)

Proses(8)

Hitung Hasil(9)

BAB 4

IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

4.1. Implementasi

Setelah melakukan perancangan dan analisis terhadap sistem maka selanjutnya yang harus dilakukan yaitu mengimplementasikan aplikasi ke dalam bentuk program komputer. Dalam bab ini menjelaskan bagaimana metode perhitungan sistem untuk mendapatkan hasil yang diharapkan. Implementasi perangkat lunak dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman VB.Net dan mengintegrasikannya dengan ms.access sebagai database. Aplikasi ini dijalankan di notebook dengan sistem operasi windows 8, Processor Intel Core i5-3317U , harddisk 750 GB, dan RAM 4GB. Dengan implementasi ini mempunyai tujuan untuk membantu pengambil keputusan untuk menentukan penerima program bedah rumah tersebut.

Implementasi ini menggunakan 2 metode yaitu metode Simple Additive weigthing (SAW) dan Analytical Hierarchy Proccess (AHP). Proses pertama yang dilakukan adalah menginput data pemohon dan menghitung matriks berpasangan untuk mencari nilai prioritas kriteria dan tingkat konsistensi metode AHP. Selanjutnya, menghitung nilai matriks normalisasi untuk menghasilkan matriks ternormalisasi R pada SAW. Data pemohon yang didapat berasal dari Dinas Pekerjaan Umum Cipta Karya dan Tata Ruang Kabupaten Dairi.

4.1.1. Implementasi Analitycal Hierarchy Proccess (AHP)

Pada tahap ini dilakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria lain untuk menentukan prioritas kriteria yang nantinya dipakai sebagai bobot pada perhitungan proses selanjutnya. Dengan menggunakan metode ini maka langkah-langkah yang harus dilakukan adalah

1. Menentukan kriteria. Kriteria-kriteria yang dibutuhkan adalah perhitungan waktu, perhitungan biaya, kelengkapan data dan kondisi rumah.

2. Menyusun kriteria-kriteria dalam matriks berpasangan seperti tabel 4.1.

Tabel 4.1. Tabel Matriks Kriteria

Untuk mengisi kolom-kolom matriks pada Tabel 4.1, adalah sebagai berikut: a. Kolom a[i,j] = 1 dimana i = 1,2,3,…n dan j=1,2,3,…n dimana n = 4.

b. Data input merupakan segitiga bawah

c. Data yang di input dari skala penilaian perbandingan berpasangan d. Rumus dari matriks segitiga atas adalah sebagai berikut ;

[ , ] = _{[ , ]} � ≠ 3. Menjumlahkan nilai setiap kolom pada tabel 4.1.

Untuk menjumlahkan setiap kolom dapat mengunakan rumus sebagai berikut: � = ∑ [ ,

=�

] Dimana :

i = merupakan baris

j = merupakan kolom

n = jumlah kriteria Kriteria Perhitungan

waktu (PW)

Perhitungan Biaya (PB)

Kelengkapan Data (KD)

Kondisi Rumah (KR) Perhitungan

Waktu (PW) Perhitungan Biaya (PB) Kelengkapan

Data (KD) Kondisi Rumah

dengan memasukkan nilai kolom pada tabel 4.1 dan menjumlahkan kolom-kolom kriteria maka akan menghasilkan tabel 4.2.

Tabel 4.2. Tabel Matriks Nilai Perbandingan Kriteria

4. Menentukan matriks nilai kriteria baru Matriks ini diperoleh dengan rumus berikut:

=

_∑

[ , ]

[ ,

=�

]

Dimana :

i = merupakan baris

j = merupakan kolom

n = jumlah kriteria

apabila telah selesai menghitung nilai kolom baru maka perlu diperhatikan bahwa jumlah kolom harus = 1. Dan apabila tidak sesuai maka perlu dilakukan

perhitungan kembali

5. Menentukan nilai prioritas kriteria pada masing-masing baris dengan cara menjumlahkan baris nilai kriteria kemudian dibagi dengan n dimana merupakan jumlah kriteria. Untuk menentukan prioritas dapat menggunakan rumus sebagai berikut;

=

∑

=�

[ ,

]

Maka hasil dari langkah 4 dan 5 dapat kita lihat pada tabel 4.3.

Kriteria PW PB KD KR

PW 1 0,333 0,200 0,143

PB 3 1 0,333 0,200

KD 5 3 1 0,333

KR 7 5 3 1

Tabel 4.3. Matriks Prioritas

6. Membuat matriks pengukuran konsistensi untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan konsistensi yang rendah. Langkah pertama yang dilakukan yaitu dengan mengalikan setiap nilai pada kolom pertama pada kolom prioritas tabel 4.3. matriks prioritas dengan matriks berpasangan pada tabel 4.2. matriks nilai perbandingan kriteria dan seterusnya. Langkah kedua yaitu dengan menjumlahkan nilai pada tiap-tiap baris.

Hasil perkalian tersebut dapat dilihat dalam tabel 4.4.

Tabel 4.4. Matriks Pengukuran Konsistensi

7. Langkah ketiga yaitu menghitung λ pada setiap kriteria dengan membagikan hasil penjumlahan baris pada tabel 4.4. matriks pengukuran konsistensi dengan elemen prioritas pada tabel 4.3. matriks prioritas. Kemudian langkah keempat adalah dengan menjumlahkan λ setiap kriteria. Hasil dari perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.5.

Kriteria PW PB KD KR Prioritas

PW 0,063 0,036 0,044 0,085 0,057

PB 0,188 0,107 0,074 0,119 0,122

KD 0,133 0,321 0,221 0,199 0,263

KR 0,438 0,536 0,662 0,597 0,558

Kriteria PW PB KD KR Jumlah

PW 0,057 0,041 0,053 0,080 0,230

PB 0,171 0,122 0,088 0,122 0,492

KD 0,284 0,366 0,263 0,186 1,099

Tabel 4.5. Matriks Rasio Konsistensi

8. Selanjutnya adalah menghitung nilai Consistency Index (CI). Akan tetapi sebelum

masuk ke rumus CI ada baiknya kita pertama sekali menghitung nilai dari λmax.

Rumus yang digunakan untuk menghitung λmax dan CI adalah sebagai berikut;

λ

max =

n jumlah 

� =

� �� − _−�

Dimana

n : merupakan banyaknya kriteria CI : Consistency Index

9. Hitung Rasio Konsistensi/Consistency Ratio (CR) dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut;

�� =_�� dimana ;

CI : Consistency Index (Indeks Konsistensi) CR : Consistency Ratio (Rasio Konsistensi) RI : Random Index

10.Hal terakhir yang dilakukan dalam metode ini yaitu dengan memeriksa konsistensi hierarki. Apabila nilainya lebih dari 10% (0,1), maka penilaian terhadap kriteria harus diperbaiki. Akan tetapi, apabila nilai Rasio Konsistensi sama dengan atau lebih kecil dari 0,1, maka hasil perhitungan dapat dinyatakan benar atau

“KONSISTEN”.

Jumlah baris Prioritas λ

PW 0,230 0,057 4,041

PB 0,492 0,122 4,036

KD 1,099 0,263 4,175

KR 2,356 0,558 4,222

Hasil perhitungan nilai konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.6.

Tabel 4.6. Nilai Konsistensi

4.1.2. Implementasi Simple Additive weigthing (SAW)

Pada tahap ini dilakukan perhitungan terhadap nilai kriteria dan alternatif yang ada. Tetapi sebelum dilakukan perhitungan maka dilakukan penentuan rating kecocokan setiap alternatif dari setiap kriteria yang ada. Penentuan bobot nilai ini bertujuan untuk mempermudah dalam hal perhitungan terhadap nilai kriteria dan alternatif nantinya. Dengan menggunakan metode ini maka langkah-langkah penyelesaian yang harus dilakukan adalah sebagai berikut :

1. Langkah yang dilakukan yaitu dengan menentukan rating kecocokan atas setiap alternatif pada setiap kriteria. Penentuan rating kecocokan ini sangat menentukan nilai terhadap data yang ada. Berikut dapat dilihat tabel-tabel dari penentuan rating dan nilai pada kriteria- kriteria yang digunakan.

Tabel 4.7. Bobot Nilai Perhitungan Waktu

* Perhitungan Waktu dalam satuan minggu

Hasil

λmax 4.118

Consistency Index 0.039

Consistency Ratio 0.044

Hasil KONSISTEN

Perhitungan Waktu Nilai

1 - 2 4

3 – 4 3

5 – 6 2

Tabel 4.8. Bobot Nilai Perhitungan Biaya

* Perhitungan Biaya dalam satuan juta

Tabel 4.9. Bobot Nilai Kelengkapan Data

Tabel 4.10. Bobot Nilai Kondisi Rumah

Data yang ada nantinya akan diubah terhadap tabel bobot nilai kriteria-kriteria seperti pada tabel 4.7, tabel 4.8, tabel 4.9 dan tabel 4.10. Dengan bobot nilai dari tiap-tiap kriteria nantinya digunakan untuk menghitung metode SAW.

Sampel data yang didapat dari pihak Dinas Pekerjaan Umum Cipta Karya dan Tata Ruang dapat dilihat pada tabel 4.11.

Perhitungan Biaya Nilai

0 – 5 4

6 – 10 3

11 – 15 2

16 – 20 1

Kelengkapan Data Nilai

Lengkap 5

Tidak Lengkap 1

Kondisi Rumah Nilai

Rusak Parah

65% - 80% 4

Rusak Sedang

50% - 64% 3

Rusak Ringan

30% - 49% 2

Baik

Tabel 4.11. Sampel Data Pemohon

Nama

Pemohon Alamat Pekerjaan

Perhitungan Waktu Perhitungan Biaya (Juta) Kelengkapan Data Kondisi Rumah Lena Butar butar Ds. IV Bakal Batu

Petani 5 12 Lengkap 0.7

Ria Sitorus Ds.III Sitorang

Petani 4 9 Lengkap 0.55

Meriapul Simbolon

Ds. I Palipi Dalan

Petani 4 9 Lengkap 0.55

Nurpi Sitorus Ds.II Lae Sulpi

Petani 2 8 Lengkap 0.4

Patimah Manullang

Ds.I Bonian Petani 4 10 Lengkap 0.45

2. Langkah selanjutnya yaitu dengan membuat matriks keputusan X berdasarkan kriteria. Matriks keputusan X dapat kita lihat pada tabel 4.12.

Tabel 4.12. Matriks Keputusan X

3. Dengan matriks keputusan diatas maka langkah selanjutnya yaitu dengan melakukan matriks normalisasi berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut benefit atau atribut cost ) untuk menghasilkan matriks ternormalisasi R.

Untuk menghitung nilai matriks normalisasi digunakan rumus perhitungan sebagai berikut:

=

_��

,

jika j merupakan atribut benefit

=

�

,

jika j merupakan atribut Cost

Kriteria

Id_Pemohon

PW PB KD KR

1000 2 3 5 4

1001 3 2 5 3

1002 3 2 5 3

1003 4 2 5 2

Dimana;

� = rating kinerja ternormalisasi = baris dan kolom dari matriks max = nilai maksimum dari setiap kolom min = nilai minimum dari setiap kolom

i = 1,2,3,…n

j = 1,2,3,…n

4. Mengubah tabel 4.12 matriks keputusan X kedalam matriks X kemudian menghitung nilanya sesuai dengan rumus diatas untuk menghasilkan matriks ternormalisasi R. maka akan terlihat seperti matriks X berikut;

� =

[

]

Kriteria Perhitungan Waktu (PW), Kelengkapan Data (KD) dan Kondisi Rumah (KR) merupakan atribut benefit. Sedangkan kriteria Perhitungan Biaya(PB) merupakan atribut cost .

Untuk perhitungan nilai karena menggunakan atribut benefit maka rumus yang digunakan yaitu

� =

�

ax �

.

Maka nilai normalisasi benefit akan

menjadi seperti berikut ;

�

=

ax{ ; ; ; ; }

= = = 0,5

�

=

ax{ ; ; ; ; }

= = 0,75

�

=

ax{ ; ; ; ; }

= = 0,75

�

=

ax{ ; ; ; ; }

= = 1

�

=

�

=

ax{ ; ; ; ; }

= = 1

�

=

ax{ ; ; ; ; }

= = 1

�

=

ax{ ; ; ; ; }

= = 1

�

=

ax{ ; ; ; ; }

= = 1

�

=

��{ ; ; ; ; }

= = 1

�

=

��{ ; ; ; ; }

= = 1

�

=

��{ ; ; ; ; }

= = 0,75

�

=

��{ ; ; ; ; }

= = 0,75

�

=

��{ ; ; ; ; }

= = = 0,5

�

=

��{ ; ; ; ; }

= = 0,75

Sedangkan untuk perhitungan biaya karena merupakan atribut dari cost maka rumus yang digunakan yaitu

� =

i �

�

maka nilai dari atribut cost

akan dihitung seperti berikut ;

�

=

i { ; ; ; ; }

= = 0,667

�

=

i { ; ; ; ; }

= = 1

�

=

i { ; ; ; ; }

= = 1

�

=

i { ; ; ; ; }

= = 1

�

=

i { ; ; ; ; }

= = 0,667

Setelah dilakukan perhitungan data maka akan menghasilkan data matriks ternormalisasi berikut ini;

� =

[

,

.

,

,

,

,

,

,

, ]

,

Atau dengan melihat matriks ternormalisasi R dapat diubah ke dalam bentuk tabel matrik ternormalisasi seperti yang diberikan pada tabel 4.13.

Tabel 4.13. Matriks Ternormalisasi R

4.1.3.Perankingan Hasil Perhitungan Metode AHP dan SAW

Setelah melakukan perhitungan kriteria dengan menggunakan metode AHP dan sampai perhitungan nilai matriks ternormalisasi R dengan metode SAW maka, langkah terakhir yang dilakukan pada sistem ini yaitu dengan menghitung nilai akhir dari setiap alternatif. Perhitungan nilai akhir alternatif ini dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut;

� = ∑

=�

Dimana:

� = nilai prefensi = bobot ranking

� = rating kinerja ternormalisasi

Pada metode SAW nilai bobot ranking sudah ditentukan sesuai dengan tingkat kepentingan kriteria-kriteria yang ada. Akan tetapi sehubungan dengan penggabungan 2 metode pada aplikasi sistem yang dibuat, maka nilai bobot ranking yang diambil yaitu merupakan nilai dari elemen prioritas pada perhitungan AHP. Adapun nilai elemen prioritas dapat dilihat pada tabel 4.14 Elemen Prioritas.

Kriteria

Id_Pemohon

PW PB KD KR

1000 0.500 0.667 1.000 1.000

1001 0.750 1.000 1.000 0.750

1002 0.750 1.000 1.000 0.750

1003 1.000 1.000 1.000 0.500

Tabel 4.14. Elemen Prioritas

Sehingga dengan perumusan perhitungan nilai prefensi maka nilai prefensi dari setiap alternatif adalah sebagai berikut :

� = ( * � ) + ( * � ) + ( * � ) + ( * � )

= (0,057 * 0,500) + (0,122 * 0,667) + (0,263 * 1,000) + (0,558 * 1,000) = 0,932

� = ( * � ) + ( * � ) + ( * � ) + ( * � )

= (0, 057 * 0,750) + (0,122 * 1,000) + (0,263 * 1,000) + (0,558 * 0,750) = 0,847

� = ( * � ) + ( * � ) + ( * � ) + ( * � )

= (0, 057 * 0,750) + (0,122 * 1,000) + (0,263 * 1,000) + (0,558 * 0,750) = 0,847

� = ( * � ) + ( * � ) + ( * � ) + ( * � )

= (0,057 * 1,000) + (0,122 * 1,000) + (0,263 * 1,000) + (0,558 * 0,500) = 0,722

� = ( * � ) + ( * � ) + ( * � ) + ( * � )

= (0,057 * 0,750) + (0,122 * 0,667) + (0,263 * 1,000) + (0,558 * 0,750) = 0,806

Setelah melakukan perhitungan nilai prefensi, selanjutnya hasil perhitungan akan ditampilkan pada tabel 4.15.

Kriteria Prioritas

PW 0,057

PB 0,122

KD 0,263

Tabel 4.15. Hasil Seleksi

Hasil dari perhitungan nilai prefensi diatas akan langsung di diranking sesuai dengan nilai prefensi terbesar ke yang terkecil. Sementara nilai perefensi yang terbesar mengindikasikan bahwa nilai prefensi tersebut merupakan prioritas terpilih untuk menerima program bedah rumah tersebut. Dari hasil perhitungan data dan kriteria maka yang menjadi prioritas penerima pembedahan rumah yaitu Muhammad A Kudadiri dengna nilai prefensi 0,973 .

4.2. Pengujian Sistem

Pengujian sistem bertujuan untuk mengetahui kinerja dari sistem yang telah dirancang serta untuk mengetahui hasil dari perhitungan metode AHP dan SAW berdasarkan data dan kriteria yang ada.

4.2.1. Halaman Login

Halaman Login merupakan halaman pembuka ketika kita mulai menjalankan aplikasi. Untuk masuk ke sistem maka kita harus melalui halaman login dulu berdasarkan

username dan password yang telah di simpan di database. Tampilan Login dapat

dilihat pada gambar 4.1.

Id_Pemohon KR

1000 0,932

1001 0,847

1002 0,847

1004 0,806

Gambar 4.1. Halaman Login

4.2.2. Halaman Utama

Tampilan halaman utama merupakan tampilan setelah berhasil log ini pada saat aplikasi dijalankan. Halaman utama berisi judul skripsi, gambar latar serta tampilan menu. Pada halaman ini terdapat Menu utama yang terdiri dari menu File, Data, SPK dan Tentang. Tampilan halaman utama dapat dilihat pada Gambar 4.2.

4.2.3. Data User

Tampilan data user merupakan halaman untuk mengatur data user yang dapat menggunakan aplikasi ini. Pada tampilan ini user dapat menambah, menghapus dan mengedit data user. Tampilan data user dapat dilihat pada Gambar 4.3.

Gambar 4.3. Data User

4.2.4. Data Pemohon

Tampilan data pemohon bertujuan untuk membuat data pemohon yang baru beserta nilai dari kriteria-kriteria yang ditentukan seperti Perhitungan_waktu(PW), Perhitungan_Biaya (PB), Kelengkapan_Data(KD) dan Kondisi Rumah(KR). Pada tampilan data pemohon ini user dapat menambahkan, menghapus dan mengedit data pemohon, dan untuk keluar dari halaman ini user hanya mengklik tombol keluar dan akan kembali menampilkan halaman utama aplikasi. Tampilan data pemohon dapat dilihat pada Gambar 4.4.

Gambar 4.4. Data Pemohon

4.2.5. Perhitungan Kriteria AHP

Tampilan perhitungan kriteria AHP merupakan halaman perhitungan matriks kriteria AHP. Pada tampilan perhitungan kriteria AHP dilakukan perbandingan berpasangan, yaitu dengan melakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lain. Adapun tampilan matrik perbandingan berpasangan ini adalah seperti pada gambar 4.5.

Gambar 4.5. Perhitungan Kriteria AHP

Matriks perbandingan berpasangan pada tampilan perhitungan kriteria AHP diisi sesuai dengan tingkat kepentingan antara satu kriteria dengan kriteria lain. Kemudian selanjutnya dilakukan perhitungan kolom baru untuk mendapatkan nilai prioritas sesuai dengan seperti diberikan pada gambar 4.5. Setelah menghitung nilai prioritas kemudian dilanjutkan dengan perhitungan kolom baru untuk menentukan jumlah dan untuk menghitung nilai eigen dimana nilai tersebut didapat dari pembagian nilai pada kolom jumlah terhadap nilai pada kolom prioritas. Dan setelah menghitung nilai-nilai tersebut maka tampilan bagian terakhir adalah groupbox hasil dimana terdapat nilai λmaks, Consistency Index(CI), Consistency Ratio(CR) dan label

Hasil. Label hasil menandakan apakah nilai dari Consistency Ratio(CR) sudah konsisten atau tidak sehingga apabila tidak maka harus dilakukan pemeriksaan nilai dari kriteria-kriteria yang ada.

4.2.6. Perhitungan SAW

Tampilan perhitungan SAW ini merupakan halaman perhitungan menggunakan metode SAW dengan menampilkan data pemohon dan bobot dari setiap kriteria. Adapun tampilan perhitungan SAW ini adalah seperti pada gambar 4.6.

Gambar 4.6. Perhitungan SAW

Pada tampilan perhitungan SAW terdapat groupbox normalisasi yang berisi 2 tabel data, tabel pertama merupakan hasil konversi data pemohon dengan bobot dari kriteria-kriteria yang ada. Kemudian pada tabel kedua merupakan hasil normalisasi dari perhitungan metode SAW terhadap tabel pertama.

4.2.7. Hasil Seleksi

Tampilan hasil seleksi merupakan tampilan hasil perhitungan antara nilai prioritas pada perhitungan AHP dengan tabel normalisasi pada perhitungan SAW. Adapun tampilan hasil seleksi ini adalah seperti pada gambar 4.7.

Gambar 4.7. Hasil Seleksi

Pada gambar tampilan hasil seleksi, data pemohon diurutkan berdasarkan nilai hasil yang palig tinggi ke yang paling rendah. Sehingga menunjukkan siapa yang menjadi prioritas penerima program bedah rumah tersebut.

4.2.8. Menu Tentang

Tampilan menu tentang adalah halaman yang menampilkan keterangan tentang aplikasi. Halaman Tentang dapat diakses pada tab menu Tentang dan submenu propertis. Tampilan Menu Tentang dapat dilihat pada Gambar 4.8.

BAB 5

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Setelah menyelesaikan dan menguji sistem pengambilan keputusan dengan metode

Simple Additive Weigthing (SAW ) dan Analitycal Hierarchy Proccess (AHP) untuk

pemilihan bedah rumah, penulis dapat menyimpulkan beberapa hal sebagai berikut: 1. Bobot nilai yang digunakan pada perhitungan SAW dalam penentuan nilai

prefensi diambil dari elemen prioritas pada perhitungan AHP.

2. Metode Analitycal Hierarchy Proccess (AHP) dan Simple Additive Weigthing (SAW ) merupakan metode sistem pendukung keputusan yang dapat memecahkan masalah pengambilan keputusan multikriteria.

3. Proses perhitungan dengan metode Analitycal Hierarchy Proccess (AHP) dan

Simple Additive Weigthing (SAW ) dapat menghasilkan data prioritas berdasarkan

ranking pemohon yang akan menerima program bedah rumah ini.

4. Sistem ini dapat mempercepat cara kerja dari Dinas Pekerjaan Umum Cipta Karya dan Tata Ruang untuk menentukan penerima program bedah rumah.

5.2. Saran

Berikut adalah beberapa Saran yang dapat diberikan oleh penulis setelah penelitian dilakukan, yaitu:

1. Sistem pendukung keputusan pemilihan bedah rumah ini dapat dikembangkan dengan menggunakan metode seperti Profile Matching, Promethee, K-Nearest

Neighbor, TOPSIS, Clustering K- means dan metode lainnya.

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1. Sistem Pendukung Keputusan

Pada dasarnya Sistem Pendukung Keputusan (SPK) ini merupakan pengembangan lebih lanjut dari sistem informasi manajemen terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya. Sifat interaktif ini dimaksudkan untuk memudahkan integrasi antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan seperti prosedur, kebijakan, teknik analisis, serta pengalaman dan wawasan manajerial guna membentuk suatu kerangka keputusan yang bersifat fleksibel.

Menurut Litlle SPK adalah suatu sistem informasi bebasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model. Kata berbasis komputer merupakan kata kunci, karena hampir tidak mungkin membangun SPK tanpa memanfaatkan komputer sebagai alat bantu, terutama untuk menyimpan data serta mengelola model.

2.1.1. _{Ciri-ciri SPK}

Menurut Kosasi adapun ciri-ciri sebuah SPK seperti yang dirumuskan oleh Alters Keen adalah sebagai berikut:

1. SPK ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan-keputusan yang kurang terstruktur dan umumnya dihadapi oleh para manajer yang berada di tingkat puncak.

2. SPK merupakan gabungan antara kumpulan model kualitatif dan kumpulan data. 3. SPK memiliki fasilitas interaktif yang dapat mempermudah hubungan antara

4. SPK bersifat luwes dan dapat menyesuaikan dengan perubahan-perubahan yang terjadi.

2.1.2. Karakteristik, Kemampuan dan Keterbatasan SPK

Sehubungan banyaknya definisi yang dikemukakan mengenai pengertian dan penerapan dari sebuah SPK, sehingga menyebabkan terdapat banyak sekali pandangan mengenai sistem tersebut. Selanjutnya Turban (1996), menjelaskan terdapat sejumlah karakteristik dan kemampuan dari SPK [3] yaitu:

a. Karakteristik SPK

1. Mendukung seluruh kegiatan organisasi

2. Mendukung beberapa keputusan yang saling berinteraksi 3. Dapat digunakan berulang kali dan bersifat konstan 4. Terdapat dua komponen utama, yaitu data dan model 5. Menggunakan baik data eksternal dan internal

6. Memiliki kemampuan what-if analysis dan goal seeking analysis 7. Menggunakan beberapa model kuantitatif

b. Kemampuan SPK

1. Menunjang pembuatan keputusan manajemen dalam menangani masalah semi terstruktur dan tidak terstruktur

2. Membantu manajer pada berbagai tingkatan manajemen, mulai dari manajemen tingkat atas sampai manajemen tingkat bawah

3. Menunjang pembuatan keputusan secara kelompok maupun perorangan 4. Menunjang pembuatan keputusan yang saling bergantung dan berurutan 5. Menunjang tahap-tahap pembuatan keputusan antara lain intelligensi, desain,

choice, dan implementation

6. Menunjang berbagai bentuk proses pembuatan keputusan dan jenis keputusan 7. Kemampuan untuk melakukan adaptasi setiap saat dan bersifat fleksibel 8. Kemudahan melakukan interaksi sistem

9. Meningkatkan efektivitas dalam pembuatan keputusan daripada efisiensi 10.Mudah dikembangkan oleh pemakai akhir

11.Kemampuan pemodelan dan analisis pembuatan keputusan

12.Kemudahan melakukan pengaksesan berbagai sumber dan format data

Di samping berbagai Karakteristik dan Kemampuan seperti dikemukakan di atas, SPK juga memiliki beberapa keterbatasan, diantaranya adalah [1]:

1. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak dapat dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan sebenarnya.

2. Kemampuan suatu SPK terbatas pada pembendaharaan pengetahuan yang dimilikinya (pengetahuan dasar serta model dasar).

3. Proses-proses yang dapat dilakukan oleh SPK biasanya tergantung juga pada kemampuan perangkat lunak yang digunakannya.

4. SPK tidak memiliki kemampuan intuisi seperti yang dimiliki oleh manusia. Karena walau bagaimana pun canggihnya suatu SPK, hanyalah sautu kumpulan perangkat keras, perangakat lunak dan sistem operasi yang tidak dilengkapi dengan kemampuan berpikir.

2.1.3. _{Komponen - Komponen SPK}

Sistem Pendukung Keputusan terdiri dari tiga komponen utama atau subsistem [1] yaitu:

1. Subsistem Data (Data Subsistem)

Subsistem data merupakan komponen SPK penyedia data bagi sistem. Data dimaksud disimpan dalam data base yang diorganisasikan oleh suatu sistem dengan sistem manajemen pangkalan data (Data Base Management

Sistem/DBMS). Melalui pangkalan data inilah data dapat diambil dan diekstrasi

dengan cepat.

2. Subsistem Model (Model Subsistem)

Keunikan dari SPK adalah kemampuannya dalam mengintegrasikan data dengan model - model keputusan.

Model merupakan peniruan dari alam nyata. Hal lain yang perlu diperhatikan adalah pada setiap model yang disimpan hendaknya ditambahkan rincian

keterangan dan penjelasan yang komprehensif mengenai model yang dibuat, sehingga pengguna atau perancang:

1. Mampu membuat model yang baru secara mudah dan cepat. 2. Mampu mengakses dan mengintegrasikan subrutin mode.l

3. Mampu menghubungkan model dengan model yang lain melalui pangkalan data.

4. Mampu mengelola model base dengan fungsi manajemen yang analog dengan manajemen data base (seperti mekanisme untuk menyimpan, membuat dialog, menghubungkan, dan mengakses model).

3. _{Subsistem Dialog (User Sistem Interface)}

Keunikan lain dari SPK adalah adanya fasilitas yang mampu mengintegrasikan sistem terpasang dengan pengguna secara interaktif. Melaui subsistem dialog inilah sistem diartikulasikan dan diimplementasikan sehingga pengguna dapat berkomunikasi dengan sistem yang dirancang. Fasilitas yang dimiliki oleh subsistem ini dapat dibagi menjadi tiga komponen [1], yaitu:

1. Bahasa aktif (Action Language), perangkat yang digunakan untuk berkomunikasi dengan sistem, seperti keyboard, joystick, panel-panel sentuh lain, perintah suara atau key function lainnya.

2. Bahasa tampilan (Presentation Language), perangkat yang digunakan sebagai sarana untuk menampilkan sesuatu, seperti printer, grafik display, plotter, dan lainnya.

3. Basis pengetahuan (Knowladge Base), perangkat yang harus diketahui pengguna agar pemakaian sistem bisa efektif.

2.1.4. _{Tahapan Proses Pengambilan Keputusan}

Menurut Simon ada 4 tahap yang harus dilalui dalam proses pengambilan keputusan [1] yaitu:

1. Penelusuran (intelligence)Tahap ini merupakan tahap pendefinisian masalah serta identifikasi informasi yang dibutuhkan yang berkaitan dengan persoalan yang di hadapi serta keputusan yang akan di ambil. Langkah ini sangat menentukan tingkat ketepatan keputusan yang akan diambil, karena sebelum suatu tindakan

diambil, tentunya persoalan yang diambil harus dirumuskan terlebih dahulu secara jelas.

2. Perancangan (design)

Tahap ini merupakan tahap analisa dalam kaitan mencari atau merumuskan alternatif-alternatif pemecahan masalah. Setelah permasalahan diputuskan dengan baik, maka tahap berikutnya adalah merancang atau membangun model pemecahan masalahnya dan menyusun berbagai alternatif pemecahan masalah. 3. Pemilihan (choise)

Dengan mengacu pada rumusan tujuan serta hasil yang diharapkan, selanjutnya manajemen memilih alternatif solusi yang diperkirakan paling sesuai. Pemilihan alternatif ini akan mudah dilakukan apabila hasil yang diinginkan terukur atau memiliki nilai kuantitas tertentu.

4. Implementasi (implementation)

Tahap ini merupakan tahap pelaksanaan dari keputusan yang telah diambil. Pada tahapan ini perlu disusun serangkaian tindakan yang terencana, sehingga hasil keputusan dapat dipantau dan disesuaikan apabila diperlukan perbaikan-perbaikan.

2.2_. Analytical Hierarchy Process (AHP)

AHP merupakan suatu metode analisis yang digunakan untuk membuat suatu model permasalahan yang tidak mempunyai struktur, serta dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang bersifat kuantitatif dan masalah yang memerlukan pendapat. Selain itu, AHP dapat juga digunakan untuk memecahkan masalah pada situasi yang kompleks. Masalah yang kompleks dapat diartikan bahwa kriteria dari suatu masalah yang banyak (multikriteria), struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastiaan pendapat dari pengambil keputusan, pengambil keputusan lebih dari satu orang, serta ketidakakuratan data yang tersedia. [5]

Metode AHP menguraikan masalah multikriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki yang melakukan pengukuran untuk menemukan skala rasio perbandingan berpasangan, baik untuk data diskrit maupun berkelanjutan. Perbandingan-perbandingan ini dapat diambil dari ukuran aktual atau skala dasar yang mencerminkan kekuatan perasaan dan preferensi relatif si pengambil keputusan.

AHP sering digunakan untuk memecahkan masalah pengambilan keputusan yang kompleks dengan tingkatan kriteria yang lebih banyak dan beragam, karena :

1. AHP akan mengurutkan setiap alternatif yang tersedia dalam sebuah struktur hirarki yang lengkap, selanjutnya mengarah kepada konsekuesi dari kriteria yang akan dipilih (alternatif terbaik)

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

3. Memperhitungkan output dari setiap alternatif keputusan yang akan diambil, sehingga dapat member gambaran yang jelas tentang alternatif terbaik yang akan diarahkan pada sebuah keputusan. [9]

2.2.1. Prinsip Dasar AHP

Dalam menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada beberapa prinsip yang harus dipahami, diantaranya adalah: [9]

1. Decomposition

Adalah memecahkan atau membagi persoalan yang utuh menjadi unsur-unsurnya ke dalam bentuk hirarki proses pengambilan keputusan, dimana setiap unsur atau elemen saling berhubungan. Untuk mendapatkan hasil yang akurat, pemecahan dilakukan terhadap unsur-unsur sampai tidak mungkin dilakukan pemecahan lebih lanjut, sehingga didapatkan beberapa tingkatan dari persoalan yang hendak dipecahkan.Struktur hirarki keputusan tersebut dapat dikategorikan sebagai

complete dan incomplete.

Suatu hirarki keputusan disebut complete jika semua elemen pada suatu tingkat memiliki hubungan terhadap semua elemen yang ada pada tingkat berikutnya, sementara hirarki keputusan incomplete kebalikan dari hirarki yang complete.

Bentuk struktur decomposition yakni :

Tingkat pertama : Alternatif Pilihan (Goal) Tingkat kedua : Kriteria-kriteria

Tingkat ketiga : Alternatif pilihan

Gambar 2.1 Struktur Hirarki

Bobot dari tiap-tiap kriteria adalah 100% dibagi dengan bobot titik-titik kriteria berdasarkan rating. Setiap alternatif dibandingkan dengan masing-masing kriteria.

2. Comparative judgment

Comparative Judgment dilakukan dengan membuat penilaian tentang kepentingan

relatif dua elemen pada suatu tingkat tertentu dalam kaitannya dengan tingkatan diatasnya. Penilaian ini merupakan inti dari AHP karena akan berpengaruh terhadap urutaan prioritas dari elemen-elemenya. Hasil dari penilaian ini lebih mudah disajikan dalam bentuk matriks pairwise comparison yaitu matriks perbandingan berpasangan memuat tingkat preferensi beberapa alternatif untuk tiap kriteria. Menurut Saaty, untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah

Alternatif

Pilihan

Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria i

skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat. Skala 1 yang menunjukkan tingkat yang paling rendah (equal importance) sampai dengan skala 9 yang menunjukkan tingkatan yang paling tinggi (erxtreme importance).[9]

Pengisian nilai tabel perbandingan berpasangan dilakukan berdasarkan kebijakan pembuat keputusan dengan melihat tingkat kepentingan antar satu elemen dengan elemen yang lainnya. Proses perbandingan berpasangan, dimulai dari perbandingan kriteria misalnya A1, A2, A3 dan A4. Maka susunan elemen-elemen yang dibandingkan tersebut akan tampak seperti pada tabel di bawah ini:

Tabel 2.1 Contoh Matriks Perbandingan Berpasangan

A1 A2 A3 A4

A1 1

A2 1

A3 1

A4 1

Untuk menentukan nilai kepentingan relatif antar elemen digunakan skala bilangan dari 1 sampai 9 yang dapat dilihat pada Tabel 2.3. Apabila suatu elemen dibandingkan dengan dirinya sendiri maka diberi nilai 1. Jika elemen i dibandingkan dengan elemen j mendapatkan nilai tertentu, maka elemen j dibandingkan dengan elemen i merupakan kebalikannya. Pengujian konsistensi dilakukan terhadap perbandingan antar elemen yang didapatkan pada tiap tingkat hirarki. Konsistensi perbandingan ditinjau dari per matriks perbandingan dan keseluruhan hirarki untuk memastikan bahwa urutan prioritas yang dihasilkan didapatkan dari suatu rangkaian perbandingan yang masih berada dalam batas-batas preferensi yang logis. Setelah melakukan perhitungan bobot elemen, langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian konsistensi matriks.

Tabel 2.2 Skala penilaian perbandingan berpasangan

Intensitas

Kepentingan Keterangan

1 Kedua elemen sama pentingnya

3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya

5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen yang lainnya

7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya

9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Kebalikan

Jika untuk aktifitas i mendapat satu angka dibanding dengan aktifitas j, maka j mempunyai nilai kebalikannya dibanding nilai i

3. Synthesis of priority (Menentukan Prioritas)

Menentukan prioritas dari elemen-elemen kriteria dapat dipandang sebagai bobot/kontribusi elemen tersebut terhadap tujuan pengambilan keputusan. AHP melakukan analisis prioritas elemen dengan metode perbandingan berpasangan antar dua elemen sehingga semua elemen yang ada tercakup. Prioritas ini ditentukan berdasarkan pandangan para pakar dan pihak-pihak yang berkepentingan terhadap pengambilan keputusan, baik secara langsung (diskusi) maupun secara tidak langsung (kuisioner).

4. Logical Consistency

Konsistensi memiliki dua makna. Pertama adalah bahwa obyek-obyek yang serupa dapat dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevansinya. Kedua adalah tingkat hubungan antara obyek-obyek yang didasarkan pada kriteria tertentu.

vi

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN

MENGGABUNGKAN METODE SAW DAN AHP UNTUK

PEMILIHAN BEDAH RUMAH (Studi Kasus: Dinas

Pekerjaan Umum Cipta Karya dan Tata Ruang

Kabupaten Dairi)

ABSTRAK

Program bedah rumah merupakan suatu langkah pemerintah untuk membantu masyarakat yang tidak mampu untuk memperbaharui rumah mereka. Ekonomi yang masih tergolong rendah menjadi faktor penyebab masyarakat tidak terlalu memperhatikan dan mementingkan kondisi rumah mereka. Untuk menentukan penerima bantuan bedah rumah bukan merupakan suatu hal yang mudah, tetapi memerlukan perhitungan dan pertimbangan khusus agar program tersebut tepat sasaran. Proses perhitungan penentuan penerima bantuan bedah rumah ini dipilih berdasarkan kriteria – kriteria yang diinginkan pemerintah. Proses ini memerlukan sistem pendukung keputusan agar tercapai keakuratan dalam mengambil suatu keputusan. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan dua metode yaitu Simple Additive Weighting (SAW) dan Analytical Hierarchy Process (AHP). Kedua metode ini akan menghitung nilai bobot kriteria dan nilai ternormalisasi matriks R sehingga menghasilkan nilai prefensi. Nilai prefensi ini akan diranking menurut nilai tertinggi ke yang terendah. Nilai prefensi tertinggi merupakan alternatif yang disarankan. Program ini menggunakan bahasa pemrograman VB.Net 2010 dan Ms.Access 2007 sebagai Database Management Sistem (DBMS).

vii

DESIGNING OF DECISION SUPPORT SYSTEM WITH

COMBINING SAW AND AHP METHOD FOR THE

SELECTION OF HOME RENOVATION (Case

Study: Department of Human Settlements and

Public Works Spatial Dairi District)

ABSTRACT

The home renovation program is a step in the government to help people who are not able to renew their homes. Still relatively low economic factors cause people do not pay much attention and importance of their housing conditions. To determine the home renovation beneficiaries is not an easy thing, but it requires calculations and special consideration so that on target program. The calculation process of determining beneficiaries the home renovation have been selected based on criteria - criteria that the government desired. This process requires a decision support system in order to achieve accuracy in making a decision. This decision support system using two methods: the Simple Additive Weighting (SAW) and Analytical Hierarchy Process (AHP). Both of these methods will calculate the weights of criteria and values normalized matrix R resulting prefensi value. This prefensi value will be ranked according the highest prefensi value to the lowest . Prefensi highest value is the recommended alternative. This program using VB.Net 2010 programming language and Ms.Access 2007 as Databases Management System (DBMS)

Keywords : Decision Support System, Simple Additive Weighting (SAW) and Analytical Hierarchy Process (AHP)

viii

DAFTAR ISI

halaman

Persetujuan ii

Pernyataaan iii

Penghargaan iv

Abstrak vi

Abstract vii

Daftar isi viii

Daftar tabel x

Daftar gambar xi

BAB 1. PENDAHULUAN 1

1.1. Latar Belakang 1

1.2. Rumusan Masalah 2

1.3. Batasan Masalah 3

1.4. Tujuan Penelitian 3

1.5. Manfaat Penelitian 3

1.6. Metodologi Penelitian 3

1.7. Sistematika Penulisan 4

BAB 2. LANDASAN TEORI 6

2.1. Sistem Pendukung Keputusan 6

2.1.1. Ciri-ciri Decision Support System (SPK) 6 2.1.2. Karakteristik, Kemampuan dan Keterbatasan SPK 7 2.1.3. Komponen-Komponen Sistem Pendukung Keputusan 8 2.1.4. Tahapan Proses Pengambilan Keputusan 9

2.2. Analytical Hierarchy Process (AHP) 10

2.2.1. Prinsip Dasar AHP 11

2.2.2. Langkah-Langkah Analytical Hierarchy Process 15

2.2.3. Kelebihan dan Kelemahan AHP 16

2.3. Simple Additive Weighting (SAW) 18

2.4. Flowchart 19

BAB 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN 22

3.1. Analisis Sistem 22

ix

3.4. Pengolahan Data 32

3.5. Perancangan Antar Muka (Interface) 33

3.5.1. Jendela Utama 33

3.5.2. Rancangan Form Login 34

3.5.3. Rancangan Form User 34

3.5.4. Rancangan Form Pemohon 35

3.5.5. Rancangan Form AHP 37

3.5.6. Rancangan Form Proses Metode SAW 38

BAB 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 39

4.1. Implementasi 39

4.1.1. Implementasi Analitycal Hierarchy Process (AHP) 39 4.1.2. Implementasi Simple Additive Weigthing (SAW) 44 4.1.3. Perangkingan Hasil Perhitungan Metode AHP dan SAW 49

4.2. Pengujian Sistem 51

4.2.1. Halaman Login 51

4.2.2. Halaman Utama 52

4.2.3. Data User 53

4.2.4. Data Pemohon 53

4.2.5. Perhitungan Kriteria AHP 54

4.2.6. Perhitungan SAW 56

4.2.7. Hasil Seleksi 56

4.2.8. Menu Tentang 57

BAB 5. KESIMPULAN DAN SARAN 58

5.1. Kesimpulan 59

5.2. Saran 59

x

DAFTAR TABEL

halaman Tabel 2.1. Contoh Matriks Perbandingan Berpasangan 13 Tabel 2.2. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan 14

Tabel 2.3. Ratio Index 16

Tabel 2.4. Simbol-Simbol pada Flowchart 20

Tabel 3.1. Tabel Data User 32

Tabel 3.2. Tabel Data Pemohon 32

Tabel 4.1. Tabel Matriks Kriteria 40

Tabel 4.2. Tabel Matriks Nilai Perbandingan Kriteria 41

Tabel 4.3. Matriks Prioritas 42

Tabel 4.4. Matriks Pengukuran Konsistensi 42

Tabel 4.5. Matriks Rasio Konsistensi 43

Tabel 4.6. Nilai Konsistensi 44

Tabel 4.7. Bobot Nilai Perhitungan Waktu 44

Tabel 4.8. Bobot Nilai Perhitungan Biaya 45

Tabel 4.9. Bobot Nilai Kelengkapan Data 45

Tabel 4.10. Bobot Nilai Kondisi Rumah 45

Tabel 4.11. Sampel Data pemohon 46

Tabel 4.12. Matriks Keputusan X 46

Tabel 4.13. Matriks Ternormalisasi R 49

Tabel 4.14. Elemen Prioritas 50

xi

DAFTAR GAMBAR

halaman

Gambar 2.1. Struktur Hirarki 12

Gambar 3.1. Diagram Ishikawa 24

Gambar 3.2 Diagram Use Case 26

Gambar 3.3. Diagram Activity Process Login 27

Gambar 3.4. Diagram Activity System 28

Gambar 3.5. DFD Level 0 29

Gambar 3.6 DFD Level 1 30

Gambar 3.7. Flowchart Aplikasi Global 31

Gambar 3.8. Rancangan Halaman Menu Utama 33

Gambar 3.9. Rancangan Form Login 34

Gambar 3.10 Rancangan Form User 34

Gambar 3.11 Rancangan Form Pemohon 35

Gambar 3.12 Rancangan Form AHP 37

Gambar 3.13 Rancangan Form Proses Metode SAW 38

Gambar 4.1. Halaman Login 52

Gambar 4.2. Halaman Utama 52

Gambar 4.3. Data User 53

Gambar 4.4. Data Pemohon 54

Gambar 4.5. Perhitungan Kriteria AHP 55

Gambar 4.6. Perhitungan SAW 56

Gambar 4.7. Hasil Seleksi 57