SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KAMERA CCTV BERDASARKAN KONDISI DAN LOKASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KAMERA CCTV
BERDASARKAN KONDISI DAN LOKASI DENGAN MENGGUNAKAN
METODE SAW

SKRIPSI

Oleh :
RB. A TEGUH J OKO SBM
NPM. 0934115068

J URUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” J ATIM
SURABAYA
2013

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

LEMBAR PENGESAHAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KAMERA CCTV

BERDASARKAN KONDISI DAN LOKASI DENGAN MENGGUNAKAN
METODE SAW

Disusun Oleh :
RB. A TEGUH JOKO SBM
NPM. 0934115068

Telah disetujui untuk mengikuti Ujian Negara Lisan
Gelombang II Tahun Akademik 2012 – 2013

Pembimbing Utama,

Pembimbing Pendamping,

Dr. Ir. Ni Ketut Sari, MT
NIP : 1965 07311 99203 20001

Wahyu S. J. S., S.Kom, M.Kom
NIP : 386081002951
Mengetahui,

Ketua Jurusan Teknik Informatika
Fakultas Teknologi Industri
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur

Dr. Ir. Ni Ketut Sari, MT
NIP : 1965 07311 99203 20001

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KAMERA CCTV
BERDASARKAN KONDISI DAN LOKASI DENGAN MENGGUNAKAN
METODE SAW
Disusun Oleh :
RB. A TEGUH JOKO SBM
NPM. 0934115068
Telah dipertahankan di hadapan penguji dan diterima oleh Tim Penguji Skripsi
Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri

Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
Pada tanggal .................................
Pembimbing :

Tim Penguji :

1.

1.

Dr. Ir. Ni Ketut Sari, MT
NIP : 1965 07311 99203 20001

Wahyu S. J. S.,S.Kom, M.Kom
NIP : 386081002951

2.

2.

Wahyu S. J. S., S.Kom, M.Kom
NIP : 386081002951

Ir.Mu’tasim Billah, Ms.
NIP : 19600504 1987031 001
3.

Harianto,S.Kom,M.Eng
NIDN : 0722087701
Mengetahui,
Dekan Fakultas Teknologi Industri
Universitas Pembangungan Nasional “Veteran” Jawa Timur

Ir.Sutiyono,MT
NIP. 030 191 025

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

YAYASAN KESEJAHTERAAN PENDIDIKAN DAN PERUMAHAN

UNIVERSITAS PEMBANGUNGAN NASIONAL “VETERAN” JAWA TIMUR
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSRI

KETERANGAN REVISI :
Mahasiswa di bawa ini :
Nama

: RB. A TEGUH JOKO SBM

NPM

: 0934115068

Program Studi

: TEKNIK INFORMATIKA

Telah mengerjakan revisi/tidak ada revisi pra rencana (design)/skripsi ujian lisan
Gelombang II Tahun Akademik 2012-2013 dengan judul :
“SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KAMERA CCTV

BERDASARKAN KONDISI DAN LOKASI DENGAN MENGGUNAKAN
METODE SAW”
Oleh karenanya mahasiswa tersebut diatas dinyatakan bebas revisi skripsi ujian
lisan dan diizinkan untuk membukukukan laporan SKRIPSI dengan judul
tersebut.
Surabaya, ..............................
Dosen Penguji yang memerintahkan Revisi:

1) Wahyu S. J. S.,S.Kom, M.Kom
NIP : 386081002951

(

)

2) Ir.Mu’tasim Billah, Ms.
NIP : 19600504 1987031 001

(

)

3) Harianto,S.Kom,M.Eng
NIDN : 0722087701

(

)

Mengetahui,
Pembimbing Utama,

Dr. Ir. Ni Ketut Sari, MT
NIP : 1965 07311 99203 20001

Pembimbing Pembantu,

Wahyu S. J. S., S.Kom, M.Kom
NIP : 386081002951

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KAMERA CCTV
BERDASARKAN KONDISI DAN LOKASI DENGAN MENGGUNAKAN
METODE SIMPLE ADDICTIVE WEIGHTING (SAW)

Penyusun

: RB A Teguh Joko SBM

Pembimbing I

: Dr. Ir. Ni Ketut Sari, MT

Pembimbing II

: Wahyu S. J. Saputra, S.Kom, M.Kom
ABSTRAK

Memilih kamera CCTV merupakan hal yang agak sulit bagi orang awam
untuk menentukannya , karena banyak hal yang harus di perhatikan untuk
mendapatkan kamera yang sesuai dengan kondisi dan lokasi yang di inginkan, dan
banyak orang awam yang tidak tahu menahu ingin memasang kamera cctv di
tempat usahanya mendapat kesulitan dalam memilih yang sesuai dengan lokasi
dan dana yang di anggarkan. Terkadang para teknisi support susah menjelaskan
kepada end user dalam konsultasi memilih kamera yang sesuai dengan lokasi,
yang di karenakan ketika teknisi support menjelaskan alur kinerja kamera, end
user tidak dapat menangkap penjelasan yang hanya di bayang-bayangkan oleh end
user.
Sesuai permasalahan tersebut, maka di dapatkan solusi untuk membangun
sistem infomasi sistem pendukung keputusan pemilihan kamera cctv berdasarkan
kondisi dan lokasi dengan menggunakan metode Simple Addictive
Weighting(SAW).Sistem ini di bangun dengan vb.net 2005 sebagai bahasa
pemrogramannya dan MySql sebagai database servernya. SAW merupakan
metode pengambilan keputusan yang di terapkan dalam pembuatan sistem
informasi ini dengan pembobotan yang telah di tetapkan. Di mana dengan metode
tersebut, data akan di olah dan akan menghasilkan sebuah nilai keputusan berupa
report data kamera CCTV yang sesuai dengan yang di inputkan oleh konsumen.
Namun sistem informasi ini tidak dapat menjadi acuan dan mutlak, di karenakan

semua keputusan bergantung kepada konsumen.
Dari hasil perhitungan tersebut di dapatkan kamera infra merah 1/3'
CMOS Dome Security Camera Ceiling Mounteddengan skor harga 0.8477,
resolusi 0.5406, ratio 0.3000, iluminasi 4.0000 , lokasi 0.4316 , led 3.0000 , range
0.3250 dan total skor 9.4449. Untuk hasil perhitungan kamera non infra merah di
dapatkan kamera non infra merah HD EFFIO-E DSP focus Lens Indoor Dome
Camera dengan skor harga 0.4470, resolusi 3.0000 , ratio 2.5000, iluminasi
0.1000 , lokasi 5.0000 dan total skor 11.047.
Kata kunci : Kamera CCTV, Vb.net 2005, MySql, spk, SAW

i
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

KATA PENGANTAR

Dengan memanjat puja dan puji syukur kehadirat Allah SWT, akhirnya kami
dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul “SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN PEMILIHAN KAMERA CCTV BERDASARKAN KONDISI
DAN LOKASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW”.

Tugas akhir dengan beban 4 SKS ini disusun dan diajukan sebagai salah satu
syarat untuk menyelesaikan program Strata Satu (S1) pada jurusan Teknik
Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Pembangunan Nasional
”Veteran” Jawa Timur Surabaya.
Dengan terselesaikannya Laporan Tugas Akhir ini, kami sampaikan terima
kasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Kedua Orang Tua, Saudara dan seluruh anggota keluarga kami yang
telah memberikan dukungan kepada kami baik secara moril, spiritual
maupun material.
2. Dr.Ir.Ni Ketut Sari,MT, selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika.
3. Bpk, Frinda, selaku Koordinator Tugas Akhir Jurusan Teknik
Informatika
4. Bu Ketut, selaku dosen pembimbing 1 dan Pak Wahyu selaku dosen
pembimbing 2 dalam tugas akhir ini.
5. Seluruh staff dan karyawan Seventhsoft Komputindo yang telah
membantu dalam mengerjakan penelitian ini.

ii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

6. Serta seluruh teman-teman Jurusan Teknik Informatika A sore
angkatan 2009 yang telah membantu dan memberikan dukungan
kepada kami baik secara moril, spiritual maupun material.
Kami menyadari bahwa Laporan tugas akhir ini masih jauh dari sempurna,
oleh karena itu kami sangat mengharapkan saran dan kritik dari para pembaca agar
dalam penulisan laporan ini selanjutnya akan dapat kami selesaikan dengan baik.
Besar harapan kami agar Laporan tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi para
pembaca dan dunia pendidikan pada umumnya.

Surabaya,................................

Penyusun

iii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

DAFTAR ISI

ABSTRAK ............................................................................................................... i
KATA PENGANTAR ............................................................................................. ii
DAFTAR ISI .......................................................................................................... iv
DAFTAR GAMBAR .............................................................................................. vi
DAFTAR TABEL ................................................................................................. vii
BAB I PENDAHULUAN ....................................................................................... 1
1.1

Latar Belakang........................................................................................... 1

1.2

Rumusan Masalah...................................................................................... 3

1.3

Batasan Masalah ........................................................................................ 4

1.4

Tujuan Pembuatan ..................................................................................... 4

1.5

Manfaat ..................................................................................................... 5

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ............................................................................. 6
2.1

Penelitian Terdahulu .................................................................................. 6

2.2

Landasan Teori .......................................................................................... 9

2.2.1

SAW (Simple Addictive Weighting) .................................................... 9

2.2.2

Langkah Penyelesaian SAW ............................................................. 10

2.2.3

Kelebihan Metode SAW ................................................................... 10

2.2.4

Normalisasi Min Max ....................................................................... 11

2.2.5

UML(Unified Modeling Language) .................................................. 11

2.2.6

Visual Basic 2005 ............................................................................. 13

2.2.7

Mysql ............................................................................................... 13

2.2.8

Pengertian CCTV ............................................................................. 15

BAB III METODOLOGI PENELITIAN................................................................ 19
3.1

Rancangan penelitian ............................................................................... 19

3.1.1
3.2

Alur program .................................................................................... 20

Rancangan uji coba dan evaluasi .............................................................. 22

3.2.1

Blok Diagram ................................................................................... 22

3.2.2

Use Case ........................................................................................... 23

3.2.3

Class Diagram .................................................................................. 24

3.2.4

Sequence Diagram ............................................................................ 26

3.2.5

Activity Diagram .............................................................................. 29
iv

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

3.2.6

CDM ................................................................................................ 32

3.2.7

PDM ................................................................................................. 33

3.2.8

Data yang digunakan ........................................................................ 34

3.3

Data Kegiatan .......................................................................................... 39

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................... 40
4.1

Implementasi ........................................................................................... 40

4.1.1

Teknologi ......................................................................................... 40

4.1.2

Hardware .......................................................................................... 40

4.1.3

Software ........................................................................................... 41

4.1.4

File-file yang dihasilkan ................................................................... 41

4.2

Hasil Uji Coba dan Evaluasi .................................................................... 43

4.2.1

Uji coba perhitungan secara manual .................................................. 44

4.2.2

Uji coba perhitungan form kalkulasi ................................................. 53

4.2.3

Uji coba perhitungan kamera jenis infra merah ................................. 54

4.2.4

Uji coba perhitungan kamera jenis non infra merah........................... 60

4.2.5

Uji coba pembuatan laporan.............................................................. 65

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ................................................................. 66
5.1

Kesimpulan.............................................................................................. 66

5.2

Saran ....................................................................................................... 66

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................ 67

v
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

DAFTAR GAMBAR
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar
Gambar

3.1. Alur program. ................................................................................... 20
3.2. Blok diagram proses sistem informasi. ............................................. 22
3.3. Use case admin................................................................................. 23
3.4. Class diagram. .................................................................................. 24
3.5. Sequence diagram. ............................................................................ 26
3.6. Sequence diagram SPK Infra merah. ................................................. 26
3.7. Sequence diagram user. .................................................................... 27
3.8. Sequence diagram report. ................................................................. 27
3.9. Sequence Tambah master kamera. .................................................... 28
3.10. Activity diagram user. ..................................................................... 29
3.11. Activity diagram login admin. ......................................................... 30
3.12. Activity diagram proses perhitungan. .............................................. 30
3.13. Activity diagram report user. ........................................................... 31
3.14. Activity diagram tambah master. ..................................................... 31
3.15. CDM .............................................................................................. 32
3.16. PDM .............................................................................................. 33
4.1. Form kalkulasi.................................................................................. 53
4.2. Gambar pemilihan jenis kamera untuk proses perhitungan................ 54
4.3. Contoh perhitungan kamera dengan jenis infra merah....................... 55
4.4. Tab alternatif pada proses perhitungan.............................................. 56
4.5. Tab normalisasi pada proses perhitungan. ......................................... 57
4.6. Tampilan hasil dari proses perhitungan. ............................................ 58
4.7. Tampilan save perhitungan. .............................................................. 59
4.8. Tampilan preview proses perhitungan............................................... 59
4.9. Contoh perhitungan kamera non infra merah. ................................... 60
4.10. Tampilan tab alternatif pada proses perhitungan. ............................ 61
4.11. Tampilan tab normalisasi pada proses perhitungan. ........................ 62
4.12. Tampilan tab hasil dari proses perhitungan. .................................... 63
4.13. Tampilan proses save pada proses perhitungan. .............................. 64
4.14. Tampilan preview dari form proses perhitungan. ............................ 64
4.15. Tampilan hasil seleksi secara keseluruhan. ..................................... 65

vi
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

DAFTAR TABEL
Tabel 2.1. Data Kamera Infra Merah.................................................................23
Tabel 2.2. Data Kamera Non Infra Merah.........................................................26
Tabel 4.1. Perhitungan manual normalisasi min max........................................48
Tabel 4.2. Hasil perhitungan normalisasi min max............................................50
Tabel 4.3. Perhitungan manual SPK Infra merah...............................................50
Tabel 4.4. Kriteria kamera..................................................................................51
Tabel 4.5. Total skor kamera..............................................................................57

vii
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

1 BAB I
PENDAHULUAN
1.1

Latar Belakang
Dewasa ini marak terjadi tindak kejahatan di toko-toko supermarket, toko

emas, perkantoran hingga pabrik sekalipun.Yang di sebabkan kurangnya sekuritas
pada lokasi tersebut ataupun petugas keamanan tidak dapat memantau lokasi selama
24 jam. Maka dari itu di dapatkan solusi untuk memperkecil kemungkinan terjadinya
hal-hal yang tidak di inginkan, yaitu dengan memasang kamera cctv pada titik lokasi
yang di inginkan.
Sistem CCTV pertama yang dipasang oleh Siemens AG pada Test Stand VII di
Peenemünde, Jerman pada tahun 1942, untuk mengamati peluncuran roket V-2.
Tercatat insinyur Jerman Walter Bruch bertanggung jawab atas desain dan instalasi
sistem ini.Sistem perekaman CCTV masih sering digunakan pada tempat-tempat
peluncuran modern untuk merekam penerbangan roket, untuk menemukan
kemungkinan penyebab kegagalan fungsi kerja, sementara roket yang lebih besar
sering dilengkapi dengan CCTV sehingga memungkinkan gambar-gambar tahapan
pemisahan dapat ditransmisikan kembali ke bumi melalui komunikasi radio.
Pada bulan September 1968, Olean, New York adalah kota pertama di
Amerika Serikat yang menggunakan kamera video dalam dunia bisnis, terutama
dalam upaya untuk mencegah aksikejahatan. Menggunakan CCTV yang terhubung
dengan monitor di kepolisian Olean. Departemen kepolisian menjadi garis terdepan
dalam memerangi kejahatan dengan menggunakan teknologi cctv.
Penggunaan CCTV kemudian menjadi sangat umum di bank dan toko untuk
mencegah pencurian, dengan merekam bukti kegiatan kriminal. Tempat pertama
menggunakan CCTV di Inggris Raya adalah King's Lynn, Norfolk. Pada dekade
1
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

2
belakangan ini, penggunaan kamera pengintai CCTV di ruang publik dapat lebih
memperkecil resiko terjadinya kejahatan.(Armada Integrasi Teknologi, 2011).
Faktanya banyak end user yang komplain kepada instalasi kamera karena cctv
yang di pasang pada lokasi tersebut kurang bagus hasilnya. Terkadang para teknisi
support susah menjelaskan kepada end user dalam konsultasi memilih kamera yang
sesuai dengan lokasi, yang di karenakan ketika teknisi support menjelaskan alur
kinerja kamera, end user tidak dapat menangkap penjelasan yang hanya di bayangbayangkan oleh end user.
Namun ketika end user sepakat menggunakan produk dan tipe kamera apa,
dan terkadang komplain bahwa kamera yang telah di pasang tidak sesuai dengan
keinginannya. Dan itu pun yang membuat para teknisi support bingung untuk
menjelaskan dari segi mana yang kiranya end user tidak sesuai, apa dari segi
pemasangan kamera, kualitas peralatan yang di gunakan, dan apakah kualitas dari
kamera cctv yang di gunakan kurang bagus.
Ada

beberapa

jurnal

yang

menggunakan

metode

Simple

Additive

Weighting(SAW) seperti : Asep Kamaludin (2012), yang mengembangkan pemilihan
alternatif alat kontrasepsi.Dengan krtiteria yang di gunakan adalah umur, biaya, efek
samping, lama pemakaian, efektifitas keberhasilan alat, riwayat haid, komplikasi
yang potensial, keuntungan dan status kesehatan. Henry, dkk, (2009), merancang
sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima beasiswa bank BRI
menggunakan FMADM dengan kriterianya adalah jumlah penghasilan orang tua,
usia, semester, jumlah tanggungan orang tua, jumlah Saudara Kandung, nilai IPK.
Sri Eniyati (2011), perancangan sistem pendukungpengambilan keputusan untuk
penerimaan beasiswa dengan metode SAW dengan kriterianya yaitu aksebilitas,
kelengkapan, ketelitian, ketepatan. Nandang Hermanto (2012), merancang sistem

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

3
pendukung keputusan menggunakan metode SAW untuk menentukan jurusan pada
SMK Bakti Purwokerto dengan kriteria – kriterianya nilai matematika, nilai bahasa
indonesia, nilai bahasa inggris, nilai IPA, nilai TIK. Anak Agung Gde Putra
Ajiwerdhi, dkk (2012), pengembangan sistem pendukung keputusan berbasis mobile
untuk pengisian kartu rencana studi dengan fuzzy multi attribute decision making
SAW, hasil penelitian ini berupa aplikasi berbasis mobile phone yang di gunakan
untuk mengelola data untuk mengakses SPK pengisian KRS.
Sesuai permasalahan di atas, maka di dapatkan solusi untuk membangun
sistem infomasi SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KAMERA
CCTV BERDASARKAN KONDISI DAN LOKASI dengan menggunakan metode
Simple Addictive Weighting(SAW). Yang bertujuan untuk memudahkan teknisi
support dalam menjelaskan produk yang akan di gunakan dalam pemasangan cctv,
dan end user dapat langsung melihat gambaran produknya tanpa berangan-angan dan
membayangkan lokasi dengan kamera cctv. Dengan adanya solusi di atas, di
harapkan teknisi support konsisten dalam mengunakan sistem informasi tersebut dan
di terapkan dalam permasalahan di atas.

1.2

Rumusan Masalah

Dari latar belakang yang telah di uraikan sebelumnya, di dapatkan rumusan
sebagai berikut.
a.

Metode Simple Additive Weighting(SAW) digunakan untuk sistem pendukung
keputusan pemilihan kamera cctv berdasarkan kondisi dan lokasi.

b.

Menentukan poin-poin yang di butuhkan dalam pemilihan kamera cctv.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

4
c.

Membangun sistem informasi tersebut dalam mempermudah dalam pemilihan
kamera cctv dengan menggunakan bahasa pemrograman vb.net 2005 dengan
database’nya menggunakan MySql.

1.3

Batasan Masalah

Dari rumusan masalah yang telah di uraikan di atas, maka penulis membatasi
rumusan masalah agar pokok bahasan tidak menyimpang, yaitu :
a. Metode yang tepat dalam sistem pendukung keputusan pemilihan kamera cctv
adalah metode Simple Addictive Weighting(SAW).
b. Manajemen menentukan kriteria-kriteria yang digunakan dalam proses
perhitungan serta bobot-bobot yang akan digunakan berdasarkan kriteria itu
termasuk benefit atau cost.
c.

Sistem informasi dibangun dengan menggunakan VB.net dengan database
Mysql.

d. Konsumen hanya berhak melakukan proses SPK dan melihat laporan, dan tidak
dapat untuk melakukan tambah, edit, hapus data. Sistem informasi di jalankan
ketika konsumen akan membeli produk dan memilih kamera sesuai dengan
kebutuhannya.

1.4

Tujuan Pembuatan

Tujuan dari penelitian ini adalah menyusun sistem informasi pendukung
keputusan pemilihan kamera cctv berdasarkan kondisi dan lokasi secara terstruktur
dan terarah. Dan memberikan solusi terhadap perusahaan tersebut untuk mengimplementasikan sistem informasi yang di tunjukkan kepada user dengan mudah.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

5
1.5

Manfaat

Manfaat dari penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :
a.

Dapat membantu mempermudah perusahaan dalam memberikan solusi kepada
user, produk dan tipe apa yang sesuai dengan lokasi dan kondisi yang di
inginkan user.

b.

Mengetahui kelebihan dan kekurangan metode SAW dalam perancangan
sistem informasi tersebut.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

2 BAB II
TINJ AUAN PUSTAKA

2.1

Penelitian Terdahulu
Kartu Rencana Studi (KRS) adalah kartu yang berisi daftar matakuliah yang

diikuti oleh setiap mahasiswa dalam satu semester. Setiap mahasiswa harus mengisi
KRS untuk menentukan matakuliah yang akan diambil setiap semesternya. Seiring
perkembangan teknologi di masa sekarang ini Jurusan Pendidikan Teknik Informatika
telah mengembangkan sebuah perangkat lunak KRS mobile. Namun perangkat lunak
yang dikembangkan masih terbatas pada proses pengisian KRS saja dan belum mampu
membantu mahasiswa dalam memilih matakuliah yang akan diambil sehingga proses
pengisian KRS memerlukan waktu yang cukup lama. Berdasarkan permasalahan
tersebut perlu dikembangkan sebuah aplikasi yang dapat membantu mahasiswa dalam
memilih matakuliah saat pengisian KRS. Untuk membantu mahasiswa memilih
matakuliah dalam pengisian KRS diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan
(SPK). SPK ini merupakan sistem yang dapat membantu mahasiswa mengambil
keputusan dengan melengkapi mahasiswa dengan informasi mengenai matakuliah yang
disarankan dan tidak disarankan untuk diambil saat pengisian KRS. Sehingga sistem ini
tidak dimaksudkan untuk menggantikan mahasiswa dalam pengambilan keputusan.
Sedangkan model yang digunakan dalam SPK ini adalah Fuzzy Multi-Atribute Decision
Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Hasil penelitian
ini berupa aplikasi berbasis mobile phone yang digunakan untuk mengakses SPK
pengisian KRS dan aplikasi web yang digunakan untuk mengelola data untuk proses
SPK pada aplikasi mobile. Aplikasi ini dibangun menggunakan bahasa pemprograma
Java yaitu J2ME dan PHP serta MySQL sebagai databasenya. Dengan adanya perangkat

6
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

7
lunak ini akan memudahkan mahasiswa dalam memilih matakuliah yang akan diambil
saat pengisian KRS setiap semesternya (Anak Agung Gde Putra Ajiwerdhi, dkk, 2012).

Sebagian besar siswa lulusan SMP berkeinginan untuk melanjutkan
pendidikannya khususnya ke SMK, hal tersebut dapat dibuktikan dengan banyaknya
siswa lulusan SMP yang mengikuti ujian masuk ke SMK. Hal yang patut
disayangkan adalah kurang matangnya mereka memilih jurusan yang ada di sekolah
kejuruan yang dituju. Situasi semacam ini berdampak pada biaya pendidikan yang
terlanjur dikeluarkan, baik oleh orang tua siswa maupun oleh pemerintah yang
mensubsidi sekolah menjadi tidak bermanfaat karena siswa tersebut tidak memiliki
kemampuan yang memadai untuk jurusan yang sudah dipilihnya, akibat negatif
lainnya adalah para siswa yang drop out. Berdasarkan informasi yang diperoleh dari
team penerimaan siswa baru jumlah jurusan yang ada pada SMK Bakti terdiri dari
tiga jurusan yaitu jurusan akuntansi, administrasi perkantoran, dan multimedia.
penjurusan didasarkan pada pilihan siswa saat melakukan pendaftaran dengan
mencatumkan minat untuk jurusan 1 dan jurusan 2 selain itu penjurusan ditentukan
oleh nilai yang disyaratkan pada masing-masing jurusan. Sistem pendukung
keputusan pemilihan jurusan dengan metode fuzzy Multi-Attribute Decision Making,
diharapkan dapat membantu team penerimaan siswa baru dalam menentukan jurusan
bagi tiap siswa. Sistem pendukung keputusan ini berbasis web sehingga dapat
diakses dimana saja oleh calon siswa untuk melakukan pendaftaran secara online,
kemudian data akan diolah untuk menentukan jurusan yang tepat untuk masingmasing siswa (Nandang Hermanto, 2012).
Dalam menentukan penerimaan beasiswa, banyak sekali kriteriakriteria yang
harus dimiliki oleh individu sebagai syarat dalam mendapatkan beasiswa.
Masingmasing sekolah pasti memiliki kriteriakriteria untuk menentukan siapa yang

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

8
akan terpilih untuk menerima beasiswa. Pembagian beasiswa dilakukan oleh
beberapa lembaga untuk membantu seseorang yang kurang mampu ataupun
berprestasi selama menempuh studinya. Untuk membantu penentuan dalam
menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah
sistem pendukung keputusan. Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus yaitu
mencari alternative terbaik bedasarkan kriteriakriteria yang telah ditentukan dengan
menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting). Penelitian dilakukan
dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses
perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu siswa terbaik (Sri
Eniyati, 2011).
Sesuai dengan peraturan yang sudah ditentukan oleh pihak Bank BRI untuk
memperoleh beasiswa, maka diperlukan kriteria-kriteria untuk menentukan siapa
yang akan terpilih untuk menerima beasiswa. Pembagian beasiswa dilakukan oleh
beberapa lembaga untuk membantu seseorang yang kurang mampu ataupun
berprestasi selama menempuh studinya. Untuk membantu penentuan dalam
menetapkan seseorang yang layak menerima beasiswa maka dibutuhkan sebuah
sistem pendukung keputusan.Salah satu metode yang dapat digunakan untuk Sistem
Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan Fuzzy MADM (Multiple
Attribute Decission Making). Pada penelitian ini akan diangkat suatu kasus yaitu
mencari alternative terbaik bedasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan
mengggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) untuk melakukan
perhitungan metode FMADM pada kasus tersebut. Metode ini dipilih karena mampu
menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang
dimaksudkan yaitu yang berhak menerima beasiswa berdasarkan kriteria-kriteria
yang ditentukan. Penelitian dilakukan dengan mencari nilai bobot untuk setiap

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

9
atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif
yang optimal, yaitu mahasiswa terbaik (Henry, dkk, 2009).
Memilih alat kontrasepsi bukan merupakan hal yang mudah karena efek yang
berdampak terhadap tubuh tidak akan diketahui selama belum menggunakannya.
Selain itu tidak ada alat kontrasepsi yang selalu cocok bagi semua orang karena
situasi dan kondisi tubuh dari setiap individu selalu berbeda. Dalam sistem
pendukung keputusan ini dapat memberikan keputusan alternatif alat kontrasepsi
yang nantinya bisa dijadikan sebagai acuan untuk memilih alat kontrasepsi. Sistem
ini dikembangkan menggunakan PHP sebagai bahasa pemogramannya, MySql
sebagai database server dan Apache sebagai web server. Dalam hal ini penulis
menggunakan metode Prototype sebagai metode pengembangan sistemnya(Asep
Kamaludin, 2012).
2.2

Landasan Teori

2.2.1 SAW (Simple Addictive Weighting)
Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot.
Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja
pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses
normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan
dengan semua rating alternatif yang ada.
Jika nilai j atribut benefit
...............(2.1)
Jika nilai j atribut cost

Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif (Ai) pada setiap
kriteria (Cj) i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

10
( Vi ) diberikan sebagai: (Nandang Hermanto, 2012)

=

..........(2.2)

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

2.2.2 Langkah Penyelesaian SAW
Dalam penelitian ini menggunakan model FMADM metode SAW. Adapun
langkah-langkahnya adalah:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan
keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan
normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut
(atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks
ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian
matriks ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar
yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi (Kusumadewi, 2006).

2.2.3 Kelebihan Metode SAW
Kelebihan dari model SAW dibandingkan dengan model pengambilan
keputusan yang lain terletak pada kemampuannya untuk melakukan penilaian secara
lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot prefensi yang sudah
ditentukan, selain itu SAW juga dapat menyeleksi alternative terbaik dari sejumlah
alternatif yang ada karena adanya proses perankingan setelah menentukan nilai bobot untuk
setiap atribut.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

11
2.2.4 Nor malisasi Min Max
Normalisasi min max adalah data sebuah atribut yang di skalakan ke dalam rentang
nilai kecil yang telah di tentukan.Jika

dan

merupakan nilai – nilai

minimum dan maximum dari atribut A dan memetakkan sebuah nilai V dari A
menjadi v’ dalam rentang [

(

=

_

_

−

,

_

_

)+

] dengan rumus.

_

..........(2.3)

Keterangan :
V = Nilai yang di hitung.
= Atribut min.
= Atribut ma x.
_

= Skala max.

_

= Skala min

2.2.5 UML(Unified Modeling Language)
Pengertian UML adalah bahasa untuk menspesifikasi, memvisualisasi,
membangun dan mendokumentasikan artifacts (bagian dari informasi yang
digunakan atau dihasilkan oleh proses pembuatan perangkat lunak, artifact tersebut
dapat berupa model, deskripsi atau perangkat lunak) dari sistem perangkat lunak,
seperti pada pemodelan bisnis dan sistem non perangkat lunak lainnya [HAN98].
Selain itu UML adalah bahasa pemodelan yang menggunakan konsep orientasi
object. UML dibuat oleh Grady Booch , James Rumbaugh , dan Ivar Jacobson di
bawah bendera Rational Software Corp [HAN98]. UML menyediakan notasi-notasi
yang membantu memodelkan sistem dari berbagai perspektif. UML tidak hanya

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

12
digunakan dalam pemodelan perangkat lunak, namun hampir dalam semua bidang
yang membutuhkan pemodelan.
2.2.5.1 Use Case Diagram

Menggambarkan sejumlah external actors dan hubungannya ke use case yang
diberikan oleh sistem. Use case adalah deskripsi fungsi yang disediakan oleh sistem
dalam bentuk teks sebagai dokumentasi dari use case symbol namun dapat juga
dilakukan dalam activity diagrams. Use case digambarkan hanya yang dilihat dari
luar oleh actor (keadaan lingkungan sistem yang dilihat user) dan bukan bagaimana
fungsi yang ada di dalam sistem.
2.2.5.2 Class Diagram

Menggambarkan struktur statis class di dalam sistem. Class merepresentasikan
sesuatu yang ditangani oleh sistem. Class dapat berhubungan dengan yang lain
melalui berbagai cara: associated (terhubung satu sama lain), dependent (satu class
tergantung/menggunakan

class yang lain), specialed (satu class merupakan

spesialisasi dari class lainnya), atau package (grup bersama sebagai satu unit).
Sebuah sistem biasanya mempunyai beberapa class diagram.
2.2.5.3 Sequence Diagram

Menggambarkan kolaborasi dinamis antara sejumlah object. Kegunaanya
untuk menunjukkan rangkaian pesan yang dikirim antara object juga interaksi antara
object, sesuatu yang terjadi pada titik tertentu dalam eksekusi sistem.
2.2.5.4 Activity Diagram

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

13
Menggambarkan

rangkaian

aliran

dari

aktivitas,

digunakan

untuk

mendeskripsikan aktifitas yang dibentuk dalam suatu operasi sehingga dapat juga
digunakan untuk aktifitas lainnya seperti use case atau interaksi.

2.2.6 Visual Basic 2005
Program Visual Basic 2005 adalah versi terbaru dari program Visual Basic saat
buku ini dibuat. Seperti yang kita ketahui, program Visual Basic adalah bahasa
pemprograman yang paling mudah dikuasai oleh para pemula. Dalam versi yang
terbaru ini, program Visual Basic 2005 (disingkat VB 2005) menawarkan banyak
kemudahan

lagi dibandingkan

versi-versi sebelumnya, antara lain teknik

pemprogram dapat dibuat lebih terstruktur dan lebih banyak bantuan dalam
pemprograman. Jauh lebih mudah untuk menguasainya dibandingkan

dengan

versinya yang terdahulu, yaitu Visual Basic 6 (disingkat VB6). Ada banyak
perubahan dalam VB 2005 ini dibandingkan VB6, antara lain:
• Bahasa pemprograman sekarang benar-benar bahasa berbasis objek (Object Oriented
Programming), sedangkan VB6 bukan bahasa berbasis object.
• Aplikasi dan komponen yang ditulis di VB 2005 mempunyai akses penuh ke Net
Framework. Sedangkan di VB6 tidak dikenal atau tidak digunakan Net Framework.
• Semua aplikasi yang dibuat beroperasi dalam manajemen Common Language
Runtime (CLR).

2.2.7 Mysql
MySQL adalaha suatu perangkat lunak database relasi (Relational Database
Management System atau DBMS), seperti halnya ORACLE, Postgresql, MySQL
dan sebagainya. SQL (Structured Query Language) sendiri adalah suatu sintaks
perintah-perintah tertentu atau bahasa (pemrograman) yang digunakan untuk

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

14
mengelola suatu databaswe. Jadi, MySQL dan SQL adalah hal yang berbeda.
MySQL merupakan software dan SQL adalah bahasa perintahnya.
Mysql sebagai database server. Software database mulai bermunculan seiring
dengan bertambahnya kebutuhan akan database server. Salah satu dari pendatang
baru dalam dunia database ialah MySQL, sebuah server/klien database SQL yang
berasal dari Skandinavia. MySQL terdiri atas server SQL, klien program untuk
mengakses, tools untuk administrasi, dan interface program untuk menulis program
sendiri.
Pengembangan MySQL dimulai pada tahun 1979 dengan tool database
UNIREG yang dibuat oleh Michael “Monty” Widenius untuk perusahaan TcX di
Swedia. Kemudian pada tahun 1994, TcX mulai mencari server SQL untuk
mengembangkan aplikasi web. Mereka menguji beberapa server komersial namun
semuanya masih terlalu lambat untuk tabel-tabel TcX yang besar.
MySQL memiliki banyak hal yang bisa ditawarkan, antara lain :
1.

Kecepatan
Banyak ahli berpendapat MySQL merupakan server tercepat.

2.

Kemudahan penggunaan
MySQL punya performa tinggi namun merupakan database yang simple
sehingga mudah disetup dan dikonfigurasi.

3.

Harga
MySQL cenderung gratis untuk penggunaan tertentu.

4.

Mendukung query language

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

15
MySQL mengerti bahasa SQL (Structured Query Language) yang merupakan
pilihan system database modern. Anda juga dapat mengakses MySQL lewat
protocol ODBC (Open Database Connectivity) buatan Microsoft.
5.

Kapabilitas
Banyak klien dapat mengakses server dalam satu waktu. Mereka dapat
menggunakan banyak database secara simultan.

6.

Konektifitas dan sekuritas
Database MySQL dapat diakses dari semua tempat di Internet dengan hak
akses tertentu.

7.

Pertabilitas
MySQL dapat berjalan dalam banyak varian UNIX dengan baik, sebaik seperti
saat berjalan di system non-UNIX.

8.

Distribusi yang terbuka
MySQL mudah didapatkan dan memiliki source code yang boleh
disebarluaskan sehingga bisa dikembangkan lebih lanjut

2.2.8 Pengertian CCTV
CCTV pertama kali digunakan di wilayah sebagai alat efektif untuk
mencegah kejahatan. Perkembangan teknologi telah mengembangkan peran
CCTV dalam hal keamanan dan investigasi perilaku kriminal dan anti-sosial.
Salah satu penggunaan besar pertama dari CCTV di tahun 1940-an oleh Militer
AS. Untuk menguji rudal V2, sirkuit tertutup kamera digunakan untuk
memantau

tes

keamanan.

Teknologi

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

ini

menguntungkan

karena

16
memungkinkan petugas CCTV definisi untuk terus memonitor. Dan
meningkatkan tingkat keamanan pada saat itu. Namun untuk saat ini cctv
sendiri bukanlah menjadi barang yang sangat mewah untuk di miliki, namun
barang yang menjadi kebutuhan dalam segi keamanan perusahaan, jalan, toko,
dan rumah sekalipun. Para tindak kriminal setidaknya akan merasa khawatir
untuk melakukan hal yang tidak di inginkan apabila melihat kamera cctv yang
sedang memantau aktifitas mereka. Yang meskipun cctv sendiri tidak dapat
mencegah tindak kriminal, namun setidaknya hanya untuk mengamati,
mengontrol dan mengidentifikasi suatu keamanan pada lokasi tersebut. Untuk
mendapatkan hasil kamera cctv yang terbaik, maka di berikan kriteria – kriteria
yang akan di jelaskan sebagai berikut :
1. Harga Kamera
Harga dimana nilai setiap kamera yang akan di konversikan dahulu
dengan kalkulator.

2. Resolusi kamera
Resolusi adalah ukuran detail terbaik pada suatu gambar.pada kamera
cctv khususnya di ukur dengan television lines(TVL).jika semakin besar
resolusi kamera tersebut maka semakin bagusdetail gambarm yang akan di
tampilkan pada monitor atau televisi, gambar yang di hasilkan pada suatu
kamera lines berjalan pada bidang horisontal, dan masing – masing lines pada
bidang horisontal tersebut akan membangun sejumlah elemen line yang
menjadi suatu gambar.vertikal dan horisontal resolusibiasanya berbanding 3 :
4, 600 hingga 800 pada tiap – tiap elemen lines.namun biasanya resolusi untuk
kamera cctv 360 sampai 720 tvl, lebih besar resolusi maka gambar lebih

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

17
terlihat jelas namun jika lebih kecil resolusi kamera maka terlihat kurang jelas
gambar tersebut, bhkan hasilnya lebih jelek.
3. Iluminasi kamera.
Iluminasi berbanding terbalik pada jatuhnya sinar pada latar yang dapat
di terima oleh kamera cctv. Namun tergantung jenis kamera yang memang di
rancang untuk kontak langsung dengan cahaya matahari maupun di desain
untuk tempat yang minim cahaya.
4. Ratio
SNR merupakan Perbandingan (ratio) antara kekuatan Sinyal (signal
strength) dengan kekuatan Derau (noise level). Nilai SNR dipakai untuk
menunjukkan kualitas jalur (medium) koneksi. Makin besar nilai SNR, makin
tinggi kualitas jalur tersebut. Artinya, makin besar pula kemungkinan jalur itu
dipakai untuk lalu-lintas komunikasi data & sinyal dalam kecepatan tinggi.
Nilai SNR suatu jalur dapat dikatakan pada umumnya tetap, berapapun
kecepatan data yang melalui jalur tersebut.
5. Lokasi
Dengan menentukan lokasi ini yang sangat di perlukan dalam
pemasangan kamera cctv apakah itu akan di letakkan di kamar, lorong, gudang
ataupun sudut – sudut tertentu. Dengan contoh ukuran standar jarak fokus 15
meter, konsumen menginginkan fokus objek terlihat dengan sudut antara 70° 80° maka di perlukan lensa yang memiliki ukuran 3.6mm. Sedangkan untuk
sudut 35° - 45° maka di prlukan lensa berukuran 8mm. Dan untuk sudut 25°
maka di perlukan lensa berukuran 12mm.
6. Effective range

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

18
Effective range adalah suatu titik jarak jangkau led infra merah yang
tergantung pada jumlah led infra merah tersebut. Cahaya ini tidak kasat mata
namun hanya bercahaya merah, namun cahaya ini jika tertangkap oleh kamera
yang mendukung infra merah maka kamera tersebut akan terbantu
pencahayaannya untuk menangkap gambar di sekitar.

7. Led
Led adalah lampu infra merah yang di pancarkan untuk penerangan
kamera.Infra merah ini terlihat oleh mata hanya berwarna merah dan tidak
dapat menerangi cahaya. (http://www.cctv-information.co.uk, di akses pada 10
April 2013).

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

3 BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1

Rancangan penelitian

Sistem pendukung keputusan pemilihan kamera CCTV berdasar lokasi dan
kondisi merupakan sistem informasi yang di bangun untuk membantu konsumen
dalam memilih kamera CCTV sesuai kriteria yang di inginkannya. Simple Additive
Weighting (SAW) merupakan metode pengambilan keputusan yang di terapkan
dalam pembuatan sistem informasi ini dengan pembobotan yang telah di tetapkan. Di
mana dengan metode tersebut, data akan di olah dan akan menghasilkan sebuah nilai
keputusan berupa report data kamera CCTV yang sesuai dengan yang di inputkan
oleh konsumen. Namun sistem informasi ini tidak dapat menjadi acuan dan mutlak,
di karenakan semua keputusan bergantung kepada konsumen.

19
Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

20
3.1.1 Alur progr am

Gambar 3.1. Alur program.
Untuk dapat menghasilkan sebuah nilai pembobotan, maka di berikan sebuah
kriteria-kriteria da sub kriteria yang nantinya akan di inputkan sebuah nilai oleh
seorang konsumen. Dan di bagi menjadi dua kriteria yaitu infra merah dan non infra
merah dengan masing – masing memiliki kriteria sendiri – sendiri, yaitu :
1.

Non Infra merah

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

21
a.

Kondisi

• Memberikan nilai kisaran harga kamera.
• Memberikan nilai resolusi.
• Memberikan nilai ratio.
b.

Lokasi

• Memberikan nilai iluminasi.
• Lokasi/sudut.
2.

Infra merah

a.

Kondisi

• Memberikan nilai kisaran harga kamera.
• Memberikan nilai resolusi.
• Memberikan nilai ratio.
b.

Lokasi

• Memberikan nilai iluminasi.
• Memberikan nilai jumlah led.
• Memberikan nilai effective range.
• Lokasi /sudut.
Untuk proses perhitungan dalam metode tersebut ada tahapan – tahapan
sebagai berikut.
a.

Konsumen memasukkan nilai kepentingan kisaran harga kamera.
Contoh : kisaran harga Rp.1.000.000,-

a.

Konsumen memasukkan nilai resolusi kamera yang tampil pada layar monitor
dengan satuan TVL, ysng sudah di tentukan.

b.

Konsumen memasukkan ukuran S/N Ratio kamera yang di inginkan.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

22
c.

Konsumen memasukkan nilai iluminasi pencahayaan pada lokasi yang dalam
keadaan normal siang hari apakah terang, cukup terang ataukah sedikit cahaya.

d.

Konsumen memilih ruang apa yang di gunakan atau sudut lokasi yang
berdasarkan letak kamera yang akan di pasang oleh konsumen.

3.2

Rancangan uji coba dan evaluasi

Desain sistem merupakan sebuah tahapan yang menjurus ke desain sistem
informasi yang di mana tampilannya hingga proses reportnya lebih ke fisik program,
sehingga para konsumen ataupun administrator mudah untuk menggunakan sistem
tersebut dengan hanya melihat interface yang sederhana.

3.2.1 Blok Diagram
Adalah suatu inputan data yang di masukkan oleh user, sehingga sistem
informasi mendapatkan data yang akan di proses untuk mendapatkan report. Dengan
kebutuhannya yaitu :

Gambar 3.2. Blok diagram proses sistem informasi.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

23
Pada gambar 3.1 menjelaskan serangkai kegiatan untuk pemilihan kamera cctv
dengan tahapan konsumen meng-input serangkaian data untuk di lakukan proses
pembobotan SAW dan kemudian di lakukan pencocokan data yang telah mendapat
proses tersebut dengan alternatif – alternatif kamera yang telah di masukkan oleh
administrator ke dalam database.

3.2.2 Use Case



Admin

Login



tambah master

Kode_admin : String
Username : String
Password : String
Tambah()
Modifikasi()
Hapus()
Pili h()
report

User

proses perhitungan

proses()
load()

hasil perrhitungan

Gambar 3.3. Use case admin.

Gambar 3.2 menjelaskan bahwa admin dapat melakukan tambah data, hapus,
modifikasi dan melihat report dengan harus melakukan login pada sistem informasi.
Untuk user dapat melakukan proses spk dan dapat melihat report hasil spk.

Hak Cipta © milik UPN "Veteran" Jatim :
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

24
3.2.3

Class Diagram

Form Login
tabel login

Admin
(f rom Use Case View)

Kode_adm in : String
Us ernam e : String
Pas s word : String

form pem ilihan CCTV

Us er
(f rom Us e Case View)

pilih()
Clos e()

pilih()
load()

Load()
pilih()

pros es ()
load()

Tambah()
Modifikas i()
Hapus ()
Pilih()
cctv_inframerah

SPK_Inframerah

kode_produk_im : String
nama_produk_im : String
harga_im : Double
res olus i_im : String
S/N Ratio_im : String
jum lah_led_im : Double
effective_range : String
lokas i : Str