PEMILIHAN LOKASI BARU BTS TELKOMSEL CABANG KOTA KENDARI MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS BERBASIS WEB GIS
semanTIK, Vol.3, No.1, Jan-Jun 2017, pp. 47-54
ISSN : 2502-8928 (Online)
47
PEMILIHAN LOKASI BARU BTS TELKOMSEL
CABANG KOTA KENDARI MENGGUNAKAN
METODE SAW DAN TOPSIS BERBASIS WEB GIS
Muhammad Abdillah Rahmat*1, Bambang Pramono2, Rizal Adi Saputra3
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo, Kendari
e-mail : *1abdirahmat22@gmail.com, 2bambangpramono09@gmail.com,
3
rizaladisaputra@gmail.com
*1,2,3
Abstrak
Komunikasi adalah proses interaksi seseorang atau kelompok dalam menyampaikan informasi
yang berupa pesan, ide dan gagasan dari satu pihak ke pihak lain. Hal ini yang mendorong manusia
untuk berinovasi dalam menciptakan teknologi baru, salah satunya adalah telekomunikasi GSM
(Global System for Mobile Communication).
Kota Kendari adalah salah satu kota di Indonesia yang penduduknya banyak menggunakan
brand GSM Telkomsel.Untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan suatu aplikasi yang dapat
diakses dan mempermudah Telkomsel dalam menetapkan lokasi pembangunan BTS yang baru
dengan berbasis Web Geographic Information System (GIS) agar mempermudah pemetaan lokasi
baru yang layak untuk dibangun sebuah BTS dan dapat berlaku secara user friendly terhadap
pengguna aplikasi.
Hasil penelitian ini menunjukkan metode SAW dan TOPSIS adalah dua metode yang dapat
diterapkan dalam pencarian lokasi baru, karena metode SAW dan TOPSIS dapat menghasilkan
sistem pendukung keputusan yang lebih baik dibandingkan menggunakan satu metode diantaranya.
Kata kunci— Komunikasi, BTS, SAW, TOPSIS.
Abstract
Communication is the process of interaction of a person or group in conveying information
such as messages, ideas and concepts from one party to another party. This is to encourage people to
innovate in creating new technologies, one of which is telecommunications GSM (Global System for
Mobile Communication).
Kendari city is one of the cities in Indonesia whose people are using GSM brand
Telkomsel.Untuk overcome these problems need an application that can be accessed and facilitate
Telkomsel in setting new BTS construction site with Web-based Geographic Information System (GIS)
in order to facilitate mapping new location eligible to built a BTS and can apply user friendly to the
user application.
The results of this study indicate SAW and TOPSIS Method two methods that can be applied in
the search for a new location, because the SAW and TOPSIS method can produce a decision support
system that is better than using one method among others.
Keywords— Communications, BTS, SAW, TOPSIS.
1. PENDAHULUAN
omunikasi adalah proses interaksi
seseorang atau kelompok dalam
menyampaikan informasi yang berupa
pesan, ide dan gagasan dari satu pihak ke
pihak lain. Pada umumnya, komunikasi
dilakukan secara lisan atau verbal, namun
K
seiring berkembangnya teknologi, manusia
membutuhkan alat bantu tambahan untuk
dapat berkomunikasi dalam jarak jangkau
yang jauh. Hal ini yang mendorong manusia
untuk berinovasi dalam menciptakan teknologi
baru, salah satunya adalah telekomunikasi
GSM
(Global
System
for
Mobile
Communication).
Received June 1st,2012; Revised June 25th, 2012; Accepted July 10th, 2012
48
Pemilihan Lokasi Baru BTS Telkomsel Cabang Kota Kendari
GSM mulanya singkatan dari Group
Special Mobile adalah sebuah teknologi
komunikasi selular yang bersifat digital.
Teknologi GSM banyak diterapkan pada
komunikasi bergerak, khususnya telepon
genggam. Teknologi ini memanfaatkan
gelombang mikro dan pengiriman sinyal yang
dibagi berdasarkan waktu, sehingga sinyal
informasi yang dikirim akan sampai pada
tujuan. GSM dijadikan standar global untuk
komunikasi selular sekaligus sebagai teknologi
selular yang paling banyak digunakan orang di
seluruh dunia
Salah satu brand GSM dari Indonesia
adalah Telkomsel. Telkomsel didirikan pada
tahun 1995 sebagai wujud semangat inovasi
untuk
mengembangkan
telekomunikasi
Indonesia yang terdepan. Untuk mencapai visi
tersebut,
Telkomsel
terus
memacu
pertumbuhan jaringan telekomunikasi di
seluruh penjuru Indonesia secara pesat
sekaligus
memberdayakan
masyarakat.
Telkomsel menjadi pelopor untuk berbagai
teknologi telekomunikasi selular di Indonesia,
termasuk yang pertama meluncurkan layanan
roaming internasional dan layanan 3G di
Indonesia. Telkomsel merupakan operator
yang pertama kali melakukan ujicoba
teknologi jaringan pita lebar LTE.Di kawasan
Asia, Telkomsel menjadi pelopor penggunaan
energi terbarukan untuk menara-menara Base
Transceiver Station (BTS). Keunggulan
produk dan layanannya menjadikan Telkomsel
sebagai pilihan utama pelanggan di seluruh
Indonesia.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan
oleh [1] mengenai Sistem Pendukung
Keputusan Dalam Menentukan Kelayakan
Lokasi Untuk membangun Tower Pemancar
Sinyal Menggunakan Metode SAW. Hasil
yang diperoleh dari penelitian ini adalah
Informasi yang ditampilkan berupa urutan
nilai alternatif, mulai dari kecil sampai
terbesar dari masing-masing kriteria. Data
kriteria yang diproses meliputi kepadatan
penduduk, biaya, jarak, akses. Hasil dari
proses sistem pendukung keputusan penentuan
daerah pembangunan Tower pemancar sinyal
ini
dapat
digunakan sebagai
bahan
pertimbangan untuk menentukan lokasi
pembagunan Tower; mempermudah bagian IT
dalam menganalisa lokasi pembangunan
Tower pemancar sinyal. Kekurangan dari
penelitian ini adalah hasil dari menggunakan
metode SAW masih berupa angka, dan belum
menjadi sebuah aplikasi.Dengan hanya
menggunakan metode SAW hasilnya kurang
efisien.
Hal yang berbeda dilakukan oleh [2]
yaitu penelitian tentang Implementasi Metode
Topsis Sebagai Pendukung Keputusan Untuk
Penentuan Lokasi Pembangunan ATM
(Anjungan Tunai Mandiri). Hasil yang
diperoleh dari penelitian ini adalah penentuan
lokasi pembangunan ATM, bisa digunakan
untuk mencari alternatif terbaik untuk
penentuan lokasi pembangunan ATM. Proses
perhitungan Metode TOPSIS didasari kepada
nilai bobot setiap kriteria yang diberikan oleh
user. Kekurangan dari penelitian ini adalah
penelitian ini hanya pada tahap implementasi
Metode TOPSIS dan masih ada beberapa
kelemahan didalam pencapaian hasil akhir.
Penelitian yang dilakukan oleh [3] yaitu
Analisis Penggabungan Metode SAW dan
Metode TOPSIS untuk Mendukung Keputusan
Seleksi Penerimaan Dosen. Hasil yang
diperoleh dari penelitian ini adalah dengan
menggunakan persamaan pada Metode SAW
untuk mencari nilai matriks ternormalisasi R,
kemudian dilanjutkan degan mencari nilai
matriks terbobot Y menggunakan persamaan
pada Metode TOPSIS dapat dikatakan bahwa
cara ini cukup efisien karena menggunakan
persamaan matematis yang lebih sederhana
dan hasilnya cukup efisien dalam penentuan
alternatif yang tepat. Kekurangan dari
penelitian ini adalah sistem ini hanya sebagai
sistem pendukung keputusan pemecahan
masalah yang hasilnya hanya berupa angka.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan
oleh [4] yaitu Sistem Pendukung Keputusan
Menentukan
Jumlah
Beras
Miskin
Menggunakan Metode SAW (Simple Additive
Weighting) saran dari penelitian ini yaitu
untuk pengembangan selanjutnya diharapkan
sistem ini dapat melakukan penambahan
kriteria seiring perkembangan kebutuhan
pengguna sistem sehingga dapat meningkatkan
kinerja sistem.
2. METODE PENELITIAN
2.1
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Decision Support System (DSS) atau
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) secara
umum didefinisikan sebagai sebuah sistem
IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page – end_page
Rahmat, Pramono dan SaputraIJCCSISSN: 1978-1520
yang mampu memberikan kemampuan baik
kemampuan pemecahan masalah maupun
kemampuan pengkomunikasian untuk masalah
semi-terstruktur [5]. Secara khusus, Sistem
Pendukung Keputusan didefenisikan sebagai
sebuah sistem yang mendukung kerja seorang
Manajer maupun sekelompok Manajer dalam
memecahkan
masalah
semi-terstruktur
dengancara memberikan informasi ataupun
usulan menuju pada keputusan tertentu [6].
2.2
Sistem Informasi Geografis (SIG)
Sistem Informasi Geografis (SIG)
adalah suatu komponen yang terdiri dari
perangkat keras, perangkat lunak dan data
geografis dan sumber daya manusia yang
bekerja secara efektif untuk menangkap,
menyimpan, memperbaiki, memperbarui,
mengelola, memanipulasi, mengintegrasikan,
menganalisa dan menampilkan data dalam
suatu informasi berbasis geografis [7].
2.3
Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting
menurut [8] sering juga dikenal dengan istilah
metode Penjumlahan Terbobot. Konsep dasar
SAW adalah mencari penjumlahan terbobot
dari kinerja setiap alternatif pada semua.
Metode
SAW
membutuhkan
proses
normalisasi matriks keputusan ( ) ke suatu
skala yang dapat dibandingkan dengan semua
rating alternatif yang ada.dengan semua rating
alternatif yang ada pada Persamaan (1).
=
⎧
⎪
;
(1)
⎨
⎪
⎩
;
Variabel
adalah rating kinerja
pada atribut
ternormalisasi dari alternatif
∶ = 1,2, …,
= 1, 2,…, . Nilai
preferensi untuk setiap alternatif ( )
diberikan pada Persamaan (2).
=
(2)
Nilai yang lebih besar mengindikasikan
bahwa alternatif
lebih terpilih. Menurut [8]
langkah – langkah penelitian dalam
menggunakan metode SAW adalah.
1. Menentukan kriterian-kriteria yang akan
dijadikan acuan dalam pengambilan
keputusan, yaitu .
2. Menentukan rating kecocokan setiap
alternatif pada setiap kriteria.
3.
49
Membuat matriks keputusan berdasarkan
kriteria ( ), kemudian melakukan
normalisasi
matriks
berdasarkan
persamaan yang disesuaikan dengan jenis
atribut (atribut keuntungan maupun atribut
biaya) sehingga diperoleh matriks
ternormalisasi .
Hasil akhir diperoleh dari setiap proses
perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian
matriks ternormalisasi dengan vector bobot
sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih
sebagai alternatif terbaik ( ) sebagai solusi.
2.4
Technique Order Prefence by Similarity
To Ideal Solution (TOPSIS)
Sumber kerumitan masalah keputusan
bukan hanya karena faktor ketidakpastian atau
ketidaksempurnaan informasi saja, namun
masih terdapat penyebab lainnya seperti faktor
yang berpengaruh terhadap pilihan-pilihan
yang ada, dengan beragamnya kriteria
pemilihan dan juga nilai bobot dari masingmasing kriteria merupakan suatu bentuk
penyelesaian masalah yang sangat kompleks.
Pada zaman sekarang ini, metode-metode
pemecahan masalah multi kriteria telah
digunakan secara luas diberbagai bidang.
Setelah menetapkan tujuan masalah, kriteriakriteria yang menjadi tolak ukur serta
alternatif-alternatif yang mungkin, para
pembuat keputusan dapat menggunakan satu
metode atau lebih untuk menyelesaikan
masalah mereka. Adapun metode yang dapat
digunakan untuk mengatasi permasalahan
multi kriteria yaitu metode Technique For
Order Preference by Similarity to Ideal
Solution (TOPSIS).
TOPSIS diperkenalkan pertama kali
oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981 untuk
digunakan sebagai salah satu metode dalam
memecahkan masalah multikriteria. TOPSIS
memberikan sebuah solusi dari sejumlah
alternatif yang mungkin dengan cara
membandingkan setiap alternatif dengan
alternatif terbaik dan alternatif terburuk yang
ada diantara alternatif-alternatif masalah.
Metode ini menggunakan jarak untuk
melakukan perbandingan tersebut. TOPSIS
telah digunakan dalam banyak aplikasi
termasuk keputusan investasi keuangan,
perbandingan performansi dari perusahaan,
perbandingan performansi dalam suatu
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
50
Pemilihan Lokasi Baru BTS Telkomsel Cabang Kota Kendari
industri khusus, pemilihan sistem operasi,
evaluasi pelanggan dan perancangan robot.
TOPSIS mengasumsikan bahwa setiap
kriteria
akan
dimaksimalkan
ataupun
diminimalkan. Maka dari itu nilai solusi ideal
positif dan solusi ideal negatif dari setiap
kriteria ditentukan dan setiap alternatif
dipertimbangkan dari informasi tersebut.
Solusi ideal positif didefinisikan sebagai
jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat
dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi
ideal negatif terdiri dari seluruh nilai terburuk
yang dicapai untuk setiap atribut. Solusi ideal
positif jarang dicapai ketika menyelesaikan
masalah dalam kehidupan nyata, maka asumsi
dasar dari TOPSIS adalah ketika solusi ideal
positif tidak dapat dicapai, pembuat keputusan
akan mencari solusi yang sedekat mungkin
dengan solusi ideal positif.
TOPSIS
memberikan solusi ideal positif yang relatif
dan bukan solusi ideal positif yang absolut.
Dalam metode TOPSIS klasik, nilai bobot dari
setiap kriteria telah diketahui dengan jelas.
Setiap bobot kriteria ditentukan berdasarkan
tingkat kepentingannya menurut pengambil
keputusan.
Yoon dan Hwang mengembangkan
metode TOPSIS berdasarkan intuisi yaitu
alternatif pilihan merupakan alternatif yang
mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal
positif dan jarak terbesar dari solusi ideal
negatif dari sudut pandang geometris dengan
menggunakan jarak Euclidean. Alternatif yang
mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal
positif, tidak harus mempunyai jarak terbesar
dari solusi ideal negatif, maka dari itu,
TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak
terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap
solusi ideal negatif secara bersamaan. Solusi
optimal dalam metode TOPSIS didapat dengan
menentukan kedekatan relatif suatu alternatif
terhadap solusi ideal positif. TOPSIS akan
merangking alternatif berdasarkan prioritas
nilai kedekatan relatif suatu alternatif terhadap
solusi ideal positif. Alternatif-alternatif yang
telah dirangking kemudian dijadikan sebagai
referensi bagi pengambil keputusan untuk
memilih solusi terbaik yang diinginkan.
Metode ini banyak digunakan untuk
menyelesaikan pengambilan keputusan secara
praktis. Hal ini disebabkan konsepnya
sederhana dan mudah dipahami, komputasinya
efisien dan memiliki kemampuan mengukur
kinerja
relatif
dari
alternatif-alternatif
keputusan.
Berikut adalah langkah-langkah dari
metode TOPSIS:
1. TOPSIS dimulai dengan membangun
sebuah matriks keputusan.
Matriks keputusan mengacu terhadap
alternatif yang akan dievaluasiberdasarkan n
kriteria. Matriks keputusan
dapat dilihat
pada Persamaan (3).
(3)
2. Membuat matriks keputusan yang
ternormalisasi.
Persamaan
yang
digunakan
untuk
mentransformasikan setiap elemen xj adalah
pada Perasamaan (4).
(4)
dengan
= 1, 2,3, . . . ,
1, 2,3,. . . , ; dimana
;
=
adalah elemen dari
matriks keputusan yang ternormalisai ,
adalah elemen dari matriks keputusan .
3. Membuat matriks keputusan
ternormalisasi terbobot.
yang
4. Menentukan matriks solusi ideal positif
dan solusi idea negatif.
Persamaan solusi idea positif ditunjukkan
oleh Persamaan (5).
= max (
,
,
,
)
(5)
Persamaan solusi idea negatif ditunjukkan
oleh Persamaan (6).
(6)
= max ( , , , )
5. Menentukan jarak terbobot terhadap solusi
idea positif, dengan Persamaan (7).
=
(
−
)
−
)
(7)
6. Menentukan jarak terbobot terhadap solusi
idea negatif, dengan Persamaan (8).
IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page – end_page
=
(
(8)
Rahmat, Pramono dan SaputraIJCCSISSN: 1978-1520
7. Menentukan nilai prefensi untuk setiap,
dengan Persamaan (9).
=
(9)
+
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi merupakan tahap dimana
sistem siap untuk dioperasikan.Hasil analisis
dan perancangan diimplementasikan dalam
bentuk aplikasi penentuan lokasi baru BTS
menggunakan Bahasa pemrograman Php dan
berbasis Web GIS.
Uji coba sistem yang akan dilakukan
berikut ini merupakan proses pembuktian
bahwa aplikasi ini telah sesuai dengan
rancangan awal dari sistem yang telah
dirancang pada bab sebelumnya dengan
menggunakan metode SAW dan TOPSIS
dapat dilihat pada Tabel .
4
4
4
4
2
1
1
1
2
2
2
2
51
4
2
3
5
Matriks normalisasi keputusan R.
R11 = = 1, R21 = = 1
R12 = = 1, R22 = = 0,5
R13 = = 1, R23 = = 0,5
R14 = = 1, R24 = = 0,5
R31 = = 1 R41 = = 0,8
R32 = = 1 R42 = = 0,4
Tabel 1 Tabel Penilaian
Kriteria
C1
Kepadatan
(jiwa/Km)
(35%)
C2
Jarak (Km)
(30%)
C3
Akses
(jiwa/Km)
(25%)
C4
Biaya (juta)
(10%)
Range Nilai
3150 – 2600
2600 – 2050
2050 – 1500
1500 – 950
950-400
8 – 10
6–8
4–6
2–4
0–2
400 – 950
950 – 1500
1500 – 2050
2050 – 2600
2600 - 3150
100 – 80
80 – 60
60 – 40
40 – 20
20 – 0
Nilai
Konversi
5
4
3
2
1
5
4
3
2
1
5
4
3
2
1
5
4
3
2
1
Pengujian Sistem
Tabel 2 Uji Coba Data
R33 = = 1 R43 = = 0,6
R34 = = 1 R44 = = 1
Sehingga didapat
keputusan R,
R =
1 1 1
1 0,5 1
1 0,5 1
1 0,5 1
matriks normalisasi
0,8
0,4
0,6
1
Matriks normalisasi matriks Y.
Y11 = 0,35
Y12 = 0,35
Y13 = 0,35
Y14 = 0,35
1
1
1
1
=
=
=
=
0,35 Y21 = 0,30
0,35 Y22 = 0,30
0,35 Y23 = 0,30
0,35 Y24 = 0,30
1 = 0,30
0,5 = 0,15
0,5 = 0,15
0,5 = 0,15
Y31 = 0,25
Y32 = 0,25
Y33 = 0,25
Y34 = 0,25
1
1
1
1
=
=
=
=
0,25 Y41 = 0,10
0,25 Y42 = 0,10
0,25 Y43 = 0,10
0,25 Y44 = 0,10
0,8 = 0,08
0,4 = 0,04
0,6 = 0,06
1 = 0,1
Sehingga didapat matriks Y,
Y=
0,35
0,35
0,35
0,35
0,30
0,15
0,15
0,15
0,25 0,08
0,25 0,04
0,25 0,06
0,25 0,1
Jawab :
Metode SAW keputusan dari 4 alternatif :
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Pemilihan Lokasi Baru BTS Telkomsel Cabang Kota Kendari
52
Jadi di peroleh hasil seperti berikut :
Metode TOPSIS
Tabel 3 Hasil Uji Coba
Menentukan solusi ideal positif ( A+) :
=
=
=
=
max( 0,35,0,35,0,35,0,35) = 0,35
max( 0,30,0,15,0,15,0,15 ) = 0,30
max( 0,25,0,25,0,25,0,25 ) = 0,25
max( 0,08,0,04,0,06,0,1) = 0,1
Menentukan solusi ideal positif ( A-) :
= min ( 0,35,0,35,0,35,0,35 ) = 0,35
( 0,30,0,15,0,15, 0,15 ) = 0,15
=
= min ( 0,25,0,25,0,25,0,25 ) = 0,25
= min( 0,08,0,04,0,06,0,1) = 0,04
Menentukan
jarak terbobot
setiap
alternatif terhadap solusi idea positif (S1+) :
Berdasarkan Tabel 3, bahwa BTS Kambu
lebih layak untuk dibangun BTS.Jika diurut
BTS Kambu, BTS Kambu 3, BTS Kambu 2,
dan BTS Kambu 1.
Gambar 1 adalah tampilan grafik pada
aplikasi.
Menentukan
jarak terbobot
setiap
alternatif terhadap solusi idea negatif (S1-) :
Gambar 1 Tampilan Hasil Uji Coba
Menentukan
setiapnilai :
nilai
prefensi
untuk
Berdasarkan Gambar 1 dijelaskan bahwa
alternatif 1 (BTS Kambu) memperoleh nilai
prefensi 0,88587194349148, alternatif 2
(BTS Kambu 1) memperoleh nilai prefensi 0,
alternatif 3 (BTS Kambu 2) memperoleh nilai
prefensi 0,11412805650852, alternatif 4 (BTS
Kambu 3) memperoleh nilai prefensi
0,28571428571429. Jika diurut berdasarkan
nilai prefensi jadi alternatif 1, alternatif 4,
alternatif 3, dan alternatif 2.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan hasil
pengujian disimpulkan bahwa :
1. Metode SAW dan TOPSIS dua metode
yang
dapat
diterapkan
dalam
pencarianlokasi baru, karena metode SAW
dan TOPSIS dapat menghasilkan sistem
pendukung keputusan yang lebih baik
dibandingkan menggunakan satu metode
diantaranya.
IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page – end_page
Rahmat, Pramono dan SaputraIJCCSISSN: 1978-1520
2. Dengan cara memasukkan dua Metode ke
dalam sistem aplikasi yang di buat
berdasarkan 4 kriteria yang menjadi acuan
diantaranya antara lain, Kepadatan, Jarak,
Akses, dan Biaya.
53
[4] Angrawati, D., Yamin, M. dan Ransi, N.,
2016, Sistem Pendukung Keputusan
Menentukan Jumlah Beras Miskin
Menggunakan Metode SAW (Simple
Additive Weighting), semanTIK, Vol. 2,
No. 1, pp : 39-46, Kendari.
5. SARAN
Berdasarkan hasil penelitian ini, maka
peneliti menyarankan sebagai berikut:
1. Dalam
menentukan
lokasi
baru
pembangunan BTS Telkomsel harusnya
menggunakan Aplikasi yang menentukan
layak/tidaknya BTS dibangun di suatu
wilayah berdasarkan kepadatan penduduk,
jarak BTS satu dengan BTS rekomendasi,
akses ke tempat rekomendasi BTS, serta
biaya pembangunan BTS. Sehingga semua
wilayah mendapatkan jaringan yang lebih
stabil.
2. Untuk mendapatkan hasil sesuai harapan
dan tujuan, dalam penentuan skala
prioritas pembanguna lokasi baru BTS,
respon user dalam hal ini Telkomsel harus
selalu mengupdate kriteria yang digunakan
kependudukan, akses, serta biaya karena
tidak menutup kemungkinan setiap tahun
berubah nilainya.
3. Untuk pengembangan aplikasi selanjutnya
dapat ditambahkan kriteria yang dianggap
penting, misalnya ketinggian gedung
untuk ditambahkan dalam kriteria karena
aplikasi ini bersifat dinamis.
[5] Hermawan, J., 2005, Membangun
Decission Support System, Yogyakarta.
[6] Kusrini, 2007, Konsep dan Aplikasi
Sistem
Pendukung
Keputusan,
Yogyakarta, Andi.
[7] Rudiono, 2012, Sistem Informasi
Geografis.http://majalah1000guru.net/20
12/01/sistem-informasi-geografis/,
diakses pada tanggal 13 Mei, 2015.
[8] Kusumadewi, 2005, Pencarian Bobot
Atribut Pada Multi-Attribute Decision
Making Dengan Pendekatan Objektif
Menggunakan Algoritma Genetika.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Sidik, R, 2014,
Sistem Pendukung
Keputusan Kelayakan Lokasi Untuk
Membangun Tower Pemancar Sinyal
Menggunakan Metode Simple Additive
Weighting (SAW), Medan.
[2] Iqbal,
2011,
Sistem
Pendukung
Keputusan Penempatan Bidan PTT
(Pegawai Tidak Tetap) Pada Kabupaten
Bireuen, Tesis, Program Magister Ilmu
Komputer, Sekolah Pasca Sarjana
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
[3] Iriane, G. 2013, Analisis Penggabungan
Metode SAW dan Metode TOPSIS Untuk
Mendukung
Keputusan
Seleksi
Penerimaan Dosen, Yogyakarta.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
54
Pemilihan Lokasi Baru BTS Telkomsel Cabang Kota Kendari
IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page – end_page
ISSN : 2502-8928 (Online)
47
PEMILIHAN LOKASI BARU BTS TELKOMSEL
CABANG KOTA KENDARI MENGGUNAKAN
METODE SAW DAN TOPSIS BERBASIS WEB GIS
Muhammad Abdillah Rahmat*1, Bambang Pramono2, Rizal Adi Saputra3
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo, Kendari
e-mail : *1abdirahmat22@gmail.com, 2bambangpramono09@gmail.com,
3
rizaladisaputra@gmail.com
*1,2,3
Abstrak
Komunikasi adalah proses interaksi seseorang atau kelompok dalam menyampaikan informasi
yang berupa pesan, ide dan gagasan dari satu pihak ke pihak lain. Hal ini yang mendorong manusia
untuk berinovasi dalam menciptakan teknologi baru, salah satunya adalah telekomunikasi GSM
(Global System for Mobile Communication).
Kota Kendari adalah salah satu kota di Indonesia yang penduduknya banyak menggunakan
brand GSM Telkomsel.Untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan suatu aplikasi yang dapat
diakses dan mempermudah Telkomsel dalam menetapkan lokasi pembangunan BTS yang baru
dengan berbasis Web Geographic Information System (GIS) agar mempermudah pemetaan lokasi
baru yang layak untuk dibangun sebuah BTS dan dapat berlaku secara user friendly terhadap
pengguna aplikasi.
Hasil penelitian ini menunjukkan metode SAW dan TOPSIS adalah dua metode yang dapat
diterapkan dalam pencarian lokasi baru, karena metode SAW dan TOPSIS dapat menghasilkan
sistem pendukung keputusan yang lebih baik dibandingkan menggunakan satu metode diantaranya.
Kata kunci— Komunikasi, BTS, SAW, TOPSIS.
Abstract
Communication is the process of interaction of a person or group in conveying information
such as messages, ideas and concepts from one party to another party. This is to encourage people to
innovate in creating new technologies, one of which is telecommunications GSM (Global System for
Mobile Communication).
Kendari city is one of the cities in Indonesia whose people are using GSM brand
Telkomsel.Untuk overcome these problems need an application that can be accessed and facilitate
Telkomsel in setting new BTS construction site with Web-based Geographic Information System (GIS)
in order to facilitate mapping new location eligible to built a BTS and can apply user friendly to the
user application.
The results of this study indicate SAW and TOPSIS Method two methods that can be applied in
the search for a new location, because the SAW and TOPSIS method can produce a decision support
system that is better than using one method among others.
Keywords— Communications, BTS, SAW, TOPSIS.
1. PENDAHULUAN
omunikasi adalah proses interaksi
seseorang atau kelompok dalam
menyampaikan informasi yang berupa
pesan, ide dan gagasan dari satu pihak ke
pihak lain. Pada umumnya, komunikasi
dilakukan secara lisan atau verbal, namun
K
seiring berkembangnya teknologi, manusia
membutuhkan alat bantu tambahan untuk
dapat berkomunikasi dalam jarak jangkau
yang jauh. Hal ini yang mendorong manusia
untuk berinovasi dalam menciptakan teknologi
baru, salah satunya adalah telekomunikasi
GSM
(Global
System
for
Mobile
Communication).
Received June 1st,2012; Revised June 25th, 2012; Accepted July 10th, 2012
48
Pemilihan Lokasi Baru BTS Telkomsel Cabang Kota Kendari
GSM mulanya singkatan dari Group
Special Mobile adalah sebuah teknologi
komunikasi selular yang bersifat digital.
Teknologi GSM banyak diterapkan pada
komunikasi bergerak, khususnya telepon
genggam. Teknologi ini memanfaatkan
gelombang mikro dan pengiriman sinyal yang
dibagi berdasarkan waktu, sehingga sinyal
informasi yang dikirim akan sampai pada
tujuan. GSM dijadikan standar global untuk
komunikasi selular sekaligus sebagai teknologi
selular yang paling banyak digunakan orang di
seluruh dunia
Salah satu brand GSM dari Indonesia
adalah Telkomsel. Telkomsel didirikan pada
tahun 1995 sebagai wujud semangat inovasi
untuk
mengembangkan
telekomunikasi
Indonesia yang terdepan. Untuk mencapai visi
tersebut,
Telkomsel
terus
memacu
pertumbuhan jaringan telekomunikasi di
seluruh penjuru Indonesia secara pesat
sekaligus
memberdayakan
masyarakat.
Telkomsel menjadi pelopor untuk berbagai
teknologi telekomunikasi selular di Indonesia,
termasuk yang pertama meluncurkan layanan
roaming internasional dan layanan 3G di
Indonesia. Telkomsel merupakan operator
yang pertama kali melakukan ujicoba
teknologi jaringan pita lebar LTE.Di kawasan
Asia, Telkomsel menjadi pelopor penggunaan
energi terbarukan untuk menara-menara Base
Transceiver Station (BTS). Keunggulan
produk dan layanannya menjadikan Telkomsel
sebagai pilihan utama pelanggan di seluruh
Indonesia.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan
oleh [1] mengenai Sistem Pendukung
Keputusan Dalam Menentukan Kelayakan
Lokasi Untuk membangun Tower Pemancar
Sinyal Menggunakan Metode SAW. Hasil
yang diperoleh dari penelitian ini adalah
Informasi yang ditampilkan berupa urutan
nilai alternatif, mulai dari kecil sampai
terbesar dari masing-masing kriteria. Data
kriteria yang diproses meliputi kepadatan
penduduk, biaya, jarak, akses. Hasil dari
proses sistem pendukung keputusan penentuan
daerah pembangunan Tower pemancar sinyal
ini
dapat
digunakan sebagai
bahan
pertimbangan untuk menentukan lokasi
pembagunan Tower; mempermudah bagian IT
dalam menganalisa lokasi pembangunan
Tower pemancar sinyal. Kekurangan dari
penelitian ini adalah hasil dari menggunakan
metode SAW masih berupa angka, dan belum
menjadi sebuah aplikasi.Dengan hanya
menggunakan metode SAW hasilnya kurang
efisien.
Hal yang berbeda dilakukan oleh [2]
yaitu penelitian tentang Implementasi Metode
Topsis Sebagai Pendukung Keputusan Untuk
Penentuan Lokasi Pembangunan ATM
(Anjungan Tunai Mandiri). Hasil yang
diperoleh dari penelitian ini adalah penentuan
lokasi pembangunan ATM, bisa digunakan
untuk mencari alternatif terbaik untuk
penentuan lokasi pembangunan ATM. Proses
perhitungan Metode TOPSIS didasari kepada
nilai bobot setiap kriteria yang diberikan oleh
user. Kekurangan dari penelitian ini adalah
penelitian ini hanya pada tahap implementasi
Metode TOPSIS dan masih ada beberapa
kelemahan didalam pencapaian hasil akhir.
Penelitian yang dilakukan oleh [3] yaitu
Analisis Penggabungan Metode SAW dan
Metode TOPSIS untuk Mendukung Keputusan
Seleksi Penerimaan Dosen. Hasil yang
diperoleh dari penelitian ini adalah dengan
menggunakan persamaan pada Metode SAW
untuk mencari nilai matriks ternormalisasi R,
kemudian dilanjutkan degan mencari nilai
matriks terbobot Y menggunakan persamaan
pada Metode TOPSIS dapat dikatakan bahwa
cara ini cukup efisien karena menggunakan
persamaan matematis yang lebih sederhana
dan hasilnya cukup efisien dalam penentuan
alternatif yang tepat. Kekurangan dari
penelitian ini adalah sistem ini hanya sebagai
sistem pendukung keputusan pemecahan
masalah yang hasilnya hanya berupa angka.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan
oleh [4] yaitu Sistem Pendukung Keputusan
Menentukan
Jumlah
Beras
Miskin
Menggunakan Metode SAW (Simple Additive
Weighting) saran dari penelitian ini yaitu
untuk pengembangan selanjutnya diharapkan
sistem ini dapat melakukan penambahan
kriteria seiring perkembangan kebutuhan
pengguna sistem sehingga dapat meningkatkan
kinerja sistem.
2. METODE PENELITIAN
2.1
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Decision Support System (DSS) atau
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) secara
umum didefinisikan sebagai sebuah sistem
IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page – end_page
Rahmat, Pramono dan SaputraIJCCSISSN: 1978-1520
yang mampu memberikan kemampuan baik
kemampuan pemecahan masalah maupun
kemampuan pengkomunikasian untuk masalah
semi-terstruktur [5]. Secara khusus, Sistem
Pendukung Keputusan didefenisikan sebagai
sebuah sistem yang mendukung kerja seorang
Manajer maupun sekelompok Manajer dalam
memecahkan
masalah
semi-terstruktur
dengancara memberikan informasi ataupun
usulan menuju pada keputusan tertentu [6].
2.2
Sistem Informasi Geografis (SIG)
Sistem Informasi Geografis (SIG)
adalah suatu komponen yang terdiri dari
perangkat keras, perangkat lunak dan data
geografis dan sumber daya manusia yang
bekerja secara efektif untuk menangkap,
menyimpan, memperbaiki, memperbarui,
mengelola, memanipulasi, mengintegrasikan,
menganalisa dan menampilkan data dalam
suatu informasi berbasis geografis [7].
2.3
Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting
menurut [8] sering juga dikenal dengan istilah
metode Penjumlahan Terbobot. Konsep dasar
SAW adalah mencari penjumlahan terbobot
dari kinerja setiap alternatif pada semua.
Metode
SAW
membutuhkan
proses
normalisasi matriks keputusan ( ) ke suatu
skala yang dapat dibandingkan dengan semua
rating alternatif yang ada.dengan semua rating
alternatif yang ada pada Persamaan (1).
=
⎧
⎪
;
(1)
⎨
⎪
⎩
;
Variabel
adalah rating kinerja
pada atribut
ternormalisasi dari alternatif
∶ = 1,2, …,
= 1, 2,…, . Nilai
preferensi untuk setiap alternatif ( )
diberikan pada Persamaan (2).
=
(2)
Nilai yang lebih besar mengindikasikan
bahwa alternatif
lebih terpilih. Menurut [8]
langkah – langkah penelitian dalam
menggunakan metode SAW adalah.
1. Menentukan kriterian-kriteria yang akan
dijadikan acuan dalam pengambilan
keputusan, yaitu .
2. Menentukan rating kecocokan setiap
alternatif pada setiap kriteria.
3.
49
Membuat matriks keputusan berdasarkan
kriteria ( ), kemudian melakukan
normalisasi
matriks
berdasarkan
persamaan yang disesuaikan dengan jenis
atribut (atribut keuntungan maupun atribut
biaya) sehingga diperoleh matriks
ternormalisasi .
Hasil akhir diperoleh dari setiap proses
perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian
matriks ternormalisasi dengan vector bobot
sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih
sebagai alternatif terbaik ( ) sebagai solusi.
2.4
Technique Order Prefence by Similarity
To Ideal Solution (TOPSIS)
Sumber kerumitan masalah keputusan
bukan hanya karena faktor ketidakpastian atau
ketidaksempurnaan informasi saja, namun
masih terdapat penyebab lainnya seperti faktor
yang berpengaruh terhadap pilihan-pilihan
yang ada, dengan beragamnya kriteria
pemilihan dan juga nilai bobot dari masingmasing kriteria merupakan suatu bentuk
penyelesaian masalah yang sangat kompleks.
Pada zaman sekarang ini, metode-metode
pemecahan masalah multi kriteria telah
digunakan secara luas diberbagai bidang.
Setelah menetapkan tujuan masalah, kriteriakriteria yang menjadi tolak ukur serta
alternatif-alternatif yang mungkin, para
pembuat keputusan dapat menggunakan satu
metode atau lebih untuk menyelesaikan
masalah mereka. Adapun metode yang dapat
digunakan untuk mengatasi permasalahan
multi kriteria yaitu metode Technique For
Order Preference by Similarity to Ideal
Solution (TOPSIS).
TOPSIS diperkenalkan pertama kali
oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981 untuk
digunakan sebagai salah satu metode dalam
memecahkan masalah multikriteria. TOPSIS
memberikan sebuah solusi dari sejumlah
alternatif yang mungkin dengan cara
membandingkan setiap alternatif dengan
alternatif terbaik dan alternatif terburuk yang
ada diantara alternatif-alternatif masalah.
Metode ini menggunakan jarak untuk
melakukan perbandingan tersebut. TOPSIS
telah digunakan dalam banyak aplikasi
termasuk keputusan investasi keuangan,
perbandingan performansi dari perusahaan,
perbandingan performansi dalam suatu
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
50
Pemilihan Lokasi Baru BTS Telkomsel Cabang Kota Kendari
industri khusus, pemilihan sistem operasi,
evaluasi pelanggan dan perancangan robot.
TOPSIS mengasumsikan bahwa setiap
kriteria
akan
dimaksimalkan
ataupun
diminimalkan. Maka dari itu nilai solusi ideal
positif dan solusi ideal negatif dari setiap
kriteria ditentukan dan setiap alternatif
dipertimbangkan dari informasi tersebut.
Solusi ideal positif didefinisikan sebagai
jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat
dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi
ideal negatif terdiri dari seluruh nilai terburuk
yang dicapai untuk setiap atribut. Solusi ideal
positif jarang dicapai ketika menyelesaikan
masalah dalam kehidupan nyata, maka asumsi
dasar dari TOPSIS adalah ketika solusi ideal
positif tidak dapat dicapai, pembuat keputusan
akan mencari solusi yang sedekat mungkin
dengan solusi ideal positif.
TOPSIS
memberikan solusi ideal positif yang relatif
dan bukan solusi ideal positif yang absolut.
Dalam metode TOPSIS klasik, nilai bobot dari
setiap kriteria telah diketahui dengan jelas.
Setiap bobot kriteria ditentukan berdasarkan
tingkat kepentingannya menurut pengambil
keputusan.
Yoon dan Hwang mengembangkan
metode TOPSIS berdasarkan intuisi yaitu
alternatif pilihan merupakan alternatif yang
mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal
positif dan jarak terbesar dari solusi ideal
negatif dari sudut pandang geometris dengan
menggunakan jarak Euclidean. Alternatif yang
mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal
positif, tidak harus mempunyai jarak terbesar
dari solusi ideal negatif, maka dari itu,
TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak
terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap
solusi ideal negatif secara bersamaan. Solusi
optimal dalam metode TOPSIS didapat dengan
menentukan kedekatan relatif suatu alternatif
terhadap solusi ideal positif. TOPSIS akan
merangking alternatif berdasarkan prioritas
nilai kedekatan relatif suatu alternatif terhadap
solusi ideal positif. Alternatif-alternatif yang
telah dirangking kemudian dijadikan sebagai
referensi bagi pengambil keputusan untuk
memilih solusi terbaik yang diinginkan.
Metode ini banyak digunakan untuk
menyelesaikan pengambilan keputusan secara
praktis. Hal ini disebabkan konsepnya
sederhana dan mudah dipahami, komputasinya
efisien dan memiliki kemampuan mengukur
kinerja
relatif
dari
alternatif-alternatif
keputusan.
Berikut adalah langkah-langkah dari
metode TOPSIS:
1. TOPSIS dimulai dengan membangun
sebuah matriks keputusan.
Matriks keputusan mengacu terhadap
alternatif yang akan dievaluasiberdasarkan n
kriteria. Matriks keputusan
dapat dilihat
pada Persamaan (3).
(3)
2. Membuat matriks keputusan yang
ternormalisasi.
Persamaan
yang
digunakan
untuk
mentransformasikan setiap elemen xj adalah
pada Perasamaan (4).
(4)
dengan
= 1, 2,3, . . . ,
1, 2,3,. . . , ; dimana
;
=
adalah elemen dari
matriks keputusan yang ternormalisai ,
adalah elemen dari matriks keputusan .
3. Membuat matriks keputusan
ternormalisasi terbobot.
yang
4. Menentukan matriks solusi ideal positif
dan solusi idea negatif.
Persamaan solusi idea positif ditunjukkan
oleh Persamaan (5).
= max (
,
,
,
)
(5)
Persamaan solusi idea negatif ditunjukkan
oleh Persamaan (6).
(6)
= max ( , , , )
5. Menentukan jarak terbobot terhadap solusi
idea positif, dengan Persamaan (7).
=
(
−
)
−
)
(7)
6. Menentukan jarak terbobot terhadap solusi
idea negatif, dengan Persamaan (8).
IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page – end_page
=
(
(8)
Rahmat, Pramono dan SaputraIJCCSISSN: 1978-1520
7. Menentukan nilai prefensi untuk setiap,
dengan Persamaan (9).
=
(9)
+
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi merupakan tahap dimana
sistem siap untuk dioperasikan.Hasil analisis
dan perancangan diimplementasikan dalam
bentuk aplikasi penentuan lokasi baru BTS
menggunakan Bahasa pemrograman Php dan
berbasis Web GIS.
Uji coba sistem yang akan dilakukan
berikut ini merupakan proses pembuktian
bahwa aplikasi ini telah sesuai dengan
rancangan awal dari sistem yang telah
dirancang pada bab sebelumnya dengan
menggunakan metode SAW dan TOPSIS
dapat dilihat pada Tabel .
4
4
4
4
2
1
1
1
2
2
2
2
51
4
2
3
5
Matriks normalisasi keputusan R.
R11 = = 1, R21 = = 1
R12 = = 1, R22 = = 0,5
R13 = = 1, R23 = = 0,5
R14 = = 1, R24 = = 0,5
R31 = = 1 R41 = = 0,8
R32 = = 1 R42 = = 0,4
Tabel 1 Tabel Penilaian
Kriteria
C1
Kepadatan
(jiwa/Km)
(35%)
C2
Jarak (Km)
(30%)
C3
Akses
(jiwa/Km)
(25%)
C4
Biaya (juta)
(10%)
Range Nilai
3150 – 2600
2600 – 2050
2050 – 1500
1500 – 950
950-400
8 – 10
6–8
4–6
2–4
0–2
400 – 950
950 – 1500
1500 – 2050
2050 – 2600
2600 - 3150
100 – 80
80 – 60
60 – 40
40 – 20
20 – 0
Nilai
Konversi
5
4
3
2
1
5
4
3
2
1
5
4
3
2
1
5
4
3
2
1
Pengujian Sistem
Tabel 2 Uji Coba Data
R33 = = 1 R43 = = 0,6
R34 = = 1 R44 = = 1
Sehingga didapat
keputusan R,
R =
1 1 1
1 0,5 1
1 0,5 1
1 0,5 1
matriks normalisasi
0,8
0,4
0,6
1
Matriks normalisasi matriks Y.
Y11 = 0,35
Y12 = 0,35
Y13 = 0,35
Y14 = 0,35
1
1
1
1
=
=
=
=
0,35 Y21 = 0,30
0,35 Y22 = 0,30
0,35 Y23 = 0,30
0,35 Y24 = 0,30
1 = 0,30
0,5 = 0,15
0,5 = 0,15
0,5 = 0,15
Y31 = 0,25
Y32 = 0,25
Y33 = 0,25
Y34 = 0,25
1
1
1
1
=
=
=
=
0,25 Y41 = 0,10
0,25 Y42 = 0,10
0,25 Y43 = 0,10
0,25 Y44 = 0,10
0,8 = 0,08
0,4 = 0,04
0,6 = 0,06
1 = 0,1
Sehingga didapat matriks Y,
Y=
0,35
0,35
0,35
0,35
0,30
0,15
0,15
0,15
0,25 0,08
0,25 0,04
0,25 0,06
0,25 0,1
Jawab :
Metode SAW keputusan dari 4 alternatif :
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Pemilihan Lokasi Baru BTS Telkomsel Cabang Kota Kendari
52
Jadi di peroleh hasil seperti berikut :
Metode TOPSIS
Tabel 3 Hasil Uji Coba
Menentukan solusi ideal positif ( A+) :
=
=
=
=
max( 0,35,0,35,0,35,0,35) = 0,35
max( 0,30,0,15,0,15,0,15 ) = 0,30
max( 0,25,0,25,0,25,0,25 ) = 0,25
max( 0,08,0,04,0,06,0,1) = 0,1
Menentukan solusi ideal positif ( A-) :
= min ( 0,35,0,35,0,35,0,35 ) = 0,35
( 0,30,0,15,0,15, 0,15 ) = 0,15
=
= min ( 0,25,0,25,0,25,0,25 ) = 0,25
= min( 0,08,0,04,0,06,0,1) = 0,04
Menentukan
jarak terbobot
setiap
alternatif terhadap solusi idea positif (S1+) :
Berdasarkan Tabel 3, bahwa BTS Kambu
lebih layak untuk dibangun BTS.Jika diurut
BTS Kambu, BTS Kambu 3, BTS Kambu 2,
dan BTS Kambu 1.
Gambar 1 adalah tampilan grafik pada
aplikasi.
Menentukan
jarak terbobot
setiap
alternatif terhadap solusi idea negatif (S1-) :
Gambar 1 Tampilan Hasil Uji Coba
Menentukan
setiapnilai :
nilai
prefensi
untuk
Berdasarkan Gambar 1 dijelaskan bahwa
alternatif 1 (BTS Kambu) memperoleh nilai
prefensi 0,88587194349148, alternatif 2
(BTS Kambu 1) memperoleh nilai prefensi 0,
alternatif 3 (BTS Kambu 2) memperoleh nilai
prefensi 0,11412805650852, alternatif 4 (BTS
Kambu 3) memperoleh nilai prefensi
0,28571428571429. Jika diurut berdasarkan
nilai prefensi jadi alternatif 1, alternatif 4,
alternatif 3, dan alternatif 2.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan hasil
pengujian disimpulkan bahwa :
1. Metode SAW dan TOPSIS dua metode
yang
dapat
diterapkan
dalam
pencarianlokasi baru, karena metode SAW
dan TOPSIS dapat menghasilkan sistem
pendukung keputusan yang lebih baik
dibandingkan menggunakan satu metode
diantaranya.
IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page – end_page
Rahmat, Pramono dan SaputraIJCCSISSN: 1978-1520
2. Dengan cara memasukkan dua Metode ke
dalam sistem aplikasi yang di buat
berdasarkan 4 kriteria yang menjadi acuan
diantaranya antara lain, Kepadatan, Jarak,
Akses, dan Biaya.
53
[4] Angrawati, D., Yamin, M. dan Ransi, N.,
2016, Sistem Pendukung Keputusan
Menentukan Jumlah Beras Miskin
Menggunakan Metode SAW (Simple
Additive Weighting), semanTIK, Vol. 2,
No. 1, pp : 39-46, Kendari.
5. SARAN
Berdasarkan hasil penelitian ini, maka
peneliti menyarankan sebagai berikut:
1. Dalam
menentukan
lokasi
baru
pembangunan BTS Telkomsel harusnya
menggunakan Aplikasi yang menentukan
layak/tidaknya BTS dibangun di suatu
wilayah berdasarkan kepadatan penduduk,
jarak BTS satu dengan BTS rekomendasi,
akses ke tempat rekomendasi BTS, serta
biaya pembangunan BTS. Sehingga semua
wilayah mendapatkan jaringan yang lebih
stabil.
2. Untuk mendapatkan hasil sesuai harapan
dan tujuan, dalam penentuan skala
prioritas pembanguna lokasi baru BTS,
respon user dalam hal ini Telkomsel harus
selalu mengupdate kriteria yang digunakan
kependudukan, akses, serta biaya karena
tidak menutup kemungkinan setiap tahun
berubah nilainya.
3. Untuk pengembangan aplikasi selanjutnya
dapat ditambahkan kriteria yang dianggap
penting, misalnya ketinggian gedung
untuk ditambahkan dalam kriteria karena
aplikasi ini bersifat dinamis.
[5] Hermawan, J., 2005, Membangun
Decission Support System, Yogyakarta.
[6] Kusrini, 2007, Konsep dan Aplikasi
Sistem
Pendukung
Keputusan,
Yogyakarta, Andi.
[7] Rudiono, 2012, Sistem Informasi
Geografis.http://majalah1000guru.net/20
12/01/sistem-informasi-geografis/,
diakses pada tanggal 13 Mei, 2015.
[8] Kusumadewi, 2005, Pencarian Bobot
Atribut Pada Multi-Attribute Decision
Making Dengan Pendekatan Objektif
Menggunakan Algoritma Genetika.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Sidik, R, 2014,
Sistem Pendukung
Keputusan Kelayakan Lokasi Untuk
Membangun Tower Pemancar Sinyal
Menggunakan Metode Simple Additive
Weighting (SAW), Medan.
[2] Iqbal,
2011,
Sistem
Pendukung
Keputusan Penempatan Bidan PTT
(Pegawai Tidak Tetap) Pada Kabupaten
Bireuen, Tesis, Program Magister Ilmu
Komputer, Sekolah Pasca Sarjana
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
[3] Iriane, G. 2013, Analisis Penggabungan
Metode SAW dan Metode TOPSIS Untuk
Mendukung
Keputusan
Seleksi
Penerimaan Dosen, Yogyakarta.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
54
Pemilihan Lokasi Baru BTS Telkomsel Cabang Kota Kendari
IJCCS Vol. x, No. x, July 201x : first_page – end_page