Rekomendasi Lokasi Pet Shop Di Kota Malang Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Simple Additive Weighting (SAW)
Vol. 2, No. 9, September 2018, hlm. 3086-3092 http://j-ptiik.ub.ac.id
Rekomendasi Lokasi Pet Shop Di Kota Malang Menggunakan Metode
Analytical Hierarchy Process (AHP) Simple Additive Weighting (SAW)
1
2 3 Ghiffary Rizal Hamdhani , Edy Santoso , IndriatiProgram Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya 1 2 3 Email: rezza993@gmail.com, edy144@ub.ac.id, indriati.tif@ub.ac.id
Abstrak
Pada saat ini memelihara hewan peliharaan seperti kucing sudah seperti gaya hidup bagi para pencintanya, terkadang banyak yang menganggap hewan peliharaan tersebut seperti keluarga sendiri. Oleh karena itu pemilik hewan peliharaan selalu ingin memberikan perawatan terbaik terhadap hewan kecintaan nya.Sistem ini menggunakan salah satu metode yang ada di dalam Sistem Pendukung Keputusan. Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem berbasis komputer yang dapat membantu seseorang dalam meningkatkan kinerjanya dalam pengambilan keputusan. Dengan menggunakan salah satu metode yang ada di dalam Sistem Pendukung Keputusan, diharapkan dapat membantu memecahkan masalah yang berada di area semi terstruktur seperti permasalahan di atas. Pada sitem ini akan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive
Weighting (SAW). Analytical Hierarchy Process (AHP) Adalah suatu metode yang digunakan untuk
memecahkan suatu situasi yang komplek tidak terstruktur kedalam beberapa komponen dalam kelompok - kelompok yang hirarki, dengan memberikan nilai yang subyektif dan menentukan variabel mana sajakah yang memiliki prioritas paling tinggi agar mempengaruhi hasil pada situasi tersebut.
Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk perangkingannya. Berdasarkan hasil dari pengujian
tersebut dapat dianalisa bahwa metode AHP dan SAW ini cukup efektif digunakan dalam proses rekomendasi. Hasil pengujian akurasi pada jasa penitipan sebesar 72,72% sedangkan pengujian akurasi jasa grooming sebesar 75%.
Kata kunci: Petshop, Analytical Hierarchy Process, Simple Additive Weighting, Akurasi.
Abstract
Nowadays raising animals like cats is like a lifestyle, sometimes many people think of the pet as family.
Therefore pet owners always give the best care to the animals.This system uses one of the methods in
the Decision Support System. Decision Support System is a computer-based system that can assist a
person in improving its performance in decision making. By using one of the methods in the Decision
Support System, it is expected to help solve problems that are in semi-structured areas such as the above
problems. In this system will use the method of Analytical Hierarchy Process (AHP) and Simple Additive
Weighting (SAW). Analytical Hierarchy Process (AHP) is a method used to solve an unstructured
complex situation into several components within hierarchical groups, by assigning subjective values
and determining which variables have the highest priority to influence the outcomes in those situations
. Simple Additive Weighting (SAW) is used for ranking.Based on the results of the test can be analyzed
that the AHP and SAW method is quite effective used in the recommendation process. The result of
accuracy testing on custody service is 72,72% while accuracy testing of grooming service equal to 75%.
Keywords: Petshop, Analytical Hierarchy Process, Simple Additive Weighting, Accuracy.
tersebut seperti keluarga sendiri. Oleh karena itu 1. pemilik hewan peliharaan selalu memberi
PENDAHULUAN
perawatan terbaik terhadap hewan kecintaan Pada jaman seperti saat ini memelihara nya. Perawataan yang dilakukan adalah salon hewan seperti kucing dan anjing sudah seperti hewan, penitipan hewan dan pengobatan hewan. gaya hidup bagi para pencintanya, terkadang
Dengan melihat kebutuhan tersebut banyak banyak yang menganggap hewan peliharaan orang melihat peluang usaha tersebut dengan
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya
3086
- – petshop terdekat. Kriteria diata yang akan masuk menjadi perhitungan. Sistem ini akan memakai metode yang terdapat di dalam Sistem pendukung keputusan. Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem yang dapat membantu dalam meningkatkan penentuan keputusan. Penggunaan metode yang terdapat di dalam sistem pendukung keputusan, diharapkan akan membantudalam pemecahan masalah.
metode yang di kembangkan oleh Thomas Saaty, metode ini sudah bisa memecahkan permasalahan yang cukup kompleks, dimana terdapat kriteria-kriteria yang akan di ambil, struktur dari permasalahan belum cukup jelas (Supriatin, W, & Luthfi, 2014). Analytical
1 Elemen yang sama pentingnya
Intensitas Kepentingan Keterangan
Tabel 1 Intensitas kepentingan berpasangan matriks Pairwaise comparison
Process (AHP)
2.1 Prosedur metode Analytical Hierarchy
pembuatan struktur hirarki yang ingin digunakan untuk penelitian. Di hirarki memiliki tujuan yang terutama, yakni kriteria - kriteria, subkriteria - subkriteria, dan alternatif - alternatif yang akan digunakan.
Hierarchy Process dipakai dengan memulai
Analytical Hierarchy Process adalah suatu
menyediakan jasa pet shop untuk memenuhi kebutuhan para pencinta hewan peliharaan. Orang yang memelihara hewan kucing dan anjing sekarang sangatlah banyak, demikian juga penyedia jasa pet shop di Kota Malang tidak kalah banyak. Terkadang orang bingung memilih tempat yang mana yang terbaik untuk hewan kesayangannya, mana yang lebih irit , keuntungan yang didapat dan lokasi yang tidak terlalu jauh. Sedangkan bila pemilik hewan mendatangi tempatnya satu persatu itu sangat lama dan tidak efisien. Oleh karena itu, dibutuhkanlah suatu sistem baru rekomendasi lokasi pet shop yang lebih efisien dalam waktu dan tempat dalam menentukan lokasi pet shop manakah yang lebih menguntungkan bagi para pemilik hewan kesayangannya.
2. ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Sistem rekomendasi ini diharapkan dapat membantu pemilihan pet shop mana saja yang lebih menguntungkan fasilitasnya, harganya dan menurut lokasi terdekat dari lokasi pemilik hewan kesayangan.
Pemakaian metode Simple Additive Weighting (SAW)sangat tepat bila diterapkan pada masalah ini. Metode Simple Additive Weighting (SAW) mampu untuk mengoah perdataan yang digunakan untuk menyeleksi alternatif-alternatif yang cocok untuk penentuan bonus yang akan di dapatkan(Savitri, 2014). Berdasarkan latar belakang yang sudah tersusun diatas maka diperlukan pengembangan penelitian tentang “Rekomendasi Lokasi Pet Shop Di Kota Malang Penggunaan Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW)”.
Penelitian sebelumnnya oleh Rindy Savitri yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan penentuan bonus dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) pembahasannya tentang kriteria-kriteria apa sajakah yang bisa dijadikan bahan untuk dipertimbangkan didalam penentuan pengambilan keputusan untuk penentuan bonus yang akan di dapat karyawan setiap tahun.
Analytical Hierarchy Process atau (AHP) Adalah metode yang digunakan untuk memecahkan masalah yang cukup komplek kedalam beberapa komponen dalam kelompok - kelompok yang hirarki, dengan memberikan nilai yang subyektif dan menentukan variabel - variabel mana saja yang memiliki prioritas tertinggi agar dapat mempengaruhi suatu hasil yang terdapat pada situasi tersebut. Menurut peneliti yang sudah dilakukan sebelumnya oleh Yosep Agung Pranoto , M.Aziz ,& Rini Hasanah dengan judul Rancang Bangun dan Analisis Decision Support System Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process untuk Penilaian Kinerja Karyawan. Dengan menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat dijadikan sebagai solusi untuk penentuan nilai kepada kinerja seorang karyawan. (Yosep Agung Pranoto, M.Aziz Muslim, & Rini Nur Hasanah,2013)
Sistem ini akan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process atau (AHP) dan Simple Additive Weighting atau (SAW).
Terdapat beberapa hal yang dijadikan acuan rekomendasi dalam penilaian lokasi mana yang disarankan kepada pengguna seperti di daerah mana lokasi pemilik hewan tersebut berada, dan akan direkomendasikan pet shop
3 Elemen yang cukup penting
- – langkahnya sebagai berikut: a.
- – langkah ditunjukan sebai berikut: 1.
6. Pemerikasaan konsistensi yang sesuai dari
IR : Index Random Consistency
Pengukuran konsistensi agar nilai nilai yang dipakai memiliki tingkat konsistensi yang cukup tinggi. Langkah
penghitungan Consistency index (CI) pada Persamaan (2.3).
CI =
( − )
(2.3) penjelasan: CI : Consistency Index
λ maks : eigen maksimal n : jumlah elemen b. penghitungan Consistency Ratio (CR) dalam Persamaan (2. 4).
CR = (2.4) penjelasan: CR : Consistency Ratio CI : Consistency Index
ketentuan. Jika nilai (CI/CR) kurang atau sama dengan 0,1 maka dinyatakan konsisten. Nilai
- – langkah ditunjukan sebagai berikut: a.
= nilai bobot prioritas ´
IR ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2 Index Random Consistency 3. SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
- – kolom dari matriks perbandingan.
Metode SAW juga di kenal dengan lain metode penjumlahan terbobot. Dasar konsep metode SAW ialah pencarian jumlah terbobot dari alternatif
- – alternatif dari semu atribut yang di pakai.
= jika j adalah atribut dari keuntungan atau (benefit)
= jika j adalah atribut dari biaya atau (cost) (2.5)
Keterangan: r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi ᵡ ij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
= banyak dari kriteria 5.
= Nilai hasil normalisasi matriks perbandingan berpasangan
∑ ´ =1
(2.2) Dimana:
2. Penghitungan nilai dari prioritas ditunjukan pada Tabel 2.
5 Elemen yang lebih penting
7 Satu elemen sangat lebih penting
9 Elemen mutlak lebih penting 2,4,6,8 Nilai-nilai diantara nilai yang berdekatan
Penyelsaian masalah menggunakan
Analytical Hierarchy Process terdapat langkah -
langkah untuk menyelesaikannya. Langkah
Pendefinisian masalah dan penentuan tujuan.
3. Normalisasi dari matriks perbandingan berpasangan. Langkah
=
Menjumalahkan nilai ddaari setip kolom
b.
Pembagian dari setiap kolom yang sudah di jumlahkan unruk mendapatkan nomalisasi matriks menggunakan Persamaan (2.1).
´ =
∑ =1
(2.1) penjelasan: ´
= nilai normalisasi matriks = Nilai dari matriks perbandingan berpasangan baris j kolom k
= Nilai dari matriks perbandingan berpasangan baris l kolom k 4. Pembobotan dilakukan dengan penjumlahan nilai-nilai dari semua baris dan dibagi.
= nilai terbesar dari setiap kriteria
= nilai terkecil dari setiap kriteria
4.1 Perancangan metode AHP benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Dimana r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternative A i pada atribut C j dimana i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n. Nilai preferensi untuk setiap alternative (V i ) sebagai berikut:
(2.6) = ∑
=1
Keterangan : V i = rangking untuk setiap alterenatif j w = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi 4.
PERANCANGAN Perancangan AHP dan SAW diperuntukan penentuan lokasi petshop. Di dalam perancangan ini ada perancangan
Gambar 2 Flowchart Metode AHP flowchart, pernacangan algoritma,
Penerapan AHP pada sistem adalah perancangan antarmuka dan perancangan sebagai pengelola data nilai kriteria yang pengujian sistem. Gambar 1 adalah alur digunakan sehingga sistembisa melakukan umum sistem yang akan di buat. pembobotan. Pada Gambar 2 dapat dilihat proses dari pembobotan.
Gambar 2 merupakan gambaran umum dari proses penghitungan AHP, perhitungan dimulai dengan pemasukan nilai dari matriks perbandingan berpasangan lalu didapatkanlah bobot. Setelah didapatkan bobot, lalu konsistensinya diukur apakah Consistency Ratio (CR) < 0,1 maka dinyatakan layak dan konsisten untuk digunakan.
Gambar 1 flowchart Umum Sistem
4.2 Perancangan metode SAW
Gambar 5 Implementasi Data Petshop Tampilan ini menujukan pengguna mau menginputkan tipe jasa yang akan di pakai dan juga memilih lokasi dari pengguna. Yang di tunjukan pada Gambar 6.
Gambar 3 flowchart SAW Penggunaan SAW adlah untuk penentuan rangking dari Petshop. Gambar 4.3 menunjukan daripada alur dari SAW. Inputan dari data kriteria didapat dari perhitungan AHP yang
Gambar 6 Implementasi Input Tipe Jasa sudah dihitung sebelumnya.
Petshop 5.
IMPLEMENTASI
Menampilan kriteria apa yang mau di input oleh pengguna, berikut adalah pilihan Tampilan login ini hanya diperuntukan kriteria yang harus di inputkan oleh pengguna untuk admin dengan memasukan username dan harga, lalu jarak, layanan, kapasitas, & barang juga password. Yang di tunjukan pada Gambar yang dijual. Ditunjukan pada Gambar 7.
4. Gambar 4 Implementasi Halaman Login Gambar 7 Implementasi Input Kriteria
Tampilan ini menujukan banyak data
I Tampilan ini menunjukkan hasil dari yang digunakan dalam perhitungan sistem. Yang rangking. Yang ditunjukan pada Gambar 8. di tunjukan pada Gambar 5. Gambar 8 Implementasi Hasil Perankingan 6.
PENGUJIAN DAN ANALISIS
2 harga 3 layana n 4 kapasit as 5 jarak
2 layana n
9 1 jarak kiddi e pet kiddie pet sesu ai
Sesu ai 2 jarak 3 kapasit as 4 layana n 5 harga
8 1 barang purpl e pet purpl e pet
3 jarak 4 layana n 5 harga
7 1 kapasit as king jowa s king jowas sesu ai 2 barang
2 jarak 3 barang 4 kapasit as 5 layana n
6 1 harga sawo cat care sawo cat care sesu ai
5 harga
2 barang 3 kapasit as 4 jarak
5 1 layana n kiddi e pet kiddie pet sesu ai
6.1 Pengujian Akurasi
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui hasil dari sistem yang telah dibuat apakah sesua dengan kebutuhan yang telah di susun, dengan cara apakah hasil nya memuaskan atau belum. Pengujian yang digunakan adalah dengan menggunakan pengujianiakurasi.
3 barang 4 layana n 5 kapasit as
3 1 jarak vini pet purpl e pet tidak sesu ai 2 harga
Sesu ai 2 layana n 3 harga 4 jarak 5 barang
2 1 kapasit as rakki pet rakki pet
4 kapasit as 5 barang
Sesu ai 2 harga 3 jarak
1 1 layana n sawo cat care sawo cat care
no penguji an no uru t priorita s hasil siste m piliha n user manu al sesu ai / tidak sesu ai
Tabel 3 hasil pengujian Jasa Penitipan
Pengujianakurasi adalah sama atau tidaknya hasil dari pengujian yang telah didapatkan dengan hasil pengujian yang sebenarnya. pengujian kesesuaian pada bahasan ini adalah membandingkannya data aktual dengan hasil yang diperoleh dari perhitungan sistem yang telah dibuat.dan bertujuan untuk mengetahui tingkat dari akurasi hasil sistem dengan prioritas yang di inputkan oleh user. Yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Rancangan dari pengujian ini bertujuan untuk menghitung apakah hasil dari sistem ini sudah sesuai atau belum dengan yang di inginkan oleh user. Sistem yang di buat ini menngunakan pengujian sistem akurasi. Pengujian akurasi ini sudah di cantumkan dan di bahas di analisa kebutuhan.
6.2 Skenario Pengujian Akurasi
4 1 barang kiddi e pet kiddie pet sesu ai
- BerdasarkanApengujian akurasi terhadap jasa penitipan yang telah dilakukan dengan menemui hasil pengujian sebesar 72,72%.
- BerdasarkanApengujian akurasi terhadap jasa grooming yang telah dilakukan dengan menemui hasil pengujian sebesar 75%.
Mihuandayani, & Ridho, M. R., & Widyastuti,
10 1 harga rakki pet purpl e pet tidak sesu ai 2 layana n 3 barang
4 jarak 5 kapasit as
11 1 harga kiddi e pet purpl e pet tidak sesu ai 2 layana n 3 barang
4 kapasit as 5 jarak
Rumus penghitungan akurasi Akurasi sampel = (jumlah yang sesuai)/(banyak sampel)×100% Akurasi sampel = (8)/(11)×100% = 72,72 %
Dari melihat Tabel 3 dapat dilihat akurasi dari program. DPt disimpulkan bahwa data yang cocok 8 dari 11 data yang ada jadi keakurasiannya sebesar 72,72%.
Savitri, Rindy, 2014. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Bonus Dengan Metode Simple Additive Weighting.S1.STMIK Budi Darma Medan.
D. A., 2016. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Objek Wisata Di GunungKidul Dengan Algoritma Forward Chaining.
3 harga 4 kapasit as 5 barang
8. DAFTAR PUSTAKA Romdoni, A., Yasin, F., & Fadillah, U., 2014.
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemilihan Calon Kepala Desa Berbasis Web. Program Studi Teknik Informatika.
Universitas Muhammadiyah Surakarta. Supriatin, W, B. S., & Luthfi, E. T., 2014. Sistem
Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Penerima BLSM Di Kabupaten Indramayu. Citec Journal, 282-295.
7. KESIMPULAN
1. Implementasi dari sistem ini penggabungan AnalyticaliHierarchyaProcess (AHP) dan Simple AdditiveDWeighted (SAW). MetodeDAHP untuk pembobotan setiap kriteria. Nilai bobot berguna untuk proses perhitungan metode SAW. Metode SAW dapat menghasilkan perankingan dengan melihat nilai preferensi tertinggi dari hasil perhitungan. Nilai preferensi tertinggi adalah alternatif terbaik yang dapat dijadikan rekomendasi tempat petshop.
Kesimpulani yang dapat di ambil bahwa Dalam mengimplementasikan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) pada Rekomendasi lokasi petshop di kota malang yang didasarkan dalam rumusan masalah yang telah disusun, diantaranya adalah:
Dewi, S. T. P., 2013. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS (Studi kasus : Pemilihan Handphone).
Saaty, T. L., 1990. How to Make a Decision: The Analytical Hierarchy Process. European Journal of Operational Research , 9-26.
2. Hasil dari evaluasi yang telah di uji sebelumnya untuk AHP & SAW dalam diterapkannya dalam penentuan petshop adalah berikut ini: