laporan sistem pendukung keputusan

8/14/2019 Laporan Sistem Pendukung Keputusan

1/26

Laporan Sistem Pendukung Keputusan

AHP UNTUK PEMODELAN SPK PEMILIHAN

SEKOLAH TINGGI KOMPUTER

Disusun Oleh Kelompok 5:

Afi Muftihul Situmorang (115060807111069)

Claudio Fresta Suharno (115060800111115)

Elha Dhanny (115060800111010)

Arini Indah Permatasari (115060807111096)

Luki Puspitasari (115060801111051)

Friska Rusvijayati (115060809111004)

Program Studi Ilmu Komputer

Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

Universtas Brawijaya

2013


2/26

DAFTAR ISI

BAB I PENDAHULUAN

1.1 LATAR BELAKANG

1.2 RUMUSAN MASALAH

1.3 BATASAN MASALAH

1.4 TUJUAN

1.5 MANFAAT

BAB II DASAR TEORI

2.1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

2.1.1 DEFINISI KEPUTUSAN

2.1.2 TEORI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

2.1.3 DEFINISI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

2.1.4 TAHAP PENGAMBILAN KEPUTUSAN

2.2 ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

2.2.1 SEJARAH AHP

2.2.2 PRINSIP DASAR AHP

2.2.3 AKSIOMA AHP

2.2.4 TAHAPAN AHP

2.2.5 KELEBIHAN DAN KEKURANGAN AHP

BAB III PEMBAHASAN

3.1 KRITERIA YANG DIGUNAKAN

3.2 PEMODELAN AHP UNTUK PEMILIHAN SEKOLAH TINGGI

KOMPUTER

3.3 SKEMA PEMILIHAN SEKKLAH TINGGI KOMPUTER

3.4 BOBOT PERBANDINGAN BERPASANGAN

3.5 MATRIK PERBANDINGAN BERPASANGAN

3.6 MATRIK NILAI KRITERIA

3.7 MATRIK PENJUMLAHAN SETIAP BARIS

3.8 RASIO KONSISTENSI

3.9 MENGHITUNG HASIL

BAB IV PENUTUP

KESIMPULAN


3/26

DAFTAR TABEL

TABEL 3.1

TABEL 3.2

TABEL 3.3

TABEL 3.4

TABEL 3.5

TABEL 3.6

TABEL 3.7

TABEL 3.8

TABEL 3.9


4/26

DAFTAR GAMBAR

GAMBAR 2.1

GAMBAR 3.1

GAMBAR 3.2


5/26

BAB I

PENDAHULUAN

1.1LATAR BELAKANGPerkembangan teknologi informasi semakin hari semakin melesat baik di

lingkungan perkantoran maupun di lingkungan kehidupan kita sehari-hari. Banyak

fasilitas-fasilitas yang bisa kita dapatkan dengan mudah karena adanya kemajuan

teknologi. Dunia kerja saat ini juga menuntut karyawannya untuk bisa mengikuti

perkembangan teknologi yang ada saat ini, sehingga banyak lulusan sekolah

menengah atas atau sekolah menengah kejuruan yang memilih kuliahnya di jurusan

teknologi informasi.Banyaknya sekolah tinggi komputer yang ada di Indonesia membuat lulusan

sekolah menengah atas atau sekolah menengah kejuruan bingung dalam menentukan

sekolah tinggi mana yang akan dipilih. Dari permasalahan tersebut dibutuhkan suatu

sistem yang dapat menunjang pengambilan keputusan. Sistem diharapkan mampu member

keputusan secara obyektif.

Model yang lebih cocok digunakan dalam penentuan sekolah tinggi komputer adalah

MADM. Salah satu metode penyelesaian MADM adalah yaitu Analytical Hierarchy Process

(AHP). Metode AHP ini adalah teori umum mengenai pengukuran [YUL-12]. Metode ini

cocok digunakan dalam penentuan sekolah tinggi komputer. Karena metode ini nantinya

akan membantu mendapatkan skala rasio dari hal- hal yang semula sulit diukur . diharapkan

metode AHP ini dapat menjadi sebuah sistem yang mendukung lulusan sekolah menengah

atas atau sekolah menengah kejuruan dapat menentukan sekolah tinggi komputer.

1.2RUMUSAN MASALAHBerdasarkan uraian pada bagian latar belakang, maka masalah yang ada dapat dirumuskan

sebagai berikut :

1. Bagaimana rancangan dari sistem pendukung keputusan untuk penentuansekolah tinggi komputer?

2. Bagaimana implementasi dari sistem pendukung keputusan untuk penetuansekolah tinggi komputer menggunakan metode AHP?


6/26

1.3BATASAN MASALAH

1. Metode yang digunakan dalam penelitian AHP2. Kriteria yang dijadikan parameter dalam sistem ini adalah fasilitas, biaya dan kualitas.

1.4TUJUANTujuan penelitian ini adalah membangun sebuah aplikasi AHP untuk

pemodelan SPKpemilihan sekolah tinggi komputer menggunakan metode Analytical

Hierarchy Process (AHP), yang diharapkan dapat memberikan informasi sekolah

tinggi komputer dandapat memberikan alternatif untuk menyelesaikan

permasalahan dalam pemilihan sekolah tinggi komputer berdasarkan kriteria

fasilitas, biaya dan kualitas.

1.5MANFAATManfaat yang bisa didapatkan dari penelitian ini adalah:

a. Bagi penulis :1. Menerapkan ilmu yang telah diperoleh dari Teknik Informatika

Universitas Brawijaya.2. Memahami penerapan metode AHP dalam perancangan dan

pengembangan sistem pendukung keputusan penentuan sekolah tinggi

komputer.

b. Bagi pengguna :1. Mendapatkan sistem pendukung keputusan yang berguna untuk membantu

menentukan sekolah tinggi komputer.


7/26

BAB II

DASAR TEORI

2.1 Sistem Pendukung Keputusan

2.1.1 Definisi Keputusan

Keputusan dibuat diantara alternative tindakan dalam situasi ketidak pastian.

Meskipun ketidakpastian terlalu banyak tidak diinginkan, pengelolaan ketidakpastian

menyediakan pembuat keputusan yang kreatif [BUS-12]. Menurut Simon dalam bukunya

pada tahun 1977, keputusan dibagi menjadi 2 yaitu keputusan terprogram dan keputusan tak

terprogram. Keputusan terprogram merupakan keputusan yang berulang0ulang dan rutin.

Sedangkan keputusan tak terprogram bersifat baru, tidak terstruktur dan biasanya tidak urut

[ABD-12].

2.1.2 Teori Pengambilan keputusan

Merupakan suatu kegiatan untuk memberikan pedoman kepada orang atau organisasi

dalam mengambil keputusan, sekaligus memperbaiki proses pengambilan keptusan yang

sudah dilakukan dalam kondisi tidak pasti [PRA-02].

Menurut Arief Andy Soebroto dalam modul pengajaran menyebutkan bahwa

pengambilan keputusan terbagi atas 3 kondisi, yaitu kondisi pasti, kondisi tidak pasti dan

kondisi beresiko. Pengambilan keputusan saat kondisi pasti dilakukan jika factor-faktor yang

mempengaruhi proses pengambilan keputusannya diketahui secara pasti ukuran serta

parameter yang terlibat. Pengambilan keputusan saat kondisi tidak pasti dilakukan jika factor

yang mempengaruhi proses pengambilan keputusan tidak diketahui secara pasti. Sedangkan

pengambilan keputusan saat kondisi beresiko dilakukan saat semua alternative keputusan

yang ada memiliki resiko masing-masing, baik dalam kondisi pasti maupun tidak, sehingga

kalkulasi menjadi dasar yang penting [SOE-12].

Masih dalam sumber yang sama, beliau menyebutkan bahwa terdapat tiga unsure

pengambilan keputusan, baik dalam kondisi pasti, tidak pasti, maupun kondisi dibawah

resiko, diantaranya :

a. Available alternativesPengambil keputusan dihadapkan pada beberapa alternative pilihan, dan proes

pengambilan keputusan menghasilkan hasil akhir yang menguntungkan suatu institusi

maupun organisasi.


8/26

b. State of natureMerupakan unsure-unsur yang berada diluar tanggung jawab pengambil keputusan,

biasanya berhubungan dengan musin dn perilaku pasar yang tidak dapat diprediksi.

c. PayoffMerupakan unsure perpaduan antara available alternativesdanstate of nature

Dalam modulnya beliau juga menarik kesimpulan bahwa Setiap masalah harus dapat

diselesaikan dalam dengan langkah strategis sehingga diperoleh hasil yang optimum, yaitu

keuntungan yang maksimum atau kerugian yang minimum.

2.1.3 Definisi Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer

(termasuk sistem berbasis pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan

keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem

komputer yang mengolah data informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-

terstruktur yang spesifik [HAN-07]. Sistem pendukung keputusan memiliki beberapa

karakteristik, meliputi :

a. Sistem pendukung keputusan dirancang untuk membantu pemecahan masalah yangsifatnya terstruktur maupun tidak dengan menambahkan kebijakan manusia dankomputerisasi.

b. Proses dalam sistem pendukung keputusan mengkombinasikan penggunaan modelanalisis.

c. Sistem pendukung kelutusan dirancang sedemikuan rupa agar mudahdiimplementasikan dan menekankan aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi

yang tinggi.

Sistem Pendukung Keputusan adalah system berbasis computer yang membantu parapengambil keoutusan mengatasi berbagai masalah melalui interaksi langsung dengan

sejumlah databasedan perangkat lunak analitik. Tujuan dari system adalah untuk menyimpan

data dan mengubahnya ke informasi yang terorganisir yang dapat diakses dengan mudah,

sehingga keputusan-keputusan yang diambil dapat dilakukan dengan cepat, akurat dan murah

[WIB-04].


9/26

2.1.4 Tahap Pengambilan Keputusan

Pengambilan keputusan idealnya terbagi atas 2 fase yaitu pradesain dan desain. Untuk

tahapan pradesain itu sendiri terbagi atas tiga fase, yaitu perencanaan, penyelidikan dan

analisis. Pada fase perencanaan dibutuhkan diagnose masalah yang ada, poin-poin yang

berguna dalam pengambilan keputusan, serta perkiraan masalah, solusi sera kebutuhan. Fase

penyelidikan membutuhkan analisis tentang bagaimana menempatkan kebutuhan user, apa

sajakah sumberdaya yang tersedia dan lingkungan pengambilan keputusan. Fase terakhir dari

tahap pradesain adalah analisis, yaitu mencari pendekatan terbaik untuk pengembangan, apa

saja sumberdaya yang diperlukan serta mencari model normatif.

Tahapan desain dikelompokkan dalam empat level yang setara, diantaranya yaitu

mendesain antar muka pengguna dan dialog yang diperlukan untuk mempermudah

penggunaan serta pemahaman dalam menjalankan aplikasi dan keputusan. Membuat desain

sistem yang berguna sebagai pemroses masalah, mendesain basis data pengambilan

keputusan, serta mendesain komponen pengetahuan. Dari keempat level tersebut

digabungkan menjadi satu sebagai tahap konstruksi yang menggabungkan level-level tersebut

untuk diuji.

Tahapan ideal dari tahapan pengambilan keputusan adalah dua unser tadi, yaitu

pradesain dan desain. Namu dari keduanya dapat dikembangkan lagi menjadi fase-fasepenyempurnaan yang lebih spesifik. Fase selanjutnya adalah impelemntasi. Pada fase ini

dilakukan pengujian serta evaluasi, demonstrasi, orientasi, pembelajaran serta penyebaran

terhadap sistem yang sudah dibuat.


10/26

Gambar 2.1Tahapan DSS (Sumber : [SOE-12])

Fase selanjutnya adalah Maintenanceyang dilakuakn berulang-ulang secara kontinu

dan dilakukan dokumentasi. Fase terakhir adalah mengulang proses secara berulang untuk

meningkatkan kinerja sistem. Untuk lebih jelasnya tahapan-tahapan dalam DSS kurang lebihseperti gambar 2.1.

2.2 Analytical Hierarchy Process (AHP)

2.2.1 Sejarah AHP

MetodeAnalytic Hierarchy Process(AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty

sekitar tahun 1970 ketika di Warston School. Metode AHP memproses masalah

multikriteria yang kompleks menjadi suatu model hirarki.


11/26

Menurut Saaty, hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah

permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama

adalah tujuan, yang diikuti level kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga

level terakhir yaitu level alternatif. Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks

dapat diuraikan sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur dan sistematis

[ANS-12].

Proses hierarki adalah suatu model yang memberikan kesempatan bagi perorangan

atau kelompok untuk membangun gagasan-gagasan dan mendefinisikan persoalan dengan

cara membuat asumsi mereka masing-masing dan memperoleh pemecahan yang diinginkan

darinya. Ada dua alasan utama untuk menyatakan suatu tindakan akan lebih baik dibanding

tindakan lain.

Alasan yang pertama adalah pengaruh-pengaruh tindakan tersebut kadang-kadang

tidak dapat dibandingkan karena sutu ukuran atau bidang yang berbeda dan kedua,

menyatakan bahwa pengaruh tindakan tersebut kadang-kadang saling bentrok, artinya

perbaikan pengaruh tindakan tersebut yang satu dapat dicapai dengan pemburukan lainnya.

Kedua alasan tersebut akan menyulitkan dalam membuat ekuivalensi antar pengaruh

sehingga diperlukan suatu skala luwes yang disebut prioritas [BAA-11].

2.2.2 Prinsip Dasar AHP

Seperti halnya metode pengambilan keputusan yang lain, metode analytical Hierarchy

Processini memiliki prinsip-prinsip dasar, antara lain :

1. DekomposisiDengan prinsip ini struktur masalah yang kompleks dibagi menjadi bagian-bagian

secara hierarki. Tujuan didefinisikan dari yang umum sampai khusus. Dalam bentuk

yang paling sederhana struktur akan dibandingkan tujuan, kriteria dan level alternatif.

Tiap himpunan alternatif mungkin akan dibagi lebih jauh menjadi tingkatan yang

lebih detail, mencakup lebih banyak kriteria yang lain.

Level paling atas dari hirarki merupakan tujuan yang terdiri atas satu elemen. Level

berikutnya mungkin mengandung beberapa elemen, di mana elemen-elemen tersebut

bisa dibandingkan, memiliki kepentingan yang hampir sama dan tidak memiliki

perbedaan yang terlalu mencolok. Jika perbedaan terlalu besar harus dibuatkan level

yang baru.

2. Perbandingan penelitian/pertimbangan (comparative judgements)


12/26

Dengan prinsip ini akan dibangun perbandingan berpasangan dari semua elemen yang

ada dengan tujuan menghasilkan skala kepentingan relatif dari elemen. Penilaian

menghasilkan skala penilaian yang berupa angka. Perbandingan berpasangan dalam

bentuk matriks jika dikombinasikan akan menghasilkan prioritas.

3. Sintesa prioritasSintesa prioritas dilakukan dengan mengalikan prioritas lokal dengan prioritas dari

kriteria bersangkutan di level atasnya dan menambahkannya ke tiap elemen dalam

level yang dipengaruhi kriteria. Hasilnya berupa gabungan atau dikenal dengan

prioritas global yang kemudian digunakan untuk memboboti prioritas lokal dari

elemen di level terendah sesuai dengan kriterianya.

2.2.3 Aksioma AHP

Metode AHP memiliki aksioma dasar. Aksioma merupakan aturan-aturan yang

berlaku dalam operasi AHP. Berikut aksiomanya [BAA-11]:

1. Aksioma ResiprokalAksioma ini menyatakan jika PC (EA,EB) adalah sebuah perbandingan berpasangan

antara elemen A dan elemen B, dengan memperhitungkan C sebagai elemen parent,

menunjukkan berapa kali lebih banyak properti yang dimiliki elemen A terhadap B,

maka PC (EB,EA)= 1/ PC (EA,EB). Misalnya jika A 5 kali lebih besar daripada B,

maka B=1/5 A.

2. Aksioma HomogenitasAksioma ini menyatakan bahwa elemen yang dibandingkan tidak berbeda terlalu jauh.

Jika perbedaan terlalu besar, hasil yang didapatkan mengandung nilai kesalahan yang

tinggi. Ketika hirarki dibangun, kita harus berusaha mengatur elemen-elemen agar

elemen tersebut tidak menghasilkan hasil dengan akurasi rendah dan inkonsistensi

tinggi.

3. Aksioma KetergantunganAksioma ini menyatakan bahwa prioritas elemen dalam hirarki tidak bergantung pada

elemen level di bawahnya. Aksioma ini membuat kita bisa menerapkan prinsip

komposisi hirarki


13/26

2.2.4 Tahapan AHP

Tahapan-tahapan proses sederhana dalam metode AHP adalah [APR-08] :

a) Mendefinisikan masalah dan menentukan tujuan yang diinginkan.

b) Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan dengan

kriteria-kriteria dan alternatif-alternatif pilihan.

c) Membentuk matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan pengaruh

setiap elemen terhadap masing-masing kriteria.

d) Menguji konsistensi hirarki. Jika nilai konsistensi rasio yang dihasilkan tidak

memenuhi standar yang ditetapkan yaitu Consistency Ratio (CR) < 0,1 maka

penilaian harus diulang kembali.

2.2.5 Kelebihan dan Kekurangan AHP

Seperti halnya metode analisis, AHP juga memiliki kelebihan dan kelemahan dalam

analisanya. Kelebihannya meliputi [SYA-08] :

Kesatuan (unity)AHP membuat permasalahan yang luas dan tisak terstruktur menjadi suatu model

yang fleksibel dan mudah dipahami.

Kompleksitas (complexity)AHP memecahkan permasalahan yang kompleks melalui pendekatan sistem dan

pengintegrasian secara deduktif.

Saling Ketergantungan (inter independence)AHP dapat digunakan pada elemen-elemen sistem yang saling bebas dan tidak

memerlukan hubungan linier.

Struktur Hierarki (hierarchy structuring)AHP mewakili pemikiran alamiah yang cenderung mengelompokkan elemen sistem

ke level-level yang berbeda dari masing-masing level berisi elemen yang serupa.

Pengukuran (measurement)AHP menyediakan skala pengukuran dan metode untuk mendapatkan sintesis.

Konsistensi (consistency)AHP mempertimbangkan konsistensi logis dalam penilaian yang digunakan untuk

menentukan prioritas.

Sintesis (syntesis)


14/26


15/26

BAB III

PEMBAHASAN

3.1. Kriteria Yang Digunakan

Kriteria yang digunakan untuk pemilihan sekolah tinggi computer menggunakan

metode AHP yaitu : fasilitas, biaya, dan kualitas untuk alternative sekolah tinggi komputer

A, B, C, D, E.

3.2. Pemodelan AHP Untuk Pemilihan Sekolah Tinggi KomputerPemodelan AHP untuk pemilihan sekolah tinggi komputer dapat dilihat pada

Gambar 3.1 sebagai berikut :

Gambar 3.1 Pemodelan AHP Untuk Pemilihan Sekolah Tinggi Komputer

Level paling atas yaitu pemilihan sekolah tinggi komputer sebagai tujuan padapenelitian ini. Pada level tengah pada hirarki ini yaitu menunjukkan kriteria yaitu

fasilitas, biaya dan kualitas sedangkan pada level paling bawah pada hirarki ini yaitu

menunjukkan alternaatif pilihan sekolah tinggi computer.

3.3. Skema Pemilihan Sekolah Tinggi Komputer

Skema atau bagan dalam pemilihan sekolah tinggi komputer dapat dilihat pada

gambar 3.2

3.2 sebagai berikut :


16/26

Gambar 3.2 Skema Pemilihan Sekolah Tinggi Komputer

Pada gambar 3.2 menunjukkan :

1. Data calon mahasiswa yaitu biodata calon mahasiswa yang akan

memilih sekolah tinggi komputer.

2. Data kriteria yaitu nilai-nilai yang ada dikriteria fasilitas, biaya.

3. Data alternatif yaitu sekolah tinggi yang akan dipilih misalnya A,B,C,D,E4. Metode AHP yaitu proses perhitungan manual menggunakan metode

AHP sebelum diterapkan dalam aplikasi.

5. Aplikasi AHP untuk pemodelan SPK pemilihansekolah tinggi

komputer yaitu aplikasi yang dibangun oleh penulis berdasarkan metode

AHP.

3.4. Bobot Perbandingan Berpasangan

Perbandingan berpasangan dilakukan berdasarkan aturan penilaian bobot

kriteria pada tabel 3.1berikut :

Tabel 3.1Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan (Saaty, 2004)

Tingkat Defini

1 Kedua elemen sangat penting

3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dibanding


17/26

5

Elemen yang satu esensial atau sangat penting

dibandin elemen an 7 Elemen yang satu benar-benar lebih penting dari yang

9 Elemen yang satu mutlak lebih penting dibanding

2, 4, 6, 8 Nilai tengah diantara dua penilaian berurutan

Kebalikan

Jika aktivitas I mendapat satu angka dibandingkan

den an aktivitas

3.5. Matrik Perbandingan BerpasanganMatrik perbandingan berpasangan dilakukan untuk penilaian perbandingan

antara satu kriteria dengan kriteria yang lain, yaitu kriteria fasilitas dengan

kriteria biaya, kriteria fasilitas dengan kriteria kualitas dan kriteria biaya

dengan kriteria kualitas. Hasil penilaian ada pada table 3.1.

Tabel 3.2 Matrik Perbandingan Berpasangan

Keterangan

Perbandingan berpasangan untuk kriteria fasilitas, biaya dan kualitas. Untuk

perbandingan dengan kriteria yang sama akan bernilai 1 karena keduanya sama penting.

Untuk kriteria fasilitas dengan kriteria biaya bernilai 2 artinya bahwa kriteria biaya

sedikit lebih penting dari kriteria fasilitas. Kriteria fasilitas dengan kriteria kualitas

bernilai 3 artinya bahwa kriteria kualitas lebih penting dari kriteria fasilitas.

Kriteria biaya dengankriteria kualitas bernilai 4 artinya kriteria biaya dan kriteriakualitas sama pentingnya tetapi lebih penting kualitas.

3.6. Matrik Nilai Kriteria

Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis

untuk memperoleh keseluruhan prioritas. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini

adalah:

a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom matrik

KRITERIA Fasilita

Biaya Kualita

Fasilitas 1 2 3

Biaya 0,

1 4

Kualitas 0,3

0,25 1


18/26

b. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk

memperoleh normalisasi matrik.

c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan memb ginya dengan jumlah

elemen untuk mendapat nilai rata-rata.

Tabel 3.3 Matrik Nilai Kriteria

KRITERIA Fasilitas Biaya Kualitas Jumlah Prioritas

Fasilitas 0,545 0,615 0,375 1,536 0,512

Biaya 0,273 0,308 0,500 1,080 0,360

Kualitas 0,182 0,077 0,125 0,384 0,128

Pada matrik ini kolom fasilitas dan baris fasilitas 0,545 didapatkan dari nilai kolom

fasilitas baris fasilitas dibagi dengan nilai baris jumlah dan kolom fasilitas pada tabel

3.2, proses ini dikerjakan sampai pada kolom kualitas baris kualitas. Sedangkan

jumlah merupakan penjumlahan dari 0,545+ 0,615 + 0,375. Untuk nilai pada kolom

prioritas diperoleh dari nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah kriteria, dalam

penelitian ini ada 3 kriteria.

3.7. Matrik Penjumlahan Setiap Baris

Matrik penjumlahan setiap baris didapatkan dari perkalian nilai prioritas

pada tabel 3.3 dengan matrik perbandingan berpasangan pada tabel 3.2

Tabel 3.4

KRITERIA Fasilitas Biaya Kualitas Jumlah

Fasilitas 0,512 1,024 1,536 3,072

Biaya 0,256 0,512 2,048 2,816

Kualitas 0,171 0,128 0,512 0,811


19/26

Nilai 0,512 pada baris fasilitas kolom fasilitas didapat dari nilai prioritas tertinggi

yang ada pada tabel 3.3 dikalikan dengan nilai baris fasilitas kolom fasilitas pada tabel

3.2. Nilai 0,256 pada baris biaya kolom fasilitas didapat dari nilai prioritas tertinggi

yang ada pada tabel 3.3 dikalikan dengan nilai baris biaya kolom fasilitas pada tabel

3.2. Nilai 0,171 pada baris kualitas kolom fasilitas didapat dai nilai prioritas

tertinggi yang ada pada tabel 3.3 dikalikan dengan nilai baris biaya kolom

fasilitas pada tabel 3.2. Nilai 1,024 pada baris fasilitas kolom biaya didapat dari

nilai prioritas tertinggi yang ada pada tabel 3.3 dikalikan dengan nilai baris fasilitas

kolom biaya pada tabel 3.2.Proses perhitungan tersebut dilakukan sampai pada nilai0,512 pada baris kualitas kolom kualitas. Sedangkan kolom jumlah pada tabel 3.4

diperoleh dengan menjumlahkan nilai pada masing-masing baris pada tabel

tersebut. Seperti 3,072 pada kolom jumlah adalah hasilpenjumlahan dari 0,512

+ 1,024 + 1,536.

3.8. Rasio Konsistensi

Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio konsistensi (CR) 0,1 maka matrik perbandingan berpasangan harus dihitung ulang.

Tabel 3.5 Matrik Rasio Konsistensi

JUMLAH/BARIS PRIORITAS HASIL

FASILITAS 3.071678322 0.511946387 3.583624709

BIAYA 2.815705128 0.36013986 3.175844988

KUALITAS 0.810581779 0.127913753 0.938495532JUMLAH 7.697965229

Kolom jumlah per baris diperoleh dari kolom jumlah pada tabel 3.4, sedangkan kolom

prioritas diperoleh dari kolom prioritas pada tabel 3.3.


20/26

Dari tabel 3.5 diperoleh nilai-nilai :

Jumlah (jumlah dari nilai-nilai hasil) : 7,698 n (jumlah kriteria) : 3

maks (jumlah/n) : 2,566

CI ((maks-n)/n) : -0,145

CR (CI/IR) : -0,249

Dari perhitungan di atas hasilkan nilai CR < 0,1, sehingga perhitungan rasio

konsistensi tersebut bisa diterima.Untuk perhitungan sub kriteria dari masing-masing

kriteria dilakukan dengan cara yang sama seperti menghitung kriteria yaitu menghitungperbandingan berpasangan, menghitung matrik nilai kriteria, menjumlahkan setiap baris

dan menentukan rasio konsistensinya, kemudian langkah selanjutnya yaitu menghitung

hasil.

3.9. Menghitung Hasil

Prioritas hasil perhiyungan pada langkah sebelumnya kemudian dituangkan dalam matrik

hasil yang ada pada tabel 3.6.

Nilai 0,512 pada kolom fasilitas, 0,360 pada kolom biaya, 0,128 pada kolom

kualitas diperoleh dari tabel 3.3 kolom prioritas. Nilai 1,000 pada baris memadai kolom

fasilitas, 0,384 pada baris kurang memadai kolom fasilitas dan 0,439 pada baris tidak

memadai kolom fasilitas diperoleh dari perhitungan sub kriteria fasilitas.

Nilai 1,000 pada baris mahal kolom biaya, 0,806 pada baris sedang kolom biaya dan

0,335 baris murah kolom biaya diperoleh dari perhitungan sub kriteria biaya. Sedangkan

nilai 1,000 pada baris baik kolom kualitas, 0,581 pada baris cukup kolom kualitas dan

0,329 pada baris buruk kolom kualitas diperoleh dari perhitungan sub kriteria kualitas.

Tabel 3.6 Matrik Hasil

FASILITAS BIAYA KUALITAS

0,512 0,360 0,128

Memadai Mahal Baik


21/26

1,000 1,000 1,000

Kurang Memadai Sedang Cukup

0,384 0,806 0,581

Tidak Memadai Murah Buruk

0,439 0,335 0,329

Misalkan diberikan data nilai dari 5 sekolah tinggi komputer, maka hadil akhirnya

sebagai berikut :

Tabel 3.7 Matrik Contoh Sekolah Tinggi Komputer Yang Akan Dipilih

Sekolah tinggi komputer Fasilitas Biaya Kualitas

A Memadai Mahal Baik

B Kurang Memadai Sedang Baik

C Tidak Memadai Murah Cukup

D Memadai Sedang Baik

E Tidak Memadai Mahal Cukup

Data pada tabel 3.7 maka dapat diberikan bobot nilai berdasarkan nilai pada tabel 3.7

sehingga hasilnya dituangkan pada tabel 3.8 sebagai berikut:

Tabel 3.8 Matrik Pemilihan Sekolah Tinggi Komputer

Sekolah tinggi komputer Fasilitas Biaya Kualitas Total

A 0,512 0,360 0,128 1,000

B 0,197 0,290 0,128 0,615

C 0,225 0,121 0,074 0,420

D 0,512 0,290 0,128 0,930

E 0,225 0,360 0,074 0,659


22/26

Nilai 0,512 pada kolom fasilitas baris A diperoleh dari nilai sekolah tinggi

komputer A untuk fasilitas, yaitu memadai dengan prioritas 1,000 (tabel 3.6) dikalikandengan prioritas fasilitas sebesar 0,512 (tabel 3.6).

Nilai 0,97 pada kolom fasilitas baris B diperoleh dari nilai perguruan tinggi

komputer swasta B untuk fasilitas, yaitu kurang memadai dengan prioritas 0,384

dikalikan dengan prioritas fasilitas sebesar 0,512.

Nilai 0,225 pada kolom fasilitas baris C diperoleh dari nilai perguruan tinggi

komputer swasta C untuk fasilitas, yaitu tidak memadai dengan prioritas 0,439 dikalikan

dengan prioritas fasilitas sebesar 0,512.

Nilai 0,360 pada kolom biaya baris A diperoleh dari nilai perguruan tinggi swasta A

untuk biaya, yaitu mahal dengan prioritas 1,000 dikalikan dengan prioritas biaya sebesar

0,360.

Nilai 0,290 pada kolom biaya baris B diperoleh dari nilai perguruan tinggi swasta B

untuk biaya, yaitu sedang dengan prioritas 0,806 dikalikan dengan prioritas biaya sebesar

0,360.

Nilai 0,121 pada kolom biaya baris C diperoleh dari nilai perguruan tinggi swasta C

untuk biaya, yaitu murah dengan prioritas 0,335 dikalikan dengan prioritas biaya sebesar

0,360.

Nilai pada kolom kualitas baris A diperoleh dari nilai perguruan tinggi komputer

swasta A untuk kualitas, yaitu baik dengan prioritas 1,000 dikalikan dengan prioritas

kualitas sebesar 0,128.

Nilai pada kolom kualitas baris B diperoleh dari nilai perguruan tinggi komputer

swasta B untuk kualitas, yaitu baik dengan prioritas 1,000 dikalikan dengan prioritas

kualitas sebesar 0,128.

Nilai 0,074 pada kolom kualitas baris C diperoleh dari nilai perguruan tinggi

komputer swasta A untuk kualitas, yaitu cukup dengan prioritas 0,581 dikalikan dengan

prioritas kualitas sebesar 0,128.

Kolom total pada tabel 3.8 diperoleh dari penjumlahan pada masing-masing

barisnya. Nilai total ini digunakan untuk merangking perguruan tinggi komputer swasta

yang direkomendasikan. Semakin besar nilai yang didapat maka semakin besar prioritas


23/26

untuk disarankan.

Tabel 3.9 Hasil Akhir

A Sekolah tinggi komputer A

B Sekolah tinggi komputer B

C Sekolah tinggi komputer C

D Sekolah tinggi komputer D

E Sekolah tinggi komputer E


24/26

BAB IV

PENUTUP

KESIMPULAN

Dari hasil perhitungan contoh kasus di atas maka disimpulkan bahwa sekolah tinggi

komputer A yang layak untuk dipilih berdasarkan metode AHP dengan penilaian fasilitas

yang memadai,biaya mahal dan kualitas baik.

Aplikasi AHP untuk pemodelan SPK pemilihan sekolah tinggi komputer dapat

menghasilkan pengambilan keputusan yang rasional dan optimal.


25/26


26/26

laporan sistem pendukung keputusan

Documents