ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Diah Arifah P. Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia Jl. Raya Tidar 100 Malang
[email protected]
ABSTRACT Transportation vehicle is used by humans to carry out their activities and not infrequently regarded as a basic requirement. At this time so many types of cars from different brands and types . Each type of car has different technical specifications, and every car certainly has its advantages and disadvantages. And this, will result in the prospective car buyers find it difficult to choose the right car and according to desired criteria due to a potential buyer faced with a number of criteria, such as the price of the car, interior accessories, exterior accessories, passenger capacity, year of production, etc. This system is designed to help prospective buyers make decisions in the selection of vehicles, especially cars, so the decision was obtained in accordance with the desired criteria. Methods used for this decision is the method TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). This research was carried out by finding the value of each of the alternatives preference and ranking process conducted which will determine the optimal alternative, ie cars that fit the criteria of the consumer. The criteria used are (1) Car Price (C1), (2) Interior Accessories (C2), (3) Exterior Accessories (C3), (4) Year of Production (C4) and (5) Passenger Capacity (C5) Keywoard: Transportation, TOPSIS
1.
PENDAHULUAN
memilih mobil yang tepat dan sesuai dengan
Kendaraan merupakan alat transportasi
criteria yang diinginkan dikarenakan calon
yang
digunakan
oleh
manusia
untuk
pembeli dihadapkan pada banyaknya kriteria,
melaksanakan segala aktifitasnya dan tidak
seperti harga mobil, aksesoris interior, aksesoris
jarang dianggap sebagai kebutuhan pokok.
eksterior, kapasitas penumpang, tahun produksi
Mobil adalah salah satu contoh kendaraan
dan lain-lain.
yang umum digunakan dan dianggap sebagai
Sejalan dengan perkembangan teknologi
kebutuhan pokok. Pada saat ini jenis mobil
informasi
yang
ada,
begitu banyak dari berbagai merk dan jenis.
bertambah kemampuannya untuk membantu
Setiap jenis mobil memiliki spesifikasi teknis
menyelesaikan permasalahan, salah satunya
yang berbeda, dan setiap mobil pastinya
adalah
memiliki kelebihan dan kekurangan.
keputusan.
membantu Sistem
komputer
dalam ini
semakin
pengambilan
dirancang
untuk
Dan hal ini, akan mengakibatkan para
membantu calon pembeli mengambil keputusan
calon pembeli mobil mengalami kesulitan untuk
dalam pemilihan kendaraan, khususnya mobil,
Jurnal Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1 40
sehingga keputusan yang diperoleh sesuai
pendukung keputusan tidak dimaksudkan
dengan criteria yang diinginkan. Dan metode
untuk menggantikan manajer. Komputer
yang digunakan untuk pengambilan keputusan
dapat diterapkan dalam menyelesaikan
ini adalah metode TOPSIS (Technique for Order
masalah yang terstruktur. Untuk masalah
Preference by Similarity to Ideal Solution)
yang
tidak
terstruktur,
manajer
Adapun tujuan dari penelitian adalah
bertanggung jawab menerapkan penilaian,
untuk merancang suatu sistem pengambilan
dan melakukan analisis.komputer dan
keputusan
manajer
dengan
menggunakan
TOPSIS, sehingga dapat
metode
berkerjasama
sebagai
tim
membantu calon
pemecahan masalah dalam memecahkan
pembeli untuk memilih kendaraan sesuai dengan
masalah yang berada di area semi
criteria yang diinginkan. Dalam penelitian ini,
terstruktur.
criteria yang digunakan adalah : (1) Harga
3. Meningkatkan efektivitas pengambilan
Mobil; (2) Aksesoris Interior; (3) Aksesoris
keputusan manajer dari pada efisiensinya.
Eksterior; (4) Tahun Produksi; (5) Kapasitas
Tujuan
Penumpang
keputusan bukanlah proses pengambilan
utama
keputusan 2.
KAJIAN LITERATUR
sistem
seefisien
pendukung
mungkin,
tetapi
seefektif mungkin.
Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan dapat memberikan keputusan
dukungan dalam
dalam
semua
membuat
tingkatan
level
manajemen, baik individual maupun grup, terutama dalam situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur,
membawa
kepada
keputusan
bersama dan informasi yang objektif. (Turban, 2004)[1].
TOPSIS adalah sebuah metode MADM yang didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negative [2]. Konsep ini banyak digunakan pada beberapa model MADM untu menyelesaiakan
Tujuan dari pembuatan sistem pendukung keputusan yaitu (Turban, 2004) [1]:
memecahkan
sepenuhnya
masalah
terstruktur
masalah keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan karena konsepnya sederhana dan
1. Membantu manajer membuat keputusan untuk
Metode TOPSIS
dan
yang tidak
terstruktur.
mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan untu mengukur kinerja relative dari alternative-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana
2. Mendukung penilaian manajer bukan mencoba
menggantikannya.
Sistem
Jurnal Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1 41
Secara
umum,
penyelesaian dengan
langkah-langkah
4. Menentukan jarak antara nilai setiap
menggunakan metode
alternatif dengan matriks solusi ideal
TOPSIS [2]:
positif dan matriks solusi ideal negatif
1. Membuat
matriks
keputusan
yang
Jarak antara nilai setiap alternatif dengan
ternormalisasi
matriks solusi ideal positif dirumuskan
Matrik keputusan ternormalisasi dihitung
sebagai :
berdasarkan :
Di
rij
xij
;
m
x
dengan
i=1,2..m
dan
n
j 1
i
y ij , dimana i = 1,2, 2
……m
…………
(4.4)
2 ij
i 1
Jarak antara nilai setiap alternatif dengan
j=1,2,…n
………………
2. Membuat
matriks
keputusan
(4.1)
matriks solusi ideal negatif dirumuskan
yang
sebagai :
ternormalisasi terbobot
Di
Matriks keputusan normalisasi terbobot dihitung
y
n
j 1
y i , dimana i = 1,2, 2
ij
……m
yij berdasarkan :
yij wi rij ,
y
……………….. (4.5)
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap dimana
j=1,2,…
i=1,2..m
………………
dan
alternative Nilai preferensi untuk setiap alterbatif (Vi)
(4.2)
dirumuskan sebagai :
3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif
Vi
Solusi ideal positif A+ dan solusi ideal negative A- dapat ditentukan berdasarkan rating terbobot ternormalisasi (yij), yaitu :
A y 1 , y 2 ,...., y n A y 1 , y 2 ,...., y n
………….
(4.3)
Di mana : max yij ; jika j adalahatribut keuntungan i y j min yij ; jika j adalahatribut biaya i
3.
Di , dimana i = 1,2, ……m Di Di ……………….. (4.6)
METODE PENELITIAN Pada penelitian ini menggunakan metode
TOPSIS, di mana dalam tahapan penelitiannya meliputi: 1. Membuat
keputusan
yang
keputusan
yang
ternormalisasi 2. Membuat
min yij ; jika j adalahatribut keuntungan y j i yij ; jika j adalahatribut biaya i max
matriks
matriks
ternormalisasi terbobot 3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif
Jurnal Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1 42
4. Menentukan jarak antara nilai setiap NO 1. 2. 3. 4. 5.
alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif 5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif Dalam
penelitian
ini
menggunakan
Tabel 3. Bobot Kriteria Nilai Kriteria Bobot Tidak Penting 1 Kurang Penting 2 Cukup Penting 3 Penting 4 Sangat Penting 5
5
kriteria,yaitu :
4.
Dalam penelitian ini, diambil satu contoh
1. Harga mobil (C1) 2. Aksesoris Interior (C2)
HASIL DAN PEMBAHASAN
data dimana konsumen membutuhkan kendaraan
Dalam nilai aksesoris interior akan dibagi
keluarga dengan harga antara Rp. 100.000.000,-
menjadi beberapa nilai kriteria dengan
sampai dengan Rp. 150.000.000,-. Berdasarkan
bobot masing-masing nilai seperti berikut:
kebutuhan tersebut, maka diberikan sample data seperti di bawah ini :
Tabel 1. Nilai Kriteria dan Bobot dari Aksesoris Interior NO Nilai Kriteria Bobot 1. Biasa 1 2. Bagus 2 3. Sangat Bagus 3
Tabel 4. Data Kriteria dari berbagai alternative yang ada
N O
Alternat if
Harga Mobil (C1) (juta)
1. 2.
Splash Brio
147,5 111
Bagus Biasa
3.
Avanza
125
4.
Xenia
115
5.
Honda Jazz
150
Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus
3. Aksesori Eksterior (C3) Dalam nilai aksesoris eksterior akan dibagi menjadi beberapa nilai kriteria dengan bobot masing-masing nilai seperti berikut : Tabel 2. Nilai Kriteria dan Bobot dari Aksesoris Interior NO Nilai Kriteria Bobot 1. Biasa 1 2. Bagus 2 3. Sangat Bagus 3
Berdasarkan
table
kepentingan
pada
Aksesor is Interior (C2)
diatas,
Kriteria Akses Tahun oris Produks Ekster i ior (C4) (C3) Bagus 2013 Sangat 2013 Bagus Biasa 2013
Kapasita s Penump ang (C5) 4 4 7
Bagus
2013
7
Sangat Bagus
2005
4
maka
tingkat
masing-masing
kriteria,
seperti tersebut dalam table dibawah ini :
4. Tahun Produksi (C4) 5. Kapasitas Penumpang (C5) Setiap kriteria tersebut, akan memiliki bobot kriteria seperti dibawah ini :
Jurnal Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1 43
Tabel 5. Pembobotan untuk setiap criteria : Kriteria Harga Mobil (C1) Aksesoris Interior (C2) Aksesoris Eksterior (C3) Tahun Produksi (C4)
Pilihan Pengguna (Bobot) Sangat penting
Nilai
Penting
4
Cukup penting
3
Matriks keputusan ternormalisasi diperoleh dari perhitungan:
5
Untuk criteria 1 (C1): x1 147,5 111 125 1152 150 62927,25
Kurang Penting
1
r2 1
Untuk menentukan pilihan alternatif terbaik dari berbagai alternatif yang ada, maka langkah-
r3 1 r4 1
langkah yang dilakukan dalam metode TOPSIS r5 1
adalah : 1. Membuat matriks keputusan yang
Untuk kriteria 2 (C2):
ternormalisasi rij
Rumus :
x2 2 1 3 3 2 3 23
xij m
x
2
r2 2
Berdasarkan dari data diatas, maka r3 2
diperoleh :
r4 2
Alternat if
1.
Splash
2. 3. 4. 5.
Brio Avanza Xenia Honda Jazz
Har ga Mob il (C1) (juta ) 147, 5 111 125 115 150
Akse soris Interi or (C2)
2 0 ,42 23 1 0 ,21 23 3 0 ,63 23 3 0 ,63 23 3 0 ,63 23
r1 2
ij
i 1
NO
147,5 0 ,59 62927,25 111 0 ,44 62927,25 125 0 ,50 62927,25 115 0 ,46 62927,25 150 0 ,60 62927,5
r1 1
Kriteria Akse Tahun soris Produks Ekste i rior (C4) (C3)
2
2
2013
Kap asita s Pen ump ang (C5) 4
1 3 3 3
3 1 2 3
2013 2013 2013 2005
4 7 7 4
r5 2
Dengan cara yang sama untuk kriteria 3 (C3), kriteria 4 (C4) dan kriteria 5 (C5), maka
diperoleh
matriks
keputusan
ternormalisasi berikut : 0 ,59 0 ,44 r 0 ,50 0 ,46 0 ,60
0 ,42 0 ,21 0 ,63 0 ,63 0 ,63
0 ,47 0 ,71 0 ,24 0 ,47 0 ,71
0 ,50 0 ,50 0 ,50 0 ,50 0 ,50
0 ,35 0 ,35 0 ,61 0 ,61 0 ,31
Jurnal Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1 44
Untuk kriteria 2 (C2), diperoleh : 2. Membuat
matriks
keputusan
y 12 w2 * r12 4 * 0 ,42 1.668
yang
y 22 w2 * r22 4 * 0 ,21 0.834
ternormalisasi terbobot Rumus :
y 32 w2 * r32 4 * 0 ,63 2 ,502
yij wi rij
y 42 w2 * r42 4 * 0 ,63 2 ,502 y 52 w2 * r52 4 * 0 ,63 2 ,502
y : matrik keputusan ternormalisasi
Dengan cara yang sama untuk kriteria 3
terbobot
(C3), kriteria 4(C4) dan kriteria 5 (C5), wi : bobot kriteria
maka
Harga Mobil (C1) Aksesoris Interior (C2) Aksesoris Eksterior (C3) Tahun Produksi (C4) Kapasitas Penumpang (C5)
Pilihan Pengguna (Bobot) Sangat penting
Nilai Bobot (wi) 5
Penting
4
Cukup penting
3
Kurang Penting
1
Cukup Penting
3
matriks
keputusan
ternormalisasi terbobot berikut :
Bobot (w) untuk masing-masing kriteria: Kriteria
diperoleh
2 ,94 2 ,212 y 2 ,491 2 ,292 2 ,990
1,668 0 ,834 2 ,502 2 ,502 2 ,502
1,414 2 ,121 0 ,707 1,414 2 ,121
0 ,500 0 ,500 0 ,500 0 ,500 0 ,498
1,052 1,052 1,842 1,842 1,052
3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif Rumus : A y1 , y2 ,....,yn
ternormalisasi terbobot adalah sebagai
A
A y1 , y2 ,....,yn : Solusi ideal positif
berikut :
A-
: Solusi ideal negative
Perhitungan
matrik
keputusan +
Solusi ideal (A+) positif adalah :
Untuk kriteria 1 (C1), diperoleh :
y 11 w1 * r11 5 * 0 ,59 2 ,94 y 21 w1 * r21 5 * 0 ,44 2 ,212 y 31 w1 * r31 5 * 0 ,50 2 ,491
Harga Mobil (C1)
Aksesoris Interior (C2)
Aksesoris Eksterior (C3)
Tahun Produksi (C4)
Min
Max
Max
Max
y 41 w1 * r41 5 * 0 ,46 2 ,292 y 51 w1 * r51 5 * 0 ,60 2 ,990 Nilai
Kap asita s Penu mpa ng (C5) Max
Jurnal Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1 45
Solusi Ideal positif :
Jarak antara nilai setiap alternatif
y 1 Min2.940;2.212;2.491;2.292;2.990 2.212
dengan matriks solusi ideal positif
y 2 Max1.668;0.834;2.502;2.502;2.502 2.502 y 3 Max1.414;2.121;0.707;1.414;2.121 2.121
y 4 Max0.500;0.500;0.500;0.500;0.498 0.500 y 5 Max1.052;1.052;1.842;1.842;1.052 1.842
dihitung : D1
D2
D3 D4
D5
2.212 2.940 2.502 1.668 2.212 1.414 0.500 0.500 1.842 1.052
2
2.212 2.212 2.212 2.491 2.212 2.292 2.212 2.990 1.5323
2
2.502 0.834 2.502 2.502 2.502 2.502 2.502 2.502 1.8454
2
2.212 2.212 2.212 0.707 2.212 1.414 2.212 2.121 1.4414
2
0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.498 0.7115
2
1.842 1.052 1.842 1.842 1.842 1.842 1.842 1.052 1.1078
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
Matrik solusi ideal positif : A 2,212 2,502 2,121 0 ,500 1,842
Nilai
Akseso ris Interior (C2)
Max
Akses oris Ekster ior (C3) Min
Min
Tahun Produ ksi (C4) Min
D1 1.5323 Kapas itas Penu mpang (C5) Min
y 1 Max2.940;2.212;2.491;2.292;2.990 2.990 y 2 Min1.668;0.834;2.502;2.502;2.502 0.834 y 3 Min1.414;2.121;0.707;1.414;2.121 0.707 y4
y5
D 2 1.8454 D3 1.4414 D4 0.7115 D5 1.1078 Jadi, jarak antara nilai terbobot
setiap alternatif terhadap solusi
Solusi Ideal negatif :
setiap alternatif terhadap solusi ideal positif adalah :
Solusi ideal (A-) negatif adalah : Harga Mobil (C1)
Jadi, jarak antara nilai terbobot
Min0.500;0.500;0.500;0.500;0.498 0.498 Min1.052;1.052;1.842;1.842;1.052 1.052
ideal negatif adalah : D1 1.0945 D 2 1.6137 D3 1.9115 D4 2.0957 D5 2.1869
Matrik solusi ideal negatif (A-) adalah : A 2,990 0 ,834 0 ,707 0 ,498 1,052
b. Jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal negatif
4. Menentukan jarak antara nilai setiap
Rumus : Di
alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif a. Jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif
y n
j 1
y i
2
ij
Jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal negatif dihitung :
Rumus :
Di
y n
j 1
i
y ij
2
Jurnal Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1 46
D1
2.940 2.990 2.212 2.990 2.491 2.990 2.292 2.990 2.990 2.990 2
2
2
2
2
1.0945 D2
1.668 0.834 0.834 0.834 2.502 0.834 2.502 0.834 2.502 0.834 2
2
2
2
2
Rancangan Sistem Rancangan untuk sistem pendukung keputusan
1.6137 D3
1.414 0.707 2.212 0.707 0.707 0.707 1.414 0.707 2.121 0.707 2
2
2
2
2
ini adalah sebagai berikut :
1.9115 D4
0.500 0.498 0.500 0.498 0.500 0.498 0.500 0.498 0.498 0.498 2
2
2
2
2
2.0957 D5
1.052 1.052 1.052 1.052 1.842 1.052 1.842 1.052 1.052 1.052 2
2
2
2
2
2.1869
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif Rumus :
Vi
Di Di Di
Gambar 1. Use case diagram administrator dengan sistem
Hasil perhitungan nilai preferensi adalah: 1.0945 0.41668 1.0945 1.5323 1.6137 0.4665 1.6137 1.8454 1.9115 0.5700 1.9115 1.4414 2.0957 0.7465 2.0957 0.7115 2.1869 0.6637 2.1869 1.1078
V1 V2 V3 V4 V5
Nilai preferensi yang diperoleh :
Gambar 2. Use case diagram pengguna dengan sistem
V1 0.41668 V2 0.4665 V3 0.5700 V4 0.7465 V5 0.6637 Dari nilai preferensi tersebut, terlihat bahwa V4 memiliki nilai paling besar, yaitu : 0.7465, sehingga dapat disimpulkan bahwa alternatif ke
Gambar 3. Activity diagram login admin
-4 (Mobil Xenia)yang akan dipilih.
Jurnal Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1 47
Kusrini, M.Kom. Konsep dan Aplikasi Pendukung
Keputusan,
(Andi
Publisher, 2007). Turban. 2004. Information Technology For Management. Transforming Organiztions in the Digital Economi:5th Edition.
Gambar 4. Class Diagram Sistem
5.
KESIMPULAN Dari hasi penelitian ini dapat disimpulkan: 1. Metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan
keputusan
pemilihan
kendaraan terutama mobil 2. Dengan Metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) konsumen dapat menentukan alternatif mobil apa saja yang nantinya akan diproses dalam perhitungan sehingga menghasilkan
perekomendasian
yang
terbaik atau sesuai dengan keinginan user.
6.
DAFTAR PUSTAKA
Dadan Umar Daihani, 2001, Sistem Pendukung Keputusan,PenerbitElex Media Komputindo, Jakarta. Kusumadewi, Sri, dkk. Fuzzy Multi-tribute Decision making Fuzzy (Fuzzy-MADM), Jakarta, Graha Ilmu, 2006
Jurnal Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1 48
