ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN JENIS PATI SINGKONG SEBAGAI BAHAN BAKU EDIBLE FILM MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING BERBASIS PHP Dedi Dermawan Binus University, Jalan K.H. Syahdan no. 9, Palmerah, Jakarta (11480), Indonesia
[email protected]
Rojali S.Si., M.Si. Binus University, Jalan K.H. Syahdan no. 9, Palmerah, Jakarta (11480), Indonesia
[email protected] dan
Ricky Aditya S.Si., M.Sc. Binus University, Jalan K.H. Syahdan no. 9, Palmerah, Jakarta (11480), Indonesia
[email protected]
ABSTRAK
Technological developments affecting the variation of the shape and packaging technology as a way to protect and extend the shelf life of food results. Now, the use of plastic as a packaging material increases. In fact, this synthetic packaging can actually damage health and the environment. Therefore, the edible film is used as an alternative packaging. Edible films made from starch polysaccharide component-based so cassava starch utilization has the potential to save on production costs. To get the maximum cassava starch itself, the need for the selection of superior varieties of cassava starch which produces the most. The selection is based on the type of starch age harvest, the crop and the starch content of its own. For the problem of multi-attribute decision making, the use of two simple additive weight method and the weighted product method in order to obtain the best results. The design of the program will use a common programming language PHP.
Keywords: Edible Films, Cassava Starch, Simple Additive Weight, Weighted Product, Multi Attribute Decision Making, PHP.
ABSTRAK
Perkembangan teknologi mempengaruhi variasi bentuk dan teknologi pengemasan sebagai salah satu cara melindungi dan memperpanjang umur simpan hasil makanan. Kini, penggunaan plastik sebagai bahan kemasan meningkat. Faktanya, kemasan sintetik ini justru dapat merusak kesehatan dan lingkungan. Karena itu, digunakanlah edible film sebagai kemasan alternatif. Edible film dibuat dari komponen berbahan dasar polisakarida pati sehingga pemanfaatan pati singkong berpotensi menghemat biaya produksi. Untuk mendapatkan pati singkong yang maksimal itu sendiri, perlu adanya pemilihan jenis singkong unggul yang menghasilkan pati terbanyak. Pemilihan jenis pati didasari dari usia panen, hasil panen serta kadar patinya sendiri. Untuk masalah multi attribute decision making, maka digunakan dua metode simple additive weight dan metode weighted product guna mendapatkan hasil yang terbaik. Perancangan program akan menggunakan bahasa pemrograman PHP yang umum.
Kata kunci: Edible Film, Pati Singkong, Simple Additive Weight, Weighted Product, Multi Attribute Decision Making, PHP.
PENDAHULUAN Pengemasan makanan banyak menggunakan bahan sintetik yang berbahaya bagi lingkungan, dan edible film yang terbuat dari pati singkong menjadi alternatif bahan pengemas, pengikat, dan barrier yang ramah lingkungan dan ekonomis. Singkong sendiri memiliki banyak varietas sehingga perlu memilih jenis mana yang terbaik jika akan dijadikan sebagai bahan baku pembuatan edible film yang mengutamakan pati singkong tersebut sebagai bahan utamanya. Sistem Pengambilan Keputusan akan membantu memilih varietas yang akan digunakan dengan metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product sekaligus membandingkan apakah hasil dari kedua metode sama atau tidak.
METODE PENELITIAN Metodologi penulisan skripsi ini yaitu analisis, perancangan dan studi pustaka. Analisis dilakukan terhadap permasalahan awal, lalu solusi pemecahan masalah, mengumpulkan seluruh data jenis varietas singkong yang dikeluarkan dari www.litbang.deptan.go.id, lalu diproses menggunakan metode Weighted Product dan Simple Additive Weighted. Perancangan dilakukan terhadap perancangan program pengambil keputusan meliputi input, output, serta proses yang dibutuhkan. perancangan layar awal dan diagram UML untuk membantu proses pembuatan program. Studi pustaka dilakukan penulis dalam mencari sumber buku, artikel, dan literatur melalu media internet yang berhubungan dengan topik penelitian skripsi. Penulis kemudian mempelajari dan memahami materi tersebut sebagai penunjang dalam
kaitannya dengan materi yang di pilih.
HASIL DAN BAHASAN Penulis akan menjelaskan dengan singkat kasus permasalahan awal yang akan dibahas secara manual dengan metode Weighted Product dan Simple Additive Weighting.
Data permasalahan awal, yaitu : Seorang pengusaha akan memilih jenis ubikayu yang akan ditanam sebagai bahan baku industri edible filmnya. kriteria yang ditanam mengharuskan kadar pati yang terbanyak untuk bahan baku edible filmnya. Si pengusaha tersebut memiliki beberapa kriteria ketentuan dalam memilih jenis ubikayu itu, seperti usia panen yang singkat, hasil panen yang berlimpah dan memiliki kadar pati yang tinggi.
Tabel 1 Data Permasalahan Awal
No.
Jenis Kriteria
Biaya
Keuntungan
Keuntungan
Bobot Kriteria
0,2
0,35
0,45
Varietas
Kriteria Umur
Potensi Hasil (Ton/Ha)
Kadar Pati (%)
(Bulan) 1.
Adira-1
7
22
45%
2.
Adira-2
8
21
41%
3.
Adira-4
10,5
35
22%
4.
Malang-1
9
36,5
36%
5.
Malang-2
8
31,5
36%
6.
Malang-4
9
39,7
32%
7.
Malang-6
9
36,41
32%
8.
Darul Hidayah
8
102,10
31,52%
9.
UJ-3
8
35
27%
10.
UJ-5
8
38
30%
11.
Muara
7
30
26,9%
12.
SPP
10
30
35,4%
13.
Valenca
7
20
33,1%
14.
Bogor
8
30
30,9%
Pembahasan Dengan Metode Weighted Product Langkah 1 perbaikan bobot : Pertama kita akan mendefinisikan sendiri tabel yang berisi kelompok nilai dari kriteria yang ada. Datanya akan terlihat dalam tabel di bawah ini.
Tabel 2 Nilai Bobot Kriteria Nilai
Bobot
Keterangan
Bobot Kriteria
10
45%
Sangat Penting
Tertinggi
9
40%
Lebih Penting
8
35%
Penting
7
30%
Lumayan Penting
6
25%
Cukup Penting
5
20%
Agak Penting
4
15%
Kurang penting
3
10%
Mungkin Penting
2
5%
Mungkin Tidak Penting
1
0%
Tidak penting
Terendah
Rumus :
W yang baru = ∑
Perbaikan bobot : 5 5 0,217 5 8 10 23 8 8 0,348 C 5 8 10 23 10 10 C 0,435 5 8 10 23 C
Langkah ke 2. Hitung nilai vektor S nya dengan rumus : Si = ∏ X ; dengan i = 1,2,.....,m S1 S2
= (7 -0,217) = (8
-0,217
)
-0,217
S3
= (10,5
S4
= (9 -0,217) = (8
-0,217
S6
= (9
-0,217
S7
= (9 -0,217)
S5
S9
= (8
-0,217
S10
= (8 -0,217)
S11 S12 S13 S14
= (7
-0,217
= (10 = (7
-0,217
= (8
-0,217
(37
(35
0,348
)
)
0,348
0,348
)
(38 0,348)
)
)
)
0,348
(102,1
)
)
)
(36,41 0,348)
)
-0,217
(35
0,348
(31,5
)
= (8
)
(21
0,348
(0,45 0,435)
(36,5 0,348)
)
-0,217
S8
(22 0,348)
)
(30
0,348
(30
0,348
(20
0,348
(30
0,348
) ) ) )
)
= 1,358
(0,41
0,435
)
= 1,246
(0,22
0,435
)
= 1,071
(0,36 0,435)
= 1,392
(0,36
0,435
)
= 1,357
(0,32
0,435
)
= 1,329
(0,32 0,435)
= 1,321
(0,3152 (0,27
0,435
0,435
)
= 1,928
)
= 1,242
(0,30 0,435)
= 1,338
(0, 269
0,435
)
= 1,209
(0,354
0,435
)
= 1,261
(0,331
0,435
)
= 1,149
(0,309
0,435
)
= 1,248
Langkah ke 3. Hitung nilai vektor V atau perankingannya dengan rumus :
V
& ∏! "# $% & ∏! "# ' $% ()
*
; atau Vi = ∑ + dengan i = 1, 2, ........ , m *+
V
1,358 0,074 18,449
V0
1,329 0,072 18,449
V
1,209 0,066 18,449
V
1,246 0,068 18,449
V1
1,321 0,072 18,449
V
1,261 0,068 18,449
V
1,071 0,058 18,449
V2
1,928 0,105 18,449
V
1,149 0,062 18,449
V.
1,392 0,075 18,449
V3
1,242 0,067 18,449
V.
1,248 0,068 18,449
V/
1,357 0,074 18,449
V4
1,338 0,073 18,449
Hasilnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 3Hasil Metode Weighted Product No.
Varietas
Nilai Vektor V
Ranking
1.
Adira-1
0,074
3
2.
Adira-2
0,068
8
3.
Adira-4
0,058
14
4.
Malang-1
0,075
2
5.
Malang-2
0,074
3
6.
Malang-4
0,072
6
7.
Malang-6
0,072
6
8.
Darul Hidayah
0,105
1
9.
UJ-3
0,067
11
10.
UJ-5
0,073
5
11.
Muara
0,066
12
12.
SPP
0,068
8
13.
Valenca
0,062
13
14.
Bogor
0,068
8
Pembahasan Dengan Metode Simple Additive Weighting Langkah pertama, yaitu : Mengubah nilai data awal dengan menggunakan bantuan dari Fuzzy set. Hasilnya akan terlihat dibawah ini dalam bentuk tabel.
Tabel 4 Data Awal Fuzzy Set Jenis Kriteria
Biaya
Keuntungan
Keuntungan
Bobot Kriteria
0,2
0,35
0,45
No.
Varietas
Kriteria Umur
Potensi Hasil (Ton/Ha)
Kadar Pati (%)
(Bulan) 1.
Adira-1
0,166
0,11
0,8
2.
Adira-2
0,333
0,11
0,8
3.
Adira-4
0,833
0,22
0,4
4.
Malang-1
0,5
0,22
0,7
5.
Malang-2
0,333
0,22
0,7
6.
Malang-4
0,5
0,22
0,6
7.
Malang-6
0,5
0,22
0,6
8.
Darul Hidayah
0,333
1
0,6
9.
UJ-3
0,333
0,22
0,5
10.
UJ-5
0,333
0,22
0,5
11.
Muara
0,166
0,22
0,5
12.
SPP
0,666
0,22
0,7
13.
Valenca
0,166
0,11
0,6
14.
Bogor
0,333
0,22
0,6
Langkah ke 2, yaitu : Normalisasi data awal yang telah disubah dengan fuzzy. Rumus normalisasi berdasarkan jenis kriteria:
Normalisasi jika kriteria bernilai biaya maka rumusnya adalah : Rij =
'5+6 ) 5+6
Normalisasi jika kriteria bernilai keuntungan maka rumusnya adalah : Rij =
5+6 789 '5+6)
R11
= 0,166 / 0,166
R21
=1
R81
= 0,166 / 0,333 = 0,5
= 0,166 / 0,333 = 0,5
R91
= 0,166 / 0,333 = 0,5
R31
= 0,166 / 0,833 = 0,2
R101
= 0,166 / 0,333 = 0,5
R41
= 0,166 / 0,5
R111
= 0,166 / 0,166 = 1
R51
= 0,166 / 0,333 = 0,5
R121
= 0,166 / 0,666 = 0,25
R61
= 0,166 / 0,5
= 0,33
R131
= 0,166 / 0,166 = 1
R71
= 0,166 / 0,5
= 0,33
R141`
= 0,166 / 0,333 = 0,5
= 0,33
R12
= 0,11 / 1
= 0,11
R13
= 0,8 / 0,8 = 1
R22
= 0,11 / 1
= 0,11
R23
= 0,8 / 0,8 = 1
R32
= 0,22 / 1
= 0,22
R33
= 0,4 / 0,8 = 0,5
R42
= 0,22 / 1
= 0,22
R43
= 0,7 / 0,8 = 0,875
R52
= 0,22 / 1
= 0,22
R53
= 0,7 / 0,8 = 0,875
R62
= 0,22 / 1
= 0,22
R63
= 0,6 / 0,8 = 0,75
R72
= 0,22 / 1
= 0,22
R73
= 0,6 / 0,8 = 0,75
R82
= 1/ 1
=1
R83
= 0,6 / 0,8 = 0,75
R92
= 0,22 / 1
= 0,22
R93
= 0,5 / 0,8 = 0,625
R102
= 0,22 / 1
= 0,22
R103
= 0,5 / 0,8 = 0,625
R112
= 0,22 / 1
= 0,22
R113
= 0,5 / 0,8 = 0,625
R122
= 0,22 / 1
= 0,22
R123
= 0,7 / 0,8 = 0,875
R132
= 0,11 / 1
= 0,11
R133
= 0,6 / 0,8 = 0,75
R142
= 0,22 / 1
= 0,22
R143
= 0,6 / 0,8 = 0,75
Hasil normalisasinya akan diubah ke matriks R kemudian dijadikan tabel vektor S seperti dibawah ini, yaitu : Tabel 5 Hasil Normalisasi atau Vektor S
No.
Jenis Kriteria
Biaya
Keuntungan
Keuntungan
Bobot Kriteria
0,2
0,35
0,45
Varietas
Kriteria Usia Panen
Hasil Panen
Kadar Pati
1.
Adira-1
1
0,11
1
2.
Adira-2
0,5
0,11
1
3.
Adira-4
0,2
0,22
0,5
4.
Malang-1
0,33
0,22
0,875
5.
Malang-2
0,5
0,22
0,875
6.
Malang-4
0,33
0,22
0,75
7.
Malang-6
0,33
0,22
0,75
8.
Darul Hidayah
0,5
1
0,75
9.
UJ-3
0,5
0,22
0,625
10.
UJ-5
0,5
0,22
0,625
11.
Muara
1
0,22
0,625
12.
SPP
0,25
0,22
0,875
13.
Valenca
1
0,11
0,75
14.
Bogor
0,5
0,22
0,75
Langkah terakhir adalah menentukan perankingan atau Vektor V dari alternatif, dengan rumus : Vi = ∑ Wj Rij keterangan Wj = nilai bobot , dimana ∑ :; 1 Rij = Nilai dari Matriks R (ternormalisasi) V1
= (1 x 0,2)
+ (0,11 x 0,35)
+ (1 x 0,45)
= 0,6885
V2
= (0,5 x 0,2)
+ (0,11 x 0,35)
+ (1 x 0,45)
= 0,5885
V3
= (0,2 x 0,2)
+ (0,22 x 0,35)
+ (0,5 x 0,45)
= 0,342
V4
= (0,33 x 0,2)
+ (0,22 x 0,35)
+ (0,875 x 0,45) = 0,53675
V5
= (0,5 x 0,2)
+ (0,22 x 0,35)
+ (0,875 x 0,45) = 0,57075
V6
= (0,33 x 0,2)
+ (0,22 x 0,35)
+ (0,75 x 0,45)
= 0,4805
V7
= (0,33 x 0,2)
+ (0,22 x 0,35)
+ (0,75 x 0,45)
= 0,4805
V8
= (0,5 x 0,2)
+ (1 x 0,35)
+ (0,75 x 0,45)
= 0,7875
V9
= (0,5 x 0,2)
+ (0,22 x 0,35)
+ (0,625 x 0,45) = 0,45825
V10
= (0,5 x 0,2)
+ (0,22 x 0,35)
+ (0,625 x 0,45) = 0,45825
V11
= (1 x 0,2)
+ (0,22 x 0,35)
+ (0,625 x 0,45) = 0,55825
V12
= (0,25 x 0,2)
+ (0,22 x 0,35)
+ (0,875x 0,45) = 0,52075
V13
= (1 x 0,2)
+ (0,11 x 0,35)
+ (0,75 x 0,45)
V14
= (0,5 x 0,2)
+ (0,22 x 0,35) + (0,75 x 0,45)
= 0,576 = 0,5145
Tabel 6 Hasil Akhir Metode Simple Additive Weighting No.
Varietas
Nilai Vektor V
Ranking
1.
Adira-1
0,6885
2
2.
Adira-2
0,5885
3
3.
Adira-4
0,342
14
4.
Malang-1
0,5367
7
5.
Malang-2
0,57075
5
6.
Malang-4
0,4805
10
7.
Malang-6
0,4805
10
8.
Darul Hidayah
0,7875
1
9.
UJ-3
0,45825
12
10.
UJ-5
0,45825
12
11.
Muara
0,55825
6
12.
SPP
0,52075
8
13.
Valenca
0,576
4
14.
Bogor
0,5145
9
Hasil Pembahasan dengan kedua metode sama-sama menentukan varietas unggul Darul Hidayah sebagai varietas terbaik dengan peringkat 1.
SIMPULAN DAN SARAN Simpulan dari penulisan skripsi ini adalah mendapatkan hasil varietas singkong Darul Hidayah yang terbaik dari yang lainnya, serta menjelaskan bahwa perhitungan sistem pengambilan keputusan dengan metode Weighted Product dan Simple Additive Weighting tidak sama. Saran yang dapat disampaikan dari penulisan skripsi ini adalah menambahkan metode sistem pengambilan keputusan yang akan digunakan dalam penelitan berikutnya serta menambahkan data sampel yang diuji.
REFERENSI Anhar. 2010. PHP & MySQL Secara Otodidak. Jakarta: Agromedia Pustaka. Arifin, Zainal. 2011. 36 Menit Belajar Komputer: PHP dan MySQL. Jakarta: Elex Media Komputindo. Kolybaba, M., dkk. 2003. Biodegradable Polymers: Past, Present, and Future.The Society for Engineering in Agricultural, Food, and Biological Systems. RRV03 (0007) Novita, 2012. Sistem Pendukung Keputusan untuk Proses Penentuan Rumah Tangga Miskin Menggunakan Metode Weighted Product. Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. Universitas Braijaya Pranamuda, H. 2001. Pengembangan Bahan Plastik Biodegradable Berbahan baku Pati Tropis. Bioteknologi untuk Indonesia Abad 21. Jakarta Pressman, R. S. (2012). Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi Edisi 7 Buku 1. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta. Pressman, R. S. (2012). Rekayasa Peranngkat Lunak Pendekata Praktisi Edisi 7 Buku 2. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta. Shneiderman, B., 1998, Designing the User Interface – Strategies for Effective Human - Computer Interaction, Third Edition, Addison-Wesley, USA. Solichin, Achmad. 2009. Pemrograman Web dengan PHP dan MySql. Jakarta: Universitas Budi Luhur. 2009. Tabel Jenis Singkong - Pedoman Teknis Pengelolaan Produksi Ubi Kayu 2013. diakses 2 Juli 2014 dari www.tanamanpangan.deptan.go.id/filesPednisUbik_2013.pdf
RIWAYAT PENULIS Dedi Dermawan lahir di kota Bandar Lampung pada 10 Februari 1988. Penulis menamatkan pendidikan S1 di Universitas Bina Nusantara dalam bidang Teknik Informatika dan Matematika pada tahun 2014.
