BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM
III.1. Analisa Sistem Yang Berjalan Seorang pakar dalam menentukan alternatif keputusan membutuhkan waktu yang cukup lama, sehingga dapat mempengaruhi faktor fisikis seorang pakar. Ketika faktor fisikis dialami oleh seorang pakar maka dapat mempengaruhi keakuratan alternatif keputusan yang dihasilkannya. Kebutuhan sistem pendukung keputusan akan sangat diperlukan untuk menjaga kestabilan hasil akhir dari proses perhitungan untuk pemilihan alternatif keputusan. Kemampuan sistem pendukung keputusan membantu pemilihan alternatif kendaraan bekas. Bantuan sistem pendukung keputusan bisa dirasakan lebih cepat dan akurat jika sistem pendukung keputusan didukung sistem komputer. Komputer sebagai alat bantu dapat mengolah data berdasarkan software yang dimasukan ke dalam komputer, untuk menghasilkan alternatif keputusan dalam memilih kendaraan bekas, diperlukan software yang dapat menghasilkan alternatif keputusan untuk memilih kendaraan bekas. Kerumitan dan ruang lingkup pengambilan keputusan dapat diatasi dengan program Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memungkinkan pengguna untuk melakukan pengambilan keputusan dengan lebih cepat dan tepat. III.1.1. Input Dalam pemilihan kendaraan bekas yang baik masih dilakukan secara manual, yaitu berdasarkan penilaian dari para mekanik atau hanya sebatas
34
35
pengetahuan pembeli saja sehingga pembeli banyak yang kecewa setelah membeli mobil bekas karena kurangnya pengetahuan tentang cara memilih mobil bekas yang baik. Untuk menghindari kekecewaan pembeli setelah membeli mobil bekas maka diperlukan sebuah sistem pengambilan keputusan untuk memilih mobil bekas yang baik. III.1.2. Proses Dalam proses pemilihan mobil bekas yang masih dilakukan secara manual ini melalui beberapa tahap. Proses ini dapat dilihat pada gambar diagram berikut : Pembeli Data Tentang Mobil Bekas
Mobil Bekas Jenis Mobil Bekas
Input Data Mobil Bekas
Info Hasil Pemilihan Mobil Bekas
Data Hasil Penilaian terhadap
mobil bekas
Gambar III.1. Flow Of Document Proses Pemilihan Mobil Bekas
36
III.1.3 Output Hasil dari input-an data mobil bekas ini akan menghasilkan output berupa info mobil bekas tersebut apakah mobil tersebut dalam kondisi baik atau tidak. Dalam sistem pendukung keputusan pemilihan mobil bekas ini, user menginputkan data yang telah disesuaikan dengan hasil penelitian dan kemudian akan menghasilkan info mobil bekas yang telah di inputkan apakah mobil bekas tersebut masih dalam kondisi bagus atau tidak dan apakah mobil bekas tersebut layak di beli berdasarkan dari penilaian sistem tersebut.
III.2. Evaluasi Sistem yang berjalan Dari hasil evaluasi analisis sistem yang sedang berjalan tersebut terdapat kelemahan sistem yaitu hasil pendataan yang dilakukan secara manual ini pembeli banyak yang merasa kecewa setelah mobil bekas di beli karena tidak adanya sistem yang dapat membantu pembeli mobil bekas dalam mengambil keputusan untuk memilih mobil bekasi yang baik. Dalam melakukan pembelian mobil bekas, pembeli harus membandingkan antara berbagai macam mobil sehingga tanpa adanya sistem pendukung keputusan maka pembeli akan kesulitan dalam menentukan pilihan terhadap mobil bekas yang akan dibeli. Dari evaluasi sistem diatas maka penulis perlu merancang sebuah perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk memilih mobil bekas terbaik berbasis web dengan menggunakan metode AHP sehingga akan lebih mempermudah dan membantu pembeli dalam memilih mobil bekas yang baik.
37
III.3. Desain Sistem III.3.1. Desain Sistem Secara Global Pada tahap ini penulis melakukan perancangan dengan menggunakan alat perancangan sistem yaitu UML, di sini penulis hanya membuat 4 diagram, yaitu Use case Diagram, Class Diagram, Sequence Diagram dan Activity Diagram. III.3.1. 1 Use Case Diagram Perancangan dimulai dari identifikasi aktor dan bagaimana hubungan antara aktor dan use case di dalam sistem. Perancangan Use Case Diagram dapat di lihat pada gambar III.2. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MOBIL BEKAS TERBAIK <<uses>>
Login <<uses>>
<<uses>> <<uses>>
Test Perbandingan
<<uses>>
Mobil
<<uses>>
Matriks AHP
Admin
User
<<uses>> <<uses>>
Kriteria <<uses>>
Logout
Gambar III.2. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Terbaik III.3.1.2. Class Diagram Class adalah sebuah spesifikasi yang akan menghasilkan sebuah objek dan merupakan inti dari pengembangan dan desain berorientasi objek. Class menggambarkan keadaan (atribut/properti) suatu sistem, sekaligus menawarkan layanan untuk memanipulasi keadaan tersebut (metoda/fungsi).
38
tabel_history
tabel_mobil
+history_id:int +FK_id_mobil:int +aktual_mesin +aktual_harga +aktual_body +aktual_interior +aktual_sparepart +simpan()
1..* 1..n
+mobil_id:int +merk_mobil:varchar +tipe_mobil:varchar +tahun_mobil:varchar +mesin:varchar +harga:double +images:varchar +keterangan:text
tabel_matriks
* 1..n
+matriks_id:int +FK_kriteria_id_from + FK_kriteria_id_to +nilai_komparasi +ket_komparasi
+edit() +simpan() +tambah() +hapus() tabel_admin
tabel_kriteria
+userid: tinyint +username: varchar +password: varchar +email:varchar +fullname:varchar +no_telp:varchar +usertype: varchar
+kriteria_id:tinyint +nama_kriteria:varchar +ket_kriteria
tabel_poin +poin_id: tinyint +poin_angka: int +poin_variable: varchar
Gambar III.3.Class Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Terbaik Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode AHP
III.3.1.3. Sequence Diagram Pada sistem ini, admin mempunyai hak untuk
mengelola data sistem
pendukung keputusan pemilihan mobil bekas terbaik berbasis web dengan menggunakan metode AHP. Dibutuhkan username dan password untuk masuk ke dalam halaman admin dikarenakan semua hak akses dapat dilakukan pada halaman admin. 1.
Sequence Diagram Login. Pada sequence
diagram ini
alur kerja admin login ke dalam sistem
pendukung keputusan pemilihan mobil bekas terbaik adalah sebagai berikut:
39
Admin
Login.php
Menu Utama
Gambar III.4. Sequence Diagram Login 2.
Sequence Diagram Home Pada sequence diagram ini adalah menu admin untuk mengelola data menu utama pada sistem dapat dilihat pada gambar III.5. Login.php
Admin
Home
Gambar III.5. Sequence Diagram Home 3.
Sequence Diagram Test Perbandingan Pada sequence diagram ini adalah menu admin untuk input data mobil yang akan di bandingkan dapat di lihat pada gambar III.6. Admin
Menu Utama
Test Perbandingan 2 : input() 2:Input()
Gambar III.6. Sequence Diagram Test Perbandingan 4.
Sequence Diagram Mobil Pada sequence diagram ini dapat dilihat alur kerja admin mengelola data mobil yang di input pada sistem yang dapat dilihat pada gambar III.7.
40
Mobil
Admin
Database
Gambar III.7. Sequence Diagram Mobil 5.
Sequence Diagram Matriks AHP Pada sequence diagram ini dapat dilihat alur kerja admin mengelola data matriks AHP yang merupakan nilai perbandingan tiap variable pada sistem yang dapat dilihat pada gambar III.8.
Admin
Matriks AHP
Database
22:Input() : lihat()
Gambar III.8. Sequence Diagram Matriks AHP 6.
Sequence Diagram Kriteria Pada sequence diagram ini dapat dilihat admin yang juga mengelola kriteria dan poin yang merupakan penilaian dari pemilihan mobil bekas. Admin
Kriteria
Database 22:Input() : lihat()
Gambar III.9. Sequence Diagram Kriteria
41
7.
Sequence Diagram Logout Pada sequence diagram ini admin keluar dari sistem dapat di lihat pada gambar III.10. Login
Admin
Logout
Gambar III.10. Sequence Diagram Logout III.3.1.4. Activity Diagram Pada proses ini kita akan membuat alur dari sistem yang dirancang yaitu activity diagram. Berikut adalah beberapa activity diagram sistem yang dirancang. 1.
Activity Diagram Login Alur kegiatan login merupakan kegiatan admin untuk masuk kedalam sistem
pendukung keputusan pemilihan mobil bekas terbaik berbasis web dengan menggunakan metode AHP dapat dilihat pada gambar III.11.
username dan p assword
Username dan password
Data tidak valid Data Valid Menu SIG MenuLokasi UtamaAlfamart
Gambar III.11. Activity Diagram Login
42
2.
Activity Diagram Test Perbandingan Alur kegiatan admin untuk input data perbandingan mobil yang akan dibeli,
kegiatan input data test perbandingan oleh admin dapat dilihat pada gambar III.12.
melihat peta Lihat menu
tampilkan titik lokasi Masukkan data Alfamart
tampil data lokasidata Alfamart Tampilkan
Gambar III.12. Activity Diagram Test Perbandingan 3.
Activity Diagram Home Activity diagram home dimulai melakukan login kedalam sistem, kegiatan
login admin dapat dilihat pada gambar III.13.
username dan p assword
Username dan password
Data Tidak Valid Data Valid Home Home
Gambar III.13. Activity Diagram Home 4.
Activity Diagram Matriks AHP Alur kegiatan yang dilakukan admin dalam mengelola matriks AHP dapat
dilihat pada gambar III.14.
43
melihat peta menu matriks AHP
tampilkan titik lokasi Alfamart Edit Matriks AHP tampil data lokasihasil Alfamart Tampilkan
Gambar III.14. Activity Diagram Matriks AHP 5.
Activity Diagram Mobil Alur kegiatan yang dilakukan admin untuk melakukan olah data mobil yang
akan dibandingkan kedalam sistem pendukung keputusan pemilihan mobil bekas terbaik dapat dilihat pada gambar III.15. Tidak lengkap
data lokasi alfamart Data Mobil
lengkap Tambah data data tambah
simpan simpan
Tidak lengkap lengkap simpan simpan
isidata data Isi
hapus data hapus data
pilih pilihdata data
hapus data hapus data
Gambar III.15. Activity Diagram Data Mobil
6.
Activity Diagram Kriteria Alur kegiatan yang dilakukan admin untuk olah data penilaian dari kriteria
mobil bekas dapat dilihat pada gambar III.16.
44
upKriteria date peta
Olah data simp an
Gambar III.16. Activity Diagram Kriteria
7.
Activity Diagram Logout Diagram kegiatan yang dilakukan admin logout dari sistem pendukung
keputusan pemilihan mobil bekas terbaik berbasis web dengan menggunakan metode AHP dapat dilihat pada gambar III.17.
Select logout
Clear session option
Logout
Kirim Header Adminke Index
Gambar III.17. Activity Diagram Logout
III.3.2 Desain Sistem Secara Detail III.3.2.1. Desain Output Bentuk output dari sistem yang dibangun dapat dilihat pada gambar III.18.
45
1.
Laporan Hasil Perbandingan
Web SPK
Test Perbandingan
Mobil
Matriks AHP
Kriteria
Logout
Hasil Perbandingan Hasil
Perbandingan
# Mesin Harga Body Interior Sparepart Total
# Eigen Vektor Subkriteria Eigen Vektor Kriteria Total
Lihat Semua Hasil >>
Gambar III.18. Rancangan Output Data Test Perbandingan 2.
Desain Menu Utama Perancangan menu utama merupakan rancangan tampilan awal pada saat
admin telah melakukan login dan menjalankan sistem. Perancangan menu utama home ketika pertama sekali program dijalankan menampilkan menu program berupa Test Perbandingan, Hasil Test, Mobil, Matriks AHP, Kriteria dan logout. Tampilan menu utama dapat dilihat pada gambar III.19. Web SPK
Test Perbandingan
Hasil Test
Mobil
Matriks AHP
Kriteria
SPK WEB Metode AHP LOGIN Gambar III 19. Tampilan Menu Utama
User
Logout
46
III.3.2.2. Desain Input 1. Perancangan Halaman Login Admin Perancangan halaman login merupakan halaman untuk memasukkan user name dan password administrator. Hanya admin yang dapat mengelola program, untuk username dan password hanya diketahui oleh admin. Bentuk halaman login admin dapat dilihat pada gambar III.20.
Silahkan Login Username Password Login Homepage
Registrasi
Gambar III.20. Perancangan Halaman Login Admin
2. Perancangan Halaman Tambah Mobil Perancangan halaman tambah mobil merupakan halaman untuk menambah data mobil pada sistem. Bentuk halaman tambah data mobil dapat dilihat pada gambar III.21.
47
Test Perbandingan
Web SPK
Hasil Test
Mobil
Matriks AHP
Kriteria
User
Logout
Halaman Data Mobil Merk Mobil Type Mobil Tahun Mobil Mesin Harga Images
Browse
Keterangan
Save
Gambar III.21. Rancangan Halaman Tambah Data Mobil 3. Perancangan Halaman Edit Data Mobil Perancangan halaman edit data mobil merupakan halaman pengeditan data bila terjadi kesalahan input data mobil. Bentuk halaman edit data mobil bisa dapat dilihat pada gambar III.22. Test Perbandingan
Web SPK
Halaman Mobil Merk Mobil
Hasil Test
Mobil
Matriks AHP
Kriteria
User
Logout
Edit Data Mobil Images
Type Mobil Tahun Mobil Mesin Harga Keterangan
Save Gambar III.22. Rancangan Halaman Edit Data Mobil
Ganti Images
48
4. Perancangan Hapus Data Mobil Perancangan halaman hapus data mobil merupakan halaman untuk menghapus data dari sistem. Bentuk halaman hapus data dapat dilihat pada gambar III.23. Web SPK
Test Perbandingan
Hasil Test
Mobil
Matriks AHP
Kriteria
User
Logout
Apakah Anda Yakin Ya / Tidak
Gambar III.23. Rancangan Delete Data
5. Perancangan Matriks AHP Perancangan matriks AHP ini menampilkan nilai perbandingan dari setiap kriteria dalam menentukan pemilihan mobil bekas terbaik yang dapat dilihat pada gambar III.24. Test Perbandingan
Web SPK
Hasil Test
Mobil
Matriks AHP
Kriteria
Halaman Matriks Comparison Nilai Perbandingan Tiap Variabel No 1 2
Perbandingan dari xxxxxxx xxxxxxx
Perbandingan ke xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx
Nilai Perbandingan 12345 12345
Keterangan xxxxxxxx xxxxxxxx
Gambar III.24. Rancangan Matriks AHP
Aksi Edit Edit
User
Logout
49
6. Perancangan Kriteria Perbandingan Perancangan kriteria perbandingan menampilkan kriteria yang menjadi dasar dalam perbandingan untuk memilih mobil bekas terbaik yang dapat dilihat pada gambar III.25. Test Perbandingan
Web SPK
Halaman Variabel Penilaian Data Kriteria # Nama Kriteria Mesin Harga Body Interior Sparepart
Hasil Test
Mobil
Matriks AHP
Kriteria
User
Logout
Kriteria dan Poin Data Poin
Keterangan xxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxx
Aksi Edit Edit Edit Edit Edit
# Variabel 1 2 3
Poin Angka Sangat Baik Baik Cukup
Aksi Edit Edit Edit
Gambar III.25. Rancangan Kriteria Perbandingan
III.3.2.3. Desain Database Pada tahap ini lakukan perancangan database yang terdiri dari kamus data, normalisasi, desain tabel dan relasi antar tabel. III.3.2.3.1. Kamus Data Kamus data adalah daftar database dan tabel (bagian dari database) yang digunakan dalam sistem. Kamus data Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Terbaik Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode AHP yang digunakan adalah : tbl_history
: [ history_id+ FK_id_mobil+ aktual_mesin + aktual_harga+aktual_body+aktual_interior+aktual_ sparepart ]
50
tbl_kriteria
: [kriteria_id + nama_kriteria+ket_kriteria]
tbl_matriks
: [matriks_id + FK_kriteria_id_from + FK_kriteria_id_to+nilai_komparasi+ket_komparasi]
tbl_mobil
: [mobil_id+ merk_mobil+type_mobil+tahun_mobil +mesin+harga+images+ posted_by+keterangan ]
tbl_poin
: [poin_id+poin_angka+ poin_variable]
tbl_user
: [userid+username+password+email+fullname+ nohp+usertype]
III.3.2.3.2. Normalisasi Proses perancangan basis data dapat dimulai dari dokumen dasar yang dipakai dalam sistem sesungguhnya. Basis data dibentuk dari sistem nyata yang mempunyai bentuk masih belum menggambarkan entitas-entitas secara baik. 1. Un-Normalized. Bentuk ini mencamtumkan semua field data yang ada tampak seperti tabel III.1.
51
Tabel III.1. Bentuk Un-Normalized Un-normalized History_id FK_id_mobil aktual_mesin aktual_harga aktual_body aktual_interior aktual_sparepart kriteria_id nama_kriteria ket_kriteria matriks_id FK_kriteria_id_from FK_kriteria_id_to nilai_komparasi ket_komparasi mobil_id merk_mobil type_mobil tahun_mobil mesin harga images posted_by keterangan poin_id poin_angka poin_variable user_id username password email fullname no_hp usertype
52
2. Normalisasi Pertama 1NF Bentuk normalisasi pertama dari tabel un-normalized diatas dapat dilihat pada tabel III.2. Tabel III.2. Normalisasi Pertama 1NF history
FK_id_mo
Aktual_
Aktual
Aktual
Aktual
_id
bil
mesin
_harga
_interi
_body
Kriteria_id
Nama_
Ket_kriteria
kriteria
or Matriks_
Fk_kriteri
Fk_kriter
Nilai_
Ket_kompar
id
a_id_fro
ia_id_to
kompa
asi
m Harga_
Mesin
Merk_mobil
Mobil_id
rasi harga
images
mobil
Posted
keterangan
Poin_id
_by
User_id
username
Type_mobil
password
email
fullna me
No_hp
Userty pe
3. Normalisasi Kedua 2NF. Bentuk normalisasi kedua dari dapat dilihat pada tabel III.3.
Poin_angk
Poin_variabe
a
l
53
Tabel III.3. Bentuk Normal Kedua 2NF tabel_history +history_id:int +FK_id_mobil:int +aktual_mesin +aktual_harga +aktual_body +simpan()
tabel_mobil +mobil_id:int +merk_mobil:varchar +tipe_mobil:varchar +tahun_mobil:varchar +mesin:varchar +harga:double +images:varchar +keterangan:text
tabel_matriks +matriks_id:int +FK_kriteria_id_from + FK_kriteria_id_to +nilai_komparasi +ket_komparasi
+edit() +simpan() +tambah() +hapus() tabel_admin
tabel_kriteria
tabel_poin
+userid: tinyint +username: varchar +password: varchar +userdesc: varchar
+kriteria_id:tinyint +nama_kriteria:varchar +ket_kriteria
+poin_id: tinyint +poin_angka: int +poin_variable: varchar
54
4. Normalisasi Ketiga 3NF. Bentuk normalisasi ketiga dari dapat dilihat pada tabel III.4. Tabel III.4. Bentuk Normal ketiga 3NF tabel_history
tabel_mobil
+history_id:int +FK_id_mobil:int +aktual_mesin +aktual_harga +aktual_body +simpan()
+mobil_id:int +merk_mobil:varchar +tipe_mobil:varchar +tahun_mobil:varchar +mesin:varchar +harga:double +images:varchar +keterangan:text
tabel_user +userid: tinyint +username: varchar +password: varchar +userdesc: varchar
tabel_matriks +matriks_id:int +FK_kriteria_id_from + FK_kriteria_id_to +nilai_komparasi +ket_komparasi
+edit() +simpan() +tambah() +hapus() tabel_kriteria
tabel_poin
+kriteria_id:tinyint +nama_kriteria:varchar +ket_kriteria
+poin_id: tinyint +poin_angka: int +poin_variable: varchar
III.3.2.3.3. Desain Tabel / File Dalam perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Terbaik Dengan Menggunakan Metode AHP data record tersimpan dalam beberapa file dengan arsitektur data sebagai berikut : 1. Tabel_history. Tabel_history ini untuk menampung record data id_history. Berikut rancangan struktur tabel history. Nama Database
: spk_mobil
Nama Tabel
: tabel_history
Primary Key
: history_id
55
Tabel III.5. tabel_history Field Name
Type Field
Width
History_id
Int
11
FK_id_mobil
Int
11
Aktual_mesin
Foat
Aktual_harga
Foat
Aktual_body
Foat
Aktual_interior
Foat
Aktual_sparepart
Foat
Keterangan Id history
2. Tabel _kriteria Tabel_kriteria ini untuk menampung record data kriteria mobil, Berikut ditampilkan rancangan struktur data tersebut. Nama Database
: spk_mobil
Nama Tabel
: tabel_kriteria
Field Key
: kriteria_id Tabel III.6. tabel_kriteria
Kriteria_id
Type Field Tinyint
Nama_kriteria
Varchar
Ket_kriteria
Text
Field Name
Width 2 120
Keterangan id kriteria Nama kriteria
56
3. Tabel_matriks Tabel_matriks ini untuk menampung record data matriks penilaian mobil bekas, Berikut ditampilkan rancangan struktur data tersebut. Nama Database : spk_mobil Nama Tabel
: tabel_matriks
Field Key
: matriks_id Tabel III.7. tabel_matriks
Field Name Matriks_id
Type Field
Width
Int
11
FK_kriteria_id_from Int
11
FK_kriteria_id_to
Int
11
Nilai_komparasi
Text
Ket_komparasi
Ext
Keterangan id matriks
4. Tabel_mobil Tabel_mobil ini untuk menampung record data mobil yang akan di beli, Berikut ditampilkan rancangan struktur data tersebut. Nama Database : spk_mobil Nama Tabel
: tabel_mobil
Field Key
: mobil_id Tabel III.8. tabel_mobil
Field Name Mobil_id
Type Field Int
Width 1
Keterangan id mobil
57
Merk_mobil
Varchar
50
Merk mobil
Type_mobil
Varchar
100
type
Tahun_mobil
Varchar
4
Tahun pembuatan
Mesin
Varchar
10
Kapasitas mesin
Harga
Double
-
Images
Varchar
90
Posted_by
Varchar
80
Keterangan
Text
Harga mobil Gambar mobil
-
-
5. Tabel_poin Pada tabel poin ini untuk menampung data nilai poin dari tiap variabel. Berikut rancangan struktur data tabel poin : Tabel III.9. tabel_poin
Poin_id
Type Field Tinyint
Poin_angka Poin_variabel
Field Name
Width
Keterangan
2
id poin
Int
2
-
Varchar
20
-
6. Tabel_user. Tabel_user ini untuk menampung record data user name dan password admin. Berikut ditampilkan rancangan struktur data tersebut.
58
Nama Database
: spk_mobil
Nama Tabel
: tabel_user
Primary Key
: userid Tabel III.10. Data tabel_user
Field Name
Type Field
Width
Keterangan
Userid
Int
11
id user
Username
Varchar
30
Username
Password
Varchar
120
password
Email
Varchar
80
Fullname
Varchar
90
No_hp
Varchar
12
Usertype
Varchar
20
-
III.3.2.3.4. Penerapan Algoritma Pada Metode AHP Kerumitan dan ruang lingkup pengambilan keputusan dapat diatasi dengan program Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memungkinkan pengguna untuk melakukan pengambilan keputusan dengan lebih cepat dan tepat. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat membantu dalam usaha pemilihan mobil bekas terbaik dan sangat membantu dalam pemilihan mobil yang akan dibeli oleh konsumen. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) ditujukan untuk membantu konsumen dalam pemilihan mobil bekas yang akan dibeli, karena selama ini para konsumen yang akan membeli mobil bekas sering kali mengalami kesalahan dalam pemilihan kondisi mobil
59
bekas yang akan dibelinya. Program atau software komputer berjenis sistem pendukung keputusan menggunakan Analytic Hierarchy Process
dalam
menentukan kriteria mobil bekas yang dipilih oleh konsumen. Hirarki tujuan proses pemilihan mobil bekas yang dijadikan dasar kriteria yang harus dimasukan dalam sistem pendukung keputusan, dapat dilihat pada gambar III.26 : Pemilihan Mobil Bekas
Tujuan
Kriteria
Mesin
Alternatif
Harga
Mobil A
Body
Interior
Sparepart
Mobil B
Gambar III.26.Hierarki Tujuan Proses Pemilihan Mobil Bekas Setelah penyusunan hirarki tujuan proses, maka langkah selanjutnya adalah melakukan perbandingan antara elemen-elemen dengan memperhatikan pengaruh elemen pada level diatasnya. Pembagian pertama dilakukan untuk elemen-elemen pada level kriteria dengan memperhatikan dilakukan dengan skala satu sampai lima. Perbandingan tersebut dengan cara membuat matriks perbandingan berpasangan kriteria, seperti pada tabel III.11.
60
Tabel III.11.Tabel Perbandingan berpasangan kriteria No
Kriteria
Mesin
Harga
Body
Interior
Sparepart
1
Mesin
1
2
3
4
5
2
Harga
0.5
1
1.5
2
2.5
3
Body
0.3
0.67
1
1.33
1.67
4
Interior
0.25
0.5
0.75
1
1.25
5
Sparepart
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Jumlah
2.25
4.57
6.85
9.13
11.42
Matriks di atas dievaluasi dan dijumlahkan setiap kolomnya sehingga didapatkan hasil seperti tabel III.12. Tabel III.12.Tabel Evaluasi perbandingan berpasangan kriteria No
Kriteria
Mesin
Harga
Body
Interior
Sparepart
1
Mesin
0.444
0.437
0.438
0.438
0.437
2
Harga
0.222
0.218
0.219
0.219
0.218
3
Body
0.133
0.145
0.145
0.145
0.146
4
Interior
0.111
0.109
0.109
0.109
0.109
5
Sparepart
0.089
0.087
0.087
0.087
0.087
Skala bobot prioritas, bisa didapat dengan cara menghitung rata-rata baris dari matriks di atas, hasilnya bisa dilihat pada tabel III.13.
61
Tabel III.13.Tabel Rata-rata baris 0.438 (0.444+0.437+0.438+0.438+0.437) / 5 0.219 (0.222+0.218+0.219+0.219+0.218) / 5 0.143 (0.133+0.145+0.145+0.145+0.146) / 5 0.109 (0.111+0.109+0.109+0.109+0.109) / 5 0.089 (0.089+0.087+0.087+0.087+0.087) / 5
Dari rata-rata baris dapat ditentukan kriteria pembobotan prioritas yang menjadi dasar untuk pemilihan alternatif keputusan dengan menggunakan AHP. Lihat matriks 2.4 bobot prioritas pada tabel III.14. Tabel III.14.Tabel Hasil Penghitungan Bobot Prioritas Kriteria
Mesin
Harga
Body
Interior
Sparepart
Bobot
0.438
0.219
0.143
0.109
0.089
Setelah didapat nilai faktor evaluasinya maka selanjutnya harus ditentukan terlebih dahulu rasio konsistensinya untuk melihat apakah perbandingan berpasangan yang dilakukan cukup konsisten atau tidak. Dalam penentuan rasio konsistensi, dimulai dengan menentukan Weighted Sum Vector. Hal ini dilakukan dengan cara mengalikan angka matriks perbandingan berpasangan kriteria dengan matriks hasil perhitungan bobot prioritas, kemudian jumlahkan nilai-nilai atau angka-angka baris per baris, berikut hasilnya tabel III.15.
62
Tabel III.15.Tabel Hasil Penghitungan Weighted Sum Vector 2.186 (0.438*1)+( 0.219*2)+( 0.143*3)+( 0.109*4)+( 0.089*5) 1.092 (0.438*0.5)+(0.219*1)+(0.143*1.5)+(0.109*2)+(0.089*2.5) 0.712 (0.438*0.3)+(0.219*0.67)+(0.143*1)+(0.109*1.33)+(0.089*1.67) 0.545 (0.438*0.25)+(0.219*0.5)+(0.143*0.75)+(0.109*1)+(0.089*1.25) 0.435 (0.438*0.2)+( 0.219*0.4)+( 0.143*0.6)+( 0.109*0.8)+( 0.089*1) Berikutnya menentukan Consistency Vector. Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Weighted Sum Vector dengan nilai evaluasi faktor kriteria yang telah didapat sebelumnya, berikut hasilnya dapat dilihat pada tabel III.16. Tabel III.16.Tabel Consistency Vector 4.990
= 2.186 / 0.438
4.986
= 1.092 / 0.219
4.979
= 0.712 / 0.143
5
= 0.545 / 0.109
4.887
= 0.435 / 0.089
Setelah nilai Consistency Vector-nya ditentukan maka perlu dihitung pada nilainilai dua hal lainnya, yaitu lamda (X) dan Consistency Index (CI) sebelum rasio konsistensi terakhir dapat dihitung. Nilai lamda merupakan nilai rata-rata Consistency Vector. Hitung Consistency Index I ( CI ) dengan rumus : CI = (λ maks-n) / n Dimana n = banyaknya elemen
63
Kemudian Hitung rasio konsistensi / consistency ratio (CR) dengan rumus : CR = CI / RC Dimana
CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Indeks Random Consistency
Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgement harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.
III.3.2.3.5. ERD (Entity Relationship Diagram) Adapun ERD yang penulis gunakan dalam perancangan sistem pendukung keputusan pemilihan mobil bekas terbaik berbasis web dengan menggunakan metode AHP dapat dilihat pada gambar III.27.
64
Poin_id tabel_poin
Poin_angka
M
Poin_variabel
menghasilkan Ket_komparasi
Ket_kriteria
Nilai_komparasi
1
Kriteria_id
menghasilkan
tabel_kriteria
M Nama_kriteria
Matriks_id
tabel_matriks
1
1 FK_kriteria_id_from menghasilkan
FK_kriteria_id_to Keterangan
Type_mobil Mobil_id
M Merk_mobil
Posted_by
tabel_mobil
Mesin
Harga
M Tahun_mobil
Images
password
Olah data user_id
history_id FK_id_mobil
aktual_mesin
aktual_harga
M tabel_history
aktual_harga
M
aktual_body
usertype
user_name 1
Olah data
tabel_user
usertype
usertype
aktual_harga
usertype
Gambar III.27. ERD (Entity Relationship Diagram)