PENENTUAN JENIS BIBIT AYAM BROILER MENGGUNAKAN METODE MULTI OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS ( MOORA) Rizki Erdianto Saputra, Eneng Tita Tosida, Aries Maesya. Email :
[email protected] Program Studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Pakuan ABSTRAK Pemilihan bibit ayam broiler yang dilakukan peternak hanya didasari dengan satu kriteria yaitu harga. Padahal banyak sekali kriteria yang berpengaruh pada pemilihan bibit ayam broiler diantaranya Harga, tingkat kematian, produktifitas dan pakan ayam. Penentuan bobot kriteria tersebut selama ini dinilai secara merata sehingga kurang objektif. Oleh karena itu pada penelitian ini diusulkan penilian bobot kriteria pemilihan bibit ayam broiler mengunakan metode Analitic Hierarcy Process (AHP) kemudian hasil pembobotan ini di implentasikan kedalam Sistem penunjang keputusan (SPK) dengan mengunakan metode MOORA. Tujuan Penelitian ini adalah membuat aplikasi Sistem Penunjang Keputusan Untuk menentukan jenis bibit ayam broiler dengan mengunakan metode MOORA, uji coba yang digunakan adalah uji coba correctness yang bertujuan untuk mengetahui akurasi nilai yang diperoleh oleh sistem, Uji coba sensitivitas pada nilai bobot kriteria dan Uji coba modifikasi yang bertujuan untuk mengetahui seberapa banyak kriteria dapat ditambahkan. Kata Kunci : AHP, MOORA, SPK sangat sederhana dan mudah untuk dipahami, MOORA adalah teknik optimasi multi objective sehingga dapat sukses diterapkan untuk memecahkan berbagai jenis pengambilan keputusan yang kompleks masalah dalam lingkungan manufaktur (Ozcelik, 2014). Tujuan Penelitian ini adalah membuat aplikasi Sistem Penunjang Keputusan Untuk menentukan jenis bibit ayam broiler dengan mengunakan metode MOORA. Ruang lingkup pada penelitian ini adalah melakuan analisa untuk menentukan bibit ayam broiler terbaik dengan mengunakan menggunakan metode MOORA di salah satu perternakan ayam broiler Bogor. Dan merancang aplikasi sistem penunjang keputusan untuk menentukan jenis bibit ayam broiler terbaik, Manfaat dari penelitian ini adalah Tersedianya aplikasi sistem penunjang keputusan pemilihan jenis bibit ayam broiler terbaik, dapat memberikan kemudahan bagi peternak ayam broiler untuk menentukan
PENDAHULUAN Pesatnya perkembangan teknologi semakin memudahkan manusia dalam mengatasi berbagai permasalahan, Dalam sebuah usaha ternak ayam broiler diperlukan beberapa kriteria tidak hanya terpaku oleh satu kriteria saja kriteria yang harus dipertimbangkan untuk menentukan bibit ayam broiler terbaik diantaranya adalah harga, pakan, tingkat kematian dan produktifitasnya, keempat kriteria itu sangat penting untuk dipertimbangkan guna mengurangi tingkat kerugian yang dialamin oleh peternak ayam broiler. Untuk itu diperlukan sebuah sistem aplikasi yang berfungsi untuk menentukan sebuah keputusan pemilihan bibit ayam broiler agar peternak tidak mengalami kerugian yang sangat membengkak. pengembangan yang akan dilakukan mengunakan metode MOORA karena memiliki perhitungan yang 1
sebuah bibit ayam terbaik, dapat menjadikan laporan ini sebagai suatu referensi perbaikan untuk sistem yang akan dikembangkan. Penentuan nilai bobot selama ini di nilai secara merata sehingga kurang objektif untuk melakukan pemilihan bibit ayam broiler tersebut, dalam penelitian ini untuk menentukan nilai bobot dalam sebuah kriteria mengunakan metode AHP karena metode AHP sangat cocok untuk mencari nilai dalam sebuah kriteria dan hasilnya sangat akurat (Baskworo, 2015) setelah mendapatkan nilai bobot dari setiap kriteria. Dalam penenlitian ini uji coba yang digunakan adalah uji coba correctness adalah uji coba yang dilakukan pada hasil implementasi dan uji coba data apakah sudah benar atau belum. Uji coba ini dilakukan dengan cara membandingkan hasil perhitungan manual dengan hasil sistem, uji sensitivitas dilakukan untuk mengetahui kecenderungan hasil perankingan alternatif apakah ada perubahan atau tidak. Uji sensitivitas ini dilakukan dengan mengubah persentase bobot kriteria baik menurunkan bobot kriteria ataupun menaikinya pada setiap titik yang dilakukan secara acak untuk melihat kecenderungan hasil perankingan. (Kurniawan, 2010) dan uji coba modifikasi kriteria ini bertujuan untuk pengurangan dan penambahan kriteria pada sebuah perhitungan, uji coba modifikasi kriteria dilakukan dengan cara menginputkan kriteria baru pada halaman input kriteria, jika kriteria bertambah maka tabel kriteria akan menyesuaikan ( responsive ).
2015). Tahap-tahap pendekatan SDLC secara lengkap dapat dilihat pada gambar 1. Tahap Perencanaan
Tahap Analisis Sistem
Tahap Perancangan
Tahap Implementasi
Tahap Uji Coba
Tidak
Validasi
Ya Penggunaan
Gambar 1. Pendekatan SDLC 1. Tahap Perencanaan sistem Pada tahap perencanaan dilakukan pengumpulan data dan menentukan bagaimana sistem dapat membantu menyelesaikan permasalahan yang ada. Tahap perencanaan ini dilakukan berdasarkan pada: 1. Observasi Dalam penelitian ini data penelitian diambil dari penelitian lapangan (Field Research) dan penelitian kepustakaan(Library Research). a. Penelitian lapangan (Field Research) merupakan pengumpulan data secara langsung di peternakan ayam broiler Kp. Nagela Rt 3/3 Desa Sukadamai Kec. Dramaga Kab. Bogor dengan cara observasi atau penelitian berkas-berkas yang ada.
METODE PENELITIAN Metode penelitian yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah System Development Life Cycle (SDLC). Metode SDLC merupakan serangkaian aktivitas yang dilaksanakan oleh profesional dan pemakai sistem informasi untuk mengembangkan dan mengimplementasikan aplikasi (Angkat,
b. Penelitian kepustakaan (Library Research) merupakan metode pengumpulan data dengan cara mempelajari dan memahami teori-teori
2
dan berbagai literatur yang berhubungan dengan penelitian.
5
Tahap Uji Coba Uji coba sistem adalah pengujian yang dilakukan setelah pembuatan sistem selesai dibuat dengan melakukan percobaan pada user interface. Berikut adalah beberapa pengujian yang dilakukan terhadap sistem yang dibuat. 1. Uji Coba Struktural Uji coba struktural adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui apakah sistem yang dibangun strukturnya atau alur program telah sesuai dengan rancangan. 2. Uji Coba Fungsional Uji coba fungsional adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui apakah sistem telah berfungsi dengan baik atau tidak. 3. Uji Coba Validasi Uji coba validasi adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi antara perhitungan secara manual dengan perhitungan pada sistem yang dibuat.
2. Wawancara Wawancara dilakukan secara langsung dengan pemilik peternakan ayam broiler bogor menyangkut kriteria – kriteria yang berhubungan dengan pokok bahasan penelitian. 3. Studi Pustaka Pengumpulan bahan-bahan yang ada hubungan dengan pembahasan dalam penelitian. 2 Tahap Analisis Tahap analisis ini dilakukan dengan menganalisis sistem yang dibutuhkan dalam menentukan peringkat pemilihan ayam broiler. 1. Analisis Data 2. Identifikasi masalah 3. Analisis sistem 3
Tahap Perancangan Tahap perancangan sistem dilakukan melalui 2 tahapan yaitu:
6 Tahap Penggunaan (Pemeliharaan Sistem) Tahap penggunaan adalah tahap dimana ketika sistem sudah selesai rancang dan kemudian berhasil melalui tahapan uji coba sistem dan kemudian sudah dapat di pergunakan.
1. Perancangan Basis Data Pada perancangan ini dilakukan dengan membuat struktur tabel dan data-data yang berhubungan dengan database. 2. Perancangan Sistem secara Umum Dalam tahap ini dilakukan sebuah perencanaan dalam prosedur alur kerja sistem yang akan digambarkan dengan Data flow diagram dan Flowchart sistem.
HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pembahasan 1. Tahap Perancangan Tahap perencanaan sistem dilakukan untuk menentukan spesifikasi kebutuhan berdasarkan: 1. Observasi Tahap ini mencakup kegiatan pengumpulan data dengan cara pengamatan di peternakan ayam broiler Bogor. 2. Wawancara
4 Tahap Implementasi Tahap implementasi sistem adalah proses yang dilakukan setelah tahap perancangan selesai dilakukan, setelah itu melakukan tahap pembuatan kedalam bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Php dan HTML sedangkan Mysql sebagai database. 3
Wawancara dilakukan secara langsung dengan pemilik peternakan ayam broiler untuk mendaptakan sebuat data penelitian. Data tersebut berupa : 1. Kriteria terpenting bibit ayan broiler 2. Perhitungan FCR 3. Alternatif dan nilai kriteria
4 Wonokoyo 5 Super malinda 1.3 Penginputan nilai kriteria pada sebuah alternatif. Tabel 3. Nilai kriteria pada jenis bibit ayam broiler.
3. Studi pustaka Mencari dan membaca referensi yang ada kaitannya dengan pembahasan dalam penelitian, dan sebagai literatur untuk mendukung pelaksanaan penelitian. 1. Tahap Analisis Sistem Tahap analisis sistem merupakan tahap yang dilakukan sebelum merancang aplikasi pemilihan bibit ayam broiler terbaik, pada tahap analisis ini dapat dilakukan dengan cara memahami permasalah pada sistem yang akan dibuat kemudian menarik kesimpulan dari proses analisis tersebut.
1.4 Merubah nilai kriteria pakan ayam. Menghitung rata – rata pakan ayam dapat dihitung mengunakan FRC (Feed Convertion Ratio), FCR merupakan satuan untuk menghitung efisiensi pakan pada budidaya pembesaran dan pengemukan bibit ayam broiler ( haqiqi 2012 dalam angkat 2015), Berikut adalah contoh perhitungan FCR : Ket : P = Populasi ayam Ba = Berat ayam Bp = Banyak pakan ( 1 bal = 50 Kg ) FCR ….. ? Penyelesaian : Berat total ayam = P * Ba FCR = Bp /Berat total ayam yang dipanen
1.1 Menentukan Kriteria dan Bobot. Kriteria dan bobot yang digunakan adalah hasil pengajuan quisioner dan data tersebut di hitung dengan mengunakan metode AHP (Karel, 2006) sehingga setiap kriteria memiliki nilai bobot yaitu sebagai berikut : Tabel 1. Kriteria dan bobot ayam broiler Kriteria Bobot ( % ) Harga 19 Produktifitas 37 Tingkat kematian 27 Pakan ayam 17
Semakin tinggi nilai FCR makan semakin rendah hasil yang didapat oleh peternak dan semakin kecil FCR maka semakin baik pula hasil yang didapat. Berikut adalah nilai pada kriteria tingkat kematian dan pakan ayam yang telah diproses.
1.2 Menentukan Alternatif Data alternatif yang digunakan pada penelitian ini adalah data yang didapat dari hasil wawancara dari salah satu pemilik peternakan ayam broiler. Tabel 2. Jenis bibit ayam broiler No Alternatif 1 Chareon pokhpand 2 Borneo 3 Cibadak Jumbo 4
Tabel 4. Perubahan nilai kriteria pakan ayam.
optimasi multiobjective sehingga dapat sukses diterapkan untuk memecahkan
1.5 Menentukan nilai skala ordinal pada krtireria ayam broiler. Nilai kriteria akan dikelompokan agar dapat membedakan kategori berdasarkan tingkat atau urutan dengan mengunakan skala ordinal, Skala ordinal memungkinkan untuk mengurutkan objek sesuai dengan banyak kuantitas dari karakteristik yang dimilikinya. Pada skala ordinal, dimungkinkan untuk melakukan penghitungan kuantifikasi variabel-variabel yang diuji, Sehingga dapat memberikan informasi yang lebih substansial dibandingkan dengan skala nominal. Dan untuk menentukan kelas interval dalam skala ordinal akan digunakan persamaan interval statistik. Berikut adalah nilai dari setiap kriteria yang sudah ditentukan mengunakan skala ordinal :
berbagai jenis pengambilan keputusan yang kompleks masalah dalam lingkungan manufaktur, MOORA adalah proses secara bersamaan mengoptimalkan dua atau lebih alternatif yang saling bertentangan dengan atribut (tujuan) tunduk pada batasan tertentu (Ozcelik, 2014). Alur pada metode MOORA dapat dilihat pada gambar 2. Gambar 2. Alur metode MOORA
Tabel 5. Nilai kriteria yang sudah ditentukan dengan mengunakan skala ordinal.
1. Menginputkan nilai Kriterian. Menginputkan nilai kriteria pada suatu alternatif dimana nilai tersebut nantinya akan diproses dan hasilnya akan menjadi sebuah keputusan. 1.6 Implementasi perhitungan dengan metode MOORA. Optimasi multiobjective atau pemrograman, juga dikenal sebagai multi kriteria atau multi atribut optimization teknik
2. Merubah nilai kriteria menjadi matriks keputusan. Matriks keputusan berfungsi sebagai pengukuran kinerja dari alternative I th pada atribur J th, M adalah alternatif dan n adalah 5
jumlah atribut dan kemudian sistem rasio dikembangkan dimana setiap kinerja dari sebuah alternatif pada sebuah atribut dibandingkan dengan penyebut yang merupakan wakil untuk semua alternatif dari atribut tersebut, Berikut adalah perubahan nilai kriteria menjadi sebuah matriks keputusan : 𝒙𝟏𝟏 𝒙𝟏𝟐 𝒙𝟏𝒏 X = [ 𝒙𝟐𝟏 𝒙𝟐𝟐 𝒙𝟐𝒏 ] 𝒙𝒎𝟏 𝒙𝒎𝟐 𝒙𝒎𝒏
Hasil terbaik diperoleh alternatif Wonokoyo dengan nilai sebesar 32.02 Jika nilai dan rank alternatif yang dihasilkan mempunyai nilai yang sama maka nilai alternatif tersebut ditentukan dengan melihat kembali pioritas bobot yang terdapat pada tabel 1. 2. Tahap perancangan sistem Tahap perancangan sistem merupakan tahap yang dilakukan untuk memudahkan tahap implementasi. Tahapan perancangan sistem merupakan tahapan yang terdiri dari perancangan Basis Data ( Data Base ), Basis Model ( Model Base ) dan perancangan antar muka ( Interface ).
3. Normalisasi pada metode MOORA. Normalisasi bertujuan untuk menyatukan setiap element matriks sehingga element pada matriks memiliki nilai yang seragam. Normalisasi pada MOORA dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut.
2.1 Perancangan Basis Data ( Data Base ) 1. Entitas Entitas pada Sistem penujang keputusan pemilihan ayam broiler yang terdapat pada database yaitu sebagai berikut :
2 𝑿∗𝒊𝒋 = 𝑋𝑖𝑗 ⁄√[ ∑𝑚 𝑖=1 𝑋𝑖𝑗 ]
4. Mengurangi nilai maximax dan minimax Untuk menandakan bahwa sebuah atribut lebih penting itu bisa di kalikan dengan bobot yang sesuai (koefisiensignifikasi) (Brauers et al.2009 dalam Ozcelik, 2014). saat atribut bobot dipertimbangkan perhitungan mengunakan persamaan sebagai berikut.
RANK
26.58 24.35 29.05 32.02 31.71
4 5 3 1 2
Kriteria
Tabel Id_user Username Password fullname level
5. Menentukan ranking dari hasil perhitungan MOORA Dari hasil perhitungan dengan mengunakan langkah – langkah diatas maka telah diketahui nilai yang dihasilkan oleh setiap alternatif adalah sebagai berikut : Tabel 6. Hasil perankingan bibit ayam broiler. Nilai
Perhitungan
2. Spesifikasi tabel Tabel 7. Spesifikasi tabel user
𝑔
Alternatif
Ordinal
Gambar 3. Tabel entitas pada Data base
∗ 𝑌𝑖 = ∑𝑗=1 𝑤𝑗 𝑥𝑖𝑗 - ∑𝑛𝑗=𝑔+1 𝑤𝑗 𝑤𝑖𝑗∗
Chareon pokhpand Borneo Cibadak Jumbo Wonokoyo Super malinda
User
Tipe data Varchar ( 9 ) Varchar ( 25 ) Varchar ( 25 ) Varchar ( 25 ) Varchar ( 25 )
Keterangan Primary key Not null Not null Not null Not null
Tabel 8. Spesifikasi tabel ordinal Tabel Id_ordinal from to Nilai
Tipe data Varchar ( 9 ) Varchar ( 5 ) Varchar ( 5 ) Int (10)
Keterangan Primary key Not null Not null Not null
Tabel 9. Spesifikasi Tabel Perhitungan Tabel Id_alternatif Nama_alternatif Harga
6
Tipe data Varchar ( 9 ) Varchar ( 25 ) Int ( 10 )
Keterangan Primary key Not null Not null
Produktifitas Tingkat_kematian pakan
Int ( 10 ) Float ( 10 ) Int ( 10 )
keputusan pemilihan bibit ayam broiler disajikan pada gambar 4. 2.2 Perancangan Basis Model (Model Base) Basis model merupakan komponen yang sangat penting dalam DSS. Model memiliki pengertian seperti secara sederhana berarti memisahkan dari dunia nyata dengan melukiskan komponen utama dan menghubungkannya dengan sistem atau dengan kejadian lainnya .
Not null Not null Not null
Tabel 10. Spesifikasi Tabel kriteria Tabel Id_kriteria Kriteria Bobot
Tipe data Varchar ( 9 ) Varchar (25) Varchar (25)
Keterangan Primary key Not null Not null
3. Diagram Konteks Sistem Pada diagram konteks ini mengambarkan sistem secara keseluruhan dan hanya mempunyai satu proses untuk mengambarkan sistem. Semua entitas eksternal yang ditunjukan pada diagram konteks. Berikut diagram konteks pada sistem penunjang keputusan pemilihan bibit ayam broiler disajikan pada gambar 3.
Gambar 3. Diagram konteks sistem. 4. Data Flow Diagram level zero Diagram ini adalah dekomposisi dari diagram konteks, Berikut adalah data flow diagram level zero pada sistem penunjang
Gambar 5. Flowchart sistem MOORA
Gambar 4. Diagram level zero pada sistem pemilihan bibit ayam Broiler 7
3.3 Perancangan antar muka (Interface ) perancangan antar muka ini berfungsi untuk menjelaskan fungsi-fungsi dari aplikasi pemilihan bibit ayam broiler. 1. Flowchart sistem aplikasi pemilihan bibit ayam terbaik Berikut adalah flowchart sistem pemilihan bibit ayam terbaik yang disajikan pada gambar 6 . Mulai
Login
T
Valid ? Y
Admin ?
Y
Menu admin
b
T A
Menu user Input kriteria
Input admin
Input kriteria
Tambah
edit
Hitung Data
Hapus
Logout
Hitung data
Input populasi
Logout Tambah
Input populasi
edit
Hapus Skala Ordinal
Tambah
edit
Hapus
Skala Ordinal
Normalisasi DB_MOORA DB_MOORA
Normalisasi
Tentukan Min dan max
DB_MOORA Tentukan Min dan max
Data Kriteria
Rank
b
Laporan perhitungan
Data Kriteria
Rank
A
Laporan perhitungan
Data admin
A
b
b
Selesai
Gambar 6. Flowchart sistem aplikasi pemilihan bibit ayam broiler
8
keputusan pemilihan bibit ayam broiler terbaik dengan perhitungan mengunakan metode MOORA kedalam program komputer. Sistem yang dibangun menggunakan bahasa pemprograman PHP, HTML dan Database MySQL. 1. Pembuatan Database Pembuatan database menggunakan MySQL (XAMPP) sebagai Web Server (localhost), Untuk mengimplementasikan database tersebut dilakukan dengan langkahlangkah sebagai berikut : 1. Buka database MySQL dengan mengakses http://localhost/phpmyadmin/. 2. Ketik nama database, lalu klik tombol create. 3. Beri nama tabel dan tentukan jumlah field. 4. Inputkan nama-nama field, jenis data, primary key dan lain-lain. berikut tampilan MySQL ( XAMPP ) disajikan pada gambar 9.
1. Struktur Navigasi Struktur navigasi berfungsi untuk mengarahkan pengguna dalam menjalankan aplikasi pemilihan bibit ayam broiler. Berikut struktur navigasi pemilihan bibit ayam terbaik pada level admin disajikan pada gambar 7 dan pada level user disajikan pada gambar 8. Login
Halaman Utama
Petunjuk
Pengolahan data
Ayam Broiler
Input user
Pengertian ayam broiler
Input kriteria
Teknik pemeliharaan
Input nilai kriteria
Kandang ayam
Logout
Pengambilan keputusan
Gambar 7. Struktur navigasi level admin Login
Halaman Utama
Petunjuk
Pengolahan data
Ayam Broiler
Input kriteria
Pengertian ayam broiler
Input nilai kriteria
Teknik pemeliharaan
Pengambilan keputusan
Kandang ayam
Logout
Gambar 9. Tampilan pada XAMPP 2. Implementasi sistem mengunakan Adobe Dreamweaver Cs6. Pada awal membuka Adobe Dreamweaver Cs6 Pilih File New Kemudian setelah tampil halaman project maka tulislah skrip atau coding sesuai dengan keperluan, Berikut adalah tampilan dari
Gambar 8. Struktur navigasi level user Tahap Implementasi sistem Tahap Implementasi sistem dilakukan dengan membuat aplikasi sistem penunjang 9
Adobe Dreamweaver Cs6 gambar 10.
Aplikasi penentuan jenis bibit ayam broiler bertujuan untuk mencari bibit ayam broiler terbaik dengan cara menganalisis data dari beberapa peternak ayam broiler dan data tersebut diproses mengunakan metode MOORA, metode MOORA juga dikenal sebagai multi kriteria atau multi atribut optimization, Adalah proses secara bersamaan mengoptimalkan dua atau lebih yang saling bertentangan dengan atribut (tujuan) tunduk pada batasan tertentu. kelebihan metode ini adalah perhitungan yang sangat sederhana sehinga tidak mebuang banyak waktu, kelemahan metode ini adalah tidak dapat menentukan nilai bobot yang terdapat pada suatu kriteria oleh karena itu penentuan nilai bobot mengunakan metode AHP. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data hasil wawancara dan pengajuan quisioner dari beberapa peternak ayam broiler, dimana terdapat 5 alternatif dengan 4 kriteria yaitu : harga, produktifitas, tingkat kematian dan pakan ayam.
disajikan pada
Gambar 10. Tampilan software Adobe Dreamweaver Cs6 B. Hasil Hasil dari penelitian ini adalah membuat aplikasi penentuan jenis bibit ayam broiler terbaik, aplikasi ini adalah implementasi dari software web editor Dreamweaver Cs6 dan databasenya mengunakan MySQL. Metode yang diterepkan oleh aplikasi ini adalah metode MOORA. Metode ini akan melakukan perhitungan disetiap alternatifnya, hasil dari perhitungan MOORA akan dijadikan sebuah ranking. Berikut adalah tampilan aplikasi disajikan pada gambar 11.
a. Data Base Dalam aplikasi pemilihan bibit ayam broiler terbaik terdapat database yang memiliki 4 tabel yaitu Tabel user yang berfungsi untuk menyimpan data User sehingga user dapat melakuan login untuk mengakses aplikasi pemilihan bibit ayam broiler. Tabel perhitungan adalah tabel yang berisi data-data kriteria dari setiap alternatif. kriteria yang dimiliki oleh alternatif adalah harga, Produktifitas, tingkat kematian dan pakan ayam, Tabel perhitungan ini berfungsi untuk menyimpan data yang di inputkan oleh user. Tabel Skala ordinal adalah tabel yang berisi data nilai skala ordinal dari setiap kriteria. Tabel ini berfungsi untuk mengubah nilai alternatif kedalam nilai skala ordinal agar nilai yang dimiliki menjadi seragam dan mudah diproses. Tabel Kriteria adalah Tabel yang berisi kriteria – kriteria yang digunakan untuk memproses suatu alternatif, tabel
Gambar 11. Aplikasi Penentuan Jenis Bibit Ayam Broiler
10
kriteria ini berisi id kriteria, nama kriteria dan bobot kriteria, tabel kriteria ini berfungsi untuk menambah, menyimpan, mengedit dan menghapus kriteria yang telah di tentukan.
karena semakin banyak perulangan yang digunakan pada running time nya semakin lama. Berikut tabel perhitungan running time pada algoritma MOORA.
b. Model Base
Tabel 11. Perhitungan time complexity Banyaknya data
1. Metode MOORA Dari ke-empat kriteria dalam penelitian ini berdasarkan kaidah maksimasi dimana semakin murah harga bibit ayam, semakin tinggi produktifitas ayam, semakin rendah persentase tingkat kematian dan semakin rendah pakan yang dikeluarkan dari setiap alternatif maka semakin baik pula nilai yang dihasilkan alternatif tersebut. Dalam MOORA nilai bobot dalam suatu kriteria itu sangat penting karna nilai bobot tersebut menentukan pioritas kriteria, semakin besar nilai kriteria maka semakin dijadikan pioritas pertama begitu pun sebaliknya semakin kecil nilai bobot maka kriteria tersebut tidak di pioritaskan dan akan menjadi nilai minimax yang nantinya akan di kurangi oleh nilai maximax, Seperti yang telah dibahas sebelumnya untuk menjadi alternatif terbaik maka nilai dalam suatu alternatif harus memiliki nilai yang tinggi. Untuk mencapai nilai yang tinggi harus melewati bebera proses.
1 2 3 4 5 10 100 1000 10000 100000
f(n) = 3n+8 11 14 17 20 23 38 308 3008 10008 100008
T(N) = n 1 2 3 4 5 10 100 1000 10000 100000
f(n) = 3n+8 T(N) = n Ket : F(n) n T(N)
: Banyak Eksekusi : Banyak Data : Waktu Eksekusi
Proses eksekusi running time: 𝑇(𝑛) 5 = 23 = 0.21 detik (5 data) 𝑓𝑛
1.1 Perhitungan time complexity pada MOOORA Untuk mencari kecepatan proses pengolahan data dapat dilakukan berdasarkan kompleksitas waktunya (time complexity). Kompleksitas waktu adalah sebuah fungsi yang diberikan untuk waktu tempuh berdasarkan jumlah inputan (Gadakh, 2011). Kompleksitas waktu tidak digunakan untuk fungsi yang sama melainkan untuk menyortir sebuah fungsi, perhitungan rekursif dan secara umum digunakan untuk perhitungan waktu. Untuk menghitung running time sebuah algoritma biasanya dilihat dari seberapa banyak perulangan yang digunakan,
Berdasarkan perhitungan diatas pada metode MOORA didapatkan time complexity T(n) = n dan proses eksekusi running time sebesar 0.21 detik dengan jumlah data 5 alternatif. 2. Metode AHP ( Analitic Hierarcy Process ) Dalam penelitian ini metode AHP digunakan untuk memperoleh nilai bobot kriteria, Kriteria yang digunakan adalah harga, produktifitas, tingkat kematian dan pakan ayam. Konsep dasar AHP adalah penggunaan matriks pairwise comparison (matriks perbandingan berpasangan) untuk 11
menghasilkan bobot relative antar kriteria maupun alternative. Suatu kriteria akan dibandingkan dengan kriteria lainnya dalam hal seberapa penting terhadap pencapaian tujuan di atasnya (Saaty, 1986 dalam Baskworo, 2015). Data yang diperoleh untuk menentukan nilai bobot ayam broiler adalah data yang didapat dari hasil pengajuan quisioner kepada beberapa peternak ayam broiler. Berikut adalah data dari hasil quisioner disajikan pada tabel dibawah ini : Tabel 12. Pendapat peternak 1 Harga Produktifit as tingkat kematian Pakan Ayam
Harg a 1
Produktifit as 0.5
tingkat kematian 0.23
Pakan Ayam 0.5
2
1
2
2
4
0.5
1
3
2
0.5
0.333
1
Geometrik mean dari ketiga pendapat para peternak dapat dilihat pada table 14 : Tabel 14. Geometrik mean Tingkat kematian
Pakan Ayam
1
0.791045989
0.612692568
0.793700526
Produktifitas Tingkat kematian
1.259500936
1
2
2.289428485
1.587401052
0.5
1
2.289428485
Pakan Ayam
1.25992105
0.436644587
0.436644587
1
Uji coba Tahapan uji coba dilakukan untuk mengetahui struktur dan alur proses berjalannya sistem yang sesuai dengan kebutuhan, uji coba sistem ini dilakukan melalui tahap-tahap sebagai berikut :
Harg a
Produktifit as
tingkat kematian
Pakan Ayam
1
0.33
0.5
0.25
3
1
2
2
1. Uji coba Correctness Uji coba correctness adalah uji coba yang dilakukan pada hasil implementasi dan uji coba data apakah sudah benar atau belum (Tsulistia, 2015). Uji coba ini dilakukan dengan cara membandingkan hasil perhitungan manual dengan hasil sistem.
2
0.5
1
2
Tabel 15. Uji coba correctness
4
0.5
0.5
1
Alternatif
Tabel 13. Pendapat peternak 3 Harga Produktifit as tingkat kematian Pakan Ayam
Produktifitas
Harga
Tabel 12. Pendapat peternak 2 Harga Produktifit as tingkat kematian Pakan Ayam
Harga
Harg a 1 0.33 3
Produktifit as 3
tingkat kematian 2
Pakan Ayam 4
1
2
3
0.5
0.5
1
2
0.25
0.333
0.5
1
Chareon pokhpand Borneo Cibadak Jumbo Wonokoyo Super malinda
Perhitungan manual 26.58 24.35 29.05 32.02 31.71
Perhitungan Sistem 26.58 24.572 29.05 32.02 31.71
Validasi Sesuai sesuai Sesuai Sesuai Sesuai
2. Uji Coba Sensitivitas Uji sensitivitas dilakukan untuk mengetahui kecenderungan hasil perankingan alternatif apakah ada perubahan atau tidak. Uji sensitivitas ini dilakukan dengan mengubah persentase bobot kriteria baik menurunkan bobot kriteria ataupun menaikinya pada setiap titik yang dilakukan secara acak untuk melihat kecenderungan hasil perankingan. (Kurniawan, 2010 dalam Tsulistia, 2015)
Dari ketiga pendapat para peternak ayam broiler dapat ditentukan sebuah Geometrik mean, geometrik mean adalah akar ke-n dari hasil perkalian unsur-unsur datanya. Secara matematis dapat dinyatakan dengan persamaan berikut: Gm : 3√𝑥1 + 𝑥2 + 𝑥3 + 𝑥𝑛
12
Kedekatan Relatif
40
Kedekatan Relatif
UJI COBA SENSITIVITAS HARGA
20 0 1 -20
2
3
4
5
60
UJI COBA SENSITIVITAS PAKAN
40 20 0 1
2
3
4
Perubahan Persentase Bobot
Perubahan Persentase Bobot
Chareon pokhpand
Borneo
Chareon pokhpand
Borneo
Cibadak Jumbo
Wonokoyo
Cibadak Jumbo
Wonokoyo
5
Super malinda
Super malinda
Gambar 15. Grafik sensitivitas pakan Gambar 12. Grafik sensitivitas harga
Kedekatan Relatif
40
Pada gambar 12, 13, 14 dan 15 nilai bobot pada harga, produktifitas, tingkat kematian dan pakan diubah dengan mengunakan 5 nilai yaitu -30, -15, 0, 15 dan 30 jika bobot berubah maka hasilnya pun akan berbeda dan mempengaruhi nilai akhirnya.
UJI COBA SENSITIVITAS PRODUKTIFITAS
30 20 10 0 1
-10
2
3
4
3. Uji coba Modifikasi kriteria Uji coba modifikasi kriteria ini bertujuan untuk pengurangan dan penambahan kriteria pada sebuah perhitungan, uji coba modifikasi kriteria dilakukan dengan cara menginputkan kriteria baru pada halaman input kriteria, jika kriteria bertambah maka tabel kriteria akan menyesuaikan ( responsive ).
5
Perubahan Persentase Bobot Chareon pokhpand
Borneo
Cibadak Jumbo
Wonokoyo
Super malinda
Kedekatan Relatif
Gambar 13. Grafik sensitivitas produktifitas
40
UJI COBA SENSITIVITAS TINGKAT KEMATIAN
Kesimpulan Sistem Penunjang Keputusan (SPK) penentuan bibit ayam broiler yang dibangun mengunakan metode MOORA. Aplikasi pemilihan ayam bibit ayam broiler ini mengunakan satu basis data dan empat tabel yang diberi nama tb_user, tb_perhitungan, tb_kriteria, dan tb_ordinal. Basis model yang digunakan adalah perhitungan MOORA karena memiliki perhitungan yang sangat sederhana dan mudah untuk dipahami sehingga dapat sukses diterapkan untuk memecahkan berbagai jenis pengambilan
20
0 1
2
3
4
Perubahab Persentase Bobot Chareon pokhpand Cibadak Jumbo Super malinda
5
Borneo Wonokoyo
Gambar 14. Grafik sensitivitas tingkat kematian 13
keputusan yang kompleks. Bobot yang digunakan dalam setiap kriteria ditentukan dengan mengunakan metode AHP. Interface sistem pemilihan bibit ayam broiler diantaranya halaman utama, pengolahan data dan ayam broiler. Uji coba yang digunakan dalam sistem penujang keputusan adalah uji coba correctness, sensitivitas dan modifikasi kriteria. Penerapan uji coba correctness sudah sesuai dengan hasil yang didapat. Uji coba sensitivitas pada nilai bobot sangat sensitif jika nilai bobot berubah maka hasil perankingan berubah. Uji coba modifikasi kriteria berhasil dilakukan hingga mencapai sepuluh kriteria.
Tsulistia 2015. Implementasi metode topsis – multiple attribute decision making pemilihan karyawan berprestasi berdasarkan kinerja . http://eprints.mdp.ac.id/871/1/ JURNAL.pdf. ( Diakses 7 januari 2016 jam 09.15 ) Willem Karel, Brauers M, Zavadskas EK. 2006. The MOORA method and its application to privatization in a transition economy Vol. 35 no 2. Belgium
DAFTAR PUSTAKA Angkat LS.2015. Sistem pendukung keputusan pemilihan induk ayam produktif dengan metode simple additive weight (SAW). http://eprints.mdp.ac.id/871/1/ JURNAL.pdf. ( Diakses 7 januari 2016 jam 09.05 ) Baskworo Y.I.E., Soebroto A.A. 2015. Rekyan Regasari M.P., ST., MT.2015. Sistem pendukung keputusan penentuan kelayakan pengisian bibit ayam broiler dikandang peternak mengunakan motode AHP dan TOPSIS. Malang Gadakh. V. S. 2011. Application of MOORA method for parametric optimization of milling process. Vol 1, no 4, 2011. India Oktasari Y. 2014. Sistem pengambilan keputusan bibit ayam petelur dengan metode SAW (simple additive weight). Lampung Ozcelik, G., Aydogan, E.K., Gencer, c. 2014. A hybrid MOORA-Fuzzy algorithm for special education and rehabilitation center selection, journal of military and information science, 2(3), 53 – 63. German 14
