PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-TOPSIS

PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-TOPSIS Fera Tri Wulandari1), Fajar Budi Hartono2) Abstrak : Pemilihan produk unggulan diharapkan dapat membantu pihak perindustrian dan perdagangan dalam menentukan produk unggulan berdasarkan data jumlah unit usaha untuk setiap jenis industri, data jumlah tenaga kerja, nilai investasi dan nilai produksi yang akan dirangking. Diawali dengan melakukan analisa terhadap industri, kriteria penilaian yang nanti selanjutnya digunakan sebagai kriteria dalam proses perangkingan dan bobot dari masing-masing kriteria penilaian. Nilai bobot kriteria dari masing-masing industri tersebut diproses dengan melakukan analisis TOPSIS untuk mendapatkan industri dengan peringkat terbaik berdasarkan bobot dari masing-masing kriteria. Hasil ditampilkan dalam dashboard bentuk diagram batang untuk menunjang pengambilan keputusan oleh pihak perindustrian dan perdagangan. Kata kunci: TOPSIS, MCDM, Unggulan

PENDAHULUAN Dalam upaya untuk terus mengkaji potensi ekonomi dan sumber daya alam daerah di sektor industry Pemerintah Daerah Kabupaten, melalui Departemen Perindustrian, berusahauntuk menentukan produk unggulan dari jenis industri yang ada. Penentuan produk kerajinan unggulan ini sangat penting guna menentukan peluang ekspor bagi Industri Kecil dan Menengah. Namun, dalam menentukan produk unggulan tidaklah mudah dilakukan. Untuk membantu para pengambil keputusan dalam menentukan kebijakan yang tepat, efisien, dan efektif diperlukan suatu model pengambilan keputusan yang dikenal dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem Pendukung Keputusan, dapat dijelaskan sebagai suatu sarana atau alat bantu untuk mendukung suatu bentuk keputusan. Pada dasarnya pengambilan keputusan merupakan suatu pendekatan sistematis pada hakekat suatu masalah, pengumpulan fakta, penentuan yang matang dari

alternatif yang dihadapi, dan pengambilan keputusan tindakan yang menurut perhitungan merupakan tindakan yang terbaik. Untuk membantu penentuan dalam menetapkan produk unggulan maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan.Salah satu metode yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung Keputusan adalah dengan menggunakan MADM (Multiple Attribute Decission Making). Model yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah Multi Attribute Decision Making – Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (MADM-TOPSIS). MADM-TOPSIS digunakan untuk memecahkan masalah peringkat. Metode ini telah digunakan untuk melakukan pemilihan suplier [7], dalam melakukan proses recruitment karyawan [3] dan pemilihan dosen berprestasi [4]. Metode TOPSIS ini dipilih karena metode ini menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan

* Fakultas Ilmu Komputer, UNWIDHA Klaten

Magistra No. 87 Th. XXVI Maret 2014 ISSN 0215-9511

11

Penentuan Produk Kerajinan Unggulan dengan menggunakan MADM-TOPSIS

menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah industri kerjanian berdasarkan lima kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Dengan metode perangkingan tersebut, diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat terhadap produk kerajinan unggulan.

MADM MADM (Multiple-Attribute Decision Making) adalah salah satu cabang ilmu yang dikenal keputusan dan umumnya digunakan dalam membandingkan set terbatas alternatif. Dalam manajemen dan perencanaan, MADM telah digunakan untuk mempelajari metode dan prosedur keputusan yang dapat menampung beberapa kriteria yang sering bertentangan [2]. Dalam model MADM yang khas adalah matriks keputusan yang terdiri dari peringkat alternatif terhadap setiap kriteria. Peringkat evaluasi dikumpulkan dengan mempertimbangkan bobot kriteria, dan skor evaluasi global untuk setiap alternatif yang ditemukan [6]. Ada beberapa metode MADM diantaranya Simple Additive Weighting Methode (SAW), Weight Product (WP), ELECTRE, Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), dan Analytic Hierarchy Process (AHP) [5].

TOPSIS TOPSIS adalah metode beberapa kriteria untuk mengidentifikasi solusi dari satu set alternatif terbatas [1]. Metode TOPSIS adalah teknik untuk urutan preferensi oleh kesamaan untuk solusi ideal. Solusi ideal (juga disebut solusi ideal positif) merupakan solusi yang dapat memaksimalkan kriteria/ atribut manfaat dan meminimalkan kriteria/ atribut biaya, sedangkan solusi ideal negatif (juga disebut solusi anti-ideal) memaksimalkan kriteria/ atribut biaya dan meminimalkan kriteria/ atribut manfaat. Alternatif terbaik adalah salah satu yang paling dekat dengan solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif [9]. Keuntungan utama dari TOPSIS dibanding dengan Metode MCDM lainnya dalam pengambilan keputusan masalah yang kompleks adalah mudah digunakan, dapat memperhitungkan semua jenis kriteria (subyektif dan obyektif), logika rasional dan mudah dipahami bagi para praktisi, perhitungan proses sangat mudah, konsep memungkinkan mengejar kriteria alternatif terbaik digambarkan dalam matematika secara sederhana dan bobot penting dapat dimasukkan dengan mudah [6]. Pengambilan keputusan multi kriteria dari suatu masalah yang memiliki n alternatif dan m kriteria

. Setiap

alternatif dievaluasi sehubungan dengan m kriteria. Semua nilai-nilai / peringkat ditugaskan untuk alternatif sehubungan dengan matriks keputusan dilambangkan

dengan

dengan

menjadi vektor bobot kriteria dan memenuhi

12

[1].



Langkah-langkah metode TOPSIS menurut [8] adalah sebagai berikut: 1.

Menormalkan matriks keputusan PEMBAHASAN

menggunakan persamaan di bawah ini:

Dalam kasus ini ada beberapa penilaian yang akan di lakukan dengan melihat nilai – nilai terhadap

(1) 2.

Hitung tertimbang normalisasi matriks keputusan (2) (3) wj adalah bobot kriteria ke-j dan

3.

(4)

Penentuan solusi ideal dan negatif-ideal: (5)

(6)

adalah serangkaian kriteria keuntungan dan adalah rangkaian kriteria biaya 4.

(8) Penentuan kedekatan relatif dari setiap alternatif solusi yang ideal. (9)


kriteria. Alternatif dalam kasus ini adalah industri kerajinan di kabupaten Klaten yaitu: industri kerajinan dari tanah liat, industri Kerajinan Batik Tulis, industri Kerajinan Manik-manik, industri Kerajinan dari kayu dan bambu dan industri Kerajinan Tenun ATBM. Ada beberapa kriteria yang dijadikan bahan perancangan yaitu jumlah unit usaha, jumlah tenaga kerja, nilai investasi, nilai produksi dan nilai kompetitif. Selanjutnya masing – masing indikator tersebut dianggap sebagai kreteria yang akan di jadikan sebagai faktor untuk menentukan produk unggulan. Bobot merupakan kriteria yang harus ada dalam penentuan keputusan menentukan produk unggulan. Nilai bobot dari setiap kriteria ditampilkan pada tabel 3. Berikut proses pengambilan keputusan dengan MCDM-TOPSIS: a.

Menghitung jarak dari setiap nilai alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif dengan persamaan berikut: (7)

5.

Nilai preferensi terbesar menunjukkan bahwa alternatif menjadi lebih terpilih.

Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana nilai tersebut di peroleh berdasarkan nilai crisp; i=1,2,…m dan j=1,2,…n. Tabel 2. Nilai Setiap Alternatif Kriteria

C1

C2

C3

C4

C5

Kayu dan Bambu

60

12

460 225

8

Batik Tulis

90

20

600 350

6

Tenun ATBM

40

10

280 118

7

Manik-manik

25

5

150

75

7

Tanah Liat

30

8

250 110

8

13


b.

Memberikan nilai bobot (W) yang pada tabel 1.

Tabel 4. Matriks V

Tabel 1. Bobot kriteria

Kriteria

C2

C3

C4

C5

Kriteria

Bobot

Kayu dan Bambu 0,0986 0,0589 0,1787 0,0333 0,1320

C1

Unit Usaha

0,200

Batik Tulis

0,1478 0,0982 0,2331 0,0518 0,0990

C2

Tenaga Kerja

0,133

Tenun ATBM

0,0657 0,0491 0,1088 0,0175 0,1155

C3

Nilai Produksi

0,333

Manik-manik

0,0411 0,0246 0,0583 0,0111 0,1155

C4

Nilai investasi

0,067

Tanah Liat

0,0493 0,0393 0,0971 0,0163 0,1320

C5

Nilai Kompetitif

0,267 d.

c.

C1

Penentuan solusi ideal positif dan solusi ideal

Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi

negatif dengan menggunakan nilai matriks V. Solusi ideal positif diperoleh dengan memilih

(rij) dari alternatif Ai pada atribut Cj berdasarkan persamaan 1. Proses normalisasi atribut untuk membentuk matriks ternormalisasi (R) dan perkalian antara bobot dengan nilai setiap atribut untuk membentuk matriks V.

nilai terbesar dari tiap kriteria dari seluruh alternatif. Sebaliknya, Solusi ideal positif diperoleh dengan memilih nilai terkecil dari tiap kriteria dari seluruh alternatif. Tabel 5. Solusi Ideal

Tabel 3. Matriks ternormalisasi Kriteria

C1

C2

C3

Kriteria C4

C5

Bobot

0,200 0,133 0,333 0,067 0,267

Kayu dan Bambu

0,493 0,443 0,537 0,497 0,494

Batik Tulis

0,739 0,739 0,700 0,773 0,371

Tenun ATBM

0,329 0,369 0,327 0,261 0,432

Manik-manik

0,205 0,185 0,175 0,166 0,432

Tanah Liat

0,246 0,295 0,292 0,243 0,494

e.

C1

C2

C3

C4

C5

A*

0,1478 0,0982 0,2331 0,0111 0,1320

A-

0,0411 0,0246 0,0583 0,0518 0,0990

Penentuan Jarak dengan solusi ideal dan preferensi dari setiap alternatif Nilai dari matriks keputusan dan solusi ideal digunakan untuk menentukan jarak antara nilai dari setiap alternatif dengan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Hasil perhitungan jarak. Alternatif yang dipilih adalah alternatif yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif.

14



Tabel 6. Jarak antara nilai setiap alternatif dengan solusi ideal Alternatif

D*

D-

RC

Rank

Kayu dan Bambu 0,1652

0,2638 0,6150

2

Batik Tulis

0,0737

0,3552 0,8282

1

Tenun ATBM

0,2784

0,1505 0,3510

3

Manik-manik

0,3717

0,0572 0,1334

5

Tanah Liat

0,2986

0,1303 0,3038

4

Berdasarkan nilai dari perhitungan jarak setiap alternatif, jarak terpendek dari solusi ideal positif adalah kerajinan kayu dan bambu dengan nilai 0,0330, jarak terjauh dari solusi ideal negatif adalah strategi4 dengan nilai 0,3960 dan nilai preferensi tertinggi yaitu kerajinan kayu dan bambu dengan nilai preferensi 0,9231. Sehingga dapat disimpulkan bahwa produk unggulan yang dimiliki kabupaten Klaten adalah kerajinan kayu dan bambu. Dan industri yang disaran bagi pihak pemerintah kabupaten agar diberikan dorongan untuk memajukan industrinya adalah Industri Batik Tulis.

KESIMPULAN

Gambar 1. Jarak antara nilai setiap alternatif dengan solusi ideal

Telah dilakukan pengambilan keputusan dengan menggunakan metode TOPSIS untuk membantu penentuan produk kerajinan unggulan berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. sehingga nilainya akan bisa dilakukan proses perhitungan untuk mencari alternatif terbaik. Dari penelitian tersebut diketahui bahwa sebuah alternatif yang memiliki nilai alternatif terbaik dari alternatif yang lain.

Gambar 2. Hasil Perangkingan Alternatif


15


DAFTAR PUSTAKA Ashtiani, B., Haghighirad, F., Makui, A., Montazer, G.A., 2008. Extension of Fuzzy TOPSIS Method Based on Interval-valued Fuzzy Sets. Applied

Nasab, H.H., Milani, A.S., 2012. An Improvement of Quantitative Strategic Planning Matrix Using Multiple Criteria Decision Making and Fuzzy Numbers. Applied Soft Computing 12, 22462253

Soft Computing. Vol. 9, No.2, 457-461 Buyukozkan , G., Feyyzziouglu, O., Ersoy, M.E., 2009. Evaluation of 4PL Operating Models: A Decision Making Approach Based On 2 Additive Chouquet Integral, International Journal Production Economics 121, Hal. 112-120. Imbar, R.V., Hartanto, B.S., 2011. Aplikasi Sistem Informasi Sumber Daya Manusia dengan Fitur DSS Menggunakan Metode Topsis pada PT. X, Jurnal Informatika, Vol. 7, No. 2,125-144 Indriyati, 2010. Pemilihan Dosen Berprestasi Dengan Metode Topsis, Jurnal Masyarakat Informatika, Vol 1, No 2

Nurcahyono, D., 2009. Aplikasi Technique For Order Preference By Similar Ideal Solution (Topsis) Dalam Pemilihan Supplier, Junal Eksis, VOL. 1 Nomor 2 Rouhani, S., Mehdi, G., Mostafa, J., 2012. Evaluation model of business intelligence for enterprise system using fuzzy TOPSIS. Expert Systems with Applications 39, 3764-3771 Wang, Y. M., & Elhag, T. M. S., 2006. Fuzzy TOPSIS method based on alpha level sets with an application to bridge risk assessment.Expert Systems with Applications, 31, 309–319.

Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., Wardoyo, R., 2006. Fuzzy Multi-Atribut Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu

16


PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-TOPSIS

Recommend Documents