PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PENENTUAN PEMASOK BAHAN BAKU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (FAHP)
SKRIPSI
oleh Gayatri Dwi Santika NIM 102410101036
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS JEMBER 2014
i
52
HALAMAN JUDUL
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PENENTUAN PEMASOK BAHAN BAKU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (FAHP)
SKRIPSI
diajukan guna melengkapi tugas akhir dan memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan Program Studi Sistem Informasi (S1) dan mencapai gelar Sarjana Komputer
oleh Gayatri Dwi Santika NIM 102410101036
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI UNIVERSITAS JEMBER 2014
ii
38
PERSEMBAHAN HALAMAN PERSEMBAHAN Skripsi ini saya persembahkan untuk: 1. Ayahanda Sardiyanto dan Ibunda Kaminem yang tercinta; 2. Kakakku Eka Agung Ayu Widhiyanti yang tersayang; 3. Adikku Raditya Dhevand Satya Laksana; 4. Sahabat-sahabatku yang tercinta; 5. Guru-guruku sejak taman kanak-kanak sampai dengan perguruan tinggi; 6. Almamater Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember.
iii
52
MOTO HALAMAN MOTO “Nityam kuru karma twam karma jyayo hy akarmanah, sarirayatra pi ca te na prasidhyed akarmanah.”(Bhagawadgita III.8) artinya “Bekerjalah seperti yang telah ditentukan, sebab berbuat lebih baik daripada tidak berbuat, dan bahkan tubuhpun tidak akan berhasil terpelihara tanpa berkarya/berbuat.” (Bhagawadgita III.8)
iv
38
PERNYATAAN HALAMAN PERNYATAAN
Saya yang bertanda tangan di bawah ini: NAMA : Gayatri Dwi Santika NIM : 102410101036 menyatakan
dengan
sesungguhnya
bahwa
karya
ilmiah
yang
berjudul
“Pengembangan Sistem Informasi Penentuan Pemasok Bahan Baku Terbaik Menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)”, adalah benarbenar hasil karya sendiri, kecuali jika dalam pengutipan substansi disebutkan sumbernya, belum pernah diajukan pada institusi mana pun, dan bukan karya jiplakan. Saya bertanggung jawab atas keabsahan dan kebenaran isinya sesuai dengan sikap ilmiah yang harus dijunjung tinggi. Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenarnya, tanpa adanya tekanan dan paksaan dari pihak manapun serta bersedia mendapat sanksi akademik jika di kemudian hari pernyataan ini tidak benar.
Jember, 28 Agustus 2014 Yang menyatakan,
Gayatri Dwi Santika NIM 102410101036
v
52
PENGAJUAN HALAMAN PENGAJUAN
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PENENTUAN PEMASOK BAHAN BAKU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (FAHP) SKRIPSI
diajukan untuk dipertahankan di depan tim penguji guna memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember. Nama Mahasiswa
: Gayatri Dwi Santika
NIM
:102410101036
Angkatan
: 2010
Daerah Asal
: Banyuwangi
Tempat, tanggal lahir : Banyuwangi, 16 Januari 1992 Program Studi
: Sistem Informasi Disetujui oleh:
Pembimbing I,
Pembimbing II,
Prof. Drs. Slamin, M.Comp.Sc., Ph.D NIP. 196704201992011001
Windi Eka Yulia Retnani, S.Kom., MT NIP. 198403052010122002
vi
38
HALAMAN PEMBIMBINGAN SKRIPSI
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PENENTUAN PEMASOK BAHAN BAKU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (FAHP)
oleh Gayatri Dwi Santika NIM 102410101036
Pembimbing Dosen Pembimbing Utama
: Prof. Drs. Slamin, M.Comp.Sc., Ph.D
Dosen Pembimbing Anggota
: Windi Eka Yulia Retnani, S.Kom., MT
vii
52
PENGESAHAN HALAMAN PENGESAHAN Skripsi berjudul “Pengembangan Sistem Informasi Penentuan Pemasok Bahan Baku Terbaik Menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)”, telah diuji dan disahkan pada: hari, tanggal
:
tempat
: Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember.
Tim Penguji: Ketua,
Anggota I,
Anggota II,
Mengesahkan Ketua Program Studi,
Prof. Drs. Slamin, M.CompSc.,Ph.D NIP 19670420 199201 1 001
viii
38
Pengembangan Sistem Informasi Penentuan Pemasok Bahan Baku Terbaik Menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) Gayatri Dwi Santika Jurusan Sistem Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Jember ABSTRAK
Pengambilan keputusan sangat diperlukan untuk mendapatkan pemasok yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Sistem pendukung keputusan yang dapat menentukan keputusan untuk merekomendasikan pemasok sesuai dengan kualitas dan kinerjanya sangat dibutuhkan oleh PT Mitra Sahata yang merupakan sebuah perusahaan di bidang industri meubel. Demi efektifitas pemenuhan pesanan dari konsumen maka perusahaan harus selektif untuk memilih pemasok dalam pelimpahan permintaan bahan baku. Sistem ini dibangun dengan basis sistem pendukung keputusan yang memiliki kemampuan untuk memilih pemasok dengan menggunakan metode AHP dan logika fuzzy-set atau biasa disebut Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP). Metode FAHP menghitung nilai prioritas pada masing-masing kriteria dan subkriteria dalam menentukan nilai fuzzy syntetic extent yang menghasilkan nilai bobot masingmasing pemasok. Hasil proses perhitungan metode FAHP pada sistem ini berupa rekomendasi pemasok dalam bentuk perangkingan dengan keterangan nilai bobot pada masing-masing pemasok. Hasil akhir menunjukan urutan pemasok sebagai berikut: bobot 0,73 untuk CV. Ramada, 0,72 untuk CV. Harapan Bangsa, 0,72 untuk PT. Sagala Jaya 0,67 untuk PT. Bali Wood, 0,68 untuk CV. Wood Dewata, dan 0,63 untuk PT. Cendana. Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, bahan baku, Metode FAHP, fuzzy syntetic extent
ix
52
Determination of Information System Development Best Supplier of Raw Materials Using Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)
Gayatri Dwi Santika Jurusan Sistem Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Jember ABSTRACT Decision is needed to get a supplier in accordance with the needs of the company. The support system decision that could determines a decision to recommend a supplier according to quality and its performance is needed by a furniture company named PT. Mitra Sahata. For the sake of the effectiveness of the fulfillment of an order of consumers, companies should be selective to choose suppliers in requests raw material. The system is built based on support system decision that has the ability to choose suppliers by using the AHP method and logic fuzzy-set or commonly called fuzzy analytical hierarchy process ( FAHP). FAHP methods is calculating priority value in each of the criteria and sub-criteria to determine the value of fuzzy syntetic extent that produces the value of the weight of each supplier. The result of the calculation process of FAHP method in these systems provides recommendation about suppliers in the form of rank with a caption value of weights on each supplier. The final result recommend the suppliers in the following order : weights 0,73 to CV. Ramada, 0.72 to CV. Harapan Bangsa, 0,72 to PT. Sagala Jaya, 0,67 to PT. Bali Wood, 0,68 toCV. Wood Dewata, and 0,63 to PT. Cendana. . Keywords: Decision Support Systems, raw material, FAHP method, fuzzy syntetic extents
x
38
RINGKASAN Pengembangan Sistem Informasi Penentuan Pemasok Bahan Baku Terbaik menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP); Gayatri Dwi Santika, 102410101036; 2014:148 halaman; Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember. Meubel adalah benda pakai yang dapat dipindahkan, berguna bagi kegiatan hidup manusia, mulai dari duduk, tidur, bekerja, makan, bermain dan sebagainya, yang memberi kenyamanan dan keindahan bagi pemakainya. Mengingat industri meubel memiliki potensi strategis dalam pembangunan usaha manufaktur, perkembangan industri meubel dituntut harus memiliki strategi agar mampu bersaing atau mempertahankan posisi kompetitif dalam pasar yang dipilih. Salah satu faktor yang memiliki peran dalam mempertahankan keunggulan bersaing tersebut adalah pemilihan pemasok yang tepat. Dalam konsep supply chain managemen, pemasok merupakan salah satu bagian supply chain yang sangat penting dan berpengaruh terhadap kelangsungan hidup suatu pabrik. Pabrik sebagai sistem yang menjalankan kegiatan produksi pasti membutuhkan bahan baku (raw material) yang tentunya didatangkan dari pemasok. Apabila pemasok kurang bertanggungjawab dan respon terhadap pemenuhan permintaan maka akan menimbulkan masalah antara lain terjadinya stockuot dan lamanya lead time. Oleh karena itu, perusahaan yang memiliki banyak alternatif pemasok harus selektif dalam memilih. PT. Mitra Sahata adalah sebuah perusahaan yang memproduksi barang-barang
meubel, yang sebagian besar hasil produksinya di ekspor ke India, Thailand dan Australia. Bahan baku utama yang digunakan oleh PT. Meskipun telah melakukan kontrak kerjasama, PT Mitra Sahata tidak memiliki penilaian kinerja pemasok yang baik dan masih belum benar-benar diterapkan dengan proses seleksi yang terencana. Oleh karena itu, perusahaan perlu melakukan penyeleksian pemasok dari segi kinerja untuk memenuhi pesanan bahan baku secara.
xi
52
Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik ini dibuat untuk dapat melakukan penyeleksian pemasok dari segi kinerja dan kualitas barang yang dimiliki pemasok. Sebagian dari kriteria-kriteria yang digunakan untuk melakukan penilaian tersebut memiliki nilai yang tidak pasti (crisp). Nilai multikriteria dan tidak pasti tersebut dapat ditangani oleh AHP dan teori fuzzy-set.
xii
38
PRAKATA
Puji syukur ke hadirat Ida Sang Hyang Widhi Wasa atas segala rahmat dan karunia-Nya,
sehingga
penulis
dapat
menyelesaikan
skripsi
dengan
judul
“Pengembangan Sistem Informasi Penentuan Pemasok Bahan Baku Terbaik Menggunakan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)”. Skripsi ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat menyelesaikan pendidikan Strata Satu (S1) pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember. Penyusunan skripsi ini tidak lepas dari bantuan berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis menyampaikan terima kasih kepada: 1.
Prof. Drs. Slamin, M.CompSc., Ph.D., selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember;
2.
Prof. Drs. Slamin, M.CompSc., Ph.D., selaku Dosen Pembimbing Utama dan Windi Eka Yulia Retnani, S.Kom., MT, selaku Dosen Pembimbing Anggota yang telah meluangkan waktu, pikiran, dan perhatian dalam penulisan skripsi ini;
3.
Yanuar Nurdiansyah, ST., M.Cs.,selaku Dosen Pembimbing Akademik yang telah membimbing selama penulis menjadi mahasiswa;
4.
Seluruh Bapak dan Ibu dosen beserta staf karyawan di Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember;
5.
Bapak Gotra selaku Manager Perusahaan, dan Bapak/Ibu pegawai PT. Mitra Sahata yang telah membantu dalam pelaksanaan penelitian ini;
6.
Sepupu-sepupu tercinta, Merita Anggoro dan Kanaya Ezra yang senantiasa memberikan semangat dalam menyelesaikan skripsi ini;
7.
Teman tercinta I Wayan Suardita yang selalu memberikan motivasi selama penyelesaian skripsi ini;
8.
Sahabat-sahabat tercinta, Yesi, Weta, Dawim, Anggi, Ruroh, Nisa, Tata, Rastra, Anggi Anugrah, Umam, Roqib, Erick dan yang tidak bisa sebutkan satu persatu
xiii
52
yang telah memberikan waktu, semangat, doa dan dukungan demi terselesaikannya skripsi ini; 9.
Teman-teman mahasiswa Program Studi Sistem Informasi 2010 Universitas Jember yang telah senantiasa membantu demi terselesaikannya skripsi ini;
10. Keluarga Made Kost yang telah memberikan semangat, doa dan dukungan demi terselesaikannya skripsi ini; 11. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu-persatu. Penulis juga menerima segala kritik dan saran dari semua pihak demi kesempurnaan skripsi ini. Akhirnya penulis berharap, semoga skripsi ini dapat bermanfaat. Jember, 28 Agustus 2014
Penulis
xiv
38
DAFTAR ISI
Halaman HALAMAN JUDUL .......................................................................................................... ii HALAMAN PERSEMBAHAN ........................................................................................ iii HALAMAN MOTO ...........................................................................................................iv HALAMAN PERNYATAAN ............................................................................................ v HALAMAN PENGAJUAN................................................................................................vi HALAMAN PENGESAHAN............................................................................................vii ABSTRAK ..........................................................................................................................ix ABSTRACT........................................................................................................................ x RINGKASAN .....................................................................................................................xi PRAKATA........................................................................................................................ xiii DAFTAR ISI...................................................................................................................... xv DAFTAR TABEL........................................................................................................... xviii DAFTAR GAMBAR ...................................................................................................... xxiii DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................................... xxv BAB 1. PENDAHULUAN ................................................................................................. 1 1.1 Latar Belakang ....................................................................................................... 1 1.2 Rumusan Masalah .................................................................................................. 3 1.3 Tujuan dan Manfaat ............................................................................................... 4 1.3.1
Tujuan ....................................................................................................... 4
1.3.2. Manfaat ..................................................................................................... 4 1.4 Ruang Lingkup ....................................................................................................... 5 1.5 Sistematika Penulisan............................................................................................. 5 BAB 2. TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................................ 7 2.1 Penelitian Terdahulu .............................................................................................. 7 2.2 Pemasok ................................................................................................................. 9 2.2.1. Kriteria Pemasok ....................................................................................... 9 2.2.2. Seleksi Kriteria Pemasok .......................................................................... 9 2.3 Sistem Informasi .................................................................................................. 10
xv
52
2.3.1
Sistem Informasi Manajemen.................................................................. 11
2.4 Proses Pengambilan Keputusan ........................................................................... 12 2.4.1
Sistem Penunjang Keputusan atau Decision Support System (DSS)..... 13
2.4.2
Tujuan Sistem Penunjang Keputusan ...................................................... 36
2.5 Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) ......................................... 36 2.5.1. Pengertian Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) ......... 37 2.5.2. Kelebihan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) .......... 37 2.6 Prosedur Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) ...................................... 38 2.7 Logika Fuzzy........................................................................................................ 40 2.7.1. Nilai Fuzzy Synthetic Extent ................................................................... 41 2.7.2. Langkah – langkah Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) ..............................................................................................................................42 2.8 Pengembangan Perangkat Lunak Object-Oriented Analysis and Design (OOAD) ..............................................................................................................................20 2.8.1. Prinsip Umum OOAD ............................................................................. 21 2.8.2. Langkah-Langkah OOAD ....................................................................... 22 BAB 3. METODE PENELITIAN .................................................................................... 26 3.1 Tujuan Penelitian ................................................................................................. 49 3.2 Jenis Penelitian ..................................................................................................... 49 3.3 Tempat dan Waktu Penelitian .............................................................................. 49 3.2.1. Tempat Penelitian.................................................................................... 49 3.3.2. Waktu Penelitian ..................................................................................... 27 3.4 Objek Penelitian ................................................................................................... 50 3.5 Alur Penelitian ..................................................................................................... 50 3.6 Jenis dan Pengumpulan Data ............................................................................... 51 3.6.1. Data Primer ............................................................................................. 51 3.6.2. Data Sekunder ......................................................................................... 52 3.7 Teknik Pengolahan Data ...................................................................................... 52 3.8 Teknik Pengembangan Sistem ............................................................................. 52 BAB 4. DESAIN DAN PERANCANGAN SISTEM. ...................................................... 32 4.1 Deskripsi Umum Sistem ...................................................................................... 32 4.1.1
Statement of Purpose............................................................................... 32
4.1.2
Fungsi Produk ......................................................................................... 32
xvi
38
4.1.3
Karakteristik Pemakai ............................................................................. 34
4.2 Analisis Kebutuhan Sistem .................................................................................. 41 4.2.1
Kebutuhan Fungsional............................................................................. 41
4.2.2
Kebutuhan Non-Fungsional .................................................................... 41
4.3 Perhitungan Metode FAHP .................................................................................... 42 4.3.1
Menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi ............................. 42
4.3.2 Penentuan Prioritas kriteria menggunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) .................................................................................. 44 4.3.3
Penentuan Prioritas Subkriteria ............................................................... 52
4.3.4
Menentukan Hasil Akhir ....................................................................... 101
4.3.5
Menentukan Nilai Alternatif ................................................................. 102
4.3.6
Kebutuhan Antarmuka Eksternal .......................................................... 102
4.4 Desain Sistem..................................................................................................... 104 4.4.1. Workflow ............................................................................................... 104 4.4.2. Business Process Model ........................................................................ 105 4.4.3. Usecase Diagram .................................................................................. 106 4.4.4. Usecase Scenario .................................................................................. 108 4.4.5. Activity Diagram ................................................................................... 111 4.4.6. Sequence Diagram ................................................................................ 120 4.4.7. Class Diagram ...................................................................................... 114 4.4.8. Entity Relationship Diagram (ERD) ..................................................... 115 BAB 5. HASIL DAN PEMBAHASAN.........................................................................127 5.1 Implementasi Sistem..........................................................................................127 5.2 Pengujian Sistem ................................................................................................ 132 5.2.1
Pengujian White Box.............................................................................135
5.2.2
Pengujian Black Box.............................................................................. 140
5.3. Simulasi Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik ..................................... 132 BAB 6. PENUTUP ......................................................................................................... 151 6. 1 Kesimpulan ........................................................................................................ 151 6. 2 Saran................................................................................................................... 151 DAFTAR PUSTAKA ..................................................................................................... 152 LAMPIRAN.................................................................................................................... 158
xvii
52
38
DAFTAR TABEL
Halaman 2. 1 Penelitian Terdahulu .........................................................................................8 2. 2 Kriteria pemilihan supplier .............................................................................10 2. 3 Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan .........................................................16 2. 4 Daftar Indeks Random Consistency .....................................................................20 2. 5 Skala TFN dalam Variabel Linguistik .................................................................21 4. 1 Karakteristik User ..........................................................................................34 4. 2 Matriks perbandingan berpasangan dari Kriteria . ..........................................40 4. 3 Matriks Perbandingan Berpasangan dari Kriteria (desimal)................................................................................................................40 4. 4 Matriks Hasil Nilai Prioritas Kriteria ..............................................................41 4. 5 Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas ..42 4. 6 Matriks Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria .............................................42 4.7 Matrik perbandingan berpasangan FAHP ......................................................... .. 44 4. 8 Nilai l, m, u ......................................................................................................44 4. 9 Nilai Sintetis l, m, u .........................................................................................45 4. 10 Bobot kriteria ................................................................................................45 4. 11 Matriks perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K1 (pecahan)...................48 4. 12 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K1 (desimal) ..................48 4. 13 Matriks Hasil Nilai SubKriteria ....................................................................48 4. 14 Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas 49 4. 15 Matriks Perhitungan Consistency Ratio subKriteria KI ..................................50 4. 16 Matrik perbandingan berpasangan FAHP ....................................................... . 51 4. 17 Nilai l, m, u ....................................................................................................51 4. 18 Nilai Sintetis l, m, u .......................................................................................52 4. 19 Bobot kriteria ................................................................................................52
xviii
52
4. 20 Matriks perbandingan berpasangan Sub Kriteria K2 (pecahan) ...................53 4. 21 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K2 (desimal) ...................53 4. 22 Matriks Hasil Nilai subKriteria .....................................................................54 4. 23 Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas55 4. 24 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K2 ...................................55 4. 25 Matrik perbandingan berpasangan FAHP ........................................................ 55 4. 26 Nilai l, m, u ....................................................................................................56 4. 27 Nilai Sintetis l, m, u .......................................................................................56 4. 28 Bobot kriteria ................................................................................................56 4. 29 Matriks perbandingan berpasangan Sub Kriteria K3 (pecahan) ...................57 4. 30 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K3 (desimal) ...................58 4. 31 Matriks Hasil Nilai subKriteria .....................................................................58 4. 32 Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas 59 4. 33 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K3 ...................................60 4. 34 Matrik perbandingan berpasangan FAHP ........................................................ 61 4. 35 Nilai l, m, u ....................................................................................................61 4. 36 Nilai Sintetis l, m, u .......................................................................................62 4. 37 Bobot kriteria ................................................................................................62 4. 38 Matriks perbandingan berpasangan Sub Kriteria K4 (pecahan) ......................63 4. 39 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K4 (desimal) .....................63 4. 40 Matriks Hasil Nilai subKriteria .....................................................................64 4. 41 Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas 65 4. 42 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K4 ...................................65 4. 43 Matrik perbandingan berpasangan FAHP ........................................................ 66 4. 44 Nilai l, m, u ....................................................................................................67 4. 45 Nilai Sintetis l, m, u .......................................................................................67 4. 46 Bobot kriteria ................................................................................................67 4. 47 Matriks perbandingan berpasangan Sub Kriteria K5 (pecahan) ..................68
xix
38
4. 48 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K5 (desimal) ...................69 4. 49 Matriks Hasil Nilai subKriteria .....................................................................69 4. 50 Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas 70 4. 51 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K5 ..............................71 4. 52 Matrik perbandingan berpasangan FAHP ........................................................ 72 4. 53 Nilai l, m, u ....................................................................................................72 4. 54 Nilai Sintetis l, m, u .......................................................................................73 4. 55 Bobot kriteria ................................................................................................73 4. 56 Matriks perbandingan berpasangan Sub Kriteria K6 (pecahan) ..................74 4. 57 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K6 (desimal) ...................74 4. 58 Matriks Hasil Nilai subKriteria .....................................................................75 4. 59 Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas 76 4. 60 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K6 ..............................76 4. 61 Matrik perbandingan berpasangan FAHP ........................................................ 77 4. 62 Nilai l, m, u ....................................................................................................78 4. 63 Nilai Sintetis l, m, u .......................................................................................78 4. 64 Bobot kriteria ................................................................................................78 4. 65 Matriks perbandingan berpasangan Sub Kriteria K7 (pecahan) ..................79 4. 66 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K7 (desimal) ...................80 4. 67 Matriks Hasil Nilai subKriteria .....................................................................80 4. 68 Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas 81 4. 69 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K7 ..............................82 4. 70 Matrik perbandingan berpasangan FAHP ........................................................ 83 4. 71 Nilai l, m, u ....................................................................................................83 4. 72 Nilai Sintetis l, m, u .......................................................................................84 4. 73 Bobot kriteria ................................................................................................84 4. 74 Matriks perbandingan berpasangan Sub Kriteria K8 (pecahan) ..................85 4. 75 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K8(desimal) ....................85
xx
52
4. 76 Matriks Hasil Nilai subKriteria .....................................................................86 4. 77 Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas 87 4. 78 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K8 ..............................87 4. 79 Matrik perbandingan berpasangan FAHP ........................................................ 88 4. 80 Nilai l, m, u ....................................................................................................89 4. 81 Nilai Sintetis l, m, u .......................................................................................89 4. 82 Bobot kriteria ................................................................................................89 4. 83 Matriks perbandingan berpasangan Sub Kriteria K9 (pecahan) ..................91 4. 84 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K9(desimal) ....................91 4. 85 Matriks Hasil Nilai subKriteria .....................................................................91 4. 86 Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas 92 4. 87 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K9 ..............................93 4. 88 Matrik perbandingan berpasangan FAHP ....................................................... .94 4. 89 Nilai l, m, u ....................................................................................................94 4. 90 Nilai Sintetis l, m, u .......................................................................................95 4. 91 Bobot kriteria ................................................................................................95 4. 92 Matriks perbandingan berpasangan Sub Kriteria K10 (pecahan) ................96 4. 93 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K10 (desimal) .................96 4. 94 Matriks Hasil Nilai subKriteria .....................................................................96 4. 95 Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas 97 4. 96 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K10 ............................98 4. 97 Matrik perbandingan berpasangan FAHP ........................................................ 99 4. 98 Nilai l, m, u ..................................................................................................100 4. 99 Nilai Sintetis l, m, u .....................................................................................100 4. 100 Bobot kriteria ............................................................................................100 4. 101 Hasil perhitungan setiap prioritas kriteria dan sub kriteria...................... .101 4. 102 Perbandingan........................................................................................... ..101 4. 103 Deskripsi Aktor................................................ ........................................ 106
xxi o
38
4. 104 Deskripsi Usecase Diagram...................................................................... 107 4. 105 Usecase Scenario Manajemen User .........................................................108 5. 1 Test Case Login............................................................................................ 127 5. 2 Test Case Prioritas Kriteria.......................................................................... 130 5. 3 Tabel result bobot kriteria dan subkriteria.................................................. 138 5. 4 Hasil perbandingan penilaian pemasok berdasarkan subkriteria............... ..139 5. 5 Nilai bobot Subkriteria................................................................................. 141 5. 6 Hasil perangkingan pemasok……………………...................................... 142
xxii o
52
DAFTAR GAMBAR Halaman 2. 1 Diagram komponen utama sistem informasi.............................................11 2. 2 Siklus sistem pengambil keputusan...........................................................12 2. 3 Hirarki permasalahan.................................................................................15 2. 4 Fungsi Keanggotaan Segitiga....................................................................17 2. 5 Usecase Model..........................................................................................23 2. 6 Notasi Activity Diagram............................................................................24 3. 1 Alur Penelitian........................................................................................... 27 3. 2 Model Waterfall......................................................................................... 30 4. 1 Hierarki Penentuan Pemasok Terbaik....................................................... 37 4. 2 Flowchart Prioritas Kriteria....................................................................... 39 4. 3 Flowchart Penentuan Prioritas Subkriteria................................................ 47 4. 4 Workflow Pengadaan barang dan pemilihan pemasok............................ 104 4. 5 Business process Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik........... 105 4. 6 Usecase Diagram SIPPTER................................................................... 106 4. 7 Activity diagram Manajemen user.......................................................... 112 4. 8 Sequence Diagram Manajemen User...................................................... 113 4. 9 Class Diagram Sistem Pemilihan Pemasok Terbaik.............................. 115 4.10 Entity Relationship Diagram (ERD) ..................................................... 116 5. 1 Tampilan Login Untuk User Pada SIPPTER......................................... 118 5. 2 Tampilan halaman utama SIPPTER...................................................... 119 5. 3 Tampilan menu untuk user admin pada SIPPTER................................ 120 5. 4 Tampilan form manajemen user untuk User Admin pada SIPPTER.... 121 5. 5 Tampilan form tambah user untuk User Admin pada SIPPTER........... 121 5. 6 Kode program manajemen user.............. ............................................... 122 xxiii o
38
5. 7 Kode program user edit.......................................................... ...............123 5. 8 Peringatan Ketika Field Tidak Terisi Semua.........................................123 5. 10 Kode program pengecekan manajemen user.........................................124 5. 11 listing program login.php...................................................................... 126 5. 12 Diagram Alir Login.............................................................................. 126 5. 13 listing program Prioritas Kriteria......................................................... 128 5. 14 Grafik Alir Prioritas Kriteria................................................................ 129 5. 15 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria....................................... 133 5. 16 Matriks Rasio Konsistensi.................................................................... 134 5. 17 Skala Triangular Fuzzy Number......................................................... 136 5. 18 Nilai sintetis penjumlahan TFN.......................................................... 136 5. 19 Nilai hasil............................................................................................ 137 5. 20 Nilai bobot........................................................................................... 137 5. 21 Tabel result bobot ............................................................................... 139 5. 22 Tabel Penilaian kualitas dan kinerja pemasok..................................... 140 5. 23 Hasil Perangkingan Pemasok............................................................... 142
xxiv
52
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman A Usecase Scenario ............................................................................................ 150 B Activity Diagram ............................................................................................. 162 C Sequence Diagram........................................................................................... 170 D Implementasi Sistem ....................................................................................... 172 E Kode Program ................................................................................................. 178 F Pengujian White Box ....................................................................................... 182 G Form Kuesioner Untuk Admin........................................................................182 H Form Kuesioner Untuk Bagian Teknik dan Pengolahan ................................. 200 I Dokumentasi Hasil Pengujian Black Box ......................................................... 206 J Hasil Kuesioner tanggal 20 Agustus 2014 (Admin).........................................212 K Hasil Kuesioner tanggal 20 Agustus 2014 (Bagian Teknik dan Pengolahan) 217
xxv
38
BAB 1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Strategi perusahan yang efektif merupakan modal penting agar perusahaan mampu bersaing dan berkompetisi dalam persaingan yang semakin ketat dewasa ini. Untuk dapat memenangkan persaingan tersebut, setiap perusahaan harus mampu meningkatkan kuantitas dan kualitas dari produk yang telah ada, sehingga menuntut perusahaan lebih berinovasi serta memiliki komitmen yang kuat untuk dapat memenuhi permintaan para konsumen agar tetap diterima oleh pasar. (Wardah dkk, tanpa tahun) Meubel adalah benda pakai yang dapat dipindahkan, berguna bagi kegiatan hidup manusia, mulai dari duduk, tidur, bekerja, makan, bermain dan sebagainya, yang memberi kenyamanan dan keindahan bagi pemakainya (Baryl, 1977 dalam Marizar, 2005). Meubel juga merupakan salah satu produk kayu olahan yang pertumbuhannya amat pesat dalam beberapa dekade terakhir ini adalah produk mebel. Berawal dari pekerjaan rumah tangga, produk mebel kini telah menjadi industri yang cukup besar dengan tingkat penyerapan tenaga kerja terdidik yang tidak sedikit. Produk jenis ini secara prinsip dibagi dalam dua kategori yaitu mebel untuk taman (garden) dan interior dalam rumah (Manullang,1991). Mengingat industri meubel memiliki potensi strategis dalam pembangunan usaha manufaktur, perkembangan industri meubel dituntut harus memiliki strategi agar mampu bersaing atau mempertahankan posisi kompetitif dalam pasar yang dipilih. Salah satu faktor yang memiliki peran dalam mempertahankan keunggulan bersaing tersebut adalah pemilihan pemasok yang tepat. Dalam konsep supply chain managemen, pemasok merupakan salah satu bagian supply chain yang sangat penting dan berpengaruh terhadap kelangsungan hidup suatu pabrik. Pabrik sebagai sistem yang menjalankan kegiatan produksi pasti membutuhkan bahan baku (raw material) yang tentunya didatangkan dari pemasok.
1
52 2
Apabila pemasok kurang bertanggungjawab dan respon terhadap pemenuhan permintaan maka akan menimbulkan masalah antara lain terjadinya stockuot dan lamanya lead time. Oleh karena itu, perusahaan yang memiliki banyak alternatif pemasok harus selektif dalam memilih pemasok (Uyunul dan Zabidi, 2007). PT. Mitra Sahata adalah sebuah perusahaan yang memproduksi barang-barang
meubel, yang sebagian besar hasil produksinya di ekspor ke India, Thailand dan Australia. Bahan baku utama yang digunakan oleh PT. Mitra Sahata adalah kayu cendana yang cenderung langka, musiman dan fluktuasi harga yang berubah-ubah. Meskipun telah melakukan kontrak kerjasama, PT Mitra Sahata tidak memiliki penilaian kinerja pemasok yang baik dan masih belum benar-benar diterapkan dengan proses seleksi yang terencana. Oleh karena itu, perusahaan perlu melakukan penyeleksian pemasok dari segi kinerja untuk memenuhi pesanan bahan baku secara tepat (Suciadi, 2013). Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik ini dibuat untuk dapat melakukan penyeleksian pemasok dari segi kinerja dan kualitas barang yang dimiliki pemasok. Adapaun fitur unggulan dari Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik yaitu dapat memberikan informasi tentang kualitas dan kinerja pemasok secara cepat dengan waktu yang lebih efektif serta dapat memberikan rekomendasi pelimpahan jumlah pesanan kepada pemasok dengan melihat rangking yang diberikan kepada pemasok tersebut. Sebagian dari kriteria-kriteria yang digunakan untuk melakukan penilaian tersebut memiliki nilai yang tidak pasti (crisp). Nilai multikriteria dan tidak pasti tersebut dapat ditangani oleh AHP dan teori fuzzy-set. Proses pemilihan dan evaluasi pemasok akan selalu berdasarkan kriteriakriteria sesuai dengan standar yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Kriteria-kriteria tersebut akan digunakan sebagai patokan untuk penilaian dan evaluasi. Ada banyak kriteria yang harus dipertimbangkan dalam menentukan pemasok terbaik. Weber (1990) mengungkapkan bahwa terdapat 23 kriteria yang bisa dijadikan dasar penilaian dalam pemilihan pemasok Tetapi, Hayun (2008) dan Muslim (2010) tidak mempertimbangkan adanya ketidakpastian dan subjektivitas manusia dalam menilai
38 3
kinerja pemasok. Padahal dalam melakukan penilaian terdapat ketidakpastian dan subjektivitas manusia. Maka dari itu, Sulistiana & Yuliawati (tanpa tahun) berpendapat bahwa perlu adanya metode probabilistik pada Multi Criteria Decision Making (MCDM) dan teori fuzzy-set sering digunakan untuk mengatasi keterbatasan metode Multi Criteria Decision Making (MCDM), seperti misalnya metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik ini dibuat dengan menggunakan model pengembangan perangkat lunak Waterfall. Waterfall merupakan salah satu model pengembangan perangkat lunak yang digunakan untuk membangun sistem. Model waterfall merupakan model pengembangan sistem dimana pembangunan sistem dilakukan secara berurutan atau secara linear. Berdasarkan latar belakang diatas, judul yang dipilih untuk penelitian tugas akhir ini yaitu "Pengembangan Sistem Informasi Penentuan Pemasok Bahn Baku Terbaik Menggunakan Metode Fuzzy Analythical Hierarchy Process (FAHP)".
1.2. Rumusan Masalah Berdasarkan uraian tersebut di atas, tahap penting yang diperlukan untuk pemilihan pemasok bahan baku adalah tahap analisis yang bertujuan untuk menentukan alternatif pemilihan pemasok yang sesuai spesifikasi bahan baku. Sehingga dari hasil penelitian ini diharapkan dapat menjawab pertanyaan sebagai berikut : 1.
Bagaimana
menentukan
kinerja
pemasok
bahan
baku
dengan
menggunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)? 2.
Bagaimana cara membangun sistem pengambil keputusan pemilihan supplier dengan menggunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)?
52 4
1.3. Tujuan dan Manfaat Tujuan dan manfaat dalam penelitian ini merupakan jawaban dari perumasan masalah yang telah disebutkan. 1.3.1. Tujuan Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah : a.
Menentukan kinerja pemasok bahan baku dengan cara mengimplementasikan metode FAHP dalam sistem penunjang keputusan yang akan dibuat.
b. Merancang dan membangun sebuah sistem penunjang keputusan berbasis web untuk menentukan pemasok yang memiliki performansi terbaik dalam menyediakan bahan baku untuk PT. Mitra Sahata dengan menggunakan model waterfall.
1.3.2. Manfaat Manfaat yang ingin didapatkan dari penelitian ini adalah : a.
Bagi Akademisi Memberikan informasi dan khususnya di
bidang
bahan literatur bagi dunia pendidikan, Sistem
Informasi
dan industri dalam
mengimplementasikan Sistem Penunjang Keputusan dalam menentukan pemasok terbaik dalam sebuah perusahaan dengan menggunakan metode FAHP. b.
Bagi Instansi (Decision Maker) 1) Memberikan alternatif dalam menentukan pemasok terbaik untuk perusahaan dengan menggunakan metode FAHP. 2) Memberikan wawasan penyajian informasi dalam bentuk Sistem Penunjang Keputusan berbasis web berdasarkan hasil analisis metode FAHP.
38 5
c.
Bagi Penulis Sebagai salah satu syarat menyelesaikan program pendidikan Sistem Informasi S1 Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember.
1.4. Ruang Lingkup Ruang lingkup dalam penulisan ini merupakan batasan – batasan masalah dalam penulisan. Penulis memberi batasan masalah untuk objek dan tema yang dibahas sehingga tidak terjadi penyimpangan dalam proses penulisan dan pembuatan sistem informasi. Berikut adalah batasan masalah yang dicamtumkan: 1.
Objek yang diteliti hanyalah data-data yang ada di PT Mitra Sahata.
2.
Sistem informasi yang dibuat berbasis web.
3.
Data yang digunakan dalam rentan waktu September 2011 sampai dengan Oktober 2012
1.5. Sistematika Penulisan Sistematika penulisan dan kerunutan skripsi ini disusun sebagai berikut: 1.
Pendahuluan Bab ini menjelaskan latar belakang, perumusan masalah, tujuan dan manfaat, ruang lingkup studi dan sistematika penulisan.
2.
Tinjauan Pustaka Bab ini berisi materi, informasi, kajian teori dan studi terdahulu yang digunakan dalam penulisan.
3.
Metode Penulisan Bab ini menjelaskan tentang metode penulisan yang digunakan selama proses penulisan berlangsung.
4.
Analisis dan Perancangan Sistem Bab ini
menjelaskan
dikembangkan. 5.
Hasil dan Pembahasan
tentang analisis
dan perancangan sistem
yang
52 6
Bab ini menjelaskan tentang hasil dan pembahasan dari sistem yang sudah dibuat.
6.
Penutup Bab ini berisi tentang kesimpulan dari penulis dan saran untuk penulis selanjutnya.
38
BAB 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1
Penelitian Terdahulu Penelitian terdahulu berperan sebagai bahan untuk mendukung peneliti untuk
melakukan penelitian yang baru dalam menentukan pemasok terbaik dengan metode FAHP. Penelitian terdahulu digunakan sebagai dasar dalam melakukan penelitian yang akan dilakukan, misalnya sebagai dasar untuk menentukan pola atau langkahlangkah dengan menggunakan metode FAHP. Penelitian terdahulu juga digunakan sebagai sumber informasi atau wacana dalam pengumpulan data dari penelitian yang akan dilakukan, sebagai bahan pembanding dari penelitian baru dalam menentukan pemasok terbaik dengan menggunakan metode FAHP dan sebagai penguat dari penelitian baru bahwa menggunakan sistem penunjang keputusan sebagai suatu alternatif yang menjanjikan untuk aplikasi yang luas. Penelitian menjelaskan
penelitian terdahulu yang berisi variabel, analisis
penelitian, output dan manfaat bagi penelitian baru yang akan dilakukan. Penelitian terdahulu yang digunakan oleh peneliti dari Winda Sulistiani dan Evi Yuliawati (Tanpa Tahun) dan Saputra, dkk (Tanpa Tahun). Penelitian tersebut terdapat pada tabel 2.1.
7
8
Tabel 2.1 Penelitian Terdahulu Nama Winda Sulistiani & Evi Yuliawati Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya,Tanpa Tahun)
Judul Analisis Pemilihan Pemasok bahan baku menggunakan metode Fuzzy analytical hierarchy process (fahp) (studi kasus: PT. Mitra Mandiri Perkasa)
Variabel Pemilihan supplier pada PT. Mitra Mandiri Perkasa
Analisis Analisis pengambilan keputusan dalam pemilihan pemasok dengan menggunakan metode FAHP, metode ini dilakukan dengan pembentukan diagram keanggotaan dan pembentukan hirarki dari masalah social dimulai dari tujuan menyeluruh turun ke kriteria dan mungkin turun lagi ke subkriteria dan akhirnya ke alternative- alternatif dimana pilihan akan dibuat. Metode FAHP melalui beberapa proses, yaitu Penilaian kriteria dan alternatif, penentuan prioritas.
1.
Output Analisis pemilihan pemasok bahan baku dengan menggunakan metode FAHP
Manfaat untuk Peneliti Mengetahui kriteria dan tahapan penelitian berdasarkan metode FAHP yang digunakan sebagai pengambil sebuah keputusan.
52 9
2.2. Pemasok Menurut Wibowo (2010), pemasok merupakan suatu perusahaan dan individu yang menyediakan sumber daya yang dibutuhkan oleh perusahaan dan para pesaing untuk memproduksi barang dan jasa tertentu. Untuk membuat keputusan dalam memenuhi
kebutuhan intern perusahaan diperlukan pemilihan supplier yang
berkualitas. Suatu perusahaan akan mencari pemasok yang mutu dan efisiensinya dapat dipertahankan. Pada hakekatnya, pemilihan pemasok
dalam rangka rantai
supply chain tidak jauh berbeda dengan memilih kebutuhan perusahaan untuk dibeli namun perbedaan yang utama adalah pemasok mempunyai kedudukan yang lebih penting.
2.2.1. Kriteria Pemasok Suatu perusahaan atau organisasi membutuhkan para pemasok yang memahami apa yang diharapkan dan siapa yang telah diberi tanggapan atas kinerja pemasok. Menurut Weber (1990) kriteria untuk menentukan pemasok terdiri dari 23 kriteria seperti pada tabel 2.2.
2.2.2. Seleksi Kriteria Pemasok Menurut Wibowo (2010), seleksi kriteria pemasok
merupakan usaha
perusahaan dalam lingkup kerjasama antara perusahaan pembeli dan pemasok dengan cara meninjau, mengevaluasi, dan memilih pemasok untuk menjadi bagian penting dari rantai supply. Usaha-usaha ini meliputi; a. pentingnya memilih pemasok yang menyediakan mutu produk yang sempurna; b. pentingnya ketersediaan produk; c. pentingnya konsistensi atau keandalan terhadap waktu penyerahan; d. pentingnya biaya produksi; e. penentuan harga;dan
38 10
f. Pelayanan setelah penjualan. Penekanan akan pentingnya kriteria pemasok dalam penelitian ini karen merupakan salah satu elemen kunci dari membangun rantai suply guna meningkatkan kinerja perusahaan baik secara langsung maupun tidak langsung. Tabel 2.2 Kriteria pemilihan supplier No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Faktor Quality Delivery Performance History Warranties & Claim Policies Production Facilities &Capacities Price Techical Capabilities Financial Posittiin Procedural Compliance Communication System Reputation &Position Desire for Bussines Mangement & Organization Operating Control Repair Service Attitude Impression Packaging Ability Labor Relation Record Geographical Location Amount of Past Bussines Training Aids Reciproval Arrangements
Keterangan Kualitas Barang Pengiriman Barang Histori Performa Garansi & Layanan Pengaduan Kapasitas & Fasilitas Produksi Harga Barang Kemampuan Teknis Posisi Keuangan Perusahaan Prosedur Pengaduan Sistem Komunikasi Posisi & Reputasi Perusahaan Jiwa Bisnis Manajemen & Organisasi Perusahaan Kontrol Dalam Pengoperasian Perbaikan Pelayanan Perilaku Kesan Kemampuan Pengemasan Hubungan dengan Pegawai Lokasi Geografis Jumlah Bisnis Sebelumnya Bantuan Pelatihan Adanya Hubungan Timbal Balik
Sumber : Weber (1990)
2.3. Sistem Informasi Menjadi sangat benar ketika manajemen dari sebuah organisasi memutuskan untuk bersentuhan dengan teknologi untuk mempermudah sistem kerja. Terlebih lagi teknologi yang digunakan adalah sistem informasi. Sistem informasi adalah suatu sistem didalam suatu organisasi yang mempertemukan kebutuhan pengolahan transaksi harian , mendukung operasi
52 11
,bersifat manajerial dan kegiatan strategi dari suatu organisasi dan menyediakan pihak luar tertentu dengan laporan-laporan yang diperlukan (Jogiyanto, 2005:11). Sistem informasi adalah sebuah sistem, maka pendefinisian kebutuhannya harus dilihat dalam konteks sistem pula (Toto, 2008).
2.3.1 Sistem Informasi Manajemen “Sistem infomasi manajemen merupakan jaringan informasi yang dibutuhkan pimpinan dalam menjalankan tugasnya, terutama dalam mengambil keputusan. Tekanan
sistem
informasi
manajemen
ini
pada
sistemnya,
bukan
pada
manajemennya”(Syamsi, 2000). Dengan menggunakan informasi yang tepat, sistem informasi manajemen dapat membantu menjembatani antara perencanaan dan pengendalian dalam organisasi. Hal ini dapat ditunjukan pada gambar 2.1 dibawah ini: Efek terhadap lingkungan
Sumber info intern
Sumber info ekstern
Info relevan
Ambil putusan
Bandingkan dengan standart
Efek terhadap intern
Tindakan koreksi
Gambar 2.1 Diagram komponen utama sistem informasi (Syamsi, 2000)
Adapun tujuan utama dari sistem informasi manajemen adalah membantu pimpinan dalam mengambil keputusan yang tepat (Hicks dalam Syamsi, 2000:527). Sehubungan dengan hal diatas, maka tantangan yang lebih besar bagi sistem informasi yang efisien adalah: 1. kemampuan untuk memberikan macam dan jumlah informasi yang benarbenar dibutuhkan; dan
38 12
2. menyampaikan informasi yang memenuhi persyaratan dan mudah dimengerti pimpinan. Informasi yang baik, yang memenuhi persyaratan adalah lengkap sesuai kebutuhan, terpercaya dan masih aktual.
2.4
Proses Pengambilan Keputusan Pengambilan keputusan adalah proses pemilihan dan beberapa alternatif
tindakan untuk mencapai tujuan atau tujuan-tujuan. Ada empat dari pengambilan keputusan, yaitu; 1.
pemikiran ( inteligence);
2.
perancangan ( design);
3.
pemilihan ( choice); dan
4.
penerapan ( implementation).
Dalam keberlangsungan setiap kegiatan berorganisasi, pasti akan menemui sebuah situasi dimana harus dilakukannya sebuah atau lebih suatu pengambilan keputusan. Menurut para ahli, pengambilan keputusan merupakan proses pemilihan antara berbagai alternatif (Shull dkk, 1970). Pengambilan keputusan adalah pemilihan diantara berbagai alternatif. Untuk dapat mengambil keputusan dengan baik, ada rangkaian proses pengambilan keputusan yang harus dilakukan. Pengambilan keputusan merupakan salah satu peranan manajer yang disebut peranan decisional (Winardi, 1990), dapat dilihat pada Gambar 2.2 Perencanaan
Pengawasan
Pengambilan keputusan
Pengorganisasian
Penggerakan Gambar 2.2 Siklus sistem pengambil keputusan (Winardi, 1990)
52 13
Pengambilan keputusan adalah inti dari manajemen dalam organisasi, yaitu hal yang dilakukan oleh ketua dalam suatu kegiatan yang dilakukan dalam organisasi untuk mengambil suatu tindakan atau pilihan yang harus dilakukan yang akan menghasilkan
keputusan
untuk
kebaikan
bersama
(Stephen
P.Robbins:
manajemen). Yang kedua, menurut Terry (tanpa tahun), definisi pengambilan keputusan adalah pemilihan alternatif perilaku dari dua alternatif atau lebih (tindakan pimpinan untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi dalam organisasi yang dipimpinnya dengan melalui pemilihan satu diantara alternatif-alternatif yang dimungkinkan).
2.4.1
Sistem Penunjang Keputusan atau Decision Support System (DSS) Menurut Atika (2010) Suatu
Sistem Penunjang Keputusan (SPK) atau
Decision Support System (DSS) didefinisikan sebagai suatu sistem informasi untuk membantu manajer level menengah untuk proses pengambilan keputusan setengah tersruktur (semi struktur) supaya lebih efektif dengan menggunakan model-model analitis dan data yang tersedia.
2.4.2
Tujuan Sistem Penunjang Keputusan Menurut Keen dan Morton dalam Whetyningtyas (2011) tujuan sistem
penunjang keputusan yaitu sebagai berikut: a.
Sistem harus dapat membantu manajer dalam membuat keputusan guna memecahkan masalah semi terstruktur.
b.
Sistem harus dapat mendukung manajer, bukan mencoba menggantikannya.
c.
Sistem harus dapat meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan manajer.
2.5
Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) FAHP merupakan gabungan metode AHP dengan pendekatan konsep fuzzy
(Raharjo
dkk,
2002).
FAHP
merupakan
ekstensi
dari
AHP
dengan
mengkombinasikan dengan teori logika fuzzy. Pada FAHP, skala rasio fuzzy
38 14
digunakan untuk mengidentifikasikan kekuatan relatif dari faktor – faktor pada kriteria yang bersangkutan sehingga sebuah matriks keputusan fuzzy dapat dibentuk. Nilai akhir dari alternatif- alternatif juga disajukan dalam angka – angka fuzzy.
2.5.1. Pengertian Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) FAHP merupakan pendekatan sistematik untuk problem seleksi dan justifikasi alternatif dengan menggunakan konsep teori komponen fuzzy dan analisis struktur hirarki (Kahraman dkk, 2003). FAHP menutupi kelemahan yang terdapat pada AHP, yaitu permasalahan terhadap kriteria yang memiliki sifat subjektif lebih banyak. Dalam pendekatan fuzzy AHP digunakan Triangular Fuzzy Number (TFN) atau Bilangan Fuzzy Segitiga (BFS) untuk proses fuzzyfikasi dari matriks perbandingan yang bersifat crisp. Data yang kabur akan dipresentasikan dalam TFN. Setiap fungsi keanggotaan didefenisikan dalam 3 parameter yakni, l, m, dan u, dimana l adalah nilai kemungkinan terendah, m adalah nilai kemungkinan tengah dan u adalah nilai kemungkinan teratas pada interval putusan pengambil keputusan. Nilai l, m, dan u dapat juga ditentukan oleh pengambil keputusan itu sendiri (Alias, 2009). Tulisan ini mengajukan tiga parameter bilangan fuzzy untuk merepresentasikan skala Saaty (1-9) sesuai dengan tingkat kepentingannya,dinyatakan dalam persamaan 1. ̃ ̃
(
( ̃
) (
) )
(1)
2.5.2. Kelebihan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) Adapun kelebihan-kelebihan dengan menggunakan Metode FAHP menurut Chan dkk, (2008) yaitu sebagai berikut; a. sederhana; b. cepat;
52 15
c. sedikit komputasi; d. mudah; e. efisien dalam mengatasi ketidakjelasan (kekaburan) pikiran manusia;dan f. efektif dalam memecahkan masalah pengambilan keputusan multiatribut dengan faktor kuantitatif & kualitatif.
2.6
Prosedur Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) Menurut Rochmasari, dkk. (2010) prosedur metode AHP (Analytical
Hierarchy Process) meliputi: 1. Menyusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi. Dalam proses menentukan tujuan dan hirarki tujuan, perlu diperhatikan apakah kumpulan tujuan beserta kriteria-kriteria yang bersangkutan tepat untuk persoalan yang dihadapi. Persoalan yang akan diselesaikan, diuraikan menjadi unsurunsurnya, yaitu kriteria, subkriteria dan alternatif kemudian disusun menjadi sebuah hirarki (Nasibu, 2009). Gambar 2.3 merupakan skema dari struktur hirarki suatu masalah. Goal
Kriteria
Kriteria
Kriteria
Subkriteria
Subkriteria
Subkriteria
Alternatif 1
Alternatif 2
Alternatif 3
Gambar 2.3 Hirarki permasalahan (Sumber: Nainggolan, dkk., 2011)
38 16
2. Penilaian kriteria dan alternatif Kriteria dan alternatif dinilai melalui perbandingan berpasangan. Menurut Saaty dalam Rochmasari dkk (2010), untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 merupakan
skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi
pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty dapat dilihat pada tabel 2.3 Tabel 2.3 Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepentingan 1 3 5 7 9 2,4,6,8
Keterangan Kedua elemen sama penting Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lain Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainya Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya Nilai – nilai antara dua nilai pertimbangan – pertimbangan yang berdekatan
Sumber: Rochmasari, dkk (2010)
3. Penentuan prioritas Untuk setiap kriteria dan alternatif, perlu
dilakukan perbandingan
berpasangan (pairwise comparisons). Nilai-nilai perbandingan relatif kemudian diolah untuk menentukan peringkat alternatif dari seluruh alternatif. Pertimbanganpertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memperoleh keseluruhan prioritas melalui tahapan-tahapan berikut: a.
Kuadratkan matriks hasil perbandingan berpasangan.
b.
Hitung jumlah nilai dari setiap baris, kemudian lakukan normalisasi matriks.
52 17
4. Konsistensi Logis Semua elemen dikelompokkan secara logis dan diperingatkan secara konsisten sesuai dengan suatu kriteria yang logis. Matriks bobot yang diperoleh dari hasil perbandingan secara berpasangan tersebut harus mempunyai hubungan kardinal dan ordinal.
2.7
Logika Fuzzy Teori himpunan fuzzy memberikan cara yang tepat dalam memodelkan
preferensi yang tidak jelas secara matematik. Metode ini digunakan untuk mengatasi ketidakjelasan, ambiguitas dan subyektifitas penilaian manusia (Sanayei dkk dalam Wibowo, 2010). Metode ini juga mampu mengubah bentuk penilaian verbal pembuat keputusan ke variabel linguistik yang lebih akurat dibanding metode lain.Dalam logika fuzzy dikenal keadaan dari nilai “0” sampai ke nilai “1”. Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan
[ ]
Dalam logika fuzzy, fungsi keanggotaan segitiga merupakan gabungan antara dua garis (linera) digunakan untuk menentukan derajat keanggotaan. Grafik fungsi keanggotaan segitiga digambarkan dalam bentuk kurva segitiga seperti terlihat pada gambar 2.4.
1
Derajat Keanggotaan µ[x]
0 l
m
u
Gambar 2.4 Fungsi Keanggotaan Segitiga (Chang,1996)
38 18
2.7.1. Nilai Fuzzy Synthetic Extent Chang (1996) memperkenalkan metode extent analysis untuk nilai sintetis pada perbandingan berpasangan pada FAHP. Nilai fuzzy synthetic extent dipakai untuk memperoleh perluasan suatu objek sehingga dapat diperoleh nilai extent analysis m yang dapat ditunjukan sebagai M1gi, M2gi,......... Mmgi , i = 1, 2, .... n, dimana Mjgi (j=1, 2, ....m) adalah bilangan Triangular Fuzzy Number (TFN). Langkah - langkah penyelesaian model extent analysis adalah sebagai berikut: a.
Nilai fuzzy synthetic extent untuk i- objek didefinisikan dengan persamaan sebagai berikut: ∑
∑
(2)
∑
Keterangan : M = bilangan triangular fuzzy number m = jumlah kriteria j = kolom i = baris g = parameter (l, m, u) Dimana: ∑
(∑
∑
∑
)
(3)
Sedangkan untuk menghitung invers : ∑
∑
∑
∑
(4)
∑
b. Perbandingan tingkat kemungkinan antara bilangan fuzzy. Jika hasil yang diperoleh pada matrik fuzzy M2 ≥ M1(M1 = ( l1, m1, u1) dan ( M2 = ( l2, m2, u2)) maka nilai vektor dapat dirumuskan sebagai berikut: (
sup [min(
Atau sama dengan grafik berikut:
(x), min (
(y))]
(5)
52 19
(
)
{
(6) (
) (
)
c. Tingkat kemungkinan untuk bilangan fuzzy Jika hasil nilai fuzzy lebih besar dari k, M1 (i = 1, 2, ...., k) dapat didefinisikan sebagai berikut: [(
(
)
)
( (
(
)]
)
(7)
Jika diasumsikan bahwa, d’ (Ai) = min V( Si ≥ Sk )
(8)
untuk k = 1, 2, ....n; k ≠ i maka veltor bobot didefinisikan sebagai berikut: W’ = d’ (A1), d’ (A2),..., d’ (An)) T
(9)
Dimana Ai (i = 1,2,....n) adalah n elemen dan d’ (Ai) d. Normalisasi Jika bobot vektor dinormalisasi dengan persamaan berikut : W = d (A1), d (A2),..., d(An)) T
(10)
Perumusan normalisasi sebagai berikut : (
)∑
(
) (
)
(11)
2.7.2. Langkah – langkah Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) a.
Menyusun dan membuat suatu struktur hirarki dari permasalahan
b.
Menentukan penilaian perbandingan berpasangan antara kriteria dan alternatif dari tujuan hirarki.
c.
Menentukan uji konsistensi pada setiap matrik perbandingan berpasangan. Perhitungan bobot dilakukan apabila hasil kuisoner terbukti konsisten, yaitu jika nilai Consistency Ratio(CR) <0.1. Untuk mendapatkan CR dilakukan
38 20
perhitungan Consistency Index (CI) terlebih dahulu. Berikut ini rumus untuk menghitung CI: (12) Dimana n = banyaknya elemen d.
Menghitung Consistency Ratio (CR) dengan rumus : (13) Dimana: CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Indeks Random Consistency Penentuan indeks random konsistensi mengacu pada tabel 2.4 Tabel 2.4 Daftar Indeks Random Consistency N
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
IR
0,00
0,00
0,58
0,90
1,12
1,24
1,32
1,41
1,45
1,49
1,51
Sumber : Saaty dalam Supriyono, dll (2007) e.
Memeriksa konsistensi hirarki. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian dari data judgment harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.
f.
Menentukan subkriteria dari kriteria utama.
g.
Prosedur perhitungan yang dilakukan sama dengan kriteria utama.
h.
Mengubah bobot penilaian perbandingan berpasangan kedalam bilangan TFN. Mengubah variabel linguistic dalam bentuk bilangan fuzzy. Data kuisioner dalam bentuk variabel linguistic dikonversikan ke bentuk bilangan fuzzy. Contoh bilangan fuzzy untuk bilangan fuzzy triangular (Triangular Fuzzy Number atau TFN) terlihat pada tabel 2.5 dimana variabel linguistic dikonversikan ke dalam tingkat fuzzy, yaitu low (c), medium (b), dan high (a).
52 21
Tabel 2.5 Skala TFN dalam Variabel Linguistik Skala Linguistik
Nilai kepentingan pada AHP 1 3
Bilangan fuzzy untuk fuzzy AHP 1 3
Sama penting Sedikit lebih penting Lebih penting 5 5 Sangat penting 7 7 Paling penting 9 9 Nilai antara dua 2,4,6,8 pertimbangan yang berdekatan Sumber : (Firdolas et al (2006) dalam Fitria (2006))
Skala TFN fuzzy (a,b,c)
Inverse
(1,1,2) (2,3,4)
(1,1,1/2) (1/4,2/3,1/2)
(4,5,6) (6,7,8) (8,9,9)
(1/6,1/5,1/4) (1/8,1/7,1/6) (1/9,1/9,1/8)
i. Dari matriks tersebut ditentukan nilai fuzzy syntetic extent untuk tiap-tiap kriteria dan alternatif sesuai dengan persamaan (2) j. Membandingkan nilai fuzzy synthetic extent dengan persamaan (5) k. Dari hasil perbandingan nilai fuzzy synthetic extent maka diambil nilai minimum dengan persamaan (7) l. Perhitungan normalisasi vektor bobot dari nilai minimum pada langkah j m. Menghitung nilai dari normalisasi bobot vektor tiap kriteria dan alternatif
2.8
Pengembangan Perangkat Lunak Object-Oriented Analysis and Design (OOAD) Menurut
and
Mathiassen
Design (OOAD)
adalah
dalam Bintarika (2009) Object-Oriented metode
untuk menganalisa
dan
Analysis merancang
sistem dengan pendekatan berorientasi objek. 2.8.1. Prinsip Umum OOAD Secara umum prinsip OOAD adalah sebagai berikut: a.
Model the context : Sistem yang bermanfaat sesuai dengan konteks OOAD. Emphasize
the architecture
:
Merupakan arsitektur
yang
mudah
dipahami yang memfasilitasi kolaborasi antara designer dan programmer.
38 22
b.
Reuse Patters : Dibangun berdasarkan gagasan-gagasan yang kuat dan komponen pretested memperbaiki kualitas sistem dan
produktivitas
dari
proses development. c.
Tailor
the
method
to
masing-masing mempunyai
suit specific projects : Setiap usaha development tantangan
yang unik.
OOAD
harus
disesuaikan dengan kebutuhan-kebutuhan yang khusus dari situasi analisis dan desain yang diberikan. 2.8.2. Langkah-Langkah OOAD Dalam metode berorientasi objek , hasil dari analisis sistem
digambarkan
dalam bentuk diagram –diagram dengan menggunakan notasi Unified Modeling Language (UML). Diagram-diagram yang tersebut meliputi:
a.
Business Process Model Perancangan sistem menggunakan metode perancangan OOAD, langkah awal yang harus dilakukan yaitu membuat business process untuk mendefinisikan aktivitas yang akan muncul pada sistem. Menurut Yunis, dkk (2010) business process merupakan kumpulan aktivitas yang dapat mendefinisikan business event dan pekerjaan yang dilakukan oleh sebuah sistem untuk merubah input menjadi output yang bernilai tambah bagi pengguna.
b.
Workflow Menurut Subiyanto (2010) workflow berisi tentang aktivitas berupa urutan alur kerja dari sebuah proses bisnis. Workflow berupa dokumen, informasi, atau task di proses sesuai dengan aturan yang berlaku. Workflow digunakan untuk koordinasi task antar user dengan tujuan utama adalah efisiensi, cepat dan menguntungkan. Workflow bertugas untuk mengatur aliran kerja dan aktifitas user.
52 23
c.
Usecase Diagram Usecase diagram merupakan deskripsi peringkat tinggi bagaimana perangkat lunak akan digunakan oleh penggunananya (Nugroho, 2009). Menurut Imbar dan Kurniawan (2012) Usecase diagram terdiri dari diagram untuk usecase, actor dan system boundary. Actor merepresentasikan orang atau pengguna yang akan mengoperasikan atau yang akan berinteraksi dengan sistem. Usecase merepresentasikan operasi-operasi yang dilakukan oleh actor. Sekumpulan usecase biasanya dikelompokkan dalam suatu group yang disebut System Boundary. Contoh usecase model dapat dilihat pada gambar 2.5.
Gambar 2. 5 Usecase Model Sumber: Imbar dan Kuriawan (2012)
d.
Activity Diagram Activity diagram menggambarkan berbagai alir aktivitas dalam sistem yang sedang dirancang, bagaimana masingmasing alir berawal, decision yang mungkin terjadi, dan bagaimana mereka berakhir (Akbar, 2010). Activity diagram menggambarkan berbagai alir aktivitas dalam sistem yang sedang dirancang: awal proses, decision, akhir proses, proses paralel yang mungkin terjadi pada beberapa eksekusi. Activity diagram tidak menggambarkan behaviour internal sebuah sistem (dan interaksi antar subsistem) secara eksak, tetapi lebih menggambarkan proses-proses dan jalur-jalur aktivitas. Notasi yang digunakan dalam activity diagram yaitu pada gambar 2.6.
38 24
Gambar 2. 6 Notasi Activity Diagram Sumber: Imbar dan Kurniawan (2012)
e.
Sequence Diagram Sequence Diagram menjabarkan perilaku sebuah skenario. Skenario adalah rangkaian langkah-langkah yang menjabarkan sebuah interaksi antara seorang pengguna dengan sebuah sistem. Sequence Diagram menunjukkan sejumlah objek contoh dan pesan-pesan yang melewati objek-objek tersebut di dalam usecase (Bahtiar dan Wardani, 2011).
f.
Class Diagram Class diagram adalah diagram yang mendeskripsikan jenis-jenis objek objek dalam system dan berbagai macam hubungan statis yang terdapat di antara objek-objek tersebut (Bahtiar dan Wardani, 2011).
g.
ERD Diagram E-R adalah alat pemodelan data dalam suatu proyek ke dalam entitas-entitas dan menentukan hubungan antar entitas. Komponen-komponen yang terdapat di dalam Model Entity Relationship antara lain: 1) Entitas Sebuah objek di dunia nyata yang dapat dibedakan dari semua objek.
52 25
2) Relationship Hubungan antar satu atau lebih entitas. Kumpulan semua relasi diantara entitas – entitas yang relasi membentuk himpunan relasi (Relationship sets). 3) Atribut Karakteristik dari relasi yang menjelaskan tentang relasi tersebut.
38
BAB 3. METODE PENELITIAN
Bab ini menguraikan tentang tujuan penelitian, jenis penelitian, tempat dan waktu penelitian, objek penelitian, variabel penelitian, definisi operasional variabel, alur penelitian, jenis dan pengumpulan data, teknik pengolahan data, teknik analisis data dan teknik pengembangan sistem yang akan digunakan dalam pembangunan Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Pemasok Bahan Baku Terbaik pada PT Mitra Sahata.
3.1.
Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah membuat Sistem Penunjang Keputusan untuk
menentukan pemasok bahan baku terbaik yang dimiliki PT Mitra Sahata. 3.2.
Jenis Penelitian Jenis penelitian yang dilakukan yaitu jenis penelitian field research (penelitian
lapangan). Penelitian lapangan ini mementingkan pada hasil pengumpulan data yang didapatkan dari objek secara langsung melalui informan di tempat penelitian yaitu di PT Mitra Sahata Denpasar. Data yang dicari yaitu data-data yang berhubungan dengan tema penelitian yaitu kriteria-kriteria yang digunakan untuk menentukan pemasok bahan baku terbaik.
3.3.
Tempat dan Waktu Penelitian Tempat dan waktu yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
3.2.1.
Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan di sebuah perusahan yaitu PT. Mitra Sahata yang
berada di Desa Karang Banjar , kecamatan Denpasar, kabupaten Denpasar.
26
52 27
3.3.2. Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukakan dalam jangka waktu 6 bulan. 3.4. Objek Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah pemasok, yaitu pemasok yang dimiliki PT. Mitra Sahata. 3.5. Alur Penelitian Alur Penelitian menjelaskan urutan penelitian yang akan dilakukan mulai studi pustaka hingga tahap penerapan seperti yang digambarkan pada gambar 3.1. Identifikasi & Perumusan Masalah
Penetapan Subkriteria Pemilihan Supllier
Perancangan Sistem (Model Waterfall)
Interpretasi dan Analisa Hasil Pengolahan Data
Implementasi Sistem
Tujuan Penelitian
Penetapan Kriteria Pemilihan Supllier
Studi Pustaka & Studi Lapangan
Pengumpulan Data
Pengolahan data menggunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP): -Menghitung nilai Inconsistency dan menyusun matriks perbandingan berpasangan Analytical Hierarchy Process (AHP) -Mengubah nilai matriks perbandingan berpasangan Analytical Hierarchy Process (AHP) ke skala Triangular Fuzzy Number (TFN) -Menghitung bobot dengan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)
Kesimpulan dan Saran
Gambar 3. 1 Alur Penelitian
38 28
3.6. Jenis dan Pengumpulan Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. 3.6.1. Data Primer Data Primer merupakan data yang diperoleh melalui observasi pada PT. Mitra Sahata dan wawancara secara langsung kepada pegawai PT. Mitra Sahata yang meliputi Manager Perusahaan, Kepala Bagian Pengadaan Barang, Asisten Bagian Pengoalahan Barang, dan pegawai-pegawai lain yang dapat memberikan data tersebut. Wawancara ini dilakukan untuk mendapatkan data-data yang dibutuhkan dalam pembuatan sistem yang akan dibuat. Data tersebut yaitu sebagai berikut: a.
Data Tentang Pengadaan Bahan Baku Data tentang pengadaan bahan baku berupa alur-alur dalam proses datangnya bahan baku sampai bahan baku siap diolah perusahaan beserta form laporan atau pencatatan hasil pada tiap prosesnya.
b.
Data Kriteria Pemasok Kriteria pemasok yang layak berdasarkan syarat mutu kayu yang telah ditentukan oleh perusahaan harus memiliki kriteria utama yaitu berupa kualitas barang, harga barang, pengiriman barang, garansi dan layanan pengaduan, dan kapasitas dan fasilitas produksi.
c.
Data Hasil Uji Pengolahan Data Hasil uji pengolahan didapatkan dari Teknik dan Pengolahan barang berupa pencatatan pada setiap prosesnya berupa laporan hasil uji secara keseluruhan. Data ini nantinya akan digunakan sebagai input kriteria untuk mendapatkan perangkingan pemasok perusahaan.
52 29
3.6.2. Data Sekunder Data sekunder merupakan data yang diperoleh dari studi literatur seperti buku, jurnal, internet, dokumen-dokumen yang terkait dengan PT. Mitra Sahata dan yang terkait dengan pemasok. Studi literatur dalam penelitian ini meliputi karakteristik pemasok berdasarkan para ahli. 3.7. Teknik Pengolahan Data Agar data dapat dikelompokkan secara baik, perlu dilakukan kegiatan awal sebagai berikut. 1.
Pengkodean, yaitu kegiatan memberikan kode pada setiap data yang terkumpul di setiap instrumen penelitian. Kegiatan ini bertujuan untuk memudahkan dalam penganalisisan dan penafsiran data.
2.
Tabulasi, yaitu memasukkan data yang sudah dikelompokkan ke dalam tabeltabel agar mudah dipahami.
3.8. Teknik Pengembangan Sistem Teknik pengembangan sistem dalam penelitian ini menggunakan model waterfall. Metode waterfall dilakukan secara berurutan atau secara linear. Keuntungan model waterfall bisa menghasilkan sistem dengan kualitas yang baik, karena pelaksanaannya dilakukan secara bertahap. Model waterfall dapat dilihat seperti gambar 3.2.
38 30
Analisis Kebutuhan
Desain Sistem
Implementasi (Coding)
Pengujian Sistem
Perbaikan Sistem Gambar 3. 2 Model Waterfall (Sumber: Munassar dan Govardhan, 2010)
1.
Analisis Kebutuhan Peneliti dan pengguna bertemu dan menentukan tujuan umum, kebutuhan
yang diketahui dan gambaran bagian-bagian yang akan dibutuhkan berikutnya. 2.
Desain Sistem Tahap ini merupakan tahap menterjemahkan kebutuhan ke dalam beberapa
diagram yang digunakan untuk merancang sistem. Metode yang digunakan untuk perancangan sistem menggunakan metode perancangan OOAD (Object-oriented Analysis and Design). a.
Workflow
b.
Business Process
c.
Use Case Diagram
d.
Skenario Use Case
e.
Activity Diagram
f.
Class Diagram
52 31
3.
g.
Sequence Diagram
h.
Entity Relationship Data (ERD)
Implementasi (Coding) Apabila tahap desain sistem selesai, maka dilanjutkan ke tahap pengkodean
sistem. Desain sistem yang sudah disepakati diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman yang sesuai. Dalam penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman PHP (Page Hypertext Pre-Processor) dan menggunakan manajemen basis data MySQL. 4.
Pengujian Sistem Pada tahap ini dilakukan pengujian dari sistem yang telah dibuat. Tujuannya
untuk memastikan bahwa seluruh kebutuhan perangkat lunak telah terpenuhi setelah pengujian sistem diberikan kepada pengguna. Metode pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode whitebox dan black box. Metode pengujian white box merupakan tes yang dilakukan dengan membaca alur logika yang berjalan pada sistem.Metode pengujian blackbox terfokus pada spesifikasi fungsional dari perangkat lunak. Metode ini digunakan untuk mengetahui apakah perangkat lunak berfungsi dengan benar. Pengujian blackbox dilakukan oleh pengembang, Dosen Pembimbing Utama dan Pendamping dan Asisten Bagian Pengadaan Barang dengan melakukan pengujian terhadap fungsi-fungsi, interface pada sistem, kesalahan pada struktur data dan akses basis data, dan performasi. 5.
Menggunakan sistem Apabila perangkat lunak yang telah diuji dan diterima oleh pengguna, maka
perangkat lunak ini siap untuk digunakan.
38
BAB 4. DESAIN DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini menguraikan mengenai desain dan perancangan Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik. Model yang digunakan untuk perancangan sistem yaitu Model Object Oriented Analysis and Design (OOAD). Desain meliputi, Business Process, Workflow, Use Case Diagram, Use Case Scenario Diagram, Activity Diagram, Sequence Diagram, Class Diagram dan Entitiy Relationship Data (ERD).
4.1.
Deskripsi Umum Sistem Sistem yang dibangun dalam penelitian ini adalah sistem informasi pemilihan
pemasok terbaik pada PT. Mitra Sahata Denpasar. Deskripsi lebih rinci akan dijelaskan dibawah ini.
4.1.1 Statement of Purpose Sistem informasi pemilihan pemasok terbaik ini merupakan sebuah sistem yang diharapkan dapat menentukan tingkat kelayakan kayu dan kinerja pemasok yang dimiliki PT. Mitra Sahata Denpasar. Sistem ini mampu melakukan perhitungan bobot prioritas kriteria, bobot prioritas subkriteria, nilai alternatif, nilai geometrik dari setiap kriteria dan subkriteria dan menampilkan informasi perangkingan pemasok pada PT. Mitra Sahata Denpasar. 4.1.2 Fungsi Produk Fungsi-fungsi utama yang dimiliki oleh Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik antara lain: a.
Login Login digunakan sebagai pintu awal bagi user untuk dapat mengakses sistem. Beberapa rincian fungsi login antara lain:
32
38 33
- Autentikasi username dan password user. - User yang terdaftar dan berhasil melakukan login akan masuk ke dalam halaman utama sistem sesuai dengan level user. - User yang tidak terdaftar, maka tidak dapat mengakses sistem. b.
User Level Pada sistem yang akan dibuat terdapat tiga user level yaitu Administrator, Manager Perusahaan dan Teknik Pengolahan Barang. 1) User Level : Admin Admin pada PT. Mitra Sahata adalah Asisten Teknik Dan Pengolahan Barang. Admin memilik peran dalam sistem yaitu update data dan input mutu dan kriteria. Admin memiliki hak akses penuh untuk memanajemen data-data yang digunakan sistem. Data-data tersebut antara lain: -
Data User Data user merupakan kumpulan dari data pemakai yang digunakan untuk proses login ke sistem.
-
Data Perhitungan FAHP Data perhitungan awal berupa data AHP yang merupakan kumpulan dari perhitungan dari prioritas kriteria, prioritas subkriteria, dan diubah kedalah data FAHP dengan menghitung nilai geometris dari kriteria dan subkriteria, perbandingan berpasangan, perhitungan nilai fuzzy shyntetic extent dan menghasilkan bobot kriteria.
-
Data Pemasok Data pemasok merupakan kumpulan dari data pemasok yang dimiliki perusahaan.
-
Data Kriteria Pemasok
52 34
Data kriteria pemasok merupakan kumpulan dari kriteria yang digunakan untuk menetukan pemasok terbaik. 2) User Level : Manager Perusahaan Manager Perusahaan memilik hak akses dalam sistem yaitu login, melihat data pemasok dan melihat dan mencetak hasil perangkingan pemasok.
3) User Level : Teknik Pengolahan Barang Teknik Pengolahan Barang memilik hak akses dalam sistem yaitu login, dan melihat hasil perangkingan pemasok. Fitur ini digunakan untuk melihat hasil perangkingan berdasarkan dari data pengolahan tiap kriteria dan parameter yang dimiliki setiap pemasok perusahaan.
4.1.3 Karakteristik Pemakai Sistem informasi pemilihan pemasok terbaik memiliki pemilahan dan pembatasan terhadap akses user ke sistem. Hak akses user disesuaikan dengan level user yang telah terdaftar di sistem. Secara rinci karakteristik pemakai sistem dapat digambarkan pada tabel 4.1 seperti di bawah ini. Tabel 4. 1 Karakteristik User
Level User Admin
Teknik Pengolahan Barang
Deskripsi Akses Update Data: - Update Data User - Update Data Perhitungan FAHP - Update Pemasok - Update Kriteria Pemasok
-
Lihat Hasil Perangkingan Pemasok Cetak Data Hasil Perangkingan
38 35
Manager perusahaan
4.2.
-
Lihat hasil Perangkingan Lihat data pemasok Cetak Data Hasil Perangkingan
Analisis Kebutuhan Sistem Tahap analisis kebutuhan sistem (requirement specification) merupakan
tahapan yang sangat penting dalam pengembangan sebuah sistem informasi. Seluruh kebutuhan penggunaan didefinisikan dan diformulasikan pada tahapan ini. Kebutuhan fungsional,
kebutuhan
non-fungsional,
dan
kebutuhan
antarmuka
eksternal
dideskripsikan di tahapan ini.
4.2.1 Kebutuhan Fungsional Kebutuhan fungsional merupakan hal pokok yang harus dapat dilakukan oleh sistem dalam menerima masukan untuk diproses sehingga menghasilkan keluaran. Kebutuhan fungsional dari sistem informasi pemilihan pemasok terbaik antara lain; a.
sistem dapat mendukung proses update user;
b.
sistem dapat mendukung proses update pemasok;
c.
sistem dapat mendukung proses perhitungan FAHP untuk menentukan bobot prioritas kriteria dan subkriteria, nilai geometrik dari setiap kriteria, nilai bobot kriteria dan subkriteria untuk menampilkan nilai alternatif;
d.
sistem dapat menampilkan data hasil perangkingan pemasok;
e.
sistem dapat digunakan untuk menyimpan data penilaian pemasok setiap transaksi;dan
f.
sistem dapat mencetak hasil perangkingan dalam bentuk halaman pdf.
4.2.2 Kebutuhan Non-Fungsional Kebutuhan non-fungsional merupakan hal yang dibutuhkan oleh sistem untuk mendukung aktivitas sistem sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah disusun.
36 52
Kebutuhan non-fungsional dari sistem informasi pemilihan pemasok terbaik antara lain: a. Realibility Sistem tidak boleh gagal dalam mengeksekusi perintah dan proses yang diminta oleh user sesuai prosedur yang telah dibuat. b. Security Sistem menggunakan Username dan password untuk autentifikasi akses user terhadap sistem. c. Response Time Sistem mampu menampilkan hasil dalam waktu maksimal 5 detik sebagai respon time system. b. Ergonomy Tampilan yang menarik (user friendly) dan interaktif untuk memberikan kenyamanan pemakaian bagi user dalam mengakses sistem. c. Portability Sistem mudah dioperasikan pada beberapa sistem operasi, yaitu Microsoft® Windows, Linux, dan UNIX.
4.3. Perhitungan Metode FAHP Metode analisis data yang digunakan adalah metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP). Data yang sudah terkumpul dari wawancara dan studi literatur yaitu berupa nilai dan kriteria kinerja pemasok akan di analisis menggunakan metode FAHP. Langkah-langkah yang dilakukan dalam analisis data menggunakan metode FAHP adalah sebagai berikut:
4.3.1 Menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi Langkah pertama yang dilakukan dalam menentukan pemasok terbaik dengan menggunakan metode FAHP yaitu dengan menyusun hierarki dari permasalahan yang
38 37
dihadapi. Dalam menyusun hierarki yang dilakukan terlebih dahulu yaitu menentukan tujuan (goal) dari permasalahan yang dihadapi, selanjutnya yaitu menentukan kriteria, sub kriteria dan alternatif. Tujuan permasalahan yang dihadapi dalam penelitian ini adalah penentuan pemasok bahan baku terbaik. Kriteria dalam menentukan pemasok bahan baku terbaik dalam penelitian ini terdapat 10 kriteria, yaitu Kualitas Warna Kayu, Kualitas Serat Kayu, Kualitas Mata Hati Kayu, Presentase Diskon, Ketentuan Pembayaran, Ketepatan Waktu Pengiriman,
Ketepatan Jumlah Pengiriman,
Kemudahan Pergantian Produk Cacat, Kemudahan Komunikasi, dan Kemudahan Perubahan Jumlah dan Waktu Pesanan.Sedangkan sub kriteria terdiri dari sub-sub kriteria dari sepuluh kriteria pemasok. Kriteria dan sub kriteria tersebut digunakan untuk menghasilkan alternatif dari permasalahan yang dihadapi. Hierarki dari permasalahan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 4.1.
Gambar 4. 1 Hierarki Penentuan Pemasok Terbaik
52 38
Keterangan Gambar: = = Goal
K = = Kriteria K1= Kualitas Warna Kayu K2= Kualitas Serat Kayu K3= Kualitas Mata Hati Kayu K4= Presentase Diskon K5= Ketentuan Pembayaran K6= Ketepatan Waktu Pengiriman K7= Ketepatan Jumlah Pengiriman K8= Kemudahan Pergantian Produk Cacat K9= Kemudahan Komunikasi K10= Kemudahan Perubahan Jumlah dan Waktu Pesanan
= Sub Kriteria
= Alternatif
4.3.2 Penentuan Prioritas kriteria menggunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) Langkah-langkah dalam menentukan prioritas kriteria dapat dijelaskan melalui flowchart. Flowchart penentuan prioritas kriteria dapat dilihat pada gambar 4.2.
38 39
Gambar 4. 2 Flowchart Prioritas Kriteria
Penentuan prioritas kriteria dapat dilakukan melalui langkah-langkah sebagai berikut: a.
Membuat matriks perbandingan berpasangan Langkah yang dilakukan dalam menentukan prioritas kriteria adalah membuat
matrik perbandingan berpasangan. Pada tahap ini dilakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lain. Penilaian perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 4.2.
52 40
Tabel 4. 2 Matriks perbandingan berpasangan dari kriteria kualitas warna kayu K1 1 K1 K2 1/5 K3 1/3 K4 1/3 K5 1/3 K6 1/3 K7 1/3 K8 1/7 K9 1/7 K10 1/7
K2 5 1 3 3 3 3 3 1/3 1/3 1/3
K3 3 1/3 1 1 1 1 1 1/5 1/5 1/5
K4 3 1/3 1 1 1 1 1 1/5 1/5 1/5
K5 3 1/3 1 1 1 1 1 1/5 1/5 1/5
K6 3 1/3 1 1 1 1 1 1/5 1/5 1/5
K7 K8 K9 K10 3 7 7 7 1/3 3 3 3 1 5 5 5 1 5 5 5 1 5 5 5 1 5 5 5 1 5 5 5 1/5 1 1 1 1/5 1 1 1 1/5 1 1 1
Perbandingan berpasangan yang telah ditentukan pada tabel 4.2 kemudian dirubah ke dalam bentuk desimal. Nilai-nilai yang terdapat dalam tabel 4.2 tersebut dijumlah tiap kolomnya. Perbandingan berpasangan dari kriteria kualitas warna kayu dalam bentuk desimal dapat dilihat pada tabel 4.3. Tabel 4. 3 Matriks Perbandingan Berpasangan dari Kriteria kualitas warna kayu (desimal) K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 Total
b.
K1 1 0,2 0,333 0,333 0,333 0,333 0,333 0,143 0,143 0,143 3,294
K2 5 1 3 3 3 3 3 0,333 0,333 0,333 21,999
K3 3 0,333 1 1 1 1 1 0,2 0,2 0,2 8,933
K4 3 0,333 1 1 1 1 1 0,2 0,2 0,2 8,933
K5 3 0,333 1 1 1 1 1 0,2 0,2 0,2 8,933
K6 3 0,333 1 1 1 1 1 0,2 0,2 0,2 8,933
K7 3 0,333 1 1 1 1 1 0,2 0,2 0,2 8,933
K8 7 3 5 5 5 5 5 1 1 1 38
K9 7 3 5 5 5 5 5 1 1 1 38
K10 7 3 5 5 5 5 5 1 1 1 38
Menentukan nilai prioritas kriteria Nilai
prioritas
kriteria
diperoleh
dari
nilai
masing-masing
elemen
perbandingan berpasangan dibagi dengan jumlah masing-masing kolom. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.4.
38 41
Tabel 4. 4 Matriks Hasil Nilai Prioritas Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10
K1 0,304 0,061 0,101 0,101 0,101 0,101 0,101 0,043 0,043 0,043
K2 0,227 0,045 0,136 0,136 0,136 0,136 0,136 0,015 0,015 0,015
K3 0,336 0,037 0,112 0,112 0,112 0,112 0,112 0,022 0,022 0,022
K4 0,336 0,037 0,112 0,112 0,112 0,112 0,112 0,022 0,022 0,022
K5 0,336 0,037 0,112 0,112 0,112 0,112 0,112 0,022 0,022 0,022
K6 0,336 0,037 0,112 0,112 0,112 0,112 0,112 0,022 0,022 0,022
K7 0,336 0,037 0,112 0,112 0,112 0,112 0,112 0,022 0,022 0,022
K8 0,184 0,079 0,132 0,132 0,132 0,132 0,132 0,026 0,026 0,026
K9 0,184 0,079 0,132 0,132 0,132 0,132 0,132 0,026 0,026 0,026
K10 0,184 0,079 0,132 0,132 0,132 0,132 0,132 0,026 0,026 0,026
Jumlah 2,763 0,528 1,193 1,193 1,193 1,193 1,193 0,246 0,246 0,246
Prioritas 0,276 0,053 0,119 0,119 0,119 0,119 0,119 0,025 0,025 0,025
Nilai prioritas kriteria ini diperoleh dengan menggunakan perhitungan berikut: 1) Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom dibagi jumlah masing-masing pada kolom lama. Perhitungan tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0, 304 pada kolom K1 baris K1 tabel 3.3 diperoleh dari nilai kolom K1 dan baris K1 pada tabel 3.2 dibagi dengan jumlah kolom K1 tabel 3.2, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. 2) Nilai pada kolom jumlah yang ada pada tabel 3.3 diperoleh dari penjumlahan setiap barisnya. 3) Nilai pada kolom prioritas diperoleh dengan cara nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah kriteria. Dalam penelitian ini kriteria yang digunakan sebanyak 10 kriteria atau n=10. c.
Mengukur konsistensi Ada beberapa langkah untuk mengukur konsistensi, yaitu sebagai berikut: 1) Menentukan penjumlahan setiap baris Perhitungan ini dibuat dengan cara mengalikan elemen pertama pada tabel 4.3 perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas kriteria elemen pertama pada tabel 4.4, nilai matriks kedua dengan nilai prioritas elemen kedua dan seterusnya. Kemudian jumlahkan pada setiap barisnya. Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.5.
52 42
Tabel 4. 5 Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10
K1
K2
K3
K4
K5
K6
K7
K8
K9
K10
0,276 0,055 0,091 0,091 0,091 0,091 0,091 0,039 0,039 0,039
0,265 0,053 0,159 0,159 0,159 0,159 0,159 0,017 0,017 0,017
0,357 0,039 0,119 0,119 0,119 0,119 0,119 0,024 0,024 0,024
0,357 0,039 0,119 0,119 0,119 0,119 0,119 0,024 0,024 0,024
0,357 0,039 0,119 0,119 0,119 0,119 0,119 0,024 0,024 0,024
0,357 0,039 0,119 0,119 0,119 0,119 0,119 0,024 0,024 0,024
0,357 0,039 0,119 0,119 0,119 0,119 0,119 0,024 0,024 0,024
0,175 0,075 0,125 0,125 0,125 0,125 0,125 0,025 0,025 0,025
0,175 0,075 0,125 0,125 0,125 0,125 0,125 0,025 0,025 0,025
0,175 0,075 0,125 0,125 0,125 0,125 0,125 0,025 0,025 0,025
Jumlah Baris 2,851 0,533 1,22 1,22 1,22 1,22 1,22 0,252 0,252 0,252
2) Perhitungan Consistency Ratio (CR) Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1, maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Cara memperbaikinya yaitu dengan menentukan perbandingan berpasangan secara ulang. Perhitungan rasio konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.6. Tabel 4. 6 Matriks Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10
Jumlah Baris 2,851 0,533 1,22 1,22 1,22 1,22 1,22 0,25 0,25 0,25
Prioritas 0,274 0,053 0,119 0,119 0,119 0,119 0,119 0,025 0,025 0,025 Total Lamda max
Lamda 10,330 10,057 10,261 10,261 10,261 10,261 10,261 10,080 10,080 10,080 101,932 10,193
38 43
Kolom jumlah baris diperoleh dari tabel 4.5, sedangkan kolom prioritas kriteria diperoleh dari tabel 4.4 dan kolom lamda diperoleh dari kolom jumlah baris dibagi dengan kolom prioritas pada tabel 4.6. Untuk nilai total diperoleh dari hasil penjumlahan dari kolom lamda, sedangkan perhitungan lamda max (
max) didapatkan dari total pada kolom lamda dibagi
dengan banyaknya kriteria, yaitu terdapat 10 kriteria. Untuk mencari Consistency Ratio (CR) maka perlu melakukan perhitungan Consistency Index (CI). Perhitungan tersebut adalah sebagai berikut: - CI
=
=
= = 0,021 - CR
= = = 0,014
Oleh karena nilai CR < 0,1, maka Consistency Ratio dari perhitungan tersebut dapat diterima. 3.
Perbandingan Berpasangan kedalam bilangan TFN Menentukan nilai perbandingan dengan FAHP alternatif dengan kriteria
pemasok bahan baku sehingga hasil perbandingan seperti pada tabel 4.7
52 44
Tabel 4.7. Matrik perbandingan berpasangan FAHP K1 lmu
K2 lmu
K1
1,1,1
2,5/2,3
1,3/2,2
1,3/2,2
1,3/2,2
1,3/2,2
1,3/2,2
K2
1/3,2/5,1/2
1,1,1
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10
1/2,2/3,1
1,3/2,2
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1/2,2/3,1
1,3/2,2
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1/2,2/3,1
1,3/2,2
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1/2,2/3,1
1,3/2,2
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1/2,2/3,1
1,3/2,2
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1/4,2/7,1/3
1/2,2/3,1
1/3,2/5,1/2
1/3,2/5,1/2
1/4,2/7,1/3
1/2,2/3,1
1/3,2/5,1/2
1/3,2/5,1/2
1/4,2/7,1/3
1/2,2/3,1
1/3,2/5,1/2
1/3,2/5,1/2
4.
K3 lmu
K4 lmu
K5 lmu
K6 lmu
K7 lmu
K8 lmu
K9 lmu
K10 lmu
3,7/2,4
3,7/2,4
3,7/2,4
1,3/2,2
1,3/2,2
1,3/2,2
2,5/2,3
2,5/2,3
2,5/2,3
2,5/2,3
2,5/2,3
2,5/2,3
1,1,1
2,5/2,3
2,5/2,3
2,5/2,3
1,1,1
2,5/2,3
2,5/2,3
2,5/2,3
1,1,1
1,1,1
2,5/2,3
2,5/2,3
2,5/2,3
1/3,2/5,1/2
1/3,2/5,1/2
1/3,2/5,1/2
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1/3,2/5,1/2
1/3,2/5,1/2
1/3,2/5,1/2
1,1,1
1,1,1
1,1,1
1/3,2/5,1/2
1/3,2/5,1/2
1/3,2/5,1/2
1,1,1
1,1,1
1,1,1
Menentukan nilai fuzzy synthetic extent Melakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy untuk setiap matrik l, m,dan u
sehingga hasilnya bisa dilihat pada tabel 4.8. Tabel 4.8. Nilai l, m, u Jumlah Baris L m u 17 21,5 26 6,83 16,4 12,5 12,5 15,5 17 12,5 15,5 17 12,5 15,5 17 12,5 15,5 17 12,5 15,5 17 5,23 5,68 6,33 5,23 5,68 6,33 5,23 5,68 6,33 105,02 132,44 145,49
38 45
Menentukan nilai fuzzy synthetic extent dengan menggunakan persamaan 4. Jika dijabarkan maka penyelesaiannya sebagai berikut:
∑
∑
∑
∑
∑
Sehingga didapatkan nilai fuzzy synthetic extent untuk perbandingan dengan kriteria pemasok bahan baku seperti pada tabel 4.9. Tabel 4.9. Nilai Sintetis l, m, u Jumlah Baris l
m
U
0.12
0.16
0.25
0.07
0.10
0.15
0.09
0.12
0.16
0.09
0.12
0.16
0.09 0.09 0.09
0.12 0.12 0.12
0.16 0.16 0.16
0.04
0.04
0.06
0.04
0.04
0.06
0.04
0.04
0.06
Selanjutnya nilai fuzzy synthetic extent digunakan untuk menentukan nilai bobot pemasok bahan baku pada tabel 4.10. Tabel 4.10 Bobot kriteria K Bobot 0,16 K1 0,10 K2 0,11 K3 0,11 K4 0,11 K5 0,11 K6 0,11 K7 0,05 K8
52 46
K9 K10 Jumlah
4.3.3
0,05 0,05 1,00
Penentuan Prioritas Subkriteria Penentuan prioritas subkriteria dengan menggunakan FAHP dilakukan
melalui beberapa langkah. Langkah-langkah dalam menentukan prioritas subkriteria pada tiap kriteria dapat dijelaskan melalui flowchart. Flowchart penentuan prioritas kriteria dapat dilihat pada gambar 4.3. Penentuan prioritas subkriteria dilakukan terhadap sub-sub dari semua kriteria. Dalam penelitian ini terdapat 10 kriteria, maka terdapat 10 perhitungan prioritas subkriteria. Langkah-langkah yang dilakukan dalam perhitungan subkriteria ini sama dengan perhitungan dalam menentukan prioritas kriteria pada tahap sebelumnya.
38 47
Gambar 4. 3 Flowchart Penentuan Prioritas Subkriteria
a.
Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria K1 Proses perhitungan atau cara untuk mencari nilai konsistensi subkriteria yaitu
sama dengan penyelesaian dalam perhitungan untuk mencari nilai konsistensi kriteria pada langkah-langkah sebelumnya. Langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut: 1. Membuat matriks perbandingan berpasangan
52 48
Dalam mengisi elemen-elemen ini, perlu dilakukan analisis perbandingan elemen yang diprioritaskan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai subkriteria yang ditentukan. Matriks perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 4.11. Tabel 4. 11 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K1 (pecahan)
K1 90% 70%-90% 70%
90% 1 1/3 1/3
70%-90% 3 1 1/3
70% 3 3 1
Perbandingan berpasangan yang telah ditentukan pada tabel 4.11 kemudian dirubah ke dalam bentuk desimal. Nilai-nilai yang terdapat dalam tabel 4.11 tersebut dijumlah tiap kolomnya. Perbandingan berpasangan dari kriteria (K1) dalam bentuk desimal dapat dilihat pada tabel 4.12. Tabel 4. 12 Matriks Perbandingan Berpasangan SubKriteria K1 (desimal)
K1 90% 70%-90% 70% Total
90% 1 0,33 0,33 1,66
70%-90% 3 1 0,33 4,33
70% 3 3 1 7
2. Menentukan nilai prioritas sub kriteria Nilai
prioritas
kriteria
diperoleh
dari
nilai
masing-masing
elemen
perbandingan berpasangan dibagi dengan jumlah masing-masing kolom. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.13. Tabel 4. 13 Matriks Hasil Nilai Subkriteria S
K1 90% 0.600 90% 70%-90% 0.200 0.200 70%
70%-90% 70% 0.692 0.429 0.231 0.429 0.077 0.143
Jumlah 1.721 0.860 0.420
Prioritas 0.574 0.287 0.140
Nilai prioritas subkriteria ini diperoleh dengan menggunakan perhitungan:
38 49
a) Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom dibagi jumlah masing-masing pada kolom lama. Perhitungan tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,60 pada kolom
90% baris
kolom
90% pada tabel 4.12 dibagi dengan jumlah kolom
90% dan baris
90% tabel 4.13 diperoleh dari nilai
90% tabel 4.12, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. b) Nilai pada kolom jumlah yang ada pada tabel 4.13 diperoleh dari penjumlahan setiap barisnya. c) Nilai pada kolom prioritas diperoleh dengan cara nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah sub kriteria. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K1 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3. Mengukur konsistensi Ada beberapa langkah untuk mengukur konsistensi, yaitu sebagai berikut: a) Menentukan penjumlahan setiap baris Perhitungan ini dibuat dengan cara mengalikan elemen pertama pada tabel 4.12 perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas kriteria elemen pertama pada tabel 4.13, nilai matriks kedua dengan nilai prioritas elemen kedua dan seterusnya. Kemudian jumlahkan pada setiap barisnya. Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.14. Tabel 4. 24
Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas SubKriteria K1
K1 90% 70%-90% 70%
90% 0.574 0.191 0.191
70%-90% 0.861 0.287 0.096
70% 0.420 0.420 0.140
Jumlah Baris 1.855 0.898 0.427
b) Perhitungan Consistency Ratio (CR) Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1, maka matriks
52 50
perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Cara memperbaikinya yaitu dengan menentukan perbandingan berpasangan secara ulang. Perhitungan rasio konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.14. Tabel 4. 35 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K1 K1
Jumlah Baris
Prioritas
1.855 0.898 0.427
0.574 0.287 0.140
Lamda
3.232 3.129 3.050 Total 9.411 Lamda max 3.137 Kolom jumlah baris diperoleh dari tabel 4.13, sedangkan kolom prioritas 90% 70%-90% 70%
kriteria diperoleh dari tabel 4.13 dan kolom lamda diperoleh dari kolom jumlah baris dibagi dengan kolom prioritas pada tabel 4.14. Perhitungan lamda max (
max) didapatkan dari total pada kolom lamda
dibagi dengan banyaknya elemen, yaitu terdapat 3 elemen. Untuk mencari Consistency Ratio (CR) maka perlu melakukan perhitungan Consistency Index (CI). Perhitungan tersebut adalah sebagai berikut: CI
= = =
CR
= 0,015
= = = 0,026
Oleh karena nilai CR < 0,1, maka Consistency Ratio dari perhitungan tersebut dapat diterima.
38 51
4. Perbandingan Berpasangan kedalam bilangan TFN Menentukan nilai perbandingan dengan FAHP dengan mengubah nilai bobot penilaian perbandingan berpasangan pada matrik perbandingan berpasangan kedalam bilangan TFN. sehingga hasil perbandingan seperti pada tabel 4.16 Tabel 4.16. Matrik perbandingan berpasangan FAHP K1
90% 70%90% 70%
90%
70%-90%
70%
lmu
lmu
lmu
1,1,1
1,3/2,2
1,3/2,2
1/2,2/3,1
1,1,1
1,3/2,2
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
1,1,1
5. Menentukan bobot subkriteria a. Menentukan nilai fuzzy synthetic extent. Melakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy untuk setiap matrik l, m,dan u. Nilai pada matrik perbandingan berpasangan TFN dijumlahkan berdasarkan tiap-tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap baris. Hasil dari penjumlahan bisa dilihat pada tabel 4.17. Tabel 4.17. Nilai l, m, u Jumlah Baris l m u 3 4 5 2.5 4 4 2 4 3 7.5 12 12
b.
Menentukan nilai sintetis. Menghitung fuzzy synthetic extent dengan
menggunakan persamaan 4 sebagai berikut:
52
∑
∑
∑
∑
∑
Sehingga didapatkan nilai fuzzy synthetic extent untuk perbandingan dengan subkriteria K1 seperti pada tabel 4.18. Tabel 4.18. Nilai Sintetis l, m, u Jumlah Baris m u l 0.25 0.33 0.67 0.21 0.33 0.53 0.17 0.33 0.40 c.
Menentukan nilai bobot subkriteria.Hasil dari perhitungan fuzzy synthetic
extent digunakan untuk menentukan nilai bobot
subkriteria K1. Hasil dari
perhitungan seperti pada tabel 4.19 Tabel 4.19 Bobot kriteria Bobot Prioritas Subkriteria 0,39 1 90% 70%-90% 0,35 0,81 K1
70%
0,24
0
Nilai bobot pada kolom bobot didapatkan dengan cara sebagai berikut: 1. Perhitungan bobot tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,39 pada kolom bobot baris
90% tabel 4.19 diperoleh dari nilai
kolom u dan kolom l pada tabel 4.18 dikurangi dan dijumlah dengan nilai pengurangan kolom m dan kolom l tabel 4.19, dan hasil penjumlahan dibagi dengan jumlah sub kriteria. Nilai dari pembagian tersebut dijumlahkan dengan kolom l, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. 2. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K1 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3.
38 53
3. Nilai prioritas bobot subkriteria didapat dengan menggunakan persamaan 6.
b.
Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria (K2) Proses perhitungan atau cara untuk mencari nilai konsistensi subkriteria yaitu
sama dengan penyelesaian dalam perhitungan untuk mencari nilai konsistensi kriteria pada langkah-langkah sebelumnya. Langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut: 1.
Membuat matriks perbandingan berpasangan Dalam mengisi elemen-elemen ini, perlu dilakukan analisis perbandingan
elemen yang diprioritaskan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai subkriteria yang ditentukan. Matriks perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 4.20. Tabel 4. 20 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K2 (pecahan)
K2 gelombang
1 1/3 1/3
gelombang 3 1 1/3
3 3 1
Perbandingan berpasangan yang telah ditentukan pada tabel 4.20 kemudian dirubah ke dalam bentuk desimal. Nilai-nilai yang terdapat dalam tabel 4.20 tersebut dijumlah tiap kolomnya. Perbandingan berpasangan dari kriteria K2 dalam bentuk desimal dapat dilihat pada tabel 4.21. Tabel 4. 21 Matriks Perbandingan Berpasangan SubKriteria K2 (desimal)
K2 gelombang Total
1 0,33 0,33 1,66
gelombang 3 1 0,33 4,33
3 3 1 7
52 54
2.
Menentukan nilai prioritas sub kriteria Nilai
prioritas
kriteria
diperoleh
dari
nilai
masing-masing
elemen
perbandingan berpasangan dibagi dengan jumlah masing-masing kolom. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.22. Tabel 4. 22 Matriks Hasil Nilai Subkriteria S
K2 0.600 Gelombang 0.200 0.200
gelombang 0.692 0.429 0.231 0.429 0.077 0.143
Jumlah 1.721 0.860 0.420
Prioritas 0.574 0.287 0.140
Nilai prioritas subkriteria ini diperoleh dengan menggunakan perhitungan: a) Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom dibagi jumlah masing-masing pada kolom lama. Perhitungan tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,60 pada kolom kolom
dan baris
baris
tabel 4.22 diperoleh dari nilai
pada tabel 4.8 dibagi dengan jumlah kolom
tabel 4.21, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. b) Nilai pada kolom jumlah yang ada pada tabel 4.22 diperoleh dari penjumlahan setiap barisnya. c) Nilai pada kolom prioritas diperoleh dengan cara nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah sub kriteria. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K2 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3.
Mengukur konsistensi Ada beberapa langkah untuk mengukur konsistensi, yaitu sebagai berikut: a) Menentukan penjumlahan setiap baris Perhitungan ini dibuat dengan cara mengalikan elemen pertama pada tabel 4.21 perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas kriteria elemen pertama pada tabel 4.22, nilai matriks kedua dengan nilai prioritas elemen
38 55
kedua dan seterusnya. Kemudian jumlahkan pada setiap barisnya. Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.23. Tabel 4. 4
Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas SubKriteria K2
gelombang
K2 0.574 Gelombang 0.191 0.191
0.861 0.287 0.096
0.420 0.420 0.140
Jumlah Baris 1.855 0.898 0.427
b) Perhitungan Consistency Ratio (CR) Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1, maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Cara memperbaikinya yaitu dengan menentukan perbandingan berpasangan secara ulang. Perhitungan rasio konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.24. Tabel 4. 24 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K2 K2
Jumlah Baris
Prioritas
Lamda
gelombang
1.855 0.898 0.427
0.574 0.287 0.140
3.232 3.129 3.050 9.411 3.137
Total Lamda max
Kolom jumlah baris diperoleh dari tabel 4.23, sedangkan kolom prioritas kriteria diperoleh dari tabel 4.23 dan kolom lamda diperoleh dari kolom jumlah baris dibagi dengan kolom prioritas pada tabel 4.24. Perhitungan lamda max (
max) didapatkan dari total pada kolom lamda
dibagi dengan banyaknya elemen, yaitu terdapat 3 elemen. Untuk mencari Consistency Ratio (CR) maka perlu melakukan perhitungan Consistency Index (CI). Perhitungan tersebut adalah sebagai berikut: CI
=
52 56
= = CR
= 0,015
= = = 0,026
Oleh karena nilai CR < 0,1, maka Consistency Ratio dari perhitungan tersebut dapat diterima. 4. Perbandingan Berpasangan kedalam bilangan TFN Menentukan nilai perbandingan dengan FAHP dengan mengubah nilai bobot penilaian perbandingan berpasangan pada matrik perbandingan berpasangan kedalam bilangan TFN. sehingga hasil perbandingan seperti pada tabel 4.25 Tabel 4.25. Matrik perbandingan berpasangan FAHP K2
gelombang lmu
lmu
lmu
1,1,1
1,3/2,2
1,3/2,2
1/2,2/3,1
1,1,1
1,3/2,2
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
1,1,1
gelombang
5. Menentukan bobot subkriteria a. Menentukan nilai fuzzy synthetic extent. Melakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy untuk setiap matrik l, m,dan u. Nilai pada matrik perbandingan berpasangan TFN dijumlahkan berdasarkan tiap-tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap baris. Hasil dari penjumlahan bisa dilihat pada tabel 4.26.
38 57
Tabel 4.26. Nilai l, m, u Jumlah Baris L m u 3 4 5 2.5 4 4 2 4 3 7.5 12 12
b.
Menentukan nilai sintetis. Menghitung fuzzy synthetic extent dengan
menggunakan persamaan 4 apabila dijabarkan sebagai berikut: ∑
∑
∑
∑
∑
Sehingga didapatkan nilai fuzzy synthetic extent untuk perbandingan dengan subkriteria K2 seperti pada tabel 4.27. Tabel 4.27. Nilai Sintetis l, m, u Jumlah Baris M u L 0.25 0.33 0.67 0.21 0.33 0.53 0.17 0.33 0.40 c. Menentukan nilai bobot subkriteria.Hasil dari perhitungan fuzzy synthetic extent digunakan untuk menentukan nilai bobot
subkriteria K2. Hasil dari
perhitungan seperti pada tabel 4.28 Tabel 4.28 Bobot kriteria K2 Bobot Prioritas Subkriteria 0,39 1 0,35 0,81 gelombang 0,24
0
52 58
Nilai bobot pada kolom bobot didapatkan dengan cara sebagai berikut: 1.
Perhitungan bobot tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,39 pada kolom bobot baris
tabel 4.28 diperoleh dari nilai kolom
u dan kolom l pada tabel 4.27 dikurangi dan dijumlah dengan nilai pengurangan kolom m dan kolom l tabel 4.28, dan hasil penjumlahan dibagi dengan jumlah sub kriteria. Nilai dari pembagian tersebut dijumlahkan dengan kolom l, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. 2.
Dalam penelitian ini sub kriteria pada K2 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3.
3. Nilai prioritas bobot subkriteria didapat dengan menggunakan persamaan 6
c.
Menghitung Prioritas Subkriteria dari Kriteria (K3) Proses perhitungan atau cara untuk mencari nilai konsistensi subkriteria yaitu
sama dengan penyelesaian dalam perhitungan untuk mencari nilai konsistensi kriteria pada langkah-langkah sebelumnya. Langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut: 1.
Membuat matriks perbandingan berpasangan Dalam mengisi elemen-elemen ini, perlu dilakukan analisis perbandingan
elemen yang diprioritaskan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai subkriteria yang ditentukan. Matriks perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 4.29. Tabel 4. 29 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K3 (pecahan)
K3 % 90% 80%
% 1 1/3 1/3
90% 3 1 1/3
80% 3 3 1
38 59
Perbandingan berpasangan yang telah ditentukan pada tabel 4.29 kemudian dirubah ke dalam bentuk desimal. Nilai-nilai yang terdapat dalam tabel 4.30 tersebut dijumlah tiap kolomnya. Perbandingan berpasangan dari kriteria K3 dalam bentuk desimal dapat dilihat pada tabel 4.30. Tabel 4. 30 Matriks Perbandingan Berpasangan SubKriteria K3 (desimal)
K3 % 90% 80% Total 2.
%
90% 3 1 0,33 4,33
1 0,33 0,33 1,66
80% 3 3 1 7
Menentukan nilai prioritas sub kriteria Nilai
prioritas
kriteria
diperoleh
dari
nilai
masing-masing
elemen
perbandingan berpasangan dibagi dengan jumlah masing-masing kolom. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.31. Tabel 4. 31 Matriks Hasil Nilai Subkriteria
K3 % 90% 80% % 0.600 0.692 0.429 90% 0.200 0.231 0.429 80% 0.200 0.077 0.143
Jumlah 1.721 0.860 0.420
Prioritas 0.574 0.287 0.140
Nilai prioritas subkriteria ini diperoleh dengan menggunakan perhitungan: a) Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom dibagi jumlah masing-masing pada kolom lama. Perhitungan tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,60 pada kolom kolom
% dan baris
baris
% tabel 4.31 diperoleh dari nilai
% pada tabel 4.30 dibagi dengan jumlah kolom
% tabel 4.30, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. b) Nilai pada kolom jumlah yang ada pada tabel 4.31 diperoleh dari penjumlahan setiap barisnya.
52 60
c) Nilai pada kolom prioritas diperoleh dengan cara nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah sub kriteria. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K3 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3.
Mengukur konsistensi Ada beberapa langkah untuk mengukur konsistensi, yaitu sebagai berikut: a) Menentukan penjumlahan setiap baris Perhitungan ini dibuat dengan cara mengalikan elemen pertama pada tabel 4.30 perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas kriteria elemen pertama pada tabel 4.31, nilai matriks kedua dengan nilai prioritas elemen kedua dan seterusnya. Kemudian jumlahkan pada setiap barisnya. Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.32.
Tabel 4. 32
Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas SubKriteria K3
%
K3 % 90% 80%
0.574 0.191 0.191
90% 0.861 0.287 0.096
80% 0.420 0.420 0.140
Jumlah Baris 1.855 0.898 0.427
b) Perhitungan Consistency Ratio (CR) Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1, maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Cara memperbaikinya yaitu dengan menentukan perbandingan berpasangan secara ulang. Perhitungan rasio konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.33.
38 61
Tabel 4. 33 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K3 K3
Jumlah Baris
Prioritas
Lamda
1.855 0.898 0.427
0.574 0.287 0.140
3.232 3.129 3.050 9.411 3.137
% 90% 80%
Total Lamda max
Kolom jumlah baris diperoleh dari tabel 4.33, sedangkan kolom prioritas kriteria diperoleh dari tabel 4.32 dan kolom lamda diperoleh dari kolom jumlah baris dibagi dengan kolom prioritas pada tabel 4.33. Perhitungan lamda max (
max) didapatkan dari total pada kolom lamda
dibagi dengan banyaknya elemen, yaitu terdapat 3 elemen. Untuk mencari Consistency Ratio (CR) maka perlu melakukan perhitungan Consistency Index (CI). Perhitungan tersebut adalah sebagai berikut: CI
= = =
CR
= 0,015
= = = 0,026
Oleh karena nilai CR < 0,1, maka Consistency Ratio dari perhitungan tersebut dapat diterima.
52 62
4. Perbandingan Berpasangan kedalam bilangan TFN Menentukan nilai perbandingan dengan FAHP dengan mengubah nilai bobot penilaian perbandingan berpasangan pada matrik perbandingan berpasangan kedalam bilangan TFN. sehingga hasil perbandingan seperti pada tabel 4.34 Tabel 4.34. Matrik perbandingan berpasangan FAHP K3
% % 90% 80%
90%
80%
lmu
lmu
lmu
1,1,1
1,3/2,2
1,3/2,2
1/2,2/3,1
1,1,1
1,3/2,2
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
1,1,1
5. Menentukan bobot subkriteria a. Menentukan nilai fuzzy synthetic extent. Melakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy untuk setiap matrik l, m,dan u. Nilai pada matrik perbandingan berpasangan TFN dijumlahkan berdasarkan tiap-tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap baris. Hasil dari penjumlahan bisa dilihat pada tabel 4.35. Tabel 4.35. Nilai l, m, u Jumlah Baris l m u 3 4 5 2.5 4 4 2 4 3 7.5 12 12
b.
Menentukan nilai sintetis. Menghitung fuzzy synthetic extent dengan
menggunakan persamaan 6.
38 63
Sehingga didapatkan nilai fuzzy synthetic extent untuk perbandingan dengan subkriteria K3 seperti pada tabel 4.36. Tabel 4.36. Nilai Sintetis l, m, u Jumlah Baris M u l 0.25 0.33 0.67 0.21 0.33 0.53 0.17 0.33 0.40 c.
Menentukan nilai bobot subkriteria.Hasil dari perhitungan fuzzy synthetic
extent digunakan untuk menentukan nilai bobot
subkriteria K3. Hasil dari
perhitungan seperti pada tabel 4.37
Tabel 4.37 Bobot kriteria K3 Bobot Prioritas Subkriteria 0,39 1 % 0,35 0,81 90% 80%
0,24
0
Nilai bobot pada kolom bobot didapatkan dengan cara sebagai berikut: 1. Perhitungan bobot tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,39 pada kolom bobot baris
% tabel 4.37 diperoleh dari nilai
kolom u dan kolom l pada tabel 4.36 dikurangi dan dijumlah dengan nilai pengurangan kolom m dan kolom l tabel 4.36, dan hasil penjumlahan dibagi dengan jumlah sub kriteria. Nilai dari pembagian tersebut dijumlahkan dengan kolom l, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. 2. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K3 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3. Nilai prioritas bobot subkriteria didapat dengan menggunakan persamaan 6
52 64
d.
Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria (K4) Proses perhitungan atau cara untuk mencari nilai konsistensi subkriteria yaitu
sama dengan penyelesaian dalam perhitungan untuk mencari nilai konsistensi kriteria pada langkah-langkah sebelumnya. Langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut: 1.
Membuat matriks perbandingan berpasangan Dalam mengisi elemen-elemen ini, perlu dilakukan analisis perbandingan
elemen yang diprioritaskan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai subkriteria yang ditentukan. Matriks perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 4.38. Tabel 4. 38 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K4 (pecahan)
K4 1 1/3 1/3
3 1 1/3
3 3 1
Perbandingan berpasangan yang telah ditentukan pada tabel 4.38 kemudian dirubah ke dalam bentuk desimal. Nilai-nilai yang terdapat dalam tabel 4.38 tersebut dijumlah tiap kolomnya. Perbandingan berpasangan dari kriteria K4 dalam bentuk desimal dapat dilihat pada tabel 4.39. Tabel 4. 39 Matriks Perbandingan Berpasangan SubKriteria K4 (desimal)
K4
Total
1 0,33 0,33 1,66
3 1 0,33 4,33
3 3 1 7
38 65
2.
Menentukan nilai prioritas sub kriteria Nilai
prioritas
kriteria
diperoleh
dari
nilai
masing-masing
elemen
perbandingan berpasangan dibagi dengan jumlah masing-masing kolom. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.40. Tabel 4.40 Matriks Hasil Nilai Subkriteria
K4 0.600 0.200 0.200
0.692 0.231 0.077
0.429 0.429 0.143
Jumlah 1.721 0.860 0.420
Prioritas 0.574 0.287 0.140
Nilai prioritas subkriteria ini diperoleh dengan menggunakan perhitungan: a) Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom dibagi jumlah masing-masing pada kolom lama. Perhitungan tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,60 pada kolom
20 kali baris 20 kali tabel 4.40 diperoleh dari nilai
kolom
20 kali dan baris
20 kali pada tabel 4.39 dibagi dengan jumlah
kolom
20kali tabel 4.39, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya.
b) Nilai pada kolom jumlah yang ada pada tabel 4.40 diperoleh dari penjumlahan setiap barisnya. c) Nilai pada kolom prioritas diperoleh dengan cara nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah sub kriteria. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K4 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3.
Mengukur konsistensi Ada beberapa langkah untuk mengukur konsistensi, yaitu sebagai berikut: a) Menentukan penjumlahan setiap baris Perhitungan ini dibuat dengan cara mengalikan elemen pertama pada tabel 4.39 perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas kriteria elemen pertama pada tabel 4.40, nilai matriks kedua dengan nilai prioritas elemen
52 66
kedua dan seterusnya. Kemudian jumlahkan pada setiap barisnya. Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.41. Tabel 4. 51
Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas SubKriteria K4
K4 0.574 0.191 0.191
0.861 0.287 0.096
0.420 0.420 0.140
Jumlah Baris 1.855 0.898 0.427
b) Perhitungan Consistency Ratio (CR) Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1, maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Cara memperbaikinya yaitu dengan menentukan perbandingan berpasangan secara ulang. Perhitungan rasio konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.42. Tabel 4. 62 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K4 K4
Jumlah Baris
Prioritas
1.855 0.898 0.427
0.574 0.287 0.140
Lamda
3.232 3.129 3.050 Total 9.411 Lamda max 3.137 Kolom jumlah baris diperoleh dari tabel 4.42, sedangkan kolom prioritas kriteria diperoleh dari tabel 4.41 dan kolom lamda diperoleh dari kolom jumlah baris dibagi dengan kolom prioritas pada tabel 4.42. Perhitungan lamda max (
max) didapatkan dari total pada kolom lamda
dibagi dengan banyaknya elemen, yaitu terdapat 3 elemen. Untuk mencari Consistency Ratio (CR) maka perlu melakukan perhitungan Consistency Index (CI). Perhitungan tersebut adalah sebagai berikut: CI
=
38 67
= = CR
= 0,015
= = = 0,026
Oleh karena nilai CR < 0,1, maka Consistency Ratio dari perhitungan tersebut dapat diterima. 4. Perbandingan Berpasangan kedalam bilangan TFN Menentukan nilai perbandingan dengan FAHP dengan mengubah nilai bobot penilaian perbandingan berpasangan pada matrik perbandingan berpasangan kedalam bilangan TFN. sehingga hasil perbandingan seperti pada tabel 4.43 Tabel 4.43. Matrik perbandingan berpasangan FAHP K4 lmu
lmu
lmu
1,1,1
1,3/2,2
1,3/2,2
1/2,2/3,1
1,1,1
1,3/2,2
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
1,1,1
5. Menentukan bobot subkriteria a. Menentukan nilai fuzzy synthetic extent. Melakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy untuk setiap matrik l, m,dan u. Nilai pada matrik perbandingan berpasangan TFN dijumlahkan berdasarkan tiap-tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap baris. Hasil dari penjumlahan bisa dilihat pada tabel 4.44.
52 68
Tabel 4.44. Nilai l, m, u Jumlah Baris L m u 3 4 5 2.5 4 4 2 4 3 7.5 12 12
b.
Menentukan nilai sintetis. Menghitung fuzzy synthetic extent dengan
menggunakan persamaan 6. Sehingga didapatkan nilai fuzzy synthetic extent untuk perbandingan dengan subkriteria K4 seperti pada tabel 4.45.
Tabel 4.45. Nilai Sintetis l, m, u Jumlah Baris M u l 0.25 0.33 0.67 0.21 0.33 0.53 0.17 0.33 0.40 c.
Menentukan nilai bobot subkriteria.Hasil dari perhitungan fuzzy synthetic
extent digunakan untuk menentukan nilai bobot
subkriteria K4. Hasil dari
perhitungan seperti pada tabel 4.46 Tabel 4.46 Bobot kriteria K4 Bobot Prioritas Subkriteria 0,39 1 0,35 0,81 0,24
0
38 69
Nilai bobot pada kolom bobot didapatkan dengan cara sebagai berikut: 1.
Perhitungan bobot tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,39 pada kolom bobot baris
90% tabel 4.46 diperoleh dari nilai
kolom u dan kolom l pada tabel 4.44 dikurangi dan dijumlah dengan nilai pengurangan kolom m dan kolom l tabel 4.45, dan hasil penjumlahan dibagi dengan jumlah sub kriteria. Nilai dari pembagian tersebut dijumlahkan dengan kolom l, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. 2.
Dalam penelitian ini sub kriteria pada K4 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3.
3.
e.
Nilai prioritas bobot subkriteria didapat dengan menggunakan persamaan
Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria (K5) Proses perhitungan atau cara untuk mencari nilai konsistensi subkriteria yaitu
sama dengan penyelesaian dalam perhitungan untuk mencari nilai konsistensi kriteria pada langkah-langkah sebelumnya. Langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut: 1.
Membuat matriks perbandingan berpasangan Dalam mengisi elemen-elemen ini, perlu dilakukan analisis perbandingan
elemen yang diprioritaskan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai subkriteria yang ditentukan. Matriks perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 4.47. Tabel 4. 47 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K5 (pecahan)
K5 2% 1,5% 1,5%
2% 1 1/3 1/3
1,5% 3 1 1/3
1,5% 3 3 1
52 70
Perbandingan berpasangan yang telah ditentukan pada tabel 4.47 kemudian dirubah ke dalam bentuk desimal. Nilai-nilai yang terdapat dalam tabel 4.47 tersebut dijumlah tiap kolomnya. Perbandingan berpasangan dari kriteria K5 dalam bentuk desimal dapat dilihat pada tabel 4.48. Tabel 4. 48 Matriks Perbandingan Berpasangan SubKriteria K5 (desimal)
K5 2% 1,5% 1,5% Total 2.
1,5% 3 1 0,33 4,33
2% 1 0,33 0,33 1,66
1,5% 3 3 1 7
Menentukan nilai prioritas sub kriteria Nilai
prioritas
kriteria
diperoleh
dari
nilai
masing-masing
elemen
perbandingan berpasangan dibagi dengan jumlah masing-masing kolom. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.49. Tabel 4.49 Matriks Hasil Nilai Subkriteria
K5 2% 1,5% 1,5% 2% 0.600 0.692 0.429 1,5% 0.200 0.231 0.429 1,5% 0.200 0.077 0.143
Jumlah 1.721 0.860 0.420
Prioritas 0.574 0.287 0.140
Nilai prioritas subkriteria ini diperoleh dengan menggunakan perhitungan: a) Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom dibagi jumlah masing-masing pada kolom lama. Perhitungan tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,60 pada kolom 2% dan baris
2% baris
2% tabel 4.49 diperoleh dari nilai kolom
2% pada tabel 4.48 dibagi dengan jumlah kolom
2% tabel
4.49, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. b) Nilai pada kolom jumlah yang ada pada tabel 4.49 diperoleh dari penjumlahan setiap barisnya.
38 71
c) Nilai pada kolom prioritas diperoleh dengan cara nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah sub kriteria. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K5 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3.
Mengukur konsistensi Ada beberapa langkah untuk mengukur konsistensi, yaitu sebagai berikut: a) Menentukan penjumlahan setiap baris Perhitungan ini dibuat dengan cara mengalikan elemen pertama pada tabel 4.48 perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas kriteria elemen pertama pada tabel 4.49, nilai matriks kedua dengan nilai prioritas elemen kedua dan seterusnya. Kemudian jumlahkan pada setiap barisnya. Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.50.
Tabel 4.50
Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas SubKriteria K5
K5 2% 1,5% 1,5%
2% 0.574 0.191 0.191
1,5% 0.861 0.287 0.096
1,5% 0.420 0.420 0.140
Jumlah Baris 1.855 0.898 0.427
b) Perhitungan Consistency Ratio (CR) Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1, maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Cara memperbaikinya yaitu dengan menentukan perbandingan berpasangan secara ulang. Perhitungan rasio konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.51.
52 72
Tabel 4. 51. Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K5 K5
Jumlah Baris
Prioritas
Lamda
2% 1,5% 1,5%
1.855 0.898 0.427
0.574 0.287 0.140
3.232 3.129 3.050 9.411 3.137
Total Lamda max
Kolom jumlah baris diperoleh dari tabel 4.50, sedangkan kolom prioritas kriteria diperoleh dari tabel 4.50 dan kolom lamda diperoleh dari kolom jumlah baris dibagi dengan kolom prioritas pada tabel 4.51. Perhitungan lamda max (
max) didapatkan dari total pada kolom lamda
dibagi dengan banyaknya elemen, yaitu terdapat 3 elemen. Untuk mencari Consistency Ratio (CR) maka perlu melakukan perhitungan Consistency Index (CI). Perhitungan tersebut adalah sebagai berikut: CI
= = =
CR
= 0,015
= = = 0,026
Oleh karena nilai CR < 0,1, maka Consistency Ratio dari perhitungan tersebut dapat diterima.
38 73
4. Perbandingan Berpasangan kedalam bilangan TFN Menentukan nilai perbandingan dengan FAHP dengan mengubah nilai bobot penilaian perbandingan berpasangan pada matrik perbandingan berpasangan kedalam bilangan TFN. sehingga hasil perbandingan seperti pada tabel 4.52 Tabel 4.52. Matrik perbandingan berpasangan FAHP K5
2% 1,5% 1,5%
2%
1,5%
1,5%
lmu
lmu
lmu
1,1,1
1,3/2,2
1,3/2,2
1/2,2/3,1
1,1,1
1,3/2,2
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
1,1,1
5. Menentukan bobot subkriteria a. Menentukan nilai fuzzy synthetic extent. Melakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy untuk setiap matrik l, m,dan u. Nilai pada matrik perbandingan berpasangan TFN dijumlahkan berdasarkan tiap-tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap baris. Hasil dari penjumlahan bisa dilihat pada tabel 4.53. Tabel 4.53. Nilai l, m, u Jumlah Baris l M u 3 4 5 2.5 4 4 2 4 3 7.5 12 12
b.
Menentukan nilai sintetis. Menghitung fuzzy synthetic extent dengan
menggunakan persamaan 6. Sehingga didapatkan nilai fuzzy synthetic extent untuk perbandingan dengan subkriteria K5 seperti pada tabel 4.54.
52 74
Tabel 4.54. Nilai Sintetis l, m, u Jumlah Baris m u l 0.25 0.33 0.67 0.21 0.33 0.53 0.17 0.33 0.40 c.
Menentukan nilai bobot subkriteria.Hasil dari perhitungan fuzzy synthetic
extent digunakan untuk menentukan nilai bobot
subkriteria K5. Hasil dari
perhitungan seperti pada tabel 4.55 Tabel 4.55 Bobot kriteria K5 Bobot Prioritas Subkriteria 0,39 1 2% 0,35 0,81 1,5% 1,5%
0,24
0
Nilai bobot pada kolom bobot didapatkan dengan cara sebagai berikut: 1. Perhitungan bobot tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,39 pada kolom bobot baris
90% tabel 4.55 diperoleh dari nilai
kolom u dan kolom l pada tabel 4.54 dikurangi dan dijumlah dengan nilai pengurangan kolom m dan kolom l tabel 4.54, dan hasil penjumlahan dibagi dengan jumlah sub kriteria. Nilai dari pembagian tersebut dijumlahkan dengan kolom l, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. 2. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K5 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3. Nilai prioritas bobot subkriteria didapat dengan menggunakan persamaan 6.
38 75
f.
Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria (K6) Proses perhitungan atau cara untuk mencari nilai konsistensi subkriteria yaitu
sama dengan penyelesaian dalam perhitungan untuk mencari nilai konsistensi kriteria pada langkah-langkah sebelumnya. Langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut: 1.
Membuat matriks perbandingan berpasangan Dalam mengisi elemen-elemen ini, perlu dilakukan analisis perbandingan
elemen yang diprioritaskan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai subkriteria yang ditentukan. Matriks perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 4.56. Tabel 4. 56 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K6 (pecahan)
K6 Cash kredit
cash 1 1/3 1/3
kredit 3 1 1/3
hutang 3 3 1
Perbandingan berpasangan yang telah ditentukan pada tabel 4.56 kemudian dirubah ke dalam bentuk desimal. Nilai-nilai yang terdapat dalam tabel 4.56 tersebut dijumlah tiap kolomnya. Perbandingan berpasangan dari kriteria (K1) dalam bentuk desimal dapat dilihat pada tabel 4.57 Tabel 4.57 Matriks Perbandingan Berpasangan SubKriteria K6 (desimal)
K6 Cash kredit Total
cash 1 0,33 0,33 1,66
kredit 3 1 0,33 4,33
hutang 3 3 1 7
52 76
2.
Menentukan nilai prioritas sub kriteria Nilai
prioritas
kriteria
diperoleh
dari
nilai
masing-masing
elemen
perbandingan berpasangan dibagi dengan jumlah masing-masing kolom. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.58. Tabel 4. 58 Matriks Hasil Nilai Subkriteria
K6 cash kredit
cash 0.600 0.200 0.200
kredit 0.692 0.231 0.077
hutang 0.429 0.429 0.143
Jumlah 1.721 0.860 0.420
Prioritas 0.574 0.287 0.140
Nilai prioritas subkriteria ini diperoleh dengan menggunakan perhitungan: a) Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom dibagi jumlah masing-masing pada kolom lama. Perhitungan tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,60 pada kolom dan baris
baris
tabel 4.58 diperoleh dari nilai kolom
pada tabel 4.57 dibagi dengan jumlah kolom
tabel
4.58, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. b) Nilai pada kolom jumlah yang ada pada tabel 4.57 diperoleh dari penjumlahan setiap barisnya. c) Nilai pada kolom prioritas diperoleh dengan cara nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah sub kriteria. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K6 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3.
Mengukur konsistensi Ada beberapa langkah untuk mengukur konsistensi, yaitu sebagai berikut: c) Menentukan penjumlahan setiap baris Perhitungan ini dibuat dengan cara mengalikan elemen pertama pada tabel 4.57 perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas kriteria elemen pertama pada tabel 4.58, nilai matriks kedua dengan nilai prioritas elemen
38 77
kedua dan seterusnya. Kemudian jumlahkan pada setiap barisnya. Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.59. Tabel 4.59
Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas SubKriteria K6
cash
K6
0.574 0.191 0.191
cash kredit
kredit 0.861 0.287 0.096
hutang 0.420 0.420 0.140
Jumlah Baris 1.855 0.898 0.427
c) Perhitungan Consistency Ratio (CR) Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1, maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Cara memperbaikinya yaitu dengan menentukan perbandingan berpasangan secara ulang. Perhitungan rasio konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.60. Tabel 4. 60 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K6 K6
Jumlah Baris
Prioritas
Lamda
Cash Kredit
1.855 0.898 0.427
0.574 0.287 0.140
3.232 3.129 3.050 9.411 3.137
Total Lamda max
Kolom jumlah baris diperoleh dari tabel 4.59, sedangkan kolom prioritas kriteria diperoleh dari tabel 4.59 dan kolom lamda diperoleh dari kolom jumlah baris dibagi dengan kolom prioritas pada tabel 4.60. Perhitungan lamda max (
max) didapatkan dari total pada kolom lamda
dibagi dengan banyaknya elemen, yaitu terdapat 3 elemen. Untuk mencari Consistency Ratio (CR) maka perlu melakukan perhitungan Consistency Index (CI). Perhitungan tersebut adalah sebagai berikut: CI
=
52 78
= = CR
= 0,015
= = = 0,026
Oleh karena nilai CR < 0,1, maka Consistency Ratio dari perhitungan tersebut dapat diterima. 4.
Perbandingan Berpasangan kedalam bilangan TFN Menentukan nilai perbandingan dengan FAHP dengan mengubah nilai bobot
penilaian perbandingan berpasangan pada matrik perbandingan berpasangan kedalam bilangan TFN. sehingga hasil perbandingan seperti pada tabel 4.61 Tabel 4.61. Matrik perbandingan berpasangan FAHP K6
Cash kredit
cash
kredit
hutang
lmu
lmu
lmu
1,1,1 1/2,2/3,1 1/2,2/3,1
1,3/2,2 1,1,1 1/2,2/3,1
1,3/2,2 1,3/2,2 1,1,1
5. Menentukan bobot subkriteria a. Menentukan nilai fuzzy synthetic extent. Melakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy untuk setiap matrik l, m,dan u. Nilai pada matrik perbandingan berpasangan TFN dijumlahkan berdasarkan tiap-tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap baris. Hasil dari penjumlahan bisa dilihat pada tabel 4.62.
38 79
Tabel 4.62. Nilai l, m, u Jumlah Baris l m u 3 4 5 2.5 4 4 2 4 3 7.5 12 12
b.
Menentukan nilai sintetis. Menghitung fuzzy synthetic extent dengan
menggunakan persamaan 6. Sehingga didapatkan nilai fuzzy synthetic extent untuk perbandingan dengan subkriteria K6 seperti pada tabel 4.63. Tabel 4.63. Nilai Sintetis l, m, u Jumlah Baris m u l 0.25 0.33 0.67 0.21 0.33 0.53 0.17 0.33 0.40 c.
Menentukan nilai bobot subkriteria.Hasil dari perhitungan fuzzy synthetic
extent digunakan untuk menentukan nilai bobot
subkriteria K6. Hasil dari
perhitungan seperti pada tabel 4.64 Tabel 4.64 Bobot kriteria Bobot Prioritas Subkriteria 0,39 1 cash 0,35 0,81 kredit K6
0,24
0
Nilai bobot pada kolom bobot didapatkan dengan cara sebagai berikut: 1. Perhitungan bobot tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,39 pada kolom bobot baris
90% tabel 4.64 diperoleh dari nilai
kolom u dan kolom l pada tabel 4.63 dikurangi dan dijumlah dengan nilai
52 80
pengurangan kolom m dan kolom l tabel 4.63, dan hasil penjumlahan dibagi dengan jumlah sub kriteria. Nilai dari pembagian tersebut dijumlahkan dengan kolom l, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. 2. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K6 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3. Nilai prioritas bobot subkriteria didapat dengan menggunakan persamaan 6.
g.
Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria (K7) Proses perhitungan atau cara untuk mencari nilai konsistensi subkriteria yaitu
sama dengan penyelesaian dalam perhitungan untuk mencari nilai konsistensi kriteria pada langkah-langkah sebelumnya. Langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut: 1.
Membuat matriks perbandingan berpasangan Dalam mengisi elemen-elemen ini, perlu dilakukan analisis perbandingan
elemen yang diprioritaskan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai subkriteria yang ditentukan. Matriks perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 4.65. Tabel 4. 65 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K7 (pecahan)
K7 Sesuai order 1 – 5 hari 6 hari
Sesuai order 1
1 – 5 hari 3
3
1/3 1/3
1 1/3
3 1
6 hari
Perbandingan berpasangan yang telah ditentukan pada tabel 4.65 kemudian dirubah ke dalam bentuk desimal. Nilai-nilai yang terdapat dalam tabel 4.65 tersebut dijumlah tiap kolomnya. Perbandingan berpasangan dari kriteria K7 dalam bentuk desimal dapat dilihat pada tabel 4.66.
38
Tabel 4. 66 Matriks Perbandingan Berpasangan SubKriteria K7 (desimal)
K7 Sesuai order 1 – 5 hari 6 hari Total 2.
Sesuai order 1
1 – 5 hari 3
3
0,33 0,33 1,66
1 0,33 4,33
3 1 7
6 hari
Menentukan nilai prioritas sub kriteria Nilai
prioritas
kriteria
diperoleh
dari
nilai
masing-masing
elemen
perbandingan berpasangan dibagi dengan jumlah masing-masing kolom. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.67. Tabel 4. 67 Matriks Hasil Nilai Subkriteria
K7 Sesuai order 1 – 5 hari 6 hari
Sesuai order 0.600 0.200 0.200
1 – 5 hari 6 hari 0.692 0.429 0.231 0.429 0.077 0.143
Jumlah 1.721 0.860 0.420
Prioritas 0.574 0.287 0.140
Nilai prioritas subkriteria ini diperoleh dengan menggunakan perhitungan: a) Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom dibagi jumlah masing-masing pada kolom lama. Perhitungan tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,60 pada kolom sesuai order baris sesuai order tabel 4.67 diperoleh dari nilai kolom sesuai order dan baris sesuai order pada tabel 4.66 dibagi dengan jumlah kolom sesuai order tabel 4.66, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. b) Nilai pada kolom jumlah yang ada pada tabel 4.67 diperoleh dari penjumlahan setiap barisnya. c) Nilai pada kolom prioritas diperoleh dengan cara nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah sub kriteria. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K7 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3.
81
82 52
3.
Mengukur konsistensi Ada beberapa langkah untuk mengukur konsistensi, yaitu sebagai berikut: a) Menentukan penjumlahan setiap baris Perhitungan ini dibuat dengan cara mengalikan elemen pertama pada tabel 4.66 perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas kriteria elemen pertama pada tabel 4.67, nilai matriks kedua dengan nilai prioritas elemen kedua dan seterusnya. Kemudian jumlahkan pada setiap barisnya. Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.68.
Tabel 4.68
Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas SubKriteria K7
K7 Sesuai order 1 – 5 hari 6 hari
Sesuai order
1 – 5 hari
6 hari
Jumlah Baris
0.574
0.861
0.420
1.855
0.191 0.191
0.287 0.096
0.420 0.140
0.898 0.427
b) Perhitungan Consistency Ratio (CR) Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1, maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Cara memperbaikinya yaitu dengan menentukan perbandingan berpasangan secara ulang. Perhitungan rasio konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.69.
8338
Tabel 4. 69. Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K7 K7
Jumlah Baris
Prioritas
Lamda
Sesuai order 1 – 5 hari 6 hari
1.855 0.898 0.427
0.574 0.287 0.140
3.232 3.129 3.050 9.411 3.137
Total Lamda max
Kolom jumlah baris diperoleh dari tabel 4.68, sedangkan kolom prioritas kriteria diperoleh dari tabel 4.68 dan kolom lamda diperoleh dari kolom jumlah baris dibagi dengan kolom prioritas pada tabel 4.69. Perhitungan lamda max (
max) didapatkan dari total pada kolom lamda
dibagi dengan banyaknya elemen, yaitu terdapat 3 elemen. Untuk mencari Consistency Ratio (CR) maka perlu melakukan perhitungan Consistency Index (CI). Perhitungan tersebut adalah sebagai berikut: CI
= = =
CR
= 0,015
= = = 0,026
Oleh karena nilai CR < 0,1, maka Consistency Ratio dari perhitungan tersebut dapat diterima.
52 84
4. Perbandingan Berpasangan kedalam bilangan TFN Menentukan nilai perbandingan dengan FAHP dengan mengubah nilai bobot penilaian perbandingan berpasangan pada matrik perbandingan berpasangan kedalam bilangan TFN. sehingga hasil perbandingan seperti pada tabel 4.70 Tabel 4.70. Matrik perbandingan berpasangan FAHP K7
Sesuai order 1 – 5 hari 6 hari
Sesuai order
1 – 5 hari
lmu
lmu
lmu
1,1,1
1,3/2,2
1,3/2,2
1/2,2/3,1
1,1,1
1,3/2,2
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
1,1,1
6 hari
5. Menentukan bobot subkriteria a. Menentukan nilai fuzzy synthetic extent. Melakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy untuk setiap matrik l, m,dan u. Nilai pada matrik perbandingan berpasangan TFN dijumlahkan berdasarkan tiap-tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap baris. Hasil dari penjumlahan bisa dilihat pada tabel 4.71. Tabel 4.71. Nilai l, m, u Jumlah Baris l m u 3 4 5 2.5 4 4 2 4 3 7.5 12 12
b.
Menentukan nilai sintetis. Menghitung fuzzy synthetic extent dengan
menggunakan persamaan 6. Sehingga didapatkan nilai fuzzy synthetic extent untuk perbandingan dengan subkriteria K7 seperti pada tabel 4.72.
38 85
Tabel 4.72. Nilai Sintetis l, m, u Jumlah Baris M u l 0.25 0.33 0.67 0.21 0.33 0.53 0.17 0.33 0.40 c. Menentukan nilai bobot subkriteria.Hasil dari perhitungan fuzzy synthetic extent digunakan untuk menentukan nilai bobot
subkriteria K7. Hasil dari
perhitungan seperti pada tabel 4.73 Tabel 4.73 Bobot kriteria K7 Bobot Prioritas Subkriteria Sesuai 0,39 1 order 1 – 5 hari 0,35 0,35 6 hari
0,24
0
Nilai bobot pada kolom bobot didapatkan dengan cara sebagai berikut: 1. Perhitungan bobot tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,39 pada kolom bobot baris sesuai order tabel 4.72 diperoleh dari nilai kolom u dan kolom l pada tabel 4.72 dikurangi dan dijumlah dengan nilai pengurangan kolom m dan kolom l tabel 4.72, dan hasil penjumlahan dibagi dengan jumlah sub kriteria. Nilai dari pembagian tersebut dijumlahkan dengan kolom l, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. 2. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K7 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3. Nilai prioritas bobot subkriteria didapat dengan menggunakan persamaan 6.
52 86
h.
Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria (K8) Proses perhitungan atau cara untuk mencari nilai konsistensi subkriteria yaitu
sama dengan penyelesaian dalam perhitungan untuk mencari nilai konsistensi kriteria pada langkah-langkah sebelumnya. Langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut: 1.
Membuat matriks perbandingan berpasangan Dalam mengisi elemen-elemen ini, perlu dilakukan analisis perbandingan
elemen yang diprioritaskan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai subkriteria yang ditentukan. Matriks perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 4.74. Tabel 4. 74 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K8 (pecahan)
K8 Tepat Lebih Kurang
Tepat 1 1/3 1/3
lebih 3 1 1/3
kurang 3 3 1
Perbandingan berpasangan yang telah ditentukan pada tabel 4.74 kemudian dirubah ke dalam bentuk desimal. Nilai-nilai yang terdapat dalam tabel 4.74 tersebut dijumlah tiap kolomnya. Perbandingan berpasangan dari kriteria K8 dalam bentuk desimal dapat dilihat pada tabel 4.75. Tabel 4. 75. Matriks Perbandingan Berpasangan SubKriteria K8 (desimal)
K8 tepat lebih kurang Total
Tepat 1 0,33 0,33 1,66
lebih 3 1 0,33 4,33
kurang 3 3 1 7
38 87
2.
Menentukan nilai prioritas sub kriteria Nilai
prioritas
kriteria
diperoleh
dari
nilai
masing-masing
elemen
perbandingan berpasangan dibagi dengan jumlah masing-masing kolom. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.76. Tabel 4. 76 Matriks Hasil Nilai Subkriteria
K8 tepat lebih kurang
Tepat 0.600 0.200 0.200
lebih 0.692 0.231 0.077
kurang 0.429 0.429 0.143
Jumlah 1.721 0.860 0.420
Prioritas 0.574 0.287 0.140
Nilai prioritas subkriteria ini diperoleh dengan menggunakan perhitungan: a) Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom dibagi jumlah masing-masing pada kolom lama. Perhitungan tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,60 pada kolom dan baris
baris
tabel 4.76 diperoleh dari nilai kolom
pada tabel 4.75 dibagi dengan jumlah kolom
tabel
4.75, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. b) Nilai pada kolom jumlah yang ada pada tabel 4.75 diperoleh dari penjumlahan setiap barisnya. c) Nilai pada kolom prioritas diperoleh dengan cara nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah sub kriteria. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K8 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3.
Mengukur konsistensi Ada beberapa langkah untuk mengukur konsistensi, yaitu sebagai berikut: a) Menentukan penjumlahan setiap baris Perhitungan ini dibuat dengan cara mengalikan elemen pertama pada tabel 4.75 perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas kriteria elemen pertama pada tabel 4.76, nilai matriks kedua dengan nilai prioritas elemen
5288
kedua dan seterusnya. Kemudian jumlahkan pada setiap barisnya. Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.77. Tabel 4.77
Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas SubKriteria K8
Tepat
K8
0.574 0.191 0.191
tepat lebih kurang
lebih 0.861 0.287 0.096
kurang 0.420 0.420 0.140
Jumlah Baris 1.855 0.898 0.427
b) Perhitungan Consistency Ratio (CR) Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1, maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Cara memperbaikinya yaitu dengan menentukan perbandingan berpasangan secara ulang. Perhitungan rasio konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.78. Tabel 4. 78 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K8 K1 Jumlah Baris Prioritas Lamda
Tepat Lebih Kurang
1.855 0.898 0.427
0.574 0.287 0.140 Total Lamda max
3.232 3.129 3.050 9.411 3.137
Kolom jumlah baris diperoleh dari tabel 4.77, sedangkan kolom prioritas kriteria diperoleh dari tabel 4.77 dan kolom lamda diperoleh dari kolom jumlah baris dibagi dengan kolom prioritas pada tabel 4.78. Perhitungan lamda max (
max) didapatkan dari total pada kolom lamda
dibagi dengan banyaknya elemen, yaitu terdapat 3 elemen. Untuk mencari Consistency Ratio (CR) maka perlu melakukan perhitungan Consistency Index (CI). Perhitungan tersebut adalah sebagai berikut: CI
=
89 38
= = CR
= 0,015
= = = 0,026
Oleh karena nilai CR < 0,1, maka Consistency Ratio dari perhitungan tersebut dapat diterima. 4. Perbandingan Berpasangan kedalam bilangan TFN Menentukan nilai perbandingan dengan FAHP dengan mengubah nilai bobot penilaian perbandingan berpasangan pada matrik perbandingan berpasangan kedalam bilangan TFN. sehingga hasil perbandingan seperti pada tabel 4.79 Tabel 4.79. Matrik perbandingan berpasangan FAHP K8
Tepat
lebih
kurang
lmu
lmu
lmu
Tepat
1,1,1
1,3/2,2
1,3/2,2
lebih
1/2,2/3,1
1,1,1
1,3/2,2
kurang
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
1,1,1
5. Menentukan bobot subkriteria a. Menentukan nilai fuzzy synthetic extent. Melakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy untuk setiap matrik l, m,dan u. Nilai pada matrik perbandingan berpasangan TFN dijumlahkan berdasarkan tiap-tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap baris. Hasil dari penjumlahan bisa dilihat pada tabel 4.80.
52 90
Tabel 4.80. Nilai l, m, u Jumlah Baris l m u 3 4 5 2.5 4 4 2 4 3 7.5 12 12
b.
Menentukan nilai sintetis. Menghitung fuzzy synthetic extent dengan
menggunakan persamaan 6. Sehingga didapatkan nilai fuzzy synthetic extent untuk perbandingan dengan subkriteria K8 seperti pada tabel 4.81.
Tabel 4.81. Nilai Sintetis l, m, u Jumlah Baris M u l 0.25 0.33 0.67 0.21 0.33 0.53 0.17 0.33 0.40 c. Menentukan nilai bobot subkriteria.Hasil dari perhitungan fuzzy synthetic extent digunakan untuk menentukan nilai bobot
subkriteria K8. Hasil dari
perhitungan seperti pada tabel 4.82 Tabel 4.82 Bobot kriteria K8 Bobot Prioritas Subkriteria tepat 0,39 1 lebih 0,35 0,81 kurang
0,24
0
Nilai bobot pada kolom bobot didapatkan dengan cara sebagai berikut: 1.
Perhitungan bobot tersebut dijabarkan sebagai berikut:
3891
Nilai 0,39 pada kolom bobot baris
90% tabel 4.82 diperoleh dari nilai
kolom u dan kolom l pada tabel 4.81 dikurangi dan dijumlah dengan nilai pengurangan kolom m dan kolom l tabel 4.81, dan hasil penjumlahan dibagi dengan jumlah sub kriteria. Nilai dari pembagian tersebut dijumlahkan dengan kolom l, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. 2.
Dalam penelitian ini sub kriteria pada K8 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3.
3.
i.
Nilai prioritas bobot subkriteria didapat dengan menggunakan persamaan 6.
Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria (K9) Proses perhitungan atau cara untuk mencari nilai konsistensi subkriteria yaitu
sama dengan penyelesaian dalam perhitungan untuk mencari nilai konsistensi kriteria pada langkah-langkah sebelumnya. Langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut: 1.
Membuat matriks perbandingan berpasangan Dalam mengisi elemen-elemen ini, perlu dilakukan analisis perbandingan
elemen yang diprioritaskan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai subkriteria yang ditentukan. Matriks perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 4.83. Tabel 4. 83 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K9 (pecahan)
K9 Mudah Sedang Tidak
Mudah 1 1/3 1/3
Sedang 3 1 1/3
Tidak 3 3 1
Perbandingan berpasangan yang telah ditentukan pada tabel 4.83 kemudian dirubah ke dalam bentuk desimal. Nilai-nilai yang terdapat dalam tabel 4.83 tersebut dijumlah tiap kolomnya. Perbandingan berpasangan dari kriteria K9 dalam bentuk desimal dapat dilihat pada tabel 4.84.
52 92
Tabel 4. 84 Matriks Perbandingan Berpasangan SubKriteria K9 (desimal)
K9 Mudah Sedang Tidak Total 2.
Mudah 1 0,33 0,33 1,66
Sedang 3 1 0,33 4,33
Tidak 3 3 1 7
Menentukan nilai prioritas sub kriteria Nilai
prioritas
kriteria
diperoleh
dari
nilai
masing-masing
elemen
perbandingan berpasangan dibagi dengan jumlah masing-masing kolom. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.85. Tabel 4. 85 Matriks Hasil Nilai Subkriteria
K9 Mudah Sedang Tidak
Mudah 0.600 0.200 0.200
Sedang 0.692 0.231 0.077
Tidak 0.429 0.429 0.143
Jumlah 1.721 0.860 0.420
Prioritas 0.574 0.287 0.140
Nilai prioritas subkriteria ini diperoleh dengan menggunakan perhitungan: a) Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom dibagi jumlah masing-masing pada kolom lama. Perhitungan tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,60 pada kolom
baris
kolom
pada tabel 4.84 dibagi dengan jumlah kolom
dan baris
tabel 4.85 diperoleh dari nilai
tabel 4.84, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. b) Nilai pada kolom jumlah yang ada pada tabel 4.85 diperoleh dari penjumlahan setiap barisnya. c) Nilai pada kolom prioritas diperoleh dengan cara nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah sub kriteria. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K9 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3.
Mengukur konsistensi Ada beberapa langkah untuk mengukur konsistensi, yaitu sebagai berikut:
38 93
a) Menentukan penjumlahan setiap baris Perhitungan ini dibuat dengan cara mengalikan elemen pertama pada tabel 4.84 perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas kriteria elemen pertama pada tabel 4.85, nilai matriks kedua dengan nilai prioritas elemen kedua dan seterusnya. Kemudian jumlahkan pada setiap barisnya. Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.86. Tabel 4. 86
Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas SubKriteria K9
Mudah
K9
0.574 0.191 0.191
Mudah Sedang Tidak
Sedang 0.861 0.287 0.096
Tidak 0.420 0.420 0.140
Jumlah Baris 1.855 0.898 0.427
b) Perhitungan Consistency Ratio (CR) Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1, maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Cara memperbaikinya yaitu dengan menentukan perbandingan berpasangan secara ulang. Perhitungan rasio konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.87. Tabel 4. 87 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K9 K9
Jumlah Baris
Prioritas
Lamda
Mudah Sedang Tidak
1.855 0.898 0.427
0.574 0.287 0.140
3.232 3.129 3.050 9.411 3.137
Total Lamda max
Kolom jumlah baris diperoleh dari tabel 4.86, sedangkan kolom prioritas kriteria diperoleh dari tabel 4.86 dan kolom lamda diperoleh dari kolom jumlah baris dibagi dengan kolom prioritas pada tabel 4.87.
5294
Perhitungan lamda max (
max) didapatkan dari total pada kolom lamda
dibagi dengan banyaknya elemen, yaitu terdapat 3 elemen. Untuk mencari Consistency Ratio (CR) maka perlu melakukan perhitungan Consistency Index (CI). Perhitungan tersebut adalah sebagai berikut: CI
= = =
CR
= 0,015
= = = 0,026
Oleh karena nilai CR < 0,1, maka Consistency Ratio dari perhitungan tersebut dapat diterima. 4. Perbandingan Berpasangan kedalam bilangan TFN Menentukan nilai perbandingan dengan FAHP dengan mengubah nilai bobot penilaian perbandingan berpasangan pada matrik perbandingan berpasangan kedalam bilangan TFN. sehingga hasil perbandingan seperti pada tabel 4.88 Tabel 4.88. Matrik perbandingan berpasangan FAHP K9
Mudah
Sedang
Tidak
lmu
lmu
lmu
Mudah
1,1,1
1,3/2,2
1,3/2,2
Sedang
1/2,2/3,1
1,1,1
1,3/2,2
Tidak
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
1,1,1
38 95
5. Menentukan bobot subkriteria a. Menentukan nilai fuzzy synthetic extent. Melakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy untuk setiap matrik l, m,dan u. Nilai pada matrik perbandingan berpasangan TFN dijumlahkan berdasarkan tiap-tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap baris. Hasil dari penjumlahan bisa dilihat pada tabel 4.89. Tabel 4.89. Nilai l, m, u Jumlah Baris l m u 3 4 5 2.5 4 4 2 4 3 7.5 12 12
b.
Menentukan nilai sintetis. Menghitung fuzzy synthetic extent dengan
menggunakan persamaan 6. Sehingga didapatkan nilai fuzzy synthetic extent untuk perbandingan dengan subkriteria K9 seperti pada tabel 4.90. Tabel 4.90. Nilai Sintetis l, m, u Jumlah Baris M u L 0.25 0.33 0.67 0.21 0.33 0.53 0.17 0.33 0.40 c.
Menentukan nilai bobot subkriteria.Hasil dari perhitungan fuzzy synthetic
extent digunakan untuk menentukan nilai bobot perhitungan seperti pada tabel 4.91
subkriteria K9. Hasil dari
52 96
Tabel 4.91 Bobot kriteria Bobot Prioritas Subkriteria Mudah 0,39 1 Sedang 0,35 0,81 K9
Tidak
0,24
0
Nilai bobot pada kolom bobot didapatkan dengan cara sebagai berikut: 1. Perhitungan bobot tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,39 pada kolom bobot baris mudah tabel 4.90 diperoleh dari nilai kolom u dan kolom l pada tabel 4.90 dikurangi dan dijumlah dengan nilai pengurangan kolom m dan kolom l tabel 4.90, dan hasil penjumlahan dibagi dengan jumlah sub kriteria. Nilai dari pembagian tersebut dijumlahkan dengan kolom l, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. 2. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K9 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3. Nilai prioritas bobot subkriteria didapat dengan menggunakan persamaan 6.
j.
Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria (K10) Proses perhitungan atau cara untuk mencari nilai konsistensi subkriteria yaitu
sama dengan penyelesaian dalam perhitungan untuk mencari nilai konsistensi kriteria pada langkah-langkah sebelumnya. Langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut: 1.
Membuat matriks perbandingan berpasangan Dalam mengisi elemen-elemen ini, perlu dilakukan analisis perbandingan
elemen yang diprioritaskan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai subkriteria yang ditentukan. Matriks perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 4.92.
9738
Tabel 4. 92 Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria K10 (pecahan)
K10 Cepat Sedang Tidak
Cepat 1 1/3 1/3
Sedang 3 1 1/3
Tidak 3 3 1
Perbandingan berpasangan yang telah ditentukan pada tabel 4.91 kemudian dirubah ke dalam bentuk desimal. Nilai-nilai yang terdapat dalam tabel 4.91 tersebut dijumlah tiap kolomnya. Perbandingan berpasangan dari kriteria (K10) dalam bentuk desimal dapat dilihat pada tabel 4.93. Tabel 4. 93 Matriks Perbandingan Berpasangan SubKriteria K10 (desimal)
K10 Cepat Sedang Tidak Total 2.
Cepat 1 0,33 0,33 1,66
Sedang 3 1 0,33 4,33
Tidak 3 3 1 7
Menentukan nilai prioritas sub kriteria Nilai
prioritas
kriteria
diperoleh
dari
nilai
masing-masing
elemen
perbandingan berpasangan dibagi dengan jumlah masing-masing kolom. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.94. Tabel 4. 94 Matriks Hasil Nilai Subkriteria
K10 Cepat Sedang Tidak
Cepat 0.600 0.200 0.200
Sedang Tidak 0.692 0.429 0.231 0.429 0.077 0.143
Jumlah 1.721 0.860 0.420
Prioritas 0.574 0.287 0.140
Nilai prioritas subkriteria ini diperoleh dengan menggunakan perhitungan: a) Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom dibagi jumlah masing-masing pada kolom lama. Perhitungan tersebut dijabarkan sebagai berikut:
52 98
Nilai 0,60 pada kolom dan baris
baris
tabel 4.94 diperoleh dari nilai kolom
pada tabel 4.93 dibagi dengan jumlah kolom
tabel 4.93, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. b) Nilai pada kolom jumlah yang ada pada tabel 4.94 diperoleh dari penjumlahan setiap barisnya. c) Nilai pada kolom prioritas diperoleh dengan cara nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah sub kriteria. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K10 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3.
Mengukur konsistensi Ada beberapa langkah untuk mengukur konsistensi, yaitu sebagai berikut: a) Menentukan penjumlahan setiap baris Perhitungan ini dibuat dengan cara mengalikan elemen pertama pada tabel 4.93 perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas kriteria elemen pertama pada tabel 4.94, nilai matriks kedua dengan nilai prioritas elemen kedua dan seterusnya. Kemudian jumlahkan pada setiap barisnya. Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 4.95.
Tabel 4. 95
Matriks Hasil Perkalian Perbandingan Berpasangan dengan Nilai Prioritas SubKriteria K10
K10 Cepat Sedang Tidak
Cepat 0.574 0.191 0.191
Sedang 0.861 0.287 0.096
Tidak 0.420 0.420 0.140
Jumlah Baris 1.855 0.898 0.427
b) Perhitungan Consistency Ratio (CR) Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1, maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Cara memperbaikinya yaitu
38 99
dengan menentukan perbandingan berpasangan secara ulang. Perhitungan rasio konsistensi dapat dilihat pada tabel 4.96. Tabel 4. 96 Matriks Perhitungan Consistency Ratio SubKriteria K10 K10 Jumlah Baris Prioritas Lamda
Cepat Sedang Tidak
1.855 0.898 0.427
0.574 0.287 0.140 Total Lamda max
3.232 3.129 3.050 9.411 3.137
Kolom jumlah baris diperoleh dari tabel 4.95, sedangkan kolom prioritas kriteria diperoleh dari tabel 4.95 dan kolom lamda diperoleh dari kolom jumlah baris dibagi dengan kolom prioritas pada tabel 4.96. Perhitungan lamda max (
max) didapatkan dari total pada kolom lamda
dibagi dengan banyaknya elemen, yaitu terdapat 3 elemen. Untuk mencari Consistency Ratio (CR) maka perlu melakukan perhitungan Consistency Index (CI). Perhitungan tersebut adalah sebagai berikut: CI
= = =
CR
= 0,015
= = = 0,026
Oleh karena nilai CR < 0,1, maka Consistency Ratio dari perhitungan tersebut dapat diterima.
52 100
4. Perbandingan Berpasangan kedalam bilangan TFN Menentukan nilai perbandingan dengan FAHP dengan mengubah nilai bobot penilaian perbandingan berpasangan pada matrik perbandingan berpasangan kedalam bilangan TFN. sehingga hasil perbandingan seperti pada tabel 4.97 Tabel 4.97. Matrik perbandingan berpasangan FAHP K10
Cepat
Sedang
Tidak
lmu
lmu
lmu
Cepat
1,1,1
1,3/2,2
1,3/2,2
Sedang
1/2,2/3,1
1,1,1
1,3/2,2
Tidak
1/2,2/3,1
1/2,2/3,1
1,1,1
5. Menentukan bobot subkriteria a. Menentukan nilai fuzzy synthetic extent. Melakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy untuk setiap matrik l, m,dan u. Nilai pada matrik perbandingan berpasangan TFN dijumlahkan berdasarkan tiap-tiap bilangan triangular fuzzy dalam setiap baris. Hasil dari penjumlahan bisa dilihat pada tabel 4.98. Tabel 4.98. Nilai l, m, u Jumlah Baris l m u 3 4 5 2.5 4 4 2 4 3 7.5 12 12
b.
Menentukan nilai sintetis. Menghitung fuzzy synthetic extent dengan
menggunakan persamaan 6. Sehingga didapatkan nilai fuzzy synthetic extent untuk perbandingan dengan subkriteria K10 seperti pada tabel 4.99.
38 101
Tabel 4.99. Nilai Sintetis l, m, u Jumlah Baris M u L 0.25 0.33 0.67 0.21 0.33 0.53 0.17 0.33 0.40 c.
Menentukan nilai bobot subkriteria.Hasil dari perhitungan fuzzy synthetic
extent digunakan untuk menentukan nilai bobot
subkriteria K100. Hasil dari
perhitungan seperti pada tabel 4.100 Tabel 4.100 Bobot kriteria K10 Bobot Prioritas Subkriteria Cepat 0,39 1 Sedang 0,35 0,81 Tidak
0,24
0
Nilai bobot pada kolom bobot didapatkan dengan cara sebagai berikut: 1.
Perhitungan bobot tersebut dijabarkan sebagai berikut: Nilai 0,39 pada kolom bobot baris
tabel 4.100 diperoleh dari nilai
kolom u dan kolom l pada tabel 4.99 dikurangi dan dijumlah dengan nilai pengurangan kolom m dan kolom l tabel 4.99, dan hasil penjumlahan dibagi dengan jumlah sub kriteria. Nilai dari pembagian tersebut dijumlahkan dengan kolom l, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. 2. Dalam penelitian ini sub kriteria pada K10 yang digunakan sebanyak 3 sub kriteria atau n=3. 3. Nilai prioritas bobot subkriteria didapat dengan menggunakan persamaan 6.
52 102
4.3.4
Menentukan Hasil Akhir Prioritas dari hasil perhitungan pada kriteria dan subkriteria pada masing-
masing kriteria dapat dituangkan dalam Tabel Hasil perhitungan setiap prioritas kriteria dan sub kriteria yang dapat dilihat dalam tabel 4.101. Tabel 4. 101 Hasil perhitungan setiap prioritas kriteria dan sub kriteria No 1
2
3
(K1)
(K2)
(K3)
(K4)
(K5)
(K6)
(K7)
0,12
0,08
0,12
0,08
0,11
0,12
0,09 0,10 Sesuai Tepat order 1 1
90% 1 70%90% 0,81
% 1
1
gelombang 0,81
70%
90%
0
4.3.5
0
2%
Cash
1
1
1 >20kali
0,81 80%
0
>25kali
1,5%
Kredit
0,81
0,81
>10kali
1,5%
0
1-5hari
Lebih
0,81
0,81 Kuran g 0
0,81 hutang
0
0
(K8)
6hari 0
(K9)
(K10)
0,09
0,10 Cep Mudah at 1 1 Sed Sedang ang 0,81 0,81 Tid Tidak ak 0 0
Menentukan Nilai Alternatif
Nilai alternatif pada penelitian ini terdiri dari pengisian kinerja pemasok yang akan dirangkingkan. Pada tabel 4.102 merupakan salah satu contoh dari transaksi penilaian pemasok. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.102. Tabel 4. 102 Perbandingan K1
K2
K3
K4
K5
K6
K7
K8
K9
K10
Pemasok1
90%
%
>25kali
2%
Kredit
Sesuai order
Tepat
Mudah
Sedang
Pemasok2
70%
%
>20kali
2%
Kredit
6hari
Tepat
Mudah
Sedang
%
>25kali
Cash
6hari
Tepat
Mudah
Sedang
Cash
6hari Sesuai order
Tepat
Mudah
Sedang
Tepat
Mudah
Cepat
Pemasok3
70%-90%
Pemasok4
70%-90%
%
>20kali
Pemasok5
70%-90%
%
>25kali
gelombang
1,5% 1,5% 1,5%
hutang
38 103
Nilai alternatif digunakan untuk menentukan nilai range dari tiap alternatifnya. Perhitungan nilai alternatif dihasilkan dari perkalian antara nilai prioritas kriteria dan nilai prioritas subkriteria pada masing-masing kriteria. Apabila hasil bahan baku sudah diolah dan data hasil pengolahannya berupa kriteria pemasok dimasukkan ke dalam sistem maka nilai alternatif digunakan sebagai alat ukur atau pedoman dalam menentukan batas minimal dari tiap mutunya.
4.3.6
Kebutuhan Antarmuka Eksternal Kebutuhan antarmuka eksternal pada Sistem Informasi Pemilihan Pemasok
Terbaik ini mencakup kebutuhan antarmuka pemakai, antarmuka perangkat keras, dan antarmuka perangkat lunak. a.
Antarmuka Pemakai Sistem
Informasi
Pemilihan
Pemasok
Terbaik
pada
penelitian
ini
dikembangkan dalam bentuk web. Pemakai berinteraksi dengan sistem secara langsung dengan sistem melalui web browser. Sistem menerima input dari user melalui perintah click oleh mouse atau input melalui keyboard. Output dari Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik ini dapat dilihat user dengan menggunakan monitor secara langsung. b.
Antarmuka Perangkat Keras Kebutuhan minimum perangkat keras yang dapat digunakan untuk
menjalankan Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik ini antara lain: 1. Satu unit laptop atau personal computer (PC) dengan spesifikasi processor minimal intel dual core. 2. RAM (Random Access Memory) minimal 2GB 3. HDD (Hard Disk Drive) minimal 160 GB 4. VGA 5. Monitor atau LCD
52 104
6. Keyboard 7. Mouse c.
Antarmuka Perangkat Lunak Perangkat lunak (software) yang digunakan pada Pembuatan Sistem Informasi
Pemilihan Pemasok Terbaik ini, terdiri dari: 1. Sistem operasi windows 7, 2. Google Chrome sebagai web browser, 3. Notepad ++ sebagai PHP editor, dan 4. XAMPP 1.7.7 sebagai paket yang menginstalasi dan mengkonfigurasikan web server apache dan DBMS MySQL secara otomatis. d.
Antarmuka Komunikasi Perangkat antarmuka komunikasi yang dibutuhkan yaitu sebuah komputer
server dan satu atau beberapa komputer client yang terhubung secara client-server dalam lingkup jaringan Internet atau intranet berbasis protokol HTTP (HyperText Transfer Protocol).
4.4
Desain Sistem Desain Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik ini meliputi Workflow,
Business Process Model,Usecase Diagram, Usecase Scenario, Usecase Activity, Sequence Diagram, Class Diagram dan Entity Relationship Diagram (ERD).
4.4.1. Workflow Workflow dalam penelitian ini berupa workflow penentuan pemasok terbaik. Workflow penentuan pemasok terbaik merupakan alur kerja yang dilakukan pada PT. Mitra Sahata dalam menentukan pemasok terbaik dengan menggunakan Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik (SIPPTER). Workflow tersebut menjelaskan
38 105
tentang langkah-langkah untuk menentukan tingkat kelayakan pemasok. Workflow pengadaan barang dan penentuan mutu kayu dapat dilihat pada gambar 4.4.
Gambar 4. 4 Workflow Pengadaan barang dan pemilihan pemasok
4.4.2. Business Process Model Pada gambar 4.5 merupakan business process dari sistem penunjang keputusan untuk perangkingan pemasok pada PT. Mitra Sahata Denpasar.
106 52
Gambar 4. 5 Business process Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik
4.4.3. Usecase Diagram Usecase diagram pada Gambar 4.6 terdapat 3 actor yaitu administrator Manager dan Teknik Pengolahan Barang.
38 107
Gambar 4. 6 Usecase Diagram SIPPTER
Pada usecase diagram tersebut terdapat tiga klasifikasi aktor
yang dapat
menggunakan sistem, yaitu Admin, Manager dan Teknik Pengolahan Barang. Deskripsi aktor pada usecase diatas dapat dilihat pada tabel 4.103.
No 1.
Admin
2.
Manager
Tabel 4. 103 Deskripsi Aktor Aktor Deskripsi Aktor Admin merupakan aktor yang memiliki akses penuh dalam sistem. Aktor ini dapat melakukan login, mengupdate semua data diantaranya manajemen user , data pemasok dan melakukan perhitungan dengan menggunakan metode FAHP serta melakukan logout. Aktor Manager merupakan aktor yang dapat melakukan login, melihat data pemasok dan perangkingan pemasok, mencetak data perangkingan serta
52 108
3.
Teknik Pengolahan Barang
melakukan logout. Aktor Teknik Pengolahan Barang merupakan aktor yang dapat melakukan login dan perangkingan pemasok serta melakukan logout.
Usecase diagram diatas memiliki tiga aktor yang memiliki usecase yang berjumlah enam. Berikut deskripsi dari masing – masing usecase dapat dilihat pada tabel 4.104. Tabel 4. 904 Deskripsi Usecase Diagram Usecase Deskripsi
No 1.
Manajemen User
2.
Data pemasok
3.
Input Perhitungan FAHP
4.
Parameter Pemasok
5.
Perangkingan Pemasok
Usecase ini berfungsi untuk menambah, mengedit dan menghapus user yang akan berinteraksi dengan sistem. Usecase ini dapat digunakan oleh aktor “Admin”. Usecase ini berfungsi untuk menambah dan mengedit data pemasok yang dimiliki perusahaan. Usecase ini dapat digunakan oleh aktor “Admin” dan “Manager”. Usecase ini berfungsi untuk melakukan input perhitungan FAHP. Input perhitungan FAHP ini meliputi perhitungan prioritas kriteria, prioritas subkriteria, nilai geometrik dari setiap kriteria dan subkriteria dan menampilkan nilai alternatif dengan bentuk perangkingan. Usecase ini dapat digunakan oleh aktor “Admin”. Usecase ini berfungsi untuk menentukan pemasok berdasarkan parameter yang dimiliki perusahaan dengan cara membandingkan dengan barang yang dimiliki pemasok dengan parameter yang ditetapkan oleh perusahaan. Usecase ini dapat digunakan oleh aktor “Admin”. Usecase ini berfungsi untuk menampilkan nilai alternatif dari perhitungan FAHP dengan bentuk perangkingan. Usecase ini dapat digunakan oleh aktor “Admin”, “ Manager” dan “Teknik Pengolahan Barang”.
38 109
Deskripsi usecase diagram di atas merupakan gambaran dari fitur yang akan dibangun pada sistem. Selanjutnya akan digambarkan alur kejadian yang terdapat pada usecase. Alur kejadian tersebut akan digambarkan pada usecase scenario, activity diagram, sequence diagram, class diagram, dan entity relationship diagram (ERD).
4.4.4. Usecase Scenario Usecase scenario menggambarkan mengenai alur kejadian yang terdapat pada usecase. Scenario usecase pada sistem yang akan dibuat ini meliputi usecase scenario manajemen user, input data pemasok, input data batas himpunan, input perhitungan FAHP dan rekomendasi pemasok bahan baku. a.
UCS – Manajemen User Usecase Scenario ini menejelaskan alur kejadian pada usecase manajemen
user. Pengelolaan yang dimaksud, yaitu penambahan user, penghapusan user dan mengubah data user. Alur kejadian usecase scenario manajemen user dijelaskan pada tabel 4.105. Tabel 4. 105 Usecase Scenario Manajemen User Name Manajemen User Admin dapat mengelola user yang terdapat Description pada sistem baik itu menambah, mengubah maupun menghapus data user. Admin Actor Informasi user belum ada penambahan atau Precondition perubahan. Data user telah ditambahkan atau Postcondition diperbarui. Normal flow “Tambah User” Actor System 1. Pilih menu “manajemen user” 2. Menampilkan halaman manajemen user berupa data user. Pada setiap data terdapat dua opsi yaitu edit dan hapus serta dapat melakukan tambah user.
52 110
3. Klik “Tambah” 4.
Menampilkan form tambah user
7. 8.
Menyimpan data user baru Menampilkan halaman manajemen user berupa data user yang telah ditambahkan user baru.
5. Mengisikan form tambah user 6. Klik “Simpan”
9.
Apabila user mengembalikan ke maka klik “Batal”
data
ingin user 10.
11.
13. 14.
17.
19.
21.
24.
26.
Mengembalikan pada halaman manajemen user berupa data user. Normal flow “Ubah Data User” Klik “Ubah” pada baris data user. 12. Menampilkan form data user dan data user yang akan diubah. Mengubah data user Klik “Simpan” 15. Menyimpan data user 16. Menampilkan halaman manajemen user yaitu data user berupa data user yang telah diperbarui. Apabila user ingin mengembalikan ke data user maka klik “Batal” 18. Mengembalikan pada halaman manajemen user berupa data user. Normal flow “Menghapus Data User” Klik “Hapus” pada data user yang akan dihapus. 20. Menampilkan pesan pilihan “Apakah anda ingin menghapus user?” Klik “Ya” 22. Menghapus data user 23. Menampilkan halaman manajemen user yaitu data user yang telah diperbarui dengan pengurangan data user yang telah dihapus. Alternative flow “kelengkapan data tambah user” Apabila user salah memasukkan data tidak lengkap 25. Menampilkan alert “Data tidak lengkap” Klik OK 27. Mengembalikan ke form tambah
38 111
user 28.
Apabila user salah memasukkan konfirmasi password Menampilkan pesan “Konfirmasi password tidak valid” dan menampilkan form tambah user Alternative flow “Konfirmasi password ubah user” Apabila user salah memasukkan data tidak lengkap 31. Menampilkan alert “Data tidak lengkap” Klik OK 33. Mengembalikan ke form ubah user Apabila user salah mengisikan konfirmasi password. 35. Menampilkan pesan “Data tidak lengkap” dan menampilkan data user yang ingin diubah. Alternative flow “Batal hapus user” Apabila user membatalkan penghapusan maka user melakukan Klik “Tidak” 37. Mengembalikan ke halaman sebelumnya yaitu data user. 29.
30.
32. 34.
36.
b. UCS –Data Pemasok Usecase scenario ini menjelaskan alur kegiatan pada usecase data pemasok. Pengelolaan yang dimaksud, yaitu penambahan data pemasok, penghapusan pemasok dan mengubah data pemasok. Alur kejadian usecase scenario data pemasok dapat dilihat pada Lampiran A. c. UCS – Input Perhitungan Metode FAHP Usecase scenario ini menjelaskan alur kejadian pada proses perhitungan menggunakan metode FAHP. Alur kejadian input perhitungan metode FAHP dilakukan dengan memasukkan 5 kriteria yang telah ditentukan dan digunakan untuk menghasilkan nilai alternatif yang berfungsi sebagai penentu bobot kriteria untuk menentukan pemasok terbaik. Alur kejadian perhitungan metode FAHP dapat dilihat pada Lampiran A.
52 112
d. UCS – Parameter Pemasok Usecase scenario ini menjelaskan alur kegiatan pada usecase parameter pemasok. Parameter pemasok dilakukan dengan memilih nilai yang telah ditentukan olehperusahaan untukk menentukan nilai pemasok berdasarkan bahan baku yang dipesan..Alur kejadian usecase parameter pemasok dapat dilihat pada Lampiran A. e.
UCS – Perangkingan Pemasok Usecase scenario ini menjelaskan tentang alur kegiatan pada usecase
Perangkingan pemasok. Pada usecase ini menampilkan hasil perangkingan alternatif yang diperoleh dari kriteria yang diinputkan kemudian dianalisis menggunakan metode FAHP. Usecase scenario perangkingan pemasok dapat dilihat pada Lampiran A. 4.4.5. Activity Diagram Activity diagram merupakan kelanjutan dari usecase scenario yang digambarkan berupa diagram. Activity diagram dalam pembuatan sistem yang akan dibuat yakni sebagai berikut: a.
Activity Diagram –Manajemen User Activity diagram pada manajemen user dilakukan oleh actor pada sistem yang
akan dibuat yaitu admin. Activity diagram manajemen user dapat dilihat pada gambar 4.7.
38 113
Gambar 4. 7 Activity diagram Manajemen user
52 114
b.
Activity Diagram –Data Pemasok Activity diagram pada input data pemasok dilakukan oleh actor pada sistem
yang akan dibuat yaitu admin. Activity diagram data pemasok menjelaskan tentang pengelolaan data pemasok, yaitu penambahan data pemasok, penghapusan pemasok dan mengubah data pemasok. Activity diagram data pemasok dapat dilihat pada lampiran B. c.
Activity Diagram –Input Perhitungan FAHP Activity diagram pada input perhitungan FAHP dilakukan oleh actor pada
sistem yang akan dibuat yaitu admin. Activity diagram perhitungan FAHP menjelaskan tentang proses yang terjadi selama proses perhitungan. Activity diagram perhitungan FAHP dapat dilihat pada lampiran B. d.
Activity Diagram –Parameter Pemasok Activity diagram pada parameter pemasok dilakukan oleh actor pada sistem
yang akan dibuat yaitu admin. Activity diagram parameter pemasok menjelaskan tentang penentuan nilai dari pemasok dengan memperhitungkan parameter yang ditentukan oleh perusahaan. Activity diagram parameter pemasok dapat dilihat pada lampiran B. e.
Activity Diagram –Perangkingan Pemasok Activity diagram pada perangkingan pemasok dilakukan oleh actor pada
sistem yang akan dibuat yaitu admin,Manager dan teknik pengolahan barang. Activity diagram perangkingan pemasok dapat dilihat pada lampiran B.
4.4.6. Sequence Diagram Sequence diagram merupakan kelanjutan dari activity diagram untuk menjabarkan apa yang telah dijelaskan pada activity diagram dan usecase scenario. Sequence diagram dalam pembuatan sistem yang akan dibuat yaitu sebagai berikut:
38 115
a.
Sequence Diagram –Manajemen User Setelah penggambaran activity diagram pada usecase Manajemen user akan
dibuat sequence diagram Manajemen user yaitu pada gambar 4.8.
Gambar 4. 8 Sequence Diagram Manajemen User
52 116
b.
Sequence Diagram –Data Pemasok Setelah penggambaran sequence diagram pada usecase Data Pemasok
kemudian akan dibuat sequence diagram yang berasal dari activity diagram Data Pemasok yaitu pada Lampiran C. c.
Sequence Diagram –Input Perhitungan FAHP Setelah penggambaran sequence diagram pada usecase Input Perhitungan
FAHP kemudian akan dibuat sequence diagram yang berasal dari activity diagram Input Perhitungan FAHP yaitu pada Lampiran C. d.
Sequence Diagram –Parameter Pemasok Setelah penggambaran sequence diagram pada usecase Parameter pemasok
kemudian akan dibuat sequence diagram yang berasal dari activity diagram Parameter pemasok yaitu pada Lampiran C. e.
Sequence Diagram –Perangkingan Pemasok Setelah penggambaran sequence diagram pada usecase Perangkingan
pemasok kemudian akan dibuat sequence diagram yang berasal dari activity diagram Perangkingan Pemasok yaitu pada Lampiran C.
4.4.7. Class Diagram Class diagram menggambarkan hubungan antara kelas yang digunakan untuk membangun suatu sistem. Class diagram dalam pembuatan sistem pemilihan pemasok terbaik dapat dilihat pada gambar 4.9.
38 117
Gambar 4. 9 Class Diagram Sistem Pemilihan Pemasok Terbaik
4.4.8. Entity Relationship Diagram (ERD) Entity Relationship Diagram (ERD) sistem informasi pemilihan pemasok terbaik merupakan gambaran komponen dan struktur database yang digunakan dalam pembuatan sistem. ERD Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik disajikan pada gambar 4.10.
52 118
Gambar 4.10 Entity Relationship Diagram (ERD)
38
BAB 5. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini menguraikan tentang hasil dan pembahasan dari perancangan sistem yang terdiri dari implementasi sistem, pengujian sistem dan hasil pengembangan sistem pemilihan pemasok terbaik.
5.1.
Implementasi Sistem Implementasi dalam hal ini pengkodean sistem dalam pembangunan sistem
menggunakan bahasa PHP. Tahap pengkodean akan menghasilkan beberapa interface atau tampilan dari Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik yang meliputi tampilan menu halaman utama, tampilan menu login, tampilan menu user admin, tampilan perhitungan metode, dan tampilan perangkingan pemasok. Untuk lebih jelasnya implementasi dari Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik dapat dilihat pada lampiran D.
5.1.1. Tampilan Login Tampilan menu login untuk setiap user yaitu user admin ataupun user pegawai yang ingin mengakses fitur yang disediakan oleh Sistem Pemilihan Pemasok Terbaik ditunjukkan pada Gambar 5.1.
119
52 120
Gambar 5.1. Tampilan Login Untuk User Pada SIPPTER
Gambar 5.1 merupakan interface dari form login untuk setiap user yang ingin masuk ke dalam sistem. Pada form ini user harus memasukkan user e-mail dan password yang telah mereka miliki dan sesuai dengan jenis user. Masing-masing user dapat masuk ke dalam sistem apabila user e-mail dan password
yang mereka
masukkan telah sesuai. Setelah user masuk ke dalam sistem dengan user e-mail dan password yang benar, maka sistem akan memberikan hak akses menu sesuai dengan jenis user. B.
Tampilan Halaman Utama Tampilan halaman utama yang ada pada Sistem Informasi Pemilihan Pemasok
Terbaik dapat dilihat pada Gambar 5.2 berikut.
38 121
Gambar 5.2. Tampilan halama utama SIPPTER
Pada gambar 5.2 merupakan tampilan dari halaman utama sistem pemilihan pemasok terbaik. Menu halaman utama ini merupakan menu yang menampilkan tentang perusahaan yang peneliti jadikan objek penelitian dan dapat diakses oleh semua user. Selain itu pada halaman utama juga menampilkan beberapa fitur yang dapat dikases oleh masing-masing user. Menu yang akan ditampilkan pada setiap halaman utama untuk kedua jenis user berbeda karena akan disesuaikan dengan jenis user yang masuk ke dalam Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik. Untuk menampilkan halaman utama pada Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik maka sistem akan menjalan function construct() yang ada pada controller. C.
Menu User Admin Menu user admin pada Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik
ditunjukkan pada gambar 5.3.
52 122
Gambar 5.3. Tampilan menu untuk user admin pada SIPPTER
Pada Gambar 5.3 merupakan tampilan sistem yang menampilkan pilihan menu yang dapat diakses oleh user admin. Ketika user sebagai admin maka ia dapat mengakses menu manajemen user, data pemasok, perhitungan FAHP, Penilaian kualitas dan kinerja pemasok, dan perangkingan pemasok. 1. Tampilan form Manajemen User Tampilan form Manajemen User pada Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 5.4.
38 123
Gambar 5.4. Tampilan form manajemen user Untuk User Admin pada SIPPTER
Gambar 5.5. Tampilan form tambah user Untuk User Admin pada SIPPTER
Gambar 5.4 merupakan gambar form manajemen user yang merupakan fitur admin untuk memasukkan data user baru yang memiliki hak akses pada sistem. Data diri user yang admin masukkan akan disimpan oleh sistem ke dalam database dan menampilkannya pada tabel data user. Pada form tabel manajemen user meliputi ID, level, Nama, E-mail user yang bersangkutan. Untuk lebih jelasnya kode program Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik dapat dilihat pada lampiran E. Kode
52 124
program yang digunakan untuk input data user dapat dilihat pada Gambar 5.6 dan kode program yang digunakan untuk edit data user dapat dilihat pada Gambar 5.7.
Gambar 5.6. Kode program manajemen user
38 125
Gambar 5.7. Kode program user edit
Gambar 5.6 merupakan kode program controller untuk manajemen user. Sedangkan utuk Gambar 5.7 merupakan kode program untuk input data user atau mengedit yang nantinya sistem akan menyimpan data user tersebut ke dalam database pada entitas user. Pada saat User mengisi form isian tersebut diharuskan pada User untuk mengisi semua field yang tersedia karena ketika User tidak mengisi field secara lengkap akan muncul peringatan seperti terlihat pada Gambar 5.8 dan User diharuskan menyamakan password dan password confirm karena ketika User tidak menginputkan password secara benar akan muncul peringatan seperti terlihat pada Gambar 5.9
Gambar 5.8. Peringatan Ketika Field Tidak Terisi Semua
52 126
Gambar 5.9. Peringatan validasi password Gambar 5.8 menunjukkan gambar yang menampilkan peringatan ketika admin tidak mengisi lengkap filed yang tersedia dan Gambar 5.9 menunjukan gambar yang menampilkan validasi password gagal. Adapun kode program yang digunakan pada saat pengecekan pada proses pengisian data debitur baru seperti pada Gambar 5.10
Gambar 5.10. Kode program pengecekan manajemen user
5.2.
Pengujian Sistem Pengujian sistem yang telah dibangun dilakukan dengan tujuan untuk
memastikan bahwa seluruh kebutuhan perangkat lunak telah terpenuhi setelah
38 127
pengujian sistem diberikan kepada pengguna. Pengujian sistem dilakukan dengan cara pengujian white box dan pengujian black box.
5.2.1
Pengujian White Box Pengujian white box digunakan untuk menguji pengkodean sistem yang
dilakukan pada alur statement dan logika. Pengujian white box dilakukan dengan menggunakan metode siklomatik. Metode siklomatik menggunakan pengujian jalur dasar (basis path testing) yang didalamanya terdapat beberapa tahapan pengujian antara lain pembuatan diagram alir atau grafik alir, penentuan jalur independen, penghitungan kompleksitas siklomatik jalur independen dan test case. Pengujian unit dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu sebagai berikut: a.
Penomoran listing program
b.
Pembuatan grafik alir
c.
Penghitungan kompleksitas siklomatik Penghitungan kompleksitas siklomatik V (G) untuk grafik alir G menggunakan rumus V (G) = E – N + 2. Dimana E adalah jumlah edge grafik alir dan N adalah jumlah node grafik alir.
d.
Penentuan jalur program independen
e.
Test case Pengujian white box dilakukan pada beberapa fitur yang ada pada sistem yaitu
fitur login dan fitur prioritas kriteria. Sedangkan pada fitur lain yang ada pada sistem dapat dilihat pada lampiran F. a. Login 1. Listing Program
52 128
Tahap pertama dari pengujian white box yaitu dengan memberi penomoran pada listing program berdasarkan statement dan logika pada login. Listing program login disajikan pada gambar 5.11.
1 2 3 4
5 Gambar 5. 11 listing program login.php
2. Grafik Alir Grafik Alir fitur login berupa notasi – notasi yang menunjukkan alur kontrol. Grafik alir tersebut di gambarkan dengan simpul dan garis dapat di lihat pada Gambar 5.12
Gambar 5. 12 Diagram Alir Login
38 129
3. Kompleksitas siklomatis Kompleksitas siklomatis dari grafik alir dapat diperoleh dengan perhitungan: V(G) = E – N + 2 = 5 – 5 + 2 = 2. 4.
Basis Set Basis set tambah pengguna / user menghasilka tiga (3) jalur independent dari
perhitungan kompleksitas siklomatik, yaitu: Jalur 1 : 1 – 2 – 3 – 5 Jalur 2 : 1 – 2 – 4 – 5
5. Test Case Berdasarkan tahapan yang dilakukan sebelumnya, segi kelayakan perangkat lunak telah memenuhi syarat dapat dilihan pada tabel 5.1. Tabel 5. 1 Test Case Login
Test Case: User menginputkan data debitur lalu klik OK No 1.
2.
Pengujian
Jalur
Mengisi semua field 1 – 2 – 3 – 5 pada form login menggunakan usr_id dan usr_password dengan benar kemudian mengklik button “LOGIN” Mengisi semua field 1 – 2 – 4 – 5 pada form login tetapi menggunakan usr_id dan usr_password salah kemudian mengklik button “LOGIN”
Kesimpulan [√] Berhasil [ ] Gagal
[√] Berhasil [ ] Gagal
Target Yang Diharapkan Sistem akan menampilkan form halaman utama
Sistem akan menampilkan form login
52 130
b. Prioritas Kriteria 1. Listing Program Prioritas Kriteria Tahap pertama dari pengujian white box yaitu dengan memberi penomoran pada listing program berdasarkan statement dan logika pada file ahp_all.php. Listing program pada modul ini disajikan pada gambar 5.13. 1
2
9
3 64 7 8
5
1112 13 14 15 1617 18 19 20 21 22
10
23 24 26
25
27 Gambar 5. 13 listing program Prioritas Kriteria
2. Diagram Alir Prioritas Kriteria Tahap pengujian selanjutnya yaitu menggambarkan grafik alir. Grafik alir pada modul prioritas kriteria dapat dilihat pada gambar 5.14.
3. Kompleksitas Siklomatis pada Prioritas Kriteria Kompleksitas Siklomatis dari grafik alir dapat diperoleh dengan perhitungan V(G) = E – N + 2 = 34 – 27 + 2 = 9. 4. Jalur Program Independen pada Prioritas Kriteria
38 131
Berdasarkan hasil penghitungan kompleksitas siklomatik diatas, maka dihasilkan penentuan jalur independen dari grafik alir diatas sebagai berikut: Path 1 : 1-2-3-4-6-7-6-8-3-5-9-10-12-13-12-14-9-11-15-16-17-18-17-19-15-20-2122-23-24-25-27 Path 2 : 1-2-3-5-9-10-12-13-12-14-9-11-15-16-17-18-17-19-15-20-21-22-23-24-2627 Path 3 : 1-2-3-5-9-11-15-16-17-19-15-20-21-22-21-23-24-26-27 Path 4 : 1-2-3-5-9-11-15-20-21-22-21-23-24-26-27 Path 5 : 1-2-3-5-9-11-15-20-21-23-24-26-27 Path 6 : 1-2-3-5-9-10-12-14-9-11-15-16-17-18-17-19-15-20-21-22-21-23-24-26-27 Path 7 :1-2-3-4-6-8-3-5-9-10-12-14-12-9-11-15-17-19-15-20-21-22-21-23-24-26-27 Path 8 : 1-2-3-4-6-8-3-5-9-11-15-20-21-23-24-26-27 Path 9 : 1-2-3-4-6-8-5-9-11-15-20-21-23-24-26-27
Gambar 5. 14 Grafik Alir Prioritas Kriteria
52 132
5. Test Case pada Prioritas Kriteria Berdasarkan tahapan yang dilakukan sebelumnya, segi kelayakan perangkat lunak telah memenuhi syarat dapat dilihat pada tabel 5.2. Tabel 5. 2 Test Case Prioritas Kriteria
Test Case: User menginputkan skala prioritas kriteria lalu klik SUBMIT Target Yang No Pengujian Jalur Kesimpulan Diharapkan 1. Jalur dimana skala 1-2-3-4-6-7-6- [√] Berhasil Sistem akan benar di inputkan 8-3-5-9-10-12- [ ] Gagal menampilkan sehingga field nilai 13-12-14-9-11hasil jumlah invers akan terisi 15-16-17-18kolom, jumlah skala secara otomatis 17-19-15-20baris, lamda , lalu klik “SUBMIT” 21-22-23-24lamda max, 25-27 dan hasil konsistensi rasio <0,1 menampilkan alert “dapat diterima” 2. Mengisi semua field 1-2-3-5-9-10[√] Berhasil Sistem akan pada form dengan 12-13-12-14-9- [ ] Gagal menampilkan skala tidak sesuai 11-15-16-17hasil jumlah kemudian mengklik 18-17-19-15kolom, jumlah button “SUBMIT”. 20-21-22-23baris, dan 24-26-27 prioritas yang tidak sesuai sehingga konsistensi rasio >0,1 menampilkan alert “Tidak dapat diterima” 3. Skala yang di input 1-2-3-5-9-11[√ ] Berhasil Sistem akan kan tidak sesuai, hasil 15-16-17-19[ ] Gagal menampilkan dari perhitungan baris 15-20-21-22hasil jumlah prioritas salah. 21-23-24-26baris dan 27 prioritas tidak valid dan hasil konsistensi
38133
4.
Skala yang di input kan tidak sesuai untuk nilai lamda tidak seimbang dan menghasilkan konsistensi lebih 0,1
1-2-3-5-9-1115-20-21-22-
[√ ] Berhasil [ ] Gagal
21-23-24-2627
5.
Ketika nilai skala 1-2-3-5-9-11tidak sesuai, jumlah 15-20-21-23baris dan prioritas 24-26-27 menghasilkan konsistensi lebih 0,1
6.
Ketika mengisi skala dan hasil jumlah baris yang menghasilkan konsistensi lebih 0,1
7.
Skala yang di input 1-2-3-4-6-8-3-
[√ ] Berhasil [ ] Gagal
1-2-3-5-9-10[√] Berhasil 12-14-9-11-15- [ ] Gagal 16-17-18-1719-15-20-2122-21-23-2426-27
[√] Berhasil
rasio >0,1 menampilkan alert “Tidak dapat diterima” Sistem akan menampilkan hasil jumlah kolom, jumlah baris, lamda, lamda max yang invalid sehingga hasil konsistensi rasio >0,1 menampilkan alert “Tidak dapat diterima” Sistem akan menampilkan hasil jumlah kolom, jumlah baris, lamda , lamda max, dan hasil konsistensi rasio >0,1 menampilkan alert “Tidak dapat diterima” Sistem akan menampilkan hasil jumlah baris yang salah sehingga menghasilkan rasio konsistensi <0,1 menampilkan alert “dapat diterima” Sistem akan
52134
5.2.2
kan tidak sesuai kemudian hasil total jumlah kolom salah dan menghasilkan konsistensi lebih 0,1
5-9-10-12-14- [ ] Gagal 12-9-11-15-1719-15-20-2122-21-23-2426-27
8.
Input skala tidak sesuai sehingga total kolom tidak seimbang dan menghasilkan konsistensi lebih 0,1
1-2-3-4-6-8-35-9-11-15-2021-23-24-2627
9.
Skala yang di input 1-2-3-4-6-8-5- [√ ] Berhasil kan tidak sesuai 9-11-15-20-21- [ ] Gagal sehingga konsistensi 23-24-26-27 rasio lebih dari 0,1
[√ ] Berhasil [ ] Gagal
menampilkan hasil jumlah kolom salah, jumlah baris, lamda , lamda max, dan hasil konsistensi rasio >0,1 menampilkan alert “Tidak dapat diterima” Sistem akan menampilkan hasil jumlah kolom, jumlah baris, lamda , lamda max, dan hasil konsistensi rasio >0,1 menampilkan alert “Tidak dapat diterima” Sistem akan menampilkan hasil jumlah kolom, jumlah baris, lamda , lamda max, dan hasil konsistensi rasio >0,1 menampilkan alert “Tidak dapat diterima”
Pengujian Black Box Pengujian black box disesuaikan dengan kebutuhan yang telah didefinisikan
pada tahap awal. Kebutuhan fungsional dan nonfungsional disesuaikan dengan sistem yang telah dibuat. Pengujian black box dilakukan untuk menguji interface dari
38 135
sistem, untuk memastikan suatu masukan berhasil menajalankan suatu proses dengan benar dan menghasilkan keluaran sesuai dengan perancangan yang telah dibuat. Pengujian ini dilakukan oleh user yang akan menggunakan sistem. User dalam penelitian ini yaitu pegawai PT MITRA SAHATA bagian pabrik. Pegawai bagian pabrik tersebut meliputi Asisten Teknik dan Pengolahan sebagai admin dan satu orang mandor teknik dan pengolahan. User tersebut mengisi kuisoner yang diberikan oleh peneliti yang nantinya akan digunakan untuk evaluasi sistem apabila ada kesalahan pada sistem atau tambahan dari user. Hasil pengujian black box sistem informasi pemilihan pemasok dapat dilihat pada lampiran I.
5.3. Simulasi Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik Penentuan pemasok terbaik dengan sistem informasi pemilihan pemasok diawali dengan perhitungan bobot pada masing-masing kriteria. Perhitungan bobot tiap kriteria dapat dilihat pada gambar 5.15.
Gambar 5. 15 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria
52 136
Gambar 5.15 merupakan matriks perbandingan berpasangan untuk menentukan konsistensi rasio pada kriteria. Penentuan nilai masukan berdasarkan para ahli/pakar. Pada sistem informasi pemilihan pemasok ini ahli atau pakar yang digunakan adalah Manager perusahaan. Selanjutnya hasil nilai matriks perbandingan berpasangan di gunakan untuk menentukan konsistensi rasio. Perhitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai Consistency Ratio (CR) ≤ 0,1. Apabila nilai CR lebih besar dari 0,1, maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Cara memperbaikinya yaitu dengan menentukan perbandingan berpasangan secara ulang Untuk nilai total diperoleh dari hasil penjumlahan dari kolom lamda, sedangkan perhitungan lamda max (
max) didapatkan dari total pada kolom lamda dibagi
dengan banyaknya kriteria, yaitu terdapat 10 kriteria. Untuk mencari Consistency Ratio (CR) maka perlu melakukan perhitungan Consistency Index (CI). Perhitungan tersebut adalah sebagai berikut: - CI
= = = = 0,021
- CR
= = = 0,014
Oleh karena nilai CR < 0,1, maka Consistency Ratio dari perhitungan tersebut dapat diterima. Perhitungan rasio konsistensi pada sistem SIPPTER dapat dilihat pada gambar 5.16.
38 137
Gambar 5. 16 Matriks Rasio Konsistensi
Langkah selanjutnya mengubah matriks perbandingan berpasangan ke dalam bilangan Triangular Fuzzy Number (TFN). Nilai TNF digunakan untuk menentukan nilai fuzzy synthetic extent dengan melakukan operasi penjumlahan nilai fuzzy untuk setiap matrik l, m, u. Penjumlahan nilai TFN dengan menggunakan persamaan 2, 3 dan 4 apabila dijabarkan sebagai berikut: ∑
∑
.........................(2)
∑
Keterangan : M = bilangan triangular fuzzy number m = jumlah kriteria j = kolom i = baris g = parameter (l, m, u) Dimana: ∑
(∑
∑
∑
)
Sedangkan untuk menghitung invers : ∑
∑
∑
∑
∑
....................(4)
( )
52 138
Perhitungan invers dilakukan setelah mendapatkan nilai sintetis pada penjumlahan TFN. Jika dijabarkan makan penyelesaianya sebagai berikut: K1 = (10, 14,5, 19)*(
) = (0,06, 0,12, 0,22)
K2 = (5,5, 10,5, 14)*(
) = (0,03, 0,12, 0,16)
K3 = (10, 14, 18)*(
) = (0,06, 0,11, 0,20)
K4 = (6,5, 11, 14)*(
) = (0,04, 0,09, 0,16)
K5 = (10, 13,5, 17)*( K6 = (11,5, 15,5, 18)*( K7 = (7,4, 11, 14)*( K8 = (9,4, 12,5, 15,5)*( K9 = (8,4, 11,5, 14)*( K10 = (9,4, 11,5, 14,5)*(
) = (0,06, 0,11, 0,19) ) = (0,07, 0,12, 0,20) ) = (0,05, 0,09, 0,16) ) = (0,06, 0,10, 0,16) ) = (0,06, 0,09, 0,16) ) = (0,06, 0,09, 0,16)
Nilai yang terdapat pada kolom matriks perbandingan berpasangan diubah sesuai dengan skala TFN dalam variabel linguistik. Penerapan hasil perubahan matriks perbandingan berpasangan pada sistem SIPPTER dapat dilihat pada gambar 5.17 dan penerapan hasil penjumlahan nilai TFN pada sistem SIPPTER dapat dilihat pada gambar 5.18.
38 139
Gambar 5. 17. Skala Triangular Fuzzy Number
Gambar 5. 18. Nilai sintetis penjumlahan TFN
Sehingga didapatkan nilai fuzzy synthetic extent untuk perbandingan dengan kriteria pada sistem SIPPTER seperti pada gambar 5.19.
Gambar 5. 19. Nilai hasil
52 140
Penentuan bobot dari kriteria- kriteria yang dimiliki pemasok untuk melakukan perangkangkingan pemasok terbaik dengan menggunakan cara sebagai berikut: a.
Nilai 0,12 pada kolom bobot baris K1 pada gambar 5.11 diperoleh dari nilai kolom u dan kolom l pada tabel nilai hasil dikurangi dan dijumlah dengan nilai pengurangan kolom m dan kolom l
tabel nilai hasil , dan hasil
penjumlahan dibagi dengan jumlah kriteria. Nilai dari pembagian tersebut dijumlahkan dengan kolom l, dan dilanjutkan ke kolom baris berikutnya. b. Dalam penelitian ini kriteria yang digunakan sebanyak 10 kriteria atau n=10. Hasil implementasi penentuan bobot pada sistem SISPPTER dapat dilihat pada gambar 5.20.
Gambar 5. 20. Nilai bobot
Langkah yang sama dilakukan untuk menentukan bobot subkriteria sehingga menghasilkan result bobot. Pada masing-masing kriteria utama memiliki 3 subkriteria. Apabila dijabarkan dalam tabel akan seperti berikut: Tabel 5.3. Tabel result bobot kriteria dan subkriteria No
1
(K1)
(K2)
(K3)
(K4)
(K5)
(K6)
(K7)
(K8)
(K9)
(K10)
0,12
0,08
0,12
0,08
0,11
0,12
0,09
0,10
0,09
0,10
90%
%
>25kali
2%
Cash
Sesuai order
Tepat
Mudah
Cep at
38 141
2
1 70%90% 0,81
1 gelombang 0,81
3
90%
0
1 >20kali
0,81 80%
70% 0
1
0
1 1,5%
0,81
0,81
>10kali
1,5%
0
0
1 Kredit
1 1-5hari
0,81
0,81
Hutang 0
6hari 0
1 Lebih
1
1
Sedang
Sed ang
0,81
0,81
0,81 Kuran g 0
Tidak 0
Penerapan hasil result bobot dari masing- masing kriteria dan subkriteria pada sistem SIPPTER seperti pada gambar 5.21.
Gambar 5. 21. Tabel result bobot
Tahapan selanjutnya dengan menentukan rangking pemasok bahan baku terbaik dengan membandingkan data yang dimiliki tiap pemasok dengan bobot dari masing-masing subkriterianya. Hasil pengisian dan pemilihan subkriteria pada masing- masing kriteria yang dimiliki pemsasok dapat dilihat pada tabel 5.4. Tabel 5.4. Hasil perbandingan penilaian pemasok berdasarkan subkriteria
Tid ak 0
52 142
K1
K2
K3
K4
K5
K6
K7
K8
K9
K10
Pemasok1
90%
%
>25kali
2%
Kredit
Sesuai order
Tepat
Mudah
Sedang
Pemasok2
70%
%
>20kali
2%
Kredit
6hari
Tepat
Mudah
Sedang
%
>25kali
Cash
6hari
Tepat
Mudah
Sedang
Cash
6hari Sesuai order
Tepat
Mudah
Sedang
Tepat
Mudah
Cepat
Pemasok3
70%-90%
Pemasok4
70%-90%
%
>20kali
Pemasok5
70%-90%
%
>25kali
gelombang
1,5% 1,5% 1,5%
Hutang
Tampilan fitur Penilaian Kualitas dan Kinerja Pemasok Bahan Baku pada sistem SIPPTER seperti pada gambar 5.22.
Gambar 5. 22. Tabel Penilaian kualitas dan kinerja pemasok
Pada gambar 5.22 terdapat kriteria-kriteria dan subkriteria pemasok bahan baku. Ketika user memilih ID 1 yang berarti pemasok dengan ID 1 akan dihitung
38 143
kualitas dan kinerjanya dengan cara user memilih subkriteria yang terdapat pada masing – masing kriteria sesuai dengan data yang diperoleh. Untuk masing – masing subkriteria yang telah ditentukan user seperti yang dijelaskan pada tabel 5.4 dikalikan dengan bobot masing-masing subkriteria yang sudah dihitung pada tabel 5.3 . Apabila dijabarkan seperti pada tabel 5.5 Tabel 5.5. Nilai bobot Subkriteria K1
K2
K3
K4
K5
K6
Pemasok1
1
1
1
1
1
0,56
1
1
1
0,33
Pemasok2
0
0
1
0,47
1
0,56
0
1
1
0,33
1
1
0
1
0
1
1
0,33
0,47
0,56
1
0
1
1
0,33
1
0
0
1
1
1
1
Pemasok3
0,33 0,649
Pemasok4
0,33 1
Pemasok5
0,33
1 1
1
K7 K8 K9 K10
Nilai bobot dari masing-masing pemasok dikalikan dengan nilai bobot masing – masing kriteria. Hasil dari perkalian dapat dilihat pada tabel 5.10 Apabila dijabarkan sebagai berikut: Pemasok1 =
K1 = 1 * 0,12 = 0,12 K2 = 1 *0,08 = 0,08 K3= 1 *0.12 = 0,12 K4= 1*0,08 = 0,08 K5= 1*0,11 = 0,11 K6 = 0,56*0,12 = 0,067 K7=1*0,09 = 0,09 K8=1*0,10 = 0,10
144 52
K9=1*0,09 = 0,09 K10=0,33*0,10 = 0,10
Tabel 5.6. Hasil perangkingan pemasok K1
K2
K3
K4
K5
K6
K7
K8
K9
K10
Jumlah
Peringkat
A1
0,12
0,08
0,12
0,08
0,11
0,067
0,09
0,10
0,09
0,033
0,89
2
A2
0
0
0,12
0,037
0,11
0,067
0
0,10
0,09
0,033
0,55
5
A3
0,039
0,05
0,12
0,08
0
0,12
0
0,10
0,09
0,033
0,63
4
A4
0,039
0,08
0,12
0,037
0,061
0,12
0
0,10
0,09
0,033
0,68
3
A5
0,33
0,08
0,12
0,08
0
0
0,09
0,10
0,09
0,10
0,97
1
Tampilan hasil perangkingan pemasok pada sistem SIPPTER ditunjukan pada gambar 5.23.
Gambar 5.23. Hasil Perangkingan Pemasok
38
BAB 6. PENUTUP
6. 1 Kesimpulan Kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan adalah sebagai berikut: 1.
Penentuan kinerja pemasok bahan baku dengan menggunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) pada sistem informasi ini dilakukan dengan cara menentukan bobot dari masing-masing kriteria dan subkreteria yang meliputi kualitas warna kayu, serat kayu, mata hati kayu, presentase diskon, ketentuan pembayaran, ketetapan waktu pengiriman, ketepatan jumlah pengiriman, kemudahan pergantian produk catat, kemudahan komunikasi dan kemudahan perubahan jumlah dan waktu pesanan. 2. Sistem
informasi
pemilihan
pemasok
bahan
baku
dibangun
dengan
menggunakan metode FAHP yang mengkonversi bobot dari masing-masing kriteria dan subkriteria di atas ke dalam bilangan fuzzy sehingga menghasilkan perangkingan untuk memberikan rekomendasi kepada perusahaan dalam melakukan pemilihan dan pemutusan pelimpahan order kepada setiap pemasok dengan urutan sebagai berikut : bobot 0,73 untuk CV. Ramada, 0,72 untuk CV. Harapan Bangsa, 0,72 untuk PT. Sagala Jaya 0,67 untuk PT. Bali Wood, 0,68 untuk CV. Wood Dewata, dan 0,63 untuk PT. Cendana. 6. 2
Saran Sistem informasi yang dibangun masih mempunyai kelemahan, seperti halnya
tidak adanya perekapan data hasil pembelian kayu, data pengolahan dan data penanganan setelah pengolahan. Sehingga diharapkan pada pengembangan sistem berikutnya sistem informasi ini dilengkapi dengan data hasil pengolahan dan data penanganan setelah pengolahan. Sehingga sistem dapat mencakup semua kegiatan yang terjadi di pabrik.
145
52 146
DAFTAR PUSTAKA Akbar, Fazlur. 2010. Aplikasi Pengamanan Hak Cipta Untuk Gambar Digital Dengan Teknik Watermarking Menggunakan Metode Svd (Singular Value Decomposition). Jurnal TA/Skripsi. Afriska, Serly dan Puspitorini, Sukma. 2011. Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Pilihan Minat Perguruan Tinggi Di Kota Jambi Dengan Menggunakan Fuzzy Multi Criteria Decision Makin. Yogyakarta: Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi Ardianto,Wiwik Anggraeni dan Renny Pradha Kusumawardhani,Risky.Tanpa Tahun. Penerapan Fuzzy Analytical Hierarchy Process pada Sistem Penilaian Pegawai di Rumah Sakit Onkologi Surabaya. Atika, Linda. 2010. Sistem Penunjang Keputusan
Penilaian Kinerja Pemilihan
Dosen Berprestasi Menggunakan Metode AHP. Jurnal Ilmiah Matrik. Vol.12 (3): 1-10. Bahtiar dan Wardani, 2011. Sistem Administrasi Pengolahan Dokumen Dan Paket Pada Cv. Traspatindo Abadi Sejahtera Berbasis Java. Naskah Publikasi. Chan, F.T.S., N. Kumar, M. K. Tiwari, H. C. W. Lau, & K. L. Choy.2008. Global Supplier Selection: a Fuzzy-AHP. Approach. International Journal of Production Research, Vol. 46,No.14, pp.3825=3857.
38 147
Cheragi,S.H.,M. Dadashzadeh & M.Subramanian, 2004 dalam jurnal Critical Succes Factors For Supplier Selection: An Update. Journal of Applied Business Research Vol.20 No.2 Chang, D. Y., (1996). Application of the Extent Analysis Method on Fuzzy AHP. Europen Journal Of Operation Research 95,649-655. Kahraman, C., U. Cebeci, Z. Ulukan. 2003. Multi-criteria supplier selection using fuzzy AHP. Logistics Information Management 16, 6, pp. 382-394. Fenton, N., dan Wang, W. 2006. Risk and Confidence Analysis for Fuzzy Multicriteria Decision Making. Knowledge-Based System 19 , 430-437. Fitria, L.2006. The Design of Decision Support System To Choose The Transportation Service Using Fuzzy AHP (Case Study : PT. X). Surabaya, Indonesia : Teknik Industri, Institut Teknologi Sepuluh November. Hartono, Jogiyanto. 2008. Metodologi Penelitian Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi Offset. Hayun, Anggara. Pemilihan Supplier Folding Box dengan Metode AHP di PT. NIS. ENASE : Volume 4 No.2, Januari 2008. Husein, Mohammad Fakhri dan Wibowo, Amin. 2002. Sistem Informasi Manajemen Edisi Revisi. Yogyakarta: UPP. AMP. YKPN. Imbar dan Kurniawan, 2012. Perancangan Sistem Informasi Pelayanan Medis Rawat Jalan Poliklinik Kebidanan dan Kandungan pada RSUD Kota Batam. Jurnal Sistem Informasi. Vol.7(1) 53 – 67.
52 148
Ladjamudin, Al-Braha. 2006. Rekayasa Perangkat Lunak, Edisi Ketiga. Yogyakarta : Graha Ilmu. Mauidzoh, Uyunul and Zabidi,Yasrin .2007 dalam Perancangan Sistem Penilaian Dan Seleksi Supplier Menggunakan Multi Kriteria. Munassar, Nabil M. A. Dan Govardhan, A.2010. A Comparison Between Five Models Of Software Engineering. IJCSI vol. 7, Issue. 5, September 2010. www.IJCSI.org Muslim, silal dan Yani Iriani. Pemilihan Supplier Bahan Baku Tinta dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus di PT. INFIGO). National Conference : Design and Application of Technology 2010. Nainggolan, dkk. 2011. Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan Mata Kuliah Pilihan Menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (studi kasus: Prodi Manajemen Informatika Politeknik Telkom). Bandung: Politeknik Telkom Bandung. Nasibu, Iskandar. 2007. Penerapan Metode AHP Dalam Sistem Penunjang Keputusan Penempatan Karyawan Menggunakan Aplikasi Expert Choice. Jurnal Pelangi Ilmu. Vol. 2 (5). Nugroho, Adi. 2009. Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan UML dan Java. Yogyakarta: Penerbit Andi. Oktavitri, Nur Inradewi. 2008. Analisis Manajemen Risiko Lingkungan Limbah Berbahan Berbahaya dan Beracun (B3) Berdasarkan Penilaian Risiko dengan
38 149
Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) (Studi Kasus : Lumpur B3 PT.A dan PT. B). Surabaya : Teknik Industri. Institut Teknologi Sepuluh November. Pangestu, Danu Wira. 2008. “Teori Dasar Sistem Informasi Manajemen”. IlmuKomputer.Com. Halaman 23. Raharjo, Jani dan I Nyoman Sutapa.2002. Aplikasi Fuzzy Analytical Hierarky Process dalam Seleksi Karyawan.Jurnal Teknik Insudtri. Vol. 4, no. 2, hal. 8292. Repository.Academia.edu.
Yusuf
Andriana
2012.
[serial
pdf
online].
http://www.academia.edu/3504754/Supplier evaluation and selection in agroindustrial supply cahin management of guava fruit juice/.[12 Maret 2014] Rochmasari, dkk. 2010. Penentuan Prioritas Usulan Sertifikasi Guru dengan Metode AHP (Analitic Hirarky Process). Jurnal Teknologi Informasi. Vol. 6 (1). Saaty, T.L.V., (1998), Multicriteria Decisions Making – The Analytic Hierarchy Process, University of Pittsburgh. Sanayei, A., S.F. Mousavi, & A. Yazdankhah. 2010. Group Decision Making Process for Supplier Selection with VIKOR Under Fuzzy Environment. Expert Systems with Applications Vol.37, pp. 24–30. Shull, Delbecq, and Cummings.1970. Organisational and Decision making. Universitas Michigan . Subiyanto,
Fajar.
2010.
Workflow.
[serial
online].
http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?option=com_content&view=article&id =685:Workflow&catid=20:informatika&Itemid=14 [06 Januari 2014].
52 150
Sulistiana,Winda.Tanpa Tahun. Analisis Pemilihan Supplier Bahan Baku dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Procces. Suciadi, Yusiana. 2013.Pemilihan dan evaluasi pemasok pada PT New Hope jawa Timur dengan mengggunakan metode fuzzy analytical hierechy procces. Surabaya : Institut Teknologi Sepuluh November Suharto, Toto. 2008. Analisis Kebutuhan Sistem Informasi. Bianglala Informasi [serial
on
line].
http://totosuharto.wordpress.com/2008/07/10/analisis-
kebutuhan-sistem-informasi/. [10 Juli 2012]. Supriyono, dkk. 2007. Sistem Pemilihan Pejabat Struktural dengan Metode AHP. Seminar Nasional III. Yogyakarta: Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir (STTN) BATAN Yogyakarta. Syamsi, Ibnu. 2000. Efisiensi, Sistem, dan Prosedur Kerja Edisi Revisi. Jakarta: Bumi Aksara. Turban, dkk. 2005. Decision Support System and Intelligent Systems. Yogyakarta: Penerbit Andi. Wardah, Siti, dkk.Tanpa Tahun. Rancang Bangun Model Persediaan dan Pemilihan Pemasok Bahan Baku Kelapa Parut Kering di PT.X. Jurnal Teknik Industri. ISSN : 1441-6340 Weber, Charles A., Current, John R., and Benton, W. C., 1990. Vendor Selection Criteria and Methods. European Journal of Operational Research, 50 pp. 218, North Holland.
38 151
Wibowo, M. Rifai Aji.2010. Perancangan model Pemilihan Mitra Tenaga Kerja dalam Penyediaan Rig Darat dengan Metode Analytic Network Process (ANP) Fakultas Teknik Universitas Indonesia Winda Sulistiani & Evi Yuliawati.Tanpa Tahun. Analisis Pemilihan Pemasok bahan baku menggunakan metode Fuzzy analytical hierarchy process (FAHP) (Studi kasus: PT. Mitra Mandiri Perkasa) Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Whetyningtyas, Aprilia. 2011. Peranan Decision Support System
(DSS) Bagi
Manajemen Selaku Decision Maker. Jurnal Analisis Manajemen. Vol.5 (1). Yunis, dkk. 2010. Arsitektur Bisnis: Pemodelan Proses Bisnis dengan Object Oriented. Seminar Nasional Informatika (semnasIF 2010). ISSN: 1979-2328.
52 152
LAMPIRAN Lampiran A a.Usecase Scenario Data Pemasok Name Description
Data Pemasok Admin dapat mengelola pemasok yang terdapat pada sistem baik itu menambah, mengubah maupun menghapus data user. Admin Actor Informasi pemasok belum ada Precondition penambahan atau perubahan. Data pemasok telah ditambahkan atau Postcondition diperbarui. Normal flow “Tambah pemasok” Actor System 38. Pilih menu Data Pemasok 39. Menampilkan halaman Data pemasok berupa data pemasok. Pada setiap baris data pemasok terdapat dua pilihan yaitu ubah dan hapus serta pilihan tambah yang digunakan untuk menambahkan data pemasok baru. 40. Klik Tambah 41. Menampilkan form data pemasok 42. Mengisikan form data pemasok 43. Klik Simpan 44. Memeriksa kelengkapan data 45. Menyimpan data pemasok baru 46. Menampilkan alert “Data berhasil ditambahkan” 47. Klik OK 48. Menampilkan data pemasok yang telah diperbarui. 49. Apabila user ingin membatalkan penambahan data pemasok maka klik batal. 50. Mengembalikan pada halaman Data Pemasok. Normal flow “Ubah Data Pemasok”
38 153
51.
53. 54.
58.
60.
62. 63.
65.
67.
Klik ubah pada baris data pemasok yang ingin diubah. 52.
Menampilkan data pemasok yang akan diubah pada form data pemasok.
55. 56. 57.
Memeriksa kelengkapan data Menyimpan data pemasok Menampilkan alert “data pemasok berhasil diperbarui”
59.
Menampilkan data pemasok yang telah diperbarui.
61.
Data
Mengubah data pemasok pada form data pemasok. Klik Simpan
Klik OK
Apabila user ingin membatalkan pengubahan data pemasok maka klik batal. Mengembalikan ke halaman Pemasok. Alternative flow “kelengkapan data” Apabila user memasukkan data tidak lengkap. Klik “Simpan” 64. Menampilkan alert “Maaf, belum lengkap” Klik OK 66. Mengembalikan ke form pemasok Alternative flow “Batal hapus pemasok” Apabila user ingin membatalkan penghapusan data pemasok maka klik tidak. 68. Mengembalikan ke halaman Pemasok.
data
data
Data
b.Usecase Scenario Input Perhitungan Metode FAHP Name
Input Perhitungan Metode FAHP
Description
Admin dapat mengelola kriteria yang digunakan dalam menentukan pemasok terbaik dengan melakukan perhitungan
52 154
dengan menggunakan metode FAHP. Admin Form input berupa tabel menu perhitungan metode FHP dan dilakukan fuzzyfikasi. Data perhitungan metode FAHP Postcondition Normal flow “Perhitungan Prioritas Kriteria” Actor System 1. Pilih menu “Perhitungan FAHP” 2. Menampilkan halaman perhitungan prioritas kriteria berupa form dalam matriks perbandingan berpasangan beserta matriks nilai prioritas kriteria, matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas dan matriks perhitungan rasio konsistensi yang belum terisi dan terdapat tiga tombol yaitu tombol submit, tombol fuzzyfikasi dan tombol lanjut. 3. Memasukkan nilai perbandingan berpasangan prioritas kriteria pada form dalam matriks perbandingan berpasangan. 4. Klik tombol submit 5. Memeriksa kelengkapan data 6. Menjumlahkan nilai pada tiap kolom dalam matriks perbandingan berpasangan. 7. Menampilkan hasil perhitungan matriks prioritas kriteria. 8. Menampilkan hasil perhitungan matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas. 9. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. 10. Klik tombol fuzzyfikasi Actor Precondition
38 155
11. Menampilkan halaman tabel TFN 12. Menampilkan tabel nilai sintetis 13. Menampilkan tabel nilai bobot kriteria 14. Klik Lanjut
16.
17.
26.
28.
Normal flow “Perhitungan Prioritas Subkriteria pada Kriteria (K1)” 15. Menampilkan halaman perhitungan prioritas subkriteria pada kriteria (K1) berupa form dalam matriks perbandingan berpasangan beserta matriks nilai prioritas subkriteria, matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas dan matriks rasio konsistensi yang belum terisi dan terdapat dua tombol yaitu tombol submit dan lanjut Memasukkan nilai perbandingan berpasangan prioritas subkriteria dari kriteria K1 pada form dalam matriks perbandingan berpasangan. Klik tombol Submit 18. Memeriksa kelengkapan data 19. Menjumlahkan nilai pada tiap kolom dalam matriks perbandingan berpasangan.. 20. Menampilkan hasil perhitungan matriks prioritas subkriteria. 21. Menampilkan hasil perhitungan matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas. 22. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. 23. Menampilkan tabel TFN 24. Menampilkan nilai sintetis 25. Menampilkan nilai bobot sub kriteria Klik tombol Lanjut Normal flow “Perhitungan Prioritas Subkriteria pada Kriteria (K2)” 27. Menampilkan halaman perhitungan prioritas subkriteria pada kriteria (K2) berupa form dalam matriks perbandingan berpasangan beserta matriks nilai prioritas subkriteria, matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas dan matriks rasio konsistensi yang masih belum terisi dan terdapat dua tombol yaitu tombol submit dan lanjut. Memasukkan nilai perbandingan
52 156
29.
berpasangan prioritas subkriteria dari kriteria K2 pada form dalam matriks perbandingan berpasangan. Klik tombol submit 30. 31.
32. 33.
34. 35. 36. 37. 38.
40.
41.
50.
Memeriksa kelengkapan data Menjumlahkan nilai pada tiap kolom dalam matriks perbandingan berpasangan.. Menampilkan hasil perhitungan matriks prioritas subkriteria. Menampilkan hasil perhitungan matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. Menampilkan tabel TFN Menampilkan nilai sintetis Menampilkan nilai bobot sub kriteria
Klik tombol lanjut Normal flow “Perhitungan Prioritas Subkriteria pada Kriteria (K3)” 39. Menampilkan halaman perhitungan prioritas subkriteria pada kriteria (K3) berupa form dalam matriks perbandingan berpasangan beserta matriks nilai prioritas subkriteria, matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas dan matriks rasio konsistensi yang masih belum terisi dan terdapat dua tombol yaitu tombol submit dan lanjut. Memasukkan nilai perbandingan berpasangan prioritas subkriteria dari kriteria K3 pada form dalam matriks perbandingan berpasangan. Klik tombol Submit 42. Memeriksa kelengkapan data 43. Menjumlahkan nilai pada tiap kolom dalam matriks perbandingan berpasangan.. 44. Menampilkan hasil perhitungan matriks prioritas subkriteria. 45. Menampilkan hasil perhitungan matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas. 46. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. 47. Menampilkan tabel TFN 48. Menampilkan nilai sintetis 49. Menampilkan nilai bobot sub kriteria Klik tombol Lanjut
38 157
52.
53.
62.
64.
65.
Normal flow “Perhitungan Prioritas Subkriteria pada Kriteria (K4)” 51. Menampilkan halaman perhitungan prioritas subkriteria pada kriteria (K4) berupa form dalam matriks perbandingan berpasangan beserta matriks nilai prioritas subkriteria, matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas dan matriks rasio konsistensi yang masih belum terisi dan terdapat dua tombol yaitu tombol submit dan lanjut. Memasukkan nilai perbandingan berpasangan prioritas subkriteria dari kriteria k4 pada form dalam matriks perbandingan berpasangan. Klik tombol Submit 54. Memeriksa kelengkapan data 55. Menjumlahkan nilai pada tiap kolom dalam matriks perbandingan berpasangan.. 56. Menampilkan hasil perhitungan matriks prioritas subkriteria. 57. Menampilkan hasil perhitungan matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas. 58. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. 59. Menampilkan tabel TFN 60. Menampilkan nilai sintetis 61. Menampilkan nilai bobot sub kriteria Klik tombol Lanjut Normal flow “Perhitungan Prioritas Subkriteria pada Kriteria (K5)” 63. Menampilkan halaman perhitungan prioritas subkriteria pada kriteria (K5) berupa form dalam matriks perbandingan berpasangan beserta matriks nilai prioritas subkriteria, matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas dan matriks rasio konsistensi yang masih belum terisi dan terdapat dua tombol yaitu tombol submit dan lanjut. Memasukkan nilai perbandingan berpasangan prioritas subkriteria dari kriteria K5 pada form dalam matriks perbandingan berpasangan. Klik tombol Submit 66. Memeriksa kelengkapan data 67. Menjumlahkan nilai pada tiap kolom
52158
68. 69.
70. 71. 72. 73. 74.
76.
77.
86.
dalam matriks perbandingan berpasangan.. Menampilkan hasil perhitungan matriks prioritas subkriteria. Menampilkan hasil perhitungan matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. Menampilkan tabel TFN Menampilkan nilai sintetis Menampilkan nilai bobot sub kriteria
Klik tombol Lanjut Normal flow “Perhitungan Prioritas Subkriteria pada Kriteria (K6)” 75. Menampilkan halaman perhitungan prioritas subkriteria pada kriteria (K6) berupa form dalam matriks perbandingan berpasangan beserta matriks nilai prioritas subkriteria, matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas dan matriks rasio konsistensi yang masih belum terisi dan terdapat dua tombol yaitu tombol submit dan lanjut. Memasukkan nilai perbandingan berpasangan prioritas subkriteria dari kriteria k6 pada form dalam matriks perbandingan berpasangan. Klik tombol Submit 78. Memeriksa kelengkapan data 79. Menjumlahkan nilai pada tiap kolom dalam matriks perbandingan berpasangan.. 80. Menampilkan hasil perhitungan matriks prioritas subkriteria. 81. Menampilkan hasil perhitungan matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas. 82. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. 83. Menampilkan tabel TFN 84. Menampilkan nilai sintetis 85. Menampilkan nilai bobot sub kriteria Klik tombol Lanjut Normal flow “Perhitungan Prioritas Subkriteria pada Kriteria (K7)” 87. Menampilkan halaman perhitungan prioritas subkriteria pada kriteria (K7) berupa form dalam matriks perbandingan berpasangan beserta
38 159
matriks nilai prioritas subkriteria, matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas dan matriks rasio konsistensi yang masih belum terisi dan terdapat dua tombol yaitu tombol submit dan lanjut. 88.
89.
Memasukkan nilai perbandingan berpasangan prioritas subkriteria dari kriteria K7 pada form dalam matriks perbandingan berpasangan.. Klik tombol Submit 90. 91.
92. 93.
94. 95. 96. 97. 98.
100.
101.
Memeriksa kelengkapan data Menjumlahkan nilai pada tiap kolom dalam matriks perbandingan berpasangan.. Menampilkan hasil perhitungan matriks prioritas subkriteria. Menampilkan hasil perhitungan matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. Menampilkan tabel TFN Menampilkan nilai sintetis Menampilkan nilai bobot sub kriteria
Klik tombol Lanjut Normal flow “Perhitungan Prioritas Subkriteria pada Kriteria (K8)” 99. Menampilkan halaman perhitungan prioritas subkriteria pada kriteria (K8) berupa form dalam matriks perbandingan berpasangan beserta matriks nilai prioritas subkriteria, matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas dan matriks rasio konsistensi yang masih belum terisi dan terdapat dua tombol yaitu tombol submit dan lanjut. Memasukkan nilai perbandingan berpasangan prioritas subkriteria dari kriteria K8 pada form dalam matriks perbandingan berpasangan. Klik tombol Submit 102. Memeriksa kelengkapan data 103. Menjumlahkan nilai pada tiap kolom dalam matriks perbandingan berpasangan.. 104. Menampilkan hasil perhitungan matriks prioritas subkriteria. 105. Menampilkan hasil perhitungan matriks hasil perkalian perbandingan
52 160
106. 107. 108. 109.
berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. Menampilkan tabel TFN Menampilkan nilai sintetis Menampilkan nilai bobot sub kriteria
110.
Klik tombol Lanjut. Normal flow “Perhitungan Prioritas Subkriteria pada Kriteria (K9)” 111. Menampilkan halaman perhitungan prioritas subkriteria pada kriteria (K9) berupa form dalam matriks perbandingan berpasangan beserta matriks nilai prioritas subkriteria, matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas dan matriks rasio konsistensi yang masih belum terisi dan terdapat dua tombol yaitu tombol submit dan lanjut.
112.
Memasukkan nilai perbandingan berpasangan prioritas subkriteria dari kriteria K9 pada form dalam matriks perbandingan berpasangan. Klik tombol Submit
113.
114. 115.
Memeriksa kelengkapan data Menjumlahkan nilai pada tiap kolom dalam matriks perbandingan berpasangan.. 116. Menampilkan hasil perhitungan matriks prioritas subkriteria. 117. Menampilkan hasil perhitungan matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas. 118. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. 119. Menampilkan tabel TFN 120. Menampilkan nilai sintetis 121. Menampilkan nilai bobot sub kriteria 122.
Klik tombol Lanjut Normal flow “Perhitungan Prioritas Subkriteria pada Kriteria (K10)” 123. Menampilkan halaman perhitungan prioritas subkriteria pada kriteria (K10) berupa form dalam matriks perbandingan berpasangan beserta matriks nilai prioritas subkriteria, matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas dan matriks rasio konsistensi yang masih
38 161
belum terisi dan terdapat dua tombol yaitu tombol submit dan lanjut. 124.
125.
Memasukkan nilai perbandingan berpasangan prioritas subkriteria dari kriteria K10 pada form dalam matriks perbandingan berpasangan. Klik tombol Submit 126. 127.
Memeriksa kelengkapan data Menjumlahkan nilai pada tiap kolom dalam matriks perbandingan berpasangan.. 128. Menampilkan hasil perhitungan matriks prioritas subkriteria. 129. Menampilkan hasil perhitungan matriks hasil perkalian perbandingan berpasangan dengan nilai prioritas. 130. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. 131. Menampilkan tabel TFN 132. Menampilkan nilai sintetis 133. Menampilkan nilai bobot sub kriteria 134.
Klik tombol Lanjut 135.
136.
Menampilkan data hasil perhitungan setiap prioritas kriteria dan sub kriteria dan tombol update.
Klik OK 137.
138.
140.
141.
143.
c.
Menampilkan data hasil prioritas kriteria dan subkriteria Alternatif flow “Status Rasio Konsistensi ditolak” Apabila user memasukkan nilai perbandingan berpasangan tidak konsisten. 139. Menampilkan status “ditolak” pada matriks rasio konsistensi. Mengisi ulang form perbandingan berpasangan. Alternatif flow “Kelengkapan nilai perbandingan berpasangan” Apabila user tidak memasukkan nilai perbandingan berpasangan secara lengkap. 142. Menampilkan alert “tidak boleh kosong” Klik OK 144. Menampilkan form matriks perbandingan berpasangan.
Usecase Scenario Parameter Pemasok
Name Description
Parameter Pemasok Admin dapat mengisi nilai dari barang
52162
pemasok sesuai parameter yang terdapat pada system. Admin Actor Nilai barang pemasok sesuai parameter Precondition yang ditentukan perusahaan belum terisi. Nilai barang pemasok telah diperbarui. Postcondition Normal flow “Mengisi Parameter Pemasok” Actor System 1. Pilih menu Parameter Pemasok 2. Menampilkan halaman Parameter pemasok. 3. Menampilkan id pemasok dan parameter pemasok antara lain; warna kayu, serat kayu, keutuhan, mata hati, kesesuaian harga,presentase diskon,ketentuan pembayaran, kontinuitas pengiriman, ketepatan waktu pengiriman, ketepatan jumlah pengiriman, kemudahan dihubungi, kecepatan menanggapi produk cacat, kemudahan pergantian produk cacat, kemudahan perubahan jumlah pesanan, kemudahan perubahan waktu pengiriman. 4. Memilih nilai parameter pada form Parameter pemasok 5. Menampilkan nilai yang dipilih pada masing-masing parameter pemasok. 6. Klik Simpan 7. Memeriksa kelengkapan data 8. Menyimpan data inputan 9. Menampilkan alert “data berhasil diperbarui” 10. Klik OK 11. Menampilkan form parameter pemasok. Alternative flow “kelengkapan data”
38 163
12. 13.
Apabila user memasukkan data tidak lengkap. Klik “Simpan” 14.
15.
Menampilkan alert “Maaf, data belum lengkap”
Klik OK 16.
17.
Mengembalikan ke form Parameter pemasok. Alternative flow “Batal Perangkingan” Apabila user ingin membatalkan penilaian barang pemasok maka klik “Batal”. 18. Mengembalikan ke halaman Parameter Pemasok.
d. Usecase Scenario Perangkingan Pemasok Name Perangkingan Pemasok Admin dan Manager dapat melihat hasil Description perangkingan pemasok pada system. Admin , Manager dan Teknik Pengadaan Actor Barang. Data pada tabel belum ada penambahan Precondition atau perubahan. Data telah diperbaharui. Postcondition Normal flow “Perangkingan Pemasok” Actor System 1. Pilih menu Perangkingan Pemasok 2. Menampilkan halaman Perangkingan pemasok dalam bentuk tabel. Klik Cetak Menampilkan nilai dari penilaian pemasok dalam format pdf Klik Detail Menampilkan nilai dari penilaian pemasok Alternative flow 19. Klik Back 20. Mengembalikan ke halaman Perangkingan Pemasok.
52 164
Lampiran B Activity Diagram a. Activity Diagram Data Pemasok
38 165 162
b. Activity Diagram Input Perhitungan Metode FAHP
52 166
38 167
52 168
38 169 0
52 170
38 171
c. Activity Diagram Parameter Pemasok
d Activity Diagram Perangkingan Pemasok
52 172
Lampiran C. a. Sequence Diagram Data Pemasok
38 173
b. Sequence Diagram Input Data Perhitungan FAHP
c.
Sequence Diagram Parameter Pemasok
d. Sequence Diagram Perangkingan Pemasok
52 174
Lampiran D Implementasi Sistem D.1. Tampilan Form Data Pemasok
Gambar D.1. Tampilan form Data Pemasok
D.1.1. Tampilan Tambah Pemasok
Gambar D.2. Tampilan form Tambah Pemasok
D.1.2. Tampilan Message Warning pada proses tambah pemasok
Gambar D.3. Tampilan warning field tidak terisi pada form Tambah Pemasok
38 175
D.1.3. Tampilan Edit Pemasok
Gambar D.4. Tampilan form Edit Pemasok
D.1.4. Tampilan Message Warning pada proses Edit pemasok
Gambar D.5. Tampilan warning field tidak terisi pada form Tambah Pemasok
D.1.5. Tampilan Hapus Pemasok
Gambar D.6. Tampilan form Hapus Pemasok
52 176
D.2 Tampilan Perhitungan FAHP D.2.1. Tampilan form Perhitungan FAHP
Gambar D.7. Tampilan form Perhitungan FAHP D.2.2. Tampilan form Consistensi Ratio
Gambar D.8. Tampilan form Consistensi Ratio pada Perhitungan FAHP
D.2.3. Tampilan form Fuzzyfikasi
Gambar D.9. Tampilan form Fuzzyfikasi
38 177
D.2.4. Tampilan Hasil Perhitungan Bobot Kriteria
Gambar D.10. Tampilan Hasil Perhitungan Bobot Kriteria
D.2.5. Tampilan form Perhitungan Subkriteria
Gambar D.11. Tampilan form Perhitungan Subkriteria
52 178
D.2.6. Tampilan form Result Bobot
Gambar D.12. Tampilan form Result Bobot
D.3. Tampilan Form Penilaian Kualitas dan Kinerja Pemasok D.3.1. Tampilan Form Penilaian Kualitas dan Kinerja Pemasok
Gambar D.13. Tampilan Form Penilaian Kualitas dan Kinerja Pemasok
38 179
D.3.2. Tampilan Warning Message pada Form Penilaian Kualitas dan Kinerja Pemasok
Gambar D.13. Tampilan Warning Message pada Penilaian Kualitas dan Kinerja Pemasok
D.4. Tampilan Form Perangkingan Pemasok D.4.1. Tampilan form Perangkingan Pemasok
Gambar D.15. Tampilan form Perangkingan Pemasok
52 180
Lampiran E Kode Program E.1. Tambah dan Edit Data Pemasok
Gambar E.1. Kode program menampilkan form Tambah dan Edit Pemasok
Gambar E.2. Kode program Controller untuk Tambah dan Edit Pemasok
38 181
E.2. Perhitungan FAHP
Gambar E.2. Kode Program untuk Menampilkan Perhitungan FAHP
52 182
E.3. Penilaian Kualitas dan Kinerja Pemasok
Gambar E.3 Kode Program menampilkan field pada penilaian Kualitas dan Kinerja Pemasok E.4 Perangkingan Pemasok
38 183
Gambar E.4. Kode Program untuk menampilkan isi form Perangkingan Pemasok E.4.1. Cetak Perangkingan Pemasok
Gambar E.5. Kode Program untuk menampilkan hasil Perangkingan
Gambar E.6. Kode Program untuk menampilkan hasil perangkingan dalam format PDF
52 184
Lampiran F Pengujian Sistem WhiteBox F.1. Manajemen User a. Listing Program
Gambar F.1. Listing Program Manajemen User b.
Grafik Alir
Gambar F.2. Diagram Alir Manajemen User
38 185
c.
Penghitungan Kompleksitas Siklomatik Penghitungan Kompleksitas Siklomatik V (G) untuk grafik alir G dengan
menggunakan rumus V (G)
E
N
2. Untuk grafik alir pada function dalam
melakukan proses manajemen User ketika user ingin mengoperasikan Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik, diman pada fitur ini memilik memiliki jumlah data E = 16 dan N = 13 maka, V (G)
d.
16
13
2
5
Jalur Program Independen Dari hasil penghitungan kompleksitas siklomatik tersebut maka diperoleh
penentuan jalur independen dari grafik alir dengan jalur sebagai berikut:
e.
Jalur 1 : 1
2
3
4 – 5 – 9 – 10 – 12 – 13 – 8
Jalur 2 : 1
2
3
4 – 6 – 9 – 10 – 12 – 13 – 8
Jalur 3 : 1
2–7
Jalur 4 : 1
2 – 3 – 4 – 5 – 9 – 10 – 11 – 4
Jalur 5 : 1
2 – 3 – 4 – 6 – 9 – 10 – 11 – 4
Test Case Tabel F1. Test Case Manajemen User Test Case
User menginputkan Username dan password Target yang diharapkan Sistem menampilkan fitur yang ada pada sistem ketika proses sukses Hasil Pengujian Benar No Pengujian Jalur Kesimpulan 1. Mengisi semua field 1 2 3 4 – 5 – 9 – [√] Berhasil pada form Tambah User 10 – 12 – 13 – 8 [ ] Gagal dengan benar kemudian mengklik button “submit” 2. Mengisi field pada form 1 2 3 4 – 6 – 9 – [√ ] Berhasil
52 186
Edit User tetapi menggunakan Username atau password yang salah. Mengisi field pada form Edit User tetapi menggunakan atau password yang tidak sama dengan confirm password. Mengisi field pada form Tambah User tidak lengkap. Mengisi field pada form Edit User tidak lengkap.
3.
4.
5.
10 – 12 – 13 – 8
[ ] Gagal
11
[√ ] Berhasil [ ] Gagal
2–7
1 2 – 3 – 4 – 5 – 9 – 10 [√] Berhasil – 11 – 4 [ ] Gagal 1 2 – 3 – 4 – 6 – 9 – 10 [√ ] Berhasil – 11 – 4 [ ] Gagal
F.2. Data Pemasok a. Listing Program 1 2 3
4 5 6 7 8
9
Gambar F.3. Listing Program Data Pemasok
38 187
Grafik Alir
Gambar F.4. Diagram Alir Data Pemasok
f.
Penghitungan Kompleksitas Siklomatik Penghitungan Kompleksitas Siklomatik V (G) untuk grafik alir G dengan
menggunakan rumus V (G)
E
N
2. Untuk grafik alir pada function dalam
1
melakukan proses penambahan dan pengeditan data pemasok ketika user ingin mengoperasikan Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik, diman pada fitur ini memilik memiliki jumlah data E = 11 dan N = 9 maka, V (G) = 11
g.
9 + 2 = 4
Jalur Program Independen Dari hasil penghitungan kompleksitas siklomatik tersebut maka diperoleh
penentuan jalur independen dari grafik alir dengan jalur sebagai berikut: Jalur 1 : 1
2
3
6–7–9–5
Jalur 2 : 1
2
4
6–7–9–5
Jalur 3 : 1
2
3
5–7–8–2
Jalur 4 : 1
2
3
6 – 7 – 8– 2
52 188
h.
Test Case Tabel F2. Test Case Data Pemasok Test Case Target yang diharapkan
User mengisi Field pada Data Pemasok Sistem menampilkan fitur yang ada pada sistem ketika proses sukses Hasil Pengujian Benar No Pengujian Jalur Kesimpulan 1. Mengisi semua field 1 2 4 6 – 7 – 9 – [√] Berhasil pada form Tambah 5 [ ] Gagal pemasok dengan benar kemudian mengklik button “submit” 2. Mengisi field pada form 1 2 3 6 – 7 – 9 – [√ ] Berhasil Edit pemasok dengan 5 [ ] Gagal benar. 3. Mengisi field pada form 1 2 3 5 – 7 – 8 – [√ ] Berhasil Edit pemasok tetapi 2 [ ] Gagal tidak lengkap 4. Mengisi field pada form 1 2 3 5 – 7 – 8 – [√] Berhasil Tambah pemasok tidak 2 [ ] Gagal lengkap.
F.3. Penilaian kualitas dan Kinerja Pemasok a. Listing Program
38 189
1 2 3
4 6 5 7 8 9
10
Gambar F.7. Listing Program kualitas dan Kinerja Pemasok
b. Grafik Alir
Gambar F.6. Diagram Alir kualitas dan Kinerja Pemasok
52 190
b.
Penghitungan Kompleksitas Siklomatik Penghitungan Kompleksitas Siklomatik V (G) untuk grafik alir G dengan
menggunakan rumus V (G)
E
N
2. Untuk grafik alir pada function dalam
melakukan proses perangkingan pemasok ketika user ingin mengoperasikan Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik, diman pada fitur ini memilik memiliki jumlah data E = 11 dan N = 9 maka, V (G) = 12
c.
10 + 2 = 4
Jalur Program Independen Dari hasil penghitungan kompleksitas siklomatik tersebut maka diperoleh
penentuan jalur independen dari grafik alir dengan jalur sebagai berikut:
d.
Jalur 1 : 1
2
3
7 – 8 – 10 – 5 – 6
Jalur 2 : 1
2
3
7–8–9–2
Jalur 3 : 1
2
4
6
Jalur 4 : 1
6
Test Case Tabel F3. Test Case Kualitas dan Kinerja Pemasok Test Case
User mengisi Field pada kualitas dan kinerja pemasok Target yang diharapkan Sistem menampilkan fitur yang ada pada sistem ketika proses sukses Hasil Pengujian Benar No Pengujian Jalur Kesimpulan 1. Mengisi semua field 1 2 3 7 – 8 – 10 [√] Berhasil pada form kinerja dan – 5 – 6 [ ] Gagal kualitas pemasok dengan benar kemudian mengklik button “simpan” 2. Mengisi semua field 1 2 3 7 – 8 – 9 – [√ ] Berhasil pada form kinerja dan 2 [ ] Gagal
38 191
3.
4.
kualitas pemasok dengan salah kemudian mengklik button “simpan” Tidak mengisi dengan 1 lengkap field pada form kinerja dan kualitas pemasok kemudian mengklik button “simpan” Memilih tombol batal. 1
F.4. Ahp_sub a. Listing Program
2
6
4
6
[√ ] Berhasil [ ] Gagal
[√] Berhasil [ ] Gagal
52 192
Gambar F.8. Listing Program penilaian subkriteria b. Grafik Alir
38 193
Gambar F.9. Diagram Alir prioritas subKriteria
b.Penghitungan Kompleksitas Siklomatik Penghitungan Kompleksitas Siklomatik V (G) untuk grafik alir G dengan menggunakan rumus V (G)
E
N
2. Untuk grafik alir pada function dalam
melakukan proses perangkingan pemasok ketika user ingin mengoperasikan Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik, diman pada fitur ini memilik memiliki jumlah data E = 11 dan N = 9 maka, V (G) = 39
37 + 2 = 4
c. Jalur Program Independen Dari hasil penghitungan kompleksitas siklomatik tersebut maka diperoleh penentuan jalur independen dari grafik alir dengan jalur sebagai berikut: Jalur 1 : (1-3) – (32-35) – 36 – 38 – (4-17) – 18 – 19 – 21 – 23 – 1 Jalur 2 : (1-3) – (32-35) – 36 – 38 – (4-17) – 18 – 20 – 21 – 23 – 1 Jalur 3 : (1-3) – (32-35) – 36 – 38 – (4-17) – 18 – 19 – 21 – 22 – (24-31) Jalur 4 : (1-3) – (32-35) – 36 – 38 – (4-17) – 18 – 20 – 21 – 22 – (24-31)
52 194
d.
Test Case Tabel F4. Test Case prioritas subKriteria Test Case
User mengisi Field pada tabel sub kriteria Target yang diharapkan Sistem menampilkan consistency ratio Hasil Pengujian Benar No Pengujian Jalur Kesimpulan 1. Mengisi semua field (1-3) – (32-35) – 36 – 38 [√] Berhasil pada form subkriteria [ ] Gagal – (4-17) – 18 – 19 – 21 – dengan benar kemudian mengklik button 23 – 1 “Lanjut” 2. Tidak mengisi field (1-3) – (32-35) – 36 – 38 [√ ] Berhasil pada form subkriteria [ ] Gagal – (4-17) – 18 – 19 – 21 – kemudian mengklik button “Lanjut” 23 – 1 3.
Mengisi semua field (1-3) – (32-35) – 36 – 38 pada form subkriteria – (4-17) – 18 – 20 – 21 – dengan salah kemudian mengklik button 22 – (24-31) “Lanjut”
[√ ] Berhasil [ ] Gagal
4.
Mengisi semua field (1-3) – (32-35) – 36 – 38 pada form subkriteria – (4-17) – 18 – 20 – 21 – dengan salah kemudian mengklik button 23 – 1 “Lanjut” menghasilkan konsistensi rasio >0,1
[√] Berhasil [ ] Gagal
38 195
Lampiran G Form Kuesioner Untuk Admin
KUESIONER
PENENTUAN PEMASOK BAHAN BAKU TERBAIK PADA PT. MITRA SAHATA DENGAN METODE FAHP Kuesioner ini bertujuan untuk memberikan penilaian pada sistem informasi pemilihan pemasok terbaik (SIPPTER) untuk menentukan pemasok bahan baku terbaik menggunakan metode FAHP yang digunakan peneliti sebagai bahan evaluasi guna memperbaiki sistem yang akan diimplementasikan di PT. MITRA SAHATA. Sistem informasi pemilihan pemasok terbaik (SIPPTER) untuk menentukan pemasok bahan baku terbaik menggunakan metode FAHP adalah sarana informasi yang digunakan untuk mempermudah pegawai PT. MITRA SAHATA bagian perusahaan dalam menentukan pelimpahan pemasokan bahan baku dari pemasok dan membuat laporan perangkingan setiap transaksinya. PANDUAN PENGISIAN Untuk pengisian kuesioner ini user dimohon mengisikan penilaian terkait sistem informasi pemilihan pemasok terbaik (SIPPTER) untuk menentukan pemasok bahan baku terbaik menggunakan metode FAHP pada PT. MITRA SAHATA. Dalam kuesioner ini, ada beberapa tipe jawaban: 1. Memberi tanda (pilihan satu karakteristik penilaian) 2. Isian singkat dan jelas
52 196
KUESIONER
PENENTUAN PEMASOK BAHAN BAKU TERBAIK PADA PT. MITRA SAHATA DENGAN METODE FAHP (Diisi oleh admin) i. Identitas User Nama User Jabatan
ii.
: ............................................................................... : ...............................................................................
Identitas Instansi
Nama Instansi Alamat No. Telp.
iii.
Pengujian Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik i.
No.
: ............................................................................... : ............................................................................... : ...............................................................................
Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik (SIPPTER) Kasus
Login 1. Memasukkan email dan password yang tidak terdaftar. 2. Memasukkan email dan password dengan benar sesuai data yang terdaftara. Manajemen User 1. 2.
Mengisikan form data user dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama.
Hasil Menampilkan pesan konfirmasi bahwa akses ditolak. Menampilkan halaman index.
Tambah User Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid.
Status Berhasil Gagal
19738
3.
1. 2. 3.
1. 2.
Mengisikan semua form data user dengan lengkap dan benar.
Mengisikan form data user yang diubah dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data user yang diubah dengan lengkap dan benar.
Pilih tombol batal pada pesan konfirmasi. Pilih tombol ok pada pesan konfirmasi.
1.
Memasukkan email dan password yang tidak terdaftar. 2. Memasukkan email dan password dengan benar sesuai data yang terdaftara. Data Pemasok 1. 2. 3.
Mengisikan form data pemasok dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua
User baru ditambahkan pada daftar user dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan. Edit User Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. User berhasil diperbarui dan menampilkan daftar user dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan. Hapus User Penghapusan dibatalkan. User terpilih dihapus. Menampilkan pesan konfirmasi bahwa akses ditolak. Menampilkan halaman index.
Tambah Pemasok Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. User baru ditambahkan
52 198
form data pemasok dengan lengkap dan benar.
1. 2. 3.
Mengisikan form data pemasok yang diubah dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data pemasok yang diubah dengan lengkap dan benar.
pada daftar pemasok dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan. Edit Pemasok Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. pemasok berhasil diperbarui dan menampilkan daftar pemasok dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan.
Perhitungan FAHP 1.
2.
Mengisikan nilai perbandingan berpasangan pada baris kolom yang dibandingkan pada setiap kriteria pada form matriks perbandingan berpasangan.
Menekan tombol Submit
Prioritas Kriteria Menampilkan nilai kebalikan pada baris kolom dari kriteria yang dibandingkan.
Menampilkan pesan peringatan apabila pengisian data tidak lengkap pada form matriks perbandingan berpasangan. Menampilkan jumlah kolom pada matriks perbandingan berpasangan.
38 199
3
3. 1.
2.
Menampilkan matriks nilai prioritas kriteria Menampilkan matriks hasil perkalian perbandaingan berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan matriks rasio konsistensi. Menekan tombol Menampilkan halaman fuzzyfikasi tabel TFN Menampilkan tabel nilai sintetis Menampilkan tabel nilai bobot kriteria Menekan tombol Menampilkan halaman Lanjut prioritas sub kriteria Prioritas Sub Kriteria Mengisikan nilai Menampilkan nilai perbandingan kebalikan pada baris berpasangan pada baris kolom dari sub kriteria kolom yang yang dibandingkan. dibandingkan pada setiap sub kriteria dari kriteria Kualitas warna kayu . Menampilkan pesan peringatan apabila pengisian data tidak lengkap pada form matriks perbandingan berpasangan. Menampilkan jumlah kolom pada matriks Menekan tombol perbandingan Submit berpasangan. Menampilkan matriks nilai prioritas sub kriteria Menampilkan matriks hasil perkalian perbandaingan
52 200
3.
Menekan tombol Lanjut
berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan matriks rasio konsistensi. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. Menampilkan tabel TFN Menampilkan nilai sintetis Menampilkan nilai bobot sub kriteria Menampilkan halaman prioritas sub kriteria dari kriteria 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 dan tabel hasil prioritas kriteria dan prioritas sub kriteria.
Penilaian Pemasok 1.
2.
3. 4.
5.
Penilaian Pemasok Memilih nilai Menampilkan nilai parameter pada form yang dipilih pada Parameter pemasok masing-masing parameter pemasok. Klik Simpan Menyimpan data inputan Menampilkan alert “data berhasil diperbarui” Klik OK Menampilkan form parameter pemasok. Apabila user Menampilkan alert memasukkan data tidak “Maaf, data belum lengkap. Klik lengkap” “Simpan” Apabila user ingin Mengembalikan ke membatalkan penilaian halaman Parameter barang pemasok maka Pemasok. klik “Batal”.
201 38
Perangkingan Pemasok 1. 2.
Klik Cetak
3.
Klik Detail
4.
Klik Back
Perangkingan Pemasok Menampilkan halaman Perangkingan pemasok terurut. Menampilkan nilai dari penilaian pemasok dalam format pdf Menampilkan nilai dari penilaian pemasok Menampilkan halaman perangkingan pemasok
Logout 1. Pilih menu logout.
i.
Sesi dihapus, halaman dialihkan pada halaman login.
Permasalahan Dalam Menggunakan Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik (SIPPTER) Permasalahan saat menggunakan sistem
: ........................................................... ........................................................... ........................................................... ........................................................... ...........................................................
ii.
Perbaikan Untuk Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik (SIPPTER) Saran untuk perbaikan sistem
: ......................................................... ......................................................... ......................................................... .........................................................
52 202
Lampiran H. Form Kuesioner Untuk Bagian Teknik dan Pengolahan
KUESIONER
PENENTUAN PEMASOK BAHAN BAKU TERBAIK PADA PT. MITRA SAHATA DENGAN METODE FAHP Kuesioner ini bertujuan untuk memberikan penilaian pada sistem informasi pemilihan pemasok terbaik (SIPPTER) untuk menentukan pemasok bahan baku terbaik menggunakan metode FAHP yang digunakan peneliti sebagai bahan evaluasi guna memperbaiki sistem yang akan diimplementasikan di PT. MITRA SAHATA. Sistem informasi pemilihan pemasok terbaik (SIPPTER) untuk menentukan pemasok bahan baku terbaik menggunakan metode FAHP adalah sarana informasi yang digunakan untuk mempermudah pegawai PT. MITRA SAHATA bagian perusahaan dalam menentukan pelimpahan pemasokan bahan baku dari pemasok dan membuat laporan perangkingan setiap transaksinya. PANDUAN PENGISIAN Untuk pengisian kuesioner ini user dimohon mengisikan penilaian terkait sistem informasi pemilihan pemasok terbaik (SIPPTER) untuk menentukan pemasok bahan baku terbaik menggunakan metode FAHP pada PT. MITRA SAHATA.
Dalam kuesioner ini, ada beberapa tipe jawaban: 1. Memberi tanda (pilihan satu karakteristik penilaian) 2. Isian singkat dan jelas
38 203
KUESIONER
PENENTUAN PEMASOK BAHAN BAKU TERBAIK PADA PT. MITRA SAHATA DENGAN METODE FAHP (Diisi oleh Bagian Teknik dan Pengolahan) iii. Identitas User Nama User Jabatan
iv.
: ............................................................................... : ...............................................................................
Identitas Instansi
Nama Instansi Alamat No. Telp.
v.
: ............................................................................... : ............................................................................... : ...............................................................................
Pengujian Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik j. No.
Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik (SIPPTER) Kasus
Login 1. Memasukkan email dan password yang tidak terdaftar. 2. Memasukkan email dan password dengan benar sesuai data yang terdaftara. Manajemen User 1. 2.
Mengisikan form data user dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama.
Hasil Menampilkan pesan konfirmasi bahwa akses ditolak. Menampilkan halaman index.
Tambah User Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid.
Status Berhasil Gagal
52 204
3.
1. 2. 3.
1. 2.
Mengisikan semua form data user dengan lengkap dan benar.
Mengisikan form data user yang diubah dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data user yang diubah dengan lengkap dan benar.
Pilih tombol batal pada pesan konfirmasi. Pilih tombol ok pada pesan konfirmasi.
1.
Memasukkan email dan password yang tidak terdaftar. 2. Memasukkan email dan password dengan benar sesuai data yang terdaftara. Data Pemasok 1. 2. 3.
Mengisikan form data pemasok dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua
User baru ditambahkan pada daftar user dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan. Edit User Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. User berhasil diperbarui dan menampilkan daftar user dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan. Hapus User Penghapusan dibatalkan. User terpilih dihapus. Menampilkan pesan konfirmasi bahwa akses ditolak. Menampilkan halaman index.
Tambah Pemasok Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. User baru ditambahkan
38 205
form data pemasok dengan lengkap dan benar.
1. 2. 3.
Mengisikan form data pemasok yang diubah dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data pemasok yang diubah dengan lengkap dan benar.
pada daftar pemasok dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan. Edit Pemasok Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. pemasok berhasil diperbarui dan menampilkan daftar pemasok dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan.
Perhitungan FAHP 1.
2.
Mengisikan nilai perbandingan berpasangan pada baris kolom yang dibandingkan pada setiap kriteria pada form matriks perbandingan berpasangan.
Menekan tombol Submit
Prioritas Kriteria Menampilkan nilai kebalikan pada baris kolom dari kriteria yang dibandingkan.
Menampilkan pesan peringatan apabila pengisian data tidak lengkap pada form matriks perbandingan berpasangan. Menampilkan jumlah kolom pada matriks perbandingan berpasangan.
52 206
3
3. 1.
2.
Menampilkan matriks nilai prioritas kriteria Menampilkan matriks hasil perkalian perbandaingan berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan matriks rasio konsistensi. Menekan tombol Menampilkan halaman fuzzyfikasi tabel TFN Menampilkan tabel nilai sintetis Menampilkan tabel nilai bobot kriteria Menekan tombol Menampilkan halaman Lanjut prioritas sub kriteria Prioritas Sub Kriteria Mengisikan nilai Menampilkan nilai perbandingan kebalikan pada baris berpasangan pada baris kolom dari sub kriteria kolom yang yang dibandingkan. dibandingkan pada setiap sub kriteria dari kriteria Kualitas warna kayu . Menampilkan pesan peringatan apabila pengisian data tidak lengkap pada form matriks perbandingan berpasangan. Menampilkan jumlah kolom pada matriks Menekan tombol perbandingan Submit berpasangan. Menampilkan matriks nilai prioritas sub kriteria Menampilkan matriks hasil perkalian perbandaingan
38 207
3.
Menekan tombol Lanjut
berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan matriks rasio konsistensi. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. Menampilkan tabel TFN Menampilkan nilai sintetis Menampilkan nilai bobot sub kriteria Menampilkan halaman prioritas sub kriteria dari kriteria 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 dan tabel hasil prioritas kriteria dan prioritas sub kriteria.
Penilaian Pemasok 1.
2.
3. 4.
5.
Penilaian Pemasok Memilih nilai Menampilkan nilai parameter pada form yang dipilih pada Parameter pemasok masing-masing parameter pemasok. Klik Simpan Menyimpan data inputan Menampilkan alert “data berhasil diperbarui” Klik OK Menampilkan form parameter pemasok. Apabila user Menampilkan alert memasukkan data tidak “Maaf, data belum lengkap. Klik lengkap” “Simpan” Apabila user ingin Mengembalikan ke membatalkan penilaian halaman Parameter barang pemasok maka Pemasok. klik “Batal”.
52 208
Perangkingan Pemasok 1. 2.
Klik Cetak
3.
Klik Detail
4.
Klik Back
Perangkingan Pemasok Menampilkan halaman Perangkingan pemasok terurut. Menampilkan nilai dari penilaian pemasok dalam format pdf Menampilkan nilai dari penilaian pemasok Menampilkan halaman perangkingan pemasok
Logout 1. Pilih menu logout.
i.
Sesi dihapus, halaman dialihkan pada halaman login.
Permasalahan Dalam Menggunakan Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik (SIPPTER) Permasalahan saat menggunakan sistem
: ........................................................... ........................................................... ........................................................... ........................................................... ...........................................................
ii.
Perbaikan Untuk Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik (SIPPTER) Saran untuk perbaikan sistem
: ......................................................... ......................................................... ......................................................... .........................................................
38 209
Lampiran I Dokumentasi Hasil Pengujian Black Box No. 1.
2.
Fitur Login
Manajemen User
Fungsi Login
Tambah User
Kasus
Hasil
Status
Memasukkan email dan password yang tidak terdaftar.
Menampilkan pesan konfirmasi bahwa akses ditolak. Menampilkan halaman index.
Valid
Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. User baru ditambahkan pada daftar user dan tampil pesan pemberitahuan data berhasil ditambhakan. Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi
Valid
Memasukkan email dan password dengan benar sesuai data yang terdaftara. Mengisikan form data user dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data user dengan lengkap dan benar.
Ubah User
Mengisikan form data user yang diubah dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
52 210
confirm tidak sama. Mengisikan semua form data user yang diubah dengan lengkap dan benar.
Hapus User
2.
Manajemen User
Tambah User
Pilih tombol batal pada pesan konfirmasi. Pilih tombol ok pada pesan konfirmasi. Mengisikan form data user dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data user dengan lengkap dan benar.
Ubah pemasok
Mengisikan form data pemasok yang diubah dengan tidak lengkap Mengisikan semua form
password tidak valid. User berhasil diperbarui dan menampilkan data user dan tampil pesan pemberitahuan data berhasil diperbarui. Penghapusan dibatalkan.
Valid
Valid
User terpilih dihapus.
Valid
Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. User baru ditambahkan pada daftar user dan tampil pesan pemberitahuan data berhasil ditambhakan. Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Pemasok berhasil
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
38 211
3.
Perhitungan FAHP
Prioritas Kriteria
data user yang diubah dengan lengkap dan benar.
diperbarui dan menampilkan data pemasok dan tampil pesan pemberitahuan data berhasil diperbarui.
Mengisikan nilai perbandingan berpasangan pada baris kolom yang dibandingkan pada setiap kriteria Menekan tombol Submit
Menampilkan nilai kebalikan pada baris kolom dari kriteria yang dibandingkan.
Valid
Menampilkan pesan peringatan apabila pengisian data tidak lengkap pada form matriks perbandingan berpasangan. Menampilkan jumlah kolom pada matriks perbandingan berpasangan Menampilkan matriks nilai prioritas kriteria Menampilkan matriks hasil perkalian perbandaingan berpasangan
Valid
Valid
Valid
Valid
52 212
Menekan tombol fuzzyfikasi
Prioritas Sub Kriteria
Menekan tombol Lanjut Mengisikan nilai perbandingan berpasangan pada baris kolom yang dibandingkan pada setiap sub kriteria dari kriteria pemasok. Menekan tombol Submit
dengan nilai prioritas. Menampilkan Valid matriks rasio konsistensi. Menampilkan Valid halaman tabel TFN Menampilkan tabel nilai sintetis Menampilkan tabel nilai bobot kriteria
Menampilkan Valid tabel nilai bobot kriteria
Menampilkan pesan peringatan apabila pengisian data tidak lengkap pada form matriks perbandingan berpasangan. Menampilkan jumlah kolom pada matriks perbandingan berpasangan
Valid
Valid
38 213
Menekan tombol Lanjut
4.
Penilaian Pemasok
Simpan
Memilih tombil simpan namun pengisian nilai parameter pada form Parameter pemasok
Menampilkan matriks nilai prioritas sub kriteria Menampilkan matriks hasil perkalian perbandaingan berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan matriks rasio konsistensi. Menampilkan halaman tabel TFN Menampilkan tabel nilai sintetis Menampilkan tabel nilai bobot kriteria Menampilkan halaman prioritas sub kriteria dari kriteria 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 dan tabel hasil prioritas kriteria dan prioritas sub kriteria. Tampil pesan peringatan bahwa semua data harus diisi
Valid
Valid
Valid
Valid
Valid
214 52
Simpan
Batal
5
5.
Perangkingan Pemasok
Logout
Cetak
dengan tidak lengkap Pilih tombol simpan pada form penilaian pemasok . Pilih tombol batal pada pesan konfirmasi Pilih tombol cetak
Detail
Pilih tombol detail
Logout
Pilih menu logout.
Menampilkan alert “data berhasil disimpan” Penilaian dibatalkan.
Valid
Mencetak data perangkingan yang dipilih kedalam bentuk pdf Menampilkan detail data perangkingan pada sistme Sesi dihapus, halaman dialihkan pada halaman login.
Valid
Valid
Valid
Valid
38 215
Lampiran J Hasil Kuesioner tanggal 20 Agustus 2014 (Admin) Nama: Gotra Anak (Teknik Pengolahan Barang)
Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik (SIPPTER) No.
Kasus
Login 1. Memasukkan email dan password yang tidak terdaftar. 2. Memasukkan email dan password dengan benar sesuai data yang terdaftara. Manajemen User 1. 2. 3.
1. 2. 3.
Mengisikan form data user dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data user dengan lengkap dan benar.
Mengisikan form data user yang diubah dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data user yang diubah dengan lengkap dan benar.
Hasil Menampilkan pesan konfirmasi bahwa akses ditolak. Menampilkan halaman index.
Tambah User Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. User baru ditambahkan pada daftar user dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan. Edit User Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. User berhasil diperbarui dan menampilkan daftar user dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil
Status Berhasil Gagal
√ √
√ √ √
√ √ √
52 216
1.
Pilih tombol batal pada pesan konfirmasi. 2. Pilih tombol ok pada pesan konfirmasi. Data Pemasok 1. 2. 3.
1. 2. 3.
Mengisikan form data pemasok dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data pemasok dengan lengkap dan benar.
Mengisikan form data pemasok yang diubah dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data pemasok yang diubah dengan lengkap dan benar.
ditambahkan. Hapus User Penghapusan dibatalkan. User terpilih dihapus.
Tambah Pemasok Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. User baru ditambahkan pada daftar pemasok dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan. Edit Pemasok Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. pemasok berhasil diperbarui dan menampilkan daftar pemasok dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan.
√ √ √ √ √
√ √ √
Perhitungan FAHP 1.
Mengisikan nilai perbandingan berpasangan pada baris kolom yang
Prioritas Kriteria Menampilkan nilai kebalikan pada baris kolom dari kriteria yang dibandingkan.
√
38 217 8
dibandingkan pada setiap kriteria pada form matriks perbandingan berpasangan.
2.
3
3. 1.
Menampilkan pesan peringatan apabila pengisian data tidak lengkap pada form matriks perbandingan berpasangan. Menampilkan jumlah kolom pada matriks perbandingan Menekan tombol berpasangan. Submit Menampilkan matriks nilai prioritas kriteria Menampilkan matriks hasil perkalian perbandaingan berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan matriks rasio konsistensi. Menekan tombol Menampilkan halaman fuzzyfikasi tabel TFN Menampilkan tabel nilai sintetis Menampilkan tabel nilai bobot kriteria Menekan tombol Menampilkan halaman Lanjut prioritas sub kriteria Prioritas Sub Kriteria Mengisikan nilai Menampilkan nilai perbandingan kebalikan pada baris berpasangan pada baris kolom dari sub kriteria kolom yang yang dibandingkan. dibandingkan pada setiap sub kriteria dari kriteria Kualitas warna kayu .
√
√ √ √ √ √ √ √ √ √
52 218
2.
3.
Menekan tombol Submit
Menekan tombol Lanjut
Menampilkan pesan peringatan apabila pengisian data tidak lengkap pada form matriks perbandingan berpasangan. Menampilkan jumlah kolom pada matriks perbandingan berpasangan. Menampilkan matriks nilai prioritas sub kriteria Menampilkan matriks hasil perkalian perbandaingan berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan matriks rasio konsistensi. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. Menampilkan tabel TFN Menampilkan nilai sintetis Menampilkan nilai bobot sub kriteria Menampilkan halaman prioritas sub kriteria dari kriteria 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 dan tabel hasil prioritas kriteria dan prioritas sub kriteria.
√
√ √ √ √ √ √ √ √ √
Penilaian Pemasok 1.
Memilih nilai parameter pada form Parameter pemasok
Penilaian Pemasok Menampilkan nilai yang dipilih pada masing-masing
√
38 219
2.
Klik Simpan
3.
Klik OK
4.
parameter pemasok. Menyimpan data inputan Menampilkan alert “data berhasil diperbarui” Menampilkan form parameter pemasok. Menampilkan alert “Maaf, data belum lengkap”
Apabila user memasukkan data tidak lengkap. Klik “Simpan” 5. Apabila user ingin Mengembalikan ke membatalkan penilaian halaman Parameter barang pemasok maka Pemasok. klik “Batal”. Perangkingan Pemasok Perangkingan Pemasok 1. Menampilkan halaman Perangkingan pemasok terurut. 2. Klik Cetak Menampilkan nilai dari penilaian pemasok dalam format pdf 3. Klik Detail Menampilkan nilai dari penilaian pemasok 4. Klik Back Menampilkan halaman perangkingan pemasok Logout 1. Sesi dihapus, halaman Pilih menu logout. dialihkan pada halaman login.
√ √ √ √ √
√ √ √ √ √
52 220
Lampiran K Hasil Kuesioner tanggal 20 Agustus 2014 (Bagian Teknik dan Pengolahan) Nama: Ibayasa,ST (Asisten Teknik dan Pengolahan)
Sistem Informasi Pemilihan Pemasok Terbaik (SIPPTER) No.
Kasus
Login 1. Memasukkan email dan password yang tidak terdaftar. 2. Memasukkan email dan password dengan benar sesuai data yang terdaftara. Manajemen User 1. 2. 3.
1. 2. 3.
Mengisikan form data user dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data user dengan lengkap dan benar.
Mengisikan form data user yang diubah dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data user yang diubah dengan lengkap dan benar.
Hasil Menampilkan pesan konfirmasi bahwa akses ditolak. Menampilkan halaman index.
Tambah User Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. User baru ditambahkan pada daftar user dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan. Edit User Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. User berhasil diperbarui dan menampilkan daftar user dan menampilkan pesan pemberitahuan
Status Berhasil Gagal
√ √
√ √ √
√ √ √
221 38
1.
Pilih tombol batal pada pesan konfirmasi. 2. Pilih tombol ok pada pesan konfirmasi. Data Pemasok 1. 2. 3.
1. 2. 3.
Mengisikan form data pemasok dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data pemasok dengan lengkap dan benar.
Mengisikan form data pemasok yang diubah dengan tidak lengkap Mengisikan form password dan form confirm tidak sama. Mengisikan semua form data pemasok yang diubah dengan lengkap dan benar.
bahwa data berhasil ditambahkan. Hapus User Penghapusan dibatalkan. User terpilih dihapus.
Tambah Pemasok Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. User baru ditambahkan pada daftar pemasok dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan. Edit Pemasok Menampilkan pesan peringatan bahwa data tidak lengkap. Menampilkan pesan bahwa konfirmasi password tidak valid. pemasok berhasil diperbarui dan menampilkan daftar pemasok dan menampilkan pesan pemberitahuan bahwa data berhasil ditambahkan.
√ √ √ √ √
√ √ √
Perhitungan FAHP 1.
Mengisikan nilai perbandingan berpasangan pada baris
Prioritas Kriteria Menampilkan nilai kebalikan pada baris kolom dari kriteria
√
52 222
kolom yang dibandingkan pada setiap kriteria pada form matriks perbandingan berpasangan.
2.
3
3. 1.
yang dibandingkan.
Menampilkan pesan peringatan apabila pengisian data tidak lengkap pada form matriks perbandingan berpasangan. Menampilkan jumlah kolom pada matriks perbandingan Menekan tombol berpasangan. Submit Menampilkan matriks nilai prioritas kriteria Menampilkan matriks hasil perkalian perbandaingan berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan matriks rasio konsistensi. Menekan tombol Menampilkan halaman fuzzyfikasi tabel TFN Menampilkan tabel nilai sintetis Menampilkan tabel nilai bobot kriteria Menekan tombol Menampilkan halaman Lanjut prioritas sub kriteria Prioritas Sub Kriteria Mengisikan nilai Menampilkan nilai perbandingan kebalikan pada baris berpasangan pada baris kolom dari sub kriteria kolom yang yang dibandingkan. dibandingkan pada setiap sub kriteria dari kriteria Kualitas warna kayu .
√
√ √ √ √ √ √ √ √ √
38 223
2.
3.
Menekan tombol Submit
Menekan tombol Lanjut
Menampilkan pesan peringatan apabila pengisian data tidak lengkap pada form matriks perbandingan berpasangan. Menampilkan jumlah kolom pada matriks perbandingan berpasangan. Menampilkan matriks nilai prioritas sub kriteria Menampilkan matriks hasil perkalian perbandaingan berpasangan dengan nilai prioritas. Menampilkan matriks rasio konsistensi. Menampilkan status “diterima” dalam matriks rasio konsistensi. Menampilkan tabel TFN Menampilkan nilai sintetis Menampilkan nilai bobot sub kriteria Menampilkan halaman prioritas sub kriteria dari kriteria 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 dan tabel hasil prioritas kriteria dan prioritas sub kriteria.
√
√ √ √ √ √ √ √ √ √
Penilaian Pemasok 1.
Memilih nilai parameter pada form Parameter pemasok
Penilaian Pemasok Menampilkan nilai yang dipilih pada masing-masing
√
52224
2.
Klik Simpan
3.
Klik OK
4.
parameter pemasok. Menyimpan data inputan Menampilkan alert “data berhasil diperbarui” Menampilkan form parameter pemasok. Menampilkan alert “Maaf, data belum lengkap”
Apabila user memasukkan data tidak lengkap. Klik “Simpan” 5. Apabila user ingin Mengembalikan ke membatalkan penilaian halaman Parameter barang pemasok maka Pemasok. klik “Batal”. Perangkingan Pemasok Perangkingan Pemasok 1. Menampilkan halaman Perangkingan pemasok terurut. 2. Klik Cetak Menampilkan nilai dari penilaian pemasok dalam format pdf 3. Klik Detail Menampilkan nilai dari penilaian pemasok 4. Klik Back Menampilkan halaman perangkingan pemasok Logout 1. Sesi dihapus, halaman Pilih menu logout. dialihkan pada halaman login.
√ √ √ √ √
√ √ √ √ √
