RANCANG BANGUN SISTEM PENILAIAN KINERJA IRIGASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (FAHP) DAN FUZZY MCDA Diah Asri Sawitria, Nadjadji Anwarb, Supanic Program Pasca Sarjana Teknik Sipil Institut Teknologi Sepuluh Nopember Program Studi Manajemen Aset a Mahasiswa Program Pasca Sarjana Gayung Kebonsari Timur 29 Surabaya 08179342673
[email protected] b Dosen Pembimbing I
[email protected] c Dosen Pembimbing II
[email protected]
ABSTRAK Tingkat keberhasilan pelaksanaan fungsi irigasi tergantung dari performa atau kinerja sistem irigasi yang ada, sehingga perlu dilakukan penilaian kinerja irigasi. Pakar yang dilibatkan dalam penilaian kinerja irigasi mengandung beberapa vagueness dan ketidakpresisian dalam melakukan penilaian kinerja, sehingga perlu adanya metode yang mengakomodir hal tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sistem penilaian kinerja yang dapat mengakomodir vagueness dan ketidakpresisian penilaian yang dilakukan pakar serta menilai kinerja irigasi. Sistem dirancang dengan memperhatikan kebutuhan input, proses dan output. Penentuan indikator kinerja dilakukan dengan wawancara dan studi pustaka. Analisa yang digunakan untuk menentukan bobot indikator dan menilai kinerja menggunakan konsep fuzzy yaitu Fuzzy AHP dan Fuzzy MCDA. Fuzzy AHP menggabungkan konsep Fuzzy dan konsep Hirarki dalam suatu sistem yang kompleks seperti pada proses penilaian kinerja irigasi. Dengan menggunakan konsep fuzzy untuk penilaian kinerja menghasilkan hasil yang lebih mendekati penilaian yang dilakukan manusia (humansitik), mempercepat waktu perhitungan. Penilaian kinerja irigasi menghasilkan rangking bobot indikator sbb: ketersediaan debit (0,264), kondisi fisik jaringan irigasi (0,231), organisasi personalia (0,205), produktifitas tanam (0,154), sarana penunjang OP (0,064), P3A / HIPPA (0,043) dan dokumentasi (0,040). sedangkan untuk rangking kinerja Daerah irigasi adalah Daerah Irigasi Grinting (0,640), Ranugrati (0,603) dan Candilimo (0,575) Kata kunci : Kinerja irigasi, Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP), Sistem Penilaian Kinerja Irigasi
PENDAHULUAN Irigasi sebagai usaha untuk mengalirkan air ke lahan sawah merupakan salah satu faktor tidak langsung penunjang keberhasilan produktifitas tanaman padi. Tingkat keberhasilan pelaksanaan fungsi irigasi tergantung dari performa atau kinerja sistem irigasi yang ada, sehingga perlu dilakukan penilaian kinerja irigasi. Dalam memberikan penilaian, pakar kadang tidak pasti dengan keputusannya dalam arti bahwa nilai yang diberikan berada dalam suatu range tertentu (tidak dalam nilai crisp). Selain itu, kadang juga muncul permasalahan vagueness dan ketidakpresisian oleh pakar dalam memberikan keputusannya. Salah satu metode untuk menyelesaikan permasalahan vagueness dan ketidakpresisian suatu informasi adalah dengan merepresentasikan vagueness dan ketidakpresisian dari parameter menggunakan fuzzy number. Proses penilaian kinerja sistem irigasi dengan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process akan lebih efektif dan efisien jika dituangkan dalam sebuah model pengukuran kinerja daerah irigasi yang berupa aplikasi berbasis komputer. Dalam upaya untuk meningkatkan
kualitas penilaian kinerja irigasi dengan FAHP dan FMCDA, maka dikembangkan suatu sistem yang berbasiskan komputer untuk mengurangi kompleksitas dengan otomatisasi perhitungan dan memudahkan pengelolaan data penilaian kinerja irigasi yang terintegrasi dan dapat berfungsi sebagai sistem pendukung keputusan penanganan daerah irigasi maka diharapkan pengambilan keputusan yang berhubungan dengan penanganan daerah irigasi dapat dilakukan secara tepat sasaran. METODE Metodologi dalam penelitian ini dibagi menjadi dua yang pertama adalah perancangan sistem penilaian kinerja termasuk di dalamnya penentuan indikator kinerja dan pembuatan hirarki. Yang kedua adalah penilaian kinerja irigasi 1. Perancangan Sistem Tahap ini merupakan pembuatan dari konseptual desain sistem penilaian kinerja irigasi ssecara garis besar dan mem-breakdown-nya untuk membangun sistem yang sesungguhnya. Beberapa aktifitas yang dilakukan dalam tahap ini adalah : A-285
ISBN 978-979-18342-1-6
Desain Proses Beberapa proses dibutuhkan untuk mengolah data input menjadi output yang berupa informasi yang diharapkan. Beberapa proses tersebut antara lain 1. Proses perhitungan dengan metode Fuzzy AHP, pembuatan matrik synthetic pairwise comparison. 2. Proses perhitungan dengan metode Fuzzy MCDA, pembuatan matrik Synthetic Decision. Dalam Desain proses dibuat Diagram konteks dan diagram alur data untuk mengambarkan tahapan proses yang harus dilalui mulai dari tahap input data sampai dengan tahap akhir yaitu menghasilkan output Berikut ini adalah tahapan proses penilaian kinerja irigasi : 1. Menghitung rasio konsistensi dengan metode AHP 2. Transformasi hasil penilaian dengan variabel linguistik ke dalam bilangan fuzzy triangular (Triangular Fuzzy Number / TFN). Seperti pada tabel di bawah ini Tabel 1.Skala Bilangan Fuzzy Triangular B ilan gan Fuzz y
S kala linguistik
6. Perhitungan bobot crisp kriteria dengan menginputkan nilai λ (optimistic value) dengan persamaan 8 8 7. Penilaian alternatif dengan fuzzy MCDA (Multi Criteria Decision Analysis) dengan menggunakan variabel linguistik dengan skala seperti pada gambar 1 1
Jelek
0
Kurang
0.1
0.2
0.3
Cukup
0.4
0.5
Baik
0.6
0.7
(1,1,3)
S edikit lebih penting (S L p)
(1,3,5)
L ebih P entin g (L B p)
(3,5,7)
S angat L ebih P enting (S aL p)
(5,7,9)
M utlak Lebih P entin g (M Lp)
(7,7,9)
3. Input α untuk masing – masing user dengan skala antara 0 sampai 1 dimana α merupakan tingkat keyakinan (confdence level) user terhadap jawaban yang diberikan. 4. Perhitungan nilai matrik dari TFN menjadi nilai α left dan α right dengan menggunakan persamaan 1 s/d 5 1 2 3 4 5
5. Perhitungan matrik sintetik dari 4 responden menjadi satu matrik, diteruskan dengan perhitungan bobot fuzzy. Dengan persamaan 6 dan 7 6
0.8
0.9
1
Gambar 1 Skala Variabel Linguistik Alternatif 8. Input α untuk masing – masing user dengan skala antara 0 sampai 1 dimana α merupakan tingkat keyakinan (confdence level) user terhadap jawaban yang diberikan 9
S kala B ilan gan Fuzz y
S am a P enting (S M p)
Sangat baik
9. Perhitungan matrik sintetik dari 4 responden menjadi satu matrik. 10.Perhitungan bobot crisp dengan menginputkan λ (optimistic value). 11.Perhitungan bobot untuk kriteria dari masing– masing alternatif dengan menggunakan Simple Additive Weighting Method (SAW), dengan mengalikan bobot dari kriteria dengan nilai dari kriteria untuk masing – masing alternatif. 12.Menentukan nilai alternatif dengan menjumlahkan nilai / bobot kriteria. Desain Input dan Output Proses input pada sistem ini melibatkan 2 tahapan yaitu data capture (penangkapan data) dan data entry (pemasukan data) Langkah-langkah Perancangan Input Secara Umum : 1. Menentukan kebutuhan Input dari sistem yang baru 2. Input yang akan dirancang dapat ditentukan dari Data Flow Diagram sistem baru yang telah dibuat. 3. Menentukan parameter dari Input Output yang diharapkan berupa informasi terkait beberapa hal, antara lain : 1. Menentukan kebutuhan Output dari sistem yang baru 2. Output yang akan dirancang dapat ditentukan dari DAD sistem baru yang telah dibuat. 3. Menentukan parameter dari Output
7 A-286 Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah 2009
Desain Basis Data Dalam desain data management dibuat agar aplikasi dapat berjalan dengan baik. Dalam desain basis data hal – hal yang harus dilakukan adalah Desain Struktur Data Pada tahap ini setelah DFD dan seluruh sistem dibuat, maka dirancang struktur data dari sistem penilaian kinerja irigasi. Desain User Interface User interface merupakan suatu sarana komunikasi antara pemakai dengan sistem, sehingga dalam melakukan desain user interface harus diperhatikan hal – hal sebagai berikut : 1. User Friendly Dalam artian sistem ini mudah dioperasikan dan dipahami dengan adanya panduan 2. Memberi dukungan dalam pengoperasian sistem 2. Penilaian Kinerja Irigasi Setelah melakukan perancangan sitem tahao selanjutnya adalah melakukan penilaian kinerja irigasi dengan langkah sebagai berikut : 1. Menentukan tingkat kepentingan indikator/kriteria kinerja irigasi dan tingkat keyakinan (confidence level) responden untuk mendapatkan bobot indikator/kriteria dengan mengisi kuisioner tingkat kepentingan. 2. Bobot indikator kinerja dianalisa dengan melakukan validasi ke responden terhadap urutan bobot indikator. 3. Menentukan nilai kondisi alternatif terhadap masing – masing indikator kinerja dan tingkat keyakinan (confidence level) responden untuk mendapatkan bobot alternatif dengan mengisi kuisioner kondisi alternatif HASIL DAN PEMBAHASAN Perancangan sistem Desain Proses Pada desain proses dibuat diagram konteks yang merupakan inisialisasi awal didalmnya digambarkan sistem secara general. Didalamnya ditunjukan bagaimana relasi antar entitas yang ada dengan sistem..
untuk menginput data umum DI. Entitas kedua yaitu responden bertugas untuk melakukan penilaian tingkat kepentingan kriteria, penilaian kondisi alternatif dan menginputkan α sesuai dengan tingkat keyakinan terhadap jawaban yang diberikan. Selanjutnya dibuatlah Diagram aliran data yang merupakan visualisasi sistem yang lebih mendetail dari diagram konteks. DAD dapat dilihat pada gambar 3 ADMINISTRATOR
Record data umum FILE DATA UMUM
ENTRI DATA UMUM
Record data user FILE DATA USER
ENTRI DATA USER
Record data kriteria USER
ENTRI KRITERIA
ENTRI TINGKAT KEPENTINGAN
FUZZY AHP
FILE DATA KRITERIA
FILE MATRIK DENGAN TINGKAT KEYAKINAN
FILE MATRIK TINGKAT KEPENTINGAN
PROSES MATRIK SYNTHETIC
FILE DATA KRITERIA
PROSES PEMBOBOTAN KRITERIA
Bobot kriteria Hasil penilaian
ADMIN
Input user Proses setelah penilaian
SISTEM PENILAIAN KINERJA IRIGASI
Input penilaian sesuai dengan preferensi dan pengalaman
RESPONDEN / USER
Hasil user name dan password Hasil Proses matrik sintetic
gambar 2 diagram konteks Sistem memiliki 2 entitas luar yaitu administrator dan responden / user, entitas pertama administrator bertugas melakukan input user serta membuat default password untuk user, memelihara sistem serta memproses hasil perhitungan setelah proses penilaian. Selain itu administrator juga bertugas A-287 ISBN 978-979-18342-1-6
USER
FILE DATA UMUM
ENTRI KONDISI DI
FILE MATRIK KONDISI DI
FUZZY MCDM
FILE MATRIK KONDISI DI DENGAN TINGKAT KEYAKINAN
ADMNISTRATOR
PROSES MATRIK SYNTHETIC FILE DATA KRITERIA
PROSES PEMBOBOTAN ALTERNATIF
FILE BOBOT ALTERNATIF
gambar 3 diagram aliran data Desain input dan output Input yang dibutuhkan pada sistem penilaian kinerja irigasi adalah : 1. Input data Umum, data umum digunakan untuk mengetahui lokasi DI yang akan dinilai serta untuk kepentingan inventarisasi DI. 2. Input data User, untuk mempermudah dalam proses pengisian matrik banding dan penilaian kondisi DI 3. Input data Kriteria, 4. Input data tingkat kepentingan, 5. Input data tingkat keyakinan 6. Input data kondisi alternatif Output yang akan dihasilkan dari sistem adalah : 1. Bobot masing – masing kriteria/indikator kinerja 2. Nilai kriteria untuk masing – masing daerah irigasi 3. Nilai masing – masing daerah irigasi Desain Basis data Basis data yang digunakan dalam sistem penilaian kinerja adalah : 1. Basis Data Umum, berisi data umum daerah irigasi yang berupa luas DI, lokasi DI, Spesifikasi bangunan yang ada pada DI bersangkutan dll. 2. Basis Data User, berisi user yang akan melakukan penilaian disertai dengan default password 3. Basis Data Kriteria, berisi kriteria yang akan digunakan dalam penilaian kinerja irigasi beserta bobotnya. 4. Basis Data Matrik Banding, berisi hasil penilaian tingkat kepentingan yang dilakukan
oleh user, berisi data transformasi dari variabel linguistic ke dalam bilangan fuzzy. 5. Basis Data Matrik Sintetik, berisi hasil perhitungan untuk mendapatkan bobot kriteria 6. Basis Data Matrik alternatif, berisi hasil penilaian kondisi DI yang sudah ditransformasikan ke dalam bilangan fuzzy. 7. Basis data Penilaian Alternatif, berisi hasil perhitungan setelah diinputkan α (tingkat keyakinan) 8. Basis Data Bobot Alternatif berisi, hasil akhir yang berupa bobot alternatif Basis data diatas dibuat struktur datanya agar model dapat diimplementasikan secara nyata. Desain User Interface User interface dibagi menjadi bagian – bagian utama sebagai berikut : 1. Login 2. Kriteria 3. Fuzzy AHP 4. Fuzzy MCDA User interface ditunjukan pada gambar 4 s/d 7.
Gambar 4 interface login
Gambar 5. Interface Kriteria
A-288 Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah 2009
Langkah pertama setelah penilaian tingkat kepentingan dengan variabel linguistik adalah mentransformasikan ke dalam bilangan crisp sesuai dengan skala AHP untuk melakukan perhitungan rasio konsistensi (2). Karena dalam konsep kefuzzian terjadi bias termasuk di dalamnya adalah ketidakkonsistenan responden, manusia penuh dengan ketidakkonsistenan (1). Rasio konsistensi dihitung dengan menggunakan metode AHP dengan bilangan crisp sesuai dengan skala AHP. Variabel linguistik dengan bilangan fuzzy triangular (TFN) diambil nilai tengahnya untuk diproses dengan menggunakan metode AHP (2). Perhitungan rasio konsistensi ini dilakukan untuk masing – masing responden. Berikut adalah perhitungan rasio konsitensi
Gambar 6. Interface Fuzzy AHP Pada interface FAHP berisi matrik banding berpasangan untuk kriteria.
Tabel 2 Rasio Konsistensi Responden 1 Level1 kinerja irigasi
debit
fisik
tanam
debit fisik tanam sarana OP Dokumentasi Personil P3A jumlah
1 1 0,333 0,2 0,2 1 0,2 3,933
1 1 0,333 0,2 0,2 1 0,143 3,876
3 3 1 0,333 0,2 3 1 11,533
sarana OP 5 5 3 1 0,333 3 0,2 17,533
Dokumentasi Personil 5 5 5 3 1 5 0,333 24,333
1 1 0,333 0,333 0,2 1 0,14286 4,00952
P3A 5 7 1 5 3 7 1 29
Dari hasil diatas didapat λ maks 7,762 dan CI = 0,127 sedangkan CR = 0,097 < 0,1 penilaian konsisten Perhitungan Bobot Kriteria Setelah hasil dari penilaian konsisten maka selanjutnya adalah perhitungan bobot kriteria dengan metode Fuzzy AHP. Yang digunakan sebagai input dalam metode ini adalah bilangan fuzzy triangular.
Gambar 7. Interface Fuzzy MCDA (penilaian DI) Penilaian Kinerja Irigasi Penentuan Rasio Konsistensi
Tabel 3 Matrik Banding Berpasangan dengan Bilangan Fuzzy Triangular
Tabel 4 Matrik Banding Berpasangan dengan Uncertainity Factor Kriteria level 1 Responden 1 (α = 0,6 ) Kinerja Irigasi
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C1
1
1
1
1,8
2,2
3,8
4,2
5,8
4,2
5,8
1
1,8
4,2
5,8
C2
0,5556
1
1
1
2,2
3,8
4,2
5,8
4,2
5,8
1
1,8
4,2
5,8
C3
0,2632
0,455
0,263
0,455
1
1
2,2
3,8
4,2
5,8
0,263
0,455
2,2
3,8
C4
0,1724
0,238
0,172
0,238
0,263
0,455
1
1
2,2
3,8
0,263
0,455
2,2
3,8
C5
0,1724
0,238
0,172
0,238
0,172
0,238
0,263
0,455
1
1
0,172
0,238
4,2
5,8
C6
0,5556
1
0,556
1
2,2
3,8
2,2
3,8
4,2
5,8
1
1
4,2
5,8
C7
0,1724
0,238
0,172
0,238
0,263
0,455
0,263
0,455
0,172
0,238
0,172
0,238
1
1
Setelah keempat responden mengisi matrik banding berpasangan maka dilakukan perhitungan matrik sintetik dan perhitungan bobot fuzzy setelah itu
dilakukan perhitungan bobot crsip untuk masing – masing kriteria, seperti pada tabel di bawah ini A-289
ISBN 978-979-18342-1-6
Tabel 5. Matrik Sintetik Kriteria Level 1
Hasil perhitungan bobot kriteria dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini. Tabel 6 Rekapitulasi bobot kriteria Bobot Local Global
No
Kriteria
C1 C2
Ketersediaan debit Kondisi fisik jaringan irigasi C2.1 Bangunan utama C2.2 Saluran Pembawa C2.3 Bangunan pada saluran pembawa C2.4 Saluran pembuang Produktifitas tanam padi C3.1 Intensitas tanam padi C3.2 Produktifitas padi Sarana penunjang O&P C4.1 Peralatan O&P C4.2 Alat - alat kantor C4.3 Blanko - blanko O&P Dokumentasi C5.1 Buku dan data Daerah Irigasi C5.2 Peta Skema dan gambar Organisasi Personalia Pengaturan dan penyusunan organisasi OP C6.1 dengan batasan dan tanggung jawab yang jelas C6.2 Rasio jumlah yang ada dan kebutuhan sesungguhnya Perkumpulan petani pemakai air (P3A) Rasio P3A/GP3A yang berbadan hukum C7.1 dibandingkan yang berbadan hukum C7.2 Rapat GP3A/P3A dgn ranting / pengamat C7.3 P3A aktif mengikuti penelusuran irigasi C7.4 P3A berperan serta dalam penyusunan rencana tata tanam
C3
C4
C5
C6
C7
(0,206), Produktifitas tanam (0,164), Sarana Penunjang OP (0,064), P3A/HIPPA (0,043) dan Dokumentasi (0,040).
0,264 0,230 0,574 0,148 0,207 0,072 0,154 0,601 0,399 0,064 0,400 0,213 0,387 0,040 0,705 0,295 0,205
0,264
0,477
0,098
0,523
0,107
0,132 0,034 0,048 0,017 0,093 0,062 0,026 0,014 0,025 0,028 0,012
Penilaian Alternatif Untuk penilaian alternatif digunakan fuzzy MCDA dengan menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) dengan menggunakan metode ini akan dinilai kondisi dari masing – masing alternatif terhadap kriteria dengan menggunakan varibel liguistik yang skalanya seperti pada gbr 1. Setelah masing – masing responden/user mengisi matrik kondisi DI dengan variabel linguistic. kemudian ditransformasikan menjadi bilangan Fuzzy Triangular.
0,043 0,142
0,006
0,179 0,221
0,008 0,009
0,458
0,020
Dari hasil analisa dengan fuzzy ahp maka dihasilkan urutan bobot kriteria sebagai berikut : Ketersediaan debit (0,264), Kondisi fisik jaringan irigasi (0,231), Organisasi Personalia Tabel 7. Penilaian Kondisi DI
Tabel 8. Transformasi Bilangan Fuzzy
A-290 Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah 2009
Setelah dilakukan input α menjadi α left dan α right selanjutnya dijadikan bilangan crisp untuk kemudian diproses dengan metode SAW untuk menghasilkan bobot alternatif, hasil dari bobot alternatif adalah sebagai berikut : Daerah Irigasi Grinting mendapatkan bobot 0,640, Daerah Irigasi Ranugrati mendapatkan bobot 0,604 dan Daerah Irigasi Candilimo mendapatkan bobot 0,575 KESIMPULAN Penggunaan Sistem penilaian kinerja irigasi berbasiskan komputer yang dirancang dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process dan Fuzzy Multi Criteria Decision Analysis diperoleh hasil bahwa Konsep Fuzzy yang digunakan pada metode perhitungan memberikan suatu penjelasan terhadap kondisi ketidakpastian (fuzzy) penilaian yang dilakukan oleh manusia Dengan adanya konsep fuzzy hasil yang didapatkan akan lebih mendekati penilaian manusia atau penilaian lebih humanistic. Mempercepat proses perhitungan penilaian kinerja irigasi dengan metode Fuzzy AHP dan Fuzzy MCDM Dari hasil analisa penilaian kinerja dihasilkan : Rangking Indikator kinerja berdasarkan bobot : Ketersediaan debit dengan bobot 0,264, Kondisi fisik jaringan irigasi dengan bobot 0,231, organisasi personalia dengan bobot 0,205, produktifitas tanam 0,154, sarana penunjang OP dengan bobot 0,064, P3A / HIPPA dengan bobot 0,043 dan dokumentasi dengan bobot 0,040. Dengan hasil tersebut maka penilaian yang dilakukan menghasilkan hasil yang lebih human (mendekati penilaian manusia), karena ketiga indikator utama untuk penilaian kinerja irigasi yaitu debit, kondisi fisik jaringan dan ketersediaan personil mendapatkan bobot tertinggi dengan urutan seperti tersebut diatas. Rangking alternatif beradasarkan bobot menghasilkan urutan sebagai berikut : Daerah Irigasi Grinting dengan bobot 0,640 Daerah Irigasi Ranugrati dengan bobot 0,603 dan Daerah Irigasi Candilimo dengan bobot 0,575.
Linguistic Evaluations”, University of Istambul Turkey. Oktavitri, Nur.I, Ciptomulyo, Udisubakti, Kurniati, N (2008) “Penilaian Risiko Lingkungan Dengan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (Fahp) Pada Manajemen Risiko Lingkungan Lumpur Berbahan Berbahaya Dan Beracun (B3) Dari Instalasi Pengolahan Air Limbah (Ipal) (Studi Kasus : Pt. A Dan Pt. B)”, Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi MMT ITS
DAFTAR PUSTAKA Aşkın ÖZDAĞOĞLU, Güzin ÖZDAĞOĞLU, (2007) “Comparison Of Ahp And Fuzzy Ahp For The Multicriteria Decision Making Processes With A-291 ISBN 978-979-18342-1-6
Halaman ini sengaja dikosongkan
A-292 Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah 2009
