SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUSU FORMULA UNTUK ANAK USIA 1-3 TAHUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP

Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUSU FORMULA UNTUK ANAK USIA 1-3 TAHUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom. ) Pada Progam Studi Sistem Informasi UN PGRI Kediri

OLEH : ULFATUL HUSNI’AH NPM : 12.1.03.03.0151

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA UN PGRI KEDIRI 2016

Nama | NPM Fak - Prodi

simki.unpkediri.ac.id || 1||








SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUSU FORMULA UNTUK ANAK USIA 1-3 TAHUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP Ulfatul Husni’ah 12.1.03.03.0151 Teknik – Sistem Informasi [email protected] Nursalim, Spd, M.H dan Ervin Kusuma Dewi, S.Kom., M.Cs UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

ABSTRAK ULFATUL HUSNI’AH : Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Susu Formula Untuk Anak Usia 1-3 Tahun Dengan Menggunakan Metode AHP, Skripsi, Sistem Informasi, FT UN PGRI Kediri,2016. Penelitian ini dilatar belakangi hasil pengamatan peniliti, bahwa bagi para ibu yang tidak bisa memberikan ASI eksklusif untuk buah hati tercinta lebih memilih susu formula sebagai pengganti ASI bagi bayi mereka. Namun sebelum memilih susu formula yang bagus dan memenuhi kebutuhan gizi yang dibutuhkan maka orang tua harus membaca dengan teliti kandungan yang terdapat pada susu formula tersebut dan lebih selektif dalam memilih susu formula yang tepat. Permasalahan penelitian ini adalah bagaiman perancangan sistem ini dapat digunakan untuk pemilihan susu formula yang sesuai dengan asupan protein dan gizi yang dibutuhkan oleh balita dan bagaimana sistem ini dapat diimplementasikan dengan baik dan dapat mengatasi permasalahan yang terjadi didalam duniaibu. Penelitian ini menggunakan metode ahp dengan kriteria penentu yang digunakan dalam penilitian seperti yang ada pada peraturan mentri kesehatan nomor 49 tahun 2014 yaitu energi total, lemak total, protein dan karbohidrat. Penelitian ini dibuat dengan berbasis website dan menggunakan bahasa pemograman php. Kesimpulan hasil penelitian ini ,maka direkomendasikan : Membuat perancangan sistem yang dapat digunakan untuk pemilihan susu formula yang sesuai dengan asupan protein dan gizi yang dibutuhkan oleh anak usia 1-3 tahun serta mengimplementasikan sistem ini dengan baik sehingga dapat mengatasi permasalahan yang terjadi didalam dunia ibu. Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan ,Susu Formula , AHP




I.

susu formula. Susu formula bayi

LATAR BELAKANG Tidak

yang

dapat

adalah cairan atau bubuk dengan

keuntungan

yang

formula tertentu yang diberikan pada

ada

menandingi

bayi

Kesehatan

dimanipulasi sehingga menyerupai

Dunia)

dan

UNICEF

dan

anak

–

diberikan oleh ASI. WHO (Badan

demikian,

yang

selalu menganjurkan agar para ibu

ASI.

memberikan ASI eksklusif untuk

terdapat perbedaan dalam komposisi

bayinya selama 6 bulan pertama

asam amino dan asam lemak, dan

sehingga bayi mendapatkan semua

susu formula tidak mengandung sifat

manfaat ASI. Tetapi ada beberapa

anti-infeksi yang terdapat dalam ASI

keadaan saat

(Notoatmodjo, 2011).

ibu tidak dapat

Namun

anak

masih

memberikan ASI, misalnya dalam

Bagi para ibu yang tidak bisa

keadaan sakit berat, gangguan jiwa

memberikan ASI eksklusif untuk

yang membahayakan bayinya, dalam

buah hati tercinta lebih memilih susu

pengobatan

yang

formula sebagai pengganti ASI bagi

dapat

bayi

menyebabkan

jangka

lama

ASI-nya

mereka.

Namun

sebelum

membahayakan bayinya, atau ibu

memilih susu formula yang bagus

yang bekerja dan bepergian jauh.

dan memenuhi kebutuhan gizi yang

Untuk memenuhi kebutuhan bayinya

dibutuhkan maka orang tua harus

digunakan PASI (Pengganti Air Susu

membaca dengan teliti kandungan

Ibu) yang dikenal dengan

yang terdapat pada susu formula

sebutan

tersebut dan lebih selektif dalam




memilih susu formula yang tepat. Dalam

Dari latar belakang diatas,

dunia ibu pemilihan susu formula sebagai

akhirnya peneliti tertarik untuk

pengganti

ataupun

ASI

mengangkat

sangatlah

penting

dibutuhkan

Penunjang

asupan protein dan gizi yang hampir sama

Pemilihan

dengan ASI. Sedangkan sekarang banyak

Untuk Anak Usia 1-3 Tahun

pilihan

Dengan

susu

pendamping karena

formula

yang

memiliki

beragam manfaat pada setiap merk yang

judul

“Sistem

Keputusan Susu

Formula

Menggunakan

Metode Ahp”.

disesuaikan kebutuhan balita. Untuk itulah perlu

dibentuk

sistem

pendukung

II.

LANDASAN TEORI A. Sistem Pendukung Keputusan

keputusan untuk membantu seorang ibu (SPK) dalam memilih susu formula yang tepat SPK

merupakan

sistem

bagi balita mereka. informasi Meskipun

memiliki

interaktif

yang

banyak menyediakan

informasi

dan

kelemahan namun bagi ibu – ibu yang manipulasi data. Sistem digunakan bekerja susu formula dipandang sebagai untuk

membantu

pengambilan

alternative tercepat yang meraka pilih keputusan dalam situasi yang semi untuk mengatasi kebutuhan bayi selama terstruktur dan situasi yang tidak mereka bekerja. Oleh karena itu dalam terstruktur, dimana tak seorang pun memutuskan pilihan terhadap penggunaan tahu secara bagaimana keputusan susu formula maka hal – hal terkait seharusnya

dibuat

(Alter

dalam

2007).SPK

tidak

kandungan susu formula seperti : Energi Kusrini total

,

Lemak

total

,

protein

S.

dan dimaksudkan

untuk

karbohidrat dapat menjadi faktor dalam mengotomatisasikan memilih

susu

formula

yang

pengambilan

akan keputusan, tetapi memberi perangkat

dikonsumsi. interaktif yang memungkinkan penga Nama | NPM Fak - Prodi



mbilan

keputusan

untuk

Dari beberapa pendapat diatas

analisis

dapat disimpulkan bahwa spk adalah sebuah sistem yand mampu membantu

melalukukan

berbagai

menggunakan

model-model

yang

bertujuan

untuk

memberikan

dalam

masalah

tersedia.

SPK

membantu

manajer

kemapuan maupun

pemecahan kemampuan

pengambilan keputusan atas masalah

pengkomunikasian

semi

dengan kondisi terstruktur maupun

terstruktur,

dukungan

memberikan

atas

pertimbangan

manajer, meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer, dan

SPK

dapat

masalah

yang tidak terstruktur. B. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)

peningkatan produktivitas (Turban dalam Kusrini S. 2007).

untuk

FMADM adalah suatu metode yang

digunakan

untuk

mencari

memberikan

alternatif dengan kriteria tertentu. Inti

beberapa keuntungan-keuntungan bagi

dari FMADM adalah menentukan nilai

pemakai,

bobot untuk setiap attribut, kemudian

diantaranya

memperluas

kemampuan pengambilan keputusan

dilanjutkan

dalam

data/informasi,

perankingan yang akan menyeleksi

menghasilkan solusi dengan lebih

alternatif yang sudah diberikan. Pada

cepat dan hasilnya dapat diandalkan,

dasarnya, ada 3 pendekatan obyektif

dan

dan

memproses

menghemat

dibutuhkan

waktu

untuk

yang

memecahkan

dengan

pendekatan

proses

integrasi

antara

subyektif dan obyektif. Masing –

masalah, terutama berbagai masalah

masing

pendekatan

yang sangat kompleks dan tidak

kelebihan

dan

terstruktur ( McLeod Jr., Raymond

pendekatan

dalam Wirastama.2004).

ditentukan berdasarkan subyektifitas dari


para

memiliki

kelemahan.

subyektif,

pengambil

nilai

Pada bobot

keputusan,



sehingga

beberapa

prosesperankingan

faktor

dalam

alternative

bisa

ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan

subyektifitas

dilanjutkan

dengan

proses

perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. C. Model Analytical Hierarkhi Process (AHP)

dari

Pada

pengambil keputusan (Kusumadewi

pengambilan

dalam Indah kumala sari. 2006).

memilih suatu alternative. Peralatan

Beberapa

metode

dapat

utama AHP adalah sebuah hierarki

digunakan

untuk

menyelesaikan

fungsional dengan input utamanya

masalah FMADM. antara lain sebagai

persepsi manusia. Keberadaan hierarki

berikut: Simple Additive Weighting

memungkinkan dipecahnya masalah

(SAW),

(WP),

kompleks atau tidak terstruktur dalam

Order

sub-sub masalah, lalu menyusunnya

Preference by Similarity to Ideal

menjadi suatu bentuk hierarki. AHP

Solution

(TOPSIS),

memiliki banyak keunggulan dalam

Hierarchy

Process

Weighted

ELECTRE,

yang

Product

Technique

for

Analytic (AHP)(Indah

kumala sari. 206).

menjelaskan

dasarnya

proses

keputusan

adalah

proses

pengambilan

keputusan. Salah satunya adalah dapat

Dari beberapa pendapat diatas

digambarkan secara grafis sehinggga

dapat disimpulkan bahwa FMADM

mudah dipahami oleh semua pihak

adalah suatu metode yang digunakan

yang

untuk mecari alternatif yang optimal

keputusan (Nurhalimah. 2015).

terlibat

dalam

pengambilan

dari beberapa alternatif dengan kriteria

Dalam

tertentu. inti dari FMADM adalah

permasalahan

memenentukan

beberapa prinsip yang harus dipahami,

setiap


atribut

nilai

bobot

yang

untuk

kemudian

menyelesaikan dengan

AHP

ada

diantaranya adalah (Kusrini. 2007) :



1. Membuat hierarki Sistem

yang

dipahami

dengan kompleks

dengan

menjadi

bisa

memecahnya elemen-elemen

pendukung,

menyusun

secara

hierarki,

judgement

ditentukan

untuk

yang

telah

menghasilkan

bobot dan prioritas. Bobot dan prioritas

dihitung

dengan

elemen

memanipulasi matriks atau melalui

dan

penyelesian persamaan matematika.

atau

a. Langkah

menggabungkannya mensintesisnya.

pertama

menentukan

2. Penilaian criteria dan alternative

prioritas

dalam elemen

adalah membuat perbandingan

Kriteria dan alternative dilakukan

pasangan, yaitu membandingkan

dengan perbandingan berpasangan.

elemen

Menurut Saaty (1998) , untuk

sesuai kriteria yang diberikan.

berbagai persoalan, skala 1 sampai 9

adalah

skala

terbaik

untuk

secara

berpasangan

b. Matriks

perbandingan

berpasangan diisi menggunakan

mengekspresikan pendapat. Nilai

bilangan

dan definisi pendapat kualitif dari

merepresentasikan kepentingan

skala

relative

perbandingan

Saaty

bisa

diukur menggunakan table analisis. 3. Synthesis of priority (menentukan prioritas)

dari

suatu

elemen

terhadap elemen yang lainnya. 4. Logical consistency

(konsistensi

Logis)

Untuk setiap kriteria dan alternative,

untuk

dilakukan

makna. Pertama, objek-objek yang

berpasangan

serupa bisa dikelompokkan sesuai

(pairwise comparisons). Nilai-nilai

dengan keseragaman dan relevensi.

perbandingan relatife dari seluruh

Kedua,

perbandingan

perlu

Konsistensi memiliki dua

menyangkut

tingkat

alternative criteria bisa disesuaikan




hubungan

antar

objek

yang

didasarkan pada criteria tertentu. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus : CI = (π maks-n)/n Di mana n = banyaknya elemen Hitung

Rasio

1.45 1.49 1.51 1.48 1.56 1.57 1.59

9 10 11 12 13 14 15

Berikut prosedur atau langkah – langkah metode AHP (Kusrini. 2007)

konsistensi/Consistency Ratio (CR) dengan rumus : CR = CI/CR Di mana

CR = Consistency

Ratio CI = Consistency Index IR = Indeks Random Consistency

Gambar 21.3 Prosedur AHP D. Susu Formula Susu

Daftar Indeks Random Konsistensi (IR) bisa dilihat dalam Tabel 21.2 Tabel 21.2 Daftar Indeks Random

bayi

adalah

cairan atau bubuk dengan formula tertentu yang diberikan pada bayi dan anak

Konsistensi

formula

–

anak

yang

dimanipulasi

sehingga meneyerupai ASI. Namun


Ukuran Matriks

Nilai IR

1,2 3 4 5 6 7 8

0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41

demikian, masih terdapat perbedaan dalam komposisi asam amino dan asam lemak, dan susu formula tidak mengandung sifat anti-infeksi yang terdapat dalam ASI (Notoatmodjo.



2011).

Sedangkan

menurut

(Dwi

telah diproses dan diubah kandungan

Sunar Prasetyono dalam Tampubolon.

komposisinya sebaik mungkin agar

2013). Susu formula merupakan bahan

kandunganya sama dengan ASI tetapi

makanan yang bermutu tinggi, zat-zat

tidak 100% sama.

yang terkandung didalamnya terdapat

Menurut (Notoatmodjo , 2011)

dalam perbandingan yang serasi dan

ada beberapa kandungan gizi dalam

sempurna

mudah

susu formula yaitu lemak disarankan

dicerna dan sangat baik bagi anak-

antara 2.4-4.1 g tiap 100ml, protein

anak yang sedang tumbuh. Komponen

bekisar antara1.2-1.9 g tiap 100ml,

utama yang terkandung dalam susu

Karbohidrat bekisar antara 5.4-8.2 g

formula

tiap 100 ml dan mineral 0.25-0.34 g

sehingga

adalah

susu

protein,

lemak,

laktosa, vitamin, mineral yang sangat

tiap 100ml

dibutuhkan balita. Beberapa jenis susu formula

Menurut

(UUD , Nomor 49

Tahun 2014) pada pasal 3 ayat (1)

yang saat ini beredar di pasaran

susu

menurut (Notoatmodjo. 2011) adalah

formula pertumbuhan anak usia 1-3

sebagai berikut susu formula adaptasi,

tahun yang beredar di Indonesia wajib

susu formula awal lengkap, susu

memenuhi standart kandungan gizi

formula follow-up (lanjutan), susu

dan keamanan gizi. Pada pasal 3 ayat

formula prematur, susu hipoalergenik

(2)

(hidrolisat), susu soya (kedelai), susu

sebagaimana dimaksud pada ayat (1)

rendah laktosa atau tanpa laktosa, susu

meliputi jenis zat gizi minimal, dan

formula dengan asam lemak mct

kandungan zat gizi maksimal. Standart

(lemak rantai sedang) yang tinggi, dan

kandungan gizi dan keamanan gizi

susu formula semi elementer. Susu

sebagaimana dimaksud pada ayat (1)

formula yang dibuat dari susu sapi

dan ayat (2) tercantum dalam lampiran


formula

standart

pertumbuhan

kandungan

dan

gizi



1

yang

merupakan

bagian

tidak

terpisahkan dari peraturan menteri. III. IMPLEMENTASI Gambar 4.1 Analisa kondisi saat ini

A. Analisa kondisi saat ini Untuk saat ini didesa selorejo

Pada

gambar

4.1

analisia

sebagian banyak balita yang berumur

kondisi saat ini para ibu memilih susu

1-3 tahun diberikan susu formula. Ada

formula

beberapa

faktor

didesa

dari berbagai sumber. Sumber tersebut

selorejo

memberikan

keputusan

adalah bidan, tetangga, teman kerja,

pemberian susu formula kepada buah

maupun dari iklan. Setelah para ibu

hati mereka. faktor tersebut adalah

mendapatkan rekomendasi maka para

karena asi tidak keluar, ibu bekerja

ibu akan membeli susu formula yang

sehingga tidak bisa memberikan asi

dipercaya akan cocok buat buah hati

eksklusif , dan ada juga para ibu yang

mereka.

memberikan

susu

para

ibu

formula

berdasarkan rekomendasi

hanya

sebagai makanan tambahan untuk

B. Analisa sistem yang di usulkan

memenuhi asupan gizi. Para ibu didesa

Para ibu tidak perlu bingung lagi

selorejo memilih susu formula untuk

untuk memilih susu formula yang

buah hatinya tidak memperhatikan

memenuhi

asupan gizi yang dibutuhkan. untuk

mereka. Karena pada sistem yang akan

lebih jelasnya berikut adalah gambar

diusulkan ini para ibu bisa memilih

workflow

didesa

susu formula melalui website sistem

selorejo memelih susu formula untuk

penunjang keputusan. Dengan cara

buah hatinya.

menginputkan

proses

para

iu

gizi

untuk

buah

komposisi

hati

dan

kandungan yang ada pada kemasan susu formula pada sistem. Setelah di




inputkan maka data susu tersebut akan

tombol hasil maka hasilnya akan

disimpan

muncul.

dan

diolah

kedalam

database setelah diolah maka sistem akan menampilkan hasil rangking dari susu formula yang telah diinputkan sebelumnya.

C. Data 1. Menentukan prioritas kriteria Langkah dilakukan

yang

dalam

harus

menentukan

prioritas kriteria adalah sebagai berikut : a. Membuat matriks perbandingan berpasangan Pada tahap ini dilakukan Gambar 4.2 sistem yang diusulkan

penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang

Pada gambar 4.2 sistem yang lain. Hasil penilaian bisa dilihat diusulkan para ibu bisa mendapatkan dalam Tabel 4.3 rekomendasi

susu

formula

yang Pembobotan :

memenuhi kebutuhan gizi buah hati Kriteria 1 : K1 : Energi Total = 9 mereka dengan mudah. Para ibu bisa Kriteria 2 : K2: Lemak Total = 2 mendapatkan

rekomendasi

hanya Kriteria 3 : K3 : Protein = 5

dengan cara menginputkan data susu Kriteria 4 : K4 : Karbohidrat = 3 formula yang ingin dibeli kesistem Tabel 4.3 Matriks perbandingan maka dengan otomatis data susu berpasangan tersebut akan dihitung dan para ibu bisa melihat hasil susu apa yang direkomendasikan untuk buah hati mereka


hanya

dengan

mengklik



berkesesuaian Untuk

membuat

perbandingan dengan

matriks

yang

sesuai

penginputan

dengan

seperti berikut : Untuk K1

oleh

1.00 / 2.11 = 0.47

pemilih dilakukan dengan cara

0.22 / 2.11 = 0.10

dimana untuk hasil dari setiap

0.56 / 2.11 = 0.27

kolom

0.33 / 2.11 = 0.16

didapat

dari

hasil

pembagian sebagai berikut :

Untuk

Untuk

jumlah

baris

1

:

(K1/K1,

total

mencari

nilai

dilakukan

kolom dengan

(K1/K2), (K1/K3), (K1/K4)

menambahkan tiap elemen pada

Untuk

kolom disetiap barisnya seperti

baris

2

:

(K2/K1,

(K2/K2), (K2/K3), (K2/K4)

berikut :

Untuk

0.47 + 0.47 + 0.47 + 0.47 = 1.88

baris

3

:

(K3/K1,

(K3/K2), (K3/K3), (K3/K4)

Dan untuk

Untuk

dari bobot prioritas dengan cara

baris

4

:

(K4/K1,

mendapatkan nilai

(K4/K2), (K4/K3), (K4/K4)

membagi

Kemudian untuk mencari total

jumlah dengan jumlah elemen

didapat dari hasil penambahan

yang ada sebagai berikut :

pada

1.88 / 4 = 0.47

setiap

kolom

sebagai

berikut: 1.00 + 0.22 + 0.56 + 0.33 = 2.11

nilai

dari

kolom

b. Membuat matrik penjumlahan setiap baris

Tabel 4.4 Matriks Nilai Kriteria

Matriks ini dibuat dengan mengalikan nilai prioritas pada tabel

4.4

dengan

perbandingan

matriks

berpasangan

Matrik nilai kriteria ini didapat (Tabel 4.3). dari membagi tiap elemen kolom Nama | NPM Fak - Prodi



Hasil

perhitungan

disajikan

dalam

Tabel 4.5

matriks

perbandingan

berpasangan

harus diperbaiki.

Tabel 4.5 Matriks Penjumlahan Setiap Baris

Untuk

menghitung

rasio

konsistensi, dibuat tabel seperti terlihat dalam tabel 4.6 Tabel 4.6 Perhitungan Rasio Konsistensi

Nilai pada baris energi total kolom energi total Tabel 4.5 diperoleh dari prioritas baris energi total pada tabel 4.4 (0.47)dikalikan

dengan

nilai

baris

Membuat indeks konsistensi (CI)

energi total kolom energi total pada

πmaks-n/n-1

Tabel 4.3

π maks = Jumlah (jumlahan dari nilai-

Sebagai contoh untuk K1:

nilai hasil) : 5.06

0.47 * 1 = 0.47

n(jumlah kriteria) : 4

0.47 * 0.22 = 0.10

π maks (jumlah/n): 1.27

0.47 * 0.56 = 0.26

CI ((π maks-n)/(n-1)) = -0.91

0.47 * 0.33 = 0.16

Membuat rasio konsistensi (CR)

Kolom jumlah pada Tabel 4.5 diperoleh

CR=CI/IR

dengan

menjumlahkan

nilai

pada

IR diambil dari pembangkit nilai

masing-masing baris pada tabel tersebut

acak . tabel IR bisa dilihat pada bab 2

c.

tabel 21.2

Penghitungan rasio konsistensi

Penghitungan

ini

digunakan

memastikan

bahwa

nilai

untuk rasio

konsistensi (CR) <= 0.1. Jika ternyata

Karena matriks berada 4 maka nilai IR = 0.90 CR (CI/IR) = -0.91 / 0.90 = -1.01

nilai CR lebih besar dari 0.1, maka




Memeriksa konsistensi hierarki. Jika

Tabel

4.7

Matriks

Perbandingan

nilainya lebih dari 10%, maka penilaian

Berpasangan Kriteria Energi Total

data judgment harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CR/IR) kurang atau sama dengan 0.1, maka hasil perhitungan bisa dinyatan benar dan bisa diterima.

Langkah ini seperti yang dilakukan pada

Oleh Karena CR/IR

= -0.10 < 0.1 ,

maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut bisa diterima 2. Menentukan

2) Membuat matriks nilai kriteria

adalah

langkah adanya

1.B.

Perbedaanya

tambahan

kolom

prioritas subkriteria pada langkah ini. Hasilnya ditunjukkan dalam Tabel

prioritas

subkriteria.

Penghitungan subkriteria dilakukan terhadap sub-sub dari semua kriteria.

4.8 Tabel 4.8 Matriks Nilai Kriteria Energi Total

Dalam hal ini, terdapat 4 kriteria yang berarti akan ada 4 perhitungan Nilai pada kolom prioritas subkriteria

prioritas subkriteria. a. Menghitung prioritas subkriteria dari

tersebut dibagi dengan nilai prioritas

kriteria energi total. 1) Membuat

matriks

perbandingan

Langkah ini seperti yang dilakukan langkah

1.A.

Hasilnya

ditunjukkan dalam Tabel 4.7. Pembobotan : Subkriteria 1 : S1 : Minimum = 1 Subkriteria 2 : S2 : Maksimum = 9


tertinggi pada kolom prioritas. Contoh :

berpasangan

pada

diperoleh dari nilai prioritas pada baris

Baris 1 : 0.10/0.90 = 0.11 Baris 2 : 0.90/0.90 = 1.00 3) Menentukan matriks penjumlahan setiap baris Langkah

ini

sama

dengan

yang

dilakukan pada langkah 1.C. Dan



ditunjukkan dalam Tabel 4.9. Setiap

Oleh Karena CR < 0.1 , maka rasio

elemen dalam tabel ini dihitung dengan

konsistensi dari perhitungan tersebut

mengalihkan

matriks

perbandingan

bisa diterima

berpasangan dengan nilai prioritas. Tabel 4.9 Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Energi Total

b.

Menghitung prioritas subkriteria

dari kriteria lemak total. Langkah

–langkah

yang

dilakukan

untuk menghitung prioritas subkriteria dari kriteria lemak total sama dengan 4) Penghitung rasio konsistensi Seperti langkah 1.D. penghitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio konsistensi (CR) <= 0.1. Untuk menghitung rasio konsistensi, dibuat tabel seperti yang terlihat pada Tabel 4.10

yang

dilakukan

dalam

perhitungan

prioritas subkriteria dari kriteria energi total. Langkah –langkah adalah sebagai berikut : 1) Membuat matriks perbandingan berpasangan Hasilnya terlihat dalam Tabel 4.11

Tabel 4.10 Penghitungan Rasio Konsistensi

Pembobotan : Subkriteria 1 : S1 : Minimum = 1 Subkriteria 2 : S2 : Maksimum = 2 Tabel 4.11 Matriks

Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil) : 3

Perbandingan Berpasangan Kriteria Lemak Total

N(jumlah kriteria) : 2 π maks (jumlah/n): 1.5 CI ((π maks-n)/(n-1)) = -0.5

2) Membuat matriks nilai kriteria

CR (CI/IR) = 0




Hasilnya ditunjukkan dalam Tabel 4.12


Tabel 4.12 Matriks Nilai Kriteria

CI ((π maks-n)/(n-1)) = -0.50

Lemak Total

CR (CI/IR) = 0 Oleh Karena CR < 0.1 , maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut bisa diterima.

Nilai pada kolom prioritas subkriteria diperoleh dari nilai prioritas pada baris

c.

Menghitung prioritas subkriteria

tersebut dengan nilai tertinggi pada

dari kriteria protein.

kolom prioritas.

Langkah–langkah yang dilakukan untuk

3) Menentukan matriks penjumlahan

menghitung prioritas subkriteria dari

setiap baris

kriteria protein

sama dengan yang

Dan hasilnya ditunjukkan dalam

dilakukan dalam perhitungan prioritas

Tabel 4.13

subkriteria dari kriteria energy total.

Tabel 4.13 Matriks Penjumlahan

Langkah

Setiap Baris Kriteria Lemak Total

berikut :

–langkah

adalah

sebagai

1) Membuat matriks perbandingan berpasangan 4) Penghitung rasio konsistensi

Hasilnya terlihat dalam Tabel 4.15

Untuk menghitung rasio konsistensi,

Pembobotan :

dibuat tabel seperti yang terlihat pada

Subkriteria 1 : S1 : Minimum = 1

Tabel 4.14

Subkriteria 2 : S2 : Maksimum = 5

Tabel 4.14 Penghitungan Rasio Konsistensi Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai

Tabel 4.15 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Protein

hasil) : 3.00 N(jumlah kriteria) : 2




2) Membuat matriks nilai kriteria Hasilnya ditunjukkan dalam Tabel

Tabel 4.18 Penghitungan Rasio Konsistensi

4.16 Tabel 4.16 Matriks Nilai Kriteria Protein

Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil) : 3.00 N(jumlah kriteria) : 2

Nilai

pada

kolom

prioritas


subkriteria diperoleh dari nilai

CI ((π maks-n)/(n-1)) = -0.50

prioritas

CR (CI/IR) = 0

pada

baris

tersebut

dengan nilai tertinggi pada kolom

Oleh Karena CR < 0.1 , maka rasio

prioritas.

konsistensi dari perhitungan tersebut

3) Menentukan matriks penjumlahan

bisa diterima d. Menghitung prioritas subkriteria dari

setiap baris Dan hasilnya ditunjukkan dalam

kriteria karbohidrat.

Tabel 4.17

Langkah –langkah yang dilakukan

Tabel 4.17 Matriks Penjumlahan

untuk menghitung prioritas subkriteria

Setiap Baris Kriteria Protein

dari kriteria karbohidrat sama dengan yang dilakukan dalam perhitungan prioritas

subkriteria

dari

kriteria

energy total. Langkah –langkah adalah 4) Penghitung rasio konsistensi sebagai berikut : Untuk

menghitung

rasio 1) Membuat matriks perbandingan

konsistensi, dibuat tabel seperti berpasangan yang terlihat pada Tabel 4.18 Hasilnya terlihat dalam Tabel 4.19 Pembobotan : Nama | NPM Fak - Prodi



Subkriteria 1 : S1 : Minimum = 1

Untuk menghitung rasio konsistensi,

Subkriteria 2 : S2 : Maksimum = 3

dibuat tabel seperti yang terlihat pada

Tabel 4.19 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Karbohidrat

Tabel 4.22 Tabel 4.22 Penghitungan Rasio Konsistensi

2) Membuat matriks nilai kriteria Hasilnya ditunjukkan dalam Tabel Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil) 4.20 : 3.00 Tabel 4.20 Matriks Nilai Kriteria N(jumlah kriteria) : 2 Karbohidrat

π maks (jumlah/n): 1.5 CI ((π maks-n)/(n-1)) = -0.5 CR (CI/IR) = 0

Nilai

pada

subkriteria

kolom

diperoleh

prioritas dari

nilai

prioritas pada baris tersebut dengan nilai tertinggi pada kolom prioritas. 3) Menentukan matriks penjumlahan

Oleh Karena CR < 0.1 , maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut bisa diterima 3. Menghitung hasil Prioritas hasil perhitungan

setiap baris

pada langkah 1 dan 2 kemudian

Dan hasilnya ditunjukkan dalam

dituangkan dalam matriks hasil

Tabel 4.21

yang terlihat dalam Tabel 4.23 Tabel 4.21 Matriks

Tabel 4.23 Matriks Hasil

Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Karbohidrat 4) Penghitung rasio konsistensi




Seandainya diberikan data nilai dari 15

Kolom total pada Tabel 4.25

susu formula seperti yang terlihat dalam

diperoleh dari penjumlahan pada

Tabel 4.23, maka hasil akhirnya akan

masing-masing barisnya. Nilai total

tampak dalam Tabel 4.24

inilah yang dipakai sebagai dasar

Tabel 4.24 Nilai Susu Formula

untuk merangking susu terbaik. Semakin

besar

nilainya,

susu

tersebut semakin baik D. Rancangan Sistem 1. Usecase Diagram

usecase

mendiskripsikan sebuah interaksi antara

satu

atau

lebih

aktor

Tabel 4.25 Hasil Akhir dengan sistem informasi yang akan dibuat. Pada spk pemilihan susu formula yang akan dibuat ini memiliki dua aktor dan enam usecase. Aktor tersebut adalah admin dan user sedangkan enam usecase tersebut adalah Nilai 0.47 pada kolom energi baris 1

mengelola

diperoleh dari nilai merk susu vidoran

subkriteria, input data susu, hasil

x-mart untuk energi, yaitu maksimum

akhir dan logout. Berikut adalah

dengan prioritas 1.00 (Tabel 4.24),

gambar

dikalikan

pemilihan susu formula.

dengan

prioritas

energi

kriteria,

login,

diagram

mengelola

usecase

spk

sebesar 0.47 (Tabel 4.24)




Gambar 4.26 Diagram usecase Pada gambar 4.26 diagram

Gambar 4.27 Aktivity Diagram Login

usecase diatas hak akses antara user dan admin ada yang sama

Pada

gambar

activity

dan ada yang berebeda. User

diagram

login

hanya memiliki hak akses untuk

sebelum

masuk

login , input data susu, melihat

utama

hasil data dan logout. Sedangkan

menampilkan

untuk yang lainya hanya bisa di

Setelah user mengisi username

akses oleh admin.

dan password maka sistem akan

maka

mengecek

2. Activity Diagram

diatas

user

kehalaman

sistem form

username

akan login.

dan

Aktivity Diagram menggambarkan

password kedalam database. Jika

workflow

usernamae dan password sesuai

(aliran

kerja)

atau

aktivitas dari sebuah sistem atau

maka

proses bisnis atau menu yang ada

halaman

pada perangkat lunak. Berikut

username dan pasword salah

adalah

maka sistem akan menyuruh

diagram

activity

spk

sistem utama,

menampilkan dan

jika

pemilihan susu formula

user untuk mengisi kembali

a. Login

username dan password.




b. Mengelola Kriteria

Pada mengelola

activity kriteria

diagram yang

memiliki hak akses hanyalah admin. Mengelola disini adalah dimana admin bisa menghapus, menginputkan dan menghitung kembali lagi kriteria. d. Input Data Susu Gambar 4.28 Aktivity Digram Mengelola Kriteria Pada activity diagram mengelola

kriteria

yang

memiliki hak akses hanyalah

Gambar 4.30 Aktivity Input Data Susu

admin. Mengelola disini adalah dimana admin bisa menghapus, menginputkan dan menghitung kembali lagi kriteria. c. Mengelola subkriteria

Pada

gambar

diagram

activity input data susu diatas user klik link atau tombol input data susu kemudia sistem akan menampilkan form input data susu. Setelah user menginputkan data susu user akan menyimpan data susu yang telah dimasukkan dengan

mengeklik

tombol

Gambar 4.29 Aktivity Digram simpan maka secara otomatis Mengelola Subkriteria data susu yang telah diinputkan




user akan disimpan kedalam database. e. Hasil

Gambar 4.32 Aktivity Digram Logout Pada

website maka user tinggal

Digram Hasil gambar

mengeklik

diatas

maka

jika user ingin melihat hasil tinggal

akhir

diatas

jika user ingin keluar dari

Gambar 4.31 Aktivity

Pada

gambar

maka

user

mengeklik

link

link

logout

sistem

akan

mengeluarkan

user

dari

website lalu menampilkan form login.

atau tombol hasil akhir pada halam utama maka sistem akan menampilkan

3. CDM CDM dibuat sudah dalam

form hasil akhir. Dan jika user ingin mencetak hasil perhitungan tinggal

maka

mengklik

user cetak

maka secara otomatis file hasil

akan

berupa file pdf. f. Logout

disimpan

bentuk tabel-tabel tanpa tipe data yang menggambarkan relasi antar tabel

untuk

implementasi ke basis data. Pada spk pemilihan susu formula ini memiliki empat entitas dan dua relasi.

Empat

adalah

tabel

subkriteria


keperluan

entitas user,

dan

hasil

tersebut kriteria, akhir.



Berikut

gambar

cdm

spk

pemilihan susu formula.

Gambar 4.34 PDM Pada Gambar 4.33 CDM

tidak mempunyai relasi dengan entitas lainya, kriteria memiliki subkriteria kedua tabel tersebut mempunyai relasi one to many, tabel kriteria menghasilkan hasil kedua

tabel

35.10

setiap tabel memiliki tipe dan

Pada gambar 35.9 User

akhir

Gambar

tersebut

memiliki relasi one to many. 4. PDM

panjang data yang berbeda-beda. Tipe data pada tabel data susu adalah varchar (25) dan integer (5) , pada tabel user mempunyai tipe data varchar (25) dan integer (10),

pada

tabel

kriteria

mempunyai tipe data varchar (25) , integer (5) dan integer (10), subkriteria mempunyai tipe data

Pada pdm setiap tabel mempunyai

sejumlah

kolom

dimana setiap kolom memiliki nama yang unik beserta tipe datanya. Tabel-tabel pada PDM ini sama dengan tabel CDM. Berikut dibawah ini gambar PDM pada spk pemilihan susu formula.

varchar (25),

integer (5) dan

integer (10) , dan yang terakhir tabel hasil akhir mempunyai tipe data varchar (25) dan integer (5) ataupun integer (10). E. Desain Output Hasil dari proses output sistem akan digambarkan pada desain output sistem yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini :




a. Tampilan Halaman Menu

Gambar 5.1 Tampilan Halaman Utama Admin

Admin Tampilan halaman utama admin dapat digunakan admin

b. Tampilan Halaman Menu User

setelah mengisikan username

Tampilan halaman utama

dan password pada menu

user dapat digunakan user

login. Halaman menu utama

setelah mengisikan username

admin terdiri dari beberapa

dan password pada menu

menu diantaranya ada menu

login. Halaman menu utama

kelola

nilai

user terdiri dari beberapa

prioritas kriteria, data nilai

menu diantaranya ada menu

prioritas subkriteria energy

input data, hasil data dan

total,

prioritas

logout. Tampilan menu utama

subkriteria lemak total, data

admin ini dapat dilihat pada

nilai

gambar 5.2.

user,

data

data

nilai

prioritas

subkriteria

protein, data nilai prioritas subkriteria karbohidrat, data hasil

akhir

dan

logout.

Tampilan menu utama admin ini dapat dilihat pada gambar 5.1.

Gambar 5.2 Tampilan Halaman Utama User c. Tampilan Kelola User Tampilan digunakan

kelola admin

user untuk

mengedit ataupun menghapus Nama | NPM Fak - Prodi



data yang telah disimpan di database.

Tampilan

menu

kelola user ini dapat dilihat pada gambar 5.3. Gambar 5.4 Tampilan Data Nilai Prioritas Kriteria e. Tampilan Gambar 5.3 Tampilan

Data

prioritas subkriteria energy

Tampilan menu data nilai prioritas kriteria digunakan admin untuk mengelola nilai prioritas kriteria. Pada menu ini admin bisa menghapus semua data yang ada pada menu ini. selain menghapus juga

bisa

menginputkan kembali nilai pembobotan dan lalu dihitung kembali. Tampilan menu data nilai

prioritas

kriteria

ini

dapat dilihat pada gambar 5.4.


Subkriteria

Tampilan menu data nilai

Nilai

Prioritas Kriteria

admin

Prioritas

Nilai

Energi

Kelola User d. Tampilan

Data

digunakan

admin

mengelola

nilai

subkriteria

energi.

Pada

ini

admin

bisa

menghapus

semua

data

menu

untuk prioritas

yang ada pada menu ini. selain juga

menghapus bisa

admin

menginputkan

kembali nilai pembobotan dan lalu dihitung kembali. Tampilan menu data nilai prioritas subkriteria energi ini

dapat

dilihat

pada

gambar 5.5.



lemak ini dapat dilihat pada gambar 5.6.

Gambar 5.5 Tampilan

Gambar 5.6 Tampilan

Data Nilai Prioritas Subkriteria

Data Nilai Prioritas

Energi

Subkriteria Lemak

f. Tampilan

Data

Prioritas

Nilai

Subkriteria

Tampilan menu data nilai prioritas

subkriteria

digunakan

admin

mengelola

nilai

lemak untuk prioritas

subkriteria lemak. Pada menu ini admin bisa menghapus semua data yang ada pada menu ini. selain menghapus juga

bisa

menginputkan kembali nilai pembobotan dan lalu dihitung kembali. Tampilan menu data nilai

Data

Prioritas

Nilai

Subkriteria

Protein

Lemak

admin

g. Tampilan

prioritas

subkriteria

Tampilan menu data nilai prioritas subkriteria protein digunakan

admin

mengelola

nilai

subkriteria

protein.

Pada

admin

bisa

menu

ini

untuk prioritas

menghapus semua data yang ada pada menu ini. selain menghapus admin juga bisa menginputkan kembali nilai pembobotan dan lalu dihitung kembali. Tampilan menu data nilai

prioritas

subkriteria

protein ini dapat dilihat pada gambar 5.7. Nama | NPM Fak - Prodi



Gambar 5.7 Tampilan

Gambar 5.8 Tampilan Data

Data Nilai Prioritas

Nilai Prioritas

Subkriteria Protein h. Tampilan

Data

Prioritas

Subkriteria Karbohidrat

Nilai

Subkriteria

Karbohidrat

Tampilan data hasil akhir ini digunakan admin untuk

Tampilan menu data nilai prioritas

subkriteria

karbohidrat digunakan admin untuk

i. Tampilan Data Hasil Akhir

mengelola

prioritas

nilai

subkriteria

karbohidrat. Pada menu ini

mengelola hasil akhir. Dari menu

ini

admin

bisa

menghapus data hasil akhir. Tampilan data hasil akhir ini dapat dilihat pada gambar 5.9.

admin bisa menghapus semua data yang ada pada menu ini. selain menghapus admin juga bisa menginputkan kembali nilai pembobotan dan lalu dihitung kembali. Tampilan menu

data

subkriteria

nilai

Hasil Akhir

prioritas

karbohidrat

ini

dapat dilihat pada gambar 5.8.

Gambar 5.9 Tampilan Data

j. Tampilan Hasil Data Tampilan hasil data ini digunakan

untuk

menampilkan susu formula Nama | NPM Fak - Prodi



apa

yang

direkomendasikan

telah

dapat dilihat pada gambar

oleh

5.11.

sistem kepada user. Tampilan hasil data ini dapat dilihat pada gambar 5.10.

Gambar 5.11 Tampilan Login Gambar 5.10 Tampilan Hasil Data

b. Tampilan

1. Desain Input a. Tampilan Login

digunakan

menu untuk

login masuk

kedalam sistem. User harus login terlebih dahulu sebelum masuk

kedalam

dengan username

menu

pembobotan

Tampilan

Nilai

Pembobotan Kriteria Tampilan

digunakan

Menu

sistem

menginputkan

nilai kriteria

admin nilai

untuk bobot

yang akan dihitung. Tampilan menu

nilai

pembobotan

kriteria ini dapat dilihat pada gambar 5.12.

menginputkan dan

password.

Username dan password user yang membedakan hask akses masing-masing

user.

Tampilan menu login ini




Gambar 5.12 Tampilan

subkriteria ini dapat dilihat

Menu Nilai Pembobotan

pada gambar 5.14.

Kriteria

c. Tampilan

Menu

Nilai

Pembobotan Subkriteria Gambar 5.14 Tampilan Tampilan

menu

nilai Input Data

pembobotan digunakan

subkriteria admin

menginputkan

untuk

nilai

bobot

yang akan dihitung. Tampilan menu

nilai

IV. KESIMPULAN

pembobotan

subkriteria ini dapat dilihat pada gambar 5.13.

Berdasarkan hasil pembahasan maka

penulis

dapat

mengambil

beberapa kesimpulan antara lain : 1. Sistem

pendukung

keputusan pemilihan susu formula untuk usia 1-3 tahun menggunakan metode analytical hierarchy process dapat mempermudah para ibu dalam

Gambar 5.13 Tampilan Menu Nilai Pembobotan

mengambil

d. Tampilan Input data

digunkan

input user

data untuk

menginputkan data susu yang ingin menu Nama | NPM Fak - Prodi

dihitung. nilai

memenuhi

kebutuhan

gizi

bayi

mereka, sehingga para ibu bisa

Subkriteria

Tampilan

pemilihan susu formula yang dapat

Tampilan pembobotan

keputusan

merekomendasikan

susu

untuk formula

yang memenuhi gizi. 2. Kriteria digunakan seperti

penentu

dalam

penelitian

yang ini

yang ada pada Peraturan simki.unpkediri.ac.id || 27||


Menteri

Kesehatan

Republik

Indonesia Nomor 49 Tahun 2014

Balita dengan Metode Finite Covering. Jurnal Sains Seni Pomtts Vol. 3, No.2.

yaitu

lemak

total,

energi,

karbohidrat, dan protein. Dan dalam

McLeod Jr., R. (2014). Pendukung

Sistem

Keputusan

hasil penelitian ini susu formula yang

Pemilihan Progam Studi Pada

direkomendasikan

Perguruan

adalah

susu

formula Friso Gold, Nutrilon Royal,

Tinggi

Melalui

Jalur SNMPTN pada SMAN 16 Semarang. Nufus Wirastama.

Bebelac, Frisian Flag, S26. Nirwana.

(2014).

Pengetahuan V.

Tingkat

Ibu

Tentang

DAFTAR PUSTAKA

Resiko

Indah Kumala Sari, Y.1 (2016).

Formula Pada Bayi umur 0-6

Sistem Pendukung Keputusan

Bulan dikelurahan. Nurjannah.

Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted.

Fakultas

Teknik

Universitas Muria Kudus.

Jakarta

:

Andi

Offset. Kusrini.

Nugroho, Adi. 2006. Rational Rose Untuk Pemodelan Berorientasi Objek. Bandung : Penerbit

Notoadmodjo.

(2011).

Kesehatan

Masyarakat. Jakarta : Rineka Cipta

(2007).

Aplikasi

Susu

Informatika.

Jogianto,.H.M. 2000. Analisa Sistem Informasi.

Pemberian

Konsep

Sistem

Keputusan.

Dan

Nurhalimah.

(2005).

Pendukung

Pendukung

Yogyakarta:

Pemilihan

Sistem Keputusan

Supplier

Bahan

Baku Konveksi Dengan Metode

Andri.i.

AHP (Studi Kasus : Alta Moda Kusumadewi , Sri. 2006. Fuzzy Multi-Attribute

Decision

Making

MADM).

(Fuzzy

Yogyakrta : Graha Ilmu. Listyani

Dewi,

N.W.

(2014).

Convection Medan). Infomasi Dan Tekhnologi Ilmiah (INTI). Rastaman,

N.

(2004).

Pendukung

Sistem Keputisan

Pemilihan Progam Studi Pada

Pemilihan Susu Formula untuk

Perguruan

Memenuhi Asupan Gizi pada

Jalur SNMPTN Pada SMAN 16


Tinggi

Melalui



Semarang. Strata Satu Sistem Informasi

Universitas

Dian

Nuswantoro. Rosa A.S, M.S. (2014). Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung : Informatika. Suryadi,

Kadarsah

Ramdhani.

dan

2002.

Pendukung

Ali Sistem

Keputusan.

Bandung : Rosda. Subrata, Tata. 2004. Analisis Sistem Informasi.

Jakarta

:

Andi

Yogyakrta. Tampubolon, D. (2013). Penerapan Metode Fuzzzy Mamdani Pada Pemilihan

Susu

Formula

Untuk Memenuhi Asupan Gizi Balita.

Informasi

dan

Teknologi Ilmiah (INTI). Kemenkes

RI,

Riset

Kesehatan

Dasar. 2010, Prevalensi Status Gizi Balita. Badan Penelitian dan

Pengembangan

Kesehatan, Jakarta. Peraturan

Menteri

Kesehatan

Republik Indonesia Nomor 49 Tahun 2014 Tentang Standart Mutu Gizi, Pelabelan, dan Periklanan

Susu

Formula

Pertumbuhan

dan

Formula

Pertumbuhan

dan

Formula

Pertumbuhan Anak Usia 1-3 Tahun.



SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SUSU FORMULA UNTUK ANAK USIA 1-3 TAHUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP

Recommend Documents