SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN HOTEL DI KOTA MALANG BERBASIS WEBGIS MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Henny Yuanita Kurniawan
Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia Jln. Tidar no.100, Malang Email :
[email protected]
Abstrak Kota Malang mempunyai tingkat pariwisata yang cukup tinggi, karena itu bisnis perhotelan di kota Malang juga semakin meningkat. Banyaknya hotel yang ada menyebabkan pencarian informasi dan pemilihan hotel menjadi sulit. Karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah membuat suatu sistem yang dapat memberikan dan membantu pengguna dalam memilih hotel. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode SAW. Dengan pendekatan SAW akan dicari nilai preferensi hotel berdasarkan kriteria lokasi, harga, rate dan fasilitas. Nilai preferensi yang besar menunjukan alternatif tersebut lebih baik. Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa sistem dapat memberikan alternatif hotel dengan pendekatan metode SAW serta memberikan informasi mengenai hotel tersebut. Kata Kunci :Sistem Penunjang Keputusan, Simple Additive Weighting
1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kota Malang mempunyai tingkat pariwisata yang cukup tinggi, karena itu bisnis perhotelan di kota Malang juga semakin meningkat. Saat ini di kota Malang sendiri sudah terdapat puluhan hotel. Pengguna jasa hotel sebagai tempat menginap tidak hanya para turis, akan tetapi juga para pebisnis ataupun masyarakat umum dengan keperluan yang beragam. Untuk mendapatkan informasi hotel konsumen biasanya akan mengunjungi website hotel tersebut ataupun website penyedia informasi hotel. Akan tetapi, tidak jarang konsumen harus mengunjungi lebih dari satu website untuk mendapatkan informasi-informasi yang diinginkannya. Selain itu, karena banyaknya tersedia hotel para konsumen tidak jarang sulit memutuskan hotel mana yang kiranya paling cocok dengan keadaan user. Untuk memecahkan masalah tersebut maka
diperlukan suatu sistem yang dapat memberikan informasi-informasi hotel secara lengkap serta ditunjang oleh Sistem Penunjang Keputusan. Salah satu cara penyajian informasi untuk hotel ini dapat dikaitkan dengan tata letak geografisnya yaitu dengan Sistem Informasi Geografis. Sistem informasi geografis (SIG) adalah sistem informasi yang dapat mengelola data yang bersifat spasial. SIG memiliki kemampuan untuk membangun, menyimpan, mengelola, dan menampilkan informasi geografis. SIG dapat diimplementasikan baik pada web, desktop, ataupun mobile. Permasalahan lain yang muncul adalah konsumen seringkali merasa kesulitan dalam pemilihan hotel yang tepat. Hal tersebut disebabkan oleh banyaknya pilihan hotel yang tersedia. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka diperlukan suatu sistem penunjang keputusan (SPK). Pada saat ini terdapat banyak metode SPK
yang dapat digunakan, akan tetapi untuk permasalahan ini digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW ini dipilih karena proses perhitungannya sederhana, mudah diimplementasikan, dan hasilnya cukup akurat. Dari permasalahan-permasalahan yang telah disebutkan yaitu kesulitan konsumen dalam mendapatkan informasi hotel dan pemilihan hotel yang tepat maka pada proyek akhir ini dibangun sistem penunjang keputusan pemilihan hotel di kota Malang berbasis webGIS menggunakan metode simple additive Weighting (SAW) dengan PHP. Sistem ini akan membantu pengguna dengan memberikan alternatif pilihan berdasarkan letak hotel, harga, rate, dan fasilitas. Selain itu, kelebihan aplikasi ini bagi pengguna adalah disediakan juga link website hotel tersebut dan informasi lainnya. Dengan sistem berbasis web maka sistem ini dapat diakses kapanpun dan dimanapun yang memiliki akses internet. 1.2 Rumusan Masalah Bagaimana cara menyajikan datadata dalam bentuk WebGIS dan menerapkan metode Simple Additive Weighting sehingga pengguna dapat memanfaatkannya untuk mencari dan memilih hotel yang tepat. 1.3 Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah membangun suatu sistem informasi yang mempermudah pengguna dalam pencarian dan pemilihan hotel di kota Malang serta menyajikan informasi-informasi yang berkaitan tentang hotel tersebut. 1.4 Manfaat Dapat digunakan untuk mendapatkan informasi-informasi mengenai hotel di Malang dan merekomendasikan hotel sesuai dengan kriteria. 2. LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Penunjang Keputusan Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support System (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S.Scott Morton dengan istilah Management Decision System.
Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur. Beberapa definisi Sistem Penunjang Keputusan (SPK) oleh beberapa ahli antara lain : 1. Little (1970) Sistem pendukung keputusan adalah sebuah himpunan / kumpulan prosedur berbasis model untuk memproses data dan pertimbangan untuk membantu manajemen dalam pembuatan keputusannya. 2. Keen (1980) Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis computer yang dibangun lewat sebuah proses adaptif dari pembelajaran, polapola penggunaan, dan evolusi sistem. 3. Bonczek (1980) Sistem pendukung keputusan sebagai sebuah sistem berbasis computer yang terdiri atas komponen-komponen antara lain komponen sistem bahasa (language), komponen sistem pengetahuan (knowledge), dan komponen sistem pemrosesan masalah (problem processing) yang saling berinteraksi satu dengan yang lainnya. 4. Hick (1993) Sistem pendukung keputusan sebagai sekumpulan tools computer yang terintegrasi yang mengijinkan seorang decision maker untuk berinteraksi langsung dengan computer untuk menciptakan informasi yang berguna dala pembuatan keputusan semi terstruktur dan keputusan tak terstruktur yang tidak terantisipasi. 2.2 Simple Additive Weighting Pada penelitian ini akan digunakan metode SAW (Simple Additive Weighting), hal ini disebabkan karena metode SAW memiliki konsep dan perhitungan matematis yang sederhana dan mudah dipahami.
Metode SAW dikenal juga dengan istilah metode penjumlahan terbobot.Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat memperbandingkan dengan semua rating alternative yang ada (Kusumadewi, 2005). Tahapan-tahapan dalam metode SAW adalah sebagai berikut : 1. Menentukan alternatif A = {A1, A2, ….., Ai} 2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan C = {C1, C2, ….., Cj} 3. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. 4. Menentukan bobot preferensi atau tingkatan kepentingan (W) setiap kriteria. W = {W1 W2W3 … … … Wj} 5. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Cj), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan atau atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi r.
6.
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; I = 1, 2,…., m dan j = 1, 2,…., n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai: Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
3. ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Permasalahan Kota Malang mempunyai tingkat pariwisata yang cukup tinggi, karena itu
maka bisnis perhotelan di kota Malang juga semakin meningkat. Saat ini di kota Malang sendiri sudah terdapat puluhan hotel. Pengguna jasa hotel sebagai tempat menginap tidak hanya para turis, akan tetapi juga para pebisnis ataupun masyarakat umum dengan keperluan yang beragam. Untuk mendapatkan informasi hotel yang diperlukan konsumen dapat mendapatkannya melalui website hotel tersebut maupun website lainnya, akan tetapi tidak jarang konsumen harus mengunjungi beberapa website agar mendapat informasi yang lengkap. Selain itu, terdapat beberapa hotel yang tidak memiliki website dan tidak tersedia informasi yang lengkap mengenai hotel tersebut di website lain sehingga konsumen terpaksa mendatangi langsung hotel tersebut untuk mendapatkan informasi. Dengan banyaknya hotel yang tersedia konsumen akan sulit menentukan hotel mana yang paling cocok dengan kebutuhannya. Dalam penentuan keputusan tersebut tidak jarang konsumen salah dalam membuat keputusan. 3.2 Solusi Berdasarkan permasalahan yang ada solusi yang diusulkan adalah sistem penunjang keputusan berbasis WebGIS. Sistem ini dapat memberikan informasi yang dibutuhkan termasuk informasi tata letak hotel dan membantu pengguna dalam pemilihan hotel. Dengan sistem ini pengguna dapat lebih mudah mendapatkan informasi hotel yang diinginkan termasuk tata letaknya. Selama ini, sangat sedikit website yang memberikan informasi tata letak yang memadai. Dengan sistem yang berbasis WebGIS permasalahan tersebut dapat diatasi dan karena berbasis web maka sistem ini dapat diakses kapanpun dan di manapun yang memiliki akses internet. Tidak hanya memuat informasi saja, sistem ini dapat membantu pengguna dalam memilih hotel. Pengguna cukup memasukkan bobot dan nilai untuk setiap kriteria yang disediakan. Selanjutnya sistem akan melakukan penilaian dan perangkingan terhadap alternatif-alternatif solusi yang ada. Metode SPK yang akan digunakan dalam sistem ini adalah metode SAW. Hal ini disebabkan karena metode SAW mudah dimengerti, proses perhitungannya tidak
rumit sehingga cukup mudah diterapkan. Fasilitas-fasilitas yang terdapat pada sistem ini antara lain : 1. Memberikan informasi-informasi hotel seperti lokasi, harga, rate, fasilitas, link website serta informasi umum lainnya. 2. Terdapat sistem penunjang keputusan yang dapat membantu pengguna dengan memberikan alternatif-alternatif solusi yang diurutkan berdasarkan ranking.
Admin Admin_Id Username Password
Lokasi Acuan Lokasi_Id Nama_Lokasi Geom Deskripsi
Detail_Hotel
Fasilitas Fasilitas_Id Nama_Fasilitas
Hotel Hotel_Id Nama_Hotel Geom Rate Alamat Telepon Website Deskripsi Foto
Kamar Kamar_Id Tipe_Kamar Harg a Deskripsi Foto
3.3 Desain Kamar_Hotel
Gambar 3.2. Conceptual Data Model
3.3.1 Data Flow Diagram Data flow diagram merupakan diagram yang menunjukkan aliran data dari suatu sistem informasi. Berikut adalah DFD dari Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Hotel di Kota Malang yang akan dibuat :
4. HASIL IMPLEMENTASI Pada bab ini akan dibahas tentang implementasi rancangan sistem penunjang keputusan pemilihan hotel di kota Malang berbasis webGIS menggunakan metode simple additive weighting (SAW) yang telah dibuat sebelumnya.
Info Hotel Info Kamar Info Fasilitas User Rekomendasi Hotel
Log In Konfirmasi Log In
1
Data Hotel Data Fasilitas
Info Lokasi
Sistem Informasi
Data Kamar
Input Bobot dan Nilai Kriteria Input Nama Hotel
+
4.1 Implementasi Terdapat beberapa menu utama pada sistem yaitu menu peta, pencarian lanjut, dan admin.
Data_Lokasi_Acuan Data Admin
Admin
Log Out Konfirmasi Log Out
Gambar 3.1. Context Diagram Context diagram merupakan DFD level 0 yang menggambarkan bagaimana proses bisnis atau sistem komputer berinteraksi dengan lingkungannya. Pada context diagram di atas terdapat 2 entiti yaitu user dan admin. 3.3.2 Entity Relationship Diagram Berikut adalah conceptual data model (CDM) dari sistem. Conceptual Data Model merupakan model yang dibuat berdasarkan anggapan bahwa dunia nyata terdiri dari kumpulan obyek-obyek dasar yang dinamakan entita serta hubungan antara entitas-entitas tersebut.
Gambar 4.1 Halaman Peta Pada halaman peta pengguna dapat melihat lokasi hotel dan melakukan filter berdasarkan jarak terhadap lokasi acuan.
alternatif hotel tersebut pada setiap kriteria adalah :
Gambar 4.2. Halaman Pencarian Lanjut Pada halaman ini pengguna dapat memasukan kriteria hotel yang diinginkan meliputi lokasi, harga, rate, dan fasilitas. Sesudah menekan tombol search maka akan ditampilkan alternatif-alternatif hotel bagi pengguna.
Tabel 4.2. Nilai Alternatif Pada Setiap Kriteria Nama C1 C2 C3 C4 Aloha 3 2 0.1222 325000 Dewarna 3 2 0.6450 350000 Hotel 1 Ollino 4 3 0.4391 400000 Garden Pelangi 2 2 0.8453 450000 Trio 4 2 0.9910 313000 Indah 1 Trio 6 2 0.6662 427000 Indah 2 Langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi dengan rumus :
Gambar 4.3 Halaman Admin Pada halaman admin, seorang admin dapat melakukan penambahan, pengeditan, maupun penghapusan data. 4.2 Uji Coba Seorang pengguna ingin mencari hotel yang berjarak 1 km dari Balai Kota Malang dengan harga sekitar 300000 – 500000. Dia menginginkan rate hotel minimal 2 dan fasilitas yang ada ialah :WiFi, Coffe Shop, Safe Deposit Box, restoran, area merokok, layanan kamar, dan parkir mobil. Sedangkan bobot untuk masingmasing kriteria adalah : lokasi(C1) = 0.344827, harga(C2) = 0.24137, fasilitas(C3) = 0.27586, rate(C4) = 0.13793. Tabel 4.1. Bobot Tiap Kriteria C1 C2 C3 C4 0.3448 0.2413 0.2758 0.1379 Dari masukan pengguna terdapat 6 hotel yang memenuhi syarat. Nilai untuk
Pada sistem ini jarak dan harga adalah atribut biaya sedangkan fasilitas dan rate adalah atribut keuntungan. Tabel 4.3 Hasil Normalisasi Nama C1 C2 C3 C4 Aloha 1 0.9630 0.5 0.6 Dewarna 0.1894 0.8942 0.5 0.6 Hotel 1 Ollino 1 0.2782 0.7825 0.6 Garden Pelangi 0.1445 0.6955 0.3 0.6 Trio Indah 0.1233 1 0.6 0.6 1 Trio Indah 0.1834 1 0.7330 0.6 2 Setelah dilakukan normalisasi maka dapat dihitung nilai preferensi untuk setiap alternatif dengan rumus
Tabel 4.4 Nilai Preferensi Untuk Setiap Alternatif Nama Hotel Nilai Preferensi Aloha 0.80717948717949 Dewarna Hotel 0.51106995421912 1 Ollino Garden 0.60668339855126 Pelangi 0.40165169303187 Trio Indah 1 0.55976095187149 Trio Indah 2 0.60800241696377 Nilai preferensi yang semakin tinggi menunjukkan alternatif yang lebih baik. Dari hasil perhitungan maka perangkingan alternatifnya adalah :
Tabel 4.5. Perangkingan Alternatif Nama Hotel Nilai Preferensi Aloha 0.80717948717949 Trio Indah 2 0.60800241696377 Ollino Garden 0.60668339855126 Trio Indah 1 0.55976095187149 Dewarna Hotel 0.51106995421912 1 Pelangi 0.40165169303187 Dari tabel 4.5 didapatkan bahwa solusi terbaik bagi pengguna tersebut adalah hotel Aloha.
Gambar 3. Inputan Pada Menu Pencarian Lanjut
Gambar 4. Hasil SPK Pada Sistem 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Pada studi kasus pemilihan hotel di kota Malang dapat dilihat bahwa metode SAW mampu menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan MADM. Sistem yang telah dibuat dapat memberikan masukan antara lain : 1. Sistem mampu memberikan alternatif solusi hotel berdasarkan kriteria dengan pendekatan metode SAW 2. Pengguna dapat mengetahui informasi-informasi mengenai hotel tersebut yang mencakup deskripsi, alamat, telepon, harga, rating, fasilitas, website, serta lokasi. 5.2 Saran Adapun saran bagi pengembangan sistem selanjutnya adalah : 1. Memperluas ruang lingkup sistem sehinga tidak hanya hotel di kota Malang. 2. Penambahan fitur pada SIG pencarian rute terbaik serta perlu dibuat pendaftaran member dan disediakan ruang untuk pemasangan iklan bagi member.
Abdul Kadir. (2003). Dasar Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP. Yogyakarta. Andi.
Jogiyanto HM. (2005). Analisis & Desain Sistem Informasi : Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakarta. Andi.
Dennis, Allan, Wixom, Barbara H., & Roth, Roberta M. (2009). System Analysis and Design. New Jersey : Wiley.
McLeod, Raymond & Schell, George P. (2007). Management Information Systems. India : Prentice Hall.
Harianto Kristanto. (2004). Konsep dan Perancangan Database. Yogyakarta. Andi.
Sri Ani Lestari Idris. (2012). “Analisis Perbandingan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW)”. Laporan Penelitian. UNG.
DAFTAR PUSTAKA
Harmon, John E. & Anderson, Steven J. (2003). The Design and Implementaion of Geographic Information Systems. New Jersey : Wiley.
Turban, Efraim., Aronson, Jay E., & Liang, Ting-Peng. (2007). Decision Support Systems and Intelligent Systems. India : Prentice Hall.
