BAB III

LANDASAN TEORI

3.1 Sistem Pendukung Keputusan

3.1.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan

Dicky Nofriansyah (2014). Sistem Pendukung keputusan adalah sistem berbasis

komputer yang membantu para pengambil keputusan mengatasi berbagai masalah

melalui interaksi langsung dengan sejumlah database dan perangkat lunak

analitik. Tujuan dari sistem adalah untuk menyimpan data dan mengubahnya ke

informasi yang terorganisir yang dapat diakses dengan mudah, sehingga

keputusan-keputusan yang diambil dapat dilakukan dengan cepat, akurat, dan

murah.

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) biasanya dibangun untuk mendukung solusi

atas suatu masalah atau untuk suatu peluang. Aplikasi Sistem Pendukung

Keputusan (SPK) digunakan dalam pengambilan keputusan. Aplikasi Sistem

Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan CBIS (Computer Based Information

Systems) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan

untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur.

Menurut Bonczek, dkk., (1980) dalam buku Decision Support System And

Intelligent Systems (Turban, 2005: 137) mendefinisikan sistem pendukung

keputusan sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang

saling berinteraksi, yaitu:

1. Sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi

antara pengguna dan komponen sistem pendukung lain).

2. Sistem pengetahuan (respositori pengetahuan domain

masalah yang ada pada sistem pendukung keputusan atau

sebagai data atau sebagai prosedur).

3. Sistem pemrosesan masalah (hubungan antara dua komponen

lainnya, terdiri dari satu atau lebih kapasitas manipulasi

masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan

keputusan).

Karakteristik dari sistem pendukung keputusan yaitu :

1. Mendukung proses pengambilan keputusan suatu organisasi

atau perusahaan.

2. Adanya interface manusia/mesin dimana manusia (user) tetap

memegang kontrol proses pengambilan keputusan.

3. Mendukung pengambilan keputusan untuk membahas

masalah terstruktur, semi terstruktur serta mendukung

beberapa keputusan yang saling berinteraksi.

4. Memiliki kapasitas dialog untuk memperoleh informasi

sesuai dengan kebutuhan.

5. Memiliki subsistem yang terintegrasi sedemikian rupa

sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan sistem.

6. Memiliki dua komponen utama yaitu data dan model.

Adapun kriteria atau ciri-ciri dari keputusan adalah sebagai berikut:

1. Banyak pilihan atau alternatif.

2. Ada kendala atau surat.

3. Mengikuti suatu pola/model tingkah laku, baik yang

terstruktur maupun tidak terstruktur.

4. Banyak input/variable.

5. Ada faktor resiko. Dibutuhkan kecepatan, ketepatan, dan

keakuratan.

3.1.2 Konsep Pengambilan Keputusan

a. Pengertian Keputusan

Pada umumnya para penulis sependapat bahwa kata keputusan (decision) berarti

pilihan (choice), yaitu pilihan dari dua atau lebih kemungkinan. Keputusan dapat

dilihat pada kaitannya dengan proses, yaitu bahwa suatu keputusan ialah keadaan

akhir dari suatu proses yang Keputusan lebih dinamis yang disebut pengambilan

keputusan. Dengan kata lain, keputusan merupakan sebuah kesimpulan yang

dicapai sesudah dilakukan pertimbangan, yang terjadi setelah satu kemungkinan

dipilih, sementara yang lain dikesampingkan.

b. Proses Pengambilan

Adapun proses dalam pengambilan keputusan terdiri dari 4 tahapan menurut

Simon (Nofriansyah,2014), yaitu :

1. Tahap Penelusuran (Intelligence)

Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari ruang lingkup

problematika secara proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh,

diproses dan diuji dalam rangka mengidentifikasi masalah.

2. Perancangan (Design)

Merupakan tahap analisa dalam kaitan mencari atau merumuskan alternatif-

alternatif pemecahan masalah. Tahap ini merupakan proses menemukan,

mengembangkan, dan menganalisis alternatif tindakan yang bisa dilakukan. Tahap

ini meliputi menguji kelayakan solusi.

3. Pemilihan (Choice)

Pada tahap ini dilakukan proses pemilihan diantara berbagai alternatif tindakan

yang mungkin dijalankan. Hasil pemilihan tersebut kemudian diimplementasikan

dalam proses pengambilan keputusan.

4. Implementasi (Implementation)

Merupakan tahap pelaksanaan dari keputusan yang telah diambil. Pada tahap ini

perlu disusun serangkaian tindakan yang terencana, sehingga hasil keputusan

dapat dipantau dan disesuaikan apabila diperlukan perbaikan-perbaikan.

Gambar 3.1 Fase Proses Pengambilan Keputusan

c. Komponen Sistem Pendukung Keputusan

Secara garis besar sistem pendukung keputusan dibangun oleh tiga komponen

utama yaitu:

1. Subsistem Data (Database)

Subsistem data merupakan komponen pendukung keputusan yang berguna

sebagai penyedia data bagi sistem. Data tersebut disimpan untuk diorganisasikan

dalam sebuah basis data yang diorganisasikan oleh suatu sistem yang disebut

dengan sistem manajemen basis data (Database Management System).

2. Subsistem Model (Model Base)

Model adalah suatu tiruan dari alam nyata. Kendala yang sering dihadapi dalam

merancang model adalah bahwa model yang dirancang tidak mampu

mencerminkan seluruh variabel alam nyata, sehingga keputusan yang diambil

tidak sesuai dengan kebutuhan oleh karena itu, dalam menyimpan berbagai model

harus diperhatikan dan harus dijaga fleksibilitasnya. Hal lain yang harus

diperhatikan adalah pada setiap model yang disimpan hendaknya ditambahkan

rincian keterangan dan penjelasan yang komprehensif mengenai model yang

dibuat.

3. Subsistem Dialog (User System Interface)

Subsistem dialog adalah fasilitas yang mampu mengintegrasikan sistem yang

terpasang dengan pengguna secara interaktif, yang dikenal dengan subsistem

dialog. Melalui subsistem dialog sistem diimplementasikan sehingga pengguna

dapat berkomunikas dengan sistem yang dibuat.

d. Adapun tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan adalah

sebagai berikut :

1. Membantu dalam pengambilan keputusan atas masalah

yang terstruktur.

2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan

bukan dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer.

3. Meningkatkan efektifitas keputusan yang diambil lebih

dari perbaikan efesiensinya.

4. Kecepatan komputasi komputer memungkinkan para

pengambil keputusan untuk banyak melakukan komputasi

secara cepat dengan biaya rendah.

5. Peningkatan produktivitas membangun suatu kelompok

pengambilan keputusan, terutama para pakar, bisa sangat

mahal.

3.2 Performance Assessment (Penilaian Kinerja)

Sri Andayani (2012), Penilaian Kerja (Performance Assessment), Authentic

Assessment, Direct Assessment dianggap memiliki makna yang sama yang dapat

dipertukarkan (Gipps and Stobart, 2010), yang intinya menilai tugas nyata dan

kinerja yang dapat dikerjakan pegawai yang merupakan tujuan dari pekerjaannya.

Sering kali “performance assessment” ini selalu melibatkan pegawai di dalam

mengaplikasikan pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan dalam praktek

kehidupan mereka sehari-hari.Untuk mengetahui apakah penilaian kinerja

(performance assessment) dapat dianggap berkualitas atau tidak, terdapat tujuh

kriteria yang diperhatikan oleh penilai. Ketujuh kriteria ini sebagaimana diungkap

oleh Popham dalam Sri Andayani (2012) yaitu:

1. Generability, yaitu apakah kinerja pegawai dalam melakukan tugas

yang diberikan tersebut sudah memadai untuk digeneralisasikan kepada

tugas-tugas lain? Semakin dapat digeneralisasikan tugas-tugas yang

diberikan dalam rangka penilaian keterampilan atau penilaian kinerja

tersebut.

2. Authenticity, yaitu apakah tugas yang diberikan tersebut sudah serupa

dengan apa yang dipraktekan dalam kehidupan sehari-hari.

3. Multiple foci, yaitu apakah tugas yang diberikan kepada pegawai sudah

mengukur lebih dari kemampuan-kemampuan yang diinginkan.

4. Teachability, yaitu apakah tugas yang diberikan merupakan tugas yang

hasilnya semakin baik dari sebelumnya.

5. Fairness, yaitu apakah tugas yang diberikan sudah adil untuk semua

pegawai.

6. Feasibility, yaitu apakah tugas-tugas yang diberikan dalam penilaian

keterampilan dan penilaian kinerja memang relevan untuk dapat

dilaksanakan mengingat faktor-faktor yang ada, seperti biaya, ruangan,

waktu dan peralatan.

7. Scorability, yaitu apakah tugas yang diberikan nanti dapat diskor

dengan akurat.

3.3 Metode Fuzzy

Logika fuzzy merupakan salah satu komponen pembentuk soft computing. Logika

fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965.

Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan fuzzy,

peranan derajat keanggotaan atau membership function menjadi ciri utama dari

penalaran dengan logika fuzzy tersebut (Kusumadewi S, Purnomo H, 2010).

Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy (Cox, 1994 dalam

Kusumadewi S, Purnomo H, 2010) antara lain:

1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti, karena logika fuzzy

menggunakan dasar teori himpunan, maka konsep matematis yang

mendasari penalaran fuzzy tersebut mudah dimengerti.

2. Logika fuzzy sangat fleksibel, artinya mampu beradaptasi dengan

perubahan-perubahan dan ketidakpastian yang menyertai permasalahan.

3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data yang tidak tepat. Jika

diberikan sekelompok data yang cukup homogeny, dan kemudian ada

data yang “ekslusif” maka logika fuzzy memiliki kemampuan untuk

menangani data ekslusif tersebut.

4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi non-linier yang sangat

komplek.

5. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-

pegalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses

pelatihan.

6. Logika fuzzy dapat bekerja sama dengan teknik-teknik kendali secara

konvensional.

7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami atau menggunakan bahasa

sehari-hari agar mudah dimengerti.

3.3.1 Himpunan Fuzzy

Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy

(Kusumadewi S, Purnomo H, 2010) yaitu:

1. Variabel fuzzy

Variabel fuzzy merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy.

Contoh : umur, temperatur, permintaaan, dsb.

2. Himpunan fuzzy

Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan sesuai item x dalam suatu

himpunan A, yang sering ditulis dengan µA[x], memiliki 2 kemungkinan

(Kusumadewi S, Purnomo H, 2010) yaitu:

a. Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota

dalam suatu himpunan.

b. Nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi

anggota dalam suatu himpunan.

Terkadang kemiripan antara keanggotaan fuzzy dengan probabilitas menimbulkan

kerancuan. Keduanya memiliki nilai pada interval [0,1] namun interprestasi

nilainya sangat berbeda antara kedua kasus tersebut. Keanggotaan fuzzy

memberikan suatu ukuran terhadap pendataan atau keputusan, sedangkan

probabilitas mengindikasikan proporsi terhadap keseringan suatu hasil nilai benar

dalam jangka panjang. Misalnya, jika nilai keanggotaan bernilai suatu himpunan

fuzzy usia adalah 0,9, maka tidak perlu dipermasalahkan berapa sering nilai itu

diulang secara individual untuk mengharap suatu hasil yang hampir pasti muda.

Di lain pihak, nilai probabilitas 0,9 usia berarti 10% dari himpunan tersebut

diharapkan tidak muda.

Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu:

a. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu

keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa

alami, seperti : MUDA, PAROBAYA, TUA.

b. Numeris, yaitu suatu nilai (angka) yang menunjukan ukuran dari

suatu variabel, seperti : 40, 25, 50, dsb.

Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan

tertentu dalam suatu variabel fuzzy.

Contoh :

a. Variabel pegawai, terbagi mejadi 5 himpunan fuzzy, yaitu :

kurang sekali, kurang, cukup, baik dan baik sekali. Seperti

terlihat pada gambar

Penilaian Pegawai

Gambar 3.2 Himpunan Fuzzy Pada Variabel Pegawai

1. Semesta Pembicaraan

Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk

dioperasikan dalam suatu variable fuzzy. Semesta pembicaraan merupakan

himpunan bilangan real yang senantiasa naik bertambah secara monoton dari kiri

ke kanan. Nilai semesta pembicaraan dapat berupa bilangan positif maupun

negatif. Ada kalanya nilai semesta pembicaraan ini tidak ada batasnya.

Contoh :

a. Semesta pembicaraan untuk variabel pegawai [0-50].

2. Domain

Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta

pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Contoh domain

himpunan fuzzy :

a. Kurang Sekali = [0-15]

b. Kurang = [5-25]

Kurang

sekali

Kurang

Cukup

Baik

Baik

Sekali

1

µ (x)

0 5 15 25 35 45 50

c. Cukup = [15-35]

d. Baik = [25-45]

e. Baik Sekali = [35-50]

3.3.2 Fungsi Keanggotaan Fuzzy

Fungsi keanggotaan adalah suatu yang menunjukan pemetaan titik-titik input data

kedalam nilai keanggotannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan)

yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang digunakan untuk

mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada

beberapa fungsi yang digunakan.

a. Representasi Linear

Pada representasi linear, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan

sebagai garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik

untuk mendekati konsep yang kurang jelas. Ada 2 keadaan fuzzy linear. Pertama,

kenaikan himpunan dimulai pada nilai dominan yang memiliki derajat

keanggotaan nol (0) bergerak kekanan menuju ke nilai dominan yang memiliki

derajat keanggotaan yang lebih tinggi. Seperti terlihat pada gambar 3.3.

1

Derajat

keanggotaan

µ(x)

0 a Domain B

Gambar 3.3 Representasi Linear Naik

Fungsi keanggotaan

Kedua, merupakan kebalikan dari yang pertama. Garis lurus dimulai dari nilai

dominan dengan derajat keanggotaan tertinggi dari sisi kiri kemudian bergerak

menurun ke nilai dominan yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah.

Seperti terlihat pada gambar 3.4.

Gambar 3.4 Representasi Linear Turun

Fungsi Keanggotaan:

[ ] {

b. Representasi Kurva Segitiga

[ ] {

1

Derajat

Keanggotaan

n µ(x)

0 a domain b

Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis linier, seperti

terlihat pada gambar 3.5.

Gambar 3.5 Representasi Kurva Segitiga

Fungsi Keanggotaan:

[ ]

{

c. Representasi Kurva Trapesium

Kurva segitiga pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada titik yang

memiliki nilai keanggotaan seperti terlihat pada gambar 3.6.

1

Derajat

Keanggotaan

n µ(x)

0 a b c

1

Derajat

Keanggotaan

µ(x)

0 a b c d

Gambar 3.6 Representasi Kurva Trapesium

Fungsi Keanggotaan:

[ ]

{

3.4 Fuzzy Multi Criteria Decision Making (MCDM)

Assesment merupakan proses pengambilan keputusan yang dilakukan pimpinan

dengan mempertimbangkan banyak kriteria dengan tujuan untuk memberikan

penghargaan terhadap hasil kerja pegawainya Andayani S, 2012, mengutip

pendapat Haris, menyatakan bahwa decision making adalah studi

pengidentifikasian dalam pemilihan alternatif-alternatif nilai-nilai preferensi

pengambilan keputusan.

Multiple Criteria Decision Making (MCDM) merupakan salah satu metode yang

paling banyak digunakan dalam area pengambilan keputusan. Tujuan dari MCDM

adalah memilih alternatif terbaik dari beberapa alternatif eksklusif yang saling

menguntungkan atas dasar performansi umum dalam bermacam kriteria (atau

atribut) yang ditentukan oleh pengambil keputusan (Chen, dalam Andayani S,

2012). Ada dua pendekatan dasar pada masalah MCDM, yaitu Multiple Attribut

Decision Making (MADM) dan Multiple Object Decision Making (MODM).

MADM mengambil keputusan dengan memperhatikan beberapa atribut yang

kadang saling bertentangan, sedangkan dalam MODM banyak alternatif tak

terbatas dan timbal balik antar kriteria didiskripsikan dengan menggunakan fungsi

kontina (Kahraman, 2008 dalam Andayani S, 2012).

Sebagian besar masalah MCDM dalam praktek nyata melibatkan informasi yang

tidak hanya kuantitatif akan tetapi juga kualitatif, yang bersifat tidak pasti. Dalam

hal ini, masalah MCDM selayaknya dianggap sebagai masalah fuzzy MCDM yang

melibatkan tujuan, aspek-aspek (dimensi), atribut (kriteria) dan kemungkinan

alternatif-alternatif. Masalah MCDM diselesaikan dengan menggunakan teknik-

teknik dalam bidang kecerdasan buatan (artificial intelegent) dan beberapa dekade

terakhir menjadi kajian intensif dari computing karena melibatkan teori himpunan

fuzzy.

Fulop dalam Andayani S, 2012, menyebutkan secara umum proses pengambilan

keputusan meliputi langkah-langkah: 1) Mendifinisikan masalah, 2) Menentukan

kebutuhan, 3) Menetapkan tujuan, 4) Mengidentifikasi alternatif, 5)

Mendefinisikan kriteria, 6) Memilih tool pengambil keputusan, 7) Mengevaluasi

alternatif terhadap kriteria, 8) Menvalidasi solusi. Lebih ringkas, Tseng dan

Huang dalam Andayani S, 2012, menuliskan 4 langlah pengambilan keputusan

meliputi: 1) Identifikasi masalah, 2) Menyusun preferensi, 3) Mengevaluasi

alternatif, 4) Menentukan alternatif terbaik. Berdasarkan uraian diatas, beberapa

hal yang perlu diperhatikan dalam masalah MCDM adalah:

a. Alternatif

b. Kriteria

c. Preferensi

d. Tool atau teknik pengambil keputusan

Misal ada m kriteria (C1,….,Cm) dan n alternatif (A1,…,Aa). Masalah MCDM

biasanya direpresentsikan dalam bentuk tabel keputusan seperti pada gambar 3.7.

Gambar 3.7 Tabel Keputusan

A1 . . An

W1 C1 a11 . . an1

. . . . . .

. . . . . .

wm Cm am1 . . amn

Nilai menunjukan skor kinerja alternatif pada kriteria yang merupakan preferensi

dari pengambil keputusan. Setiap kriteria mempunyai bobot W1 yang menunjukan

tingkat pentingnya kriteria C1 dalam proses pengambilan keputusan.

3.4.1 Altenatif dalam Assessment

Proses pengambilan keputusan dalam asesmen mempertimbangkan beberapa

alternatif yang akan menjadi hasil keputusan akhir. Alternatif yang dimaksud

dapat berupa pegawai yang akan diberi penilaian atau tingkat nilai yang diberikan.

Pada kasus yang pertama, hasil asesmen dapat berupa nilai akhir pegawai beserta

urutan rangkingnya, sedangkan pada kasus kedua, hasil akhir berupa aturan (rule)

atau pedoman penilaian yang dapat digunakan untuk menilai hasil kinerja

pegawai.

3.4.2 Kriteria dalam Assessment

Dalam Analisisnya, Sadler dalam Andayani S, 2012, menyatakan bahwa tidak ada

kesepahaman umum tentang arti criteria-based dan implikasi pada praktenya.

Konsep „kriteria‟ dan „standar‟ sering membingungkan, dan di samping

penggunaan kriteria, penilaian fundamental dari pimpinan perusahaan manajemen

tentang kualitas performansi pegawai menjadi subjektif dan secara substansial

tersembunyi dari pandangan pegawai.

Secara terminologi, kriteria didefinisikan sebagai sifat yang membedakan atau

karakteristik suatu hal, dengan kualitas hal tersebut dapat dinilai atau diestimasi,

sebuah keputusan atau klasifikasi dapat dibuat.

Kriteria adalah atribut atau aturan yang berguna sebagai pengungkit dalam

membuat penilaian. Assessment yang mengacu pada kriteria atau standar tertentu

dalam penentuan keputusan diistilahkan dengan criteria based assessment atau

criteria-referenced assessment. Criteria-based assessment mengukur performansi

pegawai atas dasar kriteria atau standar kompetensi yang sudah ditetapkan,

performansi pegawai tidak dibandingkan dengan pegawai yang lainnya. Dalam

pendekatan ini manajemen dapat menentukan nilai/rangking pegawai berdasarkan

kualitas dalam skala numerik. Metode assessment ini sering kali menggunakan

rubric atau kriteria perengkingan yang detail tertulis yang menjelaskan apa yang

harus dikerjakan pegawai dan bagaimana hal tersebut akan dievaluasi. Pada

dasarnya penentuan kriteria assessment bermula dari apa yang diases.

Menurut Garfield dalam Andayani S, 2012, kerangka kerja assessment yang

pertama adalah menentukan apa yang diases, yang terbagi dalam 5 kelompok

yaitu konsep (concept), keahlian (skills), penerapan (application), atitud

(attitudes), dan kepercayaan (beliefs). Ma and Zhou dalam Andayani S, 2012,

mengusulkan 4 langkah yang terkait dengan asesmen berbasis kriteria, yaitu: 1)

Menentukan himpunan dasar tertentu asesmen, 2) Memilih kriteria assessment

dari himpunan dasar tersebut, 3) Menentukan bobot kriteria, dan 4) Mengevaluasi

kinerja pegawai atas dasar kriteria tersebut. Ada kriteria dasar yang ditentukan

oleh Ma and Zhou dalam Andayani S, 2012, yaitu knowledge, attitude, skills.

Kriteria dasar tersebut kemudian dipecah lagi ke dalam kriteria yang lebih detil

dan pemberian bobot yang relevan dalam setiap kriteria untuk memperoleh tujuan

assessment yang ditentukan.

3.4.3 Ragam Preferensi

Pimpinan/Manajemen sebagai pengambil keputusan memberikan preferensinya

atas sejumlah kriteria yang telah disepakati. Pemberian preferensi oleh

pimpinan/manajemen terhadap kinerja pegawai dapat berupa nilai kuantitatif dan

kualitatif. Outcome proses kerja yang kompleks dapat dihasilkan dari assessment

dengan cara memberikan penilaian kualitatif merupakan hal yang biasa ditemui

pada berbagi pekerjaan. Penilaian kualitatif melibatkan multi kriteria, beberapa

kriteriadiantaranya bersifat fuzzy, dan hanya beberapa kriteria saja yang biasanya

digunakan dari sekian banyak kriteria yang mungkin.

Ada beberapa macam format preferensi yang dapat diberikan dalam pengambilan

keputusan MCDM. Chen dalam Andayani S, 2012, menyebut ada 5 cara

mengevaluasi preferensi pakar dalam masalah pengambilan keputusan: 1)

Ordering preference, 2) Fuzzy preference relation, 3) Multiplicative preference

relation, 4) Utility function, dan 5) Variable linguistic dengan fungsi konversi ke

bentuk yang lain.

Salah satu preferensi yang paling banyak digunakan asesmen adalah dalam format

linguistik. Misal pengambilan keputusan memberi preferensi terhadap 4 alternatif

(A1, A2, A3, A4) masing-masing A1=”Sangat Baik”, A2=”Baik”, A3=”Cukup”,

A4=”Kurang Baik”. Perbedaan format preferensi oleh pengambilan keputusan

individu maupun kelompok terhadap kriteria sudah menjadi hal yang biasa dalam

masalah MCDM, karena setiap kriteria dapat memiliki unit pengukuran yang

berbeda. Dimensi kriteria yang berbeda dapat diselesaikan dengan proses

normalisasi, yang bertujuan untuk mendapatkan skala nilai yang dapat

diperbandingkan. Berbagai teknik normalisasi nilai preferensi terhadap kriteria

telah menjadi bagian dari metode MCDM (Turskis and Zavadskas, 2010 dalam

Andayani S, 2012).

3.4.4 Metode Penyelesaian MCDM

Turskis and Zavadskas dalam Andayani S, 2012, menyatakan berbagai macam

metode MCDM banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan di bidang

sains, bisnis dan pemerintahan. Metode-metode MCDM tersebut dikelompokkan

sebagai berikut:

1. Metode yang didasarkan pada pengukuran kuantitatif. Metode-

metode yang berdasarkan multiple criteria utility theory

(MAUT) termasuk dalam kelompok ini, misal SAW (Simple

Additive Weighting), LINMAP (Linier Programming

Technipacs for Multidimensional), Analysis of preference,

COPRAS (Complex Proportional Assesment), dan ARAS

(Additive Ratio Assesment).

2. Metode-metode yang berdasarkan pada pengukuran awal

kualitatif meliputi 2 kelompok yaitu Analytic Hierarchy

Methods (AHP) dan metode teori himpunan fuzzy.

3. Metode perbandingan preferensi yang berdasarkan pada

perbandingan pasangan alternatif. Kelompok ini meliputi

ELECTRE, PROMETHEE. Metode yang berdasarkan pada

pengukuran kualitatif yang tidak dikonversi ke variabel

kuantitatif. Kelompok ini meliputi metode pengambilan

keputusan pada data linguistik dan penggunaan data kualitatif

yang melibatkan ketidakpastian tingkat tinggi.

3.4.5 Simple Additive Weighting Method (SAW)

Metode SAW sering dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep

dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari reting kinerja pada

setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967) (MacCrimmon, 1968).

Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu

skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada

(Kusumadewi, Sri, Hartati, S., Harjoko, A., Wardoyo, R., 2006).

{

Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A1 pada atribut Cj; i

= 1,2,...,m dan j = 1,2,....,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan.

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A1 lebih terpilih.

3.4.6 Algoritma Simple Additive Weighting (SAW)

Dalam penelitian ini menggunakan model MCDM metode SAW. Adapun

langkah-langkahnya adalah :

1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam

mengambil keputusan.

2. Menentukan rating kecocokan setiap alternative pada setiap

kinerja.

Jika J adalah atribut keuntungan (benefit)

Jika J adalah atribut biaya (cost)

3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria, kemudian

melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang

disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan atapun

atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi.

3.5 Alat Bantu Analisa dan Perancangan Sistem

3.5.1 Unified Modelling Language (UML)

Menurut Rosa A.S. dan M. Shalahuddin (2013), Perkembangan teknik

pemograman objek memunculkan sebuah standarisasi bahasa pemodelan untuk

pembangunan perangkat lunak yang dibangun dengan menggunakan terknik

pemograman berorientasi objek yaitu Unified Modeling Language (UML). UML

muncul karena adanya kebutuhan pemodelan visual untuk menspesifikasi,

menggambarkan, membangun dan dokumentasi dari sistem perangkat lunak.

Diagram dasar yang biasa dipakai dalam analisis dan perancangan yaitu Use Case

Diagram, Class Diagram, Activity Diagram, dan Sequence Diagram.

3.5.2 Use CaseDiagram

Use Case atau diagram use case merupakan pemodelan untuk melakukan

(behavior) sistem informasi yang akan dibuat. Use case mendeskripsikan sebuah

interaksi antara satu atau lebih actor dengan sistem informasi yang akan dibuat.

Secara kasar, use case digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di

dalam sebuah sistem informasi dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi –

fungsi itu. Adapun komponen – komponen yang digunakan dalam use case adalah

sebagai berikut :

Tabel 3.1. Komponen dalam Use Case Diagram

Sumber : Rosa A.S. dan M. Shalahuddin, 2013

Relasi Simbol Keterangan

Use Case

Fungsionalitas yang disediakan sistem

sebagai unit – unit yang saling bertukar

pesan antar aktor atau unit.

class Class Model

Class1

- Attributes: int

+ Operations() : void

Relasi Simbol Keterangan

Aktor

Orang, proses atau sistem lain yang

berinteraksi dengan sistem informasi yang

akan dibuat itu sendiri.

Asosiasi Komunikasi antara actor dan use case

yang berpartisipasi pada use case atau use

case interaksi dengan actor.

Ekstensi

<<extend>>

Relasi use case tambahan ke sebuah use

case dimana use case yang ditambahkan

dapat berdiri sendiri walau tanpa use case

tambahan itu.

3.5.3 ClassDiagram

Class Diagram atau diagram kelasmenggambarkan struktur sistem dari segi

pendefisian kelas-kelas yang akan dibuat untuk membangun sistem. Kelas

memiliki apa yang disebut atribut dan metode atau operasi.

Tabel 3.2. Komponen dalam Class Diagram

Sumber : Rosa A.S. dan M. Shalahuddin, 2013

Relasi Simbol Keterangan

Kelas

Kelas pada struktur sistem.

Antarmuka /

Interface

Nama_interface

Sama dengan konsep interface

dalampemograman berorientasi

objek.

Relasi Simbol Keterangan

Asosiasi Relasi antar kelas dengan

makna umum, asosiasi

biasanya disertai dengan

multiplicity.

Asosiasi berarah Relasi antar kelas dengan

makna kelas yang satu

digunakan oleh kelas yang lain,

asosiasi biasanya juga disertai

multiplicity.

Generalisasi

Relasi antar kelas dengan

makna generalisasi spesialisasi.

Kebergantungan/

Dependency

Kebergantungan antar kelas.

Agregasi

Relasi antar kelas dengan

makna semua bagian.

3.5.4 Activity Diagram

Activity Diagram menggambarkan aliran kerja atau aktivitas dari sebuah

sistem atau proses bisnis atau menu yang ada pada perangkat lunak.

Tabel 3.3 Komponen dalam Activity Diagram

Sumber : Rosa A.S. dan M. Shalahuddin, 2013

Relasi Simbol Keterangan

Relasi Simbol Keterangan

Start Start awal aktivitas sistem, sebuah

diagram aktivitas memiliki sebuah

status awal.

Activity Aktivitas yang dilakukan sistem,

aktivitas biasanya diawali dengan

kata kerja.

Percabangan Asosiasi percabangan dimana jika

ada pilihan aktivitas lebih dari satu

Penggabungan

/Join

Asosiasi penggabungan dimana

lebih dari satu aktivitas digabung

menjadi satu.

Final Status akhir yang dilakukan oleh

sistem, sebuah diagram aktivitas

memiliki sebuah status akhir.

Swimlane Memisahkan organisasi bisnis yang

bertanggung jawab terhadap

aktivitas yang terjadi.

3.5.5 Sequence Diagram

Sequence Diagram menggambarkan kelakuan objek pada usecase dengan

mendeskripsikan waktu hidup objek dan message yang dikirimkan dan diterima

antar objek.

Tabel 3.4 Komponen Dalam Sequence Diagram

Sumber : Rosa A.S. dan M. Shalahuddin, 2013

name swimlane

Relasi Simbol Keterangan

Aktor

nama aktor

atau

Tanpa waktu

aktif

Orang, proses atau sistem lain yang

berinteraksi dengan sistem

informasi yang akan dibuat itu

sendiri.

lifeline Manyatakan kehidupan suatu objek

Object Menyatakan objek yang

berinteraksi pesan

Waktu Aktif Menyatakan objek dalam keadaan

aktif dan berinteraksi, semua yang

terhubung dengan waktu aktif ini

adalah tahapan yang dilakukan

didalamnya

Pesan tipe

create

<<create>>

Menyatakan suatu objek membuat

objek lain, arah panah mengarah ke

objek yang dibuat.

Pesan tipe call

1: nama_metode()

Menyatakan suatu objek

memanggil operasi yang ada pada

objek lain atau dirinya sendiri

Pesan tipe

send

1: masukan

Menyatakan suatu objek

mengirimkan data/ masukan/

informasi ke objek lain atau dirinya

sendiri

Pesan tipe

return

1: keluaran

Menyatakan suatu objek yang telah

menjalankan suatu operasi atau

metode menghasilkan suatu

nama aktor

nama

objek/kelas

Relasi Simbol Keterangan

kembalian ke objek tertentu.

Pesan tipe

destroy

<<destroy>> Menyatakan suatu objek

memanggil operasi yang ada pada

objek lain atau dirinya sendiri

3.6 Pengertian Basis Data atau Database

Database adalah sekumpulan data mentah yang disusun menurut logika tertentu

terorganisasi dalam bentuk yang dapat disimpan dan diproses oleh komputer.

Contoh database dapat berisi data pegawai, data penjualan, pembayaran, dan lain-

lain. Data internal dari acounting, keuangan, penjualan, dan bidang-bidang bisnis

lainnya yang disimpan dalam suatu sistem komputer dan disusun menurut logika

tertentu disebut sebagai internal database (Nofriansyah, 2014).

Database seringkali disimpan dalam suatu perangkat tertentu pada komputer,

seperti hard disk, compact disk, dan sebagainya. Hubungan antar sistem database

dan sistem software sangat kuat karena sistem database yang dipakai sangat

menentukan kemudahan aksesnya data sementara software sendiri memungkinkan

peneliti memanipulasi data untuk dianalisis.

3.6.1 Database Management Sistem (DBMS)

Database Management Sistem (DBMS) merupakan suatu program komputer yang

digunakan untuk memasukkan, mengubah, menghapus, memanipulasi, dan

memperoleh data dan informasi dengan praktis dan efisien (Kadir, 1999 dalam

Nofriansyah, 2014). DBMS dapat digunakan untuk mengakomodasikan berbagai

macam pemakai yang memiliki kebutuhan akses yang berbeda-beda.

3.7 Sekilas Tentang Borland Delphi 7

Menurut Ichwan (2011), Delphi 7 merupakan bahasa pemrograman yang

dikeluarkan pada bulan Agustus tahun 2002 oleh Borland Software Corporation

sebuah perusahaan perangkat lunak komputer yang berkantor pusat di Austin,

Texas. Walaupun perkembangan Delphi sudah sangat pesat masih banyak

pengembang aplikasi yang menggunakan Delphi 7, alasannya yaitu Delphi 7

masih sangat memadai dan mempunyai kestabilan yang prima serta kebutuhan

akan perangkat keras yang tidak terlalu tinggi.. Delphi merupakan generasi

penerus dari Turbo Pascal. Turbo Pascal yang diluncurkan pada tahun 1983

dirancang untuk dijalankan pada sistem operasi DOS. Sedangkan Delphi yang

diluncurkan pertama kali tahun 1995 dirancang untuk beroperasi dibawah sistem

operasi windows. Delphi memiliki sarana yang tangguh untuk pembuatan aplikasi,

mulai dari sarana pembuatan form, menu, toolbar, hingga kemampuan untuk

menangani pengolahan basis data yang besar. Kelebihan-kelebihn yang dimiliki

Delphi antara lain karena pada Delphi, form dan komponen-komponennya dapat

dipakai ulang dan dikembangkan, maupun mengakses VBX, tersedia template

aplikasi dan template form, memiliki lingkungan pengembangan visual yang dapat

diatur sesuai kebutuhan, menghasilkan file terkompilasi yang berjalan lebih cepat,

serta kemampuan mengakses data dari bermacam-macam format. Dalam

pembuatan aplikasi menggunakan Borland Delphi, kita akan sering bertemu

dengan istilah-istilah yang biasa dipakai dalam lingkungan pemrograman visual,

yaitu objek, properti, dan event. Delphi menerapkan konsep aplikasi yang

digerakkan oleh event. Dengan adanya sarana pemrograman visual yang event-

driven, para pembuat aplikasi sangat terbantu ketika menyediakan sarana antar

muka bagi pemakai. Dengan demikian, harapannya ialah akan lebih

berkonsentrasi pada penanganan masalah aplikasinya, bukan antarmukanya.

Disamping menggunakan konsep event-driven, Delphi juga menggunakan bahasa

objek pascal didalam lingkungan pemrograman visual. Kombinasi ini

menghasilkan sebuah lingkungan pengembangan aplikasi yang berorientasi objek.

Dengan konsep seperti ini, maka pembuatan aplikasi menggunakan Delphi dapat

dilakukan dengan cepat dan menghasilkan aplikasi yang tangguh.

Gambar 3.8. Lingkungan Pengembangan Aplikasi Borland Delphi 7.0

3.7.1 IDE

Lingkungan pengembangan aplikasi interaktif (Interactive Development

Enviroment) Borland Delphi 7.0 telah mengalami perubahan dari versi

sebelumnya. Diantaranya, pada versi sekarang ini terdapat Compiler message,

perubahan pada Component Pallete, serta beberapa perbaikan lainnya. Pada

dasarnya IDE Delphi dibagi menjadi enam bagian yaitu:

1. Menu, pada Delphi memiliki fungsi seperti menu pada aplikasi

windows lainnya, dari menu ini kita dapat memanggil atau

menyimpan program, menjalankan program dan sebagainya.

Singkatnya segala sesuatu yang berhubungan dengan IDE Delphi

dapat kita lakukan dari menu.

2. Toolbar, berisi kumpulan tombol yang merupakan pengganti dari

beberapa item menu yang sering digunakan, dengan kata lain

setiap tombol pada Toolbar menggantikan salah satu item menu.

3. Component Pallete, berisi ikon-ikon komponen visual dan

nonvisual yang dapat kita gunakan untuk merancang antar muka

bagi para pemakai aplikasi. Component Pallete terdiri dari

beberapa page yang dipakai sebagai pengelompok jenis

komponen, misalnya yang tampak pada gambar 3.9 adalah page

Additional.

Gambar 3.9 Component Pallete.

4. Form Designer, atau form, adalah jendela kosong tempat

merancang antar muka pemakai aplikasi. Tampilan awalnya pada

gambar 3.10 Pada form inilah ditempatkan komponen-komponen

sehingga aplikasi dapat berinteraksi dengan pemkainya.

Gambar 3.10 Window Form Designer Pada IDE Delphi

5. Code Editor, berfungsi untuk menulis dan menyuting kode

program. Alokasi Code editor ada dibelakang form. Untuk

melihatnya kita dapat menggeser form yang menghalanginya,

atau menggunakan tombol F12. Code editor juga akan tampil jika

mengklik dua kali pada nama event handler di object Inspector.

Salah satu kemudahan menggunakan Delphi adalah tersedianya

rangka-rangka dasar kode prosedur, sehingga kita tinggal

melengkapinya. Contoh tampilan Code editor adalah seperti

gambar 3.11.

Gambar 3.11 Window Code Editor

6. Object Inspector, digunakan untuk mengatur karakter sebuah

komponen. Pada object inspector terdapat dua tab, yaitu tab

properties dan tab event. Kita dapat mengatur properties dari

sebuah komponen dengan mudah, properties dapat dijelaskan

sebagai data yang menentukan karakteristik komponen. Pada tab

events kita dapat menyisipkan kode untuk menangani kejadian

tertentu.

Gambar 3.12 Window Objek Inspector

3.7.2 Menggunakan Komponen Data Base

Aplikasi Database memungkinkan pemakai aplikasi berinteraksi dengan

informasi yang tersimpan pada Database. Database menyediakan struktur

informasi yang memungkinkan berbagai data diantara beberapa aplikasi. Delphi

menyediakan beberapa fasilitas, yaitu sistem data base yang mengorganisir

informasi kedalam tabel-tabel berupa baris (record) dan kolom (field).

3.8 Microsoft Access 2007

Microsoft Office Access adalah sebuah program aplikasi basis data relasional yang

ditujukan untuk kalangan rumahan, perusahaan kecil dan menengah. Aplikasi ini

merupakan bagian dari aplikasi Microsoft Office. Aplikasi ini menggunakan mesin

basis data Microsoft Jet Database Engine, dan juga menggunakan tampilan grafis

yang memudahkan User. Microsoft Access dapat menggunakan data yang

disimpan di dalam format Microsoft Access, Microsoft Jet Database Engine,

Microsoft SQL Server, Oracle, atau semua kontainer basis data yang mendukung

standar ODBC. Ada beberapa komponen yang bisa digunakan untuk

mengkoneksikan Access dengan Delphi, misalnya menggunakan ADO, ODBC

maupun BDE.

Gambar 3.13. Jendela Create Database

Gambar 3.14. Jendela Propertise File

Gambar 3.15. Jendela Design View Create Table

3.8.1 ADO (ActiveX Data Object)

ActiveX Data Objects (ADO) adalah satu set objek Component Object Model

(COM) untuk mengakses data source. ADO merupakan standar Microsoft. ADO

merupakan pengganti dari RDO (Remote Data Objects) dan DAO (Data Access

Objects). ADO diperkenalkan oleh Microsoft pada bulan Oktober 1996.

Komponen ADO biasanya digunakan sebagai penghubung bahasa tingkat tinggi

seperti VBScript dalam lingkungan ASP atau Visual Basic. Tetapi walaupun

dikembangkan oleh Microsoft, ADO juga dapat digunakan oleh Delphi dan C++

Builder, yang dikembangkan oleh saingannya Microsoft yaitu Borland Software

Corporation. ADO dapat digunakan untuk mengakses database diantaranya

Microsoft Access, Microsoft SQL Server, Oracle bahkan Micosoft Excel.

Gambar 3.16. Komponen ADO

Gambar 3.17 Provider Database

Gambar 3.18. Connection String ADO dengan Ms Access

Gambar 3.19. Link and Test Connection

Gambar 3.20. Pesan Link Berhasil

3.9 Pengujian Sistem

Menurut Roger S. Pressman (2012), pengujian bertujuan untuk mencari

kesalahan. Pengujian yang baik adalah pengujian yang memiliki kemungkinan

besar dalam menemukan kesalahan. Setiap produk rekayasa dapat diuji dalam

satu dari dua cara berikut:

1. Dengan mengetahui fungsi yang telah ditentukan bahwa suatu

produk telah dirancang untuk bekerja, pengujian dapat dilakukan

untuk menunjukkan bahwa masing-masing fungsi sepenuhnya

beroperasi sementara pada saat yang sama mencari kesalahan

dalam setiap fungsi.

2. Mengetahui cara kerja internal suatu produk, pengujian dapat

dilakukan untuk memastikan bahwa persneling telah terhubung,

yaitu bahwa operasi-operasi internal telah dilakukan sesuai dengan

spesifikasi dan semua komponen internal telah memadai

dieksekusi.

Pendekatan pengujian pertama kali membutuh kan pandangan eksternal dan

disebut pengujian kotak-hitam (black-box testing), dan yang kedua,

membutuhkan membutuhkan pandangan internal yang disebut pengujian kotak-

putih (white-box testing).

3.9.1 Pengujian Black Box

Pengujian kotak hitam (black box testing), juga disebut pengujian prilaku,

berfokus pada persyaratan fungsional perangkat lunak. Artinya, teknik pengujian

kotak hitam memungkinkan untuk membuat beberapa kumpulan kondisi masukan

yang sepenuhnya akan melakukan semua kebutuhan fungsional untuk

program (RogerS. Pressman, 2012). Pengujian kotak hitam berupaya untuk

menemukan kesalahan dalam kategori berikut:

1. Fungsi yang salah atau hilang,

2. Kesalahan antar muka,

3. Kesalahan dalam struktur data atau akses berbasis data

eksternal,

4. Kesalahan prilaku atau kinerja,

5. Kesalahan inisialisasi dan penghentian.

3.9.2 Pengujian White Box

Pengujian kotak putih (white-box testing), terkadang disebut pengujian kotak

kaca (glass-box testing), merupakan sebuah filosofi perancangan test case yang

menggunakan struktur kontrol yang dijelaskan sebagai bagian dari perancangan

perangkat komponen untuk menghasilkan test case (Roger S. Pressman, 2012).

Dengan menggunakan metode pengujian kotak putih, dapat memperoleh test

case berikut:

1. Menjamin bahwa semua jalur independen didalam modul telah

dieksekusi setidaknya satu kali,

2. Melaksanakan semua keputusan logis pada sisi benar dan yang

salah,

3. Melaksaakan loop pada batas mereka dan dalam batasan-

batasan operasional mereka,

4. Melakukan struktur data internal untuk memastikan

kesahihannya.

Grafik alir (flowgraph) disebut juga grafik program merupakan sebuah notasi

sederhana untuk merepresentasikan aliran kontrol. Berikut konstruksi dalam

bentuk diagram alir:

Gambar 3.21 Notasi Grafik Alir

Untuk membuat grafik alir, diperlukan representasi perancangan prosedural dari

diagram alir. Diagram alir digunakan untuk menggambarkan struktur

pengendalian program. Berikut contoh diagram alir yang digunakan untuk

membuat grafik alir.

Gambar 3.22 (a) Diagram alir dan (b) grafik alir

Berdasarkan Gambar 3.2b setiap lingkaran disebut simpul (node) grafik alir,

merupakan satu atau lebih pernyataan-pernyataan prosedural. Urutan kotak-kotak

proses dan belah ketupat keputusan bisa dipetakan menjadi satu node. Panah

pada grafik alir, yang disebut edge atau link, merupakan aliran kendali dan analog

dengan panah diagram alir. Area yang dibatasi oleh edge dan node disebut

region.

Gambar 3.23 Logika Gabungan

Berdasarkan pada Gambar 3.23, potongan bahasa perancangan program

(program design language (PDL)) diterjemahkan ke dalam grafik aliran yang

ditampilkan. Node dibuat terpisah untuk masing-masing kondisi a dan b dalam

pernyataan IF a OR b. Setiap node yang berisi kondisi ini disebut node predikat

dan ditandai oleh dua atau lebih edge yang berasal dari node tersebut.

Kompleksitas siklomatik adalah metrik perangkat lunak yang menyediakan

ukuran kuantitatif dari kompleksitas logis suatu program. Kompleksitas

siklomatik dilandaskan pada teori Graph, dan menyedikan metrik perangkat

lunak yang sangat berguna. Kompleksitas dihitung dalam satu dari tiga cara

berikut :

1. Jumlah daerah-daerah grafik alir yang berhubungan dengan

kompleksitas siklomatik.

2. Kompleksitas siklomatik V (G) untuk grafik alir G

didefinisikan sebagai V(G)=E–N+2

Dimana E adalah jumlah edge grafik alir dan N adalah jumlah node grafik alir.

3. Kompleksitas siklomatik V(G) untuk grafik aliran G juga

didefinisikan sebagai V(G)=P+1

Dimana P adalah jumlah node perikat yang terdapat dalam grafik alir G.