perancangan sistem pengaduan online dan sistem pendukung

1

Perancangan Sistem Pengaduan Online dan Sistem Pendukung

Keputusan Terhadap Prioritas Perbaikan Jalan Dengan

Menggunakan Logika Fuzzy MADM Berbasis Web

(Studi Kasus : BAPPEDA Kota Tomohon)

Artikel Ilmiah

Diajukan kepada

Fakultas Teknologi Informasi

untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Peneliti:

Zefania Maleeva Palilingan (672011120)

Alz Danny Wowor S.Si., M.Cs.

Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.

Program Studi Teknik Informatika


Universitas Kristen Satya Wacana

Salatiga

Agustus 2015

1

Perancangan Sistem Pengaduan Online dan Sistem Pendukung

Keputusan Terhadap Prioritas Perbaikan Jalan Dengan

Menggunakan Logika Fuzzy MADM Berbasis Web

(Studi Kasus : BAPPEDA Kota Tomohon)

1) Zefania Maleeva Palilingan, 2)Alz Danny Wowor, 3) Ramos Somya


Universitas Kristen Satya Wacana

Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia

Email: 1)[email protected], 2)[email protected], 3) [email protected]

Abstract

Road infrastructure is an important aspect to improve the economy, trade,

education and tourism of the city. As a government, the Regional Development Planning

Board (BAPPEDA) of Tomohon is obliged to monitor and maintain the existing road

infrastructure. The active role of the society like criticism and suggestion is also

important. However, the process of monitoring and determining the roadwork is still less

effective and efficient because it still done manually, the society regional confrence of

also taking a long time. To solve the problems, it needed a decision support system to

determine the roadwork and an online complaint system. Decision support systems can

help the goverment to processing data of the road and determine the priority in quickly

and effectively, the online complaint system can be a means for the public to submit

comments and suggestions directly. This system was developed using Fuzzy MADM logic

(Multi Attribute Decision making), where the alternatives that have the highest number is

an alternative option that has the highest priority value.

Keyword : Infrastructure, Fuzzy MADM (Multi Attribute Decision making), online

complaint system, decion support system.

Abstrak

Infrastruktur jalan merupakan aspek yang penting untuk meningkatkan roda

perekonomian, perdagangan, pendidikan serta pariwisata suatu kota. Sebagai pemerintah,

Badan Perencanaan dan Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Kota Tomohon berkewajiban

untuk memantau dan memelihara infrastruktur jalan yang ada. Peran aktif masyarakat

berupa kritik dan saranpun merupakan hal yang penting. Namun, proses pemantauan dan

penentuan perbaikan jalan saat ini masih kurang efektif dan efisien dikarenakan masih

dikerjakan secara manual, musyawarah untuk menyalurkan aspirasi masyarakatpun harus

melewati proses yang panjang. Untuk mengatasi permasalahan yang terjadi, dibutuhkan

suatu sistem pendukung keputusan penentuan perbaikan jalan serta sistem pengaduan

online. Sistem pendukung keputusan dapat membantu BAPPEDA untuk mengolah data

jalan dan menentukan prioritas perbaikan jalan dengan cepat dan efektif, sedangkan

sistem pengaduan online dapat menjadi sarana bagi masyarakat untuk menyampaikan

kritik dan saran secara langsung. Sistem ini dikembangkan menggunakan logika Fuzzy

MADM (Multi Attribute Decision making).Alternatif yang memiliki jumlah tertinggi

adalah alternatif pilihan yang memiliki nilai prioritas tertinggi.

Kata Kunci : Infrastruktur, Fuzzy MADM (Multi Attribute Decision making), sistem

pengaduan online, perbaikan jalan , sistem pendukung keputusan.

1) Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Jurusan Teknik Informatika, Universitas Kristen

Satya Wacana Salatiga 2) Staff Pengajar Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga.

2

1. Pendahuluan

Kota Tomohon merupakan salah satu kota dengan kemajuan pesat yang

mengedepankan sektor wisata dan pertaniannya. Sebagian besar masyarakat Kota

Tomohon berprofesi sebagai petani. Menurut data dari badan pusat statistik rata-

rata luas lahan pertanian di Kota Tomohon tahun 2013 adalah 7 214,18 m2. Selain

daripada pertanian, Kota Tomohon juga memiliki banyak destinasi pariwisata

yang sering dikunjungi oleh wisatawan yang berdomisili di Kota Tomohon

maupun dari luar Kota Tomohon. Sebagai Kota yang berkembang, pembangunan

dan pemeliharaan infrastruktur merupakan faktor yang penting untuk kelancaran

jalur transportasi dan komunikasi, juga dalam proses distribusi hasil pertanian dan

akses ke tempat wisata. Menurut Surat Keputusan Walikota Tomohon tahun 2014

yang berisi data dasar prasarana jalan Kota Tomohon, ada 740 jumlah ruas jalan

yang terdapat di Kota Tomohon [1].

Sebagai upaya pemerintah dalam memelihara infrastuktur yang ada maka

setiap ruas jalan yang dibangun membutuhkan pemeliharaan bahkan rehabilitasi

yang dilakukan tiap tahunnya. Sebagai tindak lanjutnya, maka dilakukan

pengawasan disetiap ruas jalannya, untuk melihat kondisi jalan yang harus

diperbaiki. Dari keadaan inilah muncul permasalahan, dikarenakan keterbatasan

sumber daya manusia, penentuan prioritas rehabilitasi jalan memakan waktu yang

cukup lama, proses penentuan dilakukan secara manual yakni dengan melihat dan

membandingkan satu persatu jalan yang ada, hal ini berakibat pada kurangnya

keakuratan penentuan perbaikan jalan serta efisiensi waktu. Tak lepas dari

pengawasan pemerintah, kondisi infrastruktur jalan pun diawasi oleh masyarakat

setempat yang juga turut andil dalam proses pemeliharaan. Masyarakat setempat

mengajukan kritik dan saran mengenai kondisi jalan setempat melalui wadah

musyawarah, tentu saja hal ini juga membutuhkan waktu yang lama dalam

penyampaian hasil musyawarahnya. Untuk membantu penyelesaian masalah

tersebut maka pemerintah Kota Tomohon khususnya Badan Perencanaan dan

Pembangunan Daerah (BAPPEDA) membutuhkan suatu sistem atau teknologi

yang dapat membantu dalam menentukan prioritas rehabilitasi jalan yang ada di

Kota Tomohon, serta suatu media yang dapat menampung dan mempermudah

penyampaian kritik dan saran masyarakat pembangunan yang ada.

Didasarkan pada latar belakang masalah yang ada, maka dilakukan

penelitian untuk merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) penentuan

prioritas serta sistem pengaduan online yang berbasis web. Sistem penentuan

keputusan ini didasarkan pada logika fuzzy Multi Attribute Decision Making

(MADM). Logika ini memiliki fungsi untuk menyeleksi alternatif terbaik dari

sejumlah alternatif yang ada, sehingga sangat cocok untuk memecahkan masalah

yang ada berdasarkan atribut atau kriteria penentuan jalan oleh BAPPEDA, data

ruas jalan Kota Tomohon dan penentuan lokasi ruas jalan dibantu dengan fitur

google maps.

2. Kajian Pustaka

Dalam penelitian terdahulu mengenai sistem pengaduan online yang

berjudul “Sistem Pelayanan Pengaduan Masyarakat Pada Divisi Humas POLRI

Berbasis Web” yang dimaksudkan untuk mengubah sistem lama yang dilakukan

javascript:void(0)

javascript:void(0)

3

dengan manual yakni tatap muka, menjadi suatu sistem online yang dapat

memproses data secara tepat dan tidak memakan waktu yang lama. Penelitian ini

menggunakan metode UML (United Modeling Languange) yang juga merupakan

metode dari pemrograman berbasis objek yang menggunakan notasi garis dalam

menyatakan suatu desain, selanjutnya sistem dibangun dengan menggunakan PHP

(PHP: Hypertext Prepocessor) [2].

Terdapat juga penelitian terdahulu mengenai Sistem Pendukung

Keputusan (SPK) yaitu “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan

Prioritas Penanganan Perbaikan Jalan Menggunakan Metode SAW Berbasis

Mobile Web”. Penelitian ini menggunakan metode simple additive weighting yang

merupakan bagian dari fuzzy MADM (Multi Attribute Decision Making). Metode

SAW (Simple Additive Weight) dikenal dengan istilah metode penjumlahan

terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari

rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode ini membutuhkan

proses normalisasi matriks keputusan (X) dari atributnya ke suatu skala yang

dapat diperbandingkadengan semua rating alternatif yang ada. Hasil akhirnya

merupakan penjumlahan dari perkalian matriks dan bobot, nilai terbesar yang

diperoleh merupakan solusi[3].

Penelitian ini merupakan pengembangan dari penelitian “Sistem

Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Prioritas Penanganan Perbaikan Jalan

Menggunakan Metode SAW Berbasis Mobile Web” [3]. Pengembangan yang

dilakukan pada penelitian ini adalah menambahkan sistem pengaduan online dan

sistem pendukung keputusan menggunakan logika fuzzy MADM, sehingga hasil

dari pengaduan online akan ditambahkan menjadi kriteria dalam parameter fuzzy.

Sistem pendukung keputusan merupakan sistem yang ditujukan untuk

mendukung manajemen pengambilan keputusan yang berbasis model dan terdiri

dari prosedur – prosedur dalam pemrosesan data serta pertimbangannya yang

bertujuan untuk membantu dalam mengambil suatu keputusan. Salah satu

karakteristik dari sistem pendukung keputusan yaitu menyediakan dukungan bagi

pengambil keputusan utamanya pada situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur

dengan memadukan pertimbangan manusia dan informasi terkomputerisasi [6].

Gambar 1 Skema Sistem Pendukung Keputusan [6]

Gambar 1 merupakan skema sistem pendukung keputusan yang terdiri dari

4 komponen utama yaitu data management, model management, knowledge

management dan user interface [6]. Data management berhubungan dengan

pengambilan, penyimpanan dan pengaturan data - data yang dibutuhkan dan

dikelola oleh Database Management System (DBMS), dalam penelitian data

4

management yang ada berupa database yang berisi tabel mengenai data jalan,

pengguna dan berita. Model Management menjelaskan tentang data - data yang

tersimpan dalam basis data dan bagaimana relasi antara data, model managment

berhubungan model data kuantitatif seperti data. Knowledge Management

merupakan manajemen proses pemecahan masalah dan merupakan inti dari sistem

pendukung keputusan. Data dan model diolah untuk kemudian hasilnya yang

menjadi bahan pertimbangan bagi pengguna. Knowleddge management pada

aplikasi ini terletak pada perhitungan yang menggunakan logika fuzzy. User

Interface merupakan dialog yang menghubungkan aplikasi dengan penggunanya

sehingga komponen dalam sistem dapat diakses dan dikelola dengan mudah oleh

pengguna. Contoh user interface dalam sistem ini antara lain tampilan pengaduan

online, tampilan data jalan serta tampilan perhitungan.

Logika fuzzy (Fuzzy Logic) bertujuan menghasilkan aplikasi seperti sistem

kontrol serta sistem pengambil keputusan yang lebih fleksibel dan efektif

dibandingkan dengan sistem konvensional. Logika Fuzzy memungkinkan nilai

keanggotaan antara 0 dan 1, dalam bentuk linguistik, logika fuzzy dapat

mencakup tingkatan seperti “rendah”, “sedang”, dan “tinggi”. Logika ini

dikembangkan dari teori himpunan fuzzy yang didasarkan pada gagasan untuk

memperluas jangkauan fungsi karakteristik sedemikian hingga fungsi tersebut

akan mencakup bilangan real pada interval [0,1]. Nilai keanggotaannya

menunjukkan bahwa suatu item tidak hanya bernilai benar atau salah [7].

Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah bagian dari Multiple

Criteria Decision Making yang merupakan suatu metode pegambilan keputusan

dalam menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa

kriteria tertentu. MADM digunakan untuk menerangkan kelas atau kategori yang

sama. MADM biasanya digunakan untuk melakukan penilaian atau seleksi

terhadap beberapa alternatif dalam jumlah yang terbatas [8].

Ada 3 langkah penting dalam penyelesaian dengan menggunakan metode

logika fuzzy MADM dengan pengembangan. Langkah pertama diawali dengan

pengidentifikasian tujuan serta pengumpulan alternatif keputusan. Tujuan

keputusan ini adalah untuk menentukan prioritas perbaikan jalan berdasarkan

kriteria yang telah ditentukan oleh BAPPEDA. Ada 10 kriteria yang ditentukan

antara lain panjang ruas jalan, lebar ruas, aspal, penetrasi, kerikil/ telford, tanah,

belum tembus, status jalan, tingkat kerusakan dan jumlah laporan. Alternatif yang

digunakan adalah data ruas jalan Kota Tomohon. Struktur hirarki permasalahan

dapat dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2 Struktur Hirarki Permasalahan [8]

5

Langkah kedua yaitu evaluasi himpunan fuzzy, terbagi tiga aktivitas yang

harus dilakukan yaitu 1) memilih himpunan rating untuk bobot kriteria.

Himpunan rating terdiri dari variabel linguistik, derajat kecocokan, dan fungsi

keanggotaan. Pada sistem ini, rating untuk bobot tiap variabel didefinisikan

sebagai: sangat rendah (SR), rendah (R), cukup(C), tinggi (T) dan sangat tinggi

(T). 2) Menentukan fungsi keanggotaan untuk setiap rating dengan menggunakan

fungsi segitiga seperti pada Gambar 3.

Gambar 3 Bilangan Fuzzy Segitiga

(1)

3) Mengagregasikan bobot kriteria dan derajat kecocokan setiap alternatif dan

kriterianya dengan metode mean. Penggunaan operator mean Fi dirumuskan pada

persamaan (3) sebagai berikut:

(2)

dengan cara mensubtitusikan Sit dengan Wt dengan bilangan fuzzy segitiga, yaitu

Sit = (oit, pit, qit); dan Wt = (at, bt, ct); maka Ft dapat didekati sebagai

(4)

dengan:

(5)

(6)

(7)

i = 1, 2, …, n.

cxataubx

cxbb

cx

bxaab

ax

x

;0

;

;

)(

6

Langkah yang ketiga yaitu memprioritaskan alternatif keputusan

berdasarkan hasil agregasi untuk proses perangkingan alternatif keputusan dengan

menggunakan metode nilai total integral. Misalkan F adalah bilangan fuzzy

segitiga, F = (a, b, c), maka nilai total integral dapat dirumuskan sebagai

Persamaan (6) berikut

(3)

Nilai a merupakan indeks keoptimisan yang merepresentasikan derajat

keoptimisan terhadap pengambil keputusan (0 ≤ a ≤ 1). Apabila nilai a semakin

besar mengindikasikan bahwa derajat keoptimisannya semakin besar, setelah itu

dipilih alternatif keputusan dengan prioritas tertinggi sebagai alternatif yang

optimal.

3. Metode Penelitian

Ada beberapa tahapan dalam perancangan sistem ini seperti pada Gambar

4, yaitu: 1) Identifikasi Masalah. 2) Analisis Kebutuhan. 3) Perancangan Sistem.

4) Implementasi Sistem. 5) Evaluasi dan Analisis Pengujian Sistem.

Identifikasi Masalah

Analisis Kebutuhan

Perancangan Sistem

Implementasi Sistem

Evaluasi & Analisis Pengujian Sistem

Gambar 4 Tahapan Penelitian

Adapun penjelasan dari tahap penelitian, yaitu 1) Tahap pertama:

Identifikasi Masalah Pada tahap ini dilakukan identifikasi masalah terhadap

proses penentuan pembangunan jalan di Kota Tomohon yang dilakukan oleh

BAPPEDA kemudian dilakukan perumusan mengenai kebutuhan dalam

permasalahan tersebut. Setelah dirumuskan maka didapatlah sebuah solusi yakni

dibutuhkannya sistem pendukung keputusan terhadap prioritas pembangunan

jalan dengan menggunakan logika fuzzy yang didukung oleh sistem pengaduan

online berbasis web yang bertujuan untuk kemudahan pelaporan serta untuk

meningkatkan validitas dari penentuan rekomendasi. 2) Tahan kedua: Analisis

Kebutuhan. Pada tahap ini dilakukan analisis dan penentuan kebutuhan-kebutuhan

menurut identifikasi masalah yang ada. Salah satunya dengan penentuan kriteria-

7

kriteria fuzzy yang akan digunakan. Menurut data dari Badan Perencanaan Dan

Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Kota Tomohon. Adapun kriteria-kriteria yang

digunakan: a) Aksesbilitas atau status jalan. Kriteria ini dilihat dari berapa

banyaknya akses yang bisa dituju, terutama akses menuju pusat kegiatan Kota

Tomohon yang mencakup sektor pertanian holtikultira dan florikultura, maupun

sektor wisata. b) Fungsi jalan. Kriteria ini cenderung kepada fungsi jalan yang

nantinya akan dibangun dapat menjadi jalan alternatif pencegah kemacetan,

ataupun jalan yang menghubungkan daerah satu dan yang lain. c) Mekanisme

Pengaduan. Mekanisme pengaduan ini dilakukan dalam suatu wadah

MUSREMBANG, masyarakat melalukan pelaporan baik usulan maupun kritikan

terhadap infrasturktur. 3) Tahap ketiga: Perancangan sistem. Pada tahap ini

dilakukan perancangan yang mewakili semua aspek software yang diketahui.

Perancangan yang dilakukan adalah perancangan data, identifikasi kebutuhan

software dan hardware, serta perancangan sistem. Perancangan sistem dimulai

dengan membuat aplikasi penghitung bilangan fuzzy dengan menggunakan Maple.

Sedangkan untuk aplikasi web-nya dibuat dengan menggunakan bahasa

pemrograman PHP dimana aplikasi web-nya menggunakan konsep Model View

Controller (MVC) dengan memanfaatkan codeigniter dan untuk view atau user

interface-nya menggunakan bootstrap. 4) Tahap kempat: Implementasi. Pada

tahap ini dilakukan aktivitas pengkodingan untuk realisasi desain sistem ke bentuk

aplikasi dalam website. Realisasi desain system yang dimaksud adalah

menggabungkan perhitungan fuzzy dan pengaduan online kedalam website. 5)

Tahap kelima: Evaluasi. Tahap terakhir yaitu pengujian terhadap aplikasi yang

telah dirancang dengan black box testing untuk menganalisa fungsi sistem serta

pembagian kuisioner untuk menguji efektifitas sistem.

Pada proses penelitian, identifikasi masalah dilakukan dengan wawancara

dengan pihak BAPPEDA, dan kemudian didapatkan proses bisnis dalam

penentuan perbaikan jalan seperti pada Gambar 5.

1a

1b2

3

456

7

Gambar 5 Proses Bisnis Sistem Penentuan Pembangunan Jalan Kota Tomohon

Berikut adalah penjelasan mengenai proses bisnis yang dilakukan oleh

BAPPEDA saat ini: 1a) Diadakan MUSREMBANG yang bertujuan mendengar

pengaduan masyarakat terhadap infrastruktur. 1b) Satuan Kerja Perangkat Daerah

(SKPD) dalam hal ini Dinas Pekerjaan Umum (PU) menyusun Rencana Kerja dan

Anggaran (RKA) mengenai program perbaikan jalan berdasarkan peninjauan

terhadap kondisi jalan. Peninjauan ini dilakukan oleh pengawas dari Dinas PU. 2)

8

Hasil MUSREMBANG dan RKA harus dibawa ke BAPEDDA untuk diproses. 3)

BAPPEDA melakukan rapat untuk menentukan kelayakan jalan yang diusulkan

dalam RKA berdasarkan kriteria yang ada, termasuk hasil MUSREMBANG 4)

Setelah RKA disetujui oleh BAPPEDA, maka dikeluarkan surat persetujuan serta

APBD untuk setiap program kerja dari SKPD (Dinas PU). 5) RKA yang telah

disetujui, dikembalikan kepada Dinas PU untuk segera dilaksanaan perbaikan

jalan 6) Dinas PU melaksanakan program RKA yaitu memulai perbaikan ruas

jalan. 7) Setelah perbaikan jalan dilakukan, BAPPEDA melakukan monitoring

dan evaluasi terhadap hasil kerja pembangunan jalan.

Sistem pendukung keputusan dan sistem pengaduan online yang dibangun,

dapat menambah keefektifan pada beberapa kegiatan di proses bisnis yang sedang

berjalan. Tabel 1 merupakan perbedaan proses bisnis yang lama dan yang baru.

Tabel 1 Perbedaan Proses Bisnis Lama dan Baru

No Perbedaan Proses Bisnis Lama Proses Bisnis Baru

1.

MUSREMBANG Oleh pemerintah Via website

2.

Penentuan prioritas Oleh BAPPEDA Via website

3.

Pembaharuan data

jalan Oleh DInas PU Via website

Dalam tahap perancangan sistem, digunakan diagram Unified Modelling

Language (UML). Diagram ini berfungsi untuk menggambarkan alur serta proses

kerja dari aplikasi. Ada beberapa diagram UML yang digunakan diantaranya Use

Case diagram, Class diagram, Activity diagram dan Deployment diagram. Use

Case diagram mendeskripsikan interaksi tipikal antara para pengguna sistem

dengan sistem itu sendiri, dengan memberi sebuah narasi tentang bagaimana

sistem tersebut digunakan [11]. Pada perancangan aplikasi ini, terdapat 3 aktor

dalam Use Case diagram, yaitu pengguna/pelapor, admin dan operator.

Gambar 6 Use Case Diagram

Gambar 6 menjelaskan mengenai peran dari tiap aktor. Aktor

pengguna/pelapor dapat melakukan pengaduan online mengenai kerusakan jalan

9

dan melihat laporan yang telah ada, aktor admin dapat melakukan semua aktivitas

pengelolaan data baik untuk data admin, data operator, data jalan, data berita dan

laporan serta dapat melakukan perhitungan dalam sistem, sedangkan untuk aktor

operator sendiri hanya dapat melakukan perhitungan data prioritas dalam sistem

dan melakukan pengelolaan data berupa edit data jalan.

Diagram yang selanjutnya adalah activity diagram yang merupakan teknik

untuk menggambarkan logika prosedural, proses bisnis, dan jalur kerja atau aliran

aktifitas dalam sistem yang sedang dirancang [9] dari awal mula sistem hingga

berakhirnya, Terdapat 2 activity diagram dalam perancangan aplikasi ini, yang

pertama yaitu activity diagram untuk aktifitas operator.

Pada Gambar 7 dapat dilihat aktifitas dari operator saat melakukan

perhitungan penentuan prioritas jalan. Operator dapat menambahkan ataupun

mengedit data dari tiap variabel yang sudah ada. Jika semua variabel telah terisi

maka sistem akan menyimpan nilai dari tiap variabel ke ke database, kemudian

sistem akan melakukan perhitungan berdasarkan logika fuzzy untuk memperoleh

hasil. Hasil dari perhitungan tersebut akan di urutkan berdasarkan nilai fuzzy yang

paling tinggi.

Gambar 7 Activity Diagram Operator Perhitungan.

Selanjutnya pada Gambar 8 terdapat activity diagram yang

menggambarkan aktivitas dari pengguna atau pelapor. Pada activity diagram

pengaduan online, pengguna yang sudah terlebih dahulu melakukan login dapat

langsung mengisi data pengaduan yang berisi form mengenai data jalan yang

meliputi nama jalan, panjang dan lebar kerusakan, serta keterangan lebih lanjut

mengenai kerusakan jalan yang dimaksud, dalam form ini juga ditampilkan

google maps untuk mempermudah penentuan jalan yang dicari.

10

Gambar 8 Activity Diagram Pengguna.

Class diagram menggambarkan jenis-jenis objek dalam sistem dan

berbagai macam hubungan statis yang terdapat di antara mereka. Class diagram

menunjukkan properti dan operasi sebuah class dan batasan-batasan yang terdapat

dalam hubungan-hubungan objek tersebut [9]. Class diagram pada aplikasi

penilaian pegawai ini dapat dilihat pada Gambar 9.

Gambar 9 Class Diagram.

11

Gambar 10 Arsitektur Sistem.

Gambar 10 menjelaskan mengenai arsitektur sistem yang ada, aplikasi web

diimplementasikan ke laptop / PC yang ditujukan kepada pengguna, baik

pengguna yang melapor, admin maupun operator. Untuk dapat menjalankan

aplikasi, semua perangkat harus terhubung dengan koneksi internet yang akan

berfungsi untuk mengirim data ke database server. Saat data masuk ke database

server, aplikasi web akan menerima data yang dibutuhkan seperti data jalan dan

juga aplikasi web akan langsung terhubung dengan fitur google maps.

4. Hasil dan Pembahasan

Pada perancangan sistem, penentuan prioritas perbaikan jalan memiliki

beberapa kriteria untuk menentukan nilai atau tingkat prioritas jalan. Hal ini

bertujuan untuk mempermudah pengolahan data atau perhitungan prioritas

jalan.Gambar 11 merupakan diagram alur penentuan prioritas jalan dengan

menggunakan fuzzy MADM dan pengembangan.

Gambar 11 Diagram Alur Proses Perhitungan

Representasi masalah terdiri dari identifikasi alternatif (A) dan identifikasi

kriteria (C). Alternatif adalah ruas jalan yang berada di Kota Tomohon, dan

terdapat 10 kriteria penentuan prioritas perbaikan jalan yang akan menjadi

variabel dalam perhitungan yaitu, panjang ruas jalan, lebar, aspal, penetrasi/

macadam, kerikil/telford, tanah, belum tembus, status jalan, tingkat kerusakan

serta jumlah laporan. Tabel 2 berikut merupakan kriteria yang digunakan untuk

menentukan prioritas perbaikan jalan berdasarkan data yang di ambil dari

BAPPEDA Kota Tomohon. Struktur hirarki permasalahan dapat dilihat pada

Gambar 12.

12

Tabel 2 Kriteria Penentuan Perbaikan Jalan

Kriteria Keterangan

C1 Panjang ruas Total panjang tiap ruas jalan per KM2

C2 Lebar Lebar tiap ruas jalan per M

C3 Aspal Panjang Jalan yang telah diaspal per M

C4 Penetrasi/Macadam Panjang jalan yang masih memakai penetrasi per M

C5 Telford/Kerikil Panjang jalan yang masih dengan kerikil per M

C6 Tanah Panjang jalan yang masih tanah per M

C7 Belum Tembus Panjang jalan yang belum tembus (belum di buka ) per M

C8 Status Jalan

Tingkatan akses jalan yaitu jalur paling utama atau yang

paling sering dilalui (daerah perkantoran, sekolah, daerah

perdagangan, pertanian, rumah sakit/puskesmas) sampai

pada jalan yang statusnya rendah (jalan pedesaan,

perumahan )

C9 Tingkat Kerusakan Tingkatan tingkat kerusakan yang terjadi pada ruas jalan

C10 Jumlah Laporan Jumlah laporan yang diberikan oleh pengguna website

pengaduan online

Gambar 12 Struktur Hirarki Permasalahan

Untuk menentukan himpunan fuzzy pada seluruh kriteria digunakan nilai

statistika dari setiap data ruas jalan. Pada setiap kriteria terbagi atas 5 bilangan

fuzzy, yaitu sangat rendah (SR), rendah (R), cukup (C), tinggi (T) dan sangat

tinggi (ST). Oleh karena itu dalam menetukan bilangan fuzzy ini digunakan

himpunan rating dengan tujuan untuk melihat letak kecenderungan data jalan.

Berikut nilai statistik yang digunakan untuk membuat fuzzy segitiga SR={Xmin,

Xmin, Q1}, R={Xmin, Q1, Q2}, C={Q1, Q2, Q3}, T={Q2, Q3, Xmax}, ST={Q3,

Xmax, Xmax}. Dari setiap kriteria yang ada dilakukan penentuan nilai dari setiap

bilangan fuzzy dari setiap kriteria berdasarkan nilai statistik.

13

Pada Gambar 13 merupakan nilai statistik untuk kriteria panjang ruas yaitu

Xmin=0.10, Q1=0.33, Q2=1.00, Q3=2.19 dan Xmax=9.85 dengan range interval

SR = ≤ 0,10, R=0.10 – 1, S = 0.33 – 2.19, T=1.00-9.85, ST = ≥ 9.85. Pada

Gambar 14 untuk bilangan fuzzy dari lebar. Untuk nilai statistik dari kriteria lebar

adalah Xmin=2.00, Q1=3.50, Q2=4.00, Q3=5.00 dan Xmax=10.00 dengan range

interval SR = ≤ 2, R=2 – 4, S = 3.5 – 5, T=4 - 10, ST = ≥ 10

Nilai statistik untuk kriteria aspal adalah Xmin=0.10, Q1=0.29, Q2= 0.66,

Q3= 2.10 dan Xmax=9.85 dengan range interval SR = ≤ 0,10, R=0.10 – 0.66, S =

0.29 – 2.1, T=0.66-9.85, ST = ≥ 9.85, dari nilai statistik tersebut didapat bilangan

fuzzy seperti yang ditunjukkan pada Gambar 15. Nilai statistik untuk kriteria

penetrasi adalah Xmin=0.20, Q1=0.35, Q2= 0.60, Q3= 1.80 dan Xmax=4.00

dengan range interval SR = ≤ 0,2, R=0.2 – 0.6, S = 3.5 – 2.1, T=0.6-4, ST = ≥ 4,

dari nilai statistik tersebut didapat bilangan fuzzy bahu seperti yang ditunjukkan

pada Gambar 16.

Nilai statistik untuk kriteria kerikil adalah Xmin=0.20, Q1=0.50, Q2=

0.78, Q3= 0.93 dan Xmax=3.66, dengan range interval SR = ≤ 0,10, R=0.10 –

0.66, S = 0.29 – 2.1, T=0.66-9.85, ST = ≥ 9.85. Dari nilai statistik tersebut didapat

bilangan fuzzy seperti yang ditunjukkan pada Gambar 17. Nilai statistik untuk

kriteria tanah adalah Xmin=0.50, Q1=0.89, Q2= 1.00, Q3= 1.48 dan Xmax=3.00,

dari nilai statistik tersebut didapat bilangan fuzzy seperti yang ditunjukkan pada

Gambar 18.

Gambar 13 Grafik Panjang Gambar 14 Grafik Lebar

Gambar 15 Grafik Aspal Gambar 16 Grafik Macadam/Penetrasi

14

Nilai statistik untuk kriteria belum tembus adalah Xmin=0.75, Q1=0.88,

Q2= 1.00, Q3= 1.23 dan Xmax=1.45, dengan range interval SR = ≤ 0,10, R=0.10

– 0.66, S = 0.29 – 2.1, T=0.66-9.85, ST = ≥ 9.85. Dari nilai statistik tersebut

didapat bilangan fuzzy seperti yang ditunjukkan pada Gambar 19. Kriteria status

jalan dang tingkat kerusakan memiliki nilai status yang sama yaitu Xmin=0,

Q1=25, Q2= 50, Q3= 75 dan Xmax=100, dari nilai statistik tersebut didapat

bilangan fuzzy seperti yang ditunjukkan pada Gambar 20.

Evaluasi himpunan fuzzy terbagi dalam tiga aktivitas yaitu 1) memilih

himpunan rating untuk bobot kriteria. Himpunan rating terdiri dari variabel

linguistik, derajat kecocokan, dan fungsi keanggotaan. Variabel-variabel linguistik

yang merepresentasikan bobot kepentingan untuk setiap kriteria, adalah:

T(kepentingan) W = {SR, R, C, T, ST} dengan SR: sangat rendah, R: rendah, C:

cukup, T: tinggi, ST: sangat tinggi, yang masing-masing direpresentasikan dengan

fuzzy segitiga. SR = (0, 0, 0.25), R = (0, 0.25, 0.5), C = (0.25, 0.5, 0.75), T = (0.5,

0.75, 1), ST = (0.75, 1, 1). b). Derajat kecocokan alternatif-alternatif dengan

kriteria-kriteria keputusan adalah: T(kecocokan) Q = {SR, R, S, T, ST} dengan

SR: sengat rendah, R: rendah, C: cukup, T: tinggi, ST: sangat tinggi, yang

masing-masing direpresentasikan dengan fuzzy segitiga: SR = (0, 0, 0.25), R = (0,

0.25, 0.5), C = (0.25, 0.5, 0.75), T = (0.5, 0.75, 1), ST = (0.75, 1, 1). Rating untuk

setiap kriteria keputusan ditunjukkan pada Tabel 3.

Gambar 17 Grafik Kerikil Gambar 18 Grafik Tanah

Gambar 19 Grafik Belum Tembus Gambar 20 Grafik, Status dan Tingkat

Kerusakan

15

Tabel 3 Tabel Rating Kepentingan

Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10

Rating

Kepentingan T S T R R SR SR ST ST T

Penentukan rating kecocokan dilihat berdasarkan hasil perhitungan

bilangan fuzzy dari tiap data alternatif berdasarkan kriteria. Indeks Kecocokan

Fuzzy diperoleh dengan melakukan proses yang ditunjukkan pada Persamaan (5),

Persamaan (6), dan Persamaan (7) yaitu mensubtitusikan bilangan fuzzy segitiga

ke setiap variabel linguistik, berdasarkan rating kepentingan dan rating kecocokan

maka akan diperoleh Indeks Kecocokan fuzzy.

Total nilai integral diperoleh dengan mensubtitusi indeks kecocokan fuzzy

ke nilai total integral yang diberikan pada Persamaan (3). Diambil derajat

keoptimalan (α) = 0 (tidak optimis), α = 0.5 dan α = 1 (sangat optimis), maka

diperoleh nilai total integral untuk setiap alternatif. Dari hasil perhitungan nilai

total integral dari tiap alternatif, diambil alternatif yang memiliki nilai total

integral yang paling optimal atau paling tinggi sebagai prioritas jalan yang akan

diperbaiki.

Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi web yang ditujukan kepada

pengguna/pelapor untuk melakukan pengaduan online serta untuk admin serta

operator untuk mengelola data jalan, data laporan dan melakukan perhitungan.

Gambar 20 merupakan tampilan dari halaman home website pengaduan online.

Sebelum membuat laporan, pengguna harus terlebih dulu membuat akun.

Untuk halaman setelah login dapat dilihat pada Gambar 21. Pada tampilan ini

pengguna/pelapor dapat mengisi form yang terkait dengan keluhan terhadap data

jalan meliputi nama jalan, panjang kerusakan, lebar kerusakan serta keterangan

tambahan yang mendukung laporan, dalam halaman ini juga ditampilkan google

maps untuk mempermudah penentuan jalan yang akan dilaporkan.

Gambar 21 Tampilan Home website Gambar 22 Form Pengaduan Online.

Pada website pengaduan online ini, pengguna/pelapor juga dapat melihat

info terbaru mengenai jalur lalu lintas di Kota Tomohon yang terkait dengan

perbaikan jalan, misalnya jalan yang tidak bisa atau jalan yang macet dilalui

dikarenakan ada perbaikan, seperti yang terlihat pada Gambar 23.

16

Gambar 23 Tampilan Info Kode Program 1 merupakan fungsi pada sistem untuk melakukan

perhitungan kuartil dari tiap data. Terdapat 5 nilai kuartil yaitu Xmin, q1, q2, q3

dan Xmax Jumlah kuartil akan berbeda sesuai dengan banyaknya data yang ada

digunakan Kuartil berfungsi sebagai nilai pembatas pada bilangan fuzzy.

Kode program 2 merupakan salah satu contoh bilangan fuzzy cukup (C)

pada variabel aspal yang dihitung menggunakam Maple. Rumus yang digunakan

merupakan rumus fuzzy segitga dan untuk variabel q1, q2, q3 diambil dari nilai

kuartil tiap variabel.

Kode Program 1 Proses Perhitungan Kuartil Tiap Data

11 1 function getQuartile($data){

2 $count = count($data);

3 $first = $data[round( .25 * ( $count + 1 ) ) -1];

4 $second = ($count % 2 == 0) ? ($data[($count / 2) 6- 1]

5 + $data[$count / 2]) / 2 : $second = $data[($count 7+ 1) / 2];

6 $third = $data[round( .75 * ( $count + 1 ) ) – 1];

7 $quartile = array();

8 array_push($quartile, $data[0]);

9 array_push($quartile, $first);

10 array_push($quartile, $second);

11 array_push($quartile, $third);

12 array_push($quartile, $data[count($data)-1]);

13 }

14 return $quartile;

1 C := proc (x)

2 if x <= q1 or q3 <= x then 0

3 elif q1 <= x and x <= q2 then (x-q1)/(q2-q1)

4 elif q2 <= x and x <= q3 then (q3-x)/(q3-q2)

5 end if

6 end proc:

Kode Program 2 Bilangan Fuzzy Cukup

17

Proses perhitungan dalam sistem dilakukan dengan mengambil data tiap

dari alternatif yang ada. Operator dapat memasukkan data jalan meliputi lebar

jalan, aspal, penetrasi, kerikil, tanah, belum tembus, status jalan serta tingkat

kerusakan. Pengisian nilai variabel perhitungan dilakukan dalam suatu form

seperti yang terlihat di Gambar 24. Data yang dimasukkan akan langsung dihitung

oleh sistem

Gambar 24 Form input data variabel perhitungan

Kode program 3 merupakan perhitungan nilai integral tiap alternatif, nilai

integral diperoleh dari subtitusi indeks kecocokan fuzzy dan dengan derajat

keoptimisan (α). Derajat keoptimisan terdiri dari 3 yaitu (α) = 0 (tidak optimis),

(α)= 0.5 dan (α)= 1 (sangat optimis). Perhitungan dilakukan dengan

mengaplikasikan rumus nilai total integral kedalam program. Hasil perhitungan

nilai integral ini dipakai sebagai hasil akhir dalam menentukan prioritas perbaikan

Kode Program 3 Proses Perhitungan Nilai Integral

1 $alpha1 = 0;

2 $alpha2 = 0.5;

3 $alpha3 = 1;

4 $dataTotalIntegral1 = array();



7 for($i=0; $i<count($data); $i++){

8 $integral1 = (1/2) * (($alpha1*$indeksKecocokanFuzzy[$i][2]) +

9 $indeksKecocokanFuzzy[$i][1] + ((1-

10 $alpha1)*$indeksKecocokanFuzzy[$i][0]));







17 array_push($dataTotalIntegral1,

18 array("jalan"=>$data[$i]["jalan"], "integral"=>$integral1));





23 }

18

jalan, hasil perhitungan diurutkan menurut nilai yang tertinggi, alternatif yang

memiliki nilai tertinggi menjadi prioritas utama.

Pada Gambar 25, dapat dilihat hasil perhitungan setiap alternatif yang ada.

Dari hasil perhitungan tersebut, prioritas jalan yang harus diperbaiki adalah Jl.

Tomohon - Tondangow, hasil didapat berdasarkan nilai total integral yang paling

tinggi.

Gambar 25 Hasil Penentuan Prioritas Perbaikan Jalan

Pengujian fungsi-fungsi dari aplikasi berfungsi untuk mencari

kesalahan/bug pada sistem. Pengujian ini bertujuan agar sistem yang dirancang

berjalan sesuai dengan yang diharapkan serta dapat memenuhi kebutuhan.

Pengujian aplikasi ini menggunakan dua teknik pengujian yaitu pengujian alpha

dan pengujian beta.

Pengujian alpha merupakan pengujian yang dilakukan oleh pembuat

aplikasi beserta beberapa orang yang ikut membantu dalam pembuatan. Dalam

pengujian alpha digunakan metode blackbox yaitu pengujian fungsi-fungsi

aplikasi secara langsung tanpa memperhatikan alur eksekusi program. Tabel 4

merupakan hasil pengujian aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan

prioritas dan sistem pengaduan online. Tabel 4 Hasil Pengujian Black Box

Fungsi yang diuji Data Input/ Kondisi Output yang

diharapkan

Output yang

dihasilkan

sistem

Hasil

Login Pengguna Nama pengguna dan

kata sandi benar

Nama pengguna dan

kata sandi salah atau

kosong

Login berhasil

Login gagal

Login berhasil

Login gagal Valid

Login Admin Nama admin dan kata

sandi benar

Nama admin dan kata

sandi salah atau

kosong

Login berhasil

Login gagal

Login berhasil

Login gagal Valid

Login Operator Nama operator dan

kata sandi benar

Nama operator dan

kata sandi salah atau

kosong

Login berhasil

Login gagal

Login berhasil

Login gagal Valid

Tambah data

Laporan

Form diisi dengan

benar

Tambah data

berhasil

Tambah data

berhasil

Valid

19

Form diisi beberapa

atau kosong

Tambah data

gagal

Tambah data

gagal

Ubah data Pengguna Form diisi dengan

benar

Ubah data

berhasil

Ubah data

berhasil

Valid

Tambah Data Jalan Form diisi dengan

benar

Form diisi beberapa

atau kosong

Tambah data

berhasil

Tambah data

gagal

Tambah data

berhasil

Tambah data

gagal

Valid

Ubah Data Jalan Form diisi dengan

benar

Ubah data

berhasil

Ubah data

berhasil Valid

Hapus Data Jalan Data yang akan

dihapus dipilih

Hapus data

berhasil

Hapus data

berhasil

Valid

Ubah Data

Perhitungan

Form diisi dengan

benar

Ubah data

berhasil

Ubah data

berhasil Valid

Ubah Data Rating

Kepentingan

Form diisi dengan

benar

Ubah data

berhasil

Ubah data

berhasil Valid

Tampil Data Jalan Tampil data

berhasil

Tampil data

berhasil Valid

Tampil Data Jalan Tampil data

berhasil

Tampil data

berhasil Valid

Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada aplikasi web dapat

disimpulkan bahwa aplikasi ini berjalan dengan baik dilihat dari hasil pengujian

dari tiap fungsi bernilai valid. Pengujian beta dilakukan oleh pihak yang tidak ikut

dalam pembuatan aplikasi dalam hal ini pengguna(masyarakat). Pengujian beta

terhadap sistem pengaduan online dilakukan dengan wawancara yakni

memberikan pertanyaan pada 10 mahasiswa FTI UKSW. Pertanyaan dijawab

setelah pengguna melakukan uji coba aplikasi pengaduan secara langsung.

Pengujian beta terhadap sistem penentuan prioritas perbaikan jalan dilakukan

melalui wawancara via telepon, dimana pihak BAPPEDA menentukan nilai yang

akan diinputkan, dan peneliti mengisi data ke dalam form perhitungan.

Berdasarkan kedua pengujian beta yang telah dilakukan, maka diperoleh

hasil bahwa aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan prioritas perbaikan

jalan dan sistem pengaduan online ini memiliki fitur yang mudah digunakan serta

menu yang mudah dipahami. Dalam sistem pengaduan online yang ada, pengguna

dapat langsung melaporkan kerusakan jalan, serta memperoleh info mengenai

jalur yang sedang diperbaiki sedangkan pada sistem pendukung keputusan

BAPPEDA juga dapat dengan cepat menentukan prioritas perbaikan jalan dengan

hasil yang akurat.

5. Simpulan

Sistem penentuan prioritas perbaikan jalan ini dirancang dengan

menggunakan logika fuzzy Multi Attribute Decision Making yang mengambil

keputusan dengan menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif

berdasarkan beberapa kriteria tertentu sehingga dapat memberikan hasil keputusan

terbaik terhadap prioritas jalan yang harus diperbaiki, berdasarkan beberapa

kriteria yang ditetapkan oleh BAPPEDA. Aplikasi ini memberikan kemudahan

dan efisiensi waktu kepada pengawas infrastruktur jalan dan juga BAPPEDA

Kota Tomohon untuk melakukan penentuan prioritas perbaikan jalan, sehingga

proses penentuan tidak lagi dilakukan dengan memeriksa hasil laporan secara

manual. Selain itu sistem ini memiliki fitur pengaduan online terhadap kondisi

jalan yang perlu diperbaiki yang juga menjadi salah satu kriteria penentuan

20

prioritas dalam sistem. Pengguna dalam hal ini masyarakat Kota Tomohon dapat

dengan mudah menyampaikan kritik dan sarannya dalam pembangunan

infrastruktur kota tanpa harus melalui proses MUSREMBANG, pengguna juga

dapat memperoleh informasi lalu lintas yang terkait dengan perbaikan jalan. Saran

untuk pengembangan aplikasi adalah penambahan fitur feedback pada pengaduan

online dari pemerintah kepada masyarakat melalui sms ataupun email.

6. Pustaka

[1] Surat keputusan Walikota Tomohon tentang penetapan status ruas jalan

sebagai jalan kota di Kota Tomohon provinsi Sulawesi Utara. 2014

[2] Fajar Masya, Elvina & Simanjuntak Fitri M. 2012. “Sistem Pelayanan

Pengaduan Masyarakat Pada Divisi Humas POLRI Berbasis Web”

http://download.portalgaruda.org/article.php?article=8469&val=576

(diakses pada tanggal 28 November 2014)

[3] Utama, Yadi. 2013. “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan

Prioritas Penanganan Perbaikan Jalan Menggunakan Metode Saw

Berbasis Mobile Web ”

http://eprints.unsri.ac.id/4281/1/Yadi_Utama_Sistem_Pendukung_Keputus

an_Untuk_Menentukan_Prioritas_Penanganan_Perbaikan_Jalan.pdf

(diakses pada tanggal 28 November 2014)

[4] Puteri Lida P, Agustiansyah Riza ST., M.Kom, & Puspita Ika A ST.

“Pembangunan Aplikasi Decision Support System Penentuan Prioritas

Perbaikan Jalan Menggunakan Metode Analytical Network Process

Dengan Fitur Informasi Geografis Di Dinas Bina Marga Dan Sumber

Daya Air Kota Bogor”.

http://cdndata.telkomuniversity.ac.id/theta/jurnal/THETA_JURNAL_1120

80077_84276661ce85798c5df64789e137220c.pdf (diakses pada tanggal

28 November 2014)

[5] Saputro D.C.T, Praharsi Y & Prasetyo S.Y.J. 2005. “Sistem Pendukung

keputusan pemilihan handphone berdasarkan kebutuhan konsumen

menggunakan logika fuzzy”.

http://repository.uksw.edu/ (diakses pada tanggal 29 November 2014)

[6] Subakti, Irfan. Buku Panduan Sistem Pendukung Keputusan.

directory.umm.ac.id/tik/Buku_Panduan_SPK.pdf . Diakses tanggal 8 April

2015.

[7] Saelan, Athia. 2009. “Logika Fuzzy”

http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Matdis/2009

2010/Makalah0910/MakalahStrukdis0910-107.pdf (diakses pada tanggal

28 November 2014)

21

[8] Kusumadewi Sri., dkk. 2006. “Fuzzy Multi Attribute Decision Making

(Fuzzy MADM)”. Yogyakarta : Graha Ilmu.

[9] Fowler, Martin., UML DISTILLED, 3th Ed., A Brief Guide to the

Standard Object Modeling Language, 2004.

perancangan sistem pengaduan online dan sistem pendukung

Documents