Click here to load reader

BAB II Tinjauan Pustaka Dasar Teori

  • View
    40

  • Download
    2

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Komputasi Cerdas dan Visualisasi

Text of BAB II Tinjauan Pustaka Dasar Teori

BAB IITINJAUAN PUSTAKA

Bab ini terdiri dari kajian pustaka dan dasar teori. Kajian pustaka membahas penelitian relevan sebelumnya yang dilakukan oleh Baskworo Yoga Indra [EXS], Azmi Pratama [PRA], dan Sunna Rezkyarum Putri [PUT]. Dalam kajian pustaka ini juga membahas tentang perbedaaan penelitian sebelumnya dan penelitian yang diusulkan. Dasar teori membahas tentang teori penunjang yang berkaitan dengan penelitian yang meliputi tiga pokok bahasan diantaranya tentang futsal, sistem pendukung keputusan (SPK), Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

1. 2. 2.1. Kajian PustakaPenggunaan metode AHP-TOPSIS untuk sistem pendukung keputusan telah digunakan pada penelitian sebelumnya. Penulis memaparkan penelitian sebelumnya untuk mendukung penelitian yang diusulkan. Dalam penelitian sebelumnya kedua metode ini ada yang dikombinasikan dan tidak dikombinasikan. Paparan tentang penelitan sebelumnya dan yang diusulkan dapat dilihat pada tabel 2.1, dan gambar 2.1 ,2.2, dan 2.3. Judul penelitian sebelumnya yang dibahas yaitu Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Pengisian Bibit Ayam Broiler Dikandang Ayam Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan kelayakan dari setiap kandang ayam broiler. Tujuan lain dari penelitian ini yaitu menentukan tingkat akurasi kelayakan kandang menggunakan metode AHP dan TOPSIS. Hasil dari penelitian yang dilakukan adalah jika nilai preferensi > 0.5 maka kandang dinyatakan layak untuk diisi bibit ayam broiler. Dijelaskan bahwa kriteria bobot dan uji konsistensi terhadap matrik perbandingan berpasangan didapat dari metode AHP. Jika matrik telah konsisten maka dilanjutkan ke proses metode TOPSIS untuk menentukan kelayakan dari kandang [EXS].Input matrik PerbandinganInput data KandangProses SPK penentuan kelayakan pengisian bibit ayam broiler dengan AHP dan TOPSISHasil kelayakan kandang

Gambar 2.1 Blok Diagram Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Pengisian Bibit Ayam Broiler Dikandang Ayam Menggunakan Metode AHP dan TOPSISSumber : [EXS]Penelitian lain yang dibahas mengenai Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Tim Utama Dalam Klub Olahraga Futsal Dengan Menggunakan Metode Promethee. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem pendukung keputusan untuk menentukan tim utama dalam klub futsal dengan menggunakan metode Promethee dan mengukur tingkat akurasi metode Promethee dalam menentukan tim utama dalam klub olahraga futsal. Tingkat akurasi dari penelitian ini adalah 90 %. Penelitian ini menghasilkan tim utama dari sebuah tim futsal yang terdiri dari pemain inti dan pemain cadangan [PRA].

Input data PemainProses SPK penentuan tim utama dengan metode Promethee

Hasil tim utama dari tim futsal

Gambar 2.2 Blok Diagram Sistem Pendukung Keputusan Tim Utama Futsal dengan Metode PrometheeSumber : [PRA]Penelitian selanjutnya membahas Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Mikro Kredit Sales (MKS) Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pendukung keputusan menggunakan metode AHP dan TOPSIS untuk memudahkan proses penerimaan pegawai MKS dan mengetahui tingkat akurasi dari sistem yang dibuat. Metode AHP pada penelitian ini digunakan untuk pembobotan tiap kriteria, selanjutnya bobot ini digunakan untuk bobot pada metode TOPSIS. Penelitian ini menghasilkan perangkingan hasil seleksi dari kandidat pegawai MKS dimana nilai preferensi tertinggi urutan 1-18 diterima. Tingkat akurasi dari sistem ini adalah 83.33% [PUT]. Input matrik PerbandinganInput data kandidatProses SPK seleksi penerimaan pegawai MKS dengan metode AHP dan TOPSIS

Hasil seleksi Kandidat terpilih

Gambar 2.3 Blok Diagram Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Mikro Kredit Sales (MKS) Menggunakan Metode AHP dan TOPSISSumber : [PUT]Perbedaan penelitian pertama dengan yang diusulkan adalah pada objek yang digunakan dan output dari sistem. Pada penelitian pertama menggunakan objek kandang ayam broiler, sedangkan yang di usulkan menggunakan objek pemain futsal. Dari sisi outputnya, penelitian pertama menghasilkan kelayakan dari kandang ayam broiler dimana jika nilai preferensi lebih dari 0.5 maka kandang tersebut dinyatakan layak. Penelitian pertama ini mempunyai tingkat akurasi yaitu 62.5% Untuk penelitian yang diusulkan outputnya berupa ranking dari tiap pemain dan kiper. Dimana dari sekian banyak pemain hanya diambil 4 pemain dan 1 kiper terbaik untuk masuk rekomendasi line up. Kesamaan dari penelitian pertama dan diusulkan ada pada metodenya yaitu gabungan dari metode AHP dan TOPSIS.Perbedaan penelitian kedua dengan yang diusulkan adalah pada metode yang digunakan. Penelitian yang diusulkan menggunakan metode AHP-TOPSIS sedangkan penelitian sebelumnya menggunakan metode Promethee. Kesamaan dari penelitian yang diusulkan dan sebelumnya adalah pada objek yang digunakan yaitu sama-sama menggunakan objek line up futsal.Perbedaan penelitian ketiga dengan yang diusulkan adalah pada objek dan outputnya. Objek dari penelitian ketiga adalah pegawai Mikro Kredit Sales (MKS) sedangkan penelitian yang diusulkan menggunakan objek pemain futsal. Dari sisi output, penelitian ketiga menghasilkan 18 pegawai yang diterima bekerja. Kesamaan dari kedua penelitian ini adalah pada metodenya yaitu sama-sama menggunakan gabungan metode AHP dan TOPSIS.

Tabel 2.1 Kajian PustakaNoJudul PenelitianObjek dan InputMetode dan ProsesHasil (Output)

1Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Pengisian Bibit Ayam Broiler dikandang Peternak Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS [EXS] Objek : Kelayakan kandang ayam broiler Inputan : Data kriteria kandang meliputi Riwayat peternak, tinggi kandang, kekuatan kandang, kelembapan, jarak antar kandang, dan keamanan Metode : AHP dan TOPSIS Langkah :1. Melakukan kuesioner penentukan matriks berpasangan2. Menentukan prioritas elemen dengan cara mengisi matriks perbandingan berpasangan3. Melakukan perhitungan bobot prioritas tiap kriteria4. Menghitung konsistensi5. Menghitung CI dan CR6. Menentukan skala penilaian tiap kriteria7. Menentukan solusi ideal positif dan ideal negatif8. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif. Nilai preferensi tertinggi merupakan nilai terbesar dalam perhitungan dengan metode TOPSISOutput dari penelitian ini adalah layak atau tidaknya kandang diisi bibit ayam broiler.

2Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penentuan Tim Utama Pada Klub Futsal Dengan Metode Promethee(Studi Kasus LOF SOBAT FMIPA UB) [PRA] Objek : Seleksi penentuan tim utama Inputan : Data kriteria latihan tim futsal SOBAT FMIPA UB Metode : Promethee Langkah :1. Menentukan nilai kriteria dengan memasukkan nilai alternatif2. Menentukan tipe preferensi untuk menentukan tipe perhitungan dalam mengolah alternatif.3. Menentukan hasil nilai preferensi berdasarkan tipe preferensi yang diinginkan4. Menentukan nilai indeks preferensi bertujuan untuk menghitung nilai preferensi dari masing-masing kriteria.5. Menentukan PROMETHEE ranking yang terdiri dari nilai PROMETHEE I dan Nilai PROMETHE II.

Output dari penelitian ini adalah tim utama dari tim futsal SOBAT FMIPA UB

3Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Mikro Kredit Sales (MKS) Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS[SUN-15] Objek : Penerimaan Pegawai Mikro Kredit Sales (MKS) Inputan : Data kriteria pegawai yaitu latar belakang data diri, motivational fit, orientasi layanan, kemampuan intrapersonal, kemampuan menjual, kepercayaan diri, orientasi prestasi, dapat dipercaya, dan dapat diandalkan. Metode : AHP dan TOPSIS Langkah :1. Melakukan kuesioner penentukan matriks berpasangan2. Menentukan prioritas elemen dengan cara mengisi matriks perbandingan berpasangan3. Melakukan sintesis terhadap matriks berpasangan untuk memperoleh keseluruhan prioritas4. Menghitung nilai kepentingan5. Menghitung konsistensi6. Menghitung CI dan CR.7. Menentukan skala penilaian tiap kriteria8. Menentukan solusi ideal positif dan ideal negatif.9. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif. Nilai preferensi tertinggi merupakan nilai terbesar dalam perhitungan dengan metode TOPSISOutput dari penelitian ini adalah diterima atau tidaknya menjadi pegawai Mikro Sales Kredit (MKS). Pegawai dengan nilai preferensi tertinggi dari ranking 1-18 diterima.

4Pemodelan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Line Up Cabang Olahraga Futsal dengan Metode AHP-TOPSIS [Studi Kasus HEFOTRIS FILKOM UB] Objek : Pemilihan line up pemain futsal Input : Data kriteria pemain dan kiper, yaitu :Pemain : Concentration, Controlling ball, Dribling, Finishing, Peading, Passing, Positioning, Shooting, Stamina, Teamwork.Kiper : Acceleration, Balance, Concentration, Controlling ball, Influence, Jumping, Passing, Positioning, Teamwork, Technique. Metode : AHP-TOPSIS Langkah :1. Melakukan kuesioner penentukan matriks berpasangan2. Menentukan prioritas elemen dengan cara mengisi matriks perbandingan berpasangan3. Melakukan sintesis terhadap matriks berpasangan untuk memperoleh keseluruhan prioritas4. Menghitung nilai kepentingan5. Menghitung konsistensi6. Menghitung CI dan CR.7. Menentukan skala penilaian tiap kriteria8. Menentukan solusi ideal positif dan ideal negatif.9. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif. Nilai preferensi tertinggi merupakan nilai terbesar dalam perhitungan dengan metode TOPSISOutput dari penelitian ini adalah line up pemain futsal yang terdiri dari 4 pemain dan 1 kiper.

Sumber : [EXS][PRA][PUT]

Berdasarkan kajian pustaka pada tabel 2.1, didapatkan bahwa metode AHP dan TOPSIS layak untuk digunakan dalam SPK. Kelayakan ini dapat dilihat dari penelitian pertama dan ketiga dimana masing-masing penelitian mempunyai tingkat akurasi sebesar 62.5% dan 83.33%. Penulis akan menggunakan metode AHP-TOPSIS dimana AHP digunakan untuk mencari nilai bobot tiap kriteria. Hasil yang diperoleh dari metode AHP digunakan untuk masukkan bobot tiap kriteria pada proses selanjutnya yaitu metode TOPSIS.

2.2. FutsalPada subbab ini akan membahas tentang konsep dasar futsal, karakteristik futsal, prinsip dasar futsal, teknik dasar futsal, dan strategi/taktik futsal.

2.2.1. Konsep Dasar FutsalPermainan futsal terdiri dari dua regu yang masing-masing beranggotakan lima pemain. Tujuan permainan ini adalah memasukkan bola ke gawang lawan dengan memanipulasi bola dengan kaki [SID:01]. Menurut Justinus, Futsal (futbol dalam bahasa Spanyol yang berarti sepak bola dalam ruangan) merupakan permainan sepak bola yang dilakukan dalam ruangan. Selain itu, futsal adalah olah raga beregu yang sangat cepat dan dinamis [PRA:6]. Futsal dipopulerkan di Montevideo, Uruguay pada tahun 1930, oleh Profesor Juan Carlos Ceriani. Bermula dari ide untuk memodifikasi empat cabang olahraga yang disebut futsal. Empat cabang olahraga tersebut adalah [SUD:02] :1. Football / Sepak bola, mencetak dengan kaki atau sundulan kepala.2. Basketball / Bola basket, jumlah pemain dalam tim dan wasit dua orang.3. Handsball / Bola tangan, ukuran lapangan dan larangan mencetak gol dari samping.4. Waterpolo / polo air, tidak diperkenankan kontak badan yang kasar dan lain-lain.

2.2.2. Karakteristik FutsalFutsal merupakan permainan tim, oleh karena itu kerja sama tim merupakan kebutuhan permainan futsal yang harus dipenuhi oleh setiap pemain, karena kemenangan tidak dapat diraih secara perseorangan dalam permainan tim. Seorang pemain futsal dituntut memiliki kondisi fisik, teknik dasar dan mental bertanding yang baik [MUS:02]. Bai ( European Journal of Experiment Biologi, 3 (2), 383-386, 2013) mengemukakan bahwa keterampilan teknik dasar futsal sangat bergantung pada faktor eksternal dan internal. Faktor eksternal meliputi perilaku kepelatihan (coaching behavior), keterampilan memotivasi (motivating skill), situasi pertandingan (situation of match), dan level kompetisi (competition level). Sementara itu faktor internal terkait dengan kondisi pemain yang mencakup aspek fisik dan psikis dari pemain [MUS:03].Dalam pencapaian prestasi yang maksimal, selain aspek teknik ada beberapa aspek yang perlu diperhatikan yaitu taktik dan mental. Hal ini sama seperti yang dijelaskan oleh harsono (1988: 100) yaitu : ada empat aspek latihan yang perlu diperhatikan dan dilatih secara seksama oleh atlet yaitu (a) latihan fisik, (b) latihan teknik, (c) latihan taktik (d) latihan mental. Ke-empat faktor ini mutlak dimiliki seorang atlet futsal [RAM:02].

2.2.3. Prinsip dasar FutsalBerikut merupakan prinsip dasar yang dikenal dalam permainan futsal [MUL:49] :1. Kecepatan (Speed)Seorang pemain futsal dituntut untuk cakap dalam sepanjang pertandingan. Seorang pemain yang tidak mampu berfikir dan memutuskan dengan cepat dapat merusak keseluruhan sistem permainan yang dibangun oleh tim. Pemain harus cepat memutuskan dalam mengumpan, menendang, maupun menahan bola setiap saat bola berada dalam kekuasaannya.2. Bergerak CepatSeorang pemain futsal harus mampu terus bergerak ke segala arah di dalam lapangan. Pemain harus mempunyai kemampuan untuk memastikan bahwa wilayah permainan berada dalam pantauannya. Pergerakan ini dilakukan ketika membawa bola atau tidak.

3. TaktikTaktik menjadi salah satu dasar dalam penentuan strategi yang akan digunakan oleh pelatih. Dalam hal ini seorang pelatih harus memutuskan akan memainkan pemain yang mana saja sesuai dengan taktik yang akan digunakan dalam menghadapi pertandingan.4. FormasiFormasi dalam futsal juga sering dilakukan kombinasi agar tidak mudah dibaca lawan. Seorang pelatih dituntut jeli dalam memainkan formasi apa yang dapat memenangkan pertandingan.5. PertahananOleh karena luas lapangan yang sempit dan intensitas permainan yang keras dan cepat, membuat sebuah tim yang bermain harus memiliki pertahanan yang kuat agar mendapat hasil kemenangan. Jika suatu tim hanya mengandalkan penyerangan tanpa memperhatikan sisi pertahanan maka tim tersebut dipastikan akan mengalami kekalahan.

1. 2. 2.1. 2.2. 2.2.1. 2.2.2. 2.2.3. 2.2.4. Teknik dasar FutsalMenurut Andri, berikut teknik-teknik futsal yang mutlak harus dikuasai oleh pemain futsal, diantaranya [PRA:6-7]:1. Mengumpan (Passing)Passing merupakan teknik dasar dalam permainan futsal. Lapangan yang rata dan ukuran lapangan yang relatif kecil dibutuhkan passing terukur dan terarah. Untuk menguasai passing dibutuhkan penguasaan gerakan menendang. 2. Menahan Bola (Control)Menahan bola dalam permainan futsal haruslah menggunakan telapak kaki. Hal ini karena dengan permukaan lapangan yang rata, bola akan bergulir cepat sehingga membuat pemain kesulitan jika tidak mengontrol menggunakan telapak kaki.3. Mengumpan Lambung (Chipping)Keterampilan chipping ini sering dilakukan dalam permainan futsal untuk mengumpan bola di belakang lawan atau dalam situasi lawan bertahan satu lawan satu. 4. Menggiring Bola (Dribbling)Dribbling merupakan elemen penting dalam dasar permainan futsal. Dribbling merupakan kemampuan setiap pemain dalam mengolah dan menguasai bola.5. Menembak (Shooting)Shooting merupakan teknik dasar yang harus dikuasai oleh setiap pemain. Teknik ini merupakan cara untuk menciptakan gol. Shooting dapat dibagi menjadi dua teknik, yaitu shooting menggunakan punggung kaki dan ujung sepatu atau ujung kaki.

2.2.5. Strategi / Taktik FutsalMenurut Justinus, strategi / taktik dalam bermain futsal terdiri dari [PRA:7-9]:1. Formasi 1-2-1. Kelebihan dari formasi ini adalah kemudahan dalam rotasi pemain dan mengumpan sehingga membuat variasi serangan makin beragam. Dalam menjalankan formasi ini setiap pemain dituntut memiliki stamina yang prima, karena dalam formasi ini setiap pemain diharuskan bergerak mencari ruang yang kosong.2. Formasi 0-4-0. Formasi ini diterapkan saat lawan menggunakan pressing ketat kepada setiap pemain. Formasi ini memudahkan pemain untuk lepas dari marking lawan dengan melakukan gerakan cepat dengan atau tanpa bola.3. Formasi 2-0-2. Formasi ini terdiri dari dua pemain depan dan dua pemain belakang. Formasi ini tidak memerlukan stamina yang prima. Formasi ini biasanya digunakan dalam kondisi bertahan zona. 4. Formasi 1-3-0. Formasi ini merupakan formasi menyerang. Tiga pemain di tengah melakukan variasi serangan dengan tujuan untuk menciptakan peluang sehingga menghasilkan gol. Sementara satu pemain yang lain mengantisipasi datangnya serangan lawan.5. Formasi 2-1-1. Formasi ini hampir sama dengan formasi sebelumnya yaitu 2-0-2. Strategi ini diterapkan ketika lawan melakukan pressing secara ketat terhadap pemain. Dalam formasi ini dibutuhkan pemain dengan crossing yang akurat untuk memberikan umpan ketika dalam situasi menyerang.6. Formasi 3-0-1. Formasi ini terdiri dari tiga pemain dibelakang dan satu pemain didepan. Formasi ini membutuhkan pemain yang lihai bergerak mencari ruang kosong untuk pemain depan, sedangkan untuk pemain belakang membutuhkan pemain dengan skill yang baik. Formasi ini biasanya kemudian berkembang dengan formasi 1-2-1.

2.3. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)Pada subbab ini membahas tentang konsep dasar sistem pendukung keputusan, tujuan, manfaat dan batasan, karakteristik dan kapabilitas, dan komponen sistem pendukung keputusan.

2.3.1. Konsep Dasar Sistem Pendukung keputusan Pada awal tahun 1970-an Scott Morton mendefinisikan SPK sebagai sistem berbasis komputer interaktif, yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah tidak terstruktur. Pada tahun 1978 Scott Morton dan Keen kembali mendefinisikan SPK sebagai Sistem Pendukung keputusan (SPK) memadukan sumber daya intelektual dari individu dengan kapabilitas komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan. SPK adalah sistem pendukung keputusan berbasis komputer bagi para pengambil keputusan manajemen yang menangani masalah-masalah tidak terstruktur[TUR:18]. Mallach (2000) mendefinisikan SPK sebagai sistem informasi berbasis komputer yang tujuan utamanya adalah untuk memberikan pengetahuan pekerja dengan informasi yang menjadi dasar keputusan [MAL:03].Pada tahun 1970, Little mendefinisikan SPK sebagai sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan dan penilaian guna membantu para manajer mengambil keputusan. Dia menyatakan bahwa untuk sukses, sistem tersebut haruslah sederhana, cepat dan mudah dikontrol, adaptif, lengkap dengan isu-isu penting, dan mudah berkomunikasi. Sedangkan Alter mendefinisikan SPK dengan membandingkannya dengan sistem EDP (Electronic Data Processing) tradisional pada lima dimensi, seperti ditunjukkan pada tabel 2.2 [TUR:137].Tabel 2.2 SPK versus EDPDimensiSPKEDP

PenggunaanAktifPasif

PenggunaLini manajemen dan staffKlerikal

TujuanKeefektifanEfisiensi mekanis

Horison Waktu Masa sekarang dan masa datangMasa lalu

TujuanFleksibilitasKonsistensi

Sumber : [TUR:137]Ditinjau dari tingkat teknologinya, SPK dibagi menjadi 3 yaitu [KUS:18] :1. SPK spesifikSPK spesifik bertujuan membantu memecahkan suatu masalah dengan karakteristik tertentu. Misalnya, SPK penentuan harga satuan barang2. Pembangkit SPKSuatu software yang khusus digunakan untuk membangun dan mengembangkan SPK. Pembangkit SPK akan memudahkan perancang dalam membangun SPK spesifik3. Perlengkapan SPKBerupa software dan hardware yang digunakan atau mendukung pembangunan SPK spesifik maupun pembangkit SPKSedangakan jika ditinjau dari tingkat dukungannya, SPK dibagi menjadi 6 yaitu [KUS:07] :1. Retrieve Information ElementsInilah dukungan yang bisa diberikan oleh SPK, yakni berupa akses selektif terhadap informasi.

2. Analyze Entire FileDalam tahapan ini, para manajer diberi akses untuk melihat dan menganalisis file secara lengkap. 3. Prepare Report From Multiple FilesDukungan seperti ini cenderung dibutuhkan mengingat para manajer berhubungan dengan banyak aktifitas dalam suatu momen tertentu.4. Estimate Decision ConsequencesDalam tahapan ini, manajer dimungkinkan untuk melihat dampak dari setiap keputusan yang mungkin diambil.5. Propose DecisionDukungan di tahapan ini sedikit lebih maju lagi. Suatu alternatif keputusan bisa disodorkan ke hadapan manajer untuk dipertimbangkan6. Make DecisionIni adalah jenis dukungan yang sangat diharapkan dari SPK. Tahapan ini akan memberikan sebuah keputusan yang tinggal menunggu legitimasi dari manajer untuk dijalankan.

2.3.2. Tujuan Sistem Pendukung KeputusanMenurut Julius, Tujuan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebagai berikut [HER:05] :1. Membantu menjawab masalah semi-terstruktur.Masalah semi-terstruktur memiliki karakteristik yang merupakan perpotongan dari masalah terstruktur dan masalah tidak terstruktur. Karena mencakup masalah yang semi-terstruktur ini, maka perpaduan antara komputer dan manusia menjadi faktor yang menentukan. Bagian dari masalah yang lebih bersifat terstruktur bisa ditangani dengan baik oleh aplikasi komputer yang dibangun untuk menangani masalah tersebut, sementara bagian masalah yang bersifat tidak terstruktur ditangani oleh manusia pembuat keputusan. Oleh karena itu, SPK disini akan memadukan unsur aplikasi komputer dengan unsur kemanusiaan pengambil keputusan.2. Membantu manajer dalam mengambil keputusan, bukan menggantikannya.3. Manajer yang dibantu melingkupi top manajer sampai ke manajer lapangan.4. Fokus pada keputusan yang efektif, bukan keputusan yang efisien.Sedangkan menurut Turban, Ada beberapa tujuan sistem pendukung keputusan, yaitu [KUS:16] :1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi-terstruktur.2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer, tidak menggantikan fungsi manajer.3. Lebih meningkatkan efektivitas keputusan daripada perbaikan efisiensi pada keputusan yang diambil manajer.4. Lebih meningkatkan kecepatan dalam hal komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah.5. Meningkatkan produktivitas. Dapat mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan anggota kelompok untuk berada di berbagai lokasi dikarenakan sistem pendukung keputusan meminimalisir biaya dan keefektifitasan anggota dalam bekerja.6. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat. Dengan komputer para pengambil keputusan bisa melakukan simulasi yang kompleks, memeriksa banyak skenario yang memungkinkan, dan menilai berbagai pengaruh secara cepat dan ekonomis.7. Berdaya saing. Teknologi pengambilan keputusan bisa menciptakan pemberdayaan yang signifikan dengan cara memperbolehkan seseorang untuk membuat keputusan yang baik secara cepat, bahkan mereka memiliki pengetahuan yang kurang.8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan informasi. Menurut Simon (1977) otak manusia memiliki kemampuan yang terbatas untuk memproses dan menyimpan informasi.

2.3.3. Manfaat dan Batasan Sistem Pendukung Keputusan Ada beberapa manfaat dan batasan dalam penggunaan Sistem Pendukung Keputusan, diantaranya [MAR:05] :

Manfaat 1. Memperluas kemampuan pengambil keputusan untuk memproses informasi dan pengetahuan.2. Memperluas kemampuan pengambil keputusan untuk skala yang besar, memakan waktu, dan masalah yang kompleks.3. Mempersingkat waktu yang terkait dengan sistem pendukung keputusan.4. Meningkatkan reliability dari hasil keluaran keputusan.5. Mendorong ekplorasi dan penemuan pada bagian pengambilan keputusan.6. Menghasilkan bukti baru dalam mendukung asumsi keputusan.7. Menciptakan keunggulan strategis atau kompetitif untuk persaingan antar organisasi. Batasan1. Sistem pendukung keputusan belum dapat dirancang untuk menampung bakat pengambilan keputusan seperti kreatifitas, imajinasi, dan intuisi2. Kekuatan SPK dibatasi oleh sistem komputer yang berjalan, yang di design, dan pengetahuan yang dimilikinya.3. Bahasa dan perintah interface belum cukup canggih untuk memungkinkan pengolahan bahasa alami arahan dan pertanyaan dari pengguna.4. Sistem pendukung keputusan biasanya dirancang untuk menjadi sempit dalam ruang lingkup aplikasi, sehingga menghambat generalisasi mereka ke beberapa konteks pembuatan keputusan yang lain.

2.3.4. Karakteristik dan Kapabilitas Sistem Pendukung KeputusanKarakteristik dan kapabilitas kunci dari SPK ditunjukkan pada gambar 2.4 [TUR:142]. SPKMasalah semiterstruktur dan tidak terstrukturMendukung manajer di semua levelMendukung Individu dan kelompokKeputusan yang saling tergantung atau sekuensialMendukung intelegensi, desain, pilihan, implementasiMendukung berbagai proses dan gaya keputusanDapat diadaptasi dan fleksibelKemudahan penggunaan interaktifKeefektifan bukan efisiensiManusia mengontrol mesinKemudahan pengembangan oleh pengguna akhirPemodelan dan analisisAkses dataStandalone, integrasi, dan berbasis web

Gambar 2.4 Karakteristik dan Kapabilitas kunci dari SPKSumber: [TUR:142]1. Dukungan untuk pengambil keputusan, terutama pada situasi semi-tersturktur dan tak terstruktur, dengan menyertakan penilaian manusia dan informasi terkomputerisasi. Masalah-masalah tersebut tidak dapat dipecahkan oleh sistem komputer lain atau oleh metode atau alat kuantitatif standar.2. Dukungan untuk semua level manajerial, dari eksekutif puncak sampai manajer lini.3. Dukungan untuk individu dan kelompok. Masalah yang kurang terstruktur sering memerlukan keterlibatan individu dari departemen dan tingkat organisasional yang berbeda atau bahkan dari organisasi lain.4. Dukungan untuk keputusan independen dan atau sekuensial. Keputusan dapat dibuat satu kali, beberapa kali, atau berulang (dalam interval yang sama).5. Dukungan di semua fase proses pengambilan keputusan inteligensi, desain, pilihan, dan implementasi.6. Dukungan di berbagai proses dan gaya pengambilan keputusan.7. Adaptivitas sepanjang waktu. Pengambil keputusan seharusnya reaktif, dapat menghadapi perubahan kondisi secara cepat, dan dapat mengadaptasikan SPK untuk memenuhi perubahan tersebut. SPK bersifat fleksibel dan karena itu pengguna dapat menambahkan, menghapus, menggabungkan, mengubah, atau menyusun kembali elemen-elemen dasar. 8. Pengguna merasa seperti di rumah. Ramah pengguna, kapabilitas grafis yang sangat kuat, dan antarmuka manusia-mesin interaktif dengan satu bahasa alami dapat sangat meningkatkan keefektifan SPK.9. Peningkatan terhadap keefektifan pengambilan keputusan (akurasi, timeliness, kualitas) ketimbang pada efisiensinya (biaya pengambilan keputusan). Ketika SPK disebarkan, pengambilan keputusan sering membutuhkan waktu lebih lama, namun keputusannya lebih baik.10. Kontrol penuh oleh pengambil keputusan terhadap semua langkah proses pengambilan keputusan dalam memecahkan suatu masalah. SPK secara khusus menekankan untuk mendukung pengambil keputusan, bukannya menggantikan.11. Pengguna akhir dapat mengembangkan dan memodifikasi sendiri sistem sederhana. Sistem yang lebih besar dapat dibangun dengan bantuan ahli sistem informasi. Perangkat OLAP dalam kaitannya dengan data warehouse membolehkan pengguna untuk membangun SPK yang cukup besar dan kompleks.12. Biasanya model-model digunakan untuk menganalisis situasi pengambilan keputusan. Kapabilitas pemodelan memungkinkan eksperimen dengan berbagai strategi yang berbeda di bawah konfigurasi yang berbeda.13. Akses disediakan untuk berbagai sumber data, format, dan tipe. Mulai dari sistem informasi geografis (GIS) sampai sistem berorientasi-objek.14. Dapat dilakukan sebagai alat standalone yang digunakan oleh seorang pengambil keputusan pada satu lokasi atau didistribusikan di satu organisasi keseluruhan dan di beberapa organisasi sepanjang rantai persediaan. Dapat diintegrasikan dengan SPK lain dan atau aplikasi lain, dan dapat didistribusikan secara internal dan eksternal dengan menggunakan networking dan teknologi Web.

2.3.5. Komponen Sistem Pendukung KeputusanAplikasi Sistem Pendukung Keputusan dapat terdiri dari subsistem seperti ditunjukan pada gambar 2.5.Data eksternal dan internalSistem lainnya yang berbasis komputerInternet, intranet, ekstranetManajemen dataManajemen modelModel eksternalSubsistem berbasis pengetahuanAntarmuka penggunaManajer (pengguna)Basis pengetahuan organisasional

Gambar 2.5 Skematik SPKSumber: [TUR:144]Skematik SPK pada gambar 2.5 memberikan pemahaman mendasar mengenai struktur umum suatu Sistem Pendukung Keputusan. Sistem pendukung keputusan harus mencakup tiga komponen utama dari DBMS, MBMS, dan antarmuka pengguna, sedangkan untuk manajemen berbasis pengetahuan sifatnya opsional. Berikut penjelasan dari komponen-komponen tersebut [TUR:144] : Subsistem manajemen dataSubsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuk situasi dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut sistem manajemen database (DBMS) Subsistem manajemen modelMerupakan paket perangkat lunak yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif lainnya yang memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat. Bahasa-bahasa pemodelan untuk membangun model-model kustom juga dimasukkan. Perangkat lunak ini sering disebut sistem manajemen basis model (MBMS). Subsistem antarmuka penggunaPengguna berkomunikasi dengan dan memerintahkan SPK melalui subsistem ini. Pengguna adalah bagian yang dipertimbangkan dari sistem. Para peneliti menegaskan bahwa beberapa kontribusi unik dari SPK berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan. Subsistem manajemen berbasis pengetahuanSubsistem ini dapat mendukung semua subsistem lain atau bertindak sebagai komponen independen. Ia memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan. Subsistem ini dapat diinterkoneksikan dengan repositori pengetahuan perusahaan yang kadang-kadang disebut basis pengetahuan organisasional.

2.3.6. Proses Pengambilan Keputusan Sistem Pendukung Keputusan berhubungan dengan kegiatan pengambilan keputusan, maka perlu mengetahui dengan baik bagaimana proses pengambilan keputusan dilakukan. Proses pengambilan keputusan melibatkan 4 tahapan, yaitu [HER:03] :1. Tahap IntelligenceDalam tahap ini pengambil keputusan mempelajari kenyataan yang terjadi sehingga bisa mengidentifikasi dan mendefinisikan masalah yang sedang terjadi, biasanya dilakukan analisis berurutan dari sistem ke subsistem pembentuknya.2. Tahap designDalam tahap ini pengambil keputusan menemukan, mengembangkan, dan menganalisis semua pemecahan yang mungkin, yaitu melalui pembuatan model yang bisa mewakili kondisi nyata masalah.

3. Tahap ChoiceDalam tahap ini pengambil keputusan memilih salah satu alternatif pemecahan yang dibuat pada tahap desain yang dipandang sebagai aksi yang paling tepat untuk mengatasi masalah yang sedang dihadapi4. Tahap ImplementationDalam tahap ini pengambil keputusan menjalankan rangkaian aksi pemecahan yang dipilih di tahap choice, implementasi yang ditandai dengan terjawabnya masalah yang dihadapi.

2.4. Analytic Hierarchy Process (AHP)Dalam subbab ini membahas tentang definisi dari Analytic Hierarchy Process (AHP), prinsip dasar AHP, dan tahapan atau alur proses dari metode AHP.

2.4.1. Definisi AHPAHP merupakan model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty dari Universitas Pittsburg. Menurut Saaty model pendukung keputusan ini menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria menjadi suatu hirarki. Hirarki ini merupakan representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks [ART:124]. Model AHP memakai persepsi manusia yang dianggap expert sebagai input utamanya. Dalam menyelesaikan persoalan AHP ada beberapa prinsip dasar yang dipahami antara lain [JUL:64] : DecompositionMemecah persoalan yang utuh menjadi unsur-unsur, sampai terkecil Comparatif JudgementPrinsip ini berarti membuat penilaian tentang kepentingan dua elemen pada tingkat tertentu dengan tingkatan diatasnya. Synthesis of PriorityDari matriks pairwise comparison vector eigen untuk mendapatkan prioritas local, karena matriks pairwise comparison terdapat pada tingkat lokal. Local ConsistencyKonsistensi punya dua makna. Pertama adalah objek-objek yang serupa dapat dikelompokkan sesuai relevansinya. Kedua adalah tingkat hubungan antara objek-objek yang didasarkan pada kriteria tertentu.AHP memiliki banyak keunggulan dalam menjalankan proses pengambilan keputusan. Salah satunya adalah dapat digambarkan secara grafis sehingga mudah dipahami oleh semua pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan [KUS:133].

2.4.2. Prinsip dasar AHPDalam menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada beberapa prinsip yang harus dipahami, diantaranya adalah [KUS:133] :1. Membuat hierarkiSistem yang kompleks bisa dipahami dengan memecahnya menjadi elemen-elemen pendukung, menyusun elemen secara hierarki dan menggabungkannya atau mensintesisnya.2. Penilaian kriteria dan alternatifKriteria dan alternatif dilakukan dengan perbandingan berpasangan. Menurut Saaty (1988), untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty bisa diukur menggunakan tabel analisis seperti ditunjukkan pada tabel 2.3.Tabel 2.3 Skala Penilaian Perbandingan BerpasanganIntensitas kepentinganKeteranganPenjelasan

1Kedua elemen sama pentingnyaDua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar terhadap tujuan

3Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnyaPengalaman dan penilaian sedikit menyokong satu elemen dibandingkan elemen lainnya

5Elemen yang satu lebih penting daripada elemen yang lainnyaPengalaman dan penilaian sangat kuat menyokong satu elemen dibandingkan elemen lainnya

7Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnyaSatu elemen yang kuat disokong dan dominan terlihat dalam praktek

9Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnyaBukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan

2, 4, 6, 8Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatanNilai ini diberikan bila ada dua kompromi di antara dua pilihan

KebalikanJika untuk aktivitas i mendapat satu angka dibanding aktivitas j, maka j mempunyai nilai kebalikannya dibanding dengan i.

Sumber : [ASM:19]3. Menentukan prioritasUntuk setiap kriteria dan alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan. Nilai-nilai perbandingan relatif dari seluruh alternatif kriteria bisa disesuaikan dengan judgement yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan prioritas. Bobot dan prioritas dihitung dengan memanipulasi matriks atau melalui penyelesaian persamaan matematika.4. Konsistensi LogisKonsistensi memiliki dua makna. Pertama, objek-objek yang serupa bisa dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevansi. Kedua, menyangkut tingkat hubungan antar objek yang didasarkan pada kriteria tertentu.

2.4.3. Tahapan AHPTahapan dalam metode AHP meliputi [PUT:05] :1. Mendefinisikan masalah kemudian menentukan solusi dan menyusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi.2. Menentukan bobot tiap kriteria dengan membandingkan secara berpasangan tiap kriteria. Proses membandingkan ini menggunakan skala penilaian Saaty. Untuk menyusun matriks perbandingan berpasangan untuk pemain menggunakan persamaan (2-1) Ajk = .. (2-1)Dimana :i, j = 1,2,,na = elemen matriks perbandingan berpasangan3. Normalisasi terhadap matriks perbandingan berpasangan. Langkah-langkah normalisasi matriks sebagai berikut : Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks perbandingan berpasangan. Membagi setiap nilai dari kolom dengan hasil penjumlahan kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks. Rumus perhitungan normalisasi matriks ditunjukkan dalam persamaan (2-2). ........................ (2-2)Dimana := Normalisasi matriks perbandingan berpasangan= Matriks perbandingan berpasangan baris ke-j kolom ke-k= Jumlah matriks perbandingan berpasangan baris ke-j kolom ke-k 4. Menghitung bobot sintesis dengan cara menjumlahkan tiap cell pada baris yang sama dari hasil normalisasi matriks perbandingan pada langkah ke tiga.5. Menghitung nilai eigen dengan cara mengalikan tiap cell matriks perbandingan berpasangan pada baris yang sama, lalu dipangkatkan dengan seperjumlah kriteria yang ada.6. Menghitung bobot prioritas tiap kriteria dengan cara nilai eigen untuk tiap kriteria dibagi dengan jumlah total nilai eigen.7. Menghitung nilai kepentingan tiap kriteria dengan cara membagi bobot sintesis dengan bobot prioritas. 8. Menghitung nilai eigen maksimum ( maks) dengan cara total jumlah nilai kepentingan dibagi dengan banyaknya kriteria.9. Mengukur konsistensi untuk memastikan bahwa pertimbangan-pertimbangan untuk pengambilan keputusan memiliki konsistensi tinggi. Langkah-langkah mengukur konsistensi yaitu : Menghitung Consistency Index (CI) yang ditunjukkan pada persamaan (2-3). CI = ................... (2-3)Dimana CI= Consistency Index maks= eigen maksimumn= banyaknya elemen Menghitung Consistency Ratio (CR) yang ditunjukkan pada persamaan (2-4). CR = ..... (2-4)DimanaCR = Consistency RatioCI = Consistency IndexIR = Index Random Consistency10. Memeriksa konsistensi hierarki dengan ketentuan sebagai berikut : Jika rasio konsistensi (CI/IR) bernilai kurang dari atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar. Nilai IR dapat dilihat pada tabel 2.4.Tabel 2.4 Index Random Consistencyukuranmatriks123456789101112

IR000.580.901.121.241.321.411.451.491.511.48

Sumber : [PUT:06]

2.5. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)Dalam sub bab ini membahas tentang definisi metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), dan tahapan metode TOPSIS.

2.5.1. Definisi Metode TOPSISYoon dan Hwang (1981) pertama kali memperkenalkan metode pengambilan keputusan multikriteria yaitu TOPSIS. Metode ini menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi ideal negatif terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut [KUR:8]. Metode ini mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan negatif dengan mengambil kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif[SUD:10]. Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana [JAM:13].

2.5.2. Tahapan TOPSISTahapan dalam metode TOPSIS meliputi [IRA:32] :1. Menghitung normalisasi matriks alternatifPersamaan membuat matriks ternormalisasi setiap alternatif ditunjukkan Matriks keputusan akan dinormalisasi menggunakan persamaan (2-5). rij = ..... (2-5)Dimanarij= nilai normalisasi tiap alternatifXij= nilai alternatif terhadap kriteriauntuk i= 1, 2, 3, , muntuk j= 1, 2, 3, , n2. Membuat matriks ternormalisasi terbobot.Persamaan normalisasi matriks TOPSIS ditunjukkan pada persamaan (2-6) Yij = Wi . Rij (2-6)DimanaY= nilai ternormalisasi terbobotR= nilai elemen ternormalisasiW= nilai bobotuntuk i= 1, 2, 3, , muntuk j= 1, 2, 3, , n3. Menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatifSolusi ideal positif dinotasikan dengan A+ dan solusi ideal negatif dinotasikan dengan A-. Persamaan (2-7) dan (2-8) digunakan untuk menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. A+ = .. (2-7) A- = .. (2-8)Dimana :A+= solusi ideal positifA-= solusi ideal negatif adalah max yij jika j adalah atribut keuntungan, dan min yij jika j adalah atribut biaya. adalah min yij jika j adalah atribut keuntungan, max yij jika j adalah atribut biaya.4. Menentukan jarak nilai setiap alternatif dengan matriks solusi idealJarak alternatif dengan solusi ideal positif ditunjukkan dengan persamaan (2-9). = 2 ... (2-9)untuk i = 1, 2, 3, , nSedangkan jarak alternatif dengan solusi ideal negatif ditunjukkan dalam persamaan (2-10). = 2 ............... (2-10)untuk i = 1, 2, 3, , nDimana : = jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif = jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif = solusi ideal positif [i] = solusi ideal negatif [i]vij = matriks normalisasi terbobot [i][j]5. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif ditunjukkan dalam persamaan (2-11). Ci = .... (2-11)Dimana : Ci = kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal = jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif = jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif i = 1,2,.mNilai Ci yang lebih besar akan menunjukkan alternatif yang terpilih karena memiliki nilai tertinggi dari hasil perhitungan TOPSIS.

2.6. Pengujian Akurasi Pengujian akurasi adalah suatu ukuran kedekatan hasil pengukuran terhadap angka sebenarnya (true value / reference value). Pada penelitian ini pengujian akurasi dilakukan untuk mengetahui kemampuan sistem dalam membuat keputusan. Akurasi dilakukan dengan menghitung jumlah diagnosis yang tepat dibagi dengan jumlah data. Tingkat akurasi ini dapat diperoleh dengan perhitungan pada persamaan (2-12) [ASE:48]. ...(2-12)