12
MODEL ANALISIS KELAYAKAN LOKASI MINIMARKET DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Edi Faizal STMIK EL RAHMA e-mail: [email protected] ABSTRACT A minimart is the enterprise with the progress and develop based on level of visitors. Therefore, in establishing minimart should be certainly calculated carefully the location is well or not for establishment of a minimarket.Computer technology as a tool for human tasks are expected of course, one of them is the emergence a model of decision-making, as known as Decision Support Systems. There are many kinds methods of decision support systems that can be used, such as AHP method (Analytical Hierarchy Process). This method can take an effective decision on a complex issue with simplifying and speeding up the decision making process.With the construction of models of decision-making is expected to specified decisions where the location of a minimart most suitable to construction. Key Word: Minimart, Decision Support System, Analytical Hierarchy Process PENDAHULUAN Minimarkat adalah sebuah unit profit yang maju dan berkembang berdasarkan tingkat keramaian pengunjung. Dengan demikin, dalam mendirikan minimarkat tentu harus memperhitungkan secara matang apakah suatu lokasi layak atau tidak untuk pendirian minimarket. Beberapa hal yang harus dipertimbangkan sebelum membangun minimarket antara lain, kepadatan penduduk, akses jalan, daya beli masyarakat, fasilitas umum dan keberadaan usaha lainya yang sejenis. Banyaknya kriteria yang harus dipertimbangkan serta membutuhkan kecermatan yang tinggi menyebabkan kebutuhan terhadap peralatan ( tools) yang dapat membantu dalam menentukan keputusan, baik perangkat keras ( harwdware) maupun perangkat lunak (software). Dengan semakin berkembangnya teknologi yang diciptakan manusia untuk meningkatkan kemampuan dalam menjalankan pekerjaannya, maka manajemen seseorang akan banyak dihadapkan pada pembuatan keputusan. Pengambilan keputusan dari suatu masalah, baik itu masalah yang sederhana maupun yang kompleks, memerlukan informasi- informasi yang menyeluruh dan akurat. Kemampuan menganalisa dan mengolah informasi serta metode penyelesaian yang tepat sangat penting untuk mendukung pengambilan keputusan dengan baik dan tepat. Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi saat ini terutama yang menggunakan komputer sebagai alat bantu untuk mendapatkan informasi tersebut, salah satu diantaranya adalah munculnya model pengambilan keputusan yang dikenal dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK), dengan SPK para pengambil keputusan dalam menentukan kebijakannya dapat dilakukan dengan cara yang tepat, efisien dan efektif. Terdapat banyak metode sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan, salah satunya adalah metode AHP (Analytical Hierarchy Process). Metode ini dapat mengambil suatu keputusan yang efektif atas persoalan yang kompleks dengan jalan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan. Pada dasarnya metode AHP memecah- mecah suatu situasi kompleks, tak berstruktur, ke dalam bagian-bagian komponennya, menata bagian variabel ini dalam suatu susunan hirarki, memberi nilai numerik dan mensitesis berbagai pertimbangan untuk menetapkan variabel mana memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. Dengan

MODEL ANALISIS KELAYAKAN LOKASI MINIMARKET …jurnal.stmikelrahma.ac.id/assets/file/Edi Faizal-7-stmikelrahma.pdf · (keyboard), penel-panel sentuh, joystick, perintah suara dan sebagainya

  • Upload
    hakhanh

  • View
    221

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

MODEL ANALISIS KELAYAKAN LOKASI MINIMARKET DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

Edi Faizal

STMIK EL RAHMA e-mail: [email protected]

ABSTRACT

A minimart is the enterprise with the progress and develop based on level of visitors. Therefore, in establishing minimart should be certainly calculated carefully the location is well or not for establishment of a minimarket.Computer technology as a tool for human tasks are expected of course, one of them is the emergence a model of decision-making, as known as Decision Support Systems. There are many kinds methods of decision support systems that can be used, such as AHP method (Analytical Hierarchy Process). This method can take an effective decision on a complex issue with simplifying and speeding up the decision making process.With the construction of models of decision-making is expected to specified decisions where the location of a minimart most suitable to construction. Key Word: Minimart, Decision Support System, Analytical Hierarchy Process

PENDAHULUAN Minimarkat adalah sebuah unit profit yang maju dan berkembang berdasarkan

tingkat keramaian pengunjung. Dengan demikin, dalam mendirikan minimarkat tentu harus memperhitungkan secara matang apakah suatu lokasi layak atau tidak untuk pendirian minimarket. Beberapa hal yang harus dipertimbangkan sebelum membangun minimarket antara lain, kepadatan penduduk, akses jalan, daya beli masyarakat, fasilitas umum dan keberadaan usaha lainya yang sejenis. Banyaknya kriteria yang harus dipertimbangkan serta membutuhkan kecermatan yang tinggi menyebabkan kebutuhan terhadap peralatan (tools) yang dapat membantu dalam menentukan keputusan, baik perangkat keras (harwdware) maupun perangkat lunak (software).

Dengan semakin berkembangnya teknologi yang diciptakan manusia untuk meningkatkan kemampuan dalam menjalankan pekerjaannya, maka manajemen seseorang akan banyak dihadapkan pada pembuatan keputusan. Pengambilan keputusan dari suatu masalah, baik itu masalah yang sederhana maupun yang kompleks, memerlukan informasi-informasi yang menyeluruh dan akurat. Kemampuan menganalisa dan mengolah informasi serta metode penyelesaian yang tepat sangat penting untuk mendukung pengambilan keputusan dengan baik dan tepat.

Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi saat ini terutama yang menggunakan komputer sebagai alat bantu untuk mendapatkan informasi tersebut, salah satu diantaranya adalah munculnya model pengambilan keputusan yang dikenal dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK), dengan SPK para pengambil keputusan dalam menentukan kebijakannya dapat dilakukan dengan cara yang tepat, efisien dan efektif.

Terdapat banyak metode sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan, salah satunya adalah metode AHP (Analytical Hierarchy Process). Metode ini dapat mengambil suatu keputusan yang efektif atas persoalan yang kompleks dengan jalan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan. Pada dasarnya metode AHP memecah-mecah suatu situasi kompleks, tak berstruktur, ke dalam bagian-bagian komponennya, menata bagian variabel ini dalam suatu susunan hirarki, memberi nilai numerik dan mensitesis berbagai pertimbangan untuk menetapkan variabel mana memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. Dengan

FAHMA-Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 1, Januari 2012

2

menyusun model pengambilan keputusan ini diharapkan dapat ditentukan keputusan dimana lokasi sebuah minimarket yang paling tepat untuk dibangun. METODE PENELITIAN Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu menejemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur. Sistem pendukung keputusan merupakan Computer Based Information System (CBIS) yang interaktif, fleksibel, mudah disesuaikan (dapat beradaptasi) yang secara khusus dikembangkan untuk mendukung penyelesaian dari masalah yang tidak tertruktur untuk meningkatkan pembuatan keputusan.

A. Komponen-komponen SPK

Dalam suatu sistem pendukung keputusan ada tiga komponen utama yang menentukan kapasitas teknis sistem pendukung keputusan tersebut yaitu sub sistem manajemen basis data, sub sistem manajemen basis model dan sub sistem perangkat lunak penyelenggara dialog.

Gambar 1. Komponen Sistem Pendukung Keputusan

1. Subsistem Manajemen Basis Data Dalam sub sistem ini sumber data ada dua macam, yaitu eksternal dan internal. Ada beberapa perbedaan antara database untuk sistem pendukung keputusan dan non sistem pendukung keputusan dimana data harus berasal dari luar dan dari dalam karena proses pengambilan keputusan, terutama dalam level manajemen puncak sangat berrgantung pada sumber data dari luar, seperti data ekonomi. Kemampuan basis data yang dibutuhkan oleh sistem pendukung keputusan diantaranya: a. Kemampuan mengkombinasikan data yang bervariasi, seperti pengambilan dan

ekstraksi data.

FAHMA-Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 1, Januari 2012

3

b. Kemampuan untuk menambah dan mengurangi sumber data secara cepat dan mudah.

c. Kemampuan untuk menggambarkan struktur data logical sesuai dengan pengertian pemakai sehingga pemakai mengetahui apa yang tersedia dan dapat menentukan kebutuhan penambahan dan pengurangan.

d. Kemampuan untuk menangani data secara personil sehingga pemakai dapat mencoba berbagai alternative pertimbangan personil.

e. Kemampuan untuk mengelola berbagai variasi data. 2. Subsistem Manajemen Basis Model (Model Base Management Sistem)

Salah satu keunggulan sistem pendukung keputusan adalah kemampuan untuk mengintegrasikan akses data dan model-model keputusan. Hal ini dapat dilakukan dengan menambahkan model-model keputusan kedalam sistem informasi yang menggunakan database sebagai mekanisme integrasi dan komunikasi diantara model-model. Kemampuan yang dimiliki sub sistem basis model meliputi: a. Kemampuan untuk menciptakan model-model baru secara cepat dan mudah. b. Kemampuan untuk mengakses dan mengintegrasikan model-model keputusan. c. Kemampuan untuk mengelola basis model dengan fungsi manajemen yang

analog dan manajemen database (seperti mekanisme untuk menyimpan dialog, dan mengakses model).

3. Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog Fleksibilitas dan kekuatan karakteristik Sistem pendukung keputusan timbul dari kemampuan interaksi antara sistem dan pemakai, yang dinamakan subsistem dialog. Melalui sistem dialog inilah sistem diimplementasikan sehingga pengguna atau pemakai dapat berkomunikasi dengan sistem yang dirancang. Fasilitas yang dimiliki oleh subsistem ini dapat dibagi atas tiga komponen yaitu: a. Bahasa aksi, meliputi apa yang digunakan oleh pemakai dalam berkomunikasi

dengan sistem. Hal ini meliputi pemilihan-pemilihan seperti papan ketik (keyboard), penel-panel sentuh, joystick, perintah suara dan sebagainya.

b. Bahasa tampilan atau presentasi, meliputi apa yang harus diketahui oleh pemakai. Bahasa tampilan meliputi pilihan-pilihan seperti printer, layer tampilan, grafik, warna, ploner, keluaran suara, dan sebagainya.

c. Bahasa pengetahuan, meliputi apa yang harus diketahui oleh pemakai agar pemakai sistem bisa efektif. Bahasa pengetahuan bisa berada dalam pikiran pemakai, pada kartu referensi atau petunjuk manual dan sebagainya.

Kombinasi dari kemampuan-kemampuan tersebut diatas terdiri dari apa yang disebut gaya dialog misalnya melalui pendekatan tanya jawab, bahasa perintah, dan mengisi tempat kosong. Kemampuan yang harus dimiliki SPK untuk mendukung dialog pemakai/sistem meliputi : a. Kemampuan untuk menangani berbagai variasi gaya dialog bahkan jika

mungkin untuk mengkombinasikan berbagai gaya dialog dengan pilihan pemakai.

b. Kemampuan untuk mengakomodasi tindakan pemakai dengan berbagai peralatan masukkan.

c. Kemampuan untuk menampilkan data dengan berbagai variasi format dan peralatan keluaran.

d. Kemampuan untuk memberikan dukungan yang fleksibel untuk mengetahui basis pengetahuan pemakai.

e. Menangkap, menyimpan dan menganalisis pemakaian dialog, yang dapat dipergunakan untuk memperbaiki sistem dialog.

FAHMA-Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 1, Januari 2012

4

B. Karakteristik SPK Beberapa karakteristik sistem pendukung keputusan yang membedakan dengan sistem informasi lain adalah sebagai berikut: 1. Sistem pendukung keputusan dirancang untuk membantu pengambilan keputusan

dalam memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur atau pun tidak terstruktur.

2. Dalam proses pengolahannya sistem pendukung keputusan mengkombinasikan penggunaan model-model atau teknik-teknik analisis dengan teknik pemasukan data konvensional serta fungsi-fungsi pencari/ interogasi informasi.

3. Sistem pendukung keputusan dirancang sedemikian rupa, sehingga dapat digunakan/dioperasikan dengan mudah oleh orang-orang yang tidak mempunyai dasar kemampuan pengoperasian komputer yang tinggi. Oleh karena itu pendekatan yang digunakan biasanya model interaktif.

4. Sistem pendukung keputusan dirancang dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi. Sehingga mudah disesuaikan dengan berbagai perubahan lingkungan yang terjadi dan kebutuhan pemakai.

C. Keuntungan dan keterbatasan SPK 1. Keuntungan dari Sistem Pendukung Keputusan, antara lain :

a. Sistem pendukung keputusan memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam proses data atau informasi bagi pemakainya.

b. Sistem pendukung keputusan membantu mengambil keputusan dalam hal penghematan waktu yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah terutama berbagai masalah yang sangat kompleks.

c. SPK dapat menghasilkan solusi yang lebih cepat serta hasilnya dapat dihandalkan.

d. Walaupun suatu SPK mungkin saja tidak mampu memecahkan masalah yang dihadapi oleh pengambil keputusan, namun SPK dapat menjadi stimulant bagi pengambil keputusan, dalam memahami persoalannya, karena SPK mampu menyajikan berbagai alternatif.

e. Sistem pendukung keputusan dapat menyediakan bukti tambahan untuk memberikan pembenaran sehingga dapat memperkuat posisi pengambilan keputusan.

2. Keterbatasan Sistem Pendukung Keputusan keterbatasan antara lain : a. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak dapat

dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semua mencerminkan persoalan sebenarnya.

b. Kemampuan suatu SPK terbatas pada pembendaharaan pengetahuan yang dimilikinya (pengetahuan dasar serta model dasar).

c. Proses-proses dasar yang dapat dilakukan oleh SPK biasanya tergantung juga pada kemampuan perangkat lunak yang digunakan.

d. Sistem pendukung keputusan tidak memiliki kemampuan intuisi seperti yang dimiliki manusia.

D. Langkah-langkah pembangunan SPK

Pada dasarnya untuk membangun suatu SPK di kenal 8 tahapan sebagai berikut: 1. Perencanaan

FAHMA-Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 1, Januari 2012

5

Pada tahap ini yang paling penting dilakukan adalah perumusan masalah serta penentuan tujuan dibangunnya SPK. Langkah ini merupakan langkah awal yang sangat penting, karena akan menentukan pemilihan jenis SPK yang akan di rancang serta metode pendekatan yang akan dipergunakan.

2. Penelitian Penelitian berhubungan dengan pencarian data serta sumber daya yang tersedia.

3. Analisis Analisis dalam tahap ini termasuk penentuan teknik pendekatan yang akan dilakukan serta sumber daya yang dibutuhkan.

4. Perancangan Pada tahap ini dilakukan perancangan dari ketiga subsistem utama SPK yaitu subsistem Database, subsistem Model dan subsistem Dialog.

5. Konstruksi Tahap ini merupakan kelanjutan dari perancangan dimana ketiga subsistem yang dirancang digabungkan menjadi suatu SPK

6. Implementasi Tahap ini merupakan penerapan SPK yang di bangun. Pada tahap ini terdapat beberapa tugas yang harus dilakukan yaitu testing, evaluasi, penampilan, orientasi, palatihan, dan penyebaran.

7. Pemeliharaan Merupakan tahap yang harus dilakukan secara terus menerus untuk mempertahankan keadaan sistem.

8. Adaptasi Dalam tahap ini dilakukan pengulangan terhadap tahapan di atas sebagai tanggapan terhadap perubahan kebutuhan ‘pengguna’.

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

Metode AHP merupakan salah satu model untuk pengambilan keputusan yang dapat membantu kerangka berfikir manusia. Metode AHP ini mulai dikembangkan sekitar tahun 1970 oleh Thomas L.Saaty. Pada dasarnya AHP adalah metode yang memecahkan suatu masalah yang kompleks dan tidak terstruktur kedalam kelompok-kelompoknya,mengatur klompok-klompok tersebut kedalam suatu susunan hirarki, memasukan nilai numerik sebagai pengganti persepsi manusia dalam melakukan perbandingan relatif dan akhirnya dengan suatu sintesis ditentukan elemen yang mempunyai prioritas tinggi.

A. Keuntungan AHP

Keuntungan menggunakan Analytical Hierarchy Process adalah : 1. Kesatuan

AHP memberikan satu model tunggal yang mudah dimengerti, lues untuk aneka ragam persoalan tak tersetruktur.

2. Pengulangan proses AHP memungkinkan orang memperluas definisi mereka melalui pengulangan.

3. Tawar-menawar AHP mempertimbangkan prioritas-prioritas relatif dari berbagai sistem dan memungkinkan orang memiliki alternatif terbaik berdasarkan tujuan-tujuan mereka.

4. Sintesis AHP menuntun ke suatu taksiran menyeluruh tentang kebaikan setiap alternatif.

5. Konsistensi

FAHMA-Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 1, Januari 2012

6

AHP melacak konsistensi logis dari pertimbangan-pertimbangan yang digunakan dalam menetapkan prioritas.

6. Kompleksitas AHP memadukan rancangan deduktif berdasarkan sistem dalam memecahkan persoalan.

7. Saling Ketergantungan AHP dapat menangani saling ketergantungan elemen-elemen dalam suatu sistem dan tidak memaksakan pemikiran-pemikiran linier.

8. Penyusunan Hirarki AHP mencerminkan kecendrungan alami untuk memilah-milah elemen-elemen suatu sistem dalam berbagai tingkat yang berlainan dan mengkelompokan unsur-unsur yang serupa dalam setiap tingkat.

9. Pengukuran AHP memberikan suatu skala untuk mengukur hal-hal dan terwujud suatu metode untuk menetapkan prioritas.

B. Algoritma AHP Pada dasarnya langkah-langkah dalam pembuatan metode Analytical Hierarchy Proses

dapat dijelaskan dengan algoritma berikut : 1. Langkah pertama : menyusun hierarchy.

Membuat struktur hirarki yang dimulai dengan memasukan Goal (tujuan), kemudian Criteria (kriteria), Alternative (alternatif).

2. Langkah kedua : menentukan bobot atau prioritas elemen. a) Menetapkan perbandingan berpasangan.

Perbadingan dilakukan berdasarkan judgement dari pengambilan keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu elemen lainnya.Langkah-langkah ini terdiri dari: (1) Menetapkan perbandingan berpasangan yaitu elemen- elemen dibandingkan

berpasangan terhadap suatu elemen level diatasnya. Bentuk perbandingan ini menggunkan matrik;

(2) Nilai diagonal matrik yaitu perbandingan suatu elemen dengan elemen itu sendiri, diisi dengan bilangan satu;

(3) Selalu bandingkan elemen pertama dari suatu pasangan (elemen di kolom kiri matrik) dengan elemen kedua (elemen baris puncak) dan hitung nialai bobot prioritasnya dengan sekala penilaian perbandingan pasangan nilai 1 sampai 9 seperti terliahat pada tabel 1 berikut:

(4) Nilai kebalikannya lalu digunkan untuk perbandingan elemen kedua (elemen baris puncak) dengan elemen pertama(elemen di kolom kiri matrik) tadi.

b) Menghitung bobot atau perioritas elemen. Setelah matrik diisi, kemudian lakukan sintesis pertimbangn terhadap matrik tersebut dengan melakukan suatu pembobotan dan jumlahan untuk menghasilkan bilangn tunggal yang menujukan perioritas setiap elemen. Langkah-langkah tersebut yaitu : (1) Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matrik. (2) Membagi setiap masukan pada setiap kolom dengan jumlah pada kolom

tersebut yang bersesuaian. Jadi setiap item pada kolom pertama dibagi dengan jumlah kolom pertama dan seterusnya.

(3) Jumlahkan setiap nilai dalam setiap barisnya. (4) Bagi jumlah nilai setiap barisnya tersebut dengan banyak elemen. Sintesis ini menghasilkan bobot prioritas menyeluruh untuk elemen.

FAHMA-Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 1, Januari 2012

7

Tabel 1. Sakala penilaian perbandingan pasangan

Intensitas

Keputusan Ketentuan

1 Kedua elemen sama pentingnya.

3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen

lainnya.

5 Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen yang lainnya

7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting dari pada elemen-

elemen lainnya

9 Satu elemen mutlak penting dari pada elemen lainnya

2, 4, 6, 8 Nilai-nilai antara daua nilai pertimbangan yang berdekatan

Kebalikan Jika untuk aktivitas I mendapat satu angka dibanding dengan

aktivitas J, maka J mempunyai nilai kebalikan dibanding I

3. Langkah ketiga : mengukur konsentarasi.

Konsentrasi perlu diukur untuk mengetahui apakah penilaian atau pertimbangan yang dilakukan pada setiap langkah kedua diatas menujukan bahwa konsentrasi antra objek yang dinilai adalah benar. AHP mengukur konsentrasi menyeluruh dari berbagai pertimbangan melalui suatu rasio konsentarasi. Nilai rasio konsentrasi harus 0,1 atau kurang. Jika dari 0,1 pertimbangan ini perlu diperbaiki berikut ini adalah langkah-langkahnya yaitu : a) Kalikan seluruh masukan kolom pertama matrik dengan bobot prioritas elemen

pertama, klom kedua dengan bobot prioritas elemen kedua dan seterusnya. b) Jumlahkan setiap barisnya. c) Bagi setiap jumlah perbaris dengan bobot prioritas yang bersesuaian. d) Jumlahkan hasil diatas dan kemudian dibagi dengan banyaknya elemen.

e) Hasil proses ini disebut dengan maksimum. f) Hitung Consistency Index (CI)

g) CI = ( - n ) / (n -1), dimana n merupakan banyaknya elemen. h) Hitung nilai Consistency Ratio (CR) i) R = CI/RI, dimana RI (Random Index) merupakan nilai acak CI untuk suatu n.

Tabel 2. Nilai Index Random

Ukuran Matrik (n) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Index Random (RI) 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49

Untuk nilai ratio konsentrasi yang lebih dari 0,1 akan menyebabkan konsentarasi tidak 100 % disarankan untuk dilakukan walaupun demikian konsentrasi 100 % tidak menjadi syarat dalam model AHP.

FAHMA-Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 1, Januari 2012

8

C. Proses Penghitungan AHP

Pertama-tama menysun hirarki dimana diawali dengan tujuan, kriteria dan alternatif-alternatif calon pada tingkat paling bawah. Selanjutnya menetapkan perbandingan berpasangan antara kriteria-kriteria dalam bentuk matrik nilai diaginal matrik untuk perbandingan suatu elemen dengan elemen itu sendiri diisi dengan bilangan satu sedangkan isi nilai perbandingan antara satu sampai dengan sembilan kebalikannya, kemudian dijumlahkan perkolom data matrik.

PARAMETER KELAYAKAN LOKASI PEMBANGUNAN MINIMARKET

Kriteria penilaian kelayakan lokasi pembangunan minimarket diasumsikan terbagi atas lima kondisi dimana masing-masing kondisi terbagi atas beberapa dimensi dengan indikator-indikator tertentu pada setiap dimensi. Berikut kriteria-kriteria penentuan kelayakan lokasi pembangunan sebuah minimarket:

Tabel 3. Kriteria Penentuan Kelayakan Lokasi

Kode Kriteria Indikator penilaian

KPD Kepadatan Penduduk

Jumlah keluarga disekitar loksi dan Persentase jumlah penduduk tidak tetap/pendatang

AKJ Akses Jalan

Berada pada jalan utama (jalan raya), Tingkat keramaian jalan, dan Dekat dengan trafic light

DBM Daya Beli Masyarakat

Dekat dengan lingkungan perumahan dan Rata-rata sumber pengahsilan penduduk sekitar

FSM Fasilitas Umum

Dekat dengan rumah sakit, kantor pemerintahan atau sekolah dan Jarak dengan pasar/pusat perbelanjaan

USJ Usaha Sejenis

Jarak dengan minimarket yang sama, Jarak dengan minimarket lain dan Jarak dengan supplier barang

Merujuk dari parameter diatas maka ditetapkan variabel-variabel yang digunakan

untuk penentuan kelayakan lokasi yang diimplementasikan melalui penentuan nilai bobot kategori. ANALISA DAN PEMBAHSAN

Melalui studi literatur didapatkan 5 (lima) kriteria untuk menentukan kelayakan lokasi minimarket, seperti telihat pada tabel 3. Disamping itu juga didapatkan 2 (dua) status kelayakan lokasi, yaitu Layak dan Tidak Layak. Asumsikan terdapat 3 (tiga) alternatif lokasi yang akan ditentukan kelayakanya masing-masing lokasi X,Y dan Z. Berdasarkan kriteria dan alternatif yang telah ditentukan, dapat disusun model hirarki penentuan kelayakan lokasi pembangunan minimarket seperti terlihat pada gambar 2. Dimana untuk penentuan lokasi minimarket setiap alternatif lokasi akan di hitung pembobotan berdasarkan semua kriteria yang ada sehingga diperoleh kesimpulan lokasi yang tepat untuk pembangunan minimarket yang akan direkomendasikan.

Langkah pertama dilakukan penilaian antar kriteria oleh pengambil keputusan yang telah mengisi kuesioner perbandingan kriteria. Proses pembobotan dihitung secara manual dengan prosedur yang berlaku pada metode Analytical Hierarchy Process.

FAHMA-Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 1, Januari 2012

9

Gambar 2. Model Hirarki Prioritas Penentuan Lokasi Minimarket

Kriteria matrik dituliskan menggunakan kode dengan mengacu pada tabel 3 diatas.

Berikut ini dijelaskan matriks perbandingan berpasangan antar kriteria:

Tabel 4. Matriks Perbandingan Berpasangan Perhitungan Kriteria

Kriteria KPD AKJ DBM FSM USJ

KPD 1 2 1 3 3

AKJ 0.5 1 2 2 2

DBM 1 0.5 1 1 1

FSM 0.33 0.5 1 1 1

USJ 0.33 0.5 1 1 1

Jumlah 3.16 4.5 6 8 8

Setelah terbentuk matrik maka dilihat bobot prioritas untuk perbandingan kriteria.

Dengan cara membagi isi matrik perbandingan dengan jumlah kolom yang bersesuaian, kemudian menjumlahkan perbaris dengan banyak kriteria yang diperbandingakan sehingga ditemukan bobot prioritas relatif dari seluruh kriteria seperti berikut:

Tabel 5. Perhitungan Bobot Prioritas Relatif

Kriteria KPD AKJ DBM FSM USJ Jumlah Baris

Bobot Prioritas

KPD 1/3.16 2/4.5 1/6 3/8 3/8 1.68 0.34

AKJ 0.5/3.16 1/4.5 2/6 2/8 2/8 1.21 0.24

DBM 1/3.16 0.5/4.5 1/6 1/8 1/8 0.84 0.17

FSM 0.33/3.16 0.5/4.5 1/6 1/8 1/8 0.63 0.13

USJ 0.33/3.16 0.5/4.5 1/6 1/8 1/8 0.63 0.13

FAHMA-Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 1, Januari 2012

10

Analisa dari tabel 4 di atas dihasilkan bobot masing-masing kriteria secara berurutan sebagai berikut: KPD (0.34), AKJ (0.24), DBM (0.17), FSM (0,13) dan USJ (0.13). Interval bobot yang jauh terlihat antara KPD, AKJ dan DBM. Sedangkan bobot antara FSM dengan USJ adalah sama.

Untuk mengetahui konsisten matriks perbadingan dilakukan perkalian seluruh isi kolom matriks perbandingan (tabel 4) kriteria KPD dengan bobot prioritas relatif (tabel 5) kriteria KPD, isi kolom AKJ dengan bobot prioritas kriteria AKJ dan seterusnya. Kemudian dijumlahkan setiap besarnya dan dibagi penjumlahan baris dengan bobot prioritas bersesuaian seperti terlihat pada tabel 6 berikut:

Tabel 6. Matrik Perhitungan Bobot Konsistensi

Kriteria KPD AKJ DBM FSM USJ Jumlah Baris

Bobot Konsistensi

KPD 1*0.34 2*0.24 1*0.17 3*0.13 3*0.13 1.77 5.28

AKJ 0.5*0.34 1*0.24 2*0.17 2*0.13 2*0.13 1.27 5.23

DBM 1*0.34 0.5*0.24 1*0.17 1*0.13 1*0.13 0.89 5.27

FSM 0.33*0.34 0.5*0.24 1*0.17 1*0.13 1*0.13 0.66 5.24

USJ 0.33*0.34 0.5*0.24 1*0.17 1*0.13 1*0.13 0.66 5.24

Hitung maksimum = (5.28+5.23+5.27+5.24+5.24) / 5 = 26.26 / 5 = 5.25

Hitung CI = ( maksimum – n ) / (n - 1) = (5.25 – 5 ) / (5 - 1) = 0.25 / 4 = 0.05 Hitung CR = CI / CR = 0.05 / 1.12 (mengacu pada tabel 2) = 0.04, karana CR < 0.1 maka perbandingan dinyatakan konsisten 100 %.

Selanjutnya setelah menemukan bobot prioritas kriteria dengan cara yang sama

seperti perhitungan pada tabel 4 dan tabel 5, dapat ditemukan alternatif lokasi yang akan direkomendasikan untuk pembangunan minimarket berdasarkan perhitungan masing-masing kriteria dalam penilaian. Pada Tabel 7 disajikan matriks perbandingan berpasangan perhitungan alternatif lokasi berdasarkan kriteria.

Tabel 7. Matriks Perbandingan Alternatif Berdasarkan Kriteria

1. Kriteria KPD

Alternatif Lokasi X Y Z Bobot

X 1 3 2 0.52

Y 0.33 1 3 0.30

Z 0.50 0.33 1 0.17

2. Kriteria AKJ

Alternatif Lokasi X Y Z Bobot

X 1 2 2 0.48

Y 0.50 1 3 0.35

Z 0.50 0.33 1 0.17

FAHMA-Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 1, Januari 2012

11

3. Kriteria DBM

Alternatif Lokasi X Y Z Bobot

X 1 2 3 0.53

Y 0.50 1 3 0.33

Z 0.33 0.33 1 0.14

4. Kriteria FSM

Alternatif Lokasi X Y Z Bobot

X 1 2 2 0.49

Y 0.50 1 2 0.31

Z 0.50 0.50 1 0.20

5. Kriteria USJ

Alternatif Lokasi X Y Z Bobot

X 1 3 3 0.57

Y 0.33 1 3 0.29

Z 0.33 0.33 1 0.14

Dengan cara perhitungan yang sama seperti penghitungan bobot kriteria di atas,

diperoleh bobot masing-masing alternatif berdasarkan kriteria. Masing-masing nilai entri bobot alternatif disintesa dengan bobot kriteria yang telah diperoleh dari analisa pada tabel 5 diatas. Hal ini untuk mendapatkan bobot alternatif terbesar dengan pertimbangan kriteria tertentu. Setelah hasil sintesa diperoleh, kemudian dijumlahkan untuk memperoleh nilai bobot akhir seperti tercantum pada Tabel 8.

Tabel 8. Hasil Sintesa Bobot Perhitungan Alternatif Berdasarkan Analisa Data Kriteria

Hasil sintesa akhir yang terlihat pada tabel 8 diatas menunjukkan bahwa bobot

terbesar didapatkan pada alternatif lokasi X sebesar 2.72 diikuti lokasi Y sebesar 1.66 dan terakhir lokasi Z dengan bobot 0.86. Berdasarkan total bobot prioritas yang diperoleh tersebut, maka dapat diambil keputusan bahwa lokasi X LAYAK direkomendasikan sebagai lokasi pembangunan minimarket karena mempunyai total bobot prioritas tertinggi dibandingkan lokasi Y dan Z. KESIMPULAN

Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan yang bersifat semi terstruktur. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) memecah-mecah suatu situasi kompleks dan tak berstruktur ke dalam bagian-bagian komponennya serta menata bagian variabel ini dalam suatu susunan hirarki kemudian memberi nilai numerik dan mensitesis berbagai pertimbangan untuk menetapkan variabel mana memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut.

Berdasarkan kriteria penilaian kelayakan lokasi pembangunan minimarket yang diasumsikan dengan lima kriteria yaitu kepadatan penduduk, akses jalan, daya beli

FAHMA-Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 10, No. 1, Januari 2012

12

masyarakat, fasilitas umum, usaha sejenis maka disusunlah suatu model pendukung keputusan mengunakan metode AHP.

Hasil analisa dan pembahasan yang telah dipaparkan merujuk pada suatu kesimpulan bahwa model yang tersebut mampu merekomendasikan sebuah keputusan untuk penentuan lokasi pembangunan minimarket berdasarkan kriteria yang telash ditentukan.

Dengan berkembangnya teknologi informasi yang semakin canggih akan lebih baik jika di masa yang akan datang sistem dikembangkan dengan memanfaatkan teknologi berbasis website guna menyebarluaskan informasi dan penggunaan model ini.

DAFTAR PUSTAKA Hadi, R., 2010, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Pembangunan

Minimarket Berdasarkan Keadaan Lokasi, Skripsi, S1 Teknik Informatika UAD, Yogyakarta.

Haerani, I.S., 2006, Sistem Pendukung Keputusan Jaminan Pemeliharaan Kesehatan Masyarakat Miskin (JPKMM) Pada Kabupaten Banjarnegara, Skripsi, S1 Teknik Informatika UAD, Yogyakarta.

Kusumawardani, S., Tantyonimpuno, R.S. dan Utomo, C., 2006, Studi Penyusunan Model Pengambilan Keputusan Dalam Penentuan Pemilihan Prioritas Pengelolaan Manajemen Properti Residensial di Proyek Perumahan Graha Famili Surabaya, Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi III, Surabaya.

Laemlaksakul, V. dan Bangsarantrin, S., 2008, Analytic Hierarchy Process for Design Selection of Laminated Bamboo Chair, Proceeding of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists, Vol II IMECS 2008, Hongkong

Munifah, Nugroho, L.E. dan Santosa, P.I., 2009, The Decision Analysis in Order to Support the Search Accuracy for the Library Reference, Proceedings of Conference On Information Technology and Electrical Engineering, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.

Oktariadi, O., 2009, Penentuan Peringkat Bahaya Tsunami dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Studi kasus: Wilayah Pesisir Kabupaten Sukabumi), Jurnal Geologi Indonesia, Vol. 4 No. 2 Juni 2009: pp 103-116, Bandung

Saaty, T.L., 2000, Fundamentals of Decision Making and Priority Theory with the Analytic Hierarchy Process, RWS Publications, Pittsburgh.

Siti, R., 2004, Pengembangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Proses Pemilihan Manager PT. HUTAHEAN Pekan Baru dengan Metode AHP, Skripsi, S1 Teknik Informatika UAD, Yogyakarta.

Turban. E., 1995, Decision Support System and Expert Systems, And cd., Prestice-Hall-Inc., Singapore