7

Bab 2

Tinjauan Pustaka

2.1 Penelitian Terdahulu

Penerapan sistem pendukung keputusan pada saat ini telah

banyak digumakan untuk memecahkan suatu masalah dengan

berbagai pilihan. Salah satunya adalah “Perancangan Dan

Pembuatan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Kenaikan Jabatan

Dan Perencanaan Karir Pada PT. Krakatau Steel” (Rachma Yunita,

2009). Dalam pembuatan sistem tersebut, diketahui sistem

pendukung keputusan dapat mengatasi masalah yang dsebabkan oleh

pendeskripsian profil jabatan terlalu berbelit dan juga pengajuan

calon kandidat yang bisa menempati jabatan tersebut dengan cara

pencocokan profil karyawan dan profil jabatan berjalan lambat.

Dengan sistem pendukung keputusan maka dapat menganalisa

beberapa karyawan yang sesuai dengan profil jabatan yang ada

sehingga jabatan yang terisi tetap memperhatikan tiga aspek utama

yaitu Kapasitas Intelektual, Sikap Kerja dan Perilaku.

Dalam penelitian yang berjudul ”Penentuan Karyawan

Berprestasi oleh Departemen Sumber Daya Manusia di STMIK

AMIKOM Yogyakarta” (Amborowati, 2007) terdapat beberapa

faktor yang menjadi penilaian. Penilaian ini berdasarkan penilaian

kinerja, yakni pengetahuan tentang pekerjaan, kreativitas,

perencanaan, pelaksanaan instruksi, pelaksanaan deskripsi tugas,

kualitas kerja, kerjasama dan sikap terhadap karyawan lain, inisiatif,

kehandalan, kehadiran, sikap pekerjaan, keuletan, dan kejujuran .

8

Demi efisiensi dan efektifitas kerja maka pengambilan

keputusan yang tepat sangat diperlukan. Penelitian tersebut

bertujuan untuk membangun sebuah sistem pendukung keputusan

yang mempunyai kemampuan analisa pemilihan karyawan

berprestasi dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy

Process (AHP), dimana masing-masing kriteria dalam hal ini faktor-

faktor penilaian dan alternatif dalam hal ini para karyawan

dibandingkan satu dengan yang lainnya sehingga memberikan

output nilai intensitas prioritas yang menghasilkan suatu sistem yang

memberikan penilaian terhadap setiap karyawan.

2.2 Pengambilan Keputusan

Pengambilan keputusan merupakan proses pemilihan alternatif

tindakan untuk mencapai tujuan atau sasaran tertentu. Pengambilan

keputusan dilakukan dengan pendekatan sistematis terhadap

permasalahan melalui proses pengumpulan data menjadi informasi

serta ditambah dengan faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan

dalam pengambilan keputusan (Kadarsah, 2002). Proses

pengambilan keputusan dalam suatu organisasi memiliki peranan

yang sangat penting sehingga pengambilan keputusan dianggap

sebagai sinonim dari proses keseluruhan dari manajemen. Hal ini

bisa dilihat dari bagaimana pentingnya fungsi manajerial dalam hal

perencanaan. Perencanaan itu sendiri meliputi satu seri keputusan,

yaitu: Apa yang harus dilakukan? Kapan? Di mana? Mengapa?

Bagaimana? Oleh siapa? Begitu juga dengan fungsi manajemen

lainnya, tentunya melibatkan proses pengambilan keputusan.

9

2.2.1 Tahap-Tahap Pengambilan Keputusan.

Menurut Simon ( Kadarsah, 2002), tahap-tahap yang harus

dilalui dalam proses pengambilan keputusan sebagai berikut :

1. Tahap Pemahaman Inteligence Phase

Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari

lingkup problematika serta proses pengenalan masalah. Data

masukan diperoleh, diproses dan diuji dalam rangka

mengidentifikasikan masalah.

2. Tahap Perancangan Design Phase

Tahap ini merupakan proses pengembangan dan pencarian

alternatif tindakan atau solusi yang dapat diambil. Tersebut

merupakan representasi kejadian nyata yang disederhanakan,

sehingga diperlukan proses validasi dan vertifikasi untuk

mengetahui keakuratan model dalam meneliti masalah yang

ada.

3. Tahap Pemilihan Choice Phase

Tahap ini dilakukan pemilihan terhadap diantara berbagai

alternatif solusi yang dimunculkan pada tahap perencanaan

agar ditentukan atau dengan memperhatikan kriteria–kriteria

berdasarkan tujuan yang akan dicapai.

4. Tahap Impelementasi Implementation Phase

Tahap ini dilakukan penerapan terhadap rancangan sistem

yang telah dibuat pada tahap perancanagan serta pelaksanaan

alternatif tindakan yang telah dipilih pada tahap pemilihan.

2.2.2 Jenis Keputusan.

Keputusan-keputusan pada dasarnya dikelompokkan dalam 2

jenis, antara lain :

1. Keputusan Terprogram

10

Keputusan ini bersifat berulang dan rutin, sedemikian hingga

suatu prosedur pasti telah dibuat menanganinya sehingga

keputusan tersebut tidak perlu diperlakukan de novo (sebagai

sesuatu yang baru) tiap kali terjadi.

2. Keputusan Tak Terprogram

Keputusan ini bersifat baru, tidak terstruktur dan jarang

konsekuen. Tidak ada metode yang pasti untuk menangani

masalah ini karena belum ada sebelumnya atau karena sifat

dan struktur persisnya tak terlihat atau rumit atau karena begitu

pentingnya sehingga memerlukan perlakuan yang sangat

khusus.

2.3 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision

Support Sistem (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun

1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management

Decision System. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis

komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan

dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan

berbagai persoalan yang tidak terstruktur.

2.3.1 Pengertian SPK

Pengertian dari SPK itu sendiri menurut para ahli adalah

sebagai berikut :

1. Menurut Keen dan Scoot Morton (Morton, 1970)

Sistem Pendukung Keputusan merupakan penggabungan

sumber-sumber kecerdasan individu dengan kemampuan

komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan. Sistem

Pendukung Keputusan juga merupakan sistem informasi

11

berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan

yang menangani masalah-masalah semi struktur.

2. SPK didefinisikan sebagai sistem berbasis komputer yang

terdiri dari komponen-komponen yang saling berinteraksi,

yaitu : sistem bahasa, sistem pengetahuan, dan sistem

pemrosesan masalah (Turban, 2001).

Dengan pengertian-pengertian tersebut dapat dijelaskan bahwa

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) bukan merupakan alat

pengambilan keputusan, melainkan merupakan sistem yang

membantu pengambil keputusan dengan melengkapi mereka dengan

informasi dari data yang telah diolah dengan relevan dan diperlukan

untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat

dan akurat. SPK ditujukan untuk membantu para pengambil

keputusan untuk memecahkan masalah semi dan atau tidak

terstruktur dengan fokus menyajikan informasi yang nantinya bisa

dijadikan sebagai bahan alternatif pengambilan keputusan yang

terbaik. Sehingga sistem ini tidak dimaksudkan untuk menggantikan

pengambilan keputusan dalam proses pembuatan keputusan.

2.3.2 Tujuan SPK

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang bisa dikatakan

merupakan sistem yang terkomputerisasi sangat diperlukan dalam

proses pengambilan keputusan untuk pemecahan suatu masalah. Hal

tersebut didasarkan pada kenyataan bahwa SPK memiliki berbagai

keunggulan dalam dukungannya dalam proses pengambilan

keputusan. Berbagai keunggulan DSS ini dijabarkan sebagai tujuan

dari SPK itu sendiri (Alter, 1975) yaitu :

12

1. Kecepatan komputasi

Komputer memungkinkan para pengambil keputusan

melakukan banyak perhitungan secara cepat dan tentunya

dengan biaya yang lebih murah.

2. Peningkatan produktifitas

SPK dapat mengurangi jumlah personil dalam kelompok

pengambil keputusan, yang biasanya untuk membangun satu

kelompok yang terdiri dari para pakar membutuhkan biaya

yang tinggi. Selain itu juga memungkinkan para anggota

kelompok tersebut untuk berada pada lokasi atau tempat yang

berbeda-beda, sehingga menghemat biaya perjalanan dan

akomodasi.

3. Peningkatan atau perbaikan komunikasi

Pada sistem yang berbasis web, memungkinkan untuk

kolaborasi dan komunikasi antar kelompok secara efektif dan

efisien. Dalam hal ini kelompok yang saling berinteraksi

adalah bagian dari sub sistem dari SPK, misalnya pelanggan

dan penjual.

4. Dukungan teknis

SPK memungkinkan data disimpan dalam beberapa database,

baik pada sistem standalone, client-server, maupun yang

berbasis web, di manapun di dalam organisasi dan bahkan

mungkin di luar organisasi. Aspek kemampuan transmisi data

oleh komputer juga merupakan bagian dari dukungan teknis

SPK.

5. Akses data warehouse

Data warehouse yang besar, seperti yang dioperasikan oleh

Wal Mart, berisi petabyte data. Diperlukan metode-metode

13

khusus, dan terkadang komputasi paralel untuk mengorganisasi

dan mencari data.

6. Dukungan kualitas

Komputer dapat meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat.

Sebagai contoh, semakin banyak data yang diakses, makin

banyak alternatif yang dapat dievaluasi, analisis resiko dapat

dilakukan dengan cepat, dan pandangan dari para pakar

(walaupun mungkin beberapa dari mereka berada di lokasi

yang jauh) dapat dilakukan dengan cepat dan dengan biaya

rendah.

7. Berdaya saing

DSS membantu organisasi untuk meningkatkan daya saing

dengan proses pengambilan keputusan yang cepat, tepat, dan

efisien.

8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan

penyimpanan. Komputer membantu manusia dalam hal

memproses dan menyimpan informasi dengan tingkat

kesalahan yang lebih rendah.

2.3.3 Jenis SPK

Sistem pendukung keputusan dapat dibedakan menurut tingkat

dukungannya terhadap pemecahan masalah (Alter, 1975) yaitu :

1. Retrieve information elements.

Ini adalah dukungan terendah yang dapat diberikan oleh SPK

yakni berupa akses selektif terhadap informasi. Misalkan

manajer bermaksud mencari tahu informasi mengenai data

penjualan atas suatu area pemasaran tertentu.

14

2. Analize entire file.

Dalam tahap ini para manajer diberikan akses untuk melihat

dan menganalisa file secara lengkap. Misalnya, manajer dapat

membuat laporan khusus penilaian persediaan dengan melihat

file persediaan, atau manajer dapat memperoleh laporan gaji

bulanan dari file penggajian.

3. Prepare report from multile files.

Dukungan seperti ini cenderung dibutuhkan mengingat para

manajer berhubungan dengan banyak aktifitas dalam satu

momen tertentu. Contoh tahapan ini antara lain kemampuan

melihat laporan rugi laba, analisa penjualan produk per

pelanggan, dan lain-lain.

4. Estimate decision consequences.

Dalam tahap ini manajer dimungkinkan untuk melihat dampak

dari setiap keputusan yang mungkin diambil. Misalkan seorang

manajer memasukkan unsur harga dalam sebuah model untuk

melihat pengaruhnya pada laba usaha. Model akan

memberikan masukan, misalnya jika harga diturunkan menjadi

Rp 25.000,00 keuntungan akan meningkat Rp 5.000,00. Model

tersebut tidak dapat menentukan apakah harga sebesar Rp

25.000,00 adalah harga terbaik, sistem hanya memberikan

informasi apa yang mungkin jika keputusan harga tersebut

diambil.

5. Propose decision consequences.

Dukungan di tahap ini sedikit lebih maju lagi. Suatu alternatif

keputusan dapat disodorkan ke hadapan manajer untuk

dipertimbangkan. Contoh penerapannya antara lain manajer

pabrik memasukkan data mengenai pabrik dan peralatan yang

15

dimilikinya, maka SPK dapat menentukan rancangan tata letak

(lay out) yang paling efisien.

6. Make decision.

Ini adalah jenis dukungan yang sangat diharapkan dari SPK.

Tahapan ini akan memberikan sebuah keputusan yang tinggal

menunggu legitimasi dari manajer untuk dijalankan.

2.3.4 Karakteristik SPK

Seperti telah dijelaskan tidak adanya sebuah konsensus yang

memastikan mengenai apa sebenarnya SPK, maka hal tersebut juga

mempengaruhi tidak adanya kesepakatan mengenai karakteristik

standar SPK. Namun secara garis besar, berdasarkan beberapa

definisi yang diterangkan, dapat disusun beberapa karakteristik dari

sebuah SPK, yaitu (Amborowati, 2010) :

1. Dukungan untuk pengambilan keputusan, terutama pada situasi

semi terstruktur dan tidak terstruktur, dengan menyertakan

penilaian manusia dan informasi terkomputerisasi.

2. Dukungan untuk semua level manajerial, dari tingkat eksekutif

puncak hingga 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, yaitu

intelegensi, desain, pilihan, dan implementasi.

16

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 oleh karena itu pengguna

dapat menambahkan, menghapus, menggabungkan, mengubah,

atau menyusun kembali elemen-elemen dasar. SPK juga

fleksibel dalam hal dapat dimodifikasi untuk memecahkan

masalah lain yang sejenis.

8. Pengguna merasa seperti di rumah sendiri. Artinya bersifat

ramah-pengguna, kapabilitas grafis yang sangat kuat, dan

antarmuka manusia-mesin yang bersifat interaktif.

9. Lebih cenderung untuk peningkatan keefektifan pengambilan

keputusan (akurasi, timeliness, kualitas) daripada aspek

efisiensi (biaya pengambilan keputusan). Secara umum, ketika

SPK disebarkan, pengambilan keputusan sering membutuhkan

waktu yang lebih lama, namun diimbangi dengan keputusan

yang lebih baik.

10. Kontrol penuh terletak pada si pengambil keputusan terhadap

semua langkah proses pengambilan keputusan. SPK

menekankan untuk mendukung pengambil keputusan, bukan

untuk menggantikannya.

11. Pengguna akhir dapat mengembangkan dan memodifikasi

sendiri sistem yang sederhana. Untuk sistem yang lebih besar

dapat dibangun dengan bantuan ahli sistem informasi.

12. Penggunaan model-model untuk menganalisis situasi

pengambilan keputusan.

17

13. Akses disediakan untuk berbagai sumber data, format, dan

tipe, mulai dari sistem informasi geografis sampai sistem

berorientasi objek.

14. DSS dapat berupa sistem standalone yang digunakan oleh

seorang pengambil keputusan pada satu lokasi atau

didistribusikan di satu organisasi sepanjang rantai persediaan.

Dapat pula diintegrasikan dengan SPK lain dan atau aplikasi

lain, serta dapat didistribusikan baik secara internal maupun

eksternal dengan menggunakan teknologi web.

Karakteristik dan kapabilitas kunci dari SPK tersebut

membolehkan para pengambil keputusan untuk membuat keputusan

yang lebih baik dan konsisten. Kemampuan tersebut disediakan oleh

berbagai komponen utama dari SPK.

2.3.5 Komponen-Komponen SPK

Sistem Pendukung Keputusan terdiri dari tiga komponen

utama atau subsistem, yaitu (Amborowati, 2007):

1. Subsistem Manajemen Basis Data

Subsistem data merupakan bagian yang menyediakan data-data

yang dibutuhkan oleh Data Base Management Subsystem (DBMS).

DBMS sendiri merupakan susbsistem data yang terorganisasi dalam

suatu basis data. Data-data yang merupakan suatu Sistem Pendukung

Keputusan dapat berasal dari luar lingkungan. Keputusan pada

manajemen level atas seringkali harus memanfaatkan data dan

informasi yang bersumber dari luar perusahaan.

Kemampuan subsistem data yang diperlukan dalam suatu

Sistem Pendukung Keputusan, antara lain :

18

- Mampu mengkombinasikan sumber-sumber data yang relevan

melalui proses ekstraksi data.

- Mampu menambah dan menghapus secara cepat dan mudah.

- Mampu menangani data personal dan non official, sehingga

user dapat bereksperimen dengan berbagai alternatif keputusan.

- Mampu mengolah data yang bervariasi dengan fungsi

manajemen data yang luas.

2. Subsistem Manajemen Model

Subsistem model dalam Sistem Pendukung Keputusan

memungkinkan pengambil keputusan menganalisa secara utuh

dengan mengembangkan dan membandingkan alternatif solusi.

Intergrasi model-model dalam Sistem Informasi Manajemen yang

berdasarkan integrasi data-data dari lapangan menjadi suatu Sistem

Pendukung Keputusan. Kemampuan Sistem Manajemen Basis

Model (MBMS) antara lain :

- Mampu menciptakan model-model baru dengan cepat dan

mudah.

- Mampu mengkatalogkan dan mengelola model untuk

mendukung semua tingkat pemakai.

- Mampu menghubungkan model-model dengan basis data

melalui hubungan yang sesuai.

- Mampu mengelola basis model dengan fungsi manajemen yang

analog dengan database manajemen.

3. Subsistem Dialog

Subsistem dialog merupakan bagian dari Sistem Pendukung

Keputusan yang dibangun untuk memenuhi kebutuhan representasi

dan mekanisme kontrol selama proses analisa dalam Sistem

Pendukung Keputusan ditentukan dari kemampuan berinteraksi

19

anatara sistem yang terpasang dengan user. Pemakai terminal dan

sistem perangkat lunak merupakan komponen-komponen yang

terlibat dalam susbsistem dialog yang mewujudkan komunikasi

anatara user dengan sistem tersebut. Komponen dialog menampilkan

keluaran sistem bagi pemakai dan menerima masukkan dari pemakai

ke dalam Sistem Pendukung Keputusan. Adapun subsistem dialog

dibagi menjadi tiga, antara lain :

- Bahasa Aksi (The Action Language)

Merupakan tindakan-tindakan yang dilakukan user dalam usaha

untuk membangun komunikasi dengan sistem. Tindakan yang

dilakukan oleh user untuk menjalankan dan mengontrol sistem

tersebut tergantung rancangan sistem yang ada.

- Bahasa Tampilan (The Display or Presentation Langauage)

Merupakan keluaran yang dihasilakn oleh suatu Sistem

Pendukung Keputusan dalam bentuk tampilan-tampilan akan

memudahkan user untuk mengetahui keluaran sistem terhadap

masukan-masukan yang telah dilakukan.

- Bahasa Pengetahuan (Knowledge Base Language)

Meliputi pengetahuan yang harus dimiliki user tentang

keputusan dan tentang prosedur pemakaian Sistem Pendukung

Keputusan agar sistem dapat digunakan secara efektif.

Pemahaman user terhadap permasalahan yang dihadapi

dilakukan di luar sistem, sebelum user menggunakan sistem

untuk mengambil keputusan.

20

4. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan.

Subsistem ini dapat mendukung semua subsistem lain atau

bertindak sebagai suatu komponen independen. Selain itu, subsistem

ini juga dapat memberikan intelegensi untuk memperbesar

pengetahuan kepada si pengambil keputusan.

Sistem pendukung keputusan harus mencakup tiga komponen

utama dari DBMS, MBMS, dan antarmuka pengguna. Sedangkan

subsistem manajemen berbasis pengetahuan adalah opsional. Namun

subsistem berbasis pengetahuan dapat memberikan banyak manfaat

karena memberikan inteligensi bagi 3 (tiga) komponen utama

tersebut. Di luar keempat komponen di atas, seperti layaknya semua

sistem informasi manajemen, pengguna dapat dianggap sebagai

salah satu komponen DSS.

Dari komponen-komponen ini jika digambarkan dalam bentuk

bagan, maka akan menjadi seperti Gambar 2.1:

Gambar 2.1 Model Konseptual SPK (Kadarsah, 2002)

2.4 Sarana dan Prasarana

Sarana adalah segala jenis peralatan, perlengkapan kerja dan

fasilitas yang berfungsi sebagai alat utama/pembantu dalam

21

pelaksanaan pekerjaan, dan juga dalam rangka kepentingan yang

sedang berhubungan dengan organisasi kerja (Moenir, 1992).

Pengertian tersebut jelas memberi arah bahwa sarana dan

prasarana adalah merupakan seperangkat alat yang digunakan

dalam suatu proses kegiatan baik alat tersebut sebagai peralatan

pembantu maupun peralatan utama, yang keduanya berfungsi untuk

mewujudkan tujuan yang hendak dicapai.

2.5 Lelang

Lelang adalah suatu sistem penawaran kepada kontraktor /

penyedia jasa untuk diberi kesempatan mengajukan besarnya

perencanaan biaya untuk melaksanakan proyek yang ditawarkan

(Damayanti, 2009). Dalam pemilihan kontraktor secara langsung,

sulit menentukan adanya kontraktor terbaik sebagai pihak pelaksana

di lapangan. Dengan adanya lelang proyek dapat membantu

penentuan dalam membandingkan dan memilih kontraktor sehingga

mendapat hasil yang maksimal.

2.5.1 Tujuan Lelang

Lelang proyek yang diadakan mempunyai beberapa tujuan

yang ingin dicapai antara lain (Damayanti, 2009):

1. Menguji kemampuan teknis, bonafiditas, keuangan,

keahlian, pengalaman, peralatan yang dimiliki oleh setiap

kontraktor.

2. Mendapatkan kontraktor terbaik sebagai pihak pelaksana

dilapangan.

3. Pelaksanaan proyek dilapangan dapat mencapai hasil yang

maksimal.

22

2.5.2 Jenis-Jenis Lelang

Adapun jenis-jenis lelang antara lain :

1. Lelang Umum

Lelang yang diadakan untuk semua kontraktor peminat

meskipun di luar daerah lokasi proyek.

2. Lelang Terbatas

Lelang yang dibatasi pada jumlah undangan peserta

kontraktor penawar berdasarkan hasil prakualifikasi.

3. Lelang Bawah Tangan

Lelang yang dilakukan dengan hanya mengundang satu

kontraktor yang telah ditetapkan.

2.6 Kontraktor

Kontraktor adalah suatu badan usaha atau perusahaan yang

bersifat perorangan yang berbadan hukum dan menawarkan jasa

dibidang pelaksanaan bangunan/konstruksi sesuai dengan

kemampuan dari perusahaan tersebut. Perusahaan tersebut dapat

berupa : CV, Fa, PT, PD, dan lain-lain (Damayanti, 2009).

2.7 FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decision Making)

Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)

adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif

optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari

FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut,

kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan

menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3

pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan

23

subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara

subyektif dan obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki

kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot

ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan,

sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa

ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai

bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan

subyektifitas dari pengambil keputusan (Kusumadewi, 2007). Salah

satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah

FMADM adalah Simple Additive Weighting (SAW).

2.7.1 Algoritma FMADM

Algoritma FMADM adalah:

1. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria

(Cj) yang sudah ditentukan, dimana nilai tersebut diperoleh

berdasarkan nilai crisp; i=1,2,…m dan j=1,2,…n.

2. Memberikan nilai bobot (W) yang juga didapatkan

berdasarkan nilai crisp.

3. Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung

nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada

atribut Cj berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan

jenis atribut (keuntungan/benefit = maksimum atribut

biaya/cost = minimum). Apabila berupa artibut keuntungan

maka nilai crisp (Xij) dari setiap kolom atribut dibagi dengan

nilai crisp Max (Max Xij) dari tiap kolom, sedangkan untuk

atribut biaya, nilai crisp Min (Min Xij) dari tiap kolom

atribut dibagi dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom.

24

4. Melakukan proses perankingan dengan cara mengalikan

matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W).

5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)

dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks

ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Nilai Vi yang

lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih

terpilih (Kusumadewi , 2007).

2.8 Metode SAW (Simple Additive Weighting)

Metode SAW (Simple Additive Weighting) sering juga

dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode

SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada

setiap alternatif pada semua atribut (MacCrimmon,1968). Metode

SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke

suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating

alternatif yang ada, dengan menggunakan Rumus 2.1.

rij =

xij

Max xij

xij

Min xij

Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)

Jika j adalah atribut biaya (cost)

Rumus 2.1 Normalisasi pada Metode SAW (MacCrimmon, 1968)

Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif

Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk

setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:

Rumus 2.2 Nilai Preferensi (MacCrimmon, 1968)

n

j

ijji rwV1

25

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih

terpilih.

Adapun langkah-langkah dalam menyelesaikan sebuah kasus

FMADM dengan SAW:

1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan

dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.

2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap

kriteria.

3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci),

kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan

persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut

keuntungan ataupun biaya) sehingga diperoleh matriks

ternormalisasi R.

4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu

penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan

nilai bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih

sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi (Kusumadewi,

2006).

2.9 Multi-Attribute Global Inference of Quality (MAGIQ)

Multi-Attribute Global Inference of Quality (MAGIQ) adalah

salah satu metode dari MCDA yang berdasarkan dari dekomposisi

perbandingan hierarkis atribut dan indeks peringkatan urutan

centroids (Ranking Order Centroids atau ROC’s). Teknik MAGIQ

digunakan untuk menetapkan keseluruhan penilaian atau kualitas

dari setiap faktor yang berpengaruh dari suatu sistem, dimana sistem

26

tersebut memiliki faktor-faktor yang memiliki nilai tertentu dan

saling terkait baik secara langsung dan tidak langsung. Teknik

MAGIQ memiliki beberapa kesamaan dengan Analytic Hierarchy

Process (AHP) dan Simple Multi-Attribute Rating Technique

Exploiting Ranks (SMARTER). Proses MAGIQ diawali dengan

menentukan atribut evaluator yang akan digunakan sebagai dasar

pembanding. Atribut ini akan diurutkan sesuai dengan nilai

kepentingannya sesuai dengan permasalahan yang dihadapi oleh

pembuat keputusan, dan setelah itu akan diubah ke dalam urutan

peringkat centroids. Keseluruhan hasilnya dari setiap faktor yang

dibandingkan akan dipertentangkan dengan atribut yang dirasa

terpenting pada saat itu oleh pengambil keputusan dari beberapa

pilihan alternatif yang ada ( McCaffrey, 2006).

Ranking Order Centroids

Esensi utama dari metode MAGIQ adalah matematika

sederhana, membangun sebuah urutan peringkat yang disebut urutan

peringkat centroid (Ranking Order Centroids atau ROC’s). ROCs

pada dasarnya adalah pemetaan dari satu set peringkat (seperti 1, 2,

3) peringkat normalisasi, contoh nyata akan memperjelas bagaimana

yang dimaksud. Misalnya terdapat satu set objek, A, B, C, peringkat

objek berdasarkan beberapa atribut perbandingan 1, 2, 3. Tetapkan

peringkat numerik ke objek dalam beberapa cara yang berarti.

Diasumsikan apabila peringkat normalisasi pada interval [0, 1] unit.

Dengan mudah dapat menggunakan [0%, 100%] atau yang lain.

Dengan mengasumsikan bahwa peringkat yang sama pada interval

unit, maka hal ini akan menyebabkan peringkat menjadi 0.75,

0.50,0.25 ( McCaffrey, 2006).

27

Disajikan dalam notasi sigma, jika N adalah jumlah atribut

maka atribut ke –i, terlihat pada Rumus 2.3.

Rumus 2.3 ROC’s (McCaffry, 2006)

Hal ini mempermudah untuk menghitung pemrograman. Dan

karena urutan peringkat centroid nilai pada dasarnya adalah

konstanta (untuk sejumlah objek tertentu) ROC’s nilai hanya perlu

dihitung sekali dan kemudian dapat disimpan dalam tabel untuk

kemudahan referensi ( McCaffrey, 2006).

2.10 Framework CodeIgniter (CI)

Framework dapat diartikan sebagai kumpulan perintah atau

fungsi dasar yang dapat membantu menyelesaikan proses-proses

yang kompleks. Sebuah framework umumnya telah menyertakan

perintah-perintah siap pakai yang dibutuhkan dalam membuat suatu

aplikasi, namun pihak developer tetap harus menulis kode sendiri

dan harus menyesuaikan dengan lingkungan framework yang

digunakan (Novianto,2010).

CodeIgniter walnya ditulis Rick Ellis, pendiri dan CEO

EllisLab.com. CodeIgniter adalah aplikasi open source yang berupa

framework dengan model MVC (Model, View, Controller) dimana

programmer yang menangani bagian model dan controller,

28

sedangkan designer yang menangani bagian view, sehingga

penggunaan arsitektur MVC dapat meningkatkan maintanability dan

organisasi kode. Sehingga dapat dibangun website dinamis dengan

menggunakan PHP. CodeIgniter memudahkan developer untuk

membuat aplikasi web dengan cepat dan mudah dibandingkan

dengan membuatnya dari awal (Novianto,2010).

Gambar 2.2 MVC dalam Aplikasi Web (Novianto,2010)

Seperti pada Gambar 2.2 arsitektur pola pengembangan

MVC dalam CodeIgniter adalah :

a. model : bagian dimana programer membentuk struktur dari data

yang akan diolah lagi akan ditampilkan langsung, bagian ini

berkaitan erat dengan basis data. Data yang telah dibentuk akan

dilempar ke controller yang kemudian akan ditampilkan di view.

b. view : bagian yang langsung terhubung dengan user, berupa

syntax html dengan isi yang dinamis yang isi halaman-

halamannya akan dapat diubah-ubah dengan pengendaliaan

yang ada pada controller.

c. controller : merupakan bagian logic yang menyatukan antar

bagian atau sebagai jembatan untuk model, view dan library atau

helper yang ada pada CodeIgniter. Bagian ini menangani proses

logika dari aplikasi yang akan dibuat, seluruh proses logika akan

29

dideskripsikan dibagian ini sehingga tercipta kesatuan dari

model view dan library atau helper sehingga tercipta aplikasi

yang diharapkan (Novianto,2010)