Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wilayah Pemasaran Baru

Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus PT. Puhan Indonesia, Salatiga)

Artikel Ilmiah

Peneliti : Yayan Ari Wibowo (672006245) M. A. Ineke Pakereng, M.Kom.

Charitas Fibriani, S.Kom., M.Eng.

Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi

Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga

April 2013

ii

iii

iv

v

vi

1

Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wilayah Pemasaran Baru

Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus PT. Puhan Indonesia, Salatiga)

1)Yayan Ari Wibowo, 2)M. A. Ineke Pakereng, 3)Charitas Fibriani

Fakultas Teknologi Informasi

Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50771, Indonesia

Email: 1) yayanariwibowo@gmail.com, 2) inekep200472@yahoo.com 3) charitasfibriani@yahoo.com

Abstract

Competitive market encourages the company to activaly developing their market segments, such as extents the products marketing area. There are several criterias that considered in selecting area. In this research, the used-criterias are the availability of market, competitor, the delivery track, and payment behaviour. The analysis process is using Decision Support System with TOPSIS method (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), based on concept that the best alternative is not only has the shortest distance from the positive ideal solution but also has the longest distance from the negative ideal solution. The Decision Support System with TOPSIS method is able to provide recommendation about the new marketing area.

Keywords : Decision Support System, TOPSIS

Abstrak Pasar yang kompetitif mendorong perusahaan untuk semakin aktif

mengembangkan jumlah pasar mereka, salah satunya dengan memperluas wilayah pemasaran produk. Terdapat beberapa kriteria yang dipertimbangkan dalam proses pemilihan wilayah. Pada penelitian ini, kriteria yang digunakan adalah ketersediaan pasar, kompetitor, jalur pengiriman, dan perilaku pembayaran. Proses analisis menggunakan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan dengan metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), yang didasarkan pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Sistem Pendukung Keputusan dengan metode TOPSIS ini dapat memberikan rekomendasi mengenai wilayah pemasaran baru.

Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS 1) Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Jurusan Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga. 2) Staff Pengajar Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga. 3) Staff Pengajar Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga.

2

1. Latar Belakang Masalah Perusahaan dalam bidang dan skala bisnis apapun menginginkan produknya

dapat diterima oleh pasar dan menghasilkan keuntungan yang optimal, terlebih lagi untuk bertahan dalam pasar yang kompetitif seperti sekarang ini. Keberadaan produk yang beragam memberikan masyarakat keleluasaan untuk memilih produk mana yang akan dibeli sesuai dengan kebutuhan dan keinginan mereka. Kondisi ini memacu perusahaan-perusahaan untuk menerapkan berbagai strategi pemasaran yang sesuai dengan produk yang mereka jual. Salah satunya adalah dengan memperluas wilayah pemasaran produk mereka. Tidak dapat dipungkiri bahwa semakin luas wilayah pemasaran produk, maka akan semakin kuat pula positioning produk mereka dalam jumlah pasar produk tersebut. Pengelolaan yang baik akan menghasilkan volume penjualan perusahaan yang semakin meningkat.

Sebagai langkah dalam memilih wilayah pemasaran yang baru, perusahaan secara berkala melakukan analisis dan evaluasi secara intens terhadap beberapa daerah yang cukup potensial untuk dijadikan wilayah pemasaran yang baru. Pada proses pemilihan, pihak manajemen perusahaan akan menentukan beberapa kriteria yang harus dipenuhi oleh wilayah-wilayah tersebut, yang akan dianalisis untuk sistem pendukung keputusan perusahaan. Setiap wilayah yang akan dijadikan sebagai rekomendasi pemasaran baru adalah wilayah-wilayah yang sudah dipilih oleh perusahaan dan kemudian wilayah tersebut akan di-rating berdasarkan penilaian dari masing-masing kriteria. Pemilihan wilayah pemasaran baru dalam perusahaan masih menggunakan cara manual, yaitu dengan cara pihak manageman perusahaan melakukan rapat untuk menentukan kriteria-kriteria pemilihan daerah pemasaran yang baru.

Menjawab permasalahan tersebut, dikembangkanlah sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pihak manajemen perusahaan dalam mengolah dan menganalisis kriteria-kriteria data yang ada dalam sebuah perusahaan. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). TOPSIS merupakan suatu bentuk metode pendukung keputusan yang didasarkan pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif yang dalam hal ini akan dapat memberikan keputusan mengenai wilayah pemasaran yang baru. Tujuan dari penelitian ini yaitu merancang sebuah sistem pendukung keputusan dalam pemilihan wilayah pemasaran baru pada PT. PUHAN Indonesia, Salatiga. Manfaat dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan sebuah sistem yang dapat digunakan oleh pihak manajemen PT. PUHAN Indonesia, Salatiga dalam penentuan wilayah pemasaran baru. 2. Tinjauan Pustaka

Penelitian terkait Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan berbagai

metode telah dilakukan. Salah satunya adalah penelitian yang berjudul "SPK pada pemilihan sepeda motor HONDA yang menggunakan metode ELECTRE (Elimination and Choice Translation Realtity) yang berbasis web". Banyaknya

3

variant yang diproduksi HONDA memberikan masyarakat pilihan untuk memilih variant apa yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan mereka. Metode ELECTRE merupakan salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria berdasarkan pada konsep outranking dengan menggunakan perbandingan berpasangan dari alternatif-alternatif berdasarkan setiap kriteria yang sesuai. Metode ELECTRE digunakan pada kondisi dimana alternatif yang kurang sesuai dengan kriteria dieliminasi, dan alternatif yang sesuai dapat dihasilkan. Dengan kata lain, ELECTRE digunakan untuk kasus-kasus dengan banyak alternatif namun hanya sedikit kriteria yang dilibatkan [1].

Penelitian juga dilakukan pada sebuah Lembaga Bimbingan Belajar (LBB) mengunakan metode AHP-GIS dalam penentuan lokasi pembukaan cabang baru. Penelitian yang berjudul "Penentuan Lokasi Pembukaan Cabang Baru LBB dengan Metode AHP-GIS" menjelaskan bahwa GIS (Geographic Information System) adalah sistem informasi yang mampu memvisualisasikan pola penyebaran konsumen untuk dapat diketahui dan dianalisis. Sedangkan AHP (Analytic Hierarchy Processing) adalah metode yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dengan multikriteria dan multialternatif. Kriteria yang dapat digunakan antara lain jarak dengan jalan raya, jarak dengan lokasi perumahan, jumlah sekolah terdekat, dan ada atau tidaknya cabang LBB di daerah tersebut. Visualisasi penentuan lokasi pembukaan cabang baru LBB GIS dengan metode AHP dapat digunakan untuk rekomendasi lokasi pembukaan cabang baru LBB selanjutnya, akan tetapi masih dibutuhkan kriteria-kriteria lain yang dapat membuat hierarki bisa menjadi lebih baik dan lebih lengkap [2].

Implementasi SPK juga digunakan pada pemilihan lokasi pembangunan kompleks perumahan. Penelitian yang berjudul "Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Lokasi Pembangunan Kompleks Perumahan Berbasis Web" menjelaskan bahwa selama ini penentuan lokasi kompleks perumahan dilakukan secara manual dengan mengandalkan intuisi, pengalaman, dan beberapa pertimbangan pembuat keputusan dalam hal ini pemilik usaha. Oleh karena itu dikembangkanlah sebuah SPK dengan menggunakan metode PROMETHEE (Preference Ranking Organizational Method for Enrichment Evaluation) yang berbasis web. PROMETHEE menyediakan kepada user untuk menggunakan data secara langsung dalam bentuk tabel multikriteria sederhana [3].

Berdasarkan penelitian-penelitian yang membahas tentang SPK dengan berbagai metode (ELECTRE, AHP-GIS, dan PROMETHEE), maka dilakukanlah penelitian terkait dengan Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan metode TOPSIS. Sistem Pendukung Keputusan menggunakan TOPSIS dapat digunakan untuk multikriteria dengan mencari nilai alternatif positif dan negatif dari masing-masing alternatif untuk selanjutnya diproses dan memberikan hasil berupa rekomendasi. Hasil dari penelitian ini berupa rating dari alternatif atau calon lokasi daerah pemasaran baru. Lokasi dengan nilai tertinggi merupakan daerah yang direkomendasikan oleh sistem sebagai area pemasaran baru.

Penelitian yang dilakukan membahas tentang Sistem Pengambilan Keputusan (SPK). Konsep SPK ditandai dengan sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur. Pada dasarnya SPK

4

dirancang untuk mendukung seluruh tahap pengambilan keputusan mulai dari mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternatif [4]. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) memiliki tiga subsistem utama, yaitu Subsistem Manajemen Basis Data, Subsistem Manajemen Basis Model, dan Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog.

Adapun tujuan dari SPK adalah membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi-terstruktur, memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer, meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer lebih dari pada perbaikan efisiensinya, kecepatan komputasi yakni komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah, peningkatan produktivitas, dukungan kualitas, berdaya saing, dan mengatasi keterbatasan kognitif dalam melakukan proses dan penyimpanan [5].

Ciri-ciri SPK yang dirumuskan oleh Alters Keen adalah SPK ditujukan untuk membantu keputusan-keputusan yang kurang terstruktur dan umumnya dihadapi oleh para manajer yang berada di tingkat puncak. SPK merupakan gabungan antara kumpulan model kualitatif dan kumpulan data. SPK memiliki fasilitas interaktif yang dapat mempermudah hubungan antara manusia dengan komputer. SPK bersifat luwes dan dapat menyesuaikan dengan perubahan-perubahan yang terjadi. Proses pengambilan keputusan terdiri dari tiga fase sebagai berikut yakni Intelligence, tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses, dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah. Design, tahap ini merupakan proses menemukan, mengembangkan, dan menganalisis alternatif tindakan yang bisa dilakukan. Tahap ini meliputi proses untuk mengerti masalah, menurunkan solusi, dan menguji kelayakan solusi. Choice, pada tahap ini dilakukan proses pemilihan di antara berbagai alternatif tindakan yang mungkin dijalankan. Hasil pemilihan tersebut kemudian diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan [6].

Meskipun implementasi termasuk tahap ketiga, namun ada beberapa pihak berpendapat bahwa tahap ini perlu dipandang sebagai bagian yang terpisah guna menggambarkan hubungan antar fase secara lebih komprehensif. Dalam model ini juga digambarkan kontribusi Sistem Informasi Manajemen (SIM) dan Ilmu Manajemen terhadap proses pengambilan keputusan seperti terlihat pada Gambar 1.

5

Gambar 1 Fase Proses Pengambilan Keputusan [7]

Sistem pendukung keputusan yang dibahas dalam penelitian diterapakan dalam proses pemilihan wilayah pemasaran baru. Pada proses penentuan sebuah keputusan atau pilihan, terdapat beberapa kriteria untuk mengevaluasi wilayah pemasaran yang baru, dibagi menjadi dua yaitu kriteria untuk mengevaluasi dari sisi geografis pasar secara umum dan kriteria untuk mengevaluasi dari sisi industri di dalam wilayah geografis pasar tersebut [7]. Kriteria untuk mengevaluasi dari sisi geografis mencakup perkembangan wilayah tersebut (populasi, pendapatan kotor, pendapatan kotor per kapita), peraturan tentang aktivitas ekonomi, lingkungan, dan infrastruktur. Sedangkan kriteria untuk mengevaluasi dari sisi industri di dalam wilayah geografis pasar meliputi pembangunan ekonomis (secara kuantitas, harga, dan volume pasar), sistem pasar, produsen dan pedagang perantara, serta konsumen.

Gambar 2 Kriteria untuk Mengevaluasi Market Baru [1]

Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan yang dibangun adalah Metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981. TOPSIS 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

6

setiap atribut, sedangkan solusi ideal negatif terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. TOPSIS mempertimbangkan keduanya, yaitu jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif dengan mengambil kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif. Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai [8]. Secara umum, prosedur dari metode TOPSIS mengikuti langkah-langkah sebagai berikut [8] : menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi. Elemen rij hasil dari normalisasi decision matrix R dengan metode Euclidean length of a vector adalah seperti terlihat pada Rumus 1.

i = 1,2,…,m j = 1,2,…,n Langkah selanjutnya adalah menghitung matriks keputusan ternormalisasi

terbobot. Dengan bobot W = (w1, w2, ......, wn), maka normalisasi bobot matriks Yij adalah : w1r11, seperti pada Rumus 2.

Setelah menghitung matriks keputusan maka langkah selanjutnya adalah menghitung matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif. Solusi ideal positif dinotasikan A+, sedangkan solusi ideal negatif dinotasikan A- seperti yang terlihat pada Rumus 3.

(3)

Langkah berikutnya adalah menghitung jarak antara nilai setiap alternatif

dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif. adalah jarak (dalam pandangan Euclidean) alternatif dari solusi ideal positif seperti yang terlihat pada Rumus 4.

= ∑ − dengan i = 1,2,3,...m (4)

Rumus untuk menghitung jarak terhadap solusi ideal negatif didefinisikan seperti yang terlihat pada Rumus 5.

= ∑ − dengan i = 1,2,3,...m (5)

w1r11 w2r12 .... wnr1n

w1r21 .... .... ....

.... .... .... ....

Yij =

(1)

(2)

7

Selanjutnya adalah menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif seperti yang terlihat pada Rumus 6.

= (6)

Langkah yang terakhir adalah merangking alternatif. Alternatif dapat dirangking berdasarkan urutan Vi, alternatif terbaik adalah salah satu yang berjarak terpendek terhadap solusi ideal positif dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif.

3. Metode dan Perancangan Sistem

Penelitian yang dilakukan, diselesaikan melalui tahapan penelitian yang terbagi dalam lima tahapan, yaitu: (1) Analisis Kebutuhan dan Pengumpulan Data, (2) Perancangan Sistem, (3) Pembuatan Aplikasi/Program, (4) Implementasi dan Pengujian Sistem serta Analisis Hasil Pengujian, (5) Penulisan Laporan Hasil Penelitian.

Gambar 3 Tahapan Penelitian [10]

Tahapan penelitian pada Gambar 3, dapat dijelaskan sebagai berikut. Tahap pertama : analisis kebutuhan dan pengumpulan data, yaitu melakukan analisis kebutuhan apa saja yang dibutuhkan, serta data yang terkait dengan proses sistem pendukung keputusan menggunakan metode TOPSIS. Selain itu pada tahap ini dilakukan proses wawancara dengan user untuk mendiskusikan kebutuhan sistem yang diinginkan oleh user, singkatnya tahap ini disebut tahap pengumpulan kebutuhan user; Tahap kedua : perancangan sistem menggunakan diagram Unified Modelling Language (UML) untuk mengetahui setiap proses beserta semua aktifitas dari masing-masing user yang akan dibangun pada sistem, perancangan database untuk merancang tabel-tabel yang berfungsi untuk menyimpan data-data yang dibutuhkan dalam aplikasi sistem, perancangan antarmuka yaitu merancang antarmuka yang berfungsi sebagai penghubung

Analisis Kebutuhan dan Pengumpulan Data

Perancangan Sistem meliputi Perancangan Proses (UML), Perancangan Database, Perancangan Antarmuka

Pembuatan Aplikasi/Program

Implementasi dan Pengujian Sistem, serta Analisis Hasil Pengujian

Penulisan Laporan Hasil Penelitian

8

interaksi antara user dengan sistem; Tahap ketiga, pembuatan aplikasi/program yaitu membuat aplikasi/program sesuai kebutuhan sistem berdasarkan perancangan sistem yang telah dilakukan; Tahap keempat: implementasi dan pengujian sistem, serta analisis hasil pengujian, yaitu mengimplementasikan program yang sudah dibangun selanjutnya dilakukan pengujian, serta dianalisis untuk melihat apakah aplikasi yang telah dibuat sudah sesuai dengan perancangan sistem; dan tahap kelima, penulisan laporan hasil penelitian, yaitu mendokumentasikan proses penelitian yang sudah dilakukan dari tahap awal hingga akhir ke dalam tulisan, yang nantinya akan menjadi laporan hasil penelitian.

Perancangan sistem yang digunakan dalam penelitian menggunakan metode TOPSIS, disesuaikan dengan karakteristik objek penelitian sehingga proses analisis dapat dilakukan secara lebih mudah dengan hasil yang lebih akurat. Semua kriteria pada aplikasi diberi nilai dari 1 – 5, dimana nilai 1 merupakan nilai terendah, dan nilai 5 merupakan nilai tertinggi, seperti yang terlihat pada Tabel 1.

Tabel 1 Keterangan Nilai TOPSIS Deskripsi Nilai

Tidak Baik 1 Kurang Baik 2

Cukup 3 Baik 4

Sangat Baik 5

Kriteria yang pertama adalah Kriteria Ketersediaan Pasar (Faktor Traders). Faktor ini menyangkut keberadaan toko-toko besi yang akan menjadi partner kerja dari produsen. Jumlah toko-toko ini yang akan menentukan sejauh mana produk perusahaan dapat menjangkau wilayah tersebut. Penilaian dalam kriteria ketersediaan pasar adalah sebagai berikut seperti yang terlihat pada Tabel 2. Jika jumlah toko besi dalam satu wilayah berjumlah 1-5 maka diberi nilai 1 (tidak baik), jika jumlah toko besi dalam satu wilayah berjumlah 6-10 maka diberi nilai 2 (kurang baik), jika jumlah toko besi dalam satu wilayah berjumlah 11-15 maka diberi nilai 3 (cukup), jika jumlah toko besi dalam satu wilayah berjumlah 16-20 maka diberi nilai 4 (baik), jika jumlah toko besi dalam satu wilayah berjumlah lebih dari 20 maka diberi nilai 5 (sangat baik).

Tabel 2 Penilaian Kriteria Ketersediaan Pasar Jumlah Toko Besi dalam 1 Wilayah Nilai

1 – 5 1 6 – 10 2

11 – 15 3 16 – 20 4

≥ 20 5 Kriteria yang kedua adalah Kompetitor (Faktor Sistem Pasar). Keberadaan

kompetitor membantu perusahaan dalam menentukan positioning produknya

9

dalam peta persaingan di wilayah tersebut. Penilaian dalam kriteria kompetitor ditentukan dari jumlah merk yang ada dalam satu wilayah tersebut, yaitu seperti yang terlihat pada Tabel 3. Jika jumlah kompetitor dalam satu wilayah kurang dari 5 maka diberi nilai 5 (sangat baik), jika jumlah kompetitor dalam satu wilayah 5-10 maka diberi nilai 3 (cukup), jika jumlah kompetitor lebih dari 10 maka diberi nilai 1 (tidak baik).

Tabel 3 Penilaian Kriteria Kompetitor Jumlah Kompetitordalam 1 Wilayah Nilai

< 5 5 5 – 10 3 > 10 1

Kriteria yang ketiga adalah Jalur Pengiriman (Faktor Geografis). Jalur

pengiriman ini berkaitan erat dengan efisiensi dan efektivitas armada pengiriman yang mengarah pada minimalisasi biaya pengiriman. Penilaian kriteria jalur pengiriman ditentukan oleh dua hal, yaitu kondisi fisik jalan dan arah pengiriman (apakah searah atau tidak dengan daerah pemasaran yang sudah ada sebelumnya) seperti pada Tabel 4. Jika jalur pengiriman mudah dijangkau maka diberi nilai 5 (sangat baik), jika jalur pengiriman dapat dijangkau maka diberi nilai 3 (cukup), jika jalur pengiriman tidak dapat dijangkau maka diberi nilai 1 (tidak baik).

Tabel 4 Penilaian Kriteria Jalur Pengiriman Kriteria Jalur Pengiriman Nilai

Mudah Dijangkau (kondisi jalan baik dan searah dengan daerah pemasaran yang sudah ada sebelumnya)

5

Dapat Dijangkau (kondisi jalan tidak baik dan searah dengan daerah pemasaran yang sudah ada sebelumnya atau kondisi jalan baik dan tidak searah dengan daerah pemasaran yang sudah ada sebelumnya)

3

Daerah Tidak dapat dijangkau 1 Kriteria yang keempat adalah Perilaku Pembayaran (Faktor Sosial). Pola

perilaku pembayaran Toko Besi di masing-masing daerah berbeda dimana sangat dipengaruhi oleh faktor sosial budaya di daerah yang bersangkutan. Kriteria perilaku pembayaran ini sangat krusial karena berkaitan dengan cash flow perusahaan. Penilaian kriteria perilaku pembayaran ditentukan dengan kurun waktu pembayaran seperti yang terlihat pada Tabel 5. Jika perilaku pembayaran kurang dari satu bulan maka diberi nilai 5 (sangat baik), jika perilaku pembayaran 1-2 bulan maka diberi nilai 3 (cukup), jika perilaku pembayaran lebih dari 2 bulan maka diberi nilai 1 (tidak baik).

Tabel 5 Penilaian Kriteria Perilaku Pembayaran Kurun Waktu Pembayaran Nilai

< 1 bulan 5 1 bulan – 2 bulan 3

> 2 bulan 1

10

Implementasi TOPSIS pada sistem dapat dilihat dalam contoh perhitungan pada Tabel 6.

Tabel 6 Tabel Penilaian Wilayah I1 I2 I3 I4 J1 25 16 Searah dengan jalur lainnya dan

jalannya dapat dilalui > 1 bln

J2 15 12 Tidak searah dengan jalur lainnya dan jalannya dapat dilalui

< 1bln

J3 9 4 Tidak searah dengan jalur lainnya dan jalannya dapat dilalui

> 1bln

J4 14 8 Tidak searah dengan jalur lainnya dan jalannya dapat dilalui

< 1bln

I1, I2, I3, dan I4 merupakan kriteria penilaian yang digunakan pada aplikasi,

dimana; I1 adalah Kriteria Ketersediaan Pasar, I2 adalah Kriteria Kompetitor, I3 adalah Kriteria Jalur Pengiriman, dan I4 adalah Kriteria Perilaku Pembayaran. Sedangkan J1, J2, J3, dan J4 merupakan alternatif wilayah yang akan dijadikan sebagai objek penilaian, dimana; J1 adalah daerah Wonosobo, J2 adalah daerah Rembang, J3 adalah daerah Tasikmalaya, dan J4 adalah daerah Purwokerto. Penilaian setiap wilayah yang ada pada Tabel 6 terlebih dahulu diubah ke dalam bentuk matriks yang sesuai dengan aturan penilaian kriteria. Tabel matriks penilaian wilayah dapat dilihat pada Tabel 7.

Tabel 7 Tabel Matriks Penilaian Wilayah I1 I2 I3 I4

J1 5 1 5 3 J2 3 1 3 5 J3 2 5 3 3 J4 3 3 3 5

Langkah berikut adalah menentukan bobot untuk masing-masing kriteria.

Adapun bobot yang digunakan adalah sebagai berikut : (I1, I2, I3, I4) = (5, 5, 5, 5). Nilai 5 pada semua bobot menerangkan bahwa semua kriteria yang digunakan pada penilaian mempunyai kepentingan yang sama sehingga tidak ada satu kriteria yang lebih penting dari kriteria yang lain. Langkah selanjutnya dari perancangan TOPSIS adalah menentukan nilai Xij untuk masing-masing kriteria dengan seperti yang terlihat pada Tabel 8.

Tabel 8 Tabel Xij Penilaian Wilayah

Nilai 6.855655 pada kolom I1 baris Xij didapat dengan cara menjumlahkan

kuadrat semua nilai penilaian wilayah yang ada kriteria I1 dan kemudian dicari akar dari hasil penilaian tersebut, seperti pada contoh berikut:

I1 I2 I3 I4 Xij 6.855655 6 7.211103 8.246211

11

= (5 ) + (3 ) + (2 ) + (3 ) = √47 = 6.855655

Cara yang sama dapat digunakan untuk menghitung nilai pada kolom I2

baris Xij, kolom I3 kolom Xij, dan baris I4 kolom Xij. Setelah menghitung nilai Xij maka langkah selanjutnya adalah membuat matriks keputusan ternormalisasi. Hasil dari perhitungan tersebut dapat dilihat pada Tabel 9.

Tabel 9 Tabel Matriks Keputusan Ternormalisasi I1 I2 I3 I4 Xij 6.855655 6 7.211103 8.246211 J1 0.729325 0.166667 0.693375 0.363803 J2 0.437595 0.166667 0.416025 0.606339 J3 0.29173 0.833333 0.416025 0.363803 J4 0.437595 0.5 0.416025 0.606339

Nilai 0.729325 pada kolom I1 baris J1 didapat dengan cara membagi nilai

penilaian pada masing-masing wilayah per kriteria seperti pada Tabel 7 dengan nilai Xij per kriteria. Contoh perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut:

11 = 5 / 6.855655 = 0.729325

12 = 1 / 6 = 0.166667 34 = 3 / 7.211103 = 0.416025

Langkah selanjutnya adalah mencari nilai Yij dengan cara melakukan

perkalian antara nilai Rij dengan nilai bobot. Hasil dari perhitungan Yij dapat dilihat pada Tabel 10.

Tabel 10 Tabel Matriks Yij I1 I2 I3 I4 Bobot 5 5 5 5 J1 3.646625 0.833333 3.466876 1.819017 J2 2.187975 0.833333 2.080126 3.031695 J3 1.45865 4.166667 2.080126 1.819017 J4 2.187975 2.5 2.080126 3.031695

Nilai 3.646625 pada kolom I1 dan baris J1 didapat dengan cara mengalikan

bobot kolom I1 dengan nilai I1 kolom J1 pada Tabel 6. Mengingat bahwa nilai bobot pada masing-masing kriteria sama dengan 5 maka nilai dari Tabel 11 didapat dengan cara mengalikan nilai IiJi pada Tabel 6 dengan nilai 5. Nilai 5 pada tabel menunjukkan bahwa semua kriteria mempunyai tingkat kepentingan yang sama antara satu dengan yang lainnya. Selain itu 5 adalah nilai tertinggi dari perancangan aplikasi sehingga semua kriteria mendapatkan nilai tertinggi. Langkah selanjutnya adalah mencari nilai Y MAX dan Y MIN untuk masing-masing kriteria seperti yang terlihat pada Tabel 11.

12

Tabel 11 Tabel Matriks Yij

Langkah selanjutnya dari perancangan TOPSIS adalah menghitung nilai D+ dan D- ,seperti yang terlihat pada Tabel 12.

Tabel 12 Tabel Matriks D+ dan D-

Nilai D+ dan D- pada Tabel 12 merupakan hasil perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan rumus jarak alternatif solusi ideal positif dan solusi ideal negatif seperti yang terlihat pada Rumus 4 dan Rumus 5. Langkah terakhir dari perhitungan TOPSIS adalah menghitung nilai preferensi untuk masing-masing wilayah dengan persamaan Vi = Di- / (Di+ + Di-)

Tabel 13 Tabel Matriks D+ dan D-

Tabel 13 merupakan hasil akhir dari perhitungan TOPSIS. Hasil akhir menunjukkan bahwa nilai tertinggi terdapat pada kode wilayah J3 (Tasikmalaya) sebagai rekomendasi untuk pembukaan wilayah pemasaran baru.

Perancangan proses pada penelitian ini dilakukan menggunakan UML (Unified Modeling Language) dengan beberapa proses, dijelaskan sebagai berikut. Use case diagram merupakan diagram yang menjelaskan manfaat sistem, jika dilihat dari sudut pandang orang atau sesuatu yang berada di luar sistem yang sedang dibangun (aktor). Jenis diagram ini dapat digunakan untuk menangkap requirements sistem dan untuk memahami bagaimana sistem seharusnya bekerja [9].

Kriteria Y+ Y- I1 3.646625 1.45865 I2 4.166667 0.833333 I3 3.466876 2.080126 I4 3.031695 1.819017

Wilayah Kriteria D+ D- J1 I1 3.547069 2.590427 J2 I2 3.893822 1.415098 J3 I3 2.860227 3.333333 J4 I4 2.613143 2.186385

Wilayah Kriteria D+ D- Vi J1 I1 3.547069 2.590427 0.422066 J2 I2 3.893822 1.415098 0.266551 J3 I3 2.860227 3.333333 0.538193 J4 I4 2.613143 2.186385 0.455542

13

Gambar 4 Use Case Diagram Sistem

Gambar 4 menunjukkan use case diagram pada sistem, dijelaskan sebagai berikut. Sistem memiliki dua aktor yakni user dan admin. User adalah pimpinan PT. Puhan Indonesia beserta staff marketing. Sedangkan admin adalah orang yang mempunyai hak untuk melakukan input semua data-data master yang dibutuhkan oleh sistem, dalam hal ini dilakukan oleh Staff Finance PT. Puhan Indonesia. Admin mempunyai hak dalam pengolahan data wilayah, data pegawai, data kriteria, data detail kriteria, data bobot, data penilaian, pengolahan report, dan pengolahan user. Sedangkan user mempunyai hak dalam pengolahan data pegawai, data user, dan pengolahan report.

Class diagram merupakan diagram yang membantu dalam visualisasi struktur kelas-kelas dari suatu sistem. Dalam class diagram ini, diperlihatkan hubungan antar kelas dan penjelasan detail tiap-tiap kelas [9].

Gambar 5 Class Diagram Sistem

Gambar 5 merupakan class diagram sistem yang menggambarkan relasi antara satu class dengan class yang lain. Setiap class terdiri dari atribut dan

Pengolahan Wilayah

Pengolahan Detail KriteriaPengolahan Kriteria

Penilaian Kriteria

Pengolahan Bobot

Pengolahan Pegawai

Laporan

Pengolahan User

User

Mengolah Data User

Edit

Lihat

Admin

Mengolah Data Admin

Tambah Hapus

BobotClassKodeKriteria : StringBobot : Integer

createNew()UpdateBobot()DeleteBobot()BobotTable()BobotTableByID()DeleteAllBobot()

WilayahClassKodeWilayah : StringNama : StringKota : StringProvinsi : StringJumlahToko : IntegerKompetitor : IntegerJalurPengiriman : StringPembayaran : Integer

createNew()UpdateWilayah()DeleteWilayah()WilayahTable()WilayahTableByID()DeleteAllWiayah()

KriteriaClassKodeKriteria : StringDeskripsi : String

createNew()UpdateKriteria()DeleteKriteria()KriteriaTable()KriteriaTableByID()DeleteAllKriteria()

DetailKriteriaClassKodeKriteria : StringKodeDetail : StringDeskripsi : StringNilai : IntegerRangeAtas : IntegerRangeBawah : Integer

createNew()UpdateDetailKriteria()DeleteDetailKriteria()DetailKriteriaTable()DetailKriteriaTableByID()DeleteAllDetailKriteria()

PenilaianClassKodeDetail : StringKodeKriteria : StringKodeWilayah : StringNilai : IntegerNIP : String

createNew()UpdatePenilaian()DeletePenilaian()PenilaianTable()PeneilaianTableByID()DeleteAllPenilaian()

1

1

1

1

1

PegawaiClassNIP : StringNamaLengkap : StringTTL : StringAlamat : StringTelp : StringKelamin : StringJabatan : StringStatus : String

createNew()UpdatePegawai()DeletePegawai()PegawaiTable()PegawauTableByID()DeleteAllPegawai()

UserClassNIP : StringUsername : StringPassword : StringStatus : String

createNew()UpdateUser()DeleteUser()UserTable()UserTableByID()DeleteAllUser()

1

1 1

n

n

n

n

n

1

14

operation. Atribut merupakan daftar kolom beserta tipe data yang digunakan sesuai dengan tabel yang ada di dalam database. Sedangkan operation merupakan rancangan fungsi-fungsi yang akan digunakan untuk pengembangan aplikasi yang dibuat. Pada class diagram terlihat class pegawai berelasi dengan class user dengan derajat relasi one to one yang berarti bahwa satu pegawai hanya memiliki satu user. Class kategori berelasi dengan class detail kriteria dengan derajat relasi one to many yang artinya satu kriteria dapat memiliki banyak detail kriteria. Selain itu class wilayah berelasi dengan class penilaian dengan derajat relasi one to many yang artinya satu wilayah dapat memiliki lebih dari satu penilaian. Derajat relasi antara class yang satu dengan class yang lainnya dapat dilihat pada Gambar 5. 4. Hasil dan Pembahasan

Data penilaian awal yang harus dimasukkan ke dalam sistem adalah master data kriteria penilaian yang akan digunakan sebagai acuan penilaian setiap wilayah.

Gambar 6 Form Master Kriteria

Gambar 6 merupakan form master kriteria penilaian, yang digunakan untuk

menyimpan semua data kriteria yang ada pada sistem penilaian. User dapat memasukkan id dan deskripsi dari kriteria yang akan digunakan. Setelah memasukkan data kriteria, maka langkah selanjutnya adalah memasukkan detail kriteria yang akan digunakan pada proses penilaian.

Gambar 7 Form Master Detail Kriteria

Gambar 7 merupakan halaman pengolahan data form master detail kriteria. Setiap penilaian wilayah akan menggunakan data detail kriteria. Pada Gambar 7 terlihat kolom range yang digunakan untuk memasukkan batas nilai dari detail kriteria yang dimasukkan. Aplikasi secara otomatis melakukan pengecekan atas nilai yang dimasukkan oleh user dengan nilai range yang ada form detail kriteria.

15

Kolom nilai pada Gambar 7 merupakan nilai atas penilaian wilayah yang dimasukkan oleh user. Setelah menentukan kriteria dan detail kriteria, maka langkah selanjutnya adalah memasukkan bobot penilaian yang digunakan pada aplikasi.

Gambar 8 Form Master Bobot

Gambar 8 merupakan form master bobot yang digunakan sebagai nilai bobot pada setiap kriteria penilaian yang akan dipakai dalam proses perhitungan data menggunakan TOPSIS. Terlihat pada Gambar 8 bahwa nilai bobot dari setiap kriteria adalah nilai maksimal (nilai 5). Hal ini berarti bahwa semua kriteria mempunyai kepentingan yang sama dalam proses penilaian, sehingga tidak terdapat kriteria yang satu lebih penting dari kriteria lainnya. Langkah terakhir dalam proses pengolahan master data adalah memasukkan master data wilayah atau lokasi yang akan dijadikan sebagai objek penilaian.

Gambar 9 Form Master Wilayah Pemasaran Baru

Gambar 9 merupakan form master wilayah pemasaran baru. Setiap data lokasi yang akan dijadikan sebagai wilayah pemasaran baru harus didaftarkan ke sistem. Sistem akan menyimpan informasi jumlah toko besi yang terdapat pada wilayah tersebut, jumlah kompetitor yang ada pada wilayah tersebut, jalur pengiriman yang akan dilalui, dan prediksi pola pembayaran hutang untuk daerah yang bersangkutan. Data-data tersebut adalah seluruh data yang dibutuhkan oleh kriteria penilaian. Hal ini mempermudah user dalam melakukan proses penilaian wilayah atau lokasi karena sistem dapat mengambil informasi dari master lokasi yang dibutuhkan untuk proses penilaian tanpa harus dimasukkan terlebih dahulu oleh user. Langkah terakhir dalam sistem adalah melakukan proses penilaian atas setiap alternatif wilayah yang telah didaftarkan pada sistem.

16

Gambar 10 Form Master Penilaian Data

Gambar 10 merupakan form master penilaian data menggunakan metode TOPSIS. Informasi yang dibutuhkan pada proses penilaian adalah nama lokasi, kriteria, detail kriteria, dan nilai atas kriteria tersebut. Setelah user memasukkan informasi yang dibutuhkan pada proses penilaian, maka sistem akan menghitung dan memberikan hasil keputusan kepada user yang membutuhkan. Hasil pengolahan sistem berupa rating nilai wilayah yang akan dijadikan sebagai wilayah pemasaran baru. Setelah melakukan penilaian wilayah maka langkah selanjutnya adalah pembuatan laporan yang menampilkan hasil perhitungan sistem dan history penilaian yang dimasukkan oleh user.

Gambar 11 Hasil Perhitungan

Gambar 11 merupakan laporan hasil perhitungan yang dilakukan pada sistem dengan menggunakan metode TOPSIS. Pada laporan ditampilkan data wilayah dengan nilai tertinggi sampai dengan nilai terendah. Wilayah dengan nilai tertinggi merupakan hasil rekomendasi sistem yang dapat digunakan sebagai alternatif untuk pembukaan wilayah pemasaran baru PT. Puhan Indonesia.

Proses perhitungan sistem digunakan dengan memanfaatkan view yang ada pada database. View dibuat sesuai dengan urutan proses TOPSIS. Tahap awal dalam proses perhitungan sistem adalah menentukan nilai Xij untuk setiap kriteria seperti yang terlihat pada Kode Program 1.

Kode Program 1 Perintah untuk view Xij

1. SELECT KodeKriteria, round(sqrt(sum(power(nilai,2))),6) Xij, Kode 2. FROM Tbl_Penilaian 3. group by KodeKriteria, Kode

17

Perintah pada baris ke-1 sampai dengan baris ke-3 pada Kode Program 1 merupakan proses perhitungan nilai Xij untuk masing-masing kriteria. Hasil perhitungan didapatkan dengan cara mencari nilai akar dari hasil penjumlahan kuadrat setiap nilai kriteria dari masing-masing wilayah atau alternatif. Setelah mendapatkan nilai Xij, maka langkah selanjutnya adalah mencari nilai dari matriks keputusan ternormalisasi seperti yang terlihat pada Kode Program 2.

Kode Program 2 Perintah untuk View Matriks Keputusan Ternormalisasi

Perintah pada baris ke-1 sampai dengan baris ke-4 pada Kode Program 2

merupakan proses perhitungan nilai matriks keputusan ternormalisasi yang didapatkan dengan cara membagi nilai penilaian dengan nilai Xij untuk setiap kriteria penilaian. Setelah menghitung nilai matriks keputusan ternormalisasi, maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai Yij, yaitu dengan cara mengalikan semua nilai matriks dengan bobot per kriteria seperti yang terlihat Kode Program 3.

Kode Program 3 Perintah untuk View Yij

Perintah pada baris ke-1 sampai dengan baris ke-3 pada Kode Program 3 merupakan proses perhitungan nilai Yij dimana nilai bobot setiap kriteria dikalikan dengan nilai matriks keputusan ternormalisasi. Setelah menentukan nilai Yij, maka langkah selanjutnya adalah menentukan nilai maksimum dan minimum dari setiap nilai kriteria yang ada seperti yang terlihat pada Kode Program 4.

Kode Program 4 perintah untuk View Yij Maksimum dan Minimum

Perintah pada baris ke-1 sampai dengan baris ke-2 pada Kode Program 4 merupakan proses penentuan nilai maksimum dan minimum dari nilai Yij yang telah dihitung. Setelah nilai maksimum dan minimum ditentukan maka langkah selanjutnya adalah menentukan nilai D+ dan D- seperti yang terlihat pada Kode Program 5.

1. select a.Kode,KodeWilayah,a.KodeKriteria, round(a.Nilai/b.xij,6) Nilai

2. from Tbl_Penilaian a, vw_xij b 3. where a.KodeKriteria = b.kodekriteria 4. and a.Kode = b.kode

1. select kode, kodewilayah, a.kodekriteria, nilai * b.Bobot nilai 2. from vw_mkt a, Tbl_Bobot b 3. where a.kodekriteria = b.KodeKriteria

1. select kode, kodekriteria, MAX(nilai) y_max, MIN(nilai) y_min 2. from vw_yij group by kode, kodekriteria

18

Kode Program 5 Perintah untuk View D+ dan D-

Perintah pada baris ke-1 sampai dengan baris ke-7 pada Kode Program 5 merupakan proses penentuan nilai D+ dan D-. Nilai D+ dan D- dihitung dengan menggunakan Rumus 4 dan Rumus 5 atau seperti yang terlihat pada baris ke-2 dan baris ke-3 pada Kode Program 5. Langkah terakhir pada proses perhitungan adalah menghitung nilai akhir dengan menggunakan proses perhitungan seperti yang terlihat pada Kode Program 6.

Kode Program 6 Perintah untuk View Hasil Akhir

Perintah pada baris ke-1 sampai dengan baris ke-5 pada Kode Program 6 merupakan proses hasil akhir dari perhitungan TOPSIS. Perintah pada ke-3 merupakan perintah untuk menghitung nilai akhir dari proses penilaian yang dilakukan oleh user. Selain menampilkan hasil akhir dari proses penilaian, pada tahapan penelitian ini dibuat menu untuk menampilkan history penilaian yang dilakukan oleh user seperti yang terlihat pada Gambar 12.

Gambar 12 Report History Penilaian

Gambar 12 merupakan report history penilaian yang telah dilakukan oleh user. Semua proses penilaian akan ditampilkan sesuai dengan kode penilaian yang dimasukkan oleh user.

Sistem yang dibangun perlu diuji dan dianalisis untuk melihat apakah sudah memenuhi kebutuhan dan perancangan sistem. Pengujian sistem menggunakan pengujian black box yaitu pengujian yang akan menjelaskan status dari masing-masing proses dalam sistem, apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan atau tidak. Hasil pengujian sistem yang telah dibuat, ditunjukkan pada Tabel 14.

1. SELECT a.kode, a.kodewilayah, 2. ROUND( sqrt(SUM( power(nilai - y_max,2))),6) d_plus, 3. ROUND(sqrt(SUM( power(nilai - y_min,2))),6) d_min 4. FROM vw_yij a, y_max_min b 5. where a.kodekriteria = b.kodekriteria 6. and a.kode = b.kode 7. group by a.kode,a.kodewilayah ;

1. SELECT kode, a.kodewilayah, b.Nama 2. ,d_plus, d_min 3. ,ROUND(d_min / (d_plus + d_min),6) as hasil 4. FROM vw_d_plus_min a, Tbl_Wilayah b 5. where a.kodewilayah = b.KodeWilayah

19

Tabel 14 Hasil Black Box Testing untuk Proses Output

No Poin Pengujian Validasi

Input Data Input Hasil Uji Status

Uji

1 Pengujian Form Login

Verifikasi username dan password.

Username dan password

Sistem akan memberikan peringatan kepada user apabila tidak mengisi username atau password. Selain itu apabila password dan username sama dengan yang terdaftar pada database, maka user dapat mengakses halaman utama.

Valid

2

Pengujian Form Master Data

Data yang dibutuhkan untuk masing-masing form.

Data-data yang harus diisi karena merupakan primarykey pada masing-masing tabel yang ada di dalam database.

Sistem akan memberikan peringatan bahwa data yang diisi tidak lengkap dan data tersebut tidak akan disimpan dalam database apabila ada data yang tidak valid. Sebaliknya sistem akan menyimpan data yang valid ke dalam database.

Valid

3 Pengujian Perhitungan TOPSIS

Data Penilaian

Data Penilaian yang dimasukan oleh user.

Aplikasi dapat memberikan hasil perhitungan yang sesuai dengan perhitungan manual dengan menggunakan metode TOPSIS.

Valid

4 Pengujian Laporan

Laporan yang ditampilkan

Kode Penilaian

Aplikasi dapat menghasilkan laporan penilaian dan history penilaian berdasarkan kode yang dimasukkan oleh user.

Valid

Berdasarkan hasil pengujian dari masing-masing proses pada Tabel 14,

maka dapat disimpulkan bahwa sistem yang dibuat telah berjalan dengan baik. Selain melakukan pengujian dalam bentuk black box, juga dilakukan pengujian sistem melalui wawancara langsung dengan user, Bpk Raharjo Marketing PT. Puhan Indonesia. Adapun hasil analisis atas pengujian berdasarkan wawancara yang dilakukan, sistem ini dapat membantu staff marketing dan pimpinan dalam melakukan proses pengambilan keputusan berdasarkan data dan informasi yang dikumpulkan di lapangan dan kemudian diolah dengan menggunakan sistem SPK

20

yang telah dibuat sehingga keputusan yang dibuat dapat diambil berdasarkan informasi dan proses pengolahan informasi yang akurat.

5. Simpulan

Berdasarkan pembahasan, pengujian, dan analisis sistem, maka dapat

diambil kesimpulan bahwa sistem pengambilan keputusan dengan metode TOPSIS, dapat digunakan untuk mengolah setiap nilai dari kriteria ketersediaan pasar, kompetitor, jalur pengiriman, dan jangka waktu pembayaran, sehingga dapat memberikan keputusan mengenai wilayah pemasaran yang baru. Selain itu sistem pendukung keputusan juga membantu user dalam proses pengambilan keputusan yang sebelumnya dilakukan secara manual. Saran pengembangan sistem ke depan adalah sistem dapat dibuat menggunakan sistem web sehingga semua proses penilaian dapat dilakukan tanpa dibatasi oleh ruang dan waktu.

6. Daftar Pustaka

[1] Karnajaya, Anak Agung Alit; Utama, I Gede Arya, 2008, Sistem Pendukung

Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Honda Menggunakan Metode ELECTRE Berbasis Web, Stikom Jurnal, Volume 12, Nomor 2.

[2] Putri, Devy Trisnawati; Fariza, Arna; Helen, Afrida, 2009, Penentuan Lokasi Pembukaan Cabang Baru LBB dengan Metode AHP-GIS, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Institut Teknologi Sepuluh November. Diakses Tanggal 31 Oktober 2012.

[3] Pradana, Tory, 2010, Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Lokasi Pembangunan Kompleks Perumahan Berbasis Web, Naskah Publikasi.

[4] Hasan, I., 2002, Pokok-Pokok Materi Teori Pengambilan Keputusan, Jakarta : Ghalia Indonesia.

[5] Turban, E., dkk., 2005, Decision Support Systems and Intelligent Systems. Yogyakarta : Penerbit Andi.

[6] Tamauka, Jessica, 2011, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata Wamena, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga.

[7] Grunig, R.; Morscheyy, D., 2012, Evaluating New Markets, publication Script. Diakses Tanggal 31 Oktober 2012.

[8] Kusumadewi, Sri, 2006, Fuzzy Multy-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta : Penerbit Graha Ilmu.

[9] Nugroho, Adi., 2010, Mengembangkan Aplikasi Basis Data Menggunakan C# + SQL Server. Yogyakarta : Penerbit Andi Offset.

[10] Hasibuan, Zaenal, A. 2007, Metodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi : Konsep, Teknik, dan Aplikasi, Jakarta : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia.