SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMBELIAN...

i

SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN

PEMBELIAN PROPERTI DI YOGYAKARTA BERBASIS WEB

DENGAN METODEANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah SatuSyarat

Memperoleh Gelar Sarjana Komputer

Program Studi Teknik Informatika

Oleh :

SurtieKisaya

105314008

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

2017

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

ii

WEB BASED DECISION SUPPORT SYSTEM TO ASSISST

PROPERTY BUYING IN YOGYAKARTA USING ANALYTICAL

HIERARCHY PROCESS METHOD

THESIS

Presented as Partial Fulfillment of the Requirements

to Obtain Sarjana Komputer Degree

in Informatics Engineering Study Program

Created By :

Surtie Kisaya

105314008

INFORMATICS ENGINEERING STUDY PROGRAM

INFORMATICS ENGINEERING DEPARTMENT

FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY

SANATA DHARMA UNIVERSITY

YOGYAKARTA

2017


iii


iv


v


vi


vii

HALAMAN MOTTO

Pengkotbah 3 ; 1

Untuk segala sesuatu ada masanya, untuk

apapun yang dibawah langit ada waktunya.

God has said : “I will never leave you; I will

never run away from you. Hebrew 13 ; 5b

Tuhan tidak akan mengerjakan apapun dalam

kehidupan. Jika kamu tidak melakukan sesuatu juga.


viii

HALAMAN PERSEMBAHAN

Tuhan Yesus Kristus yang telah memberikan anugrah dan

menuntun setiap langkah kehidupan saya.

Kedua orang tua saya yang tidak pernah berhenti

memberikan dorongan, doa dan waktu serta banyak hal.

Kakak, adik, dan semua keluarga besar saya yang

selalu memberikan doa dan motivasi dalam setiap

prosesnya.

Dosen pembimbing, kaprodi dan semua karyawan yang

telah mendukung dan memberikan fasilitas dan

pelayanannya.

Clementio C. Derio, yang sudah memberikan semangat

dan motivasi saat merasa lelah dan bosan.

Rengganis Saputri, Adita Nurmalita yang selalu

memberi support yang terbesar dalam menyelesikan

penulisan.

Margareta Pradita Eka, yang sedari awal kuliah selalu

memberikan motivasi hingga sekarang.

Teman-Teman GKI Gejayan yang sudah memberikan support

dan dorongan yang teramat besar secara spiritual.

Teman-teman TI 2010 yang telah mendukung dan terus

mengingatkan serta memberikan motivasi.


ix

ABSTRAK

SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK

MEMBANTU PEMBELIAN PROPERTI DI YOGYAKARTA DENGAN

METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESSBERBASIS WEB

Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Untuk Membantu

Pembelian Properti adalah sebuah sistem yang berbasis computer yang

dirancang dengan tujuan dapat membantu pengunjung dalam pemilihan

properti yang akan dibeli. Pengunjung dalam konteks ini adalah pelaku pemilih

properti yang akan dibeli. Pada sistem ini, pengunjung akan mendapatkan hasil

berupa rekomendasi keputusan yang dibuat berdasarkan penilian untuk masing-

masing properti. Penilaian ditentukan oleh jumlah kriteria yang dipakai yaitu

harga, fasilitas, lokasi properti, tipe dan luas. Dalam sistem ini metode

Analytical Hierarchy Process digunakan untuk menentukan perbandingan

penilaian untuk masing-masing properti. Metode ini dipilih karena memiliki

struktur hierarki yang sesuai dengan inti permasalahan dalam memilih masing-

masing properti. Pemilihan properti dengan menggunakan Analytical

Hierarchy Process mampu mendapatkan hasil properti yang menjadi prioritas

pembelian. Hasil yang didapat diperoleh dari skor penghitungan manual

menggunakan excel. Hasil yang diperoleh dapat digunakan untuk membantu

pemilihan properti, serta hanya akan membantu (mencarikan solusi terbaik)

dan tidak menjadi patokan utama dalam pembelian.

Kata kunci : properti, metode Analytical Hierarchy Process, sistem pendukung

pengambilan keputusan.


x

ABSTRACT

WEB BASED DECISION SUPPORT SYSTEM TO ASSISST

PROPERTY BUYING IN YOGYAKARTA USING ANALYTICAL

HIERARCHY PROCESS METHOD

The supporting system of taking decision to help property purchasing is

a system based on computer that is designed as a purpose to help the visitors in

property selection that will be purchased. The visitors here mean the subject

elector of property that will be purchased. In this system, the visitors will get a

recommendation of decision that is made based on assessment of each

property.

Assessment is determined by a number of criteria that is used, namely

price, facility, property location, type and wide. In this system, the Analytical

Hierarchy Process is used to determine the assessment comparison of each

property. This method is selected because it has a structure of hierarchy which

appropriate with the main problem in selecting the property.

The property selection by using Analytical Hierarchy Process can

acquire the result of property became the priority of purchasing. The result is

acquired from the manual enumeration score using excel. The acquiring result

can be used to help in property selection. It will help to get the best solution but

it cannot be as a main criterion in purchasing.

Key words Property, Analytical Hierarchy Process Method, Supporting System

of Taking Decision.


xi

KATA PENGANTAR

Segenap puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus

sebagai sumber dari segala sumber pengetahuan dan sumber kekuatan, karena

atas penyertaan dan penggembalaanNya skripsi yang berjudul SISTEM

PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMBELIANPROPERTI

DI YOGYAKARTA BERBASIS WEB DENGAN METODE ANALYTICAL

HIERARCHY PROCESS ini dapat diselesaikan. Dan dapat diajukan untuk

memenuhi salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer

Program Studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.

Dalam penyusunan skripsi ini, penulis banyak memperoleh petunjuk

dan bimbingan dari berbagai pihak. Sehubungan dengan hal tersebut, maka

pada kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terimakasih dan

penghargaan yang sebesar-besarnya kepada :

1. Tuhan Yang Maha Esa kaena telah memberikan berkat dan

memberikan kekuatan selama proses pengerjaan tugas akhir.

2. Sudi Mungkasi,S.Si., M.Math.Sc.,Ph.D selaku Dekan Fakultas Sains

dan Teknologi Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.

3. Dr. Anastasia Rita Widiarti selaku Ketua Program Studi Teknik

Informstika Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.

4. Paulina Heruningsih Prima Rosa, M.Sc selaku dosen pembimbing

akademik yang telah memberikan perhatian dan motivasi kepada

penulis, serta memberikan solusi pemecahan masalah melalui kritik dan

saran yang membangun.

5. Orang tua, Drs. Totok Sutrinanto dan Sri Hartati, S.Pd yang senantiasa

memberikan dukungan doa dan motivasi dalam penyelesaian studi dan

tugas akhir.


xii

6. Adik, kakak serta keluarga besar yang senantiasa memberikan

dorongan serta doa.

7. Clementio Derio yang selalu memberikan support, motivasi, doa,

suntikan semangat dan pencerahan di saat menghadapi kesulitan dan

kebosanan saat pengerjaan skripsi.

8. Adita Nurmalita, yang selalu menjadi tempat pelarian saat jenuh

konsultasi,

9. Rengganis Saputri yang selalu menjadi teman dikala lembur melanda.

10. Margareta Pradita Eka, yang dari awal memberikan support agar cepat

selasai dalam pengerjaan skripsi.

11. Teman-teman GKI Gejayan dan Generasi Micin Squad yang secara

sukarela memberikan support secara spiritual dan memberikan

dukungan secara moril.

12. Teman-teman TI 2010 yang selalu memberikan semangat dan selalu

mendukung.

Salah satu ciri karya manusia adalah tidak akan pernah sempurna,

demikian pula halnya dengan skripsi ini yang telah diusahakan dibuat dengan

segenap kemampuan yang ada, akan tetapi jika masih ada kekurangan, penulis

bertanggung jawab sepenuhnya. Harapan penulis juga, semoga karya ini dapat

bermanfaat bagi kita semua.

Yogyakarta, 31 Juli 2017

Penulis

Surtie Kisaya


xiii

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL i

HALAMAN JUDUL (INGGRIS) ii

HALAMAN PERSETUJUAN iii

HALAMAN PENGESAHAN iv

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA v

LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA

ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS vi

HALAMAN MOTTO vii

HALAMAN PERSEMBAHAN viii

ABSTRAKSI ix

ABSTRACT x

KATA PENGANTAR xi

DAFTAR ISI xiii

DAFTAR TABEL xvii

DAFTAR GAMBAR xviii

BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang 1

1.2. Rumusan Masalah 4

1.3. Tujuan Penelitian 4

1.4. Batasan Masalah 5

1.5. Sistematika Penulisan 5

BAB II LANDASAN TEORI

2.1. Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan

2.1.1. Pengertian Pengambilan Keputusan 7

2.1.2. Tujuan SPPK 8

2.1.3. Komponen SPPK 8

2.1.4. Karakteristik SPPK 10

2.1.5. Manfaat SPPK 11

2.1.6. Keterbatasan SPPK 11


xiv

2.1.7. Proses Pengambilan Keputusan 12

2.2. Analytical Hierarchy Process 13

2.2.1. Prinsip Dasar 14

2.2.2. Keuntungan dan Kekurangan AHP 16

2.2.3. Algoritma AHP 17

2.3. MySQL 21

2.4. PHP 22

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Gambaran Umum 23

3.2. Perancangan Penelitian

3.2.1. Studi Literatur 23

3.2.2. Data 23

3.2.3. Perancangan Alat Uji 24

3.3. Evaluasi dan Analisa Hasil 25

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

4.1. Analisis Sistem

4.1.1. Gambaran Sistem Lama 26

4.1.2. Ruang Lingkup 27

4.1.3 Analisis Masalah 28

4.1.4. Gambaran Sistem Baru 28

4.1.5. Analisis Kebutuhan

4.1.5.1. Spesifikasi Software dan Hardware 29

4.1.5.2. Actor Use Case 30

4.1.5.3. Diagram Use case 31

4.2. Perancangan Sistem

4.2.1. Perancangan Logikal

4.2.1.1. Perancangan Proses 32

4.2.1.1.1. Diagram Konteks 32

4.2.1.1.2 Diagram Alur Data 33

4.2.1.1.3. Perancangan Subsistem Manajemen Data


xv

4.2.1.1.3.1. Perancangan Konseptual 36

4.2.1.1.3.2. Perancangan Logical 37

4.2.1.1.3.3. Perancangan Fisikal 38

4.2.2. Perancangan Subsistem Manajeman Model 40

4.2.3. Perancangan Subsistem Manajemen Dialog 51

BAB V IMPLEMENTASI DAN ANALISA HASIL

5.1. Implementasi Sistem 56

5.2. Implementasi Subsistem Manajemen Data 56

5.2.1. Implementasi Koneksi Basis Data 56

5.2.2. Tabel Admin 57

5.2.3. Tabel Developer 58

5.2.4. Tabel properti 58

5.2.5. Tabel Kriteria 59

5.2.6. Tabel Proses Hitung 60

5.2.7. Implementasi Matrik 2D 61

5.3. Implementasi Subsistem Manajemen Model 62

5.3.1. Halaman Data Kriteria 62

5.3.2. Halaman Nilai Kriteria 63

5.3.3. Form Input Nilai Perbandingan Kriteria 63

5.3.4. Hasil Akhir Perangkingan AHP 64

5.4. Implementasi Subsistem Manajemen Dialog

5.4.1. Antar muka Halaman Utama 64

5.4.2. Antar muka Daftar Developer 65

5.4.3. Antar muka Halaman Tentang 65

5.4.4. Antar muka Login 66

5.4.5. Antar muka Halaman Admin 67

5.4.6. Antar muka Halaman Verifikasi Developer 67

5.4.7. Antar muka Data Properti Developer 68

5.5. Uji Validasi

5.5.1. Uji Validasi Perhitungan 68


xvi

5.5.2. Uji Validasi Pengguna 80

BAB VI PENUTUP

5.1. Simpulan 84

5.2. Saran 84

DAFTAR PUSTAKA 85

LAMPIRAN 86


xvii

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan 22

Tabel 2.2 Nilai Indeks Random 24

Tabel 4.1 cause effect analysis 32

Table 4.2 Aktor Usecase 35

Tabel 4.3 Relasi antar tabel 43

Tabel 4.4 Tabel Administrator 44

Tabel 4.5 Table developer 44

Tabel 4.6 Table properti 45

Tabel 4.7 Table kriteria 47

Tabel 4.8 Tabel Sub Kriteria 47

Tabel 4.9 Tabel proses hitung 48

Tabel 4.10 Tabel prioritas 53

Tabel 4.11 Tabel Perbandingan 53

Tavel 4.12 Tabel Normalisasi 54

Tabel 4.13 Tabel Kriteria Harga 56

Tabel 4.14 Tabel Kriteria Lokasi 57

Tabel 4.15 Tabel Kriteria Fasilitas 58

Tabel 4.16 Tabel Kriteria Tipe 59

Tabel 4.17 Tabel Kriteria Luas 60

Tabel 4.18 Tabel Perankingan 61

Tabel 5.1 Tabel Nilai Respon Kolom 1 106




xviii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Komponen Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan 11

Gambar 4.1 Diagram Use Case 36

Gambar 4.2 Diagram Konteks 37

Gambar 4.3 DFD Level 1 SPPK Properti 38

Gambar 4.4 DFD level 2 pengunjung 39

Gambar 4.5 DFD Level 2 Developer 40

Gambar 4.6 DFD Level 2 Administrator 41

Gambar 4.7 ER diagram 42

Gambar 4.8 Diagram alur perhitungan AHP 51

Gambar 4.9 Diagram hierarki AHP 52

Gambar 4.10 Perancangan halaman utama 62

Gambar 4.11 Perancangan halaman daftar developer 62

Gambar 4.12 Perancangan login 63

Gambar 4.12 Perancangan halaman verifikasi developer 63

Gambar 4.13 Perancangan halaman data kriteria 64

Gambar 4.14 Perancangan halaman nilai kriteria 64

Gambar 4.15 Perancangan halaman data properti 65

Gambar 4.16 Perancangan halaman perbandingan kriteria 65

Gambar 4.17 Perancangan halaman hasil hitung 66

Gambar 5.1 Source Code Matrik 74

Gambar 5.2 Halaman Kriteria 75

Gambar 5.3 Halaman Nilai Kriteria 76

Gambar 5.4 Halaman Perbandingan Kriteria 76

Gambar 5.5 Halaman Hasil Perankingan 77

Gambar 5.6 Halaman Utama 78

Gambar 5.7 Halaman Daftar Developer 79

Gambar 5.8 Halaman Tentang 80

Gambar 5.9 Form Login 80

Gambar 5.10 Halaman Admin 81

Gambar 5.11 Halaman Verifikasi Developer 82


xix

Gambar 5.12 Halaman Properti Kriteria 83

Gambar 5.13 Perhitungan AHP secara Manual 103

Gambar 5.14 Halaman Hasil Perankingan 105

Gambar 5.15 Grafik Nilai Respon Kolom 1 107




1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kemampuan untuk mengambil keputusan yang cepat, tepat dan akurat

akan menjadi kunci keberhasilan dalam persaingan global saat kini. Banyak

informasi yang dimiliki tidak cukup bila informasi tersebut tidak digunakan

dengan baik. Informasi dapat berguna bila dimanfaatkan dengan baik,

bahkan jika diolah oleh suatu sistem maka informasi tersebut dapat berdaya

guna dengan baik. Sistem yang mengolah informasi biasanya sistem

pendukung keputusan, sehingga sistem tersebut dapat mengolah informasi

untuk mendukung keputasan dengan menawarkan alternatif-alternatif solusi

yang terbaik.

Persoalan pengambilan keputusan, pada dasarnya merupakan bentuk

pemilihan dari berbagai alternatif tindakan yang mungkin bisa dipilih.

Sebelum menentukan alternatif, diperlukan data-data yang akurat untuk

mendukung pengambilan keputusan yang tepat dan akurat. Bila data-data

yang dimasukan tidak akurat maka proses perhitungan dapat menyebabkan

hasil yang salah sehingga alternatif keputusan yang dihasilkan pun menjadi

tidak akurat. Kebutuhan sistem pendukung keputusan akan sangat

diperlukan untuk menjaga kestabilan hasil akhir dari proses perhitungan

untuk pemilihan alternatif keputusan.

Kemampuan sistem pendukung keputusan membantu pemilihan

alternatif properti. Bantuan sistem pendukung keputusan bisa dirasakan


2

lebih cepat dan akurat jika sistem pendukung keputusan berbantukan

komputer. Kemampuan komputer dalam mengolah data-data untuk

menghasilkan informasi yang sudah tidak diragukan lagi. Komputer

sebagai alat bantu dapat mengolah data berdasarkan software yang

dimasukan ke dalam komputer, untuk menghasilkan alternatif keputusan

dalam memilih properti, diperlukan software yang dapat menghasilkan

alternatif keputusan untuk memilih.

Banyaknya developer yang menawarkan properti dengan berbagai

macam harga, tipe dan perancangannya membuat pembeli properti menjadi

kesulitan dan rumit dalam menentukan properti mana yang akan dibeli.

Kerumitan dan ruang lingkup pengambilan keputusan dapat diatasi dengan

program Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan (SPPK). Sistem

Pendukung Pengambilan Keputusan (SPPK) memungkinkan pengguna

untuk melakukan pengambilan keputusan dengan lebih cepat dan tepat.

Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan (SPPK) dapat membantu dalam

usaha pemilihan properti.

Pada penelitian sebelumnya sudah banyak peneliti yang menggunakan

metode analytical hierarchy process (AHP) ini untuk metode pemecahan

masalah pada kasus tertentu. Maka dari itu penulis memasukkan beberapa

penelitian-penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya yang dijadikan

sebagai referensi yaitu “Penerapan Metode AHP dalam Sistem Pendukung

Keputusan Penempatan Karyawan Menggunakan Aplikasi Expert Choice”

oleh (Nasibu, 2009). SPPK ini dikembangkan dengan menggunakan


3

metode AHP. Adapun enam kriteria antara lain keahlian, kualitas kerja,

disiplin, kehadiran, keuletan, dan kejujuran. Sistem tersebut ditujukan

untuk memberikan gambaran solusi terhadap masalah pemilihan karyawan

yang berprestasi untuk menduduki jabatan stretegis dengan menggunakan

pendekatan teori AHP dan memakai aplikasi Expert Choice untuk

membantu pihak pengambil keputusan dalam menentukan pilihan.

Kemudian “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pemain sepak Bola

(Striker) Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP)”

(Fitrianto dkk, 2013). Adapun tujuh kriteria yaitu harga pemain, jumlah gol

dalam semusim, jumlah asist dalam semusim, akurasi tendangan kegawang,

ketenangan dalam penyelesaian akhir, sikap dilapangan, dan tingkat

kedisiplinan. Metode yang digunakan adalah AHP dengan menghasilkan

output pemain striker terbaik. Maka dari penelitian yang pernah dilakukan

sebelumnya, penulis membuat sistem pengambilan keputusan untuk

membantu pembelian properti di daerah Yogyakarta dengan metode

Analitycal Hierarchy Process (AHP). Adapun terdapat lima kriteria untuk

menentukan perumahan yang sesuai dengan yang diinginkan antara lain

harga perumahan, lokasi, luas, tipe, dan fasilitas. Sistem ini menggunakan

metode AHP karena menurut penulis AHP mampu digunakan untuk semua

proses pemilihan sedangkan penentuan kriteria bisa dirubah sesuai dengan

kepentingan konsumen. Metode ini dipilih karena AHP sangat cocok dan

lebih spesifik dalam membandingkan antar kriteria yang ada. Selain itu

AHP juga mampu memecah-mecah situasi yang kompleks atau tak


4

terstruktur ke dalam bagian-bagian komponennya, sehingga dengan

pertimbangan-pertimbangan yang ada mampu menghemat waktu dan biaya.

Sistem pendukung keputusan ini diharapkan dapat membantu konsumen

dalam menentukan perumahan mana yang akan dipilih dan dibeli nantinya.

1.2 Rumusan Masalah

Dari latar belakang masalah maka dibuat suatu rumusan masalah yaitu:

1. Bagaimana membangun sebuah sistem pendukung pengambilan

keputusan untuk memilih properti rumah yang sesuai dengan kriteria

yang dimasukkan oleh pengguna dengan menggunakan Metode

Analytic Hierarchy Process (AHP)?

2. Apakah sistem dengan menggunakan metode AHP dapat memberikan

solusi bagi pembeli properti dalam menentukan pembelian properti di

daerah Yogyakarta secara cepat dan tepat?

1.3 Tujuan penelitian

Adapun tujuan penelitian, antara lain :

1. Membangun sebuah sistem pendukung pengambilan keputusan

pemilihan pembelian properti sehingga dapat membantu

pengguna sistem dalam menentukan pilihan properti apa yang

sesuai dengan kriteria yang diinginkan orang tersebut.

2. Mengevaluasi sistem lama yang masih bersifat manual menjadi

sistem yang cepat dan akurat dalam pengambilan keputusan.


5

1.4 Batasan Masalah

Dalam penelitian yang dilakukan, penulis menentukan beberapa batasan

masalah sebagai berikut :

1. Berdasarkan survey yang dilakukan saat pra penelitian, didapatkan

beberapa karakteristik dominan yang selalu digunakan pembeli

properti dalam menentukan pemilihan properti. Karakteristik

masukan yang ada diantaranya adalah :

Harga

Lokasi perumahan

fasilitas umum

tipe

luas

2. Hasil output dari SPPK ini adalah properti rumah dengan nilai

bobot yang ditentukan dari perbandingan kriteria.

3. Properti rumah yang terdapat pada sistem ini hanya properti untuk

wilayah Yogyakarta.

4. Sistem ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemograman PHP

dengan MySql sebagai databasenya.

1.5 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan akan dijabarkan sebagai berikut :

BAB I : PENDAHULUAN

Bab ini membahas mengenai latar belakang masalah dari topik yang

diambil, rumusan masalah yang akan diselesaikan, batasan masalah yang


6

akan diteliti, tujuan penelitian yang diperoleh dari batasan masalah,

metodologi penelitian dan sistematika penulisan.

BAB II : LANDASAN TEORI

Berisi tentang dasar teori yang mendukung penulisan. Dan membahas

metode yang digunakan.

BAB III : METODOLOGI DAN PERANCANGAN SISTEM

Pada bagian ini akan berisi tentang gambaran sistem yang akan

dibangun, data yang digunakan, Perancangan penelitian, spesifikasi

software dan hardware yang digunakan serta perancangan sistem yang

dibuat meliputi perancangan metode Analytic Hierarchy Process (AHP),

perancangan sistem dan perancangan antar muka.

BAB IV : IMPLEMENTASI DAN ANALISA HASIL

Bab ini membahas mengenai implementasi dan hasil analisis dan

perancangan system (proses dan cara kerja) sesuai dengan rancangan

sistem.

BAB V : HASIL DAN PEMBAHASAN

Bab ini membahas mengenai hasil penelitian berupa hasil implementasi

dan analisa terhadap hasil penelitian tersebut yang ditinjau dari metode

yang digunakan.

BAB VI : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini membahas mengenai kesimpulan dari keseluruhan pembahasan

dan saran yang diperlukan untuk pengembangan selanjutnya.


7

BAB II

LANDASAN TEORI

Dari latar belakang, tujuan dan rumusan masalah di atas terdapat

beberapa hal yang belum jelas pengertiannya dan perlu untuk didefinisikan

lebih lanjut. Dalam bab ini akan dijelaskan satu demi satu maksud dari

beberapa pengertian yang ada di dalam Bab I.

2.1. Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan

2.1.1 Pengertian

Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan yang selanjutnya kita singkat

dalam skripsi ini menjadi SPPK, secara umum didefinisikan sebagai sebuah

sistem yang mampu memberikan kemampuan baik kemampuan pemecahan

masalah maupun kemampuan pemgkomunikasian untuk masalah semi-

terstruktur. Secara khusus, SPPK didefinisikan sebagai sebuah sistem yang

mendukung kerja seorang manajer maupun sekelompok manajer dalam

memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi

ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu (Hermawan, 2005).

SPPK merupakan implementasi dari teori pengambilan keputusan yang

sudah dikenalkan sebelumnya. Hanya saja bedanya jika dahulu untuk mencari

penyelesaian dilakukan iterasi secara manual, sedangkan saat ini komputer

sudah menawarkan kecanggihan untuk menyelesaikan persoalan yang sama

dalam waktu yang relative singkat (Kusrini, 2011).

Sistem Pedukung Pengambilan Keputusan (SPPK) memiliki lima

karakteristik utama yaitu:


8

1. Sistem yang berbasis komputer.

2. Dipergunakan untuk membantu mengambil keputusan.

3. Untuk memecahkan masalah rumit yang mustahil dilakukan kalkulasi

manual.

4. Melalui cara simulasi yang interaktif

5. Data dan model analisis sebagai komponen utama.

Pengambilan keputusan merupakan proses memilih sejumlah alternatif

tindakan dengan maksud mencapai tujuan tertentu.

2.1.2 Tujuan SPPK

Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan memiliki tujuan sebagai

berikut (Keen, 1980) :

Membantu pengambilan keputusan untuk memecahkan masalah semi

terstruktur.

Mendukung penilaian pengambilan keputusan bukan untuk mengganti

peran pengambilan keputusan.

Meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan.

2.1.3 Komponen SPPK

Secara umum SIstem Pendukung Pengambilan Keputusan dibantu oleh

tiga komponen besar yaitu subsistem manajemen data, subsistem manajemen

model dan subsistem manajemen dialog.


9

Gambar 2.1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

1. Subsistem manajemen data

Termasuk database, yang mengandung data yang relevan untuk

berbagai situasi dan diatur oleh software yang disebut Database

Management System (DBMS).Untuk keperluan SPPK, diperlukan data

yang relevan dengan permasalahan yang hendak dipecahkan pada

simulasi.

2. Subsistem manajemen model

Merupakan suatu model yang merepresentasikan permaslahan

kedalam format kuantitatif sebagai dasar simulasi pengambilan,

termasuk didalamnya tujuan dari permasalahan, komponen terkait,

batasan yang ada dan hal-hal lainnya. Model base memungkinkan

pengambilan keputusan yang menganalisa secara utuh dengan cara

mengembangkan dan membandingkan solusi alternatif.

subsistem manajemen

data

subsistem manajemen

model

subsistem manajemen dialog.

User


10

3. Subsistem manajemen dialog

Sering disebut sebagai subsistem dialog, merupakan penggabungan

antara dua komponen sebelumnya yang kemudian disatukan dalam

komponen ketiga (user Antar muka), sebelumnya dipresentasikan

dalam bentuk model yang bisa dimengerti oleh computer. User Antar

muka menampilkan keluaran sistem bagi pemakai dan menerima

masukan kedalam sistem.

2.1.4. Karakteristik SPPK

SPPK memiliki beberapa karakteristik yang khas dibandingkan dengan

sistem lainnya yaitu (Turban, 1995) :

a. SPPK membuat dukungan bagi pembuat keputusan, terutama untuk

keputusan semi terstruktur atau tidak terstruktur.

b. SPPK dapat dimanfaatkan oleh individu maupun kelompok.

c. Menyediakan dukungan kepada beberapa ketergantungan dan rangkaian

keputusan.

d. SPPK dapat mendukung beberapa koneksi keputusan yang saling

bergantung.

e. Bersifat fleksibel.

f. SPPK harus mudah digunakan.

g. Mempunyai tujuan khusus untuk mendukung keputusan yang diambil,

tetapi tidak menggantikan peran pembuat keputusan.


11

2.1.5 Manfaat SPPK

SPPK sebagai sebuah sistem memberikan manfaat bagi penggunanya,

antara lain :

1. SPPK memperluas kemampuan pengambilan keputusan dalam

memproses data dan informasi.

2. SPPK membantu pengambilan keputusan dalam hal penghematan

waktu pemecahan masalah.

3. SPPK menghasilkan solusi yang dapat diandalkan.

4. Meskipun SPPK mungkin tidak mampu menyelesaikan masalah yang

dihadapi oleh pengambil keputusan, namun ia mampu menjadi

stimulant, karena SPPK menyediakan alternatif penyelesaian.

5. SPPK menyediakan buku tambahan untuk memberikan pembenaran

sehingga dapat memperkuat posisi pengambilan keputusan.

6. Keputusan SPPK bersifat objektif.

7. SPPK memperbaiki efektifitas manajerial dan produktifitas analisis.

2.1.6 Keterbatasan SPPK

Pada sebuah sistem tentunya memiliki kelemahan dan keterbatasan

kemampuan dalam hal tertentu. Demikian juga dengan SPPK, memiliki

keterbatasan dalam beberapa hal antara lain :

a. Ada beberapa kemampuan management dan bakat manusia yabg tidak

dapat dimodelkan, sehingga model yang ada pada sistem tidak

mencakup semua persoalan.


12

b. Kemampuan SPPK terbatas pada kemampuan yang dimilikinya

(pengetahuan dasar serta model dasar).

c. Proses yang dilakukan SPPK tergantung pada perangkat lunak yang

digunakan.

d. SPPK tidak memiliki kemampuan intuisi seperti yang dimiliki manusia,

karena bagaimanapun canggihnya suatu SPPK hanyalah kumpulan

perangkat yang tidak memiliki kemampuan berfikir.

SPPK hanya memmpunyai kemampuan dalam mengolah informasi data

yang dilakukan untuk tujuan pengambilan keputusan. Jadi sistem ini hanya

berguna sebagai alat bantu manajemen. Secara umum, dapat dikatakan bahwa

SPPK dibangun untuk menghasilkan alternatif penyelesaian baru yang

ditawarkan kepada pengambil keputusan dan tidak digunakan untuk membuat

keputusan atau mengambil keputusan.

2.1.7 Proses Pengambilan Keputusan

Tiga fase dalam proses pengambilan keputusan (Turban, 1995), yaitu :

1. Fase panalaran (intelligence phase)

Tujuan dari tahap ini adalah permasalahan, situasi dan

peluangnya.Output yang dihasilkan adalah rumusan masalah (problem

statement).

2. Fase perancangan (design phase)

Fase ini bertujuan menghasilkan dan menganalisa alternatif

solusi.Dalam fase ini dilakukan pemodelan terhadap permasalahan yang

ada.


13

3. Fase pemilihan (choice phase)

Batas antara fase perancangan dan fase pemilihan tidak tegas karena

adanya aktifitas yang sama yang dilakukan dalam kedua fase tersebut.

Dalam pemecahan masalah, tiga fase pengambilan keputusan ini yang

akan diimplementasikan terhadap rekomendasi yang menjadi output pada tahap

pemilihan.

2.2. Analitycal Hierarchy Process

Pada dasarnya, proses pengambilan keputusan adalah memilih suatu

alternatif.AHP umumnya digunakan dengan tujuan untuk menyusun prioritas

dari berbagai alternatif pilihan yang ada dan pilihan-pilihan tersebut bersifat

kompleks atau multikriteria (Bourgeois, 2005).

Penentuan prioritas inilah yang merupakan bagian penting dari

penggunaan metode AHP (Mulyono, 1996).Selanjutnya Mulyono (1996),

menjelaskan bahwa pada dasarnya metode AHP merupakan suatu teori umum

tentang suatu konsep pengukuran. Metode ini digunakan untuk menemukan

suatu skala rasio baik dari perbandingan pasangan yang bersifat diskrit maupun

kontinu.Perbandingan-perbandingan ini dapat diambil dari ukuran aktual atau

dari suatu skala dasar yang mencerminkan kekuatan perasaan dan prefensi

relatif.

Peralatan utama AHP adalah sebuah hirarki fungsional dengan input

utamanya persepsi manusia akan prioritas antara satu elemen dengan elemen

yang lainnya. Keberadaan hirarki memungkinkan dipecahnya masalah


14

kompleks atau tidak terstruktur dalam sub-sub masalah, lalu menyusunnya

menjadi suatu bentuk hirarki.

Untuk mendefinisikan masalah yang kompleks dan mengembangkan

pertimbangan sehat, AHP harus terus menerus dicoba atau diulang sepanjang

waktu.Para pengambil keputusan harus memperbanyak elemen suatu persoalan

hierarki dan mengubah beberapa pertimbangan pengambilan keputusan.

Para pengambil keputusan dapat memeriksa kepekaan hasil terhadap

berbagai macam perubahan yang dapat diantisipasi.

2.2.1 Prinsip Dasar

Dalam menyelesaikan persoalan dengan metode AHP ada beberapa prinsip

dasar yang harus dipahami antara lain :

1) Decomposition

Decomposition adalah memecahkan atau membagi problema yang utuh

menjadi unsur-unsurnya ke bentuk hirarki proses pengambilan

keputusan, dimana setiap unsur atau elemen saling berhubungan.

Struktur hirarki keputusan tersebut dapat dikategorikan sebagai

complete dan incomplete. Suatu hirarki keputusan disebut complete jika

semua elemen pada suatu tingkat memiliki hubungan terhadap semua

elemen yang ada pada tingkat berikutnya, sementara hirarki keputusan

incomplete kebalikan dari hirarki yang complete. Hirarki masalah

disusun digunakan untuk membantu proses pengambilan keputusan

dalam sebuah system dengan memperhatikan seluruh elemen keputusan

yang terlibat.


15

2) Comparative Judgement

Comparative Judgement adalah penilaian yang dilakukan berdasarkan

kepentingan relatif dua elemen pada suatu tingkat tertentu dalam

kaitannya dengan tingkatan di atasnya. Comparative Judgement

merupakan inti dari penggunaan AHP karena akan berpengaruh

terhadap urutan prioritas dari elemen-elemennya. Hasil dari penilaian

tersebut akan diperlihatkan dalam bentuk matriks pairwise comparisons

yaitu matriks perbandingan berpasangan memuat tingkat preferensi

beberapa alternatif untuk tiap kriteria. Skala preferensi yang digunakan

yaitu skala 1 yang menunjukkkan tingkat yang paling rendah (equal

importance) sampai dengan skala 9 yang menunjukkan tingkatan yang

paling tinggi (extreme importance).

3) Synthesis of Priority

Synthesis of Priority dilakukan dengan menggunakan eigen vektor

method untuk mendapatkan bobot relatif bagi unsur-unsur pengambilan

keputusan.

4) Logical Consistency

Logical Consistency dilakukan dengan mengagresikan seluruh eigen

vektor yang diperoleh dari berbagai tingkatan hirarki dan selanjutnya

diperoleh suatu vektor composite tertimbang yang menghasilkan urutan



16

2.2.2 Keuntungan dan Kekurangan AHP

Kelebihan :

1. Struktur yang berhierarki sebagai konskwensi dari kriteria yang dipilih

sampai pada sub-sub kriteria yang paling dalam.

2. Memperhitungkan validitas sampai batas toleransi inkonsentrasi sebagai

kriteria dan alternatif yang dipilih oleh para pengambil keputusan.

3. Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan output analisis sensitivitas


Metode “pairwise comparison” AHP mempunyai kemampuan untuk

memecahkan masalah yang diteliti multi obyek dan multi kriteria yang

berdasar pada perbandingan preferensi dari tiap elemen dalam hierarki.Jadi

model ini merupakan model yang komperehensif.Pembuat keputusan

menetukan pilihan atas pasangan perbandingan yang sederhana, membengun

semua prioritas untuk urutan alternatif.“ Pairwaise comparison” AHP

mwenggunakan data yang ada bersifat kualitatif berdasarkan pada persepsi,

pengalaman, intuisi sehigga dirasakan dan diamati, namun kelengkapan data

numerik tidak menunjang untuk memodelkan secara kuantitatif.

Kelemahan

1. Ketergantungan model AHP pada input utamanya.

2. Input utama ini berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini

melibatkan subyektifitas sang ahli selain itu juga model menjadi tidak

berarti jika ahli tersebut memberikan penilaian yang keliru.


17

3. Metode AHP ini hanya metode matematis tanpa ada pengujian secara

statistik sehingga tidak ada batas kepercayaan dari kebenaran model

yang terbentuk

2.2.3 Algoritma AHP

Dengan menggunakan metode AHP serta berdasarkan prinsip dari AHP,

maka pada studi kasus kali ini akan disusun suatu hierarki dan hierarki ini akan

diproses melalui beberapa langkah, yaitu :

Langkah pertama

Membuat hierarki yang ada, posisi teratas pada hierarki berfungsi sebagai

sasaran permasalahan atau tujuan. Posisi selanjutnya adalah untuk menentukan

kriteria. Sedangkan pada posisi terbawah merupakan alternatif yang digunakan

oleh pengambil keputusan.

Langkah kedua

Pada langkah kedua dibagi kedalam dua bagian yaitu:

1. Menetapkan prioritas elemen

Membuat perbandingan berpasangan antar elemen. Dari setiap

elemen kemudian dibandingkan berpasangan terhadap kriteria yang

telah ditentukan.

Bentuk yang digunakan pada tahap ini adalah sebuah matrik.

Berikut adalah contoh bentuk matrik denga pemisalan proses

pemilihan X dengan kriteria A, B, C sehingga susunan elemen

menjadi sebagai berikut :


18

X A B C

A 1

B 1

C 1

Gambar 2.2 Contoh Matriks Perbandingan

Nilai diagonal matrik merupakan perbandingan suatu elemen

dengan elemen itu sendiri.

Membandingkan elemen pertama pada matrik berpasangan (elemen

pada kiri marik)dengan elemen kedua (elemen pada baris puncak).

Sedangkan untuk mengisi matrik perbandingan berpasangan, maka

menggunaka skala banding. Kemudian dengan skala banding

digunakan untuk dapat menghitung nilai bobot kepentingan.

Tabel 2.1 Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Sumber ( Saaty, 1990 )

Intensitas

Kepentingan Keterangan

1 Kedua elemen sama pentingnya (Equal Importance)

3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada

elemen yang lainnya (Slightly more Importance) 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya

(Materially more Importance) 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada

elemen lainnya (Significantly more Importance) 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya

(Compromise values) 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan

pertimbangan yang berdekatan (Compromise values)


19

2. Sintesis

Proses menyatukan pertimbangan yang telah dibuat dalam melakukan

perbandingan berpasangan. Selanjutnya dilakukan pembobotan dan

penjumlahan untuk memperoleh suatu bilangan tunggal sebagai prioritas

tiap elemen, adalah :

Menjumlahkan nilai dari tiap kolom pada matrik.

Membagi tiap masukan pada tiap kolom dengan jumlah pada

kolom tersebut yang besesuaian. Setiap item pada kolom pertama

dibagi dengan jumlah pada kolom pertama.

Menjumlahkan semua nilai dalam setiap barisnya.

Membagi jumlah nilai setiap barisnya dengan banyak elemen pada

tingkat kedua.

Langkah ketiga

AHP mengukur konsistensi menyeluruh dari beberapa pertimbangan melalui

rasio konsistensi. Nilai rasio haruslah 10% atau kurang, karena apabila lebih

pertimbangannya adalah perlu diperbaiki. Semua elemen dikelompokkan

secara logis dan diperingkatkan secara konsisten dengan suatu kriteria yang

logis.

Perhitungan konsistensi logis dilakukan dengan mengikuti langkah berikut :

Mengalikan matriks dengan prioritas bersesuaian.

Menjumlah hasil kali perbaris.

Hasil penjumlahan tiap baris dibagi prioritas bersangkutan dan hasilnya

kemudian dijumlahkan.


20

Hasil dari poin ke 3 dibagi jumlah elemen

Hitung indeks konsistensi dan rumus Indeks Konsistensi

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (2.1)

Hitung rasio konsistensi dan rumus Rasio Konsistensi

Rasio Konsistensi

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (2.2)

Keterangan :

CI : indeks consistensi

CR : random consistensi

n : banyaknya elemen kriteria

λ maks : : vector maksimal

RI : indeks random konsistensi. Jika rasio konsistensi = 0.1,

hasil perhitungan data dapat dibenarkan.

Nilai indeks random konsistensi dapat dilihat pada table dibawah ini :

Tabel 2.2 Nilai Indeks Random

Ukuran Matriks (n) Nilai RI

1,2 0,00

3 0,58

4 0,90

5 1,12

6 1,24

7 1,32

8 1,41

9 1,45

10 1,49

11 1,51

12 1,48


21

13 1,56

14 1,57

15 1,59

2.3. MySQL

MySQL adalah sistem manajemen database SQL yang bersifat Open

Source dan paling populer saat ini. Sistem Database MySQL mendukung

beberapa fitur seperti multithreaded, multi-pengguna, dan SQL database

managemen sistem (DBMS). Database ini dibuat untuk keperluan sistem

database yang cepat, handal dan mudah digunakan.

Ulf Micheal Widenius adalah penemu awal versi pertama MySQL yang

kemudian pengembangan selanjutnya dilakukan oleh perusahaan MySQL AB.

MySQL AB yang merupakan sebuah perusahaan komersial yang didirikan oleh

para pengembang MySQL. MySQL sudah digunakan lebih dari 11 millar

instalasi saat ini. Informasi-informasi terbaru mengenai MySQL dapat

diperoleh dengan mengunjungi http://www.mysql.com/.

Berikut ini beberapa kelebihan MySQL sebagai database server antara

lain : Source MySQL dapat diperoleh dengan mudah dan gratis. Sintaksnya

lebih mudah dipahami dan tidak rumit. Pengaksesan database dapat dilakukan

dengan mudah. MySQL merupakan program yang multithreaded, sehingga

dapat dipasang pada server yang memiliki multiCPU. Didukung

programprogram umum seperti C, C++, Java, Perl, PHP, Python, dsb. Bekerja

pada berbagai platform. (tersedia berbagai versi untuk berbagai sistem operasi).

Memiliki jenis kolom yang cukup banyak sehingga memudahkan konfigurasi


http://www.mysql.com/

22

sistem database. Memiliki sistem sekuriti yang cukup baik dengan verifikasi

host. Mendukung ODBC untuk sistem operasi Windows. Mendukung record

yang memiliki kolom dengan panjang tetap atau panjang bervariasi.

2.4. PHP

PHP adalah bahasa pemrograman script yang paling banyak dipakai saat

ini. PHP banyak dipakai untuk memrogram situs web dinamis, walaupun tidak

tertutup kemungkinan digunakan untuk pemakaian lain.

Contoh terkenal dari aplikasi PHP adalah forum (phpBB) dan

MediaWiki (software di belakang Wikipedia). PHP juga dapat dilihat sebagai

pilihan lain dari ASP.NET/C#/VB.NET Microsoft, ColdFusion Macromedia,

JSP/Java Sun Microsystems, dan CGI/Perl. Contoh aplikasi lain yang lebih

kompleks berupa CMS yang dibangun menggunakan PHP adalah Mambo,

Joomla!, Postnuke, Xaraya, dan lain-lain.


23

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Gambaran Umum

Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk membantu menentukan

pembelian properti di daerah Yogyakarta. Input yang digunakan berupa data

kriteria. Data tersebut akan diolah untuk selanjutnya menghasilkan output akhir

perhitungan. Nantinya sistem diharapkan mampu membantu pengujung untuk

menentukan properti mana yang harus dibeli sesuai dengan keinginan dari

pembeli.

3.2 Perancangan Penelitian

3.2.1 Studi Literatur

Studi Literatur dilakukan dengan membaca buku, jurnal serta sumber lain yang

berkaitan dengan metode Analyticsl Hierarchy Process.

3.2.2 Data

a. Data yang digunakan

Data yang digunakan adalah data developer yang berada di daerah

Yogyakarta. Data tersebut juga digunakan untuk dasar pengujian sistem

program ini.

b. Teknik pengumpulan data

Teknik pengumpulan data yang dilakukan adalah dengan melakukan

wawancara kepada pegawai di salah satu developer di Yogyakarta, dan

melakukan studi literature pada sebuah website yang berisi data-data

developer daerah Yogyakarta.


24

3.2.3 Perancangan alat uji

Merodologi yang digunakan dalam penelitian adalah model pengembangan alat

uji waterfall. Model pengembangan ini dilakukan secara sistematis. Berikut

adalah beberapa tahapan-tahapannya :

a. Analisa

Dalam tahap ini dilakukan analisa terhadap kebutuhan sistem. Seorang

sisem analis bertugas mencari informasi sebanyak mungkin dari user

sehingga sistem dibuat sesuai dengan keinginan user. Tahapan ini

biasanya akan menghasilkan dokumen user requirement yang dapat

digunakan sistem analis untuk menerjemahkan kedalam bahasa

pemrograman.

b. Perancangan

Dalam tahap ini dilakukan proses pembuatan rancangan alat uji

berdasarkan informasi dari tahapan sebelumnya. Proses ini berfokus

pada struktur data, arsitektur perangkat lunak, representasi Antar

muka dan detail algoritma. Tahapan ini akan menghasilkan dikumen

yang disebut software requirement. Dokumen ini akan digunakan

seorang programmer untuk membangun sebuah sistem.

c. Pengkodean

Pengkodean merupakan tahap dimana perancangan yang telah dibuat

pada tahap Perancangan diterjemahkan dalam bahasa pemrograman

computer. Pengkodean menghasilkan alat uji dalam bentuk perangkat


25

lunak yang dibuat berdasarkan rancangan yang sudah dibuat pada

tahap seblumnya.

d. Pengujian

Tahap pengujian adalah dimana alat uji berupa perangkat lunak diuji

coba untuk mengetahui apakah perangkat lunak tersebut sudah sesuai

dengan rancangan dan kebutuhan dari penguna. Dilakukan juga

pengujian sistem kepa pengguna. Selain itu dilakukan untuk

menemkan kesalahan sistem dan kemudian dilakukan perbaikan,

3.3 Evaluasi dan Analisa Hasil

Tahan evaluasi dan analisa hasil ini dilakukan dengan cara menghitung secara

manual perbandingan dari tiap kriteria. Setelah dihitung secara manual

mendapatkan suatu hasil yang kemudian akan dibandingkan dengan hasil yang

sudah dihitung menggunakan sistem. Hasil yang diperoleh menjadi salah satu

masukan terhadap pembeli dalam memilih properti yang akan dibeli.


26

BAB IV

ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Bab ini berisi uraian tentang analisa dan perancangan. Rancangan sistem

pendukung keputusan membutuhkan masukkan proses dan keluaran.

4.1. Analisis Sistem

4.1.1. Gambaran Sistem Lama

Sistem yang ada belum secara otomatis membantu seseorang dalam

mengambil keputusan untuk memilih properti. Dalam pengambilan keputusan

untuk memilih properti rumah, pertimbangan yang akan dipakai pengguna

sangatlah mempengaruhi pemilihan. Adanya beberapa kendala dalam

pemilihan properti rumah, akan mempengaruhi pengguna dalam pemerolehan

solusi yang sesuai dengan apa yang diharapkan. Adapun beberapa kendala

sebagai berikut :

1. Terlalu banyak pilihan perumahan yang ada saat ini, sehingga

pengguna menjadi bingung dalam menentukan pilihan.

2. Banyaknya developer perumahan yang menawarkan berbagai jenis

perumahan dengan harga, tipe dan fasilitas yang berbagai macam.

3. Dengan pemilihan yang dilakukan secara manual pengguna akan sulit

untuk mendapatkan alternatif solusi secara cepat dan mudah.

Oleh karena itu akan dibangun suatu SPPK pemilihan properti perumahan

berbasis web yang membantu pengguna dalam memperoleh informasi serta

membantu dalam proses pengambilan keputusan pemilihan secara cepat dan

mudah.


27

4.1.2. Ruang lingkup

Masalah pokok yang terjadi saat ini adalah belum adanya sistem

pengambilan keputusan untuk memilih properti perumahan yang akan dipilih

sesuai dengan kenginan pengguna. Masalah tersebut dapat dirumuskan dengan

PIECES. Kerangka PIECES untuk menganalisa sistem dan aplikasi manual dan

terkomputerisasi (Jeffrey L Whitten, dkk, 2004).

• Performance.

Sistem yang lama masih manual, pengguna mengambil keputusandalam

memilih properti perumahan yang akan dipilih dengan mengandalkan

informasi yang diketahui saja.

• Information.

Informasi data properti yang akan dipilih, didapat dari iklan ataudari

bertanya kepada teman. Sehingga informasi yang didapat tidakakurat.

• Economic.

Pengguna akan rugi di kemudian hari jika salah dalam memilih.

• Control Problem.

Tidak ada kontrol dalam sistem yang lama karena masih manual.

• Efficiency.

Karena sistem yang lama masih manual, mengakibatkan tidak

efisiennya pengguna untuk memilih properti yang akan dipilih.

• Service.

Tidak adanya layanan untuk mengambil keputusan. Pengguna hanya

mengandalkan insting atau intuisi dalam mengambil keputusan


28

4.1.3. Analisis Masalah

Metode analisis masalah yang digunakan adalah analisis sebab akibat.

Berikut tabel hasil analisis sebab akibat :

Tabel 4.1 Cause effect analysis

ANALISA SEBAB-AKIBAT SASARAN PENINGKATAN

SISTEM

Permasalahan Sebab dan Akibat Sasaran Sistem Batasan Sistem

1. Bingungnya

pembeli properti

dalam memilih

atau menentukan

jenis rumah dan

perumahan mana

yang akan dipilih.

2. Banyaknya

Developer yang

menyediakan

berbagai tipe

perumahan dan

harga.

1. Sebab: belum ada

sistem yang secara

otomatis mengubah

pertimbangan

dalam memilih

properti yang akan

dipesan.

2. Akibat: ada

kemungkinan salah

dalam menentukan

properti yang akan

dipesan.

Mempermudah

pengguna dalam

menentukan

properti yang

akan dipilih.

1. Membuat sistem

yang dapat

memberikan

alternatif solusi

dalam memilih

properti

perumahan.

2. Sistem hanya

memberikan

informasi harga

perumahan,

lokasi, fasilitas

umum, perijinan,

dan Perancangan

rumah

4.1.4. Gambaran Sistem Baru

Untuk mengatasi permasalahan yang ada diperlukan SPPK untuk

membantu pembelian properti di daerah Yogyakarta dan entitas yang terlibat

dalam sistem diantaranya pengguna (pengunjung atau developer) dan

administrator.

Sistem menyediakan fasilitas bagi pengguna untuk :

o Mendapatkan informasi tentang perumahan


29

o Mengambil keputusan dalam memilih berdasarkan kriteria masukan.

o Memilih perumahan sebagai alternatif solusi..

Sistem menyediakan fasilitas bagi administrator untuk :

o Meng-upload informasi data-data perumahan.

o Meng-update data developer.

Sistem menyediakan fasilitas bagi developer untuk :

o Meng-upload data perumahan yang ditawarkan.

o Meng-update data perumahan yang ditawarkan.

Pada sistem ini proses pemilihan perumahan, dilakukan dengan memilih

kriteria data harga perumahan, lokasi, fasilitas umum, perijinan, dan

Perancangan rumah yang di inginkan oleh pengguna, kemudian sistem akan

menampilkan alternatif solusi properti perumahan yang sesuai dengan kriteria

masukan yang ada, sehingga dapat membantu pengguna dalam menentukan

pilihan yang akan dipilih.

- Pada proses upload informasi properti perumahan dapat dilakukan

dengan memberikan detail harga rumah, tipe rumah, perijinan, harga

dan lokasi.

- Pada proses update informasi, hanya dapat dilakukan oleh administrator

dengan melalui proses login terlebih dulu.

4.1.5. Analisis Kebutuhan

4.1.5.1. Spesifikasi software dan hardware

Spesifikasi software dan hardware yang digunakan dalam implementasi

sistem pendukung keputusan ini adalah sebagai berikut :


30

a. Software

- Sistem operasi yang digunakan adalah Microsoft Windows 7. 32-

bit.

- Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP dan MySQL

sebagai database.

b. Hardware

- Processor yang digunakan yaitu AMD FX-7600P Radeon R7

@2.70Ghz

4.1.5.2. Actor Use Case

Table 4.2 Aktor Usecase

Nama aktor Keterangan

Pengguna Pengguna merupakan masyarakat yang ingin menggunakan

sistem. Pengguna tidak memerlukan login untuk mengakses

sistem. Pengguna dapat melihat data properti dan

menggunakan fasilitas SPPK.

Administrator. Admin merupakan administrator sistem. Admin memiliki

hak akses penuh terhadap sistem. Admin dapat mengelola

data properti, kriteria dan nilai kriteria.

Developer

sistem

Developer merupakan pengguna yang ingin menjual asset

propertinya. Developer harus mendaftar dahulu untuk

menjadi member dalam sistem. Developer dapat mengelola

dan menguunakan fasilitas SPPK serta mngubah data

developer.


31

4.1.5.3.Diagram Use Case

LOGIN

Pengambilan keputusan

Pengelolaan Developer

Pengelolaan properti

Pengelolaan kriteria dan

nilai kriteria

LOGOUT

admin

developer

pengunjung

Gambar 4.1 Diagram Use Case


32

4.2. Perancangan Sistem

4.2.1. Perancangan Logikal

4.2.1.1. Perancangan Proses

Perancangan proses merupakan komponen SPPK yang memberikan

penjelasan mengenai gambaran proses yang ada di dalam sistem.

4.2.1.1.1. Diagram Konteks

Diagram konteks adalah model proses untuk mendokumentasikan lingkup

sistem (Whitten, et.al., 2004)

Gambar 4.2 Diagram Konteks

Input data

properti

Data-data

perumahan,

status

SPPKPEMBEL

IAN

PROPERTI

Developer

properti

ADMIN

pengunjung

Hasil perhitungan

properti

Input kriteria

properti

info status,

developer, data

properti, data

kriteria

Input kriteria,

status

developer


33

a. DAD level 2 Pengunjung

Proses

perhitungan

1.2

pengunjung

F1 Developer

F2 Properti

F3 Kriteria

Hasil pilihan properti dan

informasi properti

Data perbandingan

berpasangan

Data developer

Data properti

Data kriteria

Gambar 4.4 DFD level 2 pengunjung


34

b. DAD level 2 Developer

Update

2.3

Lihat data

2.4

F1

Data

developer F2 Data properti F3

Data Kriteria

Pendaftaran

2.1

Login dan

validasi

2.2

developer

Username, password

password

baru

username

Username, password, status

Username, password

lama, password baru

Username, password

Info hasil

validasi

Data yang ditambah

Data diedit

Data dihapus

Data kriteria lama

Data kriteria baru

Data kriteria

Data properti

Data properti baru Data properti lama

Data

developer

lama

Data

develop

er baru

Data

developer

Gambar 4.5 DFD Level 2 Developer

Data developer


35

c. DAD level 2 Administrator

Ubah

password

3.1

Update

data

3.5

Login &

validasi

3.2

Hapus

developer

3.3

Aktivasi

developer

3.4

F1 Admin

Lihat data

3.6

F4 Properti

F3 Kriteria

F2 developer ADMIN

Nama, password

Nama,

password baru

Nama, password

Nama, password lama,

password baru

Info hasil validasi

admin

Nama, password

Developer dihapus

Informasi

behasil

dihapus

Developer dihapus

Developer yang

diaktifkan /

dinonaktifkan

Developer

yang akan

diaktifkan /

dinonaktif

Info developer

Kriteria yang diupdate

Kriteria yang baru

Data properti

Data kriteria

Data kriteria

yang

diupdate

Semua data developer dan data

properti

Gambar 4.6 DFD Level 2 Administrator

Info data kriteria

yang sudah di

update


36

4.2.1.1.2. Perancangan manajemen data

4.2.1.1.2.1. Perancangan Konseptual

Gambar 4.7 ER diagram

Kriteria

Id_kriteria

nama

Developer

id_develop

user_develop

email

password

notlpn

alamat

status

Nama_developer Properti

Id_prop

erti alamat

Luas

sertifikat

tipe harga

kondisi

fasilitas

nilai

punya

admin

id_admin user_admin

password

terima

punya

lokasi

1

n

n

1

n

n


37

4.2.1.1.2.2.Perancangan Logikal

Admin

id_admin

password

user_admin

Developer

Id_develop

User_develop

Email

Status

Nama_developer

Alamat

Notlpn

password

kriteria

Id_kriteria

Nama kriteria

Punya

id_properti

id_kriteria

nilai

Properti

Id_properti

Alamat

Sertifikat

Tipe

Harga

Fasilitas

Kondisi

Luas

Lokasi

Tabel 4.3 Relasi antar tabel


38

4.2.1.1.2.3.Perancangan Fisikal

1. Table Administrator.

Primary Key : id_admin

Tabel 4.4 Tabel Administrator

Field name Data type Field size Description

id_admin Int 10 Nomor identitas administrator.

Username varchar 30 Nama kode administrator.

Password Varchar 20 Kode kunci administrator.

2. Tabel Developer

Primari Key : id _developer

Tabel 4.5 Table developer


id_developer Int 10 Nomor identitas calon

developer.

User_developer Varchar 30 Nama kode calon developer.

Password Varchar 20 Kode kunci calon developer.

Nama_developer Varchar 50 Nama calon developer.

Alamat Varchar 100 Alamat calon developer.

Email Varchar 100 Email calon developer.

Notlpn Varchar 20 No telpon calon developer.

Status Varchar 2 Status developer berisi nilai 0

dan 1, untuk mengetahui

apakah masih menjadi

developer atau sudah dihapus

dari kedeveloperan.

Email varchar 50 Email pemberi komentar.

3. Tabel kriteria


39

Primari Key : id_kriteria

Tabel 4.7 Table kriteria


id_kriteria Int 10 Identitas kriteria.

Nama Varchar 100 Nama kriteria yang akan

digunakan.

4. Table Properti

Primary Key : id_properti

Tabel 4.8 Tabel properti


Id_properti varchar 30 Identitas properti

Tipe Int 30 Tpe dari properti

Harga varchar 30 Harga dari properti

Fasilitas varchar 100 Fasilitas yang ada pada properti

Kondisi varchar 100 Kondisi dari properti

Luas int 30 Luas dari properti

Lokasi varchar 100 Lokasi properti

Alamat Varchar 100 Alamat dari perumahan yang

yang terdaftar.

Sertifikat varchar 100 Sertifikat dari properti.


40

5. Table Punya.

Primary Key : id_properti

Tabel 4.4 Tabel Punya


id_properti Int 10 Nomor identitas dari sebuah

properti.

Id_kriteria varchar 30 Nomor identitas dari kriteria

nilai Varchar 20 Nilai dari sebuah proses hitung.

4.2.2. Perancangan Subsistem Manajemen Model

Metode yang digunakan dalam SPPK ini adalah metode Analitycal

Hierarchy Process. Berdasarkan jumlah kriteria penilaian yang dimasukkan

oleh pengunjung (user), maka sistem akan membentuk matriks-matriks yang

akan digunakan sebagai media penghitungan. Jumlah kriteria akan menentukan

jumlah matriks yang terbentuk.

Matrik yang terbentuk akan diolah sesuai dengan metode Analytical Hierarchy

Process. Urutan algoritma yang dilakukan sistem adalah sebagai berikut :

1. Tentukan perbandingan kepetingan tiap kriteria, sehingga membentuk

matrik perbandingan.

2. Selanjutkan dilakukan operasi pada matrik perbandingan, sebagai

berikut :

Menjumlahkan nilai setiap kolom matriks.

Membagi setiap masukan pada setiap kolom dengan jumlah

pada kolom tersebut yang bersesuaian.


41

Jumlahkan semua nilai dalam setiap barisnya.

Bagi jumlah nilai setiap barismya dengan banyaknya elemen

sehingga akan memdapat vector prioritas untuk masing-masing

kriteria.

3. Menyusun konsistensi untuk mengetahui apakah penilaian yang

dilakukan pada langkah 2 menunjukkan bahwa hubungan antar objek

yang dinilai adalah benar.

Kalikan setiap masukan kolom pertama matriks dengan vector

prioritas elemen pertama, kolom kedua dengan vector prioritas

elemen kedua dan seterusnya.

Jumlahkan setiap barisnya.

Bagi setiap jumlah perbaris dengan vector prioritas yang

bersesuaian.

Jumlahkan hasil bagi diatas dan kemudian dibagi lagi dengan

banyaknya masukan data. Hasil proses ini disebut dengan λ

maks.

Hitung Consistency Index (CI) = (λ-n) / (n-1)

Hitung nilai Consistency Rasio (CR) = CI / random index

Nilai CR di sini harus 0.1 atau kurang. Jika lebih dari 0.1 berarti

pertimbangan itu mungkin agak acak dan perlu diperbaiki (kembali ke

langkah 1)


42

4. Tentukan perbandingan kepentingan tiap calon terhadap sebuah kriteria,

jadi jumlah matriks yang terbentuk adalah sejumlah kriteria yang

digunakan pengunjung.

5. Untuk masing-masing matriks dilakukan operasi seperti langkah 2

untuk menghasilkan vector prioritas masing-masing calon berdasarkan

kriteria tertentu dan langkah 3 untuk menyusun konsistensi.

6. Berdasarkan hasil langkah 2 dan 5 akan dihitung vector prioritas

menyeluruh, yaitu dengan cara mengalikan (perkalian antara vector

prioritas tiap kriteria dengan vector prioritas tiap perumahan)

7. Element matriks yang dihasilkan dijumlahkan untuk setiap barisnya.

Sehingga menghasilkan vector prioritas menyeluruh yang merupakan

hasil dari proses AHP.


43

start

Input

perhitungan

Hitung vector

prioritas

Hitung CI

Hitung

lamda maks

Bagi jumlah

setiap baris

dengan vector

prioritas

Jumlahkan

nilai setiap

baris

Kalikan tiap

masukan dengan

vector prioritas

Hitung vector prioritas

(bagi nilai tiap baris

dengan n)

Jumlahkan

nilai setiap

baris

Bagi setiap

masukan dengan

jumlah kolom

Jumlahkan nilai

setiap kolom

Hitung CR

CR==0.1

end

tidak

ya

Gambar 4.8 Diagram Alur Perhitungan AHP


44

Penerapan AHP

Pada contoh penerapan AHP berikut akan dijelaskan secara detail (langkah

demi langkah) pada proses pemilihan pembelian properti :

Langkah 1 : menyusun hirarki

Memilih properti dengan kriteria harga, lokasi, fasilitas, tipe dan luas. Dengan

tiga calon properti.

Tujuan

Kriteria

Alternatif

Pembelian Properti daerah

Yogyakarta

luas tipe fasilitas lokasi harga

Properti A Properti B Properti C

Gambar 4.9 Diagram hirarki AHP


45

Langkah 2 : menetapkan prioritas

Tabel 4.10 Tabel prioritas

Kriteria harga lokasi fasilitas tipe luas

Harga 1 3 4 4 5

Lokasi 1/3 1 3 3 4

Fasilitas 1/4 1/3 1 4 3

Tipe 1/4 1/3 1/4 1 3

Luas 1/5 1/4 1/3 1/3 1

2.033333 4.916667 8.583333 12.33333 16

Tetapkan nilai kepentingan dengan membuat matriks yang akan

membandingkan kriteria penilaian secara berpasangan. Kemudian jumlahkan

tiap kolomnya. Bagi nilai masukkan dengan nilai jumlah kolom yang

bersesuaian. Kemudian jumlahkan perbarisnya, lalu bagi jumlah baris dengan

banyaknya kriteria.

Tabel 4.11 Tabel Perbandingan

Kriteria harga lokasi fasilitas tipe Luas ∑ baris Vector

prioritas

Harga

(1)

/2.0333

33

(3)/

4.91666

7

(4)/8.5833

33

(4)/

12.3333

3

(5)/16 2.204817 0.440963

Lokasi

(1/3)/

2.03333

3

(1)/4.91

6667

(3)/8.5833

33

(3)/

12.3333

3

(4)/16 1.210082 0.242016

Fasilitas

(1/4)/

2.03333

3

(1/3)/4.

916667

(1)/8.5833

33

(4)/

12.3333

3

(3)/16 0.819077 0.163815

Tipe

(1/4) /

2.03333

3

(1/3)/4.

916667

(1/4)/8.583

333

(1)/

12.3333

3

(3)/16 0.488455 0.097691

Luas

(1/5)/

2.03333

3

(1/4)/4.

916667

(1/3)/8.583

333

(1/3)/

12.3333

3

(1)/16 0.27757 0.055514


46

Langkah 3 : konsistensi logis

Ambil matrik pertama (pembobotan pertama) kalikan dengan vector prioritas

yang bersesuaian dengan masukan jumlah perbaris.

Tavel 4.12 Tabel Normalisasi

Kriteria Harga

(0.440963)

Lokasi

(0.242016)

Fasilitas

(0.163815)

Tipe

(0.097691)

Luas

(0.055514) ∑ baris-2

Harga (1)

(0.440963)

(3)

(0.242016)

(4)

(0.163815)

(4)

(0.097691)

(5)

(0.055514) 2.490608

Lokasi (1/3)

(0.440963)

(1)

(0.242016)

(3)

(0.163815)

(3)

(0.097691)

(4)

(0.055514) 1.395579

Fasilitas (1/4)

(0.440963)

(1/3)

(0.242016)

(1)

(0.163815)

(4)

(0.097691)

(3)

(0.055514) 0.912034

Tipe (1/4)

(0.440963)

(1/3)

(0.242016)

(1/4)

(0.163815)

(1)

(0.097691)

(3)

(0.055514) 0.4961

Luas (1/5)

(0.440963)

(1/4)

(0.242016)

(1/3)

(0.163815)

(1/3)

(0.097691)

(1)

(0.055514) 0.29138

Bagi jumlah baris ke-2 dengan vector prioritas yang bersesuaian.

2.490608 0.440963 5.648107

1.395579 0.242016 5.766465

0.912034 0.163815 5.567453

0.4961 0.097691 5.078258

0.29138 0.055514 5.248756

Hitung lamda maksimal ( λ maks) :

5.461808

: =


47

Hitung CI :

0.115452

Hitung nilai CR

0.103082

Karena nilai CR < 0.100, maka dinyatakan data layak diuji dengan tidak

adanya pengubahan data. Kemudian dilakukan pertimbangan atau

perbandingan untuk masing-masing kriteria.

Kriteria Harga

Tabel 4.13 Tabel Kriteria Harga

rumah A rumah B rumah C

rumah A 1 3 5

rumah B 1/4 1 1/5

rumah C 1/5 1/3 1

∑

KOLOM 1.533333 4.333333 6.2

Rumah A Rumah B Rumah C ∑ baris

Vektor

prioritas

rumah

A

(1)(

1.533333)

(3)(

4.333333) (5)( 6.2) 2.150933 0.716977739

rumah

B

(1/4)(

1.533333)

(1)(

4.333333) (1/5)(6.2) 0.480419 0.160139533

rumah

C

(1/5)(

1.533333)

(1/3)(

4.333333) (1)( 6.2) 0.368648 0.122882727


48

Kriteria lokasi

Tabel 4.14 Tabel Kriteria Lokasi


rumah A 1 3 5

rumah B 1/4 1 1/5

rumah C 1/5 1/3 1

∑

KOLOM 1.533333 4.333333 6.2

Rumah A Rumah B Rumah C ∑ baris

Vektor

prioritas

rumah

A

(1)(

1.533333)

(3)(

4.333333) (5)( 6.2) 2.150933 0.716977739

rumah

B

(1/4)(

1.533333)

(1)(

4.333333) (1/5)(6.2) 0.480419 0.160139533

rumah

C

(1/5)(

1.533333)

(1/3)(

4.333333) (1)( 6.2) 0.368648 0.122882727

Kriteria fasilitas

Tabel 4.15 Tabel Kriteria Fasilitas

rumah A rumah B

rumah

C

rumah A 1 3 4

rumah B 1/3 1 1/4

rumah C 1/4 1/3 1

1.58333

3

4.33333

3 5.25

Rumah A Rumah B Rumah C ∑ baris vektor

rumah

A (1)( 1.583333)

(3)(

4.333333) (4)( 5.25)

2.08579

1

0.69526380

1

rumah

B

(1/3)(

1.583333)

(1)(

4.333333)

(1/4)(

5.25)

0.48891

5

0.16297153

1

rumah

C

(1/4)(

1.583333)

(1/3)(

4.333333) (1)( 5.25)

0.42529

4

0.14176466

8


49

Kriteria tipe

Tabel 4.16 Tabel Kriteria Tipe


rumah

A 1 2 3

rumah

B 1/2 1 1/3

rumah

C 1/3 1/2 1

1.833333 3.5 4.333333

Rumah A

Rumah

B Rumah C ∑ baris vektor

rumah A (1)(

1.833333) (2)( 3.5)

(3)(

4.333333)

1.8091

91

0.6030636

03

rumah B (1/2)(

1.833333) (1)( 3.5)

(1/3)(

4.333333)

0.6353

65

0.2117882

12

rumah C (1/3)(

1.833333)

(1/2)(

3.5)

(1)(

4.333333)

0.5554

45

0.1851481

85

Kriteria luas

Tabel 4.17 Tabel Kriteria Luas


rumah A 1 3 4

rumah B 1/3 1 1/4

rumah C 1/4 1/3 1

1.583333 4.333333 5.25

Rumah A Rumah B Rumah C ∑ baris vektor

rumah

A (1)( 1.583333)

(3)(

4.333333) (4)( 5.25) 2.085791 0.695263801

rumah

B

(1/3)(

1.583333)

(1)(

4.333333)

(1/4)(

5.25) 0.488915 0.162971531


50

rumah

C

(1/4)(

1.583333)

(1/3)(

4.333333) (1)( 5.25) 0.425294 0.141764668

Kelompok prioritas calon properti yang berkenaan dengan setiap kriteria dalam

kolom-kolom dan masukkan vector prioritas di atas kolom, lalu kalikan setiap

kolom dengan prioritas dari kriteria yang bersesuaian untuk memperoleh vector

prioritas menyeluruh bagi intensitas kriteria yang dipentingkan untuk setiap

calon kemudian jumlahkan masing-masing dari ketiga calon untuk memperoleh

prioritas menyeluruh.

Tabel 4.18 Tabel Perankingan

harga lokasi fasilitas Tipe luas

0.440963 0.242016 0.163815 0.097691 0.055514

Rumah

A 0.316161 0.17352 0.113895 0.067921 0.038597 0.710094

Rumah

B 0.070616 0.038756 0.026697 0.015921 0.009047 0.161037

Rumah

C 0.054187 0.02974 0.023223 0.013849 0.00787 0.128869

1

Berdasarkan hasil perhitungan diatas, yang mempunyai prioritas menyeluruh

terbesar tenyata adalah rumah A, dikarenakan rumah A mempunyai nilai

sebesar 0.710094 dimana nantinya mempunyai kesempatan sebesar 71%

sebagai calon properti yang akan dibeli oleh pembeli.


51

4.2.3. Perancangan Subsistem Manajemen Dialog

4.2.3.1. Perancangan Halaman Utama

Gambar 4.10 Perancangan halaman utama

4.2.3.2. Perancangan Halaman Daftar Developer

SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN LOGIN

HOME

HITUNG

DAFTAR

TENTANG

HALAMAN UTAMA


HOME

HITUNG

DAFTAR

TENTANG

DAFTAR DEVELOPER

Input data developer

batal simpan

PASSWORD

ALAMAT

NO.TLPN

EMAIL

NAMA

Gambar 4.11 Desain halaman daftar developer


52

4.2.3.3.Perancangan Halaman Login

Gambar 4.12 Perancangan login

4.2.3.4. Perancangan Halaman Verifikasi Developer (Status Developer)

Gambar 4.12 Perancangan halaman verifikasi developer

Gambar 4.13 Perancangan halaman verifikasi developer


HOME

HITUNG

DAFTAR

TENTANG

DAFTAR DEVELOPER

Input data developer

batal simpan

PASSWORD

ALAMAT

NO.TLPN

EMAIL

NAMA

STATUS

USERNAME

PASSWORD

LOGIN


53

4.2.3.5. Perancangan Halaman Data Kriteria

Perancangan Halaman Nilai Kriteria

Gambar 4.13 Perancangan halaman data kriteria

4.2.3.6. Perancangan Halaman Nilai Kriteria


HOME

HITUNG

DAFTAR

TENTANG

TAMBAH search

KRITERIA NILAI KRITERIA AKSI


HOME

HITUNG

DAFTAR

TENTANG

TAMBAH search

KRITERIA NILAI KRITERIA AKSI

BOBOT

Gambar 4.15Perancangan halaman nilai kriteria

Gambar 4.14 Perancangan halaman data kriteria


54

4.2.3.7.Perancangan Halaman Data Properti

Perancangan Halaman Proses Hitung

4.2.3.8. Perancangan Halaman Perbandingan Kriteria


HOME

HITUNG

DAFTAR

TENTANG

TAMBAH search

ID PROPERTI AKSI

ALAMAT DESKRIPSI


HOME

HITUNG

DAFTAR

TENTANG

KRITERIA 1 PERBANDINGAN KRITERIA 2

BATAL HITUNG

Gambar 4.16 Desain halaman data properti

Gambar 4.17 Desain halaman perbandingan kriteria


55

4.2.3.9.Perancangan Halaman Hasil Hitung


HOME

HITUNG

DAFTAR

TENTANG

HASIL PERANKINGAN PROPERTI

RANKING NAMA PROPERTI NILAI

Gambar 4.18 Desain halaman hasil hitung


56

BAB V

IMPLEMENTASI DAN ANALISA HASIL

5.1. Implementasi Sistem

Hasil penelitian yang telah dilakukan berupa sistem pengambilan

keputusan pembelian properti di daerah Yogyakarta. Sistem ini menggunakan

metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai model perhitungan.

Program dibuat dengan menggnakan bahasa pemograman PHP dan basis data

MySQL.

Aplikasi memiliki 3 lever user, yaitu administrator, developer dan

pengguna. Pengguna dapat melihat informasi yang ada dalam sistem, dan

menggunakan SPPK pembelian properti. Developer dapat mendaftar sebagai

member, mengelola data developer dan menggunakan sistem SPPK. Admin

dapat mengelola data developer, properti, kriteria dan nilai kriteria serta

menggunakan sistem SPPK. Tampilan SPPK sama untuk semua masing-

masing level user.

5.2. Implementasi Subsistem Manajemen Data

Basis data yang digunakan oleh aplikasi berjumlah 1 dan memiliki nama

‘db_rumah’. Basis data ini memiliki 6 tabel, yaitu Admin, Developer,

Sub_kriteria, properti, kriteria dan proses hitung.

5.2.1. Implementasi Koneksi Database

<?php

//set koneksi ke basis data

$host = "localhost"; //Berjalan di local

$username = "root";

$password = "";


57

$db_name = "db_rumah"; //Nama database

//konek ke basis data

$mysqli = new mysqli($host, $username, $password, $db_name);

//Cek koneksi basis data

if(mysqli_connect_errno()) {

echo "Error: Tidak terhubung ke database";

exit;

}

?>

5.2.2. Tabel Admin

Tabel admin berfungsi untuk menyimpan data mengenai admin. Data

yang disimpan berupa id admin, username dan password. Perintah SQL yang

digunakan untuk membuat tabel admin adalah sebagai berikut :

/*Table structure for table àdmin` */

DROP TABLE IF EXISTS àdmin`;

CREATE TABLE àdmin` (

ìdadmin` int(11) NOT NULL,

ùsername` varchar(20) DEFAULT NULL,

`password` varchar(20) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (ìdadmin`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

/*Data for the table àdmin` */

insert into àdmin`(ìdadmin`,ùsername`,`password`) values

(1,'admin','admin'),(2,'manager','manager');


58

5.2.3. Tabel Developer

Tabel developer berfungsi untuk menyimpan data mengenai developer.

Data yang disimpan berupa id developer, email, status, nama, alamat, nomor

telepon dan password. Perintah SQL yang digunakan untuk membuat tabel

admin adalah sebagai berikut :

/*Table structure for table `developer` */

DROP TABLE IF EXISTS `developer`;

CREATE TABLE `developer` (

ìddeveloper` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

èmail` varchar(100) DEFAULT NULL,

`status` varchar(100) DEFAULT NULL,

`nama` varchar(50) DEFAULT NULL,

àlamat` text,

`password` varchar(30) DEFAULT NULL,

`notelpon` varchar(15) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (ìddeveloper`)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT

CHARSET=latin1;

/*Data for the table `developer` */

insert into

`developer`(ìddeveloper`,èmail`,`status`,`nama`,àlamat`,`password`,`

notelpon`) values (1,'[email protected]','Resmi','developer1','JOGJA

SLEMAN','a','0890809'),(2,'[email protected]','Resmi','develop

er2','sLEMAN JOGJA','DEVELOPER2','081123456789');

5.2.4. Tabel Properti

Tabel properti berfungsi untuk menyimpan data mengenai properti.

Data yang disimpan berupa id properti, alamat, sertifikat dan deskripsi.


59

Perintah SQL yang digunakan untuk membuat tabel admin adalah sebagai

berikut :

DROP TABLE IF EXISTS `properti`;

CREATE TABLE `properti` (

ìdproperti` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

àlamat` varchar(100) DEFAULT NULL,

`sertifikat` varchar(30) DEFAULT NULL,

`deskripsi` text,

ìddeveloper` int(11) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (ìdproperti`)


CHARSET=latin1;

/*Data for the table `properti` */

insert into

`properti`(ìdproperti`,àlamat`,`sertifikat`,`deskripsi`,ìddeveloper`)

values

(1,'sertifikat1aaf','sertifikat1dasdasd','sertifikat1asdasdas',2),(2,'alamat

sejenisnya','sertifikat1','deskripsi properti',2),(3,'AAMAT DEV

2','Sertifika 1','DESKRIPS IYANG

ADA',2),(4,'ALAMAT3','sERTIFIKAT3','DESKRIPSI3',2);

5.2.5. Tabel Kriteria

Tabel kriteria berfungsi untuk menyimpan data mengenai kriteria. Data

yang disimpan berupa id kriteria, nama dan bobot. Perintah SQL yang

digunakan untuk membuat tabel admin adalah sebagai berikut :

DROP TABLE IF EXISTS `kriteria`;

CREATE TABLE `kriteria` (

ìdkriteria` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`nama` varchar(50) DEFAULT NULL,

`bobot` double DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (ìdkriteria`)


60


CHARSET=latin1;

/*Data for the table `kriteria` */

insert into `kriteria`(`idkriteria`,`nama`,`bobot`) values

(1,'Harga',0.2),(2,'Lokasi',0.2),(3,'Fasilitas',0.2),(4,'Tipe',0.2),(5,'Luas',0.

2);

5.2.6. Tabel Proses Hitung

Tabel proses hitung berfungsi sebagai pemanggil untuk melakukan

proses perhitungan, dan menyimpan nilai sementara untuk selanjutnya

dilakukan proses hitung. Perintah SQL yang digunakan untuk membuat tabel

admin adalah sebagai berikut :

// Insert Data Sementara Kedalam Nilai -//

$query = "SELECT * from kriteria";

$resultkriteria = $mysqli->query($query);

$num_results = $resultkriteria->num_rows;

if($num_results > 0){

while($kriteria = $resultkriteria->fetch_assoc() ){

//Proses SQL cari Hasil

$kodekriteria=$kriteria['idkriteria'];

$query = "SELECT properti_2 AS

daya,properti_1,

SUM(nilai/(SELECT SUM(nilai)

FROM h_matrik WHERE properti_2=daya AND

kriteria='$kodekriteria'))/(SELECT COUNT(*) FROM properti)

AS matrik

FROM h_matrik WHERE

kriteria='$kodekriteria'

GROUP BY properti_1";

$resuldata = $mysqli->query($query);

$num_results = $resuldata->num_rows;


61

if($num_results > 0){

while($data = $resuldata-

>fetch_assoc() ){

Insert_Hasil($mysqli,$kodekriteria,$data['properti_1'],$data['ma

trik'],$kriteria['bobot']);

}

}

// Akhir Hasil

}

}

5.2.7. Implemetasi matriks 2D

Implementasi Matriks 2D digunakan untuk membuat matriks dimensi

yang diambil dari suatu masukan variable. Dari masukan variable tadi matriks

akan mengeset juga kolom dan baris yang digunakan. Berikut adalah potongan

program untuk implementasi ini :


62

Gambar 5.1 Source Code Matrik

5.3. Implementasi Manajemen Model

5.3.1. Halaman data kriteria

Gambar 5.2 Halaman Kriteria

Halaman yang digunakan untuk menginputkan dan menghapus data kriteria

dan sub kriteria.


63

5.3.2. Halaman Nilai Kriteria

Gambar 5.3 Halaman Nilai Kriteria

Halaman yang digunakan untuk menginputkan nilai kriteria dari sebuah kriteria

yang sudah dimasukkan oleh admin.

5.3.3. Form input nilai perbandingan kriteria

Gambar 5.4 Halaman Perbandingan Kriteria

Tabel memasukkan nilai kriteria ini merupakan bagian dari proses hitung dari

sistem pengambilan keputusan ini. Setelah semua data nilai kriteria sudah di


64

masukkan, kemudian tekan tombol simpan. Yang kemudian akan keluar hasil

dari perhitungan.

5.3.4. Hasil akhir perankingan AHP

Gambar 5.5 Halaman Hasil Perankingan

Halaman hasil perhitungan yang berisi hasil saran yang menjadi pilihan untuk

pembeli properti, yang disertai dengan nilai bobot dari setiap properti.

5.4. Implementasi Manajemen Dialog

5.4.1. Antar muka halaman utama

Gambar 5.6 Halaman Utama


65

Pertama kali user masuk program, maka akan ditampilkan form halaman utama

ini. Pada form halaman utama terdapat berbagai menu dan sub menu. Jika akan

melakukan perhitungan dapat langsung menekan tombol hitung. Dan jika ingin

login sesuai dengan kebutuhan , dapat langsung menekan tombol login di

sebelah kanan atas.

5.4.2. Form daftar developer

Gambar 5.7 Halaman Daftar Developer

Form pendaftaran developer merupakan tampilan yang berfungsi untuk

mendaftar sebagai anggota didalam sistem. Yang akan digunakan sebagai akun

dalam sistem untuk menginputkan data developer. Kemudian untuk

menyimpan bisa menekan tombol simpan.

5.4.3. Halaman tentang


66

Gambar 5.8 Halaman Tentang

Halaman ini merupakan halaman yang berisi berbagai macam keterangan

tentang sistem, kegunaan sistem dan bagaimana menggunakannya.

5.4.4. Form Login

Gambar 5.9 Form Login

Halaman login merupakan halaman yang berfungsi untuk masuk kedalam

sistem yang akan digunakan. Untuk developer login menggunakan akun yang

telah dibuat sebelumnya.


67

5.4.5. Halaman admin

Gambar 5.10 Halaman Admin

Halaman admin berisi nama developer dan data kriteria. Sebelum sampai

halaman ini, admin harus melakukan login terlebih dahulu.

5.4.6. Form verifikasi developer

Gambar 5.11 Halaman Verifikasi Developer

Halaman yang digunakan untuk menerima data developer yang dilakukan oleh

admin.


68

5.4.7. Data properti developer

Gambar 5.12 Halaman Properti Kriteria

Halaman untuk menginputkan, mengedit atau menghapus data properti dari

sebuah developer.

5.5. Uji Validasi

5.5.1. Uji Validasi Perhitungan

Dalam langkah ini dilakukan penghitungan secara manual dengan

mengginaka Ms.Excel dan kemudian dibandingkan dengan perhitungan

menggunakan sistem. Pemilihan properti didaerah Yogyakarta dengan cepat,

tepat dan benar dapat menghasilkan hasil yang baik, sebaiknya pula dapat

menyesuaikan dengan kriteria dan properti yang akan dibeli. Dari banyaknya

kriteria dan properti yang dapat digunakan sebagai asumsi perhitungan, metode

Analytical Hierarchy Process cocok diterapkan dalam pembelian properti.

Karena pada metode ini diperlukan penentuan prioritas dan uji konsistensi

terhadap pilihan yang telah dilakukan. Terlebih lagi dapat dilakukan pada


69

stuasi yang kompleks, pengambilan keputusan tidak dipengaruh oleh satu

faktor saja, tetapi dipengaruhi oleh beberapa faktor atau multifactor dan

mencakup berbagai jenjang dan kepentingan.

Hal ini terdapat pada contoh perhitungan berikut. Terdapat data properti daerah

Yogyakarta dengan kriteria harga, lokasi, fasilitas, tipe dan luas.

Kriteria

Mutiara

Sewon

Pondok

Permai

Tamantirta

Tyaga

Residence

Pondok

Permai

Melati 2

Casa Grande

Real Estate

Harga 200 jt 470 jt 600 jt 1.3 M 3.8 M

Lokasi

pinggir

kota pinggir kota tengah kota pedesaan tengah kota

Fasilitas keamanan

keamanan,

playground

keamanan,

taman,

playground,

pertokoan,

masjid

keamanan,

masjid,

pertokoan.

keamanan,

swimmingpool,

fitness center,

club house,

taman, masjid,

playground,

pertokoan.

Tipe 40/81 43/99 57/117 69/133 130/155

Luas 80 99 117 133 150

- Kriteria yang digunakan : harga, lokasi, fasilitas, tipe, luas.

- Alternatif / properti yang digunakan : mutiara sewon, pondok permai

tamantirta, tyaga residence, pondok permai mlati 2, casa grande real estate.

Kriteria harga lokasi fasilitas tipe luas

Harga 1 3 4 4 5

Lokasi

0.33333333

3 1 3 3 4

Fasilita

s 0.25 0.333333 1 4 3

Tipe 0.25 0.333333 0.25 1 3

Luas 0.2 0.25 0.333333 0.333333 1

2.03333333

3 4.916667 8.583333 12.33333 16

Dari tabel matriks perbandingan diatas akan dinormalisasikan, bentuk

matriksnya dapat dilihat pada tabel berikut :


70

harga Lokasi fasilitas tipe luas sum

vektor

prioritas

0.49180327

9

0.61016

9

0.46601

9

0.32432

4

0.312

5

2.20481

7

0.44096

3

0.16393442

6 0.20339

0.34951

5

0.24324

3 0.25

1.21008

2

0.24201

6

0.12295082

0.06779

7

0.11650

5

0.32432

4

0.187

5

0.81907

7

0.16381

5

0.12295082

0.06779

7

0.02912

6

0.08108

1

0.187

5

0.48845

5

0.09769

1

0.09836065

6

0.05084

7

0.03883

5

0.02702

7

0.062

5 0.27757

0.05551

4

Harga Lokasi Fasilitas Tipe Luas

Sum

baris 2

VEKTOR

PRIORIT

AS

0.44096330

2

0.7260492

38

0.655261

3

0.3907

64

0.2775

7

2.4906

08 5.648107

0.14698776

7

0.2420164

13 0.491446

0.2930

73

0.2220

56

1.3955

79 5.766465

0.11024082

6

0.0806721

38

0.163815

3

0.3907

64

0.1665

42

0.9120

34 5.567453

0.11024082

6

0.0806721

38

0.040953

8

0.0976

91

0.1665

42 0.4961 5.078258

0.08819266

0.0605041

03

0.054605

1

0.0325

64

0.0555

14

0.2913

8 5.248756

Dari tabel diatas, selanjutnya akan dihitung nilai eigen maksimumdan menguji

konsistensinya, jika tidak konsisten maka pengambilan data harus diulang.

Nilai eigen yang dimaksud adalah nilai maksimum yang diperoleh, dengan

jumlah nilai vector prioritas dari baris kedua kemudian dibagi dengan jumlah

kriteria. Berikut adalah perhitungannya :

Nilai eigen maksimum ( λ maksimum )

= ( 5.648107 + 5.766465 + 5.567453 + 5.078258 + 5.248756 ) / 5

= 27.30904 / 5

= 5.4618076


71

Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 kolom) maka nilai consistency

index (CI) yang diperoleh adalah :

CI = λ maks – n / n – 1

= 5.4618076 – 5 / 5 – 1

= 0.1154519

Untuk n = 5, RI = 1.12 maka :

CR = CI / RI = 0.1154519 / 1.12 = 0.103082

Karena CR ( Rasio Konsistensi ) ≤ 0.10 maka perhitungan matriks diatas dapat

dilanjutkan. Setelah mengetahui nilai perhitungan konsistensi, maka akan

dilakukan perhitungan matriks untuk setiap properti per kriterianya.

- Melakukan perhitungan matriks perbandingan kriteria untuk harga

Mutiara

Sewon

Pondok

Permai

Tamantirta

Tyaga

Residence

Pondok

Permai

Melati

2

Casa

Grande

Real

Estate

Mutiara Sewon 1 5/4 5/3 5/2 5/1

Pondok Permai

Tamantirta 4/5 1 4/3 4/2 4/1

Tyaga Residence 3/5 3/4 1 3/2 3/1

Pondok Permai Melati 2 2/5 2/4 2/3 1 2/1

Casa Grande Real Estate 1/5 1/4 1/3 1/2 1

∑ kolom 3 3.75 5 7.5 15

Sesudah semua nilai perbandingan berpasangan dimasukkan dan dijumlahkan

akan dinormalisasikan bentuk matriksnya, sehingga menjadi matriks yang

sederhana :

0.33333 0.33333 0.3333 0.33333 0.333333333

0.26667 0.26667 0.2667 0.26667 0.266666667

0.2 0.2 0.2 0.2 0.2

0.13333 0.13333 0.1333 0.13333 0.133333333

0.06667 0.06667 0.0667 0.06667 0.066666667


72

Tabel diatas didapat dari hasil pembagian setiap matriks dengan jumlah kolom

dari setiap kriteria. Sesudah itu matriks yang dinormalisasi akan dijumlahkan

perbarisnya, lalu jumlah perbaris tadi dibagi dengan banyaknya kriteria yang

dipakai. Dalam kasus ini memakai 5 kriteria. Dapat dilihat seperti tabel

dibawah ini :

Sum vektor

1.666667 0.333333

1.333333 0.266667

1 0.2

0.666667 0.133333

0.333333 0.066667

Nilai dari Vektor prioritas Harga akan dipakai untuk menentukan perangkingan

pada akhir perhitungan.

- Melakukan perhitungan matriks perbandingan kriteria untuk lokasi

Mutiara

Sewon

Pondok

Permai

Tamantirta

Tyaga

Residence

Pondok

Permai

Melati 2

Casa

Grande

Real

Estate

Mutiara Sewon 1 2/2 2/3 2/1 2/3

Pondok Permai

Tamantirta 2/2 1 2/3 2/1 2/3


Pondok Permai Melati

2 1/2 1/2 1/3 1 1/3

Casa Grande Real

Estate 3/2 3/2 3/3 3/1 1

∑ kolom 5.5 5.5 3.666667 11 3.666667

Sesudah semua nilai perbandingan berpasangan dimasukkan dan dijumlahkan,


sederhana :


73

0.182 0.182 0.182 0.182 0.182

0.182 0.182 0.182 0.182 0.182

0.273 0.273 0.273 0.273 0.273

0.091 0.091 0.091 0.091 0.091

0.273 0.273 0.273 0.273 0.273

Tabel diatas didapat dari hasil pembagian nilai setiap matriks dengan jumlah

kolom dari setiap kriteria. Sesudah itu, matriks yang sudah dinormalisasikan

akan dijumlahkan per barisnya, lalu jumlah perbaris akan dibagi dnegan

banyaknya kriteria yang dipakai. Dalam kasus ini memakai 5 kriteria. Dapat

dilihat seperti pada atabel dibawah ini :

sum vektor

0.909091 0.182

0.909091 0.182

1.363636 0.273

0.454545 0.091

1.363636 0.273

Nilai dari vector prioritas lokasi akan dipakai untuk menentukan perankingan

pada akhir perhitungan ini.

- Melakukan perhitungan matriks perbandingan kriteria fasilitas.

Mutiar

a

Sewon

Pondok

Permai

Tamantirta

Tyaga

Residen

ce

Pondok

Permai

Melati 2

Casa

Grande

Real Estate

Mutiara

Sewon 1 1/2 1/4 1/3 1/5

Pondok

Permai

Tamantirta 2/1 1 2/4 2/3 2/5

Tyaga

Residence 4/1 4/2 1 4/3 4/5

Pondok

Permai

Melati 2 3/1 3/2 3/4 1 3/5


74

Casa Grande

Real Estate 5/1 5/2 5/5 5/3 1

∑ kolom 15 7.5 3.5 5 3



sederhana :

0.067 0.067 0.071 0.067 0.067

0.133 0.133 0.143 0.133 0.133

0.267 0.267 0.286 0.267 0.267

0.200 0.200 0.214 0.200 0.200

0.333 0.333 0.286 0.333 0.333






sum vektor

0.338 0.068

0.676 0.135

1.352 0.270

1.014 0.203

1.619 0.324

Nilai dari vector prioritas fasilitas akan dipakai untuk menentukan perankingan


- Melakukan perhitungan matriks perbandingan kriteria tipe

Mutiara

Sewon

Pondok

Permai

Tamantirta

Tyaga

Residenc

e

Pondok

Permai

Melati 2

Casa Grande

Real Estate

Mutiara 1 1/2 1/3 1/4 1/5


75

Sewon

Pondok

Permai

Tamantirta 2/1 1 2/3 2/4 2/5

Tyaga

Residence 3/1 3/2 1 3/4 3/5

Pondok

Permai

Melati 2 4/1 4/2 4/3 1 4/5

Casa Grande

Real Estate 5/1 5/2 5/3 5/4 1

∑ kolom 15 7.5 5 3.75 3



sederhana :

0.066667 0.066667 0.066667 0.066667 0.066667

0.133333 0.133333 0.133333 0.133333 0.133333

0.2 0.2 0.2 0.2 0.2

0.266667 0.266667 0.266667 0.266667 0.266667

0.333333 0.333333 0.333333 0.333333 0.333333






sum vektor

0.333333 0.066667

0.666667 0.133333

1 0.2

1.333333 0.266667

1.666667 0.333333


76

Nilai dari vector prioritas tipe akan dipakai untuk menentukan perankingan


- Melakukan perhitungan matriks perbandingan kriteria luas

Mutia

ra

Sewo

n

Pondok

Permai

Tamantirt

a

Tyaga

Residen

ce

Pondok

Permai

Melati 2

Casa

Grande

Real Estate

Mutiara Sewon 1 1/2 1/3 1/4 1/5

Pondok Permai

Tamantirta 2/1 1 2/3 2/4 2/5


Pondok Permai

Melati 2 4/1 4/2 4/3 1 4/5

Casa Grande Real

Estate 5/1 5/2 5/3 5/4 1

∑ kolom 15 7.5 5 3.75 3



sederhana :

0.066667 0.066667 0.066667 0.066667 0.066667

0.133333 0.133333 0.133333 0.133333 0.133333

0.2 0.2 0.2 0.2 0.2

0.266667 0.266667 0.266667 0.266667 0.266667

0.333333 0.333333 0.333333 0.333333 0.333333






sum vektor

0.333333 0.066667


77

0.666667 0.133333

1 0.2

1.333333 0.266667

1.666667 0.333333

Nilai dari vector prioritas luas akan dipakai untuk menentukan perankingan


Setelah semua matriks perbandingan setiap kriteria dihitung, maka akan di

rangking untuk diketahui nilai Vektor Prioritas yang paling besar. Untuk

mengetahui Vektor prioritas yang paling besar dapat dilakukan dengan cara

mengalikan nilai vector prioritas masing-masing kriteria dengan vector kriteria

lalu dijumlahkan semua nilai tersebut. Sehingga nilai perangkingan seperti

dibawah ini :

harga lokasi tipe luas fasilitas

0.440963 0.242016 0.097691 0.055514 0.1638153

mutiara sewon 0.333333 0.181818 0.066667 0.066667 0.067619

pondok permain

tamantirta 0.266667 0.181818 0.133333 0.133333 0.1352381

tyaga residence 0.2 0.272727 0.2 0.2 0.2704762

pondok permai melati

2 0.133333 0.090909 0.266667 0.266667 0.2028571

casa grande real estate 0.066667 0.272727 0.333333 0.333333 0.3238095

Harga Lokasi Fasilitas Tipe Luas

Vektor

Prioritas

Final

0.147 0.044003 0.0065127 0.003701 0.011077 0.212281

0.118 0.044003 0.0130255 0.007402 0.022154 0.204175

0.088 0.066004 0.0195382 0.011103 0.044308 0.229146

0.059 0.022001 0.0260509 0.014804 0.033231 0.154882

0.029 0.066004 0.0325636 0.018505 0.053045 0.199515

∑ vector

prioritas 1


78

Tabel perankingan diatas menjelaskan bahwa properti Tyaga Residence

memiliki vector prioritas final terbesar diantara properti lainnya. Hal ini berarti

Tyaga Residence mendapatkan presentase terbesar dibandingkan properti lain

untuk menjadi properti yang akan dibeli.

Hasil pergitungan menyatakan Tyaga Residence mendapatkan nilai vector

prioritas final 0.229146 yang berarti mendpatkan peluang sebesar 22.90 %

sebagai properti yang akan dibeli dari semua properti yang ada.

Pada tahap ini penulis akan menganalisa dan membandingkan

perhitungan AHP yang telah dibuat dengan menggunakan Microsoft Excel

serta yang telah dibuat dengan menggunakan sistem AHP sendiri, dimana agar

nantinya validasi dari sistem ini dapat terlihat jelas dan terbukti.

harga lokasi tipe luas fasilitas

0.4409

63

0.2420

16

0.0976

91

0.0555

14

0.16381

53

mutiara sewon

0.3333

33

0.1818

18

0.0666

67

0.0666

67

0.06761

9

pondok permain

tamantirta

0.2666

67

0.1818

18

0.1333

33

0.1333

33

0.13523

81

tyaga residence 0.2

0.2727

27 0.2 0.2

0.27047

62

pondok permai

melati 2

0.1333

33

0.0909

09

0.2666

67

0.2666

67

0.20285

71

casa grande real

estate

0.0666

67

0.2727

27

0.3333

33

0.3333

33

0.32380

95

VP

Final

0.147

0.0440

03

0.0065

13

0.0037

01

0.01107

7

0.2122

815

0.118

0.0440

03

0.0130

25

0.0074

02

0.02215

41

0.2041

746

0.088

0.0660

04

0.0195

38

0.0111

03

0.04430

81

0.2291

463

0.059 0.0220 0.0260 0.0148 0.03323 0.1548


79

01 51 04 11 824

0.029

0.0660

04

0.0325

64

0.0185

05

0.05304

5

0.1995

153

∑ VP

final 1

VP

max

0.2291

463

Hitungan AHP menggunakan Microsoft excel dapat diketahui bahwa Tyaga

Residence mempunyai nilai sebesar 0.2291463 diantara semua properti. Yang

berarti bahwa Tyaga akan menjadi prioritas pertama dalam pemilihan properti.

Gambar 5.13 Halaman Hasil Perankingan

Pada perhitungan AHP menggunakan sistem dapat diketahui bahwa Tyaga

Residence mempunyai nilai sebesar 0.229 diantara semua properti. Yang

berarti nantinya Tyaga Residence akan mempunyai peluang terbesar untuk

dibeli oleh pengunjung sistem.

Dari uji validasi yang dilakukan oleh sistem didapatkan hasil sebesar 0.229,

sedangkan dengan menggunakan cara manual didapatkan hasil sebesar 0.229.

Maka dari hasil uji validasi didapatkan hasil yang sama antara sistem dan


80

perhitungan secara manual. Dimana hasil yang didapatkan dapat memberikan

saran kepada pengguna untuk memilih properti dengan ranking tertinggi.

5.5.2. Uji Validasi Pengguna ( kuesioner )

Pemberian kuesioner kepada responden dilakukan untuk mendapatkan

pendapat pengguna mengenai sistem yang dibuat. Responden merupakan

masyarakat umum yang sudah pernah membeli properti atau ingin membeli

properti. Kuesioner diberikan kepada 30 orang. Berikut tabel rekapitulasi

jawaban responden.

Pertanyaan 1 : Aspek Tujuan dan Manfaat

Tabel 5.1 Tabel Nilai Respon Kolom 1

Respon Bobot Jumlah Responden Nilai

Sangat Setuju 4 3 12

Setuju 3 25 75

Ragu-ragu 2 2 4

Tidak Setuju 1 0 0

Sangat Tidak Setuju 0 0 0

Total 30 91

Nilai akhir

3.033333


81

Gambar 5.14 Grafik Nilai Respon Kolom 1

Dari hasil perhitungan diatas dapat diketahui bahwa sistem pengembilan

keputusan pembelian properti menggunakan metode Analitycak Hierachy

Process memiliki manfaat / tepat guna untuk memberikan informasi berupa

saran pembelian properti.

Pertanyaan 2 : Aspek Fungsional Sistem


Respon Bobot

Jumlah

Responden Nilai

Sangat Setuju 4 1 4

Setuju 3 25 75

Ragu-ragu 2 4 8

Tidak Setuju 1 0 0


Total 30 87

Nilai akhir

2.9

10%

83%

7%

0% 0%

Grafik Nilai Respon Kolom 1

Sangat Setuju Setuju Ragu-ragu Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju


82




Process dapat menampilkan informasi yang dibutuhkan oleh pengguna.

Pertanyaan 3 : Aspek Nonfungsional Sistem


Respon Bobot Jumlah Responden Nilai

Sangat Setuju 4 3 12

Setuju 3 20 60

Ragu-ragu 2 7 14

Tidak Setuju 1 0 0


Total 30 86

Nilai akhir

2.866667

3%

83%

14%

0% 0%

Chart Title



83




Process memiliki tampilan yang sangat disukai oleh pengguna.

10%

67%

23%

0% 0%

Chart Title



84

BAB VI

PENUTUP

5.1. Simpulan

Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan sebelumnya

maka didapatkan hasil kesimpulan sebagai berikut :

1. Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan dengan menggunakan dan

mengimplementasikan metode Analytical Hierarchy Process dapat

digunakan sebagai alternatif dalam menentukan pembelian properti.

2. Sistem yang dibangun sudah sesuai dengan rancangan dan dapat

memberikan hasil berupa saran keputusan untuk pengguna.

5.2. Saran

Pembuatan sistem pendukung keputusan ini masih sangat sederhana dan jauh

dari kesempurnaan sehingga perlu adanya pengmebangan sistem, antara lain :

1. Untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan hierarki yang lebih

komplit. Mulai dari tujuan (goal) – kriteria – sub kriteria – alternatif

dalam penentuan hierarki.

2. Aplikasi sistem pendukung pengambilan keputusan ini masih dapat

dikembangkan atau di modifikasi sesuai dengan kasus.

3. Dalam proses perhitungan masih dapat dikembangkan. Sehingga dapat

memproses data lebih banyak.


85

DAFTAR PUSTAKA

Keen, Peter G. W., 1980, Decision support systems : a research perspective,

Cambridge, Mass. Center for Information System Research, Afred P.

Sloan School of Management.

Kurniawati, D., Purwantara, I. M., Oei, S., Zaidir, dan Ginting, R. U., 2011,

Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Program Studi dengan

metode AHP, Konferensi Nasional Sistem Informasi, hal. 745-750.

Kusrini, 2007, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Andi.

McLeod, R., dan Schell, G. P., 2008, Sistem Informasi Manajemen, 10th ed.,

Salemba Empat.

Nugroho, Bunafit, 2004,Aplikasi Pemrograman Web Dinamis denganPHPdan

MySQL,Yogyakarta : Gava Media

Nugroho, Bunafit, 2004, Aplikasi PHP & MySQL dengan Editor Dreamweaver

MX,Yogyakarta : Andi

O’Brien, J. A., 2006, Pengantar Sistem Informasi, 12th ed., Salemba Empat.

Oei, S., dan Ginting, R. U., 2012, Sistem Pendukung Keputusan untuk

Pembelian Rumah menggunakan Analytical Hierarchy Process

(AHP), Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya, hal.

140-145

Saaty, Thomas L., 2000, The Fundamentals of Decision Making and Priority

Theory with the Analitycal Hierarchy Process, Vol. VI of the AHP

Series, 478pp., RWS Publ., Pittsburgh.

Saputro, T, Wahju. MySQL untuk Pemula. Yogyakarta. Pena Media. 2005

Suryadi, Kadarsah. Ramdhani, Ali. Sistem Pendukung Keputusan Suatu

Wacana Struktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengambilan

Keputusan.Bandung. PT Remaja Rosdakarya. 2002.

Turban, E., Aronson, J. E., dan Liang, T. P., 2005, Sistem Pendukung

Keputusan dan Sistem Cerdas, 7th ed., Andi.

Turban, E., Rainer, R. K., dan Potter, R. E., 2006, Pengantar Teknologi

Informasi, 3rd ed., Salemba Infotek.


86

LAMPIRAN


87

FORM KUESIONER EVALUASI

SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN

UNTUK MEMBANTU PEMBELIAN PROPERTI DI YOGYAKARTA

DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

BERBASIS WEB

Nama :

Umur :

Pekerjaan :

Keterangan : Berilah tanda ( X ) pada salah satu kolom untuk setiap

pertanyaan dibawah ini.

SS : Sangat Setuju TS : Tidak Setuju R : Ragu-

ragu

S : Setuju STS : Sangat Tidak setuju

A. Aspek Tujuan dan Manfaat

NO PERTANYAAN SS S R TS STS

1

Sistem ini membantu mendukung

pengambilan keputusan pembelian

properti di daerah Yogyakarta.

2 Dengan adanya sistem ini, proses

pemilihan properti lebih efektif.

3 Dengan adanya sistem ini, proses

pemilihan properti lebih efisien.


88

B. Aspek Fungsional Sistem


1

Menu-menu pada sistem dapat

digunakan secara efektif oleh

pengguna.

2

Menu-menu pada sistem dapat

digunakan secara efisien oleh

pengguna.

3 Menu-menu pada sistem dapat

dimengerti oleh pengguna.

4

Menu-menu yang ada pad sistem

mempermudah pengguna untuk

memilih kriteria sesuai dengan

keinginan pengguna

5

Menu-menu yang ada pada sistem


menolah data bobot kepentingan

setiap kriteria pengguna.

6

Menu-menu yang ada pada sistem


membantu membeli properti

berdasarkan kriteria sesuai dengan

keinginan pengguna.

7

Menu-menu yang pada sistem


membandingkan properti sesuai

dengan properti yang diinginkan.

8

Langkah-langkah untuk

menampilkan hasil rekomendasi

dapat dimengerti oleh pengguna.


89

C. Aspek Nonfungsional Sistem


1

Tampilan sistem menarik sehingga

memudahkan pengguna dalam

menggunkan sistem.

2

Petunjuk yang ada di dalam sistem

dapat mempermudah penggunaan

dalam menggunakan sistem.

3 Bahasa yang digunakan dalam sistem

mudah dipahami oleh pengguna.

4

Pengguna merasa puas dengan hasil

rekomendasi yang dihasilkan oleh

sistem.

Saran dan Masukan :

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

. . . . . . . .


SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMBELIAN...

Documents

Transcript of SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMBELIAN...