contoh pemodelan statistik & ahp
DESCRIPTION
Pemodelan Dan Statistik AHPTRANSCRIPT
RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
A. PEMODELAN
1. Deskripsi Masalah
Penerbit Andi adalah industri penerbit dan percetakan yang bergerak
dalam produksi buku-buku teks terutama buku teknologi informasi. Selain itu
perusahaan ini juga bergerak langsung dalam bisnis penjualan dari produksi
barang yang dihasilkan. Setelah kebutuhan akan penyimpangan dan pengolahan
data semakin kompleks, maka perusahaan memutuskan untuk membuat Sistem
Informasi penjualan barang dari sistem manual ke sistem informasi yang
terkomputerisasi. Sistem Informasi yang dibangun oleh perusahaan ini adalah
sistem informasi yang melakukan pencatatan tentang kelompok barang dan detail
penjualan yang direkam transaksinya berdasarkan transaksi setiap penjualan
barang.
Dari sistem informasi penjualan barang yang ada, akan dikembangkan
Sistem Pendukung Keputusan yang akan digunakan sebagai sistem yang dapat
memberikan gambaran bagi manajer dalam melakukan prediksi nilai produksi
barang pada periode tertentu berdasarkan nilai penjualan barang yang sudah
terekam sebelumnya. Perencanaan produksi yang ditetapkan oleh manager akan
mempengaruhi tingkat produksi dan inventori guna mencapai tingkat efektifitas
yang maksimal, hal ini perlu didukung oleh faktor pemasaran. Dalam hal ini
kaitannya dengan perencanaan daerah pemasaran. Dari perencanaan daerah
pemasaran ini untuk memilih daerah pemasaran yang terbaik yang bertujuan
untuk membuka TB Andi Star, sehingga dengan dibukanya toko baru akan
menambah produksi dalam penjualan buku-buku yang secara langsung akan
menambah keuntungan.
Dalam perancangan Sistem Pendukung Keputusan peramalan penjualan
barang dan pemilihan daerah pemasaran, terdapat beberapa hal yang menjadi
unsur pendukung dalam pembangunan sistem. Unsur-unsur tersebut adalah :
1. Administrator data yaitu unsur yang mengelola data penjualan barang dan
pemasaran.
2. Data penjualan barang itu sendiri yang meliputi periode penjualan ( bulan
dan tahun ) dan jumlah penjualan buku.
3. Unsur manajemen sebagai penentu kebijakan dalam pengambilan
keputusan dalam peramalan produksi dan pemilihan daerah pemasaran.
Dengan demikian, maka sasaran akhir yang menjadi tujuan dari pengembangan
sistem ini adalah sistem mampu memberikan gambaran bagi manager dalam
menentukan peramalan penjualan barang pada periode tertentu dan perencanaan
pemilihan daerah pemasaran. Dengan penggambaran tersebut, maka manager
dapat memutuskan ketersedian barang minimum pada periode tertentu.
Sistem pendukung keputusan peramalan penjualan barang merupakan
suatu sistem yang berguna untuk membantu pimpinan perusahaan dalam
pengambilan keputusan. Sistematika pemecahan masalah dimulai dari ide
dasar perkembangan pengambilan keputusan. Analisis ini kemudian dikaitkan
dengan permasalahan para pengambil keputusan berdasarkan tinjauan beberapa
elemen-elemen keputusan dengan mengoptimalkan sumber daya yang tersedia
melalui pendekatan suatu model pengambilan keputusan.
2
Dalam perancangan sistem pendukung keputusan ini, dibutuhkan
antara lain:
1. Model
Model Sistem Pendukung Keputusan peramalan penjualan barang
ini menggunakan metode peramalan Trend Moment dan metode Analytical
Hierarchy Process ( AHP ) untuk pemilihan daerah pemasaran.
2. Data
Data yang diperlukan oleh sistem adalah pola data penjualan buku
perbulan dan pemilihan daerah pemasaran. Adapun metoda pemodelan data
menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD) atau Diagram Hubungan
Entitas.
3. Proses-Proses
Untuk menggambarkan proses-proses yang terjadi pada sistem ini,
perlu dibuat Data Flow Diagram (DFD) atau Diagram Aliran Data (DAD).
4. Antar Muka Pengguna (User Interface)
Sistem ini memerlukan antar muka pengguna sehingga pengguna
dapat berinteraksi dengan sistem. Interaksi dapat berbentuk pemasukan data
ke sistem atau menampilkan output kepada pengguna atau dapat juga keduanya.
Sebelum melakukan rancang bangun sistem pendukung keputusan,
ada beberapa tahapan yang perlu dilalui. Dengan melakukan tahapan-
tahapan untuk mencapai hasil yang telah ditetapkan dalam sistem
pendukung keputusan diharapkan akan menghasilkan sistem seperti yang
diharapkan.
3
3.2. Pemodelan
Salah satu alternatif solusi yang dikembangkan untuk prediksi penjualan
barang pada periode tertentu dan pemilihan daerah pemasaran adalah dengan
merancang dan membangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan. Pemodelan
yang digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk melakukan
perhitungan-perhitungan prediksi sehingga mampu menghasilkan nilai akhir yang
dapat memberikan gambaran kepada manager dalam proses pengambilan
keputusan.
Sistem pendukung keputusan peramalan penjualan barang dan pemilihan
daerah pemasaran yang dibangun seperti terlihat pada Gambar 3.1 dibawah ini.
4
Gambar 1. Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Penjualan Barang dan Pemilihan Daerah Pemasaran
3.3. Sumber Data
3.3.1. Data Internal
Data Internal adalah data yang berasal dari dalam organisasi, untuk
mendukung sistem pendukung keputusan. Dalam penelitian ini data internal
merupakan data yang berasal dari TB.Andi Star untuk mendukung sistem
pendukung keputusan yaitu : data penjualan buku dan data pemasaran. Adapun
data yang digunakan dalam peramalan penjualan barang adalah menggunakan
pola data penjualan buku per periode (bulan) yang diambil dari data penjualan
barang pada sistem informasi penjualan barang TB.Andi Star.
3.3.2. Data Ekstraksi
Data Ekstraksi adalah data yang dilakukan untuk menghasilkan basis data
sistem pendukung keputusan dari data internal. Selanjutnya basis data tersebut
akan digunakan untuk mengolah sistem pendukung keputusan. Pengelolaan basis
data yang digunakan untuk mengolah sistem pendukung keputusan ini disebut
manajemen sistem basis data (MSBD).
3.4. Model Sistem Pendukung Keputusan
Model sistem pendukung keputusan peramalan penjualan barang dan
pemilihan daerah pemasaran menggunakan dua pemodelan yaitu model trend
moment untuk peramalan penjualan barang dan model analytical hierarchy
process (AHP) untuk pemilihan daerah pemasaran. Dari kedua model tersebut
akan mengkombinasikan berbagai informasi dari pihak manajemen.
5
Hal ini memberi pengertian bahwa prioritas pengambilan keputusan yang
diutamakan yaitu peramalan penjualan barang. Sedangkan faktor lain yang sangat
berpengaruh dalam peramalan penjualan barang adalah perencanaan pemilihan
daerah pemasaran. Baik parameter penilaian peramalan penjualan barang maupun
pemilihan daerah pemasaran masing-masing memiliki elemen-elemen yang harus
dinilai, yang diwujudkan sebagai model-model evaluasi. Hasil penilaian dari
masing-masing nilai dibentuk suatu model pada sistem ini secara kumulatif
sebagai output hasil penilaian.
Gabungan antara hasil penilaian peramalan penjualan barang dan
pemilihan daerah pemasaran ini selanjutnya akan menjadi bahan pertimbangan
akhir dalam menentukan sebuah keputusan bagi pengambil kebijakan.
3.4.1. Model Trend Moment Untuk Analisis Peramalan Penjualan Barang.
Perancangan proses untuk sistem pendukung keputusan menggunakan
contoh kasus penyelesaian masalah dengan mengambil contoh penjualan barang
khusus buku komputer yang telah dikelompokkan menurut bidangnya. Pada
peramalan penjualan barang ini mengambil contoh kelompok barang bidang buku
database.
Di bawah ini adalah tabel penjualan buku ”Database” pada bulan januari 2007
sampai dengan dengan bulan desember 2008.
6
Tabel 1. Penjualan buku DatabasePeriode Waktu Tahun Jumlah Penjualan Buku
JanuariFebruari Maret AprilMei JuniJuliAgustusSeptemberOktoberNovemberDesemberJanuariFebruariMaretAprilMeiJuniJuliAgustusSeptemberOktoberNovemberDesember
200720072007200720072007200720072007200720072007200820082008200820082008200820082008200820082008
21142114 62014 4101112 3 9141213 81311 8 910 421
Bila menggunakan metode trend moment dengan rumus dibawah ini, maka dapat
disusun tabel perhitungan seperti pada tabel 2. dibawah ini :
∑ XiYi – n ( Xibar ) ( Yibar ) b = ............................................... (4) ∑ Xi ² - n ( Xibar ) ²
a = Yibar – b ( Xibar ) ....................................................................... (5)
7
Tabel 3.2. Perhitungan Metode Trend Moment.
Periode Waktu Tahun Xi Jmh Penjualan Buku ( Yi )
XiYi Xi²
JanuariFebruari Maret AprilMei JuniJuliAgustusSeptemberOktoberNovemberDesemberJanuariFebruariMaretAprilMeiJuniJuliAgustusSeptemberOktoberNovemberDesember
200720072007200720072007200720072007200720072007200820082008200820082008200820082008200820082008
123456789101112131415161718192021222324
21142114 62014 4101112 3 9141213 81311 8 910 421
2128635630
120983290
110 132
36 117 196 180 208 136 234 209 160 189 220
92 504
149162536496481100121144169196225256289324361400441484529576
Total ( ∑ )Rata-rata
30012.5
28211.75
3261 4900
∑ XiYi – n ( Xibar ) ( Yibar ) b = ...................... (4) ∑ Xi ² - n ( Xibar ) ²
3261 – 24 (12.5) (11.75) b = 4900 – 24 (12.5 )²
b = - 0.229 a = Yibar – b ( Xibar ) .................................................................... (5)
a = 11.75 – (- 0.229 ) (12.5)
8
a = 14.6125
Persamaan Trend : Y = a + bx
Y = 14.6125 + ( - 0.229 )x
Nilai Trend pada bulan Januari 2009 :
Y = 14.6125 + (- 0.229 ) ( 25 )
Y = 9.1165
Apabila hasil tersebut dipengaruhi oleh indeks musim, dengan menggunakan
rumus perhitungan indeks musim maka akan diperoleh hasil perhitungan sebagai
berikut :
Keterangan :
Rata-rata permintaan bulan tertentu diambil dari data permintaan actual
penjualan buku pada periode januari 2007 yaitu 21 buku dan bulan januari
2008 sebesar 9 buku, sehingga akan diperoleh hasil sebesar : 15 buku.
Rata-rata permintaan perbulan adalah : 11,75
Sehingga indeks musim diperoleh hasil sebagai berikut :
15Indeks Musim = = 1,276 11,75
Sehingga untuk mendapatkan hasil ramalan akhir setelah dipengaruhi oleh
indeks musim digunakan perhitungan rumus sebagai berikut :
Y* = Indeks Musim x Y
Y* = 1,276 x 9,1165
9
Y* = 11,632
Nilai ramalan penjualan buku pada bulan januari 2009 setelah dikoreksi dengan
indeks musim sebesar 11 buku, dimana nilai ramalan merupakan nilai
pembulatan.
3.4.2. Model Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Analisis Daerah
Pemasaran.
Pada perencanaan pemilihan daerah pemasaran dengan mengklasifikasikan
variabel-variabel yang menentukan pengambilan keputusan pemasaran yaitu :
Harga (Price), Produk (Product), Tempat (Place), Promosi (Promotion). Metode
Analytical Hierarchy Process (AHP) yang diterapkan pada pemilihan daerah
pemasaran dibatasi sampai dengan tingkat hirarki ke empat. Masing-masing
variabel / kriteria keputusan mempunyai kriteria intensitas ( sub kriteria )
yang didasarkan pada respon yang akan diberikan oleh daerah pemasaran yang
akan dipilih.
Empat kriteria ( Variabel ) untuk model analisis daerah pemasaran tersebut yaitu :
1. Harga ( Price ) yaitu mempertimbangkan tingkat daya beli sebuah daerah
terhadap produk yang akan ditawarkan oleh perusahaan.
Kriteria ini memiliki sub-kriteria : Mahal, Sedang, Murah.
2. Produk ( Product ) yaitu mempertimbangkan tingkat minat suatu daerah
terhadap produk yang akan ditawarkan oleh perusahaan.
Kriteria ini memiliki sub-kriteria : Tinggi, Sedang, Rendah.
10
3. Tempat ( Place ) yaitu mempertimbangkan tingkat kesukaran dalam
mencari tempat di suatu daerah yang akan menyediakan tempat untuk
menyalurkan produk dari perusahaan ke pemakai.
Kriteria ini memiliki sub-kriteria : Susah, Sedang, Mudah
4. Promosi ( Promotion ) yaitu mempertimbangkan tingkat biaya yang
dihabiskan untuk melakukan promosi produk perusahaan di suatu daerah.
Kriteria ini memiliki sub-kriteria : Mahal, Sedang, Murah.
Penentuan status untuk masing-masing kriteria dapat dibantu dengan melakukan
survei, polling, uji coba produk ke setiap pasar / daerah pemasaran yang akan
di analisa dan dapat juga dengan memanfaatkan data-data yang ada pada lembaga-
lembaga pemerintahan yang dinilai berhubungan.
Selanjutnya sistem komputer menerima masukan data kondisi masing-
masing pasar/daerah pemasaran yang akan dipilih sesuai dengan batasan
intensitas kriteria ( disebut juga Sub kriteria) yang telah ditetapkan diatas. Input
data pasar tersebut akan dijadikan basis data bagian perencanaan pemilihan daerah
pemasaran. Sistem komputer akan memberikan keluaran berupa prioritas untuk
masing-masing data pasar. Analisa prioritas yang diberikan oleh sistem komputer
bukan merupakan keputusan final, keputusan final tetap berada pada pembuat
keputusan. Struktur Hirarki AHP pada analisa daerah pemasaran dapat dilihat
pada gambar 2. berikut ini.
11
Gambar 2. Struktur Hierarkhi Proses AHP
Keterangan :
T : Tinggi S : Sedang R : RendahMd : Mudah Su : Susah Mr : Murah Mh : Mahal
Pada struktur hierarki proses pemilihan daerah pemasaran tersebut diatas,
yang menjadi sasaran / goal adalah memilih daerah pemasaran yang akan
dijadikan dasar untuk membuka toko baru. Adapun kriteria-kriteria yang
diperlukan sesuai dengan variabel pemasaran seperti yang telah dijelaskan bab
sebelumnya adalah harga, produk,tempat dan promosi. Sedangkan kriteria
dirinci lagi menjadi sub kriteria yaitu tinggi, sedang, rendah, mudah, susah,
murah dan mahal. Tingkatan paling dasar dari hierarki adalah alternatif.
Alternatif-alternatif ini yang akan menentukan pilihan yang terbaik di antara
alternatif-alternatif lainnya untuk mencapai sasaran/tujuan. Contoh dalam
penelitian ini adalah alternatif nama daerah/kota pemasaran yang akan dijadikan
tempat untuk membuka toko baru. Sebagai contoh adalah ada tiga kota yang
12
akan dijadikan untuk membuka toko baru yaitu Semarang, Solo dan
Purwokerto.
Dari hasil penelitian melalui survei dan wawancara pada bagian pemasaran
TB.Andi Star ini maka diperoleh hasil sebagai berikut ( Sumber : Bagian
Pemasaran TB.Andi ).
1. Harga merupakan variabel yang mengukur besar uang yang harus
dikeluarkan oleh konsumen untuk mendapatkan sebuah produk, termasuk
potongan harga. Harga juga menjadi dasar untuk mempertimbangkan
tingkat daya beli sebuah daerah terhadap produk yang akan ditawarkan
oleh perusahaan. Khusus buku-buku teks komputer penerbit Andi harga
masih berada kisaran dibawah Rp. 150.000,00 .
Berikut ini adalah rincian kategori harga mahal, sedang dan murah.
Harga dengan kategori ”Mahal” berkisar antara diatas
Rp.80.000,00 sd Rp 150.000,00
Harga dengan kategori ”Sedang ” berkisar antara Rp. 45.000,00 sd
Rp.80.000.00
Harga dengan kategori ”Murah” adalah dibawah Rp 45.000,00
Dari ketentuan kisaran harga tersebut diatas peneliti mengambil kesimpulan
bahwa, harga dengan intensitas mahal diberi nilai paling kecil, begitu juga
dengan intensitas murah. Hal ini dikarenakan decision maker menganggap
bahwa harga yang mahal akan sulit dijangkau oleh konsumen, begitu juga
dengan harga murah akan dianggap produk tersebut berkualitas rendah.
Sesuai dengan AHP, nilai perbandingan kriteria dan intensitas yang
13
dimaksudkan yaitu bernilai 1 – 9 yang merupakan skala terbaik untuk
mengekspresikan pendapat. ( Saaty, 1998 )
2. Produk menjadi dasar pertimbangkan tingkat minat suatu daerah terhadap
produk yang akan ditawarkan oleh perusahaan. Produk merupakan
kombinasi dari kualitas barang dan pelayanan yang diberikan oleh
perusahaan pada konsumennya. Buku-buku teks penerbit Andi
mempunyai kualitas dan kwantitas yang sangat baik, hal ini dapat dilihat
dari isi buku, pengarang, tata bahasa, penanggung jawab dan hak cipta
termasuk didalamnya adalah keragaman produk, dan desain buku. Produk
sangat berpengaruh terhadap harga. Sehingga besar kecilnya harga
sekaligus merupakan besar kecilnya sebuah produk. Dari hasil penelitian
diperoleh bahwa kategori harga mahal, sedang, murah sama dengan nilai
produk tinggi, sedang dan rendah.
Berikut adalah rincian kategori produk tinggi, sedang dan rendah.
Produk dengan kategori ”Tinggi” berkisar antara diatas Rp.
80.000,00 sd Rp.150.000.00
Produk dengan kategori ”Sedang” berkisar antara diatas
Rp.45.000,00 sd Rp 80.000,00
Produk dengan kategori ”Rendah” adalah dibawah Rp 45.000,00
Dari ketentuan produk tersebut diatas peneliti mengambil kesimpulan bahwa,
tinggi rendahnya nilai intensitas pada kriteria produk tergantung pada tingkat
minat konsumen terhadap produk yang akan dibeli. Sesuai dengan AHP, nilai
14
perbandingan kriteria dan intensitas yang dimaksudkan yaitu bernilai 1 – 9 yang
merupakan skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat . ( Saaty, 1998 )
3. Tempat digunakan untuk mempertimbangkan tingkat kesukaran dalam
mencari tempat di suatu daerah yang akan menyediakan tempat untuk
menyalurkan produk dari perusahaan ke pemakai, dengan kata lain
kegiatan perusahaan yang mengakibatkan sampainya barang yang
diproduksi kepada konsumen. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa
kategori tempat susah, sedang, mudah adalah sebagai berikut.
Tempat dengan kategori ”Susah” adalah berjarak tempuh lebih dari 1
kilometer.
Tempat dengan kategori ”Sedang” adalah berjarak tempuh antara 300
meter sd 1 kilometer.
Tempat dengan kategori ”Mudah” adalah berjarak tempuh kurang dari
300 meter.
Dari ketentuan tempat tersebut diatas peneliti mengambil kesimpulan bahwa,
tinggi rendahnya nilai intensitas pada kriteria agen tergantung pada tingkat
kesukaran (susah) dalam mencari agen untuk menyalurkan produk dari
perusahaan ke konsumen. Sesuai dengan AHP, nilai perbandingan kriteria dan
intensitas yang dimaksudkan yaitu bernilai 1 – 9 yang merupakan skala terbaik
untuk mengekspresikan pendapat . ( Saaty, 1998 )
4. Promosi digunakan dasar dalam mempertimbangkan tingkat biaya yang
dihabiskan untuk melakukan promosi produk perusahaan di suatu daerah.
Tujuan promosi ini adalah mempertemukan / memperkenalkan produk
15
yang dibuat dengan konsumen yang membutuhkan. Dari hasil penelitian
diperoleh bahwa kategori promosi mahal, sedang, murah adalah sebagai
berikut.
Promosi dengan kategori ”Mahal” dengan biaya diatas/lebih dari
15 juta.
Promosi dengan kategori ”Sedang” dengan biaya antara 5 juta sd
15 juta.
Promosi dengan kategori ”Murah” dengan biaya dibawah 5 juta.
Dari ketentuan promosi tersebut diatas peneliti mengambil kesimpulan bahwa,
tinggi rendahnya nilai intensitas pada kriteria promosi tergantung pada tingkat
biaya atau besarnya promosi yang dihabiskan oleh perusahaan dalam
mempromosikan produknya.
Pada proses analisis pemilihan daerah pemasaran ini menggunakan
model AHP, maka nilai yang digunakan adalah berdasarkan nilai skala
kepentingan yaitu 1- 9 seperti yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya. Nilai
perbandingan ini merupakan skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat.
(Saaty, 1998 ). Sesuai dengan AHP pada perbandingan kriteria ini, pengguna
dapat memasukkan nilai perbandingan di semua komponen perbandingan antar
kriteria ( kecuali perbandingan antar kriteria yang sama ). Nilai perbandingan
kriteria ini juga memperbolehkan pengguna untuk memasukkan nilai pecahan
dengan nilai terkecil 1/9 ( 0.111 ).
16
Adapun langkah-langkah penyelesaian yang harus dilakukan untuk
memilih daerah pemasaran dengan metode AHP adalah sebagai berikut :
1. Menentukan Prioritas Kriteria
Langkah yang harus dilakukan dalam menentukan prioritas kriteria yaitu :
a. Membuat matriks perbandingan berpasangan ( Pairwise Comparison)
Pada tahap ini dilakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan
kriteria yang lain seperti yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya. Nilai
skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat.
Nilai perbandingan kriteria yang dimaksudkan yaitu bernilai 1-9 dan sesuai
”Aksioma Resiprokal” maka nilai perbandingan kriteria (harga dan produk)
adalah bersifat resiprokal, maksudnya jika harga berbanding produk bernilai
1 maka produk berbanding harga adalah kebalikkannya begitu juga dengan
kriteria lainya dengan cara yang sama.
Hasil penilaian seperti pada tabel 3.3 dibawah ini.
Tabel 3.3. Matriks Pairwise Comparison
Harga Produk Tempat PromosiHarga 1 2 2 3Produk 0.5 1 2 2Tempat 0.5 0.5 1 2Promosi 0.33 0.5 0.5 1Jumlah 2.33 4 5.5 8
Dari elemen tabel tersebut diatas dijelaskan sebagai berikut :
Angka 1 pada baris harga dan kolom harga artinya bahwa kedua
elemen tersebut sama pentingnya
Angka 2 pada baris harga dan kolom produk artinya bahwa harga dan
produk ada dua kompromi diantara 2 pilihan tersebut.
17
Angka 3 pada baris harga dan kolom promosi artinya harga sedikit
lebih penting 3 kali dari promosi.
Sedangkan angka 0.5 pada baris produk dan kolom harga merupakan
hasil perhitungan 1/nilai ( 1 dibagi n ) pada baris harga dan kolom
produk yaitu 2 sehingga diperoleh ½ = 0.5
Angka-angka yang lain diperoleh dengan cara yang sama.
Pada dasarnya proses pengambilan keputusan adalah memilih suatu
alternatif. AHP memiliki banyak keunggulan dalam menjelaskan proses
pengambilan keputusan. Salah satunya adalah dapat digambarkan secara hierarki
sehingga mudah dipahami oleh semua pihak yang terlihat dalam pengambilan
keputusan. Pada penilaian kriteria dan intensitas dengan memberikan nilai
perbandingan 1-9 tersebut peran decision maker sangat berpengaruh, karena nilai-
nilai tersebut merupakan nilai perbandingan berpasangan yang mempunyai
elemen-elemen pendukung untuk mengekspresikan pendapat. Dimana keputusan
akhir berada pada pihak-pihak pengambil keputusan dengan segala
pertimbangannya.
b. Membuat matriks nilai kriteria
Matriks ini diperoleh dengan cara sebagai berikut :
Nilai baris kolom = Nilai baris-kolom lama pada ( Tabel 3.3 ) dibagi
Jumlah masing-masing kolom lama ( Tabel 3.3 ).
Nilai pada kolom jumlah diperoleh dari penjumlahan pada setiap
barisnya.
18
Nilai pada kolom prioritas diperoleh dari nilai pada kolom jumlah
dibagi dengan jumlah kriteria, dalam penelitian ini jumlah kriteria
adalah 4. Hasil perhitungan seperti pada tabel 3.4. dibawah ini.
Tabel 3.4. Matriks Nilai KriteriaHarga Produk Tempat Promosi Jumlah Prioritas
Harga 0.43 0.50 0.36 0.37 1.66 0.41Produk 0.21 0.25 0.36 0.25 1.07 0.27Tempat 0.21 0.12 0.18 0.25 0.76 0.19Promosi 0.14 0.12 0.09 0.12 0.47 0.12
b. Membuat matriks pennjumlahan setiap baris
Matriks ini diperoleh dengan cara sebagai berikut :
Nilai pada baris kolom baru diperoleh dari nilai prioritas pada baris
tersebut (Tabel 3.4) dikalikan dengan nilai baris kolom pada (Tabel
3.3 ).
Nilai pada kolom jumlah diperoleh dengan menjumlahkan nilai pada
masing-masing baris pada tabel tersebut. Hasil perhitungan seperti
pada tabel 3.5 dibawah ini.
Tabel 3.5. Matriks Penjumlahan Setiap barisHarga Produk Tempat Promosi Jumlah
Harga 0.41 0.54 0.38 0.36 1.69Produk 0.20 0.27 0.38 0.24 1.09Tempat 0.20 0.13 0.19 0.24 0.76Promosi 0.13 0.13 0.09 0.12 0.47
c. Menentukan Rasio Konsistensi
Penghitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio
konsistensi ( CR ) <= 0.1 seperti telah dijelaskan pada bab sebelumnya. Jika
19
ternyata nilai CR lebih besar dari 0.1 maka matriks perbandingan
berpasangan (Pairwise Comparison ) harus diperbaiki.
Hasil perhitungan nilai jumlah pada (Tabel 3.5) dan nilai prioritas pada
(Tabel 3.4) dapat digunakan untuk membuat tabel perhitungan rasio
konsistensi. Hasil perhitungan seperti pada Tabel 3.6 dibawah ini.
Tabel 3.6. Perhitungan Rasio KonsistensiJumlah per baris Prioritas Hasil
Harga 1.69 0.41 2.1Produk 1.09 0.27 1.36Tempat 0.76 019 0.95Promosi 0.47 0.12 0.59
Dari Tabel 3.6. diperoleh nilai-nilai sebagai berikut :
Jumlah kriteria ( n ) : 4
Jumlah dari nilai-nilai hasil : 5
Λmaks = jumlah / n yaitu : 1.25
Nilai Consistency Index ( CI ) = (( λmaks – n ) / n - 1 ) yaitu : - 0.91
Nilai Consistency Ratio ( CR ) = CI / IR yaitu : - 1.01
Oleh karena CR <= 0.1 , maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut
dapat diterima.
2. Menentukan Prioritas Subkriteria.
Penghitungan subkriteria dilakukan terhadap sub-sub dari semua kriteria.
Dalam hal ini, terdapat empat kriteria yang berarti akan ada 4 perhitungan
prioritas subkriteria.
20
a. Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria Harga.
Langkah-langkah yang dilakukan untuk menghitung prioritas subkriteria
dari kriteria harga adalah sebagai berikut :
Membuat matriks perbandingan berpasangan (Pairwise
Comparison) .
Hasil dari matriks perbandingan berpasangan Kriteria Harga
seperti pada Tabel 3.7 dibawah ini.
Tabel 3.7. Matriks Pairwise ComparisonMahal Sedang Murah
Mahal 1 3 5Sedang 0.33 1 3Murah 0.2 0.33 1Jumlah 1.53 4.33 9
Membuat matriks nilai kriteria.
Pada matriks nilai kriteria harga terdapat kolom tambahan yaitu
kolom prioritas subkriteria. Hasil perhitungan seperti pada ( Tabel
3.8 ) dibawah ini.
Tabel 3.8. Matriks Nilai Kriteria HargaMahal Sedang Murah Jumlah Prioritas Prioritas
SubkriteriaMahal 0.65 0.69 0.55 1.89 0.63 1Sedang 0.21 0.23 0.33 0.77 0.25 0.39Murah 0.13 0.07 0.11 0.31 0.10 0.15
Menentukan matriks penjumlahan setiap baris
Matriks ini diperoleh dengan cara sebagai berikut :
Nilai pada baris kolom baru diperoleh dari nilai prioritas
pada baris tersebut (Tabel 3.8) dikalikan dengan nilai
baris kolom pada (Tabel 3.7 ).
21
Nilai pada kolom jumlah diperoleh dengan
menjumlahkan nilai pada masing-masing baris pada tabel
tersebut. Hasil perhitungan seperti pada tabel 3.9 dibawah
ini.
Tabel 3.9. Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Harga.
Mahal Sedang Murah JumlahMahal 0.63 0.78 0.5 1.91Sedang 0.20 0.25 0.3 0.75Murah 0.12 0.08 0.1 0.3
Menentukan Rasio Konsistensi
Penghitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio
konsistensi (CR) <= 0.1. Hasil perhitungan seperti pada Tabel 3.10
dibawah ini.
Tabel 3.10. Penghitungan Rasio KonsistensiJumlah per baris Prioritas Hasil
Mahal 1.91 0.63 2.54Sedang 0.75 0.25 1Murah 0.3 0.10 0.4
Dari Tabel 3.10. diperoleh nilai-nilai sebagai berikut :
Jumlah kriteria ( n ) : 3
Jumlah dari nilai-nilai hasil : 3.94
Λmaks = jumlah / n yaitu : 1.31
Nilai Consistency Index ( CI ) = (( λmaks – n ) / n - 1 ) yaitu :- 0.84
Nilai Consistency Ratio ( CR ) = CI / IR yaitu : - 1.45
22
b. Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria Produk
Langkah-langkah yang dilakukan untuk menghitung prioritas subkriteria
dari kriteria produk adalah sebagai berikut :
Membuat matriks perbandingan berpasangan (Pairwise
Comparison).
Hasil dari matriks perbandingan berpasangan Kriteria produk
seperti pada Tabel 3.11 dibawah ini.
Tabel 3.11. Matriks Pairwise ComparisonTinggi Sedang Rendah
Tinggi 1 2 6Sedang 0.5 1 2Rendah 0.16 0.5 1Jumlah 1.66 3.5 9
Membuat matriks nilai kriteria.
Pada matriks nilai kriteria produk terdapat kolom tambahan kolom
prioritas subkriteria. Hasil perhitungan seperti pada Tabel 3.12
dibawah ini.
Tabel 3.12. Matriks Nilai Kriteria ProdukTinggi Sedang Rendah Jumlah Prioritas Prioritas
SubkriteriaTinggi 0.60 0.57 0.66 1.83 0.61 1Sedang 0.30 0.28 0.22 0.8 0.26 0.42Rendah 0.09 0.14 0.11 0.34 0.11 0.18
Menentukan matriks penjumlahan setiap baris
Matriks ini diperoleh dengan cara yang sama seperti pada langkah-
langkah penyelesaian menentukan matriks penjumlahan setiap
23
baris kriteria harga. Hasil perhitungan seperti pada Tabel 3.13
dibawah ini.
Tabel 3.13. Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria ProdukTinggi Sedang Rendah Jumlah
Tinggi 0.61 0.52 0.66 1.79Sedang 0.30 0.26 0.24 0.8Rendah 0.09 0.13 0.11 0.33
Menentukan Rasio Konsistensi
Penghitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio
konsistensi (CR) <= 0.1. Hasil perhitungan seperti pada Tabel 3.14
dibawah ini.
Tabel 3.14. Penghitungan Rasio KonsistensiJumlah per baris Prioritas Hasil
Tinggi 1.79 0.61 2.4Sedang 0.8 0.26 1.06Rendah 0.33 0.11 0.44
Dari Tabel 3.14. diperoleh nilai-nilai sebagai berikut :
Jumlah kriteria ( n ) : 3
Jumlah dari nilai-nilai hasil : 3.9
Λmaks = jumlah / n yaitu : 1.3
Nilai Consistency Index ( CI ) = (( λmaks – n ) / n – 1 ) yaitu : - 0.85
Nilai Consistency Ratio ( CR ) = CI / IR yaitu : - 1.46
c. Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria Tempat
Langkah-langkah yang dilakukan untuk menghitung prioritas subkriteria
dari kriteria tempat sama dengan yang dilakukan dalam perhitungan
prioritas subkriteria dari kriteria harga.
Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :
24
Membuat matriks perbandingan berpasangan (Pairwise
Comparison).
Hasil dari matriks perbandingan berpasangan kriteria tempat
seperti pada Tabel 3.14 dibawah ini.
Tabel 3.14. Matriks Pairwise ComparisonSusah Sedang Mudah
Susah 1 3 4Sedang 0.33 1 3Mudah 0.25 0.33 1Jumlah 1.58 4.33 8
Membuat matriks nilai kriteria.
Pada matriks nilai kriteria tempat terdapat kolom tambahan yaitu
kolom prioritas subkriteria. Hasil perhitungan seperti pada Tabel
3.15 dibawah ini.
Tabel 3.15. Matriks Nilai Kriteria TempatSusah Sedang Mudah Jumlah Prioritas Prioritas
SubkriteriaSusah 0.63 0.69 0.5 1.82 0.60 1Sedang 0.20 0.23 0.37 0.8 0.26 0.43Mudah 0.15 0.07 0.12 0.34 0.11 0.18
Menentukan matriks penjumlahan setiap baris
Hasil perhitungan seperti pada Tabel 3.16 dibawah ini.
Tabel 3.16. Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Tempat.Susah Sedang Mudah Jumlah
Susah 0.60 0.78 0.44 1.82Sedang 0.19 0.26 0.33 0.78Mudah 0.15 0.08 0.11 0.34
Menentukan Rasio Konsistensi
25
Penghitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio
konsistensi (CR) <= 0.1. Hasil perhitungan seperti pada Tabel 3.17
dibawah ini.
Tabel 3.17. Penghitungan Rasio Konsistensi
Jumlah per baris Prioritas HasilSusah 1.82 0.60 2.42
Sedang 0.78 0.26 1.04Mudah 0.34 0.11 0.45
Dari Tabel 3.17. diperoleh nilai-nilai sebagai berikut :
Jumlah kriteria ( n ) : 3
Jumlah dari nilai-nilai hasil : 3.91
Λmaks = jumlah / n yaitu :1.30
Nilai Consistency Index ( CI ) = (( λmaks – n ) / n -1 ) yaitu : - 0.85
Nilai Consistency Ratio ( CR ) = CI / IR yaitu : - 1.46
d. Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria Promosi
Langkah-langkah yang dilakukan untuk menghitung prioritas subkriteria
dari kriteria promosi sama dengan yang dilakukan dalam perhitungan
prioritas subkriteria dari kriteria harga.
Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :
Membuat matriks perbandingan berpasangan (Pairwise
Comparison) .
Hasil dari matriks perbandingan berpasangan kriteria promosi
seperti pada Tabel 3.18 dibawah ini.
Tabel 3.18. Matriks Pairwise Comparison
26
Mahal Sedang MurahMahal 1 2 5Sedang 0.5 1 2Murah 0.2 0.5 1Jumlah 1.7 3.5 8
Membuat matriks nilai kriteria.
Pada matriks nilai kriteria tempat terdapat kolom tambahan yaitu
kolom prioritas subkriteria. Hasil perhitungan seperti pada Tabel
3.19 dibawah ini.
Tabel 3.19. Matriks Nilai Kriteria Promosi
Mahal Sedang Murah Jumlah Prioritas Prioritas Subkriteria
Mahal 0.58 0.61 0.62 1.81 0.60 1Sedang 0.29 0.28 0.25 0.82 0.27 0.45Murah 0.11 0.14 0.12 0.37 0.12 0.2
Menentukan matriks penjumlahan setiap baris
Hasil perhitungan seperti pada Tabel 3.20 dibawah ini.
Tabel 3.20. Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Promosi
Mahal Sedang Murah JumlahMahal 0.60 0.54 0.6 1.74Sedang 0.14 0.27 0.24 0.65Murah 0.12 0.13 0.12 0.37
Menentukan Rasio Konsistensi
Penghitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio
konsistensi (CR) <= 0.1. Hasil perhitungan seperti pada Tabel 3.21
dibawah ini.
Tabel 3.21. Penghitungan Rasio Konsistensi
27
Jumlah per baris Prioritas HasilMahal 1.74 0.60 2.34Sedang 0.65 0.27 0.92Murah 0.37 0.12 0.49
Dari Tabel 3.21 diperoleh nilai-nilai sebagai berikut :
Jumlah kriteria ( n ) : 3
Jumlah dari nilai-nilai hasil : 3.75
Λmaks = jumlah / n yaitu : 1.25
Nilai Consistency Index ( CI ) = (( λmaks – n ) / n -1 ) yaitu : - 0.87
Nilai Consistency Ratio ( CR ) = CI / IR yaitu : - 1.5
3. Menghitung Hasil.
Prioritas hasil perhitungan pada langkah 1 dan 2 dapat diperoleh matrik hasil
seperti pada tabel 3.22 dibawah ini.
Tabel 3.22. Matrik Hasil
Harga Produk Tempat Promosi0.41 0.27 0.19 0.12
Mahal Tinggi Susah Mahal1 1 1 1
Sedang Sedang Sedang Sedang0.39 0.42 0.43 0.45
Murah Rendah Mudah Murah0.15 0.18 0.18 0.2
Sebagai contoh data daerah pemasaran dari 3 kota seperti pada tabel 3.23 dibawah
ini.
Tabel 3.23. Nilai Kota Pemasaran
28
Harga Produk Tempat PromosiSolo Mahal Tinggi Sedang SedangSemarang Mahal Tinggi Sedang MahalPurwokero Mahal Tinggi Mudah Murah
Maka hasil akhir seperti pada tabel 3.24 dibawah ini.
Tabel 3.24. Hasil AkhirHarga Produk Tempat Promosi Total
Solo 1 1 0.43 0.45 2.88Semarang 1 1 0.43 1 3.43Purwokerto 1 1 0.18 0.2 2.38
Nilai total digunakan sebagai dasar untuk merangking memilih daerah pemasaran.
Semakin besar nilainya maka semakin baik untuk dipilih sebagai daerah
pemasaran dan dapat dijadikan dasar untuk membuka toko baru.
B. PERANCANGAN BASIS DATA
1. Perancangan Basis Data
Beberapa aturan bisnis ( bussiness rules ) mengenai relasi antar entitas
dalam rancangan basis data Sistem Pendukung Keputusan ini dapat dijelaskan
sebagai berikut. Berdasarkan aturan bisnis yang dijelaskan diatas, maka dapat
digambarkan dalam bentuk Entity Relationship Diagram (ERD) / Diagram
Hubungan Entitas ditunjukan pada gambar berikut 3.3. dibawah ini.
29
Gambar 1. ERD Ssistem Pendukung Keputusan Peramalan Penjualan Barang & Pemilihan Daerah Pemasaran
Gambar 2. ERD Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Daerah Pemasaran (Pressman, 2002)
30
2. Tabel Basis Data
Berdasarkan relasi di atas, database yang dikembangkan terdiri dari basis
data untuk peramalan penjualan barang dan pemilihan daerah pemasaran. Berikut
adalah rincian tabel basis data sebagai berikut :
Tabel 2.1. Tabel Admin
Nama Field Tipe data Ukuran KeteranganID_Admin Int 2 Primary keyNama_Admin Var char 50Password Var char 50
Tabel 2.2. Tabel Kelompok Buku
Nama Field Tipe data Ukuran KeteranganID_Kelp_Buku Int 2 Primary keyNama_Kelp_Buku Var char 30
Tabel 2.3. Tabel Penjualan Buku
Nama Field Tipe data Ukuran KeteranganNomor Int 3 Primary keyID_Kelp_Buku int 2Bulan Var char 10Tahun int 4Jumlah_Penjualan int 3
Tabel 2.4. Tabel Penjualan Pilihan
Nama Field Tipe data Ukuran KeteranganNomor Int 11 Primary KeyID_Admin Int 2ID_Kelp_Buku Int 2Bulan Var char 10Tahun Int 4Xi Int 3Yi Int 3XiYi Int 3Xi_kuadrat Int 3
31
Tabel 2.5. Tabel Nilai PeramalanNama Field Tipe data Ukuran Keterangan
Nomor Int 11 Primary KeyId_Admin Int 2Id_Kelp_Buku Int 2Jum_Xi Int 6Jum_Yi Int 6Jum_XiYi Int 11Jum_Xi kuadrat Int 11Nilai_X Int 3Nilai_Y Int 3Rata_Jum_Xi DoubleRata_Jum_Yi DoubleNilai_a Var char 6Nilai_b Var char 6Indeks_Musim DoubleHasil_Akhir Int 11Nilai_Bulan_Ramalan Int 11Bulan_Ramalan Var char 11Tahun_Ramalan int 4
Perancangan basis data untuk PemilihanDaerah Pemasaran
Tabel 3.6. Tabel Kriteria
Nama Field Tipe data Ukuran KeteranganNomor Int 11 Primary keyId_Admin Int 2Nama_Kriteria Var char 10Prioritas Double
Tabel 3.7. Tabel Sub_Kriteria
Nama Field Tipe data Ukuran KeteranganNomor Int 11 Primary keyID_Admin Int 2Nama_Kriteria Var char 7Nama_SubKriteria Var char 10Prioritas DoubleSub_Prioritas Double
32
Tabel 3.8. Tabel Nilai Pemasaran
Nama Field Tipe data Ukuran KeteranganNomor Int 3 Primary keyID_Admin Int 2Nama_kota Var char 50Harga Var char 4Produk Var char 4Tempat Var char 4Promosi Var char 4Total Double
3. Perancangan Dialog AntarMuka
3.1. Perancangan Antarmuka Menu Login
Gambar 3.1. Rancangan Form Menu LoginSPK Peramalan Penjualan Barang & Pemilihan Daerah Pemasaran
3.2. Perancangan Antarmuka Menu Utama.
Gambar 3.12. Rancangan Form Menu Utama
33
3.2.1. Perancangan Antarmuka Input
Rancangan Form Data Kelompok Buku.
Gambar Rancangan Form Data Kelompok Buku
Rancangan Form Data Penjualan Buku
Gambar Rancangan Form Data Penjualan Buku
Rancangan Form Analisis Trend Moment
Gambar Rancangan Form Analisis Trend Moment
34
Rancangan Form Pemilihan Daerah Pemasaran
Gambar Rancangan Form Nilai Kepentingan Kriteria untuk Pemilihan Daerah Pemasaran
Sedangkan untuk rancangan form nilai kepentingan sub kriteria dijabarkan
menurut masing-masing kriteria. Gambar dibawah ini adalah rancangan form
nilai kepentingan sub kriteria Harga.
Gambar Rancangan Form Nilai Kepentingan Sub Kriteria Harga
35
Rancangan Form Grafik Peramalan Penjualan Barang
Gambar Rancangan Form Grafik Peramalan Penjualan Barang
Rancangan Form Grafik Pemilihan Daerah Pemasaran
Gambar Rancangan Form Grafik Pemilihan Daerah Pemasaran
36
3.6.4. Perancangan Antarmuka Output.
Gambar Rancangan Form Laporan Hasil Peramalan
Rancangan Form Pelaporan Hasil Analisis Pemilihan Daerah
Pemasaran.
Gambar Rancangan Form Laporan Hasil Pemilihan Daerah Pemasaran
37
38