makalah sistem pendukung keputusan (spk)
DESCRIPTION
makalahTRANSCRIPT
MAKALAH
Sistem Pendukung Keputusan
Memilih Produk dengan
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Disusun oleh :
Sariatul Masrifah
2112R0541
Teknologi Informatika
Dosen Pengampu : Septia Lutfi, M.Kom
STMIK HIMSYA SEMARANGCabang RembangTahun 2015/2016
KATA PENGANTAR
Makalah ini bertema sistem pendukung keputusan dengan metode AHP. Makalah ini
disusun untuk memenuhi tugas mata kuliah Sistem Pendukung Keputusan STMIK HIMSYA
Semarang. Makalah ini juga bertujuan untuk mengetahui tentang pengambilan keputusan,
sistem pendukung keputusan, sistem pendukung pengambilan keputusan, sistem pendukung
cerdas, dan sistem informasi geografis.
Saya ucapkan terima kasih kepada Bapak Septia Lutfi, S.Kom selaku dosen
pembimbing. Saya menyadari bahwa makalah ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu
kritik dan saran dari semua pihak yang bersifat membangun selalu saya harapkan demi
kesempurnaan makalah ini. Akhir kata, saya sampaikan terima kasih. Semoga Allah SWT
selalu meridhai segala usaha kita. Amin.
Rembang, 15 Oktober 2015
Penulis
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Dewasa ini perkembangan teknologi informasi sudah sedemikian pesat.
Perkembangan yang pesat tidak hanya teknologi perangkat keras dan perangkat lunak saja,
tetapi metode komputasi juga ikut berkembang. Salah satu metode komputasi yang cukup
berkembang saat ini adalah metode sistem pengambilan keputusan (Decisions Support
System). Dalam teknologi informasi, sistem pengambilan keputusan merupakan cabang ilmu
yang letaknya diantara system informasi dan sistem cerdas.
Sistem pengambilan keputusan juga membutuhkan teknologi informasi, hal ini
dikarenakan adanya era globalisasi, yang menuntut sebuah perusahaan untuk bergerak cepat
dalam mengambil suatu keputusan dan tindakan. Dengan mengacu kepada solusi yang
diberikan oleh metode AHP (Analytical Hierarcy Process) dalam membantu membuat
keputusan, seorang (decision maker) dapat mengambil keputusan tentang
pemilihan supplier secara objektif berdasarkan multi kriteria yang ditetapkan.
Metode AHP adalah metode pengambilan keputusan yang multi kriteria, sedangkan
pengambilan keputusan dibidang pembelian juga mengandalkan kriteria-kriteria yaitu
kualitas barang, kecepatan pengiriman barang, harga barang dan status supplier. Dengan
melihat adanya kriteria-kriteria yang dipergunakan untuk mengambil keputusan, maka akan
sangat cocok untuk menggunakan metode AHP dengan multi kriteria.
1.2 Permasalahan
Adapun permasalahan yang timbul ini disebabkan seseorang menemui berbagai
kesulitan dalam mengambil keputusan dalam pemilihan kriteria diantaranya adalah kesulitan
dalam criteria dalam pemilihan sepeda motor yang nantinya akan dia beli yaitu : sepeda
motornya memiliki desain yang bagus, berkualitas serta irit dalam bahan bakar.
1.3 Tujuan
Tujuan dari penulisan ini adalah memberi pengetahuan tentang arti dari metode AHP
dan untuk membuat keputusan yang dapat membantu pihak-pihak tertentu dalam mengambil
keputusan yang terbaik untuk mencapai hasil yang maksimal.
BAB II
PEMBAHASAN
2.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support Sistem
(DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton
dengan istilah Management Decision Sistem. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang
berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan
memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak
terstruktur.Istilah SPK mengacu pada suatu sistem yang memanfaatkan dukungan komputer
dalam proses pengambilan keputusan.
Beberapa Definisi Lain dari Sistem Pendukung Keputusan
1. Little (1970)
Sistem pendukung keputusan adalah sebuah himpunan/kumpulan prosedur berbasis
model untuk memproses data dan pertimbangan untuk membantu manajemen dalam
pembuatan keputusannya.
2. Alter (1990)
Membuat definisi sistem pendukung keputusan dengan memabandingkannya dengan
sebuah sistem pemrosesan data elektronik (PDE) / Electronic Data Processing tradisional
dalam 5 hal :
SPK :
Penggunaan :Aktif
Pengguna :Manajemen
Tujuan :Efektifitas
Time horizon :Sekarang dan masa
depan
Kelebihan : Fleksibilitas
PDE :
Penggunaan : Pasif
Pengguna : Operator/Pegawai
Tujuan : Efisiensi Mekanis
Time horizon :Masa Lalu
Kelebihan :Konsistensi
3. Keen (1980)Sistem pendukung keputusan adalah sistem berbasis komputer yang dibangun lewat
sebuah proses adaptif dari pembelajaran, pola-pola penggunan dan evolusi sistem.
4. Bonczek (1980)
Sistem pendukung keputusan sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang terdiri
atas komponen-komponen antara lain komponen sistem bahasa (language), komponen sistem
pengetahuan (knowledge) dan komponen sistem pemrosesan masalah (problem processing)
yang saling berinteraksi satu dengan yang lainnya.
5. Hick (1993)
Sistem pendukung keputusan sebagai sekumpulan tools komputer yang terintegrasi
yang mengijinkan seorang decision maker untuk berinteraksi langsung dengan komputer
untuk menciptakan informasi yang berguna dalam membuat keputusan semi terstruktur dan
keputusan tak terstruktur yang tidak terantisipasi.
6. Man dan Watson
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang interaktif, yang membantu
pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk
memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur maupun yang tidak terstruktur.
7. Moore and Chang
Sistem pendukung keputusan dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan
mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi
perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa.
8. Bonczek (1980)
Sistem pendukung keputusan sebagai sebuah sistem berbasis komputer yang terdiri
atas komponen-komponen antara lain komponen sistem bahasa (language), komponen sistem
pengetahuan (knowledge) dan komponen sistem pemrosesan masalah.
9. Turban & Aronson (1998)
Sistem pendukung keputusan sebagai sistem yang digunakan untuk mendukung dan
membantu pihak manajemen melakukan pengambilan keputusan pada kondisi semi
terstruktur dan tidak terstruktur. Pada dasarnya konsep DSS hanyalah sebatas pada kegiatan
membantu para manajer melakukan penilaian serta menggantikan posisi dan peran manajer.
10. Raymond McLeod, Jr. (1998)
Sistem pendukung keputusan merupakan sebuah sistem yang menyediakan
kemampuan untuk penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalahan yang bersifat
semi-terstruktur.
2.2 Macam – Macam Metode Sisem Pendukung Keputusan
1. Metode Sistem pakar
2. Metode Regresi linier
3. Metode B/C Ratio
4. Metode AHP
5. Metode IRR
6. Metode NPV
7. Metode FMADM
8. Metode SAW
2.3 Pengertian Metode AHP
Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika.
Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas
persoalan yang kompleks dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan
keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagian-bagiannya, menata bagian
atau variabel ini dalam suatu susunan hirarki, member nilai numerik pada pertimbangan
subjektif tentang pentingnya tiap variabel dan mensintesis berbagai pertimbangan ini untuk
menetapkan variabel yang mana yang memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk
mempengaruhi hasil pada situasi tersebut.
Metode AHP ini membantu memecahkan persoalan yang kompleks dengan
menstruktur suatu hirarki kriteria, pihak yang berkepentingan, hasil dan dengan menarik
berbagai pertimbangan guna mengembangkan bobot atau prioritas. Metode ini juga
menggabungkan kekuatan dari perasaan dan logika yang bersangkutan pada berbagai
persoalan, lalu mensintesis berbagai pertimbangan yang beragam menjadi hasil yang cocok
dengan perkiraan kita secara intuitif sebagaimana yang dipresentasikan pada pertimbangan
yang telah dibuat. (Saaty, 1993).
Proses hierarki adalah suatu model yang memberikan kesempatan bagi perorangan
atau kelompok untuk membangun gagasan-gagasan dan mendefinisikan persoalan dengan
cara membuat asumsi mereka masing-masing dan memperoleh pemecahan yang diinginkan
darinya. Ada dua alasan utama untuk menyatakan suatu tindakan akan lebih baik dibanding
tindakan lain. Alasan yang pertama adalah pengaruh-pengaruh tindakan tersebut kadang-
kadang tidak dapat dibandingkan karena sutu ukuran atau bidang yang berbeda dan kedua,
menyatakan bahwa pengaruh tindakan tersebut kadang-kadang saling bentrok, artinya
perbaikan pengaruh tindakan tersebut yang satu dapat dicapai dengan pemburukan lainnya.
Kedua alasan tersebut akan menyulitkan dalam membuat ekuivalensi antar pengaruh
sehingga diperlukan suatu skala luwes yang disebut prioritas.
2.4 Prinsip Dasar dan Aksioma AHP
AHP didasarkan atas 3 prinsip dasar yaitu:
1. Dekomposisi
Dengan prinsip ini struktur masalah yang kompleks dibagi menjadi bagian-bagian
secara hierarki. Tujuan didefinisikan dari yang umum sampai khusus. Dalam bentuk yang
paling sederhana struktur akan dibandingkan tujuan, kriteria dan level alternatif. Tiap
himpunan alternatif mungkin akan dibagi lebih jauh menjadi tingkatan yang lebih detail,
mencakup lebih banyak kriteria yang lain. Level paling atas dari hirarki merupakan tujuan
yang terdiri atas satu elemen. Level berikutnya mungkin mengandung beberapa elemen, di
mana elemen-elemen tersebut bisa dibandingkan, memiliki kepentingan yang hampir sama
dan tidak memiliki perbedaan yang terlalu mencolok. Jika perbedaan terlalu besar harus
dibuatkan level yang baru.
2. Perbandingan penilaian/pertimbangan (comparative judgments)
Dengan prinsip ini akan dibangun perbandingan berpasangan dari semua elemen yang
ada dengan tujuan menghasilkan skala kepentingan relatif dari elemen. Penilaian
menghasilkan skala penilaian yang berupa angka. Perbandingan berpasangan dalam bentuk
matriks jika dikombinasikan akan menghasilkan prioritas.
3. Sintesa Prioritas
Sintesa prioritas dilakukan dengan mengalikan prioritas lokal dengan prioritas dari
kriteria bersangkutan di level atasnya dan menambahkannya ke tiap elemen dalam level yang
dipengaruhi kriteria. Hasilnya berupa gabungan atau dikenal dengan prioritas global yang
kemudian digunakan untuk memboboti prioritas lokal dari elemen di level terendah sesuai
dengan kriterianya.
AHP didasarkan atas 3 aksioma utama yaitu :
1. Aksioma Resiprokal
Aksioma ini menyatakan jika PC (EA,EB) adalah sebuah perbandingan berpasangan
antara elemen A dan elemen B, dengan memperhitungkan C sebagai elemen parent,
menunjukkan berapa kali lebih banyak properti yang dimiliki elemen A terhadap B, maka PC
(EB,EA)= 1/ PC (EA,EB). Misalnya jika A 5 kali lebih besar daripada B, maka B=1/5 A.
2. Aksioma Homogenitas
Aksioma ini menyatakan bahwa elemen yang dibandingkan tidak berbeda terlalu jauh.
Jika perbedaan terlalu besar, hasil yang didapatkan mengandung nilai kesalahan yang tinggi.
Ketika hirarki dibangun, kita harus berusaha mengatur elemen-elemen agar elemen tersebut
tidak menghasilkan hasil dengan akurasi rendah dan inkonsistensi tinggi.
3. Aksioma Ketergantungan
Aksioma ini menyatakan bahwa prioritas elemen dalam hirarki tidak bergantung pada
elemen level di bawahnya. Aksioma ini membuat kita bisa menerapkan prinsip komposisi
hirarki.
2.5 Kelebihan dan Kekurangan dalam Metode AHP
a. 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 pengambilan
keputusan.
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.
b. Kelemahan
1. Ketergantungan model AHP pada input utamanya.
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.
2. Metode AHP ini hanya metode matematis tanpa ada pengujian secara statistik
sehingga tidak ada batas kepercayaan dari kebenaran model yang terbentuk
2.6 Tahapan Dalam Metode AHP
Langkah-langkah AHP
Langkah – langkah dan proses Analisis Hierarki Proses (AHP) adalah sebagai berikut :
1. Memdefinisikan permasalahan dan penentuan tujuan. Jika AHP digunakan untuk
memilih alternatif atau menyusun prioriras alternatif, pada tahap ini dilakukan
pengembangan alternatif.
2. Menyusun masalah kedalam hierarki sehingga permasalahan yang kompleks dapat
ditinjau dari sisi yang detail dan terukur.
3. Penyusunan prioritas untuk tiap elemen masalah pada hierarki. Proses ini
menghasilkan bobot atau kontribusi elemen terhadap pencapaian tujuan sehingga
elemen dengan bobot tertinggi memiliki prioritas penanganan. Prioritas dihasilkan
dari suatu matriks perbandinagan berpasangan antara seluruh elemen pada tingkat
hierarki yang sama.
4. Melakukan pengujian konsitensi terhadap perbandingan antar elemen yang didapatan
pada tiap tingkat hierarki.
Sedangkan langkah-langkah “pairwise comparison” AHP adalah :
1. Pengambilan data dari obyek yang diteliti.
2. Menghitung data dari bobot perbandingan berpasangan responden dengan metode
“pairwise comparison” AHP berdasar hasil kuisioner.
3. Menghitung rata-rata rasio konsistensi dari masing-masing responden.
4. Pengolahan dengan metode “pairwise comparison” AHP.
5. Setelah dilakukan pengolahan tersebut, maka dapat disimpulkan adanya konsitensi
dengan tidak, bila data tidak konsisten maka diulangi lagi dengan pengambilan data
seperti semula, namun bila sebaliknya maka digolongkan data terbobot yang
selanjutnya dapat dicari nilai beta (b).
Contoh kasus Sistem Pendukung Keputusan dengan AHP :
Ketika Ifah memasuki perkuliahan, dia akan dibelikan motor ayahnya untuk alat
transportasi menuju ke kampus. Karena dia peremuan jadi ayahnya akan membelikan motor
matic. Ifah memiliki 3 pilihan yaitu Mio, Vario dan Skydrive. Pemilihan sepeda motor yang
nantinya akan dia beli yaitu : sepeda motornya memiliki desain yang bagus, berkualitas serta
irit dalam bahan bakar.
Penyelesaian :
1. Tahap pertama
Menentukan botot dari masing – masig kriteria.
Desain lebih penting 2 kali dari pada Irit
Desain lebih penting 3 kali dari pada Kualitas
Irit lebih penting 1,5 kali dari pada kualitas
Pair Comparation Matrix
Kriteria Desain Irit Kualitas Priority Vector
Desain 1 2 3 0,5455
Irit 0,5 1 1,5 0,2727
Kualitas 0,333 0,667 1 0,1818
Jumlah 1,833 3,667 5,5 1,0000
Pricipal Eigen Value (lmax) 3,00
Consistency Index (CI) 0
Consistency Ratio (CR) 0,0%
Ket:
Dari gambar diatas, Prioity Vector (kolom paling kanan) menunjukan bobot dari masing-
masing kriteria, jadi dalam hal ini Desain merupakan bobot tertinggi/terpenting menurut Ifah,
disusul Irit dan yang terakhir adalah Kualitas.
Cara membuat table seperti di atas
1. Untuk perbandingan antara masing – masing kriteria berasal dari bobot yang telah di
berikan ADI pertama kali.
2. Sedangkan untuk Baris jumlah, merupakan hasil penjumalahan vertikal dari masing –
masing kriteria.
3. Untuk Priority Vector di dapat dari hasil penjumlahan dari semua sel disebelah
Kirinya (pada baris yang sama) setelah terlebih dahulu dibagi dengan Jumlah yang
ada dibawahnya, kemudian hasil penjumlahan tersebut dibagi dengan angka 3.
Contoh angka 0.5455 pada sel yang merupakan perpotongan antara baris Desain dan
kolom Priority diperoleh dari 1/3x(1/1.8333+2/3.6667+3/5.500).
4. Untuk mencari Principal Eigen Value (lmax)
Rumusnya adalah menjumlahkan hasil perkalian antara sel pada baris jumlahdan sel
pada kolom Priority Vector
5. Menghitung Consistency Index (CI) dengan rumus CI = (lmax-n)/(n-1)
6. Sedangkan untuk menghitung nilai CR
Menggunakan rumuas CR = CI/RI , nilai RI didapat dari
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0 0 5,8 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49
Jadi untuk n=3, RI=0.58.
Jika hasil perhitungan CR lebih kecil atau sama dengan 10% , ketidak konsistenan masih
bisa diterima, sebaliknya jika lebih besar dari 10%, tidak bisa diterima.
2. Tahap Kedua
Kebetulan teman Ifah memiliki teman yang memiliki motor yang sesuai dengan pilihan Ifah.
Setelah Ifah mencoba motor temannya tersebut Ifah memberikan penilaian ( disebut
sebagai pair-wire comparation)
Desain lebih penting 2 kali dari pada Irit
Desain lebih penting 3 kali dari pada Kualitas
Irit lebih penting 1.5 kali dari pada kualitas
Vario 4 kali desainnya lebih baik daripada Mio
Vario 3 kali desainnya lebih baik dari pada Skydrive
Skydrive 1/2 kali desainnya lebih baik dari pada Mio
Vario 1/3 kali lebih irit daripada Mio
Vario 1/4 kali lebih irit dari pada Skydrive
Mio 1/2 kali lebih irit dari pada Skydrive
Berdasarkan penilaian tersebut maka dapat di buat table (disebut Pair-wire comparation
matrix)
Desain Vario Mio Skydrive Priority Vector
Vario 1 4 3 0,6233
Mio 0,25 1 0,5 0,1373
Skydrive 0,333 2 1 0,2394
Jumlah 1,583 7 4,5 1,0000
Pricipal Eigen Value (lmax) 3,025
Consistency Index (CI) 0,01
Consistency Ratio (CR) 2,2%
Irit Vario Mio Skydrive Priority Vector
Vario 1 0,333 0,25 0,1226
Mio 3 1 0,5 0,3202
Skydrive 4 2 1 0,5572
Jumlah 8 3,333 1,75 1,0000
Pricipal Eigen Value (lmax) 3,023
Consistency Index (CI) 0,01
Consistency Ratio (CR) 2,0%
Irit Vario Mio Skydrive Priority Vector
Vario 1,00 0,010 0,10 0,0090
Mio 100,00 1,00 10,0 0,9009
Skydrive 10,00 0,100 1,0 0,0901
Jumlah 111,00 1,11 11,10 1,0000
Pricipal Eigen Value (lmax) 3
Consistency Index (CI) 0
Consistency Ratio (CR) 0,0%
3. Tahap ketiga
Setelah mendapatkan bobot untuk ketiga kriteria dan skor untuk masing-masing kriteria bagi
ketiga motor pilihannya, maka langkah terakhir adalah menghitung total skor untuk ketiga
motor tersebut. Untuk itu IFAH akan merangkum semua hasil penilaiannya tersebut dalam
bentuk tabel yang disebut Overall composite weight, seperti berikut.
Overall composit weight Weight Vario Mio Skydrive
Desain 0,5455 0,6233 0,1373 0,2394
Irit 0,2727 0,1226 0,3202 0,5572
Kualitas 0,1818 0,0090 0,9009 0,0901
Composit Weight 0,3751 0,3260 0,2989
Cara membuat Overall Composit weight adalah
Kolom Weight diambil dari kolom Priority Vektor dalam matrix Kriteria.
Ketiga kolom lainnya (Vario, Mio dan Skydrive) diambil dari kolom Priority
Vector ketiga matrix Desain, Irit dan Kualitas.
Baris Composite Weight diperoleh dari jumlah hasil perkalian sel diatasnya dengan
weight.
Berdasarkan table di atas maka dapat di ambil kesimpulan bahwa yang memiliki skor paling
tinggi adalah Vario yaitu 0,3751 , sedangkan disusul Mio dengan skor 0,3260 dan yang
terakhir adalah Skydrive dengan skor 0,2989. Akhirnya Ifah akan membeli motor Vario.
BAB III
KESIMPULAN
Sistem pendukung keputusan memiliki sifat yang dinamis dan fleksibel. Sistem
pendukung keputusan membantu memberikan alternatif-alternatif pada proses pengambilan
keputusan, tetapi tidak menggantikan pemakai sebagai pengambil keputusan. Konsep DSS
merupakan sebuah sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pembuatan keputusan
memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang bersifat tidak
terstruktur dan semi terstruktur.
Dengan salah satu metodenya adalah metode AHP. Dimana metode AHP ini
merupakan metode pengambilan keputusan yang multi kriteria. Metode AHP membantu
memecahkan persoalan yang kompleks dengan menstruktur suatu hirarki kriteria, pihak yang
berkepentingan, hasil dan dengan menarik berbagai pertimbangan guna mengembangkan
bobot atau prioritas.
DAFTAR PUSTAKA
Daihani,D.Umar. 2001. Komputerisasi Pengambilan Keputusan. PT Elekmedia Komputindo,
Jakarta.
Kosasi, S. 2002. Sistem Penunjang Keputusan (Decision Support System). Departemen
Pendidikan Nasional, Pontianak.
Saaty, T.L. 1988. Multicriteria Decision Making : The Analytic Hierarchy Process. University of
Pittsburgh, RWS Publication, Pittsburgh.
Suryadi, K. dan Ramdhani, MA. 1998. Sistem Pendukung Keputusan. PT Remaja Rosdakarya,
Bandung.