173x Filetype PDF File size 0.23 MB Source: eprints.dinus.ac.id
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGUKUR KUALITAS SOFTWARE DENGAN MENERAPKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Syaiful Amar NIM : A11.2009.05069 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro,Jalan Nakula 5-11,Semarang ABSTRAK Perangkat lunak computer atau lebih dikenal dengan nama software sering dijumpai dalam kehidupan, terutama dalam era komputasi seperti saat ini, dalam pengolahan data nasabah yang dilakukan oleh koperasi-koperasi simpan pinjam. System yang telah ter-komputasi tentunya sudah cukup membantu manajemen koperasi simpan pinjam dalam mengolah data nasabah, namun bagaimana kita tahu kwalitas software yang diterapkan lembaga / organisasi, dari hal tersebut tercetus pemikiran untuk menciptakan sebuah system pendukung keputusan pengukur kwalitas software berdasarkan prinsip usability dengan menerapkan metode analytical hierarchy process Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki, menurut Saaty (1993), hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif. Kata kunci : sitem pendukung keputusan, AHP, IMK, koperasi, Saaty 1. Pendahuluan berdasarkan prinsip usability yang digunakan suatu 1.1 Latar Belakang instansi, oleh karena itu dengan mempertimbangkan hal tersebut, maka penulis membuat aplikasi sistem Dalam era komputerisasi, pemakaian sistem pendukung keputusan yang kiranya dapat menjadi komputer sudah memasyarakat di bidang pendidikan, sebuah alat bantu yang dapat dipergunakan oleh penelitian, perkantoran maupun masyarakat umum. penguna dalam menakar kehadalan ataupun kualitas Selain itu komputer juga berfungsi untuk membantu aplikasi software yang digunakan Analytical memudahkan pekerjaan pengolahan data, pengolahan Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu model angka, pengolahan gambar atau grafika melalui suatu pendukung keputusan yang dikembangkan oleh perangkat lunak(software), baik secara paket program Thomas L. Saaty. Model pendukung keputusan ini atau dengan bahasa pemrograman tertentu. akan menguraikan masalah multi faktor atau multi Perkembangan selanjutnya terlihat bahwa kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki, menurut banyak program aplikasi sistem pendukung keputusan Saaty (1993). Dari latar belakang tersebut penulis yang diterapkan, dalam hal ini penulis membuat akan membuat aplikasi Sistem Pendukung aplikasi sistem pendukung keputusan untuk menakar Keputusan Pengukur Kualitas Software Dengan kualitas / performa aplikasi ataupun software Menerapkan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) 2.1 Sistem pendukung keputusan 1. Struktur yang berhirarki, sebagai Sistem Pendukung Keputusan (SPK) konsekuesi dari kriteria yang atau Decision Support System (DSS) adalah dipilih, sampai pada subkriteria sebuah sistem yang mampu memberikan yang paling dalam. kemampuan pemecahan masalah maupun 2. Memperhitungkan validitas sampai kemampuan pengkomunikasian untuk dengan batas toleransi inkonsistensi masalah dengan kondisi semi terstruktur dan berbagai kriteria dan alternatif yang tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk dipilih oleh pengambil keputusan. membantu pengambilan keputusan dalam 3. Memperhitungkan daya tahan output situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak analisis sensitivitas pengambilan terstruktur, dimana tak seorangpun tahu keputusan. secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Turban, 2001).[2] 2.2.1 Kelebihan dan Kelemahan AHP Menurut Raymond McLeod, Jr Layaknya sebuah metode mendefinisikan system pendukung keputusan analisis, AHP pun memiliki merupakan suatu sistem informasi yang kelebihan dan kelemahan dalam ditujukan untuk membantu manajemen system analisisnya. Kelebihan- dalam memecahkan masalah yang kelebihan analisis ini adalah dihadapinya (McLeod, 1998).[3] 1. Kesatuan (Unity) Dari kedua definisi yang AHP membuat permasalahan dikemukakan oleh pakar tersebut penulis yang luas dan tidak terstruktur menyimpulkan bahwa Sistem Pendukung menjadi suatu model yang Keputusan adalah suatu sistem yang biasanya fleksibel dan mudah dipahami. digunakan atau ditujukan pada manajemen 2. Kompleksitas (Complexity) guna memecahkan masalah yang diahadapi, AHP memecahkan dimana system tersebut memiliki permasalahan yang kompleks kemempuan untuk memberi keputusan melalui pendekatan sistem dan dengan kondisi semi terstruktur ataupun tidak pengintegrasian secara deduktif. terstruktur. 3. Saling ketergantungan (Inter 2.2 Pengertian Analitycal Hierarchy Process Dependence) (AHP) AHP dapat digunakan pada AHP merupakan suatu model elemen-elemen sistem yang pendukung keputusan yang dikembangkan saling bebas dan tidak oleh Thomas L. Saaty. Model pendukung memerlukan hubungan linier. keputusan ini akan menguraikan masalah 4. Struktur Hirarki (Hierarchy multi faktor atau multi kriteria yang Structuring) kompleks menjadi suatu hirarki, menurut Saaty (1993), hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan Sedangkan kelemahan yang kompleks dalam suatu struktur multi metode AHP adalah sebagai level dimana level pertama adalah tujuan, berikut: yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, 1. Ketergantungan model AHP dan seterusnya ke bawah hingga level pada input utamanya. Input terakhir utama ini berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal dari alternatif. Dengan hirarki, suatu masalah ini melibatkan subyektifitas yang kompleks dapat diuraikan ke dalam sang ahli selain itu juga model kelompok-kelompoknya yang kemudian menjadi tidak berarti jika ahli diatur menjadi suatu bentuk hirarki sehingga tersebut memberikan penilaian permasalahan akan tampak lebih terstruktur yang keliru. dan sistematis. AHP sering digunakan 2. Metode AHP ini hanya metode sebagai metode pemecahan masalah matematis tanpa ada pengujian dibanding dengan metode yang lain karena secara statistik sehingga tidak alasan-alasan sebagai berikut : ada batas kepercayaan dari kebenaran model yang terbentuk 4. Melakukan Mendefinisikan perbandingan 2.2.2 Tahapan AHP berpasangan sehingga diperoleh jumlah Dalam metode AHP dilakukan penilaian seluruhnya sebanyak n x [(n-1)/2] buah, dengan n adalah banyaknya elemen yang langkah-langkah sebagai berikut (Kadarsyah dibandingkan. Hasil perbandingan dari masing- Suryadi dan Ali Ramdhani, 1998): [4] masing elemen akan berupa angka dari 1 sampai 1. Mendefinisikan masalah dan menentukan 9 yang menunjukkan perbandingan tingkat solusi yang diinginkan. Dalam tahap ini kita kepentingan suatu elemen. Apabila suatu berusaha menentukan masalah yang akan kita elemen dalam matriks dibandingkan dengan pecahkan secara jelas, detail dan mudah dirinya sendiri maka hasil perbandingan diberi dipahami. Dari masalah yang ada kita coba nilai 1. Skala 9 telah terbukti dapat diterima dan tentukan solusi yang mungkin cocok bagi bisa membedakan intensitas antar elemen. masalah tersebut. Solusi dari masalah Hasil perbandingan tersebut diisikan pada sel mungkin berjumlah lebih dari satu. Solusi yang bersesuaian dengan elemen yang tersebut nantinya kita kembangkan lebih dibandingkan. Skala perbandingan lanjut dalam tahap berikutnya. perbandingan berpasangan dan maknanya yang 2. Membuat struktur hierarki yang diawali dengan diperkenalkan oleh Saaty bisa dilihat di bawah. tujuan utama. Setelah menyusun tujuan utama Intensitas Kepentingan 1 = Kedua elemen sama sebagai level teratas akan disusun level hirarki pentingnya, Dua elemen mempunyai pengaruh yang berada di bawahnya yaitu kriteria- yang sama besar 3 = Elemen yang satu sedikit kriteria yang cocok untuk mempertimbangkan lebih penting daripada elemen yanga lainnya, atau menilai alternatif yang kita berikan dan Pengalaman dan penilaian sedikit menyokong menentukan alternatif tersebut. Tiap kriteria satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya mempunyai intensitas yang berbeda-beda. 5 = Elemen yang satu lebih penting daripada Hirarki dilanjutkan dengan subkriteria (jika yang lainnya, Pengalaman dan penilaian sangat mungkin diperlukan). kuat menyokong satu elemen dibandingkan 3. Membuat matrik perbandingan berpasangan elemen yang lainnya 7 = Satu elemen jelas lebih yang menggambarkan kontribusi relatif atau mutlak penting daripada elemen lainnya, Satu pengaruh setiap elemen terhadap tujuan atau elemen yang kuat disokong dan dominan terlihat kriteria yang setingkat di atasnya. Matriks dalam praktek. 9 = Satu elemen mutlak penting yang digunakan bersifat sederhana, memiliki daripada elemen lainnya, Bukti yang kedudukan kuat untuk kerangka konsistensi, mendukung elemen yang satu terhadap elemen mendapatkan informasi lain yang mungkin lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang dibutuhkan dengan semua perbandingan yang mungkin menguatkan. 2,4,6,8 = Nilai-nilai mungkin dan mampu menganalisis kepekaan antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan prioritas secara keseluruhan untuk perubahan yang berdekatan, Nilai ini diberikan bila ada dua pertimbangan. Pendekatan dengan matriks kompromi di antara 2 pilihan Kebalikan = Jika mencerminkan aspek ganda dalam prioritas untuk aktivitas i mendapat satu angka dibanding yaitu mendominasi dan didominasi. dengan aktivitas j , maka j mempunyai nilai Perbandingan dilakukan berdasarkan kebalikannya dibanding dengan i judgment dari pengambil keputusan dengan 5. Menghitung nilai eigen dan menguji menilai tingkat kepentingan suatu elemen konsistensinya. Jika tidak konsisten maka dibandingkan elemen lainnya. Untuk memulai pengambilan data diulangi. proses perbandingan berpasangan dipilih 6. Mengulangi langkah 3,4, dan 5 untuk seluruh sebuah kriteria dari level paling atas hirarki tingkat hirarki. misalnya K dan kemudian dari level di 7. Menghitung vektor eigen dari setiap matriks bawahnya diambil elemen yang akan perbandingan berpasangan yang merupakan dibandingkan misalnya E1,E2,E3,E4,E5. bobot setiap elemen untuk penentuan prioritas elemen-elemen pada tingkat hirarki terendah sampai mencapai tujuan. Penghitungan dilakukan lewat cara menjumlahkan nilai setiap kolom dari matriks, membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks, dan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata. 8. Memeriksakonsistensi hirarki. Yang diukur dalam AHP adalah rasio konsistensi dengan melihat Ketika hirarki dibangun, kita harus berusaha index konsistensi. Konsistensi yang diharapkan adalah mengatur elemen-elemen agar elemen tersebut yang mendekati sempurna agar menghasilkan tidak menghasilkan hasil dengan akurasi rendah keputusan yang mendekati valid. Walaupun sulit dan inkonsistensi tinggi. untuk mencapai yang sempurna, rasio konsistensi 3. Aksioma Ketergantungan diharapkan kurang dari atau sama dengan 10 %. Aksioma ini menyatakan bahwa prioritas 2.2.3 Prinsip Dasar dan Aksioma AHP elemen dalam hirarki tidak bergantung pada elemen AHP didasarkan atas 3 prinsip dasar yaitu: level di bawahnya. Aksioma ini membuat kita bisa 1. Dekomposisi menerapkan prinsip komposisi hirarki. Dengan prinsip ini struktur masalah yang kompleks dibagi menjadi bagian-bagian secara hierarki. Tujuan 2.2.4 Aplikasi AHP didefinisikan dari yang umum sampai khusus. Dalam Beberapa contoh aplikasi AHP adalah bentuk yang paling sederhana struktur akan sebagai berikut: dibandingkan tujuan, kriteria dan level alternatif. Tiap 1. Membuat suatu set alternatif; himpunan alternatif mungkin akan dibagi lebih jauh 2. Perencanaan menjadi tingkatan yang lebih detail, mencakup lebih 3. Menentukan prioritas; banyak kriteria yang lain. Level paling atas dari 4. Memilih kebijakan terbaik setelah menemukan hirarki merupakan tujuan yang terdiri atas satu satu set alternatif; elemen. Level berikutnya mungkin mengandung 5. Alokasi sumber daya beberapa elemen, di mana elemen-elemen tersebut 6. Menentukan kebutuhan/persyaratan; bisa dibandingkan, memiliki kepentingan yang hampir 7. Memprediksi outcome; sama dan tidak memiliki perbedaan yang terlalu 8. Merancang sistem; mencolok. Jika perbedaan terlalu besar harus 9. Mengukur performa; dibuatkan level yang baru. 10. Memastikan stabilitas sistem; 2. Perbandingan penilaian/pertimbangan 11. Optimasi; (comparative judgments). 12. Penyelesaian konflik Dengan prinsip ini akan dibangun perbandingan 3.1 Objek Penelitian berpasangan dari semua elemen yang ada dengan Penelitian yang dilaksanakan pada tujuan menghasilkan skala kepentingan relatif dari koperasi simpan pinjanm SEKARTAMA elemen. Penilaian menghasilkan skala penilaian yang cabang pasar Kendal kios No 9 blok C berupa angka. Perbandingan berpasangan dalam Kendal, dan koperasi simpan pinjam DANA bentuk matriks jika dikombinasikan akan CEMERLANG jl. Taat No 16 Kendal, dan menghasilkan prioritas. penelitian difokuskan pada bagian software 3. Sintesa Prioritas pencatatan data nasabah. Sintesa prioritas dilakukan dengan mengalikan 3.2 Sumber Data prioritas lokal dengan prioritas dari kriteria Sumber data yang digunakan dalam bersangkutan di level atasnya dan menambahkannya tugas akhir ini meliputi: ke tiap elemen dalam level yang dipengaruhi kriteria. 1. Data Primer Hasilnya berupa gabungan atau dikenal dengan Merupakan sumber data penelitian yang prioritas global yang kemudian digunakan untuk diperoleh secara langsung dari sumber asli (tidak memboboti prioritas lokal dari elemen di level melalui media perantara). Data ini diperoleh dari terendah sesuai dengan kriterianya. hasil observasi secara langsung oleh peneliti, AHP didasarkan atas 3 aksioma utama yaitu : dengan melalui wawancara, dan survei, ataupun 1. Aksioma Resiprokal pengamatan secara langsung(observasi). Data Aksioma ini menyatakan jika PC (EA,EB) adalah tersebut digunakan sebagai bahan acuan dalam sebuah perbandingan berpasangan antara elemen A pembuatan aplikasi diantaranya data-data tentang dan elemen B, dengan memperhitungkan C sebagai kriteria dalam penentuan performasi software. elemen parent, menunjukkan berapa kali lebih banyak 2. Data Sekunder properti yang dimiliki elemen A terhadap B, maka PC (EB,EA)= 1/ PC (EA,EB). Misalnya jika A 5 kali Adalah sumber data penelitian yang lebih besar daripada B, maka B=1/5 A. diperoleh secara tidak langsung melalui media 2. Aksioma Homogenitas perantara, biasanya bersifat kutipan. Data Aksioma ini menyatakan bahwa elemen yang sekunder dibandingkan tidak berbeda terlalu jauh. Jika perbedaan terlalu besar, hasil yang didapatkan mengandung nilai kesalahan yang tinggi.
no reviews yet
Please Login to review.