Download - laporan_24010310120023 PROMETHEE
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
1/99
APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN
LOKASI PENANAMAN TANAMAN KELAPA SAWIT
MENGGUNAKAN METODE PROMETHEE
SKRIPSI
Disusun Sebagai Salah Satu Syarat
Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputerpada Jurusan Ilmu Komputer / Informatika
Disusun Oleh:
Rahmat Kurniawan
24010310120023
JURUSAN ILMU KOMPUTER / INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
UNIVERSITAS DIPONEGORO
2015
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
2/99
ii
HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI
Saya yang bertanda tangan di bawah ini:
Nama : Rahmat Kurniawan
NIM : 24010310120023
Judul : Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Penanaman Tanaman
Kelapa Sawit Mengunakan Metode PROMETHEE
Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam tugas akhir/skripsi ini tidak terdapat karya yang
pernah diajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu Perguruan Tinggi, dan
sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau pendapat yang pernah
ditulis atau diterbitkan oleh orang lain, kecuali yang secara tertulis diacu dalam naskah
ini dan disebutkan di dalam daftar pustaka.
Semarang, 16 November 2015
(materai)
Rahmat Kurniawan
24010310120023
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
3/99
iii
HALAMAN PENGESAHAN
Judul : Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Penanaman Tanaman
Kelapa Sawit Mengunakan Metode PROMETHEE
Nama : Rahmat Kurniawan
NIM : 24010310120023
Telah di ujikan pada sidang tugas akhir pada tanggal 03 November 2015 dan dinyatakan lulus
pada tanggal 16 November 2015
Semarang, 16 November 2015
Mengetahui,
Ketua Jurusan Ilmu Komputer/Informatika Panitia Penguji Tugas Akhir
FSM Universitas Diponegoro, Ketua,
Ragil Saputra, S.Si, M.Cs Nurdin Bahtiar, S.Si, MT
NIP. 19801021 200501 1 003 NIP. 19790720 200312 1 002
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
4/99
iv
HALAMAN PENGESAHAN
Judul : Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Penanaman Tanaman
Kelapa Sawit Menggunakan Metode PROMETHEE
Nama : Rahmat Kurniawan
NIM : 24010310120023
Telah diujikan pada sidang akhir pada tanggal 03 November 2015
Semarang, 16 November 2015
Pembimbing,
Beta Noranita, S.Si, M.Kom.
NIP. 197308291998022001
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
5/99
v
ABSTRAK
Tingkat kebutuhan akan tanaman kelapa sawit yang semakin tinggi mengakibatkan
pemerintah maupun pihak swasta banyak melakukan pembukaan lahan perkebunan sawit.
Dalam pembukaan lahan diperlukan penentuan lokasi yang sesuai agar tanaman dapat
tumbuh dan menghasilkan produksi yang melimpah. Dalam menentukan lokasi penanaman
perlu adanya proses pemilihan terlebih dahulu dengan membandingkan sifat lahan satu
dengan yang lain untuk memperoleh lahan terbaik, sehingga lahan yang terbaik akan
dijadikan pertimbangan dalam pembukaan perkebunan kelapa sawit. Untuk itu perlu
dirancang suatu aplikasi pendukung keputusan dalam menentukan lokasi penanaman tanaman
kelapa sawit. Aplikasi ini dibangun menggunakan metode Preference Ranking Organization
Method for Enrichment Evaluation ( PROMETHEE ) dan metode pengembangan perangkat
lunak yang digunakan yaitu linier sequensial . Dari hasil pengujian aplikasi ini didapati
bahwasanya metode PROMETHEE mampu menentukan lokasi terbaik penanaman tanaman
kelapa sawit dari beberapa persyaratan lahan yang diajukan. Aplikasi ini memiliki kelebihan
yaitu dapat menentukan tipe penilaian yang dapat diubah sesuai dengan kondisi lapangan.
Kata Kunci: PROMETHEE, linier sequensial, aplikasi
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
6/99
vi
ABSTRACT
The increasing of demand level for palm oil plants resulting the opening of oil palm
plantations in many government and privates sector. In the clearance, it is needed to
determine a suitable location so that plants can grow and produce abundant production. In
determining the location of planting the need for the electoral process in advance by
comparing land properties with one another to obtain the best land, so the best land to be
taken into consideration in the opening of oil palm plantations. For that we need to design a
decision support applications in determining the crop planting site Palm oil. This application
was built using Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation
(PROMETHEE) and software development method used was linear sequensial. From the
results it was found that application testing PROMETHEE method was able to determine the
best location planting palm oil from some of the requirements of the proposed land. This
Application has the advantages that it can determine the type of assessment that can be
changed in accordance with the conditions of the field.
Keywords: PROMETHEE, linear sequensial, application
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
7/99
vii
KATA PENGANTAR
Segala puji penulis ucapakan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat dan
hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini yang berjudul ” Aplikasi
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Penanaman Tanaman Kelapa Sawit
Mengunakan Metode PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method For
Enrichment Evolution)” sehingga memperoleh gelar sarjana strata satu Program Studi Teknik
Informatika pada Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro.
Dalam penyusunan tugas akhir ini, penulis mendapat bantuan dan dukungan dari
banyak pihak. Atas peran sertanya dalam membantu penyelesaian tugas akhir ini, penulis
ingin mengucapkan terima kasih kepada:
1.
Prof. Dr. Widowati, S.Si, M.Si, selaku Dekan Fakultas Sains dan Matematika
(FSM) Universitas Diponegoro.
2. Ragil Saputra, S.Si, M.Cs, selaku Ketua Jurusan Ilmu Komputer/Informatika
FSM Universitas Diponegoro.
3.
Helmie Arief Wibawa, S.Si, M.Cs, selaku Dosen Koordinator Tugas Akhir Jurusan
Ilmu Komputer/ Informatika FSM Universitas Diponegoro.
4. Beta Noranita, S.Si, M.Kom, selaku Dosen Pembimbing.
Penulis menyadari bahwa dalam laporan ini masih banyak kekurangan baik dari segi
materi ataupun dalam penyajiannya karena keterbatasan kemampuan dan pengetahuan
penulis. Oleh karena itu, kritik dan saran penulis harapkan.
Semoga laporan ini dapat bermanfaat bagi pembaca pada umumnya dan penulis padakhususnya.
Semarang, 16 November 2015
Penulis,
Rahmat Kurniawan
24010310120023
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
8/99
viii
DAFTAR ISI
HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ............................................................. ii
HALAMAN PENGESAHAN ................................................................................................. iii
ABSTRAK .................................................................................................................................v
ABSTRACT ............................................................................................................................. vi
KATA PENGANTAR ............................................................................................................ vii
DAFTAR ISI .......................................................................................................................... viii
DAFTAR GAMBAR .................................................................................................................x
DAFTAR TABEL ................................................................................................................... xii
BAB I PENDAHULUAN ..........................................................................................................1
1.1 Latar Belakang ............................................................................................................ 1
1.2 Rumusan Masalah ....................................................................................................... 2
1.3 Tujuan dan Manfaat .................................................................................................... 2
1.4 Ruang Lingkup ............................................................................................................ 3
BAB II LANDASAN TEORI ....................................................................................................4
2.1 Kelapa sawit ................................................................................................................ 4
2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) .......................................................................... 4
2.2.1 Pengertian SPK .................................................................................................... 5
2.2.2 Tahap Pengambilan Keputusan............................................................................ 5
2.2.3 Karakteristik SPK ................................................................................................ 6
2.2.4 Komponen SPK ................................................................................................... 8
2.3 Multi Criteria Decision Making .................................................................................. 9
2.4 Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation
(PROMETHEE) ................................................................................................................... 102.4.1. Pengertian PROMETHEE ................................................................................. 10
2.4.2. Prioritas Alternatif ............................................................................................. 11
2.4.3. Dominasi Kriteria............................................................................................... 12
2.4.4. Fungsi Preferensi ............................................................................................... 12
2.4.5. Indeks Preferensi Multikriteria .......................................................................... 17
2.4.6. PROMETHEE Ranking ..................................................................................... 18
2.4.7. PROMETHEE I ................................................................................................. 19
2.4.8. PROMETHEE II ................................................................................................ 19
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
9/99
ix
2.4.9. Tahap Perhitungan PROMETHEE .................................................................... 20
2.5 Model Proses Perangkat Lunak ................................................................................. 21
2.5.1. Rekayasa dan Pemodelan Sistem/ Informasi ..................................................... 22
2.5.2. Analisis .............................................................................................................. 23
2.6 Pemodelan Analisis ................................................................................................... 23
2.6.1. Pemodelan Data ................................................................................................. 24
2.6.2. Pemodelan Fungsional ....................................................................................... 25
BAB III ANALISA KEBUTUHAN DAN PERANCANGAN ...............................................28
3.1. Analisis Sistem .......................................................................................................... 28
3.1.1. Definisi Kebutuhan Data.................................................................................... 28
3.1.2. Analisa Pemilihan Lahan Penanaman Kelapa Sawit menggunakan Metode
PROMETHEE ................................................................................................... 31
3.1.3. Pemodelan Data ................................................................................................. 39
3.1.4. Pemodelan Fungsional ....................................................................................... 41
3.2. Perancangan .............................................................................................................. 45
3.2.1. Desain Data ........................................................................................................ 45
3.2.2. Perancangan Fungsional .................................................................................... 47
3.2.3. Perancangan Antarmuka .................................................................................... 53
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN .....................................................................65
4.1. Implementasi ............................................................................................................. 65
4.1.1. Spesifikasi Perangkat ......................................................................................... 65
4.1.2. Implementasi Struktur Data ............................................................................... 65
4.1.3. Implementasi Fungsional ................................................................................... 68
4.1.4. Implementasi Antarmuka ................................................................................... 68
4.2. Pengujian ................................................................................................................... 76
4.2.1. Rencana Pengujian ............................................................................................. 77
4.2.2. Deskripsi dan Hasil Uji ...................................................................................... 79
4.2.3. Analisis Hasil Pengujian .................................................................................... 85
BAB V PENUTUP ..................................................................................................................86
5.1. Kesimpulan................................................................................................................ 86
5.2. Saran .......................................................................................................................... 86
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
10/99
x
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1. Fase Proses Pengambilan Keputusan (Simon 1960) ............................................. 6
Gambar 2.2. Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan ......................................................... 6
Gambar 2.3. Skematik Sistem Pendukung Keputusan ............................................................... 9
Gambar 2.4. Kriteria Biasa ...................................................................................................... 14
Gambar 2.5. Kriteria Quasi dengan Parameter q ..................................................................... 14
Gambar 2.6. Kriteria Linier dengan Parameter p ..................................................................... 15
Gambar 2.7. Kriteria Linier dengan Parameter q,p ................................................................. 16
Gambar 2.8. Kriteria Linier dengan Parameter q,p ................................................................. 16
Gambar 2.9. Kriteria Gaussian, dengan Parameter ............................................................. 17Gambar 2.10. Model Proses Sekuensial Linear ....................................................................... 22Gambar 3.1. Arsitektur Sistem Penentuan Lahan Kelapa Sawit ............................................. 31
Gambar 3.2. ERD KUPAS....................................................................................................... 39
Gambar 3.3. Hubungan KRITERIA dan DATA_KRITERIA ................................................. 39
Gambar 3.4. Hubungan PERIODE dan KRITERIA ................................................................ 40
Gambar 3.5. Hubungan PERIODE dan LAHAN .................................................................... 40
Gambar 3.6. Hubungan LAHAN dan DATA_KRITERIA ..................................................... 40
Gambar 3.7. Hubungan USER dan LAHAN ........................................................................... 41
Gambar 3.8. DFD Level 0........................................................................................................ 41
Gambar 3.9. DFD Level 1........................................................................................................ 42
Gambar 3.10. DFD Level 2 Proses Evaluasi ........................................................................... 44
Gambar 3.11 Antarmuka Login ............................................................................................... 54
Gambar 3.12 Antarmuka Data Periode .................................................................................... 56
Gambar 3.13 Antarmuka Tambah Data Periode ...................................................................... 56
Gambar 3.14 Antarmuka Data Kriteria .................................................................................... 57
Gambar 3.15 Antarmuka Tambah Data Kriteria ...................................................................... 57
Gambar 3.16 Antarmuka Data Member ................................................................................... 58
Gambar 3.17 Antarmuka Data Lahan Member ........................................................................ 59
Gambar 3.18 Antarmuka Data Lahan ...................................................................................... 59
Gambar 3.19 Antarmuka Laporan Admin ................................................................................ 59
Gambar 3.20 Antarmuka Ubah Password ............................................................................... 60
Gambar 3.21 Antarmuka Registrasi Member .......................................................................... 61
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
11/99
xi
Gambar 3.22 Antarmuka Menu Utama Member ..................................................................... 61
Gambar 3.23 Antarmuka Menu Informasi ............................................................................... 61
Gambar 3.24 Antarmuka Data Lahan ...................................................................................... 62
Gambar 3.25 Antarmuka Tambah Data Lahan ........................................................................ 63
Gambar 3.26 Antarmuka Masukkan Data ............................................................................... 64
Gambar 3.27 Antarmuka Input Data Kriteria .......................................................................... 64
Gambar 3.28 Antarmuka Laporan Member ............................................................................. 64
Gambar 4.1. Antarmuka Login ................................................................................................ 69
Gambar 4.2. Antarmuka Menu Utama Admin ......................................................................... 69
Gambar 4.3. Antarmuka Data Periode ..................................................................................... 70
Gambar 4.4. Antarmuka Tambah Periode ............................................................................... 70
Gambar 4.5. Antarmuka Data Kriteria ..................................................................................... 71
Gambar 4.6. Antarmuka Tambah Kriteria ............................................................................... 71
Gambar 4.7. Antarmuka Tambah Kriteria ............................................................................... 71
Gambar 4.8. Antarmuka Data Lahan Member ......................................................................... 72
Gambar 4.9. Antarmuka Nilai Lahan ....................................................................................... 72
Gambar 4.10. Antarmuka Laporan Admin ............................................................................... 73
Gambar 4.11. Antarmuka Ubah Password .............................................................................. 73
Gambar 4.12. Antarmuka Registrasi Member ......................................................................... 74
Gambar 4.13. Antarmuka Menu Utama Member .................................................................... 74
Gambar 4.14. Antarmuka Menu Informasi .............................................................................. 74
Gambar 4.15. Antarmuka Data Lahan ..................................................................................... 75
Gambar 4.16. Antarmuka Tambah Data Lahan ....................................................................... 75
Gambar 4.17. Antarmuka Pengisian Data................................................................................ 75
Gambar 4.18. Antarmuka Input Data Kriteria ......................................................................... 76
Gambar 4.19. Antarmuka Laporan Member ............................................................................ 76
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
12/99
xii
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1. Data dasar analisa PROMETHEE .......................................................................... 11
Tabel 2.2. Contoh SRS............................................................................................................. 23
Tabel 2.3. Tabel Notasi ERD ................................................................................................... 25
Tabel 2.4. Tabel Notasi DFD ................................................................................................... 27
Tabel 3.1. Tabel Karakteristik Pengguna ................................................................................. 29
Tabel 3.2. Tabel Kebutuhan Fungsional .................................................................................. 30
Tabel 3.3. Tabel konversi kriteria iklim................................................................................... 32
Tabel 3.4. Tabel konversi kriteria ketersediaan air .................................................................. 32
Tabel 3.5. Tabel konversi kriteria ketersediaan oksigen.......................................................... 33
Tabel 3.6. Tabel konversi kriteria bahaya erosi ....................................................................... 33
Tabel 3.7. Contoh Detail Lahan ............................................................................................... 33
Tabel 3.8. Tabel konversi contoh detail lahan ......................................................................... 34
Tabel 3.9. Tabel Konversi dengan tipe penilaian dan tipe preferensi ...................................... 34
Tabel 3.10. Tabel indeks preferensi multikriteria .................................................................... 37
Tabel 3.11. Tabel Hasil Perhitungan........................................................................................ 38
Tabel 3.12. Tabel User ............................................................................................................. 45
Tabel 3.13. Tabel Periode ........................................................................................................ 46
Tabel 3.14. Tabel Kriteria ........................................................................................................ 46
Tabel 3.15. Tabel Lahan .......................................................................................................... 47
Tabel 3.16. Tabel Data Kriteria ............................................................................................... 47
Tabel 4.1. Rencana Pengujian .................................................................................................. 77
Tabel 4.2. Deskripsi dan Hasil Uji ........................................................................................... 79
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
13/99
1
BAB I
PENDAHULUAN
Bab ini menyajikan latar belakang, rumusan masalah, tujuan dan manfaat, serta ruang
lingkup tugas akhir mengenai Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penanaman
Tamanam Kelapa Sawit menggunakan metode PROMETHEE (Preference Ranking
Organization Method For Enrichment Evolution).
1.1 Latar Belakang
Menurut peraturan Menteri Pertanian NOMOR: 9/ Permentan/ OT.140/ 3/
2011 tentang Pedoman Perkebunan Kelapa Sawit Berkelanjutan Indonesia(INDONESIAN SUSTAINABLE PALM OIL/ISPO), pengembangan perkebunan
kelapa sawit sebagai bagian dari pembangunan ekonomi yang ditujukan untuk
meningkatkan pendapatan masyarakat, meningkatkan penerimaan negara,
meningkatkan devisa negara, menyediakan lapangan kerja, meningkatkan
produktivitas, nilai tambah dan daya saing, memenuhi kebutuhan konsumsi dan
bahan baku industri dalam negeri, serta mengoptimalkan pengelolaan sumber
daya alam secara lestari. Berdasarkan hal tersebut, perlu dilakukan perencanaan yang
matang dalam pembukaan lahan penanaman kelapa sawit sehingga dapat
mengoptimalkan penggunaan lahan secara berkelanjutan.
Penentuan lahan yang sesuai untuk dijadikan area penanaman kelapa sawit
harus memenuhi persyaratan antara lain iklim, tanah dan sifat lingkungan fisik
lainnya, serta persyaratan tumbuh tanaman (Djaenudin et al., 2011). Dalam
persyaratan tumbuh tanaman harus memenuhi beberapa kriteria yang disajikan pada
Tabel Lampiran 1 (Ritung, Wahyunto, Agus, & Hidayat, 2007) agar dapatmemaksimalkan produksi kelapa sawit. Pemilihan lahan yang melibatkan banyak
kriteria memerlukan suatu sistem yang dapat membantu meningkatkan ketelitian
pemilihan lahan yang sesuai.
Sistem pendukung keputusan adalah sistem yang interaktif mendukung proses
pengambilan keputusan individu maupun kelompok dalam kehidupan masyarakat,
organisasi, swasta maupun badan lain yang membuat (Zarate, 2009). Pada penelitian
ini metode pendukung keputusan yang digunakan ialah PROMETHEE. Metode
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
14/99
2
PROMETHEE adalah salah satu metode yang menggunakan prinsip outranking untuk
menyelesaikan permasalahan pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif
terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan kriteria yang ditetapkan (Novaliendry,
2009).
Metode PROMETHEE sebelumnya telah banyak digunakan dalam
menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan penentuan alternatif terbaik.
Adiprama dan Ciptomulyono menggunakan metode ini untuk mengatur efisiensi
listrik di Rumah Sakit Haji Surabaya (Adiprama & Ciptomulyono, 2012). Selain itu
Novaliendry menggunakan metode ini untuk menentukan media promosi pada
STMIK Indonesia (Novaliendry, 2009). Berdasarkan literatur tersebut maka
didapatkan bahwa metode PROMETHEE dapat digunakan dalam penentuan alternatifterbaik. Dari penjelasan diatas, maka dilakukan penelitian dengan judul “Aplikasi
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Penanaman Tanaman Kelapa Sawit
Mengunakan Metode PROMETHEE”.
1.2 Rumusan Masalah
Melihat latar belakang yang ada, maka rumusan masalah yang akan dibahas
dalam proposal tugas akhir ini adalah membangun sebuah aplikasi untuk menentukan
lokasi penanaman kelapa sawit dengan metode PROMETHEE.
1.3
Tujuan dan Manfaat
Tujuan yang ingin dicapai dalam penulisan proposal tugasa akhir ini adalah
menghasilkan sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan lokasi
penanaman tanaman kelapa sawit tanaman kelapa sawit menggunakan metode
PROMETHEE dengan memberikan pilihan lahan terbaik dari beberapa lahan yang
dibandingkan.
Adapun manfaat yang diharapkan dari penelitian tugas akhir ini adalah
membantu para pengusaha perkebunan dalam menentukan lokasi penanaman kelapa
sawit. Sehingga dalam pembukaan lokasi perkebunan sawit mendapatkan produksi
yang optimal.
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
15/99
3
1.4
Ruang Lingkup
Adapun ruang lingkup pembangunan sistem pendukung keputusan penentuan
lahan kelapa sawit menggunakan metode PROMETHEE adalah sebagai berikut:
1. Sistem berbasis web.
2. Sistem dibangun dengan menggunakan bahasa pemograman PHP dan DBMS
MySQL.
3. Inputan berupa data kasus hasil survei karakteristik/sifat lahan.
4. Output dari aplikasi ini adalah data lahan terbaik dari karakteristik yang
dimasukkan untuk penentuan lokasi penanaman kelapa sawit.
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
16/99
4
BAB II
LANDASAN TEORI
Bab ini menjelaskan dasar teori yang digunakan untuk pengembangan aplikasi
pendukung keputusan penanaman kelapa sawit menggunakan metode PROMETHEE.
2.1 Kelapa sawit
Kelapa sawit (elaeis gulnensis JACG) adalah salah satu tumbuhan palma
yang menghasilkan minyak untuk tujuan komersil (Ramdani 2007). Selain untuk
digunakan sebagai minyak makanan, kelapa sawit juga dapat digunakan untuk
industri sabun, lilin dan industri kosmetik.
Tanaman kelapa sawit dapat tumbuh tinggi mencapai 24m. Bunga dan
buahnya berupa tandan, bercabang banyak. Memiliki ukuran buah yang kecil, apa
bila telah masak berwarna merah kehitaman. Mengandung minyak pada bagian kulit
dan buahnya yang padat. Ampasnya yang disebut bungkil dapat dimanfaatkan
sebagai makanan ternak digunakan sebagai salah satu bahan pembuatan makan
ayam. Bagian tempurungnya dapat digunakan sebagai bahan bakar dan arang.
Kelapa sawit berkembang biak dengan biji, tumbuh di daerah tropika, pada
ketinggian 0-500m diatas permukaan laut. Kelapa sawit tumbuh baik pada tanah
yang subur, di tempat terbuka dengan kelembaban tinggi yang ditentukan oleh
adanya curah hujan yang tinggi, sekitar 2000-2500 mm pertahun.
Pendekatan kesesuaian lahan ini didasarkan pada persyaratan hidup kelapa
sawit atau kebutuhan pokok kelapa sawit agar dapat tumbuh secara optimal. Untuk
keperluan evaluasi penggunaan tanah komoditas kelapa sawit, persyaratan klasifikasi
kesesuaiannya di sajikan pada Tabel Lampiran 1 (Ritung, Wahyunto, Agus, &
Hidayat, 2007).
2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Pada subbab berikut menjelaskan mengenai pengertian, tahap, karakteristik
serta komponen dari sistem pendukung keputusan.
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
17/99
5
2.2.1 Pengertian SPK
Menurut Kadarsah Suryadi dan M. Ali Ramdani (2013) pengambilan
keputusan adalah pendekatan sistematis pada hakekat suatu masalah, pengumpulan
fakta-fakta, penentuan yang matang dari alternatif yang dihadapi, dan pengambilantindakan yang menurut perhitungan merupakan tindakan yang paling tepat.
Seperangkat sistem yang mampu memecahkan masalah secara efisien dan efektif
disebut Sisem Pendukung Keputusan.
Pada dasarnya sistem pendukung keputusan merupakan pengembangan lebih
lanjut dari Sistem Informasi Manajemen terkomputasi (Computerized Managemen
Information System), yang dirancang sedemikian rupa sehingga bersifat interaktif
dengan pemakainya. Sifat interaktif ini dimaksudkan untuk memudahkan integrasi
antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan guna membentuk
suatu kerangka keputusan yang bersifat fleksibel (Suryadi and Ali, Sistem
Pendukung Keputusan 2013).
2.2.2 Tahap Pengambilan Keputusan
Simon (1960) mengajukan model yang menggambarkan proses pengambilan
keputusan. Proses ini terdiri dari tiga fase, yaitu (Simon 1960):
1.
Intelligence
Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup
problematika serta proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses,
dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah.
2. Design
Tahap ini merupakan proses menemukan, mengembangkan, dan menganalisis
alternatif tindakan yang bisa dilakukan. Tahap ini meliputi proses untuk mengerti
masalah, menurunkan solusi, dan menguji kelayakan solusi.
3. Choice
Pada tahap ini dilakukan proses pemilihan diantara berbagai alternatif tindakan
yang mungkin dijalankan. Hasil pemilihan tersebut kemudian diimplementasikan
dalam proses pengambilan keputusan.
Ketiga langkah proses pengambilan keputusan yang telah disampaikan oleh
Simon dijelaskan pada Gambar 2.1.
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
18/99
6
Gambar 2.1. Fase Proses Pengambilan Keputusan (Simon 1960)
Meskipun implementasi termasuk tahap ketiga, namun ada beberapa pihak
berpendapat bahwa tahap ini perlu dipandang sebagai bagian yang terpisah guna
menggambarkan hubungan antar fase secara lebih menyeluruh (komprehensif).
Implementasi berarti membuat suatu solusi yang direkomendasikan bisa berkerja
untuk mengatasi masalah (Suryadi and Ali, Sistem Pendukung Keputusan 2013).
2.2.3 Karakteristik SPK
Sistem Pendukung Keputusan Turban (2005) mengemukakan karakteristik
dari Sistem Pendukung Keputusan pada Gambar 2.2 :
Gambar 2.2. Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
http://2.bp.blogspot.com/-PJY8oMNUNxo/UJ5rIQ4XWTI/AAAAAAAADgE/afcJB52BD_k/s1600/fase+pengambilan+keputusan.bmp
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
19/99
7
1. Dukungan untuk pengambil keputusan, terutama pada situasi semiterstruktur dan
tak terstruktur, dengan tak terstruktur, dengan menyertakan penilaian manusia dan
informasi terkomputerisasi. Masalah-masalah tersebut tidak dapat dipecahkan
dengan konvinien oleh sistem komputer lain atau oleh metode atau alat kuantitatif
standar
2.
Dukungan untuk semua level manajerial, dari eksekutif puncak sampai manajer
lini
3. Dukungan untuk individu dan kelompok. Masalah yang kurang terstruktur sering
memerlukan keterlibatan individu dan departemen dan tingkat organisasional yang
berbeda atau bahkan dari organisasi lain. SPK mendukung tim virtual melalui alat-
alat Web kolaboratif
4.
Dukungan untuk keputusan independen dan atau sekuensial. Keputusan dapat
dibuat satu kali, beberapa kali, atau berulang (dalam interval yang sama)
5. Dukungan di semua fase proses pengambilan keputusan, intelegensi, desain,
pilihan dan implementasi
6. Dukungan di berbagai proses dan gaya pengambilan keputusan
7. Adaptivitas sepanjang waktu. Pengambil keputusan seharusnya reaktif, dapat
menghadapi perubahan kondisi secara cepat, dan dapat mengadaptasikan SPK
untuk memenuhi perubahan tersebut. SPK bersifat fleksibel dan karena itu
pengguna dapat menambahkan, menghapus, menggabungkan, mengubah, atau
menyusun kembali elemen-elemen dasar. SPK juga fleksibel dalam hal dapat
dimodifikasi untuk masalah lain yang sejenis
8. Pengguna merasa seperti di rumah. Ramah-pengguna, kapabilitas grafis yang
sangat kuat, antarmuka manusia-mesin interaktif dengan satu bahasa alami dapat
sangat meningkatkan keefektifkan SPK. Kebanyakan aplikasi SPK yang baru
menggunakan antarmuka berbasis-web
9.
Peningkatan terhadap keefektifan pengambilan keputusan (akurasi, timeliness,
kualitas) ketimbang pada efisiensinya (biaya pengambilan keputusan). Ketika
SPK disebarkan, pengambilan keputusan sering membutuhkan waktu yang lama,
namun keputusannya lebih baik
10. Kontrol penuh pengambilan keputusan terhadap semua langkah proses
pengambilan keputusan dalam memecahkan suatu masalah. SPK secara khusus
menekankan untuk mendukung pengambilan keputusan, bukannya menggantikan
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
20/99
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
21/99
9
3. Communication
Subsistem antarmuka merupakan subsistem yang dipakai pengguna untuk
berkomunikasi dan memerintahkan sistem pendukung keputusan. Pengguna
adalah bagian yang dipertimbangkan dari sistem.
4. Knowlage Management
Subsistem manajemen berbasis pengetahuan mendukung semua subsistem lain
atau bertindak sebagai suatu komponen independen. Sistem pendukung keputusan
memberikan inteligensi untuk memperbesar pengetahuan si pengambil keputusan.
Pengambilan keputusan adalah pemilihan beberapa tindakan alternatif yang
ada untuk mencapai suatu atau beberapa tujuan yang telah diterapkan (Turban,
Aronson and Liang 2005).
Gambar 2.3. Skematik Sistem Pendukung Keputusan
2.3 Multi Criteria Decision Making
Multi Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode pengambilan
keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan
beberapa kriteria tertentu. Kriteria biasanya berupa ukuran-ukuran, aturan-aturan atau
standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan (Kusumadewi et al., 2006).
Ada beberapa fitur umum pada MCDM:
1. Alternatif
Merupakan obyek-obyek beberapa dan memiliki kesempatan yang sama untuk
dipilih oleh pengambil keputusan.
2. Atribut (karakter)
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
22/99
10
Atribut atau sering disebut juga karakteristik, komponen atau kriteria keputusan.
Meskipun pada kebanyakan kriteria bersifat satu level, namun tidak menutup
kemungkinan adanya sub kriteria yang berhubungan dengan kriteria yang telah
diberikan.
3. Konflik dan kriteria
Beberapa kriteria biasanya mempunyai konflik antara satu dengan yang lainnya,
misalnya kriteria keuntungan mengalami konflik dengan kriteria biaya.
4. Bobot keputusan
Suatu bobot keputusan menunjukkan kepentingan relatif dari setiap kriteria. Pada
MCDM mencari bobot kepentingan dari setiap kriteria.
5. Matriks keputusan
Matrik keputusan X yang berukuran mxn, berisi elemen elemen x ij, yang
merepresentasi rating dari alternatif Ai(i = 1,2,..,m) terhadap criteria C j (j =
1,2,..,n).
Menurut Zimmermann berdasarkan tujuannya, MCDM dapat dibagi dua
model: Multi Attribute Decision Making (MADM) dan Multi Objective Decision
Making (MODM).
Untuk menerangkan kelas dan kategori yang sama seringkali menggunakan
MADM dan MODM. MADM digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah
dalam ruang diskrit. MADM biasanya digunakan untuk melakukan penilaian atau
seleksi terhadap beberapa alternatif dalam jumlah yang terbatas. Sedangkan MODM
digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah pada ruang kontinyu. Secara
umum, MADM dapat dikatakan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif,
sedangkan MODM merancang alternatif terbaik.
2.4
Preference Ranking Organization Method for Enri chment Evaluation (PROMETHEE)
2.4.1. Pengertian PROMETHEE
Menurut Ariyansyah (2013), PROMETHEE adalah salah satu dari
beberapa metode yang termasuk MCDM yang berarti penentuan urutan atau
prioritas dalam analisis multikriteria. Metode ini lebih efisien dan simpel, selain
itu metode ini juga mudah diterapkan dibanding dengan metode lain untuk
menyelesaikan masalah yang berhubungan dengan multikriteria (Ariansyah,
Aknurandi and Rachmadi 2013).
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
23/99
11
Menurut Brans, PROMETHEE adalah suatu metode penentuan urutan
(prioritas) dalam analisis multikriteria. Masalah pokoknya adalah kesederhanaan,
kejelasan, dan kestabilan. Dugaan dari dominasasi kriteria yang digunakan dalam
PROMETHEE adalah penggunaan nilai dalam hubungan outrangking . Dimana semua
parameter yang dinyatakan mempunyai pengaruh nyata menurut pandangan ekonomi
(Brans, Vinckel and Mareshal 1986).
2.4.2. Prioritas Alternatif
Menurut Suryadi (2013), prinsip yang digunakan metode PROMETHEE
dalam penetapan prioritas alternatif yaitu berdasarkan pertimbangan ( ∀i| f i (.) → Ɍ [real word]), dengan kaidah dasar :
Max {f 1 (x), f 2 (x), f 3 (x), …, f j (x), …, f k (x) | x ∈ Ɍ }dimana k adalah sejumlah kumpulan alternatif, dan f i (i = 1, 2, …, k ) merupakan nilai/ukuran relatif kriteria untuk masing-masing alternatif. Dalam aplikasinya sejumlah
kriteria telah ditetapkan untuk menjelaskan k yang merupakan penilaian dari Ɍ (real
word).
PROMETHEE termasuk dalam keluarga metode outrangking yang
dikembangkan oleh B.Roy (1985) yang meliputi dua fase, yaitu membangun
hubungan k atau sekumpulan alternatif dan eksploitasi dari hubungan ini memberikan
jawaban optimasi kriteria dalam paradigma permasalahan multikriteria (Suryadi and
Ali, Sistem Pendukung Keputusan 2013).
Pada fase pertama, nilai hubungan outrangking berdasarkan pertimbangan
dominasi masing – masing kriteria. Indeks preferensi ditentukan dan nilai outrangking
secara grafis disajikan berdasarkan preferensi dari pengambil keputusan. Data dasar
untuk evaluasi dengan metode PROMETHEE disajikan pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1. Data dasar analisa PROMETHEE
f 1 (.) f 2 (.) . . . f j (.) . . . f k (.)
a1 f 1 (a1) f 2 (a1) . . . f j (a1) . . . f k (a1)
a2 f 1 (a2) f 2 (a2) . . . f j (a2) . . . f k (a2)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
24/99
12
an f 1 (an) f 2 (an) . . . f j (an) . . . f k (an)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
am f 1 (am) f 2 (am) . . . f j (am) . . . f k (am)
Keterangan:
f j (.) : kriteria
an : alternatif
2.4.3. Dominasi Kriteria
Nilai f merupakan nilai nyata dari suatu kriteria (Suryadi and Ali 2013) :
∶ → RUntuk setiap alternatif a ∈ k , (a) merupakan evaluasi dari alternatif tersebutuntuk suatu kriteria. Pada saat dua alternatif dibandingkan a,b ∈ k , harus dapatditentukan perbandingan preferensinya.
Penyampaian intensitas (P) dari preferensi alternatif a terhadap alternatif b
sedemikian rupa sehingga :
P(a,b) = 0, berarti tidak ada perbedaan (indefferent ) antara a dan b, atau tidak ada
preferensi dari a lebih baik dari b
P(a,b) ~ 0, berarti preferensi dari a lebih baik dari b bernilai lemahP(a,b) ~ 1, berarti preferensi dari a lebih baik dari b bernilai kuatP(a,b) = 1, berarti preferensi dari a lebih baik dari b bernilai mutlak
Pada metode ini, fungsi preferensi seringkali menghasilkan nilai fungsi yang
berbeda antara dua evaluasi, sehingga :
P(a,b) = P(f(a) – f(b)) .............................................................................................(2.1)
Untuk semua kriteria, suatu alternatif akan dipertimbangkan memiliki nilai
kriteria yang lebih baik ditentukan oleh nilai f dan akumulasi dari nilai ini
menentukan nilai preferensi atas masing-masing alternatif yang akan dipilih.
2.4.4. Fungsi Preferensi
Dalam metode PROMETHEE disajikan enam bentuk fungsi preferensi
kriteria, yaitu kriteria biasa (Usual criterion), kriteria Quasi (Quasi criterion), kriteria
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
25/99
13
dengan preferensi linier (U-shape criterion), kriteria level (level criterion), kriteria
dengan preferensi linier dan area yang tidak berbeda (V-shapecriterion), kriteria
Gaussian (Gaussian criterion). Untuk memberikan gambaran yang lebih baik
terhadap area yang tidak sama, maka digunakan fungsi selisih nilai kriteria antara
alternatif H (d), dimana hal ini mempunyai hubungan langsung dengan fungsi
preferensi P (Suryadi and Ali 2013).
Aba , aPbb f a f )()( .......................................................................(2.2)
)(),( b f a f aIbba f )()(
Keterangan:
a= alternatif a
b= alternatif b
f(a)= nilai fungsi alternatif a
f(b) = nilai fungsi alternatif b
aPb= alternatif a prefer alternatif b
aIb= alternatif a indifference dengan
alternatif b
Dari rumus diatas mempunyai pengertian bahwa setiap alternatif a dan b yang
merupakan elemen himpunan A, apabila nilai dari alternatif a untuk kriteria yang
ditetapkan untuk alternatif a lebih dari nilai dari alternatif b, maka alternatif a lebih
dipilih ( prefer ) daripada alternatif b, sedangkan jika nilai dari alternatif a sama dengan
nilai dari alternatif b, maka dapat disimpulkan bahwa alternatif a tidak mempunyai
perbedaan (indifference) dengan fungsi b, sehingga untuk menentukan alternatif mana
yang lebih diprioritaskan dilakukan dengan memperhatikan nilai dari alternatif
lainnya.
Penjelasan dari ke enam tipe preferensi yang digunakan dalam PROMETHEE,
yaitu:
1.
Kriteria Biasa (Usual Criterion)
Pada tipe ini dianggap tidak ada beda antara alternatif a dan alternatif b
jika a = b atau f(a)=f(b), maka niliai preferensinya benilai 0 (Nol) atau H(d)=0.
Apabila nilai kriteria pada masing-masing alternatif memiliki nilai berbeda, maka
pembuat keputusan membuat preferensi mutlak benilai 1 (Satu) atau H(d)=1
untuk alternatif yang memiliki nilai lebih baik.
H(d) = {0 jika d = 0
1 jika d ≠ 0................................................................................... (2.3)
Keterangan:H(d) : Fungsi selisih kriteria antar alternatif
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
26/99
14
d : Selisih nilai kriteria { d = f(a) - f(b) }
Fungsi H(d) untuk fungsi ini disajikan pada Gambar 2.4.
Gambar 2.4. Kriteria Biasa
2. Kriteria Quasi (Quasi Criterion)
Pada kasus ini, dua alternatif memiliki preferensi yang sama penting
selama selisih atau nilai (d) dari masing-masing alternatif untuk kriteria tertentutidak melebihi nilai q, dan apabila selisih hasil evaluasi untuk masing-masing
alternative melebihi nilai q maka terjadi bentuk preferensi mutlak. Jika pembuat
keputusan menggunakan kriteria quasi, maka ia harus menentukan nilai q, dimana
nilai ini dapat menjelaskan pengaruh yang signifikan dari suatu kriteria. Preferensi
yang lebih baik diperoleh apabila selisih antara dua alternatif di atas nilai.
H(d) = {0 jika d ≤ q1 jika d > q
................................................................................... (2.4)
Keterangan:
H(d) : Fungsi selisih kriteria antar alternatif
d : Selisih nilai kriteria { d = f(a) - f(b) }
q : Parameter q (harus merupakan nilai yang tetap)
Fungsi H(d) untuk fungsi ini disajikan pada Gambar 2.5.
Gambar 2.5. Kriteria Quasi dengan Parameter q
3.
Kriteria Linier ( Linear Criterion)
Kriteria preferensi linier menjelaskan bahwa selama nilai selisih memiliki nilai
yang lebih rendah dari p, maka preferensi dari pembuat keputusan akan meningkat
secara linier dengan nilai d . Jika nilai d lebih besar daripada nilai p, maka akan
terjadi preferensi mutlak.
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
27/99
15
Pada saat pembuat keputusan mengidentifikasikan beberapa criteria untuk tipe
ini, ia harus menentukan nilai kecenderungan dari nilai p. Dalam hal ini nilai d di
atas nilai p telah dipertimbangkan akan memberikan preferensi mutlak dari suatu
alternatif.
H(d) = 0 jika d ≤ 0 jika 0 < ≤ 1 jika d > ......................................................................... (2.5)Keterangan:
H(d) : Fungsi selisih kriteria antar alternatif
d : Selisih nilai kriteria { d = f(a) - f(b) }
p : Parameter p (nilai kecenderungan atas)
Fungsi H(d) untuk fungsi ini disajikan pada Gambar 2.6.
Gambar 2.6. Kriteria Linier dengan Parameter p
4. Kriteria Level ( Level Criterion)
Tipe ini mirip dengan tipe Quasi yang sering digunakan dalam penilaian suatu
data dari segi kualitas atau mutu.. Jika d berada di antara nilai q dan p, maka hal
ini berarti bahwa situasi preferensi lemah ( H (d )=0.5)
H(d) = 0 jika d ≤ q
jika q < ≤ 1 jika d > ........................................................................ (2.6)
Keterangan:
H(d) : Fungsi selisih kriteria antar alternatif
d : Selisih nilai kriteria { d = f(a) - f(b) }
q : Parameter q (harus merupakan nilai yang tetap)
p : Parameter p (nilai kecenderungan atas)
Fungsi H(d) untuk fungsi ini disajikan pada Gambar 2.7.
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
28/99
16
Gambar 2.7. Kriteria Linier dengan Parameter q,p
5.
Kriteria Linier Quasi ( Linear Criterion with Indifference)
Tipe Linear Quasi juga mirip dengan tipe linear yang seringkali
digunakan dalam penilaian dari segi kuantitatif atau banyaknya jumlah. Untuk
kasus ini, pengambilan keputusan mempertimbangkan peningkatan preferensi
secara linier dari area yang tidak berbeda, sehingga preferensi mutlak dalam area
berada di antara dua kecenderungan q dan p.
H(d) = 0 jika d ≤ p−− jika q < ≤ 1 jika d > .................................................................... (2.7)Keterangan:
H(d) : Fungsi selisih kriteria antar alternatif
d : Selisih nilai kriteria { d = f(a) - f(b) }
q : Parameter q (harus merupakan nilai yang tetap)
p : Parameter p (nilai kecenderungan atas)
Fungsi H(d) untuk fungsi ini disajikan pada Gambar 2.8.
Gambar 2.8. Kriteria Linier dengan Parameter q,p
(area yang tidak berbeda)
6. Kriteria Gaussian (Gaussian Criterion)
Tipe Gaussian sering digunakan untuk mencari nilai aman atau titik
aman pada data yang bersifat continue atau berjalan terus. Fungsi ini bersyarat
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
29/99
17
apabila telah ditentukan nilai (deviasi standar populasi), dimana dapat dibuat berdasarkan distribusi normal dalam statistik.
H(d) = 0 jika d ≤ 0 1 e−
σ jika d > 0
................................................................... (2.8)
Keterangan:
H(d) : Fungsi selisih kriteria antar alternatif
d : Selisih nilai kriteria : Gaussian Thresholde : nilai exp
Fungsi H(d) untuk fungsi ini disajikan pada Gambar 2.9.
Gambar 2.9. Kriteria Gaussian, dengan Parameter 2.4.5. Indeks Preferensi Multikriteria
Tujuan pembuatan keputusan adalah menetapkan funsi preferensi P i dan πi
untuk semua kriteria f i(i = 1, …, k) dai masalah optimasi kriteria majemuk. Bobot πi
merupakan ukuran relatif dari kepentingan kriteria f i ; jika semua kriteria memiliki
nilai kepentingan yang sama dalam pengambilan keputusan maka semua bobot adalah
sama.
Indeks preferensi multikriteria di tentukan berdasarkan rata-rata bobot dari
fungsi preferensi Pi.
A
n
i
baba P iba
1
,:),(),(..............................................................(2.9)
),( ba merupakan intensitas preferensi pembuat keputusan yang
menyatakan bahwa alternetif a lebih baik dari alternatif b dengan pertimbangan
secara simultan dari seluruh kriteria. Hal ini dapat disajikan dengan nilai 0 dan 1,
dengan ketentuan sebagai berikut:
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
30/99
18
a. ),( ba = 0, menunjukkan preferensi yang lemah untuk alternatif a lebih dari
alternatif b berdasarkan seluruh kriteria.
b.
),( ba = 1, menunjukkan preferensi yang kuat untuk alternatif a lebih dari
alternatif b berdasarkan seluruh kriteria.
Indeks preferensi ditentukan berdasarkan nilai hubungan outranking pada
sejumlah kriteria pada masing-masing alternatif (Suryadi and Ali 2013).
2.4.6. PROMETHEE Ranking
Dalam perhitungan arah preferensi, metode PROMETHEE dipetimbangkan
berdasarkan nilai indeks, yaitu:
1. Leaving Flow
Leaving flow adalah jumlah dari nilai garis lengkung yang memiliki arah
menjauh dari node a. Ini merupakan karakter pengukuran outranking , dan juga
merupakan suatu ukuran atau nilai yang menunjukkan kekuatan dari alternatif.
Penentuan setiap simpul dalam grafik nilai outranking adalah berdasarkan leaving
flow (Figueria et al., 2005), dengan menggunakan persamaan:
),(
1
1)( x
n
a a
............................................................................. (2.10)
Dimana ),( xa menunjukkan preferensi alternatif a lebih baik dari x.
2. Entering Flow
Entering flow adalah jumlah dari yang memiliki arah mendekat dari node a dan
hal ini merupakan karakter pengukuran outrangking (Figueria et al., 2005).
),(1
1)( a x
na
........................................................................... (2.11)
3. Net Flow
Net flow diukur dengan menghitung selisih leaving flow dan entering flow
(Novaliendry, 2009).
)()()( aaa ........................................................................... (2.12)
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
31/99
19
Keterangan:
a. ),( xa ;menunjukkan preferensi bahwa alternatif a lebih baik dari alternatif x.
b.
),( a x ; menunjukkan preferensi bahwa alternatif x lebih baik dari alternatif a.
c.
)(a ; Leaving flow, digunakan untuk menentukan urutan prioritas pada proses
PROMETHEE I yang menggunakan urutan parsial.
d. )(a ; Entering flow, digunakan untuk menentukan urutan priorotas pada
proses PROMETHEE I yang menggunakan urutan parsial.
e. )(a ; Net flow, digunakan untuk menghasilkan keputusan akhir penentuan urutan
dalam menyelesaikan masalah sehingga menghasilkan urutan lengkap.
Penjelasan dari hubungan outranking dibentuk dengan pertimbangan masing-
masing alternatif pada grafik nilai outranking , berupa urutan parsial (PROMETHEE
I) atau urutan lengkap (PROMETHEE II) pada sejumlah alternatif yang mungkin,
yang dapat diusulkan kepada pembuat keputusan untuk memperkaya penyelesaian
masalah.
2.4.7. PROMETHEE I
Pada PROMETHEE I nillai terbesar pada leaving flow dan nilai terkecil padaentering flow merupakan alternatif terbaik. Adanya nilai leaving flow dan entering
flow menyebabkan beberapa hal berikut, yaitu:
a p+ b jika + (a) > +(b)
a I+ b jika + (a) = +(b)
a p- b jika - (a) < -(b)
a I- b jika - (a) > -(b)
Dengan menggunakan metode PROMETHEE I masih menyisakan bentuk incomparable, atau dengan kata lain hanya memberikan solusi partial preoder
(sebagian) (Suryadi and Ali 2013).
2.4.8. PROMETHEE II
PROMETHEE II disajikan dalam bentuk net flow berdasarkan pertimbangan
persamaan (Suryadi and Ali 2013):
a Pu b jika (a) > (b)
a Pu b jika (a) = (b)
),(1
1)( b
n
aa
),(1
1)( aa b
n
)()()( aaa
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
32/99
20
Pada PROMETHEE II, informasi yang dihasilkan lebih komplit dan realistik.
Nilai dari net flow didapatkan dari jumlah leaving flow keseluruhan dikurangi dengan
jumlah entering flow keseluruhan untuk mendapatkan nilai yang akan dijadikan acuan
untuk rangking keseluruhan dari alternatif yang ada.
2.4.9. Tahap Perhitungan PROMETHEE
Diperlukan tahapan-tahapan yang harus dilakukan oleh pembuat keputusan
untuk mendapatkan hasil penyeleksian dengan metode PROMETHEE (Ariansyah,
Aknurandi and Rachmadi 2013).
1. Menentukan beberapa alternatif
Alternatif disini bisa diartikan dengan obyek yang akan diseleksi (obyek seleksi).Pada perhitungan penyeleksian dengan PROMETHEE diperlukan penentuan
beberapa obyek yang akan diseleksi (minimal 2 obyek) yaitu antara obyek yang
satu dengan obyek lainnya akan dibandingkan.
2. Menentukan beberapa kriteria
Setelah melakukan penentuan obyek yang akan diseleksi, maka dalam perhitungan
penyeleksian PROMETHEE juga diperlukan penentuan beberapa kriteria,
penentuan kriteria disini sebagai syarat atau ketentuan dalam penyeleksian.
3. Menentukan bobot kriteria
Ketika menentukan kriteria, decision maker harus menentukan bobot setiap
kriteria. Setiap kriteria boleh memiliki nilai bobot yang sama atau berbeda.
4. Menentukan tipe penilaian, yaitu minimum dan maksimum
5.
Menentukan tipe preferensi
Untuk setiap kriteria yang paling cocok didasarkan pada data dan pertimbangan
dari decision maker . Tipe preferensi ini berjumlah Enam (Usual, Quasi, Linear,
Level, Linear Quasi dan Gaussian).
6. Menghitung nilai preferensi dan indeks preferensi multikriteria
7. Perhitungan Entering Flow, Leaving Flow dan Net Flow.
a. Nilai Entering Flow adalah jumlah dari yang memiliki arah mendekat dari
suatu node. Jadi bisa diartikan, nilai Entering Flow adalah nilai postif yang
diberikan kepada sebuah obyek seleksi yang memiliki arah mendekat dari
suatu node.
b.
Nilai Leaving Flow merupakan kebalikan dari nilai Entering Flow. Nilai
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
33/99
21
Leaving Flow adalah jumlah dari yang memiliki arah menjauh dari suatu node.
Jadi bisa diartikan, nilai Leaving Flow adalah nilai negatif yang diberikan
kepada sebuah obyek seleksi yang memiliki arah menjauh dari suatu node.
c. Nilai Net Flow adalah penilaian secara lengkap. Lengkap disini adalah
penilaian yang didapat dari nilai Entering Flow yang dikurangi nilai Leaving
Flow. Jadi bisa diartikan, nilai Net Flow adalah nilai akhir atau hasil yang
didapat dari nilai positif yang dikurangi nilai negatif dari sebuah node.
2.5 Model Proses Perangkat Lunak
Dalam pengembangan suatu perangkat lunak diperlukan model yang dapat
menyederhanakan proses perangkat lunak tersebut. Terdapat beberapa model proses
perangkat lunak yang saat ini dikenal dan akan terus berkembang. Contoh dari model-
model tersebut adalah model sekuensial linier, model prototyping , model RAD, model
spiral, dan agile model.
Strategi pemilihan model dalam pengembangan perangkat lunak dipilih
berdasarkan sifat aplikasi dan proyeknya, metode dan tools yang digunakan, serta
kontrol yang dibutuhkan (Pressman 2002).
Model yang diterapkan dalam pengembangan sistem informasi ini adalah model
sekuensial linear (linear sequential model ) karena model ini menekankan pada
pendekatan perkembangan perangkat lunak yang sistematik dan sekuensial mulai dari
analisis, desain dan implementasi. Hal tersebut akan secara jelas telihat pada gambar
2.10. Pada model sekuensial linier aktivitas-aktivitas yang terjadi adalah sebagai
berikut (Pressman 2002).
1.
Rekayasa dan pemodelan sistem : Pengumpulan kebutuhan pada tingkat sistem
dengan sejumlah kecil analisis serta desain tingkat puncak. Proses ini jugamencakup pengumpulan kebutuhan pada tingkat bisnis. Hal ini penting karena
perangkat lunak yang dibangun pasti berhubungan dengan elemen-elemen lain
seperti manusia, perangkat keras, perangkat lunak lainnya, dan database.
2. Analisis kebutuhan perangkat lunak : Pada proses ini pengumpulan kebutuhan
diintensifkan dan difokuskan, khususnya yang berhubungan erat dengan perangkat
lunak itu sendiri seperti domain informasi, tingkah laku, performance dan antar
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
34/99
22
muka. Kebutuhan yang didokumentasikan pun perlu dikonsultasikan dengan
customer agar proses analisis berjalan sempurna.
3. Desain : Tahap ini sebenarnya adalah proses menerjemahkan kebutuhan yang
telah dikumpulkan menjadi empat atribut perangkat lunak sebelum dilakukan
proses coding. Atribut perangkat lunak tersebut adalah struktur data, arsitektur
perangkat lunak, representasi antarmuka dan detail prosedur.
4.
Generasi kode : Desain yang telah ada harus diterjemahkan ke dalam bentuk
mesin yang dapat dibaca oleh komputer dan proses inilah yang akan
melaksanakan tugas tersebut. Jika desain dilakukan secara lengkap maka
pembuatan kode dapat diselesaikan secara mekanis.
5.
Pengujian : Setelah kode dibuat, proses pengujian pun dimulai. Proses ini
menitikberatkan pada logika internal perangkat lunak, memastikan bahwa semua
pernyataan telah diuji, dan pada external fungsional serta memastikan bahwa
keluaran aktualnya adalah seperti keluaran yang diharapkan berdasar masukan
tertentu.
Gambar 2.10. Model Proses Sekuensial Linear
Model linier sekuensial melingkupi aktivitas-aktivitas sebagai berikut :
2.5.1. Rekayasa dan Pemodelan Sistem/ Informasi
Perangkat lunak merupakan bagian dari sistem yang lebih besar. Aktifitas ini
dimulai dengan membangun syarat dari semua elemen sistem dan mengalokasikan
beberapa bagian dari kebutuhan ke perangkat lunak tersebut. Pandangan sistem ini
penting ketika perangkat lunak harus berhubungan dengan elemen-elemen lain seperti
perangkat keras, manusia, dan database. Rekayasa dan analisis sistem menyangkut
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
35/99
23
pengumpulan kebutuhan pada tingkat sistem dengan sejumlah kecil analisis serta
desain tingkat puncak.
2.5.2. Analisis
Proses pengumpulan kebutuhan diintensifkan dan difokuskan pada perangkat
lunak. Untuk memahami sifat program yang dibangun, analis harus memahami
domain informasi, tingkah laku, unjuk kerja, dan antarmuka yang diperlukan.
Kebutuhan perangkat lunak didokumentasi dan dilihat kembali oleh pelanggan yang
sering dikenal dengan Software Requirements Spesification (SRS). Contoh SRS dapat
dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 2.2. Contoh SRS SRS ID Deskripsi
SRS – XXXX – FXX ………………………..
Keterangan :
SRS : Software Requirement Spesification
XXXX : Nama sistem yang dibangun (singkatan/nama pendek)
FXX : F adalah fungsional dapat juga ditulis NF (non-fungsional), XX
adalah nomor urut.
Inti dari pemodelan analisis terstruktur yang diterapkan pada pengembangan
aplikasi ini adalah pemodelan data dan pemodelan fungsional.
2.6 Pemodelan Analisis
Aktifitas pemodelan analisis menitik beratkan pada tiga sasaran utama, yaitu:
untuk menggambarkan apa yang dibutuhkan pelanggan, untuk membangun dasar bagi
pembuatan desain perangkat lunak, dan untuk membatasi serangkaian persyaratan
yang dapat divalidasi begitu perangkat lunak dibangun (Pressman 2002).
Ada dua macam metode pemodelan analisis yang dapat digunakan, yaitu
analisis terstruktur dan analisis berorientasi objek. Metode analisis yang diterapkan
pada aplikasi ini adalah metode analisis terstruktur. Inti dari pemodelan analisis
terstruktur yang diterapkan pada pengembangan aplikasi ini adalah pemodelan data
dan pemodelan fungsional.
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
36/99
24
2.6.1. Pemodelan Data
Pemodelan data berfungsi untuk menjelaskan objek data utama yang akan
diproses oleh sistem, bagaimana komposisi dari masing-masing objek data termasuk
atributnya, hubungan antara masing-masing objek data dan objek yang lainnya dan
bagaimana hubungan antara objek dengan proses yang mentransformasikannya
(Pressman 2002).
Untuk menjawab berbagai hal tersebut, metode pemodelan data menggunakan
diagram-ER atau Entity Relationship Diagram (ERD). ERD hanya berfokus pada data
dan melihat data secara independen dari pemrosesan yang mentransformasikan data
tersebut. ERD terdiri dari sekumpulan objek-objek, yang disebut dengan entitas dan
hubungan yang terjadi diantara objek-objek tersebut. ERD terdiri dari tiga informasi
yang saling tergantung, yaitu objek data atau entitas, atribut yang menggambarkan
objek data tersebut atau atribut, dan hubungan objek data satu dan lain atau relasi.
1. Objek data atau entitas
Suatu entitas merupakan suatu objek dasar atau individu yang mewakili sesuatu
yang nyata eksistensinya dan dapat dibedakan dari objek-objek yang lain. Suatu
entitas mempunyai sekumpulan sifat, dan nilai dari beberapa sifat tersebut adalah
unik, sehingga dapat mengidentifikasi entitas tersebut. Sekumpulan entitas yang
mempunyai tipe sama (sejenis) dan berada dalam ruang lingkup yang sama
membentuk suatu himpunan entitas.
2. Atribut
Atribut merupakan sifat-sifat atau property yang dimiliki oleh entitas.
Berdasarkan sifat keunikannya, atribut dibagi menjadi dua, yaitu atribut key
(identifier ) dan atribut non-key (descriptor ). Atribut key digunakan untuk
menentukan suatu entitas secara unik (primary key), sedangkan, atribut non-key
digunakan untuk menspesifikasikan karakteristik dari suatu entitas yang tidak
unik.
3.
Relasi dan himpunan relasi
Relasi menunjukkan adanya hubungan di antara sejumlah entitas yang berasal dari
sejumlah himpunan entitas yang berbeda. Kumpulan semua relasi di antara
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
37/99
25
entitas-entitas yang terdapat pada himpunan entitas membentuk suatu himpunan
relasi.Notasi-notasi yang digunakan dalam ERD dapat dilihat pada Tabel 2.2.
Tabel 2.3. Tabel Notasi ERD
Notasi Keterangan
Entity
Atribut
Hubungan
Penghubung
2.6.2. Pemodelan Fungsional
Pemodelan fungsional menggambarkan keseluruhan fungsi dari suatu sistem
sebagai sebuah transformasi dari input yang diberikan user menjadi output yang
dihasilkan oleh sistem. Alat batu yang digunakan dalam melakukan pemodelan
fungsional ini adalah DFD ( Data Flow Diagram).
DFD menggambarkan bagaimana data ditransformasikan pada perangkat
lunak, menggambarkan fungsi-fungsi yang mentransformasikan data. Komponen-
komponen DFD yaitu proses, data flow, data store, external entity. DFD level 0
disebut juga DCD ( Data Contaxt Diagram).
DCD adalah diagram tingkat atas, merupakan diagram yang paling tidak detail
dari sebuah sistem informasi yang menggambarkan aliran-aliran data masuk dan
keluar sistem dan entitas-entitas eksternal.
Data Flow Diagram merupakan penjabaran lanjur dari Data Context Diagram.
Pada DFD terdiridaribeberapa level yang merincikan setiap fungsinya, level-level
tersebut adalah :
1. Level 0: Merupakan level tertinggi dan biasa di sebut dengan DCD
2.
Level 1: Merupakan penjabaran fungsi yang lebih rinci dari level 03.
Level 2: Merupakan penjabaran fungsi yang lebih rinci dari level 1, dst
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
38/99
26
DFD mempunyai empat komponen utama, yaitu external entity, data flow,
proses, dan data store. Penjelasan dari masing-masing elemen tersebut adalah sebagai
berikut:
1.
External Entity
Sesuatu yang berada di luar sistem, tetapi memberikan data ke dalam sistem atau
menerima data dari sistem.
Pedoman pemberian nama external entity :
a. Nama external entity berupa kata benda
b.
External entity tidak boleh memiliki nama yang sama kecuali memang
objeknya sama (digambarkan dua kali).
2. Data Flow (Arus Data)
Arus data merupakan tempat mengalirnya informasi dan digambarkan dengan
garis yang menghubungkan komponen dari sistem. Arus data mengalir di antara
proses, data store. Arus data dapat merupakan input bagi sistem maupun output
dari sistem.
Pedoman pemberian nama aliran data :
a. Nama aliran data yang terdiri dari beberapa kata dihubungakan dengan garis
sambung.
b. Tidak boleh ada aliran data yang namanya sama, dan pemberian nama harus
mencerminkan isinya.
c. Aliran data yang terdiri dari beberapa elemen dapat dinyatakan dengan grup
elemen.
d. Hindari penggunaan kata ‘data’ dan ‘informasi’ untuk memberi nama pada
aliran data.
e. Sedapat mungkin nama aliran data ditulis lengkap.
f. Tidak boleh ada aliran data dari external entity ke data store atau sebaliknya.
Hubungan antara external entity dengan data store harus melalui suatu proses,
sebab external entity bukan merupakan bagian dari sistem.
g. Aliran data yang masuk atau keluar dari data store tidak perlu diberi nama bila
aliran data sederhana dan mudah dipahami atau aliran data menggambarkan
seluruh data item (satu record utuh).
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
39/99
27
3. Proses
Proses merupakan apa yang dikerjakan oleh sistem, berfungsi untuk
mentransformasikan data masukan menjadi data keluaran sesuai dengan
spesifikasi yang diinginkan. Pedoman pemberian nama proses :
a. Nama proses terdiri dari kata kerja dan kata benda yang mencerminkan fungsi
dari proses tersebut.
b. Jangan menggunakan kata ‘proses’ sebagai bagian dari nama suatu proses.
c. Tidak ada proses yang memiliki nama sama.
d.
Proses harus diberi nomor sesuai dengan kaidah penomoran level pada DFD.
4. Data Store
Data store merupakan tempat penyimpanan data yang ada dalam sistem. Pedoman
pemberian nama data store :
a. Nama harus mencerminkan data store tersebut.
b. Bila namanya lebih dari satu kata maka harus diberi tanda sambung.
Notasi untuk setiap elemen DFD dapat dilihat pada tabel 2.3 di berikut:
Tabel 2.4. Tabel Notasi DFD
Notasi Keterangan
External Entity (Entitas Eksternal)
Data Flow (Aliran Data)
Process (Proses)
Data Store
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
40/99
28
BAB III
ANALISA KEBUTUHAN DAN PERANCANGAN
Bab ini menyajikan tahap dari proses pembangunan aplikasi sistem pendukungkeputusan penentuan lokasi penanaman tanaman kelapa sawit mengunakan metode
PROMETHEE (KUPAS), yaitu tahapan analisis kebutuhan dan perancangan. Kedua tahap ini
merupakan fase dari pengembangan perangkat lunak menggunakan model proses linier
sequensial.
3.1. Analisis Sistem
Analisi sistem dilakukan terhadap kebutuhan sistem, kebutuhan informasi, dan
kebutuhan antarmuka yang diperluakan. Pada tahap ini menjelaskan mengenai definisi
kebutuhan, analisis penentuan lahan penanaman kelapa sawit menggunakan metode
PROMETHEE, pemodelan data, dan pemodelan fungsional.
3.1.1. Definisi Kebutuhan Data
Bagian ini merupakan langkah dalam mengidentifikasi dan mendokumentasi
data yang dibutuhkan dalam perancangan aplikasi. Adapun langkah yang dilakukan
dalam mengidentifikasi kebutuhan data pada perancangan aplikasi pendukung
keputusan ini meliputi deskripsi umum, karakteristik pengguna, spesifikasi kebutuhan
fungsional, dan arsitektur sistem.
3.1.1.1. Deskripsi Umum
Dalam penentuan lokasi penanaman tanaman kelapa sawit diperlukan
karakteristik lahan yang sesuai, hal ini untuk memenuhi syarat tumbuh tanaman itu
sendiri. Karakteristik lahan menggambarkan kesesuaian lahan yang akan dicapai
dalam usaha-usaha perbaikan untuk meningkatkan hasil produksi. Karakteristik lahan
erat kaitannya untuk keperluan evaluasi lahan, hal ini dikelompokkan dalam 3 faktor
utama, yaitu topografi, tanah dan iklim. Faktor topografi adalah bentuk wilayah
(relief) atau lereng dan ketinggian tempat diatas permukaan laut. Faktor iklim
memiliki 2 kriteria yakni suhu udara dan curah hujan. Faktor tanah dalam evaluasi
kesesuainan lahan ditentukan oleh beberapa sifat diantaranya drainase tanah, tekstur,
kedalaman tanah, retensi hara, serta sifat lainnya diantaranya alkalitas, bahaya erosi,
dan banjir/genangan. (Ritung et al., 2007)
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
41/99
29
Dalam menentukan lahan yang baik dilakukan dengan pencocokan syarat
tumbuh tanaman dengan lahan yang terdapat dilapangan. Hal ini bertujuan untuk
menentukan apakah lahan tersebut masih dapat dilakukan perbaikan atau tidak. Ini
berpengaruh terhadap efisiensi pembukaan lahan baru.
Proses penentuan lahan dalam aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan
lokasi penanaman tanaman kelapa sawit mengunakan metode PROMETHEE ini
diawali oleh admin dengan menetapkan periode terlebih dahulu sebagai tanda
dimulainya perhitungan, serta menentukan data kriteria untuk pembanding lahan.
Kemudian dilanjutkan oleh member dengan menentukan data lahan serta data nilai
kriteria sebagai modal pokok penilaian lahan. Data yang telah di masukkan
merupakan model penilaian yang kemudian di olah menggunakan prosesPROMETHEE. Setelah melakukan semua urutan proses, maka akan didapatkan daftar
ranking lokasi lahan. Untuk lahan dengan nilai tertinggi akan dijadikan saran sebagai
lokasi terbaik dalam pembukaan lahan kelapa sawit. Sebelum pemasukan data yang
diperlukan pada proses perhitungan, member diharuskan mendaftar terlebih dahulu
pada form yang disediakan agar mendapatkan akses dalam menggunakan aplikasi.
3.1.1.2. Karakteristik Pengguna
Aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan lahan kelapa sawit ini
memiliki dua jenis pengguna (user ) yaitu admin dan member . Setiap pengguna
memiliki peran berbeda yang dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1. Tabel Karakteristik Pengguna
Pengguna Peran
Admin Pengguna sistem yang berperan mengelola periode, kriteria,
serta berperan dalam mengelola member .
Member Pengguna sistem yang memilik tugas mnemasukkan data
lahan dan mengisi nilai kriteria lahan.
3.1.1.3. Spesifikasi Kebutuhan Fungsional
Spesifikasi kebutuhan fungsional aplikasi sistem pendukung keputusan
penentuan lokasi penanaman tanaman kelapa sawit ini dapat dilihat pada Tabel 3.2.
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
42/99
30
Tabel 3.2. Tabel Kebutuhan Fungsional
NO SRS ID Deskripsi
1. SRS-KUPAS-01 Input data registrasi member
2. SRS-KUPAS-02 Login ke sistem
3. SRS-KUPAS-03 Mengolah data kriteria oleh admin
4. SRS-KUPAS-04 Mengolah periode perhitungan oleh admin
5. SRS-KUPAS-05 Mengolah data lahan oleh member
6. SRS-KUPAS-06 Mengolah nilai kriteria oleh member
7. SRS-KUPAS-07 Proses perhitungan metode PROMETHEE
8. SRS-KUPAS-08 Tampilkan data member pada admin
9. SRS-KUPAS-09 Tampilkan data hasil evaluasi pada admin dan member
10. SRS-KUPAS-10 Ubah password admin
3.1.1.4. Arsitektur Sistem
Arsitektur sistem KUPAS membutuhkan sebuah basis data, sistem server, dan
personal computer dalam pengoprasiannya. Seluruh komponen dari arsitektur sistem
ini terhubung melalui jaringan internet. Arsitektur sistem penentuan lahan kelapa
sawit dapat dilihat pada Gambar 3.1.
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
43/99
31
Gambar 3.1. Arsitektur Sistem Penentuan Lahan Kelapa Sawit
Admin mengelola periode dan kriteria yang menjadi bahan pertimbangan
keputusan. Member memasukkan data dan nilai lahan sesuai kriteria yang di tentukan
oleh admin. Seluruh data masukkan akan disimpan pada basis data yang akan dihitung
oleh sistem untuk menentukan hasil evaluasi lahan. Pada akhir evaluasi admin dan
member ada mendapatkan laporan ranking lahan sebagai bahan pertimbangan dalam
penentuan lahan terbaik.
3.1.2. Analisa Pemilihan Lahan Penanaman Kelapa Sawit menggunakan
Metode PROMETHEE
Pada subbab ini menjelaskan rancangan metode PROMETHEE sebagai
subsistem manajemen model penentuan lahan kelapa sawit. Dalam penentuan lahan
kelapa sawit terbaik haruslah memenuhi beberapa kriteria yang ditentukan pakar
sebagai manajemen dan berbasis pengetahuan pendukung keputusan. Contoh
beberapa kriteria yang digunakan dalam penentuan lahan meliputi iklim, ketersediaan
PCPC
internet
Sistem
database
admin member
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
44/99
32
air, ketersediaan oksigen dan bahaya erosi. Simbol yang digunakan untuk kriteria
tersebut adalah:
f 1 (.) : iklim (Suhu tahunan rata-rata oC)
f 2 (.) : ketersediaan air (Curah hujan tahunan rata-rata mm)
f 3 (.) : ketersediaan oksigen (Ketersediaan Oksigen oa)
f 4 (.) : bahaya erosi
Setiap kriteria memiliki bobot yang digunakan sebagai parameter pemilihan
lahan terbaik. Nilai bobot ditentukan oleh pakar dalam penentuanya berdasarkan tabel
Lampiran 1 dimana karakteristik S1 di beri nilai 4, S3 diberi nilai 3, S2 diberi nilai 2,
dan N diberi nilai 4. Pada contoh khasus yang digunakanan, bobot mewakili kriteria
iklim, ketersediaan air, ketersediaan oksigen dan bahaya erosi yang di sajikan dalam
Tabel 3.3, 3.4, 3.5 dan 3.6.
Tabel 3.3. Tabel konversi kriteria iklim
Kriteria iklim(oC) Bobot
25 ≤ a1 ≤ 28 4
22 ≤ a 1< 25 atau 28 < a1 ≤ 32 3
20 ≤ a1< 22 atau 32 < a1 ≤ 35 2
a1 < 20 atau a1 > 35 1
Tabel 3.4. Tabel konversi kriteria ketersediaan air
Kriteria Ketersediaan air(mm) Bobot
1700 ≤ a2 ≤ 2500 4
1450 ≤ a2 < 1700 atau 2500 < a2 ≤ 3500 3
1250 ≤ a2 1250 atau a2 > 4000 1
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
45/99
33
Tabel 3.5. Tabel konversi kriteria ketersediaan oksigen
Kriteria Ketersediaan Oksigen(oa) Bobot
a3 = Baik, sedang 4
a3 = Agak terhambat 3
a3 = Terhambat, agak cepat 2
a3 = Sangat terhambat, cepat 1
Tabel 3.6. Tabel konversi kriteria bahaya erosi
Kriteria Bahaya Erosi Bobot
a4 = Very low 4
a4 = Low-moderate 3
a4 = Severe 2
a4 = Very severe 1
Seluruh kriteria tersebut memiliki klasifikasi penilaian masing-masing sesuai
dengan petunjuk teknis penentuan lahan kelapa sawit pada Lampiran 1. Member memberikan masukan pada form yang telah di sediakan oleh sistem sesuai dengan
nilai konversi setiap kriteria. Contoh lahan yang akan dihitung menggunakan metode
PROMETHEE disajikan dalam Tabel 3.7.
Tabel 3.7. Contoh Detail Lahan
No Kriteria LAHAN 1 LAHAN 2 LAHAN 3
1 Iklim 29 oC 33 oC 24 oC
2 Curah hujan 1300mm 1000mm 1400mm
3Ketersediaan O2 Sangat
terhambat
Baik Agak terhambat
4 Bahaya erosi Severe Severe Severe
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
46/99
34
3.1.2.1. Perhitungan PROMETHEE
Sebelum melakukan perhitungan pemilihan lahan kelapa sawit menggunakan
metode PROMETHEE , contoh data pada Tabel 3.7 harus dikonversi sesuai bobot
penilaian yang telah ditentukan pada setiap kriteria. Hasil konversi disajikan pada
Tabel 3.8.
Tabel 3.8. Tabel konversi contoh detail lahan
No. Kriteria
Alternatif
a1 a2 a3
1 f 1 (.) 3 2 3
2 f 2 (.) 2 1 2
3 f 3 (.) 1 4 3
4 f 4 (.) 2 2 2
Keterangan:
a1 : Lahan1 f 1 (.) : iklim f 4 (.) : bahaya erosi
a2 : Lahan 2 f 2 (.) : ketersediaan air
a3 : Lahan 3 f 3 (.) : ketersediaan oksigen
Secara garis besar perhitungan PROMETHEE diawali dengan menentukan
tipe penilaian (max/min) dan tipe preferensi yang digunakan. Kemudian menentuakan
nilai indek serta menghitung nilai leving flow, entering flow, dan net flow. Berikut
merupakan penjelasan lebih lengkap tentang perhitungan metode promethe dalam
penentuan lahan kelapa sawit.
1.
Menentukan tipe penilaian (max/min) dan tipe preferensi
Tabel 3.9. Tabel Konversi dengan tipe penilaian dan tipe preferensi
Kriteria Min/Max Lahan Tipe Preferensi
a1 a2 a3
f 1 (.) Max 3 2 3 1
f 2 (.) Max 2 1 2 1
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
47/99
35
f 3 (.) Max 1 4 3 1
f 4 (.) Max 2 2 2 1
2.
Menghitung nilai preferensi
Dalam kasus pemilihan lahan kelapa sawit, tipe preferensi yang digunakan
adalah tipe preferensi I (Usual Criterion).
a. Perhitungan dilakukan pada Lahan1 dan Lahan 2, dengan nilai preferensi (P)
berpasangan antara a1 dan a2 ialah sebagai berikut: (persamaan 2.1)
1) Untuk f(1) = iklim
d = 3 - 2 = 1
Berdasarkan tipe penilaian maksimal dan tipe preferensi I (persamaan 2.2)
Maka:
P (a1 , a2) = 1
P (a2 , a1) = 0
2)
Untuk f(2) = curah hujan
d = 2 -1 = 1
Berdasarkan tipe penilaian maksimal dan tipe preferensi I (persamaan 2.2)
Maka:
P (a1 , a2) = 1
P (a2 , a1) = 0
3) Untuk f(3) = ketersediaan oksigen
d = 1 - 4 = -3
Berdasarkan tipe penilaian maksimal dan tipe preferensi I (persamaan 2.2)
Maka:
P (a1 , a2) = 0
P (a2 , a1) = 1
4) Untuk f(4) = bahaya erosi
d = 2 - 2 = 0
Berdasarkan tipe penilaian maksimal dan tipe preferensi I (persamaan 2.2)
Maka:
P (a1 , a2) = 0
P (a2 , a1) = 0
b. Perhitungan dilakukan pada Lahan1 dan Lahan 3, dengan nilai preferensi (P)
berpasangan antara a1 dan a3 ialah sebagai berikut: (persamaan 2.1)1) Untuk f(1) = iklim
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
48/99
36
d = 3 – 3 = 0
Berdasarkan tipe penilaian maksimal dan tipe preferensi I (persamaan 2.2)
Maka:
P (a1 , a3) = 0
P (a3, a1) = 0
2)
Untuk f(2) = curah hujan
d = 2 - 2 = 0
Berdasarkan tipe penilaian maksimal dan tipe preferensi I (persamaan 2.2)
Maka:
P (a1 , a3) = 0
P (a3 , a1) = 0
3)
Untuk f(3) = ketersediaan oksigen
d = 1 - 3 = -2
Berdasarkan tipe penilaian maksimal dan tipe preferensi I (persamaan 2.2)
Maka:
P (a1 , a3) = 0
P (a3 , a1) = 1
4)
Untuk f(4) = bahaya erosi
d = 2 - 2 = 0
Berdasarkan tipe penilaian maksimal dan tipe preferensi I (persamaan 2.2)
Maka:
P (a1 , a3) = 0
P (a3 , a1) = 0
c. Perhitungan dilakukan pada Lahan 2 dan Lahan 3, dengan nilai preferensi (P)
berpasangan antara a2 dan a3 ialah sebagai berikut: (persamaan 2.1)
1)
Untuk f(3) = iklim
d = 2 - 3 = -1Berdasarkan tipe penilaian maksimal dan tipe preferensi I (persamaan 2.2)
Maka:
P (a2 , a3) = 0
P (a3 , a2) = 1
2) Untuk f(2) = curah hujan
d = 1 - 2 = -1
Berdasarkan tipe penilaian maksimal dan tipe preferensi I (persamaan 2.2)
Maka:
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
49/99
37
P (a2 , a3) = 0
P (a3 , a2) = 1
3) Untuk f(3) = ketersediaan oksigen
d = 4 - 3 = 1
Berdasarkan tipe penilaian maksimal dan tipe preferensi I (persamaan 2.2)
Maka:
P (a2 , a3) = 1
P (a3 , a2) = 0
4)
Untuk f(4) = bahaya erosi
d = 2 - 2 = 0
Berdasarkan tipe penilaian maksimal dan tipe preferensi I (persamaan 2.2)
Maka:P (a2 , a3) = 0
P (a3 , a2) = 0
3. Menghitung nilai indeks preferensi multikriteria
Berdasarkan hasil perhitungan sebelumnya dapat dihutung nilai indeks preferensi
multikriteria. (persamaan 2.9)
δ (a1, a2) = ( 1 + 1 + 0 + 0 )/4 = 0,5
δ (a2, a1) = ( 0 + 0 + 1 + 0)/4 = 0,25
δ (a1, a3) = ( 0 + 0 + 0 + 0 )/4 = 0
δ (a3, a1) = ( 0 + 0 + 1 + 0 )/4 = 0,25
δ (a2, a3 ) = ( 0 + 0 + 1 + 0 )/4 = 0,25
δ (a3, a2) = ( 1 + 1 + 0 + 0)/4 = 0,5
Tabel 3.10. Tabel indeks preferensi multikriteria
a1 a2 a3
a1 - 0,5 0
a2 0,25 - 0,25
a3 0,25 0,5 -
4. Menghitung aliran perangkingan dan perangkingan parsial
Setelah mendapatkan nilai indeks preferensi multikriteria, selanjutnya
dihitung leaving flow (LF) dan enteing flow (EF). Pada PROMETHEE I nilai
tertinggi dari LF dan nilai terendah dari EF yang dijadikan acuan pemilihan
terbaik. (persamaan 2.10 dan persamaan 2.11)
-
8/16/2019 laporan_24010310120023 PROMETHEE
50/99
38
LF(a1) =(−) (0 ,5 + 0) = (0,5) =0.25
LF(a2) =(−) (0,25+0,25) = (0,5) =0.25
LF(a3) =
(−) (0,25+0,5) =
(0,75) =0.375
EF(a1) = (−) (0,25+0,25) = (0,5) =0.25 EF(a2) =
(−) (0,5+0,5) = (1) =0,5 EF(a3) =
(−) (0,+0,25) = (0,25) =0.125 5. Menghitung aliran perangkingan bersih dan peringkat lengkap
Setelah mendapatkan nilai leaving flow dan enteing flow maka dengan
PROMETHEE II dapat menghitung nilai net flow (NF) , dimana hasil tertinggi
dari nilai net flow yang digunakan dalam menyelesaikan masalah sehingga
menghasilkan urutan lengkap. (persamaan 2.12)
NF(a1) = 0,25 – 0,25 = 0
NF(a2) = 0,25 – 0,5 = -0,25
NF(a3) = 0,375 – 0,125 = 0,25
Nilai tertinggi didapatkan oleh a3
Sehingga didapatkan hasil keseluruhan perhitungan pada Tabel 3.11.
Tabel 3.11. Tabel Hasil Perhitungan
Leaving Flow Entering Flow Net Flow
A1 0,25 0,25 0
A2 0,25 0,5 -0,25