lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk …kc.umn.ac.id/2681/4/bab iii.pdfinterest game dev...
TRANSCRIPT
Team project ©2017 Dony Pratidana S. Hum | Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali:
Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis dan melisensikan ciptaan turunan dengan syarat yang serupa dengan ciptaan asli.
Copyright and reuse:
This license lets you remix, tweak, and build upon work non-commercially, as long as you credit the origin creator and license it on your new creations under the identical terms.
17
BAB III
METODE DAN PERANCANGAN APLIKASI
3.1 Metode Penelitian
Metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini melewati beberapa
tahap, yaitu sebagai berikut.
a. Studi Literatur
Pada tahap studi literatur, penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan
penelitian ini dipelajari. Selain penelitian yang telah dilakukan, beberapa
artikel ilmiah, jurnal dan buku yang berhubungan dengan metode analytical
hierarchy process dan sistem rekomendasi juga dipelajari.
b. Pengumpulan Data
Pada tahap ini, pengumpulan data dilakukan dengan melakukan konsultasi
dengan pakar dan melakukan kuesioner. Bobot-bobot kriteria tertentu
didapatkan dari informasi yang didapatkan dari pakar untuk setiap peminatan.
c. Perancangan Aplikasi
Pada tahap perancangan aplikasi, pembangunan perancangan dari sistem
menggunakan diagram-diagram seperti flowchart, Data Flow Diagram dan
Entity Relationship Diagram dan menentukan variable yang digunakan dalam
rekomendasi dilakukan.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
18
d. Perancangan Database
Pada tahap ini, perancangan database dilakukan dengan merujuk kepada
rancangan Entity Relationship Diagram. Data yang digunakan oleh database
berasal dari tahap pengumpulan data yang sudah dilakukan.
e. Implementasi Sistem
Pada tahap implementasi sistem, dilakukan implementasi sistem
menggunakan bahasa pemograman Java dengan IDE Android Studio dan
bahasa pemograman web PHP sebagai server.
f. Uji Coba dan Evaluasi
Pada tahap ini dilakukan input bobot dan melakukan uji coba aplikasi untuk
mencari kesalahan atau bug serta melakukan evaluasi terhadap sistem dengan
menggunakan kuisioner.
3.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dimulai dengan melakukan kuesioner terhadap setiap
pakar peminatan untuk mendapatkan bobot pairwise yang digunakan dalam
perhitungan AHP. Skala likert digunakan untuk mendapatkan bobot setiap kriteria
dan kuesioner dilakukan kepada setiap pakar peminatan. Setelah mendapatkan
bobot untuk setiap perbandingan kriteria, dilakukan rata-rata untuk setiap bobot
perbandingan kriteria dari setiap pakar dan hasil rata-rata digunakan sebagai bobot
pairwise. Selain mendapatkan bobot pairwise, kuesioner untuk persetujuan
kriteria yang digunakan dan keterangan informasi detil peminatan juga
ditanyakan. Kuesioner bobot pairwise terdapat pada lampiran.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
19
Tahap pengumpulan data selanjutnya adalah dengan melakukan kuesioner
untuk daftar minat-minat atau interest yang berhubungan dengan peminatan
kepada setiap pakar peminatan. Pada tabel 3.1 terdapat daftar minat-minat atau
interest yang digunakan dalam perhitungan AHP berdasarkan hasil kuesioner
pakar. Kuesioner interest atau minat terdapat pada halaman lampiran.
Tabel 3.1 Tabel Hasil Kuesioner Untuk Minat Atau Interest
Interest Game Dev Oracle SAP CISCO
2D Game Ya Tidak Tidak Tidak
3D Game Ya Tidak Tidak Tidak
Bisnis Konsultan Tidak Tidak Ya Tidak
Bisnis Proses Ya Ya Ya Tidak
Data Communication Tidak Tidak Tidak Ya
Database Admin Tidak Ya Tidak Tidak
Database Programing Tidak Ya Tidak Tidak
E-Commerce Tidak Tidak Tidak Ya
Entrepreneur Ya Tidak Tidak Tidak
ERP Tidak Tidak Ya Tidak
Game Design Ya Tidak Tidak Tidak
Internet Tidak Tidak Tidak Ya
Management Ya Tidak Tidak Tidak
Mobile Access Network Tidak Tidak Tidak Ya
Mobile Content/Apps Ya Tidak Tidak Ya
Multimedia Application Ya Tidak Tidak Tidak
Network Design Tidak Tidak Tidak Ya
Network Protocol Tidak Tidak Tidak Ya
Network Security Tidak Ya Tidak Ya
Networking Tidak Tidak Tidak Ya
Programing Ya Ya Tidak Tidak
Simulation Ya Tidak Tidak Tidak
System Administrator Tidak Ya Tidak Tidak
Teknologi Industri Tidak Tidak Ya Tidak
Teleworker Tidak Tidak Tidak Ya
Visual Application Ya Tidak Tidak Tidak
Wireless Networking Tidak Tidak Tidak Ya
Setelah mendapatkan daftar minat-minat atua interest yang berkaitan
denga peminatan tersebut, dilakukan kuesioner untuk menemukan mata kuliah
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
20
yang bersangkutan dengan setiap peminatan kepada pakar. Pada tabel 3.2
dijelaskan hasil kuesioner kepada pakar peminatan.
Tabel 3.2 Tabel Hasil Kuesioner Mata Kuliah Berkaitan Dengan Peminatan
Peminatan Jumlah Mata Kuliah Yang Cocok Dengan Jurusan
TI SI SK
CISCO 6 5 6
Game Development 8 7 7
Oracle 12 12 10
SAP 5 20 7
Penjelasan detil hasil kuesioner mata kuliah berkaitan dengan peminatan
kepada pakar peminatan terdapat pada halaman lampiran.
3.3 Perancangan Aplikasi
Sistem dibangun menggunakan berbagai macam perancangan. Berikut ini
penjabaran perancangan yang dijelaskan menggunakan diagram-diagram.
3.2.1 Flowchart
Sistem rekomendasi peminatan fakultas Teknologi Informasi dan
Komunikasi (TIK) di UMN diakses melalui client application yang tersedia pada
perangkat android yang digunakan. Proses rekomendasi ini dimulai dengan
melakukan input login, tampilan menu utama tidak akan ditampilkan selama user
belum berhasil melakukan proses login. Setelah melakukan login, user dapat
memilih menu-menu yang tersedia pada tampilan menu utama. Menu yang dipilih
akan menampilkan tampilan sesuai dengan menu tersebut. Jika user memilih
menu mengambil tes peminatan, maka sistem akan menerima input user,
melakukan perhitungan AHP dan menampilkan hasil rekomendasi. Flowchart
proses aplikasi front end tertera pada gambar 3.1.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
21
Gambar 3.1 Flowchart Aplikasi Front End
Pada proses perhitungan AHP, sistem akan mendapatkan bobot matriks
pairwise dan matriks bobot kriteria tetap dari database, dan melakukan proses
normalisasi untuk digunakan pada perhitungan selanjutnya. Setelah mendapatkan
matriks pairwise dan matriks bobot kriteria tetap, sistem akan mendapatkan
informasi nilai user dari database untuk digunakan dalam perhitungan AHP.
Setelah itu, sistem akan mendapatkan input preferensi user untuk dijadikan
sebagai bobot input kriteria interest dan tingkat kesulitan. Setelah mendapatkan
semua input preferensi user, pembuatan matriks kriteria dinamis dan normalisasi
matriks kriteria dinamis dilakukan. Setelah mendapatkan seluruh matriks kriteria,
dilakukan perhitungan prioritas vektor untuk matriks pairwise dan matriks kriteria
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
22
terhadap peminatan. Pada tahap selanjutnya, perkalian matriks pairwise dan
matriks kriteria dilakukan untuk mendapatkan nilai peminatan terhadap goal,
peminatan dengan nilai tertinggi direkomendasikan kepada user. Proses
perhitungan AHP dijabarkan pada gambar 3.2.
Gambar 3.2 Flowchart Perhitungan AHP
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
23
3.2.2 Data Flow Diagram
Pada aplikasi ini memiliki context diagram seperti pada gambar 3.3
dimana suatu terdapat suatu proses utama dan dua entitas, yaitu user pengguna
sistem dalam proses rekomendasi dan pakar sebagai entitas yang memberikan
data input bobot sistem.
Gambar 3.3 Context Diagram
Rincian context diagram pada aplikasi sistem rekomendasi peminatan
fakultas TIK di UMN tampak seperti gambar 3.4. Terdapat sebuah proses utama
dan dua entitas yaitu user dan pakar.
Pada diagram DFD level 1 yang terdapat pada gambar 3.4, terdapat empat
proses yaitu proses management peminatan, proses login, proses login admin dan
proses mendapatkan rekomendasi. Proses management peminatan bertanggung
jawab dalam menangani input pakar dan mensisipkan data peminatan atau bobot
baru ke database. Proses mendapatkan rekomendasi bertanggung jawab dalam
melakukan perhitungan AHP berdasarkan input pakar dan input user. Proses ini
akan mengubah input user maupun input pakar menjadi vektor prioritas
peminatan yang akan dikalikan dengan vektor prioritas pairwise untuk
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
24
mendapatkan ranking dari setiap peminatan sesuai dengan preferensi user dan
input bobot dari pakar. Proses login bertanggung jawab dalam melakukan
autentikasi login mahasiswa serta mendapatkan nilai-nilai mata kuliah user.
Proses login admin bertanggung jawab dalam melakukan proses autentikasi login
untuk content management system.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
25
Gambar 3.4 Data Flow Diagram Level 1
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
26
Gambar 3.5 DFD level 2 Proses Hitung Rekomendasi
Proses mendapatkan rekomendasi yang telah diperinci terdapat pada
gambar 3.5. Proses mendapatkan rekomendasi bertanggung jawab dalam
menampilkan informasi peminatan dan memberikan rekomendasi yang sesuai
dengan preferensi user. Proses hitung rekomendasi menerima preferensi dan
bobot yang didapatkan dari input user dan database, kemudian mengubah
informasi tersebut menjadi nilai bobot dan pada akhirnya diubah menjadi vektor
alternative. Setelah itu proses hitung rekomendasi mengambil bobot pairwise
comparison dan menghitung prioritas kriteria sebagai vektor pairwise. Ranking
didapatkan dengan mengalikan vektor pairwise dengan vektor alternative.
Rincian proses ini terdapat pada gambar 3.6.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
27
Gambar 3.6 DFD level 2.1 Proses Hitung Rekomendasi
Pada Sub-proses Proses Hitung Bobot DFD level 2.1.1, terdapat 6 proses
yang bertanggung jawab untuk mengubah informasi input user atau pakar menjadi
vektor bobot. Vektor bobot diubah menjadi vektor peminatan pada proses vektor
alternative. Rincian dari subproses level 2.1.1 ini adalah seperti pada gambar 3.7.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
28
Gambar 3.7 DFD Sub-Proses Level 2.1.1 Proses Hitung Bobot
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
29
3.2.3 Entity Relationship Diagram
Pada gambar 3.8 terdapat 13 buah tabel yang saling berhubungan dan
sebuah tabel yang tidak memiliki hubungan, yaitu tabel admin. Tabel admin
menyimpan informasi login admin untuk Content Management System. Tabel
sertifikasi, salary dan biaya digunakan untuk menyimpan bobot nilai yang
didapatkan dari pakar untuk sub-kriteria rata-rata rating sertifikasi, biaya untuk
ujian entry level dan gaji untuk fresh graduate pada peminatan tersebut. Tabel
mahasiswa digunakan untuk menyimpan informasi login mahasiswa serta
informasi-informasi mahasiswa lainnya. Tabel jurusan digunakan untuk
menyimpan informasi jurusan yang digunakan, yang terdapat pada sistem, yaitu
penjurusan Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Sistem Komputer. Tabel
alternative digunakan untuk menyimpan informasi peminatan dan lokasi image
logo peminatan pada sistem. Tabel minat digunakan untuk menyimpan daftar
minat atau interest yang dapat dipilih oleh user sebagai bentuk input pembobotan.
Tabel detail minat menyimpan informasi relasi antara peminatan dengan minat-
minat yang ada. Tabel mata kuliah menyimpan informasi mata kuliah yang
digunakan oleh sistem. Tabel detail mata kuliah menyimpan informasi mata
kuliah yang berkaitan dengan peminatan. Tabel detail nilai mahasiswa
menyimpan informasi mata kuliah yang berkaitan dengan peminatan. Tabel
pairwise menyimpan informasi bobot dari setiap perbandingan kriteria pairwise
terhadap goal. Tabel kriteria digunakan untuk menyimpan kriteria yang digunakan
dalam menentukan rekomendasi.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
30
Gambar 3.8 Entity Relationship Diagram
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
31
3.2.4 Stuktur Tabel
Berikut ini adalah perincian dari tabel yang digunakan pada sistem ini.
Nama Tabel : admin
Fungsi : digunakan untuk menyimpan informasi login admin
Primary Key : id_admin
Foreign Key : -
Tabel 3.3 Tabel admin
Nama Field Tipe Data Keterangan
id_admin Int ID admin
username varchar(30) Username milik admin
password Longtext Password milik admin
Nama Tabel : kriteria
Fungsi : menyimpan informasi kriteria
Primary Key : id_kriteria
Foreign Key : -
Tabel 3.4 Tabel Kriteria
Nama Field Tipe Data Keterangan
id_kriteria int ID kriteria
nama_kriteria varchar(20) Nama dari kriteria
Keterangan longtext Keterangan kriteria
Nama Tabel : pairwise
Fungsi : Menyimpan perbandingan bobot pairwise antar kriteria
Primary Key : id_pairwise
Foreign Key : id_kriteria1, id_kriteria2
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
32
Tabel 3.5 Tabel Pairwise
Nama Field Tipe Data Keterangan
id_pairwise int ID dari pairwise
id_kriteria1 int ID kriteria 1
id_kriteria2 int ID kriteria 2
Bobot float Bobot perbandingan kriteria 1
terhadap kriteria 2
Nama Tabel : mahasiswa
Fungsi : menyimpan informasi mahasiswa
Primary Key : NIM
Foreign Key : id_jurusan
Tabel 3.6 Tabel Mahasiswa
Nama Field Tipe Data Keterangan
NIM varchar(12) NIM dari mahasiswa
password varchar(20) Password mahasiswa untuk login
id_jurusan int id jurusan mahasiswa
Nama Tabel : jurusan
Fungsi : Menyimpan informasi jurusan
Primary Key : id_jurusan
Foreign Key : -
Tabel 3.7 Tabel Jurusan
Nama Field Tipe Data Keterangan
id_jurusan Int ID Jurusan
nama_jurusan varchar(30) Nama jurusan
Nama Tabel : nilai_mahasiswa
Fungsi : Menyimpan informasi nilai mahasiswa
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
33
Primary Key : id_nilai_mahasiswa
Foreign Key : id_mata_kuliah, NIM
Tabel 3.8 Tabel Nilai Mahasiswa
Nama Field Tipe Data Keterangan
NIM varchar(12) NIM dari mahasiswa
id_nilai_mahasiswa int ID nilai mahasiswa
id_mata_kuliah int ID mata kuliah
Nilai varchar(2) Nilai dari mata kuliah mahasiswa
Nama Tabel : rating_sertifikasi
Fungsi : Menyimpan bobot dari perbandingan alternative kriteria rata-rata
rating sertifikasi
Primary Key : id_rating_sertifikasi
Foreign Key : id_alternative1, id_alternative2
Tabel 3.9 Tabel Rating Sertifikasi
Nama Field Tipe Data Keterangan
id_rating_sertifikasi int ID dari rating sertifikasi
id_alternative1 int ID dari alternative (peminatan) 1
id_alternative2 int ID dari alternative (peminatan) 2
Bobot float Bobot perbandingan alternative 1 terhadap
alternative 2
Nama Tabel : salary
Fungsi : menyimpan bobot dari perbandingan alternative kriteria salary
Primary Key : id_salary
Foreign Key : id_alternative1, id_alternative2
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
34
Tabel 3.10 Tabel Salary
Nama Field Tipe Data Keterangan
id_salary int ID dari salary
id_alternative1 int ID dari alternative (peminatan) 1
id_alternative2 int ID dari alternative (peminatan) 2
Bobot float Bobot perbandingan alternative 1
terhadap alternative 2
Nama Tabel : biaya_ujian
Fungsi : Menyimpan bobot dari perbandingan alternative kriteria biaya
untuk ujian entry level
Primary Key : id_biaya
Foreign Key : id_alternative1, id_alternative2
Tabel 3.11 Tabel Biaya Ujian
Nama Field Tipe Data Keterangan
id_biaya_ujian int ID dari biaya_ujian
id_alternative1 int ID dari alternative (peminatan) 1
id_alternative2 int ID dari alternative (peminatan) 2
bobot float Bobot perbandingan alternative 1 terhadap
alternative 2
Nama Tabel : mata_kuliah
Fungsi : Menyimpan informasi mata kuliah.
Primary Key : id_mata_kuliah
Foreign Key : -
Tabel 3.12 Tabel Mata Kuliah
Nama Field Tipe Data Keterangan
id_mata_kuliah int ID mata kuliah
nama_mata_kuliah varchar(70) Nama mata kuliah
Nama Tabel : detail_mata_kuliah
Fungsi : Menyimpan informasi relasi mata kuliah dengan peminatan
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
35
Primary Key : id_detail_mata_kuliah
Foreign Key : id_mata_kuliah, id_jurusan, id_alternative
Tabel 3.13 Tabel Detail Mata Kuliah
Nama Field Tipe Data Keterangan
id_detail_mata_kuliah int ID detail mata kuliah
id_mata_kuliah int ID mata kuliah
id_alternative int ID peminatan
id_jurusan int ID jurusan
Nama Tabel : minat
Fungsi : Menyimpan informasi untuk kriteria interest.
Primary Key : id_minat
Foreign Key : -
Tabel 3.14 Tabel Minat atau Interest
Nama Field Tipe Data Keterangan
id_minat int ID dari minat atau interest
nama_minat varchar(30) Nama dari minat atau interest
Nama Tabel : detail_minat
Fungsi : Menyimpan kolerasi antara interest dan peminatan
Primary Key : id_detail_minat
Foreign Key : id_alternative, id_interest
Tabel 3.15 Tabel Detail Minat atau Interest
Nama Field Tipe Data Keterangan
id_detail_minat int ID dari detail minat atau interest
id_interest int ID dari minat atau interest
id_alternative int ID dari peminatan
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
36
Nama Tabel : alternative
Fungsi : Menyimpan informasi peminatan
Primary Key : id_alternative
Foreign Key : -
Tabel 3.16 Tabel Alternative
Nama Field Tipe Data Keterangan
id_alternative Int ID alternative atau peminatan
nama_alternative varchar(20) nama peminatan
penjelasan_alternative longtext Informasi tentang peminatan
Image longtext Nama gambar logo alternative
3.2.5 Rancangan Antarmuka
Saat aplikasi dijalankan, activity login akan ditampilkan kepada user.
a. Tampilan login
Halaman login memiliki judul, field text NIM, field text password, serta
button untuk login. Rancangan antarmuka pada tampilan login dalam aplikasi ini
dapat dilihat pada gambar 3.9.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
37
Gambar 3.9 Rancangan Activity Tampilan Login
b. Tampilan Main Menu
Saat user selesai melakukan proses login, aktitas main menu akan
ditampilkan. Aktfitias main menu memiliki beberapa opsi menu yang dapat user
pilih, yaitu informasi peminatan, bantuan, tentang kami, keluar dan ambil test
rekomendasi. Rancangan tampilan main menu nampak seperti gambar 3.10.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
38
Gambar 3.10 Rancangan Activity Tampilan Main Menu
c. Tampilan Input Preferensi
Jika user memilih menu ambil test, pertanyaan preferensi interest
ditampilkan untuk mendapatkan informasi dari preferensi interest yang diinginkan
user, yang terdapat pada aktifitas input preferensi. Jika user selesai melakukan
input dan menekan tombol cari next, sistem akan menampilkan aktiftas input
selanjutnya, yaitu aktifitas input kesulitan. Rancangan antarmuka aktifitas ambil
test dapat dilihat pada gambar 3.11.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
39
Gambar 3.11 Rancangan Activity Input Preferensi Interest
d. Aktifitas Input Kesulitan
Setelah user menekan tombol next pada aktifitas input interest, aktifitas
input kesulitan akan ditampilkan. Pada aktifitas input kesulitan, user dapat
memilih tingkat kesulitan dari masing-masing peminatan. Untuk mengetahui dan
mempelajari peminatan tersebut sebelum menentukan tingkat kesulitan, user
dapat melihat informasi peminatan yang tersedia pada activity informasi
peminatan. Input tingkat kesulitan dapat diubah dengan menggunakan slider yang
tersedia untuk setiap peminatan. Setelah user menentukan tingkat kesulitan, user
dapat menekan tombol next untuk masuk ke activity input selanjutnya. Rancangan
antarmuka pada aktifitas input kesulitan dapat dilihat pada gambar 3.12.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
40
Gambar 3.12 Rancangan Activity Input Kesulitan
e. Tampilan Input Preferensi Peminatan
Setelah user menekan tombol next pada aktifitas input kesulitan, aktifitas
preferensi peminatan ditampilkan. Pada aktifitas ini, terdapat 2 pertanyaan dengan
opsi jawaban ya dan tidak menggunakan widget radio button. Pertanyaan yang
diajukan adalah untuk meminta preferensi user terhadap bagaimana sistem
rekomendasi menghitung sub-kriteria sertifikasi dan biaya pada perhitungan
rekomendasi. Rancangan antarmuka pada halaman input preferensi peminatan
dapat dilihat pada gambar 3.13.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
41
Gambar 3.13 Rancangan Activity Input Preferensi Peminatan
Setelah user selesai memilih preferensi, menekan tombol next akan
menampilkan akfititas hasil rekomendasi. Pada aktifitas ini, terdapat image dari
logo peminatan. Selain itu, terdapat button untuk kembali ke menu utama.
Rancangan aktifitas hasil rekomendasi terdapat pada gambar 3.14.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
42
Gambar 3.14 Rancangan Activity Hasil Rekomendasi
f. Tampilan List Peminatan
Pada rancangan tampilan list peminatan, ditampilkan daftar dari semua
peminatan yang ada pada widget listview. Disampin nama peminatan, terdapat
gambar dari logo peminatan tersebut. User dapat menekan nama atau logo dari
peminatan untuk membuka aktifitas detail peminatan sesuai dengan peminatan
yang ditekan. Rancangan tampilan akfititas list peminatan ini tampak seperti pada
gambar 3.15.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
43
Gambar 3.15 Rancangan Activity List Peminatan
g. Akfitifas Detail Peminatan
Akfitifas detail peminatan memiliki satu widget image yang menampilkan
logo, dan sebuah text view yang menampilkan informasi dari peminatan tersebut.
Terdapat juga button untuk kembali ke aktifitas sebelumnya. Rancangan tampilan
aktifitas detail peminatan dapat dilihat pada gambar 3.16.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
44
Gambar 3.16 Rancangan Activity Detail Peminatan
3.4 Perhitungan Bobot Kriteria Peminatan
Berikut ini adalah penjabaran perhitungan bobot kriteria terhadap
peminatan yang ada. Pada bagian ini dijelaskan bagaimana mengubah data
kualitatif terukur maupun tidak terukur menjadi bobot yang digunakan dalam
perhitungan rekomendasi.
3.3.1 Kriteria Nilai
Bobot untuk nilai didapatkan dari hasil normalisasi vektor rasio kecocokan
mata kuliah yang bersangkutan dengan peminatan. Untuk mendapatkan vektor
bobot alternative nilai mata kuliah, tahap pertama yang dilakukan adalah
mengambil nilai mata kuliah dari dari tabel nilai untuk setiap peminatan,
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
45
kemudian dilakukan akumulasi score dan membandingkan score dengan
akumulasi maksimum score untuk peminatan tersebut. Untuk mendapatkan skor,
digunakan perhitungan dengan illustrasi seperti pada tabel 3.17.
Tabel 3.17 Illustrasi Input User
Nilai Mata Kuliah Nilai
Database 1 A
PBO C
Business C
Struktur Data B
Enterpreneurship A
Database 2 B
PTI B
Perhitungan skor akumulatif dihitung dengan mengartikan nilai A dengan
skor 4, nilai B dengan skor 3, nilai C dengan skor 2, nilai D dengan skor 1 dan
nilai E dengan skor 0. Akumulatif skor dari setiap peminatan akan dibandingkan
dan dinormalisasi menggunakan formula min-max.
Tabel 3.18 Ilustrasi Relasi Nilai Mata Kuliah
Nama Mata Kuliah Peminatan
SAP Oracle Game Dev
Database 1 Tidak Ya Tidak
PBO Tidak Tidak Ya
Business Ya Ya Tidak
Struktur Data Tidak Ya Ya
Enterpreneurship Ya Ya Tidak
Database 2 Tidak Ya Tidak
PTI Ya Tidak Ya
Berdasarkan ilustrasi relasi nilai dengan mata kuliah yang terdapat pada
tabel 3.18 dan ilustrasi input pada tabel 3.17, maka hasil skor yang didapatkan
adalah seperti pada tabel 3.19.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
46
Tabel 3.19 Vektor Nilai Berdasarkan Ilustrasi
Peminatan Perhitungan Skor
SAP ((1x4)+(1x3)+(1x2)+(0x1)) 9
Oracle (2x4)+(2x3)+(1x2)+(0x1) 16
Game Dev. (0x4)+(2x3)+(1x2)+(0x1) 8
Setelah mendapatkan skor untuk setiap peminatan pada tabel 3.19, nilai
yang dimiliki oleh mata kuliah dinormalisasi agar mengikuti skala saaty yang
memiliki range 1-9. Untuk mengubah nilai tersebut menjadi nilai yang setara
antar peminatan, digunakan formula perhitungan min-max seperti yang
diperlihatkan pada tabel 3.20.
Tabel 3.20 Tabel Perhitungan Normalisasi Score
Skor Perhitungan Normalisasi
Oracle 16 (9-1)/(20-1)*(16-20)+9 7,315789474
SAP 9 (9-1)/(12-1)*(9-12)+9 6,818181818
Game Dev 8 (9-1)/(12-1)*(8-12)+9 6,090909091
Max Oracle (4x5) = 20
Max SAP (4x3) = 12
Max Game Dev (4x3) = 12
Setelah mendapatkan nilai alternative yang sudah dinormalisasi, nilai
tersebut sudah dapat digunakan untuk matriks perbandingan peminatan seperti
pada tabel 3.21.
Tabel 3.21 Tabel Matriks Alternative Nilai Mata Kuliah
SAP Oracle Game Dev
SAP 6.81/6.81 6.81/7,31 6.81/6,09
Oracle 7,31/6.81 7,31/7,31 7,31/6,09
Game Dev 6,09/6.81 6,09/7,31 6,09/6,09
Setelah mendapatkan matrix alternative, matriks yang tercantum pada
tabel 3.21 dinormalisasi dan dihitung vektor prioritasnya. Untuk mendapatkan
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
47
vektor prioritas, setiap baris dari peminatan akan dirata-ratakan dan vektor
prioritas alternative untuk kriteria nilai didapatkan seperti pada tabel 3.22.
Tabel 3.22 Tabel Matrix Normalisasi Nilai Mata Kuliah
SAP 0,337118524 0,337118524 0,337118524
Oracle 0,361722262 0,361722262 0,361722262
Game Dev 0,301159215 0,301159215 0,301159215
Berdasarkan ilustrasi 3.22, vektor prioritas dari alternative terhadap
kriteria nilai adalah [0,33 0,36 0,30].
3.3.2 Kriteria Interest
Bobot nilai kriteria minat atau interest didapatkan dari tingkat kecocokan
dari input user dengan interest yang berkaitan dengan peminatan tersebut. Jumlah
dari setiap minat yang cocok pada peminatan akan dinormalisasi dengan formula
min-max, kemudian dibandingkan langsung dengan nilai jumlah kecocokan yang
sudah dinormalisasi dari peminatan lainnya. Ilustrasi dari input user ditampilkan
pada tabel 3.23.
Tabel 3.23 Tabel Ilustrasi Input Interest
Nama Interest Preferensi
Programming Ya
Enterpreneurship Tidak
Database Tidak
Designing Ya
Arsitektur Komputer Tidak
3D Programming Ya
Jaringan Ya
Jumlah preferensi input interest yang berkaitan dengan peminatan tertentu
yang terdapat pada ilustrasi 3.23 menentukan nilai dari setiap alternative
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
48
peminatan. Berikut ini adalah ilustrasi relasi interest dengan peminatan pada tabel
3.24.
Tabel 3.24 Tabel Ilustrasi Relasi Interest Dengan Peminatan
Nama minat atau interest Peminatan
SAP Oracle Game Dev
Programming Ya Ya Ya
Enterpreneurship Ya Tidak Tidak
Database Ya Ya Tidak
Designing Tidak Tidak Ya
Arsitektur Komputer Tidak Ya Ya
3D Programming Tidak Tidak Ya
Jaringan Tidak Ya Ya
Accounting Ya Ya Tidak
Matematika Ya Tidak Ya
Berdasarkan relasi di atas, nilai dari peminatan untuk kriteria interest
dapat dibandingkan setelah dilakukan normalisasi dengan formula normalisasi
min-max seperti pada tabel 3.25.
Tabel 3.25 ilustrasi Perhitungan Normalisasi Bobot Kriteria Interest
Perhitungan Bobot Kecocokan Perhitungan Hasil Normalisasi
Oracle 2 (9-1)/(5-2)*(2-5)+9 1
SAP 2 (9-1)/(5-2)*(2-5)+9 1
Game Dev 5 (9-1)/(5-2)*(2-5)+9 9
Maximum 5
Minimum 2
Berdasarkan perhitungan ilustrasi yang terdapat pada tabel 3.25, matrix
perbandingan untuk setiap peminatan dapat dibentuk seperti yang dijabarkan pada
tabel 3.26.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
49
Tabel 3.26 Tabel Matriks Alternative Interest atau Minat
Peminatan Peminatan
SAP Oracle Game Dev
SAP 1 1 0,111111111
Oracle 1 1 0,111111111
Game Dev 9 9 1
Total 11 11 1,222222222
Setelah mendapatkan matriks alternative untuk kriteria interest, matriks
yang tercantum pada tabel 3.26 dinormalisasi dan dihitung vektor prioritasnya.
Untuk mendapatkan vektor prioritas, setiap baris dari column untuk peminatan
dirata-ratakan dan vektor prioritas alternative untuk kriteria nilai didapatkan
seperti pada tabel 3.27.
Tabel 3.27 Tabel Matriks Normalisasi Untuk Kriteria Interest
Peminatan Peminatan
SAP Oracle Game
SAP 0,090909091 0,090909091 0,090909091
Oracle 0,090909091 0,090909091 0,090909091
Game Dev 0,818181818 0,818181818 0,818181818
Berdasarkan ilustrasi diatas, vektor prioritas dari alternative terhadap
kriteria nilai adalah [0,09 0,09 0,81].
3.3.3 Tingkat Kesulitan
Tingkat kesulitan untuk setiap peminatan di-input oleh user pada aktifitas
input kesulitan. Nilai input yang diberikan oleh user dapat langsung digunakan
pada matrix alternative tanpa perlu dilakukan normalisasi karena sudah mengikuti
skala Saaty. Berikut ini adalah ilustrasi input kesulitan dari user pada tabel 3.28.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
50
Tabel 3.28 Tabel Input Kesulitan User
Nama Peminatan Nilai Kemudahan
SAP 9
Oracle 5
Game Dev 3
Berdasarkan ilustrasi pada tabel 3.28, matriks perbandingan alternative
untuk kriteria tingkat kesulitan dapat menggunakan nilai kemudahan yang di input
oleh user seperti pada ilustrasi tabel 3.29.
Tabel 3.29 Tabel Matriks Alternative Tingkat Kesulitan
Peminatan Peminatan
SAP Oracle Game Dev
SAP 1 1,8 3
Oracle 0,555555556 1 1,666666667
Game Dev 0,333333333 0,6 1
Setelah mendapatkan matrix alternative untuk kriteria tingkat kesulitan,
matriks yang tercantum pada tabel 3.29 dinormalisasi dihitung vektor prioritasnya
dihitung. Untuk mendapatkan vektor prioritas, setiap baris dari kolum untuk
peminatan akan dirata-ratakan dan vektor prioritas alternative untuk kriteria
tingkat kesulitan didapatkan seperti pada tabel 3.30.
Tabel 3.30 Tabel Matriks Normalisasi Untuk Kriteria Tingkat Kesulitan
Peminatan Peminatan
SAP Oracle Game Dev
SAP 0,529411765 0,529411765 0,529411765
Oracle 0,294117647 0,294117647 0,294117647
Game Dev 0,176470588 0,176470588 0,176470588
Berdasarkan ilustrasi di atas, vektor prioritas dari alternative terhadap
kriteria nilai adalah [0,52 0,29 0,17].
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
51
3.3.4 Biaya yang dikeluarkan
Pada kriteria ini, biaya yang dikeluarkan untuk ujian sertifikasi dan
lainnya, diperuntukan kepada sertifikasi entry level dengan asumsi fresh graduate
yang ingin mengembangkan karirnya dengan mengambil ujian sertifikasi. Biaya
yang dikeluarkan untuk peminatan akan dibandingkan dan dijadikan sebagai
bobot penilaian. Berikut ini adalah jumlah biaya yang dikeluarkan untuk setiap
peminatan.
a. Peminatan Oracle
Oracle menyediakan berbagai sertifikasi Oracle Certification
Associate(OCA) dengan rata-rata biaya ujian sebesar $270.833 (gocertify.com).
b. Peminatan CISCO
Peminatan CISCO memiliki rata-rata biaya sertifikasi sebesar $120 hingga
$150 untuk sertifikasi dengan level associate (learningnetwork.cisco.com). Untuk
itu, jumlah biaya antara $120 dan $150 diambil, yaitu $137,5 sebagai biaya
sertifikasi entry level untuk peminatan CISCO.
c. Peminatan SAP
Peminatan SAP memiliki banyak sertifikasi untuk level entry dengan biaya
sebesar $500 untuk setiap ujian sertifikasi (gocertify.com). Ujian sertifikasi yang
tersedia untuk setiap modul yang ada.
d. Peminatan Game Development
Peminatan game development belum memiliki sertifikasi yang diakui
meskipun prospek yang di miliki sangat baik terutama di Indonesia. Biaya yang
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
52
dikeluarkan untuk karier di bidang game development adalah $0 dan menduduki
peringkat tertinggi pada tabel prioritas.
Berdasarkan informasi biaya yang didapatkan, perbedaan antara nominal
dari biaya peminatan yang paling tinggi dengan peminatan tersebut dinormalisasi
dan dijadikan sebagai bobot untuk setiap peminatan seperti yang dijabarkan pada
tabel 3.31. Pada hasil nilai terbalik, seluruh nilai akan ditambah 1 point untuk
menghindari pembagian dengan nol.
Tabel 3.31 Tabel Perhitungan Bobot Biaya Peminatan
Nama Peminatan Biaya ($)
Nilai
Terbalik(+1) Perhitungan Nilai
Hasil
Bobot
SAP 500 1 (9-1)/(501-1)*(01-500)+9 1
Oracle 270.8333
230.166667 (9-1)/(501-1)*(230.16667-
500)+9
4,68
CISCO 137,5 263.5 (9-1)/(501-1)*(277,5-500)+9 6.81
Game Developer 0 501 (9-1)/(501-1)*(500-500)+9 9
Maximum 501
Berdasarkan data pada tabel 3.31, matriks perbandingan alternative untuk
kriteria biaya dijabarkan pada tabel 3.32.
Tabel 3.32 Tabel Matriks Alternative Biaya
Peminatan Peminatan
CISCO Oracle SAP Game Dev
CISCO 1 1,457339 6,811623 0,756847
Oracle 0,6861822 1 4,674015 0,519335
SAP 0,1468079 0,213949 1 0,111111
Game Dev 1,321271 1,92554 9 1
Setelah mendapatkan matriks alternative untuk kriteria biaya, matrix yang
tercantum pada tabel 3.32 dinormalisasi dan dihitung vektor prioritasnya. Untuk
mendapatkan vektor prioritas, setiap baris dari kolum untuk peminatan akan di
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
53
rata-rata kan dan vektor prioritas alternative untuk kriteria biaya yang
dikerluarkan dijabarkan seperti pada tabel 3.33.
Tabel 3.33 Tabel Matriks Normalisasi Untuk Kriteria Biaya Yang Dikeluarkan
Peminatan Peminatan
CISCO Oracle SAP Game Dev
CISCO 0,3170315 0,317031 0,317031 0,317031
Oracle 0,2175414 0,217541 0,217541 0,217541
SAP 0,0465427 0,046543 0,046543 0,046543
Game Dev 0,3170315 0,317031 0,317031 0,317031
Berdasarkan perhitungan pada tabel di 3.33, vektor prioritas sub-kriteria
dari alternative terhadap kriteria biaya yang akan digunakan oleh sistem
rekomendasi adalah [0,317 0,217 0,04 0,317].
3.3.5 Rating Sertifikasi
Bobot untuk kriteria rating sertifikasi didapatkan dari rata-rata skor untuk
setiap sertifikasi yang terdaftar (RankingCert).
a. CISCO
Berdasarkan ranking yang ada, sertifikasi CISCO Certified Architech
(CCAr) menduduki urutan tertinggi dengan menempati urutan pertama dengan
skor 219.00, diikuti dengan Red Hat Certification menempati tempat kedua
dengan skor 103.00, dan CISCO Certified Internet Expert menempati peringkat
ketiga. Dengan ini dapat disimpulkan bahwa CISCO memiliki jenjang sertifikasi
yang terbaik dari keempat peminatan lainnya dengan rata-rata skor 86.808.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
54
b. Oracle
Sertifikasi Oracle Database 12c Administrator Certified Profesional
menduduki peringkat terbaik ke tujuh dengan skor 76.53. Oracle menduduki
posisi kedua dengan rata-rata skor 49.582.
c. Sistem Aplikasi Perusahaan (SAP)
Sertifikasi SAP Certified Application Professional membuat Peminatan
SAP menduduki perinkat ketiga dengan skor 45.30. Skor sertifikasi ini mewakili
berbagai macam spesialisasi atau module yang terdapat pada vendor SAP.
d. Game Developer
Skor 1 diberikan terhadap game developer karena belum adanya sertifikasi
yang diakui secara internasional.
Berdasarkan informasi sertifikasi yang terdapat pada ranking yang ada,
perbedaan antara skor peminatan yang paling tinggi dengan peminatan tersebut
dinormalisasi dan dijadikan sebagai bobot untuk setiap peminatan seperti yang
dijabarkan pada tabel 3.34. Setelah mendapatkan hasil bobot, matriks alternative
terhadap kriteria dapat dibentuk seperti pada tabel 3.35.
Tabel 3.34 Tabel Matriks Perhitungan Bobot Sertifikasi
Nama Peminatan Skor Perhitungan Nilai Hasil
Bobot
SAP 45.30 (9-1)/(86.808-1)*(45.30-86.808)+9 5.130
Oracle 49.582 (9-1)/(86.808-1)*(49.582-86.808)+9 5.529
CISCO 86.808 (9-1)/(86.808-1)*(86.808-86.808)+9 9
Game Developer 1 (9-1)/(86.808-1)*(1-86.808)+9 1
Maximum 86.808
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
55
Tabel 3.35 Tabel Matrix Alternative Sertifikasi
Peminatan Peminatan
CISCO Oracle SAP Game Dev
CISCO 1 1,627678 1,75434 9
Oracle 0,614372 1 1,077818 5,5293503
SAP 0,570015 0,927801 1 5,130135
Game Dev 0,111111 0,180853 0,194927 1
Setelah mendapatkan matriks alternative untuk sub-kriteria biaya, matriks
yang tercantum pada tabel 3.35 dinormalisasi dan dihitung vektor prioritasnya.
Untuk mendapatkan vektor prioritas, setiap baris dari kolum untuk peminatan
akan rata-rata kan dan vektor prioritas alternative untuk sub-kriteria sertifikasi
didapatkan seperti pada tabel 3.36
Tabel 3.36 Tabel Matriks Normalisasi Untuk Sub-Kriteria Sertifikasi
Peminatan Peminatan
CISCO Oracle SAP Game Dev
CISCO 0,435635 0,435635 0,435635 0,4356352
Oracle 0,267642 0,267642 0,267642 0,2676422
SAP 0,248319 0,248319 0,248319 0,2483186
Game Dev 0,435635 0,435635 0,435635 0,4356352
Berdasarkan perhitungan pada tabel di 3.36, vektor prioritas dari
alternative prospek terhadap sub-kriteria sertifikasi yang akan digunakan oleh
sistem rekomendasi adalah [0,435 0,267 0,248 0,435].
3.3.6 Salary Fresh Graduate
Untuk mendapatkan gambaran yang objektif dalam penelitian ini,
digunakan estimasi harapan salary fresh graduate dari peminatan tersebut untuk
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
56
digunakan sebagai perbandingan antar peminatan. Berikut ini adalah tabel
estimasi gaji harapan dan bobot untuk setiap peminatan.
Tabel 3.37 Tabel Estimasi Gaji Harapan
Berdasarkan data pada tabel 3.37, matriks perbandingan alternative untuk
sub-kriteria salary fresh graduate dijabarkan ada pada tabel 3.38.
Tabel 3.38 Tabel Matriks Alternative Salary Fresh Graduate
Peminatan Peminatan
CISCO Oracle SAP Game Dev
CISCO 1 9 2,828571 4,304348
Oracle 0,111111 1 0,314286 0,478261
SAP 0,353535 3,1818182 1 1,521739
Game Dev. 0,232323 2,0909091 0,657143 1
Setelah mendapatkan matriks alternative untuk sub-kriteria salary fresh
graduate, matriks yang tercantum pada tabel 3.38 dinormalisasi dan dihitung
vektor prioritasnya. Untuk mendapatkan vektor prioritas, setiap baris dari kolum
untuk peminatan akan dirata-ratakan dan vektor prioritas alternative untuk sub-
kriteria salary didapatkan seperti pada tabel 3.39
Tabel 3.39 Tabel Matriks Normalisasi Untuk Sub-Kriteria Salary
Peminatan Peminatan
SAP Oracle SAP Game Dev
CISCO 0,589286 0,5892857 0,589286 0,589286
Oracle 0,065476 0,0654762 0,065476 0,065476
SAP 0,208333 0,2083333 0,208333 0,208333
Game Dev. 0,589286 0,5892857 0,589286 0,589286
Nama Peminatan Range Salary Average Normalisasi
SAP 5 jt – 7 jt 6 jt 3.181
Oracle 3 jt – 6 jt 4,5 jt 1
CISCO 10 jt 10 jt 9
Game Dev. 2,5 jt – 8 jt 5,25 jt 2.09
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
57
Berdasarkan perhitungan pada tabel di 3.39, vektor prioritas dari
alternative terhadap sub-kriteria salary fresh graduate yang akan digunakan oleh
sistem rekomendasi adalah [0,589 0,06 0,208 0,589]
3.5 Perhitungan Bobot Pairwise
Perhitungan bobot pairwise dilakukan dengan melakukan rekap hasil
kuesioner, kemudian melakukan perhitungan rata-rata pada setiap perbandingan
kriteria. Hasil rata-rata rekap dari empat kuesioner tercantum pada tabel 3.40.
Tabel 3.40 Tabel Matriks Pairwise Hasil Rekap
Kriteria Kriteria
Minat Kesulitan Nilai Prospek
Minat 1 0,386667 1,006667 1,406667
Kesulitan 2,586207 1 2,466667 4,2
Nilai 0,993377 0,405405 1 4,04
Prospek 0,7109 0,238095 0,247525 1
Setelah mendapatkan tabel matriks pairwise, rasio konsistensi dihitung
dengan melakukan normalisasi pada tabel matriks pairwise yang tercantum pada
tabel 3.40. Hasil normalisasi ditampilkan pada tabel 3.41.
Tabel 3.41 Tabel Matriks Normalisasi Pairwise
Kriteria Kriteria
Minat Kesulitan Nilai Prospek
Minat 0,189019 0,19046 0,213238 0,132123
Kesulitan 0,488841 0,49257 0,522504 0,39449
Nilai 0,187767 0,199691 0,211826 0,379461
Prospek 0,134373 0,117279 0,052432 0,093926
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
58
Berdasarkan hasil normalisasi pada tabel 3.41, vektor prioritas pairwise
yang didapatkan dikalikan dengan vektor bobot pairwise setiap individu dan
setelah itu dikalikan dengan elemen untuk setiap vektor untuk mendapatkan
consistency measure bagi setiap kriteria. Vektor prioritas pairwise dijabarkan
pada tabel 3.42.
Tabel 3.42 Vektor Prioritas Pairwise dan Consitency Measure
Kriteria Vektor
Prioritas Perhitungan Consistency Measure C.M.
Minat 0,18121 (Vektor Prioritas*[0,18 0,19 0,21 0,13]) / 0,18 4,14
Kesulitan 0,474601 (Vektor Prioritas*[0,48 0,49 0,52 0,39]) / 0,47 4,13
Nilai 0,244686 (Vektor Prioritas*[0,18 0,19 0,21 0,37]) / 0,24 4,16
Prospek 0,099503 (Vektor Prioritas*[0,13 0,11 0,05 0,09]) / 0,09 4,03
Setelah mendapatkan consistency measure untuk setiap kriteria,
consistency index dapat dihitung dengan menghitung rata-rata dari setiap
consistency measure kriteria, dikurangi jumlah kriteria yang ada dan kemudian
dibagi dengan jumlah kriteria dikurangi satu. Penjabaran perhitungan ini terdapat
pada tabel 3.43.
Tabel 3.43 Tabel Perhitungan Consistency Index
Kriteria Consistency
Measure
Perhitungan Consistency
Index Consistency Index
Minat 4,144401
Kesulitan 4,139723
Nilai 4,164895
Prospek 4,039001
Average 4,122005 (4,122005 – 4 ) / 3 0,040668
Setelah mendapatkan consistency index pada tabel 3.43, consistency ratio
dapat dihitung dengan membagi consistency index dengan jumlah kriteria, yaitu 4.
Hasil yang didapatkan adalah 0,010167. Berdasarkan tabel random index
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015
59
consistency pada tabel 2.2, dapat disimpulkan bahwa tabel pairwise yang
digunakan sudah konsisten karena tidak melebihi index konsisten untuk jumlah
kriteria sebanyak 4, yaitu 0,89.
Rancang Bangun ..., Yosua Petra, FTI UMN, 2015