Transcript Slide 1

RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN
PEMENANG TENDER PROYEK KERETA API MENGGUNAKAN
METODE PROMETHEE
(STUDI KASUS PT. KERETA API INDONESIA DAOP 8 SURABAYA)
Wahyu Chusnul Rozil1)
2.1 S1 / Jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Komputer & Teknik Komputer
Surabaya, email : [email protected]
Abstraks : Partner selection process is one important part in project activities Since impact on the
quality and efficiency of construction costs. Partner selection process conducted by PT Kereta Api Indonesia
(Persero) DAOP 8 Surabaya still less because it still manual. It is therefore easy to confuse in choosing a partner
who will be selected and human error is always disturb the decision making process, because the information
obtained is less rapid and precise yan so often interfere with the selection process. To address this we need a
decision support system that can manage the assessment criteria. Partner selection process conducted by
Promethee method, ie by ranking the criteria. With Tender Decision Support With a systematic method of
selection of winners Promethee, the process of partner selection criteria can produce an alternative that can be
used by decision makers in determining which partners become tender pemenan railway project in the project.
Keywords: Motorcycle, Promethee and Web services
PT.
(Persero)
KERETA
DAOP
8
API
INDONESIA
Surabaya
adalah
salah
Surabaya.
menerapkan
Sistem
teori
yang
dikembangkan,
ada
INDONESIA
pada
PT.
satu cabang PT. KERETA API INDONESIA
KERETA
(Persero)
DAOP 8 Surabaya sesuai dengan SK Direksi
dimana perusahaan BUMN (Badan
API
yang
Usaha Milik Negara) ini bergerak dibidang
Kep.U/PL102/XI/45/KA/2010
jasa angkutan kereta api.
Nopember.
Pelelangan
menawarkan
Proyek
tender
pekerjaan
perusahaan-perusahaan
PT.
KERETA
DAOP
8
API
diadakan
rekanan.
kepada
Selama
INDONESIA
Surabaya
guna
dalam
ini
(Persero)
pengerjaan
proyeknya selalu menggunakan perusahaanperusahaan
rekanan.
Rekanan
bekerjasama
dengan
INDONESIA
(Persero)
PT.
yang
KERETA
DAOP
8
API
Surabaya
adalah rekanan yang ditentukan oleh bagian
lelang
PT.
(Persero)
KERETA
DAOP
perusahaan
8
API
INDONESIA
Surabaya.
rekanan
ini
Perusahaan-
akan
dipilih
kemudian akan dijadikan sebagai pelaksana
pengerjaan
proyek
tertentu.
Penentuan
ini
didasarkan pada penilaian atau evaluasi yang
dilakukan
proses
oleh
pihak
penyeleksian
pendokumentasian
sehingga
rentan
memerlukan
diperlukan
sangat
masih
Tetapi
proses
ketelitian
dalam
dalam
tender
bersifat
terhadap
waktu
tinggi
lelang.
pemenang
dan
manual
kesalahan
dan
yang lama,
juga
keuletan
yang
dan
menentukan
pemenang
tender.
Berdasarkan
permasalahan
yang
ada
dibuatlah sistem pendukung keputusan dalam
penentuan
API
pemenang
INDONESIA
tender
PT.
(Persero)
KERETA
DAOP
8
(Persero)
tgl
16
Berdasarkan
dibangun
uraian
Sistem
di
atas
Pendukung
maka
Keputusan
tertentu
metode
PROMETHEE
“PROMETHEE
menekankan
kesederhanaan
perhitungan
karena
pada
pola
outranking
dapat
MCDM
Pemilihan pemenang Tender Proyek dengan
menerapkan
yang
memiliki
A.
Membangun
model
Definisi tujuan.
C.
Spesifikasi
pemenang
yang
tujuan
relevan
untuk
diinginkan
dan
Menciptakan
dan
mengidentifikasi
alternatif yang mungkin.
LANDASAN TEORI
E.
Sistem Pendukung Keputusan
Menurut
Turban
Sistem
berbasis
oleh
Nizetic
komputer
et.
dan
masalah
berbagai
yang
F.
pilihan
mampu
yang
memenuhi
ada,
tujuan
Menganalisa
dampak
alternatif
pilihan
yang ada.
untuk
terstruktur.
alternatif
sudah
yang akan dicapai.
interaktif,
model
tidak
Mencoba
apakah
al.
yang membantu para pengambil keputusan yang
data
menjelaskan
tidak diinginkan.
D.
memecahkan
kriteria
mengidentifikasi
tender proyek kereta api.
menggunakan
untuk
antar kriteria.
menjadipemenang tender pekerjaan sehingga
(2006:2),
langkah
sistem testruktur, komponen, dan interaksi
B.
penentuan
beberapa
mengusulkan proses sebagai berikut:
ini memberikan informasi siapa yang layak
dalam
pengambil
proses. Menurut Jung oleh Ziller et. al. (2008:1),
criteria inputan” (Brans, 1986:179). Aplikasi
menjadisolusi
membantu
keputusan dalam sebuah keputusan yang rasional.
G.
Menimbang
dan
mengurutkan
dari
Kemudian
didefinisikan lagi menurut Keen oleh
alternatif pilihan sesuai dengan preferensi
Nizetic et.
al.
pengambil keputusan.
Pendukung
sumber
(2006:1) sebagai berikut,
Keputusan
daya
kapabilitas
(SPK)
intelektual
komputer
dari
Sistem
memadukan
individu
untuk
dengan
meningkatkan
kualitas keputusan.
Multi Criteria Decision Making
Menurut Nachtnebel oleh Ziller et. al.
(2008:1),
terbaik
MCDM
dari
bertujuan
suatu
set
memilih
alternatif
alternatif
yang
memenuhi
beberapa
tujuan
yang
telah
beberapa
kriteria.
Serta
sebagaimana
harus
memilki
yang
dikemukakan Howard oleh Ziller et. al. (2008:1),
MCDM
sebagai
mengubah
suatu
kompleks
dengan
prosedur
keputusan
urutan
sistematis
masalah
untuk
yang
langkah-langkah
Preference Ranking Organization Method for
Enrichment Evaluation
Promethee adalah satu dari beberapa metode
penentuan urutan atau prioritas dalam analisis
multikriteria. Metode ini dikenal sebagai metode
yang efisien dan simple, tetapi juga yang mudah
diterapkan dibanding dengan metode lain untuk
menuntaskan masalah multikriteria. Metode ini
mampu mengakomodir kriteria pemilihan yang
bersifat kuantitatif dan kualitatif. Masalah
utamanya adalah kesederhanaan, kejelasan dan
kestabilan. Dugaan dari dominasi kriteria yang
digunakan dalam Promethee adalah penggunaan
nilai dalam hubungan outranking.
Menurut
Hunjak
(1997:161),
masalah
2.1
Mengumpulkan semua struktur preferensi
pembuatan keputusan dengan multikriteria dapat
Memaparkan kriteria yang dijadikan untuk
dituliskan sebagai berikut
mendapatkan
Max{f1(a),f2(a),…,fk(a)
: a  A
...............
.......
deviasi
(1)
pertimbangan
dalam
penilaian
dari
rentang
sebuah
altenatif
dari tiap kriteria yang ada.
Jika A adalah set dari alternatif pilihan
yang mungkin terjadi, f1, f2, ..., fk adalah kriteria
2.2
Mengumpulkan relasi yang dominan
yang mana telah dievaluasi sebelumnya. Apabila
Relasi
semua kriteria memiliki tingkat kepentingan yang
estimasi dari alternatif dari semua kriteria.
tidak
Total tingkatan dari preferensi adalah suatu
sama,
pembobotannya
dapat
ditandai
outrangking
dengan w1,w2, ..., wk. Data dasar untuk evaluasi
alternatif
yang
dengan metode Promethee disajikan pada Tabel
hitungan
untuk
1.
alternatif yang lain.
dibuat
mana
sesuai
dengan
mendominasi
masing-masing
dari
pasangan
Tabel 1. Data Evaluasi
f1(.)
w1
f2(.)
w2
fj(.)
...
wj
fk(.)
...
2.3
Analisis keputusan
Metode
wk
promethee
peringkat
f1
f2
a1
Fj
...
Fk
(a1)
(a1)
(a1)
f1
f2
Fj
Fk
(a2)
(a2)
...
alternatif
tandingan
(a1)
a2
akan
...
sebagian
juga
I
memberikan
dari
yang
telah
set
A.
sebuah
Informasi
tidak
diberikan.
memiliki
Metode
promethee II akan memberikan peringkat
yang komplit dari set A.
...
(a2)
(a2)
Promethee I
Promethee I adalah peringkat sebagian
..
..
..
f1
f2
(ai)
(ai)
f1
f2
..
..
..
..
dimana nilai terbesar pada leaving flow dan nilai
kecil
ai
Fj
...
an
...
(ai)
(an)
Fk
...
(an)
(an)
(Sumber: Hunjak (1997:161))
Menurut Hunjak (1997:167), promethee
dapat dijelaskan dalam tiga tahapan:
dari
entering
flow
merupakan
alternatif
yang terbaik.
Promethee
(ai)
Fj
...
(an)
Fk
I
menampilkan
partial
rangking (PI, II, RI) dengan mempertimbangkan
interseksi dari dua preorder.
Partial rangking ditujukan kepada pembuat
keputusan, untuk membantu pengambilan
keputusan masalah yang dihadapinya. Dengan
menggunakan metode Promethee I masih
menyisakan bentuk incomparible atau dengan
kata lain hanya menghasilkan solusi partial
rangking (sebagian).
Fungsi H (d) untuk fungsi preferensi ini disajikan
Tabel 1.
pada Gambar 3.
H
(d)
:
Fungsi
selisih
kriteria
antar alternatif
d : Selisih nilai Kriteria {d=f(a) –
Tabel 2.
f(b)}
Tabel 3.
Parameter
(p)
:
nilai
kecenderungan atas.
Tabel 4.
A.
2.1
nilai yang tetap
K
riteria Preferensi Linier (Chou, 2004:53)
Kriteria Level
Parameter (q) : Harus merupakan
Fungsi H (d) untuk fungsi preferensi ini
disajikan pada Gambar 5 di halaman 6.
..................(5)
Keterangan
1)
H
(d)
:
Fungsi
selisih
kriteria
antar
alternatif
2)
p : Nilai kecenderungan atas
3)
Parameter
(q)
:
Harus
merupakan
C.
K
riteria Preferensi Linier dan
area yang tidak berbeda (
2.3
Kriteria Gaussian (Gaussian Criterion)
nilai
yang tetap.
Fungsi H (d) untuk fungsi preferensi ini
..................(7)
disajikan pada Gambar 4.
Fungsi H (d) untuk fungsi preferensi ini
disajikan pada Gambar 2.6.
B.
2.2
K
riteria Level (Chou, 2004:53)
Kriteria Preferensi Linier dan area yang
berbeda
D.
Kriteria Level (Chou, 2004:53)
Desain Arsitektur
Sistem
dengan
persyaratan
............(6)
Keterangan:
flow
Prakualifikasi
menginputkan
kemudian
yang
sistem
memprosesyang
data
dimiliki
akan
kemudian
diawali
kelengkapan
oleh
rekanan.,
menyimpan
akan
dan
dihasilkan
rekanan yang lolos kelengkapan persyaratan.
S
is
te
m
F
lo
w
P
ra
k
u
a
lifik
a
s
i
R
e
k
a
n
a
n
B
a
g
.L
e
la
n
g
M
u
la
i
M
a
n
a
g
e
r
L
a
p
o
ra
n
K
e
le
n
g
k
a
p
a
n
P
e
rs
y
a
ra
ta
n
R
e
k
a
n
a
n
K
e
le
n
g
k
a
p
a
n
P
e
rs
y
a
ra
ta
n
K
e
le
n
g
k
a
p
a
n
P
e
rs
y
a
ra
ta
n
In
p
u
tK
e
le
n
g
k
a
p
a
n
P
e
rs
y
a
ra
ta
n
D
o
k
u
m
e
nL
e
la
n
g
M
a
s
te
r
k
e
le
n
g
k
a
p
a
n
P
e
rs
y
a
ra
ta
n
R
e
k
a
n
a
n
P
e
n
e
ta
p
a
nlo
lo
s
k
e
le
n
g
k
a
p
a
n
p
e
rs
y
a
ra
ta
n
M
a
s
te
r le
la
n
g
S
e
le
s
a
i
D
o
k
u
m
e
nle
la
n
g
L
a
p
o
ra
nD
o
k
u
m
e
n
L
e
la
n
g
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perangkingan
Gambar 10 dan Gambar 11 merupakan
perangkingan terdapat tampilan dari supplier
obat terbaik yang sesuai dari obat yang
dipilih.
form perangkingan digunakan untuk menghitung
bobot
dari
kemudian
tiap
alternatif
merangking
meggunakan
perangkingan
metode
terdapat
yang
dari
telah
tiap
promethee.
proses
tersimpan
alternatif
Pada
proses
manipulasi
data
yaitu proses penyimpanan data perangkingan dan
membatalkan proses perhitungan bobot.
Gambar 11. Form Hasil Perengkingan
Analisa Hasil Uji Coba Sistem
Fitur Dasar Sistem
Analisa hasil uji coba dari keseluruhan
uji yang dilakukan akan menentukan kelayakan
dari fitur dasar sistem berdasarkan desain yang
Gambar 10 .
Form Perangkingan I
telah dibuat. Fitur-fitur dasar sistem disebut layak
apabila
dengan
keseluruhan
output
yang telah dilakukan
seperti
yang
bahwasannya
berjalan
uji
coba
diharapkan.
ini
Pada
sesuai
uji
coba
pada fitur-fitur dasar sistem
telah
diuji
fitur-fitur
dengan
Fungsi-fungsi
hasil
yang
baik
tambah
dapat
dasar
dan
tidak
data,
disimpulkan
tersebut
telah
terdapat
error.
ubah
data,
simpan
maupun tampil dapat berjalan sebagaimana alur
yang akan dicapai.
Validasi Sistem
Analisa
Gambar 11 Form Perangkingan II
dilakukan
untuk
hasil
uji
coba
mengetahui
validasi
dan
sistem
menganalisa
Hasil Perangkingan
bahwa proses-proses utama dalam sistem dengan
Gambar 12 merupakan form hasil
perangkingan digunakan untuk melihat hasil
dari perhitungan bobot dan perangkingan
alternatif supplier obat terbaik yang telah
disimpan sebelumnya. Pada proses hasil
masukan
keseluruhan
data
berjalan sebagaimana mestinya.
yang
ada
telah
riteria
Perhitungan Sistem
Analisa
hasil
uji
coba
dilakukan
untuk
Keterangan:
menguji kinerja sistem untuk pencarian supplier
A.
obat yang terbaik berdasarkan perhitungan bobot
a.
f1(.)= Penilaian Administrasi
dan perangkingan. Tujuan analisa hasil uji coba
b.
f2(.)= Penilaian Keuangan
ini
sistem
c.
f3(.)= Penilaian Pengalaman Perusahaan
menggunakan
d.
f4(.)= Penilain Kemampuan Teknis
untuk
dalam
mencari
proses
promethee.
keakuratan
perhitungan
Sebagai
perbandingan
contoh
perhitungan
perhitungan
kinerja
manual
untuk
berikut
dengan
B.
hasil
1)
U1 = CV Cahaya Karya
Alternatif tender
bangun
2)
U2 = CV Tapak Bimo
3)
U3 = CV Satria
Sebelum
4)
U4 = CV Adhityama
melakukan perhitungan menggunakan promethee
C.
Tipe Preferensi Kriteria
akan
Tabel 1.
Tipe I = Kriteria Biasa.
Tabel 2.
Tipe IV = Kriteria Level
pendukung
pemenang
tender
ditetapkan
rancang
ini
pemilihan
sistem
aplikasi
kasus,
Kriteria
keputusan
tahun
nilai
2010.
bobot
detil
dari
kriteria
kualitatif yang bertipe Biasa dan Level.
Adapun
penentuan
kriteria
alternatif
yang
digunakan
pemenang
tender
pada
adalah
sebagai berikut :
Berikut perhitungan nilai treshold untuk
contoh
kasus
penentuan
prioritas
1.
A. Kriteria Jarak dealer ke gudang
Untuk f1(.)
v = 0.5, q = 0,125, p = 0.375
B. Kriteria Jumlah pemesanan sepeda motor
2.
C. Kriteria Jumlah stok yang tersisa
Untuk f2(.)
v = 0.2, q =
D. Kriteria Waktu pemesanan
Tabel 3.
Berikut adalah tabel nilai kualitatif
0.05, p = 0.15
Untuk f3(.)
v = 0.1 q = 0.025, p = 0.075
alternatif dedan merupakan data awal dari
Tabel 4. Untuk f4(.)
v = 0.3, q = 0.075, p = 0.225
Tabel 1. Tabel Nilai Kualitatif
Max
/
min
Max
Max
Max
Max
pengiriman
sepeda motor.
Alternatif
A1
A2
A3
A4
A5
0,76
0,63
0,33
0,66
0,24
0,31
0,65
0,33
0,76
0,31
0,33
0,33
0,24
0,63
0,33
0,33
0,24
0,31
0,33
0,33
Tipe
Parameter
III
III
III
II
P= 0,35
P= 0,21
P= 0,21
Q= 0,11
yang dihasilkan lebih optimal. Beberapa cara
KESIMPULAN
Setelah
dilakukan
analisis,
dapat dilakukan salah satunya yaitu dengan
perancangan sistem dan pembuatan aplikasi
menambah metode yang dapat menentukan
Sistem
bobot nilai kualitatif seperti Fuzzy Multi
Pendukung
pemenang
tender
Keputusan
proyek
pemilihan
kereta
api
menggunakan Metode Promethee ini
serta
dilakukan evaluasi hasil penelitiannya, maka
dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
a.
Criteria Decision Making.
2. Aplikasi ini dapat dikembangkan menjadi
sistem informasi Online(web), pendaftaran
rekanan secara langsung.
Sistem Pendukung Keputusan pemilihan
DAFTAR RUJUKAN
pemenang tender proyek kereta api
Amelia.Pemrograman
Sistem
Informasi.
Surabaya: Sekolah Tinggi Manajemen
Informatika & Teknik Komputer
Surabaya.
mampu menghasilkan pemenang tender
terbaik sesuai dengan perhitungan metode
promethee.
b.
Perhitungan dan pembobotan
menggunakan metode promethee mampu
Arhami, Muhammad. 2005. Konsep Dasar
Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi
Offset.
diimplementasikan dengan baik pada
pemilihan pemenang tender proyek kereta
api .
c.
Metode Promethee dapat menghitung
pembobotan dan perangkingan dalam
Hasan, I. 2002. Pokok – Pokok Materi Teori
Pengambilan Keputusan. Jakarta:
Ghalia Indonesia..
kasus pengambilan keputusan
multikriteria.
d.
Brans, Jean-Pierre & Mareschal, Bertrand. Tanpa
tahun. How To Decide Promethee.
ULB and VUB Brussels Free
Universities.
Dari hasil uji coba sistem dapat membuat
keputusan pemenang tender proyek pada
tahun 2010 yaitu CV Cahaya Karya
Hunjak,
Tihomir,
1997,
Mathematical
foundations of the methods for
multicriterial
decison
making,
Mathematical Communications, -, -.
menduduki peringkat satu dan selanjutnya
di ikuti oleh CV Tapak Bimo, dan CV
Satria
Jogiyanto, HM. 1995. Analisa dan Desain Sistem
Informasi. Yogyakarta: Andi Offset.
Suryadi K. dan M. A Ramdhani, 1998, Sistem
Pendukung Keputusan, PT. Remaja
SARAN
Adapun
saran-saran
yang
dapat
digunakan untuk mengembangkan aplikasi yang
telah dibuat adalah sebagai berikut:
1. Aplikasi Multi Criteria Decision Making ini
dapat dikembangkan sehingga memiliki
kriteria dinamis pada penentuan pemenang
tender kereta api sehingga hasil alternatif
Rosdakarya, Bandung.