ISSN : 2302-450Xerepo.unud.ac.id/id/eprint/4357/1/ff8e07ef960995143adb0...ISSN : 2302-450X PROSIDING...
19
ISSN : 2302-450X
Transcript of ISSN : 2302-450Xerepo.unud.ac.id/id/eprint/4357/1/ff8e07ef960995143adb0...ISSN : 2302-450X PROSIDING...
ISSN : 2302-450X
ISSN : 2302-450X
PROSIDING
PERTEMUAN DAN PRESENTASI KARYA ILMIAH
BALI, 29 JULI 2016
PEMBICARA UTAMA SEMINAR PARALEL DENGAN TEMA
PPeemmaannffaaaattaann TTeekknnoollooggii BBiigg DDaattaa ddaann BBuussiinneessss IInntteelllliiggeennccee
uunnttuukk MMeewwuujjuuddkkaann SSmmaarrtt CCuullttuurraall CCiittyy
Prof. Dr. Ir. Suhono Harso Supangkat, CGEIT.
I. B. Rai Dharmawijaya Mantra
I. B. Gede Dwidasmara, S.Kom., M.Cs.
I Putu Suryawan, S.E., M.M.
PENYUNTING AHLI
Prof. Dr. I Ketut Gede Darma Putra, S.Kom., M.T.
Dr. H. Agus Zainal Arifin, S.Kom., M.Kom.
Dr.techn. Ahmad Ashari, M.Kom.
Dr. Drs. Anak Agung Ngurah Gunawan, M.T.
Agus Muliantara, S.Kom., M.Kom.
PELAKSANA SEMINAR
PELINDUNG
Rektor Universitas Udayana, Bali
PENANGGUNG JAWAB
Dekan Fakultas MIPA Universitas Udayana
Ketua Program Studi Teknik Informatika, FMIPA Universitas Udayana
PANITIA
I Gusti Ngurah Anom Cahyadi Putra,S.T.,M.Cs.
Gst. Ayu Vida Mastrika Giri, S.Kom., M.Cs.
I Gede Arta Wibawa,S.T.,M.Kom
Ida Bagus Made Mahendra, S.Kom., M.Kom.
I Putu Gede Hendra Suputra, S.Kom., M.Kom.
Luh Arida Ayu Rahning Putri,S.Kom.,M.Cs.
Made Agung Raharja, S.Si., M.Cs.
I Gede Santi Astawa, S.T., M.Cs.
I Komang Ari Mogi, S.Kom, M.Kom.
Ida Bagus Gede Dwidasmara,S.Kom.,M.Cs.
Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan,S.Kom.,M.Cs.
I Made Widiartha, S.Si., M.Kom.
I Gusti Agung Gede Arya Kadnyanan.,S.Kom.,M.Kom.
I Gede Oka Gartria A.,S.Kom.,M.Kom.
I Wayan Supriana, S.Si., M.Cs.
Dra. Luh Gede Astuti, M.Kom.
KATA PENGANTAR
Puji syukur kita panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas terselesainya
penyusunan Prosiding SNATIA 2016 ini. Buku ini memuat naskah hasil penelitian dari berbagai
bidang kajian yang telah direview oleh pakar di bidangnya dan telah dipresentasikan dalam acara
Seminar SNATIA tahun 2016 pada tanggal 29 Juli 2016 di Universitas Udayana kampus Bukit
Jimbaran, Badung, Bali.
Kegiatan SNATIA 2016 merupakan agenda tahunan Program Studi Teknik Informatika,
Jurusan Ilmu Komputer, Universitas Udayana. SNATIA 2016 e ga bil te a Pemanfaatan
Teknologi Big Data dan Business Intelligence untuk Mewujudkan Smart Cultural City , de ga
pembicara utama seminar yang terdiri dari pakar-pakar peneliti dan pemerhati di bidang
Teknologi Informasi dan Smart City.
Meskipun kegiatan seminar dan pendokumentasian naskah dalam prosiding ini telah
dipersiapkan dengan baik, namun kami menyadari masih banyak kekurangannya. Panitia
memohon maaf yang sebesar-besarnya atas kekurangan yang ada. Kritik dan saran perbaikan
sangat kami harapkan untuk penyempurnaan di masa mendatang, yang dapat dikirimkan melalui
e-mail [email protected].
Kepada semua pihak yang terlibat baik langsung maupun tidak langsung dalam
penyelenggaraan seminar dan penyusunan prosiding SNATIA 2016, panitia mengucapkan terima
kasih.
Jimbaran, 29 Juli 2016
Panitia SNATIA 2016
Halaman ini sengaja dibiarkan kosong.
DAFTAR ISI
Kata Pengantar
Daftar Isi
Artificial Intelligence
Implementasi Algoritma Genetika pada Penjadwalan Bimbingan Tugas Akhir (Studi
Kasus Jurusan Ilmu Komputer Universitas Udayana)
Alfin Amri ............................................................................................................................ 1
Implementasi Metode Naïve Bayes Classifier dalam Mendeteksi Penyakit Saluran Kemih
I Gede Krisna Putra Andiana ............................................................................................... 9
Klasifikasi Jamur Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Pemrosesan Paralel
I Putu Agus Suarya Wibawa ................................................................................................ 15
Klasifikasi Pengidap Diabetes Menggunakan Metode Naive Bayes dengan Pemrosesan
Pararel
Daniel Kurniawan ................................................................................................................ 23
Komparasi Algoritma C4.5, Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (K-Nn) untuk
Mendeteksi Kanker Payudara
Rayung Wulan ..................................................................................................................... 29
Penerapan Metode LCG (Linear Congruential Generator) pada Sistem Pengacak Soal
Studi Kasus : BLCC (Bali Logic and Computer Competition) Unud
I Wayan Puguh Sudarma ..................................................................................................... 35
Perancangan Monitoring and Controlling Traffic Light pada Different Street Condition
Menggunakan Jaringan Internet
Cries Avian ........................................................................................................................... 43
Perancangan Sistem Evaluasi Nilai Akademik Mahasiswa Menggunakan K-Means
Clustering
Risky Aswi Ramadhani ........................................................................................................ 49
Perancangan Sistem Pengklasifikasian Musik Menggunakan Algoritma Support Vector
Machine
I Gst. Agung Wisnu Adi Kusuma .......................................................................................... 55
Rancang Bangun Aplikasi Pencocokan Citra Tanda Tangan
Resty Wulanningrum .......................................................................................................... 61
Information Systems
Analisa Sistem Informasi Persediaan Barang Pada PT. Dua Libra
Nur Azizah ........................................................................................................................... 67
Analisa Sistem Pembayaran Futsal Pada PT. Padang Golf Moderland
Nur Azizah ........................................................................................................................... 77
Analisis dan Perancangan Aplikasi ETL Untuk Data Warehouse
Made Mahadipta ................................................................................................................ 87
Aprida Aplikasi Penilaian Fleksibel untuk Guru dan Dosen
Fatkur Rhohman.................................................................................................................. 99
Desain Aplikasi Prosiars Sebagai Media Pendukung Akuisisi Ketrampilan Tata Kelola
Rekam Medis
Slamet Sudaryanto N .......................................................................................................... 103
Desain Model Integrasi dan Sinkronisasi Antar Unit Surveilans Untuk Mendukung Data
Warehouse Epidemiologi
Fikri Budiman ...................................................................................................................... 111
Evaluasi Penggunaan Website dan Fasilitas E-Learning Universitas Nusa Nipa
Menggunakan Metode Analisis Pieces Framework Menuju Paperless Office
Agustinus Lambertus Suban ............................................................................................... 119
Implementasi Single Page Application pada Aplikasi Sintask Menggunakan Javascript
Dan Jquery
Aditya Wikardiyan ............................................................................................................... 129
Pengembangan dan Software Testing Aplikasi Tebak Huruf Jawa
Supriyono ............................................................................................................................ 135
Perancangan Aplikasi E-Learning Berbasis Android Pada Media Pembelajaran Alternatif
I Kadek Ardi Angga .............................................................................................................. 141
Perancangan dan Implementasi Aplikasi Media Reservasi Makanan Berbasis Client
Server dengan Platform Android
Ayu Puspita Wardani Okayana............................................................................................ 147
Perancangan Data Warehouse pada Penjualan Kain Endek Bali (Studi Kasus Toko Luhur
Busana Bali)
Rosa Irma Cahyani............................................................................................................... 153
Perancangan Sistem Informasi Ensiklopedi Motif Kain Endek Khas Bali
I Gusti Ag Ayu Putu Rhera Mahayekti ................................................................................. 161
Perancangan Sistem Informasi Pendataan Surat Masuk dan Surat Keluar Pada Media
Cetak Tabloid Tipikor Berbasis Web
Nur Azizah ........................................................................................................................... 169
Perancangan Sistem Inventaris Sarana Akademik UN PGRI Kediri
Intan Nur Farida .................................................................................................................. 181
Perancangan Sistem Tracer Alumni untuk Menentukan Profil Lulusan Prodi Teknik
Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri
Danar Putra Pamungkas...................................................................................................... 187
Purwarupa Sistem Layanan Perpustakaan Menggunakan Konsep Basis Data
Terdistribusi
Putu Andina Titra Dewi ....................................................................................................... 193
Rancang Bangun Sistem Monitoring Sarbagita Berbasis Mobile Sebagai Solusi
Peningkatan Kepuasan Pelanggan Sarbagita
Ida Bagus Dananjaya ........................................................................................................... 199
Rancangan Emergency Call Sebagai Penanganan Kecelakaan Di Kota Kediri
Ervin Kusuma Dewi ............................................................................................................. 207
Sistem Informasi Monitoring Bus Trans Sarbagita Berbasis Web
I Putu Gede Surya Hadi Kusuma ......................................................................................... 213
Sistem Informasi Pengarsipan Kinerja Dosen Menggunakan Restful Web Service
Teguh Andriyanto ............................................................................................................... 221
Sistem Pengolahan Data Akademik Di Universitas Nusantara PGRI Kediri
Juli Sulaksono ...................................................................................................................... 227
Knowledge Management
Aplikasi Sistem Pencarian E-Book Dengan Memanfaatkan Web Crawler Berdasarkan
Kesamaan Semantik
Diana Ikasari ........................................................................................................................ 233
Implementasi Algoritma C4.5 Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kos Di
Daerah Bukit Jimbaran Bali
Imam Zarkasi ....................................................................................................................... 241
Implementasi dan Perbandingan Algoritma Stemming untuk Dokumen Teks Berbahasa
Indonesia
Dina Anggraini ..................................................................................................................... 247
Penerapan Metode Profile Matching dalam Menentukan Kualitas Ikan Tuna (Studi
Kasus Pt.Primo Indo Ikan)
Agus Aan Jiwa Permana ...................................................................................................... 255
Perancangan dan Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Dalam Lomba Desa Pada
Kantor Badan Pemberdayaan Masyarakat Dan Pemerintahan Desa Di Provinsi Nusa
Tenggara Barat Dengan Metode Topsis
Ni Putu Eka Listiani .............................................................................................................. 263
Perancangan Knowledge Management System Motif Kain Endek Khas Bali
Riska Prasetiyo Utami ......................................................................................................... 269
Perancangan Rekomendasi Penjualan Endek Pada Sistem Web E-Commerce
Menggunakan Metode Hybrid Filtering
Luh Ayu Diah Fernita Sari .................................................................................................... 279
Perancangan Simulasi Keuntungan Penjualan Bensin Pada Stasiun Pengisian Bahan
Bakar Umum (SPBU) Menggunakan Metode Monte Carlo (Studi Kasus Spbu Jl. Raya
Uluwatu, Jimbaran)
I Putu Surya Diputra ............................................................................................................ 287
Simulasi Transaksi untuk Memperkirakan Keuntungan pada Minimarket Vidya dengan
Menggunakan Metode Monte Carlo
Josua Geovani Sinaga .......................................................................................................... 299
Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Diabetes Mellitus dengan Metode Mamdani
Pada Puskesmas Di Jakarta Timur
Za’i atu Niswati ............................................................................................................... 307
Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Supplier Tanaman Terbaik
Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Studi Kasus CV. Intan Mas Ajie
Rr. Putri Intan Paramaeswari .............................................................................................. 315
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Membangun Ruko Menggunakan
Metode SAW Dan Proses Paralel
I Gede Surya Adhi Martana ................................................................................................. 323
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Telekomunikasi Smartphone Atau
Gadget Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Christina .............................................................................................................................. 329
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Portofolio Investasi Saham di Bursa Efek
Indonesia Menggunakan Metode Saw dan Proses Paralel
I Gede Wicaksana ................................................................................................................ 335
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Anak Asuh Bagi Peserta Didik Dengan Metode
SAW (Simple Additive Weighting)
Rina Firliana ......................................................................................................................... 341
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Pembangunan Minimarket
Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus Kabupaten Gianyar)
Gede Surya Adiwiguna ........................................................................................................ 349
Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Pegawai Dengan Metode Naïve Bayes (Studi
Kasus di PT. Tatamulia)
Ni Putu Striratna Devi Wedayanti ....................................................................................... 357
Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Pegawai Menggunakan Perangkingan
MADM TOPSIS
Luh Putu Dewi Cahyuni ....................................................................................................... 363
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa di SMKN 3 Negara
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
I Putu Krisna Adi Syandhana ............................................................................................... 369
SPK Penentuan Lokasi Pembangunan Perumahan Menggunakan Metode SAW dengan
Pemrosesan Paralel (Studi Kasus Kab. Jembrana)
Gede Satria Pinandita ......................................................................................................... 377
SPK untuk Menenentukan Kesesuaian Lahan Tanaman Kopi Arabika Menggunakan
Metode WP dengan Pemrosesan Paralel
Ketut Yudi Werdika ............................................................................................................. 383
Web Dinamis Sebagai Sistem Bantu Pencarian Rumah Kos Mahasiswa Dengan Metode
Weighted Product (WP)
Patmi Kasih .......................................................................................................................... 389
Multimedia Application
Analisis Sistem Rekomendasi Musik Berdasarkan Konteks Menggunakan Soft Case-
Based Reasoning
Gst. Ayu Vida Mastrika Giri ................................................................................................. 395
Aplikasi Alat Musik Padang Berbasis Android
I Gusti Ngurah Anom Cahyadi Putra ................................................................................... 401
Aplikasi Reduksi Noise Citra Aksara Bali Pada Lontar
Gusti Agung Mas Trisna Krishany ........................................................................................ 409
Implementasi Augmented Reality Pada Objek-Objek Museum Bali Studi Awal
Perancangan Aplikasi Edukasi Untuk Pengunjung Museum
Gerson Feoh ........................................................................................................................ 415
Pengemba ga Ga e “uper “o ic “hoot de ga Pe dekata Ga e-SCRUM
Falahah ................................................................................................................................ 423
Perancangan Sistem Informasi Pembelajaran Pembuatan Banten Berbasis Video
Streaming
I Putu Septian Arya Pratama ............................................................................................... 429
Networking and Security
Aplikasi Chatting Berbasis Multiagent Menggunakan Java Agent Development
Framework (JADE)
Nisa Miftachurohmah ......................................................................................................... 437
Color Image Encryption Using RC4 Algorithm
Andysah Putera Utama Siahaan ......................................................................................... 443
Implementasi Algoritma RC6 Sebagai Pengamanan Aplikasi Chatting
Anneke Puspita Dewi .......................................................................................................... 449
Pengelolaan Routing OLSR Pada Jaringan Wireless Mesh
Iwan Rijayana ...................................................................................................................... 459
Pengembangan Aplikasi Context Aware Pada Teknolog Near Field Communcation
Yuli Fauziah ......................................................................................................................... 467
Penggunaan Metode Kriptografi pada Voice Over Internet Protokol
Eka Suweantara ................................................................................................................... 473
Perancangan dan Implementasi Aplikasi Chat Menggunakan MQTT Protocol
Muhammad Ridwan Satrio ................................................................................................. 481
Perancangan SMS Gateway Untuk Pelayanan Informasi pada Kegiatan Desa Adat
I Putu Raka Wiratma ........................................................................................................... 485
Rancang Bangun Sistem Informasi Paroki Habi Keuskupan Maumere Melalui SMS
Gateway
Theresia Wihelmina Mado .................................................................................................. 491
Sistem Informasi Pengingat Pengumpulan Nilai Berbasis SMS Gateway pada Prodi
Sistem Informasi Universitas Nusantara PGRI Kediri
Fajar Rohman Hariri, M.Kom .............................................................................................. 499
Sistem Kendali DC Converter Untuk Aplikasi Sistem (CAES)
Widjonarko.......................................................................................................................... 507
Halaman ini sengaja dibiarkan kosong.
323
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN
LOKASI MEMBANGUN RUKO MENGGUNAKAN METODE
SAW DAN PROSES PARALEL
I Gede Surya Adhi Martana
1, I Gede Arta Wibawa
2.
1,2Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika & Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Udayana
Jalan Kampus Unud, Bukit Jimbaran
Email: [email protected], [email protected]
2
ABSTRAK
Pemilihan lokasi usaha yang strategis merupakan strategi penting. Identifikasi kriteria-kriteria penting
yang menjadi pertimbangan dalam penentuan lokasi mutlak dibutuhkan. Penggunaan SPK dapat membantu
pihak terkait mengambil keputusan. Salah satu metode SPK yang dapat digunakan adalah SAW (Simple Additive
Weight). Optimalisasi waktu proses Metode SAW dilakukan dengan penerapan pemrosesan paralel.
SAW mengolah data dengan menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan
dalampengambilan keputusan. kriteria yang digunakan seperti kedekatan dengan jalan utama, kedekatan
terhadap pusat kota, kedekatan terhadap permukiman, kualitas permukaan jalan, ketersediaan sarana dan
prasarana, tingkat keamanan, harga tanah, dan pajak. Setelah itu dibuat matriks keputusan berdasarkan
kriteria. Langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan
dengan jenis atribut, sehingga diperoleh matriks ternormalisasi. Alternatif diperoleh dari proses perankingan
melalui penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai
terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik sebagai solusi. Optimalisasi waktu komputasi metode SAW
dilakukan dengan menerapkan pemrosesan paralel.
Hasil dari penelitian ini didapat rekomendasi lokasi pendirian ruko yang paling optimal bertempat di
Kedonganan, Kecamatan Kuta. Penggunaan proses paralel menghasilkan output berupa waktu lebih lambat
dalam perhitungan rangking lokasi yang digunakan untuk rekomendasi pembukaan ruko baru.
Kata Kunci: SPK, SAW, Lokasi, Proses Paralel
ABSTRACT
Selection of strategic business location is an important strategy. Identification of important criteria to
be considered in determining the location is absolutely necessary. The use of DSS can help stakeholders make
decisions. One method that can be used SPK is SAW (Simple Additive Weight). Optimization of processing time
SAW method is done by applying parallel processing.
SAW process data to determine the criteria that will be used as a reference in the decision. the criteria
used such as proximity to major roads, proximity to downtown, the proximity to the settlement, the quality of the
road surface, the availability of facilities and infrastructure, security levels, land prices and taxes. After it made
the decision matrix based criteria. The next step is to normalize the matrix is based on equations that are
tailored to the type attribute, in order to obtain the normalized matrix. Alternative obtained from the ranking
process through the summation of the normalized matrix multiplication with a weight vector in order to obtain
the greatest value is selected as the best alternative as a solution. Optimization of computing time SAW method
is done by applying parallel processing.
The results of this study obtained on the location of the shop most optimal establishment housed in
Kedonganan, district of Kuta. The use of parallel processing to produce output slower time in the calculation of
the ranking of the locations used for the recommendation opening the new shop.
Keywords: DSS, SAW, Location, Parallel Pocessing
ISSN : 2302-450X
324
1 PENDAHULUAN
Dewasa ini sangat banyak orang yang
berwirausaha dengan berjualan. Untuk menjalankan
usahanya setiap orang membutuhkan ruko sebagai
tempat usaha. Pemilihan lokasi usaha yang strategis
merupakan strategi penting. Identifikasi kriteria-
kriteria penting yang menjadi pertimbangan dalam
penentuan lokasi mutlak dibutuhkan agar tidak salah
pilih.
Keberadaan ruko sangat penting dan sangat
diminati pengusaha karena merupakan tempat untuk
memulai usaha. Hal ini merupakan peluang untuk
developer yang sering membangun ruko. Penggunaan
SPK dapat membantu pihak terkait mengambil
keputusan memilih lokasi dalam mendirikan ruko.
Salah satu metode SPK yang dapat digunakan adalah
SAW (Simple Additive Weight).
Optimalisasi waktu proses Metode SAW
dalam perhitungan normalisasi dan perangkingan
dilakukan dengan penerapan pemrosesan paralel.
2 MODEL, ANALISIS, DESAIN, DAN
IMPLEMENTASI
2.1 SPK (Sistem Pendukung Keputusan)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau
Decision Support System (DSS) adalah sebuah
sistem yang mampu memberikan kemampuan
pemecahan masalah maupun kemampuan
pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi
semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini
digunakan untuk membantu pengambilan keputusan
dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak
terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti
bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Turban,
2001).
SPK bertujuan untuk menyediakan
informasi, membimbing, memberikan prediksi serta
mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat
melakukan pengambilan keputusan dengan lebih
baik.
SPK merupakan implementasi teori-teori
pengambilan keputusan yang telah diperkenalkan
oleh ilmu-ilmu seperti operation research dan
menegement science, hanya bedanya adalah bahwa
jika dahulu untuk mencari penyelesaian masalah
yang dihadapi harus dilakukan perhitungan iterasi
secara manual (biasanya untuk mencari nilai
minimum, maksimum, atau optimum), saat ini
computer PC telah menawarkan kemampuannya
untuk menyelesaikan persoalan yang sama dalam
waktu relatif singkat.
2.2 Komputasi Paralel
Pemrosesan paralel (parallel processing)
adalah menggunakan lebih dari satu CPU untuk
menjalankan sebuah program secara simultan.
Idealnya, parallel processing membuat program
berjalan lebih cepat karena semakin banyak CPU
yang digunakan.
Komputasi paralel adalah salah satu teknik
melakukan komputasi secara bersamaan dengan
memanfaatkan beberapa komputer independen secara
bersamaan. Ini umumnya diperlukan saat kapasitas
yang diperlukan sangat besar, baik karena harus
mengolah data dalam jumlah besar (di industri
keuangan, bioinformatika, dll) ataupun karena
tuntutan proses komputasi yang banyak. Kasus kedua
umum ditemui di kalkulasi numerik untuk
menyelesaikan persamaan matematis di bidang fisika
(fisika komputasi), kimia (kimia komputasi) dll.
Tujuan utama dari pemrosesan paralel
adalah untuk meningkatkan performa komputasi.
Semakin banyak hal yang bisa dilakukan secara
bersamaan (dalam waktu yang sama), semakin
banyak pekerjaan yang bisa diselesaikan. Berikut
adalah gambaran perbandingan sistem tanpa
menggunakan komputasi parallel dan sistem dengan
menggunakan komputasi parallel
Gambar 2. 1 Tanpa Menggunakan Pemrosesan
Parallel
Gambar 2. 2 Menggunakan Pemrosesan Parallel
2.3 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW)
sering juga dikenal istilah metode penjumlahan
terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari
penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap
alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967)
(MacCrimmon, 1968). Metode SAW membutuhkan
proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu
skala yang dapat diperbandingkan dengan semua
rating alternatif yang ada. Metode ini merupakan
metode yang paling terkenal dan paling banyak
digunakan dalam menghadapi situasi Multiple
Attribute Decision Making (MADM). MADM itu
sendiri merupakan suatu metode yang digunakan
I Gede Surya Adhi Martana, Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Membangun Ruko Menggunakan
Metode Saw Dan Proses Paralel
325
untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah
alternatif dengan kriteria tertentu. Metode SAW ini
mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot
bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif
diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil
perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan
lintas atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap
atribut haruslah bebas dimensi dalam arti telah
melewati proses normalisasi matriks sebelumnya.
�!" = !"#! !!"!!"
jika j adalah atribut biaya (cost)
!!"
!"#! !!" jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Gambar 2. 3 Formula Normalisasi
Keterangan :
rij: Rating kinerja ternormalisasi
Maximum: Nilai maksimum dari setiap baris dan
kolom
Minimum: Nilai minimum dari setiap baris dan
kolom
Xij: Baris dan kolom dari matriks dimana rij adalah
rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada
atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi)
diberikan sebagai:
�! = �! �!"
!
!!!
Gambar 2. 4 Formula mencari nilai preverensi
Keterangan :
Vi : Nilai Akhir Alternative
Wi : Bobot yang telah ditentukan
Rij : Normalisasi matriks
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa
alternatif ai lebih terpilih.
2.4 Rancangan Program
Gambar 2. 5 Rancangan Tampilan Aplikasi
3 SKENARIO UJI COBA
Menerapkan metode Simple Additive
Weighting (SAW) pada kasus penentuan lokasi
pembangunan ruko terbaik, dengan menggunakan
kriteria yang sudah ditentukan oleh beberapa jurnal
ekonomi pendukung dan menggunakan alternatif
sejumlah enam lokasi yang strategis.
Pada perhitungan normalisasi tabel dan
perangkingan hasil SAW akan menggunakan
pemrosesan parallel sehingga diketahui seberapa
cepat perhitungan dilakukan dengan jumlah prosesor
berbeda.
Tools yang digunakan dalam pengujian ini
adalah Matlab 2015a.
4 HASIL UJI COBA
Pada tahap ini dilakukan penerapan metode
Simple Additive Weighting (SAW) dengan
menggunakan 8 kriteria yang sudah ditentukan.
a) Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan
acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu CI.
Table 1 Data Kriteria
Kriteria Atribut Sub
Kriteria
Nilai
Kedekatan
dengan jalan
utama (C1)
Benefit
(1)
sangat jauh 40
Jauh 55
Cukup 70
Dekat 85
Sangat
dekat
100
Kedekatan
terhadap
pusat kota
(C2)
Benefit
(1)
sangat jauh 40
Jauh 55
Cukup 70
Dekat 85
Sangat
dekat
100
Kedekatan
terhadap
permukiman
(C3)
Benefit
(1)
sangat jauh 40
Jauh 55
Cukup 70
Dekat 85
Sangat
dekat
100
Kualitas
permukaan
jalan (C4)
Benefit
(1)
Sangat
buruk
40
Buruk 55
Biasa 70
Baik 85
Sangat
baik
100
Ketersediaan
sarana dan
Benefit
(1)
Sangat
buruk
40
ISSN : 2302-450X
326
prasarana
(C5)
Buruk 55
Biasa 70
Baik 85
Sangat
baik
100
Tingkat
keamanan
(C6)
Benefit
(1)
Sangat
tidak aman
40
Tidak
aman
55
Cukup 70
Aman 85
Sangat
aman
100
Harga tanah
(C7)
Cost
(0)
Sangat
mahal
40
Mahal 55
Cukup 70
Murah 85
Sangat
murah
100
Pajak (C8) Cost
(0)
Sangat
mahal
40
Mahal 55
Cukup 70
Murah 85
Sangat
murah
100
b) Menentukan rating kecocokan setiap alternatif
pada setiap kriteria.
Table 2 Data Awal
Alt Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
A1 70 55 70 85 70 85 85 85
A2 85 70 85 85 85 70 70 70
A3 70 70 70 85 70 70 70 70
A4 85 85 85 85 85 70 55 55
A5 85 70 85 85 85 70 40 55
A6 100 70 85 85 70 70 40 55
Keterangan:
A1 = Blahkiuh, Abiansemal
A2 = Baha, Mengwi
A3 = Petang, Petang
A4 = Dalung, Kuta Utara
A5 = Kedonganan, Kuta
A6 = Jimbaran, Kuta Selatan
c) Membuat matriks keputusan berdasarkan
kriteria(Ci), kemudian melakukan normalisasi
matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan
dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun
atribut biaya) sehingga diperoleh matriks
ternormalisasi R.
Tabel 3 Data Normalisasi
Alt
Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
A1 0.700 0.647 0.824 1 0.824 1.000 0.471 0.647
A2 0.850 0.824 1.000 1 1.000 0.824 0.571 0.786
A3 0.700 0.824 0.824 1 0.824 0.824 0.571 0.786
A4 0.850 1.000 1.000 1 1.000 0.824 0.727 1.000
A5 0.850 0.824 1.000 1 1.000 0.824 1.000 1.000
A6 1.000 0.824 1.000 1 0.824 0.824 1.000 1.000
d) Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan
yaitu penjumlahan dari perkalian matriks
ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga
diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai
alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Tabel 4 Tabel Bobot
Kriteria Bobot
Kedekatan dengan jalan utama 12,5 %
Kedekatan terhadap pusat kota 12,5 %
Kedekatan terhadap permukiman 12,5 %
Kualitas permukaan jalan 12,5 %
Ketersediaan sarana dan prasarana 12,5 %
Tingkat keamanan 12,5 %
Harga tanah 12,5 %
Pajak 12,5 %
V1=
(0.700*0.125) + (0.647*0.125) +
(0.824*0.125) + (1*0.125) +
(0.824*0.125) + (1*0.125) +
(0.471*0.125) + ( 0.647*0.125)
V2=
(0.850*0.125) + (0.824*0.125) +
(1*0.125) + (1*0.125) +
(1*0.125) + (0.824*0.125) +
(0.571*0.125) + (0.786*0.125)
V3=
(0.700*0.125) + (0.824*0.125) +
(0.824*0.125) + (1*0.125) +
(0.824*0.125) + (0.824*0.125) +
(0.571*0.125) + ( 0.786*0.125)
V4=
(0.850*0.125) + (1 *0.125) +
(1*0.125) + (1*0.125) +
(1*0.125) + (0.824*0.125) +
(0.727*0.125) + ( 1*0.125)
V5=
(0.850*0.125) + (0.824*0.125) +
(1 *0.125) + (1*0.125) +
(1*0.125) + (0.824*0.125) +
(1*0.125) + ( 1*0.125)
V6=
(1 *0.125) + (0.824*0.125) +
(1*0.125) + (1*0.125) +
(0.824*0.125) + (0.824*0.125) +
(1*0.125) + ( 1*0.125)
Hasil perangkingan
A5 = 0.937
A6 = 0.934
I Gede Surya Adhi Martana, Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Membangun Ruko Menggunakan
Metode Saw Dan Proses Paralel
327
A4 = 0.925
A2 = 0.857
A3 = 0.794
A1 = 0.764
Dari hasil perhitungan didapat lokasi
Kedonganan, Kuta merupakan tempat paling optimal
dalam mendirikan ruko baru.
Hasil pengujian penggunaan pemprosesan
parallel pada proses perhitungan normalisasi dan
perangkingan dapat dilihat sebagai berikut.
Gambar 4.1 Waktu Penggunaan Pemrosesan
Paralel Dalam Detik
dapat dilihat pada grafik ketika jumlah prosesor
ditambah maka penggunaan waktu yang diperlukan
untuk memproses perhitungan semakin lama.
5 KESIMPULAN
Berdasarkan dari penelitian yang telah
dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa,
penggunaan metode Simple Aditive Weighting (SAW)
dapat digunakan dalam menentukan atau memilih
lokasi pembangunan ruko baru dengan kriteria-
kriteria yang telah ditentukan dimana pada kasus ini
yang menjadi antara lain kedekatan dengan jalan
utama, kedekatan terhadap pusat kota, kedekatan
terhadap permukiman, kualitas permukaan jalan,
ketersediaan sarana dan prasarana, tingkat keamanan,
harga tanah dan pajak.
Dalam melakukan perhitungan normalisasi
matrik dan perangkingan dapat diketahui penggunaan
pemrosesan parallel menggunakan prosesor dengan
jumlah lebih banyak tidak menjamin pemrosesan
dapat dilakukan lebih cepat.
6 DAFTAR PUSTAKA
[1] Utdirartatmo. 2002. Pemrograman Parallel
dengan PVM di Linux dan Windows. Andi
Yogyakarta.
[2] Onggo, Cindra., Noviyanto, Fiftin. Juni 2013.
“Sistem Pendukung Keputusan Untuk
Pemilihan Lokasi Pembukaan Cabang Usaha
Variasi Mobil Dengan Metode Promethee”.
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Volume
1 Nomor 1
[3] Basuki, T.A., Oktober. 2011.”Komputasi
Paralel Sebagai Alternatif Solusi Peningkatan
Kinerja Komputasi”. Jurnal :INTEGRAL, vol.
6, no. 2: 72 – 80.
[4] Eniyati, Sri. Juli 2011. "Perancangan Sistem
Pendukung Pengambilan Keputusan untuk
Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW
(Simple Additive Weighting)." Jurnal Teknologi
Informasi DINAMIK Volume 16 No.2 171-
176.
[5] Suryadi, K, Ramdhani, A. 2003. Sistem
Pendukung Keputusan, Bandung: Rosda.
[6] Kusumadewi, Sri., Hartati, S., Harjoko, A.,
Wardoyo, R. 2006. Fuzzy Multi-Attribute
Decision Making (FUZZY MADM).
Yogyakarta: Graha Ilmu.
[7] Kusrini. 2007 Konsep dan Aplikasi Sistem
Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Andi.
[8] Rao, Venkata R. 2007. Decision Making in the
Manufacturing Environment. USA: Springer
[9] Chen, Shu-Jen dan Hwang, Ching-Lai. 1991.
Fuzzy Multiple Attribute Decision Making
Methods and Applications. USA: Springer
[10] Onggo, Cindra. Juni. 2013. “Sistem Pendukung
Keputusan Untuk Pemilihan Lokasi Pembukaan
Cabang Usaha Variasi Mobil Dengan Metode
Promethee”. Jurnal: Sarjana Teknik
Informatika 2013, Jurusan Teknik Informatika
Universitas Ahmad Dahlan.
[11] Hartini, Dwi Citra. April. 2013. “Sistem
Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Hotel
di Kota Palembang Dengan Metode Simple
Additive Weighting (SAW)”. Jurnal: Sistem
Informasi 2013, Jurusan Sistem Informasi
Fakultas Ilmu Komputer Unsri.
Halaman ini sengaja dibiarkan kosong.
