## ISSN 2085-4552
Abstract -Beragam  macam  pilihan  televisi  LED  membuat pembeli  mengalami  kebingungan  saat  menentukan  tipe televisi  LED  yang  akan  dibeli.  Beberapa  merk  televisi terkenal  menawarkan  macam-macam  tipe  televisi  LED dengan  keunggulannya  masing-masing.  Perbedaan  dapat dilihat dari segi harga, ukuran layar, resolusi layar, berat dan  fasilitas  pendukung  lain  yang  diberikan.  Sehingga dibuatlah  sistem  rekomendasi  pembelian  televisi  LED untuk  memberikan  masukan  dan  bantuan  kepada  calon pembeli  sebagai  bahan  pertimbangan  sesuai  dengan keinginannya.  Penggunaan  metode  VIKOR  diterapkan karena termasuk jenis dari Multi Criteria Decision Making untuk  mengambil  keputusan  bersifat  diskrit  berdasarkan beberapa  kriteria  dan  membantu  pengambil  keputusan sebagai  hasil  terbaik  dari  rekomendasi  sistem.  Kriteria yang digunakan yaitu rentang harga, merk, resolusi layar, ukuran layar, berat dan fasilitas sebagai deskripsi televisi. Pembuatan sistem dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman  PHP  dan database MySQL.  Uji  Kepuasan Pengguna  Sistem  dilakukan  dengan  melakukan  survei kepada 30 responden dengan menggunakan metode Likert dan Cronbach  Alpha .  Hasil  yang  diperoleh  sebesar  0,72 dan dapat disimpulkan dalam kategori cukup baik.
Index Terms -Televisi LED, Sistem Rekomendasi, VIKOR, Skala Likert , Cronbach Alpha.

## I. P ENDAHULUAN
Kebutuhan  akan  adanya  informasi,  hiburan  dan pendidikan  diperlukan  untuk  menambah  pengetahuan seseorang. Hal itu didapat dari salah satu alat elektronik yaitu  televisi.  Televisi  adalah  sistem  elektronik  yang mengirimkan  gambar  diam  dan  gambar  hidup  bersama suara  melalui  kabel  dan  ruang  [1].  Televisi  dapat dimanfaatkan  untuk  keperluan  pendidikan,  yang  sangat mudah dijangkau melalui siaran udara.
Media  televisi  dinilai  sebagai  media  yang  paling sering  diakses  oleh  masyarakat  Indonesia.  Penelitian dilakukan  oleh  MarkPlus  mengenai  media  yang  paling sering  diakses  oleh  kaum  muda  pada  6  bulan  terakhir pada  2014  di  10  Kota  di  Indonesia  [2].  Hasil menunjukkan  bahwa  media  yang  paling  sering  diakses adalah  media  televisi  dengan  perolehan  sebesar  100%, ini  menunjukkan  bahwa  seluruh  responden  mengakses televisi.
Menurut  lembaga  survei  AC  Nielsen  [3],  tingkat konsumsi  media  di  lima  kota  besar  di  luar  Pulau  Jawa lebih  tinggi  dibandingkan  kota  besar  di  Pulau  Jawa. Secara  keseluruhan  menunjukkan  bahwa  televisi  masih menjadi  medium  utama  yang  dikonsumsi  masyarakat Indonesia  di  perkotaan  khususnya  pada  Pulau  Jawa maupun  luar  Jawa,  yaitu  sebesar  95%,  disusul  oleh internet  dengan  33%,  radio  20%,  surat  kabar  12%, tabloid 6% dan majalah 5%.
Kemudian,  pada  2014  KOMINFO  mengadakan survei  akses  dan  pengguna  indikator  TIK  sektor  rumah tangga. Sampel dalam survei ini berjumlah 9.680 rumah tangga  dengan  tingkat  keyakinan  95%  dan margin  of error  estimation sekitar  1%.  Berdasarkan  hasil  survei akses  TIK  di  rumah  tangga,  persentase  kepemilikan radio  di  rumah  tangga  Indonesia  hanya  sebesar  27,2%, telepon  kabel  5,8%  dan  mayoritas  rumah  tangga Indonesia  memiliki  televisi  sebesar  87,20%  [4].  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  televisi  merupakan perangkat  TIK  paling  banyak  dimiliki  dan  penting untuk masyarakat Indonesia.
Televisi  sebagai  salah  satu  media  elektronik  yang digunakan  masyarakat  Indonesia  berkembang  seiring dengan  perkembangan  teknologi  dan  kebutuhan  akan televisi.  Pada  tahun  2006  diproduksi  televisi  LED berbasis  DLP (Digital  Light  Processing) HDTV pertama.  televisi  LED (Light  Emitting  Diodes) merupakan  pengembangan  dari  LCD (Liquid  Crystal Display) TV yang menggunakan LED Backlight sebagai pengganti cahaya fluorescent pada LCD TV [5].
Secara  umum  televisi  LED  menawarkan  kualitas gambar yang baik khususnya, contrast, konsumsi listrik yang  lebih  sedikit  dibandingkan  LCD  dan  ramah lingkungan.  Televisi  LED  memungkinkan  produsen untuk  memproduksi  televisi  dengan  layar  yang berukuran  tipis.  Sehingga  televisi  LED  menjadi  salah satu  produk  pilihan  perangkat  elektronik  yang  paling digemari oleh banyak orang.
Namun  sering  sekali  calon  konsumen  mengalami kebingungan  saat  memilih  tipe  televisi  LED  yang  akan dibeli [6]. Adapun faktor yang menyebabkan

## Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Televisi LED Dengan Metode Vikor Berbasis Web

## Boyma Simamora
Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia boyma.simamora@student.umn.ac.id
Diterima 19 Mei 2017 Disetujui 19 Juni 2017
kebingungan  dalam  memilih  televisi  LED  adalah adanya  beberapa  merk  yang  menawarkan  macam- macam tipe televisi dengan berbagai macam spesifikasi televisi  ( inches),  resolusi,  USB,  HDMI,  output  audio, VGA  output, TV System, harga,  dan  daya  ( watt) [6] . Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem rekomendasi pembelian  televisi  LED  untuk  membantu  calon konsumen  membeli  televisi  LED  sesuai  dengan kebutuhan  dari  kriteria-kriteria  yang  diinginkan. Kriteria-kriteria  yang  digunakan  yaitu  harga,  merk, resolusi  layar,  ukuran  layar,  berat  dan  fasilitas berdasarkan  hasil  kuesioner  dari  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Merekomendasikan  TV  Layar  Datar Menggunakan Metode Weighted Product [7].
Metode  VIKOR  merupakan  metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM) yang dapat digunakan untuk menyeleksi  lebih  dari  satu  kriteria,  kemudian  akan dilakukan  proses  menyeleksi  hasil  yang  terbaik. Sehingga diharapkan dapat membantu proses pembelian televisi  LED  yang  tepat  sesuai  kriteria-kriteria  yang telah ditentukan.
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang telah menggunakan  metode  VIKOR  dalam  pemilihan  robot industri untuk penggunaan secara spesifik pada aplikasi teknik  [8].  Pemilihan  robot  industri  merupakan  salah satu  masalah  yang  paling  menantang  pada  saat  proses menentukan  keputusan  robot  industri  yang  paling  tepat sesuai  tujuan  dan  biaya  seminimal  mungkin  dan kemampuannya  secara  spesifik.  Dari  hasil  penelitian tersebut menunjukkan metode VIKOR mampu memilih robot  yang  tepat  berdasarkan  hasil  seleksi.  Lalu, penelitian  implementasi  metode  VIKOR  untuk  seleksi penerimaan beasiswa yang menunjukkan bahwa metode VIKOR dapat membantu proses seleksi dan menentukan  penerimaan  beasiswa  yang  tepat,  serta membuat  hasil  terbaik  kompromi  alternatif  dari sejumlah alternatif [9].
Penggunaan  metode  VIKOR  untuk  pembangkit listrik  tenaga  air  (PLTA)  berkelanjutan  dengan  56 kriteria  disederhanakan  menjadi  23  kriteria  kemudian menggunakan metode VIKOR untuk membuat perankingan  terhadap  alternatif  yang  ada.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  VIKOR  dapat membantu  pembuatan  keputusan  dalam  proses  desain, menyediakan  dukungan  untuk  pemilihan  tempat  dan parameter operasi [10]. Pada penelitian yang membandingkan  antara  metode  TOPSIS  dan  VIKOR menyimpulkan  bahwa  metode  VIKOR  lebih  mendekati titik  solusi  ideal  dengan  menggunakan  normalisasi linear  dibandingkan  dengan  metode  TOPSIS  yang menggunakan normalisasi vektor [11].
Berdasarkan  pemaparan-pemaparan  tersebut  maka, dipilih  metode  VIKOR  untuk  digunakan  dalam penelitian  pada  sistem  rekomendasi  pembelian  televisi
LED.  Penggunaan  metode  VIKOR  diharapkan  dapat membantu  calon  konsumen  dapat  dalam  memilih televisi  LED  yang  sesuai  dengan  kriteria  dan kebutuhannya.

## II. KAJIAN PUSTAKA

## A. Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi adalah sebuah sistem yang dapat memberikan rekomendasi kepada para pengguna sistem yang  akan  dibuat  [12].  Rekomendasi  yang  diberikan dapat  berdasarkan  karakteristik  dari  data  pengguna tersebut.  Sedangkan  dalam  mengumpulkan  data  untuk pembuatan  sistem  rekomendasi  dapat  dilakukan  secara langsung dan tidak langsung [13].
B. Multi Criteria Decision Making (MCDM)
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  atau  aturan-aturan  atau  standar yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  Secara umum, tujuan MCDM menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif [14]. Berdasarkan tujuannya metode MCDM  memiliki  dua  model  yaitu Multi  Attribute Decision Making (MADM)  untuk  menyeleksi alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif  dan Multi  Objective Decesion Making (MODM) untuk  merancang alternatif terbaik [15].
C. Metode VIKOR
VIKOR ( VlseKriterijumska Optimizacija I
Kompromisno  Resenje dalam  bahasa  Serbia,  yang artinya Multicriteria  Optimization  dan  Compromise Solution) adalah metode perankingan dengan menggunakan
indeks peringkat
multikriteria
berdasarkan  ukuran  tertentu  dari  kedekatan  dengan solusi yang ideal. Metode VIKOR merupakan salah satu metode yang dapat dikategorisasikan dalam Multicriteria  decision  analysis [17].  Metode  VIKOR dikembangkan  sebagai  metode multicriteria  decision making untuk  menyelesaikan  pengambilan  keputusan bersifat diskrit pada kriteria yang bertentangan dan non- commensurable (tidak  ada  cara  yang  tepat  untuk menentukan mana yang lebih akurat) [18].
Metode  VIKOR  fokus  pada  perankingan  dan memilih dari satu set sampel dengan kriteria yang saling bertentangan,  yang  dapat  membantu  para  pengambil keputusan  untuk  mendapatkan  keputusan  akhir  [18]. Metode  ini  sangat  berguna  pada  situasi  dimana pengambil keputusan tidak memiliki kemampuan untuk menentukan  pilihan  pada  saat  desain  sebuah  sistem dimulai [19].
Metode  VIKOR  adalah  sebuah  metode  untuk optimisasi/optimalisasi  kriteria  majemuk  dalam  suatu sistem  yang  kompleks  [20].  Konsep  dasar  VIKOR adalah  menentukan  ranking  dari  sampel-sampel  yang ada  dengan  melihat  hasil  dari  nilai-nilai  sesalan  atau regrets (R)  dari  setiap  sampel.  Metode  VIKOR  telah digunakan oleh beberapa peneliti dalam MCDM, seperti dalam  pemilihan  vendor  [21],  perbandingan  metode- metode outranking [18],  pemilihan  bahan  dalam industry  [22].  Masih  banyak  penelitian-penelitian  yang menggunakan metode VIKOR ini.
Langkah-langkah  yang  digunakan  dalam  Metode VIKOR adalah sebagai berikut [23]:
1. Tabel pengamatan
Dari  data  yang  didapat  pada database digunakan menjadi data  untuk tabel pengamatan, lalu  menentukan nilai  data  terbaik  ( 𝑓 𝑖 ∗ )  dan  terburuk  ( 𝑓 𝑖 − )atau  dengan istilah Cost dan Benefit dalam  satu  variabel  penelitian. Penentuan  data  terbaik  dan  terburuk  ditentukan  oleh jenis  data  variabel  penelitian higher-the-better  (HB) atau lower-the-better (LB) [23] .
2. Bobot kriteria
Menentukan  bobot  kriteria  yang  diperoleh  dari pengguna  sistem  sesuai  dengan  kebutuhan  atau  kriteria yang diinginkan.
3. Normalisasi matriks [23].
R ij = (𝑓𝑖 ∗) − (𝑓 𝑖𝑗) (𝑓𝑖 ∗) − (𝑓 𝑖 −) …(Rumus 2.1) dimana : R ij = nilai normalisasi sampel i kriteria j 𝑓 𝑖𝑗 = nilai data sampel i kriteria j 𝑓 𝑖 ∗ = nilai terbaik dalam satu kriteria 𝑓 𝑖 − = nilai terjelek dalam satu kriteria
4. Normalisasi bobot (W j x R ij )
Melakukan  perkalian  antara  nilai  data  yang  telah dinormalisasi dengan nilai bobot kriteria yang telah ditentukan.
5. Menghitung  nilai Utility  Measure ( S )  dan Regret Measure ( R ) [11]
S j = ∑ W i 𝑛 𝑗=1 ( (𝑓𝑖 ∗) − (𝑓 𝑖𝑗) (𝑓𝑖 ∗) − (𝑓 𝑖 −) ) …(Rumus
2.2) R j = Max j [W i ( (𝑓𝑖 ∗) − (𝑓 𝑖𝑗) (𝑓𝑖 ∗) − (𝑓 𝑖 −) ) ]               …(Rumus 2.3) dimana :
W j = bobot kriteria
6. Menghitung indeks VIKOR [11]
Q j =[ Sj−S ∗ S−−S∗ ] x v + [ Rj−R ∗
R−−R∗ ] x (1-v)     …(Rumus 2.4)
dimana : S ∗ = nilai S terkecil S − = nilai S terbesar R ∗ = nilai R terkecil
R − = nilai R terbesar
7. Perankingan alternatif [11] Setelah Q j dihitung,  maka Pengurutan perankingan ditentukan  dari  nilai  yang  paling  rendah  dengan solusi  kompromi  sebagai  solusi  ideal  dilihat  dari perankingan Q j dengan nilai terendah. Karena nilai S j merupakan  solusi  yang  diukur  dari  titik  terjauh solusi  ideal,  sedangkan  nilai  R j merupakan  solusi yang diukur dari titik terdekat solusi ideal.

## III. M ETODE DAN P ERANCANGAN S ISTEM
A. Flowchart
Flowchart atau  diagram  alur  adalah  bagan-bagan yang  memiliki  arus  untuk  menggambarkan  langkah- langkah  dan  proses  pada  suatu  sistem. Flowchart pada sistem  ini  terdiri  dari  dua  bagian  yaitu flowchart untuk admin  ( backend )  dan flowchart untuk user ( frontend ). Pada  Gambar  3.1  menunjukkan  alur  proses  pertama pada sistem rekomendasi  ketika pertama kali membuka sistem  ini.  Pada  Halaman  Utama  terdapat  dua  menu yang  dapat  digunakan  oleh user yaitu,  Menu  Cari Rekomendasi dan Menu Tentang.
Gambar 3.1 Flowchart Menu Utama
Pada  Gambar  3.2  menunjukkan  alur  proses  yang dilakukan  sistem  ketika user melakukan  proses  cari rekomendasi.  Dimulai  dengan  memilih  referensi  dan memasukkan input bobot  kriteria  kemudian  nilai  bobot akan  masuk  ke database dan  dilakukan  perhitungan dengan
menggunakan metode VIKOR yang menghasilkan  hasil  rekomendasi  berupa  daftar  televisi LED yang direkomendasikan oleh sistem.
Gambar 3.2 Flowchart Menu Cari Rekomendasi
Pada  Gambar  3.3  menjelaskan  alur  proses  metode VIKOR.  Awal  proses  dimulai  dari  inputan  bobot kriteria dari user, menentukan data alternatif, menentukan  nilai  terbaik  dari  data  alternatif  dan terburuk  dari  data  alternatif  televisi  LED.  Dari  data tersebut  dilakukan  normalisasi  matriks  pada  data televisi  dengan  rumus,  hasil  normalisasi  dikalikan dengan  nilai  bobot  kriteria  yang  diinginkan  dengan rumus.  Dari  perhitungan  tersebut  diperoleh  nilai  S  dan nilai R dengan rumus. Dari nilai S dan nilai R maka kita dapat mencari nilai Q dengan rumus. Hasil nilai Q yang didapat  diurutkan  berdasarkan  dari  nilai  yang  paling terkecil,  untuk  menentukan  peringkat  terbaik  dari  hasil rekomendasi menggunakan metode VIKOR.
Gambar 3.3 Flowchart Metode VIKOR
Pada  Gambar  3.4  menunjukkan  alur  proses  saat admin memilih  Menu Login pada  sistem.  Pada  Menu Login harus memasukkan username dan password yang benar,  setelah  akan  diverifikasi  dari database tabel tb_login . Menu  Analisa  hanya  dapat  digunakan  oleh admin untuk  menambah,  mengubah  dan  menghapus data  produk  televisi  yang  menampung  perubahan  ke
dalam database , serta menampilkan semua data produk televisi.
Gambar 3.4 Flowchart Menu Login Admin
Pada  Gambar  3.5  menunjukkan  alur  proses  saat admin memilih  Menu  Analisa  pada  sistem.  Pada halaman  Analisa  terdapat  tiga  subproses  yang  dapat admin lakukan yaitu, Proses Tambah, Proses Ubah, dan Proses Hapus. Pada Proses Tambah dapat menambahkan  data  televisi,  pada  Proses  Ubah  dapat merubah  data  televisi  yang  sudah  ditampilkan  di halaman  Analisa,  dan  untuk  Proses  Hapus  dapat digunakan  jika admin ingin  menghapus  data  televisi yang  ada  pada  halaman  Analisa  dan  perubahan  akan disimpan ke dalam database.
Gambar 3.5 Flowchart Menu Analisa Admin

## ISSN 2085-4552
Pada  Gambar  3.6  menunjukkan  alur  proses  saat admin memilih  proses  Tambah  pada  sistem.  Pertama akan  ditampilkan  halaman  Tambah,  kemudian admin dapat  melakukan  tambah  data  dengan  malakukan input data  televisi  yang  hanya  dapat  dilakukan  oleh admin , jika  berhasil  melakukan  penambahan  data  maka  data yang telah diinput akan disimpan ke database .
Gambar 3.6 Flowchart Proses Tambah
Pada  Gambar  3.7  menunjukkan  alur  proses  saat admin memilih proses Ubah. Pertama akan ditampilkan halaman  Ubah  yang  berisi  data  televisi.  Kemudian admin dapat  melakukan  Ubah  data  dengan  memilih terlebih  dahulu  data  yang  ingin  diubah  dari  tampilan daftar  list  televisi.  Setelah  data  berhasil  diubah  maka data  tersebut  akan  disimpan  ke database pada  tabel tb_tv . Selain  itu  terdapat  pilihan  untuk  kembali  ke Menu  Analisa jika tidak  menggunakan Proses Tambah, sehingga  dapat  memilih  proses  yang  lain  yang  terdapat pada halaman Analisa pada sistem ini.
Gambar 3.7 Flowchart Proses Ubah
Pada  Gambar  3.8  menunjukkan  alur  proses  saat admin memilih proses Hapus pada sistem. Pertama akan ditampilkan  halaman  Hapus  yang  berisi  data  televisi. Kemudian admin dapat  melakukan  Hapus  data  dengan memilih  terlebih  dahulu  data  yang  ingin  dihpaus  dari tampilan  daftar  list  televisi.  Setelah  data  berhasil dihapus  maka  data  tersebut  akan  disimpan  ke database pada  tabel  tb_tv . Selain  itu  terdapat  pilihan  untuk kembali  ke  Menu  Analisa  jika  tidak  menggunakan Proses  Tambah,  sehingga  dapat  memilih  proses  yang lain  yang  terdapat  pada  halaman  Analisa  pada  sistem ini.
Gambar 3.8 Flowchart Proses Hapus
IV. I MPLEMENTASI DAN U JI C OBA

## A. Implementasi Sistem
Halaman  Cari  Rekomendasi  merupakan  halaman utama untuk user yang digunakan mencari rekomendasi televisi LED . User dapat memilih referensi dan kriteria yang diinginkan.
Gambar 4.1 Interface Halaman Cari Rekomendasi
Hasil  dari  perhitungan  referensi  dan  kriteria  yang dimasukkan user, menampilkan  hasil  rekomendasi  tiga terbaik dari produk televisi LED .
Gambar 4.2 Interface Halaman Hasil Rekomendasi
Detail  Hasil  Rekomendasi  dapat  dilihat  pada halaman  ini  yang  berisi  spesifikasi  dari  data  produk televisi yang menjadi hasil rekomendasi VIKOR.
Gambar 4.3 Interface Halaman Detail Hasil Rekomendasi
Pada  halaman admin dapat  melihat  isi  dari  data produk  televisi  pada  halaman admin data  televisi, terdapat  tabel  yang  menampilkan  semua  data  produk televisi  serta  terdapat  gambar  produk  televisi  di  dalam tabel tersebut.
Gambar 4.4 Interface Halaman Admin Data Televisi
B. Uji Coba Skenario
Pengujian  dengan  responden  pertama  dilakukan dengan  melakukan  skenario  pemilihan  referensi  dan kriteria sebagai berikut.
- Harga         : 3 s/d 5 Juta - Nama Merk    : SAMSUNG - Ukuran Layar  : 32 s/d 52 Inch Untuk pemilihan kriteria yang dipilih oleh responden sebagai berikut. - Harga        : 5 - Ukuran Layar  : 2 - Berat         : 4 - Resolusi      : 1
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  dengan melakukan  seleksi  berdasarkan  pemilihan  referensi televisi  oleh  responden.  Terdapat  tiga  televisi  dengan data seperti pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Hasil Data Pemilihan Referensi Skenario Pertama ID_TV Merk Harga Uku ran Bera t Resolu si TV218 SAMSUNG 3.950.000 40 11 1920 TV118 SAMSUNG 4.600.000 40 10 1920 TV123 SAMSUNG 4.599.000 40 10 1920
Selanjutnya, hasil dari pemilihan bobot kriteria oleh user dan  menentukan  nilai  Max  (Nilai  Terbaik)  dan nilai  Min  (Nilai  Terburuk)  dari  keseluruhan database televisi seperti pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Nilai Bobot Kriteria dan Nilai Max Min Skenario Pertama Kriteria Bobot Nilai Terbaik Nilai Terburuk Harga 0,42 1.299.000 150.000.000 Ukuran 0,17 90 20 Berat 0,33 74 3 Resolusi 0,08 3.840 1.366
Data  televisi  yang  ada  di  dalam database dinormalisasi  dengan  Rumus  (2.1)  dengan  menampilkan 3  jenis  data  televisi  sebagai  contoh  perhitungan  manual seperti yang ditampilkan Tabel 4.3.
Tabel 4.3 Normalisasi Data Televisi Skenario Pertama
ID_TV Harga Ukuran Berat Resolusi TV218 0,01782771 0,7142882 0,8873242 0,77607125 TV118 0,0221989 0,7142882 0,901409 0,77607125 TV123 0,0221921 0,7142882 0,901409 0,77607125
Hasil  normalisasi  dikalikan  dengan  nilai  bobot kriteria  yang  dimasukkan  oleh user .  Perhitungan dilakukan  pada  semua  data  yang  telah  ternomalisasi, akan  tetapi  sebagai  contoh  perhitungan  dilakukan dengan  3  jenis  data  televisi  yang  ditampilkan  pada Tabel 4.4.
Tabel 4.4 Normalisasi x Bobot Kriteria Skenario
Pertama ID_TV Harga Ukuran Berat Resolusi TV218 0,00748764 0,121429 0,292817 0,0620857 TV118 0,00932354 0,121429 0,297465 0,0620857 TV123 0,00932072 0,121429 0,297465 0,0620857

## ISSN 2085-4552
Untuk  mencari Utility  Measure ( S )  dan Regret Measure ( R )  dengan  Rumus  (2.2)  yaitu  menjumlahkan nilai  yang  telah  ternomalisasi  dan  Rumus  (2.3)  dengan mencari  nilai  terbesar  dari  hasil  nilai  yang  telah ternomalisasi.
S_TV218  =  0,00748764  +  0,121429  +  0,292817  + 0,0620857 = 0.483819 S_TV118  =  0,00932354  +  0,121429  +  0,297465  + 0,0620857 = 0.490303 S_TV123  =  0,00932072  +  0,121429  +  0,297465  + 0,0620857 = 0.4903 R_TV218 = 0.292817 R_TV118 = 0.297465 R_TV123 = 0.297465
Tabel 4.5 Nilai Min Max S dan R Skenario Pertama Nilai S Nilai R Max (S * ) 0.580282 0.42 Min (S’) 0.246805 0.0976056 Q_TV218 =[ 0.483819−0.246805 0,580282−0.246805 ] x0,5+[ 0,292817−0.0976056 0,42−0.0976056 ]x
(1-0,5) = [ 0,237014 0,333477 ] x 0,5 + [ 0.1952114
0,3223944 ] x 0,5 = 0,355367 + 0,302752 = 0, 658119 Q_TV118=[ 0.490303−0.246805 0,580282−0.246805 ] x0,5+[ 0,297465−0.0976056 0,42−0.0976056 ]x (1-0,5) = [ 0,243498 0,333477 ] x 0,5 + [ 0.1998594 0,3223944 ] x 0,5 = 0,365089 + 0,309961 = 0,67505 Q_TV123=[ 0.4903−0.1998594
0,580282−0.246805 ] x0,5+[ 0,297465−0.0976056 0,42−0.0976056 ]x (1-0,5) = [ 0,243495 0,333477 ] x 0,5 + [ 0.211972 0,3223944 ] x 0,5 = 0,365085 + 0,309961 = 0,675046
Pengurutan  perankingan  ditentukan  dari  nilai  yang paling  rendah  dengan  solusi  kompromi  sebagai  solusi ideal dilihat dari perankingan Q j dengan nilai terendah. Karena  nilai  S j merupakan solusi  yang diukur dari titik terjauh  solusi  ideal,  sedangkan  nilai  R j merupakan solusi  yang  diukur  dari  titik  terdekat  solusi  ideal.  Pada Tabel  4.6  menunjukkan  perankingan  nilai  Q  yang diurutkan dari nilai yang terendah.
Setelah  mendapat  nilai  S  dan  Nilai  R  maka  dapat mencari  nilai  Q  dengan  menggunakan  Rumus  (2.4) dengan  menentukan  nilai  Max  (S * )  dan  Min  (S’) terlebih dahulu dari hasil nilai S dan nilai R.
Tabel 4.6 Perankingan VIKOR Skenario Pertama
ID_TV Merk Nilai Q TV218 SAMSUNG 0,658119 TV118 SAMSUNG 0.67505 TV123 SAMSUNG 0.675046
Gambar 4.5 Hasil Perankingan VIKOR Skenario
Pertama dari Sistem Hasil dari Uji Skenario Pertama dengan membandingkan  hasil  perhitungan  manual  pada  Tabel 4.6 dengan hasil perhitungan sistem dengan Gambar 4.5 menunjukkan  bahwa  hasil  akhir  dari  perankingan dengan  menggunakan  metode  VIKOR  sesuai  dengan urutan yang sama.
C. Uji Survei Kepuasan Pengguna Sistem
Uji Kepuasan Pengguna dilakukan dengan menggunakan  Survei  kepuasan  kepada  30  orang responden  [24].  Kuisioner  yang  digunakan  berisi  6 pertanyaan  yang  harus  dijawab  dan  pertanyaan  itu berkaitan  dengan  sistem  yang  telah  dibuat  berdasarkan lima  komponen  mengenai  kepuasan  pemakai  sistem informasi  menurut  Doll  dan  Torkzadeh  [25].  Lalu penskalaan pernyataan sikap pada kuisioner menggunakan Skala Likert [26].
Berikut  ini  adalah  tabel  dan  diagram  dari  hasil jawaban responden pada masing-masing soal yang telah diberikan.
Tabel 4.7 Hasil Survei Kepuasan Pengguna
Soal 1 Soal 2 Soal 3 Soal 4 Soal 5 Soal 6 5 8 7 7 3 11 4
4 13 15 15 14 9
14
3 9 8 8 12 10
10
2 0 0 0 1 0 2 1 0 0 0 0 0 0
Pada  gambar  4.6  merupakan  grafik  dari  hasil  survei kepuasan  pengguna  dari  hasil  jawaban  responden  pada masing-masing soal yang telah diberikan.
Gambar 4. 6 Grafik Tingkat Kepuasan Pengguna
Hasil  dari  kuisioner  akan  dihitung  dengan menggunakan  rumus  Cronbach  Alpha  untuk  menguji reabilitas dari hasil kepuasan pengguna sistem informasi [27].  Pada  gambar  4.7  merupakan  hasil  tabel perhitungan  dari  hasil  survei  menggunakan  rumus Cronbach Alpha sebesar 0,72 yang menunjukkan bahwa tanggapan  responden  terhadap  sistem  dalam  kategori cukup baik [28].
Gambar 4. 7 Tabel Perhitungan Cronbach Alpha

## V. S IMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa rancang bangun sistem rekomendasi pembelian televisi LED dengan metode VIKOR dengan kriteria  merk,  harga,  ukuran  layar,  resolusi  layar,  dan berat televisi telah berhasil dilakukan dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database MySQL.  Dari  hasil  uji  coba  skenario  yang  telah dilakukan sudah dapat diverifikasi dengan membandingkan  hasil  perhitungan  sistem  dengan perhitungan  manual  dan  survei  yang  dilakukan menggunakan Skala Likert dan Cronbach Alpha sebesar 0,72  yang  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  mendapat tanggapan dari responden dalam kategori cukup baik.

## R EFERENSI
[1] Azhar  Arsyad,  M.A.,  (2007).  “Media  Pembelajaran”.  Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
[2] MarkPlus  Insight,  2014.  Most  Frequently  Accessed  Media  in Last  Six  Month:  At  ten  big  Cities  of  Indonesia.  Marketeers,
Edisi Februari.
[3] Nielsen, 2014. “Komsumsi Media Lebih Tinggi Di Luar Jawa”. Jakarta.
[4] KOMINFO,  2014.  Survei  Indikator  TIK  Rumah  Tangga: Persentase  Kepemilikan  Radio,  TV,  dan  Telepon  di  Rumah Tangga Tahun 2014”.
[5] Eko, Stephanus, S.T., MMM, (2010). “LED TV Vs LCD TV Vs Plasma TV, Mana Yang Pantas
Dibeli? ”. http://www.ubaya.ac.id/. Diakses Tanggal Akses 28 April 2016.
[6] Azis,  Abdul,  Hindayati  Mustafidah.  2012.  “Rekomendasi Pembelian  Televisi  Menggunakan  Basis  Data Fuzzy Tahani”. Universitas Muhammadiyah, Purwokerto.
[7] Retno, Wahyu, Yessica Nataliana, Ramos Somya. 2012.  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Merekomendasikan  TV  Layar
Datar  Menggunakan  Metode Weighted  Product (WP).
Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga.
[8] Chatterjee,  P.,  V.  M.  Athawale,  dan  S.  Chakraborty.  2010. “Selection  of  industrial  robots  using  compromise  ranking  and outranking methods”. India .
[9] Paulus,  Salvius,  Adhistya  Erna,  Silmi  Fauziati.  2015. Implementasi  Metode  VIKOR  untuk  Seleksi  Penerima Beasiswa. Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
[10] B.  Vučijak,  T.  Kupusović,  S.  MidŽić-Kurtagić,  dan  a.  Ćerić, “Applicability  of  multicriteria  decision  aid  to  sustainable hydropower,” Appl.  Energy ,  vol.  101,  no.  June  2009,  pp.  261– 267, 2013.
[11] Opricovic,  S.  dan  G.  H.  Tzeng.  “Compromise  solution  by MCDM  methods:  A  comparative  analysis  of  VIKOR  and TOPSIS.” Eur. J. Oper. Res. , vol. 156, no. 2, pp. 445-455, 2004.
[12] Wibowo,  Eko  Wahyu,  dkk.  (2013).  Penerapan  Algoritma Squeezer  untuk  Memberikan  Rekomendasi  Pilihan  Lagu Berdasarkan  Daftar  Lagu  yang  Dimainkan  pada  Pemutar  Mp3 Android. (pdf). Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS).
[13] Fadlil,  Junaidillah  dan  Mahmudy,  Wayan  Firdaus.  (2007). “Pembuatan  Sistem  Rekomendasi Menggunakan  Decision  Tree dan Clustering”. (pdf). Malang: Universitas Brawijaya.
[14] Kusumadewi,  Sri,  Sri  Hartati,  Agus  Harjoko,  Retantyo Wardoyo.  2006.  Fuzzy  MultiAttribute  Decision Making  (Fuzzy MADM). Graha Ilmu, Yogyakarta.
[15] Zimmermann,  H.-J.,  “Fuzzy  Set  Theory  and  Its  Applications”, Kluwer  Academic  Publishers,  Second  Edition,  Boston,  MA, 1991.
[16] Ardianto, Elvinaro, 2004.  “Komunikasi  Massa:  Suatu Pengantar”. Bandung:         Simbiosa Rekatama Media.
[17] Opricovic,  S.  (1998).  "Multicriteria  optimization  of  civil engineering  systems."  Faculty  of  Civil  Engineering,  Belgrade 2 (1): 5-21.
[18] Opricovic,  S.  dan  G.  H.  Tzeng.  “Extended  VIKOR  method  in comparison  with  outranking  methods,” Eur.  J.  Oper.  Res. ,  vol. 178, pp. 514–529, 2007.
[19] Sayadi,  M.  K.,  Heydari,  et  al.  (2009).  “Extension  of  VIKOR method  for  decision  making  problem  with  interval  number.” Applied Mathematical Modelling 33(5): 2257-2262
[20] Khezrian, M.,  W.  Wan  Kadir,  et  al. (2011).  “Service  Selection base on VIKOR method.” International Journal of Research and Reviews in Computer Science 2(5).
[21] Datta, S., S. S. Mahapatra, et al. (2010). "Comparative study on application  of  utility  concept  and  VIKOR  method  for  vendor selection."
[22] San Cristobal, J. R., M. V. Biezma, et al. (2009). “Selection of Materials  Under  Aggressive  Environments:  The  VIKOR method.”
[23] Kusdiantoro.  (2012).  Analisis  Usability  Website  Akademik  Di Indonesia  Menggunakan  Metode  Promethee,  Vikor,  dan Electree. Universitas Negri Yogyakarta.
[24] Roscoe,  J.T.  (1975)  Fundamental  Research  Statistics  for  the Behavioural Sciences, 2nd edition. New York: Holt Rinehart & Winston
[25] Doll, W.J., dan G. Torkzadeh. 1988. “The Measurement of End- User  Computing  Satisfaction”.  MIS  Quarterly.  12  (June).  pp. 259-274.
[26] Risnita.  (2012).  “Pengembangan  Skala  Model  Likert”.  (pdf). Jambi:  Institut  Agama  Islam  Negeri  Sulthan  Thaha  Saifuddin Jambi.
[27] Setyawan,  Wahyu.  (2013).  “Rumus  Uji  Validasi  dan Reliabilitas.” (pdf). Jakarta. Universitas Negeri Jakarta.
[28] Gliem,  Joseph  A.  dan  Rosenmary  R.  Gliem.  (2003). “Calculating,  Interpreting,  and  Reporting  Cronbach’s  Alpha Reliability  Coefficient  for  Likert  Type  Scales”  Paper  yang dipresentasikan  pada  acara  Midwest  Research  to  Practice Conference  in  Adult  Continuing,  and  Community  Education yang  diselenggarakan  di  The  Ohio  State  University,  Colombus pada tanggal 8-10 Oktober 2003.
1 2 3 4 5 6 1 3 4 3 3 3 3 19 361 2 5 3 4 4 4 4 24 576 3 3 5 3 4 5 5 25 625 4 4 3 5 4 5 3 24 576 5 4 4 4 4 4 4 24 576 6 4 4 4 4 3 4 23 529 7 4 4 4 4 3 3 22 484 8 4 4 5 5 5 5 28 784 9 4 4 4 4 3 3 22 484 10 4 3 4 3 5 4 23 529 30 3 4 3 4 5 4 23 529 Jumlah 119 119 119 109 121 110 697 16447
Kuadrat Jumlah 489 487 487 441 509 442
Varian Tiap Soal 0.565 0.498 0.498 0.498 0.698 0.622
Total Varian Soal Varian Total
Sistem Koefisien Alpha 3,379 8,445 0,72 Responden Nomor Kuesioner Jumlah Jumlah Kuadrat