## Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment Dalam Menentukan Tepung Terbaik Untuk Memproduksi Bihun
Elvina D Marbun 1 , Lilis A Sinaga 1 , Endang Ria Simanjuntak 1 , Dodi Siregar 2 , Joli Afriany 3
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia
3 Fakultas Manajemen, Universitas Nahdlatul Ulama, Medan, Indonesia

## Abstrak
Tepung merupakan salah satu alternatif bahan dasar dari tepung komposit dan terdiri atas karbohidrat, lemak, protein, mineral dan vitamin. Tepung adalah produk setengah jadi untuk bahan baku industri lebih lanjut. Tepung adalah partikel padat yang berbentuk butiran halus bahkan sangat halus tergantung pada pemakaiannya. Tepung biasanya digunakan untuk bahan baku industri,  keperluan  penelitian,  maupun  dipakai  dalam  kebutuhan  rumah  tangga,  misalnya  membuat  kue  dan  roti.Untuk membuat  tepung  membutuhkan  waktu  selama  12  jam  dengan  cara  beras  direndam  dalam  air  bersih,  ditiriskan,  dijemur, dihaluskan dan diayak menggunakan ayakan 80 mesh. Sistem pendukung keputusan dibangun untuk mendukung solusi atau suatu  masalah  untuk  suatu  peluang.  Dalam  menentukan  tepung  terbaik  digunakan  sitem  pendukung  keputusan.  Selain  itu keunggulan dalam menentukan tepung, agar dapat membantu para perusahaan dalam memilih tepung terbaik untuk produksi bihun agar terciptanya mutu terbaik. Penerapan dalam metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment akan membantu dalam menentukan tepung terbaik untuk produksi Bihun.
Kata kunci : Tepung, Sistem Pendukung Keputusan, WASPAS

## Abstract
Flour is one of the basic ingredients of composite flour and consists of carbohydrates, fats,  proteins, minerals and vitamins. Flour is semi-finished products for further industrial raw materials. Flour is a solid particle in the form of fine grains and even very fine depending on  its use. Flour is  usually used for industrial raw  materials, research purposes, or used  in  household needs, such as making cakes and bread. To make flour takes 12 hours by way of rice soaked in clean water, drained, dried, mashed  and  sieved  using  a  sieve  80  mesh.  Decision  support  systems  are  built  to  support  a  solution  or  a  problem  for  an opportunity. In determining the best flour used decision support system. In addition, the advantages in determining the flour, in order to assist the company in choosing the best flour for vermicelli production in order to create the best quality. Application in  the  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  method  will  assist  in  determining  the  best  flour  for  Vermicelli production.
Keywords : Flour, Decision Support System, WASPAS

## 1. PENDAHULUAN
Tepung  merupakan  salah  satu  alternatif  bahan  dasar  dari  tepung  komposit  dan  terdiri  atas  karbohidrat,  lemak, protein,  mineral  dan  vitamin  yang  digunakan  sebagai  bahan  pembuatan  Bihun.  Tepung  merupakan  produk setengah  jadi  untuk  bahan  baku  industri  lebih  lanjut.  Selain  terbuat  dari  tepung  beras,  bihun  juga  lebih  sering diproduksi dari tepung jagung, tepung tapioka, tepung sagu, tepung kanji. Pada saat ini daya konsumtif masyarakat terhadap bihun semakin tinggi. Permintaan produk bihun juga meningkat. Untuk itu, perusahaan produksi Bihun semakin meningkatkan kualitas produk Bihun khususnya dalam pemilihan bahan baku tepung untuk pembuatan bihun.
Pada pengambilan keputusan yang banyak melibatkan faktor, maka perlu digunakan suatu metode tertentu. Salah satu metode yang digunakan adalah metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS). Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan  dengan  efektif  atas  persoalan  yang  kompleks  dengan  menyederhanakan  dan  mempercepat  proses pengambil  keputusan  dengan  memecahkan  persoalan  tersebut  kedalam  bagian-bagiannya,  menata  bagian  atau variabel ini dalam suatu susunan hirarki, memberi nilai numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya tiap  variabel  dan  mensinstesis  berbagai  pertimbangan  pertimbangan  ini  untuk  menetapkan  variabel  dan mensintesis  mana  yang  memiliki  prioritas  paling  tinggi  dan  bertindak  untuk  mempengaruhi  hasil  pada  situasi tersebut. Metode WASPAS ini membantu memecahkan persoalan yang kompleks dengan menstruktur[1].
Pada  sistem  pendukung  keputusan  terdapat  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan solusi dalam mendapatkan alternatif terbaik, diantaranya seperti yang pernah dilakukan oleh Kamalia Safitri[2]. Dalam  penelitiannya,  metode  yang  digunakan  yaitu  WASPAS  dapat  memberikan  solusi  yang  tepat  yang  baik untuk menghasilkan alternatif terbaik dari karyawan yang berprestasi. Selain dari metode WASPAS, pada sistem pendukung  keputusan  dapat  juga  diterapkan  metode  AHP[12],  ELECTRE,  WSM[10][17],  SMART, PROMETHEE, EXPROM-2[3][4][5], MOORA[14]. Dalam pengembangannya juga menggunakan Fuzzy untuk menghasilkan keputusan yang lebih efektif[11][15]. Pengembangan teknologi informasi dan komputer khususnya
pada bidang sistem pendukung keputusan juga merambah pada bidang manajemen, pemasaran dan bisnis[9], hal ini dapat dilihat pada kebutuhan manajemen untuk menghasilkan keputusan yang lebih efektif dalam pengendalian terhadap strategi pemasaran maupun keberlanjutan bisnis yang besar, seperti manajemen transportasi[13][16].

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan manipulasi  data  yang  digunakan  untuk  membantu  pengambil  keputusan  pada  situasi  semi  terstruktur  dan  tak seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat.  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) merupakan  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan  atau manajemen  pengetahuan  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau perusahaan[6][7].

## 2.2 Tepung
Tepung  merupakan  salah  satu  bahan  dasar  dari  tepung  komposit  dan  terdiri  atas  karbohidrat,  lemak,  protein, mineral dan  vitamin. Tepung  merupakan produk setengah  jadi untuk bahan  baku  industri  lebih  lanjut. Tepung adalah partikel padat yang berbentuk butiran halus bahkan sangat halus tergantung pada pemakaiannya. Tepung biasanya  digunakan  untuk  bahan  baku  industri,  keperluan  penelitian,  maupun  dipakai  dalam  kebutuhan  rumah tangga, misalnya membuat kue dan roti. Tepung dibuat dari berbagai jenis bahan nabati, yaitu dari bangsa padi- padian, umbi-umbian, akar-akaran, atau sayuran  yang  memiliki zat tepung atau pati atau kanji. Contoh tepung nabati adalah tepung terigu yang berasal dari gandum, tepung tapioka yang berasal dari singkong, tepung maizena yang berasal dari jagung, tepung ketan yang berasal dari beras ketan. Tepung dapat juga dibuat dari bahan hewani, misalnya tepung tulang dan tepung ikan.

## 2.2 Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
Metode WASPAS adalah mencari prioritas pilihan lokasi yang paling sesuai dengan menggunakan pembobotan. Penerapan  metode WASPAS,  yang  merupakan kombinasi unik dua sumur dikenal sebagai  MCDMapproaches, WMM dan model produk berat (WPM) pada awalnya memerlukan normalisasi linier dari elemen hasil. Dengan metode WASPAS, kriteria kombinasi optimum dicari berdasarkan dua kriteria optimum. Kriteria pertama yang optimal,  kriteria  keberhasilan  rata-rata  tertimbang  sama  dengan  metode  WSM.  Ini  adalah  pendekatan  yang populer dan diadopsi untuk MCDM untuk mengevaluasi beberapa alternatif dalam beberapa kriteria keputusan.
Berikut langkah-langkah Metode WASPAS[1][8] sebagai berikut : 1. Menentukan Normalisasi Matrix dalam Pengambilan Keputusan
X  = [ 𝑥11  𝑥12   …   𝑥1 𝑛 𝑥21  𝑥22  …   𝑥2 𝑛 …     …     …      … 𝑥 𝑚 1  𝑥 𝑚 2  …   𝑥 𝑚 3 ]
Jika nilai maksimal dan minimal telah ditentukan maka persamaan sebagai berikut : Untuk kriteria benerif:
𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗 .................................................................................................................................(1) Untuk kriteria biaya: 𝑋𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 ..................................................................................................................................(2) 2. Menghitung Nilai Normalisasi Matrix dan Bobot WASPAS dalam Pengambilan Keputusan
Q = 0,5 ∑ 𝑥̅ 𝑖𝑗 𝑤𝑗 + 0,5Π 𝑗=1 (𝑥̅ 𝑖 𝑖𝑗)𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 .....................................................................................................(3)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentukan  tepung  terbaik  untuk  memproduksi  bihun,  menjadi  sutau  kendala  yang  sering  terjadi  oleh bagian produksi. Jenis-jenis tepung yang digunakan adalah tepung beras, tepung jagung, tepung sagu. Pemilihan tepung dan jenis tepung yang digunakan merupakan masalah yang dihadapi dan harus bisa diselesaikan dengan suatu metode agar hasilnya baik dan untuk itu penulis menggunakan metode WASPAS.
Berikut  ini  merupakan  perhitungan  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif    pada  setiap  kriteria  yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini dengan definisi kriteria masing-masing, yaitu: C 1 : Kualitas C 2 : Harga C 3 : Merek
Rating kecocokan setiap alternatif pada kriteria merk yaitu: Rose Brand = 4; Alini= 3; Patra= 2; Corn Strach=1.
Tabel 1. Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Alternatif Kualitas Harga Merk Tepung Tapioka(A 1 ) 1 25000 Rose Brand Tepung Sagu (A 2 ) 2 22000 Alini Tepung Kanji (A 3 ) 1 30000 Patra Tepung Jagung (A 4 ) 3 24500 Corn Strach
Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot  preferensi  dari  setiap  kriteria  yaitu:  w=[5,4,3].  Untuk  C 1 dan  C 2 merupakan atribute benefit, sedangkan C 3 merupakan atribut cost.
Tabel 2. Nilai Alternatif di setiap kriteria
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 Tepung Tapioka(A 1 ) 1 25000 4 Tepung Sagu (A 2 ) 2 22000 3 Tepung Kanji (A 3 ) 1 30000 2 Tepung Jagung (A 4 ) 3 27000 1 Max 3 30000 1 W 5 4 3

## 1. Menghitung matrik ternormalisasi X
𝑋11 = 1 3 = 0,33
𝑋12 = 2 3 = 0,67
𝑋13 = 1 3 = 0,33
𝑋14 = 3 3 = 1 𝑋21 = 25000 30000 = 0,83 𝑋22 = 22000 30000 = 0,73 𝑋23 = 30000 30000 = 1 𝑋24 = 27000 30000 = 0,9
𝑋31 = 1 4 = 0,25
𝑋32 = 1 3 = 0,33
𝑋33 = 1 2 = 0.5
𝑋34 = 1 1 = 1 Tabel 3. Hasil Ternormalisasi 0,33 0,83 0,25 0,67 0,73 0,33 0.33 1 0,5 1 0,9 1
2. Menghitung Nilai Alternatif dari Hasil Normalisasi Matrik X
Q1 = 0,5Σ(0,33𝑥5) + (0,83𝑥4) + (0,25𝑥3) + 0,5Π(0,33) 5 𝑥(0,83) 4 𝑥(0,25) 3 = 0,5Σ(1,65 + 3,32 + 0,75) + 0,5Π(0,0039x0,4745x0,156) = 0,5Σ(5,72) + 0,5Π(0,0003) = 0,5x5,72 = 0,5𝑥0,0003 = 2,86 + 0,000014 = 2,8600
Q2 = 0,5Σ(0,67𝑥5) + (0,73𝑥4) + (0,33𝑥3) + 0,5Π(0,67) 5 𝑥(0,73) 4 𝑥(0,33) 3 = 0,5Σ(3,35 + 2,92 + 0,99) + 0,5Π(0,1350x0,2839x0,0359) = 0,5Σ(7,26) + 0,5Π(0,0013) = 0,5x7,26 = 0,5𝑥0,0013 = 3,63 + 0,00068 = 3,63068
Q3 = 0,5Σ(0,33𝑥5) + (1𝑥4) + (0,5𝑥3) + 0,5Π(0,33) 5 𝑥(1) 4 (0,5) 3 = 0,5Σ(1,65 + 4 + 1,5) + 0,5Π(0,0039x1x0,125) = 0,5Σ(7,15) + 0,5Π(0,00048) = 0,5x7,15 = 0,5𝑥0,00048 = 3,575 + 0,00024 = 3,57524
Q4 = 0,5Σ(1𝑥5) + (0,9𝑥4) + (1𝑥3) + 0,5Π(1) 5 𝑥(0,9) 4 𝑥(1) 3 = 0,5Σ(5 + 3,6 + 3) + 0,5Π(1x0,6561x1) = 0,5Σ(11,6) + 0,5Π(0,6561) = 0,5x11,6 = 0,5𝑥0,6561 = 5,8 = 0,3280  = 6,1280
Dari hasil perhitungan pada tabel diperoleh: Q 1 = 2,8600 Q 2 = 3,63068 Q 3 = 3,57524 Q 4 = 6,1280
Dari nilai prefensi diatas diperhitungkan  bahwa Q 4 memiliki  nilai terbesar, sehingga dapat disimpulkan bahwa alternatif pertama yang lebih dipilih yaitu Tepung Jagung, sebagai tepung terbaik untuk memproduksi bihun

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  disimpulkan  bahwa  penyeleksian  tepung  terbaik  untuk  pembuatan  Bihun dengan menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment membutuhkan proses yang cukup lama, tergantung pada kelengkapan kriteria yang ditetapkan.

## REFERENCES
[1] S. Chakraborty and E. K. Zavadskas, “Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making,” Informatica , vol. 25, no. 1, pp. 1–20, 2014.
[2] K. Safitri, F.  T. Waruwu, and M. Mesran, “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN  KARYAWAN BERPRESTASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE  ANALYTICAL HIEARARCHY PROCESS (Studi Kasus : PT.Capella Dinamik Nusantara Takengon),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[3] Y.  Silalahi,  Mesran,  T.  Zebua,  and  Suginam,  “PENERAPAN  THE  EXTENDED  PROMETHEE  II  (  EXPROM  II  )  UNTUK PENENTUAN PRODUK DISKON,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, 2017.
[4] Mesran, G. Ginting, Suginam, and R. Rahim, “Implementation of Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer ( Case Study STMIK BUDI DARMA ),” Int. J. Eng. Res. Technol. (IJERT , vol. 6, no. 2, pp. 141–144, 2017.
[5] Mesran, Suginam, S. D. Nasution, and A. P. U. Siahaan, “PENERAPAN WEIGHTED SUM MODEL ( WSM ) DALAM PENENTUAN PESERTA JAMINAN,” J. Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 40–47, 2017.
[6] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[7] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[8] E. K. Zavadskas, J. Antucheviciene, J. Saparauskas, and Z. Turskis, “MCDM methods WASPAS and MULTIMOORA: Verification of robustness of methods when assessing alternative solutions,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res. , vol. 47, no. 2, 2013.
[9] J. Simarmata, Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi, 2006.
[10]  D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[11]  M. Sumitre and R. Kurniawan, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Tenaga Pengajar Dengan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani,” J. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 61–71, 2014.
[12]  H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[13]  M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[14]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[15]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.
[16]  S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[17]  A. J. Putra, L. A. Abdillah, and H. Yudiastuti, “Penentuan sekolah dasar negeri terbaik kota Palembang dengan metode weighted sum model (WSM) dan weighted product model (WPM) menggunakan visual basic.net 2015,” Sentikom , no. September, pp. 1–6, 2016.