Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 589-597

## Sistem Penunjang Keptusan Pemilihan Internet Service Provider Di Salatiga Dengan Menggunakan Metode Fuzzy MADM
Dwi Agus Diartono 1 , Teguh Khristianto 2 , THD. Wismarini 3 , Hari Murti 4 , R. Soelistijadi 5 1,2,3,4,5 Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang, Indonesia Email: dwieagus@edu.unisbank.ac.id 1 , teguhkhris@edu.unisbank.ac.id 2 , thwismarini@edu.unisbank.ac.id 3 , harimurti@edu.unisbank.ac.id 4 , r.soelistijadi@edu.unisbank.ac.id 5

## Abstract
The  Fuzzy  MADM  method  is  used  to  deal  with  uncertainty  and  ambiguity  in  decision-making.  This method considers several relevant attributes in the  selection of an Internet Service Provider (ISP), such as internet speed, package price, service availability, and network reliability. Each attribute is assigned a weight based on its level of importance determined by the user. In this study, data on the performance of different  ISPs  were  collected  and  analyzed.  Fuzzy  MADM  was  used  to  process  the  data  and  provide recommendations  for  selecting  the  most  suitable  ISP  according  to  user  preferences.  The  developed decision support system allows users to adjust attribute weights according to their needs and preferences. The  decision  support  system  for  selecting  an  Internet  Service  Provider  using  the  Fuzzy  MADM  method identifies three alternatives and four evaluation criteria: price, security, satisfaction, and credibility. This system can be used to recommend an Internet Service Provider in Salatiga based on the needs and desires of the users, employing the Fuzzy MADM method to find the appropriate ISP.
Keywords: Decision support system, fuzzy MADM, ISP

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem penunjang keputusan untuk pemilihan Internet  Service  Provider  (ISP)  di  Salatiga  menggunakan  metode  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making  (MADM).  Penelitian  ini  didasarkan  pada  pemahaman  bahwa  pemilihan  ISP  yang  tepat  sangat penting  dalam  memenuhi  kebutuhan  komunikasi  dan  akses  internet  yang  efisien  bagi  pengguna  di Salatiga.  Dalam  penelitian  ini,  data  tentang  performa  ISP  yang  berbeda  dikumpulkan  dan  dianalisis. Fuzzy  MADM  digunakan  untuk  mengolah  data  tersebut  dan  memberikan  rekomendasi  pemilihan  ISP yang  paling  sesuai  dengan  preferensi  pengguna.  Sistem  penunjang  keputusan  yang  dikembangkan memungkinkan pengguna untuk mengatur bobot atribut sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka. Sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  internet  service  provider  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy MADM  dan  didapatkan  3  alternatif,  serta  4  kriteria  penilaian  yaitu  harga,  keamanan,  kepuasan,  dan kredibilitas.  Sistem  ini  dapat  digunakan  untuk  memberikan  rekomendasi  pemilihan  internet  service provider di Salatiga berdasarkan kebutuhan dan keinginan pengguna untuk merekomendasikan ISP yang tepat menggunakan metode Fuzzy MADM
Kata kunci : fuzzy MADM, ISP, sistem penunjang keputusan

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah  memberikan  dampak  signifikan  dalam kehidupan  sehari-hari.  Salah  satu  aspek  penting  dari  teknologi  ini  adalah  akses  internet  yang  dapat memberikan konektivitas global dan akses ke berbagai informasi dan layanan online . Di Salatiga, sebagai sebuah  kota  yang  berkembang  pesat,  kebutuhan  akan  layanan  internet  yang  handal  dan  efisien  semakin meningkat. Pemilihan Internet Service Provider (ISP) yang tepat adalah faktor krusial dalam memenuhi kebutuhan komunikasi dan akses internet di Salatiga. Namun, proses pemilihan ISP sering kali kompleks
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 589-597
dan membingungkan, karena terdapat banyak alternatif yang tersedia dengan berbagai pilihan paket dan layanan. Untuk membantu pengguna dalam mengambil keputusan yang tepat dalam memilih ISP , sebuah sistem  penunjang  keputusan  diperlukan.  Dalam  penelitian  ini,  kami  mengembangkan  sebuah  sistem penunjang keputusan dengan menggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (MADM). Metode  ini  dipilih  karena  dapat  mengatasi  ketidakpastian  dan  ketidakjelasan  dalam  pengambilan keputusan yang sering terjadi dalam pemilihan ISP . Metode Fuzzy MADM mempertimbangkan beberapa atribut yang relevan dalam pemilihan ISP , seperti kecepatan internet, harga paket, ketersediaan layanan, dan  kehandalan  jaringan.  Setiap  atribut  diberikan  bobot  berdasarkan  tingkat  kepentingannya  yang ditentukan oleh  pengguna.  Dengan  demikian,  sistem  penunjang  keputusan ini  memungkinkan  pengguna untuk mengatur bobot atribut sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka.
Penelitian ini bertujuan untuk mengumpulkan data tentang performa ISP yang berbeda di Salatiga dan menganalisisnya menggunakan metode Fuzzy MADM . Selanjutnya, sistem penunjang keputusan ini akan mengolah data tersebut dan memberikan rekomendasi pemilihan ISP yang paling sesuai dengan preferensi pengguna. Dengan adanya sistem ini, diharapkan pengguna di Salatiga dapat mengambil keputusan yang lebih  baik  dan  efektif  dalam  memilih ISP yang  sesuai  dengan  kebutuhan dan  keinginan  mereka.  Dalam penelitian  ini,  kami  juga  akan  menentukan  tiga  alternatif ISP yang  akan  dievaluasi  berdasarkan  empat kriteria penilaian, yaitu harga, keamanan, kepuasan, dan kredibilitas. Melalui sistem penunjang keputusan yang  dikembangkan,  pengguna  akan  diberikan  rekomendasi  pemilihan ISP yang  paling  sesuai  dengan preferensi  mereka,  dengan  memanfaatkan  metode Fuzzy  MADM. Dengan  demikian,  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  mempermudah  pengguna  di  Salatiga  dalam  mengambil keputusan yang tepat dan efisien dalam pemilihan ISP , serta meningkatkan kualitas layanan internet yang mereka dapatkan.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  suatu  sistematisasi  langkah-langkah  atau  prosedur  yang  digunakan dalam  penelitian  ilmiah.  Metodologi  penelitian  membantu  peneliti  dalam  merencanakan,  melaksanakan, dan  mengevaluasi  penelitian  secara  sistematis,  sehingga  memastikan  validitas,  reliabilitas,  dan keberlanjutan hasil penelitian.

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan untuk mengumpulkan data dilakukan dengan mencari lewat literatur-literatur, laporan,  maupun  jurnal online serta  referensi  berkaitan  dengan  sistem  penunjang  keputusan  dengan metode Fuzzy MADM.

## 2.2. Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  dengan prototipe adalah  pendekatan  yang  digunakan  dalam pengembangan  perangkat  lunak  di  mana  sebuah  prototipe  awal  dibuat  dan  diperbaiki  secara  berulang- ulang  berdasarkan  umpan  balik  dari  pengguna  atau  pemangku  kepentingan.  Metode  ini  membantu  tim pengembang  untuk  memahami  kebutuhan  dan  persyaratan  sistem  dengan  lebih  baik,  menguji fungsionalitas yang diinginkan, serta mengidentifikasi masalah dan kekurangan sejak awal. [1] Berikut adalah langkah-langkah umum dalam metode pengembangan sistem dengan prototipe :
1) Identifikasi  Kebutuhan:  Tim  pengembang  bekerja  sama  dengan  pemangku  kepentingan  untuk mengidentifikasi dan memahami kebutuhan sistem yang akan dikembangkan.
2) Perancangan Prototipe : Berdasarkan kebutuhan yang telah diidentifikasi, tim pengembang merancang prototipe awal yang mencakup fitur dan fungsi utama yang diinginkan. Prototipe ini mungkin tidak memiliki semua fitur yang akhir nantinya, tetapi harus mencakup inti dari apa yang  diharapkan dari sistem.
3) Pengembangan Prototipe :  Tim  pengembang  mulai  mengembangkan prototipe awal  berdasarkan perancangan  yang  telah  dibuat.  Mereka  fokus  pada  mengimplementasikan  fitur-fitur  utama  yang diperlukan untuk sistem.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
4) Evaluasi Prototipe:  Prototipe pertama  dievaluasi  oleh  pengguna  atau  pemangku  kepentingan  yang relevan.  Umpan  balik  dari evaluasi  ini  digunakan  untuk  memperbaiki  dan  mengubah prototipe agar lebih sesuai dengan kebutuhan dan harapan.
5) Perbaikan Prototipe :  Berdasarkan  umpan  balik  dari  evaluasi prototipe ,  tim  pengembang  melakukan perbaikan dan perubahan yang diperlukan untuk meningkatkan kualitas dan fungsionalitas prototipe .

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, permodelan  dan  manipulasi  data  yang  digunakan  membantu  mengambil  keputusan  pada  situasi semiterstrukturdan tak seorangpun mengetahui secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [2].
Sistem pendukung keputusan adalah pendekatan berbasis komputer atau metodologi untuk mendukung pengambilan keputusan. Bagian paling penting dari sistem pendukung keputusan adalah datawarehouse yang  merupakan  subyek  yang  berorientasi,  terpadu,  waktu  varian,  non-normalisasi,  koleksi  non volatiledata  yang  memungkinkan  menganalisis  sejumlah  besar  data  dari  berbagai  sumber  dengan  hasil yang cepat [3]

## 2.4. Logika Fuzzy
Logika fuzzy merupakan salah satu komponen pembentuk Soft Computing . Dasar logika fuzzy adalah teori  himpunan fuzzy .  Pada  teori  himpunan fuzzy ,  peranan  derajat  keanggotaan  sebagai  penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan atau membership  function menjadi  ciri  utama  dari  penalaran  dengan  logika fuzzy tersebut  [4].  Logika fuzzy adalah  metodologi  sistem  kontrol  pemecah  masalah  yang  cocok  untuk  diimplementasikan  pada sistem [5]. Fuzzy fikasi adalah proses untuk mengubah input sistem yang mempunyai nilai tegas menjadi variabel tertentu menggunakan fungsi keanggotaaan yang disimpan dalam basis pengetahuan fuzzy .

## 2.5. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making(FMADM)
Fuzzy  Multiple  Atrribut  Decision  Making  (FMADM) adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mencari  alternatif  yang  optimal  dari sejumlah  alternatif  dengankriteria tertentu.  Inti  dari FMADM dalah menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  peranngkingan  yang akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah  diberikan.  Pada  dasarnya  ada  3  pendekatan  untuk  mencari  nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif dan obyektif. .
Masing masing pendekatan memliki kelebihan dan kekurangan. Pada pendektan subyektif, nilai bobot ditentukan  berdasarkan  subyekifitas  dari  para  pengambil  keputusan,    sehingga  beberapa  faktor  dalam proses  perangkingan  alternatif  bisa  ditentukan  secara  bebas.  Sedangkan  pada  pendekatan  obyektif,  nili bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektivitas dari pengambil keputusan[4]. Sistem fuzzy merupakan  bilangan numerik yang  terstruktur  dan  dinamis.  Sistem  ini  mempunyai kemampuan untuk mengembangkan sistem intelejen dalam lingkungan yang tidak pasti Logika fuzzy meruakan  suatu  cara  untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke  dalam  suatu  ruang  output. Logika fuzzy sangat  fleksibel,  memiliki  toleransi  terhadap  data  data  yang  tidak  tepat.  Logika fuzzy memilki  derajat  keanggotaan  dalam  rentang  0(nol)  hingga  1(satu),  berbeda  dengan  logika  digital  yang hanya memiliki dua nilai yaitu 1(satu) atau 0(nol)
Langkah  langkah  yang  dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah  menggunakan  metode fuzzy  MADM adalah sebagai berikut :
1) Normalisasi matrik
Proses  normalisasi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  kinerja  yang  ternormalisasi  rij  dari  nilai alternatif Ai pada kriteria Cj
{ (1) 2) Nilai kinerja ternormalisasi. [ ] (2)
3) Nilai preferensi (Vi).
Dari  nilai  preferensi  (Vi)  yang  didapatkan  penjumlahan  dari  perkalian  antara  elemen  baris  matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang sesuai elemen kolom matrik (W)
∑ (3)

## 2.6. Unified Modelling Language (UML).
Dalam  merancang  sistem  yang  digunakan  untuk  pemilihan  keputusan  menggunakan  metode Fuzzy MADM pada internet  service  provider dibuat  dengan Unified  Modelling  Language  (UML) . Unified Modelling  Language adalah  standar  bahasa  yang  digunakan  untuk  pendefinisian  requirement, menganalisis serta proses pembuatan desain, dan juga membuat gambaran sistem arsitektur dalam suatu pemrograman berorientasi object yang digunakan pada dunia industri [6].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Kriteria dan Bobot
Pada  proses  penyeleksian  alternatif  penentuan  prioritas  pemilihan ISP menggunakan  model Multi Attribut  Decision  Making  (MADM) diperlukan  perhitungan  nilai  kriteria  sehingga  didapat  alternatif terbaik,
1) Pemberian  bobot  kepentingan  untuk  masing  masing  kriteria.  Kriteria  yang  ditentukan  oleh  peneliti seperti yang diperliatkan pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Internet Service Provider Kode Kriteria Atribut C1 Harga Cost C2 Keamanan Benefit C3 Kepuasan Benefit C4 Kredibilitas  Benefit
2) Menentukan  rating  tabel  kecocokan  pemilihan ISP ,  dalam  penentuan  rating  kecocokan  dari  setiap kriteria masing masing mempunyai nilai seperti yang nampak pada tabel 2.
Tabel 2. Rating Kecocokan Kriteria Nama Kriteria C1 C2 C3 C4 Indihome  0.75  0.75  0.5  0.75 Iconnet 0.75  0.75  0.5 0.5 Biznet 0.75  0.75 1 0.75

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
3) Melakukan Normalisasi Terbobot.
Harga Keamanan =  1 Kepuasan Kredibilitas
4) Melakukan normalisasi matrik keputusan (X) menjadi matrik ternormalisasi (R)
[
]
5) Menentukan hasil akhir preferensi Hasil akhir dari nilai preferensi (V i ) didapatkan dari penjumlahan dari perkalian antara elemen baris matrik ternormalisasi ( R ) dengan bobot preferensi (W) yang sesuai elemen kolom matrik (W) V1 = (1) (0.75) + (1) (0.75) + (0.75) (0.5) + (1) (0.75) = 2.25 V2 = (1) (0.75) + (1) (0.75) + (0.75) (0.5) + (0.6667) (0.75) = 2.5 V3 = (1) (0.75) + (1) (0.75) + (0.75) (1) + (1) (0.75) = 2.75 Jika diperoleh hasil nilai V i yang lebih besar, maka mengindikasikan alternatif lebih terpilih dari ketiga ISP diatas

## 3.2. Perancangan dan Implementasi
Berikut adalah perancangan dan implementasi
1) Use Case Diagram
Use  case adalah  suatu  model  sistem  yang  menggambarkan  keterkaitan  aktor  dan  sistem.  Dimana setiap aktor memiliki fungsi masing masing [7].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 589-597
Pada  gambar  1  dapat  diketahui  bahwa  admin  melakukan login ke  dalam  sistem  dengan  mengisi username dan password , setelah valid maka admin dapat mengolah data kriteria yang terdiri dari nilai kriteria dan 20 nilai crisp, data alternatif yang terdiri dari nilai alternatif dan nilai bobot alternatif. Pengguna  hanya  melakukan  pemilihan ISP dengan  kriteria  dari  alternatif-alternatif  yang  ada  yaitu harga,  keamanan,  kepuasan  pengguna  dan  kredibilitas.  Dan  dilanjutkan  dengan  perhitungan fuzzy MADM .  Dengan  kriteria  dari  alternatif-alternatif  yang  sudah  ada,  sistem  akan  memberikan rekomendasi ISP yang sesuai dengan kebutuhan.
Gambar 1. Use Case Diagram
2) Class Diagram.
Class  diagram adalah  suatu  model  berbentuk  struktur  dan  mendiskripsikan  kelas  dan menghubungkan  dengan  kelas  lainnya,  serta  menjelaskan  fungsi  fungsi  untuk  membangun  sistem baru [8].
Gambar 2. Class Diagram

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
3) Menu Utama
Berikut ini adalah tampilan menu utama dalam penelitian ini :
Gambar 3. Halaman Menu Utama
4) Halaman Nilai Kriteria
Halaman nilai kriteria digunakan untuk memasukan nilai kriteria yang sudah ditentukan. Nilai kriteria digunakan sebagai patokan perhitungan metode fuzzy MADM
Gambar 4. Halaman Nilai Kriteria
5) Halaman Analisa
Halaman analisa menyajikan hasil analisis nilai fuzzy dan normalisasi yang dilakukan oleh sistem.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 5. Halaman Analisa
6) Halaman Perangkingan
Halaman Perangkingan menyajikan perangkingan yang diperoleh dari perhitungan analisis, nilai fuzzy dan normalisasi yang dilakukan oleh sistem.
Gambar 5. Halaman Perangkingan

## 4. Kesimpulan
Dengan  menggunakan  sistem  penunjang  keputusan  yang  dikembangkan,  pengguna  di  Salatiga  dapat dengan  mudah  memperoleh  rekomendasi  pemilihan ISP yang  paling  sesuai  dengan  preferensi  mereka. Sistem ini memberikan keuntungan dalam mengurangi kompleksitas dan membingungkan dalam memilih ISP ,  serta  membantu  pengguna  untuk  mengambil  keputusan  yang  lebih  informasi  dan  berdasarkan preferensi  pribadi.  Melalui  penelitian  ini,  kami  berharap  bahwa  pengguna  dapat  memanfaatkan  sistem penunjang  keputusan  yang  dikembangkan  untuk  memilih ISP yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan keinginan  pengguna.  Penggunaan  metode Fuzzy  MADM memberikan  keuntungan  dalam  mengatasi ketidakpastian dan ketidakjelasan dalam pengambilan keputusan, sehingga pengguna dapat merasa lebih percaya  diri  dengan  pilihan  mereka.  Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  dalam bidang  pemilihan ISP dengan  menggunakan  metode Fuzzy  MADM .  Sistem  penunjang  keputusan  yang dikembangkan  dapat  menjadi  panduan  yang  berguna  bagi  pengguna  dalam  memilih ISP yang  sesuai dengan preferensi individu pengguna.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## Daftar Pustaka
[1] N.  Renaningtias  and  D.  Apriliani,  "Penerapan  Metode  Prototype  Pada  Pengembangan  Sistem Informasi Tugas Akhir Mahasiswa," Rekursif, Vol. 9No. 1Maret2021, vol. Vol. 9, no. 1, pp. 92 - 98, 2021.
[2] K.  Suryadi  and  M.  Ali,  Sistem  Pendukung  Keputusan  :  Suatu  Wacana  Struktural  Idealisasi  Dan Implementasi Konsep Pengembangan Keputusan, Bandung: Remaja Rosdakarya, 2002.
[3] S. Pfleeger and J. Atlee, Software Engineering: Theory and Practice 4th Edition, Pearson, 2009.
[4] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko and R. Wardoyo, Fuzzy Multi Attribute Decision Making (Fuzzy MADM), Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[5] T. Stojo, E. Mulyanto and V. Suhartono, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Andi, 2011.
[6] J.  Rumbaugh,  I.  Jacobson  and  G.  Booch,  The  Unified  Modeling  Language  Reference  Manual Second Edition, Toronto: Addison Wesley, 2005.
[7] Y.  Anggraini,  D.  Pasha,  Damayanti  and  A.  Setiawan,  "Sistem  Informasi  Penjualan  Sepeda Berbasis  Web  Menggunakan  Framework  Codeigniter  (Studi  Kasus  :  Orbit  Station)," Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI), vol. 1, no. 2, pp. 64-70, 2020.
[8] S.  Andria  and  A.  Wahyudi,  "Rancang  Bangun  Aplikasi  Penjualan  Dimsum  Berbasis  Web  (Sudi Kasus: Kedai Dimsum Soraya)," Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI), vol. 2, no. 4, pp. 43-48, 2021.