Multiple Criteria Decision Analysis Menggunakan Additive Ratio Assessment Pada Pemilihan Uninterruptible Power Supply (UPS)
Bentar Priyopradono 1
1 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Prof. Dr. Hazairin, SH Jalan Jend. A. Yani No.1, Kebun Ros, Teluk Segara, Bengkulu 38115, Indonesia bentarpriyopradono@gmail.com 1
Diterima: 31 Jul 2022 | Direvisi: 24 Aug 2022 Disetujui: 27 Aug 2022 | Dipublikasi: 31 Aug 2022

## Abstrak
Uninterruptible  Power  Supply (UPS)  menjadi perangkat  yang  penting,  karena  memiliki  fungsi sebagai pemasok arus listrik jika arus listrik dari PLN padam  ssecara  tiba-tiba.  Meningkatnya  jumlah perusahaan teknologi informasi dan komunikasi, kantor layanan  umum,  serta  institusi  berbasis  data  lainnya membuat  UPS  semakin  penting.  Akan  tetapi,  saat  ini telah  beredar  berbagai  produk  UPS  yang  menawarkan kemampuan dan sepesifikasi yang beragam. Untuk itu, perlu kejelian dalam pemilihan produk UPS agar sesuai dengan  kebutuhan. Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu membangun  sistem  pendukung  keputusan  melalui penyelesaian Multiple  Criteria  Decision  Analysis (MCDA) dengan pendekatan Additive Ratio Assessment (ARAS)  untuk  pemilihan  UPS,  agar menghasilkan  sistem  yang  mampu  membantu  untuk pengambilan  keputusan  pemilihan  UPS  yang  tepat serta  sesuai  kebutuhan.    Metode  ARAS  digunakan sebagai  model  yang  dapat  melakukan  pemilihan alternatif  terbaik  yang  didasari  oleh  tingkat  utilitas pada  masing-masing  alternatif  untuk  menentukan alternatif  terbaik.  Dari  hasil  uji  dengan black-box testing memperlihatkan bahwa sistem yang dikembangkan  sudah  berjalan  dengan  baik.  Selain  itu, sistem dapat menghasilkan perhitungan dengan metode ARAS  yang  valid  karena  hasilnya  sesuai  dengan perhitungan manual .
Kata  kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan,  MCDA,

## ARAS

## Abstract
Uninterruptible  Power  Supply  (UPS)  is  an  important device,  because  it  has  a  function  as  a  supplier  of electric  current  if  the  electric  current  from  PLN  goes out  suddenly.  The  increasing  number  of  information
and  communication  technology  companies,  public service offices, and other data-based institutions makes UPS increasingly important. However, currently there are  various  UPS  products  that  offer  various capabilities  and  specifications.  For  this  reason, carefulness is needed in the selection of UPS products to suit their needs. The purpose of this study is to build a  decision  support  system  through  the  completion  of Multiple  Criteria  Decision  Analysis  (MCDA)  with  the Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  approach  for  the selection of UPS, in order to produce a system that is able  to  assist  in  making  the  right  UPS  selection decisions and as needed. The ARAS method is used as a  model  that  can  select  the  best  alternative  based  on the utility level of each alternative to determine the best alternative.  From  the  test  results  with  black-box testing,  it  shows  that  the  developed  system  has  been running  well.  In  addition,  the  system  can  generate calculations using the valid ARAS method because the results are in accordance with manual calculations.
Keywords: decision support systems, MCDA, ARAS

## I. PENDAHULUAN
Melalui  perkembangan  teknologi,  segala aktivitas  pekerjaan  pada  berbagai  bidang  telah memanfaatkan  komputer.  Akan  tetapi,  komputer membutuhkan  sumber  listrik  untuk  dapat  bekerja, jika  listrik  padam  maka  komputer  tidak  dapat digunakan.  Hal  ini  menyebakan  pekerjaan  akan terkendala dan kerusakan pada konputer jika listrik tiba-tiba padam. Untuk itu, pada setiap perusahaan maupun  instansi  menggunakan Uninterruptible Power Supply (UPS) untuk mengatasi hal tersebut. Saat  listrik  pada  secara  mendadak,  maka  UPS
memiliki  fungsi  agar  komputer  dan  perangkat elektornik  lainya  tetap  mendapatkan  suplai  listrik selama  rentang  waktu  tertentu  [1].  Sehingga, sesorang  dapat  melakukan  penyimpanan  data  dan backup data  penting  yang  telah  dikerjakan sehingga  dapat  tersimpan  dan  tidak  hilang.  UPS merupakan sebuah perangkat yang memiliki fungsi untuk menyuplai listrik apabila tidak mendapatkan aliran  listrik  karena  terjadi  listrik  padam.  Pada UPS  dilengkapi  dengan  baterai  yang  menjadi sumber  listrik  utama  perangkat  tersebut  [2].  UPS memberi  waktu  untuk  mengalihkan  daya  atau mematikan  perangkat  seperti  komputer  dan motherboard agar tidak mudah rusak. Meningkatnya  jumlah  perusahaan  teknologi informasi  dan  komunikasi,  kantor  layanan  umum, serta institusi berbasis data lainnya membuat UPS semakin  penting.  Akan  tetapi,  saat  ini  telah beredar  berbagai  produk  UPS  yang  menawarkan kemampuan dan sepesifikasi yang beragam. Untuk itu,  perlu  kejelian  dalam  pemilihan  produk  UPS agar  sesuai  dengan  kebutuhan.  Jika  memilih  UPS yang  tidak  sesuai  dengan  apa  yang  dibutuhkan, maka  akan  mengganggu  kinerja  komputer  dan pekerjaan yang dilakukan. Sehingga, perlu adanya sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  dan membantu  dalam  mengambil  keputusan  untuk memilih  UPS  yang  tepat.  Permasalahan  tersebut bisa  terselesaikan  melalui  pengembangan  sistem pendukung keputusan.
Sistem pendukung keputusan (SPK)
merupakan perangkat lunak berbasiskan pengetahuan  yang  mampu  merekomendasikan alternatif  terbaik  untuk  menentukan  sebuah keputusan  [3].  SPK  dapat  digunakan  dalam menyelesaikan permasalahan yang semi terstruktur  berdasarkan  pemodelan  dan  melalui perhitungan  matematis  serta  statistika  untuk memperoleh  solusi  terbaik  [4].  Dalam  kasus pemilihan  UPS,  melibatkan  beberapa  kriteria  dan beberapa  alternatif  dengan  penilaian  secara subjektif.  Sehingga,  penyelesaian  dari  masalah tersebut  menggunakan  pendekatan Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) atau Multiple Attribute Decision Making (MADM).  Pendekatan MCDA  mencari  solusi  terbaik  dari  beberapa alternatif yang didasari oleh sejumlah kriteria [5], [6].  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  diterapkan adalah  metode Additive  Ratio  Assessment (ARAS).  Metode  ARAS  merupakan  pendekatan multi  criteria yang  didasari  pada  konsep pengambilan  keputusan  yang  diperhitungkan  dari tingkat  utilitas  melalui  perbandingan  nilai  indeks seluruh  alternatif  dengan  nilai  indeks  alternatif
optimalnya  [7].  Secara  konsep  metode  ARAS  ini mirip  dengan  metode  perangkingan  seperti  SAW atau TOPSIS [8].
Penelitian  sebelumnya,  menunjukkan  bahwa penggunaan  metode  ARAS  pada  pengembangan SPK  mendapatkan  hasil  yang  baik  dan  mampu menghasilkan alternatif terbaik. Penelitian sebelumnya,  mengenai  penerapan  metode  ARAS pada  seleksi  calon  karyawan  baru  pada  PT. Dawam  Prima  Perkasa  [9].  Pada  penelitian  ini berdasarkan  pengujian  dengan rank  spearman didapatkan  nilai  mencapai  0,950,  ini  artinya metode  ARAS  mampu  menemukan  alternatif dengan  baik.  Penelitian  lainnya,  mengenai pemilihan  Departemen  terbaik  menggunakan metode  ARAS  [10].  Pada  penelitian  ini,  dapat memberikan  rekomendasi  alternatif  terbaik  dari beberapa  alternatif  dan  kriteria.  Penelitian selanjutnya,  tentang  sistem  pendukung  keputusan pada  seleksi  tenaga  kerja  untuk security  service menggunakan  metode  ARAS  [11].  Pada penelitian ini, menunjukkan bahwa metode ARAS dapat  membantu  dalam  pemilihan  alternatif terbaik berdasarkan nilai utilitas.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk membangun sistem pendukung keputusan melalui penyelesaian Multiple  Criteria  Decision  Analysis (MCDA)  dengan  pendekatan Additive  Ratio Assessment (ARAS)  untuk  pemilihan  UPS,  agar menghasilkan  sistem  yang  mampu  memberikan rekomendasi keputusan pemilihan UPS yang tepat dan sesuai kebutuhan.  Metode ARAS digunakan sebagai  model  yang  dapat  melakukan  pemilihan alternatif terbaik yang didasari oleh tingkat utilitas pada  masing-masing  alternatif  untuk  menentukan alternatif  terbaik.  Kriteria  yang  digunakan  untuk pemilihan  UPS  yaitu:  harga,  kapasitas  UPS, durasi backup , jumlah outlet dan berat UPS.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Dalam  pemecahan  permasalahan  pemilihan terhadap alternatif terbaik dibutuhkan pengambilan keputusan. Fokus dalam mengambil keputusan  adalah  pada  pemilihan  solusi  terbaik dari  alternatif-alternatif  yang  tersedia  dengan sistematis [5]. Sistem yang memiliki kemampuan dalam  membantu  pengambilan  keputusan  disebut dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK). SPK dikembangkan untuk membantu dalam memutuskan  sesuatu  bagi  pimpinan  maupun decision maker untuk  penyelesaian  permasalahan yang  semi  terstruktur  melalui  rekomendasi
alternatif  atau  solusi  terbaik  [12].  SPK  disebut juga  sebagai  perangkat  lunak  berbasiskan pengetahuan  yang  mampu  memberikan  alternatif trbaik  untuk  menentukan  sebuah  keputusan  [13]. SPK  dapat  menghasilkan  sebuah  solusi  melalui pemodelan dan perhitungan secara matematis dan statistika [4].

## B. Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA)
Untuk  penyelesian  pengambilan  keputusan dengan  penetapan  alternatif  terbaik  yang didapatkan  dari  beberapa  alternatif  dan  beberapa kriteria  menggunakan  pendekatan Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) atau Multiple Attribute  Decision  Making (MADM).  MCDA merupakan  pendekatan  dengan  melibatkan sejumlah  kriteria  yang  mendasari  dalam mengambil keputusan, melalui penilaian subjektif guna  menyelesaikan  permasalahan  pemilihan dengan  menggunakan  analisa  alternatif  [14]. Pendekatan MCDA mengambil sebuah keputusan untuk memperoleh alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang didasari oleh beberapa kriteria [5], [6].  Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat digunakan  dalam  MCDA,  diantaranya: Simple Additive  Weighting  Method (SAW), Weighted Product (WP), Technique for Order Preference by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), Analytic Hierarchy  Process (AHP), Additive  Ratio Assessment (ARAS) dan masih banyak lagi.

## C. Additive Ratio Assessment (ARAS)
Metode Additive  Ratio  Assessment (ARAS) dikemukakan  pertama  kali  oleh  Zavadskas  dan Turskis  pada  tahun  2010  [15].  Metode  ini memiliki  tujuan  untuk  melakukan  pemilihan alternatif terbaik yang didasari oleh tingkat utilitas pada  masing-masing  alternatif  untuk  menentukan peringkat  atau  alternatif  terbaik  [16].  Utilitas merupakan  nilai  fungsi  yang  menghasilkan  nilai efisiensi  relatif  kompleks  dari  alternatif  terbaik yang  memiliki  dampak  terhadap  nilai  dan kepentingan  kriteria  [17].  Seperti  halnya  metode Multiple  Criteria  Decision  Analysis (MCDA) yang  lainnya,  metode  ARAS  dapat  digunakan dalam perangkingan alternatif dengan menyelesaikan  masalah  keputusan  dari  beberapa kriteria dan alternatif.
Untuk melakukan perhitungan metode ARAS terdapat  beberapa  tahapan,  diantaranya  sebagai berikut:

## 1) Menyusun atribut kedalam matriks.
Pada  tahap  ini,  atribut  dari  alternatif  yang telah  ditentukan  akan  dimasukkan  ke  dalam sebuah matrik melalui persamaan (1).
! = ! !" ! ! ! . . . ! ! ! ! !! ! !! . . . ! !! . . . . . . . . . . . . ! !! ! !" . . . ! !" (1)
Di  mana, m merupakan  banyaknya  alternatif, n adalah banyaknya kriteria, x ij merupakan kinerja dari  alternatif i pada  kriteria j ,  sedangkan x oj merupakan nilai optimal dari kriteria j .

## 2) Membuat matriks ternormalisasi.
Pada  tahap  ini  bertujuan  agar  dapat menyatukan  seluruh  atribut  pada  matiks  untuk menyeragamkan  nilainya.  Normalisasi  pada matriks keputusan didapatkan berdasarkan persamaan  (2)  jika  kriterianya benefit dan persamaan (3) jika kriterianya cost .
! !" = ! !" ! !" ! ! !! (2)
! !" = 1 ! !" ∗ ; ! !" ∗ = ! !" ! !" ! ! !! (3)
3) Mencari nilai matriks normalisasi terbobot.
Selanjutnya,  mencari  matriks  normalisasi terbobot  melalui  perhitungan  dengan  persamaan (4).
! !" = ! !" ×! !" (4)
4) Mencari nilai optimal dan nilai utilitas.
Menghitung  nilai  optimum  didapatkan melalui persamaan (5).
! ! = ! !" ! !!! (5)
Di  mana, S i meupakan  nilai  fungsi  optimal pada alternatif i .
Setelah  mendapatkan  nilai S i ,  dilanjutkan dengan  menghitung  nilai  utilitas  melalui persamaan (6).
! ! = ! ! ! ! (6)
Di mana, S i dan S o merupakan jumlah kriteria optimal,  sedangkan K i merupakan  nilai  utilitas

## E-ISSN: 2775-4669
masing-masing  alternatif.  Nilai K i tertinggi merupakan alternatif terbaik.

## III. METODE PENELITIAN
Sebelum  memulai  penelitian,  terlebih  dahulu disusun  tahapan  penelitian  agar  penelitian  dapat berjalan  dengan  baik.  Tahapan  penelitian  berisi langkah-langkah  dalam  melakukan  penelitian yang disusun secara terstruktur dan terencana agar tercapai  tujuan  penelitian  [18].  Langkah-langkah penelitian yang tersusun dalam tahapan penelitian tersaji pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## A. Analisis Kebutuhan
Pada  tahap  ini  pengembang  akan  melakukan pengumpulan  kebutuhan  dari  sistem  yang dibangun.  Untuk  menetapkan  kebutuhan  maka perlu  melakukan  identfikasi  masalah  yang  akan diselesaikan [19]. Berdasarkan permasalahan yang telah  didapatkan  maka  diteruskan  dengan penetapan  kebutuhan  melalui  analisa  kebutuhan sistem.  Pada  Analisa  kebutuhan  nantinya  disusun pernyataan kebutuhan yang didasari pada analisis kebutuhan fungsional. Analisis kebutuhan fungsional  berisi  tentang  fitur-fitur  yang diinginkaan oleh pengguna, sehingga sistem dapat memberikan  layanan  yang  sesuai  dengan keinginnan  penggunanya  [20].    Maka  pada  tahap ini  akan  menhasilkan  pernyataan  mengenai  fitur- fitur  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna untuk menyelesaikan permasalahan pengguna.
B. Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) Menggunakan Additive  Ratio  Assessment

## (ARAS)
Dalam  penyelesian  pengambilan  keputusan melalui  penetapan  alternatif  terbaik  yang didapatkan  dari  beberapa  alternatif  dan  beberapa kriteria,  menggunakan  pendekatan Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) atau Multiple Attribute Decision Making (MADM).  Pendekatan MCDA  yang  diimplementasikan  pada  kasus  ini yaitu Additive  Ratio  Assessment (ARAS).  Pada kasus  pemilihan  UPS  metode  ARAS  akan melakukan  perhitungan  untuk  menemukan alaternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif  dan kriteria  berdasarkan  tingkat  utilitas  melalui perbandingan  nilai  indeks  seluruh  alternatif terhadap nilai indeks alternatif optimalnya.

## C. Perancangan Sistem
Tahap  ini  merupakan  tahapan  di  mana  hasil dari  analisis  kebutuhan  akan  dirancang  melalui pemodelan  tertentu.  Rancangan  yang  diterapkan pada  penelitian  ini  adalah use  case  diagram . Diagram ini mendeskripsikan relasi diantara actor dan  sistem  yang  memperlihatkan  fungsi-fungsi yang  ada  pada  sistem  [21].  Perancangan  dengan use  case  diagram akan  terlihat  fungsionalitas yang  ada  pada  sistem  atau  fasilitas  apa  saja  yang dapat dilakukan oleh actor pada sistem.

## D. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  atau  biasanya  dikenal dengan  tahapan  pengkodean,  merupakan  tahap mengonversi  rancangan  ke  dalam  bentuk  aplikasi atau  sistem  menggunakan  bahasa  pemrograman yang  dapat  dikenali  oleh  komputer  [22].  Pada penelitian  ini  sistem  dibangun  berbasis  web, sehingga  pada  pengkodeaannya  menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  dengan text  editor Visual  Code  Studio  dan  untuk  penyimpanan datanya menggunakan MySQL.

## E. Pengujian
Setelah  semua  proses  dilakukan,  tahap selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian.  Tahap ini  memiliki  tujuan  agar  dapat  dipastikan  bahwa sistem  yang  dikembangkan  mampu  bekerja dengan  baik  dan  bebas  dari  kesalahan  [23]. Teknik  uji  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah black-box  testing . Black-box  testing
Analisis Kebutuhan MCDA Menggunakan ARAS
Perancangan Sistem Implementasi Sistem Pengujian
merupakan  teknik  pengujian  yang  didasari  pada fungsi-fungsi  sistem,  sehingga  perangkat  lunak akan diuji fungsionalitasnya apakah telah berjalan dengan  baik  [24].  Maka, output pada  tahap  ini berupa  hasil black-box  testing yang  berisi  daftar fitur  uji  dan  hasil  dari  pengujian  apakah  sistem dapat berjalan sebagaimana mestinya.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk membangun sistem pendukung keputusan  pemilihan  UPS,  langkah  awal  yaitu mengidentifikasi permasalahan yang ada. Permasalahan pada penelitian ini yaitu bagaimana dapat  membantu  mendapatkan  alternatif  terbaik untuk  melakukan  pemilihan  UPS  yang  tepat melalui  imlementasi Multiple  Criteria  Decision Analysis (MCDA)  dengan  metode Additive Ratio Assessment (ARAS).  Berikutnya,  berdasarkan permasalahan  yang  ada  disusunlah  kebutuhan fungsional. Kebutuhan fungsional dari pengembangan sistem pemilihan UPS adalah:
1) Sistem terdapat fitur pengelolaan data kriteria.
2) Sistem  terdapat  fitur  pengelolaan  data alternatif.
3) Sistem terdapat fitur pengelolaan data bobot.
4) Sistem  mampu  memasukkna  nilai  setiap alternatif.
5) Sistem  mampu  melakukan  perhitungan dengan metode ARAS.
Berdasarkan kebutuhan
fungsional, selanjunya  akan  dibuat  perancangan  sistem menggunakan use  case  diagram. Pada use  case diagram, menggambarkan  dan  menjelaskan mengenai  fungsionalitas  yang  ada  pada  sistem yang  dapat  dilakukan  oleh  aktor.  Gambar  2 berikut  ini  merupakan use  case  diagram sistem pemilihan UPS.
Gambar 2. Use case diagram sistem pemilihan UPS
Penyelesaian Multiple  Criteria  Decision Analysis (MCDA)  dengan  metode  ARAS  untuk pemilihan  UPS  yang  dikembangkan  terdapat beberapa  langkah  yang  dilakukan.  Untuk membangun  sistem  pemilihan  UPS diawali dengan  penentuan  kriteria.  Kriteria  yang ditetapkan diantaranya:
1) Harga Kriteria  ini  merupakan  ktiteria  yang  dinilai  dari harga  jual  pada  produk  UPS yang  dijadikan sebagai alternatif.
2) Kapasitas UPS Kapasitas  merupakan  kriteria  yang  diukur berdasarkan  daya  yang  mampu  dikeluarkan  oleh UPS.  UPS  dengan  daya  yang  besar  akan  mampu menyuplai listrik ke perangkat yang besar pula.
3) Durasi Backup
Kriteria  ini  merupakan  kriteria  yang  vital  dari kriteria lain, karena fungsi utama dari UPS adalah menyimpan  listrik  dan  kemudian  digunakan  pada saat  listrik  dari  PLN  tiba-tiba  padam.  Durasi backup adalah  waktu  yang  dapat  dilakukan  UPS untuk mensuplai listrik pada saat listrik padam.
4) Jumlah Outlet
Jumlah  outlet  merupakan  jumlah  tempat  arus listrik dapat diambil pada UPS untuk menjalankan perangkat listrik.
5) Berat Kriteria  ini  didapatkan  dari  beratnya  produk  UPS yang akan menjadi alternatif.
Pada metode ARAS ada dua tipe karakteristik kriteria,  yaitu cost dan benefit .  Tipe  kriteria benefit yaitu  kriteria  yang  mencari nilai  tertinggi, sebaliknya  kriteria cost yaitu  kriteria  yang mencari  nilai  terendah.  Pada  kasus  pemilihan UPS,  terdapat  tiga  kriterai benefit yaitu  kapasitas UPS, durasi backup dan jumlah outlet . Sedangkan untuk  kriteria cost terdapat  dua  kriteria,  yaitu harga  dan  berat.  Dari  kriteria  yang  telah ditetapkan  berikutnya  disusun  rentang  nilai  dan konversi  nilai  kriteria,  untuk  memudahkan  dalam perhitungan metode ARAS. Rentang nilai kriteria dan konversinya disajikan pada Tabel I.
TABEL I. K RITERIA P EMILIHAN UPS Kriteria Nilai Kriteria Konversi Nilai Harga (C1) < 1.500.000 1.500.000 – 3.000.000 3.000.000 – 4.500.000 > 4.500.000 4 3 2 1 Kapasitas UPS (C2) < 0.5 kVA 0.5 – 1 kVA 1.1 – 1.5 kVA > 1.5 kVA 1 2 3 4 Durasi Backup (C3) > 20 Menit 1
20 – 40 Menit 41 – 60 Menit > 60 Menit 2 3 4 Jumlah Outlet (C4) < 2 Outlet 2 – 4 Otuket 5 – 7 Outlet > 7 Outlet 1 2 3 4 Berat (C5) < 5 kg 5 – 10 kg 11 – 15 kg > 15 kg
4 3 2 1
Selanjutnya,  menentukan  tingkat  kepentingan kriteria  atau  yang  dikenal  dengan  bobot  kriteria. Tabel II menunjukkan bobot tiap-tiap kriteria.
TABEL II. B OBOT S ETIAP K RITERIA C1 C2 C3 C4 C5 20% 20% 30% 15% 15%
Untuk  contoh  studi  kasus,  telah  ditetapk alternatif  pada  penelitian  ini  yaitu:  Micropack UPS  1250  (A1),  APC  Power-Saving  (A2), Laplace  Triden  1300  (A3)  dan  Eaton  DX  1000 (A4).  Selanjutnya,  pada  setiap  alternatif  akan diberikan nilai berdasarkan kapasitas produk yang ada.  Tabel  III  berikut  ini  merupakan  hasil penilaian yang dilakukan.

## TABEL III. N ILAI K RITERIA
Alternatif Nilai Kriteria Harga (C1) Kapasitas UPS (C2) Durasi Backup (C3) Jumlah Outlet (C4) Berat (C5) Micropack UPS 1250 1.450.000 1.3 kVA 32’ 3 10 kg APC Power- Saving 5.700.000 1.5 kVA 62’ 10 12 kg Laplace Triden 1300 705.000 1.3 kVA 15’ 2 4 kg Eaton  DX 1000 5.900.000 1 kVA 89’ 4 14 kg
Dari Tabel III nilai yang ada akan dikonversi berdasarkan nilai konversi yang ada pada Tabel I. Nilai  konveri  kriteria  untuk  masing-masing alternatif disajikan pada Tabel IV.
TABEL IV. N ILAI K ONVERSI K RITERIA Alternatif Konversi Nilai Kriteria Harga (C1) Kapasitas UPS (C2) Durasi Backup (C3) Jumlah Outlet (C4) Berat (C5) Micropack UPS 1250 4 3 2 2 3 APC Power- Saving 1 3 4 4 2 Laplace Triden 4 3 1 2 4
1300 Eaton  DX 1000 1 2 4 2 2
Berdasarkan  studi  kasus  yang  ada,  langkah penyelesaian  pemilihan  UPS  menggunakan metode Additive Ratio Assessment (ARAS)  dapat diselesaikan melalui langkah-langkah berikut:
1) Menyiapkan matriks keputusan awal.
Tahap  ini  akan  memasukkan  seluruh  atribut yang  akan  dicari  solusinya  ke  dalam  matriks keputusan  berdasarkan  persamaan  (1),  sehingga didapatkan matriks awal seperti dibawah ini.
! = 1 3 4 4 2 4 3 2 2 3 1 3 4 4 2 4 3 1 2 4 1 2 4 2 2 2) Membuat matriks ternormalisasi.
Untuk membuat normalisasi matriks keputusan  jika  kriteria  benefit  menggunakan persamaan  (2)  dan  jika  kriteria cost maka menggunakan  persamaan  (3).  Sehinnga,  untuk menghitung matriks ternormalisasi adalah sebagai berikut ini.
! !" = 1 1 + 0 , 25 + 1 + 0 , 25 + 1 = 0 , 2857
! !! = 0 , 25 1 + 0 , 25 + 1 + 0 , 25 + 1 = 0 , 0714
! !" = 1 1 + 0 , 25 + 1 + 0 , 25 + 1 = 0 , 2857
! !" = 0 , 25 1 + 0 , 25 + 1 + 0 , 25 + 1 = 0 , 0714
! !" = 1 1 + 0 , 25 + 1 + 0 , 25 + 1 = 0 , 2857
Kemudian,  dilakukan  perhitungan  sampai seluruh  atribut  atau  sampai  dengan X 45 .  Jika seluruh  atribut  telah  dihitung  atau  telah dinormalisasikan, selanjutnya dimasukkan kedalam matriks ternormalisasi. Hasil matrik yang telah  dinormalisasi  dapat  dilihat  pada  matiks berikut ini.
! !" = 0 , 2857 0 , 2143 0 , 2667 0 , 2857 0 , 24 0 , 0714 0 , 2143 0 , 1333 0 , 1429 0 , 16 0 , 2857 0 , 2143 0 , 2667 0 , 2857 0 , 24 0 , 0714 0 , 2143 0 , 0667 0 , 1429 0 , 12 0 , 2857 0 , 1429 0 , 26 67 0 , 1429 0 , 24
3) Mencari nilai matriks ternormalisasi terbobot.

## E-ISSN: 2775-4669
Setelah  mendapatkan  matriks  yang  telah dinormalisasi, berikutnya mencari matriks ternormalisasi  terbobot  melalui  rumus  persamaan (4).  Berdasarkan  bobot  kriteria  yang  telah ditentukan  sebelumnya  (Tabel  II),  maka  untuk menghitung  matriks  ternormalisasi  terbobot adalah sebagai berikut.
! !" = 0 , 2857 × 0 , 2 = 0 , 0571 ! !! = 0 , 0714 × 0 , 2 = 0 , 0143 ! !" = 0 , 2857 × 0 , 2 = 0 , 0571 ! !" = 0 , 0714 × 0 , 2 = 0 , 0143 ! !" = 0 , 2857 × 0 , 2 = 0 , 0571
Kemudian,  dihitung  seterusnya  sampai seluruh  atribut  sudah  dikalikan  dengan  bobot masing-masing  kriteria  atau  sampai  dengan D 45 . Selanjutnya,  hasil  tersebut  disusun  pada  matriks keputusan ternormalisasi terbobot sebagai berikut.
! !" = 0 , 0571 0 , 0429 0 , 08 0 , 0429 0 , 036 0 , 0143 0 , 0429 0 , 04 0 , 0214 0 , 024 0 , 0571 0 , 0429 0 , 08 0 , 0429 0 , 036 0 , 0143 0 , 0429 0 , 02 0 , 0214 0 , 018 0 , 0571 0 , 0286 0 , 08 0 , 0214 0 , 036
4) Mencari nilai optimal dan nilai utilitas.
Berikutnya,
menghitung
nilai optimal menggunakan  persamaan  (4)  dan  diteruskan dengan  mencari  nilai  utilitas  menggunakan persamaan (5). Berikut ini merupakan perhitungan untuk mendapatkan nilai S i .
! ! = 0 , 0571 + 0 , 0429 + 0 , 08 + 0 , 0429 + 0 , 036 = 0 , 2589 ! ! = 0 , 0143 + 0 , 0429 + 0 , 04 + 0 , 0214 + 0 , 024 = 0 , 1426 ! ! = 0 , 0571 + 0 , 0429 + 0 , 08 + 0 , 0429 + 0 , 036 = 0 , 2589 ! ! = 0 , 0143 + 0 , 0429 + 0 , 02 + 0 , 0214 + 0 , 018 = 0 , 1166 ! ! = 0 , 0571 + 0 , 0286 + 0 , 08 + 0 , 0214 + 0 , 036 = 0 , 2231
Selanjutnya,  berdasarkan  nilai S i maka  nilai derajat  utilitas  ( K i )  dapat  dihasilkan  seperti berikut:
! ! = 0 , 1426 0 , 2589 = 0 , 5508
! ! = 0 , 2589 0 , 2589 = 1
! ! = 0 , 1166 0 , 2589 = 0 , 4503 ! ! = 0 , 2231 0 , 2589 = 0 , 8620
Berdasarkan  hasil  tersebut  telah  didapatkan nilai  utilitas  ( K i ).  Selanjutnya  menyusun  nilai utilitas  tersebut  pada  tabel  perangkingan  yang disajikan pada Tabel V berikut ini.

## TABEL V. P ERANGKINGAN A LTERNATIF
Alternatif Nilai Utilitas ( K i ) Ranking Micropack UPS 1250 (A1) 0,5508 3 APC Power-Saving (A2) 1 1 Laplace Triden 1300 (A3) 0,4503 4 Eaton DX 1000 (A4) 0,8620 2
Berdasarkan  pada  Tabel  V,  didapatkan  nilai tingkat  utilitas  ( K i )  tertinggi  yaitu  APC  Power- Saving  (A2)  dengan  nilai  1.  Ini  artinya  alternatif tersebut merupakan alternatif terbaik.
Selanjutnya, metode ARAS diimplementasikan pada sistem dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan text  editor Visual  Code  Studio  serta  untuk penyimpanan  datanya  menggunakan database MySQL.  Antarmuka  halaman  utama  sistem pemilihan UPS terlihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Antarmuka menu utama
Pada halaman utama sistem pemilihan UPS menampilkan grafik hasil perhitungan ARAS dan fitur-fitur  utama  pada  sistem,  diantaranya:  fitur Kriteria, Alternatif, Niali Alternatif dan Perhitungan  ARAS.  Pada  fitur  Kriteria  pengguna dapat  mengelola  data  kriteria.  Pengguna dapat memasukkan,  mengubah  dan  menghapus  data kriteria.  Selain  itu user dapat  menginputkan tingkat  kepentingan  atau  bobot  setiap  kriteria. Tampilan  antarmuka  fitur  Kriteria  disajikan  pada Gambar 4.
Gambar 4. Antarmuka menu kriteria
Selanjutnya,  pengguna dapat  mengelola data alternatif pada menu Alternatif. Melalui fitur ini  pengguna  dapat  melakukan  penambahan,  edit
dan  hapus  alternatif.  Tampilan  antarmuka  pada fitur Alternatif terlihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Antarmuka menu alternatif
Setelah  alternatif  sudah  terisi  selanjutnya pengguna  dapat  memberikan  nilai  pada  alternatif tersebut  melalui  fitur  Nilai  Alternatif.  Pada  fitur ini pengguna akan memberikan nilai pada masing- masing  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan sebelumnya. Kemudian, user melakukan pemilihan UPS dengan metode ARAS pada fitur Perhitungan ARAS. Pada fitur ini akan menampilkan langkah-langkah dan proses peneyelesain  dengan  metode  ARAS  dan  hasil alternatif  terbaik.  Tampilan  fitur  Perhitungan ARAS disajikan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Antarmuka Perhitungan Metode ARAS
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan pengujian  sistem  untuk  memastikan  sistem  dapat berjalan  dengan  baik  dan  tidak  terdapat error . Pengujian  yang  diterapkan  yaitu  melalui black- box  testing ,  yang  pengujiannya  didasari  pada fungsi-fungsi  sistem.  Hasil  pengujian  disajikan pada Tabel VI.
TABEL VI. H ASIL B LACK -B OX T ESTING No Fitur Uji Hasil yang Diharapkan Kesimpulan 1 Fitur Menu Utama Sistem dapat menampilkan  menu utama  yang  berisi fitur-fitur  sistem  dan meampilkan  grafik hasil perhitungan metode ARAS. Valid 2 Fitur Kriteria Pengguna dapat mengelola kriteria Valid
No Fitur Uji Hasil yang Diharapkan Kesimpulan seperti  tambah,  ubah dan hapus data kriteria. 3 Fitur Alternatif Pengguna dapat mengelola  alternatif seperti  tambah,  ubah dan hapus data alternatif. Valid 4 Fitur Nilai Alternatif Pengguna dapat mengelola nilai alternatif seperti tambah,  ubah  dan hapus data nilai alternatif. Valid 5 Fitur Perhitungan ARAS Pengguna dapat melihat proses perhitungan  dengan metode ARAS 6 Hasil  Alternatif Terbaik Pengguna dapat melihat hasil perangkingan dan alternatif terbaik
Valid
Berdasarkan  Tabel  5,  menunjukkan  bahwa kesimpulan pada masing-masing fitur uji berstatus “Valid”. Ini artinya sistem telah berjalana dengan baik.  Selain  itu,  sistem  dapat  menghasilkan perhitungan  dengan  metode  ARAS  yang  sesuai dengan perhitungan manual. Hal ini menunjukkan bahwa  implementasi  metode  ARAS  telah  tepat dan sesuai.

## V. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah melakukan penyelesaian Multiple  Criteria  Decision  Analysis (MCDA) menggunakan Additive
Ratio Assessment (ARAS) pada pemilihan UPS. Metode ini  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan pemilihan  alternatif  terbaik  yang  didasari  oleh tingkat  utilitas  pada  masing-masing  alternatif untuk  menentukan  peringkat  atau  alternatif terbaik. Sistem yang dibangun memiliki fitur-fitur seperti  mengelola  data  kriteria,  menentukan bobot,  mengelola  alternatif,  memberikan  nilai pada  masing-masing  alternatif,  melihat  hasil perhitungan meotde ARAS dan melihat perangkingan hasil rekomendasi sistem. Berdasarkan  pengujian  melalui  metode black-box testing memperlihatkan  bahwa  sistem  yang dibangun  telah  berjalan  dengan  baik.  Selain  itu, sistem  dapat  menghasilkan  perhitungan  dengan metode  ARAS  yang  valid  karena  hasilnya  sesuai dengan perhitungan manual .

## E-ISSN: 2775-4669

## REFERENSI
[1] T.  E.  Saputra,  Y.  Apriani,  and  M.  Hurairah,  “UPS (Uninterruptible Power Supply) 1000 Watt Berbasis Panel Surya,” J. Tek. Elektro , vol. 11, no. 2, pp. 45– 51, 2021.
[2] F.  A.  Gunawan,  P.  Pujianto,  and  A.  S.  Wardhana, “Perancangan  Pemasangan  UPS  Untuk  Peralatan Gas  Chromatography  di  Laboratorium  PT.  XYZ,” SNTEM , vol. 1, no. November, pp. 896–909, 2021.
[3] R.  I.  Borman  and  H.  Fauzi,  “Penerapan  Metode Perbandingan  Eksponensial  (MPE)  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Siswa Berprestasi  Pada  SMK  XYZ,” CESS  J.  Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[4] R.  I.  Borman,  D.  A.  Megawaty,  and  A.  Attohiroh, “Implementasi  Metode  TOPSIS  Pada  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta Yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus : PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  14–20,  2020,  doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.
[5] R.  Jaya,  E.  Fitria,  and  Y.  Yusriana,  “Implementasi Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  Pada Agroindustri:  Suatu  Telaah  Literatur,” J.  Teknol. Ind. Pertan. , vol. 30, no. 2, pp. 234–343, 2020.
[6] R.  I.  Borman,  M.  Mayangsari,  and  M.  Muslihudin, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Lokasi Perumahan  Di  Pringsewu  Selatan  Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,” JTKSI , vol. 01, no. 01, pp. 5–9, 2018.
[7] S.  W.  Sari  and  B.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Ketua  Danru  Terbaik Menggunakan Metode ARAS,” in Seminar Nasional Teknologi  Komputer  &  Sains  (SAINTEKS) SAINTEKS 2019 , 2019, pp. 291–300.
[8] H.  Susanto,  “Penerapan  Metode  Additive  Ratio Assessment(Aras)  Dalam  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Susu  Gym  Terbaik  Untuk  Menambah Masa Otot,” Maj. Ilm. INTI , vol. 13, no. 2, pp. 1–5, 2018.
[9] S. R. Cholil and E. S. Prisiswo, “Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Calon  Karyawan  Baru  PT  . Dawam  Prima  Perkasa  Menggunakan  Metode  Aras Berbasis  Web,” J.  Rekayasa  Sist.  dan  Ind. ,  vol.  7, no. 2, pp. 106–114, 2020.
[10] A.  Supriatna,  D.  Dedih,  and  Y.  Yanitasari, “Pemilihan  Departemen  Terbaik  dengan  Metode Additive Ratio Assessment,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 3, pp. 228–235, 2020.
[11] T.  R.  Sitompul  and  N.  A.  Hasibuan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Tenaga  Kerja  Untuk Security  Service  Menggunakan  Metode  Aras,” J. Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–9, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i1.812.
[12] S. K. Anwar, A. Priyanto, and C. Ramdani, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Objek  Wisata Menggunakan  Metode  AHP,” J.  Sains  Komput. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 270–279, 2021.
[13] H. Hertyana, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemilihan  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metode Topsis,” J. Pilar Nusa Mandiri ,  vol.  15,  no.  1,  pp.
97–102, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.223.
[14] S. Sutrisno and P. Puryani, “Development of Multi- Criteria  Decision  Making  Model  In  Packed Beverage Industry Using Global Criterion Method,” OPSI , vol. 14, no. 2, pp. 197–207, 2021.
[15] D.  Simarmata,  D.  M.  Midyanti,  and  R.  Hidayati, “Implementasi  Metode  Additive  Ratio  Assement (ARAS)  Untuk  Rekomendasi  Pasien  Kunjungan Sehat  Pada  Fasilitas  Keshatan  Tingkat  Pertama  Dr Josepb Nugroho H. S.,” Coding J. Komput. dan Apl. , vol. 07, no. 03, pp. 109–119, 2019.
[16] H. Syahputra, M. Syahrizal, S. D. Nasution, and B. Purba,  “SPK  Pemilihan  Konten  Youtube  Layak Tonton  Untuk  Anak-Anak  Menerapkan  Metode Additive  Ratio  Assessment  (ARAS),”  in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2019, pp. 678–685.
[17] R. T. Lubis, F. Rizky, and R. Gunawan, “Penentuan Mutasi  Karyawan  Menggunakan  Metode  Additive Ratio  Assesment  (ARAS),” J. Sist. Infromasi TGD , vol. 1, no. 1, pp. 41–52, 2022.
[18] I. Ahmad, E. Suwarni, R. I. Borman, A. Asmawati, F.  Rossi,  and  Y.  Jusman,  “Implementation  of
RESTful  API  Web  Services  Architecture  in Takeaway Application Development,” in
International  Conference  on  Electronic  and Electrical  Engineering  and  Intelligent  System (ICE3IS) , 2022, pp. 132–137.
[19] N.  Y.  Arifin et  al. , Analisa  Perancangan  Sistem Informasi . Batam: Cendikia Mulia Mandiri, 2021.
[20] R. Napianto, Y. Rahmanto, R. I. Borman, O. Lestari, and N. Nugroho,
“Dhempster-Shafer Implementation  in  Overcoming  Uncertainty  in  the Inference  Engine  for  Diagnosing  Oral  Cavity Cancer,” CSRID  (Computer  Sci.  Res.  Its  Dev. Journal) ,  vol.  13,  no.  1,  p.  45,  2021,  doi: 10.22303/csrid.13.1.2021.46-54.
[21] R.  I.  Borman,  A.  T.  Priandika,  and  A.  R.  Edison, “Implementasi  Metode  Pengembangan  Sistem Extreme Programming (XP) pada Aplikasi Investasi Peternakan,” JUSTIN  (Jurnal  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  272–277,  2020,  doi: 10.26418/justin.v8i3.40273.
[22] I.  Ahmad,  Y.  Rahmanto,  D.  Pratama,  and  R.  I. Borman,  “Development  of  augmented  reality application  for  introducing  tangible  cultural heritages  at  the  lampung  museum  using  the multimedia development life cycle,” Ilk. J. Ilm. , vol. 13, no. 2, pp. 187–194, 2021.
[23] R. Napianto, Y. Rahmanto, R. I. Borman, O. Lestari, and N. Nugroho, “Dhempster-Shafer
Implementation  in  Overcoming  Uncertainty  in  the Inference  Engine  for  Diagnosing  Oral  Cavity Cancer,” CSRID  (Computer  Sci.  Res.  Its  Dev. Journal) , vol. 13, no. 1, pp. 45–53, 2021.
[24] M. Andarwati, F. Amrullah, E. Thamrin, and A. R. Muslikh,  “An  Analysis  of  Point  of  Sales  (POS) Information  Systems  in  SMEswith  The  Black  Box Testing  and  PIECES  Method  An  Analysis  of  Point of  Sales  (POS)  Information  Systems  in  SMEswith The Black Box Testing and PIECES Method,” IOSR J. Bus. Manag. (IOSR-JBM ,  vol.  22,  no.  9,  pp.  20– 25, 2020, doi: 10.9790/487X-2209052025.