## Analisa Metode VIKOR pada Rekomendasi Alat Musik Keyboard Electone Terbaik
Azi Arisandi 1 , Eka Satria Pribadi 2 1,2 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
1 aziarisandi111@gmail.com, 2 ekabaladewa10@gmail.com

## Abstract
The  purpose  of  this  study  is  to  recommend  the  best  electone  keyboard.  The  method used  in  this  research  is  Visekriterijumsko  Kompromisno  Rangiranje  (VIKOR)  Algorithm where the data source used is obtained from the results of questionnaires and interviews. Decision  Support  System  is  an  alternative  to  making appropriate  and  efficient  decisions in the process of selecting electune keyboard instruments. The VIKOR algorithm is used to find the best alternative. The alternatives used are Yamaha PSR S970 (A1), Korg PA 50 (A2), Casio MZX (A3), Technis KN 2000 (A4). The results of the study using VIKOR are in the form of ranking, where the first ranking is Yamaha PSR S97 (A1) and the second is Technis KN 2000 (A4).
Keywords: Decision Support System, VIKOR, Electune Keyboard

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  merekomendasikan  keyboard  electone  terbaik. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  Algoritma  Visekriterijumsko  Kompromisno Rangiranje (VIKOR) di mana sumber data yang digunakan diperoleh dari hasil kuesioner dan  wawancara.  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  alternatif  untuk  membuat keputusan  yang  tepat  dan  efisien  dalam  proses  pemilihan  instrumen  keyboard  electone. Algoritma  VIKOR  digunakan  untuk  menemukan  alternatif  terbaik.  Alternatif  yang digunakan adalah Yamaha PSR S970 (A1), Korg PA 50 (A2), Casio MZX (A3), Technis KN 2000  (A4).  Hasil  penelitian  menggunakan  VIKOR  dalam bentuk  peringkat,  di  mana peringkat pertama adalah Yamaha PSR S97 (A1) dan peringkat kedua adalah Technis KN 2000 (A4).
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, VIKOR, Keyboard Electone

## 1. Pendahuluan
Banyak  jenis  sarana  hiburan  yang  dapat  diminati  setiap  orang  salah  satunya  adalah musik, baik itu musik tradisional maupun musik modern. Kedua jenis musik ini memiliki perkembangan yang berbeda, musik moderen perkembangannya lebih cepat dibandingkan dengan  musik  tradisional  dan  juga  peminatnya.  Dikarenakan  alat  musik  modern  sangat mudah  dijumpai  ditempat  umum  begitu  pula  dengan  musiknya  sering  kita  jumpai  di tempat  umum  seperti  kafe,  supermarket  dan  ditempat  umum  lainnya.  Salah  satu  alat musik  modern  yaitu  keyboard  electone.  Dengan  banyaknya  merk  pada  alat  musik keyboard electone memberikan banyak pilihan kepada para pelaku pemain musik dan jasa sewa  alat  musik  electone.  Banyak  pilihan  memberikan  pertimbangan  dalam  menentukan alat musik electone merk mana yang terbaik sesuai dengan kenginan dan kebutuhan.
Mempertimbangkan  hal  di  atas  maka  penting  sekali  menggunakan  sistem  pendukung keputusan sebagai rekomendasi merk alat musik electone terbaik. Salah satu Metode yang digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  adalah  metode  VIKOR.  Metode  VIKOR adalah  metode  perankingan  dengan  menggunakan  indeks  peringkat  multikriteria berdasarkan ukuran tertentu dari kedekatan dengan solusi yang ideal [1]. Metode VIKOR mampu menyelesaikan kasus multi kriteria dalam pemilihan alat musik electone terbaik.
Penelitian sebelumnya yang menggunakan metode VIKOR sebagai referensi penelitian ini  digunakan  oleh  [2]  yang  berjudul  “Penerapan  Metode  VIKOR  Dalam  Penentuan Penerima  Dana  Bantuan  Rumah  Tidak  Layak  Huni”  penelitian  ini  bertujuan  untuk menetukan calon penerima bantuan RUTILAHU yang berhak menerima bantuan tersebut. Metode  VIKOR  digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  multikeriteria  kompleks  yang berfokus pada ranking dan  seleksi dari  sebuah alternatif. Penelitian ini bertujuan sebagai rekomendasi dalam menentukan merk alat musik keyboard electone terbaik. Hasil analisa metode  VIKOR,  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  pendukung  keputusan  dalam pemilihan alat musik keyboard electone bagi pelaku musik dan jasa rental alat musik.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data  [3]. Sistem pendukung keputusan  merupakan  resources  individu  secara  intelek  dengan  kemampuan komputer  guna  meningkatkan  kualitasi  keputusan  dan  bisa  sebagai  manajemen pengambilan  keputusan  [4].  Sistem  pendukung  keputusan  ditujukan  untuk pengambilan  keputusan  yang  bersifat  analistis  dalam  sit uasi  yang  tidak  terstruktur dan dengan kriteria yang kurang jelas.

## 2.2. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitia  ini  adalah  data  perimer  yaitu  pemberian kuesioner kepada 25 responden yang nantinya akan dijadikan alternatif. Sedangkan Fitur (C1), Rom (C2), Body/Style (C3), Harga (C4) dan Tahun Keluaran (C5) dijadikan sebagai kriteria.

## 2.3. Metode Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje (VIKOR)
VIKOR  merupakan  suatu  metode  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  yang pertama  kali  dikembangkan  dan  diajukan  oleh  Opricovic  &  Tzeng  pada  tahun  1998[5]. VIKOR  adalah  metode  optimasi  multi-  kriteria  yang  digunakan  dalam  sistem  yang kompleks.  Metode  ini  berfokus  pada  perangkingan  dan  memilih  dari  satu  set  alternatif, dan  menentukan  solusi  kompromi  untuk  masalah  kriteria  yang  bertentangan,  yang  dapat membantu para pengambil keputusan untuk  mencapai keputusan akhir  yang  tepat[3] [6]. Tujuan  utama  dari  metode  ini  adalah  untuk  menghasilkan  solusi  kompromi  dengan melakukan  perangkingan  terhadap  hasil  nilai  alternatif  dan  kriteria  yang  bertolak belakang  [7].  Langkah-langkah  yang  digunakan  dalam  metode  VIKOR  dalam menyelsaikan masalah di atas adalah sebagai berikut :
a. Membuat matriks keputusan alternatif dan krteria (F) dengan rumus sebagai berikut :
X = (1)
Dimana  X  merupakan  matriks  keputusan, alternatif  ke  – i , i =  1,2,3  adalah  numor urutan  alternatif  dan   kriteria  ke- j,  j =  1,2,3..m  adalah  nomor  urutan  kriteria,  serta adalag respon alternatif pada kriteria.
b. Menetukan bobot untuk setiap kriteria (W) dengan rumus di bawah ini :
`
(2)
Dimana adalah bobot kriteria dan j = 1,2,3 merupakan nomor urutan kriteria.
c. Membuat matriks normalisasi (N) dengan mencari nilai maximum dan minimum untuk mendapatkan solusi ideal dari setiap kriteria. Dengan rumus sebagai berikut:
= (3) Dimana : Nij = nilai normalisasi sampel i kriteria j Xij = nilai data sampel i kriteria j Max Xij   = nilai maksimum suatu kriteria Min Xij = nilai minimum suatu kriteria I = alternatif J = kriteria
d. Menghitung matriks normalisasi bobot
Normalisasi  bobot  dilakukan  dengan  cara  melakukan  perkalian  bobot  kriteria  (W) dengan nilai data yang sudah dinormalisasi (N). Dengan rumus sebagai berikut:
(4)
Dimana Fij adala hasil normalisasi bobot dari alternatif, Wj nilai bobot kriteria da Nij data ternormalisasi dari alternatif dan kriteria.
e. Menghitung Utility measure (S) dan regret measure (R) dari setap alternatif, dengan rumus sebagai berikut :
(5)
(6)
Dimana  Si adalah maximum group utility dan Ri adalah minimum individual  regret yang diambil dari titik tejauh dan terdekat sebagau solusi ideal.
f. Menghitung Indeks VIKOR dengan rumus seagai berikut :
(7)
Dimana V = 0,5.

## 3. Hasil Pembahasan
Dari  hasil  penyebaran  angket  di  Pematangsiantar,  dalam  menentukan  kriteria  peneliti melakukan  wawancara  terhadap  15  pemain  keyboard  electone.  Berikut  adalah  data kuesioner yang telah di olah :
Tabel 1. Data kuesioner Alternative Criteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,74 0,7 0,7 0,6 0,73 A2 0,72  0,56  0,59  0,53  0,69 A3 0,75  0,75  0,62  0,62  0,75 A4 0,63  0,58  0,54  0,75  0,51
Metode  Vikor  memerlukan  nilai  bobot  kriteria  untuk  dijadikan  proses  perhitungan, bobot kriteria sebagai berikut :
Tabel 2. Bobot Kriteria Kriteria Bobot Fitur 0.35 Rom 0.25 Body 0.10 Harga 0.15 Tahun keluaran 0.15
Tahap-tahap pengerjaannya. 1. Membuat matrik keputusan alternatif dan kriteria (F) dengan persamaan (1).
X =

## 2. Menentukan bobot untuk setiap kriteria.
Tabel 3. Bobot Kriteria Kriteria Bobot Fitur 0.35 Rom 0.25 Body 0.10 Harga 0.15 Tahun keluaran 0.15
3. Membuat  matrik  normalisasi  (N)  dengan  menentukan  nilai  maximum  dan  minimum untuk mendapatkan solusi ideal dari setiap kriteria dengan persamaan sebagai berikut:
f+fitur = max {ffitur,1 ; ffitur,2 ; ffitur,3 ; ffitur,4 }
f+fitur = max { 0,74 ; 0,72 ; 0,75 ; 0,63 } f+fitur = 0,75 f-fitur = min {ffitur,1 ; ffitur,2 ; ffitur,3 ; ffitur,4 } f-fitur = min { 0,74 ; 0,72 ; 0,75 ; 0,63 } f-fitur = 0,63
Tabel 4. Hasil Matriks Normalisasi (N) Kriteria Nilai Max  Nilai Min Fitur 0,75 0,63 Rom 0,75 0,56 Body 0,7 0,54 Harga 0,75 0,53 Tahun keluaran 0,75 0,51
4. Setelah  nilai  maximum  dan  minimum  didapatkan  maka  selajutnya  menghitung normalisasi matrik keputusan (N) dengan persamaan (3).
Na1,c1 = = 0,08 Na1,c2 = = 0,26
Na1,c3 = = 0 Na1,c4 = = 0,52 Na1,c5 = = 0,08
Setelah normalisasi bobot F* di dapatkan, maka hasilnya dapat di lihat dibawah ini:

## X =
5. Menghitung utility  measure (S)  dan regret  measure (R)  dari  setiap  alternatif,  dengan persamaan (5) dan (6).
SA1 = 0,35+0,25+0,008+0,15+0,037 = 0,867 RA1 = max { 0,35;0,25;0,008;0,15;0,037 } = 0,35 SA2 = 0,28+0,065+0+0,78+0,02 = 0,435 RA2 = max { 0,28;0,065;0;0,78;0,02 } = 0,28 SA3 = 0+0+0,031+0,088+0 = 0,119 RA3 = max { 0;0;0,031;0,088;0 } = 0,088 SA4 = 0+0,222+0 +0 +0 = 0,222 RA4 = max { 0;0,222;0 ;0;0 } = 0,35
Dari hasil perhitungan S dan R di atas, dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 5. Perhitungan nilai S dan R Alternatif Nilai S Nilai R A1 0,867 0,35 A2 0,435 0,28 A3 0,119 0,008 A4 0,222 0,222
Setelah  hasil  perhitungan  S  dan  R  didapatkan,  maka  langkah  selanjutnya  melakukan perhitungan S+ , S- , R+ , R- dari nilai S dan R. Hasil nya di bawah ini :
S+ = max {0,867 ; 0,435 ; 0,119; 0,222} = 0,867 S- = min {0,867 ; 0,435 ; 0,119; 0,222}  = 0,119 R+ = max {0,35 ; 0,28 ; 0,008 ; 0,222}  = 0,222 R- = min {0,35 ; 0,28 ; 0,008 ; 0,222} = 0,008
6. Menghitung Indeks VIKOR dengan persamaan (7)
QA1 =0,5 [(0,867 – 0, 119 ) / (0,867 – 0,119)] + (1 – 0,5)[(0,35 – 0,008) / (0,35 - 0,008)] = 1 QA2 =0,5[(0,435 – 0, 119 ) / (0,867 – 0,119)] + (1 – 0,5)[(0,028 – 0,008) / (0,35 - 0,008)] = 0,24 QA3 =0,5 [(0,119 – 0, 119 ) / (0,867 – 0,119)] + (1 – 0,5)[(0,008 – 0,008) / (0,35 - 0,008)] = 0 QA4 =0,5 [(0,222 – 0, 119 ) / (0,867 – 0,119)] + (1 – 0,5)[(0,222 – 0,008) / (0,35 - 0,008)] = 0,38
Hasil dari indeks vikor merupakan hasil perangkingan. Perangkingan bisa di lihat pada table di bawah ini:
Tabel 6. Hasil Perangkingan Alternatif  Nilai Akhir  Rangking A1 1 1 A2 0,24 3 A3 0 4 A4 0,38 2

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode Vikor, maka peneliti menarik kesimpulan sebagai berikut:
a. Metode  Vikor  mendapatkan  hasil  perangkingan  bahwa  salesman  Sugiono merupakan hasil perangkingan yang pertama.
b. Dalam  menghitung  nilai  S  dan  R  sangat  berpengaruh  terhadap  hasil  akhir  yaitu perangkingan.
c. Mampu menghasilkan nilai normalisasi setiap kriteria.

## Daftar Pustaka
[1] U.  Terbuka,  S.  Informasi,  and  S.  S.  Bali,  “Penerapan  Metode  VIKOR  pada Pengambilan  Keputusan  Seleksi  Calon  Penerima  Beasiswa  Bidikmisi  Universitas Terbuka,” vol. 2, no. 1, pp. 24–35, 2018.
[2] H.  Tumanggor,  M.  Haloho,  P.  Ramadhani,  and  S.  D.  Nasution,  “Penerapan Metode  VIKOR  Dalam  Penentuan  Penerima  Dana  Bantuan  Rumah  Tidak  Layak Huni,” vol. 5, no. 1, pp. 71–78, 2018.
[3] Y.  Kristyawan  and  A.  Rizeki,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Distribusi Rehabilitas  Sosial  Rumah  Tidak  Layak  Huni  pada  Kab  Sampang  Menggunakan Metode Vikor,” vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[4] Y.  Primadasa  and  H.  Juliansa,  “Penerapan  Metode  Vikor  dalam  Seleksi Penerimaan Bonus Pada Salesman Indihome,” pp. 33–43.
[5] V.  Imanuwelita,  R.  Regasari,  M.  Putri,  and  F.  Amalia,  “Penentuan  Kelayakan Lokasi Usaha  Franchise Menggunakan Metode AHP dan VIKOR,” vol. 2, no. 1, pp. 122–132, 2018.
[6] C. Score, “Sistem Pendukung Keputusan Kelompok Penentuan Kelayakan Lokasi Pemukiman,” vol. 7, no. 1, pp. 89–100, 2013.
[7] A. U. Martliong, N. Made, and S. Iswari, “Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Restoran Menggunakan Metode AHP dan VIKOR pada Platform LINE,” 2018.