## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kamera DSLR Dengan Metode Promethee
Alfonsius Lorensius 1 , Diah Arifah Prastiningtyas 2 , Febry Eka Purwiantono 3 1,2,3 Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia Malang
1 alfons.lorensius@gmail.com, 2 diah@stiki.ac.id, 3 febry@stiki.ac.id

## ABSTRAK
Kamera Digital Single Lens Reflex (DSLR) adalah sebuah kamera dengan sistem digital yang memakai satu buah lensa yang terpasang di body kamera. Semua merk kamera DSLR membagi konsumen mereka di kelas- kelas pengguna kamera untuk mepermudah pengguna menbedakan fiturnya, seperti : kelas pemula (entry level), kelas profesional (semi-professional & professional) dan kelas menengah (semi advanced & advanced). Pemilihan kamera DSLR untuk komsumen memiliki cukup banyak parameter yang dapat dijadikan tolak ukur bagi seseorang untuk menentukan kamera DSLR mana yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginannya. Parameter digunakan dalam penentuan kamera DSLR dapat berupa penilaian subjektif atau penilaian objektif. Terkadang seseorang kesulitan dalam menentukan parameter yang diambil dalam menentukan keputusan, sehingga pilihan yang diambil pada akhirnya kurang begitu sesuai dengan apa yang diharapkan. Metode promethee merupakan salah satu penentuan urutan (prioritas) dalam analisis multikriteria. Kesederhanaan, kejelasan, dan kestabilan, merupakan fokus masalah pokok dalam metode promethee. Seperti kebanyakan metode lainnya, proses perangkingan dilakukan dengan melakukan seleksi kepada beberapa alternatif dengan kriteria yang telah ditentukan. Terdapat Sembilan kriteria yang akan diuji, yaitu : image resolution, video resolution, ISO, focus point, screen pixel, shutter speed, battery life, class camera dan harga. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kamera DSLR ini dibuat dengan Bahasa pemrograman berbasis web PHP dan mysql sebagai perangkat lunak sistem manajemen database. Sistem ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi kamera DSLR sesuai dengan kriteria yang ditentukan oleh calon konsumen secara efisien dan efektif, sehingga meminimalisir kemungkinan kerugian yang didapatkan oleh konsumen.
Kata Kunci : sistem pendukung keputusan, kamera DSLR, PROMETHEE, PHP, MySQL

## ABSTRACT
Digital Camera Single Lens Reflex (DSLR) is a camera with a digital system that uses a single lens mounted on the camera body. All DSLR camera brands divide their consumers in camera user classes to make it easier for users to distinguish features, such as entry-level classes, professional classes (semi-professional & professional) and middle-class (semi-advanced & advanced). The choice of DSLR cameras for consumers has quite a number of parameters that can be used as a benchmark for someone to determine which DSLR camera fits their needs and desires. Parameters used in determining DSLR cameras can be subjective judgments or objective judgments. Sometimes someone has difficulty in determining the parameters taken in determining the decision, so the choices taken in the end are not exactly what is expected. Promethee method is one of determining the order (priority) in multicriteria analysis. Simplicity, clarity and stability are the main focus of problems in the promethee method. Like most other methods, the ranking process is done by selecting several alternatives with predetermined criteria. There are nine criteria to be tested, namely: image resolution, video resolution, ISO, focus point, screen pixel, shutter speed, battery life, camera class and price. Selection of Decision Support System Applications DSLR cameras are made with web-based programming languages PHP and MySQL as database management system software. This system is expected to provide DSLR camera recommendations in accordance with the criteria determined by prospective customers efficiently and effectively, so as to minimize the possibility of losses obtained by consumers.
Keywords : decision support system, DSLR camera, PROMETHEE, PHP, MySQL

## 1. PENDAHULUAN
Konsep sistem pendukung keputusan yang berbasis komputer ( Computer Based Decision Support System ) saat ini berkembang dengan sangat pesat. Banyak metode yang digunakan untuk membantu dalam proses pengambilan keputusan salah satu diantaranya adalah metode promethee. Sistem pendukung keputusan dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Dalam bidang fotografi,
kamera DSLR merupakan salah satu produk yang paling banyak diminati.
Pemilihan kamera Digital Single Lens Reflex (DSLR) mencakup cukup banyak parameter yang menjadi tolak ukur untuk menentukan kamera mana yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan konsumen. Model kamera yang cukup beragam dan parameter yang digunakan dalam penentuan kamera
DSLR pula dapat berupa penilaian subjektif atau penilaian objektif. Melihat banyaknya kriteria dan keterhubungan satu kriteria dengan kriteria lain yang digunakan dalam menyeleksi kamera DSLR, sistem pendukung keputusan pemilihan kamera DSLR ini menggunakan metode Preference Ranking Organization for Enrichment Evaluation (PROMETHEE).
Model yang digunakan dalam pemilihan kamera DSLRini adalah seleksi multy criteria. Dengan dibangunnya sistem ini, akan mempermudah pengguna dalam memilih alternatif kamera yang akan diseleksi serta proses seleksi yang dilakukan akan lebih efektif. Berdasarkan latar belakang masalah tersebut, maka diusulkan penelitian Tugas Akhir dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kamera DSLR dengan Metode Preference Ranking Organization for Enrichment Evaluation (PROMETHEE)”.

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN
Analisa Masalah Perkembangan teknologi membuat produsen terus melakukan perkembangan terhadap kamera sehingga diciptakan banyak jenis kamera yang sekarang beredar dengan begitu banyak fitur- fiturnya sehingga memberikan banyak pilihan bagi pengguna untuk digunakan. Dalam melakukan pemilihan kamera dibutuhkan pengalaman yang cukup untuk memilih kamera DSLR yang sesuai dengan kebutuhan. Dan untuk itu dibutuhkan pemahaman yang cukup untuk mengenal kriteria- kriteria yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan calon konsumen.
Pemilihan kamera DSLR untuk konsumen yang belum memiliki pengetahuan mengenai spesifikasi-spesifikasi kamera akan menjadi permasalahan tersendiri. Masalah tersebut timbul karena terdapat banyak kriteria-kriteria yang dipertimbangkan untuk mencapai tujuan serta minimnya informasi. Begitu pula dengan biaya yang dibutuhkan untuk mendapatkan kamera yang sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan. Untuk mengatasi masalah ini dibutuhkan sebuah solusi yang dapat memberikan opsi yang sesuai dengan kebutuhan calon konsumen.
Pemecahan Masalah Berdasarkan identifikasi permasalahan yang ada dibutuhkan sebuah sistem komputasi yang dapat membantu pengambilan keputusan yang lebih efektif. Adapun sistem yang dimaksudkan adalah sistem pendukung keputusan yang dapat mempermudah dan mempercepat proses pemilihan kamera DSLR sesuai dengan kebutuhan sehingga menghasilkan rekomendasi
yang diurutkan berdasarkan rangking nilai tertingi.
Desain Masalah Pengumpulan data dilakukan dengan beberapa metode, diantaranya : Metode Kuesioner Kuesioner adalah daftar pertanyaan tertulis yang ditujukan kepada responden yang merupakan calon konsumen atau fotografer pemula. Semua jawaban responden berdasarkan semua pertanyaan dalam kuesioner akan dicatat/direkam.
Metode Wawancara Metode wawancara artinya peneliti melakukan wawancara dengan para fotografer yang telah cukup memahami tentang kamera DSLR untuk mendapatkan data yang dibutuhkan untuk melakukan penelitian. Dari hasil wawancara tersebut akan menghasilkan data primer yang nantinya akan digunakan untuk analisa berikutnya.
Kebutuhan sistem untuk membangun sistem ini antara lain: Input (Data Masukan) Merupakan data yang dimasukkan kedalam sistem pemilihan kamera DSLR. Input data yang dimasukkan oleh Admin antara lain: Data spesifikasi kamera seperti harga, sensitivity (ISO), resolusi kamera, resolusi video, titik fokus, ukuran layar ( pixel ), shutter speed , kelas, ketahanan baterai ( batery life ) , dan lain-lain. Sedangkan untuk proses seleksi dilakukan oleh pengguna dengan melakukan input berupa list alternatif kamera dan memilih kriteria yang akan diuji serta bobotnya Proses Proses dalam sistem ini antara lain: Melakukan perhitungan bobot dari masing- masing kategori berdasarkan pada option dari inputan pengguna dan melakukan perhitungan sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan.
 Melakukan proses normalisasi pada data kamera yang telah diinput oleh pengguna berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.  Mengolah perhitungan skor hasil normalisasi sebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan untuk menghasilkan rekomendasi berdasarkan masing-masing kriteria serta melakukan perhitungan skor secara keseluruhan untuk mengetahui kesimpulan akhir. Hasil akhir yang ada berupa perankingan agar dapat memudahkan pihak pengguna dalam menentukan kamera mana yang akan dipilih.
Output (data keluaran) Output dari sistem ini adalah nama-nama kamera yang memiliki skor tertinggi sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan oleh pengguna. Hasil akhir pada sistem ini dapat dilihat pada report yang ada pada sistem pendukung keputusan pemilihan kamera DSLR.
Program seleksi calon karyawan ini memiliki alur keputusan yang berjalan sesuai dengan sistem yang ada. Alur keputusan dalam program seleksi calon karyawan ini terdapat pada Gambar 1. Use Case SPK Pemilihan Kamera DSLR
Gambar 1 . Use Case SPK Pemilihan Kamera DSLR
Gambar diatas menjelaskan bahwa Sistem Pendukung Keputusan Pemlihan Kamera DSLR dengan Metode PROMETHEE terdapat 6 fitur utama yaitu mengelola data kamera, mengelola data info kriteria, melihat laporan laporan hasil seleksi, melakukan seleksi kamera DSLR, melihat list kamera DSLR, dan melihat info kriteria. Untuk alur proses seleksi dengan menggunakan metode promethee dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2 . Alur Pengambilan Keputusan
3. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN Perhitungan Menggunakan Metode Preference Ranking Organization For Enrichment Evaluation Perhitungan menggunakan metode PROMETHEE yang akan dimulai dengan menentukan kriteria terlebih dahulu sesuai dengan studi kasus yang terjadi pada pemilihan kamera DSLR. Untuk setiap kriteria memiliki bobot yang dapat digunakan sebagai parameter penenentuan kamera DSLR. Dalam hal ini penulis penulis menggunakan tiga tipe preferensi : preferensi linier ( U-shape criterion ), kriteria quasi ( Quasi criterion ) dan kriteria level ( Level criterion ). Untuk langkah awal yaitu terlebih dahulu menentukan dominasi kriteria dan bobot penilaian masing-masing pada kriteria-kriteria tersebut. Dominasi kriteria yaitu memilih beberapa kriteria dalam perancangan Sistem Pendukung Keputusan ini. Adapun kriteria-kriteria sebagai inputannya yaitu resolusi foto, resolusi video, ISO, jumlah titik
fokus, kelas dan harga. Dan akan dijelaskan sebagai berikut : Seorang pengguna mencari kamera DSLR yang memiliki Resolusi Video 1080p, Ukuran Sensor APS-C, Resolusi Foto 16,2 – 19,2MP, maka tipe kamera yang akan muncul adalah Nikkon D7000, Canon 550D, Nikon D5100, Canon 7D, Canon 60D. Dari hasil pencarian tersebut akan dijadikan alternative yang akan dihitung, sedangkan kriteria yang akan digunakan adalah Resolusi Foto, Resolusi Video, ISO, Jumlah titik fokus dan Kelas.
Tabel 1. Alternatif dan Kriteria Kriteria Nikon D7000 Canon 550D Nikon D510 0 Cano n 7D Cano n 60D Resolusi Foto (MP) 16 18 16 18 18 Resolusi Video 1080p 1080p 1080p 1080p 1080p ISO 25600 12800 25600 12800 12800 Titik Fokus 39 9 11 19 9 Kelas Advan ced Semi- Advanc ed Semi- Adva nced Adva nced Adva nced Harga 6950 5500 4850 6100 7900

## Menentukan dominasi kriteria
Setelah alternatif dan kriteria yang akan diuji telah ditentukan, selanjutnya adalah menentukan bobot dari masing-masing kriteria. Dalam hal ini pembobotan dilakukan dengan memberikan nilai interval bobot 1-5.
Tabel 2. Kriteria dan Bobot No Kriteria Bobot 1 Resolusi foto 4 2 Resolusi video 2 3 ISO 3 4 Titik focus 3 5 Kelas 4 6 Harga 5 Total 21 Keterangan : 1 = Tidak penting 2 = Kurang penting
3 = Cukup Penting 4 = Penting 5 = Sangat Penting
Setelah didapat pembobotan pada masing- masing kriteria, kemudian dilakukan perhitungan untuk normalisasi skor nilai pada masing-masing kriteria. Perhitungan didapat dengan menentukan interval masing-masing kriteria. Adapun persamaan yang digunakan untuk proses normalisasi akan dilakukan untuk membagi skor nilai untuk kriteria resolusi foto, titik focus, ISO dan harga.

## MingLiU M Ui ingݎnܾig M Ui ingݎn݇ U
ܾݎiUi
Tabel 3. Kriteria Skor Kriteria Skor Nilai Skor Sangat rendah 1 Rendah 2 Sedang 3 Tinggi 4 Sangat tinggi 5 Sedangkan untuk kriteria resolusi video dan kelas akan menggunakan kriteria skor yang tetap, yaitu : Tabel 4. Kriteria Skor Resolusi Video Jenis Normalisasi Skor Keterangan None 1 Sangat Rendah 720p 2 Rendah 1080p 3 Sedang 2K 4 Tinggi 4K 5 Sangat Tinggi Tabel 5. Kriteria Skor Kelas Jenis Normalisasi Skor Keterangan Entry Level 1 Sangat Rendah Semi-Advanced 2 Rendah Advanced 3 Sedang Semi-Professional 4 Tinggi Professional 5 Sangat Tinggi Menentukan tipe preferensi
Pada metode Promethee terdapat enam bentuk fungsi preferensi kriteria antara lain :

## Kriteria Biasa (Usual criterion)
Pada preferensi ini nilai antara a dan b tidak ada bedanya jika dan hanya jika f(a)= f(b), apabila nilai kriteria pada masing-masing alternatif memiliki nilai berbeda, pembuat keputusan membuat preferensi mutlak untuk alternatif yang dengan nilai yang lebih baik.
t ݎi t t ݎi t (1) Keterangan: H(d) : fungsi selisih kriteria antar alternatif d : selisih nilai kriteria {d=f(a)-f(b) } Ilustrasinya dapat dilihat dari perlombaan renang, ketika seorang peserta dengan peserta lainnya akan memiliki peringkat yang mutlak berbeda walaupun hanya dengan selisih nilai (waktu), yang teramat kecil, dan akan mendapatkan peringkat yang sama jika dan hanya jika waktu tempuhnya sama atau selisih nilai diantara keduanya sebesar nol. Fungsi ( ) untuk preferensi disajikan pada Gambar 3 di bawah ini :
Gambar 3. Usual Criterion
Kriteria Quasi (Quasi criterion)
t ݎi t ݎi t t (2) Keterangan: ( ) : fungsi selisih kriteria antaralternatif : selisih nilai kriteria i (ݎ)
Parameter ( ) : harus merupakan nilai yang tetap
Gambar 4 . Quasi Criterion
Gambar 4 menjelaskan dua alternatif memiliki preferensi yang sama penting selama selisih atau nilai H(d) dari masing-masing alternatif untuk kriteria tertentu tidak melebihi nilai q, dan apabila selisih hasil evaluasi untuk setiap alternatif melebihi nilai q maka terjadi bentuk preferensi mutlak. Kasus pembuat keputusan dengan menggunakan kriteria kuasi, terlebih dahulu harus menentukan nilai q, dimana nilai ini dapat menjelaskan pengaruh yang signifikan dari suatu kriteria. Dalam hal ini, preferensi yang lebih baik dapat diperoleh apabila terjadi selisih antara dua alternatif di atas nilai q.

## Kriteria dengan Preferensi Linier (V-shape criterion)
Kriteria preferensi linier bisa menjelaskan bahwa selama nilai selisih memiliki nilai yang lebih kecil dari p, preferensi dari pembuat keputusan meningkat secara linier dengan nilai d.
t ݎi t ݎi ڕ iiiᘵ t (3) Keterangan:
H(d) : fungsi selisih kriteria antaralternatif d : selisih nilai kriteria {d = f(a) - f(b)} Parameter (p): nilai kecenderungan atas
Jika nilai d lebih besar dibandingkan nilai p, maka akan terjadi preferensi mutlak. Fungsi kriteria ini digambarkan pada Gambar 5 di bawah ini :
Gambar 5. V-shape criterion Ketika pembuat keputusan mengidentifikasi beberapa kriteria untuk tipe ini, pembuat keputusan perlu menentukan nilai dari kecenderungan atas (nilai p). Nilai d di atas p telah dipertimbangkan akan memberikan preferensi mutlak dari suatu alternatif.

## Kriteria Linier dan Area yang Tidak Berbeda /
Linear Quasi (U-shape criterion)
Pada preferensi ini, pengambil keputusan mempertimbangkan peningkatan preferensi secara linier dari tidak berbeda hingga preferensi mutlak dalam area antara dua kecenderungan q dan p.
t ݎi ( ) t ݎi ڕ t ݎi ڕ (4) Keterangan: H (d) : fungsi selisih kritaria antara alternatif d : selisih nilai kriteria {d=f(a)-f(b) } Parameter (p) : nilai kecenderungan atas Parameter (q) : harus merupakan nilai yang tetap
Dua parameter p dan q telah ditentukan nilainya. Fungsi H(d) adalah hasil perbandingan antara alternatif pada Gambar 6.
Gambar 6 . U-shape criterion
Kriteria Level (Level criterion) Dalam kasus ini, kecenderungan tidak berbeda dengan q dan kecenderungan preferensi ditentukan secara simultan. Jika d berada di antara nilai p dan q , hal ini berarti situasi preferensi yang lemah ( ) = 0,5. Fungsi ini disajikan pada :
t ݎi t ݎi ڕ t ݎi ڕ (5) Keterangan:
( ) : fungsi selisih kriteria antaralternatif Parameter ( ) : nilai kecenderungan atas
Parameter : harus merupakan nilai yang tetap
Fungsi ini disajikan pada Gambar 7 dan pembuat keputusan telah menentukan kedua kecenderungan untuk kriteria ini.
Gambar 7 . Level Criterion
Kriteria Gaussian (Gaussian criterion) Fungsi ini bersyarat apabila telah ditentukan nilai , yang dapat dibuat berdasarkan distribusi normal dalam statistik. Nilai ( ) tidak akan pernah bernilai satu.
n (6) Pada penerapannya kriteria Gaussian akan digunakan pada distribusi normal statistik seperti penilaian terhadap tingkat keamanan lingkungan. Fungsi kriteria Gaussian dijelaskan pada Gambar 8 di bawah ini :
Gambar 8. Gaussian Criterion
Setiap kriteria yang ada akan ditetapkan tipe preferensi sesuai dengan sifat nilai yang dimiliki masing-masing kriteria.
Tabel 6. Tipe Preferensi Kriteria Kriteria Tipe Preferensi Resolusi Foto (MP) Quasi Resolusi Video Quasi ISO Quasi
Titik Fokus Quasi Kelas Level Harga Linear Memberikan nilai threshold dan kecenderungan untuk setiap kriteria
Dalam menentukan nilai threshold terdapat dua nilai yang harus ditentukan, yaitu p dan q. Threshold p adalah deviasi terkecil yang dianggap cukup untuk menghasilkan preferensi penuh, sedangkan Threshold q adalah deviasi terbesar yang dianggap dapat diabaikan oleh pengambil keputusan. Kemudian nilai Min/Max menunjukkan kecenderungan data, dimana jika kecenderungannya Min maka menunjukkan nilai yang semakin kecil adalah semakin baik, sedangkan jika Max maka nilainya semakin baik jika nilainya semakin tinggi. Nilai ini merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi proses pembentukan nilai preferensi.
Tabel 7. Nilai Threshold dan Kecenderungan Kriteria Kecenderungan (Min/Max) Tipe Preferensi Threshold p q Resolusi Foto (MP) Max Quasi 5 2 Resolusi Video Max Quasi 5 2 ISO Max Quasi 5 2 Titik Fokus Max Quasi 5 2 Kelas Max Level 5 1 Harga Min Linear 5 0 Normalisasi Skor Kriteria Resolusi Foto Berdasarkan pada Tabel 8 untuk kriteria resolusi foto memiliki nilai terbesar 18 dan nilai terkecil 16. MingLiU t MingLiU t Tabel 8. Nomalisasi Skor Kriteria Resolusi Foto Jenis Normalisasi Skor Keterangan t 1 Sangat Rendah t ڕ tt 2 Rendah tt ڕ tt 3 Sedang tt ڕ tt 4 Tinggi tt ڕ t 5 Sangat Tinggi
Tabel 9. Normalisasi Skor Kriteria dan Alternatif Kriteria Kecenderungan (Min/Max) Alternatif Tipe Preferensi Threshold A1 A2 A3 A4 A5 p q Resolusi Foto (MP) Max 1 5 1 5 5 Quasi - 2 Resolusi Video Max 3 3 3 3 3 Quasi - 2 ISO Max 5 1 5 1 1 Quasi - 2 Titik Fokus Max 5 1 1 2 1 Quasi - 2 Kelas Max 3 2 2 3 3 Level 4 1 Harga Min 2 4 5 3 1 Linear 4 - Tabel 10. Hasil Perhitungan Leaving Flow Dan Entering Flow Alternatif A1 A2 A3 A4 A5 Jumlah Leaving A1 0 0,286 0,143 0,286 0,345 1,060 0,265 A2 0,310 0 0,190 0,060 0,179 0,738 0,185 A3 0,179 0,202 0 0,262 0,381 1,024 0,256 A4 0,250 0,000 0,190 0 0,119 0,560 0,140 A5 0,190 0,000 0,190 0,000 0 0,381 0,095 Jumlah 0,929 0,488 0,714 0,607 1,024 Entering 0,232 0,122 0,179 0,152 0,256
Normalisasi Skor Kriteria Jumlah Titik Fokus
Berdasarkan pada Tabel 11 untuk kriteria titik fokus memiliki nilai terbesar 39 dan nilai terkecil 9. MingLiU   MingLiU Tabel 11 . Nomalisasi Skor Kriteria Titik Fokus Jenis Normalisasi Skor Keterangan  1 Sangat Rendah ڕ 2 Rendah ڕ t 3 Sedang t ڕ 4 Tinggi ڕ  5 Sangat Tinggi Normalisasi Kriteria ISO Berdasarkan pada Tabel 12 untuk kriteria ISO memiliki nilai terbesar dan nilai terkecil t . MingLiU t MingLiU Tabel 12. Nomalisasi Skor Kriteria ISO Jenis Normalisasi Skor Keterangan t 1 Sangat Rendah ڕ t 2 Rendah t ڕ t 3 Sedang t ڕ 4 Tinggi ڕ 5 Sangat Tinggi Normalisasi Kriteria Harga
Berdasarkan pada Tabel 10 untuk kriteria harga memiliki nilai terbesar t dan nilai terkecil
t . MingLiU t
t
MingLiU Tabel 13. Nomalisasi Skor Kriteria Harga Jenis Normalisasi Skor Keterangan t 1 Sangat Rendah ڕ t 2 Rendah t ڕ t 3 Sedang t ڕ t  4 Tinggi t  ڕ t 5 Sangat Tinggi
Skor kriteria yang akan dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 12.
Perhitungan Index Preferensi Dalam proses untuk mencari nilai preferensi petama-tama harus menentukan nilai deviasi. Nilai deviasi ditentukan berdasarkan perbandingan berpasangan atara dua alternatif untuk suatu kriteria. Setelah nilai deviasi ditemukan, kemudian nilai deviasi akan diproses dengan rumus tipe preferensi yang telah ditentukan dan nilai kecenderungan (Min/Max) dimana jika kecenderungan Min dimana alternative a lebih besar dari alternative b maka nilai t sebaliknya jika kecenderungan Max dimana alternative a lebih kecil dari alternative b maka nilai
Tabel 14. Indeks Preferensi Alternatif Total Preferensi A1 A2 0,286 A1 A3 0,143
A1 A4 0,286
A1 A5 0,345
A2 A1 0,310
A2 A3 0,190
A2 A4 0,060
A2 A5 0,179
A3 A1 0,179 A3 A2 0,202
A3 A4 0,262
A3 A5 0,381
A4 A1 0,250
A4 A2 0,000 A4 A3 0,190
A4 A5 0,119
A5 A1 0,190
A5 A2 0,000 A5 A3 0,190 A5 A4 0,000 Perhitungan Entering Flow, Leaving Flow dan Net Flow
Untuk melakukan perangkingan nilai yang akan dicari terlebih dahulu adalah leaving flow dan
entering flow . Perhitungan leaving flow dan entering flow akan menggunakan persamaan.
ݎt ݎi i t ݎ ݎt ݎi i ݎ () (7) i ݎt ݎi i ڕ ݎ i ݎt ݎi i ݎ () (8) Tabel 15. Hasil Perangkingan PROMETHEE Alternatif Leaving Flow Entering Flow Net Flow Rangking Nikon D7000 0,265 0,232 0,033 3 Canon 550D 0,185 0,122 0,063 2 Nikon D5100 0,256 0,179 0,077 1 Canon 7D 0,14 0,152 -0,012 4 Canon 60D 0,095 0,256 -0,161 5 Berdasarkan hasil pada Tabel 10 maka ditentukan nilai net flow seperti pada Tabel 15. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode PROMETHEE yang telah dilakukan makan dapat disimpulkan bahwa kamera DSLR yang merupakan alternatif terbaik adalah Nikon D5100.

## Implementasi Program
Halaman pemilihan alternatif kamera DSLR Gambar 9 merupakan tampilan halaman pemilihan alternatif kamera DSLR. Halaman ini digunakan untuk memilih alternatif kamera yang akan diseleksi. Pada halaman ini terdapat fitur filter dan pencarian untuk mencari alternatif kamera yang telah dimaukan kedalam sistem. Pada bagian alternatif terdapat tombol lanjut untuk melanjutkan proses berikutnya.
Gambar 9. Halaman pemilihan alternatif kamera DSLR
Halaman penentuan kriteria uji dan pembobotan Pada halaman penentuan kriteria uji dan pembobotan pengguna akan diminta untuk memilih kriteria yang akan digunakan pada proses seleksi. Selanjutnya pengguna akan menentukan bobot untuk masing-masing kriteria yang telah dipilih.
Setelah penentuan kriteria dan bobot selesai, sistem akan melakukan proses perhitungan promethee .
Gambar 10. Halaman penentuan kriteria uji dan pembobotan
Halaman hasil saleksi/perangkingan promethee Pada halaman hasil seleksi/perangkingan promethee ini pengguna akan melihat hasil perhitungan yang telah dilakukan oleh sistem. Hasil perhitungan tersebut ditampilkan dalam bentuk list urutan nilai tertinggi. Pada list urutan tersebut terdapat tombol detail untuk menampilkan detail kamera yang dipilih.
Gambar 11. Halaman hasil saleksi/perangkingan promethee

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah dilakukan analisa, perancangan, implementasi, dan pengujian terhadap aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan kamera DSLR dengan metode promethee, dapat disimpulkan bahwa : Aplikasi sistem pendukung keputusan ini dapat menampilkan rangking dari kamera DSLR berdasarkan urutan nilai terbesar yang merupakan hasil perhitungan terhadap kriteria yang ditentukan sebagai bahan pertimbangan. Sistem ini juga dapat dijadikan alat bantu dalam pengambilan keputusan.
Aplikasi sistem pendukung keputusan ini menerapkan metode promethee untuk memudahkan dalam mengambil keputusan terhadap pemilihan kamera DSLR. Sistem ini hanya menjadi alat bantu bagi pengambil keputusan, keputusan akhir tetap berada ditangan pengambil keputusan. Berdasarkan pengujian menggunakan skala likert yang telah dilakukan, sistem ini mampu melakukan proses seleksi secara lebih efisien berdasarkan kriteria yang diinputkan pengguna dan memberikan
rekomendasi kamera DSLR seperti yang diharapkan. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Kamera DSLR ini masih dapat dikembangkan lebih lanjut untuk mencapai tahap yang lebih tinggi dan kinerja sistem yang lebih baik. Beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut antara lain membuat sistem yang dinamis dengan jumlah alternatif yang lebih besar sehingga lebih banyak opsi dalam menentukan pilihan, mengkombinasikan metode lainnya agar mampu melakukan pengecekan konsistensi terhadap inputan oleh user dan melakukan intigrasi dengan situs resmi dan beberapa situs lainnya untuk memastikan keaslian data kamera.

## 5. REFERENSI
[1] Lingga, Wardana, 2006, “ Belajar Sendiri Arsita, R. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Penerima Jaminan Kesehatan Masyarakat (Jamkesmas) dengan Metode Promethee (studi kasus: Sari Mandala-I).
Journal Pelita Informatika Budi Darma Vol: IV nomor 2, ISSN: 2301-9425. [2] Basuki, A. P. (2010). Membangun Web Berbasis PHP Dengan Framework. Yogyakarta: Lokomedia. [3] Choliviana, E., Triyono, R. A., & Sukadi. (2012). Pembuatan Sistem Informasi Pendaftaran Siswa Baru Pada Madrasah Ibtidaiyah Muhammadiyah Wonoanti III. FTI UNSA, Vol. 9, No. 2, hal. 1-9, ISSN. 1979-
9330.
[4] Endratama, D. (2015). Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Dan Kepuasan Pelanggan Terhadap Loyalitas Pelanggan (Studi Pada Rumah Teh “Ndoro Donker”. Surakarta:
Naskah Publikasi. [5] Hakim, L. (2010). Membangun Web Berbasis PHP dengan
Framework Codeigniter. Yogyakarta: Lokomedia.
[6] IDeaTech. (2011). Prosiding Konferensi Nasional "Inovasi dalam Desain dan Teknologi". Surabaya: Sekolah Tinggi Teknik Surabaya.
[7] Jogiyanto, H. (2008). Analisis dan Desain Sistem Informasi : Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakarta: Andi OFFSET. [8] Kadir, A. (2013). Buku Pintar Programer
Pemula PHP. Yogyakarta: Mediakom.
[9] Ladjamudin, A.-B. B. (2013). Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[10] Nofriansyah, D. (2014). Konsep Data Mining vs Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta:
Deeppublish.
[11] Prvulović, S., Tolmač, D., Živković, Ž., & Radovanović, L. (2008). MULTI-CRITERIA DECISION IN THE CHOICE OF ADVERTISING TOOLS. Mechanical Engineering, 6:91-100. [12] Rosa, A. S., & Shalahuddin, M. (2014). Rekayasa Perangkat Lunak Struktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika.
[13] Sidik, B. (2012). Pemrograman Web dengan PHP. Bandung: Informatika.
[14] Syndicate. (2011). Fotografi Digital dengan DSLR.
[15] Turban, E., Sharda, R. E., & Delen, D. (2011). Decision Support and Business Intelligence Systems, 9th Edition. New Jersey: Person Education Inc. [16] Pradita, Stanislaus Yhanna, 2017, Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Pemilihan Kamera DSLR Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). [17] Putri, Tri Pina, 2017, Sistem pendukung pengambilan keputusan pemilihan kamera DSLR menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting).