## MULTIPLE-CRITERIA DECISION ANALYSIS MENGGUNAKAN COMPOSITE PERFORMANCE INDEX PADA SISTEM PEMILIHAN IP CAMERA
Murien Nugraheni 1) , Fryda Fatmayati 2) , Rini Nuraini 3) , Mokhammad Hadi Prayitno 4)
1 Fakultas Teknik, Universitas Negeri Jakarta, Jl. Rawamangun Muka Raya, Rawamangun, Pulo Gadung, Jakarta Timur, DKI Jakarta
2 Manajemen Transportasi Udara, Sekolah Tinggi Teknologi Kedirgantaraan, Jl. Parangtritis KM. 4.5 Bangunharjo, Bantul, DI Yogyakarta
3 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jl. Sawo Manila No.61, Pejaten, Pasar Minggu, Jakarta Selatan, DKI Jakarta
4 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jl. Harsono RM No.67, Ragunan, Pasar Minggu, Jakarta Selatan, DKI Jakarta
email: 1 muriennugraheni@unj.ac.id, 2 fryda.fatmayati@sttkd.ac.id, 3 rini.nuraini@civitas.unas.ac.id,
4 hadi.prayitno@dsn.ubharajaya.ac.id

## Abstract
To choose an IP camera, users must know all product performance and specifications, so it takes time in the selection process. The purpose of this study is to apply the Multiple-Criteria Decision Analysis (MCDA)  approach  with the  Composite  Performance Index  (CPI)  method  to  determine the best  IP camera.  The  CPI  approach  can  obtain  the  best  option  by  assessing  the  combined  index  and  then sorting it from the highest to the lowest value. In this case, the criteria used in choosing a camera include range, image resolution, waterproofness, features, and price. From the case studies that have been carried out, the best alternative is obtained, namely the Dahuan IMOU Bullet 2C (A4) with a value  of  145,  the  Xiaomi  Security  Camera  2K  (A3)  with  a  value  of  140, the  Bardi  Smart  Outdoor Static IP Camera (A2) with a value of 130, and the EZVIZ C6N (A1) with a value of 105. These results are the same as the output obtained in the SPK that was built, which means that the system calculation results can be said to be valid. Based on the evaluation results from black-box testing, it shows that all the functions of the existing features can work properly.
Keywords: Composite Performance Index; CPI; IP Camera; Multiple-Criteria Decision Analysis;

## MCDA

## Abstrak
Untuk  memilih  IP  camera,  pengguna  harus  mengetahui  seluruh  kinerja  produk  dan  spesifikasinya, sehingga  membutuhkan  waktu  dalam  proses  pemilihannya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu menerapkan  pendekatan Multiple-Criteria  Decision  Analysis (MCDA)  dengan  metode Composite Performance Index (CPI) dalam menentukan IP camera terbaik. Pendekatan CPI dapat memperoleh opsi terbaik melalui penilain pada indeks gabungan kemudian diurutkan berdasarkan nilai tertinggi hingga  terendah.  Kriteria  yang  digunakan  dalam  mimilih  kamera  pada  kasus  ini  diantaranya jangkauan,  resolusi  gambar, waterproof ,  fitur  dan  harga.  Dari  studi  kasus  yang  telah  dilakukan diperoleh alternatif terbaik yaitu Dahuan IMOU Bullet 2C (A4) dengan nilai 145, kemudian Xiaomi Security Camera 2K (A3) dengan nilai 140, Bardi Smart Outdoor Static IP Camera (A2) dengan nilai 130 dan EZVIZ C6N (A1) dengan nilai 105. Hasil tersebut sama dengan output yang didapatkan pada SPK  yang  dibangun,  ini  artinya  hasil  perhitungan  sistem  dapat  dikatakan  valid.  Berdasarkan  hasil evaluasi  melalui black-box  testing memperlihatkan  bahwasanya  seluruh  fungsi  dari  fitur  yang  ada dapat bekerja dengan baik .
Kata Kunci: Composite Performance Index ; CPI; IP Camera; Multiple-Criteria Decision Analysis ;
MCDA

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  dan  perkembangan teknologi informasi yang pesat, penggunaan IP
camera  semakin  meningkat,  terutama  dalam bidang keamanan dan pengawasan. IP Camera merupakan kepanjangan dari Internet Protocol Camera ,  yang  dapat  diartikan  sebagai  tipe
kamera  video  digital  yang  mengirimkan gambar melalui jaringan yang terhubung pada protokol  internet  (Apriyani  et  al.,  2020). Semakin  banyaknya  pilihan  IP  camera  yang tersedia di pasaran dengan berbagai spesifikasi dan  fitur,  membuat  pengambilan  keputusan untuk  memilih  IP  camera  terbaik  menjadi semakin  kompleks.  Pada  umumnya,  untuk memilih IP camera pengguna harus mengetahui kinerja produk dan spesifikasinya setiap IP camera yang akan dipilih. Tentunya hal  ini  membutuhkan  waktu  dalam  proses pemilihannya.  Oleh  karena  itu,  diperlukan sistem yang memudahkan untuk memutuskan memilih  IP  camera  yang  tepat  dan  sesuai dengan apa yang dibutuhkan pengguna.
Perangkat  lunak  yang  dapat  menganalisis permasalahan  keputusan  dan  menghasilkan rekomendasi  dalam  pengambilan  keputusan yaitu  Sistem  Pendukung  Keputusan  atau disingkat dengan SPK (Asmawati et al., 2022). Pengambilan keputusan melibatkan pemilihan opsi  terbaik  sesuai  dengan  apa  yang  menjadi tujuannya dan sasarannya dari decision maker (Lingga  &  Marbun,  2019).  SPK  merupakan alat  yang  membantu  dalam  mengambil keputusan untuk menyelesaikan masalah yang memiliki tingkat struktur yang tidak sepenuhnya  terdefinisi  melalui  model,  dan memberikan  solusi  yang  paling  optimal melalui  proses  perhitungan  (Borman  et  al., 2020).  SPK  menawarkan  tingkat  keakuratan yang  baik  dan  memiliki  performa  yang  cepat karena  dibuat  dengan  berbasis  pengetahuan (Turnip &
Marbun, 2020). Untuk
menyelesaikan permasalah pada SPK
membutuhkan  pendekatan  sesuai  dengan konteks  kasus  yang  dihadapi  (Irawan  & Wahyuni, 2019). Untuk menyelesaikan permasalahan  keputusan  dengan  melibatkan banyak  kriteria  maka  pendekatan Multiple- Criteria  Decision  Analysis (MCDA)  dapat menjadi solusi. MCDA merupakan pendekatan  penyelesaian  keputusan  dengan mengevaluasi  opsi  melalui  kriteria  majemuk dengan  melibatkan  kriteria  yang  saling bertentangan (Jamwal et al., 2021).
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu yang menerapkan pendekatan MCDA melalui beberapa  metode  yang  berhubungan  dengan pemilihan  kamera.  Diantaranya  penelitian pemilihan  kamera  fotografi  menggunakan metode  TOPSIS  (Iqbal  et  al.,  2020). Pendekatan  TOPSIS  mampu  mendapatkan
opsi  terbia  dari  beberapa  alternatif  melalui pertimbangan  ukuran  jarak  opsi  yang  ideal baik  negatif  maupun  positif.  Penelitian berikutnya  yakni  tentang  pemilihan  kamera DSLR  menggunakan  pendekatan  Promethee (Lorensius  et  al.,  2019).  Dimana  pendekatan ini  melakukan  pencarian  alternatif  teroptimal melalui  evaluasi  alternatif  terhadap  kriteria dengan menyusunnya ke dalam pemeringkatan alternatif.  Selanjutnya,  penelitian  tentang pemilihan  kamera  menggunakan  pendekatan Metode Simple  Multi  Attribute  Technique (SMART) (Sari & Palumpun, 2021).
Pendekatan tersebut mendapatkan opsi terbaik berdasarkan  sejumlah  kriteria  yang  setiap kriterianya mempunya nilai yang unik.
Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya  metode  yang  digunakan  tidak memperhitungkan  ukuran  statistik  yang berubah-ubah  dalam  merepresentasikan  data atau  disebut  dengan  indeks.  Hal  ini  akan mempengaruhi  dalam  memutuskan  sesuatu karena pada masing-masing kriteria mempunya  tipe  dan  sifat  yang  tidak  sama. Maka  dari  itu,  untuk  yang  membedakan penelitian  yang  dilakukan  dengan  penelitian terdahulu yaitu pada penelitian ini fokus pada pemilihan Internet  Protocol  Camera (IP Camera) dengan menerapkan metode
Composite  Performance Index (CPI).  Metode CPI memiliki kelebihan yaitu dapat melakukan penyeragaman nilai agar dapat diperoleh nilai yang  lebih  optimal  (Santoso  &  Armanto, 2020). Pendekatan ini sering disebut sebagai metode indeks gabungan, hal ini dikarenakan  metode  CPI  mengevaluasi perbedaan  kriteria  serta  mendapatkan  hasil opsi  berdasarkan  pemeringkatan  alternatif (Putri  et  al.,  2022).  CPI  adalah  salah  satu metode  penilaian  kinerja  yang  digunakan untuk  mengukur  kinerja  suatu  objek  dengan memperhitungkan  beberapa  kriteria  yang relevan (Muzakkir & Riadi, 2022). Pendekatan  CPI  dapat  dikatakan  sebagai metode penyelesaian permasalahan keputusan  yang  berbasiskan  pada  indeks kinerja  (Dewi  et  al.,  2021).  Selain  itu, metode  CPI  mampu  untuk  mengatasi ketidakseragaman  kriteria  yang  memiliki tipe  yang tidak sama,  yakni kriteria dengan tipe tren positif serta kriteria dengan tipe tren negatif  (Septiani  et  al.,  2021).  Metode  CPI hasil  akhir  perhitungannya  berupa  nilai indeks gabungan yang disusun dalam bentuk
ranking  untuk  merekomendasikan  pilihan terbaik  agar  memudahkan decision  maker dalam menentukan keputusannya (Nugroho, 2022).  Perangkingan  ini  tersusun  dengan dasar penilaian alternatif dari hasil tertinggi hingga  terendah,  sehingga  memberikan keuntungan  bagi  pengambil  keputusan dalam menentukan keputusannya.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yakni  untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan dengan  menggunakan  pendekatan Multiple- Criteria  Decision  Analysis (MCDA)  dengan metode Composite  Performance  Index (CPI) untuk  membantu  memilih  IP  camera  yang sesuai dengan kebutuhan. Pemilihan IP camera yang  tepat  sangat  penting  untuk  memastikan kualitas  pengawasan  dan  keamanan.  Namun, dengan  banyaknya  variasi  IP  camera  yang tersedia di pasaran dengan berbagai spesifikasi dan  fitur  yang  berbeda,  membuat  proses pemilihan menjadi kompleks dan memerlukan banyak waktu dan upaya. Dalam  konteks ini, sistem  penunjang  keputusan  berbasis  metode CPI menentukan alternatif terbaik berdasarkan hasil  evaluasi  dari  kriteria-kriteria  yang relevan dengan menggunakan bobot yang telah ditentukan.  Sehingga  dapat  memperoleh  nilai komposit yang merepresentasikan kinerja dari setiap  IP  camera  yang  ada.  Kriteria  yang digunakan dalam memilih kamera pada kasus ini  diantaranya  jangkauan,  resolusi  gambar, waterproof , fitur dan harga.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 TAHAPAN PENELITIAN
Untuk  melakukan  penelitian  dibutuhkan tahapan  penelitian,  agar  alur  riset  yang dikerjakan terorganisir secara jelas dan sesuai dengan  tujuannya  (Arifin  et  al.,  2021),
(Herdiansah et al., 2022). Langkah penelitian pada  riset  yang  dilakukan  disajikan  pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Deskripsi singkat dari fase-fase penelitian  yang  dikerjakan  pada  Gambar  1, dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi Masalah
Proses  ini  berfungsi  untuk  mengetahui permasalahan utama yang perlu diselesaikan  dalam  penelitian  (Ahmad,
Prastowo,  et  al.,  2021).  Pada  tahap  ini digunakan teknik wawancara serta pengamatan  langsung  dilapangan  agar didapatkan permasalahan-permasalahan yang terjadi Ketika melakukan pemilihan IP  camera.  Berdasarkan  wawancara  yang dilakukan didapatkan bahwa untuk memilih  IP  camera  pengguna  harus mengetahui kinerja produk dan spesifikasinya setiap IP camera yang akan dipilih.  Tentunya  hal  ini  membutuhkan waktu  dalam  proses  pemilihannya.  Oleh karena  itu,  diperlukan  sistem  yang memudahkan untuk memutuskan memilih IP camera yang tepat serta selaras dengan kebutuhannya pengguna. 2. Menetapkan Kebutuhan Sistem Berdasarkan hasil identifikasi permasalahan  pada  tahap  sebelumnya, kemudian dianalisis kebutuhan-kebutuhan yang  digunakan  dalam  menyelesaikan
Mengidentifikasi Masalah

## Menetapkan Kebutuhan Sistem
Penyelesaian Keputusan Dengan Metode Composite Performance Index (CPI)
Pemodelan Sistem Implementasi Sistem Evaluasi Sistem
masalah tersebut melalui analisis kebutuhan fungsional. Analisis kebutuhan fungsional diartikan sebagai analisis yang tujuanya mendapatkan
pernyataan-
pernyataan yang berisi mengenai fungsional sistem yang merupakan deskripsi dari apa yang dibutuhkan dalam penyelesaian  masalah  (Napianto  et  al., 2021).  Ini  artinya,  pada  tahap  ini  akan didapatkan  pernyataan  yang  berisi  fitur- fitur sistem yang dikembangkan.
3. Penyelesaian  Keputusan  Dengan  Metode Composite Performance Index (CPI) Pada  kasus  yang  akan  diselesaikan melibatkan  sejumlah  kriteria,  ini  artinya kasus  ini  dapat  diselesaikan  dengan pendekatan Multiple-Criteria  Decision Analysis (MCDA) yang dimana salah satu metodenya yaitu Composite Performance Index (CPI).  Pada  metode  CPI  terdapat kelebihan yaitu dapat mengatasi ketidakseragaman kriteria, karena kriteria-kriteria tersebut mempunyai tipe yang  berbeda,  yaitu  tren  positif  serta negatif (Trianto et al., 2023). Metode CPI akan  menghasilkan  opsi  terbaik  dengan membuat perangkingan dari nilai tertinggi hingga terendah agar memudahkan
decision maker dalam menentukan pilihannya.
4. Pemodelan Sistem Tujuan  dari  fase  ini  yaitu  agar  diperoleh pemodelan  sistem  yang  selanjutnya  akan diubah  menjadi  sebuah  sistem  (Gunawan et  al.,  2019).  Untuk  memodelkan  sistem dilakukan dengan merujuk pada apa yang dibutuhkan  oleh  pengguna  yang  telah ditentukan  pada  tahap  analisis  (Sabila  et al., 2021). Hasil pemodelan  dibuat dalam format  visual  berguna  untuk  membantu pemahaman kebutuhan perangkat lunak.
5. Implementasi Sistem Fase  ini  disebut  juga  proses  pengkodean, artinya  pada  tahap  ini  akan  dibangun perangkat  lunak  yang  telah  disesuaikan dengan rancangan dan analisis yang telah dilakukan. Tujuan dari dilakukan pengkodean  yaitu  mengkonversi  hasil rancangan  serta  analisis  kedalam  Bahasa pemrograman  untuk  menjadi  sebuah perangkat  lunak  (Ahmad,  Borman,  et  al., 2021), (Fernando et al., 2022). SPK untuk pemilihan  IP  camera  diimplementasikan berbasis website ,  maka  digunakan tool
Sublime  Text  3  dengan  pemrograman JavaScript  dan  untuk  database  digunakan MySQL.
6. Evaluasi Sistem Pada  tahap  ini  SPK  yang  dibangun  akan diuji  agar  dinilai  layak  untuk  digunakan. Tahapan  ini  bertujuan  untuk  memastikan bahwasanya perangkat lunak telah berjalan sesuai dengan fungsinya dan tidak terdapat  kesalahan  (Ahmad  et  al.,  2020). Selain  itu,  dengan  evaluasi  dapat  diukur kinerja dan merepresentasikan kemampuan dari sistem yang dikembangkan (Abidin et al., 2021).Teknik untuk
mengujinya
digunakan  metode black-box  testing dengan  menguji  seluruh  fitur-fitur  yang ada  pada  sistem.  Pendekatan  ini  akan melakukan pengujian dengan memastikan setiap  fungsional  pada  perangkat  lunak tidak terdapat kesalahan. Ini artinya, pada tahapan  ini  dihasilkan  kesimpulan  dari setiap fungsional yang diuji apakah sudah sesuai dengan fungsi masing-masing fitur.

## 2.2 COMPOSITE PERFORMANCE INDEX (CPI)
Pada  penyelesaian  masalah  keputusan dengan  melibatkan  sejumlah  kriteria  maka digunakan pendekatan Multiple-Criteria Decision  Analysis (MCDA).  Pendekatan MCDA yaitu pendekatan pengambilan keputusan  yang  menggunakan  beberapa kriteria  yang  digunakan  dalam  memilih  atau menentukan  sesuatu  (Priyopradono,  2022). Metode Composite  performance  Index (CPI) adalah  satu  diantara  beberapa  pendekatan MCDA yang dapat digunakan dalam mendapatkan  solusi  yang  teroptimal.  Metode CPI dikenal juga sebagai model penyelesaian  keputusan  melalui  indeks gabungan,  dimana  metode  tersebut  dapat memberikan  evaluasi  dan  menghasilkan peringkat  alternatif  dari  sejumlah  alternatif yang  ada  (Putri  et  al.,  2022).  Selain  itu, metode CPI dapat menentukan pemeringkatan alternatif meskipun sifat kriteria yang digunakan  beragam  (Siahaan,  2021).  Kriteria yang  beragam  tersebut  terjadi  karena kriteria-kriteria  tersebut  mempunyai  tipe yang  berbeda,  yaitu  tren  positif  dan  negatif (Satria  et  al.,  2022).  Untuk  menerapkan
Nugraheni, Multiple-Criteria Decision Analysis Menggunakan Composite Performance Index Pada Sistem
pendekatan  CPI  dapat  dikerjakan  berdasarkan fase-fase sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi tipe kriteria. Fase  ini  merupakan  fase  dimana  akan ditentukan kriteria serta tipe kriteria yang dijadikan  sebagai  pertimbangan  dalam pengambilan keputusan. Terdapat dua tipe kriteria yakni tren positif dan tren negatif. Kriteria  dengan  tren  positif  apabila  nilai yang  tinggi  merupakan  tujuan  akhirnya, namun  berbeda  dengan  kriteria  dengan tren negatif nilai terendahlah yang menjadi tujuan akhirnya.
2. Transformasi nilai tren positif dan negatif. Jika  tipe  kriterianya  adalah  tren  positif maka  nilai  terendah  dijadikan  sebagai pembagi dari nilai yang lain untuk masing- masing  kriteria  dan  dikali  dengan  100.
Sebaliknya,  jika  kriterianya  adalah  tren negatif,  maka  nilai  yang  terendah  akan dibagi  dengan  nilai  yang  lain  untuk masing-masing kriteria dan dikali dengan 100.
3. Mendapatkan nilai indeks alternatif Tahapan  berikutnya  yaitu  menghitung nilai  setiap  kriteria  dengan  mengalikan dengan masing-masing bobot atau tingkat kepentingan.
4. Menghitung nilai indeks gabungan. Agar  didapatkan  nilai  indeks  gabungan maka indeks alternatif seluruhnya ditambahkan,  hasil  penjumlahan  tersebut menjadi nilai indeks gabungan,
Langkah-langkah yang telah disebutkan diatas jika dibuat dalam persamaan maka dapat dilihat  persamaan (1), (2), (3)  dan (4)  berikut ini.
𝐴 𝑖𝑗 = (𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)/𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)) × 100 (1)
𝐴 (𝑖+1.𝑗) = (𝑥 (𝑖+1.𝑗) (𝑚𝑖𝑛)/𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)) ×
100 (2)
𝐼 𝑖𝑗 = 𝐴 𝑖𝑗 × 𝑃 𝑗 (3)
𝐼 𝑖 = ∑ 𝐼 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (4)
di mana,
𝐴 𝑖𝑗 merupakan  nilai  alternatif  ke-i  di  kriteria ke-j. 𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛) menunjukkan nilai alternatif ke-i di kriteria pertama yang minimal ke-j.
𝐴 (𝑖+1.𝑗) mengacu pada nilai alternatif ke-i+1 di kriteria ke-j. 𝑥 (𝑖+1.𝑗) merupakan  nilai  alternatif  ke-i+1  di kriteria pertama ke-j.
𝑃 𝑗 menunjukkan  pembobotan  pada  masing- masing kriterianya.
𝐼 𝑖𝑗 merupana  penilaian  index  alternatif  yang diperoleh.
𝐼 𝑖 menunjukkan  hasil  penilaian  indeks gabungan yang diperoleh.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian yang dilakukan akan menerapkan pendekatan Multiple-Criteria Decision Analysis (MCDA)  dengan metode Composite Performance  Index (CPI)  untuk  membantu memilih IP Camera, dimana Langkah pertama yaitu menentukan kriteria serta pembobotannya. Bobot kriteria ini
merupakan tingkatan atau nilai dari prioritas kriteria  yang  digunakan.  Kriteria  beserta bobotnya ditentukan oleh pengambil keputusan,  kemudian  dianalisis  juga  tipe kriterianya  apakah  tren  positif  ataupun negatif.  Kriteria,  tipe  kriteria  serta  bobot kriteria  yang  digunakan  disajikan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Pemilihan IP Camera
Kode Kriteria Tipe Kriteria Bobot C1 Jangkauan Tren Positif 20% C2 Resolusi Gambar Tren Positif 10% C3 Waterproof Tren Positif 10% C4 Fitur Tren Positif 30% C5 Harga Tren Negatif 30%
Pada Tabel 1 memperlihatkan kriteria, tipe kriteria  serta  bobotnya  yang  telah  ditetapkan oleh  pengambil  keputusan.  Berdasarkan kriteria  tersebut  untuk  memudahkan  dalam menilai alternatif maka dibuat bobot nilai dari setiap kriteria yang tersaji pada Tabel 2.
Tabel 2. Penilaian Kriteria Kriteria Nilai Kriteria Nilai Bobot Jangkauan (C1) Cukup Luas 1 Luas 2 Resolusi  Gambar (C2) 720p (HD) 1 1080p (Full HD) 2 2K 3 4K 4
Waterproof (C3) Tidak 1 Ya 2 Fitur (C4) Tidak Lengkap 1 Cukup Lengkap 2 Lengkap 3 Harga (C5) < 300.000 4 300.000 – 500.000 3 500.000 – 1.000.000 2 > 1.000.000 1 Pada Tabel 2 merupakan penilaian kriteria yang menunjukkan konversi nilai bobot untuk setiap kriteria. Selanjutnya, ditentukan alternatif  yang  nantinya  akan  dipilih  oleh pengambil  keputusan.  Pada  studi  kasus  ini terdapat 4 alternatif diantaranya: Bardi Smart Outdoor Static IP Camera (A1); EZVIZ C6N (A2);  Xiaomi  Security  Camera  2K  (A3); Dahuan  IMOU  Bullet  2C  (A4).  Pada  setiap alternatif  tersebut  kemudian  diberikan  nilai berdasarkan spesifikasi masing-masing produk  dan  didapatkan  nilai  yang  disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Penilaian Setiap Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 EZVIZ C6N (A1) 1 2 1 3 3 Bardi Smart Outdoor Static IP Camera (A2) 2 2 2 2 2 Xiaomi Security Camera 2K (A3) 2 3 1 3 2 Dahuan IMOU Bullet 2C (A4) 2 2 2 3 2
Pada Tabel 3 menunjukkan penilaian pada setiap alternatif yang kemudian akan dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan alternatif  terbaik  dengan  pendekatan  CPI. Untuk menghitungnya diawali dengan mencari nilai 𝐴 𝑖𝑗 ,  dengan  memperhitungkan  nilai  tren positif serta tren negatif yang telah ditransformasikan  melalui  persamaan  (1). Berdasarkan  Tabel  1  terlihat  bahwa  kriteria C1, C2, C3 dan C4 merupakan tipe kriteria tren positif  dan  C5  merupakan  tipe  kriteria  tren negatif. Sehingga, perhitungan untuk mendapatkan nilai 𝐴 𝑖𝑗 yaitu sebagai berikut:
𝐴 11 = ( 1 1 ) × 100 = 100 𝐴 21 = ( 2 1 ) × 100 = 200 𝐴 31 = ( 2 1 ) × 100 = 200 𝐴 41 = ( 2 1 ) × 100 = 200
𝐴 12 = ( 2 2 ) × 100 = 100 𝐴 22 = ( 2 2 ) × 100 = 100 𝐴 32 = ( 3 2 ) × 100 = 150 𝐴 42 = ( 2 2 ) × 100 = 100
𝐴 13 = ( 1 1 ) × 100 = 100 𝐴 23 = ( 2 1 ) × 100 = 200 𝐴 33 = ( 1 1 ) × 100 = 100 𝐴 43 = ( 2 1 ) × 100 = 200 𝐴 14 = ( 3 2 ) × 100 = 150 𝐴 24 = ( 2 2 ) × 100 = 100 𝐴 34 = ( 3 2 ) × 100 = 150 𝐴 44 = ( 3 2 ) × 100 = 150 𝐴 15 = ( 2 3 ) × 100 = 66,67 𝐴 25 = ( 3 3 ) × 100 = 100 𝐴 35 = ( 3 3 ) × 100 = 100 𝐴 45 = ( 3 3 ) × 100 = 100
Setelah seluruh nilai sudah sudah dihitung ( 𝐴 𝑖𝑗 ),  kemudian  dilanjutkan  dengan  mencari nilai indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ). Nilai 𝐼 𝑖𝑗 diperoleh berdasarkan persamaan (3) yang telah dibahas sebelumnya,  dimana  nilai 𝐴 𝑖𝑗 yang  sudah diperoleh  kemudian  dikali  dengan  masing- masing  bobotnya  (nilai  bobot  pada  Tabel  1). Hasil  dari  seluruh  nilai  indeks  alternatif  ( 𝐼 𝑖𝑗 ) dapat dilihat pada proses berikut ini:
𝐼 11 = 100 × 0,2 = 20 𝐼 21 = 200 × 0,2 = 40 𝐼 31 = 200 × 0,2 = 40 𝐼 41 = 200 × 0,2 = 40 𝐼 12 = 100 × 0,1 = 10 𝐼 22 = 100 × 0,1 = 10 𝐼 32 = 150 × 0,1 = 15 𝐼 42 = 100 × 0,1 = 10
𝐼 13 = 100 × 0,1 = 10 𝐼 23 = 200 × 0,1 = 20
Nugraheni, Multiple-Criteria Decision Analysis Menggunakan Composite Performance Index Pada Sistem
𝐼 33 = 100 × 0,1 = 10 𝐼 43 = 200 × 0,1 = 20
𝐼 14 = 150 × 0,3 = 45 𝐼 24 = 100 × 0,3 = 30 𝐼 34 = 150 × 0,3 = 45 𝐼 44 = 150 × 0,3 = 45
𝐼 15 = 66,67 × 0,3 = 20 𝐼 25 = 100 × 0,3 = 30 𝐼 35 = 100 × 0,3 = 30 𝐼 45 = 100 × 0,3 = 30
Berdasarkan  hasil  dari  indeks  alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 )  tersebut  kemudian  digunakan  sebagai acuan  untuk  mendapatkan  nilai  indeks gabungan  ( 𝐼 𝑖 )  yang  didapatkan  dengan persamaan (4). Hasil dari nilai 𝐼 𝑖𝑗 pada masing- masing  alternatif  akan  dijumlahkan  untuk mendapatkan  nilai 𝐼 𝑖 .  Berikut  adalah  proses untuk mendapatkan nilai indeks gabungan ( 𝐼 𝑖 ):
𝐼 1 = 20 + 10 + 10 + 45 + 20,001 = 105
𝐼 2 = 40 + 10 + 20 + 30 + 30 = 130
𝐼 3 = 40 + 15 + 10 + 45 + 30 = 140
𝐼 4 = 40 + 10 + 20 + 45 + 30 = 145
Selanjutnya,  hasil  dari  indeks  gabungan dilakukan  perangkingan  dari  nilai  terkecil hingga  terendah.  Nilai  indeks  gabungan  ( 𝐼 𝑖 ) tertinggi  merupakan  opsi  terbaik.  Hasil perangkingan  pada  setiap  alternatif  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perangkingan Nilai Indeks Gabungan ( 𝐼 𝑖 ) Alternatif Nilai 𝑰 𝒊 Ranking Dahuan IMOU Bullet 2C (A4) 145 1 Xiaomi Security Camera 2K (A3) 140 2 Bardi Smart Outdoor Static IP Camera (A2) 130 3 EZVIZ C6N (A1) 105 4
Pada  Tabel  4,  menunjukkan  bahwa alternatif  terbaik  yaitu  Dahuan  IMOU  Bullet 2C  (A4)  yang  memperoleh  nilai  sebesar  145, kemudian  dilanjutkan  oleh  Xiaomi  Security Camera  2K  (A3)  yang  memperoleh  nilai sebesar  140,  Bardi  Smart  Outdoor  Static  IP Camera  (A2)  yang  memperoleh  nilai  sebesar 130 dan EZVIZ C6N (A1) yang memperoleh nilai sebesar 105.
Selanjutnya,  pendekatan  PCI  tersebut diterapkan dalam bentuk SPK berbasis website menggunakan tool Sublime  Text  3  dengan
pemrograman  JavaScript  dan  untuk  database digunakan  MySQL.  Fitur  utama  dari  sistem yang  dibangun  antara  lain:  Menu  Utama, Kriteria,  Alternatif,  Nilai  Alternatif  dan Perhitungan CPI. Untuk menggunakan sistem pengguna  setelah  melakukan login, dapat menuju ke menu utama kemudian melakukan pengelolaan kriteria terlebih dahulu. Pada fitur tersebut  pengguna  dapat  memasukkan  data kriteria,  menghapusnya  atau  mengubahnya. Untuk  tampilan  menu  kriteria  diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Antarmuka Menu Kriteria
Dapat  dilihat  di  Gambar  2,  untuk melakukan  pemilihan  IP  camera  pengguna perlu  mengelola  data  kriteria  terlebih  dahulu. Setelah  kriteria  telah  dimasukkan  kemudian dilanjutkan dengan pengelolaan data alternatif. Seperti halnya pengelolaan pada data kriteria, pada data alternatif pengguna dapat menambahkan,  menghapus  dan  ubah  data alternatif.  Antarmuka  input  data  alternatif diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Antarmuka Input Data Alternatif
Selanjutnya  pengguna  dapat  memberikan penilaian pada setiap alternatif pada fitur Nila Alternatif. Pada menu tersebut pengguna akan memberikan  penilaian  untuk  setiap  alternatif terhadap kriteria yang telah ditetapkan. Setelah proses  itu  telah  dilakukan  pengguna  dapat memproses  hasil  keputusan  melalui  fitur Perhitungan  CPI.  Pada  fitur  tersebut,  akan ditunjukkan  proses  perhitungan  CPI step-by- step atau  langkah  demi  langkah  dari  proses awal  hingga  proses  perangkingan.  Sehingga pengambil keputusan dapat melihat hasil akhir berupa perangkingan. Tampilan hasil perangkingan pada fitur Perhitungan CPI dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Antarmuka Hasil Perangkingan Dengan Metode CPI
Pada Gambar 4 terlihat hasil perangkingan dari  perhitungan  CPI  yang  dihasilkan  oleh sistem. Hasil dari sistem menunjukkan bahwa alternatif  terbaik  yaitu  Dahuan  IMOU  Bullet 2C  (A4)  yang  memperoleh  nilai  sebesar  145, kemudian  dilanjutkan  oleh  Xiaomi  Security Camera  2K  (A3)  dengan  nilai  sebesar  140, Bardi  Smart  Outdoor  Static  IP  Camera  (A2) yang  memperoleh  nilai  sebesar  130  dan EZVIZ  C6N  (A1)  yang  memperoleh  nilai sebesar 105. Hasil tersebut menunjukkan nilai yang  sama  dengan  perhitungan  manual.  Ini artinya output perhitungan  dan  perangkingan dari sistem dapat dikatakan valid.
Kemudian, fase selanjutnya yaitu melakukan  evaluasi terhadap  SPK  yang  telah dibangun dengan melakukan pengujian sistem melalui  teknik black-box  testing .  Uji  ini dilaksanakan agar dapat memastikan bahwasanya fitur-fitur yang terdapat pada SPK dapat berfungsi dengan baik. Hasil uji terhadap fitur-fitur  kasus  uji  yang  dilakukan  disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Uji Sistem No Kasus Pengujian Keterangan Hasil 1 Login Pengguna dapat masuk dalam sistem melalui  kata  sandi yang tepat.  2 Menu Utama Menampilkan menu utama dengan fitur- fitur  seperti  menu Kriteria,  Alternatif, Nilai Alternatif, Perhitungan CPI.  3 Menu Kriteria Pengguna dapat melakukan pengelolaan  seperti menghapus, ubah dan  menambahkan data kriteria.  4 Menu Alternatif Pengguna dapat melakukan pengelolaan  seperti menambahkan, mengubah serta menghapus data alternatif.  5 Menu Nilai Alternatif Pengguna dapat melakukan pengelolaan  seperti mengubah, menambahkan  dan hapus data nilai.  6 Menu Perhitungan CPI Pengguna akan ditampilkan  tahap demi tahap perhitungan pemilihan IP camera melalui metode CPI.  7 Hasil Perangkingan Menampilkan  hasil perangkingan  yang didapatkan dari perhitungan metode CPI. 
Pada Tabel 5 memperlihatkan bahwasanya seluruh fitur yang diuji tidak terjadi kesalahan atau  dapat  bekerja  dengan  baik.  Ini  artinya sistem  dapat  diterapkan  dan  layak  untuk digunakan karena bebas dari error.

## 4. SIMPULAN
Penelitian  ini  telah  mengembangkan sistem pendukung keputusan dengan menerapkan  penyelesaian Multiple-Criteria Decision  Analysis (MCDA)  menggunakan metode Composite  Performance Index (CPI) dalam  penyelesaian  masalah  menentukan  IP camera  terbaik.  Pendekatan  CPI  dapat memperoleh opsi terbaik dari beberapa pilihan dan  kriteria  melalui  penilain  pada  indeks gabungan  kemudian  diurutkan  berdasarkan
Nugraheni, Multiple-Criteria Decision Analysis Menggunakan Composite Performance Index Pada Sistem
nilai  tertinggi  hingga  terendah.  Untuk memudahkan  pengguna  dalam  menggunakan sistem maka sistem dibangun berbasis website dengan  fitur-  fitur  utama  seperti  mengelola data  kriteria,  alternatif,  nilai  alternatif, perhitungan  CPI  dan  hasil  perangkingan alternatif. Berdasarkan hasil pengujian melalui uji  dengan black-box  testing memperlihatkan bahwasanya seluruh fungsi dari fitur yang ada dapat  bekerja  sebagaimana  mestinya  atau bebas dari error.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abidin, Z., Permata, Borman, R. I., Ardiyatno, U.,  Rossi,  F.,  &  Jusman,  Y.  (2021). Computer-aided  Translation  Based  on
Lampung  Language  as  Low  Resource Language. International  Conference  on Computer Science, Information Technology,  and  Electrical  Engineering (COMITEE) , 7–11. https://doi.org/10.1109/ICOMITEE5346 1.2021.9650324
Ahmad,  I., Borman, R. I.,  Caksana, G. G., & Fakhrurozi,  J.  (2021).  Implementasi String  Matching  Dengan  Algoritma Boyer-  Moore  Untuk  Menentukan Tingkat  Kemiripan  Pada  Pengajuan Judul  Skripsi  /  Ta  Mahasiswa  (Studi Kasus :  Universitas  XYZ). SINTECH (Science  and  Information  Technology)
Journal , 4 (1), 53–58.
Ahmad,  I.,  Borman,  R.  I.,  Fakhrurozi,  J.,  &
Caksana,  G.  G.  (2020).  Software Development Dengan Extreme Programming (XP) Pada Aplikasi Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Berbasis Android. Jurnal Invotek Polbeng  -  Seri  Informatika , 5 (2),  297– 307.
Ahmad,  I.,  Prastowo,  A.  T.,  Suwarni,  E.,  &
Borman,  R.  I.  (2021).  Pengembangan Aplikasi Online Delivery Sebagai Upaya Untuk Membantu Peningkatan Pendapatan. JMM  (Jurnal  Masyarakat
Mandiri) , 5 (6), 4–12.
Apriyani,  S.,  Subagio,  R.  T.,  &  Ilham,  W. (2020).  Aplikasi  Monitoring  Keamanan Ruangan  Menggunakan  IP  Camera
Berbasis Android. Jurnal Sistem Komputer  Dan  Kecerdasan  Buatan , IV (September), 1–7.
Arifin, N. Y., Borman, R. I., Ahmad, I., Tyas,
S. S., Sulistiani, H., Hardiansyah, A., &
Suri, G. P. (2021). Analisa Perancangan
Sistem Informasi . Cendikia Mulia Mandiri.
Asmawati,  A.,  Ahmad,  N.,  Ismayanti,  R.,
Welda,  W.,  Olii,  M.  R.,  Nurfaizah,  N.,
Pido, R., Muniar, A. Y., Syamsiyah, N.,
& Fahrullah, F. (2022). Sistem
Pendukung  Keputusan .  Penerbit  Media Sains Indonesia.
Borman, R. I., Megawaty, D. A., & Attohiroh,
A. (2020). Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta
Yang  Bernilai  Mutu  Ekspor  (Studi Kasus:  PT.  Indo  Cafco  Fajar  Bulan Lampung). Fountain  of  Informatics
Journal , 5 (1), 14–20. https://doi.org/10.21111/fij.v5i1.3828
Dewi,  D.  E.,  Aprilia,  R.,  &  Prasetya,  N.  H.
(2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan
Penilaian  Kenaikan  Golongan  Pada Karyawan  PTPN  VI  Unit  Usaha  Solok
Selatan Menggunakan Metode
Composite  Performance  Index  (CPI).
Mathematics  &  Applications  Journal ,
3 (1), 1–7.
Fernando,  Y.,  Napianto,  R.,  &  Borman,  R.  I.
(2022). Implementasi Algoritma
Dempster-Shafer  Theory  Pada  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Psikologis Gangguan  Kontrol  Impuls. Insearch (Information  System  Research)  Journal ,
2 (2), 46–54.
Gunawan, R. D., Napianto, R., Borman, R. I.,
&  Hanifah,  I.  (2019).  Penerapan
Pengembangan Sistem Extreme
Programming  Pada  Aplikasi  Pencarian Dokter  Spesialis  di  Bandar  lampung Berbasis  Android. Jurnal  Format , 8 (2), 148–157.
Herdiansah, A., Borman, R. I., Nurnaningsih, D., Sinlae, A. A. J., & Hakim, R. R. Al. (2022).  Klasifikasi  Citra  Daun  Herbal Dengan  Menggunakan  Backpropagation Neural  Networks  Berdasarkan  Ekstraksi Ciri  Bentuk. JURIKOM  (Jurnal  Riset
Komputer) , 9 (2), 388–395. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i1.3 846 Iqbal,  A.,  Rochman,  A.,  Akbar,  M.,
Informatika, T., & Handayani Makassar,
S. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Spesifikasi Kamera Menggunakan Metode TOPSIS Berbasis
Web  Pada  Sekolah  Fotografi  Shoot. JURNAL  IT :  Media  Informasi  STMIK Handayani , 11 (2), 78–86.
Irawan,  Y.,  &  Wahyuni,  R.  (2019).  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa  Baru  di  SMK  Negeri  1  Tapung Hulu  Menggunakan  Metode  Simple Multi Attribut Rating Technique (SMART). JOISIE (Journal Of Information  Systems  And  Informatics
Engineering) , 3 (1), 25–31.
Jamwal,  A.,  Agrawal,  R.,  Sharma,  M.,  & Kumar,  V.  (2021).  Review  on  multi- criteria  decision  analysis  in  sustainable manufacturing decision making. International  Journal  of  Sustainable Engineering , 14 (3), 202–225. https://doi.org/10.1080/19397038.2020. 1866708 Lingga, D. M., & Marbun, M. (2019). Sistem Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode Weighted Product Untuk Penentuan  Prioritas  Pembangunan  Jalan Umum di Desa Pegagan Julu VII. JOISIE
(Journal  Of  Information  Systems  And Informatics Engineering) , 3 (2), 79–85.
Lorensius,  A.,  Prastiningtyas,  D.  A.,  & Purwiantono,  F.  E.  (2019).  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kamera DSLR Dengan Metode Promethee. J-INTECH , 07 (02), 126–134.
Muzakkir,  I.,  &  Riadi,  A.  (2022).  Metode
Composite  Performance  Indekx  (CPI)
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian
Desa Terbaik. Jurnal Nasional
Komputasi  Dan  Teknologi  Informasi , 5 (6), 877–886.
Napianto,  R.,  Rahmanto,  Y.,  Borman,  R.  I., Lestari,  O.,  &  Nugroho,  N.  (2021). Dhempster-Shafer  Implementation  in Overcoming Uncertainty in the Inference Engine  for  Diagnosing  Oral  Cavity Cancer. CSRID  (Computer  Science Research and Its Development Journal) , 13 (1), 45–53.
Nugroho,  N.  (2022).  Implementasi  Metode Composite  Performance  Index  (CPI) Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  SSD  Eksternal. Journal  of Computer System  and Informatics (JoSYC) , 4 (1), 135–144. https://doi.org/10.47065/josyc.v4i1.2553 Priyopradono,  B.  (2022).  Multiple  Criteria Decision Analysis Menggunakan Additive Ratio Assessment Pada
Pemilihan Uninterruptible Power Supply (UPS). Insearch:  Information  System Research Journal , 2 (2), 55–63. https://doi.org/10.15548/isrj.v2i02.4360 Putri, C. A., Minardi, J., & Azizah, N. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Makanan Pada Penderita Maag Menggunakan Metode Composite Performance Index (CPI). Biner: Jurnal Ilmiah Informatika Dan Komputer , 1 (2),
115–121. Sabila, H., Praptono, B., & Arini, I. Y. (2021). Perancangan Aplikasi Pencatatan Laporan Keuangan Dengan Menggunakan Metode Agile Development SCRUM. JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics
Engineering) , 5 (2), 67–74.
Santoso, B., & Armanto, A. (2020). Penerapan Metode  Composite  Performance  Index (CPI) Dalam Proses Penentuan Penerima Bantuan  Program  Bedah  Rumah  Bagi Keluarga  Miskin  Dikota  Lubuklinggau. Jurnal Ilmiah Betrik , 11 (02), 74–82.
Sari,  N.  K.,  &  Palumpun,  Y.  (2021).  Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan
Kamera  Menggunakan  Metode  Simple Multi  Attribute  Technique  (SMART) Berbasis  Web  (Studi  Kasus:  Toko Hunting  Jayapura). Jurnal  Teknologi Informasi , 9 (1), 1–10.
Satria, B., Sidauruk, A., Wardhana, R., Akbar, A. Al, & Ihsan, M. A. (2022). Penerapan Composite  Performance  Index  (CPI) Sebagai Metode Pada Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerima  Beasiswa. Indonesian Journal of Computer
Science , 11 (1), 566–576.
Septiani, W., Triwulandari, T., & Febriani, E.
(2021). Analisis  Keputusan:  Teori  dan Implementasi .  Penerbit  Nas  Media Pustaka.
Siahaan,  R.  (2021).  Perancangan  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Dengan Menerapkan Metode Composite  Performance  Index  (CPI) (Studi  Kasus:  SDN  101864  Gunung Rintih). Jurnal Multimedia Dan
Teknologi Informasi , 03 (02), 38–46. Trianto,  J.,  Shalahudin,  M.  I.,  &  Riyanto,  U. (2023).  Decision  Support System  Using the Composite Performance Index (CPI) for  Wireless  Repeater  Selection. Jurnal
Teknoinfo , 17 (1), 90. https://doi.org/10.33365/jti.v17i1.2352
Turnip, K. R. B., & Marbun, M. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah  Pemesanan  Obat  Pada  Apotek Dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto. JOISIE (Journal Of Information Systems
And  Informatics  Engineering) , 4 (2), 139–146.