Jurnal Sistem Informasi Volume.5 No.2, September 2018

## Uji Sensitivitas Metode Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Lokasi Penyebaran Media Promosi
Donny Fernando 1 , Nurfitri Handayani 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Serang Raya Jln. Raya Cilegon Serang – Drangong Kota Serang
1 mr.donny2008@gmail.com
2 nurfitrihandayani69@gmail.com
Abstrak — SMK Informatika Kota Serang adalah salah satu SMK di Kota Serang yang setiap tahun selalu melakukan promosi untuk  mendapatkan  peserta  didik.  Saat  ini  penyebaran  media  promosi  dilakukan  tanpa  menggunakan  sebuah  metode  yang terukur. Sehingga banyak media promosi yang terbuang sia-sia tanpa mendapatkan hasil yang tepat. Pada penelitian ini, peneliti mencoba  melakukan  penelitian  metode  pendukung  keputusan  apa  yang  paling  tepat  untuk  menyelesaikan  kasus  ini.  Peneliti mengusulkan  3  metode  yaitu Weight  Product  (WP),  Simple  Additive  Weight  (SAW)  dan  Technique  For  Order  Preference  By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) yang dilakukan uji sensitivitas.
Kata Kunci — Uji Sensitivitas, Weight Product (WP), Simple Additive Weight (SAW) dan Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS), Sistem Pendukung Keputusan.

## I. P ENDAHULUAN
Saat ini proses untuk menentukan lokasi dalam penyebaran media promosi pada SMK Informatika kota Serang dilakukan tanpa  menggunakan  sebuah  metode  yang  terukur,  sehingga proses pengambilan keputusan kurang efektif.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi  semi terstruktur  dan  tak  terstruktur.  Sistem  ini  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  semi terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Turban, 2001).
SPK memiliki banyak metode untuk menyelesaikan sebuah permasalahan,  pada  kesempatan  ini  penulis  ingin  melakukan pengujian metode mana yang paling tepat untuk menyelesaikan  kasus  yang  ada,  sehingga  diharapkan penelitian  ini  dapat  menjadi  referensi  untuk  penelitian berikutnya untuk menyelesaikan studi kasus yang sama.
Dalam  beberapa  penelitian,  beberapa  kasus  yang  sejenis diselesaikan  dengan  menggunakan  metode  yang  berbeda sebagai  referensi,  penelitian  yang  dilakukan  Sri  Eniyati, Perancangan  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan untuk  Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode  SAW    (Simple
Additive Weighting), Jurnal Teknologi Informasi
DINAMIK  Volume  16,  No.2,  Juli  2011  :  171- 176,  ISSN  : 0854- 9524,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Perdana,  Nuri Guntur  and  Widodo,  Tri  (2013)  Sistem  Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Kepada Peserta Didik Baru Menggunakan Metode TOPSIS, Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan ISBN: 979-26- 0266-6  dan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nency Nurjannah,  Zainal  Arifin,  Dyna  Marisa  Khairina,  2015, Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian  Sepeda  Motor Dengan  Metode  Weighted  Product,  Jurnal  Informatika Mulawarman.
Dengan adanya proses uji sensitivitas di sistemnya, maka akan  memudahkan  pengguna  dalam  memilih  metode  yang terbaik  dan  dengan  adanya  proses  uji  sensitivitas  akan memberikan  sebuah  solusi  yang  tepat  untuk  menyelesaikan kasus  multi-attribute  decision  making  (MADM)  dengan menggunakan metode yang sesuai.
Pada  penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  pendekatan sistem  pendukung  keputusan  dalam  memilih  lokasi  dalam penyebaran  media  promosi  pada  SMK  Informatika  Kota Serang,  menggunakan  sistem  MADM  dengan  metode  WP, SAW  dan  TOPSIS  dilanjutkan  dengan  hasil  dari  3  metode tersebut dilakukan proses uji sensitivitas terhadap kasus ini.
Jurnal Sistem Informasi Volume.5 No.2, September 2018

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Bagian ini menjelaskan secara rinci tentang penelitian yang dilakukan.
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode penelitian deskriptif,  dimana  penulis  mengumpulkan  data  secara  detail, mendalam  dan  juga  actual.  Adapun  langkah-langkah  yang digunakan adalah:
1. Studi literatur Pada  tahap  ini  dilakukan  penggalian  konsep penelitian melalui studi pustaka.
2. Wawancara Pada tahap ini penulis melakukan wawancara dengan wakil  kepala  sekolah  sekaligus  sebagai  kepala Penerimaan Peserta Didik Baru di SMK Informatika Kota Serang.
3. Observasi
Observasi  dilakukan  dengan  pengamatan  yang dilakukan  pada  beberapa  lokasi  kecamatan  di  Kota Serang  melihat  banyaknya  media  promosi  yang tersebar.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Metode Weight Product (WP)
Metode  Weighted  Product  (WP)  menggunakan  perkalian untuk  menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating setiap atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan. Proses tersebut sama halnya dengan normalisasi. Metode Weighted Product ini lebih efisien karena waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat.
(1) dengan i = 1,2.......n, dimana  ∑W j = 1 W j adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan pangkat negatif untuk atribut biaya.
(2)
Preferensi relatif dari setiap alternatif, diberikan sebagai:
(3)
Untuk kriterianya terbagi dalam 2 kategori yaitu bernilai positif  termasuk  dalam  kriteria  keuntungan  (benefit)  dan yang bernilai negatif termasuk dalam kriteria biaya (cost)

## B. Metode Simple Additive Weight (SAW)
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif  dari  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan proses normalisasi  matriks  keputusan (X) ke suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada.
(4)
dimana:
- r ij adalah nilai rating kinerja ternormalisasi.
- x ij adalah  adalah  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari setiap kriteria.
- Max x ij adalah nilai terbesar dari setiap kriteria.
- Min x ij adalah nilai terkecil dari setiap kriteria.
- benefit adalah jika nilai terbesar adalah terbaik.
- cost adalah jika nilai terkecil adalah terbaik dimana  r ij adalah  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif Ai pada atribut Cj;
i=1,2,..m  dan  j=1,2,...n.  Nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif ( ∑) diberikan:
(5)
Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif lebih terpilih.

## C. Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  yang  bisa  membantu proses  pengambilan  keputusan  yang  optimal  untuk menyelesaikan  masalah  keputusan  secara  praktis.  Hal  ini disebabkan  karena  konsepnya  sederhana  dan  mudah dipahami,  komputasinya  efisien  dan  memiliki  kemampuan untuk  mengatur  kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis sederhana.
Secara  umum,  prosedur  TOPSIS  mengikuti  langkah- langkah sebagai berikut :
1. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi.
2. Menghitung matriks keputusan ternormalisasi yang terbobot.
Jurnal Sistem Informasi Volume.5 No.2, September 2018
3. Menghitung  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks solusi ideal negatif.
4. Menghitung jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi  ideal negatif
5. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif
TOPIS  membutuhkan  rating  kinerja  setiap  alternatif  Ai  pada setiap kinerja y i + yang ternormalisasi, yaitu:
(6) i = 1,2,...n dan j = 1,2,...n Solusi  ideal  positif  A + dan  solusi  ideal  negatif    A - dapat ditentukan  berdasarkan  rating  bobot  ternormalisasi  (y ij ) sebagai berikut :
= (7) = ( , , . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . , ) (8) = ( , , . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . , )
(9) dengan:
= ; ; (10)
= ; ;
(11)
Jarak  antara  alternatif    Ai  dengan  solusi  ideal  positif dirumuskan sebagai berikut :

## (12)
Jarak  antara  alternatif    Ai  dengan  solusi  ideal  negatif dirumuskan sebagai berikut:
(13)
Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif:
(14)
Nilai V i yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif A i lebih dipilih.

## D. Alternatif yang digunakan
Alternatif  yang digunakan  merupakan  nama sekolah dari data peserta didik sebelumnya yang telah banyak masuk ke SMK  Informatika  Kota Serang  untuk  penyebaran  media promosi :
⁻ A1 = Cipocok Jaya
⁻ A2 = Curug ⁻
A3 = Kasemen
⁻ A4 = Taktakan ⁻ A5 = Walantaka ⁻ A6 = Serang

## E. Kriteria / Atribut yang digunakan
Kriteria  yang  digunakan  pada  sistem  penunjang keputusan dalam pemilihan sekolah , yaitu :w
Kode Kriteria Nama Kriteria C1 Jarak Tempuh C2 Luas Wilayah C3 Jumlah SLTP C4 Biaya Transportasi C5 Jumlah Peserta Didik SLTP

## F. Pembobotan Keputusan
Berikut di bawah ini adalah pembobotan keputusan.
Bobot Kriteria Nama Kriteria Presentase/ Des Jarak C1 30% 0.3 Luas Wilayah C2 20% 0.2 Jumlah SLTP C3 20% 0.2 Biaya Transportasi C4 10% 0.1 Jumlah Peserta Didik SLTP C5 20% 0.2
Berikut  di  bawah  ini  adalah  pembobotan  keputusan berdasarkan nilai kepentingan Bobot Nilai Kepentingan Jarak C1 Benefit Luas Wilayah C2 Cost Jumlah SLTP C3 Benefit Biaya Transportasi C4 Cost Jumlah Peserta Didik SLTP C5 Benefit G. Analisa Perhitungan Metode Bobot Nilai Kepentingan Alternantif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5
Jurnal Sistem Informasi Volume.5 No.2, September 2018
A1 6.4 31.54 13 5000 4605 A2 11 49.6 4 10000 1466 A3 12 63.36 3 12000 810 A4 5.7 47.88 12 7000 2793 A5 11 48.48 10 9000 3181 A6 3.5 25.88 30 4000 10935

## H. Perhitungan dengan metode WP
- Perbaikan bobot ΣW = 1
= ∑ = 0.3 1 = 0.3 = 0.2 1 = 0.2
= 0.2 1 = 0.2
= 0.1 1 = 0.1 = 0.2 1 = 0.2
- Menghitung vektor S = S 1 = (6.4 0.3 )(31.54 -0.2 )(13 0.2 )(5000 -0.1 )(4605 0.2 ) = 3.37
S 2 = (11 0.3 )(49.6 -0.2 )(4 0.2 )(10000 -0.1 )(1466 0.2 ) = 2.12
S 3 = (12 0.3 )(63.36 -0.2 )(3 0.2 )(12000 -0.1 )(810 0.2 ) = 1.71 S 4 = (5.7 0.3 )(47.88 -0.2 )(12 0.2 )(7000 -0.12 )(793 0.2 ) = 2.58 S 5 = (11 0.3 )(48.48 -0.2 )(10 0.2 )(9000 -0.1 )(3181 0.2 ) = 3.02 S 6 =(3.5 0.3 )(25.88 -0.2 )(30 0.2 )(4000 -0.1 )(10935 0.2 ) = 4.2
- Menghitung preferensi (V) untuk perangkingan
= . . = 0.20 = .
. = 0.12 = . . = 0.10 = . . = 0.15 = . . = 0.18 = .
. =

## 0.25

## I. Perhitungan dengan metode SAW
- Matrix alternatif ternormalisasi
- Matrix hasil normalisasi
- Menghitung preferensi (V) untuk perangkingan
V 1 =
(0.53*0.3)+(0.82*0.2)+(0.43*0.2)+(0.80*0.1)+ (0.42*0.2) = 0.58
V 2 =
(0.92*0.3)+(0.52*0.2)+(0.13*0.2)+(0.40*0.1)+
(0.13*0.2) = 0.47
V 3 =
(1.00*0.3)+(0.41*0.2)+(0.10*0.2)+(0.33*0.1)+
(0.07*0.2) = 0.45
V 4 =
(0.48*0.3)+(0.54*0.2)+(0.40*0.2)+(0.57*0.1)+
(0.26*0.2) = 0.44
V 5 =
(0.92*0.3)+(0.53*0.2)+(0.33*0.2)+(0.44*0.1)+
(0.29*0.2) = 0.55
V 6 =
(0.29*0.3)+(1.00*0.2)+(1.00*0.2)+(1.00*0.1)+
(1.00*0.2) = 0.79

## J. Perhitungan dengan metode TOPSIS
- Menghitung pembagi untuk normalisasi rating kinerja setiap alternatif
= 6.4 + 11 + 12 + 5.7 + 11 + 3.5
= 21.72
= 31.54 + 49.6 + 63.36 + 47.88 + 48.48 + 25.88
= 113.06
= √13 + 4 + 3 + 12 + 10 + 30 = 36.58
= 5000 + 10000 + 12000 + 7000 + 9000 + 4000 = 20371.55
Jurnal Sistem Informasi Volume.5 No.2, September 2018
= 4605 + 1466 + 810 + 2793 + 3181 + 10935
= 12708.47
- Matrix ternormalisasi
- M
e
n g h i t u n g n ilai terbobot - Menghitung Y + dan Y -
Dengan ketentuan:
dimana:
- Jarak alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif
- Menghitung preferensi (V) untuk perangkingan
= . . = 0.42
= . . = 0.34 = . . = 0.34 = . . = 0.29 = . . = 0.41 = . . = 0.66

## K. Proses Uji Sensitivitas
Uji sensitivitas adalah proses mengetahui dan mendapatkan  hasil  dari  perbandingan  ketiga  metode MADM,  hal  ini  dilakukan  dalam  penelitian  ini  untuk mengetahui  seberapa  sensitif  metode  tersebut  jika diterapkan  pada  sebuah  kasus,  semakin  sensitif  nilai  yang diperoleh dari setiap perubahan ranking pada setiap metode MADM,  maka  metode  tersebut  akan  semakin  dipilih. Derajat  sensitivitas  (S j )  setiap  atribut  diperoleh  melalui langkah-langkah sebagai berikut:
1. Tentukan semua bobot atribut, w j = 1 (bobot awal), dengan j = 1, 2, ..., jumlah atribut
2. Ubah bobot atribut dalam range 1 – 2, serta dengan menaikkan nilai bobot sebesar 0,1 sementara bobot atribut lainnya masih tetap bernilai 1.
3. Normalisasi  bobot  atribut  tersebut dengan  cara  membentuk  nilai  bobot sedemikian hingga ∑ w= 1.
4. Aplikasikan  pada  ketiga  metode  tersebut  (WP, SAW,  dan  TOPSIS)  untuk  bobot-bobot  atribut yang telah dibentuk pada langkah 3.
5. Hitung  persentase perubahan  ranking  dengan  cara membandingkan berapa banyak perubahan rangking  yang  terjadi  jika  dibandingkan  dengan kondisi pada saat bobotnya sama (bobot = 1).
Hasil  akhir  ketiga  metode  sebelum  dilakukan  uji sensitivitas dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Jurnal Sistem Informasi Volume.5 No.2, September 2018
Adapun  bobot  (w)  yang  digunakan  untuk  setiap  kriteria adalah 0.3 , 0.2 , 0.2 , 0.1 , 0.2
Untuk melakukan uji sensitivitas ini selanjutnya bobot (w) pada  setiap  kriteria  dinaikkan  0.5  dan  1,  dimulai  dari kriteria C1 dengan  menaikkan  bobot  0.5  sehingga sekarang  bobot  (w)  nya  menjadi 0.8 ,  0.2  ,  0.2  ,  0.1 ,  0.2 dan hasilnya dapat di lihat pada tabel di bawah ini:
kemudian  selanjutnya  bobot  (w)  pada  kriteria C1 dinaikkan 1 sehingga sekarang bobot (w) nya menjadi 1.3 , 0.2 , 0.2 , 0.1 , 0.2 dan hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tahapan selanjutnya adalah kriteria C2 dilakukan hal yang sama  yaitu  menaikkan bobot 0.5 sehingga sekarang bobot (w)  nya  menjadi  0.3  , 0.7 ,  0.2  ,  0.1  ,  0.2  dan  hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
kemudian  selanjutnya  bobot  (w)  pada  kriteria C2 dinaikkan 1 sehingga sekarang bobot (w) nya menjadi 0.3 ,
1.2 , 0.2 , 0.1 , 0.2 dan hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
selanjutnya  adalah  kriteria C3 dilakukan  hal  yang  sama yaitu menaikkan bobot 0.5 sehingga sekarang bobot (w) nya menjadi 0.3 , 0.2 , 0.7 , 0.1 , 0.2 dan hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
kemudian  selanjutnya  bobot  (w)  pada  kriteria C3 dinaikkan  1  sehingga  sekarang  bobot (w)  nya  menjadi 0.3 , 0.2 , 1.2 , 0.1 , 0.2 dan hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
selanjutnya  adalah  kriteria C4 dilakukan  hal  yang  sama yaitu menaikkan bobot 0.5 sehingga sekarang bobot (w) nya menjadi 0.3 , 0.2 , 0.2 , 0.6 , 0.2 dan hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
kemudian  selanjutnya  bobot  (w)  pada  kriteria C4 dinaikkan  1  sehingga  sekarang  bobot  (w)  nya  menjadi 0.3 , 0.2 , 0.2 , 1.1 , 0.2 dan hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Jurnal Sistem Informasi Volume.5 No.2, September 2018
selanjutnya  adalah  kriteria C5 dilakukan  hal  yang  sama yaitu  menaikkan  bobot  0.5  sehingga  sekarang  bobot  (w) nya  menjadi  0.3  ,  0.2  ,  0.2  ,  0.1  , 0.7 dan  hasilnya  dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
kemudian  selanjutnya  bobot  (w)  pada  kriteria C5 dinaikkan 1 sehingga sekarang bobot (w) nya menjadi 0.3 , 0.2 , 0.2 , 0.1 , 1.2 dan hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Dari hasil diatas dapat dilihat summary perubahan ranking dengan Metode WP, SAW, dan TOPSIS dalam kasus ini :

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan  akhirnya dapat disimpulkan bahwa :
1. Dengan  penelitian  ini  dapat  menyelesaikan  kasus dengan  metode  WP,  SAW  dan  TOPSIS,  dengan cepat dan akurat.
2. Dengan  adanya  proses  uji  sensitivitas  pada  sistem ini,
dapat diketahui metode yang paling relevan dengan kasus disini adalah SAW, dengan perubahan SAW sebesar  7,5%,  TOPSIS  sebesar -3.55%  dan  WP sebesar 0.94%.
Uji  Sensitivitas  Metode  Wp,  Saw  Dan  Topsis  Dalam Menentukan Titik Lokasi Repeater Internet Wireless
R EFERENSI [1] Sri Eniyati, Perancangan Sistem Pendukung
Pengambilan  Keputusan  untuk  Penerimaan  Beasiswa dengan  Metode  SAW    (Simple  Additive  Weighting), Jurnal  Teknologi  Informasi  DINAMIK  Volume  16,
No.2, Juli 2011 : 171- 176, ISSN : 0854- 9524
[2] Nuri  Guntur  and  Widodo,  Tri  (2013)  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa  Kepada Peserta  Didik  Baru  Menggunakan  Metode  TOPSIS,
Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan ISBN: 979-26-0266-6
[3] Nency  Nurjannah,  Zainal  Arifin,  Dyna  Marisa Khairina, (2015),  Sistem  Pendukung  Keputusan Pembelian  Sepeda  Motor  Dengan  Metode  Weighted Product, Jurnal Informatika Mulawarman.
[4] David  Ahmad  Effendy,  Rony  Heri  Irawan, (2015), “Uji Sensitivitas Metode Wp, Saw Dan Topsis Dalam Menentukan Titik Lokasi Repeater Internet Wireless”,
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015