Syntax Idea : p–ISSN: 2684-6853  e-ISSN : 2684-883X
Vol. 1, No. 7 November 2019

## PEMILIHAN JASA KONSULTAN PERENCANA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT

## Warkianto Widjaja
Universitas Kebangsaan (UKRI) Bandung Email: warkiw@yahoo.com

## Abstrak
Dalam  menentukan  konsultan  perencana,  banyak  sekali  kriteriakriteria  yang harus dimiliki oleh perusahaan pemberi tugas sebagai syarat dalam menentukan pemenang  lelang  pekerjaan  perencanaan  rekayasa.  Masingmasing  perusahaan pasti  memiliki  kriteriakriteria  untuk  menentukan  peserta  yang  terpilih  sebagai pemenang  lelang  pekerjaan  perencanaan  tersebut.    Pelaksanaan  lelang pekerjaan  perencanaan  dilakukan  oleh  beberapa  perusahaan  untuk  menentukan konsultan  perencana  yang  paling  kompeten  sehingga  didapat  proses  dan  hasil desain  yang  bermutu  baik  dari  segi  biaya,  mutu  dan  waktu.  Untuk  membantu penentuan dalam menetapkan perusahaan yang layak melaksananakan pekerjaan perencanaan  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan.  Pada penelitian  ini  diangkat  suatu  kasus  yaitu  mencari  alternatif  terbaik  bedasarkan kriteriakriteria  yang  telah  ditentukan  menggunakan  metode  Weighted  Product (WP). Penelitian  dilakukan  dengan mencari nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria, kemudian  dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu konsultan perencana terbaik.
Kata kunci: MADM, WP, konsultan perencana, nilai bobot, lelang

## Pendahuluan
Perusahaan  berkewajiban  menjamin  proses  lelang  yang  bermutu  dan  tidak berpihak  terhadap  setiap  pesertanya  dan  setiap  peserta  lelang  berhak  untuk mendapatkan  penilaian  yang  adil.  Proses  lelang  yang  bermutu  memberikan  pengaruh yang besar pada proses perencanaan, hasil perencanaan yang baik, dan sebagainya. Hasil perencanaan  pengembangan  yang  baik  pada  suatu  perusahaan  menunjukkan  seberapa berhasilnya  suatu  perusahaan  mendapatkan  hasil  perencanaan  yang  sesuai  dengan tujuannya. Dalam rangka meningkatkan arah pengembangan yang sesuai dengan rencana induk,  maka  perusahaan  melaksanakan  berbagai  kegiatan  seperti  kegiatan  lelang pekerjaan perencanaan yang bermutu. Namun terkadang kegiatan pekerjaan perencanaan tidak berjalan dengan efektif,  dimana  hal  ini  disebabkan oleh tidak tepatnya pemilihan konsultan  perencana  yang  disebabkan  oleh  data  identifikasi  pelaksana  pekerjaan perencanaan  yang  kurang  akurat.  Seringkali  ditemukan  terjadi  kesalahan  dalam
menentukan  kelayakan  penerima  pekerjaan  perencanaan  tersebut.  Masalah  seperti ketidaktepatan sasaran penentuan konsultan perencana tentunya harus segera diatasi dan dicari solusinya agar tidak terulang lagi pada paket-paket kegiatan di masa yang datang.
Seringkali proses seleksi konsultan perencana lebih banyak ditujukan pada aspek administratif  karena  lebih  mudah  dinilai, padahal sebenarnya banyak aspek  yang  lebih menentukan  dalam  menentukan  konsultan  yang  kompeten.  Melihat  hal  ini  tentunya pihak  yang  menyelenggarakan  lelang  pekerjaan  perencanaan  membutuhkan  informasi mengenai keadaan perusahaan peserta lelang baik dari aspek administratif maupun aspek teknis, sehingga mereka dapat mengetahui jika dilihat dari sisi pengelaman perusahaan, kompetensi  perencana,  metodologi  pelaksanaan  perencanaan  dan  kemampuan  inovasi yang harus di prioritaskan untuk diberikan penilaian.
Melihat  permasalahan  tersebut  maka  perlu  adanya  suatu  sistem  yang  dapat menentukan konsultan perencana yang terbaik. Dimana informasi yang dihasilkan dapat membantu pihak pengambil keputusan dalam hal ini perusahaan pelaksana lelang dalam mengambil  atau  menentukan  konsultan  perencana.  Suatu  sistem  berjalan  dengan  baik atau mencapai tujuannya jika didukung atau diterapkan suatu metode. Dalam penentuan konsultan  perencana  ini,  digunakan  beberapa  indikator  atau  kriteria  yang  dianggap mampu  mempengaruhi  penentuan  hasil  perencanaan  yang  bermutu.  Melihat  hal  ini Weighted  Product (WP)  merupakan  suatu  metode  yang  dianggap  efektif  untuk menentukan konsultan yang terbaik.
Metode Weighted Product (WP) merupakan salah satu metode yang biasanya di terapkan  pada  suatu  sistem  pengambilan  keputusan  atau  yang  biasanya  digunakan dalam  pemecahan  masalah  yang  melibatkan  banyak  alternatif  pilihan  sehingga  dapat membantu pengguna dalam mengambil keputusan dengan cepat dan tepat. Metode WP dianggap  efektif  diterapkan  pada  penentuan  konsultan  perencana  ini  karena  sebelum dilakukan  proses  perangkingan  setiap  alternatif  yang  ada,  terlebih  dahulu  nilai  setiap alternatif  dilakukan  normalisasi.  Nilai-nilai  setiap  alternatif  tersebut  diperoleh  dari pemenuhan setiap kriteria perencana yang kompeten. Tingkat kompetensi diurutkan dari nilai  alternatif  yang  tertinggi.  Semakin  rendah  nilai  alternatif  semakin  rendah  pula tingkat kompetensinya.
Menurut  little  mendefinisikan  Sistem  Pendukung  keputusan  atau Decition Support  System (DSS)  sebagai  sekumpulan  prosedur  berbasis  model  untuk  data
pemrosesan  dari  penilaian  guna  membantu  para  manager  mengambil  keputusan (Turban, Efraim, 2005)
Menurut  Keen  dan  Morton  (Turban,  Efraim,  2005),  “Sistem  Pendukung Keputusan  merupakan  penggabungan  sumber-sumber  kecerdasan  individu  dengan kemampuan  komponen  untuk  memperbaiki  kualitas  keputusan.  Sistem  pendukung keputusan  juga  merupakan  sistem  informasi  berbasis  komputer  untuk  manajemen pengambilan  keputusan  yang  menangani  masalah-masalah  semi  terstruktur”.Sistem pendukung  keputusan  bukan  merupakan  alat  pengambilan  keputusan  melainkan merupakan sistem yang membantu pengambil keputusan melengkapi segala sesuatunya dengan  informasi  dari  data  yang  telah  diolah  dengan  relevan  dan  diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat.
Sampai  saat  ini  tidak  ada  kesepakatan  mengenai  karakteristik  standar  DSS, berikut karakteristik yang diharapkan ada di DSS (Turban, Efraim, 2005):
1) Dukungan kepada pengambil keputusan, terutama pada situasi semi terstruktur dan tak  terstruktur,  dengan  menyertakan  penilian  manusia  dan  informasi terkomputerisasi
2) Dukungan untuk semua level manajerial, dari ekskutif puncak sampai manajer lini.
3) Dukungan untuk individu dan kelompok.
Permodelan  dalam  pembangunan  DSS  dilakukan  langkah-langkah  sebagai berikut (Kusrini, 2007):
1) Studi kelayakan ( Intelligence )
2) Perancangan ( Design )
3) Pemilihan ( Choice )
4) Membuat DSS
Komponen-komponen  sistem  pendukung  keputusan  terdiri  dari data- management subsystem, model management subsystem , user interface subsystem , dan knowledge-based  management  subsystem .  Komponen-komponen  sistem  pendukung keputusan dapat dilihat pada Gambar 1 (Turban, Efraim, 2005).

## Gambar 1 Komponen SPK
a. Data-management subsystem
Data-management  subsystem termasuk database yang  berisi  data  yang  relevan untuk  situasi  dan  dikelola  oleh  perangkat  lunak  yang  disebut Database Management  System (DBMS). Data-management  subsystem dapat  saling berhubungan  dengan data  warehouse yang  berguna  untuk  data  yang  berkaitan dengan  pengambilan keputusan.  Biasanya  data disimpan  atau diakses  melalui web database server .
b. Model management subsystem
Model  magamenet  subsystem adalah  paket  perangkat  lunak  yang  memberikan kemampuan analitis sistem dan manajemen perangkat lunak yang sesuai. Software ini sering disebut Model Base Management System (MBMS). Komponen ini  dapat disambungkan    ke    penyimpanan    eksternal    dari    suatu  model.  Metode  dan manajemen  sistem  diterapkan  dalam development  system (seperti java ) agar dapat dijalankan pada server aplikasi.
c. User interface subsystem
Pengguna  sistem  berkomunikasi  dan  berinteraksi  dengan  SPK  melalui  subsistem ini. Pengguna dianggap bagian dari SPK. Peneliti menegaskan beberapa kontribusi yang  unik  dari  SPK  berasal  dari  interaksi  yang  intensif  antara  komputer  dan pembuat keputusan.
d. Knowledge-based management subsystem
Subsistem  ini  dapat  mendukung  subsistem  lainnya  atau  bertindak  sebagai komponen  independen.  Subsistem  ini  dapat  saling  berhubungan  antara  repositori pengetahuan  organisasinya  yang  merupakan  bagian  dari  sistem  manajemen pengetahuan. Subsistem ini biasanya disebut organizational knowledge  base .  Ada banyak  metode  yang  telah  diimplementasikan  dalam  pengembangan  kecerdasan buatan, seperti yang diimplementasikan pada bahasa pemrograman Java dan mudah untuk mengintegrasikan ke dalam komponen SPK lainnya.
Dalam pengambilan keputusan disarankan untuk mengikuti proses pengambilan keputusan  yang  sistematis.  Simon  (1977)  dalam  Turban  (2005)  mengatakan  bahwa proses  ini  melibatkan  tiga  tahap  utama: intelligence , design ,  dan choice .    Kemudian Simon  menambahkan  tahap  keempat,  yaitu implementation .  Model  Simon  adalah model  yang  memiliki  karakterisasi  yang  paling  ringkas  dan  telah  lengkap  dalam mengambil  keputusan  yang  rasional.  Gambar  konseptual  proses  pengambilan keputusan ditunjukkan pada Gambar 2 (Turban, Efraim, 2005).

## Gambar 2 Proses Pengambilan Keputusan
Proses  pengambilan  keputusan  dimulai  dengan  intelligence  phase  atau  fase pengetahuan.  Dimulai  dengan  memeriksa  keadaan  yang  sebenarnya,  lalu  melakukan identifikasi   terhadap   permasalahan   yang   muncul   dan diselesaikan. Dalam design phase atau fase desain, model yang mewakili sistem dibangun dengan membuat asumsi
yang  dapat  menyederhanakan  keadaan  sebenarnya  dan  menuliskan  hubungan  antara semua variabel. Model ini kemudian divalidasi dan kriteria ditentukan sebagai prinsip dalam  pilihan  untuk  evaluasi  program. Choice  phase atau fase pilihan  meliputi pemilihan solusi yang diusulkan untuk model yang telah dibuat sebelumnya.  Solusi ini diuji  untuk  menentukan  apakah  solusi  yang  diberikan  tepat  dan  sesuai  dengan  model yang  telah  dibuat.  Setelah  solusi  yang  dihasilkan  dirasa  sesuai  dengan  permasalahan yang  dihadapi,  maka      tahap  berikutnya  adalah  implementation  phase  atau  fase implementasi.  Hasil  dari  implementasi  diharapkan  berhasil  dalam  memecahkan masalah  yang  sebenarnya.  Jika terjadi  kegagalan  maka  proses  mengarah  ke  fase  awal (Turban, Efraim, 2005)
Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM)  adalah  suatu  metode  yang digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria tertentu. Inti dari MADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  yang  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan.  Dalam  menentukan  bobot  untuk  setiap  atribut,  ada  3  pendekatan  yang digunakan  yaitu  pendekatan  subjektif,  pendekatan  objektif  dan  pendekatan  integrasi antara  subjektif  dan  objektif.  Masing-masing  pendekatan  memiliki  kelebihan  dan kelemahan. Pada pendekatan subjektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subjektivitas dari  para  pengambil  keputusan,  sehingga  beberapa  faktor  dalam  proses  perankingan alternatif  bisa  ditentukan  secara  bebas.  Pada  pendekatan  objektif,  nilai  bobot  dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektivitas dari pengambil keputusan.
Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah MADM  yaitu Simple  Additive  Weighting  Met hod  (SAW), Weighted  Product (WP), ELECTRE , Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  (Kusumadewi,  Hartati,  Harjoko,  &  Wardoyo, 2006).
Weighted  Product (WP)  merupakan  suatu  metode  untuk  memecahkan  suatu masalah  yang  kompleks  dan  tidak  terstruktur  ke  dalam  suatu  kelompok-  kelompoknya, mengatur    kelompok    tersebut    ke  dalam  suatu    hierarchy,  memasukkan  nilai  numerik sebagai pengganti persepsi manusia dalam melakukan perbandingan relatif dan akhirnya dengan  suatu  sintesa  ditentukan  elemen  mana  yang  mempunyai  prioritas  tinggi.  Tetapi
perlu  diingat  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  hanya  untuk  memberikan  alternatif pilihan bukan untuk menentukan keputusan akhir.
Metode WP juga merupakan salah satu metode yang sering digunakankan ketika data  yang  digunakan  merupakan  data  yang  tidak  stabil  atau  dapat  berubah-ubah sehingga  perlu  dilakukan  analisa  sensitivitas,  hal  ini  dikarenakan  metode  WP memungkinkan peneliti mengubah bobot dari atribut (Memariani, Amini, & Alinezhad, 2009).  Metode Weighted  Product (WP)  sering  juga  dikenal  istilah  metode  Perkalian Terbobot.    WP  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Metode Weighted Product adalah salah satu metode penyelesaian pada masalah MADM. Metode ini mengevaluasi beberapa alternatif terhadap sekumpulan atribut atau kriteria,  dimana  setiap  atribut  saling  tidak  bergantung  satu  dengan  yang  lainnya (Kusumadewi,  2006).  Metode weighted  product menggunakan  perkalian  untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan.  Proses  ini  sama  halnya dengan proses normalisasi. Preferensi untuk alternatif Si diberikan sebagai berikut:
dengan i = 1,2,....,m.
dimana:
S    : Preferensi alternatif /vektor S
X   : Nilai kriteria
W   : Bobot kriteria/subkriteria i     : Alternatif j     : Kriteria n    : Banyaknya kriteria
Dimana  ΣWj  =  1.  Wj  adalah  pangkat  bernilai  positif  untuk  atribut keuntungan  dan  bernilai  negatif  untuk  atribut  biaya.  Preferensi  relatif  dari  setiap alternatif, diberikan sebagai berikut:
dimana :
V             : Preferensi alternatif / vektor V
X             : Nilai Kriteria
W            : Bobot kriteria/subkriteria i              : Alternatif j              : Kriteria
n             : Banyaknya kriteria
*             :  Banyaknya  kriteria  yang  dinilai  pada vektor S.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  menentukan  pemenang  lelang  yang  layak dengan perhitungan WP adalah sebagai berikut:
1) Penentuan  nilai  bobot  W,  dimana  C1  =  Pengalaman;  C2  =  Kualifikasi  Tenaga Ahli;      C3  =  Pemahaman  terhadap  Kerangka  Acuan  kerja;  C4  =  Pendekatan dan Metodologi;  C5  =  Fasilitas  pendukung,  C6  =  Paparan  Konsep  Perencanaan. Pengambil keputusan memberikan bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut: C1 = 6%; C2 = 16 %; C3 = 2%; C4 = 14 %; C5 = 2%: C6 = 60% dan total 100%.
2) Pemberian  bobot  nilai  pada  setiap  subkriteria  Pembobotan,  dibuat  untuk mempermudah perhitungan.
3) Menghitung  nilai  perbaikan  bobot  (Wj)  berdasarkan  nilai  prioritas  bobot  setiap kriteria  yang  sudah ditentukan, menggunakan persamaan 3.
................................................................ (3)
4) Membuat tabel penilaian setiap kriteria untuk setiap Peserta lelang perencanaan.
5) Menghitung Vektor S, menggunakan persamaan 1.
6) Menghitung preferensi (Vi)  untuk perangkingan dengan menggunakan persamaan 2.

## Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode
penelitian  kuantitatif.  Menurut  (Tarsito,  2014)  metode  kuantitatif  adalah  sebagai berikut:
“Metode penelitian kuantitatif dapat diartikan sebagai metode penelitian yang berlandaskan  pada  filsafat  positivisme,  digunakan  untuk  meneliti  populasi atau  sampel  tertentu,  pengumpulan  data  menggunakan  instrumen  penelitian, analisis  data  bersifat  kuantitatif/statistik,  dengan  tujuan  untuk  menguji hipotesis yang telah ditetapkan.”
Teknik  penentuan  kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan melakukan  wawancara  singkat  dengan  pihak  perusahaan  mengenai  teknik  penentuan dan  penilaian  peserta  lelang. Selain itu pengumpulan data juga dilakukan dengan  cara melakukan  studi  pustaka  terkait  dengan  lelang  terbuka  dan  kriteria  apa  saja  yang digunakan  untuk  menentukan  pemenang  lelang  tersebut.  Pengumpulan  data  dan seleksi  awal  dilakukan  panitia  lelang  yang  mendapat  tugas  dari  perusahaan. Setelah  data  yang  diperlukan  lengkap,  maka  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah analisis data. Analisis data dilakukan data yang digunakan tepat dan benar-benar dapat menggambarkan kondisi peserta lelang saat ini, setelah itu baru dilakukan pengolahan data tersebut.  Pengolahan  data  ialah  melakukan  penetapan  kriteria  yang  digunakan dalam  penelitian  ini,  pemberian  bobot  pada  setiap  kriteria  menggunakan  metode MADM. Penentuan alternative dan penentuan pemenang lelang menggunakan metode WP.

## Hasil dan Pembahasan
Alternatif  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  4  perusahaan konsultan  tipe  besar  berbadan  hokum  berbentuk  Perusahaan  Terbatas  (PT).  Adapun alternatif tersebut sebagai berikut:

## Tabel 1 Alternatif Perushaan Konsultan
Alternatif Kondisi Perusahaan Terbatas (PT) A1 Berpengalaman, tenaga ahli sedang sibuk, konsep desain sangat baik. A2 Berpengalaman, tenaga ahli sedang sibuk, konsep desain kurang lengkap. A3 Berpengalaman, tenaga ahli tersedia, konsep desain cukup lengkap. A4 Kurang berpengalaman, tenaga ahli kurang, konsep desain tidak lengkap.
Selain alternatif, yang diperlukan dalam perhitungan metode WP adalah bobot kriteria. Berdasarkan tabel 2, maka bobot preferensi adalah sebagai berikut:
W = (0.06, 0.16, 0.02, 0.14, 0.02, 0.60)
Data  mengenai  kompetensi  peserta  lelang  didapat  dari  dokumen  lelang  dan  bahan paparan yang disampaikan kepada panitia lelang. Mengacu pada data dokumen lelang dan  paparan  yang  telah  diterima,  maka  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada setiap  kriteria ditentukan sebagai berikut:
Tabel 2 Rating Nilai Alternatif untuk Setiap Kriteria
C1 C2 C3 C4 C6 C7 A1 80.06 60.87 88.76 77.27 87.76 80.85 A2 81.13 60.01 80.25 63.02 80.34 74.09 A3 90.18 88.97 85.64 76.12 88.57 85.79 A4 70.16 68.95 71.98 66.12 75.49 70.53 Alternatif Kriteria
Mengacu  pada  tabel  2  untuk  C1  sampai nilai  C6  nilai  terbesar  adalah terbaik maka  diasumsikan  sebagai  kriteria  keuntungan  (benefit).  Sehingga  untuk  melakukan normalisasi  C1  sampai  dengan  C6  dilakukan  normalisasi  menggunakan  persamaan yang menggunakan nilai maksimum.
Setelah  matriks  keputusan  di  buat,  maka  selanjutnya  dilakukan  normalisasi terhadap  matriks  tersebut.  Normalisasi  terhadap  matriks  dilakukan  dengan  bantuan program Microsoft Excel. Jika di urutkan berdasarkan nilai tertinggi ke terendah maka urutannya sebagai berikut:

## Tabel 3 Rangking Nilai
Mengacu  pada  tabel  3  di  atas,  dapat  dilihat  urutan  nilai  tertinggi  sampai terendah untuk semua peserta lelang. Berdasarkan rangking nilai tersebut di atas, para pengambil  keputusan  atau  dalam  hal  ini  pihak  panitia  lelang  dapat  mengambil keputusan perusahaan peserta lelang mana yang menjadi pemenangnya. Dalam hal ini peserta lelang yang menjadi pemenang adalah perusahaan A3.

## Kesimpulan
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan agar dapat mengetahui kriteria dan nilai bobot  dari  setiap  kriteria  dalam  menentukan  pemenang  peserta  lelang  terbuka  bidang rekayasa.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  informasi  mengenai  rangking  nilai  dari semua  peserta  lelang  sehingga  diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  dijadikan acuan  perusahaan  dalam  menentukan  pemenang  lelang.  Perusahaan  peserta  lelang dengan  tingkat  kompetensi  terbaik  yaitu  perusahaan  konsultan  A3,  kiranya  dapat diprioritaskan  untuk  dijadikan  pemenang  lelang  tersebut,  dan  selanjutnya  dipanggil untuk  dilakukan  negosiasi  dari  segi  biaya  penawaran.  Selain  itu,  informasi  yang dihasilkan dari sistem yang dibangun pada penelitian ini diharapkan dapat membantu mempermudah pihak panitia lelang dalam menyajikan laporan mengenai rangking dan pemenang lelang tersebut.

## BLIBIOGRAFI
Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yojakarta: Penerbit Andi.
Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., & Wardoyo, R. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu , 78–79.
Memariani,  A.,  Amini,  A.,  &  Alinezhad,  A.  (2009).  Sensitivity  analysis  of  simple additive  weighting  method  (SAW):  the  results  of  change  in  the  weight  of  one attribute on the final ranking of alternatives. Journal of Optimization in Industrial Engineering , (4), 13–18.
Tarsito,  S.  (2014).  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D. Alfabeta. Bandung .
Turban,  Efraim,  D.  (2005). Decision  Suport  Systems  and  Intelligent  Systems .  Andi Offset.