Vol. 2 No. 1 (April 2018) ISSN: 2620-4339 (media online)

## PENGGUNAAN METODE TOPSIS DAN METODE ELECTRE SEBAGAI PERBANDINGAN HASIL KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI LAHAN TAMBAK PALING TERBAIK UNTUK DIJADIKAN USAHA TAMBAK AIR PAYAU
1 Yani Maulita, 2 Katen Lumbanbatu, 3 A. M. H. Pardede, 4 Farid Reza Malau 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Kaputama Binjai
1 yassa_26@ymail.com , 3 akimmhp@live.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol2No1.pp74-84

## ABSTRACT
The number of methods available on the decision support system so that sometimes confuse choosing which match the use of methods appropriate to the case of decision support systems. For this reason, a comparison of the best decision-making systems for pond ponds to be used for brackish water ponds for comparison of decision results is made. The method used is Topsis Method and Electre method by determining the number of criteria, type of criteria (Cost and Benefit), with 3 alternatives. The result of the research is the result of manual calculation same with the calculation that exist in system. Each calculation of the Topsis method and the Electre method indicates that the result of the best choice of pond location location to be used as brackish water bracket of each suna Regency method has different end result. Based on the calculation of the use of Topsis method found in the village of Kabukico is the best alternative for building brackish water ponds with a value of 0.5711. While Based on the results of calculation of Electre method found in Duton Batu Village is the highest alternative because Duton Batu Village has 2 elements that are true.
Keywords: Decision Support System, Topsis, Electre, Brackish water ponds.

## PENDAHULUAN
Banyaknya    metode-metode  yang  tersedia pada  sistem  pendukung  keputusan  sehingga kadang  bingung  memilih  mana  yang  cocok penggunaaan  metode  yang  sesuai  dengan  kasus sistem  pendukung  keputusan.  Topsis  dan  Electre adalah salah satu metode atau model multi attribut decision  making  yang  paling  banyak  digunakan untuk  sistem  pendukung  keputusan.  Untuk  itu dibuat  suatu  perbandingan  hasil  keputusan  dari kasus  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan lokasi  lahan  tambak  paling  terbaik  untuk  dijdikan usaha  tambak  air  sebagai  alternatif  dalam pengambilan  keputusan.  Untuk  itu  di  perukan
sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  lokasi lahan tambak paling terbaik untuk dijadikan usaha tambak  air  payau  dan  Mengetahui  hasil perbandingan  dari  metode  Topsis  dan  Electre sebagai  alternatif  analisa  untuk  pengambilan keputusan. Sehingga dapat membantu pihak dinas terkait  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan lokasi lahan tambak paling terbaik untuk dijadikan usaha tambak air dan juga dapat membantu pihak dinas  terkait  dalam  memberikan  alternatif  hasil alternatif dari perbandingan metode wp dan topsis Menurut  Alter  (Kusrini,  2007,  h.  15-16) Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support  System  (DSS)  adalah  sistem  informasi
Vol. 2 No. 1 (April 2018)
interaktif yang menyediakan
informasi, pemodelan,  dan  pemanipulasian  data  yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya  dibuat.  SPK  ditujukan  untuk mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yang kurang  terstruktur  dengan  kriteria  yang  kurang jelas.
DSS tidak dimaksudkan
untuk mengotomatiskan  pengambilan  keputusan,  tetapi memberikan perangkat interaktif
yang memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model- model yang tersedia.
Keputusan  merupakan    kegiatan  memilih suatu  strategi  atau  tindakan  dalam  pemecahan masalah.  Tujuan  dari  keputusan  adalah  untuk mencapai  target  atau  aksi  tertentu  yang  harus dilakukan.
Multi-Attribute Decision Making ( MADM ) Menurut  Kusumadewi,  dkk  (2006,  h.  74) beberapa model atau metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM yaitu :
1. Simple Additive Weighting (SAW).
2. Weighted Product (WP).
3. Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).
4. Analytic Hierarchy Process (AHP).
5. Elemination Et Choix TRaduisant la realite (ELECTRE).
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Menurut  Hwang  dan  Zeleny  (Kusumadewi, dkk, 2006, h. 87) TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif, namun  ada  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari solusi ideal negatif. Konsep ini banyak digunakan
pada beberapa model MADM untuk menyelesaikan  masalah  keputusan  secara  praktis. Hal  ini  disebabkan  karena  konsepnya  sederhana dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efesien,  dan memilki  kemampuan  untuk  mengukur  kinerja relatif  dari  alternatif-alternatif  keputusan  dalam bentuk matematis yang sederhana.
Secara  umum,  prosesdur  TOPSIS  mengikuti langkah-langkah sebagai berikut :
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif dan matriks solusi ideal negatif.
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal positif dan matriks solusi ideal nagatif.
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.
TOPSIS  membutuhkan  rating  kinerja  setiap alternatif A i pada  setiap  kriteria C j yang ternormalisasi yaitu :
r
ij = 𝑥 !" "# 𝑥 !" # $ !%& ;  dengan i=1,2,…,m. dan
j=1,2,…,n.
Solusi Ideal Positif A + dan solusi ideal negatif A - dapat  ditentukan  berdasarkan  rating  bobot ternormalisasi ( y ij ) sebagai :
y ij = w i r ij ; dengan i=1,2,…,m. dan j=1,2,…,n. A + = (𝑦 & ' , 𝑦 # ' , … , 𝑦 ( ' ) ; A - = (𝑦 & ) , 𝑦 # ) , … , 𝑦 ( ) ) ;
Dengan
𝑦 " ' ) 𝑚𝑎𝑥 ! 𝑦 !" 𝑚𝑖𝑛 ! 𝑦 !" ;  jika  j
Vol. 2 No. 1 (April 2018)
= adalah atribut keuntungan ;  jika  j adalah atribut biaya
𝑦 " ) = ) 𝑚𝑖𝑛 ! 𝑦 !"
𝑚𝑎𝑥 ! 𝑦 !" ;  jika  j adalah atribut keuntungan ;  jika  j adalah atribut biaya
j=1,2,…,n.
Jarak  antara  alternatif A i dengan  solusi  ideal positif dirumuskan sebagai :
𝐷 ! ' = "#0𝑦 ! ' − 𝑦 !" 2 # ( "%& ; i=1,2,…m.
Jarak  antara  alternatif A i dengan  solusi  ideal negatif dirumuskan sebagai :
𝐷 ! ) = "#0𝑦 !" − 𝑦 ! ) 2 # ( "%& ; i=1,2,…m.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  ( V i ) diberikan sebagai :
𝑉 ! = 𝐷 ! ) 𝐷 ! ) + 𝐷 ! ' ; i=1,2,…m.
Nilai V i yang lebih besar menunjukkan bahwa Alternatif A i lebih dipilih.
Elemination  Et  Choix  Traduisant  La  realite (ELECTRE)
Menurut Roy (Kusumadewi, dkk, 2006, h.81) ELECTRE  didasarkan  pada  konsep  perangkingan melalui  perbandingan  berpasangan  antar  alternatif pada  kriteria  yang  sesuai.  Suatu  alternatif dikatakan mendominasi alternatif yang lainnya jika satu atau lebih kriterianya melebihi (dibandingkan dengan kriteria dari alternatif yang lain) dan sama dengan  kriteria  lain  yang  tersisa.  Hubungan perangkingan  antara  2  alternatif A k dan A l dinotasikan  sebagai A k ®  A l jika  alternatif  ke- k
tidak mendominasi alternatif ke- l secara kuantitatif,  sehingga  pengambil  keputusan  lebih baik mengambil resiko A k daripada A l .
Electre dimulai dari membentuk
perbandingan berpasangan setiap alternatif disetiap kriteria  ( x ij ).  Nilai  ini  harus  dinormalisasikan  ke dalam suatu skala yang dapat diperbandingkan ( r ij ) :
𝑟 !" = 𝑥 !" "# 𝑥 !" # $ !%& ;  dengan i=1,2,…,m dan
j=1,2,..,n.
Selanjutnya  pengambil  keputusan  harus memberikan  faktor  kepentingan  (bobot)  pada setiap  kriteria  yang  mengekspresikan  kepentingan relatifnya ( w j ). W = (w 1 , w 2, …, w n ) deng an # 𝑤 " = 1
(
"%&
Bobot  ini  selanjutnya  dikalikan  dengan matriks  perbandingan  berpasangan  membentuk matriks V : 𝑣 !" = 𝑤 " 𝑥 !"
Pembentukan consordance index dan discordance index untuk setiap pasangan alternatif dilakukan  melalui  taksiran  terhadap  relasi perangkingan. Untuk setiap alternatif A k dan A l ( k,l =  1,2,…m; dan k 1 l ),  matriks  keputusan  untuk kriteria j ,  terbagi  menjadi  2  himpunan  bagian. Pertama,  himpunan concordance  index { c kl } menunjukkan  penjumlahan  bobot-bobot  kriteria yang  mana  alternatif A k lebih  baik  daripada alternatif A l . 𝐶 *+ =   ;𝑗 | 𝑣 *+ ≥   𝑣 !" ? ;  untuk j=1,2,…,n .
Vol. 2 No. 1 (April 2018)
Kedua  himpunan  discordance  index  { d kl } diberikan sebagai :
𝐷 *+ =   ;𝑗 | 𝑣 *+ <   𝑣 !" ? ; untuk j=1,2,…,n .
Matriks concordance ( C )  berisi  elemen- elemen yang dihitung dari concordance index , dan berhubungan dengan bobot atribut, yaitu :
𝑐 *+ =   # 𝑊 " "∈ . !" Demikian  pula  matriks discordance ( D ) berisi  elemen-elemen  yang  dihitung  dari discordance  index.  Matriks  ini  berhubungan dengan nilai-nilai atribut, yaitu :
d k l = 𝑚𝑎𝑥;|𝑣 *" − 𝑣 +" |? "∈/ !" 𝑚𝑎𝑥;|𝑣 *" − 𝑣 +" |? ∀"
Matriks-matriks  ini  dapat  dibangun  dengan bantuan suatu nilai ambang ( threshold ), c. Nilai c dapat diperoleh dengan formula :
c = # # 𝐶 *+ $ +%& $ *%& m(m- 1)
Alternatif A k dapat  memiliki  kesempatan untuk  dominasi A l jika concordance  index c kl melebihi threshold c : 𝐶 *+ ≥ C Dan elemen-elemen dari matriks concordance dominan F ditentukan sebagai :
f kl = C1 0 , jika c kl ≥ c , jika c kl < c
Hal  yang  sama  juga  berlaku  untuk  matriks discordance dominan G threshold d . Nilai d dapat diperoleh dengan formula :
d = # # 𝑑 *+ $ +%& $ *%& m(m- 1)
Dan elemen-elemen dari matriks discordance dominan F ditentukan sebagai :
f
kl = C1 0 , jika d kl ≥ c , jika d kl < c
Agregasi  dari  matriks  dominan  ( E )  yang menunjukkan  urutan  preferensi  parsial  dari alternatif-alternatif, diperoleh dengan formula :
e kl = f kl x g kl Jika e kl = 1 mengindikasikan bahwa alternatif A k lebih dipilih dari A l .

## METODE
Metodologi penelitian yang digunakan dalam pengumpulan data adalah :
1. Penelitian Kepustakaan ( Library Research ) Untuk  mengumpulkan  data  dengan mempelajari  berbagai  bentuk  bahan-bahan tertulis  baik  berupa  buku,  karya  ilmiah (laporan-laporan  dan  jurnal-jurnal  ilmiah) yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini.  Data yang  diperoleh  adalah  data  yang  bersifat teoritis.
2. Wawancara ( Interview )
Untuk  melakukan  tanya  jawab mengenai  membangun.  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) beserta teori-teori yang ada didalamnya  dan  informasi  lainnya  yang dibutuhkan dalam penelitian ini.
Vol. 2 No. 1 (April 2018)
Gambar 1. Diagram Model Air Terjun ( Waterfall )

## IMPLEMENTASI
Kabupaten  Suna  mengadakan  rapat  yang membahas tentang anggaran pembangunan daerah. Salah  satu  pejabat  tinggi  memberikan  masukan kepada  Bupati  Suna  untuk  membuka  lahan  usaha tambak  air  payau,  karena  dia  berpendapat  desa- desa  yang  ada  di  Kabupaten  Suna  banyak  muara. Kepala  Dinas  Peternakan  dan  Perikanan  sudah lama  memikirkan  hal  ini,  dan  ia  memberikan masukan  bahwa  ada  tiga  dari  delapan  desa  yang cocok  dijadikan  tambak  air  payau  karena  tiga lahan  tersebut  berjenis  tanah  Aluvium  dengan kadar  garam  0,05%  -  3%.  Ia  menjelaskan  yang harus  diperhitungkan  dalam  membuka  lahan tambak air  payau yaitu kadar air, tekstur tanah dan lereng  tanah.  Ia  juga  menjelaskan  bahwa  ketiga lahan  tersebut  memiliki  penilaian  yang  hampir sama.  Bupati  Suna  sangat  setuju  dengan  masukan itu dan mengusulkan bahwa akan membangun dua Tambak Air Payau dan ia merasa ini akan menjadi lapangan  pekerjaan  baru  bagi  masyarakat  yang masih mengganggur di desa-desa sekitarnya. Akan tetapi,  Bendahara  Kabupaten  keberatan  jika langsung  membuka  dua  lahan  sekaligus  karena anggaran  sudah  hampir  mencapai  limit.  Sisa anggaran yang ada saat ini hanya dapat membuka satu  lahan.  Dan  Bupati  menyuruh  Dinas Perternakan  dan  Perikanan  untuk  segera  mencari satu  lahan  yang  paling  bagus  untuk  dijadikan usaha tambak air payau.
Berdasarkan dari kasus diatas ada tiga lokasi yang menjadi alternatif yaitu :
A1 = Desa Kabukico
A2 = Desa Duton Batu A3 = Desa Katun Dan  ada  lima  kriteria  penilaian  dalam memilih satu lahan pengambilan keputusan:
K1  =  Kadar  Air  /  Salinitas  Air  (Garam Terlarut) K2 = Tekstur Tanah K3 = Lereng Tanah Adapun  penilaian  di  setiap  kriteria  sebagai berikut:
Tabel 1. Penilaian Kriteria Kadar Air Nilai 0.05% - 1% 1 2.01% - 3% 2 1.01% - 2% 3 Tekstur Tanah Nilai Berpasir Halus 1 Berpasir Sangat Halus 2 Liat 3 Lereng Tanah Nilai 3% 1 2% 2 0 - 1% 3
Tingkat kepentingan yang akan dijadikan bobot preferensi setiap kriteria sebagai berikut:
Tabel 2. Bobot Kriteria Nilai Bobot Kurang Penting 1 Penting 2 Sangat Penting 3 Adapun Rating Kecocokan  dari  setiap Alternatif pada setiap Kriteria sebagai berikut:
Komunikasi
Spesifikasi
Sistem Perencanaan
Penjadwalan Pemodelan Perancangan Kontruksi Coding, Testing System System
Vol. 2 No. 1 (April 2018) ISSN: 2620-4339 (media online)
Tabel 3. Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif pada Kriteria Alternatif K1 K2 K3 A1 2 2 3 A2 3 3 1 A3 3 2 2 Bobot (W) 3 2 2
Dengan  data  yang  ada,  maka  yang  akan dilakukan sebagai berikut : 1. Perbaikan Bobot Σ BOBOT : (  3 + 2 + 2  ) = 7 K1 = 3 / 7 = 0.43 K2 = 2 / 7 = 0.29 K3 = 2 / 7 = 0.29
2. Vektor S S 1 = (2 0.43 ) x (2 0.29 ) x (3 0.29 ) = 2.2456 S 2 = (3 0.43 ) x (3 0.29 ) x (1 0.29 ) = 2.1918 S 3 = (3 0.43 ) x (2 0.29 ) x (2 0.29 ) = 2.3796
3. Vektor V V 1 = 2.2456 =  0.3294 2.2456 + 2.1918 + 2.3796 V 2 = 2.1918 =  0.3215 2.2456 + 2.1918 + 2.3796 V 3 =
2.3796 =  0.3491
2.2456 + 2.1918 + 2.3796
Berdasarkan  hasil  Vektor  V  diatas  maka  akan dilakukan perangkingan alternatif sebagai berikut:
Tabel 4. Rangking Hasil Analisis Metode TOPSIS Rangking Alternatif Hasil 1. Desa Kabukico 0.5711 2. Desa Katun 0.5359 3. Desa Duton Batu  0.4289
Berdasarkan  dari  hasil  perhitungan  metode TOPSIS,  Desa  Kabukico  merupakan  alternatif yang tertinggi dengan nilai 0.5711.
Adapun  penjelelasan  dan flowchart program algoritma metode TOPSIS yaitu:
1. Memanggil  nilaiBobot  dari database dan memberi inisial w[i].
2. Memanggil  nilaiAlternatif  berdasarkan idAlternatif  dari database dan  dilakukan pangkat[j][x] = pow(nilaiAlternatif,2) dari setiap kolom Kriteria.
3. Mencari R[i][j] = SQRT(nilaiAlternatif[i] / array_sum(pangkat[j]). SQRT merupakan fungsi akar sedangkan array_sum  adalah  fungsi  penjumlahan nilai  array.  Nilai  langsung  di  hitung dengan cara, Y[i][j] = R[i][j] * w[j].
4. Setelah  mendapatkan  nilai  Y[i][j]  maka selanjutnya akan memanggil jenisKriteria dari database.
5. Mecari  solusi  ideal  positif  dan  negatif berdasarkan  jenisKriteria  dari  setiap kolom Y. jika jenisKriteria=Benefit maka idealPos[i]  adalah  MAX  dan  idealNeg[i] adalah MIN. Sedangkan jika jenisKriteria=cost  merupakan  negasi  dari Benefit. 6. Selanjutnya menentukan nilai
jarakPositif[i] berdasarkan idealPos[i] dan jarakNegatif berdasarkan idealNeg.
7. Funtuk  formula  hasil  akhir  yaitu  v[i]  = jarakPositif[i] / (jarakPositif[i] + jarakNegatif[i]).
8. Nilai  V  akan  disimpan  ke  dalam database .
Vol. 2 No. 1 (April 2018)
Halaman 80
Gambar 2. Flowchart Algoritma Metode TOPSIS
1. Memanggil “nilai Bobot” untuk perbaikan bobot,  dengan  cara  bobot i dibagi  dengan jumlah bobot yang ada.
2. Memanggil  “nilai  Alternatif”  sesuai dengan  “id  Alternatif”.  Selanjutnya menseleksi  jenis  kriteria  dari  setiap  Nilai Alternatif  berdasarkan  dari  idKriteria dilangkah  ini  akan  digunakan  kondisi  IF. Sebelumnya dilakukan pemangkatan ( pow )  dengan  bobot  baru  disetiap nilaiAlternatif yang ada. Setalah itu nilai- nilai  yang  sudah  dipangkatkan  akan dikalikan  dengan  fungsi array_product maka akan mendapatkan vectorS.
3. Selanjutnya mencari nilai akhir ( vectorV ) dengan  cara vectorS dibagai  dengan array_sum( vectorS ). vectorV akan disimpan kedalam database . Tabel 5 . Rangking Hasil Analisis Metode Electre Rangking Alternatif Hasil 1. Desa  Duton Batu Memiliki  2  yang bernilai true 2. Desa Katun Memiliki  1  yang bernilai true 3. Desa Kabukico Memiliki  0  yang bernilai true
Berdasarkan  dari  hasil  perhitungan  metode Electre,  Desa  Duton  Batu  merupakan  alternatif yang tertinggi karena Desa Duton Batu memiliki 2 elemen yang bernilai true .
Konsep  metode  Electre  yaitu  perangkingan melalui  perbandingan  berpasangan  antar  alternatif pada  kriteria  yang  sesuai.  Adapun  penjelasan  dan flowchart program  algoritma  metode  Electre sebagai berikut :
1. Memanggil data nilai Alternatif dari database berdasarkan  nilai  id  Alternatif  untuk melakukan normaliasasi ( r ).
Start
idealPos[i] = MAX(ideal[i][j]) idealNeg[i] = MIN(ideal[i][j]) R[i][j] = nilaiAlternatif[i][j] / sqrt(array_sum(pangkat[j])); Y[i][j] = nilaiAlternatif[i][j] * w[j]; j++; Inisialisasi ideal[i][j] = Y[j][i]) j < cY jarakPo[i] = pow( (idealPos[j] - Y[i][j]), 2 ) jarakNe[i] = pow( (idealNeg[j] - Y[i][j]), 2) j < cIP jarakPositif[i] = sqrt(array_sum(jarakPo)) jarakNegatif[i] = sqrt(array_sum(jarakNe)) V[i] =  jarakNegatif[i] / (jarakPositif[i] + jarakNegatif[i]) End i < cY w[i] = b[‘nilaiBobot’]; i++; b < cB Yes No row3 < cQ3 pangkat[j][x] = pow(row3[nilaiAlternatif],2) x++; row2 < cQ2 row < cQ i < cY2 i=0; q = query(SELECT bobot WHERE noAnalisis); cB = count(q); While(b = fetch_array(q)) i = 0; q = query(SELECT alternatif WHERE noAnalisis); cQ = count(q); While(row = fetch_array(q)) j = 0; q2 = query(SELECT nilaiAlternatif where idAlternatif=row[idAlternatif]); cQ2 = count(q2); While(row2 = fetch_array(q2)) x = 0; q3 = query(SELECT nilaiAlternatif WHERE idKriteria=row2[idKriteria]); cQ3 = count(q3) While(row3 = fetch_array(q3)) cY2 = count(Y[0]); For (i=0; i<cY2; i++) cY = count(Y); For (j=0; j<cY; j++) For (i=0; i<cY; i++) cIP = count(idealPos); For (j=0; j<cIP; j++) Yes Yes No No i = 0; q = query(SELECT kriteria WHERE noAnalisis); cQ = count(q) While(row = fetch_array(q)) jK[i] = row[‘jenisKriteria’]; i++; row < cQ A No Yes A IF jK[i] = B True idealPos[i] = MIN(ideal[i][j]) idealNeg[i] = MAX(ideal[i][j]) Inisialisasi ideal[i][j] = Y[j][i]) j < cY cY = count(Y); For (j=0; j<cY; j++) Yes No No Yes Yes No No Yes Yes Yes No No False
Vol. 2 No. 1 (April 2018)
2. Menggil  data  nilai  Bobot  dari database dan memberikan inisalisasi variabel baru ( w ).
3. Bobot  tersebut  dikalikan  dengan  matriks r membentuk matriks V
4. Pembentukan concordance index dan
discordance  index untuk  setiap  pasangan alternatif. Matriks concordance ( C ) dihitung dengan menjumlahkan bobot dari
concordance  index yang  ada.  Matriks
discordance ( D ) dihitung dari concordance index berdasarkan rumus yang ada.
5. Menentukan threshold c berdasarkan penjumlahan  matriks concordance dibagi dengan  (m  (m-1)).  Begitu  juga  proses menentukan threshold d . 6. Menentukan  nilai F dan G. setelah  itu menentukan nilai E,yaitu
E = F * G .
7. Nilai  E  akan  disimpan  ke  dalam database untuk mempermudah perangkingan solusi.
Gambar 3. Flowchart Algoritma Metode
ELECTRE bagian 1
Start i = 0; q = query(SELECT alternatif WHERE noAnalisis); cQ = count(q); While(row = fetch(q)) j = 0; q2 = query(SELECT nilaiAlternatif WHERE idAlternatif=row[‘idAlternatif’]); cQ2 = count(q2); While(row2 = fetch(q2)) k = 0; q3 = query(SELECT nilaiAlternatif WHERE idKriteria=row2[‘idKriteria’]); cQ3 = count(q3);
While(row3 = fetch(q3)) p[j][k] = pow(row3[‘nilaiAlternatif’],2); pSum = arraySum(p[j]); pSQRT = sqrt(pSum); k++; row3 < cQ3 r[i][j] = row2[‘nilaiAlternatif’] / pSQRT; j++; row2 < cQ2 i++; row < cQ i = 0;
q = query(SELECT bobot WHERE noAnalisis); cQ = count(q); While(row = fetch(q)) w[i] = row[‘nilaibobot’]; i++; row < cQ A No Yes No Yes Yes No No Yes A cR = count(r); For(i=0; i<cR; i++) cR2 = count(r[0]); For(j=0; j<cR2; j++) v[i][j] = r[i][j] * w[j]; j < cR2 i < cR col1 = 1; For(a=0; a<cR; a++) col1cek = col1 – 1; col2 = 1; For(b=0; b<cR; b++) con = 0; For(p=0; p<cR2; p++) col2cek = col2 – 1; IF col1cek != col2cek IF v[a][p] >= v[b][p] con += w[p]; p < cR2 concordance[a][b] = ” - “; col2++; concordance[a][b] = con; col2++; b < cR col1++; a < cR X No Yes Yes No No Yes True False Yes Yes No No True False
Vol. 2 No. 1 (April 2018)
Halaman 82
Gambar 4. Flowchart Algoritma Metode Electre
Bagian 2
Gambar 5. Flowchart Algoritma Metode Electre
Bagian 3
X col1 = 1; For(a=0; a<cR; a++) col1cek = col1 – 1; col2 = 1; For(b=0; b<cR; b++) For(p=0; p<cR2; p++) col2cek = col2 – 1; IF col1cek != col2cek IF v[a][p] < v[b][p] dis = v[a][p] - v[b][v]; dis2[a][b][p] = abs(dis); p < cR2 concordance[a][b] = ” - “; col2++; dis5 = MAX(dis2[a][b]); dis6 = MAX(dis4[a][b]); discordance[a][b] = dis5 / dis6; col2++; b < cR col1++; a < cR No Yes Yes No No Yes True False For(q=0; q<cR2; q++) dis3 = v[a][q] - v[b][q]; dis4[a][b][q] = abs(dis3); q < cR2 B Yes No B sumC = 0; sumD = 0; cD = count(discordance); For(i=0; i<cD; i++) cD2 = count(discordance[0); For(j=0; j<cD2; j++) IF concordance[i][j] != “-” sumC += concordance[i][j]; sumD += discordance[i][j]; j < cD2 i < cD For(i=0; i<cD; i++) For(j=0; j<cD2; j++) tc = sumC; td = sumD; IF concordance[i][j] >= tc F[i][j] = 1 ELSE IF concordance[i][j] < tc F[i][j] = 0 F[i][j] = “ - ” j < cD2 i < cD Y True False Yes No No Yes False False True True Yes No No Yes True False Y For(i=0; i<cD; i++) For(j=0; j<cD2; j++) IF discordance[i][j] >= td G[i][j] = 1 ELSE IF discordance[i][j] < td G[i][j] = 0 G[i][j] = “ - ” j < cD2 i < cD False False True True Yes No No Yes For(i=0; i<cD; i++) sumE[i] = 0; For(j=0; j<cD2; j++) IF is_numeric(F[i][j]) && is_numeric(G[i][j]) E[i][j] = F * G; sumE[i] += E[i][j]; E[i][j] = “ - “; j < cD2 i < cD Yes No No Yes True False End
Vol. 2 No. 1 (April 2018)
Halaman 83
Gambar 6. Data yang Telah dimasukkan dengan
Metode Topsis
Gambar 7. Hasil Perhitungan Sistem dengan Metode Topsis Gambar 8. Data yang Telah Dimasukkan dengan Metode Electre
Gambar 9. Hasil Perhitungan Sistem dengan
Metode Electre
Gambar 10 Laporan Hasil Perhitungan PDF
Vol. 2 No. 1 (April 2018)

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang  telah  dilakuka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan antara lain :
Dari  hasil  pengujian  sistem  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  diberikan  beberapa kesimpulan diantaranya sebagai berikut :
1. Hasil  perhitungan  metode  topsis  dan  electre secara manual sama dengan perhitungan yang ada  pada  sistem  menghasilkan  nilai  yang sama .
2. Berdasarkan hasil perhitungan kedua metode:
a. Hasil  perhitungan  dengan  metode  Topsis yaitu: Desa Kabukico merupakan
alternatif yang terbaik untuk di bangunnya lahan usaha tambak air payau dengan nilai 0.5711.
b. Hasil perhitungan dengan metode Electre yaitu:  Desa  Duton  Batu  memiliki Memiliki 2 yang bernilai true .
Berdasarkan  dari  perhitungan  dari  kasus sistem  pendukung  keputusan  pemilihan lokasi  lahan  tambak  paling  terbaik  untuk dijadikan  usaha  tambak  air  payau menunjukkan  bahwa  setiap  metode Topsis dan Metode Electre memiliki hasil akhir  yang  berbeda-beda  dan  perangking untuk sebuah keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
Afriyudi,  (2008). Pemrograman  Web  Dinamis dengan  Kolaborasi  PHP  dan  Java .  Edisi
Pertama, Yogyakarta: Andi
Kusrini,  (2007). Konsep  dan  Aplikasi  Sistem
Pendukung  Keputusan .  Edisi  Pertama, Yogyakarta: Andi
Kusumadewi,  Sri.  dkk,  (2006)
Fuzzy  Multi-
Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) .
Edisi Pertama, Cetakan Pertama, Yogyakarta: Graha Ilmu Maulita,  Y.,  &  Buaton,  R.  (2016)  Perbandingan Hasil  Penggunaan  Metode  WP  Dan  Topsis Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Lokasi  Lahan  Tambak  Paling Terbaik  Dijadikan  Usaha  Tambak  Air
Payau, Junal Teknik Informatika dan Sistem Informasi (Methodika) , Vol. 2 No. 2 ISSN:
2442-7861.
Maulita,  Y.,  Lumbanbatu,  K.,  &  Malau,  F.  R.
(2017).  Perbandingan  Hasil  Penggunaan Metode WP Dan Electre Sebagai Pendukung Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Lokasi  Lahan  Tambak  Paling  Terbaik Dijadikan  Usaha  Tambak  Air  Payau, Jurnal Sistem  Informasi  Kaputama  (JSIK) ,  Vol.  1 No. 2, ISSN: 2548-9712.
Napitupulu,  J.,  &  Hasibuan,  D.  (2017).  Study Approach ELimination Et Choix Traduisant la REalite (ELECTRE) for Dynamic Multi- Criteria  Decision. International  Journal  of Scientific  Research  in  Science  and Technology , 3 (3), 460-465
Simarmata,  Janner,  (2010). Rekayasa  Web .  Edisi Pertama, Yogyakarta: Andi
Simarmata,  Janner  dan  Paryudi,  Imam  (2006). Basis  Data .  Edisi  Pertama,  Yogyakarta: Andi.