## PENERAPAN METODE PROMETHE DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENDISTRIBUSIAN TEPUNG TAPIOKA
Eka Yulia Sari 1* , Matsudir 2* , Yusuf Hendra Prataam 3* , Kusrini 4 1,2,3) Magister Teknik Informatika Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ringroad Utara Condong Catur Depok Sleman, 55281, Indonesia
4) Dosen Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ringroad Utara Condong Catur Depok Sleman, 55281, Indonesia Email: ekasari2107@gmail.com, matsudir@gmail.com,yusufhp92@gmail.com, kusrini@amikom.ac.id

## ABSTRACT
UD  Matsu  Jaya  mandiri  merupakan  usaha  dagang  yang  bergerak  dalam  bidang produksi tepung tapioka. Tepung tapioka didistribusikan ke berbagai wilayah yang potensial. Setiap  tahunnya,  UD  Matsu  Jaya  Mandiri  mempunyai  target  penjualan,  sehingga  penentuan wilayah pendistribusian yang tepat akan mempengaruhi target penjualan, namun hal tersebut masih  menjadi  kendala  bagi  pengambil  keputusan  pada  UD  Matsu  Jaya  MAndiri.  Untuk  itu perlu  adanya  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam pemilihan pendistribusian tepung tapioka agar lebih tepat. Penelitian ini menerapkan metode promethee untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan pendistribusian tepung tapioka pada UD Matsu Jaya Mandiri. Data penelitian bersumber dari UD Matsu Jaya Mandiri terkait penjualan pada tahun 2017. Alternatif yang digunakan adalah Surabaya (A1), Semarang (A2), Yogyakarta (A3) dan Jakarta (A4). Penelitian ini menggunakan 5 kriteria yaitu Harga, Ongkos Kirim,  Jumlah  Permintaan,  Jumlah  Suplier  dan  Pangsa  pasar.  Hasil  yang  diperolah  yaitu sistem  dapat  membantu  pengabil  keputusan  pada  UD  Matsu  Jaya  Mandiri  dalam pendistribusian tepung tapioka dan  perubahan bobot dan tipe preferensi akan mempengaruhi hasil  perangkingan.  Sistem  pendukun  keputusuan  ini  dapat  membantu  pihak  UD  Matsu  Jaya Mandiri dalam mengambil keputusan dalam pemilihan pendistribusian tepung tapioka.
Keyword : Promethee, Sistem Pendukung Keputusan, Pendistribusian

## PENDAHULUAN
UD.  Matsu  Jaya  Mandiri  adalah salah  satu  usaha  dagang  yang  bergerak dalam  bidang  produksi  tepung  tapioka.
UD Matsu Jaya Mandiri mendistribusikan hasil produksinya dengan memasarkan ke berbagai wilayah yang  potensial  dan  memiliki  target penjualan  tiap  tahunnya,  namun  dalam menentukan wilayah pendistribusian yang  tepat  menjadi  kendala  yang  akan mempengaruhi jumlah
dalam pendistribusian  dan  penjualan.  Kegiatan pendistribusian  sangat  penting  bagi perusahaan yang bertujuan dalam memperluas  area  pemasaran  produk barang dan jasa kepada konsumen secara tepat  dan  sesuai  kebutuhan  konsumen tersebut  (Amertha  dkk  2017).  Dalam menentukan  pasokan  barang  dalam bidang usaha merupakan keputusan yang penting, penentuan lokasi distribusi yang tepat  dapat  meningkatkan  keunggulan kompetitif  serta  menciptakan  rantai pemasokan barang yang optimal.
Keuntungan  yan  didapatkan  adalah  salah satunya  adalah  posisi  perusahaan  yang sangat  kuat  dalam  persaingan  pengadaan barang sesuai permintaan pasar.
Berkembangnya  teknologi  yang begitu cepat, menyebabkan pemilik usaha dapat  menyelaraskan  teknologi  pada
proses  bisnisnya.  Teknologi  membantu berbagai  tugas  dan  pekerjaan,  sehingga mempercepat  dan  memudahkan  dalam hal pengambilan keputusan dalam perusahaan.
Pemanfaatan system pendukung  keputusan  pada  UD.  Matsu Jaya Mandiri dapat membantu permasalahan  dalam  menentukan  lokasi pendistribusian tepung tapioka .
Metode  PROMETHEE    adalah peringkatan  yang  cukup  sederhana  dalam konsep  dan  aplikasi  dibandingkan  dengan metode  lain  untuk  analisis  multi  kriteria (Navarro  dkk  2016).  Metode  promethee mempunyai  kelebihan  dalam  pemeringkatan alternatif menggunakan fungsi preferensi dan bobot  yang  berbeda-beda  yang  digunakan oleh  sistem  pemeringkatan  berdasarkan preferensi  dan  bobot  dari  kriteria-kriteria tertentu (Fikri dkk 2016).
Sebagai pendukung untuk penelitian ini, terdapat beberapa penelitian terdahulu yang relevan. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rizal Setiansyah,  Titik  Lusiani  yang  berjudul Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Menentukan  Prioritas  Perbaikan  Sarana dan  Prasarana  Pengairan  Menggunakan Metode PROMETHEE menyebutkan Dalam  suatu  urutan  rangking  usulan perbaikan  yang  dihasilkan  pada  metode PROMETHEE  memungkinkan  setiap nomor  rangking  terdapat  lebih  dari  satu
usulan  perbaikan.  Hal  ini  disebabkan usulan  perbaikan  memiliki  nilai  yang sama  serta  berguna  dalam  menghemat banyak  waktu  untuk  penentuan  prioritas perbaikan sarana dan prasarana pengairan (Fadlin dkk 2017).
Penelitian  yang  berjudul  Analisis Hasil Prediksi Dengan Metode PROMETHEE  menghasilkan  Aplikasi yang  telah  di  ujikan  dengan  150  data siswa-siswi rekomendasi penerima beasiswa,  memiliki  tingkat  kesuaian dengan teknik manual sebesar 85 % data terpilih secara otomatis. Hasil perhitungan  ini  dengan  Aplikasi  munkin terjadi  sedikit  perbedaan  dibelakang koma  (biasanya  digit  ke  3  atau  4  setelah
koma dikarenakan pada aplikasi perhitungan tidak
mengalami
pembulatan, sedangkan pada perhitungan
manual  ini  telah  melewati  beberapa  kali pembulatan(Mesran dkk 2017).
Pada  penelitian  yang  berjudul Pemilihan Supplier Bahan  Baku  Partikel Dengan Metode AHP dan PROMETHEE menyebutkan kriteria-kriteria yang digunakan  CV.  Mitra  Jaya  dalam pemilihan supplier bahan  baku  partikel ukuran 122 cm x 244 cm x 9 mm adalah quality dengan  bobot  kriteria  sebesar 0.19, delivery dengan  bobot  kriteria sebesar 0.17, performance history dengan
bobot  kriteria  sebesar  0.06, price dengan bobot kriteria sebesar 0.36,
communication  system dengan  bobot kriteria  sebesar  0.06, operating  control dengan  bobot  kriteria  sebesar  0.05, attitudes  supplier dengan  bobot  kriteria sebesar  0.04  dan geographical  location dengan bobot kriteria sebesar 0.08. Hasil urutan ranking supplier didapatkan bahwa UD. TL sebagai peringkat pertama dengan nilai net flow sebesar 0.254, UD. SD sebagai peringkat kedua dengan nilai net  flow sebesar  0.144  dan  PT.KTI sebagai peringkat ketiga  dengan nilai net flow sebesar  -0.397(Mochammad  dkk 2016) [9].

## METODE
Metode penelitian yang dilakukan dalam  penelitian  ini  meliputi  identifikasi masalah, analisis kebutuhan data, perancangan  sistem  dan  pengujian.  Alur dari  metode  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  identifikasi  masalah dilakukan  pencarian  masalah  apa  yang
akan  diangkat  untuk  topik  penelitian  ini, pada  penelitian  ini  UD.  Matsu  Jaya Mandiri  dalam  rangka  memperluas  area
pendistribusian produk tapioka membutuhkan sistem pendukung keputusan  dalam  menentukan  wiliayah mana yang akan dilakukan pendistribusian secara tepat dan menghasilkan  keuntungan  bagi  UD. Matsu Jaya Mandiri
2. Analisis Kebutuhan Data
Tahap ini adalah menentukan data yang digunakan dalam melakukan penelitian  ini,  dalam  hal  penelitian  ini akan menggunakan
metode PROMETHEE.  Berikut  tahapan  yang dilakukan  dalam  metode  PROMETHEE (Vijay dkk 2010):
a. Menentukan Kriteria, Bobot dan
Alternatif
b. Menentukan Tipe Preferensi Parameter
Berikut  tipe  preferensi  dalam  metode PROMETHEE :
a. Kriteria biasa ( Usual Criterian )
Pada  preferansi  ini  tidak  ada  beda antara a dan b jika dan hanya jika f(a) =  f(b),  apabila  nilai  kriteria  pada masing-masing  alternatif  memiliki niai  berbeda,  pembuat  keputusan membuat  preferensi  mutlak  untuk alternatif  yang    memiliki  nilai  yang lebih  baik.  Rumus  perhitungannya
terlihat  pada  persamaan  1  berikut ini :
      q d Jika d Jika d H , 1 0 , 0 ) ( (1)
b. Kriteria quasi ( Quasi Criterian ) Dua  alternatif  memiliki  preferensi yang  sama  penting  selama  selisih atau  nilai  H(d)  dari  masing-masing alternatif  untuk  kriteria  tertentu tidak  melebihi  nilai  q,  dan  apabila selisih  hasil  evaluasi  untuk  masing- masing  alternatif  melibihi  nilai  q maka  terjadi  bentuk  preferensi mutlak.  Jika  pembuat  keputusan menggunakan  criteria  kuasi,maka harus  menentukan  nilai  q,  dimana nilai ini dapat menjelaskan pengaruh yang  signifikan  dari  suatu  kriteria. Rumus perhitungannya terlihat pada persamaan 2 berikut ini :
      q d Jika q d Jika d H , 1 , 0 ) ( (2)
c. Kriteria Preferensi Linier
Dalam  kriteria  preferensi  linier dapat dilihat sebuah kejelasan bahawa selama nilai selisih memiliki nilai  yang  rendah  dari  p,  preferensi dari  pembuat  keputusan  terjadi peningkatan  secara  linier  dengan nilai  d,  jika  nilai  d  lebih  besar  bila dibandingkan  dengan  nilai  p,  maka terjadi  preferensi  mutlak.  Pada  saat
pembuat keputusan mengidentifikasikan beberapa kriteria untuk tipe ini, harus
ditentukan  nilai  dari  kecenderungan atas (nilai p). Rumus
perhitungannya  dapat  dilihat  pada persamaan 3 berikut ini:
           p d jika p d jika q d d jika d H , 1 0 , 0 , 0 ) ( (3)
d. Kriteria Level ( level criterian)
Didalam kondisi seperti ini, kecenderungan  tidak  berbeda  q  dan kecenderungan  preferensi  p  adalah ditentukan  secara  simultan.  Jika  d berada diantara nilai q dan p, hal ini berarti situasi preferensi yang lemah (H(d0=0,5).  Rumus  perhitungannya dapat  dilihat  pada  persamaan  4 berikut ini :
          p d jika p d jika q d jika d H , 1 0 , 2 1 , 0 ) ( (4)
e. Kriteria  Preferensi  Linier  dan Area yang Tidak Berbeda Pengambil keputusan mempertimbangkan peningkatan
preferensi secara linier tidak berbeda hingga preferensi mutlak dalam area antara  dua  kecenderungan  q  dan  p. Rumus  perhitungannya  dapat  dilihat pada persamaan 5 berikut ini :
             p d jika p d q jika q p q d q d jika d H , 1 , , 0 ) ( (5)
c. Menghitung  Menghitung  nilai  indeks preferensi multikriteria
Indeks preferensi multikriteria ditentukan berdasarkan  rata-rata  bobot  dari  fungsi preferensi  Pi.  Seperti  pada  persamaan  7 berikut ini :
     n i i i A b a b a P b a 1 , : ) , ( ) , (   (7)
Dimana ) , ( b a  merupakan  intensitas preferensi  pembuat  keputusan  yang menyatakan bahwa alternatif a lebih baik dari  alternatif  b  dengan  perimbangan secara simultan dari seluruh kriteria. d. Menghitung Leaving  Flow  dan  Entering Flow
Digunakan untuk menentukan urutan prioritas  pada  proses  PROMOTHEE  yang menggunakan urutan parsial. Untuk mengitung leaving  flow dapat  menggunakan persamaan  8  dan  menghitung entering  flow menggunakan persamaan 9 berikut ini :
     ) , (
1 1 ) ( x a A x n a   (8)
     ) , (
1 1 ) ( x a A x n a   (9)
e. Menghitung Net Flow
Net  flow digunakan  untuk  menghasilkan keputusan  akhir  penentuan  urutan  dalam menyelesaikan masalah sehingga menghasilkan  urutan  lengkap  dengan
perhitungan  menggunakan  persamaan  10 berikut ini :
) ( ) ( ) ( a a a        (10)
3. Perancangan Sistem
Pada penelitian ini, sistem pendukung  keputusan  dibuat  dengan bahasa  pemrograman  WEB.  Berikut perancangan  DFD  pada  gambar  2  dan Perancangan  database  pada  gambar  3 yang dilakukan dalam penelitian ini : a. Perancangan DFD
Gambar 2. Perancangan Diagram Konteks
b. Perancangan Database Relationship_1 Rel ationship_2 Relationship_3 Relationship_4 Relationship_5 KRIT ERIA o o o o Id_Kriteria Nama_Kriteria Bobot_Kriteria Jenis_Kriteria ... Integer Variable characters (30) Float (2) Variable characters (10) SUBKRITERIA o o o o Id_Subkriteria Id_Kriteri a Nama_Subkriteria Bobot_Kriteria ... Integer Integer Variable characters (30) Float (2) CALON SUBKRIT ERIA o o o o Id_Calon_Subkriteria Id_Subkriteria Id_Calon Value ... Integer Integer Integer Integer CALON o o o Id_Calon Nama_Calon Submit_By ... Integer Variable characters (30) Integer PENGGUNA o o o o o o Id_Pengguna Nama_Pengguna Email_Pengguna Username_Penguna
Password_Pengguna Level_Pengguna ... Integer
Variable characters (40) Variable characters (40) Variable characters (30) Variable characters (20) Variable characters (30) HASIL SELEKSI o o o o Id_Hasil_Seleksi Nilai_Seleksi Id_Tujuan_Distribusi Id_Calon ... Integer Integer Integer Integer T UJUAN DISTRIBUSI o o o Id_T ujuan_Distribusi Tujuan_Distribusi Keterangan_Distribusi ... Integer Variable characters (30) Variable characters (50) Gambar 3. Perancangan Database
c. Alur Sistem
Gambar 4. Alur Sistem
d. Tampilan User Interface Sistem
Pendukung keputusan
Gambar 5. Tampilan Dashbor Sistem
Pada dashbor menu utama aplikasi sistem pendukung keputusan yang sudah dirancang,  terdapat  beberapa  menu  yaitu Menu  kriteria,  Alternatif  dan  Proses Seleksi.  Untuk  penambahan  subkriteria pada  kriteria  disa  dilakukan  ketika kriteria ditampilkan
4. Pengujian Pengujian dalam penelitian ini
menggunakan 3 macam pengujian yaitu :
a. Pengujian  skenario  aplikasi  yaitu melakukan  uji  terhadap  aplikasi  itu
sendiri  apakah  fungsi  dalam  aplikasi sudah  berjalan  sesuai  dengan  yang diinginkan.
b. Pengujian perbandingan hasil
perhitungan  manual  dengan  hasil  dari aplikasi apakah sudah sesuai hasilnya.
c. Pengujian terhadap pengguna
terhadap  aplikasi  tersebut  apakah aplikasi mudah dipahami oleh pengguna baik data yang akan
dimasukkan ataupun hasil yang
ditampilkan .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah awal, dibutuhkan
kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan  proses  perhitungan  sehingga akan didapatkan alternatif pendistribusian terbaik. Nantinya alternatif yang tertinggi akan  dipilih  dan  akan  diusulkan  kedalam
sistem pendukung keputusan
pendistribusian tepung tapioka.
1. Implementasi Metode PROMETHEE
Pada metode PROMETHEE,
diperlukan  kriteria-kriteria  yang  akan
menjadi  bahan  perhitungan  pada  proses perangkingan dalam pemilihan
pendistribusian  tepung  tapioka.  Kriteria, alternatif, tipe preferensi dan parameter q dan  p  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Kriteria,Atenatif, Tipe Preferensi dan Parameter Q dan P
Keterangan :
K 1 = Kriteria Harga
K 2 = Ongkos Kirim K 3 = Jumlah Permintaan K 4 = Jumlah Suplier K 5 = Pangsa Pasar Alterna if Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 A1 11500 1900 20 7 8 A2 10000 1200 15 6 10 A3 10500 1500 5 3 40 A4 11000 2000 2 2 20 Min/ Max Max Min Max Min   Max Bobot 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 Tipe Prefere nsi V III IV II III Parame ter q 100 100 1 1 2 Parame ter p 1000 300 10 2 10
A 1 = Sura
A 2 = Semarang A 3 = Yogyakarta
A 4 = Jakarta Tabel 2. Indeks Preferensi Multikriteria
Tabel 3.  Hasil Penyelesan
Langkah pertama, tentukan
kriteria,alternatif  tipe  preferensi  dan parameter  q  dan  p  seperti  pada  tabel
1.Selanjutnya hitung selisih antar alternatif  yang  akan  digunakan  untuk perhitungan indeks preferensinya.
Langkah selajutnya hitung indeks preferesi multikrteria denga persamaan 7. Setelah  didapatkan  indeks  preferensi multikriteria  hitung  leaving  flow,  enterin flow serta net flow dengan persamaan 8,9 dan  10.  Dari  hasil  netflow  dapat  kita lakukan  perangkingan  dari  yag  paling besar kepaling rendah. Dari hasil perhitungan  pada  tabel  16  diatas  dapat disumpulkan  alternatif  yang  sangat  layak diusulkan  ke  dalam  Sistem  pendukung keputusan pendistribusian tepung tapioka yang  sesuai  dengan  interval  >0,  maka dari  itu  wilayah  yang  tepat  diusulkan adalah Surabaya dan Semarang.
2. Pengujian Skenario Aplikasi
Pada pengujian aplikasi
digunakan  pengujian blackbox  testing untuk  menguji  semua  fungsi-fungsi  yang ada  pada  aplikasi  sistem  pendukung keputusan pendistribusian tepung tapioka.  Kuisioner  diberikan  kepada pemilik  UD  Matsu  Jaya  Mandiri.  Hasil dari blackbox  testing ini  ditampilkan pada tabel 4 berikut ini:
Alternatif  A1 A2 A3 A4 Jumlah A1 0 - 0,789 0  0,889 0,1 A2 0,61 1 0  1,189 1,8 3,6 A3 -2,2  -3,01 0 -1,41  -6,622 A4 - 0,71 1 -1,8  -0,41 0  -2,922 Jumlah -2,3  -5,6 0,78  1,278  - Leavin g FLow Enterin g Flow Net Flow Rangk Ket 0,0333  -0,767 0,8 2 Distribusi 1,2 -1,867  3,067 1 Distribusi -2,207 0,259  -2,467 4 Tidak Layak -0,974 0,425 -1,4 3 Tidak Layak

## Tabel 4. Pengujian Skenario Aplikasi
3. Pengujian Perbandingan Hasil Perhitungan Manual dengan Aplikasi a. Percobaan Dengan Perhitungan
Manual Pada  proses  pengujian  manual,  akan
dilakukan  perhitungan  manual  yang akan dibandingkan dengan hasil aplikasi.  Hasil  yang  diperoleh  dapat
dilihat  pada  tabel  3.  Untuk  hasil
perhitungan  pada  sistem  dapat  dilihat pada gambar 6 dibawah ini :
Gambar 6 Screenshoot Hasil Perhitungan Pada Sistem
Dari  hasil  perhitungan  perhitungan  pada sistem dengan perhitungan manual sudah sama, yang dapat dilihat dari perhitungan hasil manual pada tabel 3 dengan Gambar 6.  Untuk  itu,  sistem  sudah  jalan  sesuai algoritma  Promethee  yang  digunakan pada penelitian ini.
4. Pengujian  dengan  perubahan  tipe preferensi dan bobot
Pada  proses  pengujian,  pada  penelitian ini  juga  akan  menggunakan  pengujian
Fungsi Output Seharusnya Kesuai an Ket Form Hasil 2. Menampilkan hasil leaving flow, entering flow dan net flow Sesuai sudah dapat digunaka n
Form Kriteria 1. Sistem menambah kriteria dan bobot yang di inputkan Sesuai sudah dapat digunaka
n Fung si Output Seharusnya Kesuaian Ket Form Kriter ia 2. Sistem merubah kriteria, bobot dan subkriteria sesuai yang di edit Sesuai sudah dapat digunakan 3. Sistem menyimpan data kriteria, bobot dan subkriteria Sesuai sudah dapat digunakan Form Alter natif 1. Sistem menambah alternatif yang di inputkan Sesuai sudah dapat digunakan 2. Sistem merubah alternatif sesuai yang di edit Sesuai sudah dapat digunakan 3. Sistem menyimpan data alternatif Sesuai sudah dapat digunakan Form
Hasil 1.Sistem dapat
menginputkan tipe
preferensi berdasarkan pilihan yang ada Sesuai sudah dapat digunakan 2. Sistem dapat memberikan nilai p dan q Sesuai sudah dapat digunakan
dengan  perubahan  bobot  dan  perubahan
tipe Preferensi untuk mengetahui pengaruh perubahan bobot serta perubuhan  pengaruh  Tipe  preferensi. Percobaan  pertama  dilakukan  dengan perubahan tipe preferensi dengan menggunakan seluruhnya tipe Biasa yaitu bisa  dilihat  pada  tabel  5.  Hasil  dari percobaan  pertama  dapat  dilihat  pada Tabel 6 dibawah ini:
Tabel 5. Percobaan Pertama
Tabel 6. Hasil Percobaan Pertama
Pada  percobaann  kedua,  digunakan perubahan  bobot  antar  masing-masing kriteria  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  7 berikut ini :
Tabel 7. Percobaan Kedua
Dari  hasil  percobaan  satu  dan  dua, diperoleh  kesimpulan  bahwa  perubahan bobot dan perubahan tipe preferensi akan mempengaruhi  hasil  keluaran  keputusan oleh  sistem.  Hasil  percobaan  kedua terdapat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Percobaan Kedua
Kriteria
Tipe Preferen
si Parameter q p
Harga 1 100 100 0 ongkos kirim 1 100 300 jumlah permintaan 1 1 10 jumlah supplier 1 1 2 pangsa pasar 1 2 10
Alt ern
atif Leavi ng Flow Enter ing Flow Net Flow Ketera ngan A1 0,25 0,58 3 -0,33 Tidak Layak A2 0,759 - 0,16 7 0,925 Distrib usi A3 0,380 0,35 0,027 8 Distrib usi A4 0,028 8 0,64 9 - 0,520 3 Tidak Layak Kriteria Bobot
Tipe Prefere nsi Parameter q p K1 0,22 5 100 1000 K2 0,22 3 100 300 K3 0,27 4 1 10 K4 0,139 2 1 2 K5 0,25 3 2 10
5. Pengujian Validasi
Pengujian validasi dilakukan untuk memastikann uji kelayakan sistem. Dimana  pengujian  ini  membandingkan hasil keluaran sistem dengan hasil aktual. Pengujian  ini  dilakukan  pada  tombol simpan, hapus, lihat dan tambah. Berikut adalah  hasil  pengujian  validasi  dapat dilihat dari tabel 9.
Tabel 9 Hasil Pengujian Validasi
Dari  tabel  9,didapatkan  hasil  pengujian validasi yaitu :
Hasil pengujian validasi :
=
% 5 , 97 % 100 * 4
100 90 100 100    

## 6. Pengujian User Acceptance Test

## (UAT)
Pengujian  ini  dilakukan  pada  sisi tampilan dan kepuasan end-user terhadap sistem.Pada  pengujian  ini  dilakukan dengan memberikan kuisioner kepada 10 responden.  Berikut  adalah    hasil  dari beberapa  10  kuisioner  yang  sudah diisikan  oleh  responden  dapat  dilihat pada tabel 10
Tabel 10. Hasil Percobaan User Acceptence Test (UAT)
Alt ern atif Leavi ng Flow Enter ing Flow Net Flow Ketera ngan A1 0,067 0,73 -0,67 Tidak Layak A2 0,53 0,27 0,27 Distrib usi A3 0,53 0,27 0,27 Distrib usi A4 0,47 0,33 0,13 Distrib usi Tombol Hasil Sistem Nila i Simpan Dapat Menyimpan sesuai  dengan  yang diinputkan user 100 Hapus Dapat menghapus data  sesuai  dengan keinginan user 100 Lihat Dapat  menampilkan data  sesuai  dengan keinginan  user  dan user  memahami  isi data yang di tampilkan 90 Tambah Form penambahan data berfungsi dengan baik  sesuai  dengan keinginan  user  dan user 100
Dari  hasil  pada  tabel  10  menunjukan bahwa prosentase tertinggi sebesar 48,5% setuju.  Berasarkan  data  hasil  kuisoner diatas,  dapat  dicari  prosetase  masing- masing  pernyataan dengan persamaan 11 sebagai berikut :
QxR Px y 100  (11)
Keterangan :
P = Banyak jawaban responden tiap variabel Q = Jumlah Responden R =Banyak Soal Y = Nilai Prosentase

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  maka  diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem pendukung keputusan pendistribusian
tepung tapioka
membantu dalam pengambilan keputusan  pemilihan  pendistribusian tepung  tapioka  pada  UD  Matsu  Jaya Mandiri.
2. Keluaran dari sistem pendukung keputusan pendistribusian tepung tapioka  dalam  penelitian  ini  berupa perangkingan  dan  hasil  perangkingan berupa “TIDAK LAYAK” dan “DISTRIBUSI.  Keterangan  tersebut berdasarkan  hasil  net  flow,  apabila hasil net flow > 0 maka keterangannya “DISTRIBUSI” sedangkan apabila hasil  net  flow  <  0  maka  keterangan yang didapat yaitu “ TIDAK LAYAK”
No Unsur
Penilaian
Alternatif Jawaban SS  S  N  TS ST
S 1 Ketertarikan Tampilan Sistem 1 5 4 - 2 Kemudahan Pengoperasian sistem 2 4 3 1  -
3 Petunjuk Pengisian
Form mudah dipahami - 7 3 - 4 tombol- tombol mudah dipahami 2 8  - - -
5 Tampilan warna pada sistem nyaman dilihat
3 3 4  - - 6 Tampilan sistem mudah dikenali 2 4 4  - -
7 Kemudahan mencari menu dan tombol 1 3 2 2 2 Total Nilai 11  34  20 3 2 Hasil 15,
7% 48, 5 % 28, 5 % 4,2 % 2,8 %
3. Dari  hasil  pengujian  dan  perocbaan,
dapat ditarik kesimpulan yaitu perubahan  bobot  dan  perubahan  tipe preferensi  akan  mempengaruhi  hasil perangkingan yang didapat.
4. Hasil  Akurasi  pengujian  validasi sebesar  97,5%  dan  User  Acceptence User sebesar 48,5% setuju.

## DAFTAR PUSTAKA
Arnetha,S,Raintung.,Centhya, S, Bambulu., 2017, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi
Distribusi  Produk  Triplex  di  PT. Duta  Cakrawala  Mandiri  dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW), Jurnal ELECTRICALAND ,
Vol 5, No 1 Hal-4.
Ayu,A,Sembiring.,  Abdul,S,  S.,Saidi,  R, Siregar.,  2018,  Sistem  Pendukung
Keputusan Penentuan Prioritas Pengembangan Industri Kecil Menengah  di  Kabupaten  Karo Menggunakan Metode Topsis,
Majalah Ilmiah INTI , Vol 13, No 2,
Hal 199-204.
Bintang,C,S.,  Garuda,  G.,  Kristian,S.,
2018, Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Ambassador PT  Matahari  Department  Store
dengan  Metode  Promethee  II,
Majalah Ilmiah INTI , Vol 13, No 2,
Hal 205-2010.
Kusrini,  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem
Pendukung Keputusan.:ANDI, 2007. H,Navarro-Hellín., J, Martínez-del- Rincon., R, Domingo-
Miguel.,F,Soto-Valles.,  R,  Torres-
Sánchez., 2016, A decision support system  for  managing  irrigation  in agriculture, Computers and Electronics in Agriculture ,Vol 124, Fikri,D.,Sameer,K.,Sharfudding,  A,  K.,
Vipul,  J.,  2016,  Designing  an Integrated  AHP  Based  Decision
Support System For Supplier
Selection  in  Automotive  Industry, Expert  Systems  With  Application , Vol. 62.
Fadlin.,  Lince,T,S.,  Abdul,  K.,  Mesran, Andysah,  P,U,Siahaan.,  2017,  Best Student  Selection  Using  Extended Promethee II Method, International Journal  of  Recent  Trends  in Engineering  &  Reseacrh ,  Vol  3
Issue 08, Hal 21-29.
Mesran.,  Garuda,G.,  Suginam.,  Robbi,
R., 2017, Implementation of Elimination and Choice Expressing Reality  (ELECTRE)  Method  in Selecting  the  Best  Lecturer  (  Case Study  STMIK  BUDI  DARMA),
International Journal of Engineering Research & Technology  (IJERT) ,  Vol  6,  Issue 02, Hal 141-144. Mochammad, I, P., Wirda, F., Nova, M.,
Andysah,P,U, Siahaan., 2016, Tuition  Reduction  Determination Using Fuzzy Tsukamoto, International Journal of Engineering  Science  Invention, Vol 5, Issue 9, Hal 68-72.
Vijay.,  M,A.,  Shanker,C.,  2010,  Facility Location Slection Using Promethee
II Method, Proceedings of the 2010 International Conference on Industrial Engineering and
Operations  Management  Dhaka, Bangladesh, January 9 – 10, 2010. Hadi, S., 2016, Decision Support System to  Majoring  High  School  Student Using SAW Method, Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA, Vol  6  No  2,  Hal 147- 157.
Marlince.,  2018.,  Aplikasi  Penentuan Karyawan  Terbaik  Metode  AHP dan  Metode  Promethee, JUSIKOM PRIMA(Jurnal  Sistem  Informasi Ilmu Komputer Prima) , Vol 1 No 2,
Hal 68-71
A,B Maulachela., S,Hidayat., N, Fitriani., A, A, Rizal., J, Budiarto., A,S,Anas., G,S,Nugraha., A,
Juliansyah.,  J,Qudsi.,  Abdurahim., M,Yunus.,  N,K,Sriwinarti.,  2018, Promethee: As a Supporting
Decision  of  Selection  of  Poor  Rice Receivers., IOP  Conf.  Series  : Journal of Physics, 2019.
Mesran.,Imam,  S.,  Melinda,A.,  2017,
Penerapan    Metode  PROMETHEE II  pada  Sistem  Layanan  dan
Rujukan Terpadu (SLRT), KOMIKA(Konferensi Nasional Teknologi Informatika dan Komputer), Vol  1,  No    1,  Hal  276-
285
Petrus,  M.,  Wida,  S.,  2011,  Defining
Relative Qualities Of Object Oriented  Design  Implementations Using  AHP  and  PROMETHEE, Proceedings  of  the  International Symposium on the Analytic Hierarchy Process ,2011.
Tia,  I.,  Agus,  P,  W.,  2017,  Sistem
Pendukung Keputusan dalam Merekomendasikan Unit Terbaik di PDAM  Tirta  Lihou  Menggunakan Metode Promethee,
Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Informasi, Vol 5 No 1, Hal 159-165.
Lee,A,S.,  2007,Action  Is  an  Artifact  : What  Action  Research  and  Design Science  Offer  to  Each  Other, Springer, Laredo, Texas, USA

## D.Nofriansyah, S. Kom, M. Kom, And S.
T.  Dharma,  “Modul  :  Sistem Pendukung Keputusan,” 2016.