## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Kulit Terbaik Untuk Pembuatan Sepatu Dengan Menggunakan Metode VIKOR
Betrik Juliana Hutapea 1 , Mentari Ananda Hasmi 1 , Abdul Karim 2 , Suginam 3
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 AMIK Stiekom Sumatera Utara, Rantau Prapat, Indonesia
3 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia

## Abstrak
Sepatu adalah perlengkapan bagian tubuh yang berfungsi untuk melindungi telapak kaki dari panas, benda tajam, dan kotoran. Sepatu juga merupakan bagian dari ashion. Jenis sepatu ada ratusan jumlahnya , yang  terbagi atas fungsi,  model,  bahan, ukuran, asal wilayah, dan sebagainya. Misalnya sepatu kantor, sepatu boot, sepatu kets, snicker, sepatu olahraga, sepatu pesta, sepatu kulit, sepatu hak tinggi dan ratusan lainnya. Secara umum, bagian- bagian sepatu (konstruksi sepatu) terbagi atas dua bagian, yaitu upper dan bottom. Pada bagian bottom ( bawah) biasanya berbahan karet atau kayu, sementara atasnya ada yang terbuat  dari  kain,  kulit,  bahan  imitasi  atau  serat  sintesis  lainnya.    Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu  system terkomputerisasi  dan  dirancang  untuk  menigkatkan  efektivitas  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  memecahkan  masalah yang bersifat semi terstruktur dan tidak terstruktur sehingga dalam proses pengambilan keputusan yang dilakukan dapat lebih berkualitas. Aplikasi ini yang akan dibuat adalah sebuah aplikasi yang berpedoman dengan metode VIKOR. Oleh karena itu aplikasi  yang  berpedoman  pada  metode  VIKOR  ini  dirasa  cocok  digunakan  untuk  menghitung  jenis  kulit  terbaik  untuk pembuatan sepatu..
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Sepatu, VIKOR

## Abstract
Shoes are equipment of body parts that serve to protect the soles of the feet from heat, sharp objects, and dirt. Shoes are a lso part of the fashion. There are hundreds of shoe types, which are divided into the function, model, material, size, origin, and so on. For example office shoes, boots, sneakers, snickers, sports shoes, party shoes, leather shoes, high heels and hundreds more. In general, shoe parts (shoe construction) are divided into two parts, namely upper and bottom. In the bottom (bottom) usually made of rubber or wood, while the top there is made of fabric, leather, imitation materials or other synthetic fibers. Decision Support System is a computerized system and designed to increase the effectiveness of decision making to solve problems that are semi-structured and unstructured so that in the process of making decisions can be more qualified. This application will be made is an application that guided by VIKOR method. Therefore, applications based on VIKOR method is considered suitable for calculating the best skin types for shoemaking.
Keywords : Decision Support System, Shoes, VIKOR

## 1. PENDAHULUAN
Sepatu adalah perlengkapan bagian tubuh yang berfungsi untuk melindungi telapak kaki dari panas, benda tajam, dan kotoran. Sepatu juga merupakan bagian dari fashion. Jenis sepatu ada ratusan jumlahnya, yang  terbagi atas fungsi,  model,  bahan, ukuran, asal wilayah, dan sebagainya. Misalnya sepatu kantor, sepatu boot, sepatu kets, snicker, sepatu olahraga, sepatu pesta, sepatu kulit, sepatu hak tinggi dan ratusan lainnya. Secara umum, bagian- bagian sepatu (konstruksi sepatu) terbagi atas dua bagian, yaitu upper dan bottom. Pada bagian bottom ( bawah) biasanya berbahan karet atau kayu, sementara atasnya ada yang terbuat dari kain, kulit, bahan imitasi atau serat sintesis lainnya. Kulit merupakan bahan utama dalam pembuatan sepatu, oleh karena itu harus lebih seleksi dalam pemilihan kulit yang akan digunakan untuk pembuatan sepatu. Kulit yang bisa digunakan untuk pembuatan sepatu terdiri dari kulit  hewan,  yaitu kulit sapi, domba dan kambing, namun  yang  menjadi kendala dalam  pembuatan sepatu adalah salah dalam pemilihan jenis kulit yang dapat menyebabkan kualitas sepatu tidak tahan lama, seperti warna kulit cepat pudar dan kulit jamuran.
Untuk itu pengrajin sepatu benar- benar harus selektif dalam mengambil keputusan untuk pemilihan jenis kulit yang akan digunakan Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem terkomputerisasi dan dirancang untuk  meningkatkan efektivitas dalam pengambilan keputusan untuk memecahkan  masalah  yang bersifat semi terstruktur  dan  tidak  terstruktur  sehingga  dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  dapat  lebih berkualitas.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  perangkat  lunak  yang  dapat  membantu  dalam pengambilan  suatu  keputusan[8],  digunakan  manajemen  dalam  penentuan  prioritas  strategi  pemasaran pengembangan suatu bisnis[9][10]. SPK juga digunakan pemberian kepemilikan rumah[11], penentuan sekolah terbaik[12],bantuan pinjaman[13][15] dan dapat juga seleksi penerimaan[14].
Ada  beberapa  metode  yang  termasuk  dalam  sistem  pendukung  keputusan  diantaranya, Analitycal Hierarchy  Proses (AHP), Simple  Additive  Weighting (SAW), Weighted  Product (WP), TOPSIS,  Simple  Multi Atribute Rating Technique (SMART) dan lain- lainnya[1][2].

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  (termasuk  sistem pengetahuan)  yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam  suatu organisasi  atau perusahaan. SPK  merupakan  penggabungan  sumber-  sumber  kecerdasan  individu  dengan  kemampuan  komponen  untuk memperbaiki kualitas keputusan. Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah- masalah semi struktur[3][4].

## 2.2 Metode Vise Kriterijumska Optimizajica I Kompromisno Resenje(VIKOR)
VIKOR  (Vise  Kriterijumska  Optimizajica  I  Kompromisno  Resenje)  berarti  multi-criteria  optimization  and compromise solution (optimasi  multi kriteria dan solusi kompromis),  merupakan salah satu dari sekian banyak teknik  MCDM.  VIKOR  diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Serafim  Opricovic  pada  tahun  1998[5].  Kemudian digunakan dalam masalah multi-criteria decision making. VIKOR didasarkan pada solusi terbaik yang diperoleh berdasarkan solusi  ideal terdekat. Kemudian  melakukan perangkingan dengan  membandingkan  jarak ke solusi ideal. Metode VIKOR menggunakan normalisasi linear, yang bertujuan untuk mendapatkan solusi terbaik dengan tingkat keuntungan [6].
Metode VIKOR memiliki beberapa keuntungan sebagai berikut :
1. Metode VIKOR adalah perangkingan alternative berdasarkan terdekat  dengan PIS (Positive Ideal Solution) dan terjauh dari NIS (Negative Ideal Solution).
2. Alternatif  terbaik  dipilih  dari  group  utility  (kelompok  kesenangan)  maksimal  dan  regret  group  (kelompok penyesalan) minimal.
Langkah - langkah perhitungan dengan metode VIKOR[5][7], sebagai berikut: 1. Melakukan normalisasi menggunakan rumus sebagai berikut:
R ij = ( 𝑋𝑗+ − 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑗+ − 𝑋𝑗− ) ................................................................................................................................................. (1)
Dimana R ij dan X ij (i=1,2,3,...,m dan j=1,2,3,...,n) adalah elemen dari matriks pengambilan keputusan (alternatif iterhadap kriteria j) dan X + j adalah elemen terbaik dari kriteria j , X - j adalah elemen terbaik dari kriteria j.
2. Menghitung nilai S dan R menggunakan rumus:
S i = ∑ 𝑊𝑗( 𝑋𝑗+ − 𝑋𝑖𝑗
𝑋𝑗+ − 𝑋𝑗− ) 𝑛 𝑗=1 ......................................................................................................................................(2)
R i = Max j[w j ( 𝑋𝑗+ − 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑗+ − 𝑋𝑗− )] ...................................................................................................................................(3)
Dimana W j adalah bobot dari tiap kriteria j.
3. Menentukan nilai indeks
Q i = [ Si − S+ 𝑆− − 𝑆+ ]V + [ Ri − R+ 𝑅− − 𝑅+ ](1-V) ........................................................................................................................(4)
Dimana S - = max S i , S + = min S i dan R - = max R i , R + = min R i dan v = 0,5.
4. Hasil perengkingan merupakan hasil pengurutan dari S, R,Q.
5. Solusi alternatif peringkat terbaik  berdasarkan dengan nilai Q minimum menjadi peringkat terbaik dengan syarat:
Q(A (2) ) – Q( (1) )≥DQ ...........................................................................................................................................(5)
Dimana A (2) = alternatif dengan urutan kedua pada perengkingan Q dan A (1) = alternatif dengan urutan terbaik pada perengkingan Q sedangkan DQ = 1 – (m-1),dimana m merupakan jumlah alternatif.Alternatif A (1) harus berada pada rangking terbaik pada S dan/atau R.

## 2.3 Kulit
Kulit adalah organ tubuh manusia yang terletak paling luar dan membatasinya dari lingkungan hidup manusia. Kulit  merupakan  organ  yang  esensial  dan  vital  serta  merupakan  cermin  kesehatan  dan  kehidupan.  Kulit  juga sangat kompleks, elastis dan peka.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini kriteria yang digunakan untuk menentukan jenis kulit terbaik sebagai input yaitu warna,bau, ukuran kulit dan jenis kulit. Maka, penelitian ini akan membahas sistem pendukung yang dapat membantu untuk menentukan jenis kulit terbaik dengan menggunkan metode VIKOR .
Pada tabel 1 dan 2 merupakan data alternatif dan kriteria berdasarkan  jenis Kulit.
Tabel 1. Alternatif No Alternatif 1 Kulit Domba (A 1 ) 2 Kulit Sapi (A 2 ) 3 Kulit Kambing (A 3 ) 4 Kulit Buaya (A 4 ) 5 Kulit Ular (A 5 ) 6 Kulit Harimau (A 6 ) Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C 1 Warna 0,4 C 2 Bau 0,2 C 3 Kandungan Air 0,4 C 4 Ukuran 0,3 Tabel 3. Pembobotan untuk kriteria Warna (C1) Range Nilai Bobot Merata Baik 40% Segar Baik Bersih Sedang Tabel 4. Pembobotan untuk kriteria Bau (C 2 ) Range Nilai Bobot Khas Baik 20% Aroma Baik Tabel 5. Pembobotan kriteria Kandungan Air (C 3 ) Range Nilai Bobot Banyak Sedang 40% Sedikit Baik
Tabel 6. Pembobotan kriteria Ukuran Kulit (C 4 )
Range Nilai Bobot Kelas Baik 30% Elastis Baik
Pada tabel 7, merupakan tabel yang berisikan rating kecocokan antara alternatif dan kriteria.
Tabel 7. Data Alternatif dan Kriteria Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 Segar Aroma Sedikit Elastis A 2 Merata Khas Banyak Elastis A 3 Segar Khas Banyak Elastis A 4 Bersih Aroma Sedikit Kelas A 5 Merata Khas Sedikit Elastis A 6 Segar Khas Banyak Kelas
Berdasarkan tabel 3-6 , maka alternatif yang terdapat pada tabel 8 dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 8. Tabel rating yang telah di bobotkan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 90 95 80 85 A 2 75 85 60 85 A 3 70 65 80 100 A 4 80 70 85 90 A 5 70 65 65 90 A 6 80 90 90 100 Max 90 95 90 100 Min 70 65 60 85
Setelah melakukan pembobotan, maka dilakukan pemrosesan perhitungan menggunakan metode VIKOR, seperti terlihat dibawah ini.
1.  Melakukan normalisasi
R 11 = ( 90 − 90 90 − 70 ) = 0 ,         R 12 = ( 95 −95 95 − 65 ) = 0,
R 13 = ( 90 − 80 90 − 60 ) =  0,3       R 14 = ( 100 − 85 100 − 85 ) = 1
R 21 = ( 90 − 75 90 − 70 ) = 0,75 ,    R 22 = ( 95 −85 95 − 65 ) = 0, 3
R 23 = ( 90 − 60 90 − 60 ) =  1           R 24 = ( 100 − 85 100 − 85 ) = 1
R 31 = ( 90 − 70 90 − 70 ) = 1 ,          R 32 = ( 95 −65 95 − 65 ) = 1,
R 33 = ( 90 − 80 90 − 60 ) =  0,3        R 34 = ( 100 − 100 100 − 85 ) = 0
R 41 = ( 90 − 80 90 − 70 ) = 0,5         R 42 = ( 95 −70 95 − 65 ) = 0,8
R 43 = ( 90 − 85 90 − 60 ) =  0,1       R 44 = ( 100 − 90 100 − 85 ) = 0,6
R 51 = ( 90 − 70 90 − 70 ) = 1            R 52 = ( 95 −65 95 − 65 ) = 1
R 53 = ( 90 − 65 90 − 60 ) =  0,8         R 54 = ( 100 − 90 100 − 85 ) = 0,6
R 61 = ( 90 − 80 90 − 70 ) = 0,5           R 62 = ( 95 −90 95 − 65 ) = 0,1
R 63 = ( 90 − 90 90 − 60 ) =  0             R 64 = ( 100 − 100 100 − 85 ) = 0 Hasil dari langkah penormalisasian dapat dilihat dari tabel 9.
Tabel 9. Hasil Normalisasi 0 0 0,3 1 0,75 0,3 1 1 1 1 0,3 0 0,5 0,8 0,1 0,6 1 1 0,8 0,6 0,5 0,1 0 0
2. Menghitung nilai S dan R Untuk menghitung nilai S dapat menggunakan persamaan 2.
S 1 = 𝛴 (0, 4*0)+(0,2*0)+(0,4*0,3)+(0,3*1) =(0,12+0,3) = 0,42
S 2 = 𝛴 (0, 4*0,75)+(0,2*0,3)+(0,4*1)+(0,3*1) =(0,3+0,06+0,4+0,3) = 1,06
S 3 = 𝛴 (0, 4*1)+(0,2*1)+(0,4*0,3)+(0,3*0) =(0,4+0,2+0,12) = 0,72
S 4 = 𝛴 (0, 4*0,5)+(0,2*0,8)+(0,4*0,1)+(0,3*0,6) =(0,2+0,16+0,04+0,18) = 0,58
S 5 = 𝛴 (0, 4*1)+(0,2*1)+(0,4*0,8)+(0,3*0,6) =(0,4+0,2+0,32+0,18) = 1,1
S 6 = 𝛴 (0, 4*0.5)+(0,2*0,1)+(0,4*0)+(0,3*0) =(0,2+0,02) = 0,22 R 1 =   (0,4 * 0) = 0 (0,2*0) = 0, (0,4*0,3) = 0 ,12       (0,3*1) = 0,3 Max = 0,3
R 2 =    (0,4 * 0,75) = 0,3 (0,2*0,3) = 0,06, (0,4*1) =   0 ,4          (0,3*1) = 0,3 Max = 0,4
R 3 = (0,4 * 1) = 0,4 (0,2*1) = 0,2, (0,4*0,3) =  0 ,12          (0,3*0) = 0 Max = 0,4
R 4 =   (0,4 * 0,5) = 0,2 (0,2*0,8) = 0,16 , (0,4*0,1) = 0 ,04          (0,3*0,6) = 0,18 Max = 0,2
R 5 =   (0,4 * 1) = 0,4 (0,2*1) = 0,2 (0,4*0,8) = 0 ,32            (0,3*0,6) = 0,18 Max = 0,32
R 6 =   (0,4 * 0,5) = 0,2 (0,2*0,1) = 0,02
(0,4*0) = 0                    (0,3*1) = 0 Max = 0,2 Tabel 10 merupakan rekapitulasi dari perhitungan mencari nilai S dan R.
Tabel 10 . Hasil S i dan R i C 1 C 2 C 3 C 4 S i R j A 1 0 0 0,3 1 0,42 0,3 A 2 0,75  0,3 1 1 1,06 0,4 A 3 1 1 0,3 0 0,72 0,4 A 4 0,5 0,8 0,1 0,6 0,58 0,2 A 5 1 1 0,8 0,6 1,1 0,32 A 6 0,5 0,1 0 0 0,22 0,2
4. Perangkingan (Q i ) Nilai Qi diperoleh dari persamaan 4.
S - = 1,1      R - = 0,4 S * = 0,22    R * = 0,2
Q 1 = 0,42 − 0,22 1,1 − 0,22 ](0,5) + [ 0,3− 0,2 0,4 − 0,2 ](1-0,5) 0,11+0,25 = 0,36
Q 2 = 1,06 − 0,22 1,1 − 0,22 ](0,5) + [ 0,4− 0,2 0,4 − 0,2 ](1-0,5) = 0,47+0,5 = 0,97
Q 3 = 0,72 − 0,22 1,1 − 0,22 ](0,5) + [ 0,4− 0,2 0,4 − 0,2 ](1-0,5) = 0,28+0,5 = 0,78
Q 4 = 0,58 − 0,22 1,1 − 0,22 ](0,5) + [ 0,2− 0,2 0,4 − 0,2 ](1-0,5) = 0,47+0 = 0,47
Q 5 = 1,1 − 0,22 1,1 − 0,22 ](0,5) + [ 0,32− 0,2 0,4 − 0,2 ](1-0,5) = 0,5+0,3 = 0,8
Q 6 = 0,22 − 0,22 1,1 − 0,22 ](0,5) + [ 0,2− 0,2 0,4 − 0,2 ](1-0,5) = 0
Tabel 11. Nilai Qi Alternatif Q i Rangking A 1 0,36 2 A 2 0,97 6 A 3 0,78 4 A 4 0,47 3 A 5 0,8 5 A 6 0 1
Maka nilai indeks atau yang menjadi rangking 1 adalah Q 6 dengan hasil paling kecil yaitu 0.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, diambil kesimpulan bahwa metode VIKOR merupakan salah satu implementasi  yang  sederhana  yang  dapat  dilakukan  dan  membantu  pengambilan  keputusan  yang  terbaik  dari beberapa alternatif.

## REFERENCES
[1] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[2] Risawandi and R. Rahim, “Study of the Simple Multi-Attribute Rating Technique For Decision Support,” IJSRST ,  vol. 2, no. 6, pp. 491–494, 2016.
[3] H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[4] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[5] M. F. El-santawy, “A VIKOR Method for Solving Personnel Training,” Int. J. Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 9–12, 2012.
[6] Onur Önay and B. F. Yıldırım, “Evaluation of NUTS Level 2 Regions of Turkey by TOPSIS , MOORA and VIKOR 1,” Int. J. Humanit. Soc. Sci. , vol. 6, no. 1, pp. 212–221, 2016.
[7] W.  Jingzhu  and  L.  Xiangyi,  “The  multiple  attribute  decision-making  VIKOR  method  and  its  application,”  in 2008  International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, WiCOM 2008 , 2008.
[8] J. Simarmata, Rekayasa Perangkat Lunak . Yogyakarta: Andi, 2010.
[9] M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[10]  S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[11]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[12]  A. J. Putra, L. A. Abdillah, and H. Yudiastuti, “Penentuan sekolah dasar negeri terbaik kota Palembang dengan metode weighted sum model (WSM) dan weighted product model (WPM) menggunakan visual basic.net 2015,” Sentikom , no. September, pp. 1–6, 2016.
[13]  D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[14]  M. Sumitre and R. Kurniawan, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Tenaga Pengajar Dengan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani,” J. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 61–71, 2014.
[15]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.