## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 1, Agustus 2022 Hal 17-25 https://djournals.com/klik

## Implementasi Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mitra Pengiriman Barang
Rhaishudin Jafar Rumandan *
Program Studi Manajemen Pendidikan Islam, Institut Agama Islam Negeri Ambon, Ambon, Indonesia Email: jafarrumadan@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: jafarrumadan@gmail.com
Abstrak− Jasa  pengiriman  dan  operasional bisnis saat ini  akan  selalu  berhubungan.  Melalui  jasa  layanan  pengiriman  barang dapat membantu dalam mengirim produk yang dijual sampai ke tangan pelanggan. Maka, pemilihan mitra pengiriman barang menjadi suatu hal yang krusial. Pemilihan mitra jasa pengiriman barang biasanya dilakukan dengan melihat profil dari mitra jasa pengiriman barang serta layanan apa saja yang diberikan. Hal ini membutuhkan waktu, karena perusahaan harus mempelajari satu per satu layanan yang diberikan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  pendekatan  Composite  Performance  Index  (CPI)  dalam  membangun  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk pemilihan mitra pengiriman barang agar  menghasilkan alternatif yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan.  Metode  CPI  menyelesaikan  masalah  berdasarkan  nilai  indeks  gabungan  agar  dapat  ditentukan  alternatif  terbaik. Berdasarkan  studi  kasus,  didapatkan  nilai  tertinggi  yaitu  alternatif  PT.  Angkut  Teknologi  Indonesia  dengan  nilai  sebesar  127,5, kemudian diikuti oleh PT. Dunia Express Transindo dengan nilai sebesar 122,5, PT. Indah Logistik dengan nilai sebesar 120 dan  PT. Siba Surya dengan nilai sebesar 100. Hasil perhitungan yang didapatkan oleh sistem dan perhitungan secara manual menunjukkan nilai yang sama, ini artinya sistem yang dibangun menghasilkan perhitungan yang valid. Sistem juga telah diuji melalui pendekatan black- box testing dengan hasil seluruh fungsi pada sistem dapat berjalan dengan baik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; SPK; Composite Performance Index; CPI; Mitra Pengiriman Barang
Abstract− Shipping services and business operations today will always be connected. Through goods delivery services, it can help in sending the products sold to the hands of customers. Thus, the selection of goods delivery partners becomes a crucial matter. The selection of freight forwarding service partners is usually done by looking at the profiles of the freight forwarding service partners and what services are provided. This takes time, because the company has to learn one by one the services provided. This research aims to apply  the  Composite  Performance  Index  (CPI)  approach  in  building  a  Decision  Support  System  (DSS)  for  the  selection  of  goods delivery partners in order to produce the right alternatives and according to needs. The CPI method solves problems based on  the combined index value so that the best alternative can be determined. Based on the case study, the highest score was obtained, namely the alternative PT. Angkut Teknologi Indonesia with a score of 127.5, followed by PT. Dunia Express Transindo with a score of 122.5, PT. Indah Logistik with a score of 120 and PT. Siba Surya with a value of 100. The calculation results obtained by the system and manual calculations show the same value, this means that the system built produces valid calculations. The system has also been tested through a black-box testing approach with the results that all functions on the system can run properly.
Keywords : Decision Support System; DSS; Composite Performance Index; CPI; Goods Delivery Partners

## 1. PENDAHULUAN
Untuk  menjalankan  roda  bisnisnya  perusahaan  terus  melakukan  perbaikan  di  beberapa  sektor.  Pelayanan  yang  prima terhadap  pelanggan  menjadi  salah  satu  aspek  penting  yang  selalu  dievaluasi.  Terlebih  saat  ini  banyak  usaha  yang dijalankan secara online yang membuat pasar usaha menjadi lebih luas. Luasnya pasar usaha ini menuntut perusahaan untuk menggunakan jasa pengiriman barang untuk mengirimkan produknya ke seluruh penjuru Indonesia. Artinya jasa pengiriman dan operasional bisnis saat ini akan selalu berhubungan, terlebih apabila usaha yang dilakukan berbasis online [1].  Melalui  jasa  layanan  pengiriman  barang  dapat  membantu  dalam  mengirim  produk  yang  dijual  sampai  ke  tangan pelanggan  [2].  Maka,  pemilihan  mitra  pengiriman  barang  menjadi  suatu  hal  yang  krusial.  Karena  hal  ini  berpengaruh pada  pelayanan  meskipun  pengiriman  barang  dilakukan  oleh  pihak  kedua.  Sehingga  perusahaan  lebih  selektif  dalam memilih mitra pengiriman barang guna meminimalisir resiko yang ada. Pemilihan mitra jasa pengiriman barang biasanya hanya dilakukan dengan melihat profil dari mitra jasa pengiriman barang serta layanan apa saja yang dapat diberikan. Hal ini  membutuhkan  waktu,  karena  perusahaan  harus  mempelajari  satu  per  satu  layanan  yang  diberikan  oleh  mitra  jasa pengiriman  barang.  Untuk  itu  dibutuhkan  sistem  yang  dapat  membantu  dalam  merekomendasikan  mitra pengirimanbarang  yang  sesuai  dengan  kebutuhan.  Maka  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  dapat  menjadi sebuah solusi dari permasalahan pemilihan mitra pengiriman barang.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dikenal  juga  sebagai  perangkat  lunak  yang  mampu  membantu  dalam memperoleh  sebuah  keputusan  serta  memudahkan decision  maker dalam  penyelesaian  masalah  yang  bersifat  semi terstruktur  melalui  rekomendasi  alternatif  yang  terbaik  [3].  SPK  juga  dapat  diartikan  sebagai  sistem  yang  dapat menyajikan  informasi,  merekomendasikan  serta  memberi  dukungan  dalam  mengambil  keputusan  untuk  mendapatkan solusi optimal melalui pola yang rasional berdasarkan data dan fakta [4]. SPK menyajikan sebuah model yang digunakan untuk  menyelesaikan permasalahan melalui penyelesaian secara matematis dan statistika  [5]. Untuk membangun SPK membutuhkan pendekatan atau model yang digunakan dalam penyelesaian keputusan. Penelitian terdahulu terkait tentang pengembangan sistem pendukung keputusan pemilihan jasa pengiriman barang telah dilakukan oleh beberapa peneliti dengan  berbagai  penerapan  metode  penyelesaian  keputusan  yang  telah  digunakan.  Diantaranya,  penelitian  mengenai sistem pendukung keputusan untuk memilih jasa pengiriman barang dengan menerapkan metode TOPSIS ( Technique for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution )  [6].  Penelitian  tersebut  menggunakan  pendekatan  TOPSIS  untuk
Rhaishudin Jafar Rumandan, Implementasi Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mitra Pengiriman Barang
mencari solusi terbaik dengan mempertimbangkan pada jarak solusi ideal negatif dan jarak solusi ideal positif. Penelitian lain,  mengenai  penerapan  pendekatan  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  pada  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  jasa  pengiriman  barang  [7].  Metode  SAW  pada  penelitian  ini  dapat  mencari  alternatif  melalui  penilaian berdasarkan pada nilai kriteria dan bobot pada masing-masing kriteria. Berikutnya, penelitian mengenai penentuan jasa pengiriman barang melalui sistem pendukung keputusan menggunakan metode MOORA ( Multi-Objective Optimization by  Ratio  Analysis ).  Metode  yang  digunakan  mampu  memberikan  rekomendasi  keputusan  yang  didasari  dari  yang optimalisasi dua atau lebih attribut yang saling bertentangan secara bersamaan.
Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya metode yang digunakan belum mempertimbangkan ukuran statistik perubahan pada sebuah kelompok representatif dan titik data atau yang dikenal dengan indeks. Karena hal ini berpengaruh dalam membantu dalam pengambilan keputusan karena pada setiap kriteria tidak memiliki sifat yang seragam. Sehingga, yang membedakan antara penelitian ini dengan peneliti-peneliti sebelumnya yang membahas mengenai pemilihan mitra jasa  pengiriman  barang  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  metode Composite  Performance Index (CPI). Metode ini mempunyai keunggulan pada kemampuannya dalam menyeragamkan nilai sehingga memperoleh penilaian yang  optimal  [8].  Metode  CPI  disebut  juga  sebagai  pendekatan  indeks  gabungan,  dimana  pendekatan  ini  dapat melakukan penilaian serta Menyusun rangking alternatif dari beberapa alternatif [9]. Metode CPI menjadi salah satu metode  dalam  penentuan  keputusan  yang  berbasiskan  indeks  kinerja  [10].  Pendekatan  ini  bermanfaat  untuk penentuan alternatif yang didasari pada kriteria yang tidak seragam, hal ini dikarenakan kriteria tersebut mempunyai sifat  yang  berbeda  yakni  tren  positif  dan  negatif  [11].  Disamping  itu,  metode  ini  memiliki  kemampuan  dalam penentuan  perangkingan  dari  sejumlah  alternatif  dan  kriteria  [12].  Sistem  rangking  yang  disusun  berdasarkan perolehan nilai alternati dari nilai yang paling tinggi hingga nilai yang paling rendah berguna untuk memberikan kemudahan decision  maker dalam  menentukan  keputusannya. Efektifitas penggunaan metode CPI telah dibuktikan oleh beberapa peneliti yang menunjukkan bahwa metode CPI dapat menghasilkan sistem pendukung keputusan yang baik [13]–[15].
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pendekatan Composite Performance Index (CPI)  dalam membangun sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk pemilihan mitra pengiriman barang agar dapat memudahkan decision maker dalam  memilih  alternatif  terbaik  secara  tepat  dan  sesuai  dengan  kebutuhannya.  Metode  CPI  digunakan  untuk penyelesaian masalah keputusan yang melibatkan beberapa kriteria dan alternatif berdasarkan nilai indeks gabungan agar dapat  ditentukan  rangking  untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik.  Kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan  mitra pengiriman  barang  pada  penelitian  ini  diantaranya  yaitu:  pengalaman  perusahaan,  keamanan  pengiriman,  biaya pengiriman dan ketepatan waktu. SPK yang dikembangkan dibangun dengan berbasiskan website , hal ini dilakukan agar mempermudah akses pengguna untuk melakukan pengambilan keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Sebelum melakukan penelitian disusun terlebih dahulu tahapan penelitian yang sistematis, terstruktur dan terencana agar dapat memenuhi tujuan penelitian [16], [17]. Pada penelitian ini, tahapan-tahapan yang dilakukan berisi langkah-langkah dalam melaksanakan penelitian yang terangkum pada Gambar 1 berikut ini.
Identifikasi Masalah Analisa Kebutuhan Sistem Penerapan Metode Composite Performance Index (CPI) Implementasi Sistem
Rhaishudin Jafar Rumandan, Implementasi Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mitra Pengiriman Barang
Berikut ini adalah penjelasan secara rinci dari langkah-langkah tahapan penelitian yang dilakukan oleh peneliti yang digambarkan pada Gambar 1.
a. Identifikasi Masalah
Tahapan  pertama  diawali  dengan  melakukan  identifikasi  masalah  untuk  mengetahui  masalah  yang  dihadapi  oleh perusahaan  dalam  menentukan  mitra  pengiriman  barang.  Melalui  identifikasi  masalah  peneliti  dapat  fokus  pada penyelesaian masalah yang dihadapi oleh pengguna [18], [19]. Pada tahapan ini dilakukan wawancara dan observasi untuk  mengetahui  kendala-kendala  dalam  memilih  mitra  pengiriman  barang.  Hasil  dari  identifikasi  masalah didapatkan  yaitu  dalam  pemilihan  mitra  jasa  pengiriman  barang  dilakukan  dengan  melihat  profil  dari  mitra  jasa pengiriman  barang  serta  layanan  apa  saja  yang  dapat  diberikan.  Hal  ini  membutuhkan  waktu,  karena  perusahaan harus  mempelajari  satu  per  satu  layanan  yang  diberikan  oleh  mitra  jasa  pengiriman  barang  tersebut.  Untuk  itu dibutuhkan  sistem  yang  dapat  membantu  dalam merekomendasikan  mitra  pengiriman  barang  yang  sesuai  dengan kebutuhan.
b. Analisis Kebutuhan Sistem
Setelah didapatkan fokus masalah yang akan diselesaikan berikutnya dilakukan Analisa kebutuhan untuk mengatasi dan  menyelesaikan  permasalahan.  Analisa  kebutuhan  yang  digunakan  yaitu  analisa  kebutuhan  fungsional.  Pada Analisa ini akan menghasilkan pernyataan yang memuat tentang fitur-fitur yang dibutuhkan oleh sistem atau yang disebut dengan fungsionalitas sistem [20]. Sehingga, pada tahapan ini nantinya akan disusun layanan-layanan yang diberikan oleh sistem guna menyelesaikan permasalahan.
c. Penerapan Metode Composite Performance Index (CPI)
Untuk menyelesaikan permasslahan keputusan digunakan pendekatan Composite Performance Index (CPI)  dalam menentukan mitra pengiriman barang.  Metode Composite Performance Index (CPI) mempunyai  keunggulan pada kemampuannya dalam menyeragamkan nilai sehingga memperoleh penilaian yang optimal [8]. Metode CPI disebut juga sebagai pendekatan indeks gabungan, dimana pendekatan ini dapat melakukan penilaian serta Menyusun rangking alternatif dari beberapa alternatif [9]. Hasil akhir dari pendekatan ini berupa perangkingan alternatif yang dapat membantu pengambil keputusan dalam menentukan keputusannya.
d. Implementasi Sistem
Tahapan ini disebut juga dengan tahapan coding, dimana pada tahap ini sistem pendukung keputusan kan dibangun. Pada tahap coding bertujuan untuk mentransformasikan hasil rancangan dan  analisa dengan bahasa pemrograman tertentu  hingga  menjadi  sebuah  [21],  [22].  SPK  untuk  pemilihan  mitra  pengiriman  barang  dibangun  dengan berbasiskan website ,  sehingga  pada  penelitian  menggunakan  Bahasa  pemrograman  JavaScript  dengan tool yaitu Visual Studio Code dan MySQL sebagai penyimpanan datanya.
e. Pengujian Sistem
Sistem perlu  diuji agar dapat dipastikan bahwa sistem yang dibangun bebas dari error dan bekerja sesuai  dengan hasil analisa dan perancangan yang telah dilakukan sebelumnya  [23]. Pendekatan pengujian yang dilakukan yaitu melalui black-box testing . Metode pengujian ini melakukan uji yang didasarkan pada fungsi-fungsi yang ada pada sistem apakah sudah berjalan sebagaimana mestinya atau belum. Sehingga, pada tahap ini akan menghasilkan daftar uji dari fitur-fitur yang ada pada sistem apakah sudah bebas dari kesalahan.

## 2.2 Metode Composite performance Index (CPI)
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Composite  performance  Index (CPI)  untuk  menyelesaikan  permasalahan pengambilan keputusan.  Metode CPI merupakan pendekatan yang berdasarkan indeks gabungan, dimana pendekatan ini dapat melakukan penilaian serta menyusun rangking alternatif dari beberapa alternatif [9]. Metode CPI menjadi salah  satu  metode  dalam  penentuan  keputusan  yang  berbasiskan  indeks  kinerja  [10].  Pendekatan  ini  bermanfaat untuk  penentuan  alternatif  yang  didasari  pada  kriteria  yang  tidak  seragam,  hal  ini  dikarenakan  kriteria  tersebut mempunyai sifat yang berbeda yakni tren positif dan negatif [11]. Pada pendekatan ini solusi terbaik didapatkan dari sejumlah  kriteria  dan  alternatif  dengan  karakteristik  kriteria  yang  bersifat  beragam,  dimana  terdapat  kriteria  yang memiliki tren positif dan tren negatif. Implementasi metode CPI melalui beberapa tahap, berikut ini merupakan penjelasan dari tahap-tahap dalam penggunaan metode CPI, diantaranya:
a. Mengidentifikasi sifat kriteria.
Tahapan pertama yakni melakukan identifikasi sifat kriteria, apakah kriteria tersebut merupakan kriteria dengan tren positif ataupun sebaliknya yaitu kriteria dengan tren negatif. Kriteria bersifat tren positif  jika nilai semakin tinggi akan semakin baik, sebaliknya kriteria tersebut bersifat tren negatif apabila nilai semakin rendah akan semakin baik.
b. Mentransformasikan nilai tren positif dan negatif.
Untuk kriteria dengan tren positif, nilai yang paling rendah akan digunakan untuk membagi nilai yang lainnya dari setiap  kriteria, dan dikalikan dengan 100. Sedangkan, untuk  kriteria  dengan tren negatif, nilai  yang paling rendah akan dibagi dengan nilai yang lain di setiap kriteria dan dikalikan dengan 100.
c. Mencari nilai indeks alternatif
Selanjutnya,  nilai  pada  masing-masing  kriteria  akan  dikalikan  dengan  bobotnya  agar  didapatkan  nilai  indeks alternatif.
Rhaishudin Jafar Rumandan, Implementasi Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan

## Pemilihan Mitra Pengiriman Barang
d. Mencari nilai indeks gabungan. Untuk mendapatkan nilai indeks gabungan seluruh indeks alternatif yang telah didapatkan akan dijumlahkan. Berdasarkan  tahapan-tahapan  diatas,  maka  rumus  atau  persamaan  untuk  perhitungan  yang  ada  pada  metode
Composite performance Index (CPI) dapat menggunakan persamaan-persamaan (1), (2), (3) dan (4) berikut ini.
𝐴 𝑖𝑗 = (𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)/𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)) × 100 (1)
𝐴 (𝑖+1.𝑗) = (𝑥 (𝑖+1.𝑗) (𝑚𝑖𝑛)/𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)) × 100
(2)
𝐼 𝑖𝑗 = 𝐴 𝑖𝑗 × 𝑃 𝑗 (3)
𝐼 𝑖 = ∑ 𝐼 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (4) di mana,
𝐴 𝑖𝑗 : Nilai alternatif ke-i pada kriteria ke-j 𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛) : Nilai alternatif ke-i pada kriteria awal minimum ke-j 𝐴 (𝑖+1.𝑗) : Nilai alternatif ke-i+1 pada kriteria ke-j 𝑥 (𝑖+1.𝑗) : Nilai alternatif ke-i+1 pada kriteria awal ke-j 𝑃 𝑗 : Bobot pada setiap kriteria 𝐼 𝑖𝑗 : Nilai index alternatif yang dihasilkan 𝐼 𝑖 : Nilai Indeks gabungan yang dihasilkan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  untuk  mengimplementasikan  metode Composite  performance  Index (CPI)  untuk  penyelesaian permasalahan  memilih  mitra  pengiriman  barang  diawali  dengan  menentukan  kriteria  dan  tingkat  kepentingan  kriteria (bobot).  Setelah  kriteria  dan  bobot  telah  ditentukan  selanjutnya  dilakukan  analisa  untuk  mengetahui  sifat  dari  kriteria apakah bersifat tren positif atau bersifat tren negatif.  Hasil penetapan kriteria, sifat kriteria dan bobot kriteria dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Pemilihan Mitra Pengiriman Barang Kode Kriteria Sifat Kriteria Bobot C1 Pengalaman Perusahaan Tren Positif 20% C2 Keamanan Pengiriman Tren Positif 30% C3 Biaya Pengiriman Tren Negatif 20% C4 Ketepatan Waktu Tren Positif 30%
Pada  Tabel  1  memperlihatkan  kriteria,  sifat  kriteria  serta  bobot  pada  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh decision  maker .  Kemudian,  dilanjutkan  dengan  menetapkan  alternatif  yang  nanti  akan  dipilih.  Sebagai  sampel  pada penelitian ini menggunakan alternatif sebagai berikut: PT. Indah Logistik, PT. Angkut Teknologi Indonesia, PT. Siba Surya dan PT. Dunia Express Transindo. Kemudian, pada masing-masing alternatif diberikan penilaian berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Penilaian menggunakan rentang nilai dari 1 sampai dengan 5, dimana 1 = Sangat tidak baik, 2 = Tidak baik, 3 = Cukup baik, 4 = Baik dan 5 = Sangat baik. Berdasarkan rentang nilai tersebut maka didapatkan penilaian untuk masing-masing alternatif yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Alternatif ID Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 PT. Indah Logistik 4 3 3 4 A2 PT. Angkut Teknologi Indonesia 3 4 3 5 A3 PT. Siba Surya 2 3 3 4 A4 PT. Dunia Express Transindo 3 4 4 5
Pada Tabel  2  terlihat  nilai  untuk masing-masing  alternatif  yang  nantinya  akan  dihitung  dengan pendekatan  CPI berdasarkan  Langkah-langkah  yang  telah  dibahas  sebelumnya.  Perhitungan  dimulai  dari  menghitung 𝐴 𝑖𝑗 ,  dimana  akan dicari  nilai  transformasi  tren  positif  dan  tren  negatif  menggunakan  persamaan  (1).  Dari  kriteria  yang  telah  ditetapkan, kriteria Pengalaman Perusahaan (C1), Keamanan Pengiriman (A2) dan Ketepatan Waktu (A4) adalah kriteria yang bersifat tren positif, sedangkan kriteria Biaya Pengiriman (C3) adalah kriteria yang bersifat tren negatif. Proses dalam perhitungan nilai transformasi tren positif dan tren negatif ( 𝐴 𝑖𝑗 ) adalah sebagai berikut:
𝐴 11 = ( 4 2 ) × 100 = 200
Rhaishudin Jafar Rumandan, Implementasi Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mitra Pengiriman Barang
𝐴 21 = ( 3 2 ) × 100 = 150
𝐴 31 = ( 2 2 ) × 100 = 100
𝐴 41 = ( 3 2 ) × 100 = 150
𝐴 12 = ( 3 3 ) × 100 = 100
𝐴 22 = ( 4 3 ) × 100 = 133,33
𝐴 32 = ( 3 3 ) × 100 = 100
𝐴 42 = ( 4 3 ) × 100 = 133,33
𝐴 13 = ( 3 3 ) × 100 = 100
𝐴 23 = ( 3 3 ) × 100 = 100
𝐴 33 = ( 3 3 ) × 100 = 100
𝐴 43 = ( 3 4 ) × 100 = 75
𝐴 14 = ( 4 4 ) × 100 = 100
𝐴 24 = ( 5 4 ) × 100 = 125
𝐴 34 = ( 4 4 ) × 100 = 100
𝐴 44 = ( 5 4 ) × 100 = 125
Nilai yang telah didaptkan dari menghitung ( 𝐴 𝑖𝑗 ) kemudian dimasukkan pada tabel yang tersaji pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Tren Positif dan Tren Negatif ( 𝑨 𝒊𝒋 ) ID Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 PT. Indah Logistik 200 100 100 100 A2 PT. Angkut Teknologi Indonesia 150 133.33 100 125 A3 PT. Siba Surya 100 100 100 100 A4 PT. Dunia Express Transindo 150 133.33 75 125
Pada Tabel 3 terlihat  hasil dari nilai transformasi tren positif dan negatif ( 𝐴 𝑖𝑗 ) yang selanjutnya akan digunakan untuk  perhitungan  nilai  indeks  alternatif  ( 𝐼 𝑖𝑗 ).  Nilai  indeks  alternatif  ( 𝐼 𝑖𝑗 )  didapatkan  melalui  perhitungan  dengan persamaan (3), dimana nilai ( 𝐴 𝑖𝑗 ) yang telah didapatkan akan dikalikan dengan nilai dari bobot masing-masing kriteria. Proses untuk menghitung nilai indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) adalah sebagai berikut: 𝐼 11 = 200 × 0,2 = 40 𝐼 21 = 150 × 0,2 = 30 𝐼 31 = 100 × 0,2 = 20 𝐼 41 = 150 × 0,2 = 30 𝐼 12 = 100 × 0,3 = 30 𝐼 22 = 133,33 × 0,3 = 40 𝐼 32 = 100 × 0,3 = 30 𝐼 42 = 133,33 × 0,3 = 40
𝐼 13 = 100 × 0,2 = 20
Rhaishudin Jafar Rumandan, Implementasi Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mitra Pengiriman Barang
𝐼 23 = 100 × 0,2 = 20 𝐼 33 = 150 × 0,2 = 30 𝐼 43 = 75 × 0,2 = 15 𝐼 14 = 100 × 0,3 = 30 𝐼 24 = 125 × 0,3 = 37,5 𝐼 34 = 100 × 0,3 = 30 𝐼 44 = 125 × 0,3 = 37,5 Setelah nilai indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) didapatkan, selanjutnya dimasukkan kedalam Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Indeks Alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) ID Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 PT. Indah Logistik 40 30 20 30 A2 PT. Angkut Teknologi Indonesia 30 40 20 37.5 A3 PT. Siba Surya 20 30 20 30 A4 PT. Dunia Express Transindo 30 40 15 37.5
Pada Tabel 6 terlihat hasil dari indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) yang nantinya digunakan untuk menghitung indeks gabungan ( 𝐼 𝑖 ).  Nilai  indeks  gabungan  ( 𝐼 𝑖 )  diperoleh melalui  persamaan  (4),  dimana  hasil  dari  indeks  alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 )  untuk  setiap alternatif dijumlahkan secara keseluruhan. Proses dalam menghitung nilai indeks gabungan ( 𝐼 𝑖 ) adalah sebagai berikut:
𝐼 1 = 40 + 30 + 20 + 30 = 120 𝐼 2 = 30 + 40 + 20 + 37,5 = 127,5 𝐼 3 = 30 + 40 + 20 + 30 = 100 𝐼 4 = 30 + 40 + 15 + 37,5 = 122,5
Nilai indeks gabungan ( 𝐼 𝑖 ) yang paling tinggi adalah alternatif terbaik. Hasil dari perhitungan indeks gabungan ( 𝐼 𝑖 ), dijadikan sebagai acuan untuk menyusun rangking. Perangkingan dari nilai indeks gabungan ( 𝐼 𝑖 ) yang telah didapatkan disajikan pada Tabel 6.
Tabel 5. Perangkingan Nilai Indeks Gabungan ( 𝑰 𝒊 ) ID Alternatif Alternatif Nilai 𝑰 𝒊 Ranking A2 PT. Angkut Teknologi Indonesia 127,5 1 A4 PT. Dunia Express Transindo 122,5 2 A1 PT. Indah Logistik 120 3 A3 PT. Siba Surya 100 4
Berdasarkan Tabel 7 terlihat bahwa nilai tertinggi didapatkan oleh alternatif PT. Angkut Teknologi Indonesia (A2) dengan nilai 𝐼 𝑖 sebesar 127,5, kemudian diikuti oleh PT. Dunia Express Transindo (A4) dengan nilai 𝐼 𝑖 sebesar 122,5, PT. Indah  Logistik (A1)  dengan  nilai 𝐼 𝑖 sebesar  120 dan  PT. Siba Surya (A3) dengan  nilai 𝐼 𝑖 sebesar  100. Sehingga untuk studi kasus ini alternatif terbaik adalah PT. Angkut Teknologi Indonesia (A2).
Metode CPI yang diusulkan kemudian diimplementasikan kedalam sistem pendukung keputusan yang dibangun menggunakan Bahasa pemrograman JavaScript dengan tool yaitu Visual Studio Code serta MySQL digunakan sebagai database .  Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  terdiri  dari  Menu  Utama  Menu  Kriteria,  Data  Alternatif,  Data Kriteria, Nilai Alternatif, Perhitungan CPI, Cetak Hasil Keputusan dan Menu User. Sebelum masuk kedalam menu utama, user harus login terlebih dahulu dengan memasukkan username dan password. Setelah login ke sistem, user yang akan melakukan pemilihan mitra pengiriman barang terlebih dahulu menginputkan data kriteria. Fitur menu Data Kriteria dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.
Rhaishudin Jafar Rumandan, Implementasi Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan

## Pemilihan Mitra Pengiriman Barang
Pada  Gambar  3  menunjukkan  tampilan  fitur  Data  Kriteria  yang  dapat  dikelola  datanya  oleh user. Pada  menu tersebut user dapat menambah, hapus dan ubah data kriteria. Kemudian dilanjutkan dengan mengelola data alternatif pada menu  Data  Alternatif.    Setelah  data  kriteria  serta  data  alternatif  telah  diinputkan, user dapat  memberikan  nilai  pada masing-masing  alternatif  pada  menu  Nilai  Alternatif.  Setelah  alternatif  telah  diberikan  nilai,  kemudian user dapat memproses  perhitungan  dengan  pendekatan  CPI  pada  fitur  Proses  Perhitungan.  Pada  fitur  Proses  Perhitungan  akan ditampilkan  Langkah-langkah  perhitungan  dari  metode  CPI  yang  digunakan.  Disamping  itu  pada  fitur  ini  juga  akan ditampilkan hasil akhir perhitungan CPI berupa perangkingan dari nilai tertinggi hingga nilai terendah. Tampilan fitur Proses Perhitungan dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Menu Perhitungan Metode CPI Pada SPK Pemilihan SSD Eksternal
Dapat dilihat pada Gambar 4 ditampilkan hasil nilai yang didapatkan dari perhitungan metode CPI. Hasil tersebut memperlihatkan bahwa  nilai tertinggi didapatkan oleh alternatif PT. Angkut Teknologi Indonesia dengan nilai  sebesar 127,5, kemudian diikuti oleh PT. Dunia Express Transindo dengan nilai sebesar 122,5, PT. Indah Logistik dengan nilai sebesar 120 dan PT. Siba Surya dengan nilai sebesar 100. Hasil yang didapatkan oleh sistem dengan hasil perhitungan manual menunjukkan nilai yang sama. Ini artinya sistem yang dikembangkan pada perhitungan metode CPI telah valid.
Selanjutnya, sistem yang dibangun diuji  untuk  memastikan  bahwa sistem telah bebas dari  kesalahan dan dapat berjalan dengan baik. Pendekatan yang digunakan untuk menguji sistem adalah black-box testing . Pengujian dilakukan dengan  menguji  satu  persatu  fitur  yang  ada  pada  sistem  apakah  terjadi error atau  tidak.  Pengujian  dengan black-box testing yang telah dilakukan disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian Black-box Testing No  Fitur Uji Fungsi Kesimpulan 1 Login Pengguna memasukkan nama pengguna dan kata sandi untuk masuk ke sistem. Sukses 2 Menu Utama Pengguna dapat melihat menu utama dengan menampilkan grafik perhitungan metode CPI dan menu utama lainnya. Sukses 3 Fitur Data Kriteria Pengguna dapat mengolah data kriteria, termasuk menambah, mengubah dan menghapus data kriteria. Sukses 4 Fitur Data Alternatif Pengguna dapat melakukan pengolahan data alternatif seperti menambah, mengubah dan menghapus data alternatif. Sukses 5 Fitur Nilai Alternatif Pengguna dapat memasukkan nilai untuk setiap alternatif dan dapat mengubah serta menghapusnya. Sukses 6 Fitur Proses Perhitungan Pengguna dapat melihat proses perhitungan pemilihan mitra pengiriman barang menggunakan metode CPI dan sistem dapat menampilkan alternatif terbaik serta rangking alternatif. Sukses 7 Fitur User Pengguna dapat menambah, memodifikasi dan menghapus data pengguna yang akan menggunakan sistem. Sukses
Rhaishudin Jafar Rumandan, Implementasi Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mitra Pengiriman Barang
Berdarkan Tabel 8 didapatkan bahwa seluruh fitur uji memperoleh kesimpulan hasil “Sukses”. Ini artinya sistem dapat berjalan dengan baik dan bebas dari kesalahan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  implementasi  pendekatan Composite  Performance Index (CPI)  untuk  menyelesaikan permasalahan  penentuan  mitra  pengiriman  barang.  Metode  CPI  mampu  menyelesaikan  masalah  keputusan  yang melibatkan  beberapa  kriteria  dan  alternatif  berdasarkan  nilai  indeks  gabungan  agar  dapat  ditentukan  rangking  untuk memperoleh  alternatif  terbaik.  Berdasarkan  studi  kasus  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  CPI, didapatkan nilai tertinggi yaitu alternatif PT. Angkut Teknologi Indonesia dengan nilai sebesar 127,5, kemudian diikuti oleh PT. Dunia Express Transindo dengan nilai sebesar 122,5, PT. Indah Logistik dengan nilai sebesar 120 dan PT. Siba Surya dengan nilai sebesar 100. Sehingga untuk studi kasus ini alternatif terbaik adalah PT. Angkut Teknologi Indonesia. Hasil  yang  didapatkan  oleh  sistem  yang  dibangun  dan  perhitungan  secara  manual  menunjukkan  nilai  yang  sama,  ini artinya  sistem  yang  dibangun  menghasilkan  perhitungan  yang  valid.  Sistem  yang  dikembangkan  memiliki  fitur-fitur Menu Utama, Data Kriteria, Data Alternatif, Nilai Alternatif dan Proses Perhitungan Metode CPI. Sistem telah dilakukan pengujian  dengan  diuji  melalui  pendekatan black-box  testing dengan  hasil  seluruh  fungsi  pada  sistem  dapat  berjalan dengan  baik.  Akan  tetapi,  penelitian  ini  perlu  adanya  pengembangan  lebih  lanjut.  Penelitian  selanjutnya  dapat mengembangkan  sistem  yang  serupa  dengan  menggunakan  metode-metode  yang  berbeda  sehingga  dapat  diperoleh metode  yang  paling  optimal.  Selain  itu  sistem  dapat  dikembangkan  berbasis  Android  agar  dapat  diakses  melalui Smartphone tanpa harus membuka browser terlebih dahulu.

## REFERENCES
[1] Tempo Publishing, Seberapa Cerah Dampak Bisnis Online Bagi Pengusaha Jasa Pengiriman Barang . Jakarta Barat: Tempo Publishing, 2020.
[2] M. F. Zulfikar and M. K. Sujono, Manajemen Pengiriman Barang Paket di PT Pos Indonesia . Jombang: Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas KH. A. Wahab Hasbullah, 2021.
[3] R. I. Borman, M. Mayangsari, and M. Muslihudin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Perumahan Di Pringsewu Selatan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,” JTKSI (Jurnal Teknol. Komput. dan Sist. Informasi) , vol. 01, no. 01, pp. 5–9, 2018, doi: 10.56327/jtksi.v1i1.874.
[4] I.  Cholilah,  I.  Ishak,  and  D.  Suherdi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Pembukaan  Cabang  Roti  John Menggunakan Metode WASPAS,” J. CyberTech , vol. 3, no. 2, pp. 331–343, 2020.
[5] R. I. Borman, D. A. Megawaty, and A. Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta Yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus: PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.
[6] R. Risnawati and N. Manurung, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Mitra Jasa Pengiriman Barang Terbaik Di Kota Kisaran Menggunakan Metode TOPSIS,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 133–138, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.357.
[7] S.  Wasiyanti  and  A.  Putri,  “Pemilihan  Jasa  Pengiriman  Barang  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 10–19, 2020, doi: 10.33372/stn.v6i1.577.
[8] B.  Santoso  and  A.  Armanto,  “Penerapan  Metode  Composite  Performance  Index  (CPI)  Dalam  Proses  Penentuan  Penerima Bantuan Program Bedah Rumah Bagi Keluarga Miskin Dikota Lubuklinggau,” J. Ilm. Betrik , vol. 11, no. 02, pp. 74–82, 2020.
[9] C. A. Putri, J. Minardi, and N. Azizah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Makanan Pada Penderita Maag Menggunakan Metode Composite Performance Index (CPI),” Biner J. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 115–121, 2022.
[10]  D. E. Dewi, R. Aprilia, and N. H. Prasetya, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kenaikan Golongan Pada Karyawan PTPN VI Unit Usaha Solok Selatan Menggunakan Metode Composite Performance Index (CPI),” Math. Appl. J. , vol. 3, no. 1, pp. 1– 7, 2021.
[11]  A. A. T. Susilo, “Penerapan Metode CPI Pada Pemilihan Hotel Dikota Lubuklinggau,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 3, pp. 204–210, 2017.
[12]  N. S. Tanjung, P. D. Adelina, M. K. Siahaan, E. Purba, and J. Afriany, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Dengan Menggunakan Metode Composite Perfomance Index (CPI),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 13–18, 2018.
[13]  B.  Bahrin,  B.  Betrisandi,  and  M.  Diange,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Beasiswa  Prestasi  Miskin  Dengan  Metode Composite Performance Index (CPI),” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 1–13, 2022.
[14]  B. Satria, A. Sidauruk, R. Wardhana, A. Al Akbar, and M. A. Ihsan, “Penerapan Composite Performance Index (CPI) Sebagai Metode Pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 11, no. 1, pp. 566–576, 2022.
[15]  L. Sinambela, L. Nababan, and J. Elnovreny, “Penerapan Metode CPI Dalam Penentuan Cara Terbaik Meningkatkan Kualitas Belajar Mengajar (Studi Kasus UPH Medan),” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 2, pp. 718–724, 2022.
[16]  N. Y. Arifin et al. , Analisa Perancangan Sistem Informasi . Batam: Cendikia Mulia Mandiri, 2021.
[17]  A. Herdiansah, R. I. Borman, D. Nurnaningsih, A. A. J. Sinlae, and R. R. Al Hakim, “Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 388–395, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3846.
[18]  I.  Ahmad,  A.  T.  Prastowo,  E.  Suwarni,  and  R.  I.  Borman,  “Pengembangan  Aplikasi  Online  Delivery  Sebagai  Upaya  Untuk Membantu Peningkatan Pendapatan,” JMM (Jurnal Masy. Mandiri) , vol. 5, no. 6, pp. 4–12, 2021.
[19]  R. I. Borman and A. Ansori, “Implementasi Augmented Reality pada Aplikasi Android Pegenalan Gedung Pemerintahan Kota Bandar Lampung,” J. Teknoinfo , vol. 11, no. 1, pp. 1–5, Jun. 2017, doi: 10.33365/jti.v11i1.2.
Rhaishudin Jafar Rumandan, Implementasi Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan

## Pemilihan Mitra Pengiriman Barang
[20]  R.  Napianto,  Y.  Rahmanto,  R.  I.  Borman,  O.  Lestari,  and  N.  Nugroho,  “Dhempster-Shafer  Implementation  in  Overcoming Uncertainty in the Inference Engine for Diagnosing Oral Cavity Cancer,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 13, no. 1, pp. 45–53, 2021, doi: 10.22303/csrid.13.1.2021.46-54.
[21]  I. Ahmad, R. I. Borman, G. G. Caksana, and J. Fakhrurozi, “Implementasi String Matching Dengan Algoritma Boyer- Moore Untuk  Menentukan  Tingkat  Kemiripan  Pada  Pengajuan  Judul  Skripsi  /  Ta  Mahasiswa  (Studi  Kasus :  Universitas  XYZ),” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 1, pp. 53–58, 2021.
[22]  Y. Fernando, R. Napianto, and R. I. Borman, “Implementasi Algoritma Dempster-Shafer Theory Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Psikologis Gangguan Kontrol Impuls,” Insearch (Information Syst. Res. J. , vol. 2, no. 2, pp. 46–54, 2022.
[23]  I. Ahmad, R. I. Borman, J. Fakhrurozi, and G. G. Caksana, “Software Development Dengan Extreme Programming (XP) Pada Aplikasi Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Berbasis Android,” J. Invotek Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 297–307, 2020.