## PENENTUAN TARIF JASA LUKIS DENGAN MENERAPKAN METODE ANALYTICAL HIEARARCHY PROCESS
Rian Wahyu Noviantoro 1 , Sri Lestanti 2 1,2 Teknik Informatika S1 Universitas Islam Balitar mongoding.dev@gmail.com

## ABSTRAK
Pelukis  foto merupakan pelaku usaha  yang  bergerak dibidang  jasa  lukis dengan  foto sebagai objeknya, tarif  yang ditawarkanpun beragam sesuai dengan jenis lukisan yang dipesan, perbedaan jenis ini menjadikan pelukis/seniman harus lebih teliti terhadap tarif yang ditawarkan. Namun didalam sebuah komunitas kerap kali terdapat persaingan harga yang terlalu mencolok diantara anggotanya. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan untuk membantu para pelukis  yang tergabung dalam komunitas lukis BlitArt memutuskan tarif terendah dengan kriteria  yang ada, sesuai dengan  kesepakatan  yang  telah  disetujui  oleh  masing  –  masing  anggota  komunitas  yaitu  ukuran  kertas,  jumlah  objek (kepala),  tingkat  kerumitan  dan  jenis  lukisan.  Metode  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Research  and development sebagai metode pengembangan sistem dan metode Analitycal Hieararchy Process (AHP). Data alternatif yang digunakan pada penilitian ini adalah 15 lukisan yang sering dipesan oleh pelanggan dengan persentase kesalahan sebesar 25% dimana tarif tersebut memiliki selisih harga lebih rendah Rp 25.000 dari tarif yang dietetapkan saat ini. Sistem yang telah selesai dibuat kemudian diuji dengan metode blackbox testing untuk menguji fungsionalitas tombol dan fitur pada aplikasi dengan perolehan nilai sebesar 100%,  dilanjut dengan pengujian logika sistem menggunakan meode whitebox testing dan mendapatkan nilai yang sama dari tiga tahapan penggujian yaitu 7 dimana nilai 7 ini menunjukan bahwa aplikasi memiliki algoritma yang terstruktur, kode ditulis dengan baik, memiliki kemampuan pengetesan tinggi, kemudian rancangan sistem membutuhkan biaya dan usaha yang rendah.
Keyword : Jasa Lukis, Sistem Pendukung Keputusan, Analitycal Hierarchy Process (AHP)
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pelukis  foto  merupakan  usaha  yang  bergerak dibidang  jasa  lukis  dengan  foto  sebagai  objeknya.
Apriya  yang  merupakan  salah  satu  anggota  dari komunitas  lukis  BlitArt  mengatakan  “tarif  yang diberikan  bermacam  –  macam  sesuai  dengan  jenis lukisan yang diinginkan pelanggan, perbedaan jenis lukisan  menjadikan  pelukis/seniman  harus  lebih teliti terhadap tarif  yang ditawarkan,  misalnya dari segi ukuran lukisan dan jumlah objek yang berbeda maka membuat tarif yang berbeda juga.”
Sistem  penentuan  tarif  jasa  lukis  diharapkan mampu  membantu  para  pelukis  khusunya  yang targabung pada komunistas Blitart untuk menciptakan  standar  harga  terendah  agar  tidak terjadinya  persaingan  harga  yang  mencolok  antar anggota  dengan  kriteria-kriteria  yang  sudah disepakati  yaitu  ukuran  kertas,  jumlah  objek (kepala), tingkat kerumitan dan jenis
Di  era  digital  ini  semua  usaha  sudah  mulai memanfaatkan teknologi jaringan internet, diantaranya  adalah  penggunaan  website  untuk memudahkan  pekerjaan  sehari  –  hari.  Website merupakan  kumpulan  halaman-halaman  yang digunakan  untuk  menampilkan  informasi  teks, gambar diam atau bergerak, animasi, suara, dan atau gabungan  dari  semuanya,  baik  yang  bersifat  statis maupun  dinamis  yang  membentuk  satu  rangkaian bangunan  yang  saling  terkait,  yang  masing-masing dihubungkan dengan jaringan-jaringan halaman [1].
Pada tahun 2020 disebutkan bahwa ada 175,4 juta  pengguna  internet  di  Indonesia.  Dibandingkan
tahun  sebelumnya,  ada  kenaikan  17%  atau  25  juta pengguna  internet  di  negeri  ini.  Berdasarkan  total populasi Indonesia yang berjumlah 272,1 juta jiwa, artinya 64% setengah penduduk RI telah merasakan akses ke dunia maya [2]. Dari data tersebut penulis membuat suatu aplikasi sistem pendukung keputusan  dan  ditambah metode Analitycal Hieararchy Process (AHP)  untuk  perangkainya, AHP  diharapkan  dapat  menghasilkan  nilai  yang sesuai dengan menggunakan banyak kriteria. Setiap kriteria  memiliki  bobot  yang  berbeda  –  beda  pada setiap alternatif, penentuan bobot dadpat dilakukan dengan  mengunakan  AHP  karena  dapat  dihitung secara kualitatif [3].
Oleh  karena  itu  dengan  memanfaatkan teknologi yang sudah ada, peneliti mencoba dengan menerapkan  judul  “penentuan  tarif  jasa  lukis  foto menerapkan metode AHP”.

## 1.2 Pembatasan Masalah
Agar  proses  penelitian  dan  pembahasan  tidak terlalu luas, maka masalah yang ada harus dibatasi. Adapun  batasan  masalah  dalam  penelitian  ini sebagai berikut:
1. Pada  aplikasi  ini  ditujukan  untuk  komunitas lukis  BlitArt  yang  anggotanya  terdiri  dari beberapa pelaku usaha jasa lukis foto di Blitar.
2. Pada aplikasi ini berisi informasi tentang tarif jasa  lukis  foto  dengan  menerapkan  metode AHP.
3. Pembuatan aplikasi menggunakan Codeigntier 3 dan MySQL.
4. Metode  pengujian  yang  digunakan  adalah penguujian Black box dan White box.
2. LANDASAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka Penelitian ini berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Mahyadi Prabowo (2019)  dengan  judul  “Sistem  Informasi  Pedoman Seni  Lukis  (Realisme)  Berbasis  Android”. Permasalahan  yang  muncul  dalam  penelitian  ini adalah semakin banyaknya generasi muda dan orang tua  yang  menyukai  seni  lukis  wajah,  namun  ruang merupakan  media  pembelajaran  bagi  mereka  yang masih pemula untuk mengetahui cara membuat atau melukis wajah, khususnya cara membuat arsiran dan garis.  Sistem  informasi  ini  dibuat  dengan menggunakan  metode  simulasi  untuk  menyajikan cara  melukis  wajah  dengan  benar  dan  berbasis android.
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Anisya (2017)  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung Keputusan Analytical Hierarchy Process (AHP)
Distribusi  Beras  Keluarga  Miskin”.  Dalam penelitian ini peneliti menyimpulkan bahwa Metode Analytic
Hierarchy Process (AHP) dapat diimplementasikan
untuk menyelesaikan permasalahan  pembagian  beras  untuk  keluarga miskin dengan menggunakan 12 kriteria yang terdiri konsdisi  atap,  lantai,  dinding,  ukuran  rumah, kepemilikan rumah, penghasilan, pekerjaan, jumlah tanggungan, kebun, ternak, elektronik, dan kendaraan

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) atau  Decision  Support  Systems  (DSS)  merupakan suatu  penerapan  sistem  informasi  yang  ditunjukan untuk  membantu  pimpinan  atau  individu  dalam proses  pengambilan  keputusan.  Sistem  Pendukung Keputusan  menggabungkan  kemampuan  komputer dalam pelayanan interaktif dengan pengolahan data yang memanfaatkan model atau aturan penyelesaian yang tidak terstruktur. Sistem Pendukung Keputusan didefinisikan sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan  untuk  mendukung  para  pengambil keputusan dalam situasi tertentu untuk memperluas kapabilitas pengambilan keputusan  mereka, namun tidak menggantikan penilaian mereka [4].
Proses  pengambilan  keputusan,  pengolahan data dan informasi yang dilakukan bertujuan untuk menghasilkan  berbagai  alternatif  keputusan  yang dapat diambil. SPK yang merupakan penerapan dari sistem informasi ditujukan hanya sebagai alat bantu manajemen  dalam  pengambilan  keputusan.  SPK tidak  dimaksudkan  untuk  menggantikan  fungsi pengambil  keputusan  dalam  membuat  keputusan, melainkan  hanyalah  sebagai  alat  bantu  pengambil keputusan  dalam  melaksanakan  tugasnya.  SPK dirancang  untuk  menghasilkan  berbagai  alternatif yang ditawarkan kepada para pengambil keputusan
dalam  melaksanakan  tugasnya.  Sehingga  dapat dikatakan  bahwa  SPK  memberikan  manfaat  bagi manajemen dalam hal meningkatkan efektivitas dan efisiensi kerjanya terutama dalam proses pengambilan  keputusan.  Di  samping  itu,  SPK menyatukan kemampuan komputer dalam pelayanan  interaktif  terhadap  penggunanya  dengan adanya proses pengolahan atau pemanipulasian data yang  memanfaatkan  model  atau  aturan  yang  tidak terstruktur sehingga menghasilkan alternatif keputusan yang situasional [5]
2.3 Analitycal Hieararchy Process (AHP) Analitycal Hieararchy Process (AHP) merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty.  Model pendukung  keputusan  ini  akan  menguraikan masalah  multi  factor  atau  multi  kriteria  yang kompleks  menjadi  suatu  hirarki.  Masalah  yang kompleks dapat di artikan bahwa kriteria dari suatu masalah yang begitu banyak (multikriteria),struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian pendapat dari  pengambil  keputusan,  pengambil  keputusan lebih  dari  satu  orang,  serta  ketidakakuratan  data yang  tersedia.  Hirarki  didefinisikan  sebagai  suatu representasi  dari  sebuah  permasalahan  yang kompleks  dalam  suatu  struktur multilevel dimana level  pertama  adalah  tujuan,  yang  diikuti  level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya kebawah hingga  level  terakhir  yaitu  alternatif  [6].  Dengan hirarki,  suatu  masalah  yang  kompleks  dapat diuraikan  kedalam  kelompok-kelompoknya  yang kemudian  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur  dan  sistematis.  AHP  sering  digunakan sebagai  metode  pemecahan  masalah  dibanding dengan  metode  yang  lain  karena  alasan-alasan sebagai berikut :
1. Struktur  yang  berhirarki,  sebagai  konsekuesi dari  kriteria  yang  dipilih,  sampai  pada subkriteria yang paling dalam.
2. Memperhitungkan  validitas  sampai  dengan batas  toleransi  inkonsistensi  berbagai  kriteria dan  alternatif  yang  dipilih  oleh  pengambil keputusan.
3. Memperhitungkan  daya  tahan  output  analisis sensitivitas pengambilan keputusan.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  pengumpulan  data  yang  dianggap sesuai  dengan  permasalahan  yang  ada  dalam penelitian ini adalah metode kualitatif dimana dalam pelaksanaanya  dilakukan  wawancara  bertempat  di area  Perpustakaan  Bung  Karno  Jl.  Kalasan  No.1, Kelurahan  Bendogerit,  Kecamatan  Sananwetan, Kota  Blitar,  bersama  dengan  anggota  komunitas lukis BlitArt.

## 3.1 Flowchart Sistem
Berdasarkan  hasil  analisa,  maka  perlunya pembuatan  aplikasi  penentuan  tarif  jasa  lukis  foto sehingga  dapat  membantu  komunitas  BlitArt  dalam memberikan  tarif  jasa  lukis  foto  dengan  melihat  bobot total  setiap  alternatif  berdasarkan  hasil  perhitungan dengan  menggunakan  beberapa  kriteria  yang  telah ditetapakan sebelumnya. Berikut flowchart sistem yang digunakan dalam aplikasi ditampilkan pada gambar 1 :
Gambar 1. Flowchart Sistem
3.2 Data Flow Diagram (DFD)
Untuk  menggambarkan  perancangan  proses, pengguna    dapat  melakukan login dalam  sistem  ini mempunyai kewenangan untuk mengatur dan mengelolah  data-data  serta  proses  yang  ada  di  dalam sistem, yaitu melakukan proses manipulasi seluruh data yang  tersedia,  seperti  mengedit  dan  menghapus  data. Adapun  diagram  konteks  dari  sistem  pendukung keputusan yang akan dibangun dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Konteks

## 3.3 Pemodelan Data
ERD  ( Entity  Relationship  Diagram )  merupakan suatu  bentuk  yang  didasarkan  pada  dunia  nyata  yang tersusun atas objek-objek dasar yang disebut entitas yang saling berhubungan antara entitas yang satu dengan yang lain pada sebuah database, seperti gambar 3.
Gambar 3. Entity Relationship Diagram (ERD)

## 3.4 Penerapan Kriteria dan Contoh Perhitungan Menggunakan Metode AHP
Terdapat empat kriteria yang telah disepakati oleh anggota  komunitas  BlitArt  yang  nantinya  digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  ukuran  kertas,  jumlah  objek,
kerumitan dan jenis lukisan.
1. Kriteria Ukuran Kertas (UK) Tabel 1. Kriteria Ukuran Kertas No Inisialisasi Subkriteria 1 A1 Kertas A1 2 A2 Kertas A2 3 A3 Kertas A3 4 A4 Kertas A4 2. Kriteria Jumlah Objek (JO) Tabel 2. Kriteria Jumlah Objek No Inisialisasi Subkriteria 1 1 1 objek 2 2 2 objek 3 3 3 objek 4 4 4 objek 5 5 5 objek 6 6 6 objek 3. Kriteria Kerumitan (KR) Tabel 3. Kriteria Kerumitan No Inisialisasi Subkriteria 1 SR Sangat rumit 2 R Rumit 3 S Sedang 4 M Mudah 4. Kriteria Jenis Lukisan (JL) Tabel 4. Kriteria Jenis Lukisan No Inisialisasi Subkriteria 1 KW Karikatur warna 2 KH Karikatur hitam putih 3 RW Realis warna 4 RH Realis hitam putih 5 SB Sketsa biasa

## 5. Eigen Vector Kriteria
Tabel 5. Eigen Vector Kriteria UK JO KR JL Jumlah Eigen Vector UK 0.5357 0.5581 0.5263 0.4615 2.0817 0.5204 JO 0.2679 0.2791 0.3158 0.3077 1.1704 0.2926 KR 0.1071 0.093 0.1053 0.1538 0.4593 0.1148 JL 0.0893 0.0698 0.0526 0.0769 0.2886 0.0722

## 6. Eigen Vector Subkriteria Ukuran Kertas
Tabel 6. Eigen Vector Subkriteria Ukuran Kertas A1 A2 A3 A4 Jumlah Eigen Vector A1 0.48 0.5217 0.4615 0.4 1.8633 0.4658 A2 0.24 0.2609 0.3077 0.3 1.1086 0.2771 A3 0.16 0.1304 0.1538 0.2 0.6443 0.1611 A4 0.12 0.087 0.0769 0.1 0.3839 0.096

## 7. Eigen Vector Subkriteria Jumlah Objek
Tabel 7. Eigen Vector Subkriteria Jumlah Objek 6 5 4 3 2
1 Jumlah Eigen Vector 6 0.4082 0.4669 0.4235 0.3692 0.3226  0.2857 2.2761 0.3794 5 0.2041 0.2335 0.2824 0.2769 0.2581  0.2381 1.493 0.2488 4 0.1361 0.1167 0.1412 0.1846 0.1935  0.1905 0.9626 0.1604 3 0.102 0.0778 0.0706 0.0923 0.129 0.1429 0.6146 0.1024 2 0.0816  0.0584  0.0471  0.0462  0.0645  0.0952 0.393 0.0655 1 0.068 0.0467  0.0353  0.0308  0.0323  0.0476 0.2607 0.0434

## 8. Eigen Vector Subkriteria Kerumitan
Tabel 7. Eigen Vector Kerumitan SR R S M Jumlah Eigen Vector SR 0.603 0.6545 0.5357 0.5 2.2933 0.5733 R 0.201 0.2182 0.3214 0.25 0.9906 0.2477 S 0.1206 0.0727 0.1071 0.1875 0.488 0.122 M 0.0754 0.0545 0.0357 0.0625 0.2281 0.057

## 9. Eigen Vector Subkriteria Jenis Lukisan
Tabel 8. Eigen Vector Jenis Lukisan KW KH RW RH SB Jumlah Eigen Vector KW 0.438 0.4898 0.4557 0.3478 0.3125 2.0438 0.4088 KH 0.219 0.2449 0.3038 0.2609 0.25 1.2785 0.2557 RW 0.146 0.1224 0.1519 0.2609 0.25 0.9312 0.1862 RH 0.1095 0.0816 0.0506 0.087 0.125 0.4537 0.0907 SB 0.0876  0.0612 0.038 0.0435  0.0625 0.2928 0.0586
10. Rata-rata harga terendah yang telah disepakati antar anggota dengan kriteria ukuran kertas sebagai parameter kunci yang akan digunakan sebagai formula.

## Tabel 9. Variabel Formula
Formula UK  JO KR  JL Harga Terendah Formula A1 A1 1 M RH 745000 Formula A2 A2 1 M RH 450000 Formula A3 A3 1 M RH 255000 Formula A1 1 1 M RH 153000
11. Langkah selanjutnya adalah menghitung formula dan akan digunakan untuk menghitung nilai akhir. Formula dihitung dengan cara harga terendah  dari  sebuah  kriteria  lukisan  dibagi dengan  jumlah  perkalian  dari  setiap eigen vector kriteria pada tabel 5 dan subkriteria pada tabel 6 sampai 9 sesuai dengan variabel formula yang  digunakan  pada  tabel  9  sehingga mendapatkan hasil seperti dibawah ini.
Formula A1 = 745000 / (0,4658 * 0,5204 +
0,0434 * 0,2926 + 0,057 * 0,1148 + 0,0907 * 0,0722 ) = 2777443,7858752 Formula A2 = 450000 / (0,2771 * 0,5204 + 0,0434 * 0,2926 + 0,057 * 0,1148 + 0,0907
* 0,0722 ) = 2646457,8358234
Fornula A3 = 255000 / (0,1611 * 0,5204 + 0,0434 * 0,2926 + 0,057 * 0,1148 + 0,0907 * 0,0722 ) = 2325949,5669466 Formula A4 = 153000 / (0,096 * 0,5204 + 0,0434 * 0,2926 + 0,057 * 0,1148 + 0,0907
* 0,0722 ) = 2019727,4862945
12. Dari hasil perhitungan formula maka dihasilkan nilai formula yang ada pada tabel berikut.
Tabel 10. Nilai Formula Formula Nilai Formula A1 2777443,7858752 Formula A2 2646457,8358234 Formula A3 2325949,5669466 Formula A1 2019727,4862945
13. Penentuan kriteria dari sebuah lukisan yang dipesan pelanggan.
Tabel 11. Kriteria Lukisan yang Dipesan
Lukisan UK  JO KR  JL
Lukisan 1 A2 2 R RH
Lukisan 2 A4 1 SR RW
14. Langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah menghitung tarif jasa dengan cara menjumlahkan  tiap  perkalian eigen  vector subkriteria  pada  tabel  11  dengan eigen  vector kriteria.  Dari  penjumlahan  perkalian  tersebut kemudian dikalikan dengan nilai formula pada tabel  10  sesuai  dengan  ukuran  kertas  yang digunakan  sehingga  mendapatkan  nilai  atau tarif seperti dibawah ini.
Lukisan 1 = 2646457,8358234 * ( (0,2771 * 0,5204) + (0,0655 * 0,2926) + (0,2477 * 0,1148) + (0,0907 * 0,0722) ) = RP 524.998
Lukisan 2 = 2019727.4862945 * ( (0.096 * 0.5204) + (0.0434 * 0.2926) + (0.5733 * 0.1148) + (0.1862 * 0.0722) ) = Rp 286.645
15. Dari hasil perhitungan didapatkan tarif lukisan seperti berikut.
Tabel 12. Tarif Lukis Lukisan UK  JO KR  JL Tarif Lukisan 1 A2 2 R RH Rp 524.998 Lukisan 2 A4 1 SR RW  Rp 286.645
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi Implementasi sistem merupakan tahap dimana sistem diwujudkan kedalam sebuah aplikasi berbasis website berdasarkan  rancangan  yang  dipaparkan pada bab sebelumnya.
Gambar 4. Tampilan Halaman Kriteria Tersimpan
Gambar 5 Tampilan Halaman Formula
Gambar 6 merupakan halaman dimana seluruh penetapan tarif  jasa  lukis disimpan. Dari gambar  6 itu  juga user atau  pelukis  dapat  menghitung  tarif lukisan yang akan diberikan kepada pelanggannya

## 4.2 Pengujian White Box
Dalam  pengujian white  box terdapat  beberapa tahapan yang perlu dilakukan, diantaranya membuat flow graph  notation ,  menghitung cyclomatic complexity , menentukan independent  path ,  menyiapkan  kasus  uji setiap jalur bebas dan menghitung graph matrix . Langkah  awal  dalam  pengujian white  box adalah merubah pseudocode penetapan jasa menjadi flow graph notation .  Pada  tahap  ini pseudocode penetapan  jasa diubah  menjadi flow  graph  notation sehingga  menjadi seperti gambar 7. function analisa() {
(1) array[eigenKriteria] as EK array[eigenSubkriteria] as ES array[valueFormula] as VF
array[variabel] as V int key as K double point as point double final as final double formula as formula array[] farFormula, kriteria, subKriteria
(2) for each index in array VF
(3) index[subkriteria] = index[score]
(4) return farFormula
(5) for each index in array EK
(6) index[kriteria] = index[score]
(7) return kriteria
(8) for each index in array ES
(9) index[kriteria] = index[score]
(10) return subKriteria
(11) for each index in array V
(12) point += kriteria[kriteria] * subkriteria[subkriteria]
(13) return point
(14) for each index in array V
(15) if V[kriteria] = key
(16)   formula = farFormula[V[subkriteria]]
(17)   endif
(18) return formula
(19) final = point * formula (20) final
}
Gambar 7. Flow Graph Notation
Dari gambar 7 dapat diketahui: Jumlah busur (E) = 25 Jumlah simpul (N) = 20 Jumlah region (R) = 7 Jumlah predikat (P) = 6
Langkah  selanjutnya  adalah dengan  menghitung cyclomatic complexity .  Untuk  mendapatkan  nilai cyclomatic complexity dari  gambar  7  maka  dilakukan perhitungan dengan rumus:
V(G) = E-N+2 (1) = 25-20+2 = 7 V(G) = P+1 (2) = 6+1 = 7
Dari  hasil  perhitungan cyclomatic complexity menggunakan rumus 1, rumus 2 dan jumlah region yang terdapat  pada  gambar  9  mendapatkan  nilai  yang  sama yaitu  7,  sehingga  dapat  disimpulkan  rancangan  sistem memiliki algoritma yang terstruktur, kode ditulis dengan baik, memiliki kemampuan pengetesan tinggi, kemudian rancangan  sistem  membutuhkan  biaya  dan  usaha  yang rendah.

## 4.3 Pengujian Black Box
Adapun  kelas  uji  yang  diujikan  yaitu  fungsi login,  fungsi  pada  halaman  kriteria,  fungsi  pada halaman  subkriteria,  fungsi pada  halaman  formula, dan fungsi pada halaman jasa.
Tabel 14. Kelas Uji Black box Data Uji Butir Uji Jenis Pengujian Fungsi l ogin Verifikasi proses login Black box Halaman kriteria a. Tambah data kriteria b. Lihat data kriteria
c. Perbandingan
kriteria
Black box
Halaman subkriteria a. Lihat subkriteria b. Tambah subkriteria c. Perbandingan subkriteria
Black box
Halaman formula a. Lihat formula b. Tambah formula c. Edit formula Black box Halaman jasa a. Lihat tarif jasa b. Tambah jasa Black box
Setelah  dilakukan  pengujian  dengan  5  butir kelas  uji  dengan  menggunakan  metode Black  box maka dihasilkan nilai sebagai berikut.
Persentase keberhasilan = 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑢𝑗𝑖 1+𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑢𝑗𝑖 2+𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑢𝑗𝑖 𝑛 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛
𝑥 100% Persentase keberhasilan = 4+7+7+7+5
30 𝑥 100% =
100%
Dari  hasil  uji  presentasi  tersebut  maka  fitur- fitur  sistem  sudah  sesuai  dengan  spesifikasi  sitem yang dibutuhkan.

## 4.4 Pengujian AHP
Dalam  pengujian  AHP  yang  dilakukan  adalah membandingkan  rata  –  rata  hasil  penentuan  harga  dari perkiraan  para  pelukis  komunitas  lukis  BlitArt,  dan perhitungan  AHP  dengan  mengunakan  aplikasi  yang telah dibuat. Alternatif yang diuji adalah alternatif lukisan berdasarkan dari wawancara dengan para pelaku usaha lukis.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat kesesuaian  antara  perhitungan  AHP  dengan  perkiraan. Untuk perbandingannya dapat dilihat pada tabel 15.

## Gambar 8. Pengujian AHP dengan Aplikasi
Tabel 15. Tabel Perbandingan Tarif jasa
No Lukisan Lukisan Keses uaian Rata-rata tarif perkiraan pelukis Perhitung an AHP 1 A4, 1, M, RH 153.000 153.000 Sesuai 2 A3, 1, M, RH 255.000 255.000 Sesuai 3 A2, 1, M, RH 450.000 450.000 Sesuai 4 A1, 1, M, RH 745.000 745.000 Sesuai 5 A4, 2, M, RH 209.000 210.237 Sesuai 6 A3, 2, R, RH 320.000 320.915 Sesuai 7 A2, 2, R, RH 529.000 524.998 Sesuai 8 A4, 1, SR, RW 265.000 286.645 Sesuai 9 A3, 1, SR, RW 435.000 408.907 Tidak sesuai 10 A2, 1, SR, RW 755.000 625.115 Tidak sesuai 11 A4, 1, S, KH 177.000 192.104 Sesuai 12 A4, 2, S, KH 212.000 205.136 Sesuai 13 A3, 1, S, KH 320.000 300.033 Sesuai 14 A3, 2, S, KH 390.000 315.040 Sesuai 15 A4, 1, S, KW 260.000 214.407 Tidak sesuai 16 A3, 1, R, KW 445.000 359.277 Tidak sesuai Keterangan: Sesuai :  Perkiraan pelukis sama dengan perhitungan AHP.
Tidak sesuai  :  Perkiraan  pelukis  tidak  sama  dengan perhitungan  AHP.  Toleransi  selisih kesesuaian 25000
Berdasarkan  tabel  1  terdapat  perbedaan  antara penentuan tarif dengan metode AHP dengan penentuan tarif dari pelukis. Dari 16 perhitungan yang ada, terdapat
8 tarif yang yang sama. Hal ini terjadi karena para pelukis hanya  menetapkan  berdasarkan  angan-angannya  saja. Tingkat  kesalahan  perhitungan  penetapan  tarif  pelukis dengan metode AHP dapat dihitung dengan rumus:
Persentase Kesalahan  = ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎  𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑟𝑢𝑡𝑎𝑛 × 100%
Persentase Kesalahan  = 4
16 × 100%
Persentase Kesalahan  = 25%
Berdasarkan  perhitungan  diatas  maka  dapat disimpulkan bahwa selama ini pelukis menetapkan tarif jasanya  25000  lebih  tinggi  dari  batas  toleransi  dengan presentase kesalahan 25%. Namun disisi lain hal ini juga merupakan  hal  baik  karena  rata  –  rata  dari  tarif  para pelukis  berada  diatas  batas  tarif  terendah  dari  yang dihasilkan oleh perhitungan AHP.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Perancangan aplikasi sistem pendukung keputusan  penentuan  tarif  jasa  lukis  foto menggunakan metode AHP dilakukan dengan beberapa  tahap  yakni  membuat flowchart sistem,  menentukan  kriteria  dan  subkriteria yang  akan  digunakan  kemudian  membuat aplikasi  itu  sendiri  dilanjut  dengan  pengujian sistem dengan metode black box dan white box . Pengimplementasian aplikasi sistem pendukung  keputusan  penentuan  tarif  jasa lukis  pengguna  atau user harus  memasukkan kriteria  dan  subkriteria  terlebih  dahulu  yang akan  digitung  nilai  eigen  vektornya  dengan menggunakan metode AHP. Kemudian sebelum menghitung tarif pengguna atau user juga harus membuat atau mengisi formula dari masing-masing kriteria lukisan baru setelah itu bisa menghitung tarif jasa lukis.
2. Pengujian aplikasi sistem pendukung keputusan  penentuan  tarif  jasa  menggunakan beberapa  cara,  yaitu  menggunakan  metode pengujian black kbox yang  mendapatkan nilai total  100%  hal  ini  menunjukkan  penilaiannya tergolong 'Sangat Baik', yang kedua menggunakan  metode white  box dari  hasil perhitungan
cyclomatic
complexity
menggunakan  rumus  1,  rumus  2  dan  jumlah region yang  terdapat  pada  gambar  7 mendapatkan nilai yang sama yaitu 7, sehingga dapat disimpulkan rancangan sistem memiliki algoritma yang terstruktur, kode ditulis dengan baik, memiliki kemampuan pengetesan tinggi, kemudian  rancangan  sistem  membutuhkan biaya dan usaha yang rendah.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  diberikan  untuk  penelitian kedepannya adalah sebagai berikut:
1. Pada  penelitian  ini  masih  terdapat  banyak kekurangan, penulis berharap untuk penelitian selanjutnya bisa mengurangi presentase tingkat kesalahan  dengan  cara  menambahkan  lagi parameter-parameter  agar  perhitungan  bisa lebih akurat.
2. Untuk penelitian selanjutnya sistem pendukung  juga  bisa  diterapkan  bukan  hanya untuk penetapan harga lukis foto saja, tapi juga dapat untuk sektor usaha yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Bekti, Humaira’ Bintu. 2015. Mahir Membuat Website  dengan  Adobe  Dreamweaver  CS6, CSS dan JQuery. Yogyakarta: Andi.
[2]  Simon K. 2020. DIGITAL 2020: INDONESIA,
https://datareportal.com/reports/digital-2020- indonesia. Diakses tgl 23 Mei 2020
[3]  Abang  M.Zaid  Wahyu,  N.  S.  2013.  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mata Kuliah Pilihan Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (Studi kasus Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura). [4]  Daihani, D. U. 2001. Komputerisasi Pengambilan  Keputusan  :  Panduan  Langkah demi Langkah Mengembangkan Sistem Pendukung  Keputusan  Berbasis  Komputer. Jakarta : PT. Elex Media Komputindo.
[5]  Turban E, Aronson, Jay E & Liang, Teng-Ping. 2005.  Decission  Support  Systems  and Intelligent Systems Edisi 7 Jilid 2. Yogyakarta: Andi.
[6]  Saaty,  T.  L.  2008.  Decision  Making  with Analytical  Hierarchy  Process.  International Journal Services Sciencess, Vol 1, No 1