## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRIORITAS PENDIRIAN BTS MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP (Studi Kasus: PT. Indosat Solo)
Satria Yuda Prasetyo (satreea@gmail.com) Sri Tomo (szrie@yahoo.com) Teguh Susyanto (teguhsusyanto@gmail.com)

## ABSTRAK
Dengan  pertumbuhan  pengguna  jaringan  telekomunikasi  kebutuhan  akan  pendirian  BTS merupakan  kebutuhan  yang  harus  dipenuhi  PT.  Indosat  Solo.  Masalah  yang  dihadapi  adalah menentukan  prioritas pendirian  BTS yang akan di bangun berdasarkan data survey lapangan dari beberapa kandidat BTS.Sistem ini merupakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dibangun menggunakan  penggabungan  metode  Analitycal  Hierarchi  Process  (AHP)  dan  pendekatan  fuzzy yang  disebut  Fuzzy  AHP  (F-AHP)  dengan  pendekatan  model  Chang(1996) . Dari  hasil  pengujian prioritas pendirian BTS  dengan F-AHP menggunakan program menunjukkan bahwa nilai perhitungan teoritis dan program adalah sama atau valid.Sehingga,SPK prioritas pendirian BTS ini bisa menjadi pemecahan masalah penetuan prioritas pendirian BTS.
Kata Kunci : Sistem Pendukung keputusan, Fuzzy, AHP, Prioritas

## I. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Masing –  masing  perusahaan  operator membangun  menaranya  secara  terpisah  sesuai kebutuhan  dan  perencanaan  tiap  operator.  Hal tersebut  menjadikan  pertumbuhan  pendirian BTS  tidak  terkendali.  PT.  Indosat  Solo  adalah salah  satu  operator  telekomunikasi  di  wilayah Solo  area.  Dari  hasil  wawancara  dengan supervisor  project  &  quality PT.  Indosat  Solo permasalahan  yang  sering  di  hadapi  oleh  staff adalah  sulitnya  menentukan    prioritas  pendirian BTS  yang  akan  di  bangun  berdasarkan  data receive  level ,  kepadatan  penduduk,  layanan PLN,  jarak  dengan    BTS border ,  kondisi topografi, dan ketersediaan  BTS kompetitor dari beberapa  kandidat  BTS  dengan  penilaian manual.
Bilangan fuzzy digunakan untuk merepresentasikan penilaian terhadap  berbagai program  pendirian  BTS,  mengingat  faktor ketidakpresisian  yang  dialami  oleh  pengambil keputusan  ketika  harus  memberikan  penilaian yang  pasti  dalam matriks  pairwise  comparison . Dengan  demikian,  maka  dalam  penelitian  ini penulis menggunakan metode Fuzzy AHP dalam menetapkan prioritas program pendirian BTS.

## 1.2  Perumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  maka permasalahannya  adalah  bagaimana  membuat sistem  pendukung keputusan  pemilihan  prioritas pendirian Base  Transceiver  Station  (BTS)
menggunakan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP) .

## 1.3  Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah membuat sistem pendukung  keputusan  dengan    menerapkan metode Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  (F- AHP) serta  membantu  perusahaan  operator penyedia  jaringan  komunikasi  selular  dalam memilih  prioritas  pendirian Base  Transceiver Station (BTS) .

## II.  METODE PENELITIAN 2.1  Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  penelitian  berdasarkan pada  kebutuhan  sistem  yang  dilakukan  melalui studi  pustaka  dan  survey  lapanganan. Survey lapanganan  lebih  difokuskan  pada  pendapat pakar  ( expert  survey )  dengan  wawancara  yang mendalam  ( in-depth  interview )  dan  observasi lapangan.  Data  dikumpulkan  secara  sengaja ( purposive  sampling )  dari  pelaku  sistem  yaitu supervisor  project  &  quality PT.  Indosat  Solo. Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  merupakan  data  yang  diperoleh  secara langsung  dari      sumber  yang      diamati      dan dicatat,      dan      mempunyai    hubungan      erat dengan permasalahan seleksi prioritas pendirian BTS pada perusahaan tersebut melalui observasi dan  wawancara.  Data  tersebut  antara  lain  data luasan  wilayah,data  kriteria  dan  lainnya.  Data sekunder    merupakan    data    yang    diperoleh melalui    berbagai    macam  media,    antara    lain internet,    buku-buku    dan    jurnal-jurnal    yang
berkaitan  dengan  sistem  pendukung  keputusan metode fuzzy AHP.

## 2.2  Teknik Pengolahan  Data
1.  Analisa dan pemilihan kriteria Pada tahap ini bertujuan untuk menentukan kriteria  -  kriteria  apa  saja  yang  akan  digunakan untuk  menilai  suatu  prioritas  pendirian  BTS. Penentuan kriteria ini merupakan hasil observasi dan wawancara penulis dengan pihak supervisor project  &  quality perusahaan.  Kriteria  prioritas pendirian BTS  adalah:
- Receive level
- Tingkat kepadatan penduduk
- Ketersediaan layanan PLN
- Jarak dengan  BTS border
- Kondisi topografi
- Ketersediaan  BTS kompetitor.
2.  Pembobotan prioritas kriteria
Pembobotan prioritas kriteria berguna untuk menentukan seberapa penting suatu kriteria bila dibandingkan  dengan  kriteria  yang  lain  dalam menentukan    seberapa    kepentingan  pendirian BTS.    Sering    terjadi    perbedaan    pendapat tentang seberapa penting suatu kriteria. 3.  Pembobotan BTS
Pembobotan    BTS    dilakukan    dengan melakukan    penilaian  BTS  untuk  setiap  kriteria yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Penilaian BTS  tidak  dapat  akan  terlepas  dari  faktor subjektivitas,  oleh   karena    itu    penilai    BTS    ini akan dilakukan oleh staff yang berkompeten. 4.  Perhitungan Fuzzy AHP
Pada  perhitungan  Fuzzy  AHP  akan melakukan perhitungan bobot prioritas dari setiap kriteria  dan  perhitungan  bobot  performa  dari setiap  alternatif  BTS.  Metode  fuzzy  yang digunakan  adalah triangular  fuzzy  number . Langkah  -  langkah  perhitungan  fuzzy  AHP sebagai berikut :
1)  Menentukan nilai sintesis fuzzy (Si) prioritas
2)  Menentukan nilai vektor (V)
3)  Menentukan nilai ordinat d efuzzifikasi (d’).
4)  Defuzifikasi nilai bobot vektor fuzzy (W’)
5)  Perhitungan performance setiap alternatif BTS untuk setiap kriteria.
6)  Perankingan BTS .

## III.  TINJAUAN PUSTAKA

## 3.1  Sistem Pendukung Keputusan
Pada  dasarnya    pengambilan      keputusan adalah      suatu  pendekatan  sistematis  pada hakekatnya  suatu  masalah,  pengumpulan  fakta- fakta,  penentuan  yang  matang  dari  alternatif yang  dihadapi,  dan  pengambilan  tindakan  yang
menurut penghitungan merupakan tindakan yang paling tepat.
Keen  [1]  merumuskan  ciri-ciri  SPK  yang dikutip oleh Suryadi dan Ramdhani  [2]   sebagai berikut:
1.  SPK  ditujukan  untuk  membantu  keputusan- keputusan  yang  kurang  terstruktur  dan umumnya  dihadapi  oleh  para  manajer  yang berada di tingkat puncak.
2.  SPK merupakan gabungan antara kumpulan model kualitatif dan kumpulan data.
3.  SPK  memiliki  fasilitas  interaktif  yang  dapat mempermudah  hubungan  antara  manusia dengan komputer.
4.  SPK bersifat luwes dan dapat menyesuaikan dengan perubahan-
perubahan yang terjadi.

## 3.2  Fuzzy AHP

## 3.2.1  Derajat Keanggotaan dan Skala Fuzzy Segitiga
F-AHP      merupakan      gabungan      metode AHP  dengan    pendekatan    konsep    fuzzy (Raharjo  dan  Sutapa )[3] .    F-AHP    menutupi kelemahan    yang    terdapat  pada    AHP,    yaitu permasalahan  terhadap  kriteria yang   memiliki sifat      subjektif      lebih      banyak.Ketidakpastian bilangan    direpresentasikan    dengan  urutan skala.
Penentuan  derajat  keanggotaan  F-AHP yang  dikembangkan    oleh    Chang  [4] menggunakan  fungsi      keanggotaan  segitiga ( Triangular      FuzzyNumber/TFN ).  Fungsi keanggotaan        segitiga  merupakan    gabungan antara    dua    garis  (linear).  Grafik    fungsi keanggotaan    segitiga    digambarkan  dalam bentuk    kurva    segitiga    seperti    terlihat    pada Gambar 1

## Gambar 1 Fungsi Keanggotaan Segitiga
Chang[4]   mendefinisikan   nilai   intensitas AHP  ke  dalam  skala  fuzzy  segitiga  yaitu membagi  tiap  himpunan  fuzzy  dengan  dua    (2), kecuali  untuk  intensitas  kepentingan  satu  (1). Skala fuzzysegitiga yang digunakan Chang dapat dilihat pada Tabel.1
Tabel 1 Skala Nilai Fuzzy Segitiga
Intensi- tas AHP Variabel linguistik Tringular Fuzzy Number Recipro- cal 1 Sama  Penting (SmP) (1 ; 1 ; 1) (1 ; 1 ; 1) 2 Nilai Berdekatan Sama  Penting (NbSmP) (1/2 ; 1 ; 3/2) (2/3 ; 1 ; 2) 3 Sedikit Lebih Penting (SdP) (1 ; 3/2 ; 2) (1/2 ; 2/3 ; 1) 4 Nilai Berdekatan Sedikit  Lebih Penting (NbSdP) (3/2 ; 2 ; 5/2) (2/5 ; 1/2 ; 2/3) 5 Lebih  Penting (LbP) (2 ; 5/2 ; 3) (1/3 ; 2/5 ; 1/2) 6 Nilai Berdekatan Lebih  Penting (NbLbP) (5/2 ; 3 ; 7/2) (2/7 ; 1/3 ; 2/5) 7 Sangat Penting (SaP) (3; 7/2 ; 4) (1/4 ; 2/7 ; 1/3) 8 Nilai Berdekatan Sangat Penting (NbSaP) (7/2 ; 4 ; 9/2) (2/9 ; 1/4 ; 2/7) 9 Paling  Penting (PaP) (4 ; 9/2 ; 9/2) (2/9 ; 2/9 ; 1/4)

## 3.2.2 Langkah-Langkah Fuzzy AHP
Langkah  penyelesaian  F-AHP  adalah  menurut Chang[4] :
1.  Menentukan  nilai  sintesis  fuzzy  (Si)  prioritas dengan rumus,
𝑆𝑖 = 𝑀 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 =1 𝑋 1 𝑚 𝑖=1 𝑀 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 =1 (1)
Dimana:
𝑀 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 =1 = 𝑙 𝑗 𝑛 𝑗 =1 . 𝑚 𝑗 𝑛 𝑗 =1 . 𝑢 𝑗 𝑛 𝑗 =1 (2)
Sedangkan
1 𝑛 𝑖=1 𝑀 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 =1 = 1 𝑙 𝑖 𝑛 𝑖=1 . 𝑚 𝑖 𝑛 𝑖=1 . 𝑢 𝑖 𝑛 𝑖=1 (3)
2.  Menentukan Nilai Vektor (V) dan Nilai Ordinat Defuzzifikasi (d’).
Jika  hasil  yang  diperoleh  pada  setiap  matrik fuzzy , 𝑀 2 ≥ 𝑀 1 ( 𝑀 2 =  ( 𝑙 2 , 𝑚 2 , 𝑢 2 )  dan 𝑀 1 = ( 𝑙 1 , 𝑚 1 , 𝑢 1 )  maka  nilai  vektor  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
(4)

## Gambar 2 Grafik Nilai Vektor
Jika  hasil  nilai fuzzy lebih  besar  dari  k, 𝑀 𝑖
(i=1,2,,k)  maka  nilai  vektor  dapat  didefenisikan sebagai berikut:
𝑉 𝑀  ≥   𝑀 1 , 𝑀 2 , … … . 𝑀 𝑘 = 𝑉 𝑀 ≥ 𝑀 1 𝑑𝑎𝑛 𝑉 𝑀 ≥ 𝑀 2 𝑑𝑎𝑛 𝑉 𝑀 ≥ 𝑀 𝑘 = 𝑚𝑖𝑛 𝑉 𝑀 ≥ 𝑀 𝑖 (5)
Asumsikan bahwa,
𝑑 ′ 𝐴 𝑖 = min 𝑉(𝑆 𝑖 ≥ 𝑆 𝑘 ) (6)
untuk k= 1,2,...n; k ≠ i, maka diperoleh nilai bobot vector
𝑊 ′ = (𝑑 ′ 𝐴 1 , 𝑑 ′ 𝐴 2 , … 𝑑 ′ (𝐴 𝑛 )) 𝑇 (7)
3.  Normalisasi nilai bobot vektor fuzzy (W)
Setelah dilakukan normalisasi dari persamaan  (7)  maka  nilai  bobot  vector  yang ternormalisasi adalah seperti rumus berikut:
𝑊 = (𝑑 𝐴 1 , 𝑑 𝐴 2 , … 𝑑(𝐴 𝑛 )) 𝑇 (8)
dimana W adalah bilangan non fuzzy.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Pengumpulan Data
Dari hasil wawancara dengan pihak perusahaan  dan  studi  pustaka  ditetapkan beberapa  kriteria  yang  akan  digunakan  untuk melakukan  pemilihan  prioritas  pendirian  BTS. Kriteria - kriteria yang digunakan adalah sebagai berikut :
1.  Receive Level
2.  Kepadatan Penduduk
3.  Layanan PLN
4.  Jarak dengan BTS Border
5.  Kondisi Topografi
6.  Ketersediaan BTS Kompetitor
Berdasarkan kriteria yang digunakan diatas, maka  dapat  rangkum  menjadi  hierarki  prioritas BTS seperti Gambar 3.

## Gambar 3 Hierarki kriteria dan alternatif prioritas

## 4.2 Data Hasil Wawancara
Dari    hasil    wawancara    evaluasi    yang diperoleh  dari supervisor project & quality di PT. Indosat  Solo,  dirangkum  pembobotan  prioritas seperti pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil wawancara pembobotan prioritas kriteria dalam variabel linguistik K1 K2 K3
K4 K5 K6
K1 SmP NbSmP SdP NbSdP LbP LbP K2 SmP NbSmP SdP NbSdP NbSdP K3 SmP NbSmP SdP SdP K4 SmP NbSmP NbSmP K5 SmP SmP K6 SmP K1 :Kriteria receive (rx) level K2 :Kriteria kepadatan penduduk K3 :Kriteria layanan PLN K4 :Kriteria jarak dengan BTS border K5 :Kriteria kondisi topografi K6 :Kriteria ketersediaan BTS kompetitor

## 4.3 Pengolahan Data

## 4.3.1 Perhitungan bobot prioritas kriteria
Dari  hasil  pembobotan  prioritas  kriteria berdasarkan  hasil  dari  wawancara  dengan supervisor  project  &  quality ,  maka  dapat
disusun  matrik  perbandingan  berpasang  atau pairwise  comparison  matrix  (PCM  ) dengan melakukan  konversi  skala  nilai  Fuzzy  segitiga yang  didapat  menjadi  skala  kuantitatif  (skala bilangan).  Hasil  pembobotan  prioritas  kriteria yang  didapat  ditunjukkan  pada  Tabel  3  dan  4. Kemudian hasilnya dirangkum di Tabel 5.
Setelah  nilai  jumlah  baris  dan  kolom diperoleh, selanjutnya menggunakan persamaan (1).diperoleh  nilai  sintesis  fuzzy  masing-masing kriteria (𝑆𝐾 𝑖 ) d imana i=1,2,…6, sebagai berikut:
𝑆𝐾 1 = (8,10.5,13) x 1 54 , 1 39,9674 , 1 30,2 = (0,148 , 0,263 , 0,403) 𝑆𝐾 2 =  (0,114, 0,213 , 0,381) 𝑆𝐾 3 =  (0,086 , 0,167 , 0,315) 𝑆𝐾 4 = (0,066 , 0,129 , 0,254) 𝑆𝐾 5 = (0,072 , 0,114 , 0,204) 𝑆𝐾 6 = (0,072 , 0,114 , 0,204)

## Tabel 3 Tabel konversi wawancara prioritas kriteria menjadi skala bilangan fuzzy
K1 K2 K3
K4 K5 K6 K1 1 ; 1 ; 1 1/2 ; 1 ; 3/2 1 ; 3/2 ; 2  3/2 ; 2 ; 5/2  2 ; 5/2 ; 3 2 ; 5/2 ; 3 K2 2/3 ; 1 ; 2 1 ; 1 ; 1 1/2 ; 1 ; 3/2  1 ; 3/2 ; 2  3/2 ; 2 ; 5/2  3/2 ; 2 ; 5/2 K3  1/2 ; 2/3 ; 1 2/3 ; 1 ; 2 1 ; 1 ; 1 1/2 ; 1 ; 3/2  1 ; 3/2 ; 2 1 ; 3/2 ; 2 K4  2/5 ; 1/2 ; 2/3  1/2 ; 2/3 ; 1 2/3 ; 1 ; 2 1 ; 1 ; 1 1/2 ; 1 ; 3/2  1/2 ; 1 ; 3/2 K5  1/3 ; 2/5 ; 1/2  2/5 ; 1/2 ; 2/3  1/2 ; 2/3 ; 1  2/3 ; 1 ; 2 1 ; 1 ; 1 1 ; 1 ; 1 K6  1/3 ; 2/5 ; 1/2  2/5 ; 1/2 ; 2/3  1/2 ; 2/3 ; 1  2/3 ; 1 ; 2 1 ; 1 ; 1 1 ; 1 ; 1

## Tabel 4 Penghitungan jumlah baris setiap kolom
Tabel 5 Penghitungan nilai sintesis Fuzzy (Si) kriteria
Kriteria Si l m u K1 0,148  0,263  0,430 K2 0,114  0,213  0,381 K3 0,086  0,167  0,315 K4 0,066  0,129  0,254 K5 0,072  0,114  0,204 K6 0,072  0,114  0,204
K1 K2 K3 K4
K5
K6
Jumlah baris
l m u l m u l m u l m u l m u l m u l m u K1 1 1 1 1/2 1 3/2 1 3/2 2 3/2 2 5/2 2 5/2 3 2 5/2 3 8,000 10,500 13,000 K2 2/3 1 2 1 1 1 1/2 1 3/2 1 3/2 2 3/2 2 5/2 3/2 2 5/2 6,167 8,500 11,500 K3 1/2 2/3 1 2/3 1 2 1 1 1 1/2 1 3/2 1 3/2 2 1 3/2 2 4,667 6,667 9,500 K4 2/5 1/2 2/3 1/2 2/3 1 2/3 1 2 1 1 1 1/2 1 3/2 1/2 1 3/2 3,567 5,167 7,667 K5 1/3 2/5 1/2 2/5 1/2 2/3 1/2 2/3 1 2/3 1 2 1 1 1 1 1 1 3,900 4,567 6,167 K6 1/3 2/5 1/2 2/5 1/2 2/3 1/2 2/3 1 2/3 1 2 1 1 1 1 1 1 3,900 4,567 6,167 Jumlah kolom 30,200 39,967 54,000
Proses  ini  menerapkan    pendekatan    fuzzy yaitu  fungsi  implikasi  minimum  (min)  fuzzy. Setelah  dilakukan  perbandingan  nilai  sintesis fuzzy,  akan  diperoleh  nilai  ordinat  defuzzifikasi (d’)  yaitu  nilai  d’minimum.  Berdasarkan  Tabel  5 dan persamaan (4), maka diperoleh nilai  vektor dan nilai ordinat defuzzifikasi dari masing-masing kriteria a.  Kriteria 1 ( 𝐾 1 ), nilai vektornya adalah:
𝑉𝐾 1 ≥      ( 𝑉𝐾 2 , 𝑉𝐾 3 , 𝑉𝐾 4 , 𝑉𝐾 5 , 𝑉𝐾 6 )  karena nilai 𝑚 2 ≥ 𝑚 1 maka nilai 𝑉𝐾 1 ≥ 𝑉𝐾 2 , 𝑉𝐾 1 ≥ 𝑉𝐾 3 , 𝑉𝐾 1 ≥ 𝑉𝐾 4 , 𝑉𝐾 1 ≥ 𝑉𝐾 5 ,dan 𝑉𝐾 1 ≥ 𝑉𝐾 6 berdasarkan  persaman  (4) adalah: 1, sehingga diperoleh nilai ordinat, d’ berdasarkan persamaan (5) sebagai berikut: d’ ( 𝑉𝐾 1 ) = min (1, 1, 1, 1, 1)   = 1 b.  Kriteria  2 (𝐾 2 ),  Kriteria  3 (𝐾 3 ),    Kriteria  4 (𝐾 4 ),    Kriteria  5 (𝐾 5 ),  dan  Kriteria  6 (𝐾 1 ) dihitung  menggunakan  cara  yang  sama dengan kriteria  1 (𝐾 1 ),      Berdasarkan nilai ordinat 𝐾 1 , 𝐾 2 , 𝐾 3 , 𝐾 4 , 𝐾 5 dan 𝐾 6 , maka nilai bobot vektor dapat ditentukan seperti tertera pada Tabel 6.

## Tabel 6 Nilai ordinat kriteria
Ordinat Nilai Bobot Vektor d’  𝑉𝐾 1 ) 1 d’  𝑉𝐾 2 ) 0.823 d’  𝑉𝐾 3 ) 0.634 d’  𝑉𝐾 4 ) 0.442 d’  𝑉𝐾 5 ) 0.274 d’  𝑉𝐾 6 ) 0.274
W ’ = (1 , 0.823, 0.634, 0.442, 0.274, 0.274) W’ total = 3,448
Normalisasi  Nilai  Bobot  Vektor  (W) diperoleh dengan tiap elemen bobot vektor dibagi jumlah  bobot  vektor  itu  sendiri.  Dimana  jumlah bobot  yang  telah  dinormalisasi  akan  bernilai  1, sehingga:
W (𝐾 1 ) = 1 3,448 = 0,290 , W (𝐾 2 ) = 0,823
3,448 = 0,239 ,
W (𝐾 3 ) = 0,634
3,448 = 0,184 ,
W (𝐾 4 ) = 0,442 3,448 = 0,128 ,
W (𝐾 5 ) = 0,274 3,448 = 0,079 ,
W (𝐾 6 ) = 0,274 3,448 = 0,079 ,
Sehingga  bobot  lokal  kriteria  yang  diperoleh adalah  0.290,  0.239,  0.184,  0.128,  0,079,  dan 0,079. Penyelesaian penghitungan F-AHP alternatif sama seperti kriteria.

## 4.3.2 Perhitungan Bobot Prioritas Alternatif Kriteria
Penyelesaian penghitungan F-AHP alternatif sama  seperti  kriteria.Selanjutnya  akan  dihitung nilai prioritas alternatif setiap kriteria Setelah nilai jumlah  baris  dan  kolom  diperoleh,  selanjutnya menggunakan  persamaan  (1).diperoleh  nilai sintesis  fuzzy  masing-masing  kriteria (𝑆𝐴 𝑖 )  dari kriteria receive  level d imana  i=1,2,…4,  sebagai berikut:
𝑆𝐴 1 =  (4,  4,5  ,  5)  x 1 19 , 1 16,5 ,
1 14,5 =  (0,211,  0,273  ,
0,345) 𝑆𝐴 2 = (2,5 , 3   , 4) x 1 19 , 1 16,5 , 1 14,5 = (0,132, 0,182 , 0,276) 𝑆𝐴 3 =  (4,  4,5  ,  5)  x 1 19 , 1 16,5 , 1 14,5 =  (0,211,  0,273  , 0,345) 𝑆𝐴 4 =  (4,  4,5  ,  5)  x 1 19 , 1 16,5 , 1 14,5 =  (0,211,  0,273  ,
0,345)
Ulangi  langkah  diatas  untuk  menghitung prioritas  alternatif  yang  lain.Setelah  dilakukan perhitungan  maka  akan  didapatkan  nilai  sintesis seperti Tabel 7.

## Tabel 7 Sintesis Fuzzy tiap kriteria
Sintesis Fuzzy Receive Level
l m u 𝐴 1 0,211 0,273 0,345 𝐴 2 0,132 0,182 0,276 𝐴 3 0,211 0,273 0,345 𝐴 4 0,211 0,273 0,345 Sintesis Fuzzy Kepadatan Penduduk l m u 𝐴 1 0,237 0,349 0,163 𝐴 2 0,156 0,244 0,109 𝐴 3 0,237 0,349 0,163 𝐴 4 0,370 0,558 0,233 Sintesis Fuzzy Layanan PLN l m u 𝐴 1 0,250 0,250 0,250 𝐴 2 0,250 0,250 0,250 𝐴 3 0,250 0,250 0,250 𝐴 4 0,250 0,250 0,250 Sintesis Fuzzy Jarak l m u 𝐴 1 0,300 0,429 0,200 𝐴 2 0,200 0,286 0,150 𝐴 3 0,200 0,286 0,150 𝐴 4 0,300 0,429 0,200 Sintesis Fuzzy Kondisi Topografi l m u 𝐴 1 0,273 0,345 0,211 𝐴 2 0,273 0,345 0,211 𝐴 3 0,273 0,345 0,211 𝐴 4 0,182 0,276 0,132
Sintesis Fuzzy BTS Kompetitor l m u 𝐴 1 0,135 0,198 0,098 𝐴 2 0,209 0,330 0,136 𝐴 3 0,328 0,462 0,227 𝐴 4 0,328 0,462 0,227
Setelah  dilakukan    perbandingan    nilai sintesis  fuzzy,  akan  diperoleh  nilai  ordinat defuzzifikasi (d’) yaitu nilai d’minimum. Berdasarkan  Tabel  7  dan  persamaan  (4),  maka diperoleh  nilai    vektor    dan    nilai  ordinat defuzzifikasi dari masing-masing alternatif kriteria.
a.  Alternatif 1 ( 𝐴 1 ), nilai vektornya adalah: 𝑉𝐴 1 ≥   ( 𝑉𝐴 2 , 𝑉𝐴 3 , 𝑉𝐴 4 ) karena nilai 𝑚 2 ≥ 𝑚 1 maka nilai 𝑉𝐴 1 ≥ 𝑉𝐴 2 , 𝑉𝐴 ≥ 𝑉𝐴 3 ,dan 𝑉𝐴 1 ≥ 𝑉𝐴 4 berdasarkan    persaman    (4) adalah: 1 ,sehingga diperoleh nilai ordinat, d’ berdasarkan persamaan (5) sebagai berikut: d’ ( 𝑉𝐴 1 ) = min (1, 1, 1, 1, 1)   = 1 b.  Alternatif  2 (𝐴 2 ),  Alternatif  3 (𝐴 3 ),    dan Alternatif  4 (𝐴 4 ) dihitung  menggunakan cara  yang  sama  dengan  Alternatif  1 (𝐴 1 ), Berdasarkan  nilai  ordinat 𝐴 1 , 𝐴 2 , 𝐴 3 , 𝐴 4 . Ulangi  langkah  diatas  untuk  masing- masing akternatif kriteria. Nilai bobot vektor tiap alternatif kriteria diperoleh pada Tabel 8.

## Tabel 8. Nilai ordinat alternatif kriteria
Nilai Ordinat Receive Level
Ordinat Bobot vektor d’ 𝑉 𝐴 1 ) 1,000 d’ 𝑉 𝐴 2 ) 0,418 d’ 𝑉 𝐴 3 ) 1,000 d’ 𝑉 𝐴 4 ) 1,000 Nilai Ordinat Kepadatan Penduduk Ordinat Bobot vektor d’ 𝑉 𝐴 1 ) 0,467 d’ 𝑉 𝐴 2 ) 0,051 d’ 𝑉 𝐴 3 ) 0,467 d’ 𝑉 𝐴 4 ) 1,000 Nilai Ordinat Layanan PLN Ordinat Bobot vektor d’ 𝑉 𝐴 1 ) 1,000 d’ 𝑉 𝐴 2 ) 1,000 d’ 𝑉 𝐴 3 ) 1,000 d’ 𝑉 𝐴 4 ) 1,000 Nilai Ordinat Jarak Ordinat Bobot vektor d’ 𝑉 𝐴 1 )
1,000
d’ 𝑉 𝐴 2 )
0,462
d’ 𝑉 𝐴 3 )
0,462
d’ 𝑉 𝐴 4 ) 1,000 Nilai Ordinat Kondisi Topografi
Ordinat Bobot vektor d’ 𝑉 𝐴 1 ) 1,000
d’ 𝑉 𝐴 2 ) 1,000 d’ 𝑉 𝐴 3 ) 1,000 d’ 𝑉 𝐴 4 ) 0,418 Nilai Ordinat BTS Kompetitor Ordinat Bobot vektor d’ 𝑉 𝐴 1 ) 0,000 d’ 𝑉 𝐴 2 ) 0,464 d’ 𝑉 𝐴 3 ) 1,000 d’ 𝑉 𝐴 4 ) 1,000
Dilanjutkan  normalisasi  nilai  bobot  vektor (W). Dimana jumlah bobot yang telah dinormalisasi akan bernilai 1, sehingga:
Tabel 9 Bobot alternatif tiap kriteria
Bobot alternatif Receive Level Alternatif bobot 𝐴 1 0,293 𝐴 2 0,122 𝐴 3 0,293 𝐴 4 0,293 Bobot alternatif Kepadatan Penduduk Alternatif bobot 𝐴 1 0,235 𝐴 2 0,026 𝐴 3 0,235 𝐴 4 0,504 Bobot alternatif Layanan PLN Alternatif bobot 𝐴 1 0,250 𝐴 2 0,250 𝐴 3 0,250 𝐴 4 0,250 Bobot alternatif Fuzzy Jarak Alternatif bobot 𝐴 1 0,342 𝐴 2 0,158 𝐴 3 0,158 𝐴 4 0,342 Bobot alternatif Kondisi Topografi Alternatif bobot 𝐴 1 0,293 𝐴 2 0,293 𝐴 3 0,293 𝐴 4 0,122 Bobot alternatif BTS Kompetitor Alternatif bobot 𝐴 1 0 𝐴 2 0,188 𝐴 3 0,406 𝐴 4 0,406

## 4.3.3 Bobot Total dan Prioritas
Gambar  4  dibawah  ini  merupakan  proses penghitungan  F-AHP  kriteria  diperoleh  bobot lokal  (Wlokal)  yang  akan  dikalikan  dengan  hasil
bobot  dari  penghitungan  alternatif  kriteria (W prioritas ).

## Gambar 4 Matriks perkalian bobot kriteria dan bobot alternatif kriteria
Dari  nilai  yang  telah  dihimpum  dari 𝐴 1 , 𝐴 2 , 𝐴 3 ,  dan 𝐴 4 , diketahui bahwa penjumlahan dari  bobot  tiap  alternatif  adalah  1.Dan  dari perhitungan  diatas  diketahui  bahwa 𝑨 𝟏 memiliki nilai prioritas yang paling tinggi atau prioritas 1.

## 4.4 Perancangan Sistem

## 4.4.1 Diagram Alir Data
Diagram  dibawah  ini  menjelaskan  tentang alur input data BTS,data kriteria, data alternatif, hingga  muncul  nilai  prioritas  untuk  di  tampilkan kembali ke pengguna.

## Gambar 5 Diagram Alir Data
Pada DAD ini, sistem pendukung keputusan prioritas BTS terdiri dari 4 proses :
1.  Proses  pengolahan  data  BTS,  digunakan untuk menambah dan merubah data BTS di dalam database .
2.  Proses  pengolahan  data  kriteria,  digunakan untuk  menambah  dan  merubah  data  tingkat kepentingan  kriteria di dalam database .
3.  Proses  pengolahan  data  Alternatif  BTS, digunakan  untuk  menambah  data  tingkat
kepentingan alternatif dalam database . 4.  Proses  pengolahan  data  prioritas  BTS, penghitungan  dari  pengolahan  data  kriteria dan data alternatif,  setelah dilakukan penghitungan maka ditampilkan data prioritas BTS dari alternatif yang diproses.
4.4.2 Flowchart Perhitungan Prioritas Dalam flowchart perhitungan  prioritas  akan melalui beberapa proses yaitu:
1.  Proses  memasukkan  nilai  perbandingan antar  alternatif  kriteria  dengan pairwaise comparison matrix .
2.  Proses  penjumlahan  nilai  elemen  kolom matriks.
3.  Proses  membagi  nilai  penjumlahan  elemen kolom  matriks  denga  dengan  penjumlahan kolom  sehingga  didapatkan  nilai  sintesis fuzzy.
4.  Membandingkan  antar  nilai  sistesis  fuzzy sehingga didapkan nilai vektor.
5.  Mengambil  nilai  minimal  dari  tiap  vektor sehingga didapakan nilai ordinat defuzzifikasi (d’) .
6.  Normalisasi  nilai  dengan  membagi  nilai ordinat  defuzzifikasi  dengan  penjumlahan nilai ordinat defuzzifikasi.
7.  Proses  perkalian  dari  nilai  bobot  kriteria dengan nilai alternatif kriteria.
8.  Menampilkan  bobot  total  dan  prioritas alternatif / BTS.
Diagram flowchart dari  proses  perhitungan prioritas diatas digambarkan pada gambar 6.

## 4.5 Implementasi
Gambar  7  di  bawah  ini  merupakan  hasil capture  dari  perhitungan  program  dimana  untuk mendapatkan nilai bobot total dibutuhkan proses pembobotan kriteria kemudian dilanjutkan proses pembobotan alternatif setiap kriteria.

## Gambar 6 Flowchart perhitungan fuzzy AHP

## Gambar 7 Capture prioritas dengan program
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  hitung manual sesuai gambar 4  dan  pengujian  dengan program pada gambar 7 maka sistem dinyatakan valid karena  dapat  menghasilkan  perhitungan yang  sama

## V.  PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
Setelah    melalui    tahap  pengujian    Dari perhitungan  dengan  program  dapat  diketahui bahwa,  antara  perhitungan  teoritis  dan  program menghasilkan  nilai  yang  sama,  maka  dapat disimpulkan bahwa perhitungan dengan program adalah valid  atau  sesuai ,  karena  dapat
memberikan  hasil  / output sesuai  dengan perhitungan  teoritis  fuzzy  AHP.  Sehingga  bisa dipertimbangkan  untuk  di  implementasikan dalam pemecahan masalah penentuan priorotas pendirian BTS.

## 5.2  Saran
Diharapkan  kepada  PT.  Indosat  Solo  agar dapat  mempertimbangkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  ini  untuk  di  implementasikan dalam proses penentuan prioritas pendirian BTS. SPK  prioritas  pendiri  BTS  ini  bisa  dikembangan menjadi  SPK  yang  lain  seperti,  SPK  karywanan terbaik, SPK vendor terbaik, dll.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Keen P.G.W, Adaptive Design For decision Support System, Data 12, 1980 [2] Kadarsah Suryadi, Ir.M.Ali Ramdani,M.T,Sistem Pendukung Keputusan –  Suatu  Wacana  Struktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengembangan  Keputusan,  PT  REMAJA ROSDAKARYA, Bandung, 2002. [3]      Jani  Raharjo,I  Nyoman  Sutapa,  Aplikasi Fuzzy  Analytical  Hierarky  Process  dalam Seleksi  Karyawan,  Jurnal  Teknik  Industri. Vol. 4, no. 2,hal. 82-92, 2002.
[4]      Chang,  D.  Y.,    Application  of  the  Extent Analysis Method on Fuzzy AHP. European Journal  of  Operational  Research  95,  649- 655, 1996.