## PERBANDINGAN HASIL PENGGUNAAN METODE WP DAN TOPSIS PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI LAHAN TAMBAK PALING TERBAIK UNTUK DIJADIKAN USAHA TAMBAK AIR PAYAU

## Yani Maulita,  Relita Buaton
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Kaputama, Binjai, 20714, Indonesia yassa_26@ymail.com

## Abstract
The number of methods available to the decision support system, so sometimes confused to choose which one matches the use of the method according to the case of a decision support system. For that made a comparison of the case of a decision support system of pond site selection to be the best business brackish  water ponds for the  comparison of the  decision. The method  used  is  weighted  product  (WP)  and  TOPSIS  by  determining  the  number  of  criteria,  the  type  of  criteria  (Cost  and Benefits),  with  three  alternatives.  Results  of  the  study  is  the  result  of  manual  calculation  equal  to  the  calculations  in  the system.  Each of the  calculation of the WP and TOPSIS methods show that the results in the selection  of the best locations embankment land to be used as business brackish water ponds each method has different outcomes depending.
Keywords : Decision Support System, WP, Topsi, Land Of Pond

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pendukung keputusan adalah salah satu alteranatif menggantikan fungsi
manajemen
untuk mengotomatisasikan  pengambilan  keputusan  dengan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model- model  yang  tersedia.  Banyaknya    metode-metode  yang tersedia  pada  sistem  pendukung  keputusan  sehingga kadang bingung memilih mana yang cocok penggunaaan metode  yang  sesuai  dengan  kasus  sistem  pendukung keputusan. WP dan Topsis adalah salah satu metode atau model multi attribut decision making yang paling banyak digunakan untuk sistem pendukung keputusan. Untuk itu dibuat  suatu  perbandingan  hasil  keputusan  dari  kasus sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  lokasi  lahan tambak paling terbaik untuk  dijadikan usaha tambak air. masalah  dalam  penelitian  ini  yaitu  sebagai  berikut bagaimana    sistem  dapat  memproses  data  sesuai  dengan spesifikasi  pemilihan  lokasi  lahan  tambak  yang  paling terbaik untuk dijadikan usaha tambak air? dan bagaimana penggunaan  metode  yang    digunakan  pada  sistem  dapat memberikan  hasil  perbandingan  sesuai  dengan  kriteria- kriteria yang ada? Berdasarkan identifikasi dapat masalah dapat  dirumuskan  yaitu  Dengan  sistem  pendukung keputusan,  bagaimana  memproses  data  sesuai  dengan spesifikasi  pemilihan  lokasi  lahan  tambak  yang  paling terbaik  untuk  dijadikan  usaha  tambak  air  dan  dengan penggunaan  metode  WP  dan  Topsis,  bagaimana  sistem dapat memberikan hasil perbandingan dari kedua metode menampilkan proses tahapan (algoritma) pertama sampai ke  perangkingan  alternatif  beserta  keterangan  dari  tiap tahapan  yang  ada.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah Membuat  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  lokasi lahan  tambak  paling  terbaik  untuk  dijadikan  usaha tambak  air  payau  serta  mengetahui  hasil  perbandingan dari  metode  WP  dan  Topsis  sebagai  alternatif  analisa untuk  pengambilan  keputusan.  Diharapkan  manfaat  dari tulisan  ini  adalah  dapat  membantu  pihak  dinas  terkait dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan  lokasi  lahan tambak paling terbaik untuk  dijadikan usaha tambak air. kemudian  manfaat  lainnnya  adalah  dapat  membantu pihak  dinas  terkait  dalam  memberikan  alternatif  hasil alternatif dari perbandingan metode wp dan topsis

## 2. TEORI

## Decision Support System (DSS)
Menurut  Alter  (Kusrini,  2007,  h.  15-16)  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  Decision  Support System  (DSS)  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian data  yang  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan situasi yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat. SPK  ditujukan  untuk  mendukung  manajemen  dalam melakukan  pekerjaan  yang  bersifat  analitis  dalam  situasi yang kurang terstruktur dengan kriteria yang kurang jelas. DSS tidak dimaksudkan untuk mengotomatiskan pengambilan  keputusan,  tetapi  memberikan  perangkat interaktif  yang  memungkinkan  pengambil  keputusan untuk  melakukan berbagai analisis menggunakan  model- model yang tersedia.
Keputusan  merupakan    kegiatan  memilih  suatu strategi atau tindakan dalam pemecahan masalah. Tujuan dari  keputusan  adalah  untuk  mencapai  target  atau  aksi tertentu  yang  harus  dilakukan.  Kriteria  atau  ciri-ciri  dari keputusan adalah (Kusrini, 2007, h.7) :
1. Banyak pilihan / alternatif.
2. Ada kendala atau syarat.
3. Mengikuti suatu pola/model tingkah laku, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur.
4. Banyak input /variabel.
5. Ada faktor resiko.
6. Dibutuhkan kecepatan, ketepatan dan keakuratan.
Keputusan yang diambil untuk menyelesaikan suatu masalah  dilihat  dari  keterstukturannya  yang  bisa  dibagi menjadi (Kusrini, 2007, h. 19-20) :
1. Keputusan terstruktur ( structured decision )
Keputusan  terstruktur  merupakan  keputusan yang  dilakukan  secara  berulang-ulang  dan bersifat rutin. Keputusan ini terutama dilakukan pada  manajemen  tingkat  bawah.  Misalnya, keputusan  pemesanan  barang  dan  keputusan penagihan piutang.
2. Keputusan semiterstruktur ( semistructured decision ) Keputusan semiterstruktur merupakan
keputusan  yang  memiliki  dua  sifat.  Sebagian
keputusan  bisa  ditangani  oleh  komputer  dan yang lain tetap harus dilakukan oleh pengambil keputusan.  Prosedur  dalam  pengambilan keputusan tersebut secara garis besar sudah ada, tetapi ada beberapa hal yang masih memerlukan kebijakan dari pengambil keputusan. Keputusan ini diambil oleh manajer level menengah dalam suatu  organisasi.  Misalnya,  pengevaluasian kredit, penjadwalan produksi dan pengendalian sediaan.
3. Keputusan  tidak  terstruktur  ( unstructured decission ) Keputusan tidak terstruktur merupakan keputusan  yang  penanganannya  rumit  karena tidak  terjadi  berulang-ulang  atau  tidak  selalu terjadi.  Keputusan  ini  menuntut  pengalaman dan  berbagai  sumber  yang  bersifat  eksternal. Keputusan ini umumnya terjadi pada manajemen  tingkat  atas.  Misalnya,  keputusan pengembangan teknologi baru, keputusan untuk bergabung  dengan  perusahaan  lain,  perekrutan eksekutif. Saat melakukan pemodelan dalam
pembangunan  DSS  dilakukan  langkah-langkah sebagai berikut (Kusrini, 2007, h. 30-31) :
1. Studi kelayakan ( Intelligence )
Pada  langkah  ini,  sasaran  ditentukan  dan dilakukan  pencarian  prosedur,  pengumpulan data, identifikasi
masalah, identifikasi kepemilikan  masalah,  klasifikasi  masalah, hingga  akhirnya  terbentuk  sebuah  pernyataan masalah,  Kepemilikan  masalah  berkaitan dengan  bagian  apa  yang  akan  dibangun  oleh DSS  dan  apa  tugas  dari  bagian  tersebut sehingga  model  tersebut  bisa  relevan  dengan kebutuhan si pemilik masalah.
2. Perancangan ( Design ) Pada  tahapan  ini  akn  diformulasikan  model yang akan digunakan dan kriteria-kriteria  yang ditentukan.  Setelah  itu,  dicari  alternatif  model yang bisa menyelesaikan permasalahan tersebut. Langkah selanjutnya adalah memprediksi keluaran yang mungkin.
Kemudian ditentukan variabel-variabel model.
3. Pemilihan ( Choise )
Setelah  pada  tahap design ditentukan  berbagai alternatif  model  beserta  variabel-variabelnya, pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pemilihan modelnya, termasuk solusi dari model tersebut. Selanjutnya  dilakukan  analisis  sensitivitas, yakni dengan mengganti beberapa variabel.
4. Membuat DSS
Setelah  menentukan  modelnya,  berikutnya adalah mengimplementasikannya dalam aplikasi DSS.
Multi-Attribute Decision Making (MADM)
Menurut Kusumadewi, dkk (2006, h. 74) beberapa model atau  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah MADM yaitu :
1. Simple Additive Weighting (SAW).
2. Weighted Product (WP).
3. Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).
4. Analytic Hierarchy Process (AHP).
5. Elemination  Et  Choix  TRaduisant  la realitE (ELECTRE).

## Weighted Product (WP)
Menurut  Yoon  (Kusumadewi,  dkk, 2006, h. 79) Metode WP  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan rating atribut,  dimana rating setiap  atribut  harus dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan.  Proses  ini  sama  halnya  dengan  proses normalisasi.  Sebelumnya  akan  dilakukan  perbaaikan bobot dengan cara :
w j =
Preferensi untuk alternatif A i diberikan sebagai berikut :
S i = ; dengan i=1,2,…m. Dimana =  1. w j adalah  pangkat  bernilai  positif untuk  atribut  keuntungan,  dan  bernilai  negatif  untuk atribut biaya.
Preferensi relatif dari setiap alternatif, diberikan sebagai :
V i = ; dengan i = 1,2,…m.

## Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS)
Menurut Hwang dan Zeleny (Kusumadewi, dkk, 2006, h. 87)  TOPSIS  didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak terpendek  dari  solusi  ideal  positif,  namun  ada  juga memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif. Konsep  ini  banyak  digunakan  pada  beberapa  model MADM  untuk  menyelesaikan  masalah  keputusan  secara praktis.  Hal  ini  disebabkan  karena  konsepnya  sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efesien, dan memilki kemampuan  untuk  mengukur  kinerja  relatif  dari alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk  matematis yang sederhana.
Secara  umum,  prosesdur  TOPSIS  mengikuti langkah-langkah sebagai berikut :
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi. 2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi ideal negatif.
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks solusi ideal positif  dan  matriks solusi ideal nagatif.
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.
TOPSIS  membutuhkan  rating  kinerja  setiap  alternatif A i pada setiap kriteria C j yang ternormalisasi yaitu :
r ij =
; dengan i=1,2,…,m. dan j=1,2,…,n.
Solusi  Ideal  Positif A + dan  solusi  ideal  negatif A - dapat ditentukan  berdasarkan  rating  bobot  ternormalisasi  ( y ij ) sebagai : y ij = w i r ij ; dengan i=1,2,…,m.  dan
j=1,2,…,n. A + = ; A - = ;
Dengan ; jika j adalah atribut keuntungan ; jika j adalah atribut biaya ; jika j adalah atribut keuntungan ; jika j adalah atribut biaya j=1,2,…,n.
Jarak  antara  alternatif A i dengan  solusi  ideal  positif dirumuskan sebagai :
; i=1,2,…m.
Jarak  antara  alternatif A i dengan  solusi  ideal  negatif dirumuskan sebagai :
; i=1,2,…m.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  ( V i )  diberikan sebagai :
; i=1,2,…m.
Nilai V i yang  lebih besar  menunjukkan bahwa Alternatif A i lebih dipilih.

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Kabupaten Suna mengadakan rapat yang membahas tentang  anggaran  pembangunan  daerah.  Salah  satu pejabat tinggi memberikan masukan kepada Bupati Suna untuk membuka lahan usaha tambak air payau, karena dia berpendapat  desa-desa  yang  ada  di  Kabupaten  Suna banyak  muara.  Kepala  Dinas  Peternakan  dan  Perikanan sudah  lama  memikirkan  hal  ini,  dan  ia  memberikan masukan  bahwa  ada  tiga  dari  delapan  desa  yang  cocok dijadikan  tambak  air  payau  karena  tiga  lahan  tersebut berjenis tanah Aluvium dengan kadar garam 0,05% - 3%. Ia  menjelaskan  yang  harus  diperhitungkan  dalam membuka lahan tambak air  payau yaitu kadar air, tekstur tanah dan lereng tanah. Ia juga menjelaskan bahwa ketiga lahan  tersebut  memiliki  penilaian  yang  hampir  sama. Bupati  Suna  sangat  setuju  dengan  masukan  itu  dan mengusulkan  bahwa  akan  membangun  dua  Tambak  Air Payau dan ia merasa ini akan menjadi lapangan pekerjaan baru  bagi  masyarakat  yang  masih  mengganggur  di  desa- desa  sekitarnya.  Akan  tetapi,  Bendahara  Kabupaten keberatan  jika  langsung  membuka  dua  lahan  sekaligus karena  anggaran  sudah  hampir  mencapai  limit.  Sisa anggaran  yang  ada  saat  ini  hanya  dapat  membuka  satu lahan.  Dan  Bupati  menyuruh  Dinas  Perternakan  dan Perikanan  untuk  segera  mencari  satu  lahan  yang  paling bagus untuk dijadikan usaha tambak air payau.
Berdasarkan  dari  kasus  diatas  ada  tiga  lokasi  yang menjadi alternatif yaitu :
A1 = Desa Kabukico A2 = Desa Duton Batu A3 = Desa Katun Dan ada lima kriteria penilaian dalam memilih satu lahan pengambilan keputusan:
K1 = Kadar Air / Salinitas Air (Garam Terlarut) K2 = Tekstur Tanah K3 = Lereng Tanah
Adapun penilaian di setiap kriteria sebagai berikut : Tabel 1 Penilaian Kriteria
Kadar Air Nilai 0.05% - 1% 1 2.01% - 3% 2 1.01% - 2% 3
Tekstur Tanah Nilai Berpasir Halus 1 Berpasir Sangat Halus 2 Liat 3 Lereng Tanah Nilai 3% 1 2% 2 0 - 1% 3
Tingkat  kepentingan  yang  akan  dijadikan  bobot preferensi setiap kriteria sebagai berikut:
Tabel 2 Bobot Kriteria Nilai Bobot Kurang Penting 1 Penting 2 Sangat Penting 3 Adapun Rating Kecocokan  dari  setiap  Alternatif pada setiap Kriteria sebagai berikut:
Tabel 3 Rating Kecocokan dari setiap Alternatif pada setiap Kriteria Alternatif K1 K2 K3 A1 2 2 3 A2 3 3 1 A3 3 2 2 Bobot (W) 3 2 2
Dengan  data  yang  ada,  maka  yang  akan  dilakukan sebagai berikut : 1. Perbaikan Bobot
Σ BOBOT : (  3 + 2 + 2  ) = 7
K1 = 3 / 7 = 0.43 K2 = 2 / 7 = 0.29
K3 = 2 / 7 = 0.29 2. Vektor S
S 1 = (2 0.43 ) x (2 0.29 ) x (3 0.29 ) = 2.2456 S 2 = (3 0.43 ) x (3 0.29 ) x (1 0.29 ) = 2.1918 S 3 = (3 0.43 ) x (2 0.29 ) x (2 0.29 ) = 2.3796
3. Vektor V
V 1 = 2.2456 =  0.3294
2.2456 + 2.1918 + 2.3796 V 2 =
2.1918
=  0.3215 2.2456 + 2.1918 + 2.3796 V 3 = 2.3796 =  0.3491 2.2456 + 2.1918 + 2.3796
Berdasarkan  hasil  Vektor  V  diatas  maka  akan  dilakukan perangkingan alternatif sebagai berikut:
Tabel 4 Rangking Hasil Analisis Metode WP Rangking Alternatif Hasil 1. Desa Katun 0.3491 2. Desa Kabukico 0.3294 3. Desa Duton Batu 0.3215
Berdasarkan  hasil  perhitungan  metode  WP  diatas,  Desa Katun  merupakan  alternatif  yang  terbaik  untuk  di bangunnya  lahan  usaha  tambak  air  payau  dengan  nilai 0.3491.
Metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  setiap atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut yang  bersangkutan.  Adapun  penjelelasan  dan flowchart program algoritma metode WP yaitu:
1. Memanggil  “nilaiBobot”  untuk  perbaikan bobot, dengan cara bobot i dibagi dengan jumlah bobot yang ada.
2. Memanggil  “nilaiAlternatif”  sesuai  dengan “idAlternatif”.  Selanjutnya  menseleksi  jenis kriteria  dari setiap Nilai Alternatif berdasarkan dari  idKriteria  dilangkah  ini  akan  digunakan kondisi IF. Sebelumnya dilakukan pemangkatan ( pow ) dengan bobot baru disetiap nilaiAlternatif  yang  ada.  Setalah  itu  nilai-nilai yang  sudah  dipangkatkan  akan  dikalikan dengan  fungsi array_product maka  akan mendapatkan vectorS.
3. Selanjutnya  mencari  nilai  akhir  ( vectorV ) dengan cara vectorS dibagai dengan array_sum( vectorS ). vectorV akan  disimpan kedalam database .
Start
sumB = query(SELECT SUM(nilaiBobot)
WHERE noAnalisis); Q = query(SELECT bobot WHERE noAnalisis); cQ = count(q); s = 0; While(row=fetch(q))
nW[s] = row[ ‘nilaiBobot’ ] / sumB[0]; s++;
IF row < cQ
q = query(SELECT alternatif WHERE noAnalisis); cQ = count(q);
While(get = fetch(q)) idA = get[ ‘idAlternatif’ ]; q2 = query(SELECT nilai_alternatif WHERE idAlternatif=idA ); cQ2 = count(q2); i = 0; While(get2 = fetch(q2)) kGetID = get2[ ‘idKriteria’ ]; j = 0; jK = fetch(query(SELECT kriteria WHERE idKriteria=kGetID));
IF jK = B vS[i][j] = pow(get2, nW); getM = fetch(query(SELECT MAX(nilaiAlternatif) WHERE idKriteria=kGetID )); vS[i][j] = pow(get2, -nW); getM = fetch(query(SELECT MIN(nilaiAlternatif) WHERE idKriteria=kGetID )); j++; IF get2 < cQ2 IF get < cQ vectorS[i] = array_product(vS[i]); i++; cVS = count(vectorS); For (i=0; i<cVS; i++) vectorV[i] = vectorS / sumVS; IF i < cVS True False No No Yes Yes Yes No A A sumVS = array_sum(vectorS); End Yes No
Berikut ini tabel Rangking Hasil Analisis Metode
TOPSIS:
Tabel III.5 Rangking Hasil Analisis Metode TOPSIS Rangking Alternatif Hasil 1. Desa Kabukico 0.5711 2. Desa Katun 0.5359 3. Desa Duton Batu 0.4289
Berdasarkan  dari  hasil  perhitungan  metode  TOPSIS, Desa  Kabukico  merupakan  alternatif  yang  tertinggi dengan nilai 0.5711.
Adapun  penjelelasan  dan flowchart program algoritma metode TOPSIS yaitu :
1. Memanggil  nilaiBobot  dari database dan memberi inisial w[i]. 2. Memanggil nilaiAlternatif berdasarkan
idAlternatif  dari database dan  dilakukan pangkat[j][x]  =  pow(nilaiAlternatif,2)  dari setiap kolom Kriteria.
3. Mencari  R[i][j]  =  SQRT(nilaiAlternatif[i]  / array_sum(pangkat[j]). SQRT merupakan fungsi akar sedangkan array_sum adalah fungsi penjumlahan  nilai  array.  Nilai  langsung  di hitung dengan cara, Y[i][j] = R[i][j] * w[j].
4. Setelah  mendapatkan  nilai  Y[i][j]  maka selanjutnya  akan  memanggil  jenisKriteria  dari database.
5. Mecari  solusi  ideal  positif  dan  negatif berdasarkan  jenisKriteria  dari  setiap  kolom  Y. jika  jenisKriteria=Benefit  maka  idealPos[i] adalah  MAX  dan  idealNeg[i]  adalah  MIN. Sedangkan  jika  jenisKriteria=cost  merupakan negasi dari Benefit.
6. Selanjutnya  menentukan  nilai  jarakPositif[i] berdasarkan  idealPos[i]  dan  jarakNegatif berdasarkan idealNeg. 7. Funtuk  formula  hasil  akhir  yaitu  v[i]  = jarakPositif[i] / (jarakPositif[i] + jarakNegatif[i]). 8. Nilai V akan disimpan ke dalam database .
Start
idealPos[i] = MAX(ideal[i][j]) idealNeg[i] = MIN(ideal[i][j]) R[i][j] = nilaiAlternatif[i][j] / sqrt(array_sum(pangkat[j])); Y[i][j] = nilaiAlternatif[i][j] * w[j]; j++; Inisialisasi ideal[i][j] = Y[j][i]) j < cY jarakPo[i] = pow( (idealPos[j] - Y[i][j]), 2 ) jarakNe[i] = pow( (idealNeg[j] - Y[i][j]), 2) j < cIP jarakPositif[i] = sqrt(array_sum(jarakPo)) jarakNegatif[i] = sqrt(array_sum(jarakNe)) V[i] =  jarakNegatif[i] / (jarakPositif[i] + jarakNegatif[i]) End i < cY w[i] = b[ ‘nilaiBobot’ ]; i++; b < cB Yes No row3 < cQ3 pangkat[j][x] = pow(row3[nilaiAlternatif],2) x++; row2 < cQ2 row < cQ i < cY2 i=0; q = query(SELECT bobot WHERE noAnalisis); cB = count(q); While(b = fetch_array(q))
i = 0; q = query(SELECT alternatif WHERE noAnalisis); cQ = count(q); While(row = fetch_array(q))
j = 0; q2 = query(SELECT nilaiAlternatif where idAlternatif=row[idAlternatif]); cQ2 = count(q2);
While(row2 = fetch_array(q2))
x = 0; q3 = query(SELECT nilaiAlternatif WHERE idKriteria=row2[idKriteria]); cQ3 = count(q3) While(row3 = fetch_array(q3)) cY2 = count(Y[0]); For (i=0; i<cY2; i++) cY = count(Y); For (j=0; j<cY; j++) For (i=0; i<cY; i++) cIP = count(idealPos); For (j=0; j<cIP; j++) Yes Yes No No i = 0; q = query(SELECT kriteria WHERE noAnalisis); cQ = count(q) While(row = fetch_array(q))
jK[i] = row[ ‘jenisKriteria’ ]; i++; row < cQ A No Yes A IF jK[i] = B True idealPos[i] = MIN(ideal[i][j]) idealNeg[i] = MAX(ideal[i][j]) Inisialisasi ideal[i][j] = Y[j][i]) j < cY cY = count(Y); For (j=0; j<cY; j++) Yes No No Yes Yes No No Yes Yes Yes No No False Gambar.2 Flowchart Algoritma Metode TOPSIS

## 4. HASIL
Gambar 3  Data yang Telah dimasukkan dengan Metode TOPSIS
Gambar 4  Hasil Perhitungan Sistem dengan Metode WP Gambar 5  Data yang Telah dimasukkan dengan Metode TOPSIS
Gambar 6 Hasil Perhitungan Sistem dengan Metode
TOPSIS

## Gambar 7 Laporan Hasil Perhitungan PDF

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian  dan pembahasan  yang telah dilakuka dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain : Dari  hasil  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan,  maka dapat diberikan beberapa kesimpulan diantaranya sebagai berikut :
1. Hasil  perhitungan  manual  sama  dengan perhitungan yang ada pada sistem.
2. Berdasarkan hasil perhitungan kedua metode:
a. Hasil  perhitungan  dengan  metode  WP yaitu:  Desa  Katun  merupakan  alternatif yang  terbaik  untuk  di  bangunnya  lahan usaha  tambak  air  payau  dengan  nilai 0.3491.
b. Hasil  perhitungan  dengan  metode  TOPSIS yaitu:  Desa  Kabukico  merupakan  alternatif yang tertinggi dengan nilai 0.5711.
1. Berdasarkan dari perhitungan dari kasus sistem pendukung  keputusan  pemilihan  lokasi  lahan tambak  paling  terbaik  untuk  dijadikan  usaha tambak  air  payau  menunjukkan  bahwa  setiap metode  WP  dan  Topsis  memiliki  hasil  akhir yang  berbeda-beda  dan  perangking  untuk sebuahl keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Adi Nugroho, Perancangan dan Implementasi Sistem Basis  Data .  Edisi  pertama,  Andi,  Yogyakarta,
2011.
[2]  Afriyudi, Pemrograman  Web  Dinamis  dengan Kolaborasi  PHP  dan  Java .  Edisi  Pertama,  Andi, Yogyakarta, 2008.
[3]    Janner  Simarmata, Rekayasa  Web .  Edisi  Pertama, Andi, Yogyakarta, 2010.
[4]    Janner  Simarmata  dan  Iman  Paryudi.  2006. Basis Data . Edisi Pertama, Andi, Yogyakarta, 2006.
[5]  Kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan .  Edisi  Pertama,  Andi,  Yogyakarta,
2007
[6]  Meri  Azmi,  dkk, Pemanfaatan  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Penentuan  Alokasi  Dana Kegiatan (Studi Kasus Unit Kegiatan Mahasiswa Politeknik Negeri Padang) . Jurnal,  Vol.16, No.1,
ISSN.1693-752X,  h.74-83,  Politeknik  Negeri Padang, Padang, 2014.
[7] Sri Kusumadewi, dkk, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making  (Fuzzy  MADM) .  Edisi  Pertama,  Cetakan Pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2006.
[8]  Stendy  B.  Sakur, PHP  5  Pemrograman  Berorientasi Objek  –  Konsep  &  Implementasi .  Edisi  Pertama, Andi, Yogyakarta, 2010.
[9] Suarga, Algoritma Pemrograman . Edisi Kedua, Andi, Yogyakarta, 2012.
[10]  Wahana  Komputer, Paduan  Belajar  MySQL Database  Server .  Cetakan  Pertama,  Media  Kita, Jakarta, 2010.
15
65 56 45 43 56 34 12 10 13 15 12 45 56 13 10 34 43 56 65 56 65 12 15 45 56 10 13 34 43 56 65 10 12 13 15 34 43 45 56 10 12 13 15 34 43 45 56 56 65 15 12 45 56 13 10 43 34 56 65
Pada prosedur yang akan disajikan di bawah ini, terdapat dua  buah  prosedur  bantu.  Prosedur  pertama  adalah prosedur merge yaitu  prosedur  yang  digunakan  untuk melakukan merge terhadap  dua  buah  vektor  dengan panjang tertentu.
Merge  sort menggabungkan  dua  ide  utama untuk meningkatkan runtime- nya:
1. Array kecil akan mengambil langkah-langkah untuk menyortir lebih sedikit dari array besar.
2. Lebih  sedikit  langkah  yang  diperlukan  untuk membangun  sebuah array terurut  dari  dua  buah array terurut  daripada  dari  dua  buah array tak terurut.

## A. Algoritma Merge Sort
Langkah 0 Baca  elemen  vektor  yang  akan diurutkan,  misalnya  vektor  v,  dan cacah elemen N. Langkah 1 (menbentuk senarai berantai) Untuk I=1 sampai N, tentukan : Senarai[I].Info = v[I], dan Senarai[I].kanan = I+1. Kemudian, tentukan : senarai[N].kanan = 0. Langkah 2 Tentukan  :  awal  =  1  (awal  senarai berantai). Langkah 3 Kerjakan langkah  sampai 16 untuk K =  1  sampai  angka  (angka  adalah cacah  digit  terbanyak  dari  elemen vektor yang akan diurutkan). Langkah 4 (Inisialisasi antrian). Untuk  I  =  0  sampai  9,  tentukan  : Belakang [I] = 0. Untuk  I  =  0  sampai  10,  tentukan  : Depan [I] = 0. Langkah 5 (Memecahkan senarai berantai menjadi sejumlah antrian) Kerjakan  langkah  6  sampai  9  selama awal <> 0. Langkah 6 Tentukan : P = awal,
Awal = senarai [Awal].Kanan, dan Y = senarai [P].Info.
Langkah 7 (Menentukan digit satuan atau puluhan  atau  ratusan  atau  ribuan  dan seterusnya) Tentukan : Pangkat = 1. Untuk I = 1 sampai K-1 : Tentukan : Pangkat = Pangkat * 10. Kemudian,  tentukan  :  J  =  (Y  div
Pangkat) mod 10 (nilai  digit  satuan  atau  puluhan  atau ratusan atau ribuan dan seterusnya). Langkah 8 (Menempatkan dalam antrian) Tentukan : Q = Belakang [J]. Test apakah : Q = 0 ? Jika ya, tentukan : Depan [J] = P. Jika tidak, tentukan : senarai [Q].Kanan = P. Langkah 9 Tentukan : Belakang [J] = P. Langkah 10 (Menyusun  kembali  antrian  menjadi senarai berantai) Tentukan : J = 0 Tentukan : J + 1 selama (J <= 9 ) dan (Depan [J] ) = 0. Langkah 11 Tentukan  :  Awal  =  Depan  [J],  (awal antrian). Langkah 12 Kerjakan  langkah  13  sampai  15 selama J <= 9. Langkah 13 Tentukan : I = J + 1 Tentukan :  I  =  I  + 1 selama (I <= 9) dan (Depan [I] = 0). Langkah 14 Test apakah I <= 9 ? Jika ya, tentukan : P = I, dan Senarai  [Belakang  [J]].Kanan  = Depan [I]. Langkah 15 Tentukan : J = I. Langkah 16 (Akhir senarai berantai) Tentukan : senarai [Belakang [p]].Kanan = 0. Langkah 17 (Mengambil  bentuk  senarai  berantai menjadi vektor) Untuk I = 1 sampai N, kerjakan : V [I] = senarai [Awal].Info, dan Awal = senarai [Awal].Kanan. Langkah 18
selesai.

## B. Kompleksitas Algoritma Merge Sort
Merge  Sort merupakan  algoritma  pengurutan  yang  baik terutama untuk mengurutkan data yang jumlahnya sangat banyak. Untuk data yang sedikit, algoritma ini sebaiknya tidak digunakan karena ada beberapa algoritma lain yang bisa  bekerja  lebih  cepat  dari Merge  Sort .  Algoritma  ini mengaplikasikan  pembagian  elemen  array  menjadi  2 buah sub-array . Lalu menggabungkan data yang ada pada kedua  buah sub-array tersebut.  Kompleksitas  waktu untuk semua kasus dari algoritma Merge Sort adalah O(n log  n) .  Untuk  menghitung  kompleksitas  dari  algoritma Merge  Sort bisa  menerapkan  pembagian General dan teorema Conquer .
Diketahui bahwa:
Dimana:
n
: merupakan jumlah masalah utama
a
: merupakan jumlah dari sub-masalah
n/b : merupakan jumlah pembagian data
O(n k ) :  kompleksitas  dari  pembagian  dan  operasi merging
T (n) = O (n logba ) jika a > b k T (n) = O (n k log n)  jika a = b k
T (n) = O (n k ) jika a < b k Pada Merge  Sort ,  masalah  utama  dibagi kedalam 2 sub-masalah, jadi
a = 2. Jumlah dari masalah utama dibagi dengan 2, jadi b =  2.  Kompleksitas  untuk  pembagian  adalah O  (1) dan kompleksitas  waktu  untuk merging adalah O  (n) .  Total waktu  untuk  pembagian  dan merging adalah O  (1) + O (n) = O  (n) = O  (n1) .  Jadi,  k  =  1.  Karena a  =  b k maka kompleksitas dari Merge Sort adalah O (nklog n) = O (n log n).
Kasus  terbaik  ( Best  Case )  untuk  algoritma Merge  Sort ini  yaitu  pada  saat  data  inputan  berupa  data yang  terurut  baik ascending maupun descending . Sedangkan  kasus  terburuknya  ( Worst  Case )  yaitu  pada saat data inputan berupa data yang acak ( random ). Tetapi untuk  kompleksitas  waktu  asimptotiknya  sama,  yaitu sebesar O (n2log n).

## V. ANALISA ALGORITMA

## A. Metode Quick Sort
Metode Quick  Sort memiliki  Algoritma  yang  lebih rumit,  tetapi  hasilnya  lebih  cepat  karena  hanya memerlukan  sejumlah  langkah  yang  lebih  sedikit  untuk menghasilkan  hal  yang  sama.  Proses  pengurutan  data dengan  menggunakan  metode Quick  Sort secara  garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut. Apabila  diketahui sebuah  vektor  K  dengan  N  buah  elemen  data  yang  akan diurutkan  secara  urut  naik.  Pertama-tama  dipilih  salah satu  elemen  data  sembarang  pada  vektor  K  tersebut, biasanya  adalah  elemen  apada  urutan  data  pertama  dan diberi nama X. Selanjutnya, semua elemen pada vektor K disusun dengan menempatkan elemen data X pada posisi data  tertentu  yaitu  J  sedemikian  rupa  sehingga  elemen data  pada  urutan  ke-1  samapai  ke  j-1  mempunyai  harga lebih  besar  dari  X.  Sehinggga  akan  terdapat  dua subvektor,  yaitu subvektor bagian pertama  yang  memuat elemen-elemen  data  yang  memiliki  harga  kurang  dari  X dan  subvektor  bagaian  kedua  yang  memuat  elemen- elemen data yang memiliki harga lebih dari X.
Prosedur  di  atas  akan  diulang  pada  subvektor pertama  dan  subvektor  kedua,  sehingga  akan  diperoleh emapat  subvektor  baru.  Proses  yang  sama  akan  terus dilakukan  secara  berulang  sehingga  semua  subvektor pada akhirnya hanya tinggal mempunyai satu elemen data. Dalam kondisi demikian, maka semua data dalam vektor K telah menjadi urut naik.

## B. Metode Merge Sort
Metode Merge  Sort (penggabungan)  melakukan pengurutan  dengan  cara  membagi  data  menjadi  2  (dua) kumpulan  data  dan  masing-masing  kumpulan  diurutkan, kemudian  setelah  terurut  dilakukan  penggabungan  dua kumpulan data tersebut dalam keadaan terurut.
Langkah-langkah  pengurutan  dengan Merge  Sort secara  garis  besar  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut  ini. Sebuah  vektor  K  dengan  cacah  elemen  data  sebanyak  N pada  kondisi  tidak  terurut.  Untuk  mengurutkan  semua data  dalam  K,  mula-mula  setiap  elemen  dalam  vektor  K dianggap  sebagai  sebuah  vektor  yang  masing-masing mempunyai  sebuah  elemen  data.  Dengan  demikian  akan terdapat  N  vektor  dengan  cacah  elemen  masing-masing adalah  1  buah.  Selanjutnya,  setiap  pasang  vektor  yang berurutan digabungkan menjadi sebuah vektor yang baru. Jika menginginkan hasil secara urut naik, maka pada saat
menggabungkan kedua vektor tersebut sekaligus dilakukan  perbandingan  dan  pertukaran  posisi  antar elemen  data  sedemikian  rupa  sehingga  data  yang  lebih kecil akan ditempatkan pada posisi yang mendahului data lain  yang  lebih  besar.  Pada  akhir  langkah  pertama  ini, akan  memiliki  vektor  baru  sebanyak  N/2  yang  masing- masing  dalam  kondisi  urut  naik.  Cacah  elemen  pada masing-masing  vektor  adalah  2  buah,  kecuali  jika  N bernilai  ganjil  maka  akan  terdapat  N/2+1  vektor  baru dimana salah satu vektor  hanya  memiliki sebuah  elemen data saja.
Pada langkah selanjutnya, setiap pasang vektor yang berurutan  dapat  dilakukan  penggabungan  dan  sekaligus dapat  pertukaran  posisi  antar  data  sehingga  akan terbentuk vektor-vektor baru. Demikian, proses penggabungan  dan  pertukaran  posisi  data  secara  terus menerus  akan  dilakukan  sehinggga  pada  akhirnya  akan diperoleh  sebuah  vektor  baru  yang  memuat  semua elemen data dalam vektor sumber dalam kondisi urut naik.

## C. Analisa Perbandingan Algoritma
Pada algoritma Quick Sort , jarak dari  kedua  elemen yang  ditukarkan dibuat  cukup besar dengan tujuan untuk mempertinggi efektivitasnya. Sedangkan algoritma Merge  Sort akan  selalu  membagi  dua  tiap  sub- array nya hingga  mencapai  basis,  sehingga  kompleksitas  dari algoritma Merge Sort, berlaku untuk semua kasus ( Worst Case  =  Best  Case  =  Average  Case ).  Algoritma Quick Sort dan Merge  Sort memiliki  kompleksitas  yang  sama yaitu O (n log n) tetapi pada kasus worst case algoritma Quick Sort memiliki kompleksitas O (n 2 ). Metode Quick Sort dan  metode Merge  Sort dapat  dilakukan  dengan menggunakan rekursif atau tanpa rekursif.
Algoritma Quick  Sort lebih  dipilih  dibanding algoritma Merge  Sort ,  karena  algoritma Merge  Sort melakukan  tiga  kali  lebih  banyak assignment  records dibanding  algoritma Quick  Sort secara  rata-ratanya .
Walaupun algoritma Quick Sort
melakukan pembandingan  elemen  yang  lebih  banyak  dalam  kasus rata-ratanya.
Untuk  mengetahui a nalisa perbandingan untuk  O (n log  n) algoritma pengurutan Merge Sort dan Quick Sort, dapat kita lihat seperti tabel 3.3 berikut ini :
Tabel 1. Analisa Rangkuman untuk O (n log n) Algoritma Pengurutan Quick Sort dan Merge Sort

## Algoritma Pembandingan Elemen
Merge Sort Quick Sort Algoritma Assignment Records Merge Sort Quick Sort

## VI. PENUTUP
Dari hasil analisis pengurutan data ( Sorting ) menggunakan  algoritma Quick  Sort  dan  Merge  Sort ini, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Algoritma Merge  Sort memiliki  waktu  yang lebih cepat pada jumlah data yang relatif sedikit
(berkisar  1  s/d  10  data),  baik  pengurutan  data pada data Array maupun data Record .
2. Algoritma Quick  Sort selalu  memiliki  jumlah langkah  yang  sedikit  dibandingkan  algoritma Merge Sort yang memiliki jumlah langkah yang lebih banyak.
3. Dari  hasil  perbandingan  pengurutan  data  ini, Quick  Sort dipilih  lebih  baik  dan  lebih  cepat karena Assignment  Records nya  yang  paling sedikit  diantara  kedua  algoritma  pengurutan data  tersebut,  meskipun  pembandingan  elemen yang  dilakukan Quick  Sort lebih  banyak dibandingkan Merge Sort .

## DAFTAR PUSTAKA
1. Sumantri  Slamet  I.  S,  FX.  Nursalmi,  C. Hendrik,  Wahyu,  Wibowo,  1989, Pengantar Struktur  Data ,  Penerbit  PT.  Elex  Media Kamputindo, Jakarta.
2. Kusumo  Suryo  Ario  Drs,  2000, Microsoft Visual  Basic  6 , Penerbit  PT.  Elex  Media Komputindo, Jakarta.
3. Liem,  Inggriani,  2007, Draft  Diktat  Kuliah
Dasar  Pemrograman  (Bagian  Pemrograman Prosedural) , Program Studi Teknik
Informatika,  Institut  Teknologi  Bandung.  hlm.
141-142
4. Munir,  Rinaldi,  2006, Strategi  Algoritmik , Jurnal Teknik Informatika Bandung.
5. Jogiyanto MH, Akt, MBA, Ph.D, 2009, Bahasa Pascal , Penerbit Andi Offset, Yogyakarta.