## STRATEGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN MEDIA IKLAN MENGGUNAKAN FUZZY AHP

## Rachman Komarudin
Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta Selatan rachman.rck@bsi.ac.id
Abstract  Advertising  is  all  Forms  of presentation  and  promotion  of  ideas,  goods,  or services  non-personal  Certain  Payments  require  a sponsor.  Media  Advertising  is  a  tool  to  introduce the of products OR services marketed To Market, in addition  to  media  advertising  Many  Ways  to introduce    of  Company  products,  but  ad  Very Important  role  Marketing  .  The  purpose  of advertising is very dependent from company, good for  the  review  to  inform,  persuade,  OR  warned. Research Strategy Decision Making In the Electoral Media Advertising Using Fuzzy AHP, expected MAY be  used  as  a  strategic  alternative    media  choose the ads, research  will study the problems Based on the  criteria  and  sub-criteria  Anything  it  takes formulate and Determine alternative  development strategy  Media  Election    ad,  Research  Model assessed  According  to  a  to  Determine  the  scale  of your  priorities  based  on  the  weighted  Priority Decision  Making  Media  ad.  From  Preparation hierarchy  Criteria  Obtained  3  Criteria  and  6  sub criteria  and  the  four  alternatives  the  which  are used to review advertising media poll, based on the data  processing    Fuzzy  AHP,  Criteria  for  Internal factors, Vision, Mission and Target Market has the highest priority for review of choosing advertising media  and    newspaper  Obtained  Media  Selected Notes Notes is based on the highest.
Intisari  Periklanan  adalah  segala  bentuk penyajian  dan  promosi  ide,  barang,  atau  jasa secara  non-personal  oleh  suatu  sponsor  tertentu yang memerlukan pembayaran. Iklan merupakan alat atau media untuk mengenalkan produk atau jasa yang ingin dipasarkan kepada pasar sasaran, selain  iklan  banyak  media  atau  cara  untuk mengenalkan  produk  perusahaan,  namun  iklan sangat berperan penting dalam dunia pemasaran. Tujuan  iklan  sangat  tergantung  dari  setiap perusahaan,  baik  untuk  menginformasikan, membujuk, atau mengingatkan. Penelitian tentang  Strategi  Pengambilan  Keputusan  Dalam Pemilihan Media Iklan Menggunakan Fuzzy AHP, diharapkan  dapat  dijadikan  alternatif  strategis dalam  memilih  media  iklan,  penelitian  ini  akan mengkaji permasalahan Berdasarkan Kriteria dan sub-kriteria  apa  saja  yang  diperlukan  dalam merumuskan  dan  menentukan  alternatif  strategi dalam  pemilihan  media  iklan,    Model  pada
penelitian  ini  dinilai  sesuai  untuk  menentukan skala prioritas pengambilan keputusan berdasarkan  pembobotan  prioritas  media  iklan. Dari  penyusunan  hirarki  kriteria  didapatkan  3 kriteria utama dan 6 sub kriteria dan 4 alternatif yang  digunakan  untuk  pemilihan  media  iklan, berdasarkan pengolahan data dengan Fuzzy AHP, kriteria  Faktor  Internal,  Visi  Misi  dan  Target Market  memiliki  prioritas  tertinggi  untuk memilih media iklan dan didapatkan surat kabar sebagai  media  terpilih  berdasarkan  bobot tertinggi.
Kata kunci : Fuzzy AHP, Media Iklan.

## PENDAHULUAN
Pilihan kita terhadap media untuk pemasangan  iklan  sangat  tergantung  pada  apa yang  akan  kita  iklankan  dan  mengapa  kita iklankan hal itu secara sederhana masing-masing media  selalu  mencantumkan  segmen  yang  selalu ia  layani,  tetapi  kita  perlu  mempelajari  kekuatan dan  kelemahan  media  tersebut  sebelum  kita memutuskan  untuk  memasang  iklan  pada  media yang bersangkutan.
Penelitian  ini  berfokus  pada  keputusan pemilihan  media  iklan  berdasarkan    Teori Himpunan Fuzzy yang diharapkan dapat dijadikan  alternative  strategis  dalam  memilih media  iklan.  penelitian  ini  akan  mengkaji permasalahan  Berdasarkan  Kriteria  dan  sub- kriteria  apa  saja  yang  diperlukan  dalam merumuskan  dan  menentukan  alternatif  strategi dalam pemilihan media iklan.
Banyaknya media iklan sebagai pilihan yang digunakan  maka  penelitian  ini  hanya  dibatasi dengan  membandingkan  media  promosi  melalui internet,  koran  atau  surat  kabar,  spanduk  dan brosur  yang  akan  dilakukan  pembobotan  dari masing-masing media tersebut sehingga didapatkan skala prioritas pilihan untuk pengambilan keputusan media yang terpilih.

## BAHAN DAN METODE
a. Periklanan Pengertian iklan yang lain secara komprehensif  adalah  “semua  bentuk  aktivitas
untuk  menghadirkan  dan  mempromosikan  ide, barang  atau  jasa  secara  nonpersonal  yang dibayar oleh sponsor tertentu.
Periklanan  adalah  segala  bentuk  penyajian non  personal,  promosi  dan  ide,  barang  ataupun jasa  oleh  sponsor  tertentu  yang  memerlukan pembayaran (Caples, Jhon, 1997)
Periklanan merupakan suatu proses komunikasi  yang  bertujuan  untuk  membujuk atau  menggiring  orang  untuk  mengambil tindakan  yang  menguntungkan  bagi  pihak pembuat  iklan.  Periklanan  merupakan  satu  dari empat  alat  penting  yang  digunakan  oleh perusahaan  untuk  memperlancar  komunikasi persuasif  terhadap  pembelian  dan  masyarakat yang ditargetkan (Darmadi Durianto, 2003)
Faktor-faktor yang perlu diperhatikan dalam memilih media iklan adalah:
1. Tujuan,  apa  yang  kita  inginkan  terhadap iklan  tersebut.  Tujuan  harus  dinyatakan dengan jelas dapat diukur dan kapan hal itu akan  dicapai.  Semakin  jelas  dan  spesifik tujuan  itu  disebutkan,  akan  semakin  baik dan  mudah  bagi  kita  untuk  mengevaluasi apakah  tujuan  tersebut  sudah  tercapai  atau tidak.  Tujuan  yang  ditetapkan  harus  sesuai dengan rencana promosi.
2. Pada  saat  dan  kapan  iklan  tersebut  harus ditayangkan.
3. Siapa  yang  menjadi  target Audience? dan dimana  orang  tersebut  berada?  Beberapa media  menyebutkan  siapa  dan  bagaimana karakteristik audiencenya . Mempelajari secara  seksama  kesesuaian  karakteristik audience untuk  produk  yang  kita  hasilkan dengan  karakteristik audience media  yang bersangkutan  akan  banyak  menghemat biaya pemilihan media.
4. Apa  pesan  dan  berapa  banyak  frekuensi yang  akan  ditayangkan?  pesan  apa  yang akan  kita  sampaikan  kepada customer ?
seberapa
sering pesan tersebut
disampaikan?  media  yang  akan  kita  pilih harus  dapat  membawa  pesan  tersebut secara efektif.

## b.     Teori Himpunan Fuzzy
Salah  satu  bentuk  ketidakpastian  dan ketidaktepatan  dalam    pengambilan  keputusan ialah  didalam  penentuan  bobot  dari  masing- masing kriteria dan penilaian alternatif terhadap masing-masing  kriteria.  Pengambil  keputusan sering  menghadapi      keadaan      dimana      bobot atau      nilai      tersebut      sangat      sulit      untuk dinyatakan  secara  tegas.  Ia  mungkin  berpikir akan  lebih  baik    menyatakannya  misalnya  dalam pernyataan  “sekitar  10”  atau  “kira-kira  5” daripada  secara  tegas  mengatakan      “10”      atau “5”.      Informasi      lainnya      juga      mungkin  lebih
cocok  dinyatakan    dalam    pernyataan    linguistik misalnya    “sangat    banyak”,    “banyak”,  “cukup”, “sedikit”,  “sangat  sedikit”,  dan  sebagainya. Ungkapan-ungkapan  seperti  di  atas  tidak  dapat ditangani    oleh    metode    analisis  keputusan konvensional  yang  mengharuskan  informasi dinyatakan  secara  numerik  dan  tegas.  Metode pengambilan  keputusan  klasik  sedikit  sekali menaruh  perhatian  pada      kondisi-kondisi informasi      yang      tidak      sempurna.      Untuk memecahkan permasalahan tersebut, konsep  fuzzy  dapat  dimanfaatkan,  yang  memang dikembangkan  untuk  mengatasi  ketidaktegasan.
Pada tahun 1965, Lotfi A. Zadeh memperkenalkan teori himpunan fuzzy (fuzzy set theory).  Zadeh  menyatakan  bahwa  jika  A merupakan  suatu  himpunan  fuzzy  dan  x  adalah suatu    obyek,    preposisi    “x    adalah    anggota    A” tidak    dinyatakan    salah    atau  benar,  tetapi  bisa dinyatakan  benar  jika  memiliki  derajat  tertentu, yang merupakan derajat  x  di  dalam  anggota  A. Untuk    menyatakan    derajat    keanggotaan    di dalam  himpunan    fuzzy    seperti    derajat kepercayaan,    dilakukan    dengan    suatu    satuan interval    tertutup    [0,1].    Nilai    ekstrim    interval ini    adalah    0    dan    1,    menunjukkan  penolakan dan penegasan suatu keanggotaan dari himpunan fuzzy yang diberikan.

## c.        Fuzzy AHP
Salah  satu  metode  fuzzy  AHP  yang  dapat digunakan  adalah  metode  fuzzy  AHP  yang diajukan  oleh  Chang  (1996).  Dalam  metode  ini Chang memperkenalkan pendekatan baru, dengan  menggunakan  triangular  fuzzy  number untuk skala penilaian perbandingan berpasangan,  dan  menggunakan  metode  extent analysis  untuk  nilai  synthetic  extent  dari perbandingan berpasangan.

## Metode Penelitian
Jenis  Penelitian  ini  menggunakan  metode deskriptif analitik dengan menyajikan rangkuman  hasil  survey  dan  wawancara  yang berupa  kuesioner  tentang  pemilihan  media  iklan yang  tepat  dan  efektif  antara  media  Surat  kabar, Internet, Spanduk dan brosur.
Kemudian hasil survey dan wawancara yang berupa kuesioner data yang selanjutnya dihitung nilai  fuzzy  sampai  dengan  normalisasi  bobotnya untuk mendapatkan hasil Keputusan  media yang terbaik  dalam  melakukan  sebuah  promosi  atau pemasaran.  Hasil  keputusan  yang  diperoleh segera  ditindaklanjuti  berupa  tindakan  atau dapat  pula  dikaji  ulang  bila  ternyata  ditemukan data baru atau informasi baru yang mempengaruhi hasil untuk mengurangi
ketidakpastian, sehingga akan diperoleh keputusan yang baru.
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner melalui dua tahap. Pada tahap  awal  dilakukan  kuesioner  penentuan atribut  untuk  menentukan  elemen-elemen  yang
signifikan pada masing-masing level pada level 1 penentu  kriteria  atau  Faktor-faktor  yang mempengaruhi  pengambilan  keputusan  dalam memilih  media  iklan,  level  2  untuk  penentuan sub-kriteria , dan  level  3  untuk  penentuan alternatif strategis.
Tahapan  penelitian  pemilihan  media  iklan dapat di rinci sebagai berikut :
1. Menentukan permasalahan penelitian
2. Mencari  studi  literatur  sesuai  dengan permasalahan penelitian
3. Mengidentifikasi  kebutuhan  data  untuk penelitian
4. Menyusun  dan  menyebar  kuesioner  tahap 1  unuk  menentukan  kriteria  utama  dan sub  kriteria  yang  akan  digunakan  untuk membentuk  model  hirarki  keputusan pemilihan media iklan.
5. Berdasarkan model hirarki dibuat kuesioner  tahap  2.  Untuk  menentukan bobot  elemen-elemen  pada  hirarki  dalam pengambilan keputusan.
6. Kuesioner  tersebut  diolah  untuk  dilihat nilai  konsistensinya  terlebiih  dahulu,  jika nilai rasio inkonsistensinya lebih kecil atau sama dengan 0.1 maka model hirarki yang diperoleh konsisten dan dapat dilanjutkan dengan  melakukan  pembobotan.  Tetapi
jika  nilai  rasio  inkonsitensinya  lebih  dari 0.1  maka  diperlukan  peninjauan  kembali data kuesioner
7. Dari  hasil  pengolahan  data  kuesioner  2 didapatkan  bobot  dan  prioritas  dari kriteria dan  subkriteria.
8. Dilakukan  analisa  hasil  pengolahan  data dan responden
sehingga dapat
disimpulkan media iklan yang terpilih.
Sumber : Pengolahan Data (2015)
Gambar 1. Tahapan penelitian pemilihan media iklan
MULAI PERMASALAHAN PENELITIAN STUDI LITERATUR IDENTIFIKASI KEBUTUHAN DATA PENYEBARAN KUESIONER TAHAP 1 MEMBUAT HIERARKI KEPUTUSAN PENYEBARAN KUESIONER TAHAP II PENGOLAHAN KUESIONER II KONSISTEN TIDAK TIDAK YA YA MENGHITUNG FUZZY SYNTHETIC EXLENT MEMBANDINGKAN NILAI FUZZY SYNTHETIC EXLENT NORMALISASI BOBOT ANALISA HASIL PEMILIHAN MEDIA TERBAIK MEDIA IKLAN TERPILIH SELESAI

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pengolahan data kuesioner
Tahap 1 : Pengolahan data kuesioner tahap 1 Pada  tahap  ini  dilakukan  penyebaran Pemilihan  kriteria  ,  sub  kriteria  dan  alternatif kepada responden, dimana kuesioner tahap 1 ini adalah  kuesioner  untuk  menentukan  kriteria, subkriteria dan alternatif dalam pemilihan media iklan.  Hasil  penyebaran  kuesioner  tahap  1  dapat ditetapkan  jika  total  skor  maksimun  75%    dari skor  total  maksimun  yaitu  75%  X  20  =  15,  skor ini  merupakan  skor  yang  logis  karena  nilai  ini dari  4  responden  sehingga  kriteria,  subkriteria dan  alternatif  sudah  dapat  disepakati  sebagai kriteria  untuk  memilih  media  iklan.  Dari  hasil pengolahan  kuesioner  I  kemudian  dibuat  hirarki keputusan  seperti  pada  gambar  1  Diagram hirarki,  berdasarkan  diagram  hirarki  keputusan maka  dihasilkan  kuesioner  tahap  2,  dimana kuesioner ini adalah kuesioner untuk menentukan  bobot  kriteria,  subkriteria  dan alternatif  pembobotan  nilai  tertinggi  dalam pemilihan media iklan.

## Tahap 2 : Pengolahan data kuesioner tahap 2
Tahapan Pengolahan data kuesioner tahap 2 dalam menentukan pemilihan media iklan.
Tabel 1.  matriks perbandinagan Kriteria Utama
FI FE KC FI (1,1,1) (1,2,4) (1,3,5) FE (1/4,1/2,1/1) (1,1,1) (2,4,6) KC (1/5,1/3,1/1)  (1/6,1/4,1/2)  (1,1,1)
Sumber : Pengolahan Data (2015)
Setelah  itu  dilakukan  penggabungan  dari setiap  matriks  berpasangan  Fuzzy  tiap-tiap responden,  adapun  hasil  pengabungan  untuk matriks  berpasangan  untuk  setiap  kriteria  dan subkriteria adalah :
Penggabungan nilai fuzzy untuk kolom Kriteria utama = ((1/4,1/2,1/1)  + (1/6,1/4,1/2) +(1/7,1/5,1/3) +(1/8,1/6,1/4) )*1/4 (0.17,0.28,0.52)
= ((1/5,1/3,1/1)+(1/8,1/6,1/4)+(1/8,1/6,1/4)+(1 /11,1/9,1/7))*(1/4)
(0.14,0.19,0.41)
= ((1/6,1/4,1/2)+(1/5,1/3,1/1)+(1/5,1/3,1/1)+(1 /6,1/4,1/2))*(1/4) (0.18,0.29,0.75) = ((1,2,4)+(2,4,6)+(3,5,7)+(4,6,8))*(1/4)
(2.50,4.25,6.25) = ((1,3,5)+(4,6,8)+(4,6,8)+(7,9,11))*(1/4) (4,6,8)
= (2,4,6)+(1,3,5)+(1,3,5)+(2,4,6)+)*(1/.4) (1.50,3.50,5.50) Penggabungan nilai fuzzy untuk Perbandingan Sub Kriteria Faktor Internal =((1/4,1/2,1/1)+(1/5,1/3,1/1)+(1/6,1/4,1/2) +(1/6,1/4,1/2) )*1/4 (0.20,0.33,0.75) =((1/6,1/4,1/2)+(1/9,1/7,1/5) +(1/9,1/7,1/5)+(1/7,1/5,1/3))*(1/4) (0.13,0.18,0.31) =((1/7,1/5,1/3)+(1/8,1/6,1/4)+(1/6,1/4,1/2) +(1/1,1/1,1/3))*(1/4) (0.36,0.40,0.35) =((1,2,4)+(1,3,5)+(2,4,6)+(2,4,6))*(1/4) (1.50,3.25,5.25) =((2,4,6)+(5,7,9)+(5,7,9)+(3,5,7))*(1/4) (3.75,5.75,7.75) =(3,5,7)+(4,6,8)+(2,4,6)+(1,1,3)+)*(1/.4) (2.50,4.00,6.00)

## 2. Penggabungan nilai fuzzy
Untuk  perbandingan  Sub  Kriteria  Faktor
Eksternal
=((1/4,1/2,1/1)+(1/4,1/2,1/1)+(1/7,1/5,1/3)
+(1/6,1/4,1/2) )*(1/4) (0.20,0.36,0.71) =((1/6,1/4,1/2)+(1/9,1/7,1/5)+(1/10,1/8,1/6) +(1/11,1/9,1/7))*(1/4) (0.12,0.16,0.25) =((1/5,1/3,1/1)+(1/8,1/6,1/4)+(1/5,1/3,1/1) +(1/8,1/6,1/4))*(1/4) (0.16,0.25,0.63) =((1,2,4)+(1,2,4)+(3,5,7)+(2,4,6))*(1/4) (1.75,3.25,5.25) =((2,4,6)+(5,7,9)+(6,8,10)+(7,9,11))*(1/4) (5.00,7.00,9.00) =(1,3,5)+(4,6,8)+(1,3,5)+(4,6,8)+)*(1/.4) (2.50,4.50,6.50)
Penggabungan nilai fuzzy untuk  Perbandingan  Sub  Kriteria  Kepercayaan Customer =((1/4,1/2,1/1)+(1/5,1/3,1/1)+(1/8,1/6,1/4) +(1/4,1/2,1/1))*(1/4)
(0.21,0.38,0.63)
=((1/5,1/3,1/1)+(1/4,1/2,1/1)+(1/7,1/5,1/3) +(1/4,1/2,1/1))*(1/4) (0.21,0.38,0.65) =((1/9,1/7,1/5)+(1/9,1/7,1/5)+(1/8,1/6,1/4) +(1/11,1/9,1/7))*(1/4) (0.11,0.14,0.20) =((1/5,1/3,1/1)+(1/4,1/2,1/1)+(1/4,1/2,1/1) +(1/7,1/5,1/3))*(1/4)
(0.21,0.38,0.83)
=((1/5,1/3,1/1)+(1/6,1/4,1/2)+(1/6,1/4,1/2) +(1/9,1/7,1/5))*(1/4) (0.16,0.24,0.56) =((1/6,1/4,1/2)+(1/6,1/4,1/2)+(1/5,1/3,1/1) +(1/6,1/4,1/2))*(1/4) (0.18,0.27,0.63) =((1,2,4)+(1,3,5)+(4,6,8)+(1,2,4))*(1/4) (1.75,3.25,5.25) =((1,3,5)+(1,2,4)+(3,5,7)+(1,2,4))*(1/4) (1.50,3.00,5.00) =((5,7,9)+(5,7,9)+(4,6,8)+(7,9,11))*(1/4) (5.25,7.25,9.25) =((1,3,5)+(1,2,4)+(1,2,4)+(3,5,7))*(1/4) (1.50,3.00,5.00) =((1,3,5)+(2,4,6)+(5,7,9)+(5,7,9))*(1/4)
(3.25,5.25,7.25) =((2,4,6)+(2,4,6)+(1,3,5)+(2,4,6))*(1/4) (1.75,3.75,5.75)
Setiap  nilai  pada  matriks  perbandingan Fuzzy  AHP  dari  setiap  responden  ditambahkan dan  dibagi  dengan  jumlah  responden,  dalam  hal ini nilai pembaginya adalah ¼.
Hasil  pengabungan  matrik  berpasangan maka  dibentuk  kedalam  matirks  Fuzzy  hasil gabungan  dari  setiap  responden.  Adapun  bentuk matriks Fuzzy dari setiap kriteria dan subkriteria adalah
Tabel  2.  matriks perbandinagan berpasangan
Fuzzy untuk Kriteria Utama FI FE KC FI (1,1,1) (2.50,4.25, 6.25) (4,6,8) FE (0.17,0.28, 0.52) (1,1,1) (1.50,3.50, 5.50) KC (0.14,0.19 0.41) (0.18,0.29, 0.75) (1,1,1) Sumber : Pengolahan Data (2015) Tabel  3.  matriks perbandinagan berpasangan Fuzzy untuk Faktor Internal VM PR BY VM (1,1,1) (1.50,3.25, 5.25) (3.75,5.75, 7.75) PR (0.20,0.33, .75) (1,1,1) (2.50,4.00, 6.00) BY (0.13,0.18, 0.31) (0.36,0.40, 0.35) (1,1,1) Sumber : Pengolahan Data (2015) Tabel  4.  matriks perbandingan berpasangan Fuzzy untuk Faktor Eksternal TM DI FR TM (1,1,1) (1.75,3.25, 5.25) (5.00,7.00, 9.00) DI (0.20,0.36, (1,1,1) (2.50,4.50,
0.71) 6.50) FR (0.12,0.16, 0.25) (0.16,0.25, 0.63) (1,1,1) Sumber : Pengolahan Data (2015)
3. Menghitung nilai fuzzy synthetic extent dari masing-masing matriks.
Dari  matriks  perbandingan  berpasangan Fuzzy  kemudian  dihitung  nilai  fuzzy  synthetic extent,  Berikut  adalah  hasil  perhitungan  untuk kriteria  dan  subkriteria  matriks  perbandingan Fuzzy AHP:
Hasil fuzzy synthetic extent untuk kriteria utama : SA  =  7.50  ,11.25  ,15.25  X    1/24.43  ,  1/17.51  ,
1/11.49 ) = 0.31, 0.64, 1.33
SB  =  2.67  ,4.78  ,  7.02  X  (  1/24.43  ,  1/17.51  ,
1/11.49 ) = 0.11, 0.27, 0.61
SC  =  1.32  ,  1.48  ,  2.16  X  (  1/24.43  ,  1/17.51  ,
1/11.49 ) = 0.05, 0.08, 0.19
Pada  matriks  perbandingan  Fuzzy  AHP setiap  aij  terdiri  dari  tiga  bagian  yaitu  Low  (l), Midle  (m)  dan  Upper  (u).  Untuk  penghitungan Fuzzy  synthetic  extent  setiap  bagian  tersebut ditambahkan.
Misal  pada  matriks  perbandingan  Fuzzy AHP  untuk  baris  pertama  terdiri  dari    a11 =(1,1,1),    a12  =  (2.50,4.25,6.25)    dan    a13  = (4,6,8),  untuk  nilai  low(l)  =1+2.50+4  =7.50, middle (m)=1+4.25+6 = 11.25 dan nilai upper (u) = 1+6.25+8 = 15.25.
Dengan  cara  yang  sama  dalam  perhitungan fuzzy  synthetic  extent  untuk  setiap  kriteria  dan subkriteria adalah :
Hasil  fuzzy  synthetic  extent  untuk  Faktor Internal:
SA  = 6.25 ,   10.00 ,  14.00 X ( 1/23.91 , 1/16.91 ,
1/11.44 ) = 0.26, 0.59,1.22
SB  = 3.70 ,   5.33 ,  7.75 X ( 1/23.91 , 1/16.91 , 1/11.44 ) = 0.15, 0.32, 0.68
SC  =  1.49  ,1.58  ,2.16 X (  1/23.91,  1/16.91  ,
1/11.44 ) =0.06,0.09,0.19
Hasil  fuzzy  synthetic  extent  untuk  Faktor Eksternal :
SA  =  7.75  ,11.25,15.25  X  (  1/25.34  ,  1/18.52  ,
1/12.73 ) = 0.31, 0.61, 1.20
SB  =  3.70  ,5.86,  8.21  X  (  1/25.34  ,  1/18.52  ,
1/12.73 ) = 0.15, 0.32, 0.64
SC  =  1.28  ,1.41  ,1.88  X  (  1/25.34  ,  1/18.52  ,
1/12.73 ) = 0.05, 0.08, 0.15
Hasil  fuzzy  synthetic  extent  untuk  Kepercayaan Customer :
SA  =  9.50,14.50,20.50  X  (  1/45.00  ,  1/31.29  , 1/20.08 ) = 0.21,0.46,1.02 SB  =  5.96,9.63,13.88  X  (  1/45.00  ,  1/31.29  , 1/20.08 ) = 0.13,0.31,0.69 SC  =  3.17,5.51,8.23  X  (  1/45.00  ,  1/31.29  , 1/20.08 ) = 0.07,0.18,0.41 SD  =  1.45,1.65,2.39  X  (  1/45.00  ,  1/31.29  , 1/20.08 ) = 0.03,0.05,0.12
4. Membandingkan setiap nilai fuzzy synthetic extent.,  berikut  adalah  perbandingan  nilai fuzzy synthetic extent untuk kriteria utama :
V(SA > SB) =   0.11 - 1.33                              = 1.44
(0.64 - 1.33)-(0.27 - 0.11)
V(SA > SC) = 0.05 - 1.33                                 = 1.78
(0.64- 1.33)-(0.08 - 0.05)
V(SB > SA)  = 1
V(SB > SC)  = 0.05 - 0.61                                = 1.51 (0.27 - 0.61)-(0.08 - 0.05) V(SC > SA)  = 1 V(SC > SB)  = 1
Untuk membandingkan  nilai fuzzy synthetic extent  dilakukan  baris  perbaris,misal  baris  1 disebut  dengan  M1dan  baris  2  disebut  dengan M2, maka perlu diketahui nilai V(M1  M2)  dan V(M2  M1).  Hasil  dari  perbandingan  bilangan fuzzy ini adalah suatu nilai derajat keangggotaan.
5. Mengambil nilai minimal dari perbandingan nilai fuzzy synthetic extent
Hasil  perbandingan  kriteria  utama  dapat dituliskan  dalam  bentuk  matriks  dan  diambil nilai minimalnya:
Tabel 5.  nilai minimal dari perbandingan nilai fuzzy synthetic extent untuk kriteria utama
SA > SB > SC > SA 1 1 SB 1.44 1 SC 1.78 1.51 min 1.44 1 1 Sumber : Pengolahan Data (2015)
Tabel 6.  nilai minimal dari perbandingan nilai fuzzy synthetic extent untuk Faktor Internal SA > SB > SC > SA 1 1 SB 1.34 1 SC 1.76 1.59 min 1.34 1 1 Sumber : Pengolahan Data (2015) Tabel 7.  nilai minimal dari perbandingan nilai fuzzy synthetic extent untuk Faktor Eksternal SA > SB > SC > SA 1 1 SB 1.38 1 SC 1.85 1.69 min 1.38 1 1 Sumber : Pengolahan Data (2015) Tabel  8.  nilai minimal dari perbandingan nilai fuzzy synthetic extent untuk Kepercayaan Customer SA > SB > SC > SD > SA 1 1 1 SB 1.2 1 1 SC 1.42 1.27 1 SD 1.71 1.65 1.52 min 1.2 1 1 1
Sumber : Pengolahan Data (2015)

## 6. Melakukan normalisasi bobot
Hasil  perhitungan  diatas  adalah  bobot vector  yang  belum  dinormalisasikan,  untuk  itu hasil  bobot  vector  tersebut  dinormalisasikan, berikut  normalisasi  untuk  bobot  vector  pada kriteria utama :
Tabel 9. Normalisasi bobot vector untuk kriteria
utama kriteria SA SB SC W' 1.44 1 1 W 0.42 0.29 0.29
Sumber : Pengolahan Data (2015)
Dari  perhitungan  diatas  didapat  bahwa atribut  A  yaitu  Faktor  Internal  memiliki  nilai bobot  tertinggi  yaitu  0.42  sedangkan  atribut  B yaitu  Faktor  Eksternal  dan  aatribut  C  yaitu Kepercayaan  Customer  memiliki  bobot  yang
sama  yaitu  0.29.  Berikut  adalah  normalisasi bobot untuk criteria dan subkriteria yang lain :
Tabel 10.  normalisasi bobot vector untuk Faktor Internal kriteria SA SB SC W' 1.34 1 1 W 0.40 0.30 0.30 Sumber : Pengolahan Data (2015)
Dari  perhitungan  diatas  didapt  bahwa atribut  A  yaitu  Visi  misi  memiliki  nilai  bobot tertinggi  yaitu  0.40  sedangkan  atribut  B  yaitu produk dan atribut C yaitu  biaya memiliki bobot yang sama yaitu 0.30
Tabel 11.   normalisasi bobot vector untuk Faktor
Eskternal kriteria SA SB SC W' 1.38 1 1 W 0.41 0.30 0.30 Sumber : Pengolahan Data (2015)
Dari  perhitungan  diatas  didapt  bahwa atribut A yaitu target market memiliki nilai bobot tertinggi  yaitu  0.41  sedangkan  atribut  B  yaitu distribusi dan aatribut C yaitu  frekuensi memiliki bobot yang sama yaitu 0.30.
Tabel 12.  normalisasi bobot vector untuk
kepercayaan customer kriteria SA SB SC SD W' 1.2 1 1 1 W 0.29 0.24 0.24 0.24 Sumber : Pengolahan Data (2015)
Dari  perhitungan  diatas  didapt  bahwa atribut  A  surat  kabar  memiliki  nilai  bobot tertinggi  yaitu  0.29  sedangkan  atribut  B  yaitu internet dan aatribut C yaitu  spanduk dan atribut D  yaitu  brosur  memiliki  bobot  yang  sama  yaitu 0.24.
Analisa  pembobotan  kepercayaan  customer dengan model Fuzzy AHP.
Berdasarkan perhitungan
diatas menunjukan  bahwa  Fuzzy  AHP  menunjukan bobot  prioritas  pertama  yaitu  pada  Faktor Internal  dengan  nilai  bobot  yang  hampir  sama. Pada  prioritas  kedua,  ditunjuk  pada  Faktor Eskternal  dan  Kepercayaan  Customer  dengan nilai  yang  sama  yaitu  0.29.  jika  dilihat  dari  nilai sensitifitasnya  nilai  sensitifitas  tidak  terlalu  jauh yaitu  0.13,  0.03  dan  0.14  pada  setiap  tingkat prioritasnya.. dapat di lihat pada tabel beikut :
Tabel 13. Nilai Bobot Kriteria utama Fuzzy AHP Kriteria Utama FUZZY AHP Bobot Prioritas Faktor Internal 0.4 2 1 Faktor Eksternal 0.2 9 2 Kepercayaan Customer 0.2 9 2 Sumber : Pengolahan Data (2015) Analisa pembobotan Faktor Internal menunjukan menunjukan bobot prioritas pertama  yaitu  pada  Visi  Misi  dengan  nilai  bobot yang  hampir  sama.  Pada  prioritas  kedua, ditunjuk  pada  Produk  dan  Biaya  dengan  nilai yang  sama  yaitu  030.  jika  dilihat  dari  nilai sensitifitasnya  nilai  sensitifitas  tidak  terlalu  jauh yaitu  0.14,  0.04  dan  0.10  pada  setiap  tingkat prioritasnya,  dapat di lihat pada tabel beikut :
Tabel 14. Nilai Bobot Faktor Internal Fuzzy
AHP Kriteria Utama FUZZY AHP Bobot Prioritas Visi misi 0.40 1 Produk 0.30 2 Biaya 0.30 2
Sumber : Pengolahan Data (2015)
Analisa  pembobotan  Faktor  Eksternal menunjukan  bahwa  Fuzzy  AHP  menunjukan bobot  prioritas  pertama  pada  Target  Market, pada  prioritas  kedua,  ditunjuk  pada  Distribusi dan Frekuensi dengan nilai yang sama yaitu 030. jika  dilihat  dari  nilai  sensitifitasnya  nilai sensitifitas tidak terlalu jauh yaitu 0.19, 0.02 dan 0.22  pada  setiap  tingkat  prioritasnya,    dapat  di lihat pada tabel beikut :
Tabel 15. Nilai Bobot Faktor Eksternal Fuzzy
AHP Kriteria Utama FUZZY AHP Bobot Prioritas Target Market 0.41 1 Distribusi 0.30 2 Frekuensi 0.30 2 Sumber : Pengolahan Data (2015)
Analisa pembobotan Kepercayaan Customer menunjukan  bahwa  bobot  prioritas  pertama pada  Surat  Kabar  dengan  nilai  bobot  0.29. Sedangkan  untuk  periotitas  selanjutnya  Fuzzy AHP  meunjukan  nilai  bobot  yang  sama  terhadap internet, spanduk dan brosur yaitu 0.24, dapat di lihat pada tabel beikut :
Tabel  16 Nilai Bobot Kepercayaan Customer Fuzzy AHP Kriteria Utama FUZZY AHP Bobot Prioritas Surat Kabar 0.29 1 Internet 0.24 2 Spanduk 0.24 2 Brosur 0.24 2 Sumber : Pengolahan Data (2015)

## KESIMPULAN
Berdasarkan
uraian
yang telah
dikemukakan  pada  bab-bab  sebelumnya,  maka dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Iklan  merupakan  bagian  dari  komunikasi yang  terdiri  dari  berbagai  kegiatan  untuk memberikan  informasi  dari  komunikasi kepada  pasar  sasaran  akan  adanya  suatu produk  baik  berupa  barang,  jasa  dan  ide. Berhasil  tidaknya  Iklan  yang  dilakukan tergantung dari media mana yang digunakan, berdasarkan hal tersebut penelitian  ini  dilakukan  untuk  menentukan media  iklan  yang  tepat,  dimana  pemilihan media  iklan  dengan  menggunakan  metode. Hasil  pengolahan  data  didapatkan  surat kabar  sebagai  media  terpilih  berdasarkan bobot tertinggi.
2. Dari penyusunan hirarki kriteria didapatkan 3  kriteria  utama  dan  6  sub  kriteria  dan  4 alternatif  yang  digunakan  untuk  pemilihan media  iklan,  berdasarkan  pengolahan  data kriteria Faktor Internal, Visi Misi dan Target Market  memiliki  prioritas  tertinggi  untuk memilih media iklan.

## REFERENSI
Asma  Shaheen,  W.  A.  2009. Intelligent  Decision Support System in Diabetic eHealth Care from the  Perspective  of  Elder . Sweden: Thesis Department  of  School  of Computing  Bleking
Institute of Technology Soft Center .
Bram,Yudi  F,.  2005.  Analisa  Efektifitas  Iklan sebagai  salah  satu  strategi  pemasaran perusahaan  percetakan  dan  penertiban PT.Rambang  dengan  menggunakan  metode Epic  Model.  Journal  manajemen  dan  bisnis. Sriwijaya.
Feridani,  Elena.  2008.  Perancangan  Metode
Pembobotan  Kriteria  Pemilihan  Pemasok Dengan  Metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dan Fuzzy AHP  (Studi  Kasus Pemilihan  Pemasok  Jasa  Pemeliharaan Fasilitas  Off  Shore  di  PT.X).  Tesis.  Program studi teknik Industri. UI. Bandung.
Garcia,  M.  A.  2001. An  Expert  System  in  Diabetes . South Central Conference (p. 166).
Consortium for Computing in Small College .
Giyanti,  Ida.  2008.  Model  Keputusan  pemilihan teknologi  menggunakan  integrasi  Brown- Gibson  model  , Analytic  Hierarchy  Process dan  teori  Himpunan  Fuzzy.  Tesis.  Program studi  teknik  dan  manajemen  industri.  ITB. Bandung
Goupeng,  Z.  2006. Data  Analysis  With  Fuzzy
Inference System . In Computational Intelligence: Method and Application.
Singapore: School of Computer Engineering,
Nanyang Technological University .
Jogiyanto  H.M.  2005.  Analisa  dan  Desain  Sistem. Pendekatan  Teori  dan  Praktek  Aplikasi Bisnis. Yogyakarta: Andi Offset.
Kusumadewi,  Sri.  2009.  Aplikasi  Informatika Medis  Untuk  Penatalaksanaan  Diabetes Melitus Secara Terpadu. SNATI .
Kusumadewi,  Sri.  2010.  Aplikasi  Logika  Fuzzy Untuk  Pendukung  Keputusan.  Edisi  Kedua. Cetakan Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Moursund,  D.  2006.
Brief  Introduction  to Educational Implications of Artificial
Intelligence. Oregon,  US:  University  of Oregon.
Sarwono,  J.  2006. Metode  Penelitian  Kuantitatif dan Kualitatif. Yogyakarta: Graha Ilmu. Setiyoko,singgih Annas, ciptomulyono, udissubakti, Gunarta, I ketut. 2007 Integreated  Fuzzy  AHP  and  Weighted-Fuzzy Goal  programing  approach  to  solve  supplier selection  problem  with  subjective  Faktor . Journal Majalah iptek
Soegondo,  S.  2005.  Diagnosis  dan  Klasifikasi
Diabetes Melitus Terkini. In
Penatalaksanaan  Diabetes  Melitus  Terpadu (p. 17). Jakarta: Balai Penerbit FK UI.
Suyanto. 2008. Soft Computing Membangun Mesin Ber-IQ Tinggi. Bandung: Informatika.
Suyono, S. (2005).  Patofisiologi Diabetes Melitus.
In Penatalaksanaan Diabetes Melitus Terpadu (pp.  1-15).  Jakarta:  Balai  Penerbit FK UI.

## BIODATA PENULIS
Rachman Komarudin, M.Kom memperoleh gelar Sarjana Komputer  (S.Kom),  Jurusan Sistem Informasi STMIK KUWERA  Jakarta,  lulus  tahun 2007. Memperoleh gelar Magister  Komputer  (M.Kom) Program Pasca
Sarjana Magister  Ilmu  Komputer  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta,  lulus  tahun  2011.  Saat  ini  aktif  menjadi Dosen dan mengajar di STMIK Nusa Mandiri.