Syntax Idea : p–ISSN: 2684-6853  e-ISSN : 2684-883X Vol. 1, No. 6 Oktober 2019

## SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KONSULTAN  DESAIN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

## Warkianto Widjaja
Universitas Kebangsaan (UKRI) Email: warkiw@yahoo.com

## Abstrak
Penelitian ini adalah untuk menganalisis, merancang, mengimplementasikan serta menguji  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  konsultan  pada  lelang  terbuka, yang  memiliki  kriteria-kriteria  penilaian  konsultan  yang  cepat  dan  akurat  dengan menggunakan  Metode  SAW  dengan  bantuan  program  Microsoft  Excel, Penggunaan  media  penyimpanan data secara elektronik yang tersistematis serta Memberikan  informasi  alternatif    keputusan  untuk  pemilihan  Konsultan  Desain yang  terbaik  dengan  cepat  dan  bermutu.  Jenis  atau  metode  penelitian  yang digunakan  oleh  peneliti  adalah  wawancara  dan  analisis  data.  Hasil  penelitian menunjukan bahwa Pelaksanaan lelang pekerjaan desain dilakukan oleh beberapa perusahaan  untuk  menentukan  konsultan  desain  yang  paling  kompeten  sehingga didapat  proses  dan  hasil  desain  yang  bermutu  baik  dari  segi  biaya,  mutu  dan waktu.  Untuk  membantu  penentuan  dalam  menetapkan  perusahaan  yang  layak melaksananakan  pekerjaan  desain  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan. Pada penelitian ini akan diangkat suatu  kasus  yaitu mencari  alternatif terbaik  bedasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  dengan  menggunakan metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting).  Penelitian  dilakukan  dengan  mencari nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilakukan proses perankingan yang akan menentukan alternatif yang optimal, yaitu konsultan desain terbaik.
Kata Kunci : Simple Additive Weighting (SAW), konsultan desain, nilai bobot, lelang

## Pendahuluan
Suatu perusahaan berkewajiban menjamin proses lelang yang bermutu dan tidak berpihak terhadap setiap pesertanya dan setiap peserta lelang berhak untuk mendapatkan penilaian yang adil. Proses lelang yang bermutu memberikan pengaruh yang besar pada proses desain, hasil desain yang baik, dan sebagainya. Hasil desain pengembangan yang baik pada suatu perusahaan menunjukkan seberapa berhasilnya suatu perusahaan dalam mencapai  tujuannya.  Dalam  rangka  meningkatkan  arah  pengembangan  yang  sesuai dengan  rencana  induk,  perusahaan  melaksanakan  berbagai  kegiatan  seperti  kegiatan lelang  pekerjaan  desain  yang  bermutu.  Namun  terkadang  kegiatan  pekerjaan  desain tidak berjalan dengan efektif, dimana hal ini disebabkan oleh tidak tepatnya pemilihan
konsultan  desain  yang  disebabkan  oleh  data  identifikasi  pelaksana  pekerjaan  desain yang  kurang  akurat.  Seringkali  ditemukan  terjadi  kesalahan  dalam  menentukan kelayakan penerimaan pekerjaan desain tersebut. Masalah seperti ketidaktepatan sasaran penentuan  konsultan  desain  tentunya  harus  segera  di  atasi  dan  dicari  solusinya  agar tidak terulang lagi pada paket-paket kegiatan dimasa yang akan datang.
Seringkali  proses  seleksi  konsultan  desain  lebih  banyak  di  tujukan  pada  aspek administratif karena lebih mudah dinilai, padahal sebenarnya banyak  aspek  yang lebih menentukan  dalam  menentukan  konsultan  yang  kompeten.  Melihat  hal  ini  tentunya pihak  yang  menyelenggarakan  lelang  pekerjaan  desain  membutuhkan  informasi mengenai  keadaan  perusahaan  peserta  lelang  baik  dari  aspek  administratif  maupun aspek  teknis,  sehingga  mereka  dapat  mengetahui  jika  dilihat  dari  sisi  pengelaman perusahaan,  kompetensi  tim  perencana,  metodologi  pelaksanaan  perencanaan  dan kemampuan inovasi yang harus di prioritaskan untuk diberikan penilaian.
Melihat  permasalahan  tersebut  maka  perlu  adanya  suatu  sistem  yang  dapat menentukan  konsultan  desain  yang  terbaik.  Dimana  informasi  yang  dihasilkan  dapat membantu pihak pengambil keputusan dalam dalam hal ini perusahaan pelaksana lelang dalam  mengambil  atau  menentukan  konsultan  desain.  Suatu  sistem  akan  berjalan dengan  baik  atau  mencapai  tujuannya  jika  didukung  atau  diterapkan  suatu  metode. Dalam penentuan konsultan desain ini, digunakan beberapa indikator atau kriteria yang dianggap  mampu  mempengaruhi  penentuan  hasil  perencanaan  yang  bermutu.  Melihat hal  ini Simple Additive  Weighting (SAW)  merupakan  suatu  metode  yang  dianggap efektif untuk menentukan konsultan yang terbaik.
Menurut  (Kusrini, 2007) “Sistem merupakan kumpulan  elemen  yang  saling berkaitan  yang bertanggung jawab memproses masukan (input) sehingga menghasilkan keluaran  ( output ).”  Sistem  merupakan  kesatuan  dari  beberapa  elemen  yang  saling berkaitan  dan  berhubungan  untuk  mencapai  suatu  tujuan  yang  telah  ditetapkan sebelumnya  (Prawito  &  Asri,  2019).  Menurut  Davis  dalam    (Hartono,  2013) mengemukakan  bahwa  terdapat  dua  model  pengambilan      keputusan,      yaitu      model sistem tertutup dan model sistem terbuka.
a. Model Sistem Tertutup
Model sistem tertutup dilandasi asumsi bahwa keputusan dapat diambil tanpa campur tangan dari lingkungan (luar) sistem, karena sistem pengambilan keputusan
tidak  dipengaruhi  oleh  lingkungan.  Dalam  hal  ini  sistem  pengambilan  keputusan dianggap:
1) Mengetahui  semua  alternatif  tindakan  untuk  menanggapi  permasalahan dengan segala konsekuensinya.
2) Memiliki  metode  untuk  menyusun alternatif-alternatif sesuai prioritasnya.
3) Dapat  memilih/menetapkan  alternatif  yang  paling    menguntungkan, misalnya dari segi laba, manfaat, dan lain-lain.
b. Model Sistem Terbuka
Model    sistem    terbuka    dilandasi    asumsi  bahwa  sistem  pengambilan keputusan  dan  lingkungan  memiliki  hubungan  saling  pengaruh.  Keputusan  yang diambil  akan  berdampak  terhadap  lingkungan  dan  sebaliknya  lingkungan  juga berpengaruh  terhadap  sistem  pengambilan  keputusan.  Dalam  hal  ini  sistem pengambilan keputusan dianggap:
1) Hanya  mengetahui  sebagian  saja  dari  alternatif-alternatif  untuk  menangani permasalahan dengan segala konsekuensinya.
2) Hanya    dapat    menyajikan    sejumlah  alternatif  yang  baik  untuk  menangani permasalahan,  tetapi  tidak  dapat  memilih/menetapkan  alternatif  yang  paling menguntungkan.
3) Sekadar    mempersilakan    pemilihan alternatif terbaik untuk dilakukan oleh pijak diluar sisten sesuai dengan aspirasinya.
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan  salah  satu  metode  yang biasanya  di  terapkan  pada  suatu  sistem  pengambilan  keputusan  atau  yang  biasanya digunakan  dalam  pemecahan  masalah  yang  melibatkan  banyak  alternatif  pilihan sehingga  dapat  membantu  pengguna  dalam  mengambil  keputusan  dengan  cepat  dan tepat.  Metode  SAW  dianggap  efektif  diterapkan  pada  penentuan  konsultan  desain  ini karena  sebelum  dilakukan  proses  perangkingan  setiap  alternatif  yang  ada,  terlebih dahulu nilai setiap alternatif dilakukan normalisasi. Nilai-nilai setiap alternatif tersebut diperoleh dari pemenuhan setiap kriteria perencana yang kompeten. Tingkat kompetensi diurutkan  dari  nilai  alternatif  yang  tertinggi.  Semakin  rendah  nilai  alternatif  semakin rendah pula tingkat kompetensinya.
Konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  kriteria  (Kusumadewi,  Hartati,  Harjoko,  &
Wardoyo, 2006). Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan (X) ke  suatu skala  yang dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Metode  SAW  mengenal  adanya  2  (dua)  atribut  yaitu  kriteria  keuntungan (benefit)  dan  kriteria  biaya  (cost).  Perbedaan  mendasar  dari  kedua  kriteria  ini  adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan.
Adapun  langkah  penyelesaian  dalam  menggunakan Simple  Additive  Weighting  Method (SAW) adalah:
a. Menentukan alternatif, yaitu Aɩ.
b. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan, yaitu CJ.
c. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
d. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria W = [ Wı W2 W3 W4 WJ ](1)
e. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
f. Membuat  matrik  keputusan  yang  dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap alternatif  pada  setiap    kriteria.  Nilai    setiap    alternatif  (Ai)    pada    setiap    kriteria (Cj)  yang  sudah ditentukan, dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
g. Melakukan  normalisasi  matrik  keputusan  dengan  cara   menghitung  nilai  rating kinerja ternomalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj.
Keterangan :
1) Dikatakan kriteria keuntungan apabila nilai Xij memberikan keuntungan bagi pengambil  keputusan,  sebaliknya  kriteria  biaya  apabila  Xij  menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan.
2) Apabila  berupa  kriteria  keuntungan  maka  nilai  Xij  dibagi  dengan  nilai Maxɩ(Xij)  dari  setiap  kolom,  sedangkan  untuk  kriteria  biaya,  nilai  Minɩ(Xij) dari setiap kolom dibagi dengan nilai Xij
h. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R)
i. Hasil akhir nilai preferensi (Vi ) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).
Hasil perhitungan nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai  merupakan alternatif terbaik (Kusumadewi et al., 2006).

## Metode Penelitian

## 1. Tahapan Penelitian
Tahap-tahap dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4. Mengacu pada gambar 4 ini, tahapan-tahapan yang digunakan dalam penelitian ini ada 6 tahap yaitu penentuan  kriteria,  pengumpulan  data,  analisis  data,  pengolahan  data  dan perhitungan, analisis hasil, kesimpulan dan saran.
Teknik  penentuan  kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan melakukan wawancara singkat dengan pihak perusahaan mengenai teknik penentuan dan  penilaian  peserta  lelang.  Selain  itu  pengumpulan  data  juga  dilakukan  dengan cara melakukan studi pustaka terkait dengan lelang terbuka dan kriteria apa saja yang digunakan  untuk  menentukan  pemenang  lelang  tersebut.  Pengumpulan  data  dan seleksi awal dilakukan panitia lelang  yang mendapat tugas dari perusahaan. Setelah data yang diperlukan lengkap, maka selanjutnya yang dilakukan adalah analisis data. Analisis  data  dilakukan  data  yang  digunakan  tepat  dan  benar-benar  dapat menggambarkan  kondisi  peserta  lelang  saat  ini,  setelah  itu  baru  dilakukan pengolahan data tersebut. Pengolahan data ialah melakukan penetapan kriteria  yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini,  pemberian  bobot  pada  setiap  kriteria menggunakan  metode  MADM.  Penentuan  alternative  dan  penentuan  pemenang
lelang  menggunakan  metode  SAW.  Setelah  didapat  hasil  pengolahan  data,  maka selanjutnya dilakukan analisis terhadap hasil tersebut.

## Penentuan Kriteria
Pengumpulan Data Analisis Data
Pengolahan data dan Perhitungan
Analisis Hasil

## Kesimpulan dan Saran

## Gambar 4.  Prosedur Tahapan Penelitian

## 2. Penentuan Kriteria
Berdasarkan  ketentuan  panitia  lelang,  setiap  peserta  lelang  harus  memenuhi berbagai persyaratan yang ditetapkan oleh perusahaan. Kriteria penentuan pemenang dari peserta lelang yang memasukan dokumen penawaran adalah sebagai berikut:
1) Pengalaman Peserta Lelang
a) Merencanakan pekerjaan sesuai kegiatan 10 tahun terakhir
b) Merencanakan pekerjaan mirip kegiatan 10 tahun terakhir
2) Kualifikasi Tenaga Ahli
a) Kualifikasi Team Leader
b) Kualifikasi Koordinator Tenaga Ahli
c) Kualifikasi Tenaga Ahli
d) Kualifikasi Tenaga Pendukung
3) Pemahaman Terhadap Kerangka Acuan Kerja (KAK)
a) Tujuan dan latar belakang proyek
b) Ruang lingkup proyek
c) Pengenalan kondisi wilayah
d) Potensi permasalahan
4) Pendekatan dan Metodologi
a) Desain fasilitas infrastruktur
b) Desain fasilitas bangunan
c) Apresiasi dan inovasi
d) Jadwal perencanaan
5) Fasilitas Pendukung
a) Fasilitas ruang kantor
b) Fasilitas kendaraan
c) Perangkat keras komputer
d) Perangkat lunak software
6) Paparan Konsep Desain
a) Paparan persyaratan administratif
b) Paparan pemahaman atas KAK
c) Paparan metodologi dan inovasi
d) Paparan hasil kerja dan penjadwalan
3. Perancangan metode Simple Additive Weighting
Penentuan  pemenang  peserta  lelang  menggunakan  beberapa  kriteria  untuk menentukan  nilai  atau  rangking  peserta  lelang.  Bertujuan  untuk  mempermudah pengolahan  data  atau  perhitungan  rangking  peserta  lelang  maka  diterapkan  metode yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  melibatkan  banyak  kriteria  yaitu metode Simple Additive  Weighting (SAW).  Karena  metode  SAW  merupakan  salah satu  metode  dari model  MADM,  maka  penentuan  bobot  dan  nilai  variabel  setiap kriteria harus menggunakan Multi Attribute Decision Making (FMADM).
Pada  penentuan  pemenang  peserta  lelang  terbuka  ini  menggunakan  6  kriteria yaitu  pengalaman  peserta  lelang,  kualifikasi  tenaga  ahli,  pemahaman  terhadap kerangka  acuan kerja, pendekatan dan metodologi,  fasilitas pendukung dan paparan konsep  desain.  Dari  setiap  kriteria  dipilih  satu  hal  yang  dianggap  paling  bisa menggambarkan  kriteria  tersebut.  Berikut  ini  merupakan  kriteria  yang  digunakan untuk menentukan pemenang peserta lelang terbuka pekerjaan perencanaan rekayasa.
Tabel 1 Kriteria Seleksi Konsultan Rekayasa Kriteria Keterangan C1 Pengalaman peserta lelang Pengalamam pekerjaan sejenis 10 tahun terakhir C2 Kualifikasi tenaga ahli Kualifikasi Team Leader, Tenaga Ahli dan Tenaga Penunjang C3 Pemahaman terhadap KAK Tujuan dan latar belakang proyek, ruang lingkup, pengenalan kondisi wilayah dan potensi permasalahan. C4 Pendekatan dan metodologi Konsep desain fasilitas dan penjadwalan C5 Fasilitas pendukung Fasilitas kantor, kendaraan dan software. C6 Paparan konsep desain Paparan persyaratan administrative, pemahaman terhadap KAK, metodologi, inovasi, hasil kerja dan penjadwalan.
Mengacu pada tabel 1 di atas, selanjutnya masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobotnya.
Tabel 2 Bobot Kriteria Seleksi Kriteria Bobot (%) C1 6 C2 16 C3 2 C4 14 C5 2 C6 60
Pada  setiap  kriteria  untuk  setiap  peserta  lelang  akan  dinilai  kelompok  ahli, yang dibuat tiga kelompok, yaitu kelompok 1  yang menilai kriteria C1, C2 dan C5. Kelompok 2 yang menilai kriteria C3 dan C4. Sedangkan kelompok 3 yang menilai kriteria  C6.  Masing-masing  kelompok  terdiri  dari  5  ahli.  Rentang  nilai  yang digunakan dari nilai terendah 0 samapai dengan 100. Nilai 0 jika peserta lelang tidak menyampaiakan materi yang diminta. Jika peserta lelang menyampaikan materi yang diminta namun tidak lengkap dan tidak bermutu maka diberi nilai terendah 30. Jika materi  yang  disampaikan  sangat  lengkap  dan  bermutu  maka  diberi  nilai  90  sampai 100.
Setelah  diketahui  bobot  dan  nilai  setiap  kriteria,  maka  selanjutnya  dapat melakukan proses penentuan pemenang lelang dengan metode SAW.

## Hasil dan Pembahasan
Alternatif  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  4  perusahaan konsultan  tipe  besar  berbadan  hukum  berbentuk  Perusahaan  Terbatas  (PT).  Adapun alternatif tersebut sebagai berikut:
Tabel 3 Alternatif Perusahaan Konsultan Alternatif Kondisi Perusahaan Terbatas (PT) A1 Berpengalaman, tenaga ahli sedang sibuk, konsep desain sangat baik A2 Berpengalaman, tenaga ahli sedang sibuk, konsep desain kurang lengkap A3 Berpengalaman, tenaga ahli tersedia, konsep desain cukup lengkap. A4 Kurang berpengalaman, tenaga ahli kurang, konsep desain tidak lengkap.
Selain alternatif, yang diperlukan dalam perhitungan metode SAW adalah bobot kriteria. Berdasarkan tabel 2, maka bobot preferensi adalah sebagai berikut :
W = (0.06, 0.16, 0.02, 0.14, 0.02, 0.60)
Data  mengenai  kompetensi  peserta  lelang  didapat  dari  dokumen  lelang  dan bahan  paparan  yang  disampaikan  kepada  panitia  lelang.  Mengacu  pada  data  dokumen lelang  dan  paparan  yang  telah  diterima,  maka  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif pada setiap kriteria ditentukan sebagai berikut:
Tabel 4.
Rating Nilai Alternatif untuk Setiap Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C6 C7 A1 80.06 60.87 88.76 77.27 87.76 80.85 A2 81.13 60.01 80.25 63.02 80.34 74.09 A3 90.18 88.97 85.64 76.12 88.57 85.79 A4 70.16 68.95 71.98 66.12 75.49 70.53
Mengacu  pada  tabel  4,  untuk  C1  sampai  nilai  C6  nilai  terbesar  adalah  terbaik maka  diasumsikan  sebagai  kriteria  keuntungan  (benefit).  Sehingga  untuk  melakukan normalisasi C1 sampai dengan C6 dilakukan normalisasi menggunakan persamaan yang menggunakan nilai maksimum.
Setelah  matriks  keputusan  di  buat,  maka  selanjutnya  dilakukan  normalisasi terhadap  matriks  tersebut.  Normalisasi  terhadap  matriks  dilakukan  dengan  bantuan program Microsoft Excel. Jika di urutkan berdasarkan nilai tertinggi ke terendah maka urutannya sebagai berikut :
Tabel 5 Rangking Nilai Alternatif Hasil Penilaian 0.9972 A3 0.9080 A1 0.8305 A2 0.8170 A4
Mengacu pada tabel 5 di atas, dapat dilihat urutan nilai tertinggi sampai terendah untuk semua peserta lelang. Berdasarkan rangking nilai tersebut di atas, para pengambil keputusan  atau  dalam  hal  ini  pihak  panitia  lelang  dapat  mengambil  keputusan perusahaan peserta lelang mana yang menjadi pemenangnya.

## Kesimpulan
Penelitian ini dilakukan  dengan tujuan  agar dapat  mengetahui kriteria dan nilai bobot  dari  setiap  kriteria  dalam  menentukan  pemenang  peserta  lelang  terbuka  bidang rekayasa. Hasil dari penelitian ini adalah informasi mengenai rangking nilai dari semua peserta  lelang  sehingga  diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  dijadikan  acuan perusahaan  dalam  menentukan  pemenang  lelang.  Perusahaan  peserta  lelang  dengan tingkat kompetensi terbaik yaitu perusahaan konsultan A3, kiranya dapat diprioritaskan untuk  dijadikan  pemenang  lelang  tersebut,  dan  selanjutnya  dipanggil  untuk  dilakukan negosiasi  dari  segi  biaya  penawaran.  Selain  itu,  informasi  yang  dihasilkan  dari  sistem yang  dibangun  pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  mempermudah  pihak panitia  lelang  dalam  menyajikan  laporan  mengenai  rangking  dan  pemenang  lelang tersebut.

## BIBLIOGRAFI
Hartono,  B.  (2013). Sistem  Informasi  Manajemen  Berbasis  Komputer .  Jakarta:  Rineka Cipta.
Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yojakarta: Penerbit Andi.
Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., & Wardoyo, R. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu , 78–79.
Prawito,  P.  S.,  &  Asri,  F.  M.  T.  (2019).  Analisis  dan  Perancangan  Ulang  Sistem Informasi  Sewa  Apartemen  Online  Berbasis  Web  Studi  Kasus  di  PT.  Tierra Properti  Indonesia  (Tierralogy.  Com). Syntax  Literate;  Jurnal  Ilmiah  Indonesia , 4 (9), 113–131.