## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 26 − 30 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.164

## Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih BTS (Base Transceiver Station) Service Terburuk dengan Menerapkan Fuzzy MADM

## Hotman Jandri Vay Sianturi, Lince Tomoria Sianturi
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: janrysianturi@gmail.com
Submitted: 05/05/2020 ; Accepted: 28/06/2021 ; Published : 30/06/2021
Abstrak −Informasi  tentang  performance  suatu  BTS  ( Base  Transceiver  Station )  sangat  dibutuhkan  untuk  membantu improvement suatu pelayanan Jaringan. Namun dalam pemilihan suatu baik buruk nya BTS ( Base Transceiver Station ) dapat di akibatkan oleh beberapa faktor seperti Transmission, Power, dan Celldown BTS tersebut. Oleh sebab itu dibutuhkan sistem yang dapat memberi rekomendasi dengan menggunakan metode yang tepat, berikut ini metode sistem pendukung keputusan diantaranya Fuzzy Multiple Attribute Decision Making TOPSIS . Metode TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang ( terjauh) dari solusi ideal negative dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean ( jarak antara dua titik ) untuk menentukan kedekatan relative dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif didefenisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi negatif-ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. sedangkan solusi negatif-ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Fuzzy MADM; TOPSIS; BTS
Abstract− Information about the performance of a BTS (Base Transceiver Station) is needed to help improve a Network service. But in the selection of a good or bad BTS (Base Transceiver Station) it can be caused by several factors such as Transmission, Power, and Celldown BTS. Therefore we need a system that can provide recommendations using the right method, here are the decision support system methods including Fuzzy Multiple Attribute Decision Making TOPSIS. The TOPSIS method uses the principle that the chosen alternative must have the closest distance from the positive ideal solution and the longest (farthest) distance from the negative ideal solution from a geometric point of view using Euclidean distance (distance between two points) to determine the relative proximity of an alternative with the optimal solution. Positive ideal solutions are defined as the sum of all the best values that can be achieved for each attribute, while the negative-ideal solution consists of all the worst values achieved for each attribute. while the negative-ideal solution consists of all the worst values achieved for each attribute .
Keywords : Decision Support System; Fuzzy MADM; TOPSIS; BTS

## 1. PENDAHULUAN
Indosat  Ooredoo  adalah  salah  satu  perusahaan  penyedia  jasa  telekomunikasi  dan  jaringan  telekomunikasi  di Indonesia. Perusahaan ini menawarkan saluran komunikasi untuk pengguna telepon genggam dengan pemilihan pra bayar maupun pasca bayar dengan merk jual Matrix  Ooredoo. Teknologi yang digunakan Indosat  Ooredoo sudah sampai ke tahap 4G. Pada tahun 2015 Indosat Ooredoo mengalami kenaikan jumlah pelanggan sebesar 68,5 juta pelanggan dengan presentasi naik 24,7% dibandingan periode tahun 2014 sebesar 54,9 juta pengguna.
Stabilnya  pelayanan  jaringan  sangat  dibutuhkan  untuk  meningkatkan  kepuasan  pelanggan.  Penulis mengangkat  judul  ini  dikarenakan  penulis  juga  salah  satu  pelanggan  provider  Indosat  Ooredoo,  dimana pengalaman dalam pemakaian data maupun voice sering menjadi  masalah dikarenakan buruknya layanan suatu BTS.  Supaya  pelayanan  jaringan  dapat  stabil  dibutuhkan  maintenance  rutin  dan  diagnosa  secara  rutin  seperti pengecekan perangkat, transmission , AC pada shelter, sehingga perlu dibentuk suatu sistem pendukung keputusan penilaian  untuk  BTS  ( Base  Transceiver  Station )  terburuk  sebagai  acuan  untuk  meningkatkan  mutu  layanan jaringan.
Sistem pendukung keputusan adalah sistem yang dibangun untuk menyelesaikan berbagai  masalah yang bersifat  manajerial  atau  organisasi  perusahaan  yang  di  rancang  untuk  mengembangkan  efektivitas  dan produktivitas para manajer untuk menyelesaikan masalah dengan bantuan teknologi komputer. Dalam menentukan suatu  keputusan  banyak  faktor  yang  mempengaruhi  pengambilan  keputusan,  sehingga  dipandang  perlu  untuk mengidentifikasi  berbagai  faktor  dan  mempertimbangkan  tingkat  pengaruh  suatu  faktor  dengan  faktor  lainnya sebelum  mengambil  keputusan  akhir.  Salah  satu  untuk  menentukan  service  terburuk  BTS (  Base  Transceiver Station ) dengan menggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making dimana salah satu cara untuk menyelesaikan  FMADM  dengan  mengaplikasikan  metode  TOPSIS  (Technique  For  Others  Reference  by Similarity to Ideal Solution) [1].
Penulis  memilih  metode  TOPSIS  di  karenakan  konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami  karena menggunakan indikator kriteria dan variabel sebagai  pembantu untuk menentukan keputusan. TOPSIS Pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternative yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relative dari suatu alternatif dengan solusi optimal [2], [3].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 26 − 30 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.164

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak terstruktur.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  semi  terstruktur  dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat . SPK  bertujuan  untuk  menyediakan  informasi,  membimbing,  memberikan  prediksi  serta  mengarahkan  kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik [4], [5].

## 2.2 Base Transceiver Station ( BTS )
Base  Transceiver  Station atau  yang  sering  dikenal  dengan  BTS  merupakan  komponen  jaringan  dari  sistem komunikasi mobile yang menerima dan mengirim sinyal. Sebuah BTS dikendalikan oleh pengontrol base station dan  fungsinya  memfasilitasi  komunikasi  nirkabel  antara user  equipment (UE)  atau  peralatan  pengguna  dan jaringan. Istilah lain dari Base Transceiver Station adalah Radio Base Station ( RBS), NodeB ( pada jaringan 3G ). Meskipun BTS berlaku untuk semua standar komunikasi nirkabel, pada umumnya BTS terkait dengan teknologi komunikasi mobile seperti GSM dan CDMA.

## 2.2 Metode TOPSIS ( Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution)
Topsis adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan hwang (1981). Topsis menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terpanjang (  terjauh)  dari  solusi  ideal  negative  dari  sudut  pandang  geometris dengan menggunakan jarak Euclidean ( jarak antara dua titik ) untuk menentukan kedekatan relative dari suatu alternatif dengan solusi optimal [6]–[8].
Solusi ideal positif didefenisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi negatif-ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. TOPSIS mempertimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif.
Berdasarkan perbandingan terhadap jarak relatifnya, susunan prioritas alternatif bisa dicapai.  Metode ini banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan  pengambilan  keputusan  secara  praktis.  Hal  ini  disebabkan  konsepnya sederhana dan mudah dipahami.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Stabilnya pelayanan jaringan sangat dibutuhkan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, baik itu layanan voice maupun data internet yang digunakan. Supaya pelayanan jaringan dapat stabil dibutuhkan maintenance rutin dan diagnosa  secara  rutin  seperti  pengecekan  RF  Module, Transmission,  AC  pada  shelter,  sehingga  perlu  dibentuk suatu sistem pendukung keputusan penilaian untuk BTS ( Base Transceiver Station ) terburuk sebagai acuan untuk meningkatkan mutu layanan jaringan. Kriteria yang digunakan antara lain adalah
1. Avaibility : Ketersediaan layanan pada user yang dicakup oleh BTS
2. CSSR Voice : Kualitas output voice yang dihasilkan oleh BTS
3. Jangkauan Radio : Jarak cakupan suatu Radio BTS di area coverage
4. Cell Down : Jumlah cell yang drop perhari dalam suatu BTS
5. Ketersediaan backup  power :  adanya  power  cadangan  yang  ada  pada  BTS  jikalau  suatu  saat  power  off dikarenakan pemadaman PLN atau gangguan tegangan listrik lainnya.
Sistem pendukung keputusan adalah sistem yang dibangun untuk menyelesaikan berbagai  masalah yang bersifat  manajerial  atau  organisasi  perusahaan  yang  di  rancang  untuk  mengembangkan  efektivitas  dan produktivitas para manajer untuk menyelesaikan masalah dengan bantuan teknologi komputer. Dalam menentukan suatu  keputusan  banyak  faktor  yang  mempengaruhi  pengambilan  keputusan,  sehingga  dipandang  perlu  untuk mengidentifikasi  berbagai  faktor  dan  mempertimbangkan  tingkat  pengaruh  suatu  faktor  dengan  faktor  lainnya sebelum  mengambil  keputusan  akhir.  Salah  satu  untuk  menentukan  service  terburuk  BTS (  Base  Transceiver Station ) dengan menggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making dimana salah satu cara untuk menyelesaikan FMADM dengan mengaplikasikan metode TOPSIS ( Technique For Others Reference by Similarity to  Ideal  Solution ).  Berdasarkan  permasalahan  diatas  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  mampu  membantu dalam menentukan BTS terburuk agar nantinya pihak PT Indosat Ooredoo dapat melakukan perbaikan lebih cepat dan tidak mengganggu pelanggan. Sehingga tercapai target yang diinginkan oleh perusahaan.

## 3.1 Penerapan Metode Fuzzy MADM Topsis
Dalam pembahasan ini akan dibahas aplikasi Fuzzy MADM Topsis dalam menentukan BTS ( Base Transceiver Station ) terburuk  dengan kriteria avaibility , CSSR Voice , jangkauan radio, Cell Down , dan Ketersediaan backup power . Berikut ini adalah kriteria yang digunakan dalam menentukan BTS terburuk pada  PT Indosat Ooredoo:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 26 − 30 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.164
Tabel 1. Data Variabel Penentuan BTS Terburuk
No Nama Kriteria Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy 1 Avaibility [0,100] Sedikit,Cukup, Banyak 2 CSSR Voice [0,100] Baik Buruk 3 Jangkauan radio [0,35] Jauh, Dekat 4 Cell Down [0,100] Baik, Buruk 5 Ketersediaan backup power [0,100] Ada, Tidak ada
Tabel 2. Data Sampel BTS ( Base Transceiver Station ) No Site Name Avaibility CSSR Voice Jangkauan Radio Cell Down Ketersediaan Backup Power 1 Klumpang 100% 97.68 35 100 Batre 2 Klumpang 2 100% 95.65 30 100 Genset 3 PTP IX Payaroba 85% 89.28 30 20 - 4 Tandem 100% 87.96 35 100 Genset 5 Cengkeh Turi 100% 96.86 32 100 Genset
Berdasarkan data tabel variabel tersebut diatas maka dapat digambarkan fungsi keanggotaan untuk variabel yang pertama yaitu avaibility . Fungsi keanggotaan fuzzy pada variabel avaibility terdapat dua himpunan fuzzy yaitu sedikit dan banyak.
Sebelum  melanjutkan  perhitungan  topsis  terlebih  dahulu  mengetahui  bobot  dari  setiap  kriteria  yang digunakan dalam menyelesaikan kasus ini, secara berurutan berikut ini adalah bobot dari setiap kriteria; W=(0.25, 0.15, 0.3, 0.1, 0.2). berikut ini adalah langkah-langkah penyelesaian kasus pemilihan BTS terburuk.
1. Membuat matriks keputusan ternormalisasi (r)
Setelah didapatkan konversi dalam bentuk bilangan fuzzy selanjutnya kita melakukan matriks ternormalisasi dengan cara sebagai berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 𝑟 11 = 1 2.004221 = 0.498947 𝑟 21 = 1 2.004221 = 0.498947
𝑟 31 = 0.13 2.004221 = 0.064
Langkah ini dilakukan seterusnya sehingga mendapatkan matriks r sebagai berikut:
𝑟 = ( 0.498 0.540 0.578 0.5 0.755 0.498 0.486 0.289 0.5 0.377 0.064 0.324 0.289 0 0 0.498 0.306 0.578 0.5 0.377 0.498 0.522 0.404 0.5 0.377 )
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot (y)
Berdasarkan  matriks  r  maka  kita  akan  mencari  matriks  ternormalisasi  terbobot  (y)  dengan  cara  sebagai berikut:
𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 ∗  𝑟 𝑖𝑗 𝑦 11 = 0.25 ∗ 0.498 𝑦 21 = 0.25 ∗ 0.498 𝑦 31 = 0.25 ∗ 0.064
𝑦 = ( 0.124 0.081 0.173 0.05 0.151 0.124 0.072 0.086 0.05 0.075 0.016 0.048 0.086 0 0 0.124 0.045 0.173 0.5 0.075 0.124 0.078 0.121 0.5 0.075 )

## 3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Y+j = nilai max dari Yij Y-j = nilai min dari Yij
Sehingga akan diperoleh nilai sebagai berikut;
Y+j 0.124737 0.081045 0.173494 0.05 0.151186 Y-j 0.016216 0.045925 0.086747 0 0
4. Menentukan alternatif terhadap solusi ideal positif (D+)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 26 − 30 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.164
𝐷 1 = √ (0.124737 − 0.124) 2 + (0.081045 − 0.081) 2 + (0.173494 − 0.173) 2 + (0.05 − 0.05) 2 + (0.151186 − 0.151) 2
𝐷 1 = 0 𝐷 2 = √ (0.124737 − 0.124) 2 + (0.081045 − 0.081) 2 + (0.173494 − 0.173) 2 + (0.05 − 0.05) 2 + (0.151186 − 0.151) 2
𝐷 2 = 0.115348
𝐷 3 = √ (0.124737 − 0.16) 2 + (0.081045 − 0.048) 2 + (0.173494 − 0.086) 2 + (0.05 − 0) 2 + (0.151186 − 0) 2
𝐷 3 = 0.213799
Tabel 3. Solusi Ideal Positif No Alternatif D+ 1 Klumpang 0 2 Klumpang 2 0.115348 3 PTP IX Payaroba 0.213799 4 Tandem 0.083353 5 Cengkeh Turi 0.091818

## 5. Menentukan alternatif terhadap solusi ideal Negatif (D-)
Tabel 4. Solusi Ideal Negatif No Alternatif D- 1 Klumpang 0.214225 2 Klumpang 2 0.143948 3 PTP IX Payaroba 0.002701 4 Tandem 0.16588 5 Cengkeh Turi 0.149151
6. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi)
𝑉 1 = 0.21422 0.21422 + 0 = 1 𝑉 2 = 0.143948 0.143948 + 0.115348 = 0.5515 𝑉 3 =
0.00270 0.00270 + 0.213799 = 0.0124 𝑉 4 = 0.16588 0.16588 + 0.083353 = 0.6655
𝑉 5 =
0.149151
0.149151 + 0.091818 = 0.6189 Tabel 5. Perhitungan Solusi Akhir No Alternatif Vi 1 Klumpang 1 2 Klumpang 2 0.55515 3 PTP IX Payaroba 0.012478 4 Tandem 0.665563 5 Cengkeh Turi 0.618963
Berdasarkan hasil perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa BTS terburuk terletak pada alternatif yang nilai Vi-nya memiliki nilai terkecil, maka yang menjadi BTS terburuk terdapat pada PTP IX Payaroba dengan nilai 0.012478

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 26 − 30 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.164

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulan  dalam  proses  pemilihan  BTS  dengan service terburuk  dapat memberikan kemudahan untuk  tim field engineer untuk  dapat melakukan perbaikan dan meningkatkan kualitas service pada provider tersebut.  Penerapan untuk  menentukan pemilihan BTS service terburuk dapat  diterapkan dengan  baik  serta  dalam  pengimplementasiannya,  TOPSIS  mampu  menunjukkan  bahwa  salah  satu  alternative merupakan prioritas dari keputusan.

## REFERENCES
[1] H.  Purwanto,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Notebook  dengan  Menggunakan  Metode  Topsis,” J.  Ilmu Pengetah. Dan Teknol. Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 55–59, 2017.
[2] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) . 2006.
[3] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[4] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] J. E. and L. T. P. Turban, A. Efraim, Decision Support System and Intelegence Systems , 7th ed. Jogjakarta: Penerbit Andi, 2015.
[6] Mesran,  G.  Ginting,  Suginam,  and  R.  Rahim,  “Implementation  of  Elimination  and  Choice  Expressing  Reality  ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer ( Case Study STMIK BUDI DARMA ),” Int. J. Eng. Res. Technol. (IJERT , 2017.
[7] M.  K.  Kusuma,  N.  A.  Hasibuan,  and  I.  Saputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Terbaik  dengan Menggunakan Metode VIKOR,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 1, no. 4, 2019.
[8] Jasri, D. Siregar, and R. Rahim, “Decision Support System Best Employee Assessments with Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution,” Int. J. Recent TRENDS Eng. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 6–17, 2017.