## PENENTUAN  PENERIMA  PENGHARGAAN  UNTUK  PEMILAH AKTIF BULANAN TPS 3R DENGAN METODE ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITÉ (ELECTRE)
I Gede Riyan Ardi Darmawan 1,* , Gede Aditra Pradnyana 2, , I Md. Dendi Maysanjaya 3
1,2,3 Prodi Sistem Informasi Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Kejuruan Universitas Pendidikan Ganesha, Jln. Udayana No. 11 Singaraja 81116 INDONESIA

## Abstrak
Yayan  Taksu  Tridatu  dari  Desa  Ped  mengembangkan  program  kerja  TPS  3R  untuk meningkatkan  partisipasi  masyarakat  dalam  menangani  sampah.  Program  ini mendorong pemilah sampah aktif dengan memberikan penghargaan bulanan. Dalam penelitian ini, metode Elimination Et Choix Traduisant Ia Realite (ELECTRE) digunakan untuk mengembangkan modul sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi keputusan dengan cepat dan tepat.  Penelitian ini menggunakan metode ELECTRE dengan model System Development Life Cycle (SDLC) dan model Waterfall sebagai  model  pengembangannya.  Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metode pengujian, yaitu White Box Testing teknik Basic Path Testing , Black Box Testing teknik Boundary Value Analysis dan uji kesesuaian hasil rekomendasi. Penelitian ini menggunakan data anggota TPS 3R Yayasan  Taksu  Tridatu  sebanyak  107  orang,  pada  bulan  Februari  sampai  Desember  2021.  Penelitian  ini menghasilkan modul sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima penghargaan bagi pemilah aktif bulanan  pada  TPS  3R  Yayan  Taksu  Tridatu.  Dengan  pengujian  kesesuaian  rekomendasi  menghasilkan  nilai kesesuaian  sebesar  9,09%  dan  nilai  perbedaan  sebesar  91,01%.  Hasil  ini  disebabkan  oleh  proses  perbandingan alternatif yang menjadi karakteristik metode ELECTRE.

## Abstract
Yayan Taksu Tridatu from Ped Village developed a TPS 3R work program to increase community  participation  in  handling  waste.  The  program  encourages  active  waste sorters by giving monthly awards. In this research, the Elimination Et Choix Traduisant Ia Realite (ELECTRE) method is used to develop a decision support system module that can  provide  decision  recommendations  quickly  and  precisely.    This  research  uses  the ELECTRE  method  with  the  System  Development  Life  Cycle  (SDLC)  model  and  the Waterfall model as the development model. This research uses several testing methods, namely White Box Testing Basic Path  Testing  technique,  Black  Box  Testing  Boundary  Value  Analysis  technique  and  test  the  suitability  of  the recommendation results. This research uses data on 107 members of TPS 3R Yayasan Taksu Tridatu, from February to December 2021. This research produces a decision support system module to determine award recipients for monthly active sorters at TPS 3R Yayan Taksu Tridatu. Testing the suitability of recommendations resulted in a suitability value of 9.09% and a difference value of 91.01%. This result is caused by the alternative comparison process that characterizes the ELECTRE method.

## 1. PENDAHULUAN
Kawasan kepulauan Nusa Penida terletak di Kabupaten Klungkung. Kepulauan ini tergabung dalam satu kecamatan yang disebut Kecamatan Nusa Penida. Nusa Penida terkenal karena  keindahan alamnya yang  luar  biasa.  Menurut  bapak  I  Wayan  Karta,  pengelola  yayasan  Taksu  Tridatu,  belum  ada  TPS  3r  di daerah Nusa Penida sebelum tahun 2019. TPS 3r ini dimaksudkan untuk mengelola sampah masyarakat. Satu-satunya TPA di Nusa Penida adalah TPA Biaung yang mengirimkan sebagian besar sampah masyarakat tanpa melalui proses pemilahan. Akibatnya, banyak sampah bernilai tertimbun di TPA. Dengan populasi
Kata Kunci: ELECTRE , TPS 3R, Sistem Pendukung Keputusan, Penanganan Sampah
Keywords: ELECTRE, TPS 3R, Decision Support System, Waste Management
* Korespondensi E-mail: riyan@undiksha.ac.id
lebih  dari  70.000  orang,  kecamatan  Nusa  Penida  menyumbang  hampir  37,47  ton  sampah  per  hari  di provinsi Bali (Bengong, 2020). Yayasan Taksu Tridatu merupakan salah satu TPS 3R di Nusa Penida secara aktif melakukan pendekatan pengelolaan sampah di masyarakat. Yayasan Taksu Tridatu di Banjar Nyuh Desa Ped bergerak dalam bidang lingkungan, budaya, keuangan, dan sosial (Tridatu, 2022). Organisasi ini bergerak  melalui  pengolahan  sampah  di  TPS  3R.  TPS  3R  menjadi  tempat  pengelolaan  sampah  seperti pengumpulan  pendauran  ulang  dan  pemilihan  khusus  di  wilayah  tersebut.  Masyarakat  sekitar  dan pemerintah memainkan peran aktif dalam pendekatan ini di skala regional atau komunal.
Menurut  Bapak  I  Wayan  Karta  selaku  Pengelola  TPS  3R, yayasan  memberikan  penghargaan  atau hadiah untuk mendorong masyarakat secara aktif memilah sampah. Penghargaan didasarkan pada tingkat kontribusi masyarakat dalam pengelolaan sampah rumah tangga (Admin, 2023). Namun, bagi para pegawai penentuan penerimaan hadiah dilakukan secara manual. Hal ini dapat menghambat pekerjaan dan menyita banyak  waktu  untuk  menjadi  pemilah  aktif  setiap  bulan.  Dengan  mempertimbangkan  masalah  yang dihadapi, Yayasan Taksu Tridatu membutuhkan sistem yang dapat membantu mendapatkan rekomendasi pemilah sampah yang aktif setiap bulan. Sistem ini dikenal sebagai sistem pendukung keputusan Semesta Kita.  Semesta  Kita  merupakan  sistem  pengambil  keputusan  yang  dikembangkan  untuk  memudahkan Yayasan  Taksu  Tridatu  dalam  menentukan  pemberian  penghargaan  atau  hadiah.  Dalam  hal  ini,  banyak kriteria dan alternatif diperlukan untuk menentukan hadiah. Hal tersebut, membuat sulit menemukan hasil terbaik dengan memaksimalkan data yang diperoleh dari perhitungan kriteria dan alternatif. Oleh karena itu, dibutuhkan metode pengembangan yang dapat mencakup kriteria dan alternatif kompleks yang sesuai dengan penelitian Yayasan Taksu Tridatu TPS 3R. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh (Sinaga et al.,  2019)  metode Elimination  Et  Choix  Traduisant  Ia  Realite (ELECTRE)  digunakan  sesuai  dengan banyaknya  kriteria  dan  alternatif  yang  tersedia.  Selain  itu,  ELECTRE  lebih  baik  dalam  memberikan rekomendasi  penelitian  dibandingkan  dengan  metode  TOPSIS  (rizqoni  et  al.,  2020).  Penelitian ini menunjukkan  bahwa  metode  Electre  sangat  cocok  untuk  memberikan  rekomendasi  pada  data  yang banyak, penelitian tersebut menggunakan 28 buah dan menemukan hasil kesesuaian rekomendasi sebesar 85,714%(Rahayu et al., 2018).
Penelitian ini menggunakan metode Elimination Et Choix Traduisant La Realité (ELECTRE). Model yang digunakan dalam sistem ini adalah System Development Life Cycle (SDLC) dan model Waterfall sebagai model  pengembangannya . Pemilihan  metode  ini  berdasarkan  karakteristik  yang  dimiliki,  melakukan proses perangkingan dengan membandingkan nilai alternatif dari setiap kriteria yang digunakan (Faidhani et al., 2021). Penelitian ini menggunakan framework Laravel 8 melalui penyimpanan database pada MySQL sebagai tools pengembangan modul sistem pendukung keputusan. Penelitian ini menggunakan beberapa metode pengujian, yaitu White Box Testing teknik Basic Path Testing berfokus pada pengujian penerpan algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian, Black  Box  Testing teknik Boundary  Value  Analysis berfokus menganalisis kesalahan yang berhubungan dengan kesalahan fungsional  sistem dan uji kesesuaian hasil rekomendasi  untuk  mengetahui  tingkat  kesesuaian  hasil  rekomendasi  dari  metode  ELECTRE  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini  menghasilkan  modul  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan penerima penghargaan bagi pemilah aktif bulanan pada TPS 3R Yayan Taksu Tridatu.

## 2. METODE
Penelitian ini menggunakan jenis Research and Development (R&D) dengan menambahkan sebuah modul yang  dapat  mendukung  keputusan  melalui  metode  ELECTRE  dan  mengimplementasikan  serta mengintegrasikan modul tersebut ke dalam aplikasi Semesta Kita. Data penelitian ini adalah data anggota TPS  3R  Yayasan  Taksu  Tridatu  sebanyak  107  orang,  pada  bulan  Februari  sampai  Desember  2021. Pelaksanaan pengembangan pada model ini dijelaskan pada Gambar 1 .
A. Tahap  Analisis untuk  analisis  kebutuhan  modul  sistem  pendukung  keputusan  dilakukan  secara langsung melalui wawancara dengan pengelola Yayasan Taksu Tridatu, yaitu Bapak I Wayan Karta di Desa Ped. Dalam penelitian ini, decision maker menentukan 10 kriteria melalui wawancara dan data pemenang  penghargaan  dari  periode  sebelumnya.  Selain  itu, decision  maker juga  menentukan  nilai bobot masing-masing kriteria dengan asumsi bahwa total nilai bobot adalah 1.
Tabel 1. Kriteria dan Pembobotan Penilaian Harian Kode Kriteria Nama Kriteria Opsi Pilihan Bobot Normalisasi Bobot C1 Melakukan pemilahan sampah organik dan anorganik Rumah Tangga a. Ada pemilahan sampah b. Tidak ada pemilahan sampah 20% 0,2 C2 Melakukan pengolahan sampah organik menjadi kompos a. Ada  pengolahan  sampah  organik menjadi kompos b. Tidak  ada  pengolahan  sampah organik menjadi kompos 15% 0,15 C3 Melakukan pemilahan sampah anorganik bernilai a. Ada  pemilahan  sampah  anorganik bernilai b. Tidak  ada  pemilahan  sampah anorganik bernilai 15% 0,15 C4 Menempatkan sampah Residu dan B3 dalam wadah khusus a. Ada  menempatkan  sampah  residu dan B3 dalam wadah khusus b. Tidak  ada  menempatkan  sampah residu dan B3 dalam wadah khusus 15% 0,15 C5 Menyiapkan tempat penampungan pemilahan sampah secara mandiri a. Ada menyiapkan tempat penampungan  pemilahan  sampah secara mandiri b. Tidak  ada  menyiapkan  tempat penampungan  pemilahan  sampah secara mandiri 10% 0,1 C6 Membuat ekoenzim dari sampah buah atau sayuran a. Ada  membuat  ekoenzim  dari sampah buah atau sayuran b. Tidak  ada  membuat  ekoenzim  dari sampah buah atau sayuran 5% 0,05 C7 Melakukan kegiatan reuse sampah anorganik a. Ada  melakukan  kegiatan reuse sampah anorganik b. Tidak ada melakukan kegiatan reuse sampah anorganik 5% 0,05 C8 Memanfaatkan hasil olahan sampah organik a. Ada  pemanfaatan  hasil  olahan sampah organik b. Tidak  ada  pemanfaatan  olahan sampah organik 5% 0,05 C9 Mengelola limbah cair rumah tangga a. Ada pengelolaan limbah cair rumah tangga b. Tidak  ada  pengelolaan  limbah  cair rumah tangga 5% 0,05 C10 Ikut menjadi anggota bank sampah TPS 3R a. Aktif menjadi anggota Bank Sampah TPS 3R b. Tidak  aktif  menjadi  anggota  Bank Sampah TPS 3R 5% 0,05
Total 100%  1
Tabel 1 menunjukkan masing-masing kriteria, decision maker memberikan bobot preferensi [0,20; 0,15; 0,15; 0,15; 0,10; 0,05; 0,05; 0,05; 0,05]. Tiga anggota TPS 3R berpotensi menjadi penerima penghargaan pemilah aktif bulanan TPS 3R dari Yayasan Taksu Tridatu pada bulan Desember 2021.
B. Tahap  Perancangan untuk  merancang  pengembangan  modul  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode  ELECTRE  yang terdiri  dari  7  tahapan  hingga  memperoleh  perangkingan  yang sesuai. Tahapan dari metode ELECTRE adalah sebagai berikut (Rizqoni et al., 2020).

## Gambar 2. Tahapan Metode ELECTRE
Dalam metode ELECTRE, decision maker harus memberikan faktor kepentingan (W) pada setiap kriteria yang  menunjukkan  kepentingan relatifnya.  Kepentingan relatif  setiap  kriteria  dinyatakan  dalam  Wij, total jumlah nilai W adalah sama dengan 1, dirumuskan dalam Persamaan (2.1) :
𝑊 =   [ 𝑤 1 0 0 𝑤 2 0 ⋯ 0 0 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 0 0 ⋯ ⋯ ⋯ 0 ⋯ 𝑤 𝑛 ] , 𝑑𝑎𝑛  ∑ 𝑤 = 1 𝑛 𝑖=1 (2.1)
1. Normalisasi matriks keputusan, yaitu normalisasi dari nilai matriks keputusan berikan nilai dari setiap kriteria yang digunakan pada alternatif penelitian. Proses ini digunakan dalam menyatukan setiap elemen pada matriks guna memperoleh skala nilai yang seragam.  Setiap normalisasi dari nilai Xij dapat dilakukan dengan Persamaan (2.2):
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2.2)
Oleh sebab itu, didapat matriks R hasil normalisasi pada Persamaan (2.3):
𝑅 =   [ 𝑟 11 𝑟 12 𝑟 21 𝑟 22 ⋯ 𝑟 1𝑛 ⋯ 𝑟 2𝑛 ⋮ ⋮ 𝑟 𝑚1 𝑟 𝑚2 ⋯ ⋮ ⋯ 𝑟 𝑚𝑛 ] (2.3)
R adalah matriks yang telah dinormalisasi, m menyatakan alternatif, n menyatakan kriteria dan rij adalah normalisasi pengukuran pilihan dari alternatif ke-i dalam hubungannya dengan kriteria ke-
j.
2. Pembobotan  matriks  ternormalisasi,  yaitu  melakukan  pembobotan  matriks  dengan  nilai  bobot kepentingan yang telah ditentukan oleh si pengambil keputusan. Tujuan dari pembobotan matriks ternormalisasi ini adalah untuk mendapatkan sebuah nilai matriks preferensi. Setiap kolom dari matriks R dikalikan dengan bobot-bobot (wj) yang ditentukan oleh pembuat keputusan. Weighted normalized matrix adalah V=RW pada Persamaan (2.4):
𝑉 = [ 𝑣 11 𝑣 12 𝑣 21 𝑣 22 ⋯ 𝑣 1𝑛 ⋯ 𝑣 2𝑛 ⋮ ⋮ 𝑣 𝑚1 𝑣 𝑚2 ⋯ ⋮ ⋯ 𝑣 𝑚𝑛 ] = 𝑅𝑊 =   [ 𝑤 1 𝑟 11 𝑤 2 𝑟 12 𝑤 1 𝑟 21 𝑤 2 𝑟 22 ⋯ 𝑤 𝑛 𝑟 1𝑛 ⋯ 𝑤 𝑛 𝑟 2𝑛 ⋮ ⋮ 𝑤 1 𝑟 𝑚1 𝑤 2 𝑟 𝑚2 ⋯ ⋮ ⋯ 𝑤 𝑛 𝑟 𝑚𝑛 ] (2.4)
3. Menentukan corcodance dan discordance index, yaitu perbandingan hasil antara setiap alternatif yang  digunakan  dalam  pengembangan  modul  ini  untuk  memperoleh concordance  index dan discordance index . Setiap pasang dari alternatif k dan l (k,l = 1,2,3,…,m dan k ≠ 1) kumpulan kriteria j  dibagi  menjadi  dua subset ,  yaitu concordance dan discordance .  Kriteria  alternatif  termasuk concordance dapat dinyatakan pada Persamaan (2.5):
𝐶 𝑘𝑙 = {𝑗, 𝑦 𝑘𝑗 ≥   𝑦 𝑖𝑗 }, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛 (2.5)
Kriteria alternatif termasuk discordance dapat dinyatakan pada Persamaan (2.6):
𝐷 𝑘𝑙 = {𝑗, 𝑦 𝑘𝑗 <   𝑦 𝑖𝑗 }, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑗 = 1,2,3, … , 𝑛 (2.6)
4. Menghitung  matriks concordance dan discordance, yaitu  prosedur  penghitungan  indeks konkordansi  dan  indeks  ketidaksesuaian.  Hasil  konkordansi  diperoleh  dengan  menambahkan bobot  setiap  opsi,  dan  hasil  perselisihan  diperoleh  dengan  membagi  setiap  alternatif  yang  ada dengan indeks ketidaksesuaian.
Secara matematis concordance dapat dinyatakan pada Persamaan (2.7) :
𝐶 𝑘𝑙 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑗𝐶𝑤
(2.7)
Matriks concordance dapat dinyatakan pada Persamaan (2.8) :
𝐶 =   [ − 𝑐 12 𝑐 13 ⋯ 𝑐 1𝑛 𝑐 21 − 𝑐 23 ⋯ 𝑐 2𝑛 ⋯ 𝑐 𝑚1 ⋯ 𝑐 𝑚2 ⋯ 𝑐 𝑚3 ⋯ ⋯ ⋯ − ] (2.8)
Secara matematis discordance dapat dinyatakan pada Persamaan (2.9) : 𝑑 𝑘𝑙 = {max(𝑣 𝑚𝑛 −  𝑣 𝑚𝑛−𝑙𝑛 )}; 𝑚, 𝑛  ∈ 𝐷 𝑘𝑙 {max(𝑣 𝑚𝑛 −  𝑣 𝑚𝑛−𝑙𝑛 )}; 𝑚, 𝑛 = 1,2,3 …
(2.9)
Matriks discordance dapat dinyatakan pada Persamaan (2.10) :
𝐷 =   [ − 𝑑 12 𝑑 13 ⋯ 𝑑 1𝑛 𝑑 21 − 𝑑 23 ⋯ 𝑑 2𝑛 ⋯ 𝑑 𝑚1 ⋯ 𝑑 𝑚2 ⋯ 𝑑 𝑚3 ⋯ ⋯ ⋯ − ] (2.10)
5. Menentukan  matriks domain  concordance dan discordance ,  yaitu  perhitungan  matriks  untuk konkordansi  dan  ketidaksesuaian  dibandingkan  dengan  matriks  normalisasi  yang  dihasilkan sebelumnya untuk mendapatkan matriks konkordansi dan sumbangsih.
Concordance digambarkan pada Persamaan (2.11):
𝐶 𝑘𝑙 ≥   𝑐 (2.11)
Nilai threshold ( c ), digambarkan pada Persamaan (2.12):
𝑐 = ∑ ∑ 𝑐 𝑘𝑙 𝑛 𝑙=1 𝑛 𝑘=1 𝑚 ∗ (𝑚 − 1)
(2.12)
Nilai  setiap  elemen  matriks  F  sebagai  matriks  dominan concordance digambarkan  pada Persamaan (2.13):
𝑓 𝑘𝑙 = 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑘𝑙 ≥ 𝑐 𝑑𝑎𝑛 𝑓 𝑘𝑙 = 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑘𝑙 <   𝑐 (2.13)
Nilai threshold , digambarkan pada Persamaan (2.14):
𝑑 = ∑ ∑ 𝑑 𝑘𝑙 𝑛 𝑙=1 𝑛 𝑘=1 𝑚 ∗ (𝑚 − 1) (2.14)
Nilai  setiap  elemen  untuk  matriks  G  sebagai  matriks  dominan discordance ditentukan  dengan Persamaan (2.15):
𝑔 𝑘𝑙 = 0, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑘𝑙 ≥   𝑑 𝑑𝑎𝑛 𝑔 𝑘𝑙 = 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑐 𝑘𝑙 <   𝑑 (2.15)
6. Menentukan Aggregate Dominance matriks, yaitu matriks konkordansi dibandingkan dengan nilai ambang  konkordansi  dan  ambang  batas  ketidaksesuaian  dibandingkan  dengan  matriks ketidaksesuaian  sehingga  menghasilkan  matriks  yang  bernilai  1  atau  0.  Agregat  matriks  yang mendominasi kemudian ditentukan dengan membandingkan kedua nilai ini. Aggregate dominance matrix sebagai matriks E merupakan perkalian antara elemen matriks F dengan elemen matriks G, digambarkan dengan Persamaan (2.16):
𝑒 𝑘𝑙 =   𝑓 𝑘𝑙 ∗   𝑔 𝑘𝑙 (2.16)
7. Eliminasi  alternatif  yang less  faveourable ,  yaitu  mempertimbangkan  setiap  perhitungan  yang dilakukan dan mengubah setiap proses yang dilakukan, alternatif diurutkan berdasarkan alternatif yang  mendominasi  alternatif  lainnya,  ditandai  dengan  nilai  matriks  elemennya.  Setelah pengurutan,  hasil  dari  rekomendasi  alternatif adalah  pilihan  terbaik  yang  dihasilkan.  Matriks  E mengurutkan pilihan alternatif, dengan e kl = 1 menunjukkan prioritas A k atas A l . Oleh karena itu, baris dengan jumlah e kl = 1 paling sedikit dapat dieliminasi.
C. Tahap  Pengembangan adalah  pengembangan  modul  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan model System Development Life Cycle (SDLC) dengan model pengembangan yang dipilih adalah waterfall . Model  ini  melaksanakan  tahapan  secara  menyeluruh  dengan  aluran  layaknya  air  terjun  yaitu  satu tahapan selesai maka baru bisa menuju tahapan selanjutnya.
D. Tahap  Pengujian adalah  proses  evaluasi  yang  dilakukan pada  perangkat  lunak  berdasarkan  proses setiap  fitur  pada  sistem.  Proses  ini  akan  menguji apakah  fitur-fitur  dalam  modul  Semesta  Kita telah memenuhi perancangan sebelumnya. Pengujian dilakukan dalam empat jenis pengujian, yaitu uji black box , uji white box , uji kesesuaian dan uji kesesuaian hasil rekomendasi. Dengan menggunakan metode ELECTRE,  pengujian  dilakukan  pada  fitur  modul  sistem  pendukung  keputusan.  Pengujian  tersebut dilakukan  untuk  mengidentifikasi  setiap  fitur  di  TPS  3R  dan  mengevaluasi  tingkat  kesesuaian penggunaan metode pada kasus yang terjadi.
Tabel 2. Instrumen Pengujian Kesesuaian Modul Sistem Pendukung Keputusan
No Instrumen Pengujian Kesesuaian Hasil Rekomendasi ELECTRE Hasil Perhitungan Manual Sesuai/Tidak Sesuai 1 2
… Jumlah Data = …. Jumlah Sesuai = …. Jumlah Tidak Sesuai = ….
Tabel 3. Instrumen Pengujian Kesesuaian Hasil Rekomendasi Modul Sistem Pendukung Keputusan
No Instrumen Pengujian Kesesuaian Hasil Rekomendasi Bulan … Hasil Rekomendasi ELECTRE Hasil Pemilah Aktif Periode Sebelumnya 1 2 … 10 Jumlah Data = 10 Data
Jumlah Hasil Yang Sama = …. Jumlah Hasil Yang Tidak Sama = ….
Pengujian kesesuaian ini dapat dicari dengan menggunakan Persamaan (2.17):
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖𝑎𝑛 (%)   = ∑ 𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑠𝑎𝑚𝑎 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥 100%
(2.17)
Pengujian kesesuaian hasil rekomendasi, menggunakan Persamaan (2.18) untuk nilai kesesuaian hasil dan nilai perbedaan hasil untuk Persamaan (2.19):
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖𝑎𝑛 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 (%)   = ∑ 𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑠𝑎𝑚𝑎 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥 100% (2.18) 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑒𝑑𝑎𝑎𝑛 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 (%)   = ∑ 𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑎𝑚𝑎
∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥 100% (2.19)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menghasilkan  modul  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  penerima penghargaan  bagi  pemilah  aktif  bulanan  pada  TPS  3R  Yayan  Taksu  Tridatu terdiri  dari  lingkungan implementasi perangkat lunak, batasan implementasi perangkat lunak, implementasi arsitektur perangkat lunak, implementasi struktur data perangkat lunak, dan implementasi tampilan antarmuka perangkat lunak sebagai berikut.

## Implementasi Modul Sistem Pendukung Keputusan
Tampilan ini memperlihatkan fitur-fitur yang terdapat dalam modul berdasarkan pada rancangan sebelumnya yang diimplementasikan berdasarkan rancangan tampilan, activity diagram , dan SKPL. Dalam implementasi tampilan ini, menggunakan framework Laravel 8 yang menjalankan bahasa pemrograman PHP dan Javascript, bahasa markup HTML, serta framework CSS yaitu Bootstrap 4.
1. Implementasi Halaman Kriteria Penilaian
Gambar 2. Implementasi Halaman Kriteria Penilaian
Gambar 2 merupakan tampilan Halaman Kriteria Penilaian. Tampilan ini digunakan untuk melihat kriteria yang digunakan sebagai penilaian dalam mengambil keputusan pemilah terbaik bulanan.
2. Implementasi Halaman Data Pengangkutan dan Penilaian Harian
Gambar 3. Implementasi Halaman Data Pengangkutan dan Penilaian Harian
Gambar 3 merupakan tampilan Halaman Data Pengangkutan dan Penilaian Harian. Tampilan ini digunakan untuk  menampilkan  hasil  penilaian  pengangkutan  setiap  hari  oleh  pemilah  sampah.  Sistem  ini  akan mengatur proses pengangkutan setiap hari untuk mengukur kinerja pemilah.
3. Implementasi Halaman Rekapan Penilaian

## Gambar 4 Implementasi Halaman Rekapan Penilaian
Gambar 4 merupakan tampilan Halaman Rekapan Penilaian. Tampilan ini digunakan untuk melihat hasil rekapan dari penilaian yang telah dilakukan kepada para pemilah. Rekapan ini akan menampilkan nilai- nilai yang telah diperoleh dalam beberapa hari kedepan.
4. Implementasi Halaman Rekomendasi Pemilah Aktif

## Gambar 5. Implementasi Halaman Rekomendasi Pemilah Aktif
Gambar  5 merupakan  tampilan  Halaman  Rekomendasi  Pemilah  Aktif.  Tampilan  ini  digunakan  untuk rancangan struktur menu dan integrasi menu pada modul sistem pendukung keputusan.  Dengan memilih tombol Rekomendasi Pemilah Aktif, halaman rekomendasi pemilah aktif diintegrasikan ke dalam halaman rekapan penilaian.
5. Implementasi Skema Perangkingan Metode ELECTRE Berdasarkan  skema  perangkingan  dengan  metode  ELECTRE  yang  ditunjukkan  pada Gambar  2 , implementasi perangkingan pada aplikasi SEMESTA KITA adalah sebagai berikut:
a. Persiapan  Pengolahan  Data  adalah  pengguna  dapat  mengisi  data  melalui Form  Validation ,  yang menghasilkan data alternatif sebagai bagian dari pengumpulan data kriteria dan data bobot kriteria. Semua data yang dimasukkan kemudian digabungkan menjadi data alternatif kriteria.
b. Normalisasi Matriks Keputusan adalah proses normalisasi dimulai dengan membagi data yang telah dikumpulkan sebelumnya. Selanjutnya, data dinormalisasi dengan query .
c. Pembobotan  Matriks  Ternormalisasi  (Data  Matriks  V)  adalah  proses  pembobotan  matriks  pada query dimasukkan ke dalam data yang telah dinormalisasi.
d. Menentukan Index dan  Menghitung  Matriks Concordance dan Discordance adalah  proses query pemetaan nilai indeks dari data yang terbobot sebelumnya, dapat digunakan untuk menentukan nilai indeks matriks concordance dan discordance , serta nilai matriksnya.
e. Menentukan  Matriks  Domain  dan Aggregate  Dominance Matriks Concordance dan Discordance adalah  proses  setelah  mengidentifikasi  matriks  domain concordance dan discordance serta  nilai dominasi aggreagate matriks. Query yang dapat dilakukan secara conditional dapat mengidentifikasi rangking pada nilai matriks.
f. Eliminasi Alternatif yang Less Favourable (Perangkingan Rekomendasi) adalah melakukan eliminasi alternatif dan juga perangkingan.
g. Menyimpan Hasil Rekomendasi ke Database adalah proses penyimpanan hasil rekomendasi ke tabel rekomendasi.

## Pengujian perangkat lunak
1. Pengujian sistem
Pengujian perangkat lunak pada tahap pertama dilakukan dalam dua jenis uji, yaitu uji White Box yang  bertujuan  untuk  menguji  fungsi  ELECTRE  yang  telah  di  implementasikan  pada  modul  sistem pendukung keputusan. Penulis melakukan uji White Box dengan Basic Path Testing pada tanggal 5 Juli 2022. Proses  pengujian  dimulai  dari  fungsi from  validation sampai  fungsi  menyimpan  rekomendasi  hasil  ke database . Pengujian total sebanyak 11 kali.
Tabel 4. Hasil Pengujian Basic Path Testing
No Nama Fungsi Uji Persentase Kesesuaian 1 Fungsi form validation 100% 2 Fungsi data alternatif 100% 3 Fungsi data kriteria dan data bobot kriteria 100% 4 Fungsi data alternatif kriteria 100% 5 Fungsi data pembagi 100% 6 Fungsi data hasil normalisasi 100% 7 Fungsi data matriks V 100% 8 Fungsi data matriks concordance dan discordance 100% 9 Fungsi data matriks dominance , dan aggregate dominance matriks concordance & discordance 100% 10 Fungsi perangkingan rekomendasi 100% 11 Fungsi menyimpan data rekomendasi ke database 100%
Gambar 6. Grafik Persentase Kesesuaian Pengujian White Box dengan Metode Basic Path Testing Gambar 6 merupakan grafik hasil persentase kesesuaian untuk pengujian white box dengan metode basic path testing. Hasil pengujian ini menyatakan bahwa alur algoritma berjalan sesuai dengan apa yang diharapkan dengan persentase kesesuaian yakni konsisten sebesar 100%. Berdasarkan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa seluruh fitur dapat bekerja atau berjalan dengan baik.
Penulis melakukan uji Black Box dengan Boundary Value Testing pada tanggal 6 Juli 2022. Proses pengujian fungsionalitas perangkat lunak dilakukan dengan mendeploy aplikasi SEMESTA KITA yang telah menerapkan modul sistem pendukung keputusan pada server hosting serta melakukan uji coba dengan test case tertentu.  Dengan melakukan pengujian pada fungsionalitas 9 fitur dalam modul sistem pendukung keputusan pada aplikasi Semesta Kita.
0% 50% 100% 150% Pengujian Ke-1 Pengujian Ke-2 Pengujian Ke-3 Pengujian
Ke-4 Pengujian
Ke-5 Pengujian
Ke-6 Pengujian Ke-7 Pengujian Ke-8 Pengujian Ke-9 Pengujian Ke-10 Pengujian Ke-11 Grafik Persentase Kesesuaian Pengujian White Box Dengan Metode Basic Path Testing Persentase Kesesuaian

## Tabel 5. Hasil Pengujian Boundary Value Analysis
No Nama Fungsi Uji Persentase Kesesuaian 1 Sistem dapat mengelola data konfigurasi kriteria penilaian 100% 2 Sistem dapat mengelola data konfigurasi sistem 100% 3 Sistem dapat mengelola data kriteria penilaian 100% 4 Sistem dapat mengelola data Nasabah TPS 3R 100% 5 Sistem dapat mengelola data Pelanggan TPS 3R 100% 6 Sistem dapat mengelola data pengangkutan dan penilaian harian 100% 7 Sistem dapat mengelola data rekapan penilaian 100% 8 Sistem dapat mengelola data rekomendasi pemilah aktif sesuai periode 100% 9 Sistem dapat mengelola data pemilah aktif terpilih sesuai periode 100%
Gambar 7. Grafik Persentase Kesesuaian Pengujian Black Box dengan Metode Boundary Value Analysis
Gambar 7 merupakan grafik hasil persentase kesesuaian untuk pengujian black box dengan metode boundary  value  analysis  testing. Hasil  pengujian  ini  menyatakan  bahwa  uji  9  fitur  sistem  pendukung keputusan  Semesta  Kita  memperoleh  nilai  100%.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa seluruh fitur dapat bekerja atau berjalan dengan baik.
1. Pengujian Kesesuaian
Penulis melakukan uji kesesuaian pada tanggal 7 Juli 2022. Pengujian ini menentukan kriteria nilai alternatif untuk 107 data. Pengujian kesesuaian dilakukan dengan perhitungan manual sesuai dengan alternatif  kriteria  kasus  uji,  menambahkan  data  alternatif  kriteria  kasus  uji  ke  modul  sistem pendukung keputusan, dan membandingkan urutan hasil rekomendasi dari Microsoft Excel dan hasil sistem. Jika kedua hasil menunjukkan urutan rekomendasi yang sama, maka metode ELECTRE telah berhasil diterapkan   pada  modul  sistem  pendukung  keputusan  aplikasi  Semesta  Kami.  Dengan perhitungan sebagai berikut.
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖𝑎𝑛 (%) = 107 107 𝑥 100% = 100%
2. Pengujian kesesuaian hasil rekomendasi Penulis  melakukan  uji  kesesuaian  hasil  rekomendasi  pada  tanggal  8  Juli  2022.  Data  pengujian  ini mencakup 110 data pemilah aktif dari Februari hingga Desember 2021, dengan 10 pemilah aktif setiap bulan. Pengujian ini melakukan pembandingan rangking 1 sampai 10 berdasarkan metode ELECTRE.
Tabel 6. Hasil Pengujian Kesesuaian Hasil Rekomendasi
No Nama Periode Persentase Kesesuaian 1 Periode bulan Februari 2021 30% 2 Periode bulan Maret 2021 20% 3 Periode bulan April 2021 10% 4 Periode bulan Mei 2021 10% 5 Periode bulan Juni 2021 10% 0% 50% 100% 150% Pengujian Ke-1 Pengujian
Ke-2 Pengujian Ke-3 Pengujian Ke-4 Pengujian Ke-5 Pengujian Ke-6 Pengujian Ke-7 Pengujian Ke-8 Pengujian Ke-9 Grafik Persentase Kesesuaian Pengujian Black Box Dengan Metode Boundary Value Analysis Persentase Kesesuaian
No Nama Periode Persentase Kesesuaian 6 Periode bulan Juli 2021 0% 7 Periode bulan Agustus 2021 10% 8 Periode bulan September 2021 0% 9 Periode bulan Oktober 2021 10% 10 Periode bulan November 2021 0% 11 Periode bulan Desember 2021 0% Jumlah Data Uji = 110 Jumlah Rekomendasi Sama Secara Keseluruhan = 10
Jumlah Rekomendasi Berbeda Secara Keseluruhan = 100
Gambar 8. Grafik Persentase Kesesuaian Pengujian Kesesuaian Hasil Rekomendasi
Gambar 8 merupakan grafik hasil persentase kesesuaian pengujian kesesuaian hasil rekomendasi. Berdasarkan perbandingan data yang diperoleh pada tabel dan grafik statistik, diperoleh perhitungan nilai untuk menguji kesesuaian hasil rekomendasi sebagai berikut.
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖𝑎𝑛 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 (%) = 10 110 x 100% = 9,09%
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖𝑎𝑛 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 (%) = 100 110 x 100% = 91%
Berdasarkan  pengujian  kesesuaian  hasil  rekomendasi  dari  110  data  hanya  10  data  yang  menghasilkan rekomendasi sama, dengan data pemilah aktif periode sebelumnya. Hal ini menunjukkan bahwa metode ELECTRE memiliki beberapa perbedaan dengan perangkingan periode sebelumnya. Nilai kesesuaian hasil modul Semesta Kita mencapai 9,09% dan nilai perbedaannya sangat tinggi, sebesar 91%.

## 4. SIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi metode Elimination Et Choix Traduisant la Realité (ELECTRE)  berhasil  dalam  modul  sistem  pendukung  keputusan  aplikasi  Semesta  Kita.  Penelitian  ini menghasilkan  modul  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  penerima  penghargaan  bagi pemilah  aktif  bulanan  pada  TPS  3R  Yayan  Taksu  Tridatu  menggunakan framework  Laravel 8  melalui penyimpanan database pada MySQL. Dengan menggunakan beberapa metode pengujian, yaitu White Box Testing teknik Basic  Path  Testing berfokus  pada  pengujian  penerpan  algoritma  yang  digunakan  dalam penelitian, Black  Box  Testing teknik Boundary  Value  Analysis,  Black  Box  Testing teknik Boundary  Value Analysis, pengujian kesesuaian, dan pengujian kesesuaian hasil rekomendasi. Berdasarkan pengujian white box  dengan  metode  basic  path  testing  menunjukkan  bahwa  algoritma  berjalan  sesuai  harapan  sebesar 100% dan memastikan bahwa perhitungan metode ELECTRE berhasil. Berdasarkan pengujian black box dengan  metode  boundary  value  analysis  juga  menunjukkan  bahwa  algoritma  berjalan  secara  konsisten sebesar  100%  dan  menunjukkan  bahwa  modul  pendukung  keputusan  berjalan  lancar  untuk  berbagai skenario. Namun, pengujian kesesuaian hasil rekomendasi menunjukkan bahwa hasil rekomendasi metode ELECTRE  memiliki  kesesuaian  sebesar  9,09%.  Hal  ini  disebabkan  oleh  karakteristik  perbandingan berpasangan antar alternatif pada metode ELECTRE. Walaupun demikian, metode ini tetap memberikan
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Grafik Persentase Kesesuaian Pengujian Kesesuaian hasil rekomendasi Persentase Kesesuaian
rekomendasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  perhitungan  manual  terhadap  data  pemilah  aktif sebelumyna, dengan perbedaan hasil sebesar 91%.

## Daftar Pustaka
Admin,  W.  (2023).  Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  No.3  Tentang  Penyelenggaraan  Prasarana  dan Sarana Persampahan Dalam Penanganan Sampah Rumah Tangga dan Sampah Sejenis Sampah Rumah Tangga. Direktorat Jenderal Cipta Karya.
Bengong, B. (2020). Bagaimana Kelola Sampah di Pulau Kecil. Media Warga Berbagi Cerita.
Faidhani,  F.,  Tursina,  &  Sukamto,  A.  S.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentu  Bidang  Keahlian Mahasiswa  Program  Studi  Informatika  Universitas  Tanjungpura  dengan  Metode  ELECTRE.  Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi, 9(1), 41 – 47. https://doi.org/10.26418/justin.v9i1.31357
Hartoyo, A. (2017). Penelitian Pendidikan Pendekatan Kualitatif, Kuantitatif, dan R&D.
Hartoyo, S. (2017). Petunjuk Teknis TPS 3R (Kementrian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat, Ed.).
Hatami-marbini, A., Hatami-marbini, A., Tavana, M., Moradi, M., & Kangi, F. (2013). A Fuzzy Group Electre Method for Safety and Health Assessment in Hazardous Waste Recycling Facilities. SAFETY SCIENCE, 51(1), 414 – 426. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2012.08.015
Hellyana, C. M., & Warjiyono. (2018). Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan ELECTRE Dalam Pemilihan Tempat Kos di Area Kampus Purwokerto. IJSE – Indonesian Journal on Software Engineering Perbandingan, 4(2).
Pinem, A. P. R., Handayani, T., & Huizen, L. M. (2020). Komparasi Metode ELECTRE, SMART dan ARAS Dalam Penentuan Prioritas RENAKSI Pasca Bencana Alam. JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 4(10), 109 – 116.
Rahayu,  N.  P.,  Putri,  R.  R.  M.,  &  Widodo,  A.  W.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK  )  Pemilihan Tanaman  Pangan  Berdasarkan  Kondisi  Tanah  Menggunakan  Metode  ELECTRE  dan  TOPSIS.  Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(8).
Rizqoni, Arifin, Z., & Hatta, H. R. (2020). Perbandingan Pemilihan Anggota Paskribra Pada Dispora Kukar Menggunakan Metode Topsis dan Electre. Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, 5(1), 41 – 47.
Sansprayada, A., & Mariskhana, K. (2020). IMPLEMENTASI APLIKASI BANK SAMPAH BERBASIS ANDROID STUDI  KASUS  PERUMAHAN  VILA  DAGO  TANGERANG  SELATAN.  Jll:  Jurnal  Inovasi  Informatika Universitas Pradita, 5, 24 – 34.
Sinaga, D. M., R, R., Alfah, R., & Windarto, Agus Perdana, Wanto, A. (2019). Analisis Metode ELECTRE Pada Pemilihan  Produk  Minyak  Goreng  Kemasan  Terbaik  Berdasarkan  Konsumen.  Jurnal  Sains  Dan Informatika, 5(2), 129 – 135.
Tridatu, T. (2022). Tempat Pengolahan Sampah Terpadu.