## Implementasi Metode VIKOR Untuk Menentukan Bahan Kulit Terbaik Dalam Pembuatan Ikat Pinggang
Maringan Sianturi 1 , Sri Wulan 2 , Suginam 3 , Rohminatin 4 , Mesran 5
1,2,3,5 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
4 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Indonesia

## Abstrak
Ikat pinggang merupakan pelengkap pakaian yang terbuat dari kulit atau pakaian keras yang berfungsi untuk mengikat celana atau rok di sekitar pinggang.  Ikat pinggang adalah  bagian  dari fashion. Jenis  ikat pinggang ada beberapa  jumlahnya,  yang terbagi atas model, bahan, ukuran, dan sebagainya. Misalnya ikat pinggang kepolisian, ikat pinggang satpam, ikat pinggang TNI dan lain-lain. Secara umum bagian-bagian ikat pinggang (kontruksi ikat pinggang) terbagi atas dua bagian, yaitu Traps dan  Buckle.  Pada  bagian  traps  (bagian  tali)  biasanya  berbahan  kulit,  sementara  buckle  (bagian  kepala/pengunci)  biasanya terbuat  dari  besi  metal,  Sistem  pendukung  keputusan  atau  Decision  Support  System  (DSS)  merupakan  suatu  sistem terkomputerisasi yang dirancang untuk meningkatkan efektifitas  dalam pengambilan keputusan untuk memecahkan masalah yang bersifat semi terstruktur  dann tidak terstruktur sehingga  dalam proses   pengambilan  keputusan  yang  dilakukan dapat lebih berkwalitas.
Kata Kunci: DSS, Ikat Pinggang, VIKOR

## Abstract
The belt is a complement of clothing made of leather or hard clothing that serves to tie a pair of pants or skirts around the waist. Belts are part of fashion. There are several types of belts, which are divided into models, materials, sizes, and so on. For example, police belt, security guard belt, TNI belt and others. Generally, the parts of the belt (belt construction) are divided into two parts, namely Traps and Buckle. The traps are usually made of leather, while the buckle is usually made of metal, Decision Support System (DSS) is a computerized system designed to improve the effectiveness of decision making to solve problems which are semi-structured and unstructured so that in the process of making decisions that can be done more quality.
Keywords : DSS, Belt, VIKOR

## 1. PENDAHULUAN
Ikat  pinggang  atau  sabuk  adalah  pita  fleksibel,  biasanya  terbuat  dari  kulit  atau  pakaian  keras  dan  dikenakan disekitar pinggang. Ikat pinggang berfungsi mengikat celana atau bahan pakaian lain, juga berguna untuk gaya atau  mode.  Ikat  pinggang  juga  merupakan  pelengkap  busana,  baik  busa  pria  maupun  wanita.  Banyak    ikat pinggang  yang  bisa  dibilang  gak  laku  disebabkan  tidak  melihat  bahannya  seperti  jenis  kulit  dan  tapak  yang menjadi sorotan konsumen, oleh karena itu sebaiknya pabrik ikat pinggang harus melihat tren yang paling banyak disukai oleh remaja.
Kulit merupakan bahan utama dalam pembuatan ikat pinggang, oleh karena itu harus lebih seleksi dalam penilaian  kulit  yang  akan  digunakan    untuk  pembuatan  ikat  pinggang.  Kulit  yang  biasa  digunakan  untuk pembuatan  ikat  pinggang    terdiri  dari  kulit  hewan,  yaitu  kulit  sapi,  domba,kambing  dan  kerbau,  namun  yang menjadi kendalan dalam  pembuatan sepatu adalah salah dalam pemilihan jenis kulit yang dapat menyebabkan kualitas    sepatu  tidak  tahan  lama,  seperti  warna  kulit  cepat  pudar  dan  kulit  jamuran.  Untuk  itu  pengrajin  ikat pinggang  benar-benar  harus  selektif  dalam  mengambil  keputusan  untuk  pemilihan  jenis  kulit  yang  akan digunakan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  Decision  Support  System  (DSS)  merupakan  suatu  sistem terkomputerisasi  yang  dirancang  untuk  meningkatkan  efektifitas  dalam  pengambilan  keputusan  untuk memecahkan  masalah  yang  bersifat  semi  terstrukturdan  tidak  terstruktur  sehingga  dalam  proses  pengambilan keputusan  yang  dilakukan  dapat  lebih  berkualitas[12].  Tidak  hanya  pada  bidang  komputer,  DSS  juga  dapat membantu manajemen dalam memutuskan strategi pemasaran yang lebih baik[11].
Ada beberapa metode yang termasuk dalam sistem pengdukung keputusan diantaranya Analitycal Hierarcy Process (AHP)[10], Simple  Additive  Weighting (SAW), Weighted  Product (  WP),  TOPSIS[2], Simple  Multi Atribute Rating Technique (SMART), Preference Selection Index(PSI), Weight Sum Model (WSM)[9], Logika Fuzzy    dan  yang  lain-lain[1][2][13].  Pada  penelitian  sebelumnya  menggunakan  metode  MADM  untuk penyeleksian  sepeda  motor.  Metode  ini  menggunakan  metode  TOPSIS  sebagai  metode  perangkingan penyeleksian  sepeda  motor,  sedangkan  yang  menggunakan  metode  TOPSIS  sebagai  metode  perangkingan penyelesian  sepeda  motor.  Sedangkan  pada  penelitian[3]  yang  membandingkan  metode  TOPSIS  dan  VIKOR lebih mengatakan bahwa metode VIKOR lebih mendekati solusi ideal dengan menggunakan normalisasi linear dibandingkan dengan metode TOPSIS yang menggunakan normalisasi vektor[4].

## 2.1 Metode Vise Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR)
VIKOR  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  pada  Multi Attribute  Decision  Making (MADM)[5]. Dengan  lihat solusi/alternatif terdekat  sebagai pendekatan kepada solusi  ideal dalam perangkingan.  Metode ini berfolus  pada  penyelekasian  bahan  kulit  meurpakan  masalah  yang  dapat  diselesaikan  dengan  teknik  MADM dengan  menggunakan  metode  VIKOR.  Metode  vikor  menyediakan  perangkingan  kepada  solusi  terdekat meskipun  terdapat  keriteria  yang  bertentangan,  sehingga  pembuat  keputusan  dalam  hal  ini  bagian  pembuatan dapat memilih perangkingan yang tepat sesuai dengan alternatif yang ada[6].
Dengan  VIKOR terdiri dari lima langkah yang harus dilakukan, yaitu: 1. Melakukan normalisasi
2. Menghitung nilai S dan R
3. Menentukan nilai Indeks
4. Menentukan hasil perangkingan dari hasil pengurutan S,R dan Q
5. Perangkingan alternatif
Metode  VIKOR  adalah  metode  MADM  yang  memiliki  perhitungan  linear  normalisasi  yang  kompleks, yang dapat memastikan alternatif/solusi yang ada. Metode ini digunakan karena dapat menyediakan perangkingan yang terdekat kepada solusi ideal[7].
Langkah langkah pemrosesan menggunakan metode VIKOR[8], sebagai berikut: 1. Melakukan normalisasi dengan rumus :
𝑅 𝑖𝑗 = ( 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑖𝑗 − 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑗 − ) ....................................................................................................................................................(1)
Keterangan:
𝑅 𝑖𝑗 = Nilai Maximum 𝑋 𝑖𝑗 = Nilai Minimum j = elemen dari matriks dari pengambilan keputusan 𝑋 𝑗 + = elemen terbaik dari keriteria j 𝑋 𝑗 − = elemen terburuk dari keriteria j
2. Menghitung nilai S dan R menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 ( 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑗 − ) 𝑛 𝑗=𝑖 .................................................................................................................................(2) dan
𝑅 𝑖 = 𝑀𝑎𝑥 𝑗  [𝑊 𝑗 ( 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑗 − )] ...........................................................................................................................(3)
Dimana W j adalah bobot dari tiap kriteria j
3. Menentukan nilai Indeks
𝑄 𝑖 [ 𝑆 𝑖 −𝑆 + 𝑆 + −𝑆 − ] 𝑣 + [ 𝑅 𝑖 −𝑅 + 𝑅 + −𝑅 − ] (1 − 𝑣) .........................................................................................................................(4)
Dimana S-=min Si, S+=max Si dan R-=min Ri, R+=max Ri dan v = 0,5
4. Hasil perangkingan merupakan hasil pengurutan dari S, R dan Q
Pemilihan keputusan adalah mengidektifikasi mana dari n alternatif yang mempunyai nilai Q minimum.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian keriteria yang digunakan untuk menentukan jenis kulit yang digunakan sebagai input, warna, bau, ukuran kulit dan kandungan air. Setiap keriteria nantinya akan diberikan nilai secara default denga range 0- 100. Model untuk uraian kriteria sebagai berikut :
1. Keriteria warna
Keriteria warna dimaksudkan untuk menentukan kecocokan dengan keaslian kulit dan adanya pengawetan yang membuat warna berubah.
2. Keriteria bau
Keriteria bau dimaksudkan untuk mendefenisikan khas berbau jenis kulit.
3. Keriteria ukuran kulit Keriteria ukuran kulit dimaksudkan untuk menentukan kualitas dan golongan kulit.
Alternatif  kulit  merupakan  pilihan  yang  nantinya  akan  dipilih  untuk  menjadi  bahan  pembuatan  ikat  pinggang. Tabel 1 merupakan data data alternatif dan kriteria.
Tabel 1. Data Alternatif dan Kriteria Alternatif Warna (C 1 ) Bau (C 2 ) Ukuran (C 3 ) Kulit Domba (A 1 ) Merata Sedang Sedang Kulit Kambing (A 2 ) Segar Sangat Bau Sedang Kulit Sapi (A 3 ) Bersih Sedang Besar Kulit Kerbau (A 4 ) Merata Sedang Besar

## Bobot Penilaian Kriteria
Penentuan bobot penilaian telah dilakukan berdasarkan keriteria yang telah di tetapkan dengan bersumber pada hasil penelitian, namun hal ini untuk seterusnya bisa diadakan perubahan-perubahan searah dengan kebutuhan- kebutuhan.  Bahwa  sistem  pada  proses  penilaiannya  mengacu  kepada  pemenuhan  keriteria-keriteria  yang  telah ditetapkan serta mengacu pada beberapa kasus  yang  telah terjadi, sehingga benar-benar  mempunyai tolak ukur yang baik. Penilaian keriteria sebagai berikut:
Tabel 2. Kriteria Warna No Keriteria Warna Nilai Bobot 1 Merata 35 35 2 Segar 20 3 Bersih 45 Tabel 3. Kriteria Bau No Keriteria Bau Nilai Bobot 1 Sedang 65 25 2 Sangat Bau 30 Tabel 4. Kriteria Ukuran No Keriteria Warna Nilai Bobot 1 Sedang 35 40 2 Besar 20

## Penilaian Kriteria Alternatif
Pada tahap ini akan memberikan nilai keriteria terhadap alternatif yang ada dan menghitung normalisasi dari bobot masing-masing keriteria. Adapun alternatif sebagai berikut:
Tabel 5. Tabel Alternatif Alternatif Warna(C 1 ) Bau (C 2 ) Ukuran(C 3 ) Domba(A 1 ) 35 65 35 Kambing(A 2 ) 20 30 35 Sapi(A 3 ) 70 65 70 Kerbau (A 4 ) 20 31 20 Bobot 35 25 40
Nilai max dan min dari tabel alternatif:
Tabel 6. Nilai Max dan Min
No Warna (C 1 ) Bau (C 2 ) Ukuran (C 1 ) Max 70 65 70 Min 20 30 20
Berdasarkan persamaan 1, dilakukan proses normalisasi, sebagai berikut :
R 11 = 70−35 70−20 = 35 50 = 0,7
R 12 = 65−65 65−30 = 0 35 = 0
R 13 = 70−35 70−20 = 35 50 = 0,7
𝑅 21 = 70−20 70−20 = 50 50 = 1
𝑅 22 = 65−30 65−30 = 35 35 = 1
𝑅 23 = 70−35 70−20 = 35 50 = 0,7
𝑅 31 = 70−70 70−20 = 0 50 = 0
𝑅 32 = 65−65 65−30 = 0 35 = 0
𝑅 33 = 70−70 70−20 = 0 50 = 0
R 41 = 70−20 70−20 = 50 50 = 1
R 42 = 65−31 65−30 = 29 35 = 0,97
R 43 = 70−20 70−20 = 50 50 = 1
Hasil matriks tenormalisasi
𝑅 𝑖𝑗 = | 0,7 1 0
1 0 1 0
0,97 0,7 0,7 0 1 |
Menentukan nilai R i , menggunakan persamaan 2. R 11 = 0,7 x 35 = 24,5 R 12 = 0 x 25    = 0 R 13 = 0,7 x 40 = 28 R 21 = 1 x 35    = 35 R 22 = 1 x 25    = 25 R 23 = 0,7 x 40 = 28 R 31 = 0 x 35 = 0 R 32 = 0 x 25    = 0 R 33 = 0 x 40    = 0 R 41 = 1 x 35    = 35 R 42 = 0,97 x 25  = 24,29 R 43 = 1 x 40    = 40
𝑅 𝑗 = | 24,5 35 0
35 0 25
0 24,29 28 28 0 40 | 28 35 0 28
Menentukan nilai S i (penjumlahan), menggunakan persamaan 3. S 1 = 24,5 + 0 + 28 = 52,5 S 2 = 35 + 25 + 28  = 88 S 3 = 0 + 0 + 0 = 0 S 4 = 35 + 24,29 + 40  = 99,3
Berdasarkan persamaan ke 4, dilakukan perhitungan Nilai Q. Setelah perhitungan nilai kriteria dari setiap alternatif selanjutnya menghitung nilai akhir dengan rumus :
𝑄 1 = 0,5 (52,5-99,3)/(99,3-0)+(1-0,5)(28-40)/(40-0) = 0,114
𝑄 2 = 0,5 (88-99,3)/(99,3-0)+(1-0,5)(35-40)/(40-0) = 0,380
𝑄 3 = 0,5 (0-99,3)/(99,3-0)+(1-0,5)(0-40)/(40-0) = -0.5
𝑄 4 = 0,5 (99,3-99,3)/(99,3-0)+(1-0,5)(28-40)/(40-0) = 0,5
Berdasarkan nilai akhir yang diperoleh maka alternatif yang dipilih adalah kulit Sapi(A 3 ) dengan nilai -0.5

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa yang telah dilakukan, maka penulis mengambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Setelah  dilakukan  proses  pemili  han  jenis  kulit  untuk  pembuatan  ikat  pinggang,  dapat  diketahuinya permasalahan dan juga kendala dalam pemilihan janis kulit untuk pembuatan tali pinggang
2. Metode Visekriterijumsko  KOmpromisno  Rangiranje (VIKOR)  yang  dipakai  dalam  proses  pemilihan  jenis kulit terbaik untuk pembuatan ikat pinggang dapat membantu pemilihannya melalui proses perhitungan secara bertahap.

## REFERENCES
[1] Mesran, K.  Tampubolon, R. D. Sianturi,  F.  T. Waruwu, and A. P. U. Siahaan, “Determination  of Education Scholarship Recipients Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.
[2] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[3] L. Maji, “A note on ‘A modified VIKOR multiple-criteria decision method for improving domestic airlines service quality,’” J. Air Transp. Manag. , vol. 20, pp. 7–8, May 2012.
[4] S. Opricovic and G.-H. Tzeng, “Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 156, no. 2, pp. 445–455, Jul. 2004.
[5] A. Mardani, E. Zavadskas, K. Govindan, A. Amat Senin, and A. Jusoh, “VIKOR Technique: A Systematic Review of the State of the Art Literature on Methodologies and Applications,” Sustainability , vol. 8, no. 1, p. 37, Jan. 2016.
[6] M. Yazdani and F. R. Graeml, “VIKOR and its Applications,” Int. J. Strateg. Decis. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 56–83, Apr. 2014.
[7] J.-J. Huang, G.-H. Tzeng, and H.-H. Liu, “A Revised VIKOR Model for Multiple Criteria Decision Making - The Perspective of Regret Theory,” in Communications in Computer and Information Science , vol. 35, 2009, pp. 761–768.
[8] M. F. El-santawy, “A VIKOR Method for Solving Personnel Training,” Int. J. Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 9–12, 2012.
[9] D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[10]  H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[11]  S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[12]  S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[13]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.