JURNAL SISFOTENIKA Vol. 10 No. 2, Juli 2020 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v10i2.973

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Golongan Tarif Pelanggan Perusahaan Daerah Air Minum

## Decision Support System Election Municipal Waterworks Customer Class Rates
Muhammad Syaukani 1 ,  Nia Rizki Ma’rifah 2 1,2 STMIK Indonesia Banjarmasin Jl. P. Hidayatullah Banjarmasin
e-mail: 1 mbsyaukani@gmail.com, 2 yarizki017@gmail.com

## Abstrak
Pemilihan  golongan  tarif  pelanggan  pada  Perusahaan  Daerah  Air  Minum    (PDAM) Kota  Banjarmasin  selama  ini  dilakukan  dengan  cara  menghitung  setiap  nilai  indikator  dan kriteria  yang  telah  disurvei  oleh  petugas  PDAM  terhadap  calon  pelanggan  air  minum  dan perhitungan  diproses  secara  sederhana  selain  itu  banyaknya  kriteria  yang  dinilai,  sehingga memerlukan  waktu  dan  proses  penilaian  tersebut.  Untuk  menghindari  terjadi  ketidakpuasan calon  pelanggan  air  minum  diperlukan  alat  bantu  berupa  sistem  pendukung  keputusan. Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  jenis  pelanggan air  minum  menggunakan  metode  Eckenrode  dan  TOPSIS.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  70 sampel  data  untuk mengetahui  tingkat akurasi  dan  sensitivitas  sistem  yang dikembangkan  dan hasil  dari  pengujian  menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi  sebesar  95%  dan  nilai  sensitivitas sebesar  93%.  Hasil  dari  peneltian  ini  menyimpulkan  bahwa  metode  Eckenrode  dan  TOPSIS dapat  diterapkan  baik  dalam  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  jenis pelanggan air minum .

## Kata kunci—SPK, PDAM, Eckenrode, TOPSIS

## Abstract
The  selection  of  customer  class  rates  in  the  Banjarmasin  City  Municipal  Waterworks (PDAM)  has  been  made  by  calculating  each  indicator  value  and  criteria  that  have  been surveyed  by  PDAM  officers  for  potential  water  customers.  The  calculation  is  processed  in  a simple way besides the number of measures assessed so that it requires the time and process of the  assessment.  To  avoid dissatisfaction  with  potential drinking water  customers,  a  tool  in  the form  of  a  decision  support  system  is  needed.  This  study  aims  to  develop  a  decision  support system for the customer class rate selection using the Eckenrode and TOPSIS methods. The test was  conducted  as  many  as  70  data  samples  to  determine  the  accuracy  and  sensitivity  of  the system developed. The results of the experiment showed that the accuracy value was 95%, and the  sensitivity  value  was  93%.  The  results  of  this  research  conclude  that  the  Eckenrode  and TOPSIS  methods  can be  applied  both  in  the development  of  a  decision  support  system  for  the customer class rate.
Keywords— DSS, PDAM, Eckenrode, TOPSIS
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Golongan Tarif Pelanggan ...

## 1. PENDAHULUAN
Air  bersih  merupakan  kebutuhan  pokok  bagi  kehidupan  sehari-hari.  Bagi  manusia  akan mengalami  kesulitan  jika  tanpa  adanya  air.  Lebih  dari  70%  tubuh  manusia  terdiri  dari  cairan. Manusia dapat hidup lebih lama dengan air tanpa makanan namun tidak sebaliknya [1].
Air  juga  memiliki  peranan  penting  untuk  mendukung  kemakmuran  dan  kesejahteraan masyarakat  dengan  adanya  air  yang  memadai  akan  mendorong  perkembangan  sektor pembangunan di masyarakat. Program penyedian air yang dilakukan pemerintah baik di daerah perkotaan  maupun  di  pedesaan  mempunyai  tujuan  untuk  memberikan  pelayanan  kepada masyarakat  untuk  mendapatkan  air  bersih  yang  sehat  dan  memadai  untuk  keperluan  rumah tangga  maupun hal  lainnya yang  berhubungan  dengan  air,  sehingga menunjang perkembangan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat.
Perusahaan  Daerah  Air  Minum  (PDAM)  Bandarmasih  Kota  Banjarmasin  sebagai  salah satu  badan  usaha  milik daerah  dibawah naungan  pemerintah  Kota  Banjarmasin  yang  melayani kebutuhan  masyarakat  yang  sangat  mendasar  yaitu  air  bersih.  Untuk  pemasangan  air  bersih pelanggan  terlebih  dahulu  di  tentukan  klasifikasi  golongan  tarif  pelanggan,  untuk  dapat menentukan tersebut petugas dari PDAM harus turun kelapangan dan mensurvei atau meninjau langsung keadaan calon pelanggan dengan melakukan wawancara secara langsung ke pelanggan untuk  di  mintai  keterangan  kemudian  dilakukan  perhitungan  dalam  menentukan  klasifikasi golongan tarif pelanggang. Selama ini proses perhitungannya dilakukan dengan cara sederhana yaitu menghitung nilai skor dari kriteria-kriteria calon pelanggan, dalam melakukan perhitungan tersebut  dapat  saja  terjadi  ketidapuasan,  adanya  kesalahan  dikarena  banyaknya  data  calon pelenggan  dilakukan  proses  perhitungan,  sehingga  untuk  menghindari  masalah  tersebut  perlu adanya alat bantu berupa sistem pendukung keputusan yang dapat mendukung petugas PDAM dalam melakukan perhitungan penilaian kriteria penentuan golongan tarif pelanggan, agar dapat menghasilkan keputusan yang akurat.
Beberapa penelitian yang terkait dengan sistem pendukung keputusan dalam menentukan galongan  pelanggan  telah  banyak  dilakukan,  diantaranya  adalah  penelitian  [2]  tentang penentuan  golongan  pelanggan  air  berdasarkan  probabilitas  pada  PDAM  ake  gale  ternate menggunakan  metode  Naive  Bayes  dan  kriteria  yang  digunakan  antara  lain  jenis  jalan,  lebar jalan,  jenis  rumah,  jenis  bangunan,  luas  bangunan dan  persil  dan  golongannya  terdiri  dari  2A, 2B  dan  3A.  Penelitian  [3]  tentang  penentuan  golongan  tarif  pelanggan  yang  subsidi  dan nonsubsidi  menggunakna  Fuzzy  Mamdani.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukannnya adalah  penghasilan,  kondisi  rumah,  dan  daya  listrik  yang  digunakan.  Karena  jika  penghasilan rendah,  kondisi  rumah  buruk,  dan  daya  yang  digunakan  rendah  maka  pengguna  listrik digolongkan  pada  bagian  subsidi.  Jika  penghasilan  tinggi,  kondisi  rumah  baik,  dan  daya  yang digunakan  tinggi  maka  pengguna  listrik  digolongkan  pada  bagian  nonsubsidi.  Penelitian  [4] penentuan  golongan  daya  listrik  calon  pelanggan  PLN,  tiga  faktor  utama  yang  digunakan sebagai kriteria yaitu kapasitas peralatan listrik yang ada pelanggan, golongan pengguna listrik, dan  luas  area.  Penelitian  [5]  melakukan  penentuan  pelanggan  terbaik  menggunakan  metode TOPSIS,  Kriteria  yang  digunakan  untuk  penghitungan  penilaian  pelanggan  terbaik  dalam penelitian    ini  menggunakan  beberapa  kriteria  diantaranya:  (total  belanja  per  tiga  bulan,  cara pembayaran, lama berlangganan, dan jumlah tunggakan).
Penelitian  yang  sekarang  dilakukan  adalah  untuk  mengembangkan  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  golongan  tarif  pelanggan  perusahaan  air  minum  daerah,  metode  yang digunakan  dalam  adalah  metode  Eckenrode  digunakan  untuk  proses  menghitung  bobot  yang kriteria dan metode TOPSIS digunakan untuk proses merangkingkan alternatif keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  wawancara,  studi dokumen dan studi pustaka. Wawancara dilakukan untuk memperoleh informasi terkait dengan proses penentuan jenis pelanggan perusahaan air minum daerah. Wawancara dilakukan dengan ke  petugas  Perusahaan  Air  Minum  Daerah  (PDAM)  Kota  Banjarmasin.  Studi  dokumen dilaksanan  untuk  mendapatkan  informasin  dokumen-dokumen  input,  output  dan  dokumen pendukung  penelitian.  Dokumen  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  seperti  dokumen  proses prosedur  dan  seleksi  penentuan  jenis  pelanggan  perusahaan  air  minum  daerah.  Studi  pustaka dilakukan  guna  mencari  referensi  penelitian  terdahulu  yang  terkaitan  dengan  penelitian  yang sekarang  dilakukan  dan  untuk  menentukan  penerapan  metode  yang  akan  digunakan  dalam penelitian.
2.1 Data Altenatif dan Kriteria
Membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  diperlukan  sebuah  alternatif, kriteria  dan  bobot,  dari  hasil  wawancara  dan  studi  dokumentasi  ke  PDAM  Kota  Banjarmasin diperoleh data alternatif, kriteria dan skala nilai kriteria  sebagai berikut:
Tabel 1 Alternatif Kode Alternatif Alternatif A1 Rumah Tangga A1 A2 Rumah Tangga A2 A3 Rumah Tangga A3 A4 Rumah Tangga A4 A5 Rumah Tangga A5 Tabel 2 Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria C1 Luas Lantai Bangunan C2 Luas Tanah C3 Lebar Jalan C4 Kondisi Bangunan C5 Penggunaan Tenaga Listrik Tabel 3 Skala Nilai Kriteria No Kriteria Skala 2 4 6 8 1 Luas lantai bangunan <=36 M 2 37-70 M 2 71-130 M 2 >130 M 2 2  Luas tanah <=70 M 2 71-120 M 2 121-200M 2 >200 M 2 3  Lebar jalan <= 2 M 2 2,1 - 4 M 2 4,1-7 M 2 >7M 2 4 Kondisi bangunan Tidak Permanen Semi Permanen permanen Rumah mewah 5 Penggunaan tenaga listrik Tidak berlangganan PLN 450-900 Watt 1300 Watt >= 2200 Watt 2.2 Metode Eckenrode
Metode Eckenrode berfungsi untuk menghitungan normalisasi bobot setiap kriteria yang bobotnya  didapat  dari  pengambil  keputusan.  Langkah-langkah  proses  perhitungan  nilai  bobot
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Golongan Tarif Pelanggan ...
 = = m i ij ij ij x x r 1 2
menggunakan  metode Eckenrode sebagai  berikut.  Formula  untuk  penentuan  nilai  bobot  [6] adalah sebagai berikut:
(1)
Dimana  λej = nilai tujuan/kriteria ke λ oleh ahli ke j;  n = jumlah ahli; w i = nilai bobot kriteria 2.3 Metode TOPSIS
Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution ( TOPSIS )  pertama  kali dikembangkan oleh Hwang dan Yoon pada tahun 1981 dalam Li. X dan Li. D, bahwa metode TOPSIS adalah sebuah rangking alternatif terpilih dari nilai terbaik dan tidak saja memilik jarak terdekat  dan  solusi  ideal  positif  tetapi  juga  memiliki  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif. TOPSIS banyak  digunakan  dengan  alasan  1).  konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami;  2). komputasinya  efisen;  dan  3).  Mampu menghitung  kinerja  relatif  dari  beberapa  alternatif keputusan dalam bentuk matematis sederhana [7].
Gwo-Hshiung  menyatakan  metode TOPSIS merupakan  suatu  konsep  dengan berdasarkan suatu alternatif terbaik yang akan dipilih dan tidak saja memiliki jarak terdekat dari solusi  ideal  positif,  namun  juga  memiliki  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif  [8].  Secara umum, prosedur TOPSIS mengikuti langkah-langkah sebagai berikut [9]: 1. Menghitung nilai normalisasi rating kinerja setiap altern alternatif A i pada setiap kriteria C j :
(2)
Dimana :
- r ij = nilai normalisasi setiap alternatif ke-i dengan kriteria ke-j
- x ij = rating kinerja alternatif ke-i terhadap kriteria ke-j
- m= banyaknya alternatif
2.  Menghitung  nilai  normalisasi  terbobot  dengan  mengalikan  nilai  pada  tiap  alternatif  matriks ternormalisasi  dengan  bobot  yang  diberikan decision  maker. Persamaan  yang  digunakan adalah:
y ij = w i .r ij (3)
Dimana :
- y ij =  nilai matrik ternormalisasi terbobot
- w i =  nilai bobot kriteria
- r ij =    nilai-nilai  normalisasi  setiap  alternatif  dimana  i  =  1,2,  ...,  m  dimana  m  adalah banyak alternatif  dan j = 1,2, ..., n dimana n adalah banyak kriteria.
3. Menentukan nilai solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, berdasarkan data hasil dari nilai ternormalisasi terbobot
(4)
dimana
( ) ; , , , 2 1 + + + + = n y y y A  ( ) ; , , , 2 1 − − − − = n y y y
A 
( ) ; 1 2  = + + − = n j ij i i y y D Dengan : - A + = nilai  solusi  ideal  postif  diperoleh dari  nilai  maksimum  suatu  matrik  ternormalisasi terbobot (y ij ).
- A - = nilai  solusi  ideal  postif  diperoleh  dari  nilai  manimum  suatu  matrik  ternormalisasi terbobot (y ij ).
- = nilai maksimum (y ij ).
- = nilai minimum (y ij ).
4. Menghitung jarak antara setiap alternatif dengan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Jarak setiap alternatif A i dengan solusi ideal positif menggunakan persamaan sebagai:
i = 1,2,...,m.
(5)
Jarak setiap alternatif A i dengan solusi ideal negatif menggunakan persamaan sebagai: i = 1,2,...,m. (6)
Dimana:
- Di + = Nilai jarak alternatif A i dengan solusi ideal positif ( yj + ) - Di - = Nilai jarak alternatif A i dengan solusi ideal negatif ( yj - )
5. Menentukan nilai kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal ( preferensi).
(7)
Dimana : - Nilai V i =  nilai kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal dan nilai yang terbesar merupakan niai yang dijadikan alternatif terpilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemodelan  sistem  pendukung  keputusan  untuk penentuan  jenis  pelanggan  perus,ahaan  air minum  daerah  yang  dikembangakan  menggunakan  metode  Eckenrode  dan  TOPSIS.  Metode Eckenrode  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  bobot  dan  TOPSIS  digunakan  untuk menyelesaikan penilaian rating kecocokan antara alternatif dan kriteria.
Dalam  penyelesaikan  pengambilan  keputusan  maka  terlebih  dahulu  dibangun  sebuah matrik  rating  kinerja  X  mengacu  terhadap  alternatif  A=(i=1,2,  ...,m)  dimana  m  adalah banyaknya  alternatif  berjumlah  m,  dengan kriteria  C=(j=1,2,  ...,n) dimana  n  adalah  banyaknya kriteria berjumlah n. Tabel 4 menunjukkan matrik rating kinerja secara umum.
Tabel 4 Matrik Rating Kinerja Secara Umum Alternatif Kriteria C 1 C 2 .... C 5 A 1 X 11 X 12 .... X 1n
( ) ; 1 2  = − − − = n j i ij i y y D ; + − − + = i i i i D D D V
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Golongan Tarif Pelanggan ...
A 2 X 21 X 22 .... X 2n ... .... .... .... .... Am X m1 X m2 .... X mn
Dari  Tabel  4  sebagai  contoh  jika  ada  seorang  calon  pelanggan  akan  mendaftar  sebagai pelanggan  PDAM  dengan  data  hasil  survey  yang  dilakukan  oleh  pihak  PDAM  yaitu  dengan nama calon pelanggan adalah Bardud Zaman, Luas lantai  bangunan = 17 x 9 M 2 , Luas tanah = 10 x 20 M 2 , Lebar jalan = 4M 2 , Kondisi bangunan = Permanen dan Penggunaan tenaga listrik = 1300 watt, maka dengan mengacu pada  Tabel 1 bahwa Alternatif A 1 adalah Rumah Tangga A1, A 2 adalah Rumah Tangga A2 dan A 3 adalah Rumah Tangga A3 dan seterusnya dan Berdasarkan Tabel  2  ada  5  kriteria  yaitu  C 1 adalah  Luas  lantai  bangunan,  C 2 adalah  Luas  tanah,  C 3 adalah Lebar  jalan,  C 4 adalah  Kondisi  bangunan  dan  C 5 adalah  Penggunaan  tenaga  listrik,  sehingga Tabel 5 menunjukkan matrik rating kinerja alternatif terhadap kriteria.
Tabel 5 Matrik Rating Kinerja Alternatif terhadap Kriteria
Alternatif Kriteria Luas lantai bangunan (C 1 ) Luas tanah (C 2 ) ... Penggunaan tenaga listrik (C 5 ) A 1 = Rumah Tangga A1 X 11 X 12 ... X 111 A 2 = Rumah Tangga A2 ... ... ... ... A 3 = Rumah Tangga A3 X 21 X 32 ... X 311
Mengacu  pada  Tabel  5  bahwa  Nilai  X 11 pada  Tabel  5  adalah    skor  untuk  alternatif Rumah  Tangga  A1  terhadap    kriteria  Luas  Lantai  bangunan  yaitu  2,  Nilai  X 12 adalah    skor untuk  alternatif    Rumah  Tangga  A1    terhadap    kriteria  Luas  tanah  yaitu  2.  Dengan  cara  yang sama  dilakukan  untuk  pemberian  semua  nilai  X nm berdasarkan  data  jenis  pelanggan  PDAM, sehingga diperoleh matrik rating kinerja seperti Tabel 6.
Tabel 6. Matrik Rating Kinerja Altenatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 2 2 4 2 4 A2 4 4 4 4 4 A3 4 4 6 6 6 A4 6 6 8 6 6 A5 4 6 6 8 6
Berdasarkan  Tabel  6  tersebut  di  atas,  ada  dua  tahapan  untuk  menyelesaikan  proses  SPK pada  penelitian  ini,  yaitu:  1).  tahapan pembobotan dengan metode Eckenrode ;  dan  2).  tahapan perangkingan  alternatif  keputusan  dengan  metode  TOPSIS  Tahapan  ini  akan  diuraikan  pada sebagai berikut:
3.1.  Tahapan Pembobotan dengan Metode Eckenrode
Berdasarkan  data  seorang  calon  pelanggan  yang  mendaftar  sebagai  pelanggan  PDAM, maka  diperoleh  nilai  bobot  kriteria  calon  pelanggan  tersebut  dengan  mengacu  pada  Tabel  3, sehingga didapat nilai bobot kriteria dan dilakukan proses perhitungan nilai bobot menggunakan metode Eckenrode sebagai berikut.
1. Nilai bobot kriteria yang diberikan dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 Nilai bobot kriteria Kriteria Nilai Bobot C 1 4 C 2 4 C 3 6 C 4 6 C 5 6 Score 1
2. Berdasakan  Tabel  1,  maka  dilakukan  perhitungan    Nilai  bobot  kriteria    menggunakan persamaan (1) dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 Hasil perhitungan bobot kriteria dengan metode Eckenrode Kriteria W i C 1 0.1538 C 2 0.1538 C 3 0.2308 C 4 0.2308 C 5 0.2308 Total 1
Hasil  dari  perhitungan  nilai  bobot  kriteria  menggunakan  metode Eckenrode digunakan  untuk proses  perangkingan  alternatif  keputusan  pada  tahapan  perhitungan  nilai  matrik  ternormalisasi terbobot.
3.2.  Tahapan Perangkingan Alternatif Keputusan dengan Metode TOPSIS
Berdasarkan Tabel 6 matrik rating kinerja, bahwa dari nilai matrik rating kinerja tersebut kemudian  dilakukan  proses  perangkingan  alternatif  keputusan.  Pada  proses  perangkingan alternatif  keputusan  ini  penyelesaiannya  menggunakan  metode  TOPSIS  yang  diintergrasikan dengan  perhitungan  nilai  bobot  kriteria  dengan  metode Eckenrode .  Adapun  langkah-langkah proses perangkingan alternatif keputusan adalah sebagai berikut :
1. Menghitung  nilai  normalisasi  menggunakan  persamaan  (2).  Perhitungan  ini  menggunakan data pada Tabel 6 yaitu sebagai berikut :
• 2/SQRT((2^2)+(4^2)+(4^2)+(6^2)+(4^2))=0.2132
• 4/SQRT((2^2)+(4^2)+(4^2)+(6^2)+(4^2))=0.4264
• 4/SQRT((2^2)+(4^2)+(4^2)+(6^2)+(4^2))=0.4264
• 6/SQRT((2^2)+(4^2)+(4^2)+(6^2)+(4^2))=0.6396
• 4/SQRT((2^2)+(4^2)+(4^2)+(6^2)+(4^2))=0.4264
Kemudian  dilakukan  perhitungan  yang  sama,  untuk  kriteria  C2,  C3,  C4  dan  C5  terhadap alternatif  A1,  A2,  A3,  A4  dan  A5,  sehingga  hasil  perhitungan  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel 9 berikut ini:
Tabel 9. Matrik Normalisasi 0.2132 0.1925 0.3086 0.1601 0.3381 0.4264 0.3849 0.3086 0.3203 0.3381 0.4264 0.3849 0.4629 0.4804 0.5071
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Golongan Tarif Pelanggan ...
0.6396 0.5774 0.6172 0.4804 0.5071 0.4264 0.5774 0.4629 0.6405 0.5071
2. Menghitung  nilai  normalisasi  terbobot  menggunakan  persamaan  (3),  perhitungan  ini menggunakan data pada tabel 8 dan tabel 9 yaitu sebagai berikut:
• 0.2123*0.1538= 0.03279
• 0.1925*0.1538= 0.02960
• 0.3086*0.2308= 0.07123
• 0.2601*0.2308= 0.03696
• 0.3381*0.2308= 0.07802
Kemudian  dilakukan  perhitungan  yang  sama,  untuk  kriteria  A2,  A3,  A4  dan  A5  pada tabel  9  terhadap  bobot  kriteria  C1,  C2,  C3,  C4  dan  C5  pada  tabel  8,  sehingga  hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 10 berikut ini:
Tabel 10. Matrik Normalisasi Terbobot 0.03279  0.02960  0.07123  0.03696  0.07802 0.06558  0.05920  0.07123  0.07392  0.07802
0.06558  0.05920  0.10684  0.11087  0.11704 0.09837  0.08880  0.14245  0.11087  0.11704 0.06558  0.08880  0.10684  0.14783  0.11704
3. Menentukan nilai solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dapat dihitung berdasarkan nilai normalisasi terbobot menggunakan persamaan (4) , perhitungan ini menggunakan data pada tabel 11 yaitu sebagai berikut:
• Untuk A+= Max(0.03279; 0.06558; 0.06558; 0.09837; 0,6558) = 0.09837
• Untuk A- = Min(0.03279; 0.06558; 0.06558; 0.09837; 0,6558)  = 0.03279
Kemudian  dilakukan  perhitungan  yang  sama,  untuk  kriteria  C2,  C3,  C4  dan  C5,  sehingga hasil perhitungan tersebut dapat dilihat seperti berikut ini:
Tabel 11 Nilai solusi ideal positif dan negatif A+ =  0.09837  0.08880  0.14245  0.14783  0.11704 A- =  0.03279  0.02960  0.07123  0.03696  0.07802
4. Menghitung jarak antara setiap alternatif dengan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif menggunakan  persamaan  (5)  dan  (6),  perhitungan  ini  menggunakan data  pada  tabel  10 dan tabel 11 yaitu sebagai berikut:
- Untuk mencari nilai D+ maka :
(0.09837-0.03279)+(0.08880-0.02960)+(0.14245-0.07123)+(0.14783-0.03696)+(0.11704-
0.07802)= 0.16338
- Untuk mencari nilai D- maka :
(0.03279-0.03279)+(0.02960-0.02960)+(0.07123-0.07123)+(0.03696-0.03696)+(0.07802-
0.07802)=0.00000
Kemudian dilakukan perhitungan yang sama, sehingga hasil perhitungan tersebut dapat dilihat seperti berikut ini:
Tabel 12 Hasil Perhitungan Jarak D+ D- 0.16338  0.00000 0.11836  0.05759 0.06772  0.10102 0.03696  0.14094 0.04841  0.14022
5. Berdasarkan  Tabel  12  ditentukan  nilai  kedekatan  setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  , perhitungan ini menggunakan persamaan (7), perhitungannya sebagai berikut:
• 0.00000/(0.26338+0.00000)
sehingga hasil perhitungan tersebut dapat dilihat seperti berikut ini:
V1= 0.0000 V2= 0.3273 V3= 0.5987 V4= 0.7923 V5= 0.7434
Alternatif yang dipilih sebagai alternatif keputusan adalah nilai tertinggi = 0.7923, termasuk pelanggan dengan tarif : Rumah tangga A4.
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  70  sampel  data  yang  diperoleh  dari PDAM Kota Banjarmasin, maka diperoleh hasil pengujian seperti pada tabel 10.
Tabel 10: Hasil Pengujian Kenyataan SPK Jumlah R-A1 R-A2 R-A3 R-A4 R-A5 R-A1 38 2 0 0 40 38 R-A2 2 18 0 0 20 2 R-A3 0 0 7 1 8 0 R-A4 0 0 0 2 2 0 R-45 38 2 0 0 40 38 Total 70
Berdasarkan  Tabel  10  tersebut  kemudian  dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan confusion  matrix untuk  menentukan  nilai  akurasi  dan  sensitivitas.  maka  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 95% dan nilai sensitivitas sebesar 93%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan dalam rangka untuk menyelesaikan masalah  pemilihan golongan tarif  pelanggan  pada  perusahaan  daerah  air  minum  dengan  cara  mengembangkan  sistem pendukung  keputusan,  sedangkan  metode  yang  digunakan  adalah  metode  Eckenrode  untuk
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Golongan Tarif Pelanggan ...
melakukan  perhitungan  bobot  dan  metode  TOPSIS  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan perangkingan,  dalam  proses  perangkingan pada  tahapan normalisasi  terbobot, hasil  dari  proses perhitungan  bobot  dengan  metode  Eckenrode  digunakan  dalam  tahapan  normalisasi  terbobot pada  metode TOPSIS.   Hasil  pengujian penelitian  ini  menunjukan  bahwa  nilai  akurasi  sebesar 95  %  dan  nilai  sensitivitas  sebesar  93%,  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode  Eckenrode  dan  TOPSIS  dapat  diterapkan  dalam menentukan pemilihan golongan tarif pelanggan perusahaan air minum daerah dengan baik.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  perlu  adanya  pengembangan lebih lanjut dengan melakukan pengujian data yang lebih banyak, sehingga dapat menghasilkan tinggkat akurasi dan sensitivitas yang lebih tinggi dari penelitian sekarang, selain itu juga perlu penerapan  dengan  metode  yang  lain  seperti  metode  electre  dan  melakukan  komprasi  terhadap metode tersebut dengan tujuan untuk mengetahui metode mana yang lebih baik untuk digunakan dalam penerapan kasus pemilihan golongan tarif pelanggan pada perusahaan daerah air minum.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Sari,  I.  P.  T.  P.  (2014).  Tingkat  Pengetahuan  Tentang  Pentingnya  Mengkonsumsi  Air Mineral  Pada  Siswa  Kelas  IV  di  SD  Negeri  Keputran  A  Yogyakarta.  Jurnal  Pendidikan Jasmani Indonesia, 10(2).
[2]. Noh,  J.  (2019).  Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Penentuan  Golongan  Pelanggan Air Minum Pada Perusahaan Daerah Air Minum (Study Kasus Pada PDAM Ake Ga’ale Ternate. DINTEK, 12(2), 68-75.
[3]. Widarma,  A.,  &  Kumala,  H.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan Pengguna Listrik Subsidi Dan Nonsubsidi Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani (Studi Kasus: PT. PLN Tanjung Balai). JurTI (Jurnal Teknologi Informasi) , 2 (2), 165-171.
[4]. Muryani,  S.  (2019).  Decision  Support  System  Untuk  Menetapkan  Daya  Listrik  Bagi Pelanggan PLN. Jurnal Perspektif , 17 (1), 22-27.
[5]. Jihad, M. A. (2019). Pemanfaatan Metode Technique For Order Preference By Similiarity To Ideal Solution (TOPSIS) Untuk Menentukan Pelanggan Terbaik. Jurnal Informasi dan Komputer, 7(1), 1-6.
[6]. Saaty,  T.  L.  (2001). Decision  making  for  leaders:  the  analytic  hierarchy  process  for decisions in a complex world . Forth edition. University of Pittsburgh: RWS Publications.
[7]. Li,  X.,  &  Li,  D.  (2011).  TOPSIS  method  for  Chinese  college  teacher  performance appraisal system with uncertain information. AISS: Advances in Information Sciences and Service Sciences , 3 (6), 59-64.
[8]. Tzeng,  G.  H.,  &  Huang,  J.  J.  (2011). Multiple  attribute  decision  making:  methods  and applications . CRC press.
[9]. Lahby, M., Cherkaoui, L., & Adib, A. (2012). New multi access selection method based on mahalanobis distance. Applied Mathematical Sciences , 6 (53-56), 2745-2760.