Penerapan Metode Simple Additive Weighting dalam Pemilihan CCTV Terlaris Berbasis Website Application of Simple Additive Weighting Method in Choosing the Best-Selling CCTV Based on Website Hotmian Sitohang.
Amaya Andri Damaini.
Program Studi Teknik Informatika.
STMIK Palangkaraya Jl.
Obos No.
Kalimnatan Tengah Ae Palangka Raya.
Indonesia Riwayat: Copyright A2024.
JITU.
Submitted: 21 September 2024.
Revised: 27 September 2024.
Accepted: 28 September 2024.
Published: 30 September 2024 DOI: 10.
32938/jitu.
Abstract - As crime increases, such as theft, murder, and accidents make it difficult for people to find out who the perpetrators are.
With the development of technology, the above problems are easily revealed if the scene is equipped with Closed Circuit Television (CCTV).
However, currently there are many types of CCTV models sold on the market, making people confused about choosing which one is Likewise, sellers have difficulty in stocking CCTV.
This problem requires an application and SAW method to select the best-selling CCTV.
The application is built web-based using visual studio code software and the Xampp database.
Where later this algorithm can add up the weighted performance ratings on each alternative with ranking.
All attributes can be completed simply, so that the best-selling product is obtained.
From the results of the study, the best-selling CCTVs were the hikvision, yosse with, and V380 brands.
Keywords - Best Selling CCTV, website.
SAW Abstrak - Seiring meningkatnya kejahatan, seperti pencurian, pembunuhan, dan kecelakaan membuat masyarakat sulit untuk mengetahui siapa Dengan berkembangnya teknologi membuat permasalahan diatas mudah terungkap, jika tempat kejadian dilengkapi dengan Closed Circuit Television (CCTV).
Namun saat ini banyak macam model CCTV yang dijual dipasaran, sehingga membuat masyarakat bingung untuk memilih mana yang bagus.
Begitu juga dengan penjual kesulitan CCTV.
Permasalahan membutuhkan sebuah aplikasi dan metode SAW untuk melakukan pemilihan CCTV terlaris.
Aplikasi dibangun berbasisw web dengan menggunakan perangkat lunak visual studio code dan database Xampp.
Dimana nantinya algoritma ini dapat Penulis korespondensi (Hotmian Sitohan.
Email: hotmiansitohang@gmail.
penjumlahan berbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dengan perengkingan.
Semua atribut dapat menyelesaikan secara sederhana, sehingga didapatkan produk barang yang terlaris.
Dari hasil penelitian didapat CCTV terlaris adalah merek hikvision, yosse dengan, dan V380.
Kata kunci Ae CCTV Terlaris, website.
SAW
PENDAHULUAN
Saat ini teknologi keamanan yang sering digunakan oleh masyarakat untuk memonitoring atau mengontrol suatu kegiatan adalah dengan kamera pengawasan atau sering disebut dengan CCTV.
CCTV
merupakan salah satu alat pengawas yang umum digunakan, dengan penempatan posisi yang sesuai dengan keinginan.
agar dapat memantau keadaan properti seperti rumah, kantor, gudang,bahkan di sudut jalan raya, dan lainnya.
CCTV juga dapat digunakan sebagai alternatif untuk mengurangi kasus pencurian, dimana dengan adanya CCTV maka si pelaku akan berfikir untuk melakukan kejahatan karena cctv dapat merekam wajah Dengan adanya perkembangan zaman, kegunaan CCTV dapat juga mempengaruhi harga CCTV.
Semakin tinggi spesifikasinya, semakin tinggi juga harganya dan tentunya sudah mempunyai kegunaan yang terbilang diatas cukup.
Dalam perkembangan teknologi membawa dampak positif yang signifikan dalam penjualan.
Seperti untuk meningkatkan jangkauan pasar teknologi membuat bisnis dapat menjangkau pasar lebih luas.
Hal ini dapat dilakukan dengan website dan media sosial.
Namun, penjual tidak hanya melakukan promosi atau penjualan dengan teknologi saja, tetapi penjual juga perlu memperhatikan stok barang supaya tidak mengalami penumpukan dan banyak modal.
Seperti salah satu toko di Palangka Raya yang peneliti lakukan sebagai tempat penelitian dari hasil wawancara menyatakan bahwa dalam penjualan selama ini banyak pesanan CCTV.
Terkadang pembeli tanya merk CCTV ini ternyata penjual tidak memiliki stok.
Walaupun JOURNAL OF INFORMATION AND TECHNOLOGY UNIMOR (JITU) terkadang pembeli menginginkan pesan barang tetapi tidak secepat mungkin akan datang barangnya.
Oleh karena itu, penjual terkadang mengalami kesulitan dalam memenuhi kebutuhan pembeli.
Sehingga menyebabkan stok penjualan produk menjadi tidak stabil serta mengakibatkan penumpukan barang.
Dengan adanya permasalahan diatas, membuat penjual kesulitan dalam penyetokan barang, maka diperlukan strategi yang dapat menentukan kebutuhan pembeli berdasarkan karakteristiknya dengan konsep prediksi penjualan barang terlaris.
Kendati demikian, diperlukan instrumen yang dapat dijadikan sebagai bahan pendukung dalam analisis data terkait penjualan barang terlaris, yaitu menggunakan algoritma SAW yang dapat merengkingkan CCTV terlaris berdasarkan Kemampuan metode SAW melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah Penelitian ini merujuk dari penelitian relevan yang dilakukan oleh .
melakukan penelitian AuPemilihan CCTV Terbaik Menggunakan Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)Ay.
Pada umumnya pemilihan cctv terbasik untuk digunakan masyarakat terkadang menyulitkan untuk calon pembeli dikarenakan keterbatasan pengetahuan calon pembeli.
Sistem pendukung keputusan ini dibuat untuk membantu calon pembeli menentukan pemilihan cctv terbaik dengan metode Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution.
metode ini mampu memecahkan masalah tersebut dengan menentukan multi kriteria.
topsis digunakan untuk menentukan kriteria Ae kriteria ideal pada saat pemilihan cctv Selanjutnya matrik yang telah dinormalisasi maka akan dilakukan pembuatan matrik ternormalisasi terbobot.
Selanjutnya dari hasil matriks diatas dapat dilanjutkan dengan penentuan penyelesaian solusi ideal negatif dan positif.
Sebelum mencari penyelesaian solusi ideal negatif dan positif mesti menentukan nilai-nilai minimal dan maksimal dari tiap kolom.
Jadi dari nilai yang diperoleh nilai Cleverdog Smart Camera 120 derajat adalah nilai terbesar, sehingga Cleverdog Smart Camera 120 derajat dipilih sebagai pemilihan kamera CCTV terbaik.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh .
membuat AuSistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Menu Terlaris Menggunakan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Techniqu.
Ay.
SMART (Simple Multi Attribute Rating Techniqu.
digunakan untuk memilih menu yang paling laris dari semua menu yang Teknik pengambilan keputusan multikriteria ini berdasarkan dalam teori bahwa setiap cara lain terdiri berdasarkan beberapa kriteria menggunakan nilai, dan setiap kriteria mempunyai bobot yg mendeskripsikan kepentingannya dibandingkan menggunakan kriteria lainnya.
Metode SMART digunakan untuk menghitung kriteria evaluasi, karena pendekatan SMART dapat bekerja dalam situasi yang kompleks dan memungkinkan analisis dengan data yang minimal.
Maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique untuk membuat rekomendasi calon menu terbaik berdasarkan kriteria tes rasa, tes tampilan, tes penyajian, dan tes Hasil akhir dari SPK ini adalah kami dapat memberikan rekomendasi terbaik bagi para pencari kerja sesuai dengan kriteria yang ditentukan.
Begitu juga penelitian yang dilakukan .
) dengan judul AuPenerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Pada CV Akusara Jaya Abadi Ay.
CV Akusara Jaya Abadi merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pengadaan barang dan jasa.
Perusahaan ini mengalami kesulitan dalam manajemen stok produk.
Untuk itu diperlukan suatu metode yang dapat melakukan menggunakan algoritma Naive Bayes, di mana algoritma ini menghitung nilai probabilitas likelihood dari masing-masing atribut umum untuk memperoleh pola pada label/class-nya berdasarkan nilai tertinggi dari posterior probability.
Selain itu, penerapan algoritma Naive Bayes diaplikasikan dengan framework CRISP-DM.
Dataset diperoleh melalui platform SIPLah yang memiliki rentang waktu 3 tahun yaitu 2021-2023 dengan jumlah data sebanyak 750 Implementasi data mining dengan RapidMiner dan formulasi teorema Bayes pada prediksi penjualan produk, terdapat 5 produk yang menghasilkan nilai probabilitas tinggi yaitu produk terlaris ialah Kertas HVS F4 SIDU 70 Gram.
Tissue Hand Towel.
Tissue Nice 180 Sheets.
Kabel NYM Eterna ukuran 2 x 1,5 mm, dan Refil Spidol.
Proses analisis model dan kinerja algoritma Naive Bayes pada penelitian ini menggunakan confusion matrix yang memperoleh tingkat accuracy sebesar 89,33%, precision sebesar 73,21%, dan recall sebesar 97,61%.
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa implementasi algoritma Naive Bayes menghasilkan prediksi penjualan produk terlaris dengan performa yang baik, sehingga dapat membantu pihak CV Akusara Jaya Abadi dalam menentukan manajemen stok produknya.
METODE PENELITIAN
Jenis Penelitian Pada penelitian ini jenis penelitiannya menggunaka Menurut (Thabroni, 2.
Metode penelitian kuantitatif adalah metode yang mengandalkan pengukuran objektif dan analisis matematis .
terhadap sampel data yang diperoleh melalui kuesioner, jejak pendapat, tes, atau instrumen penelitian lainnya untuk membuktikan atau menguji hipotesis .
ugaan sementar.
yang diajukan dalam penelitian.
JOURNAL OF INFORMATION AND TECHNOLOGY UNIMOR (JITU)
Tahapan Penelitian Pada bagian ini penulis membahas tahapan-tahapan dalam penelitian adalah sebagai berikut:
Identifikasi Masalah Pada penelitian ini identifikasi masalahnya adalah untuk penentuan CCTV terlaris dengan metode SAW.
Perumusan Masalah Permasalahan dalam penelitian ini bagaimana menerapkan metode SAW dalam penentuan CCTV Analisis Kebutuhan Sistem Dalam penelitian ini analisis kebutuhan sistemnya dengan menganalisis kriteria apa saja yang dibutuhkan dalam penelitian ini.
Adapun tahapan dalam analisis sistemnya adalah:
Data sampel Data diambil dari data penjualan CCTV dari Januari Ae Juli 2024.
Seperti pada tabel 1.
Tabel 1.
Data Sampel
KRITERIA
Keterangan Yosse IP Camera Indoor Yosse IP Camera Wifi Outdoor V380 Full HD Bardi Hikvision Bardi Hikvision Dahua Bardi Yosse IP Camera Indoor Wireles 1,3MP Setelah didapat data sampel, maka di hitung dengan rumus SAW.
Konsep dasar metode simple additive weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Dedi Mahrizon, 2.
Berikut adalah rumus SAW :
Untuk Benefit Rij Untuk Cost Rij Keterangan:
Rij = rating kinerja ternormalisasi MAXij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom MINij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = baris dan kolom dari matriks rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternative.
Ai pada atribut Cj .
i = 1,2,.
,m j = 1,2,.
,n.
Nilai.
Preferensi untuk setiap alternatif (V.
diberikan sebagai Keterangan :
Vi : Rangking untuk setiap alternatif Wj : Nilai bobot dari setiap kriteria rij : Nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Langkah-langkah dari metode SAW ini sebagai berikut:
Menentukan alternatif, yaitu Ai .
Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan dalam pengambilan keputusan, yaitu .
Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternative pada setiap kriteria .
Melakukan normalisasi matrik keputusan dengan menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi .
dari alternatif Ai pada kriteria Cj .
Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria .
Menghitung hasil akhir dari nilai preferensi (V.
diperoleh dari penjumlahan, perkalian elemen baris matriks ternormalisasi dengan bobot preferensi yang bersesuaian dengan elemen kolom matrik, untuk menghitung nilai preferensi menggunakan .
Kriteria Data kriteria dalam penentuan CCTV terlaris ini menggunakan merk, harga, kualitas gambar, resolusi gambar, dan format rekaman video.
Seperti pada tabel Tabel 2.
Kriteria Kode Kriteria Kriteria Tipe Bobot Merk CCTV Harga Kualitas gambar Resolusi gambar Format Benefit Cost Benefit Benefit Benefit .
Pembobotan Setiap Kriteria Dalam pembahasan ini menjelaskan pembobotan dari setiap kriteria yang digunakan dalam penelitian Tabel 3.
Kriteria Merk
Keterangan Bobot
Hikvision JOURNAL OF INFORMATION AND TECHNOLOGY UNIMOR (JITU) Dahua
Bardi
Yosse V380
0,67
0,67
Setelah memperoleh nilai ternormalisasi, langkah selanjutnya adalah mengalikan bobot (Wkolo.
x ternormalisasi (Rbaris,kolo.
, seperti dibawah ini.
Tabel 4.
Kriteria Harga Keterangan Bobot A1=.
*0,.
( 20*.
( 20*.
( 20*0,.
( 20*0,.
=76
A2 = .
*0,.
( 20*0,.
( 20*.
( 20*0,.
( 20*0,.
= 66
A3 = .
*0,.
( 20*0,.
( 20*.
( 20*0,.
( 20*0,.
= 60
A4 = .
*0,.
( 20*.
( 20*0,.
( 20*.
( 20*.
= 88
A5 = .
( 20*.
( 20*0,.
( 20*.
( 20*.
= 96
A6 = .
*0,.
( 20*.
( 20*0,.
( 20*0,.
( 20*0,.
= 72
A7 = .
( 20*0,.
( 20*.
( 20*.
( 20*0,.
= 89,33
A8 = .
*0,.
( 20*0,.
( 20*.
( 20*0,.
( 20*.
= 74
A9 = .
*0,.
( 20*0,.
( 20*.
( 20*0,.
( 20*0,.
=73,33
A10 = .
*0,.
( 20*.
( 20*.
( 20*0,.
( 20*0,.
= 64
Tabel 5.
Kriteria Kualitas Gambar Keterangan Bobot Full HD Ultra HD Tabel 6.
Kriteria Resolusi Gambar
Keterangan Bobot
HDTVI
8 MP
5-6 MP
3-4 MP
1-2 MP
Tabel 7.
Kriteria Format Rekaman Keterangan Bobot
DVR
NVR
SD Card .
Data Alternatif Pada tahapan ini memberikan nilai alternatif (A.
pada setiap kriteria-kriteria yang harus diberi bobot.
Nilai bobot diperoleh dari hasil angket yang Seperti pada tabel 8.
Tabel 8.
Alternatif
Kriteria
Alternatif
A10
Setelah didapatkan nilai max nya, maka dapat ditentukan nilai ternormalisasi (R), seperti pada tabel 9.
Tabel 9.
Matrik Ternormalisasi (R) Setelah itu didapatkan hasil perengkingan dari CCTV terlaris, seperti pada tabel 10.
Tabel 10.
Hasil Perengkingan Alternatif Nilai Rangking Hikvision Hikvision Bardi Yosse IP Camera Indoor Dahua Bardi Bardi Yosse IP Camera Wifi Outdoor Yosse IP Cam Wireles 1,3 10 V380 Full HD Perancangan Sistem Pada tahapan ini desain penelitian menggunakan Unified Modelling Language (UML), supaya alur perancangan sistem jelas dibangun.
Setelah itu dapat di buat program dengan bahasa pemograman visual studio code dan databse mysql.
Implementasi Sistem yang dirancang diimplementasikan ke user .
, sehingga user dapat melihat apa saja CCTV yang terlaris saat ini.
Pengujian Sistem Sistem yang dibangun diuji dengan metode waterfall untuk pengembangan perangkat lunak.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menghasikan sebuah aplikasi berbasis website dengan metode SAW.
Perancangan sistem use case diagram menggunakan dua actor, yaitu admin dan user .
Seperti pada gambar 1.
JOURNAL OF INFORMATION AND TECHNOLOGY UNIMOR (JITU)
Gambar 1.
Use Case Diagram Dalam use case diagram admin mengelola form kriteria, sub kriteria, alternatif, penilaian, perhitungan, dan hasil akhir.
Sedangkan user hanya dapat melihat hasil pemilihan CCTV terlaris.
Setelah perancangan UML, maka dilakukan perancangan coding ke perangkat lunak yang telah Berikut tampilan dari rancangan sistem yang Gambar 5.
Tampilan Menu Kriteria Gambar 6.
Tampilan Menu Alternatif Gambar 2.
Tampilan Menu Login Gambar 7.
Tampilan Menu Hasil Akhir Gambar 3.
Tampilan Menu Utama Admin IV.
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian sistem pada penerapan SAW untuk penentuan CCTV terlaris dapat disimpulkan bahwa:
Aplikasi yang dibangun dapat membantu dan mempermudah toko dalam menstok produk CCTV.
Metode SAW terbukti memberi hasil yang tepat sesuai dengan kriteria dan alternatif yang di inginkan konsumen dan pemilik toko.
Hasil keputusan CCTV terlaris adalah merek hikvision, yosse dengan, dan V380.
DAFTAR PUSTAKA