Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN
METODE MOORA (MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION
ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS) UNTUK
PEMILIHAN ALAT MINING CRYPTOCURRENCY
MaAomun Johari*1.
Ribut Septiyanto 2 Universitas Muhammadiyah Banten Universitas Muhammadiyah Banten Email: 1 mir.
johari@gmail.
com, 2 arco.
3fd@gmail.
Abstrak Penambangan data .
ata minin.
merupakan proses penemuan informasi otomatisasi dengan mengidentifikasi pola dari set data atau basis data besar.
Mining atau penambangan merupakan sumber kehidupan semua mata uang digital yang berbasis Proof of Work (PoW).
Ketika para penambang AumenambangAy untuk membentuk blok baru, untuk ditambahkan pada blockchain, penambang menggunakan kekuatan komputasi yang rumit untuk memecahkan teka-teki kriptografi demi mencapai tingkat kesulitan.
Penelitian ini membahas bagaimanan cara pemilihan alat mining yang terbaik.
Sistem pendukung keputusan didefinisikan sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi situasi tertentu.
Sistem pendukung keputusan dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka.
Dengan pendekatan metode Moora .
ulti-objective optimization on the basis ratio analysi.
ini akan mencari pola analisis dalam pemilihan alat mining cryptocurrency yang terbaik.
Cara kerja metode moora dengan pembobotan pada setiap kriteria.
Kata kunci : data mining.
Moora .
ulti-objective optimization on the basis ratio analysi.
, pembobotan, kriteria, cryptocurrency, sistem pendukung keputusan PENDAHULUAN Krisis ekonomi global tahun 2008 yang bermula pada krisis ekonomi Amerika Serikat, kemudian menyebar ke negara-negara lain di seluruh dunia, merupakan salah satu pemicu lahirnya Bitcoin.
Selain itu, krisis utang negara Eropa (ESDC) 2010-2013 menyebabkan beberapa praktisi berpaling pada mata uang konvensional dan menggunakan Bitcoin sebagai gantinya.
Menariknya.
Commodity Futures Trading Commission (CFTC) selaku agen federal independen di Amerika Serikat, yang bertujuan untuk mengatur pasar berjangka dan opsi, pada bulan September 2015, mengatur penyediaan Bitcoin sebagai komoditas (Bouri, 2.
Bitcoin merupakan salah satu mata uang virtual hasil kriptografi yang dianggap sebagai ayah dari cryptocurrency (SOVBETOV, 2.
Cryptocurrency adalah nama yang diberikan untuk sebuah sistem yang menggunakan kriptografi untuk melakukan proses pengiriman data secara aman dan untuk melakukan proses pertukaran token digital secara tersebar (Dourado & Brito.
Cryptocurrency tidak diatur oleh negara manapun, ini menjadi karakteristik dan daya tarik utama Bitcoin.
Dibanding mata uang lainnya, cryptocurrency memiliki kelebihan yakni dapat dikirim ke mana saja melalui internet tanpa melalui bank sehinga biaya transaksi lebih murah.
Transaksi cryptocurrency tanpa syarat dan tidak ada batasan transfer, cryptocurrency disimpan di dompet digital yang menyerupai elektronic banking (Syamsiah, 2.
Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
Bitcoin sering disandingkan dengan emas, dianggap sebagai sebuah komoditas karena banyak dicari sebagai alternatif investasi.
Sedangkan, untuk mendapatkannya perlu ditambang dengan memecahkan kode matematika rumit.
Bouoiyour & Selmi .
menguji interkoneksi logam mulia dan Bitcoin dengan volatilitas di pasar keuangan.
Mereka menemukan bahwa kelayakan emas, perak dan Bitcoin sebagai lindung nilai dan safe haven tidak konstan sepanjang waktu, tetapi khususnya.
Bitcoin bertindak sebagai safe haven yang lemah dalam jangka pendek, dan sebagai lindung nilai dalam jangka panjang.
Bitcoin dan dinamika emas cenderung saling bergantung secara moderat.
Ketergantungan seperti ini diharapkan karena kedua aset dianggap sebagai safe haven di saat-saat kekacauan.
Semakin menariknya Bitcoin, banyak pemula yang belum mengetahui bagaimana cara menambang .
Bitcoin.
Dikarenakan pengetahuan cara menambang belum begitu jelas dampaknya, sehingga pemilihan mengenai alat atau modal awal untuk berinvestasi Bitcoin kurang diminati.
Hal ini yang menjadi dasar peneliti memandang perlu diadakan penelitian mengenai pemilihan alat untuk menambang Bitcoin.
Landasan Teori Sistem Pendukung Keputusan Menurut Alter dalam buku yang ditulis oleh Kusrini .
, sistem pendukung keputusan atau biasa disebut Decision Support System (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi pemodelan dan pemanipulasian data.
Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
Sistem pendukung keputusan .
ecision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis computer termasuk sistem berbasis pengetahuan .
anajemen pengetahua.
yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi perusahaan,atau lembaga pendidikan.
Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah yang spesifik.
Menurut Moore and Chang, sistem Pendukung keputusan dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa.
Kegiatan merancang sistem pendukung keputusan merupakan sebuah kegiatan untuk menemukan, mengembangkan dan menganalisis berbagai alternatif tindakan yang mungkin untuk dilakukan.
Tahap perancangan ini meliputi pengembangan dan mengevaluasi serangkaian kegiatan alternatif.
Sedangkan kegiatan memilih dan menelaah ini digunakan untuk memilih satu rangkaian tindakan tertentu dari beberapa yang tersedia dan melakukan penilaian terhadap tindakan yang telah dipilih.
Metode Moora Menurut Nofriansyah.
D dan Defit.
S .
7 : .
Ay Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (Moor.
Ay adalah sistem multi-objek yang mengoptimalkan dua atu lebih atribut yang saling bertentangan secara bersamaan.
Metode ini diterapkan untuk memecahkan masalah dengan perhitungan matematika yang Moora di perkenalkan oleh Brauers dan Zavadzkas pada tahun 2006.
pada awalnya metode ini diperkenalkan oleh Brauers pada tahun 2004 sebagai AyMulti-Objective OptimizationAy yang dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah pengambilan keputusan yang rumit pada lingkungan pabrik.
Metode MOORA memiliki tingkat fleksibilitas dan kemudahan untuk dipahami dalam memisahkan bagian subjektif dari suatu proses evaluasi kedalam kriteria bobot keputusan dengan beberapa atribut pengambilan keputusan (Mandal .
Sarkar, 2.
Metode ini memiliki tingkat selektifitas yang baik karena dapat menentukan tujuan dari kriteria yang bertentangan.
mana kriteria dapat bernilai menguntungkan .
atau yang tidak menguntungkan .
Metode moora diterapkan untuk memecahkan banyak permasalahan ekonomi, manajerial dan konstruksi pada sebuah perusahaan maupun proyek.
Metode ini memiliki tingkat selektifitas yang baik dalam menentukan suatu alternatif.
Pendekatan yang dilakukan MOORA didefinisikan Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Moora (Multi-Objective Optimization On The 131 Sistem Basis Of Ratio Analysi.
untuk Pemilihan Alat Mining Cryptocurrency Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
sebagai suatu proses secara bersamaan guna mengoptimalkan dua atau lebih kriteria yang saling bertentangan pada beberapa kendala (Attri and Grover, 2.
Metode Moora menggunakan perkalian sebagai untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot yang bersangkutan.
Preferensi untuk alternatif Si.
Secara umum, prosedur Moora meliputi langkah-langkah sebagai berikut:
Menginput nilai kriteria Menginput nilai kriteria suatu alternatif dimana nilai tersebut nantinya akan di proses dan hasilnya akan menjadi sebuah keputusan.
Merubah nilai kriteria Merubah nilai kriteria menjadi matriks keputusan, matriks keputusan berfungsi sebagai pengukuran kinerja dari alternatife I th pada atribut J th.
M adalah alternatif dan n adalah jumlah atribut dan kemudian sistem rasio dikembangkan dimana setiap kinerja dari sebuah alternatif pada sebuah atribut dibandingkan dengan penyebut yang merupakan wakil untuk semua alternatif dan atribut tersebut, berikut adalah perubahan nilai kriteria menjadi sebuah matriks keputusan.
ycU11 ycU12 ycU1ycu ycU = ycU21 ycU22 ycU2ycu ycUyco1 ycUyco2 ycUycoycu Normalisasi pada metode Moora.
Normalisasi bertujuan untuk menyatukan setiap element matriks sehingga elemen matriks memiliki nilai yang seragam.
Normalisasi pada Moora dapat dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
ycUyc ycU!" = )[ Oc$%& ycU # Mengurangi nilai maximax dan minimax untuk menandakan bahwa sebuah atribut lebih penting itu bisa dikaitkan dengan bobot yang sesuai .
oefisien signifika.
(Brauers etal.
2009 dan Ozcelik, 2.
Saat atribut dipertimbangkan perhitungan menggunakan Menentukan rangking dari hasil perhitungan Moora Alat Mining Mining atau penambangan adalah proses partisipasi dalam sistem dengan suatu perhitungan matematis rumit yang dilakukan oleh semua penggunanya dengan menggunakan software dan hardware khusus.
Sebagai imbalan atas partisipasi dalam sistem mekanisme tersebut, setiap pengguna akan mendapat imbalan berupa Bitcoin (Syamsiah, 2.
Teknik Mining Terdapat dua cara teknik mining yang dapat dilakukan, yaitu solo mining dan mining pool (Mulyanto, 2.
Solo Mining Solo mining adalah teknik yang kurang populer dan tidak banyak digunakan.
Ini disebabkan terbatasnya kemampuan pada perangkat keras yang dimiliki, sehingga memakan waktu lama hanya untuk menghasilkan 1 Bitcoin.
Mining Pool Bila melakukan mining secara mandiri, tentunya akan memakan waktu cukup lama untuk mendapatkan sebuah Bitcoin.
Sehingga perlu dilakukan pembagian kerja secara tim yang dikenal dengan istilah pool.
Mining pool adalah teknik mining yang dilakukan dengan cara tergabung dalam sebuah pool yang terdiri dari puluhan hingga ratusan orang.
Teknik ini dilakukan melalui bantuan pool operator atau jasa pihak ketiga yang menyediakan layanan mining pool dengan potongan biaya untuk setiap blok yang berhasil ditemukan.
Setiap orang yang tergabung dalam pool ini akan diberikan reward atau jumlah Bitcoin yang berbeda, tergantung dari seberapa besar MaAomun Johari.
Ribut Septiyanto Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
kontribusi dari masing-masing dalam menemukan blok Bitcoin tersebut.
Setiap mining pool memiliki konsep sharing profit yang berbeda untuk setiap blok yang berhasil Beberapa mining pool yang cukup popular yaitu 50BTC.
BTC Guild.
BitMinter, dan SlushAs Pool.
Cara kerja Mining Proses mining dilakukan dengan cara membuat sebuah rangkaian struktur data atau dikenal dengan istilah AublockchainAy yang saling terkait satu dengan yang lainnya.
Setiap block memiliki nilai hash dari block sebelumnya.
Sehingga block ini saling terkait satu dengan yang lainnya.
Pada dasarnya, proses mining sendiri hanyalah menemukan susunan blok baru, di mana blok ini nantinya akan digunakan untuk mencatat setiap transaksi yang terjadi pada nilai Bitcoin itu sendiri (Mulyanto, 2.
Perangkat keras mining Guna menjalankan Bitcoin client ini, tidak diperlukan spesifikasi hardware yang terlalu tinggi, baik untuk processor, memory, dan hardisk.
Akan tetapi sangat diperlukan spesifikasi yang cukup tinggi untuk perangkat GPU (VGA).
Namun untuk menjaga stabilitas dari keseluruhan sistem komputer, sangat disarankan untuk menyiapkan perangkat keras yang memiliki spesifikasi cukup tinggi baik processor, memory, dan Adapun spesifikasi hardware yang digunakan untuk menjalankan Bitcoin client yaitu Power Supply 650 Watt.
Motherboard Asus P5K.
CPU Intel Core 2 Quad Q6600 @2.
4Ghz.
Memory 8GB DDR3.
Graphics Card Ati Radeon HD5870, dan Storage 80GB WDC (Mulyanto, 2.
Cryptocurrency Cryptocurrency adalah metode untuk membentuk AykoinAy virtual dan menyediakan kepemilikan dan transaksi yang aman menggunakan masalah kritografi.
Masalah ini dirancang agar mudah diverifikasi tetapi secara komputasi sulit untuk mencapai solusi.
Berbagai Cryptocurrency menggunakan fungsi yang berbeda untuk tujuan ini, yang paling umum menjadi target hash, dimana hash dihitung sehingga datang lebih rendah dari nilai tertentu.
Target hash, .
isal, kesulitan masala.
disesuaikan setiap kali berdasarkan pada daya komputasi total pada jaringan, yang memiliki keuntungan menjaga waktu antara solusi lebih atau kurang konstan.
Bukti kerja intensif komputasi adalah metode dimana transaksi diverifikasi sebagai unik dan dapat Untuk mendorong partisipasi, transaktor dapat menyertakan biaya transaksi yang masuk ke pengguna pertama yang berhasil memverifikasinya.
Selain itu, jaringan menghadiahkan verifier dengan sejumlah koin setelah mereka berhasil memverifikasi satu blok Proses ini, yang disebut penambangan.
Penambangan adalah cara di mana pasokan koin pada jaringan diperluas, dan kesulitan yang dapat disesuaikan memastikan bahwa kemajuan komputasi tidak akan mempengaruhi tingkat ekspansi (Harwick, 2.
Sistem Cryptocurrency umumnya mengklaim menyediakan pemrosesan transaksi anonim dan terdesentralisasi.
Anonimitas ini dapat digunakan sebagai tindakan pencegahan tambahan untuk kerahasiaan dan privasi pengguna.
Penerimaan dan permintaan cryptocurrency telah meningkat seratus kali lipat selama beberapa tahun terakhir.
Demikian pula, industri sekitar cryptocurrency telah berevolusi sejak awal dan sejumlah pemangku kepentingan sekarang terkait dengan perdagangan yang berkembang dan penerimaan mata uang kripto.
Saat ini, cryptocurrency sudah tersedia di ratusan bursa di seluruh dunia terhadap mata uang fiat (Hameed & Farooq, 2.
METODE PENGEMBANGAN SISTEM
Untuk pengembangan sistem penelitian ini menggunakan metode Waterfall, berikut Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Moora (Multi-Objective Optimization On The 133 Sistem Basis Of Ratio Analysi.
untuk Pemilihan Alat Mining Cryptocurrency Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
ANALISA KEBUTUHAN
DESAIN SISTEM
PENULISAN KODE
PROGRAM
PENGUJIAN PROGRAM
PENERAPAN PROGRAM
DAN PEMELIHARAAN
Gambar 1.
Metode Waterfall METODE PENGUMPULAN DATA .
Jenis dan Sumber Data Hal lainnya terkait dengan jenis dan sumber data, jika dilihat dari sumbernya maka data terbagi menjadi dua yaitu data primer dan sekunder.
Data Primer Merupakan data yang diperoleh secara langsung dari wawancara, observasi dan kuesioner yang disebarkan kepada responden yang sesuai dengan target sasaran dan dianggap mewakili seluruh populasi.
Data Sekunder Merupakan data yang diperoleh dari pihak lain secara tidak Memiliki hubungan dengan penelitian yang dilakukan berupa sejarah perusahaan, ruang lingkup perusahaan, stuktur organisasi, buku, literatur, artikel serta situs internet.
Teknik Pengumpulan Data Dalam penelitian ini penulis mengunakan tekhnik pengumpulan data sebagai berikut:
Penelitian Lapangan (Field Researc.
yaitu mengumpulkan data dengan melakukan survei lapangan yang ada hubungannya dengan masalah yang diteliti.
Jenis penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan data primer.
Observasi Yaitu pengumpulan data yang dilakukan dengan cara meninjau atau mengunjungi perusahaan yang bersangkutan secara langsung, untuk mencatat informasi yang berkaitan dengan masalah yang akan diteliti.
Wawancara Wawancara dilakukan dengan tanya jawab ke responden.
Hal ini dilakukan untuk menggali, mengumpulkan, menemukan informasi yang dibutuhkan atau yang berhubungan dengan penelitian.
Kuesioner Kuesioner merupakan teknik pengolahan data dengan menyebarkan pertanyaan kepada responden.
Hal ini untuk mendapatkan informasi mengenai tanggapan yang berhubungan mengenai masalah yang diteliti.
Bentuk kuesioner yang dibuat adalah kuesioner berstruktur, dimana materi pertanyaan menyangkut pendapat responden mengenai kompensasi, kompetensi dan kinerja.
Studi Kepustakaan (Library Researc.
yaitu pengumpulan data atau informasi yang dilakukan dengan cara membaca dan mempelajari literature atau sumber yang berkaitan dengan masalah yang diteliti.
Studi perpustakaan dapat diperoleh dari data sekunder yaitu literature-literature, buku-buku, yang berkaitan dengan objek yang diteliti dan bertujuan mengetahui teori yang ada kaitannya dengan masalah yang diteliti.
MaAomun Johari.
Ribut Septiyanto Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
Daya Listrik (Wat.
Keuntungan / hari ($) METODE PENDEKATAN Berikut ini perhitungan pada metode Moora sebagai berikut:
Data Awal Tabel Data Produk Alat Mining Alat Mining ASICminer 8 Nano Pro MicroBT Whatsminer M10S FusionSilicon X7 Miner Obelisk SC1 Immersion Spondoolies SPx36 Innosilicon A4 LTCMaster Baikal BK-N240 MicroBT Whatsminer M20S Bitmain Antminer S17 .
MicroBT Whatsminer M21S Harga ($) 2,558 2,39 6,323 4,58 1,18 1,553 2,153 2,411 1,67 Kecepatan (Kh.
Pencarian Nilai Bobot Atribut Subjektif, pendekatan objektif dan pendekatan integrasi antara subjektif dan objektif.
Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan.
Pada pendekatan subjektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subjektivitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas.
Pada pendekatan objektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektivitas dari pengambil keputusan.
Berdasarkan data di atas, selanjutnya di fuzzy kan.
Berikut pemberian nilai masing-masing Enam bilangan fuzzy, yaitu Sangat Buruk (SB.
Buruk (B.
Cukup (C).
Baik (B.
Cukup Baik (CB) Sangat Baik (SB.
Pencarian Nilai Harga Barang Pencarian bilangan fuzzy untuk harga barang Harga ($) Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Baik Cukup Baik Baik Cukup 05-Jun Buruk Pencarian Nilai Kecepatan Pencarian bilangan fuzzy untuk Kecepatan (KH/s / Kilo hash.
Kilo.
- Mega.
- Giga.
1000 hash 1 khash Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Moora (Multi-Objective Optimization On The 135 Sistem Basis Of Ratio Analysi.
untuk Pemilihan Alat Mining Cryptocurrency Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
1000 kh/s 1000 mb/s Kecepatan KH/s 100 Ae 1000 1000 Ae 10.
000 Ae 100.
000 Ae 1.
000 Ae 10.
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
1 megahash 1 gigahash Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Baik Cukup Baik Baik Cukup Buruk Pencarian Nilai Keuntungan Pencarian bilangan fuzzy untuk keuntungan .
ari/ $).
Keuntungan .
ari / $) 1000 - 10000
100 - 1000
10 Ae 100 1 Ae 10 0Ae1 Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Baik Cukup Baik Baik Cukup Buruk Input Nilai Fuzzy setiap Alternatif Berdasarkan nilai-nilai fuzzy dari tiap Ae tiap kriteria yang sudah ditetapkan sebelumnya, nilai kriteria pada masing Ae masing alternatif yang ada pada tabel sebelumnya menjadi sebagai Daya Listrik Keuntungan Alat Mining Harga ($) Kecepatan (Kh.
(Wat.
/ hari ($) A10
ASICminer 8 Nano Pro
MicroBT Whatsminer M10S
FusionSilicon X7 Miner
Obelisk SC1 Immersion
Spondoolies SPx36
Innosilicon A4 LTCMaster
Baikal BK-N240
MicroBT Whatsminer M20S
Bitmain
Antminer
S17
MicroBT Whatsminer M21S
2,558
2,39
6,323
4,58
1,18
1,553
2,153
2,411
Rp70.
Rp56.
1,67
Rp56.
Menentukan Jenis dan Bobot Kriteria Berikutnya adalah menentukan jenis tiap kriteria, yaitu termasuk kriteria benefit atau cost.
Penentuan ini berdasarkan informasi:
A Benefit : Jenis kriteria jika nilai semakin besar maka semakin baik, jika semakin kecil maka bernilai tidak baik A Cost : Jenis kriteria jika nilai semakin kecil maka semakin baik, jika semakin besar maka bernilai tidak baik MaAomun Johari.
Ribut Septiyanto Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
Dan ditentukan juga nilai bobot dari masing-masing kriterianya sebagai berikut:
Kode Kriteria Harga ($) Kecepatan (Kh.
Type Benefit Bobot Daya Listrik (Wat.
Cost Keuntungan / hari ($) Benefit Satuan Memasukkan Nilai Kriteria Tiap Alternatif Berdasarkan data pada tabel diatas dapat dibuat tabel sebagai berikut:
Kriteria Bahan Pengatur Suhu Garansi Harga Ukuran Membuat Matriks Keputusan Berdasarkan data pada tabel diatas dapat dibuat tabel matrik keputusan (X) sebagai berikut:
20 20 30 50 40
40 50 30 40 50
30 20 30 50 50
40 50 50 40 30
30 50 40 50 30
Menghitung Nilai Optimasi Berdasarkan data pada tabel diatas dapat dibuat tabel matrik keputusan (X) sebagai berikut:
Perhitungan Nilai Optimasi untuk Alternatif 1 .
y*1=.
*1,1.
w1 x*1,2.
w2 x*1,3.
*1,4 .
w4 x*1,5 .
y*1=(.
27 * 2.
22 * 2.
36 * 2.
)-(.
48 * 1.
44 * 1.
y*1=1.
8237612701681 - 1.
y*1=0.
Perhitungan Nilai Optimasi untuk Alternatif 2 .
y*2=.
*2,1.
w1 x*2,2.
w2 x*2,3.
*2,4 .
w4 x*2,5 .
y*2=(.
54 * 2.
55 * 2.
36 * 2.
)-(.
39 * 1.
55 * 1.
y*2=3.
1140402674502 - 1.
y*2=1.
Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Moora (Multi-Objective Optimization On The 137 Sistem Basis Of Ratio Analysi.
untuk Pemilihan Alat Mining Cryptocurrency Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
Perhitungan Nilai Optimasi untuk Alternatif 3 .
y*3=.
*3,1.
w1 x*3,2.
w2 x*3,3.
*3,4 .
w4 x*3,5 .
y*3=(.
41 * 2.
22 * 2.
36 * 2.
)-(.
48 * 1.
55 * 1.
y*3=2.
1231433498416 - 1.
y*3=0.
Perhitungan Nilai Optimasi untuk Alternatif 4 .
y*4=.
*4,1.
w1 x*4,2.
w2 x*4,3.
*4,4 .
w4 x*4,5 .
y*4=(.
54 * 2.
55 * 2.
61 * 2.
)-(.
39 * 1.
33 * 1.
y*4=3.
6233650800265 - 1.
y*4=2.
Perhitungan Nilai Optimasi untuk Alternatif 5 .
y*5=.
*5,1.
w1 x*5,2.
w2 x*5,3.
*5,4 .
w4 x*5,5 .
y*5=(.
41 * 2.
55 * 2.
49 * 2.
)-(.
48 * 1.
33 * 1.
y*5=3.
0693205940648 - 1.
y*5=1.
Menentukan Ranking Dari hasil perhitungan Nilai Optimasi sebelumnya, dapat diurutkan hasilnya dari yang terbesar sampai yang terkecil.
dimana nilai optimasi dari alternatif yang terbesar merupakan alternatif terbaik dari data yang ada dan merupakan alternatif yang terpilih, sedangkan alternatif dengan nilai optimasi terendah adalah yang terburuk dari data yang ada.
Dalam urutan dari yang terbesar sampai dengan yang terkecil, diperoleh :
y*4=2.
y*5=1.
y*2=1.
y*3=0.
y*1=0.
Sehingga hasil akhir dari DSS MOORA Method ini adalah dipilih alternatif y*4 (Spondoolies SPx.
dengan Nilai Optimasi sebesar 2.
Rancangan Sistem Diagram Konteks Proses merupakan satuan dari sistem yang mengelola masukan untuk menghasilkan keluaran, sebuah sistem dapat di bangun oleh lebih dari satu proses.
Dengan demikian diperlukan perancangan proses yang akan memberikan gambaran umum mengenai sistem yang akan dibangun.
Rancangan proses sistem pendukung keputusan pemilihan alat mining ini digambarkan menggunakan diagram arus data (DFD) sebagai berikut:
Admin Sistem Pendukung Keputusan Gambar 2.
Diagram Konteks MaAomun Johari.
Ribut Septiyanto Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
Pada diagram konteks diatas, data diinputkan oleh admin yang akan diproses menjadi sistem pendukung keputusan.
DFD Level 1 Pada level ini sistem dipecah menjadi 2 proses yaitu proses input data dan proses seleksi alat mining dengan Moora.
Dari keseluruhan proses tersebut dikembangkan lagi menjadi DFD Level 2.
Input data Data kriteria Admin Proses seleksi alat mining dengan Hasil ranking Gambar 3.
DFD Level 1 DFD Level 2 Pada level ini sistem dipecah menjadi 4 proses yaitu proses Numerisasi.
Perhitungan Matriks.
Perankingan, dan Cetak.
Dari seluruh proses pada DFD Level 2 ini akan dihasilkan hasil akhir dalam urutan perankingannya.
Alat mining Perhitungan Admin Gambar 4.
DFD Level 2 Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Moora (Multi-Objective Optimization On The 139 Sistem Basis Of Ratio Analysi.
untuk Pemilihan Alat Mining Cryptocurrency Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
Entity Relationship Diagram (ERD) Alat mining Gambar 5.
Entity Relationship Diagram (ERD) Rancangan Desain Tampilan Berikut dijelaskan rancangan desain tampilan:
Gambar 6.
Interface Modul Login MaAomun Johari.
Ribut Septiyanto Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
Hasil dan Pembahasan Gambar 7.
Tampilan Halaman Daftar Alat Mining Gambar 8.
Tampilan Halaman Daftar Kriteria Gambar 9.
Tampilan Halaman Proses Moora Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Moora (Multi-Objective Optimization On The 141 Sistem Basis Of Ratio Analysi.
untuk Pemilihan Alat Mining Cryptocurrency Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
Gambar 10.
Tampilan Admin - Data Alat Mining Gambar 11.
Tampilan Admin - Data Kriteria User Acceptance Test (UAT) User Acceptance Test adalah proses pengujian yang dilakukan oleh User untuk mengetahui tampilan serta fungsi pada aplikasi yang telah dibuat.
Berikut hasil UAT yang telah dilakukan terhadap user:
Tabel 1.
User Acceptance Test Menu Buka Program Login Data kriteria Tambah kirteria Edit kriteria Hapus kriteria Deskripsi Proses akses aplikasi Melakukan proses login dengan input username dan Menampilkan data kirteria pada aplikasi Menambah data kirteria ke Merubah data kirteria di Menghapus data kirteria di Hasil yang diharapkan Hasil Menampilkan Form Login Masuk ke halaman utama dengan Role masing -masing user Sesuai Sesuai Menampilkan Data kirteria Sesuai Menyimpan data kirteria Sesuai Mengubah data kirteria Sesuai Menghapus data kirteria Sesuai MaAomun Johari.
Ribut Septiyanto Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
Data alat mining Tambah Edit alat mining Hapus
Data User
Tambah User
Edit User
Hapus User
Data Alternatif
Tambah Alternatif
Edit Alternatif
Hapus Alternatif
Perbandingan Krtieria
Perbandingan Penilaian Rangking Menampilkan data alat mining di aplikasi
Menambah data alat mining di Merubah data alat mining di Menghapus data alat mining di Menampilkan data user di menyimpan data user ke Merubah data user di database Menghapus data user di Menampilkan data alternatif di Menyimpan data alternatif ke Merubah data alternatif di Menghapus data alternatif di Menyimpan data perbandingan berpasangan kriteria ke Menyimpan data perbandingan berpasangan alternatif ke Menampilkan hasil penilaia Menampilkan hasil
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
Menampilkan Data alat mining Sesuai Menyimpan data alat mining Sesuai Mengubah data alat mining Sesuai Menghapus data alat mining Sesuai Menampilkan data user Sesuai Menyimpan data user Sesuai Mengubah data user Menghapus data user Sesuai Sesuai Menampilkan data alternatif Sesuai Menyimpan data alternatif Sesuai Mengubah data alternatif Sesuai Menghapus data alternatif Sesuai Menyimpan data perbandingan berpasangan kriteria Sesuai Menyimpan Sesuai Menampilkan Menampilkan hasil perangkingan Sesuai Sesuai PENUTUP Kesimpulan Kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
Sistem pendukung keputusan sudah dapat diimplementasikan pada sistem yang berbasis web dengan menggunakan pendekatan metode Moora.
Metode Moora (Multi Ae Objective Optimization On The Basis Of Ratio AnalysisI) dapat digunakan untuk menentukan pemilihan alat mining Cryptocurrency Tingkat akurasi metode Moora yang diperoleh adalah Saran Pada penelitian ini masih sangat jauh dari kata sempurna, disarankan bagi penelitian selanjutnya agar:
Penggunaan sistem ini sedikitnya mengetahui tentang beberapa kriteria yang ada pada pemilihan alat data mining Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan dengan metode-metode baru yang lebih baik tingkat efisiensi dan akurasinya Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Moora (Multi-Objective Optimization On The 143 Sistem Basis Of Ratio Analysi.
untuk Pemilihan Alat Mining Cryptocurrency Jurnal VISUALIKA | STMIK Muhammadiyah Jakarta Vol.
No.
Oktober 2022, hlm.
130 - 144
P-ISSN
E-ISSN
2745-584X
DAFTAR PUSTAKA