Jurnal CyberTech Vol.
No.
September 201x, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
DECISION SUPPORT SYSTEM PEMILIHAN STAFF PERSEDIAAN BAHAN
BAKU DI PT.
INDOJAYA AGRINUSA MENGGUNAKAN METODE
PREFERENCE SELECTION INDEX (PSI)
Fahmi Haikal Tarigan *.
Erika Fahmi Ginting**.
Yopi Hendro Syahputra** Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma Article Info Article history:
Received Jun 12th, 201x
Revised Aug 20th, 201x
Accepted Aug 26th, 201x
ABSTRACT
Keyword:
Sistem
Pakar,Certainty Factor,Kerusakan Hardware Laptop Asus Vivobook S13
S333JQ
PT Indojaya Agrinusa adalah salah satu anak perusahaan PT Japfa Comfeed Indonesia Tbk adalah salah satu perusahaan agrifood terbesar dan ter-integritas di Indonesia.
Unit bisnis utama PT Indojaya Agrinusa adalah pembuatan pakan ternak.
Keunggulan dari perusahaan ini meliputi integrasi vertikal dan skala ekonomi.
Hal ini dimaksud bahwa perusahaan menjalin hubungan baik antara pelaku usaha di hulu dengan hilir.
Permasalahan yang selama ini terdapat pada PT.
Indojaya Agrinusa adalah dalam menentukan pemilihan staff persediaan bahan baku yang selama masih menggunakan cara yang sangat tradisional yaitu dengan cara Human Resource Development (HRD) atau pihak terkait memilih langsung beberapa pegawai untuk ditugaskan sebagai staff persediaan bahan baku.
Sistem Pendukung Keputusan.
metode PSI (Preference Selection Inde.
dikembangkan oleh Maniya dan Bhatt untuk multi-kriteria pengambilan keputusan (MCDM).
Dalam metode yang diusulkan tidak perlu menetapkan kepentingan relatif di antara atribut.
Faktanya, metode ini tidak perlu menghitung bobot atribut yang terlibat dalam keputusan.
Sistem pendukung keputusan atau biasa disingkat DSS ( Decision Support System ) adalah sistem yang dapat melakukan kemampuan memecahkan masalah.
Konsep sistem pendukung keputusan (SPK) pertama kali dikemukakan oleh Michael Scoot Morton pada tahun 1971 dan istilahnya adalah sistem keputusan manajemen.
Copyright A 2019 STMIK Triguna Dharma.
All rights reserved.
Corresponding Author: First Author Nama : : Fahmi Haikal Tarigan Program Studi : Sistem Informasi Kampus : STMIK Triguna Dharma Email : fahmihaikaal@gmail.
Journal homepage: https://ojs.
P-ISSN :
E-ISSN :
PENDAHULUAN
Setiap perusahaan menjalankan fungsinya masing-masing yang terdapat pada manajemen, perusahaan tersebut harus memiliki suatu perencanaan yang terdefenisi dengan baik, di dunia industri yang semakin berkembang pesat terdapat banyak perusahaan yang bergerak dalam menghasilkan berbagai macam produk, tentunya akan banyak persaingan yang semakin kompetitif.
Perusahaan juga harus memiliki strategi sendiri agar mampu bersaing dengan baik dalam menghasilkan suatu barang atau jasa, baik itu menggunakan strategi pemasaran yang baik atau menjaga hubungan yang baik dengan konsumen.
Tentunya untuk mencapai semua itu sebuah perusahaan juga harus memiliki persediaan bahan baku yang terbaik, karena persediaan bahan baku merupakan asset yang sangat penting bagi suatu perusahaan .
Salah satu metode yang ada didalam sistem pendukung keputusan yaitu metode PSI (Preference Selection Inde.
dikembangkan oleh Maniya dan Bhatt untuk multi-kriteria pengambilan keputusan (MCDM).
Dalam metode yang diusulkan tidak perlu menetapkan kepentingan relatif di antara atribut.
Faktanya, metode ini tidak perlu menghitung bobot atribut yang terlibat dalam keputusan.
Metode ini berguna Ketika konflik terjadi saat menentukan relatif antar atribut.
Pada metode PSI, hasil diperoleh melalui perhitungan minimal dan sederhana karena didasarkan pada konsep statistik tanpa bobot atribut.
Sistem pendukung keputusan atau biasa disingkat DSS ( Decision Support System ) adalah sistem yang dapat melakukan kemampuan memecahkan masalah.
Konsep sistem pendukung keputusan (SPK) pertama kali dikemukakan oleh Michael Scoot Morton pada tahun 1971 dan istilahnya adalah sistem keputusan manajemen.
Kemudian banyak perusahaan.
Lembaga penelitian dan perguruan tinggi mulai melakukan penelitian dan membentuk sistem pendukung keputusan, sehingga dapat ditarik kesimpulan dari produksi akhir sistem tersebut merupakan suatu sistem berbasis komputer yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dalam menggunakan sistem tertentu.
menetapkan kepentingan relative antara atribut.
KAJIAN PUSTAKA
Bahkan, tidak ada kebutuhan komputasi bobot 1 Sistem Pendukung Keputusan atribut yang terlibat dalam pengambilan Sistem pendukung keputusan adalah sistem keputusan dalam metode ini.
Metode ini berguna yang dapat memberikan fungsi pemecahan bila ada konflik dalam menentukan kepentingan masalah dan komunikasi untuk masalah semi relatif antar atribut .
Kemudian sistem pendukung keptusan Berikut ini merupakan langkah-langkah juga dapat diartikan sebagai sistem yang menerapkan metode PSI .
, yaitu :
interaktif, karena dapat menggunakan informasi Tentukan dalam menentukan keputusan dalam memecahkan Menentukan tujuan dan mengidentifikasikan masalah .
atribut dan alternatif yang terkait didalam masalah 2 Staff pengambilan keputusan.
Staff merupakan faktor pendukung dalam Merumuskan matriks keputusan suatu perusahaan, karena dengan adanya staff Langkah ini melibatkan konstruksi matriks yang memiliki standar kuaifikasi tertentu maka berdasarkan semua informasi yang tersedia yang kinerja dan produktivitas perusahaan dapat terus menggambarkan atribut masalah.
Setiap deret ditingkatkan dengan baik .
keputusan matriks dialokasikan ke satu alternatif Staff merupakan salah satu aset yang perlu dan setiap kolom ke satu atribut karena itu, dilakukan peningkatan kapasitasnya agar selalu elemen Xij dari matriks keputusan X memberi dapat bekerja secara optimal dan professional.
nilai atribut dalam nilai asli.
Jadi, jika jumlah Untuk mewujudkan hal tersebut maka perusahaan alternatifnya adalah M dan jumlah atribut adalah memerlukan reward kepada staff berprestasi yang N, maka matriks keputusan sebagai matriks N A dapat dituangkan ke dalam suatu sistem.
M, dapat direpresentasikan sebagai berikut :
Tentunya menilai kinerja staff tidak hanya ycUycnyc = berdasarkan subyektifitas.
Penialaian dengan ycU11 ycU12 A ycU1ycu indikator diharapakan mampu memberikan penilaian yang objektif .
[ ycU21 ycU22 A ycU2ycu ]a.
3 Metode Preference Selection Index (PSI) ycuyco1 ycuycoycu Metode PSI digunakan untuk memecahkan Normalisasi matriks keputusan multi-kriteria pengambilan keputusan.
Dalam metode yang diusulkan itu tidak perlu untuk Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
September 201x : xx Ae xx P-ISSN :
Jika atribut adalah tipe benefits, maka nilai yang lebih besar diinginkan, yang dapat dinormalisasi sebagai berikut :
ycAycnyc = ycUycnyc ycUyc ycoycaycu a.
Jika atributnya adalah tipe cost, maka nilai yang lebih kecil diinginkan, yang dapat dinormalisasi sebagai berikut :
ycAycnyc = ycUyc ycoycnycu ycUycnyc a.
Dimana Xij adalah ukuran atribut .
= 1, 2.
dan j = 1, 2.
M).
Hitung nilai mean dari data yang di Dalam langkah ini, nilai dari data normal setiap atribut dihitung dengan persamaan sebagai ycA = Ocycuycn=1 ycAycnyc a.
ycu Hitung nilai variasi presepsi Pada Langkah ini nilai variasi preferensi antara nilai setiap atribut dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :
OIyc = Ocycuycn=1.
cA11 Oe ycA]2 a.
Tentukan penyimpangan dalam nilai yc = 1 Oe OIyc a.
Menentukan bobot kriteria yc ycOyc = Ocyco yc=1 yc E-ISSN :
dilakukan baik, maka semakin baik pula hasil penelitian yang didapatkan Flowchart Dari Metode Penyelesaian Berikut ini adalah flowchart dari metode Preference Selection Index (PSI) yaitu sebagai Flowchart dari metode Preference Selection Index (PSI).
Deskripsi Bahan Penelitian.
Penyelesaian masalah dengan menggunakan metode Preference Selection Index (PSI).
Berikut ini adalah flowchart dari metode Preference Selection Index (PSI) yaitu sebagai a.
nilai total keseluruhan kriteria bobotnya semua atribut seharusnya satu, misal Ocyco yc=1 yc = 1 Hitung PSI .
cn ) Untuk pemilihan prefensi index .
) setiap alternatif menggunakan persamaan berikut:
ycU ycyc a.
yuEycn = Ocyco yc=1 ycnyc Pilih alternatif yang sesuai untuk aplikasi yang diberikan ANALISA DAN HASIL Algoritma Sistem Metode penelitian merupakan langkahlangkah yang dilakukan untuk mengumpulkan data atau informasi yang dibutuhkan oleh seorang pengembang perangkat lunak (Softwar.
sebagai tahapan serta gambaran penelitian yang akan Metodologi menggunakan konsep metodologi jenis Research and Development.
Jika metodologi yang Gambar 3.
2 Flowchart Algoritma Preference SelectionIndex Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
September 201x : xx Ae xx Jurnal CyberTech Vol.
No.
September 201x, pp.
P-ISSN : 9800-3456
E-ISSN : 2675-9802
3 Penyelesaian Dengan Metode PSI Sesuai dengan referensi yang telah dipaparkan pada bab sebelumnya, berikut ini adalah langkahlangkah penyelesaian menggunakan metode Preference Selection Index (PSI) dengan kasus menentukan kelayakan pemilihan staff persediaan bahan baku pada PT Indojaya Agrinusa dengan menggunakan sampel data yang telah dikonversi Membuat matriks keputusan Matriks keputusan berdasarkan data hasil konversi nilai alternatif adalah :
Mencari Maksimum Dan Minimum Dari Setiap Alternatif Berikut ini adalah tabel nilai maksimum dan minimum dari setiap alternatif :
Tabel 3.
1 Nilai Maksimum dan Minimum Melakukan Normalisasi Matriks Keputusan Berikut ini adalah normalisasi matriks dari nilai alternatif sesuai dengan jenis.
Kriteria keuntungan .
ycUycnyc ycIycnyc = ycUycnyc ycoycaycu Kriteria biaya .
R ij = Xij min Xij
Normalisasi untuk kriteria I R ij = Xij
Xj max
R11 =
X11
= = 0,60
X1 max Journal homepage: https://ojs.
X21
= = 0,80
X1 max
X31
R 31 =
= =1
X1 max
X41
R 41 =
= = 0,80
X1 max
R 21 =
Normalisasi untuk Kriteria V:
ycU15 ycI15 = = = 0,60 ycU5 ycoycaycu ycU25 ycI25 = = = 0,80 ycU5 ycoycaycu ycU35 ycI35 = = = 0,80 ycU5 ycoycaycu ycU45 ycI45 = = =1 ycU5 ycoycaycu ycU55 ycI55 = = = 0,80 ycU5 ycoycaycu ycU65 ycI65 = = = 0,80 ycU5 ycoycaycu Berikut ini adalah Hasil normalisasi matriks keputusan secara keseluruhan :
Matriks ycIycnyc = 0,60 0,60 0,60 0,80 0,60 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,60 0,80 0,60 0,60 0,60 0,60 0,60 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,80 0,60 0,80 0,80 0,60 0,80 0,60 0,80 0,80 0,60 0,80 0,60 0,60 0,60 0,80 0,80 0,80
0,80
0,80 0,80
0,80
0,60 0,80
0,80 0,80
0,80
0,80 0,80 0,80 0,80
0,80 0,60 0,80
,80
0,80
Menghitung Nilai Rata-Rata Matriks Melakukan penjumlahan dari nilai rata-rata matriks dari setiap atribut sebagai berikut:
P-ISSN :
ycA = Ocycuycn=1 ycIycnyc a.
ycA E-ISSN :
yea OIycyaye = Oc .
,80 Oe 0,852.
2 = 0,002722 yeO=ya Nilai OIyeUye yea OIycyaye = Oc .
,60 Oe 0,852.
2 = 0,063592 OIycyaye = Oc .
,80 Oe 0,8521.
2 = 0,002722 yeO=ya yea yeO=ya Hasil diperoleh dari perhitungan di atas adalah sebagai berikut:
ycu ycA = Oc ycIycnyc ycA ycn=1 = .
,20 20,20 19,80 19,60 19,.
Menghitung nilai mean dari hasil yang telah diperoleh di atas, yaitu:
ycu ycA = Oc ycIycnyc = y 19,20 = 0,834783 ycA ycn=1 ycu ycA = Oc ycIycnyc = y 20,20 = 0,878261 ycA ycn=1 Kemudian menjumlahkan hasil nilai pangkat preferensi(OIyc ) Menghitung Nilai Variasi Preferensi.
Menentukan nilai variasi preferensi dalam kaitannya dengan setiap kriteria menggunakan persamaan sebagai berikut:
OIyc = Ocyco ycn=1.
cIycnyc Oe ycAyc ] Nilai OIyeUya yea OIycyaya = Oc .
,60 Oe 0,834.
2 = 0,055123 .
,80 Oe 0,834.
2 = 0 ,001210 Hasil penjumlahan matriks variasi preferensi adalah sebagai berikut:
OIyc =.
,452174 0,539130 0,594783 0,417391 0,417.
a, yiya Oe ya, ynyiynyayiy.
ya Menentukan Nilai Penyimpangan Dalam Preferensi yeO=ya yea OIycyaya = Oc yeO=ya Nilai OIyeUya yea OIycyaya = Oc yeO=ya = ya, yayiyiyeyay yea OIycyaya = Oc ya .
a Oe ya, ynyiynyayiy.
= ya, yayayeynyaya yeO=ya Nilai OIyeUyc yea OIycyayc = Oc .
,60 Oe 0,860.
2 = 0,068053 OIycyayc = Oc .
Oe 0,860.
2 = 0,019357 yeO=ya yea yeO=ya yc = 1 Oe OIyc - - - - - - - - - - - - - - - - - - -- - - .
yc = 1 Oe 0,452174 = 0,547826 yc = 1 Oe 0,539130 = 0,460870 Berikut merupakan hasil dari pengurangan nilai dalam preferensi yang terdiri dari yaitu:
yc =.
,547826 0,460870 0,45127 0,582609 0,582609 =2,57913 Nilai OIyeUye yea OIycyaye = Oc .
,80 Oe 0,852.
2 = 0,002722 yeO=ya Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
September 201x : xx Ae xx Jurnal Cyber Tech P-ISSN :
E-ISSN :
Menentukan Kriteria Bobot Adapun rumus yang akan digunakan dalam menghitung kriteria bobot adalah sebagai berikut:
ycyc = Ocycu yc - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - --.
yc=1 yc
0,547826
ycOyc = = 0,21240728 Ocyco
2,579130
yc=1 yc
ycOyc = yc
0,460870
= 0,17869184
Ocyc=1 yc 2,579130 ycOyc = yc
0,405217
= 0,15711396
Ocyc=1 yc 2,579130 yc
0,582609
ycOyc = yco
= 0,22589346
Ocyc=1 yc 2,579130 Hasil perhitungan nilai keseluruhan kriteria bobot Wj adalah sebagai berikut:
Wj=.
,21240728 0,17869184 0,15711396 0,22589346 0,22589.
= 1,000000 Menghitung nilai Preference Selection Index Untuk mendapatkan nilai preferensi indeks persamaan sebagai berikut:
OIycn = Ocyco yc=1.
cUycnyc ycOyc )- - - - - - - - - - - - - - - - - - .
Langkah terakhir adalah mencari perangkingan yaitu sebagai berikut:
OI1 =0,127444 0,107215 0,094268 0,18071
5 0,135536 = 0,645179
OI2 =0,169926 0,178692 0,157114 0,18071
5 0,180715 = 0,867161
OI3 =0,212407 0,178692 0,125691 0,180715
0,180715 = 0,878220
OI4 =0,169926 0,178692 0,125691 0,225893
0,225893 = 0,926096
Tabel 3.
2 Hasil Perankingan Nilai OIya OIycn = 0,60 y 0,21240728 = 0,127444 OIycn = 0,80 y 0,21240728 = 0,169926 Nilai OIya OIycn = 0,60 y 0,17869184 = 0,107215 OIycn = 1 y 0,17869184 = 0,178692 Nilai OIyc OIycn = 0,60 y 0,15711396 = 0,094268 OIycn = 1 y 0,15711396 = 0,157114 Nilai OIye OIycn = 0,80 y 0,22589346 = 0,180715 OIycn = 0,80 y 0,22589346 = 0,180715 Nilai OIye OIycn = 0,60 y 0,22589346 = 0,135536 OIycn = 0,80 y 0,22589346 = 0,180715 Hasil perhitungan perkalian pada matriks OIycn adalah sebagai berikut:
Berikut ini adalah hasil akhir dari metode PSI, apabila PT.
Indojaya Agrinusa membutuhkan 5 orang untuk dipilih menjadi staff persediaan bahan baku.
Maka yang terpilih dalam perhitungan metode PSI ini adalah peringkat 1 sampai ke 5 yang tertinggi.
Berikut adalah hasil akhir metode PSI.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
A P-ISSN :
E-ISSN :
PENGUJIAN DAN IMPLEMENTASI
1 Tampilan Halaman Login Sebelum masuk kedalam aplikasi.
Admin harus melakukan login terlebih dahulu dengan cara memasukan username dan password sesuai dengan database.
Jika Username dan Password yang dimasukkan benar, maka akan dialihkan ke Form Menu Utama.
Berikut adalah tampilan Form login.
Gambar 4.
3 Tampilan Form Data Calon Staff Persediaan Bahan Baku 4 Halaman Form Kriteria Form kriteria merupakan form yang digunakan untuk mengelola kriteria yang Berikut adalah tampilan halaman form kriteria dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 4.
1 Tampilan halaman Login.
2 Tampilan Halaman Utama Halaman menu utama berfungsi sebagai tempat menu dan halaman home suatu aplikasi yang dibangun.
Berikut adalah tampilan halaman Menu Utama dapat dilihat pada gambar dibawah Gambar 4.
4 Tampilan Form Kriteria 5 Tampilan Form Penilaian Form penilaian merupakan form yang digunakan untuk mengelola data penilaian seperti menambah, mengubah, serta menghapus data.
Berikut adalah tampilan halaman form penilaian dapat dilihat pada gambar dibawah ini Gambar 4.
2 Tampilan halaman Menu Utama.
3Tampilan Form Data Calon Staff Persediaan Bahan Baku Form ini merupakan form yang digunakan untuk mengelola data alternatif seperti menambah, mengubah serta menghapus data Berikut adalah tampilan halaman form alternatif dapat dilihat pada gambar dibawah ini Gambar 4.
5 Tampilan Form Penilaian.
6 Tampilan Halaman Form Proses PSI Form proses PSI merupakan form yang digunakan untuk melakukan proses perhitungan dengan menggunakan metode PSI.
Berikut adalah Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
September 201x : xx Ae xx Jurnal Cyber Tech P-ISSN :
tampilan form proses PSI dapat dilihat pada gambar dibawah ini E-ISSN :
diagram untuk melakukan visualisasi alur dari sistem yang kemudian akan dilakukan tahap pembangunan .
dengan microsoft visual studio berbasis desktop Gambar 4.
6 Tampilan halaman Form Proses PSI.
7 Halaman Tampilan Form Lampiran Form laporan merupakan form yang menampilkan laporan hasil perhitungan metode PSI.
Berikut adalah tampilan form laporan Gambar 4.
7 Halaman Tampilan Basis Pengetahuan .
KESIMPULAN
Dari hasil pembahasan pada bab-bab sebelumnya maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
Dalam persediaan bahan baku pada PT.
Indojaya Agrinusa berdasarkan kriteria yang telah ditentukan oleh pihak HRD .
uman Menggunakan Metode Preference Selection Index (PSI).
Dalam merancang hal yang dilakukan adalah dengan menganalisa data pendukung terkait prosedur pemilihan staff persediaan bahan baku menggunakan Metode PSI dan menghasilkan keluaran .
berupa data hasil perhitungan masing-masing calon staff persediaan bahan baku pada PT.
Indojaya Agrinusa.
Dalam menguji dan membangun sistem untuk pemilihan staff persediaan bahan baku pada PT.
Indojaya Agrinusa digunakan bahasa pemodelan Unified Modelling Language (UML) meliputi use case diagram, activity diagram serta class Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Autho.
70 A P-ISSN :
E-ISSN :
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji syukur kehadirat Allah SWT atas izin-Nya yang telah melimpahkan rahmat dan karuniaNya sehingga dapat menyelesaikan jurnal ilmiah ini.
Dalam kesempatan ini, penulis mengucapkan banyak-banyak terimakasih kepada kedua orang tua Ayahanda tercinta dan ibunda tersayang yang telah melahirkan, membesarkan, membimbing, mendidik dan mendoakan serta senantiasa mendukung hal-hal baik.
Penulis juga sangat sadar sepenuhnya skripsi ini tidak terlepas dari bimbingan, semangat, serta dukungan dari banyak pihak, baik bersifat moral maupun materil, maka dari itu penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar- besarnya kepada Bapak Dr.
Rudi Gunawan.
SE.
Si.
selaku Ketua STMIK Triguna Dharma Medan.
Bapak Muklis Ramadhan.
Kom.
Selaku Wakil Ketua I Bidang Akademik STMIK Triguna Dharma Medan.
Bapak Puji Sari Ramadhan.
Kom.
Kom.
Selaku Ketua Program Studi Sistem Informasi (SI) STMIK Triguna Dharma Medan.
Ibu Erika Fahmi Ginting.
Kom.
Kom.
Selaku Dosen Pembimbing I Skripsi yang telah meluangkan waktu untuk membimbing dalam menyelesaikan Sripsi ini.
Bapak Yopi Hendro Syahputra.
Kom.
Selaku Dosen Pembimbing II Skripsi yang telah meluangkan waktu untuk membimbing dalam menyelesaikan Skripsi ini.
Bapak & Ibu Dosen serta Staff Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Triguna Dharma Medan.
REFERENSI