PERBANDINGAN METODE
BAYES DAN ANALISIS GAP DALAM IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK
PEMILIHAN SIM CARD
EGAN RADIFAN
Jurusan Sistem Inofrmasi, Fakultas Ilmu komputer dan Teknologi Informasi
Universitas Gunadarma
ABSTRAK
Dunia telekomunikasi saat ini berkembang dengan pesat dengan
beragam fitur dan layanan yang ditawarkan. Hal ini memungkinkan proses
komunikasi dapat dilakukan dengan mudah dan cepat. Salah satu alat komunikasi
yang menjadi tren masa kini adalah telepon selular (handphone). Berbagai
operator telokomunikasi di Indonesia berlomba dalam merebut pasar dengan
menawarkan layanan terhadap konsumennya. Indonesia dengan jumlah penduduk yang
mencapai 2 juta jiwa merupakan pasar yang baik bagi perusahaan telekomunikasi
selular seperti Telkomsel, Telkom, Indosat, Bakrie Telecom dan lain-lain.
Dengan beragam pilihan operator dan layanan, maka konsumen dituntut untuk lebih
cerdik dalam memilih SIM Card yang akan dipakai agar sesuai dengan preferensi
yang diinginkan. Sistem Pendukung Keputusan pemilihan Kartu Perdana Telepon
Selular/ SIM Card ini dapat membantu konsumen mengambil keputusan dalam memilih
SIM Card yang sesuai dengan preferensinya karena tidak semua jenis layanan ada
pada satu SIM Card yang dimiliki salah satu operator telekomunikasi.
Perbandingan Metoda Bayes dan analisis Gap digunakan sebagai tools dalam
menformulasikan model dari kriteria dan preferensi end user sistem ini.
1. PENDAHULUAN
Konsep Sistem Pendukung Keputusan(SPK) pertama kali
diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S.Scott Morton dengan istilah
Manajemen Decision Systems[1]. Menurut Raymond McLeod, Jr, Sistem Pendukung
Keputusan adalah sistem penghasil informasi spesifik yang ditujukan untuk
memecahkan masalah tertentu yang harus dipecahkan oleh manajer pada berbagai
tingkatan. Man dan Watson mendefinisikan SPK sebagai suatu sistim interaktif,
yang membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model
keputusan untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur dan
tidak terstruktur[2].
Dari defenisi di atas, terlihat bahwa SPK adalah suatu
sistim berbasis komputer yang dirancang untuk meningkatkan efektifitas
pengambil keputusan dalam memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur
atau tidak terstruktur. Kata berbasis komputer merupakan kata kunci, karena
hampir tidak mungkin membangun SPK tanpa memanfaatkan komputer sebagai alat
bantu, terutama untuk menyimpan data serta mengelola model. Kehadiran komputer
sebagai perangkat teknologi yang mengotomatisasi sistem yang sedang berjalan
menjadi daya tarik tersendiri di berbagai bidang. Sehingga semakin marak
pengembangan teknologi diterapkan di berbagai bidang, seperti halnya pada
bidang telekomunikasi.
Dunia telekomunikasi saat ini berkembang dengan pesat dengan
beragam fitur dan layanan yang ditawarkan. Hal ini memungkinkan proses
komunikasi dapat dilakukan dengan mudah dan cepat. Salah satu alat komunikasi
yang menjadi tren masa kini adalah telepon selular (handphone). Dengan
berkembangnya teknologi digital dan komunikasi maka dimungkinkan munculnya
berbagai layanan yang dapat ditawarkan oleh para operator selular ini. Berbagai
operator telokomunikasi di Indonesia berlomba dalam merebut pasar dengan
menawarkan berbagai layanan tersebut terhadap konsumennya.
Data terbaru dari Asosiasi Telekomunikasi Seluler Indonesia (ATSI)
menunjukkan bahwa jumlah pelanggan seluler di Indonesia per tahun 2011 telah
mencapai lebih dari 240 juta pelanggan pada akhir tahun 2011 lalu, naik 60 juta
pelanggan dibanding tahun 2010. Angka ini mendekati jumlah penduduk Indonesia
yang berjumlah 258 juta penduduk pada Desember 2010[3]. Hal ini membuktikan
perkembangan pengguna telepon seluler semakin hari semakin meningkat.
Setiap operator memiliki karakteristik layanan masing-masing.
Seperti tarif Short Message Service (SMS), tarif voice call,
tarif video call, baik-buruknya sinyal di berbagai daerah dan berbagai
karakteristik lainnya. Sebagai konsumen kita dituntut untuk dapat memilih
dengan baik SIM Card mana yang akan digunakan karena setiap SIM Card yang
ditawarkan operator memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Perbedaan
layanan yang ditawarkan tiap operator ini merupakan data mentah yang menjadi
input bagi Sistem Pengambilan Keputusan yang akan dibangun. Dengan masukan
preferensi dari decision maker dalam hal ini adalah konsumen telepon
selular maka sistem akan menghasilkan alternatif keputusan.
2. PERBANDINGAN METODE BAYES DAN GAP
Berikut adalah desain model dari kasus pemilihan SIM Card dengan
dua pendekatan yaitu, metode Bayes dan analisis Gap.
2.1 Desain Model dengan Metode Bayes
Metoda Bayes merupakan teknik yang digunakan untuk
melakukan analisis dalam pengambilan keputusan terbaik dari sejumlah
alternatif. Metoda Bayes dapat dirumuskan seperti yang ditunjukkan pada
Gambar 1:
Gambar 1. Model Bayes
Persamaan Bayes yang digunakan untuk menghitung nilai
setiap alternatif disederhanakan menjadi :
Total Nilai i = ij (Krit j) mj Nilai 1
Dimana :
Total nilai i = total nilai akhir dari alternatif ke-i;
Nilai ij = nilai dari alternatif ke-i pada criteria ke-j;
Krit j = tingkat kepentingan (bobot) criteria ke-j;
i = 1,2,3,..n ;
n = jumlah alternatif
j = 1,2,3,..m;
m = jumlah kriteria
Berdasarkan
pada persamaan Bayes tersebut maka dibuatlah pemodelan dengan fokus yang
diangkat adalah pemilihinan SIM Card. Diambil tiga alternatif kartu
operator seluler sebagai sample yaitu, IM3, Simpati dan As. Beberapa
kriteria yang akan digunakan adalah tarif sms, tarif telepon, dan sinyal di
luar Pulau Jawa. Metode penilaian yang digunakan adalah skala ordinal (skala 1
untuk penilaian sangat kurang, 2 untuk penilaian kurang, 3 untuk penilaian
biasa, 4 untuk penilaian bagus, dan 5 untuk penilaian sangat bagus). Pembobotan kriteria dilakukan
untuk setiap alternatif sehingga diperoleh tabel matriks keputusan seperti yang
ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Matriks Keputusan
Alternatif
|
KRITERIA
|
Nilai Alternatif
|
Peringkat
|
||||
Tarif SMS
|
Tarif Telepon
|
Sinyal Luar P.Jawa
|
|||||
IM3
|
4
|
5
|
2
|
3.86
|
1
|
||
As
|
3
|
3
|
4
|
3.42
|
3
|
||
Simpati
|
2
|
4
|
4
|
3.52
|
2
|
||
Bobot Bayes
|
0.3
|
0.4
|
0.33
|
||||
Dengan menggunakan perumusan Bayes, diperoleh alternatif
yang terurut adalah
1. IM3, analisis resiko : Sinyal
diluar Pulau Jawa kurang baik, namun tarif SMS bagus, serta tarif telepon
sangat bagus.
2. Simpati, analisis resiko :
Sinyal diluar Pulau Jawa dan tarif telepon Bagus, namun tarif SMS kurang baik.
3. As, analisis resiko : Sinyal diluar Pulau Jawa Bagus, tarif SMS
dan tarif
Dengan analisa resiko masing-masing. Keputusannya tergantung
preferensi dari tiap decision maker.Sebagai contoh, jika decision
maker memiliki preferensi berikut: tarif SMS = 4, tarif telepon = 3, sinyal
Luar P.Jawa = 3, maka dicari nilai preferensi untuk kemudian
dibandingkan dengan nilai dari tiap alternatif. Selisih terkecil untuk tiap
alternatif diasumsikan sebagai alternatif terbaik untuk preferensi diatas:
Nilai(Preferensi) = 4(0.3) + 3(0.4) + 3(0.33) = 3.39
Perbandingan :
a. Nilai(IM3) – Nilai(Preferensi) 3.86
– 3.39 = 0.47 (3)
b. Nilai(As) – Nilai(Preferensi) 3.42
– 3.39 = 0.03 (1)
c. Nilai(Simpati) – Nilai(Preferensi) 3.52 – 3.39 = 0.13 (2)
Sehingga diperoleh selisih terkecil adalah untuk kartu As.
Berdasarkan asumsi tersebut maka kartu As dapat dikatakan sebagai alternatif
terbaik untuk preferensi ini.
2.2 Desain Model dengan Menggunakan Analisis Gap
Pada pemodelan dengan analisi GAP juga menggunakan fokus,
kriteria, alternatif dan penilaian yang sama dengan yang telah dilakukan dengan
metode Bayes. Maka diperoleh hasil seperti yang ditunjukkan pada Tabel
2:
Tabel 2.Tabel Data Alternatif dan Preferensi Alternatif
|
KRITERIA
|
||||
Tarif SMS(X)
|
Tarif Telepon(Y)
|
Sinyal Luar P.Jawa(Z)
|
|||
IM3 (a)
|
4
|
5
|
2
|
||
As (b)
|
3
|
3
|
4
|
||
Simpati (c)
|
2
|
4
|
4
|
||
3. ANALISA MODEL BAYES dan GAP
Dengan pendekatan dua model yaitu Metoda Bayes dan Analisis Gap,
untuk preferensi dan kriteria yang sama dari decision maker, memberikan
hasil yang berbeda. Perbandingan Hasil akhir dari kedua metode di atas
diperoleh peringkat yang sedikit berbeda untuk tiap alternatif. Namun jika
dibandingkan, metode yang lebih tepat untuk kasus diatas adalah metode Bayes.
Karena hasil yang diperoleh lebih efektif dengan memberikan ketelitian alat
ukur yang lebih baik, sehingga bobot peringkat menjadi signifikan. Berbeda
dengan analisis gap, dengan pemberian asumsi bobot seperti di atas, SIM Card
IM3 dan As memberikan nilai alternatif yang sama yaitu 9.67, sehingga menjadi
kurang efektif.
Berdasarkan hasil perbandingan antara kedua metode tersebut, maka
SPK untuk pemilihan kartu perdana diimplementasikan dengan menggunakan metode Bayes.
4. PERANCANGAN
Perancangan dibagi atas dua bagian yaitu perancangan basis data
dan pemodelan sistem. Perancangan basis data diawali dengan mengidentifikasi asumsi-asumsi
yang berhubungan dengan pengembangan basis data. Asumsi tersebut digunakan
sebagai dasar dalam merancang Diagram Relasi Entitas-entitas yang ada.
Sedangkan untuk pemodelan sistem, digunakan Data Flow Diagram yang
menggambarkan aliran data dari sistem yang dibangun.
4.1 Perancangan Basis Data
Asumsi-asumsi yang dijadikan dasar dalam perancangan basis data
dalam kasus ini adalah antara lain :
a. Setiap preferensi memiliki
kriteria
b. Diberikan pembobotan untuk
setiap kriteria
c. Pembobotoan tersebut yang akan dijadikan bahan pertimbangan
dalam menghasilkan alternatif yang sesuai dengan preferensi dari desicion
maker.
Gambar 2 menggambarkan entity relationship diagram dari
permasalahan pemilihan SIM Card Perdana Telepon Selular berdasarkan
asumsi-asumsi yang ada :
Pembobotan Alternatif Kriteria Id_alternatif Nilai_bobot Mempunyai
Nilai_preferensi Id_kriteria Preferensi n m 1m
Gambar 2. Entity Relationship Diagram SPK SIM Card
4.2 Pemodelan Sistem
Pemodelan proses pada SPK pemilihan SIM card ini
menggunakan Diagram Aliran Data(Data Flow Diagram, DFD), diagram yang
menggambarkan aliran informasi dan transformasi yang diaplikasikan pada saat
data bergerak dari input menjadi output [4]. Dengan asumsi –
asumsi bahwa, Admin adalah orang yang mengelola sistem sehingga admin dapat
melakukan proses manipulasi data dan menjalankan server. Decision
maker bertindak sebagai pengambil keputusan sehingga fungsionalitas yang
dimiliki adalah melakukan input preferensi dan melakukan proses koneksi
ke server.
Dari Diagram Konteks seperti pada Gambar 3 kemudian pemodelan
sistem dijabarkan ke dalam Diagram Level 1 yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Proses dipecah menjadi tiga sub proses yakni, proses koneksi, proses manipulasi
data, dan proses pembobotan. Proses koneksi merupakan proses dimana decision
maker dapat melakukan koneksi ke server yang telah dijalankan admin.
Proses manipulasi data merupakan proses dimana data kriteria, data alternatif,
dan data bobot di proses. Data-data tersebut kemudian akan diolah pada proses
pembobotan sesuai dengan preferensi dari decision maker. Pada Diagram level
1 telah digambarkan data source yang terlibat dalam tiap proses.
Gambar 5 merupakan diagram level 2 proses manipulasi yang
menggambarkan pembagian proses manipulasi secara lebih detail. Dibagi kedalam 3
proses yakni, manipulasi data kriteria yang terhubung dengan data source
kriteria, manipulasi data alternatif yang terhubung dengan data source
alternatif, manipulasi data bobot yang terhubung dengan data source bobot.
5. IMPLEMENTASI
5.1 Implementasi Basis Data
Berdasarkan perancngan basis data pada entity relationship diagram
pada Gambar 2, maka hasil basis data adalah seperti yang ditunjukkan pada
Gambar 6.
5.2 Implementasi Sistem
Aplikasi dibangun dengan arsitektur Client Server dimana aplikasi
server digunakan untuk menyediakan proses manipulasi data dan membuka layanan
server. Sedangkan proses untuk melakukan preferensi disediakan pada aplikasii
client. Dilakukan pemisahan seperti ini agar fungsionalitas dari masing –
masing proses dapat terlihat lebih jelas.
Gambar 11 merupakan hasil screen shoot dari aplikasi saat server
dijalankan. Terdapat tiga buah menu yang diimplementasikan pada aplikasi
server, sesuai dengan perancangan yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya.
Menu kriteria digunakan untuk melakukan proses manipulasi data kriteria, menu
alternatif digunakan untuk melakukan proses manipulasi data alternatif, dan
menu bobot digunakan untuk melakukan proses manipulasi data bobot.
6. KESIMPULAN
Pemakaian Bayes pada pemodelan dan implementasi mampu memberikan
perbedaan pada nilai akhir dari perhitungan dengan menghilangkan kemungkinan
dua alternatif memiliki nilai akhir yang sama. Hal yang sama tidak dapat
dilakukan oleh metode GAP. Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan
data yang sama metode GAP memberikan dua kemungkinan nilai yang sama, sehingga
akan berpengaruh pada prefensi.
7. DAFTAR PUSTAKA
[1] Turban, E., and Aronson, J E., (2001), Decision Support
Systems and Intelligent Systems. New Jersey: Prentice-Hall.
[2] Daihani, and Dadan U., (2001), Komputerisasi Pengambilan
Keputusan. Jakarta: Elex Media Komputindo.
[3] Nugraha, F., (2012) , Jumlah Pelanggan Seluler di Indonesia
Hampir Mendekati Jumlah Penduduk Indonesia. http://www.teknojurnal.com, Diakses
tanggal 27 Februari 2013.
[4] Pressman, R.S., (2001), Software Engineering, A Practicione’s
Approcah. New York: McGraw-Hill Companies, Inc
http://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/91/92
:)
BalasHapus