ppt. pengadaan barang-printsap

5/24/2018 Ppt. Pengadaan Barang-printsap

1/51

Tugas Review Skripsi

Supply Chain ManagementKelompok 9

- Putri Wahyuning Jati 115060700111017

- Saptarina Nur A. 115060700111025- Aditya Ludi 1115060700111027

- Wishnu Raynar 1115060707111029

Jurusan Teknik Industri

Universitas Brawijaya


2/51

Model Pemilihan Untuk Metode Kontes

dalam Pengadaan Barang Pemerintah

Menggunakan Pairwise Comparisson

dan TOPSISOleh

Yanuar Wahyu WidiantoJurusan Teknik Industri Fakultas Teknik

Universitas Sebelas Maret

Surakarta

2012


3/51

Latar Belakang

Metode Kontes penilaiannya bersifatscoring (kelemahan: dapat menghilangkan informasi

yang pantas dipertimbangkan jika variabilitas tinggi )

Permasalahan pengadaan kereta kencana Kabupaten

Surakarta Tahun 2011 dikategorikan dalam Multiple

Attribute Decision Making (MADM).

Penelitian ini menggunakan metode pairwise

comparison dari AHP, kemudian dilanjutkan dengan

metode TOPSIS.

Metode ini dipilih karena konsepnya sederhana dan

kemudahan bagi para pengguna Sistem Pendukung

Keputusan (SPK) yang akan dibentuk


4/51

Bagaimana merancang suatu sistem pendukung keputusan

pemilihan penyedia dalam kegiatan kontes pengadaan barang ?

Rumusan Masalah

1. Mengidentifikasi metode dan mekanisme penilaian yang digunakan

dalam pemilihan penyedia pada kegiatan kontes pengadaan barang.

2. Mengembangkan model penyusunan kriteria dan penentuan nilai

untuk pemilihan penyedia pada kegiatan kontes pengadaan barang3. Merancang sistem pendukung keputusan untuk pemilihan penyedia

pada kegiatan kontes pengadaan barang.

Tujuan Penelitian

1. Mempermudah dan mempercepat dalam pemilihan penyedia dari

kegiatan kontes pengadaan barang.

2. Memberikan wawasan baru kepada panitia pengadaan barang

menggunakan metode kontes mengenai metode yang dapat

digunakan untuk pemilihan penyedia dari kegiatan kontes

pengadaan.

Manfaat Penelitian


5/51

1. Penentuan bobot kriteria pemilihan adalah tim juri dan tim panitia

kegiatan kontes pengadaan barang.2. Data hipotetik digunakan sebagai data untuk pengujian model

pengambilan keputusan.

Batasan Masalah

Asumsi yang digunakan adalah bobot criteria pemilihan yang diperoleh

selama penelitian dianggap tidak mengalami perubahan selama

penelitian berlangsung.

Asumsi Penelitian


6/51

Pengumpulan dan Pengolahan Data

Perancangan

ERD

Perancangan Desain

Proses Bisnis

Penghitungan Penilaian

dengan Metode AHP dan

TOPSIS

Penghitungan Penilaian dengan Metode

Scoring

Penyusunan Data Hipotetik


7/51

Penyusunan Data Hipotetik

Data Hipotetik berupaData Kriteria

Kekuatan

Kenyamanan Kemudahan PengoperasianFungsi

Desain

Makna Simbolik

OriginalitasEstetika

HargaEkonomis

Data Hipotetik berupaData Peserta

Data Hipotetik berupaData Penilaian

Peserta berjumlah enam (6)

Dengan tujuan memperbanyak

data penilaian sehingga variansi

data semakin tinggi.


8/51

Data Hipotetik Penilaian Didasarkan pada subkriteria penilaian dari data hipotetik peserta.

Data penilaian selanjutnya digunakan untuk pengolahan TOPSIS (technique for order

preference by similiarity to ideal solution).Kekuatan

(K11)

Kenyamanan

(K12)

Kemudahan

Pengoperasian (K13)

Desain

(K21)

Makna

Simbol (K22)

Originalitas

(K31)

Peserta 1 90 90 80 85 90 80

Peserta 2 90 80 85 80 90 85

Peserta 3 85 90 90 90 90 80

Peserta 4 90 90 80 90 90 80

Kekuatan

(K11)

Kenyamanan

(K12)

Kemudahan

Pengoperasian (K13)

Desain

(K21)

Makna

Simbol (K22)

Originalitas

(K31)

Peserta 1 90 84 80 75 85 85

Peserta 2 90 80 85 90 85 85

Peserta 3 80 80 84 75 85 90

Peserta 4 88 82 90 75 85 80

Kekuatan(K11)

Kenyamanan(K12)

KemudahanPengoperasian (K13)

Desain(K21)

MaknaSimbol (K22)

Originalitas(K31)

Peserta 1 90 84 80 75 85 85

Peserta 2 90 80 85 90 85 85

Peserta 3 80 80 84 75 85 90

Peserta 4 88 82 90 75 85 80


9/51

Metode awal penilaian adalah metode scoring

Prosedurnya dengan menjumlahkan semua penilaian ketiga juri dan

dicari nilai penilaian maksimum dari ketiganya, dan peserta dengan

nilai tertinggi menjadi yang terbaik.

Kekuatan

(K11)

Kenyamanan

(K12)

Kemudahan

Pengoperasian

(K13)

Desain

(K21)

Makna

Simbol

(K22)

Originalitas

(K31)

Peserta 1 270 254 240 250 265 245

Peserta 2 260 245 255 260 265 240

Peserta 3 255 260 249 240 265 255

Peserta 4 268 252 260 240 265 240

Penghitungan Penilaian dengan

Metode Scoring


10/51

Penghitungan Penilaian

dengan Metode AHPdan TOPSIS


11/51

Pemberian Bobot Kepentingan

Kriteria dan Sub Kriteria Dilakukan dengan bantuan penilaian dari

responden, yaitu: 2 panitia dan 1 juri dalam

kontes kereta kencana

Penyelesaian penilaian dengan menggunakan

metodeAnalytical Hierarcy Process(AHP),

dengan skala 9 point.


12/51

Pemberian Bobot Kepentingan Kriteria

Kriteria tersebut yaitu: Fungsi (K1), Estetika (K2), Ekonomis (K3).

* pemberian bobot hanya pada K1 dan K2, dikarenakan kriteria ekonomi tidak masukdalam penilaian juri

Berikut penilaian dari masing-masing responden:

Respon II K1 K2

K1 1 2K2 0,5 1

Respon III K1 K2

K1 1 1K2 1 1

Respon I K1 K2

K1 1 0,33K2 3 1

Selanjutnya dilakukan pengolahan menggunakan persamaan rata-rata

geometric untuk mendapatkan nilai rata-rata dari beberapa responden

sebelum dimasukkan sebagai inputan dalam proses perhitungan AHP.

AHP K1 K2

K1 1 0,873

K2 1,145 1

Jumlah 2,145 1,873


13/51

Kriteria Subkriteria Simbol

Fungsi Kekuatan K11

Kenyamanan K12

Kemudahan Operasional K13

Estetika Desain K21

Makna Simbolis K22

Originalitas K23

Ekonomis Harga K31

Pemberian Bobot Kepentingan Subkriteria


14/51

Berikut hasil penilaian dari ketiga responden pada subkriteria dari kriteria FUNGSI:

Selanjutnya dilakukan pengolahan menggunakan persamaan rata-rata geometric

untuk mendapatkan nilai rata-rata dari beberapa responden pada subkriteria dari

kriteria fungsi sebelum dimasukkan sebagai inputan dalam proses perhitungan

AHP.

AHP K11 K12 K13

K11 1,00 1,260 1,260

K12 0,794 1,00 1,00

K13 0,794 1,00 1,00

Jumlah 2,588 3,260 3,260

Pemberian Bobot Kepentingan Subkriteria (lanjutan)

Respon I K11

K12

K13

K11 1,00 2,00 1,00

K12 0,50 1,00 1,00

K13 0,50 1,00 1,00

Respon II K11 K12 K13K11 1,00 2,00 1,00

K12 0,50 1,00 1,00

K13 0,50 1,00 1,00

Respon III K11 K12 K13K11 1,00 0,50 0,50

K12 2,00 1,00 1,00K13 2,00 1,00 1,00


15/51

Berikut hasil penilaian dari ketiga responden pada subkriteria dari kriteria

ESTETIKA

Selanjutnya dilakukan pengolahan menggunakan persamaan rata-rata geometric

untuk mendapatkan nilai rata-rata dari beberapa responden pada subkriteria dari

kriteria estetikasebelum dimasukkan sebagai inputan dalam proses perhitungan

AHP.

AHP K11 K12 K13

K11 1,000 0,630 1,587

K12 1,587 1,000 2,289

K13 0,630 0,437 1,000

Jumlah 3,217 2,067 4,875

Pemberian Bobot Kepentingan Subkriteria (lanjutan)

Respon I K11 K12 K13K11 1,00 1,00 2,00

K12 1,00 1,00 2,00

K13 0,50 0,50 1,00

Respon II K11 K12 K13K11 1,00 0,50 1,00

K12 2,00 1,00 2,00

K13 1,00 0,50 1,00

Respon III K11 K12 K13K11 1,00 0,50 2,00K12 2,00 1,00 3,00

K13 0,50 0,33 1,00


16/51

Tahap ini menggunakan hasil penghitungan rata-

rata geometric sebelumnya sebagai inputan dalam

proses perhitungan AHP, dari hasil perbandinganberpasangan dapat dihitung bobot kepentingan dari

masing-masing criteria dan subkriteria pemilihan

penyedia barang.

Penghitungan Bobot Kepentingan

Kriteria dan Sub Kriteria


17/51

Penghitungan bobot kepentingan

Kriteria dan penghitungan konsistensi

Langkah 1: melakukan penjumlahan masing-masing

nilai rata-rata geometrik kriteria K1 sampai

dengan K2. Maka kriteria K1 adalah 2,145

dan K2 adalah 1873.

Langkah 2 : melakukan perbandingan masing-masing nilairata-rata geometrik kriteria dengan nilai

penjumlahan kolom rata-rata geometrik. Maka

perbandingan data kriteria (K1,K2):

Lagkah 3: Menghitung bobot ideal untuk masing-masingpenilaian reponden dengan merata-ratakan hasil

penjumlahan tiap baris. Maka bobot ideal K1

adalah:


18/51

Hasil perhitungan ini dapat dilihat pada table. Rangkingcriteria menunjukkan cerminan tingkat kepentingan atau

prioritas tiap responden terhadap criteria. Hasil

penghitungan bobot kepentingan criteria ini akan

dikalikan dengan bobot kepentingan subkriteria untuk

didapatkan bobot global tiap subcriteria.

Selanjutnya dilakukan perhitungan konsistensi, Dalam

AHP, penghitungan ini dinilai konsisten jika CR (Rasio

Konsistensi) kurang dari 0,1.

AHP K1 K2 Jumlah Bobot Ideal (w) Rangking

K1 0,466 0,466 0,932 0,466 2

K2 0,534 0,534 1,068 0,534 1

Jumlah 1,00 1,00 2,00 1,00

Penghitungan bobot kepentingan Kriteria

dan penghitungan konsistensi (lanjutan)


19/51

Penghitungan penilaian konsistensi data adalah sebagai berikut:

1.Perkalian matriks nilai bobot ideal tiap criteria wk1= 0,466 sampai

dengan wk2=0,534 dengan hasil perhitungan rata-rata geometris

responden K1.1= 1,00 sampai dengan K2.2= 1,00.

2. Perhitungan penjumlahan nilai PK1 = wK1. K11+ wK2. K12

3. Perhitungan P/w yaitu pembagian nilai P dengan nilai

pembobotnya (bobot ideal).

Langkah 1 sampai dengan langkah 3 dilakukan pada setiapcriteria dan didapatkan hasil seperti pada table dibawah.

Penghitungan bobot kepentingan Kriteria dan

penghitungan konsistensi (lanjutan)


20/51

Lanjutan penghitungan penilaian konsistensi data:

4. Perhitungan nilai eigenmaksimum (maks) yaitu rata-rata P/w

5. Perhitungan indeks konsistensi (CI), karena matriks berordo 2,nilai indeks konsistensi yang diperoleh :

6. Perhitungan rasio konsistensi (CR) yakni perbandingan indeks

konsistensi dengan nilai pembangkit random (RI). Nilai inibergantung pada ordo matriks n.

Penghitungan bobot kepentingan Kriteria



21/51

Dari perhitungan didapatkan nilai CR yaitu 0 maka dapat

disimpulkan bahwa data responden ini dapat dikatakan

konsisten. Nilai pembobotan kepentingan masing-masing

criteria dan rangking ditampilkan pada table dibawah ini.

Kriteria Bobot RangkingFungsi 0,466 2

Estetika 0,534 1

Perhitungan bobot kepentingan Kriteria dan

perhitungan konsistensi (lanjutan)


22/51

Proses perhitungannya mirip dengan proses penghitungan

bobot kepentingan kriteria. Berikut hasil penghitungan

bobot kepentingan subkriteria berdasarkan tiap kriterianya:

a. Kriteria Fungsi

Diperoleh nilai CR (Rasio Konsistensi) 0,000279 makadapat disimpulkan bahwa data responden ini dapat

dikatan konsisten. Berikut table bobot kepentingan

subkriteria fungsi.

Subkriteria Bobot RangkingKekuatan 0,3886 2

Kenyamanan 0,307 2

Kemudahanpengoperasian

0,307 2

Penghitungan bobot kepentingan

Subkriteria dan penghitungan konsistensi


23/51

b. Estetika

Diperoleh nilai CR 0,000955 maka dapat disimpulkan bahwa

data responden ini dapat dikatan konsisten. Berikut table

bobot kepentingan subkriteria fungsi.

Tahap berikutnya adalah penghitungan untuk mencari bobot

kepentingan global dari keenam subkriteria Hasil

penghitungan bobot kepentingan global adalah seperti padatable berikut.

Subkriteria Bobot Rangking

Desain 0,344 2

Makna Simbolik 0,482 1

Originalitas 0,204 3

Penghitungan bobot kepentingan Subkriteria



24/51

Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data penilaian

penyedia barang berdasarkan subkriteria penilaian.

Selanjutnya dilakukan penghitungan akar dari penjumlahan

kuadrat pada tiap nilai data untuk memudahkan dalampenghitungan TOPSIS.

PENILAIAN K11 K12 K13 K21 K22 K23

Peserta 1 270 254 240 250 265 245

Peserta 2 260 245 255 260 265 240

Peserta 3 255 260 249 240 265 255

Peserta 4 268 252 260 240 265 240

526,639 505,612 502,221 495,278 530,000 490,153

Max 270 260 260 260 265 255

min 255 245 240 240 265 240

Pengumpulan Data Penilaian Penyedia

Barang


25/51

Penghitungan normalisasi data dilakukan dengan persamaanberikut:

Hasil keseluruhan penghitungan disajikan dalam tebel berikut

Rjk K11 K12 K13 K21 K22 K23

Peserta 1 0,513 0,502 0,478 0,505 0,500 0,500

Peserta 2 0,494 0,485 0,508 0,525 0,500 0,490

Peserta 3 0,484 0,514 0,496 0,485 0,500 0,520

Peserta 4 0,50 0,498 0,518 0,485 0,500 0,490

Penghitungan Normalisasi Data


26/51

Pada proses TOPSIS data ternormalisasi tiap subkriteria akan

dilakukan pembobotan dari hasil penghitungan bobot kepentingan

menggunakan metode AHP. Penghitungannya yaitu dengan

mengalikan tiap data ternormalisasi dengan tiap bobot subkriteria.

Nilai maksimal dan minimal dari tiap pembobotan data

ternormalisasi berfungsi sebagai solusi ideal positif (batas atas)

dan solusi ideal negatif (batas bawah) yang dgunakan untuk

melakukan penghitungan selanjutnya yaitu menghitung nilai

separasi solusi ideal positif dan nilai separasi solusi ideal negatif.

Vij K11 K12 K13 K21 K22 K23

Peserta 1 0,092 0,072 0,068 0,085 0,129 0,054

Peserta 2 0,089 0,069 0,073 0,088 0,129 0,053

Peserta 3 0,087 0,074 0,071 0,081 0,129 0,057

Peserta 4 0,092 0,071 0,074 0,081 0,129 0,053

Max 0,092 0,074 0,074 0,088 0,129 0,057

Min 0,087 0,069 0,068 0,081 0,129 0,053

Pembobotan Data Ternormalisasi


27/51

Penghitungan Separasi Solusi Ideal Positif

dan Separasi Solusi Ideal Negatif.

(Penghitungan Separasi Solusi Ideal Positif)

Penghitungan solusi ideal positif adalah dengan menghitung

kuadrat selisih data terhadap nilai maksimumnya lalu

diakumulasikan sesuai jumlah subkriteria dan diakar.

Hasil keseluruhan penghitungan disajikan pada tabel berikut:TOPSIS Dk *

Peserta 1 0,007

Peserta 2 0,007

Peserta 3 0,009

Peserta 4 0,008


28/51

Penghitungan Separasi Solusi Ideal Positif

dan Separasi Solusi Ideal Negatif.

(Penghitungan Separasi Solusi Ideal Negatif)

Penghitungan solusi ideal negatif adalah dengan

menghitung kuadrat selisih data terhadap nilai minimumnya

lalu diakumulasikan sesuai jumlah subkriteria dan diakar.

Hasil keseluruhan penghitungan disajikan pada tabel

berikut:

TOPSIS Dk*

Peserta 1 0,007

Peserta 2 0,008

Peserta 3 0,006

Peserta 4 0,007


29/51

Penghitungan Kedekatan Relatif

terhadap Solusi Ideal

Tahap ini dilakukan setelah penghitungan separasi solusi

ideal positif dan separasi solusi ideal negatif selesai.

Penghitungan kedekatan relatif terhadap solusi ideal

merupakan langkah terakhir untuk mendapatkan solusi

optimal.

Hasil keseluruhan penghitungan disajikan pada tabel berikut.

TOPSIS Dk* + Dk- C* Rangking

Peserta 1 0,014 0,484 3

Peserta 2 0,015 0,556 1Peserta 3 0,015 0,397 4

Peserta 4 0,015 0,486 2


30/51

Perancangan Desain Proses

Bisnis Menggambarkan semua

rangkaian aktivitas yang

harus dilakukan untuk

mendapatkan suatu

output atau hasil.

digambarkan dalamsebuah use case

diagram

Use case diagram

mampu menggambarkan

fungsionalitas yangdigambarkan dalam

sistem dan juga mampu

menunjukkan sebuah

interaksi user dengan

sistem


31/51

Perancangan Entity Relationship Diagram

(ERD)

Menggambarkanhubungan antara

entitas-entitas.

Terdapat delapan

entitas yang terlibat

dalam perancangan

ERD, antara lain:

1. Pengguna

2. Kategori pengguna

3. Pengadaan

4. Kategori pengadaan

5. Kriteria

6. Matriks bobot7. Penilaian

8. Peserta


32/51

Perancangan desain interface

Perancangan desain bertujuan untukmemudahkan pengguna sistem pendukung

keputusan.

Perancangan interface ini dibagi menjadi 4 bagian

utama:

1.Halaman Login (halaman awal)

2.Halaman Input

3.Halaman Penghitungan4.Halaman Output


33/51

Perancangan Halaman Login

Berfungsi sebagai

halaman awalyang tampil saat

website ini dibuka.

Menampilkan

gambaran menuuntuk login. Pada

halaman awal ini

akan tampil

informasi updatedari kegiatan

proyek pengadaan

barang.


34/51

Perancangan Halaman Input terdiri dari halaman input untuk

juri dan halaman input untuk

panitia proyek pengadaanbarang.

Halaman input untuk juri terdiri

dari halaman awal, halaman

lihat jadwal input, halaman input

bobot kriteria dan subkriteria,

halaman lihat konsistensi, danhalaman input nilai.

Halaman input untuk panitia

terdiri dari halaman awal,

halaman membuat proyek

pengadaan, halaman membuat

daftar panitia, halamanmembuat daftar juri, halaman

membuat daftar peserta,

halaman menyusun jadwal

input, dan halaman input kriteria

dan subkriteria.

Menampilkan halaman awal setelah

user login sebagai juri. Pada halaman

ini pengguna atau user dapat melakukanlink ke halaman jadwal input, halaman

input bobot kriteria dan subkriteria,

halaman lihat konsistensi, halaman input

nilai, halaman hasil akhir dan menu

keluar.


35/51

berfungsi untuk

memudahklan juri untuk

melihat berbagai jadwal

penginputan. Pada halamanini disajikan informasi

kegiatan, waktu, tempat dan

keterangan untuk setiap

tahap penginputan.

Halaman input bobot

kriteria dan subkriteia

berfungsi sebagai halaman

dimana setiap juri memberi

bobot pada setiap kriteria dansubkriteria. Hasil pemberian

bobot tersebut ditampilkan

dalam sebuah tabel yang bisa

diedit jika terdapat kesalahan

penginputan.


36/51

Halaman lihat konsistensi

berfungsi agar juri dapat

melihat hasil konsistensi

setelah mereka menginputbobot pada setiap kriteria.

Penghitungan konsistensi

dilakukan oleh panitia pada

halaman penghitungan.

Halaman input nilai

berfungsi sebagai halaman

dimana setiap juri memberi

nilai pada setiap kriteria

dan subkriteria untuk setiappeserta. Hasil pemberian

edit tersebut ditampilkan

dalam sebuah tabel yang

bisa diedit jika terdapat

kesalahan penginputan.


37/51

halaman awal setelah

user login sebagai

panitia.

Pada halaman inipengguna atau user

dapat melakukan link ke

halaman membuat

proyek pengadaan,

halaman membuat

daftar panitia, halamanmembuat daftar juri,

halaman membuat

daftar peserta, halaman

menyusun jadwal input,

dan halaman input

kriteria dan subkriteria,halaman menghitung

bobot konsistensi,

halaman menghitung

nilai dan menu keluar.


38/51

halaman input yang berfungsi sebagai halaman dimana panitia membuat

daftar juri, daftar peserta dan daftar panitia. Hasil inputan tersebut

ditampilkan dalam sebuah tabel yang bisa diedit jika terdapat kesalahan

penginputan.


39/51

halaman bagi panitia yang

berfungsi untuk menginput

jadwal penilaian bagi juri.

Hasil inputan tersebutditampilkan dalam sebuah

tabel yang bisa diedit jika

terdapat kesalahan

penginputan.

Halaman input kriteria dan

subkriteria berfungsi

sebagai halaman dimana

panitia menginputkan

susunan kriteria dansubkriteria. Hasil inputan

tersebut ditampilkan dalam

sebuah tabel yang bisa diedit

jika terdapat kesalahan

penginputan.


40/51

Perancangan interface halaman penghitungan terdiri dari

halaman menghitung bobot konsistensi dan halamanmenghitung nilai. Penghitungan ini dilakukan oleh panitia

proyek pengadaan barang.

Perancangan Halaman Penghitungan

halaman bagi panitia yang

berfungsi untuk menghitungbobot konsistensidari

setiap inputan bobot tiap

kriteria oleh juri. Hasil

penghotungan tersebut akan

ditampilkan pada halaman

lihat konsistensi yang bisa

diakses oleh juri sehingga juri

dapat melihat apakah inputan

mereka sudah konsisten atau

belum.


41/51

halaman menghitung

nilaiyang berfungsi

untuk menghitung nilai

dari tiap peserta.

Penghitungan ini

dilakukan setelah juri

selesai menginput bobot

tiap kriteria dan nilaiuntuk peserta. Hasil

penghitungan tersebut

akan ditampilkan pada

halaman akhir yang juga

bisa diakses oleh jyrisehingga juri juga melihat

siapa yang terpilih

menjadi penyedia barang

terbaik.


42/51

Perancangan interface halaman penghitungan menampilkan hasil

penghitungan yang bisa diakses oleh juri sehingga juri juga dapatmelihat siapa yang terpilih menjadi penyedia barang terbaik.

Perancangan Halaman Output


43/51

Analisa dan Interpretasi

Hasil


44/51

Analisis TOPSIS dalam mengatasi

variabilitas data yang tinggi

pada TOPSIS terdapat suatu tahap

yang mengidentifikasi nilai-nilai

objektif yang memiliki fungsidominan dan nilai tidak dominan ini

menjadi pemisah dari solusi ideal

positif dan solusi ideal negative

untuk mencari nilai terdekat dari

solusi ideal positif dan nilai terjauh

dari solusi ideal negative.


45/51

Hasil dari penghitungan metode scoring biasa yang

dipakai dalam beberapa metode kontes menunjukkan

terdapat adanya persamaan nilai antara dua pesertaatau lebih .berikut hasilnya :


46/51

TOPSIS (Dk*+Dk-) C* Rangking

Peserta 1 0,014 0,484 3

Peserta 20,015 0,556 1

Peserta 3 0,045 0,397 4

Peserta 4 0,015 0,486 2

Pada penelitian ini hasil dari metode TOPSIS mempunyai nilaiyang jauh lebih dekat antara nilai peserta satu dengan yang lain

jika dibandingkan dengan hasil nilai scoring bobot. Penggunaan

metode TOPSIS memang memadai untuk digunakan dalam

mengantisipasi variabilitas data yang tinggi


47/51

Pembuatan program aplikasi ini dibuat dengan

menyusun kode-kode program sesuai rancangan

database yang telah disusun sebelum dan untuk

mempermudah penghitungan dan pengambilan

keputusan menggunakan metode AHP dan TOPSIS

Pembuatan Program Aplikasi

Validasi ProgramValidasi dilakukan dengan melakukan inputan pada

program sesuai dengan data-data yang digunakan pada

pengolahan data sebelumnya.program ini melakukan

penghitungan dan hasil yang didapatakan seharusnya

sesuai dengan pengolahan data secara manual

sebelumnya.


48/51

Belum adanya rubik atau penunjuk penilaian terhadap peserta membuat

adanya kemungkinan perbedaan selisih nilai yang besar antara juri satu

dengan juri yang lain. Pembuatan rubric atau petunjuk penilaian

diharapkan dapat mempersempit adanya kemungkinan perbedaan selisih

nilai yang besar antar juri. Suatu rubric dapat bernilai baku atau bernilai

range tertentu ,tergantung bagaimana rubric itu ingin difungsikan . gambar

di bawah ini menampilkan form dalam pembuatan rubric penilaian

Analisis Proses Penilaian

Form Input Rubrik Penilaian Form Input Penilaian Peserta


49/51

Program mampu memeriksa hasil yang akurat

sesuai dengan pengolahan data secara manual.

Analisis Hasil Pengujian


50/51

Model pengambilan keputusan menggunakan penggabungan metode

AHP dan TOPSIS mampu memberikan informasi ranking dari kriteriapemilihan sehingga juri dapat lebih fokus.

Mampu memberikan hasil yang lebih efektif.

Mampumengatasi variabilitas data yang tinggi dengan menghasilkan

selisih nilai yang kecil antar penyedia barang

Berdasar hasil validasi, program aplikasi sudah mampu memberikan hasil

yang akurat sesuai pengolahan data secara manal dan mampu

memberikan hasil ranking sehingga membantu panitia dan juri

pengadaan barang untuk memilih penyedia barang yang terbaik.

Kesimpulan

Saran Pengambilan keputusan dapat menggunakan berbagai metode multi

atribute decision making untuk menggantikan metode scoring

Penelitian dengan metode lain selain yang digunakan dalam penelitian ini

dapat memberikan perbandingan keakuratan dari pengambilan keputusan

pada kasus pengadaan barang dengan metode kontes


51/51

Terima Kasih

ppt. pengadaan barang-printsap

Documents