IMPLEMENTASI METODE ANALYTICAL NETWORK PROCESS UNTUK MEMBANGUN APLIKASI EXECUTIVE SUPPORT SYSTEM PADA PERUSAHAAN KONSULTAN IT
on
Jurnal Ilmu Komputer - Volume 4 - No 1 - April 2011
IMPLEMENTASI METODE ANALYTICAL NETWORK PROCESS UNTUK MEMBANGUN APLIKASI EXECUTIVE SUPPORT SYSTEM PADA PERUSAHAAN KONSULTAN IT
Ngurah Agus Sanjaya ER
Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Udayana
Email : agus.sanjaya@cs.unud.ac.id
Abstrak
Sistem pendukung eksekutif (executive support system) pada perusahaan konsultan teknologi informasi dibangun untuk membantu level eksekutif dalam menilai perkembangan proyek yang dikerjakannya. Salah satu proyek teknologi informasi yang umum ditangani oleh konsultan TI adalah search engine optimization (SEO).
Pada proyek SEO kriteria-kriteria seperti ranking, target, pagerank dan linkpartner dapat digunakan sebagai indikator keberhasilan. Masing-masing kriteria ini saling terkait dan memiliki lebih dari satu sub-kriteria. Metode Analytical Network Process (ANP) dapat diterapkan pada permasalahan penentuan keberhasilan proyek TI yang kriteria-kriterianya memiliki keterkaitan.
Pada penelitian ini dibangun suatu sistem pendukung eksekutif untuk menentukan keberhasilan proyek SEO dengan menerapkan metode ANP. Dari uji coba didapatkan bahwa ranking dan rata-rata ranking merupakan kriteria yang paling penting dalam menentukan tingkat keberhasilan suatu proyek SEO.
Kata Kunci : Executive Support System, Metode ANP, SEO
Abstract
An Information Technology (IT) consultant company needs an executive support system to help the management in assessing the ongoing development of a project. One of the most common project handled by an IT consultant is Search Engine Optimization (SEO).
In SEO project, a few criteria such as their rank, target, page rank and link partner can be used as indicators of successful search. These criteria are inter-related and each of them has more than one sub-criteria. Analytical Network Process (ANP) can be applied to determine the success level of a project with inter-related criteria.
In this research, an executive support system with the ANP method is built to determine the success level of an SEO project by applying ANP method. The experimental results show that both rank and average rank are the two most important criteria to determine the success level of an SEO project.
Keywords: Executive Support System, Analytical Network Process, Search Engine Optimization
PENDAHULUAN
Perusahaan konsultan Information Technology (IT) atau teknologi informasi akan mengusahakan penyelesaian masalah dengan memberikan saran dan rekomendasi dari keahlian, pelatihan dan pengalaman yang dimiliki untuk klien. Suatu project (proyek) adalah suatu usaha sementara yang dilakukan untuk mencapai produk atau jasa yang unik. Project IT mengacu pada project yang melibatkan hardware, software, dan jaringan. Beberapa contoh project IT ditangani konsultan adalah search engine optimization, pengembangan perangkat lunak, helpdesk, web development dan sebagainya.
Sistem pendukung eksekutif atau Executive Support System (ESS) sering disebut juga sebagai Executive Information System (EIS) atau sistem informasi eksekutif. Sistem Informasi eksekutif adalah sistem yang menyediakan informasi kepada manajer tingkat atas mengenai kinerja perusahaan secara menyeluruh (McLeod&Schell, 2007 : 221). ESS akan mempermudah konsultan IT untuk mengetahui perkembangan project pada perusahaan konsultan IT. Pada aplikasi ini, metode yang digunakan sebagai pengambilan keputusan adalah metode Analytical Network Process. The Analytical Network Process (ANP) adalah generalisasi dari Analytical Hierarchy Process (AHP), dengan mempertimbangkan ketergantungan antara unsur-unsur dari hirarki. Banyak masalah keputusan tidak dapat terstruktur secara hirarkis karena mereka melibatkan interaksi dan ketergantungan unsur-unsur tingkat
yang lebih tinggi dalam hirarki di elemen level yang lebih rendah (Saaty, 2008 : 2).
TINJAUAN PUSTAKA
TEORI LINK EXCHANGE
Link exchange (pertukaran link), atau disebut juga dengan link building, adalah proses di mana dua webmaster setuju untuk menampilkan hyperlink dari situs web masing-masing di situs web mereka. Peringkat search engine dari website tersebut akan lebih baik untuk yang memiliki lebih banyak jumlah backlink berkualitas, yaitu link merujuk situs web mereka (Gupta, 2009 : 4).
Backlink adalah salah satu cara optimasi SEO dengan cara memperoleh dukungan dari website orang lain, dengan kata lain link website anda yang terletak pada website orang lain. Jumlah backlink adalah salah satu indikasi popularitas dari sebuah web (Aviyanto, 2010 : 73).
EXECUTIVE SUPPORT SYSTEM
Pada awalnya Executive Support System (ESS) atau Sistem Pendukung Keputusan Eksekutif (SPKE) disebut sebagai Sistem Informasi Eksekutif (SIE) atau Executive Information System (EIS), walaupun istilah tersebut masih digunakan. Sistem pendukung keputusan eksekutif merupakan sistem yang harus bersifat fleksibel karena kebutuhan para eksekutif yang akan berubah dengan sangat cepat. Keuntungan utama dari sistem pendukung keputusan eksekutif ini
karena kemampuannya untuk menganalisis, membandingkan, dan memperlihatkan kecendrungan
dengan waktu yang cepat. Keputusan-keputusan dapat diambil segera sehingga permasalahan dapat diatasi sebelum kondisi menjadi terlalu buruk dan segala bentuk kesempatan atau peluang dapat lebih cepat diidentifikasi. (Suryadi dkk, 2002:11).
METODE ANALYTICAL
NETWORK PROCESS (ANP)
Metode Analytical Network
Process (ANP) merupakan
pengembangan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode ANP mampu memperbaiki
kelemahan AHP berupa kemampuan mengakomodasi keterkaitan antar kriteria atau alternatif (Santoso dkk, 2009 : 3). Keterkaitan pada metode ANP ada 2 jenis yaitu keterkaitan dalam satu set elemen (inner dependence) dan keterkaitan antar elemen yang berbeda (outer
dependence). Secara umum langkah-langkah yang harus dilakukan dalam menggunakan ANP adalah (Santoso dkk, 2010 : 3):
-
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan kriteria solusi yang diinginkan.
-
2. Menentukan pembobotan komponen dari sudut pandang manajerial.
-
3. Membuat matriks
perbandingan berpasangan yang menggambarkan
kontribusi atau pengaruh setiap elemen atas setiap kriteria. Perbandingan
dilakukan berdasarkan
penilaian dari pengambil
keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu elemen.
-
4. Setelah mengumpulkan
semua data perbandingan berpasangan dan
memasukkan nilai-nilai
kebalikannya serta nilai satu di sepanjang diagonal utama, prioritas masing-masing
kriteria dicari dan konsistensi diuji.
-
5. Menentukan eigenvector dari matriks yang telah dibuat pada langkah ketiga.
-
6. Mengulangi langkah 3, 4, dan 5 untuk semua kriteria.
-
7. Membuat unweighted
supermatrix dengan cara memasukkan semua eigen vector yang telah dihitung pada langkah 5 ke dalam sebuah super matriks.
-
8. Membuat weighted
supermatrix dengan cara melakukan perkalian setiap isi nweighted supermatrix terhadap matriks
perbandingan kriteria (cluster matrix).
-
9. Membuat limiting
supermatrix dengan cara memangkatkan super matriks secara terus menerus hingga angka disetiap kolom dalam satu baris sama besar, setelah itu lakukan normalisasi terhadap limiting
supermatrix.
-
10. Ambil nilai dari alternatif yang dibandingkan kemudian dinormalisasi untuk
mengetahui hasil akhir perhitungan.
-
11. Memeriksa konsistensi, rasio konsistensi tersebut harus 10
persen atau kurang. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data keputusan harus diperbaiki.
Menyusun priotitas
merupakan salah satu bagian yang penting dan perlu ketelitian di dalamnya. Pada bagian ini ditentukan skala kepentingan suatu elemen terhadap elemen lainnya. Langkah pertama dalam penyusunan prioritas adalah menyusun perbandingan berpasangan. Perbandingan tersebut kemudian ditransformasikan ke dalam bentuk matriks untuk maksud analisis numerik, yaitu matriks n x n.
METODELOGI PENELITIAN
Beberapa aspek penting yang digunakan sebagai pertimbangan dalam menentukan kondisi
keberhasilan project, yaitu :
-
1. Ranking, merupakan aspek
pertama project SEO yang berisikan node yang mengacu pada peringkat yang didapat dari masing-masing keyword. Pada aspek ini, cluster dinamai Ranking, dan
memiliki node Domain
Name, Usia Keaktifan, Pagecount, Keyword,
Ranking dan Rata-rata Ranking.
-
2. Target, merupakan aspek kedua project SEO yang berisikan data jumlah
Linkpartner (linkcount) yang telah didapatkan selama project berjalan dan
pencapaian PR project. Pencapaian pada aspek ini, cluster dinamai Target, dan memiliki node Linkcount serta PR Homepage, dan PR Linkpage dari website lainnya yang melakukan
Linkexchange.
-
3. PR (PageRank), merupakan aspek ketiga project SEO yang berisikan data
perbedaan angka PR
(PageRank) yang didapat pada bulan ini dan bulan sebelumnya untuk halaman home dan link. Pada aspek ini, cluster dinamai PR, dan memiliki node Beda PR Homepage dan Beda PR Linkpage.
-
4. PR Linkpartner, merupakan aspek keempat project SEO yang berisikan data angka rata-rata PR dari Linkpartner yang melakukan proses linkexchange. Pada aspek ini, cluster dinamai PR
Linkpartner, dan memiliki node Rata-rata PR
Linkpartner.
Dari keempat aspek tersebut, pengaruh dari masing-masing node pada aspek dapat dilihat pada gambar 1.
Dari gambar 1, pengaruh antar kriteria aspek-aspek dalam project SEO tidak beraturan. Pada aspek Ranking, Domain Name dan Usia Keaktifan memiliki pengaruh terhadap Ranking, Keyword memiliki pengaruh terhadap Keyword dan Ranking, Ranking memiliki
perngaruh terhadap Ranking dan Rata-rata Ranking, serta Pagecount memiliki pengaruh terhadap
Ranking, PR Homepage, PR Linkpage, Beda PR Homepage dan Beda PR Linkpage. Aspek Target hanya terdapat pengaruh dari PR Homepage menuju PR Linkpage. Sedangkan aspek PR, Beda PR Homepage berpengaruh terhadap Beda PR Linkpage, dan Beda PR Linkpage berpengaruh terhadap Rata-rata PR Linkpartner. Terakhir, untuk aspek PR Linkpartner berpengaruh terhadap node Ranking, Linkcount, PR Homepage, PR Linkpage dan Beda PR Homepage.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan awal dari implementasi metode ANP ini adalah
menentukan nilai perbandingan dari cluster dan node (kriteria) yang berupa matriks sehingga didapatkan nilai eigen vector yang konsisten. Pada ESS terdapat 4 (empat) buah cluster, yaitu Ranking, Target, PageRank, dan PR Linkpartner dengan masing-masing node yang saling berpengaruh. Langkah-langkah perhitungan dari metode ANP adapun sebagai berikut:
-
1. Membuat Model Pengaruh. Dalam suatu perhitungan dengan menggunakan metode ANP diperlukan suatu pemodelan antar kriteria yang memperlihatkan pengaruh antar kriteria (node). Model ini dipergunakan menentukan kriteria yang dibandingkan dalam matriks perbandingan berpasangan. Dengan adanya model ini, cluster yang dibandingkan juga dapat ditentukan. Model pengaruh seperti yang diperlihatkan gambar 1.
-
2. Membentuk Matriks
Perbandingan Berpasangan.
|
Dari model pengaruh yang |
1. |
|
dibuat sebelumnya, cluster |
4. Membentuk Supermatrix. |
|
yang mempengaruhi cluster |
Terdapat tiga jenis |
|
lainnya dapat dibandingkan |
supermatrix yang harus |
|
dalam matriks berpasangan. |
dihitung dalam metode ANP |
|
Matriks perbandingan cluster |
yaitu Unweighted Supermatrix |
|
didapat 3(tiga) matriks dari |
didapat dari nilai eigen vektor |
|
model pengaruh. Dari matriks |
yang telah dihitung |
|
perbandingan antar cluster, |
sebelumnya pada matriks |
|
nilai perbandingan cluster |
perbandingan antar node, |
|
dibagi dengan jumlah dari |
Weighted Supermatrix |
|
masing-masing kolom. |
dihitung dengan cara |
|
Setelah dilakukan pembagian, |
mengalikan nilai matriks |
|
masing-masing baris dicari |
Unweighted Supermatrix |
|
rata-ratanya untuk |
dengan nilai cluster matrix, |
|
menghasilkan eigen vector. |
Limit Supermatrix didapat |
|
3. Membentuk Cluster Matrix. |
dengan cara mengalikan nilai |
|
Setelah setiap nilai dari |
dari Weighted supermatrix |
|
matriks perbandingan antar |
dengan dirinya sendiri hingga |
|
cluster dihitung eigen |
tiap kolom pada satu baris |
|
vectornya, cluster matrix |
pada matriks memiliki nilai |
|
dibentuk dari nilai eigen |
yang sama. Rincian dari hasil |
|
vector tersebut. Rincian dari |
perhitungan Supermatrix |
|
hasil perhitungan cluster |
dapat dilihat pada tabel 2, 3, |
|
matrix dapat dilihat pada tabel |
dan 4. |
Tabel 1. Cluster Matrix
|
Cluster |
PageRank |
PR Linkpartner |
Ranking |
Target |
|
PageRank |
0,1667 |
0,0711 |
0,0711 |
0 |
|
PR Linkpartner |
0,8333 |
0 |
0 |
0 |
|
Ranking |
0 |
0,6970 |
0,6970 |
0 |
|
Target |
0 |
0,2317 |
0,2317 |
1 |
Tabel 2. Unweighted Supermatrix
|
Node |
BPH |
BPL |
RPL |
DN |
K |
P |
R |
RR |
UK |
L |
PH |
PL |
|
Beda PR home (BPH) |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0,876 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Beda PR Link(BPL) |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,124 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Rata PR Link(RPL) |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Domain Name(DN) |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Keyword(K) |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,124 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Pagecount(P) |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Ranking(R) |
0 |
0 |
1 |
1 |
0,876 |
1 |
0,2405 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
|
Rata Ranking(RR) |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,7595 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Usia Keaktifan (UK) |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Linkcount (L) |
0 |
0 |
0,3339 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
PR Home(PH) |
0 |
0 |
0,5911 |
0 |
0 |
0,876 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
PR Link(PL) |
0 |
0 |
0,0749 |
0 |
0 |
0,124 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
Tabel 3. Weighted Supermatrix
|
Node |
BPH |
BPL |
RPL |
DN |
K |
P |
R |
RR |
UK |
L |
PH |
PL |
|
Beda PR home(BPH) |
0 |
0 |
0,0711 |
0 |
0 |
0,0622 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Beda PR Link(BPL) |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,0088 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Rata PR Link(RPL) |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Domain Name(DN) |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Keyword(K) |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,124 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Pagecount(P) |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Ranking(R) |
0 |
0 |
0,6970 |
1 |
0,876 |
0,6970 |
0,2405 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
|
Rata Ranking(RR) |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,7595 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Usia Keaktifan (UK) |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Linkcount (L) |
0 |
0 |
0,0724 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
PR Home(PH) |
0 |
0 |
0,1369 |
0 |
0 |
0,2029 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
PR Link(PL) |
0 |
0 |
0,0173 |
0 |
0 |
0,0287 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
Tabel 4. Limit Supermatrix
|
Node |
BPH |
BPL |
RPL |
DN |
K |
P |
R |
RR |
UK |
L |
PH |
PL |
|
BPH |
0.0029 |
0.0029 |
0.0029 |
0.0029 |
0.0029 |
0.0029 |
0.0029 |
0.0029 |
0.0029 |
0.0029 |
0.0029 |
0.0029 |
|
BPL |
0.0051 |
0.0051 |
0.0051 |
0.0051 |
0.0051 |
0.0051 |
0.0051 |
0.0051 |
0.0051 |
0.0051 |
0.0051 |
0.0051 |
|
RPL |
0.0182 |
0.0182 |
0.0182 |
0.0182 |
0.0182 |
0.0182 |
0.0182 |
0.0182 |
0.0182 |
0.0182 |
0.0182 |
0.0182 |
|
DN |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
K |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
P |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
R |
0.2618 |
0.2618 |
0.2618 |
0.2618 |
0.2618 |
0.2618 |
0.2618 |
0.2618 |
0.2618 |
0.2618 |
0.2618 |
0.2618 |
|
RR |
0.6924 |
0.6924 |
0.6924 |
0.6924 |
0.6924 |
0.6924 |
0.6924 |
0.6924 |
0.6924 |
0.6924 |
0.6924 |
0.6924 |
|
UK |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
L |
0.0032 |
0.0032 |
0.0032 |
0.0032 |
0.0032 |
0.0032 |
0.0032 |
0.0032 |
0.0032 |
0.0032 |
0.0032 |
0.0032 |
|
PH |
0,0056 |
0,0056 |
0,0056 |
0,0056 |
0,0056 |
0,0056 |
0,0056 |
0,0056 |
0,0056 |
0,0056 |
0,0056 |
0,0056 |
|
PL |
0.0106 |
0.0106 |
0.0106 |
0.0106 |
0.0106 |
0.0106 |
0.0106 |
0.0106 |
0.0106 |
0.0106 |
0.0106 |
0.0106 |
5. Menentukan Skala Pengukuran untuk Evaluasi Data Nilai Project. Setelah menghitung limit matrix, subkriteria digunakan
sebagai skala pengukuran untuk mengevaluasi data-data kriteria yang didapat. Skala pengukuran tersebut digolongkan menjadi 2, yaitu Baik, jika nilai atribut kriteria mencapai nilai target
project dan Buruk, jika nilai atribut kriteria tidak mencapai nilai target project.
KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini, maka diperoleh kesimpulan bahwa penerapan perhitungan metode ANP (Analytical Network Process) pada aplikasi ESS (Executive Support System) perusahaan konsultan IT dapat dilakukan dengan memasukkan model pengaruh dari kriteria yang terdapat pada project. Dari pemodelan tersebut, metode ANP dapat menentukan matriks perbandingan berpasangan yang terjadi antar aspek dan kriteria. Dari pembobotan pada project SEO, hasil bobot dua kriteria yang paling tinggi adalah rata-rata ranking (0.6346) dan ranking (0.2280) dengan subkriteria kondisi mencapai target(Baik) dan kondisi belum mencapai target (Buruk). Hal ini terlihat dari hasil perhitungan bobot masing-masing kriteria yang terdapat pada lampiran 2. Sehingga penilaian kondisi project Berhasil dapat dilakukan dengan melihat bobot subkriteria yang dimiliki suatu project untuk kriteria ranking dan rata-rata ranking telah mencapai target(Baik).
DAFTAR PUSTAKA
Aviyanto, Tiyo. 2010. Trik Membuat Website dan Blog Menjadi No 1 di Google. Jakarta : Mediakita.
Gupta, Manu. 2009. SEO Link Building – A Professional SEO Approach : How to effectively manage Link Building. Growth TechnoSoft.
McLeod, Jr., Raymond & George P. Schell. 2007. Sistem Informasi Manajemen Edisi Kesembilan. Indonesia : PT Indeks.
Saaty, Thomas L. 2008. The Analytical Network Process. University of Pittsburgh.
Santoso, Leo Willyanto, Alexander Setiawan & Januar R. Stanley. 2009. Pembuatan Aplikasi Sistem Seleksi Calon Pegawai dengan Metode Analytic
Network Process (ANP) di PT X. Teknik Informatika, Fakultas
Teknologi Industri – Universitas Kristen Petra.
Santoso, Leo Willyanto, Alexander Setiawan & Andreas Handojo. 2010. Pembuatan Aplikasi Sistem Seleksi Calon Pegawai dan Pemilihan Supplier dengan Metode Analytic Network Process (ANP) dan Analytic Hierarchy Process (AHP) di PT X. Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri – Universitas Kristen Petra.
Suryadi, Dr. Ir. Kadarsah & Ir. M. Ali Ramdhani, M. T. 2002. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Suatu Wacana Struktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengembangan
Keputusan. Bandung : PT
Remaja Rosdakarya.
8
Discussion and feedback