Linux Fun

Internet merupakan jaringan komputer luas dan besar yang mendunia, yang menghubungkan pemakai komputer dari suatu negara ke negara lain di seluruh dunia, dimana di dalamnya terdapat berbagai sumber daya informasi dari mulai yang statis hingga yang dinamis dan interaktif.

Sejarah Internet

Sejarah internet dimulai pada 1969 ketika Departemen Pertahanan Amerika, U.S. Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) memutuskan untuk mengadakan riset tentang bagaimana caranya menghubungkan sejumlah komputer sehingga membentuk jaringan organik. Program riset ini dikenal dengan nama ARPANET. Pada 1970, sudah lebih dari 10 komputer yang berhasil dihubungkan satu sama lain sehingga mereka bisa saling berkomunikasi dan membentuk sebuah jaringan.

World Wide Web

Saat ini internet sudah tidak awam lagi dikalangan masyarakat, khususnya www (world wide web) atau sering disebut web yang dapat menghubungkan mereka ke seluruh dunia guna memperoleh suatu informasi dan berinteraksi secara online. Setiap halaman situs web memiliki nama alamat sangat unik yang disebut URL (Universal Resource Locator). Bentuk dasar URL adalah: protocol://hostname/filename. Contoh: https://linuxfun.com/category/sistem-pendukung-keputusan.

Pada dasarnya, prosedur atau langkah-langkah dalam metode AHP, meliputi :

Mendefinisikan Masalah

Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu menyusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi. Penyusunan hirarki yaitu menetapkan tujuan yang merupakan sasaran sistem secara keseluruhan pada level teratas.

Menetapkan Prioritas Elemen

1. Langkah pertama dalam menentukan prioritas elemen yaitu dengan membuat perbandingan berpasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.
2. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk mempresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen lainnya.

Sintesis

Untuk memperoleh prioritas secara keseluruhan maka pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan perlu disintesis. Dalam langkah ini, hal-hal yang dilakukan adalah :

• Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks
• Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks
• Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata

Mengukur Konsistensi

Dalam pembuatan keputusan, tingkat konsistensi penting untuk diperhatikan karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah:

• Mengalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai pada elemen kedua dengan prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya.
• Jumlahkan setiap baris
• Hasil dari penjumlahan baris dibagi elemen prioritas relatif yang bersangkutan
• Jumlahkan hasil bagi diatas dengan banyaknya elemen yang ada hasilnya disebut l  maks.

Hitung Consistensy Indeks (CI)

dengan rumus : CI = (lamda maks-n)/n

Dimana n = banyaknya elemen

Hitung Concistency Rasio (CR)

dengan rumus: CR= CI/IR

Dimana CR = Consistency Rasio, CI = Consistency Index, dan IR = Index Random Consistency

Memeriksa Consistency Hirarki.

Jika nilainya lebih dari 100%, maka penilaian data judgemen harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.

Daftar Index random Consistency bisa dilihat pada tabel berikut :

AHP dilakukan dengan memanfaatkan perbandingan berpasangan (pairwise comparisons). Pengambilan keputusan dimulai dengan membuat layout dari keseluruhan hirarki keputusannya. Hirarki tersebut menunjukkan faktor-faktor yang ditimbang serta sebagai alternatif yang ada. Kemudian sejumlah perbandingan berpasangan dilakukan untuk mendapatkan penetapan nilai faktor dan evaluasinya. Sebelum penetapan dilakukan, terlebih dahulu ditentukan kelayakan hasil nilai faktor yang didapat dengan mengukur tingkat konsistensinya. Pada akhir alternatif dengan jumlah nilai tertinggi dipilih sebagai alternatif terbaik.

Untuk menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada beberapa prinsip yang harus dipahami, antara lain :

Membuat Hirarki

Sistem yang kompleks dapat dipahami dengan memecahnya menjadi elemen-elemen pendukung, menyusun elemen secara hirarki dan menggabungkannya atau mensintesisnya.

Penilaian Kriteria dan Alternatif

Kriteria dan alternatif dilakukan dengan perbandingan berpasangan. Menurut Saaty (1998), untuk berbagai persoalan skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty bisa diukur  menggunakan tabel analis seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut.

Synthesis Of Priority (Menentukan Prioritas)

Untuk setiap kriteria dan alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan (Pairwise Comparisons). Nilai-nilai perbandingan relatif dari seluruh alternatif kriteria bisa disesuaikan dengan judgement dan prioritas dihitung dengan manipulasi matriks atau melalui penyelesaian persamaan matematika.

Logical Consitency (Konsistensi Logika)

Konsistensi memiliki dua makna, objek-objek yang serupa bisa dikelompokkan sesuai keseragaman dan relevansi. Kedua, menyangkut tingkat hubungan antar objek yang didasarkan pada kriteria tertentu.

Analytic Hierarchy Process

Analytic Hierarchy Process yang biasa disebut dengan AHP adalah sebuah hirarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia. Jika terdapat suatu masalah yang tidak terstruktur dan kompleks, maka dengan hirarki ini masalah tersebut dapat dipecah kedalam kelompok-kelompoknya yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki. Model AHP memakai persepsi manusia yang dianggap “expert” sebagai input utamanya. Inilah yang membedakan model AHP dengan yang lainnya yaitu pada jenis inputannya. Kriteria “expert” maksudnya bukan berarti orang tersebut harus pintar, jenius, bergelar dan lain sebagainya tetapi lebih mengacu pada orang yang mengerti benar permasalahannya, merasakan masalah yang dihadapi atau mempunyai kepentingan terhadap masalah tersebut.

Model Analytic Hierarchy Process

Model AHP dapat dikatakan sebagai suatu model pengambilan keputusan yang komprehensif, memperhitungkan hal-hal kuantitatif dan kualitatif sekaligus. Kelebihan model AHP yaitu terletak pada kemampuannya memecahkan masalah yang ‘multiobjectives’ dan ‘multicriterias’, memiliki fleksibilitas tinggi terutama dalam pembuatan hirarki.

Konsep SPK

Konsep Sistem Pendukung Keputusan ditandai dengan sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah yang tidak terstruktur.

Tujuan Perancangan SPK

Pada dasarnya SPK dirancang untuk mendukung seluruh tahap pengambilan keputusan mulai dari mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternatif (Hasan, 2002:27).

Fungsi Pengambilan Keputusan

Pengambilan keputusan sebagai suatu kelanjutan dari cara pemecahan masalah memiliki fungsi antara lain sebagai berikut (Hasan, 2002:10) :

1. Pangkal permulaan dari semua aktifitas manusia yang sadar dan terarah, baik secara individual maupun kelompok, baik secara institusional maupun secara organisasional.
2. Sesuatu yang bersifat futuristik, artinya bersangkut paut dengan hari depan, masa yang akan datang, dimana pengaruhnya berlangsung cukup lama.

Tujuan Pengambilan Keputusan

Tujuan pengambilan keputusan dapat dibedakan menjadi dua yaitu (Hasan, 2002:10) :

1. Tujuan yang bersifat tunggal : terjadi apabila keputusan yang dihasilkan hanya menyangkut satu masalah.
2. Tujuan yang bersifat ganda : terjadi apabila keputusan yang dihasilkan menyangkut lebih dari satu masalah.

Adapun pengertian dari pengambilan keputusan yaitu dapat dijabarkan sebagai berikut (Hasan, 2002:10) :

Menurut George R. Terry

Pengambilan keputusan adalah pemilihan alternatif perilaku tertentu dari dua atau lebih alternatif yang ada.

Menurut S.P. Siagian

Pengambilan keputusan adalah suatu pendekatan yang sistematis terhadap  hakikat alternatif yang dihadapi dan mengambil tindakan yang menurut perhitungan merupakan tindakan yang paling tepat.

Menurut James A.F. Stoner

Pengambilan keputusan adalah proses yang digunakan untuk memilih suatu tindakan sebagai cara pemecahan masalah.

Dari pengertian pengambilan keputusan di atas dapat disimpulkan bahwa pengambilan keputusan adalah suatu proses pemilihan alternatif terbaik dari beberapa alternatif secara sistematis untuk ditindak lanjuti sebagai suatu cara pemecahan masalah.

Adapun pengertian dari keputusan yaitu dapat dijabarkan sebagai berikut (Hasan, 2002:9):

Menurut  Ralp C. Davis

Keputusan adalah hasil pemecahan masalah yang dihadapi dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang pasti terhadap suatu pertanyaan.

Menurut Mary Follet

Keputusan adalah suatu atau sebagai hukum situasi. Apabila semua fakta dari suatu dari situasi itu dapat diperolehnya dan semua terlibat, baik pengawas maupun pelaksana mau mentaati ketentuannya maka tidak sama dengan mentaati perintah.

Menurut James A.F. Stoner

Keputusan adalah pemilihan di antara alternatif. Definisi ini mengandung tiga pengertian yaitu : ada pilihan atas dasar logika, ada beberapa alternatif yang harus dan dipilih satu yang terbaik dan ada tujuan yang ingin dicapai dan keputusan itu makin mendekatkan pada tujuan tersebut.

Dari pengertian keputusan di atas dapat disimpulkan bahwa keputusan adalah suatu pemecahan masalah sebagai suatu hukum situasi yang dilakukan melalui pemilihan satu alternatif dari beberapa alternatif.

Identifikasi Iris Daugman

Tranformasi Kartesian ke Polar digunakan untuk memetakan kembali suatu lingkaran ke bentuk persegi. Sistem identifikasi Iris Daugman menggunakan transformasi ini dalam proses normalisasi citra untuk mengubah bentuk bulat iris tersegmantasi menjadi bentuk persegi panjang. Daugman memetakan kembali setiap poin pada citra iris ke koordinat polar (r,θ) dengan r berinterval 0-1 dan θ adalah sudut antara 0 – 2π.

Rumus Tranformasi Kartesian ke Polar

Perubahan ini dimodelkan dengan rumus :

dengan persyaratan:

Di mana I(x,y) adalah citra iris dengan (x,y) sebagai koordinat kartesian sebelum normalisasi dan (r,θ) merupakan koordinat polar setelah normalisasi. x_p , y_p, x_i dan  y_i merupakan koordinat batas pupil dan iris di sepanjang jalur θ (Masek, 2003).

Transformasi Kartesian ke Polar Daugman

Operator Integro Differential

Sistem Identifikasi Iris karya John Daugman menggunakan operator Integro-Differential untuk melakukan segmentasi Iris. Operator integro-differential dalam matematika merupakan sebuah operator atau rumus yang mengandung fungsi integral dan turunan sekaligus. Operator Integro-Differential yang digunakan oleh Daugman untuk menemukan lingkaran iris adalah sebagai berikut:

Proses Kerja Operator Integro Differential

Di mana  adalah citra mata, adalah jari-jari yang dicari, fungsi penghalus gaussian dan s adalah garis lingkaran yang di bentuk dari nilai . Operator ini bekerja dengan mencari jalur melingkar di mana terjadi perubahan pixel secara drastis dengan cara melakukan perubahan pada nilai  r, x dan y. Proses iteratif diberlakukan terhadap operator ini dengan nilai penghalus gaussian yang semakin menurun guna mendapatkan lokasi lingkaran yang tepat. Tanda * melambangkan proses konvolusi terhadap filter gaussian dengan nilai σ. Operator ini secara umum berfungsi seperti sebuah deteksi tepi.

Operator ini juga dapat mendeteksi kelopak mata. Prosesnya sama seperti pada pendeteksian lingkaran iris. Semuanya tergantung pada jalur melingkar yang ditemukan. Operator Integro-Differential ini dikatakan merupakan bentuk variasi dari rumus transformasi Hough karena di dalamnya terdapat proses turunan dan juga pencarian geometris (Masek, 2003).