Sistem Pendukung Keputusan Pendistribusian Air Bersih Menggunakan Mobil Tangki pada PDAM Kota Makassar dengan Menggunakan Metode TOPSIS

Penulis

Billy Eden William Asrul, Sitti Zuhriyah

Abstrak

PDAM Kota Makassar merupakan perusahaan daerah yang bertugas dalam  pengelolaan dan pemenuhan kebutuhan air bersih bagi masyarakat di kota Makassar. Penyaluran air bersih yang dilakukan PDAM Kota Makassar masih belum mencakup keseluruhan wilayah Kota Makassar,  ini disebabkan karena beberapa hal salah satu diantaranya debit air yang berkurang. Untuk mengatasi hal tersebut pemerintah kota Makassar melalui PDAM, melakukan pendistribusian air dengan cara pengantaran langsung ke rumah warga menggunakan mobil tangki. Proses penyaluran air PDAM mengalami kesulitan untuk menentukan daerah atau warga mana saja yang mendapatkan prioritas pengantaran air bersih, karena armada yang digunakan masih kurang. Mengatasi hal tersebut maka dibuat sebuah Sistem Pendukung Keputusan Pendistribusian Air Bersih, untuk memudahkan prioritas pengantaran air bersih. Metode penelitian melalui empat tahapan yaitu, pengenalan masalah, pengumpulan data, perancangan sistem, dan pengujian sistem, sedangkan metode yang digunakan adalah metode Topsis yang menggunakan 4 kriteria yakni; Peruntukkan, Jarak, Jumlah Kubik yang dipesan, dan Prediksi Jumlah pemakai. Peneliti memilih metode TOPSIS agar penentuan alternatif antara jarak ideal positif dan negatif lebih optimal. Hasil dari penelitian ini merupakan sistem pendukung keputusan pendistribusian air bersih PDAM  yang berbasis web yang memudahkan penentuan prioritas  penyaluran air bersih kepada masyarakat.

 

Abstract

PDAM Makassar City is a regional company assigned to manage the fulfillment of clean water needs for citizens of Makassar City. Currently, the distribution of clean water still has not fully covered the entire area of Makassar City.  The major causes of this situation is a dramatic decrease of the water debit in certain time. To overcome this problem, the government of Makassar city through PDAM, distributes water by direct delivery to the resident's houses using tank trucks.  The process of channeling water from PDAM has difficulty in determining priority areas of delivery due to lack of the fleet. This research consists of  four stages, namely: recognition of problems, data collection, system design, and system testing. While for the algorithm using the TOPSIS method that incorporate four criterias including the allotment, distance, amount of cubic, as well as predicted number of users. The  TOPSIS method is chosen since the determination between the positive and negative ideal distances is more optimal. The results of this study is a web-based decision support system for clean water distribution of PDAM that helps to determine the priority of clean water distribution to the community in Makassar.


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


AQLI, I., RATNAWATI, D.E. AND DATA, M., 2016. Sistem Rekomendasi Pemilihan Sekolah Menengah Atas (SMA) Sederajat Kota Malang Menggunakan Metode AHP-ELECTRE Dan SAW. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 4(1), p.25.

CHAMID, A.A., 2016. Penerapan Metode Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah. Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 7(2), p.537.

KURNIAWAN, D.E., 2018. Pemilihan Wisata Menggunakan Technique for Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Topsis) Dengan Visualisasi Lokasi Objek. Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 5(1), p.75.

MASRURO, A. AND WIBOWO, F.W., 2016. Intelligent Decision Support System for Tourism Planning Using Integration Model of K-Means. (1), pp.52–57.

MU’ASYAROH, F.L. and MAHMUDY, W.F., 2016. Implementasi Algoritma Genetika Dalam Optimasi Model AHP dan Topsis Untuk Penentuan Kelayakan Pengisian Bibit Ayam Broiler di Kandang Peternak. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3(4), p.226.

MUZAKKIR, I., 2017. Penerapan Metode Topsis Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin Pada Desa Panca Karsa Ii. ILKOM Jurnal Ilmiah, 9(3), p.274.

NUGROHO, U.A., DEWI, R.K. AND MARJI, 2019. Implementasi TOPSIS pada Sistem Rekomendasi Tempat Pembelian Sayur Organik di Malang Berbasis Lokasi. 3(4), pp.3728–3732

PUJIANTO, A., KUSRINI, K. AND SUNYOTO, A., 2018. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5(2), p.157.

AQLI, I., RATNAWATI, D.E. AND DATA, M., 2016. Sistem Rekomendasi Pemilihan Sekolah Menengah Atas (SMA) Sederajat Kota Malang Menggunakan Metode AHP-ELECTRE Dan SAW. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 4(1), p.25.

CHAMID, A.A., 2016. Penerapan Metode Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah. Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 7(2), p.537.

KURNIAWAN, D.E., 2018. Pemilihan Wisata Menggunakan Technique for Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Topsis) Dengan Visualisasi Lokasi Objek. Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 5(1), p.75.

MASRURO, A. AND WIBOWO, F.W., 2016. Intelligent Decision Support System for Tourism Planning Using Integration Model of K-Means. (1), pp.52–57.

MU’ASYAROH, F.L. and MAHMUDY, W.F., 2016. Implementasi Algoritma Genetika Dalam Optimasi Model AHP dan Topsis Untuk Penentuan Kelayakan Pengisian Bibit Ayam Broiler di Kandang Peternak. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3(4), p.226.

MUZAKKIR, I., 2017. Penerapan Metode Topsis Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin Pada Desa Panca Karsa Ii. ILKOM Jurnal Ilmiah, 9(3), p.274.

NUGROHO, U.A., DEWI, R.K. AND MARJI, 2019. Implementasi TOPSIS pada Sistem Rekomendasi Tempat Pembelian Sayur Organik di Malang Berbasis Lokasi. 3(4), pp.3728–3732.

PUJIANTO, A., KUSRINI, K. AND SUNYOTO, A., 2018. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5(2), p.157.

TURBAN, E.J.E.A. AND TING-PENG, 2008. Decision Support Systems and Clinical Innovation. Getting Research Findings into Practice: Second Edition, pp.123–137.




DOI: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.0812630