Publisher

AIRAAIRA

Journal Sistem Pendukung Keputusan dengan AplikasiSistem Pendukung Keputusan dengan Aplikasi Abstract

Volatilitas laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) triwulanan antar sektor ekonomi menjadi tantangan signifikan bagi pemerintah daerah dalam menentukan prioritas investasi. Penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) untuk memeringkat prioritas investasi sektor ekonomi di Provinsi Sumatera Barat menggunakan metode hibrida Analytic Hierarchy Process–Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (AHP-TOPSIS). Lima kriteria diekstrak dari tiga dimensi laju pertumbuhan PDRB, yaitu C-to-C, Q-to-Q, dan Y-on-Y, pada tahun 2024–2025: rata-rata C-to-C, rata-rata Y-on-Y, stabilitas Q-to-Q (invers standar deviasi), pertumbuhan triwulan terbaru (triwulan IV 2025), dan konsistensi positif (jumlah triwulan dengan pertumbuhan > 0). Bobot kriteria ditentukan melalui kuesioner perbandingan berpasangan AHP yang diisi oleh pakar ekonomi daerah, dengan rasio konsistensi (CR) sebesar 0,015. Metode TOPSIS kemudian diterapkan untuk memeringkat 17 sektor ekonomi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lima sektor dengan prioritas investasi tertinggi adalah Administrasi Pemerintahan, Pertahanan, dan Jaminan Sosial Wajib (O) = 0,711; Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial (Q) = 0,671; Jasa Keuangan dan Asuransi (K) = 0,633; Jasa Lainnya (R) = 0,594; dan Real Estat (L) = 0,573. Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk dashboard interaktif menggunakan Python Streamlit. Hasil pemeringkatan dinilai konsisten dengan kondisi pembangunan daerah berdasarkan validasi pakar. SPK ini menyediakan alat yang objektif dan berbasis data untuk mendukung pengambilan kebijakan investasi daerah.

Conclusion

(1) model pemeringkatan sektor ekonomi investasi menggunakan metode hybrid AHP-TOPSIS, dan (2) purwarupa dashboard interaktif berbasis Streamlit.Hasil metode AHP-TOPSIS menunjukkan bahwa lima kriteria yang diekstrak dari tiga dimensi data PDRB (C-to-C, Q-to-Q, Y-on-Y) terbukti relevan.Bobot kriteria hasil AHP (CR=0,015) menempatkan rata-rata laju C-to-C sebagai indikator terpenting dengan bobot 0,416, diikuti oleh rata-rata laju Y-on-Y (0,262), indeks stabilitas Q-to-Q (0,161), pertumbuhan triwulan terbaru (0,099), dan konsistensi positif (0,062).Penerapan TOPSIS menghasilkan peringkat 17 sektor, dengan lima prioritas tertinggi.Administrasi Pemerintahan, Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib (O) = 0,711.Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial (Q) = 0,671.Jasa Keuangan dan Asuransi (K) = 0,633.Hasil ini telah divalidasi oleh tiga pakar dari Bappeda dan DPMPTSP melalui kuesioner skala Likert (rerata skor 4,60 dari 5), yang menegaskan konsistensinya dengan kondisi riil pembangunan daerah.Hasil sistem berupa purwarupa dashboard interaktif yang dikembangkan dengan Python Streamlit telah berhasil menampilkan bobot kriteria, tabel peringkat, dan grafik batang secara fungsional.Namun, pengujian lebih lanjut seperti usability testing, black-box testing, dan user acceptance testing (UAT) belum dilakukan pada tahap ini.

Future Research

Penelitian lanjutan dapat menggabungkan kriteria non-ekonomi seperti dampak lingkungan dan sosial dalam model AHP-TOPSIS untuk memperkaya analisis keputusan investasi. Selain itu, pengembangan dashboard interaktif dapat diperluas ke provinsi lain untuk menguji generalisasi model, serta integrasi data real-time untuk memperbarui rekomendasi secara dinamis. Penelitian juga dapat mengeksplorasi penggunaan metode lain seperti Fuzzy-TOPSIS untuk menangani ketidakpastian dalam data ekonomi daerah.

References

1. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS | JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL... jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR/article/view/906SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL jurnal goretanpena index php JSSR article view 906

Metadata

File size	554.1 KB
Pages	12
DMCA	Report