Mengapa TOPSIS Lebih Unggul dari Profile Matching?

Mengapa TOPSIS Lebih Unggul dari Profile Matching ?

Profile Matching adalah metode analisis yang membandingkan profil ideal dengan data aktual untuk menentukan kesesuaian alternatif dengan kriteria yang diinginkan. Metode ini membuat profil ideal berdasarkan kriteria penting dan mengevaluasi seberapa dekat alternatif dengan profil tersebut. Sebaliknya, TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) adalah metode yang mengevaluasi alternatif dengan mengukur jarak antara alternatif dengan solusi ideal positif dan negatif, lalu memberikan peringkat berdasarkan kedekatannya dengan solusi ideal.

Fokus utama dari studi ini adalah untuk meningkatkan efektivitas sistem rekomendasi dengan mempertimbangkan berbagai kriteria penting seperti harga, kualitas, pengiriman, ketersediaan, dan syarat pembayaran. Kedua metode ini diterapkan pada data transaksi yang dikumpulkan selama enam bulan untuk mengukur performa dan akurasi masing-masing metode dalam konteks pemilihan pemasok. Penelitian ini menekankan pentingnya penggunaan kriteria yang relevan dan spesifik terhadap kebutuhan bisnis agar hasil rekomendasi yang diperoleh lebih akurat dan obyektif.

Hasil analisis menunjukkan bahwa metode TOPSIS memiliki keunggulan signifikan dibandingkan Profile Matching. Dengan tingkat akurasi 84%, precision 100%, dan nilai F1 sebesar 92%, TOPSIS terbukti lebih unggul dalam memberikan rekomendasi yang akurat. Sebaliknya, Profile Matching menunjukkan akurasi yang lebih rendah, yakni 67%, meskipun precision-nya tetap tinggi di angka 100% dan nilai F1 mencapai 81%. Temuan ini menyoroti efektivitas TOPSIS dalam menghasilkan rekomendasi yang lebih obyektif dan dapat diandalkan dalam pengambilan keputusan bisnis, khususnya dalam pemilihan pemasok.

***

Dalam bidang Teknologi Informasi dan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) ini menawarkan wawasan berharga tentang pemilihan metode yang optimal untuk sistem rekomendasi pemasok dalam industri percetakan digital. Penelitian ini membandingkan dua metode analisis multi-kriteria—Profile Matching dan TOPSIS—dalam konteks pemilihan pemasok banner, dengan mempertimbangkan data transaksi selama enam bulan yang mencakup berbagai kriteria penting.

Metode Profile Matching berfungsi dengan cara membandingkan profil ideal dari pemasok dengan data aktual yang tersedia. Meskipun Profile Matching menunjukkan nilai precision yang sangat tinggi (100%), akurasi keseluruhan yang dicapai hanya 67%. Ini mengindikasikan bahwa meskipun metode ini efektif dalam hal ketepatan rekomendasi ketika data pemasok sesuai dengan profil ideal, ia kurang fleksibel dalam mengelola kompleksitas dan variasi data yang ada. Misalnya, dalam situasi di mana kriteria pemasok sangat bervariasi atau dinamis, Profile Matching mungkin tidak dapat memberikan rekomendasi yang optimal. Hal ini karena metode ini lebih mengandalkan perbandingan langsung dengan profil ideal, yang dapat menjadi kurang efektif ketika data nyata tidak sepenuhnya sesuai dengan profil tersebut.

Sebaliknya, metode TOPSIS menawarkan keunggulan signifikan dengan tingkat akurasi sebesar 84%, precision 100%, dan nilai F1 mencapai 92%. TOPSIS menghitung jarak antara solusi yang diusulkan dengan solusi ideal positif dan negatif, memungkinkan evaluasi yang lebih obyektif dan komprehensif. Dalam studi ini, pemasok seperti Alea Grafika dan Cello mendapatkan nilai preferensi tertinggi yaitu 0.8316, sedangkan pemasok seperti Colourlink mendapatkan nilai preferensi yang jauh lebih rendah, yaitu 0.2805. Ini menunjukkan bahwa TOPSIS mampu memberikan peringkat yang lebih jelas dan terukur untuk pemasok, serta memperlihatkan kemampuannya dalam menangani berbagai kriteria secara efektif.

Keunggulan metode TOPSIS terletak pada kemampuannya untuk mengintegrasikan berbagai kriteria dalam satu sistem evaluasi yang terkoordinasi, sehingga menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat dan relevan. Metode ini memungkinkan analisis yang lebih mendalam dengan mempertimbangkan semua faktor penting secara bersamaan, seperti harga, kualitas, pengiriman, ketersediaan, dan syarat pembayaran. Dengan pendekatan ini, TOPSIS dapat menilai kinerja pemasok secara lebih holistik, dan memberikan keputusan yang lebih terinformasi dan obyektif.

Penelitian ini menegaskan pentingnya penggunaan metode yang dapat menangani kompleksitas data dan memberikan keputusan yang lebih objektif dan berorientasi pada hasil. Dengan hasil yang diperoleh dari analisis data, penggunaan metode TOPSIS dalam sistem pendukung keputusan dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan efisiensi produksi dan mengurangi risiko dalam memilih pemasok. Pendekatan ini dapat diadopsi di berbagai industri yang memerlukan keputusan cepat dan tepat, khususnya dalam manajemen rantai pasok yang membutuhkan sistem evaluasi yang kuat dan fleksibel.

***

Secara efektif menggarisbawahi pentingnya metode analisis multi-kriteria dalam sistem pendukung keputusan, terutama dalam konteks pemilihan pemasok. Dengan membandingkan metode Profile Matching dan TOPSIS, penelitian ini memberikan panduan yang jelas mengenai keunggulan masing-masing metode dalam konteks pemilihan pemasok. Temuan yang menunjukkan bahwa TOPSIS menawarkan akurasi lebih tinggi dan kemampuan evaluasi yang lebih komprehensif daripada Profile Matching, memperkuat argumen untuk adopsi metode ini dalam situasi yang memerlukan penilaian objektif dan multidimensi.

Keputusan bisnis yang berbasis data dan obyektif, seperti yang dipaparkan dalam artikel ini, dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam memilih pemasok. Penggunaan metode TOPSIS, yang menunjukkan hasil akurasi 84%, precision 100%, dan nilai F1 sebesar 92%, memberikan wawasan berharga bagi perusahaan untuk mengurangi subyektivitas dan membuat keputusan yang lebih terinformasi. Dengan demikian, artikel ini tidak hanya memberikan kontribusi penting dalam bidang Teknologi Informasi dan DSS, tetapi juga menawarkan solusi praktis untuk tantangan nyata dalam industri percetakan digital dan sektor lainnya yang memerlukan sistem rekomendasi berbasis data. Adopsi metode ini dapat membantu meningkatkan proses pengambilan keputusan dan membawa manfaat yang signifikan bagi perusahaan dalam jangka panjang.

Referensi

Vitianingsih, A. V., Firmansyah, D., Maukar, A. L., Kacung, S., & Zangana, H. M. (2024). Recommendation system for determining the best banner supplier using profile matching and TOPSIS methods. INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi, 8(2), 246-260. https://doi.org/10.29407/intensif.v8i2.21635