Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Sebagai Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018

## SISTEM PEMILIHAN LAPTOP TERBAIK  DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP)
Susliansyah 1 ; Ririn Restu Aria 2 ; Susi Susilowati 3
Program Sistem Informasi 1,2, 3 Universitas Bina Sarana Informatika http://www.bsi.ac.id
1 susliansyah.slx@bsi.ac.id , 2 ririn.rra@bsi.ac.id , 3 susi.sss@bsi.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract — The Weighted Product method requires a  normalization  process  because  this  method assumes  the  results  of  evaluating  each  attribute. The  results  of  these  multiplications  have  not  been meaningful  if  they  have  not  been  compared (divided)  with  standard  values.  The  weight  for  the benefit attribute functions as a positive power in the multiplication process, while the weight  of the cost functions as a negative rank. The Weighted Product method  uses  multiplication  as  a  linking  attribute rating,  where  the  rating  of  each  attribute  must  be raised  first  with  the  corresponding  weight. Weighting  Product  Weighted  method  is  calculated based  on  the  level  of  importance.  This  system requires  input  weight  values  based  on  prospective buyers'  needs  in  the  form  of  prices,  RAM  capacity, processor  type,  Harddisk  capacity,  and  VGA  (Video Grapphics  Array).  The  results  of  this  study  provide laptop recommendations according to specification requirements  for  prospective  buyers  with  100% calculation accuracy based on manual calculations and  calculations  on  laptop  selection  decision support systems.
Keywords:  Selection,  Laptop,  best,  Weighted Products
Intisari — Metode Weighted  Product memerlukan proses normalisasi karena metode ini mengaluhkan  hasil  penilaian  setiap  atribut.  Hasil perkalian  tersebut  belum  bermakna  jika  belum dibandingkan  (dibagi)  dengan  nilai  standart. Bobot  untuk  atribut  manfaat  berfungsi  sebagai pangkat positif dalam proses perkalian, sementara bobot  biaya  berfungsi  sebagai  pangkat  negatif. Metode Weighted Product menggunakan perkalian sebagai  untuk  menghubungkan  rating  atribut, dimana  rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan dulu dengan bobot yang
bersangkutan.Pembobotan metode Weighted
Product dihitung berdasarkan tingkat kepentingan.  Sistem  ini  membutuhkan  masukan nilai bobot berdasarkan kebutuhan calon pembeli berupa  harga,  kapasistas  RAM,  jenis prosesor , kapasitas Harddisk, dan  VGA  ( Video  Grapphics Array). Hasil  dari  pennelitian  ini  memberikan saran laptop sesuai dengan kebutuhan spesifikasi untuk  calon  pembeli  dengan  tingkat  akurasi perhitungan  100%  berdasarkan  perhitungan manual  dan  perhitungan  pada  sistem  pendukung keputusan pemilihan laptop.
Kata  Kunci : Pemilihan,  Laptop,  terbaik Weighted Produk

## PENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) merupakan  suatu  penerapan  sistem  informasi yang ditujukan untuk membantu pimpinan dalam proses  pengambilan  keputusan  (Hatta,  Rizaldi,  & Khairina,  2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan  berdasarkan  kriteria  yang  sudah ditentukan (Yoni & Mustafidah, 2016).
Pengambilan keputusan dilakukan dengan pendekatan  sistematis  terhadap  permasalahan melalui  proses  pengumpulan  data  menjadi informasi  serta  ditambah  dengan  faktorfaktor yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  pengambilan keputusan (Kurniasih, 2013).
Salah  satu  metode  dalam  FMADM  yang cukup  terkenal  adalah  metode  weighted  product (WP). Metode WP cukup banyak digunakan untuk pengambilan  keputusan  karena  metodenya  yang sederhana dengan memasukkan semua faktor dan komputasinya  cepat  (Supriyono  &  Sari,  2015),
Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Sebagai Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
serta  mampu  memilih  alternatif  terbaik  dari sejumlah alternatif (Zai, Mesran, & Buulolo, 2017).
Pada metode Weighted Product (WP)
menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan rating  atribut,  dimana  rating  setiap  atribut  harus dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan  (Nurjannah,  Arifin,  &  Khairina, 2015).
Banyak merek dan tipe laptop yang dijual di pasaran, tentunya dengan harga yang bervariasi pula, membuat pengguna menjadi kesulitan dalam menentukan  pilihan  yang  sesuai    dengan kebutuhannya (Sanyoto, Handayani, & Widanengsih,  2017).  Tidak  jarang  juga  pengguna membeli  laptop  dengan  spesifikasi  yang  tidak disesuaikan  dengan  kegunaannya  (Syafitri, Sutardi,  &  Dewi,  2016).  Misalnya  saja,  membeli laptop dengan spesifikasi tinggi, tetapi penggunaannya hanya sebatas  untuk  pekerjaan  mengetik. Padahal  sebenarnya  dengan  spesifikasi  “tinggi” tersebut,  pengguna  dapat  menggunakan  laptop untuk  pekerjaan  lain  yang  lebih  berat,  desain grafis  misalnya,  Hidayatullah  dalam  (Hartanto  & Prasetiyowati, 2012).

## BAHAN DAN METODE
Metode  WP  dapat  membantu  dalam mengambil  keputusan  pemilihan  laptop,  akan tetapi  perhitungan  dengan  menggunakan  metode WP  ini  hanya  menghasilkan  nilai  terbesar  yang akan  terpilih  sebagai  alternatif  yang  terbaik. Perhitungan  akan  sesuai  dengan  metode  ini apabila alternatif yang terpilih memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Metode WP ini lebih efisien karena waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih  singkat.  Bobot  untuk  atribut  manfaat berfungsi  sebagai  pangkat  positif  dalam  proses perkalian,  sementara  bobot  biaya  berfungsi sebagai pangkat negatif (Syafitri et al., 2016).
Perbaikan  bobot  untuk  ∑  =  1 menggunakan Persamaan (1).
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑𝑊 𝑗 ........................................................................... (1)
Variabel W adalah pangkat bernilai positif untuk  atribut  keuntungan  dan  bernilai  negatif untuk  atribut  biaya.  Preferensi  untuk  alternatif diberikan oleh Persamaan (2).
𝑆 𝑖 =   Π 𝑗 𝑛 = 1 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 .......................................................... (2)
Keterangan: Π   : Product Si   : Skor / nilai dari setiap alternatif Xij   : Nilai alternatif ke- i terhadap atribut ke- j
wj   :  Bobot  dari  setiap  atribut  atau  kriteria  n  :
Banyaknya kriteria
Untuk mencari alternatif terbaik dilakukan dengan Persamaan (3).
𝑉 𝑖 = Π 𝑗 𝑛 =1 𝑋 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 Π 𝑗 𝑛 =1 (𝑋 𝑗 ∗ ) 𝑤 𝑗 ................................................................ (3)
Dalam  penyelesaian  pemilihan  laptop terbaik  dengan  menggunakan  metode Weighted Product diperlukan  kriteria-kriteria  dan    bobot untuk  melakukan  perhitungan  sehingga  akan didapat  alternatif  terbaik.  Berikut  merupakan kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan keputusan, berdasarkan parameter dalam menentukan  laptop  terbaik  pada  SMK  Mandiri Bekasi sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Kriteria keterangan C1 Prosesor C2 RAM
C3
Hrddisk C4 VGA C5 Harga Sumber: (SMKMandiriBekasi, 2018) Dalam kriteria tersebut, maka ditentukan  suatu  tingkatan  kepentingan  kriteria berdasarkan  nilai  bobot  yang  telah  ditentukan. Rating  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria sebagai berikut:
Tabel 2.  Rating Alternatif 1 = Sangat Rendah 2 = Rendah
3 = Cukup
4 = Tinggi
5 = Sangat Tinggi Sumber: (SMKMandiriBekasi, 2018)
Berdasarkan  kriteria  dari  rating  setiap alternatif  (Ai)  pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang telahditentukan,  selanjutnya  bobot  setiap  kriteria (Cj).
a. Nilai Bobot Prosesor (C1) Tabel 3 Kriteria Prosesor Prosesor Sangat Tinggi 5 Tinggi 4 Sedang 3 Rendah 2 Sangat Rendah 1 Sumber: (SMKMandiriBekasi, 2018)
Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Sebagai Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
Nilai  bobot  (W)  dari  masing-masing kriteria prosesor yang telah ditentukan oleh pihak sekolah SMK Mandiri Bekasi.
b. Kriteria Bobot RAM (C2) Tabel 4 Kreteria Kapasitas RAM Kapasitas RAM
16 GB 5 8 GB 4 4 GB 3 2 GB 2 1 GB 1
Sumber: (SMKMandiriBekasi, 2018)
Nilai  bobot  (W)  dari  masing-masing kriteria kapasitas RAM yang telah ditentukan oleh pihak sekolah SMK Mandiri Bekasi.
c. Kriteria Bobot Harddisk (C3)
Tabel 5 Kriteria Harddisk Kapasitas Harddisk >750 GB 5 750   GB 4 500   GB 3 320   GB 2 250   GB 1 Sumber: (SMKMandiriBekasi, 2018)
Nilai  bobot  (W)  dari  masing-masing kriteria  harddisk    yang  telah  ditentukan  oleh pihak sekolah SMK Mandiri Bekasi.
d. Kriteria Bobot VGA (C4) Tabel 6 Kriteria VGA Prosesor Sangat Tinggi 5 Tinggi 4 Sedang 3 Rendah 2 Sangat Rendah 1 Sumber: (SMKMandiriBekasi, 2018)
Nilai  bobot  (W)  dari  masing-masing kriteria  VGA    yang  telah  ditentukan  oleh  pihak sekolah SMK Mandiri Bekasi.
e. Kriteria Bobot Harga (C5) Tabel 5 Kriteria Harga Harga > 15 Jt 5 8 – 15 Jt 4 6 – 8 Jt 3
4 – 6 Jt 2 3 – 4 Jt 1 Sumber: (SMKMandiriBekasi, 2018)
Nilai  bobot  (W)  dari  masing-masing kriteria  harga    yang  telah  ditentukan  oleh  pihak sekolah SMK Mandiri Bekasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Seleksi Data Alternatif Beberapa  alternatif  yang  akan  diseleksi dengan  metode Weighted  Product yang  dapat dilihat dibawah ini :
Tabel 7 Data Alternatif No Altern atif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 Axioo - Neon TNW C825 Intel Celeron N2940 2 GB 500 GB Intel HD Family 4.1 00. 00 0 2 Axioo Neon TNNC 825 Intel Celero n Quad  Core N2920
2 GB 500 GB Intel HD Family 4.0 00. 00 0 3 Acer Aspire E5 - 551 AMD  A10- 7300 4 GB 1 TB AMD Raden R7 M265 6.6 99. 00 0 4 Lenov o Ideap ad 100 Intel  Core i3-5005U 2 GB 500 GB NVIDIA GeForce 920A DDR3L 2GB
5.3 99.
00 0 5 Toshi ba S40 A Intel  Core i3-3227u 2 GB 500 GB NVIDIA GoForce GT  740 M 6.2 00. 00 0 6 HP 14- G1024 U AMD  A4  - 500 2 GB 500 GB AMD Radeon HD 833 3.8 30. 00 0
Sumber: (SMKMandiriBekasi, 2018) Data  alternatif  merupakan  data  laptop yang  akan  diseleksi  untuk  dijadikan  sebagai  data dalam mencari laptop terbaik.

## 2. Menentukan Nilai Bobot  Alternatif
Tabel 8. Nilai Bobot Alternatif Alternati f Kriteria C1 C2 C3 C4 C5
A1 2 1 3 2 5 A2 4 4 3 2 2 A3 1 3 4 5 4 A4 4 1 3 2 5 A5 4 1 3 2 4 A6 4 1 3 2 1 Sumber: (SMKMandiriBekasi, 2018)
Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Sebagai Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
Merupakan  nilai  dari  masing-masing kriteria dari setiap data alternatif.

## 3. Menentukan Nilai Bobot Kriteria
Tabel 9. Nilai Bobot kriteria W1 Prosesor 5 W2 RAM 4 W3 Harddisk 3 W4 VGA 5 W5 Harga 3 Sumber: (SMKMandiriBekasi, 2018)
Merupakan  hasil  penentuan  Nilai  bobot setiap  kriteria  yang  telah  didapatkan  dari  pihak sekolah.
4. Perbaikan Bobot Perkriteria Setelah  mendapatkan  nilai  bobot  pada masing-masing kriteria maka dilakukan perbaikan bobot dari nilai bobot awal.
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑𝑊 𝑗 ........................................................................... (1)
𝑊 1 = 5 5 + 4 + 3 + 5 + 3 = 5 20 = 0,25 𝑊 2 = 4 5 + 4 + 3 + 5 + 3 = 4 20 = 0,2
𝑊 3 = 3 5 + 4 + 3 + 5 + 3 = 3 20 = 0,15
𝑊 4 = 5 5 + 4 + 3 + 5 + 3 = 5 20 = 0,25 𝑊 5 = 3 5 + 4 + 3 + 5 + 3 = 3 20 = 0,15 Tabel 10. Hasil Perbaikan Bobot Kriteria Kriteria Nilai Bobot W1 0,25 W2 0,2 W3 0,15 W4 0,25 W5 0,15 Sumber: (Susliansyah, Aria, & Susilowati, 2018)
Merupakan  hasil  dari  perbaikan  bobot pada setiap kriteria dari W1 sampai dengan W5.
5. Perhitungan Nilai Vektor (S)
Setelah  dilakukan  perbaikan  bobot, dilakukan  perhitungan  nilai  vektor  (S),  dengan memangkatkan  dan  mengalikan  nilai  masing-
masing kriteria tersebut dengan bobot yang sudah diperbaiki sebelumnya.
𝑆 𝑖 =   Π 𝑗 𝑛 = 1 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 .....................................................(2) S1 =  ( 2 0,25) (1 0,20  ) ( 3 0,15) ( 2 0,25) ( 5 0,15) = 1,30990
S2 =  ( 4 0,25) ( 4 0,2  ) ( 3 0,15) ( 2 0,25) ( 5 0,15) = 2,35830
S3 =  ( 1 0,25) ( 3 0,2) ( 4 0,15) ( 5 0,25) ( 4 0,15) = 1,86280 S4 = ( 4 0,25) ( 1 0,2) ( 3 0,15) ( 2 0,25) ( 3 0,15) = 1,55774
S5 = ( 4 0,25) ( 1 0,2) ( 3 0,15) ( 2 0,25) ( 4 -0,15)
= 1,61076
S6 = ( 4 0,25) ( 1 0,2) ( 3 0,15) ( 2 0,25) ( 1 -0,15)
= 1,98308 Tabel 11. Hasil Nilai Vektor S Alternatif Nilai Vektor S A1 1,309899 A2 2,358295 A3 1,862802 A4 1,557741 A5 1,610763 A6 1,983082 Total 10,68258 Sumber: (Susliansyah et al., 2018)
Merupakan  hasil  dari  nilai  vektor  S terhadap data alternatif A1 sampai dengan A6.
6. Perhitungan Nilai Vektor (V)
Setelah  mendapatkan  nilai  Vektor  (S) langkah selanjutnya yaitu menentukan nilai vektor (V)  yaitu,  membagi  preferensi  setiap  alternatif dengan jumlah total vektor S
𝑉 𝑖 = Π 𝑗 𝑛 =1 𝑋 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 Π 𝑗 𝑛 =1 (𝑋 𝑗 ∗ ) 𝑤 𝑗 ..................................................(3)
𝑉 1 = 1, 309899 10,68258 =  0,122620
𝑉 2 = 2,358295 10,68258 =  0,220761
𝑉 3 = 1,862802 10,68258 =  0,174378
Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Sebagai Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
𝑉 4 = 1,557741 10,68258 =  0,145821
𝑉 5 = 1,610763 10,68258 = 0,150784
𝑉 6 = 1,983082
10,68258 =  0,185637
Tabel 12. Hasil Nilai Vektor V Alternatif Nilai Vektor V A1 0,122620 A2 0,220761 A3 0,174378 A4 0,145821 A5 0,150784 A6 0,185637
Sumber: (Susliansyah et al., 2018)
Dari  hasil  perhitungan  Vektor  V  dari  data alternatif  A1  sampai  A2,  dibuatlah  perangkingan yaitu:
Tabel 13. Hasil Perangkingan Alternatif Nilai Vektor V Perangkinan A1 0,122620 6 A2 0,220761 1 A3 0,174378 3 A4 0,145821 5 A5 0,150784 4 A6 0,185637 2 Sumber: (Susliansyah et al., 2018)
Merupakan  hasil  perangkingan  dari perhitungan  nilai  vektor  V,  sehingga  diperoleh perurutan  perangkingan  data  altenatif  dari peringkat  ke  1  sampai  peringkat  ke  6  adalah:  A2, A6, A3, A5, A4 dan A1.

## KESIMPULAN
Penerapan  metode
Weighted  Product
dapat digunakan untuk membantu merekomendasikan  dalam  pemilihan  laptop terbaik  Di  Sekolah  SMK  Mandiri  Bekasi  dengan pengurutan  nilai  alternatif  dari  nilai  alternatif terkecil  sampai  nilai  alternatif  terbesar.  Dengan menggunakan  5  kriteria  yaitu  :  Prosesor,  RAM, Harddisk,  VGA,  Harga.  Alternatif  yang  diuji  dapat diperoleh  nilai  alternatif  yaitu  :  (1)  Axioo  -  Neon TNW  C825 V1  = 0,122620  (2)  Axioo  Neon TNNC825 V2 = 0,220761 (3) Acer Aspire E5  – 551
V3 =  0,174378  (4)    Lenovo    Ideapad  100 V4 = 0,145821 (5) Toshiba S40 A V5 = 0,150784 (6) HP 14-G1024U V6 = 0,185637.

## REFERENSI
Hartanto, T., & Prasetiyowati, M. I. (2012). Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop Berbasis  Web  dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (  Studi  Kasus :  SAMCO COMPUTER ). ULTIMATICS , IV (2), 7–15.
Hatta,  H.  R.,  Rizaldi,  M.,  &  Khairina,  D.  M.  (2016). Penerapan  Pen  erapan  Metode  Weighted Product  U  ntuk  Pemilihan  Lokasi  L  ahan Baru Pemakaman Muslim Dengan Visualisasi Google Maps. TEKNOSI , 02 (03), 85–94.
Kurniasih,  D.  L.  (2013).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop dengan Metode TOPSIS. Pelita  Informatika  Budi  Darma , III (April), 6–13.
Nurjannah, N., Arifin, Z.,  & Khairina,  D. M. (2015). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian Sepeda  Motor  Dengan  Metode  Weighted Product. Jurnal  Informatika  Mulawarman , 10 (2), 2–6.
Sanyoto, G. P., Handayani, R. I.,  & Widanengsih, E. (2017).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN  LAPTOP  UNTUK  KEBUTUHAN OPERASIONAL  DENGAN  METODE  AHP (STUDI  KASUS :  DIREKTORAT  PEMBINAAN KURSUS  DAN  PELATIHAN  KEMDIKBUD). Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 13 (2), 167–174.
SMKMandiriBekasi.  (2018). Sistem  Pemilihan Laptop  Terbaik  Dengan  Menggunakan Metode Weighted Product (WP) .
Supriyono, H., & Sari, C. P. (2015). Rumah Tinggal Menggunakan  Metode  Weighted  Product. Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Informatika Pemilihan , 1 (1), 23–28.
Susliansyah,  Aria,  R.  R.,  &  Susilowati,  S.  (2018). SISTEM  PEMILIHAN  LAPTOP  TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE
WEIGHTED PRODUCT (WP) .
Syafitri,  N.  A.,  Sutardi,  &  Dewi,  A.  P.  (2016). Penerapan metode Weighted Product Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Laptop  Berbasis  Web. SemanTIK , 2 (1),  169– 176.
Yoni,  D.  C.,  &  Mustafidah,  H.  (2016).  Penerapan Metode  WP  (  Weighted  Product  )  Untuk Pemilihan  Mahasiswa  Lulusan  Terbaik  di
Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Sebagai Jurnal Terakreditasi Peringkat 4 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018

## Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah
Purwokerto. JUITA , IV (1), 22–27.
Zai,  Y.,  Mesran,  &  Buulolo,  E.  (2017).  Sistem
Pendukung  Keputusan  untuk  menentukan Buah  Rambutan  dengan  Kualitas  Terbaik menggunakan  Metode  Weighted  Product (WP). Media Informatika Budidarma , 1 (1), 8– 11.