## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wireless Router Menggunakan Pendekatan Rank Reciprocal dan ARAS
Mursalim Tonggiroh 1 , Siti Nurhayati 2 , Yakub 3 , Jusmawati 4
1,2,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Yapis Papua
3 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK Al Muslim Bekasi
1 mursalim.t@gmail.com *, 2 nurhayatist.siti21@gmail.com, 3 yakubmind@gmail.com, 4 juzmawati.nr@gmail.com

## Abstract
Selecting the appropriate wireless router often poses a challenging task, particularly for those with limited understanding of the technical characteristics of network devices. This lack of knowledge can make the selection process for a wireless router complicated and time-consuming. This research aims  to develop a decision support system that facilitates the efficient and rapid  selection  of  wireless  routers,  integrating  the  Rank  Reciprocal  weighting  method  and  the  Additive  Ratio  Assessment (ARAS) method. In this study, the Rank Reciprocal method is employed to weigh criteria based on the reciprocal values of their rankings, while the ARAS method is used to determine the best alternative by calculating a utility score for each alternative through the ratio of the sum of criteria weights and the performance values of each alternative against the possible optimal value.  The  data  used  in  this  research  includes  criteria  and  alternatives  for  selecting  wireless  routers.  Considered  criteria include internet speed, number of streams, communication standards, price, and the number of bands. This research produces a decision support system (DSS) capable of recommending the best wireless router by displaying an alternative ranking. The outcomes  produced  by  the  system  and  manual  calculations  from  the  case  study  in  this  research  revealed  that  the  best alternative, TP-Link Archer AX23 (A3), achieved a utility score of 0.8999. Moreover, usability testing yielded a satisfaction rate of 87.5%, indicating that the system is viable for implementation and has met user needs.
Keywords: additive ratio assessment, ARAS, rank reciprocal, decision support systems, wireless routers

## Abstrak
Memilih perangkat wireless router yang tepat sering kali menjadi tugas yang menantang, terutama bagi mereka yang kurang memahami karakteristik teknis perangkat jaringan. Keterbatasan pengetahuan ini dapat menjadikan proses  memilih wireless router menjadi rumit dan memakan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan yang membantu memilih wireless router secara efisien dan cepat, dengan menggabungkan metode pembobotan Rank Reciprocal dan Additive Ratio Assessment (ARAS). Dalam penelitian ini, metode Rank Reciprocal digunakan untuk menimbang kriteria berdasarkan  nilai  kebalikan  dari  peringkatnya,  sedangkan  metode  ARAS  digunakan  untuk  menentukan  alternatif  terbaik dengan menghitung skor kegunaan untuk setiap alternatif melalui perhitungan rasio dari penjumlahan bobot kriteria dan nilai kinerja setiap alternatif terhadap nilai optimal yang dapat dicapai. Data yang digunakan dalam penelitian berupa data kriteria dan  alternatif  yang  digunakan  untuk  memilih router  wireless .  Kriteria  yang  dijadikan  sebagai  pertimbangan  antara  lain: kecepatan internet, jumlah aliran, standar komunikasi, harga, dan jumlah band. Penelitian ini menghasilkan SPK yang dapat merekomendasikan wireless router terbaik dengan menunjukkan perangkingan alternatif. Luaran yang dihasilkan oleh sistem dan perhitungan manual dari studi kasus pada penelitian ini, didapatkan nilai utilitas untuk altertantif terbaik yang sama yaitu TP-Link  Archer  AX23  (A3)  dengan  skor  0,8999.  Selain  itu,  pada  pengujian usability mendapatkna  nilai  sebesar  87,5%, menandakan bahwa sistem tersebut layak untuk diterapkan dan telah memenuhi kebutuhan pengguna.
Kata kunci: additive ratio assessment , ARAS, rank reciprocal , sistem pendukung keputusan, wireless router
.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Dalam era digital yang terus berkembang, konektivitas internet  menjadi  kebutuhan  pokok  bagi  banyak individu  dan  organisasi.  Salah  satu  perangkat  yang memiliki  peran  krusial  dalam  menyediakan  akses internet  di  rumah  atau  kantor  adalah wireless  router . Wireless  router memfasilitasi  pengguna  untuk mengakses  internet  secara  nirkabel  melalui  jaringan Wi-Fi, yang sangat berperan penting dalam menentukan  tingkat  kualitas  dan  stabilitas  koneksi internet  yang  dinikmati  oleh  pengguna . [1]. Wireless router biasanya  terhubung  ke  modem  internet,  yang bertugas  mengkonversi  sinyal  internet  dari  penyedia
layanan  menjadi  sinyal  yang  dapat  dimengerti  oleh perangkat  di  dalam  jaringan  [2].  Seiring  dengan perkembangan teknologi, semakin banyaknya jenis dan variasi wireless  router yang  tersedia  di  pasaran menimbulkan tantangan bagi pengguna untuk memilih yang  terbaik  sesuai  dengan  kebutuhan.  Umumnya untuk  memilih  perangkat wireless  router ,  seseorang harus  mengetahui  karakteristik  dari  perangkat  yang akan  dipilih.  Namun,  tidak  semua  orang  memiliki pengetahuan  mengenai  perangkat  jaringan  terutama wireless  router .  Oleh  karena  itu,  menetapkan  pilihan router nirkabel dengan cepat dan tepat menjadi sulit dan memakan  waktu  yang  lama.  Pengembangan  Sistem
Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  menjadi  solusi untuk mengatasi tantangan tersebut.
Terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang berkaitan  dengan  perangkat  jaringan  dengan  berbagai pendekatan pengambilan keputusan. Penelitian terdahulu  tentang  pengembangan  SPK  untuk  memilih router Mikrotik  menggunakan  pendekatan  SAW ( Simple  Additive  Weighting ).  Pendekatan  SAW  dapat menyeleksi  alternatif  berdasarkan  penjumlahan  bobot yang  diberikan  pada  setiap  kriteria  [3].  Penelitian berikutnya mengenai penerapan metode WP ( Weighted Product )  untuk  menentukan  penguat  sinyal wireless router terbaik [4]. Pendekatan WP melakukan evaluasi berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  dan  bobot kriteria  tersebut  digunakan  untuk  menghitung  nilai keseluruhan  atau  produktivitas  tertimbang  dari  setiap alternatif.  Penelitian  selanjutnya  yaitu  mengenai pengembangan  SPK  dalam  pemilihan wireless  router menggunakan metode TOPSIS ( Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution ) [5]. Metode ini  mampu  mendapatkan  alternatif  terbaik  dengan mengkombinasikan  konsep  kedekatan  dengan  solusi ideal  positif  dan  negatif  untuk  memperoleh  peringkat relatif dari masing-masing alternatifnya.
Penelitian  yang  diusulkan,  fokus  pada  kombinasi pendekatan  pembobotan Rank  Reciprocal dengan metode Additive  Ratio  Assessment (ARAS)  untuk memilih router  wireless terbaik.  Dalam  proses pengambilan  keputusan,  pentingnya  bobot  kriteria tidak  dapat  diabaikan  karena  berperan  besar  dalam menetapkan prioritas setiap kriteria.  Bobot kriteria ini memiliki  dampak  signifikan  dalam  mengidentifikasi alternatif yang paling sesuai [6]. Akan tetapi, terkadang pengambil  keputusan  menghadapi  kesulitan  dalam memberikan  nilai  yang  spesifik  untuk  bobot  tersebut. Oleh  karena  itu,  diperlukan  metode  atau  pendekatan yang  memudahkan  pengambil  keputusan  dalam menetapkan bobot kriteria dengan lebih efektif. Metode Rank  Reciprocal merupakan  sebuah  pendekatan pembobotan  yang  dapat  diterapkan  pada  sistem pendukung keputusan untuk menilai tingkat kepentingan kriteria [7]. Konsep utama dari metode ini adalah pemberian bobot pada setiap kriteria berdasarkan peringkatnya dalam tiap kriteria, di mana bobot  tersebut  merupakan  nilai  kebalikan  dari peringkatnya [8]. Sedangkan metode untuk menghasilkan alternatif terbaik digunakan pendekatan ARAS.  Metode Additive  Ratio  Assessment (ARAS) adalah  teknik  pada  SPK  yang  digunakan  untuk memberikan  evaluasi  dan  menentukan  pilihan  terbaik berdasarkan pada kriteria-kriteria yang sudah ditentukan  [9].  Kelebihan  utama  dari  metode  ARAS adalah kemampuannya  dalam mengintegrasikan berbagai  kriteria  penilaian  secara  komprehensif, sehingga  pengambil  keputusan  dapat  menggunakan aspek-aspek  yang  beragam  dalam  mengevaluasi alternatif  [10].  Sehingga,  metode  ini  berfokus  pada perhitungan rasio efisiensi relatif dari setiap alternatif
terhadap alternatif ideal, yang ditentukan berdasarkan nilai optimal dari setiap kriteria yang ada.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan  SPK  untuk  memilih  perangkat wireless router yang tepat dan cepat melalui kombinasi pendekatan pembobotan Rank Reciprocal dan metode Additive  Ratio  Assessment (ARAS).  SPK  yang dikembangkan  dengan  berbasis website agar  dapat mempermudah dalam aksesnya dan dilengkapi dengan rekomendasi  berupa  pemeringkatan  alternatif  untuk mendukung ketepatan dan kecepatan dalam pengambilan keputusan.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan  penelitian  memberikan  panduan  terstruktur yang membimbing peneliti sepanjang proses penelitian, mulai dari mengidentifikasi permasalahannya  hingga  menghasilkan  kesimpulan hasil penelitian [11]. Proses penelitian ini direpresentasikan secara grafis pada Gambar 1.

## Gambar 1. Fase Penelitian

## 2.1. Mengidentifikasi Permasalahan
Identifikasi  masalah  merupakan  tahap  awal,  di  mana tujuannya adalah agar dapat diperoleh dan dirumuskan masalah  atau  tantangan  yang  perlu  dipecahkan  [12]. Untuk  mengetahui  permasalahan  utama  dalam  kasus pemilihan wireless  router dilakukan  wawancara  dan observasi.  Berdasarkan  wawancara  dan  observasi bahwa  untuk  memilih  perangkat wireless  router , seseorang harus mengetahui karakteristik dari perangkat  yang  akan  dipilih.  Namun,  tidak  semua orang  memiliki  pengetahuan  mengenai  perangkat jaringan  terutama wireless  router .  Sehingga  aktivitas pemilihan wireless  router ini  menjadi  sulit  dan
Mengidentifikasi
Permasalahan Mengumpulkan Kriteria dan Data Alternatif Pembobotan Kriteria Dengan Rank Reciprocal Penerapan Pendekatan ARAS Desain Sistem Mengkodekan Sistem Menguji Sistem
membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  memperoleh keputusan yang tepat dan cepat.
2.2. Mengumpulkan Kriteria dan Data Alternatif
Kriteria  dan  alternatif  merupakan  dua  elemen  kunci yang  memberikan  landasan  bagi  proses  pengambilan keputusan  yang  terstruktur  dan  terinformasikan  [13]. Kriteria  adalah  parameter  atau  faktor-faktor  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  dan  membandingkan opsi yang tersedia. Di sisi lain, alternatif merujuk pada berbagai  opsi  atau  solusi  yang  dapat  dipilih  atau diadopsi untuk memenuhi suatu tujuan atau kebutuhan tertentu.
2.3. Pembobotan Kriteria Dengan Rank Reciprocal
Pendekatan Rank  Reciprocal yaitu  sebuah  teknik pembobotan  yang  dapat  diterapkan  pada  SPK  untuk menilai  dan  mengurutkan  kepentingan  kriteria  [7]. Konsep utama dari metode ini adalah pemberian bobot pada setiap kriteria berdasarkan peringkatnya, di mana bobot  tersebut  merupakan  nilai  kebalikan  dari peringkatnya  [8].  Misalnya,  jika  sebuah  alternatif menduduki  peringkat  pertama  dalam  suatu  kriteria, maka  bobot  yang  diberikan  adalah  1  (kebalikan  dari peringkat  1),  jika  peringkat  kedua  maka  bobotnya adalah 1/2, dan seterusnya. Dengan demikian, alternatif yang memiliki prioritas lebih tinggi akan mendapatkan bobot  yang  lebih  besar,  yang  menandakan  preferensi yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  alternatif  lain dalam kriteria tersebut [14]. Selanjutnya, bobot-bobot ini  akan  diagregasikan  untuk mendapatkan  skor  akhir setiap  alternatif.  Metode Rank  Reciprocal ini  efektif digunakan dalam situasi di mana sulit untuk mengukur preferensi  atau  kriteria  secara  langsung  dalam  bentuk numerik,  memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk secara  relatif  membandingkan  dan  mengevaluasi berbagai alternatif dengan cara yang sederhana namun efektif  [15].  Untuk  menghitung  pembobotan  melalui implementasi metode Rank Reciprocal , dapat dilakukan melalui penerapan persamaan (1).
𝑤 𝑗 = 1 𝑗 ⁄ ∑ 1 𝑘 ⁄ 𝑛 𝑘=1 (1)
dimana, 𝑤 𝑗 mengacu  pada  nilai  bobot  kriterianya, 𝑗 memperlihatkan  pada  peringkat  kriteria,  dan 𝑘 merupakan urutan pemeringkatannya.
2.3. Penerapan Pendekatan ARAS
Metode Additive  Ratio  Assessment (ARAS)  adalah sebuah pendekatan dalam sistem pendukung keputusan yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  dan  memilih alternatif  terbaik  berdasarkan  sejumlah  kriteria  [9]. Metode  ini  berfokus  pada  pembentukan  suatu  fungsi kegunaan  yang  mengintegrasikan  semua  kriteria penilaian untuk setiap alternatif dengan cara yang aditif [16]. Inti dari metode ARAS adalah menghitung skor kegunaan  untuk  setiap  alternatif  dengan  cara menghitung  rasio  dari  penjumlahan  produk  bobot
kriteria dan nilai kinerja setiap alternatif terhadap nilai ideal atau nilai optimal yang dapat dicapai [17].
Metode  ARAS  sangat  berguna  dalam  pengambilan keputusan  multikriteria  karena  dapat  secara  efisien menangani  berbagai  jenis  dan  jumlah  kriteria,  serta menyediakan cara yang sistematis dan mudah dipahami untuk  membandingkan  dan  mengevaluasi  alternatif berdasarkan preferensi pengambil keputusan. Langkah- langkah dalam perhitungan metode ARAS terdiri dari beberapa fase, berikut adalah serangkaian tahapannya:
1) Menentukan  nilai  kriteria,  bobot,  alternatif  dan nilai optimum.
Proses  ini  dimulai  dengan  menetapkan  kriteria yang relevan, mengidentifikasi tingkat kepentingan  atau  bobot  untuk  masing-masing kriteria,  serta  menentukan  alternatif  yang  akan dievaluasi.  Selanjutnya,  nilai  optimum  untuk setiap atribut ditetapkan. Penentuan nilai optimum ( 𝑋 0𝑗 )  melibatkan  pertimbangan  terhadap  tipe kriterianya,  yang  dapat  berupa benefit atau cost . Kriteria benefit menekankan  nilai  maksimal, sementara kriteria cost menekankan nilai minimal. Persamaan  (2)  digunakan  untuk  kriteria benefit , sedangkan persamaan (3) digunakan untuk kriteria cost .
𝑋 0𝑗 = 𝑀𝑎𝑥 1 (2)
𝑋 0𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 1 (3)
dimana, 𝑋 0𝑗 menotasikan  nilai  optimum  dari kriteria 𝑗 .
2) Membuat matriks keputusan awal. Matriks  keputusan  disusun  dengan  menyertakan semua atribut, termasuk nilai optimum yang telah diperoleh  pada  tahap  sebelumnya.  Penyusunan matriks  keputusan  dilakukan  dengan  mengikuti persamaan (4).
𝑋 = [ 𝑥 01 𝑥 0𝑗 . . . 𝑥 0𝑛 𝑥 11 𝑥 1𝑗 . . . 𝑥 1𝑛 . . . . . . . . . . . . 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑚𝑗 . . . 𝑥 𝑚𝑛 ] (4)
dimana, 𝑚 dinotasikan sebagai pada jumlah opsi, n mendeskripsikan  pada  jumlah  kriteria, 𝑥 𝑖𝑗 merupakan  nilai  kinerja  alternatif 𝑖 terhadap kriteria 𝑗 dan 𝑥 0𝑗 merupakan nilai optimum.
3) Menormalisasikan  atribut  dan  menyusunnya dalam matriks ternormalisasi.
Pada tahap ini, normalisasi dilakukan untuk setiap atribut  guna  memastikan  penilaian  yang  seragam untuk seluruh atribut. Hasil normalisasi kemudian disusun ke dalam matriks ternormalisasi.
Normalisasi  dilakukan  sesuai  dengan  tipe kriterianya,  di  mana  kriteria benefit mengikuti persamaan  (6),  sedangkan  kriteria cost juga mengikuti persamaan (6).
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (5) 𝑥 𝑖𝑗 = 1 𝑥 𝑖𝑗 ∗ ; 𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (6)
dimana, 𝑥 𝑖𝑗 menotasikan  nilai  normalisasi  ke 𝑖 pada kriteria 𝑗 .
4) Membentuk normalisasi terbobot dan menyusunnya dalam matriks ternormalisasi terbobot.
Pada  tahap  ini,  dilakukan  normalisasi  terbobot untuk membentuk matriks ternormalisasi terbobot. Atribut  yang  sudah  dinormalisasi  akan  dikalikan dengan bobotnya dalam proses ini, dan langkah ini diimplementasikan dengan menggunakan persamaan (7).
𝐷 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 × 𝑤 𝑖𝑗 (7)
dimana, 𝐷 𝑖𝑗 menotasikan  nilai  normalisasi terbobot ke 𝑖 pada kriteria 𝑗 , 𝑥 𝑖𝑗 merujuk pada nilai normalisasi ke 𝑖 pada kriteria 𝑗 , dan wij merupakan bobt ke 𝑖 pada kriteria 𝑗 .
5) Mendapatkan nilai optimal untuk setiap atribut. Langkah  berikutnya,  mencari  nilai  optimum diperoleh  melalui  perhitungan  menggunakan persamaan (8).
𝑆 𝑖 = ∑ 𝐷 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (8)
dimana, 𝑆 𝑖 merujuk pada hasil nilai optimum pada alternatif 𝑖 .
6) Memperoleh nilai utilitas masing-masing atribut.
Setelah mendapatkan nilai Si, langkah selanjutnya adalah menggunakan nilai tersebut sebagai acuan untuk menghitung nilai utilitas pada setiap kriteria. Nilai utilitas ini menjadi dasar penentuan alternatif terbaik,  dengan  nilai  tertinggi  menjadi  pilihan terbaik. Perhitungan nilai utilitas dapat dilakukan menggunakan persamaan (9).
𝐾 𝑖 = 𝑆 𝑖 𝑆 0 (7)
dimana, 𝐾 𝑖 merupakan nilai utilitas pada alternatif 𝑖 , S i dan S o menunjukkan  nilai  optimum  setiap alternatifnya.
2.4. Desain Sistem
Desain  sistem  merujuk  pada  proses  merancang struktur,  komponen,  dan  interaksi  antara  berbagai elemen  dalam  sebuah  sistem  yang  dirancang.  Pada penelitian ini digunakan use case diagram dalam desain atau memodelkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang  dibangun. Use  case  diagram merupakan  bentuk visual dalam pemodelan sistem yang mengilustrasikan hubungan  antara  aktor  dengan  sistem  dalam  konteks skenario  atau  kasus  penggunaan  spesifik  [18].
Sehingga pada tahapan ini menghasilkan desain sistem melalui use case diagram .
2.5. Mengkodekan Sistem Mengkodekan sistem merujuk pada proses mengimplementasikan  pemodelan  sistem  ke  dalam bahasa pemrograman yang sesuai [19]. Ini melibatkan menulis  kode  program  yang  mencakup  fungsionalitas yang telah dirancang dalam tahap perancangan sistem. Pada  penelitian  ini,  SPK  dikembangkan  dengan berbasis website melalui code editor RapidPHP Editor dan database MySQL.
2.6. Menguji Sistem
Uji  sistem  merupakan  fase  penting  dalam  siklus pengembangan  perangkat  lunak  yang  bertujuan untuk memverifikasi bahwa sistem telah memenuhi persyaratan dan kebutuhan yang telah ditetapkan oleh pengguna  [20].  Pada  makalah  ini  menggunakan pendekatan usability  testing untuk  mengetahui perangkat  lunak  yang  dibangun  telah  memenuhi kebutuhan  pengguna. Usability  testing yaitu  suatu teknik  untuk  mengevaluasi  dan  menilai  sejauh  mana suatu  produk  atau  perangkat  lunak  dapat  diterapkan dengan  efektif,  efisien,  dan  memuaskan  penggunanya [21].  Pengujian  ini  mengacu  pada  elemen-elemen usability  yang  didefinisikan  dalam  ISO  9126,  yang mencakup  sub-kriteria  seperti understandability , learnability , operability serta attractiveness .  Pada tahapan  ini,  menggunakan  kuesioner  yang  dibagikan kepada user untuk  mengumpulkan  penilaian  terkait usability dari sistem pendukung keputusan yang telah dibangun.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Menentukan Kriteria dan Rentang Nilai Kriteria
Untuk menyelesaikan tantangan pengambilan keputusan  dalam  memilih wireless  router ,  langkah awalnya adalah menetapkan kriteria yang akan menjadi dasar  dalam  pengambilan  keputusan.  Kriteria  ini merujuk pada artikel yang ditulis oleh ahli di situs web MyBest [22]. Berikut adalah penjelasan untuk kriteria yang digunakan:
Berikut  adalah  urutan  kriteria  tersebut  dari  yang terpenting hingga yang kurang penting:
1) Kecepatan  Internet:  Kriteria  ini  berkaitan  dengan kemampuan  perangkat  untuk  mengakomodasi kecepatan dalam menggunakan layanan online.
2) Jumlah Aliran: Jumlah aliran atau spatial streams mempengaruhi kemampuan router untuk mentransmisikan  data  secara  bersamaan  ke beberapa perangkat.
3) Standar Komunikasi: Standar komunikasi menentukan kemampuan router untuk berkomunikasi  dengan  perangkat  lain  dalam jaringan.
4) Harga:  Harga  merupakan  kriteria  yang  berkaitan dengan  sejumlah  uang  yang  dikeluarkan  oleh
pengguna  untuk  mendapatkan  produk  perangkat wireless router .
5) Jumlah  Band:  Jumlah  band  menunjukkan  berapa banyak  frekuensi  yang  digunakan  oleh  router untuk mentransmisikan sinyal.
Berdasarkan kriteria-kriteria tersebut, langkah selanjutnya  yaitu  menetapkan  rentang  nilai  dan melakukan  konversi  nilai  untuk  masing-masing kriterianya.  Hal  ini  digunakan  untuk  memudahkan dalam  proses  untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik. Tabel  1  mencantumkan  nilai  dan  konversi  untuk masing-masing kriteria.
Tabel  1. Konversi Nilai Untuk Setiap Kriteria
ID Kriteria Rentang Nilai Nilai CI Kecepatan Internet < 300 Mbps 1 >= 300 Mbps dan < 600 Mbps 2 >= 600 Mbps dan < 900 Mbps 3 > 900 Mbps 4 C2 Jumlah Aliran 1 × 1 1 2 × 2
2
3 × 3 3
4 × 4 4 C3 Standar Komunikasi Wi-Fi 3 1 Wi-Fi 4 2 Wi-Fi 5 3 Wi-Fi 6 4 C4 Harga < 300.000 1 >= 300.000 dan < 600.000 2 >= 600.000 dan < 900.000 3 > 900.000 4 C5 Jumlah Band Single-Band 1 Dual-Band 2 Tri-Band 3 Multi-Band 4

## 3.2. Menetapkan Bobot Kriteria
Berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan selanjutnya ditentukan  nilai  bobotnya.  Bobot  ini  menunjukkan derajat kepentingan dari setiap kriteria yang ada. Selain itu,  setiap  kriteria  juga  memiliki  jenis  keritai  yaitu kriteria benefit dan cost .  Kriteria benefit merupakan kriteria  yang  mementingkan  nilai  yang  tinggi  dan kriteria cost mementingkan  nilai  yang  rendah.  Agar memudahkan dalam menentukan bobot masing-masing kriteria maka digunakan pendekatan Rank Reciprocal . Pendekatan ini memfokuskan perhatian pada peringkat yang  diberikan  kepada  setiap  elemen  dalam  daftar peringkat. Dalam Rank Reciprocal , nilai relevansi atau kebermaknaan suatu elemen diukur dengan memperhitungkan kebalikan dari peringkatnya. Untuk mendapatkan  bobot  berdasarkan  pendekatan Rank Reciprocal terlebih dahulu ditentukan peringkat setiap kriteria.  Peringkat  ini  ditentukan  oleh  pengambil keputusan  berdasarkan  prioritas  dari  kriteria  yang digunakan.  Pada  studi  kasus  ini  peringkat  prioritas yang digunakan direpresentasikan dalam Tabel 2.
Tabel  2. Peringkat Prioritas Kriteria
ID Nama Kriteria Jenis Kriteria Peringkat Prioritas C1 Kecepatan Internet Benefit 1 C2 Jumlah Aliran Benefit 2 C3 Standar Komunikasi Benefit 3 C4 Harga Cost 4 C5 Jumlah Band Benefit 5
Pada  Tabel  2,  disajikan  hierarki  prioritas  atau  tingkat signifikansi  untuk  setiap  kriteria  yang  menjadi  dasar dalam mengestimasi bobot menggunakan metode Rank Reciprocal .  Untuk  mendapatkan  nilai  bobot  masing- masing,  langkah  perhitungan  dilakukan  dengan menggunakan  persamaan  (1).  Berikut  adalah  tahapan proses perhitungannya:
𝑤 1 =
1 1 ⁄ (1 1 ⁄ ) + (1 2 ⁄ ) + (1 3 ⁄ ) + (1 4 ⁄ ) + (1 5 ⁄ ) = 0,4380 𝑤 2 = 1 1 ⁄ (1 1 ⁄ ) + (1 2 ⁄ ) + (1 3 ⁄ ) + (1 4 ⁄ ) + (1 5 ⁄ ) = 0,2190 𝑤 3 = 1 1 ⁄ (1 1 ⁄ ) + (1 2 ⁄ ) + (1 3 ⁄ ) + (1 4 ⁄ ) + (1 5 ⁄ ) = 0,1460 𝑤 4 = 1 1 ⁄ (1 1 ⁄ ) + (1 2 ⁄ ) + (1 3 ⁄ ) + (1 4 ⁄ ) + (1 5 ⁄ ) = 0,1095 𝑤 5 = 1 1 ⁄ (1 1 ⁄ ) + (1 2 ⁄ ) + (1 3 ⁄ ) + (1 4 ⁄ ) + (1 5 ⁄ ) = 0,0876
Setelah  diperoleh  pembobotan  menggunakan  metode Rank  Reciprocal untuk  setiap  kriteria,  dilanjutkan dengan memasukkan nilai-nail tersebut ke dalam tabel, seperti yang direpresentasikan pada Tabel 3.
Tabel  3. Nilai Pembobotan Pehitungan Rank Reciprocal ID Kriteria Tipe Kriteria Nilai Bobot C1 Kecepatan Internet Benefit 0,4380 C2 Jumlah Aliran Benefit 0,2190 C3 Standar Komunikasi Benefit 0,1460 C4 Harga Cost 0,1095 C5 Jumlah Band Benefit 0,0876

## 3.3. Menentukan Alternatif dan Nilai Alternatif
Langkah  berikutnya  melibatkan  identifikasi  alternatif yang akan dipilih, yaitu produk seperti: Xiaomi Router 4A (A1), Totolink A720R (A2), TP-Link Archer AX23 (A3)  dan  Tenda  F3  (A4).  Tiap  opsi  kemudian  dinilai berdasarkan  kriteria  yang  relevan  sesuai  dengan spesifikasi  produk  masing-masing.  Data  mengenai penilaian  untuk  setiap  opsi  dalam  studi  kasus  ini diuraikan dalam Tabel 4.
Tabel  4. Nilai Setiap Alternatif
ID Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5
Author : Mursalim Tonggiroh 1) , Siti Nurhayati 2) , Yakub 3) , Jusmawati 4)
A1 867 3 × 3 Wi-Fi 5 449.000 Multi- Band A2 867 2 × 2 Wi-Fi 5 320.000 Dual- Band A3 1.201 3 × 3 Wi-Fi 6 826.000 Multi- Band A4 300 2 × 2 Wi-Fi 4 160.000 Single- Band
Dalam Tabel 4, terdapat hasil penilaian setiap alternatif berdasarkan  kriteria  yang  relevan  sesuai  dengan spesifikasi  produk.  Kemudian,  nilai-nilai  tersebut diubah atau dikonversi untuk memudahkan perhitungan  dalam  menentukan  alternatif  terbaik, dengan merujuk pada Tabel 3. Hasil konversi nilai yang dilakukan ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel  5. Nilai Konversi Pada Masing-Masing Alternatif
ID Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 3 3 2 4 A2 3 2 3 2 2 A3 4 3 4 4 4
A4 2 2 2 1 1

## 3.4. Penyelesaian Keputusan Dengan WASPAS
Untuk menentukan alternatif terbaik melalui pendekatan  ARAS  diawali  dengan  menentukan  nilai optimum untuk masing-masing kriteria. Nilai optimum ini  ditentukan  sesuai  dengan  tipe  kriterianya;  jika kriteria bersifat benefit digunakan persamaan (2), dan jika  kriteria  bersifat cost digunakan  persamaan  (3). Dalam konteks ini, terdapat 3 kriteria benefit , yakni C1, C2,  dan  C4,  dan  1  kriteria cost ,  yakni  C3.  Sehingga berdasarkan  Tabel  5  maka  nilai  optimum  untuk masing-masing kriteria adalah: {4; 3; 4; 1; 4}. Seluruh nilai  atribut  dan  nilai  optimum  ini  kemudian diintegrasikan  ke  dalam  matriks  dengan  mengikuti pedoman  persamaan (4).  Berikut  adalah  hasil  matriks keputusan awalnya:
𝑋 =
[ 4 3 4 1 4 3 3 3 2 4 3 2 3 2 2 4 3 4 4 4 2 2 2 1 1]
Setelah  menyusun  matriks  keputusan,  langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi untuk setiap atribut dan menyusunnya ke dalam matriks keputusan ternormalisasi.  Normalisasi  untuk  kriteria benefit menggunakan persamaan (5), sementara untuk kriteria cost menggunakan persamaan (6). Proses perhitungan untuk  memperoleh  normalisasi  pada  setiap  atribut dapat dijelaskan sebagai berikut:

## 𝑋 01 =
4 4 + 3 + 3 + 4 + 2 = 0,2500
𝑋 11 = 3 4 + 3 + 3 + 4 + 2 = 0,1875
𝑋 21 = 3 4 + 3 + 3 + 4 + 2 = 0,1875 𝑋 31 = 4
4 + 3 + 3 + 4 + 2 = 0,2500
𝑋 41 = 2
4 + 3 + 3 + 4 + 2 = 0,1250 𝑋 02 = 3
3 + 3 + 2 + 3 + 2 = 0,2308
𝑋 12 = 3 3 + 3 + 2 + 3 + 2 = 0,2308
𝑋 22 =
2 3 + 3 + 2 + 3 + 2 = 0,1538
𝑋 32 = 3
3 + 3 + 2 + 3 + 2 = 0,2308
𝑋 42 = 2 3 + 3 + 2 + 3 + 2 = 0,1538 𝑋 03 = 4 4 + 3 + 3 + 4 + 2 = 0,2500 𝑋 13 = 3 4 + 3 + 3 + 4 + 2 = 0,1875 𝑋 23 = 3 4 + 3 + 3 + 4 + 2 = 0,1875
𝑋 33 = 4 4 + 3 + 3 + 4 + 2 = 0,2500
𝑋 43 = 2 4 + 3 + 3 + 4 + 2 = 0,1250 𝑋 04 = 1 1 + 0,5 + 0,5 + 0,25 + 1 = 0,3077 𝑋 14 = 0,5 1 + 0,5 + 0,5 + 0,25 + 1 = 0,1538
𝑋 24 = 0,5 1 + 0,5 + 0,5 + 0,25 + 1 = 0,1538
𝑋 34 = 0,25 1 + 0,5 + 0,5 + 0,25 + 1 = 0,0769
𝑋 44 = 1 1 + 0,5 + 0,5 + 0,25 + 1 = 0,3077
𝑋 05 = 4 4 + 4 + 2 + 4 + 1 = 0,2667 𝑋 15 = 4 4 + 4 + 2 + 4 + 1 = 0,2667
𝑋 25 = 2 4 + 4 + 2 + 4 + 1 = 0,1333
𝑋 35 = 4 4 + 4 + 2 + 4 + 1 = 0,2667
Author : Mursalim Tonggiroh 1) , Siti Nurhayati 2) , Yakub 3) , Jusmawati 4)
𝑋 45 = 1
4 + 4 + 2 + 4 + 1 = 0,0667
Berdasarkan hasil normalisasi setiap atribut selanjutnya disusun ke dalam matriks sebagai berikut:
𝑋 𝑖𝑗 =
[
0,2500 0,2308 0,2500 0,3077 0,2667 0,1875 0,2308 0,1875 0,1538 0,2667 0,1875 0,1538 0,1875 0,1538 0,1333 0,2500 0,2308 0,2500 0,0769 0,2667 0,1250 0,1538 0,1250 0,3077 0,0667]
Langkah  berikutnya  adalah  mendapatkan  nilai  atribut yang  telah  ternormalisasi  dan  terbobot,  kemudian menyusunnya ke dalam matriks keputusan ternormalisasi  terbobot.  Agar  dapat  diperoleh  niai normalisasi bobotnya dihitung melalui persamaan (7). Nilai bobot merujuk pada hasil perhitungan bobot yang terdapat dalam Tabel 3. Langkah-langkah perhitungannya dapat dilihat pada proses berikut ini:
𝐷 01 = 0,2500 × 0.4380 = 0,1100 𝐷 11 = 0,1875 × 0.4380 = 0,0825 𝐷 21 = 0,1875 × 0.4380 = 0,0825 𝐷 31 = 0,2500 × 0.4380 = 0,1100 𝐷 41 = 0,1250 × 0.4380 = 0,0550
𝐷 02 = 0,2308 × 0.2190 = 0,0508 𝐷 12 = 0,2308 × 0.2190 = 0,0508 𝐷 22 = 0,1538 × 0.2190 = 0,0338 𝐷 32 = 0,2308 × 0.2190 = 0,0508 𝐷 42 = 0,1538 × 0.2190 = 0,0338
𝐷 03 = 0,2500 × 0.1460 = 0,0350 𝐷 13 = 0,1875 × 0.1460 = 0,0263 𝐷 23 = 0,1875 × 0.1460 = 0,0263 𝐷 33 = 0,2500 × 0.1460 = 0,0350 𝐷 43 = 0,1250 × 0.1460 = 0,0350
𝐷 04 = 0,3077 × 0.1095 = 0,0338 𝐷 14 = 0,1538 × 0.1095 = 0,0169 𝐷 24 = 0,1538 × 0.1095 = 0,0169 𝐷 34 = 0,0769 × 0.1095 = 0,0085 𝐷 44 = 0,3077 × 0.1095 = 0,0338
𝐷 05 = 0,2667 × 0.0876 = 0,0240 𝐷 15 = 0,2667 × 0.0876 = 0,0240
𝐷 25 = 0,1333 × 0.0876 = 0,0120
𝐷 35 = 0,2667 × 0.0876 = 0,0240 𝐷 45 = 0,0667 × 0.0876 = 0,0060
Setelah  mengalikan  nilai  normalisasi  untuk  setiap atribut  dengan  bobotnya,  langkah  selanjutnya  adalah menyusun  hasilnya  ke  dalam  matriks  normalisasi terbobot. Berikut ini adalah hasilnya:
𝐷 𝑖𝑗 =
[ 0,1100 0,0508 0,0350 0,0338 0,0240 0,0825 0,0508 0,0263 0,0169 0,0240
0,0825 0,0338 0,0263 0,0169 0,0120
0,1100 0,0508 0,0350 0,0085 0,0240
0,0550 0,0338 0,0350 0,0338 0,0060]
Setelah  itu,  langkah  berikutnya  adalah  menghitung nilai  optimal  ( 𝑆 𝑖 )  untuk  masing-masing  alternatif dengan  menggunakan  persamaan  (8).  Berikut  ini langkah-langkah perhitungannya:
𝑆 0 = 0,1100 + 0,0508 + 0,0350 + 0,0338 + 0,0240
= 0,2536 𝑆 1 = 0,0825 + 0,0508 + 0,0263 + 0,0169 + 0,0240 = 0,2004 𝑆 2 = 0,0825 + 0,0338 + 0,0263 + 0,0169 + 0,0120
= 0,1715 𝑆 3 = 0,1100 + 0,0508 + 0,0350 + 0,0085 + 0,0240
= 0,2282
𝑆 4 = 0,0550 + 0,0338 + 0,0175 + 0,0338 + 0,0060 = 0,1462
Setelah  mendapatkan  nilai  optimal  ( 𝑆 𝑖 ),  langkah terakhir adalah mencari nilai utilitas ( 𝐾 𝑖 ) menggunakan persamaan (9). Proses perhitungannya dapat dijelaskan melalui langkah-langkah berikut:
𝐾 1 = 0,2004 0,2536 = 0,7903 𝐾 2 = 0,1715 0,2536 = 0,6763
𝐾 3 = 0,2282 0,2536 = 0,8999 𝐾 4 = 0,1462 0,2536 = 0,5764
Berdasarkan  nilai  utilitas  ( 𝐾 𝑖 )  yang  diperoleh  nilai tertinggi  menjadi  rekomendasi  terbaik.  Setelah mendapatkan  semua  nilai  utilitas  ( 𝐾 𝑖 ),  langkah selanjutnya  adalah  menyusun  peringkat  dengan mengurutkannya  dari  yang  tertinggi  hingga  yang terendah, seperti yang ditampilkan dalam Tabel 6.
Tabel  6. Nilai Preferensi Masing-Masing Alternatif
ID Alternatif Nama Alternatif Nilai 𝑲 𝒊 Ranking A3 TP-Link Archer AX23 0,8999 1 A1 Xiaomi Router 4A 0,7903 2 A2 Totolink A720R 0,6763 3 A4 Tenda F3 0,5764 4
Dari  Tabel  5,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  utilitas  dari tertinggi  hingga  terendah  adalah  sebagai  berikut:  TP- Link Archer AX23 (A3) dengan skor 0,8999, Xiaomi Router 4A (A1) dengan skor 0,7903, Totolink A720R (A2) dengan skor  0,6763, dan  Tenda F3 (A4) dengan skor  0,5764. Oleh karena itu, berdasarkan studi kasus ini,  alternatif  TP-Link  Archer  AX23  (A3)  dianggap sebagai opsi terbaik.
3.5. Desain Sistem dan Mengkodekan Sistem
Pada proses desain sistem akan dilakukan perancangan sistem yang menggambarkan interaksi antara berbagai elemen  dalam  sebuah  sistem  yang  dibangun.  Pada penelitian  ini  digunakan use  case  diagram dalam desain atau memodelkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dikembangkan. Use case diagram ini akan memodelkan  sistem  yang  menggambarkan  interaksi antara  aktor  (pengguna  atau  sistem  eksternal  lainnya) dengan  sistem  dalam  hal  skenario  penggunaan  atau kasus penggunaan tertentu. Use case diagram dari SPK yang dikembangkan divisualisasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem Yang Dibangun
Pada  Gambar  2  menunjukkan  interaksi  aktor  dengan fungsionalitas  sistem.  Pada  diagram  tersebut,  aktor dapat mengelola data kriteria, alternatif, nilai alternatif, perhitungan  pendekatan  ARAS  serta  sistem  mampu menampilkan hasil pemeringkatan opsi yang terbaik.
Berdasarkan  dari  analisis  dan  desain  yang  telah dilakukan kemudian diimplementasikan dalam bentuk SPK  melalui  langkah  pengkodean.  Dalam  penelitian ini, SPK dibangun berbasis website melalui code editor yaitu  RapidPHP  Editor  dan database MySQL.  SPK yang dibangun terdapat form login sebagai mekanisme untuk masuk ke dalam sistem. Setelah dapat mengakses sistem, pengguna akan diarahkan ke menu utama pada sistem ini. Menu utama menampilkan dashboard yang berisi  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem  serta  grafik perangkingan  alternatif.  Tampilan dashboard SPK pemilihan wireless  router yang  dikembangkan  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Dashboard Menu Utama Sistem
Pada Gambar 3 menunjukkan antarmuka dashboard , di mana terdapat fitur-fitur yang ada pada SPK ini, serta dapat terlihat hasil perhitungan metode ARAS berupa grafik  pemeringkatan  alternatif.  Menu-menu  yang dapat diakses oleh user pada dashboard ini antara lain: Kriteria, Alternatif, Nilai Alternatif,  serta Perhitungan Metode  ARAS. User apabila  akan  melakukan pemilihan wireless  router terlebih  dahulu  harus memasukkan  data  kriteria  dengan  memilih  menu Kriteria.  Fitur  ini  juga  dilengkapi  dengan  tambah, hapus, serta ubah data kriteria. Berikutnya dilanjutkan dengan pengelolaan data alternatif pada fitur Alternatif. Sama  halnya  fitur  Kriteria,  pada  fitur  ini  dilengkapi dengan  tambah,  ubah,  serta  hapus  data  alternatif. Langkah berikutnya adalah memasukkan nilai masing- masing alternatif pada fitur Nilai Alternatif. Tampilan input nilai alternatif divisualisasikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Menambahkan Data Nilai Alternatif
Apabila  data  nilai  alternatif  sudah  diinputkan,  maka user dapat  melihat  hasil  rekomendasinya  pada  menu Perhitungan  ARAS.  Fitur  ini  akan  menampilkan prosedur atau tahapan penerapan metode ARAS. Selain
itu,  fitur  ini  juga  menampilkan  peringkat  alternatif berdasarkan  nilai  utilitas,  dari  yang  tertinggi  hingga yang terendah. Antarmuka untuk memperlihatkan hasil pemeringkatan  alternatif  dari  perhitungan  metode ARAS dalam SPK ini divisualisasikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Output Peringkat Alternatif
Pada  Gambar  5  menampilkan  output  dari  proses perhitungan  menggunakan  pendekatan  ARAS,  yang menunjukkan peringkat utilitas dari nilai yang tertinggi sampai  dengan  nilai  yang  terendah.  Dapat  dilihat bahwa nilai tertinggi diperoleh oleh alternatif TP-Link Archer  AX23  (A3)  dengan  skor  0,8999.  Hasil output perhitungan  metode  ARAS  dari  studi  kasus  ini  tidak menunjukkan  perbedaan  dengan  hasil  perhitungan manual, menandakan bahwa perhitungan SPK ini telah valid.  Metode  ARAS  mengevaluasi  dan  memberi peringkat alternatif berdasarkan fungsi utilitasnya.

## 3.6. Menguji Sistem
Setelah  membangun  sistem,  dilanjutkan  dengan  uji usability untuk memastikan bahwa SPK yang dibangun layak  untuk  diimplementasikan.  Sub-kriteria  yang diterapkan untuk menilai tingkat usability pada SPK ini antara lain: understandability , learnability , operability , dan attractiveness .  Uji  ini  melibatkan  pengguna  yang akan  melakukan  pemilihan wireless  router dan menggunakan  kuesioner  dengan  skala  Guttman  yang hanya  memiliki  dua  opsi  jawaban:  setuju  atau  tidak setuju.  Kuesioner  terdiri  dari  10  pertanyaan  dan  diisi oleh 20 responden. Hasilnya kemudian diolah dengan menghitung persentase jawaban setuju dan tidak setuju, serta  divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik  pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik Penilaian Usability Testing
Pada Gambar 6 menunjukkan respon user yang setuju berdasarkan  kriteria-kriteria usability  testing terhadap SPK  yang  dibangun  memperoleh  nilai,  yaitu: understandability dengan  skor  95%, learnability dengan  skor  80%, operability dengan  skor  90%,  dan attractiveness dengan skor 85%. Kemudian, perolehan tersebut  dihitung  rata-ratanya,  sehingga  didapatkan usability  testing dengan  skor  87,5%.  Nilai  tersebut dikonversi  dengan  acuan  yaitu:  "Baik"  dengan  nilai antara 76% hingga 100%; "Cukup" dengan nilai antara 56%  hingga  75%;  "Kurang  Baik"  dengan  nilai  antara 40%  hingga  55%,  dan  "Tidak  Baik"  jika  kurang  dari 40% [23]. Dengan nilai usability testing sebesar 87,5%, dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan untuk pemilihan wireless router ini mendapat penilaian dalam  kategori  "Baik".  Ini  menunjukkan  bahwa pengguna  merasa  sistem  tersebut  dapat  digunakan secara efektif, efisien, dan memuaskan.

## 4.   Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  telah  dilaksanakan  pengembangan Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  memilih wireless  router dengan  menerapkan  kombinasi pendekatan Rank  Reciprocal dan Additive  Ratio Assessment (ARAS).  Pendekatan Rank  Reciprocal dapat  memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria berdasarkan  peringkatnya,  di  mana  bobot  tersebut merupakan nilai kebalikan dari peringkatnya. Sedangkan  alternatif terbaik ditentukan menggunakan metode  ARAS  melalui  perhitungan  skor  kegunaan untuk  setiap  alternatif  dengan  cara  menghitung  rasio dari  penjumlahan  produk  bobot  kriteria  dan  nilai kinerja  setiap  alternatif  terhadap  nilai  optimal  yang dapat dicapai. Berdasarkan studi kasus pada penelitian ini,  didapatkan  nilai  utilitas  terbaik  yakni  TP-Link Archer  AX23  (A3)  dengan  skor  0,8999.  Hasil  yang diperoleh  oleh  SPK  dalam  kasus  penelitian  ini mencapai  nilai  yang  sejajar  dengan  perhitungan manual,  menunjukkan  bahwa  penerapan  ARAS  pada sistem  tersebut  dapat  dianggap  valid.  Pengujian
95% 80% 90% 85% 5% 20% 10% 15% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Understandability Learnability Operability Attractiveness Tidak Setuju Setuju
usability  testing  mencapai  rata-rata  nilai  sebesar 87,5%,  mengindikasikan  bahwa  sistem  tersebut  dapat diterapkan  karena  telah  sesuai  dengan  kebutuhan penggunanya.  Meskipun  demikian,  untuk  penelitian mendatang,  beberapa  rekomendasi  perbaikan  dapat dipertimbangkan.  Penentuan  peringkat  kriteria  pada pendekatan Rank  Reciprocal bisa  dipengaruhi  oleh subjektivitas  pengambil  keputusan,  sehingga  dapat mempertimbangkan untuk mengintegrasikan algoritma fuzzy  logic guna  mendapatkan  penilaian  yang  lebih objektif.  Selain  itu,  mengingat  data  yang  digunakan mencakup  kedua  jenis  kuantitatif  dan  kualitatif, penggunaan  metode  tertentu  dalam  pengkonversian nilai  kriteria  perlu  dilakukan  agar  lebih  akurat  dalam mengevaluasi alternatif.

## Daftar Rujukan
[1] A. Sakhowi, K. Harsanto, and R. Samsinar, “Implementasi Jaringan  Kabel  dan  Wireless  Menggunakan  Router
MikroTik pada SD Muhammadiyah 1 Jakarta,” SKANIKA Sist. Komput. dan Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 255–264, 2022.
[2] J. Purnomo, Sunaryono, and R. Safitri, Membuat Jaringan Hotspot  Dengan  Load  Balance  Dan  Custom  Chain Menggunakan Mikrotik Router . Sleman: Deepublish, 2021.
[3] W.  Welda,  “Penentuan  Router  Mikrotik  Berdasarkan Harga  dan  Kualitas  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW),” Bull. Netw. Eng. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 25–32, 2023.
[4] R.  Napianto  and  R.  Rusliyawati,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Perangkat  Penguat  Sinyal  Wireless Menggunakan  Metode  Weighted  Product,” Insearch  Inf. Syst. Res. J. , vol. 3, no. 2, pp. 54–62, 2023.
[5] R.  Nuraini,  Y.  Daniarti,  I.  P.  Irwansyah,  A.  A.  J.  Sinlae, and S. Setiawansyah, “Fuzzy Multiple Attribute Decision Making  Menggunakan  TOPSIS  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Wireless  Router,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 411–419, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4065.
[6] I.  M.  Pandiangan,  M.  Mesran,  R.  I.  Borman,  A.  P. Windarto,  and  S.  Setiawansyah,  “Implementation  of Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) and Rank  Order  Centroid  (ROC)  to  Determination  of Minimarket Location,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2023.
[7] M. Erkamim, N. Handayani, N. Heriyani, and T. G. Soares, “Decision  Support  System  Using  a  Combination  of COPRAS  and  Rank  Reciprocal  Approaches  to  Select Accounting Software,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 8, no. 1, pp. 584–593, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.7111.
[8] N.  Nugroho,  F.  Fatmayati,  A.  D.  Alexander,  and  M. Tonggiroh, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wi- Fi  Extender  dengan  Pendekatan  Complex  Proportional Assessment  dan  Rank  Reciprocal,” J.  Sist.  Komput.  dan Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  278–288,  2023,  doi: 10.30865/json.v5i2.6984.
[9] V. Sihombing et al. , “Additive Ratio Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch Locations,” in Virtual  Conference  on  Engineering,  Science  and Technology (ViCEST) , 2021, pp. 1–5. doi: 10.1088/1742-
6596/1933/1/012070.
[10] I. Nanda, R. Jafar Rumandan, and A. Aristo Jansen Sinlae, “Implementation of Additive Ratio Assessment (ARAS) in Decision Support Systems for Wi-Fi Repeater Selection,” Appl.  Technol.  Comput.  Sci.  J. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  50–63,
2022, doi: 10.33086/atcsj.v5i2.3738.
[11] R.  I.  Borman  and  M.  Wati,  “Penerapan  Data  Maining Dalam  Klasifikasi  Data  Anggota  Kopdit  Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J.  Ilm. Fak. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 25–34, 2020.
[12] Y.  Fernando,  R.  Napianto,  and  R.  I.  Borman, “Implementasi  Algoritma  Dempster-Shafer  Theory  Pada Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Psikologis  Gangguan Kontrol Impuls,” Insearch (Information Syst. Res. J. , vol. 2, no. 2, pp. 46–54, 2022.
[13] F.  Sabry, Decision  Support  System:  Fundamentals  and Applications  for  The  Art  and  Science  of  Smart  Choices . One Billion Knowledgeable, 2023.
[14] S.  H.  Hadad,  “Metode  Simple  Multi-Attribute  Rating Technique  (SMART)  dan  Rank  Reciprocal  (RR)  dalam Penentuan Penerima Beasiswa,” J. Data Sci. Inf. Syst. , vol. 2, no. 1, pp. 18–28, 2024.
[15] M.  Yuudai,  “Multi-query  Diagnosis  of  Deep  Self- localization  Network  via  Reciprocal  Rank  Fusion,”  in International  Symposium  on  System  Integration  (SII) , 2022, pp. 627–632. doi: 10.1109/SII52469.2022.9708609.
[16] N.  Liu  and  X. Zhang,  “An  Overview  of  ARAS Method: Theory  Development,  Application  Extension,  and  Future Challenge,” Int.  J.  Intell.  Syst. ,  vol.  36,  no.  7,  pp.  3524– 3565, 2021, doi: 10.1002/int.22425.
[17] J.  Azzahra,  Y.  Maulita,  and  M.  A.  Syari,  “Motorcycle Credit  Purchase  Decision  Support  System  With  Additive Ratio  Assesstment  (ARAS)  Method,” Int.  J.  Heal.  Eng. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 97–106, 2022.
[18] R.  I.  Borman,  A.  T.  Priandika,  and  A.  R.  Edison, “Implementasi  Metode  Pengembangan  Sistem  Extreme Programming  (XP)  pada  Aplikasi  Investasi  Peternakan,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 272–277, 2020.
[19] R. D. Gunawan, R. Napianto, R. I. Borman, and I. Hanifah, “Penerapan Pengembangan Sistem Extreme Programming Pada  Aplikasi  Pencarian  Dokter  Spesialis  di  Bandar lampung Berbasis Android,” J. Format , vol. 8, no. 2, pp. 148–157, 2019.
[20] R.  I.  Borman,  R.  Napianto,  N.  Nugroho,  D.  Pasha,  Y. Rahmanto, and Y. E. P. Yudoutomo, “Implementation of PCA  and  KNN  Algorithms  in  the  Classification  of Indonesian Medicinal Plants,” in International Conference on  Computer  Science,  Information  Technology  and Electrical Engineering (ICOMITEE) , 2021, pp. 46–50.
[21] N.  L.  D.  Gitajayanti,  I.  P.  Satwika,  and  A.  A.  I.  I. Paramitha, “Evaluasi Sistem Informasi Skripsi dan Tugas Akhir  STMIK  Primakara  (PRISKA)  Menggunakan Metode Usability Testing,” Kumpul. Artik. Mhs. Pendidik. Tek.  Inform. ,  vol.  10,  no.  1,  p.  59,  2021,  doi: 10.23887/karmapati.v10i1.31770.
[22] Tim Editorial mybest, “10 Rekomendasi Camera Stabilizer Terbaik.”  2023.  [Online].  Available:  https://id.my- best.com/18883
[23] H.  Mayatopani,  R.  I.  Borman,  W.  T.  Atmojo,  and  A. Arisantoso,  “Classification  of  Vehicle  Types  Using Backpropagation  Neural  Networks  with  Metric  and Ecentricity Parameters,” J. Ris. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 65–70, 2021, doi: 10.34288/jri.v4i1.293.