Vol. 4 No. 3 Tahun. 2024 ISSN 2809-1353 DOI : 10.58794/jekin.v4i3.825

## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Toko Thrifting Menggunakan Metode Weighted Product
Rauf Al-Ikram* 1 , Mutaqin Akbar 2 1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta e-mail: * 1 raufalikram1303@gmail.com, 2 mutaqin@mercubuana-yogya.ac.id
Abstract − With so many thrift stores available, consumers often struggle to choose which best suits their needs and preferences. This is a weakness in determining whether or not to select a store. The selection of the best thrift store is highly dependent on the criteria set by the consumer. The criteria used as a measure of assessment are important factors in decision-making. The WP method is a method that uses multiplication to connect ranking attributes, this process is the same as the normalization process. The alternatives that are assessed based on the weighting of the criteria, namely determining alternatives, determining criteria, determining the weight value on the criteria, determining the range of values  and weights of the criteria, assessing the criteria, determining the preference value that determines the value of each alternative against each criterion. From the test results, it can be concluded that the black box test involving input, process, and output tests based on software design has been met, with results that are by the design. The calculation results show that Toko Vanka Thrift received the highest score as a thrift store recommendation in the Depok area, Yogyakarta City, with a score of 0.113853 shared by Toko Vin Jogja with a score of 0.087230, and Ottoro Store with a score of 0.084105. These results confirm that the decision support system using the weighted product method can provide accurate and useful recommendations for consumers.
Keywords − Thrift stores,  DSS, Weighted Product
Abstrak − Dengan  banyaknya  toko  thrift  yang  tersedia,  konsumen  seringkali  kesulitan  untuk  memilih  mana  yang  paling  sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka. Hal ini menjadi sebuah kelemahan dalam menentukan tepat atau tidaknya dalam memilih sebuah toko. Pemilihan toko thrift terbaik sangat bergantung pada kriteria yang ditetapkan oleh konsumen. Kriteria yang digunakan sebagai ukuran penilaian menjadi faktor penting dalam pengambilan keputusan.Metode WP yaitu suatu metode yang menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, proses ini sama dengan proses normalisasi. Adapun alternatif dinilai berdasarkan pembobotan kriteria,yaitu penentuan alternatif, penentuan kriteria, penentuan nilai bobot pada kriteria, penentuan range nilai dan bobot  kriteria,  penilian  kriteria,  penentuan  nilai  prefensi  yang  menentukan  nilai  tiap  alternatif  terhadap  tiap  kriteria.Dari  hasil pengujian,  dapat  disimpulkan  bahwa  uji  black  box  yang  melibatkan  uji  input,  proses,  dan  output  yang  didasarkan  pada  desain perangkat lunak telah terpenuhi, dengan hasil yang sesuai dengan desain.Hasil perhitungan menunjukkan bahwa Toko Vanka Thrift memperoleh nilai tertinggi sebagai rekomendasi toko thrift di wilayah Depok, Kota Yogyakarta, dengan skor sebesar 0.113853 disusul oleh Toko Vin Jogja dengan skor 0.087230, dan Ottoro Store dengan skor 0.084105. Hasil ini menegaskan bahwa sistem pendukung keputusan  yang  menggunakan  metode  weighted  product  mampu  memberikan  rekomendasi  yang  akurat  dan  bermanfaat  bagi konsumen.
Kata Kunci − Toko Thrift, SPK, Weighted Product

## I. PENDAHULUAN
Jual  beli  telah  menjadi  bagian  integral  dari  kehidupan  manusia  di  era  globalisasi  dan  kemajuan  teknologi informasi yang cepat. Industri fashion, yang mencakup pakaian dan aksesoris, juga merasakan dampak positif dari perkembangan  ini.  Belanja  barang  bekas  menjadi  salah  satu  fenomena  yang  semakin  populer  di  Indonesia  dan menarik perhatian masyarakat [1].
Belanja barang bekas atau Thrift shopping , telah menjadi tren yang semakin populer di kalangan masyarakat, terutama  di  kalangan  remaja.  Banyak  pelaku  bisnis  melihat  peluang  ini  dan  mendirikan  bisnis  thrifting,  yang menyebabkan munculnya banyak toko thrifting saat ini. Konsumen dapat menikmati barang berkualitas dengan harga terjangkau.  Dalam  melakukan  keputusan  pembelian,  konsumen  memperhatikan  beberapa  faktor  seperti  promo, kelengkapan produk, jarak, metode pembayaran, dan ulasan pelanggan [2].
Promo  dan  kelengkapan  produk  juga  menjadi  daya  tarik  tersendiri  karena  konsumen  lebih  suka  toko  yang menawarkan berbagai macam produk dengan harga yang menarik. Jarak toko juga penting, terutama bagi konsumen
540 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika) yang  ingin  mengurangi  biaya  dan  waktu  perjalanan.  Konsumen  akan  menemukan  transaksi  lebih  mudah  dengan metode  pembayaran  yang beragam  dan fleksibel.  Ulasan  pelanggan adalah sumber  penting  bagi  konsumen  untuk menilai kualitas dan layanan toko thrift [3].
Dengan banyaknya toko thrift yang tersedia, konsumen seringkali kesulitan untuk memilih mana yang paling sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka. Hal ini menjadi sebuah kelemahan dalam menentukan tepat atau tidaknya dalam memilih sebuah toko. Pemilihan toko thrift terbaik sangat bergantung pada kriteria yang ditetapkan oleh konsumen [4]. Kriteria yang digunakan sebagai ukuran penilaian menjadi faktor penting dalam pengambilan keputusan.
Oleh karena itu, diperlukan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu konsumen dalam memilih  toko  thrift  yang  sesuai  preferensi  mereka.  SPK  adalah  alat  yang  efektif  guna  membantu  dalam  proses pengambilan keputusan yang rumit. Metode Weighted Product (WP), salah satu metode yang dapat digunakan dalam SPK, memungkinkan penilaian dan perbandingan alternatif berdasarkan beberapa kriteria yang telah ditentukan [5]. Pemilihan toko thrifthing terbaik dilakukan dengan menggunakan sistem bernama Super Decisions . Super Decisions adalah  sistem  berbasis  pengetahuan  yang  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  sistem  bisnis  dan sistem pendidikan  (manajemen  pengetahuan).  Ini  juga  dapat  disebut  sebagai  sistem  komputer  yang  memproses  data dan menghasilkan  informasi  untuk  membantu  membuat  keputusan  tentang  masalah  tertentu.  [6],  [7].  Dalam  SPK terdapat  beberapa  metode yang  dapat  digunakan technique  for  order  of  preference  by  similarity  to ideal  solution (TOPSIS)[8],  [9], analytic  hierarchy  process (AHP)[10], simple  additive  weighting (SAW)[11],  [12],  [13], VIKOR[14], additive ratio assessment (ARAS)[15], elimination and choice expressing reality (ELECTRE)[16], dan weighted  product (WP)[17],  [18],  [19],  [20],  [21],  [22].  Dalam pengambilan  keputusan  memerlukan alat  analisis untuk memecahkan masalah yang kompleks agar mereka  dapat membuat keputusan perdagangan yang lebih baik [23].
Metode  WP  merupakan  sebuah  teknik  yang  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut. Metode ini menilai setiap atribut dengan mengalikan nilai atribut dengan bobot yang telah ditetapkan sebelumnya. Ini  memungkinkan  untuk  menentukan  nilai  tertinggi  dari  setiap  opsi  berdasarkan  penilaian  kriteria  yang  telah ditetapkan  sebelumnya  [24].  Metode  Weighted  Product  digunakan  secara  luas  untuk  memecahkan  masalah  yang memerlukan evaluasi multi-kriteria. Metode ini memastikan bahwa preferensi untuk setiap kriteria tercermin dengan tepat dalam proses pengambilan keputusan dengan menghubungkan nilai atribut (kriteria) melalui perkalian [25].
Dengan  permasalahan  yang  terjadi  diatas  maka  penulis  membuta  sebuah  Sistem  pendukung  keputusan menggunakan metode weighted product ini agar dapat membantu konsumen dalam memilih toko thrift yang sesuai dengan  preferensi  dan  kebutuhan  mereka  dengan  memberikan  rekomendasi  yang  lebih  akurat  dan  representatif berdasarkan data yang telah dianalisis. Dengan cara ini, sistem ini bertujuan untuk menghasilkan peringkat akhir dari toko thrift terbaik.

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Hasil penelitian yang dilakukan di MAN 1 Padang Pariaman tentang penerapan sistem pendukung keputusan untuk  pemilihan  guru  terbaik  menggunakan  metode  Weighted  Product,  dapat  disimpulkan  sistem  pendukung keputusan  berbasis  web  dengan  metode  Weighted  Product  (WP)  untuk  pemilihan  guru  terbaik  dapat  diterapkan, sehingga permasalahan yang selama ini ada dapat diatasi dengan baik. Sistem ini juga membantu pihak sekolah dalam pengolahan data guru secara lebih cepat dan efektif [17].
Penelitian  tentang  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerima  reward  guru  dengan  metode weighted product dari hasil peringkat nilai vector V guru atas nama Desi Puspasari, M.Pd mendapat peringkat pertama dengan nilai  akhir  0.110269787  [18].  Penelitian  ini  telah  menghasilkan  sebuah  program  aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Obyek Wisata Terbaik di Kabupaten Sragen menggunakan Metode Weighted Product . Program ini mampu melakukan proses perangkingan untuk menentukan alternatif obyek wisata terbaik, yaitu Ndayu Park,  berdasarkan  nilai  vektor  tertinggi  sebesar  0.0852  dari  perhitungan  algoritma.  Penilaian  ini  didasarkan  pada berbagai kriteria seperti lokasi, fasilitas, biaya, dan keamanan. Dengan demikian, sistem yang telah dirancang dapat memberikan manfaat bagi masyarakat dan Kepala Dinas Pariwisata dalam mengambil keputusan pemilihan wisata terbaik  [19].  Penerapan  metode Weighted  Product dapat  digunakan  untuk  membantu  merekomendasikan  laptop terbaik dengan mengurutkan nilai alternatif dari yang terkecil hingga terbesar. Pengujian dilakukan berdasarkan lima kriteria, yaitu: Prosesor, RAM, Harga, Hard Drive, dan Kapasitas Baterai. Dari alternatif yang diuji, diperoleh nilai alternatif sebagai berikut: (1) Acer Nitro V1 = 0.112281726 [20].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “Pemodelan  Decision  Support  System  dalam  Pemilihan  Rumah Hunian Menggunakan Kombinasi Metode S.A.W. dan Fuzzy Logic“ dengan hasil penelitian menghasilkan model konseptual  mengenai  penggabungkan  kedua  metode  tersebut  sehingga  DSS  yang  dihasilkan  dapat  memberikan rekomendasi rumah hunian terbaik sesuai dengan preferensi pengguna. Perhitungan secara manual dengan metode Fuzzy Mamdani menghasilkan nilai 50 dan pengujian menggunakan aplikasi Matlab menunjukkan nilai yang sama, yaitu 50 [21].

## Al-Ikram, Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi …| 541
Penelitian sebelumnya “Pendekatan SPK dengan Metode AHP pada Seleksi Peserta Cerdas Cermat di SDIT Permata  Cendekia”  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk pemilihan calon peserta cerdas cermat dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Data yang diperlukan dalam penelitian ini diperoleh melalui wawancara dan observasi di SDIT Permata Cendekia. Setelah itu, langkah-langkah dalam metode AHP, yaitu membuat matriks perbandingan berpasangan, menghitung bobot kriteria dan  sub-kriteria,  serta  menghitung  skor  alternatif,  dilakukan  dalam  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan. Berdasarkan penelitian diperoleh hasil bahwa alternatif A3 sebagai alternatif terbaik dari 12 alternatif yang dinilai berdasarkan 4 (empat) kriteria penilaian [22].
Belum ada penelitian spesifik yang dilakukan mengenai rekomendasi untuk toko thrifting. Namun, kriteria yang umum  digunakan  dalam  sistem  rekomendasi  serupa  termasuk  promo,  kelengkapan  produk,  jarak,  metode pembayaran, dan ulasan pelanggan. Untuk memastikan bahwa rekomendasi yang diberikan sesuai dengan preferensi pengguna, penting untuk memprioritaskan kriteria ini.

## III. METODE PENELITIAN

## Gambar 1 Tahapan Penelitian.
Penelitian  yang  akan  dilakukan  terdiri  dari  beberapa  tahap  yakni  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data, perancangan  sistem,  pengkodean,  dan  pengujian,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  1.
Pada  tahap  identifikasi masalah, dilakukan melalui studi literatur yang mendalam untuk memahami kebutuhan dan  preferensi  konsumen serta  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  belanja  mereka.  Studi  literatur  ini mencakup  analisis  terhadap berbagai  penelitian  sebelumnya  yang  membahas  tentang  perilaku  konsumen  dalam memilih  toko  thrift  dan  kriteria yang  dipertimbangkan  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Dari  hasil  studi literatur, diketahui bahwa konsumen menghadapi kesulitan dalam menentukan toko thrift yang paling sesuai karena banyaknya  pilihan yang tersedia  dan variasi dalam seperti promo,  kelengkapan produk, jarak, metode pembayaran, dan ulasan pengguna  oleh setiap  toko. Pada  tahap  pengumpulan  data,  data  dikumpulkan  melalui  wawancara  dan obeservasi.  Untuk  mendapatkan  informasi  yang  diperlukan  untuk  penelitian  ini,  dilakukan  wawancara  dengan pemilik toko thrifting serta  pertanyaan kepada  konsumen  yang  sedang  berbelanja.  Selain  itu,  observasi  juga dilakukan  dengan  mengunjungi  langsung beberapa toko di wilayah Depok kota Yogyakarta.
Dalam perancangan sistem, metode Weighted Product (WP) diterapkan untuk mencari alternatif terbaik. Metode WP  yaitu  suatu metode  yang  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,  di mana  rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot yang bersangkutan proses ini sama halnya dengan proses normalisasi [26].  Adapun  alternatif  dinilai  berdasarkan  pembobotan  kriteria,yaitu  penentuan  alternatif,  penentuan  kriteria, penentuan  nilai  bobot  pada  kriteria,  penentuan  range  nilai  dan  bobot  kriteria,  penilian  kriteria,  penentuan  nilai prefensi yang menentukan nilai tiap alternatif terhadap tiap kriteria.
Setelah semua nilai ditetapkan pada alternatif terhadap kriteria tersebut, selanjutnya akan diproses menggunakan metode WP. Langkah pertama adalah menentukan nilai bobot ( weight /W) menggunakan persamaan 1 berikut.
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 (1)
Selanjutnya langkah kedua adalah menentukan nilai Vektor S menggunakan persamaan 2.
𝑆 = ∏ 𝑛 𝑋 𝑊 𝑗 (2) 𝑖 𝑗 = 𝑖 𝑖𝑗

## 542 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
Dan Langkah terakhir adalah menentukan nilai Vektor V menggunakan persamaan 3[27].
𝑉 𝑖 = 𝑆 𝑖 (3) ∏ 𝑛 ( 𝑋 ∗ ) 𝑊𝑗 𝑗 = 𝑖 𝑗
Keterangan dari rumus persamaan diatas 𝑉 𝑖 adalah hasil nilai preferensi ke-i. 𝑋 𝑖𝑗 merupakan nilai variabel dari alternatif pada setiap atribut. 𝑤 𝑗 adalah bobot kriteria, dan n adalah banyaknya kriteria. j mewakili kriteria, sedangkan S adalah preferensi alternatif. Σ𝑆 𝑖 adalah penjumlahan hasil vektor S , dan i mewakili alternatif.
Tahapan  pembuatan   sistem   melibatkan   penggunaan   Diagram   Konteks,   Data   Flow   Diagram   untuk menggambarkan  interaksi,  dan  Flowchart  yang  menunjukkan  proses  dari  input  data  kriteria  hingga  output rekomendasi toko thrift. Diagram Konteks dari Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Toko Thrifting hanya mencakup Admin sebagai satu-satunya pengguna. Admin menambahkan data alternatif toko, data kriteria, melakukan perhitungan,  dan  menghasilkan  perangkingan.  Output  dari  sistem ini  mencakup informasi  data  kriteria, informasi data  alternatif,  informasi  data  perhitungan,  dan  informasi  data  perangkingan.  Hasil  perancangan  sistem  ini  dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 2 Diagrarm Konteks.
Data  Flow  Diagram (DFD)  dari  pendukung  keputusan  rekomendasi  Toko  Trifhthing  mencakup  penjelasan entitas setelah terurai dari diagram konteks , dapat dilihat illustrasi pada Gambar 4 dibawah ini.

## Gambar 3 Data Flow Diagram.
Flowchart dimulai dengan pengguna memasukkan kriteria. Setelah itu, pengguna memasukkan data alternatif toko thrift yang akan dievaluasi. Sistem melakukan perhitungan skor untuk setiap alternatif menggunakan metode Weighted Product (WP) berdasarkan bobot yang telah ditetapkan untuk masing-masing kriteria. Hasil perhitungan
Al-Ikram, Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi …| 543
nilai  kemudian  diperangkingkan  dari  yang  tertinggi  hingga  terendah  untuk  memberikan  rekomendasi  toko  thrift terbaik . Proses tersebut dapat dilihat Gambar 4. Flowchart Sistem dibawah ini.

## Gambar 4 Flowchart Sistem
Tahap  pengkodean  merupakan  proses  menganalisis  data  mentah  menjadi  konsep  yang  dapat  dianalisis  lebih lanjut.  Sistem  diimplementasikan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP,  CSS,  dan  JavaScript,  dengan  Visual Studio Code sebagai editor utama. Penggunaan PHP, CSS, dan JavaScript dalam Visual Studio Code memastikan pengembangan sistem yang sistematis dan efisien sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan.
Pada  tahap  pengujian  sistem  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  yang dikembangkan berfungsi dengan baik dan memberikan rekomendasi yang akurat. Metode yang digunakan adalah blackbox testing. Sistem diimplementasikan untuk mengevaluasi kinerja serta akurasi rekomendasi yang dihasilkan. Selama pengujian, fokus utama  adalah pada input dan output yang dihasilkan oleh sistem.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data alternatif dalam penelitian ini berupa nama-nama toko thrift yang akan dipilih menjadi toko thrift paling rekomendasi. Adapun nama-nama toko thrift tersebut, yaitu Putand Thrift, Vanka Thrift, Lestari Thrift, Store Jalan Thrift, Ottoro Store, Scs Thrift Shop, Hollyyud Store, Lockers Thrift, Suyudi Store, Secondskut Thrift, Hoomanstuff Store, Lovato ThriftShop, Beverages Thrift, Vin Jogja, Thrifting Januar seperti yang ditampilkan pada Tabel 1.

## Tabel 1 Data Alternatif
Alternatif Kode Putand Thrift A01 Vanka Thrift A02 Lestari Thrift A03 Store Jalan Thrift A04 Ottoro Store A05 Scs Thrift Shop A06 Hollyyud Store A07 Lockers Thrift A08 Suyudi Store A09 Secondskut Thrift A10 Hoomanstuff Store A11 Lovato ThriftShop A12 Beverages Thrift A13 Vin Jogja A14 Thrifting Januar A15
Untuk menentukan toko thrift terbaik, diperlukan kriteria, nilai bobot, dan atribut kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan. Dari hasil wawancara dengan narasumber konsumen, diperoleh kriteria yang layak untuk  menentukan  toko  terbaik.  Promo  mendapatkan  bobot  paling  tinggi  yaitu  5  karena  dari  promo  yang
544 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika) ditawarkandapat menarik minat konsumen sehingga sangat penting dalam keputusan pembeli. Kelengkapan produk dan Ulasan Pelanggan disini mendapat bobot 4 karena konsumen cenderung memilih toko yang menawarkan berbagai macam  produk  yang  dibutuhkan  serta  ulasan  pelanggan  berkaitan  dengann  kelengkapan  untuk  meningkatkan kepercayaan  konsumen  untuk  berbelanja  di  toko  yang  sudah  direkomendasikan.  Jarak  dan  Metode  Pembayaran mendapatkan bobot paling kecil di antara kriteria yang lain karena dari beberapa toko yang direkomendasikan jarak dan metode pembayaran menjadi permasalahan yang harus diperbaiki. Pada kriteria jarak menghasilkan atribut cost karena  semakin  jauh  toko  tersebut  semakin  banyak  waktu  dan  biaya  yang  dikeluarkan.  Beberapa  kriteria  yang digunakan untuk pemilihan toko terbaik dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2  Kriteria Nilai Bobot dan Atribut Kriteria
Kode Kriteria Bobot Atribut K1 Promo 5 Benefit K2 Kelengkapan Produk 4 Benefit K3 Jarak 3 Cost K4 Metode Pembayaran 3 Benefit K5 Ulasan Pelanggan 4 Benefit
Setiap kriteria kemudian diberi bobot berdasarkan tingkat kepentingannya, dan pembobotan ini terdiri dari 5 range nilai yang didapat dari pengumpulan data secara observasi langsung yang dilakukan oleh penulis. Range nilai tersebut ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Range Nilai Bobot Kriteria Kode Kriteria Sub Kriteria Nilai K1 Promo 10% - 20% 1 21% - 30% 2 31% - 40% 3 41% - 50% 4 51% - 60% 5 K2 Kelengkapan Produk  Sepatu 1 Baju 2 Baju, Celana 3 Baju, Celana, Topi 4 Baju, Celana, Topi, Sepatu 5 K3 Jarak <1 KM 1 1KM - 2KM 2 2KM -  3KM 3 3KM - 4KM 4 >4 KM 5 K4 Metode Pembayaran  Cash Only 1 Qris Only 2 Cash, Qris 3 Cash, Qris, Transfer Bank 4 Cash, Qris, Transfer Bank, Debit 5 K5 Ulasan Pelanggan Tidak Bagus 1 Kurang Bagus 2 Cukup Bagus 3 Bagus 4 Sangat Bagus 5
Selanjutnya, hasil penilaian kriteria pada masing-masing toko di dapat dari pengumupulan data secara observasi dan wawancara kepada beberapa konsumen yang sedang berbelanja pada toko yang di jadikan data penelitian. Dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4 Penilaian Kriteria
No Nama Alternatif Jarak Promo Kelengkapan Produk Metode Pembayaran Ulasan Pelanggan 1 Putand Thrift 4 KM 10% Baju, Celana Cash, Qris, Transfer Bank Kurang Bagus 2 Vanka Thrift 2,7 KM 60% Baju, Celana, Topi, Sepatu Cash, Qris, Transfer Bank, Debit Sangat Bagus 3 Lestari Thrift 2,6 KM 40% Baju Cash, Qris Bagus 4 Store Jalan Thrift 2,8 KM 15% Baju, Celana, Topi  Cash, Qris, Transfer Bank Cukup Bagus 5 Ottoro Store 800 M 30% Baju, Celana Cash, Qris Bagus 6 Scs Thrift Shop 1,7 KM 45% Baju Qris Only Cukup Bagus 7 Hollyyud Store 3 KM 20% Baju, Celana Cash, Qris, Transfer Bank Bagus 8 Lockers Thrift 4,7 KM 10% Baju, Celana, Topi  Cash, Qris Sangat Bagus 9 Suyudi Shoes 3 KM 25% Sepatu Qris Only Tidak Bagus 10 Secondskut Thrift 500 M 35% Baju, Celana Cash Only Bagus 11 Hoomanstuff Store 1,5 KM 20% Baju, Celana, Topi  Cash, Qris Bagus 12 Lovato Thriftshop 2,9 KM 30% Baju, Celana Qris Only Cukup Bagus 13 Beverages Thrift 5 KM 15% Baju, Topi, Celana  Cash, Qris Kurang Bagus 14 Vin Jogja 4 KM 35% Sepatu Cash, Qris, Transfer Bank Kurang Bagus 15 Thrifting Januar 2,5 KM 10% Baju Cash Only Tidak Bagus
Nilai  alternatif  pada  masing-masing  kriteria  diperoleh  dari  hasil  pengumpulan  data  berupa  observasi  dan wawancara secara langsung terhadap toko yang diteliti. Bisa dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Nilai Alternatif Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 Putand Thrift 1 3 4 4 2 Vanka Thrift 5 5 3 5 5 Lestari Thrift 3 2 3 3 4 Store Jalan Thrift 1 4 3 4 3 Ottoro Store 2 3 1 3 4 Scs Thrift Shop 4 2 2 2 3 Hollyyud Store 1 3 3 4 4 Lockers Thrift 1 4 5 3 5 Suyudi Store 2 1 4 2 1 Secondskut Thrift 3 2 1 1 4 Hoomanstuff Store 2 2 4 3 4 Lovato ThriftShop 3 3 3 2 3 Beverages Thrift 4 1 4 3 2 Vin Jogja 4 3 1 3 2 Thrifting Januar 2 1 2 1 1

## 546 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
Menghitung nilai bobot awal menggunakan Persamaan 1 dimana kriteria dibagikan dengan total kriteria untuk menormalisasi nilai bobot agar total nilai bobot adalah 1, dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6 Nilai Bobot
Kriteria Nilai Bobot Persamaan 1 K1 5/19 0,263158 K2 2/19 0,210526 K3 3/19 0,157895 K4 3/19 0,157895 K5 4,19 0,210526
Nilai  vektor 𝑆 ,  yang  dihasilkan  dari  nilai  dipangkatkan  dengan  total  bobot  untuk  masing-masing  kriteria, dihitung menggunakan Persamaan 2 dan dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 Nilai Vektor S Alternatif Hasil Perhitugan Persamaan 2 Nilai Vektor S Putand Thrift (10,263158) ∗ (30,210526) ∗ (4−0,157895) ∗ (40, 157895) ∗ (20, 210526) = 1,458214 Vanka Thrift (50,263158) ∗ (50,210526) ∗ (3−0,157895) ∗ (50, 157895) ∗ (50, 210526) = 3.260404 Lestari Thrift (30,263158) ∗ (20,210526) ∗ (3−0,157895) ∗ (30, 157895) ∗ (40, 210526) = 2.068628 Store Jalan Thrift (10,263158) ∗ (40,210526) ∗ (3−0,157895) ∗ (40, 157895) ∗ (30, 210526) = 1.765726 Ottoro Store (20,263158) ∗ (30,210526) ∗ (1−0,157895) ∗ (30, 157895) ∗ (40, 210526) = 2.408515 Scs Thrift Shop (40,263158) ∗ (20,210526) ∗ (2−0,157895) ∗ (20, 157895) ∗ (30, 210526) = 2.100188 Hollyyud Store (10,263158) ∗ (30,210526) ∗ (3−0,157895) ∗ (40, 157895) ∗ (40, 210526) = 1.765726 Lockers Thrift (10,263158) ∗ (40,210526) ∗ (5−0,157895) ∗ (30, 157895) ∗ (50, 210526) = 1.733294 Suyudi Store (20,263158) ∗ (10,210526) ∗ (4−0,157895) ∗ (20, 157895) ∗ (10, 210526) = 1.075691 Secondskut Thrift (30,263158) ∗ (20,210526) ∗ (1−0,157895) ∗ (10, 157895) ∗ (40, 210526) = 2.068628 Hoomanstuff Store (20,263158) ∗ (20,210526) ∗ (4−0,157895) ∗ (30, 157895) ∗ (40, 210526) = 1.776706 Lovato ThriftShop (30,263158) ∗ (30,210526) ∗ (3−0,157895) ∗ (20, 157895) ∗ (30, 210526) = 1.989058 Beverages Thrift (40,263158) ∗ (10,210526) ∗ (4−0,157895) ∗ (30, 157895) ∗ (20, 210526) = 1.592518 Vin Jogja (40,263158) ∗ (30,210526) ∗ (1−0,157895) ∗ (30, 157895) ∗ (20, 210526) = 2.498004 Thrifting Januar (20,263158) ∗ (10,210526) ∗ (2−0,157895) ∗ (10, 157895) ∗ (10, 210526) = 1.075691 Jumlah 28.637
Kemudian, menghitung nilai vektor 𝑉 dengan membagi hasil nilai vektor 𝑆 dengan total seluruh vektor 𝑆 pada tiap kriteria menggunakan Persamaan 3 dapat dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8 Nilai Vektor V
Alternatif Hasil Perhitungan Persamaan 3 Nilai Vektor V Putand Thrift 1.458214 / 28.637 = 0.050921 Vanka Thrift 3.260404 / 28.637 = 0.113853 Lestari Thrift 2.068628 / 28.637 = 0.072236 Store Jalan Thrift 1.765726 / 28.637 = 0.061659 Ottoro Store 2.408515 / 28.637 = 0.084105 Scs Thrift Shop 2.100188 / 28.637 = 0.073338 Hollyyud Store 1.765726 / 28.637 = 0.061659 Lockers Thrift 1.733294 / 28.637 = 0.060526 Suyudi Shoes 1.075691 / 28.637 = 0.037563 Secondskut Thrift 2.068628 / 28.637 = 0.072236 Hoomanstuff Store 1.776706 / 28.637 = 0.062042 Lovato Thriftshop 1.989058 / 28.637 = 0.069458 Beverages Thrift 1.592518 / 28.637 = 0.055611 Vin Jogja 2.498004 / 28.637 = 0.087230 Thrifting Januar 1.075691 / 28.637 = 0.037563
Alternatif Hasil Perhitungan Persamaan 3 Nilai Vektor V H asil = 1.00
Perangkingan hasil akhir dapat dilihat pada Tabel 9. Berdasarkan  pemeringkatan yang sudah dilakukan pada perhitungan nilai vektor V , dapat disimpulkan bahwa rekomendasi dari keseluruhan toko thrift adalah Vanka Thrift dengan nilai 0,113853
Tabel 9 Perangkingan Alternatif Hasil Vektor V Perangkingan Putand Thrift 0.050921 13 Vanka Thrift 0.113853 1 Lestari Thrift 0.072236 5 Store Jalan Thrift 0.061659 9 Ottoro Store 0.084105 3 Scs Thrift Shop 0.073338 4 Hollyyud Store 0.061659 9 Lockers Thrift 0.060526 11 Suyudi Shoes 0.037563 15 Secondskut Thrift 0.072236 5 Hoomanstuff Store 0.062042 8 Lovato Thriftshop 0.069458 7 Beverages Thrift 0.055611 12 Vin Jogja 0.087230 2 Thrifting Januar 0.037563 14
Berikutnya penjelasan tentang sistem dan fungsi sistem yang telah dibuat sesuai dengan perancangan, mempunyai tampilan halaman seperti berikut :
Pada halaman kriteria terdapat proses CRUD ( Create, Read, Update & Delete ), dimana dapat menginputkan nama kriteria beserta nilai bobot dari setiap kriteria. Halaman data kriteria dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Halaman Data Kriteria
Selanjutnya di dalam halaman data alternatif dapat menginputkan data beserta bobot dari masing-masing kriteria dan dapat melakukan proses CRUD. Proses ini bisa dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Halaman Data Alternatif
Pada halaman perhitungan merupakan langkah penyelesaian akhir menggunakan Weighted Product. Sebelum menyelesaikan  perhitungan,  halaman  ini  dapat  menampilkan  alternatif  kriteria  dari  halaman  data  alternatif sebelumnya, seperti Gambar 7.

## Gambar 7 Halaman Perhitungan
Berikutnya  pada  halaman  perhitungan  terdapat  Gambar  8,  Gambar  9,  Gambar  10,  menampilkan  nilai  bobot kepentingan, perhitungan pangkat, dan nilai S.
Gambar 8 Halaman Perhitungan Bobot Kepentingan

## Gambar 10. Halaman Perhitungan Vektor S
Dalam  halaman  perangkingan  berisi  tampilan  urutan  alternatif  berdasarkan  nilai  perhitungan  yang  sudah dilakukan. Dapat dilihat pada Gambar 11 Vanka Thrift menenpati urutan pertama dengan nilai 0,113853 disusul oleh Toko Vin Jogja dengan skor 0.087230, dan Ottoro Store dengan skor 0.084105.

## Gambar 11 Perangkingan
Pengujian  selanjutnya  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  masukan  melakukan  proses  dengan  benar  dan menghasilkan output yang sesuai dengan rencana. Hasil dari uji kotak hitam ini dilakukan pada program menu utama Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Toko Thrifthing dalam Tabel 10 .

## Tabel 10 Pengujian Blackbox
No Kasus Uji Langkah Uji Hasil yang Diharapkan Hasil Aktual Hasil 1 Menu Data Kriteria Klik-menu kriteria Menampilkan  halaman data kriteria Tampilan halaman data kriteria Sesuai 2 Menu Data Alternatif Klik-menu kriteria Menampilkan  halaman alternatif Tampilan halaman alternatif Sesuai 3 Menu Perhitungan Klik-menu perhitungan maka menampilkan Menampilkan  halaman perhitungan Matrix Tampilan halaman Sesuai

## 550 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
No Kasus Uji Langkah Uji Hasil yang Diharapkan Hasil Aktual Hasil perhitungan Matrix Alternatif Kriteria, Perhitungan Bobot Kepentingan  Normalisasi Bobot,  dan  Perhitungan Nilai Vektor S Alternatif Kriteria, Perhitungan Bobot Kepentingan Normalisasi  Bobot,  dan Perhitungan Nilai Vektor S dengan tab perhitungan pembobotan, normalisasi, dan perhitungan Nilai  Vektor V 4 Perangkingan Klik-menu  Perangkingan, maka  menampilkan  hasil Perankingan. Menampilkan hasil nilai perangkingan Tampilan nilai perangkingan Sesuai
Dari hasil pengujian Tabel 10, dapat disimpulkan bahwa uji black box yang melibatkan uji input, proses, dan output yang didasarkan pada desain perangkat lunak telah terpenuhi, dengan hasil yang sesuai dengan desain.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh penulis, maka dapat disimpulkan bahwa  Sistem pendukung keputusan menggunakan metode weighted product ini diharapkan dapat membantu konsumen dalam memilih toko thrift yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka dengan memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan representatif berdasarkan data yang telah dianalisis. Berdasarkan pengujian Black Box, sistem yang dikembangkan terbukti sesuai dengan kebutuhan yang telah ditetapkan. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa Toko Vanka Thrift memperoleh nilai tertinggi sebagai rekomendasi toko thrift di wilayah Depok, Kota Yogyakarta, dengan skor sebesar 0.113853  disusul  oleh  Toko  Vin  Jogja  dengan skor  0.087230,  dan Ottoro Store dengan skor  0.084105.  Hasil ini menegaskan bahwa sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode weighted product mampu memberikan rekomendasi yang akurat dan bermanfaat bagi konsumen dalam memilih toko thrift yang sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Juli,  N.  A.  Hasibuan,  and  M.  Qalyubi,  “POSITIF  INDONESIA  DAN  HUKUM  EKONOMI  SYARIAH,” Anal. Prakt. JUAL BELI THRIFTING Perspekt. Huk. POSITIF Indones. DAN Huk. Ekon. SYARIAH , vol. 1, no. 4, pp. 89–95, 2024.
[2] M. E. Faisal, C. Savitri, and Suroso, “The Influence Of Price And Product Quality On The Purchase Decision Of Thrift Clothing In Buttress Market Store,” Manag. Stud. Entrep. J. , vol. 4, no. 6, pp. 7857–7862, 2023.
[3] H. Mansyur, R. Arifin,  and R. Millaningtyas, “Pengaruh  Harga, Promosi,  Pelayanan,  Lokasi,  Tata Letak Produk Dan  Kelengkapan  Produk  Terhadap Keputusan Berbelanja (Studi Kasus Pada Konsumen …,” J. Ilm. Ris. … , pp. 36–53, 2021.
[4] J.  Sistem et  al. ,  “Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Aplikasi,” PENERAPAN  METODE  TOPSIS  UNTUK  PEMILIHAN  BAHAN  JEANS TERBAIK TOKO BIQINJEANSFAM , vol. 1, no. 1, pp. 50–64, 2023.
[5] A. Ardiansyah et al. , Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2024.
[6] Romindo  and  Jamaludin,  “Implementasi  Metode  ANP  Terhadap  Sistem  Pendukung  Keputusan  Memilih  Toko Daring  Terbaik,” J.  Media  Inform.
Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 254, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1373.
[7] F.  Mahdi,  Faisal,  Dwina  Pri  Indini,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  WASPAS  dan  ROC  (Rank  Order  Centroid)  dalam  Pengangkatan  Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i2.232.
[8] N. W. Gajah, “Implementasi Metode Topsis Memilih Kelompok Tani Terbaik Dinas Pertanian Deli Serdang,”
J. Comput. Digit. Bus. , vol. 1, no. 1, Art. no. 1, May 2022, doi: 10.56427/jcbd.v1i1.1.
[9] S. Hartono, A. D. Indriyanti, and D. B. P. Putra, “Rancang Bangun Sistem Keputusan Penerimaan Siswa Baru MTsN 9 Jombang Dengan Metode Topsis,” Inov. J. Ilm. Inov. Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 55–61, Mar. 2022.
[10] M. I. Fu’adi and A. Diana, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK PADA TOKO SEPATU SAMAN SHOES,” RADIAL J. Perad. Sains Rekayasa Dan Teknol. , vol. 9, no. 2, pp. 265– 280, Jan. 2022, doi: 10.37971/radial.v9i2.243.
[11] D. I. Putri and M. Akbar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN SMART TELEVISI MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING,” JUTEKIN J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 1, Jul. 2021, doi: 10.51530/jutekin.v9i1.507.
[12] R. S. Bima and M. Akbar, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Framework menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (Studi  Kasus:  BSI UAD),” vol. 5, no. 2, pp. 92–98, 2022, doi: https://doi.org/10.37729/intek.v5i2.2224.
[13] S. H. Wibowo and M. Akbar, “Sistem Penunjang Keputusan Prioritas Bug Dalam Tahap Pengujian dengan Simple Additive Weighting,” J. Tek. Inform. JUTEKIN , vol. 11, no. 1, Art. no. 1, Jun. 2023, doi: 10.51530/jutekin.v11i1.688.
[14] M. Mesran et al. , “The VIKOR Method to Support the Effectiveness of Decisions in Determining Work Incentive Recipients,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, p. 012043, Mar. 2019, doi: 10.1088/1742- 6596/1175/1/012043.
[15] R.  Satrio,  J.  Wahyudi,  and  R.  Supardi,  “Implementasi Metode  Additive Ratio  Assessment  (ARAS)  Untuk  Seleksi  Penerimaan  Beasiswa  Pada  SMA Negeri 4 Bengkulu Tengah,” J. Media Infotama , vol. 19, no. 2, pp. 351–357, 2023, doi: 10.37676/jmi.v19i2.4231.
[16] V.  M. M. Siregar et al. , “Implementation of ELECTRE Method for  Decision Support System,” IOP Conf. Ser. Mater.  Sci.  Eng. , vol.  1088, no.  1,  p.
012027, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012027.
[17] A. Arman, T. A. Sundara, I. Stephane, and M. Fadli, “SPK Penilihan Guru Terbaik Dengan Metode WP Pada MAN 1 Pariaman,” J. Inform. , vol. 6, no. 2, Art. no. 2, Oct. 2019, doi: 10.31294/ji.v6i2.6176.
[18] H. L. H. S. Warnars and L. Adyana, “Sistem Pendukung Keputusan Penentu Penerima Reward Guru Dengan Metode Weighted Product (WP),” PETIR J.
Pengkaj. Dan Penerapan Tek. Inform. , vol. 14, pp. 122–129, 2021, doi: 10.33322/petir.v14i2.899.
[19] M. Muqorobin and M. H. Ma’ruf, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Obyek Wisata Terbaik Di Kabupaten Sragen Dengan Metode Weighted Product,” J. Tek. Inf. Dan Komput. Tekinkom , vol. 5, pp. 364– 376, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.536.
[20] Y.  R.  K.  Maria  G  Ninu,  Marselinus  P  Lewotobi,  Marianto  Manoh,  “PENERAPAN  METODE  WEIGHTED  PRODUCTDALAM  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN LEPTOP PADA TOKO SHERFIS TECH,” J. Sos. Dan Teknol. SOSTECH , vol. 3, pp. 996–1003, 2023.
[21] F. O. Dayera, Musa Bundaris Palungan, “Pemodelan Decision Support System dalam Pemilihan Rumah Hunian Menggunakan Kombinasi Metode S.A.W. dan Fuzzy Logic,” G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 8, no. 1, pp. 186– 195, 2024.
[22] A. F. Hasibuan, R. W. Sembiring, and M. R. Lubis, “Pendekatan SPK dengan Metode AHP pada Seleksi Peserta Cerdas Cermat di SDIT Permata Cendekia DSS Approach with the AHP Method in the Selection of Quiz Participants at SDIT Permata Cendekia,” JOMLAI J. Mach. Learn. Artif. Intell. , vol. 2, no. 1, 2023, doi: 10.55123/jomlai.v2i1.1866.
[23] A.  Ripani  and  S.  D.  H.  Permana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Toko  Online  (e-commerce)  Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW),” J. Ind. Kreat. Dan Inform. Ser. Jikis , vol. 1, no. 2, pp. 70– 77, 2021.
[24] R. T. Aldisa and R. A. Purba, “Penerapan Metode Weight Product (WP) untuk Rekomendasi Pemilihan Jasa Paket Laundry Terbaik,” J. Inf. Syst. Res. JOSH , vol. 4, no. 2, pp. 676–682, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2925.
[25] Novi Anggraini, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Toko Online Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product (Wp),” Sistemasi , 2023.
[26] A. Syahputra and B. Arifitama, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Biji Kopi Berkualitas Menggunakan Metode Weighted Product,” J. Integrasi , vol. 15, no. 1, pp. 1–7, 2023, doi: 10.30871/ji.v15i1.4519.
[27] R. Supardi and A. Sudarsono, “Penerapan Metode Weighted Product (WP) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada PT. Agrodehasen Bengkulu,” J. Media Infotama , vol. 19, pp. 141–147, 2023, doi: 10.37676/jmi.v19i1.3505.