ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 1, Agustus 2023, Hal 476-485 DOI 10.30865/klik.v4i1.1201 https://djournals.com/klik

## Analisis Pembelian Mobil Listrik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Abdul Halim Anshor * , Wiyanto
Teknik, Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email: 1,* abdulhalimanshor@pelitabangsa.ac.id, 2 wiyanto@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: abdulhalimanshor@pelitabangsa.ac.id
Abstrak− Mobil listrik telah menjadi trend kendaraan masa depan yang mengalami perkembangan yang sangat pesat. Sejak abad ke 18 awal dirilis mobil listrik di eropa, sedangkan di Indonesia berkembang sejak tahun 2012 sampai saat ini. Keunggulan yang dijanjikan oleh mobil listrik dapat meumbuhkan minat dari pemakai kendaraan berbahan bakar bbm untuk pindah menggunakan mobil listrik. Banyaknya produsen dan merek mobil listrik membuat masyarakat menjadi kesulitan dalam menentukan merek mobil listrik apa yang akan dibeli.  Hal ini dikarenakan minimnya pengetahuan Masyarakat akan produk baru ini. Untuk mengatasi masalah tersebut dapa t disolusikan  dengan  penerapan  Sistem  Pendukung  keputusan.  Pada  penelitian  kali  ini  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Adapun atribut yang digunakan adalah harga, jarak tempuh, kecapatan maksimum, waktu pengisian baterai, fitur dan teknologi, serta keamanan dan kenyamanan. Penerapan kombinasi  ini  ditujukan  untuk  mengurangai  penilaian  yang  subjektif  terhadap  atribut  yang  digunakan.  Penerapan  metode  diawali dengan menghitung bobot maksimum dari setiap atribut selanjutnya dilanjutnya dengan perhitungan nilai preferensi dan perankingan. Atribut dengan nilai preferensi maksimum adalah  peringkat pertama atau sebagai keputusan pemilihan alternatif terbaik pertama. Dari hasil penelitian ini dapat membantu  para calon pembeli dapat menentukan pilihan mobil listrik yang terbaik untuk dibeli. Hasil dari penelitian ini didapat perangkingan dari masing-masing alternatif yang ada sebagai berikut mobil alternatif pertama mobil Tesla Model S dengan nilai preferensi 0,668, alternatif terpilih ke dua beli mobil listrik  Nissan Leaf dengan nilai preferensi 0.629, alternatif ketiga beli mobil listrik merek  Hyundai Ioniq Electric dengan nilai preferensi 0.622 dan alternatif terakhir adalah beli mobil listrik merek selanjutnya alternatif beli mobil listrik Tesla Model S dengan nilai prefernsi 0.504.
Kata Kunci : Mobil; Listrik; Analytical Hierarchy Process; TOPSIS; Ranking
Abstract −Electric cars have become a future vehicle trend that is experiencing very rapid development. Since the early 18th century electric  cars  were  released in Europe, while  in  Indonesia  they have  developed  since  2012  until  now. The  advantages promised by electric cars can generate interest from fuel-fueled vehicle users to switch to using electric cars. The large number of manufacturers and brands of electric cars makes it difficult for people to decide which brand of electric car to buy. This is due to the lack of public knowledge of this new product. To overcome these problems can be solved by implementing a decision support system. In this study, the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) methods were used. The attributes used are price, mileage, maximum speed, battery charging time, features and technology, as well as security and comfort. The application of this combination is intended to reduce the subjective assessment of the attributes used. The application of the method begins with calculating the maximum weight of each attribute, then proceed with calculating the preference and ranking values. The attribute with the maximum preference value is ranked first or as the first best alternative selection decision. The results of this research can help prospective buyers determine the best choice of electric car to buy. The results of this study obtained the ranking of each of the alternatives as follows: The first alternative is a Tesla Model S car with a preference value of 0.668, the second chosen alternative is to buy a Nissan Leaf electric car with a preference value of 0.629, the third alternative is to buy a Hyundai Ioniq Electric brand electric car. with a preference value of 0.622 and the last alternative is to buy an electric car, the next alternative is to buy a Tesla Model S electric car with a preference value of 0.504.
Keywords : Car; Electricity; Analytical Hierarchy Process; TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  transportasi  pada  era  5.0  mencapai  pada  kejayaannya  hal  ini  ditandai  dengan  banyaknya  peminat  para pengguna kendaraan untuk bertransformasi dari kendaraan berbahan bakar BBM ke mobil listrik. Mobil listrik merupakan solusi  dari  mobil  konvensional  yang  prduksinya  merajai  satu  abad  ini.  Walaupun  masih  dalam  tahap  berkembang perniagaan mobil listrik menunjukan angka peningkatan yang sangat signifikan beberapa tahun terakhir ini. Mobil listrik memiliki  berbagai  macam  kelebihan  antara  lain,  mobil  listrik  memerlukan  biaya  operasional  yang  lebih  murah dibandingkan  mobil  konvensional,  hal  itu  ditunjukan  dengan  rendahnya  biaya  pengisian  baterai  mobil  listrik  jika dibandingkan  dengan  pengisian  bahan  bakar  fosil  oleh  mobil  konvensional.  Disamping  itu  mobil  listrik  lebih  mudah dalam hal maintenance (perawatan) karena mobil listrik memiliki komponen gerak yang lebih sedikit bila dibandingkan dengan mobil konvensional, dan yang terakhir mobil listrik tidak memiliki emisi karbon sehingga lebih ramah lingkungan. Diamping kelebihannya mobil listrik juga memiliki berbagaikekurangan diantaranya harganya yang mahal, jarak tempuh yang  terbatas  dan  waktu  yang  lama  dalam  pengisian  baterai.  Disamping  kelebihan  yang  dimiliki  mobil  listrik  juga memiliki  berbagai  kekurangan  diantaranya  jarak  tempuh  yang  terbatas  dan  waktu  pengisian  baterai  yang  lama  . Berdasarkan data dari PT PLN ( Persero) pada semester satu tahun 2023, jumlah pelanggan yang menggunakan layanan home charging services ini sebanyak 1933 pelanggan, naik 119,4 persen dari total 881 pelanggan di tahun 2022. Hal ini dikarenakan minat masyarakat untuk beralih ke kendaraan listrik semakin tinggi. Selain itu banyaknya produsen mobil listrik  dengan  berbagai  merek  dan  spesifikasi  membuat  para  pengguna  kendaraan  sulit  menentukan  pilihan  dalam membeli  mobil  listrik.  Diantara  produsen  mobil  listrik  adalah  Tesla,  Nissan,  Chevrolet,  Audi,  BMW,  Hyundai,  Kia,

## Abdul Halim Anshor, Analisis Pembelian Mobil Listrik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Volkswagen,Mercedes-Benz,  Porsche  and  masih  banyak  yang  lainnya.  Sebagai  solusi  dari  masalah  adalah  dengan penerapan  ilmu  komputer  yang  berbasis  teknologi  yaitu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (Decision  Support  System), Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil  keputusan  yang  berkaitan  dengan  persoalan  yang  bersifat  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  Dalam penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode  Analytical  Hierarcy  Process  dan  Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution merupakan metode pendukung keputusan yang menguraikan masalah multi kriteria kompleks menjadi suatu hierarki. Menurut Saaty (1993), hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level di mana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah sampai level terakhir dari alternatif. (Supriadi, Rustandi, Komarlina, & Ardiani, 2018).
Proses seperti ini akan membuat suatu permasalahan terlihat lebih terstruktur dan sistematis..  Untuk itu peneliti melakukan  penelitian  untuk  menganalisa  keputusan  pembelian  mobil  listrik  dengan  metode  hybrid  sitem  pengambil keputusan  Analytical  Hierarcy  Process  dan  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution.  Adapun metodenya  menentukan kriteria yang dipakai adalah harga, jarak tempuh, kecepatan maksimum, waktu pengisian baterai, fitur dan teknologi serta keamanan, sedangkan  alternatif yang digunakan adalah mobil listrik Tesla Model  S , Nissan Leaf , Hyundai Ioniq Electric  dan Wuling Hong Guang Mini EV . Peneliti menggunakan metode Analytical Hierarcy Process untuk  menentukan bobot dari kriteria yang ditentukan selanjutnya menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution untuk menentukan ranking terpilih dari alternatif yang diberikan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana penerapan Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan kriteria pembelian mobil listrik yang terbaik. Disamping itu dengan penelitian ini ditujukan  untuk mengetahui bagaimana metode penentuan pembelian mobil listrik berdasarkan kriteria kualitatif dan data alternatif yang ada diubah menjadi data kuantitatif melalui perbandingan berpasangan .
Dalam  melakukan  penelitian  ini  penulis  menggunakan  beberpa  referensi  hasil  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya,  baik  dari  segi  model  ataupun  data  yang  digunakan  dalam  penelitian.  berikut  adalah  penelitian  yang  di gunakan  peneliti  sebagai  landasan  penelitian.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  Ajeng  Sarwendah  Aryaningrum dengan judul “ Perancangan Sistem Mitigasi Risiko Rantai Pasok Bawang Merah dengan Menggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dan TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) pada CV. HRS di Daerah Larangan Brebes”, hasil dari penelitian tersebut adalah  Berdasarkan hasil identifikasi risiko rantai pasok bawang  merah  pada  CV.  HRS  di  Larangan,  Brebes  melalui  model  skor  untuk  proses  plan,  source,  make  dan  deliver diperoleh 27 penyebab terjadinya risiko. Selanjutnya dilakukan penilaian risiko dengan menghitung nilai perbandingan berpasangan  dengan  menggunakan  AHP  untuk  mendapatkan  nilai  prioritas  risiko  dari  hasil  pembobotan  dari perbandingan  kriteria  dan  subkriteria  yang  nantinya  akan  menjadi  input  dalam  metode  TOPSIS.  Dari  hasil  yang didapatkan  maka  akan  dilakukan  evaluasi  risiko  untuk  menentukan  peringkat  dari  tiap  risiko,  peringkat  risiko  yang terbesar  atau  yang  mendapatkan  urutan  pertama  yaitu  penyebab  risiko  yang  paling  mempengaruhi  supply  chain  pada UMKM diantaranya yaitu terganggunya pasokan dikarenakan cuaca yang tidak menentu, ketidaktersediaannya komoditas berdasar kuantitas, kesalahan perhitungan stok, permintaan yang fluktuatif, kesulitan dalam mendapat bahan baku dari komoditas.[1].  SelanjutnyaPenelitian  yang  dilakukan  oleh  Sister  P  Lumbantoruan  dengan  judul  penelitian  “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Pandemi Menggunakan Metode AHP (Analytical  Hierarchy Process)” pada tahun 2021. Hasil dari penelitian tersebut dengan metode AHP dapat membantu pemerintah dalam menentukan siapa saja masyarakat yang berhak mendapat bantuan di era pandemic dari pemerintah. Penilaian dilakukan dengan cara penentuan kriteria  dan  alternatif.dan  menentukan  prioritas  [4].Pada  tahun  2020  dilakukan  penelitian  oleh  Dicky  Ahmad  Rizaldi, Yunita Yunita dan Desty Rodiah dengan judul “Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process Dan TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Pembelian Mobil pada Rental Mobil” hasil dari penelitian tersebut adalah Pengujian dari  20  alternatif  dan  8  kriteriayang     diambil   dari   wisatasolo.id   menggunakan   metode Analytical  Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam menyelesaikan kasus  sistem    pendukung  keputusan  dalam pembelian  mobil  dengan  cara  membandingkan  hasil  dari decision  maker dengan  hasil  dari  sistem  didapatkan  akurasi sebesar 70.96%.[2]
Penulis  menyimpulkan  Perbedaan  dari  masing-masing  penelitian  diatas  adalah  pada  pemberian  nilai  intensitas kepentingan  hubungan antar atribut.penentuan ii menjadi dasar seberapa objektifnya penilaian yang dilakukan terahadap atribut  yang  ditentukan  untuk  menghasilkan  hipotesa  dari  masalah  yang  ada  yang  dapat  menggambarkan  penilaian terhadap alternatif terbaik dari sebuah tujuan yang ditentukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahap yang dilakukan, seperti digambarkan pada bagan alir gambar 1 di bawah ini :
Abdul Halim Anshor, Analisis Pembelian Mobil Listrik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Gambar 1. Metode penelitian
Tahapan  dalam  penelitian  ini  diawali  dengan  kegiatan    mengumpulkan  data,  Analisis  Data,  dan  evaluasi  hasil peneliatian. Adapun uraian dari tahapan-tahapan tersebut adalah sebagai berikut :

## a. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dengan melakukan studi  dokumentasi. Studi Dokumentasi Memperoleh data dengan menganalisis dokumen sumber mengenai mobil listrik,
b.   Analisis Data
1.   Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode AHP  adalah  metode yang  dapat  memecahkan masalah dengan berbagai  kriteria yang kompleks menjadi  a hierarkis [4]. Tahapan metode AHP adalah [6][7]:
a)  Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  pemecahan  yang  diinginkan,  yaitu  dengan  menentukan  beberapa kemungkinan solusi untuk memecahkan masalah.
b)   Buat struktur hierarkis. Ada 3 struktur hirarki, yaitu: tujuan, kriteria dan alternatif.
c)   Membuat matriks perbandingan berpasangan berdasarkan penilaian pengambil keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu unsur dibandingkan dengan unsur lainnya, yang diubah dalam bentuk matriks untuk melakukan proses perhitungan numerik.
d)   Hitung vektor Eigen yang dinormalisasi yang merupakan bobot setiap elemen. Cara menghitung vektor eigen yang dinormalisasi adalah:
1)   Menjumlahkan hasil perkalian baris dan kolom
2)   Jumlahkan nilai setiap kolom dari 1 matriks
3)   Bagilah setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang sesuai untuk mendapatkan amatriks ternormalisasi.
4)  Jumlahkan nilai setiap baris dan bagi dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-ratanya.
2.   Periksa konsistensi hirarki. Konsistensi yang diharapkan mendekati sempurna, yaitu 10%, atau
0.1, jika melebihi 0.1 akan menyebabkan konsistensi tidak 100% sehingga disarankan dilakukan ulang berpasangan matriks perbandingan.
a)   Tentukan nilai eigen maksimum (λMaks)
b)   Hitung Consistency Index (CI) dengan persamaan;
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠− 𝑛 𝑛 (1)
Informasi: n = Jumlah Kriteria CI = Indeks Konsistensi 𝜆 = Nilai Eigen c)   Menghitung Konsistensi Rasio dengan persamaan;
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (2)
Keterangan; CR = Rasio Konsistensi IR  = Konsistensi Acak Indeks
c.   Metode TOPSIS

## Mulai
Pengumpulan Data
Analisis Data Evaluasi Hasil Selesai

## Abdul Halim Anshor, Analisis Pembelian Mobil Listrik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan
TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang pada tahun 1981. TOPSIS memberikan sebuah  solusi  dari  sejumlah  alternatif  yang  mungkin  dengan  cara  membandingkan  setiap  alternatif  dengan  alternatif terbaik  dan  alternatif  terburuk  yang  ada  di  antara  alternatif-alternatif  masalah.  Metode  ini  menggunakan  jarak  untuk melakukan perbandingan tersebut.Pada sistem ini, metode TOPSIS digunakan dalam meranking alternatif kost sebagai solusi  alternatif  kost  terbaik  untuk  pengguna.  Adapun    langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  dalam  menggunakan TOPSIS untuk memecahkan suatu masalah menurut Tzeng dan Huang :
1.   Membangun Sebuah Matriks Keputusan
Matriks  keputusan  X  mengacu  terhadap  m  alternatif  yang  akan  dievaluasi  berdasarkan    kriteria  perhatikan  matrix keputusan dibawah ini.
𝑥 =   [ 𝑥 11 ⋯ 𝑥 16 ⋮ . ⋮ 𝑥 𝑚1 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (3)
Dimana ai( i = 1, 2, 3, …, m ) adalah alternatif-alternatif yang mungkin, xj( j = 1, 2, 3, …, n) adalah atribut dimana performansi alternatif diukur, dan xij adalah performansi alternatif ai dengan acuan atribut xj.
2.   Membuat Matriks Keputusan yang Ternormalisasi
Persamaan yang digunakan untuk mentransformasikan setiap elemen xij adalah:
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (4)
Dengan i = 1, 2, 3, … , m; dan j = 1, 2, 3, …, n; dimana rij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R dan xij adalah elemen dari matriks keputusan X 3.   Membuat Matriks Keputusan yang Ternormalisasi Terbobot Dengan  bobot  wj  =  (w1,  w2,  w3,  …,  wn),  dimana  wj  adalah  bobot  dari  kriteria  ke-j  dan ∑ 𝑤𝑗 = 1 𝑚 𝑣=𝑖 ,  maka normalisasi bobot matriks V adalah:
v 𝑖𝑗 = 𝑤𝑗𝑟𝑖𝑗 (5)
Dengan i = 1, 2, 3, … , m; dan j = 1, 2, 3, …, n; dimana vij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V, wj adalah bobot dari kriteria ke-j, dan rij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R. 4.   Menentukan Matriks Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Solusi ideal positif dinotasikan  A + , sedangkan solusi ideal negatif dinotasikan A - . Berikut ini adalah persamaan dari A + dan A - :
A + = {(max vij | j J), (min vij | j J’), i=1,2,3, ... ,m}     (6) = {v1 + , v2 + , v3 + ,…….,vn} A- = {(max vij | j J), (min vij | j J’), i=1,2,3, ... ,m}            (7) = {v1 - , v2 - , v3 - ,…….,vn}
J = { j = 1, 2, 3, … , n dan J merupakan himpunan kriteria keuntungan (benefit criteria)}. J’ = { j = 1, 2, 3, …, n dan J’  merupakan  himpunan  kriteria  biaya  (cost  criteria)}.  Dimana  vij  adalah  elemen  dari  matriks  keputusan  yang ternormalisasi terbobot V,  ( j = 1, 2, 3, … , n) adalah elemen matriks solusi ideal positif, dan  ( j = 1, 2, 3, … , n) adalah elemen matriks solusi ideal negatif.
5.   Menghitung Separasi 𝑆𝑖 + adalah jarak alternatif dari solusi ideal positif yang didefinisikan sebagai:
𝑆𝑖 + = √∑ (𝑣𝑖𝑗 − 𝑣𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1 , dengan i = 1, 2, 3, ... , m     (8)
𝑆𝑖 − adalah jarak alternatif dari solusi ideal positif yang didefinisikan sebagai:
𝑆𝑖 − = √∑ (𝑣𝑖𝑗 − 𝑣𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 dengan i  =  1, 2, 3, … , m (9)
𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 𝑆𝑖 − adalah jarak alternatif dari solusi ideal ke-i dari solusi ideal positif, adalah jarak alternatif ke-i dari solusi ideal negatif, adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V, 𝑣𝑖 + vi+ adalah elemen matriks solusi ideal positif, dan 𝑣𝑖 − adalah elemen matriks solusi ideal egatif. 6.   Menghitung Kedekatan Relatif Terhadap Solusi Ideal Positif
Kedekatan relatif dari setiap alternatif terhadap solusi ideal positif dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑐𝑖 + = 𝑠𝑖 − (𝑠𝑖 + + 𝑠𝑖 − ) , 0 ≤ 𝑐𝑖 + ≤1                                                (10)
Dengan i = 1, 2, 3, …, m, dimana  adalah kedekatan relatif dari alternatif ke-i terhadap solusi ideal positif, 𝑐𝑖 + adalah jarak alternatif ke-i dari solusi ideal positif 𝑠𝑖 + , dan 𝑠𝑖 − adalah jarak alternatif ke-i dari solusi ideal negatif.
Abdul Halim Anshor, Analisis Pembelian Mobil Listrik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan

## Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

## 7.   Merangking Alternatif
Alternatif diurutkan dari nilai  terbesar ke nilai terkecil. Alternatif dengan nilai  terbesar merupakan solusi yang Terbaik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pemodelan MADM
Berikut ini adalah hasil dari penelitian yang telah dilakukan. Pada tahap awal peneliti menentukan tujuan, kriteria dan alternatif  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian.  Selanjutnya  ketiga  komponen  tersebut  dirancang  dalam  bentuk visualisasi  hierarki  model  MADM  (Multi  Attribute  Decision  Making),  Pemodelan  MADM  digunakan  untuk menggambarkan hubungan keterkaitan diantara tujuan, kriteria dan alternatif yang digunakan dalam penelitian. Adapun tujuan  dalam  studi  kasus  ini  adallah  pembelian  mobil  listrik  ,  kriteria  yang  digunakan  adalah  harga,  jarak  tempuh, kecapatan maksimum, fitur dan teknologi, waktu pengisian baterai dan keamanan. Untuk kriteria yang digunakan adalah Tesla Model S,Nissan Leaf, Hyundai Ioniq Electri dan Wuling Hong Guang Mini EV. Berikut adalah perancangan model MADM pembelian mobil listrik seperti pada gambar 2 :

## Gambar 2. Model MADM Pembelian Mobil Listrik

## 3.2 Menentukan Kepentingan Antar Kriteria
Berikut ini adalah tabel pendefinisian kepentingan antar kriteria pembelian mobil listrik ditunjukan oleh tabel 1 :
Tabel 1. Tingkat Kepentingan Antar Kriteria Intensitas Kepentingan Kepentingan 1 Sama pentingnya dibanding dengan yang lain 3 Sedikit lebih penting dibanding yang lain 5 Cukup Penting dibanding dengan yang lain 7 Sangat penting dibanding dengan yang lain 9 Ekstrim pentingnya dibanding  dengan yang lain 2, 4, 6, 8 Nilai diantara dua penilaian yang berdekatan Resiprokal Jika elemen 1 memiliki salah satu angka di atas dibandingkan elemen j, maka j memiliki nilai kenalikannya ketika dibanding dengan i

## 3.3 Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan dari Setiap Kriteria
Berikut ini adalah kriteria yang digunakan dalam penelitian seperti ditunjukan oleh tabel 2  :
Tabel 2. Kriteria dalm Pembelian Mobil Listrik No Kriteria Kode 1 Harga C1 2 Jarak tempuh C2 3 Kecepatan maksimum C3 4 Waktu Pengisian Baterai C4 5 Fitur dan Teknologi C5 6 Keamanan C6
Langkah selanjutnya adalah membuat matriks berpasangan setiap kriteria dengan ketentuan sebagai berikut : a. Pada kolom matriks akan disi dengan nilai perbandingan dari setiap kriteria
b. Untuk kriteria yang dibandingkan sama maka nilai perbandingannya adalah 1
Pemilihan  Mobil Listrik
Harga Jarak Tempuh Kecapatan Maksimum Waktu Pengisian Baterai
Fitur dan Teknologi Keamanan Tesla Model S Nissan Leaf Hyundai  Ioniq Wuling  Hong
Guang  Mini

## Abdul Halim Anshor, Analisis Pembelian Mobil Listrik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan
c. Untuk  kolom  kriteria  yang  telah  ditentukan  maka  nilai  matrik  sebaliknya  adalah  nilai  kebalikannya.  Missal  nilai perbandingan harga dengan jarak tempuh adalah 2, maka nilai perbandingan harga dan jarak tempuh adalah ½ atau (0.50) dalam bentuk desimal.
Tabel 3. Matrik Perbandingan Setiap Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1.000 0.500 0.250 0.250 0.333 0.167 C2 2.000 1.000 0.500 0.333 0.250 0.333 C3 4.000 2.000 1.000 0.333 0.333 0.200 C4 4.000 3.000 3.000 1.000 0.500 0.333 C5 3.000 4.000 3.000 2.000 1.000 0.200 C6 6.000 3.000 5.000 3.000 5.000 1.000 Total 20.000 13.500 12.750 6.917 7.417 2.233
Hasil analisa dari matriks perbandingan di atas adalah sebagai berikut : a. Jarak tempuh : Harga →2, Jarak tempuh mendekati sedikit  penting dari Harga
b. Kecepatan maksimum : Harga →4. Kecepatan maksimum mendekati lebih penting dari harga
c. Waktu pengisian baterai : Harga →4, Waktu pengisian baterai mendekati lebih penting dari harga
d. Fitur dan teknologi : Harga →3, Fitur dan teknologi sedikit lebih penting dari harga
e. Keamanan : Harga →6, Keamanan mendekati sangat penting dari harga
f. Kecepatan maksimum : Jarak Tempuh →2, Kecapatan maksimum mendekati sedikit  penting dari jarak tempuh
g. Waktu pengisian baterai : Jarak Tempuh →3, Waktu pengisian baterai sedikit lebih penting dari Jarak Tempuh
h. Fitur dan teknologi : Jarak tempuh →3, Fitur dan teknologi sedikit lebih penting dari Jarak tempuh
i. Keamanan : Jarak tempuh →3, Keamanan sedikit lebih penting dari Jarak tempuh
j. Waktu pengisian baterai : Kecepatan maksimum →3, Waktu pengisian baterai sedikit lebih penting dari Kecepatan maksimum
k. Fitur dan Teknologi : Kecepatan maksimum →3, Fitur dan Teknologi sedikit lebih penting dari Kecepatan maksimum
l. Keamanan : Kecepatan maksimum →5, Keamanan cukup penting dari Kecepatan maksimum
m. Fitur dan Teknologi : Waktu pengisian baterai→2, Fitur dan Teknologi mendekati sedikit  penting Waktu pengisian baterai
n. Keamanan : Waktu pengisian baterai→2, Keamanan sedikit lebih penting dari Waktu pengisian baterai
o. Keamanan : Fitur dan Teknologi →5, Keamanan cukup penting dari Fitur dan Teknologi
3.4 Normalisasi Setiap Nilai Pada Matriks Perbandingan Berpasangan
Pada tahapnbormalisasi semua bilangan dalam matriks dibagi dengan jumlah baris jumlah total masing-masing kriteria. Berikut ini adalah tabel hasil normalisasi dari kriteria seperti ditunjukan oleh tabel 3  :
Tabel 3. Hasil Normalisasi Matriks Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1.000 0.500 0.250 0.250 0.333 0.167 C2 2.000 1.000 0.500 0.333 0.250 0.333 C3 4.000 2.000 1.000 0.333 0.333 0.200 C4 4.000 3.000 3.000 1.000 0.500 0.333 C5 3.000 4.000 3.000 2.000 1.000 0.200 C6 6.000 3.000 5.000 3.000 5.000 1.000 Total 20.000 13.500 12.750 6.917 7.417 2.233
Dari Normalisasi setiap nilai pada matriks perbandinga berpasangan  mendapatkan nilai bobot dari setiap elemen dalam matriks yang digunakan untuk mengevaluasi kriteria. Hal ini perlu dilakukan karena untuk pemberian nilai pada kriteria  didasarkan  pada lingkungan  system  yang sudah  ada  menurut  para  ahli  atau  pendapat  publik,  sehingga  faktor- faktor yang tidak diperlukan harus dihilangkan atau dinormalisasikan.

## 3.5 Menghitung Nilai Rata-Rata Setiap Kriteria untuk Dijadikan Bobot
Pada tahap selanjutnya akan menetukan prioritas vector dan nilai bobot dari masing-masing kriteria. Hasil perhitungan nilai prioritas vector dan bobot masing-masing kriteria ditunjukkan pada tabel di bawah ini seperti ditunjukan pada tabel 4:
Tabel 4. Hasil prioritas Vektor dan Penentuan Bobot Setiap Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C1 0.050 0.037 0.020 C2 0.100 0.074 0.039 C3 0.200 0.148 0.078
Abdul Halim Anshor, Analisis Pembelian Mobil Listrik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
C4 0.200 0.222 0.235 C5 0.150 0.296 0.235 C6 0.300 0.222 0.392 Total 1.000 1.000 1.000
Penentuan prioritas vector didapat dari penjumlahan tiap baris,sedangkan untuk menentukan bobot  didapat dari perioritas vector /  n matriks, matrik  yang digunakan adalah matriks 6 x 6 jadi nilai  n 6.  Prioritas vector  yang didapat merupakan  nilai yang menunjukkan tingkat kepentingan atau bobot dari setiap kriteria atau alternatif. Prioritas vector dapat dihitung dengan menggunakan nilai eigen dan vektor eigen dari matriks perbandingan .

## 3.6. Menghitung nilai Eigen maksimum
Pada  tahap  ini  menentukan  nilai  Eigen  maksimum,caranya  adalah  dengan  mengalikan  antara  bobot  yang  didapat  dari normalisasi dengan matrik pertama.
0.044 x 20.000 0.074 x 13.500 0.102 x 12.750 0.170 x 6.917 0.199 x 7.417 0.412 x 2.233
Sehingga didapat  nilai  total eigen 6.740. Tabel hasil perhitungan nilai Eigen maksimum  ditunjukkan oleh tabel dibawah ini seperti ditunjukan pada tabel 5:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Nilai Eigen Maksimum Kriteria Perioritas Vektor Bobot Eigen value C1 0.262 0.044 0.875 C2 0.444 0.074 1.000 C3 0.609 0.102 1.295 C4 1.019 0.170 1.174 C5 1.195 0.199 1.477 C6 2.470 0.412 0.919 Total 6.000 1.000 6.740

## 3.7 Menentukan Cosistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR)
Untuk  menentukan  consistency  indeks  dan  consistency  ratio  digunakan  persamaan  sebagai  berikut  seperti  ditunjukan pada tabel 6 :
Tabel 6. Random Index N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 RI 0 9 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45
Hasil  perhitungan nilai CI dan CR adalah sebagai berikut CI   = 0.148 RI   = 1.240 CR  = 0.1 Hasil =” Konsisten”
Menurut Saaty suatu matriks perbandingan adalah konsisten jika nilai CR tidak lebih dari 0.1 (10%). Jadi matriks perbandingan yang dibuat konsisten sehingga hubungan antara kriteria yang ditentukan adalah valid dan dapat dilanjutkan pada  tahap  selanjutnya.Menggunakan  Hasil  bobot  pada  metode  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  untuk dijadikan  bobot  pada  model  TOPSIS  Dalam  perhitungan  dengan  metode  TOPSIS  peneliti  menggunakan  nilai  bobot masing-masing kriteria yang didapat dari perhitungan bobot dengan metode ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS, selanjutnya  menentukan  kategori  apakah  kriteria  yang  digunakan  termasuk  benefit  dan  cost.  Suatu  kriteria  dikatakan “Benefit”  jika semakin besar nilainya maka suatu kondisi akan bernilai baik, sedangkan suatu kriteria dikatakan bernilai “Cost” jika semakin sedikit nilainya maka suatu kondisi akan bernilai baik. Berikut adalah hasil penentuan bobot setiap kriteria yang digunakan seperti ditunjukan pada tabel 7 :
Tabel 7. Penentuan Bobot dan Penentuan Kategori Benefit atau Cost
Harga Jarak Tempuh Kecepatan Maksimum Waktu Pengisian Baterai Fitur dan Teknologi Keamanan Bobot 0.044 0.074 0.102 0.170 0.199 0.412 Cost Benefit Benefit Cost Benefit Cost 3.8 Membuat matriks keputusan Alternatif dan Kriteria

## Abdul Halim Anshor, Analisis Pembelian Mobil Listrik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan
Tahap ini adalah melakukan normalisasi matrik keputusan, sebelumnya dibuat terlebih dahulu matriks yang berisi dari nilai kriteria dari alternatif yang diberikan. Hal ini ditunjukan oleh tabel berikut seperti ditunjukan pada tabel 8 :
Tabel 8. Membuat Matriks keputusan Alternatif dan Kriteria
Harga (Juta Rupiah) Jarak Tempuh (km) Kecepatan Maksimum (km/jam) Waktu Pengisian Baterai (jam) Fitur dan Teknologi Keamanan (Resiko) Tesla Model S 35000.000 630.000 250.000 10.000 5.000 2.000 Nissan Leaf 799.000 311.000 144.000 8.000 4.000 3.000 Hyundai Ioniq Electric 560.000 311.000 165.000 6.000 4.000 3.000 Wuling Hong Guang Mini EV 105.000 120.000 100.000 7.500 3.000 2.000

## 3.9 Menghitung Matriks Normalisasi dan Terbobot
Matrik  Normalisasi  dan  terbobot  didapatkan  dari  perkalian  matriks  R  dengan  bobot  masing-masing  kriteria.  Setelah memperoleh matriks normalisasi terbobot, hasil dari perhitungannya seperti ditunjukan pada tabel 9
Tabel 9. Matriks Keputusan Ternormalisasi Pembagi 35013.755 777.652 347.075 16.008 8.124 5.099 Harga (Rupiah) Jarak Tempuh (km) Kecepatan Maksimum (km/jam) Waktu Pengisian Baterai (jam) Fitur dan Teknologi Keamanan (Resiko) Tesla Model S 1.000 0.810 0.720 0.625 0.615 0.392 Nissan Leaf 0.023 0.400 0.415 0.500 0.492 0.588 Hyundai Ioniq Electric 0.016 0.400 0.475 0.375 0.492 0.588
Pembagi didapat dari akar kuadrat dari penjumlahan nilai setiap kriteria yang dikuadratkan. Kolom matriks diisi dengan pembagian antara nilai kriteria yang di input dengan pembagi.
Tabel 10. hasil Perhitungan Matriks Ternormalisasi dan Terbobot Harga (Rupiah) Jarak Tempuh (km) Kecepatan Maksimum (km/jam) Waktu Pengisian Baterai (jam) Fitur dan Teknologi Tesla Model S 0.044 0.060 0.073 0.106 0.123 Nissan Leaf 0.001 0.030 0.042 0.085 0.098 Hyundai Ioniq Electric 0.001 0.030 0.048 0.064 0.098 Wuling Hong Guang Mini EV 0.000 0.011 0.029 0.080 0.074 Harga (Rupiah) Jarak Tempuh (km) Kecepatan Maksimum (km/jam) Waktu Pengisian Baterai (jam) Fitur dan Teknologi Tesla Model S 0.044 0.060 0.073 0.106 0.123
Matriks terbobot dihitung dengan cara mengalikan nilai pada tabel matriks ternormalisasi dengan nilai bobot awal yang didapat dengan cara perhitungan bobot dengan metode ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS.
Langkahselanjutnya adalah mencari nilai solusi ideal positif (A+) dan solusi ideal negatif (A-). Solusi ideal positif didapatkan dengan mencari nilai maksimal setiap baris dari matriks Y dan solusi ideal negatif didapatkan dengan mencari nilai minimal setiap baris dari matriks Y. Hasil nilai solusi ideal positif dan negatif dapat dilihat pada Tabel 11 di bawah ini :
Tabel 11. Tabel Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif A+ 0.0001 0.060 0.073 0.064 0.123 A- 0.044 0.011 0.029 0.106 0.074
Setelah  mendapatkan  seluruh  nilai  ideal  positif  dan  nilai  ideal  negatif  pada  masing-masing  kriteria,  langkah selanjutnya menentukan jarak dari setiap alternatif ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Nilai Di+ didapatkan dengan cara menjumlahkan seluruh nilai kuadrat dari nilai matriks keputusan ternormalisasi terbobot dikurangi nilai solusi ideal  positif  dan  negative  kemudian  diakar.  Berikut  ini  merupakan  perhitungan  jarak  nilai  terbobot  setiap  alternatif terhadap solusi ideal positif dan negative, hasil perhitungannya seperti tabel  12di bawah ini :
Tabel 12. Jarak Setiap Alternatif Terhadap Solusi Ideal Positif dan Negativ D1+ 0.156 D1- 0.158 D2+ 0.127 D2- 0.215
Abdul Halim Anshor, Analisis Pembelian Mobil Listrik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
D3+ 0.129 D3- 0.212 D4+ 0.069 D4- 0.139
Tahapan selanjutnya adalah menghitung nilai preferensi dari masing – masing alternatif . Nilai Preferansi didapat dari  solusi  ideal  positif  dibagi  penjumlahan  solusi  ideal  positif  dan  negative.  Selanjutnya  dari  hasil  nilai  preferensi alternatif  dilakukan  perangkingan,  untuk  menentukan  ranking  dipilih  nilai  preferensi  alternatif  tertinggi.  Hasil  dari perhitungan nilai preferensi dan perangkingan ditunjukkan pada tabel 13.
Tabel 13. Hasil Nilai Preferensi dan Perankingan Alternatif Mobil Listrik Nilai Preferensi Ranking Tesla Model S 0.504 4.000 Nissan Leaf 0.629 2.000 Hyundai Ioniq Electric 0.622 3.000 Wuling Hong Guang Mini EV 0.668 1.000
Pada penelitian ini altrenatif mobil wuling Hong Guang Mini EV memiliki nilai preferensi tertinggi yaitu  0.668 dengan peringkat ranking 1, sehingga merek mobil ini menjadi alternatif terpilih dalam pemilihan merek dalam pembelian mobil listrik

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan  berdasarkan  pada  pengujian,  analisis  perbandingan  diterapkan  dengan menggunakan Euclidean Distance, dengan menggunakan parameter harga, jarak tempuh, kecapatan maksimum, waktu pengisian  baterai,  fitur  dan  teknologi,  serta  keamanan  dan  kenyamanan,  hasil  perangkingan  alternatif  pilihan  mobil Ecludian Distance digunakan untuk mengetahui seberapa jauh jarak perbedaan urutan prioritas tersebut  akselerasi  dan sebagai  metode  rekomendasi.  Parameter  hasil  perangkingan  mobil  listrik  digunakan  untuk  melihat  kesesuaian  hasil dengan  ketetapan  pemilihan  pembelian  mobil  listrik.  Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa kombinasi  antara  metode  AHP  dan TOPSIS  dapat  meminimalisir  sifat  subjektif  dalam  menentukan  pembobotan  pada kriteria yang digunakan dalam penelitian. Hal ini ditunjukan dengan hasil dari matriks perbandingan yang dibuat dalam penelitian ini bernilai konsisten. Sehingga dapat digunakan dalam tahap perhitungan metode TOPSIS untuk selanjutnya dilakukan perhitungan jarak alternatif dengan solusi  bernilai  positif dan tahap selanjutnya perangkingan. Pada metode TOPSIS  untuk  masing-masing  alternatif  ,  didapatkan  alternatif  yang  memiliki  nilai  preferensi    paling  tinggi  adalah alternatif terpilih. Untuk alternatif pertama beli mobil Tesla Model S dengan nilai preferensi 0,668, alternatif terpilih ke dua beli mobil listrik  Nissan Leaf dengan nilai preferensi 0.629, alternatif ketiga beli mobil listrik merek  Hyundai Ioniq Electric dengan nilai  preferensi  0.622 dan alternatif terakhir adalah beli mobil listrik  merek selanjutnya alternatif beli mobil  listrik  Tesla  Model  S  dengan  nilai  prefernsi  0.504.  Dengan  hasil  ini  system  pendukung  keputusan  dapat memberikan kontribusi yang baik bagi konsumen mobil listrik, sehingga mereka dapat membeli mobil listrik yang tepat.

## REFERENCES
[1] Aryaningrum, A. S., Aurachman, R., & Akbar, M. D. (2023). Design of Shallot Supply Chain Risk Mitigation System Using ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  (Analytical  Hierarchy  Process)  and  TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution) Methods at CV. HRS in the Brebes Prohibition Area. eProceedings of Engineering, 10(3). Available from :  https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/issue/view/215
[2] Rizaldi, D. A., Yunita, Y., & Rodiah, D. (2020). Implementation of the Analytical Hierarchy Process and TOPSIS Methods in a Decision  Support  System  for  Car  Purchases  at  Car  Rentals.  Generics,  12(1),  14-18.  Available  from  : http://generic.ilkom.unsri.ac.id/index.php/generic/issue/view/21
[3] Agustin,  Siti  (2012)  "Supporting  Analysis  of  Decisions  on  Election  of  Residence  With  the  Analytical  Hierarchy  Process (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) method online "Faculty of Industrial Engineering. Gunadharma Umar, S., Soesanto, R. P., & Rizana, A. (2023). Decision Support System Design Determination of Key Opinion Leaders at CV. Creativity of the Nation's  Children  Using the ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  and TOPSIS  Methods.  eProceedings of  Engineering, 10(3). Available from : https://doi.org/10.14710/jtsiskom.6.1.2018.1-6
[4] Lumbantoruan,  S.  P.  (2021).  The  Decision  Support  System  for  Pandemic  Aid  Recipients  Uses  the  ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (Analytical Hierarchy Process) Method. Journal of Informatics Engineering CIT Medicom, 13(2), 94- 104. Available from : http://dx.doi.org/10.35335/cit.Vol13.2021.177.pp94-104
[5] Fistiana, F. A., Evanita, E., & Riadi, A. A. (2021). Android Based Hoya Carnosa Ornamental Plant Selection Decision Support System Using the TOPSIS Method. Jurasik (Journal of Research on Information Systems and Informatics Engineering), 6(2), 305-311. Availble from : http://dx.doi.org/10.30645/jurasik.v6i2.352.g331
[6] Ridho, M. R., Hairani, H., Abd Latif, K., & Hammad, R. (2021). A Combination of ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS and  TOPSIS  Methods  for  Decision  Support  System-Based  Vocational  Scholarship  Recipients  Recommendations.  Compact Techno Journal, 15(1), 26-39. Available from : https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/issue/view/87
[7] Khusna,  I.  M.,  &  Mariana,  N.  (2021).  Decision  Support  System  for  Selection  of  Quality  Rice  Seeds  Using  ANALYTICAL HIERARCHY  PROCESS  and  Topsis  Methods.  Journal  of  Sisfokom  (Information  and  Computer  Systems),  10(2),  162-169. Available fro, : https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i2.1145

## Abdul Halim Anshor, Analisis Pembelian Mobil Listrik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
[8] Sahadi, S., Ardhiansyah, M., & Husain, T. (2020). Decision Support System for Selection of Superior Class Students Using the ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS and TOPSIS Methods. Journal of Information Systems Technology, 1(2), 153-167. Available from : http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/568
[9] Rozi,  M.  F.,  Santoso,  E.,  &  Furqon,  M.  T.  (2019).  The  Decision  Support  System  for  New  Employee  Acceptance  uses  the ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  and  TOPSIS  Methods.  Journal  of  Information  Technology  Development  and Computer Science, 3(9), 8361-8366. Available from : https://journal.station-it.org/index.php/jrcs/article/view/16
[10]  Maesyaroh, S. (2020). Comparative Analysis of ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS and TOPSIS Methods in the Selection of  Laboratory  Assistants  at  FKOM  UNIKU.  Journal  of  Nuance  Informatics,  14(2),  17-30.  Available  from  : https://doi.org/10.25134/nuansa
[11]  Sudipa,  I.  G.  I.,  Hardiatama,  I.  K.,  Yanti,  C.  P.,  &  Wiguna,  I.  K.  A.  G.  (2022).  Sensitivity  Analysis  of  the ANALYTICAL HIERARCHY  PROCESS  and  TOPSIS  Methods  in  the  Selection  of  Tourism  Objects  in  Karangasem  Regency.  Journal  of Computer Systems and Informatics (JoSYC), 3(4), 493-501. Avail able from : https://doi.org/10.47065/josyc.v3i4.2152
[13]  Siregar, S. S., & Wibowo, A. (2021, January). Decision Support System for Promotion Recipient Employee Selection Using the ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  and  Topsis  Methods.  In  National  Research  and  Technology  Seminar  (National Seminar on Technology Research and Innovation) (Vol. 5, No. 1). Available from :
https://doi.org/10.30998/semnasristek.v5i1.5070
[14]  Siregar, J., Arifian, A., & Azis, W. A. (2022). Decision Support System for Selection of the Best Teacher with the ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS and Topsis Methods. Journal of Innovation Research and Knowledge, 1(10), 1273-1284. Available from : http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v9i5.4816
[15]  Niqotaini,  Z.  (2023).  Application  and  Comparison  of  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  and  TOPSIS  Methods  for Decision Support Systems for Selection of the Best Employees. Technologia: Scientific Journal, 14(2), 140-145.Available from : http://dx.doi.org/10.31602/tji.v14i2.10280
[16]  Megafani, S. D., Irawan, J. D., & Zahro, H. Z. (2021). Decision Support System for Recruiting New Student Regiment Members at ITN Malang Using a Combination of ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (Analytical Hierarchy Process) and TOPSIS (Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution) Methods. JATI (Journal of Informatics Engineering Students), 5(1), 342-348. Available from : https://doi.org/10.36040/jati.v5i1.3313
[17]  Lukmandono,  L.,  Basuki,  M.,  Hidayat,  M.  J.,  &  Setyawan,  V.  (2019).  Selection  of  Manufacturing  Industry  Suppliers  Using ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  and  TOPSIS  Approaches.  OPTIONS,  12(2),  83-88.Available  from  : https://doi.org/10.31315/opsi.v12i2.3146
[18]  Risnasari,  M.,  &  Cahyani,  L.  (2018).  Scholarship  Recipients  Recommendations  Using  the  ANALYTICAL  HIERARCHY PROCESS  and  TOPSIS  Methods.  Infomedia  Journal:  Informatics,  Multimedia  & Network  Engineering,  3(1), 1-6.  Available from : https://dx.doi.org/10.30811/jim.v3i1.621
[19]  Sari, D. R., Windarto, A. P., Hartama, D., & Solikhun, S. (2018). The decision support system for the recommendation of passing the  thesis  trial  uses  the  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS-TOPSIS  method.  Journal  of  Technology  and  Computer Systems, 6(1), 1-6. Available from : https://doi.org/10.14710/jtsiskom.6.1.2018.1-6
[20]  Afrizal,  A.,  Dedi,  D.,  &  Anggundari,  B.  (2021).  Teacher  Assessment  Decision  Support  System  Using  ANALYTICAL HIERARCHY  PROCESS  and  TOPSIS  Methods.  JOURNAL  OF  GLOBAL  BUSINESS  TRENDS,  1(2),  79- 89.http://dx.doi.org/10.38101/jtbg.v1i2.425.
[21]  Tullah, R., Mariana, A. R., & Baskoro, D. (2018). Decision Support System for Selection of Candidates for Bidikmisi Scholarship Recipients Using the ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS and TOPSIS Methods at STMIK Bina Sarana Global. Global Sisfotek Journal, 8(2). Available from : http://dx.doi.org/10.38101/sisfotek.v8i2.189
[22]  Dwijayadi, I. N. A. A. (2018). Development of a Decision Support System for Determining Hotels in Buleleng District Using the Analytic Hierarchy Process (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Method and Technique for Others Reference By Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS).  National  Journal  of  Informatics  Engineering  Education:  JANAPATI,  7(2),  163-176. Available from : https://doi.org/10.23887/janapati.v7i2.13435
[23]  Kirana, Y., Iqbal, M., & Yanto, I. H. F. (2018). Decision Support System for Providing Scholarships to Poor Students at SMP Negeri 22 Tangerang Using the ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS and TOPSIS Methods. Global Sisfotek Journal, 8(2). Available from : http://dx.doi.org/10.38101/sisfotek.v8i2.191
[24]  Harpad, B., & Salmon, S. (2018). Application of the ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Method and the Topsis Method in the Decision Support System for the Selection of Computer Laboratory Assistants at Stmik Widya Cipta Dharma Samarinda. Sebatik, 19(1), 28-34. Available from : https://jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik/article/view/92
[25]  Doaly, C. O., Moengin, P., & Chandiawan, G. (2019). Selection of Multi-Criteria for Department Store Suppliers Using Fuzzy ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS and Topsis Methods. Industrial Engineering Scientific Journal, 7(1).. Available from : https://doi.org/10.24912/jitiuntar.v7i1.5037