## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1072 − 1082 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2308

## Penerapan Metode VIKOR dan WASPAS Dalam Pemilihan Handphone Bekas

## Agung Triayudi
Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 28/09/2022 ; Accepted: 30/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak- Handphone adalah alat  telekomunikasi yang canggih untuk dapat berinteraksi ke sesama manusia yang dimana dalam komunikasinya  tersebut  tidak  memandang    jarak  dekat  atau  pun  jarak  jauh  antara  orang-orang    yang  mengunakan  handphone tersebut    dalam  berkomunikasi  dengan  baik.  Handphone  juga  mempunyai  kemampuan  yang  sangat  tinggi,  yang  dapat menyerupai dengan komputer, namun handphone dapat di bawah kemana pun karena memiliki ukuran dan berat yg sangat minim dibandingkan komputer.  Bagi Pengguna Handphone seolah menjadi kebutuhan seluruh masyarakat  yang telah banyak dipakai oleh semua kalangan mulai dari anak-anak, remaja hingga orang tua. Handphone ada yang baru dan ada juga yang bekas, tidak sedikit lebih memilih beli handphone yang bekas karena selain harga yang jauh lebih murah, bahkan kualitasnya pun ada yang masih  bagus.  Oleh  karena  itu  perlu  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mempermudah  peminat  handphone  bekas  agar mendapat  handphone  dengan  kualitas  dan  spesifikasi  handphonenya  masih  bagus.  Adapun  metode  yang  digunakan  adalah metode  VIKOR  dan  WASPAS.  Pemilihan  handphone  bekas  tersebjut  dilakukan  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan. Adapun  hasil  penerapan  metode  VIKOR  dengan  alternatif  terbaik  ada  pada  A3  sebesar  0,793  sedangkan  berdasarkan  metode WASPAS alternatif terbaik itu ada pada A4 dengan nilai referensi 0,886.
Kata kunci : Pemilihan; Handphone Bekas; Metode Vikor; Metode Waspas
Abstract- Mobile  is  a  sophisticated  telecommunication  tool  to  be  able  to  interact  with  fellow  human  beings  where  the communication does not look at near or long distances between people who use the cellphone in communicating well. Mobile phones also have very high capabilities, which can be similar to computers, but mobile phones can be taken anywhere because they  have  a  very  minimal  size  and  weight  compared  to  computers.  For  Mobile  Users,  it  seems  to  be  a  need  for  the  whole community that has been widely used by all groups ranging from children, teenagers to the elderly. There are new cellphones and there are also used ones, many prefer to buy used cellphones because besides the prices are much cheaper, even the quality is still good. Therefore, a decision support system is needed to make it easier for used cellphone enthusiasts to get cellphones with good quality and specifications. The methods used are VIKOR and WASPAS methods. The selection of used cellphones is carried out based on predetermined criteria. The results of the application of the VIKOR method with the best alternative are on A3 of 0.793 while based on the WASPAS method the best alternative is on A4 with a reference value of 0.886.
Keywords: Selection; Used Cellphones; Vikor Methods; Waspas Methods

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  yang  berkembang  dari  kemajuan    teknologi  telekomunikasi  di  zaman  ini  adalah  munculnya  telepon seluler  yang  disebut  handphone  yang  merupakan  alat  untuk  berkomunikasi  yang  digunakan  hampir  semua  orang. Dengan  adanya  perangkatnya  yang  disebut  Handphone  (HP),  yang  muncul  Sejak  pertama  kali  di  Indonesia  pada tahun  1990-an,  HP  secara  tidak  langsung  telah  menjadi  kebutuhan  primer  bagi  semua  orang  terutama  pada  saat hendak berkomunikasi atara satu dengan yang lainnya. Pada awalnya HP menjadi barang eksklusif karena harganya yang mahal , namun seiring berjalannya waktu, hampir semua masyarakat dapat memiliki handphone tersebut.
Pada  dalam  pemilihan  handpone  bekas  dimana  permasalahannya  adalah  dalam  kegiatan  yang  di  lakukan orang orang dengan cara orang tersebut datang ke toko-toko handpone lalu melihat dan membeli handpone tersebut . Dimana  nantinya  apabila  hendak  orang-orang  ingin  mendapatkan  informasi  pemilihan  handpone  bekas  harus mencari di Internet maupun mencari informasi dari mana saja. Sedangkan untuk melihat hasil dari pada handphone bekas  sendiri  dapat  dilihat  dari  fisik  handphone,  yang  dimana  dalam  pemilihan  handphone    sering  sekali  kurang memuaskan sehingga kurang efektif dalam pemilihan tersebut.
Solusi  dari  permasalah  diatas  adalah  dengan  membuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan menerapkan  metode Metode  Vise  Kriterijumska  Optimizajica  I  Kompromisno  Resenje (VIKOR)  dan Weighted Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS).  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sekumpilan  prosedur yang  berbasis  model  untuk  memproses  data  dan  perkiraan  sehingga  dapat  membantu  dalam  membuat keputusan[1][2].  Sistem  pendukung  keputusan  tersebut  untuk  mengambil  sebuah  keputusan  alternatif  dalam memilih handphone bekas agar beberapa orang dapat memilih dengan  efektif atas persoalan yang kompleks ,dalam hal  ini  orang  yang  ahli  dalam  masalah  ataupun  orang  yang  mengetahui  pemilihan  handphone  bekas  tersebut sangatlah  menghemat  pengeluaran  dengan  kualitas  yang  masih  bagus  dengan  harga  murah  dan  pemilihannyapun lebih cepat dalam pengambilan keputusan.
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Tia  Imandasari  pada  tahun  2018  membahas  tentang  pemilihan popok  bayi  menerapkan  metrode  VIKOR  berdasarkan  jenis  kulit  dimana  diperoleh  alternatif  yang  berhak direkomendasikan menjadi alternatif terbaik yaitu alternatif ketiga (Huggies Snug and Dry) dengan nilai Vikor 1,2 dan disusul alternatif ke lima dengan nilai vikor 1,013[3]. Penelitian berikutnya dilakukan oleh Nurul Rofiqo, dkk.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1072 − 1082 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2308
Pada tahun 2018 yaitu mengembangkan diri mahasiswa terutama dalam menulis artikel ilmiah dengan menerapkan metode VIKOR. Adapun hasil dari penelitian tersebut yaitu alternatif utama atau yang terbaik diperoleh A2 dengan indeks vikor (-1,6667)[4]. Penelitian selanjutnya dilakukan pada tahun 2018 oleh Suginam, dkk. Penelitian tersebut membahas penerimaan bantuan oleh siswa yang miskin dengan mengambil keputusan tersebut berdasarkan metode WASPAS  dan  metode  MOORA.  Berdasarkan  kedua  metode  tersebut,  hasil  perangkingan  metode  WASPAS  yang tertinggi  ada  pada  alternatif  Q7  dengan  nilai  2,119  dan  metode  MOORA  ada  pada  alternatif  A3  dengan  nilai 0,688[5].  Penelitian  terakhir  yang  dilakukan  oleh  Masitah  Handayani  dan  Nasrun  Marpaung  pada  tahun  2018. Adapun  pebahasan  penelitian  tersebut  yaitu  pemilihan  kepala  laboratorium  menerapkan  metode  WASPAS  dalam pengambilan  keputusannya.  Dari  hasil  penerapan  metode  tersebut  maka  nantinya  akan  doipilih  satu  orang  yang direkomentasikan sebagai kepala laboratorium[6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan penelitian
Tahapan penelitian adalah langkah-langkah dalam penyelesaian masalah pada penelitian ini, tujuan dibuat tahapan penelitian  agar  penelitian  ini  teratur  dan  terstruktur  secara  sistematis  sehingga  hasilnya  baik.  Berikut  langkah- langkah penyelesaian penelitian:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Tahap awal  yang dilakukan adalah menganalisa permasalah yang terjadi pada saat  pemilihan handphone bekas yang baik dan solusi yang dilakukan untuk mengatasi masalah yang terjadi.
b. Pengumpulan data berdasarkan observasi dari tempat penelitian.
c. Studi  pustaka  dilakukan  untuk  mengkaji  ulang  agar  mempermudah  dalam  pengolahan  data  berdasarkan permasalahan yang terjadi.
d. Menerapkan  metode Vise  Kriterijumska  Optimizajica  I  Kompromisno  Resenje (VIKOR  dalam  mencari handphone bekas yang berkualitas.
e. Menerapkan  metode Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS)  dalam  mencari  handphone bekas yang berkualitas.
f. Kesimpulan,  setelah  diterapkan  metode  VIKOR  dan  WASPAS  maka  diperolehlah  sebuah  kesimpulan  dari pencarian handphone bekas yang berkualitas.

## 2.2 Handphone Bekas
Handpone bekas adalah handpone yang sudah pernah digunakan atau tidak di butuhkan lagi oleh pemiliknya, namun biasanya  alasan orang  untuk tidak menggunakan lagi adalah sudah bosan atau ingin sesuatu yang baru, atau alasan yang lainnya tapi masih layak dipakai. Setiap handpone bekas bermacam rangam sehingga tidak bayak orang-orang yang bisa memilih handpone bekas dengan baik[7].

## 2.3 Metode Vise Kriterijumska Optimizajica I Kompromisno Resenje (VIKOR)
Vikor  adalah  metode  optimasi  multikriteria  yang  digunakan  dalam  sistem  yang  kompleks.  Metode  ini  dapat membantu para pengambil keputusan untuk mencapai Keputusan ahkir yang sangat baik. Metode VIKOR memiliki kelebihan dalam membuat  keputusan dari  berbagai  alternatif yang ada bahkan dapat  juga membuat keputusan dari
Studi Pustaka Analisa Masalah Pengumpulan Data Menerapkan Metode Vise Kriterijumska Optimizajica I Kompromisno Resenje
(VIKOR)
Kesimpulan

## Menerapkan Metode
Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1072 − 1082 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2308
kriteria  yang  bertentangan  sehingga  adanya  perbedaan  antar  kriteria[8]–[16].  Langkah  –  langkah  yang  dapat digunakan dalam metode Vikor[17]–[19]: a. Normalisasi Data:
𝑅 𝑖𝑗 ( 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 + −𝑋 𝑗 ) (1)
Dimana 𝑅 𝑖𝑗 dan 𝑋 𝑖𝑗 (i=1,2,3,...,m dan j=1,2,3,...,n) adalah elemen dari matriks pengambilan keputusan (alternatif iterhadap kriteria j) dan X+j adalah elemen terbaik dari kriteria j , 𝑋 𝑗 + adalah elemen terbaik dari kriteria j b. Menghitung nilai S dan R:
𝑆 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 ( 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑗 + − 𝑋 𝑗 − ) 𝑛 𝑗 (2)
𝑅 𝑖 =  𝑀𝑎𝑥 𝐽 [𝑊 𝑗 ( 𝑋 𝑗 + −𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑗 + − 𝑋 𝑗 − )] (3)
Dimana 𝑊 𝑗 adalah bobot dari tiap kriteria j. c. Menentukan nilai index
𝑄 𝑖 = [ 𝑆 𝑖 − 𝑆 + 𝑆 − − 𝑆 + ] 𝑉 + [ 𝑅 𝑖 − 𝑅 + 𝑅 − − 𝑅 + ] (1 − 𝑉) (4)
Dimana 𝑆 − = Max 𝑆 𝑖 , 𝑆 + = min 𝑆 𝑖 dan 𝑅 − = Max 𝑅 𝑖 , 𝑅 + = Min 𝑅 𝑖 dan v = 0,5. d. Hasil perengkingan merupakan hasil pengurutan dari S,R,Q
e. Solusi  alternatif  peringkat  terbaik  berdasarkan  dengan  hasil  Q  minimum  menjadi  peringkat  terbaik  dengan syarat:
Q( 𝐴 2 ) – Q((1))   DQ
Dimana 𝐴 2 = alternatif dengan urutan kedua pada perengkingan Q dan A(1) = alternatif dengan urutan terbaik pada  perengkingan  Q  sedangkan  DQ  =  1  –  (m-1),dimana  m  merupakan  jumlah  alternatif.Alternatif  A(1)  harus berada pada rangking terbaik pada S dan/atau R.

## 2.4 Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)
WASPAS  adalah  salah  satu  metode  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan  dimana  cara  kerjanya  itu mengoptimalkan  penaksiran  dengan  mengurangi  kesalahan  yang  ada  dalam    pemilihan  nilai  tertinggi  hingga  nilai terendah  dari  alternatif  yang  saling  bertentangan..  WASPAS  merupakan  kombinasi  unik  WSM  dan WPM[20][2][21].  Dalam  hal    ini,  berikut  sebuah  usaha  dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah  menggunakan metoode WASPAS yaitu[21]–[25]: a. sebuah matriks keputusan
X= [ 𝑋11 𝑋12 . 𝑋21 𝑋11 . . 𝑋𝑚1 . 𝑋𝑚1 . . 𝑋1𝑛 𝑋2𝑛 . 𝑋𝑚𝑛 ] (5)
b. Melakukan normalisasi terhadap matrik x
Kriteria benefit :
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑥𝑖𝑗 (6)
Kriteria Cost :
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (7)
c. Menghitung Preferensi (Qi)
Qi = 0,5 ∑ 𝑋𝑖𝑗𝑤 𝑛 𝑗=1 + 0,5 ∑ (𝑥𝑖𝑗)𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (8)
Dimana : Q1     = Nilai dari Q ke i 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 = Perkalian nilai 𝑋 𝑖𝑗 dengan bobot (W) 0,5 = Ketetapan Alternatif yang terbaik merupakan alternatif yang memiliki nilai Qi tertinggi.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Proses  pemilihan  handphone  bekas  diperlukan  sebuah  sistem  untuk  membantu  dalam  pembuatan  keputusan  agar dapat di rekomendasi secara langsung handphone bekas apa saja yang dianjurkan untuk di beli. Setelah di buatnya

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1072 − 1082 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2308
sistem pendukung keputusan maka proses transaksi pun lebih cepat dan tepat agar memudahkan pemilihan di dalam masyarakat  menentukan  Handphone  bekas.  Pembelian  setiap  handphone  bekas  tersebut  berdasarkan  kriteria  yang ditentukan,  dikarenakan  pembelian  handphone  tersebut  bersifat  kuantitatif,  maka  metode  perhitungan  dalam pengambilan sebuah keputusan digunakan metode VIKOR dan WASPAS.
Tahap  awal  penyelesaian  masalah  tersebut  yaitu  menentukan  jenis  kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan handphone bekas  tersebut  terlebih dahulu.  Adapun kriteria yang digunakan dalam  seleksi  handphone bekas adalah tingkat kualitas dan kuantitas, memiliki merek, tahun terbitnya.
Tabel 1. Kriteria Kiteria Keterangan Jenis Bobot C1 Kualitas Benefit 0,2 C2 Kapasitas RAM Benefit 0,3 C3 Bonus Yang didapat Benefit 0.2 C4 Ukuran Handphone (inchi) Benefit 0,2 C5 Harga HP Cost 0,1
Berikut tabel  alternatif setelah dilakukan pemboboran pada setiap kriteria yang digunakan dalam pemilihan handphone bekas.
Tabel 2. Alternatif Alternatif Keterangan A1 Xiomi A2 Nokia A3 Samsung A4 Oppo A5 Asus
∑ 𝑊 = 0,2 +  0,3 + 0,2 + 0,2 + 0,1 = 1 Berikut  sampel  data  yang  digunakan  sebagai  proses  penerapan  VIKOR  dan  WASPAS  berdasarkan  setiap alternatif dan kriteria yang ditentukan.
Tebel 3. Sampel data Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 Baik 4Gb  Memory, Hanseat 3.5 inchi  1.800.000 A 2 Baik 2Gb  Memory, Hanseat, Antigores  5 inchi 1.500.000 A 3 Cukup 2Gb  Hanseat, Antigores 3.5 inchi  1.000.000 A 4 Sangat Baik  8Gb  Memory,Hanseat, Antigores 6 inchi 2.000.000 A 5 Baik 4Gb  Memory, Antigores 5 inchi 1.500.000
Dari  sampel  data  diatas  terlihat  bahwa  sebagain  jenis  kriteria  ada  yang  bersifat  linguistik,  sehingga  perlu dilakukan pembobotan terhadap kriteria Kualitas (C1).
Tabel 4. Tabel Pembobotan Kriteria Kualitas (C 1 ) Nilai Bobot Sangat Baik 3 Baik 2 Cukup 1
Berdasarkan  tabel  sebelumnya,  tabel  5  juga  perlu  dilakukan  pembobotan  juga  terhadap  kriteria  Kapasitas RAM yang ada pada handphone tersebut.
Tabel 5. Pembobotan Kapasitas RAM (C 2 ) Nilai Bobot 8 Gb 5 4 Gb 4 2 Gb 3
Menentukan nilai-nilai pada kriteria Bonus Yang Didapat(C 3 ) dengan melakukan  pembobotan pada kriteria Bonus (C1) dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Pembobotan Kriteria  Bonus Yang Didapat(C 3 ) Nilai Bobot Memory 3

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1072 − 1082 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2308
Headseat 2 Antigores 1
Perlu dilakukan pembobotan pada kriteria Ukuran handphone. Untuk pembobotan tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 7. Pembobotan Kriteria  Ukuran Handphone (inchi)(C 4 ) Nilai Bobot 6 inchi 3 5 inchi 2 3.5 inchi 1
Setelah  dilakukan  pembobotan  pada  semua  kriteria  yang  bersifat  linguistik,  maka  berikut  tabel  hasil pembobotan yang telah disesuaikan agar mempermudah proses perhitungan.
Tabel 8. Hasil Pembobotan Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 2 2 4 1 1.800.000 A 2 2 3 3 2 1.500.000 A 3 1 1 3 1 1.000.000 A 4 3 2 5 3 2.000.000 A 5 2 3 4 2 1.500.000 Max Max Max Max Min

## 3.1. Penerapan Metode VIKOR
Setelah  melakukan  pembobotan,  maka  dilakukan  pemrosesan  perhitungan  menggunakan  metode  VIKOR,  Seperti terlihat dibawah ini
a. Normalisasi pada kriteria C 1 (Benefit) :
R + = 3 R - = 1 R ij = R + - R ij / R + - R -
R 11 = 3-2/3 - 1  = -1/-2 = 0.5 R 12 = 3-2/3 – 1 =  -1/-2 = 0.5
R 13 = 3-1/3 – 1 =  -2/-2 = 1
R 14 = 3-3/3 – 1 =  0/-2 = 0
R 15 = 3-2/3 – 1 =  1/-2 = -0.5
b. Normalisasi pada kriteria C 2 (Benefit) :
R + = 3 R - = 1 R ij = R + - R ij / R + - R -
R 21 = 3-2/3 - 1  = -1/-2 = 0.5 R 22 = 3-3/3 – 1 =  0/-2 = 0
R 23 = 3-1/3 – 1 =  2/-2 = -1
R 24 = 3-2/3 – 1 =  1/-2 = -0.5
R 25 = 3-3/3 – 1 =  0/-2 = 0
c. Normalisasi pada kriteria C 3 (Benefit) :
R + = 5
R - = 3
R ij = R + - R ij / R + - R -

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1072 − 1082 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2308
R 31 = 5-4/5 - 3  = 1/2 = 0.5
R 32 = 5-3/5 – 3 =  2/2 = 1 R 33 = 5-3/5 – 3 =  1/2 = 0.5
R 34 = 5-5/5 – 3 =  0/2 = 0
R 35 = 5-4/5 – 3 =  1/2 = 0.5
d. Normalisasi pada kriteria C 4 (Benefit) :
R + = 3 R - = 1 R ij = R + - R ij / R + - R -
R 41 = 3-1/3 - 1  = 2/2 = 1
R 42 = 3-2/3 – 1 =  1/2 = 0
R 43 = 3-1/3 – 1 =  2/2 = 1
R 44 = 3-3/3 – 1 =  0/2 = 0
R 45 = 3-2/3 – 1 =  1/2 = 0.5
e. Normalisasi pada kriteria C 5 (Cost) :
R + = 1.000.000 R - = 2.000.000
R ij = R + - R ij / R + - R -
R 51 = 1.000.000 – 1.800.000/ 1.000.000 – 2.000.000 = -800.000/-1.000.000 = 0.8
R 52 = 1.000.000 – 1.500.000/ 1.000.000 – 2.000.000 = -500.000/-1.000.000 = 0.5
R 53 = 1.000.000 – 1.000.000/ 1.000.000 – 2.000.000 = 0/-1.000.000 = 0
R 54 = 1.000.000 – 2.000.000/ 1.000.000 – 2.000.000 = 1.000.000/1.000.000 = 1
R 55 = 1.000.000 – 1.500.000/ 1.000.000 – 2.000.000 = -500.000/1.000.000 = -05
𝑅𝑖𝑗 =
[ 0.5   0.5   0.5   1   0.8 0.5     0      1      0    0.5
1   − 1     0.5     1     0 0   − 0.5     0       0    1
−0.5    0     0.5     0.5     0.5]
a. Menghitung nilai R dan S.
𝑅𝑖𝑗 𝑥 𝑊 =
[
0.1  0.15    0.1   0.2  0.8
0.1     0        0.2     0    0.5 0.2 − 0.3    0.1    0.2    0 0   − 0. 15     0       0    1 −0.1        0       0.1     0.1     0.5]
R i = Max(R i1 , R i2 , R i3 , R i4 , R i5 )
R 1 = 0,1
R 2 = 0,1
R 3 = 0,2
R 4 = 0
R 5 = 0,1
Si = S i1 + S i2 + S i3 + S i4 + S i5
S 1 = 0,1 + 0,15 + 0,1 + 0,2 + 0.8 = 1.35
S 2 = 0,1 + 0 + 0.2 + 0 + 0.5 = 0.8
S 3 = 0.2 + -0,3 + 0,1 + 0,2 + 0 = 0,8

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1072 − 1082 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2308
S 4 = 0, + -0,15 + 0 + 0 + 1 = 0,25
S 5 = 0,1 + 0 + 0,1 + 0,1 + 0.5 = 0.8
R + = Max (R 1 ; R 2 ; R 3 ; R 4 ; R 5 )
R - = Min (R 1 ; R 2 ; R 3 ; R 4 ; R 5 )
S + = Max (S 1 ; S 2 ; S 3 ; S 4 ; S 5 )
S - = Min (S 1 ; S 2 ; S 3 ; S 4 ; S 5 ) R + = 0,2 S + = 1,35
R - = 0
S - = 0,25
b. Menghitung nilai Qi
Qi = [ 𝑆 𝑖 – 𝑆 − 𝑆 + – 𝑆 − ] 𝑣 + [ 𝑅 𝑖 – 𝑅 − 𝑅 + – 𝑅 − ] (1– 𝑣)
Q 1 = [ 1,35 – 0,25 1,35  – 0,25 ] 0,5 + [ 0,1 – 0 0,2 – 0 ] (1– 0,5) = 0,75 Q 2 = [ 0,8 – 0,25 1,35  – 0,25 ] 0,5 + [ 0,1 – 0 0,2 – 0 ] (1– 0,5) = 0.5 Q 3 = [ 0,9 – 0,25 1,35 – 0,25 ] 0,5 + [ 0,2– 0 0,2– 0 ] (1– 0,5) = 0.795
Q 4 = [
0,25 – 0,25 1,35  – 0,25 ] 0,5 + [ 0 – 0 0,2 – 0 ] (1– 0,5) =  0 Q 5 = [ 0.8 – 0,25 1,35  – 0,25 ] 0,5 + [ 0,1 – 0 0,2 – 0 ] (1– 0,5) = 0.5
Hasil Index Q dapat dilihat pada tabel 9.
DQ = 1/(m – 1)
DQ = 1/(5 – 1)
DQ = 0.25
Tabel 9. Hasil Index Q Alternatif Qi Rangking A 1 0.75 2 A 2 0.5 3 A 3 0.795 1 A 4 0 5 A 5 0.5 4
Maka nilai yang menjadi index terbaik adalah A 3, yaitu Samsung

## 3.2 Penerapan Metode WASPAS
Langkah-langkah metode  WASPAS adalah sebagai berikut:
a. Membuat matrix keputusan
𝑋 =
[ 2   2   4  1   1800000
2   3   3   1   1500000
1  1    3    1  1000000
3   2   5   3   2000000 2   3   4   2   1500000]
b. Berdasarkan persamaan ke2, melakukan normalisasi matrix X
X 1 =  2 + 2 + 1 + 3 + 2
𝐴 11 = 2/3  = 0.666
𝐴 21 = 2/3  = 0.666
𝐴 31 = 1/3  = 0.333
𝐴 41 = 3/3  = 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1072 − 1082 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2308
𝐴 51 = 2/3  = 0.666
X 2 = 2 + 3 + 1 + 2 + 3 𝐴 11 = 2/3 = 0.666
𝐴 21 = 3/3 = 1 𝐴 31 = 1/3 = 0.333 𝐴 41 = 2/3 = 0.666 𝐴 51 = 3/3 = 1 X 3 = 4 + 3 + 3 + 5 +4 𝐴 11 = 4/5  =  0.8 𝐴 21 = 3/5  =  0.6 𝐴 31 = 1/5  =  0.2 𝐴 41 = 3/5  =  0.6 𝐴 51 = 2/5  =  0.4 X 4 = 1 + 1 + 1 + 3 + 2 𝐴 11 = 1/3   = 0.333 𝐴 21 = 1/3   =  0.333
𝐴 31 = 1/3   = 0.333 𝐴 41 = 3/3   = 1 𝐴 51 = 2/3   = 0.666
X 5 = 1800000 + 1500000 + 1000000 + 2000000 + 1500000
𝐴 11 = 1800000/1000000  = 1.8
𝐴 21 = 1500000/1000000  =  1.5
𝐴 31 = 1000000/1000000  =  1
𝐴 41 = 2000000/1000000  =  2
𝐴 51 = 1500000/1000000  =  1.5
Hasil dari Normalisasi matriks  X di peroleh  matriks 𝑋 𝑖𝑗
𝑋 = [ 0.666        0.666          0.8     0.333       1.8 0.666                 1        0.6         0.333   1.5 0.333        0.333          0.2         0.333       1 1            0.666         0.6            1                2 0.666             1       0.4        0.666         1.5 ]
c. Langkah selanjutnya mengoptimalkan atribut dengan mengalikan terhadap bobot dari setiap kriteria.
Q 1 = (0.5) ∑(0.666  ∗  0.2)(0.666  ∗  0.3)(0.8  ∗  0.2)(0.333  ∗  0.2)(1.8  ∗  0.1)
= (0.5) ∑(0.133 +  0.199 +  0.16 +  0.066 +  0.18)
= (0.5) ∑(0.738)
= 0.5 * 0.738
= 0.368
= 0.5 ∏(0.666 0.2 ) ∗ (0.666 0.3 ) ∗ (0.8 0.2 ) ∗ (0.333 0.2 ) ∗ (1.8 0.1 )
= 0.5 ∏(0.921) ∗ (0.885) ∗ (0.956) ∗ (0.802) ∗ (1.060)
= 0.5 ∏(0.662)
= 0.5 * 0.662
= 0.331

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1072 − 1082 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2308
= 0.368 + 0.331
= 0.699
Q 2 = (0.5) ∑(0.666  ∗  0.2)(1  ∗  0.3)(0.6  ∗  0.2)(0.333  ∗  0.2)(1.5  ∗  0.1)
= (0.5) ∑(0.133 + 0.3  +  0.12  + 0.066 +  0.15)
= (0.5) ∑(0.769)
= 0.5 * 0.769
= 0.384
= 0.5 ∏(0.666 0.2 ) ∗ (1 0.3 ) ∗ (0.6 0.2 ) ∗ (0.333 0.2 ) ∗ (1.5 0.1 )
= 0.5 ∏(0.921) ∗ (1) ∗ (0.902) ∗ (0.802) ∗ (1.041)
= 0.5 ∏(0.693)
= 0.5 * 0.693 = 0.346
= 0.384+ 0.346 = 0.73 Q 3 = (0.5) ∑(0.333  ∗  0,2)(0.333  ∗  0,3)(0.2  ∗  0,2)(0.333  ∗  0.2)(1  ∗  0.1)
= (0.5) ∑(0.066 + 0.099  + 0.04  + 0.099  + 0. 1)
= (0.5) ∑(0.404)
= 0.5 * 0.404 = 0.202 = 0.5 ∏(0.333 0.2 ) ∗ (0.333 0.3 ) ∗ (0.2 0.2 ) ∗ (0.333 0.2 ) ∗ (1 0.1 )
= 0.5 ∏(0.802) ∗ (0.719) ∗ (0.724) ∗ (0.719) ∗ (1)
= 0.5 ∏(0.300)
= 0.5 * 0.300
= 0.15
= 0.202 + 0.15
= 0.352
Q 4 = (0.5) ∑(1  ∗  0.2)(0.666  ∗  0.3)(0.6  ∗  0.2)(1  ∗  0.2)(2  ∗  0.1)
= (0.5) ∑(0.2 + 0.199  + 0.12  + 0.2  +  0.2)
= (0.5) ∑(0.919)
= 0.5 * 0.919
= 0.459
= 0.5 ∏(1 0.2 ) ∗ (0.666 0.3 ) ∗ (0.6 0.2 ) ∗ (1 0.2 ) ∗ (2 0.1 )
= 0.5 ∏(1) ∗ (0.885) ∗ (0.902) ∗ (1) ∗ (1.071)
= 0.5 ∏(0.854)
= 0.5 * 0.854
= 0.427 = 0.459 + 0.427 = 0.886
Q 5 = (0.5) ∑(0.666  ∗  0.2)(1  ∗  0.3)(0.4  ∗  0.2)(0.666  ∗  0.2)(1.5  ∗  0.1)
= (0.5) ∑(0.133 + 0.3  + 0.08  + 0.133  + 0.15)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1072 − 1082 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2308
= (0.5) ∑(0.709) = 0.5 * 0.709
= 0.354
= 0.5 ∏(0.666 0.2 ) ∗ (1 0.3 ) ∗ (0.4 0.2 ) ∗ (0.666 0.2 ) ∗ (1.5 0.1 )
= 0.5 ∏(0.921) ∗ (1) ∗ (0.832) ∗ (0.921) ∗ (0.041)
= 0.5 ∏(0.028)
= 0.5 * 0.028 = 0.014 = 0.354 + 0.014 = 0.368
Tabel  10  merupakan  hasil  perhitungan  akhir  dan  telah  dilakukan  perangkingan  dari  yang  tertinggi  hingga yang terendah.
Tabel 10. Hasil Ranking Alternatif Hasil Ranking A 1 0.699 3 A 2 0.73 2 A 3 0.352 5 A 4 0.886 1 A 5 0.369 4
Terlihat  pada tabel  10, bahwa A4  memiliki prioritas yang paling tinggi  untuk  dijadikan sebagai  handphone terbaik, yaitu Oppo karena memiliki ranking yang terbaik bila dibandingkan dengan alternatif yang lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarakan  hasil  yang  dapatkan  di  lakukan  dari  penelitian  yang  mengunakan    metode  VIKOR  dan  WASPAS dapat disimpulkan bahwa Hasil penelitian mampu membantu pemilih untuk penerapan dalam pemilihan handphone bekas  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditetapkan,  yaitu:  Kualitas,  kapasitas,  bonus  yang  didapat,  ukuran Handphone(inchi),  dan  harga  Hp.  Dalam  menggunakan  metode Vise  Kriterijumska  Optimizajica  I  Kompromisno Resenje dan Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment merupakan  metode  yang  sangat  berguna  untuk membantu  pemilihan  handphone  bekas  berdasarkan  nilai  rangking.  Hasil  penerapan  metode  VIKOR  dengan alternatif terbaik ada pada A3 sebesar 0,793 sedangkan berdasarkan metode WASPAS alternatif terbaik itu ada pada A4 dengan nilai referensi 0,886. Berdasarkan nilai referensi dari kedua metode tersebut bekas dapat mempermuda si pembelik dalam menentukan hanphone  dengan waktu yang telah di tentukan.

## REFERENCES
[1] A.  Giovani,  “SATIN  –  Sains  dan  Teknologi  Informasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Dengan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ),” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 06, no. 01, pp. 1–9, 2020.
[2] L. Septyoadhi, M. Mardiyanto, and I. L. I. Astutik, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process,” CAHAYAtech , vol. 7, no. 1, p. 78, 2019.
[3] T. Imandasari and A. P. Windarto, “Penerapan Metode VIKOR Pada Pemilihan Popok Bayi Berdasarkan Jenis Kulit,” pp. 215–220, 2018.
[4] N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Penerapan  Metode  VIKOR  Pada  Faktor  Penyebab  Rendahnya  Minat Mahasiswa Dalam Menulis Artikel Ilmiah,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , 2018.
[5] M.  Suginam,  Ermi  Suryani  Nasution,  Sapria  Ulandari  Lubis,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Siswa Miskin Menerapkan Metode WASPAS dan MOORA,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 719–727, 2018.
[6] M.  Handayani  and  N.  Marpaung,  “Implementasi  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (Waspas)  Dalam Pemilihan  Kepala  Laboratorium,” Semin.  Nas.  R.  2018  ISSN  2622-9986  STMIK  R.  R.  ISSN  2622-6510 ,  vol.  9986,  no. September, pp. 253 – 258, 2018.
[7] D. Puspitasari, H. Pradibta, and T. Subechan, “Sistem Informasi Penjualan & Rekomendasi Pembelian HandphoneBekas Menggunakan Metode Promethee,” Semin. Inform. Apl. Polinema , p. 488, 2020.
[8] K. Umam, V. E. Sulastri, D. U. Sutiksno, and Mesran, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 43–49, 2018.
[9] N. Sutrikanti, H. Situmorang, Fachrurrazi, H. Nurdiyanto, and M. Mesran, “Implementasi Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Calon Peserta Cerdas Cermat Tingkat SMA Menerapkan Metode VIKOR,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , 2018.
[10]  Mesran,  K.  Ulfa,  D.  P.  Utomo,  and  I.  R.  Nasution,  “Penerapan  Metode  VlseKriterijumska Optimizacija  I  Kompromisno

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1072 − 1082 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2308
Resenje ( Vikor ) Dalam Pengangkatan Guru,” Algoritm. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 265–271, 2020.
[11]  Y.  Yusuf  and  R.  Sarita,  “Penerapan  Metode  VIKOR  (VlseKriterijumska  Optimizacija  I  Kompromisno  Resenje)  Dalam Membeli Smartphone,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 130–137, 2021.
[12]  M.  Mesran et  al. ,  “The  VIKOR  Method  to  Support  the  Effectiveness  of  Decisions  in  Determining  Work  Incentive Recipients,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1175, no. 1.
[13]  Y.  J.  B.  Parrangan et  al. ,  “The  Implementation  of  VIKOR  method  to  Improve  the  Effectiveness  of  Sidi  learning Graduation,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 3.4 Special Issue 4, 2018.
[14]  D.  Siregar et  al. ,  “Multi-Attribute  Decision  Making  with  VIKOR  Method  for  Any  Purpose  Decision,”  in Journal  of Physics: Conference Series , 2018, vol. 1019, no. 1.
[15]  M. Sianturi, S. Wulan, Suginam, Rohminatin, and Mesran, “Implementasi Metode VIKOR Untuk Menentukan Bahan Kulit Terbaik Dalam Pembuatan Ikat Pinggang,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 56–60, 2018.
[16]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[17]  H. Tumanggor, M. Haloho, P. Ramadhani, and S. D.  Nasution, “Penerapan Metode VIKOR Dalam Penentuan Penerima Dana Bantuan Rumah Tidak Layak Huni,” vol. 5, no. 1, pp. 71–78, 2018.
[18]  Y.  Primadasa  and  H.  Juliansa,  “Penerapan  Metode  Vikor  dalam  Seleksi  Penerimaan  Bonus  Pada  Salesman  Indihome,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , 2019.
[19]  B.  J.  Hutapea,  M.  A.  Hasmi,  and  A.  Karim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jenis  Kulit  Terbaik  Untuk Pembuatan Sepatu Dengan Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 6–12, 2018.
[20]  S.  Sugiarti,  D.  K.  Nahulae,  T.  E.  Panggabean,  and  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kebijakan Strategi Promosi Kampus Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2018.
[21]  N. K. Daulay, “Penerapan Metode Waspas Untuk Efektifitas Pengambilan Keputusan Pemutusan Hubungan Kerja,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[22]  K. A. Chandra and S. Hansun, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Laptop Dengan Metode Waspas,” J. Ecotipe (Electronic, Control. Telecommun. Information, Power Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 76–81, 2019.
[23]  T.  Hasanah,  B.  Aviani,  and  A.  T.  Hidayat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemberian  Uang  Kuliah  Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” vol. 2, no. September, pp. 102–109, 2020.
[24]  M.  Mesran  and  N.  K.  Daulay,  “Implementation  of  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  and  Weighted  Aggregated  Sum Product Assessment (WASPAS) Methods in Selection of Young Lecturers with Achievements,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 5, no. 1, p. 84, 2021.
[25]  N. K. Daulay, B. Intan, and M. Irvai, “Comparison of the WASPAS and MOORA Methods in Providing Single Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.