## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 405 − 411 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3087

## Penerapan Metode WASPAS dalam Pemilihan Handphone Gaming Terbaik
Sitti Nur Alam 1, *, Hendrikus Haipon 2 , Septiana Ningtyas 3 , Saludin 4 , Kraugusteeliana Kraugusteeliana 5
1 Prodi Studi Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia
2 Fakultas Hukum, Universitas Flores, Flores, Indonesia
3 Teknik Informatika, Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma Jakarta, Jakarta, Indonesia
4 Fakultas Teknik Informatika, Universitas Bina Insani, Bekasi, Indonesia
5 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Jakarta, Indonesia Email: 1* azkadzar@gmail.com, 2 hendrikushaipon2@gmail.com, 3 septiananingtyas@swadharma.ac.id,
4 saludin@binainsani.ac.id, 5 kraugusteeliana@upnvj.ac.id Email Penulis Korespondensi: azkadzar@gmail.com Submitted: 04/02/2023; Accepted: 27/02/2023; Published: 28/02/2023
Abstrak −Teknologi yang paling diminati oleh masyarakat adalah handphone. Selain  untuk menjadi alat bertukar informasi dan sebagai alat komunikasi, handphone juga dipakai sebagai alat hiburan seperti bermain game. Banyaknya merek HP tersebut membuat bingung para calon pembeli dalam menentukan pilihan merek HP mana yang bagus. Untuk membantu masyarakat dalam memilih merek HP Gaming  terbaik dapat dilakukan dengan menggunakan SPK. SPK merupakan suatu sistem yeng tata cara pengerjaanya adalah dengan menggunakan tata cara kerja komputer. Dalam menggunakan SPK, harus memakai metode. Pada  penelitian  ini  metode  yang  dipakai  adalah  metode  WASPAS.  Metode  WASPAS  adalah  metode  yang  pengerjaan menggunakan  2  langkah,  dimana  langkah  pertama  adalah  menghitung  normalisasi  dengan  melakukan  operasi  pembagian. Dengan mengimplementasikan metode WASPAS maka diperoleh nilai sebesar 2.9710 sebagai alternatif A 2 sebagai merek HP Gaming terbaik dengan merek Infix Zero 20.
Kata Kunci: SPK; Metode WASPAS; Handphone Gaming
Abstract− The  technology  that  people  are  most  interested  in  is  mobile  phones.  Apart  from  being  a  tool  for  exchanging information and as a means of communication, mobile phones are also used as entertainment tools such as playing games. The large number of HP brands confuses potential buyers in determining which HP brand is good. To help the public in choosing the best HP Gaming brand, this can be done by using the SPK. SPK is a system where the procedure for working is to use a computer working procedure. In using SPK, must use the method. In this study the method used was the WASPAS method. The WASPAS  method  is  a  method  that  uses 2  steps, where the  first  step is to  calculate  normalization  by  carrying out  the division operation. By implementing the WASPAS method, a value of 2.9710 is obtained as an alternative to A2 as the best HP Gaming brand with the Infix Zero 20 brand.
Keywords: DSS; WASPAS Method; Gaming Mobile Phone

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi saat ini, berjalan bersamaan dengan meningkatnya kebutuhan masyarakat terutama kaum muda terhadap teknologi itu sendiri. Salah-satu teknologi yang paling diminati oleh masyarakat adalah handphone. Selain untuk menjadi alat bertukar informasi dan sebagai alat komunikasi, handphone juga dipakai  sebagai alat hiburan seperti bermain game[1]. Game merupakan salah satu aplikasi yang ada didalam handphone yang biasanya digemari  oleh  laki-laki.  Bahkan  bisa  dikatakan  bahwa  game  seperti  sudah  menjadi  kebutuhan  yang  wajib  ada didalam HP laki-laki. Oleh karena itulah pihak perusahaan HP berkontribusi dalam menciptakan HP yang berbasis game.
Kebutuhan masyarakat yang semakin bergantung pada HP menyebabkan munculnya berbagai merek HP dikalangan  masyarakat[2].  Banyaknya  merek  HP  tersebut  membuat  bingung  para  calon  pembeli  dalam menentukan pilihan merek HP mana yang bagus[3]. Terutama bagi pihak laki-laki yang tujuan utama membeli HP bukan hanya sebatas bertukar informasi dan berkomunikasi tetapi juga untuk main game. Banyaknya merek HP membuat pihak laki-laki bingung dalam memilih merek HP mana yang baiknya dibeli jika untuk bermain game. Dalam menyelesaikan permasalahan tersebut maka perlu dilakukan observasi sehingga dalam membeli HP tidak salah dalam memilih[4].
Dalam pemilihan merek HP game terbaik, ada bahan yang harus dijadikan sebagai acuan dalam memilih. Acuan tersebut biasanya disebut kriteria. Kriteria bisa disebut juga sebagai syarat sesuatu bisa dikatakan terbaik[5]. Dalam pemilihan merek HP terbaik kriteria yang harus dipenuhi adalah seperti RAM yang mampuni, Ukuran dan resolusi layar dimana biasanya semakin besar ukuran layar maka semakin bagus, kapasitas baterai, Prosesor dan harga[6]. Dalam menentukan merek HP terbaik akan sangat sulit dilakukan jika dilakukan secara manual. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, maka dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang pada akhirnya dapat membantu masyarakat dalam memilih merek HP terbaik[7].
SPK  merupakan  suatu  sistem  yeng  tata  cara  pengerjaanya  adalah  dengan  menggunakan  tata  cara  kerja komputer, dimana fungsi  utama SPK ini adalah untuk  membantu  pihak yang membutuhkan yang pada saat  itu sedang berada dalam pilihan yang sulit, dan sulit untuk mengambil sebuah keputusan[8]. Dengan adanya SPK ini pihak  yang  membutuhkan  tersebut  tidak  kesulitan,  tetapi  justru  mendapatkan  solusi  terbaik  dan  hasil  yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 405 − 411 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3087
diperoleh adalah hasil yang akurat. Pada saat mengerjakan SPK, dibutuhkan suatu metode. Pada SPK ada banyak metode yang dapat dipakai salah-satunya adalah metode WASPAS.
Metode WASPAS adalah yang fungsi utamanya adalah sebagai pelengkap dalam SPK. Metode WASPAS adalah metode yang pengerjaan menggunakan 2 langkah, dimana langkah pertama adalah menghitung normalisasi dengan  melakukan  operasi  pembagian.  Langkah  kedua  adalah  mengiperasikan  nilai  normalisasi  dengan  bobot. Pengerjaan metode ini melibatkan baris dan kolom, dan pada dasarnya data yang diolah akan menghasilkan suatu alternatif  terbaik.  Penerapan  metode  waspas  ini  dipakai  dalam  perangkingan.  Dimana  dengan  menggunakan metode ini pada akhirnya menghasilkan suatu keputusan.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  oleh  Barus  dkk  mengenai  pengangkatan  guru  dengan  menggunakan metode WASPAS dengan hasil 0.8697 dengan alternatif A 7 [9]. Penelitian juga dilakukan oleh Sugiarti pada tahun 2018 dengan metode WASPAS mengenai strategi promosi dan hasil yang diperoleh adalah sebesar 0.5342[10]. Selanjutnya  pada  tahun  2021  dilakukan  oleh  nelly  K.  Daulay  mengenai  efektifitas  SPK  dengan  menggunakan WASPAS[11]. Penelitian berikutnya mengenai  dosen berprestasi  dengan hasil 0.7143 dilakukan oleh S.sundari dkk pada tahun 2017[12]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Dito Putro Utomo mengenai operasional kompetiti yaitu penelitian SPK dengan hasil 0.6793[13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada saat melakukan kegiatan penelitian, tahapan dibawah ini harus dilalui yaitu : a. Analisa masalah
Tahapan  analisa  masalah  merupakan  tahapan  paling  awal  pada  saat  melakukan  penelitian.  Tahapan  ini merupakan tahapan  dimana hasilnya  akhirnya merupakan suatu  solusi  dari sebuah  masalah. Dengan adanya tahapan menganalisa permasalahan diharapkan adanya strategi baru yang dihasilkan untuk masalah tersebut.
b. Pengumpulan data
Dalam  melakukan  penelitian,  bahan  utama  yang  diteliti  adalah  data.  Dalam  penelitian  ada  tahap mengumpulkan  data.  Pada  tahapan  ini  penukis  melakukan  pengumpulan  data,  baik  dari  hasil  wawancara ataupun terjun langsung ke tempat.
c. Studi literature
Tahapan selanjutnya adalah Studi literatur.  Studi literatur merupakan proses dimana penulis mengumpulkan artikel  atau  jurnal  terkait  mengenai  kasus  yang  sedang  diteliti.  Informasi  tersebut  bisa  dari  buku  atau  dari perpustakaan maupun dari jurnal-jurnal yang ada.
d. Analisa dan penerapan metode
Tahapan yang paling penting adalah tahapan analisa dan penerapan metode. Dengan adanya tahapan ini pada akhirnya  akan  menghasilkan  hasil  dari  penelitian tersebut.  pada tahapan  ini  metode  yang  digunakan  adalah metode WASPAS.
e. Laporan penelitian
Tahap terakhir adalah tahapan membuat laporan.  tahapan menulis atau membuat laporan ini akhirnya yang akan mengabadikan hasil penelitian tersebut.
Dari tahapan diatas dapat dilihat pada gambar 1 sebagai berikut.

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
SPK merupakan suatu sistem yeng tata cara pengerjaanya adalah dengan menggunakan tata cara kerja komputer, dimana fungsi utama SPK ini adalah untuk membantu pihak yang membutuhkan yang pada saat itu sedang berada
Mulai Analisa Pengumpulan Studi literatur Analisa dan Penerapan Metode Penerapan metode WASPAS 1. Membentuk matriks awal
2. Normalisasi matriks awal
3. Menghitung nilai Qi
4.
Laporan penelitian Selesai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 405 − 411 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3087
dalam pilihan yang sulit, dan sulit untuk mengambil sebuah keputusan[14]. Dengan adanya SPK ini pihak yang membutuhkan tersebut tidak kesulitan, tetapi justru mendapatkan solusi terbaik dan hasil yang diperoleh adalah hasil yang akurat.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  nency,  mengenai  Merk  sepeda  motor  dengan  data  yaitu,  Yamaha, Suzuki dan Honda  dengan hasil honda sebagai alternatif terbaik[15]. kriteria-kriteria yang dibuat sebagai bahan acuan adalah harga, teknologi, kapasitas mesin dan model/desain kemudian menghasilkan alternatif yang direko- mendasikan oleh system”[16].berdasarkan hasil penelitian tersebut, menghasilkan kesimpulan bahwa SPK dapat membantu mengambil keputusan yang sulit menjadi lebih mudah[17][18].

## 2.3 Handphone Gaming
Handphone  gaming  merupakan  salah  satu  teknologi  yang  dibuat  khusus  untuk  bermain  game.  Perkembangan teknologi saat ini, berjalan bersamaan dengan meningkatnya kebutuhan masyarakat terutama kaum muda terhadap teknologi itu sendiri. Salah-satu teknologi yang paling diminati oleh masyarakat adalah handphone. Selain untuk menjadi alat bertukar informasi dan sebagai alat komunikasi, handphone juga dipakai sebagai alat hiburan seperti bermain game[19][20]. Game merupakan salah satu aplikasi yang ada didalam handphone yang biasanya digemari oleh laki-laki. Bahkan bisa dikatakan bahwa game seperti sudah menjadi kebutuhan yang wajib ada didalam HP laki-laki. Oleh karena itulah pihak perusahaan HP berkontribusi dalam menciptakan HP yang berbasis game[21].

## 2.5 Metode WASPAS
Metode WASPAS adalah yang fungsi utamanya adalah sebagai pelengkap dalam SPK. Metode WASPAS adalah metode yang pengerjaan menggunakan 2 langkah, dimana langkah pertama adalah menghitung normalisasi dengan melakukan operasi pembagian. Langkah kedua adalah mengiperasikan nilai normalisasi dengan bobot. Pengerjaan metode ini melibatkan baris dan kolom, dan pada dasarnya data yang diolah akan menghasilkan suatu alternatif terbaik. Penerapan metode waspas ini dipakai dalam perangkingan. Dimana dengan menggunakan metode ini pada akhirnya menghasilkan suatu keputusan.
Langkah proses perhitunga menerapkan metode WASPAS , yaitu :
1. Buat sebuah matrix keputusan
x = [ x 11 x 12 .     x 1n x 21 x 21 .      x 2n .        .       .         . x m1 x m1 .    x mn ] (1)
2. Melakukan normalisasi terhadap matrik x
Kriteria Benefit
x ij = x ij maX i x ij (2)
Kriteria Cost
x ij = maX ij X ij x ij (3)

## 3. Menghitung nilai Qi
Qi = 0.5  ∑ x ij w + 0.5  ∐ xij wj n j=1 n j=1 . (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif dan Kriteria
Penentuan alternatif untuk penetuan Handphone gaming dapat dijabarkan melalui tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Keterangan A 1 TECNO Pova 4 Pro A 2 Infix Zero 20 A 3 Realme narzo 50A A 4 POCO M3 PRO 5G A 5 Realme 8 A 6 POCO X3 Pro A 7 TECNO Pova 2
Dalam pemilihan Handphone gaming haruslah ada kriteria. Kriteria-kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 405 − 411 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3087
Tabel 2. Data Kriteria
Kriteria Keterangan Jenis C 1 Ukuran Layar (inci) Benefit C 2 RAM (GB) Benefit C 3 Memori Internal (GB) Benefit C 4 Kapasitas Baterai (mAh) Benefit C 5
Resolusi Kamera belakang (MP)  Benefit
Pada  saat  melakukan  perhitungan  di  setiap  Metode  yang  ada  didalam  Sistem  Pendukung  Keputusan dibutuhksn  Nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria.  Bobot  pada  kriteria  dihitung  dengan  menggunakan  Metode Pembobotan Entropy dan dapat dilihat Pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Nilai bobot untuk setiap Kriteria Kriteria Keterangan bobot Jenis C 1 Ukuran Layar (inci) 0.367 Benefit C 2 RAM (GB) 0.315 Benefit C 3 Memori Internal (GB) 0.119 Benefit C 4 Kapasitas Baterai (mAh) 0.046 Cost C 5 Resolusi Kamera belakang (MP) 0.152 Cost Tabel 4. Data rating kecocokan alternatif dan kriteria Alternatif Ukuran Layar (inci) RAM (GB) Memori Internal (GB) Kapasitas Baterai (mAh) Resolusi Kamera belakang (MP) A 1 6.66 8.00 256 6000 50 A 2 6.7 8.00 256 4500 108 A 3 6.5 4.00 64 6000 50 A 4 6.5 6.00 128 5000 48 A 5 6.4 8.00 128 5000 64 A 6 6.67 6.00 128 5160 48 A 7 6.90 6.00 128 7000 48

## 3.2 Penerapan Metode WASPAS
Langkah-langkah metode WASPAS adalah sebagai berikut:
1. Membuat matrix keputusan
X ij = [ 6.66 8.00 256 6000 50 6.7 8.00 256 4500 108
6.5 4.00 64 6000 50 6.5 6.00 128 5000 48 6.4 8.00 128 5000 64 6.67 6.00 128 5160 48 6.90 6.00 128 7000 48 ]
2. Berdasarkan persamaan ke2, melakukan normalisasi matrix X Untuk Kriteria C 1 x 11 = 6.66 6.90 = 0.9652
x 21 = 6.7 6.90 =0.9710
x 31 = 6.5 6.90 =0.9420
x 41 = 6.5 6.90 =0.9420 x 51 = 6.4 6.90 =0.9275 x 61 = 6.67 6.90 =0.9667 x 71 = 6.90 6.90 =1.0000 Untuk Kriteria C 2 x 12 = 8.00 8.00 =0.6667 x 22 = 8.00 8.00 =1.0000 x 32 = 4.00 8.00 =0.3333 x 42 = 6.00 8.00 =0.6667

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 405 − 411 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3087
x 52 = 8.00 8.00 =0.3333
x 62 = 6.00 8.00 =0.6667 x 72 = 6.00 8.00 =1.0000 Untuk Kriteria C 3 x 13 = 256 256 =1.0000 x 23 = 256 256 =1.0000
x 33 = 64 256 =0.2500 x 43 = 128 256 =0.5000 x 53 = 128 256 =0.5000 x 63 = 128 256 =0.5000 x 73 = 128 256 =0.5000 Untuk Kriteria C 4 x 14 = 6000 7000 =0.8571 x 24 = 4500 7000 =0.6429 x 34 = 6000 7000 =0.8571 x 44 = 5000 7000 =0.7143
x 54 = 5000 7000 =0.7143
x 64 = 5160 7000 =0.8571
x 74 = 7000 7000 =1.0000 Untuk Kriteria C 5 x 15 = 50 108 =0.4630 x 25 = 108 108 =1.0000 x 35 = 50 108 =0.4630
x 45 = 48 108 =0.4444 x 55 = 64 108 =0.5926
x 65 = 48 108 =0.4444
x 75 = 48 108 =0.4444
Hasil dari Normalisasi matriks  X di peroleh  matriks X ij
X ij = [
0.9652 1.0000 1.0000 0.8571 0.4630 0.9710 1.0000 1.0000 0.6429 1.0000 0.9420 0.5000 0.2500 0.8571 0.4630 0.9420 0.7500 0.5000 0.7143 0.4444 0.9275 1.0000 0.5000 0.7143 0.5926 0.9667 0.7500 0.5000 0.8571 0.4444
1.0000 0.7500 0.5000 1.0000 0.4444]
3. Langkah selanjutnya mengoptimalkan atribut dengan mengalikan terhadap bobot dari setiap kriteria. Q 1 =  (0.5) ∑(0.9652  ∗  0.367)(1.0000  ∗  0.315)(1.0000  ∗  0.119)(0.8571  ∗  0.046)(0.4630  ∗  0.152) + 0.5 ∏(0.9652 0.367 ) ∗ (1.0000 0.315 ) ∗ (1.0000 0.119 ) ∗ (0.8571 0.046 ) ∗ (0.4630 0.152 ) =(0.5) ∑(0.3547  +  0.3153  +  0.1188  +  0.0394  +  0.0706 ) + 0.5 ∏(0.9871  ∗  1.0000  ∗
1.0000  ∗  0.9929  ∗  0.8893)
= (0.5) ∑(0.8988) +  0.5 ∏(4.8693)
= 2.8840 Q 2 = (0.5) ∑(0.9710  ∗ 0.367)(1.0000  ∗  0.315)(1.0000  ∗ 0.119)(0.6429  ∗  0.046)(1.0000  ∗ 0.152) + 0.5 ∏(0.9710 0.367 ) ∗ (1.0000 0.315 ) ∗ (1.0000 0.119 ) ∗ (0.6429 0.046 ) ∗ (1.0000 0.152 ) =(0.5) ∑(0.3568  +  0.3153  +  0.1188  +  0.0296  +  0.1524  ) + 0.5 ∏(0.9892  ∗  1.0000  ∗ 1.0000  ∗  0.9799  ∗  1.0000)
= (0.5) ∑(0.9729) +  0.5 ∏(4.9691)
= 2.9710 Q 3 = (0.5) ∑(0.9420  ∗  0.367)(0.5000 ∗  0.315)(0.2500 ∗  0.119)(0.8571  ∗  0.046)(0.4630  ∗  0.152) + 0.5 ∏(0.9420 0.367 ) ∗ (0.5000 0.315 ) ∗ (0.2500 0.119 ) ∗ (0.8571 0.046 ) ∗ (0.4630 0.152 )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 405 − 411 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3087
=(0.5) ∑(0.3462  +  0.1576  +  0.0297  +  0.0394  +  0.0706 ) + 0.5 ∏(0.9783  ∗  0.8037  ∗
0.8481  ∗  0.9929  ∗  0.8893)
= (0.5) ∑(0.6435) +  0.5 ∏(4.5123) = 2.5779
Q 4 =  (0.5) ∑(0.9420  ∗  0.367)(0.7500  ∗  0.315)(0.5000  ∗  0.119)(0.7143  ∗  0.046)(0.4444  ∗  0.152)
+ 0.5 ∏(0.9420 0.367 ) ∗ (0.7500 0.315 ) ∗ (0.5000 0.119 ) ∗ (0.7143 0.046 ) ∗ (0.4444 0.152 ) =(0.5) ∑(0.3462  +  0.2365  +  0.0594  +  0.0328  +  0.0677 ) + 0.5 ∏(0.9783  ∗  0.9133  ∗
0.9209  ∗  0.9846  ∗  0.8837)
= (0.5) ∑(0.7426) +  0.5 ∏(4.5123)
= 2.7118
Q 5 = (0.5) ∑(0.9275  ∗  0.367)(1.0000  ∗  0.315)(0.5000  ∗  0.119)(0.7143 ∗ 0.046)(0.5926  ∗  0.152) + 0.5 ∏(0.9275 0.367 ) ∗ (1.0000 0.315 ) ∗ (0.5000 0.119 ) ∗ (0.7143 0.046 ) ∗ (0.5926 0.152 )
=(0.5) ∑(0.3409  +  0.3153  +  0.0594  +  0.0328  +  0.0903 ) + 0.5 ∏(0.9727  ∗  1.0000  ∗
0.9209  ∗  0.9846  ∗  0.9233)
= (0.5) ∑(0.8387) +  0.5 ∏(4.8017)
= 2.8202
Q 6 =  (0.5) ∑(0.9667  ∗  0.367)(0.7500  ∗ 0.315)(0.5000  ∗  0.119)(0.7371  ∗  0.046)(0.4444  ∗  0.152) + 0.5 ∏(0.9667 0.367 ) ∗ (0.7500 0.315 ) ∗ (0.5000 0.119 ) ∗ (0.7371 0.046 ) ∗ (0.4444 0.152 )
=(0.5) ∑(0.3552  +  0.2365  +  0.0594  +  0.0339  +  0.0677 ) + 0.5 ∏(0.9876  ∗  0.9133  ∗
0.9209  ∗  0.9861  ∗  0.8837)
= (0.5) ∑(0.7528) +  0.5 ∏(4.6917)
= 2.7222 Q 7 = (0.5) ∑(1.0000  ∗  0.367)(0.7500  ∗  0.315)(0.5000 ∗  0.119)(1.0000  ∗  0.046)(0.4444 ∗ 0.152) + 0.5 ∏(1.0000 0.367 ) ∗ (0.7500 0.315 ) ∗ (0.5000 0.119 ) ∗ (1.0000 0.046 ) ∗ (0.4444 0.152 )
=(0.5) ∑(0.3675  +  0.2365  +  0.0594  +  0.0460  +  0.0677 ) + 0.5 ∏(1.0000  ∗  0.9133  ∗
0.9209  ∗  1.0000  ∗  0.8837)
= (0.5) ∑(0.7771) +  0.5 ∏(4.7180)
= 2.7475 Dengan meakukan perhitungan diatas maka akan diperoleh tabel 5, sebagai berikut:
Tabel 5. Perangkingan alternatif Alternatif Keterangan Nilai preferensi Peringkat A 1 TECNO Pova 4 Pro 2.8840 2 A 2 Infix Zero 20 2.9710 1 A 3 Realme narzo 50A 2.5779 7 A 4 POCO M3 PRO 5G 2.7118 6 A 5 Realme 8 2.8202 3 A 6 POCO X3 Pro 2.7222 5 A 7 TECNO Pova 2 2.7475 4
Berdasarkan hasil perhitungan diatas diperoleh nilai sebesar 2.9710 sebagai alternatif A 2 sebagai merek HP Gaming terbaik dengan merek Infix Zero 20.

## 4. KESIMPULAN
Sesuai  dengan  hasil  dari  perhitungan  dari  penelitian  diatas  maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  dengan menggunakan metode WASPAS dalam membuat keputusan mengenai pemilihan HP Gaming terbaik memperoleh hasil  sebesar  2.9710  sebagai  alternatif  A 2 sebagai  merek  HP  Gaming  terbaik  dengan  merek  Infix  Zero  20. Berdasarkan  penelitian  ini  disimpulkan  juga  bahwa  dalam  menentukan  merek  HP  Gaming  terbaik,  akan  dapat terbantu  dengan  menggunakan  SPK  dengan  mengimplementasikan  metode  WASPAS.  Hasil  dari  penelitian  ini membuktikan bahwa dengan menggunakan metode WASPAS dapat menghasilkan keputusan dengan hasil yang akurat dan terpercaya.

## REFERENCES
[1] T. D. Prakoso, I. Ernawati, and H. B. Seta, “Penemuan Pola Asosiasi Pada Data Restoran Menggunakan Algoritma Hash Based,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl., pp. 71–80, 2020.
[2] A. Soleh, “Strategi Pengembangan Potensi Desa,” J. Sungkai, vol. 5, no. 1, pp. 35–52, 2017.
[3] C. N. Sari, F. Tulusan, and J. M. Ruru, “Partisipasi Masyarakat Dalam Membayar Pajak Kendaraan Bermotor Pada Kantor Bersama Samsat Bitung,” J. Adm. Publik, vol. 1, no. 37, 2016.
[4] Mesran and U. R. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Siswa Terbaik Pada Sekolah Menengah Pertama Menggunakan  Metode  Prfeence  Selection  Index  (  PSI  ),”  Semin.  Nas.  Teknol.  Komput.  Sains,  pp.  459–466,  2020,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 405 − 411 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3087
[Online]. Available: http://seminar-id.com/prosiding/index.php/sainteks/article/view/479/472.
[5] Eniyati , Sri, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” vol. 16, no. 2, pp. 171–176, 2016.
[6] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] M.  Mesran,  N.  Huda,  S.  N.  Hutagalung,  K.  Khasanah,  and  A.  Iskandar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supervisor Terbaik Pada Bagian Perencanaan Pt. Pln (Persero) Area Medan Menerapkan Preference Selection Index,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 403–409, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.966.
[8] D. R. S. P, A. A. Muin, and M. Amin, “Pemilihan Facial Wash Untuk Kulit Wajah Berminyak Dengan Metode Promethee II,”  CESS  (Journal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci.,  vol.  4,  no.  2,  pp.  222–229,  2019,  [Online].  Available: https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/13496.
[9] S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru  Tetap  Menerapkan  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS),”  J.  Media  Inform. Budidarma, vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.594.
[10]  S. Sugiarti, D. K. Nahulae, S. Syafrizal, T. E. Panggabean, and M. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kebijakan  Strategi  Promosi  Kampus  Dengan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2018.
[11]  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.
[12]  S. Sundari, A. Wanto, Saifullah, and I. Gunawan, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode Electre Dalam  Merekomendasikan  Dosen  Berprestasi  Bidang  Ilmu  Komputer  (Study  Kasus  di  AMIK  &  STIKOM  Tunas Bangsa),” Semin. Nas. Multi Disiplin Ilmu, no. x, pp. 1–6, 2017.
[13]  R.  R.  Dilla  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mekanik  Terbaik  Menggunakan  Metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (  OCRA  )  Studi  Kasus :  Auto2000,”  vol.  5,  pp.  103–110,  2021,  doi: 10.30865/komik.v5i1.3657.
[14]  W. M. Kifti and I. Hasian, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Merek Smartphone Terbaik Dalam Mendukung Belajar Online Mahasiswa Era Covid-19 Menggunakan Metode PSI ( Preference Selection Index ),”  J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, pp. 762–768, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.2994.
[15]  K.  Perencanaan  et  al.,  “Covid-19,  New  Normal,  dan  Perencanaan  Pembangunan  di  Indonesia,”  J.  Perenc.  Pembang. Indones. J. Dev. Plan., vol. 4, no. 2, pp. 240–252, 2020, doi: 10.36574/jpp.v4i2.118.
[16]  K.  M.  H.  Juita  Hutagaol,  “Sistem  Pendukung  Kepetusan  Pembelian  Laptop  Bekas  dengan  Menerapkan  Metode Preference Selection Index (PSI),” pp. 446– 451, 2019.
[17]  M. S. Obeidat and H. Traini, “Ranking of water desalination technologies based on the preference selection index,” Proc. Int. Conf. Ind. Eng. Oper. Manag., vol. 0, no. March, pp. 1301–1306, 2020.
[18]  R. Attri and S. Grover, “Application of preference selection index method for decision making over the design stage of production  system  life  cycle,”  J.  King  Saud  Univ.  -  Eng.  Sci.,  vol.  27,  no.  2,  pp.  207–216,  2015,  doi: 10.1016/j.jksues.2013.06.003.
[19]  A.  Perdana  and  A.  Budiman,  “Analysis  of  Multi-attribute  Utility  Theory  for  College  Ranking  Decision  Making,” SinkrOn, vol. 4, no. 2, p. 19, 2020, doi: 10.33395/sinkron.v4i2.10232.
[20]  Sari,  F.  Saro,  and  David,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Dalam  Menentukan  Lokasi  Prioritas  Penyuluhan  Program Keluarga  berencana  di  kecamatan  dumai  timur,”  J.  Penelit.  Pos  dan  Inform.,  vol.  8,  no.  1,  p.  63,  2018,  doi: 10.17933/jppi.2018.080105.
[21]  P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, p. 56, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2431.