## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Rental dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus : CV. Bita Jaya Mandiri)

## Sri Mandakini
STMIK Budi Darma Medan , Jl.Sisingamangaraja No.338 Simpang Limun Medan, Indonesia sri.mandakini@gmail.com
Abstrak.  Seiring  dengan  perkembangan  era  permintaan,  untuk  selalu  cepat  dalam  melakukan  segala  hal, saya tidak mungkin dihindari dari yang namanya transportasi. Transportasi merupakan  kebutuhan semua orang  hidup.  Mobil  adalah  salah  satu  dari  transportasi  darat  negosiasi  yang  dipilih  oleh  orang-orang. Orang  yang  bekerja  dibidang  jasa  memilik  berbagai  jenis  mobil  untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat. Untuk  mendapatkan  mobil  yang  sesuai  dengan  harapan,  tentu  saja,  penyewa  rental/pemilik  rental  mobil harus memiliki informasi tentang mobil. Dari banyak mobil pilihan kita dapat membuat keputusan dengan mengandalkan  perasaan.  Namun,  kami  memiliki  kesulitan  dalam  membuat  keputusan.    Oleh  karena  itu diperlukan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu  konsumen  memutuskan  mobil  yang  akan disewa  berdasarkan  kriteria  yang  dia  inginkan.  TOPSIS  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Dan  prodok    yang  digunakan  adalah  produk    Mobil Toyota tahun 2000-2014. Metode ini dapat digunakan untuk menentukan apakah mobil akan disewa sesuai dengan kualifikasi  yang dibutuhkan  atau tidak.  Hal  ini  karena  metode  sebuah langkah-langkah untuk  bisa memberikan  penilaian,  baik  kualitatif  dan  kuantitatif.  Dan  TOPSIS  merupakan  metode  dalam  mengambil memperhitungkan batas toleransi validitas berbagai kriteria dipilih oleh pembuat keputusan.
Kata Kunci :  Sistem Pendukung Keputusan, Technique for Order Preferency by Similarity Ideal   Solution (TOPSIS), Mobil Rental.
Abstract. Along with the development of the era of demand, to always be fast in doing everything, I can't be avoided from the name of transportation. Transportation is a necessity for everyone alive. The car is one of the negotiated land transportation that is chosen by the people. People who work in the service sector own various types of cars to meet the needs of society. To get a car that meets expectations, of course, the rental tenant  /  car  rental  owner  must  have  information  about  the  car.  Of  the  many  car  choices  we  can  make decisions  based  on  feelings.  However,  we  had  difficulty  making  a  decision.  Therefore  we  need  a  decision support  system  to  help  consumers  decide  which  car  to  rent  based  on  the  criteria  they  want.  TOPSIS  is  a method that can be used in the decision making process. And the products used are Toyota Cars 2000-2014. This method can be used to determine whether the car will be rented according to the qualifications required or  not.  This  is  because  the  method  is  a  step-by-step  assessment,  both  qualitative  and  quantitative.  And TOPSIS is a method of taking into account the tolerance limits for the validity of various criteria chosen by the decision maker.
Keyword  :  Decision  Support  Systems,  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  Ideal  Solution (TOPSIS), Car Rental.

## PENDAHULUAN
Mobil merupakan alat transportasi  yang digunakan oleh manusia untuk melaksanakan segala aktifitasnya  dan  tidak  jarang  dianggap  sebagai  kebutuhan  pokok.  Mobil  adalah  salah  satu  contoh kendaraan yang umum digunakan dan dianggap sebagai kebutuhan pokok. Pada saat ini jenis mobil begitu  banyak  dari  berbagai  merk  dan  jenis.  Setiap  jenis  mobil  memiliki  spesifikasi  teknis  yang berbeda,  dan  setiap  mobil  pastinya  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan.  Dan  hal  ini,  akan mengakibatkan para calon atau konsumen mengalami kesulitan untuk memilih mobil yang tepat dan sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan  dikarenakan  calon  penyewa  dihadapkan  pada  banyaknya kriteria [1], [2].
Sejalan  dengan  perkembangan  teknologi  informasi  yang  ada,  komputer  semakin  bertambah kemampuannya  untuk  membantu  menyelesaikan  permasalahan,  salah  satunya  adalah  membantu dalam pengambilan keputusan. Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu pengakhiran dari proses
pemikiran  tentang  suatu  masalah  atau  problem  untuk  menjawab  pertanyaan  guna  mengatasi masalah tersebut[3].
Sistem ini dirancang untuk membantu calon penyewa mengambil keputusan dalam pemilihan kendaraan,  khususnya  mobil  sehingga  keputusan  yang  diperoleh  sesuai  dengan  kriteria  yang diinginkan.  Dan  metode  yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  ini  adalah  Metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  yang  merupakan  suatu metode  pemberian  urutan  (prioritas)  dalam  analisis  multikriteria.  Technique  Order  Pirefirence  By Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS)  merupakan  bagian  dari  konsep  Multi-Attribut  Decison Making  (MADM)  dimana  diperlukan  normalisasi  pada  perhitungannya.  Dengan  menggunakan metode Technique Order Pirefirence By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS), di harapkan dapat dikembangkan  software  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  digunakan  oleh  suatu  instansi, Adapun tujuan dari penelitian adalah untuk merancang suatu sistem pengambilan keputusan dengan menggunakan  metode  TOPSIS[4],  [5],  sehingga  dapat  membantu  calon  penyewa  untuk  memilih kendaraan sesuai dengan kriteria yang diinginkan[6].
Adapun  yang  menjadi  batasan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah  kriteria–kriteria  yang digunakan  yaitu  harga  sewa  mobil,  bahan  bakar,  kenyamanan  mobil,  kapasitas  muatan,  dan  tahun pembuatan,  sistem  pengambilan  keputusan  pemilihan  mobil  rental  ini  khususnya  mobil  merk Toyota  seperti  Mobil  Avanza,  Kijang  Inova,  Xenia,  Agya  dan  Yaris.  Dan  hanya  membahas  sewa rental  /  per  hari,  Metode  yang  digunakan  Technique  Order  Pirefirence  By  Similarity  To  Ideal Solution (TOPSIS) dan Produk tahun pembuatan mobil yang digunakan sebagai data adalah mobil produksi tahun 2000 -2014 dan produk tersebut telah diedarkan di pasar Indonesia.
Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai  sistem  yang  akan  dibangun  diharapkan  dapat memberikan manfaat kemudahan kepada penyewa mobil agar dapat menentukan mobil  yang akan mau  disewa  selanjutnya  CV.  Bita  Jaya  Mandiri  memberikan  mobil  yang  ingin  disewa  sesuai keinginan  konsumen,  dan  dapat  membantu  proses  pengambilan  keputusan  dengan  seefektif mungkin dengan adanya kriteria yang telah ada.

## METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Pengambilan  keputusan  ( decision  making) memegang  peranan  yang  sangat  penting  karena keputusan  yang  diambil  oleh  manager  merupakan  hasil  pemikiran  akhir  yang  harus  dilaksanakan oleh bawahannya atau mereka  yang bersangkutan dengan organisasi  yang di pimpin. Pengambilan keputusan  adalah  bagian  kunci  kegiatan  manajer,  dan  suatu  proses  pemikiran  dalam  rangka pemecahan suatu masalah untuk memperoleh hasil akhir untuk dilaksanakan[7].

## 2.2. Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
Dari  pengertian  Sistem  Pendukung  Keputusan  maka  dapat    ditentukan    karakteristik    antara lain[8]:
1. Komponen Sistem ( components ) 2. Batasan Sistem ( boundary )
3. Lingkungan Luar Sistem ( Environment )
4. Penghubungan Sistem ( interface )
5. Masukan Sistem ( inp ut)

## 2.3. Keuntungan Sistem Pendukung Keputusan
Beberapa keuntungan penggunaan SPK antara lain adalah sebagai berikut [9]:
1. Mampu mendukung pencarian solusi dari berbagai permasalahan yang kompleks.
2. Dapat merespon dengan cepat pada situasi  yang tidak diharapkan dalam kondisi  yang berubah- ubah.
3. Mampu untuk menerapkan berbagai strategi yang berbeda pada konfigurasi berbeda secara cepat dan cepat.
4. Pendangan dan pembelajaran baru.
5. Sebagai fasilitator dalam komunikasi.
6. Meningkatkan kontrol manajemen dan kenerja.
7. Menghemat biaya dan sumber daya manusia (SDM).

## 2.4. Kelemahan Sistem Pendukung Keputusan
Adapun kelemahan yang dimiliki sistem pendukung keputusan adalah:
1. Ada  beberapa  kemampuan  manajemen  dan  bakat  manusia  yang  tidak  dapat  dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya mencerminkan persoalan sebenarnya.
2. Kemampuan  suatu  SPK  terbatas  pada  perbendaharaan  pengetahuan  yang  dimilikinya (pengetahuan dasar dan serta model dasar).
3. Proses-proses  yang  dapat  dilakukan  SPK  biasanya  juga  tergantung  pada  perangkat  lunak  yang digunakan.
4. SPK  tidak  memiliki  kemampuan  intuisi  seperti  yang  dimiliki  manusia.Sistem  ini  dirancang hanya untuk membantu pengambil keputusan dalam melaksanakan tugasnya.

## 2.5. Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM)
Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perengkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan.
Pada  dasarnya,  ada  tiga  pendekatan  untuk  mencari  nilai  bobot  atribut,  yaitu  pendekatan subyektif,  pendekatan  obyektif  dan  pendekatan  integrasi  anatara  subyektif  dan  obyektif.  Masing- masing  pendekatan  memiliki  kelebihan  dan  kelemahan.  Pada  pendekatan  subyektif,  nilai  bobot ditentukan  berdasarkan  subyektifitas  dari  para  pengambil  keputusan,  sehingga  beberapa  faktor dalam  proses  perengkingan  alternatif  dapat  ditentukan  secara  bebas.  Sedangkan  pada  pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan[10].
Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  FMADM  antara lain[11]:
1. Simple Additive Weighting (SAW)
2. Weighted Product (WP)
3. ELECTRE
4. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
5. Analitic Hierarchy Process (AHP).
2.6. Algoritma Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) Algoritma Fuzzy Multi Attribute Decision Making [12], adalah :
1. Memberikan  nilai  setiap alternatif (A i )  pada  setiap  kriteria  (C j )  yang  sudah  ditentukan,  dimana nilai tersebut diperoleh berdasarkan nilai crisp ; i=1, 2,...m dan j = 1, 2,...n.
2. Menentukan nilai bobot (W) yang juga didapatkan berdasarkan nilai crisp .
3. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara  menghitung  nilai  reting  kinerja  ternormalisasi  (r ij ) dan alternatif (A i ) pada atribut (C j ) berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut ( atribut keuntungan / benefit = Maksimum atau atribut biaya / cost = Minimum). Apabila berupa atribut keuntungan maka nilai crisp (X ij ) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp MAX (MAX  X ij )  dari  setiap  kolom,  sedangkan  untuk  atribut  biaya,  nilai  crisp  MIN  (MIN  X ij )  dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp (X ij ) setiap kolom.
4. Melakukan  proses  perengkingan  dengan  cara  mengalihkan  matriks  ternormalisasi  (R)  dengan nilai bobot (W).
5. Melakukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i )  dengan  cara  menjumlahakan  hasil  kali antara  matriks  ternormalisasi  (R)  dengan  nilai  bobot  (W).  Nilai  V i yang  lebih  besar mengindikasikan bahwa alternatif lebig terpilih. (Sri Kusuma Dewi, 2006)

## 2.7. TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)
Pada dasarnya, proses pengambilan keputusan adalah memilih suatu alternatif. Menurut Hwang dan  Yoon  dalam  TOPSIS  ( Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution ) didasarkan pada konsep dimana alternatif tepilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif
Menurut  Hwang,  Liang  dan  Yeh  dalam,  konsep  ini  banyak  digunakan  pada  beberapa  model MADM ( Multi Attribute Decision Making ) untuk menyelesaikan masalah keputusan secara praktis. Hal  ini  disebabkan  konsepnya  sederhana,  mudah  dipahami,  komputasinya  efesien,  dan  memiliki kemampuan  untuk  mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematis yang sederhana. Berikut adalah langkah-langkah dari metode TOPSIS[13]:
1. TOPSIS dimulai dengan membangun sebuah matriks keputusan.
Matriks keputusan X mangacu terhadap m alternatif yang akan dievaluasi berdasarkan n kriteria. Matriks keputusan X dapat dilihat pada gambar  di bawah ini.
Dengan i = 1, 2, . . ., m dan j = 1, 2, . . ., n
2. Membuat solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Persamaan yang digunakan untuk dapat menentukan solusi ideal positif dan solusi negatif dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi (y ij ) : y ij = W i r ij
Dengan i = 1, 2, . . ., m; dan j = 1, 2, . . ., n.

## Dengan
3. Membuat jarak antar alternatif A i dengan solusi ideal positif yang dirumuskan sebagai berikut:
4. Membuat jarak anatara alternatif A i dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai berikut:
...................... (3.6)
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif yang dirumuskan sebagai berikut :
.................................. (3.7)

## 6. Merangking Alternatif
Alternatif  diurutkan  dari  nilai  V i terbesar  ke  nilai  terkecil.  Alternatif  dengan  nilai  V i terbesar merupakan  solusi  yang  terbaik  (Pelita  Informatika  Budi  Darma,Volume  III  Nomor  :  2  ,  April 2013,ISSN : 2301-9425).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  membangun  sistem  pendukung  keputusan  rekomendasi  pemilihan  mobil  rental menggunakan metode TOPSIS diperlukan data sebagai berikut :
1. Data Kriteria
Harga Sewa Rental, Bahan bakar, Kenyamanan, Kapasitas Muatan, dan Tahun Pembuatan.
2. Data Bobot
Data  bobot  kriteria  akan  ditentukan  dengan  jumlah  semua  bobot  kriteria  sama  dengan  100. Adapun tabel bobot kriteria sebagai berikut :
Tabel 1. Bobot kriteria Alternatif Nilai bobot kriteria Harga Sewa Mobil 20 Bahan Bakar 25 Kenyamanan 30 Kapasitas Muatan 15 Tahun Pembuatan 10 Total 100

## 3. Data Nilai Kriteria
Data nilai kriteria untuk rekomendasi pembelian perumahan yang dimasukan oleh user berkisar antara 1 sampai 5 dengan ketentuan :
a. 1 = Sangat buruk
b. 2 = Buruk
c. 3 = Cukup
d. 4 = Baik
e. 5 = Sangat baik
Model FMADM dan Topsis dalam prosesnya memerlukan kriteria  yang akan dijadikan bahan perhitungan  pada  proses  perangkingan.  Kriteria  yang  menjadi  bahan  pertimbangan  pada rekomendasi pembelian perumahan seperti yang ditunjukan pada beberapa  penyelesaian  di bawah ini :
1. TOPSIS dimulai dengan membangun sebuah matriks keputusan. Pada matriks keputusan, kolom matriks menyatakan atribut yaitu kriteria-kriteria yang ada, sedangkan baris matriks menyatakan alternatif  yaitu  nama  mobil  yang  akan  dibandingkan  dan  tipe  kriteria  adalah  benefit.  Matrik keputusan dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Di  bawah  ini  merupakan  bobot    dari    beberapa    kriteria    harga  sewa  mobil    yang    terdiri  dari (Rp.500.000,-/hari),  (Rp.450.000,-/hari),  (Rp.400.000,-/hari),  (Rp.350.000,-/hari),  (Rp.300.000,- /hari).
Tabel 2. Bobot Kriteria Harga Sewa Kriteria Luas Tanah Bobot Rp. 500.00,-/hari 2 Rp. 450.00,-/hari 4 Rp. 400.00,-/hari 3
Rp. 350.00,-/hari 1 Rp. 300.00,-/hari 5
Di bawah ini merupakan bobot dari kriteria bahan bakar seperti Pertamax, Premium, Solar, Bio Solar. Bobot kriteria dapat dilihat pada tabel  di bawah ini:
Tabel 3. Bobot Kriteria Bahan Bakar Kriteria Bahan Bakar Bobot Pertamax 5 Premium 4 Solar 1 Bio Solar 3
Di bawah ini merupakan bobot dari kriteria kenyamanan seperti Kondidi mesin, Kondisi Fisik, Fasilitas  Audio,  Supir  yang  berpengalaman,  Sempit.    Bobot  kriteria  dapat  dilihat  pada  tabel  di bawah ini :
Tabel 4. Bobot Kriteria Kenyamanan Kriteria Kenyamanan Bobot Kondidi Mesin 5 Kondisi Fisik 3 Fasilitas Audio 2 Supir yang berpengalaman 4 Sempit 1
Di  bawah  ini  merupakan  bobot  dari  kriteria  kapasitas  muatan  seperti    Ada  (8-9  orang),  (7-8 orang), (10-13 orang), (6-7 orang), dan (8-9 orang). Bobot kriteria dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 5. Bobot Kriteria Kapasitas Muatan Kriteria Kapasitas Muatan Bobot 8-9 orang 2 7-8 orang 3 10-13 orang 1 6-7 orang 4 8-9 orang 5
Di  bawah  ini   merupakan   bobot  dari  kriteria   tahun pembuatan  seperti  tahun 2015, 2014, 2013, 2012, 2000. Bobot kriteria dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 6. Bobot Tahun Pembuatan Kriteria Tahun Pembuatan Bobot 2015 5 2014 4 2013 3 2000 1 2012 2
Dari  beberapa  kriteria  yang  ada  di  atas,  maka  dilakukan  sampel  dalam  pembobotan  yang dimana  mobil  dilibatkan  dalam  membuat  suatu  matriks  dalam  penentuan  rekomendasi  pembelian perumahan.
Tabel 7. Matriks Keputusan Alternatif Harg a Bahan Bakar Kenya manan Kapasitas Muaatan Tahun Pembuatan YARIS 1.5 M/T 5 5 5 2 5 KIJANG INOVA VA/T 4 4 3 3 4 ALPHARD 3 1 2 1 3 AGYA 1.0 E M/T 2 3 4 4 2 AVANZA 1.3E M/T 1 2 1 5 1

## 2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
Setelah  matriks  keputusan  dibangun,  selanjutnya  adalah  membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi R yang elemen-elemennya ditentukan dengan rumus persamaan.
Untuk mencari nilai matriks keputusan ternormalisasi yaitu berdasarkan hasil perhitungan kolom matrik  menyatakan  atribut  yaitu  kriteria-kriteria  yang  ada  dan  baris  matriks  menyatakan alternatif  yaitu  nama  perumahan  sedangkan  hasil  perhitungan  matriks  keputusan  ternormalisasi adalah sebagai berikut:
Tabel 8. Matriks Keputusan Ternormalisasi
Alternatif Harga Bahan bakar Kenya manan Kapasit as Muatan Tahun Pembuatan MOBIL YARIS 1.5 M/T 0,674 0,674 0,640 0,629 0,674 MOBIL KIJANG INOVA VA/T 0,451 0,539 0,384 0,405 0,539 MOBIL ALPHART 0,404 0,134 0,256 0,134 0,404 MOBIL AGYA 1.0 E M/T 0,269 0,409 0,512 0,539 0,629 MOBIL AVANZA 1.3 E M.T 0,134 0,269 0,128 0,678 0,134

## 3. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
Setelah matriks keputusan ternormalisasi dibuat, selanjutnya adalah membuat matriks keputusan ternormalisasi  terbobot.  Pemisalan  bobot  yang  dimasukkan  untuk  setiap  kriteria  adalah  Harga sewa (20), Bahan Bakar (25), Kenyamanan (30), Kapasitas Muatan (15), dan Tahun Pembuatan (10)  yang elemen  – elemennya ditentukan dengan rumusan menggunakan 3.2. Sedangkan hasil perhitungan matriks keputusan ternormalisasi terbobot adalah sebagai berikut:
YARIS 1.5 M/T= 20 * 0,674  = 13,48 = 25 * 0,674  = 16,85 = 30 * 0,640  = 19,2 = 15 * 0,629  = 9,435 = 10 * 0,674  = 6,74
KIJANG INOVA VA/T = 20 * 0,451  = 9,02 = 25 * 0,539  = 13,475 = 30 * 0,384  = 11,52 = 15 * 0,405  = 6,075 = 10 * 0,539  = 5,39

## ALPHARD
= 20 * 0,404  = 8,08 = 25 * 0,134  = 3,35 = 30 * 0,256  = 7,68 = 15 * 0,134  = 2,01 = 10 * 0,404  = 4,04
AGYA 1.0 E M/T = 20 * 0,269  = 5,38 = 25 * 0,409  = 10,225 = 30 * 0,512  = 15,36 = 15 * 0,539  = 8,085 = 10 * 0,629  = 6,29
AVANZA 1.5E M/T = 20 * 0,134  = 2,68 = 25 * 0,629  = 15,725 = 30 * 0,128  = 3,84 = 15 * 0,678  = 10,17 = 10 * 0,134  = 1,34
Tabel 9. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot
Alternatif Harga Bahan bakar Kenya manan Kapasi tas Muatan Tahun Pembuat an MOBIL YARIS 1.5 M/T 13,48 16,68 19,2 9,435 6,74 MOBIL KIJANG INOVA VA/T 9,02 13,475 11,52 6,075 5,39 MOBIL ALPHARD 8,08 3,35 7,68 2,01 4,04 MOBIL AGYA 1.0 E M/T 5,38 10,225 15,36 8,085 6,29 MOBIL AVANZA 1.3 E M.T 2,68 15,725 3,84 10,17 1,34
4. Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif Selanjutnya menentukan matriks solusi ideal positif (A + ) yang merupakan benefit criteria , untuk mencari nilai ideal positif yaitu dengan cara menentukan nilai tertinggi untuk setiap kriteria dan solusi ideal negatif (A - ) yang merupakan cost criteria dengan cara mencari nilai terendah untuk setiap  kriteria.  Penentuan  matriks  solusi  ideal positif dan negatif ditentukan  dengan  rumus menggunakan persamaan 3.3 dan 3.4.
Sedangkan hasil perhitungan matriks solusi ideal positif adalah sebagai berikut:
Max {13,48 ; 16,85 ; 19,2 ;9,435; 6,74 }                = 19,2
Max {9,02 ; 13,475 ; 11,52 ; 6,075 ;5,39 }             = 13, 475 Max {8,08 ; 3,35 ; 7,68 ; 2,01 ; 4,04}                     = 8,08 Max {5,38 ; 10,225 ; 15,36 ; 8,805 ; 6,29 }            = 10,225 Max {2,68 ; 15,727; 3,84 ; 10,17 ; 1,34}                = 15,727
A + = {19,2 ; 13,475 ; 8,08 ; 10,225 ; 15,727}
Tabel 10. Solusi Ideal Positif Solusi Ideal Negatif Harga Sewa Bahan Bakar Kenya manan Kapasitas Muatan Tahun Pembuatan
A + 19,2 13,475 8,08 10,225 15,727
Untuk perhitungan matriks solusi ideal negatif adalah sebagai berikut: Max {13,48 ; 16,85 ; 19,2 ; 6,29 ; 6,74 }        = 6,29 Max {9,02 ; 13,475 ; 11,52 ; 4,05 ; 5,39 }      = 4,05 Max {8,08 ; 3,35 ; 7,68 ; 1.34 ; 4,04 }                      = 1,34 Max {5,38 ; 10,225 ; 15,36 ; 5,39 ; 6,29 }        = 5,38 Max {2,68 ; 15,727; 3,84 ; 6,78 ; 1,34 }         = 1,34 A - = {6,29 ; 4,05 ; 1,34 ; 5,38 ; 1,34}
Tabel 11. Solusi Ideal Negatif Solusi Ideal Negatif Harga Sewa Bahan Bakar Kenya manan Kapasitas Muatan Tahun Pembuatan A - 6,29 4,05 1,34 5,38 1,38
5. Selanjutnya  menghitung  jarak  alternatif  dari  solusi  ideal positif (D + )  dan  jarak  alternatif  dari solusi ideal negatif (D - ) yang ditentukan dengan rumus menggunakan persamaan 3.5. Sedangkan hasil menghitung separasi positif dan negetif adalah sebagai berikut:
Separasi Positif
YARIS
KIJANG INOVA VA/T
ALPHARD
AGYA 1.0 E M/T

## AVANZA 1.3 E M/T
Tabel 12. Seperasi Positif
Alternatif D + MOBIL YARIS 1.5 M/T 14,232 MOBIL KIJANG INOVA VA/T 5,7055 MOBIL ALPHARD 15,378 MOBIL AGYA 1.0 E M/T 11,018 MOBIL AVANZA 1.3 E M/T 10,390 Separasi Negatif
YARIS 1.5 M/T
KIJANG INOVA VA/T
ALPHARD
AGYA 1.0 E M/T
AVANZA 1.3 E M/T
Tabel 13. Seperasi Negatif
Alternatif D - MOBIL YARIS 1.5 M/T 15,601 MOBIL KIJANG INOVA VA/T 15,914 MOBIL ALPHARD 7,8052 MOBIL AGYA 1.0 E M/T 15,554 MOBIL AVANZA 1.3 E M/T 16,818 6. Menghitung kedekatan relative terhadap solusi ideal positif Setelah  menghitung  jarak  alternatif  dari  solusi  ideal positif (D + )  dan  jarak  alternatif  dari  solusi ideal negatif (D - ),  selanjutnya  adalah  menghitung  kedekatan  relatif  terhadap  solusi  ideal positif dengan  rumus  menggunakan  persamaan  (3.7).  Sedangkan  hasil  perhitungan  kedekatan  relatif terhadap solusi ideal positif adalah sebagai berikut : a. YARIS 1.5 M/T
b. KIJANG INOVA VA/T
c. ALPHARD
d. AGYA 1.0 E M/T

## e. AVANZA 1.3 E  M.T
Tabel 14. Nilai V Alternatif V MOBIL YARIS 1.5 M/T 0,5229 MOBIL KIJANG INOVA VA/T 0,7360 MOBIL ALPHARD 0,3365 MOBIL AGYA 1.0 E M/T 0,5853 MOBIL AVANZA 1.3 E M/T 0,6181

## 7.  Merangking Alternatif
Berikutnya alternatif diurutkan dari nilai V terbesar ke nilai V terkecil. Alternatif dengan nilai V terbesar merupakan solusi yang terbaik.
Tabel 15. Pengurutan Alternatif Alternatif V MOBIL KIJANG INOVA VA/T 0,7360 MOBIL AVANZA 1.3 E M/T 0,6181 MOBIL AGYA 1.0 E M/T 0,5853 MOBIL YARIS 1.5 M/T 0,5292 MOBIL ALPHARD 0,3365
Pada  tabel  15.,  dapat  dilihat  bahwa  alternatif  yang  menempati  uturan  pertama  yaitu,  Mobil Kijang  Inova  VA/T  dengan  bobot  0,7360,  alternatif  yang  menempati  urutan  kedua,  yaitu  Mobil Avanza 1.3E M/T dengan bobot 0,6181, alternatif yang menempati urutan ketiga, yaitu Mobil Agya 1.0 E M/T dengan bobot 0,5853. Alternatif yang menempati urutan keempat, yaitu Mobil Yaris 1.5 M/T  dengan  bobot  0,5292,  dan  alternatif  yang  menempati  urutan  kelima,  yaitu  Mobil  Alphard dengan  bobot  0,3365.  Berdasarkan  hasil  pengurutan,  maka  pilihan  terbaik  yang  menjadi  solusi untuk pemilihan Mobil Rental , yaitu Mobil Kijang Inova VA/T.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  penulis  lakukan  mengenai  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  mobil  rental  dengan  menggunakan  metode  topsis  berdasarkan  penilaian  kriteria  setiap jenis mobil rental pada perusahaan, penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Pemberian  kriteria  dalam  proses  pemilihan  mobil  rental  dapat  membantu  dalam  mengambil keputusan  untuk  menentukan  jenis  mobil  yang  sesuai  dengan  keinginan  penyewa.  Dengan kriteria sebagai berikut : Harga Sewa Mobil, Bahan Bakar, Kenyamanan, Kapasitas Muatan, Tahun Pembuatan.
2. Sistem  yang  dibangun  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  oleh  pengguna  untuk  dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan saat akan memilih mobil rental.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Zakaria,  “Perancangan  Aplikasi  Penjualan  dan  Penyewaan  Mobil  berbasis  Web menggunakan  Model  Waterfall  pada  CV.  Dhiyara  Anugrah,” J.  Inform.  Universtias Pamulang , vol. 2, no. 4, pp. 184–180, 2017.
[2] A.  Kurniawan,  A.  A.  Nugroho,  and  S.  Mulyono,  “Sistem  Informasi  Rental  Mobil Terintegrasi  Menggunakan  Service  Oriented  Architecture,” TRANSISTOR  Elektro  dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 134–142, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.unissula.ac.id/index.php/EI/article/view/3053/2216.
[3] T.  Limbong et  al. , Sistem  Pendukung  Keputusan :  Metode  dan  Implementasi .  Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[4] K.  Siregar  and  E.  R.  Siagian,  “Implementasi  Metode  Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution dalam Pemilihan Jenis Kerang Konsumsi,” MEANS (Media  Inf. Anal. dan Sist. , vol. 3, no. 2, 2018.
[5] S.  Mallu,  “Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  karyawan  kontrak  menjadi  karyawan tetap menggunakan metode topsis,” J. Ilm. Teknol. dan Inf. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 36–42, 2015.
[6] U. Salamah  and G. A.  Rusady,  “Perancangan  Aplikasi Rental Mobil,” Igarss  2019 ,  vol.  8, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[7] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[8] S. Kusrini, “Sistem Pakar Teori dan Aplikasi,” Penerbit Andi Yogyakarta , 2006.
[9] T.  Limbong et  al. , Sistem  Pendukung  Keputusan:  Metode  &  Implementasi .  Yayasan  Kita Menulis, 2020.
[10]  Paska Marto Hasugian, “FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN  TENAGA  KERJA  DENGAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHITNG (STUDI KASUS : PT CAHAYA BINTANG MEDAN),” Pelita Inform. Budi Darma , 2012.
[11]  A.  Kurniawan,  “Implementasi  Metode  Topsis  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan Beasiswa (Studi Kasus : Stkip Pgri Nganjuk),” May 2013.
[12]  I.  Muzakkir,  “Penerapan  Metode  Topsis  untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Keluarga Miskin pada Desa Panca Karsa II,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 3, pp. 274–281, 2017.
[13]  P.  A.  W.  Santiary,  P.  I.  Ciptayani,  N.  G.  A.  P.  H.  Saptarini,  and  I.  K.  Swardika,  “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Wisata dengan Metode Topsis,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 621, Oct. 2018, doi: 10.25126/jtiik.2018551120.