## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MOBIL MURAH RAMAH LINGKUNGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS
Tati Mardiana Manajemen Informatika
AMIK BSI Bandung www.bsi.ac.id tati.ttm@bsi.ac.id Diterima Redaksi Selesai Revisi Diterbitkan 14 Maret 2018 19 Maret 2018 30 Maret 2018
Abstract— High  mobility  of community  is  driving the  needed  for  land  transportation  facilities increasing.  Cars  become  one  of  the  land transportation  that  interested  by  many  people, because  it  is  more  efficient  from  the  timing  side, has  more  capacity,  and  protects  from  uncertain weather  conditions.  The  presence  of  cheap  types of environmentally friendly cars or Low Cost Green Car (LCGC) offers  benefits  in  terms  of price,  fuel- efficient,  cylinder  content,  tank  capacity, maximum  power,  maximum  torque,  and  from the features  of  safety  and  comfort.  Every  LCGC  car brand  has  an  advantage  with  a  class  that  is  not much  different.  Nevertheless,  consumers  or potential  buyers  are  still  having  a  hesitation  to choose  the  LCGC  car  that  suitable  for  them.  The purpose  of  this  research  is  to  build  decision support  system  that  can  give  recommendation  of LCGC car based on the consumer or buyer desire. This  research  uses  Fuzzy  Multiple  Attribute Decision  Making  (FMADM)  logic  with  Technique for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution  (TOPSIS)  method  to  rank  from  every alternative  LCGC  car  option  available.  There  are six criteria used in the selection of LGCC car such as    price,  cylinder  content,  passenger  capacity, interior,  exterior,  and  car  features.  Furthermore, the  decision  support  system  recommends  LGCC car in accordance with desired criteria.  LGCC car selection  decision  support  system  testing  has running according to functional requirements and 100%  accurate.  So,  it  helps  consumers  or prospective  buyer’s  in  making  the  decision  to purchase  an  LGCC  car  in  accordance  with  their desired criteria accurately.
Keywords :  car,  LGCC,  buy,  TOPSIS,  decision support system.
Intisari — Mobilitas  masyarakat  yang  tinggi mendorong  kebutuhan  sarana  transportasi  darat terus  meningkat.  Mobil  menjadi  salah  satu transportasi  darat  yang  banyak  diminati masyarakat  karena  lebih  efisien  dari  sisi  waktu,
memiliki  daya  tampung  yang  lebih  banyak,  dan terlindungi dari kondisi cuaca yang tidak menentu. Kehadiran  tipe-tipe  mobil  murah  ramah lingkungan  atau Low  Cost  Green  Car (LCGC) menawarkan  keuntungan  yaitu  dari  segi  harga, hemat  bahan  bakar,  isi  silinder,  kapasitas  tangka, maximum  power,  maximum  torsi,  maupun  dari fitur-fitur  keamanan  dan  kenyamanan.  Setiap merk  mobil  LCGC  memiliki    keunggulan  dengan kelas  yang  tidak  jauh  berbeda.  Namun  demikian, konsumen  atau  calon  pembeli  masih  mengalami kebimbangan  untuk  memilih  mobil  LCGC  yang sesuai  dengan  keinginan.  Tujuan  penelitian  ini adalah  membangun  sistem  pendukung  keputusan yang dapat memberikan rekomendasi mobil LCGC yang  sesuai  keinginan  konsumen  atau  pembeli. Penelitian  ini  menggunakan  logika Fuzzy  Multiple Attribute  Decision Making (FMADM)  dengan metode Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  untuk melakukan perangkingan  dari  setiap  alternatif pilihan  mobil  LCGC  yang  ada.  Ada  enam  kriteria yang  digunakan  dalam  pemilihan  mobil  LGCC seperti  :  harga,  isi  silinder,  kapasitas  penumpang, interior,  eksterior,  dan  fitur mobil  menjadi  bahan pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan pemilihan  mobil  LGCC.  Selanjutnya,  sistem pendukung  keputusan  merekomendasikan  mobil LGCC  sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan. Pengujian    sistem  pendukung  keputusan pemilihan  mobil  LGCC  sudah  berjalan  sesuai kebutuhan  fungsional  dan  akurat  sehingga membantu  konsumen  atau  calon  pembeli  dalam pengambilan  keputusan  pembelian  mobil  LGCC yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan.
Kata  Kunci : mobil,  LGCC,  pembelian,  TOPSIS, sistem pendukung keputusan.

## PENDAHULUAN
Era globalisasi menuntut masyarakat modern melakukan mobilitas yang tinggi untuk berpindah dari satu lokasi ke lokasi lain. Mobilitas yang tinggi
tersebut mendorong  kebutuhan masyarakat akan sarana  transportasi  darat  terus  meningkat.  Mobil menjadi salah satu transportasi darat yang banyak diminati  masyarakat  karena  lebih  efisien  dari  sisi waktu, memiliki daya tampung yang lebih banyak, dan  terlindungi  dari  kondisi  cuaca  yang  tidak menentu.  Tingginya  minat  masyarakat  untuk menggunakan  mobil  sebagai  sarana  transportasi merupakan  peluang  bagi  industri  otomotif  di Indonesia.    Industri  otomotif  di  Indonesia menawarkan  mobil  dengan  konsep  murah  ramah lingkungan  atau Low  Cost  Green  Car (LCGC). Perkembangan  mobil  LGCC  dari  tahun  ke  tahun terus  mengalami  peningkatan  penjualan  dan inovasi yang semakin baik. Berdasarkan data yang diolah  dari  Gabungan  Industri  Kendaraan Bermotor Indonesia (GAIKINDO), Penjualan mobil LCGC  selama  Januari  hingga  Mei  2017  total penjualan  sebanyak  108.174  (20.6%).  Dari  tahun awal  peluncuran  mobil  LCGC,  pada  tahun  2013 penjualan sebanyak 51.180 unit (4%), tahun 2014 sebanyak  172.120  unit  (14%),  tahun  2015 sebanyak  165.434  unit  (16,3%),  dan  tahun  2016 sebanyak 235.171 unit (22,1%) (Awalinah, Arifin, &  Saf,  2017).  Kehadiran  tipe-tipe  mobil  LCGC menawarkan  keuntungan  yaitu  dari  segi  harga, hemat  bahan  bakar,  isi  silinder,  kapasitas  tangki, maximum  power,  maximum  torsi,  maupun  dari fitur-fitur  keamanan  dan  kenyamanan.  Setiap merk  mobil  LCGC  memiliki    keunggulan  dengan kelas  yang  tidak  jauh  berbeda,    sehingga  hal  ini membuat  konsumen  atau  calon  pembeli mengalami  kebimbangan  untuk  memilih  mobil LCGC  yang  sesuai  dengan  keinginan  (Sigit  & Permana, 2013).
Pengambilan  keputusan  merupakan  suatu proses  penerimaan  alternatif  terbaik  dari sejumlah  alternatif  yang  mungkin  dipilih  dengan mekanisme  tertentu.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan sebuah sistem yang akan mengolah semua kriteria yang  dipilih  konsumen  untuk  menyeleksikan mobil mana yang terbaik(Hastuti, 2013).
Proses pengambilan keputusan yang memiliki  beberapa  kriteria  dapat  menggunakan logika Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making (FMADM)  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu(Sumanti, 2017). Beberapa metode FADM yang  dapat  digunakan  dalam  sistem  pengambilan keputusan.  Metode Simple  Additive  Weighting Methode (SAW)  dan Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang  paling  mudah  dan  banyak  digunakan  dalam pengambilan  keputusan  yang  memiliki  banyak kriteria,  Metode  SAW  dan  TOPSIS  memiliki kesamaan dalam proses pengambilan keputusan(Mude, 2016).
Penelitian tentang sistem pendukung keputusan  pemilihan  mobil  LGCC  sudah  banyak dilakukan. Penelitian sebelumya tentang pembangunan sistem pakar dengan menggunakan metode forward  chaining untuk  memprediksi mobil  LCGC  yang  sesuai  kebutuhan  berdasarkan jenis  transmisi,  warna  dan  harga(Swara,  2014). Penelitian lain menggunakan metode TOPSIS yang melakukan  perangkingan  alternatif  berdasarkan kriteria harga, mobil, aksesoris Interior, aksesoris eksterior, tahun produksi dan kapasitas penumpang(P,  2015).  Metode  TOPSIS  didasarkan pada  konsep  penghitungan  rating  kinerja  setiap alternatif untuk setiap kriteria yang ternormalisasi.    Alternatif  yang  dipilih  memiliki kedekatan dengan solusi ideal positif dan jauh dari solusi  ideal  negatif  memiliki  kedekatan  dengan solusi  ideal  positif  dan  jauh  dari  solusi  ideal negative (Kurniawan & Iriananda, 2017).
Proses  pengambilan  keputusan  yang  cepat dan baik membutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) merupakan  sistem  teknologi  berbasis  solusi (Zeineldin & Abdelhamid, 2012) yang memberikan informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian  data untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan baik pada situasi yang semi terstruktur dan situasi yang  tidak  terstruktur,  dimana  tidak  seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya  dibuat  (IvanJelita,  Utami,  &  Luthfi, 2015).      Pembangunan  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  mobil  LGCC  menggunakan FMADM  dengan  metode  TOPSIS  berdasarkan harga,  isi  silinder,  kapasitas  penumpang,  interior, eksterior,  dan  fitur  mobil  dapat  memberikan rekomendasi  mobil  kelas    LCGC  yang  membantu konsumen  atau  calon  pembeli untuk  menentukan pilihan sesuai keinginannya.

## BAHAN DAN METODE
Fokus  penelitian  ini  adalah  membangun sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  mobil LGCC  menggunakan  metode  TOPSIS    untuk mempercepat  proses  dan  menghasilkan  nilai keputusan yang optimal. Berdasarkan permasalahan yang telah dikemukakan sebelumnya,  maka  jenis  penelitian  ini  adalah penelitian  eksperimen.  Kerangka  kerja  penelitian ini  diawali  melakukan  identifikasi  masalah. Setelah  tahap  identifikasi  masalah,  penelitian dilanjutkan dengan pengumpulan data.  Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data primer yang  diperoleh  secara  langsung  dari  beberapa showroom  mobil  dan    sekunder  yang  diperoleh teori  atau  bahan  yang  ada  hubungannya  dengan permasalahan yang diteliti. Teknik yang dilakukan
untuk  mengumpulkan  data    pada  penelitian  ini adalah  studi  pustaka,  wawancara  dengan  sales mobil  yang  mengetahui  kriteria  pemilihan  mobil LGCC.  Berdasarkan  data  yang  sudah  terkumpul, dilakukan  analisis  mengenai  kriteria  dan bagaimana penerapan metode TOPSIS dalam studi kasus pemilihan mobil LGCC.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Proses Sistem Pendukung

## Keputusan Pemilihan Mobil
Berdasarkan  data  yang  sudah  terkumpul, dilakukan  analisis  mengenai  kriteria  dan bagaimana penerapan metode TOPSIS dalam studi kasus  pemilihan  mobil  LGCC.  Kriteria-kriteria dalam pemilihan mobil LGCC didapatkan dari sales mobil.  Ada  enam  kriteria  dalam  pemilihan  mobil LGCC,  antara  lain  :  harga,  isi  silinder,  kapasitas penumpang,  interior,  eksterior,  dan  fitur  mobil. Data alternatif yang digunakan terdiri dari 4 buah mobil  LCGC  dari  berbagai  merek  seperti  disusun pada  tabel  1  dan  bobot  dari  masing-masing kriteria seperti terlihat pada tabel 2.

## Tabel 1. Alternatif Mobil LGCC
ALTERNA TIF HAR GA (dala m juta) ISI SILIND ER KAPASIT AS PENUMP ANG INTERI OR
EKSTERI OR FITU R
MOB IL
Honda Brio S A/T 149.6 1200 5 80 80 80 Toyota Cayla G M/T 138 1200 7 80 80 70 Daihatsu Sigra X M/T 124.8 5 1200 7
80 70 80 Suzuki Celerio Manual 154.5 1000 5 90 90 89 Ayla X
Elegant M/T
4 2 2 3 3 3
Sumber : (Mardiana, 2017)
Tabel 2. Bobot Kriteria Mobil LGCC Kriteria Keterangan Bobot C1 Harga 0.35 C2 Isi Silinder 0.20 C3 Kapasitas Penumpang 0.15 C4 Interior 0.10 C5 Eksterior 0.10 C6 Fitur Mobil 0.10 Sumber : (Mardiana, 2017)
Untuk  memperoleh  ranking  kecocokan  dari alternatif  pemilihan  mobil  LGCC  maka  harus menentukan nilai kecocokan  antara alternatif dan kriteria  dengan  interval  dari  1  sampai  5,  dengan ketentuan  1  =  Tidak  Baik;  2  =  Kurang  Baik;  3  = Cukup  Baik;  4  =  Baik;  5  =  Sangat  baik.  Nilai kecocokan  pada  setiap  kriteria  dapat  dilihat  pada tabel  4  dan  hasil  rangking  kecocokan  dari  setiap
alternatif pada setiap kriterinya dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 4. Nilai Kecocokan Pada Setiap Kriteria
Krit eria Keterangan Nilai Nilai Kec oco kan C1 Harga ( Rupiah ) < 100.000.000 5 100.100.000 – 125.000.000 4 125.100.000 – 140.000.000 3 140.100.000 – 150.000.000 2 > 150.100.000 1 C2 Isi Silinder ( Cc ) > 1600 5 1200 – 1599 4 1000 – 1199 3 800– 999 2 < 799 1 C3 Kapasitras Penumpang ( Orang ) > 10 5 8 – 9 4 6 – 7 3 4 – 5 2 < 3 1 C4 Interior > 100 5 80 – 99 4 60 – 79 3 40 – 59 2 < 39 1 C5 Eksterior > 100 5 80 – 99 4 60 – 79 3 40 – 59 2 < 39 1 C6 Fitur Mobil > 100 5 80 – 99 4 60 – 79 3 40 – 59 2 < 39 1 Sumber : (Mardiana, 2017) Tabel 5. Nilai Rangking Kecocokan Alternatif Pada Setiap Kriteria Alternatif C1 C2 C3  C4 C5  C6 Honda Brio S A/T 2 4 2 4 4 4 Toyota Cayla G M/T 3 4 3 4 4 3 Daihatsu Sigra X M/T 4 4 3 4 3 3 Suzuki Celerio Manual 1 3 2 4 3 4 Ayla X Elegant M/T 4 2 2 3 3 3
Sumber : (Mardiana, 2017)
Berdasarkan matriks pada tabel 5, maka dilakukan normalisasi  matriks  untuk  menghitung  nilai masing-masing kriteria berdasarkan kriteria yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
𝑅 = 0.295 0.512 0.365 0.468 0.521 0.521 0.442 0.512 0.548 0.468 0.521 0.391 0590 0.512 0.548 0.468 0.391 0.391 0.147 0.384 0.365 0.468 0.391 0.521 0.590 0.256 0.365 0.351 0.391 0.391
Selanjutnya, proses perangkingan dengan menggunakan  bobot  yang  telah  ditentukan  oleh
pengambil  keputusan    dengan  melakukan perkalian  matriks  W  *  R  dan  penjumlahan  hasil perkalian  untuk  memperoleh  alternatif  terbaik dengan  melakukan  perangkingan  nilai  terbesar sebagai berikut :
𝐷 = 0.103 0.102 0.055 0.047 0.052 0.052 0.155 0.102 0.082 0.047 0.052 0.039 0.206 0.102 0.082 0.047 0.039 0.039 0.052 0.077 0.055 0.047 0.039 0.052 0.206 0.051 0.055 0.035 0.039 0.039
Langkah  selanjutnya  adalah    menentukan  matrik solusi ideal positif dan matrik solusi ideal negatif.
Matriks Solusi Ideal Positif 𝐴 + = 0.206 0.102 0.082    0.047 0.052 0.052 0.052

## Matrik Solusi Ideal Negatif
𝐴 − = 0.052 0.051 0.055    0.055 0.035 0.039 0.039
Langkah  berikutnya,  menghitung  separation measure  positif  (Si+)  dan  separation  measure negatif  (Si-).  Hasil  pengukuran  jarak  dari  suatu alternatif  ke  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif sebagai berikut:
𝑆1 + = 0.107 𝑆2 + = 0.125 𝑆3 + = 0.115 𝑆4 + = 0.160 𝑆5 + = 0.129
𝑆1 − = 0.076
𝑆2 − = 0.120 𝑆3 − = 0.166 𝑆4 − = 0.031 𝑆5 − = 0.155
Nilai preferensi untuk setiap alternatif sebagai berikut : 𝑉1 = 0.4155 𝑉2 = 0.4887 𝑉3 = 05907 𝑉4 = 0.1625 𝑉5 = 0.5451
Setelah  didapat  nilai  Ci+,  maka  alternatif  dapat diranking  berdasarkan urutan  Vi+.
Dari  perhitungan  diatas  dapat  diperoleh  urutan rekomendasi mobil yang sesuai dengan keinginan konsumen  atau  calon  pembeli  adalah  :  Daihatsu Sigra  X/MT,  Ayla  X  Elegant  M/T,  Toyota  Cayla  G M/T,    Honda  Brio  S  A/T,  dan  Suzuki  Celerio Manual.
B. Implementasi Sistem Pendukung

## Keputusan Pemilihan Mobil LGCC
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  solusi yang  tepat  dalam  proses  pengambilan  keputusan pemilihan  mobiengguna  memilih  beberapa spesifikasi  mobil  LGCC.  Pada  halaman  ini pengguna  memilih  beberapa  spesifikasi  mobil LGCC,  kemudian  sistem  pendukung  keputusan memberikan  nilai kecocokan pada  setiap kriteria dan hasil rangking kecocokan dari setiap alternatif pada  setiap  kriterinya  dapat  dilihat  pada  gambar 2.  Berdasarkan  hasil  rangking  kecocokan  maka dilakukan  normalisasi  matriks  untuk  menghitung nilai                 masing-masing kriteria berdasarkan kriteria  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut. Matriks  ternormalisasi  R  dapat  diluhat  pada gambar  3.  Selanjutnya  dihitung  perangkingan menggunakan  bobot  dan  menghitung  jarak  dari suatu  alternatif  ke  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal  negatif  yang  diurutkan  untuk  memperoleh Rekomendasi  pemilihan  Mobil  LGCC  seperti disajikan pada gambar 4.
Sumber : (Mardiana, 2017) Gambar 1. Halaman Pemilihan Spesifikasi  Mobil LGCC
Sumber : (Mardiana, 2017)
Gambar 2. Halaman Hasil Perbandingan Pengguna
Sumber : (Mardiana, 2017)
Gambar 3. Halaman Matrik TerNormalisasi Sumber : (Mardiana, 2017)
Gambar 4. Halaman Rekomendasi pemilihan Mobil

## LGCC

## C. Pengujian
Pengujian  terhadap  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  mobil  LGCC  dilakukan dengan  menjalankan  sistem  sesuai  dengan skenario  pengujian  yang  telah  disusun.  Hasil pengujian  fungsionalitas  menunjukkan  fitur-fitur yang  ada  pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  mobil  sudah  berjalan  sesuai  dengan kebutuhan  fungsional  dan  akurat  memberikan hasil rekomendasi mobil LGCC yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan.
Evaluasi  pada  tahap  perangkingan  alternatif dilakukan perbandingan nilai antara perangkingan alternatif  manual  dengan  metode  TOPSIS. Perangkingan  setiap  alternatif  secara  manual didapatkan  dari  hasil  simulasi  perangkingan  data yang  dilakukan  oleh  calon  pembeli.  Hasil
pengujian  antara  manual  dengan sistem pendukung  keputusan  pemilihan  mobil  LGCC dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian Antara Manual Dengan Sistem Pendukung Keputusan pemilihan mobil LGCC Alternatif Manual  SPK Hasil Datsun Go + T Style M/T 2 2 Valid Ayla X Elegant M/T 3 3 Valid Agya G M/T 4 4 Valid Suzuki Karimun GS 5 5 Valid Daihatsu  Sigra X M/T 1 1 Valid
Sumber : (Mardiana, 2017)
Perhitungan  akurasi  dari  pengujian  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  mobil  LGCC menggunakan TOPSIS, sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 5 5 𝑥 100% =  100%
Hasil  pengujian  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  mobil  LGCC  menggunakan  TOPSIS menunjukkan  tingkat  akurasi  sistem  sebesar 100%.

## KESIMPULAN
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan mobil  menggunakan  metode  TOPSIS  memberikan rekomendasi  pemilihan  mobil  LGCC.  Hasil pengujian  menunjukkan  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  mobil  LGCC  sudah  berjalan sesuai  kebutuhan  fungsional  dengan  tingkat akurasi  sebesar  100%.  Dengan  adanya  sistem pendukung keputusan pemilihan mobil menggunakan  metode  TOPSIS  memberikan rekomendasi  mobil  LGCC  yang  sesuai  dengan kriteria  yang  diinginkan.  Dalam  penelitian selanjutnya  perlu  dikaji  pemberian  bobot  kriteria dengan mengunakan Metode AHP-TOPSIS dan bisa juga menggunakan mengunakan machine learning seperti naïve bayes pada proses analisa data.

## REFERENSI
Awalinah, A. A., Arifin, S. P., & Saf, M. R. A. (2017). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian Mobil  dengan  Membandingkan  Metode Analytic  Hierachy  Process  dan  Fuzzy Associative Memory. Teknosi , 3 (1), 89–100.
Hastuti,  N.  (2013).  Sistem  pendukung  keputusan dalam  menentukan  pembelian  jenis  mobil dengan  menggunakan  metode  topsis. Pelita Informatika Budi Darma , IV (3), 69–73.
IvanJelita,  L.  A.,  Utami,  E.,  &  Luthfi,  E.  T.  (2015). Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan Asisten Praktikum. Jurnal Ilmiah Data Manajemen Dan Teknologi I , 16 (4), 37–
46.
Kurniawan,  I.,  &  Iriananda,  S.  W.  (2017).  Analisis Dan  Perancangan  Aplikasi  Rekomendasi Mobil  Multi  Kriteria  Menggunakan  Metode Fuzzy  Hybrid. Urnal  Informatika  Merdeka Pasuruan Agustus , 2 (2), 35–46.
http://doi.org/10.5281/ZENODO.1205774
Mardiana,  T.  (2017). Laporan  Penelitian  Mandiri
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian
Mobil Murah Ramah Lingkungan Menggunakan Metode TOPSIS . Bandung.
Mude,  M.  A.  (2016).  Perbandingan  Metode  SAW dan Topsis Pada Kasus UMKM. Jurnal Ilmiah ILKOM , 8 (2), 76–81.
P,  D.  A.  (2015).  Analisa  dan  Perancangan  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kendaraan Menggunakan  Metode  TOPSIS. Jurnal
Teknologi Informasi , 5 (1), 40–48.
Sigit,  H.  T.,  &  Permana,  D.  A.  (2013).  Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mobil Bekas  Dengan  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW). Pelita Informatika Budi Darma , V (Agustus), 1–17.
Sumanti, T.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan Mobil Bekas Dengan Menggunakan  Metode  Simple  Additive
Weighting  (SAW). Pelita  Informatika  Budi
Darma , IV (Agustus), 1.
Swara, G. Y. (2014). Sistem Pakar Pemilihan Mobil Murah Ramah. Jurnal TEKNOIF , 2 (2), 7–12.
Zeineldin,  R.,  &  Abdelhamid.  (2012).  A  Decision Support System for Performance Evaluation.
IJCA Special Issue on CIIS , 1–8.