## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR BEKAS MENGGUNAKAN METODE WASPAS
Victor Marudut Mulia Siregar 1) , Heru Sugara 2*)
1 Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia email: victor.siregar2@gmail.com
2 Sekretari, Politeknik Bisnis Indonesia email: thesugara77@gmail.com

## Abstract
This study aims to solve the problem of selecting second-hand motorcycle purchases from the general public by CV. Asli Pematangsiantar Motor. Asli Motor Pematangsiantar is a second-hand motorcycle dealer that accepts purchases from the public. In assessing the price and quality of used motorbikes offered by the public to the Asli Motor Pematangsiantar dealers, this company still uses methods based on unmeasured appraisals, resulting in a lack of standard certainty in choosing to buy used motorcycle from the public. To solve this problem, a Decision Support System was designed that can be used as a tool in determining which motorbikes are worth buying from the public. The Decision Support System used to solve this problem uses the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method. The criteria used in this DSS consist of  the  year  of  the  vehicle,  the  advantages  and  disadvantages  of  the  vehicle,  the  completeness  of  the documents and the bid price. The results of data processing using WASPAS method consist of alternatives with the greatest value A007 with a final result of 38.9583. With the application using WASPAS method, the selection of the best vehicles offered by sellers to Asli Motor dealers can be carried out effectively and efficiently.
Keywords: Decision Support System, WASPAS, Price, Quality, Criteria.

## 1. PENDAHULUAN
Kendaraan Sepeda motor adalah kendaraan roda dua yang populer penggunaannya dikalangan  masyarakat  karena  praktis  dalam penggunaannya, mudah dibawa ke mana saja, dan efisien  terhadap  bahan  bakar.  Masyarakat biasanya membeli sepeda motor terbaru melalui dealer-dealer resmi atau showroom resmi sebagai distributor penjualan sepeda motor baru.
Bagi  kalangan  masyarakat  tertentu sepeda motor keluaran terbaru harganya terbilang lebih  memakan  banyak  biaya  sehingga  lebih memilih  membeli  sepeda  motor  bekas.    Alasan tersebut  adalah  jangkauan  harga  yang  sanggup dikeluarkan  oleh  pembeli  tersebut.  Jual  beli sepeda  motor  bekas  tersebut  tidak  menutup kemungkinan  terjadi  pada  masyarakat  mampu. Dengan alasan menjual sepeda motor bekas dan menukar tambah dengan sepeda motor yang baru. Alhasil, sepeda motor bekas yang dimiliki tidak menutup kemungkinan untuk dijual dan ditukarkan menjadi sepeda motor yang baru.
Asli Motor Pematangsiantar yang terletak  di  kompleks  pertokoan  Megaland,  jalan Asahan Kota Pematangsiantar merupakan dealer sepeda  motor  bekas  yang  menerima  pembelian dari  masyarakat.  Dalam  penaksiran  harga  dan kualitas  sepeda  motor  bekas  yang  ditawarkan masyarakat kepada dealer Asli Motor Pematangsiantar. Asli Motor
masih menggunakan cara berdasarkan penaksiran yang tidak  terukur  yang  mengakibatkan  minimnya kepastian standar dalam memilih membeli sepeda motor  bekas  dari  masyarakat.  Hal  ini  juga menjadikan proses jual beli kendaraan bermotor sering mengalami kerugian atau setidaknya Asli Motor mendapatkan keuntungan yang tipis.
Pada era berkembangnya teknologi yang sangat  pesat  pada  masa  sekarang  ini,  berbagai teknologi  sudah  diterapkan  dalam  membantu menyelesaikan berbagai problem dalam kehidupan  sehari-hari  [1]–[9],  [10]–[13],  dan salah  satunya  adalah  penggunaan  sistem pendukung  keputusan  berbasis  komputer  [14]–
[21]. Sistem pendukung keputusan telah banyak digunakan untuk membantu mendukung pengambilan  keputusan  dalam  memecahkan berbagai  masalah,  baik  di  bidang  pendidikan, kesehatan,  maupun  bidang  publik  lainnya  [22]– [27], [28], [29]. Untuk mengatasi hal tersebut di atas  maka  dirancang  sebuah  Sistem  Pendukung Keputusan yang dapat digunakan oleh Asli Motor sebagai  alat  bantu  dalam  menentukan  sepeda motor  mana  yang  layak  dibeli  dari  masyarakat. Sistem  Pendukung  Keputusan  tersebut  dapat menentukan  kualitas  dari  tawaran  sepeda  motor yang  masuk,  sehingga  Asli  Motor  mempunyai sistem yang terukur dalam menaksirkan pembelian sepeda motor bekas dari masyarakat.
Metode  Sistem  Pendukung  Keputusan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dengan  metode  Weighted  Aggregated  Sum Product Assessment (WASPAS). Metode WASPAS  merupakan  kombinasi  unik  dari pendekatan  MCDM  yang diketahui  yaitu model jumlah  tertimbang  (Weighted  Sum  Model)  dan model  produk  tertimbang  (WPM)  Weighted Product  Model  pada  awalnya  membutuhkan normalisasi linear dari elemen matriks keputusan dengan menggunakan dua persamaan.
Metode  WASPAS  sudah  digunakan untuk  mengatasi  berbagai  masalah  seperti: pemilihan mekanik terbaik dengan penghitungan yang  mudah  [30].  Metode  WASPAS  juga digunakan  pada  penelitian  lain  yang  berjudul “Penerapan Metode WASPAS Dalam Penentuan Penerima  Beasiswa  Bidik  Misi”  karena  metode ini  memberikan  rekomendasi  prioritas  penerima bantuan  bidik  misi  sesuai  dengan  kriteria penilaian yang digunakan dalam bentuk perangkingan [31]. Penelitian Sistem Pendukung Keputusan  dengan  WASPAS  juga  digunakan untuk memberikan Kredit Usaha Rakyat dengan kesimpulan  keputusan  yang  dihasilkan  lebih efektif dalam pengambilan keputusan [32].
Oleh karena itu, dirancang sebuah Sistem Pendukung Keputusan metode WASPAS dengan menggunakan pemrograman PHP. Untuk merancang  dengan  berbasis  web,  langkah- langkah serta persamaan matematis pada metode WASPAS  diaplikasikan  kedalam  source  code
yang dapat dijalankan dengan mudah oleh pihak Asli Motor.

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  pembelian sepeda motor bekas ini dirancang dengan tahapan yang sesuai dengan gambar 1. Adapun penentuan bobot kriteria ditentukan seperti data yang tersaji pada tabel 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Tabel 1. Kriteria
Kriteria Keterangan Bobot Benefit / Cost C1 Tahun Kendaraan 10 Benefit C2 Kekurangan 20 Cost C3 Kelebihan 20 Benefit C4 Kelengkapan Surat 25 Benefit C5 Harga Penawaran 25 Cost
Dengan  metode  perhitungan  WASPAS, ditentukan  terlebih  dahulu  rentang  nilai  dari masing-masing kriteria seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria dan Bobot Setiap Kriteria
Kriteria Pilihan Nilai Pilihan Kriteria Tahun < 2015 1 Tahun >= 2015 dan < 2017 2 Tahun >= 2017 dan < 2019 3 Tahun >= 2020 4 Kekurangan 0 Item / tidak ada 4 Kekurangan 1 item 3 Kekurangan 2 item 2 Kekurangan >= 3 item 1 Kelebihan < 1 item 1 Kelebihan 2 item 2 Kelebihan 3 item 3 Kelebihan >= 4 item 4 Kelengkapan  0 Item / tidak ada 1 Kelengkapan  1 item 2 Kelengkapan  2 item 3 Kelengkapan  3 item 4 Harga <=Rp. 9.999.999 4 Harga >= Rp. 10.000.000 - <=14.900.000 3 Harga >= Rp. 15.000.000 - <=19.900.000 2 Harga >= Rp. 20.000.000 1
Data  yang  akan  diolah  dalam  penelitian ini  terdiri  dari  10  data  sepeda  motor  yang  akan dinilai dan nantinya akan dipilih 1 sepeda motor yang dipilih untuk dibeli. Data yang akan diolah disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Data-Data Yang Akan Diolah
Alterna -tif C1 C2 C3 C4 C5 A001 3 3 2 4 3 A002 2 2 1 4 3 A003 1 3 2 3 4 A004 1 3 2 3 4 A005 3 2 2 3 4 A006 3 1 1 3 4
A007 3 3 3 3 2 A008 4 3 2 3 2 A009 2 2 2 1 4 A010 3 3 3 3 3

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan data pada tabel di atas, maka langkah-langkah  Metode  WASPAS  dalam pemilihan sepeda motor yang akan dipilih adalah :
1. Membuat matriks keputusan
[
3 3 2 4 3 2 2 1 4 3 1 3 2 3 4 1 3 2 3 4 3 2 2 3 4 3 1 1 3 4 3 3 3 3 2 4 3 2 3 2 2 2 2 1 4 3 3 3 3 3]
2. Membuat Normalisasi matriks keputusan
Rumus :
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 (1)
Jika kriteria cost, maka ;
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (2) 𝑋 11 = 3 𝑀𝑎𝑥 (3,2,1,1,3,3,3,4,2,3) = 3 4 =0.75
𝑋 12 = 2 𝑀𝑎𝑥 (3,2,1,1,3,3,3,4,2,3) = 2 4 =0.5
𝑋 13 = 1 𝑀𝑎𝑥 (3,2,1,1,3,3,3,4,2,3) = 1 4 =0.25 𝑋 14 = 1 𝑀𝑎𝑥 (3,2,1,1,3,3,3,4,2,3) = 1 4 =0.25 𝑋 15 = 3 𝑀𝑎𝑥 (3,2,1,1,3,3,3,4,2,3) = 3 4 =0.75 𝑋 16 = 3 𝑀𝑎𝑥 (3,2,1,1,3,3,3,4,2,3) = 3 4 =0.75 𝑋 17 = 3 𝑀𝑎𝑥 (3,2,1,1,3,3,3,4,2,3) = 3 4 =0.75
𝑋 18 = 4 𝑀𝑎𝑥 (3,2,1,1,3,3,3,4,2,3) = 4 4 =1 𝑋 19 = 2 𝑀𝑎𝑥 (3,2,1,1,3,3,3,4,2,3) = 2 4 =0.5 𝑋 110 = 3 𝑀𝑎𝑥 (3,2,1,1,3,3,3,4,2,3) = 3 4 =0.75
𝑋 21 = 𝑀𝑖𝑛 (3,2,3,3,2,1,3,3,2,3) 3 = 1 3 =0.3333 𝑋 22 = 𝑀𝑖𝑛 (3,2,3,3,2,1,3,3,2,3) 2 = 1 2 =0.5
𝑋 23 = 𝑀𝑖𝑛 (3,2,3,3,2,1,3,3,2,3) 3 = 1 3 =0.3333
𝑋 24 = 𝑀𝑖𝑛 (3,2,3,3,2,1,3,3,2,3) 3 = 1 3 =0.3333 𝑋 25 = 𝑀𝑖𝑛 (3,2,3,3,2,1,3,3,2,3) 2 = 1 2 =0.5
𝑋 26 = 𝑀𝑖𝑛 (3,2,3,3,2,1,3,3,2,3) 1 = 1 1 =1 𝑋 27 = 𝑀𝑖𝑛 (3,2,3,3,2,1,3,3,2,3) 3 = 1 3 =0.3333 𝑋 28 = 𝑀𝑖𝑛 (3,2,3,3,2,1,3,3,2,3) 3 = 1 3 =0.3333
𝑋 29 = 𝑀𝑖𝑛 (3,2,3,3,2,1,3,3,2,3) 2 = 1 2 =0.5 𝑋 210 = 𝑀𝑖𝑛 (3,2,3,3,2,1,3,3,2,3) 3 = 1 3 =0.3333
𝑋 31 = 2 𝑀𝑎𝑥 (2,1,2,2,2,1,3,2,2,3) = 2 3 =0.6667
𝑋 32 = 1 𝑀𝑎𝑥 (2,1,2,2,2,1,3,2,2,3) = 1 3 =0.3333
𝑋 33 = 2 𝑀𝑎𝑥 (2,1,2,2,2,1,3,2,2,3) = 2 3 =0.6667 𝑋 34 = 2 𝑀𝑎𝑥 (2,1,2,2,2,1,3,2,2,3) = 2 3 =0.6667 𝑋 35 = 2 𝑀𝑎𝑥 (2,1,2,2,2,1,3,2,2,3) = 2 3 =0.6667
𝑋 36 = 1 𝑀𝑎𝑥 (2,1,2,2,2,1,3,2,2,3) = 1 3 =0.3333 𝑋 37 = 3 𝑀𝑎𝑥 (2,1,2,2,2,1,3,2,2,3) = 3 3 =1 𝑋 38 = 2
𝑀𝑎𝑥 (2,1,2,2,2,1,3,2,2,3) = 2 3 =0.6667
𝑋 39 = 2 𝑀𝑎𝑥 (2,1,2,2,2,1,3,2,2,3) = 2 3 =0.6667 𝑋 310 = 3 𝑀𝑎𝑥 (2,1,2,2,2,1,3,2,2,3) = 3 3 =1 𝑋 41 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,4,3,3,3,3,3,3,1,3) = 4 4 =1 𝑋 42 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,4,3,3,3,3,3,3,1,3) = 4 4 =1 𝑋 43 = 3
𝑀𝑎𝑥 (4,4,3,3,3,3,3,3,1,3) = 3 4 =0.75 𝑋 44 = 3 𝑀𝑎𝑥 (4,4,3,3,3,3,3,3,1,3) = 3 4 =0.75 𝑋 45 = 3 𝑀𝑎𝑥 (4,4,3,3,3,3,3,3,1,3) = 3 4 =0.75 𝑋 46 = 3 𝑀𝑎𝑥 (4,4,3,3,3,3,3,3,1,3) = 3 4 =0.75 𝑋 47 = 3 𝑀𝑎𝑥 (4,4,3,3,3,3,3,3,1,3) = 3 4 =0.75 𝑋 48 = 3 𝑀𝑎𝑥 (4,4,3,3,3,3,3,3,1,3) = 3 4 =0.75 𝑋 49 = 1 𝑀𝑎𝑥 (4,4,3,3,3,3,3,3,1,3) = 1 4 =0.25
𝑋 410 = 3 𝑀𝑎𝑥 (4,4,3,3,3,3,3,3,1,3) = 3 4 =0.75 𝑋 51 = 𝑀𝑖𝑛 (3,3,4,4,4,4,2,2,4,3) 3 = 2 3 =0.6667
𝑋 52 = 𝑀𝑖𝑛 (3,3,4,4,4,4,2,2,4,3) 3 = 2 3 =0.6667
𝑋 53 = 𝑀𝑖𝑛 (3,3,4,4,4,4,2,2,4,3) 4 = 2 4 =0.5
𝑋 54 = 𝑀𝑖𝑛 (3,3,4,4,4,4,2,2,4,3) 4 = 2 4 =0.5
𝑋 55 = 𝑀𝑖𝑛 (3,3,4,4,4,4,2,2,4,3)
4 = 2 4 =0.5
𝑋 56 = 𝑀𝑖𝑛 (3,3,4,4,4,4,2,2,4,3) 4 = 2 4 =0.5
𝑋 57 = 𝑀𝑖𝑛 (3,3,4,4,4,4,2,2,4,3) 2 = 2 2 =1 𝑋 58 = 𝑀𝑖𝑛 (3,3,4,4,4,4,2,2,4,3) 2 = 2 2 =1 𝑋 59 = 𝑀𝑖𝑛 (3,3,4,4,4,4,2,2,4,3) 4 = 2 4 =0.5 𝑋 510 = 𝑀𝑖𝑛 (3,3,4,4,4,4,2,2,4,3) 3 = 2 3 =0.6667
Sehingga  diperoleh  hasil  normalisasi  dari masing-masing  alternatif  seperti  matriks  di bawah ini:
[ 0.75 0.3333 0.6667
1 0.6667 0.5 0.5 0.3333 1 0.6667 0.25 0.3333 0.6667 0.75 0.5 0.25 0.3333 0.6667 0.75 0.5 0.75 0.5 0.6667 0.75 0.5 0.75 1 0.3333 0.75 0.5 0.75 0.3333 1 0.75 1 1 0.3333 0.6667 0.75 1 0.5 0.5 0.6667 0.25 0.5 0.75 0.3333 1 0.75 0.6667]
3. Menghitung nilai alternatif (Qi)
Menghitung  nilai  alternatif  (Qi)  masing- masing untuk menentukan rangking alternatif. Qi tertinggi merupakan  alternatif  yang akan  dipilih sebagai sepeda motor terbaik. Adapun perhitungan Qi adalah :
𝑄 𝑖1 = 0,5 ∑(0,75 ∗ 10) + (0,33 ∗ 20) + (0,67 ∗ 20) + (1 ∗ 25)
+ (0,67 ∗ 25)
+ 0,5 ∏(0,75) 10 ∗ (0,33) 20 ∗ 0,67 20 ∗ (1) 25 ∗ (0,67) 25 =  34.5833 𝑄 𝑖2 = 0,5 ∑(0,5 ∗ 10) + (0,5 ∗ 20) + (0,333 ∗ 20) + (1 ∗ 25) + (0,67 ∗ 25) + 0,5 ∏(0,5) 10 ∗ (0,5) 20 ∗ (0,333) 20 ∗ (1) 25 ∗ (0,67) 25 =  31.6667
𝑄 𝑖3 = 0,5 ∑(0,25 ∗ 10) + (0,333 ∗ 20) + (0,67 ∗ 20) + (0,75 ∗ 25) + (0,5 ∗ 25) +
0,5 ∏(0,25) 10 ∗ (0,333) 20 ∗ (0,67) 20 ∗
(0,75) 25 ∗ (0,5) 25 = 26.8750
𝑄𝑖 4 = 0,5 ∑(0,25 ∗ 10) + (0,333 ∗ 20)
+ (0,67 ∗ 20) + (0,75 ∗ 25) + (0,5 ∗ 25)
+ 0,5 ∏(0,25) 10 ∗ (0,333) 20 ∗ (0,67) 20 ∗ (0,75) 25 ∗ (0,5) 25 =  26.8750
𝑄𝑖 5 = 0,5 ∑(0,75 ∗ 10) + (0,5 ∗ 20)
+ (0,67 ∗ 20) + (0,75 ∗ 25) + (0,5 ∗ 25) + 0,5 ∏(0,75) 10 ∗ (0,5) 20 ∗ (0,67) 20 ∗ (0,75) 25 ∗ (0,5) 25 =  31.0417 𝑄 𝑖6 = 0,5 ∑(0,75 ∗ 10) + (1 ∗ 20) + (0,333 ∗ 20) + (0,75 ∗ 25) + (0,5 ∗ 25)
+ 0,5 ∏(0,75) 10 ∗ (1) 20 ∗ (0,333) 20 ∗ (0,75) 25
∗ (0,5) 25 =  32.7083
𝑄 𝑖7 = 0,5 ∑(0,75 ∗ 10) + (0,33 ∗ 20) + (1 ∗ 20) + (0,75 ∗ 25) + (1 ∗ 25)
+ 0,5 ∏(0,75) 10 ∗ (0,33) 20 ∗ (1) 20 ∗ (0,75) 25 ∗ (1) 25 =  38.9583
𝑄 𝑖8 = 0,5 ∑(1 ∗ 10) + (0,33 ∗ 20) + (0,67 ∗ 20) + (0,75 ∗ 25) + (1 ∗ 25) + 0,5 ∏(1) 10 ∗ (0,33) 20 ∗ (0,67) 20 ∗ (0,75) 25 ∗ (1) 25
=  36.8750
𝑄𝑖 9 = 0,5 ∑(0,75 ∗ 10) + (0,5 ∗ 20)
+ (0,67 ∗ 20) + (0,25 ∗ 25)
+ (0,5 ∗ 25)
+ 0,5 ∏(0,75) 10 ∗ (0,5) 20 ∗ (0,67) 20 ∗ (0,25) 25 ∗ (0,5) 25 =   23.5417
𝑄𝑖 10 = 0,5 ∑(0,75 ∗ 10) + (0,33 ∗ 20) + (0,67 ∗ 20) + (0,75 ∗ 25)
+ (0,67 ∗ 25)
+ 0,5 ∏(0,75) 10 ∗ (0,33) 20 ∗ (0,67) 20 ∗ (0,75) 25 ∗ (0,67) 25 =  34.7917
Berdasarkan hasil perhitungan dari rumus di atas, maka  diperoleh  hasil  perangkingan  nilai  pada masing-masing  alternatif  menggunakan  metode WASPAS seperti pada tabel 7 di bawah ini :
Tabel 7. Hasil Akhir Matriks Keputusan Alternatif Hasil Nilai Akhir A001 34.5833 A002 31.6667 A003 26.8750 A004 26.8750 A005 31.0417 A006 32.7083 A007 38.9583 A008 36.8750 A009 23.5417 A010 34.7917 Dengan demikian kesimpulan dari hasil perhitungan terbaik menggunakan metode WASPAS adalah alternatif dengan Nilai Terbesar yakni  kendaraan  A007  dengan  hasil  akhir 38.9583

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan Sistem Pendukung
Keputusan yang di bangun dapat disimpulkan:
1. Metode  WASPAS  pada  sistem  pendukung keputusan  ini  dapat  digunakan  untuk menentukan  rangking  kendaraan  terbaik yang ditawarkan oleh penjual kepada dealer Asli Motor.
2. Kriteria yang digunakan terdiri dari Kriteria Tahun  Kendaraan,  Kekurangan,  Kelebihan, Kelengkapan Surat Kendaraan, Harga.
3. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Kendaraan Bermotor dengan metode
WASPAS  ini  membantu  dalam  proses pemilihan kendaraan sepeda motor yang akan dibeli oleh dealer sepeda motor bekas.

## 5. REFERENSI
[1] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa, “Performance  evaluation  of  E32  long range radio frequency 915 MHz based on internet of things and micro sensors data,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10, no.
11, pp. 38–49, 2019, doi: 10.14569/IJACSA.2019.0101106.
[2] P.  Adi,  D.  Prasetya,  A.  Setiawan,  N. Nachrowie, and R. Arifuddin, “Design Of Tsunami  Detector  Based  Sort  Message Service  Using  Arduino  and  SIM900A  to GSM/GPRS  Module,” Proc.  Proc.  2nd Int. Conf. Adv. Sci. Innov. ICASI 2019, 18 July,  Banda  Aceh,  Indones. ,  2019,  doi: 10.4108/eai.18-7-2019.2288588.
[3] P. Dani Prasetyo Adi and A. Kitagawa, “A performance of radio frequency and signal strength  of  LoRa  with  BME280  sensor,”
TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 18, no. 2, p. 649, Apr. 2020, doi: 10.12928/telkomnika.v18i2.14843. [4] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “Quality of
Service and power consumption optimization on the IEEE 802.15.4 pulse sensor node based on Internet of Things,”
Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  2019,
[Online].
Available:
http://www.scopus.com/inward/record.ur l?eid=2-s2.0- 85066760495&partnerID=MN8TOARS
[5] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “A Study of  LoRa  Performance  in  Monitoring  of Patient’s  SPO2  and  Heart  Rate  based IoT,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol.
11, no. 2, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110232.
[6] P.  D.  Prasetyo  Adi  and  A.  Kitagawa, “Performance  evaluation  WPAN  of  RN- 42 bluetooth based (802.15.1) for sending the  multi-sensor  LM35  data  temperature and  raspBerry  pi  3  Model  B  for  the database  and  internet  gateway,” Int.  J. Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  2018,  doi:
10.14569/IJACSA.2018.091285.
[7] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa,  “ZigBee Radio  Frequency  (RF)  performance  on Raspberry  Pi  3  for  Internet  of  Things (IoT)  based  blood  pressure  sensors monitoring,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci. Appl. , 2019, [Online]. Available:
http://www.scopus.com/inward/record.ur
l?eid=2-s2.0-
85066732467&partnerID=MN8TOARS
[8] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “A Review of the Blockly Programming on M5Stack Board and MQTT Based for Programming  Education,” 2019  IEEE 11th Int. Conf. Eng. Educ. , pp. 102–107, Nov. 2019, doi: 10.1109/ICEED47294.2019.8994922.
[9] M. Niswar et al. , “Performance evaluation of ZigBee-based wireless sensor network for monitoring patients’ pulse status,” in 2013 International Conference on
Information  Technology  and  Electrical Engineering  (ICITEE) ,  Oct.  2013,  pp. 291–294. doi:
10.1109/ICITEED.2013.6676255.
[10] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp. 47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[11] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah, “Prototype of Water Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp.
76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[12] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M. Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[13] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker Ship  Robot  Using  Arduino  Nano Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540. [14] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI
(Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol.
VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online]. Available:
https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[15] V. Marudut, M. Siregar, S. Sonang, and E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp.
239–244, 2021.
[16] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar,
“Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks,
Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[17] S. Aisyah and W. Purba, “Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[18] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris,
“ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE METHOD  IN  DECISION  SUPPORT
SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,”
Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[19] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical Hierarchy  Process (AHP),” J.  Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[20] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “Penggunaan  Metode  Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To Ideal Solution) Untuk Menentukan Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[21] H. Hertyana, “Sistem pendukung keputusan  penentuan  karyawan  terbaik menggunakan  metode  saw  studi  kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no.  1,  pp.  74–82,  2018,  [Online]. Available: https://www.journal.amikmahaputra.ac.id /index.php/JIT/article/view/27
[22] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative Staff Using Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) Method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1933, no.  1,  p.  012068,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012068.
[23] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch
Locations,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[24] V. M. M. Siregar et al. , “Implementation of  ELECTRE  Method  for  Decision Support System,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012027, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-
899x/1088/1/012027.
[25] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P.  S.  Parapat,  E.  I.  Malau,  and  D.  S.
Hutagalung, “Decision support system for selection  technique  using  MOORA method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol.  1088,  no.  1,  p.  012022,  Feb.  2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012022.
[26] Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Analisa metode teorema
bayes dalam
mendiagnosa  keguguran  pada  ibu  hamil berdasarkan jenis makanan,” Tek. Inf. dan
Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 87–92, 2019.
[27] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Sistem  Informasi  Front  Office  Untuk Peningkatan Pelayanan Pelanggan Dalam
Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan
Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[28] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  2022,  p.  030019.
doi: 10.1063/5.0094385.
[29] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of  the  best  teachers,”  2022,  p.  030020.
doi: 10.1063/5.0094437.
[30] R.  R.  Dilla  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik  Terbaik  Menggunakan  Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) Studi Kasus : Auto2000,” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 103–110, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3657.
[31] R.  Manurung,  Fitriani,  R. Sitanggang,  F. T.  Waruwu,  and  Fadlina,  “Penerapan Metode  Weighted  Aggregated  Sum Product  Assesment  (WASPAS)  Dalam Keputusan  Penerimaan  Beasiswa,” Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 79–84, 2018.
[32] M. Ickhsan, D. Anggraini, R. Haryono, S. H.  Sahir,  and  Rohminatin,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit Usaha  Rakyat  (  KUR  )  Menggunakan Metode  Weighted  Product,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp.
97–102, 2018.