## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aplikasi Investasi Menggunakan Pendekatan WASPAS dan Rank Sum
Mustofa Hayat 1
1 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT
1 mustofahayat@gmail.com *

## Abstract
As digital investing becomes more popular, more and more investment apps are emerging, offering a variety of products and services. However, investors are often faced with a dilemma when choosing an investment application that suits their goals and risks. To determine the choice of investment application, investors must know the existing applications one by one. Thus, it makes it difficult for users and takes a long time to make decisions. So, the aim of this research is to build a Decision Support System (DSS) for selecting investment applications by applying the WASPAS approach and Rank Sum weighting techniques that make it easier for users. The Rank Sum method is used to determine weights through relative ranking values that describe the performance of each criterion. Meanwhile, in solving decision problems, the WASPAS method is used, where this method can rank alternatives based on the criteria considered through the relative weight of each criterion. The criteria used to select investment  applications  include:  investment  instruments,  ease  of  use,  minimum  investment,  and  application  rating.  This research produces a DSS that can assist in finalizing decisions to choose the best application by displaying recommendation results  in  the  form  of  alternative rankings.  Apart  from  that,  the  test  results  obtained through  usability testing  obtained an average value of 88.75%, which shows that the system is in accordance with its use and function based on responses from users.
Keywords: decision support systems, investment applications, WASPAS method, rank sum, usability testing

## Abstrak
Seiring  dengan  popularitas  investasi  digital,  semakin  banyak  aplikasi  investasi  muncul,  menawarkan  berbagai  produk  dan layanan. Namun, para investor seringkali dihadapkan pada dilema dalam memilih aplikasi investasi yang sesuai dengan tujuan dan resikonya. Untuk menentukan pilihan terhadap aplikasi investasi, investor harus mengetahui satu per satu aplikasi yang ada. Sehingga, menyulitkan pengguna dan membutuhkan waktu yang lama dalam menentukan keputusan.  Maka, tujuannya penelitian ini dilakukan yaitu untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk memilih aplikasi investasi dengan menerapkan pendekatan WASPAS dan teknik pembobotan Rank Sum yang memudahkan bagi penggunanya. Metode Rank Sum digunakan  untuk  menentukan  bobot  melalui  nilai  peringkat  relatif  yang  menggambarkan  kinerja  dari  setiap  kriteria. Sedangkan  dalam  penyelesaian  permasalah  keputusan  digunakan  metode  WASPAS,  dimana  metode  ini  dapat  melakukan pemeringkatan alternatif berdasarkan kriteria-kriteria yang dipertimbangkan melalui bobot relatif dari masing-masing kriteria. Kriteria  yang  digunakan  untuk  memilih  aplikasi  investasi  antara  lain: instrumen  investasi,  kemudahan  penggunaan, minimal  investasi  dan  rating  aplikasi. Penelitian  ini  menghasilkan  SPK  yang  dapat  membantu  dalam  penyelesaian keputusan untuk memilih aplikasi terbaik dengan menampilkan hasil rekomendasi berupa perangkingan alternatif. Selain itu, hasil  uji  melalui usability  testing mendapatkan  rata-rata  nilai  yaitu  88,75%,  yang  menunjukkan  bahwa  sistem  telah  sesuai dengan kegunaan dan fungsinya berdasarkan respon dari pengguna.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan, aplikasi investasi, metode WASPAS, rank sum , usability testing .
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Investasi memainkan peran kunci dalam pertumbuhan ekonomi  dan  pencapaian  tujuan  finansial  individu. Pentingnya  investasi  tidak  hanya  terletak  pada pengembangan kekayaan, tetapi juga dalam menciptakan  peluang  untuk  meraih  tujuan  jangka panjang  seperti  pensiun  yang  nyaman,  pendidikan anak, atau meraih impian finansial lainnya [1]. Di era digital,  teknologi  investasi  melalui  aplikasi  telah mengubah  cara  orang  berinvestasi  dengan  cara  yang signifikan. Aplikasi  investasi  memberikan akses  yang lebih  mudah,  cepat,  dan  terjangkau  ke  berbagai
instrumen  investasi,  termasuk  saham,  obligasi, reksadana, dan aset digital [2]. Teknologi informasi dan aplikasi investasi telah mengalami perkembangan yang masif dalam memberikan akses lebih mudah dan cepat ke berbagai pilihan investasi [3]. Namun, para investor seringkali  dihadapkan  pada  dilema  dalam  memilih aplikasi  investasi  yang  sesuai  dengan  tujuan  dan resikonya.  Banyaknya  aplikasi  investasi  yang  dapat dimanfaatkan  melalui smartphone telah  menawarkan berbagai  kemudahan  dan  instrumen  investasi  yang beragam. Untuk menentukan pilihan terhadap aplikasi investasi,  investor  harus  mengetahui  satu  per  satu
aplikasi  yang  ada.  Tentunya  hal  ini  menyulitkan pengguna  dan  membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam menentukan  keputusan.  Pemilihan  aplikasi  investasi yang tepat dapat membantu mengoptimalkan keuntungan, mengurangi risiko, dan memenuhi tujuan keuangan jangka panjang. Untuk itu dibutuhkan sistem yang memiliki kemampuan dalam merekomendasikan aplikasi investasi yang lebih efektif.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  disebut sebagai software atau aplikasi berbasis komputer yang dirancang guna membantu individu atau entitas bisnis dalam  mengambil  keputusan  yang  lebih  baik,  efisien, dan  informatif  [4].  Tujuan  utama  dari  SPK  adalah menyediakan dukungan yang terstruktur dalam proses pengambilan  keputusan,  mengintegrasikan  berbagai sumber  data,  dan  memanfaatkan  algoritma  serta metode analisis untuk menghasilkan rekomendasi atau alternatif keputusan [5].  Penelitian yang berhubungan dengan investasi yang dikembangkan dalam SPK telah dilakukan  oleh  beberapa  penelitian  dengan  beragam penerapan metode. Penelitian pertama terkait implementasi  SPK untuk memilih instrumen investasi menggunakan  pendekatan  TOPSIS  ( Technique  for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution ) [6]. Penelitian  tersebut  menggunakan  metode  TOPSIS untuk memperoleh alternatif ideal melalui perbandingan  setiap  alternatif  dengan  dua  referensi, yaitu solusi ideal positif (yang merupakan solusi paling ideal) serta solusi ideal negatif (yang merupakan solusi terburuk). Penelitian berikutnya mengenai  SPK untuk menentukan  reksa  dana  dan  obligasi  dengan menerapkan  pendekatan  SAW  ( Simple  Additive Weighting ) [7]. Pendekatan tersebut mendapatkan opsi terbaik  melalui  evaluasi  alternatif  dengan  cara  nilai pada  masing-masing  kriteria  dikalikan  dengan  bobot kriteria  dan  kemudian  menjumlahkan  hasilnya. Selanjutnya,  penelitian  lainnya  yaitu  pengembangan SPK untuk menentukan instrumen investasi menggunakan  pendekatan  SMART  ( Simple  Multi Attribute  Rating  Technique )  [8].  Pendekatan  tersebut memberikan nilai alternatif yang terdiri dari kumpulan atribut  dan  masing-masing  atributnya  dilakukan penilaian.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  maka  perbedaan penelitian  ini  dan  penelitian  sebelumnya  yakni penelitian  ini  berfokus  pada  pengembangan  sistem pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  aplikasi investasi.  Selain  itu  pada  penelitian  ini  menggunakan metode WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assessment )  serta  penentuan  pembobotan  dengan menggunakan Rank  Sum .  Hal  ini  digunakan  karena bobot  setiap  kriteria  mencerminkan  prioritas  dari kriteria tersebut. Metode WASPAS memiliki fleksibilitasnya  dalam  mengakomodasi  berbagai  jenis kriteria  dan  bobot  [9].  Metode  WASPAS  merupakan metode  pengambilan  keputusan multi-criteria yang digunakan  untuk  mengelaborasi  dan  mengevaluasi alternatif  berdasarkan  berbagai  kriteria  yang  diberi bobot  [10].  Hasil  dari  perhitungan  ini  kemudian
digunakan  untuk  memeringkat  alternatif-alternatif tersebut,  dan  yang  memiliki  nilai  terbaik  adalah yang dipilih  sebagai  solusi  terbaik.  Sedangkan  pendekatan Rank  Sum digunakan  untuk  memberikan  bobot  atau peringkat pada sejumlah item atau elemen berdasarkan data  yang  diukur  atau  diobservasi  [11].  Teknik Rank Sum dapat  mengidentifikasi  elemen  yang  paling penting atau yang memiliki kinerja terbaik berdasarkan data yang ada.
Sehingga, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan pemilihan  aplikasi  investasi  dengan  menerapkan pendekatan  WASPAS  dan  teknik  pembobotan Rank Sum .  Metode  WASPAS  digunakan  karena  mampu menggabungkan  bobot  untuk  setiap  kriteria  dan menghitung  hasil  penilaian  berdasarkan  produk  dari nilai-nilai  kriteria  dengan  bobot  yang  sesuai. Sedangkan  pendekatan Rank  Sum diterapkan  untuk menentukan  bobot  atau  peringkat  pada  sejumlah elemen atau objek berdasarkan data yang ada.  Sistem pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  dibangun berbasiskan website ,  untuk  memudahkan  pengguna dalam akses dan penggunaanya.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan penelitian memiliki peran yang sangat penting dalam memandu proses penelitian secara sistematis dan efektif.  Fungsi  tahapan  penelitian  yaitu  untuk memberikan  kerangka  kerja  yang  terstruktur  dan terorganisir bagi peneliti dalam menjalankan penelitian [12].  Tahapan-tahapan  ini  membantu  peneliti  untuk merencanakan,  melaksanakan,  menganalisis,  dan mendokumentasikan penelitian dengan lebih baik [13]. Pada penelitian ini, setiap tahapannya yang dilaksanakan divisualisasikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian Pengujian Menggunakan Usability Testing Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Pemodelan Sistem Pendukung Keputusan Penerapan Metode WASPAS Pembobotan Kriteria Menggunakan Rank Sum Identifikasi Masalah dan Menetapkan Kebutuhan
2.1. Identifikasi Masalah dan Menetapkan Kebutuhan
Mendeskripsikan permasalahan menjadi suatu langkah awal  yang  kritis  dalam  proses  pemecahan  masalah  di berbagai konteks untuk mengidentifikasi, mendefinisikan, dan memahami masalah yang sedang dihadapi  [14].  Langkah  ini  melibatkan  pengumpulan informasi,  analisis,  dan  pemahaman  yang  mendalam tentang  situasi  atau  permasalahan  yang  ada.  Setelah permasalahan  utama  telah  didapatkan  kemudian dilanjutkan  dengan  menetapkan  kebutuhan,  dimana langkah ini bertujuan untuk memahami, mendokumentasikan,  dan  menguraikan  kebutuhan yang harus dipenuhi oleh proyek tersebut.
2.2. Pembobotan Kriteria Menggunakan Rank Sum
Untuk menentukan sebuah keputusan yang melibatkan sejumlah  kriteria,  maka  masing-masing  kriteria  akan memiliki  tingkat  kepentingan  yang  berbeda  atau disebut juga dengan bobot kriteria. Agar menghasilkan alternatif  terbaik  yang  tepat  maka  menentukan  bobot kriteria  menjadi  suatu  faktor  yang  penting  [15]. Pendekatan Rank  Sum merupakan  teknik  dalam mencari  bobot yang didasarkan pada urutan peringkat harus tercermin langsung dalam bobotnya [16]. Tujuan dari  teknik  pembobotan  ini  adalah  memberikan  nilai peringkat relatif yang menggambarkan pentingnya atau kinerja  relatif  dari  berbagai  elemen  tersebut.  Untuk mendapatkan  nilai  pembobotan  dengan menggunakan Rank Sum dapat diperoleh melalui persamaan (1).
𝑤 𝑗 = 𝑛 − 𝑟 𝑗 + 1 ∑(𝑛 − 𝑟 𝑘 + 1) (1)
dimana 𝑤 𝑗 merupakan  nilai  bobot  kriteria  untuk parameter  ke 𝑗 , 𝑛 merupakan  banyaknya  parameter yang sedang dikaji, 𝑟 𝑗 merupakan posisi ranking untuk masing-masing parameter dan 𝑟 𝑘 merupakan parameter yang digunakan.
2.3. Penerapan Metode WASPAS
Pendekatan  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum Product  Assessment)  muncul  sebagai  perbaikan  dari metode  sebelumnya,  dimana  metode  ini  merupakan gabungan Weighted Sum Model (WSM) dan Weighted Product Model (WPM) [17]. Metode WASPAS dapat diartikan sebagai teknik pengambilan keputusan multi- criteria yang  menggabungkan  nilai-nilai  dari  setiap alternatif  yang  didasari  pada  pembobotan  terhadap kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya [18]. Metode ini bertujuan untuk merangkingkan alternatif berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  dipertimbangkan, dengan  memperhitungkan  bobot  relatif  dari  masing- masing  kriteria  [19].  Dalam  WASPAS,  setiap  kriteria memiliki bobot yang mencerminkan tingkat kepentingannya  dalam  pengambilan  keputusan,  dan setiap alternatif dinilai terhadap kriteria-kriteria ini.
Pada  dasarnya,  metode  WASPAS  mengalikan penilaian  setiap  alternatif  terhadap  kriteria  dengan bobot  kriteria  yang  sesuai,  kemudian  mengagregasi
hasilnya.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  kriteria melalui  penerapan  pendekatan  WASPAS  adalah sebagai berikut:
1) Menyusun matriks keputusan awal
Matriks  keputusan  ini  didapatkan  dari  nilai alternatif  terhadap  kriteria.  Untuk  itu,  sebelum matriks  keputusan  ini  didapatkan  maka  terlebih dahulu  ditentukan  kriterianya,  alternatifnya  dan bobotnya. Untuk menghasilkan matriks keputusan awal didapatkan melalui persamaan (2).
𝑥 = [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 2𝑛 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚1 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (2)
2) Membuat normalisasi matriks
Dari  matriks  keputusan  awal  yang  telah  disusun kemudian dilakukan normalisasi untuk mendapatkan matriks yang ternormalisasi. Sebelum matrik normalisasi terbentuk, diidentifikasi  terlebih  dahulu  jenis  kriterianya, karena  ada  2  jenis  kriteria  yaitu benefit dan cost . Kriteria benefit mengutamakan  nilai  yang maksimal,  berbeda  dengan  kriteria cost yang mengutamakan nilai minimal. Matriks ternormalisasi  dapat  dihitung  melalui  persamaan (3) jika kriterianya benefit dan persamaan (4) jika kriterianya cost .
𝑥̅ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 (3)
𝑥̅ 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (4)
dimana, 𝑥 𝑖𝑗 merujuk  pada  nilai  kinerja  dari  opsi untuk setiap kriterianya, 𝑚𝑎𝑥 𝑖 menunjukkan nilai yang  paling  tinggi  pada  seluruh  opsi,  sedangkan 𝑚𝑖𝑛 𝑖 menunjukkan  nilai  yang  paling  kecil  pada seluruh opsi.
3) Menentukan nilai preferensi setiap alternatif ( 𝑄 𝑖 ) Setelah  normalisasi  untuk  setiap  alternatif dilakukan  selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai preferensi  ( 𝑄 𝑖 )  untuk  masing-masing  opsi  yang ada. Sehingga, dalam mendapatkan nilai 𝑄 𝑖 dapat dihitung melalui persamaan (5).
𝑄 𝑖 = 0.5  ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 + 0.5  ∏(𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 (5) dimana 𝑄 𝑖 nilai  preferensi  setiap  opsi, 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 merujuk pada perkalian nilai antara 𝑥 𝑖𝑗 dengan 𝑤 , sedangkan (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑤 𝑗 merujuk  pada  nilai 𝑥 𝑖𝑗 yang dipangkatkan dengan 𝑤 .
4) Membuat perangking untuk seluruh alternatif Rangking  ini  didapatkan  dari  pengurutan  nilai preferensi yang didapatkan untuk setiap alternatif dari  yang  tertinggi  hingga  yang  terendah.  Nilai preferensi  yang  urutan  pertama  menunjukkan
alternatif yang paling baik.
2.4. Pemodelan Sistem Pendukung Keputusan
Tahap  ini  berkaitan  dengan  memvisualisasikan  hasil dari  analisis  ke  dalam  pemodelan  atau  perancangan untuk  memudahkan  dalam  mewujudkan  perangkat lunak.  Perancangan  sistem  melibatkan  pengambilan konsep  dan  persyaratan  dari  tahap  analisis  dan mengubahnya  menjadi  sebuah  struktur  teknis  yang dapat diimplementasikan.
2.5. Implementasi Sistem Pendukung Keputusan
Fase  ini  berkaitan  dengan  proses  menerjemahkan logika,  algoritma,  dan  desain  sistem  menjadi  bahasa pemrograman  yang  dapat  dipahami  oleh  komputer [20].  Pengkodean  melibatkan  penulisan  instruksi- instruksi  dan perintah-perintah yang diperlukan untuk menjalankan  aplikasi  atau  sistem  sesuai  dengan spesifikasi  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  [21]. Hasil  akhir  dalam  proses  ini  adalah  perangkat  lunak yang  telah  siap  untuk  dilakukan  pengujian  dan digunakan oleh pengguna.

## 2.6. Pengujian Menggunakan Usability Testing
Proses  ini  melibatkan  serangkaian  aktivitas  yang dirancang untuk mengidentifikasi kesalahan atau cacat dalam  perangkat  lunak,  memastikan  bahwa  fungsi- fungsi  yang  diinginkan  berjalan  dengan  benar,  dan memenuhi  persyaratan  bisnis  atau  teknis  yang  telah ditentukan [22]. Untuk teknik uji yang diterapkan pada penelitian ini yakni melalui usability testing . Usability testing merupakan  teknik  untuk  mengevaluasi  atau mengukur sejauh mana software maupun aplikasi dapat digunakan dengan efektif, efisien, dan memuaskan oleh pengguna  akhir  [23]. Usability  testing merupakan bagian  dari  ISO  9126  mengenai  penilaian  kualitas perangkat  lunak.  Sehingga,  aspek  yang  digunakan dalam  pengujian  diambil  dari  ISO  9126  pada  aspek Usability dengan menggunakan 4 sub-kriteria diantaranya: understandability , learnability, operability dan attractiveness .

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Menentukan Kriteria Keputusan
Pada  penyelesaian  keputusan  untuk  studi  kasus pemilihan  aplikasi  inventaris  langkah  awal  yaitu menentukan kriteria yang digunakan untuk menentukan  pilihan.  Pada  penelitian  ini  krtieria  yang digunakan  untuk  memiliki  aplikasi  persediaan  barang berdasarkan  dari  pakar  yang  artikelnya  di  laman website MyBest  [24]. Kriteria yang digunakan  adalah sebagai berikut: jumlah instrumen investasi, kemudahan penggunaan,  minimal investasi dan rating aplikasi. Instrumen investasi merujuk kepada berbagai macam  alat  atau  sarana  keuangan  yang  untuk menghasilkan  laba  atau  pertumbuhan  nilai  investasi. Jumlah  instrumen  investasi  ini  berkaitan  dengan jumlah dari  instrumen investasi  yang ditawarkan oleh aplikasi  tersebut.  Instrumen  investasi  diantaranya
deposito  bank,  saham,  reksa  dana,  Surat  Berharga Negara  (SBN),  emas  digital,  dan  lain-lainnya. Kemudian,  untuk  kriteria  kemudahan  penggunaan berkaitan  dengan  kemudahan  dalam  menggunakan aplikasi termasuk kemudahan dalam proses pengajuan investasi  pada  aplikasi.  Sedangkan  untuk  kriteria minimal  investasi  berkaitan  dengan  besaran  dana minimal  yang  dapat  diinvestasikan  oleh  pengguna melalui  aplikasi  untuk  instrumen  investasi  yang ditawarkan oleh aplikasi. Kriteria terakhir yakni rating aplikasi,  dimana  kriteria  ini  dinilai  dari  rating  atau reputasi aplikasi pada Google Play.
3.2. Menentukan Nilai Bobot Menggunakan Rank Sum
Selanjutnya,  dari  kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh pengambil  keputusan,  kemudian  ditentukan  tingkat kepentingan  untuk  masing-masing  kriteria  untuk mencari nilai bobot dari setiap kriteria tersebut. Teknik pembobotan  yang  digunakan  adalah Rank  Sum . Pendekatan Rank  Sum memberikan  nilai  peringkat relatif  yang  menggambarkan  pentingnya  atau  kinerja relatif  dari  berbagai  elemen  tersebut.  Untuk  itu, pengambil  keputusan akan menentukan rangking  atau tingkat  kepentingan  pada  setiap  kriteria.  Pada  studi kasus  ini  tingkat  kepentingan  untuk  setiap  kriteria tersaji pada Tabel 1.

## Tabel  1. Tingkat Kepentingan Masing-masing Kriteria
Kode Kriteria Nama Kriteria Tingkat Kepentingan C1 Jumlah Instrumen Investasi 1 C2 Kemudahan Penggunaan 2 C3 Minimal Investasi 3 C4 Reputasi Aplikasi 4
Pada  Tabel  1  menunjukkan  rangking  atau  tingkat kepentingannya  setiap  kriteria  kriteria  yang  ada. Selanjutnya,  berdasarkan  prioritas  kriteria  tersebut kemudian  dicari  bobotnya  menggunakan  pendekatan Rank  Sum melalui  persamaan  (1).  Proses  dalam mendapatkan nilai  bobot  pada masing-masing kriteria menggunakan  pendekatan Rank  Sum adalah  sebagai berikut:
𝑤 1 = 4 − 1 + 1 (4 − 1 + 1) + (4 − 2 + 1) + (4 − 3 + 1) + (4 − 4 + 1)
= 4 10 = 0.4 𝑤 2 = 4 − 2 + 1
(4 − 1 + 1) + (4 − 2 + 1) + (4 − 3 + 1) + (4 − 4 + 1)
= 3 10 = 0.3 𝑤 3 = 4 − 3 + 1 (4 − 1 + 1) + (4 − 2 + 1) + (4 − 3 + 1) + (4 − 4 + 1) = 2 10 = 0.2 𝑤 4 = 4 − 4 + 1
(4 − 1 + 1) + (4 − 2 + 1) + (4 − 3 + 1) + (4 − 4 + 1)
= 1 10 = 0.1
Berdasarkan  nilai  yang  telah  didapatkan  dari  hasil perhitungan  pembobotan  setiap  kriteria  dengan menggunakan  pendekatan Rank  Sum dimasukkan  ke dalam tabel bobot setiap kriteria yang tersaji pada Tabel 2.
Tabel  2. Hasil Nilai Bobot Untuk Masing-masing Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Kriteria C1 Jumlah Instrumen Investasi 0.4 C2 Kemudahan Penggunaan 0.3 C3 Minimal Investasi 0.2 C4 Rating Aplikasi 0.1
Pada  Tabel  2  menunjukkan  nilai  bobot  pada  setiap kriteria yang ada untuk membantu dalam menentukan opsi terbaik.
3.3. Menentukan Alternatif dan Nilai Alternatif
Sebelum  memberikan  penilaian  terhadap  alternatif, untuk  memudahkan  dalam  proses  perhitungan,  maka setiap  nilai  kriteria  diubah  nilainya  melalui  konversi nilai.  Konversi  penilaian  pada  setiap  kriteria  tersaji pada Tabel 3.

## Tabel  3. Konversi Nilai Untuk Setiap Kriteria
Kriteria Nilai Konversi Nilai Jumlah Instrumen Investasi (C1) < 2 1 >= 2 dan < 4 2 >= 4 dan < 5 3 > 5 4 Kemudahan Penggunaan (C2) Sangat Mudah 1 Mudah 2 Cukup Mudah 3 Tidak Mudah 4 Minimal Investasi (C3) > 10.000 1 >= 10.000 dan < 50.000 2 >= 50.000 dan < 100.000 3 > 100.000 4 Rating Aplikasi (C4) < 3.5 1 >= 3.5 dan < 4.0 2 >= 4.0 dan < 4.5 3 > 4.5 4
Pada  Tabel  3  menunjukkan  setiap  nilai  kriteria  akan dilakukan konversi nilai, ini bertujuan agar memudahkan  dalam  proses  perhitungan.  Langkah
selanjutnya  yaitu  menentukan  alternatif  yang  menjadi opsi  pilihan  bagi decision  maker .  Pada  studi  kasus pemilihan  aplikasi  investasi  ada  5  opsi  yang  menjadi alternatif,  yakni:  Bareksa  (A1),  Bibit  (A2),  Stockbit (A3), Pluang (A4) dan Artha Finance (A5). Alternatif- alternatif tersebut akan dilakukan penilaian berdasarkan dari kriteria yang ada kemudian dilakukan konversi  nilai  berdasarkan  pada  Tabel  3,  sehingga menghasilkan nilai  kriteria yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel  4. Penilaian Masing-Masing Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4
Bibit (A1) 2 3 1 4 Pluang (A2) 3 3 3 3 Stockbit (A3) 2 3 1 2 Bareksa (A4) 3 4 2 4 Artha Finance (A5) 2 4 4 2

## 3.4. Penyelesaian Keputusan Dengan WASPAS
Untuk  menyelesaikan  masalah  keputusan  pada  studi kasus  ini  menggunakan  metode  WASPAS,  diawali dengan menyusun matriks keputusan awal menggunakan persamaan (2). Matriks keputusan awal tersebut  didapatkan  berdasarkan  penilaian  masing- masing alternatif yang terdapat pada Tabel 4. Sehingga matriks keputusan awal didapatkan sebagai berikut:
𝑥 = [ 2 3 1 4 3 3 3 3 2 3 1 2 3 4 2 4
2 4 4 2]
Berdasarkan matriks keputusan awal tersebut selanjutnya  dicari  nilai  normalisasinya.  Untuk memperoleh  nilai  matriks  ternormalisasi  sebelumnya dilakukan  identifikasi  terhadap  jenis  kriteria  yang digunakan.  Setelah  diidentifikasi  didapatkan  kriteria benefit terdiri  dari  C1,  C2  dan  C4.  Sedangkan  untuk kriteria cost terdapat  pada  kriteria  C3.  Matriks normalisasi selanjutnya dihitung dengan menggunakan persamaan (3) jika kriterianya benefit dan menggunakan  persamaan  (4)  jika  kriterianya cost . Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  menghitung  nilai- nilai normalisasi matriks:
𝑥̅ 11 = 2 max{2; 3; 2; 3; 2} = 2 3 = 0,67
𝑥̅ 21 = 3 max{2; 3; 2; 3; 2} = 3 3 = 1 𝑥̅ 31 = 2 max{2; 3; 2; 3; 2} = 2 3 = 0,67
𝑥̅ 41 = 3 max{2; 3; 2; 3; 2} = 3 3 = 1
𝑥̅ 51 = 2 max{2; 3; 2; 3; 2} = 2 3 = 0,67
𝑥̅ 12 = 3 max{3; 3; 3; 4; 4} = 3 4 = 0,75
𝑥̅ 22 = 3 max{3; 3; 3; 4; 4} = 3 4 = 0,75
𝑥̅ 32 = 3 max{3; 3; 3; 4; 4} = 3 4 = 0,75
𝑥̅ 42 = 4 max{3; 3; 3; 4; 4} = 4 4 = 1
𝑥̅ 52 = 4 max{3; 3; 3; 4; 4} = 4 4 = 1
𝑥̅ 13 = min{1; 3; 1; 2; 4} 1 = 1 1 = 1
𝑥̅ 23 = min{1; 3; 1; 2; 4} 3 = 1 3 = 0,33
𝑥̅ 33 = min{1; 3; 1; 2; 4} 1 = 1 1 = 1 𝑥̅ 43 = min{1; 3; 1; 2; 4} 2 = 1 2 = 0,5
𝑥̅ 53 = min{1; 3; 1; 2; 4} 4 = 1 4 = 0,25
𝑥̅ 14 = 4 max{4; 3; 2; 4; 2} = 4 4 = 1
𝑥̅ 24 = 3 max{4; 3; 2; 4; 2} = 3 4 = 0,75
𝑥̅ 34 = 2 max{4; 3; 2; 4; 2} = 2 4 = 0,5
𝑥̅ 44 = 4 max{4; 3; 2; 4; 2} = 4 4 = 1
𝑥̅ 54 = 2 max{4; 3; 2; 4; 2} = 2 4 = 0,5
Setelah  dilakukan  normalisasi  selanjutnya  nilai-nilai tersebut  dimasukkan  ke  dalam  matriks  ternormalisasi seperti berikut ini:
𝑥 =
[ 0,67 0,75 1 1 1 0,75 0,33 0,75 0,67 0,75 1 0,5
1 1 0,5 1 0,67 1 0,25 0,5 ]
Berdasarkan  matriks  normalisasi  tersebut  kemudian dilakukan  perhitungan  untuk  mencari  nilai  preferensi untuk  setiap  alternatif  ( 𝑄 𝑖 ).  Agar  didapatkan  nilai 𝑄 𝑖 maka  dilakukan  perhitungan  melalui  persamaan  (5). Bobot  yang  digunakan  diperoleh  dari  pembobotan menggunakan Rank  Sum yang  terdapat  pada  Tabel  2 yaitu C1 = 0,4; C2 = 0,3; C3 = 0,2; C4 = 0,1. Berikut ini adalah proses menghitung nilai 𝑄 𝑖 :
𝑄 1 = 0,5 × (0,67 × 0,4) + (0,75 × 0,3) + (1 × 0,2) + (1 × 0,1) + (0,67 0,4 ) + (0,75 0,3 ) + (1 0,2 ) + (1 0,1 ) = 0,785822
𝑄 2 = 0,5 × (1 × 0,4) + (0,75 × 0,3) + (0,33 × 0,2) (0,75 × 0,1) + (1 0,4 ) + (0,75 0,3 ) + (0,33 0,2 ) + (0,75 0,1 )
= 0,741076
𝑄 3 = 0,5 × (0,67 × 0,4) + (0,75 × 0,3) + (1 × 0,2) +
(0,5 × 0,1) + (0,67 0,4 ) + (0,75 0,3 ) + (1 0,2 ) + (0,5 0,1 )
= 0,734706
𝑄 4 = 0,5 × (1 × 0,4) + (1 × 0,3) + (0,5 × 0,2) + (1 × 0,1) + (1 0,4 ) + (1 0,3 ) + (0,5 0,2 ) + (1 0,1 ) = 0,885275 𝑄 5 = 0,5 × (0,67 × 0,4) + (1 × 0,3) + (0,5 × 0,2) +
(1 × 0,1) + (0,67 0,4 ) + (1 0,3 ) + (0,5 0,2 ) + (1 0,1 )
= 0,633954
Hasil  perhitungan  tersebut  menjadi  acuan  untuk menentukan alternatif terbaik, dimana nilai 𝑄 𝑖 tertinggi merupakan  alternatif  terbaik.  Selanjutnya,  nilai preferensi  masing-masing  aLternatif  terbaik  tersebut diurutkan  berdasarkan  nilai  tertinggi  hingga  terendah berupa  perangkingan.  Hasil  perangkingan  tersebut disajikan pada Tabel 5.

## Tabel  5. Nilai Preferensi Masing-Masing Alternatif
Kode Alternatif Nama Alternatif Nilai 𝑸 𝒊 Ranking A4 Bareksa 0,885275 1 A1 Bibit 0,785822 2 A2 Pluang 0,741076 3 A3 Stockbit 0,734706 4 A5 Artha Finance 0,633954 5
Pada  Tabel  6,  hasil  nilai  preferensi  untuk  masing- masing  alternatif  didapatkan  nilai  tertinggi  hingga terendah  yaitu  Bareksa  (A4)  memperoleh  nilai 0,885275,  Bibit  (A3)  memperoleh  nilai  0,785822, Pluang  (A2)  mendapatkan  nilai  0,741076,  Stockbit (A5)  mendapatkan  nilai  0,734706  dan  Artha  Finance (A2) mendapatkan nilai 0,633954 .
3.5. Perancangan dan Implementasi Sistem
Setelah  melakukan  analisis  terhadap  permasalahan keputusan dengan menggunakan pendekatan WASPAS dan  penentuan  bobot  dengan  pendekatan Rank  Sum , langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  pemodelan  atau rancangan  sistem  pendukung  keputusan.  Pemodelan sistem  digunakan use  case  diagram ,  dimana  diagram tersebut memvisualisasikan hubungan antara pengguna dan fungsional yang ada pada sistem.
Gambar 2. Use Case Diagram SPK Pemilihan Aplikasi Investasi
Pada  Gambar  2,  menunjukkan use  case  diagram dari SPK untuk  memilih  aplikasi  investasi. Pengguna atau aktor dapat mengakses  fungsional sistem  diantaranya: pengelolaan data kriteria, data alternatif, nilai alternatif, perhitungan  WASPAS  dan  melihat  hasil  peringkat alternatif terbaik.
Hasil  dari  analisis  dan  pemodelan  yang  telah dilaksanakan  selanjutnya  diwujudkan  dalam  bentuk sistem pendukung keputusan melalui proses pengkodean.  Sistem  pendukung  keputusan  yang diimplementasikan berbasiskan website dengan menerapkan  bahasa  pemrograman  JavaScript  melalui text editor yaitu Visual Studio Code dan menggunakan MySQL  untuk  databasenya.  SPK  untuk  pemilihan aplikasi  investasi  ini  dilengkapi  dengan form  login untuk  mengakses  sistem.  Setelah  pengguna  berhasil login ,  kemudian  masuk  pada  antarmuka  menu  utama. Pada  menu  utama  akan  ditampilkan dashboard yang berisi  menu-menu  yang  ada  pada  sistem  dan  grafik hasil  perhitungan  pendekatan  WASPAS. Form antarmuka  menu  utama  pada  SPK  untuk  memilih aplikasi investasi disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. User Interface Dashboard Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih Aplikasi Investasi
Pada Gambar 2 terlihat antarmuka menu utama sistem dimana  pada  form  tersebut  user  dapat  memilih  fitur- fitur  yang  ada  pada  sistem.  Fitur-fitur  utama  tersebut antara  lain:  Kriteria,  Alternatif,  Nilai  Alternatif  dan Perhitungan  Metode  WASPAS.  Untuk  dapat  memilih aplikasi  investasi,  maka  pengguna  sebelumnya menginputkan data-data kriteria dengan memilih menu Kriteria.  Pada  menu  tersebut  pengguna  dapat melakukan pengelolaan data kriteria seperti menambahkan,  mengubah  dan  menghapus  data kriteria.  Setelah  pengguna  memasukkan  data  kriteria dengan memasukkan nama kriteria, jenis kriteria, dan bobot kriteria, maka kriteria tersebut akan masuk dalam database dan  ditampilkan  pada form kriteria  seperti terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Antarmuka Fitur Kriteria
Pada  Gambar  4  menunjukkan  data  kriteria  yang  telah diinputkan oleh pengguna. Kemudian, pengguna dapat mengelola data alternatif pada fitur Alternatif. Menu ini berfungsi  untuk  tambah,  mengubah,  dan  hapus  data alternatif.  Jika  alternatif  telah  diinputkan  datanya, maka  pengguna  dapat  melakukan  penilaian  terhadap alternatif  pada  fitur  Nilai  Alternatif.  Pada  fitur  ini pengguna dapat memberikan nilai berdasarkan kriteria yang  telah  diinputkan  sebelumnya.  Setelah  data  nilai alternatif  telah  diinputkan  maka  selanjutnya  hasil alternatif  terbaik  dapat  dapat  dilihat  pada  menu Perhitungan WASPAS. Pada fitur ini akan ditampilkan langkah-langkah  atau  proses  penerapan  pendekatan WASPAS. Selain itu pada fitur ini juga menampilkan perangkingan  alternatif  dari  nilai  preferensi  tertinggi hingga  terendah.  Antarmuka  untuk  fitur  Perhitungan WASPAS tersaji pada Gambar 5.
Gambar 5. Output Hasil Perangkingan Dengan Metode WASPAS
Pada  Gambar  5  menunjukkan  hasil  perhitungan  oleh sistem  untuk  studi  kasus  ini  menghasilkan  nilai preferensi tertinggi hingga terendah yaitu Bareksa (A4) dengan  hasil  0,885275,  Bibit  (A3)  dengan  hasil 0,785822, Pluang (A2) dengan hasil 0,741076, Stockbit (A5)  dengan  hasil  0,734706  dan  Artha  Finance  (A2) dengan hasil 0,633954 .
Jika dilihat hasil output perhitungan metode WASPAS dari studi kasus yang telah dilakukan pada Gambar 5, menghasilkan  nilai  yang  sama  dengan  hasil  hitung manual. Ini artinya output yang dihasilkan oleh sistem telah valid. Berdasarkan analisis hasil dari studi kasus yang  telah  dilakukan,  menunjukkan  bahwa  metode WASPAS memiliki fleksibilitasnya dalam mengakomodasi  berbagai  jenis  kriteria  dan  bobot. Selain itu pada penelitian ini dalam menentukan bobot menggunakan Rank  Sum agar  bobot  kriteria  dapat membantu  mengidentifikasi  elemen  yang  paling penting atau yang memiliki kinerja terbaik berdasarkan data yang ada. Namun, pendekatan Rank Sum memiliki kelemahan ketidakobjektifan dalam penentuan peringkat.  Karena  peringkat  diberikan  berdasarkan preferensi subjektif dari pengambil keputusan.
3.6. Pengujian Sistem
Setelah sistem telah dibangun kemudian dilanjutkan ke tahap  pengujian  melalui usability  testing agar  dapat dipastikan  bahwa  perangkat  lunak  ini  layak  untuk digunakan. Usability testing bertujuan untuk melakukan  evaluasi  yang  dirancang  untuk  mengukur sejauh mana perangkat lunak tersebut dapat digunakan dengan efektif, efisien, dan memuaskan oleh pengguna akhir.  Sub-kriteria  yang  digunakan  pada usability testing yaitu understandability , learnability , operability dan attractiveness . Pengujian ini dilakukan dengan  membagikan  kuesioner  yang  akan  diisi  oleh pengguna  yang  akan  melakukan  pemilihan  aplikasi investasi.  Kuesioner  disusun  dengan  menggunakan skala Guttman, dimana hanya ada dua pilihan jawaban yaitu  setuju  dan  tidak  setuju.  Hal  ini  bertujuan  untuk mendapatkan  jawaban  yang  ekstrim  dari  pengguna. Pada  kuesioner  tersebut  terdapat  10  butir  pertanyaan dan  akan  diisi  oleh  20  responden.  Kemudian,  hasil kuesioner  tersebut  dikelola  dengan  menghitung jawaban setuju dan tidak setuju dan dikonversi  dalam
bentuk  persentase.  Hasil usability  testing ini divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik  yang  disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik Penilaian Usability Testing
Hasil usability testing yang ditampilkan pada Gambar 6  terlihat  bahwa  responden  menyatakan  setuju  untuk sub-kriteria understandability sebesar 90%, learnability sebesar 85%, operability sebesar 95% dan attractiveness sebesar 85%. Jika nilai tersebut dihitung rata-ratanya  maka  didapatkan  nilai usability  testing sebesar  88,75%.  Selanjutnya  hasil usability  testing yang  diperoleh  ditransformasikan  ke  dalam  penilaian yang berpedoman pada pengelompokkan nilai sebagai berikut:  “Baik”,  nilainya  antara  76%  sampai  dengan 100%;  “Cukup”,  nilainya  antara  56%  sampai  dengan 75%;  “Kurang  Baik”,  nilainya  antara  40%  sampai dengan 55%, dan “Tidak Baik”, kurang dari 40% [25]. Dari  pengelompokkan  tersebut  maka  hasil usability testing dari  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan aplikasi  investasi  yang  dikembangkan  masuk  dalam kelompok  “Baik”.  Ini  berarti  sistem  tersebut  layak untuk  digunakan  karena  dinilai  telah  memiliki fungsionalitas yang diinginkan oleh pengguna.

## 4.   Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  melakukan  pengembangan  SPK untuk memilih aplikasi investasi dengan mengimplementasikan  metode  WASPAS  dan  teknik pembobotan Rank  Sum .  SPK  yang  dikembangkan dilengkapi dengan hasil rekomendasi berupa pemeringkatan alternatif, sehingga dapat memudahkan bagi pengambil keputusan dalam menentukan pilihannya.  Berdasarkan  studi  kasus,  diperoleh  nilai preferensi  tertinggi  adalah  Bareksa  (A4)  dengan memperoleh  nilai  0,885275.  Output  SPK  yang  nilai yang sama dengan perhitungan manual, sehingga dapat dinyatakan  valid.  Selain  itu,  pada  pengujian usability testing mendapatkan rata-rata nilai sebesar 88,75%. Ini berarti  sistem  tersebut  layak  untuk  digunakan  karena dinilai  telah  memiliki  fungsionalitas  yang  diinginkan oleh pengguna.
90% 85% 95% 85% 10% 15% 5% 15% Setuju Tidak Setuju

## Daftar Rujukan
[1] Y. Yulfiswandi, C. Kho, C. Valentina, M. A. Lim, J. Jenny, and  A.  Aurellia,  “Pentingnya  Perencanaan  dan  Pengelolaan Keuangan  Untuk  Masa  Depan,” Nusant.  J.  Ilmu  Pengetah. Sos. , vol. 9, no. 4, pp. 1483–1490, 2022.
[2] M. Fathullaili Putri, “Peran Aplikasi Digital Investasi Saham Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia,” MAKREJU Manaj. Kreat. J. , vol. 1, no. 1, pp. 131–139, 2023.
[3] M.  Marjohan,  J.  Andriani,  and  A.  N.  Putri,  “Penerapan Aplikasi Investasi Online Untuk Masyarakat Indonesia (Studi Kasus di Jawa),” J. Akunt. dan Pajak , vol. 23, no. 02, pp. 1– 9, 2022.
[4] S.  Bandyopadhyay, Decision  Support  System:  Tools  and Techniques . Boca Raton: CRC Press, 2023.
[5] H. T. Sihotang and S. Efendi, Sistem Pendukung Keputusan:
Teori,  Konsep  &  Implementasi  Metode .  Deli  Serdang: Cattleya Darmaya Fortuna, 2022.
[6] E.  T.  Alawiah,  S.  Sefrika,  and  M.  H.  Siregar,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Instrumen  Investasi  Bagi Individu  Dengan  Metode  Topsis,” IJCIT  (Indonesian  J. Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  8–13,  2020,  doi: 10.31294/ijcit.v5i1.6596.
[7] G.  A.  Buntoro,  I.  P.  Astuti,  and  R.  Widiantoro,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Reksa  Dana  Obligasi Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” Fountain Informatics J. , vol. 7, no. 2, pp. 64–72, 2022, doi: 10.21111/fij.v7i2.8339.
[8] I.  Andriyawan,  D.  Asmarajati,  and  A.  Suwondo,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Instrumen  Investasi Menggunakan  Metode  Simple  Multi  Attribute  Rating Technique  (SMART),” Biner  J.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. , vol.  2,  no.  1,  pp.  66–75,  2023,  [Online].  Available: https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/biner
[9] E.  Y.  Anggraeni,  R.  Renaldo,  and  T.  Susilowati,  “Decision Support  System  Determines  The  Quality  of  The  House  in Pringsewu District Using The WASPAS Method,” J. TECH-
E , vol. 4, no. 2, pp. 16–21, 2021.
[10] N. Handayani, N. Heriyani, F. Septian, and A. D. Alexander, “Multi-Criteria  Decision  Making  Using  the  WASPAS Method for Online English Course Selection,” J.  Teknoinfo , vol. 17, no. 1, pp. 260–270, 2023.
[11] D.  O.  Sihombing  and  A.  Cahyadi,  “Implementasi  Metode MABAC  Dalam  Pemilihan  Mahasiswa  Terbaik  dengan Teknik  Pembobotan  Rank  Sum,” J.  Comput.  Syst. Informatics ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1008–1018,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i4.4040.
[12] I. Ahmad, E. Suwarni, R. I. Borman, A. Asmawati, F. Rossi, and  Y.  Jusman,  “Implementation  of  RESTful  API  Web
Services Architecture in Takeaway Application
Development,” in International Conference on Electronic and Electrical Engineering and Intelligent System (ICE3IS) , 2022, pp. 132–137. doi: 10.1109/ICE3IS54102.2021.9649679.
[13]  H.  Mayatopani,  R.  I.  Borman,  W.  T.  Atmojo,  and  A. Arisantoso,  “Classification  of  Vehicle  Types  Using Backpropagation  Neural  Networks  with  Metric  and Ecentricity Parameters,” J. Ris. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 65– 70, 2021, doi: 10.34288/jri.v4i1.293.
[14]  R.  I.  Borman,  A.  T.  Priandika,  and  A.  R.  Edison,
“Implementasi  Metode  Pengembangan  Sistem  Extreme Programming  (XP)  pada  Aplikasi  Investasi  Peternakan,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 272–277, 2020.
[15]  I. M. Pandiangan, M. Mesran, R. I. Borman, A. P. Windarto, and  S.  Setiawansyah,  “Implementation  of  Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  and  Rank  Order Centroid (ROC) to Determination of Minimarket Location,” Bull. Informatics Data Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2023.
[16] U. Hairah and E. Budiman, “Kinerja Metode Rank Sum, Rank Reciprocal dan Rank Order Centroid Menggunakan Referensi Poin Moora (Studi Kasus: Bantuan Kuota Data Internet untuk Mahasiswa),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 6, p. 1129, 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022934883.
[17] R. Nuraini, N. Yudaningsih, and N. Nugroho, “Implementation  of  Weight  Aggregated  Sum  Product Assessment  (WASPAS)  on  the  Selection  of  Online  English Course  Platforms,” CESS  (Journal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci. , vol. 8, no. 2, pp. 564–575, 2023.
[18] M. Mesran, S. Suginam, and D. P. Utomo, “Implementation of  AHP  and  WASPAS  (Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment) Methods in Ranking Teacher Performance,” Int. J. Inf. Syst. Technol. , vol. 3, no. 36, pp. 173–182, 2020.
[19] T.  A.  Masangin,  T.  Widiastuti,  and  B.  S.  Djahi,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat  Kos  Dengan Metode  Weighted  Agregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS)  (Studi  Kasus  Kota  Kupang  Nusa  Tenggara Timur),” J.  Transform.  (Informasi  Pengemb.  Iptek) ,  vol.  17, no. 2, pp. 13–23, 2021.
[20] R. D. Gunawan, R. Napianto, R. I. Borman, and I. Hanifah, “Penerapan  Pengembangan  Sistem  Extreme  Programming Pada Aplikasi Pencarian Dokter Spesialis di Bandar lampung Berbasis  Android,” J.  Format ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  148–157, 2019.
[21] Y. Fernando, R. Napianto, and R. I. Borman, “Implementasi Algoritma  Dempster-Shafer  Theory  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Psikologis  Gangguan  Kontrol  Impuls,” Insearch (Information Syst. Res. J. , vol. 2, no. 2, pp. 46–54, 2022.
[22] I.  Ahmad,  Y.  Rahmanto,  D.  Pratama,  and  R.  I.  Borman, “Development  of  augmented  reality  application  for introducing  tangible  cultural  heritages  at  the  lampung museum using the multimedia development life cycle,” Ilk. J. Ilm. , vol. 13, no. 2, pp. 187–194, 2021.
[23] H.  Firdaus  and  A.  Zakiah,  “Implementation  of  Usability Testing  Methods  to  Measure  the  Usability  Aspect  of Management  Information  System  Mobile  Application  (Case Study Sukamiskin Correctional Institution),” I.J. Mod. Educ. Comput. Sci. , vol. 5, pp. 58–67, 2021, doi: 10.5815/ijmecs.2021.05.06.
[24]  Y.  Noviyanti,  “10  Rekomendasi  Aplikasi  Investasi  Terbaik (Terbaru  Tahun  2023)  [Ditinjau  oleh  Praktisi  Keuangan],” mybest , 2023. https://id.my-best.com/138620
[25]  R.  I.  Borman,  D.  A.  Megawaty,  and  A.  Attohiroh, “Implementasi  Metode  TOPSIS  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus: PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.