SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR BEKAS DENGAN METODE AHP DAN SAW (Studi Kasus: Sahabat Motor)

## Nur Alam Arifin
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI alamarifin@gmail.com
Submitted October 26, 2020; Revised November 17, 2020; Accepted November 25, 2020

## Abstrak
Pembeli  sepeda  motor  bekas  dalam  menentukan  pilihannya,  tentu  didasarkan  pada  beberapa  kriteria yang dijadikan patokan dalam pemilihan sepeda motor bekas antara  lain tahun pembuatan, kapasitas mesin,  warna,  tipe,  dan  harga.  Kriteria  tersebut  menjadi  pertimbangan  untuk  membeli  sepeda  motor bekas,  berbagai  pertimbangan  dilakukan  oleh  pembeli  agar  mendapatkan  sepeda  motor  bekas  yang baik dan bagus. Pemilihan terhadap sepeda motor bekas yang akan dibeli ternyata tidaklah mudah bagi calon  pembeli  yang  belum  memahami  seluk  beluk  kendaraan  sepeda  motor  bekas.  Kesulitan  dalam pemilihan sepeda motor bekas maka perlu suatu rujukan sebagai dasar pemikiran dalam pemilihannya. Sistem pendukung keputusan menawarkan solusi untuk rujukan dalam pemilihan sepeda motor bekas. Sistem  pendukung  keputusan  yang  ditawarkan  menggunakan  AHP  dan  SAW  dalam  menyelesaikan persoalan.  Persoalan  bisa  diselesaikan  dengan  menggunakan  sistem  perangkingan  berdasarkan  bobot global. Pembeli dapat memilih sepeda motor bekas berdasarkan rujukan atau rekomendasi dari sistem pendukung  keputusan  yang  dijalankan  oleh  pakar.  Sistem  tersebut  dapat  membantu  calon  pembeli dengan memberikan hasil alternatif pilihan sepeda motor bekas yang diperoleh dari perhitungan AHP dan  SAW.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  faktor  kriteria-kriteria  penilaian  yang  diajukan  ke  sistem maka  penentuan  sepeda  motor  bekas  diperoleh  melalui  perhitungan  nilai  bobot  prioritas  untuk pemilihan  alternatif  sepeda  motor  bekas  yang  akan  dibeli.  Dengan  adanya  Sistem  Pendukung Keputusan untuk memilih sepeda motor bekas menggunakan metode AHP dan SAW diharapkan dapat membantu  calon  pembeli  dalam  pemilihan  sepeda  motor  bekas  dan  dapat  menghasilkan  suatu  hasil optimal yang memenuhi rasa kepuasan yang tinggi bagi calon pembeli sepeda motor bekas.
Kata Kunci : SPK, Pembeli, Sepeda Motor Bekas, AHP, SAW

## Abstract
Buyers of used motorbikes in determining their choices, of course, are based on several criteria  that are  used  as  benchmarks  in  selecting  used  motorbikes,  including  the  year  of  manufacture,  engine capacity,  color,  type  and  price.  These  criteria  are  a  consideration  for  buying  a  used  motorbike, various considerations are made by the buyer in order to get a good and good used motorbike. The selection of used motorbikes to be purchased is not easy for prospective buyers who do not understand the ins and outs of used motorbikes. The difficulty in selecting used motorbikes requires a reference as a rationale for selecting used motorbikes. The decision support system offers a solution for referral in the selection of used motorbikes. The decision support system offered uses AHP and SAW in solving problems. Problems can be solved by using a ranking system based on global weights. Buyers of used motorbikes  can  choose  used  motorbikes  based  on  referrals  or  recommendations  from  a  decision support  system  run  by  experts.  This  system  can  help  prospective  buyers  by  providing  alternative results  for  the  choice  of  used  motorbikes  obtained  from  AHP  and  SAW  calculations.  Based  on  the calculation  of  the  assessment  criteria  factors  proposed  to  the  system,  the  determination  of  used motorbikes is obtained through the calculation of priority weight values for the alternative selection of used motorbikes to be purchased. With the Decision Support System to choose a used motorbike using the AHP and SAW method, it is hoped that it can help prospective buyers in selecting used motorbikes and can produce optimal results that meet a high sense of satisfaction for prospective used motorcycle buyers.
Keywords : SPK, Buyer, Used Motorcycle, AHP, SAW

## 1. PENDAHULUAN
Kendaraan  sepeda  motor  merupakan  salah satu alat transportasi yang banyak dibutuhkan oleh masyarakat karena sepeda motor  dapat  memberikan  mobilitas  yang baik  di  daerah  yang  macet.  Sepeda  motor merupakan  salah  satu  kebutuhan  primer, ini  berlaku  untuk  masyarakat  ekonomi kelas  menengah.  Dimana  sepeda  motor sekarang bukanlah barang langka, dan bagi kaum  yang  memiliki  uang  sedikit  berlebih merupakan  sebuah  kebutuhan  yang  harus dipenuhi  karena  fungsi  dari  sepeda  motor sangatlah bermanfaat.
Bagi sebagian masyarakat seringkali mengalami  kendala untuk membeli sepeda motor  baru  karena  keterbatasan  ekonomi, sehingga  memilih  membeli  sepeda  motor bekas.  Sepeda  motor  bekas  merupakan sepeda  motor  yang  pernah  dimiliki  oleh orang  lain.  Harga  sepeda  motor  bekas umumnya  lebih  murah  daripada  sepeda motor  baru  dan  dijual  melalui showroom sepeda motor bekas atau ditawarkan secara langsung  oleh  pemiliknya.  Jenis  sepeda motor  bekas  yang  dijual  di showroom antara  lain  jenis  bebek,  sport,  dan  sekuter matic dari berbagai merk dan tahun.
Maka dalam hal itu, penulis akan membuat sebuah  analisa  sistem  untuk  pemilihan sepeda  motor  bekas  di showroom sahabat motor berbasis Sistem Pendukung Keputusan dengan metode AHP dan SAW, penerapan metode AHP yang dikombinasikan dengan SAW dalam sistem pengambil keputusan ini diharapkan dapat
membantu pembeli dalam menentukan sepeda motor bekas yang baik dan bagus.
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan sepeda  motor  bekas  berbasis website ini dibutuhkan oleh showroom Sahabat  Motor tidak  hanya  untuk  membantu sales namun juga  dapat  dimanfaatkan  oleh  calon pembeli.  Bagi sales ,  kecepatan  layanan informasi yang diberikan diharapkan dapat
mempengaruhi  pelanggan  untuk  membeli sepeda  motor  bekas  sehingga akan menguntungkan pemilik showroom , karena dengan  demikian omset atau  keuntungan penjualan  akan  meningkat.  Sebaliknya apabila  layanan  informasi  yang  diterima pelanggan  terlalu  lama  dikhawatirkan calon  pembeli  akan  beralih  ke showroom lain.  Sementara  bagi  pelanggan,  aplikasi berbasis website dapat dimanfaatkan untuk mendukung  keputusan  pemilihan  sepeda motor bekas yang sesuai dengan keinginan dan  kebutuhan  pelanggan.  Selain  itu, showroom Sahabat  Motor  juga  dapat mengkolaborasikan  metode  SAW  dengan metode  lain  seperti  AHP  guna  membantu meningkatkan omset ataupun  menarik  dan membantu  konsumen  dalam  pengambilan keputusan untuk membeli kendaraan seprda motor bekas.

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan manipulasi  data.  Sistem  itu  digunakan untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  yang  semiterstruktur  dan situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat [1].
Metode Analytical  Hierarchy  Process

## (AHP)
AHP merupakan suatu model analisa  yang menggunakan  pikiran  yang  teratur  atau sekelompok  pikiran  dalam  proses  dalam proses  bekerjanya  untuk  menghadapi kompleksitas  yang  ditangkapnya.  Dengan menggunakan  AHP,  suatu  persoalan  akan diselesaikan dalam suatu kerangka pemikiran  yang  terorganisir,  sehingga dapat  diekspresikan  untuk  mengambil keputusan  yang  efektif  atas  persoalan tersebut.  Persoalan  yang  kompleks  dapat disederhanakan  dan  dipercepat  proses pengambilan keputusannya.
Marimin  menjelaskan  bahwa  prinsip  kerja AHP  adalah  merupakan  penyederhanaan suatu  persoalan  kompleks  yang  tidak terstruktur,  strategis,  dan  dinamik  menjadi sebuah  bagian  –bagian  dan  tertata  dalam suatu  bentuk  struktur  keputusan  hierarki. Tingkat  kepentingan  setiap  variabel  diberi nilai  numerik,  secara  subjektif  tentang  arti penting  variabel  tersebut  dan  relatif dibandingkan  dengan  variabel  yang  lain. Dari  berbagai  pertimbangan  kemudian dilakukan sintesa untuk menetapkan variabel  yang  memiliki  prioritas  tertinggi dan  berperan  untuk  mempengaruhi  hasil pada  sistem  tersebut.  Sehingga  dapat diartikan  bahwa  AHP  merupakan  model analisa subjektif dalam proses pengambilan keputusan berdasarkan beberapa  atribut  dalam  sistem  struktur keputusan yang hierarki.[2].
AHP merupakan sebuah model yang cukup fleksibel  untuk  membantu  dalam  proses pengambilan keputusan, pengamatan mendasar  ini  tentang  sifat  manusia, pemikiran  analitik,  dan  pengukuran  yang membawa  pada  pengembangan  suatu model  yang  berguna  untuk  memecahkan persoalan secara kuantitatif. Proses hierarki analitik yang dibangun di dalamnya adalah model yang cukup fleksibel untuk memberikan  kesempatan  bagi  perorangan atau kelompok untuk membangun gagasan-gagasan dan mendefinisikan persoalan  dengan  cara  membuat  asumsi mereka  masing-masing  dan  memperoleh pemecahan yang diingikan darinya.[2].
Metode Simple Additive Weighting

## (SAW)
Metode SAW sering dikenal dengan istilah motode  penjumlahan  terbobot  [3].  Konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja pada setiap alternatif pada semua atibut[4]. Adapun langkah-langkah penyelesaian SAW sebagai berikut :
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian melakukan normalisasi matriks
berdasarkan persamaan yang
disesuaikan  dengan  jenis  atribut (atribut  keuntungan  ataupun  atribut biaya)  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses perankingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vector bobot sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi [5].
Formula  untuk  melakukan  normalisasi tersebut adalah sebagai berikut :
Keterangan : rij       = Nilai rating kinerja xij       = Nilai kinerja dari setiap rating Max xij= Nilai terbesar dari tiap kriteria Min xij= Nilai terkecil dari tiap kriteria Dengan  rij  adalah  rating  kinerja ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada atribut  Cj;  i  =  1,  2,  ....m  dan  j  =  1, 2,....n.  Nilai  preferensi  setiap  alternatif (Vi) diberikan pada persamaan II. Vi = ∑j n =1wjrij …. persamaan (II)
Dimana : Vi  = Nilai aknir dari alternatif wj  = Bobot yang telah ditentukan rij  = Normalisasi nilai matriks Nilai  Vi    lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih [6].

## PHP
PHP  adalah  bahasa  yang  dirancang  secara khusus  untuk  penggunaan  pada  web.  PHP adalah tool untuk pembuatan halaman web dinamais  (php.net,  2015).  Kaya  akan  fitur yamg  membuat  perancangan  web  dan pemprograman lebih mudah. PHP digunakan  pada  13  juta  domain.  PHP kependekan  untuk Hypertext Processor . Pada awal pengembangannya oleh pengembangannya  oleh  Rasmus  Lerdorf, dia  meneyebutkan  sebagai Toll  Personal Home  Page .  Sintaks  bahasa  PHP  adalah sama  seperti  sintaks  C.  PHP  lebih sederhana  dibandingkan  C  karena  tidak menggunakan sebagian dari C yang sulit.
Seperti  bahasa  pemrograman web lainnya PHP  memproses  seluruh  perintah  yang berada  dalam  skrip  PHP  di  dalam  web server  dan  menampilkan  output-nya  ke dalam web  broser  client .  PHP  adalah bahasa scipting yang  menghasilkan  output HTML ataupun output lain sesuai keinginan  pemprogram  yang  dijalankan pada server  side .  Artinya,  semua  sintaks yang  kita  berikan  akan  sepenuhnya dijalankan  pada server sedangkan  yang dikirimka ke browser hanya hasilnya saja.

## MySQL
MySQL adalah  salah  satu  jenis database server yang sangat  terkenal  dan  banyak digunakan untuk membangun aplikasi web yang  menggunakan  database  sebagai sumber dan pengolaham datanya”. MySQL dikembangkan  oleh  perusahaan  Swedia bernama MySQL AB  yang  pada  saat  ini bernama  Tcx  Data Konsult  AB  sekitar tahun  1994-1995,  namun  cikal  bakal kodenya  sudah  ada  sejak  tahun  1979. Awalnya  Tcx  merupakan  perusahaan pengembang software dan konsultan database,  dan  saat  ini MySQL sudah diambil alih oleh Oracle
Corp . Kepopuleran MySQL antara  lain  karena MySQL menggunakan SQL sebagi  bahasa dasar untuk mengakses databasenya sehingga  mudah  untuk  digunakan,  kinerja
quary cepat dan mencukupi untuk kebutuhan database perusahaan- perusahaan  yang  berskala  kecil  sampai menengah, MySQL juga  bersifat open source (tidak berbayar) [7].

## Gambar 1. Kerangka Konsep/Pola Pikir Pemecahan Masalah

## 2. METODE PENELITIAN

## Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  yang  dipakai  dalam model  sistem  pengambilan  keputusan pemilihan  pembelian  sepeda  motor  bekas menggunakan  metode  kuantitatif.  Kriteria- kriteria  yang  ada  sudah  ditentukan  sejak awal  penelitian,  dimana  satu  atau  lebih faktor  divariasikan  dan  faktor  lain  yang dibuat konstan.

## Metode Pemilihan Sampel
Dalam pemilihan sampel digunakan metode Sampling Non Random – Purposive , dimana kriteria sampel ditetapkan terlebih dahulu,  sampel diambil yang memenuhi kriteria saja. Sampel yang dipilih pada penelitian ini adalah masyarakat  umum  di  Tangerang  Selatan.
Kondisi Awal (Permasalahan)
- Pelanggan  kesulitan  dalam menentukan keputusan untuk  memilih  kendaraan sepeda  motor  bekas  karena hanya  melihat  kriteria  yang ada - Belum  adanya  sistem  yang digunakan  dalam  proses pemilihan  sepeda  motor bekas Solusi Sistem penunjang keputusan  untuk menentukan sepeda motor bekas Metode Yang Digunakan Menganalisis AHP dan SAW - AHP  digunakan  dalam  bentuk pembobotan - SAW digunakan dalam bentuk perangkingan Implementasi Data Responden Ahli (Calon Pembeli/Konsumen) Pengujian - Uji Validasi (Black Box)
- Uji  Kualitas software dengan metode McCall - Hasil yang diharapkan Pelanggan dalam pengambilan keputusan menentukan  atau  memilih  kendaraan  sepeda motor bekas  dapat secara terbaik
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  adalah jenis  penelitian  informasi  kuantitatif  yaitu pengambilan  data  yang  telah  dikumpulkan oleh showroom Sahabat  Motor  Tahun 2013-2017.  Berikut  merupakan  data  calon pembeli yang berminat dan pembeli sepeda motor bekas:
Tabel 1. Data Calon Pembeli dan Pembeli Rentang Tahun 2013-2017 Tahun Jumlah Calon Pembeli Pembeli 2013 175 75 2014 120 75 2015 132 80 2016 183 80 2017 164 70 Jumlah 774 380

## Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  [6]  yang digunakan  peneliti  dalam  merancang sistem  pendukung  keputusan  pemilihan sepeda motor bekas sebagai berikut :
1. Studi  Pustaka,  yaitu  pengumpulan data  yang  diperoleh  dari  literatur yang  berhubungan  dengan  masalah yang diteliti.
2. Wawancara, yaitu dengan melakukan tanya  jawab  dan  bertatap  muka langsung dengan pihak yang berkaitan  langsung  dengan  sistem pendukung keputusan pembelian sepeda  motor  bekas,  dalam  hal  ini Sahabat Motor sebagai obyek penelitian  dan  sumber  informasi penelitian,  sehingga  pengumpulan data dan informasi akan lebih relevan dan akurat.
3. Kuesioner,  yaitu  membuat  daftar pertanyaan tertulis yang telah
disusun sebelumnya, kemudian membagikannya  kepada  responden, yaitu  masyarakat  luas  dan  Sahabat
Motor.
Data dalam penelitian ini terdiri dari:
a. Data Primer Adalah  data  yang  diperoleh  secara langsung  dari  sumber,  laporan- laporan  pembelian  kendaraan  sepeda motor bekas tahun 2013 - 2017.
b. Data Sekunder Adalah  data  yang  diperoleh  secara tidak langsung, misalnya dari literatur,  dokumentasi,  buku,  jurnal dan informasi lainnya yang berhubungan dengan masalah pendukung keputusan dalam pembelian sepeda motor bekas. Langkah-Langkah Penelitian Langkah-langkah dalam penelitian
merupakan  rangkaian  prosedur  yang  harus dijalani  tahap  demi  tahap  supaya  sesuai apa  yang  menjadi  tujuan.  Dengan  langkah langkah  penelitian  yang  telah  tersusun dengan  baik  maka  diharapkan  segala aktivitas  dan  kegiatan  penelitian  dapat terprogram  dengan  baik  pula.  Mudah dalam  evaluasi  dan  melengkapi  serta memperbaiki  apabila  ada  hal-hal  yang memang harus disempurnakan demi tujuan tersebut. Langkah-langkah penelitian harus dilaksanakan  dengan  urut  dan  struktur sesuai dengan SOP masing-masing.
Dengan  langkah  yang  urut  dan  terstruktur ini  harus  diselesaikan  mulai  dari  awal hingga  akhir  proses.  Selain  menjalankan prosedur  yang  telah  dibuat  dengan  SOP, wawancara, mengumpulkan data-data yang digunakan  dalam  memecahkan  masalah tersebut.  Dan  setiap  langkah-langkah penelitian didokumentasikan.
Gambar 2. Langkah-langkah Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Teknik Analisis Metode AHP Terdapat tiga prinsip utama dalam pemecahan masalah dalam AHP
( Analytical  Hierarchy  Process ),  yaitu:
Decomposition,  Comparative  Judgement dan Logical  Concistency .  Secara  garis besar prosedur AHP ( Analytical Hierarchy Process ) meliputi tahapan sebagai berikut:
1. Dekomposisi masalah;
2. Penilaian/pembobotan untuk membandingkan elemen-elemen;
3. Penyusunan matriks dan uji konsistensi;
4. Penetapan prioritas pada masing-masing hirarki;
5. Sintesis dari prioritas; dan
6. Pengambilan/penetapan keputusan.
Teknik Analisis Metode SAW Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) sering juga dikenal istilah metode
penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting ) adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua  atribut.  Metode  SAW  ( Simple Additive  Weighting )  membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada.
Tahapan  Metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting ) 1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan yaitu C1.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria. 3. Membuat matriks keputusan berdasarkan  kriteria  (C1),  kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. 4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses perankingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (A1) sebagai solusi.

## Penentuan Kriteria Pemilihan Sepeda Motor Bekas
Pemberian  nilai  bobot  data  kriteria mengacu  pada  penelitian  sebelumnya dengan  judul  Implementasi  Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pengambilan Keputusan
Sertifikasi  Guru  (Indrawaty,  Andrian dan  Prasetya,  2011)  yang  menjelaskan bahwa  bobot  perhitungan  SAW  jumlah nilai  bobotnya 1  atau 100. Data kriteria dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Kriteria No Kriteria Atribut Bobot 1 Tahun Pembuatan Benefit 50 2 Kapasitas Mesin Benefit 20 3 Warna Benefit 20 4 Tipe Benefit 20 5 Harga Cost 10
Data  Sub  Kriteria  Pemilihan  Sepeda Motor Bekas Data sub kriteria merupakan data penunjang yang digunakan dalam
perhtungan  prioritas  kriteria.  Data  Kriteria memiliki  bobot  preferensi  atau  tingkat kepentingan  dari  setiap  kriteria  dengan nilai:
1 = sangat rendah
2 = rendah
3 = sedang
4 = tinggi
5 = sangat tinggi
Bobot  yang  digunakan  dalam  penelitian ini,  berdasarkan  hasil  wawancara  dengan pemilik showroom Sahabat  Motor.  Data sub kriteria dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Sub Kriteria
Kriteria Sub Ktiteria Bobot Sub Kriteria Tahun Pembuatan 2017 1 2016 2 2015 3 2014 4 2013 5 Kapasitas Mesin 125 cc 1 150 cc 2 200 cc 3 250 cc 4 Diatas 250 cc 5 Warna Lainnya 1 Merah 2 Hijau 3 Putih 4 Hitam 5 Tipe Skuter Matic 1 Motor Bebek 2 Sport Touring 3 Sport 4 Trail 5 Harga Diatas 51 Juta 1 41 Juta - 50 Juta 2 31 Juta – 40 Juta 3 21 Juta – 30 Juta 4 10 Juta – 20 Juta 5

## Simulasi Perhitungan Pemilihan Sepeda
Motor  Bekas  dengan  Metode  AHP  dan SAW
Proses  perhitungan  AHP  dilakukan  untuk mendapatkan  nilai  bobot  prioritas  dari kriteria-kriteria  yang  ada  pada showroom Sahabat  Motor,  dalam  hal  ini  yang  akan diuraikan  adalah  sepeda  motor  bekas. Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah yang  dilakukan  dalam  melakukan  proses perhitungan AHP.
Menghitung  bobot  kriteria  pemilihan sepeda  motor  bekas,  dengan  cara  sebagai berikut:
a. Elemen  a[i,j]  =  1,  dimulai  i=1,2,3,…n. Untuk penelitian ini n = 5.
b. Elemen  matriks  segitiga  atas  sebagai input. Pada tahap ini dilakukan penilaian  perbandingan  antara  satu kriteria  dengan  kriteria  yang  lain.  Hasil penilaian  yang  diperoleh  dari  kuisioner AHP dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan berpasangan Kriteria Pemilihan Sepeda Motor Bekas
Kriteria Tahun Pembuatan Kapasitas Mesin Warna  Tipe Harga Tahun
Pembuatan 1/1 3/1 5/1 5/1 5/1 Kapasitas
Mesin 1/3 1/1 2/1 2/1 2/1
Warna 1/5 ½ 1/1 2/1 2/1 Tipe 1/5 ½
½ 1/1 2/1 Harga 1/5 ½ ½ 1/2 1/1

## Tabel 5. Matriks Bilangan Desimal Kriteria Pemilihan Sepeda Motor Bekas
Kriteria Tahun Pembuatan Kapasitas Mesin Warna  Tipe Harga Tahun
Pembuatan 1,00 3,00 5,00 5,00 5,00 Kapasitas
Mesin 0,33 1,00 2,00 2,00 2,00 Warna 0,20 0,50 1,00 2,00 2,00 Tipe 0,20 0,50
0,50 1,00 2,00
Harga 0,20 0,50 0,50 0,50 1,00

## Tabel 6. Matriks Penjumlahan Kolom Kriteria Pemilihan Sepeda Motor Bekas
Kriteria Tahun Pembuatan Kapasitas
Mesin Warna  Tipe Harga Tahun
Pembuatan 0,52 0,55 0,56 0,48 0,42 Kapasitas
Mesin 0,17 0,18
0,22 0,19 0,17 Warna 0,10 0,09 0,11 0,19 0,17 Tipe 0,10 0,09 0,06 0,10 0,17 Harga 0,10 0,09
0,06 0,05 0,08

## Tabel 7. Tabel Rata-Rata Setiap Kriteria
(Vektor Bobot)
Kriteria Tahun
Pembuatan Kapasitas
Mesin
Warna  Tipe  Harga Rata- rata Tahun
Pembuatan 0,52 0,55 0,56 0,48 0,42 0,50
Kapasitas
Mesin 0,17 0,18 0,22 0,19 0,17 0,19 Warna 0,10 0,09 0,11 0,19 0,17 0,13 Tipe 0,10 0,09 0,06 0,10 0,17 0,10 Harga 0,10 0,09 0,06 0,05 0,08 0,08
Consistency  Ratio merupakan  parameter yang digunakan untuk memeriksa perbandingan  berpasangan  telah  dilakukan dengan konsekuen atau tidak [2]. Penentuan  parameter  ini  dalam  kasus
Pemilihan  Sepeda  Motor  Bekas  dilakukan dengan proses sebagai berikut :
1) Mengalikan  nilai  bilangan  decimal dari  setiap  matriks  kriteria  dengan eigenvector
Tabel 8. Matriks Perkalian
Tahun Pembuatan Kapasitas
Mesin Warna Tipe Harga Vektor Bobot Hasil Tahun
Pembuatan 1,00 3,00 5,00 5,00 5,00 0,50 2,62 Kapasitas
Mesin 0,33 1,00 2,00 2,00 2,00 0,19 0,98 Warna 0,20 0,50 1,00 2,00 2,00 0,13 0,69
Tipe 0,20 0,50 0,50 1,00 2,00 0,10 0,52
Harga 0,20 0,50 0,50 0,50 1,00 0,08 0,39 2) Menghitung Consistency Vektor
dengan  jalan  menentukan  nilai  rata- rata  dari Weidhted  Sum Vektor sebagai berikut : 2,62 : 0,50 = 5,24 0,98 : 0,19 = 5,131579 0,69 : 0,13 = 5,269231 0,52 : 0,10 = 5,2 0,39 : 0,08 = 4,875 3) Menghitung nilai rata-rata dari Consistency Vektor sebagai berikut :
4) Menghitung Nilai Consistency  Index dengan menggunakan rumus
𝐶𝐼 = n : banyaknya alternatif
𝐶𝐼 = 𝐶𝐼 = 0,03579 5) Menghitung Consistency Ratio,
dibutuhkan  nilai  RI  yaitu  Random Index  yang  didapat  dari  tabel Oarkridge  (CR=CI/RI).  Untuk  n=5, nilai  RI  adalah  1,188.  Jadi  nilai  CR untuk  pemilihan  sepeda  motor  bekas adalah 0,03679/1,188=0,030127. Penilaian  perbandingan  dikatakan konsisten  jika  CR  tidak  lebih  dari 0.10, sehingga penilaian
perbandingan kriteria pemilihan sepeda  motor  bekas  sudah  konsisten
dan tidak memerlukan revisi penilaian.

## Tabel 9.Fungsi Kriteria Pemilihan Sepeda Motor Bekas
No Kriteria Fungsi 1 Tahun Pembuatan Benefit (+) 2 Kapasitas Mesin Benefit (+) 3 Warna Benefit (+) 4 Tipe Benefit(+) 5 Harga Beli Cost (-)

## Tabel 10. Matrik Awal Nilai Alternatif
Pemilihan Sepeda Motor Bekas Alternatif Kriteria Pemilihan Sepeda Motor Bekas Tahun Pembuatan Kapasitas Mesin Warna Tipe Harga Sepeda Motor 1 0,3 0,23 0,2 0,7 0,3 Sepeda Motor 2 0,3 0,23 0,1 0,5 0,1 Sepeda Motor 3 0,3 0,23 0,7 0,7 0,3 Sepeda Motor 4 0,4 0,23 0,1 0,9 0,5
Sepeda Motor 5 0,3 0,3 0,7 0,7 0,5 Bobot 0,50 0,19 0,13 0,10 0,08

## Tabel 11. Matriks Normalisasi Alternatif Pemilihan Sepeda Motor Bekas
Alternatif Kriteria Pemilihan Sepeda Motor Bekas Total Rangking Tahun Pembuatan Kapasitas Mesin Warna Tipe Harga Sepeda Motor 1 0,75 1 0,29 0,78 0,33 0,71 5 Sepeda Motor 2 0,75 1 0,14 0,56 1 0,72 4 Sepeda Motor 3 0,75 1 1 0,78 0,33 0,80 3 Sepeda Motor 4 1 1 0,14 1 0,2 0,82 2 Sepeda Motor 5 0,75 1,3 1 0,78 0,2 0,85 1 Bobot 0,50 0,19 0,13 0,10 0,08 Use Case Diagram Use case adalah
rangkaian/uraian sekelompok  yang  saling  terkait  dan membentuk  sistem  secara  teratur  yang dilakukan atau diawasi oleh sebuah actor.
Gambar 3.  Use Case Diagram

## Tampilan Menu Utama
Gambar 4. Tampilan Menu Utama
Tampilan Sub Menu Input Data
Gambar 5. Tampilan Menu Input Data
Menginput Sub Menu Input Data Login Logout Melihat Analisa Data

## Tampilan Data Alternatif
Gambar 6. Tampilan Data Alternatif

## Tampilan Data Kriteria
Gambar 7. Tampilan Data Kriteria
Tampilan Rangking
Gambar 8. Tampilan Rangking

## Pengujian Sistem
Sistem  yang  telah  dirancang  perlu  diuji untuk  mengetahui  tingkat  efektifitas  dan kehandalan  sistem  dalam  menyelesaikan masalah  yang  ada.  Selain  sistem  mudah digunakan,  sistem  juga  harus  dapat diterima  oleh  pihak-pihak  yang  akan menggunakan perancangan tersebut.
Dalam penelitian ini penulis menggunakan black-box  testing yang  dirancang  untuk memvalidasi  persyaratan  fungsional  tanpa perlu mengetahui kerja internal dari sebuah program.  Teknik  pengujian  black-box testing  berfokus  pada  ranah  informasi  dari perangkat  lunak,  menghasilkan test  case dengan  cara  mempartisi  ranah  masukan ( input )  dan  keluaran  ( output )  dari  sebuah program  dengan  cara  mencakup  pengujian yang  menyeluruh. Black-box  testing juga merupakan sebuah metode yang digunakan untuk menemukan kesalahan dan mendemonstrasikan  fungsionalitas  aplikasi saat  dioperasikan,  apakah  input  diterima dengan  benar  dan  output  yang  dihasilkan telah sesuai dengan yang diharapkan. Responden  yang  terlibat  dalam Black  Box Testing sebanyak  5  (lima)  orang  yang terdiri  dari  4  (empat)  orang costumer showroom sahabat  motor  dan  1  (satu) orang perwakilan dari staff showroom .
Tabel 12. Pengujian Kotak Hitam (Black Box Testing) Kelas Uji Butir Uji Jenis Pengujian Pengolahan Data Kriteria Pemilihan Sepeda Motor Bekas Tambah Kriteria Black Box Ubah Kriteria Black Box Hapus Kriteria Black Box Pengolahan Data Sepeda Motor Tambah Data Sepeda Motor Black Box Ubah Data Sepeda Motor Black Box Hapus Data Sepeda Motor Black Box

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uraian  dan  analisa yang  telah  dijabarkan  pada  bab-bab sebelumnya,  maka  dari  penelitian  ini dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Sistem pendukung keputusan dengan  metode  AHP  dan  SAW dapat  menyeleksi  sepeda  motor bekas  dengan  cepat  dan  akurat sesuai dengan kriteria yang ditetapkan showroom sahabat motor.
2. Hasil  pengujian  model  sistem pendukung keputusan menggunakan  Uji  Konsisten  Rasio (Consistency Ratio) terhadap pemilihan sepeda  motor  bekas menghasilkan  nilai  CR  sebesar 0,030127 sehingga dapat
dinyatakan bahwa penilaian kriteria sudah konsisten ,  karena  kurang dari 0,10.
3. Hasil      pengujian software menggunakan  metode black-box
menghasilkan bahwa semua pengujian terhadap sistem berdasarkan  persyaratan  fungsional ini dapat diterima.

## Saran
Untuk  penelitian  yang  akan  datang  dapat dikembangkan  lebih  lanjut  tentang  adanya kriteria  baru  atau  menambahkan  beberapa kriteria yang berpengaruh terhadap penentuan  pemilihan  sepeda  motor  bekas dalam skala lebih luas.
DAFTAR PUSTAKA [1]  Kusrini  ,  “Konsep    dan    Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan”.
ANDI. Yogyakarta, 2007.
[2]  Marimin, M. Aplikasi Teknik Pengambilan Keputusan Dalam Manajemen Rantai Pasok . Bogor: IPB
Press, 2010.
[3]  Kusumadewi,  dkk.  “Fuzzy  Multi- Atribute  Decision  Making  (MADM)”. Graha Ilmu. Yogyakarta, 2006.
[4]  “Additive  Utilities  with  Incomplete Product  Set  :  Application  to  Priorities and Assignments”.1967.
[5]   Arief M Rudianto. 2011. Pemrograman Web Dinamis
menggunakan  PHP  dan  MySQL.  C.V ANDI OFFSET. Yogyakarta, 2011.
[6]   Moh. Nazir. Metode Penelitian. Ghalia Indonesia. Jakarta, 1988.
[7]  Presmann,  R.S.  “Rekayasa  Perangkat Lunak” . Penerbit Andi Offset, Yogyakarta, 2005.
[8]  Eniyati,  S.  “Perancangan  Sistem Pendukung  Pengambilan  Keputusan untuk  penerimaan  Beasiswa  dengan Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)”. Jurnal  Teknologi  Informasi Dinamik, Vol. 16 No. 2, Juli 2011. Hal 171-177.
[9]  Hermawan,  S,  “Mudah  Membuat Aplikasi  Android”. Penerbit  Andi Offset, Yogyakarta, 2011.
[10] Kartiko, D., “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Beasiswa  Di
PT.  Indomarco  Prismatama  Cabang Bandung,  Fakultas  Teknik  dan  Ilmu
Komputer, Universitas Komputer Indonesia, Bandung”.2010.