Denny Riandhita AP 1 , Muhamad Fahrulrozi 2 , Ahlan Ismono 3 , Rahmadani Tyas Ningrum 4
Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0 76

## Implementasi Graphic Rating Scale Dalam Menentukan Prioritas Indent Motor Pada Dealer Sepeda Motor
Denny Riandhita  Arief Permana 1 , Muhamad Fahrulrozi 2 , Ahlan Ismono 3 ,
Rahmadani Tyas Ningrum 4
Politeknik STMI Jakarta, Jakarta Pusat, Indonesia 1,2,3,4
E-mail: dennyrian76@gmail.com 1 ; fahrulstmi@gmail.com 2 ; ismonoahlan2015@gmail.com 3 ; rahmadanias2300@gmail.com 4
Riandhita  Arief  Permana,  D.,  Fahrulrozi,  M.,  Ismono,  A.,  &  Ningrum,  R.  T.  (2024). Implementasi Graphic Rating Scale Dalam Menentukan Prioritas Indent Motor Pada Dealer Sepeda Motor: Implementation of the Graphic Rating Scale in Determining Motorcycle Indent Priorities at Motorcycle Dealers. Technomedia Journal , 9 (1), 76–91.
https://doi.org/10.33050/tmj.v9i1.2217

## ABSTRACT
PT Cheger Motor is an authorized dealer that provides engine maintenance and spare part sales for Honda motorcycle, located in South Tangerang. Sales is the main focus of business process in this company, that being the case, there are two types of sales methods, regular and indent. Indent method were used should the motorcycle ordered by the customer is not readily available, therefore the customer should order in advance. In practice, the existing information system  doesn’t  have  the  feature  to  manage  and  store  SPK  (Surat  Pemesanan  Kendaraan  - Vehicle Order Letter). The process of generating an indent inquiries are done manually with physical ledger, and those orders are followed up manually, one by one via WhatsApp. This issue  increases  the  occurrence  of  booking  delays,  damage,  loss,  and  redundancy  of  indent data. In addition, a feature is needed to set up an indent queue to reduce delays in the delivery of purchased vehicles to reduce the rate of order cancellation. This research aims to develop an integrated information system to store, manage and calculate the priority value of the indent queue in carrying out the indent process. To get the result of the priority value, there are few steps needed, first we should collect sales and indent data, then determine the weight of each criterion, and apply an appropriate calculation methods. Therefore, the Graphic Rating Scale method was chosen to assess the priority point for each transaction, to properly arrange the order priority based on the related criterion.
Keywords: Indent, Waterfall, Graphic Rating Scale, Google Data Studio

## ABSTRAK
PT Cheger Motor merupakan authorized dealer yang melayani service (pemeliharaan mesin) dan penjualan unit serta spare part (suku cadang) sepeda motor Honda yang berlokasi pada kota Tangerang Selatan. Proses penjualan merupakan proses bisnis utama pada perusahaan ini, dimana terdapat dua jenis metode penjualan, yaitu penjualan secara regular dan indent. Metode penjualan sepeda motor secara indent dilakukan apabila stok motor yang diinginkan oleh  konsumen  tidak  tersedia,  yang  mana  mengharuskan  konsumen  untuk  melakukan pemesanan unit terlebih dahulu. Pada praktiknya, sistem informasi yang ada belum memiliki fitur  untuk  mengelola  dan  menyimpan  dokumen  SPK  (surat  pemesanan  kendaraan)  secara indent. Sehingga proses pembuatan SPK indent masih dilakukan secara manual menggunakan kertas begitupun dengan proses pemesanan dan konfirmasi unit indent yang masih dilakukan via  WhatsApp.  Masalah  tersebut  meningkatkan  terjadinya  keterlambatan  pemesanan, kerusakan, kehilangan, dan redudansi data indent. Selain itu, diperlukan fitur untuk mengatur antrean  indent  untuk  mengurangi  keterlambatan  pengiriman  unit  indent  sehingga  dapat menekan  tingkat  pembatalan  pemesanan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan sistem infromasi yang terintegrasi guna menyimpan, mengelola serta melakukan perhitungan nilai prioritas antrean indent dalam melakukan proses indent motor. Untuk mendapatkan hasil nilai  prioritas  tersebut  dibutuhkan  langkah-langkah  yaitu  mengumpulkan  data  penjualan secara  indent,  menentukan  bobot,  dan  metode  perhitungan  yang  sesuai.  Maka  dari  itu dipilihlah  metode  graphic  rating  scale  untuk  menilai  poin  prioritas  antrean  tiap  transaksi dalam melakukan pemesanan unit secara indent sesuai dengan pembobotan kriteria. Hasil dari penelitian  didapatkan  penurunan  tingkat  pembatalan  indent  sebesar  1.3%  selama  periode Agustus hingga Desember tahun 2023
Kata kunci  : Indent, Waterfall, Graphic Rating Scale, Google Data Studio

## PENDAHULUAN
PT Cheger motor merupakan salah satu dealer resmi Honda dibawah naungan PT Astra Honda  Motor  yang  menyediakan  pelayanan service dan  penjualan  unit  sepeda  motor  [1]. Penjualan  merupakan  proses  bisnis  utama  pada  perusahaan  ini,  dimana  tedapat  dua  jenis penjualan  yaitu, regular dan indent [2].  Penjualan  secara regular telah  didukung  dengan aplikasi berbasis mobile Bernama Wanda FLP [3]. Aplikasi ini penggunaannya terbatas hanya untuk sales resmi Honda yang masih aktif bekerja [4]. Fitur utama pada aplikasi ini adalah untuk membuat SPK berdasarkan data penjualan kendaraan yang di- input- kan [5]. Dimana data hanya dapat divalidasi setelah unit sepeda motor diterima oleh konsumen [6]. Selain hal tersebut sistem ini memiliki beberapa kekurangan lain yaitu data prospek konsumen hanya dapat disimpan selama tujuh hari sehingga sistem ini tidak dapat mendukung penjualan dengan metode indent [7].
Metode indent sendiri  dilakukan  apabila  stok  sepeda  motor  yang  diinginkan  oleh konsumen tidak tersedia sehingga dilakukan pemesanan unit dengan estimasi waktu tertentu [8].  Pada  praktiknya,  sistem  pemesanan  dan  pengelolaan indent masih  dilakukan  secara manual menggunakan dua dokumen yaitu, arsip pemesanan unit indent dan SPK indent [9]. Dimana  terletak  beberapa  perbedaan  antara  SPK indent dengan  dokumen  SPK regular
dikarenakan  unit  belum  tersedia  pada dealer sehingga  nomor  mesin  dan  rangkanya  belum dapat  di- input -kan  ke  dalam  SPK indent [10].  Selain  itu  proses  konfirmasi  dan  validasi pemesanan  unit indent masih  dilakukan  dengan  menggunakan  via WhatsApp oleh  direktur terhadap  pihak  Wahana  sehingga  memperlambat  proses  validasi  dan  alur  dokumen indent tersebut [11]. Dampak dari tidak adanya sistem yang menunjang proses indent motor adalah kerusakan, kehilangan, dan redudansi data indent [12]. Selain itu, dikarenakan belum adanya suatu metode dalam mengurutkan antrean indent motor, pengiriman unit indent sangat sering dilakukan secara acak dimana hal ini menyebabkan keterlambatan estimasi pengadaan unit indent yang berakibat pada tingginya tingkat pembatalan indent motor oleh konsumen sebesar 17,97%  pada  periode  Januari  hingga  Agustus,  data  ini  didapat  dari  hasil  analisis  data menggunakan data  analytic  tools yaitu google  data  studio berdasarkan  data  aktual  yang didapatkan pada PT Cheger Motor [13].
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  pada  PT  Cheger  Motor,  dibutuhkan  sistem informasi indent motor dengan metode graphic rating scale untuk mengelola antrean indent berdasarkan  data  transaksi  yang  masuk dan  sistem  akan  terintegrasi  dengan  Wahana  pusat untuk  mengoptimalkan  proses indent motor  [13].  Penelitian  ini  menggunakan  beberapa referensi  dari  penelitian  terdahulu  sebagai  pembanding  dan  acuan  [14].  Adapun  penelitian terdahulu  yang  relevan  dilakukan  oleh  Titus  Kristanto,  Rosdiana  Marpaung,  Dwi  Mustika Kusumawardani, dan Dewi Rahmawati, dimana hasilnya adalah terdapat pengaruh kreativitas dan motivasi pegawai PT PAL terhadap kinerja manajerial dengan menggunakan perhitungan metode Graphic  Rating  Scale [15].  Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  Satria,  dan  Ayu Setiawati  Agustini  dengan  hasil  menggunakan  metode Graphic  Rating  Scale didapatkan perusahaan dapat memberikan umpan balik kepada para pegawai sehingga bisa memutuskan langkah yang diambil dalam pengambilan keputusan [16]. Selain itu penelitian yang dilakukan oleh Yudistira Yusonanda, M.J. Dewiyani Sunarto, dan Norma Ningsih menunjukkan bahwa sistem  perhitungan  menggunakan  metode Graphic  Rating  Scale dapat  memberikan  hasil perhitungan kinerja relawan apakah telah melaksanakan tugasnya dengan baik atau tidak [17]. Tidak hanya itu, dengan menggunakan grafik dalam visualisasi data perhitungannya membuat penyajian data jauh lebih mudah dipahami oleh pemangku kepentingan [18]. Penelitan yang dilakukan oleh Dhiva Andini Putri, Sri Lestari, Dadang Iskandar Mulyana, dan Wahyu Saputro mengemukakan  bahwa  metode graphic  rating  scales dapat  mempermudah  kepala  sekolah dalam melakukan penilaian dan mendapatkan hasil yang akurat, dengan skala likert 5 poin yang  berarti  penilaian  dari  nilai  terkecil  sampai  besar  [19].  Dan  rujukan  penelitian  yang dilakukan oleh Arif Kusdiantoro, Tri Sagirani, Julianto Lemtar, dan Januar Wibowo aplikasi ini dapat mempersingkat waktu dalam mendistribusikan dokumen serta dengan menggunakan metode Graphic Rating Scale dapat mudah dikembangkan dan mudah untuk dimodifikasi jika diperlukan adanya perubahan terhadap kriteria-kriteria yang menjadi bahan penilaian [20].

## PERMASALAHAN
Dalam  konteks  PT  Cheger  Motor,  terdapat  dua  permasalahan  kunci  yang  memerlukan analisis  mendalam.  Pertama,  adalah  apakah  penerapan  metode  Graphic  Rating  Scale  dapat secara signifikan meningkatkan efektivitas dalam pengurutan antrean pengiriman sepeda motor indent.  Untuk  menjawab  pertanyaan  ini,  diperlukan  penelitian  yang  meliputi  evaluasi implementasi  metode  tersebut,  pemilihan  kriteria  penilaian  yang  sesuai  dengan  kebutuhan
perusahaan, dan  analisis perbandingan terhadap  metode  pengurutan  lain  yang mungkin telah digunakan  sebelumnya.  Penggunaan  Graphic  Rating  Scale  dalam  konteks  ini  mengharuskan pemahaman  mendalam  tentang  bagaimana  metode  tersebut  diaplikasikan  dalam  proses pengurutan  antrean  pengiriman  sepeda  motor  indent  di  PT  Cheger  Motor,  serta  dampaknya terhadap efisiensi dan efektivitas operasional perusahaan.
Kedua,  permasalahan  yang  perlu  dipertimbangkan  adalah  apakah  penggunaan  sistem informasi  indent  motor  dapat  secara  efektif  menurunkan  tingkat  pembatalan  indent  motor. Evaluasi terhadap sistem informasi indent motor harus mencakup analisis terhadap fitur-fitur utama  yang  disediakan,  integrasinya  dengan  proses  bisnis  yang  ada,  serta  keberhasilannya dalam  mengurangi  tingkat  pembatalan  indent  motor.  Namun,  untuk  memahami  secara menyeluruh dampak penggunaan sistem informasi ini, perlu juga diperhatikan faktor-faktor lain  yang  mungkin  berkontribusi  terhadap  keputusan  pembatalan,  seperti  kebijakan perusahaan,  komunikasi  dengan  pelanggan,  dan  faktor  eksternal  seperti  kondisi  pasar  dan persaingan industri.
Dengan  mengkaji  kedua  permasalahan  ini  secara  rinci,  PT  Cheger  Motor  dapat mengidentifikasi  peluang  dan  tantangan  dalam  meningkatkan  proses  pengurutan  antrean pengiriman sepeda motor indent serta mengurangi tingkat pembatalan indent motor. Analisis yang  mendalam  akan  memberikan  landasan  yang  kuat  untuk  menyusun  strategi  yang  tepat guna mengoptimalkan operasional perusahaan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif,  dimana  data  yang  diambil  untuk penelitian  berwujud  numerik  kemudian  dianalisis  menggunakan data  analytics  tools yaitu google  data  studio untuk  selanjutnya  didapatkan  permasalahan  utama  dan  dilakukan perhitungan menggunakan metode graphic rating scale dalam pengurutan antrean indent- nya . Berikut tahapan pengembangan sistemnya [21].

## A. Analisis Rekayasa Sistem Indent Motor
Pada  proses  ini  peniliti  mengumpulkan  kebutuhan  secara  lengkap  untuk  dianalisis  dan mendefinisikan kebutuhan apa saja yang harus dicapai oleh sistem [22]. Informasi diperoleh melalui wawancara, diskusi, dan survey pada PT Cheger Motor [23].
B. Perancangan
Pada tahap ini peneliti akan membuat gambaran atau model dari fungsi-fungsi yang menjadi prioritas [24]. Perancangan desain perangkat lunak sebagai perkiraan sebelum dibuatnya kode ini dibuat menggunakan BPMN , Unified Modelling Language (UML) diagram, yaitu use case diagram , activity diagram , sequence diagram , class diagram, serta deployment diagram [25] . Pemodelan data pada aplikasi ini akan menggunakan Entity Relationship Diagram (ERD) dan kamus data [26]. Perancangan prototipe sistem dibuat menggunakan balsamiq
Gambar 1. BPMN Sistem Usulan
Dalam  perancangan  sistem  usulan  Prosedur Business  Process  Modelling  Notations (BPMN) pada usulan sistem informasi indent motor dalam mengelola data antrean indent motor dimulai pada konsumen melakukan pemesanan unit indent dilanjutkan dengan pen- input -an data indent oleh sales dimana  selanjutnya  data  tersebut  akan  divalidasi  oleh  direktur  dan dibuatkan jadwal pengiriman oleh admin wahana sesuai dengan ranking nilai prioritasnya [27].
C. Penulisan Program
Pada  tahap  ini  desain  sistem  yang  telah  dibuat  akan  diimplementasikan  dalam  baris  kode menggunakan bahasa pemrograman PHP MySQL dengan framework laravel serta tambahan software eksternal yaitu google data studio untuk membuat dashboard data analytics dari data indent motor [28].
D. Pengujian
Tahapan ini merupakan tahapan dimana developer menerapkan sistem yang telah dirancang untuk  di  uji  coba  fitur  dan  fungsi-fungsinya  pada  user  untuk  mengetahui  apakah  kebutuhan fungsionalitas dan tujuannya telah terpenuhi menggunakan metode black box testing [29] .

## E. Pemeliharaan
Tahap  terakhir  adalah  melakukan  pemeliharaan  perangkat,  dimana  pada  tahapan  ini  adalah memperbaiki  kesalahan-kesalahan  yang  tidak  ditemukan  pada  tahap  sebelumnya  yang kemudian dilakukannya perbaikan yang ada pada kesalahan tersebut [30].

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Perhitungan Prioritas Antrean Indent Menggunakan Metode Graphic Rating Scale
Metode Graphic  Rating  Scale memiliki  rumus  perhitungan  dan  nama  persamaan  yang digunakan sebagai berikut:
𝑁𝐴 = $ ∑ 𝑁𝐾𝑛 × 𝑁𝐵 ! !"# 𝑛 +
Keterangan :
NA = Nilai Akhir NKn
= Nilai Kriteria ke-n
NB  = Nilai Bobot n = Jumlah Kriteria
Dalam  melakukan  perhitungan  prioritas  antrean indent menggunakan  metode Graphic Rating  Scale diawali  dengan  mengambil  menyiapkan  data indent yang  akan  dihitung  nilai priositasnya kemudian akan ditentukan pembobotan persentase masing-masing kriteria sebagai berikut.
Tabel 1. Data Indent Tanggal Pesan ID Motor Type Motor Warna DP Jenis Pembayaran Estimasi Indent 02/01/21 X1N2Q3S1 Big Bike MERAH Rp500,00 CASH 2 02/01/21 X1N2Q3S1 Big Bike PUTIH Rp6,000,000 MCF 2 02/01/21 H1B2N2SA Matic SILVER Rp2,500,000 MCF 1 02/01/21 F1C2N7LA Matic BROWN Rp500,00 CASH 2 04/01/21 AF2N7S4A Special Edition HITAM Rp800,00 CASH 2 04/01/21 H1B2N1L0 Matic HITAM Rp1,150,000 MCF 1 06/01/21 TG2T3S2A Big Bike HITAM Rp500,00 MCF 2 07/01/21  H1B2N1L0 Matic PUTIH MERAH Rp2,000,000 OTO 1 07/01/21  H1B2N2SA Matic SILVER Rp7,000,000 CASH 2 09/01/21  A1F2N7SA Matic BIRU Rp500,00 MCF 3 10/01/21  H1B2N2SA Matic HITAM  Rp17,497,000 CASH 1 Tabel 2. Nilai bobot dari masing-masing kriteria Kriteria Persentase Jenis Pembayaran 25.00% Revenue 25.00% Jenis Motor 15.00% Jumlah DP 15.00% Volume Order 10.00% Estimasi_indent 10.00%
Setelah menentukan kriteria nilai bobot, maka selanjutnya adalah menentukan skala dari sub-kriteria yang telah ditentukan guna mencari nilai kriteria. Berikut adalah tabel skala nilai sub-kriteria.
Tabel 3. Skala nilai bobot dari kriteria jenis pembayaran Volume Order  bobot 1 - 5 1 6 - 10 2 11 - 15 3 16 - 20 4 > 21 5 Tabel 4. Skala nilai bobot dari kriteria revenue Revenue bobot 500.000 - 650.000 1 650.001 - 850.000 2 850.001 - 1.062.500 3 1.062.501 - 1.312.500 4 > 1.312.501 5 Tabel 5. Skala nilai bobot dari kriteria jenis motor Jenis Motor  bobot Big Bike 1 Cub 2 Sport 3 Special Edition 4 Matic 5 Tabel 6. Skala nilai bobot dari kriteria jumlah DP Jumlah DP bobot 500.000 - 1.500.000 1 1.500.001 - 2.500.000 2 2.500.001 - 3.000.000 3 3.000.001 - 4.000.000 4 > 4.000.000 5 Tabel 7. Skala nilai bobot dari kriteria volume order Volume Order  bobot 1 - 5 1 6 - 10 2 Volume Order  bobot 11 - 15 3 16 - 20 4 > 21 5 Tabel 8. Skala nilai bobot dari kriteria estimasi indent Estimasi Indent (Minggu) bobot ≥ 5 1 4 2 Estimasi Indent (Minggu) bobot 3 3 2 4 1 5
Untuk  menghitung  nilai  akhir,  perlu  dibuat  matriks  untuk  mempermudah  perhitungan  yang mana  data  pada  matriks  ini  menyesuaikan  dengan  nilai  skala  bobot  yang  telah  ditentukan sebelumnya. berikut adalah tabel matriks kriteria data indent .
Tabel 9. Matriks nilai kriteria Matriks Nilai Kriteria ID Indent Jenis Pembayaran Revenue Jenis Motor Jumlah DP Volume Order Estimasi indent IND00001 1 4 1 1 1 4 IND00002 5 4 1 5 1 4 IND00003 5 1 5 2 2 5 IND00004 1 2 5 1 1 4
IND00005 1 2 4 1 1 4 IND00006 5 1 5 1 2 5 IND00007 5 4 1 1 1 4 IND00008 3 1 5 2 2 5 IND00009 1 1 5 5 2 4 IND00010 5 2 5 1 1 3 IND00010 5 2 5 1 1 3
Adapun contoh perhitungan manual untuk menghitung nilai kriteria menggunakan rumus graphic rating scale adalah sebagai berikut. Sampel data yang digunakan adalah data indent dengan ID IND00001.
𝑁𝐴 = $ ∑ 𝑁𝐾𝑛 × 𝑁𝐵 ! !"# 𝑛 +
Keterangan :
NA = Nilai Akhir
NKn
= Nilai Kriteria ke-n
NB = Nilai Bobot n = Jumlah kriteria
𝑁𝐴 = $ (1 × 25%) + (4 × 25%) + (1 × 15%) + (1 × 15%) + (1 × 10%) + (4 × 10%)
6 +
𝑁𝐴 = 6 0,25 + 1 + 0,15 + 0,15 + 0,1 + 0,4 6 8

## 𝑁𝐴 = 6 2,05
6 8 =  0,341666667
Dari hasil pehitungan, didapatkan nilai akhir untuk ID indent IND00001 adalah 0,341666667 nilai  ini  akan  menjadi  acuan  bagi  perngurutan  antrean indent dimana  semakin  besar  nilai akhirnya maka akan semakin di prioritaskan pengiriman unit indentnya . Jika terdapat dua nilai akhir yang sama maka prioritas tergantung kepada waktu pemesanan unit indent . Berikut adalah tabel  dari  hasil  perhitungan  keseluruhan  nilai  akhir  antrean indent pada  sample  data indent bulan Januari tahun 2023.
Tabel 10. Tabel hasil perhitungan graphic rating scale Id_indent Tanggal_pesan Id_motor Type_motor Normalisasi Ranking IND00005 04/01/2021 AF2N7S4A Vario 125 Special Edition (CBS ISS) 0.33333333 1 IND00004 02/01/2021 F1C2N7LA Scoopy Fi Stylish 0.35833333 3
IND00009 07/01/2021 H1B2N2SA Beat Deluxe 0.43333333 4 IND00008 07/01/2021 H1B2N1L0 Beat Fi CBS Sporty 0.45833333 5 IND00010 09/01/2021 A1F2N7SA Vario 125 Esp CBS ISS 0.50833333 6 IND00007 06/01/2021 TG2T3S2A CRF 150L 0.50833333 7 IND00006 04/01/2021 H1B2N1L0 Beat Fi CBS Sporty 0.51666667 8 IND00001 02/01/2021 X1N2Q3S1 ADV 150 ABS 0.34166667 9 IND00003 02/01/2021 H1B2N2SA Beat Deluxe 0.54166667 9 IND00002 02/01/2021 X1N2Q3S1 ADV 150 ABS 0.60833333 10

## B. Use Case Diagram Sistem Usulan
Use  Case  Diagram merepresentasikan  interaksi  di  antara  sistem  dengan  satu  atau  lebih pengguna  sistem.  Pada  gambar  3  terdapat  sebelas use  case dengan  tiga  aktor  yaitu  admin wahana, sales , dan direktur. Dimana setiap user harus melakukan login terlebih dahulu untuk dapat megakses fitur-fitur yang tersedia pada sistem.
Gambar 2. Use case diagram sistem usulan
C. Entity Relationship Diagram (ERD) Sistem Usulan
Entity Relationship Diagram digunakan untuk memodelkan database dari sistem yang akan dibangun. Pada gambar 4 tertera sembilan entitas yaitu data_konsumen, data_ indent , data role , data users , data_ sales , data_motor, pengiriman_ indent , prioritas_ indent , dan bobot_nilai. Masing-masing dari entitas tersebut memiliki relasi dengan entitas yang lain, cardinality ratio, dan terdiri dari beberapa atribut.

## Gambar 3. ERD sistem usulan

## D. Design User Interface Sistem Usulan
Apabila  konsumen  memesan  motor  secara indent maka sales akan  meng- input -kan data  konsumen  pada  menu add  request  indent untuk  selanjutnya  data  pemesananan indent tersebut akan divalidasi oleh direktur pada menu approval .
Gambar 4. Menu add request indent Gambar 5. Menu approval
Data_indent Data_konsumen Data_sales Role Users Prioritas_indent Pengiriman_indent Bobot_nilai Id_role Role Id_user Nama_user Email Password Id_role Id_sales Id_user Nama_sales Alamat No_telpon No_ktp No_kk No_hp Alamat Email Id_indent Id_konsumen Id_konsumen Id_sales Tanggal_pesan Jumlah_dp Status_request Jenis_pembayaran Estimasi data_motor_id Data_motor data_motor_id Nama_motor Jenis_motor Warna_motor Tahun_rilis Harga_motor Revenue Id_indent Id_pengiriman data_motor_id No_mesin No_rangka Tgl_kirim Id_bobot Nama_bobot Nilai_bobot Id_prioritas Persentase_bobot Id_indent Id_bobot Nilai_akhir Berisi 1 Berisi 1 1 Memiliki 1 1 Memiliki 1 1 Memiliki n Berisi 1 1 Memiliki 1 Berisi Berisi 1 Berisi 1 Id_prioritas Status_indent Bobot_jenis_pe mbayaran Bobot_revenue Bobot_jenis_m otor Bobot_jml_dp Bobot_estimasi _indent Bobot_volume _order Ranking
Setelah data indent di approve oleh direktur maka data indent tersebut akan masuk ke dalam urutan antrean indent pada menu data indent yang dapat diakses oleh admin wahana, dimana pengurutan antrean ini telah berdasarkan perhitungan prioritas menggunakan metode graphic rating  scale .  Jika  stok  motor  telah  tersedia  maka  admin  akan  membuat  jadwal  pengiriman berdasarkan  urutan  tersebut.  Penjelasan  perhitungan graphic  rating  scale juga  dapat  dilihat pada menu perhitungan GRS. Disamping itu admin wahana juga dapat meng- input -kan data motor apabila ada jenis motor terbaru pada menu data motor yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 6. Menu data indent Gambar 7. Form jadwal pengiriman Gambar 8. Menu perhitungan grs
Gambar 9. Form tambah data motor
Data  penjualan  secara indent dapat  dicetak  dalam  format  PDF  sesuai  dengan  periode (bulan) yang dipilih pada menu report dan aplikasi ini juga dilengkapi dengan menu tambah data sales (pegawai) yang hanya dapat diakses oleh direktur. Berikut adalah screen shot menu tersebut pada aplikasi indent motor.
Gambar 10. Form tambah data sales
Gambar 11. Print preview report indent motor

## E. Hasil Analisa Penerapan Sistem Informasi Indent Motor
Sebelum  sistem  informasi indent motor  ini  diterapkan  tingkat  pembatalan indent motor terhitung  sejak  periode  1  Januari  hingga  14  Agustus  2021  didapatkan  tingkat  pembatalan pemesanan sebesar 16% dihitung dengan menggunakan data analytics tools yaitu google data studio.  Setelah  diterapkannya  metode graphiv  rating  scale pada  aplikasi  ini  didapatkan penurunan  tingkat  pembatalan  sebesar  1,3%  terhitung  dari  periode  15  Agustus  hingga  31
Desember 2023 yang dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 12. Grafik persentase pembatalan indent Gambar 14. Grafik persentase penurunan pembatalan indent
F. Pengujian Sistem (Blackbox Testing)
Functional Test Case Melihat Perhitungan Prioritas Antrean Test case ID : Indent001 Function : Proses melihat antrean prioritas indent . Data Assunption :  Fungsi  meihat  perhitungan  nilai  prioritas indent dengan          metode graphic rating scale . Deskripsi :  Menampilkan  tabel  perhitungan  prioritas antrean. Tabel 11. Test case melihat perhitungan prioritas antrean Test ID Test Case Description Expected Result Actual Result 001 Melihat tabel perhitungan prioritas antrean Membuka menu prioritas antrean Menampilkan tabel perhitungan nilai akhir dan ranking prioritas antrean dengan metode graphic rating scale . Menampilkan tabel perhitungan nilai akhir dan ranking prioritas antrean dengan metode graphic rating scale .
Functional Test Case Mencetak Reports Test case ID : dent002 Function : Proses mencetak laporan penjualan secara indent . Data Assunpti
: Fungsi mencetak laporan berjalan dengan baik. Deskripsi : Mencetak laporan.
Tabel 12. Test case mencetak report Test ID Test Case Description Expected Result Actual Result 001 Mencetak laporan Menekan icon print pada field action di menu report Menampilkan laporan dalam format PDF di halaman baru untuk di cetak. Menampilkan laporan dalam format PDF di halaman baru untuk di cetak.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengumpulan,  pengolahan,  dan  analisis  data  yang  telah  dilakukan dalam penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa aplikasi sistem informasi indent motor yang dibangun  dengan  basis  data  yang  terkomputerisasi  telah  membawa  beberapa  manfaat signifikan. Pertama, sistem ini efektif dalam mencegah terjadinya kehilangan, kerusakan, dan redudansi  data  indent  motor.  Dengan  penyimpanan  data  yang  terkomputerisasi,  risiko terjadinya  kesalahan  dalam  manajemen  data  dapat  diminimalkan,  yang  pada  gilirannya meningkatkan efisiensi dan akurasi proses manajemen indent motor. Kedua, aplikasi sistem informasi ini mampu mengintegrasikan data terkait indent motor antara dealer dan wahana. Hal ini tidak hanya membantu menghindari kebingungan dalam penyebaran informasi, tetapi juga menghemat waktu yang sebelumnya dibutuhkan untuk proses komunikasi dan koordinasi antara pihak-pihak terkait. Ketiga, perhitungan prioritas antrean menggunakan metode graphic rating  scale  terbukti  efektif  dalam  mendukung  admin  Wahana  dalam  menjadwalkan pengiriman  unit  sepeda  motor  indent.  Dengan  penggunaan  metode  ini,  proses  pengurutan antrean  menjadi  lebih  terstruktur  dan  efisien,  yang  pada  akhirnya  membantu  mengurangi tingkat  pembatalan  transaksi.  Dengan  demikian,  kesimpulan  ini  menunjukkan  bahwa penerapan  sistem  informasi  indent  motor  dan  metode  pengurutan  antrean  yang  tepat  dapat memberikan kontribusi positif terhadap efektivitas operasional PT Cheger Motor.

## SARAN
Saran yang diberikan untuk pengembangan sistem informasi indent motor ini mengarah pada beberapa aspek penting yang perlu diperhatikan. Pertama, adalah pentingnya memastikan bahwa aplikasi sistem informasi indent motor dapat benar-benar meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses indent motor di PT Cheger Motor. Hal ini melibatkan evaluasi terus-menerus terhadap  kinerja  sistem  dan  penyesuaian  yang  diperlukan  untuk  memastikan  bahwa  sistem tersebut  dapat  memberikan  nilai  tambah  yang  optimal  bagi  perusahaan.  Kedua,  penulis menyarankan agar pengguna aplikasi ini memahami dan menggunakan aplikasi sesuai dengan fungsinya  dengan  baik.  Pelatihan  dan  pendampingan  terhadap  pengguna  aplikasi  menjadi krusial  untuk  memastikan  bahwa  aplikasi  dapat  dimanfaatkan  secara  maksimal.  Terakhir, untuk masa depan, penting untuk mengembangkan sistem ini agar dapat disesuaikan dengan kebutuhan  pengguna  serta  dapat  diintegrasikan  dengan  aplikasi  lain  yang  digunakan  oleh perusahaan,  seperti  Wanda  FLP.  Integrasi  antara  berbagai  aplikasi  akan  membantu mempercepat proses update data dan meningkatkan koordinasi antar departemen, yang pada akhirnya  akan  mendukung  efisiensi  operasional  secara  keseluruhan.  Dengan
mengimplementasikan saran-saran ini, diharapkan sistem informasi indent motor dapat m

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. J. D. Sunarto and N. Ningsih, “Implementasi Metode Graphic Rating Scale (GRS) Pada Aplikasi Penilaian Kinerja Relawan Pada Bulan Sabit Merah Indonesia Cabang Surabaya Berbasis Website,” Journal of Technology and Informatics (JoTI) , vol. 2, no. 2, pp. 89–95, 2021.
[2] A.  Friends,  “ApacheFriends.  org,” línea].  Available:  https://www.  apachefriends. org/es/index. html , 2022.
[3] I. Ismail and N. Nursakti, “Implementasi Metode Graphic Rating Scale Pada Sistem Penunjang  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Bantuan  Beras  Miskin  di  Desa  Maccile Kabupaten Soppeng,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun , vol. 10, no. 2, p. 154, 2020.
[4] D.  R.  A.  Permana,  “Implementasi  Augmented  Reality  Pada  Aplikasi  Pengenalan Komponen  Pesawat  Terbang,” JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 1651–1662, 2021.
[5] R.  Mauliadi,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  dalam Analisis Tingkat Potongan Harga Terhadap Harga Jual Sepeda Motor Honda,” Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , pp. 124–129, 2022.
[6] D. A. P. Alinur, S. Lestari, D. I. Mulyana, and W. Saputro, “DSS Sistem Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Guru  Terbaik  pada  TK  IT  AN-NUR  Menggunakan Metode  Graphic  Rating  Scales,” Jurnal  Informatika  dan  Teknologi  Komputer  (J- ICOM) , vol. 2, no. 2, pp. 57–61, 2021.
[7] T. Kristanto, R. Marpaung, D. M. Kusumawardani, and D. Rahmawati, “PENGARUH KREATIVITAS  DAN  MOTIVASI  TERHADAP  KARAKTERISTIK  KINERJA MANAJERIAL  PT  PAL  INDONESIA  (PERSERO)  MENGGUNAKAN  METODE GRAPHIC RATING SCALE,” in Prosiding Seminar Nasional MIPATI , 2021.
[8] D. R. AP and R. Anggraini, “Perancangan Sistem Informasi E-Logistic studi kasus: PT Kamadjaja Logistic,” JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma , vol. 9, no. 1, pp. 161–174, 2022.
[9] D. R. AP, “Analisis Perancangan Sistem Asset Berbasis Website Studi Kasus: Pt Lion Air,” JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma , vol. 8, no. 1, pp. 11–30, 2021.
[10]  D. R. A. Permana, M. Suseta, and A. Ismono, “Penerapan Monitoring Locator Dies pada Perusahaan Stamping Part Otomotif,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 4, no. 1, pp. 192–198, 2022.
[11]  I. ISMAIL and M. V. WARU, “PENERAPAN ALGORITMA GRAPHIC RATING SCALE PADA SISTEM PENILAIAN KINERJA GURU NON PEGAWAI NEGERI SIPIL SMAN 2 SIDRAP,” Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) , vol. 8, no. 2, pp. 257–264, 2023.
[12]  D.  Jonas,  I.  A.  Supriyono,  and  H.  Junianto,  “Perancangan  Sistem  Pencegahan Pencurian  Kendaraan  Bermotor  Berbasis  ESP32  pada  PT.  Suwarna  Dwipa  Maju,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2 October, pp. 216–230, 2022.
[13]  C. Lukita, N. Sutisna, A. H. Arribathi, F. P. Oganda, S. A. Anjani, and A. Faturahman,
“Blockchain  for  Transparent  Academic  Records:  Implications  for  Higher  Education Institutions,” in 2023 Eighth International Conference on Informatics and Computing (ICIC) , IEEE, 2023, pp. 1–6.
[14]  D.  Bennet,  S.  A.  Anjani,  O.  P.  Daeli,  D.  Martono,  and  C.  S.  Bangun,  “Predictive Analysis of Startup Ecosystems: Integration of Technology Acceptance Models with Random Forest Techniques,” CORISINTA , vol. 1, no. 1, pp. 70–79, 2024.
[15]  A. Leffia, S. A. Anjani, M. Hardini, S. V. Sihotang, and Q. Aini, “Corporate Strategies to  Improve  Platform  Economic  Performance:  The  Role  of  Technology,  Ethics,  and Investment Management,” CORISINTA , vol. 1, no. 1, pp. 16–25, 2024.
[16]  B. Rawat, N. Mehra, A. S. Bist, M. Yusup, and Y. P. A. Sanjaya, “Quantum computing and ai: Impacts & possibilities,” ADI Journal on Recent Innovation , vol. 3, no. 2, pp. 202–207, 2022.
[17]  U. Rahardja, Q. Aini, D. Manongga, I. Sembiring, and Y. P. A. Sanjaya, “Enhancing Machine Learning with Low-Cost P M2. 5 Air Quality Sensor Calibration using Image Processing,” APTISI Transactions on Management , vol. 7, no. 3, pp. 201–209, 2023.
[18]  N.  Lutfiani,  S.  Wijono,  U.  Rahardja,  A.  Iriani,  Q.  Aini,  and  R.  A.  D.  Septian,  “A bibliometric  study:  Recommendation  based  on  artificial  intelligence  for  ilearning education,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 5, no. 2, pp. 109– 117, 2023.
[19]  M. Yusup, E. Sukmawati, R. Ramadhan, and M. I. Suhaepi, “Blockchain Technology for  Cashless  Investments  and  Transactions  in  Digital  Era  With  SWOT  Approach,” Blockchain Frontier Technology , vol. 2, no. 1, pp. 17–23, 2022.
[20]  H. Gui, U. Rahardja, X. Yang, and Y. Yan, “Ability Orientation or Good Character? Moderated  Mediation  Mechanism  to  Determine  the  Impact  of  Telepresence  on Consumer Purchasing Intention in Cross-Border E-Commerce,” Front Psychol , vol. 13, May 2022, doi: 10.3389/fpsyg.2022.883101.
[21]  U. Rahardja, T. Hongsuchon, T. Hariguna, and A. Ruangkanjanases, “Understanding impact  sustainable  intention  of  s‐commerce  activities:  The  role  of  customer experiences,  perceived  value,  and  mediation  of  relationship  quality,” Sustainability (Switzerland) , vol. 13, no. 20, Oct. 2021, doi: 10.3390/su132011492.
[22]  R.  E.  Santoso,  F.  P.  Oganda,  E.  P.  Harahap,  and  N.  I.  Permadi,  “Pemanfaatan Penggunaan Hyperlocal Marketing bagi Startup Bidang Kuliner di Tangerang,” ADI Bisnis Digital Interdisiplin Jurnal , vol. 2, no. 2, pp. 60–65, 2021.
[23]  D.  S.  Wuisan  and  T.  Handra,  “Maximizing  Online  Marketing  Strategy  with  Digital Advertising,” Startupreneur  Bisnis  Digital  (SABDA ,  vol.  2,  no.  1,  2023,  doi: 10.34306/sabda.v2i1.275.
[24]  K. Arora, M. Faisal, and I. Artikel, “The Use of Data Science in Digital Marketing Techniques:  Work  Programs,  Performance  Sequences  and  Methods,” Startupreneur Business Digital (SABDA) , vol. 1, no. 1, 2022, doi: 10.34306/s.
[25]  R.  N.  Syafroni,  “Field  of  Meaning  Theory  in  Celebgram  Endorsement  Product Captions,” ADI Journal on Recent Innovation (AJRI) , vol. 4, no. 2, pp. 172–183, Jan. 2023, doi: 10.34306/ajri.v4i2.868.
[26]  D.  S.  S.  Wuisan  and  T.  Mariyanti,  “Analisa  Peran  Triple  Helik  dalam  Mengatasi Tantangan Pendidikan di Era Industri 4.0,” Jurnal MENTARI: Manajemen, Pendidikan
dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  123–132,  Jan.  2023,  doi: 10.34306/mentari.v1i2.258.
[27]  Anggy Giri Prawiyogi and Aang Solahudin Anwar, “Perkembangan Internet of Things (IoT)  pada  Sektor  Energi :  Sistematik  Literatur  Review,” Jurnal  MENTARI: Manajemen, Pendidikan dan Teknologi Informasi , vol. 1, no. 2, pp. 187–197, Jan. 2023, doi: 10.34306/mentari.v1i2.254.
[28]  L.  Meria,  J.  Zanubiya,  M.  Alfi,  and  D.  Juliansah,  “Increasing  Consumers  with Satisfaction  Application  based  Digital  Marketing  Strategies  Startupreneur  Business Digital (SABDA),” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA , vol. 2, no. 1, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.3430
[29]  V.  Melinda  and  A.  E.  Widjaja,  “Virtual  Reality  Applications  in  Education,” International Transactions on Education Technology (ITEE) , vol. 1, no. 1, pp. 68–72, 2022.
[30]  N.  Lutfiani  and  L.  Meria,  “Utilization  of  Big  Data  in  Educational  Technology Research,” International Transactions on Education Technology (ITEE) , vol. 1, no. 1, pp. 73–83, 2022.