## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KENDARAAN MOBIL BEKAS MENGGUNAKAN METODE PROMETHEE (STUDI KASUS: KEDAWUNG MOTOR MALANG)
Muhammad Mirza Mashudi, Ali Mahmudi, Ahmad Faisol Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918073@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan  kegiatan  sosial  dan  ekonomi  telah  meningkatkan  kebutuhan  akan  transportasi  darat, khususnya mobil sebagai hal pokok di lingkungan perkotaan. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, banyak orang dan  keluarga  memilih  solusi  dengan  membeli  kendaraan  mobil  bekas  dengan  harga  lebih  murah  daripada kendaraan  mobil  baru. Showroom Kedawung  Motor  Malang  yang  berlokasi  di  Kecamatan  Blimbing,  Kota Malang, menyediakan beragam jenis mobil bekas dari berbagai merek. Proses pemilihan mobil bekas di showroom tersebut masih dilakukan secara manual, yang mengakibatkan kesulitan dalam menilai kriteria mobil bekas dan membuat  proses  pemilihan  kurang  optimal.  Sehingga  peneliti  menerapkan  Sistem  Pendukung  Keputusan berdasarkan  metode  PROMETHEE  agar  konsumen  dapat  menentukan  alternatif  dan  solusi  terbaik  dalam pemilihan  mobil  bekas  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  konsumen  di Showroom Kedawung  Motor  Malang. Penelitian  ini  menghasilkan  perbandingan  perhitungan  manual  dan  sistem  dengan  tingkat  keakuratan  sistem pendukung keputusan pemilihan kendaraan mobil bekas sebesar 100% yang berdasarkan perhitungan alternatif dan  kriteria  dalam  perhitungan  dengan  metode  promethee  guna  membantu  proses  pemilihan  mobil  bekas  di Showroom Kedawung Motor Malang.
Kata kunci :  Pemilihan Mobil Bekas , Promethee , Sistem Pendukung Keputusan , Website

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  akan  transportasi  pada  saat  ini merupakan  kebutuhan  yang  timbul  dari  kegiatan sosial, ekonomi dan lainnya. Transportasi memainkan peran penting dalam pengembangan dan peningkatan infrastruktur perkotaan. [1]
Transportasi  darat  merupakan  kebutuhan  pokok pada  setiap masyarakat  perkotaan,  khususnya kendaraan roda empat (mobil). Apalagi saat ini banyak orang  dan  keluarga  yang  membutuhkan  transportasi. Hal ini memotivasi produsen mobil untuk bersaing dan berkontribusi lebih dalam pembuatan produk otomotif (mobil). Saat membeli suatu produk otomotif (mobil), konsumen harus selektif dalam memilih produk mobil, khususnya  mobil  bekas.  Bagi  sebagian  konsumen biaya kendaraan mobil bekas tidak terlalu tinggi yang dibandingkan  dengan  kendaraan  mobil  baru,  mobil bekas pada showroom Kedawung Motor Malang yang berlokasi  di  Kecamatan  Blimbing,  Kota  Malang  ini merupakan mobil yang pernah dimiliki oleh orang lain. Jenis mobil bekas yang di showroom antara lain jenis dari  berbagai  merek.  Tujuan  dari  sistem  pendukung keputusan ini antara lain guna mendukung pengambilan keputusan berdasarkan prioritas konsumen dalam proses pemilihan mobil bekas.
Di  era  sekarang  ini,  penggunaan  komputer menjadi  hal  penting  dalam  pengambilan  keputusan dalam  proses  pemilihan  mobil  bekas.  Sistem pendukung  kebutuhan  pemilihan  mobil  bekas  ini dibutuhkan oleh showroom Kedawung Motor Malang untuk  membantu  dalam  pemilihan  mobil  bekas  oleh konsumen.  Proses  pemilihan  mobil  bekas  di Kedawung  Motor  Malang  masih  dilakukan  secara
manual. Saat memilih mobil bekas, sulit untuk menilai kriteria  karena  setiap  mobil  memiliki  kriteria  yang berbeda, sehingga proses pemilihannya tidak sepenuhnya optimal.
Mengacu  pada  permasalahan  yang  dijelaskan sebelumnya,  penulis  tertarik  untuk  merancang  dan membuat Sistem Pendukung Keputusan di Kedawung Motor  Malang  yang  memberikan  solusi  kepada konsumen  dalam  memilih  mobil  bekas.  Metode penyelesaian  yang  akan  digunakan  adalah  metode PROMETHEE .  Metode promethee yang  diambil merupakan metode yang menerapkan prinsip outranking  dalam  memecahkan  permasalahan  proses pengambilan  keputusan  untuk  menemukan  pilihan terbaik  dari  berbagai . alternatif  sesuai  kriteria  yang telah ditentukan. [2]
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Noviyanti,  Junita,  Cynthia  Hayat  (2020).  Pada penelitian yang berjudul “Sistem  Pendukung
Keputusan Pembelian Sepeda Motor Matik Menggunakan Metode Promethee”. Tujuan penelitian ini  untuk  memberi  arahan  kepada  konsumen  dalam menetapkan preferensi motor  matic  yang  sesuai dengan  keinginan  mereka,  metode  yang  diambil adalah metode Promethee dengan metode outranking. Metode  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  urutan alternatif yang paling sesuai dengan preferensi terbaik. Kriteria  preferensi  yang  digunakan  dalam  proses pemilihan motor matic mencakup aspek-aspek seperti fitur, desain, harga, dan kapasitas penyimpanan. [3]
Menurut  Gusrianty  dkk  (2019).  Pada  penelitian yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode  Promethee  Untuk  Menentukan  Kepuasan Pelanggan Penjualan Sepeda Motor Bekas”. . Penelitian ini  bertujuan  untuk  mendefisinikan  perubahan  basis data ketika menghasilkan laporan mengenai peringkat pada  setiap  parameter.  Proses  perankingan  ini memperoleh  hasil  dari  sistem  yang  berbentuk infromasi mengenai presentase nilai setiap pelanggan untuk setiap kriteria.  Penilaian  ini dihasilkan  melalui penggunaan  metode  PROMETHEE  dan  dianalisis berdasarkan  data  kepuasan  pelanggan.  Kriteria evaluasi  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini melibatkan kesesuaian spesifikasi, kondisi kendaraan, kemampuan  penggantian  produk,  konsistensi  harga, keterampilan  bernegosiasi,  kemudahan  pembayaran, akurasi  waktu,  kesesuaian  jumlah,  kelancaran komunikasi, serta respons cepat terhadap surat. [4]
Menurut Syifa dkk (2022). Pada penelitian yang berjudul  “Implementasi  Metode  Promethee  dalam Menentukan  Kenaikan  Jabatan  pada  Nuansa  Agung Garment”.  Penelitian  ini  memperoleh  hasil  dari perhitungan  menentukan  peningkatan  posisi  di perusahaan Nuansa Agung Garment dengen menerapkan metode promethee . Tujuan peneliti untuk membantu  menyeleksi  pekerjaan  untuk  promsi peningkatan  posisi  dan  memberi  solusi  alternatif penentuan kenaikan  jabatan pada perusahaan Nuansa Agung  Garment.  Kriteria  yang  digunakan  dalam penilaian yaitu Kecerdasan, Kinerja, Sikap Kerja, dan Lama Bekerja. [5]

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan(SPK)
SPK atau Decision Support
System , diperkenalkan pertama kali oleh Michael Scott Morton pada  tahun  1970,  dirancang  untuk  mendukung keseluruhan proses pengambilan keputusan. Proses ini dimulai  dari  mengidentifikasi  masalah,  memilih  data yang  relevan,  sampai  mengevaluasi  alternatif- alternatif  dengan  menggunakan  data  dan  model- model. [6]
SPK  merupakan sistem  berbasis komputer yang bersifat  interaktif,  membantu  pengambil  keputusan dalam menangani masalah-masalah yang bersifat tidak terstruktur  dengan  memanfaatkan  data  serta  beragam model. [7] kegunaan dari Decision Support System : [8]
1. Mempercepat  proses  yang  dibutukan  untuk menyelesaikan  masalah bersifat rumit dan tidak memiliki struktur.
2. Memperluas  kemampuan  potensi  pengambilan keputusan memrposes data bagi user.
3. Dapat  memberikan  bukti  tambahan  dalam memberikan pembenaran sehinga dapat memperkuat dalam pengambilan keputusan.
4. Memperoleh  solusi  cepat  serta  hasil  yang  bisa dipercaya.
5. Memberikan  berbagai  solusi,  dimana  sistem pendukung keputusan ini tidak mampu menyelesaikan persoalan pengguna.
2.3. Metode PROMETHEE (Preferences Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation)
Promethee  merupakan  suatu  metode  untuk menyelesaikan  suatu  kasus  pengambilan  keputusan. Metode ini pertama kali dikembangkan oleh JP.Brans pada  tahun  1982.  Kelebihan  dari  model promethee dibandingkan  dengan  model  pengambilan  keputusan lain  terletak  pada  kemampuannya  untuk  perhitungan dan  pemeringkatan  alternatif memakai fungsi preferensi dan  bobot  yang  berbeda-beda,  dimana membandingkan setiap alternatif untuk setiap kriteria dan aternatif nilai yaitu 0 dan 1. [9] Masalah pokoknya adalah  kesederhaan,  kejelasan  dan  kesetabilan. Pendukung keputusan ini akan menggabungkan semua data dalam analisis multikriteria, baik data kuantitatif dan  kualitatif.  Dimana  bobot  penilaian  yang didapatkan  melalui penilaian atau survey mempunyai sebuah  keputusan  yang  berupa ranking  leaving  flow , entering flow dan net flow . [10]
Adapun  langkah-langkah  dalam  perhitungan metode promethee, yaitu [11] :
a) Menentukan kriteria
b) Menentukan alternatif
c) Menentukan tipe nilai preferensi kriteria
Pada  setiap  masing-masing  kriteria  alternatif memiliki nilai, pembuat keputusan memiliki preferensi  mutlak  dalam  menentukan  alternatif  yang memiliki  nilai  lebih  baik.  Untuk  menghitung  dari kriteria alternatif menggunakan rumus berikut :
𝐻(𝑑) = { 0, jika d < 0 1, jika d > 0 ……………………………(1)
Keterangan : H(d) = fungsi selisih nilai kriteria antar alternatif d (deviasi) = selisih nilai kriteria dengan membanding kan setiap alternatif yang ada.
d) Mencari  nilai  indeks  preferensi  multikriteria, Dengan  menghitung  nilai  rata-rata  dari  fungsi preferensi  melalui  tindakan  penjumlahan  seluruh nilai  preferensi  dan  pembagian  hasilnya  dengan jumlah total kriteria.
e) Tahap  perankingan  LF  ( Leaving  Flow ) , EF (Entering Flow), dan NF ( Net Flow )
1. Menghitung Leaving Flow dengan rumus : Ø + (𝑎) = 1 𝑛−1 ∑ 𝑝(𝑎, 𝑥) …………………….(2)
2. Menghitung Entering Flow .
Ø − (𝑎) = 1 𝑛−1 ∑ 𝑝(𝑎, 𝑥) …………………….(3)
3. Menghitung Net Flow . Ø(𝑎) = Ø + (a) - Ø - (a) ………………………(4) Keterangan :
Ø + (𝑎) = menghitung  secara  horizontal  index preferensi multikriteria.
Ø − (𝑎) = menghitung  secara  vertikal  index preferensi multikriteria.
Ø(𝑎) = nilai indeks preferensi.
f) Menentukan  ranking  setiap  alternatif  setelah menghitung  nilai leaving flow , entering flow dan net flow .
3. METODE PENELITIAN
3.1. Diagram Alir Arsitektur Sistem
Gambar 1. Diagram Alir Arsitektur Sistem
Berdasarkan  gambar  1  merupakan  diagram  alir yang  berawal  dari  input username , password, data kriteria, dan subkriteria mobil bekas yang diaplikasikan. Kemudian mendapatkan username dan password, kemudian  melakukan  proses  bobot  dari masing-masing  kriteria,  kemudian  melakukan  proses perbandingan  nilai  prioritas  kriteria  pada  tiap  tipe preferensi  dan  menghitungan  nilai  prioritas  dengan bobot  kriteria.  Sehingga,  menghasilkan  perankingan hasil akhir.

## 3.2. Use  Case  Diagram  Website  Pemilihan  Mobil Bekas
Gambar 2. Use Case Diagram Pemilihan Mobil Bekas
Berdasarkan Gambar 2 merupakan use case yang terdapat  akses  login,  mengelola  data  kriteria  dan subkriteria, mengelola data alternatif,  mengelola data penilaian, mengelola perhitungan dengan memasukkan skala perbandingan kriteria dan alternatif,  dan  terakhir  dapat  melihat  hasil ranking yang dapat dilakukan admin .

## 3.3. Struktur Menu
Gambar 3. Struktur Menu
Berdasarkan Gambar 3 merupakan struktur menu yang akan digunakan untuk menggambarkan beberapa menu dan sub menu. Struktur menu dapat diakses oleh admin. Setelah admin  berhasil  login ke website  akan dialihkan ke halaman  home dan admin dapat melihat Halaman  data  kriteria,  data  subkriteria,  alternatif, penilaian,  kemudian  terdapat  halaman  perhitungan, dan hasil perangkingan.
3.4. Flowchart  Sistem  Website  Pemilihan  Mobil Bekas
Gambar 4. Flowchart Sistem Website Pemilihan
Mobil Bekas
Berdasarkan  Gambar  4  merupakan flowchart user yang akan diarahkan ke halaman utama website. Kemudian,  masuk  ke  halaman login memasukan username dan password . Jika terjadi kesalahan, akan di arahkan kembali ke layar login website, jika benar sistem  akan  masuk  ke  halaman home .  Selanjutnya, admin masuk  menu  data  kriteria,  subkriteria,  dan alternatif  yang  dapat  melakukan  proses  CRUD ( Create , Read , Update , Delete ),  jika  sesuai  akan disimpan  dan  kembali  pada  halaman  kriteria, subkriteria dan alternatif. Selanjutnya menuju halaman data  penilaian,  dimana  akan  mengambil  data  yang telah  di input dari  halaman  kriteria,  subkriteria  dan alternatif  yang  akan  di input pada  halaman  data penilaian. Jika data penilaian sudah terisi, akan menuju halaman perhitungan menggunakan metode PROMETHEE  dan  kondisi  pada  halaman  hasil perangkingan,  jika  ingin  mencetak  hasil  data perangkingan, jika tidak ingin mencetak akan menuju pada kondisi logout . Jika terjadi penginputan lagi pada tiap  halaman,  akan  diarahkan  menuju  kembali  ke proses  penginputan,  jika  tidak  terjadi  proses penginputan, maka selesai.

## 3.5. Data Kriteria dan SubKriteria
Terdapat  5  kriteria  yang  dibutuhkan  dalam pemilihan  mobil  bekas.  Tabel  1  merupakan  kriteria penjabaran masing-masing dari setiap sub kriteria dan nilainya
Tabel 1. Penilaian Kriteria No. Kriteria Sub Kriteria Bobot Sub Kriteria 1 Warna Lainnya 1 Merah 2 Putih 3 Silver 4 Hitam 5 2 Tahun < 2010 1 2010-2012 2 2013-2015 3 2016-2018 4 2019-2021 5 3 Engine CC (Cubicle Centimeter) < 1000 1 1000-1300 2 1301-1601 3 1902-2202 4 > 2202 5 4 Harga > 252 Juta 1 202-252 Juta 2 151-201 Juta 3 100-151 Juta 4 < 100 5 5 Interior Sangat Kurang 1 Sedang 2 Cukup 3 Menarik 4 Sangat Menarik 5 3.6. Perancangan  Metode  Preference  Ranking Organization Method For Enrichment Evaluation (PROMETHEE)
1. Penentuan Kriteria Kriteria  yang  digunakan  yaitu  Warna,  Tahun,
Engine CC (Cubicle Centimeter) , Harga, dan interrior. Penelitian  ini  menginisialkan  kriteria  menjadi C1,C2,C3,C4, dan C5. Data kriteria lihat di Tabel 2 :
Tabel 2. Data Kriteria No. Kode Kriteria Kriteria 1 C1 Warna 2 C2 Tahun 3 C3 Engine CC (Cubicle Centimeter) 4 C4 Harga 5 C5 Interrior 2. Penentuan Alternatif
Berdasarkan survey dengan studi kasus yang ada. Tabel  3  diambil  5  sampel  jenis  mobil  bekas  sebagai Data Alternatif :
Tabel 3. Data Alternatif Kode Nama Alternatif A1 Avanza A2 Yaris A3 Rush A4 Terios A5 Pajero
Terdapat 5 kriteria dan 5 data alternatif, dimana setiap  alternatif  dilengkapi  dengan  nilai  berdasarkan kriteria yang diperoleh dari data mobil bekas dan hasil wawancara dengan pemilik showroom pada Kedawung  Motor  Malang.  Data  kriteria  calon  mobil lihat di Tabel 4 :
Tabel 4 Kriteria dan Alternatif Calon Mobil Bekas Kriteri a Nilai Calon Mobil Avanz a (A1) Yaris (A2) Rush (A3) Terios (A4) Pajero (A5) C1 4 5 5 5 4 C2 4 5 4 2 4 C3 3 3 3 3 5 C4 3 3 3 4 1 C5 4 4 5 4 5
3. Mencari Nilai Indeks Preferensi Multikriteria
A. Menentukan Fungsi Tipe Preferensi Kriteria Setelah  mendapatkan  masing-masing  nilai
pada kriteria alternatif, dimana memiliki preferensi  mutlak  dalam  menentukan  alternatif. Nilai  pada  masing-masing  kriteria  alternatif dihitung dengan membandingkan tiap kriteria. (1) B. Perhitungan Nilai Preferensi Setelah  mendapatkan  fungsi  selisih  nilai kriteria  antar  alternatif,  selanjutnya  mengkalikan kriteria  dan  menjumlahkan  selisih  nilai  kriteria antar alternatif, sehingga diperoleh tipe preferensi. Kemudian,  menentukan  tipe  yang  digunakan dengan  membandingkan  setiap  alternatif  yang ada.  Selanjutnya,  dapat  menentukan  indeks preferensi multikeriteria dengan nilai total kriteria dibagi  dengan  jumlah  kriteria.  Indeks  preferensi multikriteria dapat dilihat pada Tabel 5 :

## Tabel 5 Indeks Preferensi Multikriteria
Alternati f Avanz a Yari s Rus h Terio s Pajer o Avanza 0 0 0,2 0,2 Yaris 0,4 0,2 0,2 0,6 Rush 0,4 0,2 0,4 0,4 Terios 0,4 0,2 0,2 0,4 Pajero 0,4 0,4 0,2 0,6 4. Perangkingan Promethee Setelah mendapatkan indeks preferensi multikriteria, dilakukan perhitungan nilai LF ( Leaving Flow )  dan  EF  ( Entering  Flow ).  Dimana  nilai  LF ( Leaving  Flow )  didapatkan  dari  jumlah  tiap  sel  pada baris, sedangkan nilai EF ( Entering Flow ) didapatkan
dari  jumlah  tiap  sel  pada  kolom  matrix  atau  tabel indeks preferensi.
a. Nilai LF ( Leaving Flow ) (2) A1 = 1 (5 − 1) ⁄ * ((A1, A2) + (A1, A3) + (A1, A4) + (A1, A5)) = 1 4 ⁄ * ((0) + (0) + (0,2) + (0,2)) = 1 4 ⁄ * (0,4) = 0,1 A2 = 1 (5 − 1) ⁄ * ((A2, A1) + (A2, A3) + (A2, A4) + (A2, A5)) = 1 4 ⁄ * ((0,4) + (0,2) + (0,2) + (0,6)) = 1 4 ⁄ * (1,4) = 0,35 A3 = 1 (5 − 1) ⁄ * ((A3, A1) + (A3, A2) + (A3, A4) + (A3, A5)) = 1 4 ⁄ * ((0,4) + (0,2) + (0,4) + (0,4))
= 1 4 ⁄ * (1,4) = 0,35 A4 = 1 (5 − 1) ⁄ * ((A4, A1) + (A4, A2) + (A4, A3) + (A4, A5))
= 1 4 ⁄ * ((0,4) + (0,2) + (0,2) + (0,4)) = 1 4 ⁄ * (1,2) = 0,3 A5 = 1 (5 − 1) ⁄ * ((A5, A1) + (A5, A2) + (A5, A3) + (A5, A4)) = 1 4 ⁄ * ((0,4) + (0,4) + (0,2) + (0,6)) = 1 4 ⁄ * (1,6) = 0,4 b. Nilai EF ( Entering Flow ) (3) A1 = 1 (5 − 1) ⁄ * ((A1, A2) + (A1, A3) + (A1, A4) + (A1, A5)) = 1 4 ⁄ * ((0,4) + (0,4) + (0,4) + (0,4))
= 1 4 ⁄ * (1,6) = 0,4 A2 = 1 (5 − 1) ⁄ * ((A2, A1) + (A2, A3) + (A2, A4) + (A2, A5)) = 1 4 ⁄ * ((0) + (0,2) + (0,2) + (0,4))
= 1 4 ⁄ * (0,8) = 0,2 A3 = 1 (5 − 1) ⁄ * ((A3, A1) + (A3, A2) + (A3, A4) + (A3, A5)) = 1 4 ⁄ * ((0) + (0,2) + (0,2) + (0,2))
= 1 4 ⁄ * (0,6) = 0,15 A4 = 1 (5 − 1) ⁄ * ((A4, A1) + (A4, A2) + (A4, A3) + (A1, A5)) = 1 4 ⁄ * ((0,2) + (0,2) + (0,4) + (0,6))
= 1 4 ⁄ * (1,4) = 0,35 A5 = 1 (5 − 1) ⁄ * ((A5, A1) + (A5, A2) + (A5, A3) + (A5, A4)) = 1 4 ⁄ * ((0,2) + (0,6) + (0,4) + (0,4)) = 1 4 ⁄ * (1,6) = 0,4
Setelah  melakukan  perhitungan  Pada  halaman login user diminta untuk memasukkan username dan password yang LF ( Leaving  Flow ) dan EF  ( Entering Flow ),  selanjutnya  melakukan  perhitungan  nilai  NF ( Net  Flow ).  Dimana  nilai  NF  ( Net  Flow )  merupakan selisih dari nilai LF ( Leaving Flow ) dan EF ( Entering Flow ). c. Nilai NF ( Net Flow )
(4) A1 = (0,1) - (0,4) = −0,3 A2 = (0,35) - (0,2) = 0,15 A3 = (0,35) - (0,15) = 0,2
A4 = (0,3) - (0,35) = −0,05
A5 = (0,4) - (0,4) = 0 Perankingan dapat dilakukan setelah mendapatkan  nilai  NF  ( Net  Flow ).  Tabel  6 perankingan dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil Perankingan Alternatif NF Ranking Rush 0,2 1 Yaris 0,15 2 Pajero 0 3 Terios -0,05 4 Avanza -0,3 5
Sehingga  diperoleh  urutan  perankingan  data alternatif  dari  peringkat  1  sampai  5,  yaitu: A3,A2,A5,A4, dan A1.
Gambar 5. Hasil Akhir Perankingan
Berdasarkan Gambar 5 merupakan tampilan hasil perankingan  yang  menampilkan  hasil  perhitungan perankingan.  Pada  pengujian  tahapan  ini  dapat disimpulkan  hasil  antara  tampilan website yang ditampilkan  pada  gambar  5  telah  sesuai  dengan perhitungan manual pada tabel 6 dengan membandingkan  perhitungan  metode  PROMETHEE pada hasil yang ditampilkan oleh website dengan hasil perhitungan manual pada tabel 7.
Tabel 7 Presentase error Nama Alternat if Perhitung an Manual Perhitung an Website Presenta se Selisih (%) Rush 0,2 0,2 0% Yaris 0,15 0,15 0% Pajero 0 0 0% Terios -0,05 -0,05 0% Avanza -0,3 -0,3 0%
Berdasarkan  tabel  7  bahwa  pengujian  metode sebesar  0%,  sehingga  dapat  diketahui  tingkat keakuratan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan kendaraan mobil bekas ini sebesar 100%.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Gambar 6. Halaman Login
Berdasarkan Gambar 6 merupakan halaman awal login saat membuka website. Pengguna diminta untuk memasukkan username dan password yang  terdaftar sebelumnya. Setelah berhasil login , user akan menuju halaman admin. Namun, ketika salah input username dan password akan  diminta  untuk input kembali username dan password dengan benar. Jika benar akan masuk kedalam halaman home .

## 4.2. Halaman Home
Gambar 7. Tampilan Home
Berdasarkan  Gambar  7  merupakan  tampilan halaman home ,  terdapat card data  yang  bisa  diakses pengguna dan menuju kesetiap halaman.

## 4.3. Halaman Data Kriteria
Gambar 8. Halaman Data Kriteria
Berdasarkan  Gambar  8  merupakan  tampilan halaman  data  kriteria,  dimana  menampilkan  data kriteria  dari  mobil  bekas  Kedawung  Motor  Malang dan  sidebar  sebelah  kiri  akan  menjadi  data  kriteria. Halaman  ini  terdapat  fitur  tambah  data,  jika  ingin menambahkan  data  kriteria,  fitur  edit  data  yang digunakan  untuk  melakukan  perubahan  data,dan terdapat juga fitur hapus data.

## 4.4. Halaman Data SubKriteria
Gambar 9. Halaman Data SubKriteria
Berdasarkan Gambar 9 merupakan tampilan data subkriteria, dimana menampilkan subkriteria. Terdapat  fitur  tambah  data  untuk  subkriteria  dari kriteria yang sudahh dibuat. Selanjutnya, terdapat aksi untuk  mengisikan  nama  dan  bobot,  kemudian  akan tersimpan pada halaman data penilaian.

## 4.5. Halaman Data Alternatif
Gambar 10. Halaman Data Alternatif
Berdasarkan  Gambar  10  merupakan  tampilan halaman  data  alternatif,  dimana  menampilkan  data alternatif dari  mobil  bekas  Kedawung  Motor Malang dan sidebar sebelah kiri akan  menjadi data alternatif. Terdapat  fitur  tambah,  jika  ingin  menambahkan  data alternatif,  fitur edit data  yang  digunakan  untuk melakukan  perubahan  data,dan  terdapat  juga  fitur hapus data.

## 4.6. Halaman Data Penilaian
Gambar 11. Halaman Data Penilaian
Berdasarkan  Gambar  11  merupakan  tampilan halaman  data  penilaian,  dimana  memuat  semua  data yang  akan  dipakai  pada  perhitungan  PROMETHEE dalam  menentukan  ranking  mobil  bekas. User dapat menginputkan  dan  mengubah  nilai  sesuai  dengan kriteria yang dipilih.
4.7. Halaman Perhitungan
Gambar 12. Halaman Perhitungan
Berdasarkan  Gambar  12  merupakan  tampilan halaman  perhitungan,  setelah  mendapatkan  data alternatif  dan  subkriteria  yang  diperlukan,  maka dilakukan perhitungan untuk mencari indeks preferensi multikriteria. Selanjutnya, mencari nilai LF ( Leaving  Flow ),  EF( Entering  Flow ),  dan  NF( Net Flow ).

## 4.8. Halaman Hasil Perankingan
Gambar 13. Halaman Hasil Perankingan
Berdasarkan  Gambar  13  merupakan  tampilan halaman hasil perhitungan, dimana menampilkan hasil perangkingan setelah mendapatkan nilai net flow (NF) selanjutnya dapat  melakukan  perankingan  hasil akhir berdasarkan  perhitungan  PROMETHEE,  serta button export untuk mencetak hasil dalam pdf .

## 4.9. Pengujian Browser
Pengujian  menggunakan  3  jenis  browser  yaitu Goggle Chrome , Microsoft Edge , dan Mozilla Firefox . Hasil pengujian seperti pada tabel 8. Keterangan :  : Hasil Sesuai X : Hasil Tidak Sesuai
Tabel 8. Pengujian Browser No Pengujian GC ME MF 1 Tampilan halaman login responsive    2 Sidebar sebelah kiri pada tiap halaman responsive    3 Menampilkan perhitungan PROMETHEE yang ditampilkan pada halaman perhitungan   
No Pengujian GC ME MF 4 Menampilkan hasil perangkingan nilai kriteria pada halaman hasil perankingan    5 Dapat mengunduh hasil perankingan dalam format .pdf    6 Muncul pop up pada bagian atas ketika akan keluar dari sistem   

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  Penelitian  ini  dapat menerapkan metode Preference Ranking Organization Method  for  Enrichment  Evaluation (PROMETHEE) sebagai  sarana  pendukung  dalam  proses  pemilihan mobil bekas. Hasil perhitungan yang dipaparkan pada sistem  website  dan  perhitungan  manual  memberikan tingkat  ketepatan  yang  sangat  tinggi,  dengan  tingkat kesalahan  yang  terhitung  sebagai  0%  persen. Penelitian  berikutnya  dapat  diambil  pertimbangan lebih  luas  variasi  metode  dalam  mengembangkan sistem ini lebih lanjut dengan menyertakan pendekatan lain seperti Analisis Hirarki Proses (AHP) dan Teknik Pengurutan  Berdasarkan  Kemiripan  terhadap  Solusi Ideal (TOPSIS).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. Aini, E. Hasmin, P. Studi, M. Informatika, and T.  Informatika,  “Metode  Promethee  Dalam Pemilihan  Mobil,”  vol.  11,  no.  1,  pp.  10–22, 2019.
[2]  M. Widyastuti, F. R. S. Samosir, A. P. Windarto, and  D.  Hartama,  “Implementasi  Metode Promethee  Dalam  Pemilihan  Kenaikan  Jabatan Sous  Chef  Menjadi  Chef,” Teknol.  Komput.
Sains , vol. 1, no. 1, pp. 807–812, 2019.
[3]  N.  Sagala,  J.  Junita,  and  C.  Hayat,  “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Sepeda Motor Menggunakan  Metode  Promethee,” Komputika J. Sist. Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 123–129, 2020, doi: 10.34010/komputika.v9i2.2916.
[4]  G. Gusrianty, D. Oktarina, and W. J. Kurniawan, “Sistem Pendukung  Keputusan Dengan Metode Promethee Untuk Menentukan Kepuasan Pelanggan  Penjualan  Sepeda  Motor  Bekas,” Sistemasi ,  vol.  8,  no.  1,  p.  62,  2019,  doi: 10.32520/stmsi.v8i1.419.
[5]  M. Rosmiati, “Implementasi  Metode Promethee Dalam  Menentukan  Kenaikan  Jabatan  Pada Nuansa Agung Garment,” Multinetics , vol. 8, no. 2,  pp.  160–167,  2022,  [Online].  Available: https://jurnal.pnj.ac.id/index.php/multinetics/arti cle/view/5140
[6]  S.  R.  Handayani  and  B.  Noranita,  “Penerapan Metode Promethee Dalam Menentukan Prioritas Penerima Kredit,” J. Masy. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 1–9, 2018, doi: 10.14710/jmasif.9.2.31485.
[7]  M.  T.  Walula,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH
BERBASIS WEB
MENGGUNAKAN
METODE  PROMETHEE  (  Studi  Kasus :  Kota
Kediri ),” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 478–484, 2017.
[8]  W. Shagara, I. F. Astuti, and D. Cahyadi, “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Wilayah Migrasi Pelanggan Internet Menggunakan Metode  Promethee  (Studi  Kasus:  PT.  Telkom Indonesia Samarinda),” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 14, no. 2, p. 63, 2019, doi: 10.30872/jim.v14i2.2553.
[9]  K.  Pemilihan  Smartphone  Terbaik et  al. , “Penerapan Metode Promethee Untuk
Pendukung,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist.
Inf. , vol. 5, no. 2, pp. 224–229, 2019.
[10]  Y. A. Saragih, J. T. Hardinata, and M. R. Lubis, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Sekolah SMA Swasta Terbaik Dengan Menggunakan  Metode  PROMETHEE  Di  Kota Pematangsiantar,” BRAHMANA  J.  Penerapan Kecerdasan  Buatan ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  40–47, 2019, doi: 10.30645/brahmana.v1i1.6.
[11]  M.  I. Suhada,  I.  S.  Damanik,  and  I.  S.  Saragih, “Analisis  Kenaikan  Jabatan  Pegawai  dengan Metode  Promethee  pada  Kantor  Kejaksaan Negeri  Pematangsiantar,” Jurasik  (Jurnal  Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, p. 103, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.274.