## SISTEM PENENTUAN MOBIL BEKAS MENGGUNAKAN METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
(Studi kasus di showroom Gemilang mobil)
Achmat Rosidi Saputra 1 , Abdi Pandu Kusuma 2 1,2 Teknik Informatika S1 Universitas Islam Balitar rosidiachmat@gmail.com

## ABSTRAK
Demi menunjang mobilitas, membeli mobil bekas menjadi pilihan bagi sebagian masyarakat yang memilih untuk mendapatkan mobil dengan harga yang cukup terjangkau, dalam praktiknya beberapa konsumen yang masih awam kurang memperhatikan kriteria dalam memilih mobil bekas. Menurut pemilik showroom Gemilang mobil dalam  memilih  mobil bekas ada beberapa kriteria utama  yang perlu diperhatikan  yaitu kelengkapan dokumen, kondisi mesin, kondisi fisik, dan tahun keluaran dari mobil tersebut.
Sistem  penentuan  mobil  bekas  menggunakan  metode  A nalitycal  Hierarchy  Process (AHP)  menawarkan sebuah solusi kepada konsumen yang awam dalam memilih mobil bekas dengan cara memberikan informasi mobil yang di rekomendasikan berdasarkan data kriteria kelengkapan dokumen, kondisi mesin, kondisi fisik, dan tahun keluaran dari setiap mobil yang telah diolah oleh sistem yang dibuat dalam bentuk web . Informasi tersebut dapat dijadikan pendukung untuk konsumen dalam memilih mobil bekas yang layak dipilih.
Data alternatif  mobil  yang digunakan  sistem ini adalah alternatif  mobil  yang ada di showroom Gemilang mobil dengan perolehan skor tertinggi sebesar 0,465819 pada alternatif mobil Mobilio. Sistem yang telah dibuat ini  dilakukan  pengujian  menggunakan  metode black  box untuk  menguji  fungsi  tombol  pada  setiap  menu  pada aplikasi dengan perolehan rata-rata persentase 64,6 %, hasil uji user yang telah dilakukan dengan memberikan kuesioner pada user untuk menguji kelayakan sistem mendapatkan persentase sebesar 77,60%.
Kata kunci : Pemilihan mobil bekas, metode AHP, black box.

## 1. PENDAHULUAN
Membeli  mobil  bekas  menjadi  pilihan  bagi sebagian  masyarakat  yang  memilih  untuk  membeli mobil  dengan  harga  yang  cukup  terjangkau,  atau masyarakat  yang  memang  memilih  untuk  membeli mobil  bekas  dengan  alasan  tertentu.  Harga  mobil bekas  pada  umunya  mempunyai  harga  yang  lebih murah  daripada  mobil  baru.  Ada  beberapa  jenis mobil yang biasanya ditawarkan di showroom yaitu jenis mobil SUV, MPV, Minibus dan lain-lain. Sistem penentuan mobil bekas dapat membantu showroom Gemilang Mobil tidak hanya untuk pihak showroom tetapi juga dapat membantu pelanggan  dalam  menentukan  pilihan.  Bagi  pihak showroom kecepatan dalam  memberikan informasi dan  rekomendasi  yang  diberikan  diharapkan  dapat mempengaruhi pelanggan untuk menentukan pilihan  dan  akan  mempengaruhi  pelanggan  untuk segera membeli mobil pilihannya sehingga memberi keuntungan  kepada  pemilik showroom .  Bagi pelanggan, aplikasi penentuan mobil dapat dimanfaatkan  untuk  mengambil  keputusan  dalam memilih mobil bekas sesuai kebutuhan.
Menurut Rudy, pemilik showroom menyatakan bahwa  ada  berbagai  merk  mobil  bekas  yang ditawarkan  di showroom Gemilang  Mobil  ini dengan  jenis  mobil  yang  kebanyakan  adalah  jenis M inibus .  Dalam  memilih  mobil  bekas,  Rudy menjelaskan  bahwa  ada  beberapa  pertimbangan dalam  pemilihan  mobil  bekas  yaitu  dari  segi kelengkapan  dokumen,  kondisi  fisik  kendaraan, kondisi mesin, dan tahun keluaran.
Penelitian yang dilakukan oleh Sholihin (2017) tentang  sistem  pendukung  keputusan  pembelian mobil  bekas  menggunakan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  menyimpulkan  bahwa penelitian tersebut menghasilkan tingkat perhitungan  yang  kompleks  dengan  berbagai  multi kriteria  dan  dapat  dilakukan  dengan  cepat, berdasarkan  penelitian  terdahulu  tersebut  maka peniliti  mengambil  referensi  untuk  melakukan penelitian dengan  menerapkan  metode  AHP dalam sistem  penentuan  mobil  bekas  dengan  data  yang diperoleh dari  wawancara dengan pihak showroom yang  nantinya  dijadikan  acuan  kriteria  pemilihan mobil bekas.
Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) dapat  memecahkan  masalah kompleks ,  dimana kriteria  yang  diambil  cukup  banyak,  struktur masalah  yang  belum  jelas,  dan  ketidakpastian tersedianya  data  statistik  yang  akurat.Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) prosesnya dilakukan perbandingan berpasangan antara kriteria dan  kriteria  serta  subkriteria  dan  subkriteria.Hasil perbandingan  berpasangan  dibagi  dengan  jumlah elemen,  kemudian  diperoleh  nilai  prioritas  dari setiap  kriteria  dan  subkriteria,  sehingga  nilai  yang dihasilkan lebih akurat.
Berdasarkan ulasan diatas, maka permasalahan yang  akan  diangkat  kedalam  penelitian  berkaitan dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk menentukan  pilihan  mobil  bekas  yang  dapat dimanfaatkan  untuk  membuat  sebuah  keputusan berdasarkan  data  alternatif  yang  ada.  untuk  itu
Copyright (c) 2020 Jurnal Mnemonic
penelitian  yang  akan  dilakukan  ini  berjudul

## “SISTEM PENENTUAN MOBIL BEKAS
MENGGUNAKAN METODE ANALITYCAL
HIERARCHY PROCESS (Studi kasus di showroom Gemilang mobil) “.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1    Sistem Pendukung Keputusan Pada  dasarnya  SPK  merupakan  hasil  dari
Sistem Informasi Manajemen yang terkomputerisasi yang dikembangkan dan dirancang sedemikian rupa sehingga  bersifat  interaktif  dengan  tujuan  untuk memudahkan  integrasi  antara  beberapa  komponen dalam  proses  pengambilan  keputusan  seperti prosedur,  analisis,  kebijakan,  pengalaman  dan wawasan  manajer  dalam  menentukan  keputusan yang  lebih  baik  (Suryadi,  2010)  dalam  Nurdiyanto (2016).  Menurut  Kusrini  dalam  Sasongko  (2017), SPK  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan informasi, permodelan, dan pemanipulasian  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk membantu pengambil keputusan dalam situasi semi terstruktur maupun tidak terstruktur.
Gambar 1. Arsitektur SPK
Menurut  Hermawan  dalam  Arifin  (2015), proses  pengambilan  keputusan  melalui  beberapa tahap, antara lain:
1. Tahap  penelusuran  ( intelegence ),  Tahap  ini pengambil  keputusan  mempelajari  kenyataan yang  terjadi,  sehingga  didapatkan  keluaran berupa dokumen pernyataan masalah.
2. Tahap design, Dalam  tahap  ini  pengambil keputusan  menemukan,  mengembangkan  dan menganalisis semua pemecahan yang mungkin yaitu  melalui  pembuatan  model  yang  bisa mewakili kondisi nyata masalah. Dari tahapan ini  didapatkan  keluaran  berupa  dokumen alternatif solusi.
3. Tahap choice, Dalam  tahap  ini  pengambil keputusan  memilih  salah  satu  alternatif pemecahan yang dibuat pada tahap desain yang dipandang sebagai aksi yang paling tepat untuk mengatasi masalah yang sedang dihadapi. Dari
tahap  ini  didapatkan  dokumen  solusi  dan rencana implementasinya.
4. Tahap  implementasi,  Pengambil  keputusan menjalankan  rangkaian  aksi  pemecahan  yang dipilih  ditahap choice .  Implementasi  yang sukses  ditandai  dengan  terjawabnya  masalah yang  dihadapi,  sementara  kegagalan  ditandai masih  adanya  masalah  yang  sedang  dicoba untuk diatasi.
Decision  Support  System (DSS)  dapat memberikan beberapa keuntungan-keuntungan bagi pemakainya. Menurut Andrew dalam  Arifin (2015),
Keuntungan-keuntungan tersebut meliputi:
1. Memperluas kemampuan pengambil keputusan  dalam  memproses  data/  informasi untuk pengambilan keputusan.
2. Menghemat  waktu  yang  dibutuhkan  untuk memcahkan  masalah,  terutama  berbagai masalah yang sangat kompleks.
3. Menghasilkan  solusi  dengan  lebih  cepat  dan hasilnya dapat diandalkan.
4. Mampu memberikan berbagai alternatif dalam pengambilan keputusan, meskipun seandainya DSS tidak mampu memecahkan masalah yang dihadapi  oleh  pengambil  keputusan,  namun dapat  digunakan  sebagai  stimulan  dalam memahami persoalan.
5. Memperkuat  keyakinan  pengambil  keputusan terhadap keputusan yang diambilnya.
6. Memberikan  keuntungan  kompetitif  bagi organisasi secara keseluruhan dengan penghematan waktu, tenaga, dan biaya 2.2 Analitycal Hierarchy Process
AHP adalah sebuah metode untuk memecahkan suatu permasalahan yang rumit dalam situasi yang tidak terstruktur menjadi bagian-bagian komponen.  Mengatur  bagian  demi  bagian  menjadi suatu bentuk susunan hierarki, kemudian memberikan  suatu  nilai  numerik  untuk  penilaian subyektif  terhadap  kepentingan  relatif  dari  suatu variabel  dan  mensitesis  suatu  penilaian  untuk variabel mana yang memiliki prioritas tertinggi yang akan  memengaruhi  penyelesaian  dari  situasi tersebut.  Penerapan  AHP  dimodelkan  dengan hierarki  fungsional  dimana  input  utamanya  yaitu penilaian  dari  manusia,  hirarki  dapat  memecah masalah  yang  kompleks  dan  tidak  terstruktur menjadi  kelompok-kelompok.  AHP  digunakan untuk  menciptakan  struktirusasi  sebuah  masalah yang kompleks serta konsekueansi yang dihasilkan dari  pembobotan  (Saaty,  2012)  dalam  Hamdhani (2015).  Tabel  berikut  memberikan  definisi  beserta penjelasan  skala  kuantitatif  dari  satu  hingga sembilan  untuk  menilai  tingkat  kepentingan  suatu elemen dengan elemen lainnya.
Tabel 1. Skala kuantitatif Intesitas kepentingan Definisi Penjelasan 1 Kedua elemen sama pentingnya Dua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar terhadap tujuan 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya Pengalaman dan penilaian sedikit menyokong satu elemen dibandingkan dengan elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting dari elemen yang lainnya Pengalaman dan penilaian sangat kuat menyokong satu elemen dibandingkan dengan elemen yang lainnya 7 Satu elemen sangat penting daripada elemen yang lainnya Satu elemen yang kuat disokong dan terlihat dominan dalam praktek 9 Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen yang lainnya Bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen yang lainnya memiliki tingkat penegasan yang paling tinggi yang mungkin menguatkan 2, 4, 6, 8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Nilai ini diberikan bila ada dua kompromi di antara dua pilihan Kebalikan Jika aktivitas i mendapatkan satu angka dibandingkan dengan aktivitas j, maka j mempunyai nilai kebalikan dengan i

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun  waktu  dan  tempat  penelitian  yang akan dilakukan untuk menerapkan sistem penentuan mobil  bekas  menggunakan  metode analitycal hierarchy process ini yaitu bertempat di showroom mobil  Gemilang  Mobil  yang  beralamat  di  Jl. Tanjung No. 143 Kota Blitar.  Tahap pengumpulan data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu dengan  pengamatan/  observasi,  wawancara  dan studi pustaka.
3.1    Perancangan sistem
3.1.1 Flowchart
Gambar 2.  flowchart sistem
Gambar  diatas  merupakan  flowchart  sistem yang  akan  dibangun  dengan  penjelasan  sebagai berikut.
1. Pengguna  memasukkan  data  login  kemudian sistem  akan  memproses  untuk  validasi  data login
2. Jika  data  login  benar  maka  user  dapat melakukan proses selanjutnya yaitu menginputkan kriteria dan alternative
3. Kemudian data dan nilai yang telah diinputkan akan diproses dan dihitung dengan menggunakan metode AHP
4. Selanjutnya  setelah  proses  pengolahan  nilai dengan metode  AHP,  hasilnya  berupa perangkingan hasil rekomendasi mobil berdasarkan bobot terbesar sampai terkecil.
3.1.2 Data flow diagram (DFD)
Gambar 3. DFD level 0
Gambar 3.2 adalah gambaran alur dari sistem SPK  pemilihan  mobil  bekas.  Dimulai  dari  admin meginputkan data login, data kriteria, data alternatif data  pembobotan  dan  perangkingan.  User  dapat
melihat  dan  memilih  kategori  alternatif  mobil dengan nama/kategori dan sistem akan menampilkan  info  rekomendasi  mobil  dengan kategori  yang  dipilih  user  dalam  bentuk  rangking berdasar  pembobotan  yang  telah  dilakukan  oleh sistem.

## 3.1.3 Penerapan kriteria dan contoh perhitungan menggunakan metode AHP
Kriteria yang digunakan dalam sistem ini nanti terdapat empat kriteria yang digunakan yaitu kriteria kelengkapan dokumen, kondisi mesin, kondisi fisik dan  tahun  keluaran  berdasarkan  hasil  wawancara dengan pemilik showroom dengan subkriteria yang akan dijelaskan sebagai berikut.
1. Kriteria kelengkapan dokumen
Tabel 2. kriteria kelengkapan dokumen No Inisial Subkriteria 1 Kd1 Lengkap 2 Kd2 Ada BPKB, tidak ada STNK 3 Kd3 Ada STNK, tidak ada BPKB 4 Kd4 Tidak ada STNK dan BPKB
2. Kriteria kondisi mesin
Tabel 3. kriteria kondisi mesin No Inisial Subkriteria 1 Km1 Baik 2 Km2 Cukup Baik 3 Km3 Buruk 4 Km4 Sangat buruk 3. Kriteria kondisi fisik Tabel 4. kriteria kondisi fisik No Inisial Subkriteria 1 Kf1 Baik 2 Kf2 Cukup Baik 3 Kf3 Buruk 4 Kf4 Sangat Buruk 4. Kriteria tahun keluaran Tabel 5. kriteria tahun keluaran No Inisial Subkriteria 1 Tk1 Tahun 2010-2015 2 Tk2 Tahun 2005-2010 3 Tk3 Tahun 2000-2005 4 Tk4 Tahun 1995-2000
5. Data  matriks  perbandingan  berpasangan  tiap kriteria
Tabel 6.  matriks perbandingan berpasangan kriteria Kelengkapan dokumen Kondisi mesin Kondisi fisik Tahun keluaran Kelengkapan dokumen 1,0000 2,0000 3,0000 5,0000 Kondisi mesin 0,5000 1,0000 2,0000 4,0000 Kondisi fisik 0,3333 0,5000 1,0000 2,0000 Tahun keluaran 0,2000 0,2500 0,5000 1,0000 Jumlah 2,0333 3,7500 6,5000 12,0000
6. Kemudian  melakukan  normalisasi  matriks kriteria  perbandingan  berpasangan  dengan  cara membagi  tiap  nilai  elemen  dengan  jumlah elemen  perkolomnya  dan  menjumlahkan  tiap barisnya. Sehingga diperoleh hasil.
Tabel 7. normalisasi matriks perbandingan kriteria
Keleng kapan dokum en Kondisi mesin Kondisi fisik Tahun keluaran jumlah Kelengkap an dokumen 0,4918 0,5333 0,4615 0,4167 1,9033 Kondisi mesin 0,2459 0,2667 0,3077 0,3333 1,1536 Kondisi fisik 0,1639 0,1333 0.1538 0,1667 0,6178 Tahun keluaran 0,0984 0,0667 0,0769 0,0833 0,3253
7. Mencari eigen  vector dengan  cara  membagi jumlah  tiap  baris  normalisasi  dengan  jumlah kriteria,  sehingga  dihasilkan eigen  vector sebagai berikut.
Tabel 8. tabel eigen vector kriteria
Eigen vector Kelengkapan dokumen 0,4758 Kondisi mesin 0,2884 Kondisi fisik 0,1544 Tahun keluaran 0,0813
8. Eigen  vector tiap  sub  kriteria  kelengkapan dokumen.
Tabel 9. eigen vector sub kriteria kelengkapan dokumen
Kd1 Kd2 Kd3 Kd4 jumlah Eigen vector Kd1 0,4800 0,5217 0,4615 0,4 1,8633 0,4658 Kd2 0,2400 0,2609 0,3077 0,3 1,1086 0,2771 Kd3 0,1600 0,1304 0,1538 0,2 0,6443 0,1611 Kd4 0,1200 0,0870 0,0769 0,1 0,3839 0,0960
9. Eigen vector tiap sub kriteria kondisi mesin.

## Tabel 10. eigen vector sub kriteria kondisi mesin
Km1 Km2 Km3 Km4 jumlah Eigen vector Km1 0,4800 0,5217 0,4615 0,4 1,8633 0,4658 Km2 0,2400 0,2609 0,3077 0,3 1,1086 0,2771 Km3 0,1600 0,1304 0,1538 0,2 0,6443 0,1611 Km4 0,1200 0,0870 0,0769 0,1 0,3839 0,0960
10. Eigen  vector tiap  sub  kriteria  kelengkapan dokumen.
Tabel 11. eigen vector sub kriteria kondisi fisik
Kf1 Kf2 Kf3 Kf4 jumlah Eigen vector Kf1 0,4800 0,5217 0,4615 0,4 1,8633 0,4658 Kf2 0,2400 0,2609 0,3077 0,3 1,1086 0,2771 Kf3 0,1600 0,1304 0,1538 0,2 0,6443 0,1611 Kf4 0,1200 0,0870 0,0769 0,1 0,3839 0,0960
11. Eigen vector tiap sub kriteria tahun keluaran.
Tabel 12. eigen vector sub kriteria tahun keluaran
Tk1 Tk2 Tk3 Tk 4 jumlah Eigen vector Tk1 0,4800 0,5217 0,4615 0,4 1,8633 0,4658 Tk2 0,2400 0,2609 0,3077 0,3 1,1086 0,2771 Tk3 0,1600 0,1304 0,1538 0,2 0,6443 0,1611 Tk4 0,1200 0,0870 0,0769 0,1 0,3839 0,0960

## 12. Penentuan nilai tiap alternatif di tiap kriteria

## Tabel 13. bobot alternatif di tiap kriteria
Alternatif Kelengkapan Dokumen Kondisi Mesin Kondisi Fisik Tahun Keluaran Mobilio 1 Ada BPKB, tidak ada STNK Baik Cukup Baik Tahun 2010- 2015 Mobilio 2 Lengkap Cukup Baik Baik Tahun 2010- 2015 Mobilio 3 Lengkap Buruk Baik Tahun 2010- 2015
13. Setelah  diketahui  nilai  tiap  alternatif  pada  tiap kriteria seperti pada tabel 3.12 sebelumnya maka nilai  sub  kriteria  di  tiap  kriteria  pada  alternatif diambil  dari  nilai eigen  vector tiap  sub  kriteria pada  tabel  3.8,  tabel  3.9,  tabel  3.10,  tabel  3.11 dengan hasil sebagai berikut.
Tabel 14. pembobotan alternatif tiap subkriteria
Alternatif Kelengkapan Dokumen Kondisi Mesin Kondisi Fisik Tahun Keluaran Mobilio 1 0,2771 0,4658 0,2771 0,4658 Mobilio 2 0,4658 0,2771 0,4658 0,4658 Mobilio 3 0,4658 0,1611 0,4658 0,4658
14. Langkah  selanjutnya  dapat  dilakukan  penilaian akhir dengan cara mengalikan nilai alternatif di tiap  kriteria  dengan eigen  vector tiap  kriteria pada  tabel  3.9  dan  dijumlahkan  sehingga mendapatkan hasil seperti dibawah ini.
Mobilio 1 : (0,2771 * 0,4758) + (0,4658 * 0,2884) + (0,2771 * 0,1544) + (0,4658 * 0,0813) = 0,3496 Mobilio 2 : (0,4658 * 0,4758) + (0,2771 * 0,2884) + (0,4658 * 0,1544) + (0,4658 * 0,0813) = 0,4114
Mobilio 3 : (0,4658 * 0,4758) + (0,1611 * 0,2884) + (0,4658 * 0,1544) + (0,4658 * 0,0813) = 0,3779
15. Dari  hasil  akhir  perhitungan  didapat  rangking alternatif sebagai berikut.
Tabel 15. Hasil perangkingan alternatif Alternatif Nilai Mobilio 2 0,4114 Mobilio 3 0,3779 Mobilio 1 0,3469
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1   Implementasi Implementasi sistem merupakan tahap dimana sebuah sistem dibuat dan ditampilkan dalam bentuk aplikasi  berdasarkan  hasil  rancangan  yang  telah dijelaskan  pada  bab  sebelumnya,  sehingga  sistem siap  untuk  dioperasikan.  Implementasi  sistem  juga dapat  mengetahui  apakah  suatu  sistem  yang  telah dibuat tersebut dapat berfungsi sesuai dengan tujuan perancangan.
Gambar 4. halaman data Kriteria
Gambar 5. halaman rangking alternatif mobil
Gambar  4.2  diatas  adalah  hasil  perangkingan  dari seluruh  alternatif  mobil  yang  diolah  sistem.  Skor tertinggi dari perangkingan tersebut adalah 0,465819 untuk alternatif mobil Mobilio ag7132rs.
4.2   Pengujian Black box
Pengujian black box ini menitikberatkan pada fungsi  sistem.  Penggunaan  metode  ini  berfungsi untuk  mengetahui  apakah  perangkat  lunak  dapat berfungsi dengan benar atau tidak.

## Tabel 16. Pengujian black box
Data Uji Butir Uji Jenis Pengujian Sistem Login Verifikasi data Login Black Box Menu tambah kriteria Tambah data kriteria Black Box Menu data subkriteria a. Lihat subkriteria b. Tambah subkriteria c. Simpan subkriteria Black Box Menu tambah mobil Tambah data mobil Black Box
Setelah  dilakukan  empat  data  pengujian  pada beberapa  menu  atau  halaman  pada  sistem  dengan menggunakan  metode Black  Box maka  dihasilkan rata-rata  kesuksesan  dari  setiap  fungsi-fungsi tombol yang ada pada sistem penentuan ini sebagai berikut.
𝑢𝑗𝑖 𝑏𝑙𝑎𝑐𝑘 𝑏𝑜𝑥% = 𝑢𝑗𝑖(𝑖) + 𝑢𝑗𝑖(𝑖) + ⋯ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑢𝑗𝑖 𝑢𝑗𝑖 𝑏𝑙𝑎𝑐𝑘 𝑏𝑜𝑥 = 50% + 66,7% + 75% + 66,7%
4 𝑢𝑗𝑖 𝑏𝑙𝑎𝑐𝑘 𝑏𝑜𝑥% = 64,6%
Pengujian black  box diatas  menunjukkan  bahwa sistem  yang  dibuat  sudah  layak  digunakan  dengan nilai  kesuksesan  dari  setiap  fungsi  tombol  sebesar 64,6%
4.3   Hasil pengujian user
Dalam penelitian ini, pengujian user dilakukan dengan  cara  memberikan  kuesioner  kepada  7 user yang telah menggunakan sistem yang sudah dibuat untuk  mengetahui  apakah  sistem  tersebut  sudah layak digunakan. Rata rata persentase dari pengujian user tersebut didapatkan nilai sebagai berikut.
ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑢𝑗𝑖 𝑢𝑠𝑒𝑟
= 80,03% + 73,63% + 72,07% + 83,3% + 80,03% + 70,53% + 83,3%
7 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑢𝑗𝑖 𝑢𝑠𝑒𝑟 = 542,89% 7 = 77,60%
Dapat  diketahui  bahwa  nilai  rata-rata  persentase kuesioner  pengujian user adalah  77,60%,  yang artinya user setuju dengan sistem yang telah dibuat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1    Kesimpulan Dari  hasil  rancang  bangun  dan  pengujian sistem  yang  telah  dibuat  penulis  dapat  mengambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem  penentuan  mobil  bekas  menggunakan metode analitycal  hierarchy  process studi kasus showroom gemilang  mobil  dibuat berbasis  web dan dirancang  untuk  melakukan perekomendasian  atau  perangkingan  mobil bekas  khususnya  yang  ada  di showroom Gemilang  mobil  tersebut.  Kriteria  yang digunakan  dalam  sistem  ini  adalah  kriteria kelengkapan  dokumen  kendaraan,  kondisi mesin, kondisi fisik, dan tahun keluaran. Isian kriteria  tersebut  berdasarkan  dari  hasil wawancara  dengan  pemilik showroom .  Hasil skor  tertinggi  setelah  dilakukan  pembobotan dan  perangkingan  pada  data  alternatif  yaitu 0,465819 untuk alternatif mobil Mobilio.
2. Sistem  pemilihan  mobil  bekas  menggunakan metode analitycal  hierarchy  process yang telah  dibuat  kemudian  dilakukan  pengujian sistem  menggunakan  metode black  box pada beberapa  menu  atau  halaman  pada  sistem dengan  hasil  rata-rata  kesuksesan  dari  setiap fungsi-fungsi tombol yang ada sebesar 64,6 %, dan hasil pengujian user memperoleh rata-rata persentase sebesar 77,60%.

## 5.2 Saran
Sistem  penentuan  mobil  bekas  menggunakan metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  yang sudah  dibuat  ini  tentu  masih  terdapat  kekurangan didalam sistemnya, oleh karena itu perlu dilakukannya pengembangan sistem yang lebih baik lagi antara lain sebagai berikut.
1. Penentuan  kriteria  pemilihan  alternatif  mobil disesuaikan  dengan  kebutuhan  dan  kondisi  di tempat penelitian sehingga aspek kriteria yang digunakan lebih bervariatif dan lebih baik lagi.
2. Aspek subkriteria bisa kembangkan lagi sesuai kebutuhan pada setiap kriterianya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arifin  ,  Bustanul.,  2015. Sistem  pendukung keputusan  rekomendasi  pemilihan  mobil  bekas menggunkan  metode  TOPSIS ,  Tugas  Akhir, Jurusan  Teknik  Informatika,  Universitas  Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang.
[2] Hamdhani,  R.  S  dan  Radian  Victor  Imbar., 2015. Sistem Informasi Pemilihan Mobil Bekas Menggunakan Decision Support System Analitycal Hierarchy Process pada Showroom Yokima  Motor  Bandung Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi,  Vol.1, No.2. Agustus 2015.
[3] Nurdiyanto,  H  dan  Heryanita  Meilia.  2016. Sistem  Pendukung    Keputusan  Penentuan Prioritas  Pengembangan  Industri  Kecil  Dan Menengah Di Lampung Tengah Menggunakan Analitycal Hierarchy Process (AHP). Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 4, No. 1 2016.
[4] Saaty .T. L dan L. G. Vargas. 2012., Models, Methods,  Concept  &  Application  of  the Analytic  Hierarchy  Process. New  York: Springer.
[5] Sasongko, Aji.  Indah Fitri A. Dan Septya M., 2017. Pemilihan  Karyawan  Baru  Dengan Metode  AHP  (Analitycal  Hierarchy  Process). Jurnal Informatika Mulawarman, Vol. 12, No. 2 September 2017.
[6] Sholihin , I, M., 2017. Sistem pendukung keputusan pembelian  mobil  bekas  menggunakan  metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) (studi kasus: slamet jaya mobil jember) , Tugas Akhir, Program studi sistem informasi, Universitas Jember, Jember.