DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.907 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## IMPLEMENTASI METODE HYBRID SAW-TOPSIS DALAM MULTI ATTRIBUTE DECISION MAKING PEMILIHAN LAPTOP
Wiwien Hadikurniawati 1* , Ivannofick AdhaNugraha 1 , Taufiq Dwi Cahyono 2
1 Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang
2 Teknik Elektro, Universitas Semarang email: * wiwien@edu.unisbank.ac.id
Abstract: Various specifications and prices for a laptop make potential buyers confused about choosing it. Information technology with its technological developments has produced a system that can provide alternative decisions for decision-making problems.This study aims to develop a system that can select the best laptop from several alternatives. There are 5 parameters used in determining the priority of alternative laptops. They are hard disk drive, RAM, processor, oper- ating system and price.The alternative of the decision making system also consists of 5 alterna- tives.The method used in the MultiAttribute Decision Making (MADM) research is a combina- tion of 2 methods. These methods are SAW and TOPSIS methods.The SAW method is used to optimize the parameter weighting process and the specific TOPSIS method to complete the al- ternative ranking process.This hybrid method can produce a more precise MADM process be- cause  it  uses  two  methods,  each  of  which  has  characteristics  in  accordance  with  the  process specifications.
Keywords: laptop; multi attribute decision making; SAW; TOPSIS
Abstrak: Spesifikasi dan variasi harga yang beragam dari sebuah laptop membuat calon pem- beli menjadi kebingungan dan ragu dalam  memutuskan jenis atau tipe laptop mana yang akan dibeli.  Teknologi  informasi  beserta  dengan  perkembangan  teknologinya  dapat  menghasilkan suatu  system  untuk  membantu  memberikan  alternative    keputusan  untuk  suatu  permasalahan pengambilan  keputusan . Pengembangan  sistem  yang  dapat  memilih laptop  yang  tepat  dari  be- berapa alternatif  yang  ditawarkan merupakan tujuan dari penelitian ini. Ada 5 parameter yang digunakan dalam  menentukan prioritas alternatif  laptop, yaitu hard disk drive , RAM, prosesor, sistem  operasi  dan  harga.  Laptop  yang  ditawarkan  sebagai  alternatif  juga  sebanyak  5  jenis. Metode yang digunakan pada Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah kombinasi dari 2  metode,  yaitu  metode  SAW  dan  TOPSIS.  Metode  SAW  digunakan  untuk  mengoptimalkan proses  pembobotan  parameter  dan  metode  TOPSIS  spesifik  untuk  menyelesaikan  proses perangkingan alternatif. Metode hybrid ini dapat menghasilkan suatu proses MADM yang lebih tepat  karena  menggunakan  dua  metode  yang  masing-masing  mempunyai  karakteristik  sesuai dengan proses yang dilakukannya.
Kata kunci: laptop; multi-attribute decision making ; SAW; TOPSIS
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.907 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Pengambilan keputusan dapat didefinisikan  sebagai  proses  memilih alternatif  yang  tepat.  Parameter  atau variabel  yang  banyak  dan  beragam menjadi faktor yang mempersulit terbentuknya  keputusan  ditambah  lagi kemungkinan adanya konflik dari pengambilan  keputusan  tersebut.  Namun sekarang perkembangan
ilmu pengetahuan  dan  teknologi,  khususnya untuk  ranah  penelitian decison  making semakin  berkembang.  Kesulitan  dalam pengambilan keputusan ( decision making )  mendorong  para  peneliti  untuk mengembangkan bidang penelitian Multi-Attribute Decision Making (MADM).  MADM  dapat  memberikan solusi  untuk  permasalahan  pengambilan keputusan yang kompleks[1][2][3].
Masalah  pengambilan  keputusan dapat  terjadi  dalam  pemilihan  suatu barang,  dalam  hal  ini  adalah  laptop. Berbagaiproduk  laptop  yang  disajikan kepada  konsumen  meliputi  merek,  spe- sifikasi, harga dan fungsional dari laptop. Penawaran  laptop  yang  diberikan  semua tokosangat  beragam,  mulai  dari  harga, spesifikasi  dan  lainnya.  Keberagaman penawaran  laptop  tersebut  mengakibat- kan  banyaknya  pengguna  mengalami  ke- bingungan pada saat memilih laptop yang akandibeli.
Decision  making  problem dapat diselesaikan dengan teknik SAW.
Metode ini kuat pada prosedur pembobotan. Beberapa peneliti menggunakan metode ini pada
penelitiannya  antara  lain.  [2]menerapkan metode  SAW  dalam  kasus  penerimaan pegawai  pada  STIMIK  Royal.  Metode SAW  menurut  peneliti  tersebut  lebih fleksibel,  dapat  menyelesaikan  masalah kompleks  berdasarkan  pengetahuan  dan pengalaman  manusia.  Penelitian  yang
sama  juga  dilakukan  oleh[3]  dengan tujuan  untuk  menentukan Mitra  Jasa Pengiriman  Barang  Terbaik  dengan  metode TOPSIS.
Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  ini  meliputi  proses  pen- jumlahan yang berbobot dari rating kiner- ja  pada  tiap-tiap  alternatif  yang  mem- ilikiatribut[2][4].  Pada  SAW  diperlukan proses  membuat  matrik  keputusan  yang ternormalisasi menjadi suatu skala. Skala ini dapat dilakukan perbandingan dengan semua  tingkat  alternatif  yang  tersedia- menggunakan formula 1
rij  merupakan  tingkat  kinerja yang ternomalisasi dari alternatif Ai pa- da atribut Pi; i=1,2,3,….,m  dan j=1,2,3,….,m. Nilai preferensi alternatif (Vi) ditentukan dengan formula 2
Vi  yang  mempunyai  nilai  lebih tinggi  mendasari  bahwa  alternatif  Ai lebih  terpilih,  dan  untuk  kriteria  dalam- metode  SAW  terbagi  dalam  dua  kate- gori  yaitu  kategori  yang  bernilai  positif atau benefit dan  kategori  yang  bernilai negatif atau cost .

## Technique For Order Of Preference By
Similarity To Ideal Solution (Topsis)
Jarak merupakan dasar dari metode TOPSIS. Alternatif yang terseleksi  harus  mempunyai  jarak  paling dekat  dari  solusi  ideal  positif  serta memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi
(1)
(2)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.907 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
ideal negatif yang menerapkan euclidean distance untuk menyatakan jarak terdekat dari  suatu  alternatif  terhadap  solusi optimal[5][6]. Prosedur dalam
pengerjaan  metode  TOPSIS  dengan menormalisasikan  matrik  keputusan,  se- tiap  elemenpada  matriks  akan  dinormal- isasikan  untuk  mendapatkan  matriks normalisasi[7]. Proses normalisasi elemen  matriks  dapat  dilakukan  dengan rumus 3.
di mana rij merupakan matriks dari hasil normalisasi  dari  matriks  permasalahan dengan i = 1,2,3,...,m dan j = 1,2,3,…n. x ij merupakan  matriks  awal  yang akandinormalisasi. Simbol i menunjuk- kanbaris  dari  matriks  dan j menunjuk- kan  kolom  dari  setiap  matriks.  Setelah menentukan  nilai  normalisasi  maka langkah  selanjutnya  menghitung  nor- malisasi berbobot menggunakan formula 4
𝑦 𝑖 = 𝑊 𝑖 ∗𝑟 𝑖 𝑗 (4)
yij  merupakan  hasil  dari  perhi- tungan  W  sebagai  bobot  dari  setiap kriteria dan r merupakan nilai dari setiap kriteria.  Dengan  didapatkannya  nilai normalisasi  berbobot  maka  langkah  se- lanjutnya  menentukan  ideal  positif  5 dan  ideal  negative  sesuai  dengan formula 6.
A+=max(y1+,y2+,…,yn+)

## A- =min(y1-,y2-,…,yn-)
Proses  berikutnya  adalah  menentukan jarak  solusi  ideal  positif  dan  menghi- tung  jarak  solusi  ideal  negatif  dengan
nilai ideal yang telah ditentukan sebagai berikut.
d  merupakan  nilai  dari  perhi- tungan  y  sebagai  nilai  ideal  negatif  dan x  merupakan  nilai  dari  setiap  kriteria yang  ada.  Setelah  menentukan  nilai  ja- rak  ideal  positif  dan  nilai  jarak  ideal negatif maka selanjutnya adalah menentukan nilai preferensi. V merupa- kan  nilai  preferensi  yang  didapat  dari nilai  jarak  solusi  ideal  negatif  dibagi nilai  jarak  negatif  ditambah  nilai  jarak solusi  ideal  positif.  Dari  rumus  yang telah dipaparkanmaka akan
menghasilkan rangking
alternatif terbaik[8][9].

## METODE
Metode  yang  diusulkan  pada penelitian  ini  adalah  kombinasi  atau gabungan  dari  metode  SAW  dan  metode TOPSIS.  Metode  SAW  digunakan  untuk menentukan  pembobotan  setiap  para- meter  pengambilan  keputusan.  Metode TOPSIS sangat cocok untukmenghasilkan  prioritas  alternatif. Adapun  kedua  metode  tersebut  penulis gabungkan menjadi metode yang diusulkan  pada  penelitian  ini.  Alur metode yang diusulkan tersebut ditunjukkan dengan diagram blok gambar
1.
Metode  yang  diusulkan  meru-pakan gabungan  atau  metode  hybrid  dari  SAW dan  TOPSIS.  Untuk  proses  pembobotan parameter  dan  membuat  normalisasi matrik  keputusan  menggunakan  metode SAW.  Proses  selanjutnya  menggunakan metode  TOPSIS,  meliputi  perhitungan penentuan  solusi  idel  positif  dan  solusi
(3) (5) (6) (7)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.907 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
ideal negatif, menghitung jarak( euclidean distance )  antara  solusi  ideal  positif  dan negatif serta menentuakan nilai preferensi setiap alternatif.
Gambar 1. Metode yang Diusulkan
Nilai  preferensi  setiap  alternatif ini  menentukan  rangking  alternatif.  Nilai preferensi  suatu  alternatif  semakin  besar maka semakin tinggi rangking alternatifnya[10].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Parameter  dari  pemilihan  laptop telah  ditentukan  meliputi  5  parameter beserta atributnya seperti Tabel 1.
Tabel 1. Parameter Pemilihan Kode Parameter Atribut P1 RAM Benefit P2 Prosesor Benefit P3 Harga Cost P4 Sistem Operasi Benefit P5 HDD Benefit
Setelah  menentukan  parameter, berikutnya adalah menentukan bobot dari setiap  parameter  yang  diberikan,  seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Bobot Parameter Parameter P1 P2 P3 P4 P5 Bobot 10% 25% 40% 5% 20% Berdasarkan  kuesioner  tentang parameter pemilihan laptop yang dilakukan atas 100 responden maka dapat dirangkum hasil parameter yang diharapkan  dari  para  calon  pembeli laptop, ditunjukkan pada tabel 3. Matrik  keputusan  ditentukan  dari rating  kecocokan  alternatif  yang  dipili- holehcalonpembeli.  Matrik  keputusan tersebut adalah :
Rating  kecocokan  dalam  implementasi sistem ditunjukkan pada Gambar 2. Proses normalisasi matrik keputusan  diperlukan  dalam  metode SAW. Proses tersebut dihitung menggunakan  persamaan  (1).  Hasil normalisasi (r ij ) ditunjukkan dalam matrik normalisasi terbobot menggunakan persamaan (4) seperti pada matrik berikut :
Hasil normalisasi terbobot yang
didapatkan  dari  metode  SAW  kemudian akan  dikelompokkan  menjadi  nilai  ideal positif dan nilai ideal negatif dari metode TOPSIS  berdasar  pada  persamaan  (5). Kemudian  menghitung  jarak  dari  solusi ideal  positf  dan  solusi  ideal  negatif
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.907 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
menggunakan  persamaan  (6)  dan  (7). Hasil  perhitungan  tersebut  ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Solusi Ideal Positif dan Negatif
Alternatif Di + Di - A1 3.38 2.29 A2 4.26 3.09 A3 3.58 2.45 A4 4.17 3.07 A5 3.78 2.70 Langkah  terakhir  adalah  menghitung nilai  preferensi  yang  merupakan  nilai prioritas  atau  rangking  dari  alternatif. Perhitungan  nilai  preferensi  ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Preferensi dan Peringkat

## Alternatif
Alternatif Nilai Preferensi Peringkat A1 0.404 4 A2 4.200 1 A3 4.060 2 A4 0.424 3 A5 0.380 5 Semakin  tinggi  nilai  preferensi  suatu alternatif  maka  semakin  direkomen- dasikan alternatif tersebut. Dari perhitungan menggunakan metode hybrid SAW-TOPSIS  maka  dapat  dinyatakan bahwa alternatif A2  yaitu laptop demgan merek  ASUS  adalah  yang  terbaik  di
antara keempat alternatif lainnya.

## SIMPULAN
Metode  MADM  yang  diusulkan dapat  membantu  pengguna  atau  calon pembeli  dalam  memilih  laptop  yang sesuai  dengan  spesifikasinya.  SAWdi- gunakan  untuk  menghitung  bobot  atribut atau  kriteria  serta  bobot  alternatif  secara keseluruhan di setiap parameter.
MetodeTOPSIS  digunakan  untuk  mem- perbaiki gap antara performansi alternatif denganhasil  aktual  serta  mencari  alter- natif  terbaik.  Dalam  penelitian  ini parameter  terdiri  dari  5  parameter  yaitu: RAM  (P1),  Prosesor  (P2),  Harga  (P3), Sistem Operasi (P4), HDD (P5), dan lima alternatif  yaitu:  Dell  (A1),  ASUS  (A2), Lenovo  (A3),  ACER  (A4)  dan  Samsung (A5). Kesemuanya ini dianalisis menggunakan  metode  hybrid  SAW- TOPSIS. Berdasarkan
perhitungan menggunakanmetode  campuran  SAW dan  TOPSIS  diperoleh  hasil  prioritas tertinggi  dari  alternatif.  Alternatif  priori- tas  tertinggi  dari  5  parameter  adalah laptop merek ASUS.
Gambar 2. Rating Kecocokan Alternatif dalam Sistem Tabel 3. Data Alternatif
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.907 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
No Merk RAM Proces- sor Harga Siste- mOperasi HDD 1. Dell 2GB Core i3 5Jt Windows 8 500GB 2. Asus 10GB Core i7 5Jt s/d 8Jt Windows 8 1TB 3. Lenovo 4GB Core i5 5Jt s/d 8Jt Windows 7 500GB 4. Acer 8GB Core i5 7Jt s/d 9Jt Windows 10 1TB 5. Samsung 4GB Core i3 5Jt s/d 8Jt Windows 8 1TB

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Hadikurniawati and R. Wardoyo,  “A  hybrid  multi- attribute  decision  making  for electrician  selection  based  on  ahp, saw  and  topsis,” J.  Theor.  Appl.
Inf.  Technol. ,  vol.  77,  no.  1,  pp. 136–142, 2015.
[2] A. Afrisawati, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai di STMIK Royal Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” JURTEKSI ,  2017, doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.23.
[3] Risnawati  and  N.  Manurung,
“Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam  Penentuan  Mitra  Jasa Pengiriman  Barang  Terbaik  Di Kota Kisaran Menggunakan Metode Topsis,” vol. V, no. 2, pp. 133–138, 2019.
[4] H.  Hermanto  and  N.  Izzah, “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Motor  Dengan  Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Mat. DAN PEMBELAJARAN , 2018, doi: 10.33477/mp.v6i2.669.
[5] W.  Hadikurniawati,  E.  Winarno, D. B. Santoso, and Purwatiningtyas, “A Mixed Method  using  AHP-TOPSIS  for Dryland Agriculture Crops Selection  Problem,”  2019,  doi: 10.1109/ICICoS48119.2019.89824 15. [6] B. A. Benning, I. F. Astuti, and D.
M.  Khairina,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pembelian  Perangkat Komputer  Dengan  Metode  Topsis (Studi Kasus: Cv. Triad),” Inform. Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu Komput. , vol. 10, no. 2, p. 1, 2015,
doi: 10.30872/jim.v10i2.183.
[7] N.  D.  Palasara  and  T.  Baidawi,
“Penerapan  Metode  Topsis  Pada
Peningkatan  Kinerja  Karyawan,” J.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  287– 294, 2018, [8]  T.
Kristina, “Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode TOPSIS  Untuk  Pemilihan  Lokasi Pendirian Grosir Pulsa,” Paradigma ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  8– 12,  2018,  [Online].  Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/in dex.php/paradigma/article/view/29
08. [9] “METODE FUZZY TOPSIS MADM SEBAGAI ALTERNATIF  PENGAMBILAN KEPUTUSAN  MENENTUKAN PENERIMA  BEASISWA  PPA
BERBASIS  WEB,” Unnes  J. Math. , 2016,
[10]  Sunarti,  J.  Sundari,  S.  Anggraeni, F. B. Siahaan, and Jimmi, “Comparison  topsis  and  saw method in the selection of tourism destination  in  Indonesia,”  2018,