## Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Mobil Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Pada Aplikasi Rental Mobil
Ritriandrey Londong Allo *1) , Panji Wisnu Wirawan *2)
* Departemen Ilmu Komputer / Informatika, Universitas Diponegoro
1) ritriandrey@gmail.com, 2) maspanji@gmail.com

## Abstrak
Sebagai pelaku  usaha  dalam bidang  persewaan  mobil,  Main Rent  Car harus mengikuti perkembangan  dunia  otomotif  khususnya  mobil  agar  dapat  bersaing  dan  mengetahui kemajuan  yang  ada.  Dalam  mengikuti  kemajuan  dunia  mobil,  pelaku  usaha  selalu melakukan pembaruan mobil. Dalam hal pembaruan mobil dapat menimbulkan masalah misalnya jika mobil baru produksi banyak yang keluar maka bisa terjadi masalah. Pelaku usaha mengatasinya dengan menyewa mobil yang ingin disewakan ke pihaknya, maka dari itu untuk mendapatkan mobil yang sesuai dengan kebutuhan, dilakukan pemilihan mobil. Simple  Additive  Weighting  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  membantu  dalam pengambilan  keputusan  pemilihan  mobil  tersebut  dengan  pemberian  nilai  bobot  pada setiap  kriteria  dan  pemberian  nilai  mobil  pada  setiap  kriteria,  akan  menghasilkan perangkingan  mobil.  Aplikasi  rental  mobil  dan  implementasi  metode  Simple  Additive Weighting dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan menggunakan DBMS MySQL. Metode ini akan menghasilkan nilai akhir dan perangkingan pada setiap mobil.
Kata kunci : Simple Additive Weighting, MySQL, PHP.

## Abstract
As a business in the field of car rental, Main Rent Cars must follow the development of the automotive world, especially cars in order to be able to compete and know the progress that exists. In following the progress of the car world, business people always carry out car updates. In the event that a car update can cause problems, for example, if there are a lot of new production cars coming out, problems can occur. Business people overcome this by renting a car that wants to be rented to their side, so to get a car that suits their needs, car selection is done. Simple Additive Weighting is one method that can assist in making a decision  on  the  choice  of  the  car  by  assigning  a  weighting  value  to  each  criterion  and assigning car values to each criterion, which will result in a ranking of cars. Car rental application and implementation methods Simple Additive Weighting is built using the PHP programming language and using the MySQL DBMS. This method will produce the final value and ranking for each car.
Keywords : Simple Additive Weighting, MySQL, PHP.

## 1 P ENDAHULUAN
Rental  mobil  merupakan  salah  satu usaha  pada  bidang  jasa,  khususnya  bagi masyarakat yang memerlukan jasa penyewaan  mobil  untuk  berbagai  macam keperluan,  baik  keperluan  pribadi  maupun keperluan  organisasi.  Saat  ini  di  Indonesia, perkembangan  dibidang  otomotif  terutama mobil  berjalan  cepat  sehingga  pelaku  usaha rental  mobil  harus  selalu  mengikuti perkembangan yang ada.
Main Rent Car yang merupakan salah satu  usaha  yang  menawarkan  jasa  rental mobil.  Main  Rent  Car  dalam  menjalankan usahanya menyediakan berbagai jenis mobil yang dapat disewa dengan harga terjangkau. Perkembangan otomotif  yang terbilang cepat terutama  mobil,  memacu  Main  Rent  Car berusaha  untuk  menyediakan  berbagai pilihan  jenis  mobil,  salah  satunya  dengan membuka  kesempatan  bagi  setiap  pemilik mobil untuk menyewakan mobilnya di Main Rent  Car.  Dalam  upaya  penentuan pengadaan mobil terbaik dalam penyewaan, Main Rent Car sudah memiliki aplikasi untuk mengelola mobil namun belum menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sehingga kesulitan dalam menentukan pilihan mobil yang terbaik, maka Main Rent Car  membutuhkan  Sistem  Pendukung Keputusan  yang  dapat  membantu  dalam pemilihan mobil.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) atau Decision Support System (DSS) pertama kali  dungkapkan  pada  tahun  1970-an  oleh Scott  Morton.  Menurut  Gorry  dan  Morton (1971)  DSS  merupakan  sistem  berbasis komputer  interaktif,  yang  membantu  para pengambil  keputusan  untuk  menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan suatu masalah yang tidak terstruktur. Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  digunakan sebagai  alat  bantu  bagi  para  pengambil
keputusan  untuk  memperluas  tingkat kapabilitas  para  pengambil  keputusan, namun  tidak  untuk  menggantikan  penilaian para pengambil keputusan (Turban, Aronson, & Liang, 2005).
Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan dalam membuat sistem pendukung  keputusan  salah  satunya  adalah Sistem Pendukung Keputusan metode Simple Additive  Weighting (SAW).  Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  dikenal  juga dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep  dasar  metode  ini  yaitu  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut (Munthe,  2013).  Sedangkan  pengambil keputusan  dapat  memberikan  kriteria penilaian sesuai dengan kebutuhan (Asnawati dan kanedi, 2012). Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh
Mukhtaruddin (2018), ada lima kriteria yang dipakai  dalam  pendukung  keputusan  yaitu tahun  produksi  mobil,  harga  sewa,  muatan mobil, kekuatan mesin, dan konsumsi bahan bakar.  Sedangkan  dalam  pemilihan  mobil terbaik pada Main Rent Car digunakan lima kriteria  yaitu  tahun  produksi,  kondisi  fisik mobil,  kondisi  mesin  mobil,  muatan penumpang, dan kapasitas mesin mobil.

## 2 T INJAUAN P USTAKA
Tinjauan pustaka menyajikan mengenai  hasil  studi  pustaka  yaitu  segala sesuatu  yang  berhubungan  dengan  teori dalam perancangan aplikasi sistem pendukung  keputusan  (SPK)  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW).
2.1. Sistem Pendukung Keputusan Keputusan  adalah  kegiatan  atau tindakan  untuk  memilih  satu  alternatif  dari beberapa  alternatif  yang  ada  sebagai  solusi dari  suatu  masalah.  Jenis  keputusan  yang diambil  untuk  memecahkan  masalah  bisa
dilihat  dari  jenis  strukturnya,  seperti (Setiawan et al., 2018):
1. Keputusan terstruktur adalah keputusan yang  dilakukan  berulang-ulang  dan bersifat  rutin.  Prosedur  pengambilan keputusan sangat jelas.
2. Setengah  terstruktur  keputusan  adalah keputusan  yang  beberapa  keputusan dapat  dikerjakan  oleh  komputer  dan lainnya  masih  harus  dilakukan  oleh pengambil keputusan.
3. Keputusan  tidak  terstruktur  adalah keputusan  penanganan  yang  rumit karena  tidak  terjadi  berulang-ulang. Keputusan tersebut membutuhkan pengalaman  dan  sumber  eksternal. Pengambilan keputusan mencakup empat  interkoneksi  dan  konsekutif tahapan, termasuk:
 Intelligence
Tahapan  ini  adalah  proses  pelacakan dan  pendeteksian  ruang  lingkup  proses problematik  dan  pengenalan  masalah. Masukannya  data  diperoleh,  diproses,  dan diuji untuk mengidentifikasi masalah.
 Design
Tahapan ini adalah proses menemukan, mengembangkan, dan menganalisis tindakan alternatif  yang  bisa  dilakukan.  Tahap  ini termasuk  proses  untuk  memahami  masalah, menurunkan  solusi  dan  menguji  kelayakan solusi.
 Choice
Pada tahap ini proses seleksi dibuat di antara  berbagai  kemungkinan  alternatif tindakan. Tahap ini meliputi proses mencari, mengevaluasi dan merekomendasikan solusi yang tepat untuk model yang telah dibuat.
 Implementation
Tahapan  implementasi  adalah  tahap dari  keputusan  yang  telah  diambil.  Pada tahap  ini  diperlukan  pengaturan  satu  set tindakan  yang  direncanakan  sehingga  hasil
keputusan  dapat  dipantau  dan  disesuaikan sesuai keperluan.

## 2.2. Simple Additive Weighting
Simple  Additive  Weighting (SAW), dikenal  juga  dengan  istilah  metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yaitu mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut  (Munthe,  2013).  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  menuju  yang  sebanding dengan  semua  peringkat alternatif  yang  ada menggunakan persamaan fungsi 2.1 :
𝑟 𝑖𝑗= { x ij Max x ij jika j  atribut 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
x ij Min x ij jika j  atribut 𝑐𝑜𝑠𝑡 } (2.1. )
Informasi: 𝑟 𝑖𝑗 = Nilai rating kerja ternormalisasi 𝑥 𝑖𝑗 =  Nilai atribut  yang  dimiliki  oleh  setiap kriteria (C i ) 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 = Nilai terbesar dari setiap kriteria 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 = Nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit =  Jika  nilai  terbesar  adalah  yang terbaik
Cost = Jika nilai terkecil adalah yang terbaik
Nilai preferensi  untuk setiap alternatif ( 𝑉 𝑖 ), dengan persamaan fungsi 2.2 di bawah ini:
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ( 2.2.)
Informasi:
𝑉 𝑖 = Ranking dari setiap alternative 𝑊 𝑗 = Bobot nilai dari setiap kriteria 𝑟 𝑖𝑗 = Nilai rating kerja ternomalisasi
Nilai V i yang lebih besar menunjukkan alternative (A i ) yang lebih direkomendasikan (Nashrudin et al., 2018).

## 3 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Analisis  kebutuhan  digunakan  untuk mengetahui  kebutuhan  ( requirements )  yang diperlukan  dalam  membuat  aplikasi  sistem, dalam  hal  ini  adalah  implementasi  Sistem Pendukung  Keputusan  pengadaan  mobil pada aplikasi rental mobil Main Rent Car.

## 3.1. Gambaran Umum
Sistem  Pendukung  Keputusan  yang akan dibangun untuk Main Rent Car adalah Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam pengadaan  mobil  dengan  metode Simple Additive  Weighitng. Main  Rent  Car  dalam pengadaan  mobil  mengumpulkan  mobil- mobil  alternatif  yang  akan  disewa  dengan memakai lima kriteria yaitu tahun produksi, kondisi  fisik  mobil,  kondisi  mesin  mobil, kapasitas  penumpang,  kapasitas  mesin mobil. Setiap kriteria diberikan bobot sesuai kepentingannya.  Setelah  itu  mobil  akan diberikan nilai rating kecocokan pada setiap kriteria sesuai hasil pengecekan mobil.

## 3.2. Perhitungan SAW
Main Rent Car dalam pengadaan mobil mengumpulkan  mobil-mobil  alternatif  yang akan  disewa  dengan  memakai  lima  kriteria yaitu  tahun  produksi  ,  kondisi  fisik  mobil, kondisi  mesin mobil,  kapasitas  penumpang, kapasitas  mesin  mobil.  Setiap  kriteria diberikan  bobot  sesuai  kepentingannya. Setelah itu mobil akan diberikan nilai rating kecocokan  pada  setiap  kriteria  sesuai  hasil pengecekan mobil:
1. Input data
Input data kriteria,  data alternatif dan nilai  rating  bobot.  Data  yang  digunakan berupa data alternatif dan data kriteria. Data alternatif adalah data yang berisi serangkaian alternatif  yang  nantinya  diranking  untuk dipilih mana yang paling sesuai dengan data kriteria yang ada. Adapun bobot kriteria yaitu tahun produksi, kondisi fisik mobil, kondisi mesin  mobil,  muatan  penumpang,  dan
kapasitas  mesin  mobil,  dapat  dilihat  pada tabel 1 dan tabel 2.
Tabel 1. Bobot
Tabel 2. Nilai
2. Menentukan rating kecocokan
Pada  tahap  ini  nilai  pada  setiap alternatif  pada  setiap  kriteria  dimasukkan sesuai dengan hasil pengecekan mobil, dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Rating kecocokan Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 Livina 3 4 5 4 5 Agya 4 5 5 3 3 Mobilio 4 4 5 4 5 Ertiga 4 4 4 4 5 Brio 4 5 5 3 3 Kr ite ria Nilai 1 2 3 4 5 C1 >4 3 2 1 <1 C2 Tidak Baik Kurang baik Cukup  Baik  Sangat Baik C3 Tidak Baik Kurang baik Cukup Baik Sangat Baik C4  <=2 3-4 5-6 7 >8 C5 < 1000 1000- 1100 1101- 1300 130 1- 140 0 > 1400 Kode Kriteria Kriteria Bobot C1 Tahun produksi(benefit) 0.3 C2 Kondisi fisik mobil(benefit) 0.2 C3 Kondisi mesin mobil(benefit) 0.25 C4 Muatan penumpang(bene fit) 0.15 C5 Kapasitas mesin mobil(benefit) 0.1
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan  kriteria  (C i ),  kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan fungsi 2.1 yang disesuaikan dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. [ 3 4 5 4 5
4 5 5 3 3 4 4 5 4 5
4 4 4 4 5 4 4 5 3 3]
Normalisasi matriks
𝑟 𝑖𝑗= { x ij Max x ij jika j  atribut 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
Min x ij x ij jika j atribut 𝑐𝑜𝑠𝑡 }
Hasil normalisasi matriks
[ 0.75 0.8 1 1 1 1 1 1 0.75 0.6 1 0.8 1 1 1 1 0.8 0.8 1 1 1 0.8 1 0.75 0.6] 4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses perankingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif  terbaik  (A i )  sebagai  solusi menggunakan persamaan fungsi 2.2. V1= 0.75*0.3 + 0.8*0.2 + 1*0.25 + 1*0.15 + 1*0.1 = 0.885
V2= 1*0.3 + 1*0.2 + 1*0.25 +
0.75*0.15 + 0.6*0.1 = 0.9225
V3= 1*0.3 + 0.8*0.2 + 1*0.25 +
1*0.15 + 1*0.1 = 0.96
V4= 1*0.3 + 0.8*0.2 + 0.8*0.25 +
1*0.15 + 1*0.1 =  0.91
V5= 1*0.3 + 0.8*0.2 + 1*0.25 +
0.75*0.15 + 0.6*0.1 = 0.8825
Dari perhitungan diatas dirangking menjadi:
V3= 0.96
V2=  0.9225 V4= 0.91 V1= 0.885
V5= 0.8825
Pelaksanaan  hasil  uji  perhitungan pendukung  keputusan,  dapat  disimpulkan bahwa proses ini ditujukan untuk menghasilkan  nilai  preferensi  dari  setiap alternatif  yang  ada  berdasarkan  nilai  yang diberikan pada setiap kriteria, apabila sudah terisi nilai maka sistem akan menghitung dan menghasilkan  nilai  preferensi  dari  setiap mobil, dari pengujian pendukung keputusan tersebut  akan  diranking  pilihan  mobil  dari yang terbaik.

## 4 K ESIMPULAN
Dari  penelitan  yang  telah  dilakukan, kesimpulan yang dapat daimbil antara lain:
1. Aplikasi  sistem  untuk  mendukung keputusan pengadaan mobil  pada Main rent  car  menggunakan  metode  SAW telah berhasil dibangun.
2. Metode yang digunakan pada sistem pendukung keputusan ini dapat menentukan urutan mobil berdasarkan nilai preferensi yang didapatkannya dari tertinggi ke yang terendah.
3. Dari hasil pengujian Mobilio direkomendasikan karena memiliki nilai preferensi(V) tertinggi, dengan niali
0.96
Saran  untuk  pengembang  lebih  lanjut untuk aplikasi ini yaitu dapat dikembangkan
lebih dinamis dengan ditambahkan fitur yang belum  dimiliki  oleh  aplikasi  ini  seperti: ditambahkan fitur dashboard yang lebih baik dan  penambahan  kriteria  keputusan  seperti konsumsi  bahan  bakar  agar  hasil  yang didapat lebih baik.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Asnawati,  Indra  Kanedi.  2012.  Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Pangkat  Karyawan  Perseroan  Terbatas Pelayaran  Kumafa  Lagun  Marina
Bengkulu. ISSN: 1858-2680. Bengkulu: Jurnal  Media  Infotama  Vol.8,  No.  1 Februari 2012.
[2]    Gorry,  G.A.  and  Scott    Morton,  M.S.
1971. A  Framework  for  Management Information Systems. Sloan Management Review , Vol. 13.
[3]   Kalsum,T.U. & Siswanto, 2012. Sistem Antrian pada Puskesmas Sukamerindu.
[4]  Muhbib,  Alfian,  2013. Implementasi
Desktop  Sistem  Inventasi  Pada  Hudi Motor Karangrayung Grobogan
[5]  Muktharuddin,    Hartatik.  2018.  Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Dengan  Metode  SAW  di  Rental  Mobil X-ONE. [6]  Munthe,  Hotmaria  Ginting  .2013. “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Prioritas  Usulan  Sertifikasi Guru  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting”. Jurnal informatika. Vol. IV. No.(2).
[7]  Pressman, R. S. 2009. Software Engineering : A Practioner's Approach (8th ed.). New York: McGraw-Hill Pub.,Co.
[8] Setiawan, N., Nasution, Yossie, R., Anna, R.S.T., Martina Girsang, Agus, Rian, V.
2018. Simple  Additive  Weighting  as Decision Support System for Determining Employees Salary. [9]  Sommerville,  Ian.,  2006.  “ Software Engineering  Eighth  Edition ”.  Canada:
O’Reilly Media.
[10]  Turban  Efraim,  Jay  E.Aronson  &  Ting
Peng Liang: Decision Support Systems and Intelligent Systems, Edisi 7, Jilid 1,New Jersey: Pearson Education, Inc , 2005.