INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 2654-2674 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Mobil Bekas Taksi Berbasis Web dengan Algoritma AHP
David Alan Guvinda Universitas Mercubuana Email: david310597@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  menghadirkan  konsep  dan  implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk pembelian dan modifikasi mobil bekas taksi dengan pendekatan berbasis web menggunakan Algoritma Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  Tujuan  utama  penelitian  adalah  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas  proses  pengambilan  keputusan  dalam  konteks  pembelian  serta  modifikasi  armada  mobil bekas taksi. Metodologi penelitian melibatkan pengembangan sistem berbasis web yang memanfaatkan prinsip AHP untuk membantu pengguna mengevaluasi berbagai kriteria dan subkriteria yang relevan dalam  proses  keputusan.  Sistem  ini  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  optimal dalam  pemilihan mobil bekas taksi dan mengidentifikasi modifikasi yang sesuai dengan kebutuhan konsumen. Melalui integrasi AHP, penelitian ini memberikan kontribusi pada validitas keputusan dengan memperhitungkan aspek-aspek  yang  kompleks  dan  beragam.  Implikasi  penelitian  ini  mencakup  pengembangan metodologi inovatif dalam pengaplikasian AHP pada skenario praktis, memberikan landasan teoretis dan praktis yang kokoh untuk industri penjualan mobil bekas taksi dalam mengelola mobil yang siap di jual. Diharapkan bahwa hasil penelitian  ini tidak  hanya memberikan manfaat dalam pengembangan teknologi informasi, tetapi juga meningkatkan efisiensi operasional industri otomotif dan memberikan dampak positif terhadap kesejahteraan masyarakat melalui peningkatan layanan penjualan mobil bekas taksi yang lebih baik
Kata Kunci: Sistem Pendukung, Pembelian Mobil,  Berbasis Web, Algoritma AHP

## Abstract
This  research  presents  the  concept  and  implementation  of  a  Decision  Support  System  (DSS)  for purchasing and modifying used taxi cars with a web-based approach using the Analytical Hierarchy Process  (AHP)  algorithm.  The  main  objective  of  the  research  is  to  increase  the  efficiency  and effectiveness of the decision-making process in the context of purchasing and modifying a fleet of used taxi cars. The research methodology involves the development of a web-based system that utilizes AHP principles to help users evaluate various criteria and sub-criteria that are relevant in the decision process. This system can provide optimal recommendations for selecting used taxi cars and identify modifications that suit consumer needs. Through the integration of AHP, this research contributes to the validity of decisions by taking into account complex and diverse aspects. The implications of this research include the development of an innovative methodology in applying AHP to practical scenarios, providing a solid theoretical and practical foundation for the used taxi car sales industry in managing cars ready for sale. It  is  hoped  that  the  results  of  this  research  will  not  only  provide  benefits  in  the  development  of information technology, but also increase the operational efficiency of the automotive industry and have a positive impact on community welfare through improving used taxi sales services.
Keywords : Support System, Car Purchase, Web-based, AHP algorithm

## PENDAHULUAN
Pembelian  mobil  bekas  taksi  menjadi  salah  satu  alternatif  yang  sering dipertimbangkan  oleh  masyarakat karena  harganya yang  lebih terjangkau  dibandingkan dengan  mobil  baru.  Namun,  proses  pemilihan  mobil  bekas  taksi  tidaklah  mudah.  Calon pembeli harus mempertimbangkan berbagai faktor seperti kondisi mesin, harga, riwayat perawatan,  jarak  tempuh,  dan  reputasi  penjual  (Kusmayadi,  2017).  Ketidakpastian  dalam pengambilan keputusan ini sering kali membuat calon pembeli ragu dan membutuhkan waktu yang cukup lama untuk memutuskan mobil mana yang akan dibeli (Sain et al., 2024). Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan ini agar menjadi lebih efisien dan efektif.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan solusi yang dapat digunakan untuk membantu proses pengambilan keputusan. SPK adalah sebuah sistem berbasis komputer yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang kompleks dan tidak terstruktur  (Hamdhani & Imbar, 2015). Dalam konteks  pembelian  mobil bekas taksi, SPK dapat membantu calon pembeli dalam menilai dan membandingkan berbagai pilihan mobil berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan (Hadi & Sujatmiko, 2020).
Dalam masa digital dan teknologi informasi yang tumbuh dengan pesat, pembelian mobil  bekas  taksi  melalui  platform  daring  telah  menjadi  pilihan  yang  semakin  populer (Fatmawati  et  al.,  2017).  Keputusan  pembelian  kendaraan  bekas  taksi  melibatkan
pertimbangan  yang  kompleks,  seperti  kualitas  kendaraan,  riwayat  pemakaian,  dan modifikasi yang mungkin diperlukan. Di tengah beragam pilihan yang tersedia, konsumen membutuhkan panduan yang efektif untuk membikin keputusan yang smart (Arifin, 2015). Untuk karena itu, pengembangan "Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Mobil Bekas Taksi  Berbasis  Web  Dengan  Algoritma  Ahp"  menjadi  relevan  untuk  menyediakan  solusi yang memadai.
Isu-isu  yang  muncul  di  dalam  konteks  ini  mencakup  kompleksitas  pengambilan keputusan  pembelian  mobil  bekas  taksi  dan  kurangnya  panduan  yang  terfokus  secara sistematis  (Santoso et al., 2021). Selain itu, modifikasi  kendaraan untuk mengoptimalkan fungsionalitas juga merupakan pertimbangan penting yang membutuhkan evaluasi yang cermat.  Dengan  menerapkan  Algoritma  AHP  dalam  sistem  pendukung  keputusan menggunakan web, diharapkan akan memberikan kriteria yang jelas dan bobot yang sesuai untuk membantu konsumen membuat keputusan yang bagus dan menyediakan informasi yang  tepat  tentang  modifikasi  yang  dibutuhkan  (Nofisuryano,  2020).  Untuk  karena  itu, penelitian  ini  berfungsi  untuk  mengisi  ketimpangan  pengetahuan  ini  dan  menyediakan kontribusi  praktis  dalam  memandu  konsumen  dalam  mengambil  keputusan  pembelian mobil  bekas  taksi  secara  cerdas  melalui  pendekatan  berbasis  teknologi  informasi  yang canggih(Dari et al., 2023).
Implementasi  AHP  dalam  SPK  untuk  pembelian  mobil  bekas  taksi  berbasis  web memungkinkan calon pembeli untuk mengakses sistem ini secara online kapan saja dan di mana  saja  (Pamungkas  et  al.,  2023).  Dengan  adanya  sistem  berbasis  web,  proses pengambilan keputusan menjadi lebih mudah karena calon pembeli tidak perlu melakukan perbandingan  secara  manual.  Mereka  hanya  perlu  memasukkan  kriteria-kriteria  yang dianggap penting, seperti harga, usia kendaraan, jarak tempuh, kondisi mesin, dan reputasi penjual (Widyastuti & Roestam, 2022). Sistem akan melakukan perhitungan menggunakan algoritma AHP dan memberikan rekomendasi mobil bekas taksi yang paling sesuai dengan preferensi calon pembeli (Ghurofan, 2022).
Keunggulan lain dari sistem ini adalah kemampuannya dalam menyimpan data dan riwayat pencarian pengguna (Santosa et al., 2022). Hal ini memungkinkan calon pembeli untuk  melakukan  perbandingan  lebih  lanjut  atau  bahkan  mengubah  kriteria  penilaian mereka  tanpa  harus  memulai  dari  awal.  Selain  itu,  sistem  ini  juga  dapat  memberikan informasi  tambahan  seperti  tips  dalam  memilih  mobil  bekas  dan  penjelasan  mengenai kriteria-kriteria yang harus dipertimbangkan. Dengan demikian, calon pembeli akan merasa lebih terbantu dan yakin dalam mengambil keputusan (Widiastuti, 2016).
Dari  uraian  yang  sudah  dipaparkan  pada  latar  belakang  merumuskan  beberapa persoalan  yang  mestinya  diselesaikan  pada  penulisan  ini  ialah,  Bagaimana mengimplementasikan  metode  Analytical  Hieararchy  Process  (AHP)  pada  sistem  web berbasis laravel pada penjualan mobil bekas taksi untuk memudahkan konsumen membuat mobil apa dan modifikasi seperti apa yang di inginkan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menerapkan metode kualitatif, penerapan ini cenderung mengacu pada algoritma penelitian melalui deskriptif (yaitu kata-kata tulisan. Pada pengumpulan data dari subjek penelitian dengan memanfaatkan data base konsumen berupa nomor WhatsApp, beberapa teknik yang bisa diterapkan adalah wawancara melalui WhatsApp  (Lesmana & Hansun,  2020).  Dengan  mengirimkan  undangan  wawancara  melalui  pesan  WhatsApp, peneliti dapat mencapai responden dengan cepat dan efisien. Wawancara dapat dilakukan secara tertulis melalui pesan atau dengan memanfaatkan fitur panggilan suara atau video WhatsApp. Pengambilan sampel untuk teknik ini bisa dilakukan dalam memilih responden secara random dari database konsumen atau dengan menerapkan kriteria tertentu seperti frekuensi  pembelian  atau  jenis  produk  yang  sering  dibeli.  Selain  wawancara,  kuesioner online juga bisa menjadi teknik yang efektif. Dengan mengirimkan kuesioner yang telah dirancang melalui pesan WhatsApp, peneliti dapat mengumpulkan data terstruktur terkait keputusan  pembelian,  preferensi  produk,  atau  pengalaman  menggunakan  sistem pendukung keputusan (Septian et al., 2024).
Dalam analisis data penelitian, beragam teknik digunakan untuk menggali wawasan dari data yang dikumpulkan. Jika penelitian ini mengandalkan pendekatan kuantitatif, teknik analisis  statistik  akan  menjadi  bagian  integral  dari  proses  penelitian.  Selanjutnya,  dalam konteks  Algoritma  AHP  yang  disebutkan  dalam  judul  penelitian,  teknik  analisis  hierarki proses  (AHP)  akan  menjadi  aspek  kritis  pada  penelitian  tersebut.  AHP  diterapkan  untuk menganalisis  preferensi  dan  bobot  pada  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam  sistem pendukung keputusan pembelian mobil bekas taksi. Integrasi data kualitatif dan kuantitatif melalui metode analisis campuran dapat memberikan pemahaman yang lebih holistik dan mendalam terhadap dinamika keputusan pembelian mobil bekas taksi berbasis web dengan Algoritma AHP (Lesmana & Hansun, 2020).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dibuat sistem dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan  diimplementasikan  database  manajemen  sistem  untuk  menyimpan  data  mobil  dan bobot kriteria. Sistem ini terbagi menjadi dua bagian, yaitu sistem pengelolaan dan sistem pengguna. Implementasi perancangan sistem ini dibagi sebagai berikut;
1. Implementasi Perancangan Antarmuka Sistem Administrator
Pada sistem ini terdiri  dari layar masuk, layar  utama, layar menu  kontrol dan layar keluar.

## Tampilan Halaman Utama
Setelah login admin berhasil maka sistem akan menampilkan halaman beranda sistem admin. Layar halaman System Manager ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Halaman Utama
Tampilan Halaman Kriteria
Pada  menu  ini  memaparkan  data  kriteria,  data  ini  bisa  ditambah,  diedit  dan dihapus. Tampilan halaman kriteria ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tampilan Halaman Kriteria
Tampilan Halaman Sub Kriteria
Dalam tampilan menu ini, sistem akan memperlihatkan data dari sub kriteria, yang data ini bisa ditambah, diedit dan dihapus. Tampilan halaman sub kriteria ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3 Tampilan Halaman Subkriteria
Tampilan Halaman Kategori
Dalam  tampilan  menu  ini,  sistem  menampilkan  data  dari  Kategori,  data  ini digunakan  sebagai  bobot  untuk  setiap  kriteria,  data  ini  bisa  ditambah,  diedit  dan dihapus. Tampilan halaman kategori ditampilkan pada Gambar 4.4.

## Gambar 4. Tampilan Halaman Kategori
Tampilan Halaman Alternatif
Dalam tampilan menu ini, sistem menampilkan data dari Alternatif, data ini sebagai pilihan mobil yang akan diolah, data ini bisa ditambah, diedit dan dihapus. Tampilan halaman Alternatif ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Halaman Alternatif

## 2. Implementasi Perancangan Antarmuka Sistem User
Sistem  pengguna  merupakan  sistem  utama  dalam  tugas  akhir  ini  yang  bertujuan untuk merekomendasikan mobil yang memenuhi kriteria. Tampilan tiap halamannya adalah sebagai berikut.

## Tampilan Halaman utama user
Pada  halaman  ini,  menampilkan  mobil  yang  tersedia  untuk  di  pesan  dan  bisa dilihat  secara  detail,  serta  user  dapat  memilih  mobil  berdasarkan  kriteria  yang diinginkan. Tampilan halaman utama user ditampilkan pada gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan Halaman Utama User
Tampilan Halaman pemilihan kriteria
Pada halaman  ini, menampilkan form  kriteria mobil yang diinginkan, kemudian akan  menampilkan  hasil  rekomendasi  mobil  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang diiginkan,  hasil  rekomendasi  mobil  tersebut  diranking  berdasarkan  nilai  tertinggi. Tampilan halaman utama user ditampilkan pada gambar .
Gambar 7. Tampilan Halaman utama user
3. Pengujian Sistem
Pengujian sistem merupakan langkah selanjutnya setelah implementasi sistem. Tujuan dari pengujian tersebut adalah untuk menunjukkan seberapa baik sistem yang dibangun dapat  bekerja  dengan  benar  dan  merekomendasikan  mobil  yang  sesuai  dengan menggunakan metode AHP berdasarkan kriteria pemilihan pengguna.
Tahapan-tahapan perhitungan AHP .
Pilihan pelanggan terhadap mobil yang akan dibeli memerlukan beberapa kriteria yang menjadi dasar pengambilan keputusan.

## Menghitung bobot kriteria .
Berdasarkan informasi yang diterima, keputusan ini didasarkan pada lima kriteria utama,  yaitu  harga,  jumlah  penumpang,  warna,  tampilan  interior  dan  eksterior. Kemudian  nilai  kriteria  diperoleh  pada  hasil  seleksi  bobot  berpasangan  ditentukan menggunakan  nilai  pada  tabel  skala  kuantitatif  tingkat  kepentingan  pada  Tabel  1 berikut:
Tabel 1. Skala Kuantitatif Tingkat Kepentingan Nilai Interpretasi 1 Kedua kriteria tersebut sama pentingnya 3 Kriteria yang satu sedikit lebih penting dibandingkan kriteria lainnya.
5 Kriteria yang satu lebih penting dibandingkan kriteria lainnya.
7 Kriteria yang satu jelas lebih penting dibandingkan kriteria lainnya. 9 Kriteria yang satu pasti lebih penting dibandingkan kriteria lainnya. 2,4,6,8 Nilai antara dua nilai tampilan yang berdekatan. Kebalikan Jika aktivitas i mendapat satu poin dibandingkan aktivitas j, maka j mempunyai nilai sebaliknya dibandingkan aktivitas i.
Masing-masing kriteria dibandingkan secara berpasangan dengan kriteria lainnya berdasarkan  nilai  pada  tabel  di  atas,  setelah  itu  hasil  perbandingan  tersebut ditempatkan  pada peringkat baris  dan kolom sesuai dengan kriteria perbandingan berpasangan pada Tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Matriks Perbandingan Kriteria
Harga  Jumlah Penumpang  Warna  Interior  Exterior Harga 1 3 5 5 7 Jumlah Penumpang  0,33 1 2 3 5 Warna 0,2 0,5 1 3 5 Interior 0,2 0,33 0,33 1 5
Exterior 0,14 0,2 0,2 0,2 1
Selanjutnya, jumlahkan masing-masing kolom matriks. Hasil penjumlahan kolom ini bisa terlihat di table 3 berikut:
Tabel 3. Penjumlahan Nilai Kolom Antar Kriteria Harga  Jumlah Penumpang  Warna  Interior  Exterior Harga 1 3 5 5 7 Jumlah Penumpang  0,33 1 2 3 5 Warna 0,2 0,5 1 3 5 Interior 0,2 0,33 0,33 1 5 Exterior 0,14 0,2 0,2 0,2 1 Total 1,87 5,03 8,53 12,2 23
Membagi elemen di setiap kolom dengan jumlah kolom yang relevan memberikan bobot relatif yang dinormalisasi sesuai Tabel 4 di bawah:
Tabel 4. Matriks Normalisasi Antar Kriteria Harga Jumlah Penumpang Warna  Interior  Exterior  jumlah Bobot Prioritas Harga 0,535 0,596 0,586 0,410 0,304 2,432 0,486 Jumlah Penumpang 0,176 0,199 0,234 0,246 0,217 1,073 0,215 Warna 0,107 0,099 0,117 0,246 0,217 0,787 0,157 Interior 0,107 0,066 0,039 0,082 0,217 0,511 0,102 Exterior 0,075 0,040 0,023 0,016 0,043 0,198 0,040
Penting  juga  untuk  mengetahui  seberapa  besar  konsistensi  dalam  mengambil keputusan, karena kita tidak ingin mengambil keputusan berdasarkan konsistensi yang buruk. Pengukuran konsistensi dilakukan sebanyak jumlah matriks acuan, dalam hal ini sebanyak lima kali, hasil perhitungan konsistensi disajikan pada Tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Matriks Konsistensi
Harga Jumlah Penumpang Warna  Interior  Exterior Consistency Measure Harga 1 3 5 5 7 5,562
Jumlah Penumpang 0,33 1 2 3 5 5,564 Warna 0,2 0,5 1 3 5 5,504 Interior 0,2 0,33 0,33 1 5 5,093 Exterior 0,14 0,2 0,2 0,2 1 5,115
Setelah  mendapatkan nilai (CM) Consistency Measure, kemudian mencari nilai CI (Consistency Index) yang didapat menggunakan rumus:
𝑪𝑰  = 𝝀 𝐦𝐚𝐱 − 𝒏 𝒏 − 𝟏
Sehingga:
CI = (5,368 – 5) / (5-1) = 0,092
𝜆 𝑚𝑎𝑥 didapat dari nilai (CM) Consistency Measure
n didapat dari jumlah kriteria
Selanjutnya mencari RI (Indeks Rasio), Berdasarkan teori indeks proporsional yang diperoleh, nilainya ditentukan berdasarkan urutan matriks dari jumlah kriteria. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. Random Consistency Index (RI)
Ordo matriks  1  2 3 4 5 6 7 8 9 10
Ratio index  0  0  0.58  0.9  1.12  1.24  1.32  1.41  1.46  1.49
Karena matriks terdiri dari 5 kriteria, otomatis RI = 1,12.
Berdasarkan CI dan RI, kita dapat menghitung rasio konsistensi, diperoleh CI / RI = 0,092 / 1,12 = 0,082.
CR  antara  0  dan  0,1  dianggap  konsisten,  bukan  tidak  konsisten.  Sehingga perbandingan yang diberikan kriterianya konsisten.

## Menghitung Bobot Subkriteria
Perhitungan subkriteria dilakukan dengan seluruh subkriteria kriteria. Dalam hal ini terdapat  5  (lima)  kriteria  yang  berarti  terdapat  5  (lima)  sub  kriteria  yang  menjadi prioritas/bobot  perhitungannya.  Langkah-langkah  penimbangan  subkriteria  sama dengan langkah penimbangan kriteria di atas. Berikut hasilnya:
a. Pembobotan Subkriteria Harga
Pada tingkat ini dilakukan penilaian perbandingan antara subkriteria yang satu dengan subkriteria yang lain. Lihat tabel 7.

## Tabel 7. Matriks Perbandingan Subkriteria Harga
<100 jt 100- 150 jt  150 – 200 jt > 200 jt <100 jt 1 2 3 4 100- 150 jt 0,5 1 2 3 150 – 200 jt 0,33 0,5 1 2 > 200 jt 0,25 0,33 0,5 1 Total 2,08 3,83 6,5 10
Setiap  elemen  array  ini  dihitung  dengan  mengalikan  matriks  perbandingan berpasangan dengan nilai bobot. Hasil perhitungan disajikan pada tabel 8.

## Tabel 8. Matriks Normalisasi Subkriteria Harga
<100 jt  100- 150 jt  150 – 200 jt  > 200 jt  Jumlah  Bobot Prioritas <100 jt 0,481 0,522 0,462 0,400 1,865 0,466 100- 150 jt 0,240 0,261 0,308 0,300 1,109 0,277 150 – 200 jt  0,159 0,131 0,154 0,200 0,643 0,161 > 200 jt 0,120 0,086 0,077 0,100 0,383 0,096
Selanjutnya dilakukan pengukuran ketebalan sebanyak yang ada pada matriks acuan, dalam hal ini pengukuran ketebalan ditunjukkan pada Tabel 9 di bawah ini:

## Tabel 9. Matriks Konsistensi Subkriteria Harga
<100 jt  100- 150 jt  150 – 200 jt  > 200 jt Consistency Measure <100 jt 1 2 3 4 4,047 100- 150 jt 0,5 1 2 3 4,037 150 – 200 jt 0,33 0,5 1 2 4,011 > 200 jt 0,25 0,33 0,5 1 4,010
Setelah mendapatkan nilai (CM) Consistency Measure, kemudian mencari nilai CI (Consistency Index) yang didapat menggunakan rumus :

## 𝑪𝑰  = 𝝀 𝐦𝐚𝐱 − 𝒏
𝒏 − 𝟏
Sehingga :
CI = (4,026 – 4) / (4-1) = 0,0087
𝜆 𝑚𝑎𝑥 didapat dari nilai (CM) Consistency Measure
n didapat dari jumlah kriteria
Selanjutnya mencari RI (Indeks Rasio), Berdasarkan teori indeks proporsional yang  diperoleh,  nilainya  ditentukan  berdasarkan  urutan  matriks  dari  jumlah kriteria. Hal ini ditunjukkan pada Tabel 6.
Dari CI dan RI kita dapat menghitung rasio konsistensi, diperoleh CI / RI = 0,0087 / 0,9 = 0,0097.
CR  antara  0  dan  0,1  dianggap  konsisten,  bukan  tidak  konsisten.  Dengan demikian, perbandingan subkriteria bersifat konsisten.
b. Pembobotan Subkriteria Jumlah Penumpang
Pada tingkat ini dilakukan penilaian perbandingan antara subkriteria yang satu dengan subkriteria yang lain. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Matriks Perbandingan Subkriteria Jumlah Penumpang 3 Seater 2 Seater 1 Seater 3 Seater 1 2 3 2 Seater 0,5 1 2 1 Seater 0,33 0,5 1 Total 2,08 3,83 6,5
Setiap  elemen  array  ini  dihitung  dengan  mengalikan  matriks  perbandingan berpasangan dengan nilai bobot. Hasil perhitungan disajikan pada tabel 11.
Tabel 11. Matriks Normalisasi Subkriteria Jumlah Penumpang
3 Seater  2 Seater  1 Seater  Jumlah  Bobot Prioritas 3 Seater 0,546 0,571 0,500 1,618 0,539 2 Seater 0,273 0,286 0,333 0,892 0,297 1 Seater 0,180 0,143 0,167 0,490 0,163
Selanjutnya  pengukuran  konsistensi dilakukan  sebanyak matriks  acuan  yang ada, sedangkan pengukuran konsistensi ditunjukkan pada Tabel 12 di bawah ini:
Tabel 12. Matriks Konsistensi Subkriteria Jumlah Penumpang
3 Seater  2 Seater  1 Seater Consistency Measure 3 Seater 1 2 3 3,011 2 Seater 0,5 1 2 3,005
1 Seater 0,33 0,5
1 3,001
Setelah mendapatkan nilai (CM) Consistency Measure, kemudian mencari nilai CI (Consistency Index) yang didapat menggunakan rumus:

## 𝑪𝑰  = 𝝀 𝐦𝐚𝐱 − 𝒏 𝒏 − 𝟏
Sehingga: CI = (3,006 – 3) / (3-1) = 0,0028
𝜆 𝑚𝑎𝑥 didapat dari nilai (CM) Consistency Measure
n didapat dari jumlah kriteria
Selanjutnya  mencari  RI  (Ratio  Index),  Berdasarkan  teori  indeks  proporsional yang  diperoleh,  nilainya  ditentukan  berdasarkan  urutan  matriks  dari  jumlah kriteria. Hal ini ditunjukkan pada Tabel 6.
Dari CI dan RI  kita dapat menghitung rasio konsistensi, diperoleh CI / RI = 0,0028 / 0,58 = 0,0048.
CR  antara  0  dan  0,1  dianggap  konsisten,  bukan  tidak  konsisten.  Dengan demikian, perbandingan subkriteria bersifat konsisten.
c. Pembobotan Subkriteria Warna
Pada tingkat ini dilakukan penilaian perbandingan antara subkriteria yang satu dengan subkriteria yang lain. Lihat tabel 13.
Tabel 13. Matriks Perbandingan Subkriteria Warna Hitam Putih Biru Merah Hitam 1 2 3 4 Putih 0,5 1 2 3 Biru 0,33 0,5 1 2 Merah 0,25 0,33 0,5 1 Total 2,08 3,83 6,5 10
Setiap  elemen  array  ini  dihitung  dengan  mengalikan  matriks  perbandingan berpasangan dengan nilai bobot. Hasil perhitungan disajikan pada tabel 14.
Tabel 14. Matriks Normalisasi Subkriteria Warna Hitam Putih Biru Merah Jumlah Bobot Prioritas Hitam 0,481 0,522 0,462 0,400 1,865 0,466 Putih 0,240 0,261 0,308 0,300 1,109 0,277
Biru 0,159 0,131 0,154 0,200 0,643 0,161 Merah 0,120 0,086 0,077 0,100 0,383 0,096
Selanjutnya dilakukan pengukuran ketebalan sebanyak yang ada pada matriks acuan, dalam hal ini pengukuran ketebalan ditunjukkan pada Tabel 15 di bawah ini:
Tabel 15. Matriks Konsistensi Subkriteria Warna Hitam Puth Biru Merah Consistency Measure Hitam 1 2 3 4 4,047 Putih 0,5 1 2 3 4,037 Biru 0,33 0,5 1 2 4,011 Merah 0,25 0,33 0,5 1 4,010
Setelah mendapatkan nilai (CM) Consistency Measure, kemudian mencari nilai CI (Consistency Index) yang didapat menggunakan rumus:

## 𝑪𝑰  = 𝝀 𝐦𝐚𝐱 − 𝒏
𝒏 − 𝟏
Sehingga:
CI = (4,026 – 4) / (4-1) = 0,0087
𝜆 𝑚𝑎𝑥 didapat dari nilai (CM) Consistency Measure
n didapat dari jumlah kriteria
Selanjutnya mencari RI (Indeks Rasio), Berdasarkan teori indeks proporsional yang  diperoleh,  nilainya  ditentukan  berdasarkan  urutan  matriks  dari  jumlah kriteria. Hal ini ditunjukkan pada Tabel 16.
Berdasarkan CI dan RI, kita dapat menghitung rasio konsistensi, diperoleh CI / RI = 0,0087 / 0,9 = 0,0097.
CR  antara  0  dan  0,1  dianggap  konsisten,  bukan  tidak  konsisten.  Dengan demikian, perbandingan subkriteria bersifat konsisten.
d. Pembobotan Subkriteria Interior
Pada  tingkat  ini  dilakukan  penilaian  perbandingan  antara  satu  subkriteria dengan subkriteria lainnya. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 16.

## Tabel 16. Matriks Perbandingan Subkriteria Interior
S1 S2 S3 S4 S1 1 2 3 4 S2 0,5 1 2 3 S3 0,33 0,5 1 2 S4 0,25 0,33 0,5 1 Total 2,08 3,83 6,5 10 Keterangan:
S1 :  Jok Kulit, Headunit, Subwofer
S2 : Jok kulit, Headunit S3 : Jok Kulit S4 : Standart
Setiap  elemen  array  ini  dihitung  dengan  mengalikan  matriks  perbandingan berpasangan dengan nilai bobot. Hasil perhitungan disajikan pada tabel 17.
Tabel 17. Matriks Normalisasi Subkriteria Interior
S1 S2 S3 S4 Jumlah Bobot Prioritas S1 0,481 0,522 0,462 0,400 1,865 0,466 S2 0,240 0,261 0,308 0,300 1,109 0,277 S3 0,159 0,131 0,154 0,200 0,643 0,161 S4 0,120 0,086 0,077 0,100 0,383 0,096
Selanjutnya dilakukan pengukuran ketebalan sebanyak yang ada pada matriks acuan, dalam hal ini pengukuran ketebalan ditunjukkan pada Tabel 18 di bawah ini:
Tabel 18. Matriks Konsistensi Subkriteria Interior S1 S2 S3 S4 Consistency Measure S1 1 2 3 4 4,047 S2 0,5 1 2 3 4,037 S3 0,33 0,5 1 2 4,011 S4 0,25 0,33 0,5 1 4,010
Setelah mendapatkan nilai (CM) Consistency Measure, kemudian mencari nilai CI (Consistency Index) yang didapat menggunakan rumus :

## 𝑪𝑰  = 𝝀 𝐦𝐚𝐱 − 𝒏 𝒏 − 𝟏
Sehingga : CI = (4,026 – 4) / (4-1) = 0,0087
𝜆 𝑚𝑎𝑥 didapat dari nilai (CM) Consistency Measure
n didapat dari jumlah kriteria
Selanjutnya  mencari  RI  (Ratio  Index),  Berdasarkan  teori  indeks  proporsional yang  diperoleh,  nilainya  ditentukan  berdasarkan  urutan  matriks  dari  jumlah kriteria. Hal ini ditunjukkan pada Tabel 6.
Dari CI dan RI  kita dapat menghitung rasio konsistensi, diperoleh CI / RI = 0,0087 / 0,9 = 0,0097.
CR  antara  0  dan  0,1  dianggap  konsisten,  bukan  tidak  konsisten.  Dengan demikian, perbandingan subkriteria bersifat konsisten.
e. Pembobotan Subkriteria Exterior
Pada tingkat ini dilakukan penilaian perbandingan antara subkriteria yang satu dengan subkriteria yang lain. Lihat tabel 19.
Tabel 19. Matriks Perbandingan Subkriteria Exterior S1 S2 S3 S4 S1 1 2 3 4 S2 0,5 1 2 3 S3 0,33 0,5 1 2 S4 0,25 0,33 0,5 1 Total 2,08 3,83 6,5 10 Keterangan :
S1 :  Bodykit, Custom Headlamp, Velg Custom S2 : Bodykit, Custom Headlamp S3 : Bodykit S4 : Standart
Setiap  elemen  array  ini  dihitung  dengan  mengalikan  matriks  perbandingan berpasangan dengan nilai bobot. Hasil perhitungan disajikan pada tabel 20.

## Tabel 20. Matriks Normalisasi Subkriteria Exterior
S1 S2 S3 S4 Jumlah Bobot Prioritas S1 0,481 0,522 0,462 0,400 1,865 0,466 S2 0,240 0,261 0,308 0,300 1,109 0,277 S3 0,159 0,131 0,154 0,200 0,643 0,161 S4 0,120 0,086 0,077 0,100 0,383 0,096
Selanjutnya  pengukuran konsistensi dilakukan  sebanyak matriks  acuan  yang ada, pengukuran konsistensi ditunjukkan pada Tabel 21 di bawah ini:
Tabel 21. Matriks Konsistensi Subkriteria Exterior S1 S2 S3 S4 Consistency Measure S1 1 2 3 4 4,047 S2 0,5 1 2 3 4,037 S3 0,33 0,5 1 2 4,011 S4 0,25 0,33 0,5 1 4,010
Setelah mendapatkan nilai (CM) Consistency Measure, kemudian mencari nilai CI (Consistency Index) yang didapat menggunakan rumus:

## 𝑪𝑰  = 𝝀 𝐦𝐚𝐱 − 𝒏 𝒏 − 𝟏
Sehingga:
CI = (4,026 – 4) / (4-1) = 0,0087
𝜆 𝑚𝑎𝑥 didapat dari nilai (CM) Consistency Measure
n didapat dari jumlah kriteria
Selanjutnya  mencari  RI  (Ratio  Index),  Berdasarkan  teori  indeks  proporsional yang  diperoleh,  nilainya  ditentukan  berdasarkan  urutan  matriks  dari  jumlah kriteria. Hal ini ditunjukkan pada Tabel 6.
Berdasarkan CI dan RI, kita dapat menghitung rasio konsistensi, diperoleh CI / RI = 0,0087 / 0,9 = 0,0097.
CR  antara  0  dan  0,1  dianggap  konsisten,  bukan  tidak  konsisten.  Dengan demikian, perbandingan subkriteria bersifat konsisten.

## Menghitung Alternatif dan Perangkingan
Perhitungan  alternatif  dilakukan  terhadap  data-data  dari  semua  kriteria  dan subkriteria.  Kriteria  dan  subkriteria  yang  sudah  dicari  bobotnya  pada  proses sebeluumnya. Berikut ini data dari hasil pembobotan kriteria dan subkriteria yang telah dicari diatas, dapat dilihat pada tabel 22:
Tabel 22. Hasil Pembobotan Kriteria dan Subkriteria
Harga Jumlah Penumpang Warna Interior Exterior 0,486 0,215 0,157 0,102 0,040 <100 jt 0,466 3 Seater 0,539 Hitam 0,466 Jok Kulit, Headunit, Subwofer 0,466 Bodykit, Custom headlamp, Velg Custom 0,466 100 – 150 jt 0,277 2 Seater 0,297 Putih 0,277 Jok kulit, Headunit 0,277 Bodykit, Custom headlamp 0,277 150 – 200 jt 0,161 1 Seater 0,163 Biru 0,161 Jok Kulit 0,161 Bodykit 0,161 >200 jt 0,096 Merah 0,096 Standart 0,096 Standart 0,096
Dan berikut ini adalah data alternative yang sudah ditetapkan sebelumnya, bisa dilihat di tabel 23 berikut:
Tabel 23. Data Alternatif
Nama Harga Jumlah penumpang Warna Interior Exterior Toyota Vios < 100 jt 2 Seater Hitam Standart Standart Toyota Alphard >200 jt 3 Seater Hitam Jok Kulit, Headunit, Subwofer Bodykit, Custom Headlamp, Velg Custom
Honda Mobilio 100 -150 jt 3 Seater Putih Jok kulit, Headunit Bodykit, Custom Headlamp Toyota Avanza 100 -150 jt 3 Seater Hitam Jok kulit, Headunit Bodykit
Data  alternatif  yang  ditampilkan  pada  table  4.23  diatas  akan  diklasifikasikan. Klasifikasi data ialah penyesuaian nilai-nilai parameter semua kriteria pada alternatif, hasilnya bisa dilihat pada table 24 berikut:
Tabel 24. Hasil Data klasifikasi Nama Harga  Jumlah penumpang  Warna  Interior  Exterior  Jumlah Toyota Vios 0,2265 0,0639 0,0732  0,0098  0,0038  0,3771 Toyota Alphard  0,0467 0,1159 0,0732  0,0475  0,0186  0,3019 Honda Mobilio  0,1346 0,1159 0,0435  0,0283  0,0111  0,3333 Toyota Avanza  0,1346 0,1159 0,0732  0,0283  0,0064  0,3584
Setelah  itu,  tahap  selanjutnya  ialah  melakukan  pengurutan  atau  perangkingan. Perangkingan diberikan melalui pengurutan nilai dari total skor terkecil hingga terbesar sehingga didapatkan hasil di tabel 25 berikut:
Tabel 25. Hasil Akhir Perhitungan Nama Nilai Ranking Toyota Vios 0,3771 1 Toyota Alphard 0,3019 4 Honda Mobilio 0,3333 3 Toyota Avanza 0,3584 2
Pada hasil perolehan perhitungan diatas maka diperoleh akhir rekomendasi mobil bekas taksi modifikasi system yaitu mobil Toyota vios yang memiliki nilai 0,3771, maka dari itu menjadi rekomendasi pilihan konsumen.

## SIMPULAN
Setelah  pelaksanaan,  pengujian  dan  penerimaan  hasil  pengujian,  dapat  diambil kesimpulan  Metode  AHP  dapat  diterapkan  dengan  baik  pada  sistem  pendukung keputusan  pembelian  dan  modifikasi  taksi  bekas  dengan  menggunakan  algoritma Analytic Hierarchy Process (AHP). Hasil penerapan sistem AHP sesuai  dengan rencana perhitungan, menghasilkan mobil Toyota Vios sebagai varian terbaik dengan skor akhir
0,3771  dan  skor  konsistensi  seragam.  Calon  pembeli  taksi  bekas  modifikasi  dapat menggunakan hasil tersebut untuk memilih taksi bekas modifikasi yang sesuai dengan kebutuhannya.  Setelah  melakukan  kesimpulan  dari  penelitian,  saran  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  pembelian  dan  modifikasi  mobil  bekas  taksi  menggunakan Algoritma Analytical Hierarchy Process (AHP). Sistem ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan kriteria baru untuk menyempurnakan hasil perhitungan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin,  B.  (2015). Sistem  pendukung  keputusan  rekomendasi  pemilihan  mobil  bekas dengan  menggunakan  metode  TOPSIS.  Universitas  Islam  Negeri  Maulana  Malik Ibrahim.
Dari, R. W., Sapriadi, S., Rahmi, N. A., & Purnama, P. A. W. (2023). Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas. Jurnal KomtekInfo, 73 – 79.
Fatmawati,  K.,  Windarto,  A.  P.,  Solikhun,  S.,  &  Lubis,  M.  R.  (2017).  Analisa  spk  dengan metode ahp dalam menentukan faktor konsumen dalam melakukan kredit barang.
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 1(1).
Ghurofan, R. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Menggunakan
Metode Ahp Dan Topsis. Uiversitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
Hadi,  A.  A.,  &  Sujatmiko,  B.  (2020).  Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan Pembelian Sepeda Motor Bekas Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Berbasis Web. J. Manaj. Inform, 11(1), 1 – 8.
Hamdhani,  R.  S.,  &  Imbar,  R.  V.  (2015).  Sistem  Informasi  Pemilihan  Mobil  Bekas Menggunakan  Decision  Support  System  Analytical  Hierarchy  Process  Pada Showroom Yokima Motor Bandung. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 1(2).
Kusmayadi,  A.  A.  B.  (2017). Decision  Support  System  Berbasis  Expert  System  Dalam Pemilihan Mobil Bekas Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Forward Chaining.
Lesmana,  D.  J.,  &  Hansun,  S.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mobil dengan AHP-SAW. Jurnal Teknologi Informasi Indonesia (JTII), 5(1), 24 – 31.
Nofisuryano,  Y.  (2020). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mobil  Bekas  Berbasis Web Mobile (Studi Kasus: Showroom Reza Motor 2 Pekanbaru). Universitas Islam Riau.
Pamungkas, N., Indriyono, B. V., Mamud, W., Adhim, M. U., Yuanita, S. P., & Adji, D. R. (2023). Kombinasi Metode Fuzzy Multiple Attribute dan Simple Additive Weighting untuk  Keputusan  Pembelian  Mobil  Bekas. Prosiding  SEMNAS  INOTEK  (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 7(1), 245 – 252.
Sain, Z. H., Vasudevan, A., Thelma, C. C., & Asfahani, A. (2024). Harnessing ChatGPT for Effective Assessment and Feedback in Education. Journal of Computer Science and Informatics Engineering, 74 – 82.
Santosa, A. T., Suwondo, A., & Baihaqy, M. A. M. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Mobil  Bekas  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Ahp  (Analytical Hierarchy Process). STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik Dan Ilmu Komputer, 1(3), 6 – 19.
Santoso, W., Mawardi, V. C., & Sutrisno, T. (2021). Implementasi Aplikasi Jual Beli Mobil Bekas Dengan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Naive Bayes. Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi, 9(1), 215 – 222.
Septian, M. A., Assidiq, M., & Sari, C. R. (2024). Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Mobil  Bekas  Terbaik  Dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN). Journal Peqguruang: Conference Series, 5(2), 783 – 788.
Widiastuti,  Y.  (2016). Penerapan  Metode  KNN  (K-Nearest  Neighbor)  pada  Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Rumah.
Widyastuti, I., & Roestam, R. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Dengan  Metode  Analythical  Hierarchy  Process  Pada  CV.  Icha  Mobilindo. Jurnal Manajemen Sistem Informasi, 7(4), 599 – 611.