e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25988 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25988
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Gaming Menggunakan Metode AHP-Topsis
Ananda Adhi Mulya 1* , Wiwien Hadikurniawati 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang *anandaadhim84@gmail.com

## Abstrak
Proses memilih laptop gaming melibatkan pertimbangan sejumlah faktor teknis dan kinerja selain faktor anggaran. Faktor-faktor tersebut meliputi jenis baterai, kualitas prosesor, kualitas kartu grafis, kapasitas RAM,  dan jenis penyimpanan. Ini adalah komponen utama yang memengaruhi pengalaman bermain game. Selain itu, ergonomi, desain,  dan  ukuran yang  sesuai  dengan  preferensi  individu  harus  diperhatikan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengurangi beban faktor harga yang ditanggung konsumen sehingga tidak menjadi satu-satunya pertimbangan dalam  memilih  laptop  dengan  metode  AHP-TOPSIS.  Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  adalah prototype,  pemodelan  menggunakan  UML  dan  pembangunan  sistem  menggunakan  PHP  dan  MySQL. Berdasarkan  nilai  preferensi  tertinggi,  AHP-TOPSIS  merekomendasikan  agar  laptop  gaming  HP  Victus  16- R0017TX dipilih sebagai opsi terbaik. Saran-saran ini dapat memberikan arahan yang berguna saat memilih laptop gaming yang memenuhi kebutuhan Anda dalam hal kecepatan dan penyimpanan.
Kata kunci: SPK, Laptop Gaming, AHP, TOPSIS

## Abstract
The process of choosing a gaming laptop involves considering a number of technical and performance factors in addition  to  budget  factors.  These  factors  include  battery  type,  processor  quality,  graphics  card  quality,  RAM capacity, and storage type. These are the main components that influence the gaming experience. In addition, ergonomics, design and sizing to suit individual preferences must be taken into account. This research aims to reduce the price factor borne by consumers so that it is not the only consideration in choosing a laptop using the AHP-TOPSIS method. The system development methods used are prototypes, modeling using UML and system development using PHP and MySQL. Based on the highest preference value, AHP-TOPSIS recommends that the HP Victus 16-R0017TX gaming laptop be selected as the best option. These suggestions can provide useful direction when choosing a gaming laptop that meets your needs in terms of speed and storage.
Keywords: SPK, Gaming Laptop, AHP, TOPSIS

## 1. Pendahuluan
Sektor teknologi tumbuh dengan pesat, dan hal ini juga  berlaku  pada  pasar laptop  gaming .  Salah satu  pilihan  terpopuler  bagi  pelanggan  yang mencari  portabilitas,  fleksibilitas,  dan  performa bertenaga  dalam  1  perangkat  adalah laptop gaming .  [1].  Mengikuti  perkembangan  tersebut, bermunculanlah  beragam  model  dan  merek laptop gaming dengan spesifikasi beragam. Meski
begitu,  memilih laptop  gaming yang  sesuai dengan  kebutuhan  dan  selera  masih  tetap  sulit meski banyak pilihan. [2].
Saat  ini  juga  lagi  maraknya  yang  dinamakan gamer , gamer merupakan satu contoh dari sekian banyak  golongan  yang  selalu  mengikuti perkembangan teknologi Dengan perkembangan games yang  semakin  cepat,  muncul  cabang olahraga  baru  yang  disebut  eSports  yang
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25988 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25988
dikhusukan  untuk  kompetisi video  game .  Dari munculnya  cabang  olah  raga  ini,  muncullah sebutan  baru  untuk  para  atlit  yang  bergelut  di dunia ini dan kerap dijuluki Professional Gamer .
Namun tidakmudah untuk menjadi seorang gamer professional dibutuhkan kemampuan yang selalu di  asah  dan  media  yang  canggih  untuk mendukung pengasahan kemampuannya antara lain  laptop gaming  high  end yang  memiliki spesifikasi tinggi diatas rata–rata laptop biasa [3]. Melalui  sebuah  wawancara  dengan  bapak Sugiyarto pemilik Excellent Computer Semarang, banyak  pengguna  yang  kurang  pengetahuan dalam  pemilihan  kriteria  dan  spesifikasi  laptop sehingga membuat konsumen merasa kebingungan dalam memilih laptop gaming sesuai kebutuhannya, karena banyak pilihan laptop yang dijual dan yang ditawarkan di pasaran mulai dari merek, tipe laptop dan juga harga yang bervariasi. Terkadang  pengguna  tidak  menyesuaikan spesifikasi  laptop  dengan  kegunaannya,  misal pembelian  laptop  dengan  spesifikasi  tinggi sebenarnya  dipergunakan  untuk  pekerjaan semacam  desain  grafis,  yang  merupakan pekerjaan yang lebih berat dibandingkan dengan pekerjaan yang hanya untuk mengetik saja. Untuk itu konsumen harus cermat dalam mempertimbangkan kriteria dan spesifikasi laptop yang  akan  dipilih.  Memilih laptop  gaming melibatkan  pertimbangan  sejumlah  faktor  teknis dan kinerja selain faktor anggaran. Faktor-faktor
tersebut meliputi jenis baterai, kualitas prosesor, kualitas  kartu  grafis,  kapasitas  RAM,  dan  jenis penyimpanan. Ini adalah komponen utama yang memengaruhi pengalaman bermain game . Selain itu,  ergonomi,  desain,  dan  ukuran  harus diperhitungkan  berdasarkan  preferensi  individu Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah proses  untuk  menentukan  bobot  faktor  saat memilih laptop gaming . Pendekatan AHP bekerja atas dasar penyederhanaan masalah yang tidak terstruktur  dan  diorganisasi  secara  dinamis  ke dalam  suatu  hierarki.  Selanjutnya,  nilai  numerik diberikan  pada  setiap  variabel  berdasarkan penilaian  subyektif  mengenai  signifikansi relatifnya terhadap variabel lainnya [4]. Berbagai faktor ini kemudian disatukan untuk mengidentifikasi  variabel-variabel  yang  sangat penting  dan  berdampak  pada  hasil  sistem.  [5]. Pendekatan  TOPSIS  ( Technique  for  Order  of Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution )  yakni proses  yang  digunakan  untuk  memilih  la ptop gaming .  Dengan  menggunakan  jalur  terpendek antara jarak solusi ideal positif dan negatif, opsi dipilih  menggunakan  pendekatan  TOPSIS, sebuah  strategi  pengambilan  keputusan  multi- kriteria [6]. Menurut penelitian Hadikurniawati dkk. (2021), metode Hybrid SAW-TOPSIS digunakan untuk  mencari  alternatif  terbaik  dengan mengoreksi kesenjangan antara kinerja alternatif dan hasil sebenarnya. Metode SAW menghitung bobot atribut atau kriteria serta bobot keseluruhan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25988 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25988
alternatif  pada  setiap  parameter.  [7].    Untuk membantu  konsumen  dalam  memilih laptop gaming terbaik berdasarkan parameter performa, khususnya performa dan penyimpanan, penelitian ini  mencoba  membangun  SPK  dengan pendekatan  AHP-TOPSIS.  Selain  itu,  tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengurangi  beban faktor  harga  yang  ditanggung  konsumen sehingga tidak menjadi satu-satunya pertimbangan dalam memilih laptop.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Terkait
Adapun  penelitian  sebelumnya  yang  digunakan sebagai  acuan  dalam  penulisan  sesuai  dengan yang akan di teliti sebagai pendukung penelitian ini, antara lain:
- Budiarso  &  Noviana  (2023)  menggunakan metode  AHP-TOPSIS  untuk  menentukan ponsel  gaming berdasarkan  RAM,  baterai, memori internal, prosesor, layar, kamera, dan harga.  Nilai  terbesar  dan  terendah  yang diperoleh  hasil  perhitungan  adalah  Redmi Note 9 Pro (0.787), Realme 8 (0.76), Realme 6  (0.633),  Realme  Narzo  50  A  (0.386), Realme  Narzo  30  A  (0.379),  dan  Redmi Catatan 8 (0,127) [8].
- Sadali  dkk  (2023)  menggunakan  metode TOPSIS  untuk  melakukan  seleksi  beasiswa pada  Bank  Indonesia  dengan  kriteria  IPK, penghasilan, tanggungan, usia, prestasi dan
organisasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan metode  TOPSIS  mampu  memberikan rekomendasi  penerima  beasiswa  dengan kriteria  yang  palimh  berpengaruh  yaitu  IPK karena memiliki kriteria tertinggi [9].
- Arta  dkk  (2023)  membangun  sistem pendukung  keputusan  untuk  pemilihan supplier batu alam pada  CV.  Karisma  Alam menggunakan  metode  MOORA  dengan kriteria harga, kualitas bahan, jarak dan waktu pemesanan. Hasil penelitian dengan metode MOORA  didapatkan  supplier  terbaik  adalah A6 dengan nilai 0,0031 [10]
- Nugroho (2023) menyelesaikan pelaksanaan pelatihan  PLN  UPDL  Surabaya  dengan pendekatan AHP-TOPSIS dengan memperhatikan  kriteria  guru,  materi, kehandalan  instruktur,  suasana  kelas, tampilan materi, dan pelayanan. Berdasarkan temuan  komputasi  metode  AHP  TOPSIS, pemeringkatan  PJJ  mengalami  perbaikan [11].
- Instruktur  terbaik  SMK  Sirajul  Falah  Parung dipilih oleh Siregar dkk. (2022) memanfaatkan teknik  AHP-TOPSIS  berdasarkan  standar moralitas,  disiplin,  tanggung  jawab,  dan keahlian  materi  pelajaran.  Berdasarkan temuan pemeringkatan AHP-TOPSIS, Abdul Choir, S.Kom merupakan guru terbaik [12].
- Pendekatan  AHP-TOPSIS  digunakan  oleh Firdaus dkk. (2023) untuk memilih penyedia
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25988
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25988
jasa  angkutan  truk  di  PT.  LK.  Citrabati merupakan  vendor  yang  direkomendasikan dengan  pendekatan  AHP-TOPSIS,  dengan bobot preferensi terbesar sebesar 0,6 [13]..

## 2.2. Landasan Teori
1. Sistem Pendukung Keputusan
Seluruh tahapan proses pengambilan keputusan, termasuk  identifikasi  masalah,  pemilihan  data terkait, pemilihan strategi, dan evaluasi kegiatan pemilihan  alternatif,  didukung  oleh  sistem pendukung  keputusan  [14].  Sistem  pendukung keputusan  pada  dasarnya  dirancang  untuk membantu  semua  tahapan  proses  pengambilan keputusan,  dimulai  dengan  identifikasi  masalah dan  berlanjut  melalui  pemilihan  data,  pemilihan strategi,  dan  evaluasi  pilihan  [15].  Sistem pendukung  keputusan  adalah  sistem  computer yang  mengolah  data  menjadi  informasi  untuk mengambil  keputusan  dan  masalah  semi terstuktur  yang  spesifik  secara  khusus dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  dan permasalahan manajemen yang tidak terstruktur untuk  meningkatkan  kualitas    pegambilan keputusan [16]
2. AHP
Thomas  L.  Saaty  menciptakan  paradigma pendukung  keputusan Analytical  Hierarchy Process (AHP).  Masalah  multifaktor  atau multikriteria  yang  kompleks  dikategorikan  ke dalam  hierarki  oleh  AHP  [15].  Suatu  masalah
yang  kompleks  dijelaskan  pada  berbagai tingkatan  dalam  kerangka  hierarki,  dimulai dengan tujuan dan turun ke faktor, kriteria, sub- kriteria,  dan  seterusnya  hingga  tingkat  alternatif akhir [18].

## 3. TOPSIS
Salah  satu  teknik  penyelesaian  permasalahan MADM  adalah  dengan  metode  TOPSIS. Persyaratan  ini  berasal  dari  kenyataan  bahwa konsep  metode  TOPSIS  lugas  dan  mudah dipahami,  serta  dapat  menghitung  kemampuan relatif menggunakan pilihan yang tersedia dalam format  matematika  langsung.  Teknik  TOPSIS dimulai  dengan  rancangan  alternatif  yang memenuhi persyaratan terbaik, terjauh dari solusi ideal  negatif dan  terkecil  dari  solusi  ideal  positif [19].

## 2.3. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini meliputi beberapa tahapan diantaranya :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Studi Literatur
Teknik  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini    adalah  studi  literatur,  yaitu dengan  cara  meneliti  dan  memahami  buku atau  jurnal  yang  relevan  dengan  sistem
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25988 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25988
pendukung keputusan dengan metode AHP dan TOPSIS.
2. Pengumpulan Data Metode  yang  digunakan  dalam  proses pengumpulan data dalam pembuatan sistem adalah  wawancara,  observasi  dan  studi pustaka
3. Pengembangan Sistem Metode yang digunakan untuk
pengembangan sistem adalah prototype.
4. Validasi Proses  validasi  sistem  ini  akan  di  validasi oleh  dua  validator  yaitu  seorang  ahli  dan pengguna aplikasi.
5. Pembuatan Laporan
Setelah  selesai  melaksanakan  penelitian, kemudian membuat laporan penelitian dalam bentuk skripsi.

## 3. Metode Penelitian
3.1. Metode Pengumpulan Data
Metode   pengumpulan   data   yang   digunakan dalam penelitian ini diantaranya:
1. Wawancara
Metode   ini dilakukan dengan tanya jawab secara  langsung  dengan  bapak  Sugiyarto pemilik  Excellent  Computer  Semarang berkaitan    dengan  permasalahan  dalam pemilihan  laptop gaming dan  tentang spesifkasi laptop gaming terbaru.
2. Observasi
Metode  ini  dilakukan  dengan  pengamatan secara  langsung  di  Excellent  Computer Semarang.  Hal    yang    akan  diteliti    yaitu mengenai   kriteria pemilihan laptop gaming dan  pemilihan  laptop gaming terbaik untuk setiap output yang akan diperoleh.
3. Studi Pustaka Metode  pengumpulan  data yang dilakukan dengan  membaca  dan  mempelajari  data- data dari buku, artikel dan jurnal dari internet, serta  literatur   lainnya    yang   berhubungan dengan tema  sistem  perangkingan  dengan metode AHP dan TOPSIS.
3.2. Metode Pengembangan Sistem
Metode  yang  digunakan  untuk  pengembangan sistem adalah prototype [20].
Gambar 2. Prototype
1. Komunikasi
Tahap  ini  melakukan  identifikasi  permasalahan- permasalahan  dalam  pemilihan  laptop gaming serta  informasi-informasi  lain  yang  diperlukan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25988 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25988
untuk membangun sistem pendukung keputusan pemilihan laptop gaming .
2. Perencanaan
Tahap  ini  mengidentifikasikan  kebutuhan  sistem yaitu  kebutuhan  perangkat  lunak  ( software ), kebutuhan  perangkat  keras  ( hardware )  dan kriteria dan bobot pemilihan laptop gaming .
3. Pemodelan
Tahap ini dilakukan perancangan sistem dengan menggunakan UML, perancangan database dan dibuat suatu desain antar muka sistem.
4. Kontruksi
Tahap ini membangun sistem menggunakan PHP dan MySQL.
5. Penyerahan
Tahapan  ini  dibutuhkan  untuk  mendapatkan feedback dari  pengguna,  sebagai  hasil  evaluasi dari tahapan sebelumnya dan implementasi dari sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  laptop gaming .
3.3. Variabel Penelitian Detail  teknis  setiap laptop  gaming ,  seperti prosesor, RAM, GPU, baterai, dan penyimpanan, termasuk  di  antara  variabel  yang  dikumpulkan. Dalam  sistem  pendukung  keputusan,  kriteria utama dalam memilih laptop gaming adalah data alternatif yang dikumpulkan.
3.4. Struktur Hirarki
Struktur  hirarki  pemilihan  laptop gaming digunakan  untuk  membantu  mengorganisir informasi  dan  memfasilitasi  perbandingan berpasangan seperti gambar 3.
Gambar 3. Struktur Hirarki.
4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Perhitungan AHP
1. Matrik Perbandingan Kriteria
Matriks perbandingan kriteria (Cij) dihasilkan dari hasil penilaian pakar. Nilai pada matriks tersebut menggambarkan tingkat kepentingan relatif antar kriteria. Matriks perbandingan kriteria digunakan sebagai langkah awal dalam metode AHP untuk mendapatkan vektor eigen dan nilai konsistensi. Tabel 1. Matrik Perbandingan Kriteria
Proc  RAM  GPU  Baterai  Storage
Proc 1 1 8 0,5 0,5 RAM 1 1 4 0,5 0,5 GPU 0,125  0,25 1 0,333 0,2 Baterai 2 2 3 1 0,333 Storage 2 2 5 3 1
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25988 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25988

## 2. Bobot Prioritas Kriteria
Bobot  prioritas  kriteria  (Wij)  dihitung  dari  vektor eigen  yang  diperoleh  dari  matriks  perbandingan kriteria yang konsisten. Bobot ini mencerminkan kontribusi  relatif  setiap  kriteria  terhadap  tujuan akhir pemilihan laptop gaming.
Tabel 2. Bobot Prioritas Kriteria
3. Matriks Konsistensi Kriteria Analisis  konsistensi  matriks  untuk  memastikan bahwa perbandingan antar kriteria yang diberikan pakar  konsisten.  Hasil  analisis  melibatkan perhitungan eigenvalue , eigenvector ,  dan perhitungan consistency  index (CI)  serta consistency ratio (CR).
Tabel 3. Konsistensi dan Bobot Kriteria
Proc  RAM  GPU  Baterai  Storage  Bobot Proc 0,163 0,16  0,381 0,094 0,197 5,296 RAM 0,163 0,16 0,19 0,094 0,197 5,309 GPU 0,02 0,04  0,048 0,062 0,062 5,263 Baterai 0,327 0,32  0,143 0,188 0,132 5,477 Storage 0,327 0,32  0,238 0,563 0,395 5,437
Lambda  maks ( λ 𝑚𝑎𝑥 )  dihitung  dengan menggunakan rumus:
= ∑ 𝑒𝑖𝑔𝑒𝑛𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑟𝑑𝑜 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 = 26,780 5 = 5,356
Consistency  index (CI)  dihitung  dengan menggunakan rumus:
CI = λ 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛−1 = 5,356−1 5−1 = 0,089
Consistency  ratio (CR)  dihitung  dengan menggunakan rumus:
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,089 1,12 = 0,08
Dengan  adanya  perhitungan consistency ratio (CR)  mendapatkan  nilai  0,08  atau  kurang dari 0,1, maka sudah dipastikan data analisa yang digunakan ini mendapatkan nilai yang konsisten atau benar.

## 4.2. Perhitungan TOPSIS
1. Matriks Evaluasi Laptop Gaming
Nilai  evaluasi  pada  alternatif  laptop gaming didapatkan  dari  penilaian  yang  diberikan  oleh pakar yang sudah paham terkait penilaian bobot kriteria  dari  masing-masing  alternatif  laptop gaming .
Tabel 4. Nilai Bobot Alternatif
Alternatif Kriteria Proc  RAM  GPU Baterai Storage * A1 * 4 5 7 6 8 * A2 * 4 5 8 5 8 * A3 * 4 4 7
6 7 * A4 * 4 5 7 6 8 * A5 * 4 5 8 7 8 * A6 * 4 5 9 5 8 *Ben efit* *Ben efit* *Ben efit* *Benefit* *Benefit* Bobot 0,20 0,16 0,05 0,22 0,37

## 2. Matriks Ternormalisasi
Langkah  ini,  dilakukan  normalisasi  matriks  (Rij) untuk menghindari pengaruh skala yang berbeda pada  setiap  kriteria  matriks,  dihasilkan  dengan membagi  setiap  elemen  Rij  dengan  akar  dari
Proc  RAM  GPU  Baterai Stora ge Bobot Priorit as Proc 0,163 0,16  0,381 0,094  0,197 0,20 RAM 0,163 0,16 0,19 0,094  0,197 0,16 GPU 0,02 0,04  0,048 0,062  0,062 0,05 Baterai 0,327 0,32  0,143 0,188  0,132 0,22 Storage 0,327 0,32  0,238 0,563  0,395 0,37
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25988 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25988
jumlah  kuadrat  elemen  pada  kolom  yang bersangkutan dengan rumus 𝑅 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋𝑖𝑗 √∑ (𝑅 𝑖𝑗 )² 𝑚 𝑖=1
Tabel 5. Matriks Ternormalisasi
Proc RAM GPU Baterai Storage 9,797959 11,874342 18,86796 14,38749 19,20937 * A1 * 0,4082483 0,421076 0,370999  0,417029  0,416463 * A2 * 0,4082483 0,421076 0,423999  0,347524  0,416463
* A3 *
0,4082483  0,3368608  0,370999  0,417029  0,364405
* A4 * 0,4082483 0,421076 0,370999  0,417029  0,416463 * A5 * 0,4082483 0,421076 0,423999  0,486534  0,416463 * A6 * 0,4082483 0,421076 0,476999  0,347524  0,416463
3. Matriks Ternormalisasi Terbobot Tahap ini  dikalikan  setiap  elemen 𝑅 𝑖𝑗 ∗ dengan bobot relatif dari kriteria yang bersangkutan ( 𝑊 𝑗 ).
Hal  ini  menghasilkan  matriks  ternormalisasi terbobot 𝑉 𝑖𝑗 ∗ dengan rumus 𝑉 𝑖𝑗 ∗ = 𝑊 𝑗 ∗ 𝑅 𝑖𝑗 ∗

## Tabel 5. Matriks Ternormalisasi Terbobot
Proc RAM GPU Baterai Storage * A1 * 0,0812414  0,0677932  0,01855 0,09258 0,153259
* A2 * 0,0812414  0,0677932 0,0212 0,07715 0,153259 * A3 * 0,0812414  0,0542346  0,01855 0,09258 0,134101 * A4 * 0,0812414  0,0677932  0,01855 0,09258 0,153259 * A5 * 0,0812414  0,0677932 0,0212 0,10801 0,153259 * A6 * 0,0812414  0,0677932  0,02385 0,07715 0,153259
4. Solusi Ideal Positif (+) dan Negatif (-)
Matriks solusi  ideal  positif (A+) dan  negatif (A-) dibentuk  dengan  menentukan  nilai  maksimum dan minimum dari setiap kolom pada matriks 𝑉 𝑖𝑗 ∗ .
Perhitungan Matiks solusi ideal positif dan negatif menggunakan rumus, sebagai berikut:
𝐴+= [𝑚𝑎𝑥(𝑊 1𝑗 ∗ ) , 𝑚𝑎𝑥(𝑊 2𝑗 ∗ ) , … , 𝑚𝑎𝑥 (𝑊 𝑛𝑗 ∗ )]
𝐴−= [𝑚𝑖𝑛(𝑊 1𝑗 ∗ ) , 𝑚𝑖𝑛(𝑊 2𝑗 ∗ ) , … , 𝑚𝑖𝑛(𝑊 𝑛𝑗 ∗ )]
Tabel 6. Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif
Posit if 0,0812 414 0,0677 932 0,023 85 0,108 01 0,1532 59 Nega tif 0,0812 414 0,0542 346 0,018 55 0,077 15 0,1341
5. Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif Jarak relatef antara setiap alternatif (𝐷 𝑖 + 𝑑𝑎𝑛 𝐷 𝑖 − ) dengan  solusi  ideal  positif  dan negatif,  dihitung  menggunakan euclidean distance yaitu 𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑉 𝑖𝑗 ∗ −   𝐴 𝑗 + )² 𝑛 𝑗=1 dan 𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑉 𝑖𝑗 ∗ −   𝐴 𝑗 − )² 𝑛 𝑗=1
Tabel 6 Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif
* D1+ * 0,0163149 * D1- * 0,028088 * D2+ * 0,0309737 * D2- * 0,023619 * D3+ * 0,0285835 * D3- * 0,01543 * D4+ * 0,0163149 * D4- * 0,028088 * D5+ * 0,00265 * D5- * 0,038861 * D6+ * 0,0308601 * D6- * 0,024061

## 6. Nilai Preferensi atau Perankingan
Nilai preferensi relatif ( 𝑉 𝑖 ) untuk setiap alternatif dihitung  dengan  menggunakan  rumus 𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 + 𝐷 𝑖 + + 𝐷 𝑖 − .
Tabel 7. Nilai Preferensi dan Ranking
Alternatif Nilai Preferensi Ranking * A1 * 0,633 2 * A2 * 0,433 5 * A3 * 0,350 6 * A4 * 0,633 3 * A5 * 0,936 1 * A6 * 0,439 4

## 4.3. Login
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25988 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25988

## Gambar 4. Login
Sistem  ini  memberikan  akses  pengguna  melalui halaman  login.  Pengguna  harus  memasukkan informasi  login  yang  valid  untuk  mengakses fungsi-fungsi sistem. Halaman login ini dirancang untuk  memastikan  keamanan  dan  keautentikan pengguna.

## 4.4. Kriteria
Pengguna  dapat  menambahkan  kriteria  baru dengan  memasukkan  informasi  yang  relevan, seperti nama kriteria dan deskripsi singkatnya.
Gambar 4. Tambah Kriteria
4.5. Nilai Bobot Kriteria
Pengguna dapat memberikan dan merubah bobot pada  setiap  kriteria  untuk  menentukan  bobot relatif  berpasangan  antara  kriteria-kriteria tersebut.
Gambar 6 Bobot Kriteria

## 4.6. Alternatif
Pengguna  dapat  menambahkan  alternatif  baru dengan  memasukkan  informasi  yang  relevan, seperti nama alternatif serta deskripsi singkatnya.
Gambar 7. Tambah Alternatif 4.7. Perhitungan AHP
Sistem  akan  menampilkan  semua  perhitungan dari awal sampai akhir dari metode AHP.
Gambar 8. Perhitungan AHP 4.8. Rekomendasi TOPSIS
Sistem  akan  menampilkan  rekomendasi  laptop gaming yang  akan  diurutkan  dari  nilai  TOPSIS tertinggi sampai dengan yang terendah.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25988 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25988

## Gambar 9. Rekomendasi TOPSIS

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa sistem ini mampu memberikan  rekomendasi  laptop  gaming  yang sesuai  dengan  preferensi  performa  (prosesor, RAM, GPU) dan penyimpanan (baterai, storage). Hasil perhitungan TOPSIS memberikan peringkat alternatif  laptop  gaming  yaitu  HP  Victus  16- R0017TX  yang  dinilai  sebagai  pilihan  terbaik berdasarkan  nilai  preferensi  tertinggi.  Saran- saran ini dapat memberikan arahan yang berguna saat  memilih  laptop  gaming  yang  memenuhi kebutuhan  Anda  dalam  hal  kecepatan  dan penyimpanan.

## 6. Daftar Pustaka
[1]   R. Natasya, K. Erwansyah and V. W. Sari, "Sistem Pendukung
Keputusan
Rekomendasi  Pemilihan  Laptop  Gaming Untuk  Content  Creator  Menggunakan Metode  Electre," JURNAL  SISTEM INFORMASI TGD, vol. II, no. 2, pp. 272-283, 2023.
[2]   A.  S.  Muhamad,  E.  Anisa,  A.  G.  Barokat, Kurniawan, M. A. Sianturi and K. S. Natalia,
"Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemilihan Laptop Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting," Jurnal Komputer dan Pembelajaran, vol. I, no. 1, pp. 18-22, 2023.
[3]   D. Syahputra, M. F. Azmi and M. P. Berutu, "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Laptop  Terbaik  Dengan  Metode  SMART Berbasis Web," JUKTISI, vol. I, no. 2, pp. 21- 31, 2022.
[4]   S.  Sintaro and  T.  Yulianti, "SPK Pemilihan Calon Mekanik pada Perusahaan Transportasi  Antar  Kota  Menggunakan Metode  Analytic  Hierarki  Process  (AHP)," JURNAL MEDIA CELEBES, vol. I, no. 2, pp.
66-75, 2024.
[5]   S.  Nurajizah,  N.  A.  Ambarwati  and  S. Muryani,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Internet Service Provider Terbaik Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy Process," Jurteksi, vol.  VI,  no.  3,  pp.  231- 238, 2020.
[6]   A. D. Wahyudi and A. R. Isnain, "Penerapan Metode TOPSIS untuk Pemilihan Distributor Terbaik," JAITI, vol. I, no. 2, pp. 59-70, 2023.
[7]   W.  Hadikurniawati,  I.  AdhaNugraha  and  T. D.  Cahyono,  "IMPLEMENTASI  METODE HYBRID SAW-TOPSIS DALAM MULTIATTRIBUTE  DECISION  MAKING PEMILIHAN LAPTOP," JURTEKSI , vol. VII, no. 2, pp. 127 - 132, 2021.
[8]   I. A. Noviana and Z. Budiarso, "Implementasi Metode AHP dan TOPSIS dalam Penentuan Smartphone  Gaming," JUPITER, vol.  XV, no. 1, pp. 819-827, 2023.
[9]   M.  Sadali,  M.  Wasil,  I.  Gunawan  and  A. Fariza,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Beasiswa  Menggunakan  Metode TopsisBerbasis WEB(Studi Kasus Beasiswa Bank Indonesia)," INFOTEK, vol. VI, no. 1, pp. 158-169, 2023.
[10]   A.  W.  Arta,  V.  Atina  and  N.  A.  Sudibyo, "Pemodelan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Supplier  Batu  Alam  Dengan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.25988 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.25988
Algoritma Moora," INFOTEK, vol. VI, no. 2, pp. 288-299, 2023.
[11]   S.  D.  Nugroho,  "Analisis  Penyelenggaraan Diklat  PLN  UPDL  Suralaya  Menggunakan AHP TOPSIS," CENDEKIA, vol. III, no. 4, pp. 178-188, 2023.
[12]   J. Siregar, A. Arifian and W. A. Azis, "Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru Terbaik Dengan Metode AHP Dan TOPSIS," Journal of InnovationResearchand Knowledge, vol.  I,  no.  10,  pp.  1273-1284,
2022.
[13]   A.  Firdaus,  E.  Mulyati  and  D.  Permadi, "Analisis  Pemilihan  Vendor  Trucking Menggunakan Metode Ahpdan Topsis pada PT.LK," INNOVATIVE, vol.  III,  no.  6,  pp.
3143-3152, 2023.
[14]   T. Limbong, Mesran and A. Wanto, Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi,  Medan:  Yayasan  Kita Menulis, 2020.
[15]   L. Sarwandi, T. Sianturi and N. A. Hasibuan, Sistem Pendukung Keputusan, Medan: CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[16]   Suhartini, B. A. C. Permana, L. S. Purwa and H. M. Putra, "Penerapan Metode Weighted ProductPada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Calon  Dosen  Pembimbing Skripsi," INFOTEK, vol. VII, no. 1, pp. 82-92, 2024.
[17]   K. Sitompul, M. Jannah, A. A. Nababan and J.  Hamunangan,  "Sistem  Pendukung Keputusan dalam Penentuan Siswa Teladan Menggunakan  Metode  AHP  Pada  SMA Harapan  Bangsa  Tanjung  Morawa," JIKOMSI, vol. VI, no. 1, pp. 77-86, 2023.
[18]   L.  Mayola,  M.  Afdhal  and  M.  H.  Yuhandri, "Analytical  Hierarchy  Process(AHP)dalam Seleksi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru," KomtekInfo, vol. X, no. 2, pp. 81-86, 2023.
[19]   R. K. Purba, J. S. Sitorus and M. Syahrizal, "Optimalisasi  Penerapan  Metode  TOPSIS dalam  Penentuan  Dosen," Journal  of Informatics,  Electrical  and  Electronics
Engineering, vol.  III,  no.  2,  pp.  203-211, 2023.
[20]   L.  Setiyani,  Rekayasa  Perangkat  Lunak, Karawang: Jatayu Catra Internusa, 2018.