## SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI MOTOR BARU BERBASIS ANDROID DENGAN METODE SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING
Khairul Winata
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang erulldinata4@gmail.com

## ABSTRAK
Sepeda motor sering kali digunakan masyarakat untuk transportasi yang mendukung kegiatan sehari  – hari.  Minat  dan  keinginan  masyarakat  akan  sarana  transportasi  tersebut  semakin  meningkat.  Hampir  setiap produsen kendaraan roda dua terus berlomba untuk memberikan yang terbaik bagi keinginan masyarakat dan terus melakukan inovasi terhadap kendaraan tersebut agar tidak monoton.Banyaknya jenis dari kendaraan roda dua ini membuat  masyarakat  atau  konsumen  menjadi  kebingungan  untuk  memilih  kendaraannya.  Masyarakat  atau kosumen sering kali memilih kendaraan yang digunakannya dengan melihat nilai – nilai yang masih kabur atau masih  belum  jelas  seperti  melihat  dari  harga  kendaraan  akan  tetapi  tidak  melihat  dari  segi  kualitas  kendaraan tersebut yang akan menunjang kegiatan dari konsumen.
Dalam    penelitian    ini    akan    dibuat    sebuah    Sistem    Pendukung    Keputusan    untuk    memudahkan konsumen    dalam    proses    pemilihan    sepeda  motor  baru  berbasis  android  dengan  metode  System  Additive Weighting  (SAW).  Kriteria  yang  digunakan  adalah  bahan  bakar,  harga,  mesin/CC  dan  jenis  motor.    Aplikasi dalam penelitian ini diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, JAVA, dan database menggunakan MySQL.
Hasil penelitian  yang telah dilakukan dari proses pengujian fungsional aplikasi, berjalan 100% sesuai dengan fungsinya. Output dari aplikasi ini dapat membantu pengambil keputusan dalam memilih alternatif sepeda motor yang diharapkan.
Kata Kunci: Sistem pendukung keputusan, Simple Additive Weighting, Pemilihan sepeda motor baru..
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Seiring  dengan  kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  khususnya  di  bidang  teknologi  informasi, hampir  semua  sisi  kehidupan  tidak  terlepas  dari komputerisasi  seperti  dalam  khasus  ini,  komputerisasi diperlukan  untuk  memilih  kendaraan  yang  relatife  dan efesien  dalam  menunjang  aktivitas  sehari  –  hari. Kendaraan roda dua lebih banyak diminati dibandingkan dengan  alat  transportasi  lainnya  karena  berbagai  hal, seperti  sepeda  motor  lebih  praktis,  mudah  melewati berbagai jalur dan berbagai macam tujuan dan harganya yang relative lebih murah.
Tingginya peminat dari konsumen atau masyarakat pengguna  kendaraan  roda  dua,  membuat  produsen  – produsen sepeda motor saling berlomba  – lomba untuk membuat inovasi – inovasi terbaru untuk menarik minat pembeli  atau  konsumen,  misalnya menawarkan kendaraan roda dua dengan spesifikasi sebaik mungkin, atau  dengan  menyediakan  sepeda  motor  dengan  harga yang relative murah atau menyediakan keduanya dengan bobot  tertentu.  Akan  tetapi  banyaknya  jenis  kendaraan membuat  masyarakat  menjadi  kebingungan  dalam memilih kendaraan yang akan digunakan.
Setiap  produsen  kendaraan  roda  dua  atau  sepeda motor biasanya tidak mengelompokkan hasil produksinya  ke  dalam  kriteria  –  kriteria  tertentu  akan tetapi  produsen  menggolongkan  kendaraan  hasil produksinya  dalam  kategori  -  kategori,  motor  bebek, sport  , matic dan  motor  gede.  Akan  tetapi  kebanyakan
konsumen cenderung masih memilih kendaraan roda dua dengan kriteria – kriteria yang kurang signifikan atau  kurang  jelas  misalnya  memilih  motor  dengan harga yang murah tetapi kurang dalam performa atau fungsi dalam keseharian masyarakat.
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  penulis membuat  sebuah  aplikasi  sederhana  yang  dapat membantu masyarakat dalam mengambil keputusan untuk pembelian sepeda motor roda dua. Aplikasi ini dapat menampilkan jenis – jenis kendaraan roda dua yang  sesuai  dengan  kriteri  –  kriteria  yang  sudah dipilih  oleh  pengguna.  Dengan  mengambil  judul Sistem  Pendukung  Keputusan  Memilih  Motor Baru  Berbasis  Android  Dengan  Metode  Simple Aditive Weighting.
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dijelaskan sebelumnya maka penulis akan merumuskan  masalah  yang  akan  dibahas  sebagai berikut:
1. Bagaimana  merancang  aplikasi  sistem pendukung keputusan memilih motor baru dengan  simple  additive  weighting  (SAW) berbasis android ini?
2. Bagaimana  menerapkan  metode simple additive weighting kedalam aplikasi?
3. Bagaimana  membuat interface yang user friendly ?
1.3. Batasan Masalah
1. Kriteria yang digunakan dalam memilih motor baru  tidak  bisa  ditambah  ataupun  dirubah dengan  kriteria  seperti:  bahan  bakar,  mesin, harga, jenis motor.
2. Data  yang  digunakan  dalam  aplikasi  ini  di ambil dari situs web resmi produsen kendaraan roda dua.
3. Aplikasi ini digunakan sebagai gambaran untuk memilih  kendaraan  roda  dua  yang  sesuai dengan kriteria pengguna tidak untuk memesan kendaraan.
4. Setiap  nilai  yang  diberikan  pada  setiap alternative  kriteria  merupakan  nilai  bobot kecocokan, sehingga semua kriteria diasumsikan sebagai kriteria keuntungan.
5. Jenis sepeda motor baru dengan merek Honda, Yamaha, Kawasaki dan Suzuki.
6. Aplikasi dibuat dengan eclipse luna v4.40
7. Database yang digunakan adalah MySQL.
8. Aplikasi menggunakan metode simple additive weighting.
1.4. Tujuan Adapun  tujuan  penulisan  dalam  pembuatan aplikasi adalah sebagai berikut:
1. Mencari  sepeda  motor  yang  memiliki  kriteria terbaik  sebagai  alternative  pemilihan  dengan kriteria  –  kriteria  seperti  bahan  bakar,  harga, mesin/CC dan jenis motor.
2. Mempermudah  dalam  memilih  sepeda  motor baru.
Mengimplementasikan  metode Simple Additive Weighting dalam  sistem pendukung  keputusan dengan    menggunakan    bahasa    pemograman Java, PHP  dan database MySQL.

## 1.5. Manfaat
Ada pun manfaat diharapkan dari penelitian dan penyusunan Skripsi adalah untuk pembuatan aplikasi Sistem Pendukung Keputusan pada Pemilihan sepeda motor  baru  yang  dapat  membantu  dalam  proses memilih kendaraan sepeda motor baru .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berdasarkan    teori    dan    metode  penelitian  yang berhubungan  dengan  sistem    pendukung    keputusan yang  penulis  buat,  untuk  dijadikan  sebagai  bahan masukan  guna  ketepatan pelaksaan  sistem  diuraikan sebagai berikut :
2.1. Penelitian Terkait Penelitian  yang  dilakukan (Andik  Sutikno,  April 2015)  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pencarian  Motor  Bekas  Menggunakan  Metode  Topsis Berbasis Web”. Dalam penelitian ini menyatakan bahwa saat ini  motor  bekas  masih  banyak diminati oleh para konsumen  karena  kebutuhan    mereka    tidak    harus
memerlukan    motor    baru    yang    harganya    lebih mahal,banyaknya    variasi    motor    bekas    sangat membingungkan    konsumen  untuk  memilih  motor bekas    yang  benar-benar  tepat  bagi  mereka.  Pihak dealer  sebagai  penyedia  layanan  pembelian  motor bekas  sangatlah  membutuhkan  sebuah  media promosi untuk mempermudah para konsumen dalam pencarian  motor  bekas  yang  sesuai  dengan keinginan  dan  kebutuhan  mereka.  Berdasarkan permasalahan    tersebut,    diperlukan    sistem    yang dapat  membantu    para    konsumen    dalam menentukan  piliihan  mereka,  karena  itulah sistem pencarian motor bekas sangat dibutuhkan untukmemberi solusi kepada konsumen  agar  motor bekas  yang  dicari  sesuai  dengan  keinginan.  Dan juga  sistem    ini    didasarkan    pada    TOPSIS ( Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to Ideal    Solution )    dimana    TOPSIS    mempunyai kelebihan  pada mencari  solusi  yang  paling  ideal dalam  sistem  pencarian  keputusan  pada pemilihan motor bekas.
Penelitian  yang  dilakukan (Abdul  Hayyi Nu’man,  Januari  2015)  dengan  judul  “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pemilihan Motor Bekas Menggunakan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)” menyatakan bahwa masyarakat  terkadang  bingung dalam  menentukan  pilihan sepeda motor mana yang terbaik  sesuai  dengan  uang  yang  mereka  punya, serta  warna  dan  tahun  pembuatan  yang  mereka inginkan.  Dibuatlah    sistem    pendukung  keputusan untuk    menjawab  permasalahan  yang  ada,  Metode yang    baik    digunakan  untuk  permasalahan    diatas yaitu metode Technique  for  Order  Preference  by Similarity    to    Ideal    Solution (TOPSIS)  .  Metode Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to Ideal    Solution merupakan  sebuah  metode pengambilan  keputusan  yang  mencari nilai  yang paling  dekat  dengan  solusi  ideal  positif  dan  nilai paling  jauh  dari  solusi  ideal  negatif.  Kriteria  dan ranking  metode  topsis  ini  ditentukan  oleh  pemilik dari showroom yang dilihat berdasarkan kepeminatan pada saat ini.  Sistem ini di buat untuk memudahkan  masyarakat  yang  ingin  memcari sepeda  motor  yang  sesuai  dengan  harga,  warna, dan  tahun    yang    mereka    inginkan.    Sistem  ini diharapkan  dapat  mempermudah  masarakat  dalam menentukan pemilihan sepeda motor bekas.
Penelitian  yang  dilakukan (Priecielia Natasha Lolita, Februari 2016) dengan judul “Model Pendukung  Pengambilan  Keputusan  pembelian Motor Bekas Menggunakan Basis Data Fuzzy model Tahani  Dan  Aturan Max-Min ”  menyatakan  bahwa dalam  memilih  kedaraan  sepeda  motor  bekas  ada tiga  kriteria  utama  yaitu  kondisi,  tahun  pembuatan dan harga penjualan sepeda motor. Kemudian, untuk setiap pencarian motor yang dilakukan, sistem akan
mengambil  data  dari  motor  yang  nilai  derajat keanggotaanya optimum (sesuai dengan pencarian).

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Penelitian yang dilakukan (Dedy Gita Pratama, 2015) Sistem Pendukung Keputusan merupakan sebuah sistem berbasis  komputer  yang  daptif,  fleksibel,  dan interaktif  yang  digunakan  untuk  memecahkan masalah –    masalah    idak    terstruktur    sehingga  meningkatkan nilai keputusan yang diambil.
Penelitian  yang  dilakukan  (Jatmika  dan Anggraeni,  2014).  Sistem  Pendukung    Pengambilan Keputusan    adalah  seperangkat    sistem    yang    mampu memecahkan masalah  secara  efisien  dan  efektif,  yang bertujuan  untuk    membantu    pengambil    keputusan memilih berbagai alternative keputusan yang merupakan hasil pengolahan  informasi  –  informasi  yang  diperoleh /  tersedia    dengan    menggunakan    model    –    model pengambilan  keputusan.
Proses pengambilan keputusan terdiri atas 3 fase yaitu:
a. Fase Intelligence
Tahap  ini  merupakan  proses  penelususran  dan pendeteksian  dari  lingkup  problematika  serta  proses pengenalan masalah.  Data masukan diperoleh, diproses, dan diuji dalam rangka mengidentifikasikan masalah.
b. Fase Design
Tahap    ini    merupakan    proses    menemukan, mengembangkan  dan  menganalisa  alternative tindakan yang  bisa  dilakukan.  Tahap ini meliputi proses untuk mengerti  masalah,  menurunkan  solusi  dan  menguji kelayakan solusi.
c. Fase Choice
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pemilihan  diantara berbagai  alternatif  tindakan  yang  mungkin  dijalankan. Hasil  pemilihan  tersebut  kemudian diimplimentasikan dalam    proses    pengambilan  keputusan.Rumusan masalah    dalam    penelitian    ini  adalah    bagaimana membuat  aplikasi  yang  dapat digunakan  user  untuk mendukung    pengambilan  keputusan  dalam  pemberian pinjaman kredit motor.

## 2.3. Simple Additive Weighting ( SAW )
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Nofriansyah, 2015). Simple  Additive  Weighting sering  juga  dikenal dengan  metode  penjumlahan  berbobot.  Konsep  dasar metode Simple  Additive  Weighting adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternative pada semua atribut. Metode Simple Additive Weighting disarankan  untuk  menyelesaikan  masalah penyeleksian dalam sistem pengambilan keputusan multi proses.  Metode Simple  Additive  Weighting merupakan metode  yang  banyak  digunakan  dalam  pengambilan keputusan yang memiliki banyak atribut. Metode Simple Additive  Weighting membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (x)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternative  yang ada.
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut ditunjukkan pada persamaan 2.1
adalah:
          (cost) biaya atribut adalah j jika (benefit) keuntungan atribut adalah j ij ij i ij i ij ij x x Min jika x Max x r

## ……………… Persamaan 2.1
Keterangan:
r ij = Nilai rating kinerja x ij = Nilai kinerja dari setiap rating Max x ij = Nilai terbesar dari tiap kriteria Min x ij = Nilai terkecil dari tiap kriteria
Langkah  Penyelesaian Simple  Additive  Weighting (SAW) sebagai berikut:
1. Memberikan    nilai    setiap    alternatif  (Ai) pada    setiap    kriteria    (Cj)    yang  sudah ditentukan,    dimana    nilai  i=1,2,…m  dan j=1,2,…n.
2. Memberikan  nilai  bobot  (W)  yang  juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
3. Melakukan    normalisasi    matriks  dengan cara  menghitung  nilai    rating  kinerja ternormalisasi  (rij)  dari alternatif  Ai pada atribut    Cj  berdasarkan    persamaan  yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut (atribut keuntungan/benefit  =  MAKSIMUM  atau atribut  biaya/cost  =  MINIMUM).  Apabila berupa    artibut    keuntungan  maka    nilai crisp  (Xij)    dari    setiap  kolom    atribut dibagi    dengan    nilai crisp MAX    (MAX Xij)    dari    tiap  kolom,    sedangkan    untuk atribut  biaya,  nilai  crispMIN  (MIN  Xij) dari  tiap    kolom    atribut    dibagi    dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom.
4. Melakukan    proses    perankingan  untuk setiap    alternatif    (Vi)    dengan  cara mengalikan  nilai  bobot  (wi) dengan  nilai rating kinerja ternormalisasi (rij)

## 2.4. Bahasa Pemrograman Java
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Kusumawaty,  2012) Jika  ingin  bekerja  pada beberapa  bidang  dalam  rekayasa  perangkat  lunak, maka  akan  dibutuhkan  beberapa  perangkat  lunak untuk  mengatasinya.    Bagaimana    jika    hanya memiliki    satu    perangkat    lunak,    tetapi    dapat menangani  beberapa  bidang  atau  program ( Multi Purpose    Programming )    dan    sesuai  ( portable ) untuk    beberapa    sistem    operasi,  maka    jawaban satu-satunya    dengan  memakai  dan  mempelajari Java.
2.5. PHP (Hypertext Processor)
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Suhartanto,  2012)  PHP  singkatan  dari Hypertext
Processor yang digunakan sebagai bahasa script server- side dalam  pengembangan  Web  yang  disisiplkan  pada dokumen HTML ( Hypertext  Markup  Language ). Pengunaan Hypertext  Processor memungkinkan  Web dapat  dibuat  dinamis  sehingga maintenance situs  Web tersebut  menjadi  lebih  mudah  dan  efisien. Hypertext Processor merupakan software  Open-Source yang disebarkan  dan  dilisensikan  secara  gratis. Hypertext Processor ditulis dengan menggunakan bahasa C.
2.6. Android Menurut penelitian yang dilakukan oleh (Kusumawaty,  2012).  Android  adalah  sebuah  sistem operasi untuk ponsel yang berbasis Linux. Android SDK ( Software    Development    Kit )  menyediakan tools dan API    ( Application  Programming    Interface )    yang diperlukan bagi  para  pengembang  untuk  membuat  dan mengembangkan  aplikasi  yang  digunakan pada  ponsel bersistem    operasi    Android  dengan    menggunakan bahasa  pemrograman Java
2.7. XML (Extensible Markup Language)
Menurut penelitian yang dilakukan oleh (Kusumawaty,  2012). Extensible    Markup    Language (XML) adalah    bahasa    markup  serba    guna    yang direkomendasikan    oleh W3C    (World    Wide  Web Consortium) untuk  mendeskripsikan berbagai  macam data. XML menggunakan  markup  tags  seperti  halnya HTML ( Hypertext Markup Language ), namun penggunaannya  tidak  terbatas  pada  tampilan  halaman situs saja.
2.8. JSON (JavaScript Object Notation)
Menurut penelitian yang dilakukan oleh (Kusumawaty, 2012). JSON (dibaca:  “Jason”), singkatan dari Java  Script  Object  Notation adalah  suatu  format ringkas  pertukaran  data  komputer.  Formatnya    berbasis teks    dan    terbaca  manusia    serta    digunakan    untuk merepresentasikan    struktur    data    sederhana  dan    larik asosiatif    (disebut    objek).    Format JSON sering digunakan    untuk  mentransmisikan    data    terstruktur melalui suatu  koneksi  jaringan  pada  suatu  proses yang disebut serialisasi.
2.9. MySQL
Menurut penelitian yang dilakukan oleh (Suhartanto, 2012) MySQL dikembangkan  oleh  sebuah  perusahaaan Swedia bernama MySQL AB yang pada saat itu bernama TcX    Data  Konsult  AB sekitar  tahun  1994-1995,  namun cikal bakal kodenya sudah ada sejak 1979. Awalnya TcX membuat MySQL dengan  tujuan  mengembangkan aplikasi  web  untuk  klien. TcX merupakan  perusahaan pengembang software dan  konsultan database .  Saat  ini MySQL  sudah  diakusisi  oleh Oracle  Crop.  MySQL adalah  salah  satu  jenis  database  server  yang  sangat terkenal  dan  banyak  digunakan  untuk  membangun aplikasi  web  yang  databse  sebagai  sumber  dan pengelolaan  datanya.  Kepopuleran MySQL antara  lain karena MySQL menggunakan SQL sebagai bahasa dasar untuk  mengakses database -nya  sehingga  mudah  untuk digunakan. MySQL juga  bersifat open  source dan free pada  berbagai plat  form kecuali  pada windows yang
bersifat shareware . MySQL di  distribusikan  dengan lisensi open  source  GPL ( General  Public  License ) mulai versi 3.23, pada bulan Juni 2000
3. METODE PENELITIAN
3.1. Deskripsi Sistem
Sistem  yang  dibangun  pada  penelitian  ini merupakan perangkat lunak pencarian sepeda motor baru  berbasis  android.  Aplikasi  pencarian  sepeda motor  ini  di  operasikan  dengan  cara  memasukkan kriteria  –  kriteria  dari  pengguna  yang  telah disediakan dari aplikasi .
Aplikasi  ini  dapat  menampilkan  data  dari sepeda motor yang sesui dengan kriteria yang  telah dimasukkan  data  tersebut  berupa  tampilan  dari sepeda motor dan deskripsi dari motor tersebut.
Aplikasi  juga  menyediakan  menu  untuk menampilkan  data  –  data  sepeda  motor  baru  dari produsen  –  produsen  yang  berbeda  seperti  deler Honda,  Zuzuki  dan  Yamah,  dengan  menampilkan data  seperti  spesifikasi  sepeda  motor,  tampilan motor dan nama sepeda motor.
3.2. Struktur Menu
Dalam  pembuatan layout untuk  pengguna terdapat struktur menu aplikasi, yang dimana dalam aplikasi  ini  terdapat  4  menu  utama  yaitu  menu pencarian  sepeda  motor,  daftar  sepeda  motor, tentang, dan keluar. Pada menu daftar sepeda motor terdapat submenu yaitu  Honda,  Yamaha,  Suzuki. Struktur  menu  program  ditunjukkan  pada  gambar 3.1.
Menu Utama Cari Sepeda Motor Daftar Motor Baru
Tentang Keluar
Kriteria Sepeda Motor Honda Yamaha Suzuki
Tampilkan Semua Motor Tampilkan
Semua Motor Tampilkan Semua Motor
Gambar 3.1  Struktur Menu Awal
Penjelasan struktur menu :
a. Menu utama adalah layout atau halaman yang menampilkan  menu  –  menu  yang  terdapat diaplikasi yang dibuat.
b. Cari  sepeda  motor  merupakan  menu  utama yang  disediakan  program  yang  digunakan untuk  mencari  sepeda  motor  sesuai  dengan kriteria – kriteria pengguna..
c. Daftar  motor  baru  adalah  menu  yang digunakan  untuk  melihat  daftar  dari  sepeda motor  yang  disediakan  oleh  produsen  motor yaitu Honda, Yamaha, dan Suzuki.
d. Tentang  merupakan  menu  yang  sediakan  oleh pembuat  aplikasi  untuk  melihat details dari pengguna dan dari pembuat aplikasi.
e. Keluar adalah menu yang digunakan untuk keluar dari program.
f. Kriteria  sepeda  motor  adalah sub  menu dari  cari sepeda motor yang digunakan untuk memasukkan data kriteria dari pengguna aplikasi.
g. Honda, Yamaha dan Suzuki merupakan sub menu yang  disediakan  dalam  aplikasi  dari  produsen terkait untuk melihat hasil produk.
h. Tampilkan semua motor adalah halaman sub menu yang  digunakan  untuk  menampilkan  daftar  motor dari setiap produsen sepeda motor.
3.3. Flowchart
3.2.1. Flowchart aplikasi
Diagram  alur  yang  menjelaskan  jalannya  program ditunjukkan ditunjukkan pada gambar 3.2.
Star Menu Cari Sepeda
Motor
Lihat Sepeda Motor Baru Tentang
Keluar Masukkan Kriteria Sepeda Motor Proses Perhitungan SPK Seleksi Sepeda Motor Proses Pencocokan Hasil Bobot Kriteria Hasil Pencarian
Honda Yamaha Suzuki Tampilkan Semua Sepeda Motor T T T Y Y T T Y Y Y End Tampilan Data Pembuat Plikasi T Y Y Gambar 3.2 Flowchart Aplikasi
Penjelasan flowchart  system pada  saat  aplikasi dijalankan,  aplikasi  akan  menampilkan  menu  –  menu seperti  cari  sepeda  motor,  lihat  sepeda  motor,  tentang dan  keluar.  Pada  saat user memilih  menu  cari  sepeda motor,  aplikasi  akan  menampilkan  menu  untuk memasukkan  kriteria  –  kriteria  seperti  bahan  bakar, mesin/cc, harga dan jenis motor. Pada saat kriteria sudah dimasukkan aplikasi akan menampilkan hasil pencarian sepeda  motor  baru.  Apabila user memilih  menu  lihat sepeda  motor  aplikasi  menampilkan  produsen  – produsen dari sepeda motor baru, pada saat user memilih salah  satu  produsen  akan  menampilkan  daftar  dari sepeda motor. Menu tentang akan menampilkan biodata dari pembuat aplikasi dan menu keluar digunakan untuk keluar dari aplikasi.
3.2.2. Flowchart Pengguna
Diagram alur untuk menggunakan aplikasi yang ditunjukkan pada gambar  3.3.
Start Cari Sepeda Motor Lihat Sepeda Motor Tentang Keluar End T T T Menu Masukkan Kriteria Pilih Produsen / Nama Deler Hasil Pencarian Daftar Sepeda Motor Y Y Menampilkan Biodata Pembuat aplikasi T Y Y
Gambar 3.3 Flowchart pengguna Penjelasan  tentang  alur  penggunaan  aplikasi pencarian  sepeda  motor  baru,  dimulai  dari  menu utama menu utama ada menu cari sepeda motor baru digunakan  untuk  memasukkan  kriteria  –  kriteria seperti bahan bakar, harga, mesin/cc dan jenis motor, dan  hasil  akan  ditampilkan  setelah  kriteria  telah dimasukkan.  Menu  lihat  sepeda  motor  baru menampilkan  produsen  –  produsen  dari  sepeda motor baru, setelah dipilih salah satu dari produsen akan  menampilkan  daftar  dari  sepeda  motor  baru. Menu  tentang  menampilkan  biodata  dari  pembuat aplikasi  dan  pada  saat user memilih  menu  keluar, aplikasi akan berhenti dan tertutup 3.2.3 Perancangan Database
Adapun  struktur database yang  digunakan dalam  pembuatan  aplikasi  pencarian  sepeda  motor baru sebagai berikut:
1. Database : db_motor 2. Tabel : tb_motor, tb_temp_v_motor
Tabel  properti  yang  digunakan  dalam  pembuatan tabel adalah sebagai berikut:
a. Tabel Motor Tabel  motor  digunakan  untuk  menyimpan data sub bobot dari setiap merek sepeda motor dan digunakan  untuk  menyimpan  data  spedifikasi  dari sepeda motor seperti pada tabel 3.3.
Tabel 3.3 tb_motor No Nama Properti Length 1 Id Int 11 2 Nama varchar 50 3 Deskripsi Text - 4 Gmbr varchar 20 5 Bhn varchar 20 6 Hrg varchar 20
7 Cc varchar 20 11 Jns varchar 20 14 C1 varchar 20 15 C2 varchar 20 16 C3 varchar 20 17 C4
varchar
20 b. Tabel V_motor
Tabel ini digunakan untuk menyimpan data dari perhitungan Sistem Pendukung Keputusan dan spesifikasi  dari  sepeda  motor  yang  ditemukan.  Seperti pada tabel 3.4.
Tabel 3.4 tb_temp_v-motor No
Nama Properti  Length 1 Id Int 11 2 Nama varchar 50 3 Deskripsi Text - 4 Gmbr Varchar 50 5 Total_v Varchar 50
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Desain GUI (Graphical User Interface)
Disain  GUI  menu  utama  dari  aplikasi  pencarian motor baru seperti gambar 3.4.
Gambar 3.4 Desain GUI Menu Utama Halaman  ini  berguna  untuk  memasukkan  bobot dari  setiap  kriteria  dari  pengguna  pada  saat  mencari sepeda  motor  baru,  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar 3.5.
Gambar 3.5 halaman masukkan bobot kriteria Menampilkan  hasil pencarian sesuai dengan kriteria yang telah dipilih seperti pada gambar 3.6
Gambar 3.6 halaman hasil pencarian
Halaman  ini  digunakan  untuk  memilih produsen  sepeda  motor  yang  di  inginkan  oleh pengguuna seperti pada gambar 3.7.
Gambar 3.7 halaman produsen sepeda motor Hasil dari menu untuk melihat sepeda motor dari salah  satu  produsen  sepeda  motor  ditunjukkan  pada gambar 3.8.
Gambar 3.8 daftar sepeda motor Tampilan pada saat memilih menu keluar seperti pada gambar 3.9.
Gambar 3.9. keluar
Menu  ini  digunakan  untuk  menampilkan  data  dari penulis, seperti yang ditunjukkan pada gambar 3.10
Gambar 3.10 Halaman Menu Tentang
4.2. Pengujian Fungsionalitas Berikut meupakan tabel pengujian fungsionalitas aplikasi pencarian sepeda motor Tabel 4.1 fungsional Fungsi Sukses Gagal Menu utama [X] - Halaman input data kriteria [X] - Daftar Produsen / deler sepeda motor [X] - Daftar sepeda motor Honda [X] - Daftar  sepeda motorYamaha [X] - Daftar  sepeda motor Zusuki [X] - Keluar aplikasi [X] - Tentang [X] - 4.3. : Studi Kelayakan
Berikut  meupakan  tabel  pengujian  studi kelayakan  aplikasi  dari  aplikasi  pencarian  sepeda motor baru yang didapatkan dari kuisoner beberapa pengguna.
Tabel 4.2 studi kelayakan Sesuai/Muda h Kurang Sesuai / Lumaya n Tidak Sesua i / Sulit Apakah interface aplikasi layak untuk digunakan ? [X] [ ] [ ]
Apakah interface aplikasi mudah untuk dioperasika n ? [X] [ ]
[ ] Apakah aplikasi sudah sesuai untuk mencari sepeda motor sesuai dengan kriteria ?
[X] [ ] [ ]
Apakah
interface aplikasi menarik ? [X] [ ] [ ] Apakah aplikasi dapat membantu mencari sepeda motor ? [X] [ ] [ ]
5. Penutup
a. Kesimpulan
Berikut adalah kesimpulan dari proses pembuatan aplikasi pencarian motor baru:
1. Pada  pengujian  perhitungan  manual  dengan pengujian perhitungan pada aplikasi menghasilkan hasil 0% error.
2. Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  metode Simple  Additive  Weighting ini  dapat  memberikan hasil  rekomendasi  sepeda  motor  yang  sesuai dengan pemilihan kriteria dari user.
3. Hasil  pengujian  fungsional  pada  android  v4.1, android v5.0 dan android v6.0 secara keseluruhan berjalan 100% sesuai dengan fungsinya.

## b. Saran
Adapun    beberapa    saran    yang    dapat    diberikan setalah    melakukan    beberapa  pengujian  pada aplikasi  pendukung  keputusan  pemilihan  sepeda
motor  baru    menggunakan  metode Simple Additive Weighting , diantaranya :
1. Dalam pengembangan kedepannya
aplikasi dapat di akses secara online. 2. Sistem pendukung keputusan pemilihan Sepeda   Motor Baru dengan metode Simple  Additive  Weighting dapat    digunakan    untuk  proses pemesanan sepeda motor..

## DAFTAR PUSTAKA
[1] DEDY,  P.G.,  2015. SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SPARE  PART PADA BENGKEL PRATAMA MOTOR DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT. Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer.
[2] Jatmika,  S.S.,  Kom,  M.  and  Anggraeni,  L., SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN  MENGGUNAKAN  METODE NAIVE  BAYES  (STUDI  KASUS  KREDIT SEPEDA MOTOR).
[3] Kusumawaty,  A.,  2012. Aplikasi  Pemesanan Makanan  Pada  Restoran  Berbasis  Android dan  PHP  Menggunakan  Protokol  JSON . Jakarta: bppsdmk. depkes.go.id.
[4] Nu'man,  A.,  2015. SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN  PEMILIHAN
MOTOR BEKAS MENGGUNAKAN METODE
TECHNIQUE  FOR  ORDER  PREFENCE  BY SIMILARITY TO
IDEAL SOLUTION (TOPSIS) (Doctoral  dissertation,  STMIK AKAKOM Yogyakarta).
[5] Nofriansyah, D., Kom, S. and Kom, M., 2015. Konsep  Data  Mining  Vs  Sistem  Pendukung Keputusan . Deepublish.
[6] Priecielia  L.N.,  2016. Model  Pendukung Pengambilan Keputusan pembelian  Motor Bekas Menggunakan Basis Data Fuzzy model Tahani  Dan  Aturan  Max-Min (Doctoral dissertation,  University  of  Sanata  Dharma Yogyakarta)
[7] Suhartanto,  M.,  2012. pembuatan  website sekolah menengah pertama negeri 3 delanggu dengan  menggunakan  php  dan  mysql. Speed- Sentra  Penelitian  Engineering  dan  Edukasi, 4(1).
[8] Sutikno,  A.,  2015. SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN  PENCARIAN  MOTOR  BEKAS MENGGUNAKAN METODE TOPSIS BERBASIS