## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MOBIL BEKAS DENGAN METODE AHP DAN SAW PADA NAVA SUKSES MOTOR

## Irawan Setiadi
Program Studi Informatika, Universitas Indraprasta PGRI irawan.setiadi91@gmail.com

## Abstrak
Seseorang  pembeli  kendaraan  bekas  dalam  menentukan  pilihannya,  tentu  didasarkan  pada  beberapa kriteria  yang  dijadikan  patokan  dalam  memilih  kendaraan  mobil  bekas  antara  lain  mesin,  body, interior,  nomor  rangka  &  mesin,  surat-surat  &  pajak,  dan  harga.  Kriteria  tersebut  menjadi pertimbangan  untuk  membeli  mobil  bekas,  berbagai  pertimbangan  dilakukan  oleh  seorang  pembeli agar  mendapatkan  mobil  bekas  yang  baik  dan  bagus.  Kesulitan  dalam  memilih  mobil  bekas  maka perlu  suatu  rujukan  sebagai  dasar  pemikiran  dalam  memilih  mobil  bekas.  Sistem  pendukung keputusan  menawarkan  solusi  untuk  rujukan  dalam  memilih  mobil  bekas.  Sistem  pendukung keputusan  yang  ditawarkan  menggunakan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive Weighting (SAW) dalam menyelesaikan persoalan. Persoalan bisa diselesaikan dengan menggunakan sistem perangkingan berdasarkan bobot global. Pembeli kendaraan mobil bekas dapat memilih mobil bekas  berdasarkan  rujukan  atau  rekomendasi  dari  sistem  pendukung  keputusan  yang  dijalankan  oleh pakar.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  faktor  kriteria-kriteria  penilaian  yang  diajukan  ke  sistem  maka penentuan mobil bekas diperoleh melalui perhitungan nilai bobot prioritas untuk pemilihan alternatif mobil  bekas  yang  akan  dibeli.  Dengan  adanya  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  memilih  mobil bekas  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive Weighting (SAW)  dalam  penentuan  mobil  bekas  tingkat  akurasi  nya  mencapai  73%  dibandingkan dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  saja  yang  memiliki  tingkat  akurasi hanya 60%.
Kata Kunci : SPK, Pembeli, Mobil Bekas, AHP, SAW

## Abstrack
Someone buying a used vehicle in determining his choice, of course, is based on several criteria that are  used  as  a  benchmark  in  choosing  used  car  vehicles,  including  engines,  body,  interior,  frame number  &  engine,  letters  &  taxes,  and  prices.  These  criteria  are  a  consideration  for  buying  a  used car,  various  considerations  are  made  by  a  buyer  to  get  a  good  and  good  used  car.  Difficulties  in choosing a used car, a reference is needed as a rationale for choosing a used car. Decision support systems offer a solution for referrals in choosing a used car. Decision support systems offered using Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  and  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  in  solving  problems. Problems  can  be  solved  using  a  ranking  system  based  on  global  weighting.  Buyers  of  used  car vehicles can choose used cars based on references or recommendations from expert decision support systems. Based on the results of the calculation of the assessment criteria proposed to the system, the determination of used cars is obtained through calculating the priority weight values for the selection of  used  cars  to  be  purchased.  With  the  Decision  Support  System  to  choose  used  cars  using  the Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  method  and  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  in  determining used cars the accuracy rate is 73% compared to using the Simple Additive Weighting (SAW) method which has a level of accuracy only 60%.
Keywords : SPK, Buyer, Second hand Car, AHP, SAW

## 1. PENDAHULUAN
Kendaraan  mobil  merupakan  salah  satu alat  transportasi  yang  banyak  dibutuhkan oleh  masyarakat  karena  mobil  dapat
menampung  banyak  orang  dan  juga  cocok digunakan  untuk  bepergian  jauh  karena akan  terhindar  dari  panas  sinar  matahari
dan  hujan.    Mobil  merupakan  salah  satu kebutuhan  primer,  ini  berlaku  untuk masyarakat  ekonomi  kelas  atas.  Dimana mobil  sekarang  bukanlah  barang  langka, dan  bagi  kaum  yang  memiliki  uang berlebih  merupakan  sebuah  kebutuhan yang  harus  dipenuhi  karena  fungsi  dari mobil sangatlah bermanfaat.
Bagi sebagian masyarakat seringkali mengalami  kendala  untuk  membeli  mobil baru karena keterbatasan ekonomi, sehingga  memilih  membeli  mobil  bekas. Mobil  bekas  merupakan  mobil  yang pernah  dimiliki  oleh  orang  lain.  Harga mobil  bekas  umumnya  lebih  murah daripada  mobil  baru  dan  dijual  melalui showroom  mobil  bekas  atau  ditawarkan secara  langsung  oleh  pemiliknya.  Jenis mobil  bekas  yang  dijual  dishowroom antara lain jenis SUV, MPV dan sedan dari berbagai merk dan tahun.
Tujuan  dari  sistem  pendukung  keputusan (SPK)  ini  antara  lain  untuk  mendukung keputusan pada proses pengambilan keputusan menggunkan alternatif-alternatif yang diperoleh dari hasil pengolahan data, informasi dan rancangan model. Karakteristik dari SPK ini adalah mendukung  seluruh  kegiatan  organisasi, mendukung beberapa keputusan yag saling berinteraksi,  terdapat  dua  komponen  yaitu data dan model yang bersifat konstan [1].
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan mobil bekas berbasis website ini dibutuhkan  oleh showroom Nava  Sukses Motor  tidak  hanya  untuk  membantu sales namun juga dapat dimanfaatkan oleh calon pembeli.  Saat  ini  dalam  membangun sistem  pengambilan  keputusan  sudah  ada beberapa  metode  yang  dapat  digunakan untuk  membantu  proses  pengambilan keputusan. Beberapa metode sistem pendukung  keputusan  dalam  menentukan mobil  bekas  bagus  dan  terbaik  antara  lain Analytical  Hierarchy  Process , Simple Additivie  Weighting [2], Fuzzy  Multiple
Attribute Decission Making Technique For Other  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution. Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini menggunakan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple Additivie Weighting (SAW).

## 2. METODE PENELITIAN Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  yang  dipakai  dalam model  sistem  pengambilan  keputusan pemilihan pembelian mobil bekas menggunakan metode kuantitatif.
Penelitian kuantitatif mengembangkan dan menggunakan  model-model  matematis, teori-teori  dan  hipotesis.  Kriteria-kriteria yang  ada  sudah  ditentukan  sejak  awal penelitian,  dimana  satu  atau  lebih  faktor divariasikan  dan  faktor  lain  yang  dibuat konstan.
a. Metode Pemilihan Sampel
Dalam pemilihan sampel digunakan metode Sampling Non Random – Purposive , dimana kriteria sampel ditetapkan terlebih dahulu, sampel diambil yang memenuhi kriteria saja. Sampel yang dipilih pada penelitian ini adalah masyarakat umum di Jakarta Selatan. Jenis penelitian  yang  dilakukan  adalah  jenis penelitian informasi kuantitatif yaitu pengambilan  data  yang  telah  dikumpulkan oleh showroom Nava Sukses Motor Tahun 2013-2016.  Berikut  merupakan  data  calon pembeli  yang berminat  dan pembeli  mobil bekas:
Tabel 1. Data Calon Pembeli dan Pembeli 2013-2016 Tahun Jumlah Calon Pembeli Pembeli 2013 175 75 2014 120 75 2015 132 80 2016 183 80 Jumlah 610 310 (Sumber: Nava Sukses Motor)
b. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  [3]  yang digunakan  peneliti  dalam  merancang sistem  pendukung  keputusan  pemilihan mobil bekas adalah sebagai berikut :
1.  Studi  Pustaka,  yaitu  pengumpulan  data yang  diperoleh  dengan  mempelajari, meneliti, dan membaca buku, informasi dari  internet,  jurnal,  skripsi,  tesis  yang berhubungan  dengan  masalah  yang diteliti.
2.  Wawancara,  yaitu  dengan  melakukan tanya jawab dan bertatap muka langsung  dengan  pihak  yang  berkaitan langsung  dengan  sistem  pendukung keputusan  pembelian  mobil  bekas, dalam  hal  ini  Nava  Sukses  Motor sebagai  obyek  penelitian  dan  sumber informasi penelitian, sehingga pengumpulan  data  dan  informasi  akan lebih relevan dan akurat.
3.  Kuesioner,  yaitu  membuat  daftar pertanyaan  tertulis  yang  telah  disusun sebelumnya, kemudian membagikannya kepada  responden.  Dalam  hal  ini responden  adalah  masyarakat  luas  dan Nava  Sukses  Motor.  Diharapkan  akan didapat feedback yang  relevan  dan akurat.
a. Data Primer Adalah  data  yang  diperoleh  secara langsung  dari  sumber,  laporan-laporan pembelian  kendaraan  mobil  bekas  tahun
2013 - 2016.
b. Data Sekunder Adalah  data  yang  diperoleh  secara  tidak langsung, misalnya dari literatur,
dokumentasi,  buku,  jurnal  dan  informasi lainnya yang berhubungan dengan masalah  pendukung  keputusan  dalam pembelian mobil bekas.

## Langkah – Langkah Penelitian
Langkah-langkah dalam penelitian merupakan  rangkaian  prosedur  yang  harus dijalani  tahap  demi  tahap  supaya  sesuai apa  yang  menjadi  tujuan.  Dengan  langkah
langkah  penelitian  yang  telah  tersusun dengan  baik  maka  diharapkan  segala aktivitas  dan  kegiatan  penelitian  dapat terprogram  dengan  baik  pula.  Mudah dalam  evaluasi  dan  melengkapi  serta memperbaiki  apabila  ada  hal-hal  yang memang harus disempurnakan demi tujuan tersebut. Langkah-langkah penelitian harus dilaksanakan  dengan  urut  dan  struktur sesuai dengan SOP masing-masing. Dengan  langkah  yang  urut  dan  terstruktur ini  harus  diselesaikan  mulai  dari  awal hingga  akhir  proses.  Selain  menjalankan prosedur  yang  telah  dibuat  dengan  SOP, wawancara, mengumpulkan data-data yang digunakan  dalam  memecahkan  masalah tersebut.  Dan  setiap  langkah-langkah penelitian didokumentasikan .
Gambar 1. Langkah – Langkah Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Data Teknik Analisis Metode AHP Terdapat tiga prinsip utama dalam pemecahan masalah dalam AHP
( Analytical  Hierarchy  Process ),  yaitu: Decomposition,  Comparative  Judgement dan Logical  Concistency .  Secara  garis besar prosedur AHP ( Analytical Hierarchy Process ) meliputi tahapan sebagai berikut: 1. Dekomposisi masalah;
2.Penilaian/pembobotan untuk membandingkan elemen-elemen;
3. Penyusunan matriks dan uji consistensi;
4. Penetapan prioritas pada masing-masing hirarki;
5. Sintesis dari prioritas; dan
6. Pengambilan/penetapan keputusan

## Teknik Analisis Metode SAW
Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting ) adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua  atribut.  Metode  SAW  ( Simple Additive  Weighting )  membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada. Tahapan  Metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting )
1.  Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan yaitu C1. 2.  Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria. 3.Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (C1), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis atribut
sehingga diperoleh
matriks
ternormalisasi R.
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 (A1) sebagai solusi.

## Penentuan Kriteria Pemilihan Mobil Bekas
Pemberian  nilai  bobot  data  kriteria mengacu  pada  penelitian  sebelumnya dengan judul Implementasi Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  pada  Sistem Pengambilan  Keputusan  Sertifikasi  Guru [4]  yang  menjelaskan  bahwa  bobot perhitungan SAW jumlah nilai bobotnya 1 atau  100.  Data  kriteria  dapat  dilihat  pada tabel berikut:
Tabel 2. Data Kriteria No. Kriteria Atribut Bobot 1 Tahun Pembuatan Benefit 50 2 Kapasitas Mesin Benefit 20 3 Warna Mobil Benefit 20 4 Harga Beli Cost 10 (Hasil analisis, 2016. Sumber: Nava Sukses Motor)

## Data Sub Kriteria Pemilihan Mobil
Bekas
Data sub kriteria merupakan data penunjang yang digunakan dalam perhtungan  prioritas  kriteria.  Data  Kriteria memiliki  bobot  preferensi  atau  tingkat kepentingan dari setiap  kriteria  [5]  dengan nilai:
1 = sangat rendah
2 = rendah
3 = sedang
4 = tinggi
5 = sangat tinggi
Bobot  yang  digunakan  dalam  penelitian ini,  berdasarkan  hasil  wawancara  dengan pemilik showroom Nava  Sukses  Motor. Data  sub  kriteria  dapat  dilihat  pada  tabel berikut:
Tabel 3. Data Sub Kriteria Kriteria Sub Kriteria Bobot Sub Kriteria Tahun Pembuatan 2016 1 Dibawah 2000 2 2000-2005 3 2006-2010 4 2011-2015 5 Kapasitas Mesin 1200 cc 1 1500 cc 2 1800 cc 3 2000 cc 4 Diatas 2000 cc 5 Warna Mobil Lainnnya 1 Abu-abu 2 Silver 3 Putih 4 Hitam 5 Kisaran Harga Diatas 401 juta 1 301 juta – 400 juta 2 201 juta – 300 juta 3 101 juta – 200 juta 4 50 juta – 100 juta 5 (Hasil  analisis,  2016.  Sumber: Showroom Nava Sukses Motor)

## Simulasi  Perhitungan  Pemilihan  Mobil Bekas dengan Metode AHP dan SAW
Proses  perhitungan  AHP  dilakukan  untuk mendapatkan  nilai  bobot  prioritas  dari kriteria-kriteria yang ada pada penyeleksian  pemilihan  mobil  bekas, dalam  hal  ini  yang  akan  diuraikan  adalah Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah yang  dilakukan  dalam  melakukan  proses perhitungan AHP.
1) Menghitung bobot kriteria penyeleksian penerima  beasiswa,  dengan  cara  sebagai berikut: a.  Elemen  a[i,j]  =  1,  dimulai  i=1,2,3,…n.
Untuk penelitian ini n = 5.
b.  Elemen  matriks  segitiga  atas  sebagai input.  Pada  tahap  ini  dilakukan  penilaian perbandingan  antara  satu  kriteria  dengan kriteria  yang  lain.  Hasil    penilaian  yang
diperoleh dari kuisioner AHP dapat dilihat pada tabel berikut:.

## Tabel 4. Perbandingan berpasangan
Kriteria Pemilihan Mobil Bekas
Perbandingan Bobot Faktor Terhadap Goal Penentuan Pemilihan Mobil Bekas
1) Tahun  pembuatan  3x  lebih  penting dari kapasitas mesin
2) Tahun  pembuatan  5x  lebih  penting dari warna mobil
3) Tahun  pembuatan  5x  lebih  penting dari harga
4) Kapasitas  mesin  2x  lebih  penting dari warna mobil
5) Kapasitas  mesin  2x  lebih  penting dari harga
6) Warna  mobil  2x  lebih  penting  dari harga
Kriteria
Tahun
Pembuatan Kapasitas
Mesin Warna
Mobil Harga Tahun Pembuatan 1/1 3/1 5/1 5/1
Kapasitas Mesin 1/3 1/1 2/1 2/1
Warna Mobil 1/5 1/2 1/1 2/1 Harga Beli 1/5 1/2 1/2 1/1

## Tabel 5. Matriks Bilangan Desimal Kriteria
Pemilihan Mobil Bekas
(Sumber: Data Pribadi)
Tabel 6. Matriks Penjumlahan Kolom
Kriteria Pemilihan Mobil Bekas
(Sumber: Data Pribadi)

## Tabel 7. Matriks Penjumlahan Kolom Kriteria Pemilihan Mobil Bekas
(Sumber: Data Pribadi)
Consistency  Ratio merupakan  parameter yang digunakan untuk memeriksa perbandingan  berpasangan  telah  dilakukan dengan konsekuen atau tidak [6]. Penentuan  parameter  ini  dalam  kasus Pemilihan  Mobil  Bekas  dilakukan  dengan proses sebagai berikut : 1) Mengalikan  nilai  bilangan  decimal  dari setiap matrik kriteria dengan
eigenvektor Tabel 8. Matriks Kriteria Dengan
Eigenvektor
(Sumber: Data Pribadi)
2) Menghitung Consitency  Vektor dengan jalan  menentukan  nilai  rata-rata  dari Weidhted Sum Vektor sebagai berikut : 0,28   :   0,07   = 4,0190 0,77   :   0,19   = 4,0526 1,26   :   0,31   = 4,0483 1,78   :   0,43   = 4,1395 Tahun Pembuat an Kapasit as Mesin Warn a Mobi l Harg a Vekt or Bobo t Has il Tahun Pembuat an
1 0,33 0,2 0,2 0,07 0,0 7 Kapasitas
Mesin 3 1 0,5 0,5 0,19 0,1 9 Warna
Mobil 5 2 1 0,5 0,31 0,3 1 Harga Beli 5 2 2 1 0,43 0,4 3 Kriteria Tahun Pembuatan Kapasitas Mesin Warna
Mobil Harga Tahun Pembuatan 1,00 3,00 5,00 5,00 Kapasitas Mesin 0,33 1,00 2,00 2,00 Warna Mobil 0,20 0,50 1,00 2,00 Harga Beli 0,20 0,50 0,50 1,00
Kriteria Tahun
Pembuatan Kapasitas
Mesin Warna
Mobil Harga Tahun Pembuatan 0,07 0,06 0,05 0,09 Kapasitas Mesin 0,2142 0,1875 0,1351 0,2272 Warna Mobil 0,3571 0,375 0,2702 0,2272 Harga Beli 0,3571 0,375 0,5405 0,4545
Tahun
Pembuat an Kapasit as Mesin War na Mobi l Harg a Vekt or Bobo t Has il Tahun Pembuat an 1 0,33 0,2 0,2 0,07 0,07
Kapasita
s Mesin 3 1 0,5 0,5 0,19 0,19
Warna
Mobil 5 2 1 0,5 0,31 0,31
Harga
Beli 5 2 2 1 0,43 0,43
3) Menghitung nilai rata-rata dari Consistency Vektor sebagai berikut :
Π (                           )
4)  Menghitung  Nilai  Consistency  Index dengan menggunakan rumus
𝐶𝐼 = (   ) n  :  banyaknya alternatif
𝐶𝐼 = (        )
𝐶𝐼 = 0,0216
5) Menghitung
Consistency Ratio, dibutuhkan  nilai  RI  yaitu  Random Index    yang  didapat  dari  tabel
Oarkridge (CR=CI/RI). Untuk n=4, nilai RI adalah 0,90. Jadi nilai CR  untuk  pemilihan  mobil  bekas  adalah 0.0216/0,90 = 0.024. Penilaian perbandingan  dikatakan  konsisten  jika  CR tidak  lebih  dari  0.10,  sehingga  penilaian perbandingan  kriteria  pemilihan  mobil bekas sudah konsisten dan tidak memerlukan revisi penilaian.
Tabel 9. Fungsi Kriteria Pemilihan Mobil Bekas No. Kriteria Fungsi 1 Tahun Pembuatan Benefit (+) 2 Kapasitas Mesin Benefit (+) 3 Warna Mobil Benefit (+) 4 Harga Beli Cost (-) Tabel 10. Matrik Awal Nilai Alternatif Pemilihan Mobil Bekas Alternatif Kriteria Pemilihan Mobil Bekas Tahun Pembuatan Kapasitas Mesin Warna Mobil Harga Mobil 1 0,3 0,23 0,2 0,03 Mobil 2 0,3 0,23 0,1 0,1 Mobil 3 0,3 0,23 0,07 0,03 Mobil 4 0,4 0,23 0,1 0,05 Mobil 5 0,3 0,3 0,07 0,05 Bobot 0,57 0,21 0,13 0,09
(Sumber: Data Pribadi)

## Tabel 11. Matrik Normalisasi Alternatif Pemilihan Mobil Bekas
Altern atif Kriteria Pemilihan Mobil Bekas Tot al Ranki ng Tahun
Pembua tan Kapasi tas Mesin War na Mob il Har ga
Beli Mobil 1 4,29 1,21 0,65 0,07 0,7 6 2
Mobil 2 4,29 1,21 0,32 0,23 0,7 3 3
Mobil 3 4,29 1,21 0,23 0,07 0,6 3 5 Mobil 4 5,71 1,21 0,32 0,12 0,7 8 1
Mobil 5 4,29 1,58 0,23 0,12 0,7 2 4 Bobot 0,07 0,19 0,31 0,43
(Sumber: Data Pribadi)
Hasil  Evaluasi  Pemilihan  Mobil  Bekas dengan Metode Exact Match
Hasil  Simulasi  Data  Awal  vs  Metode SAW

## Gambar 2. Simulasi Membandingkan Data Awal dengan Metode SAW
Berdasarkan simulasi diatas untuk membandingkan Data Awal dengan Metode  SAW  terdapat  hasil  untuk Top Grade 80%  dengan  tingkat  kecocokan  4 data, Middle  Grade 40%  dengan  tingkat kecocokan  2  data,  dan Lower  Grade 60% dengan  tingkat  kecocokan  3  data.  Maka hasil akurasi yang diperoleh adalah 60%.

## Hasil  Simulasi  Data  Awal  vs  Metode
AHP dan SAW
Gambar 3. Simulasi membandingkan Data

## Awal dengan Metode AHP dan SAW
Berdasarkan simulasi diatas untuk membandingkan Data Awal dengan Metode  SAW  terdapat  hasil  untuk Top
Grade 80%  dengan  tingkat  kecocokan  4 data, Middle  Grade 60%  dengan  tingkat kecocokan  4  data,  dan Lower  Grade 80% dengan  tingkat  kecocokan  4  data.  Maka hasil akurasi yang diperoleh adalah 73%.

## Use Case Diagram
Use case adalah rangkaian/uraian sekelompok  yang  saling  terkait  dan membentuk  system  secara  teratur  yang dilakukan  atau  diawasi  oleh  sebuah  actor. Use  case digunakan  untuk  membentuk tingkah  laku  benda  / things dalam  sebuah model  serta  di  realisasikan  oleh  sebuah collaboration . Umumnya use case digambarkan  dengan  sebuah elips dengan garis  yang  solid,  biasanya  mengandung nama.
Gambar 4. Use Case Diagram

## Tampilan Layar
Gambar 5. Tampilan Menu Utama
Gambar 6. Tampilan Layar Data Alternatif
Gambar 7. Tampilan Data Kriteria
Gambar 8. Tampilan Layar Sub Data Kriteria
Gambar 9. Tampilan Data Kendaraan

## Gambar 10. Tampilan Layar Ranking

## Pengujian Sistem
Sistem  yang  telah  dirancang  perlu  diuji untuk  mengetahui  tingkat  efektifitas  dan kehandalan  sistem  dalam  menyelesaikan masalah  yang  ada.  Selain  sistem  mudah digunakan,  sistem  juga  harus  dapat diterima  oleh  pihak-pihak  yang  akan menggunakan perancangan tersebut.
Menurut Pressman, setiap produk rekayasa perangkat  lunak  dapat  diuji  dalam  salah satu kategori pengujian berikut [7] :
1)  Pengujian  Kotak  Hitam  ( black-box testing ), atau
2)  Pengujian  Kotak  Putih  ( white-box testing ).  Dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan black-box  testing yang dirancang  untuk  memvalidasi  persyaratan fungsional  tanpa  perlu  mengetahui  kerja internal  dari  sebuah  program.  Teknik pengujian  black-box  testing  berfokus  pada ranah  informasi  dari  perangkat  lunak, menghasilkan  test  case  dengan  cara mempartisi  ranah  masukan  (input)    dan keluaran  (output)  dari  sebuah  program dengan  cara  mencakup  pengujian  yang menyeluruh.
Black-box  testing juga  merupakan  sebuah metode yang digunakan untuk menemukan kesalahan dan mendemonstrasikan
fungsionalitas  aplikasi  saat  dioperasikan, apakah  input  diterima  dengan  benar  dan output yang dihasilkan telah sesuai dengan yang diharapkan.
Responden  yang  terlibat  dalam  Black  Box Testing  sebanyak  5  (lima)  orang  yang terdiri  dari  4  (empat)  orang costumer showroom nava  sukses  motor  dan  1  (satu) orang perwakilan dari staff showroom .
Tabel 12. Pengujian Kotak Hitam (Black
Box Testing) Kelas Uji Butir Uji Jenis Pengujian Pengolahan Data Kriteria Pemilihan Mobil Bekas Tambah Kriteria Black Box Ubah Kriteria Black Box Hapus Kriteria Black Box Pengolahan Data Mobil Tambah Data Mobil Black Box Ubah Data Mobil Black Box Hapus Data Mobil Black Box

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil uraian dan analisa yang  telah  dijabarkan,  maka  dari penelitian  ini  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem pendukung keputusan dengan  metode  AHP  dan  SAW dapat  menyeleksi  mobil  bekas dengan  cepat  dan  akurat  sesuai dengan  kriteria  yang  ditetapkan showroom nava sukses motor.
2. Hasil  pengujian  model  system pendukung
keputusan menggunakan  Uji  Konsisten  Rasio (Consistency Ratio) terhadap pemilihan mobil bekas menghasilkan  nilai  CR  sebesar
0,024 sehingga  dapat  dinyatakan bahwa  penilaian  kriteria  sudah konsisten , karena kurang dari 0,10.
3. Hasil pengujian software
menggunakan  metode black-box
menghasilkan bahwa semua pengujian terhadap sistem berdasarkan persyaratan fungsional ini dapat diterima.
4. Hasil  pengujian  kualitas software berdasarkan  4  (empat)  variable model McCall yaitu Functionality, Reliability, Usability, dan
Efficiency. Hasil  pengujian  secara keseluruhan  menunjukan  secara kualitas  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  mobil  bekas ini  memiliki  kriteria  yang Baik yaitu 78,64 %.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kurniasih,  D.L.  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Laptop  Dengan Metode Topsis. Jurnal Pelita
Informatika, Volume  III  Nomor  2.
ISSN  :  2301-  9425,  STMIK  Budi Darma Medan. 2013.
[2]  Eniyati,  Sri. Perancangan  Sistem Pendukung Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa Dengan Metode SAW  (Simple  Additive  Weighting ), Tugas  Akhir  Progam  Studi  Sistem Informasi Universitas Stikubank,
Vol.16,No.2, hal.171-176. 2011.
[3]  Aditya,  Dodiet. Data  dan  Metode Pengumpulan Data Penelitian. Surakarta: Poltekkes Kemenkes Surakarta. 2013. [4] Andrian dan Prasetya, R.A.
Implementasi Metode Simple Additive Weighting  Pada  Sistem  Pengambilan Keputusan  Sertifikasi  Guru. Jurnal Infomatika , Vol. 2, No. 2. 2011.
[5]  F.Nugraha,  B.  Surarso,  and  B.
Noranita. Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Pemilihan Pemenang  Pengadaan  Aset  dengan Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW). JSINBIS (Jurnal  Sistem Informasi  Bisnis) ,  Vol.  2,  No.  2,  pp.
067-072, Jun. 2012.
[6] Marimin,
M. Aplikasi Teknik Pengambilan Keputusan Dalam Manajemen Rantai Pasok. Bogor: IPB Press. 2010
[7]  Agisa  Rusaldi  Wildan.  White  Box
Testing & Black Box Testing. 2013.